“近几年是技术密集爆发的临界点，从互联网时代到移动时代，再到接下来的智能时代过程中，智能化在各行业的应用将催生新的业态形式。”6月21日，在2017机器人与人工智能大会上，赛迪顾问股份有限公司总裁孙会峰表示，“在这个背景下，两大领域持续受到关注与热捧，一个是人工智能，一个是机器人。”
无论是人工智能还是机器人，其行业投融资均呈现持续上升趋势。根据赛迪顾问数据显示，2014年中国机器人行业融资规模仅1.09亿美元，2016年则跃升至7.86亿美元，且超过半数为百万美元的融资级别。
人工智能方面，以语音识别为代表的智能应用正在深入B端市场，在多个领域实现机器换人的巨大变革。“包括智能交通监控、智能传感器、机器同声传译、人脸识别、语音合成引擎、声纹识别引擎、语音评测及手写识别等技术，已经开始进入回报期。”孙会峰表示。
“从我们的观察来看，今年国内人工智能行业确有一些亮点，比较重点的领域包括智能驾驶、中星微电子、人脸识别、人脸支付等，”赛迪顾问电子信息行业高级分析师向阳告诉21世纪经济报道记者，“这几个重点的应用领域发展速度较快，有望短期内看到效果或成为中国机会之所在。”
技术密集爆发
中国的人工智能正在国际范围内紧追猛赶，相应地，国内的专利技术能力也在持续提升。
根据2016年《乌镇指数：全球人工智能发展报告》上显示，在全球人工智能专利数量方面，美国、中国、日本三国占总体专利的73.85%。其中，中国以15745个紧随美国（26891个）之后，位列第二，日本以14604个排名第三。
而在今年美国人工智能协会（AAAI）大会相关的投稿论文方面，中国也实力大增。据悉，今年大会全部投稿共2571篇，其中，中国和美国的投稿数量分别占到31%和30%，录取639篇。
其中，得益于大量搜索数据和产品线，一些互联网企业走在了自然语言处理、图像和语音识别等技术前沿。在今年AAAI收录的论文中，、、华为、360、今日头条、等中国公司的人工智能团队均有出现。与之相应地，诸如自动化私人助理、自动驾驶汽车等新产品，也整合了大量相关的智能技术。
那么，为什么在当前时点，产生如此密集的技术爆发呢？在孙会峰看来，一个很重要的背景在于当前产业层级逐步高级化。“经过30多年的发展，我国工业发展阶段不断延伸，从过去依靠要素投入型的发展模式，转向如今创新驱动型的发展模式，以此带来主导产业的变化。”
另一个原因是，信息技术开始与传统行业融合，由此带来产业边界消融及产业之间的大范围协同，创造了新的需求市场及新的供给。“无论是新的装备需求，如装备制造业对自动化设备、智能化设备的需求，还是普通民众对服务机器人、智能化学习设备等新的消费需求，或是诸如智慧城市等社会治理方面新的能力需求，甚至国防建设方面新的安全需求，都对技术提出了新的要求。”孙会峰分析称。
此外，产业形态日趋服务化，也为智能技术创造了新的应用领域。孙会峰指出，如今一、二、三产业的边界正在消融，工业门类也在讲求服务化。“比如手机、机器人很难理解为单纯的硬件设备，而应该理解为智能化、信息化的设备，这种产业业态的服务化，为智能技术爆发创造了好的机会。”
应用亮点频现
在技术爆发的背景之下，人工智能及与之密切相关的机器人应用，开始受到资本与创业者的追捧。
机器人全产业链中，中国市场投资的关注点聚焦在“一头一尾”，即核心零部件和应用方面。21世纪经济报道记者了解到，核心零部件是工业机器人的利润中心，尤其减速机部件是制约降低国产工业机器人成本最重要的因素。“目前国产工业机器人核心零部件研发困难，国产性能与国际水平仍存在差距，但随着国家着力布局核心零部件环节，直接应用于国内企业生产从而实现产业链的完整化和自主化，整体产品的质量在逐步提高。”孙会峰指出。
与此同时，孙会峰强调，作为机器人产业链“尾部”的应用层面，也已开始向多个领域扩展。针对商业服务场景的机器人有望迅速崛起，机器人的触角广泛伸向农业、测绘、电力、影视、物流、建筑等多元化场景应用。其中，专业级无人机、新能源汽车、物流机器人三个细分领域需求旺盛，发展空间较大，处于价值洼地。
人工智能方面，按照赛迪顾问提供的技术关注度曲线来看，包括人脸识别、语音合成、语音评测等相关的技术和市场应用均已完善，预计技术将在2018年成熟。以语音识别为带包的智能应用将深入B端市场，在医疗、教育、金融、零售、交通、物流等多个行业实现机器换人的变革。
“根据我们对人工智能投资价值的分析，有四个领域值得关注，包括计算机视觉、深度学习、服务机器人和智能无人设备。”孙会峰直言，“其中，图像识别的技术成熟度低于自然语言处理，为新兴企业技术突破带来机遇；深度学习正处在价值爆发的临界点，因而具备投资价值；服务机器人属于新兴领域，智能无人设备能在家庭、教育、医疗等多个领域实现应用，市场空间广阔，也值得关注。”
此外，国内人工智能还体现出六大重点应用方向，包括智能驾驶、早教语音互动、影像图像识别、类脑芯片、征信风控分析和智能巡查无人机。“智能驾驶行业今年动作很大，争夺也很激烈，包括百度公司推出的计划等。我们认为，相较于传统的医疗、金融行业偏软件的应用而言，人工智能在这一块的应用会很快，也能给消费者的观念造成更强的冲击。”向阳说。
类脑芯片的研究应用则有望成为下一个“中国机会”。“虽然在AlphaGo 2.0版本中，使用了自己的TPU，体现出已进入芯片部署阶段，但谷歌的芯片架构总体较为简单，只是将原先复杂的GPU系统进行精简，并作出特定功能的优化，并未真正实现神经网络架构上的突破。”向阳表示，“国内目前包括微电子、寒武纪等企业也有相关芯片的投产提速，这一块可以视为中国人工智能‘弯道超车’的一个机会。”