原創(chuàng) | 文 BFT機(jī)器人

在科技日新月異的今天，人工智能已成為最具革命性的技術(shù)之一，有望對(duì)人類(lèi)社會(huì)生活產(chǎn)生顯著的影響。過(guò)去幾年，人工智能相關(guān)理論研究技術(shù)創(chuàng)新、軟硬件升級(jí)等整體推進(jìn)，極大地促進(jìn)了人工智能行業(yè)的發(fā)展。

進(jìn)入2022年，以 chatGPT為代表的人工智能大模型火爆全球，AIGC也掀起新的熱潮，公眾對(duì)人工智能的關(guān)注日益加深，人工智能已然成為全球科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要力量。隨著人工智能商業(yè)化進(jìn)程駛?cè)肟燔?chē)道，一個(gè)蓬勃發(fā)展的人工智能時(shí)代正在到來(lái)。

從行業(yè)環(huán)境來(lái)看，由于人工智能范疇較大，細(xì)分領(lǐng)域眾多，因此目前中國(guó)人工智能行業(yè)同時(shí)處于形成期和成長(zhǎng)期。此外，國(guó)內(nèi)人工智能行業(yè)潛在進(jìn)入者的威脅較大，現(xiàn)有企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)不夠激烈，替代品的威脅較大。供應(yīng)者的談判能力較強(qiáng)，購(gòu)買(mǎi)者的談判能力較弱。

從發(fā)展概況來(lái)看，美國(guó)在人工智能領(lǐng)域處于全球領(lǐng)先地位，英國(guó)人工智能研究與創(chuàng)新居歐洲第一，日本人工智能發(fā)展與第一梯隊(duì)拉開(kāi)差距，印度人工智能發(fā)展?jié)摿^大。

中國(guó)人工智能在數(shù)據(jù)、算力、算法和應(yīng)用場(chǎng)景等方面取得了重要進(jìn)展，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)入全球第一方陣，泛人工智能企業(yè)數(shù)量突破八千家，計(jì)算機(jī)視覺(jué)人才需求快速增長(zhǎng)。

從區(qū)域布局來(lái)看，我國(guó)人工智能市場(chǎng)主體主要集聚在京津冀、長(zhǎng)三角.珠三角三大地區(qū)，這些地區(qū)在生產(chǎn)要素、市場(chǎng)需求、相關(guān)支撐產(chǎn)業(yè)以及政府政策等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，使其人工智能行業(yè)在國(guó)內(nèi)具有較強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。

從面臨挑戰(zhàn)來(lái)看，中國(guó)人工智能行業(yè)起步比較晚，市場(chǎng)對(duì)人才的需求激增，但人才的供應(yīng)還沒(méi)有跟上。技術(shù)迭代快、研發(fā)投入大、定制比例高等因素導(dǎo)致人工智能企業(yè)盈利較難，人工智能相關(guān)法規(guī)法規(guī)建設(shè)落后；在智能芯片、開(kāi)源框架等方面還未形成繁榮的自主生態(tài)。

從發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，數(shù)據(jù)的清洗和挖掘?qū)⒊蔀閮?yōu)化人工智能技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵，量子機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)助力機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域突破研究瓶頸，低代碼技術(shù)和人工智能的結(jié)合將使人工智能技術(shù)逐漸平民化。同時(shí)，也需要著重審視人工智能引發(fā)的擔(dān)憂(yōu)。人工智能的發(fā)展不僅需要重視科技倫理，也需要對(duì)其帶來(lái)的負(fù)面環(huán)境影響提出相應(yīng)的解決方案。

