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（一）AI及AI+城市总体发展情况

2015年，全球人工智能市场规模约为490亿美元，而根据国外调查机构 Tractica的统计预测数字，到 2024年人工智能的市场规模将达到2700亿美元，未来整个人工智能市场将呈现出爆炸式增长。中国人工智能市场规模正在急剧扩大中，每年的同比增长速度平均可达50%。2015年中国人工智能市场规模为12亿美元，预计到2024年可达1242亿美元，几乎可占到全球市场的1/2。据权威机构预测，人工智能和服务在各产业链的全球收入将在2025年从2016年的 6.4亿美元增长到368亿美元，增长近57倍。

中国将成为未来十五到二十年全世界最大的也是最具潜力的人工智能市场。人工智能领域的企业数量正在激增。2016年初全球共有957家人工智能公司，覆盖了深度学习、机器视听觉、自然语言理解等13个细分行业。截至2017年6月，全球人工智能企业总数达到2542家，中国有592家，居世界第二位。在全球范围，北美拥有最多的AI企业（921家），位于欧洲（632家）以及 亚洲（258）之前。硅谷是其中最强的AI中枢，随后是伦敦、柏林以及巴黎。在欧洲国家排名中，英国的AI产业发展最好，其次是德国、法国。

近年来中国人工智能产业进入爆发式增长期。截至 2017年底，中国人工智能核心产业规模超过180亿元，相关产业规模达到2200亿元。中国累计获得1.57万项人工智能领域的专利，位居世界第二。2018年，中国人工智能进入加速发展期，国际领先企业争先进入中国市场，资本市场投入力度持续加大。目前中国地区人工智能领域获得投资最多的五大细分领域是

计算机视觉(研发类)、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别

。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能行业的资本将主要涌向机器学习与场景应用两大方向。在政策和市场的双重驱动下，中国智慧城市、智慧社会领域的人工智能应用取得了显著进展。体现在：（1）研究和技术创新方面，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，语音识别、机器视觉、中文信息处理、无人驾驶汽车、智能服务机器人等细分领域的研究和商业化应用已进入国际先进行列。（2）AI产业和企业方面，产业规模持续壮大，涌现出一批独角兽企业和领军型上市公司，预计到2020年核心产业的规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。（3）AI与新型城镇化的融合方面，AI已在城市的制造、交通、物流、建筑、家居、医疗、安防、零售、金融等领域落地应用，细分领域新的商业模式不断涌现，正在推动城市消费生活和城市产业不断升级，迈向高质量发展阶段。

综合各方面的数据，绘制出人工智能在中国智慧城市垂直领域的渗透度和投资热度情况图（截至2019年3月）。

从上图中可看出，人工智能在智慧城市各垂直行业的渗透程度尚不够深，距离期望值仍有较大发展空间，因此可以预见下一步的发展趋势一定是人工智能与各细分领域深度融合；投资较热的领域集中在：智慧金融、智慧交通、智能制造、智慧社区、智慧教育、智慧环保、智慧零售、安全应急、智慧信用。

目前，AI在智慧城市场景的应用主要是基于基础层与技术层实现与城市各细分行业领域的融合，通过融合实现不同场景的数字化与智能化。随着人工智能在语音、语意、计算机视觉等领域实现的技术性突破，AI在城市细分场景的落地应用将被加速。

应用层按照对象不同，可分为智能终端应用以及行业场景应用两部分。智能终端应用包括可接入智慧城市网络的机器人、无人车、无人机、智能家居、智能传感器等各层各级智能硬件、装置、装备。行业场景应用是指可融入智慧城市各种细分行业领域的AI应用场景。近年来，国内企业陆续推出应用层面的产品和服务，比如小i机器人、智齿客服等智能客服，“出门问问”、“度秘”等虚拟助手，工业机器人和服务型机器人也层出不穷，应用层产品和服务正逐步落地。IBM 最早布局人工智能，“万能Watson”推动多行业变革；百度推出“百度大脑”计划，重点布局无人驾驶汽车；谷歌的人工智能业务则较为繁杂，多领域遍地开花，包括 AlphaGo、无人驾驶汽车、智能手术机器人等；微软在语言语义识别、计算机视觉等领域保持领先。

