2021年全球人工智能市場發展現狀分析 計算機視覺和語音識別為技術層關鍵 【組圖】

人工智能行業主要上市公司：目前國內人工智能行業的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。

本文核心數據：人工智能技術層重點分類,計算機視覺發展歷程,計算機視覺市場規模,語音識別發展歷程,語音識別市場規模

1、 機器視覺和語音識別是主要市場

技術層是基于基礎理論和數據之上，面向細分應用開發的技術。中游技術類企業具有技術生態圈、資金和人才三重壁壘，是人工智能產業的核心。相比較絕大多數上游和下游企業聚焦某一細分領域、技術層向產業鏈上下游擴展較為容易。

該層面包括算法理論(機器學習)、平臺框架和應用技術(計算機視覺、語音識別、自然語言處理)。眾多國際科技巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術層圍統垂直領城重點研發，在計算機視覺、語音識別等領城技術成熟，國內頭部企業脫顆而出，競爭優勢明顯。

2、計算機視覺發展歷經三大理念，規模突破400億元

1982年馬爾(David Marr)《視覺》(Marr，1982)一書的問世，標志著計算機視覺成為了一門獨立學科。計算機視覺的研究內容，大體可以分為物體視覺(object vision)和空間視覺(spatial vision)二大部分。物體視覺在于對物體進行精細分類和鑒別，而空間視覺在于確定物體的位置和形狀，為“動作(action)”服務。正像著名的認知心理學家JJ.Gibson所言，視覺的主要功能在于“適應外界環境，控制自身運動”。適應外界環境和控制自身運動，是生物生存的需求，這些功能的實現需要靠物體視覺和空間視覺協調完成。

計算機視覺近40年的發展中，盡管人們提出了大量的理論和方法，但總體上說，計算機視覺經歷了三個主要歷程。即：馬爾計算視覺、多視幾何與分層三維重建和基于學習的視覺。

國際市場研究機構Research And Markets發布的最新報告顯示，2019年全球計算機視覺市場規模為46.433億美元，預計到2027年將達到950.805億美元，從2020年到2027年，預計年復合增長率為46.9%。

3、語音識別發展科追溯到1956年

語音識別的研究工作可以追溯到20世紀50年代。在1952年，AT&T貝爾研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一個語音識別系統Audry系統，可以識別10個英文數字發音。這個系統識別的是一個人說出的孤立數字，并且很大程度上依賴于每個數字中的元音的共振峰的測量。1956年，在RCA實驗室，Olson和Belar研制了可以識別一個說話人的10個單音節的系統，它同樣依賴于元音帶的譜的測量。到21世紀之后，深度學習技術極大的促進了語音識別技術的進步，識別精度大大提高，應用得到廣泛發展。

目前，語音識別技術已逐漸被應用于工業、通信、商務、家電、醫療、汽車電子以及家庭服務等各個領域。例如，現今流行的手機語音助手，就是將語音識別技術應用到智能手機中，能夠實現人與手機的智能對話功能。其中包括美國蘋果公司的Siri語音助手，智能360語音助手，百度語音助手等。

隨著語音技術和自然語言理解技術的快速進步，AI語音語義技術已在智能翻譯、智能醫療、智能汽車、智能客服、互聯網語音審核等多個領域實現場景應用。

疫情之后不僅是工業領域，政務服務領域的語音機器人、傳統行業企業的語音機器人也將有較高的市場增長空間。另外，NLP、AI數字員工、RPA的發展，一定程度上也將重塑AI應用場景。

2018年，全球智能語音市場仍呈現快速增長趨勢，市場規模為142.1億美元，根據預測到2024年全球智能語音市場規模將達到215億美元，其中智慧醫療健康、智慧金融以及各類智能終端智能語音技術需求將成為主要的驅動因素。

4、美國AI高層次學者數量大幅領先

AI高層次學者是指入選AI 2000榜單的2000位人才，由于存在同一學者入選不同領域的現象，經過去重處理后，AI高層次學者共計1833位。從國家角度看AI高層次學者分布，美國A1高層次學者的數量最多，有1244人次，占比62.2%，超過總人數的一半以上，且是第二位國家數量的6倍以上。中國排在美國之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德國位列第三，是歐洲學者數量最多的國家;其余國家的學者數量均在100人次以下。

以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》，同時前瞻產業研究院還提供產業大數據、產業研究、產業鏈咨詢、產業圖譜、產業規劃、園區規劃、產業招商引資、IPO募投可研、招股說明書撰寫等解決方案。

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