ai科技十大排名（ai科技十大排名公司）

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本文目錄:

• 1、格靈深瞳人工智能排名你們了解過嗎？

• 2、人工智能專業(yè)學校排名

• 3、達摩院發(fā)布 2022 十大科技趨勢：AI for Science 催生科研新范式

• 4、人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣？

一、格靈深瞳人工智能排名你們了解過嗎？

據(jù)我所知，格靈深瞳被稱為是國內(nèi)人工智能領(lǐng)域先行者，它還是國內(nèi)創(chuàng)立最早的人工智能公司之一，發(fā)展至今，格靈深瞳憑借過硬的技術(shù)能力和長期的商業(yè)化經(jīng)驗，已成功在城市管理、智慧金融、商業(yè)零售三大領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)成熟的落地應用߅而且前不久看新聞還看到格靈深瞳入選2022中國AI企業(yè)商業(yè)落地百強榜單，毋庸置疑，格靈深瞳是國內(nèi)領(lǐng)先的人工智能科技公司當之無愧。

二、人工智能專業(yè)學校排名

人工智能專業(yè)最好的學校排名前三是清華大學、北京大學、浙江大學。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)。

并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品。

將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。

人工智能是包括十分廣泛的科學，它由不同的領(lǐng)域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。

但不同的時代、不同的人對這種“復雜工作”的理解是不同的。 2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。  2021年9月25日，為促進人工智能健康發(fā)展，《新一代人工智能倫理規(guī)范》發(fā)布。

三、達摩院發(fā)布 2022 十大科技趨勢：AI for Science 催生科研新范式

據(jù)介紹，《達摩院 2022 十大 科技 趨勢》采用了“定量發(fā)散，定性收斂”的分析方法，整個分析流程分為兩部分：

達摩院分析了 159 個領(lǐng)域近三年 770 萬篇公開論文、8.5 萬份專利，挖掘其中熱點領(lǐng)域及重點技術(shù)突破，深度訪談近 100 位科學家，提出了 2022 年可能照進現(xiàn)實的十大 科技 趨勢，覆蓋人工智能、芯片、計算和通信等領(lǐng)域。

具體而言，這十大 科技 趨勢分別是：AI for Science、大小模型協(xié)同進化、硅光芯片、綠色能源 AI、柔性感知機器人、高精度醫(yī)療導航、全域隱私計算、星地計算、云網(wǎng)端融合、XR 互聯(lián)網(wǎng)。

達摩院認為，計算機科學改變科研的路徑是從下游逐漸走向上游。起初計算機主要用來做實驗數(shù)據(jù)的分析與歸納。后來科學計算改變了科學實驗的方式，人工智能結(jié)合高性能計算，在實驗成本與難度較高的領(lǐng)域開始用計算機進行實驗的模擬，驗證科學家的假設(shè)，加速科研成果的產(chǎn)出，如核能實驗的數(shù)字反應堆，能夠降低實驗成本、提高安全性、減少核廢料產(chǎn)生。

近年，人工智能被證明能做科學規(guī)律發(fā)現(xiàn)，不僅在應用科學領(lǐng)域，也能在基礎(chǔ)科學領(lǐng)域發(fā)揮作用，如 DeepMind 使用人工智能來幫助證明或提出新的數(shù)學定理，輔助數(shù)學家形成對復雜數(shù)學的直覺。

達摩院預測， 在未來的三年內(nèi)，人工智能技術(shù)在應用科學中將得到普遍應用，在部分基礎(chǔ)科學中開始成為研究工具。

阿里達摩院城市大腦實驗室負責人華先勝在接受 InfoQ 采訪時表示，用 AI 去助力科研主要基于數(shù)據(jù)和計算這兩點，在數(shù)據(jù)和算力的基礎(chǔ)上形成 AI 能力。

“從本質(zhì)上來講，AI for Science 和 AI for Industry 差別不大，AI 也是作為推動領(lǐng)域發(fā)展的一個工具。只是這個領(lǐng)域有點不一樣，它的門檻比較高，因為是科學家要做的事情，不是一個普通人、一般的技術(shù)工作人員可以做的事情。但是從本質(zhì)上來講，也是這個領(lǐng)域因為有了數(shù)據(jù)，可以設(shè)計算法去挖掘數(shù)據(jù)中的’玄機’，去解決這個領(lǐng)域的問題?！?/p>

