工信部：我国人工智能核心产业规模超四千亿元 企业数量超三千家
2022年7月26日，工业和信息化部举行“推动制造业高质量发展夯实实体经济根基”新闻发布会。图片来源：工业和信息化部
人民网北京7月26日电（记者申佳平）今日，在工业和信息化部举行的新闻发布会上，工业和信息化部科技司副司长任爱光表示，在各方的共同努力下，我国人工智能与实体经济融合取得积极进展。据测算，我国人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业数量超过3000家。
任爱光介绍，我国传统行业转型升级不断加速，培育成长出一批传统行业+AI的典型企业，推广应用一批智能化升级的典型案例，导出形成AI与实体经济融合的新模式、新方法。智能制造领域，智能技术的应用极大提升了产品检测效率和设备利用效率。智慧医疗领域，智能技术有效减轻医护人员工作压力，提高医疗装备的诊断准确性与服务便捷性，目前，国内已获批40余张AI影像医疗器械三类证。
同时智能产业实力持续提升。据测算，我国人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业数量超过3000家。智能芯片、开源框架等关键核心技术取得重要突破，智能芯片、终端、机器人等标志性产品的创新能力持续增强。
此外，新型基础设施布局逐步完善，通过以建带用、以用促建，截至6月底，已建成5G基站170万个，培育大型工业互联网平台150家、连接工业设备超过7800万台（套）。全国建成多个算力中心、数据中心等公共服务平台，行业数据集建设数量与质量不断提升。
任爱光表示，人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。工业和信息化部高度重视人工智能产业创新发展，以促进人工智能与实体经济深度融合为主线，重点开展了3方面工作。
一是推进技术创新攻关，以人工智能创新任务揭榜挂帅为抓手，发现和培育优秀企业，竞争产出一批优秀产品，联合国家药监局开展人工智能医疗器械专题揭榜工作，调动行业资源和积极性，构建研发-产业-应用“快车道”。组建智能传感器、智能网联汽车等国家制造业创新中心，加强共性技术研发与产业化。鼓励高校、企业组成联合体开展协同创新。
二是促进赋能应用落地，批复建设8个国家人工智能创新应用先导区建设，部省协同打造人工智能创新发展高地。加强产业技术基础公共服务平台建设，不断提升产业服务能力。积极挖掘并开放一批应用场景，以用促研推动智能技术产品落地应用与迭代。组织开展AI精准赋能中小企业活动，编制《人工智能赋能中小企业技术产品供需目录》，促进智能化转型。
三是打造融通产业生态，建设一批5G基站、工业互联网平台、算力中心等信息基础设施，支持建设并开放行业数据集，夯实产业发展基础。引导鼓励国内开发框架开源开放，推动建立软硬一体、上下游联动的产业生态体系。强化标准引领，加强人工智能标准体系建设，组织编制《国家智能制造标准体系建设指南》，发布30项智能制造国家标准。
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2023年人工智能专利综合指数报告
前言人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI），是研究人类智能活动规律，构造具有一定智能的人工系统，国际数据公司IDC将真正具备学习能力的系统称之为人工智能系统。自二十世纪五十年代提出“人工智能”概念，经过七十多年的发展，人工智能现已广泛应用于医药、金融、零售、制造等行业。中国的人工智能产业在2015年国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》后迎来新拐点，《意见》明确提出将人工智能作为主要的11项重点行动之一。产业在政策、资本、市场需求的共同推动和引领下高速发展，2016年-2020年中国人工智能市场规模持续增长，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%，预计在2025年将超过4000亿元。中国人工智能技术主要应用在政府城市治理和运营（城市运营，政务平台，司法公安，环保与监所）。其次是互联网与金融行业对于人工智能技术的使用位列前茅，目前这些行业主要使用的还是数据分析可视化，风险控制等。预计在未来五年，这一行业格局会发生变化，由于不同行业人工智能技术发展的差异性，不同行业对于人工智能的把控会发生变化。以至于不同的行业开始接受与接入智能。