2019中国人工智能商业落地研究报告
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
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。
人工智能的发展对商业银行的影响及对策分析
人工智能的发展对商业银行的影响及对策分析1. 引言1.1 人工智能在商业银行中的应用现状在当前数字化、信息化的时代，人工智能技术已经成为商业银行的新宠。
人工智能在商业银行中的应用现状主要体现在以下几个方面：人工智能在风险管理方面发挥着越来越重要的作用。
通过机器学习和数据分析技术，银行可以更加准确地识别和评估各种风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。
这有助于银行及时发现并应对风险事件，保障金融系统的稳定和安全运行。
人工智能在客户服务方面也发挥着重要作用。
通过自然语言处理技术和智能对话系统，银行可以提供更加个性化、高效的客户服务，满足客户多样化的需求。
人工智能还可以通过大数据分析客户行为和喜好，为银行精准推送相关产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
人工智能还可以帮助银行优化业务流程，提高工作效率和降低成本。
通过自动化技术和智能决策系统，银行可以实现多个业务环节的自动化处理，减少人为错误和提升工作效率。
这有助于银行更好地处理海量数据和复杂业务，提升整体运营效率。
人工智能在商业银行中的应用现状已经展现出了巨大的潜力和优势。
随着技术的不断发展和完善，人工智能将为商业银行带来更多机遇和挑战，推动银行业进入智能化、数字化的新阶段。
1.2 人工智能对商业银行的影响人工智能的智能计算能力和数据处理能力可以帮助商业银行提高业务效率和准确性。
通过人工智能技术的应用，商业银行可以实现自动化的风险评估、信用评分、客户数据分析等过程，提高决策的准确性和效率。
这有助于降低银行的运营成本，提高工作效率，提升服务质量。
人工智能还可以帮助商业银行优化业务流程和服务模式。
通过智能客服机器人的应用，银行可以提供更快捷、更便捷的服务体验；通过智能风险管理系统的应用，银行可以更好地监控风险，防范金融欺诈等问题。
这些优化可以帮助银行更好地满足客户需求，提高客户满意度。
人工智能还可以帮助商业银行更好地进行风险管理和合规监管。
通过人工智能技术的应用，银行可以快速识别、预测和应对各种风险，保障金融体系的稳定性；可以更有效地监控和管理客户数据，符合相关的合规要求。
人工智能在中国的发展现状
人工智能在中国的发展现状近年来，随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项具有巨大前景的技术，在中国得到了迅速发展。
本文将介绍人工智能在中国发展的现状，包括应用领域、市场发展、政府支持以及面临的挑战。
一、应用领域人工智能在中国被广泛应用于多个领域，具有极大的潜力和巨大的商业价值。
在医疗健康领域，AI可以帮助医生进行疾病诊断和精准治疗，提高医疗水平和效率。
例如，AI技术可以辅助医生在医学影像上发现病灶，提供快速而准确的诊断结果。
在金融领域，AI可以应用于风险控制和数据分析，提高金融机构的运营效率和决策能力。
此外，人工智能还广泛应用于交通、教育、农业等领域，推动社会进步和经济发展。
二、市场发展中国的人工智能市场近年来呈现爆发式增长。
根据国际市场研究机构IDC的数据，2019年，中国人工智能市场规模达到了1330亿元人民币，同比增长62.6%。
中国的人工智能企业数量也在迅速增加，例如，百度、腾讯、阿里巴巴等科技巨头纷纷布局人工智能领域。
同时，大量中小型人工智能创业公司也在中国兴起，推动着整个行业的发展。
三、政府支持中国政府高度重视人工智能的发展，并积极推动相关政策的制定和落地。
2017年，中国国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，提出到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1500亿元人民币。
政府鼓励科技企业加大研发投入，并提供了一系列的政策扶持和资金支持。
此外，政府还加强了人才培养和引进，鼓励大学和科研院所与企业合作，培养更多的人工智能专业人才。
四、面临的挑战虽然人工智能在中国取得了快速发展，但也面临着一些挑战。
首先，人工智能技术本身还存在一些不足之处，例如，目前的人工智能大多是狭义人工智能，还无法真正做到全面的智能化。
其次，随着人工智能技术的普及，涌现出的一些隐私和安全问题也需要解决。
人工智能技术的应用需要大量的数据支持，而数据的安全性是一个重要的问题。
人工智能的商业落地实践
人工智能的商业落地实践人工智能，是指模拟智能行为的理论和技术。
这项技术是全球范围内关注的热点，其应用范围包括医疗、金融、能源、电子科技等众多领域。
如今，人工智能技术已经成为走向商业化的重要技术之一。
本文将探讨人工智能的商业落地实践。
一、人工智能技术的商业化路径人工智能技术可以通过以下几种商业化路径实现商业应用：（一）以提供定制化服务为核心的人工智能企业。
从国内外人工智能企业的实践来看，这类企业主要开发定制化人工智能系统，以满足企业客户各种不同的需求。
这类企业拥有丰富的规则引擎平台、机器学习的算法库和分析平台等方面的技术能力。
（二）以垂直行业解决问题为核心的人工智能企业。
这类企业主要以垂直行业为背景，考虑在企业的特定场景中如何运用人工智能技术解决问题，例如市场营销、金融、物流等。
这类企业一方面需要积累一定的业务知识和行业背景，另一方面需要拥有充足的技术能力，在机器学习和数据挖掘等方面拥有专业的技术优势。
（三）以通用技术为核心的人工智能企业。
这类企业主要依赖高品质的技术积累，例如机器学习、语音识别、图像处理等领域，积极探索各行各业的应用场景。
