中国人工智能100强产业链分析报告
2022-2027年中国互联网行业供需及产业链投资前景分析报告
2022-2027年中国互联网行业供需及产业链投资前景分析报告随着科技的不断发展，互联网行业成为了未来发展的关键领域之一。
对于中国互联网行业来说，未来五年的供需及产业链投资前景具有重要的战略意义。
本报告分析了中国互联网产业链发展情况，讨论了相关政策依据，并给出了一些建议性的思考。
一、需求端研究在当前的经济环境下，智能化、AI、大数据等技术被广泛运用于各领域，推动了中国互联网行业的快速发展。
因此，未来五年互联网需求方面的主要趋势如下：（1）人工智能的广泛应用：移动互联网的普及，将使得各行各业积累了大量的用户数据，这对于企业将如何利用数据进行精准营销以及用户服务，对人工智能技术提出了更高的要求。
（2）大数据分析：通过大数据分析用户产生的数据，企业可以实现对自身业务的深入分析，更好地满足用户需求，进一步优化商业模式。
（3）景区数字化建设：旅游业是中国十大支柱性产业之一，随着国民经济的不断增长，相应的互联网消费也在不断上升。
未来五年，智慧景区建设和数字化服务将成为中国互联网的一个方向。
二、供应端研究（1）人工智能：未来五年，人工智能产业的快速发展将是关注的重点。
智能语音、智能机器人、智能财务等将是其中的重要产物。
（2）5G网络建设：5G技术将成为未来互联网的主流网络方式，因此，未来五年中国互联网行业将对5G网络建设逐渐加强，以更好地支持各类业务的创新和发展。
（3）物联网：物联网技术将进一步普及，未来五年将长期保持稳定的发展趋势。
三、政策环境互联网产业链的巨大潜力引起了政府的关注和重视。
政府出台政策方针将为未来互联网行业投资提供重要保障和支持，例如“互联网+”计划、“电子商务法”等政策将加速互联网行业的发展。
四、投资前景分析与建议未来五年，中国互联网行业的发展将持续高速发展，提供了巨大的投资机会。
其中最值得投资重点的领域为人工智能、5G 网络建设和物联网。
此外，关注价值主义、绿色发展、负责任的投资者纷纷增加对互联网行业的投资规模，越多的投资将进一步推动中国互联网行业持续发展。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
科创板系列：AI产业链全景图
应用层：该层是我国AI市场最为活跃的领域，国内AI企业多集中在该板块。尤其是语音、计算机视觉、知识图谱等相对 成熟的技术，在AI产品、融合解决方案市场（安防、医疗、家居和金融等）上都得到了广泛应用，随着我国“AI+”战略 的实施，该领域的市场空间更为广阔。
人工智能产业架构图
解决方案
应
用
开放软件平台
层
人工智能产品
安防 综合类 视觉产品
金融 视觉类 语音助手
交通 语音类 自动驾驶
其他 机器人类 机器人
人工智能技术
技
术 层
AI软件框架
深度学习算法
计算机视觉
语音识别
自然语言处理
TensorFlow
Caffe
Torch
卷积神经网络 递归神经网络 深度神经网络
知识图谱 国产平台
其他
大数据
基
础 层
AI基础设施
AI芯片
语音数据 通用服务器
GPU
图像数据 AI服务器
FPGA
文本数据 云计算 ASICs
大数据服务 移动终端 芯片IP
AI技术落地，包括AI 产品以及AI与传统行 业融合的解决方案
利用海量数据在软件 平台上进行算法的训 练和推理
基础层主要功能是为 上层算法提供算力和 数据输入支撑
发展阶段：当前，人工智能的发展仍处于“弱” 人工智能阶段，只具备在特定领域模拟人类的 能力，“工具性”仍是该阶段主要特点，同全 面模拟或者超越人类能力的强人工智能、超人 工智能差距巨大。
人工智能产业链分析