01

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分析

產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)歉鱾€(gè)產(chǎn)業(yè)部門(mén)之間基于一定的技術(shù)經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)，并依據(jù)特定的邏輯關(guān)系和時(shí)空布局關(guān)系客觀形成的鏈條式關(guān)聯(lián)關(guān)系形態(tài)。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層以及應(yīng)用層，目前我國(guó)已形成完整的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈?；A(chǔ)層主要涉及數(shù)據(jù)的收集與運(yùn)算，是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ);技術(shù)層處理數(shù)據(jù)的挖掘、學(xué)習(xí)與智能處理，是連接基礎(chǔ)層與應(yīng)用層的橋梁，應(yīng)用層則是建立在基礎(chǔ)層與技術(shù)層基礎(chǔ)上，將人工智能技術(shù)進(jìn)行商業(yè)化應(yīng)用實(shí)現(xiàn)技術(shù)在不同場(chǎng)景的應(yīng)用。

(一) 產(chǎn)業(yè)鏈全景圖

我國(guó)已形成完整的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈。就產(chǎn)業(yè)鏈而言，人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的深入拓展，目前我國(guó)已形成完整的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈。

（二）產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)

應(yīng)用層泛人工智能企業(yè)數(shù)量占比最大。從人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)來(lái)看，我國(guó)泛人工智能企業(yè)主要分布在應(yīng)用層。

其中，應(yīng)用層泛人工智能企業(yè)數(shù)量占比達(dá)到 54.7%。其次，26.1%的泛人工智能企業(yè)布局在基礎(chǔ)層19.2%的泛人工智能企業(yè)處于技術(shù)層。

總體而言，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用層企業(yè)數(shù)量最多，場(chǎng)景豐富，我國(guó)人工智能主要以應(yīng)用需求為牽引行業(yè)發(fā)展。

1. 基礎(chǔ)層

基礎(chǔ)層主要涉及數(shù)據(jù)的收集與運(yùn)算，是人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)。具體來(lái)看，基礎(chǔ)層主要包括物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能芯片、智能傳感器等其中，智能傳感器及大數(shù)據(jù)主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的收集，智能芯片和云計(jì)算負(fù)責(zé)運(yùn)算。

目前，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層大數(shù)據(jù)領(lǐng)域發(fā)展較為成熟，人工智能企業(yè)分布數(shù)量最多，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈?；A(chǔ)層代表企業(yè)主要有阿里巴巴華為、騰訊、云測(cè)數(shù)據(jù)等。

2. 技術(shù)層

技術(shù)層處理數(shù)據(jù)的挖掘、學(xué)習(xí)與智能處理，是連接基礎(chǔ)層與應(yīng)用層的橋梁，這是人工智能行業(yè)發(fā)展的核心。技術(shù)層主要包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、類(lèi)腦智能計(jì)算、智能語(yǔ)音、生物特征識(shí)別等人工智能核心技術(shù)。

目前，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈技術(shù)層企業(yè)主要布局在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物特征識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能語(yǔ)音以及虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域。

其中計(jì)算機(jī)視覺(jué)為技術(shù)層 AI 企業(yè)布局最集中的領(lǐng)域，是人工智能最核心的技術(shù)之一。目前，我國(guó)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)發(fā)展全球領(lǐng)先，專(zhuān)利申請(qǐng)量居世界主要國(guó)家前列。

3. 應(yīng)用層

應(yīng)用層則是建立在基礎(chǔ)層與技術(shù)層基礎(chǔ)上，將人工智能技術(shù)進(jìn)行商業(yè)化應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)技術(shù)與行業(yè)的融合發(fā)展以及不同場(chǎng)景的應(yīng)用，其主要應(yīng)用領(lǐng)域有智能機(jī)器人、智能終端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能醫(yī)療智能教育等。

目前，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用層代表企業(yè)有大疆創(chuàng)新、優(yōu)必選、科沃斯、大華股份、華大基因等。

(三) 產(chǎn)業(yè)鏈難點(diǎn)痛點(diǎn)

1. 基礎(chǔ)層難點(diǎn)痛點(diǎn)

產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層有待夯實(shí)。相較于美國(guó)等人工智能發(fā)達(dá)國(guó)家而言，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層底層技術(shù)仍然較為薄弱。目前，我國(guó)人工智能算力基礎(chǔ)設(shè)施方面支撐不足，規(guī)?；懔χ文芰τ邢?，其主要體現(xiàn)在高端AI 芯片與發(fā)達(dá)國(guó)家還有明顯的距離。

