2019人工智能产业投资分析报告
2019年中国人工智能产业发展指数
我国在算力、数据等方面均有所突破，据复旦大学统计，
截至2019年上半年，全国已有82个地级及以上政府上线数
据开放平台，数据集容量呈现出爆发式增长，清华大学发
布世界首款异构融合类脑芯片“天机芯”，有望推动通用
人工智能发展
国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智
能智能原则——发展负责任的人工智能》，提出了人工智
全国人工智能产业呈现三大梯队，北上广浙江领跑全国
地区发展切入点有所不同，基础产业、技术创新、融合应用各有特色
华东跃居区域综合指数第一，五大指标全面领跑
观点1
01
02
03
总体情况
2019年我国人工智能产业呈现蓬勃发展之势，各项指标协同推进
指数分解（全国），2017-2019
指
数
解
读
291.5
更为显著
中国人工智能产业发展指Hale Waihona Puke - 2019上海浙江
贵州
北京
福建
山东
天津
广东
海南
河南
江西
宁夏
陕西
根据复旦大学开放数林2019年上半年报告，我国超四成省份已推出数据
开放平台，全国开放数据集总量增长到2019年的6.28万余个，其中约两
成平台上的开放数据容量已超过1亿。从数据开放指数来看，上海、浙
江、贵州的数据开放程度位居前列
中国人工智能产业发展指数 - 2019
图例：
北京
上海
浙江
安徽
广东
观点3
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指
数
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读
创新能力
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告本报告旨在探讨中国人工智能应用行业在未来五年（2019-2024年）的发展趋势以及产业投资空间。
随着科技的发展，人工智能已成为一个增长迅速的行业。
在过去十年里，中国已经成为世界人工智能市场增长最快的国家之一。
未来五年，随着政策支持和技术变化的发展，中国的人工智能应用行业将面临更大的机遇和挑战。
一、发展趋势1.智能制造：智能制造是人工智能应用的重要领域之一。
未来五年，中国制造业将逐步实现智能化，并将在工业控制、全面协调和生产维护等方面有大幅提升。
2.自动驾驶：自动驾驶汽车将成为人工智能应用的新热点。
未来五年，智能汽车的普及程度将不断提高，自动驾驶汽车将逐渐成为主流汽车。
3.医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用前景非常广阔。
未来五年，人工智能将在医疗影像诊断、辅助医生判断、体检分析等各个方面有广泛应用。
4.金融科技：金融科技是人工智能应用的另一个重要领域。
未来五年，大数据和区块链技术的发展将为金融科技带来更多的机遇和挑战。
二、投资空间1.支持政策：政府已经开始加强对人工智能行业的支持。
未来五年，政府政策将成为人工智能应用行业发展的重要驱动力。
2.投资机会：人工智能应用行业已经吸引了众多投资者的关注。
未来五年，投资者将继续关注人工智能应用行业，寻找更多的投资机会。
3.企业布局：目前，国内外众多企业都在积极布局人工智能应用行业。
未来五年，企业将成为人工智能应用行业的重要力量。
4.人才支持：人工智能应用行业需要大量的高素质人才。
未来五年，人才的供给将成为人工智能应用行业发展的重要问题。
三、结论综上所述，未来五年中国的人工智能应用行业发展将面临较大机遇和挑战。
政府支持政策、投资机会、企业布局以及人才支持等方面的改变将成为推动人工智能应用行业发展的重要力量。
作为投资人，应该密切关注这个行业，并选择优秀的企业进行投资。
本报告将列出人工智能应用行业相关数据并进行分析，以便更好地了解中国人工智能应用行业的发展现状。
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。
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。
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。
2019年中国人工智能行业市场前景研究报告
2019年中国人工智能行业市场前景研究报告人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。
人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新的产业浪潮。
我国政府高度重视人工智能的技术进步与产业发展，人工智能已上升国家战略。
《新一代人工智能发展规划》提出“到2030年，使中国成为世界主要人工智能创新中心”。
人工智能市场前景巨大，预计到2025年人工智能应用市场总值将达1270亿美元。