（二）热点企业及其经营领域情况

截至2018年7月6日，沪深两市人工智能概念类上市公司共38家，其中，北京10家，广东、上海各6家，浙江5家，江苏4家，山东、辽宁各2家，安徽、四川、天津各1家。中国人工智能上市公司的按省域分布情况如图4.1所示。统计结果显示这些企业集中分布于北京、上海、广东、浙江、江苏，从全国范围看，这些地域的人工智能企业发展具有比较优势。

从经营范围和主要产品类型看，38家概念类人工智能上市公司基本涵盖人工智能基础层、技术层、应用层各相关领域。人工智能概念股主要分布在两个行业：11股在信息传输、软件和信息技术服务业，17股属于制造业。17家A股制造业类上市公司主要分布在基础层和应用层。涉足人工智能基础层的上市公司，有从事芯片制作的紫光国芯、GPU(图像处理器)生产的景嘉微以及数据处理的中科曙光和浪潮信息等；应用层的上市公司，有海康威视的安防产品、机器人等。截至2018年7月6日，38家概念类人工智能上市公司市值总额突破9000亿元。

智能家居：切入智能家居领域的AI技术及解决方案提供商：百度、阿里巴巴、小米、搜狗、出门问问、360、云知声、科沃斯机器人、Emotibot、三角兽、图灵机器人、Rokid、思必驰、声智科技、机智云、地平线机器人、毫米科技、渡鸦科技、云丁科技、西默科技、lifesmart、百芝龙智慧科技。

智能家电：不少家电企业都瞄准了人工智能，潜心研发AI技术，将其应用于家电产品。今年以来，长虹、美的、格力、格兰仕等都在向智能制造转型，试图立足“Smart Home”，将人工智能和智慧家庭更紧密地结合在一起。

服务机器人：拥有家用/商用智能服务机器人技术并提供硬件产品的厂商：科沃斯机器人、优必选机器人、360、京东、Slamtec、Roobo、Canbot、Geek+、ARTrobot、Rokid、小米、出门问问、小鱼在家、擎朗、快仓、智言科技、达闼科技、库柏特、极智嘉科技、深之蓝、梅卡曼德机器人、克路德机器人、智齿科技、真机智能、海默机器人、乐聚机器人、扬天科技、ROOBO、优爱智合、普渡科技、进化者机器人、云问机器人、AICRobo、megarobo、工匠社、云迹科技、珞石机器人、若贝特机器人、上海元趣、灵伴即时、墨子AI、拓野机器人、北冥星眸、萝卜科技、游尔机器人。

人机交互：Versa、叶浪智能、吉斯卡、翼石科技。

移动设备及软件：将AI技术用于智能手机/可穿戴设备/无人机等软硬件技术及解决方案提供商：百度、搜狗、阿里巴巴、出门问问、科大讯飞、华为、旷视科技、微软、来也。

无人机：大疆创新、亿航智能、Yuneec、极飞科技、零零无限、零度智控、TOPXGun、奇蛙智能、扩博智能、德知航创、3D Robotics、Parrot（派诺特）、AscTec、Microdrones、AEE一电、PowerVision、智能鸟、红鹏、Flytrex Sky、Skycatch、华科尔、独角兽FPV、澄星、YUNEEC。

智能驾驶：为智能驾驶提供视觉传感器/解决方案及整车的技术/产品提供商，不含车载智能语音语义厂商：驭势、Momenta、奇点汽车、蔚来、图森、易航智能、Minieye、景驰科技、Smarter Eye、Zong Mu、极自、饮冰科技、极目智能、清智科技、智行者科技、Roadster.ai、Drive.ai、图森为了、FMC汽车、未来黑科技、踏歌智行、中科慧银、斑马数智、极奥科技。

（三）热点细分行业发展情况

目前，智慧城市正在将AI通用技术应用于金融、安防、建筑、医疗、教育、零售/电商、视频/娱乐/社交等领域，或传统行业通过研发AI技术赋能自身业务以实现降本增效、提升用户体验，涌现出一大批优秀企业。

