中国人工智能行业前景如何
中国人工智能行业前景如何？刘春天2023年6月30日来源：中研网44222繁体人工智能即AI，其英文全称为ArtificialIntelligence。人工智能的概念要从人工和智能两方面来了解，所谓人工就是指人工智能脱胎于人类的文明，是人类智慧的产物；而智能则是指具有人工智能的计算机或其他子设备可以模拟人类的智能行为和思维方式，人工智能是计算机科学
根据《2023-2027年中国人工智能行业全景调研与发展战略研究咨询报告》分析，人工智能是一种涉及计算机科学、数学和心理学等领域的交叉学科，旨在开发智能软件、智能机器和智能系统，实现类似于人类认知和决策过程的自动化。
以下是人工智能发展的一些现状：应用场景不断拓展目前，人工智能应用场景已经涵盖多个领域，包括医疗、金融、制造业、交通运输等，其应用领域不断扩展。例如，智能家居、无人驾驶、智能客服等都离不开人工智能技术的支持。
技术持续创新
在人工智能技术的研发方面，国际上的科技巨头，如谷歌、微软、IBM等正在不断投入研发，推出各种具有创新性的人工智能产品，例如自然语言处理、机器学习、计算机视觉、语音识别等。
技术趋于成熟
随着技术的发展和应用的普及，人工智能的技术趋于成熟。例如，人工智能语音助手可以识别人类的语音并进行相应的操作，语音技术已经逐渐过渡到广泛应用阶段。
全球合作加强
国际上各国的政府、企业和学术机构之间都在人工智能领域加强合作，在共同推进人工智能技术的研究、开发和应用方面，加强知识产权、数据隐私保护以及普及国际技术标准等。
社会关注度逐渐提升
人工智能技术在产业、社会和自我领域都能够产生巨大影响，从而引起了全球社会范围内的广泛关注和大众讨论。
总之，人工智能技术正处于快速发展的时期，随着技术和应用的发展，将会进一步拓展欧洲和全球的发展前景，为人们提供更多高质量的智能化应用。
人工智能市场规模:
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。根据中国信通院公布的测算数据显示，2022年中国人工智能产业规模为5273.5亿元，同比增长30.5%。
人工智能产品:
随着制造强国、网络强国、数字中国建设进程的加快，在制造、家居、金融、教育、交通、安防、医疗、物流等领域对人工智能技术和产品的需求将进一步释放，相关智能产品的种类和形态也将越来越丰富。
人工智能行业应用
人工智能与行业领域的深度融合将改变甚至重新塑造传统行业，本节重点介绍人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、医疗、物流行业的应用，由于篇幅有限，其它很多重要的行业应用在这里不展开论述。
1.智能制造
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
智能制造对人工智能的需求，主要表现在以下三个方面：
一是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、虚拟现实智能建模及自主无人系统等关键技术。
二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容，涉及到跨媒体分析推理、大数据智能、机器学习等关键技术。
三是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、大数据智能、高级机器学习等关键技术。
例如：现有涉及智能装备故障问题的纸质化文件，可通过自然语言处理，形成数字化资料，再通过非结构化数据向结构化数据的转换，形成深度学习所需的训练数据，从而构建设备故障分析的神经网络，为下一步故障诊断、优化参数设置提供决策依据。
2.智能家居
参照工业和信息化部印发的《智慧家庭综合标准化体系建设指南》，智能家居是智慧家庭八大应用场景之一。受产业环境、价格、消费者认可度等因素影响，我国智能家居行业经历了漫长的探索期。
至2010年，随着物联网技术的发展以及智慧城市概念的出现，智能家居概念逐步有了清晰的定义并随之涌现出各类产品，软件系统也经历了若干轮升级。
智能家居以住宅为平台，基于物联网技术，由硬件（智能家电、智能硬件、安防控制设备、家具等）、软件系统、云计算平台构成的家居生态圈，实现人远程控制设备、设备间互联互通、设备自我学习等功能，并通过收集、分析用户行为数据为用户提供个性化生活服务，使家居生活安全、节能、便捷等。
例如：借助智能语音技术，用户应用自然语言实现对家居系统各设备的操控，如开关窗帘（窗户）、操控家用电器和照明系统、打扫卫生等操作。借助机器学习技术，智能电视可以从用户看电视的历史数据中分析其兴趣和爱好，并将相关的节目推荐给用户。
通过应用声纹识别、脸部识别、指纹识别等技术进行开锁等。通过大数据技术可以使智能家电，实现对自身状态及环境的自我感知，具有故障诊断能力。通过收集产品运行数据，发现产品异常，主动提供服务，降低故障率。还可以通过大数据分析、远程监控和诊断，快速发现问题、解决问题及提高效率。
3.智能金融
人工智能的飞速发展，将对身处服务价值链高端的金融业带来深刻影响，人工智能逐步成为决定金融业沟通客户、发现客户金融需求的重要因素。
人工智能技术在金融业中可以用于服务客户，支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策，并用于风险防控和监督，将大幅改变金融现有格局，金融服务将会更加地个性化与智能化。
智能金融对于金融机构的业务部门来说，可以帮助获客，精准服务客户，提高效率；对于金融机构的风控部门来说，可以提高风险控制，增加安全性；对于用户来说，可以实现资产优化配置，体验到金融机构更加完美地服务。
人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、依托大数据、对金融用户进行画像，通过需求响应模型，极大地提升获客效率。身份识别，以人工智能为内核，通过人脸识别、声纹识别、指静脉识别等生物识别手段，再加上各类票据、身份证、银行卡等证件票据的OCR识别等技术手段，对用户身份进行验证，大幅降低核验成本，有助于提高安全性。
