數據解讀：資本追逐的十四個人工智能細分領域

　　五、AI+企業服務 - 智能營銷

　　在企業服務領域，人工智能主要應用于五大領域：智能營銷、智能客服、數據標注、商業決策和智能招聘。其中，智能營銷領域共獲投62次，占企業服務全領域投資的33%，智能客服和商業決策的融資情況緊隨其后。

　　企業服務是人工智能落地很快的領域，尤其以智能營銷、智能客服和商業決策為典型。互聯網和移動互聯網領域的廣告營銷公司積累了大量的用戶行為數據，天然的數據基礎使其與人工智能快速結合。語音識別、語義生成為核心的智能語音技術的進步，使機器代替人類來完成重復性較高的客服工作成為可能，智能客服能夠為企業節省的人力成本十分可觀。商業決策(BI)由來已久，其基于數據挖掘技術能力，能夠為各行業提供多維度、高靈活性的數據決策支持服務。

　　六、機器人 - 服務機器人

　　在各類機器人中，服務機器人的獲投次數最高，共獲投45次，占機器人全領域投資的35.8%，倉儲/物流機器人、工業機器人也備受資本青睞。

　　服務機器人的主要服務場景，包含零售店、政府部門、火車站、機場等公共場所，其落地速度較快。倉儲/物流機器人已不新鮮，早在本世紀初，以自動導引運輸車(AGV)為代表的機器人已經大量被應用于生產物流系統之中。以機械臂為主的工業機器人亦由來已久，由于計算機視覺、SLAM等技術的進步，工業機器人有了更深層次的應用場景，使得工業制造的自動化程度進一步提升。

　　七、AI+互聯網服務 - 智能推薦

　　在AI+互聯網服務領域，人工智能主要應用于七大領域：安全防護、翻譯、語音助手、智能推薦、圖片/視頻處理、旅行規劃和內容生產與審核。其中，智能推薦領域共獲投25次，占AI+互聯網服務全領域投資的26.6%，緊隨其后的有圖片/視頻處理、翻譯、語音助手。各細分領域的投資分布相對均衡。

　　該領域的應用大部分以to C產品為主，這也是為數不多的人工智能產品to C的領域。其中，智能推薦主要指個性化推薦算法支撐下的互聯網產品，如百度搜索、今日頭條、個推等。智能推薦算法的成長歷史漫長，其本身就是機器學習的重要應用。基于圖像識別技術，以美圖、Camera360為代表的圖片/視頻處理類的手機應用大量涌現，備受移動智能手機用戶的青睞。隨著智能語音技術的進步，翻譯、語音助手也開始成為高頻使用的產品，最典型的是華為、小米、OPPO、vivo等各大手機廠商的智能手機中，翻譯和語音助手已經成為了基礎功能。

　　八、AI行業解決方案

　　AI行業解決方案，是指基于人工智能技術能力，為多行業提供解決方案的技術型企業。這些企業構成了人工智能產業鏈中的技術層。然而，隨著人工智能企業在商業落地方面的探索逐步深入，不具備行業屬性的技術平臺商業落地能力逐漸趨向短板，包括商湯科技、曠視科技等獨角獸企業，紛紛轉向垂直行業，開發具有行業屬性的智能產品和服務。這種趨勢在2018年尤其顯著。

　　九、AI基礎元件 - AI芯片

　　AI基礎元件領域，主要有五大類別：AI芯片、毫米波雷達、激光雷達、計算模組和深度攝像頭。其中，AI芯片領域共獲投31次，占AI基礎元件全領域投資的34.1%，緊隨其后的有深度攝像頭和激光雷達。

　　AI基礎元件構成了人工智能產業鏈的基礎層(此處未將云計算納入)。AI芯片之所以受到資本追捧，主要來自以卷積神經網絡為代表的深度學習算法對于專用芯片的計算需求。如果說PC時代的贏家是微軟——因為微軟PC的核心手握操作系統，那么AI芯片很可能成為人工智能時代的操作系統。今天我們已經能夠看到英偉達、因特爾、浪潮等一大批在個人電腦時代發展起來的巨頭，正在向AI芯片發力。

　　深度攝像頭主要應用于安防(如人臉識別攝像頭)、自動駕駛傳感器和移動終端(如手機3D人臉識別)。激光雷達作為自動駕駛重要的傳感器，是實現更高級的自動駕駛必須發展的產業。雖然中國激光雷達的生產制造能力整體低于海外，但在國家政策的大力支持下，激光雷達領域也涌出了一批創業企業。