资料来源：海比研究，2018年3月6.6%13.6%28.2%9.4%24.8%10.2%7.2%0.0% 5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%没有AI 应用，也没有AI 应用规划目前没有AI 应用，但计划在未来几年内实施AI 应用有一些AI 应用，在项目实施初期，AI 技术还不能与业务深度融合实施了一些AI 应用，但效果不理想，未来会谨慎参与，处于观望状态已经有一些比较成熟的AI 应用,并且与业务进行较好的融合，取得较好的效果公司用AI 重构了整个信息系统，并与业务进行深度融合，取得了很好的效果公司通过AI 应用，成功实现转型升级，进入新的市场，或者业绩获得飞跃人工智能应用状态与效果0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%厂商品牌、知名度厂商可调动的资源厂商技术实力，研发水平厂商的产品功能，产品价格厂商项目实施能力厂商对本企业业务的理解能力，及将技术与业务相融合的能力厂商服务水平，系统运维能力其他企业最看重的人工智能厂商应用能力资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%80.0%视觉智能语音智能数据智能企业智能其他重要人工智能应用领域认知度16.20%38.00%33.00%9.80% 3.00%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%35.00%40.00%人工智能应用、平台与生态发展阶段资料来源：海比研究，2018年3月场景数据互联网、移动互联网、物联网发展，积累了大量数据计算能力GPU等芯片、云计算、量子计算算法深度学习、增强学习资料来源：海比研究，2018年3月发展趋势时间1956年1974年1980年1987年1993年2016年2018年2020年达特茅斯会议，AI 诞生第一次高潮，出现很多顶级算法第一次低谷，某类算法只能解决狭窄领域的问题，计算能力不能支撑发展第二次高潮，专家系统、多层神经网络、反向BP 算法第二次低谷，现代PC 的出现让使用专家系统的智能机器显得不经济，AI 遭遇财务问题第三次高潮，深度学习、数据积累、云计算为AI 发展准备了条件应用场景验证阶段，部分场景被证明，部分被证伪应用场景日渐丰富，生态逐步成型，存活下来的企业将获得跨越式的发展人工智能开放平台合作伙伴1合作伙伴4合作伙伴2合作伙伴3场景应用、行业解决方案在真实的场景应用中，产生大量具有业务属性的产业数据，反馈给智能平台，进一步提升其智能水平。
这个过程不断进行，构成生态构建者重要的竞争壁垒。
生态主构建人工智能开放平台，开放其技术能力，并提供计算能力、基础数据、客户等其他资源，吸引大量合作伙伴，构建生态。
人工智能开放平台伙伴体系ISV 、SI 、渠道商、科研院所、开发者客户体系企业、个人、政府机构资本体系上市体系、创投体系、产业基金监管体系政府机构、行业协会54.4%49.6%43.8%25.4%35.6%27.4%21.0% 4.8%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%视觉智能细分应用领域认知度0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%厂商品牌、知名度厂商可调动的资源厂商技术实力，研发水平厂商的产品功能，产品价格厂商项目实施能力厂商对本企业业务的理解能力，及将技术与业务相融…厂商服务水平，系统运维能力其他视觉智能厂商选型要素资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月视觉智能应用企业的行业分布25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月视觉智能应用企业的规模分布60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%19人及以下（不含）；20~299人；300~999人；1000人以上人脸识别智能安防智能金融智能地产医疗影像识别机器人视觉无人驾驶其他资料来源：海比研究，2018年3月LFW是目前人脸识别领域最权威的数据库之一，LFW 中的图像均产生于实际场景，具备自然的光照、表情、姿势和遮挡等干扰因素，且考虑到涉及人物多数为公众人物，也涉及到化妆等更复杂的干扰因素，在LFW数据集上验证人脸识别算法理论上更贴近实际应用。
从数据上看，目前计算机视觉的识别率普遍高于人眼（97.53%），而目前主流的视觉智能厂商，其系统的识别率普遍高于97.53%，比如旷视科技、商汤科技、博思廷、百度、腾讯等，其系统的识别率普遍大多在99%左右，未来还将有更多的视觉智能厂商达到这一水平。
这意味着视觉智能已经迈过技术拐点，未来几年将面临疾风骤雨式的应用普及。
智能安防、智慧城市将成为拉动视觉智能发展的火车头。
视觉智能应用在金融领域的渗透率提高，尤其是互联网金融的发展更是大大丰富了视觉智能在金融领域的应用场景。
另外，在无人驾驶、工业制造、商业地产、医疗、教育等领域都将有广泛地应用。
2018年，智能安防将是视觉智能厂商的发展中心。
根据中安协发布《中国安防行业“十三五”(2016-2020年)发展规划》指出，“十三五”期间，安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级，且到2020年，安防企业总收入达到8000亿元左右，年增长率达到10%以上。