大数据风控，通过大数据、算力、算法的结合，搭建反欺诈、信用风险等模型，多维度控制金融机构的信用风险和操作风险，同时避免资产损失。
智能投顾，基于大数据和算法能力，对用户与资产信息进行标签化，精准匹配用户与资产。
智能客服，基于自然语言处理能力和语音识别能力，拓展客服领域的深度和广度，大幅降低服务成本，提升服务体验。
金融云，依托云计算能力的金融科技，为金融机构提供更安全高效的全套金融解决方案。
4.智能交通
智能交通系统（IntelligentTrafficSystem，ITS）是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS借助现代科技手段和设备，将各核心交通元素联通，实现信息互通与共享以及各交通元素的彼此协调、优化配置和高效使用形成人、车和交通的一个高效协同环境，建立安全、高效、便捷和低碳的交通。
例如：通过交通信息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，信息分析处理系统处理后形成实时路况，决策系统据此调整道路红绿灯时长，调整可变车道或潮汐车道的通行方向等，通过信息发布系统将路况推送到导航软件和广播中，让人们合理规划行驶路线。
通过不停车收费系统（ETC），实现对通过ETC入口站的车辆身份及信息自动采集、处理、收费和放行，有效提高通行能力、简化收费管理、降低环境污染。
ITS应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。中国的智能交通系统近几年也发展迅速，在北京、上海、广州、杭州等大城市已经建设了先进的智能交通系统。
其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指挥与调度、高速公路管理和紧急事件管理等四大ITS系统。广州建立了交通信息共用主平台、物流信息平台和静态交通管理系统等三大ITS系统。
5.智能安防
智能安防技术是一种利用人工智能对视频、图像进行存储和分析，从中识别安全隐患并对其进行处理的技术。智能安防与传统安防的最大区别在于智能化，传统安防对人的依赖性比较强，非常耗费人力，而智能安防能够通过机器实现智能判断，从而尽可能实现实时地安全防范和处理。
当前，高清视频、智能分析等技术的发展，使得安防从传统的被动防御向主动判断和预警发展，行业也从单一的安全领域向多行业应用发展，进而提升生产效率并提高生活智能化程度，为更多的行业和人群提供可视化及智能化方案。
用户面对海量的视频数据，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要采用人工智能技术作专家系统或辅助手段，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。
从技术方面来讲，目前国内智能安防分析技术主要集中在两大类：
一类是采用画面分割前景提取等方法，对视频画面中的目标进行提取检测，通过不同的规则来区分不同的事件，从而实现不同的判断并产生相应的报警联动等。例如：区域入侵分析、打架检测、人员聚集分析、交通事件检测等。
另一类是利用模式识别技术，对画面中特定的物体进行建模，并通过大量样本进行训练，从而达到对视频画面中的特定物体进行识别，如车辆检测、人脸检测、人头检测（人流统计）等应用。智能安防目前涵盖众多的领域，如街道社区、道路、楼宇建筑、机动车辆的监控，移动物体监测等。今后智能安防还要解决海量视频数据分析、存储控制及传输问题，将智能视频分析技术、云计算及云存储技术结合起来，构建智慧城市下的安防体系。
6.智能医疗
人工智能的快速发展，为医疗健康领域向更高的智能化方向发展，提供了非常有利的技术条件。近几年，智能
疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用。在辅助诊疗方面，通过人工智能技术可以有效提高医护人员工作效率，提升一线全科医生的诊断治疗水平。如利用智能语音技术可以实现电子病历的智能语音录入;利用智能影像识别技术，可以实现医学图像自动读片;利用智能技术和大数据平台，构建辅助诊疗系统。
在疾病预测方面，人工智能借助大数据技术可以进行疫情监测，及时有效地预测并防止疫情的进一步扩散和发展。
以流感为例：很多国家都有规定，当医生发现新型流感病例时需告知疾病控制与预防中心。但由于人们可能患病不及时就医，同时信息传达回疾控中心也需要时间。因此，通告新流感病例时往往会有一定的延迟，人工智能通过疫情监测能够有效缩短响应时间。
在医疗影像辅助诊断方面，影像判读系统的发展是人工智能技术的产物。早期的影像判读系统主要靠人手工编写判定规则，存在耗时长、临床应用难度大等问题，从而未能得到广泛推广。
影像组学是通过医学影像对特征进行提取和分析，为患者预前和预后的诊断和治疗提供评估方法和精准诊疗决策。这在很大程度上简化了人工智能技术的应用流程，节约了人力成本。
7.智能物流
传统物流企业在利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等方面优化改善运输、仓储、配送装卸等物流业基本活动。同时也在尝试使用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术，实现货物运输过程的自动化运作和高效率优化管理，提高物流效率。
例如：在仓储环节，利用大数据智能通过分析大量历史库存数据，建立相关预测模型，实现物流库存商品的动调整。大数据智能也可以支撑商品配送规划，进而实现物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
在货物搬运环节，加载计算机视觉、动态路径规划等技术的智能搬运机器人（如搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人等）得到广泛应用，大大减少了订单出库时间，使物流仓库的存储密度、搬运的速度、拣选的精度均有大幅度提升。