對于從業(yè)者而言，AI for Science 需要 AI 專家要去了解科學問題，需要科學家要去了解 AI 的原理?！癆I for Industry 的時候，其實是從單點的技術(shù)逐漸地走向了平臺化，AI for Science 的未來，我想也會逐步地走向平臺化。這個時候就是 AI 專家結(jié)合某個領(lǐng)域、某個學科，甚至是某個學科的某一類問題和科學家們一起去建造一個科研的平臺。這個時候科學家們可能有更大的自由度、更強大的工具，能夠更批量地去做科學研究，實現(xiàn)更加豐富、更加重要的科學突破。”華先勝說道。

谷歌的 BERT、Open AI 的 GPT-3、智源的悟道、 達摩院的 M6 等大規(guī)模預訓練模型取得了重要進展，大模型的性能有了飛躍性提升，為下游的 AI 模型提供了發(fā)展的基礎(chǔ)。然而大模型訓練對資源消耗過大，參數(shù)數(shù)量增加所帶來的性能提升與消耗提升不成比例，讓大模型的效率受到挑戰(zhàn)。

阿里達摩院智能計算實驗室科學家楊紅霞在接受 InfoQ 采訪時表示，預訓練大模型還有亟待突破的幾個課題：

達摩院認為，大模型的參數(shù)規(guī)模發(fā)展將進入冷靜期，大模型與相關(guān)聯(lián)的小模型協(xié)同將是未來的發(fā)展方向。大模型沉淀的知識與認知推理能力向小模型輸出，小模型基于大模型的基礎(chǔ)疊加垂直場景的感知、認知、決策、執(zhí)行能力，再將執(zhí)行與學習的結(jié)果反饋給大模型，讓大模型的知識與能力持續(xù)進化，形成一套有機循環(huán)的智能系統(tǒng)，參與者越多，受惠者越多，模型進化的速度也越快。

“大小模型的協(xié)同進化也可以更好的服務于更加復雜的新場景，例如虛擬現(xiàn)實、數(shù)字人，需要云邊端的同時部署與交互，同時該體系對于保護用戶數(shù)據(jù)隱私也更加的靈活，用戶可以在不同的端上維護自己的小模型?！睏罴t霞向 InfoQ 說道。

清華大學計算機系教授，北京智源人工智能研究院學術(shù)副院長唐杰表示，大模型的發(fā)展，在認知智能方面，模型參數(shù)不排除進一步增加的可能，但參數(shù)競賽本身不是目的，而是要探究進一步性能提升的可能性。大模型研究同時注重架構(gòu)原始創(chuàng)新，通過模型持續(xù)學習、增加記憶機制、突破三元組知識表示方法等方法進一步提升萬億級模型的認知智能能力。在模型本身方面，多模態(tài)、多語言、面向編程的新型模型也將成為研究的重點。

達摩院預測， 在未來的三年內(nèi)，在個別領(lǐng)域?qū)⒁源笠?guī)模預訓練模型為基礎(chǔ)，對協(xié)同進化的智能系統(tǒng)進行試點 探索 。在未來的五年內(nèi)，協(xié)同進化的智能系統(tǒng)將成為體系標準，讓全 社會 能夠容易地獲取并貢獻智能系統(tǒng)的能力，往通用人工智能再邁進一大步。

電子芯片發(fā)展逼近摩爾定律極限，集成技術(shù)進步趨于飽和，高性能計算對數(shù)據(jù)吞吐要求不斷增長，亟需技術(shù)突破。

光子芯片不同于電子芯片，技術(shù)上另辟蹊徑，用光子代替電子進行信息傳輸，可以承載更多的信息和傳輸更遠的距離。光子彼此間的干擾少、提供相較于電子芯片高兩個數(shù)量級的計算密度與低兩個數(shù)量級的能耗。相較于量子芯片，光子芯片不需要改變二進制的架構(gòu)，能夠延續(xù)當前的計算機體系。光子芯片需要與成熟的電子芯片技術(shù)融合，運用電子芯片先進的制造工藝及模塊化技術(shù)，結(jié)合光子和電子優(yōu)勢的硅光技術(shù)將是未來的主流形態(tài)。

