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。
全球人工智能产业地图发布 中国AI企业数量全球第二
中新社济南4月19日电(孙宏瑗)中国信息通信研究院19日在首届济南国家级人工智能创新应用先导区高端峰会上发布《2020年全球人工智能产业地图》(以下简称《产业地图》)。《产业地图》显示，中国AI企业数量全球排名第二，中美两国在人工智能领域占绝对竞争优势。
中国信息通信研究院副院长魏亮在现场介绍说，2020年，美国人工智能企业占据全球总数38.3%，中国紧随其后，占24.66%。中美两国AI企业数量占据全球半数以上，保持绝对竞争优势。美、中、英、加等名列前10名国家的AI企业数量排名连续四年无明显变化。尽管俄罗斯2020年AI产业迎来发展热潮，但对AI产业整体格局并未产生决定性影响。
“中国人工智能‘先导区’‘试验区’带动作用显著。”魏亮表示，中国地方政府在体制机制、政策法规等方面先行先试，形成促进人工智能与经济社会发展深度融合的新路径。其中，北京AI企业数量占据中国30%以上。上海、深圳、济南、青岛、成都等城市也成为区域内人工智能企业最集聚、创新最活跃的城市。
《产业地图》显示，2020年，在疫情防控和复工复产中，人工智能技术发挥着重要作用，资本市场对于人工智能的热度升温，全球AI投资金额基本止跌，中国国内AI投资金额转降为升。全球人工智能产业规模达到1565亿美元，同比增长12.3%，但由于疫情影响，增速低于2019年。中国人工智能产业规模为434亿美元，同比增长13.75%，超过全球增速。
“人工智能与垂直行业技术深度交融，集成多软件技术融合的统一平台成为趋势。高性能计算技术融入智能计算体系，新型智能计算也正助力人工智能发展。”据魏亮介绍，《产业地图》提出建议，中国应以核心技术突破与应用创新并重，加大AI基础平台能力建设、人工智能基础科研持续投入，打造区域应用创新生态，建立连通企业、高校、研究院等创新主体的AI创新发展生态。(完)
竞逐人工智能：北京上海深圳，各自赢在哪里
肖书瑶上观数据
2019年全国已经拥有超过4000家的人工智能企业。数据背后，是越来越拥挤的赛道。时光流转，2019世界人工智能大会再次拉开帷幕，一场果敢布局、争分夺秒的智能革命，在浦江两岸开启全球“新赛场”。
一年前，首届世界人工智能大会曾吸引40余个国家的4万余名嘉宾、17万人次参会和观展，包括图灵奖得主在内的335位学术界、产业界领袖到场致辞。当时签约的20多个项目，已经全部落地。
而会议的热度，折射的是整个人工智能行业在全国的热潮。
全球知名创投机构CBInsights几个月前曾发布2019年全球人工智能独角兽企业名单。全球共有32家估值10亿美元以上的人工智能公司上榜。中国共有10家，其中6家在北京，2家在深圳，1家在上海，1家在广州。
从名单来看，中国的人工智能企业更偏技术类，集中在面部识别、语音技术和人工智能芯片研发上（估值第一名的字节跳动除外），而美国的公司更偏人工智能技术在农业、商业、医疗、汽车工业等各行业的应用。14亿人口的红利、坚实的制造业基础、弯道超车的互联网企业……让中国在人工智能产业领域飞速发展。中国的人工智能创业公司在2017年融到了49亿美元，相当于全球将近50%的人工智能资金，首次超过美国。
如果说全球范围内，中美是人工智能行业的领头羊，那么在国内，北京、上海、深圳雄心勃勃，不仅在机构数量还是机构实力上，都远远领先于我国其他城市。
“区域竞赛”
2017年5月27日下午，世界围棋第一人柯洁在棋盘前落下了眼泪。他从未经历过这样的失败，连输三局，而他的对手——阿尔法围棋（AlphaGo）是由谷歌开发的人工智能应用。
柯洁向AlphaGo投子认输后不到两个月，国务院公布了《新一代人工智能发展规划》。规划明确提出未来将要对人工智能发展给予更多资金、政策支持，以及国家级的统筹规划，并希望到2030年中国能成为人工智能领域的全球创新中心。
政策与资本，双重驱动了人工智能产业区域间竞赛。
