人工智慧市場規模在持續增長 技術應用廣泛

2014-2018年華人工智慧市場規模及增長情況預測

隨著人工智慧技術的深入推進，人工智慧技術已廣泛應用於人們的生活、教育、金融、旅遊、醫療、物流等行業中。分析其應用行業資本流向可知，除去資訊化和數字化服務這一大範疇的企業服務領域，汽車行業在人工智慧的飛速發展下顯然處於業界焦點地位，佔據將近三分之一的市場份額。

華人工智慧技術應用領域資本分佈情況

自動駕駛迎來投資風口

自動駕駛企業的融資事件數在近年來不斷增長，2010-2018年融資事件數總計883起，融資總額達2674.49億元(僅計算公佈融資金額資料的事件)。按照均值計算，每起融資規模均以億元為單位，融資金額超3億元，可謂一個“瘋狂”的數字。僅2018年，融資事件數就達到203起，融資總額超過1297億元，為近年最高峰。

值得注意的是，2016-2018年融資事件數在基本相同的情況下，融資金額呈現線性上升。導致這種情況發生的最大原因是，資本越發向頭部企業匯聚，例如商湯科技在這三年經歷了8輪融資，蔚來汽車、小鵬汽車等也有五次。可以說，自動駕駛技術市場的資本偏好已經定型，瘋狂數字的背後代表這些已經在“賽車道”上的企業。

2010-2018年中國自動駕駛行業融資數量及金額統計情況

另外，從融資輪次來看，中國自動駕駛行業正在邁向成熟發展期，種子天使輪(佔超3成)、A輪(佔四成)和B輪C輪及以後(總和佔近三成)。可見，自動駕駛投融資市場不僅瘋狂，而且還是大量資源匯聚的“風口池”。縱觀近年來的自動駕駛融資動態，自動駕駛融資市場的“熱情”足以表達資本界對該領域的青睞。

2018年中國自動駕駛企業融資輪次分佈情況

誠然，自動駕駛技術市場空間巨大，未來會逐漸成為新的支柱型產業，勢必也會產生新的超級企業。但是，自動駕駛資本市場並不能一直“瘋狂”，要想實現完全自動駕駛並非易事，它還面臨著技術、法律、基礎設施、地圖、高階感測器等多方面的挑戰。

針對各個細分領域開發，特別衣食住行有關的方面，如何讓人過得更舒適，學習更愉快獲取知識更精準，養老成本更低……

人工智慧的發展主要是成本 價格。

也就是說 效率一定要高。

對於生產廠家來講 售價要貼近實際生活。

人工智慧的終極目的就是為人類服務，離開了這個目標去談都是耍流氓。

[人類自身能力的延伸]

人工智慧是人類自身的能力的延伸。由於自身條件的侷限，人類無法把現有的資源和認知發揮到極致，這就需要人工智慧類的輔助工具。

[環境因素]

比如，一些高溫，高輻射，高風險等的環境下人類作業的風險很大，需要機器人來替代人類完成操作。

[計算能力]

人工智慧具有超強的運算能力，記憶能力，而且不知疲倦，可以長期無休止的工作，這就為一些超級繁雜的任務提供瞭解決的一條可能路徑。

比如，如何在浩如煙海的資料中快速的檢索出我們想要的資訊。

再比如，可以破解出任何加密演算法。理論上講，量子類計算機的運算能力，即使使用最笨拙的窮舉演算法，也可以在極短的時間內破解出任何現有的已知的加密演算法。

[各行業的期待]

醫療行業的手術可以透過人工智慧來代替容易疲勞的人類醫生，從而減少醫療事故，降低醫療費用。

公共交通實現完全的自動駕駛，從而可以讓人類更專注於非重複性的工作。

環境監測領域可以使用機器人預測，監測天氣，各種自然災害，把可能的災害損失降到最低。

農業可以透過人工智慧把人類從直接的體力工作中解放出來。

各行各業都有人工智慧的用武之地。

[人類的極限]

認識人類的極限，我們就能更直接的感受到人工智慧的巨大行業潛力。

人類不同於機器，需要遵循自然界的生存法則，比如吃喝拉撒睡，一樣都少不了。

人類作為肉體組織，在其他自然界的物理介質面前簡直是不堪一擊。

[終極目標]

人工智慧的終極目標就是讓機器成為人類的助手和工具。而人類的需求是不斷提升的，有了好的就想要更好的。那麼，如果我們能把人工智慧做成人類得心應手的工具的話，人類是否可以滿意了呢？

那就讓我們拭目以待吧。

從人本身需求滿足歷史演進的角度來看下這個問題。

中國歷史長河中，農業社會發展覆蓋了很長的時段。直到近代，臉朝黃土，背朝天，也經常被用來形容樸實勤勞的農民在農田裡辛苦勞作的情景。農業社會，人們投入生命大部分甚至全部的精力和時間是為了滿足吃飯的需求，解決溫飽問題。