金融行业：旷视、商汤、依图、云从、博易识道、Yi+、捷通华声、第四范式、京东金融、Pintec。

安防行业：旷视、商汤、依图、云从、特斯联、海康威视、东方网力。

医疗行业：iCarbonX、腾讯觅影、搜狗明医、天智航、康夫子、万里云、汇医慧影、医渡云、羽医甘蓝、医拍智能、推想科技、图玛深维、体素科技、E诊断、迪英加、智成科技、视见医疗、雅森科技、海鹅科技、联影医疗、汇医慧影、深睿医疗、PereDoc、伦琴医疗、人和未来、希氏异构、康夫子、博实股份、妙手机器人、璟和技创。

企业服务：布本智能、闪银奇异科技、深兰科技、冰鉴科技、法里、飞蝉智投、News Break、PaperWeekly、Video++、BigQuant、墨丘科技、特斯联科技、华瑞新智、DeepBrain、妙盈科技、华瑞新智科技、追一科技、Aibee、文安智能、助理来也。

教育行业：科大讯飞、高木、百度作业帮、IPIN、优必选、云知声、学霸君、小猿搜题、英语流利说、嘿哈科技。

客服行业：小i机器人、图灵机器人、三角兽、蓦然认知、Emotibot、灵伴科技、追一科技、智言科技。

视频|娱乐：Yi+、爱奇艺、Viscqvery、极限元、图普科技、华捷艾米、Video++。

零售|电商：阿里巴巴、京东、旷视、Yi+、甘来。 建筑：旷视、商汤、特斯联、小库科技、马良行。

法律：华宇、法狗狗、法律谷、理脉。

招聘：拉勾、IPIN、辈出。

新闻资讯：今日头条、腾讯、微信公众号、一点资讯。

（四）典型领域应用情况

领域1：AI+医疗

Machina Research公司预测，到2025年将有13亿左右的健康保健物联网设备上网，是未来10年物联网成长最快速的产业。伴随着物联网在健康保健领域的迅速成长，目前人工智能在医疗建康领域的渗透正在逐步展开，在一些细分领域已经取得成功应用。典型的应用如：可穿戴设备量测心跳、血压、血糖等参数，远程提醒医生关注重要异常状况；可穿戴设备和脑波交流帮助实现最佳睡眠；手臂感应器可每分钟自动读取3亿7千1百万个糖尿病葡萄糖指数，从而实现葡萄糖智能监测；远程超生波装置帮助助产士将妊娠数据传送给医生，使医生可以及时侦测到危急情况而做相应处置，有效降低婴儿死亡率。

中国医疗健康行业和其他国家医疗健康行业的总体情况对比如下表：

发达国家人口老龄化程度普遍偏高，而发展中国家（包括中国在内）无论是从医疗从业人员还是医疗基础设施方面都有待提高。而医药行业市场美国已达到3400亿美金左右，而中国等发展中国家依然没有突破1000亿美金。

2017年，中国大陆的医疗健康领域公司为212个，市场规模接近4500亿美元，销售额9800多亿美元。中国大陆医疗健康行业公司为美国的10倍左右，销售额接近60倍。

目前，全球有九十余家家医疗领域人工智能创业公司，代表性的业务领域有：医疗图像处理和机器视觉，药物智能健康服务，院内流程优化，医疗文本数据自然语言处理，诊断治疗的SaaS分析平台，AI模拟制药过程和预测新药品效果，AI辅助诊断大脑相关性疾病，远程医疗，AI超声诊断，可穿戴设备缓解压力情绪，健康指数评价，超声波和核磁共振便携式的医学成像装置，健康管理，AI改善健康状态和快速发展新疗法，病患数据分析与预测，X光片中的肺癌和乳腺癌影像分析，乳腺组织温度检测与机器学习分析，机器学习、基因生物学和精密医学，卵巢癌等疾病人工智能体系，金融机构和医疗组织快速数据读取及价值发现，以医学图像、诊断书、临床试验为数据基础的辅助诊断工具，睡眠数据分析软件，用于肿瘤、自身免疫性疾病、以及罕见病的纳米无偏纹理捕捉，简化大型制药公司药品上市时间的预测分析平台，针对肿瘤的云数据存储和分析平台，血液测试，手术过程中可以监测失血量的APP的生产和制造商，医疗记录智能化提取、运输、转化。

