根據(jù)艾媒咨詢（iiMedia Research）發(fā)布的《2019上半年中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》，人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)已成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)落地的核心引擎，呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)。報(bào)告從市場(chǎng)規(guī)模、技術(shù)熱點(diǎn)、應(yīng)用領(lǐng)域、區(qū)域格局及未來趨勢(shì)等多個(gè)維度，對(duì)2019上半年中國(guó)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行了深度剖析。

一、 市場(chǎng)規(guī)模與增長(zhǎng)動(dòng)力
2019年上半年，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，其中應(yīng)用軟件開發(fā)環(huán)節(jié)的增長(zhǎng)尤為顯著。這主要得益于國(guó)家層面持續(xù)的政策扶持、資本市場(chǎng)的高度關(guān)注、以及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等底層基礎(chǔ)設(shè)施的日益完善。各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的迫切需求，為人工智能應(yīng)用軟件提供了廣闊的市場(chǎng)空間。開發(fā)者生態(tài)的活躍與開源工具的普及，進(jìn)一步降低了技術(shù)門檻，加速了應(yīng)用創(chuàng)新。

二、 核心技術(shù)熱點(diǎn)聚焦
報(bào)告指出，計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和智能語音識(shí)別是驅(qū)動(dòng)應(yīng)用軟件開發(fā)的三大核心技術(shù)支柱。上半年，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在安防、金融、零售等領(lǐng)域的商業(yè)化應(yīng)用最為成熟；自然語言處理則隨著智能客服、機(jī)器翻譯等產(chǎn)品的普及而快速發(fā)展；智能語音交互借助智能音箱、車載系統(tǒng)等硬件載體，深入消費(fèi)級(jí)市場(chǎng)。機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)和自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）工具開始受到企業(yè)青睞，旨在提升模型開發(fā)效率。

三、 主要應(yīng)用領(lǐng)域深化
人工智能應(yīng)用軟件已滲透至經(jīng)濟(jì)社會(huì)的多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域：

1. 智慧城市與安防：以“AI+視頻監(jiān)控”為核心的解決方案成為主流，應(yīng)用于交通管理、公共安全等場(chǎng)景。
2. 金融科技：智能風(fēng)控、智能投顧、智能客服等軟件有效提升了金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)效率與風(fēng)險(xiǎn)管理能力。
3. 新零售與營(yíng)銷：基于視覺識(shí)別和用戶畫像的精準(zhǔn)營(yíng)銷、無人便利店解決方案等得到實(shí)踐。
4. 醫(yī)療健康：醫(yī)學(xué)影像輔助診斷、藥物研發(fā)、智能病歷分析等應(yīng)用開始進(jìn)入臨床輔助階段。
5. 工業(yè)制造：預(yù)測(cè)性維護(hù)、視覺質(zhì)檢等工業(yè)AI軟件助力制造業(yè)智能化升級(jí)。

四、 區(qū)域發(fā)展格局
產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)明顯的區(qū)域集聚特征。北京、長(zhǎng)三角（上海、杭州、蘇州等）、粵港澳大灣區(qū)（深圳、廣州等）憑借其突出的科研資源、人才儲(chǔ)備、資本環(huán)境和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，構(gòu)成了中國(guó)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)的三大核心區(qū)域。這些地區(qū)的企業(yè)不僅在技術(shù)研發(fā)上領(lǐng)先，在商業(yè)化落地和生態(tài)構(gòu)建方面也起到了引領(lǐng)作用。

五、 面臨的挑戰(zhàn)與未來趨勢(shì)
盡管發(fā)展迅速，報(bào)告也指出了產(chǎn)業(yè)面臨的挑戰(zhàn)：高端算法人才仍顯短缺、場(chǎng)景落地對(duì)行業(yè)知識(shí)要求高、數(shù)據(jù)質(zhì)量與隱私安全問題凸顯、以及部分領(lǐng)域存在同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)。
報(bào)告預(yù)測(cè)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)將呈現(xiàn)以下趨勢(shì)：

1. 融合化：AI將更深地與5G、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等技術(shù)融合，催生更實(shí)時(shí)、更泛在的智能應(yīng)用。
2. 工程化與平民化：MLOps（機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)維）理念興起，推動(dòng)AI模型開發(fā)、部署、管理流程標(biāo)準(zhǔn)化；低代碼/無代碼AI開發(fā)平臺(tái)有望讓更多非專業(yè)人士參與應(yīng)用創(chuàng)造。
3. 場(chǎng)景深化與垂直化：應(yīng)用將從通用場(chǎng)景向更專業(yè)、更復(fù)雜的垂直行業(yè)縱深發(fā)展，對(duì)軟件的知識(shí)嵌入和定制化能力要求更高。
4. 可信AI受重視：模型的公平性、可解釋性、魯棒性和數(shù)據(jù)安全將成為軟件開發(fā)中不可或缺的考量因素。

2019年上半年是中國(guó)人工智能應(yīng)用軟件開發(fā)從技術(shù)探索邁向規(guī)模化商業(yè)落地的重要階段。產(chǎn)業(yè)在蓬勃發(fā)展的正朝著更加務(wù)實(shí)、融合與規(guī)范的方向演進(jìn)，為各行各業(yè)賦能，持續(xù)釋放經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)新動(dòng)能。