國際數(shù)據(jù)公司（IDC）最新發(fā)布的《中國人工智能軟件及應用（2019下半年）跟蹤》報告顯示，2019年中國人工智能軟件及應用市場規(guī)模達28.9億美元，包括硬件在內(nèi)，整體市場規(guī)模達到60億美元。到2024年，中國人工智能軟件及應用市場規(guī)模將達到127.5億美金，2018-2024年復合增長率達39.0%。

就這份報告所展現(xiàn)出的計算機視覺、語音語義市場的競爭格局、以及背后的增長動力等，<電子發(fā)燒友>試圖進行更為深入的挖掘，并就此與IDC中國助理研究總監(jiān)盧言霞進行了深度探討。

計算機視覺大規(guī)模應用——巨頭“起舞”，創(chuàng)企“狂飆”

AI已經(jīng)度過了發(fā)明期，進入了應用期，這是一個很大的跳躍——這句話用來描述計算機視覺的發(fā)展尤為確切。當技術應用進入了新階段，需要以新的心態(tài)來看待傳統(tǒng)企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)的同臺競技。

根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，2019年，中國計算機視覺應用市場達1456.4百萬美元，市場增長主要來源于安防、城市大腦等領域。

從市場格局來看，在商湯、曠視、云從、依圖四小龍的整體份額之外，海大宇在AI+安防市場的份額也顯著增長。在質檢、巡檢方向，百度、華為、阿里、騰訊，以及以創(chuàng)新奇智為代表的創(chuàng)業(yè)公司也在崛起。

從上面這張圖來看2019年計算機視覺主流供應商的格局，商湯、曠視依然占據(jù)市場份額的前兩名，云從、依圖隨后。但是從縱軸、對比于2018年的年增長率來看，創(chuàng)新奇智一騎絕塵，海康威視位居第二。

在AI應用早期，幾家懂AI算法的公司深入了解一個傳統(tǒng)行業(yè)后，用AI去顛覆這個行業(yè)并成為領跑者——現(xiàn)在看來，這樣的格局越來越難維持下去。更可能的情況是，傳統(tǒng)企業(yè)開始利用AI擴張自己，特別是對于體量更大的傳統(tǒng)公司來說，有的是人才、資金，初創(chuàng)企業(yè)如果無法在商業(yè)路徑上形成差異化，也許競爭優(yōu)勢會越來越微弱。

2015年前后，國內(nèi)首批計算視覺領域內(nèi)的學術力量開始登上商業(yè)舞臺，此時正值安防市場對技術升級的強需求節(jié)點。以曠視、商湯、依圖、云從為首的AI公司，手握先進算法進入了市場。

相對于創(chuàng)企對于AI技術不遺余力的投入，巨頭最初只是分出了一部分力量來做，但是一旦上升到重要的戰(zhàn)略布局層面且進入一定的發(fā)展階段，增速也是驚人的。

海康威視大約從2013年開始布局深度學習，2016年開始，海康相繼推出具備AI處理能力的智能攝像機、結構化視頻分析盒子、超腦服務器等產(chǎn)品。2017年3月，海康正式發(fā)布AI Cloud戰(zhàn)略，提出邊緣節(jié)點、邊緣域、云中心的三層架構。海康方面曾表示，算法公司的能力多局限于軟件，海康的硬件和算法都能夠完全自研自產(chǎn)，內(nèi)部團隊的協(xié)作相比再找公司進行合作，關系更為牢固，這種天然的生態(tài)結構優(yōu)勢在產(chǎn)品落地時能產(chǎn)生更大的影響。

從海康威視2019年的年報來看，被美國商務部列入實體清單，同時受行業(yè)需求不足等因素的影響，業(yè)績受沖擊較大。但是創(chuàng)新業(yè)務表現(xiàn)不俗，其中，以智能視頻與視覺技術為核心的螢石互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務，以及以視頻技術為基礎的機器人、汽車電子、智慧存儲、微影、消防等創(chuàng)新業(yè)務已經(jīng)漸次打開了局面。

再看另一家在年增長率上翻了幾倍的創(chuàng)業(yè)公司——創(chuàng)新奇智，該公司成立于2018年，是創(chuàng)新工場的AI子公司。李開復前幾天在闡述“AI創(chuàng)企要以商業(yè)落地為根本”這個話題時就以創(chuàng)新奇智舉例說道，該公司成立時AI公司林立，巨頭們也已經(jīng)進入。這個時候成立公司，就應該意識到除了AI技術領先性，商業(yè)落地也很重要。因此，創(chuàng)新奇智提出“技術產(chǎn)品+行業(yè)場景”雙輪驅動模式，深挖應用場景，打造面向業(yè)務價值的人工智能產(chǎn)品及解決方案，該公司2019年營收相比2018年實現(xiàn)5倍多成長。

對于當前的市場格局，盧言霞的看法是，“計算機視覺四小龍本身聚焦的領域正在面臨越來越多的競爭，特別是有的企業(yè)，安防占到其近一半的業(yè)務份額，面臨著海康、大華自研的競爭。安防市場增長快，自研比例會越來越高，這會導致海大宇對四小龍的市場貢獻越來越小。”

綜合看計算機視覺2019年的增長，政府投資仍是主要來源，平安城市、雪亮工程、城市大腦等，每個項目投入都很大，這也是近年來的大訂單來源，人臉識別、車輛車牌識別等逐漸成為項目標配，實現(xiàn)了大規(guī)模落地。政府機構對于視頻分析、人臉識別等專門進行了招標，政務服務方面，人臉識別也在逐漸成為標配。