2017年10月，在国家发改委和科技部的指导下，中国信通院牵头发起了中国人工智能产业发展联盟（AIIA），联盟的会员单位超过7成（345家）都坐落在北京、上海、深圳、广州这四个城市，其中北京215家，上海74家，深圳29家。这345家机构可以看作是中国人工智能产业的种子单位。
据中国信息通信研究院数据研究中心2018年的统计，截至2018年上半年，中国各地（不含港澳台地区）的人工智能企业为1040家，京津冀、珠三角、长三角是人工智能企业最为密集的地区。从城市层面来看，北京（412家）、上海（211家）、深圳（122家）是聚集人工智能企业数量最多的城市。杭州、广州、重庆跟随其后。
到了2019年，按照各城市最新的统计数据，全国已经拥有超过4000家的人工智能企业。北京和上海均超过1000家，深圳近700家。
每年一更新的数据背后，是越来越拥挤的赛道。
北京：科研技术的全面领先人工智能的发展离不开顶尖的科研机构和人才，它们是城市技术力量背后的支撑。AIIA的345家联盟会员单位中有19家科研机构，北京独占11家，上海6家，深圳2家。其中在北京的清华大学、北京大学、中科院自动化研究所、中科院神经科学研究所都是我国甚至是世界顶尖的人工智能研究机构。
这些机构有多强呢？
中国的人工智能论文数量自2014年起超过美国，并且远超其他国家。中科院、清华大学是产出最多的地方。过去20年间，中科院学院发布了26176篇，清华大学超过19693篇。中科院不仅论文数量多，而且水平高，有242篇高被引论文数和7篇热点论文居国内榜首。2012-2016年前，清华大学甚至在被引用次数上超过了斯坦福大学等老牌人工智能院校。
2019年发表的全球计算机科学专业排名（CSRanking）里，人工智能领域分支的世界各高校排名榜单前十中，北京的机构占了3席。清华大学以110.1的分值高居第一。北京大学排名第二，中国科学院排在第九位。这项排名主要参考美国人工智能促进协会（AssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence）和国际计算机学会人工智能专业峰会论文数量。
此外，北京还拥有模式识别国家重点实验室、智能技术与系统国家重点实验室、深度学习技术及应用国家工程实验室等10余个国家重点实验室。这也许可以解释为什么北京的人工智能企业数量在中国一枝独秀。许多创业公司和创业者是从大学和科研机构走出来的。如AI芯片领域的独角兽——寒武纪科技，是由中科院计算所智能处理器中心孵化的人工智能芯片企业；刚向港交所提交招股书的旷视科技，由清华姚班的三位毕业生共同创建。
北京拥有最多的人工智能技术专利，多达8183个。中国专利保护协会发布的《人工智能技术专利深度分析报告》显示，国内专利申请量排名前五的申请人依次为百度、中国科学院、微软、腾讯和三星。其中，百度以2368件的申请量在国内申请人中位列第一，远超腾讯、阿里巴巴等企业。
除了百度，京东、美团、联想等互联网巨头建设的企业实验室，都向人工智能技术研发投入了大量的社会资本。
顶尖理工科大学、科研机构的聚集，良好的产业基础、优势企业提供的高薪酬，都吸引了人工智能人才往北上深集中。北京拥有全国最多的人工智能人才，占比近28%；占比12.1%的上海，排在第二位。根据中国信通院的统计，北京的人工智能企业数量最多，同时也是人工智能技术应用领域最多元化的地方。从企业类型来看，北京的人工智能企业覆盖了上游的硬件制造（如寒武纪、地平线）、软件技术研发（商汤、旷视）、通用平台支持（百度、金山）、终端产业应用（出门问问、助理来也）等各个产业链环节。
深圳：把算法转换为持续经营
李开复在《AI·未来》里写道：“人工智能许多抽象的研究工作大都已经完成，研究中遇到的困难大都也已解决，现在是创业者‘撸起袖子加油干’，把深度学习算法转换为持续经营的事业的时候了。”
千千万万用户的行为数据都掌握在互联网巨头企业手中。龙头企业在商业应用上的带动作用甚至已经超越了科研机构带来技术创新上的推动。谁拥有海量的数据，谁的算法就能更精准，谁就能在这一局比赛中占据上风。深圳就深谙此道。
中国人工智能产业发展联盟的345家核心会员单位中，只有27个企业、2个研究机构在深圳，远低于北京和上海。但这27家企业中，却包括了赫赫有名的腾讯、华为、中兴、平安科技……其中，超过一半（14家）的企业注册资本在5000万以上，拥有超过205623个专利，3632个软件著作权；6家公司融资过亿。
