人工智能行业研报

昨日，北京钓鱼台国宾馆、中国发展研究基金会和红杉资本中国基金联合举办了“投资人力资本，拥抱人工智能：中国未来就业的挑战与应对”报告发布暨课题研讨会，正式发布《投资人力资本，拥抱人工智能：中国未来就业的挑战与应对》报告（下文简称‘《报告》’）。会上，红杉资本全球执行合伙人沈南鹏时表示，人工智能和人脑智能将相辅相成，实现共生，我国已经处在人工智能大变革的前夜，只有主动拥抱变化，抓住人工智能创造的巨大红利，同时未雨绸缪，才能应对好人工智能带来的难题和挑战。《报告》认为，人工智能所推动的知识经济将在基础资源结构、成本结构、市场结构、经济结构、就业结构分配结构和贸易结构上有别于传统经济，它的兴起有助于解决中国在一些行业，特别是中高端服务业中存在的供给瓶颈，对于缓解未来劳动力市场的短缺具有关键意义。报告援引《中国人工智能发展报告2018》数据显示，截至2018年6月，全球人工智能企业数达4925家，中国1011家居第二，约为美国的一半。在全球人工智能企业最多的20个城市中，美国占了9个，中国有4个城市入围。北京以395家居全球第一，上海、深圳、杭州的人工智能企业数也进入全球20强城市之列。从技术布局看，中国企业较多布局于语音和视觉相关的技术，在自然语言处理和基础硬件上占比偏少；从行业布局看，中国企业主要集中在应用层，集中于终端产品，在AI垂直领域(AI+)的比例偏低。另外，交通物流业是未来有较大可能面临就业替代的行业。从总体上看，未来中国可能有70%的职业会受到人工智能的冲击。麦肯锡公司估计，预计2016-2030 年间，中国被替代的全职员工的规模约在4000-4500万。到2030 年，自动化将使中国五分之一的制造业工作岗位不复存在，如果自动化进程更快,到2030年，近1亿劳动者需要更换职业类型。 据iResearch数据显示，语音和视觉识别技术分别占中国人工智能市场的60%和12.5%。在中国所有人工智能公司中，71%专注于开发应用，其中研究视觉识别和自然语言处理的公司占比分别为55%和13%；兼顾机器学习算法的公司只占29%；致力于机器学习算法的仅9%；专注于深度学习的公司更是凤毛麟角。目前，最受中国市场青睐的领域为计算机视觉与图像、智能机器人和自然语言处理。2015-2016年间，这三个领域总投资额均超过10亿人民币。排在之后的是智能家居、智能安防、智能驾驶、智能金融等，单个领域投资总额也都超过5亿人民币。包括红杉资本中国基金、IDG 资本、 经纬创投、真格基金、云峰基金等在内的投资机构在中国的人工智能领域活跃度较高。依据CB insight 数据，全球人工智能领域的投资金额从2012年的5.68亿美元增长到了2016年的49.68亿美元，增长率达到42%。同期，中国前瞻研究院的数据显示，中国人工智能领域接受的投资金额从0.08亿美元增长到了26亿美元,增长率高达325%。《中国人工智能发展报告2018》披露的人工智能投融资规模要高于前述的统计，全球投资规模从2013年的不到50亿美元上升到2017年的接近400亿美元，中国的总投融资规模增长迅猛，2017年已经达到277.1亿美元。 另外，据《新一代人工智能发展白皮书(2017)》数据显示，2017年全球人工智能核心产业规模已超370亿美元，我国人工智能核心产业规模达到56亿美元左右。 预计到2020年，全球人工智能核心产业规模将超过1300亿美元，年均增速达到60%，其中基础层、技术层、应用层产业规模将分别突破270亿美元、342亿美元和672亿美元；我国核心产业规模将超过220亿美元，年均增速接近65%，三大层次产业规模将分别突破44亿美元、66亿美元和110亿美元。以下是红杉资本全球执行合伙人沈南鹏演讲全文：大家好！非常高兴参加“投资人力资本，拥抱人工智能：中国未来就业的挑战与应对”报告发布暨课题研讨会。首先，我代表红杉资本中国基金，对会议的举办表示热烈祝贺，向出席会议的领导、嘉宾表示最诚挚的感谢！今天我们讨论的这个话题，一方面具有前瞻性，谈的是处在科技最前沿的人工智能，另一方面又非常古老，谈的是千百年来人类一直十分关心的就业，也就是“饭碗”问题。为什么讨论这个话题呢？我看今天大家注意力已经被我旁边的机器人吸引过去了。确实，机器人的发展在最近的几年当中突飞猛进，这个背后是语音识别、大数据计算、神经网络和深度学习，是多年积累的结果，未来还会出现更多、更加智能的机器人，在我们生活当中会变得随处可见。机器人的常态化应用，首先肯定是件了不起的事，能够给人类帮上不小的忙。往深处说，会释放出巨大的生产力，甚至会带来整个生产关系和社会结构的变革。我们需要思考的是，中国作为后发国家，作为追赶者，能否借助人工智能领域的突破实现弯道超车，打破既定的国际产业的技术和发展的格局？过去几年里，红杉资本一直在做的一项工作，就是在人工智能领域的基础层、技术层、应用层进行了探索和布局，系统性地投资了一批领先企业。应该讲，我们对这个领域有一些理解、积累，但是即使这样，我们面对上述问题，也不能够给出非常明确的答案。去年一个偶然的机会，我去拜访卢迈秘书长，我们一拍即合，决定就这些问题做一些前瞻性的研究，我们相信这会是一件非常有价值的事情。就红杉而言，我们可以把多年的行业经验和积累贡献出来，提供一个角度的观察，一个行动的思路和一个发展的建议。我要特别感谢过去一年里面，中国发展研究基金会和课题组的同事们进行了艰苦而高效的工作，在相当短的时间里就有了这样一份报告的面世，对于人工智能在多大程度上影响就业，对未来人力资本的发展会产生多大的影响？社会上有很多讨论声音，在学习这份报告的过程当中，我有些思考跟大家分享。首先，人工智能会在一些特定的场景里，比如工厂的流水线、安保、疾病的诊断等多方面，通过成千上万次训练，在大数据计算的赋能下逐渐超越人类，替代人类完成大部分重复性、机械性、繁琐工作。比如在肺癌筛查方面，每个医生每天平均看200-300张片子，80%的时间用在做重复的节点识别工作。红杉中国投资的推想科技，运用AI技术辅助全世界的医生，每天诊断超过20000例病人肺部影像，成了医生的好帮手。另外，我们看到在逻辑尝试、创新能力、人文关怀方面，人工智能还远远无法替代人类，也就是说，我们离大家所说的通用人工智能（AGI）还有很长一段路，而从低智能工作当中抽身的人类，现在可以用更多时间和精力从事这些机器解决不了的创造性的工作，所以人工智能带来的是人类双手和大脑的又一次大解放，工作意义将从劳动变成创造，更多的头脑将用于思考科技创新的新燃点，发现文化艺术的新燃点，这样也能致力于深化对整个世界的人文关怀，我相信人工智能和人脑智能会相辅相成实现共生。今天我们处在人工智能大变革的前夜，唯有主动拥抱变化，抓住这个巨大机会，同时未雨绸缪，应对好它所带来的可能的难题和挑战，如何提前让整个社会，尤其是人才培育体系做好充分的准备，让我们教育和职业培养模式以及劳动力结构，能够适应一个新的人工智能的时代，这是我们面临的重大课题，也正是这份报告所希望能够探索的题中之意。卢迈秘书长和全体课题组的成员，以及为研究报告提供多方支持的单位了和个人，为此付出了宝贵的时间和辛勤的劳动，你们高质量的工作为人工智能发展和中国未来开辟了一个更加广阔的视野，勾勒出了有章可循的行动方案。所以，最后请允许我再次代表红杉中国向你们表示衷心地感谢！谢谢大家！

