[You industry]: Trends and Startups 2019Next Global Tech 50 世界创新者奖项WIA2020年度世界创新者奖项将由四个系列的报告和榜单构成，涵盖行业领先的上市公司/非上市公司，投资机构和杰出企业家的评选。系列研究报告和榜单是由亿欧EqualOcean主办的世界创新者大会的衍生产品，届时会在大会中进行发布。《2020全球科技创新TOP50》系列报告《2020全球科技创新TOP50》系列报告关注新一代全球技术创新领先的非上市公司。着眼于11个行业，亿欧公司出品了旨在探索全球创新机遇的系列研究报告。前沿的科技正在最深刻地改变和影响着这些行业的发展，而它们的走向终将塑造未来的全球经济版图。世界创新者奖项中涉及的所有研究报告和榜单如下非上市公司2020全球科技新领袖企业50榜单及报告2020全球科技新领袖TOP502020全球科技创新50人工智能，半导体芯片，消费，零售，教育，汽车出行，企业服务，智能制造，医疗大健康，地产科技，金融科技2020中国及全球明日之星1002020全球明日之星100榜单2020中国明日之星100榜单上市公司创新企业家PE/VC投资机构2020年度中国最佳私募股权投资机构榜单投后服务，政府产业引导基金，科技，消费，汽车出行，产业/工业，大健康，房产科技，金融，媒体等领域2020中国科技创新领袖上市公司TOP502020中国上市公司榜TOP10硬科技，大消费，汽车出行，产业互联，大健康，地产科技，金融，传媒2020科技创新30人2020中国青年科技创新30人2020中国科学企业家30人2020中国女性创业者30人2020中国人工智能企业家30人2020外国人在华科技创业30人2 目录导语报告亮点人工智能定义及意义人工智能技术发展历程研究及榜单分类范围界定推动人工智能发展三大驱动力AI专业人才领域现状AI学术研究领域现状AI行业投资领域现状AI行业市场规模现状2020人工智能科技创新TOP50榜单人工智能企业研究人工智能未来发展洞察长风破浪会有时，何时人工智能才能“挥舞风帆”？附录p. 4p. 5p. 6p. 7p. 7p. 8p. 10p. 11p. 12p. 13p. 15P. 16p. 27p. 29p. 30 导语44梁嘉琪分析师liangjiaqi@iyiou.com本次研究的进行离不开众多亿欧EqualOcean同事的努力，他们以自己的专业知识与行业洞察为本次研究做出了巨大贡献。同时，报告作者由衷感谢以下几位同事：高昂，刘欢，刘玉豪，薄纯敏、梁杰民。关于报告声明和致谢在这份报告里，亿欧智库分析了当前主流的人工智能应用技术，从人才、学术、投资及市场规模等方面对全球与中国人工智能行业现状及发展进行了研究，剖析中国人工智能应用的潜在机遇及挑战，并洞察全球人工智能发展及中国人工智能发展趋势。全球正在经历第四次产业变革及科技革命，人工智能是变革的核心技术，将助力于塑造新的产业链，其创新技术也为传统产业带来新的活力，是企业变革的引擎。未来，不仅仅是技术层面，全球人工智能将以道德原则为视角，推动人工智能发展。此外，全球人工智能将趋向技术共享化及拓场景化，泛领域趋势凸显。而中国人工智能也将重视基础研究，推动深度学习框架及芯片制造工艺的发展。人工智能，未来可期。王彬董事总经理wangbin@iyiou.com张帆执行总经理zhangfan@equalocean.com黄渊普首席执行官yuanpu@equalocean.com关于作者 报告亮点5•通过分析人工智能技术的专利数量及企业数量，选出四项人工智能主流应用技术及两个人工智能技术融合系统，以此为分类评估全球人工智能科技创新企业，选出有潜力的50名企业。以下为评估标准：①创立时间8年以内⑤1.5年内有融资事件或重大行业事件②融资轮次为A-C轮③估值6-40亿人民币④知名的VC投资背景及杰出创始人背景3倍政策增长2016-2020，中国、美国、欧盟人工智能相关政策总数增长3倍。