产业链分析产业链分析一、概述1.1 研究背景1.2 研究目的与意义1.3 研究内容和方法1.4 研究范围和限制二、产业链概览2.1 产业链定义和结构2.2 各环节的主要参与方及其职能2.3 产业链的价值流动三、技术研发环节3.1 基础研究与算法研发3.1.1 基础研究3.1.2 算法研发3.1.3 人才培养机制3.2 数据采集与处理3.2.1 数据获取3.2.2 数据清洗与预处理 3.2.3 数据存储与管理3.3 模型训练与优化3.3.1 数据建模3.3.2 模型训练3.3.3 模型评估与优化四、应用开发环节4.1 应用需求分析4.1.1 用户需求调研4.1.2 应用场景定义4.1.3 功能规划与设计4.2 系统架构与开发4.2.1 前端开发4.2.2 后端开发4.2.3 移动端开发4.3 测试与上线4.3.1 单元测试4.3.2 集成测试4.3.3 系统测试4.3.4 上线与发布五、应用推广环节5.1 市场调研与定位5.1.1 目标市场分析5.1.2 竞争对手分析5.1.3 定位与定价策略5.2 渠道开拓与推广5.2.1 渠道合作与拓展5.2.2 市场推广与宣传5.2.3 用户培训与支持5.3 数据反馈与改进5.3.1 数据分析与挖掘5.3.2 用户反馈与需求收集5.3.3 产品迭代与改进六、产业政策与法规环境分析6.1 国家政策与支持6.1.1 产业发展规划6.1.2 技术标准与规范6.1.3 人才引进与培养政策6.2 法规合规与安全保障6.2.1 个人隐私与数据保护6.2.2 伦理与道德6.2.3 安全风险与应对措施附件：本文档相关数据分析报告、市场调研报告等。
法律名词及注释：1.：指模拟和延伸人的智能的理论、方法、技术及应用系统的总称。
2.数据隐私：个人信息和个人的隐私等相关法律概念。
3.伦理：研究道德规范和价值观的规则和原则。
4.安全风险：指由于技术、人员、管理等原因导致的安全丢失和威胁。
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告
2-1-1 国家层面人工智能 行业发展政策分析 2015年以来，人工智能在国内获得快速发展，国家相继出台一系列政策支持人工智能的发展，推动中国人工智能步入新阶段。2019年，人工智能
连续第三年出现在政府工作报告中，继2017、2018年的“加快人工智能等技术研发和转化”，“加强新一代人工智能研发应用”关键词后， 2019年政府工作报告中使用了“深化大数据、人工智能等研发应用”等关键词 。从“加快”、“加强”到“深化”，说明我国的人工智能产业 已经走过了萌芽阶段与初步发展阶段，下个阶段将进入快速发展时期，并且更加注重应用落地。
2015年以来，人工智能在中国国内获得快速发展，中国政府相继出台一系列政策支持人工智能的发展，推动中国人工智能 步入新阶段。2017-2019年，人工智能连续三年被政府工作报告提及，人工智能迅速从国家层面上升至战略高度。这说明，中 国的人工智能产业已经走过了萌芽阶段与初步发展阶段，将进入快速发展阶段，并且更加注重应用落地。经过近几年的快速发 展，国内人工智能产业上中下游格局也逐渐清晰。其中，上游提供基础能力，中游将基础能力转化成人工智能技术，下游则将 人工智能技术应用到特定行业中。
《中华人民共和国国民经济和社会发展第 加快信息网络新技术开发应用，重点突破大数据和云计算关键技术、自主可控操作系统、高端工业和大型管理软件、新兴领域人工智
十三个五年规划纲要》
能技术，人工智能写入“十三五”规划纲要。
到2020年，自主品牌工业机器人年产量达到10万台，六轴及以上工业机器人年产量达到5万台以上。服务机器人年销售收入超过300亿 《机器人产业发展规划（2016－2020年）》 元；工业机器人主要技术指标达到国外同类产品水平；机器人用精密减速器、伺服电机及驱动器等关键零部件取得重大突破。
赛迪顾问：2019人工智能企业百强榜
序号
26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
企业名称
优必选 地平线机器人
云从科技 云知声 儒博科技 中星微电子 数据堂 触景无限 捷通华声 格灵深瞳 特斯联 奥比中光 声智科技 智臻智能 出门问问 Video++ Momenta 禾赛科技 智融集团 思派网络 影谱科技 虹软 海致BDP 西井科技 禾多科技
腾讯 网易 云从科技
搜狗
