微观分析

　　1. 应用场景

　　人工智能给各行各业带来了变革与重构。

　　一方面，将新技术应用到现有的产品中，创新产品，发展新的应用场景。

　　一方面，技术的发展也对传统行业造成颠覆，人工智能对人工的替代成为不可逆转的发展趋势，尤其在工业、金融、农业等简单重复可程序化强的环节中。而在国防、医疗、驾驶等行业中，人工智能提供能够适应复杂环境、更为精准、高效的专业化服务，从而取代或者强化传统的人工服务，服务形式在未来将趋于个性化和系统化。

　　对于人工智能的应用来说：技术平台、产业应用环境、市场、用户等因素都对人工智能的产业化应用市场有很大的影响。

　　目前人工智能技术的主要应用场景包括但不限于：安防、制造业、服务业、金融、教育、传媒、法律、医疗、家居、农业、汽车等。

　　“如何实现人工智能产业自身的创新？”，以及“如何将其应用到具体场景中？”，将会是各行业发展的关键点。

　　2. 竞争策略

　　在人工智能平台化的趋势下，未来人工智能将呈现：若干主导平台加广泛场景应用的竞争格局，生态构建者将成为其中最重要的一类模式。

　　模式一：生态构建者——全产业链生态+场景应用作为突破口。

　　以互联网公司为主，长期投资基础设施和技术，同时以场景应用作为流量入口，积累应用，成为主导的应用平台，将成为人工智能生态构建者（如Google、Amazon、Facebook、阿里云等）。

　　关键成功因素：大量计算能力投入，积累海量优质多维度数据，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景应用为入口，积累用户。

　　模式二：技术算法驱动者——技术层+场景应用作为突破口。

　　以软件公司为主，深耕算法平台和通用技术平台，同时以场景应用作为流量入口，逐渐建立应用平台（如Microsoft、IBMWatson等）。

　　关键成功因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户。

　　模式三：应用聚焦者——场景应用。

　　以创业公司和传统行业公司为主，基于场景或行业数据，开发大量细分场景应用。

　　关键成功因素：掌握细分市场数据，选择合适的场景构建应用，建立大量多维度的场景应用，抓住用户；同时，与互联网公司合作，有效结合传统商业模式和人工智能。

　　模式四：垂直领域先行者——杀手级应用+逐渐构建垂直领域生态。

　　以垂直领域先行者为主，在垂直领域依靠杀手级应用（如出行场景应用、面部识别应用等）积累大量用户和数据，并深耕该领域的通用技术和算法，成为垂直领域的颠覆者（如滴滴出行、旷视科技等）。

　　关键成功因素：在应用较广泛且有海量数据的场景能率先推出杀手级应用，从而积累用户，成为该垂直行业的主导者；通过积累海量数据，逐步向应用平台、通用技术、基础算法拓展。

　　模式五：基础设施提供者——从基础设施切入，并向产业链下游拓展。

　　以芯片或硬件等基础设施公司为主，从基础设施切入，提高技术能力，向数据、算法等产业链上游拓展。

　　关键成功因素：开发具有智能计算能力的新型芯片，如：图像、语音识别芯片等拓展芯片的应用场景，在移动智能设备、大型服务器、无人机（车），机器人等设备、设施上广泛集成运用，提供更加高效、低成本的运算能力、服务，与相关行业进行深度整合。（波士顿咨询，2019）

　　目前，互联网公司和软件公司巨头都在产业链的技术层和应用层着手布局。

　　五、结论

　　人工智能产业仍处于快速增长期。

　　中国是世界上人工智能领域发展最快，前景最好的国家，在部分指标上已经领先世界。在未来五年，人工智能产业仍将以高速增长。

　　目前仍有一些细分垂直领域亟待开发，可以从以下方面着手：

　　人工智能的基础层和技术层逐渐被巨头控制，应用层的落地仍处于萌芽阶段。因此初创公司若无较大比较优势，应集中开发应用层的处女地。

　　随着各种新兴技术蓬勃发展，公司应充分利用现有的和不断发展的机器学习、人工智能、语音识别、画像识别等先进技术，赋能产品。

　　根据资本偏好，当前领域所属市场阶段，充分利用先行者优势，提前布局迅速提高产品知名度，提前抢占市场。

　　根据竞争态势随时监控、处理可能的风险。

　　国内外人工智能法律逐渐完善，应提前布局规避法律风险。

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