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        中國人工智能(AI)行業市場研究報告(2021)

        來源:高瞻智庫  瀏覽數:  發表日期:
          一、人工智能行業概況
          1、人工智能概念及分類
          人工智能作為一門前沿交叉學科,研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學,將其視為計算機科學的一個分支,指出其研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
          人工智能行業屬于戰略新興產業,根據國家發展改革委發布的《戰略性新興產業重點產品和服務指導目錄(2016)》來看,我國人工智能可分為三個下屬行業,分別為人工智能軟件開發、人工智能消費相關設備制造和人工智能系統服務。
          2、人工智能產業鏈
          人工智能產業鏈包括三層:基礎層、技術層和應用層。其中,基礎層是人工智能產業的基礎,主要是包括AI芯片等硬件設施及云計算等服務平臺的基礎設施、數據資源,為人工智能提供數據服務和算力支撐;技術層是人工智能產業的核心,以模擬人的智能相關特征為出發點,構建技術路徑;應用層是人工智能產業的延伸,集成一類或多類人工智能基礎應用技術,面向特定應用場景需求而形成軟硬件產品或解決方案。
          圖表:人工智能行業產業鏈

          資料來源:高瞻智庫
          3、人工智能發展歷程
          人工智能概念的提出始于1956年的美國達特茅斯會議。人工智能至今已經有60多年的發展歷史,從誕生至今經歷了三次發展浪潮。分別是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
          1959年Arthur Samuel提出了機器學習,推動人工智能進入第一個發展高潮期。此后70年代末期出現了專家系統,標志著人工智能從理論研究走向實際應用。
          80年代到90年代隨著美國和日本立項支持人工智能研究,人工智能進入第二個發展高潮期,期間人工智能相關的數學模型取得了一系列重大突破,如著名的多層神經網絡、BP反向傳播算法等,算法模型準確度和專家系統進一步提升。期間,研究者專門設計了LISP語言與LISP計算機,最終由于成本高、難維護導致失敗。1997年,IBM深藍戰勝了國際象棋世界冠軍Garry Kasparov,是一個里程碑意義的事件。
          當前人工智能處于第三個發展高潮期,得益于算法、數據和算力三方面共同的進展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度學習的概念,極大地發展了人工神經網絡算法,提高了機器自學習的能力,隨后以深度學習、強化學習為代表的算法研究的突破,算法模型持續優化,極大地提升了人工智能應用的準確性,如語音識別和圖像識別等。隨著互聯網和移動互聯的普及,全球網絡數據量急劇增加,海量數據為人工智能大發展提供了良好的土壤。大數據、云計算等信息技術的快速發展,GPU、NPU、FPGA等各種人工智能專用計算芯片的應用,極大地提升了機器處理海量視頻、圖像等的計算能力。在算法、算力和數據能力不斷提升的情況下,人工智能技術快速發展。
          二、人工智能行業發展環境分析
          2017年之前,人工智能相關政策主要集中在人工智能技術研發突破方面。從2017年開始,政策的重點已經從人工智能技術轉向技術和產業的深度融合,特別是2017年7月國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》明確指出要“加快人工智能深度應用”。從2018年兩會發言的不完全匯總也可以看出,人工智能+產業的融合將是未來的重點,包括科技部、工信部、民政部等官方部門和百度、騰訊、聯想等民間代表,均提出了人工智能+產業、人工智能+醫療等。2019年,兩會更是將“智能+”寫入政府工作報告,人工智能技術對于社會的賦能被給予最高層次的期待。在工業經濟由數量和規模擴張向質量和效益提升轉變的關鍵期,“智能+”的理念給人工智能等數字技術提供了最廣闊的落地空間和回報想象。通過智能化手段把傳統工業生產的全鏈條要素打通,可以更好地推動制造業的數字化、網絡化和智能化轉型,更能反向助推技術自身的迭代和進步。2020年,明確人工智能作為“新基建”建設重要一環,“十四五”指出要推動互聯網、大數據、人工智能等同各產業深度融合。并且各省市也在大力推動人工智能與產業融合,打造應用場景,示范項目。
          圖表:人工智能行業重要政策匯總