此类企业通常有着强大的技术和商业模式，平台企业往往从多个领域汇总原始数据，通过数据分析工具进行建模，形成具体的商业产品和技术竞争优势。
二、人工智能技术的商业落地实践案例1、医疗行业：济宁市中医院神经内科的人工智能辅助诊断基于谷歌DeepMind开发的AlphaGo和星际争霸的人工智能程序，济宁市中医院神经内科的医师将人工智能技术运用到脑卒中的辅助诊断中。
病人CT图像上传后，人工智能程序能计算出各种脑组织的体积、质地等可量化的数据，对引发脑梗塞的血栓部位进行评估，展示出该部位的血管供血情况，而这些数据对于医师来说是至关重要的参考信息，同时也提高了诊断和治疗的效率。
2、金融行业：Ant Financial的“AI机器人客服”阿里巴巴旗下子公司Ant Financial旗下的蚂蚁金服，通过人工智能“AI机器人客服”全面改变了传统金融业客服方式。
企业aigc商业落地应用研究报告
企业aigc商业落地应用研究报告1. 引言1.1 概述企业AIGC是一家致力于研发和应用人工智能技术的公司。
随着人工智能的快速发展，商业落地应用成为企业关注的重点。
本研究报告旨在探讨AIGC在商业落地应用领域的研究成果，并分析其对不同行业的影响和挑战。
1.2 文章结构本文分为五个主要部分，即引言、研究背景、商业落地应用案例研究、影响因素和挑战分析以及结论与建议。
引言部分主要介绍了本研究报告的背景和目标，并对各个章节进行了简要概述。
1.3 目的本报告旨在提供有关AIGC商业落地应用的全面描述和评估，并深入探讨该技术在零售、制造和金融领域中的实际应用案例。
此外，我们还将分析影响该技术实施和推广过程中出现问题的相关因素，并提供相应建议以促进未来发展。
以上是“1. 引言”部分内容，主要包括概述文章结构、介绍研究背景以及明确本报告的目的。
在后续部分中，将更详细地介绍AIGC公司的背景，商业落地应用案例研究以及分析相关因素和挑战，并给出结论和建议。
2. 研究背景:2.1 AIGC公司介绍AIGC（Artificial Intelligence Global Corporation）是一家全球领先的人工智能技术公司，专注于开发和应用创新的人工智能解决方案。
成立于2005年，总部位于美国硅谷，AIGC在全球范围内设有多家研发中心和办事处。
公司以其先进的算法和强大的计算能力而闻名，致力于将人工智能技术推向商业落地应用。
2.2 商业落地应用的重要性随着人工智能技术的快速发展和应用场景的不断增加，商业落地应用已成为企业获取竞争优势和实现可持续发展的重要途径。
通过将人工智能技术与各个行业相结合，企业可以提高运营效率、降低成本、优化客户体验，并探索新的商业机会。
因此，对于AIGC等人工智能科技公司来说，研究商业落地应用具有重要意义。
2.3 前沿技术与趋势分析目前，人工智能技术正处于快速发展阶段，并呈现出以下几个趋势和特点：1) 强化学习：强化学习作为一种机器学习方法，能够使计算机代理根据环境的反馈进行自主学习和决策。
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告(2023-2030年)
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）报告大纲观研报告网一、报告简介观研报告网发布的《中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。
更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
官网地址：/baogao/202302/624667.html报告价格：电子版: 7800元 纸介版：7800元 电子和纸介版: 8000订购电话: 400-007-6266 010-********电子邮箱: ********************联 系 人: 客服特别说明：本PDF目录为计算机程序生成，格式美观性可能有欠缺；实际报告排版规则、美观。
二、报告目录及图表目录一、前景良好，科技公司加大人工智能行业布局随着经济的发展以及科学技术的进步，人工智能技术加快与各行各业的的深度融合，不断涌现出新的市场需求与服务，人工智能行业整体向横向和纵向发展，发展前景良好。
行业内科技公司也积极研发人工智能新技术，推动行业健康有序发展。
2018-2022年，人工智能核心产业市场规模复合增长率为17.03%，市场规模不断扩大。
2022年市场规模增速放缓，受疫情影响明显，资本对人工智能关注热度略微下降，发展趋于理性。
随着科学技术的进步，以及产业结构调整的需求，未来人工智能产业有望迎来下一轮爆发。
资料来源：观研天下数据中心整理当下互联网的发展已经进入瓶颈期，人工智能有望成为科技公司新的增长点，深耕人工智能基础设施（AI通用技术平台和服务），服务于供给侧的to B产业，成为各大科技公司布局人工智能的主要策略。
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。
2019智能家居市场研究报告
2019/3/20
智能家居入口及平台已被巨头掌握，智能家居产品种类繁杂， 细分垂直市场同样潜力巨大
智 能 家 居 产 品 分 类
1 6 11
2 7 12
3 8 18
19
20
数据来源：中国室内装饰协会智能化装饰专业委员会《智能家居系统产品分类》· 整理
2019/3/20
2018.3
2018.9
2018.12
小程序
大 力 扶 持
2018年3月5日上午，李克强 总理在人民大会堂作了2018 政府工作报告，工作报告中 的内容涉及社会生活的方方 面面，其中提到“发展智能 产业，拓展智能生活”
2018年9月20日，中共中央、 • 2018年，各地政府开始大 力推广“智慧小区”建设。 国务院出台了《关于完善促进 “关于对智慧小区和装配 消费体制机制，进一步激发居 式建筑项目实施相关激励 民消费潜力的若干意见》（以 政策的通知”，并明确 下简称《意见》）。《意见》 2018年建设 “智慧小区” 明确指出我国在扩大消费规模、 的目标 提高消费水平的有力举措
