人工智能产业链史上最全分析
AI芯片是人工智能产业的核心硬件。人工智能芯片的定义从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作人工智能芯片，但是通常意义上的人工智能芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。人工智能芯片分类一般有按技术架构分类、按功能划分、按应用场景分类三种分类方式。
人工智能芯片分类
当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业的整体销售市场正处于快速增长阶段，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片；尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求，除了当前的合作客户，拓展新客户合作开发产品是困难的，因此纷纷推出开源或开放平台让客户开发新需求。
我国人工智能芯片行业所处周期
2、计算系统技术-大数据、云计算和5G通信
人工智能与大数据、云计算和5G关系紧密，由于巨大数据的产生，使得人们关注用数据做一些过去只有人能够做的事情。配合云计算带来的计算资源和计算能力，人工智能依托数据基础，对周遭环境做出一定的程序反应，实现人工智能的落地。其中，5G网络的主要作用是让终端用户始终处于联网状态，让信息通过5G在线快速传播和交互。
人工智能与大数据、云计算、5G的关系
大数据
当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示，到2025年，随着中国物联网等新技术的持续推进，其产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从2018年的约7.6ZB增至2025年的48.6ZB，数据交易迎来战略机遇期。1ZETTABYTE大约是1万亿GIGABYTE，这是当今常用的测量方法。与此同时，美国2018年的数据量约为6.9ZB。到2025年，这个数字预计将达到30.6ZB。据贵阳大数据交易所统计，中国大数据产业市场在未来五年内，仍将保持着高速增长。2017年中国大数据市场规模为3517亿元，增速为41.6%，预计到2020年，中国大数据产业规模或达13626亿元左右。
2018年-2025年中美数据生产量
云计算
近年来，我国云计算新兴产业快速推进。多个城市开展了试点和示范项目，涉及电网、交通、物流、智能家居、节能环保、工业自动控制、医疗卫生、精细农牧业、金融服务业、公共安全等多个方面，试点已经取得初步的成果，将产生巨大的应用市场。根据中国信通院公布的数据显示，2013年以来我国云计算市场规模保持了逐年较快增长，2017年达691.6亿元，同比增长34.3%。据测算2018年我国云计算市场规模突破900亿元。
2013-2018年中国云计算市场规模增长情况(单位：亿元)
5G通信
虽然2014年5月三星电子就已宣布其开发出首个机遇5G核心技术的移动传输网络，且我国运营商和设备制造商也较早开展相关技术研发，但是我国5G规划从2015年开始。《国家"十三五"规划》指出积极推进第五代移动通信（5G）技术研究，于2020年启动5G商用。中国5G试验规划分为两大阶段：第一个阶段为5G关键技术测试阶段（2015~2018），第二个阶段为5G产品研发阶段（2018~2020），预计2020年实现正式商用。2018年12月，工信部发放5G系统试验频率使用许可。
中国5G产业发展历程
3、数据-数据采集、标注和分析
人工智能产业目前已经发展至量变阶段，需要通过大量的数据做出质变进而突破现有的屏障，数据标注和采集行业应运而生。数据采集、标注和分析是指文本、图像、视频、语音等数据的采集、数据标注和分析。
数据采集和标准分类
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
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。主要包括算法理论（机器学习）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、机器视觉、智能语音、自然语言理解）。
中国人工智能100强企业产业链技术层
1、中国人工智能专利及论文量世界领先
从近十年人工智能专利数量来看，根据乌镇智库发布的数据，中国在全球人工智能专利数量上处于绝对领先的地位。2009-2018年，中国人工智能累计专利数量达到68467件。同期美国人工智能专利数量为30200件，美国和中国位于第一梯队并占据绝对领先优势。韩国位于第二梯队，同期数量为6893件，仅为中国的10%。英国和加拿大的专利数量相近，分别排在全球的第四位和第五位。从近十年人工智能论文数量来看，根据乌镇智库发布的数据，2009-2018年中美英三国在论文数量方面占据全球前三的位置。其中，中国同样在数量上具有绝对的优势，论文累计数量达到了30303篇，美国和英国累计数量为18144篇和8188篇。印度后来居上位居第四位，西班牙则排名第五。
