2020中国人工智能产业研究分析报告(下)
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。
国内外研究现状综述
国内外研究现状综述一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是目前计算机科学领域最为热门的研究方向之一。
随着计算机技术的不断发展，人工智能在各个领域得到了广泛应用，如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。
本文将从国内外两个方面对人工智能的研究现状进行综述。
二、国内研究现状1. 人工智能技术的发展近年来，我国在人工智能技术方面取得了长足的进步。
2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出到2020年基本建成新一代人工智能产业体系和创新体系，到2030年建成全球领先的人工智能创新中心。
同时，政府还出台了一系列支持政策，加大对人工智能产业的投入力度。
2. 人工智能在各行业中的应用我国在医疗、金融、教育等行业中广泛应用了人工智能技术。
例如，在医疗领域中，利用深度学习等技术，可以实现医学图像识别、疾病诊断等功能。
在金融领域中，人工智能可以用于风险评估、投资决策等方面。
在教育领域中，人工智能可以用于智能教育、学习分析等方面。
3. 人工智能的研究成果我国在人工智能领域也取得了一些重要的研究成果。
例如，在自然语言处理领域，百度公司的“百度深度学习平台”已经成为全球最大的深度学习平台之一。
在图像识别领域，中国科学院自动化研究所的“华迪·华云”系统已经实现了对1000种物体的识别。
三、国外研究现状1. 人工智能技术的发展国外也在人工智能技术方面进行了大量的研究和探索。
例如，美国一直是全球人工智能技术最为发达的国家之一。
2016年，美国政府发布了《白宫报告：人工智能、自动化和经济》（White House Report：Artificial Intelligence, Automation, and the Economy），提出推进人工智能技术的发展，并制定了相应的政策和计划。
2. 人工智能在各行业中的应用国外也广泛应用人工智能技术，如在医疗领域中，人工智能可以用于疾病诊断、药物研发等方面。
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。
全球人工智能产业发展现状和趋势(下)
汉下降了58%；汉-英下 连接，可完成40种语言 待着这种通用翻
降了60%，已接近人工翻 的实时翻译，真正体现 译成为一种现
译的水平。
了人工智能+软件+硬件。 实”。
（十一）深度卷积神经网络为什么这么好？
根据美国麦戈文脑科学研究所在2014年的研究发现， 深度卷积神经网络媲美灵长类动物的IT皮层，在多 级多层特征的自动提取上，深度卷积神经网络与生 物视觉通路具有某种相似性。
01 应用场景规模大 “互联网+”迅猛发
02 展，容易获得大数据 03 商业落地快
04 政府支持力度大
《国务院关于印发新一代人工智能 发展规划的通知》（国发【2017】 35号），体现了国家战略意图。
（二）中国人工智能产业发展的短板
01 原始创新能力不足
基础性人工智能算法及高端 人工智能芯片，目前基本上 是欧美提出，包括一些商业 模式的创新，我国还处在跟 随模仿的阶段（如复制亚马 逊的无人零售店）。
淘宝复制亚马逊的无人零售商店，目 前技术水平差别较大。
亚马逊于2014年推出智能音箱Echo， 基于语音助手Alexa实现音乐播放、 新闻搜索、网购下单、Ub/自动驾驶
IBM推出的Watson Health开发了 人工智能医疗，包括早期诊断、 生物大数据分析、蛋白质结构预 测等。
（八）人 Apple：Siri • ……
AI聊天机器人 • Microsoft：小冰/Tay • IBM&GIT：Watson助教
（批改作业、答疑）
WaveNet： 人工智能语音合成
2016年，Google DeepMind 推出WaveNet，实现文本的 真实感语音合成。
AlphaZero：无师自通的通用棋类人工智能
人工智能研究报告-中国人工智能行业市场前瞻与未来投资战略分析报告(2023年)
关注政策支持力度
关注政府对人工智能产业的政策支持力度，包括税收优惠 、资金扶持、人才引进等方面的政策，选择受政策支持力 度大的企业进行投资。
关注国际合作机会
关注国际间在人工智能领域的合作机会，积极参与国际合 作和交流，拓展海外市场和资源。
THANKS
感谢观看
报告范围和研究方法
报告范围
报告涵盖了中国人工智能行业的多个领域，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等，并重点关 注了智能制造、智慧城市、智慧医疗、智慧金融等应用领域。
研究方法