为了研究人工智能领域的企业创新能力，智慧芽创新研究中心将专利作为评价创新能力的重要指标，建立专利综合模型，发布了《2021年人工智能专利综合指数报告》。其中，平安集团以70.41分位居榜首，三星电子以65.23分位居第二，其余8家公司均低于65分。全球人工智能专利申请情况当前产业智能化转型已成为不可逆转的趋势，产业界已应用的AI技术能力主要有图像技术、人体与人脸识别、视频技术、语音技术、自然语言处理、知识图谱、机器学习和深度学习。随着人工智能技术在医药、金融、零售、制造等行业的落地应用，近年来相关专利申请数量也大幅增加。过去4年（2018～2021年10月），全球共申请了65万件人工智能相关专利，其中企业申请占比最高，申请量为44.8万件，院校/研究所为16.5万件，个人为3.3万件。可以发现，专利申请主要集中于企业，占比达到68.9%，院校/研究所的专利申请量排名第二，占比25.3%，个人申请占比排名第三占比为5.1%。我们发现，在人工智能领域专利申请中，个人申请占比较低，低于科技领域个人申请的平均水平，说明人工智能领域的技术仍然赖于团队完成；院校/研究所占比第二，说明人工智能的原始创新还处于非常活跃的阶段，预计在未来的3-5年里还将有更多的人工智能基础技术产生。图1：2018～2021年10月人工智能专利的申请人类型在过去4年里，全球超过100个国家和地区有人工智能的专利申请，其中申请数量最多的3个国家分别为中国、美国和日本，专利申请量分别是44.5万件、7.3万件和3.9万件。值得一提的是，这4年内，中国专利的申请量一直以超出第二名1～2倍的速度高速增长着。图2：2018～2021年10月人工智能目标市场国/地区排名在过去4年中，受理人工智能专利最多的6个国家和地区分别为中国、美国、世界知识产权组织、韩国、日本、欧洲专利局。图3：2018～2021年10月人工智能专利授权量排名前6的国家技术来源国指的是，技术第一次提出申请的国家，代表了技术来源哪些国家，代表了一个地区对人工智能的创新能力和活跃程度。图4：2018～2021年10月人工智能技术来源国占比情况从2018年起，中国已经是人工智能专利申请的大国，远远超出第二名的美国。我国人工智能相关专利不仅只集中于个别企业手中，企业间的专利申请数量差距相当，说明人工智能是科技发展的一大趋势。其中，平安集团的人工智能研发团队是全球人工智能专利申请人中申请专利数量最多的，单个团队近4年共申请了785件专利，其申请的专利主要集中于智慧金融、智慧医疗和智慧城市三大重点领域。图5：2018～2021年10月人工智能专利集中的IPC领域2021年人工智能专利综合指数
根据专利数据统计，在过去4年人工智能领域全球专利申请数量最多的10家公司分别是平安集团（中国）、三星电子株式会社（韩国）、腾讯科技(深圳)有限公司（中国）、国际商业机器公司（美国）、北京百度网讯科技有限公司（中国）、谷歌有限责任公司（美国）、LG电子株式会社（韩国）、OPPO广东移动通信有限公司（中国）、微软技术许可有限责任公司（美国）、佳能株式会社（日本）。其中，有6家公司来自国外，4家来自中国。表6:人工智能相关专利申请量Top10企业排名情况从专利申请量来看，平安已经超过所有的竞争对手，为了更进一步分析当前人工智能企业的科技创新综合能力，智慧芽创新研究中心针对人工智能领域专利申请量排名前10的企业在近4年的专利数据进行分析。本次指数共分成5个一级指标和32个二级指标，其中一级指标分别为专利基础、技术宽度与质量、专利质量与布局、当前及未来影响力和自研能力，5个一级指标总分100分，其中专利基础占30分、技术宽度和质量占15分、专利质量与布局占20分、当前及未来影响力占20分、自研能力占15分。本次发布的指数是专利的综合指数，分别从5大维度考量一家企业的专利综合能力，本指数从专利基础和专利质量与布局出发，并通过专利来判断企业技术宽度和质量、当前及未来影响力、自研能力等三方面的得分，综合获得企业的专利综合指数，对专利的综合能力的评价更加的客观和公正。根据专利综合指数得出结果，可将这10家公司分为3个梯队。第一梯队：平安集团（中国），以70.41分排名第一。第二梯队：三星电子株式会社、腾讯科技（深圳）有限公司、国际商业机器公司、谷歌有限责任公司（美国）和微软技术许可有限责任公司（美国），分数在55-66分之间。第三梯队：LG电子株式会社（韩国）、北京百度网讯科技有限公司、OPPO广东移动通信有限公司（中国）和佳能株式会社（日本），分数为45-51分。表1:2021年人工智能TOP10企业专利综合指数专利基础、技术宽度与质量、专利质量与布局、当前及未来影响力和自研能力五大方面，平安集团之所以领先三星、腾讯、谷歌等国内外企业，其核心竞争力主要体现在专利基础、当前及未来影响力和自研能力。表2:2021人工智能TOP10企业专利基础指标排名专利基础
