人工智能产业的发展前景

通过从未来发展空间、行业增长速度、产业投资回 率、产业成熟度及应用场景拓展广度四大考核指标，可以对人工智能几大细分领域的发展前景进行分析。从未来发展空间及行业增长速度来看，机器学习、图像识别及智能机器人是市场空间较大、发展速度较快的3个细分领域。

咨询公司Tractica指出，虽然2015年机器学习市场规模仅为1.09亿美元，但未来它将以超过60%的年均复合增长率保持高速增长，预计到2024年，市场规模将达到上百亿美元。

市场规模已经相对较大的图像识别领域的发展前景同样十分光明。2014年，图像识别的市场规模为57亿美元，在未来5年内将以42%的年均复合增长率保持快速增长，到2019年时，其市场规模将达到333亿美元。

随着智能机器人应用范围的不断拓展，全球智能机器人市场有望迎来快速增长期。全球第二大市场研究咨询公司Markets and Markets发布的数据显示，机器人市场规模将以20%的年均复合增长率保持快速增长，2020年将达到80亿美元。如果单从软件来看，机器人软件市场规模年均复合增长率将达到30%。

从投资回 率及产业成熟度角度来看，上述3个细分领域的发展前景仍较为乐观。显而易见，风投机构热衷于将资金投入那些投资回 率较高的新兴业态，而对人工智能几大细分领域的融资情况可以很好地反映出它们的投资回 率。

Venture Scanner发布的统计数据表明，从总融资额度、企业平均融资额度2个指标来看：机器学习都高居榜首；图像识别的总融资额度及企业平均融资额度位列第二；由于智能机器人领域的企业数量相对较少，虽然其总融资额处于劣势，但它以1400万美元的企业平均融资额度在该项排行榜中排名第三。

从各个细分领域的企业成立时间来看，这3个细分领域的企业平均年龄较小，各方面的发展仍存在较大的提升空间，未来一段时间内，将成为人工智能市场向前发展的强大推力。

从应用场景拓展广度的角度来看，除了上面3个细分领域发展前景较为良好外，自然语言识别也有望迎来快速发展期。机器学习技术在媒体、消费、广告领域有着较为广泛的应用，未来将会向金融、教育、加工制造、生物制药等领域快速拓展。图像识别技术在体育、娱乐、安防、无人驾驶、工业制造等方面的应用十分普遍，未来几年内还将向智能机器人研发及生产方向渗透。

自然语言识别目前在智能家居、物联 、可穿戴设备等领域已经有所应用，未来将会在服务机器人研发领域创造出巨大的价值。当然，由于同种语言不同口音、背景噪音、同音异形等问题的存在，自然语音识别的发展受到一定的阻碍。

随着智能机器人技术及功能研究的不断深入，未来它还将在农业、工业、医疗保健、航空航天、抢险救灾等领域源源不断地为人类创造价值。

综上所述，机器学习、图像识别及智能机器人是人工智能产业链中具备良好发展前景的几大领域。

总体而言，人工智能未来应用前景非常广阔，对于制造业来说是一次转型升级的重大机遇。然而在目前情况下，人工智能依然面临一些技术性难题，主要表现为以下3个方面，如图所示。

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如图 人工智能面临的主要技术难题

（1）数据流通和协同化感知有待提升

在基础设施层方面，模拟人体感官功能的诸多传感器没有实现高度集成、统一感知协同的控制系统，这就导致传感器即便搜集到了大量的数据，也不能进行统一的处理、分析及应用。

要想真正解决这一问题，需要在软件集成及类脑芯片研发方面取得实质性突破。软件集成乃是人工智能不断向前发展的重要基础，而根据人工智能算法设计出的类脑化芯片，则是人工智能产品高效精准地提供各种服务的核心所在。

（2）强人工智能尚未实现关键技术突破

在强人工智能的技术研发方面，如今的研究仍处于探索期，情绪感知、人工意识等高等级的智能技术仍停留在理论阶段。在这一方面取得突破的关键点在于脑科学研究领域，即通过研究人类大脑的演化进程、如何对身体实现控制等，赋予人工智能产品真正的分析理解能力。

（3）智能硬件平台易用性和自主化存在差距

在应用层的智能硬件平台方面，由于人工智能技术仍处于初级发展阶段，企业开发出的服务机器人对不同环境的适应能力、智力水平及感知系统仍存在一定的缺陷，这就使得服务机器人很难像正常人一样进行推理、分析及学习。

要在这一方面取得突破的关键在于智能无人设备领域。目前，不仅传统汽车制造商在积极布局无人驾驶汽车，百度、谷歌等互联 巨头同样在积极探索相关技术及软硬件设备。另一种典型的智能无人设备—无人机也即将迎来爆发式增长，可智能跟踪、躲避障碍的智能无人机的出现，极大地提升了无人机产品的应用前景。