2017年人工智能行业现状与发展趋势报告
我国人工智能产业发展现状、趋势
我国人工智能产业发展现状、趋势摘要：我国十四五规划纲要明确提出大力发展人工智能产业，打造人工智能产业集群以及深入赋能传统行业成为重点。
人工智能发展的政策环境不断优化、市场过迅速扩张、产业集聚特征更加明显，技术创新、场景赋能、集成应用、庞大的应用市场以及发展安全可信的人工智能成为今后重要发展趋势。
一、人工智能的内涵与产业链1.人工智能的内涵人工智能（Artificial Intelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关。
1965年被首次提出，基本内涵可以总结如下为指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
2.人工智能产业链人工智能产业链分为基础层、技术层以及应用层。
基础层包括数据收集与运算，智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等二、我国人工智能产业的发展现状人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量，具有很强的溢出带动效应。
2017年我国政府工作报告中第一次提到“人工智能”一词，提出加快培育新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等新兴产业。
经过几年的发展，目前，我国人工智能核心产业产值规模已超过4000亿，企业数量超过3000家，智能芯片、终端、机器人等领域创新能力不断增强。
1.政策环境不断优化人工智能的快速发展，尤其是与实体经济的融合对推动我国产业升级、经济高质量发展起到重要推动作用。
国家相继出台一系列政策支持人工智能发展，从标准制定、建设创新发展试验区到加快建设应用场景，人工智能政策体系不断完善、支持力度不断增强，产业发展政策环境不断优化。
人工智能发展现状和趋势ppt
人工智能与计算机视觉共进
人工智能与计算机视觉共进 人工智能和计算机视觉的发展相辅相成，共同推动着人类社会的进步。 人工智能的发展趋势 人工智能的发展趋势将更加注重与各领域的融合，提高生产效率和服务质量。
人工智能与物联网协同发展
AI与物联网的融合是未来的发展趋势 随着物联网技术的不断发展，人工智能正在与物联网技术进行深度融合，形成更加 智能的物联网系统，这种趋势已经成为了业界的共识。 AI在物联网应用中的关键作用 在物联网应用中，人工智能起着关键的作用。例如，通过机器学习算法和大数据分 析技术，人工智能可以实现对海量数据的处理和分析，从而为决策提供更加准确的 数据支持。 物联网为AI提供丰富的应用场景 物联网技术的应用场景非常广泛，包括智能家居、智能制造、智慧城市等等。这些 领域的应用场景为人工智能提供了丰富的应用场景，使得人工智能技术能够得到更 加广泛的应用。
人工智能在企业管理中的运 用与价值
人工智能将成为企业管理的重要工具 人工智能在企业管理中的应用正在逐渐普及，例如自动化办公、智 能客服等，能够提高工作效率，降低人力成本。 人工智能在决策支持中具有巨大价值 人工智能通过大数据分析，能够为企业提供更准确的决策支持，帮 助企业做出更明智的决策，提高竞争力。 人工智能能够改善客户服务 人工智能在客户服务中发挥着越来越重要的作用，例如智能客服、 智能推荐等，能够提高客户满意度，增强客户忠诚度。
人工智能技术的实现过程和关键 环节
人工智能将改变生活和工作的方式 随着人工智能技术的不断发展，其在医疗、金融、制造业、交通等领域的 应用将越来越广泛，从而改变人们的生活和工作方式。 人工智能技术有助于提高效率和生产力 人工智能技术可以通过自动化和智能化提高生产效率，减少人力成本，提 高企业竞争力。 人工智能技术需要强大算法和计算能力支撑 人工智能技术的发展需要不断的创新和改进算法，同时还需要强大的计算 能力支撑，才能实现人工智能的广泛应用。 人工智能技术应用需要解决隐私伦理问题 人工智能技术的应用需要保护用户的隐私和数据安全，同时还需要解决伦 理和道德等问题，才能实现人工智能技术的可持续发展。
人工智能导论——人工智能的发展历史、现状及发展趋势
⼈⼯智能导论——⼈⼯智能的发展历史、现状及发展趋势初学者学习⼈⼯智能有时候需要了解⼀些背景知识，我从⽹上简单搜集总结了下分享给⼤家。
⼀、⼈⼯智能的发展历史 ⼈⼯智能的发展并⾮⼀帆风顺，总体呈“三起两落”趋势，如今算是迈进⼈⼯智能发展的新时代。
（1）梦的开始(1900--1956)。
1900年，希尔伯特在数学家⼤会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。
这23道难题中的第⼆个问题和第⼗个问题则和⼈⼯智能密切相关，并最终促进了计算机的发明。
