人工智能商业化研究报告（2019）提出了一个全面的视角来分析当前人工智能技术如何在实际场景中落地，并通过市场进行规模化变现。报告围绕宏观环境、政策、数据和技术四大驱动力展开，深入探讨了人工智能技术的发展和应用趋势。
报告明确了人工智能商业化的定义，即企业利用人工智能技术解决实际问题并通过市场规模化变现的行为。这种定义强调了人工智能技术从实验室到市场的转化过程，以及实现商业价值的重要性。报告中提到的商业化路径有两种：一种是技术公司主动探索和推动人工智能产品和技术在实际场景中的应用；另一种是实体产业积极考虑人工智能技术是否可以应用于其业务场景，以降本增效。
接下来，报告详细分析了驱动人工智能商业化的四大因素。宏观环境的变化，如经济增长、技术进步和社会需求，为人工智能的应用提供了广阔的舞台。政策支持，包括政府制定的发展规划、资金扶持和法规制定，为人工智能技术的发展和商业化提供了保障。数据作为人工智能发展的基础性资源，其质量和数量直接影响人工智能的分析能力和准确性。技术本身的发展，尤其是算法、算力的进步，是人工智能商业化的核心推动力。
报告还指出，资本对于人工智能商业化进程起到了重要作用。尽管资本趋于理性，早期项目融资难度加大，但是B轮及以后的独角兽融资热度不减，显示出市场对于成熟度高、商业化能力强的人工智能项目的认可。
中国的人工智能产业链正在快速完善，产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层包括数据资源、计算能力等，技术层则涵盖算法、算力、芯片等技术产品，应用层则深入到各行各业，如公共安全、金融、零售、广告营销、智能客服、智适应教育和智能推荐等。在这些层面上，资本注入稳定，技术、产品和商业模式均有不同程度的突破，技术优势转化为商业先发优势和市场机会。
报告预测，人工智能与实体产业深度结合的商业化时代已经到来，其潜力巨大。开源算法和开放平台的应用降低了人工智能的使用门槛，促进了更多企业利用人工智能技术赋能行业。随着技术的精细化发展，人工智能解决的问题和对应的产品、服务也更加专业化。同时，整合上下游产业，健全商业生态，是人工智能企业构筑更高壁垒的重要方式。
在行业综述方面，报告分析了AI定义的模糊性、商业化概况、两种商业化路径、驱动力、以及投融资分析。人工智能技术的定义并不统一，业界对此存在较大认知偏差，但从仿人的角度出发，普遍将利用机器模拟人类感知、学习、认知、推理、决策、交互等过程的技术称为人工智能。人工智能按照机器是否具有自我认知和适用范围，分为弱人工智能（专用人工智能）和强人工智能（通用人工智能）。弱人工智能专注于特定领域的应用，而强人工智能具有更广泛的适用范围。
整体而言，报告对人工智能商业化的历程和现状进行了系统性的梳理，对未来的趋势和前景做出了深入分析，为读者提供了关于人工智能如何在实际应用中发挥商业价值的全面认识。