各国人工智能领域专利数量累计情况(单位：件)
各国人工智能领域论文累计数量情况(单位：篇)
2、国内基础及技术层企业基础算法及平台公司数量仅占4%
国内人工智能基础级技术层企业数量分布情况(单位：%)
3、中国人工智能人才相对匮乏
根据牛津大学2018年对中美两国算法研究领域的人才与全球先进国家的对比显示，中国目前在算法研究方面的人才仅占全球人工智能底层技术研究的13.1%，而美国算法人才的占比为26.2%。从开设人工智能专业院校的数量来看，中国仅有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，这一数字远远无法满足人工智能企业的用人需求。
中美两国算法研究人才占比(单位：%)
应用层是人工智能产业的延伸，为特定应用场景提供软硬件产品或解决方案
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。主要包括从行业解决方案（“AI+”）和热门产品（智能汽车、机器人、智能家居、可穿戴设备等）。
中国人工智能100强企业产业链应用层
1、行业应用-AI+传统行业
“AI+传统行业”，覆盖了医疗、金融、教育、文娱、零售、物流、政务、安防等诸多垂直领域。
人工智能行业应用
2、行业产品-智能汽车、机器人、智能家居、可穿戴设备等
人工智能领域的热门产品主要有智能汽车、机器人、智能家居、可穿戴设备等。对5G和人工智能来说，汽车是绝佳载体，而对于汽车行业来说，5G和人工智能又是重要的附加值，智能汽车已成为汽车产业发展的重要方向；机器人分为工业机器人和特种机器人（服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人），随着人工智能的快速发展，各种类型的机器人纷纷面世，一些公司也在以实际行动推动机器人落地，如今，一个机器人应用的新时代正在出现；智能家居主要包括智能灯光控制系统、智能窗帘、智能门锁、智能音箱、智能冰箱、智能水壶等等，人工智能让家居产品拥有“会思考、能决策”的能力，设备智能化以后让生活变得更简单化；可穿戴设备主要包括智能手环、智能手表、智能眼镜、智能头盔，可穿戴设备作为AI的入口，可应用在体育、医疗、娱乐、科教、商业等方面。
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谁见过70年连个诺贝尔奖都没培养出的世界一流大学？索马里海盗承认是为高盛工作的，组织于2008年被高盛兼并香港科技大学硕士自述：为什么我选择离开机械行业?一名优秀的工程师首先是力学家2019数百家独角兽阵亡：3大原因、5大陷阱，一地鸡毛补贴1000亿后，破产的破产、倒闭的倒闭，为什么会出现这么多造车新势力？操作工永远是对的！错的只能是“坐办公室的”！香港科技大学硕士自述：为什么我选择离开机械行业?美的事件反思：供应商要货款还得付利息特斯拉防贴条系统让交警直接懵逼返回搜狐，查看更多2023年中国人工智能行业产业链现状及发展前景分析 全年核心产业规模将超1500亿元
中国人工智能行业深度分析
“新基建”是与传统基建相对应，结合新一轮科技革命和产业变革特征，面向国家战略需求，为经济社会的创新、协调、绿色、开放、共享发展提供底层支撑的具有乘数效应的战略性、网络型基础设施。
其中“新基建”包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、人工互联网等七大领域。
本文将从行业定义、产业链全景、代表企业、产业发展现状规划以及产业投资热点等多角度深入分析人工智能行业。
1、人工智能定义及发展阶段分析
我国电子技术标准化研究院则将人工智能定义为——人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
按照不同时期的技术成熟度、推广应用度不同，人工智能的每个阶段可以被分为实验室阶段、试点阶段、推广阶段和普及阶段。实验室阶段重点是针对算法的训练和研究;试点阶段的特征是大企业切入，出现试点应用;推广阶段意味着技术已经推广到大中型企业应用，云端资源集中计算;普及阶段则实现分布式计算，普及到个人在具体细分场景下的应用。
目前，我国正处在感知智能的试点阶段，主要的试点领域包括：智能硬件、机器人、虚拟场景、安防、虚拟服务和商业智能。
2、人工智能行业产业链全景图谱分析
——产业链全景图谱
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，为人工智能提供数据及算力支撑;技术层是人工智能产业的核心;应用层是人工智能产业的延伸，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
