易观发布了《中国人工智能产业生态图谱2019》分析报告

2019年4月3日，易观发布了《中国人工智能产业生态图谱2019》分析报告。中国GDP增速放缓，互联网进入下半场，企业面临降本增效的切实需求。人工智能基于海量的数据训练，使机器具备语音、视觉和语义理解等智能化功能，在业务开展中将替代大量低效、重复性工作，降低企业的运营成本，并通过创造多种交互方式，提升企业触达用户时的交互体验，为企业的发展提供重要的技术支持。

人工智能的发展依赖于产业生态的共同推进，上游芯片提供算力保障，中游人工智能厂商着力研发算法模型，下游应用领域提供落地场景。企业在发展过程中需根据各自发展需要，着力解决核心问题，提升企业竞争力。

2019中国AI产业生态图谱

芯片为AI提供算力支撑，训练与推理任务对芯片能力要求不同

芯片是保障算法和算力的重要硬件，芯片成功的关键在于芯片的技术实力，根据芯片的部署位置和承担任务，衡量芯片技术实力的指标各不相同。

云端芯片通常用来进行数据训练，训练过程将承载海量的数据集，要求芯片具备很强的并行运算能力。

终端芯片主要用来进行数据推理，芯片的综合工耗是技术发展关键。

类脑芯片打破冯.诺依曼机构，模仿大脑结构进行运算，可提升计算效率、降低功耗，成为AI芯片长期发展趋势。

视觉传感器的研发重点在于突破成本障碍

激光雷达在自动驾驶领域的作用至关重要，整个行业集中于降低激光雷达的生产成本，车规级固态激光雷达应是企业发展的战略重点。

国内对毫米波雷达的研究处于起步阶段，目前市场上存在24GHz和77GHz两种规格的毫米波雷达。77GHz毫米波雷达的探测精确度好、穿透力强，未来将成为市场主流，攻克77GHz的研发成本成为企业的战略重点。

摄像头通过与计算机视觉技术融合，在安防监控、自动驾驶、智能电视等领域实现机器智能化，在相应场景的认证分析和辅助决策能力是关键。

AI通用技术的发展取决于技术成熟度和业务渗透力

AI能力取决于两点，第一点是技术的成熟度，第二点是对具体业务的渗透力。

计算机视觉、语音识别和自然语言理解的应用精准度在于知识图谱的构建和机器学习能力。

AI技术由单点技术应用转为整体解决方案的构建，企业注重技术的融合发展。

AI技术的发展依赖于数据积累，企业通过向场景渗透，用数据优化技术算法，构建行业壁垒。

大数据、操作系统、云计算、物联网平台为AI产业提供基础设施

云计算、大数据、算法是构成人工智能的三大要素，AI通用技术逐渐融入主流云计算平台，并结合大数据分析服务各行各业。

国内服务机器人市场在Android和ROS系统上演化出了适合人工智能技术和功能的专用操作系统。

物联网云平台逐渐融合人工智能和大数据技术，一方面通过改造硬件设备实现智能互联，另一方面采集场景数据实现降本增效和辅助决策。

AI技术变革硬件设备，未来市场潜力取决于AI技术与硬件基础应用功能间的协同发展

AI技术正在变革硬件设备，实现万物互联，线上线下数据互通。

AI技术在用户与设备的交互方式上实现革新，视觉语音语义等AI技术对场景数据的理解能力是决定其交互能力的关键。

AI在硬件中的应用需结合硬件基础功能才能具有广阔的市场潜力。