作为每家企业的基本申请情况，分别包含专利申请数量、非外观专利申请数量等6个指标，在一定程度上代表了一家企业的专利基本情况。近4年内，平安集团的科研投入重点在人工智能领域，因此相关专利申请的数量也明显增加，专利申请量排名第一，三星电子排名第二。平安在人工智能领域投入是全面的，专利申请稳定性也位居全球第一，PCT申请总量也位居全球第一，平安在人工智能的人才上的投入，目前已经实实在在的转化为技术的积累。表3:2021人工智能TOP10企业技术宽度和质量指标排名技术宽度和质量
技术宽度和质量是通过专利技术集中度、专利技术广度等8个指标综合计算所得，可了解公司主要技术专利的全球占比和企业技术质量。在过去4年，谷歌以11.141的得分排名第一，IBM和LG排名分别位列第二、第三。从客观条件来看，国外企业经过常年的积累，在技术宽度和质量方面的评分高于中国企业，但是经过4年的积累，中国企业在部分技术上已经取得了突破，平安和腾讯在专利集中度上分别排名第一和第三，专利集中度是指在主要研究方向上，专利的累计数量，集中度越高累计量越大，相信在未来的3-5年后，中国企业可以在技术宽度和质量的指标上全面超越国外企业。表4:2021人工智能TOP10企业专利技术集中度排名表5:2021人工智能TOP10企业专利质量与布局指标排名
专利质量与布局
专利质量与布局是通过有效发明专利总量、有效发明专利占比、平均专利家族规模、专利家族授权比例、平均引证率、专利地理分布等6个指标综合计算所得。专利规模以及平均引证率，不仅可以说明该公司对技术的保护情况，也体现出该企业技术领先情况。以一级指标评判，谷歌的专利质量与布局指数最高，总计15.45分，其次为三星和腾讯。平安集团专利申请时间较晚，不少专利正处于18个月专利审核期内并未完全公开，所以检索到的授权专利数量较少，在该维度没有明显优势，排名第九。非常值得注意的是，在过去4年，平安集团在平均引证率和专利家族授权比例两方面迎头赶上，分别排于第三和第四，这表明平安集团的专利属于行业内较为领先的技术。表6:2021人工智能TOP10企业当前及未来影响力指标排名当前及未来影响力
当前及未来影响力是通过审中专利情况、专利预期寿命、平均剩余年限、当前影响力、平均被引次数、核心专利被引用次数、核心专利被引用占比、被引最多前10项专利的质量等8个指标综合计算所得。专利能够被其他公司甚至是海外企业引用，不仅可以说明该专利具有很强的社会影响力，同时也是外界对该企业认可的一种体现。平安集团在过去4年申请的人工智能专利中，有3个子指标排名均为第一，分别为审中专利数量、专利预期寿命和核心专利引用占比，核心专利被引用占比越高说明核心技术代表的专利可能成为未来主流技术的可能性越大。单模块以13.278的分数居于榜首。百度与腾讯分别位列第二、第三。表7:2021人工智能TOP10企业自研能力指标排名自研能力
自研能力是通过活跃发明人规模、专利自引率、专利联合申请量、联合申请人等8个指标综合计算所得。作为一家人工智能行业的公司，研发团队是其核心资产，也是支撑企业持续发展的核动力。IBM的活跃发明人指数得分较高，领先其他公司；而公司自主研发的延续性和稳定性也是必不可缺的，平安集团则以较高的专利自引率指数和联合申请人指数领先其他企业。不得不提的是，平安人寿AI团队曾在世界级人工智能领域大赛中获得多项世界第一。从自研能力上来看，平安已经和微软达到相同的等级，仅仅以0.05分的差距在自研能力排行中排名第二。纵观整个人工智能相关的企业专利综合指数排名，中国有4家企业进入前10榜单，并且在3个一级指标榜单中有着不俗表现，这说明中国在人工智能行业的起步虽晚，但是发展速度惊人，且在专利布局、创新影响力等方面形成了独特优势。而第一梯队的平安集团与第二梯队各企业相比总评分有明显的差距，其原因在于，虽然三星、谷歌、IBM等公司在技术宽度和质量上略微领先，但论及技术创新影响力和企业的自研能力，平安集团的优势更明显。从一级指标来看，以平安集团为首的国内企业在“当前及未来影响力”方面超出微软等国外企业1.28分之多，说明平安集团的专利技术未来潜力发展态势明显。在平安的专利库中，平安集团的核心专利被引用占比最高，说明平安的专利中的创新思维已经被业内广泛认可，并有大量的研究成果成为业内科技的参考基础。