深圳的特殊之处，在于能让软件落地的制造业系统。在深圳令人眼花缭乱的电子产品市场上，数千种电路板、传感器、扩音器、摄影机可以供创业者挑选。“在美国需要花3个月才能找齐的电子元器件，到了华强北可能只需要一天。”而北京的小米为了搭建智能家居系统，投资了220家公司，孵化了29家创业公司，其中大多就位于深圳。
在深圳人工智能企业百强榜中，超七成处于产业链中的应用层。中国工程院院士、香港中文大学（深圳）校长徐扬生认为，深圳具有包括机器人在内的完备的制造产业链，能为设计、开发、制造人智能系统提供得天独厚的条件。
深圳的科研机构主要依靠企业和政府主导的研究院，企业实验室例如腾讯优图实验室、腾讯人工智能实验室、华为诺亚方舟实验室、中兴通讯云计算及IT研究院等，由政府主导则有深圳智能机器人研究院、深圳人工智能与大数据研究院。
借助腾讯、华为、中兴等巨头企业的技术积累与研发能力，深圳也在人工智能技术创新领域占据了一席之地，739个人工智能方向的专利排在我国第四位。
上海：剑指全球高地
根据中国信通院在2018年全球人工智能大会上发布的产业报告，上海以211家人工智能企业排在中国第二位，全球第四位，牢牢占据人工智能城市智力第一梯队的位置。
上海全国是出台相关政策最多的城市，数量达到44项。通过规划、资金等方面的支持充分利用技术创新资源、人才与市场优势打造人工智能聚集区。上海人工智能产业园共有6家，为园区内的人工智能企业提供人才、资本、技术方面的整合资源。
从政策指向性来看，上海出台的政策在人才、创新生态、产业聚集、投融资支持等方面都有涉及，特别还针对企业关心的数据资源开放和应用提出具体措施。而资本的踊跃进入和国内外知名企业的聚集，可视为对政策的某种回应——上海初创企业融资金额350亿元，数额超过第三位深圳近四倍。相比北京和深圳，上海最大的特色是全球化。微软、亚马逊、SAP等国际企业在上海设立人工智能研究院。除了国际巨头，上海也集聚了一大批国内行业领军企业前来布局，产业集群效应明显。华为、腾讯、京东等国内龙头企业在沪设立8个人工智能创新平台。阿里巴巴、百度等10个创新中心落户上海。
上海也有很多规模不大但潜力巨大的原创公司。如依图科技位列全球AI独角兽企业排名第十一位，是目前人脸识别领域技术最顶尖的公司，曾在由美国国家标准技术局（NIST）主办的全球人脸识别测试（FRVT）中夺得第一。
如果说我们看到的无人驾驶、智慧医疗、人脸识别是人工智能技术应用的结果，那么人工智能芯片则是其基础支撑的硬件，而这一直以来都是我国人工智能行业的弱势领域，也是上海在人工智能行业的重点布局。
今年，上海启动建设全国首个人工智能创新应用先导区，又启动建设了上海国家新一代人工智能创新发展试验区。人工智能芯片领域全球第一个独角兽初创公司——寒武纪科技落户人工智能创新引领发展区临港。
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报告丨全球人工智能行业发展白皮书2019（附下载）
主要发现
1、人工智能正全方位商业化，在各个行业引发深刻变革。
目前AI技术已在金融、医疗、安防等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富。人工智能的商业化在加速企业数字化、改善产业链结构、提高信息利用效率等方面起到了积极作用。
2、AI全面进入机器学习时代，未来人工智能的发展将是关键技术与产业的结合。
每一次人工智能的发展都伴随着研究方法的突破，深度学习是近年机器学习技术突破的重要代表之一。随着人工人工智能研究和应用领域的不断延伸，未来人工智能将迎来更多种技术的结合应用。
3、人工智能投资趋于理性，底层技术和易落地领域更受人工智能领先机构青睐。
随着投资界和企业界对人工智能的了解逐步加深，人工智能投融资市场更加理性。人工智能投融资频次有所下降，但投资金额继续增加。特别是经过行业的一轮优胜劣汰后，底层技术创业公司以及落地性强的领域如医疗、教育、无人驾驶等创业项目继续受到人工智能领先机构的青睐。