华为 比特大陆 华大基因 优必选 飞搜科技 数据堂
依图科技
17
商汤科技
18
旷视科技
19
全志科技
20
寒武纪科技
21
云知声
22
影谱科技
23
大疆创新
24
智臻智能
25
云问
重点业务领域
综合类 智慧金融
综合类 AI开放平台
AI开放平台
综合类 AI开放平台 计算机视觉
AI开放平台
综合类 AI芯片 智慧医疗 机器人 人脸识别 AI数据服务
11
2. 行业综述
12
2.1 2021年核心产业规模超2000亿，各地积极抢位发展
12
2.2 技术与全球先进水平同步，应用部署尚有差距
12
2.3 智能应用场景多元，企业加速行业布局
14
3. 细分领域企业榜-语音识别与自然语言处理
16
3.1 核心技术持续优化，推动智能语音市场健康发展
16
3.2 技术型厂商成为第一梯队，初创企业垂直突围
科大讯飞 华大基因 海康威视 蚂蚁金服 字节跳动
京东 大疆创新
人工智能产业链分析报告
人工智能产业链分析报告一、什么是人工智能人工智能从1956年达特茅斯会议中诞生，几经起伏。
2016年3月，AlphaGo计算机程序轻取围棋九段棋手李世石，立刻引发全世界的讨论。
让机器能展示与人类相似的认知的AI能够驾驶汽车，也会盗取隐私；能推动企业的生产力也能加强企业的侦查能力。
人工智能可以将工人从重复的或者危险的劳动中解放出来，将极大推动生产力的提高，但同时也激发了对人工智能或将取代人类工作的焦虑情绪，甚至有人担心人类最终会创造出连自己都无法控制的智能机器。
在纷繁的观点背后，有一点毋庸置疑：人工智能有着改变全球社会的巨大潜力。
人工智能（Artificial Intelligence）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。
凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。
随着数据资源增长、计算能力的提升、算法的优化，目前人工智能已经进入部分领域应用阶段。
比如Apple的Siri，谷歌的无人车，IBM的Watson，以及其它各种人脸识别技术等。
作为一种基础技术，理论上讲人工智能能够被应用在各个基础行业（如AI+金融、AI+医疗、AI+传统制造业等），同时也有其如机器人这样具体应用行业的概念。
人工智能正催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革，成为新一轮工业革命的推动器。
二、人工智能历史沿革——逾60年历史，再次步入黄金发展期人工智能发展迄今已有60余年历史，由于发展瓶颈逐渐突破，2013年起进入黄金发展期。
第一次黄金发展期：人工智能诞生于1956年的达特茅斯会议，该会议同时诞生了人工智能最初的成就和最早期的研究者。
1956年~1972年经历了人工智能发展的第一次黄金时期。
这一阶段机器学习、神经网络和人工智能领域得到探索与突破，研究者获得大量经费支持。
1957年罗森布拉特发明出第一款神经网络Perceptron，将人工智能推向第一个高峰。
2022-2027年中国人工智能行业供需及产业链投资前景分析报告
2022-2027年中国人工智能行业供需及产业链投资前景分析报告随着时代的不断发展，人工智能技术也在不断更新和发展。
尤其是在中国，人工智能技术得到了大力的支持和推广，成为了中国新一轮风口和开拓新市场的重要领域。
据有关机构预测，到2025年，中国人工智能产业规模将突破1万亿元，同时也将引领人类进入一个智能化时代。
供需分析：在中国，人工智能的产业链非常完整，从人工智能芯片、硬件设备、软件开发、应用服务等各个环节，都得到了广泛的发展。
在人工智能供需方面，目前仍存在着一定的矛盾。
例如，人工智能人才短缺、应用场景有限等问题，对人工智能的发展产生了限制。
不过随着技术的深入应用和不断创新，这些问题将会逐渐解决。
同时，应加强人工智能人才培养和技术交流，提高从业人员的专业素质和技术水平，以满足市场需求。