國(guó)際上芯片目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn) 5nm 量產(chǎn)并在抓緊攻克 3nm 制程，而我國(guó)芯片還停留在 14 納米制程，14 納米以下的芯片還主要依賴(lài)于進(jìn)口。隨著數(shù)據(jù)海量增加，算法模型愈加復(fù)雜，人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的不斷深入和發(fā)展，帶來(lái)了對(duì)算力需求的快速提升，因此作為支撐算力提升的基礎(chǔ)芯片成為當(dāng)前制約我國(guó)人工智能發(fā)展的重要難點(diǎn)之一。

在數(shù)據(jù)方面，雖然我國(guó)數(shù)據(jù)體量龐大，海量的數(shù)據(jù)助推算力算法升級(jí)和 A產(chǎn)業(yè)落地，但我國(guó)數(shù)據(jù)面臨著質(zhì)量不高、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)互聯(lián)互通水平不足、大模型數(shù)據(jù)訓(xùn)練成本高等難題，在數(shù)據(jù)生態(tài)建設(shè)等方面還有很長(zhǎng)的路要走。

2. 技術(shù)層難點(diǎn)痛點(diǎn)

技術(shù)層認(rèn)知技術(shù)發(fā)展尚未成熟。目前，我國(guó)人工智能技術(shù)主要集中在感知層面，即用人工智能模擬人類(lèi)的視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)等感知能力，比如生物特征識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音技術(shù)，而運(yùn)用人工智能技術(shù)完成推理。規(guī)劃、學(xué)習(xí)、執(zhí)行等復(fù)雜的認(rèn)知智能化任務(wù)還處于初級(jí)階段，還無(wú)法準(zhǔn)確完成該類(lèi)復(fù)雜的認(rèn)知智能任務(wù)。

雖然我國(guó)人工智能技術(shù)層在智能語(yǔ)音、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物特征識(shí)別等核心技術(shù)發(fā)展處于國(guó)際領(lǐng)先水平，超 40%的企業(yè)布局在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，我國(guó)人工智能在感知技術(shù)上比較有優(yōu)勢(shì)。

但是，對(duì)于認(rèn)知層而言，人機(jī)交互、類(lèi)腦智能、知識(shí)圖譜等核心技術(shù)發(fā)展尚未成熟，技術(shù)研發(fā)有待加強(qiáng)，相關(guān)領(lǐng)域也鮮有企業(yè)布局，目前認(rèn)知技術(shù)還掌握在少數(shù)企業(yè)手上，我國(guó)從 “感知智能”到“認(rèn)知智能”還有很長(zhǎng)的一段距離要走。

3. 應(yīng)用層難點(diǎn)痛點(diǎn)

產(chǎn)業(yè)鏈應(yīng)用層場(chǎng)景“落地難”。目前，我國(guó)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景仍處于商業(yè)落地早期，而應(yīng)用場(chǎng)景“落地難”是制約人工智能發(fā)展的又一痛點(diǎn)影響人工智能技術(shù)落地的五大要素主要包括:應(yīng)用場(chǎng)景、資源和設(shè)施、算法和模型、智能設(shè)備以及數(shù)據(jù)。

首先，在應(yīng)用場(chǎng)景方面，由于受用戶(hù)場(chǎng)景碎片化、個(gè)性化的需求，企業(yè)提供的產(chǎn)品和解決方案往往也呈現(xiàn)碎片化，定制比例高、部署周期長(zhǎng)、場(chǎng)景有限、競(jìng)爭(zhēng)激烈等因素制約著應(yīng)用場(chǎng)景“落地難”。

其次，是數(shù)據(jù)的約束。數(shù)據(jù)是支撐技術(shù)應(yīng)用落地的關(guān)鍵，在大規(guī)模的數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練前提下技術(shù)才能夠落地應(yīng)用。因此能得到有意義的高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，是人工智能技術(shù)落地成功的關(guān)鍵。