          資料來源:公開資料、高瞻智庫

          三、人工智能行業發展概況
          新一代人工智能產業應用的驅動特征愈加明顯,從生產方式的智能化改造、生活水平的智能化提升,到社會治理的智能化升級,都對新一代人工智能技術、產品、服務及解決方案有著旺盛的需求。2020年,新一代人工智能技術正加速在各行業深度融合和落地應用,推動經濟社會各領域從數字化、網絡化向智能化加速躍升。作為率先從新冠肺炎疫情中恢復的主要經濟體,我國正積極擁抱科技變革浪潮,為經濟復蘇注入強勁動力。在各項政策積極引導和多樣化應用推動下,我國人工智能技術步入快速發展期,各類應用發展勢頭強勁。
          一是我國加快制定發展戰略,聚焦人工智能人才培養。黨的十九大報告指出,要加快建設制造強國,加快發展先進制造業,推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。2020年10月召開的十九屆五中全會也再次強調了創新的重要性,提出要把科技自立自強作為國家發展的戰略支撐,加快數字化發展。一方面,加快人工智能建設成為各地方關注的重點。北京、山東、廣東等十余?。▍^、市)均在2020年出臺相關政策,鼓勵推進人工智能發展。另一方面,人工智能產業人才隊伍培養也成為政策制定重點。2020年1月,教育部、國家發展和改革委員會、財政部聯合印發《關于“雙一流”建設高校促進學科融合加快人工智能領域研究生培養的若干意見》,提出要依托“雙一流”建設高校,建設國家人工智能產教融合創新平臺,為人工智能產業人才發展確立了戰略方向。
          二是人工智能基礎技術創新持續發力。2020年,我國基礎層企業和科研機構深度合作,積極打破技術研發和成果轉化的壁壘,加強對傳感器、智能芯片以及算法模型等基礎層技術的研發力度,并取得了一定的技術積累,形成了較為完整的技術和產品體系。一方面,人工智能安全技術取得局部突破。在人工智能安全熱點技術方向,聯邦學習、差分隱私機器學習和深度偽造檢測的應用步伐最快,已有工業級產品出現并在部分領域開展試點應用;在對抗樣本攻擊和防御技術方向,已經涌現出Foolbox、Advbox等支持學術研究的開源工具。另一方面,人工智能芯片研發繼續推進。2020年11月,北斗星通發布了最新一代全系統全頻厘米級高精度GNSS芯片“和芯星云NebulasIV”,芯片工藝迭代演進到22nm的同時,首次在單顆芯片上實現了“基帶+射頻+高精度算法”一體化,支持片上RTK(Real Time Kinematic,實時動態載波相位差分技術),在性能、尺寸、功耗等方面都較上一代芯片取得突破性進展,滿足大眾應用需求,同時更好地滿足智能駕駛、無人機等高端應用需求。
          三是產業智能化升級的巨大空間帶動我國人工智能應用迅猛發展。我國在制造、交通、金融、醫療、教育等傳統行業的發展相對于發達國家而言,產業發展程度和基礎設施水平都有較大的改造和提升空間,為新一代人工智能應用層產業加速落地提供了廣闊的市場。在醫學領域,深度學習技術為經驗診療提供有益補充。智能醫學影像產品目前已涵蓋肺結節等胸部智能影像、心血管疾病智能影像、超聲智能影像等十余種,其中肺結節等胸部智能影像產品最多、認知度最高。在新冠肺炎疫情期間,騰訊覓影提供的人工智能輔診方案在患者CT檢查后最快1分鐘內就可以為醫生提供輔助診斷參考。在金融風險控制領域,人工智能技術涵蓋金融風險管理的全流程。憑借“人工智能+大數據分析技術”,智能風險控制可以助力金融監管機構建立國家金融大數據庫,防止系統性風險。招商銀行上線“天秤系統”,可以抓取交易時間、金額、收款方等多維度數據,利用圖算法和圖分析技術,挖掘欺詐關聯賬戶。在智慧零售領域,行業正在構建以數據驅動的全渠道新零售。智慧門店管理的核心是通過新一代人工智能技術捕獲人、貨、場中的數據信息,輔助工作人員優化銷售、物流、管理,以及供應鏈方面的流程。
          四、人工智能行業現狀分析
          2017年7月,國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》,將人工智能上升到國家戰略層面,受益于國家政策的大力支持,以及資本和人才的驅動,我國人工智能行業的發展走在了世界前列。據高瞻智庫研究人員統計,2020年中國人工智能行業市場規模約為1858.2億元。
          圖表:2016-2020年中國人工智能市場規模(單位:億元,%)

