- 人工智能
认知智能由何而来
近年，人工智能的发展进入新的阶段。随着感知类技术如视觉识别的成熟，认知智能成为新的技术落脚点。
核心原因主要有三个方面，从需求侧来看，数字化转型需要很强的场景化能力，而场景之间的个体化差异明显，往往需要很长时间的知识和经验积累才能找到其中的规律，这给了认知智能用武之地。
从技术基础来看，知识图谱构建、NLP等技术发展日趋成熟，并且与Hadoop、Spark等大数据技术的融合愈发完善，为感知智能到认知智能的进化奠定了基础。
最后，随着数字化转型的深入，海量数据得以积累，降低了训练模型的门槛，为认知智能的快速落地提供了可能，整个行业由视觉识别、文字识别等感知阶段进入到知识图谱构建为主的认知智能阶段。
因此，我们认为以知识图谱构建为核心的认知智能时代已经到来，为了帮助有数字化转型需求的企业决策者和机构投资看清认知智能行业当前的进展以及未来的发展趋势，探究认知智能在各个行业的场景落地情况，爱分析将发布《认知智能行业报告》。
人工智能行业图谱可划分为感知、认知、行动三大环节。其中，感知阶段做数据采集和结构化，形成知识库，经历了数年的发展，以计算机视觉、语音识别等技术为主线的感知智能渗透率已然很高，人工智能行业的发展也来到了其下一个环节——认知智能。
认知智能包含理解、分析和决策三步。简单来说，理解阶段是根据感知智能环节的知识库内容构建知识图谱；分析阶段根据知识图谱发现数据间的显隐性关系；决策环节给出解决可执行的建议。
人工智能最后的环节——行动智能，目前成熟度有限，往往以人机协同的方式落地。
认知智能行业报告框架：
1.认知智能行业概览
1.1 AI行业图谱及认知智能所处的行业地位
1.2 AI行业一大趋势：从感知智能演进到认知智能
1.3 认知智能的定义
1.4 认知智能发展历程和技术演进路线分析
1.5 认知智能的行业图谱
1.6 认知智能的业务流程及主要商业模式
2.认知智能的落地条件及挑战
2.1 基于大数据平台的海量数据治理
2.2 基于知识图谱实现对关联关系的快速挖掘
2.3 深度理解行业，实现对应用场景的抽象和定义
3.认知智能的市场空间分析
3.1 认知智能的潜在市场规模
3.2 认知智能的行业格局和市场集中度分析
3.3 认知智能重要应用场景的市场规模
4.认知智能的重要应用场景分析
4.1 认知智能落地成熟度分析
4.2 公安
4.3 金融
4.4 零售
4.5 餐饮
4.6 制造
4.7 轨道交通
5.认知智能的未来趋势
5.1 5G、边缘计算兴起，更多交互场景出现，认知智能如何赋能终端
5.2 认知智能的下一站——人机协同
5.3 数字孪生与认知智能的融合
6.认知智能厂商竞争分析及典型厂商介绍
6.1 认知智能公司核心竞争力分析
6.2 国内认知智能公司竞争分析
6.3 明略科技
6.4 Palantir
创新案例征集
在本报告中，我们将重点分析认知智能的未来趋势和创新的落地应用。一方面，探讨认知智能的价值与未来发展趋势；另一方面，征集认知智能在各应用场景中的落地案例，分析认知智能在各个行业的成熟度、渗透率及天花板。
现面向人工智能企业征集优秀案例，作为认知智能报告各章节结论的有力支撑。通过人工智能企业解决方案在行业中的实际落地案例，展现认知智能的业务价值和商业价值。
入围本报告有利于帮助人工智能企业教育市场和潜在客户，树立企业在客户和机构投资者中的行业地位以及品牌影响力。
爱分析联系方式
《认知智能行业报告》创新案例合作征集，截止日期为2019年11月30日。请推荐者附上公司简介、业务介绍等相关资料及联系方式，与负责撰写报告的分析师联系。