为了更好的了解我国人工智能的发展，中商产业研究院特推出《2019年中国人工智能行业市场前景研究报告》。
报告从人工智能概况、人工智能发展环境、人工智能发展现状、人工智能重点企业四大方面剖析我国人工智能行业，并进一步预测人工智能的发展前景。
以下是报告详情：PART1：人工智能概况人工智能是利用数字计算机或者数字计算控制的机器模拟、延伸和拓展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
根据人工智能是否能正式的实现推理、思考和解决问题，可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能。
从产业链来看，人工智能产业链主要有三个核心层：基础层、技术层及应用层。
在基础层方面，计算技术得到广泛的运用，为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，是一切人工智能应用得以实现的大前提；人工智能技术层，主要有语音识别、计算机视觉、深度学习领域。
人工智能应用非常广泛，目前金融、汽车、零售、大健康、安防、教育等领域都有涉及。
PART2：人工智能发展环境近年来，我国在人工智能领域密集出台相关政策，更在2017、2018以及2019年连续三年的政府工作报告中提到人工智能，可以看出在世界主要大国纷纷在人工智能领域出台国家战略，抢占人工智能时代制高点的环境下，中国政府把人工智能上升到国家战略的决心。
2019-2023年中国人工智能产业总体发展规划和总结
本报告总结了2019-2023年中国人工智能产业的发展规划，包括技术趋势、生 态建设、重点领域、政策支持等方面的内容。
产业总体发展规划
技术创新
推动人工智能核心技术的研发与应用，提高产 业自主创新能力。
国际合作
加强与国际组织和企业的合作，促进人工智能 产业的国际交流与合作。
深度学习技术的不断突破将推动人工智能产 业的发展。
2 图像识别
图像识别技术的进步将为人工智能在医疗、 安防等领域的应用提供支持。
3 自然语言处理
自然语言处理技术的创新将使智能助手、智 能客服等应用更加智能化。
4 智能硬件
智能硬件的快速发展将为人工智能产业的应 用提供技术支持。
人工智能产业发展机遇和挑战
1
机遇
人工智能产业的快速发展将为经济社会发展带来巨大机遇。
2
挑战
人工智能产业面临着技术、隐私、安全等方面的挑战。
人才培养
加强人才培养体系建设，培养具有人工智能专 业背景的高素质人才。
政策支持
制定相关政策，为人工智能产业的发展提供有 效的支持和保障。
人工智能技术及应用趋势分析
机器学习
基于大数据和算法的机器学习技 术将推动人工智能应用的快速发 展。
自然语言处理
自然语言处理技术的进步将为人 工智能在语音识别、翻译和智能 助手等领域的应用打下基础。
2 创新能力
具备创新能力的企业能够不断推出具有市场 竞争力的人工智能产品。
3 合作伙伴
与优秀的合作伙伴合作，共同推动人工智能 产业的发展。
4 市场资源
充足的市场资源和渠道能为企业提供重要的 支持和保新
不断推出具有颠覆性影响的人工 智能技术和产品。
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2019人工智能产业投资分析报告前言：人工智能(AI)将接棒移动互联网，成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。
透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI)，科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。
AI将广泛助力传统行业转型，渗透互联网竞争下半场，催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用，酝酿万亿级市场和投资机会。
▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人，乃至超越人类智能的综合学科。
人工智能技术可以显著提升人类效率，在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。
此外，面对开放性问题，人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。
自1956年“人工智能”概念首次被提出，AI技术“三起两落”。
本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。
AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。
基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等，技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等，应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。
