人工智能正成為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，正與千行百業(yè)深度融合，成為經(jīng)濟結構轉(zhuǎn)型升級的新支點。根據(jù)全球人工智能市場研究報告，2021年全球人工智能軟件市場規(guī)模達到370億美金，預計到2027年全球人工智能軟件市場規(guī)模將增長到1423億美金。中國也將成為全球第二大人工智能軟件市場。在中國，人工智能技術已在安防監(jiān)控、智能家居及教育培訓等領域落地生根。隨著人工智能技術的快速發(fā)展，相關應用部署正在迅速擴大，人工智能產(chǎn)業(yè)將帶給開發(fā)者和相關企業(yè)更多市場機會。

由于人工智能行業(yè)的巨大市場機會和發(fā)展?jié)摿?，中國各級政府高度重視，積極支持人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。從2017年國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》到現(xiàn)在，國家陸續(xù)出臺了多項政策，鼓勵人工智能行業(yè)的發(fā)展與創(chuàng)新，人工智能已經(jīng)上升為我國國家戰(zhàn)略。促進政策還包括《關于支持建設新一代人工智能示范應用場景的通知》、《關于加快場景創(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）》、《新一代人工智能治理原則》等。2021年3月，國家“十四五”規(guī)劃正式發(fā)布，指出要培育壯大人工智能等新興產(chǎn)業(yè)，推動通用化和行業(yè)性人工智能開放平臺建設。這些產(chǎn)業(yè)政策為促進我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了增長動力和長期保障。
循著以上產(chǎn)業(yè)發(fā)展背景和長期發(fā)展趨勢，我們對人工智能產(chǎn)業(yè)進行深入分析。人工智能產(chǎn)業(yè)有著怎樣的歷史發(fā)展階段？現(xiàn)階段國內(nèi)市場現(xiàn)狀如何？人工智能涉及哪些技術要素？當下國內(nèi)外行業(yè)格局怎樣？相關產(chǎn)業(yè)鏈及重點布局企業(yè)有哪些？人工智能產(chǎn)業(yè)的社會經(jīng)濟價值如何？整體而言，人工智能市場前景怎樣？以下我們將針對這些問題，為大家一一解析。

01

行業(yè)概述

1、定義

根據(jù)國家標準化管理委員會發(fā)布的《人工智能標準化白皮書（2018年）》，人工智能（AI）是指利用數(shù)字計算機或者由數(shù)字計算機控制的機器，模擬、延伸和擴展人類的智能，感知環(huán)境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術和應用系統(tǒng)。
人工智能是計算機科學的一個分支，被定義為能夠模擬與人類大腦相關聯(lián)的認知智能行為的“機器”，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、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。1956年由約翰.麥卡錫首次提出，當時的定義為“制造智能機器的科學與工程”。人工智能目的就是讓機器能夠像人一樣思考，讓機器擁有智能。時至今日，人工智能的內(nèi)涵已經(jīng)大大擴展，是一門交叉學科。
2、分類
人工智能可以被劃分為兩個類別，即弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI）與強人工智能（Artificial General Super Intelligence，AGI），弱人工智能只能完成單一、特定的任務，而強人工智能可以在各方面與人類的技能相類似。

3、特征
根據(jù)人工智能的技術邏輯，人工智能有以下特征：
（1）大數(shù)據(jù)為基底，算法為核心
人工智能是建立在數(shù)據(jù)之上的技術。人工智能發(fā)展的高度取決于數(shù)據(jù)為其提供的大量知識和豐富的經(jīng)驗，即通過在各個領域巨大的數(shù)據(jù)庫中進行采集、加工、處理、分析和挖掘；在有豐富數(shù)據(jù)的基礎上，通過人工智能算法，形成有價值的信息和知識模型，以此為人類提供服務。
（2）硬件為橋梁，人機合一
人工智能是智能化機器，是智能物體與人類智慧的融合。人工智能系統(tǒng)能夠借助傳感器等硬件對外界環(huán)境進行感知。具體而言，通過人的五種基本感覺，視、聽、嗅、味、觸接收各方信息，并以此通過文字、語音、表情輸出必要的反應。借助人工智能作為現(xiàn)實與虛擬的接口，可實現(xiàn)人類與機器、人類與人類之間的共同協(xié)作。
（3）具備學習、推理能力，實現(xiàn)動態(tài)迭代
人工智能具有適應特性，能夠隨環(huán)境、數(shù)據(jù)或任務變化自動調(diào)節(jié)參數(shù)，優(yōu)化模型。充分利用機器洞察人心的能力、人類對機器的駕馭能力，深入數(shù)字化連接，實現(xiàn)機器的自我迭代。
4、三要素：數(shù)據(jù)、算力、算法
數(shù)據(jù)、算力、算法是人工智能三要素。人工智能模型的應用分為訓練、推理兩大環(huán)節(jié)。其中，數(shù)據(jù)與算力是模型訓練的基礎，算法是模型實現(xiàn)路徑，近年人工智能的快速發(fā)展得益于三大要素的共同進步。

數(shù)據(jù)：人工智能“燃料”，全球數(shù)據(jù)量指數(shù)級增長。深度學習算法是推動人工智能技術突破性發(fā)展的關鍵技術理論，大量訓練數(shù)據(jù)的訓練支撐是深度學習算法的基礎。訓練數(shù)據(jù)越多、越完整、質(zhì)量越高，模型推斷的結論越可靠。根據(jù)Dimensional Research的全球調(diào)研報告，72%的受訪者認為至少使用超過10萬條訓練數(shù)據(jù)進行模型訓練，才能保證模型的有效性和可靠性。根據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)，到2035年，全球數(shù)據(jù)量將達2142ZB，是2020年數(shù)據(jù)量的45-46倍。數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長有望為人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供“燃料”。