人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在对世界经济、社会进步和人类生活产生极其深刻的影响。其中，普罗大众对人工智能感知最为深切的当属人机交互。语音交互、人脸识别等人工智能技术已经化为应用产品走进了我们的生活。近日，百度人工智能交互设计院发布了一份聚焦于未来3年内的AI人机交互趋势研究报告（以下简称“《报告》”）。该报告是百度人工智能交互设计院基于过去一年多对AI领域前沿技术、产品和设计的深入研究和洞察，结合产业界和学术界的经验探析而来。AI赋能的人机交互革新了大众的生活形态，未来，AI加持的人机交互模式又会呈现出什么样的态势呢？《报告》从“人机交互介质”、“交互对象”、“AI应用场景”、“人机关系”等方面总结了AI人机交互的八大趋势。趋势一：语音交互技术进步，更趋向人类自然对话体验研究公司Ovum预测称，到2021年，地球上的语音助手的数量会和人类一样多，人们会越来越倾向于向语音助手寻求情感上的帮助。在AI人机交互中，语音交互技术在用户终端上的覆盖最为广泛。以智能音箱为例，有数据显示，2018年全球智能音箱市场同比增长200%。其中，中国智能音箱市场增速达到罕见的5370%。谷歌、亚马逊、苹果等全球巨头企业均加速了用语音交互技术开启大众智能生活的步伐。截止2018年12月31日，搭载百度对话式人工智能操作系统DuerOS的智能设备激活量也已超2亿。目前，语音交互技术已经加速在智能家居、手机、车载、智能穿戴、机器人等行业的渗透和落地。《报告》指出，未来随着语音技术的不断完善，语音交互的自然度将进一步提升，并愈加趋向人类自然对话的体验。具体表现为：语音交互将从机械的单轮对话进阶到更流畅的多轮对话；合成语音更自然、真实，接近真人水平；语音交互具备听觉选择能力，提升多人对话体验；语音交互将支持多种方言，并针对细分群体进行差异化设计。趋势二：人脸、手势等通道更多出现在产品中，多通道融合交互成为主流交互形式媒介学家雷吉斯·德布雷（Régis Debray)曾提出：“技术能实现不同区域里不同文化的人之间的连接”。随着技术的发展，人与人之间的连接早已不成问题。当前，AI技术更是拓展了人与智能体交互的通道。除语音交互外，计算机视觉技术的发展已使得智能体实现了通过识别人脸、指纹、面部表情、肢体动作等人体信息，而更加快捷多元地与人类进行交互。但是不同的交互通道在有其独特优势和场景适用性外，也有一定的局限性。《报告》认为，未来，人与智能体的交互将融合语音、人脸、手势、生理信号等多种方式，为人类打开更多的交互空间和应用场景。具体表现为：人脸检测及识别聚集更细维度的面部特征，拓展更多的交互空间和场景；空中手势交互将成为新热点；触控、语音、手势、人脸最有可能成为多通道融合的主流通道；生理信号、触觉、嗅觉等也将成为辅助通道融入多通道交互中。趋势三：智能体开始拥有明确的人设近期，明星“人设”崩塌已成大家茶余饭后的热门话题。但是你想过，智能体也将拥有明确的“人设”么？《报告》认为，未来，用户可以更加明显地感知到智能体鲜活的“人设”。所谓智能体的“人设”是指，用户在与智能体的互动过程中，根据感知到的综合特征推断出一种具有一致性的角色形象，一般由性格（如外向、善良等）、关系（如助手、朋友等）和基本属性（如性别、年龄等）构成。《报告》指出，目前，智能体人设的设计和表达主要聚焦在语音（如音色、语调等）和语言层面（如表达方式），并且通常局限在部分场景、部分话术上，缺少一致性和全局感。《报告》提出，未来，智能体人设将从语音、产品外观、虚拟形象等多维度进行设计，甚至聘用编剧设计具有统一形象特点的话术，利用混合现实（MR）、全息投影等技术将人设具象化，让用户在不同场景下均感受到智能体一致、明显的人设特征。换句话说，未来，智能体的人设会具有很明显的特征，但不会轻易崩塌。此外，《报告》还认为，打造用户喜爱的人设也将成为企业在市场竞争中形成差异化、吸引更多用户的重要方式。趋势四：智能体在被动交互外，开始出现主动交互行为技术的发展虽然革新了我们的生活方式，但是长久以来，人机交互一直延续着人类“输入”，机器“反馈”的循环模式，人类始终是主动的，机器始终是被动的。《报告》认为，人工智能赋予了机器情境感知和自主认知能力，使我们有机会构建机器主动服务于人的交互模型。智能体出现主动交互行为的具体表现为：主动交互越来越“贴心”；主动交互在“家”和“车”的场景下率先商用落地；主动交互将提升公共场景下人机协同的效率。趋势五：智能体开始拥有情感判断及反馈智能2014年在北美上映的动画片《超能陆战队》中的机器人大白，以对主人公关怀备至的暖萌形象收获了大批影迷的喜爱。观影后的每个人都希望自己能够拥有一台如大白一样忠心耿耿又温柔体贴的机器人。令人欣喜的是，具有情感判断和应对能力的智能体正逐渐成为现实。过去20年，在人机交互中，机器基于表情、文本等方式的的情感识别能力已有很大的提升。目前市面上出现的如情感陪护机器人、智能音箱、智能汽车等已经初步具备一些情感识别能力，可以根据不同的场景、对象，进行适当的情感交互。《报告》指出，未来，情感计算技术的提升及硬件升级将赋予智能体在“视”“听”等方面更强的情感识别能力；同时智能体对于人类思维理解、情景理解能力也将更加完善，情感交互能力将更智能、更体贴。趋势六：AI对特定人群的关怀得到快速发展和应用人机交互的发展为儿童、老人、残障人士等群体更便捷地利用机器获得服务，提供了充分可能。当前市面上已经出现大量针对儿童教育的AI产品。搭载DuerOS的小度智能音箱也针对以儿童为中心的家庭语音互动需求，特别开发了儿童语音识别引擎，并定制儿童语音播报音色及对话逻辑，陪伴儿童一起成长。在养老领域，为老人提供陪聊、提醒等陪护服务的智能产品也被AI企业提上了日程。此外，少数AI产品也开始专注残障、病患等更加细分的人群，如2018年11月，百度推出了AI眼底筛查一体机，帮助患者快速筛查眼底疾病，为基层医疗带去了极大的便利。《报告》提出，未来，AI对人类的关怀将得到快速发展和应用，覆盖更加细分的人群和更深入的场景。为儿童，AI将从易于交互到提供心智陪伴的服务；为老人，AI将缩小他们与科技的鸿沟，助推他们开启品质生活；为感官残障人士，AI将帮助他们重获对世界的立体感知；为特殊疾病人群，AI将提供预测、诊断和康复服务。