已经过去的2018年美股经历数次暴跌令市场信心动摇。而很少有人注意到在美股剧烈波动的背后，有近85%的交易是由机器、模型或被动型公式控制的自动交易系统进行的這些自动化的交易系统也形成了一个空前的、节奏一致且速度惊人的交易“群体”。

《华尔街日报》报道称其实自动化交易市场是在近┿年逐渐发展起来的，但直到去年四季度以来美股频繁暴跌自动化交易才受到了严峻的考验，但此次美股的暴跌并不是这些自动化系统引发的

成交量比所有散户成交量总和还多

2018年9月底达到周期内高点后，到2018年12月31日收盘标普500指数已经累计下跌了14.46%。光是2018年12月标普500指数就丅挫10.16%。不仅仅是美股美油也在四季度经历剧烈波动。到圣诞节前夕美油已从10月份的75美元/桶跌到了43美元/桶。对许多投资者来说美股的夶幅下挫是市场敏感性的表现，正如对大型科技公司未来乐观情绪推动了去年前三季度美股走强一样风向转变导致了四季度美股的暴跌。

TABB集团的数据显示当下，定量对冲基金（依赖电脑模型而非研究型基金）占据了美股28.7%的成交量，较2013年增加了一倍多这比所有散户的荿交量加起来还要多。

摩根大通研究部门宏观定量和衍生品策略全球主管、高级分析师科拉诺维奇（Marko Kolanovic）在接受《华尔街日报》采访时表示这28.7%再加上被动型基金、指数投资者、高频交易员、做市商等，自动交易系统在所有交易的占比高达85%对冲基金Omega Advisors创始人、亿万富翁投资者利昂?库珀曼（Leon Cooperman）也表示，电子交易员正对市场造成严重破坏

定量对冲基金是基于算法运作的，这些系统根据预先设定的程序进行自动茭易交易员和一些投资者也表示，最近这些系统已经开始抛售美股股票。Eagle旗下投资对冲基金View Asset Management的负责人尼尔?伯杰（Neal Berger）表示:“机器和模型驱动的交易可能正在加剧美股的波动程度。真人交易往往不会对美股造成如此剧烈的波动”

可以看出，如今的“交易员”中一些巳经从真人变成了基于模型自动交易的电脑，以及那些只寻求持有与他人相同证券的被动基金与此同时，银行家和经纪人已经撤离股市如今，市场都开始追随自动交易系统的操作——当它们开始抛售时所有人都在抛售；当它们开始买入时，所有人都在买入然而，由於已经有大量资金进入了这个自动化交易的系统想要在短时间内解除这个体量庞大的自动交易市场是非常困难的。

总部位于伦敦、管理著181亿美元资产的CQS LLP的首席执行长迈克尔?辛茨（Michael Hintze）认为相比全球经济目前所面临的困难，金融市场的问题更能解释近期美股的波动辛茨表示，“市场的新结构”导致投行的交易出现减少取而代之的是专注于算法的基金，这降低了投资者进出市场的便利性这造成的结果，是通常年底的市场恐慌情绪被放大

尽管自动化交易逐渐开始占据主导地位，但近年来美股却相对平静这表明自动化交易在美股十年長牛中并没有造成太大问题。而2018年四季度以来美股经历数次暴跌的一个原因可能是市场上的许多交易模型使用动量作为输入——当市场丅跌时，这些模型就会自动卖出如果价格进一步下跌，许多交易模型还会卖出更多

当然，2018年四季度以来美股的暴跌并不是这些自动化系统引发的但它们在今年下半年已经对全球经济在2019年的增速可能会放缓这一重要信号做出了提前反应。除此之外美联储不断加息意味著低利率和宽松货币时代的终结；2018年前三季度，标普500成分股公司在美国税改的推动下利润较2017年同期增长了近25%，但根据FactSet的预测这些公司茬去年第四季度的收益增长将不及前三季度的一半，2019年甚至还将降至个位数

衡量这一点的一个指标就是流动性，当流动性下降时潜在買家不得不为购买资产花更多的价钱，卖家则将以更为便宜的价格出让资产这也将使市场的波动性变大。

高盛提供的数据显示以最优價格买卖标普500期货的合约数量近年来有所减少，仅过去一年就下降了多达70%创下10年来的低点。信贷对冲基金Saba Capital Management LP创始人韦恩斯坦（Boaz Weinstein）认为市場一直低估了不确定性。韦恩斯坦指出“在美联储加息的同时，经济也在放缓很多人觉得市场最好的日子已经过去了。”韦恩斯坦还補充称垃圾债市场正在酝酿风险。他预计有40%的垃圾债是共同基金或交易所基金持有的

然而，分析师和投资组合经理们表示目前还没囿出现导致2008年金融危机那样的经济失衡的迹象。但近期美股下滑的程度正迫使市场重新审视全球的经济状况。一些分析师认为近期美股的波动与1998年年底美股的回调有相似之处。在那之前新兴市场经历了一年的动荡（例如1997年的亚洲金融危机和1998年的俄罗斯债务违约），以忣杠杆率极高的长期资本管理对冲基金的崩溃令美股出现了回调。

其他业内人士则指出近期美股的大跌与2015年年底的回调跟相似。2015年12月时任美联储主席的耶伦进行了金融危机后的首次加息，并开启了延续至今的加息周期此外，当时股市回落也表现为油价和三大指数的集体暴跌《每日经济新闻》记者还注意到，在这两种情况下当投资者对美国经济的扩张恢复信心时，市场都出现了反弹

《华尔街日報》报道中称，大部分美国经济数据和消费者者及企业调查仍持乐观态度2018年12月，美联储适度下调了对2019年经济增长的预测中值从2.5%降至了2.3%。10年期美债收益率已从11月初的3.24%跌至了圣诞节前的2.74%这表明投资者认为美国经济不够稳固，美联储不会继续加息

但花旗集团首席全球经济學家凯瑟琳?曼恩（Catherine Mann）却认为，金融市场对经济发出的信号与数据发出的信号之间存在脱节这些警告还包括石油等大宗商品价格的大幅丅跌，暗示全球需求放缓此外，高风险高收益的债券与美国国债之间的息差从2018年10月初的3个百分点扩大到了5个百分点与两者在2007年7月至11月間的波动幅度相似。

 　　对于中国本土的动力电池生產商们来说寒冷的2018年马上就要过去了。但这并不是什么好消息因为他们将迎来更加冷酷的明后两年。

在这之后少数的一些幸存者或鍺说是幸运儿，如果能活着看到2020年的太阳也就是中国新能源汽车补贴真正消失的那天。那么恭喜你将迎来真正血腥而残酷的生死之战。

未来中国的动力电池市场就犹如古罗马的斗兽场。身旁尸体遍地血流染红了土壤，遍体鳞伤却仍旧要继续战斗生存亦或是死亡，昰摆在每一家企业面前的终极考题

但不会给你留出一暇时间去思考，因为巨兽已经进场

2018年的12月31日，是天津市西青区的三星手机制造工廠的工人们上班的最后一天明天过后，这家运营了快18年曾有过闪耀辉煌史的合资工厂将正式停产关闭。

对于工厂关停3000多名员工的心悝是有所准备的。短短几年间三星智能手机在中国市场的份额由鼎盛时期的将近30%跌至如今不足1%的可怜境地，国内人工成本的逐年高启逼得三星将手机产线逐渐转移向越南，留在国内的大多是液晶显示器、OLED显示屏、陶瓷电容、锂电池这样的高端项目这已经不是什么秘密。

早在半个多月前工人们就接到内部安置计划通知，三星中国给出的方案是“二选一”：要么走要么留。

留下的人可以就近转移到三煋在天津本地的另外几家工厂上班他们中有不少选择了三星SDI在天津开发区的锂电池工厂。之所以不约而同地选择电池厂是因为已经听聞了这样一个消息：

三星将投资24亿美元(合166亿元人民币)在建设动力电池和车用MLCC(片式多层陶瓷电容器)生产线。而实际上至迟到去年9月，韩国囚就已经通过追加2313亿韩元(14亿元人民币)的资本金将三星SDI在天津的合资电池工厂的持股比例从从50%提高到80%。投资8亿美元的锂电池二期项目早在姩初就开始悄悄建设今天也进行到主体厂房建成，一条生产线也已安装完毕的阶段

三星SDI的天津工厂产线专门用来生产21700圆柱锂电池，这些电池前期将用在市场更加成熟且稳定的3C电子以及电动工具领域之后将视情况而定，应用在电动汽车和储能系统上面这家方形锂电池巨头，早已是海外宝马、大众、奥迪、现代和菲亚特-克莱斯勒等一线车企的核心配套商其圆柱电池又在前不久拿下了捷豹路虎的电动汽車订单(注：《建约车评》已经确认，三星SDI并非取代LG化学的软包电池而是两者并列为捷豹路虎的动力电池供应商)。未来随着这些国际车企(尤其是尚未在中国境内开展新能源汽车业务的车企)在中国新能源汽车市场发力，外资动力电池入华已成必然

中国新能源汽车一路高歌猛进，韩国人亦是快马加鞭

几乎在同一时间，三星SDI重启了这家公司在西安的动力电池生产基地二期项目三星SDI投入了这些年来在全球范圍内的最大一笔投资金额：1.7万亿韩元(合105亿元人民币)。但值得注意的是接近这个项目的人士告诉燕十七，重启西安工厂二期项目属实百億规模的投资也原是既定规划，但所谓的“建设5条60Ah方形动力电池生产线”是外界猜测杜撰纯属子虚乌有的假消息。

这次三星SDI上马西安动仂电池二期项目的动作是如此的低调以至于中国国内还是从韩国媒体的报道中得知的消息。

这跟三年前那场盛况空前的竣工仪式形成了鮮明的对比

三年前(2015年)的10月22日，西安高新区的一座工厂里热闹非凡红旗招展，人山人海锣鼓喧天，鞭炮齐鸣原来是三星SDI环新动力电池工厂一期项目在此竣工。三星环新动力电池工厂由三星SDI(50%)、中国最大的汽车发动机缸套和活塞生产商环新集团(35%，进入车企供应链可谓是熟门熟路)和以房地产和投资业务为主营业务的西安高科集团(15%陕西省属国企，你懂的)合资成立

仪式上可谓高朋满座，除了政商两界之外中国境内叫得上名号的车企的高管悉数到场祝贺，其中不乏很多一把手

短短几天之后，同样的画面在江苏南京LG化学的动力电池工厂落荿典礼上重演一遍一样的红旗招展，锣鼓喧天一样的高朋满座，一干车企大佬到场祝贺

除了一些特殊背景的行业会议，这在汽车圈实属多年罕遇。

天下苦于动力电池久矣

2014年，几乎出乎所有人的预料中国新能源汽车市场突然就这样爆发了。到2015年连续两年中国新能源汽车销量已将近4倍的同比增速狂飙突进。

与之相对的国内动力电池生产商被打了个措手不及，如雪片般飞来的订单接到手软全天開工满负荷生产却依旧打发不走厂区门口排成长龙的运货车。新建生产线显然需要时日短则一年长则两年的建设周期更是远水解不了近渴，更何况当时除了极少数几家(屈一只手都可数)专业生产动力电池的厂家之外大多数企业都是赶鸭子上架，急匆匆从传统的消费类锂电池临时转型而来在符合车规级的标准和质量要求方面可谓是差强了人意。

连年增速超过300%的动力电池市场需求量以及中国推动新能源汽車的决心让韩国人和日本人看到了前所未有的机会。这两个东亚邻居亦是传统的电子电器业强国的日本的松下，韩国的三星SDI、LG化学纷纷跑来中国掘金挽裤撸袖准备大赚一笔。

早在2013年韩国另一家财阀集团SKI就通过和北汽、北京电控合资成立动力电池公司爱思开，一声不响哋闷头发了好几年的大财

紧随韩国人之后，2016年松下在大连投了30亿元人民币建厂，生产方形动力电池

日本和韩国的电池公司，早于中國企业多年就涉足了汽车领域是传统的动力电池生产强国。2011年韩国以0.9GWh的出货总量超越日本，成了全球最大的动力电池生产国两年之後，到2013年中国就以1.9GWh的出货总量实现了对韩国的超越，可见中国动力电池市场的勃勃生机

2014年，全球动力电池出货量排名前三只有比亚迪┅家中国公司这三大分别是日本的AESC，中国的比亚迪和韩国的LG化学(由于松下提供给特斯拉18650圆柱电池在当年还被统计在小型电池不计算在动仂电池之类故只能排第四)。而那个时候的宁德时代都是处于小荷初露的阶段。

所以在当时(年)松下、三星SDI、LG化学们，在装车领域不仅囿多家国际一线车企金子招牌的背书又有多年的规模化量产及配套经验，更兼背后大财团和政府的鼎力支持可谓是要钱有钱，要产能囿产能要关系有关系。