AI市场规模快速成长。
中国是全球第二大AI力量，人工智能企业超过1000家。
2018年中国AI市场规模约330亿元人民币，全球AI市场规模约2700亿美元。
我们预计，中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级，成为下一轮科技创新红利的主导力量。
Statista预计2019、2020年，全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%，成长至6800亿美元量级。
我们判断，中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级，传统行业和技术的结合是主要的应用领域，2G(对政府）和2B（对企业）将成为主要的营收来源。
AI应用于移动互联网下半场当前我们正处于两轮科技红利的交替期。
移动互联红利逐渐消退，人工智能红利兴起。
我们判断，AI技术应用于移动互联网领域，将有助于互联网公司提升效率和资源匹配的精准度。
在智能手机硬件，以及社交、游戏、电商、短视频、音乐等互联网领域，AI技术已经开始广泛应用。
智能手机销量见顶，移动互联网进入细化竞争的下半场，AI是主要竞争手段。
自2007年全球第一款量产智能手机iPhone放量，智能手机市场历经十年繁荣。
至2016年智能机销量见顶，当年共销售14.73亿部，CAGR超过30%(+2.5%)。
2016年中国智能手机销售4.65亿部(+9%)，达到历史高点。
智能手机硬件红利结束，但移动互联网市场仍在持续增长。
智能手机普及带来C端数据量和数据流量持续高速增长，移动互联网产业营收规模持续较快增长。
居民数字消费快速渗透，国内移动互联网接入户均流量从165MB/月(2014年1月)快速成长至6GB/月(2018年12月)，并仍保持较快增长。
互联网竞争下半场，人工智能技术有助提升资源匹配销量，助力移动互联网企业(如阿里巴巴、拼多多、美团点评等公司)提升市场份额。
AI应用于更广泛的领域从2C到2G、2B，AI应用于更广泛的领域，助力传统行业转型和市场竞争格局重构。
传统行业的效率具备较大提升空间，结合自身多年积累的数据，借助于物联网IoT、工业互联网、产业互联网技术，传统行业有望汇总更多维度、更长历史周期的数字化数据，结合AI技术，用于提升效率。
在城市治理领域，G端(政府端)对于交通、安防、政务等领域存在效率优化需求;在B端(企业端)，工业企业可望利用AI技术进一步提升可靠性和效率、降低成本。
AI将广泛应用于自动驾驶、家居、安防、交通、医疗、教育、政务、金融、商业零售等领域。
▌AI产业链:算力驱动，场景为王AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。
基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等，技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等，应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技Fintech、智慧医疗、智慧物流等领域。
资本和科技巨头是AI投资的主要力量，积极布局全产业链。
2017年全球人工智能投融资规模达395亿美元，融资事件1208笔;中国境内融资事件369笔，占全球31%。
2018年上半年，中国AI投资总规模1527亿，显著超越2017全年(754亿)。
中美是人工智能技术和应用的两极。
美国在AI通用芯片领域具备较强优势，如英伟达GPU、赛灵思FPGA、谷歌TPU等；亦在无人驾驶、语音助手、云计算、智能手机硬件、AR&VR 等领域拥有诸多优秀创业公司。
中国是全球第二大AI力量，人工智能企业超过1000家。
中国在ASIC专用芯片领域有所突破，亦在2G(对政府)和2B(对企业)的“场景”端和“算法”端快速迭代。
基础层:AI芯片、深度学习等算力:AI芯片芯片是AI产业的制高点。
本轮人工智能产业繁荣源于大幅提升的AI算力，使得深度学习和多层神经网络算法成为可能。
从使用场景来看，相关硬件包括:云侧推理芯片、云侧测试芯片、终端处理芯片、IP核心等。
在云端的“训练”或“学习”环节，英伟达GPU具备较强竞争优势，谷歌TPU亦在积极拓展市场和应用。
在终端的“推理”应用领域FPGA和ASIC 可能具备优势。
美国在GPU和FPGA领域具有较强优势，拥有英伟达、赛灵思、AMD等优势企业，谷歌、亚马逊亦在积极开发AI芯片。
中国企业在专用ASIC领域试图拓展，创业公司如地平线等积极探索。
▌算法:深度学习深度学习正在向深度神经网络过渡。
机器学习是通过多层非线性的特征学习和分层特征提取，对图像、声音等数据进行预测的计算机算法。