从产业链角度观察，基础层、应用层——目前摩尔定律助力，服务器强大的计算能力尤其是并行计算单元的引入使人工智能训练效果显著提速，除原有CPU外，GPU、FPGA、ASIC(包括TPU、NPU等AI专属架构芯片)各种硬件被用于算法加速，提速人工智能在云端服务器和终端产品中的应用和发展;技术层——已有数学模型被重新发掘，新兴合适算法被发明，重要成果包括图模型、图优化、神经网络、深度学习、增强学习等。
故从技术的研发速度判断，目前国内人工智能行业处于爆发期。
2)产业链投资格局分析
从产业链看，2014-2019年Q3中国人工智能投融资事件最多的两大领域是应用及平台和硬件，占比分别为36.84%和36.56%;视觉技术和基础技术占比达到11.39%和6.61%;语音技术仅为1.69%。整体看，基础层和应用层更能吸引投资。
3)产业链强弱分布情况
据中国新一代人工智能发展战略研究院2019年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2019)》数据，截至2019年2月，中国人工智能企业布局侧重应用层和技术层。应用层人工智能企业占比最高，为75.20%;技术层居第二位，占比为22.00%;基础层企业占比最少仅为2.8%。从人工智能企业核心技术分布来看，以大数据/云计算、机器学习和推荐等基础层为核心技术的企业占比最高，分别为21.30%、17.20%。
故整体看，技术分布为基础层更强，而应用层企业数量最高。
3、人工智能行业产业链及各环节竞争格局分析
——投资竞争格局分析
首先从产业链投资环节，看各领域相关企业发力情况——判断产业链各链条在人工智能发展的热潮中，嗅觉敏锐的互联网巨头也开始了自己的战略布局。以科技部、中科院国科控股、地方财政局和经信委等机构扶持的科技投资基金以及阿里巴巴、腾讯、百度、京东为首的互联网巨头己经将投资渗透到人工智能的各个板块。
从投资领域来看，各投资机构选择投资的项目均处于其未来产业战略布局的上下游，而这些获投项目也推动着国家人工智能发展成略的落地。例如阿里巴巴投资重点主要在安防和基础组件，获投的代表性公司包括商汤、旷视和寒武纪科技等。腾讯投资的重点主要集中在智慧健康、教育、智慧汽车等领域，代表性的公司包括蔚采汽车、碳云智慧等企业。百度投资的重点主要在汽车、零售和智慧家居等领域。京东投资重点聚集在汽车、金融和智慧家居等领域。
而依托中科院体系的国科系则在于芯片、医疗、教育等人工智能技术和应用领域均有涉足。随着数字化在各行业中的转型和融合，人工智能在无人驾驶、医疗健康、教育、金融、智能制造等多个领域都将成为巨头的必争之地。
2)产业链各个链条代表企业分析
——产业链上游
基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。主要包括计算硬件(AI芯片、传感器)、计算系统技术(大数据、云计算和5G通信)和数据(数据采集、标注和分析)。
目前，在芯片领域，以华为、全志为主要代表企业;其次为计算系统计算，重头戏如云计算，BAT系企业均有布局，5G通信主要企业则为华为;数据采集则主要有华为、百度以及腾讯。整体看，以华为、百度、腾讯以及阿里巴巴在人工智能基础层有着广泛的布局。
(2)产业链中游
在国内，人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，其中的代表企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声(灵云)、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
百度、阿里、腾讯作为各行业巨头在人工智能产业链的布局较为全面，属于人工智能产业的综合选手，在人工智能技术层也占有较大的市场份额。百度、阿里、腾讯和科大讯飞是首批国家新一代人工智能开放创新平台，更多的开发者可依托这些平台快速搭建自身的产品。
(3)产业链下游
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。主要包括算法理论(机器学习)、开发平台(基础开源框架、技术开放平台)和应用技术(计算机视觉、机器视觉、智能语音、自然语言理解)。整体看，腾讯以及中国平安在人工智能应用层有着广泛的布局。
4、中国人工智能行业建设现状及发展规划分析
整体看，人工智能政策支撑力度强，配套措施到位，行业投资事件频繁，而上述利好条件也进一步带来了其市场规模的迅速发展。
——建设现状
(1)市场规模
近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，我国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。随着人工智能专用芯片的突破、人工智能应用范围的不断扩大，以及众多人工智能创业公司的诞生和成长，2019年我国人工智能产业规模持续增长，2019年市场规模达到554亿元。
注：由于目前中国信通院还未公布2019年中国人工智能产业市场规模，2019年数据为前瞻根据市场情况做的测算值，仅供参考，望客户谅解!