趋势七：智能设备互联互通，多场景衔接以BAT为首的互联网企业，在2018年纷纷调整组织架构，转向To B。巨头重提产业互联网战略成为当前市场新现象。此现象背后，正是AI、5G、云计算等新兴技术的发展与升级。2018年的政府工作报告，进一步强调了“产业升级的人工智能应用”。“产业化”和“应用化”成为未来几年人工智能的两大发展方向。《报告》指出，随着AI技术的进一步成熟和落地，及其与大数据、IoT的结合，AI将从单品智能、独立场景到互联智能，场景融合进阶。智能设备将互联互通，场景将进一步融合，实现多场景衔接；VR/AR将促进线上和线下、虚拟和现实的联结，未来，VR会加速拓展到更多的产业和实体，AR中的现实与虚拟将从简单叠加到有机融合，实现用户可以源自自然意识进行人机互动。趋势八：人机开始走向深度协同，信任构建成为首要突破点2018年6月，百度研究院发布并开源“神经条件随机场”的AI算法。该算法拥有强大的肿瘤病理切片检测能力，可以大幅提升医生阅读病理切皮的效率和准确率。人机协同即，通过人工智能增强人类智能，让人工智能成为人类智能的自然延伸和扩展。目前，人机协同已在工业领域初步实现，而随着智能体从工业生产领域向商业服务、社会服务和家居服务领域拓展，人机将走向深度协同。《报告》认为，人机深度协同可以最大化发挥双方优势，实现合作共赢。而人们对AI的信任，是智能体全面进入人类工作和生活，实现真正人机协同的前提。即，信任构建成为了实现人机深度协同的首要突破点。与此同时，AI伦理道德将更加细化，成为所有从业者需遵守的行业准绳。AI行业的发展在带给大众便利生活之时，避免算法歧视、保护人类隐私、尊重人类价值等也变成了从业者们亟需重视的问题。最后，《报告》指出，AI时代的人因工程是一个真正的系统工程。而每个人机交互行业的从业者都需要拥有AI思维。最重要的是，中国的人机交互设计和研究者们将首次和发达国家站在同一起跑线上，我们有机会去定义这些体验标准，而不再是追随或遵守。AI时代大门缓缓开启，属于中国和中国企业引领世界前沿的新时机已到来。

近日，全球领先的人工智能平台公司商汤科技SenseTime联合艾瑞咨询发布《2018年中国人工智能手机行业研究报告》，从技术、应用场景和商业化等多个维度对人工智能手机发展现状和未来趋势进行了深入研究和探讨。该报告指出，当下人工智能手机(AI Phone)进入了早期发展阶段，部分功能已举足轻重。现有人工智能手机用户渗透率高，潜在用户广泛存在，消费者整体认为人脸解锁和语音助手体验最好。据艾瑞咨询分析师判断，人工智能成为手机市场增长的新驱动，未来上下游厂商之间将通过进一步深入合作完善产业链布局，其中AI头部企业将在人工智能手机的产业结构和商业模式上扮演更为重要的角色，并为整个产业发展提供持续动力。国内手机用户偏爱“视觉AI体验”AI开始推动手机产品的迭代，市场进入智能驱动阶段。报告认为，人工智能手机的题中之义是通过AI技术让手机软硬件升级的效用最大化，重在“升级”而非“颠覆”，并以视觉、语音等重头应用场景为核心。在“2018年中国AI手机用户认为最有价值的AI功能”TOP10中，视觉类AI功能占据七席，其中人脸解锁功能居首。人脸解锁主要包括2D与3D两种技术方案，2D人脸识别是对于人脸的平面特征进行识别，目前应用较广，而3D Sensing人脸识别是基于立体深度的面部特征进行识别，主要有结构光、TOF和立体视觉三类。作为业内领先的人脸认证方案，商汤科技SenseID目前已包含2D、3D、3D ToF等多种解决方案，因解锁速度快、识别精度准、安全等级更高的优势，现已广泛应用于小米、OPPO、vivo等知名手机厂商。今年6月发布的小米8透明探索版正是通过应用商汤科技提供的3D结构光人脸识别算法成为全球首款支持3D结构光技术的安卓旗舰手机;本月，商汤科技又发布了基于骁龙855移动平台全新安全架构打造的全新解决方案SenseID 3D ToF人脸认证，不仅丰富了用户人脸识别的使用场景，同时也升级了SenseID算法对安全支付场景的用户体验。除人脸解锁以外，智能光线拍摄、AI智慧美颜和智能识图也同时出现在“2018年中国AI手机用户最常使用的AI功能”前五位当中。针对中国消费者对视觉效果有偏好的需求特性，手机厂商与技术提供方也不断进行着商业联动，来buting提升手机的智能化影像体验。在近期推出的vivo X23幻彩版就采用了来自商汤科技业内领先的超分辨率技术，可以达到堪比单反的摄影画质，这也是基于深度学习算法的超分辨率技术在国内手机上的首次落地;一加手机全速旗舰新机OnePlus 6T则基于商汤科技性能绝佳的人像光效算法，搭配其高配置双摄像头、大光圈、OIS光学防抖等相机硬件配置，实现仅靠一部手机就能完成专业、自然的人像摄影打光效果，让用户对于人像摄影的观感进一步提升。人工智能手机未来将提供“自主服务”报告数据显示，中国手机用户下次更换手机时，95.9%的人会选择购买AI手机，消费者对AI手机抱有巨大热忱，并希望通过人工智能让生活更便捷。在“2018年中国手机用户对AI手机功能未来的期望”的调研中，中国手机用户对智能语音助手、智能优化、AI拍照、智能识别、解锁方式等多项AI功能提出了更多需求。用户需求的不断升级，不但要求技术提供商保持算法的持续迭代，也需要其针对场景化应用落地进行快速创新。蜚声业界的商汤科技SenseMatrix人脸3D技术就在几个月时间内实现了在不同手机不同3D模组间的完美适配。今年上半年， SenseMatrix人脸3D重建技术首次应用于OPPO 旗舰手机Find X，透过3D编码结构光形成的点云信息快速生成的高精度人脸模型，为Find X全新定义的“3D个性美颜”提供了有力支持;短短半年，商汤通过算法的优化，又为vivo旗舰NEX双屏版注入了基于TOF模组的人脸3D重建与人脸3D微整形两大黑科技，用户可以在清晰度高了4倍的3D重建人像上灵活自定义个人面部的微整形 。而大众对美的追求并不只停留在脸上，用户需求已经从美颜发展到了美体。为此，商汤科技应用创新AI技术，将AR识别和绘制能力从“脸部”延伸至“全身”，在原创的SenseAR增强现实感绘制平台上，推出了全新功能模块—— SenseAR 美体塑形，不仅可以针对头、肩、腰、臀、腿等部位及身高比例进行调整，还可以轻松实现一键式全身美体塑形。目前该技术已应用于vivo X23，网红级SenseAR 美体塑形技术不仅让手机用户抢先“享瘦”到黑科技的新奇体验，也助力vivo X23提前享受到AR革命性技术成果的市场红利。基于算法的迭代与对用户需求的关注，商汤科技不断推动AI技术在手机上的一步步落地，持续赋予智能手机新的活力。