图灵根据第⼗个问题构想出了图灵机，它是计算机的理论模型，圆满的刻画了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。
1954年，冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了“冯诺依曼体系结构”。
总的来说，图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德⾹农等伟⼤的先驱者奠定了⼈⼯智能和计算机技术的基础。
（2）黄⾦时代(1956--1974)。
1965年，麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”，⾸次提出了“⼈⼯智能(Artificial Intelligence，简称AI)”这⼀概念，标志着⼈⼯智能学科的诞⽣。
其后，⼈⼯智能研究进⼊了20年的黄⾦时代，相继取得了⼀批令⼈瞩⽬的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起⼈⼯智能发展的第⼀个⾼潮。
在这个黄⾦时代⾥，约翰麦卡锡开发了LISP语⾳，成为以后⼏⼗年来⼈⼯智能领域最主要的编程语⾔；马⽂闵斯基对神经⽹络有了更深⼊的研究，也发现了简单神经⽹络的不⾜；多层神经⽹络、反向传播算法开始出现；专家系统也开始起步。
（3）第⼀次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。
⼈⼯智能发展初期的突破性进展⼤⼤提升了⼈们对⼈⼯智能的期望，过度⾼估了科学技术的发展速度。
然⽽，接⼆连三的失败和预期⽬标的落空，使⼈⼯智能的发展⾛⼊低⾕。
1973年，莱特希尔关于⼈⼯智能的报告，拉开了⼈⼯智能寒冬序幕。
此后，科学界对⼈⼯智能进⾏了⼀轮深⼊的拷问，使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。
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。
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
中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告
中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告一、中国人工智能市场发展概述自2015年我国政策开始加大对人工智能领域的投入，中国人工智能市场逐渐迎来快速发展的新时代。
据统计，2017年中国人工智能市场规模已经超过250亿美元，而预计到2022年将达到1,1万亿美元。
可以看出，中国人工智能市场前景广阔，发展空间巨大。
当前我国人工智能市场的主要应用领域包括：智能制造、智慧城市、智能医疗、智能金融、智能物流等。
其中，智慧城市和智能制造是目前最受市场青睐的两个领域，已经成为中国人工智能市场的重要支柱。
二、中国人工智能市场供需情况1、市场需求方面当前，我国人工智能市场需求分为政府需求、企业需求、个人需求三个方面。
（1）政府需求：我国政府在人工智能领域的发展上投入甚多，政府需求在市场中占比较大的一部分。
目前，政府需求主要包括智慧城市建设、大数据分析、智能监管等领域。
如上海、北京、深圳等城市的智慧城市建设已取得初步成效，成为人工智能市场的新亮点。
（2）企业需求：企业对于人工智能的需求主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域方面。
如阿里巴巴、腾讯等公司均在人工智能技术上做出了突破，成为人工智能市场的领头羊。
（3）个人需求：虽然个人需求在整个市场中占比较小，但随着智能家居的发展以及个人消费习惯的改变，人工智能在个人领域的发展潜力不可忽略。
2、市场供给方面（1）供给主体：当前我国人工智能产业链已初步形成，供给主体主要包括大企业、初创公司、国家级人工智能研究院等。
（2）供给产品：供给产品主要包括软硬件、算法、数据等方面。
目前市面上已有很多人工智能产品，如：阿里云ET、IBM SYSTEM、百度飞桨等。
三、中国人工智能市场未来发展趋势分析1、政策引导：随着我国人工智能市场的不断壮大，政府将逐渐开始加大对人工智能领域的政策引导力度，加快人工智能的普及和发展。
2、技术变革：随着技术的不断进步，人工智能技术会越来越成熟、普及，具有更广泛的应用场景。
世界各国的人工智能发展现状分析
世界各国的人工智能发展现状分析人工智能已经成为当今世界技术和经济发展的重要驱动力。
而且，各个国家也积极投入资源，加快人工智能的发展，以使自己在人工智能领域中获得更大的利益。
本文将介绍全球各国人工智能发展现状，探讨其原因、趋势和挑战。
一、美国美国一直是全球人工智能发展的领跑者，其以硅谷地区为代表的高科技公司占据了人工智能领域的绝对优势。
