“人工智能”連續(xù)三年進入政府工作報告，2019提出深化大數據、人工智能等研發(fā)應用拓展“智能+”，為制造業(yè)轉型升級賦能。與此同時，隨著5G商用元年的到來，入網的設備數將呈現幾何級上升，擴大了人工智能的感知設備和執(zhí)行設備數，為人工智能的進化提供了動力。在多重因素的助推下，人工智能市場規(guī)模不斷擴大，有預測指出，2019年中國人工智能領域的市場規(guī)模將達到760億人民幣，增速為34.8%，在其中，得益于智能語音、機器視覺等技術趨于成熟，以及與與AR、邊緣計算、5G等技術的融合融合發(fā)展，人工智能的市場主體也正在發(fā)生變化，由技術輸出向直接可用的解決方案提供商轉變。
行業(yè)應用
隨著人工智能相關技術的成熟以及在不同行業(yè)場景的應用落地，人工智能市場在智能安防、智能駕駛和智能金融領域進入規(guī)模化應用階段。
智能+安防：技術趨于成熟，市場規(guī)模穩(wěn)定增長
安防場景在IT基礎設施、數據質量、環(huán)境驅動力等AI發(fā)展基礎條件方面表現較優(yōu)，該場景主要以視覺識別技術為主，與攝像頭、傳感器等硬件設施相結合，同時邊緣計算和3D結構光視覺識別技術也將推動人工智能在安防領域的發(fā)展。在數據采集方面，主要依靠攝像頭技術，傳統(tǒng)安防的積淀為安防行業(yè)奠定了基礎，另一方面，圖像數據占據高帶寬多內存，加大了數據積累的成本。預計2019年智能安防領域市場規(guī)模將達到123億人民幣，其應用場景主要集中落地于政府領域、園區(qū)、工地等場所。
同時，隨著安防行業(yè)智能上升，由云端智能向端邊智能增加，互聯網公司和云服務公司也正在加入市場競爭，但上游成本居高不下是目前安防行業(yè)智能化的主要瓶頸。
智能+家庭：迎來爆發(fā)期，新產品進入規(guī)模化階段
指的是在家庭場景下，基于物聯網技術，對硬件設備實現遠程控制、互聯互通，并最終通過收集、分析用戶行為數據，實現自我學習，為用戶提供個性化生活服務，使家居生活安全、舒適、節(jié)能、高效、便捷。智能家庭系統(tǒng)主要由硬件（智能家電、智能硬件、安防控制設備、智能家具等）、軟件系統(tǒng)、云計算平臺構成。該場景下，聯網家居中智能化比例將在2022年達到4%，移動互聯網時代為智能+家庭積累了海量用戶數據，人工智能消費級產品將率先在家庭場景中出現。
智能+家庭涉及到大量終端互聯的場景，新技術的發(fā)展，特別是5G網絡支持海量終端設備的連接，目前聯網家居的市場規(guī)模整體均呈現上升趨勢，2019年聯網家居的市場規(guī)模有望達到1950億元，其中智能化的比例不到2%。
智能+醫(yī)療：雙驅動，行業(yè)數字化加快場景落地
指應用人工智能技術，包含但不限于智能傳感器、神經網絡芯片、開源開放平臺等技術應用于醫(yī)療健康領域。醫(yī)療領域具有大量的醫(yī)療數據，對更精準更高效的診療、操作存在現實需求，是AI技術落地的重要場景。隨著電子病歷的落地和普及，數據的標準化程度提高，為醫(yī)療行業(yè)提供海量高質量行業(yè)數據，推動AI落地。目前的智能+醫(yī)療的落地場景主要為對醫(yī)務工作者的輔助作用，包括醫(yī)療影像識別和輔助診療、大幅改善藥品研發(fā)效率等。
目前智能+醫(yī)療領域企業(yè)大多處于前期研發(fā)階段，我國醫(yī)療資源不足和分配不均問題為人工智能在醫(yī)療領域落地起到了巨大的推動作用。據衛(wèi)計委統(tǒng)計年鑒統(tǒng)計，2018年綜合性醫(yī)院市場規(guī)模為2.4萬億，智能醫(yī)療存在廣闊的市場空間。
智能+教育：落地智能作業(yè)批改、發(fā)音優(yōu)化，以教學輔助為主