人工智能发展前景:
人工智能技术在经过几十年的发展后，已经成为许多行业变革的重要力量之一。未来，其发展前景不可限量，以下是人工智能发展前景的一些预测：
应用范围将进一步扩展
人工智能技术在医疗、金融、制造、能源、教育等领域的应用已经比较广泛，未来其应用范围将会进一步扩大，例如，智能家居、智能物流、智能城市等。
技术将会不断突破
机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术都在人工智能领域取得了很大的突破，未来，人工智能技术将会更加成熟，并能够更好地与其他技术结合，推出更具有创新性的应用和产品。
个性化服务将会更为普及
人工智能技术可以分析和理解用户的行为和需求，并在此基础上提供更为个性化的服务，而这种服务将会在未来得以更为广泛的普及。
人工智能将会推动机器人产业的发展
人工智能和机器人技术的结合，已经使得机器人产业在医疗、教育、服务和制造等领域得到了广泛的应用。未来，人工智能技术将会为机器人产业带来更多的发展机遇。
人工智能将会推动数字化转型
人工智能技术可以与物联网、云计算等技术结合，为企业提供更多的数字化转型解决方案。未来，人工智能技术将会在企业数字化方面发挥更为重要的作用。
总之，人工智能技术是未来技术的重要发展方向之一，其发展前景不断拓展。未来，人工智能技术将会以更为广泛和深入的方式渗透到各个行业和领域，为人们带来更加智能和高效的服务和产品。
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人工智能行业发展趋势及市场规模分析2023郭梦2023年6月28日来源：互联网79248繁体近年来，人工智能成为全球数字技术创新最活跃的前沿领域之一，是数字经济的新赛道和国际竞争的新热点。同时，社会公众对于人工智能疑虑未消，在踩下油门的同时如何控制好速度与方向，进而构建安全、可信的人工智能，成为与会企业家、专家热议的焦点。
构建安全可信的数字世界
近年来，人工智能成为全球数字技术创新最活跃的前沿领域之一，是数字经济的新赛道和国际竞争的新热点。同时，社会公众对于人工智能疑虑未消，在踩下油门的同时如何控制好速度与方向，进而构建安全、可信的人工智能，成为与会企业家、专家热议的焦点。
人工智能时代，智慧教育有了新模样：机器人通过图像识别就可以批改试卷、识题答题;“AI老师”通过人机交互技术实现24小时在线答疑解惑。不仅教育领域，工业、商业、物流、医疗……对话过程中，业内人士不断分享着人工智能的应用场景。
人工智能行业发展趋势及市场规模分析2023
在产业政策支持下，市场立法逐渐健全，未来中国人工智能市场规模将高速增长，到2025年将突破3000亿元。作为全球最大的人工智能应用市场，中国人工智能技术落地迅速，已经广泛应用于多个行业和场景。中国人工智能飞速发展刺激着各行各业的经济，应用市场潜力巨大。
人工智能技术的应用不仅大大提高了传统行业的生产效率，更是让传统制造业变得更有市场竞争力。
从全球范围来看，人工智能技术的发展速度非常快，有很多行业在积极地运用人工智能技术。美国是最早开始研究和开发人工智能技术的国家之一，欧洲的部分国家也有着相当高的研发实力，中国则成为了世界上发展最快的人工智能市场之一。
从行业来看，人工智能技术在医疗、金融、零售、制造业等多个领域都有着广泛的应用。其中，医疗健康应用是人工智能技术的一大重点领域，包括疾病预测、医学影像诊断、智能辅助诊疗等。
据中研普华产业院研究报告《2023-2027年中国人工智能行业全景调研与发展战略研究咨询报告》分析
近年来，人工智能产业进入高速发展阶段，人工智能的应用场景从硬件扩展到了软件、服务与平台体系，在工业、农业、医疗领域的行业应用不断深入。
我国人工智能产业链主要包括算法、芯片、算力、数据及场景等几大环节，各个环节都存在细分领域的龙头企业。
人工智能是新形势下数字经济的重要基础设施，具备同各行各业结合的能力，越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级。新人工智能时代将是泛智能时代，覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科技行业，将给全社会带来生产力和连接度的飞跃。
伴随着科学基础和实现载体取得新的突破，类脑计算、深度学习、强化学习等一系列的技术萌芽预示着内在动力的成长，人工智能的发展已进入一个新的阶段。
我国政府高度重视人工智能的发展，通过发布政策、实施重大项目等方式积极推动人工智能技术和产业创新发展，将人工智能融入国家整体创新体系，不断增强产业竞争力。
随着我国新基建、新经济的不断推进，AI技术在各领域的应用不断深化，我国人工智能行业市场规模持续增长。
我国人工智能市场规模逐年扩大。2022年，我国人工智能市场规模达到2680亿元，预计2023年全年我国人工智能市场规模将达到3200亿元，同比增长33.8%。
在科技迅速发展的时代，人工智能的发展是大势所趋，而中国发展人工智能具有着良好的社会环境，如在人才培养、人力资源、社会消费需求等方面体现出游刃有余的社会优势。近年来，中国知识产权创造水平稳中有进，国内企业创新主体地位进一步提升，国际社会对中国知识产权保护的信心持续增强，人工智能技术的发展具有良好的知识产权保护环境。
未来，在5G+物联网的加持下，各行各业都将进入一个智能化阶段。通过数据流和控制流的实时交互，实现人与机器之间、人与物之间的高效协同，并在人机协作中进一步提高生产效率和产品质量。
人工智能行业研究报告旨在从国家经济和产业发展的战略入手，分析人工智能未来的政策走向和监管体制的发展趋势，挖掘人工智能行业的市场潜力，基于重点细分市场领域的深度研究，提供对产业规模、产业结构、区域结构、市场竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘，清晰发展方向。
