“人工智能”连续三年被列入政府工作报告。2019年，提出深化大数据和人工智能研发应用，拓展“智能+”赋能制造业转型升级。同时，随着5G商用元年的到来，接入网络的设备数量将呈几何级数增长，扩大人工智能的感知设备和执行设备数量，为人工智能的演进提供动力。智力。在多重因素的推动下，人工智能市场规模不断扩大。预计2019年中国人工智能领域市场规模将达到760亿元，增长率为34.8%。其中，得益于智能语音、机器视觉等技术的成熟，并与AR、边缘计算、5G等技术融合，人工智能市场的主体也在发生变化，从技术输出转向直接可用的解决方案提供商.行业应用随着人工智能相关技术的成熟以及在不同行业场景的应用，人工智能市场在智能安防、智能驾驶、智能金融等领域已经进入规模化应用阶段。智能+安全：技术日趋成熟，市场规模稳步增长。安全场景在IT基础设施、数据质量、环境驱动力等人工智能发展的基础条件方面表现较好。边缘计算、3D结构光视觉识别技术等硬件设施的结合，也将推动人工智能在安防领域的发展。在数据采集方面，主要依靠摄像头技术。传统安防的积累奠定了安防行业的基础。另一方面，图像数据占用高带宽和多内存，增加了数据积累的成本。预计2019年智能安防领域市场规模将达到123亿元，其应用场景主要集中在政府领域、园区、工地等场所。同时，随着安防行业智能化的兴起，从云端智能到边缘智能，互联网公司和云服务公司也加入到市场竞争中，但上游成本高是目前智能化的主要瓶颈。安全行业。智能+家居：迎来爆发期，新品进入规模化阶段。是指在家庭场景中基于物联网技术实现硬件设备的远程控制和互联互通，最终通过对用户行为数据的采集和分析实现自我实现。学习，为用户提供个性化的生活服务，让家居生活安全、舒适、节能、高效、便捷。智能家居系统主要由硬件（智能家电、智能硬件、安防控制设备、智能家具等）、软件系统、云计算平台组成。在此场景下，2022年互联家庭的智能化比例将达到4%。移动互联网时代为智能+家庭积累了大量的用户数据，人工智能消费产品将率先出现在家庭场景中。智能+家居涉及大量终端互联场景。新技术的发展，尤其是5G网络支持大量终端设备的连接。目前，互联家庭的市场规模整体呈上升趋势。2019年，互联家庭市场规模有望达到1950亿元，其中智能化占比不足2%。智能+医疗：双驱动，行业数字化加速场景落地是指人工智能技术的应用，包括但不限于应用于医疗健康领域的智能传感器、神经网络芯片、开源开放平台等技术。医疗领域拥有海量的医疗数据，对更精准、更高效的诊疗和手术有着真实的需求，是AI技术落地的重要场景。随着电子病历的实施和普及，数据的标准化程度提高，为医疗行业提供了大量优质的行业数据，促进了人工智能的落地。目前的智能+医疗落地场景主要是辅助医务工作者，包括医学影像识别和辅助诊疗，大大提高药物研发效率。目前，智能+医疗领域的企业大多处于研发初期。我国医疗资源紧缺、分布不均，对人工智能在医疗领域的落地起到了巨大的推动作用。根据卫计委统计年鉴，2018年综合医院市场规模为2.4万亿元，智慧医疗市场空间广阔。智能+教育：实现智能作业批改、发音优化，专注助教。人工智能技术对教育行业的赋能，本质上是人工智能对教育工作的替代和辅助，将师生从低效、重复的工作中解脱出来。可以从中学中解放出来，从而提高教与学的效率，解决以教师为中心的传统教育成本高、效率低、不公平的问题。相关技术中的图像识别、语音识别等技术日趋成熟，但自适应学习技术仍处于培育期。自适应学习是深度学习和知识图谱的融合，以改变学生的学习过程。在这种模式下，传统的以教师为中心的教育模式将被改变，学生将成为教育的核心，个性化学习将成为可能，个体学习体验和学习效率将得到进一步提升。不少教育培训机构都在布局智能+教育。其中，在线教育机构拥有大量的学生学习数据，行业数字化程度高，有利于将机器视觉、知识图谱、自适应学习等技术应用到教育培训的实际业务中尽快地。其中，目前已经实现的场景包括智能批改作业、分级阅读、自适应学习等。目前，在人工智能应用的各个场景中，医疗、制造、农业、娱乐等场景的产品还处于实验室或小规模量产阶段，需要进一步培育；教育、安防、零售等通用场景产品基本成熟。进入市场，市场认可度迅速提升；产品在金融、汽车、营销等场景的价值得到认可，大规模应用将正式落地，企业也将通过产品/服务/解决方案获得相应的收益回报。发展趋势随着“智能+”成为一个行业发展的重要趋势，人工智能、大数据、云计算的研发与应用将成为“智能+”发展的关键。“Smart+”支持硬件和软件。数据推动、场景为王、技术融合等关键词也成为推动“智能+X”产业发展的关键词。数据驱动人工智能的本质和前提是数据和场景。人工智能技术对大量历史数据进行分析，从中学习和总结相应的知识，建立相关模型，解释过去的数据，预测未来的数据，帮助企业降低成本，提高效率。行业数字化程度是人工智能技术落地的引擎，是数据人工智能的燃料。目前，各行业数字化程度参差不齐。受移动互联网影响，金融、零售和内容行业数字化水平较高，将率先落地AI场景应用。同时，随着万物互联推动数据触点呈指数级增长，各行各业的数字化进程正在加速，从普遍性向细分的长尾领域扩展。场景为王。人工智能的优势在于能够处理非结构化信息，对海量数据进行大规模处理和分析预测，最终形成高质量的对策。在实际场景应用中，数据采集需要与数字终端相匹配。结合起来，海量数据的处理离不开大数据和云计算，而决策的最终执行需要借助物联网和机器人，而边缘计算技术对于这些过程的效率提升和成本降低不可或缺。.在实际场景应用中，不能孤立地看待某项技术，任何技术的发展都离不开与实际需求和应用场景的结合。技术融合技术推动生产力的进步，技术的融合发展将产生系统价值。边缘计算、5G、类人脑芯片等新技术将赋予人工智能更多想象空间。随着人工智能将在金融、零售、制造、教育、农业等领域进一步落地，与不同技术的融合将为人工智能技术的落地提供更多可能。目前，一方面，人工智能受限于算法和算力瓶颈，其作用主要是替代简单的重复性劳动。然而，类人脑芯片的研发正在加速，这可能会促进新算法的出现。强人工智能的出现成为可能，人工智能的价值也将从提高效率延伸到创造性工作。另一方面，随着人工智能市场的进一步扩大，规模需求将有助于整合产业链上下游，进一步降低成本，提升人工智能产品的性价比，从概念走向消费产品。.各大头部平台厂商纷纷推出低门槛甚至无门槛的人工智能开发工具，让人工智能技术走上神坛，在更多领域实现普及。