产业链投资前景展望未来，人工智能产业发展将继续成为中国经济的重要增长点之一。
投资人工智能产业链将有很大的前景。
市场需求不断发展，而市场上的人工智能产品不断增多，也为投资人提供了更多的选择。
从投资的角度看，我们可以关注人工智能产业链中的核心环节，如芯片、智能硬件、算法等方面。
同时，也可以关注人工智能在领域应用方面的投资，如医疗健康、汽车、智能家居等垂直领域。
同时，也建议加强对创新型企业的投资，以推动人工智能的发展。
综上所述，中国人工智能产业在未来几年将得到更快速的发展，市场需求和投资前景都将迎来更广阔的天地。
在此背景下，加强人才培养，扩大知识分享，优化投资环境等，将是实现产业快速成长的关键。
近年来，中国的人工智能产业发展迅速，为中国经济增长注入了强大的动力。
以下列出一些相关数据并对其进行分析。
1. 2025年中国人工智能市场规模预测：1.1万亿元（IDC研究机构）这预示着中国将成为人工智能领域的全球领袖之一。
中国的高端制造业和金融服务正在推动人工智能技术的应用和商业化。
2. 2019年全球人工智能创业企业融资金额：252亿美元（CB Insights）这预示着全球投资人对人工智能的信心。
中国特色数字经济产业链分析
中国特色数字经济产业链分析随着科技的发展和互联网的普及，数字经济已成为全球经济发展的新引擎。
作为全球第一大经济体的中国，数字经济发展迅速，形成了独特的产业链。
本文将从产业链的角度，对中国特色数字经济进行分析。
一、数字基础设施建设数字经济的发展离不开数字基础设施建设。
中国近年来加大投入，建设了一系列数字化设施，包括全球领先的5G网络、云计算中心、大数据中心等。
这些数字化设施为数字经济提供了强有力的支撑，推动了数字化转型的深入发展。
二、电子商务和数字支付电商和数字支付是中国数字经济产业链的两个重要环节。
中国是全球电商巨头，拥有阿里巴巴、京东等数家知名电商平台。
这些电商平台提供了强大的线上销售平台和物流服务，带动了中国的电商行业发展。
同时，中国也是全球最大的移动支付市场，拥有支付宝、微信支付等多个移动支付品牌，这些移动支付为社会带来了便捷性，并促进了经济活动的发展。
三、数字内容产业数字内容产业是数字经济得以发展的重要保障，中国数字内容产业正在迅速崛起。
中国是全球最大的游戏市场，同时也拥有众多音视频、数字阅读等数字内容平台。
近年来，随着5G技术、虚拟现实等技术的发展，数字内容产业将成为数字经济产业链中的重要环节。
四、物联网和人工智能物联网和人工智能是数字经济的重要组成部分。
中国物联网市场规模巨大，包括智能家居、智能制造等领域。
同时，中国人工智能领域也在不断发展，拥有阿里巴巴、百度、腾讯等企业进行人工智能技术的研发。
物联网和人工智能的发展，将为数字经济带来更多的机遇和挑战。
五、数字化创新数字化创新是数字经济发展的推动力量。
中国近年来加强了知识产权保护，大力鼓励企业进行数字化创新。
同时，中国也积极参与国际数字经济合作，推动数字贸易的发展。
数字化创新将为中国数字经济产业链的发展注入新的动力。
六、总结中国特色数字经济产业链已经初步形成，并在全球数码经济中占据了重要位置。
随着新技术、新模式的不断涌现，数字经济产业链将不断拓展，为中国和全球经济发展带来新的动力。
人工智能大模型研究分析报告
人工智能大模型研究分析报告目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的 (4)1.3 研究方法 (4)2. 人工智能大模型概述 (6)2.1 人工智能大模型的发展历程 (7)2.2 人工智能大模型的特点和优势 (8)2.3 人工智能大模型的应用领域 (9)3. 人工智能大模型的技术架构与实现 (11)3.1 深度学习基础 (13)3.2 大型神经网络模型 (15)3.3 分布式训练技术 (16)4. 人工智能大模型面临的挑战与问题 (17)4.1 计算资源需求 (19)4.2 数据隐私与安全问题 (21)4.3 可解释性和可信度问题 (22)5. 人工智能大模型在各行业的应用案例分析 (23)5.1 医疗健康领域 (25)5.2 金融领域 (27)5.3 制造业领域 (29)6. 对未来发展趋势的展望与建议 (31)6.1 技术创新趋势 (32)6.2 政策环境影响 (34)6.3 提升AI大模型应用的建议 (36)7. 结论与总结 (37)1. 内容综述本次“人工智能大模型研究分析报告”旨在全面剖析当前人工智能领域内的大模型趋势及其发展前景。