4、城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体，也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。
不同城市在人工智能的顶层设计、算法突破、要素质量、融合质量、应用质量上有着不同的表现，形成多样化与个性化的AI发展模式。
5、政策与资本推动京津冀、长三角、珠三角成为人工智能企业分布最多的地区，北京、上海领跑全国。
比如上海通过提供税收优惠、资金补贴、人才引入、优化政务流程等措施优化营商环境，吸引大量投融资资金、人工智能企业以及人才，科研实力突出。促进人工智能产业链上下游企业形成规模效应，提升城市人工智能产业实力。
6、以上海和北京为代表的一线城市在人才数量、企业数量、资本环境以及科研能力长期处于第一梯队。
上海、北京城市的人工智能企业数量已超过600家，其中上海已经与科技巨头腾讯、微软以及人工智能独角兽商汤、松鼠AI建立了企业实验室。
7、人工智能推动金融行业构建更大范围能的高性能生态系统，提升金融企业商业效能并变革企业内部经营全过程。
传统金融机构与科技公司合力推进人工智能在金融行业的深度渗透，重构服务架构，提升服务效率，向长尾客户提供个性化服务的同时降低金融风险。
8、人工智能在教育行业的应用逐步深入，应用场景向覆盖教学全流程方向变革。
在人工智能技术在教育领域的应用类型中，人工智能自适应学习在学习各环节应用最为广泛，此外，由于中国人口基数大，教育资源紧缺，对教育的重视程度等有利因素智适应学习系统有望后来者居上。
9、数字政务的建设主要依靠自上而下推动，构建政务数字化目标加速政府智能化变革。
各地数字政务建设的需求不同，因而为企业提供的是定制化解决方案。公共安全领域进入门槛提高，强者恒强趋势明显，行业集中度进一步增强。
10、以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新。
传统车企的生产、渠道和销售模式将被新兴的商业模式所替代。新兴的无人驾驶解决方案技术公司和传统车企的行业边界将被打破。随着共享汽车概念的兴起。无人驾驶技术下的共享出行将替代传统的私家车的概念。随着无人驾驶行业规范和标准的制定，将衍生出更加安全和快捷的无人货运和物流等新兴的行业。
11、人工智能在制造业领域的应用潜力被低估，优质数据资源未被充分利用。
制造业专业性强，解决方案的复杂性和定制化要求高，所以人工智能目前主要应用在产品质检分拣和预测性维护等易于复制和推广的领域。然而，生产设备产生的大量可靠、稳定、持续更新的数据尚未被充分利用，这些数据可以为人工智能公司提供优质的机器学习样本，解决制造过程中的实际问题。
12、零售领域应用场景从个别走向聚合，传统零售企业与创业企业结成伙伴关系，围绕人、货、场、链搭建应用场景。
人工智能在各个零售环节多点开花，应用场景碎片化并进入大规模实验期。传统零售企业开始布局人工智能，将与科技巨头在大数据应用和人工智能领域同台竞技，意味着零售商将更加积极与创业公司建立伙伴关系。
13、医疗行业人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。
人工智能的出现将帮助医疗行业解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康，医疗又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。
部分摘要
一、AI创新融合新趋势
二、人工智能技术发展腾飞
三、中国在全球AI地位
四、人工智能重塑各行业
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2019年全球人工智能行业市场现状及发展前景分析 智能服务为主，全面进入商业用途
全球人工智能行业发展现状分析
2019年4月，中国信息通信研究院发布了《全球人工智能产业数据报告》。根据报告里公布的数据显示，全球人工智能产业发展呈现出如下规律：