中国人工智能创新从整体来看，我国在人工智能方面的专利不仅仅在申请量上占有优势，在当前及未来影响力上也是处于全球第一梯队，中国的企业也在全球的人工智能的专利综合指数中占有举足轻重的地位。我们将着重分析上榜的中国企业——平安集团和腾讯。平安集团：构建AI+生态系统，打造全新“平安式”智能生活对于平安集团来说，人工智能是其重点关注、布局的领域之一。平安科技是平安集团旗下科技解决方案专家，致力于运用智能认知、人工智能、区块链、云技术等前沿科技，赋能集团生态圈建设，打造全新智能科技生活。平安在技术上的投入更加强调应用落地，这也是平安集团发展人工智能的独特优势。平安将人工智能技术与金融、医疗、城市治理等传统业务板块深度结合，有效实现各业务环节的“三提两降”，即提效率、提效果、提用户体验、降风险、降成本。通过人工智能技术及业务解决方案的研发应用，完善智能技术平台和方案中台的建设，形成规模化拓展AI应用的能力，，让人工智能得到真正的落地应用，也因此形成独特的平安“AI+”生活方式。比如，平安科技推出了智能闪赔、平安声纹、平安智能坐席、平安票据OCR识别、平安医疗影像、平安金融风险智能预警系统等众多人工智能领域的尖刀产品。其中智能闪赔利用深度学习神经网络技术，以及大数据挖掘逻辑规则，通过车损图片，在风险可控的前提下，自动计算损失项目、损失程度和损失价格。从出险到理赔，最快仅需133秒，全程实现"无人操作"，定损、审核等多个理赔环节中实现流程自动化与智能化，客户最快仅需3步即可完成理赔全流程，相比传统理赔平均时效提升了34%，通过智能图片定损应用+数字化反渗漏规则，实现自动理算案件99.7%，定损速度提高4000倍。在医疗领域，探索搭建医疗健康生态圈，打造覆盖诊前、诊中、诊后全流程端到端智慧医疗一体化解决方案，实现医、患、政、产多维度互联互通，全面提升行业服务与管理的智慧化水平。开发的新冠肺炎胸部CT影像分析及辅助诊断系统，实现10秒内快速检测肺炎症状，准确率97%以上，为医生提供定量信息辅助诊断，已覆盖上千家医疗机构应用，阅片数量达到数百万张。目前，人工智能技术正在我国蓬勃发展，平安科技也在AI领域不断崭露头角，专利申请数量相应稳定增长。如今，平安AI已经向生活场景深入地全方位落地，赋能金融、医疗、城市治理等传统业务板块的同时，也不断推出创新服务，在音乐、娱乐、翻译等细分领域都有不俗的成就。由此可见，平安集团以“AI+”模式成功将人工智能技术落地进入人们生活的各领域，未来还将持续夯实关键技术和业务壁垒，赋能实体业务，解决实际痛点，在智能化生活方向探索更长远。腾讯：聚焦用户体验，攻坚“通用人工智能”终极目标腾讯拥有丰富的应用场景，遍布文娱、互联网、社交网络、媒体等日常生活的各个领域。其在社交网络、媒体等业务的深耕，加上QQ和微信庞大的用户体量，使其在AI开发上更关注用户体验的问题。在人工智能技术储备方面，AILab、腾讯优图、WeChatAI是腾讯三大人工智能实验室，主攻机器学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理（NLP）等四大方向。而后，腾讯又以AILab和机器人实验室RoboticsX作为“AI+机器人”双基础部门，连接虚拟和真实世界，并合力攻坚“通用人工智能”这一终极目标。除了基础技术研究，腾讯在AI应用场景上，主要聚焦内容、社交、游戏和医疗。其中，医疗是腾讯人工智能技术应用的最重要场景。腾讯推出了AI+医疗产品“腾讯觅影”，他在医疗领域的两项核心能力分别是AI医学影像分析和AI辅诊。“腾讯觅影”利用AI医学影像分析可以辅助医生筛查食管癌、肺结节、糖尿病视网膜病变、结直肠肿瘤、乳腺癌、宫颈癌等疾病；同时，利用AI辅诊引擎可以辅助医生对700多种疾病风险进行识别和预测，辅助临床医生提升诊断准确率和效率。“AI+游戏”，游戏是腾讯的主营业务，是腾讯AI率先落地的领域。大量的游戏AI研究，也有助于腾讯对于人、智能体和环境之间复杂交互关系的研究，从而提升AI的用户体验。在游戏AI的研究上，腾讯AILab已从围棋AI“绝艺”等单个AI的完全信息类游戏，转移到规则不明确、任务多样化、情况复杂的游戏类型，如《星际争霸》和《Dota2》等复杂的即时战略类RTS游戏或多人在线竞技类MOBA游戏。而在企服平台方面，不得不提腾讯云。腾讯云倾力打造了“腾讯云小微”，这是一个智能服务开放平台，可以让硬件快速具备语音和视觉感知能力。