2021年全球人工智能市场发展现状分析计算机视觉和语音识别为技术层关键

——原标题：2021年全球人工智能市场发展现状分析上市公司主要有百度百度（BAIDU）、腾讯（TCTZF）、阿里巴巴（BABA）、科大讯飞（002230)、等等）。

本文核心数据：人工智能技术层重点分类、计算机视觉发展历程、计算机视觉市场规模、语音识别发展历程、语音识别市场规模

1、机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是基于基础理论和数据，针对细分应用开发的技术。中游科技公司具有技术生态、资金、人才三重壁垒，是AI产业的核心。与大多数上下游企业相比，他们专注于某个细分领域和技术层，更容易向产业链上下游拓展。

这一层包括算法理论（机器学习）、平台框架和应用技术（计算机视觉、语音识别、自然语言处理）。有很多国际科技巨头和独角兽都在这个层面进行了广泛的部署。近年来，我国技术层注重垂直研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，涌现出国内龙头企业。竞争优势明显。

2、计算机视觉发展经历了三大概念，规模已突破400亿元

1982 年出版的《视觉》一书（Marr，1982) by David Marr）标志着计算机视觉已经成为一门独立的学科。计算机视觉的研究内容大致可分为物体视觉和空间视觉（spatial vision）两部分。物体视觉是对物体进行精细的分类和识别，而空间视觉是确定物体的位置和形状，服务于“动作”。正如著名认知心理学家JJ.Gibson所说计算机能直接识别的语言是，视觉的主要功能是“适应外部环境，控制自己的运动”。适应外界环境和控制自己的运动是生物生存的需要，而这些功能的实现需要物体视觉和空间视觉的协调。

在过去40年的计算机视觉发展中，虽然人们提出了大量的理论和方法，但总的来说，计算机视觉经历了三个主要过程。分层 3D 重建和基于学习的视觉。

国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，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433亿美元至950.805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为46.9%。

3、语音识别的发展可以追溯到1956年

语音识别的研究工作可以追溯到1950年代。 1952年，AT&T贝尔研究所的Davis、Biddulph和Balashek成功研制出世界上第一个语音识别系统Audry system，可以识别10个英文数字的发音。该系统识别一个人所说的孤立数字，并在很大程度上依赖于每个数字中元音共振峰的测量。 1956 年，在 RCA 实验室，奥尔森和贝拉尔开发了一个系统，可以识别说话者的 10 个单音节，该系统也依赖于元音频带频谱的测量。 21世纪以后，深度学习技术极大地推动了语音识别技术的进步，识别准确率大大提高，应用得到广泛发展。

目前，语音识别技术已逐步应用于工业、通讯、商务、家用电器、医疗、汽车电子、家居服务等各个领域。比如流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机上，可以实现人与手机的智能对话功能。其中包括苹果的 Siri 语音助手、Smart 360 语音助手、百度语音助手等。

随着语音技术和自然语言理解技术的飞速进步，AI语音语义技术已经在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审计等各个领域实现场景应用.

疫情过后，不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人和传统行业企业的语音机器人也将有很大的市场增长空间。此外，NLP、AI数字员工、RPA的发展也将在一定程度上重塑AI应用场景。

2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长态势，市场规模达14亿美元。据预测，到2024年，全球智能语音市场规模将达到215亿美元，智能医疗、智能金融、各类智能终端的智能语音技术需求将是主要驱动因素。

4、美国高水平AI学者数量明显领先

AI高层次学者参考AI 2000榜单 由于同一学者被选入不同领域的现象，经过去重处理后，共有1833名高层次AI学者。从国家层面看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者数量最多，1244人次，占比62.2%，超过一半总数计算机能直接识别的语言是，以及第二个国家的6个。多倍。中国排名第二，仅次于美国，有196人次，占比9.8%。德国排名第三，是欧洲学者人数最多的国家；其他国家学者不足100人。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能产业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。同时，前瞻产业研究院还提供产业数据、产业研究、产业链咨询、产业地图、产业规划、园区规划、产业招商、IPO筹资可行性研究、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询和其他解决方案。