2016.3
智能家居写进2016政府工作 报告和十三五规划。智能家 居的迅猛发展得到了政府的 大力扶植和培育。政策推动 物联网智能家居行业的导向 十分明显
政 策 扶 持
2013年，电视盒子、智能电 视、智能路由器等智能硬件 大热。家电制造商开始与互 联网企业合作开发产品
2018.1
2017.12
从2016年的阿尔法狗热，到 2017年人工智能被首次写进 政府工作报告，由此带来的 科技热潮一直延续到了2018 年的两会
定义核心
通过有线方式连接产品，系统调试、是物联网技术在家庭场景的应用， 改装难，设备间相对独立。 设备间可实现互联互通、数据共享。 封闭系统 开放系统 支持用户进行个性化场景设置；可 接入具有开放端口的新产品。 移动控制 通过手机、平板等移动端APP控制 智能家居产品，可实现远程控制， 便捷度、安全性、节能性提升。
人工智能赋能服务业高质量发展：理论逻辑、现实基础与实践路径
人工智能赋能服务业高质量发展：理论逻辑、现实基础与实践路径作者：王小艳来源：《湖湘论坛》2020年第05期摘要：人工智能是服务业高质量发展的关键要素和重要推动力。
当前，服务业已经成为我国经济发展的主动力，而人工智能技术的发展为服务业转型升级创造了客观条件，人工智能技术在服务业中的应用也积累了丰富经验，但在发展模式、基础设施、制度体系、推进机制、人才保障等方面依然存在不足。
进一步加强人工智能与服务业的深度融合，助力服务业高质量发展，需要探索新业态新模式、夯实基础支撑、厚植制度优势、创新推进机制、壮大人才队伍，为人工智能赋能服务业高质量发展添薪续力。
关键词：人工智能;服务业;深度融合;赋能;高质量发展中图分类号：F59 文献标志码：A 文章编号：1004-3160（2020）05-0136-09人工智能（Artificial Intelligence，AI）概念诞生于1956年的“达茅斯会议”。
经过近半个世纪的发展，人工智能已经迈入了新的发展时代，即新一代人工智能时代。
[1]人工智能在生产生活各领域的广泛应用，也标志着人类社会进入到以服务业为主导的后工业化时代。
中国高度重视人工智能对经济发展、社会进步、全球治理等产生的重大影响，将人工智能的发展提升到国家战略层面，并大力推进人工智能技术的发展应用。
习近平总书记指出：“加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。
”他强调，“要推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，加快制造业、农业、服务业数字化、网络化、智能化”。
[2]国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确了人工智能发展的战略目标和重点任务，提出了人工智能在教育、医疗、健康和养老等民生领域和物流、金融、商务、家居等服务业领域深度应用的具体措施。
[3]着力推进人工智能与服务业的深度融合，实现服务业高质量发展，让每个人都能共享人工智能带来的红利，是新时代赋予人工智能新的历史使命。
产业落地可行性研究报告模板
产业落地可行性研究报告模板一、研究背景随着中国经济的快速发展和产业结构的调整，产业升级和转型已经成为当前经济发展的主要趋势。
在这种背景下，如何更好地推动新兴产业的发展，并将其落地生根，成为了各级政府和企业界关注的焦点。
本研究的目的在于对一项新兴产业的落地可行性进行深入分析和研究，为相关企业和政府部门提供决策参考。
二、研究对象本研究选取了某区域的工业互联网产业作为研究对象。
工业互联网是工业互联网、大数据、人工智能和物联网等技术相结合的新兴产业，具有巨大的发展潜力和市场前景。
该产业在当今经济发展中扮演着重要的角色，对促进制造业转型升级和提升产业竞争力具有重要意义。
三、研究方法本研究采用了文献调研、实地调研、专家访谈和案例分析等多种研究方法，通过收集和整理大量相关资料和数据，对工业互联网产业的发展现状、市场需求、技术前景和政策支持进行了全面深入的分析和研究。
四、工业互联网产业发展现状目前，全球工业互联网市场规模不断扩大，中国已成为全球工业互联网市场的重要参与者。
工业互联网产业在中国的发展取得了一定成就，已形成了一批具有国际竞争力的龙头企业和创新型企业。
但与发达国家相比，中国工业互联网产业仍存在一定差距，创新能力和核心技术研发水平需要进一步提升。
五、市场需求分析随着全球经济的不断发展和智能制造的兴起，工业互联网产业的市场需求不断增长。
制造业企业在提高生产效率、降低成本、提高产品质量和加强供应链管理方面面临着诸多挑战和困境，工业互联网技术的应用可以有效解决这些问题，满足市场需求。
六、技术前景分析工业互联网技术作为新兴技术领域，具有广阔的发展前景。
借助工业互联网技术，可以实现设备之间、设备与人之间的实时通信和数据共享，实现智能制造和工厂的自动化管理，提升企业生产效率和竞争力。
七、政策支持分析中国政府高度重视工业互联网产业的发展，出台了一系列支持政策和措施，包括财政补贴、税收优惠、研发资金支持和产业园区建设等，为工业互联网产业的发展提供了有力支持和保障。
人工智能技术在智能商务中的应用研究
人工智能技术在智能商务中的应用研究随着互联网的普及和发展，智能商务已经成为了新时代商务的重要组成部分。
如何利用现有的技术手段为商务形态赋能，实现智能化升级，是当前商业领域不可忽视的话题。
人工智能作为当下发展迅猛的技术方向，其在商务领域的应用也引起了越来越多的关注。
本文将探讨人工智能技术在智能商务中的应用研究。
一、智能客服人工智能技术在智能商务中的一个重要应用就是智能客服。
对于传统商业模式而言，客户服务是至关重要的一环。
然而，在客户越来越多元化的背景下，传统客服方式的效率已无法满足客户的需求。
而利用人工智能技术来实现智能客服则能够解决这一问题。
相较于传统的客服方式，智能客服具有以下优点：1.24小时在线，无需停机维护；2. 可以实时进行数据统计和分析，根据数据进行调整；3. 可以应对不同语言和文化的用户需求；4. 可以迅速解决大量常见问题，提高客户满意度。
