新闻稿
德勤:AI加速全行业变革,赋能新时代
出版日期:2019年9月19日
随着人工智能技术的快速发展,AI早已无处不出现在人类的日常生活中,并正以光速融合到众多行业里。德勤今日发布《全球人工智能发展白皮书》(下称报告),从AI创新融合的新趋势、AI技术的发展和腾飞、中国在全球AI的地位以及AI如何重塑各行业四大方面,深入阐述了全球AI发展现状及未来,以及德勤在全球AI领域的重要发现,希望给社会和相关企业以启迪,为计划在AI领域布局和投入的企业提供更多参考和建议。
报告显示,目前AI已在金融、医疗、安防等多个领域实现技术落地,且应用场景也愈来愈丰富,正在实现全方位的商业化,引发了各个行业的深刻变革,这对加速企业数字化、改善产业链结构、提高信息利用效率等方面都起到了积极作用。与此同时,AI也已全面进入机器学习时代,未来AI的发展将是关键技术与产业的结合。然而随着投资界和企业界对AI的了解逐步加深,AI投融资市场更加理性,投资金额虽然继续增加,但投融资频次有所下降。特别是经过行业的一轮优胜劣汰后,底层技术创业公司以及落地性强的领域如医疗、教育、无人驾驶等创业项目继续受到人工智能领先机构的青睐。
德勤中国科技、传媒和电信行业主管合伙人林国恩谈到:“AI仅用了几年的时间就从科研和学术的范畴转变到技术创业,这不仅得益于人们希望新技术解放生产力的诉求和政策的扶持,还离不开资本市场对人工智能的助推。我们认为人工智能的投资趋势可总结为三点,一是依托人工智能技术在传统领域的应用创新受投资人追捧;二是投资市场开始青睐底层技术创业公司;三是巨头投资人工智能布局在业务关联产业上下游。”
尽管这些投资巨头的投资偏好不尽相同,但他们在不同领域的积极布局预示着AI的发展势不可挡。报告预计,到2025年世界人工智能市场规模将超过6万亿美元,2017年至2025年复合增长率达30%。而中国作为网民规模居全球第一的国家,无疑将为人工智能技术的算法升级以及应用场景的扩展提供良好的数据基础。另外,广阔的产业及解决方案市场也是中国人工智能发展的一大优势,除了得益于大量的搜索数据、丰富的产品线以及广泛的行业提供的市场优势,还因为各大国内外的科技巨头对开源科技小区的推动,帮助人工智能应用层面的创业者突破技术的壁垒,将人工智能技术直接应用于终端产品层面的研发。但不可否认的是中国在基础研究、芯片、人才方面的多项指标上仍与全球领先地区有一定的差距。
对此,林国恩表示:“尽管如此,中国AI产业在资金与政策的大力支持下一直保持快速发展。如机器人产业增速保持全球第一,某些关键技术已处于全球先进行列;语音识别技术优于其他国家;人脸识别技术更有望超越美国等等。根据德勤筛选的一份全球人工智能高增长企业名单(后附),中国企业表现非常突出,其中以‘乂学教育-松鼠AI’‘字节跳动’和‘云从科技’为教育、商业智能和人脸识别细分领域内的代表企业,其增速分别超5000%、700%和600%。随着中国AI技术不断深入、发展、渗透,其发展前景将越来越广阔。”
报告以纵向视角扫描全球AI城市,从顶层设计、算法突破、要素质量、融合质量和应用质量五个关键维度出发,归纳并评选出三类20个最具代表性AI创新融合应用城市。第一类是以旧金山湾区、波士顿为代表的综合枢纽型AI城市。第二类是以纽约、北京和上海为代表的融合应用型AI城市。第三类是以多伦多、达拉斯、深圳、阿姆斯特丹为代表的创新引领型AI城市。德勤认为,城市AI创新融合应用的发展程度极大地依赖于城市自身的基因,包括政府视角、经济实力、产业特点和科创资源等,虽然在初期的切入点和发展路径发展不尽相同,但中远期都将向综合枢纽型靠拢。
从横向视角各大行业方面来看,AI正在对其进行重塑,德勤总结如下重要观点:
- 金融:AI推动金融行业构建更大范围能的高性能生态系统,提升金融企业商业效能并变革企业内部经营全过程
- 教育:AI在教育行业的应用逐步深入,应用场景向覆盖教学全流程方向变革
- 数字政务:依靠自上而下推动,构建政务数字化目标加速政府智能化变革
- 汽车:以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新
- 零售:应用场景从个别走向聚合,传统零售企业与创业企业结成伙伴关系,围绕人、货、场、链搭建应用场景
- 制造业:AI在制造业领域的应用潜力被低估,优质数据资源未被充分利用。
- 医疗:AI应用发展快速,但急需建立标准化的AI产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设
林国恩总结道:“未来,人工智能发展需要紧抓创新、技术、人才三要素,聚集创新要素、加大科技企业集聚效应、建立创新技术人才库,通过AI的发展提高产业竞争力。”