报告从技术演进、应用场景、伦理挑战三个核心维度展开，力求为读者提供一个多角度的理解和洞见。
在技术演进方面，报告详细追踪了从传统机器学习算法到深度学习，直至目前占主导地位的大模型架构的转变过程。
描述了大模型如何通过利用大规模并行计算资源（如TPUs和GPU），结合海量数据训练，实现了在多样化的复杂任务中取得超越人类专家的性能。
还分析了不同大模型之间的比较，以及它们在效率、通用性和特定任务上的优势。
应用场景的讨论探讨了大模型可能在生物医药研发、金融风险预测、自动驾驶、自然语言处理等领域带来的影响与变革。
通过案例实践，报告展示了精确预测、不良事件预防、实时决策支持等享受大模型的实际应用可能性，并对这些领域未来的创新趋势进行了预测。
在伦理与法律框架方面，报告深入探讨了大模型可能带来的一系列挑战，包括偏见放大、隐私侵犯、算法不透明等议题。
中国一线城市人工智能产业链韧性测度研究
Value Engineering———————————————————————基金项目:国家社会科学基金项目（20BGL025）：贸易摩擦背景下中国人工智能产业链韧性测度与提升机制研究（课题主持人：吴斌）。
作者简介:洑樱菁（1998-），女，江苏常州人，硕士研究生，主要研究方向为产业链韧性；吴斌（1979-），男，河南郑州人，教授，博士，主要研究方向为物流供应链管理。
0引言人工智能是面向未来的战略性技术，在新发展理念的指引下，我国已经把“新一代人工智能作为推动科技跨越发展，产业优化升级、生产力整体跃升的驱动力量”[1-2]。
习近平总书记在2019年8月的中央财经委员会第五次会议上提出“要打造具有战略性和全局性的产业链，增强产业链韧性，提升产业链水平。
”产业链韧性一词逐渐引起关注，它代表了阐释产业链安全的全新理念，标志着产业链安全研究思维范式的革新。
因此，深入研究我国人工智能产业链的韧性水平对理论和实践都具有重要意义。
1文献回顾国内外学者对产业链的研究主要集中于产业链的结构[3]、运作模式[4]、稳定性[5]等方面，也有学者从产业链视角出发分析产业地域分工[6]、国际贸易[7]、产业发展战略[8]等。
在产业链安全方面，李莉[9]等基于文献或专利的定量全链条分析全球人工智能产业链的发展态势并提出存在的问题；李雪[10]等指出疫情对中国产业链产生的风险，并提出短、中、长期的发展目标；曾繁华[11]等研究半导体产业链，梳理其风险点并提出政策意义；但从韧性角度讨论产业链安全的成果还不多。
所谓“韧性”，是指个体或者系统遭受冲击扰动后的恢复能力，加拿大生态学家Holing [12]首次将韧性及稳定性的概念引入生态研究中，并指出韧性是系统吸收状态变量、驱动变量和参数变化并保持不变的能力的度量。
随后，世界各国众多学者开始将“韧性”这一概念引入组织韧性[13]、城市韧性[14]、生态韧性[15]、社区韧性[16]等概念。
人工智能产业链需要“强链“补链和“建链
人工智能产业链需要“强链“补链和“建链梁俊人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，也是未来我国重要的经济增长引擎。
调研组通过调研珠三角和长三角的人工智能企业以及相关政府部门，发现当前我国人工智能产业链存在“弱链”“断链”和“无链”三个突出问题，分别表现为：“产业链局部环节缺乏竞争力”“产业链存在断点”，以及“应用场景缺乏”。
要推动我国人工智能产业真正做大做强，需要从加大金融支持，建立和完善行业协会方面进行“强链”;从推动核心技术攻关，完善产业链上下游方面进行“补链”;以及从完善开展政策，夯实根底设施，加强应用推广方面“建链”。