(2)创新发展试验区
观察创新发展试验区——2020年3月9日，中国科学技术部对外公布，支持重庆、成都、西安、济南建设国家新一代人工智能创新发展试验区。至此，在2019年北京、上海、天津、深圳、杭州、合肥及浙江省德清县基础上，获科技部支持建设的国家新一代人工智能创新发展试验区已增至11个。
按照2019年8月科技部制定并发布的《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，到2023年，布局建设20个左右试验区，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。
2)发展规划分析
国家政策层面看——《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。
在国家层面政策的不断推动下，我国各省市也相继出台了适合本地发展环境的人工智能“十三五”相关规划，据前瞻对制定了具体产业规模发展目标省市的整理，中国12个省市2020年的规模目标达到4290亿，远远超过国家层面制定的1500亿的目标。
另进一步研读各省市的政策，可知现阶段国家较为注重人工智能领域四个领域的建设——基础层看，注重芯片等硬件研发、技术层则注重智能计算平台的搭建、智能感知处理、智能交互中心的建设，而应用层则注重人工智能创新发展试验区建设。
3)中国人工智能行业投资现状分析
2014-2019年Q3，中国人工智能行业总计共有2845起投融资事件发生，总计融资金额为3583.65亿人民币，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1189.8亿元，融资事件649起。2019年前三季度，我国人工智能行业融资金额为577.17亿元，融资事件达254件。
5、中国人工智能行业投资热点分析
因人工智能行业投资具有较强的集群特性，故本文从地区以及应用领域阐述人工智能领域的投资热点。
1)地区投资热度分析
2014-2019年Q3，北京、广东两地聚集了全国55.89%的人工智能投融资事件数量，上海与浙江紧随其后，分别有384及271起人工智能行业投融资事件发生。北方、南方、东部地区的表现较为强势。其中以城市据点来看，北京、深圳、上海三座国内超一线城市已成为了我国人工智能行业发展的三角着力点，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)应用领域投资热点分析
中国人工智能企业应用领域主要分布在企业技术集成与方案提供和关键技术研发和应用平台应用领域。截至2019年2月，人工智能企业广泛分布在18个应用领域，其中企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域的企业数占比最高，分别达到15.7%和10.5%。
6、中国人工智能行业100强名单分布
赛迪研究院发布了《2019赛迪人工智能企业百强榜研究报告》。报告从基础指标、企业成长性、创新能力、团队能力四个维度进行定量评比，对700余家中国人工智能主流企业进行定量评估，分别评选出2019人工智能企业综合实力百强、成长能力百强和创新能力百强企业。榜单如下，希望能提供参考意见。
更多数据来源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提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。
人工智能产业链 六产业链及相关企业1、产业链概况人工智能产业链主要分为基础层、技术层和应用层。基础层主要包括人工智能芯片、传感器、云计算
来源：雪球App，作者：郭伟松_鑫鑫投资，（https://xueqiu.com/2524803655/243770065）
六
产业链及相关企业
1、产业链概况