算力：人工智能“底座”，AI芯片是核心。人工智能模型的訓練依賴大量算力支持，海量算力是大規(guī)模訓練及生產(chǎn)人工智能模型的前提。數(shù)據(jù)海量增加，算法模型愈加復雜，應用場景的深入和發(fā)展，帶來了對算力需求的快速提升。根據(jù)《2022-2023中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》，2021年中國智能算力規(guī)模達155.2每秒百億億次浮點運算（EFLOPS），2022年智能算力規(guī)模將達到268.0EFLOPS，預計到2026年智能算力規(guī)模將進入每秒十萬億億次浮點計算（ZFLOPS）級別，達到1,271.4EFLOPS，2021-2026年期間年復合增長率達52.3%，而同期通用算力規(guī)模年復合增長率為18.5%。AI芯片專門用于處理人工智能相關的計算任務，其架構針對人工智能算法和應用進行專門優(yōu)化，具有高效處理大量結構化和非結構化數(shù)據(jù)的特征。AI芯片類型包括GPU、NPU、ASIC、FPGA等，其中GPU是主要的人工智能加速芯片，根據(jù)《2022-2023中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》，2021年GPU占據(jù)中國AI芯片約89%的份額。

算法：人工智能“發(fā)動機”，深度學習是主流方向。2006年深度學習算法的提出使AI進入新發(fā)展階段，其通過卷積的方式，取代了機器學習中特征提取環(huán)節(jié)。我們認為，近年AI應用的繁榮來源于AI算法持續(xù)突破創(chuàng)新，而且是在大數(shù)據(jù)、大算力的支持下發(fā)揮出較大的威力。深度學習典型算法包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（FNN）、生成對抗網(wǎng)絡（GAN）等。2017年谷歌提出Transformer算法，此后Transformer廣泛應于自然語言處理，并逐步在計算機視覺等領域應用，OpenAI最近發(fā)布的ChatGPT也是以此為基礎構建。

02

不同歷史發(fā)展階段

1、一波三折，深度學習引領第三次發(fā)展浪潮

人工智能第一次發(fā)展浪潮：推理與搜索占據(jù)主導，但由于當時機器計算能力的不足而經(jīng)歷了第一次低迷期。人工智能（Artificial Intelligence，縮寫AI），是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。這一概念最早由麻省理工學院的約翰·麥卡錫在1956年的達特茅斯會議上提出，隨之迎來了人工智能的第一次發(fā)展浪潮（1956-1974）。這一時期的核心在于讓機器具備邏輯推理能力，通過推理與搜索嘗試開發(fā)能夠解決代數(shù)應用題、證明幾何定理、使用英語的機器。該階段的成果幾乎無法解決實用問題，另外實際應用中人工智能計算量的增長是驚人的，特別是模擬人類感知帶來的巨大運算量遠超70年代的計算能力，因此人工智能經(jīng)歷了第一次低迷期。
人工智能第二次發(fā)展浪潮（1980-1987）：專家系統(tǒng)開始商業(yè)化，場景局限性限制其發(fā)展。這一時期的核心是基于“專家系統(tǒng)”思想，讓AI程序能解決特定領域問題，知識庫系統(tǒng)和知識工程成為了這一時期的主要研究方向，專家系統(tǒng)能夠根據(jù)該領域已有的知識或經(jīng)驗進行推理和判斷，從而做出可以媲美人類專家的決策。典型代表如醫(yī)學專家系統(tǒng)MYCIN，MYCIN具有450條規(guī)則，其推導患者病情的過程與專家的推導過程類似，開處方的準確率可以達到69%，該水平強于初級醫(yī)師，但比專業(yè)醫(yī)師（準確率80%）還是差一些。隨著人們發(fā)現(xiàn)專家系統(tǒng)具有很強的場景局限性，同時面臨著升級迭代的高難度和高昂的維護費用，AI技術發(fā)展經(jīng)歷了第二次低迷期。

從1993年開始，AI技術步入了第三次發(fā)展浪潮：深度學習引領浪潮。這一時期，計算性能上的障礙被逐步克服，2006年深度學習這一重要理論被提出，并解決了訓練多層神經(jīng)網(wǎng)絡時的過擬合問題。2011年以來，深度學習算法的突破進一步加速了AI技術發(fā)展的第三次浪潮，標志性事件是2012年ImageNet圖像識別大賽，其深度CNN網(wǎng)絡的錯誤率僅為15%左右，遠遠好于第二名支持向量機算法的26%，這一結果迅速點燃了產(chǎn)業(yè)對神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習的興趣，深度學習也快速的實現(xiàn)了商業(yè)化。
2、總結：三次浪潮均始于算法突破，兩次寒冬則由于算力和數(shù)據(jù)量限制
第一次浪潮：核心是符號主義（邏輯主義），最重要的成果是邏輯推理、啟發(fā)式搜索，第一次浪潮中產(chǎn)生的方法主要是基于知識或模型驅(qū)動的，建立在“if-then”結構的人工設定的形式邏輯基礎；
第二次浪潮：專家系統(tǒng)推動人工智能從理論走向?qū)嶋H，BP算法解決非線性分類，成果集中在語音識別、語音翻譯等領域；
第三次浪潮：深度學習的突破，基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡成功用于圖像、語音識別。