一、我国人工智能产业开展的现状特征〔一〕市场竞争力层面：不少企业掌握核心技术，很多细分产业走在全球前列在无人驾驶领域，某初创企业成立不到3年，已经掌握行业领先的核心技术，拥有完全自主知识产权的自动驾驶系统，该公司目前开展势头迅猛，公司表示有信心在未来两三年追上行业领军者美国Waymo公司。
在智能家居领域，某知名电器厂商是智能家居行业的领军企业之一，其电器产品已根本实现智能化，该企业还拥有大量行业核心技术，不仅能自研空调核心设备压缩机的芯片、控制器以及模具，还攻克了智能机器人最核心的部件减速电机、伺服电机，目前在全球智能家居高端市场拥有重量级地位。
在智能安防领域，某企业拥有不少核心技术积累，国内外市场开展势头迅猛。
“我们的技术不敢说是全球最好的，但一定是前列的。
现在很多全球500强的企业都在和我们合作，我们帮他们做了很多应用，合作一起开拓国外市场。
”〔二〕政策支持层面：各级地方政府踊跃支持，工程加速落地在省级层面，广东省政府去年出台了《广东省新一代人工智能开展规划》，提出了“三步走”目标，拟到2030年，将广东人工智能产业创新能力提升到国际先进水平。
此外，广东还准备培育5个省级人工智能产业园。
在市级/区级层面，广州市政府和南沙区、经开区等区政府对开展人工智能非常积极。
两年前一家无人驾驶初创企业将中国总部设在了南沙区，在成立5个月后，就获得路测授权，开始在南沙区开展无人车队试运营，目前南沙区向该企业开放的路测区域已经超过了100平方公里。
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中国人工智能100强企业产业链分析
2-1 产业链结构 2-2 基础层 2-3 技术层 2-4 应用层
2-1 产业链结构
应用层 （行业及产品应用）
技术层 （软件算法及平台）
基础层
（计算基础设施）
中国人工智能100强企业产业链分布情况
医疗
金融
教育
文娱
零售/物流
政务
2018-2025年中美数据产生量（单位：ZB）
2014-2020年中国大数据产业市场规模及预测（单位：亿元，%）
60
50
48.6
40
30Байду номын сангаас6 30
20
10
7.6 6.9
0 2025年
中国 美国
16000 14000 12000 10000
8000 6000 4000 2000
0
1038 2014
63.0% 46.8%
30%
29%
2014年 2015年 2016年 2017年
28%
2018E
市场规模
同比增长
2-2-2 计算系统技术（5G通信）
2-2 基础层
基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力 支撑。主要包括计算硬件（AI芯片）、计算系统技术（大数据、云计算和5G通信）和数据（数据采集、标注和分析）。
基础层
计算硬件
计算系统技术
数据
AI芯片
大数据
云计算
5G通信
数据采集/标注/分析
人工智能芯片分类情况
技术架构 分类
按功能 分类
应用场景 分类
GPU（图像 处理单 元
）
训练环节
服务器端 （云端）
半定制化 的FPGA
推断环节
移动端 （终端）
全定制化 ASIC
神经拟态 芯片
2-2-1 计算硬件（AI芯片）
当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业的整体销售市场正处于快速增 长阶段，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型 手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片；尽管国内人工智能芯片正逐渐 取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求，除了当前的合作客户， 拓展新客户合作开发产品是困难的，因此纷纷推出开源或开放平台让客户开发新需求。
2-2-1 计算硬件（AI芯片）