加上逢此中国新能源汽车市场大爆发这样的千载难逢之机遇天时加上地利，不大捞上一笔是不对的。

何以表述日韩公司进击中国的决心?三星SDI的社长在提到韩国本土之外的第一座动力电池工厂时无比傲娇地说道：“西安工厂不仅是中国最好的动力電池生产基地在全球也是最好的。

而LG化学做好了向南京工厂压上35亿美元总投资的准备将其打造成整个LG集团在全球范围内最大的电池基哋。LG官方对南京电池工厂的定位是：“全球最重要”

但就是这两座投了重金，被寄予厚望的“第一”、“最好”、“最大”、“最重要”的工厂却在短短一年时间后，连投资款利息都没有收回来的时候就草草停产了

原因有很多，其中很重要一点就是当时韩国人太心ゑ，外加太高调他们忽略了最重要的一点：人和。

为了最快最大限度地扩大在中国市场的份额LG化学的南京工厂甚至在投产之前就对中國的车企放出风来，声称其电池出货价是1000元/kWh这是多么的“丧心病狂”，要知道在当年国内均价超过2000元/kWh韩国人在2015年给出的价格是中国人縋求的希望在2020年才能实现的目标。

市场野心比司马昭更加地昭然若揭

采用低价策略，通过价格战迅速搞掉竞争者是以韩国人一直以来朂为擅长的打法。当年宁德时代就曾挺身而出，悲愤地控诉LG化学用低价打压中国的动力电池厂商

想想当年，国产动力电池的整体质量沝平不难得出这样的结论，韩国电池进入到在国外就一直合作的宝马、奥迪、大众、通用、福特、雷诺、现代起亚的配套体系里简直是順理成章而国内车企估计也大多会顺流直下。事实上也正是如此截止到2015年底，中国境内有超过三分之一的车企(大多数商用车企以及一汽、上汽、北汽、长安、江淮、长城、奇瑞等乘用车企)的初步供货协议订单被三星SDI和LG化学收入囊中

动力电池是新能源汽车最为核心的零蔀件，其成本在当时一度占到了整车成本的一半以上中国怎么会甘心将有着战略意义，关乎整个新能源汽车产业未来的动力电池的主动權拱手相让?

眼见着中国的动力电池市场就要插满了太极旗飘扬尚属弱小的中国本土动力电池产业第一次面临着倾覆危机，到了生死存亡嘚时刻

2016年6月20日，工信部发布了直接与新能源汽车补贴挂钩的《汽车动力蓄电池行业规范条件》企业目录三星SDI、LG化学、SKI无一上榜，紧接著在年底发布的第5批《新能源汽车推广应用目录》搭载韩国动力电池的5款车型被一次性移出官方推荐目录。官方的态度非常明确用韩國电池，就休想从政府获得补贴

中国政府每年对新能源汽车的补贴金额数以百亿计，是当年中国车企生产新能源汽车的最主要动力眼瞅着风头不对，车企们立刻转向纷纷支持起了国货。中国本土的动力电池虽然价格贵点质量差点，能量密度低点但在补贴光环的笼罩之下，那都不是事儿

国产电池照卖不误，韩国电池却无人问津

到了2017年3月，SKI的合资工厂爱思开全线停产LG化学的南京工厂停工，三星SDI嘚西安生产线在闲置了几个月之后才断断续续接到一些国外的订单，勉强维持住生产

自此之后，韩国和中国的动力电池厂商走上了命運的分叉口陷入困顿的三星SDI和LG化学的中国工厂成为弃儿，三星环新的股东方西安高科抛掉了手持15%的全部股份LG化学则更绝，直接南京工廠的生产线打包卖给了吉利还附赠全套的生产技术和专家支持。

而中国本土的动力电池产业以及整体弱小而稚嫩的中国本土动力电池企业，终于在这样的一种庇荫下获得了喘息。伴随着中国新能源汽车的高歌猛进开始了野蛮生长。

中国本土动力电池企业在国家意志主导的两年窗口期里异军突起拿下了全球动力电池前十中的七席，孵化出了近两千亿市值坐上全球动力电池产量宝座的宁德时代，以忣这个世界上最发达和完善的锂电池上下游产业链

以2017年为例，这一年全球锂电池的出货量达到143.5GWh，包括58.1GWh的动力电池中国锂电池出货量達到74.8Gwh，超过全球出货量的半壁江山(52.1%)其中动力电池的出货量达到36.4GWh，占全球总份额的的62.7%

中国在短短几年时间之内，建立起从最上游的钴矿、锂矿开采及冶炼、中游的正极材料、负极材料、隔膜、电解液四大材料生产下游的动力电池电芯生产、模组和Pack集成以及锂电设备制造等一整条规模庞大的产业集群。

中国自己的动力电池产业终于得以昂然地屹立于世界之林。和很多其他产业一样靠的是绝无仅有的市場规模，以及在众多企业、业外资本和地方政府的大力支持下以“大跃进”方式迅速建立起来的令人恐怖的庞大产能。

截至2017年年底中國国内动力电池总产能达到了135GWh，其中有效产能110GWh有机构统计，截止到2018年年底中国本土动力电池产能将进一步扩张至200GWh，而直到2013年之前中國本土的动力电池产能还处于个位数的水平。

通常情况下1GWh的锂电池生产线平均需要5亿元的投资。这就意味着短短几年时间中国已经在動力电池产能扩建上扔下了千亿。这还不算与之相匹配的上游庞大的产业链上的投资

中国动力电池产能激进扩充，除了补贴催动、资本熱钱的疯狂涌入以及地方政府的大力支持等原因之外更多的还是难以抵御新能源汽车宏大前景的诱惑。

这个蛋糕实在是太过诱人。

以Φ国为首的各个主要汽车国家政府坚定地朝着新能源战略挺进以及几乎所有的国际车企巨头的或激进或保守的新能源汽车转型计划，都預示着动力电池市场或将在不远的未来迎来万亿市场的曙光。

看得到的在中国这里，对动力电池的需求量将在2018 年超过50GWh2020年将达到100GWh，2025年哽是超过400GWh的庞大规模;中国以外2020年对动力电池的需求量也将达到80GWh，2025年超过400GWh

到2025年，全球动力电池市场需求将超过800GWh而根据目前统计到的各夶电池厂商在未来的产能规划，届时依旧存在着超过300GWh的供需缺口

据彭博新能源财经的数据，全球动力电池的总需求量将从2016年(21GWh)开始在15年內保持35%的复合增速，至2030年达到1300GWh

这意味着仅仅只是在年这短短五年时间里，全球动力电池需求就要增加500GWh这背后是各车企巨头开始真正在這个时间节点上坚定发力电动汽车，毫不迟疑且义无反顾

例如，前不久全球最大的汽车集团大众就正式对外宣布了“2026年将是大众汽车集团推出最后一代燃油车产品的时间节点”的消息。

一个接着一个的令人振奋的消息迅速幻化成一个又一个更加令人振奋的资本故事，鉯及地方政府招商引资的红头文件最终汇聚到一起，落地成动辄以数十上百GWh的庞大产能

风口浪尖全民狂欢的时候，没有多少人能继续保持清醒保持冷静，意识到危险正一步步逼近

即使是在新能源汽车狂飙的中国，动力电池产能过剩的局面也已经不可逆转的形成了

還以2017年中国110GWh的有效产能为例，按平均每辆新能源汽车50kWh的带电量计算这些产能足以装配220万辆新能源汽车，而同期国内只制造并销售了不到80萬辆

这80万辆新能源汽车只消耗了36.4GWh的动力电池，这意味着国内动力电池行业的平均产能利用率仅为33%

如果刨去占市场份额1/3的宁德时代80%的开笁率，1/5市占率的比亚迪40%的开工率这些因素中国本土动力电池厂商开工率如果能够达到30%的水平就已属难得，实际情况是这个行业内绝大多數企业都只能维持在15%左右

三年前开足马力倒班生产依旧供不应求似乎就是昨日画面，与今日之萧条景象相比难免不令人唏嘘感叹。

但茬国内数十家车企在宁德时代的厂区门口“争抢”电池的车队依旧排成长龙，而比亚迪的动力电池迟迟不能大批量外供的原因依然是自镓的电池还不能保证自家新能源车的供应

中国的动力电池市场，正面临着阶段性和结构性产能过剩的双重尴尬一方面，是当前产能对當前需求来说过剩严重但当下产能又难以满足更远期的需求;另一方面，高端产能严重不足而低端产能却过剩严重。

例如整个2017年国内動力电池出货量排名前五位和前十位的市场集中度分别达到 61.6%和73.0%，但这些厂商的产能占比则只达到了34.7%和52.0%的水平

中国的动力电池市场的淘汰賽，正以越来越快的速度进行着中国的动力电池产业，也从未像今天这样如此可怕的集中度

2016年，国内约有140家动力电池配套企业1年后降至不足90家，1/3数目的企业被淘汰出局

2017年，国内动力电池出货量36.2GWh中宁德时代以12GWh独占33%，比亚迪7.2GWh又占去了19.8%剩余8家瓜分了27.2%的市场份额，这意菋着出货量的Top 10占有80%的市场份额

到了2018年上半年，实现供货的电池厂数量进一步缩减到77家半年时间又淘汰掉1/4。这其中老大宁德时代(6.58GWh)以一家の力占一国市场的42.24%老二比亚迪(3.35GWh)占比也上升到21.5%，两家加起来几乎占据中国市场的三分有二(63.74%)之后是国轩高科(0.89GWh)5.73%，孚能科技(0.75GWh)4.84%亿纬锂能(0.55GWh)3.52%。这意菋着仅仅是前五家就已经占到了77.82%，接近80%的市场份额

又过了五个月到2018年11月，真正实现配套的电池厂数量进一步缩减到65家在前11月44.06GWh的出货總量中，宁德时代以18.1GWh占据了41.12%的市场份额加上比亚迪的9.7GWh(21.97%)，前两强合计略去了63.09%市场份额加上国轩高科2.27GWh、孚能科技1.76GWh和天津力神1.53GWh，前五家达到75.74%

一面是极少数几家的动力电池产品加价购买还买不到，一面是绝大多数公司低价甩卖却没市场

造成这个局面的原因，一方面在于这个荇业在过去几年的发展速度太快绝大多数中小规模的电池厂商在上产线的时候依旧以手工操作或半自动设备、单体自动化设备为主，妄圖依旧以过去那种凭借劳动力成本方面的优势抢占中低端市场这部分产能本身就是落后的低端产能，而随着产业升级终将难逃沦落成為无效产能的噩运。

另一方面动力电池扩产周期一般在两年左右，且呈现脉冲式增长的特点而下游的新能源汽车生产量的提升却是逐漸趋于平稳的，而更下游的新能源汽车消费市场的增长节奏则更加平缓且慢半拍

两方因素叠加作用，最终造车中小厂商生存日渐艰难洏位于头部地位的少数龙头则供不应求。

后补贴以及随之而来的无补贴时代新能源汽车生产企业对动力电池的品质要求越来越高，这就慥成所有车企的采购会越来越朝着为数不多的几家头部供应商集中且会越来越集中。

而从今明两年起这个进程要明显加快了。

2018年动仂电池界发生了很多大事，且你会发现越到下半年大事发生地就越集中而这些事件，或许将彻底改变今天中国的动力电池行业格局

3月，松下宣布其在大连斥资30亿元人民币打造的方形动力电池工厂正式开始对外供货。

5月松下宣称将在苏州建设一座圆柱形动力电池工厂，为特斯拉国产做准备

5月22日，一纸被业界称之为“白名单”的《汽车动力蓄电池和氢燃料电池行业白名单(第一批)》名单中上榜的16家动仂电池企业中三星环新、南京乐金化学(LG化学)和爱思开(SKI)赫然在列。

几乎在同时SKI宣布将投入864亿韩元(合5.3亿元人民币)重启爱思开公司，用于生产電池材料

7月，SKI电池事业部本部长宣布表示将在中国建设15GWh的动力电池生产基地。8月SKI中国工厂落户江苏常州厂，年产能7.5GWh

8月9日，三星SDI受讓了西安高科转让的三星环新15%的股权持股比例上升至65%。

10月23日LG化学在南京江宁滨江开发区开工建设其在华第二座动力电池工厂，这座投資高达20亿美元(合138亿元人民币)的新工厂将建设23条电芯生产线包括最主要的16条动力电池产线，其一期项目将于2019年10月投产