          數據來源:中國人工智能學會、高瞻智庫

          2020年,中國人工智能市場主要客戶來自政府城市治理和運營(公安、交警、司法、城市運營、政務、交運管理、國土資源、監所、環保等),應用占比達到49%,互聯網與金融行業緊隨其后,占比分別為18%和12%。
          圖表:2020年中國人工智能市場應用份額(單位:%)

          數據來源:iResearch、高瞻智庫

          企業和政府對人工智能的應用逐漸升溫。在決定企業產生經濟效益的各個環節,都已能夠看到人工智能的身影:AI核身幫助人們安全生活、遠程交易、便捷通行;深度學習和知識圖譜幫助企業在生產過程中分析預測、科學決策;人機對話提升了拜訪登記、服務響應中的用戶體驗。
          人工智能將催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式,實現社會生產力的整體躍升,推動社會進入智能經濟時代。高瞻研究人員估算,目前中國大型企業基本都已在持續規劃投入實施人工智能項目,而全部規上企業中約有超過10%的企業已將人工智能與其主營業務結合,實現產業地位提高或經營效益優化。
          但同時,我國人工智能方向人才極度缺乏。據工信部發布的數據顯示,人工智能不同技術方向崗位的人才供需比均低于0.4,說明該技術方向的人才供應嚴重不足。從細分行業來看,智能語音和計算機視覺的崗位人才供需比分別為0.08、0.09,相關人才極度稀缺。
          圖表:2020年中國人工智能各技術方向崗位人才供需比

          數據來源:工信部、高瞻智庫

          相對國外,我國高校人工智能培育起步較晚,但近年來我國人工智能學科和專業加快推進,多層次人工智能人才培養體系逐漸形成。2018年4月,教育部發布的《高等學校人工智能創新行動計劃》提出,到2020年建立50家人工智能學院、研究院或交叉研究中心。
          2019年,教育部印發了《教育部關于公布2018年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知》,全國共有35所高校獲首批建設“人工智能”本科專業資格。
          圖表:中國首批建設“人工智能”(080717T)本科新專業高校名單
                  
