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 人工智能企业最多的国家

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。

发展人工智能应作为国家战略

近年来，人工智能技术不断取得突破，且开始在具体的产业化、商业化项目中得到应用，出现新的发展趋势。第一，“深度学习”+“大数据”是当前人工智能发展的主要特征，人造神经网络能够像人一样学习和思考，使得人工智能能够处理更加复杂的任务，这一方式也成为大多数人工智能企业选择的技术路线。第二，实现了从实验技术向产业化的转变，在图像和语音识别、科学研究、预测分析等方面都已出现成熟的商业化产品。第三，应用的领域从商业、服务业向制造业、农业拓展，这使得人工智能越来越表现出通用技术和基础技术的特征。

随着技术进步和产业化的推进，人工智能未来发展的方向逐步明晰。一方面，人工智能作为基础技术，将实现与其他产业的深度融合。“深度模型+大数据”是现今非常流行的计算机解决问题的方法，例如，在深度学习系统识别语音和文字后，通过大数据库，计算机能够将其翻译成其他国家的语言；在无人驾驶系统中，计算机也要通过深度学习的方法了解外界环境中哪些是安全的、哪些是需要避让的、哪些是极度危险的，深度学习的结果用以指导计算机设计驾驶速度和路线，这是无人驾驶系统安全性的最基本保障；人工智能与机器人结合会创造真正会思考、能学习和动感情的机器人，这会极大提高机器人的使用体验，不仅提高工业领域机器人的生产效率和安全性，在商业场所和家庭，机器人也能够更好地为人类服务。

另一方面，随着人工智能在各个领域的产业化商业化应用取得显著成效，支持人工智能技术和产业化的发展几乎成为所有有能力的国家重点扶持的技术和产业。当然，各个国家根据自身定位和优势禀赋也有所侧重点，这将对人工智能的国际分工格局产生深远影响。例如，美国秉持领先全球技术和预防被潜在竞争对手超越的理念，更加注重人工智能基础技术的研发以及在军事等高端应用上对全球的引领；日本注重将人工智能与机器人产业相结合，继续巩固全球机器人强国的地位；德国将人工智能纳入到“工业4.0”框架中，通过人工智能进一步提升德国制造业的智能化水平；英国则更加注重相关人才的培育。

我国在人工智能领域发展上的优势

在全球人工智能发展浪潮中，我国人工智能技术、产业和市场近些年的发展取得了令人瞩目的成绩，并表现出与发达国家同步的趋势。与其他新兴行业比较，我国人工智能的发展有两个突出的优势。

一是实现了全方位的突破与发展。虽然我国很多产业实现了突破，但优势仅仅表现在某一领域或产业链的某一环节，而人工智能的发展却是在各个方面实现了与发达国家的同步甚至赶超。从技术研发上看，在“深度学习”、“深度神经网络”等领域，中国在全球知名期刊上发表论文的数量已经超过美国；中国人工智能专利申请数量仅次于美国位居全球第二；百度在2015年开发的深度学习语音识别率达到97%的准确率，被MIT评为2016年全球十大科技突破之一，这被誉为我国人工智能技术研发达到世界一流水平的重要里程碑。从投资看，国内人工智能领域投资自2010年开始进入爆发期，最近两三年投资进一步加快，中国已经是仅次于美国全球第二大人工智能融资国，投资机构的数量也在全球位列第三。从产业发展看，近年来我国人工智能产业规模年增速近40%，到2016年末达到约100亿的规模；不仅如此，我国人工智能产业体系初具雏形，北京、上海、深圳、成都等城市人工智能产业聚集已经形成；除了领先的BAT（百度、阿里巴巴和腾讯），中小企业和创业企业大量增长，在不同的人工智能细分和应用领域创新产品和服务模式，例如在机器视觉识别领域已经有成规模的自主品牌100多家，代理商300多家，专业机器视觉系统集成商100多家。