北京大學教授，上海光機所特聘首席研究員周治平表示，達摩院選擇“硅光芯片”作為 2022 年 10 大 科技 趨勢之一，印證了該技術(shù)在信息通信領(lǐng)域的巨大應用價值。硅光芯片的進一步擴展是硅基光電子芯片：利用集成電路的設(shè)計方法和制造工藝，將微納米量級的光子、電子、及光電子器件異質(zhì)集成在同一硅襯底上，形成一個完整的具有綜合功能的新型大規(guī)模光電集成芯片。它更加顯著地反映了人類 社會 在納米技術(shù)方面的持續(xù)努力以及對更小型器件和更緊湊系統(tǒng)的極大興趣。

達摩院預測，光電融合是未來芯片的發(fā)展趨勢，硅光子和硅電子芯片取長補短，充分發(fā)揮二者優(yōu)勢，促使算力的持續(xù)提升。 未來三年，硅光芯片將支撐大型數(shù)據(jù)中心的高速信息傳輸；未來五到十年，以硅光芯片為基礎(chǔ)的光計算將逐步取代電子芯片的部分計算場景。

綠色能源的大規(guī)模開發(fā)和利用已經(jīng)成為當今世界能源發(fā)展的主要方向。在高比例綠色能源并網(wǎng)的趨勢下，傳統(tǒng)電力系統(tǒng)難以應對綠色能源在大風、暴雨、雷電等天氣下發(fā)電功率的不確定性，以及復雜故障及時響應的應對能力。

在運行監(jiān)測過程中，參數(shù)核驗和故障監(jiān)測仍需要大量的人工參與，故障特征提取困難，識別難度大。針對大規(guī)模綠色能源并網(wǎng)在穩(wěn)定、運行和規(guī)劃上面臨的各種挑戰(zhàn)，以人工智能為主的新一代信息技術(shù)將對能源系統(tǒng)整體的高效穩(wěn)定運行提供技術(shù)保障和有力支撐。

人工智能與能源電力的深度融合，將推動大規(guī)模新能源發(fā)電、并網(wǎng)、輸送、消納和安全運行，完成對能源系統(tǒng)的升級改造。

中國電科院首席系統(tǒng)架構(gòu)師周二專認為，新型電力系統(tǒng)要實現(xiàn)智能調(diào)控、運行推演將離不開 AI 技術(shù)，在 AI 技術(shù)的支撐下構(gòu)建多個物理電網(wǎng)和 IT 應用程序交互的數(shù)字孿生體，每個數(shù)字孿生體解決某一個場景或某一個方面的電網(wǎng)運行問題。這樣，當有足夠的孿生體構(gòu)成電網(wǎng)調(diào)控數(shù)字孿生系統(tǒng)來解決電網(wǎng)運行問題的各個方面，即可實現(xiàn)智能調(diào)控。

達摩院預測， 在未來的三年內(nèi)，人工智能技術(shù)將幫助電力系統(tǒng)實現(xiàn)大規(guī)模綠能消納，能源供給在時間和空間維度上能夠互聯(lián)互濟，網(wǎng)源協(xié)調(diào)發(fā)展，彈性調(diào)度，實現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全、高效、穩(wěn)定運行。

機器人是技術(shù)的集大成者，在過去硬件、網(wǎng)絡(luò)、人工智能、云計算的融合發(fā)展下，技術(shù)成熟度有了飛躍式地進展，機器人朝向多任務、自適應、協(xié)同化的路線發(fā)展。

柔性機器人是重要的突破代表，具有柔軟靈活、可編程、可伸縮等特征，結(jié)合柔性電子、力感知與控制等技術(shù)，可適應多種工作環(huán)境，并在不同任務中進行調(diào)節(jié)。近年柔性機器人結(jié)合人工智能技術(shù)，使得機器人具備感知能力，提升了通用性與自主性，降低對預編程的依賴。

柔性感知機器人增加了對環(huán)境的感知能力(包含力、視覺、聲音等)，對任務的遷移能力增強，不再像傳統(tǒng)機器人需要窮舉可能性，并且可執(zhí)行依賴感知的任務(如醫(yī)療手術(shù))，拓展機器人的適用場景。另一個優(yōu)勢是在任務中的自適應能力，面向突發(fā)變化能夠及時反應，準確地完成任務并避免問題發(fā)生。

達摩院預測， 未來五年內(nèi)，柔性機器人將充分結(jié)合深度學習帶來的智能感知能力，能面向廣泛場景，逐步替代傳統(tǒng)工業(yè)機器人，成為產(chǎn)線上的主力設(shè)備。同時在服務機器人領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)化，在場景、體驗、成本方面具備優(yōu)勢，開始規(guī)?；瘧?。