最后，最重要的是人工智能應(yīng)用場(chǎng)景落地成本高，包括人力成本、算力成本以及數(shù)據(jù)成本。例如,在人力成本方面，AI研發(fā)門(mén)檻高，需要懂各類(lèi)技術(shù)的研發(fā)人員，而高技術(shù)人員聘用成本高，這進(jìn)一步阻礙了AI難以落地。

02

人工智能行業(yè)環(huán)境

行業(yè)生命周期主要分為四個(gè)階段：形成期、成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期。由于人工智能范疇較大，細(xì)分領(lǐng)域眾多，因此目前中國(guó)人工智能行業(yè)同時(shí)處于形成期和成長(zhǎng)期。

從行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)來(lái)看，人工智能行業(yè)存在著五種基本競(jìng)爭(zhēng)力量，即潛在進(jìn)入者的威脅、行業(yè)中現(xiàn)有企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)、替代品的威脅、購(gòu)買(mǎi)者的談判能力和供應(yīng)者的談判能力。

目前，國(guó)內(nèi)人工智能行業(yè)潛在進(jìn)入者的威脅較大，現(xiàn)有企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)不夠激烈，替代品的威脅較大.供應(yīng)者的談判能力較強(qiáng)，購(gòu)買(mǎi)者的談判能力較弱。

(一) 行業(yè)生命周期分析

行業(yè)生命周期主要分為四個(gè)階段:形成期、成長(zhǎng)期、成熟期和衰退期由于人工智能范疇較大，細(xì)分領(lǐng)域眾多，因此目前我國(guó)人工智能行業(yè)同時(shí)處于形成期和成長(zhǎng)期。

其中，類(lèi)腦智能計(jì)算、量子智能計(jì)算等人工智能領(lǐng)域技術(shù)仍在研究和開(kāi)發(fā)中，商業(yè)化應(yīng)用有待突破，處于行業(yè)生命周期的形成期。

該時(shí)期，資本投入風(fēng)險(xiǎn)大，企業(yè)數(shù)量較少，競(jìng)爭(zhēng)壓力不大;技術(shù)研發(fā)費(fèi)用高;用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品缺乏認(rèn)知，市場(chǎng)需求狹??；業(yè)務(wù)收入較低，經(jīng)營(yíng)普遍虧損。

機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生物特征識(shí)別等人工智能領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新活躍，應(yīng)用落地加快，處于行業(yè)生命周期的成長(zhǎng)期。

本階段，企業(yè)數(shù)量增加，競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈，不成功的企業(yè)開(kāi)始退出，技術(shù)水平提高，產(chǎn)品已較完善;用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品已有認(rèn)知，市場(chǎng)需求擴(kuò)大；業(yè)務(wù)收入迅速增長(zhǎng)，利潤(rùn)增長(zhǎng)。

(二) 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)分析

當(dāng)前，人工智能行業(yè)存在著五種基本競(jìng)爭(zhēng)力量，即潛在進(jìn)入者的威脅行業(yè)中現(xiàn)有企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)、替代品的威脅、購(gòu)買(mǎi)者的談判能力和供應(yīng)者的談判能力。這五種力量共同決定著人工智能行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度和利潤(rùn)率的高低。

1. 潛在進(jìn)入者的威脅較大

新企業(yè)進(jìn)入人工智能行業(yè)的可能性大小，取決于其主觀估計(jì)進(jìn)入所能帶來(lái)的潛在利益、所需花費(fèi)的代價(jià)與所要承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)這三者的相對(duì)大小情況。

如果潛在的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手帶著新增生產(chǎn)能力進(jìn)入人工智能市場(chǎng)，必然要求分享市場(chǎng)份額和資源，因而構(gòu)成對(duì)現(xiàn)有人工智能企業(yè)的威脅。

這種威脅的大小依進(jìn)入市場(chǎng)的障礙、市場(chǎng)潛力以及現(xiàn)有企業(yè)的反應(yīng)程度而定。綜合來(lái)看，中國(guó)人工智能行業(yè)潛在進(jìn)入者的威脅較大。