二是在应用上有显著优势。客观上讲，国外企业在人工智能核心技术研发上具有短期内难以超越的优势和资源。例如脸书公司的大数据信息挖掘、苹果公司的语音识别、Uniqul的人脸识别技术全球领先，国外人工智能的商业化运营总体上看是依靠技术进步推动的。相比较，虽然我国在核心技术方面并没有表现出显著的优势，但在实现人工智能应用的场景优化及其相应的商业布局方面走在世界前列。例如，百度将语音技术、图片识别技术与O2O服务场景相融合，用户只需要输入一段语音就能够预订电影票、酒店和景区门票；阿里巴巴、京东等电商平台通过大数据挖掘为用户推送具有潜在购买欲望的产品；腾讯以微信、QQ为平台向客户精准投放新闻和广告等等。我国是全球人口最多、移动通讯用户最多、手机应用下载和在线用户最多、制造业规模最大的国家，这些共同支撑中国必然成为全球最大的人工智能应用市场，我国近年来人工智能高速发展也是以率先实现商业运用为引领的。

同时也需要看到，我国在人工智能领域主要存在以下三个方面的劣势：一是在人工智能重大基础理论研究上原创能力相对不足；二是高端芯片、基础材料、元器件、软件与接口等方面的技术对外依赖性较高；三是国内人工智能尖端人才远远不能满足需求。

确保我国在人工智能领域竞争中把握主动的政策建议

将加快发展人工智能上升到国家战略高度。人工智能作为影响广泛的颠覆性基础技术，将对未来各行业的发展产生深远影响。正因为如此，美国将其列为国家战略，并相继发布了《为人工智能的未来时刻准备着》和《国家人工智能研究与发展战略规划》两个重要战略文件，欧盟也推出了《欧盟机器人研发计划》，人工智能已然成为国与国之间科技实力与经济未来竞争的制高点。我国应高度重视人工智能的发展，并将其上升到国家战略的高度。在顶层设计之下，瞄准若干方向进行重点攻关，最终形成具有国际竞争力的技术研发能力和细分产业。

发挥产业优势，加强融合发展。虽然在核心技术方面与世界领先还有明显的差距，但我国拥有全球最大规模的人工智能应用市场。通过与其他产业的融合发展，能够发挥我国在人工智能应用场景优化以及相关商业布局方面的显著优势，在人工智能国际竞争中形成核心竞争力。加强实体经济部门，特别是具有国际竞争力的制造企业在核心技术、关键应用等领域与国内外人工智能公司开展深入合作，利用在传统市场上形成的优势以及对专业领域的理解，将人工智能作为产业转型升级的重要工具。

以建立人工智能与智能制造创新中心为抓手，促进人工智能在制造业领域的应用研究与技术推广。创新中心聚焦于人工智能在制造业应用中共性技术的研发与推广。人工智能与智能制造创新中心可采取“公私合作”的运营模式，并建立由技术专家、政府官员、企业家代表和学者共同治理的机制。

建立“人工智能国家实验室”，强化基础研究。“人工智能国家实验室”聚焦于任务导向型、战略性的前沿基础技术的研究，依靠跨学科、大协作和高强度资金支持开展人工智能领域的协同创新和战略性研究，加强在大数据智能、人机混合智能、群体智能、自主协同等方面的基础理论研究，并前瞻性布局高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等跨领域基础理论研究。

重视并积极应对人工智能普及可能造成的社会问题。人工智能对人类社会的影响远远不止经济方面的，越来越多的社会问题会随着人工智能的普及不断出现。例如人工智能在“犯错”时，如何判定谁来对错误负责需要建立专门的机构和制定相关的法律法规。对于中国而言，还要积极应对人工智能带来的就业结构的变化。我国是劳动力大国，目前大量劳动者集中于中低端岗位，将会有大量这些岗位逐渐被人工智能替代。因此需要深入调整改革学校（特别是职业学校）的专业、课程设置，培养符合人工智能大量普及社会的劳动者。

（作者单位：中国社会科学院工业经济研究所，中南大学商学院）

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