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    人工智能實際應用市場規模變化 我國人工智能產業發展分析
    來源:互聯網   發布日期:2022-04-01 09:22:26   瀏覽:5513次  

    導讀:2016年3月,AlphaGo以4:1戰勝韓國圍棋手李世石,一舉震驚了世界,人工智能一下就引爆了整個世界。如今,從智能醫院和智慧城市到無人商店和自動駕駛汽車,人工智能技術已經運用到社會生活的方方面面。 ▲2016年AlphaGo戰勝韓國圍棋手李世石 那么,當我們談論...

    2016年3月,AlphaGo以4:1戰勝韓國圍棋手李世石,一舉震驚了世界,人工智能一下就引爆了整個世界。如今,從智能醫院和智慧城市到無人商店和自動駕駛汽車,人工智能技術已經運用到社會生活的方方面面。

    人工智能實際應用市場規模變化 我國人工智能產業發展分析

    ▲2016年AlphaGo戰勝韓國圍棋手李世石

    那么,當我們談論人工智能的時候,我們究竟在談論什么呢?

    人工智能實際應用市場規模變化 我國人工智能產業發展分析

    ▲人工智能技術運用到社會生活的方方面面

    人工智能(AI)是我國數字化轉型的關鍵支撐,產業加速發展搶占戰略高地。在當前“百年未有之大變局”的歷史格局之下,各行各業的數字化改革正在加速推進,人工智能與5G、工業互聯網、物聯網等并列為新型基礎設施建設,成為我國數字化轉型需求的關鍵支撐。政策助推下,產業有望呈現加速發展態勢。

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    ▲人工智能成為新型基礎設施建設

    從技術角度出發,AI處于關鍵突破階段。以計算機視覺、語音識別為代表的人工智能技術在經歷了萌芽期和期望膨脹期后,已逐步渡過了泡沫破裂的低谷期,伴隨GPT-3等超大訓練模型的出世,AI技術帶來的紅利遠未見頂,未來十年將是“弱人工智能”向“強人工智能”發展的關鍵階段,AI賽道具備典型的大空間、長賽道特點,有望持續受益。

    一、產業簡介

    1. AI產業深度融合 行業迎來新機遇

    當前中國AI產業進入融合發展階段,2017至2019年,政府工作報告連續三年均提及加快人工智能產業發展;2020年,人工智能更是與5G基站、大數據中心、工業互聯網等一起被列入新基建范圍。2021年,中國AI產業進入深度融合發展期,迎來新的發展機遇。

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    2. AI與各類技術融合應用 成為數字經濟底座

    當前我國正處于“弱人工智能”向“強人工智能”過渡階段。深度學習、計算機視覺、語音識別等核心技術正逐步走向成熟,我國在AI芯片、知識圖譜、腦機接口等領域開始逐步突破。

    伴隨AI的場景應用不斷豐富深化,單一技術難以滿足復雜場景下的智能化需求,AI開始向橫向和縱向延伸,以開放平臺為載體,與5G、物聯網、區塊鏈、邊緣計算等技術集成融合,提供標準化、模塊化的產品和服務(即AIaaS)。

    人工智能與5G、工業互聯網、物聯網等并列為新型基礎設施建設,成為我國數字化轉型需求的關鍵支撐,賦能傳統行業完成智能化轉型。

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    3. 后疫情時代 AI產業加速落地鋪開

    當前我國近80%的人工智能企業分布在應用層,其中泛安防、企業服務和機器人最為熱門。

    人工智能在抗疫關鍵戰役中起到巨大作用,AI測溫、AI排查、疫情監控平臺、醫院消毒機器人等在各地加速普及;后疫情時代,AI亦有效助力復工,居民對人工智能的樂觀態度從疫情前的70%水平提升至90%水平,汽車、大健康、教育等應用場景的滲透率大幅提升。

    總體來講,我國人工智能產業呈現出上游尋求突破,中游龍頭企業試水,下游百花齊放的產業格局。

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    二、中美競爭格局

    中美兩國領跑人工智能行業,中國的發展和政府策略指標世界排名第一。海外專業調研機構Tortoise Intelligence發布AI指數,對世界各國人工智能進行排名,衡量指標包括研究、編程平臺、投資和政府支出等150個指標。AI綜合排名前十的國家依次為美國、中國、英國、加拿大、德國、法國、新加坡、韓國、日本和愛爾蘭。