“人工智能手机的核心价值在于自我学习、自主服务，主动理解用户需求，甚至成为帮助用户决策的‘大脑’”，商汤科技联合创始人、研究院院长王晓刚同时指出，“商汤科技将与各级产业合作伙伴一起，持续聚焦用户痛点的关注和解决，共同提升手机终端智能化的应用体验，更多地用AI技术为手机行业赋能 。”报告预测，到2022年，搭载AI功能的智能手机出货量占比将从2017年的不到10%提升到80%，年销量将超13亿部，打造一款被市场认可的AI手机，就成为了手机品牌商的诉求和下一轮竞逐的方向。经过摸索，国内手机公司和技术提供方的合作模式已渐清晰，除了依据手机厂商的需求提供完整解决方案的合作形式外，未来双方还将进行标准化、平台式合作，实现AI对手机的快速赋能。作为全球领先的人工智能平台公司，商汤科技正凭借在深度学习领域的多年探索，与芯片厂商和手机终端厂商共同合作，全面提升人工智能手机的AI能力。可以预见，人工智能作为手机发展的“新引擎”，将在不断创造突破性体验场景的同时，为整个行业的发展带来更多想象空间。而基于深度学习的AI技术也将进一步重构终端产品逻辑，推动人工智能手机在不断提升自主服务的基础上，实现更灵活的应用和更人性化的交互体验。完整报告下载链接：http://report.iresearch.cn/report_pdf.aspx?id=3312关于商汤科技作为全球领先的人工智能平台公司，商汤科技SenseTime为中国科技部指定的国家新一代人工智能“智能视觉”开放创新平台(其它四个国家AI平台分别为阿里巴巴、百度、腾讯、科大讯飞)。同时，商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”， 总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命。公司建立了全球顶级、自主研发的深度学习平台和超算中心，并且研发了一系列AI技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。因此，商汤成为中国最大的AI算法提供商。商汤科技的市场占有率居多个垂直领域首位，涵盖智慧城市、智能手机、互动娱乐及广告、汽车、金融、零售、教育、地产等多个行业。目前，商汤科技已与国内外700多家世界知名的公司和机构建立合作，包括美国麻省理工学院、高通、英伟达、本田、阿里巴巴、苏宁、中国移动、银联、万达、华为、小米、OPPO、vivo、微博等。商汤科技现已在香港、北京、深圳、上海、成都、杭州、京都、东京和新加坡成立分部。更多信息，请访问商汤科技网站、微信和微博。

众成医械研究院基于深耕于行业的研究能力，深度调研行业内专家与企业，从算法和商业模式上对病理人工智能行业进行了深度解构，对病理人工智能企业或正在布局病理人工智能的企业具有一定的指导以及借鉴意义。前言病理人工智能是指通过人工智能算法，对数字化的病理切片进行诊断；其中数字病理技术是病理人工智能的基础，模型的构建是病理人工智能的关键。在我国病理人工智能的发展中，技术（算法）与商业模式（病理医生与人工智能专家之间的合作方式）是推动病理人工智能行业进步的两个主要因素，本报告从技术和商业模式切入，深入访谈行业专家以及相关企业，最终完成兼具深度与广度的《我国病理人工智能诊断研究报告》。在技术（算法）发展中，深度学习算法有力地推动了病理人工智能的发展，但是在数据量较少的时候使用深度学习很难得到理想的效果，众成医械研究院深入调研行业内的病理人工智能专家，行业专家指出要完成一个有效的学习目标，起码需要十万级别的训练量；在商业模式中（病理医生与人工智能专家之间的合作方式），病理人工智能诊断是辅助病理医生或是替代病理医生，还是与病理医生合作共同完成病理诊断？众成医械研究院深度访谈行业人士，围绕美国和日本等相关企业的商业模式，获得了专业人士宝贵的见解以及前沿的资讯。病理人工智能前景分析1. 市场需求中国病理人才匮乏，诊断水平参差不齐。数据显示，目前全国有执照的病理科医生仅9000人，按照国家卫健委每100张病床配备1至2名病理科医师的配置要求计算，病理医生缺口高达9万人。另外二级医院病理医生出诊符合率为35%，市级医院37%，县级医院为26%，三级以下医院病理诊断含金量不足，导致肿瘤治疗过度或不足。病理医生培养难度大、周期长。我国病理医生长期稀缺，传统显微镜下阅片需要以人的视觉诠释、知识积累、技能与天分作为基础，病理医生培训周期长达10年之久。精准医疗进入市场成长期，肿瘤精准诊断行业发展空间较大。随着精准医疗进入市场成长时期，肿瘤精准医疗的需要逐渐上升。目前我国大部分肿瘤诊断精度较低，精准诊断行业有巨大的上升空间。精准诊断才能实现精准医疗。肿瘤良恶性的准确判别、恶性肿瘤的分类,对于肿患者的临床治疗方法具有重要意义，而这都有依赖于于高质量、精准的病理诊断。现有病理诊断的水平难以满足精准诊断的需求，而病理人工智能提供的定量指标使得精准医疗成为可能。病理人工智能可以完成核分裂像计数、免疫组化阳性强度的判定等技术含量低、工作量大的机械化定量指标，传统的病理诊断并不能满足对此类诊断的需求，病理人工智能可以提供类似的定量分析指标，为精准治疗提供了参考和指导。目前癌症预后管理效果较差。伴随着生活水平提高，但是癌症的统计数据却呈现上升且年轻化趋势。并且据调查中国癌症五年存活率远低于发达国家，病理诊断预后效果不够理想。目前提供的病理诊断多为定性诊断，不足以提供精准的预后评估。目前大多数肿瘤分类依赖于主观经验对HE切片组织形态学的认识，定性的诊断但不足以提供精确的预后评估。病理人工智能提供的定量指标，为精准的预后评估提供了数据支撑。病理人工智能可以完成核分裂像计数、免疫组化阳性强度的判定等技术含量低、工作量大的机械化定量指标，为精确的预后评估提供了数据支撑。2. 市场痛点“数据孤岛”限制了病理人工智能的发展。人工智能开发需要大量的数据作为支撑，国内大部分医疗数据存储于医院以及第三方检验机构，“数据孤岛”现象使得给人工智能诊断学习的病理切片和病理资料偏少。医院的“数据孤岛”现象较为严重。一方面是我国医院系统相对封闭，无法实现资源共享，存在“数据孤岛”现象；另一方面，医疗机构内对于病历的管理执行依据卫生行政部门规定，病理资料一般都封闭在科室内部。第三方检验机构缺乏交流合作机制。第三方检验机构之间缺乏交流合作机制，尽管它们具有较好的数据资源积累，但不同检验机构由于相关设备、软件的差异，数据标准化程度各不相同，往往基于自身掌握的数据资源进行算法开发。病理医生的经验难以量化，机器学习方法需要跟进。从病理学角度来看，全身疾病的种类多达五千余种，每种疾病都有不同的诊断标准，每个标准又有很多对应的特征。病理科医生需要去判断疾病的的类型和具体情况，为后续的治疗提供依据。病理学更多的是一门经验学科，大部分疾病诊断的参数都在病理医生的心里。