人工智能市場規(guī)模：未來中國人工智能市場規(guī)模將高速增長

• 郭夢 2023年11月23日 來源：人民日報海外版 514 27
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近年來，全球人工智能技術快速發(fā)展，應用日益廣泛。特別是以ChatGPT為代表的生成式人工智能，在諸多領域催生創(chuàng)新應用，為各行各業(yè)帶來更多機遇。

近年來，全球人工智能技術快速發(fā)展，應用日益廣泛。特別是以ChatGPT為代表的生成式人工智能，在諸多領域催生創(chuàng)新應用，為各行各業(yè)帶來更多機遇。

人工智能市場規(guī)模

中國是人工智能大國。數(shù)據(jù)顯示，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到5000億元，企業(yè)數(shù)量超過4300家，創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)。世界知識產(chǎn)權組織的數(shù)據(jù)顯示，2022年中國企業(yè)和機構申請了近3萬項人工智能相關專利，占全球人工智能專利申請的40%以上。

在技術和相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展的同時，中國一直致力于提升人工智能技術的安全性、可靠性、可控性、公平性?！∪斯ぶ悄茏鳛樾乱惠啴a(chǎn)業(yè)變革的核心驅動力量，已經(jīng)成為了國際競爭的新焦點和經(jīng)濟發(fā)展的新引擎。目前，人工智能正加速與實體經(jīng)濟深度融合，助力產(chǎn)業(yè)轉型升級。經(jīng)過多年的持續(xù)積累，我國在人工智能領域取得了重要進展，人工智能理論和技術日益成熟，應用范圍不斷擴大，相應的商業(yè)模式也在持續(xù)演進。

人工智能覆蓋的產(chǎn)業(yè)相對較廣，主要包括基礎層、技術層和應用層，涵蓋多個不同的技術及應用場景。當前中國人工智能領域產(chǎn)業(yè)格局尚未成熟，上中下游具有較大的發(fā)展空間。目前，人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈明晰，可以分為基礎層、技術層和應用層。基礎層以數(shù)據(jù)或計算能力支撐人工智能深度發(fā)展，如傳感器、芯片、云計算等基礎層主要涉及數(shù)據(jù)的收集以及運算。自2017年7月8日國家出臺《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》以來，在產(chǎn)業(yè)界、學術界和政府的積極響應下，人工智能科技產(chǎn)業(yè)正在步入快速發(fā)展的軌道。作為第四次工業(yè)革命的引擎，人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將成為國家和區(qū)域經(jīng)濟轉型升級的關鍵驅動力。

伴隨著科學基礎和實現(xiàn)載體取得新的突破，類腦計算、深度學習、強化學習等一系列的技術萌芽預示著內(nèi)在動力的成長，人工智能的發(fā)展已進入一個新的階段。

近年來中國出臺多部關于新一代人工智能政策，目前全國已形成頭部區(qū)域牽引、百花齊放的發(fā)展格局，中國人工智能走向規(guī)?；涞仉A段。中國人工智能東部發(fā)展較強，形成了以北京、長三角、廣東為主的3大產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)。目前，中國新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺分別依托百度、阿里云、騰訊、科大訊飛公司、商湯集團，建設自動駕駛、城市大腦、醫(yī)療影像、智能語音、智能視覺5家國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。過去幾年，中國在人工智能領域由于戰(zhàn)略層面的高度重視，以及中國本土企業(yè)的努力，中國已經(jīng)成為全球公認的人工智能領域的領軍者。然而，必須清醒地意識到，全球人工智能領域的競爭剛剛進入白熱化，競爭格局和態(tài)勢仍然在不斷變化，中國必須有危機意識。

人工智能是新形勢下數(shù)字經(jīng)濟的重要基礎設施，具備同各行各業(yè)結合的能力，越來越多的行業(yè)和領域都在進行不同層次的智能化升級。新人工智能時代將是泛智能時代，覆蓋的范圍也遠遠不止傳統(tǒng)理解中的互聯(lián)網(wǎng)和科技行業(yè)，將給全社會帶來生產(chǎn)力和連接度的飛躍。在產(chǎn)業(yè)政策支持下，市場立法逐漸健全，未來中國人工智能市場規(guī)模將高速增長，到2025年將突破3000億元。作為全球最大的人工智能應用市場，中國人工智能技術落地迅速，已經(jīng)廣泛應用于多個行業(yè)和場景。中國人工智能飛速發(fā)展刺激著各行各業(yè)的經(jīng)濟，應用市場潛力巨大。