03

國內(nèi)市場現(xiàn)狀

1、人工智能行業(yè)迎來新一輪發(fā)展浪潮

近年來，在大數(shù)據(jù)、算法和計算機能力三大要素的共同驅(qū)動下，人工智能進入高速發(fā)展階段，其識別率、準確率均有大幅提高，在諸多落地場景中都展現(xiàn)了很強的實用性。
人工智能行業(yè)整體市場呈現(xiàn)高速增長趨勢。2021年全球市場人工智能市場收入規(guī)模（含軟件、硬件及服務）達850億美元。IDC預測，2022年該市場規(guī)模將同比增長約20%至1017億美元，并將于2025年突破2000億美元大關，CAGR達24.5%。根據(jù)德勤數(shù)據(jù)，中國人工智能市場規(guī)模由2017年的709億元增長至2025年的5460億元，年均復合增長率為29%。

2、人工智能上升至國家戰(zhàn)略層面，場景應用是近期關注重點
行業(yè)長期發(fā)展戰(zhàn)略清晰明確，政策重點支持。我國2017年提出《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，對人工智能的行業(yè)發(fā)展提出了明確的戰(zhàn)略目標，預計到2030年，我國要形成較為成熟的人工智能理論和技術體系，產(chǎn)業(yè)競爭力達到國際領先水平。后續(xù)密集出臺了一系列相關的支持性政策，我國人工智能在國家戰(zhàn)略層面，分別從技術突破、人才培養(yǎng)、創(chuàng)新平臺、倫理要求、場景應用等方面，形成了一套綜合、系統(tǒng)的人工智能建設和發(fā)展的頂層設計。近期的政策中更加注重人工智能的場景應用，通過人工智能與實體經(jīng)濟的深度融合，培育新的經(jīng)濟增長點。

我國政府高度重視人工智能行業(yè)的發(fā)展。2017年以來多次在政府工作報告中提及人工智能產(chǎn)業(yè)，2022年提出加快發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，培育壯大集成電路、人工智能等數(shù)字產(chǎn)業(yè)，提升關鍵軟硬件技術創(chuàng)新和供給能力。接下來，人工智能項目會更加注重于場景創(chuàng)新與應用，促進我國經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。

04

技術要素分析

1、技術演進

人工智能技術演進可分為三個發(fā)展階段，分別為計算智能、感知智能和認知智能。
運算智能：即快速計算和記憶存儲能力。計算機比較具有優(yōu)勢的便是運算能力和存儲能力，現(xiàn)階段計算智能應用已經(jīng)實現(xiàn)并逐漸成熟，1996年IBM的深藍計算機戰(zhàn)勝了當時的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，這一事件標志著人類在強運算型場景下的計算能力已經(jīng)不如機器算力了。
感知智能：即類似人的視覺、聽覺、觸覺等對外界刺激做出反應的能力。人和動物能夠通過各種智能感知能力與自然界進行交互。機器通過AI技術，也可實現(xiàn)這種類人智能，如自動駕駛汽車就是通過激光雷達等感知設備和人工智能算法實現(xiàn)這樣的感知智能的。當前人類社會的AI技術正處于感知智能不斷完善的階段。
認知智能：通俗講是一種“能理解會思考”的能力。未來機器能在沒有數(shù)據(jù)信息被動輸入的情況下，主動進行環(huán)境感知、信息采集、邏輯判斷、做出決策等，實現(xiàn)類人智能。在這一階段機器能夠替代大量的傳統(tǒng)體力勞動，并輔助人們做出理論上的最優(yōu)決策。
2、底層技術
（1）機器學習
機器學習人工智能的核心，是使計算機具有智能的根本途徑。機器學習專注于算法，允許機器學習而不需要編程，并在暴露于新數(shù)據(jù)時進行更改，讓計算機不依賴確定的編碼指令，模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能?；谔幚頂?shù)據(jù)種類的不同，可分為有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習和強化學習等幾種類型?；趯W習方法的分類，可分為歸納學習、演繹學習、類比學習、分析學習。基于數(shù)據(jù)形式的分類，可分為結構化學習和非結構化學習。

（2）機器視覺機器視覺是指用機器代替人眼來做測量和判斷，自動采集并分析圖像，以獲取控制或評估特定零件和特定活動所需的數(shù)據(jù)。機器視覺是一項綜合技術，包括圖像處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術、計算機軟硬件技術（圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡等）。

（3）自然語言處理自然語言處理（NLP）是指利用人類交流所使用的自然語言與機器進行交互通訊的技術。通過人為對自然語言的處理，使得計算機對其能夠可讀并理解。自然語言處理技術是人工智能最早的應用技術，該技術細分領域包括文本分類和聚類、信息檢索和過濾、機器翻譯等。文本分類和聚類按照關鍵字詞做出統(tǒng)計，建造一個索引庫，用于檢索。信息檢索和過濾是對網(wǎng)絡關鍵詞進行瞬時檢查并運行處理，機器翻譯是利用深度學習算法，進行語言翻譯并提升正確性。

3、應用技術（1）智能芯片AI芯片主要有傳統(tǒng)芯片和智能芯片兩類，另外還有受生物腦啟發(fā)設計的類腦仿生芯片等。傳統(tǒng)芯片可以覆蓋人工智能程序底層所需要的基本運算操作，但在芯片架構、性能等方面無法適應人工智能技術與應用的快速發(fā)展；智能芯片是專門針對人工智能領域設計的芯片，包括通用和專用兩種類型。其中通用型智能芯片具有普適性，在人工智能領域內(nèi)靈活通用；專用型智能芯片是針對特定的應用場景需求設計的。