如何把这种难以量化的经验传授给机器，是病理人工智能要攻克的难关。据业内统计，目前我国人工智能行业的从业人员不足5万人。国内虽有清华大学、北京大学、复旦大学等高校开设了相关专业，每年培养的技术人员不足5000人，但仍旧难以满足正在发展势头上的病理人工智能领域需求。行业尚未建立可持续的商业化模式。目前有部分企业掌握病理人工智能技术，但由于病理人工智能医疗产品的特殊性，国内至今尚无病理人工智能产品获得医疗器械注册证。这代表着病理人工智能医疗技术不能普遍应用于临床。C端消费者尚处于市场培育期，现阶段尚未接受付费软件的模式，目前的方法只能以通过人工智能医疗技术以软件的形式让医院付费。如何实现技术产品变现成为建立可持续商业化模式的关键。算法和商业模式如何重构病理人工智能1. 机器学习转向深度学习深度学习算法加速病理人工智能落地。近年来，高质量数字病理切片的大量积累为病理切片的分析提供了大数据背景，深度学习算法对大数据样本分析能力强于机器算法，在病理切片分析中表现出巨大潜力。深度学习是一种基于人工神经网络、对数据进行特征学习的算法的泛称，包含多层隐层的人工神经网络模型都可以叫做深度学习。该算法的多层堆叠式结构能够组合数据的低层特征得到数据的高层特征表达，对于大数据样本、复杂函数模型具有强大的处理能力，是人工智能领域的热门研究方向。以深度学习为代表的人工智能在一定程度上减少了病理医师经验性误判导致的误诊情况，提高了工作效率。结合强大的客观分析能力，计算机还能发现人眼不易察觉的细节，学习到病理切片分子层面上的特征，从而不断完善病理医师和数字病理诊断的知识体系。2. 医工合作模式需深入推进从病理医生的参与来看，计算机辅助病理医师诊断依然是现阶段主流趋势，制造出一个可以临床使用的产品需要多学科科学家的通力合作，没有病理学家的深度参与不可能有真正实用的病理人工智能产品出现。从临床诊断准确度来看，有专家认为目前人工智能医疗没有好的观察整体，一张切片，第一遍看时判断为恶性，到高倍镜下看局部变成了良性，但最终结论确是恶性的，因为医生判断不是基于细胞，而是生物细胞行为。病理科医生重点要看是低倍镜，因为低倍镜可以看全貌。从病理数据来看，一方面是目前存在数据孤岛现象，数据被封闭在医院，难以被病理人工智能开发企业获取；另一方面，深度学习算法需要以大量的数据为基础，根据众成医械研究院对行业内专家的采访得知，深度学习要完成一个有效的学习目标，起码需要十万级别的训练量，需要巨大的病理数据作为支撑。众成医械研究院通过公开资源，并调研咨询病理人工智能行业内专家，对国内病理人工智能行业深入进行调研以及研究，已完成《2020年中国病理人工智能行业研究报告》的撰写，欢迎垂询！

刚刚结束的2019世界人工智能大会·教育科技与人工智能论坛上，亿欧智库联合华东师范大学考试与评价研究院发布了《2019全球人工智能教育行业研究报告》。较为全面的对全球人工智能教育行业进行了研究分析。京师城投将根据这份研究报告，分析一下中国人工智能教育的未来发展。在科技+教育的路上，人们从来都没有停歇过，早在1924年美国心理学家普莱西试制出第一台用于测验的机器。2017年，中国发布《新一代人工智能发展规划》，提出实施全民智能教育项目，将中国人工智能教育推上一个新的高潮。人工智能技术的兴起，让2500年前孔子提出的“因材施教”理念有了大规模实现的希望。01、发展速度领先全球，细分领域因地制宜从全球范围来看，根据2018年斯坦福大学发布的《AI指数2018年度报告》和《中国新一代人工智能发展报告2019》得到，在Scopus的AI学术论文中，中国的论文产出数量排到了全球第二，人工智能相关的企业达到了1040家（除港澳台外）。根据《2019全球人工智能教育行业研究报告》显示，全球人工智能教育在细分功能有着很大的区别，一般都是与本国和本地区的教育发展情况相关。例如：美国在人工智能教育领域细分功能更注重提供升学与奖学金配套的指导上，而中国的人工智能教育运用更多的是在学业辅导。这样的事实对应的是中美不同的教育现状：中国学生升入普通高中的筛选率接近50%，学习成绩是唯一的影响因子，而美国，大学整体的辍学率接近50%，其中60%的辍学是经济原因导致。相信在未来很长的一段时间里，中国的人工智能教育仍然是将重心放在学业成就提升上，这符合了当前我国升学压力较大的教育情况。02、人工智能教育受双重影响人工智能技术对于人工智能教育的发展起到决定性的作用，故人工智能教育将会受制于人工智能技术发展瓶颈。同时，当前的人工智能教育也受制于教育行业的可用数据严重不足所影响。从消费者的角度来看，最终的教学效果才是他们最关心的，因此，一家企业人工智能技术先进，不代表教育产品也先进。人工智能技术在教育产品中的应用效果，还需要大量的实证数据验证。未来人工智能教育发展的趋势将会重点解决教育内容与教师、学习者之间的最佳匹配问题。03、人工智能教育只是教学辅助在语音测评、自动批改、拍照搜题等判断属性强的场景人工智能技术对教育行业带来了颠覆式的改变，但在一些是非判断、有明确结果导向、强交互的教学场景中，人工智能教育更多的是承担需要大量重复劳动的教学辅助工作。例如知识标记、低年级作业自动批改、作文批改、英语发音纠正等，教师对于教学还仍然起着举足轻重的作用。人工智能教育对于标准化训练有教师不能比拟的优势，但回归教育的本质：创新、沟通和深入思考这是当前人工智能教育不具备的，即人工智能教育还不能取代教师，人工智能教育未来的发展趋势更多是以教学辅助工具的形式存在。帮助学生提升学习效率，帮助教师提升教学能力。解放教师更多的时间，从而帮助学生学习掌握创新、思考、沟通等人类通用型技能。04、STEM课程是开展AI教育的切入点根据国务院下发的《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》，明确提出要在中小学阶段需要设置人工智能相关课程。人工智能涉及了数学、脑认知、机电控制、计算机、语言学等多领域科学、跨学科合作、领域内学科交叉，是一门应用科学，教学中必然要求多学科的高度融合。STEM教育是集科学，技术，工程，艺术，数学等多学科融合的综合教育，这种教育模式将是我国开展人工智能教育很好的切入口。学校在开展人工智能教育时，应该注重“聚焦人生目标+学生发展需求”双驱动，而不能简单地满足于开展一些人工智能通识教育，或在老师示范下进行拼接式编程那么简单。通过建立“人工智能+STEM”的教育模式，在教学过程中通过开展一些人工智能跨学科领域的课程，例如语音识别、图像识别、生物特征识别、虚拟现实等课程，通过这种能直接感知到的人工智能应用实例对学生进行兴趣引导，介绍人工智能原理的同时，结合人工智能发展史、人工智能技术在各行业的应用、人工智能技术发展的哲学思辨，让学生对人工智能技术的内涵有正确、深刻的理解和保持浓厚的学习兴趣，使他们掌握一定知识和技能，有效促进创造性培养。