该领域的分析师预测，到2025年，人工智能将涉及到从大众健康管理到数字化回应病人需求等所有的事。以“骨听”技术为主提高听力，以移动医疗为主监测血压、心率、血糖、新陈代谢等参数将成为医疗可穿戴设备的主要技术路径，医用级别的可穿戴设备将更加受到关注健康消费人群的青睐。总的来看，以智慧医疗行业还处于起步阶段，但市场容量非常大，发展前景非常乐观。特别是在老龄化问题凸显、消费升级的前景下，智慧医疗将是大势所趋，但技术仍是行业面临的首要难题，特别是在手术机器人、微创检测等高精度、高可靠性需求场合。另外，由于智慧医疗类产品和系统具有技术门槛高、研发周期长、成本高的特征，而资本市场追求投资回报，这就形成相对的矛盾和制约。所以目前国内仅有科大讯飞、太尔集团等少数公司涉足此领域。未来智慧医疗的发展和应用并不仅仅是通过智能的手段解决医患系统的智能化问题，更重要的是要搭建范围更广、深度更大的中国消费者大健康平台，并提供及时、精准、个性化的服务。

l 典型案例——神经影像人工智能辅助诊断

2018年6月，北京天坛医院应用全球首款CT、MRI神经影像人工智能辅助诊断产品“BioMindTM”天医智，辅助医生“阅片”，诊断准确率超95%。天医智应用在神经疾病预防、诊疗、预后和康复等阶段具有无可比拟的优越性，未来将在神经疾病医疗领域带来一场颠覆性的“技术革命”。通过大数据智慧，对人脑经验(临床顶级专家的技术和经验)的高效、深度学习，有望解决“人脑”难以解决的疾病“死角”。

领域2：AI+物流

我国物流企业近30万家，A级物流企业超过4000家。自2009年智慧物流概念提出以来，各大涉足物流行业的公司都在推进自家的智慧物流系统建设。国内除阿里和京东外，顺丰等物流公司以及苏宁等电商也在进行智能化建设，AGV机器人已在各家仓库奔走忙碌，各家的无人机陆续在进行飞行测试。交通部部长李小鹏指出：各种运输方式融合发展是未来重点，大力发展多式联运、打通交通物流信息“孤岛”十分关键。通过人工智能实现传统海陆空多位物流融合势在必行。目前，全方位无人物流系统的打造是物流行业AI应用发展的焦点，此领域走在前列的典型应用有：京东无人仓、苏宁云仓、海康威视分拣机器人和搬运机器人、埃斯顿六轴通用机器人和码垛机器人等。

目前AI技术在物流领域的实用型渗透主要体现在3个方面：配载线路优化，物流机器人，无人机。

（1）配载线路优化。集货线路优化、货物配装及送货线路优化等，是配送系统优化的关键。国外将配送车辆调度问题归结为VRP(Vehicle Routing Problem，即车辆路径问题)、VSP(Vehicle Scheduling Problem，即车辆调度问题)和MTSP(Multiple Traveling Salesman Problem，即多路旅行商问题)。解决相关问题会用到AI的运筹学、推理、排列组合等，从不同角度实现配送路线优化。

（2）物流机器人。分为两类，一类是应用到物流仓储和装卸环节中的仓储机器人，具体又包含移动机器人、工业机器人两类；另一类是配送机器人，这类机器人目前都是移动机器人（无人车）。亚马逊、苏宁物流、京东、菜鸟网络等在智慧物流机器人方面均有布局。

（3）无人机。移动机器人（无人车）可实现短距离的陆地配送，在地形复杂或是需要跨海派送货物的场景下需要使用无人机。国际上以亚马逊为首的各大运输公司都在争相发展使用无人机运输，以节省人力成本，但在中国由于政策限制目前无人机的使用率仍较低。京东在西安的飞行服务中心已正式投入运营，在宿迁准备建立无人机行业“黄埔军校”，这两地将兼具无人机研发测试、运营调度等多项功能。

目前智慧物流机器人主要包括三大技术方向：

（1）“货到人”拣选。通过采用视觉识别技术给机器人“装上眼睛”，实现订单拣选，如亚马逊推出的KIVA机器人、海康威视推出的阡陌系统。

（2）分拣抓取。机器人在进行拣选作业时，需要带有图象识别系统和多功能机械手，机器人每到一种物品托盘就可根据图象识别系统“看到”的物品形状，采用与之相应的机械手抓取，然后放到搭配托盘上。目前识别准确率、识别精度、性价比仍有大幅上升空间。分拣抓取机器人进入市场仍需一段时间。

