2023年中国人工智能行业市场前景及投资研究报告（简版）
中商情报网讯：人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
一、人工智能定义
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能可按照应用领域分为四大类别：决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人。以下为定义及应用领域：
资料来源：中商产业研究院整理
二、人工智能行业发展政策
近年来，在中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持。国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》《新一代人工智能伦理规范》《中华人民共和国数据安全法》等产业政策为人工智能行业的发展提供了明确、广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产经营环境。具体情况列示如下：
资料来源：中商产业研究院整理
三、人工智能行业发展现状
1.市场规模
中国人工智能市场规模在2016年-2020年持续增长，市场规模从2016年的154亿元增长至2020年的1280亿元，年复合增长率达到69.79%。随着新基建产业愈发受到国家重视，人工智能产业未来将持续增长，预计2022年将达2729亿元。
数据来源：灼识咨询、中商产业研究院整理
2.市场结构
中国人工智能行业可按照应用领域分为四大类别：决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人。目前，视觉人工智能的占比最多，达43.4%。其次分别为决策类人工智能、语音及语义人工智能、人工智能机器人，占比分别为20.9%、18.2%、17.4%。
数据来源：灼识咨询、中商产业研究院整理
3.投融资情况
2016年到2018年中国人工智能投融资情况呈现增长趋势。2019年开始，中国人工智能市场投融资事件数量开始下滑，整体市场开始冷静，投资金额有所上升。截止至2021年7月，投融资事件达506起，投融资金额达1839.92亿元。
数据来源：中商产业研究院整理
4.企业注册量
近两三年来，人工智能相关企业注册量飞速上升。企查查数据显示，2017年人工智能上升为国家战略后，相关企业年注册量首次突破1万家，2019年注册量已达到4.26万家。2020年，人工智能新科技的链接价值、赋能价值表现得更为突出，全年注册量增至17.10万家。
数据来源：企查查、中商产业研究院整理
四、人工智能行业重点企业
1.京东方
京东方科技集团股份有限公司（BOE）创立于1993年4月，是全球领先的半导体显示技术、产品与服务提供商。基于在发展显示事业中积累的显示、传感、人工智能、大数据等技术基础，BOE（京东方）2014年启动DSH战略转型，由原有的端口器件事业向智慧物联事业和智慧医工事业延展。
2021年前三季度京东方实现营业收入1632.78亿元，同比增长72.05；实现归母净利润200.15亿元，同比增长708.36%。
数据来源：中商产业研究院整理
2.科大讯飞
科大讯飞股份有限公司是一家专业从事语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等人工智能核心技术研究，人工智能产品研发和行业应用落地的国家级骨干软件企业。
2021年前三季度科大讯飞实现营收108.68亿元，同比增长49.2%；实现归母净利润7.29亿元，同比增长30.88%。
数据来源：中商产业研究院整理
3.寒武纪
中科寒武纪科技股份有限公司创办于2016年，主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售。公司的主要产品包括云端产品线、边缘产品线、处理器IP授权及软件。
2021年前三季度寒武纪营业收入实现2.22亿元，同比增长40.51%；归母净利润亏损6.29亿元，同比下降102.9%。
数据来源：中商产业研究院整理
4.阿里巴巴
阿里AI（阿里灵杰）依托阿里领先的云基础设施、大数据和AI工程能力、场景算法技术和多年行业实践，一站式地为企业和开发者提供云原生的AI能力体系。帮助提升AI应用开发效率，促进AI在产业中规模化落地，激发业务价值。
下图为阿里巴巴人工智能相关开发服务内容：
资料来源：阿里云官网
5.百度AI
百度人工智能全面开放百度大脑领先能力，包括语音识别和文字识别等335项场景化能力、飞桨企业版EasyDL和BML、智能对话定制平台UNIT、AI学习与实训社区AIStudio、及实现算法与硬件深度整合的软硬一体产品项目等。目前，百度连续四年AI专利申请和授予量全国第一，百度AI开放平台成为中国领先的软硬一体AI大生产平台。而百度的移动生态，正是在这样的人工智能技术驱动下构建强大的。在人工智能的驱动下，由百家号、小程序、托管页构成的移动生态三大支柱业务增长稳进，构建起了完善的内容和服务一体化移动生态。
五、人工智能行业发展前景
1、人工智能和实体经济融合发展空间大
人工智能正由技术研发走向行业应用,形成从宏观到微观各领域智能化新实践，逐步渗透到制造、交通、医疗、金融、零售、金融等多个行业。人工智能发展催生出新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，为产业变革带来新动力。