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中商情报网讯：人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，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%，企业数量接近4000家，国内人工智能已形成完整的产业体系，成为新的增长引擎。
数据来源：中商产业研究院整理
大数据、大算力推动了人工智能发展走向大模型时代。AI大模型是指经过大规模数据训练且在经微调后即可适应广泛下游任务的模型。随着参数规模不断扩大，AI大模型在语言、视觉、推理、人机交互等领域不断涌现出新能力。
目前，中国和美国研发的大模型数量占全球总数的80%以上，中国大模型数量排名仅次于美国。我国前期在人工智能领域的各项部署为大模型发展奠定了坚实基础，已经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。数据显示，截止至2023年，我国参数规模在10亿以上的大模型总数量达79个。
数据来源：《中国人工智能大模型地图研究报告》、中商产业研究院整理
行业发展前景
1.政策支持行业发展
人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新。4月11日，国家互联网信息办公室发布了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，首次明确了生成式人工智能“提供者”内容生产、数据保护、隐私安全等方面的法定责任及法律依据，确立了人工智能产品的安全评估规定及管理办法。此外，北京、上海、深圳等地相继发布支持人工智能产业发展的政策文件，围绕打造拓展人工智能应用场景、加强相关领域人才高地建设等方面作出多方面部署，为打造人工智能产业良好生态提供了强有力的政策支撑。
2.AI基础数据服务规模增长
在AI产业链中，算法、算力和数据共同构成技术发展的三大核心要素。算法模型从技术理论到应用实践的落地过程依赖于大量的训练数据。训练数据越多、越完整、质量越高，模型推断的结论越可靠。随着人工智能、区块链、IoT等新兴技术的发展，中国乃至全球的基础数据服务规模都高速增长。未来智能制造、元宇宙、生成式AI等复杂智能场景的实现，将对人工智能基础数据服务提出了更高的要求。
3.算力基础设施建设加快
发展AI大模型，算力是重要支撑。加快算力基础设施建设，优化算力资源布局、提升算力应用强度至关重要。随着全国一体化算力网络国家枢纽节点的部署和“东数西算”工程的推进，我国算力基础设施建设快速发展，算力规模持续扩大。根据国家信息中心与浪潮信息联合发布的《智能计算中心创新发展指南》，目前全国有超过30个城市正在建设或提出建设智算中心，“十四五”期间，对智算中心的投资可带动人工智能核心产业增长约2.9-3.4倍。
分享到：2023我国人工智能核心产业规模及发展趋势调研
当前位置：中研网 > 资讯 > 行业经济2022我国人工智能核心产业规模及发展趋势调研2022年7月31日HuangJiang来源：新浪30212繁体人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点。
工信部最新数据显示，我国人工智能核心产业规模超过4000亿元，企业数量超过3000家。人工智能作为数字经济创新发展的前沿和焦点，在《“十四五”数字经济发展规划》的多个版块中被多次提及。人工智能作为数字经济时代的重要基础设施、关键技术、先导产业以及赋能引擎，将在“十四五”期间为我国产业转型升级和数字经济发展提供核心驱动力。
2022我国人工智能核心产业规模及发展趋势调研
本周，数字经济再迎顶层设计。7月25日，国务院办公厅正式批复，设立数字经济发展部际联席会议制度，落实《“十四五”数字经济发展规划》部署，加强统筹协调，不断做强做优做大我国数字经济。这是目前为止国务院层面唯一一个专门针对数字经济工作的部际联席会议。这一制度适应了当前我国数字经济发展阶段的需要，推进数字经济建设在各细分领域落地，促进数字经济驶入发展的“快车道”。
在此背景下，各行各业的企业主体面临着利用数字技术解决方案实现转型的迫切需要，而这也将进一步促进人工智能的蓬勃发展。
毋庸置疑，以人工智能、大数据等为代表的新一代互联网技术，是支撑产业数智化转型的重要产业要素。比如，千人千面的个性化需求的出现，需要供给侧迅速拥抱数智化。人工智能技术对用户海量数据的高效智能分析，让企业可以精准实时地捕捉用户的个性化需求。
根据中研产业研究院《2022-2026年中国人工智能行业全景调研与发展战略研究咨询报告》显示：
人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后起之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富。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。
近年来，数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面，互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能，海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面，机器学习算法取得重大突破，以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高，为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面，计算力提升突破瓶颈，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。