1、全球人工智能企业分布
——地区分布
截至2019年3月底，全球活跃人工智能企业达到5386家。其中美国为2169家，中国大陆为1189家，英国为404家，加拿大303家，印度则是169家。故整体来看，人工智能在北美洲、亚洲、欧洲发展更为迅猛，未来该地区也将是人工智能的主导地区。
全球人工智能企业分布情况
数据来源：前瞻产业研究院整理
——城市分布
从人工智能企业城市分布来看，北京以468家企业个数拔得头筹，其次为旧金山，328家企业、伦敦则位列第三，为290家;上海紧随其后，为233家;纽约排第五，为207家。从城市分布看，中国人工智能企业主要集中在北上广和江浙地区，美国人工智能企业则主要集中在加州、纽约州和马塞诸塞州。
2019年全球人工智能企业数量城市分布TOP5统计情况
数据来源：前瞻产业研究院整理
2、全球人工智能独角兽企业发展情况
从独角兽企业看，美国独角兽企业数量最高，为18家，中国为17家，英国3家，德国1家，日本1家，以色列1家。另，对以下独角兽企业进行梳理后，人工智能各细分领域独角兽企业的数量也清晰起来，其中以医疗健康独角兽数量为最高，5家，其次为智能驾驶、面部识别技术，分别为4家;AI芯片、网络安全则分别为3家。
全球人工智能独角兽企业数量统计情况
数据来源：前瞻产业研究院整理
3、全球人工智能独角兽企业投融资状况
融资角度看，2018年Q2以来全球领域投资热度逐渐下降。2019Q1全球融资规模为126亿美元，环比下降3.08%;其中中国领域融资金额为30亿美元，同比下降55.8%。在全球融资总额中占比23.5%;比2018年同期下降了29个百分点。
值得说明的是，在融资轮次中，种子天使轮融资占比进一步缩减，2019Q1仅为11.3%;B-E轮融资占比由2018年的23.2%则提升到了2019年第一季度的32.3%。另从国家角度看，2016年以来，中国在人工智能领域获得巨额投资次数累计达114次，在全球居首位。
2016-2019年Q1全球及中国人工智能融资规模统计情况
数据来源：前瞻产业研究院整理
从最新披露的数据看，2019年第一季度，全球单笔融资金额超过1亿美元的交易共16笔。其中中国企业获投6笔，美国企业获投4笔，以色列、新加坡、德国和阿根廷企业各获投1笔。
更进一步看，中国企业不管是数量还是所融资金的数量，均为第一。
全球人工智能行业发展前景分析
从未来看，未来人工智能企业将聚焦以下几个领域的开发：
——人工智能以智能服务为主，全面进入商业用途。人工智能已经在手机领域已经取得一定的成效，很多手机企业研发了自己的人工智能芯片，中国通信巨头华为已经发布了自主研发的人工智能芯片并将其应用在旗下智能手机产品中，苹果公司推出的iPhoneX也采用了人工智能技术实现面部识别等功能。三星最新发布的语音助手Bixby则从软件层面对长期以来停留于“你问我答”模式的语音助手做出升级。
——人工智能为人类进行分析。工智能的核心方面在于机器学习和深度学习，这方面的进展才能决定着人工智能的突破。基于大数据时代下，人工智能对数据的积累分析，在加之深度学习技术的发展，完全能替人类的各方面做出优质的决定。
——在金融投资领域，人工智能已经有取代人类专家顾问的迹象。在美国，从事智能投顾的不仅仅是betterment、wealthfront这样的科技公司，老牌金融机构也察觉到了人工智能对行业带来的改变。高盛和贝莱德分别收购了HonestDollar与FutureAdvisor，苏格兰皇家银行也曾宣布用智能投顾取代500名传统理财师的工作。
国内一家创业团队目前正在将人工智能技术与保险业相结合，在保险产品数据库基础上进行分析和计算搭建知识图谱，并收集保险语料，为人工智能问答系统做数据储备，最终连接用户和保险产品。这对目前仍然以销售渠道为驱动的中国保险市场而言显然是个颠覆性的消息，它很可能意味着销售人员的大规模失业。
更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
我国人工智能产业居全球第一梯队 迎来新机遇
习近平总书记强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能健康发展。