二、智能推荐随着电商平台的发展，商品的种类越来越多，消费者时常面临着选择的困难。
如何让消费者快速准确地找到自己需要的商品，在现有的商业环境下成为了摆在商家面前的难题。
然而，借助人工智能技术，智能推荐在商业领域中的应用却取得了长足的发展。
智能推荐主要通过对用户的个性化需求进行分析，实现对用户个性化推荐。
智能推荐的应用不仅可以在电商平台上进行，也可以在其他的商业场景中应用，例如推荐餐厅、电影等。
智能推荐技术带来的优点包括：1. 减少信息搜索成本；2. 增加用户购买率；3. 提高品牌忠诚度。
三、智能营销人工智能技术在智能商务中的另一个应用便是智能营销。
智能营销是指通过AI技术实现对用户兴趣爱好的分析，为用户进行个性化推广和宣传。
相比传统营销方式，智能营销可以给用户带来如下优点：1. 更高的信息准确性；2. 用户个性化需求更好满足；3. 提高营销效果与ROI。
四、智能仓储随着智能商务的发展，传统的仓储管理已无法满足商业的需求，而人工智能技术在智能商务中的应用则为仓储管理带来了新的方案。
量子位智库：十大AI商业落地趋势 -上海世界人工智能大会 WAIC 2023
上海世界人工智能大会 WAIC 2023十大 AI 商业落地趋势2023量子位智库QbitAI Insights Top 10 AIGC Commercial Implementation Trends序言2023年，LLM（大语言模型）无疑是科技领域最受关注的话题。
回顾上半年，业内对于大语言模型的讨论从最初对技术的探讨、以及对未来的展望，到现在越来越关注落地。
在2023年上海世界人工智能大会上，我们关注到不论是华为最新发布的盘古大模型，还是三大运营商发布的大模型，无疑都指向行业与应用。
作为新兴领域发展的「资金来源」，我们关注到一级市场在 AIGC 领域的投资方向已经出现变化。
整体来看，相比于早期玩家，新进场玩家的融资难度升级。
基于「AI 2.0时代，所有企业的产品和服务都可以利用AI和大模型能力重做一遍」的逻辑，投资人将押注企业服务和对话式 AI 两大方向。
诚然，作为一项新兴技术，其发展离不开坚实的基座。
在本届世界人工智能大会上，我们关注到「数据」、「算力」和「大模型」层面已发生深刻变革。
大模型浪潮下，数据流通迈向「密态」时代；算力厂商的系统级工程能力成为角逐点、算网融合打造「即取即用」的算力服务；模型层全链路生态玩家先发制人。
最后，在应用层，我们关注到游戏、机器人和教育是AIGC应用层颇具潜力的三大方向。
大模型的出现，改变了移动游戏的开发模式；将 AI 与仿生智能体结合的具身智能成为热潮，人形机器人被更多玩家所看重；此外，大模型为教育变革提供新动力，通过人机协同助力高质量数据迭代。
目 录一级市场偏好大模型早期玩家，新进场玩家融资难度升级企业服务进入新蓝海，产品与服务迎来AI升级机遇投融资聚焦对话式AI，物理世界与数字世界加速耦合大模型浪潮下，数据流通迈向「密态时代」大模型推动算力厂商技术演进，系统级工程能力成为角逐点算力基建进程加快，算网融合打造「即取即用」算力服务云计算通过MaaS发起洗牌战，全链路生态玩家先发制人大模型重塑移动游戏开发，强化学习风靡具身智能火热，机器人玩家重仓「人形」大模型范式天然为教育而生，人机协同助力高质量数据迭代12345678910上海世界人工智能大会 WAIC 2023十大 AI 商业落地趋势A I G C 投 融 资 趋 势Part 1趋势 1 一级市场偏好大模型早期玩家，新进场玩家融资难度升级趋势 2 企业服务进入新蓝海，产品与服务迎来AI升级机遇趋势 3 投融资聚焦对话式AI，物理世界与数字世界加速耦合一级市场偏好大模型早期玩家，新进场玩家融资难度升级Inflection AI 最新融资15.3亿美元，约有7-8亿用以购买英伟达H100显卡。
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。
关于某市加快推动人工智能产业创新发展的调研报告
关于某市加快推动人工智能产业创新发展的调研报告学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想主题教育开展以来，市科委、中关村管委会党组始终坚持问题导向，聚焦重点工作，研究破解制约科技自立自强、创新驱动发展等方面的痛点难点问题，推动出台了一系列实施方案，将调研成果切实转化为解决问题、推进工作的实际举措，更好服务某国际科技创新中心建设和某高质量发展。
今年以来，以某某、GPT-4为代表的生成式人工智能技术，因其强大的内容生成及多轮对话能力，引发了人工智能重大变革。
面对新一轮人工智能发展浪潮，某市需要持续扩大已有发展基础和优势，加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地。
为摸清全市人工智能领域发展现状，委党组围绕“某市加快推动人工智能产业创新发展”选题展开调查研究。
一、某市人工智能产业发展概况某汇集了国内最多的人工智能顶尖院校，拥有国内最丰富的顶尖人才资源，近年来，通过建设新型研发机构，持续推出一批原始创新成果，不断提升创新能力。
经过多年发展，某市已成为全国人工智能发展的领头羊，2022年本市人工智能相关产值规模达某亿元，核心企业数量超过某家，已形成基本完整的产业链，涵盖基础层、技术层和应用层等环节，正在快速构建具有全球影响力的产业生态体系。
二、某市人工智能产业发展面临的主要问题（一）底层软硬件与国外主流产品尚存明显差距在人工智能训练芯片领域，英伟达GPU占据90%以上全球市场，形成市场垄断。
本市寒武纪、昆仑芯等芯片企业虽布局较早，但整体技术储备相差较远，国内短期尚无可完全替代英伟达的产品。
国内开源深度学习框架百度飞桨虽在国内市场占有率逐步提升，但在全球开发者数量、性能、易用性、工具链完备程度等方面，与某某等国际主流开源框架相差甚远。
（二）顶尖人才较为缺乏本市人才资源基础国内领先，但仍面临较大缺口，调研中企业纷纷表示，在通用人工智能高速发展的风口下，本市企业面临着与上海、广州、深圳、武汉等城市抢人才的情况。