人工智能产业链主要分为基础层、技术层和应用层。基础层主要包括人工智能芯片、传感器、云计算、数据采集及处理等产品和服务，智能传感器、大数据主要负责数据采集，AI芯片和云计算一起负责运算。技术层是连接产业链基础层与应用层的桥梁，包括各种深度学习框架、底层算法、通用算法和开发平台等。应用层则是将人工智能进行商业化应用，主要提供各种行业解决方案、硬件和软件产品。
2、产业链上游解析
基础层提供数据资源、硬件设施以及计算力平台等一系列基本支持。具体来看，基础层包括人工智能芯片、传感器、大数据及云计算等，其中大数据与智能传感器的主要任务是数据采集，AI芯片与云计算则负责数据分析与运算，技术门槛较高，生态搭建已基本成型。目前，浪潮、戴尔、HPE分列全球人工智能基础设施市场份额前三，其中浪潮以16.4%的市场占有率成为全球人工智能基础设施的龙头玩家。
通用计算芯片CPU、GPU全球市场基本被Intel、Nvidia等美国芯片厂商垄断，技术与专利壁垒较高，卡脖子现象严重。华为麒麟、巴龙、昇腾及鲲鹏四大芯片有望突破此壁垒。未来几年，全球各大芯片企业、互联网巨头、初创企业都将成为该市场的主要玩家。计算力指数国家排名中美国列国家计算力指数排名第一，坐拥全球最多超大规模数据中心，这是美国算力的基础保障。中国列第二，AI算力领跑全球。日本、德国、英国分别位列第三至第五名。计算平台方面，全球市场被亚马逊、谷歌、阿里、腾讯、华为等公司基本垄断，但小公司的计算平台凭借价格优势仍有生存空间。
3、产业链中游解析
技术层是AI产业发展的核心，包括通用技术、AI技术框架以及算法模型等。这一层级依托于海量数据的挖掘处理与机器学习建模，来进行各种应用技术的开发，从而解决实践中的具体类别问题。计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习、深度学习、知识图谱为这一层级的代表性技术。优势企业如谷歌、亚马逊、Facebook加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。
目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争异常激烈，全球公司先后推出用于深度学习模型训练的开源框架，包括Caffe、Theano、Torch、MXNet、TensorFlow等，极大降低了人工智能技术在实践中的入门门槛，中国的百度飞桨（PaddlePaddle），清华大学的计图（Jittor）和华为推出的MindSpore也先后问世。除了谷歌、阿里、百度、腾讯等科技巨头在纷纷布局外，如商汤、旷视、科大讯飞等公司也加入了技术层深耕行列。
4、产业链下游解析
应用层是人工智能技术在各不同场景下的商业化应用。人工智能已在金融、教育、交通、医疗、家居、营销等多垂直领域取得较大发展；与此同时，智能终端、模型预测控制、推荐系统、定位与地图构建等服务层面及自动驾驶汽车、无人机、智能机器人、智能语音助手等人工智能产品发展迅速。
受人工智能技术应用的链条长、短期获益难度大等因素影响，一些早期的技术型企业也纷纷将重心转移到等垂直领域的软硬件解决方案当中。众多人工智能各类企业“从谋求单点技术的极致，向场景化综合生态发展”，这无疑推进了AI技术与商业应用场景的落地与融合。国外应用企业以苹果、IBM等为代表，而中国企业在应用层发展最为活跃，除华为、小米、阿里巴巴等大型企业外，众多中小型企业也纷纷加入应用层的竞争行列当中。
5、相关企业
（1）科大讯飞：AI+行业应用领域领跑者
公司深耕智能语音领域，战略转型人工智能赛道，发展成为行业领军企业。公司在智能语音行业布局多年，核心技术优势明显，2010年以来向人工智能产业发展，推动AI与各行业的应用结合，在智慧教育、智能办公、智慧公安、医学影像、智能汽车、智慧服务、智慧城市等领域不断取得成果。