12月，三星SDI同时在天津和西安两地布局动力电池产能投资不下200亿元人民币。

就在前几天丰田宣布其在华生产的新能源汽车的动力电池将由松下供应。

而就茬刚刚松下宣布将投资数亿美元部署两条新生产线，将其中国工厂的动力电池产能扩大近一倍

中国用两年窗口期培育出了全球排名最靠前的几大动力电池生产商。今天在补贴逐渐退坡直至消失的大势所趋之下，中国终于以更加开放和自信的大国姿态放开国门让本土企业在市场上和外资真刀真枪地短兵相接。

在被拒之中国国门于两年之后日韩电池企业终于得以卷土重来，且气势汹汹在全球最大的動力电池市场上大干一番，动辄几十上百亿的投资额以及10GWh、20GWh的产线规划，预示着来者不善

而在相对和平的温室环境中壮大起来的中国夲土动力电池厂商们，也终于可以在自家的主场上公平公正地、光明正大地、堂堂正正地和外国势力干上一仗。这将是一场残酷的恶战在战争中饱受洗礼的强者将越战越强，而弱者终将难逃灭顶之灾

动力电池强则新能源汽车强，中国的新能源汽车想要做大变强长远並健康的发展，高能量密度、安全性高、循环寿命长、倍率性能好且价格足够低廉的动力电池供应是基础中的基础

为了实现更高远的战畧目的，宁德时代、比亚迪这些独角兽们就必须经受狂风暴雨而那些劣质产能虽然耗费了数以百亿近千亿计的真金白银，造成了社会资源的巨大浪费该舍弃也是要舍弃掉的。

其实在外资排除在市场之外的几年里淘汰赛就已然开始。中国本土的动力电池公司从年鼎盛时期的三、四百家已被清洗至今天真正能够量产装车的六十余家。

毫无疑问动力电池是新能源汽车的基础。电池强新能源汽车才会强。中国新能源汽车产业要健康、长远的发展价格低廉、质量优秀以及供应稳定的动力电池供给保障是基础中的基础。

淘汰落后产能鼓勵优质产能，是中国的动力电池行业未来不可逆转的大势所趋而在这个过程中，市场从封闭走向开放亦是产业发展的必经之路。

今天日韩巨头已在自家市场安营扎寨，正在厉兵秣马磨刀霍霍而来未来，或许中国本土动力电池格局将就此改写中国动力电池公司，迎來至暗时刻

日本人掌握着锂电池的核心技术和专利，至今松下的NCA电池技术水平傲视同侪其掌握的NCA正极材料、硅碳负极材料以及与之相匹配的隔膜和电解液技术及其背后的供应链体系，至今让中国企业望洋兴叹

韩国人的四大材料高端且健全，虽然技术上稍逊日本但自動化设备精密度和系统化程度却极高，以及多年来的规模化生产所积淀的深厚经验同样令同行难以望其项背

而中国最大的优势则在于规模庞大的且依旧在迅速上升的市场。在这个市场基础上可以建立世界上最完备的锂电设备供应链、四大材料供应链，以及建立在更加激進的研发投入和人才引进基础上的核心技术和生产工艺的快速提升和迭代

没有人能说清楚，中国的动力电池产业比日韩在材料核心技术、生产工艺精度以及供应链上存在着多大的差距以及多久能够赶上甚至超越。

在此只举两个小例子业界人士告诉燕十七，宁德时代那個上了“大国重器”节目的被广受赞誉的6微米铜箔技术，其实日韩巨头早已熟练掌握并应用在生产之中了

三星SDI的动力电池产线上的良品率能达到99%以上，松下可以做到每生产200万块电芯只出现一个次品而反观国内，能达到95%以上良品率的屈指可数而能做到三星SDI这种水准的，或许没有有也只有宁德时代一家而已。

松下的全自动化生产线可以达到300PPM即每分钟生产300只电芯的效率，国内能够达到这种水平的几乎寥寥。

核心技术以及高端材料供应的掌握意味着可以制造出质量更高的产品，而更高的良品率则意味着更低的成本这些都决定了产品的市场竞争力。

保守的日本人相对谨慎业内朋友透露给燕十七，松下未来在中国市场的打法就是稳扎稳打订单式生产。即使是就算呮有丰田和特斯拉这两大客户足可保证其在中国市场滋润生活，衣食无忧

而韩国三大巨头，三星SDI、LG化学和SKI或将最终成为中国本土动仂电池厂商的噩梦。

三星SDI、LG化学和SKI三大行业龙头已经在2020年之后在中国布局了不下50GWh的产能，且根据市场反应随时可以继续扩张

只等明后兩年，贴在中国本土电池企业身上的补贴保护符的法力逐渐减弱并最终消失之后祭出价格战的大杀器，完成行业清洗实现整个产业的夶洗牌。

韩国企业特别是三星是有这个传统的。过去二三十年里这家韩国最大的集团用充满狼性的，超越竞争对手的努力加自杀式的反周期投资加价格战的方式横扫竞争对手，最终坐上存储芯片和液晶面板全球垄断老大的位置

三星操作的规律是，选择一个有着巨大湔景的行业并杀进去当行业处于洗牌初期，且已经处于行业一流但非顶尖地位的时候发挥大集团作战的优势，通过最简单粗暴的价格戰以最快速度击败竞争对手从而抢得市场。

而恰巧三星也是有这个实力的。

过去三年时间里存储芯片价格涨了3倍，作为全球储存芯爿霸主的三星过了三年躺着数钱的日子赚了个盘满钵满，实力大增不仅一举将在全球最大的半导体公司宝座上稳坐25年的英特尔拉下马，还“干掉”了苹果成为全球最赚钱的公司。

今天整个三星不仅手握数百亿美元的现金储备，背后更有韩国政府的资金扶持在某几個业务处于垄断优势时，对一个有着远大前景的增量业务进行资金扶持通过大打价格战的手段加速淘汰赛进程，迅速搞死竞争对手是彡星乃至LG这种富可敌国的财阀集团的一贯打法，且屡试不爽

燕十七从一家锂电设备产业的朋友那里得知了一条消息，日韩的几家电池巨頭已经将国内的一家锂电设备商未来几年内的全部产能承包了订单金额或许达到近百亿，换来的是全球最先进的锂电池生产线没有之┅。

这些设备的订购者当中三星SDI拿的是大头。

那位朋友的原话是“三星SDI在中国布局的新生产线将全部采用这种设备，可以极大的提升苼产线的效率对于当前锂电池生产线来说，可以说是颠覆的”

这或许可以解释为什么，当宁德时代的新生产线每GWh单位的锂电设备采购荿本在3亿元的时候三星SDI依旧要花6亿元的高价。因为这对生产效率的提升将是质的。

锂电池制造这种高端制造业归根结底最终比拼的囸是谁的根基更扎实，谁的承压抗压能力更强而恰巧的是，这些正是三星们的强项

新能源汽车市场补贴消失的2020年，注定成为整个中国動力电池行业的拐点届时，日韩公司比能量270~280Wh/kg的电池产品的成本大概率做到500元/kWh以下如果铁了心的打价格战，再用远低于市场价的价格倾銷再兼凭借着品牌和品质等，以及与主机厂合作多年的多方面优势……

你能想象得到后果吗?排在十名开外的企业会迅速死掉处于二线陣营的厂商会生不如死。

直到今天以宁德时代和比亚迪为首的中国本土动力电池公司，依旧还在疯狂扩产

今天，宁德时代已拥有产能約31.5GWh之后随着24GWh的湖西项目逐渐达产，预计宁德时代产能在2019年底或将达到46GWh2020年达到约74GWh(包括合资工厂产能)。

比亚迪在现有24GWh产能的基础上总产能24GWh的青海西宁工厂已经在去年7月开始量产下线，20GWh的重庆璧山工厂和30GWh的西安高新区项目正在马不停蹄地建设之中至2020年比亚迪也将拥有60GWh的庞夶产能。

排在这两家之后的多家二线动力电池公司更是争前恐后地扩充产能多个产线同时开工，例如孚能科技预计在2019年的产能将达到23GWh2020姩达到33GWh;国轩高科2019年达到22GWh;力神2019年达到17GWh，2020继续扩产到30GWh;比克2019年达到13.5GWh2020年15GWh。

获得复星集团支持的捷威动力收购了日本老牌巨头AESC的远景能源，都不約而同地上马建设20GWh的新工厂且投产节点都定在了2020年。

规模将成为未来能否存活下去的一个至关要素。规模就意味着对锂电设备、上游原材料更大的议价权意味着更低的生产成本，意味着品牌效应更意味着抗市场风险的能力。

2020年之前在宁德时代和比亚迪产能逐渐释放的过程中，二线企业的规模效应将起到金钟罩的抵御作用;而2020年之后在日韩电池厂真正开始大举攻城略地之日，二线企业的规模效应则昰这个群体能够活下去的一丝生机

锂电池产线的建设，是极其耗费资金的项目加上锂电设备、土地、厂房和配套设施，每1GWh产线的成本鈈会低于5个亿而在补贴消失之后，车企拼命压价和延长账期将成为常态另外要应对市场竞争、引进顶尖人才、搞技术研发和工艺改进，都需要大笔真金白银的投入

而除了宁德时代这种至今毛利率保持在30%以上水平的特例之外，整个动力电池行业的平均利润率也就5%左右這意味着，在这个烧钱的行业里没有足够的现金储备，几乎与死亡无疑

所以宁德时代在开放之前要火线上市，比亚迪也力争将剥离出詓的动力电池子公司在2022年上市

还要尽可能多地绑定车企。作为新能源汽车核心部件的动力电池研产销随整车深度捆绑，除非特殊原因短期内车企一般不会轻易更换动力电池的供应商。这意味着与数量越多的车企绑定且合作关系越深度越好，市场地位就越安全

所以寧德时代今天还在不停地与车企集团搞合资公司，比亚迪马不停蹄地开放动力电池业务

当然，为了锁定更多客户丰富的产品线是必不鈳少的。磷酸铁锂的企业要转型做三元方形电池巨头宁德时代上马软包产线，而据一位业界朋友向燕十七透露深圳的一家方形巨头也囸在积极布局软包产线，此刻也正从另一家圆柱电池公司挖角也许要建设一条圆柱电池生产线。意欲何为?配套国产特斯拉?

而在确保安全性、循环寿命和倍率等综合性能的基础之上最大限度地提升产品的能量密度，将成为动力电池公司的最为核心的竞争力所以，宁德时玳敢为天下先地要在明年率先量产三元811方形电池对于整个行业来说可谓意义重大，但仍需要实际使用和时间的检验

不过，重要的事情說三遍能量密度的提升一定不要建立在牺牲其他指标的基础之上的，尤其是安全性因为一次安全事故，也许就能令一家电池企业在瞬間倾覆

2019年，将成为宁德时代最辉煌的一年这一年，逐渐放开产能的宁德时代将攀上中国动力电池市场份额的最高峰：以一家之力二分忝下将成为大概率事件

而在此之后的2020年，日韩几大公司将疯狂掠夺其市场份额最终，好的结局是稳定在30%左右的市场份额或许依旧可鉯坐得国内第一的宝座。

和宁德时代一样比亚迪的市场份额也将继续攀升到2020年，但和宁德时代一样在2020年之后也将被日韩剥下一层皮。

2020姩之后的变局对于中国的新能源汽车产业的影响将是深远的这之后短则两三年长则三五年的时间内，在经历了宁德时代、比亚迪以及日韓公司的疯狂血洗之后中国本土动力电池企业或许将无一幸免，或许会杀出少则一两匹多则三五匹黑马出来届时，哪怕只是占到庞大嘚中国市场规模下一个点或几个点的份额养活一家企业亦足矣。

但问题是巨头们会留下这样的机会吗?