人工智能技術對教育產業(yè)的賦能，本質上是人工智能對教育工作的替代和輔助，將教師和學生從低效重復的工作中解放出來，進而提升教學與學習效率，解決了傳統(tǒng)教育中以教師為核心的成本高、效率低、不公平的問題。相關技術中的圖像識別、語音識別等技術漸趨成熟，但自適應學習技術仍然在培育期，自適應學習是融合深度學習和知識圖譜，對學生學習的過程進行改造，該模式下，傳統(tǒng)以教師為核心的教育模式將被改變，學生成為教育的核心，個性化學習成為可能，個體的學習體驗和學習效率進一步提升。
眾多教育培訓機構紛紛布局智能+教育，其中，在線教育機構擁有大量學生學習數據，行業(yè)數字化程度較高，有利于其將機器視覺、知識圖譜和自適應學習等技術盡快運用于教育培訓的實際業(yè)務場景中，目前已完成落地的場景包括智能作業(yè)批改、分級閱讀和自適應學習等。
目前，在人工智能應用的各類場景中，醫(yī)療、制造、農業(yè) 、文娛等場景產品仍然處于實驗室或小規(guī)模量產階段，需進一步深耕;教育、安防、零售等常場景產品基本成熟，開始進入市場，市場認可度快速上升;金融、汽車、營銷等場景產品價值已經得到認可，將正式開啟規(guī)模化應用，企業(yè)也將通過產品/服務/解決方案獲得相應的營收回報。
發(fā)展趨勢
隨著“智能+”成為個產業(yè)發(fā)展的重要趨勢，人工智能、大數據、云計算的研發(fā)應用都將成為“智能+”發(fā)展的關鍵，硬件和軟件都是“智能+”的支撐，數據推動、場景為王、技術融合等關鍵詞也都成為推動“智能+X”產業(yè)發(fā)展的關鍵詞。
數據驅動
人工智能的本質和前提是數據和場景，人工智能技術通過分析大量歷史數據，從中學習總結相應的知識，建立相關模型對以往的數據進行解釋并預測未來的數據，幫助企業(yè)削減成本、提高效率。行業(yè)數字化程度是人工智能技術落地的發(fā)動機，數據人工智能的燃料。目前各行業(yè)數字化程度參差不齊，受移動互聯網的影響，金融、零售和內容行業(yè)數字化水平較高，將率先落地AI場景應用。同時，隨著萬物互聯推動數據觸點指數級增加，各行各業(yè)數字化進程加快，由通用性向細分長尾領域擴展。
場景為王
人工智能的優(yōu)勢在于對非結構化信息的處理、對海量數據進行規(guī)模化處理和分析預測、最終形成優(yōu)質對策的能力，而在實際場景應用中，對數據的采集需要與數字化終端相結合，對海量數據的處理離不開大數據和云計算，最終執(zhí)行決策則需要利用物聯網和機器人，而這些過程的效率提升和成本的降低少不了邊緣計算技術。在實際的場景應用，無法將某一技術孤立地來看，任何技術的發(fā)展都離不開與實際需求和應用場景的結合。
技術融合
技術推動生產力進步，技術與技術之間的融合發(fā)展將產生系統(tǒng)價值。邊緣計算和5G、類人腦芯片等新技術將為人工智能賦予更多的想象空間。隨著人工智能將在金融、零售、制造、教育、農業(yè)進一步落地，與不同技術的融合將為人工智能技術落地提供更多的可能性。
目前，一方面，人工智能受限于算法和算力瓶頸，其作用以替代簡單的重復性勞動為主，但 類人腦芯片的研發(fā)加快，可能推動新的算法出現，強人工智能的出現成為可能，人工智能的價值也將從提升效率擴展到創(chuàng)造性工作中。另一方面，隨著人工智能市場的進一步擴大，規(guī)?；男枨髮⒂欣谡袭a業(yè)鏈上下游，進一步降低成本，提高AI產品的性價比，由概念走向消費品。各大頭部平臺廠商紛紛提高推出低門檻甚至無門檻的人工智能開發(fā)工具，這使得人工智能技術走向神壇，在更多領域實現普及。
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