报告采用了多种研究方法，包括文献综述、专家访谈、问卷调查、案例分析等，以确保研究的全面性和准确性。 同时，报告还对大量数据进行了深入挖掘和分析，通过图表和可视化工具呈现研究结果，提高报告的可读性和易 用性。
消费者需求和行为分析
消费者需求
随着人工智能技术的不断发展和应用场景的 不断拓展，消费者对人工智能产品的需求不 断增长。目前，智能语音助手、智能家居、 智能客服等已经成为消费者日常生活中不可 或缺的一部分。未来，随着人工智能技术的 进一步成熟，消费者将更加追求个性化、智 能化、便捷化的服务体验。
消费者行为
深度学习技术
深度学习是人工智能领域的重要技术之一，其在 图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应 用前景广阔。
智能语音技术
随着智能语音技术的不断发展，其在智能家居、 智能客服等领域的应用将越来越广泛，为人们提 供更加便捷的生活服务。
计算机视觉技术
计算机视觉技术在安防、医疗、教育等领域的应 用前景广阔，将为人工智能市场带来新的增长点 。
05
中国人工智能行业未来展望
技术创新和发展方向
深度学习技术
随着计算能力的提升和大数据的普及，深 度学习技术将持续发展，推动人工智能在
2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告
2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告随着全球人工智能的兴起，中国在人工智能领域的发展日益突显。
2018年，《新一代人工智能发展规划》提出了中国人工智能发展的宏伟蓝图，计划在2020年建成一批产业基地、人才培育基地等基础设施，到2030年把人工智能产值提高到1万亿元人民币。
在这样的背景下，本报告将对中国人工智能产业进行一系列深入探讨，分析其行业投资运营可行性。
2019-2024年，中国人工智能产业呈现出快速增长的趋势。
根据IDC统计数据显示，2018年中国人工智能市场规模达到224.4亿元，年增长率高达50.4%。
预计到2024年，中国人工智能市场规模将超过1,000亿元。
这种增长趋势在未来几年将有所延续，尤其是建设智慧城市、推进5G网络建设等国家战略的出台，将给人工智能产业带来新的机遇。
对于机器学习、自然语言处理、机器人工程等人工智能领域，中国也有着深厚的技术积累和人才储备。
根据外国媒体的报道，中国在机器学习领域具有技术领先地位。
截至2019年，国内高校开设的人工智能、机器学习等专业数量已达30余所，年产学研合作成果丰硕。
近年来，国内企业也加大了技术研发投入，积极招揽人才，外派员工出国深造。
这也预示着国内人工智能产业的发展将得到更广泛的技术可持续化支持。
但是，人工智能发展过程中也面临一系列挑战。
首先，人工智能安全性问题需要得到充分重视。
一个很明显的例子就是2019年7月，互联网巨头百度在人人信平台上泄露了70万商家的基本信息。
其次，人工智能带来的社会影响也在扩大。
根据统计，到2025年，人工智能将直接影响到全球职业的37%。
这也反映出，在充分利用人工智能的同时，我们也需要深刻认识其可能带来的负面影响。
因此，我们需要开展一系列工作来推动人工智能的发展，包括技术研究、产业链建设、人才培养等方面。
未来几年，我们也需要留意全球人工智能技术和应用发展的新动向，加强本国人工智能技术和应用的发展，争取国际人工智能技术竞争的话语权。
智能制造产业发展分析报告
95
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2016
2018
3.7%2014 2015销售额（亿美元）
2017增长速度（%）
资料来源：国际机器人联合会（IFR），整理
2.4 全球智能制造行业市场竞争激烈，但市场规模巨大
国际工业机器人市场于2010年开始恢复性增长，自1998年以来，全球新装工业机器人年均增速达9%。金融危机影响后，全球机器人行业市场规模不断扩大。 最新统计数据显示，2018年全球工业机器人的出货量创历史新高达到38.4万台，比上一年增加1%，全球工业机器人销量已经连续六年增长。工业机器人在汽车、金属制品、电子、橡胶及塑料等行业已经得到了广泛的应用。2013年以来，工业机器人的市场规模正在以年均12.1%的速度快速增长。其 中中国、韩国、日本、美国和德国等主要国家的销售额总计约占全球销量的3/4。2018年，全球工业机器人的销售额约为168.2亿美元，亚洲成为最大的销售 市场。
73.05%
74.53%
74.43%
74.15%
73.92%
73.45%
73.01%
72.51%
71.82%
71.20%
69.00%
70.00%
71.00%
72.00%
73.00%
74.00%
75.00%
2009
2010
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2016
2017
2018