傳統(tǒng)醫(yī)療依賴醫(yī)生經(jīng)驗，猶如人工尋路，效果參差不齊。人工智能與精準醫(yī)療深度融合，專家經(jīng)驗和新的輔助診斷技術(shù)有機結(jié)合，將成為臨床醫(yī)學的高精度導航系統(tǒng)，為醫(yī)生提供自動指引，幫助醫(yī)療決策更快更準，實現(xiàn)重大疾病的可量化、可計算、可預測、可防治。

預計未來三年，以人為中心的精準醫(yī)療將成為主要方向，人工智能將全面滲透在疾病預防和診療的各個環(huán)節(jié)，成為疾病預防和診療的高精度導航協(xié)同。而隨著因果推理的進一步發(fā)展，可解釋性有望實現(xiàn)突破，人工智能將為疾病的預防和早診早治提供有力的技術(shù)支撐。

數(shù)據(jù)安全保護與數(shù)據(jù)流通是數(shù)字時代的兩難問題，綠色之道是隱私計算。過去受制于性能瓶頸、技術(shù)信任不足、標準不統(tǒng)一等問題，隱私計算尚只能在少量數(shù)據(jù)的場景下應用。隨著專用芯片、加密算法、白盒化、數(shù)據(jù)信托等技術(shù)融合發(fā)展，隱私計算有望跨越到海量數(shù)據(jù)保護，數(shù)據(jù)源將擴展到全域，激發(fā)數(shù)字時代的新生產(chǎn)力。

浙江大學教授，浙江大學網(wǎng)絡(luò)空間安全學院院長任奎表示，隱私計算不是某個單項技術(shù)，而是大一統(tǒng)的稱呼，包括最早 1982 年提出的安全多方計算，到后來的同態(tài)加密、可信計算、差分隱私等等。但隱私計算早前并不具備太大的實用價值，像全同態(tài)加密理論上很好，但性能開銷過大，實際使用很困難?，F(xiàn)在隨著硬件加速和軟件創(chuàng)新，我們逐漸看到實用化的趨勢，當然這還有個過程。

達摩院預測， 未來三年，全域隱私計算技術(shù)將在性能和可解釋性上有新的突破，或?qū)⒊霈F(xiàn)數(shù)據(jù)信托機構(gòu)提供基于隱私計算的數(shù)據(jù)共享服務。

基于地面網(wǎng)絡(luò)和計算的數(shù)字化服務局限在人口密集區(qū)域，深空、海洋、 沙漠等無人區(qū)尚是服務的空白地帶。高低軌衛(wèi)星通信和地面移動通信將無縫連接，形成空天地海一體化立體網(wǎng)絡(luò)。由于算隨網(wǎng)動，星地計算將集成衛(wèi)星系統(tǒng)、空中網(wǎng)絡(luò)、地面通信和云計算，成為一種新興的計算架構(gòu)，擴展數(shù)字化服務的空間。

阿里達摩院 XG 實驗室負責人張銘認為，星地計算要真正能夠?qū)崿F(xiàn)成功商用和規(guī)?；l(fā)展，仍涉及到不少核心技術(shù)的突破。

以低軌衛(wèi)星終端為例，一是要以場景需求和商用價值為導向，二是需要從技術(shù)突破和解決工程問題等角度出發(fā)，設(shè)計高性能、低成本、適應場景多的商用產(chǎn)品。例如在關(guān)鍵技術(shù)方面，如何設(shè)計新型毫米波相控陣天線，以及相應的波束賦形控制算法，以低成本方式滿足性能指標要求；如何設(shè)計新型星地通信協(xié)議，滿足衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)多用戶、移動性、復雜動態(tài)業(yè)務需求；此外，在終端集成和優(yōu)化方面，還存在很多工程問題需要突破和解決，從而滿足海陸空不同場景下多方位需求。

達摩院預測， 未來三年，低軌衛(wèi)星數(shù)量會迎來爆發(fā)式增長，與高軌衛(wèi)星共同組成衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)。在未來五年，衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)與地面網(wǎng)絡(luò)將無縫結(jié)合形成天地一體的泛在互聯(lián)網(wǎng)，衛(wèi)星及其地面系統(tǒng)成為新型計算節(jié)點，在各類數(shù)字化場景中發(fā)揮作用。