    中國有兩項指標位居首位,分別為發展指標和政府策略指標。發展指標方面,2019年每十項AI專利就有7項在中國申請。政府策略指標方面,中國在人工智能行業投入的公共資金是世界其他國家總和的1.5倍。

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    1. 基礎層

    我國人工智能產業鏈基礎層存在短板,但近期曙光初現。受限于創新難度大、技術和資金壁壘高的特點,我國基礎層的發展時間較短,在底層技術和基礎理論領域積累不足,尚缺乏標志性研究成果,長期以來受制于歐美日韓等AI國際巨頭。

    美國人工智能大型廠商綜合布局AI產業鏈,芯片、傳感器、云計算等均有對應領域的絕對龍頭;中國人工智能企業布局側重應用層和技術層,基礎層企業占比最少,僅占人工智能企業的2.8%,且多為傳統互聯網巨頭。

    近年來,伴隨華為海思、地平線、寒武紀等“國產之光”出現,我國在基礎層已有初步突破,呈現快速追趕的良好發展態勢。

    云計算領域,中國企業入局云計算數據中心,國外科技巨頭占據大部分市場份額。云計算不僅是人工智能的基礎計算平臺,也是人工智能集成到眾多應用中的便捷途徑。中國企業阿里云、云、百度云紛紛布局了云計算數據中心,但服務器化、SDN、開發語言等核心技術仍掌握在亞馬遜、微軟等國外科技巨頭中。

    從競爭格局來看,國外科技巨頭仍占據主要市場份額,亞馬遜、微軟、谷歌組成的CR3占比達到60%,此外,以阿里云為代表的國產云計算廠商開始崛起,份額穩步擴張。

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    2. 技術層

    技術層為整體產業鏈提供通用AI技術能力,是推動人工智能發展上限的核心。

    技術層包括底層算法理論(主要基于機器學習)、開發平臺(開源框架)和應用技術(計算機視覺、智能語音、生物特征識別、自然語言處理)。相比較絕大多數上游和下游企業聚焦于某一細分領域,技術層向產業鏈上下游擴展較為容易,也吸引了大批核心玩家紛紛布局。當前國內開源算法框架等技術和生態鏈尚不成熟,但在計算機視覺和語音識別等應用技術領域已達到全球領先水平;綜合來看,中美技術層的差距不如基礎層明顯。

    在應用技術的部分領域,中國實力與歐美比肩。

    計算機視覺、智能語音、自然語言處理是三大主要技術方向,也是中國市場規模最大的三大商業化技術領域。

    受益于互聯網產業發達,積累大量用戶數據,國內計算機視覺、語音識別領先全球。自然語言處理當前市場競爭尚未成型,雖然中國的研究起步較晚,且中文存在大量一詞多義、同音異義、筆畫復雜的情況,但百度的能力已后來居上,被認為超越谷歌和微軟。

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    3. AI與各類技術融合應用 成為數字經濟底座

    中國側重應用層產業布局,市場發展潛力大。歐洲、美國等發達國家和地區的人工智能產業商業落地期較早,以谷歌、亞馬遜等企業為首的科技巨頭注重打造于從芯片、操作系統到應用技術研發再到細分場景運用的垂直生態,市場整體發展相對成熟;而應用層是我國人工智能市場最為活躍的領域,其市場規模和企業數量也在國內AI分布層級占比最大。

    據統計,2019年國內77%的人工智能企業分布在應用層。得益于廣闊市場空間以及大規模的用戶基礎,中國市場發展潛力較大,且在產業化應用上已有部分企業居于世界前列。例如,中國AI+安防技術、產品和解決方案引領全球產業發展,?低暫痛笕A股份分別占據全球智能安防企業的第一名和第四名。

    三、人工智能產業鏈

    根據撼地研究院梳理,人工智能核心產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三大環節;A層是AI產業的根基,為人工智能提供數據及算力支撐;技術層是AI產業的核心,以模擬人的智能相關特征為出發點,構建技術路徑;應用層是AI產業的延伸,面向特定場景需求形成軟硬件產品或解決方案。

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    四、政策支持

    國家政策大力支持,中國“芯”快速導入。近年來,為解決芯片“卡脖子”問題,國家相繼頒布一系列產業支持政策,帶動國內人工智能芯片迅猛發展。

    在技術取得突破后,國產芯片正式步入爆發期,根據艾媒數據,預計2021年我國AI芯片市場規模實現翻倍,預計2023年市場規模將突破千億元,2018-2023年預計CAGR超過80%.

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