美国公司的创新能力和技术领先地位，使得美国在人工智能领域保持了一定的科技优势。
除基础技术方面的研究外，美国在人工智能应用的探索和研发方面也展现出了强大的竞争能力。
美国不仅在人工智能的应用上拥有广泛的技术实践经验，同时美国的投资机制和科技政策也极大地促进了人工智能的发展。
二、中国中国已经成为全球人工智能发展的另一个大国。
2017年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，旨在到2020年建立具有国际竞争力的人工智能产业和创新体系。
政府的大力支持，以及企业的积极响应，使得中国在人工智能领域的发展速度惊人。
中国最大的优势在于庞大、便宜的劳动力市场和强大的市场需求。
中国企业的应用和创新能力亦居于全球前列，特别是在人工智能领域行业应用上，中国公司在智能语音、图像识别、机器翻译等领域中已经取得了非常重要的进展。
三、欧洲欧洲人工智能的发展相对来说较为分散，目前英国、法国、德国等国处于领先地位。
欧盟在2018年发布了欧洲人工智能战略，计划未来七年内对人工智能发展投入200亿欧元。
欧洲的人工智能重点发展方向为“人机协同”和数据隐私保护，并在商业场景下进行关键应用和解决方案开发。
尽管欧洲人工智能的企业数量和投资规模相对较小，但欧洲的政策因素和技术创新仍然使其在特定领域中拥有较强的优势。
这也使得欧洲在人工智能的社会伦理和标准制定方面拥有一席之地。
四、亚洲亚洲地区包括日本、韩国、新加坡等，或许人工智能的发展已经具备一定的领先优势。
亚洲人工智能的特点是着重于应用而非基础技术的研发。
日本在“机器人”、“人机协同”等领域中具有技术优势，并且由于日本社会对于高龄化和劳动力不足等问题的担忧，其对于机器人和人工智能等技术的运用推广也更为迅速。
中国人工智能发展现状及未来趋势
中国人工智能发展现状及未来趋势人工智能不仅是当前的热门话题，更是一个兼具科技和商业价值的重要领域。
中国人工智能发展正在经历一个高速发展的阶段，引领全球人工智能技术的发展趋势。
一、人工智能在中国的发展现状自2017年起，中国人工智能开始呈现爆发式增长。
中国政府对人工智能的协议投资不断增加，企业对人工智能的应用也日益广泛。
截至2020年，中国已经形成了人工智能产业链，涉及硬件制造、算法开发、智能终端、应用于垂直行业等多个领域。
中国人工智能巨头崛起，其中包括百度、阿里巴巴、腾讯等。
1.硬件制造在硬件制造方面，中国的发展仍然依赖于国外的技术和知识产权。
但是中国正在通过人工智能国家战略以及企业投资带动本土人工智能产业的发展，逐步缩小与国外的差距。
此外，中国正在打造世界领先的芯片工业基地，这将为中国人工智能硬件产业提供支撑。
2.算法开发中国的算法开发也已经处于国际领先水平。
这离不开中国政府、高等院校及研究所的支持，并且得益于中国计算机科学的快速发展。
人工智能领域成为了全球创新的发源地，例如中国的陶智博士和李飞飞博士已成为全球人工智能领域的知名人物。
3.智能终端随着物联网的发展和步入万物互联新时代，智能终端得到快速的发展。
中国已成为全球最大的智能手机市场，并逐渐发展起智能汽车、智能家居、智慧城市等领域。
在未来，智能终端的发展将会驱动各行各业的数字化升级。
4.应用于垂直行业除了硬件制造、算法开发和智能终端外，人工智能应用于各垂直行业的发展也已经形成了比较成熟的产业。
其中包括金融、医疗、教育、安防等。
例如，在金融领域，中国人工智能企业在客户风险评估、智能投顾、反欺诈等领域已成为领先企业。
二、未来走向在未来，中国人工智能将从技术产品迈向商业化生产和效益提升。
在人工智能领域，最大的机遇在于产业升级和第三次技术革命。
未来，人工智能将会被应用到更多的垂直行业中，因此政府与企业应加强合作，共同推进人工智能的发展。
在商业化应用方面，人工智能将推动各行业的数字化转型，进一步提升公司竞争力和运作效率。
Ai行业报告分析
Ai行业报告分析随着人工智能（AI）技术的不断发展，AI行业在全球范围内呈现出蓬勃发展的态势。
在这个快速变化的行业中，了解市场动态和趋势对于企业制定战略和决策至关重要。
因此，本报告将对AI行业的发展现状、市场规模、应用领域、发展趋势等方面进行深入分析，为相关企业和投资者提供有益参考。
一、AI行业发展现状。
AI技术的快速发展，推动了AI行业的蓬勃发展。
据统计，全球AI行业的市场规模已经超过1000亿美元，并且呈现出持续增长的趋势。
在全球范围内，美国、中国、欧洲等地区都成为了AI技术的重要研发和应用中心。
同时，AI技术也在各个行业中得到了广泛应用，包括金融、医疗、制造业等领域。
二、AI行业市场规模。
AI行业的市场规模在不断扩大，预计未来几年将继续保持高速增长。
根据市场研究机构的数据显示，全球AI市场规模预计将在2025年达到1.5万亿美元。
其中，AI芯片、机器学习、自然语言处理等子行业都将迎来快速增长，成为AI行业的重要增长点。
三、AI行业应用领域。
