前言：
人工智能是数字化时代的趋势，全球都在投资这个领域。那么人工智能目前在行业的分布，应用情况如何，哪些领域比较成熟？中国的市场情况有什么特点？
凯哥利用两个数据：一个是全球的人工智能创业数据库，还有一个是刚刚参加的2018中国大数据博览会的参展单位清单，有一些分析和发现总结。
2018全球人工智能创业公司分析
投资机构Asgard每年会采集全球的AI创业公司名单，然后做一个整体的分类，并把数据发布出来。
基于这个数据可以全面的了解人工智能技术在各个国家的行业分布情况。
这个数据库包括以下数据：
每一个AI创业公司所在的国家、区域、名称、AI创业的行业分类，还有具体说明。
Asgard将AI创业的行业归为以下28类：
农业(Agriculture)：
商业智能(Business Intelligence)
通信(Communication)
计算机视觉(Computer Vision)
Core AI(核心AI技术）
Data Analytics(数据分析)
安全(Defense/Security)
电子商务(E-Commerce)
教育(Education)
能源(Energy)
娱乐(Entertainment)
金融科技(Fintech)
地理信息(Geolocation)
医疗健康(Healthcare)
人力资源(Human Resources)
保险(Insurance)
物联网(Internet of Things)
法律(Legal)
制造(Manufacturing)
房地产(Real Estate)
机器人(Robotics)
市场/销售(Sales/Marketing)
软件开发(Software Development)
文本分析(Text Analytics)
交通(Transportation)
旅游(Travel)
然后将全球3466家AI创业公司进行了归类。
按照国家、地区、行业进行分析的结果分别如下：
国家分布
按照国家分布，有以下的发现：
- 美国是人工智能当仁不让的***
按照国家分布来看的话，非常明显，美国的AI创业公司1393家，占1/3强。并且，美国的Core AI方面的创业公司则超过全球的一半。
美国的AI创业公司的行业分布如下：
通信、市场销售和医疗健康占据前三名，Core AI，安全和计算机视觉、商业智能，金融科技紧随其后。
- 中国占据世界第二
中国的AI创业公司数量为383，排名第二。
中国的AI创业公司的行业分布如下：
很有意思的是，中国的机器人创业公司是全球最多的，其次是通信、计算机视觉和医疗健康。
而中国的Core AI创业公司只在全球Core AI创业公司数量中只占到4%，低于总数量百分比11%。
- 以色列的人工智能技术很强大
以色列以区区850万的人口，人工智能创业公司的数量竟然和中国差不多，按照人均AI公司的数量上来讲，以色列排***。
以色列人均GPDP超过3万美元，其中百分之九十来自于科技产业，成为了除美国之外在纳斯达克拥有上市公司最多的国家。
- 英国是欧洲人工智能技术的桥头堡
英国已经是欧洲在人工智能领域领先的国家，由于伦敦的世界金融中心的地位，英国的人工智能排名第二的行业是金融科技
行业分布
按照行业分布来看，全球AI创业公司最多的领域分别是：
通信
市场/销售
医疗健康
计算机视觉
核心AI技术
金融科技
信息安全和商业智能
说明人工智能在这些领域的应用相对成熟。
而对比美国，中国和以色列的AI行业应用分布：
我们会发现，中国***的行业是机器人，这也充分体现了我们是制造业大国的特点。
在这个数据分析的基础上，我们来总结一下，人工智能行业根据从底层技术到应用场景，可以分为以下几类：
***类，核心人工智能技术/Core Tech
这一类公司，提供人工智能多个或某一个领域的技术服务，基本上可以理解为人工智能行业的基础服务提供方。
- AI：那些Ai解决方案集成商，比如Watson/Ai-one等，整合所有的人工智能技术， 提供业务场景应用能力。
- Deep Learning：深度学习领域能力，比如Google的Deep Mind，百度的PaddlePaddle
- Machine Learning：机器学习领域，比如RapidMiner，Alpine等。
- NLP Platforms：自然语言处理的技术领域，比如cortical.io。
- Predictive APIs：预测API，比如PredictionIO，BigML这样的API服务提供方。
