人工智能产业链及商业模式全解释.docx

人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第1页。人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第1页。人工智能产业链及商业模式全解释 人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第1页。 人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第1页。 威报告： 第59期 编 辑： 风 儿 来 源： 电子发烧友 持有以上观点的一些探讨，AI大神吴恩达在一次访谈中提过： 一个新科技的出现要掐着时间，不能太早也能太晚。比如说iphone，2007年才是它发布的正确时间，而不是在1993年，因为那时的芯片，电池，屏幕技术还没人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第2页。人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第2页。到位。 人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第2页。 人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第2页。 另外一个极端的例子是达芬奇发明直升机，他发明直升机的时间是1480年代，而飞机引擎技术在1900年代才出现。 还有自动驾驶技术，2007年研究自动驾驶技术还太早，因为AI要用到的传感器还没生产出来。2015年以后，整个自动驾驶的生态系统才算比较完善。 同样在1990年代，网络，视频流还不足以支撑慕课问世，到2011年，整个网络基础建设才为在线视频教育提供了较好的环境。 深度学习也是，90年代数据/计算比较小，浅层算法效果更好。从2007开始，有了大数据做基础，深度学习才取得了更好的效果。 但是，我们还是要感谢历史中所有的革新者，包括早期的那些人，他们的工作对后来的发展进步也非常具有影响和帮助。 历史的条件具备，所谓天时。 产业链中的公司要赚钱，一定要等到市场环境成熟。 人工智能的目前的公司： 第一类是互联网巨头，包括"超第一梯队"的跨国公司Google和微软亚洲研究院，以及第一梯队的巨头——大家熟悉的百度、阿里和腾讯；以及第二梯队的今日头条和滴滴等公司。 第二类是人工智能创业公司，以某种人工智能技术为主营业务的人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第3页。人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第3页。创业公司，典型的如自动驾驶领域的Momenta、地平线、驭势科技；视觉识别领域的格灵深瞳、商汤科技和旷视科技等。 人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第3页。 人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第3页。 第三类是将人工智能融入到自身业务中的其它创业公司，如学霸君、泼辣熊和智齿科技等。 目前我们所见到的风口上的几家技术层公司，大多属于学院派，无论是提供服务还是软件授权，收益都是极其有限的。 人工智能产业链的公司靠什么存活？ 人工智能产业链非常庞大而且一直在演变，每一次的演变都有有相应的设备基础支撑. 1.人工智能市场总览 自下而上可以分为三类，我认为最早赚钱的一波公司就是硬件公司，比如之前GPU运算爆发的英伟达，其次数据采集公司，其次是应用公司。 BCG人工智能产业链格局 A. 人工智能【基础层】：主要以硬件为主 1. 运算芯片：GPU\TPU\FPGA等 2. 终端数据采：摄像头\麦克风\智能运动佩戴（心率、血压）等等 3. 终端数据传输：Lora、NB-iot、BLE、WIFI、3G/4G等 4. 云计算：BAT、IBM、亚马逊、华为、微软等公司的云服务 5. 用户行为大数据：BAT、京东、新浪、今日头条等人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第4页。人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第4页。用户数据 6. 行业大数据：社保、医疗、政府的工商农建行业数据等 7. 智能终端：智能手机（很难想象，但是确实是组成之一） 人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第4页。 人工智能产业链及商业模式全解释全文共8页，当前为第4页。 B. 人工智能【技术层】：主要以机器学习、语音、自然语言处理、计算机视觉 1. 机器学习（深度学习）：模型的建立和数据训练 2. 语音及NLP处理：语音识别和解析，等 3. 计算机视觉：图片识别、分类及解析、人脸识别、物体识别 C. 人工智能【应用层】： 人工智能行业细分为13类： 深度学习/机器学习（通用）：这类公司主要建立可依靠现存数据进行学习的算法。典型例子包括预测数据模型与分析行为数据的软件平台。 深度学习/机器学习（应用）：这类公司同样使用计算机算法，但却是基于非常垂直的特殊案例中存在的数据运行。典型例子有利用机器学习技术侦查金融诈骗或者识别最好的销售线索。 自然语言处理（通用）：此类公司构建的算法能够处理输入的自然语言，并将其转化为可理解的表达。例子包括文本自动生成以及文本挖掘生成数据。 自然语言处理（语音识别）：公司产品能够处理人类语音的片段，准确识别单词并推测含义。典 《人工智能产业链及商业模式全解释》 人工智能（AI）作为当今科技领域的前沿热点，其产业链的构建和商业模式的创新正深刻改变各行各业。AI的发展历程表明，技术成熟度与市场需求的匹配至关重要，正如吴恩达所言，科技的成功在于抓住时机。从AI产业链的构成来看，它大致可以分为基础层、技术层和应用层三个部分。 基础层是AI产业链的基石，主要包括硬件设施，如运算芯片（GPU、TPU、FPGA等）、数据采集设备（摄像头、麦克风等）、数据传输技术（如Lora、NB-IoT等），以及云计算服务（如BAT、IBM、亚马逊等提供的云平台）。这些硬件和基础设施为AI技术的发展提供了必要的计算能力和数据存储空间，同时也催生了数据采集和处理的市场需求。 技术层是AI的核心，涉及机器学习、语音识别、自然语言处理和计算机视觉等多个领域。其中，机器学习特别是深度学习，通过大量的数据训练建立模型，实现了从数据中自我学习和优化的能力。语音识别和自然语言处理技术则使机器能够理解和处理人类语言，为智能交互提供了可能。计算机视觉技术则让机器具备了识别和理解图像的能力。 应用层是AI技术的具体实践，涵盖了众多细分领域。例如，深度学习/机器学习的通用和应用，广泛应用于数据分析、风险控制等场景；自然语言处理技术则被用于聊天机器人、语音助手等产品；计算机视觉技术则在人脸识别、物体识别等方面发挥了重要作用。 在商业模式方面，AI产业链中的公司主要有三种类型：一是互联网巨头，如谷歌、微软、百度、阿里、腾讯等，它们拥有强大的技术实力和丰富的应用场景；二是专注于AI技术研发的创业公司，如自动驾驶领域的Momenta、地平线、驭势科技，以及视觉识别领域的格灵深瞳、商汤科技、旷视科技等；三是将AI技术融入自身业务的创新型公司，如学霸君、泼辣熊和智齿科技等。这些公司通过提供服务、软件授权等方式获取收益，尽管早期的技术层公司收益有限，但随着技术的成熟和市场的接纳，其商业价值将逐步显现。 AI产业链的持续发展离不开硬件的升级、数据的积累以及应用场景的拓宽。在当前的市场环境下，AI公司需要等待合适的时机，充分利用现有的技术和数据资源，以适应不断变化的市场需求，实现可持续的商业模式。同时，政策环境、法律法规以及社会伦理等方面的考量也将对AI产业链的未来发展产生深远影响。 总结而言，人工智能产业链是一个复杂的系统，涉及到硬件、软件、数据和服务等多个层面。从基础层到应用层，每一环节都在不断地迭代进化，推动着AI技术的进步和商业模式的创新。随着技术的成熟和市场的繁荣，人工智能将在更多领域发挥巨大作用，为社会带来深刻变革。