（三）算力紧缺问题突出调研中，第四范式、零一万物、智谱AI、中科闻歌等大模型企业普遍反馈，目前面临的最大问题是算力问题。
中国与全球企业人工智能应用现状调研：决胜企业智能时代
决胜企业智能时代调研背景 05人工智能改变组织 08成为更聪明的AI应用者17跨越人工智能挑战 22赢得胜利需要什么2501决胜企业智能时代|中国与全球企业人工智能应用现状调研0203决胜企业智能时代|中国与全球企业人工智能应用现状调研关于本调查——德勤调查了商业和IT公司的领导来了解各公司组织如何运用人工智能（AI）技术。
国家调查对象数量占比美国110440%加拿大30011%中国30011%英国2188%法国2037%日本2037%德国2017%澳大利亚1084%荷兰1004%为了了解企业如何采用、管理并且受益于人工智能技术，德勤对9个国家的2737名IT和业务线高管进行了调查。
所有公司都在采用人工智能技术，而我们的受访者必须满足以下任一条件：•有人工智能技术的发展战略•可以自行确定人工智能技术的支出和/或批准人工智能投资•可以管理并且监督人工智能技术在其内部的实施•是人工智能技术主题方面的重要专家•可以影响或决定人工智能技术的发展为了配合这项调查，德勤还对来自各个行业的人工智能专家进行了深入访谈。
04决胜企业智能时代 | 中国与全球企业人工智能应用现状调研05全球调查对象概览——2,737位IT 或商业高管33%0%10%20%30%40%科技、传媒和电信能源、资源与工业消费金融服务生命科学和医疗教育公司规模部门年利润业务部门雇主高级总监/总监高级业务副总裁/业务副总裁(CIO/CTO)CEO/IT 部门9%36%27%28%500-9991,000-4,9995,000-9,99910,000+12%$50M- $500M17%$500M- $1B33%$1B- $5B$5B- $10B25%13%$10B+8%13%13%行业06决胜企业智能时代 | 中国与全球企业人工智能应用现状调研精通人工智能应用的领先企业 —— 企业的人工智能应用成熟度各不相同精通者：•树立人工智能应用成熟度的标杆 •已开展大量的人工智能生产部署 •在人工智能技术和供应商选择、用例识别、解决方案构建和管理、信息技术环境和业务流程的人工智能整合、以及技术人员雇佣与管理等方面发展形成了全方位的专业能力熟练者：•普遍已经启动了多个人工智能生产系统 •他们在人工智能实施项目的数量或人工智能的专业能力上有所落后，抑或者两者兼有起步者：•刚刚开始尝试人工智能应用，尚未在在人工智能解决方案构建、整合及管理方面形成稳固的专业能力全球总量中国总量精通者26%18%熟练者47%63%起步者27%19%HighLow1-56-1011+人工智能的部署量(全球总量)构建、集成业知识(全球总量)决胜企业智能时代|中国与全球企业人工智能应用现状调研07决胜企业智能时代|中国与全球企业人工智能应用现状调研人工智能变革主要体现在两个层次AI已步入商业化阶段，并对传统行业产生不同程度的影响，改变了各行业的生态企业变革•人工智能技术参与企业管理流程与生产流程，企业数字化趋势日益明显，部分企业已实现了较为成熟的智能化应用•过去落地规模最大的用例主要在于人脸识别进行身份验证，对话式AI提供智能客服，以及简单的语音分析，真正将AI作为能力来赋能业务流程实现自动化的仍少•值得关注的流程自动化包括财务流程自动化、营销自动化、网络安全自动化、IT运维自动化等行业变革•人工智能的技术，要找到一个落地点，用市场、用户的需求来驱动技术改进•人工智能的发展极大地提升社会效率，并且把过去在每一个行业不同的专业化知识，变成了统一的底层技术，行业的界限正在不断消失•人工智能逐渐消除了各行各业的知识壁垒和技能边界，使得一家公司可能既有视觉识别的能力、语音识别的能力，也有可能在无人驾驶等具体行业施展身手•化网络安全自动化、IT运维自动化等0809决胜企业智能时代 | 中国与全球企业人工智能应用现状调研AI 差异化竞争窗口正迅速收窄大多数采用人工智能的企业相信，AI 将在未来3年内彻底改变他们的组织和行业随着人工智能迅速普及，内置人工智能的产品和服务数量日益增长，先行企业所具有的优势将被削弱。
人工智能系列深度报告 计算机视觉行业框架 AI之眼 初启商业飞轮
证券研究报告计算机2023年03月29日人工智能系列深度报告：计算机视觉行业框架——AI之眼，初启商业飞轮陈梦竹(证券分析师)陈凯艺(联系人)S0350521090003S0350121070080***************.cn***************.cn核心提要◆本篇报告主要解答了：计算机视觉技术发展如何？国内外差距如何？AI企业商业模式有哪些？是否可行？各领域、各模式有哪些企业做的比较好？AI企业如何实现正向盈利？如何评价AI企业？◆1、计算机视觉发展处于什么阶段？人工智能已迎来最好的发展时代，计算机视觉是计算机模拟甚至超越人类视觉，是人工智能技术层中应用最为广泛、市场占比最高的核心技术。
学术领域，计算机视觉已从过去的理论研究逐步转向应用，仍为以谷歌、微软、Meta等为首的海外主导，国内商汤、百度集团、腾讯控股、阿里巴巴也颇有建树。
商业领域，目前计算机视觉已实现技术单点突破，跨越工业红线，从0到1逐步开启商业化；但目前仍为全面商业化黎明前，主要受限于算力、数据、时间等生产要素，而生产要素之间的加速作用将形成飞轮效应，快速实现从1到N。
◆2、AI企业的商业模式是否可行？目前国内计算机视觉领域企业主要有三种商业模式：AIaaS、软硬件一体化产品、垂直行业解决方案。
我们认为AIaaS模式适合当下各行业AI渗透较低的商业环境；软硬件一体化是未来发展趋势，但目前需求尚未爆发；垂直行业解决方案中纯软件标准化产品适用于长尾场景少、需求较为单一行业，面向更多元场景的垂直细分行业则更需要一站式行业解决方案。
