人工智能+醫療與生命科學即AI醫療已從起步期邁入發展期,AI醫療應用已從早期浮現階段過渡為深入探索階段。在該時期與階段內,醫療數據的安全性得到維護,數據互聯互通建設向數據治理與開發轉變,AI醫療影像向多疾病橫向拓展與縱向深挖,NLP技術產品領先于KG、ML技術產品,如CDSS領先于AI制藥,個別賽道競爭加劇,可行的商業模式浮出水面。
從市場規模來看,2020年中國AI醫療核心軟件市場規模為29億元,加上帶有重資產性質的AI醫療機器人,總體規模為59億元,而到2025年,AI醫療核心軟件市場規模將達到179億元,同樣加上AI醫療機器人,總體規模將達到385億元,2020-2025年CAGR=45.7%,總體市場呈繁榮增長態勢。
未來,AI醫療影像玩家將繼續開拓影像診斷的其他疾病市場,如冠脈、乳腺、肝臟等,同時開發手術規劃與導航這類影像治療市場,轉戰新興的藍海區。此外,未來AI醫療的戰場將從資本力量雄厚與否的角逐,轉為企業自身商業模式的較量。
隨著我國人口老齡化加劇和出生率的持續走低,致使進入生產體系的勞動力越來越少,勞動力缺口加大,持續走高的勞動成本,成為不可忽視的社會現實。在這一背景下,人口老齡化和低生育率給機器人產業帶來了補充勞動力和滿足兒童/老年人生活服務兩大強勁需求。
此外,人工智能、物聯網、大數據、云計算等技術發展,圖像識別、語音識別、自然語言處理等的成熟應用,為智能機器人演進提供了堅實的發展基礎。
加之,我國注重提升機器人產業的整體發展水平,先后出臺了一系列利好機器人產業發展的政策。國家不僅從宏觀、戰略角度構建機器人產業頂層設計,還從技術研發和落地應用角度給予方向引導,為機器人產業發展提供了必要支撐。
本報告重點研究問題如下:
? 機器人主要有哪些類型?機器人行業經歷了怎樣的發展過程?
? 機器人行業的市場發展現狀如何,資本對哪些企業更為青睞?
? 機器人行業的核心技術是什么?未來競爭點在哪里?
? 機器人在不同場景的落地應用情況如何?制約條件有哪些?還有哪些尚未挖掘的應用價值?
? 機器人各細分賽道有哪些值得關注的高成長潛力玩家?
? 機器人行業未來將有怎樣的發展趨勢?
醫療AI是指將人工智能技術應用于醫療領域中,主要包括醫學影像、臨床輔助決策、精準醫療、健康管理、醫療信息化、藥物研發以及醫療機器人等細分場景,以助力降本增效、提升診療水平、改善患者體驗、降低患病風險等為核心目的,全面賦能院前、院中、院后各個環節。
本報告的重點研究問題如下:
什么是醫療AI?其細分場景有哪些?
醫療AI有哪些發展驅動力?
醫療AI市場規模如何?行業投資熱度如何?
我國醫療AI行業產業鏈上中下游分別擁有哪些參與者?
醫療AI廠商的核心競爭力是什么?
醫療AI未來發展勢頭如何,存在怎樣的發展趨勢?