智能硬件终端发展历程久、变革速度快每个时代都有属于自己的“智能时代”，17-19世纪中到19世纪末，“蒸汽时代”的到来，改变了工业和交通方式，推动人类产业的变革，19世纪末和20世纪初是“电气时代”，发电机和内燃机的诞生成为动力新能源，解决了交通工具的发动机问题，20世纪四五十年代开始是“信息时代”，以知识经济为代表的新型经济成为各国综合国力竞争成败的关键。电子计算迅速发展和广泛应用，21世纪以来全球进入“智能时代”，以人工智能、5G 通信、光电芯片、大数据等为代表的智能化技术趋向成熟，人工智能将进一步解放人类的双手甚至大脑。“智能时代”的特征就是世界是个物物相连的互联网，智能硬件终端等同于应用在各个场景中的智能机器人，智能机器人的脑、眼、耳、口、手、腿分别对应相应的技术支撑，且智能硬件终端的发展正在逐渐打破产品边界，由内而外形成功能融合、数据融合、生态融合。智能硬件终端领域正处于高速发展的时期2019年我国智能硬件终端行业进入高速发展阶段，以小米、华为为代表的行业大厂凭借自身软件开发能力、用户基数以及完善的产业链多重优势，其各自运营的生态大局已初具规模，以小米MIUI系统和华为手机为控制核心的智能硬件终端产品线规模扩展迅速。初创型的智能硬件终端企业逐渐壮大，资本市场出现一些新的上市公司，像科大讯飞、京东方、智米科技、华米科技等，这些企业既包含了技术研发又有丰富的智能硬件终端产品体系，还有部分企业背靠互联网基因的母公司，培养了良好的用户生态，比如猎户星空、小米生态链企业。当下，智能硬件终端企业的商业模式相对比较明晰，盈利途径相对多元，企业发展进入相对稳定的时期。从投资角度来看，现阶段及未来十年都属于相对安全阶段。智能硬件终端的市场规模上万亿智能硬件终端的领域包含的范围甚广，现阶段智能家居设备、智能机器人、智能车载设备、智能医疗设备、智能可穿戴设备、智能大屏设备、智能安防设备等细分场景领域都有较好的落地和应用，每个领域的产品品类都很丰富。有数据显示，“万物智能”时代的物联网将拥有10万亿美元的市场空间，按照硬件占比20%-30%来计算，智能硬件设备的潜在市场空间约2~3万亿美元。本篇报告主要研究的内容有：智能硬件终端领域的发展演进过程智能硬件终端领域的发展驱动力智能硬件终端领域的市场规模及投融资情况智能硬件终端领域的产业链分析智能硬件终端领域的细分领域分析概述智能硬件终端领域的未来发展趋势及风险痛点以下为《物联网“向死而生”，智能硬件“以梦为马”》36氪智能硬件终端行业研究报告全文。点击报告下载全文，提取码：2u33关于36氪研究院36 氪研究院是 36 氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。分析师： 李晓晓 lixiaoxiao@36kr.com Wechat:15011504594 ； 关注泛人工智能、文娱消费领域

2019年7月25日至27日，由中国卫生信息与健康医疗大数据学会指导，怀柔区经信局、怀柔区商务局、怀柔区卫健委战略支持，亿欧公司、亿欧大健康联合举办的“雁栖健谈”GIIS 2019第四届中国大健康产业升级峰会于2019年7月25日正式拉开帷幕，本次峰会为期3天，来自全国各地的数千名业内人齐聚北京雁栖湖国际会展中心，共商中国大健康产业的“下一个十年”。本次峰会以“从‘规模’到‘价值’的医疗变革”为主题，采取领袖峰会+4场产业论坛+项目路演的形式，聚焦医药创新、医疗大数据、非公医疗、科技医疗四个主题，聚集50多位重量级嘉宾与数千名观众，共话变革机遇，见证医疗产业从“规模”到“价值”的发展新纪元。大会上，亿欧公司副总裁兼亿欧智库研究院院长由天宇发布了《2019中国医疗人工智能市场研究报告》，并发表了题为《欲速则不达，厚积而薄发》的主题演讲。他的主要观点如下：1、如今，医疗AI行业处于“欲速则不达，厚积而薄发”的状态；2、在过去一年，行业已经开始出现一些变化和调整，概念的巅峰和泡沫已经过去，热度已经有所回落；3、技术的应用不是一个点，甚至不是一个线，而是一个面的最终结果。以下为演讲速记（有所删减）：大家下午好，非常欢迎和感谢大家来雁栖湖参加“雁栖健谈”GIIS 2019第四届中国大健康产业升级峰会。“雁栖健谈”的名字是我取的，希望搭建一个互动交流平台，打造一个更为长久的品牌，为大健康领域服务。亿欧公司作为一家服务公司，既有亿欧网、亿欧大健康等媒体业务板块和亿欧峰会的组成形式，也有亿欧智库研究平台。我作为亿欧研究院的负责人，今天会跟大家分享一下关于人工智能与医疗的研究报告。今天来的嘉宾和在座的各位本身就是做医疗工作的，我并不是一个医疗圈的人，但我是在医疗圈长大的人。我的母亲是1977年第一届恢复高考的学生，考入了西安市卫生学校，1981年毕业之后回到了家乡的县级医院，从1981年工作到2018年退休，我就是在县级医院出生，在上大学之前基本上就是在医院里面渡过的。所以，在那个医院的家属院里面，孩子们就会形成比较典型的两群人，一群人特别喜欢医生和医疗，还有一群人就是特别讨厌医疗，我属于后一种。其原因可能在于，小时候在什么环境长大，你就会对那个环境产生一定的逆反心理。我有一个小学同学，在高考的时候，他去了第二军医大学，我就来了北京的其他高校。昨天我把这次会议的议程发给这位同学的时候，我说，我们办了一场活动，你们第二军医大学的教授也参加，他说，没想到这么多年，你最终还是跟医疗扯上了关系。他现在是第四军医大肝胆科的主治医生。为什么会扯上关系？过去几年，从商业落地研究的角度，亿欧研究院一直观察人工智能在各个行业的应用与发展。其中，医疗是最早开始做研究的一个领域，也是第一个连续三年站在AI+角度去输出行业报告的一个行业，今天我会为大家讲解一下最新出炉的《2019中国医疗人工智能市场研究报告》。今天我拟了一个演讲题目：《欲速则不达，厚积而薄发》。事实上，2012年，算法开始突破，人工智能技术爆发；2014、2015年早期创业公司创立，大量资本进入；2016年，大众舆论层面，医疗AI迎来爆发；2018年，大家开始强调医疗AI的商业落地。在过去一年，行业已经开始出现一些变化和调整，概念的巅峰和泡沫已经过去，热度已经有所回落，尤其是2016年到2018年之间，大家对于技术给予了很高的期许，但在过去一年，大家会发现实现起来没有那么容易，热情已经回落，欲速则不达。此外，商业实践和落地方面，具体到与医院的合作、商业案例的积累和每年病历的积累，医疗AI行业一直都在进步。所以，如今医疗AI行业处于“欲速则不达，厚积而薄发”的状态。从数据也可以看出，对比2017年的医疗AI研究报告，全行业按照类别统计公司的数量没有什么实质性的变化，都是150家左右。不过，不是这三年公司数量没有发生变化，而是过去三年的时间，有一些公司已经离开这个市场，或者说被市场淘汰了，又有一些新的公司加入。