其中中国增长9倍，美国增长3.5倍，欧盟增长接近2倍。14项重要技术突破2018-2019，多家人工智能科技企业发布技术突破的迭代产品，是自然语言处理技术发展的重要时期。2020年全球人工智能专业人才已达47.8万人。美国占全球3分之1，而中国仅占美国9分之1，人才缺口问题严重。印度AI专业人才流失严重。47.8万AI专业人才2020年，中国、美国、欧盟人工智能论文发表数已达7.36万篇。中国以1700篇微弱差距，超越欧盟成为全球第一。论文影响力也超过全球平均水平，且逐渐接近美国。7.36万篇AI论文183.8亿AI投融资额2020年Q1-Q3，全球人工智能企业投融资总额大幅下滑至183.8亿美元，且中国呈现断崖式下降，下跌近50%。1,030亿AI市场规模2020年，全球人工智能市场规模或将达到1030亿美元，中国约占全球12%，位居全球第二。AI发展趋势四大全球发展洞察：AI技术共享化、AI拓场景化、泛领域化及技术多元化；中国两大发展趋势：重视AI基础研究及特色智能生态联盟。 6人工智能解决金字塔底层人群需求，缓解环境压力指数人工智能定义人工智能通过模拟人的行为，使机器获得人类智能完成工作的能力，而后基于大量底层数据，增强及扩展人类智能，使机器胜任人类智能无法完成的工作。计算机通过模拟人脑的各项功能，例如推理、视觉识别、语义理解、学习能力及规划与决策能力等，衍生出多项人工智能基础技术及应用技术，使技术更贴近产业，增加实际应用的可能性。人工智能技术发展历经三阶段，如今以深度学习为基础人工智能发展的意义人工智能发展将对全球产生重要的社会意义。在社会福利方面，人工智能助力实现人口规模效应，解决金字塔底层人群需求。例如，在低收入的国家，临床专家及临床实验室基础设施严重短缺。人工智能可以创建在线医疗诊断系统，建立专家知识库，帮助非专家级的医生达到或高于专家级别，甚至足不出户就能完成诊疗，从而降低成本，提升临床效果。此外在环保方面，人类面临的环境压力呈指数倍增长，人工智能技术将应用在多个场景，助力解决全球环境问题，实现全球可持续发展。推理期推理期（1950-1974）知识期（1975-1989）学习期（1990-2020）1977年，David Marr在MIT的AI实验室提出“计算机视觉理论”2014年，蒙特利尔大学提出生成对抗网络（GAN）2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever及Geoffrey Hinron共同构造了一个大型的深度卷积神经网络（Alex Net）。2001年，Paul Viola及MichaelJones推出了第一个实时工作的人脸检测框架。1980年，在美国CMU召开了第一届机器学习国际研讨会。1959年，David Hubel和Torsten Wiesel通过猫的视觉实验，首次发现视功能柱结构。1950年，艾伦·图灵提出“图灵测试”。1970年，维诺格拉德开发出人机对话系统SHRDLU，能够正确理解语言。1965年，爱德华·费根鲍姆研制出化学分析专家系统程序DENDRAL。1984年，大百科全书（CYC）项目推出，促进类人推理技术发展。2017年，第四代AlohaGo自学围棋43天后，战胜第三代版本，将深度学习技术推上热潮。来源：亿欧智库人工智能技术发展大事件模仿人类的听与说功能提出语音识别技术将神经元网络的结构与功能模拟到机器中，提出深度学习技术模仿人类通过眼睛构建画面及处理看到事物的功能，提出计算机视觉技术模仿人类阅读及书写文章的能力，提出自然语言处理技术模仿人类行走的能力，提出机器人技术模仿人类扫描图像的能力，提出卷机神经网络技术模仿人类分组及记忆有限过去的能力，提出模式识别技术及循环神经网络通过模拟人类行为衍生出的各项新兴技术组成了人工智能人类能力与人工智能技术对比图来源：亿欧智库人工智能多场景应用实现节能减排、减少资源浪费人工智能助力改善环保问题内容盘点来源：ITUNewsMagazine，亿欧智库自动网联电动汽车分布式电网智能农业及食物系统智慧城市自动驾驶汽车将改变传统汽车行业的移动出行方式，通过路径和流量优化、节能驾驶算法及自动驾驶共享出行等方式，实现节能减排，助力环境保护。