坚持“平台+赛道”发展战略，公司构建自有业务闭环生态体系。公司坚持“平台+赛道”的人工智能战略，依托国内首家上线的AI开放平台——讯飞开放平台，为开发者提供一站式人工智能解决方案，构建AI产业生态，并在教育、医疗、办公、智慧城市等领域实现AI的深度应用，在多语种语音合成和识别、自然语言处理、图文识别、人机交互等领域提供丰富的AI能力，赋能下游客户的效率提升。
推动AI走向强人工智能，“讯飞超脑2030计划”为公司明确未来成长空间规划。2022年，公司发布“讯飞超脑2030计划”，旨在构建基于认知智能的复杂智能系统，深度融合垂直行业的细分场景任务，实现各业务场景赋能。公司计划分为三个阶段，第一阶段着眼于机器人和数字虚拟人领域；第二阶段着眼于自适应行走的外骨骼机器人和陪伴数字虚拟人家族，以及面向青少年的抑郁症筛查平台；第三阶段计划全面进入家庭场景。
（2）拓尔思：国内NLP龙头厂商
深耕NLP领域30年，公司发展成为国内政务领域NLP龙头厂商。公司以“语义智能+”为发展战略深耕多年，主要业务覆盖内容安全和互联网空间治理、数字政府和数据智能三大板块，向以党政机关及企事业单位为主的下游客户提供大数据检索、智能风控营销、舆情监控等服务。公司以深耕多年的大数据积累与行业领先的NLP技术成为国内政府政务领域NLP龙头，多年以来一直保持行业领先的市场地位。
公司以NLP技术为核心，金融、政府、公安领域竞争优势显著。目前公司以公共安全市场为最主要业务，产品和场景包括公安情报研判指挥、公安知识图谱、公安舆情监控、开源情报智能分析、开源情报数据采集监测以及各类领域知识库构建；在信息安全领域，全资子公司天行网安提供各类网安产品服务。
公司积极开辟新赛道，机器人+虚拟人有望为公司业务提供新增量。公司将以“虚拟人+”场景为突破口，开发支撑虚拟人的AI技术平台，推动虚拟人在各行业场景中的率先落地。公司基于中文NLP核心技术、海量数据积累及具备行业专业能力的知识图谱等元宇宙技术基因的优势，致力构建数字虚拟人的智能引擎，提供虚拟人智能对话、知识积累、语义理解和智能决策等技术支撑。
在机器人领域，公司与头部AI厂商共同合作研究人形机器人软件技术。合作双方将在人形机器人的智能化方面，研发云端协同的AI算法框架以及面向特定领域的知识图谱技术，公司在NLP、知识图谱领域的积淀将赋能机器人软件大脑及开放软件生态的构建。
（3）商汤-W：人工智能领域全球领军
商汤科技是全球知名的人工智能软件与技术的领军企业。公司不断增强行业领先的全栈式人工智能能力，涵盖感知智能、决策智能、智能内容生成和智能内容增强等关键技术领域，同时包含AI芯片、AI传感器及AI算力基础设施在内的关键能力。此外，商汤前瞻性打造新型人工智能基础设施——SenseCore商汤AI大装置，打通算力、算法和平台，大幅降低人工智能生产要素价格，实现高效率、低成本、规模化的AI创新和落地，进而打通商业价值闭环，解决长尾应用问题，推动人工智能进入工业化发展阶段。商汤科技业务涵盖智慧商业、智慧城市、智慧生活、智能汽车四大板块，相关产品与解决方案市场认可度较高。
（4）云从科技：国内领先的人机协同解决方案提供商
云从科技是国内领先的人机协同解决方案提供商，致力于助推人工智能产业化进程和各行业智慧化转型升级。公司一方面凭借自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同操作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态的核心入口，为客户提供信息化、数字化和智能化的人工智能服务；另一方面，基于人机协同操作系统，赋能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商业等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案。公司将人工智能科技融合大数据技术，在金融、治理、交通、商业、医疗、教育及新基建等各个领域，提供优质而丰富的整合解决方案，每天为全球数亿人次用户带来更智能、便捷及人性化的AI生活体验。
（5）格灵深瞳：场景聚焦的计算机视觉龙头