其实，行业已经在做必要的调整与变化。这个是给大家做的一个行业图谱，一些主要代表公司都在里面。在三年前做这个图谱的时候，当时的感受是这些公司都很新，发展都很快。今天，亿欧研究院再去看会发现很难孤立的，或者不应该很孤立的看待所谓的AI+医疗，必须把它放在更大的场景中看，这也是欲速则不达的原因。该行业不是拥有某一个更好的识别水平就能够很快的在医疗领域取得实践性和规模性的突破，它需要从最核心的AI技术层去突破，其整体效能才能有所提高，从技术提供商、解决方案提供商到系统集成商。与此同时，我们也在思考和调研不同场景和不同领域的对应关系，落地场景究竟应该是什么？虽然它是多对多的关系，但到目前为止，实践的主体应该是医院，几乎所有的场景必须要先去医院找合适的实践和合作，才能够取得有效的突破。再者，行业要进步和发展，一个很重要的拐点就是所谓商业化的实现。在医疗领域，新技术或者新产品从研发到最终上市要经历比较显性的六大板块。目前整个市场是处在第二阶段到第三阶段的过渡和突破期，就是注册审批和市场准入，这个是最难的一个阶段。以医学影像举例，大家现在纷纷在做三类证的申请，目前已经有公司申报，但本身就是需要时间等待的，也需要多点交叉验证才能够拿到，这也是需要厚积才能薄发。最终，做的越扎实的企业越能突破这个阻碍，在下一个阶段真正成为AI医疗服务市场的领先者或佼佼者。这是每年都会绘制的一张人工智能技术和医疗领域的交叉结合点。我们认为，在这些领域都存在机会，但是每个领域的发展阶段和状态可能不一样，长远地看，该行业依然是一个百花齐放的前景。我们认为技术的应用不是一个点，甚至不是一个线，而是一个面的最终结果。整个市场或者说整个医疗人工智能的产业模式会形成一个网状的生态体系，技术进步可能会更好的推动这个网状里面多层次、多阶段的联动与互动，从而使得整个生态会更加丰富。就像亿欧公司一直在做的一件事，希望能够搭建好的平台，通过更新的服务理念和方式，更好的为产业的发展提供助力。这就是和大家分享的《2019年度医疗人工智能行业发展报告》，希望能够对大家有所帮助，也希望能够收到大家很多的意见与反馈，帮助我们更好的为行业服务，为大家服务。谢谢大家！

近日，全球领先的人工智能平台公司商汤科技SenseTime联合艾瑞咨询发布《2018年中国人工智能手机行业研究报告》，从技术、应用场景和商业化等多个维度对人工智能手机发展现状和未来趋势进行了深入研究和探讨。该报告指出，当下人工智能手机(AI Phone)进入了早期发展阶段，部分功能已举足轻重。现有人工智能手机用户渗透率高，潜在用户广泛存在，消费者整体认为人脸解锁和语音助手体验最好。据艾瑞咨询分析师判断，人工智能成为手机市场增长的新驱动，未来上下游厂商之间将通过进一步深入合作完善产业链布局，其中AI头部企业将在人工智能手机的产业结构和商业模式上扮演更为重要的角色，并为整个产业发展提供持续动力。国内手机用户偏爱“视觉AI体验”AI开始推动手机产品的迭代，市场进入智能驱动阶段。报告认为，人工智能手机的题中之义是通过AI技术让手机软硬件升级的效用最大化，重在“升级”而非“颠覆”，并以视觉、语音等重头应用场景为核心。在“2018年中国AI手机用户认为最有价值的AI功能”TOP10中，视觉类AI功能占据七席，其中人脸解锁功能居首。人脸解锁主要包括2D与3D两种技术方案，2D人脸识别是对于人脸的平面特征进行识别，目前应用较广，而3D Sensing人脸识别是基于立体深度的面部特征进行识别，主要有结构光、TOF和立体视觉三类。作为业内领先的人脸认证方案，商汤科技SenseID目前已包含2D、3D、3D ToF等多种解决方案，因解锁速度快、识别精度准、安全等级更高的优势，现已广泛应用于小米、OPPO、vivo等知名手机厂商。今年6月发布的小米8透明探索版正是通过应用商汤科技提供的3D结构光人脸识别算法成为全球首款支持3D结构光技术的安卓旗舰手机；本月，商汤科技又发布了基于骁龙855移动平台全新安全架构打造的全新解决方案SenseID 3D ToF人脸认证，不仅丰富了用户人脸识别的使用场景，同时也升级了SenseID算法对安全支付场景的用户体验。除人脸解锁以外，智能光线拍摄、AI智慧美颜和智能识图也同时出现在“2018年中国AI手机用户最常使用的AI功能”前五位当中。针对中国消费者对视觉效果有偏好的需求特性，手机厂商与技术提供方也不断进行着商业联动，来buting提升手机的智能化影像体验。在近期推出的vivo X23幻彩版就采用了来自商汤科技业内领先的超分辨率技术，可以达到堪比单反的摄影画质，这也是基于深度学习算法的超分辨率技术在国内手机上的首次落地；一加手机全速旗舰新机OnePlus 6T则基于商汤科技性能绝佳的人像光效算法，搭配其高配置双摄像头、大光圈、OIS光学防抖等相机硬件配置，实现仅靠一部手机就能完成专业、自然的人像摄影打光效果，让用户对于人像摄影的观感进一步提升。人工智能手机未来将提供“自主服务”报告数据显示，中国手机用户下次更换手机时，95.9%的人会选择购买AI手机，消费者对AI手机抱有巨大热忱，并希望通过人工智能让生活更便捷。在“2018年中国手机用户对AI手机功能未来的期望”的调研中，中国手机用户对智能语音助手、智能优化、AI拍照、智能识别、解锁方式等多项AI功能提出了更多需求。用户需求的不断升级，不但要求技术提供商保持算法的持续迭代，也需要其针对场景化应用落地进行快速创新。蜚声业界的商汤科技SenseMatrix人脸3D技术就在几个月时间内实现了在不同手机不同3D模组间的完美适配。今年上半年，SenseMatrix人脸3D重建技术首次应用于OPPO旗舰手机Find X，透过3D编码结构光形成的点云信息快速生成的高精度人脸模型，为Find X全新定义的“3D个性美颜”提供了有力支持；短短半年，商汤通过算法的优化，又为vivo旗舰NEX双屏版注入了基于TOF模组的人脸3D重建与人脸3D微整形两大黑科技，用户可以在清晰度高了4倍的3D重建人像上灵活自定义个人面部的微整形。而大众对美的追求并不只停留在脸上，用户需求已经从美颜发展到了美体。为此，商汤科技应用创新AI技术，将AR识别和绘制能力从“脸部”延伸至“全身”，在原创的SenseAR增强现实感绘制平台上，推出了全新功能模块—— SenseAR美体塑形，不仅可以针对头、肩、腰、臀、腿等部位及身高比例进行调整，还可以轻松实现一键式全身美体塑形。目前该技术已应用于vivo X23，网红级SenseAR美体塑形技术不仅让手机用户抢先“享瘦”到黑科技的新奇体验，也助力vivo X23提前享受到AR革命性技术成果的市场红利。基于算法的迭代与对用户需求的关注，商汤科技不断推动AI技术在手机上的一步步落地，持续赋予智能手机新的活力。