人工智能可以帮助提高可再生资源的需求和供给的预测能力，提升能源利用率，减少资源浪费。通过机器人技术，实现自动数据采集及自动据测，提升农业生产效率，提升水资源利用率，减少资源浪费。通过建立智慧城市管理系统，管理公共服务的运营效率，例如交通管制、能源、水资源及电力等，优化城市可持续发展。 7基于深度学习时代，主流商业化的人工智能应用技术凸显人工智能技术发展历程1950年，艾伦·图灵提出的“图灵测试”使机器智能成为可能，而后1965年，达特茅斯会议首次提出的人工智能概念意味着人工智能正式进入推理期。这时人工智能技术更多用于证明数学题及英文学习等问题。但由于计算机性能及数据量不足，人工智能发展首次遇到瓶颈，进入发展寒冬。而后“专家系统”再一次将人工智能推向热潮，各国均向人工智能研究提供大量资金支持。但是，人工智能的发展又遇到了瓶颈，这主要是因为专家系统的维护费用高，操作复杂。自2017年深度学习亮相机器人围棋大赛之后，第四代AlphaGo经历43天自主学习后与其上一代比赛并获胜，将深度学习算法推向热潮。越来越多的人工智能创新企业顺势而生，高校对人工智能人才培养的重视，企业对人工智能应用场景的探索，人工智能已进入飞速发展的学习期。2020年主流商业化的人工智能应用技术随着人工智能高速发展，技术不断迭代更新，在深度学习的基础上，延伸到不同领域形成不同的人工智能应用技术。人工智能核心技术可以分为基础技术及应用技术两大类，其中基础技术是以深度学习和数据挖掘为核心，而应用技术包括计算机视觉、自然语言处理、语音识别、知识图谱等。截至2020年11月，语音识别、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、以及机器人和自动驾驶等多技术融合的专利均已突破万项，是当前热门的研究领域。此外，根据Crunchbase数据显示，全球已有近5000家企业分布于计算机视觉、自然语言处理、语音识别和知识图谱等四大人工智能技术领域，并正逐步实现商业化。研究及榜单分类范围界定亿欧智库通过筛选人工智能技术专利数及活跃企业数，将基于深度学习的计算机视觉、自然语言处理、语音识别及知识图谱定义为当前主流的人工智能应用技术。因此，2020人工智能科技创新TOP50榜单也将按照四种人工智能应用技术及多技术融合应用共计五种应用类别对企业进行分类评选。推理期多项人工智能技术专利数破万，人工智能主流应用技术凸显全球人工智能技术专利数（个）来源：Baiten佰腾网，亿欧智库1,175 15,139 19,111 19,799 23,129 24,354 28,378 69,150 113,098 脑机接口知识图谱自然语言处理自动驾驶技术数据挖掘计算机视觉机器人技术语音识别机器学习计算机视觉、自然语言处理、语音识别及知识图谱是当前热门的人工智能应用技术全球布局四项热门人工智能应用技术的企业数量（个）来源：Crunchbase，亿欧智库深度学习计算机视觉知识图谱语音识别自然语言处理2,5351,743151521 8利好政策、需求推动及技术突破使全球人工智能驶上快车道推动人工智能发展三大驱动力驱动力一：政策驱动。人工智能具有重要的战略意义，正重塑传统产业商业模式及经济结构，各国政府均出台政策，扶持人工智能发展。2020年10月29日，中国十九届五中全会闭幕，会中发布的“十四五规划”和“2035远景规划”均提出，中国未来5-15年将以创新为发展理念，重点推动关键核心技术发展，例如人工智能底层技术及芯片。通过政策汇总发现，欧盟是最早开始尝试出台人工智能相关政策的经济体，自2009年起一直有条不紊低地推进人工智能应用。而美国仅次于欧盟，于2013年开始发布人工智能相关政策。虽然中国关注人工智能赛道的时间较晚，但是在2018-2020年接连发布数条人工智能利好政策，促使中国人