近年来，我国人工智能产业在技术创新、产业生态、融合应用等方面取得积极进展，已进入全球第一梯队。中国信通院测算，2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元，同比增长18%。
我国人工智能产业的发展现状与发展趋势如何？面临着哪些机遇？今后产业发展有哪些着力点？最近，记者采访了工业和信息化部相关负责人及业内多家企业。
核心技术取得突破，创新能力显著提升
无保护左转、行人车辆避让、自动变道、自动转向、红绿灯识别、窄路及拥堵路段通行、自动绕障……北京轻舟智航科技有限公司不久前推出的基于地平线征程5芯片的“轻舟乘风高阶辅助驾驶解决方案”，支持城市多场景、高速公路、快速路多种复杂路况的点到点辅助驾驶，让开车变得轻松。
包括18个智能水位站、5个流量站、100套森林火灾地表火探测器在内，200余个前端感知点位，将实时数据输送至云从科技主导搭建的综合枢纽数字孪生平台――“天府大脑”，并在数字孪生世界完美复原成都天府新区的生态现状。水体抬升、水质反演、污染等城市应急事件，在AI（人工智能）赋能下完成高效能治理。
六轴机器人轻柔地抓起几十公斤重的电池模组，精准放置到电池包底座上，在AI视觉和100%扭矩监控下完成自动拧紧，安装精度达到0.2毫米……在上汽通用汽车武汉奥特能超级工厂电池车间模组上线工位，由上汽通用工程制造团队与国内顶尖人工智能企业共同开发的“机器人、3D点云视觉、力控感知”技术融合应用，在业内成功落地。
“智能视觉技术在装配工艺中的应用，有效避免了模组在组装过程中由于磕碰造成的潜在安全风险，确保了装配过程电池零损伤。”据工厂负责人介绍，后续的电池包涂胶、合盖、拧紧工艺，也全部基于数字孪生技术的机器人自动完成。通过采用深度学习算法的视觉技术进行多重质量保证，安装工艺实现测量精度小于0.1毫米，确保电池包满足最高密封等级要求。
不仅如此，在武汉奥特能工厂，数字孪生技术已广泛运用于产线规划、设备制造、安装调试、生产运营监测、设备预维护等领域，节省设备建造、调试时间约50%，项目实际投产比规划提前了5个月。
以上事例，是我国人工智能创新能力显著提升的缩影。总体看，有四个方面主要进展：
――人工智能专利申请量居世界首位。据中国信通院测算，2013年至2022年11月，全球累计人工智能发明专利申请量达72.9万项，我国累计申请量达38.9万项，占53.4%；全球累计人工智能发明专利授权量达24.4万项，我国累计授权量达10.2万项，占41.7%。
――创新载体建设取得新进展。一批新型研发机构在人工智能大模型、人工智能计算芯片等领域取得了技术突破。算力基础设施达到世界领先水平。全国一体化大数据中心体系基本构建，“东数西算”工程加快实施；建成一批国家新一代人工智能公共算力开放创新平台。
――关键核心技术局部突破，部分关键应用技术居世界先进水平。我国企业在应用算法、智能芯片、开源框架等关键核心技术上已取得重要突破，图像识别、语音识别等应用技术进入国际先进行列，智能传感器、智能网联汽车等标志性产品有效落地应用。
――产业生态初步形成。目前，我国已有超过400所学校开办人工智能专业，高端人才居全球第二。截至2022年底，全球人工智能代表企业数量27255家，其中我国企业数量4227家，约占全球企业总数的16%。我国人工智能产业已形成长三角、京津冀、珠三角三大集聚发展区。百度、阿里、华为、腾讯、科大讯飞、云从科技、京东等一批AI开放平台初步具备支撑产业快速发展的能力。
融合应用步伐加快，赋能效果持续显现
“春节后，早高峰等车时间变短了，车上也不那么挤了。”2月23日7时40分，李先生在深圳桃源村东72路公交车站登车。他并不知道，车队根据智能排班，车辆周转率提升10%，乘车舒适度也提高了25%。
深圳巴士集团安托山公交车队调度组长陈晓岚告诉记者，去年车队6条线路、72辆公交车安装智能系统后，借助人工智能算法，车队可以通过精准匹配的动态飞线图，全面了解线路客流信息，如哪个时段、哪个区间客流量大，进而调整线路早晚高峰时段的发车频次，增发72路、M500路区间车，提升了线路运营效率，方便了乘客出行。