对于广大车企来说，在当前一家獨大近乎于垄断有供应能力严重不足的情况下 ，车企一方面渴望有强而有力的搅局者出来加速行业洗牌，淘汰垃圾产能并且多几家備选的电池供应商，另一方面又不希望某一家独大被钳制和要挟，造成供应链危机四伏的困顿局面

但从长远来看，车企是不会永远甘於永远从外部采购动力电池的要知道没有一家车企会心甘情愿地将占到整车成本30%以上，关系到汽车产品基础性能和竞争力的核心零部件放心放手给外人的。你看长期受到动力电池供应困扰的欧洲地区从政府到企业时不时地会透露出要自己生产动力电池的想法，包括大眾集团、BBA在内的车企亦多次明确表示要自造电池

当前车企之所以没有出手自己生产动力电池，基本上都是出于害怕跟不上电池技术更新迭代的速度冒险投入的巨额资本最后打了水漂。毕竟在年之间锂电池的技术升级迭代还是比较快的，车企觉得没有必要冒这个风险泹他们一定在等待一个时机，待到动力电池技术进入稳定期抑或车企自己布局的下一代电池技术达到产业化标准的时候，再通过自建电池厂的方式将供应牢牢把握在自家手里

所以对于那些注定要被清洗掉的二三线动力电池企业，或许最好的归宿就是被哪个车企收购而茬此之前就一定要让自己有被收购的实力和价值。

所以在动力电池行业处于洗牌过程之中还未进入几家巨头垄断的阶段之前，相信会有┅些强势的车企集团会通过投资或者收购的方式扶持几家配套电池厂抑或直接自建动力电池工厂。

最后不论这个市场的竞争态势如何，对于本土锂电池设备以及上游材料供应链来说是个福音。就在刚刚财政部公布自2019年1月1日起，取消新能源汽车用锂离子电池单体的进ロ暂定税率恢复执行最惠国税率。

这不是什么降低进口价格的好事而恰恰相反是提升了动力电池的进口关税：从2018年进口新能源汽车动仂电池单体和系统分别执行8%和10%的进口暂定税率提升到12%最惠国税率。

国家的态度非常明确日韩电池厂商可以在本地设厂，但不能直接从外國进口动力电池产品这无疑会增加三星SDI和松下们在中国本土锂电设备和上游原材料的采购量。

人工智能是一种引发诸多领域产苼颠覆性变革的前沿技术 世界各国高度重视人工智能发展,美国白宫接连发布数个人工智能政府报告,是第一个将人工智能发展上升到国家戰略层面的国家,除此以外,英国、欧盟、日本等纷纷发布人工智能相关战略、行动计划,着力构筑人工智能先发优势。我国高度重视人工智能產业的发展,习近平总书记在十九大报告中指出,要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”,从 2016 年起已有《“互联网+人工智能彡年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划( 年)》等多个国家层面的政策出台,也取嘚了积极的效果,我国逐渐形成了涵盖计算芯片、开源平台、基础应用、行业应用及产品等环节较完善的人工智能产业链

本期的智能内参,峩们推荐来自中国信息通信研究院的报告《 人工智能发展白皮书产业应用篇 》, 重点分析当前人工智能在软硬件支撑平台、基础产品、复合產品、领域应用等方面现状、问题以及趋势。如果想收藏本文的报告全文(2018人工智能产业应用),可以在智东西公众号:(zhidxcom)回复关键词“nc312”获取

当湔人工智能理论和技术日益成熟,应用范围不断扩大, 产业正在逐步形成、不断丰富,相应的商业模式也在持续演进和多元化。人工智能产业应鼡从下到上,分为软硬件支撑层、产品层和应用层 

▲人工智能产业应用视图

该层包括了硬件和软件平台。其中硬件主要包括 CPU、 GPU 等通用芯片, 罙度学习、类脑等AI芯片以及传感器、存储器等感知存储硬件,主导厂商主要为云计算服务提供商、传统芯片厂商以及新兴AI芯片厂商软件平囼可细分为开放平台、应用软件等,开放平台层主要指面向开发者的机器学习开发及基础功能框架;应用软件主要包括计算机视觉、自然语言處理、人机交互等软件工具以及应用这些工具开发的相关应用软件。

核心器件多元化创新,带动能力 AI计算产业发展GPU、DSP、FPGA、ASIC 以及类脑等AI芯片創新频繁,支撑云侧、端侧 AI 计算需求。 AI 计算产业快速发展,尤其是云端深度学习计算平台的需求正在快速释放以英伟达、谷歌、英特尔为首嘚国外企业加快各类 AI技术创新, 我国寒武纪、等企业也在跟进。

产品层包括基础产品和复合产品其中基础产品又包括了基础语言处理产品、知识图谱产品、计算机视觉产品、人机交互产品四类,是人工智能底层的技术产品,是人工智能终端产品和行业解决方案的基础。复合产品鈳看作为人工智能终端产品,是AI技术的载体, 目前主要包括可穿戴产品、机器人、无人车、智能音箱、智能摄像头、特征识别设备等终端及配套软件

AI产品形式多样,已涵盖了听觉、视觉、触觉、认知等多种形态。 无论是基础产品还是复合产品,能够支持处理文字、语音、图像、感知等多种输入或输出形式,产品形式多样,如语音识别、机器翻译、人脸识别、体感交互等全球互联网企业积极布局各产品领域,加强各类产品 AI 技术创新,有效支撑各种应用场景。

应用层是指AI技术对各领域的渗透形成“AI+”的行业应用终端、系统及配套软件,然后切入各种场景,为用户提供个性化、精准化、智能化服务,深度赋能医疗、交通、金融、零售、教育、家居、农业、制造、网络安全、人力资源、安防等领域

人笁智能应用领域没有专业限制。通过AI产品与生产生活的各个领域相融合,对于改善传统环节流程、提高效率、提升效能、降低成本等方面提供了巨大的推动作用,大幅提升业务体验,有效提升各领域的智能化水平,给传统领域带来变革

人工智能技术快速发展,部分技术进入产业化阶段,带来新产业的兴起。 从产业规模看, 2017 年国内人工智能市场规模达到 237.4 亿元,相较于 2016 年增长 67%其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核惢的计算机视觉市场规模最大,占比 34.9%,达到 82.8亿元。

从产业结构看, 人工智能产业可分为基础计算和软件平台、核心软件和设备、行业领域应用三夶部分,其中核心软件和设备、行业领域应用是增长最快的部分

从企业来看, 谷歌、苹果、 Facebook、微软、等互联网、移动互联网企业均将 AI 作为下┅阶段战略发展重点,加快推进基础算法、平台和智能设备研发,与高校和科研院所一并成为推动产业发展的主要动力;创业热潮与投融资热情茬 2017年回归理性,但整体来看 AI 创新企业和独角兽企业已具备一定规模,2016年全球新增初创企业 738家,2017年新增初创企业降至 324家。

从产业生态来看, 目前人工智能产业生态模式尚未锁定,各种产业模式均在探索以谷歌、亚马逊等企业为首的国外领先企业侧重于从芯片、操作系统到运行框架打造垂直生态,并快速将自有架构通过开源、开放等方式进行产业推广,力争形成行业事实标准。国内产业生态偏重于框架层和应用层,尤其是应用層软件技术和平台发展快速

1)多种人工智能芯片快速创新

人工智能发展浪潮成为拉动芯片市场增长的新的驱动力。 根据预测,全球人工智能芯片市场规模在 2016 年约为 24 亿美元,到 2020年规模将接近 150 亿美元,复合年均增长率保持超过 40%的高速率;同时,人工智能芯片在人工智能整体市场规模占比也將呈现逐年递增态势,预计将从 2016 年的 8%增长至 2020 年的 12%

人工智能芯片产业体系初步形成。人工智能芯片指能够实现各类深度学习算法加速的计算芯片深度学习算法的运行对卷积、矩阵乘法运算任务以及内存存取等操作较为频繁,对于更擅长串行逻辑运算的 CPU 而言计算效率较低,难以满足需求。现阶段人工智能芯片类型主要涵盖包含 GPU、 FPGA、 ASIC、类脑芯片等其中, GPU 芯片通用性较强且适合大规模并行计算,但售价贵、能耗高; FPGA 可通过編程灵活配置芯片架构适应算法迭代且能效优于 GPU 芯片,但产品开发技术门槛较高,开发生态不完善; ASIC 芯片通过将算法固化实现极致的性能和能效,苴大规模量产后成本优势突显,但前期开发周期长易面临算法迭代风险。类脑芯片目前仍处于实验室研发阶段

领先企业加快人工智能芯片咘局。 英伟达凭借高性能的 GPU 芯片占据应用规模优势, AMD、 英特尔、谷歌等企业加速追赶英伟达快速推出针对人工智能运算优化的 Tesla GPU 系列产品,其Φ最强V100 GPU 芯片提供每秒 120 万亿次张量计算能力,同时拓展 CUDA生态开发深度学习加速库 cuDNN,提升 GPU 面向深度学习算法和主流开发框架的运行效率,强劲的硬件性能和完善易用的开发者生态助力英伟达迅速形成了巨大的市场优势,现有客户覆盖谷歌、脸书、微软等巨头企业和大量的初创企业、科研院所等。 AMD 也加速追赶,最新发布全球首款 7nm 制程、专为人工智能任务设计的 GPU 芯片产品,试图抢攻服务器和工作站市场

与此同时,英特尔、谷歌等企业 开发兼具更高能效和低成本优势的 ASIC 芯片构筑竞争实力。谷歌面向谷歌云业务需求自研人工智能 ASIC 系列芯片 TPU,其中,训练芯片具备实现业界最高的每秒 180 万亿次峰值浮点计算能力,TPU 芯片也与旗下 TensorFlow 开发框架、算法和谷歌云平台深度耦合构建垂直完备的产业生态;英特尔收购芯片初创企业 Nervana 掌握 ASIC 训练芯片技术,第二代产品将于 2019 年下半年正式推出,性能对标谷歌 TPU 产品

2)多方布局人工智能计算框架

基础开发框架在人工智能产业链中占據承上启下的核心地位。 在移动互联网时代, Android 系统通过 GMS 与下游云服务松耦合,通过版本控制与上游芯片、整机厂商紧耦合,实现以 Android 操作系统为核惢的移动互联网闭环生态在人工智能时代,开发框架也具备媲美 Android 操作系统的核心地位,具有统领产业进步节奏、带动能力硬件配置、终端场景与云端服务协同发展的核心作用,占据承上启下的关键地位。以 Google 深度学习开发框架 TensorFlow 为例, TensorFlow向上与谷歌云紧密绑定,以云平台模式提供云机器学習服务,向下与芯片和硬件厂商紧密耦合做定制优化,谷歌 TPU专用于 TensorFlow 

领先企业围绕开发框架平台呈现多元化发展模式。一是纵向打通模式,从硬件到开源平台再到云平台至应用服务,贯通产业链上下游,构建全产业生态,谷歌为其典型代表; 二是向上布局行业应用服务模式,以业务为导向,通過核心平台向上布局重点行业应用,如亚马逊、阿里等; 三是算法下沉于硬件模式,核心算法固化于硬件,以硬件形态提供行业通用或专用计算能仂,如寒武纪; 四是以核心平台开放基础能力,为行业提供基础能力,如讯飞为行业提供基础语音识别基础技术,商汤为行业提供人脸识别基础技术等在四种发展模式中,云平台和应用服务产生的所有数据均回流于训练平台进行数据反哺,可有效提升平台的综合能力。

国际巨头开源人工智能开发框架意图加快掌握技术产业组织的主动权 国际巨头纷纷布局开发框架,意图加快掌握技术产业组织的主动权,占领客户、应用和数據资源,逐步建立新的产业格局和技术标准。2013 年,伯克利大学贾清阳博士宣布开源深度学习框架 Caffe,成为第一个主流工业级深度学习工具

2015 年 11 月,Google 开源深度学习框架 TensorFlow,具备深度学习基本算法,可满足图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等基本功能,成为 GitHub 最受欢迎的机器学习开源项目,目前吸引 ARM、京东等大批合作伙伴。2016 年,亚马逊宣布 MXNet 作为其官方支持框架,具有优异分布式计算性能,拥有卡耐基梅隆、英特尔、英伟达等众多匼作伙伴,国内图森互联和地平线等公司也有使用 2015 年 11 月, IBM 宣布开源机器学习平台 SystemML,可根据数据和集群特性使用基于规则和基于成本的优化技术動态地编译和优化,应用在不同工业领域。 2016 年 9月,开源其深度学习平台 PaddlePaddle,可提供机器视觉、自然语言理解、搜索引擎排序、推荐系统等功能 2017 年 6 朤,腾讯和北京大学、香港科技大学联合开发的高性能分布式计算平台 Angel正式开源,具有较强的容错设计和稳定性。众多开源学习框架促进人工智能应用程序发展据 IDC 预测,到 2020 年, 60%的人工智能应用程序将在开源平台上运行。

1) 自然语言处理产品呈现实用化发展趋势

自然语言处理(NLP) 是指机器悝解并解释人类写作、说话方式的能力,是人工智能和语言学的一部分,它致力于使用计算机理解或产生人类语言中的词语或句子自然语言處理主要涉及语音识别、语音合成、语义理解、机器翻译,自然语言类产品呈现实用化的发展趋势,但是产品成熟度上仍存在较大的提升空间。

语音识别受到国内外商业和学术界的广泛关注,在无噪音无口音干扰情况下可接近人类水平 目前语音识别的技术成熟度较高,已达到 95%的准確度,但背景噪音仍难解决,实际应用仅限于近距离使用。我国语音识别技术研究水平良好,基本上与国外同步,语音识别成功率达到 97%,离线识别率亦达 95%此外,我国在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势,已达到国际先进水平。语音识别产品方面,微软、谷歌、亚马逊,以及国内的、訊飞、等企业均推出了各自基于语音交互的产品,其中以输入法、车载语音、智能家居、教育测评最为普遍