同时，腾讯云小微又是一种智能解决方案，可以赋予硬件更多的能力扩展，从而构建一个丛云到端的“智能云生态”。腾讯云旗下深度学习平台DI-X，平台集数据开发、训练、预测和部署于一体，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器视觉等领域。结束语：厚积薄发，未来可期随着人工智能技术的发展以及科技进步的赋能，中国人工智能应用的市场规模将进入高速增长阶段。现在，人工智能已被列入十四五规划，面向2035年，科技创新型国家会趋向为一种人工智能驱动的社会。中国人工智能终将进入高速发展阶段，市场必然迎来新的机遇，当前中国企业也在持续的研发投入中，专利质量及技术质量都具有长足的进步，未来将是一个可以预见的AI时代。国家的大力引导，企业家们的砥砺前行，更有千万的中国研发工程师的日以继夜，使得我国的人工智能技术积累大幅提升，期待在不久的将来中国的企业在人工智能领域大放异彩。关于智慧芽创新研究中心智慧芽创新研究中心致力于在科技创新领域提供独立的研究数据、研究报告、排行榜、研究洞察等各类内容。研究中心基于智慧芽强大的数据能力，包括知识产权数据、创新研发数据、市场数据、投资并购数据等各类数据；研究中心还运用人工智能分析产业和数据，结合定制数据模型，打造智慧芽科创力报告和科创力指数，为创新产业发展赋能。免责声明：该文章系我网转载，旨在为读者提供更多新闻资讯。所涉内容不构成投资、消费建议，仅供读者参考。【责任编辑：钟经文】2023年全球人工智能行业市场规模及竞争格局分析 美国高层次学者数量较多
人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BAIBAI)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：中国人工智能发展历程,全球人工智能行业市场规模情况,人工智能独角兽数量,全球科技巨头人工智能布局情况,全球人工智能领域高层次学者数量前十国家
1、全球人工智能行业发展经历第三次浪潮，产业发展迅速
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
1959年ArthurSamuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。
80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军GarryKasparov，是一个里程碑意义的事件。
当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。
近年来，深度学习+大数据+并行计算共同推动人工智能技术实现跨越式发展。“人工智能+”应用已开始落地开花，从智能安防，到智能客服，再到智慧教育和智慧医疗等。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。
得益于深度学习等AI技术的进步，以及Al在各个行业的深入应用，产业发展迅速。根据沙利文的统计预测，2019年全球人工智能行业的市场规模约为1917亿美元，初步估计2020年全球市场规模将达到2335亿美元。
2、独角兽企业增长23家，科技巨头纷纷布局
近年来，人工智能成为全球关注的焦点之一。各国均大力发展人工智能，人工智能相关企业飞速增长。根据《2020胡润全球独角兽榜》显示，全球人工智能行业有63家独角兽上榜，2019年独角兽榜中人工智能相关独角兽企业仅有40家。
全球科技巨头也都纷纷布局人工智能。在美国地区，Google打造Googlenssistant智能助手，开发TPU芯片。Facebook同样组建芯片团队，开发人工智能助理。苹果打造siri，发布人工智能芯片A11Bionic。国内，百度也推出智能语音助理DuerOS，发布云计算加速芯片XPU。
3、美国拥有高层次学者数量最多
A1高层次学者是指入选AI2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。
十张图了解2023年全球人工智能行业市场现状与竞争格局分析 行业投资方兴未艾
当前，国内外互联网巨头纷纷将人工智能作为下一次产业革命的突破口，积极加大投资布局，与此同时，随着人工智能技术进步和基础设施建设不断完善的推动下，全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大。