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析一、人工智能走向产业应用人工智能是计算机科学的分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。
人工智能的基础理论由来已久，由深度学习引爆的第三次人工智能浪潮，以及算力的进步和数据的爆发，使得人工智能技术快速走向成熟，并逐步落地产业应用。
1、人工智能行业图谱从底层基础技术到上层行业应用，可以把人工智能行业划分为基础层、通用层和应用层三部分。
基础层为图像、语音等人工智能基础技术提供芯片、计算框架等计算能力支持，通用层提供感知、认知计算等通用技术，而应用层则是人工智能通用技术与各行业深度融合产生应用价值的产品和服务。
基础层:为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持，是人工智能的基础设施，包括AI芯片、AI平台以及Al计算框架等，主要以谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为、京东等大型互联网公司和行业巨头公司为主。
通用层:基于基础设施开发出的通用性人工智能技术和产品，如计算机视觉算法、机器人系统等，主要分为两大部分:以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术，和无人机。
机器人等软硬一体化通用产品。
通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。
与人类的感知、认知和执行能力相对应,通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理，认知层的知识图谱和自然语言处理的深入应用，以及执行层的机器人等。
应用层:人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域，以垂直行业的人工智能应用公司为主。
应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品，包括软硬件一体化产品以及针对具体应用场景的端到端解决方案。
随着通用技术走向成熟，行业应用价值凸显，大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。
2、人工智能的商业模式人工智能走向产业应用的过程中，从向企业和个人用户提供人工智能产品服务的角度，人工智能公司的商业模式主要分为四种类型：API调取、产品订阅/License、“产品+服务"解决方案及效果付费。
中国人工智能产业发展趋势调研报告
中国人工智能产业发展趋势调研报告1. 摘要人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一项颠覆性的技术，不仅已经渗透到我们日常生活的各个方面，还推动了中国人工智能产业的快速发展。
本报告旨在深入研究中国人工智能产业的发展趋势，从技术、应用、政策等方面进行全面分析，为相关产业提供参考和决策依据。
2. 技术发展趋势2.1 深度学习技术深度学习作为人工智能的核心技术之一，近年来在中国得到了广泛应用和推广。
从语音识别、图像识别到自然语言处理，深度学习取得了许多突破性的成果。
未来，随着技术的不断进步和算力的提升，深度学习在人工智能产业中的应用将进一步扩大。
2.2 边缘计算技术边缘计算作为一种新兴的计算架构，能够将数据处理和应用部署更加靠近用户。
在人工智能产业中，边缘计算技术的应用可以提高效率和实时性，降低网络传输成本。
未来，边缘计算技术将成为人工智能产业发展的重要方向。
3. 应用领域发展趋势3.1 智能制造智能制造是人工智能在制造业中的应用领域之一，可以通过机器人、自动化生产线等手段提高生产效率和产品质量。
在中国，智能制造已经取得了不少成果，并得到了政府的大力支持。
未来，智能制造将成为中国人工智能产业的重要支柱。
3.2 金融科技金融科技是人工智能在金融行业中的应用领域，包括风险评估、交易分析、客户服务等方面。
在中国，随着互联网金融的发展，金融科技也得到了迅猛的发展。
未来，随着监管政策的改善和技术的进一步成熟，金融科技将进一步推动中国金融行业的创新与发展。
4. 政策环境与发展机遇4.1 政策支持中国政府高度重视人工智能产业的发展，出台了一系列支持政策和规划文件。
例如，《新一代人工智能发展规划》明确提出到2020年建立具有国际竞争力的人工智能创新中心，到2030年建成全球人工智能创新高地。
这些政策为中国人工智能产业提供了良好的政策环境和市场机遇。
4.2 合作共赢中国人工智能产业与其他国家和地区的合作关系也日益紧密。
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。
2019-2020中国智能制造发展现状及趋势分析报告