2. 現(xiàn)有企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)不夠激烈

目前，國(guó)內(nèi)人工智能行業(yè)的企業(yè)主要分為三類(lèi): 互聯(lián)網(wǎng)科技巨頭、傳統(tǒng)行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)、人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)，這些企業(yè)往往為了市場(chǎng)占有率而進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)，其競(jìng)爭(zhēng)通常表現(xiàn)在技術(shù)能力、價(jià)格水平、附加服務(wù)等方面。

人工智能行業(yè)內(nèi)現(xiàn)有企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)激烈程度取決于行業(yè)市場(chǎng)集中度的大小、行業(yè)增長(zhǎng)速度的快慢、產(chǎn)品特色、用戶(hù)的轉(zhuǎn)變費(fèi)用和退出壁壘等。綜合來(lái)看目前國(guó)內(nèi)人工智能行業(yè)現(xiàn)有企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)不夠激烈。

3. 替代品的威脅較大

目前，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上尚未出現(xiàn)比人工智能更先進(jìn)的技術(shù)，因此不存在新的替代品。

然而，人工智能作為一種新技術(shù)，與人類(lèi)勞動(dòng)以及其它技術(shù)解決方案存在部分替代關(guān)系。由于現(xiàn)在人工智能技術(shù)還不夠強(qiáng)大，再加上應(yīng)用成本高、部署周期長(zhǎng)，因此人工智能的替代品威脅較大。

替代品的威脅并不一定意味著新產(chǎn)品對(duì)舊產(chǎn)品的最終取代。在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，人工智能將和人類(lèi)勞動(dòng)、其它技術(shù)解決方案同時(shí)存在于市場(chǎng)。

4. 供應(yīng)者的談判能力較強(qiáng)

一般而言，人工智能行業(yè)的供應(yīng)者可以通過(guò)提價(jià)、降低產(chǎn)品或服務(wù)的質(zhì)量來(lái)影響人工智能企業(yè)。

人工智能行業(yè)的供應(yīng)者為大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、智能傳感器、智能芯片、系統(tǒng)軟件等領(lǐng)域的企業(yè)和單位。

其中，智能芯片、系統(tǒng)軟件、開(kāi)發(fā)框架等行業(yè)由少數(shù)企業(yè)控制，購(gòu)買(mǎi)者甚多，替代品極少，供應(yīng)者談判能力較強(qiáng)，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等行業(yè)企業(yè)數(shù)量較多，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，供應(yīng)者談判能力較弱。綜合來(lái)看，中國(guó)人工智能行業(yè)供應(yīng)者的談判能力較強(qiáng)。

5. 購(gòu)買(mǎi)者的談判能力較弱

一般而言，人工智能行業(yè)的購(gòu)買(mǎi)者可以通過(guò)壓價(jià)、要求提供更好的質(zhì)量和服務(wù)，使供應(yīng)者相互傾軋來(lái)極大地影響人工智能企業(yè)。

人工智能行業(yè)的購(gòu)買(mǎi)者為制造、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療、教育、商務(wù)、能源、物流等國(guó)民經(jīng)濟(jì)各行各業(yè)的的單位用戶(hù)、個(gè)人用戶(hù)以及政府用戶(hù)。

由于行業(yè)內(nèi)人工智能企業(yè)數(shù)量較少，購(gòu)買(mǎi)者沒(méi)有許多可供替代的供應(yīng)者，大部分購(gòu)買(mǎi)者都沒(méi)有自主研發(fā)人工智能產(chǎn)品的潛力；再加上人工智能企業(yè)所提供的服務(wù)較為專(zhuān)業(yè)化，購(gòu)買(mǎi)者轉(zhuǎn)向其他供應(yīng)者的成本較高。

因此，國(guó)內(nèi)人工智能行業(yè)的購(gòu)買(mǎi)者談判能力較弱。

報(bào)告來(lái)源 | 深圳市人工智能協(xié)會(huì)

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