目前的人工智能產(chǎn)業(yè)仍面臨六大挑戰(zhàn)：前沿科研與產(chǎn)業(yè)實踐尚未緊密銜接;人才缺口巨大;數(shù)據(jù)孤島化和碎片化問題明顯;可復用和標準化的技術框架、平臺、工具、服務尚未成熟;一些領域存在超前發(fā)展、盲目投資等問題;以及創(chuàng)業(yè)難度相對較高，早期創(chuàng)業(yè)團隊需要更多支持等。其中，人才短缺的問題尤為嚴重。美國超過一半的數(shù)據(jù)科學家有10多年的工作經(jīng)驗，而在中國，經(jīng)驗不足五年的研究人員高達40%。中國目前擁有不到30個專注于人工智能的大學研究實驗室。隨著人工智能技術的不斷成熟，會有越來越多的機器人或智能程序充當人類助手，幫助人們完成復重性、危險性的任務，然而，隨著人工智能技術的成熟和大范圍應用的展開，人們可能會面臨越來越多的安全、隱私和倫理等方面的挑戰(zhàn)。當前，人工智能在各行業(yè)領域的應用逐漸進入專業(yè)化的深度融合階段，面臨技術專業(yè)化、發(fā)展生態(tài)化和監(jiān)管規(guī)范化的挑戰(zhàn)。

據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報告《2024-2029年人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報告》分析

第四章 中國人工智能行業(yè)運行現(xiàn)狀分析

第一節(jié) 中國人工智能行業(yè)發(fā)展狀況分析

一、中國人工智能行業(yè)發(fā)展概況及特點

1、產(chǎn)業(yè)鏈布局廣，專業(yè)性強

產(chǎn)業(yè)鏈特征方面，中國人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)中，基于資源能力，大公司的參與布局較廣，在基礎層、技術層及應用層皆有所布局。中國不乏優(yōu)秀的人工智能公司，大部分專業(yè)性較強，專注于某一細分領域的技術和應用研究，其中，計算機視覺領域集中了大批的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司。但是，各應用場景之間的人工智能技術相關度存在一定的差異。

2、以B端業(yè)務為主

商業(yè)模式方面，大部分公司的業(yè)務主要以B端解決方案和服務為主。一方面，B端業(yè)務注重與行業(yè)客戶的互動合作，更有利于人工智能技術和產(chǎn)品的落地;另一方面，行業(yè)客戶對于生產(chǎn)效率的提高有強烈的需求，而C端產(chǎn)品需求仍需挖掘。不過，大公司的C端產(chǎn)品布局依然是相對活躍的。

3、人才成本較大，需求缺口大

技術方面，以深度學習為代表的機器學習算法研究是廣泛的基礎能力，但目前國內(nèi)在此領域的人才供應相對緊缺，流通性較弱，因此也導致了高端研究人才的超高成本，同時有部分公司選擇在美國建立研究院或實驗室。這說明，作為知識密集型產(chǎn)業(yè)的典型代表，人工智能產(chǎn)業(yè)存在較大的需求缺口。

4、傳統(tǒng)行業(yè)和技術給予充分的支持

產(chǎn)品方面，目前仍缺乏一定的革命性產(chǎn)品，更多的是利用人工智能技術對傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)品的改良。在這個過程中，醫(yī)療健康、裝備制造、汽車、金融等行業(yè)給予了人工智能產(chǎn)業(yè)充分的支持，通過合作開發(fā)等方式，助力人工智能技術的應用落地和商業(yè)化。

二、中國人工智能行業(yè)發(fā)展存在的問題及對策

1、存在問題分析

從商界角度看，雖然當下一些人工智能企業(yè)已將部分相對成熟的技術應用到社會生活中，但相應的商業(yè)化程度仍需增強。如早前將人工智能作為未來業(yè)務新航向的百度，雖在人工智能業(yè)務變現(xiàn)方面取得了一些突破，但由人工智能直接帶來的業(yè)績增長潛力尚未全面釋放。百度人工智能引擎“百度大腦”，目前正為各大業(yè)務線提供支撐作用。不過，作為百度人工智能核心的無人車研發(fā)方面，目前僅獲得了美國加州發(fā)布的無人駕駛測試牌照。