2019-2020中 国智能制造发
汇报日期
展现状及趋势 分析报告
2021/10/21
目录
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2021/10/21
2016.09 2016.09 2017.07
工信部、财政部 工信部、发改委
国务院
《智能制造发展规划（20162020年）》
《智能硬件产业创新发展专项 行动（2016-2018年）》
《新一代人工智能发展规划》
到2020年，智能制造发展基础和支撑能力明显增强，传统制造业重点领域基本实现数字化制造，有条件、有基础的重点 产 业智能转型取得明显进展；到2025年，智能制造支撑体系基本建立，重点产业初步实现智能转型。
• 数字化 • 网络化 • 智能化
1.3 智能制造产业 链
智能制造实现需要多个层次上技术产品支持，主要包括工业机器人、3D打印、工业物联网、云计算、工业大数据、知识工作自动化、工 业网络安全、虚拟现实和人工智能等。这些技术产品中会产生无数的商机和上市公司。
物理基础
应 用 层
执 行 层
网 络 层
感 知 层
2021/10/21
关键产品
自动化生产线 智能工厂
机器人、智能机床、 自动化装备、3D打 印
云计算、大数据、 SCADA、工业互联网
技 术、智能芯片
传感器 RFID 机器视觉
技术链
系统集成及自动 化生产解决方案
机器人方案、智 能装备方案及 3D 打印技术等
人工智能发展水平评价分析报告
一、研究背景及意义人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术。
20世纪50年代“人工智能”被首次提出，至今60多年的发展，人工智能以机器学习、深度学习为核心，在视觉、语音、通信等领域快速发展，悄然改变着人们的生活及工作方式。
世界上越来越多的国家意识到了人工智能技术的重要性与颠覆性，积极地在AI领域深耕布局，培养AI领域人才，抢夺技术先机。
当前，中国明确将人工智能作为未来国家重要的发展战略，加强新一代人工智能在医疗、养老、教育等领域的研发应用。
2016年起发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等政策文件。
在此背景下，为了解当今国际上人工智能的发展现状，把握中国在人工智能领域的竞争态势，浙江大学信息资源分析与应用研究中心（CIRAA）自2019 年始，每年发布《人工智能发展水平评价分析报告》，该报告基于数据公开、面向世界、评价透明、计算可重复原则，在人工智能评价指标量化排名方面积极探索。
通过调研国内外人工智能产业发展趋势及主流人工智能评价框架，设计指标体系，其指标数据完全基于公开数据进行定量评价，进而获得一个合理、客观、透明的人工智能排行榜。
《人工智能发展水平评价分析报告2020》为课题组第三次发布，本次报告在指标数据采集方式上进行了更新，以期更完整精确的获得各国人工智能排行情况。
二、研究主要方法2.1评价原则本项目组完全基于公开数据进行定量评价，以保证评价的客观性，特制订以下原则：（1）数据公开。
所有指标数据来源对外公布的数据，任何人均可从公开检索平台获取。
（2）面向世界。
评价指标基于各国的共同特性做出评价。
（3）评价透明。
评价过程公开透明。
（4）计算可重复。
基于指标数据得出的结果可重复，可检验。
2.2指标体系课题组经过对国内外人工智能著名排行榜指标体系对比分析，并结合指标评价原则，提出了自己的智库评价指标体系（表1），包括6个一级指标，24个二2级指标。
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成本回收较快
某餐饮零售企业APP推荐算法
某外卖企业
的ROI在2%-5% （月 结 算） 平均骑手客单量提升近
回报周期少于一年的项目基本
100%
都会投入
某家电企业 解决85%的客服问题
缩减65%坐席人力
中国企业AI应用调研说明
01研究目的及内容
本次企业AI应用调研选取了国内各行业中已在内部开展AI应用测试或是已将AI技术纳入某个或某几个业务单元 的大中型企业作为样本，通过线上问卷形式对样本企业的高层管理人员（CEO/CTO/CIO/首席人工智能官）进 行调研，调研内容包括企业基本信息、AI应用阶段、AI技术来源、AI技术应用场景、AI项目部署方式、AI项目 实施目标及结果、AI项目资金及人员投入情况、AI项目实施阻碍等多个维度。
企业 规模
营业 收入
500万元营收以下企业占4.9%，1亿-100亿企 业占41.5%，100亿-500亿企业占34.1%， 500亿-1000亿企业占4.9%，1000亿以上企业 占14.6%。
行业分布广泛
被调研企业广泛覆盖到电力、快消、互联 网软硬件、3C电子产品、金融、医疗健康、 电信运营商、制造业、采矿业等。
甲方企业部署AI项目常见的ROI验证方法举例
行业
3C制造业
零售业
互联网行业
客服行业
项目需求 AI方案