新型網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展將推動云計算走向云網(wǎng)端融合的新計算體系，并實現(xiàn)云網(wǎng)端的專業(yè)分工：云將作為腦，負責集中計算與全局數(shù)據(jù)處理；網(wǎng)絡(luò)作為連接，將多種網(wǎng)絡(luò)形態(tài)通過云融合，形成低延時、廣覆蓋的一張網(wǎng)；端作為交互界面，呈現(xiàn)多元形態(tài)，可提供輕薄、長效、沉浸式的極致體驗。云網(wǎng)端融合將促進高精度工業(yè)仿真、實時工業(yè)質(zhì)檢、虛實融合空間等新型應用誕生。

達摩院預測， 在未來兩年內(nèi)，將有大量的應用場景在云網(wǎng)端融合的體系運行，伴隨著更多依云而生的新型設(shè)備，帶來更極致、更豐富地用戶體驗。

隨著端云協(xié)同計算、網(wǎng)絡(luò)通信、數(shù)字孿生等技術(shù)發(fā)展，以沉浸式體驗為核心的 XR（未來虛實融合）互聯(lián)網(wǎng)將迎爆發(fā)期。眼鏡有望成為新的人機交互界面，推動形成有別于平面互聯(lián)網(wǎng)的 XR 互聯(lián)網(wǎng)，催生從元器件、設(shè)備、操作系統(tǒng)到應用的新產(chǎn)業(yè)生態(tài)。XR 互聯(lián)網(wǎng)將重塑數(shù)字應用形態(tài)，變革 娛樂 、社交、工作、購物、教育、醫(yī)療等場景交互方式。

達摩院預測， 未來三年內(nèi)會產(chǎn)生新一代的 XR 眼鏡， 融合 AR 與 VR 的技術(shù)，利用端云協(xié)同計算、光學、 透視等技術(shù)將使得外形與重量接近于普通眼鏡，XR 眼鏡成為互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵入口，得到大范圍普及。

四、人工智能未來的發(fā)展前景怎么樣？

目前國內(nèi)人工智能行業(yè)的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、騰訊(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大訊飛(002230)等。

本文核心數(shù)據(jù)：人工智能企業(yè)核心技術(shù)分布情況、中國人工智能市場規(guī)模、中國人工智能行業(yè)投融資情況、中國人工智能行業(yè)投融資輪次分布、人工智能各技術(shù)方向崗位人才供需、人工智能本科新專業(yè)高校名單、人工智能科技產(chǎn)業(yè)區(qū)域競爭力、人工智能行業(yè)代表性企業(yè)區(qū)域分布、中國人工智能行業(yè)競爭派系、人工智能發(fā)展趨勢、中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預測

行業(yè)概況

1、人工智能定義

人工智能作為一門前沿交叉學科，研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學，將其視為計算機科學的一個分支，指出其研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能行業(yè)屬于戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，根據(jù)國家發(fā)展改革委發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)重點產(chǎn)品和服務指導目錄(2016)》來看，我國人工智能可分為三個下屬行業(yè)，分別為人工智能軟件開發(fā)、人工智能消費相關(guān)設(shè)備制造和人工智能系統(tǒng)服務。

2、產(chǎn)業(yè)鏈剖析：產(chǎn)業(yè)鏈涵蓋行業(yè)龐大

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應用層。其中，基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，主要是包括AI芯片等硬件設(shè)施及云計算等服務平臺的基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)據(jù)資源，為人工智能提供數(shù)據(jù)服務和算力支撐;技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心，以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點，構(gòu)建技術(shù)路徑;應用層是人工智能產(chǎn)業(yè)的延伸，集成一類或多類人工智能基礎(chǔ)應用技術(shù)，面向特定應用場景需求而形成軟硬件產(chǎn)品或解決方案。

行業(yè)發(fā)展歷程：行業(yè)處在突飛猛進階段

人工智能概念的提出始于1956年的美國達特茅斯會議。人工智能至今已經(jīng)有60多年的發(fā)展歷史，從誕生至今經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮。分別是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。

1959年Arthur

Samuel提出了機器學習，推動人工智能進入第一個發(fā)展高潮期。此后70年代末期出現(xiàn)了專家系統(tǒng)，標志著人工智能從理論研究走向?qū)嶋H應用。