目前众多行业AI应用需求尚未完全爆发，因此我们认为当下商业化阶段首要目标是降低AI使用门槛，实现低价和技术通用性，加速AI在各行业渗透，需要AI企业重点发展AIaaS模式培养用户习惯，打造垂直细分行业标杆引领市场拓展。
◆3、企业如何实现正向盈利？虹软科技已实现正向盈利，格灵深瞳2022年归母净利润已正向盈利，其余企业尚处于亏损阶段。
企业AIGC 商业落地应用研究报告
2023.05You can enter subtitle here企业AIGCTE智库©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰 (13614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰 (13614)AIGC（生成式人工智能）定义AIGC 麦肯锡：Generative AI is set to change that by undertaking interaction labor in away that approximates human behavior closely and,in some cases, imperceptibly.生成式人工智能旨在通过以一种接近人类行为，（与人类）进行交互式协作。
Gartner：Generative AI is a disruptive technology that can generate artifacts that previously relied on humans,delivering innovative results without the biases of human experiences and thought processes.生成式人工智能是一种颠覆性的技术，它可以生成以前依赖于人类的工件，在没有人类经验和思维过程偏见的情况下提供创新的结果。
TE：生成式人工智能，将彻底改变人机交互的关系，并创造新的产能输出结构。
它将在第四维度实现与人的思维同调，继移动设备以人类外器官形态存在以来，AIGC将以外脑的形式存在于人类认知中。
TE智库©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰(130614)目录AIGC市场全貌与供应商的摩拳擦掌洞观1时代更替，企业用户的新思路、新需要洞察2确定的初步试探与不确定的路径选择洞悉3优质AIGC服务商的选型字典洞见4AIGC在十三个场景的应用前瞻附录5TE智库©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰 (13614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰 (13614)TE 智库AIGC市场全貌与供应商的摩拳擦掌Part 1 洞观©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰 (130614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰 (130614)生成式人工智能技术的落地已经远远超出了商业化的进程过去，技术与商业化同步演进，技术和商业优势并重的“大公司”更快占据最大的市场份额互联网公司技术：开始面向主要市场提供技术产品或服务产业公司小型创新公司现在，AIGC伴随“杀手级”应用进入大众视野，技术的落地已经远远超出了商业化的进程，各路诸侯站在了同一起跑线上互联网巨头行业龙头AI巨头专业服务商传统企业创新公司确认应用场景：优先考虑面向服务对象的需求核心节点（行业/场景）、竞争环境以及商业模式的快速试错1.提供的服务玩家基本面商业模式竞争模式获利路径成本控制强化技术基座：如何进一步强化技术基础来实现产品化或服务，稳固优势并达到天花板2.技术基座产品服务发展现状发展潜力关键影响形成标准准则：在调整与修改中不断形成标准和准则的动态平衡3.技术（技术落地）伦理（技术道德）合规（政策允许）权属（知识产权）TE智库©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰 (13614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰 (130614)欧智库-王丰(130614)在企业现有数字化作业体系中切入，成为AIGC率先落地的存量场景算力算法数据Model as a Service生成式AI服务商需要具备的要求基础环境基于云的部署业务管理生成式AI优先应用场景最终用户需要具备的条件具体的应用场景是服务商与最终用户的交集与最终的价值体现点整合的模型能力与服务最终要落到具体的应用场景最终用户的生成式AI能力取决于数字基础与服务商的合力基于云的部署是企业数字化升级的重要前提MaaS的能力取决于算力、算法、行业数据以及场景应用能力数字化基础TE智库©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰 (130614)欧智库-王丰(130614)MaaSPaaS和SaaS同根的生成式AI技术与应用，终将在企业级应用场景中共生数据要素AI基础环境层IaaS服务层算力基础配套建模工具；内容监测；安全、基础平台……数据/算法服务计算组件存储组件网络组件基础大模型大场景/大行业大模型细分应用场景/行业模型APaaSIPaaS FPaaS 开发、部署、运行运行、维护和营运功能接口服务营销、办公、设计…工业、电商、金融…NLP、CV、音频、多模态……营销内容生成、办公流程优化自动规划产线、直播内容生成参考生成输出参考-例如根据特定用户需求、喜好生成个性化的参考内容助手服务即时的客户支持和解决方案实时的支持作业人员的办公作业过程和内容生产实现个性化自动生成个性化的工作计划提供个性化的产品和服务推荐为团队成员提供个性化支持等创新产品和服务提供新的创意和设计方案，帮助企业开发出独特的产品和服务生成式AI+SaaS营销服务流程管理财务管理数字办公商业智能图形设计……数据要素数据要素TE智库©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰(130614)©亿欧智库-王丰 (130614)©亿欧智库-王丰 (13614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰(130614)欧智库-王丰 (13614)云与大模型深度绑定，以“MaaS”的模式将AIGC落地到企业业务新型云计算公司，其主流商业模式从IaaS变为MaaS以云为基础，以模型为中心，提供众多预训练基础模型，只需针对具体场景再稍作调优，就能快速投入使用主流商业模式以模型为中心云服务：l 公有云承载网络密集型的应用，如移动互联网的短视频、直播，云服务的主要角色是传输而不是计算。