（2）生物識別生物識別技術是指通過人類生物特征進行身份認證的一種技術，人類的生物特征通常具有可測量或可自動識別和驗證、遺傳性或終身不變等特點，因此生物識別認證技術較傳統(tǒng)認證技術存在較大的優(yōu)勢。生物識別技術的主要研究對象還包括語音、臉部、虹膜、視網(wǎng)膜、體形、個人習慣（包括敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字）等，與之相應的識別技術包括語音識別、人臉識別、虹膜識別等。生物識別技術比傳統(tǒng)的身份鑒定方法更具安全、保密和方便性。生物特征識別技術具不易遺忘、防偽性能好、不易偽造或被盜、隨身“攜帶”和隨時隨地可用等優(yōu)點。

05

行業(yè)格局分析

1、行業(yè)現(xiàn)狀

（1）各國紛紛從戰(zhàn)略上布局人工智能，加強頂層設計和人才培養(yǎng)
當前包括美國、歐洲和中國在內(nèi)的多個國家，都將大力發(fā)展AI產(chǎn)業(yè)提升到國家戰(zhàn)略層面。2019年2月，美國總統(tǒng)特朗普簽署行政命令，正式啟動美國人工智能計劃，為美國首次推出國家層面的人工智能促進計劃。歐盟于2018年發(fā)布《歐盟人工智能戰(zhàn)略》，并計劃在2020年底至少投入200億歐元。
中國方面，以2015年《中國制造2025》出臺為開端，人工智能被寫入“十三五”規(guī)劃綱要及政府工作報告。2017年國務院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升到了國家戰(zhàn)略層面。隨后多部門相繼出臺若干核心政策和規(guī)劃，為我國人工智能行業(yè)快速發(fā)展提供助力。
（2）中美領跑，中國人工智能人才數(shù)量快速增長,已發(fā)展成為人工智能大國
近年來，中國人工智能人才數(shù)量快速增長，已發(fā)展成為人工智能大國。從發(fā)表論文和論文被引用的數(shù)量可以反映中國人才和技術研究能力與美國和歐洲相比的快速進步。
根據(jù)斯坦福研究院Human-Centered AI發(fā)布的《2021年人工智能指數(shù)報告》，在三大人工智能強國（中國、美國和歐盟）中，中國的人工智能論文發(fā)表量和被引用量均居全球首位。2020年中國期刊發(fā)表數(shù)量以18.0%的比例超過美國（12.3%）和歐盟（8.6%）。

（3）全球人工智能市場規(guī)?？焖僭鲩L，中國市場增速全球第一
全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L，軟件占比提升。隨著數(shù)據(jù)量的增長及相關復雜性不斷增加，傳統(tǒng)軟件無法處理、分析及提取其中有用的信息，產(chǎn)生人工智能技術需求。根據(jù)沙利文的報告，2020年全球人工智能技術支出（包括硬件、軟件、服務）為687億美元，預計2025年達到2212億美元，年復合增速達到26.3%。其中人工智能軟件支出占比將提高，預計2025年全球人工智能軟件市場規(guī)模將達到1218億美元，占總支出比例達到55.1%，2020-2025年復合增速達到31.9%。

人工智能支出已經(jīng)成為支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出的主力之一。隨著數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展，企業(yè)積極打造敏捷反應機制，推進精益化管理，提升組織創(chuàng)新能力，大力投資數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關技術，特別是在人工智能領域。人工智能支出已經(jīng)成為支持企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型支出的主力之一。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，全球范圍內(nèi)，企業(yè)在包括硬件、軟件和服務在內(nèi)的人工智能（AI）市場的技術投資增速，將顯著高于數(shù)字化轉(zhuǎn)型（DX）支出和GDP增速。中國是全球人工智能第二大市場，預計增速有望全球第一。根據(jù)沙利文的報告，2020年中國人工智能市場規(guī)模為295億元，預計2025年達到1671億元，年復合增速為41.5%，其中軟件市場規(guī)模占比將由2020年的9%提升至2025年的24.1%。

2、競爭格局（1）全球視角美國是人工智能核心發(fā)源地之一，在技術上擁有全球領先地位，而中國是人工智能應用場景第一強國，中美成為全球人工智能發(fā)展的第一梯隊。其它國家人工智能發(fā)展正在快速跟進，其中歐盟、俄羅斯、德國、日本等發(fā)達國家為第二梯隊的主力軍，不同國家的發(fā)展側(cè)重也都稍有不同。

（2）國內(nèi)情況人工智能產(chǎn)業(yè)包括了基礎層、技術層以及應用層，目前我國已形成了較成熟的人工智能生態(tài)。在基礎層，大數(shù)據(jù)、云計算、邊緣計算、智能芯片領域，國內(nèi)領先的企業(yè)有阿里巴巴、華為、寒武紀等代表企業(yè)；在技術層，我國在計算機視覺、智能語音、機器學習、自然語言處理等細分領域也誕生了諸如科大訊飛、云從科技、商湯科技、曠視科技等企業(yè)。在應用層，人工智能技術與其他領域結合，應用有智能機器人、智能終端、智能交通、公共安全等。其中機器人領域有新松機器人、科沃斯機器人等代表企業(yè)，而眾多互聯(lián)網(wǎng)巨頭也紛紛入局智能終端的研發(fā)與物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的打造，具有代表性的企業(yè)包括了華為、小米、聯(lián)想、中興等。

06

產(chǎn)業(yè)鏈及相關企業(yè)

