2023年中国人工智能产业研究报告（Ⅳ）
报告简介中国人工智能产业研究报告（Ⅳ）为艾瑞咨询集团自主研究发布的年度行业报告，至今已连续四年。本年度艾瑞除了持续更新计算机视觉、智能语音与对话式AI、机器学习、自然语言处理与知识图谱等各项技术的细分市场规模、探讨新兴应用场景或趋势外，还深入探讨了数字经济时代的人工智能产业升级、人工智能产业的持续增长力、行业典型参与者的商业模式与战略发展路线、智能化改革践行者的人工智能思维等四大关键性问题，希望通过本报告，为读者呈现2021年人工智能产业发展的要素与亮点，提供辨析和判断人工智能行业趋势的方法启发。
目录一、数字经济时代人工智能产业社会经济价值1.1人工智能产业化发展进程1.2数字经济的华章1.3数字经济下的人工智能产业升级1.4人工智能助力产业经济价值实现二、人工智能产业的持续增长力2.1人工智能产业规模2.2人工智能产业图谱2.3机器学习2.4知识图谱与自然语言处理2.5智能语音与对话式AI2.6计算机视觉2.7AI芯片2.8“新需求”下的AI技术发展趋势三、人工智能产业的供需天平3.1资本市场总况3.2人工智能企业价值实现进程3.3智能化改革践行者的人工智能思维3.4人工智能企业商业化价值路径3.5轻量标准化产品的商业价值3.6定制化解决方案的商业价值3.7AI平台的商业价值3.8AI工程化能力的商业价值四、人工智能行业标杆企业与新锐势力4.1商汤科技4.2第四范式4.3明略科技4.4萨摩耶云4.5澎思科技4.6慧算账4.7易道博识4.8百应科技4.9竹间智能4.10地平线4.11爱数智慧五、人工智能产业趋势展望5.1可信人工智能的重要性升级5.2预训练大模型的商业化5.3人工智能基础层价值持续凸显5.4低/零代码开发，AI落地千行百业
图表目录图1-12015-2020年中国数字经济规模及占GDP比重图1-22012-2021年5月对话机器人投融资轮次情况图2-32019-2026年中国人工智能产业规模图2-42015-2020年中国数字经济内部结构变化图2-52018-2021年11月中国机器学习融资事件数与融资金额情况图2-62018-2021年11月中国机器学习融资轮次情况图2-72018-2021年11月中国机器学习融资赛道热度情况图2-82019-2026年中国机器学习核心产品及带动相关产业规模图2-92019-2026年中国机器学习核心产品在主要行业应用规模图2-102018-2021.11月中国知识图谱融资概况图2-112018-2021.11月中国知识图谱融资轮次情况图2-122018-2021.11月中国NLP融资概况图2-132018-2021.11月中国NLP融资轮次情况图2-142018-2020.11月中国知识图谱获投企业业务赛道热度统计图2-152018-2021.11月2018-2020.11中国NLP获投企业业务赛道热度统计图2-162019-2026年中国知识图谱核心产品及带动相关产业规模图2-172019-2026年中国知识图谱核心产品在主要行业应用规模图2-182019-2026年中国NLP核心产品及带动相关产业规模图2-192019-2026年中国NLP核心产品在主要行业应用规模图2-202019-2026年中国智能语音垂直行业应用核心产品及带动相关产业规模图2-212019-2026年中国对话式AI核心产品及带动相关产业规模图2-222018-2021年11月中国智能语音企业融资金额与融资笔数统计图2-232018-2021年11月中国智能语音企业融资轮次情况图2-242018-2021年11月中国智能语音获投企业业务赛道热度统计图2-252019-2026年中国智能语音垂直行业应用各领域市场规模图2-262019-2026年中国智能语音垂直行业应用按业务模式划分市场规模图2-272019-2026年中国对话机器人在主要行业领域应用规模图2-282020-2026年中国智能硬件搭载的AI语音助手算法产值图2-292018年-2021年11月中国计算机视觉企业融资金额与融资笔数情况图2-302018年-2021年11月中国计算机视觉企业融资轮次情况图2-312018年-2021年11月中国计算机视觉获投企业业务领域分布情况图2-322019-2026年中国计算机视觉核心产品及带动相关产业规模图2-332019-2026年中国计算机视觉核心产品在主要行业领域应用规模图2-342019-2026年中国AI芯片市场规模图3-352018-2021年11月中国一级市场人工智能赛道融资表现
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中国人工智能产业研究报告（Ⅳ）为艾瑞咨询集团自主研究发布的年度行业报告，至今已连续四年。本年度艾瑞除了持续更新计算机视觉、智能语音与对话式AI、机器学习、自然语言处理与知识图谱等各项技术的细分市场规模、探讨新兴应用场景或趋势外，还深入探讨了数字经济时代的人工智能产业升级、人工智能产业的持续增长力、行业典型参与者的商业模式与战略发展路线、智能化改革践行者的人工智能思维等四大关键性问题，希望通过本报告，为读者呈现2021年人工智能产业发展的要素与亮点，提供辨析和判断人工智能行业趋势的方法启发。
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2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】《中国人工智能发展报告2023》（附下载）
4月11日-12日，2020中国人工智能产业年会在苏州举行。会上发布《中国人工智能发展报告2020》。报告显示，过去十年全球人工智能专利申请量为521264件，呈逐年上升趋势。其中中国人工智能专利申请量为389571件，位居世界第一，占全球总量的74.7%，是排名第二美国申请量的8.2倍。报告认为，过去十年，自然语言处理、机器学习、信息检索与推荐、计算机视觉等是最具影响力的AI技术，走向下一个十年，人工智能将在强化学习、知识图谱、智能机器人等方向重点发展。