预计2021年，虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现，并与人工智能加速交叉集成，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态;与此同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实(MR)、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。通过智能技术产业化和传统产业智能化，人工智能将为智能经济的发展和产业数字化转型提供底层支撑，推动人工智能与5G与云计算、大数据、物联网等领域深度融合，形成新一代信息基础设施的核心能力。
具体方向上，以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流，多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。预计2021年，人工智能将与汽车电子等领域加速融合，实现感知、决策、控制等专用功能模块，推动形成自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务娱乐应用系统，进一步革新传统汽车产业链，使汽车加速智能化、网联化;人工智能有望与虚拟现实技术的相结合，为生产制造、家装等提供工具，并为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、影视娱乐等提供场景丰富、互动及时的平台环境。
想了解更多行业研究具体分析，可点击中研产业研究院《2022-2026年中国人工智能行业全景调研与发展战略研究咨询报告》.报告对行业相关各种因素进行具体调查、研究、分析，洞察行业今后的发展方向、行业竞争格局的演变趋势以及技术标准、市场规模、潜在问题与行业发展的症结所在，评估行业投资价值、效果效益程度，提出建设性意见建议，为行业投资决策者和企业经营者提供参考依据。
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中国未来区块链行业前景如何？刘春天2023年6月30日来源：中研网84251繁体区块链是一种分布式数据库技术，由多个节点共同维护和管理，通过不断生成新的区块，以链式结构记录和存储所有参与方的交易信息，确保数据无法被篡改、伪造或删除。区块链技术的核心优势在于去中心化、防篡改、不可伪造、透明可追溯等特点。
根据《2023-2028年中国区块链行业市场调研与投资前景分析报告》分析，区块链是一种分布式数据库技术，由多个节点共同维护和管理，通过不断生成新的区块，以链式结构记录和存储所有参与方的交易信息，确保数据无法被篡改、伪造或删除。区块链技术的核心优势在于去中心化、防篡改、不可伪造、透明可追溯等特点。
我国区块链产业目前处于高速发展阶段，创业者和资本不断涌入，企业数量快速增加。区块链应用加快落地，助推传统产业高质量发展，加快产业转型升级。利用区块链技术为实体经济“降成本”、“提效率”，助推传统产业规范发展。此外，区块链技术正在衍生为新业态，成为经济发展的新动能。区块链技术正在推动新一轮的商业模式变革，成为打造诚信社会体系的重要支撑。与此同时，各地政府积极从产业高度定位区块链技术，政策体系和监管框架逐步发展完善。截至2021年9月，中国在区块链行业监管方面采取了一系列的措施。以下是一些重要的监管情况：区块链技术支持：中国政府将区块链技术作为国家战略，并提出了相关政策和规划来支持其发展。政府鼓励区块链技术的研究和应用，并投资于相关项目。
ICO禁令：2017年，中国发布了关于InitialCoinOffering（ICO）的禁令，禁止任何组织和个人从事ICO募资活动。这是为了避免非法集资、金融风险和资产损失等问题。
虚拟货币交易所整顿：中国政府对虚拟货币交易所进行了整顿。多个交易所被关闭或暂停运营，以减少市场乱象和金融风险。有限的虚拟货币交易活动被限制在特定区域内进行。区块链信息服务管理：中国在2019年颁布了《区块链信息服务管理规定》，要求区块链信息服务提供者遵守相关法律法规，实名登记用户，并存储用户数据备查。
电子商务领域监管：中国加强了对运用区块链技术的电子商务平台和企业的监管，以保护消费者权益、打击虚假广告和侵犯知识产权等违法行为。
从中国区块链创业活跃度靠前城市来看，北京、上海、深圳、杭州依然为中国大陆区块链创业活跃度最高的四座城市，公司占比达到78%。除此以外，中国区块链创业活跃度前十位城市还包括广州、成都、南京、厦门、重庆、贵阳。
区块链应用情况：
目前，区块链技术的应用场景主要有以下几个方面：
金融领域
区块链技术可以帮助金融机构解决资产流转、交易结算等问题，例如，应用于数字货币、证券交易等场景。区块链技术可以实现交易的快速确认和结算，能够有效防范涉及多方参与的信任问题。
物联网领域
区块链技术可以帮助解决物联网网络中设备和传感器等数据的安全传输和存储问题，实现大规模设备之间的可信互联。例如，利用区块链技术建立物联网平台，可以为设备间建立安全可信任的连接。
版权领域
区块链技术可以实现数字版权的安全交易及管理，记录版权交易数据，并提供可信的版权交易历史记录。例如，艺术品的版权交易中，可以利用区块链技术确保艺术品的真伪和交易信息的准确性和透明性。
政府公共服务领域
区块链技术可以实现政务数据的安全共享和管理，例如，记录公共服务的使用信息和费用，提供更加透明和高效的公共服务数据管理和使用方式。
总之，区块链技术目前已经成为了社会各个领域的热门应用技术，未来还有着不断拓展和深化的空间。同时，也需要进一步推动区块链技术的标准化和规范化，提升其使用安全性和便捷性。
区块链发展前景：
1、区块链成为全球技术发展的前沿阵地
目前，区块链逐渐成为“价值互联网”的重要基础措施，各国都开始积极拥抱区块链技术，开辟国际产业竞争的新赛道，抢占新一轮产业创新的制高点，以强化国际竞争力。
在中国方面，目前我国已具备较好的区块链发展，拥有广泛的区块链技术应用落地场景，下一阶段，将继续加快公链等价值互联网基础设施的基础建设进展，积极建设具有中国特色的区块链产业生态。