來自于億歐智庫的《中國AI+材料科學產業應用研究報告》,本報告從全球AI+材料科學發展,到產業應用落地作出梳理。解讀中國AI+材料科學產業規模、發展趨勢,并剖析產業痛點,提出發展建議。旨在推動人工智能驅動新材料發現的產業落地,并為跨界企業、投資人等提供參考。
全球新材料產業持續擴張,差異化顯著,產業重心逐漸向亞太區轉移
全球新材料產業差異化顯著,美國、歐洲和日本等國擁有成熟的新材料(Advanced materials)市場,多數產品占據全球市場的壟斷地位,是新材料產業主要的創新主體。其中,美國在新材料全領域位于領先地位;歐洲在復合材料、化工材料領域優勢顯著;日本在電子信息材料領域領跑于世界;俄羅斯在航天航空材料等方面趨于領先地位;中國在前沿新材料等領域發展有一定優勢。隨著全球新材料產業巨頭迅速擴張,新材料產業鏈的中低端逐漸向亞太地區(如中國)轉移。
2019年全球新材料產業規模達到2.23萬億美元,2020年仍保持10%左右增長。目前,全球范圍內都在積極發展新材料,尤其是發達國家,新材料已成為決定一國高端制造及國防安全的關鍵因素和國際競爭的重點領域。2019年全球新材料產值中,先進基礎材料產值比重占49%,關鍵戰略材料產值占43%,前沿新材料比重8%。
國家和企業的研發投入是保持核心競爭力的關鍵,中國應持續加大投入
美國、日本等發達國家早期通過高強度的研發快速實現了高度成熟的工業化,日本1980年代研發強度已經超過2%,相關配套產業十分成熟,因此進一步的實體創新越發困難。但近20年來美國、日本的研發強度增長趨勢十分緩慢,美國基本維持在2.6%-2.8%,日本維持在3.0%-3.5%,而韓國對基礎科研的重視程度持續加深、科研投入不斷加大。
研發是新材料企業保持核心競爭力的關鍵,新材料研發周期長、回報慢,因此自主研發的企業必須具備足夠的抗風險能力。從全球化工及材料巨頭,如BASF、3M、陶氏、杜邦等企業看,并不存在單一的新材料企業,這些企業均具有多元化的業務結構,并且多數企業最初都是通過石化或基礎化工形成規模優勢及穩定的盈利,從而有能力在新材料領域投入持續的研發,并且其新材料產品多是基于石化產品的延伸。而石化化工產品在二十世紀七八時代開始便趨于成熟。因此近四十年來,化學工業基本不再產生新學識,新物質、新品種的創造愈發困難。
新材料產業是國民經濟和制造業升級的基礎,涉及國防、民生等各方面
根據國家標準《GB/T 37264-2018 新材料技術成熟度等級劃分及定義》,新材料指新出現的具有優異性能和特殊功能的材料,及傳統材料改進后性能明顯提高或產生新功能的材料。國家統計局將新材料分為六大類,包括特種金屬功能材料、高端金屬結構材料、先進高分子材料、新型無機非金屬材料、高性能復合材料和前沿新材料。工信部《新材料產業發展指南》中指出,新材料三大戰略發展方向包括先進基礎材料、關鍵戰略材料、前沿新材料。作為工業發展的先導,新材料產業是基礎性、支柱性產業,已成為國民經濟發展、高端制造業升級的基石。
材料科學是經濟發展的重要上游環節,是工業制造和國防發展的關鍵保障。從材料性能、材料屬性、物理性質可以將材料進行歸類,分別對應到應用環節的各個下游領域。作為中國七大戰略新興產業之一,材料產業的發展對于中國經濟建設具有重要意義。
新材料產業上升為國家戰略性新興產業,產業規模逐年遞增
新材料廣泛應用于各領域,其研發和應用與技術和產業變革息息相關,新材料的發展為技術創新和產業升級注入推動力。為應對新材料產業在快速發展中遇到的核心競爭力不強、創新力不夠、產業化緩慢、進口依賴度高、人才匱乏等問題,近十年中國政府制定了一系列新材料產業政策,積極推動新材料產業發展。尤其是在2009年中國明確將新材料產業列為戰略性新興產業,并予以重點支持的背景下,中國新材料產業的發展獲得充分的政策保障。2012年工信部發布《新材料產業“十二五”發展規劃》,為新材料產業制定明確的發展方向和任務后,新材料產業發展進一步提速。
