36Kr研究院：人工智能商业化研究报告（2019）（附下载）
人工智能商业化研究报告（2019）
报告摘要：
宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力
商业化是相对于实验室产品而言。人工智能商业化，即：企业利用人工智能技术来解决实际的问题，并通过市场进行规模化变现的行为。
目前，七类人工智能技术已经进入商业化阶段，商业化路径大致可分为两种。一种是人工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的落地；另一种是实体产业积极的思考人工智能是否可应用于相关的业务场景来协助降本增效。
宏观环境变化、政策、数据和技术是人工智能进入商业化探索阶段的四大驱动力。
资本趋于理性，人工智能早期项目融资难度增加，B轮及以后独角兽融资热度不减。
中国人工智能产业链快速完善，大致可分为基础层、技术层和应用层
中国人工智能产业链快速完善，各环节合作模式逐渐成型，并呈现出精细化发展的趋势 。根据产品和业务侧重的不同，人工智能产业链可大致分为基础层、技术层和应用层。
基础层资本注入稳定，各环节技术、产品和商业模式上均有不同程度的突破。
技术层早期大量研发投入带来的技术优势，转化为商业化的先发优势，进而带来市场机会和规模优势。
应用层深入到各行各业，行业呈现“一专多能”的趋势，即：专注于某一领域的技术公司，同时也关注更多的行业和场景机会。
人工智能与实体产业深度结合的商业化时代已经到来，未来潜力巨大
各类人工智能技术都已进入在实体产业应用场景中落地的阶段，受政策和市场环境驱动 ，人工智能商业化的进程加快，未来，将在带动行业创造新的增长点上发挥巨大潜力。
随着开源算法、开放平台的应用，人工智能的使用门槛在逐渐降低，这将使得更多的企业可以利用人工智能技术来为场景和行业赋能。
在探索技术边界的过程中，人工智能所能解决的问题更加精细化，对应的产品和服务也更加专业化。
整合上下游产业，健全商业生态，是人工智能企业构筑更高壁垒的一种重要方式。
报告目录：
一. 行业综述
商业化概况
AI定义
两种商业化路径
驱动力：宏观环境、政策、数据、技术
投融资分析
二. 产业链分析
产业链图
产业链分析
基础层
技术层
应用层
三. 行业总结与前景分析
行业总结
趋势、前景分析
潜在风险
可能的机会
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