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。

最后，在投资运营上，除技术储备外，还需要加强市场适应性的研究。

同时，需要明确投资策略、风险评估、收益模式等方面，才能提高投资的可行性，让人工智能产业真正飞速发展。

随着中国各界对人工智能的重视，该领域在中国的发展呈现出快速增长的态势。

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。

在人工智能领域，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一定的技术领先地位。

截至2019年，国内高校共有30余所开设的人工智能、机器学习等专业，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。

当然，人工智能发展过程中也面临一些挑战。

一个重要的问题
是人工智能的安全性问题，例如2019年7月，百度在其人人
信平台上泄露了70万商家的基本信息。

此外，人工智能带来
的社会影响也在扩大。

据报道，到2025年，人工智能将直接
影响到全球职业的37%。

因此，在充分利用人工智能的同时，我们也需要认真评估其可能带来的负面影响。

为了推动人工智能的发展，需要加强技术研究、产业链建设、人才培养等方面的工作。

此外，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。

在投资运营上，需要加强市场适应性的分析，明确投资策略、风险评估、收益模式等方面。

中国人工智能产业已经得到了资本市场的重视，据悉，2019年，中国人工智能公司共获得融
资712.2亿元，其中以AI芯片、智能语音/视觉、医疗健康、
智慧城市和智能制造为重点的热门领域备受资本关注。

可见，该领域的市场前景巨大，并值得投资运营者的深入研究。

不同国家之间在数据处理方面的差异主要来源于法律、政策和文化等因素。

首先，法律和政策方面的差异。

不同国家对于数据处理有不同的法律规定，如个人信息保护、数据隐私等方面存在差异。

例如，欧盟通过了严格的数据保护规定(GDPR)以确保对消费者
隐私的保护，而中国和美国等其他国家的数据保护规定则相对较为宽松。

此外，不同国家的政府机构和商业组织也对数据的处理提供不同的指导和支持，如中国正在推进数字中国战略，而美国则推出了一系列针对人工智能和机器学习的公共政策和
投资。

其次，文化方面的差异。

不同国家的文化背景和价值观也可以影响数据处理方法的选择。

例如，日本和韩国等国家更注重企业的机密保护，因此在数据处理方面可能更倾向于使用本地化解决方案，而美国和欧洲的文化则更注重个人权利与隐私。

一些文化上的因素，如对互联网的信任程度也可以影响到当地企业和政府对于数据处理的决策。

最后，不同国家对于技术和数据的态度也存在差异，这同样影响到数据处理方法的选择。

例如，欧洲和美国更加注重数据的精准性和完整性，通常使用更为严格的算法和统计模型进行分析和处理，而中国则更注重大数据的应用和数据的覆盖面。

综上所述，不同国家在数据处理上的差异是多方面因素综合作用的结果。

企业和政府需要将这些差异纳入考虑，定制适合自己的数据处理方案，才能更加高效地使用数据、创造价值。

以中国和美国在人工智能领域的数据处理为例，分析不同国家在数据处理方法中的差异。

中国和美国在人工智能领域的发展已经成为世界上的一股重要力量。

不同国家在人工智能相关数据处理方面也有着巨大的差异。

以人脸识别技术为例，中国已成为全球最大的人脸识别市场，而美国则将人脸识别技术应用于安全领域，例如在美国一些机场和边界地区提供身份验真服务，以保障国土安全。

首先，法律和政策方面的差异。

中国最近的《中华人民共和国
数据安全法》为个人数据提供了严格的保护，强制执行面向国家和本土企业的大散步云计算。

同时，中国政府提供了资金支持以推动人工智能的发展，例如在自动驾驶领域拥有一定竞争力。

而美国的数据保护完全处于由企业自行掌控的地位，美国政府不会干预企业对于数据的处理。

美国政府对于人工智能的支持也相对疏松，尽管政策制定者和科技巨头在人工智能的创新和发展中发挥了重要作用，但相对于中国政府的支持而言，美国政府在发展之初并没有提供太多的政策和投资支持。

其次，文化方面的差异。

中国文化中经常被提及的“分而治之”，往往意味着数据的分布和处理需要透过本土载体实现，从而保护其国家和公民的利益。

这个文化理念也推进了一些“本土”创新，例如中国人工智能企业的语言环境处理能力相对于英语环境下的“外来者”还是有优势的。

而美国则更加注重开放和透明
的技术分享，更注重与世界上的其他技术发达国家合作。

在数据处理透明度纪律方面，美国企业和政府更倾向于开放数据以推动工业进程，这一点尤其在美国的硬件、大数据和云服务创新中最为显著。

最后，技术和数据的态度也存在差异。

中国更倾向于将数据用于“智能化”方面，例如人脸识别和自动驾驶等，也因此，中国
在人工智能领域取得了巨大的进展。

而美国则更倾向于将数据用于“实用化”方面，例如应用到消费者个人习惯的分析、应用
程序的优化等。

总之，在数据处理方面，中美两国存在着多方面的差异。

企业
和政府需要充分考虑到这些差异，制定适合本土发展的数据处理方案，更好地利用数据为经济和社会的发展带来更大的价值。