中國發改委、工信部等聯合發布的《中國新材料產業發展報告》指出,2010至2019年中國新材料產業蓬勃發展,市場規模由人民幣7000億元增長至人民幣4.1萬億元,年復合增長率達23.9%。
中國新材料產業自主創新能力不強,關鍵技術仍受制于人
材料科學是整個國民經濟的基礎,服務范圍極廣,涉及從國防到民生的各個方面,而且需求迫切。目前我國很多關鍵核心材料核心競爭力不強, 32%中國關鍵材料領域為市場空白,進口依賴現象嚴重,如高鐵齒輪制動裝置、電子產品存儲芯片等。具體來講,航空發動機、雷達、軍工等方面所需的材料比較復雜,往往是多種元素或者多種化合物組成的復雜混合物,單純依靠傳統“試錯式”的材料研發模式非常困難,而材料的研發及生產周期較長,導致新材料的研發無法跟上產品設計的速度,嚴重制約了我國科技的進步和工業的發展。
盡管中國新材料產業迅速發展躋身于全球材料大國行列,但存在材料支撐保障能力不強,產學研用銜接不緊密,產業集群效益弱,產業基礎設施不健全等問題,具體表現為產品結構不合理、關鍵技術受制于人、國際市場競爭力不強。
近日,人工智能板塊捷報不斷。人工智能企業云天勵飛科創板IPO事項8月6曰接受上交所科創板上市委審議。公司于2020年12月8日遞交科創板IPO申請,擬募資約30億元。同為人工智能企業的云從科技也是2020年12月初遞交的科創板IPO申請,該公司已在今年7月20日上會通過,并于8月4曰提交注冊。北京海天瑞聲科技股份有限公司進行網上網下申購。此次發行1070萬股,占發行后總股本的比例25%,申購價格36.94元/股。這為上市波波折折的人工智能行業帶來信心。
作為新興的熱門行業,人工智能企業備受資本青睞,但同時又面臨成本高、硬件落后等問題。本報告將聚焦人工智能行業進行深度研究,著力于對中國人工智能市場困境與中國人工智能主要企業戰略布局進行分析與展望。
巧婦難為無米之炊,數據孤島和小樣本數據成難題
基礎數據存在的問題主要有三。首先,基礎訓練數據的數量和質量將會決定模型的準確度,中國人工智能發展速度快,但積累不足,因此中國人工智能整體訓練數據量不大,同時,訓練數據標記質量參差不齊。其次,基礎訓練數據的來源有三種,分別為個人用戶、企事業單位和政府機構。相對較小的企業獲取數據的方式單一且成本高昂,因此難以取得競爭優勢。同時,大部分行業的數據存在孤島現象。最后,人工智能尚未能夠覆蓋部分行業以及長尾場景,這是由于行業或場景本身并沒有較大的樣本數據量。
以政府為主導的人工智能市場
總體來看,中國人工智能市場主要以政府端為主,帶動企業端人工智能的應用與落地。原因主要從戰略和市場兩方面考慮。從戰略方面考慮,中國規劃在未來打造科技強國,中國將人工智能列入重點發展的行業,用政府需求帶動社會對于人工智能的普遍需求。從市場方面考慮,中國正在加強新一代基礎設施建設,中國人工智能發展較好的云計算、計算機視覺等領域正好符合政府項目的需求,落地程度較高,因此也應用較為廣泛。
全面鋪排或打造特色,智慧城市與安防競爭激烈
智慧城市、智慧交通、安防以及消費是競爭最為飽和的賽道,而工、農、教、娛則參與者寥寥,供應鏈更是競爭者較少。這主要是由于行業尚未得到完全開發或本身AI設計鋪設難度較大導致的,企業可以抓住機會,在這幾個細分領域研究出較為突出的核心競爭力,取得優勢的市場競爭地位。
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AI+安防仍然是人工智能技術商業落地發展最快、市場容量最大的主賽道之一,2020年,AI+安防市場規模為453億元。隨著疫情常態化以及十四五規劃開篇,2021-2025年市場將進入產業結構調整期,市場規模增速將有所放緩,預計2025年規模超900億元,AI開始向公安交通等場景的下沉市場以及泛安防的長尾細分領域滲透。