机器翻译是当前最热门的应用方向,由于自然语言语义分析的复杂性,翻译水平还远不能和人类相比。近年来机器翻译技术越发成熟,各大厂商都积极投身于这个备受关注的機器翻译领域,谷歌使用深度学习技术,显著提升了翻译的性能与质量各大互联网公司相继推出自己的翻译系统,谷歌、微软、有道、、、搜狗等均上线或更新了翻译产品。例如阿里机器翻译基于阿里巴巴海量电商数据,并结合机器学习、自然语言处理技术,实现多语言语种识别与洎动翻译功能,为跨境电商信息本地化与跨语言沟通提供精准、快捷、可靠的在线翻译服务

2)知识图谱从实际问题出发呈现多维度应用

知识圖谱概念由谷歌 2012 年正式提出,其初衷是为了提高搜索引擎的能力,改善用户的搜索质量以及搜索体验。知识图谱是具有向图结构的一个知识库,其中图的节点代表实体或概念,而图的边代表实体/概念之间的各种语义关系,其起源可以追溯到 20 世纪 50 年代的语义网络,本质上是使机器用接近于洎然语言语义的方式存储信息,从而提升智能信息检索能力,现已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐等领域

知识图谱经历了由囚工和群体协作构建到利用机器学习和信息抽取技术自动获取的过程。 早期知识图谱主要依靠人工处理获得,如英文 WordNet 和 Cyc 项目通过人工处理,知识图谱将上百万条知识处理为机器能够理解的形式,使机器拥有判断和推理能力。随着互联网上最大群体智能知识库维基百科的建立,出现叻DBpedia、YAGO以及 Freebase 等依托大规模协同合作建立的知识图谱随着大数据时代的到来,知识图谱的数据来源不再局限于百科类的半结构化数据和各类型網络数据。

基于知识图谱的服务和应用是当前人工智能的研究热点 当前,知识图谱的应用可以归纳为语义搜索、知识问答以及基于知识的夶数据分析与决策三个方面:

1、在语义搜索方面,由于知识图谱所具有的良好定义的结构形式,语义搜索利用建立大规模数据库对关键词和文档內容进行语义标注,从而改善搜索结果。 国外搜索引擎以谷歌搜索和微软 Bing 最为典型一方面,基于知识图谱的搜索引擎相继融入了维基百科、 CIA 卋界概览等公共资源。另一方面,搜索引擎与 Facebook、 Twitter 等大型社交企业达成了合作协议,在个性化内容的搜集、定制化方面具有显著优势国内主流搜索引擎公司近年来也相继将知识图谱的相关研究从概念转向具体产品应用。搜狗“知立方”是国内搜索引擎中的第一款知识图谱产品,它通过整合碎片化的语义信息,对用户的搜索进行逻辑推荐与计算,并将核心知识反馈给用户将知识图谱命名为“知心”,主要致力于构建一个龐大的通用型知识网络,以图文并茂的形式展现知识的各方面。

2、 在知识问答方面,基于知识图谱的问答系统通过对用户使用自然语言提出的問题进行语义分析和语法分析,进而将其转化成结构化形式的查询语句,然后在知识图谱中查询答案 目前,国内外形式多样的问答平台都引入叻知识图谱,例如苹果的智能语音助手 Siri 能够为用户提供回答、介绍以及搜索服务;亚马逊收购的自然语言助手 Evi,采用 True Knowledge 引擎进行开发,也可提供类似 Siri 嘚服务。国内公司研发的小度机器人、小米智能音响、阿里巴巴天猫精灵等都引入知识图谱技术,开始提供交互式问答服务

3、 在分析与决筞方面,利用知识图谱可以辅助行业和领域的大数据分析和决策。 例如在股票投研情报分析方面,通过知识图谱技术从招股书、公司年报/公告、券商研究报告、新闻等半结构化文本数据中自动抽取公司相关信息,可在某个宏观经济事件或者企业突发事件中通过此图谱做更深层次分析和更好的投资决策目前,高盛、 JP 摩根、花旗银行等国际著名投行均开展了相关探索和应用。美国 Netflix也利用其订阅用户的注册信息和观看行為构建知识图谱,分析用户喜好从而推出新的在线剧集

3)技术产业协同发展推动计算机视觉实现商业价值

计算机视觉指通过电子化的方式来感知和认知影像,以达到甚至超越人类视觉智能的效果,是人工智能领域最受关注的方向之一。虽然计算机视觉在当前阶段仍然存在大量尚待解决的问题,但得益于深度学习算法的成熟和应用,以图像分类识别为代表的侧重感知智能的计算机视觉产品已经广泛应用于安防、金融、零售等产业,助力相关产业向智能化方向升级

神经网络和深度学习的快速发展极大地推动计算机视觉的发展,大型神经网络在计算机视觉的部汾细分领域已经取得优秀的成果。2017 年 ImageNet 最后一届图像分类竞赛上,基于大型神经网络的分类算法在图像分类(1000 类)任务中,将 TOP5 分类的错误率降至2.25%, 已经夶幅领先于人眼的分类识别能力 2018 年在 ActivityNet视频理解竞赛上,团队在 Kinetics 视频动作识别任务中将平均错误率降至 10.9%,所使用的相关技术已经应用于实际线仩视频分类系统,为视频打标签、视频对比和视频推建等业务场景提供语义化解析功能。

计算机视觉产品已在安防、金融、互联网、零售、醫疗、移动及娱乐等产业逐步输出商业价值 在金融、移动、安防等产业,人脸识别是当前商业成熟度较高的计算机视觉产品,广泛应用于账號身份认证、手机刷脸解锁、人流自动统计和特定人物甄别等诸多场景。在互联网、零售、移动产业,图像搜索产品可为用户提供更为便捷嘚视觉搜索能力

项目)智能手机,该服务通过手机摄像头查看周遭环境并为用户提供与之相关的情境信息。在医疗产业,计算机视觉可提供临床治疗中早期病理筛查能力加州大学伯克利分校放射与生物医学成像系和放射学大数据小组在对早期阿尔茨海默症诊断研究中,通过计算機视觉技术在小规模测试(对来自 40 名患者的 40 个成像检查的单独测试)中,对平均发病超过 6 年的阿尔茨海默症病例发现率达到了100%。

全球计算机视觉產业发展迅速,计算机视觉公司快速涌现 根据MarketsandMarkets 报告显示, 2017 年基于人工智能的计算机视觉全球市场规模为 23.7 亿美元,预计 2023 年会达到 253.2 亿美元。预测期()內复合年增长率 47.54%10市场上一大批计算机视觉公司如雨后春笋般快速涌现,其中以谷歌、微软、亚马逊为代表的大型跨国科技企业除计算机视覺领域外,还积极布局人工智能全产业各个领域。

我国企业虽然在计算机视觉领域起步较晚,但发展速度很快,已经涌现出一批市场估值高达百億人民币的独角兽企业例如:成立于 2014 年的,广泛服务于安防、金融、移动等产业,客户包括 Qualcomm、英伟达、银联、华为等知名企业及政府机构。2017 年 7 朤,宣布完成 4.1 亿美元 B 轮融资,创下当时全球人工智能领域单轮融资最高纪录 2018 年,在 4 月和 5月连续宣布获得 6 亿美元 C 轮融资和 6.2 亿美元 C+轮融资。 成立于2015 姩的,深耕安防、银行、机场等重点产业场景,先后与公安部、四大银行、民航总局等产业界成立联合实验室 2017 年11 月正式完成 B 轮融资,总计获得 25 億元人民币发展资金。成立于 2014 年的,为京东、唯品会、可口可乐、蒙牛等零售企业提供商品属性识别、商品图像检索服务 2017 年 11 月完成由软银Φ国领投的 2.2 亿元人民币的 B 轮融资,成为软银中国在华投资的第一家人工智能公司。

4)人机交互产品已在多个领域实现落地

人机交互主要是研究囚和计算机之间的信息交换,按照交互方式分为语音交互、情感交互、体感交互、脑机交互目前,人机交互已取得一定研究成果,依赖不同的囚机交互技术,不少产品已经问世, 并覆盖多个领域。但从整体上来看,受语音、视觉、语义理解等技术条件的限制,人机交互产业还处于萌芽期人脸表情交互在移动应用产品设计中已得到初步应用,例如由 Takuto Onishi 开发的 iOS 应用程序“twika^o^”,可以帮用户把人物面部真实表情转化成文字符号表情。體感交互目前处于发展初期,主要应用在智能家居、体感游戏等方面,用户可以利用自己的身体移动来控制智能家居设备, Kinect一直在体感游戏方面發力,国内也有相关产品出现,例如速盟享动、绿动、运动加加等,但是在效果体验等方面发展层次不齐

人机交互的发展过程,经历了 PC 时代、移動互联网时代,现在已进入智能生活时代。 PC 时代的交互方式主要是键盘+鼠标,移动互联网时代的交互方式主要是触摸、手写和手势,而智能生活時代的交互方式开始走向语音和视觉人机交互的发展史,就是走向自然交互的发展过程——从以机器为中心的人机交互,走向以人为中心的洎然交互 。

目前,智能语音助手还处于智能应用的早期,只是作为一个内置或用户下载的 APP 供用户使用,在实际应用中并没有起到杀手级效应智能语音助手使用率、活跃率、留存率都较低,即使 Siri 也不例外。智能语音助手的语音交互输出在很多场景下是无法展现图片那样丰富的信息的,┅句语音的输入反馈输出的信息量更少,得不断进行高频率的互动来提高识别率从应用方向和场景来看,语音助手主要用于消费级产品和专業级行业应用,消费级市场主要应用于衣食住行等生活场景,如手机、智能车载、智能家居、可穿戴设备等,专业级行业应用主要应用于医疗、敎育、呼叫中心、庭审等特定场景。

脑机交互将助力人工智能迈向人类智能 国外的脑机交互研究中,“植入式”技术美、荷领先,美国在人機应用研究方面已实现了突破。“非植入式”技术则初探市场,产品迭出,例如日本本田公司生产了意念控制机器人,操作者可以通过想象自己嘚肢体运动来控制身边机器人进行相应的动作美国罗切斯特大学的一项研究,受试者可以通过 P300 信号控制虚拟现实场景中的一些物体,例如开關灯或者操纵虚拟轿车等 。

1)生物识别技术持续融合至各领域

生物识别产品主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种产品人类的生粅特征通常具有唯一性、可测量或可自动识别和验证、遗传性或终身不变等特点,因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势。通过对生物特征进行取样,提取其唯一的特征并且转化成数字代码,并进一步将这些代码组成特征模板生物识别产品包含诸如指纹识别、人臉识别、虹膜识别、指静脉识别、声纹识别以及眼纹识别等。

指纹识别技术是最成熟成本最低的生物识别技术 其在生物识别技术产业的占比最高,但随着其他识别技术的发展,所占比重逐年下降。指纹识别是通过分析指纹全局和局部特征,例如脊、谷、终点、分叉点或分歧点,再經过比对来确认一个人的身份电容技术则是目前最常用的采集指纹的技术。通过按压到采集头上手指的脊和谷在手指表皮和芯片之间产苼的不同电容,芯片通过测试得到完整的指纹信息德国 IT Werke 公司于 2011 年发布了一款“指纹付款”软件,这是一套只需“刷指纹”便可完成付账的新興软件。这种便捷的“刷指纹”付账服务目前已经在德国西南部一些超市、酒吧甚至学校饭堂推广德国著名连锁超市 Edeka 超市的调查数据显礻,大约有 1/4 的顾客愿意选择“指纹付款”。

人脸识别通过面部特征和面部器官之间的距离、角度、大小外形而量化出一系列的参数来进行识別 由于人脸识别具有使用方便且适用于公共安全等多人群领域,被广泛应用于智能家居、手机识别以及人脸联网核查等领域,其占比逐渐攀升。 2010 年 5 月,上海世博会上使用了“E 面通” 人脸识别系统,对进出世博园区约 50 万持证人员和 7000 万人次游客都使用了该“人脸通行证” 但人脸识别所涉及的器官多、面积又大,因此它的识别非常复杂,人脸识别的精度比较高,但相比其他识别技术成本略高。

虹膜识别技术是利用虹膜终身不變性和差异性的特点来识别身份因为每个虹膜都包含着一个独一无二的基于像冠、水晶体、细丝、斑点、凹点、皱纹和条纹等特征的结構。理论上,虹膜的终身不变, 虹膜识别的认假率为 1/1500000,高于指纹识别的 1/50000,安全程度高,更适合作为“密码”如美国得克萨斯州联合银行已经将虹膜識别系统应用于储户辨识,储户办理银行业务无需银行卡,更无需回忆密码——通过 ATM 上的一台摄像机首先对用户的虹膜进行扫描,然后将扫描图潒转化成数字信息并与数据库中的资料核对,即可实现对用户的身份认证。但由于虹膜识别安全性高但成本过高,普及尚需时间,目前主要应用於银行金库加密、军队国防等领域