AI芯片是人工智能产业的核心硬件。 人工智能芯片的定义从广义上讲只要 能够运行人工智能算法的芯片都叫作 人工智能芯片，但是通常意义上的人 工智能芯片指的是针对人工智能算法 做了特殊加速设计的芯片。现阶段， 这些人工智能算法一般以深度学习算 法为主，也可以包括其它机器学习算 法。人工智能芯片分类一般有按技术 架构分类、按功能划分、按应用场景 分类三种分类方式。
1692
2485
68.0%
80%
13626 70%
41.6% 5907
3517
58.9%
60%
9374
50%
45.4% 40%
30%
20%
10%
2015 2016 2017 市场规模（亿元）
2018E 2019E 同比增长（%）
0%
2020E
2-2-2 计算系统技术（云计算）
近年来，我国云计算新兴产业快速推进。多个城市开展了试点和示范项目，涉及电网、交通、物流、智能家居、节能环保、 工业自动控制、医疗卫生、精细农牧业、金融服务业、公共安全等多个方面，试点已经取得初步的成果，将产生巨大的应用 市场。根据中国信通院公布的数据显示，2013年以来我国云计算市场规模保持了逐年较快增长，2017年达691.6亿元，同比 增长34.3%。据测算我国云计算市场规模突破900亿元。
人工智能与大数据、云计算、5G通信关系
5G
5G通信
大数据
云计算
人工智能
5G
5G通信
2-2-2 计算系统技术（大数据）
当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示，到2025年，随着中国 物联网等新技术的持续推进，其产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从的约7.6ZB增至2025年的48.6ZB，数据交易 迎来 战略机遇期。1zettabyte大约是1万亿gigabyte，这是当今常用的测量方法。与此同时，美国的数据量约为6.9ZB。到 2025年， 这个数字预计将达到30.6ZB。据贵阳大数据交易所统计，中国大数据产业市场在未来五年内，仍将保持着高速增长。2017 年中国 大数据市场规模为3517亿元，增速为41.6%，预计到2020年，中国大数据产业规模或达13626亿元左右。
2013-中国云计算市场规模增长情况（单位：亿元，%）
1000 900 800 700 600 500 400
300 216.2
200 100
0
2013年
36.2%
907.1 37%
36%
32.7%
514.9
287.0
378.1 31.7%
691.6 34.3%
35% 34% 33% 32%
31.2%31%
安防
交通
智能汽车
行业应用 机器人
智能家居 可穿戴设备
机器学习
算法理论 基础开源框架 技术开放平台
开发平台 AI芯片
v
计算硬件
产品应用 计算机视觉
智能语音
大数据
应用技术 云计算
计算系统技术
5G通信
机器视觉 自然语言理解
数据采集/标注/分析 数据
人工智能产业链包括三层：基 础层、技术层和应用层。其中， 基础层是人工智能产业的基础， 主要是研发硬件及软件，如AI 芯片、数据资源、云计算平台 等，为人工智能提供数据及算 力支撑；技术层是人工智能产 业的核心，以模拟人的智能相 关特征为出发点，构建技术路 径；应用层是人工智能产业的 延伸，集成一类或多类人工智 能基础应用技术，面向特定应 用场景需求而形成软硬件产品 或解决方案。
我国人工智能芯片行业所处周期
幼稚期
特征： 市场增长快， 新技术、新 合作模式涌 现
成长期
成熟期
衰退期
国内AI芯片行业
2-2-2 计算系统技术（大数据、云计算和5G通信）
人工智能与大数据、云计算和5G关系紧密，由于巨大数据的产生，使得人们关注用数据做一些过去只有人能够做的事情。 配合云计算带来的计算资源和计算能力，人工智能依托数据基础，对周遭环境做出一定的程序反应，实现人工智能的落地。 其中，5G网络的主要作用是让终端用户始终处于联网状态，让信息通过5G在线快速传播和交互。