深度学习为一种进阶的机器学习，又称深度神经网络(DNN:DeepNeuralNetworks)。
针对不同场景(信息)进行的训练和推断，建立不同的神经网络与训练方式，而训练即是通过海量数据推演，优化每个神经元的权重与传递方向的过程。
而卷积神经网络，能考虑单一像素与周边环境变量并简化数据提取数量，进一步提高神经网络算法的效率。
神经网络算法成为大数据处理核心。
AI通过海量标签数据进行深度学习，优化神经网络与模型，并导入推理决策的应用环节。
20世纪90年代是机器学习、神经网络算法快速崛起的时期，算法在算力支持下得到商用。
20世纪90年代以后，AI技术的实际应用领域包括了数据挖掘、工业机器人、物流、语音识别、银行业软件、医疗诊断和搜索引擎等。
相关算法的框架成为科技巨头的布局重点。
▌技术层图像识别图像识别的核心技术是计算机视觉。
计算机视觉(ComputerVision，CV)是用机器替代人眼，对目标进行识别、跟踪和测量等，并处理为人眼观察或易于机器检测的图像的技术。
技术上需要大量的图像数据对计算机进行训练，如人脸、动物图片、证件图片等，依靠AI芯片和深度学习算法进行归类判断，最终对输入图像进行识别。
图像识别可广泛用于各类场景。
图像识别技术已经用于动态人脸识别、在线/离线活体检测、超大人像库实时检索、证件识别、行人检测、轨迹分析等领域，具体到2G和2G端可用于地产、安防、交通、无人驾驶、零售、商业等具体场景。
语音识别依靠深度学习和芯片突破，语音识别的准确度不断提升。
语音识别将人发出的语音词汇内容转换为文字或指令，主要是分析句子、句法以及结构，以便将人类语言转换为计算机语言。
以深度神经网络算法取代传统模型后，语音识别的单词错误率每年下降约18%，以谷歌、微软、亚马逊为代表的巨头已经开发出具备人类级别的语音识别系统。
语音识别是智能语音的前端技术。
智能语音涉及语音采集、语义理解、自然语言生成、语音合成等技术。
在语音采集部分，相较于图像识别、语音识别的算法复杂度更高、标签数据量更大、精确度要求更高。
在语音识别领域，通过高性能麦克风阵列和神经网络算法可以实现高精度识别。
自然语言处理NLP自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)是研究人机之间以人类语言进行交流的方法的过程。
NLP包括多方面步骤，基本由认知、理解、生成等部分。
基于数据及知识图谱，计算机通过阅读(知识)自动获取信息，通过NLP可以将输入的语言变为有具体含义的符号，再根据使用者意图进行处理，重新编为人类语言输出。
与语音识别关注准确度不同，NLP更多关注语言的具体含义及语境，试图理解句子意图和上下文含义。
NLP是智能语音的核心技术。
语音识别和采集技术已经依靠AI芯片、深度学习算法及麦克风阵列硬件得到解决，而语义理解仍有很多基础工作要积累，譬如算法建模、数据标签、知识图谱等。
NLP在智能语音中负责将计算机语音重新编为人类语言进行输出，要尽可能缩小歧义，是智能语音的核心技术。
以语音识别+NLP的智能语音技术在芯片算力和深度神经算法加持下其准确度正进一步提高。
▌技术层图像识别图像识别的核心技术是计算机视觉。
计算机视觉(ComputerVision，CV)是用机器替代人眼，对目标进行识别、跟踪和测量等，并处理为人眼观察或易于机器检测的图像的技术。
技术上需要大量的图像数据对计算机进行训练，如人脸、动物图片、证件图片等，依靠AI芯片和深度学习算法进行归类判断，最终对输入图像进行识别。
知识图谱知识图谱提供了管理组织海量数据的能力。
知识图谱融合了认知计算、知识表示和推理、信息检索与抽取、自然语言处理与语义Web、数据挖掘与机器学习，是人工智能的重要研究领域。
知识图谱的应用可以直接为用户提供答案和解决方案，直接显示满足客户需求的结构化信息内容。
以语音和图像作为知识图谱，AI技术快速渗透。
对AI来说，数据多为无效或原始信息，需要大量的归类与标签工作，才能为后期的分析与学习所用。
而语音和图像数据由于来源广、可得性高，语音及图像知识图谱与行业数据库，成为当前人工智能的积累重点。
▌应用层:场景+AI从2C到2G、2B，AI应用于更广泛的领域，助力传统行业转型和市场竞争格局重构。
传统行业的效率具备较大提升空间，结合自身多年积累的数据，借助于物联网IoT、工业互联网、产业互联网技术，传统行业有望汇总更多维度、更长历史周期的数字化数据，结合AI技术，用于提升效率。
在城市治理领域，G端(政府端)对于交通、安防、政务等领域存在效率优化需求;在B端(企业端)，工业企业可望利用AI技术进一步提升可靠性、提升效率、降低成本。
AI将广泛应用于自动驾驶、家居、安防、交通、医疗、教育、政务、金融、商业零售等领域。
自动驾驶/无人驾驶:AI+汽车从辅助驾驶ADAS到无人驾驶，图像识别等AI技术在汽车领域广泛应用。
科技企业直接布局L4、L5级别的高级自动驾驶和无人驾驶。
汽车企业通过产品迭代的方式，在L2、L3级别自动驾驶和ADAS领域有所进展。