中国人工智能上市企业排名TOP100
上周铅笔道发布人工智能应用独角兽TOP90，今天铅笔道将持续发布人工智能榜单系列之《2021真榜•人工智能应用最具商业价值•上市公司排行榜TOP100》：100家企业脱颖而出，登顶榜单。铅笔道特发此文，以表彰它们。
数字经济是国家重点关注的新经济方向，而人工智能是数字经济的代表产业。人工智能当前的关注重点，不在于技术或产品本身，而在于“应用”。只有解决“应用”问题，它才能从一个实验室产品，变成一个市场化产品：企业才能可持续盈利。
这也是本期榜单的初心：发掘一批最具应用价值的人工智能企业。而让人兴奋的是，最近几年，人工智能的应用成果已经在各个产业开花。
人工智能与未来城市结合，新一代拥有智慧大脑的现代化城市全副武装。
人工智能与医疗结合，各类软、硬件机器人层出不穷，让诊断、手术等各个环节有了颠覆性改变。
人工智能与智能制造结合，让制造业的研发设计生产制造大大提速。
人工智能与企业经营结合，各类客服、财务机器人出现，帮助我们从繁琐、重复的工作中解脱出来。
......
通过榜单，我们期待将这些应用成果发掘出来，以供产业借鉴，最终助推产业人工智能化。
本期真榜基于2020-2021年对外披露的相关数据，从盈利能力、偿债能力、营运能力和发展潜力四个方面一共选取9项财务指标，运用Topsis法改进的因子模型对公司综合得分进行排序，根据最优因子方案贴近度来评价人工智能概念股版块上市公司的投资价值，共评选出100家上市公司。
考虑到榜单的广泛影响力，在结果正式发布前，铅笔道特此声明：真榜致力于做创新经济“不说谎的榜单”，即“用最真实客观的评价手段，发现影响时代的创新者”，但在实际评估中，榜单结果将难以避免地受到复杂的客观因素影响。
具体受制因素来自6个方面：
1.企业明确声明不参评榜单，这会影响排名的绝对客观性
2.上述公司所用数据均来源于各大公司公开对外披露的年报
3.由于启动时间所限，榜单数据来源截止于2021年6月
4.评价方法基于Topsis法改进的因子模型对公司综合得分进行排序，根据最优因子方案贴近度得出最终结果，可能无法绝对客观
以下为获奖企业名单：
2021真榜·人工智能应用最具商业价值上市公司排行榜TOP100
附：以下为本期真榜详细评价系数（满分1分），因版面有限仅公示总分。
铅笔道介绍
铅笔道是中国第三代创新创业服务平台，致力于发现创新公司，服务创新公司，旗下涵盖投融资、新媒体、PR等服务。
目前，铅笔道用户覆盖3000万创新公司，其APP、公众号、官网等平台已积累约100多万创投圈活跃用户，深度链200000+股权投资人，覆盖活跃投资机构4000+。过去5年，铅笔道累计采访了13000名创新公司，据公众号数据统计，垂直原创内容数在创新创业圈排名TOP1。
铅笔道已经完成四轮融资，股东不乏真格、软银中国、险峰长青、英诺天使、BAI、YC中国（现奇绩创坛）等TOP投资机构。
2023年中国人工智能行业全景图谱
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(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据:人工智能分类,人工智能行业产业链,人工智能行业全景图谱,中国人工智能发展历程,人工智能行业重点方向变化,工智能企业核心技术分布情况,中国人工智能市场规模,中国人工智能市场应用份额,人工智能在各行业中的应用情况,中国人工智能行业投融资情况,中国人工智能行业投融资轮次分布,人工智能各技术方向岗位人才供需,人工智能本科新专业高校名单,人工智能科技产业中国城市竞争力,工智能行业代表性企业区域,中国人工智能行业投融资事件数量地区分布,中国人工智能行业竞争派系,人工智能发展趋势,中国人工智能产业规模预测,中国新一代人工智能创新发展区数量
行业概况
1、定义
人工智能作为一门前沿交叉学科,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,将其视为计算机科学的一个分支,指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能行业属于战略新兴产业,根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看,我国人工智能可分为三个下属行业,分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。
2、产业链剖析:产业链涵盖行业庞大
人工智能产业链包括三层:基础层、技术层和应用层。其中,基础层是人工智能产业的基础,主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源,为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心,以模拟人的智能相关特征为出发点,构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸,集成一类或多类人工智能基础应用技术,面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
行业发展历程:行业处在突飞猛进阶段
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Arthur Samuel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Garry Kasparov,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。
行业政策背景:行业发展从技术过渡到产业融合
2017年之前,人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始,政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合,特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。
从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出,人工智能+产业的融合将是未来的重点,包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表,均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。