80年代到90年代隨著美國和日本立項支持人工智能研究，人工智能進入第二個發(fā)展高潮期，期間人工智能相關(guān)的數(shù)學模型取得了一系列重大突破，如著名的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP反向傳播算法等，算法模型準確度和專家系統(tǒng)進一步提升。期間，研究者專門設(shè)計了LISP語言與LISP計算機，最終由于成本高、難維護導致失敗。1997年，IBM深藍戰(zhàn)勝了國際象棋世界冠軍Garry

Kasparov，是一個里程碑意義的事件。

當前人工智能處于第三個發(fā)展高潮期，得益于算法、數(shù)據(jù)和算力三方面共同的進展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度學習的概念，極大地發(fā)展了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，提高了機器自學習的能力，隨后以深度學習、強化學習為代表的算法研究的突破，算法模型持續(xù)優(yōu)化，極大地提升了人工智能應用的準確性，如語音識別和圖像識別等。隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)的普及，全球網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量急劇增加，海量數(shù)據(jù)為人工智能大發(fā)展提供了良好的土壤。大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)的快速發(fā)展，GPU、NPU、FPGA等各種人工智能專用計算芯片的應用，極大地提升了機器處理海量視頻、圖像等的計算能力。在算法、算力和數(shù)據(jù)能力不斷提升的情況下，人工智能技術(shù)快速發(fā)展。

行業(yè)政策背景：行業(yè)發(fā)展從技術(shù)過渡到產(chǎn)業(yè)融合

人工智能是國家戰(zhàn)略的重要組成部分，是未來國際競爭的焦點和經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。近年來，中國人工智能行業(yè)受到各級政府的高度重視和國家產(chǎn)業(yè)政策的重點支持，國家陸續(xù)出臺了多項政策，鼓勵人工智能行業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新，《關(guān)于支持建設(shè)新一代人工智能示范應用場景的通知》《關(guān)于加快場景創(chuàng)新以人工智能高水平應用促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指導意見》《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動計劃(2021-2023年)》等產(chǎn)業(yè)政策為我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了長期保障。

2017年之前，人工智能相關(guān)政策主要集中在人工智能技術(shù)研發(fā)突破方面。從2017年開始，政策的重點已經(jīng)從人工智能技術(shù)轉(zhuǎn)向技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的深度融合，特別是2017年7月國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》明確指出要“加快人工智能深度應用”。

從2018年兩會發(fā)言的不完全匯總也可以看出，人工智能+產(chǎn)業(yè)的融合將是未來的重點，包括科技部、工信部、民政部等官方部門和百度、騰訊、聯(lián)想等民間代表，均提出了人工智能+產(chǎn)業(yè)、人工智能+醫(yī)療等。

2019年，兩會更是將“智能+”寫入政府工作報告，人工智能技術(shù)對于社會的賦能被給予最高層次的期待。在工業(yè)經(jīng)濟由數(shù)量和規(guī)模擴張向質(zhì)量和效益提升轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵期，“智能+”的理念給人工智能等數(shù)字技術(shù)提供了最廣闊的落地空間和回報想象。通過智能化手段把傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)的全鏈條要素打通，可以更好地推動制造業(yè)的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化轉(zhuǎn)型，更能反向助推技術(shù)自身的迭代和進步。

2020年，明確人工智能作為“新基建”建設(shè)重要一環(huán)，“十四五”指出要推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等同各產(chǎn)業(yè)深度融合。并且各省市也在大力推動人工智能與產(chǎn)業(yè)融合，打造應用場景，示范項目。

行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

1、大數(shù)據(jù)和云計算為占比最高的核心技術(shù)

從人工智能企業(yè)核心技術(shù)分布看，計算機視覺技術(shù)占比最高，達到34%;其次是數(shù)據(jù)挖掘與機器學習，占比分別為18%和17%;智能語音技術(shù)、自然語音處理、知識圖譜等技術(shù)的熱度也較高，分別占比8%、8%和7%。

2、行業(yè)呈現(xiàn)快速增長趨勢

注：人工智能產(chǎn)業(yè)作為典型的融合交叉產(chǎn)業(yè)，對產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計口徑的不同會帶來市場規(guī)模數(shù)據(jù)上的出入。下文整理了統(tǒng)計口徑不同的三大研究機構(gòu)關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模的測算數(shù)據(jù)，以期展現(xiàn)多方視角。其中：中國信通院統(tǒng)計口徑>中國人工智能學會統(tǒng)計口徑>中國電子學會統(tǒng)計口徑，三大研究機構(gòu)的統(tǒng)計口徑在圖表下方注明。

