数据解读：资本追逐的14个人工智能细分领域
2012年，深度学习在图像识别、语音识别领域的应用研究取得突破，跨越半个多世纪、几度沉浮的“人工智能”再次焕发生机，科技转化步伐加快。
部分具有敏锐市场嗅觉的投资机构，在2012年开始向人工智能创新企业输入小额资金试水，两年后的2014年，人工智能私募股权投资市场正式开始察觉到人工智能的商业机会，大量资金入场，预示着投资风口的来临。
七年来，中国私募股权投资市场中，人工智能领域相关投资额约￥3658.6亿。千亿资金究竟流向了何处？在人工智能应用触达的各个行业中，哪些细分领域最受资本追捧？在最新推出的《2018中国人工智能投资市场研究报告》中，对金融、安防、大健康等14个行业中最受追捧的二级行业进行了挖掘，如下图所示。
一、智能金融 - 智能风控
在智能金融领域，人工智能主要应用于四大领域：保险科技、智能风控、智能投顾和智能投研。其中，智能风控领域共获投62次，占智能金融全领域投资的65.1%，是智能金融领域最受资本追捧的应用领域。
据亿欧智库观察，风控是金融领域最重要的内容，大量银行背景出身的技术型人才创办企业，从事人工智能技术在金融风控领域的产品研发；同时，商业银行和互联网金融机构都在进行智能风控系统的搭建。
二、智能安防 - 身份认证系统
在智能安防领域，人工智能主要应用于五大领域：身份认证系统、智能摄像机、车辆大数据、视频分析和家庭安防。其中，身份认证系统共获投39次，占智能安防全领域投资的47%，是智能安防领域最受资本追捧的应用领域。此外，智能摄像机、视频分析也是智能安防领域的投资大热门。
人脸识别、指纹识别、声纹识别、静脉识别、虹膜识别等生物识别技术的进步，为安防产业创造了新的生机。尤其是人脸识别技术被广泛应用，备受关注的有人脸识别闸机通道、人脸识别深度摄像头。
三、AI+大健康：智能影像诊疗
在AI+大健康领域，人工智能主要应用于六大领域：智能影像诊疗、医学数据挖掘、智能问诊、语音电子病历、健康管理、药物挖掘。其中，智能影像诊疗共获投82次，占AI+大健康全领域投资的57.7%，是AI+大健康领域最受资本追捧的应用领域。
基于X光、CT、MRI等医学影像的诊断与治疗计划，是图像识别天然的优质落地场景。智能影像诊疗系统，主要针对肺癌、乳腺癌、食管癌、脑卒中、糖网视网膜病变等疾病，包括了病灶识别和标注（诊断环节）、放疗计划环节的器官与靶区自动勾画（治疗环节）。
四、智能驾驶 - ADAS系统
在智能驾驶领域，人工智能主要应用于三大领域：ADAS系统、自动驾驶算法和车载交互系统（激光雷达等传感器设备，在本次研究中被归入“基础元件”行业）。其中，ADAS系统领域共获投50次，占智能驾驶全领域投资的47.2%，是智能驾驶领域最受资本追捧的应用领域。自动驾驶算法类公司紧随其后。
ADAS被视作自动驾驶的初级阶段，在智能化程度上处于L1和L2阶段。许多自动驾驶算法公司，在研发训练自动驾驶算法模型的同时，也在推出ADAS产品，以保证企业在产业成长的各个阶段都有收入进账。自动驾驶算法公司的发展，取决于全产业链各环节的共同前进，例如激光雷达成本的降低。在前期阶段，保证企业有持续的融资能力非常重要。
五、AI+企业服务 - 智能营销
在企业服务领域，人工智能主要应用于五大领域：智能营销、智能客服、数据标注、商业决策和智能招聘。其中，智能营销领域共获投62次，占企业服务全领域投资的33%，智能客服和商业决策的融资情况紧随其后。
企业服务是人工智能落地很快的领域，尤其以智能营销、智能客服和商业决策为典型。互联网和移动互联网领域的广告营销公司积累了大量的用户行为数据，天然的数据基础使其与人工智能快速结合。语音识别、语义生成为核心的智能语音技术的进步，使机器代替人类来完成重复性较高的客服工作成为可能，智能客服能够为企业节省的人力成本十分可观。商业决策（BI）由来已久，其基于数据挖掘技术能力，能够为各行业提供多维度、高灵活性的数据决策支持服务。
六、机器人 - 服务机器人
在各类机器人中，服务机器人的获投次数最高，共获投45次，占机器人全领域投资的35.8%，仓储/物流机器人、工业机器人也备受资本青睐。
服务机器人的主要服务场景，包含零售店、政府部门、火车站、机场等公共场所，其落地速度较快。仓储/物流机器人已不新鲜，早在本世纪初，以自动导引运输车（AGV）为代表的机器人已经大量被应用于生产物流系统之中。以机械臂为主的工业机器人亦由来已久，由于计算机视觉、SLAM等技术的进步，工业机器人有了更深层次的应用场景，使得工业制造的自动化程度进一步提升。
七、AI+互联网服务 - 智能推荐
在AI+互联网服务领域，人工智能主要应用于七大领域：安全防护、翻译、语音助手、智能推荐、图片/视频处理、旅行规划和内容生产与审核。其中，智能推荐领域共获投25次，占AI+互联网服务全领域投资的26.6%，紧随其后的有图片/视频处理、翻译、语音助手。各细分领域的投资分布相对均衡。