2019年,两会更是将“智能+”写入政府工作报告,人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期,“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通,可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型,更能反向助推技术自身的迭代和进步。
2020年,明确人工智能作为“新基建”建设重要一环,“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合,打造应用场景,示范项目。
行业发展现状
1、大数据和云计算为占比最高的核心技术
从人工智能企业核心技术分布看,大数据和云计算占比最高,达到41．13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人,占比分别为7．64%,6．81%,5．64%;物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理分别占比5．55%,5．47%,4．76%。
2、行业呈现快速增长趋势
2017年7月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,将人工智能上升到国家战略层面,受益于国家政策的大力支持,以及资本和人才的驱动,我国人工智能行业的发展走在了世界前列。初步估计,2020年中国人工智能行业市场规模约为1858．2亿元。
3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营
2020年,中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等),应用占比达到49%,互联网与金融行业紧随其后,占比分别为18%和12%。
企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节,都已能够看到人工智能的身影:AI 核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。
人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,实现社会生产力的整体跃升,推动社会进入智能经济时代。前瞻估算,目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目,而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合,实现产业地位提高或经营效益优化。
3、资本更倾向于人工智能企业的早期投资
2014-2020年,中国人工智能行业总计共有4796起投融资事件发生,总计融资金额为7685．39亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模上呈现持续增长态势,2018年融资金额达1482．46亿元,融资事件965起。
2019-2020年,我国人工智能行业市场相较之前冷静不少,融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2020年,我国人工智能行业投融资事件发生723起,总金额达1468．37亿元。2021年1-7月,共有融资事件506起,融资金额达到1839．92亿元,融资金额已经超过2020年总金额。
注:2021年数据截至7月27日。
从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看,由于初创型企业融资金额与估值相对较合理,泡沫较小,因此对资本更倾向于人工智能企业的早期投资,2014-2019年,人工智能行业天使轮和A轮占比最高。
随着人工智能市场板块的逐渐成熟,早期的投资占比逐渐降低,人工智能投资轮次逐渐后移。2020年,A轮占比为42．20%,B轮则上升至20．22%,天使轮占比下降至9．23%。
注:2021年数据截至7月27日。
4、技术方面人才不足,高校开设相关专业
根据工信部发布的相关数据,人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0．4,说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看,智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0．08、0．09,相关人才极度稀缺。
注:岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。
相对国外,我国高校人工智能培育起步较晚,但近年来我国人工智能学科和专业加快推进,多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月,教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出,到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
2019年,教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。
行业竞争格局
1、区域竞争:北京人工智能竞争能力遥遥领先
从1990年至今,我国人工智能产业发展的城市格局几经变化,目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定,这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一,在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。
其中北京在我国人工智能科技产业城市竞争力评价指数排名中以80．3遥遥领先于其他城市。排名第二的上海指数为30．5,其次是深圳和杭州分别为28．6和22．4．