2、企业应用是区块链的主战场，联盟链/私有链将成为主流方向
目前，企业的实际应用集中数字货币领域，属于虚拟经济。未来的区块链应用将脱虚向实，更多传统企业使用区块链技术来降成本、提升协作效率，激发实体经济增长，是未来一段时间区块链应用的主战场。
与公有链不同，在企业级应用中，大家更关注区块链的管控、监管合规、性能、安全等因素。联盟链和私有链这种强管理的区块链部署模式，更适合企业在应用落地中使用，是企业级应用的主流技术方向。
3、区块链技术融合拓展应用新空间
区块链有着去中心化、点对点传输、透明、可追踪、不可篡改、数据安全等特点，可以用来解决现有业务的一些痛点，实现业务模式的创新。在一定程度上解决了价值传输过程中完整性、真实性、唯一性的问题。
随着物联网和人工智能技术的发展，区块链与物联网和人工智能搭配，可以在很大程度上提升上链信息的可行性，确保线下实物准确向线上映射，提升系统总体上的可信性，进而在更多地场景实现落地。
4、区块链技术未来三年将在实体经济中广泛落地
随着中国区块链产业生态的迅猛发展，越来越多地项目实际落地，未来，区块链技术将继续加快在产业场景中的广泛应用，与实体经济产业深度融合，形成一批“产业区块链”项目，将会成为区块链技术的应用趋势。
在未来三年将是传统行业与区块链更紧密融合的时间，随着区块链开始改变市场结构，企业将会关注到商业的变革，带有智能合约技术的新生态系统会被整合到在现有的行业中，新型的商业模式和监管服务模式将涌现，社会企业数量将大大增加。
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中国移动支付行业前景如何？刘春天2023年6月30日来源：中研网34815繁体移动支付是指使用普通手机或智能手机完成支付或确认支付，而不是用现金、支票或银行卡支付。买方可以使用移动电话购买一系列的服务、数字产品或实体商品。单位或个人通过移动设备、互联网或者近距离传感直接或间接向银行金融机构发送支付指令产生货币支付与资金转移行为
根据《2023-2028年移动支付行业深度分析及投资战略研究咨询报告》分析，移动支付是指通过移动设备实现支付功能，包括基于手机应用、短信支付、二维码支付等多种形式，移动支付已经成为中国支付市场的主要支付方式之一。
以下是中国移动支付行业发展的一些现状：
市场规模持续扩大
随着中国移动互联网的快速发展，移动支付市场规模在过去几年内呈现多年多倍增长，中国已成为全球移动支付市场的领军者。根据第三方机构预测，中国移动支付市场规模将在未来几年里持续增长。目前我国第三方支付市场已形成支付宝、财付通两大巨头垄断的市场格局，中国第三方移动支付市场两者的份额共计为94%。在C端支付市场中，支付宝、财付通两大巨头已占据绝对优势，转向产业端寻求新的增量市场成为其他支付机构的关键突破点。
移动支付市场规模:
早在1998－2005年，首信易、支付宝、连连支付、快钱、财付通等第三方支付机构相继成立，开始为线上化商业活动提供支付渠道。
2010年，中国人民银行发布了《非金融机构支付服务管理办法》，并向符合条件的机构颁发支付业务许可证，这些举措确认了非金融机构支付业务的合法性地位，通过将其纳入监管规范了企业经营、保障行业长期有序发展。自2010年起，在网络购物、社交红包、线下扫码支付等不同时期不同推动力的作用下，第三方支付交易规模经历高速发展，在2020年，第三方移动支付与第三方互联网支付的总规模达到271万亿元支付交易规模。第三方支付凭借其便捷、高效、安全的支付体验，使得中国的支付市场成为国际领先的支付市场之一。
根据艾瑞咨询数据，2021年一季度国内第三方移动支付单季支付交易规模74．0万亿，环比上季度增加2.8万亿，其中个人应用、移动金融和移动消费占比分别为54.7％／23.7％／20.1％；一季度线下二维码支付交易规模10.6万亿，环比上季度下降0.4万亿；当季第三方互联网支付规模5.9万亿，环比上季度下降0.3万亿。移动支付应用情况:
移动支付已经成为了当今社会中非常普及的一种支付方式。许多国家和地区都有自己的移动支付应用，例如中国的支付宝和微信支付、美国的Venmo和PayPal、印度的Paytm等等。
这些应用通常可以通过手机上的应用商店或者官方网站进行下载。用户可以将自己的银行卡或信用卡绑定到这些应用中，然后使用应用来进行各种付款和转账操作，包括在商店购物、向朋友发送钱款、缴纳账单等等。
随着移动支付应用的普及，越来越多的人开始使用这种方式进行支付。移动支付带来了许多便利，例如可以随时随地进行支付，无需携带现金或信用卡。同时，移动支付应用也提供了更加安全的支付手段，例如指纹识别和面部识别等生物识别技术，以保护用户的资金安全。
移动支付行业监管情况：
截止到我在2021年的知识截断日期，移动支付行业在许多国家都受到监管机构的关注和监管。以下是一些常见的移动支付行业监管情况：
许可和注册要求：许多国家要求移动支付提供商获得特定的许可或注册才能开展业务。这些要求通常涉及对公司的监管机构进行申请，并满足特定的法规、标准和安全要求。
用户数据保护：移动支付涉及大量用户敏感信息的处理，包括银行账户信息、个人身份信息等。因此，许多国家制定了相关的法规来保护用户数据的隐私和安全。这些法规可能涉及数据加密、存储期限、用户同意等方面的规定。
反洗钱（AML）和反恐怖融资（CFT）措施：为防止移动支付被用于非法活动，许多国家要求移动支付提供商采取一系列措施来防止洗钱和恐怖主义融资。这些措施可能包括客户身份验证、交易监测和报告等。
支付安全：移动支付必须具备一定的安全措施，以保护用户免受欺诈和未经授权的支付活动。监管机构可能要求移动支付提供商采取技术措施（如加密）、安全认证和风险管理等来确保支付安全。
跨境支付：对于涉及跨境支付的移动支付提供商，监管可能更加复杂。不同国家之间可能存在不同的法规和标准，包括货币转换、资金流动管制、合规报告等。
移动支付发展前景:
1、监管趋严，市场发展逐步规范化