AI技术在各个行业中都得到了广泛应用，成为推动产业升级和转型的重要力量。
在金融领域，AI技术可以用于风险管理、智能投顾等方面；在医疗领域，AI技术可以用于辅助诊断、药物研发等方面；在制造业领域，AI技术可以用于智能制造、智能物流等方面。
未来，随着AI技术的不断发展，其应用领域将进一步扩大，为各行业带来更多的创新和变革。
四、AI行业发展趋势。
AI行业的发展将呈现出以下几个趋势：1. 多元化发展，AI技术将在更多的领域中得到应用，包括农业、教育、交通等领域。
2. 产业融合，AI技术将与物联网、大数据、云计算等技术进行融合，形成新的产业生态。
3. 自主研发，各国都将加大对AI技术的自主研发力度，推动本土AI产业的发展。
4. 人机协作，AI技术将更多地与人类进行协作，成为人类生产生活的重要助手。
五、结语。
AI行业作为未来的重要发展方向，具有巨大的发展潜力和市场机遇。
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。
我国人工智能技术发展现状及未来趋势预测
我国人工智能技术发展现状及未来趋势预测引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为当前科技领域最炙手可热的话题之一，已经成为我国科技创新发展的新引擎。
我国自上世纪90年代初开始研究人工智能技术以来，迅速迎头赶上，目前已经成为全球AI 技术领域的领导者之一。
本文将旨在探讨我国人工智能技术的发展现状，分析其未来的趋势及预测。
一、我国人工智能技术的发展现状1. 应用领域多样化自从人工智能的概念首次提出以来，我国人工智能技术的应用领域已经涵盖了许多行业。
例如，在医疗行业，人工智能技术可以辅助医生进行诊断，提高医疗的准确性和效率；在交通运输领域，自动化驾驶技术正在逐渐成熟，为人们的出行提供了更安全、便捷的选择。
此外，人工智能技术也在金融、教育、制造等领域得到广泛应用。
2. 技术创新持续推进我国人工智能技术的发展离不开对基础科学和关键技术的长期研究和创新。
我国在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器学习等领域取得了重大突破。
例如，百度的深度学习平台PaddlePaddle和阿里巴巴的分布式机器学习平台DLVM，为推动人工智能技术的应用提供了重要的技术支持。
3. 政策支持力度加大我国政府对人工智能技术的发展高度重视，制定了一系列政策措施来支持和推动人工智能技术的创新和应用。
例如，2017年中国发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了未来十年人工智能技术发展的总体目标和具体措施，明确了政府的支持政策和投资方向。
二、我国人工智能技术未来的趋势预测1. 深度学习将成为核心技术目前，深度学习已经成为人工智能技术的核心，未来将继续发挥重要作用。
基于深度学习的图像识别、语音识别和自然语言处理等技术将得到进一步提升，为各个领域的人工智能应用提供更高的准确性和效率。
2. 人工智能与云计算的结合云计算的发展为人工智能技术的应用提供了更广阔的空间。
未来，人工智能技术将更多地依托于云计算平台，通过云端的大数据处理和分析为用户提供更强大的智能服务。
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目录CONTENTS1人工智能行业产业链结构2人工智能行业整体市场发展3人工智能行业投资现状4人工智能行业发展前景人工智能行业产业链结构l人工智能产业链结构l人工智能基础技术提供平台l人工智能技术平台l人工智能应用领域PART 01人工智能产业链结构人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。
其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。
基础技术支撑数据平台数据存储数据挖掘计算智能语音识别自然语音处理图像识别生物识别感知智能机器学习预测类API 人工智能平台认知智能工业4.0无人驾驶汽车智能家居智能金融智慧医疗智能营销智能教育智能农业基础技术支撑人工智能技术人工智能应用人工智能产业链结构IaaS代表企业：阿里云、电信天翼云、联通沃云、Ucloud 、青云、万国数据、首都在线等。
基础设施即服务，它是把ICT 基础设施作为一种服务提供的商业模式。
用户通过Internet 可以从服务提供商那里得到完善的计算机基础设施服务。
这些服务包括服务器或虚拟服务器的计算资源、处理能力及基础网络。
PaaS代表企业：科大讯飞、环信、容联、亲加、云知声、思必驰等。
PaaS 的功能主要体现在将现有各种业务能力进行整合，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IaaS 提供的API 调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过API 开放给SaaS 用户。
