报告简介

人工智能从诞生至今共经历过三次大的浪潮。机器学习的兴盛引爆了人工智能的第三次爆炸式增长热潮。人工智能学派主要有符号主义、联结主义和行为主义三大学派， 三大学派在逐渐走上了协同并进的新道路。目前风头最盛的深度学习属于联结主义， 同样火热的知识图谱属于符号主义。 深度学习（Deep Learning）在图像和语音领域学习效果最佳。由于深度学习需要 的标注数据量十分庞大，采集难度和获取成本高，无监督或仅需要少量标注数据的弱监督学习、小样本学习成为了行业探索的方向，数据资源处理效率决定了深度学习的深度。 

 知识图谱（Knowledge Mapping）是决定认知智能的起点，认知智能使AI触及生产核心，是人工智能技术应用本质。知识图谱的构建分为信息抽取、知识融合、知识加工这三个阶段。自然语言处理（NLP）技术在非结构化的文本信息抽取中扮演至关重要的角色。知识加工包含本体构建、知识推理和质量评估。图存储和图计算是知识推理过程中使用的主要储存形式和算法模型，常识缺失是知识图谱的最大困难。 AI产业链可以分为基础层、技术层和应用层。目前人工智能商业化在基础层的算力、算法和技术层方面基本达到阶段性成熟，但人工智能基础数据服务行业有较大发展空间。

应用层中，人工智能产业应用成熟度：安防与金融发展条件较好，业务渗透最快，发展成熟，营销、客服、教育等有望快速发展。其余产业中，医疗、零售、制造业、交通等场景还需要AI技术与场景核心痛点匹配度上升。 AI基础数据服务是AI服务产业链核心环节，预计2025年市场规模将突破100亿元， CR5为26.2%处于低集中竞争阶段，中小企业占比仍较大。实现人力驱动向技术驱动是关键，人工智能算法预处理能力和语音合成数据处理能力是壁垒。  AI+客服：云服务和AI公司撬动传统客服市场，行业整体向智能客服发展，AI的应用在节省人工成本上有突出效果；2022年智能客服市场规模将突破160亿元，泛NLP市场想象空间将突破600亿，值得深挖。客服机器人厂商、传统客服软件厂商、云客服厂商、互联网公司是主要玩家。

目录概述

一、人工智能发展历史

二、人工智能主要学术流派

三、深度学习（Deep Learning）

四、知识图谱（Knowledge Mapping）

五、人工智能产业链结构及发展

六、具体关注行业分析

七、产业代表企业图谱