隨著，農業機器化，農業栽培技術，農產品貿易等的出現，逐步把人的精力和時間從農業中解放，投入到工業，投入到商業，投入到服務業務。進而，人的需求演進到第二階段，即穿更好的衣服，住更好的房子，得到更好的教育的需求。人的精力被這些東西所捆綁，當下，青年碼農們996，一套房子預支了自己未來二三十年的精力。社會越發的發展，人們越來越累。

因此，回顧看來，不管是農業社會下的吃飯的需求，還是工業，商業社會下的需求，本質上都還是物質需求。而生產效率，生產力發展的程度還不能夠使人們擺脫物質慾望的束縛。但人們又從生產力的發展平臺上，生產力的發展趨勢上看到了希望，於是更加的辛苦，更加的拼命工作。

因此，歸根結底，還是生產力的問題。而人工智慧目前看，其本質與其說是代替人類，奪取人的飯碗。不如說，其本質上還是人類的工具。其根本的目的在於把的人的精力和時間從物質慾望的捆綁中解脫出來，進而去思考，去探索更廣闊的內容。因此，人工智慧的發展趨勢，是代替人類，同時，更是解放人類，是人類文明邁入到一個新的階段。

人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智慧才能完成的複雜工作。但不同的時代、不同的人對這種“複雜工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智慧入選“2017年度中國媒體十大流行語”。

現在已經已經可以看到人工智慧發展的大趨勢了，從無人零售到自動商城，從電動汽車到自動駕駛等等，無一不是人工智慧的成果，如果你現在是個創業者，或者準備從業，建議加入人工智慧發展大軍，未來時代將是你們的。

人工智慧的種子想要落地生根，先要完成一番去魅過程。而市場凜冬利好的一面，正是用低溫過濾掉了投機者。在2018年，AI從業者普遍脫離亢奮狀態，把AI當錘子到處找釘子的妄人逐漸被市場淘汰。而在2019年，人們更是意識到，環境愈是寒冷，投資AI的天平就愈會向場景傾斜，AI融資門檻已經從最早的demo，後來的產品，轉向如今最現實的客戶訂單，2019年，能在垂直領域找到應用場景的AI企業，將贏得更大生存空間。

比如具，演算法的精進固然令人欣喜，但更理性的觀察者，也不該被所謂“技術的純粹性”蠱惑，事實上，在大多數對“識別率小數點後幾位”沒那麼敏感的行業（比如門禁時的人臉識別），演算法之間的細微差別對最終結果影響不大——尤其在安防和航空等需要行業積澱的領域，演算法壁壘沒有自動駕駛那麼大，這些行業的AI玩家，最銳利的武器應該是“行業縱深度”和工程化能力，懂“需求”遠比懂“技術”更重要。

不同團隊需要從現在開始，找準細分賽道，在不同領域埋頭深耕，完成“AI+”的產業落地——在我看來，當AI技術路徑已如此鮮明，率先完成場景化落地，是贏得未來的關鍵。AI團隊最睿智的打法，是在應用層選擇一個垂直領域，一頭扎進去，用自身積澱下來的行業知識（比如資料），建起一條夯實的護城河——更重要的是，相比聚光燈下的C端市場，“AI+行業”的細分賽道其實也非常寬廣，就像騰訊研究院在《中美兩華人工智慧產業發展報告》中所言：“得益於近年中國移動網際網路的快速發展，為中國積累了巨大的C端使用者基數，但在B端的製造、交通、金融、醫療等傳統行業仍然發展相對落後，中國的傳統行業藉助人工智慧實現轉型升級的需求更為迫切，市場增長的後勁很足”。

人工智慧發展的核心要素以及人工智慧在未來發展中對人力的代替，一直是人工智慧話題的熱點內容。不管是從技術方面探討還是從對生產意義上的論述，基本方向一直沒有變過。

今天我想探討的也是關於人工智慧代替人類工作的話題，但是並非是關於AI的產生導致人類失業的方向。

從現在的社會形態來看，如今90後大批進入職場，90後對待職場的態度與70後和80後完全不同，他們更靈活、更喜歡以自身為中心的事業。繁重、枯燥的工作從現在的社會形態看已經很難招聘到員工，所以與其說人工智慧代替了人類的基礎工作，倒不如說是新青年們更多的開始從事實現自身價值的工作，不在依附於組織，從事枯燥的生產。這樣看來人工智慧產品更多的做了“車輪”的角色，以後人工智慧將從事更多的基礎工作，讓人類省下無意義的勞作時間，而將其應用於精神、腦力形態的開發，從而更加促進進步。

人工智慧次，對於中國而言主要問題就兩個：1.資料質量；這個很多人都明白，中國的大資料水分……2.規則制定和標準統一；這個更好理解，想分人工智慧這塊蛋糕的人太多了，你搞你的，我搞我的，你一個標準，我一個標準，然後政府和稀泥來了，中庸均衡，然後就亂了！

這跟華人民族整體素質和多快好省的不切實際必然相關！