据了解，目前，深圳已经有6000辆公交车安装了该系统。构建城市级公交大脑不仅帮助公交公司降本增效，还有效推动城市智慧出行。
“伴随着人工智能在智慧城市领域的应用加速落地，我们对智慧城市的理解越来越深，战略也越来越清晰，那就是做自进化城市智能体。”云天励飞副总裁郑文先说，云天励飞拥有算法、芯片、大数据全栈式AI能力，基于对行业场景需求的深刻理解，通过自定义指令集、处理器架构及工具链的协同设计，实现了算法芯片化，进而打造具备多维敏捷感知、海量数据分析、全局实时洞察、持续迭代进化的城市超级大脑，助力智慧城市建设。目前，一系列示范应用已在北京、上海、深圳、青岛、成都等多个城市实现项目落地。
中国电子信息产业发展研究院副总工程师安晖表示，当前，人工智能与一、二、三产业融合成效初显，正在从医疗、交通、制造等先导产业领域向旅游业、农业等领域拓展；智能金融、智能医疗、智能安防、智能交通等领域已经成为人工智能技术产业化落地的热点应用场景；制造业研发设计、工艺仿真、生产制造、产品检测等重点环节智能化水平全面提升。
推动关键核心技术攻关，培育良好发展生态
“作为国内首款可量产的百TOPS级大算力AI芯片，地平线征程5已经获得比亚迪、上汽、一汽等多家主流车企的量产合作项目，首款量产车型已于今年2月落地。”业内专家表示，实现大算力车规级芯片量产，国内芯片企业仍需突破一些关键技术，如先进封装技术、自主IP技术、高算力芯片系统架构，以及功能安全流程、功能安全产品认证、车规可靠性认证等。
车规级智驾和智舱芯片，只是我国人工智能产业链短板之一。安晖认为，总体看，我国人工智能基础理论、核心关键技术积累不足，核心算法、AI框架、芯片及基础元器件与国外差距较大，重大原创科技成果还需要进一步研发。
“实现人工智能产业高水平自主可控，国内企业要加强产学研用协同创新，推动关键核心技术攻关。”安晖列举道，一是大力推进人工智能基础软硬件开发，加强小样本学习、迁移学习等基础技术研究，提升原始创新能力。二是加快智能芯片、深度学习框架及关键算法等共性技术迭代升级与产业化，发展感存算一体化的智能传感器。三是强化知识计算引擎、跨媒体智能、自然语言处理、自主无人系统等技术攻关与应用，加快人工智能安全技术创新。四是加速语音、图像文字等多媒体技术向跨媒体技术提升，推动感知智能向认知智能演进，发展超大规模预训练模型。五是加快人工智能与5G大数据、云计算、区块链等技术的融合创新，鼓励开发融技术产品并加速商业化落地。六是推动类脑智能等前沿技术，前瞻布局人工智能与量子信息、脑机接口等前沿领域探索。
在云从科技副总裁王仲勋看来，我国人工智能企业和初创公司在获得资金支持方面仍存在一定困难，有时无法承担训练大型语言模型的高昂成本，“此外，一些财力雄厚的大企业，项目投资更多关注短期的投资回报率，对长期规划且产出成果不明确的项目存在一定程度的重视不足。”
工信部有关负责人表示，“十四五”期间，我国将加快壮大人工智能产业，培育良好发展生态，具体举措包括：组织由大中小企业联合、产学研共同参与的创新联合体，推动人工智能关键核心技术突破，提升我国智能芯片、开发框架、典型智能产品等水平；加快人工智能在制造、交通、能源等领域的应用，推动重点领域智能化转型；打造产业集群，培育一批具有国际竞争力的人工智能龙头企业，发展一批专精特新企业，依托先导区打造产业集聚发展高地。
以技术突破和应用拓展为主攻方向，依托我国超大规模市场优势吸引全球资源要素，我国人工智能产业正在与实体经济深度融合，成为经济社会发展新的增长引擎。据预测，到2030年，我国人工智能产业规模将达到1万亿元。
《人民日报》（2023年03月15日18版）
全球人工智能产业地图发布 中国AI企业数量全球第二
