2020年人工智能行业问题及趋势分析

2020年人工智能行业市场问题及趋势分析

2020年

目录

1.人工智能行业存在的问题 (5)

1.1适应人工智能特征的政策、标准体系尚不健全 (5)

1.2基础技术积累不足 (5)

1.3资本布局多样性不足 (6)

1.4技术创新的商业应用模式不明朗 (6)

1.5人工智能发展陷入了拿来主义怪圈 (7)

2.人工智能行业概况及现状 (9)

2.1人工智能历史沿革 (9)

2.2扶持政策持续加码出台细分方向有“钱景” (9)

2.3人工智能市场规模将超700亿 (9)

2.4人工智能加速发展 (10)

2.5人工智能应用分类 (12)

2.6交通行业应用现状 (12)

2.7安防行业应用现状 (13)

2.8医疗行业应用现状 (13)

2.9教育行业应用现状 (14)

2.10物流行业应用现状 (14)

3.人工智能行业发展趋势分析 (16)

3.1发展人工智能，芯片先行 (16)

3.2人工智能上升为国家战略 (16)

3.3人工智能芯片“云+端” 高速发展 (18)

4.人工智能行业市场竞争格局 (19)

4.1中科曙光：高性能计算+芯片共造人工智能 (19)

4.2四维图新：地图领军企业切入无人驾驶 (19)

4.3科大讯飞：人工智能领军企业 (20)

4.4华宇软件：人工智能助力司法信息化领导者更进一步 (21)

4.5海康威视：安防领域人工智能龙头 (21)

4.6东华软件：人工智能+行业应用大有可为 (22)

5.人工智能行业政策及环境分析 (22)

5.1国家加强政策支持力度 (22)

5.2地方政府扶持政策不断落地 (24)

6.人工智能行业发展前景 (26)

6.1万物互联的背景下，AI 芯片的应用拥有广阔的想象空间

26

6.2智能硬件抢占C 端入口，数据端入口打通，为算法奠定基

础26

6.3机器人按照应用领域的不同分为工业机器人、服务机器人、

特种机器人 (27)

6.4多层次特征提取提升计算机视觉识别效果 (28)

6.5语音逐渐成为人机交互的新范式，产品及商业模式成为盈

利的关键 (29)

6.6技术进步与市场需求推动语音识别快速发展 (29)

6.7语音识别效果不断提升，国内语音识别与合成研究领先国

际30

6.8语音识别技术逐步开放，数据及场景成为竞争关键 (30)

6.9智能制造成为各国转型升级的核心战略 (31)

7.人工智能行业投资分析 (33)

1.人工智能行业存在的问题

1.1适应人工智能特征的政策、标准体系尚不健全

众多地方政府虽然对发展人工智能抱有极大热情，但对产业特征和规律缺乏理解，仍试图运用政策、资金和资源洼地等传统手段争夺国内稀缺的人工智能产业资源，部分地方省市发布的人工智能规划政策缺乏可操作性。我国针对人工智能技术和产业发展的法律法规研究刚刚启动，尚未在人工智能法治保障、信息安全以及伦理道德研究、风险审查机制等保障人工智能产业长期发展的政策法规、安全规范和伦理道德框架方面展开试点。

1.2基础技术积累不足

我国在人工智能基础理论、核心关键技术积累薄弱，核心算法、芯片及基础元器件的掌握与国外差距较大，缺乏重大原创科技成果。核心环节受制于人，不利于国内企业参与国际竞

争，随时可能被卡脖子，也使国民经济和国家安全存在远期隐忧。

1.3资本布局多样性不足

位于技术基础层的AI初创企业投资回报周期较长，易面临资金链断裂困难。例如，人工智能芯片从投入研发到规模化生产平均需要7年时间，其间很难产生商业回报，初创企业仅靠自身研发投入难以为继。近年来，国内资本持续加码人工智能领域，但多集中在应用层，追求快速变现后套利退出，在回报周期较长的人工智能基础层领域缺乏布局。与之相比，美国AI 领域累计获得978亿美元投融资，其中31％流向处理器芯片领域，在各细分领域中占比最高，未来实现厚积薄发的可能性大。我国人工智能领域的投融资结构头重脚轻，如不及时改观，在资本泡沫消退后，国内人工智能产业发展可能因基础薄弱导致后继无力。

1.4技术创新的商业应用模式不明朗

应用型创新成果的重复化、碎片化问题严重。人工智能与实体经济融合刚刚起步，相关技术部分应用场景可能面临激浊扬清的淘汰机制。例如，近几年涌现出数量众多的消费级无人机、服务机器人企业，但产品普遍水平较低、功能雷同。与此同时，支持应用落地的人工智能商业模式尚需探索。英特尔的