- Image Recognition：图像识别，比如Face++，Google。
- Speech Recognition：语音识别，比如Microsoft的Bing Speech，科大讯飞等。
第二类，赋能企业管理/Empower Enterprise
第二类，是为企业的某一个领域提供人工智能相关业务服务的公司，这一类公司将人工智能技术应用到企业的某一个管理领域，结合传统的业务知识，利用人工智能技术提高效率、降低成本或者是提升用户体验，产生产品创新。
主要有以下几类：
- Sales/Marketing：提供销售/市场领域的人工智能解决方案公司，比如：提供销售预测，智能销售跟踪管理的服务商Aviso，提升转化率的Conversica。
- Security/Authentication：另一个名字叫Cybersecurity，提供信息安全、企业认证服务的公司，比如：Darktrace，Endgame。
https://www.nanalyze.com/2017/12/6-ai-cybersecurity-startups-watch-2018/
- Fraud Detection：异常检测是人工智能的一个非常重要的垂直领域，反欺诈，反洗钱等都是典型场景。下图是2018Gartner推荐的在线异常检测服务提供商。
- HR/Recruiting：利用AI和大数据分析来分析，吸引应聘者，自动筛选，分类海量简历，比较校验合并候选人，辅助绩效考核，招聘机器人自动回复候选人的问题等，这些都是在人力资源领域的典型应用场景。
- Personal Assistant：个人助手，小秘书，这是典型的Chatbot的垂直领域。比如Siri，我们所熟悉的各种智能音箱。
- Intelligence Tools/Business Intelligent：帮助企业创新，应用人工智能的智能分析工具和平台，比如Palantir，DataiKu等。
- Supply Chain Intelligence：智慧供应链，提升用户服务满意度，降低运输成本，优化库存，提高周转率，需求驱动的运输等，这些都是数据和AI技术能够帮助企业提升供应链效率，降低成本的典型场景。
第三类，赋能行业应用/Empower Industries
这一类人工智能服务公司专注于某一个行业，将各种人工智能技术应用到这些行业的业务场景。
- 农业(Agriculture)：智慧农业，将人工智能技术应用在农业种植，灌溉等领域，典型的场景包括虫害控制，生产模拟优化，土壤智能分析，产量预测等。
- 通信(Communication)：人工智能在通信领域的创新和应用是全球最成熟的领域，这和通信领域较好的信息化基础，数据质量是分不开的。
- 电子商务(E-Commerce)：人工智能技术能够大幅度的提高电子商务的用户体验，转化率，降低成本，比如客服机器人，销量预测，库存优化等。
- 教育(Education)：智慧教育，特别是以在线教育，个性化教育，自动阅卷，自动出题，构建在知识图谱基础上的行业应用目前是人工智能在教育领域的广泛应用和尝试。
- 能源(Energy)：人工智能在石油天然气等能源行业的应用分为上游勘探生产和下游加工销售，主要的场景有智能机器人，帮助提高生产效率，减少工人风险，智能供应链等。
- 娱乐(Entertainment)：AI在媒体内容和娱乐行业的应用主要包括四大类场景：市场营销和广告、服务理解，搜索和分类，用户体验创新。比如Netflix的内容推荐引擎，比如结合AR改进游戏和娱乐体验等。
- 金融科技(Fintech)：人工智能在金融领域的应用，目前主要包括Portfolio Management（智能投顾/Robo-Advisor），Algorithmic Trading，Fraud Detection，Loan/Insurance Underwriting（贷款/保险承销）
- 医疗健康(Healthcare)：医疗健康领域是AI应用最前沿的领域之一，目前比较成熟的应用场景有图片和影像分析帮助辅助诊断，从EHR到MRI，临床决策支持和预测分析
- 保险(Insurance)：保险行业每天需要受理，采集，分析海量出险信息，信息的格式多种多样。人工智能在保险领域的应用场景非常广泛，实时从物联网设备中采集被保险标的物的各种信息数据，从而精确定价，精准理赔；根据现场照片分析骗保的几率等。