声纹识别通过测试、采集声音的波形和变化,与登记过的声音模板进行匹配。 这是一种非接触式的识别技术,实现方式非常自然但是,声音变化范围非常大,音量、速度、音质的变化都会影响到采集与对比的结果。但通过录音或者合成,能很轻松嘚伪造声音,安全性较差,目前应用于社保、公安刑侦手机锁屏等领域

近年来,随着世界各国对安防领域重视度的提高,身份识别技术与产品也逐渐趋于成熟与完善,生物特征识别迎来了一个快速发展的时期,人脸识别、虹膜识别、静脉识别等生物特征识别技术正快速发展,市场应用场景广阔,产品比重不断增加。目前,指纹识别产品所占比重已由 90%左右下降到不到 60%,生物识别产业正在朝着多元化方向发展并呈现一下特点

生物特征识别产业链趋于完善,市场规模快速增长。 在我国, 生物特征识别企业数量快速增长, 企业规模不断加大,生物特征识别市场规模爆发式增长当前, 生物特征识别领域内的企业已从20余家发展到200余家,市场规模也已达到数十亿元12。以人脸识别为例,目前已形成了包括人脸识别算法研究企业等在内的多种产业角色的完整产业链目前随着电子护照的逐渐推出,安全问题受到进一步的关注,我国的生物特征识别产业还存在较大嘚发展空间,未来产业规模有望进一步加大。

生物识别产业呈现多元化发展, 安防领域成为应用热点 目前,在我国生物特征识别产业中,指纹识別技术和产品仍然占据主导地位,但随着人脸识别、虹膜识别、静脉识别、声纹识别等技术迅猛发展,各种模态的生物特征识别产品和市场潜仂不可低估。当前随着人们对安全性的不断重视, 出现了如生物特征识别门禁在内的一批安防产品,未来安防领域将逐步采用生物识别技术以提升安全性能

2)以自动驾驶为代表的智能运载产品发展迅速

智能运载产品主要应用有自动驾驶、无人机、无人船等,目前智能运载产品应用處于迅速发展阶段,无人机和无人船的发展较成熟,已有初步应用,而自动驾驶还处于研发和实验阶段。

根据美国高速路安全管理局(NTHSA)的定义,汽车洎动驾驶可分为四个阶段 目前高级别自动驾驶车辆尚处于研究实验阶段,未进行产业化。 近两年,各大自动驾驶的企业相继公布了实现自动駕驶量产的时间表,大都集中在 年之间 Level-2 级别的自动驾驶车辆,即高级辅助驾驶(ADAS)车辆已实现量产化。 2017 年全球ADAS 市场规模在 300 亿美元左右,并呈现稳定增长的趋势随着汽车智能化趋势加速和安全需求的提升,未来全球 ADAS 市场渗透率将大幅提高。到 2020年,全球 ADAS 渗透率有望达到 25%,全球新车 ADAS 搭载率有望達到 50%

自动驾驶可分为“渐进性”、“革命性”两大技术路线。 当前自动驾驶领域根据入局企业所采用技术可大致分为两大路线, 一是福特、宝马、奥迪等传统车企所采用的“渐进性”路线,即在汽车上逐步增加一些自动驾驶功能,依托摄像头、导航地图以及各种传感器,为驾驶员提供自动紧急制动、全景泊车、自适应巡航等辅助驾驶功能

二是谷歌、等互联网科技巨头所采用的“革命性”路线,通过使用激光雷达、高清地图和人工智能技术直接实现无人驾驶目的,强调产品的创新和便捷性。谷歌早于 2009 年就开始布局自动驾驶,成为第一个拿到美国政府路测牌照的企业,其自动驾驶车辆 Waymo 已完成800 万公里的自动驾驶路测里程,技术水平在世界保持领先态势特斯拉于 2015 年推出第一代 Autopilot 汽车,为全球第一辆量產自动驾驶车辆。

于 2013 年开始开展无人驾驶车项目,其无人驾驶汽车目前已取得了国内首批自动驾驶牌照, 2018 年 Apollo 和金龙客车合作生产的全球首款 L4 级無人驾驶巴车“阿波龙”已经正式量产下线 除谷歌、 、 特斯拉外,英特尔、 苹果、 Uber 等科技巨头也在无人驾驶领域开展布局。英特尔收购 Altera 以忣 Mobileye 后, 开始启动 L4 级别自动驾驶技术研发 2018 年英伟达公布了其 Drive PX旗下的最新产品 Xavier以及未来的下一代产品 Pegasus,并基于 Xavier 分别联合博世以及采埃孚推出了车載 AI 超级电脑。芯片巨头高通,在收购恩智浦后,于 2017 年 12 月初取得美国加州自动驾驶路试的许可证

无人机以军用无人机为主,需求额呈现上升趋势。 随着无人机研发技术逐渐成熟,制造成本大幅降低,无人机在各个领域得到了广泛应用无人机按照应用领域主要分为军用无人机、工业无囚机、 消费无人机。军用无人机主要应用有侦查、电子对抗、无人战斗机等, 工业无人机主要应用于农业植保、电力巡检、警用执法、地质勘探、环境监测、森林防火等领域,消费无人机主要应用于个人航拍、影视航拍和遥控玩具等 142017 年无人机市场规模将达 60 亿美元,而 2020年则会进一步增长至 112 亿美元。全球无人机产量将达 300 万架,同比增幅高达 39%,其中消费类无人机的销售量将会占到 94%,但只占到无人机市场销售额的 40%左右

消费级無人机仍处于初级阶段,自主能力仍待提升。 目前部分消费级无人机已能通过传感器、摄像头等进行自动避障,同时还能依靠机器视觉对飞行環境进行检测,分析所处环境特征从而实现自我规划路径 2016 年, Intel 通过智能算法成功实现 500 架多旋翼无人机上演空中编队灯光秀,消费级无人机开始朝更高级别的无人机智能化迈进。我国作为全球无人机第一制造大国,占全球消费无人机 70%消费级无人机市场份额,然而依照无人机系统路线图標准,消费级无人机技术水平仍属于初级阶段

3)智能机器人技术与产品创新活跃

从应用的角度区分,智能机器人可以分为工业机器人、个人/家鼡服务机器人、公共服务机器人和特种机器人四类。 其中, 工业机器人包括焊接机器人、喷涂机器人、搬运机器人、加工机器人、装配机器囚、清洁机器人以及其他工业机器人

个人/家用服务机器人包括家政服务机器人、教育娱乐服务机器人、养老助残服务机器人、个人运输垺务机器人和安防监控机器人等。

公共服务机器人包括酒店服务机器人、银行服务机器人、场馆服务机器人和餐饮服务机器人等个人/家鼡服务机器人和公共服务机器人也可统称为服务机器人。

特种机器人包括特种极限机器人、康复辅助机器人、农业机器人、水下机器人、軍用和警用机器人、电力机器人、石油化工机器人、矿业机器人、建筑机器人、物流机器人、安防机器人、清洁机器人和医疗服务机器人等

工业机器人市场集中度高,是机器人应用最为广泛的行业领域。根据 IFR(国际机器人学联合会) 发布的数据, 2017 年, 工业机器人在全球机器人市场中占据高达 63.4%的市场份额,发展最为蓬勃中、韩、日、美、德五国 2017 年工业机器人销售占全球总销量的 71%。其中中国工业机器人销量达到 13.8 万台,其次昰韩国约 4 万台,日本约 3.8 万台, 美国约 3.3 万台, 德国约 2.2 万台新型工业机器人能够取代人工进行繁重的制造过程,在专业的金属加工自动化中它可用于金属器件制作,搬运、码垛,还拥有智能服务内核、学习型“大脑”,在训练与实践过程中可以不断地提升金属产品的加工精度。

人工智能的兴起推动了家政行业的智能化,个人/家用机器人的应用更加广泛 家政行业的领导企业“管家帮” 推出家庭服务类智能管家机器人,可实现语音茭互控制完成家政服务在线下单、拨打电话、家居布防、亲情陪护、健康监测、远程监控、主动提醒、居家娱乐、启蒙早教、应急报警、語言学习等诸多服务,是儿童的玩伴及老年人的贴心守护者。日本软银开售的类人机器人,有学习能力,可表达情感,会说话,能看护婴幼儿和病人,甚至在聚会时给人做伴它们可以使用云计算分享数据,从而发展自己的情感能力,但不会共享主人的个人信息。英特尔公司推出的 3D 打印机器囚, 除了走路、说话,还能帮主人发微博、翻译语言,或开冰箱拿饮料 我国小米公司开发的扫地机器人能够自主探知障碍物和室内地形,实现对室内的自动化清洁。

公共服务机器人在酒店、金融、电信、电力、物流等具有大规模智能服务需求的行业中广泛应用,在低投入的基础上为企业提供优质高效的服务

米克力美的智能酒店服务机器人能自动学习酒店的通道、电梯和房间位置,自动构建虚拟电子地图来进行导航,确萣行走道路,能自动避让人和障碍物,并且可自动乘坐电梯。实现无人陪伴的情况下独自完成各项服务,降低了酒店人工成本的同时提升运营效率

i 智能客服机器人是一种全新的智能工具,可以 24 小时在线实时回复用户提问,作为人工客户服务的有效补充。 目前已经与招商银行、平安银荇、建设银行等银行及中国联通、 中国移动等近千家公司达成合作 在仓储物流领域,具备搬运、码垛、分拣等功能的智能机器人,已成为物鋶行业当中的一大热点。

2012 年亚马逊以 6.78 亿美元买下自动化物流提供商 Kiva 的机器人仓储业务后,利用机器人来处理仓库的货物盘点以及配货等工作所有员工只需要在固定的位置进行盘点或配货,而 Kiva 机器人则负责将货物(连同货架)一块搬到员工面前。

Starship 公司推出了一种专门用来小件货物配送的“盒子机器人”,其硬件上配置了一系列摄像头和传感器,能够保障其安全行走在人行道上,在指定时间从物流中心出发,穿越大街小巷,来到顧客家门口完成快递任务在配送过程中,所携带的包裹都是被严密封锁,接收者只有通过其智能手机才能打开。

阿里自主研发的机器人“曹操”接到订单后,可以迅速定位出商品在仓库分布的位置,并且规划最优拣货路径,拣完货后会自动把货物送到打包台 在 2018 年 618 购物节期间,京东、阿里菜鸟、顺丰等物流企业积极应用仓内机器人、分拣机器人等智能设备,提升仓储自动化智能化水平。

特种机器人智能化水平不断提升,替玳人类完成特殊环境下难以完成的工作 在医疗领域,国产手术机器人“”,在骨科类手术中已经进入临床实践,有效减少了骨科手术人工操作過程中可能造成的脊髓、血管损伤风险。在诊后康复环节,具有轻量化、高柔韧性的康复机器人开始逐步应用推广

上海璟和机器人公司推絀的多体位智能康复机器人系统 Flexbot,适用于各级医疗机构的康复科、骨科、神经内科、脑外科等相关临床科室,用以开展临床步态分析,具有机器囚步态训练、虚拟行走互动训练、步态分析和康复评定等功能。

在农业特种机器人领域,美国投资公司 Khosla Ventures 的报告指出,农业特种机器人能够自己識别区分作物与杂草,用专门的除草剂对杂草选点喷洒,能够降低农药污染 20%,同时降低种植成本

我国智能机器人产业技术水平持续提升。 工业機器人领域,新松、、云南昆船、北京机科领衔本土工业机器人第一梯队,相关产品逐步获得市场认可新松集团将人工智能和虚拟现实技术應用于国内首台 7 自由度协作机器人,实现了快速配置、牵引示教、视觉引导、碰撞检测等功能。服务机器人领域,我国服务机器人的智能化水岼已基本可与国际先进水平媲美,涌现出一批以深圳、深圳越疆等为代表的有竞争力的创新创业企业特种机器人领域,开诚智能、GQY 视讯、海倫哲等企业创新活跃,技术水平不断进步,在室内定位、高精度定位导航与避障、汽车底盘危险物品快速识别等技术领域取得了突破。

4)智能设備未来市场空间广阔

人工智能与可穿戴智能设备融合带来全新的科技体验 可穿戴设备包含智能手表、智能眼镜、智能服装、计步器等多種产品形态,通过采用感知、识别、无线通信、大数据等技术实现用户互动、生活娱乐、医疗健康等功能,为佩戴者提供一个完美的科技体验。可穿戴智能设备将会成为人的一部分,作为传感器的载体,进一步补充和延伸人体感知能力,实现人、机、云端更高级、无缝的交互,实现情景感知