1、產(chǎn)業(yè)鏈概況

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈主要分為基礎層、技術層和應用層。基礎層主要包括人工智能芯片、傳感器、云計算、數(shù)據(jù)采集及處理等產(chǎn)品和服務，智能傳感器、大數(shù)據(jù)主要負責數(shù)據(jù)采集，AI芯片和云計算一起負責運算。技術層是連接產(chǎn)業(yè)鏈基礎層與應用層的橋梁，包括各種深度學習框架、底層算法、通用算法和開發(fā)平臺等。應用層則是將人工智能進行商業(yè)化應用，主要提供各種行業(yè)解決方案、硬件和軟件產(chǎn)品。

2、產(chǎn)業(yè)鏈上游解析

基礎層提供數(shù)據(jù)資源、硬件設施以及計算力平臺等一系列基本支持。具體來看，基礎層包括人工智能芯片、傳感器、大數(shù)據(jù)及云計算等，其中大數(shù)據(jù)與智能傳感器的主要任務是數(shù)據(jù)采集，AI芯片與云計算則負責數(shù)據(jù)分析與運算，技術門檻較高，生態(tài)搭建已基本成型。目前，浪潮、戴爾、HPE分列全球人工智能基礎設施市場份額前三，其中浪潮以16.4%的市場占有率成為全球人工智能基礎設施的龍頭玩家。

通用計算芯片CPU、GPU全球市場基本被Intel、Nvidia等美國芯片廠商壟斷，技術與專利壁壘較高，卡脖子現(xiàn)象嚴重。華為麒麟、巴龍、昇騰及鯤鵬四大芯片有望突破此壁壘。未來幾年，全球各大芯片企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、初創(chuàng)企業(yè)都將成為該市場的主要玩家。計算力指數(shù)國家排名中美國列國家計算力指數(shù)排名第一，坐擁全球最多超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，這是美國算力的基礎保障。中國列第二，AI算力領跑全球。日本、德國、英國分別位列第三至第五名。計算平臺方面，全球市場被亞馬遜、谷歌、阿里、騰訊、華為等公司基本壟斷，但小公司的計算平臺憑借價格優(yōu)勢仍有生存空間。3、產(chǎn)業(yè)鏈中游解析

技術層是AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心，包括通用技術、AI技術框架以及算法模型等。這一層級依托于海量數(shù)據(jù)的挖掘處理與機器學習建模，來進行各種應用技術的開發(fā)，從而解決實踐中的具體類別問題。計算機視覺、自然語言處理、語音識別、機器學習、深度學習、知識圖譜為這一層級的代表性技術。優(yōu)勢企業(yè)如谷歌、亞馬遜、Facebook加快部署機器學習、深度學習底層平臺，建立產(chǎn)業(yè)事實標準。

目前業(yè)內(nèi)已有近40個各類AI學習框架，生態(tài)競爭異常激烈，全球公司先后推出用于深度學習模型訓練的開源框架，包括Caffe、Theano、Torch、MXNet、TensorFlow等，極大降低了人工智能技術在實踐中的入門門檻，中國的百度飛槳（PaddlePaddle），清華大學的計圖（Jittor）和華為推出的MindSpore也先后問世。除了谷歌、阿里、百度、騰訊等科技巨頭在紛紛布局外，如商湯、曠視、科大訊飛等公司也加入了技術層深耕行列。4、產(chǎn)業(yè)鏈下游解析

應用層是人工智能技術在各不同場景下的商業(yè)化應用。人工智能已在金融、教育、交通、醫(yī)療、家居、營銷等多垂直領域取得較大發(fā)展；與此同時，智能終端、模型預測控制、推薦系統(tǒng)、定位與地圖構建等服務層面及自動駕駛汽車、無人機、智能機器人、智能語音助手等人工智能產(chǎn)品發(fā)展迅速。受人工智能技術應用的鏈條長、短期獲益難度大等因素影響，一些早期的技術型企業(yè)也紛紛將重心轉(zhuǎn)移到等垂直領域的軟硬件解決方案當中。眾多人工智能各類企業(yè)“從謀求單點技術的極致，向場景化綜合生態(tài)發(fā)展”，這無疑推進了AI技術與商業(yè)應用場景的落地與融合。國外應用企業(yè)以蘋果、IBM等為代表，而中國企業(yè)在應用層發(fā)展最為活躍，除華為、小米、阿里巴巴等大型企業(yè)外，眾多中小型企業(yè)也紛紛加入應用層的競爭行列當中。

5、相關企業(yè)（1）科大訊飛：AI+行業(yè)應用領域領跑者公司深耕智能語音領域，戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型人工智能賽道，發(fā)展成為行業(yè)領軍企業(yè)。公司在智 能語音行業(yè)布局多年，核心技術優(yōu)勢明顯，2010年以來向人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動AI與各行業(yè)的應用結合，在智慧教育、智能辦公、智慧公安、醫(yī)學影像、智能汽車、智慧服務、智慧城市等領域不斷取得成果。堅持“平臺+賽道”發(fā)展戰(zhàn)略，公司構建自有業(yè)務閉環(huán)生態(tài)體系。公司堅持“平臺+賽道”的人工智能戰(zhàn)略，依托國內(nèi)首家上線的 AI 開放平臺——訊飛開放平臺，為開發(fā)者提供一站式人工智能解決方案，構建AI 產(chǎn)業(yè)生態(tài)，并在教育、醫(yī)療、辦公、智慧城市等領域?qū)崿F(xiàn)AI的深度應用，在多語種語音合成和識別、自然語言處理、圖文識別、人機交互等領域提供豐富的AI能力，賦能下游客戶的效率提升。推動 AI 走向強人工智能，“訊飛超腦 2030 計劃”為公司明確未來成長空間規(guī)劃。2022 年，公司發(fā)布“訊飛超腦 2030 計劃”，旨在構建基于認知智能的復雜智能系統(tǒng)，深度融合垂直行業(yè)的細分場景任務，實現(xiàn)各業(yè)務場景賦能。公司計劃分為三個階段，第一階段著眼于機器人和數(shù)字虛擬人領域；第二階段著眼于自適應行走的外骨骼機器人和陪伴數(shù)字虛擬人家族，以及面向青少年的抑郁癥篩查平臺；第三階段計劃全面進入家庭場景。