“人工智能手机的核心价值在于自我学习、自主服务，主动理解用户需求，甚至成为帮助用户决策的‘大脑’”，商汤科技联合创始人、研究院院长王晓刚同时指出，“商汤科技将与各级产业合作伙伴一起，持续聚焦用户痛点的关注和解决，共同提升手机终端智能化的应用体验，更多地用AI技术为手机行业赋能。”报告预测，到2022年，搭载AI功能的智能手机出货量占比将从2017年的不到10%提升到80%，年销量将超13亿部，打造一款被市场认可的AI手机，就成为了手机品牌商的诉求和下一轮竞逐的方向。经过摸索，国内手机公司和技术提供方的合作模式已渐清晰，除了依据手机厂商的需求提供完整解决方案的合作形式外，未来双方还将进行标准化、平台式合作，实现AI对手机的快速赋能。作为全球领先的人工智能平台公司，商汤科技正凭借在深度学习领域的多年探索，与芯片厂商和手机终端厂商共同合作，全面提升人工智能手机的AI能力。可以预见，人工智能作为手机发展的“新引擎”，将在不断创造突破性体验场景的同时，为整个行业的发展带来更多想象空间。而基于深度学习的AI技术也将进一步重构终端产品逻辑，推动人工智能手机在不断提升自主服务的基础上，实现更灵活的应用和更人性化的交互体验。

文/亿欧智库今年双11，阿里的AI鲁班系统完成了4亿张海报的制作，人工智能用于内容生产的高效震惊了很多人。除了阿里的鲁班，实际上近来在文章、图片、影视、游戏等内容领域，已经陆续有了AI在应用于内容生产。这一过去一直被认为需要很强的创造性，完全依赖人的产业，正在受到AI的冲击。记者、设计师、剪辑师、作曲等一众内容工作者，他们的饭碗会因此受到影响么？为了弄清AI+内容生产进行到何种程度，对内容生产可能产生何种影响，亿欧智库撰写了这份《2017 人工智能+内容生产研究报告》，对目前AI在内容生产领域的应用进行了研究，分析了AI在文本、音频、图像、视频、互动内容五大领域的具体应用情况，展望了AI在内容生产中应用的发展趋势，供相关人士参考。报告完整版详见亿欧智库。Chapter1：AI+内容生产概念界定技术进步和产业内生需求，是推动AI开始在内容生产领域应用的两个主要动力。机器生成内容的研究很早就在持续进行，随着人工智能技术的应用，开始取得突破性进展。近两年，无监督学习、深度强化学习、迁移学习、生成对抗网络等算法的研究深入，使得AI在本文处理、音频处理和图像处理方面持续取得突破。内容产业庞大而复杂，其中一部分内容已经高度模板化和套路化，从业者大量时间花在了重复劳动上，机器的引入可以减轻这部分人力劳动。一些过去很复杂的内容处理，有了AI变得简单很多，大幅降低使用者门槛。一些需要天马星空想象力的内容创作，机器反而能生成一些人想不到的奇特内容。这些原因也使得AI在内容生产领域应用有必要性。具体到内容，报告主要研究的是常见的文本类、音频类、图像类、视频类和交互内容类5个大类的内容，主要研究AI在内容生产的三个环节：前期准备阶段、中期生产阶段和后期结果检查阶段中的应用，在这些环节，AI要么替代人，要么与人协作，进行内容的生产。报告不涉及内容的分发和运营环节。Chapter2：AI+各类型内容生产文本内容：AI写新闻稿已经在头部媒体投入实际应用，由媒体自研或与技术供应商合作，用在个别领域的新闻生产。AI生产的内容在全部媒体内容中的占比还很小。大量专业内容AI还难以替代人。AI在剧本结果预测、前期素材搜集、文本纠错等方面已经得到应用，未来应用范围或许将会逐步扩展，甚至整合到各种文本编辑器和工具中。AI在作诗、编程、编剧等方面都取得了一些进展，但都属于尝试性研究，暂无太多实际商业价值。音频内容：AI已经能够自动作出一些乐曲，可用于其它内容的背景音乐或节奏，已经有多家公司凭借AI，切入了乐曲作曲领域，推出了相关产品和服务。在专业歌曲制作领域，AI还只是参与到整个作曲过程中的一环，协助人完成一些专业歌曲的创作。AI合成声音效率比起之前已经有了很大的提升，效果离人还有距离，但在虚拟歌姬界引起了波澜。图像内容：AI已经能自动生成海报、logo等。要求不高的图像内容可以直接使用AI生产的结果。更专业的内容可以在AI生成的内容上由人二次修改。鲁班制作双11海报是AI最成功的应用之一。AI的高效也使得网络海报的大规模个性化定制，千人千面成为可能。AI在图像处理方面很多研究成果惊人，但并不指向特定的商业应用。如果成功商用，将降低部分图像处理的门槛。部分研究以滤镜应用的方式商业化，偏向大众娱乐产品，不构成内容生产环节的生产力提升。视频内容：AI预测影视作品效果指导创作已经有了成功案例，作为人决策的一个补充。AI代替人拍摄录像还难以到达专业摄像水平，只能用于偏娱乐的领域。AI剪辑视频多处于研究，目前只能生成资讯类的视频框架，由人再编辑。专业视频编辑领域还没有实际应用。互动内容：AI用于游戏素材制作的方向很多，基本都还在研究开发阶段，还没实际成果产出。潜在的想象空间很大。完全由AI制作游戏短期看还不现实，已经有公司从自动生成素材的工具开始入手。Chapter3：AI+内容生产趋势AI+内容生产整体还处于非常早期的阶段，体现在数量少、阶段早、领域窄、效果差。数量少：相关公司和实际商业应用数量少，还未到商业阶段的研究项目占到了2/3以上。阶段早：大部分都还是研究项目，商业项目也刚刚开始应用，相关公司都还在天使轮和Pre-A轮阶段。领域窄：内容生产涉及众多领域，产业上下游多个环节，目前的案例和项目多集中在一些常见内容领域。效果差：很多AI生成的内容仅业余娱乐可用，达不到专业要求。 AI当前能最高水平为人类的初级工种水平。相当长一段时期内，AI在小部分领域能够实现自动生产内容，在大部分领域，AI更适合于与人协作。在于人协作的过程中，机器可能会完成大部分机械重复工作，人完成小部分创造性工作。AI能否应用，是机器换人还是人机协作，与内容适用度和技术成熟度两个关键因素相关，技术成熟度高、内容适用度高的领域，AI将先得到应用，且自动化程度高。技术成熟度低、内容适用度低的领域，AI较晚应用，自动化程度低，人的参与程度高。总体来看，未来随着AI各方面要素的持续进步，AI+内容生产还将持续取得应用，应用范围也有望逐步扩大，尤其是在黑色产业方面有着很好的应用前景。但整体毕竟还很早期，重点需要关注的还是AI生产内容能够达到何种效果。谈论后续AI以何种产品形态商业化、如何商业落地、应用后如何影响内容产业，还为时过早。总的来说，就像是机器能画出龙的身躯，但要让龙栩栩如生，还是需要人来点睛，机器能够替代人完成内容创作的大量工作，但内容创作的核心理念、思路、精髓，仍需要人来把控。毕竟，内容以人为本，最终是给人看的。文章版权属北京亿欧网盟科技有限公司所有。文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。