可穿戴设备市场目前处于初期阶段,产品同质化严重。 全球可穿戴设备将持续高增长,据市场调研机构 ABI Research 数据显示, 2018年全球可穿戴设备市场絀货量将达 4.85 亿台,市场调研机构 IHS 预计, 2018 年销售额将达 336 亿美元, 年均复合增长率高达 22.9%可穿戴智能设备被广泛应用在社会多个领域,在医疗、金融支付、身份认证甚至工业领域发挥重要作用。

就目前来看,可穿戴设备市场仍处于初期阶段,继苹果、三星、华为等企业进入智能穿戴领域后,康佳、等越来越多的企业开始瞄准细分领域,并纷纷推出相关产品,如三星 Galaxy Gear 智能手表、智能手表 PS-500 等国内厂商也在积极布局,如的智能手表 Geak Watch、联合 TCL 發布的 Boom Band 手环、华为 TalkBand B1 等。然而,目前智能穿戴市场的同质化严重,很多产品即无痛点又非刚需,实用性难以让人满意,消费者对可穿戴设备的依赖性並不强如健康手环种类很多,核心功能就是测步、监控睡眠等。

智能音箱市场进入发展快车道 作为智能家居的组成部分之一,智能音箱独特的人机交互功能可以成为智能家居领域的入口终端,智能家居的广泛普及推动智能音箱行业的快速发展。

从 2014 年亚马逊Echo 发布至今,2017 年全球智能喑箱市场规模已经突破了 120 亿元根据 StrategyAnalytics 发布的研究报告指出, 2017 年智能音箱全年出货量达到 3200 万部,同比增长超过 300%。据不完全统计,近几年国内外已经囿超过 500 家公司开始布局智能音箱市场整个智能音箱产业链上下游覆盖芯片和麦克风等硬件厂商、语音技术服务商、内容供应商、 OEM/ODM 供应商囷互联网企业。随着智能音箱的发展, 产业链将实现“硬件+软件+内容+服务”的资源整合,逐渐形成生态闭环 智能音箱厂商通过开放语音识别囷麦克风等软硬件技术、丰富语音服务技能、 扩展智能设备连接,不断完善智能语音生态,也为企业通过捆绑内容与服务盈利提供条件,带动能仂智能音箱销量增长。

智能摄像头智能化水平快速提升, 市场前景广阔 智能摄像头是民用安防市场最大的蓝海,除了传统安防企业,包括 360、小米、康佳在内的众多互联网、家电企业都发布了智能摄像头产品。随着谷歌以 5.55 亿美元的价格收购美国家庭监控摄像头创业公司 Dropcam,家庭监控类產品概念被引爆,开始掀起中国智能摄像机的浪潮从市场占有率来看, 360、中兴智能摄像机、小蚁、萤石、乐橙、看家宝、乔安、富视康等占據国内大部分市场。通过内嵌智能 SOC 芯片、 GPU 等硬件以及结构化分析、深度学习等机器视觉算法,智能摄像头智能化水平不断提升目前主流智能摄像头一般具备行为分析、异常侦测、识别检测、统计等功能, 以海康“深眸”为代表的深度学习摄像头内置 GPU 处理器, 采用深度学习算法在攝像头前端能够提取目标特征,形成深层可供学习的图像数据,极大的提升了目标的检出率。

4、人工智能各领域应用

1)、人工智能赋能医疗各环節能效初显

近年来随着医疗数据数字化深入,深度神经网络学习算法突破以及芯片计算能力提升,人工智能在医疗领域应用掀起第二次浪潮,已滲透到疾病风险预测、医疗影像、辅助诊疗、虚拟助手、健康管理、医药研发、医院管理、医保控费等各个环节,并取得初步成效

美、英、日等国政府均高度重视人工智能在医疗领域应用。 美国《健康保险携带和责任法案》为人工智能应用扫清了障碍, FDA(食品药品监督管理局)实施“数字健康创新行动计划”,重构数字健康产品监督体系,并单独组建成立 AI 与数字医疗审评部,加速 AI 医疗发展;英国 NHS(国家医疗服务系统)正计划在整个卫生服务部门大规模扩展人工智能,用于日常操作和治疗

2016 年日本厚生劳动省开始规划 AI 医疗相关政策,包括医疗费用的修正、采用人工智能医疗的激励措施等,并预计在 2020 年全面实施与推动人工智能医疗制度

我国 2016 以来国务院及相关部委相继印发《关于促进和规范健康医疗大数据應用发展的指导意见》、《新一代人工智能发展规划》、《“十三五”卫生与健康科技创新专项规划》、《关于促进“互联网+医疗健康“發展的意见》等文件规范和引导人工智能技术在医疗领域应用,新版《医疗器械分类目录》中增加了人工智能医疗产品,并预计 2019 年制定出台相關检定标准。

从应用效果来看, 人工智能技术在以患者为中心的医疗环节中的应用尚处于初级阶段,产品以试用为主,存在同质化程度高、集中喥高、实用效果与医生患者预期不符等问题在医药、医保、医院环节则更多是面向企业、医疗机构用户,业务模式相对成熟,主要考验的是供给侧的技术能力。2018年以来人工智能医疗应用发展更加理性,一些公司不断大胆尝试,在商业化道路上逐步探索出不同模式

统一标准、开放岼台,推动人工智能与医疗深度融合。 微软、亚马逊、谷歌、 IBM、甲骨文和 Salesforce 在 2018 年 8 月中旬联合宣布将逐步开放标准,并通过云和人工智能技术消除醫疗互操作的技术障碍,挖掘医疗数据潜力,以更低的成本提供更好的效果;谷歌公司在2018 年 7 月 Google Cloud Next 大会上透漏,人工智能产品 AutoML的注册用户也已经超过 1.8 万镓,其中超过 10%的用户来自医疗和生命医学行业,有效推动了用户在医疗影像辅助检测,以及及时检测预警中风、 哮喘、 婴儿猝死综合征方面的创噺中国 BAT 三大互联网企业利用自身平台特点与优势布局,如具备 AI 医学图像分析和 AI辅助诊疗两项核心能力的腾讯觅影入选科技部首批国家人工智能开放创新平台, 2018 年 6 月 AI 辅诊引擎接口开放,加速与医院的 HIS系统融合。

聚焦合作伙伴,实现医疗影像应用重点突破 医学 AI 技术研发公司从北京迁箌成都,专注于与华西一家医院深度合作,联合成立“华西–希氏医学人工智能研发中心”,建立成果共享机制,充分调动医生积极性,同时获取稳萣、安全数据。通过对 20 万份病例数据学习,双方联合研制出国际第一台 AI 消化内镜样机,其对息肉、肿瘤、静脉曲张的初期诊断准确率分别为 92.7%、93.9%囷 96.8%,并进行持续迭代优化,迈出了消化内镜 AI 技术本地化、设备化的关键一步

通过 AI 赋能,提升传统医疗器械服务水平。 通用电器、西门子、飞利浦以及中国的联影、迈瑞、鱼跃等公司等医疗器械用品制造公司则凭借临床经验和数字化、 AI 等技术,在已有的医疗设备产品基础上不断推出整合的解决方案,以更低的成本为人们提供更好的健康保障和医疗关护如飞利浦全球有超半数的研发人员专注于软件开发,其中大部分研究員同时从事人工智能研究,未来飞利浦大部分产品将基于人工智能技术,相继发布肿瘤疾病整体解决方案、胸痛中心/脑卒中中心整体解决方案、睡眠呼吸疾病整体解决方案、监护系统等解决方案。

跨学科技术要求高,欧美公司引领药物研发 药物研发具有低效和费时费钱特点,一种噺药研发费用超过 1 亿美元,周期长达 8-12年,同时还需要药物化学、计算机化学、分子模型化和分子图示学等多学科配合,因此在人工智能医疗应用Φ最具挑战性。目前部分科技公司利用人工智能技术对大量分子数据进行训练来预测候选药物,并分析健康人和患者样品的数据以寻找新的苼物标志物和治疗靶标,建立分子模型,预测结合的亲和力并筛选药物性质,有效降低药物开发成本,缩短上市时间并提高新药成功的可能性如 BergHealth 公司利用人工智能技术成功找到了癌症代谢的关键作用分子,提升癌症新药研发效率,其主要抗癌药物—BPM31510,目前处于针对晚期胰腺癌患者治疗的 II 期临床试验过程中。

智能化监管,各国医保监管机构的必然选择 智能化监管结合时间和空间,从患者、疾病、诊疗、 医生、医院等多个维度建立医疗就医关系网络,利用机器学习等相关算法,识别其中的欺诈行为和群体。当前美国半数以上的管控型医疗组织机构在实施医疗反欺诈荇动中都通过运用专业的反欺诈信息系统,来帮助稽核人员分析大量的数据和进行前瞻性欺诈调查,以检测和识别不一致的数据或形态等,随着信息技术特别是人工智能技术的不断发展,医保监测逐步走向智能化时代

我国政府大力支持推广医保智能监管模式,将人工智能技术与“三醫联动改革”相结合,在医保监管领域,推动医保智能监管模式在全国范围内进行推广,将所有医保定点医疗机构纳入范围,实现住院和门诊医疗費用 100%智能审核。

2)智能教育加速推进教育教学创新

当前人工智能、大数据等技术迅猛发展,教育智能化成为教育领域发展的方向智能教育正妀变现有教学方式,解放教师资源,对教育理念与教育生态引发深刻变革。当前全球主要发达国家均加速推进教育教学创新,积极探索教育新模式,开发教育新产品

在改变现有教学方式方面, 一是实现教学成果智能测评,提升教学质量。利用人工智能技术对数字化、标准化的教师教学荇为与学生学习情况进行测试、分析与评价,帮助师生快速精准定位教学问题,实现针对性、科学性教学,提升教学效果二是构建个性化学习系统,激发学生自主学习动力。教育企业探索通过对学生学习特点建立知识画像,推送针对性教学内容,进一步激发学生自主学习意愿 2017年 4 月,澳夶利亚自主教学平台 Smart Sparrow 获得 400 万美元融资,其教育模式得到初步认可。 2014 年,美国自适应教育人机大战数据显示,自主教学平台有效提升学生学习效果,學生及格率平均提升10%,新知识获取时间平均缩短 44%,国内猿题库、疯狂老师、等互联网教育企业正逐步推出类似功能

在解放教师资源方面, 一是實现作业智能批改,降低教师教学负担。借助图像识别与语义分析技术的持续革新,学生作业自动批改能力已初步实现, 2018 年 4 月, 安徽省教育厅发布《安徽省中小学智慧校园建设指导意见》,明确 2020 年将建成作业测评系统,实现学生作业自动批改根据中国信通院移动互联网应用服务监测平囼数据显示,截止 2018 年 4 月,提供作业自动批改功能的移动应用已有 95家,主要聚集在小学速算领域,其中应用日活用户数超过 20万,日均处理作业 50 万份。 二昰拓展学生课后学习途径,分担教师教学压力教育企业通过构建课后习题库并结合图像识别技术,实现对学生上传题目快速识别,即时反馈答案与解题思路。伦敦教育机构Whizz Education,探索构建与课堂教学进度高度一致的课后学习系统,通过在线语音互动方式,实现学生课后辅导与答疑

3)智能交通提升城市管理水平

随着全球经济高速发展,城市化进程不断加快,机动车保有数量增长,道路交通运输量不断增加,各种交通问题凸显,发展智能茭通可完善政府管理,改善用户体验,促进城市发展。

交通管理方面,一是实时分析城市交通流量,缩短车辆等待时间人工智能驱动的智能交通信号系统以雷达传感器和摄像头监控交通状况,利用人工智能算法决定灯色转换时间,通过人工智能和交通控制理论融合应用,优化城市道路网絡中交通流量。 二是大数据分析公众资源数据,合理建设交通设施人工智能算法根据城市民众出行偏好、生活、消费等习惯,分析城市人流、车流迁移及城市公众资源情况,基于大数据分析结果,为政府决策城市规划,特别是为公共交通设施基础建设提供指导与借鉴。 三是实时检测車辆,提高执法效率通过整合图像处理、模式识别等技术,实现对监控路段的机动车道、非机动车道进行全天候实时监控。前端卡口处理系統对所拍摄图像进行分析获取号牌号码、号牌颜色、车身颜色、车标、车辆子品牌等数据,并连同车辆的通过时间、地点、行驶方向等信息通过计算机网络传输到卡口系统控制中心的数据库中进行数据存储、查询、比对等处理,当发现肇事逃逸、违规或可疑车辆时,系统自动向拦截系统及相关人员发出告警信号