该领域的应用大部分以to C产品为主，这也是为数不多的人工智能产品to C的领域。其中，智能推荐主要指个性化推荐算法支撑下的互联网产品，如百度搜索、今日头条、个推等。智能推荐算法的成长历史漫长，其本身就是机器学习的重要应用。基于图像识别技术，以美图、Camera360为代表的图片/视频处理类的手机应用大量涌现，备受移动智能手机用户的青睐。随着智能语音技术的进步，翻译、语音助手也开始成为高频使用的产品，最典型的是华为、小米、OPPO、vivo等各大手机厂商的智能手机中，翻译和语音助手已经成为了基础功能。
八、AI行业解决方案
AI行业解决方案，是指基于人工智能技术能力，为多行业提供解决方案的技术型企业。这些企业构成了人工智能产业链中的技术层。然而，随着人工智能企业在商业落地方面的探索逐步深入，不具备行业属性的技术平台商业落地能力逐渐趋向短板，包括商汤科技、旷视科技等独角兽企业，纷纷转向垂直行业，开发具有行业属性的智能产品和服务。这种趋势在2018年尤其显著。
九、AI基础元件 - AI芯片
AI基础元件领域，主要有五大类别：AI芯片、毫米波雷达、激光雷达、计算模组和深度摄像头。其中，AI芯片领域共获投31次，占AI基础元件全领域投资的34.1%，紧随其后的有深度摄像头和激光雷达。
AI基础元件构成了人工智能产业链的基础层（此处未将云计算纳入）。AI芯片之所以受到资本追捧，主要来自以卷积神经网络为代表的深度学习算法对于专用芯片的计算需求。如果说PC时代的赢家是微软——因为微软PC的核心手握操作系统，那么AI芯片很可能成为人工智能时代的操作系统。今天我们已经能够看到英伟达、因特尔、浪潮等一大批在个人电脑时代发展起来的巨头，正在向AI芯片发力。
深度摄像头主要应用于安防（如人脸识别摄像头）、自动驾驶传感器和移动终端（如手机3D人脸识别）。激光雷达作为自动驾驶重要的传感器，是实现更高级的自动驾驶必须发展的产业。虽然中国激光雷达的生产制造能力整体低于海外，但在国家政策的大力支持下，激光雷达领域也涌出了一批创业企业。
十、AI+教育 - 自适应学习
在教育领域，人工智能主要有五大应用：自适应学习、分级阅读、智能排课、智能评测和语音学习。其中，自适应学习领域共获投30次，占AI+教育全领域投资的41.7%。其次，语音学习和智能评测的获投频数也较高。
以知识图谱为底层技术，人工智能在教育领域有望打破过去的“平均主义”教学模式，真正为学生制定个性化的学习方案。这也是今天各大自适应学习系统的核心理念。然而，由于教学效果的评估存在一定的困难，如何科学评估自适应学习系统的使用与学生学习效果之间的相关关系，是十分重要的研究议题。
人工智能在语音学习方面的应用，与在线英语教育类产品的大热相关。以英语流利说为代表的在线英语语音学习类工具，其存在的根本离不开智能语音技术的成熟。
十一、AI+零售 - 商品识别
在零售领域，人工智能主要有四大应用：顾客行为分析、商品识别、物流管理和自助结算。其中，商品识别领域共获投13次，占AI+零售全领域投资的30.2%，自助结算和顾客行为分析紧随其后。
新零售的重要形态之一，就是无人零售。而无人零售的实现，离不开高准确率的商品识别。图像识别技术的应用，使得高准确率的商品识别成为可能。值得注意的是，2017年自助结算领域投资频数有爆发性的增长。顾客行为分析，分为线上大数据和线下大数据两类，其本质是通过构建消费者人群画像，一方面做好品控管理，另一方面做好个性化推荐。
十二、AI+家居建筑 - 智能家电
在家居建筑领域，人工智能主要有四大应用：智能家电、智能音箱、语音网关和建筑设计。其中，智能家电领域共获投19次，占AI+家居建筑全领域投资的50%，智能音箱紧随其后。
该领域得益于智能语音技术的发展，其在物联网角度的想象空间巨大，即人类可以通过语音交互的方式，与周围的一切进行交互和指挥性动作。智能家电领域，众多大型白电生产厂商正在通过自主研发和外部技术合作的方式，实现家电的语音控制。智能音箱是否会成为智能家居的入口，虽然备受争议，但目前已经有成熟的产品面世。
十三、AI+工业制造 - 缺陷检测
在工业制造领域，人工智能主要有三大应用：机器人视觉、缺陷检测和生产优化。其中，缺陷检测领域共获投14次，占AI+工业制造全领域投资的87.5%。
缺陷检测是工业制造的重要环节，通过计算机视觉技术自动完成缺陷检测的步骤，能够极大程度上节约生产成本、降低生产风险。目前包括天泽智云、昆仑数据等一系列智能制造与工业大数据平台，正在成为越来越多的资本重点观察的方向。
十四、AI+法律 - 法律咨询
目前法律领域的人工智能应用还相对较少，获投较多的应用方向是法律咨询，其本质是法律领域的智能客服。此外，在案件预测、文件审阅方面，也有几家企业获得融资。
原文发布时间为：2018-08-27
本文作者：尚鞅