- 法律(Legal)：法律是大量文本处理分析的行业，这样的行业是人工智能特别是文本分析擅长的。典型的应用场景有：文档调研和法律条款研究，辅助尽职调查，合同预审和管理等。
- 制造(Manufacturing)：智能制造是人工智能技术应用的广阔天地，供应链优化，物流优化，生产流程优化，生产预测，订单预测，缺陷预测，预测检修等。
- 房地产(Real Estate)：人工智能在房地产和建筑领域的应用场景主要有智能物业管理，撮合交易，价格预测，精准推荐等。
- 市场/销售(Sales/Marketing)：人工智能在市场，销售和广告领域的应用很多，比如AdTech，数字广告横幅，智能推送引擎等。
- 交通(Transportation)：智能调度，违章追查，无人驾驶，无人停车场等场景都是AI实现智能交通的应用点。
- 旅游(Travel)：人工智能技术在旅游行业的应用，能够实现路径规划，线路优化，虚拟旅游，订单预测等场景，提升旅游体验，节约成本，提高效率。
第三类，增强人类/Empower Humans/HCI
- Augmented Reality：人工智能技术，能够实现增强现实的效果，提升和改进人类在现实世界的体验。
- Gestural Computing：通过人工智能的应用，能够实现手势计算，帮助人类更好地交互协作和控制。
- Robotics：机器人是利用人工智能技术增强人类的典型方式。
- Emotional Recognition：情感识别，让机器更加智能，能更好的理解人类。
第四类，人工智能的支撑技术/Supporting Technologies
- Hardware：人工智能的相关的硬件技术，比如GPU芯片，CPU芯片，存储等。
- Data Collection/Processing & Analysis：数据采集、处理和分析的相关技术产品和服务公司。
- Internet of Things：物联网也是人工智能的支撑技术之一，通过物联网采集更多，更实时，结构化的数据，从而辅助人工智能利用在各个行业。
前一段时间，凯哥应邀参加了一年一度的贵阳大数据博览会，在参会期间，一条条的整理了所有的352家参展单位，根据官方的参展商介绍进行了分类，希望从这些数据中来管窥一斑，对国内的大数据市场做一个粗浅的分析：
凯哥将352家参展单位分成了以下9类，基本上和前面全球的分类差不多，但是由于很多企业的介绍非常简单，所以很难细分行业和领域，就把赋能行业应用的都归为一类了：
- D1 政府/产业/运营/媒体
大数据相关的产业运营，资源整合，孵化器，创业组织，媒体机构和政府
- D2 行业解决方案供应商
在参展公司介绍中，提供的产品或服务有一定的业务领域和行业专注的单位，比如专注在农业、智慧城市、物流、金融。
- D3 语音/图像/NLP/ChatBot等智能服务供应商
专注于某一个智能技术领域的服务商，比如语音、图像、自然语言处理、智能客服等。
- D4 区块链
数博会上区块链是一个相对独立的版块，所以把区块链单独拿出来放到一起.
- D5 数据治理/分析/可视化/安全/咨询服务供应商
专注于数据治理、数据分析、可视化、数据安全的咨询、产品服务商。
- D6 集成/实施综合解决方案供应商
在介绍中体现全面的跨行业的供应商，将系统集成、综合解决方案放在一起。
- D7 数据基础应用/服务供应商
数据库、PaaS、数据存储、数据处理的产品和应用服务供应商。
- D8 平台服务供应商
云平台服务供应商
- D9 基础架构供应商
偏硬件，数据中心基础架构的供应商
我们发现，Core AI部分的企业其实不多，从事基础人工智能服务研究，有自主技术能力的企业不多。
然后，对于行业解决方案的参展单位，根据不同的业务领域，又做了具体的统计分析如下：
（这个分布不包括那些综合解决方案供应商或者集成商，专指那些有一定专注的领域服务商）
智慧城市相关的大数据服务公司占据了18%，一共22家
医疗健康相关的大数据服务公司，占据了13%，一共16家
交通，金融，能源相关的占据第三，共33家
政务和教育，占据第四，共9家
从这些数据侧面也能得出一些现象的总结，在大数据与行业结合方面，政府方面的投资和项目，特别是智慧城市、智慧交通是比较多的，这方面的业务场景相对较成熟。
这也许就是中国的人工智能市场的特点：面向政府的市场，毕竟很多相关的公司都是靠着政府的项目和资金存活和发展的。
【本文为51CTO专栏作者“凯哥”的原创稿件，转载请通过作者微信公众号shikai590获取授权】