艾瑞报告中国商业智能行业研究报告2023(附PDF下载)
艾瑞报告中国商业智能行业研究报告2023（附PDF下载）区别于能够实现海量数据的管理、简单分析与可视化的传统商业智能，艾瑞的此份商业智能报告将聚焦于人工智能技术如何用于商业智能决策，实现商业经营的智能化与自动化。
本报告将通过剖析商业智能行业发展背景、技术动态、多场景应用状况等方面，对人工智能在商业落地的真实现状进行说明，凸显AI技术（不包含语音、视觉等感知智能）在现阶段真实应用的价值。
报告核心观点1、中国企业精细化运营的需求正在爆发2、商业智能，帮助企业实现数据驱动认知到数据驱动决策的转变3、商业智能主要应用于金融、电商、物流、出行等领域4、中国AI论文成果达到国际一线水平5、技术方面，商业智能的未来将从强调单一技术，到各学科、分支、算法等融会贯通6、技术以外，企业、技术供应商对场景的理解是产业升级的关键7、商业智能的落地是一项系统工程，企业的工程实践能力有待增强目录报告摘要1商业智能概述1.1商业智能行业概念界定1.2商业智能与大数据1.3商业智能发展宏观环境分析1.4商业智能产业图谱1.5投融资状况分析2商业智能核心技术剖析商业智能行业概念界定商业智能的下一步，智能化与自动化商业智能（BI，Business Intelligence）概念的提出可追溯至1958年，通常将其视为把企业中现有数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。
过去的商业智能不能给出决策方案，也不能自动处理企业运行过程中遇到的问题。
借助于人工智能与其他相关学科的技术进步，现代商业智能已能在特定场景中实现商业经营的智能化与自动化。
因此，本报告聚焦于将人工智能技术用于商业智能决策，试图对人工智能在商业落地的真实现状进行说明，凸显AI技术（不包括智能语音、计算机视觉等感知智能）在现阶段应用的价值。
商业智能与大数据大数据为商业智能的发展提供土壤互联网、移动互联网高速发展，海量、高维度且可实时接入更新的数据随之而来，为机器学习等前沿技术在各领域中的探索及落地提供可能，进一步拓展了被服务人群且显著提升服务质量。
推动新一代人工智能健康发展的新路径——“人工智能助力联合国可持续发展目标”溯源篇
TRACING THE BACKGROUND AND ORIGIN OF AI FOR SDGS推动新一代人工智能以联合国2030可持续发展目标为导向，促进人工智能与经济、社会发展进行深度融合，是人工智能实现健康发展的重要路径。
——“人工智能助力联合国可持续发展目标”溯源篇在整个人类历史中，技术一直是进步和繁荣的动力。
人工智能（AI）是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，同时也面临着社会治理、伦理、隐私保护的挑战。
面对当前新一代人工智能发展所面临的积极变革和严峻挑战，如何引导规范人工智能的发展方向，推动人工智能健康可持续发展，成为全世界都面临的重要难题。
而可持续发展是当今世界范围内的共识，联合国2030年可持续发展议程提出的17项目标（SDGs）成为全人类共同的发展愿景和目标，关乎当前和后代的福祉，其最终实现离不开人工智能在内的新技术的支持。
2020年-2030年是实现可持续发展目标的关键十年，在人工智能蓬勃发展的今天，探讨和了解人工智能在联合国可持续发展目标中的作用和价值、实现路径和方向可谓趋势所致、时代所需。
为此，本文从厘清人工智能与联合国可持续发展目标之间关系的角度，梳理从国际到国内关于 AI助力SDGs的相关理念与行动。
一、人类对AI的期待与担忧目前AI的研究与开发正以极快的速度推进，但是回顾历史会发现，AI从诞生到发展，并非一帆风顺，经历了低谷和瓶颈，充满了质疑和挑战。
人工智能发轫于1956年在美国达特茅斯（Dartmouth）学院举行的“人工智能（Artificial Intelligent，简称AI）夏季研讨会”，在20世纪50年代末和80年代初先后步入两次发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均落入低谷。
当前，在新一代信息技术的引领下，数据快速积累，运算能力大幅提升，算法模型持续演进，行业应用快速兴起，人工智能发展环境发生了深刻变化，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
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企业视角：AI创业机会收窄，研发+商业化并重成创企共识
Part.1 五大视角解读年度人工智能概况
企业
[ENTERPRISE]
2012-2018年中国人工智能领域初 创企业成 立情况
250 212 219
200
150
137
100 61 67
50
108 44
0 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
学术
[ACADEMIC]
2017-2019年国际顶级人工智能学 术会议论 文提交量
0
2000Biblioteka 400060008000
AAAI
NeurIPS