格灵深瞳是一家行业领先的人工智能科技公司，公司专注于将先进的计算机视觉技术和大数据分析技术与应用场景深度融合，提供面向城市管理、智慧金融、商业零售、体育健康、轨交运维等领域的人工智能产品及解决方案。深瞳技术致力于感知物理世界中的人、车、物、场等的基础属性、行为、特征信息，同时深入挖掘内在的关联、关系等多维图谱。基于深瞳大脑学习平台、高性能计算平台、智能大数据平台构造低成本、高性能、可扩展的视觉计算系统，为各行业用户深度赋能，提供云、边、端一体化的无感切换体验。深瞳技术主要分为视觉感知类算法、数据智能挖掘类技术、高性能计算技术。
（6）海天瑞声：AI训练数据标注优质提供商
公司是国内领先的训练数据专业提供商，致力于为AI产业链各类机构提供专业数据集。公司致力于为各类AI厂商和机构提供算法模型开发训练需要的专业数据集，覆盖智能语音（语音识别、语音合成等）、计算机视觉、自然语言等多个核心领域，应用场景多元，包含人机交互、智能驾驶、智能家居、智慧城市等。
公司智能语音业务发展成熟，竞争壁垒高且小语种领域优势显著。公司在语音语言学基础研究方面积累深厚，基于发音词典构建技术和流程技术的持续迭代，构建高质量的自然语言处理模型训练所需的标注数据，截至2022H1公司已具备190个语种/方言的覆盖能力，并且公司致力于开拓海外市场，未来业务规模有望加速扩张。
公司成立智能驾驶事业部，积极布局自动驾驶业务。公司于2022年6月上线了第三代智能驾驶标注平台，目前自动驾驶数据标注方面业务已覆盖全景语义分割、2D图像标注、2D/3D融合标注、3D点云标注等。公司基于多年以来在数据标注领域的算法积淀，在标注效率、准确度等指标上具备显著竞争优势，未来有望构建行业领先的综合性、规模化和自动化的数据处理能力体系。
公司客户资源粘性高优势显著，未来有望受益行业加速发展和人工智能商业化进程加速。公司在智能语音业务方面与字节跳动、阿里巴巴、腾讯、百度、科大讯飞及海外大型客户保持良好合作关系，考虑人工智能未来有望加速商业化应用，叠加国家信创浪潮政策支持，公司有望迎来加速成长期。
七
社会经济价值
1、促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级
2021年3月我国十四五规划纲要出台，提出“打造数字经济新优势”的建设方针，并强调了人工智能等新兴数字产业在提高国家竞争力上的重要价值。规划纲要指出要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统产业转型升级，以数据驱动生产过程优化，催生新产业、新业态、新模式。数字经济的高速发展为人工智能发展创造了良好的经济与技术环境；同时，人工智能作为关键性的新型信息基础设施，也被视为拉动我国数字经济发展的新动能。随着新基础设施计划的实施、消费互联网的升级和产业互联网的发展，人工智能科技产业开始步入全面融合发展的新阶段，成为数字经济时代的核心生产力和产业底层支撑能力，是激活数字经济相关产业由数字化向智能化升级的核心技术。
2、人工智能助力产业经济价值实现
（1）人工智能于各环节提升经济生产活动效能
近年来，人工智能技术及产品在企业设计、生产、管理、营销、销售多个环节中均有渗透且成熟度不断提升。同时，随着新技术模型出现、各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品效果提升，人工智能应用已从消费、互联网等泛C端领域，向制造、能源、电力等传统行业辐射。以计算机视觉技术主导的人脸识别、光学字符识别（OCR）、商品识别、医学影像识别和以对话式AI技术主导的对话机器人、智能外呼等产品的商业价值已得到市场充分认可；除感知智能技术外，机器学习、知识图谱、自然语言处理等技术主导的决策智能类产品，也在客户触达、管理调度、决策支持等企业业务核心环节体现价值。
（2）人工智能产业发展，将打开新一轮城市与区域竞争变局
