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721根據IDC的定義，2019年中國人工智能軟件生態主要劃分為人工智能軟件平臺、分析和搜索系統下相應的細分市場。詳見下圖：
人工智能軟件平臺市場
2019年AI軟件平臺的增長繼續受到AI技術和工具集增加的推動。
1. 通用軟件平臺
通用軟件平臺是基于深度學習、機器學習的AI應用開發平臺。2019年中國人工智能通用軟件平臺市場形成了以國內外云服務商（以阿里、百度、騰訊、華為、AWS、微軟、京東等為代表）、中國AI獨角獸公司（如第四范式、商湯、曠視、依圖、云從科技、?？低暤龋┮约皣鴥韧鈧鹘y大數據公司（如美林數據、九章云極、明略科技）為主的市場格局。2019年，國內提供云服務的互聯網公司都升級了人工智能通用軟件平臺，并重視軟硬聯合優化的技術布局；國外云廠商在中國提供的通用軟件平臺正逐步加強開放性，旨在依托全球的AI技術為中國終端用戶提供更加便捷的本地化、通用化平臺服務；AI獨角獸企業通過在行業、細分市場的縱深發展積累，展現出多模態的技術創新能力；多家傳統大數據公司也在WAIC展臺中亮相，平臺產品體現出創新的AI能力以及扎實的行業應用?？傮w而言，AI通用軟件平臺市場整體呈現出注重軟硬件結合、通用化、多模態的發展趨勢。
2. 對話式人工智能平臺
對話式人工智能平臺使用內容分析、信息發現以及深層自然語言處理和理解技術與人類進行交流。得益于聊天機器人和智能對話終端應用的大規模落地，企業級、消費級對話式人工智能平臺市場正驅動著整個人工智能軟件市場的發展。IDC 觀察到，提供對話式人工智能平臺的廠商擴展到更多的互聯網公司以及AI初創公司。未來對話式人工智能平臺將具有多模態交互的特征，并由單點應用逐步發展成為綜合性智能對話系統。
分析市場
隨著機器學習和深度學習技術的發展，分析市場的主要玩家也在各自領域持續研發、創新。
1. NLP及文本分析
NLP及文本分析軟件包括用于識別，理解和從文本中提取價值生成人類可讀文本的工具。落地場景集中在智能客服、輿情分析、警務情報分析、品牌監測、辦公自動化等方面，但由于高精確度的業務需求，市場參與者需長期投入相關技術的研發。2019年廠商的重點研發方向在情感分析顆粒度、精確度的優化上。
2. 音頻、語音分析
音頻、語音分析軟件包括用于識別和提取，將聲音轉換為可讀文本的工具。2019年音頻、語音分析多處于淺層應用階段，多數互聯網及AI公司僅提供一些企業級、消費級的應用，在技術創新性、價值提升方面還需要加強。結合非結構化數據進行分析，多輪對話，情緒感知，認知智能，輔助決策將是未來技術突破方向。
3. 圖像、視頻分析
圖像、視頻分析軟件包括用于識別和提取圖像和視頻信息的工具。圖像分析市場參與者大部分已經具有能夠提供OCR、人臉、人體識別等熱門AI技術的能力，隨著視頻數據的逐步增長，視頻分析市場也已具備增長動力。IDC發現，眾多AI企業在圖像、視頻分析領域都獲得了不錯的成績， 例如依圖的視覺計算、?？低暤囊曨l感知、曠視的圖像感知技術等。如何更好地在結合非結構化的數據，引入多模態交互、半監督甚至是無監督學習等將會成為細分市場差異化的主要手段。
行業AI應用
各個行業都致力于將AI技術和業務有機結合，展示了豐富的AI應用。
金融行業：頭部銀行保險業機構不僅展示了成熟的反欺詐、風險管理AI應用,也展示了普惠金融、智慧銀行大腦、智慧柜臺、財經事件分析預測機器人等創新應用。
電力行業：國家電網展示出智慧供電保障系統、巡檢機器人等。
醫療行業：AI輔助影像診斷已經較為普遍，更加復雜病種的智能輔助診斷、人工智能顯微鏡一體機、病種藥物知識圖譜等應用也逐步出現。
政府：展臺聚集了智慧城市、政務、社區、停車管理、交通、公安審判、公共衛生等應用/解決方案。
教育行業：自適應教育、智慧校園等應用開始出現。
IDC中國人工智能高級分析師程蔭表示，2019年中國人工智能軟件市場加入了更多的互聯網、AI獨角獸以及大數據企業，每個玩家都在細分市場的賽道上打磨AI技術。雖然技術的優化、數據的積累需要時間沉淀，但并不影響AI應用場景的創新，2019 WAIC讓我們看到了AI應用的百花齊放，未來也需要在技術業務上加強生態合作，讓創新應用真正實現大規模落地。
