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人工智能丨研究报告:人工智能产业的未来发展

编辑:石老师 时间:2019-07-08 15:20:54 来源:亚洲城ca88_唯一官网官方网站 点击:

人工智能战略意义

商业价值:2019年AI赋能实体经济预计贡献收入近570亿元

       近几年,人工智能技术在实体经济中寻找落地应用场景成为核心要义,人工智能技术与传统行业经营模式及业务流程产生实质性融合,智能经济时代的全新产业版图初步显现,预计2019年人工智能核心产业规模接近570亿元,目前,安防和金融领域市场份额最大,工业、医疗、教育等领域具有爆发潜力。


人工智能产业图谱

安防与金融发展条件较好,业务渗透最快,营销、客服、教育等有望快速发展

      大家根据基础建设和价值空间两大维度对人工智能赋能的十大实体经济类型进行分析。总体而言,金融、营销、安防、客服等场景在IT基础设施、数据质量、对新技术的接受周期等AI发展基础条件方面表现较优,而在当下市场规模、行业发展增速、解决方案落地效果和政策导向等诸多因素的影响下,安防、金融、教育、客服等场景将产生较高的商业化渗透和对传统产业提升程度。其余产业中,制造场景由于基础建设复杂、数据获取难度较大,且实际智能应用仍较为边缘化,AI应用短期内渗透释放难度较大;医疗、零售、交通等场景随着AI技术与场景核心痛点匹配度上升、产品逐渐完善,未来将激发更大价值;农业因为技术基础、商业模式、购买能力等问题,目前AI的赋能作用尚不明显,有待未来探索。

赋能实体经济篇  

泛安防领域

2022年G端与B端市场规模有望突破700亿元

     2016年是AI+安防商业化元年, 2018年,我国AI+安防软硬件市场规模达到135亿元,部分头部安防厂商AI业务在总营收中占比从大约4%提升至超过8%,部分典型AI企业安防业务则占接近一半的营业收入。2018年城市公共安防中AI渗透率达到2.6%。预计2019年市场仍将保持高增速,到十三五收官之年2020年增速开始稳定,届时市场规模可达到453亿元(城市公共安防AI渗透率达到11%),2022年市场规模有望突破700亿元(城市公共安防AI渗透率达到25%),从2017年到2022年CAGR达到78.3%。

视频监控占比近90%,中心侧份额最大

      2018年AI+安防软硬件市场约135.3亿元的产值中,视频监控占据绝大部分,份额近90%,成为AI+安防的主赛道。其中,端侧市场规模超过38亿元,占28.3%,中心侧市场规模超过74亿元,占54.8%。而在AI+安防的核心战场公共安全领域,总市场规模约93.1亿元,其中端侧市场规模约13.8亿元,占14.8%,中心侧市场规模约66.5亿元,占71.4%,边缘侧渗透有限,占比较小,约3.8%。出入口控制的主要产品如人脸识别闸机、门禁等,门槛相对较低,与监控人脸识别具备相通之处,因此绝大部分安防产品与解决方案提供商均涉足这部分业务,其市场相对较大。

传统金融领域

传统金融机构、互金企业和AI企业是主要参与者,中小型金融机构表现活跃

      传统金融机构拥有广泛的客户基础和海量高可信度的数据积累,拥有完整的线下布局,对AI应用有核心需求,是市场中主要的需求方;互联网金融企业承载人口红利,拥有大量的C端客户和流量数据,在产品设计和渠道运营方面具有优势,是技术的需求方,也是提供者;AI企业在终端客户和数据积累方面不足,但在特定方向上具有较强的创新性和研发能力,是主要的技术提供者。传统金融机构主要通过成立子企业自研技术、对外投资并购和采购合作三种方式进行AI布局,目前以采购合作为主,需求更倾向于金融零售中的风控反欺诈和精准营销,国有银行等大型机构对于AI产品采购的态度更显谨慎,为保证数据安全可控,往往要求合作企业开放代码,由双方共同开发,在筛选合作对象时更看中AI企业的合作案例和研发能力,而中小型机构相对灵活,是市场中的活跃者;互联网金融企业面临着新一轮转型,在牌照监管压力下,互金企业将加大与银行的合作,由业务输出向技术输出拓展;AI企业在金融方面以智能风控产品为主,主要存在技术集中型和数据集中型两类,前者在算法模型训练方面有优势,后者在黑名单数据积累方面有优势,AI企业与大型机构合作后摸索出的解决办法对中小型机构更有应用价值。

传统金融领域

2022年传统金融AI投入约580亿元,银行业务仍是核心场景

      据艾瑞统计,2018年中国传统金融机构科技投入约为1604.3亿元,较2017年增长10%,其中包括硬件和App的AI相关投入约占10.4%,为166.8亿元,较2017年增速为42.9%。保守估计,到2022年中国传统金融机构科技投入将突破3700亿元,AI相关投入占比将达到15.6%,超580亿元。银行业是AI相关应用的主要投入方,占比70%,大部分通过外部采购方式获取AI服务,其中对基础设施层投入占60%,在AI应用层投入占40%,约39亿元,硬件部分(以AI摄像头和人证比对机为主)占三分之一,App部分(以精准营销和智能风控平台为主)占三分之二。

客服领域

2022年智能客服业务规模将突破160亿元,AI技术成为重要推动力

       2018年,智能客服业务规模达到27.2亿元,其中以智能客服机器人为代表的AI应用业务规模达到7.9亿元,预计2022年智能客服业务规模将突破160亿元,年复合增长率为56%,AI应用业务规模突破70亿元。在NLP技术的赋能作用下,客服业务将向企业服务、智能家居、智能可穿戴、车载设备、智能服务机器人、智能会议系统等领域拓展,预计2022年,泛智能客服市场想象空间将突破600亿。