（2）拓爾思：國內(nèi) NLP 龍頭廠商深耕 NLP 領域 30 年，公司發(fā)展成為國內(nèi)政務領域 NLP 龍頭廠商。公司以“語義智能+”為發(fā)展戰(zhàn)略深耕多年，主要業(yè)務覆蓋內(nèi)容安全和互聯(lián)網(wǎng)空間治理、數(shù)字政府和數(shù)據(jù)智能三大板塊，向以黨政機關及企事業(yè)單位為主的下游客戶提供大數(shù)據(jù)檢索、智能風控營銷、輿情監(jiān)控等服務。公司以深耕多年的大數(shù)據(jù)積累與行業(yè)領先的 NLP 技術成為國內(nèi)政府政務領域 NLP 龍頭，多年以來一直保持行業(yè)領先的市場地位。公司以 NLP 技術為核心，金融、政府、公安領域競爭優(yōu)勢顯著。目前公司以公共安全市場為最主要業(yè)務，產(chǎn)品和場景包括公安情報研判指揮、公安知識圖譜、公安輿情監(jiān)控、開源情報智能分析、開源情報數(shù)據(jù)采集監(jiān)測以及各類領域知識庫構建；在信息安全領域，全資子公司天行網(wǎng)安提供各類網(wǎng)安產(chǎn)品服務。公司積極開辟新賽道，機器人+虛擬人有望為公司業(yè)務提供新增量。公司將以“虛擬人+”場景為突破口，開發(fā)支撐虛擬人的 AI 技術平臺，推動虛擬人在各行業(yè)場景中的率先落地。公司基于中文 NLP 核心技術、海量數(shù)據(jù)積累及具備行業(yè)專業(yè)能力的知識圖譜等元宇宙技術基因的優(yōu)勢，致力構建數(shù)字虛擬人的智能引擎，提供虛擬人智能對話、知識積累、語義理解和智能決策等技術支撐。在機器人領域，公司與頭部 AI 廠商共同合作研究人形機器人軟件技術。合作雙方將 在人形機器人的智能化方面，研發(fā)云端協(xié)同的AI算法框架以及面向特定領域的知識圖譜技術，公司在NLP、知識圖譜領域的積淀將賦能機器人軟件大腦及開放軟件生態(tài)的構建。

（3）商湯-W：人工智能領域全球領軍商湯科技是全球知名的人工智能軟件與技術的領軍企業(yè)。公司不斷增強行業(yè)領先的全棧式人工智能能力，涵蓋感知智能、決策智能、智能內(nèi)容生成和智能內(nèi)容增強等關鍵技術領域，同時包含AI芯片、AI傳感器及AI算力基礎設施在內(nèi)的關鍵能力。此外，商湯前瞻性打造新型人工智能基礎設施——SenseCore商湯AI大裝置，打通算力、算法和平臺，大幅降低人工智能生產(chǎn)要素價格，實現(xiàn)高效率、低成本、規(guī)模化的AI創(chuàng)新和落地，進而打通商業(yè)價值閉環(huán)，解決長尾應用問題，推動人工智能進入工業(yè)化發(fā)展階段。商湯科技業(yè)務涵蓋智慧商業(yè)、智慧城市、智慧生活、智能汽車四大板塊，相關產(chǎn)品與解決方案市場認可度較高。

（4）云從科技：國內(nèi)領先的人機協(xié)同解決方案提供商云從科技是國內(nèi)領先的人機協(xié)同解決方案提供商，致力于助推人工智能產(chǎn)業(yè)化進程和各行業(yè)智慧化轉(zhuǎn)型升級。公司一方面憑借自主研發(fā)的人工智能核心技術打造了人機協(xié)同操作系統(tǒng)，通過對業(yè)務數(shù)據(jù)、硬件設備和軟件應用的全面連接，把握人工智能生態(tài)的核心入口，為客戶提供信息化、數(shù)字化和智能化的人工智能服務；另一方面，基于人機協(xié)同操作系統(tǒng)，賦能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業(yè)等應用場景，為更廣泛的客戶群體提供以人工智能技術為核心的行業(yè)解決方案。公司將人工智能科技融合大數(shù)據(jù)技術，在金融、治理、交通、商業(yè)、醫(yī)療、教育及新基建等各個領域，提供優(yōu)質(zhì)而豐富的整合解決方案，每天為全球數(shù)億人次用戶帶來更智能、便捷及人性化的AI生活體驗。

（5）格靈深瞳：場景聚焦的計算機視覺龍頭格靈深瞳是一家行業(yè)領先的人工智能科技公司，公司專注于將先進的計算機視覺技術和大數(shù)據(jù)分析技術與應用場景深度融合，提供面向城市管理、智慧金融、商業(yè)零售、體育健康、軌交運維等領域的人工智能產(chǎn)品及解決方案。深瞳技術致力于感知物理世界中的人、車、物、場等的基礎屬性、行為、特征信息，同時深入挖掘內(nèi)在的關聯(lián)、關系等多維圖譜?；谏钔竽X學習平臺、高性能計算平臺、智能大數(shù)據(jù)平臺構造低成本、高性能、可擴展的視覺計算系統(tǒng)，為各行業(yè)用戶深度賦能，提供云、邊、端一體化的無感切換體驗。深瞳技術主要分為視覺感知類算法、數(shù)據(jù)智能挖掘類技術、高性能計算技術。