“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特矛斯(Dartmouth)学会上提出的，人工智能发展至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算能力、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展;同时，近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视，产业界对AI的投资和收购如火如荼。
人工智能技术迈入深度学习阶段
机器学习是实现人工智能的一种重要方法，深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)的关键技术之一。深度学习自2006年由JefferyHinton实证以来，在云计算、大数据和芯片等的支持下，已经成功地从实验室中走出来，开始进入到了商业应用，并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩，全球人工智能也正式迈入深度学习阶段。
与此同时，全球人工智能领域对新技术的探索从未停止，新技术层出不穷，例如近年来一些新的类脑智能算法提出来，将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中，形成不同于深度学习的神经网络技术路线，如胶囊网络等，技术的不断进步是推动全球人工智能的发展的不竭动力，这些新技术的研究和应用将加快全球人工智能的发展进程。
主要经济体加快人工智能战略布局
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。自2013年以来，包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南、西班牙等20多个国家和地区发布了人工智能相关战略、规划或重大计划，越来越多的国家加入到布局人工智能的队列中，从政策、资本、技术人才培养、应用基础设施建设等方面为本国人工智能的落地保驾护航。
人工智能领域新基建扩容趋势明显
人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知网络、数据中心等支持人工智能发展的生产性设施建设，同时人工智能与实体经济深度融合做构建的智能经济形态也是人工智能领域新基建的一部分。近年来，全球人工智能发展的生产性设施建设步伐加快，2020年新冠疫情在全球爆发，对全球的经济生产活动产生较大的冲击，但值得注意的是，全球范围内的新基建业务扩容未被阻断，从各国政府到行业主要企业都积极参与到人工智能新基建的建设中。
人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。
5G的低延迟、高速度和边缘计算能力可以推动人工智能设备更智能地进行大量的数据连接，提升人工智能设备的学习能力，与此同时将5G网络与人工智能技术相结合，可以有效提高5G网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家的经验编制策略转变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。由此可见，5G与人工智能的互促式发展可以加速全球人工智能应用突破与落地，因此，目前全球范围正在加快5G商用推广的步伐，全球5G基础设施建设如火如荼。
根据GSMA(全球移动通信系统协会)公布的数据显示，截至2020年7月底，全球38个国家已经部署了92张5G移动网络，较4月底增加了22张;截至2020年9月，全球5G终端达到18类362款，其中162款手机，113款已经上市，其中70%+支持SA(独立组网)，5G商用正在加快。
根据爱立信公布的数据显示，截至2020年6月底，全球范围内共部署了约72万个5G基站，2020年8月这一数据增加至80万个，前瞻预计，到2020年底，全球5G基站总数将达到100万个。
近年来，随着计算能力越来越强，云计算、大数据、虚拟化等技术的出现，让人工智能有了可依赖的现实技术基础。人工智能的算法需要依赖海量的数据，利用海量的样本进行机器学习。数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，有了这些数据，再利用大数据技术去分析，就能得到很多有意义的数据供人工智能学习;与此同时，人工智能要依赖计算，只有高速的计算能力才能在短时间完成指定的任务，现在的数据中心利用网络进行分布式计算，大大提高了计算能力，人工智能的学习能力可以得到大幅提升。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能。