对于代加工或模组生产企业，经营效益 与产量关联性极大，提高良品率将有很 大收益。希望通过AI技术引进，规避依 靠自然人的不确定性；同时节约人力， 减少人工成本支出
工业AI视觉质检
面向消费者体验进行 推广，增强营销效果， 提高营业收入
02调研样本说明
调研概况 调研时间 覆盖地区 目标企业 调研对象 样本数量
描述 2020年9月
全国 开展AI应用测试或已在内部推广AI应用项目的企业 样本企业的高层管理人员（CEO/CTO/CIO/首席人工智能官）
41份
调研基本情况：企业画像
以大中型企业为主，行业分布广泛
本次调研主要面向企业高层管理人员（以CEO/CTO/CIO/首席人工智能官为主），采用在线问卷调研的形式，共收集有效 样本41份。样本企业以大中型企业为主，半数以上年营收超过100亿元。样本企业涉及到电力、快消、互联网软硬件、3C 电子产品、金融、医疗健康、电信运营商、制造业、采矿业等诸多行业，覆盖范围广泛。样本中19.5%的企业处于AI项目 测试阶段，41.5%的企业已在一个或多个业务单元推广AI应用，39.0%的企业已经进入持续设计规划AI项目的状态。
2020年
中国人工智能产业研究报告 （下）
海量行研报告免费读
甲方企业的投入回报
多数企业部署AI项目注重ROI考核，达成程度尚有提升空间
在企业加速推进数字化转型的过程中，部署人工智能解决方案可推动甲方企业业务模型变革，助力企业快速灵活地适应市 场变化。在采用新技术时，企业不可避免地需要面对衡量新技术投资回报率及回报周期的问题。据艾瑞执行的2020年 CTO/CIO调研显示， 有65.9%落地AI项目的企业在项目实施前设定了明确的ROI标准。而能完成全部标准的比例则较低， 仅为9.8%；近半数企业或根据项目类型差异可达成部分ROI指标；12.2%的企业则未能达成标准要求。在回报周期这一点 上，完成全部或部分AI项目ROI指标的受访企业中，50%的企业AI项目回报周期在一年至三年，36.4%的企业实现周期在 半年至一年。总体来看，ROI仍为多数甲方企业落地AI项目的重要考核指标，但实现效果尚有发展空间。
近六成企业规模超过5000人
499人以下企业占7.3%，500-999人企业 占12.2%，1000-3000人企业占22.0%， 3001-5000人企业占17.1%，500110000人企业占12.2%，10000人以上企 业占29.3%。
企业AI应用调研样本概况
调研半样数本量以N上=4企1业营收超过100亿
2020年中国甲方企业AI项目投资回报率实现情况
完成全部 ROI指标
2020年中国甲方企业AI项目投资回报率回报周期
50.0%
未完成 ROI指标
9.8% 12.2%
43.9%
仅达成部分 ROI指标
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ36.4%
绝大部分企业完 成ROI指标的时 间在半年以上
34.1%
未设定明确 ROI
样本：中国企业AI应用调研，N=41 2020年9月。
希望优化运输路线， 缩短配送时间、增加 人力能效
对客服有需求的品牌 商或渠道商等，希望 缩减坐席人力
AI推荐系统
路径规划算法
AI对话机器人 AI工单助手
评价指标 实现效果
良品率提升、员工减少
销售额增长
缩短平均配送时间 提升骑手客单量
解决客服问题比例 坐席人力降低
某龙头企业 500万元内投入，回本时间约3年； 500万元至2亿元投入，回本时间约6年
超过半数企业实施的人工智能项目数量不超过5个，而合计22%的企业今年实施了超过10个以上的人工智能项目。
2020年中国企业人工智能项目实施数量情况
17.1%
4.9%
24.4%
53.7%
样本：N=41，于2020年9月通过线上调研获得。
一
半
年 至
年 至
9.1%
三
一
三年
年
年
以上
样本：中国企业AI应用调研，N=22 2020年9月。
4.5%
三月至 半年
甲方企业的投入回报
企业部署数字化转型AI项目常见的ROI验证方法
在CTO/CIO调研中发现：26.8%的企业在推进AI探索应用中面临“如何制定投入与产出的评价标准”这一阻碍。AI项目作 为企业业务流程再造的重要投入，价值体现或难以立竿见影，但对于企业竞争力塑造具有重要的战略意义。因此甲方企业 在进行AI项目投入的可行性评估时，应设定合理的ROI评价标准，科学、理性地评价方案的成本要求、效果要求和利润要 求等，避免错失转型改革机遇。根据甲方企业所在行业特性、部署项目需求、使用AI技术和应用场景等差异，AI项目ROI 的验证方法也比较多样。
样本：N=41，于2020年9月通过线上调研获得。
行业 分布
技术 应用
均已开展AI应用测试或推广
39.0%的企业已在持续设计规划阶段， 24.4% 的企业已在多个业务单元推广，17.1%的企业 已在一个业务单元推广， 19.5%的企业处在相 关测试阶段。
中国企业AI应用调研：实施概况
尝试性为主，部分企业已经开始密集投入