（6）海天瑞聲：AI 訓練數(shù)據(jù)標注優(yōu)質(zhì)提供商公司是國內(nèi)領先的訓練數(shù)據(jù)專業(yè)提供商，致力于為 AI 產(chǎn)業(yè)鏈各類機構提供專業(yè)數(shù)據(jù)集。公司致力于為各類 AI 廠商和機構提供算法模型開發(fā)訓練需要的專業(yè)數(shù)據(jù)集，覆蓋智能語音（語音識別、語音合成等）、計算機視覺、自然語言等多個核心領域，應用場景多元，包含人機交互、智能駕駛、智能家居、智慧城市等。公司智能語音業(yè)務發(fā)展成熟，競爭壁壘高且小語種領域優(yōu)勢顯著。公司在語音語言學 基礎研究方面積累深厚，基于發(fā)音詞典構建技術和流程技術的持續(xù)迭代，構建高質(zhì)量的自然語言處理模型訓練所需的標注數(shù)據(jù)，截至 2022H1 公司已具備 190 個語種/方言的覆蓋能力，并且公司致力于開拓海外市場，未來業(yè)務規(guī)模有望加速擴張。公司成立智能駕駛事業(yè)部，積極布局自動駕駛業(yè)務。公司于 2022 年 6 月上線了第三代智能駕駛標注平臺，目前自動駕駛數(shù)據(jù)標注方面業(yè)務已覆蓋全景語義分割、2D圖像標注、2D/3D融合標注、3D點云標注等。公司基于多年以來在數(shù)據(jù)標注領域的算法積淀，在標注效率、準確度等指標上具備顯著競爭優(yōu)勢，未來有望構建行業(yè)領先的綜合性、規(guī)?；妥詣踊臄?shù)據(jù)處理能力體系。公司客戶資源粘性高優(yōu)勢顯著，未來有望受益行業(yè)加速發(fā)展和人工智能商業(yè)化進程加速。公司在智能語音業(yè)務方面與字節(jié)跳動、阿里巴巴、騰訊、百度、科大訊飛及海外大型客戶保持良好合作關系，考慮人工智能未來有望加速商業(yè)化應用，疊加國家信創(chuàng)浪潮政策支持，公司有望迎來加速成長期。

07

社會經(jīng)濟價值

1、促進數(shù)字技術與實體經(jīng)濟深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級

2021年3月我國十四五規(guī)劃綱要出臺，提出“打造數(shù)字經(jīng)濟新優(yōu)勢”的建設方針，并強調(diào)了人工智能等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)在提高國家競爭力上的重要價值。規(guī)劃綱要指出要充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應用場景優(yōu)勢，促進數(shù)字技術與實體經(jīng)濟深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，以數(shù)據(jù)驅(qū)動生產(chǎn)過程優(yōu)化，催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式。數(shù)字經(jīng)濟的高速發(fā)展為人工智能發(fā)展創(chuàng)造了良好的經(jīng)濟與技術環(huán)境；同時，人工智能作為關鍵性的新型信息基礎設施，也被視為拉動我國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的新動能。隨著新基礎設施計劃的實施、消費互聯(lián)網(wǎng)的升級和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人工智能科技產(chǎn)業(yè)開始步入全面融合發(fā)展的新階段，成為數(shù)字經(jīng)濟時代的核心生產(chǎn)力和產(chǎn)業(yè)底層支撐能力，是激活數(shù)字經(jīng)濟相關產(chǎn)業(yè)由數(shù)字化向智能化升級的核心技術。

2、人工智能助力產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟價值實現(xiàn)
（1）人工智能于各環(huán)節(jié)提升經(jīng)濟生產(chǎn)活動效能
近年來，人工智能技術及產(chǎn)品在企業(yè)設計、生產(chǎn)、管理、營銷、銷售多個環(huán)節(jié)中均有滲透且成熟度不斷提升。同時，隨著新技術模型出現(xiàn)、各行業(yè)應用場景價值打磨與海量數(shù)據(jù)積累下的產(chǎn)品效果提升，人工智能應用已從消費、互聯(lián)網(wǎng)等泛C端領域，向制造、能源、電力等傳統(tǒng)行業(yè)輻射。以計算機視覺技術主導的人臉識別、光學字符識別（OCR）、商品識別、醫(yī)學影像識別和以對話式AI技術主導的對話機器人、智能外呼等產(chǎn)品的商業(yè)價值已得到市場充分認可；除感知智能技術外，機器學習、知識圖譜、自然語言處理等技術主導的決策智能類產(chǎn)品，也在客戶觸達、管理調(diào)度、決策支持等企業(yè)業(yè)務核心環(huán)節(jié)體現(xiàn)價值。

