从语音识别到智能音箱，从无人驾驶到人机对战，近年来，人工智能给人类社会带来了一次又一次惊喜。或许正如有句话所说，智慧不是一个名词，而是一个形容词。在那些被统称为“人工智能”技术的赋能下，各行各业都在焕发新的生机。
智慧城市、智慧金融、智能家居……人工智能正在大踏步走进我们生活的各个领域，一大批明星企业涌现，科大讯飞、商汤科技、今日头条、优必选……这些耳熟能详的名字已然成为各行各业的排头兵。
人工智能在各垂直领域商业化大繁荣的背后，是基础层的软硬件支撑，以及技术层的语音识别/自然语言处理、计算机视觉等应用的渐入佳境，虽然离成熟应用还相距甚远，但从1到100的创新已经准备腾飞。
猎豹全球智库基于猎豹大数据(Cheetah Data)对人工智能产品在移动端表现的监控，为你呈现最全面的人工智能商业化图谱。
注：本文中所涉及人工智能产品均系分析师人工分类
一、从1到100的创新即将开始加速
过去几年，对于人工智能来说，尽管从0到1的探索依然充满了许多未知，但是从1到100的创新已经在悄然兴起。国内人工智能应用层面创新加速的条件已经成熟。
1、行业驱动：人工智能基础技术的成熟为商业化奠定了基础
数据、算法和算力是人工智能的三驾马车，2012年以后，得益于数据量的上涨、机器学习新算法(深度学习)的出现和运算力的提升，人工智能开始大爆发。数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的“养料”，市场调研机构IDC预计，到2020年，全球数据总量将达到40ZB，我国数据量将达到8.6ZB，占全球的21%左右。算法方面，深度学习的出现突破了过去机器学习领域浅层学习算法的局限，颠覆了语音识别、语义理解、计算机视觉等基础应用领域的算法设计思路。算力方面，GPU、NPU、FPGA等专用芯片的出现，使得数据处理速度不再成为人工智能发展的瓶颈。
2、政策支持：更加关注人工智能技术落地与应用
人工智能商业化也得到了政策的支持。从15年至今的一系列政策可以看出，国家对人工智能发展的关注重心开始向技术的落地和应用上转移。以国务院2017年7月8日印发的《新一代人工智能发展规划》为例，作为我国人工智能发展的顶层战略，《规划》分别从产品、企业和产业层面分层次落实发展任务，对基础的应用场景、具体的产品应用做了全面的梳理，反映出国家布署人工智能发展规划的重点和核心在于人工智能科技的落地与应用。
3、资本青睐：国内资本关注应用层的垂直细分领域
“人工智能+垂直细分领域”的商业化发展途径正在得到投资者的青睐。如果把人工智能产业链分为基础层(大数据、云计算等基础技术和设施)、技术层(AI核心技术)、应用层(人工智能+垂直细分领域)三类，那么相比周期长、成本高、风险大的技术层来说，应用层的智能投顾、智能医疗、智能教育等似乎更能吸引投资者。
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