（3）货物配送。主要分为无人机和机器人系统，解决物流最后一公里问题。目前亚马逊、谷歌、京东等纷纷加大在这一方向的投入。

全流程无人仓是未来智慧物流系统的发展方向，其目标是通过智能机器人、大数据、物联网等技术在仓储里的综合应用，实现从入库、存储、包装、分拣的全流程、全系统的智能化和无人化。目前机器人在物流产业中真正发挥作用的还是仓储机器人和分拣机器人。无人机、无人车的最后一公里派送，仍然存在很大的场景落地难度。

l 亚马逊机器人

目前，亚马逊在全球运行有 10 万多台机器人，并计划增设更多机器人协力工作。2012年亚马逊耗资7.75亿美元收购Kiva systems公司，并更名为亚马逊机器人（Amazon Robotics），2014 年亚马逊开始推出仓库机器人，亚马逊现在在仓库中使用的就是这家初创公司的Kiva机器人。收购Kiva之后，货架到人的核心思路是把拣选人员取消，直接把货架搬到复核包装人员的边上，有复核打包人员完成拣选、二次分拣、打包复核三项工作，把人员压到最低，同时也取消了原来传输线完成的位移动作。亚马逊物流中大量使用的另外一类机器人是堆垛机（码垛机器人），这些机械臂与亚马逊所收购的 Kiva 机器无关，是由其他公司研制。目前已在佛罗伦萨、肯特和沃什湾的亚马逊仓库内广泛使用。去年年底，在佛罗伦萨仓库开设后不久，亚马逊就开始安装这些机械臂。这些机器人手臂被配置为只拾取标准尺寸的箱子，而不是其它尺寸的物体。

l 京东物流机器人

截止目前，京东推出两大类物流机器人，一类是运行在仓储场景下的仓储运输机器人，另一类则是运行在运输线路场景下的配送机器人。

仓储智能运输机器人。2017年10月，京东物流首个全流程无人仓正式亮相，这是全球首个正式落成并规模化投入使用的全流程无人物流中心，也是全球首个大型绿色无人仓库，房顶全部是太阳能电池板，白天充电，晚上供库房工作。2018年上半年，京东自主研发的飞马仓储智能运输机器人在京东亚洲一号仓库中应用。京东无人仓主要包括收货、存储、订单拣选、包装等作业系统。作为京东智能物流机器人创新的典型，飞马仓储智能运输机器人在仓储物流场景中具备自主“行驶”功能，适用于中、小件仓的入库上架、拣选、合流及搬运场景，通过人机协作减少人员走动，可极大提升拣选效率。飞马由京东集团X事业部美国硅谷与北京的研发团队合力打造，其中以人工智能驱动、无人驾驶技术为核心的美国硅谷研发团队为自动驾驶技术在物流商业化方面的大规模应用进行了深度探索，此前发布的京东L4级别无人重卡就是出自该团队之手。北京的研发团队致力于探索不同物流场景机器人的配合使用，并通过人工智能和大数据对仓储布局进行优化指导，提高仓储效率，引领物流行业的变革与升级。除了飞马仓储智能运输机器人，地狼AGV、天狼穿梭车、分拣机器人、智能叉车、视觉+机械臂、输送分拣等多种产品已得到规模化投用，且在不断进行技术升级与产品迭代。最新一代地狼AGV的搬运重量已经从之前的300KG提升到500KG；而二代天狼机器人相比一代，重量减少一倍体积也更加小巧，除了更加节能环保之外还使空间存储密度提升约15%；大幅优化智能提升机效能，出入库效率相比一代提升约25%。目前，京东正继续在仓储和物流领域开拓世界最先进的磁悬浮和直驱磁动力技术，推动其在智慧物流层面的应用落地，为智慧城市建设提供技术动力。 京东2016年推出首款配送机器人，2017年接连在中国人民大学等多所高校开启常态化配送并在天津生态城亮相，2018年率先宣布配送机器人进入量产时代，并将京东X事业部无人车总部落户长沙。2018年6月，20多台京东智能配送机器人在北京市海淀区正式上路，调度平台发出命令，首批载有618订单的配送机器人出发。这是全球首次全场景常态化配送运营。

l 苏宁物流

苏宁物流也在向无人化物流生态靠近，目前苏宁的无人机已经在今年6月成功完成首飞配送任务。2016年“双十一”前夕苏宁云仓投入使用，A字架自动拣选系统、自动分拨系统、一步式装车系统等使苏宁云仓实现高度自动化。

