目前中國地區(qū)人工智能領(lǐng)域獲得投資最多的五大細分領(lǐng)域是計算機視覺(研發(fā)類)、自然語言處理、私人虛擬助理、智能機器人和語音識別。從投資領(lǐng)域和趨勢來看，未來國內(nèi)人工智能行業(yè)的資本將主要涌向機器學習與場景應(yīng)用兩大方向。

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一、機器學習與場景應(yīng)用將迎來下一輪爆發(fā)

根據(jù)VentureScanner的統(tǒng)計，截至2015年9月，全球人工智能領(lǐng)域獲得投資的公司中，按照平均融資額度排名的五大業(yè)務(wù)依次是：機器學習(應(yīng)用類)、智能機器人、計算機視覺(研發(fā)類)、機器學習(研發(fā)類)和視頻內(nèi)容識別等。

目前中國地區(qū)人工智能領(lǐng)域獲得投資最多的五大細分領(lǐng)域是計算機視覺(研發(fā)類)、自然語言處理、私人虛擬助理、智能機器人和語音識別。從投資領(lǐng)域和趨勢來看，未來國內(nèi)人工智能行業(yè)的資本將主要涌向機器學習與場景應(yīng)用兩大方向。

數(shù)據(jù)儲存容量和技術(shù)能力的提升為機器學習爆發(fā)提供了基礎(chǔ)保障，而機器學習又是人工智能的核心技術(shù)和涵蓋面最廣的應(yīng)用手段;但由于現(xiàn)階段運算能力的局限和通用解決方案的研發(fā)門檻限制，基于安防、智能生活、教育和健康等場景的場景應(yīng)用成為了大多數(shù)國內(nèi)企業(yè)在人工智能領(lǐng)域的突破口。

二、專用領(lǐng)域的智能化仍是發(fā)展核心

基于GPU(圖形處理器)計算速度(每半年性能增加一倍)和基礎(chǔ)技術(shù)平臺的飛速發(fā)展，企業(yè)對于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建取得了***的突破。但是，由于人工智能各領(lǐng)域技術(shù)和算法的復(fù)雜性，未來20年內(nèi)人工智能的應(yīng)用仍將集中于人臉和圖像識別、語音助手和智能家居等專用領(lǐng)域。

通過上述產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)構(gòu)成和投資分類可以看出，優(yōu)勢企業(yè)的核心競爭力主要集中于特定領(lǐng)域的專用技術(shù)研發(fā);其中，計算機視覺和語音識別領(lǐng)域的研發(fā)和應(yīng)用已處于國際***水平，專業(yè)應(yīng)用機器人的研發(fā)也有望近10年內(nèi)迎來突破性發(fā)展。

可以預(yù)見的是，在由專業(yè)領(lǐng)域向通用領(lǐng)域過渡的過程中，自然語言處理與計算機視覺兩個方向?qū)蔀槿斯ぶ悄芡ㄓ脩?yīng)用***的兩個突破口。在未來20年內(nèi)，通用領(lǐng)域研發(fā)所需的技術(shù)和數(shù)據(jù)也會隨著各專用領(lǐng)域差異化發(fā)展的日臻成熟而迎來突破。

三、產(chǎn)業(yè)分工日漸明晰，企業(yè)合作大于競爭

隨著專用領(lǐng)域應(yīng)用開發(fā)的成熟和差異化技術(shù)門檻的存在，國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)將逐漸分化為底層基礎(chǔ)構(gòu)建、通用場景應(yīng)用和專用應(yīng)用研發(fā)三個方向。

在底層基礎(chǔ)構(gòu)建方面，騰訊、阿里巴巴、百度、華為等企業(yè)依托自身數(shù)據(jù)、算法、技術(shù)和服務(wù)器優(yōu)勢為行業(yè)鏈條的各公司提供基礎(chǔ)資源支持的同時，也會將自身優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為通用和專業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的研究，從而形成自身生態(tài)內(nèi)的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈閉環(huán)。

在通用場景應(yīng)用方面，以科大訊飛(002230)、格靈深瞳、融合現(xiàn)實和曠視科技為代表的企業(yè)將主要以計算機視覺和語音識別為方向，為安防、教育和金融等領(lǐng)域提供通用解決方案。

而在專用應(yīng)用研發(fā)方面則集中了大部分硬件和創(chuàng)業(yè)企業(yè)，這其中既包括以小米和broadlink為代表的智能家居解決方案商，也包含了出門問問、linkface和優(yōu)必選這類的差異化應(yīng)用提供商。

四、系統(tǒng)級開源將成為常態(tài)

任何一個人工智能研究分支都涉及到異常龐大的代碼計算，加上漏洞排查與跨領(lǐng)域交叉，任何一家企業(yè)都無法做到在封閉環(huán)境內(nèi)取得階段性突破的可能。

可以看到的趨勢是，Google、微軟、Facebook和雅虎等視人工智能為未來核心競爭力的***企業(yè)都先后開放了自身的人工智能系統(tǒng)。

需要明確的一點是，開源并不代表核心技術(shù)和算法的完全出讓，底層系統(tǒng)的開源將會讓更多企業(yè)從不同維度參與到人工智能相關(guān)領(lǐng)域的研發(fā)，這為行業(yè)層面新產(chǎn)品的快速迭代和共同試錯提供了一個良性且規(guī)范化的共生平臺。于開放企業(yè)而言，這也確保了它們與行業(yè)***前沿技術(shù)的同步。

基于此，騰訊、阿里巴巴、百度和科大訊飛等在人工智能領(lǐng)域取得領(lǐng)先優(yōu)勢的企業(yè)都在不同維度和空間開放了自身的人工智能系統(tǒng)。而在未來，隨著專用領(lǐng)域應(yīng)用的普及和通用技術(shù)應(yīng)用需求的增強，這種開放性還會不斷地加大。

五、算法突破將拉開競爭差距

作為人工智能實現(xiàn)的核心，算法將成為未來國內(nèi)人工智能行業(yè)***的競爭門檻。以Google為例，Google旗下的搜索算法實驗室每天都要進行超過200次的改進，以完成由關(guān)鍵字匹配到知識圖譜、語義搜索的算法創(chuàng)新。

在未來競爭的重點機器學習領(lǐng)域，監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和增強學習三個方面算法的競爭將進入白熱化階段。而正是算法層面的突破造就了騰訊優(yōu)圖、科大訊飛和格靈深瞳等企業(yè)在圖像識別和計算機視覺領(lǐng)域取得了突破性進展和國際一線的技術(shù)水平。

但就目前國內(nèi)人工智能算法的總體發(fā)展而言，工程學算法雖已取得階段性突破，但基于認知層面的算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領(lǐng)域。

總的來看，雖然基礎(chǔ)技術(shù)的成熟帶來了存儲容量和機器學習等人工智能技術(shù)的提升，但由于現(xiàn)階段運算能力以及大規(guī)模CPU和GPU并行解決方案的局限，目前國內(nèi)人工智能的發(fā)展主要集中于計算機視覺、語音識別、智能生活等方向上。