参考中国报告网发布《2017-2022年中国人工智能行业运营现状及盈利战略分析报告》
国内外巨头纷纷布局人工智能领域，抢占全生态突破口
人工智能是近几年的明星词汇，这与其超乎寻常的表现分不开。自 2016 年以来，社会各界就被美国科技巨头频频刷屏，2017 年是人工智能爆发的风口之年。
2016 年 3 月，Google 开发的机器人 AlphaGo 以 4:1 绝对优势打败顶尖围棋选手李世石九段，掀起了人工智能浪潮。2016 年 9 月，IBM、微软、谷歌等科技巨头宣布成立人工智能联盟，纷纷布局人工智能领域，抢夺市场。
Google 正在打造会读唇语、能过目不忘的人工智能机器人；IBM 利用人工智能对医疗大数据进行数据挖掘，实现进准预测，做到及时防患。今年 5 月，AlphaGo 再度来袭，在乌镇挑战世界第一选手柯洁，并顺利拿下比赛。
同时，国内互联网巨头也不甘示弱，百度研发的无人驾驶汽车已经上路，百度的汽车大脑是基于人工智能技术进行智能控制、实时感知、规划最优路径等操作。2016 年 9 月，阿里继“城市大脑”项目在杭州成功落地之后，又发力智能云平台，集成语音识别、图像识别，打造智能零售的新业态。搜狗以输入法积累的大数据为基础，利用深度学习算法，打造语音识别和机器翻译，应用前景广阔。
种种迹象表明，国际国内互联网巨头风向已转，纷纷发力人工智能领域，抢占市场入口。人工智能可以应用到图像识别、人脸识别、生理识别、语音识别、无人驾驶、车辆检测、行人监测、智能投顾等领域，是拥抱全生态的突破口。
各层产业链千帆竞发，技术突破是关键
从产业链角度分析，人工智能可分为技术支撑层、基础应用层和方案集成层。技术支撑层主要是关键硬件和算法模型，这是人工智能发展的基础。随着物联网技术的深化，传感器数量成爆发式增长，为数据收集提供了保障。GPU 芯片发展已相对成熟，提高了数据运算能力。同时，算法模型的优化为数据训练提升了效率，这都为技术支持层的发展提供了源源不断的动力。基础应用层是在硬件和基础算法之上，形成的感知技术、深度学习等基础应用技术，是现阶段人工智能应用发展的重点领域，我国在语音识别、语义理解、自然语言处理技术已处于世界先进水平。方案集成层是在基础应用层的基础上与下游行业深度结合，发展行业化智能应用，实现 AI+战略，应用场景广阔，市场规模巨大。
语音识别作为 NLP（自然语言处理）的重要分支，是将语音转换为文字或将文字转换为语音的一门技术。前端通过端点检测、降噪等处理实现特征提取、模式匹配，后端通过语言模型解码，输出识别结果。
国内语音识别技术遥遥领先，前景可期。去年 11 月，科大讯飞、百度、搜狗先后召开发布会，对外公布语音识别准确率可达到 97%。而就在今年的微软开发者大会上，微软表示实现了对语言 94.1%的识别准确率（5.4%的错误率），但这和国内的各大巨头相比，还稍微有点逊色。
语音识别下游应用非常广泛，市场规模呈高速增长态势。中国产业信息网预测，2017 年中国语音识别市场规模将突破 100 亿元，同比增长 69.8%。
国内语音识别市场，科大讯飞一家独大，根据中国产业信息网数据显示，科大讯飞国内市场份额占比达 44.2%。其次是百度（27.8%）、苹果（6.8%）和 Nuance（3.0%）。
国内外巨头纷纷布局人工智能领域，抢占全生态突破口
人工智能是近几年的明星词汇，这与其超乎寻常的表现分不开。自 2016 年以来，社会各界就被美国科技巨头频频刷屏，2017 年是人工智能爆发的风口之年。
2016 年 3 月，Google 开发的机器人 AlphaGo 以 4:1 绝对优势打败顶尖围棋选手李世石九段，掀起了人工智能浪潮。2016 年 9 月，IBM、微软、谷歌等科技巨头宣布成立人工智能联盟，纷纷布局人工智能领域，抢夺市场。
Google 正在打造会读唇语、能过目不忘的人工智能机器人；IBM 利用人工智能对医疗大数据进行数据挖掘，实现进准预测，做到及时防患。今年 5 月，AlphaGo 再度来袭，在乌镇挑战世界第一选手柯洁，并顺利拿下比赛。
AlphaGo vs 李世石
资料来源：中国报告网整理
同时，国内互联网巨头也不甘示弱，百度研发的无人驾驶汽车已经上路，百度的汽车大脑是基于人工智能技术进行智能控制、实时感知、规划最优路径等操作。2016 年 9 月，阿里继“城市大脑”项目在杭州成功落地之后，又发力智能云平台，集成语音识别、图像识别，打造智能零售的新业态。搜狗以输入法积累的大数据为基础，利用深度学习算法，打造语音识别和机器翻译，应用前景广阔。
种种迹象表明，国际国内互联网巨头风向已转，纷纷发力人工智能领域，抢占市场入口。人工智能可以应用到图像识别、人脸识别、生理识别、语音识别、无人驾驶、车辆检测、行人监测、智能投顾等领域，是拥抱全生态的突破口。
各层产业链千帆竞发，技术突破是关键
从产业链角度分析，人工智能可分为技术支撑层、基础应用层和方案集成层。技术支撑层主要是关键硬件和算法模型，这是人工智能发展的基础。随着物联网技术的深化，传感器数量成爆发式增长，为数据收集提供了保障。GPU 芯片发展已相对成熟，提高了数据运算能力。同时，算法模型的优化为数据训练提升了效率，这都为技术支持层的发展提供了源源不断的动力。基础应用层是在硬件和基础算法之上，形成的感知技术、深度学习等基础应用技术，是现阶段人工智能应用发展的重点领域，我国在语音识别、语义理解、自然语言处理技术已处于世界先进水平。方案集成层是在基础应用层的基础上与下游行业深度结合，发展行业化智能应用，实现 AI+战略，应用场景广阔，市场规模巨大。
人工智能产业链
资料来源：中国报告网整理
语音识别技术突破国际领先，下游需求旺盛 语音识别作为 NLP（自然语言处理）的重要分支，是将语音转换为文字或将文字转换为语音的一门技术。前端通过端点检测、降噪等处理实现特征提取、模式匹配，后端通过语言模型解码，输出识别结果。
语音识别流程
资料来源：中国报告网整理
国内语音识别技术遥遥领先，前景可期。去年 11 月，科大讯飞、百度、搜狗先后召开发布会，对外公布语音识别准确率可达到 97%。而就在今年的微软开发者大会上，微软表示实现了对语言 94.1%的识别准确率（5.4%的错误率），但这和国内的各大巨头相比，还稍微有点逊色。
百度语音识别技术历年更新历程
资料来源：中国报告网整理
语音识别下游应用非常广泛，市场规模呈高速增长态势。中国产业信息网预测，2017 年中国语音识别市场规模将突破 100 亿元，同比增长 69.8%。
2012-2017 年中国语音识别市场规模
数据来源：中国报告网整理
国内语音识别市场，科大讯飞一家独大，根据中国产业信息网数据显示，科大讯飞国内市场份额占比达 44.2%。其次是百度（27.8%）、苹果（6.8%）和 Nuance（3.0%）。
2015 年中国语音识别市场份额占比情况
数据来源：中国报告网整理
资料来源：国家统计局，中国报告网整理，转载请注明出处（ZQ）
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