领域3：AI+环保

2016年，一家国外媒体评选的十大最环保科技创新中，人工智能上榜。如何监控大片森林的退化情况呢？许多国家的政府正逐步采用人工智能程序Terra-i，该程序利用实时的雨量数据来预测某一栖息地的植被覆盖情况，再把预测内容与地球监测卫星拍摄的栖息地图像相匹配。预测情况和实际情况之间的差异体现了人类活动对栖息地的影响。最酷的是，Terra-i在分析时能够利用神经网络“学习”不同降雨量对应的实际绿化水平。2015年，IBM和北京市环保局合作推出“绿色地平线”项目，利用IBM认知计算、大数据分析以及物联网技术，分析空气监测站和气象卫星传送的实时数据流，提供未来3-5天的高精度空气质量预报，实现对北京地区的污染物来源和分布状况的实时监测。

在节能减排方面，IBM研究院开发了一套新能源功率和天气模型预测解决方案，结合天气预报和优化分析技术预测风能和太阳能的发电功率，能够帮助能源电力公司提高新能源发电并网的可靠性。据称，该技术已在国网冀北电力的张北县风光储输示范项目（670MW）的一期工程（160MW）得到应用，并在现有基础上增加大约10%的新能源并网量。

（五）总结与展望

AI与智慧城市目前存在以下可落地的融合点：城市智能化基础设施、智慧城市平台（大脑）、产业链、产品、市场、投融资、现代服务平台、信用体系、政策法规、学术科研等。本报告针对以上融合点进行调研，从多个视角剖析当前AI与智慧城市的融合发展情况，基于此给出进一步发展建议。

1、坚持分级分类协同发展范式

从规模上分，中国城市涵盖大、中、小城市类型；从区域上分，中国城市群格局已初步形成；从历史底蕴上看，各城市历经多年发展已形成自身固有的特色。因此，明确中国AI城市的发展范式为：将城市分为三大类，即大、中、小城市，分别制定不同的发展范式，组合成中国AI城市发展总体范式，三类范式并行推进，协同发展。三种类型城市的发展范式如下：

（1）大城市（一线城市）国际化升级。北京、上海、深圳、杭州这样的城市，通过产业升级、服务升级、城市管理体制改革、社会治理达到城市升级，向世界著名智慧城市行列迈进。

（2）中等城市（二三线城市）高质量进阶。二三线城市当前应把重心放在完善功能、补短板、挖掘特色等有益于质量提升的着力点，推进城市向高质量方向进阶。

（3）小城市新型“城镇化”转型。小城市应把着力点放在解决农村向城市过渡过程中的问题上，完成新型城镇化转型。

2、坚持智能化、数字化、网络化三化同步范式

与西方发达国家不同，我国数字经济发展有自身特点，就是我国在还没有完成工业化、城镇化和农业现代化之时，就迎来了信息化。“四化同步”成为我国数字经济发展的时代背景。工业4.0时代，工业化与城市化互为驱动力，深度跨界融合。随着需求全球化、生产全球化的趋势越发明晰，提高生产、生活的效率与质量，同时加强环节的自动化管控，已成为现代城市发展的迫切需求。以智能化为牵引的智能化、数字化、网络化三化同步范式是当前我国人工智能城市可行的发展范式。

3、建立共同治理体系

当前，我国智慧城市建设投资主体仍是政府，显然这不是长久之计。由于智慧城市建设运营模式的不成熟，无法吸引更多的社会力量参与智慧城市建设运营，这将直接影响我国智慧城市的建设发展。所以，按照智慧城市的发展规律及建设特点，我们提出建立以市场为主体的智慧城市建设运营模式，增强可持续发展的内生动力， 即建立以市场为主体、多样化的智慧城市建设运营模式，充分发挥政府、企业、市民的积极性，促进智慧城市健康、可持续发展。

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