——2023年全球人工智能发展概况解析 计算机视觉与语音识别技术占据重要地位
人工智能行业主要上市公司概览：在中国，人工智能领域的上市公司包括百度、腾讯、阿里巴巴以及科大讯飞等。本文核心数据聚焦于：人工智能技术的关键分类，计算机视觉的发展历程，市场规模，语音识别的发展历程以及市场规模。
1. 计算机视觉与语音识别技术是人工智能市场的主要技术构成。这些技术建立在基础理论和数据之上，面向特定应用领域进行开发。中游技术企业因其掌握的技术生态圈、资金和人才等三重壁垒，成为产业的支柱。与多数专注于某一细分领域的上游和下游企业相比，技术层企业向产业链上下游拓展相对容易。这一层面涵盖了算法理论（如机器学习）、平台框架和应用技术（包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理等）。全球众多科技巨头和独角兽在这一层级进行了广泛布局。近年来，中国在技术层面对垂直领域进行重点研发，计算机视觉和语音识别等技术领域已取得显著成就，国内领先企业脱颖而出，展现出明显的竞争优势。
2. 计算机视觉发展经历了三个主要阶段，市场规模已超过400亿元人民币。自1982年David Marr的《视觉》一书标志着计算机视觉成为独立学科以来，其研究内容主要分为物体视觉和空间视觉两大类。物体视觉关注物体的精细分类和识别，而空间视觉则关注物体的位置和形状，为“动作”提供支持。计算机视觉近40年的发展历程中，虽然提出了众多理论和方法，但主要经历了马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建，以及基于学习的视觉三个阶段。据国际市场研究机构Research And Markets的报告，2019年全球计算机视觉市场规模为46.433亿美元，预计到2027年将达到950.805亿美元，2020至2027年间预计年复合增长率为46.9%。
3. 语音识别技术研究可追溯至1956年，其发展同样经历了显著阶段。自20世纪50年代起，语音识别技术已取得一定成果。1952年，AT&T贝尔研究所成功研发了世界上首个语音识别系统Audry，能够识别10个英文数字的发音。1956年，RCA实验室的Olson和Belar研制出能识别10个单音节的系统。进入21世纪，深度学习技术显著推进了语音识别技术的进步，提高了识别精度，并得到了广泛应用。目前，语音识别技术已被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子和家庭服务等多个领域。例如，智能手机中的语音助手，如苹果的Siri、360智能语音助手和百度语音助手等。随着语音技术和自然语言理解技术的快速发展，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服和互联网语音审核等多个领域实现了应用。疫情之后，语音机器人在政务服务和工业领域的市场增长空间预计将增加。2018年，全球智能语音市场规模为142.1亿美元，预计到2024年将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端的智能语音技术需求将成为主要驱动力。
4. 在AI高层次学者数量方面，美国显著领先。AI高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才，经过去重处理后，共有1833位AI高层次学者。从国家分布来看，美国拥有最多的AI高层次学者，达1244位，占比超过62.2%，是第二名国家的六倍以上。中国位列第二，有196位AI高层次学者，占比9.8%。德国是欧洲学者数量最多的国家，位列第三。其他国家的学者数量均在100位以下。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
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