对于网络化、信息化尚在初级阶段的实体经济而言，发展更高阶段的智能化条件还不成熟。以工业为例，我国两化融合发展水平为51.8，其中小微企业两化融合水平仅为38.1。人工智能技术应用所需的互联网、传感器、芯片等基础设施薄弱，企业使用人工智能的成本过高也是重要制约。未来随着人工智能技术发展，人工智能和实体经济深度融合，将驱动人工智能行业发展。
2、5G赋能人工智能产业驶入快车道
我国5G发展取得领先优势，已累计建成5G基站超81.9万个，占全球比例约为70%；5G手机终端用户连接数达2.8亿，占全球比例超过80%；5G标准必要专利声明数量占比超过38%，2020年上半年以来上升近5个百分点，位列全球首位。工信部5G/6G专题会议会议表示，要持续推进5G快速健康发展。
5G是人工智能的加速器，同时5G也将为人工智能提供新动能。5G具有大连接、低延迟和高带宽三个核心特点，这些特点可以从不同侧面进一步加速人工智能技术的发展、应用、落地，促进整个供应链的智能升级。
3、技术加强带动行业发展
近年来，数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面，互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能，海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面，机器学习算法取得重大突破，以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高，为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面，计算力提升突破瓶颈，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。
上述三大因素不断进步极大促进了人工智能技术的发展。未来，人工智能行业在数据、算法、算力方面仍具有巨大的发展与进步空间。相关技术创新与研发投入力度将继续加大，更快更高效的算法模型与部署效率、更庞大且标准化的行业数据、更强大且成本更低的计算芯片，将进一步推动行业技术进步。
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人脸识别，通常也称人像识别、面部识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，主要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。
近年来，随着人工智能的发展以及国家经济发展、安全防卫的需要，我国人脸识别市场不断扩大，技术水平不断提升，在算法方面已取得世界领先地位。伴随着人工智能的持续发展，智能化时代的悄然到来，以人脸识别为代表的生物识别技术越来越普及。从安防、支付、金融到教育、医疗和交通，"刷脸"日渐成为常态，为人们的生产与生活带来了诸多智能、安全与便捷。
一、人脸识别技术发展背景
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。为了进一步把握人脸识别技术所带来的重大机遇，我国出台了一系列政策予以支撑。
2015年以来，我国相继出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》、《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规，为人脸识别技术的应用以及在金融、安防、医疗等领域的普及奠定了重要基础。
2017年，人工智能首次被写入全国政府报告;同年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》;12月，工信部出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，其中对人脸识别有效检出率、正确识别率的提升做出了明确要求。作为人工智能主要细分领域，人脸识别获得的国家政策支持显而易见。
2020年，《中国新一代人工智能发展报告2020》今天在浦江创新论坛发布。报告对过去一年中国人工智能发展的总体情况进行了系统回顾。报告分全球发展、创新环境、科技研发、产业化应用、人才培养、区域发展、人工智能治理七个章节，力图客观反映中国《新一代人工智能发展规划》的实施情况，揭示未来发展的新挑战和新趋势。
二、人脸识别技术发展历程
人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。
1991年，特征脸(Eigenface)算法被应用在人脸识别，首次实现了自动检测人脸。这项技术是霍普金斯大学的希洛维奇(Sirovich)提出，再由麻省理工学院(MIT)"连接科学"的创始主任亚力克斯彭特兰(AlexPentland)发扬光大，彭特兰在2012年被《福布斯》评为"全球7个最强数据科学家之一"，获此殊荣的还有谷歌创始人拉里佩奇。
2000年以后，NIST研究院又在FERET项目基础上做了延伸，先后发起两个新项目FRVT和FRGC，FRVT是评估技术可用性，测试算法系统性能，为采购技术的相关部门提供检测报告。FRGC则是面向市场上的公司和团队，联合其他部门的定制化需求，发布竞标比赛，FRVT负责对接评估，帮助不同部门完善人脸识别系统的个性化要求。
2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。从支付到美颜，全球互联网公司纷纷跟进，2017年苹果iPhoneX首次发布人脸解锁功能，抢购一空同时引爆了市场，如今人脸识别已经应用在了方方面面，短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。