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中新社济南4月19日电（孙宏瑗）中国信息通信研究院19日在首届济南国家级人工智能创新应用先导区高端峰会上发布《2020年全球人工智能产业地图》（以下简称《产业地图》）。《产业地图》显示，中国AI企业数量全球排名第二，中美两国在人工智能领域占绝对竞争优势。中国信息通信研究院副院长魏亮在现场介绍说，2020年，美国人工智能企业占据全球总数38.3%，中国紧随其后，占24.66%。中美两国AI企业数量占据全球半数以上，保持绝对竞争优势。美、中、英、加等名列前10名国家的AI企业数量排名连续四年无明显变化。尽管俄罗斯2020年AI产业迎来发展热潮，但对AI产业整体格局并未产生决定性影响。“中国人工智能‘先导区’‘试验区’带动作用显著。”魏亮表示，中国地方政府在体制机制、政策法规等方面先行先试，形成促进人工智能与经济社会发展深度融合的新路径。其中，北京AI企业数量占据中国30%以上。上海、深圳、济南、青岛、成都等城市也成为区域内人工智能企业最集聚、创新最活跃的城市。《产业地图》显示，2020年，在疫情防控和复工复产中，人工智能技术发挥着重要作用，资本市场对于人工智能的热度升温，全球AI投资金额基本止跌，中国国内AI投资金额转降为升。全球人工智能产业规模达到1565亿美元，同比增长12.3%，但由于疫情影响，增速低于2019年。中国人工智能产业规模为434亿美元，同比增长13.75%，超过全球增速。“人工智能与垂直行业技术深度交融，集成多软件技术融合的统一平台成为趋势。高性能计算技术融入智能计算体系，新型智能计算也正助力人工智能发展。”据魏亮介绍，《产业地图》提出建议，中国应以核心技术突破与应用创新并重，加大AI基础平台能力建设、人工智能基础科研持续投入，打造区域应用创新生态，建立连通企业、高校、研究院等创新主体的AI创新发展生态。（完）海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP责任编辑：刘万里SF014
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第七届世界智能大会上发布的《中国新一代人工智能科技产业发展2023》报告显示，我国人工智能产业发展表现出明显的集群化趋势，主要表现为“新型创新区→城市→区域→全国→全球”的空间结构特征。
工业和信息化部统计数据显示，截至2022年6月，我国人工智能企业数量超过3000家，仅次于美国，排名第二，人工智能核心产业规模超过4000亿元。
面对我国高质量发展对智能化的迫切需求，建设具有全球竞争力的人工智能产业集群至关重要。对此，中国工程院中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家、南开大学经济研究所所长刘刚团队深入分析2200家人工智能企业、5722个投资者、438所AI大学和307家非大学科研机构、967家产业联盟等样本数据，形成了《中国新一代人工智能科技产业发展2023》报告。
报告指出，我国人工智能企业在智能芯片、基础架构、操作系统、工具链、基础网络、智能终端、深度学习平台、大模型和产业应用领域的创新创业活动，为自主可控技术体系的构建和产业国际竞争力的提升奠定了基础。平台企业、独角兽公司、中小企业、新创企业、研究型大学、科研院所和投资者之间相互协作，共同构建富有活力的产业创新生态，推动人工智能产业集群化发展。
报告研究表明，我国的人工智能产业集群表现为“新型创新区→城市→区域→全国→全球”的空间结构特征。与传统工业园区和高科技园区不同，新型创新区一般位于科技创新资源和产业基础雄厚的大城市的中心区和次中心区，是人工智能产业化集群及其产业创新生态的栖息地，强调依托狭小的物理空间打造无限的网络空间产业创新生态。到目前为止，我国人工智能产业集群主要分布在京津冀、长江三角洲、珠江三角洲和川渝地区的重点城市。
报告认为，随着人工智能科技创新，包括智能制造、智能芯片、智能网联汽车、科技研发和服务、智慧医疗和智慧教育在内的重点产业领域的创新集群，是人工智能科技产业集群发展的前沿。
刘刚表示，人工智能是全球科技和产业竞争的焦点，机遇与挑战并存。加速发展具有产业赋能能力的新型平台及其主导的产业创新生态、高水平规划和发展新型创新区、建设高度开放的创新系统推动与世界各国的技术合作、推动通用人工智能和专用人工智能的融合，是我国应对挑战和加快人工智能产业集群国际竞争力提升的战略支撑。