SaaS代表企业：百度云、用友云、浪潮、 Ucloud、 Oracle、Infor、Microsoft 等。
SaaS 是一种通过Internet 提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。
人工智能基础技术提供平台人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。
而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（P a a S ）和软件即服务（SaaS）。
人工智能技术平台人工智能技术平台主要专注于机器学习、模式识别和人机交互三项与人工智能应用密切相关的技术，是人工智能产业链中的技术层，通过感知智能和认知智能等各项技术完成以往只有人能做到的特定任务。
简单来说，人工智能技术平台是人工智能应用的技术手段。
模式识别文字识别、语音识别、指纹识别和图像识别等。
机器学习计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、证券市场分析和DNA测序等。
人机交互既包括人与系统的语音交互，也包含了人与机器人实体的物理交互。
代表企业：人工智能应用领域专业应用专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用，包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面。
通用应用侧重于金融、医疗、智能家居等领域的通用解决方案。
人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，这也是机器学习、模式识别和人机交互这三项人工智能技术的落地实现形式。
目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过渡的发展阶段。
计算机视觉领域目前，由于动态检测与识别的技术门槛限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置，其中既有腾讯、蚂蚁金服、百度和搜狗这样基于社交、社交、搜索大数据整合的互联网公司，也有三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院这类的传统硬件与技术服务商；同时，类似于Face++和FaceID这类的新兴技术公司也在各自专业技术和识别准确率上取得了不错的突破。
人脸识别旷视科技、腾讯优图、蚂蚁金服、FaceID 、汉王科技、三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、中科奥森、深圳科葩、linkface 、SenseTime 等。
动态视觉格灵深瞳、东方网力、Video++等。
图像识别百度、搜狗、三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel 中国研究院等。
而在难度最大的动态视觉检测领域，格灵深瞳、东方网力和Video++等企业的着力点主要在企业和家庭安防，在一些常见的应用场景也与人脸识别技术联动使用。
科大讯飞、百度、出门问问、智齿客服、思必驰、云知声、助理来也、京东JIMI智能客服、普强科技、捷通华声、紫冬锐意、纳象立方等。
语义识别语音识别科大讯飞、百度、腾讯、智臻智能、智齿客服、助理来也、京东JIMI智能客服等。
另外，除了科大讯飞，依托中科院自动化所的紫冬锐意和纳象立方以及有着海外背景的苏州思必驰在教育领域的语音识别上占据着领先的位置。
值得注意的是，不少机器人和通用硬件制造商在语音、语义的识别上也取得了不错的进展，例如智臻智能推出的小i机器人的语义识别、图灵机器人的个性化语音助手机器人和服务、被Google投资的出门问问的软硬件服务。
语音/语义识别领域目前，国内语音识别企业在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在95%左右，真正的差异化在于对垂直领域的定制化开发。
类似百度、科大讯飞这样的上市公司凭借着深厚的技术、数据积累占据在市场前列的位置，并且通过软硬件服务的开发不断进化着自身的服务能力；此外，在科大讯飞之后发布国内第二家语音识别公有云的云知声在各项通用语音服务技术的提供上也占据着不小的市场空间。
中国语音/语义识别市场竞争格局智能机器人分领域代表企业智能助手百度、小i机器人、图灵机器人、优必选、北冥星眸GalaxyEye、萝卜科技等。
家庭机器人优必选、Rokid、公子小白机器人、北冥星眸GalaxyEye、A.I.Nemo、极思维智能科技等。
