近日，換臉軟件ZAO走紅網絡，用戶上傳個人照片后可“一鍵”進入沙溢、梁朝偉等明星出演的相關影視片段中。據了解，ZAO換臉軟件所用的技術deepfakes屬于人工智能領域機器視覺分類。近幾年來，人工智能產業在市場、技術、投融資端等維度均有著不同程度的進步。在此背景下，AI產業商業化進程將進一步加快。

一、ZAO一夜爆紅

一夜之間，一款主打AI換臉的App刷屏朋友圈。這款名為“ZAO”的產品出自陌陌公司。2019年8月31日晚，ZAO已經排到App Store娛樂類免費榜首位，甚至同類型產品“顏技”也躍居排行榜第二。

ZAO換臉軟件所用的技術deepfakes屬于人工智能領域機器視覺分類。人工智能的應用技術主要包括語音類技術、視覺類技術、自然語言處理類技術和基礎硬件等。其中，機器視覺作為一種基礎功能性技術，是機器人自助行動的前提，能夠實現計算機系統對于外界環境的觀察、識別以及判斷等功能，對于人工智能的發展具有及其重要的作用，是人工智能范疇最重要的前沿分支之一。目前，機器視覺技術在國內外人工智能企業應用技術中占比超過40%。

二、“AI+”滲透空間有待進一步拓寬

根據曠視聯合 IDC 發布的《AI+手機行業白皮書》數據顯示， 目前的“AI+手機”還處在較為初級的階段，僅與解鎖、美顏、性能優化等少數功能相結合，在其他等細分領域還有較大的可滲透空間。

三、市場端：AI+產業開始生態整合

——市場增速

近年來，中國人工智能產業發展迅速。自2015年開始，中國人工智能產業規模逐年上升，據中國信通院數據，2015年到2018年復合平均增長率為54.6%，高于全球平均水平(約36%)。2018年，中國人工智能產業市場規模已達到415.5億元。

——企業紛紛布局

人工智能的戰略地位使得行業市場主體備受投資青睞。受根據創業家雜志聯合i黑馬網篩選出的“2018年中國獨角獸TOP100”榜單，100家國內科創、創新領域的知名企業中人工智能企業就有16家，其中寒武紀、云從科技等公司估值均超過10億美元。

目前，行業內主要公司包括CorePhotonicsLtd、Morpho.Inc、EyeSightTechnologiesLtd，以及國內的商湯科技、曠視科技，以及科創板公司虹軟科技等公司紛紛在各細分領域開始布局。

——產業生態開始整合

此外，AI視覺產業生態的整合正在發生。以高通(Qualcomm)、聯發科(MTK)、紫光展銳等公司為代表的芯片廠商，以及以奧比中光(Orbbec)、艾邁斯(AMS)、舜宇光學(Sunny)、奇景光電(Himax)、Bellus-3D等公司為代表的光學器件和模組廠商，正在通過戰略合作、資本入股等形式與上層的算法和應用公司進行深入合作。

據IT桔子不完全統計，近兩年，中國人工智能領域并購數量顯著上升，截至2019年8月底，AI領域并購事件共計達33起。未來，AI視覺產品的生態結構將更加聚合，從單一的產品競爭將向平臺生態競爭轉變。例如:成熟的3D傳感技術，需要包括光學系統設計、視覺測量算法設計、芯片設計、嵌入式開發、驅動開發、SDK開發，三維重建計算機視覺、機器學習算法研究以及云端應用算法研發等多個技術環節，這需要應用、算法、解決方案、硬件等多方供應商緊密配合，才能將用戶體驗做到極致。

四、投融資：人工智能投融資輪次逐漸后移

此外，從投融資數據來看，根據IT桔子的數據，中國人工智能行業投融資額從2012年的20億元增長到2018年的1237億元，年復合增長率達98.86%;從投資筆數上看，中國人工智能企業所獲投資筆數連年增長，從2012年的38筆上升到2018年的718筆，說明隨著人工智能技術和應用的不斷落地，人工智能產品進一步得到認可，投資機構持續看好人工智能未來巨大的發展空間。

從2015年起，中國人工智能行業投融資額已經超過美國，但美國人工智能產業起步較早，1999年已經有了第一筆人工智能領域的投資，而中國的第一筆人工智能風險投資則發生在2005年，在累計融資額上，中國仍處于追趕狀態。而美國2018年投資筆數則有較大幅度的下降，說明中國人工智能行業更具活力，競爭格局更加開放。

從人工智能領域投融資的輪次分布來看，目前行業投融資輪次有逐漸后移的趨勢，主要體現在種子輪和天使輪的所占比重逐漸下降。據統計，2016年人工智能行業種子輪和天使輪占比從42.89%下降至2018年的21.85%。與此同時，行業C輪及C輪以后融資比重也逐漸上升。融資輪次的后移說明行業市場整體發展進一步成熟。

五、技術端：AI算力不斷提升

在技術端方面，AI芯片算力也在不斷提升當中。根據華為《華為智能安防ICAN智能指數評價體系白皮書》，在2015~2016年，云平臺側搭載的英偉達P40，算力47T;2017年英偉達V100支持112T，2018年華為昇騰910支持256T。

在攝像頭芯片算力方面，2016年0.3T，2017年0.66T，2018年海思3559A的芯片4T，2019年華為昇騰310芯片可以做到16T。AI芯片應用于攝像機，0.66T識別一二十張人臉，4T的算力可以識別幾百張人臉。

在業界攝像機方面，從2016年的0.3T到2018年的0.66T，也有一定的進步。

來源：前瞻網