近年来，国家对第三方支付的监管不断加紧，第三方支付市场朝规范化方向发展。监管趋严加大第三方支付机构盈利难度，规模经济效应突显，市场将淘汰同质化问题严重的小企业，行业集中度将进一步提高。移动支付处于发展初期，缺乏相关法律法规保障金融资金安全，未来专门针对电子支付法律法规的出台会约束行业发展。
2、传统金融机构切入移动支付市场，挑战市场格局
强势制度背景支撑的银联及传统商业银行积极探索新的发展模式，通过与实体商业结合切入移动支付市场。艾媒咨询分析师认为，优于第三方支付机构的资金安全性保障为传统金融机构切入移动支付市场创造良好条件，传统制度背景支撑为国家控制金融行业中的第三方支付提供了契机，银联或类似有优质制度资源的支付机构将迎来新一轮发展机遇，有机会打破现有支付宝、财付通双寡头市场格局。
3、全球化进程加速，境外金融安全或制约发展
支付宝、财付通两大巨头布局国内游客出境游热门目的地，如日本、东南亚。艾媒咨询分析师认为，第三方支付机构通过境外旅游市场切入当地市场其他领域的全球化策略在吃透中国出境游客红利后，难以实现业务增长。外国产品占垄断或支配地位威胁国家金融安全，不利于国家稳健发展，支付机构“出海”战略不会推动业务质的改善。
4、中小额消费场景待深挖，支付安全成重要竞争要素
随着第三方移动支付在税务、医疗、公共出行等公共服务领域应用更加普遍，消费者无现金消费习惯逐步养成。中小额消费场景待挖掘，第三方移动支付机构可通过深挖应用场景实现差异化发展。随着消费者安全意识提高，支付安全性也成为竞争关键要素。
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2023云计算芯片行业发展现状前景分析吴亚楠2023年6月30日来源：互联网53729繁体当下全球芯片产业格局生变，电子信息化、智能化社会发展与芯片供应链条的矛盾导致全球芯片短缺。在国际竞争形势的影响下，我国芯片产业发展迎来了新的机遇。
作为信息化基础元件，芯片在现代生活中发挥着不可替代的作用。无论是5G技术、人工智能、物联网，还是智能汽车等产业都离不开芯片的支持，芯片已成为数字经济的核心“基石”。目前，中国芯片企业在封装领域已具备一定的市场与技术核心竞争能力。
我国芯片制造商产业整体规模达到8848亿元，同比增长17%，“十三五”期间年均复合增长率为19.6%。我国芯片制造商产业结构也实现突破性改善，芯片制造商规模实现对封测业规模的历史首次超越。
根据中研普华研究院撰写的《2023-2028年中国云计算芯片行业发展策略及市场深度研究分析报告》显示：
2023云计算芯片行业发展现状前景分析
随着人工智能的快速发展，机器学习、算法水平的不断提升，云计算、大数据、物联网、自动驾驶等产业对人工智能芯片的数量以及性能要求不断加大，带动人工智能芯片产业不断发展。
人工智能核心技术板块包括人工智能芯片、集成电路、计算机视觉、机器学习、自然语言、生物识别技术、大数据处理等，而人工智能芯片就是建立在人工智能与半导体芯片基础上的新兴产业;其中，2021年，中国人工智能产业规模为7442亿元，带动产业市场规模1513亿元。
我国人工智能芯片行业还处于生命周期的萌芽期，市场增长较快，但由于人工智能芯片行业技术壁垒较高，芯片研发周期长，研发要求高，风险较大，目前人工智能芯片行业的融资轮次仍然处于早期阶段，C轮后的融资数量较少。其中，多家科技巨头纷纷跨界参与芯片研发，主要代表性企业有百度的昆仑芯、阿里的平头哥、华为的海思半导体等。
人工智能芯片产业是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。近年来，随着大数据、云计算、物联网、自动驾驶领域的飞速发展，市场需求逐年扩大。过去几年，中国在人工智能领域由于战略层面的高度重视，以及中国本土企业的努力，中国已经成为全球公认的人工智能领域的领军者。
由科技部、工信部、芯片制造商技术创新中心作为国家共性技术创新平台牵头，70余家芯片制造商企事业单位成立“中国芯片制造商产业创新战略联盟”，芯片制造正努力为实现国内芯片制造商产业的自主安全可控和全面快速发展建言献策。
2023年全球芯片产业收入将下降2.5%左右。世界半导体贸易统计协会(WSTS)更为悲观，芯片制造估计2023年的全球芯片市场规模将萎缩4.1%至5570亿美元。市场不景气必然映射到企业投资管理上，国际半导体产业协会(SEMI)预判，2023年全球芯片产业资本支出只有1381亿美元，同比降幅高达26%。
近年来，为了进一步鼓励国内半导体的整体发展，打破国外垄断，增强科技竞争力，国家政府及相关部门相继出台了相关文件和法规，为芯片半导体产业的健康发展提供了强有力的支撑，中国半导体芯片市场发展空间潜力无限。
未来，芯片制造商和知识产权开发者将不得不更加努力地维护员工的分而治之的策略，并尽可能地保持警惕，监控数据流动。
云计算芯片行业发展机遇
全球半导体行业景气度向上，晶圆厂资本开支持续走高，半导体材料需求持续上升。芯片设计产业在提升自给率、政策支持、规格升级与创新应用等要素的驱动下，保持高速成长的趋势。芯片设计龙头企业涌现，国产芯片性能逐渐升高，设计产业蓬勃发展促进应用领域扩大。芯片在越来越多的新兴领域得到应用，助推移动通信、智能汽车、电子消费、人工智能等行业加快发展。在需求方面，应用场景丰富，行业需求提升。数字化加速激发芯片需求持续上涨，应用场景丰富多样促使芯片多元发展，5G等信息技术革新引领芯片迭代升级。
当前我国芯片产业发展面临的困境和挑战主要表现在技术壁垒待攻破、人才储备待加强、产业结构需完善、核心材料需自主等方面。
当下全球芯片产业格局生变，电子信息化、智能化社会发展与芯片供应链条的矛盾导致全球芯片短缺。在国际竞争形势的影响下，我国芯片产业发展迎来了新的机遇。
云计算芯片行业报告对中国云计算芯片行业的发展现状、竞争格局及市场供需形势进行了具体分析，并从行业的政策环境、经济环境、社会环境及技术环境等方面分析行业面临的机遇及挑战。还重点分析了重点企业的经营现状及发展格局，并对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判。