附表: 全球人工智能高增长企业
排名 | 公司名称 | 国家 | 增长率 | 细分领域 |
---|---|---|---|---|
1 | Shape Security | 美国 | ~23000%** | 企业服务 |
2 | BrainChip | 美国 | ~16000%** | 芯片 |
3 | Razorpay Software | 印度 | ~11000%** | 金融 |
4 | BioCatch | 以色列 | ~10000%** | 金融 |
5 | Signifyd | 美国 | ~6000%** | 企业服务 |
6 | 乂学教育-松鼠AI | 中国 | ~5000%* | 教育 |
7 | UiPath | 美国 | ~4000%** | 机器人 |
8 | Remark Holdings, Inc. | 美国 | ~3700%** | 数据服务 |
9 | Domino Data Lab | 美国 | ~3200%** | 金融 |
10 | Voltari | 美国 | ~3000%** | 广告营销 |
11 | Mujin Inc | 日本 | ~1200%* | 工业 |
12 | Vectra AI | 美国 | ~1000%** | 安防 |
13 | DataRobot | 美国 | ~900% | 深度学习 |
14 | 字节跳动 | 中国 | ~700%* | 商业智能 |
15 | 拼多多 | 中国 | ~650% | 零售 |
16 | 云从科技 | 中国 | ~600%* | 人脸识别 |
17 | Welltok | 美国 | ~500%** | 医疗 |
18 | Tesla | 美国 | ~430%** | 无人驾驶 |
19 | 商汤科技 | 中国 | ~400% | 计算机视觉 |
20 | BounceX | 美国 | ~400%* | 营销 |
21 | CrowdStrike | 美国 | ~374%* | 网络安全 |
22 | Alteryx | 美国 | ~370%** | 数据挖掘 |
23 | 巨杉软件 | 中国 | ~363%* | 金融 |
24 | Avant | 美国 | ~360%** | 金融 |
25 | Cloudera, Inc. | 美国 | ~350%** | 数据服务 |
26 | 珈和科技 | 中国 | ~330%* | 农业信息化 |
27 | GumGum | 美国 | ~310%** | 计算机视觉 |
28 | Blue Prism | 英国 | ~304%* | 机器人 |
29 | 云知声 | 中国 | ~300% | 语音识别 |
30 | SparkCognition | 美国 | ~260%** | 网络安全 |
31 | SmartDrive Systems | 美国 | ~250%** | 无人驾驶 |
32 | HireVue | 美国 | ~230%** | 企业服务 |
33 | 阿里巴巴 | 中国 | ~225%** | 综合 |
34 | 科大讯飞 | 中国 | ~223%** | 智能语音 |
35 | 美国 | ~210%** | 综合 | |
36 | Uber | 美国 | ~193%* | 无人驾驶 |
38 | Splunk | 美国 | ~190%** | 商业分析 |
37 | 旷视科技 | 中国 | ~190% | 计算机视觉 |
39 | BYJU'S | 印度 | ~184% | 教育 |
40 | ZeMoSo Technologies Pvt Ltd | 印度 | ~170%* | 综合 |
41 | 小米 | 中国 | ~162%** | 物联网 |
42 | Conversica | 美国 | ~150%** | 营销 |
43 | 玖富 | 中国 | ~140%* | 金融 |
44 | Amazon | 美国 | ~110%** | 综合 |
45 | NVIDIA | 美国 | ~107%** | 芯片 |
46 | Globant | 美国 | ~106%** | 数据服务 |
47 | Salesforce | 美国 | ~90%** | 云计算 |
48 | Alphabet | 美国 | ~80%** | 综合 |
49 | 蚂蚁金服 | 中国 | ~60% | 金融 |
50 | Domo | 美国 | ~40% | 商业智能 |
备注:表中“~”为估算范围;增长率以三年**为基准,若无三年**数据则以两年*为准,若无两年*数据则以一年同比增速为准;数据为不完全统计,来源于已披露的公开资料和自有数据库,不保证数据的准确性和时效性。 |