2017年7月，國務院印發(fā)了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升到國家戰(zhàn)略層面，受益于國家政策的大力支持，以及資本和人才的驅(qū)動，我國人工智能行業(yè)的發(fā)展走在了世界前列。根據(jù)中國信通院公布的測算數(shù)據(jù)顯示，2021年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模為4041億元，同比增長33.3%。

注：中國信通院對人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模測算口徑包括人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模及帶動產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模，即包括人工智能硬件、軟件及服務市場

人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模方面，根據(jù)中國電子學會測算數(shù)據(jù)顯示，2021年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模為1300億元，同比增長38.9%。

注：中國電子學會對人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模測算口徑包括：計算機視覺、智能語音、對話式AI、機器學習(含自動駕駛)、知識圖譜、自然語言處理等核心技術(shù)軟件、AI芯片等核心硬件

從中國人工智能學會公布的人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模測算數(shù)據(jù)來看，2020年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模約為1858.2億元，同比增長35.4%，總體上看，當前人工智能核心產(chǎn)業(yè)(主要包括軟硬件)市場規(guī)模增速大于整體產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模增速，人工智能應用服務市場發(fā)展相對緩慢。

注：①中國人工智能協(xié)會關(guān)于人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模統(tǒng)計范圍包括：人工智能軟件和硬件市場，不包括服務市場規(guī)模;②2021年中國人工智能學會尚未發(fā)布最新的人工智能市場規(guī)模測算數(shù)據(jù)

3、下游應用主要集中在政府城市治理和運營

2020年，中國人工智能市場主要客戶來自政府城市治理和運營(公安、交警、司法、城市運營、政務、交運管理、國土資源、監(jiān)所、環(huán)保等)，應用占比達到49%，互聯(lián)網(wǎng)與金融行業(yè)緊隨其后，占比分別為18%和12%。

企業(yè)和政府對人工智能的應用逐漸升溫。在決定企業(yè)產(chǎn)生經(jīng)濟效益的各個環(huán)節(jié)，都已能夠看到人工智能的身影：AI

核身幫助人們安全生活、遠程交易、便捷通行;深度學習和知識圖譜幫助企業(yè)在生產(chǎn)過程中分析預測、科學決策;人機對話提升了拜訪登記、服務響應中的用戶體驗。人工智能將催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式，實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升，推動社會進入智能經(jīng)濟時代。前瞻估算，目前中國大型企業(yè)基本都已在持續(xù)規(guī)劃投入實施人工智能項目，而全部規(guī)上企業(yè)中約有超過10%的企業(yè)已將人工智能與其主營業(yè)務結(jié)合，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)地位提高或經(jīng)營效益優(yōu)化。

4、資本更傾向于人工智能企業(yè)的早期投資

截止2022年10月9日，中國人工智能行業(yè)總計共有6486起投融資事件發(fā)生，總計融資金額為9994億元。其中2014-2018年在融資事件及融資規(guī)模均呈現(xiàn)持續(xù)增長態(tài)勢，2018年融資金額達1366億元，融資事件1049起。2019-2020年，我國人工智能行業(yè)市場相較之前冷靜不少，融資事件有所下降但是融資規(guī)模有所上升。2021年，我國人工智能資本市場再次迎來增長大潮，投融資事件數(shù)量及規(guī)模均達到歷年峰值，分別增長至1066起和3062億元。截止2022年10月9日，2022年人工智能行業(yè)共有投融資事件532起，融資金額達到1008億元。

注：2022年數(shù)據(jù)截至10月9日，下同，不再贅述。

從我國人工智能行業(yè)融資輪次分布情況來看，由于初創(chuàng)型企業(yè)融資金額與估值相對較合理，泡沫較小，因此資本更傾向于人工智能企業(yè)的早期投資，2014-2019年，人工智能行業(yè)天使輪和A輪占比最高。隨著人工智能市場板塊的逐漸成熟，早期的投資占比逐漸降低，人工智能投資輪次逐漸后移。2021年，人工智能行業(yè)A輪融資占比下降至37.9%，C輪融資占比則上升至11.37%。

5、技術(shù)方面人才不足，高校開設(shè)相關(guān)專業(yè)

根據(jù)工信部發(fā)布的相關(guān)數(shù)據(jù)，人工智能不同技術(shù)方向崗位的人才供需比均低于0.4，說明該技術(shù)方向的人才供應嚴重不足。從細分行業(yè)來看，智能語音和計算機視覺的崗位人才供需比分別為0.08、0.09，相關(guān)人才極度稀缺。