与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。
目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。人脸识别优势明显，未来将成为识别主导技术。
具体来说，相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术。
三、人脸识别技术研发现状
人脸识别发展加快一方面来自于我国智能化社会建设的发展需求，另一方面来自于人脸识别技术的快速发展。尤其是近年来人工智能化的浪潮下，人脸识别行业受到了资本的青睐，为人脸识别技术的发展提供了重大机遇。根据SooPat数据显示，近年来我国人脸识别行业相关专利申请数量不断提高。
2018年，我国人脸识别行业专利申请量为3487项，较2017年略有提升，专利公开数量为5200项，同比增长93%。2019年1-2月，我国人脸识别专利公开量已经达到1174项，超过2014年全年水平。
四、我国人脸识别技术应用现状分析
2014年是我国人脸识别技术的转折点，使人脸识别技术从理论走向了应用，2018-2020年则是人脸识别技术全面应用的重要节点，"刷脸"时代正式到来。
目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融。
从具体应用来看，主要包含了公共安全领域的刑侦追逃、罪犯识别以及边防安全等;信息安全领域的政府职能领域的电子政务、户籍管理、社会福利和保险;商业企业领域的电子商务、电子货币和支付、考勤、市场营销;场所进出领域的军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等。除了公共安全领域，人脸识别也更多的被用到了金融行业。当下刷脸办卡、远程贷款、自主开户、刷脸支付已经开始在我们的生活中渗透。现在很多银行已经把人脸识别系统引入到自主设备中，在办卡时可以利用人脸识别技术将现场采集的照片与已存照片、身份证照片进行比对，确认之后，才可以进行自主开卡、业务变更、密码重置等业务，更加的安全高效。
同时在交通领域，行人闯红灯也步入了“刷脸”时代。中国式过马路曾经成为一时笑料，很多中国人在过马路的时候，不看红绿灯，凑够一群人就走的情况还是没能够得到改善。一直以来这种闯红灯的陋习很难被治理，但是人脸识别技术的发展让我们看到了转机。
现在已经有地区开始将人脸识别技术用于治理行人乱闯红灯了，在行人闯红灯时，自动识别抓拍系统会对闯红灯的市民进行抓拍，并将数据上传到大数据侦查实验中心，核实真实身份，并实时在电子大屏上对违法人员进行曝光。
五、人脸识别未来发展趋势
首先，人脸识别应用的最广泛领域便是安防行业，不仅给整个安防行业注入了新的生命活力，也进一步开拓了新的发展市场。作为安防市场未来的发展方向的智能视频分析，其中最重要的技术就是人脸识别。
其二，我国的三维测量技术近年来发展形势较好，而现今3D人脸识别算法正对2D投影的缺陷做了补充，此外对于其中的传统难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的都有了很好的应对，这也成为了人脸识别技术的另一个最为重要的发展路线之一。
其三，大数据深度学习进一步提升了人脸识别的精确度，这也为2D人脸识别的应用作了一定的突破，将其应用于互联网金融行业当中，能够快速普及金融级应用。
其四，人脸识别技术由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作门禁系统以及鉴权系统，因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。智能家居中的人脸识别系统是结合嵌入式操作系统和嵌入式硬件平台建立的，加强了人脸识别技术与智能家居应用的结合度，具有概念新、实用性强等特点。
其五，人脸识别技术是未来基于大数据领域的重要发展方向。现如今公安部门都引入了大数据，这也弥补了传统技术的难点，通过人脸识别技术使得这些照片数据再度存储利用，能够大大提升公安信息化的管理和统筹，这将成为未来人脸识别的主要发展趋势。
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人工智能导论课程论文：人工智能及其发展趋势
摘要：人工智能，又简称AI，它是当今最火的一门科学，是研究使计算机来完能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。人工智能科学，它起源于近代，在电气时代随着计算机科学的发展，以及生物学，脑科学等相关科学的发展，极大地推动了人工智能的发展。人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学，数理逻辑、语言学、心理学等多门学科。导致其非常复杂，所以其研究领域也分成许多方面，从最开始的博弈论，专家系统，模式识别，神经网络，机器学习到现在大热的深度学习。其应用领域，也非常之多，比如机器翻译，语音交互，ORC，图像识别，智能驾驶等等。自从谷歌的阿尔法狗在围棋打败了人类棋手，人工智能也进入了一个新的发展阶段，如今各国，各大公司都在大力发展人工智能技术，争取在新时代把握先机，把握未来。人工智能即将在无人驾驶，机器翻译，语言交互等应用领域取得巨大成功。即使如此，人工智能现在还是处于弱人工智能阶段，人工智能还面临着许多问题和挑战。向强人工智能发展的道路上，仍然充满巨大的困难。
关键词：人工智能