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中国人工智能发展报告2020
原标题：《《中国人工智能发展报告2020》（附下载）》
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人工智能如何“向善”
一段时间以来，以ChatGPT为代表的人工智能大模型搅动了全球人工智能技术发展的浪潮。从写代码到讲故事，从撰写文章到自动制作数据表格……人工智能正在给人类的工作、学习、生活带来诸多变化。
我们距离“无所不能”的通用人工智能还有多远？人工智能的发展带来哪些安全隐患和挑战？近日召开的2023北京智源大会上，来自全球的人工智能专家学者围绕相关话题展开探讨。
通用人工智能路途尚远
“想象一下，未来10年，通用人工智能（AGI）几乎在每一个领域都超过人类的专业知识，最终可能超过所有大型公司的总体生产力，这将提高人们的生活水平。”OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼展现了一幅人工智能的未来图景。
所谓AGI，是指能够像人类一样在各种领域进行智能任务的人工智能系统。这与目前人工智能应用只聚焦于特定任务或领域（如图像识别、语音识别、自然语言处理等）不同，对人工智能技术提出了更高要求。
“通用人工智能可以比人类更好、更快地学习和执行任务，包括人类无法处理的任务。由于机器在速度、内存、通信和带宽方面的巨大优势，未来通用人工智能几乎在所有领域都将远超人类的能力。”美国加州大学伯克利分校计算机科学教授斯图尔特·罗素说。
尽管人工智能已经有了“超越”人类的“时间表”，但在很多专家看来，目前的人工智能距离AGI还有不小的距离。
罗素认为，当下火热的大语言模型并不“理解世界”，只是通用人工智能的一块“拼图”——“我们并不了解如何将它与其他部分连接起来，甚至还有一些缺失的拼图还没有找到。”
北京智源人工智能研究院院长黄铁军指出，要实现通用人工智能，有3条技术路线：第一是大模型，通过海量高质量数据，让人工智能具备智能涌现能力；第二是具身智能，通过强化学习方法，训练出具身模型；第三是类脑智能，让机器达到或类似于人脑能力。
对于人工智能的发展，图灵奖得主、纽约大学教授杨立昆提出了“世界模型”的概念——人工智能系统可以通过这一模型理解世界的运转方式，并以最优化、成本最小的方式来行动。
加强安全治理领域国际合作
根据普华永道会计师事务所预测，到2030年，人工智能将创造15.7万亿美元的经济价值。人工智能为经济发展提供了重要机遇，但也引发了安全性方面的担忧和争议。
图灵奖得主、多伦多大学教授杰弗里·辛顿认为，目前的人工智能已经可以通过学习，掌握“欺骗”人类的方式。“一旦人工智能具备了‘欺骗’的能力，就有了‘控制’人类的能力。这样的超级智能可能会比预想中发生得更快。”
在通用人工智能时代到来之前，人工智能的安全风险主要来自于“人”。“我们不应该假设机器是公正的，因为机器可能会试图改变人类的行为。更准确地说，是机器的所有者想要改变其他人的行为。”图灵奖得主、中国科学院院士姚期智说，当前人工智能的发展处于重要窗口期，各国应共同合作，搭建人工智能的治理结构。
随着人工智能的本事越来越大，人工智能的“对齐”问题浮上水面。所谓“对齐”，即人工智能系统的目标要和人类的价值观与利益“对齐”，保持一致。
如何让人工智能与人类“对齐”？阿尔特曼认为，人们应当负责任地将人工智能应用到世界中，重视和管理好安全风险。他建议在人工智能技术研发过程中建立平等、统一的国际规范和标准，并通过国际合作，以可验证的方式建立人工智能系统安全开发的信任体系。
黄铁军认为，人工智能虽然会产生预料之外的新能力，但这并不意味着人类无法对人工智能进行管理。“如何管理人工智能这样一个创造性极强的系统，社会学、历史学等学科都能提供很好的借鉴意义。”
今年2月，中国在《全球安全倡议概念文件》中提出加强人工智能等新兴科技领域国际安全治理，预防和管控潜在安全风险。在此次智源大会上，专家学者积极评价中国在推动人工智能国际治理上的贡献。
阿尔特曼说，中国在人工智能领域拥有大量优秀的人才和产品系统，在人工智能的安全方面应发挥关键作用。
麻省理工学院人工智能与基础交互研究中心教授马克斯·泰格马克表示，中国在塑造全球人工智能议程上的能力日益增长，可以在人工智能安全治理领域发挥领导作用。
推动大模型共建共享
当下，全球人工智能领域的科技竞赛日趋白热化。2023中关村论坛上发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，全国已发布了79个参数在10亿规模以上的人工智能大模型。
从全球来看，中国和美国已发布的大模型数量超过全球总数的80%。中国自2020年起进入大模型快速发展期，在大模型方面已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群，涌现出多个具有行业影响力的预训练大模型。
在此次大会上，全面开源的智源“悟道3.0”系列大模型及算法正式发布。据了解，“悟道3.0”涵盖了一系列领先成果，包括“悟道·天鹰”（Aquila）语言大模型系列、天秤（FlagEval）开源大模型评测体系与开放平台，“悟道·视界”视觉大模型系列以及一系列多模态模型成果等。
黄铁军认为，人工智能大模型有3个特点：一是规模大；二是有“涌现性”，即能够产生预料之外的新能力；三是通用性，不限于解决专门问题或者专门领域。他表示，大模型不是任何一家机构或者一家公司垄断的技术，应当共建共享，推出一套智力社会所需的基础的算法体系。
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