人工智能行業(yè)主要上市公司：目前國內人工智能行業(yè)的上市公司主要有百度百度（BAIDU）、騰訊（TCTZF）、阿里巴巴（BABA）、科大訊飛（002230）等。

本文核心數(shù)據(jù)：人工智能技術層重點分類，計算機視覺發(fā)展歷程，計算機視覺市場規(guī)模，語音識別發(fā)展歷程，語音識別市場規(guī)模

1、 機器視覺和語音識別是主要市場

技術層是基于基礎理論和數(shù)據(jù)之上，面向細分應用開發(fā)的技術。中游技術類企業(yè)具有技術生態(tài)圈、資金和人才三重壁壘，是人工智能產業(yè)的核心。相比較絕大多數(shù)上游和下游企業(yè)聚焦某一細分領域、技術層向產業(yè)鏈上下游擴展較為容易。

該層面包括算法理論（機器學習）、平臺框架和應用技術（計算機視覺、語音識別、自然語言處理）。眾多國際科技巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術層圍統(tǒng)垂直領城重點研發(fā)，在計算機視覺、語音識別等領城技術成熟，國內頭部企業(yè)脫顆而出，競爭優(yōu)勢明顯。

2、計算機視覺發(fā)展歷經三大理念，規(guī)模突破400億元

1982年馬爾（David  Marr）《視覺》（Marr，1982）一書的問世，標志著計算機視覺成為了一門獨立學科。計算機視覺的研究內容，大體可以分為物體視覺（object  vision）和空間視覺（spatial  vision）二大部分。物體視覺在于對物體進行精細分類和鑒別，而空間視覺在于確定物體的位置和形狀，為“動作（action）”服務。正像著名的認知心理學家JJ．Gibson所言，視覺的主要功能在于“適應外界環(huán)境，控制自身運動”。適應外界環(huán)境和控制自身運動，是生物生存的需求，這些功能的實現(xiàn)需要靠物體視覺和空間視覺協(xié)調完成。

計算機視覺近40年的發(fā)展中，盡管人們提出了大量的理論和方法，但總體上說，計算機視覺經歷了三個主要歷程。即：馬爾計算視覺、多視幾何與分層三維重建和基于學習的視覺。

國際市場研究機構Research＆ensp；And＆ensp；Markets發(fā)布的最新報告顯示，2019年全球計算機視覺市場規(guī)模為46．433億美元，預計到2027年將達到950．805億美元，從2020年到2027年，預計年復合增長率為46．9％。

3、語音識別發(fā)展科追溯到1956年

語音識別的研究工作可以追溯到20世紀50年代。在1952年，AT＆T貝爾研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一個語音識別系統(tǒng)Audry系統(tǒng)，可以識別10個英文數(shù)字發(fā)音。這個系統(tǒng)識別的是一個人說出的孤立數(shù)字，并且很大程度上依賴于每個數(shù)字中的元音的共振峰的測量。1956年，在RCA實驗室，Olson和Belar研制了可以識別一個說話人的10個單音節(jié)的系統(tǒng)，它同樣依賴于元音帶的譜的測量。到21世紀之后，深度學習技術極大的促進了語音識別技術的進步，識別精度大大提高，應用得到廣泛發(fā)展。

目前，語音識別技術已逐漸被應用于工業(yè)、通信、商務、家電、醫(yī)療、汽車電子以及家庭服務等各個領域。例如，現(xiàn)今流行的手機語音助手，就是將語音識別技術應用到智能手機中，能夠實現(xiàn)人與手機的智能對話功能。其中包括美國蘋果公司的Siri語音助手，智能360語音助手，百度語音助手等。

隨著語音技術和自然語言理解技術的快速進步，AI語音語義技術已在智能翻譯、智能醫(yī)療、智能汽車、智能客服、互聯(lián)網語音審核等多個領域實現(xiàn)場景應用。

疫情之后不僅是工業(yè)領域，政務服務領域的語音機器人、傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)的語音機器人也將有較高的市場增長空間。另外，NLP、AI數(shù)字員工、RPA的發(fā)展，一定程度上也將重塑AI應用場景。

2018年，全球智能語音市場仍呈現(xiàn)快速增長趨勢，市場規(guī)模為142．1億美元，根據(jù)預測到2024年全球智能語音市場規(guī)模將達到215億美元，其中智慧醫(yī)療健康、智慧金融以及各類智能終端智能語音技術需求將成為主要的驅動因素。

4、美國AI高層次學者數(shù)量大幅領先

AI高層次學者是指入選AI  2000榜單的2000位人才，由于存在同一學者入選不同領域的現(xiàn)象，經過去重處理后，AI高層次學者共計1833位。從國家角度看AI高層次學者分布，美國A1高層次學者的數(shù)量最多，有1244人次，占比62．2％，超過總人數(shù)的一半以上，且是第二位國家數(shù)量的6倍以上。中國排在美國之后，位列第二，有196人次，占比9．8％。德國位列第三，是歐洲學者數(shù)量最多的國家；其余國家的學者數(shù)量均在100人次以下。

以上數(shù)據(jù)參考前瞻產業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》，同時前瞻產業(yè)研究院還提供產業(yè)大數(shù)據(jù)、產業(yè)研究、產業(yè)鏈咨詢、產業(yè)圖譜、產業(yè)規(guī)劃、園區(qū)規(guī)劃、產業(yè)招商引資、IPO募投可研、招股說明書撰寫等解決方案。

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來源：前瞻產業(yè)研究院