工业\企业服务新松机器人、博实股份、优爱宝机器人和Slamtec等。
智能机器人领域目前，智能机器人市场持续火爆，企业通过不同方式涉足机器人产业的局面近乎疯狂。
据不完全统计，目前，有70余家上市公司并购或者投资了机器人、智能自动化项目，而中国机器人相关企业的数量超过了4000家。
传统家电企业互联网企业技术解决方案商目前，智能家居市场竞争主体主要分为三类。
以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态。
而以阿里、腾讯、京东、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。
值得关注的是，科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感和华为等技术解决方案商在通用硬件和技术、系统级解决方案上已成为诸多智能家居和物联企业的合作伙伴。
代表企业：英特尔、微软、戴尔、思科、IBM、NEC等竞争力评价：市场竞争力强国际领先企业代表企业：东软、东华、用友、方正、华海、华为等竞争力评价：市场竞争力较强，和第一阵营企业存在一定的竞争关系本土IT领军企业竞争优势：价格低廉竞争力评价：市场竞争力较弱本土中小型软件企业第一阵营第二阵营第三阵营国内智能医疗市场活跃着为数众多、规模不等的系统供应商。
其中，硬件系统供应商相对集中，而软件系统供应商则比较分散。
所提供的产品在价格（有的产品可以免费下载使用）、系统可靠性等方面差别明显。
按竞争力划分，国内智能医疗系统供应商可分为“三大阵营”，竞争力依次递减。
PART 02人工智能行业整体市场发展l人工智能应用普及阶段l人工智能产业市场规模l人工智能行业生态格局l人工智能行业区域发展l人工智能行业市场竞争人工智能应用普及阶段实验室阶段试点阶段推广阶段普及阶段技术掌控方科研机构科技巨头科研机构科技巨头少数企业科研机构大中型企业科研机构大中小企业资源形式资源积累中构建云端资源开放云端资源，云端集中计算科研机构大中小企业应用企业停留在实验室、研究所里实验科技巨头、大企业切入，出现创业企业大中型企业以来云端资源及接口发展服务资源本地化分布式计算应用领域停留在针对算法的训练和研究层面在试点领域出现辅助人类的应用在具体行业及领域出现辅助人类或替代人工的应用普及到具体细分场景上的应用按照不同时期的技术成熟度、推广应用度不同，人工智能的每个阶段可以被分为实验室阶段、试点阶段、推广阶段和普及阶段。
实验室阶段重点是针对算法的训练和研究；试点阶段的特征是大企业切入，出现试点应用；推广阶段意味着技术已经推广到大中型企业应用，云端资源集中计算；普及阶段则实现分布式计算，普及到个人在具体细分场景下的应用。
目前，我国正处在感知智能的试点阶段。
主要的试点领域包括：智能硬件、机器人、虚拟场景、安防、虚拟服务和商业智能。
人工智能产业市场规模随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业将持续高速成长。
2017年，我国人工智能产业规模达,135.2亿元，同比增长41.4%。
随着相关政策的加速落地，我国人工智能产业已步入新的发展阶段。
当前人工智能行业基础条件已经具备，随着深度学习算法日趋成熟以及数据资源的加速增长，人工智能技术有望不断提升，机器视觉和自然语音处理等人工智能技术将迎来发展新机遇，预计到2018年，我国人工智能产业规模将达到203.3亿元。
2014-2018年我国人工智能产业规模及预测16利用中层输出的AI技术为用户提供智能化的服务和产品。
通过不同类型的算法建立模型，形成有效的可供应用的技术。
由运算平台和数据工厂组成。
AI应用层基础资源支持层AI技术层人工智能的生态格局，无论是专用还是通用领域，都围绕"底层-中层-顶层"的技术和产品架构逐渐成形，每一层架构中，都有不同的企业参与，最终形成围绕AI技术，产品和服务的生态圈。
人工智能行业生态格局基本架构基础资源支持层实现路径：运算平台+数据工厂基础资源支持层通过部署大规模GPU与CPU并行计算构成的云计算资源池（定义为超级运算平台）来解决AI 所需要的超强存储和运算处理能力问题，并辅以能够抓取到汇聚了人类智慧的海量信息的大数据工厂作为数据集，为AI技术层的实现提供有利支持。
运算平台数据工厂服务器规模特征向量大小超算平台运算处理能力负责存储和运算实现分类与关联数据工厂相当于人脑中的记忆关联过程：将某个词同时与其他词或是某个场景等等建立起动态关联的过程。
因此，通过数据挖掘和搜索算法对数据工厂中的知识库和信息库进行分类与关联的技术能力同样是人工智能企业的重要进入门槛。
AI技术层实现路径：面向特定场景的智能技术AI技术层的作用是基于底层提供的计算存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，例如语音识别、语义识别和计算机视觉等。