CVPR IJCAI ICCV ICML ACL
2019 2018 2017
学术研究参与度持续上升，参与范围扩大，NLP等子领域取得进展 近年来人工智能学术研究的参与度持续上升，直观表现为各大顶级学术会议的论文提交量逐年 大幅攀升；学术研究的参与范围也不断扩大，除高校和科研机构外，企业更加积极地投入到基 础科研中。论文主题主要围绕深度学习、机器学习、强化学习等领域展开研究。
科创板为人工智能企业拓宽融资渠道 一级市场募资难度上升，使有高额资金需求的人工智能企业持续造血的难度加大。科创板开市， 以注册制取代核准制进行新股发行审核，提升了上市效率，为相关企业开辟了IPO的快速通道， 拓宽了融资渠道。目前，澜起科技、虹软科技在科创板上市，旷视科技则向港交所递交了招股 说 明书，优必选、云知声等发展速度较快的初创企业也已筹备在科创板或其他股市板块上市。
可落地性强，RPA掀起投资热潮 人工智能的私募股权投资市场整体归于沉寂，细分赛道之一——RPA（机器人流程自动化）却成 为热点，受到投资者的广泛重视。该技术能够承担各类需要高频处理强规则、结构化的重复工 作流程，部署实现周期快，可拓展性强。其中美国RPA企业UiPath在三年内实现营收由350万美 元到2亿美元的跨越。在国内，部分人工智能初创企业在今年也明确以RPA作为核心业务。
传统企业与互联网企业的人工智能转型 包括华为、平安集团在内的大型企业在2018年开始加速部署AI应用到企业整体运营和核心业务 流程中。吴恩达团队在2018年发布《人工智能转型指南》，认为试点项目执行、AI团队建设、 员 工AI技能培训、AI战略（进入市场）制定、内外部沟通渠道建立这五个步骤，是公司AI转型的 必 由之路，而这一过程的完成大概需要2~3年时间。MMC Ventures和英国巴克莱银行在一份报 告中 指出，到2019年底，超三分之一的企业将部署人工智能，被认可和采用的范围进一步扩大。
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投资视角：人工智能私募投资呈退潮态势，RPA领域成热点
Part.1 五大视角解读年度人工智能概况
人工智能私募投资市场数据回落，呈现退潮态势
投资
[INVESTMENT]
2012-2019年5月中国人工智能私 募股权投 资市场情况
800 1405.3
600
756.2 791.1 785.2
185.7 400
具体而言，算法模型的开发正逐步从标准化、高人工干预的监督学习转向小样本、少监督、场 景化的模式，利用更少数据、更高时效训练出可处理复杂任务的模型成为重点诉求。人工智能 子领域也出现一系列突破：预训练模型已被批量应用于自然语言处理任务中；融合视觉、语音 的多模态感知计算备受关注；生成对抗模型（GANs）则拓展进入到图像、文本生成等领域… …
人工智能的创业机会收窄 统计数据显示，自2012年起，人工智能创业初见端倪，在2014年快速增长，到2016年 达到顶 峰，之后热度便迅速走低。据此可以大致推断，2018年以来，人工智能的创业机会逐渐 收窄。
初创企业：科研实力+商业落地两条腿走路 度过早期在算法技术方面的争夺战，依靠科研实力和商业化落地两条腿走路正成为人工智能初 创 企业的共识。尽管人工智能的各项技术在理论上具备跨领域通用的能力，但对于人力财力有 限的 初创企业而言，在具体场景制定客户可理解、可执行的解决方案，才具备商业化的可能性。 以高 举高打的策略与大型客户达成定制合作，随后打磨出成本可控的标准化方案进行推广应用， 是初 创企业一般采取的路径。这个过程进展顺利与否，将受到公司的技术实力、销售能力和资 本背景 等因素的影响。
标准化推进 就国内而言，2018年1月，国家人工智能标准化总体组、专家咨询组成立，标准化工作全面推进。 2019年4月，国家人工智能标准化总体组第二次全体会议召开，发布了人工智能开源与标准化研 究、人工智能伦理风险分析等研究成果，《国家新一代人工智能标准体系建设指南》也进入审 改 完善阶段。人工智能标准化取得进展，将加速相关技术创新和成果转化。
人工智能普惠化 以往的人工智能框架在使用过程中仍需要开发者自行设计模型，2018年以来，NAS和AutoML等 工具正使AI技术变得更为简单易用。用户只需喂食数据，工具就能够自行快速地搜索并创建由 复杂神经网络驱动的决策功能，这使人工智能在实际场景中更具可用性，降低了开发者和客户 使用AI及相应服务的门槛和转换成本。
1. 人工智能商业落地企业案例分析
1. AI+跨领域 2. AI+金融 3. AI+营销 4. AI+机器人 5. AI+教育 6. AI+基础硬件 7. AI+其他行业
五大视角解读年度人工智能概况
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学术视角：参与数量与范围提升，自动工具与标准化降低科研成本
Part.1 五大视角解读年度人工智能概况
2019年中国人工智能商业落地
研究报告
目录
CONTENTS
1. 五大视角解读年度人工智能概况
2. 2019中国人工智能商业落地榜单研究
1. 2019中国人工智能商业落地初创企业100强榜单 2. 2019中国人工智能商业落地成熟企业60强及20大巨头
企业榜单 3. 2019中国人工智能落地投入强度十大城市榜单
425 343
163.4 337
248
200 141 80
0
2014 2015 2016 2017 2018 2019
投资频数
投资金额（亿元） (1-5)
（2018年投资额排除了极端值-对蚂蚁金服的F轮投资）
据统计，在2014-2017年相关投资持续走热的背景下，2018年中国私募市场中人工智能 领域的投 资事件频数有所回落，同比2017年下跌20.7%。2019年1-5月的投资事件数量仅为2018 年全年 的 23.7%，预计2019全年的投资频数和投资金额均将下滑。与此同时，私募投资更加集中 于头部 企业和偏中后期轮次，市场对公司的估值也有所缩水。人工智能在私募投资市场开始呈 现退潮 态势。