从人工智能行业代表性企业的所属地分布来看,北京、深圳市人工智能代表性企业的集中地。同时北京也是2020年人工智能行业投融资事件数量最多的区域。2020年,北京、上海、广东三地聚集了全国74．29%的人工智能投融资事件数量,其中北京占比32．53%,上海占比21．76%,广东占比20%。浙江和江苏则紧随其后,分别占比7．91%和7．25%。
其中以城市据点来看,北京、深圳、上海、杭州四座国内一线城市已成为了我国人工智能行业发展的着力点,以点带面地带动京津冀发展区、粤港澳大湾区、长三角经济区的人工智能技术崛起,并覆盖全国。
2、企业竞争:参与者众多,主要分为三个派系
从企业的竞争来看,我国人工智能企业主要可以分为三个派系,分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。
人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科达讯飞为;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。
从人工智能企业的核心技术布局来看,百度、腾讯、阿里云、华为等头部平台企业已布局了多项AI技术;而像平安科技、京东、小米等融合性公司,其技术布局主要针对应用层,针对性较强。
从专利授权量来看,截至2020年10月,百度、华为、腾讯的AI专利授权量分别排名全国前三,说明这三家公司的技术研发能力较强。
行业发展前景及趋势预测
1、“十四五”建设继续推进,高质量、现代化、智能化发展
近年来,人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用,以及保障措施等多个方面都作出了部署。
2、核心产业规模达到4000亿,布局建设20个试验区
根据《新一代人工智能发展规划》,到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展,人工智能核心产业规模将超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年,我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。
来源:前瞻产业研究院
2023智能运维企业50强
2022智能运维企业50强
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而其中在企业生产经营中扮演“救火队员”角色的运维随着云计算的迅猛发展及服务器、软件模块等的急剧增长从手工运维迅速向智能运维迭代，从安全保障向提升生产力推进，俨然已成为数字化浪潮下新一轮企业竞争、资本投资的新风向。
从边缘走向核心因为不是生产力部门，运维环节在之前并没有受到太大重视，有的企业甚至没有专职的运维岗位，而由于缺乏运维工具和操作指南，早期运维工作只能由运维人员手工开展，依靠多名运维人员共同完成产品运行状态、产品性能指标、产品上线与变更服务等的监控。
而随着全球数字化进程的推进，服务器、软件模块、访问数据激增，IT系统的数量和复杂程度加剧，原先的运维体系难以承受巨大的运维压力，监控项目顾及不来，事故发生无法准确定位，迫切要求运维工作向自动化、智能化转变。
智能运维AIOps在此背景下兴起，其基本逻辑是以大数据和人工智能的方式，替代原先人工对数据中心的运维方式。此前的运维方式经历过自动化运维、运维开发一体化阶段的演进，但依旧很依赖人工，即必须由长期在一个行业从事运维的专家手动将重复出现的、有迹可循的现象总结出来，并形成规则，才能完成自动化运维。
而智能运维很重要的一个突破，就是进行自学习的“去规则化”改造，通过机器学习算法自动地从海量运维数据（包括事件本身以及运维人员的人工处理日志）中不断地学习、提炼并总结规则，也就是将人工总结运维规则的过程变为自动学习的过程，缓解人力压力的同时，将极大提升运维工作的效率和质量。
在日常系统运维工作中，经常遇到的两个场景便是异常行为检测和预警。传统运维在工作过程中，往往会出现告警分析不够智能、问题难定位、根因难确定等问题，AIOps的落地将极大改善这些现象，多方面直击痛点，自动、及时、准确地发现和定位问题。
不仅如此，智能运维将在质量保障（包括异常检测、故障诊断、故障预测、故障自愈等）、成本管理（包括指标监控、异常检测、资源优化、容量规划、性能优化等）和效率提升（包括智能变更、聊天机器人）等场景中为企业全方面保驾护航，除了安全保障工作的完成，将逐渐深入企业业务，推动企业智能化生产和服务。
韧性与挑战智能运维的运用空间广阔，除了互联网，在金融、物联网、医疗、通信、工业等领域均表现出对智能运维的强烈需求。不久前，担任冬奥会、冬残奥会主火炬氢能保供任务的燕山石化高温油泵突发异常，设备监测系统触发报警后，之所以5分钟内把安全隐患排除在萌芽中便得益于容知日新的智能运维系统。
在数字经济发展的大背景下，机器学习和人工智能为智能运维提供技术支撑，而云计算特别是公有云的发展，改变了过去数据中心小而分散的局面，能为人工智能分析提供全量、全面的大数据，智能运维将进入快速发展时期。
数据显示，2020年中国IT智能运维市场规模为560.8亿元，年复合增速为20.1%。预计未来以15.9%复合增速扩张，2025年市场规模达1093.5亿元。尽管只是互联网经济一个细分赛道，但智能运维已经成为资本争夺的新风口，智能运维未来发展表现出强劲的韧性。
政府部门也陆续出台《推动企业上云实施指南（2018-2020年）》《国家新一代人工智能标准体系建设指南》等一系列政策推动智能运维的发展。
目前，中国的IT运维服务商主要由原厂运维服务商、第三方运维服务商、ITOM/ITOA厂商和IT基础架构系统集成商组成，正在朝着高效、专业的方向演变。
但也需承认的是，我国智能运维还处在起步阶段，未来还有广阔的发展空间。挑战在于智能运维需要高质量的标注数据，高效的数据标注方案才能减少人力、时间等成本的消耗，事半功倍。其次，在线系统本身具有规模性和复杂性，是需要长期投入的研究领域，未来任重道远。
结语通往进步的路必然是沧桑的，但因其为后面的人造福，引无数人前往。
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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。
实际应用于：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。