公安交通領域是AI安防市場的主要支撐力量,貢獻近86%的市場份額,但隨著雪亮工程進入收尾階段,預計2021-2025年公G安A交通領域AI安防軟硬件市場規模增速將穩定在10%左右;社區樓宇領域在全國城鎮老舊小區改造、“智慧社區”及“智慧安防小區”建設等重點工作持續推進的背景下,預計未來數年將是AI安防市場新的增長點。
與行業發展初期相比,現階段AI安防的政策環境、產品技術以及供需兩端均呈現出新的特點:
政策指導上強調AI安防建設應由單點突破向立體化、全面化、體系化智能安防建設轉變; 產品技術方面,算力向前端及邊緣端遷移的趨勢明顯,國內ASIC芯片廠商在算力前移過程中迎來發展機遇; 需求端,AI安防需求主體的角色越來越豐富且需求方傾向于選擇有技術兜底能力的集成商,除了要滿足現階段建設需求,未來還可提供長期的運維管理與技術服務; 供給端,安防廠商、AI廠商、ICT廠商等多方勢力激烈的市場競爭促使AI視頻監控單路平均價格快速下降,市場競爭進一步推動了AI安防的加速滲透。
AI安防賽道的市場格局已開始進入穩定期,賽道玩家以計算機視覺技術和AIoT技術為切入點,在智慧城市這一更為廣闊的市場下進行業務拓展,尋找“出圈”機會并形成新的核心競爭力將成為破局點。未來,隨著AI公司、安防廠商、ICT廠商、云服務廠商等各類型AI安防核心參與者在業務方向上的拓展與產品技術的泛化,AI安防賽道的邊界也將愈發模糊,其安防功能也將作為AI技術在城市數據感知、認知、決策支持中的重要模塊融入到城市管理與治理的方方面面。
據德勤最新發布的《2021年中國生命科學與醫療行業并購市場白皮書》,盡管面臨多重經濟、商業和社會顛覆變革,2020年中國生命科學與醫療行業并購交易依然穩健發展,增長勢頭預計將持續高漲。
《白皮書》按行業細分領域并結合前十大交易分析了2020年中國生命科學與醫療行業的并購活動,揭示重大并購投資背后的潛在動因,同時評估了私募股權、風險投資活動及上市融資狀況。《白皮書》還深入分析了中國作為全球第二大醫療市場在2021年上半年的最新并購趨勢。
《白皮書》顯示,2020年中國生命科學與醫療行業并購交易規模創下歷史新高,而中國也正快速發展成為全球生命科學與醫療行業投資者的“首選市場”。
億歐智庫對2021年中國AI企業商業落地的最新情況進行了延續性研究,重點關注了現階段人工智能企業獲得競爭優勢的關鍵影響因素,從而發掘AI產業的“行業贏家”。報告通過問卷調研、訪談、案頭資料等方式形成了百強企業系列榜單,展現了具備商業落地規模潛力的企業全貌及其在各個垂直領域的分布情況。
報告亮點
解析2021年中國人工智能產業發展的最新背景
對2021年中國AI企業商業化落地情況做出評估,并評選百強企業榜單
展現各領域產業數字化轉型中AI服務商的典型應用案例
一、技術突破:AI從單點技術應用走向集成化創新發展
深度學習開啟了人工智能第一發展階段,隨著AI技術的場景應用不斷深化,單一技術閉環逐步難以滿足復雜場景下的智能化需求。當前,我國人工智能在國家戰略層面上越來越強調系統、綜合布局。AI技術的集成化創新逐漸成為主流,汽車電子、虛擬現實、5G通信等與AI集成化發展后,將帶來更大的社會經濟價值。
二、產業融合:人工智能進入深化融合發展期,各區域各行業全面鋪開
中國人工智能企業在企業服務和機器人等垂直行業的分布最為集中,提供通用型方案的AI企業緊隨其后,體現出我國AI產業正逐步由應用層向技術和基礎層擴展。
近年來我國各地區新建人工智能產業園區近百個,在經濟較發達的長三角、珠三角、京津冀城市,代表性AI產業聚集區已經形成。
三、數字經濟:數字化變革驅動人工智能產業底層支撐能力持續提升
自2018年12月,中央經濟工作會議把人工智能與5G、工業互聯網、物聯網等定義為新型基礎設施建設后,以“新基建”賦能傳統產業成為當前發展數字經濟的關鍵所在。多樣化的人工智能產業應用數據和更復雜的深度學習算法對AI的底層基礎能力提出了更高要求。
四、資本市場:一級市場趨于飽和,AI投融資向二級市場銜接過渡