過去人工智能發(fā)展緩慢的因素除了計算能力差外，數(shù)據(jù)量也是一個短板?；旧先藗兘裉爝M行的每項活動，只要愿意，都能被記錄下來，這都是數(shù)據(jù)。如何把這些數(shù)據(jù)利用起來，讓其幫助人工智能更快、更好地演進更加重要。因此，人工智能商業(yè)化難的第一個瓶頸來自于數(shù)據(jù)。

而第二個瓶頸則在于更多應用場景的挖掘與構建。一些人工智能應用確實起到了代替人類工作的作用，有些甚至已高于人類的工作效率。比如，類似AlphaGo這樣的機器人，已經(jīng)在圍棋對弈方面擁有了可與人媲美的能力。但現(xiàn)有的人工智能應用場景并不能滿足社會生活的需求，在更多的專業(yè)領域，比如地質(zhì)勘探、醫(yī)療診斷等領域，仍需要人類的經(jīng)驗參與評估判斷。

人工智能概念近幾年開始面向大眾普及，但是距離全面的應用仍較遠。圍繞人的行為軌跡，如可穿戴、車載、家居等應用場景，打造面向大眾的，有自主品牌的軟硬結合的AI產(chǎn)品，并形成一定的規(guī)模，將是目前人工智能從技術到產(chǎn)品，并實現(xiàn)商業(yè)化的靠譜之路。

此外，第三個瓶頸主要是技術研發(fā)水平。人工智能技術研發(fā)水平能滿足部分商業(yè)化發(fā)展的需求，但存在極大的拓展深化和發(fā)展空間。

在人工智能的商業(yè)化應用上，尤其在移動市場上的應用，目前的普遍現(xiàn)實是：對于硬件開發(fā)，需要性價比更高的芯片及系統(tǒng)設計架構;對于軟件開發(fā)，需要對更多領域的算法訓練做探索以挖掘需求，同時在具體的算法實現(xiàn)上需要軟硬件及應用協(xié)同結合的人才。

2、對策分析

應以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為核心，全面開展計算機視覺、語音識別和自然語言等人工智能產(chǎn)品的開發(fā)與大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化應用。這需要大數(shù)據(jù)、計算平臺/計算引擎、人工智能算法、應用場景等飛速發(fā)展，另外還需要資源、資金、人才。在方法上，選定垂直細分領域最重要。

面向若干細分垂直領域，建立大數(shù)據(jù)中心。實現(xiàn)大數(shù)據(jù)采集、清洗、標簽、存儲、管理與交易，建立大數(shù)據(jù)源公共基礎設施與垂直領域知識庫。專有大數(shù)據(jù)是人工智能產(chǎn)業(yè)制勝的關鍵和法寶。中國企業(yè)必須開始特別關注大數(shù)據(jù)的采集與利用。其重要性如同原油一樣，跨國企業(yè)視之為戰(zhàn)略資源!

強力開展人工智能芯片與硬件平臺的研發(fā)。包括基于FPGA的深度學習芯片;類腦芯片與憶阻器件;建立國家級人工智能超算中心。

布局通用人工智能與認知智能前沿技術探索。加強與腦科學、認知科學、心理學等的多學科交叉融合創(chuàng)新，推動原創(chuàng)性基礎研究，為中國人工智能的應用與產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供支撐。

創(chuàng)新體制機制，搶占人工智能戰(zhàn)略制高點。加強國家科技創(chuàng)新體系建設，改革學術與科研投入產(chǎn)出評估體系。面向國家重大戰(zhàn)略需求與經(jīng)濟社會發(fā)展急需，通過體系的創(chuàng)新來保障技術與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的實現(xiàn)，打通“政、產(chǎn)、學、研、用”各個環(huán)節(jié)。例如建立國家DARPA(美國國防高級研究計劃局)和中國的阿拉莫國家實驗室。

人工智能行業(yè)研究報告旨在從國家經(jīng)濟和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略入手，分析人工智能未來的政策走向和監(jiān)管體制的發(fā)展趨勢，挖掘人工智能行業(yè)的市場潛力，基于重點細分市場領域的深度研究，提供對產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結構、區(qū)域結構、市場競爭、產(chǎn)業(yè)盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪，清晰發(fā)展方向。

欲了解更多關于人工智能行業(yè)的市場數(shù)據(jù)及未來行業(yè)投資前景，可以點擊查看中研普華產(chǎn)業(yè)院研究報告《2024-2029年人工智能產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢分析報告》。

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