          資料來源:教育部、高瞻智庫

          據中國新一代人工智能發展戰略研究院發布的《中國新一代人工智能科技產業區域競爭力評價指數2021》數據顯示,從中國人工智能科技產業區域競爭力指數綜合排名看,北京市、廣東省、上海市、浙江省、江蘇省和山東省在人工智能科技產業的發展上排在第一梯隊,分值分別為82.37、65.50、36.05、27.62、24.44和23.35。排在第二梯隊的省市自治區包括四川省、安徽省、湖南省、遼寧省、天津市、福建省和湖北省,分值分別為14.79、13.79、13.63、12.17、11.90、11.88和11.40。
          對四大經濟圈人工智能科技產業區域競爭力進行綜合評價結果表明,長三角總評分101.90,位列四大經濟圈首位,京津冀100.52分位列第二,珠三角65.50分位列第三,川渝24.71分位列第四。與2018-2020年的評價結果相比,長三角首次超過京津冀位列第一。人工智能和實體經濟融合發展進程的加速和北方人工智能科技產業創新資源的“南移”是改變區域競爭力發展格局的重要因素。
          在人工智能科技產業城市(不包含直轄市)競爭力評價指數排名中,深圳市、杭州市、廣州市和南京市在人工智能科技產業的發展上位居前四,分值分別為74.90、49.24、35.47和30.35,明顯高于其他城市,是城市人工智能科技產業發展的第一梯隊。除了直轄市,競爭力評價指數排名前列的城市基本都是珠三角和長三角地區的城市。
          五、人工智能行業投融資現狀
          2014-2017年是AI領域創業的三年高增長時期,成立企業數量復合增長率達到44%。截至2021年6月,中國人工智能領域共成立企業1975家,其中2015-2018年內成立的企業超過1200家,占比達到61%。
          圖表:2011-2021年6月中國人工智能領域初創企業成立情況(單位:個)

          數據來源:國家統計局、高瞻智庫

          人工智能企業在中國全面布局,已分布在除西藏、甘肅、澳門以及海南之外的30個省級行政區域內。區域之間發展差距較大,85%以上的AI企業分布在北京市、廣東省以及江浙滬地區,東部沿海地區整體分布更加密集。此外,從企業數量上看,現階段我國京津冀、長三角和珠三角這三大人工智能產業聚集區已經形成。其中,江蘇、浙江與上海三地共有AI企業829家,占全國AI企業總數的42%以上。長江沿線的中部省份AI企業分布比較均勻,具有較大的增長空間。
          圖表:中國人工智能企業地域分布(單位:家)

          數據來源:國家統計局、高瞻智庫

          在中國人工智能企業的十大應用技術領域中,計算機視覺、機器人、自然語言處理、機器學習、生物識別占比位居前五。2015-2018年人工智能企業處于爆發期,計算機視覺、機器人、自然語言處理領域企業增長數量最多,分別凈增長463、258、236家新企業。2018年投融資和創業熱潮過后,各技術領域企業數量增速變緩,以上三類技術在應用占比結構上體現出強延續性和穩定性。我國人工智能單點技術進入成熟期,而AI技術之間的協同應用和融合創新尚在早期,集成化發展將成為未來的技術演變趨勢。
          圖表:中國AI企業不同人工智能技術領域占比

          數據來源:中國人工智能學會、高瞻智庫

          我國AI企業的早期投融資事件數(種子/天使輪)自2019年起顯著下降,同期戰略投資以及中后期投資占比均大幅提升,2021年AI戰略投資占比達到29%,且前4個月投資頻次已達到22次,相當于2020年全年戰略投資事件數總額。2020年-2021年6月底,AI企業平均單筆融資金額數從1億元左右躍升至3億元以上;伴隨著部分AI企業規模擴大,一級市場向二級市場的銜接將逐步完成,資金和優質資源配置將向優質AI企業集中。
          圖表:2018-2021年6月中國人工智能各輪次投資事件數及占比

          數據來源:清科數據、高瞻智庫

          圖表:2015-2021年6月中國人工智能企業平均單筆融資金額(單位:億元)

          數據來源:清科數據、高瞻智庫

          2020年5月-2021年6月間,中國人工智能企業TOP10融資事件中單筆融資均超過10億元人民幣,地平線、涂鴉智能、Momenta以及微創醫療單筆融資金額超過30億元人民幣。人工智能領域的大筆融資頻發,體現出存量投融資增長更看重企業質量。