只是智能安防这一个领域，就足够支撑多个百亿级别的独角兽企业，满足资本对于视觉智能厂商的业绩期望。
在智能安防领域，按商业演进路径可以将厂商分为两类：以旷视科技、商汤科技和博思廷为代表的“AI+安防”类厂商，和以海康威视威为代表的“安防+AI ”类型厂商。
视觉智能应用，已经从图像识别、物体识别转向计算机视觉理解、视频理解这些更具挑战和应用价值的领域，未来其应用前景必将更加广阔。
智慧城市将是视觉智能最大的应用领域，未来的市场规模必将在万亿以上。
视觉智能+数据分析，将成为智慧城市系统的主体，发挥最为关键的作用。
随着芯片技术的发展，终端智能将获得快速提升。
云+端的数据处理方式成为潮流。
未来智能终端将成为视觉智能应用重要的计算载体，同时云端对于数据打通将发挥关键作用。
北京博思廷科技有限公司以自主研发人工智能图像识别算法为核心，深谙各行业应用，提供视频监控智能化产品及解决方案。
企业介绍博思廷拥有72种算法，10大智能化系统，5大智能硬件，1大智能化平台。
企业优势博思廷利用在人脸识别技术上的优势为地税局提供了一套完整的解决方案。
用户只需足不出户在微信端提前预约需要办理的业务，上传个人的照片等身份信息，即可成功预约。
用户进入地税大厅，系统通过人脸识别功能即可识别代办人的身份，免去办公人员确认身份的过程。
同时系统提供实时监控能力，能对现场的突发事件做出快速告警反馈，为办税大厅的安保提供强有力的支持。
用户案例推动了实名制业务办理，增加自助设备交互功能和安全性，实现柜台服务的延伸，提高业务办理效率，提升客户体验，提高客户满意度。
应用效果博思廷V6s 视频监控人工智能平台。
博思廷V6s 是以视频联网为基础，以智能视频分析为核心，以多种类型的大数据存储为仓库，以电子地图、告警联动等多种业务功能为服务方式，以多种客户端类型为应用选择的智能视频综合应用管理平台。
平台1+N 全智能模块化应用，即：视频监控联网+人脸识别、人体识别、车辆识别、安防事件、交通事件、客流统计、人员异常状态检测、等子系统模块应用。
核心产品与解决方案快速的应用提供能力、第三方系统集成能力、系统安全健壮能力、系统平滑演讲能力、可伸缩的扩展能力、领先的智能分析能力。
产品特色旷视以深度学习和物联传感技术为核心，立足于自有原创深度学习算法引擎Brain++，深耕金融安全，城市安防，手机AR ，商业物联，工业机器人五大核心行业，致力于为企业级用户提供全球领先的人工智能产品和行业解决方案。
企业介绍旷视的核心人脸识别技术Face++ 曾被美国著名科技评论杂志《麻省理工科技评论》评定为2017 全球十大前沿科技，同时公司入榜全球最聪明公司并位列第11 名。
在中国科技部火炬中心“独角兽”榜单中，旷视排在人工智能类首位。
企业优势支付宝运用Face++的人脸认证解决方案，不断提高用户支付体验与交易安全性。
用户能够通过人脸识别找回密码。
由马云在德国汉诺威电子展上演示的先进功能Smile to Pay ，也将在不远的将来，为每一位用户带来安全易用的支付体验。
用户案例准确，全球领先的识别准确率；快速，使用Face++云服务或离线能力，无需等待；可靠，支持高并发承载与高可用性保证，提供全方位的服务保障。
应用效果Face++。
人脸检测，检测图片或视频流中的人脸并返回人脸框坐标。
支持储存检测到的人脸数据，用于后续人脸比对、人脸搜索等高级功能。
精准定位并返回最多106 个高精度关键点，人脸比对可精准判断两张人脸是否是同一个人，并返回置信度分数和相应的阈值，以便评估相似度。
人脸搜索，在预置的人脸集合中搜索相似的人脸。
通过人脸搜索可确认人员身份，目前已广泛用于人脸门禁、安防监控等场景。
核心产品与解决方案Face++具有多种产品形式，灵活适用各类业务场景：Web API 根据客户的业务需求在线灵活调用Web API ；集成Mobile SDK 到客户的应用中，在移动设备上离线调用Face++ 能力，轻松处理高清视频流。
Face++ 还提供服务器端SDK 、整体解决方案等其他形式的产品服务，产品特色0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%语音智能重要细分应用领域0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%厂商品牌、知名度厂商可调动的资源厂商技术实力，研发水平厂商的产品功能，产品价格厂商项目实施能力厂商对本企业业务的理解能力，及将技术与业务相融…厂商服务水平，系统运维能力其他语音智能厂商选型要素资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%语音智能应用企业的行业分布0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%19人及以下（不含）；20~299人；300~999人；1000人以上语音智能应用企业的规模分布智能手机助手智能音箱（智能家居）智能客服智能医疗智能机器人智能车载智能办公其他资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月语音智能厂商核心竞争力语音识别准确率远场降噪与识别能力方言识别能力少数名族语言识别与互译外语识别与互译语义理解总体上来看，C 端语音智能市场已经开始显现操作系统级别的竞争，并以开放平台和生态体系的方式来进行竞争，主要表现：1.不断嵌入更多的智能硬件设备，其中又主要是手机和智能音箱，并逐步扩展到智能机器人、智能家居等领域。