（2）人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，將打開新一輪城市與區(qū)域競爭變局
在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化和數(shù)字產(chǎn)業(yè)化浪潮下，城市經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和升級過程中創(chuàng)造出的智能化需求，是促進創(chuàng)新資源聚集和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵因素。以智能化需求為導向，構建和培育富有活力的創(chuàng)新生態(tài)，是區(qū)域人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提和基礎。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展也打開了新一輪的城市與區(qū)域競爭變局。根據(jù)中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院2018-2021年針對區(qū)域人工智能科技產(chǎn)業(yè)競爭力評價指數(shù)的追蹤研究表明，2021年長三角總評分首次超過京津冀位列第一。人工智能和實體經(jīng)濟融合發(fā)展進程的加速和北方人工智能科技產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新資源的“南移”，是改變區(qū)域競爭力發(fā)展格局的重要因素。因此，各區(qū)域應加速補全人工智能及面向各行業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈、積極建設示范性智慧應用場景、前瞻布局人工智能相關標準及管理體系、推動公共研發(fā)等資源共享，強化科研與人才培育建設、鼓勵系統(tǒng)性超前研發(fā)布局等以把握人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重大歷史機遇。

08

市場前景前瞻

人工智能技術在我國呈現(xiàn)政策大力支持、應用場景多元化、技術成熟度不斷提升等發(fā)展態(tài)勢，具備廣闊的市場前景。

1、中國人工智能行業(yè)整體呈快速發(fā)展趨勢，行業(yè)大環(huán)境持續(xù)向好
從2017年以來，中國一直在大力發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)，從政策及資本上給予行業(yè)很大的支持，人工智能也與5G、大數(shù)據(jù)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等新興技術產(chǎn)業(yè)一起被列入新基建范圍。
2020-2022年，是中國人工智能商業(yè)化較快的時期，AI進入了深度融合的發(fā)展期，開始運用于各行各業(yè)?；乜唇鼛啄闍I的發(fā)展，行業(yè)大環(huán)境與快速發(fā)展的趨勢未改變。

2、政策：人工智能政策紅利日益凸顯
自2015年以來，人工智能被先后寫進“十三五”、“十四五”國家發(fā)展規(guī)劃綱要。此后，中央部委出臺了諸多人工智能工作計劃、實施意見。在國家持續(xù)推動下，各地也緊跟大潮，充分結合自身優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)基礎，積極布局人工智能發(fā)展規(guī)劃。例如，2019年，長沙市發(fā)布《關于進一步促進人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的意見》提出設立人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展專項資金，每年列支5億元，用于支持全市人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，重點支持產(chǎn)業(yè)集聚、企業(yè)引培、研發(fā)創(chuàng)新、示范應用、人才培養(yǎng)、金融創(chuàng)新、生態(tài)優(yōu)化等方面。2022年，廣州市發(fā)布《關于開展2022年度新一代信息技術、人工智能政策兌現(xiàn)工作的通知》提出針對人工智能示范應用、獲獎情況進行資金獎勵，并對相關企業(yè)租房用房、舉辦重大活動提供資金支持。

3、技術：應用驅(qū)動創(chuàng)新、積極補齊短板，已基本形成創(chuàng)新高地目前中國各類AI技術全面發(fā)展，除了由市場需求驅(qū)動的應用技術發(fā)展之外，在政策牽引及業(yè)務需求驅(qū)動下，中國市場也在積極補齊基礎理論研究方面的短板，大力推動如AI芯片、深度學習等領域的技術突破，從底層技術出發(fā)賦能AI產(chǎn)品及解決方案的迭代。從技術創(chuàng)新角度看，以中國為首的東亞地區(qū)，已基本形成了人工智能創(chuàng)新高地，中國在專利、論文量及全球占比也在逐年提升。

4、產(chǎn)業(yè)融合：AI持續(xù)泛化，持續(xù)深入賦能傳統(tǒng)行業(yè)并保持健康發(fā)展態(tài)勢當前，人工智能已廣泛應用于人們?nèi)粘Ｉa(chǎn)、生活的方方面面，人工智能工具的引入也為中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展帶來巨大的增量，其發(fā)展態(tài)勢健康穩(wěn)定、持續(xù)且樂觀。同時，在產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級的進程中，傳統(tǒng)行業(yè)的參與程度將越來越深入，這將為AI提供海量的數(shù)據(jù)和更豐富的應用場景，為人工智能的應用打開新的空間。

5、產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，市場份額將進一步集中隨著人工智能產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展和投資，人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模在過去五年持續(xù)增長。根據(jù)2017年國務院發(fā)布的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，到2020年人工智能與世界先進水平同步，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1500億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元；到2025年，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過4000億元，帶動相關產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過5萬億元。2021年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模預計達到1998億元規(guī)模，預計將于2026年超過6000億元，對應2021年到2026年的CAGR為24.8%，帶動產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過2萬億元。隨著越來越多的頭部企業(yè)登陸資本市場，市場份額將進一步集中。

09

參考研報

1. 天風證券-基金研究：人工智能進入發(fā)展快車道

2. 浙商證券-人工智能行業(yè)深度：潮起潮落，拐點已過，AIGC有望引領人工智能商業(yè)化浪潮3. 中信建投-人工智能行業(yè)2023年投資策略報告：AI大時代，把握賦能、創(chuàng)新與安全三條主線4. Omdia-人工智能行業(yè)：中國人工智能框架市場調(diào)研報告5. 螞蟻集團研究院-人工智能行業(yè)：人工智能在ESG投融資領域的應用與發(fā)展6. 富途證券-人工智能行業(yè)研究框架：政策助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展，落地場景創(chuàng)新拓展7. 廣聞廣識-人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)研究報告（上）：關鍵詞，AI、深度學習、市場規(guī)模8. 艾瑞咨詢-科技行業(yè)2021年中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告（Ⅳ）：數(shù)字經(jīng)濟時代的產(chǎn)業(yè)升級探索9. 億歐智庫-人工智能行業(yè)：2022中國AI商業(yè)落地研究報告