          圖表:2020年5月-2021年6月中國人工智能企業融資事件TOP10

          資料來源:公司官網、清科數據、高瞻智庫

          中國人工智能私募股權投融資市場在2015-2018年期間迅速增長,投資事件數在2018年達到頂峰,自2019年開始持續下滑。一級市場在經歷投融資熱潮后趨于飽和。在融資頻次較低的情況下,融資金額在2021年出現明顯增長,說明部分AI企業已進入成熟階段,估值體量較大。在AI投融資輪次上,截止2020年底,C輪以后投融資占比超過50%。由此可見,現階段人工智能企業規模擴張比較明顯,前期投融資漸入尾聲,成長期與成熟期企業將會超過初創企業,逐步成為市場主流。
          圖表:2015-2021年6月中國人工智能企業融資情況(單位:億元人民幣,次)

          數據來源:清科數據、高瞻智庫

          2020年,北京、上海、廣東三地聚集了全國74.29%的人工智能投融資事件數量,其中北京占比32.53%,上海占比21.76%,廣東占比20%。浙江和江蘇則緊隨其后,分別占比7.91%和7.25%。其中以城市據點來看,北京、深圳、上海、杭州四座國內一線城市已成為了我國人工智能行業發展的著力點,以點帶面地帶動京津冀發展區、粵港澳大灣區、長三角經濟區的人工智能技術崛起,并覆蓋全國。
          圖表:2020年中國人工智能行業投融資事件數量地區分布(單位:%)

          數據來源:IT桔子、高瞻智庫

          六、人工智能行業競爭狀況分析
          從企業的競爭來看,我國人工智能企業主要可以分為三個派系,分別是頭部平臺代表企業、融合產業活躍企業、技術層面代表企業。人工智能平臺的代表性企業主要有百度、阿里云、騰訊、華為、京東和科大訊飛;而小米、平安科技、蘇寧、滴滴是融合產業較活躍的企業;技術層企業代表有商湯科技、曠視科技、云從科技和依圖科技作為獨角獸公司。
          圖表:2021年中國人工智能行業競爭派系

          資料來源:中國新一代人工智能發展戰略研究院、高瞻智庫

          從人工智能企業的核心技術布局來看,百度、騰訊、阿里云、華為等頭部平臺企業已布局了多項AI技術;而像平安科技、京東、小米等融合性公司,其技術布局主要針對應用層,針對性較強。從專利授權量來看,截至2020年10月,百度、華為、騰訊的AI專利授權量分別排名全國前三,說明這三家公司的技術研發能力較強。
          圖表:中國人工智能代表性企業布局及競爭力評價

          資料來源:中國新一代人工智能發展戰略研究院、高瞻智庫

          七、人工智能行業相關技術應用情況
          數據、算法、算力是人工智能發展最基本的三要素。受益于數字經濟發展浪潮,AI芯片作為人工智能的核心關鍵,擁有廣闊前景。數據顯示,2020年中國人工智能芯片市場規模達183.8億元。高瞻智庫研究人員認為,AI芯片是人工智能產業的核心硬件,全球AI芯片發展水平還在起步階段,中國憑借諸多利好因素有望領先全球,具有巨大發展潛力。
          圖表:2018-2020年中國人工智能芯片市場規模(單位:億元)

          數據來源:國家統計局、高瞻智庫

          自然語言處理是研究人與計算機交互中的語義理解問題的技術,解決的是人機交互中“聽得懂”的問題。其技術應用流程包括語料獲取及預處理、特征提取、模型訓練、模型評估與應用。2020年北京市關于自然語言處理技術專利申請量達到342項,占全國比重40.9%。在企業數量方面,北京也是處于中國領先位置,數量占比全國37.3%。
          圖表:2020年自然語言處理相關專利申請量排行(單位:項)

          數據來源:國家知識產權局、高瞻智庫

          在機器學習技術方面,2020年中國機器學習技術相關專利申請量和企業數量最多的省市分別是北京、廣東和上海。憑借北上廣深四大一線城市豐富的高等教育資源和科研院所,是提高中國人工智能技術發展水平的主要力量。
          圖表:2020年機器學習技術相關專利申請量排行(單位:項)