全球数据中心建设加快有力的推动了人工智能的发展，从2017年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩减，但值得注意的是，随着行业集中度的逐步提升，全球超大型数据中心数量总体增长，据Cisco的统计数据显示，2019年，全球超大型数据中心数量约447个;至2020年，全球超大新数据中心将达到485个。
根据Gartner公布的数据显示，2017年底全球部署机架数达到493.3万架，安装服务器超过5500万台，2019年全球数据中心部署的机架数量约为495.4万架。预计2020年机架数将超过498万架，服务器超过6200万台。
人工智能商业化加速应用场景愈发丰富
人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后期之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富
值得注意的是，尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进，但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制，全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。
人工智能市场规模快速增长
基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。
普华永道数据预测，受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元，预计未来几年市场将继续保持高速增长，到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模，约合人民币104万亿元。
北美地区人工智能产业发展领先
近年来，人工智能在北美洲、亚洲、欧洲地区发展愈演愈烈。北美、亚洲和欧洲是全球人工智能发展最为迅速的地区。截止2019年底，北美地区共有2472家人工智能活跃企业，超级独角兽企业78家;亚洲地区活跃人工智能企业1667家，超级独角兽企业8家;欧洲地区活跃人工智能企业1149家，超级独角兽企业8家。
注：超级独角兽指的是估值超过100亿美元的企业
科技巨头纷纷布局人工智能行业
近年来，全球科技巨头纷纷布局人工智能。在美国地区，Google实行“全面开花”的策略，在云服务、无人驾驶、虚拟现实、无人机、仓储机器人等领域均有布局。Facebook依托社交网络，从产品中获得数据、训练数据，再将其人工智能产品反作用于社交网络用户。微软则致力于将人工智能技术应用到智能助手、AR/VR等领域，例如Skype及时翻译、小冰聊天机器人、Cortana虚拟助理等应用。在中国，互联网巨头企业如百度、腾讯和阿里均纷纷依托自身平台优势，构建人工智能服务产品，主要布局于人工智能应用层领域。
人工智能新一轮资本热潮方兴未艾
从生产方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社会治理的智能化升级，新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显，大量新兴应用场景持续培育形成。快速丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑，以及即将落地的商业价值，促使全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾。
根据CBInsights公布的数据显示，2014-2019年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2019年再创新高，融资金额达到265.80亿美元，融资次数超过2000次。
以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
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