医疗健康领域

AI医学影像产品潜在价值巨大,但商业落地面临瓶颈

       本报告重点关注AI医学影像赛道。AI医学影像产品有肺结节等胸部AI、心血管疾病AI、大血管疾病AI、DR影像智能报告AI、骨关节疾病AI、乳腺影像AI、神经系统影像AI、骨龄判读AI、小儿疾病AI、盆腔影像AI、脑部影像AI、眼底影像AI、皮肤AI、病理AI、超声AI等十余种,其中肺结节等胸部AI产品最多、认知度最高。AI医学影像商业落地的大背景是我国影像科医师明显不足:每年影像检查量上升30%,而影像科医师只增长4%,一方面给医院和医师造成巨大压力,医师在重复、单调的阅片工作中容易出现疲劳、漏诊等现象,另一方面中长尾医疗机构缺乏具备诊断能力的影像医师,造成可拍片但无人写报告的局面。AI医学影像产品的主要价值包括:(1)诊断赋能。提高疾病表征的检出率,减少漏诊,帮助癌症等重大疾病患者实现早诊早治,提升病人存活率、降低家庭及社会诊疗成本,艾瑞预测,若未来AI医学影像得到大规模使用,在癌症方面可节省诊疗与用药支出2470亿元,其中节省医保和民政救济支出1062亿元;(2)治疗方案赋能。AI对影像进行分割精准确认病灶位置、形态,可辅助评估患者术前术后风险,不过相关技术和产品尚不成熟;(3)阅片赋能,提升阅片效率、节约医师时间。从AI产品的价值定位分析,其在很长时期内都以院内客户通过IT采购或科研合作形式付费为主,而AI产品的落地还面临准入门槛高、周期长,产品功能仍需完善等问题,商业化快速推进有赖于上述问题的解决。

医疗健康领域

医疗健康是个慢行业,预计2022年AI医学影像市场近10亿元

       AI医学影像的商业落地预计于2019年起步,到2022年市场规模达到9.7亿元,在已定级医院中总付费渗透率达5%,在三级医院和二级医院的总付费渗透率达到8%,期间若产品功能取得突破性进展则有更大发展空间。此前,AI医学影像基本采用三甲医院试用合作的模式,2019年后逐步推进产品收费,随着分级诊疗的推进和市场对AI认知的提升,预计2020年底至2021年部分产品获得CFDA三类医疗器械认证,同年二级医院客户数量首次超过三级医院。目前主要有三种收费模式:(1)将AI医学影像嵌入云HIS或云PACS中,打包售卖,由于现阶段AI产品商业化面临产品功能还未完全直击客户痛点,医院客户较多使用的是免费AI,与云服务结合可将AI作为收费模块;(2)将AI作为服务单独提供,其优势在于相较于云服务,App开发形式更符合医院采购习惯;(3)与影像设备厂商合作提供具有AI功能的医疗影像设备,收取一定分成,这种形式较难提供完整的拍片-阅片智能解决方案、需要重新申报CFDA审批认证,目前落地较少。目前市场中主要有AI企业、医疗信息化厂商、科技巨头、医疗影像设备厂商等几类玩家。

零售领域

2022年AI+零售建设投入将超175亿

       包含大卖场、超级市场、便利商店等业态的现代渠道型零售品牌是新零售的主要实践场景,也是相关产品服务的主要买方。据艾瑞研究,2018年中国现代渠道主要零售商数字化建设投入为285.1亿元,其中AI投入为约9亿元,占比3.15%,据预测,到2022年其数字化建设投入将突破700亿元,AI投入将超过178亿元,占比超过25%,得益于alibaba、京东、苏宁等零售巨头的推动,以AI应用为代表的新零售概念处于增长的上升通道,未来两年将保持较高增速。目前AI应用可以分为以人为准的AI解决办法、商品识别、供应链优化、智能服务机器人/客服机器人和无人货柜/无人店五大类,以CV技术为核心的人脸识别和商品识别是主要建设方向,相关投入占整体的55.36%,供应链优化最为复杂,对AI算法的可用性要求最高,但更靠近零售业的核心痛点,未来可释放的增益价值最大。

零售领域

AI企业、云服务商和零售商是主要玩家,算法与经验的融合是最终方向

      目前以人工智能技术为代表的新零售解决办法主要有两种提供途径,其一是技术输出型,提供方主要为云服务商和AI企业,其中云服务商通过集成AI企业的算法能力,向用户输出基于云平台的标准化服务,而AI企业交付给用户的解决办法多为定制类项目,解决用户个性化需求,这也是其主要的收入来源;另一种是经验输出型,由成熟的品牌零售商提供解决办法,试图将品牌自身多年的运营经验和新技术融合,向中小微型零售商输出,优化其运营模式。两种途径出发点不同,但终将向算法与行业经验融合,产出可实行方案的方向发展,而在实际场景中的不断试错是达到这一目标的唯一方法。

数字营销:AI的引入弥合了传统数字化营销的不足

      随着营销产业的不断发展,传统的营销模式渐显不足,在用户时间碎片化的前提下,广告ROI效果不理想、目标用户不清晰等问题被不断放大,同时病毒式的投放方式以及单一的内容形式也必然会让用户产生审美疲劳,降低对广告的体验和兴趣,媒资与流量管理的效率亟待提升。人工智能针对上述问题,通过技术与营销环节相结合,在提供更加充实的用户特征以及创意内容的同时,对投放的策略和形式进行优化,提升引流、集客、转化效果。 




 


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