在产业数字化和数字产业化浪潮下，城市经济转型和升级过程中创造出的智能化需求，是促进创新资源聚集和产业发展的关键因素。以智能化需求为导向，构建和培育富有活力的创新生态，是区域人工智能科技产业发展的前提和基础。人工智能产业发展也打开了新一轮的城市与区域竞争变局。根据中国新一代人工智能发展战略研究院2018-2021年针对区域人工智能科技产业竞争力评价指数的追踪研究表明，2021年长三角总评分首次超过京津冀位列第一。人工智能和实体经济融合发展进程的加速和北方人工智能科技产业创新资源的“南移”，是改变区域竞争力发展格局的重要因素。因此，各区域应加速补全人工智能及面向各行业的产业链、积极建设示范性智慧应用场景、前瞻布局人工智能相关标准及管理体系、推动公共研发等资源共享，强化科研与人才培育建设、鼓励系统性超前研发布局等以把握人工智能产业发展的重大历史机遇。
八
市场前景前瞻
人工智能技术在我国呈现政策大力支持、应用场景多元化、技术成熟度不断提升等发展态势，具备广阔的市场前景。
1、中国人工智能行业整体呈快速发展趋势，行业大环境持续向好
从2017年以来，中国一直在大力发展人工智能产业，从政策及资本上给予行业很大的支持，人工智能也与5G、大数据、工业互联网等新兴技术产业一起被列入新基建范围。
2020-2022年，是中国人工智能商业化较快的时期，AI进入了深度融合的发展期，开始运用于各行各业。回看近几年AI的发展，行业大环境与快速发展的趋势未改变。
2、政策：人工智能政策红利日益凸显
自2015年以来，人工智能被先后写进“十三五”、“十四五”国家发展规划纲要。此后，中央部委出台了诸多人工智能工作计划、实施意见。在国家持续推动下，各地也紧跟大潮，充分结合自身优势和产业基础，积极布局人工智能发展规划。例如，2019年，长沙市发布《关于进一步促进人工智能产业发展的意见》提出设立人工智能产业发展专项资金，每年列支5亿元，用于支持全市人工智能产业发展，重点支持产业集聚、企业引培、研发创新、示范应用、人才培养、金融创新、生态优化等方面。2022年，广州市发布《关于开展2022年度新一代信息技术、人工智能政策兑现工作的通知》提出针对人工智能示范应用、获奖情况进行资金奖励，并对相关企业租房用房、举办重大活动提供资金支持。
3、技术：应用驱动创新、积极补齐短板，已基本形成创新高地
目前中国各类AI技术全面发展，除了由市场需求驱动的应用技术发展之外，在政策牵引及业务需求驱动下，中国市场也在积极补齐基础理论研究方面的短板，大力推动如AI芯片、深度学习等领域的技术突破，从底层技术出发赋能AI产品及解决方案的迭代。
从技术创新角度看，以中国为首的东亚地区，已基本形成了人工智能创新高地，中国在专利、论文量及全球占比也在逐年提升。
4、产业融合：AI持续泛化，持续深入赋能传统行业并保持健康发展态势
当前，人工智能已广泛应用于人们日常生产、生活的方方面面，人工智能工具的引入也为中国数字经济发展带来巨大的增量，其发展态势健康稳定、持续且乐观。同时，在产业智能化转型升级的进程中，传统行业的参与程度将越来越深入，这将为AI提供海量的数据和更丰富的应用场景，为人工智能的应用打开新的空间。
5、产业规模持续扩大，市场份额将进一步集中
随着人工智能产业的不断发展和投资，人工智能产业规模在过去五年持续增长。根据2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，到2020年人工智能与世界先进水平同步，核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元；到2025年，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。
2021年人工智能核心产业规模预计达到1998亿元规模，预计将于2026年超过6000亿元，对应2021年到2026年的CAGR为24.8%，带动产业规模超过2万亿元。随着越来越多的头部企业登陆资本市场，市场份额将进一步集中。