注：崗位人才供需比=意向進入崗位的人才數(shù)量/崗位數(shù)量。

相對國外，我國高校人工智能培育起步較晚，但近年來我國人工智能學科和專業(yè)加快推進，多層次人工智能人才培養(yǎng)體系逐漸形成。2018年4月，教育部發(fā)布的《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》提出，到2020年建立50家人工智能學院、研究院或交叉研究中心。

2019年，教育部印發(fā)了《教育部關(guān)于公布2018年度普通高等學校本科專業(yè)備案和審批結(jié)果的通知》，全國共有35所高校獲首批建設(shè)“人工智能”本科專業(yè)資格。

行業(yè)競爭格局

1、區(qū)域競爭：北京人工智能競爭能力遙遙領(lǐng)先

從1990年至今，我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的城市格局幾經(jīng)變化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市變現(xiàn)穩(wěn)定，這些城市都將電子信息產(chǎn)業(yè)作為支柱產(chǎn)業(yè)之一，在互聯(lián)網(wǎng)業(yè)發(fā)展中也排名靠前。這些城市均強化科研與人才優(yōu)勢、加速補充完善人工智能自身及面向行業(yè)落地的產(chǎn)業(yè)鏈、建設(shè)示范性智能應用場景、前瞻性布局人工智能相關(guān)標準體系、推動公共資源共享、提升城市環(huán)境與宜居性、支持系統(tǒng)性超前研發(fā)布局等措施將成為城市把握人工智能發(fā)展重大歷史機遇的謀劃方向。

在2021年中國新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展區(qū)域競爭力排名中，排名前五的省市分別是北京、廣東、上海、浙江和江蘇，屬于第一梯隊;排名第六至第十的省份分別是山東省、四川省、安徽省、遼寧省和湖南省。

在四大都市圈排名中，排名第一的是長三角，排名第二的是京津冀，排名第三和第四的分別是珠三角和川渝地區(qū)。

2、企業(yè)競爭：參與者眾多，主要分為三個派系

從企業(yè)的競爭來看，我國人工智能企業(yè)主要可以分為三個派系，分別是頭部平臺代表企業(yè)、融合產(chǎn)業(yè)活躍企業(yè)、技術(shù)層面代表企業(yè)。

人工智能平臺的代表性企業(yè)主要有百度、阿里云、騰訊、華為、京東和科大訊飛;而小米、平安科技、蘇寧、滴滴是融合產(chǎn)業(yè)較活躍的企業(yè);技術(shù)層企業(yè)代表有商湯科技、曠視科技、云從科技和依圖科技作為獨角獸公司。

從人工智能獨角獸企業(yè)來看，根據(jù)胡潤排行榜，商湯科技以500億元的價值位列2021年胡潤中國人工智能行業(yè)獨角獸排行榜首位;其次，曠視科技、云從科技、地平線機器人與明略科技也具備較大的市場潛力，價值均超200億元。

行業(yè)發(fā)展前景及趨勢預測

1、“十四五”建設(shè)繼續(xù)推進，高質(zhì)量、現(xiàn)代化、智能化發(fā)展

近年來，人工智能在經(jīng)濟發(fā)展、社會進步、國際政治經(jīng)濟格局等方面已經(jīng)產(chǎn)生重大而深遠的影響?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》對"十四五"及未來十余年我國人工智能的發(fā)展目標、核心技術(shù)突破、智能化轉(zhuǎn)型與應用，以及保障措施等多個方面都作出了部署。

2、“十四五”期間核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到4000億

根據(jù)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，到2025年,我國人工智能基礎(chǔ)理論實現(xiàn)重大突破，部分技術(shù)與應用達到世界領(lǐng)先水平，人工智能成為帶動我國產(chǎn)業(yè)升級和經(jīng)濟轉(zhuǎn)型的主要動力，智能社會建設(shè)取得積極進展，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過4000億元，帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元;到2030年，我國人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領(lǐng)先水平。

此外,為加快落實《國務院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》,科技部于2019年8月印發(fā)《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設(shè)工作指引》,旨在有序推動國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設(shè)。截至2021年3月末,我國已有14個市+1個縣獲批建設(shè)試驗區(qū);至2023年,試驗區(qū)數(shù)量預計將達20個左右。

以上數(shù)據(jù)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。

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