          數據來源:國家知識產權局、高瞻智庫
          此外,常見的還有生物特征識別技術與知識圖譜技術。生物特征識別技術是通過傳感器采集生物特征,轉換為數據表示形式,用數據(信號)預處理的方式提取與分離特征,一方面將數據形式的生物特征存儲到數據庫,另一方面將其與事先錄入的生物特征進行匹配對比,從而實現生物特征的識別和驗證。
          知識圖譜技術是通過數據采集、信息獲取、知識融合和知識加工四個步驟而建構出的一個可視化知識圖。知識圖譜技術通過一系列復雜的流程,最終達到顯示知識和知識之間的結構、關系、發展歷程等目的。知識圖譜技術的應用主要體現在知識庫、搜索關聯、智能預警和智能客戶等方面,廣泛應用于金融、醫療、教育、安防、商業、能源等場景。
          八、人工智能行業下游應用市場分析
          iiMedia Research數據顯示,2020年交通場景和醫療場景是受訪網民最常接觸人工智能應用場景,分別占比45.2%和40.5%。
          圖表:2020年中國網民關于人工智能應用場景分布調查(單位:%)

          數據來源:iiMedia Research、高瞻智庫

          在交通場景中,超六成受訪網民對于出行服務和信息發布環節的人工智能應用感知更強。在滿意度方面,超五成網民表示比較滿意。高瞻智庫研究人員認為,交通堵塞提示、路線規劃等出行服務,以及突發事件、交通天氣等信息發布等AI智能應用為民眾提供了便捷的交通服務。另一方面,也有利于解決城市交通堵塞、構建智慧城市。
          圖表:2020年中國網民關于人工智能交通應用場景感知調查(單位:%)

          數據來源:iiMedia Research、高瞻智庫

          圖表:2020年中國網民關于人工智能交通應用場景滿意度調查(單位:%)

          數據來源:iiMedia Research、高瞻智庫

          在教育場景中,受訪網民對AI教育軟件產品感知最強,占比67.3%。表示比較滿意的受訪網民達到65.4%。高瞻智庫研究人員認為,近年來在線教育一直保持著較高熱度,AI課、拍照搜題、課后輔導APP等產品層出不窮,將人工智能和教育科學成果結合起來,助力課后練習和輔導。

          圖表:2020年中國網民關于人工智能教育應用場景感知調查(單位:%)

          數據來源:iiMedia Research、高瞻智庫

          圖表:2020年中國網民關于人工智能教育應用場景滿意度調查(單位:%)

          數據來源:iiMedia Research、高瞻智庫

          近年來,人工智能技術在醫療領域中發揮的作用逐漸得到重視,其主要應用在電子病歷、影像診斷、藥物研發、健康管理、精準醫療和醫療機器人等六個方面。2020年,新冠疫情的爆發加速了AI+醫療的發展與應用。高瞻智庫研究人員認為,從行業參與者與市場狀況來看,目前人工智能在醫療領域的應用仍然是藍海市場。
          在2019年末到2020年期間,受新冠疫情影響,中國醫療器械市場規模持續擴大。數據顯示,2020年中國醫療器械市場規模達到7341億元。與此同時,人工智能在醫療行業起到至關重要的作用,如手術機器人、AI臨床輔助系統等智能醫療工具為抗擊疫情發揮重要力量。在此背景下,中國人工智能醫療器械相關專利數量進一步增長,防控診療技術研發和成果應用也得以發展。
          圖表:2015-2020年中國醫療器械市場規模(單位:億元)