傳統(tǒng)行業(yè)對計算機視覺的采用，以泛工業(yè)領域為主，包括能源電力、消費產(chǎn)品制造、交通、物流、工業(yè)質檢巡檢等，以OCR應用居多。IDC方面認為，這些行業(yè)前幾年已經(jīng)開始了相關應用，只是基數(shù)不大，2019年有了很大的增長。

人臉識別做身份核驗的應用空間已經(jīng)呈現(xiàn)出較高的滲透率，不過在疫情需求下，包括園區(qū)、辦公樓宇將帶來一撥新的人臉識別需求。

除了新的應用，計算機視覺在2020年的變量還來自于云、邊、端、芯多個維度的玩家切入，其中不乏互聯(lián)網(wǎng)巨頭，以及華為這樣的創(chuàng)新能力和生態(tài)體系都已處于第一梯隊的選手。在傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級的戰(zhàn)場上，計算機視覺看點頗多。

語音語義——巨頭林立，場景重塑

根據(jù)IDC的報告，2019年全年中國語音語義應用市場達1224.9百萬美元。從應用場景來看，除了智能家居等消費級產(chǎn)品普及帶來的機會之外，智能客服、法庭庭審語音轉文字，貢獻了較大的市場規(guī)模。

盧言霞表示，語音語義應用中，語音占市場規(guī)模非常大，包括智能家居中的語音控制、對話助手等應用，語義相關的應用規(guī)模則較小，主要是以對話式AI為代表的智能客服，雖然應用也較多，但是客單價低，造成了市場規(guī)模較小。另一方面，技術瓶頸也占小部分因素，例如NLP理解能力不夠強，但這并不是最主要的決定因素。

法庭庭審中引入AI智能語音系統(tǒng)是傳統(tǒng)場景的一大突破，占據(jù)語音市場很大一部分規(guī)模。通過AI技術代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工輸入，實時將發(fā)言人陳述內(nèi)容自動識別轉換為文字，快速生成庭審筆錄、卷宗材料及會議紀要等重要文檔，識別率可達95%以上，大幅度提升了效率。據(jù)了解，該市場幾乎沒有創(chuàng)企進入，仍是科大訊飛的主戰(zhàn)場，近年來BAT、搜狗也有成長。

不同于計算機視覺領域巨頭、創(chuàng)企同臺競技的格局，語音語義市具有顯著的馬太效應和較高的行業(yè)壁壘。根據(jù)IDC去年年末的調研，在語音語義的主要應用中，包括消費產(chǎn)品制造、金融客服、教育、電信運營商、政務、法庭庭審等，科大訊飛通過多年的積累和布局，在幾大領域都占據(jù)了絕對優(yōu)勢。

從整體市場格局來看，科大訊飛雖然市場份額有所下滑，但依然占據(jù)領先地位。百度、阿里等廠商開始在這一市場占有一席之地，思必馳等創(chuàng)企憑借差異化優(yōu)勢也拿下了一定的市場份額，在去年都獲得不錯的增長。

“在疫情之前，工業(yè)領域已經(jīng)有語音機器人部署到生產(chǎn)環(huán)境”，盧言霞談到，“疫情之后不僅是工業(yè)領域，政務服務領域的語音機器人、傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)的語音機器人也將有較高的市場增長空間。另外，NLP、AI數(shù)字員工、RPA的發(fā)展，一定程度上也將重塑AI應用場景。”

值得一提的是，疫情期間，外呼機器人在協(xié)助基層進行排查摸底等工作方面貢獻較大，疫情產(chǎn)生的“無接觸”需求，也將繼續(xù)推動語音技術找到新的應用場景。此外，智能家居、車載、兒童陪伴機器人等方面，語音應用都將進一步落地。

不過，由于智能語音在核心技術、數(shù)據(jù)資源、以及行業(yè)應用方面存在較多壁壘，導致創(chuàng)企迅速擴張難度較大，在可預見的未來，仍將是頭部公司、互聯(lián)網(wǎng)巨頭以及有一定實力的創(chuàng)企角逐的賽道。

“還未改變客戶，先把自己顛覆”

用一句話來概括這兩年的AI市場，IDC方面的描述是“還未改變客戶，先把自己顛覆——沒有做到智能化升級的傳統(tǒng)廠商的市場份額明顯下滑，呈現(xiàn)出被市場淘汰的趨勢。”

2018-2019年，AI的關鍵詞是“主流應用落地、碎片應用滲透”。而2019-2020年，AI的采用已成為企業(yè)的內(nèi)在需求。到2020年，已經(jīng)有近百家企業(yè)發(fā)布了人工智能建設規(guī)劃，成立了專門的實驗室或者研究院，發(fā)布幾十個聯(lián)合攻關的AI項目。可以說，AI正在規(guī)模化、深入地走進企業(yè)中。

值得注意的是，雖然算力、算法、開源技術的創(chuàng)新以及大型互聯(lián)網(wǎng)公司、IT巨頭、創(chuàng)企的積極投入都在推進AI應用產(chǎn)業(yè)化的進程，但是瓶頸也不容忽視。盧言霞認為，數(shù)據(jù)資源/數(shù)據(jù)質量、優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家、應用落地過程中業(yè)務理解上的鴻溝等等，都有一定的影響，需要進一步加強協(xié)作方的共同參與和協(xié)同，持續(xù)創(chuàng)新和原型設計直到達到可以規(guī)模化使用。

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