中國人工智能投融資向二級市場銜接過渡的趨勢已經顯現,部分AI企業規模顯著增大。截至2020年底,C輪以后的AI投融資占比超過50%。2021年,在融資頻次較低的情況下,平均單筆融資金額數卻出現明顯增長,從單筆1億元左右躍升至3億元以上。
億歐EqualOcean CEO黃淵普認為:“2021年年內會有標桿性的AI企業成功上市,繼而帶動更多的AI企業在2022年登陸資本市場。”
五、后疫情時代:AI有效助力抗疫與復工,解鎖落地新場景
后疫情時代,在助力抗疫與復工復產過程中,身份識別、服務機器人在各地各領域加速推廣普及。與此同時,隨著健康碼等聯系人追蹤應用的普及,以及國家明確數據成為數字經濟時代生產要素,如何規范和促進數據使用成為發展人工智能的重要課題。
六、國際競爭:AI成為各國科技角逐焦點,中國的影響力持續提升
億歐智庫統計,2018-2020年中國AI企業數量在全球占比由20%提升至約25%。2020年以來全球人工智能進入戰略布局加快、產業應用加速發展落地階段,主要國家和地區相繼出臺了人工智能相關戰略和規劃文件,人工智能成為改變世界科技競爭格局的重要籌碼。以人為本、公平可信、產業融合是當前AI領域的熱點話題。
近年來,人工智能成為推動社會經濟發展的新動力之一,在提高社會生產效率、實現社會發展和經濟轉型等方面發揮重要作用。作為主導新一代產業變革的核心力量,人工智能在醫療方面展示出了新的應用方式,在深度融合中又催生出新業態。
從全球范圍來看,目前人工智能醫療產業仍處于發展早期階段,相比于傳媒、零售、教育等領域來說,商業化程度偏低。但隨著市場需求不斷擴大,向專業化細分領域深化發展,加之各國宏觀政策支持和技術進步等,人工智能醫療發展前景廣闊。美國靠早期的政策拉動醫療信息化和人工智能輔助醫院管理,積累了大量數據,具備先發優勢,屬于領先梯隊,目前已在藥物研發、醫療機器人、醫學影像、輔助診斷等方面全方位布局。其他國家如英國、德國、加拿大、日本等國則緊隨其后,各有側重,各有所長。
中國作為新興市場國家的領頭羊,人工智能醫療始終保持高速發展態勢。目前,我國人工智能醫療發展歷經計算智能階段,目前正處于從感知智能向認知智能過渡的發展階段,不同細分領域的技術發展情況和落地應用成熟度有所不同。AI醫學影像是人工智能在醫療領域應用最為廣泛的場景,率先落地、率先應用、率先實現商業化。手術機器人、藥物研發、精準醫療等領域已有部分落地應用,但因成本或技術原因,尚未實現規模化普及,未來增長空間較大。受2020年初新冠肺炎疫情影響,人工智能在公共衛生領域特別是傳染病的預防與控制方面發揮重要作用,傳染病大數據分析預警系統、疫情排查系統、智能測溫機器人、消毒機器人、語音服務機器人等在戰“疫”一線被廣泛應用。本研究報告立足于產業發展基本面,并結合當前人工智能醫療的最新發展與應用趨勢,對公共衛生、醫院管理、醫學影像、醫療機器人、藥物研發、健康管理、精準醫療和醫療支付共八大主要細分領域進行深入研究與分析,分析各領域所處的不同發展階段、發展特征與應用價值,并盤點市場主要參與者,力求描摹2020年互聯網醫療行業發展的新風向。
中國的人工智能醫療在政府與社會各界的共同投入與支持下,面臨政策、市場、技術、人才等多重因素疊加利好的重要發展機遇。項目組重點分析了中國人工智能醫療領域目前所具有的六大發展機遇:機遇一,頂層設計不斷加碼,產業發展政策環境持續優化;機遇二,市場增長迎來發力期,資方入局窗口已經打開;機遇三,市場需求日益旺盛,慢病管理等領域頗具增長空間;機遇四,新冠疫情的迫切需求為相關產業的發展打開了新局面;機遇五,5G、量子計算等新技術的增長為產業發展提供了新動能;機遇六,復合型人才厚度增加為產業厚積薄發創造新節點。
在行業發展重要機遇期,政府密集釋放相關利好政策,推動科技成果轉化,推動數據共享,持續完善行業標準規范體系。同時,“以患者為核心、切實滿足醫生臨床工作需求”的核心理念正在逐漸成為行業共識,人工智能醫療產品正在向覆蓋多病種、深入應用場景的方向發展。可以預見,人工智能醫療大規模落地應用的時代即將來臨。