2020中国人工智能产业链企业图谱(名单)
如今，“AI+”社会已步步临近，社会各界也正积极勾勒未来人工智能的完美图景。
国外人工智能巨头动作不断，在基础技术、应用领域方面都有诸多突破，可总结为三点：基础研究能力强、跨界创新密集、人才红利持续发力。
而在国内，我们在深度学习、识别技术等领域实力突出，尤其在人工智能市场应用层面走在世界前列。但短板同样明显，在基础技术、产业链跨界协同、核心人才培养方面还有待加强。
既有缺陷，则亦有目标可寻，未来我国人工智能行业和学界必然会重点关注以上三项弱点，审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进，在巩固现有优势的同时，补足短板，推动中国人工智能产业可持续发展，并可实现推动产业升级，促进经济发展的作用。
故此，程序员客栈-开发屋针对人工智能产业链进行全面梳理，通过产业链分层、产业细分归纳的方式，搜集罗列出425家次（部分企业领域跨度较大，将重复计算）的国内人工智能全领域企业图谱。
图谱分三大基本层面，分别为基础层，算法层，以及场景广泛的应用层。
三大层级之下，再做细分，覆盖未必全面，如有遗漏，欢迎留言补充。
2.1 计算机视觉
2.2 自然语言处理
2.3 技术平台
3.1 智能机器人
3.2 智能交互技术
3.3 智能无人机
3.4 自动/辅助驾驶
人工智能融资趋势
以上统计了从2012-2020的人工智能融资事件数，及融资金额规模，我们从中可以看出几个明显的趋势或转折点。
一、起势，2014
相比于2012-2013的浅尝辄止，2014年的人工智能产业已逐渐显现出星火之势，业内新闻层出不断。
例如，Google斥巨资6亿美元收购人工智能初创企业DeepMind，把大名鼎鼎的Demis Hassabis招入麾下；而深度学习大牛，斯坦福大学人工智能研究员吴恩达 （Andrew Ng）却不惜离开了Google加盟百度。
再如微软借助语音识别和语意理解技术，开发了智能助理小娜Cortana，将其打造成为Windows手机上的私人助手，能够尽可能的模拟人的说话语气和思考方式跟用户进行交流等等。
那一年的业界人士对人工智能也有过这样的预测：用户的私人信息甚至可以被人工智能软件“胡作非为”，创造在虚拟时空存在的另一个我们。
仔细想想，现在的我们也未必不是。
二、爆发，2015-2018
2015年普遍被业界认为是人工智能发展的里程碑一年，几乎每天都能听到关于【人工智能】的新消息，或是头部公司的新产品发布、或是创业公司拿到巨额融资。
在经历了开源与话语权之争，行业巨头的快速收购与布局，以及人工智能领域的伦理之争后，产业发展不退反进，在此后的几年内愈演愈烈，并以极快的速度推进了人工智能在其他领域的延伸和广泛应用。
2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》三步走战略目标，预计2020年中国人工智能核心产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
2018年9月，世界人工智能大会在上海开幕。大会期间举办了近20场主题论坛和峰会，对脑机融合、群体智能、智能芯片、智能驾驶等发展现状、趋势、热点开展热烈讨论，并由Gartner咨询公司、中国信通院等国内外权威研究机构发布行业趋势报告。
自此，人工智能技术已经逐步成熟，人工智能相关政策持续出台，产业应用领域不断深入，也使我国人工智能与电子终端和垂直行业加速融合，涌现出了智能家居、智能汽车、可穿戴设备、智能机器人等一批人工智能产品，并正在全面重塑家电、机器人、医疗、教育、金融、农业等行业。
三、幻灭？复兴？2019-2020
2019年，有人认为这是人工智能幻灭的一年。
风头已过，热潮正退，价值规律调节市场，生老病死作用开始显现。这就是2019年的AI行业发展状态。而且现实残酷，商用、落地、规模化营收正在成为检验AI公司的核心标准。
相比于过往几年的顺风顺水，跟其他领域的大多数创业公司一样，早期隐患必将成为幻灭的导火索之一，发展中的任何小问题都可能致命。
Roadstar.ai（深圳星行科技）因创始人内讧导致的【死于A轮】，想必在业界无人不知。
Jibo，家庭社交机器人鼻祖，融资7270万美元，死于B轮，死于竞争。
i.am+，融资1.23亿美元，死于资金流断链；它的老板——黑眼豆豆的主唱Will.i.am。
……
内讧，竞争，资金流断链，与其他领域创业公司的死因并无不同。项目扎堆，没有找到AI产业的细分价值，产品差异化不明显，对商业化、产品落地不够重视，以及团队结构不合理等等，都可能成为压死骆驼的最后一根稻草。
简而言之，没有走对路，阳寿将尽，也怨不得阎王在生死簿上划上一笔。
但也有人认为，这只是黎明复至前的些许黑暗，将人工智能称为文艺复兴时期的领域。
正如机器在学习过程中，难免的试错之举，人工智能产业也犹如一个完整的系统，需要在市场与技术环境中不断学习，实践，试错，最终走向成熟。
此外，图中还有一个数据略有意思。
2020年的投资事件数与2016年相当，但总体的融资金额却相差了四倍之余。
这也反应了，当前市场环境下的人工智能产业更趋于理性与平稳，并且在融资结构上有了重大变化，更偏向于中后期、重点企业、关键性技术的大额投资，逐步从投资广度向投资深度上进行了转变。
这是市场运行的必然结果，相信也是迈向【AI复兴】的必经之路。
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