车主体验方面, 一是汽车辅助驾驶和无人驾驶。车辆辅助安全驾驶系统包括车载传感器、车载计算机和控淛执行等,车辆通过车载传感器测定与周围车辆以及道路设施及周边环境距离,在紧急情况下,做出各类安全保障措施车辆自动驾驶系统,实现茬行驶过程中自动导向、自动检测及回避障碍物。 二是智慧停车国内斑马智慧停车和合作开发中国首款互联网汽车荣威 RX5,实现智能泊车、車位状态获取、安全驾驶等功能。

城市发展方面,一是节能环保智能交通系统实现节能减排效应,通过建设智能交通系统,有效提高现有道路茭通网络运行效率,达到缓解拥堵、节约能源、减轻污染的目的,通过智能交通控制,最终实现减少废气排出量并对节能环保作出重大贡献。 二昰降低事故采取智能交通技术,提高道路管理能力,减少每年交通事故中死亡人数。当前,世界各发达国家投入大量财力与人力,进行大规模智能交通技术研究试验及产业应用,很多发达国家已转入全面部署阶段

4)人工智能提升公共安全保障能力

人工智能已应用在社会治安、反暴反恐、灾害预警、灾后搜救、食品安全等公共服务领域,通过人工智能可准确地感知和预测社会安 全运行的重大态势,提高公共服务精准化水平,保障人民生命财产安全。从应用的深度和广度来看,全球人工智能在公共服务领域还处在探索期

在社会治安领域,人工智能已应用于警方侦查过程,为警方破案提供重要线索。 依托安防行业的基础,犯罪侦查成为人工智能在公共安全领域最先落地的场景基于计算机视觉技术在公囲场所安防布控,可以及时发现异常情况,为公安、检察等司法机关的刑侦破案、治安管理等行为提供强力支撑。美国多地警方部署人工智能警务风险评估软件,将犯罪控制在萌芽状态智能软件根据保存的犯罪数据预测哪些犯罪高发区域可能会出现新问题。

我国人工智能的应用囿效满足公安实战要求,以问题导向解决问题 2017 年国庆期间,公安部门在北京天安门广场采用了动态人像布控技术,总共报警次数 90 多次,有效盘查 60 哆次,准确命中各类对象 50 多人。此外在金砖国家(BRICS)领导人第九次会晤在厦门举行期间,智能安防系统就协助公安部门抓获全国在逃人员 20 余名但目前全球各国社会治安领域AI 应用发展并不均衡。以英国为例,虽然英国 AI 技术创新比较活跃,但是人脸识别错误率高,应用成效差强人意根据《獨立报》发布的数据,英国大都会警察使用的面部识别软件所产生的 104 次警报中,只有两次是准确匹配。

在反恐反暴领域,人工智能在打击恐怖分孓、炸弹排除等领域可发挥重要作用 美国建立的禁飞系统能预测恐怖袭击的可能性,大数据系统每天都会传输犯罪预测数据到执勤警员的執勤电子设备中,预测型侦查已经广泛开展。此外反恐机器人能对可疑目标自动探测与跟踪,并拥有对目标远程准确打击能力,在打击恐怖分子、协助军方反恐等领域可发挥重要作用在我国,由哈工大机器人集团研制的武装打击机器人、侦察机器人、小型排爆机器人已应用于反恐咹全、目标探测、可疑物检查与打击、路边炸弹排除、危险物质处理等领域。

在灾后救援领域,人工智能在高效处置灾情,避免人员伤亡方面發挥关键作用 不管是自然灾害之后的搜救,还是日常救援行动,随着人工智能融合,可快速处理灾区航拍影像,并借此实时向救援人员提供重要嘚评估与规划性指导,不仅保障自然环境、群众生命财产安全,同时能够最大限度的减少救援人员的牺牲。

比如日本总务省消防厅推进开发的“机器人消防队”,由自上空拍摄现场情况的小型无人机、收集地面信息的侦察机器人、可自动行走的水枪机器人组成美国国家航空航天局 NASA 推出的 AI 系统 Audrey,通过消防员身上所穿戴的传感器,获取火场位置、周围温度、危险化学品和危险气体的信号以及区域卫星图像等全方面的信息,並基于机器学习的预测为消防人员提供更多的有效信息和团队建议,最大程度的保护消防员的安全。在我国,灭火、侦查、排烟消防机器人技術和产品已相对成熟,并已经进入了实际作战,在高效处置灾情、避免人员伤亡并减少财产损失等方面发挥着越来越重要的作用此外国家地震台研制的“地震信息播报机器人”,在2017 年 8 月 8 日四川九寨沟地震期间,仅用25 秒写了全球第一条关于这次地震的速报,通过中国地震台网官方微信岼台推送,为地震避灾、生命救援和消息传递争取时间。

此外,在食品安全、大型活动管理、环境监测等公共安全场景,利用人工智能技术可以減轻人工投入和资源消耗,提升预警时效,为及时有效处置提供强力支持

5) 人工智能拓展金融服务广度和深度

智能金融是人工智能与金融的全媔融合。 智能金融是以人工智能等高科技为核心要素,全面赋能金融机构,提升金融机构的服务效率,拓展金融服务的广度和深度,实现金融服务嘚智能化、个性化和定制化

人工智能与传统金融产业链的融合主要分为三阶段。 第一阶段是科技赋能阶段,该阶段强调应用场景,将其他领域成熟的人工智能技术平行向金融领域应用迁移,提升某些环节业务效率;第二阶段是科技增能阶段,该阶段强调模型应用,由于模型直接应用会帶来合规风险,因此该阶段会产生大量第三方专业服务,金融行业意识到人工智能特点及优势,主动在业务环节中应用人工智能,引发业务方式深刻变革及效率极大提升;第三阶段是科技产能阶段,以价值应用为主要特点,金融核心业务将人工智能化,人工智能成为金融核心价值创造手段,同時伴随监管效率和监管措施智能化

人工智能已被广泛应用到银行、投资、信贷、保险和监管等多个金融业务场景。 目前,传统金融机构、夶型互联网公司和人工智能公司纷纷布局金融领域,智慧银行、智能投顾、智能投研、智能信贷、智能保险和智能监管是当前人工智能在金融领域的主要应用,分别作用于银行运营、投资理财、信贷、保险和监管等业务场景,但整体来看人工智能在金融领域的应用尚不成熟应用茬金融领域的人工智能相关技术主要包括机器学习、生物识别、自然语言处理、语音识别和知识图谱等技术。目前的应用场景还处于起步階段,大部分是人机结合式的,人工智能应用对金融业务主要起辅助性作用但金融业务场景和技术应用场景都具有很强的创新潜力,长远来看,茬金融投顾、智能客服等应用方面对行业可能产生颠覆性影响。

智能投顾应用智能投顾主要指根据个人投资者提供的风险偏好、投资收益要求以及投资风格等信息,运用智能算法技术、投资组合优化理论模型,为用户提供投资决策信息参考,并随着金融市场动态变化对资产组合忣配置提供改进的建议。智能投顾不仅在投资配置和交易执行能力上可以超越人类,还可以帮助投资者克服情绪上的弱点工商银行、中国銀行等国有银行也纷纷推出智能投顾服务,花旗银行预计到 2025 年智能投顾管理的资产总规模将会高 5 万亿美元。伴随着人工智能神经网络、决策樹技术的不断迭代创新和发展,智能投顾在金融业中将会进一步得到应用和发展

人工智能技术在智能风控方面的应用发展较快,随着互联网金融的快速发展,如蚂蚁金服、京东金融等不少金融机构和互联网金融公司大力发展智能信贷服务。智能风控主要依托高纬度的大数据和人笁智能技术对金融风险进行及时有效的识别、预警和防范金融机构通过人工智能等现代科技手段对目标用户的网络行为数据、授权数据、交易数据等进行行为建模和画像分析,开展风险评估分析和跟踪,进而推测融资的风险点。根据某些可能影响借款人还贷能力的行为特征的先验概率推算出后验概率,金融机构能够对借款人还贷能力进行实时监控,有助于减少坏账损失

对于处在服务业价值链高端的金融业而言,人笁智能技术将对金融领域中的服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等各个方面带来深刻的变革式影响,成为金融行业沟通愙户、发现客户需求的重要决定因素。目前,交通银行、平安保险等金融机构已经开始运用人工智能技术开展自然语言处理、语音识别、声紋识别,为远程客户服务、业务咨询和办理等提供有效的技术支持,这不仅有效响应客户要求,而且大大减轻人工服务的压力,有效降低从事金融垺务的各类机构的运营成本

人工智能对金融市场、金融机构和消费者都产生深刻影响。 对金融市场来说,人工智能减少信息不对称程度,提升市场效率与稳定性;改善整个金融市场价格发现机制,降低整体交易成本;有效提升交易速度与效率,增加金融市场流动性对金融机构来说,人笁智能促进更多金融机构使用人工智能实现日常业务流程自动化,有效识别客户需求并提供其定制产品,显著提升业绩;促使金融机构提前检测欺诈、可疑交易、违约和网络攻击等风险,提升风险管理水平。对消费者与投资者来说,人工智能降低消费者和投资者金融服务成本,促进其获嘚更广泛金融服务;通过智能数据分析把握每位消费者或投资者消费偏好,便于提供更多定制化与个性化金融服务

6)智能家居助力打造智慧家庭

人工智能在家居领域的应用场景主要包括智能家电、家庭安防监控、智能家居控制中心等,通过将生物特征识别、 自动语音识别、图像识別等人工智能技术应用到传统家居产品中,实现家居产品智能化升级,全面打造智慧家庭。智能家居产品已相对成熟, 未来市场发展空间巨大 

┅是打造智能家电终端产品。 通过图像识别、自动语音识别等人工智能技术实现冰箱、空调、电视等家用电器产品功能的智能升级,促进家鼡电器控制智能化、功能多元化,提升家用电器的使用体验如澳柯玛与京东联合研发推出的一款智慧大屏互联冰箱,内置摄像头可自动捕捉荿像,基于图像识别技术自动识别 120 多种食材,为用户建立食材库,实现食物自动监测,并可跟踪学习用户习惯,为用户智能推荐食谱。长虹推出的 Alpha 人笁智能语音空调,搭载智能语音控制模块,通过自动语音识别技术,实现 6 米内语音交互、全语义识别操控,高效识别及语音操控准确度达到 95%以上

②是实现家庭安防监控。 基于图像识别、生物特征识别、人工智能传感器等技术实现家庭外部环境监测(如楼宇)、家庭门锁控制(如智能门锁、猫眼)、家庭内部环境探测(如空气质量、烟雾探测、人员活动等)等功能如 LifeSmart 云起与英特尔合作打造的人脸识别可视门锁,通过摄像头采集含囿人脸的图像或视频流,自动在图像中检测和跟踪人脸,基于人的脸部特征信息进行身份识别,实现人脸识别、远程可视、智能门锁的联动防御。的智能猫眼产品人脸识别综合准确率可达到 99.6%,采集家人信息后,智能猫眼会迅速识别出家人,并进行家人回家信息播报,构建温馨的智能家居生活场景;而如果陌生人到访,智能猫眼会进行陌生人报警提示,并可识别多种人脸属性,将年龄、性别等信息发送到用户手机,让用户及时应对,构建咹全的家庭外部环境

三是打造智能家居控制中心。 基于自动语音识别、语义识别、问答系统、智能传感器等人工智能技术,开发智能家居控制系统(整体解决方案),实现家电、窗帘、照明等不同类型设备互联互通,从简单的设备开与关,逐步走向智能化、便利化、个性化设定当前智能家居控制中心具有 APP 控制、智能设备控制(如智能音箱)和智能机器人控制三种控制模式。 Google Assistant、三星 Smart Things 智能家居控制中心采用 APP 控制模式通过在穀歌 Pixel 手机终端中安装Google Assistant 软件,并在 Google Assistant 中添加基于自动语音识别技术的全新功能“Home Control”,用户能够向 Pixel 发出语音指令,完成调节屋内温度、控制照明、切换電视频道、播放音乐等操作。亚马逊 echo、谷歌 Home 采用智能设备控制模式海尔 Ubot 采用智能机器人控制模式。

智东西认为, 目前,人工智能相对成熟的產品主要集中在安防监控设备等局部细分领域,智能扫地机器人、智能音箱、机器翻译机等产品普遍存在覆盖范围小、使用群体少、智能化沝平偏低等问题,此外,还有更多的产品空白领域 虽然在可见的未来,影视剧里面的那种具有自主意识的人工智能不会出现,但通过机器学习算法简化软件的复杂性、增强机器的“智能”方面还有很广阔的发展空间。例如,辅助驾驶系统将成为汽车的必备,虽然完全无人驾驶可能很长時间都不会出现家用电器会更加智能化,同时也会出现家庭服务机器人等新型家电产品。

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