本报告同时揭示了云计算芯片市场潜在需求与潜在机会，为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据，同时对政府部门也具有极大的参考价值。
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智能制药行业市场现状及未来前景分析2023方蔓桃2023年6月29日来源：百度74845繁体目前我国的制药行业生产过程中的原辅料、中间产物的转运和投放,过程控制,文件记录,信息传递等相当一部分工作还是以人工为主。药品质量监控模式大多都还是人工的、离线的和非实时的;是完全建立在人主观对各种质量标准自觉和严格遵守基础上的,很大程度上依赖于生产人员的
智能制药行业市场到底怎么样?近期，多家医药企业先后披露在人工智能制药领域的探索。在北京经济技术开发区，北京泰德制药股份有限公司相关人士告诉中国经济时报记者，该公司自2020年起就启动了与人工智能企业的合作，利用人工智能辅助抗癌药开发。未来，可以预见人工智能技术应用于药物发现和医疗保健领域巨大的发展潜力。
赛迪顾问人工智能产业研究中心副总经理杜欣泽在接受中国经济时报记者采访时认为，人工智能在医药领域的应用前景主要体现在三个方面。一是人工智能可以大幅降低药物研发成本。创新药物的研发通常需要花费数十亿美元，大量的资金被用于临床试验，人工智能的应用可以模拟筛选和分析大量样本数据，通过智能化模拟试验降低成本。二是人工智能可以缩短药品研发周期，实现从靶点发现到临床试验的药物研发全流程优化，明显提升药物研发效率。三是人工智能可以借助机器强大的计算能力，实现传统方法难以实现的成绩。
目前我国的制药行业生产过程中的原辅料、中间产物的转运和投放,过程控制,文件记录,信息传递等相当一部分工作还是以人工为主。药品质量监控模式大多都还是人工的、离线的和非实时的;是完全建立在人主观对各种质量标准自觉和严格遵守基础上的,很大程度上依赖于生产人员的知识、经验和能力。
根据中研普华研究院《2022-2027年中国智能制药行业市场深度分析及发展前景预测研究报告》分析：
智能制药行业市场现状
从产业链来看，人工智能和医疗领域的应用与结合主要集中在产业链的中游。当前，人工智能在医疗诊断领域中主要作为辅助医疗诊断工具，多以诊断治疗和患者监测等方式出现，其中在诊断和治疗中，人工智能医学影像是目前发展方向中最为普及的。人工智能医学影像指医院的影像诊断融入人工智能技术，其一是对图像的识别，用来感知和对影像的挖掘分析，以获得有价值的信息;其二，构建算法模型，用于学习和分析，通过对大量诊断数据对模型训练，获取诊断能力。随后，通过人工智能对医学影像的分析和诊断，辅助医生在更短的时间内做出更加准确的诊断。
2022年4月，国家卫健委下发的《国家限制类技术目录和临床应用管理规范(2022年版)》，重新调整了各级医院限制使用的医疗技术名单，规范中取消了五项限制级技术即有人工智能辅助诊断，将人工智能技术与医疗诊断的联合应用的进一步铺开提供了了有效的先决条件。从标的上看，目前国内涉足人工智能医疗诊断的行业(以申万行业统计)包括医疗服务和医疗器械，具体到公司层面，建议关注迈瑞医疗、联影医疗、开立医疗等。
2018中国智能制药市场规模约为513亿元，2019年市场规模为564亿元，增长率为10%，2020年市场规模达到621亿元，增长10.2%。
目前，人工智能药物研发市场有三大类公司，包括：IT巨头、人工智能药物研发初创企业和大型药企。其中，人工智能药物研发初创企业在化合物筛选、点发现领域展开最多布局：而海外头部药企及国内医药行业龙头通过和人工智能创新型公司开展合作的方式积极布局人工智能药物研发领域。据不完全统计，2020年，药企与人工智能药物研发初创公司的合作事件超过133起。从布局方式上看，医药公司与初创型人工智能药物研发公司的合作以共同开发新药模式为主，同时也会参与到创新企业的投资中，其中，药明康德参与了4家人工智能药物研发初创公司的投资。日前国内涉足人工智能制药的龙头公司主要有药明康德、豪森药业和正大丰海等。
在自动化方面，我国仅极少制药企业达到一定程度的过程自动化，绝大多数企业还停留在设备控制的单体自动化阶段。如在制剂生产方面，生产设备和过程大多是断离、孤立的;生产过程中的原辅料、中间产物的转运相当一部分还是以人工为主;相当一部分设备还比具备完整的重要质量参数和工艺条件参数的数据输出功能，更没有提供外部系统对其进行统一协调和优化控制的输入条件。
智能制药行业市场前景
5月30日，国务院办公厅发布《关于加强医疗保障基金使用常态化监管的实施意见》(以下简称《实施意见》)，在贯彻落实党中央、国务院决策部署下，扎实推进医保基金使用常态化监督工作。根据国务院办公厅最新的医保基金监管意见：1、医保基金监管将更强调卫生健康、中医药、市场监管、药品监管、审计等部门的多方参与;2、医保基金监管将更加常态化，包含飞行检查、专项整治、日常监管、日常监管、社会监督5个方面;3、医保基金监管制度建设继续完善，比如建立健全信用管理制度，对失信医药企业，可按规定在医保目录准入、价格招采信用评价、医药集中采购、挂网资格等方面采取处置措施。
根据业内测算，2020年中国生物制品市场规模为380亿美元，合人民币约2400亿元(汇率按6.3:1计算)，与米内网统计数据基本一致。赛多利斯预计到2024年中国生物制品市场规模将增长到670亿美元，年复合增速为15%(不考虑新冠疫苗)。同期全球生物制品市场规模从2500亿美元增长到3650亿美元，5年复合增速为7.9%，国内市场增速远超全球平均水平。
智能化制造是未来企业保障质量,提高效率,降低成本,快速响应用户需求提升市场竞争力的关键。目前我国制药行业智能化发展虽然面临很多问题,但随着科技的不断进步及法规的倒逼压力,伴随“中国制造2025”国家战略的推进,药品企业如果能够正确认识自身问题,把握行业发展大趋势,抓住智能化发展的历史机遇,结合企业实际开展深度智能化革新,未来将具有很大的发展潜力和空间。
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