          數據來源:國家統計局、高瞻智庫

          人工智能在金融行業的應用范圍較廣,助力金融服務智能化、自助化、普惠化。如智能支付、智能理賠、智能客服、智能投顧等主要服務于C端消費人群,提高消費者辦理業務效率。在toB方面,如智能風控可以保障金融機構業務效率和安全性,智能投研為機構提供智能化信息搜集工作,提高工作效率。
          借助AI技術手段,傳統金融機構正朝著產品個性化、管理精細化、服務普惠化的方向發展。根據銀保監會數據顯示,2020年銀行機構的信息科技資金總投入達2078億元,其中AI軟硬件相關投入約250億元。
          圖表:2017-2020年中國傳統金融機構AI軟硬件相關投入金額(單位:億元)

          數據來源:銀保監會、高瞻智庫
          九、人工智能行業發展前景分析
          1、發展機遇分析
         ?。?)“十四五”建設繼續推進,高質量、現代化、智能化發展
          近年來,人工智能在經濟發展、社會進步、國際政治經濟格局等方面已經產生重大而深遠的影響?!吨腥A人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》對“十四五”及未來十余年我國人工智能的發展目標、核心技術突破、智能化轉型與應用,以及保障措施等多個方面都作出了部署。
          圖表:“十四五”人工智能發展規劃

          資料來源:中國政府網、高瞻智庫

         ?。?)核心產業規模達到4000億,布局建設20個試驗區
          根據《新一代人工智能發展規劃》,到2025年,我國人工智能基礎理論實現重大突破,部分技術與應用達到世界領先水平,人工智能成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力,智能社會建設取得積極進展,人工智能核心產業規模將超過4000億元,帶動相關產業規模超過5萬億元;到2030年,我國人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平。
          此外,為加快落實《國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》,科技部于2019年8月印發《國家新一代人工智能創新發展試驗區建設工作指引》,旨在有序推動國家新一代人工智能創新發展試驗區建設。截至2021年3月末,我國已有14個市+1個縣獲批建設試驗區;至2023年,試驗區數量預計將達20個左右。
          2、發展趨勢分析
         ?。?)人工智能加速數字經濟,賦能產業構建競爭壁壘
          AI與5G、IDC等成為數字經濟的重要基礎設施,并且企業的數字化轉型會催生出對人工智能更多的需求,同時也為人工智能的應用提供了基礎條件。隨著人工智能技術各細分領域不斷創新和發展,同時也將帶來巨大的生產變革和經濟增長,企業將擴大人工智能資源的引進規模,加大自主研發投入,將人工智能與其主營業務結合,提高產業地位和核心競爭力。
         ?。?)人工智能芯片進入高速增長階段,國產芯片發展水平成為全產業的基礎
          當前,中國正加速推進5G基站、人工智能、工業互聯網等新型基礎設施建設,AI芯片也是支撐人工智能技術和產業發展的關鍵基礎設施。未來將催生大量高端芯片、專用芯片的需求,人工智能芯片行業將迎來新一輪的高速增長階段。另一方面,打造具有自主知識產權的國產芯片尤為重要,為中國企業人工智能頂層應用的算法效果及落地成本賦能。
         ?。?)人工智能應用趨向廣泛化、垂直化,全方位觸達大眾工作生活成必然
          目前,中國人工智能技術層中語音識別、自然語言處理等應用已漸入佳境,已廣泛應用于金融、教育、交通等領域。未來人工智能的應用場景范圍將持續擴大,深度滲透到各個領域,在細分垂直場景也將有更具創新的AI研究成果與應用,引領產業向價值鏈高端邁進,有效支撐產業實現智能化生產、營銷、決策等環節,同時也為改善民生起到重要作用。
         ?。?)促進人工智能與其他高端技術融合、碰撞,催生萬億市場機會
          大數據可以為人工智能提供更龐大復雜的數據,是奠定機器學習思維能力的基礎;云計算賦能AI算力,同時也為大數據提供數據的存儲和計算服務;區塊鏈將為人工智能、大數據、云計算帶來的信息篡改和泄露提供安全保障。未來人工智能與大數據、云計算以及區塊鏈技術相互融合、相互促進將會激發出更多潛力,孕育廣闊商機。



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