2023年全球人工智能行业市场现状、竞争格局及发展前景分析 未来市场规模高速增长
全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大
当前，国内外互联网巨头纷纷将人工智能作为下一次产业革命的突破口，积极加大投资布局，与此同时，随着人工智能技术进步和基础设施建设不断完善的推动下，全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大。
“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特矛斯(Dartmouth)学会上提出的，人工智能发展至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算能力、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展;同时，近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视，产业界对AI的投资和收购如火如荼。
1、全球人工智能技术迈入深度学习阶段
机器学习是实现人工智能的一种重要方法，深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)的关键技术之一。深度学习自2006年由JefferyHinton实证以来，在云计算、大数据和芯片等的支持下，已经成功地从实验室中走出来，开始进入到了商业应用，并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩，全球人工智能也正式迈入深度学习阶段。
与此同时，全球人工智能领域对新技术的探索从未停止，新技术层出不穷，例如近年来一些新的类脑智能算法提出来，将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中，形成不同于深度学习的神经网络技术路线，如胶囊网络等，技术的不断进步是推动全球人工智能的发展的不竭动力，这些新技术的研究和应用将加快全球人工智能的发展进程。
2、全球主要经济体加快人工智能战略布局
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。自2013年以来，包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南、西班牙等20多个国家和地区发布了人工智能相关战略、规划或重大计划，越来越多的国家加入到布局人工智能的队列中，从政策、资本、技术人才培养、应用基础设施建设等方面为本国人工智能的落地保驾护航。
3、全球人工智能领域新基建扩容趋势明显
人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知网络、数据中心等支持人工智能发展的生产性设施建设，同时人工智能与实体经济深度融合做构建的智能经济形态也是人工智能领域新基建的一部分。
近年来，全球人工智能发展的生产性设施建设步伐加快，2020年新冠疫情在全球爆发，对全球的经济生产活动产生较大的冲击，但值得注意的是，全球范围内的新基建业务扩容未被阻断，从各国政府到行业主要企业都积极参与到人工智能新基建的建设中。
人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。
根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。
5G的低延迟、高速度和边缘计算能力可以推动人工智能设备更智能地进行大量的数据连接，提升人工智能设备的学习能力，与此同时将5G网络与人工智能技术相结合，可以有效提高5G网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家的经验编制策略转变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。
由此可见，5G与人工智能的互促式发展可以加速全球人工智能应用突破与落地，因此，目前全球范围正在加快5G商用推广的步伐，全球5G基础设施建设如火如荼。
根据GSMA(全球移动通信系统协会)公布的数据显示，截至2020年7月底，全球38个国家已经部署了92张5G移动网络，较4月底增加了22张;截至2020年9月，全球5G终端达到18类362款，其中162款手机，113款已经上市，其中70%+支持SA(独立组网)，5G商用正在加快。
根据爱立信公布的数据显示，截至2020年6月底，全球范围内共部署了约72万个5G基站，2020年8月这一数据增加至80万个，前瞻预计，到2020年底，全球5G基站总数将达到100万个。
近年来，随着计算能力越来越强，云计算、大数据、虚拟化等技术的出现，让人工智能有了可依赖的现实技术基础。人工智能的算法需要依赖海量的数据，利用海量的样本进行机器学习。
数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，有了这些数据，再利用大数据技术去分析，就能得到很多有意义的数据供人工智能学习;与此同时，人工智能要依赖计算，只有高速的计算能力才能在短时间完成指定的任务，现在的数据中心利用网络进行分布式计算，大大提高了计算能力，人工智能的学习能力可以得到大幅提升。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能。
全球数据中心建设加快有力的推动了人工智能的发展，从2017年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩减，但值得注意的是，随着行业集中度的逐步提升，全球超大型数据中心数量总体增长，据Cisco的统计数据显示，2019年，全球超大型数据中心数量约447个;至2020年，全球超大新数据中心将达到485个。
根据Gartner公布的数据显示，2017年底全球部署机架数达到493.3万架，安装服务器超过5500万台，2019年全球数据中心部署的机架数量约为495.4万架。预计2020年机架数将超过498万架，服务器超过6200万台。
4、全球人工智能商业化加速应用场景愈发丰富
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，中国作为后期之秀，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
值得注意的是，尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进，但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制，全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。
5、全球人工智能市场规模快速增长
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。
普华永道数据预测，受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元，预计未来几年市场将继续保持高速增长，到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模，约合人民币104万亿元。
6、北美地区人工智能产业发展领先
近年来，人工智能在北美洲、亚洲、欧洲地区发展愈演愈烈。北美、亚洲和欧洲是全球人工智能发展最为迅速的地区。截止2019年底，北美地区共有2472家人工智能活跃企业，超级独角兽企业78家;亚洲地区活跃人工智能企业1667家，超级独角兽企业8家;欧洲地区活跃人工智能企业1149家，超级独角兽企业8家。
注：超级独角兽指的是估值超过100亿美元的企业
7、科技巨头纷纷布局人工智能行业
近年来，全球科技巨头纷纷布局人工智能。在美国地区，Google实行“全面开花”的策略，在云服务、无人驾驶、虚拟现实、无人机、仓储机器人等领域均有布局。Facebook依托社交网络，从产品中获得数据、训练数据，再将其人工智能产品反作用于社交网络用户。
微软则致力于将人工智能技术应用到智能助手、AR/VR等领域，例如Skype及时翻译、小冰聊天机器人、Cortana虚拟助理等应用。在中国，互联网巨头企业如百度、腾讯和阿里均纷纷依托自身平台优势，构建人工智能服务产品，主要布局于人工智能应用层领域。
8、全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾
从生产方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社会治理的智能化升级，新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显，大量新兴应用场景持续培育形成。快速丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑，以及即将落地的商业价值，促使全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾。
根据CBInsights公布的数据显示，2014-2019年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2019年再创新高，融资金额达到265.80亿美元，融资次数超过2000次。
以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《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、IPO募投可研等解决方案。
人工智能如何影响就业市场
导语：作为一种革命性技术，人工智能的发展与应用对经济社会发展变革的影响日益深入。在这一过程中，人工智能对就业的影响一直是社会各界关注的焦点之一。围绕这一问题，言之有理工作室采访了中国人民大学劳动人事学院院长杨伟国教授。他认为，人工智能的快速应用短期内会对就业造成一定影响，但从长远来看，其发展与应用不仅会创造更大就业空间，而且还会提高劳动者就业质量，在保障和创造就业方面发挥积极作用。
言之有理：一些人担心，人工智能的大规模应用会产生就业替代效应，减少就业岗位。对此，您怎么看？
杨伟国：人工智能的快速应用短期内的确会对就业造成一定影响。但从长远来看，以人工智能为代表的数字技术，通过在更高水平更大程度上赋能企业和劳动者来推动经济社会发展，并在这一过程中创造更大就业空间。首先，人工智能的发展推动智能化信息基础设施建设和传统基础设施智能化水平提升，并在这一过程中创造大量新就业机会。其次，人工智能的发展除了推动人工智能领域新兴产业发展、形成人工智能产业集群和创新高地，还能通过与各领域产业深度融合，大规模推动企业智能化升级，培育数据驱动、人机协同、跨界融合的智能经济形态，从而创造大量新就业机会。第三，人工智能在教育、医疗、养老、环境保护、城市治理、司法服务等领域的广泛应用，以及在准确感知、预测、预警等方面的深度应用，也会创造新的就业机会。最后，人工智能产业的发展以及人工智能技术的应用还会带动其他行业发展，既可以直接创造更多新工作机会，又可以通过促进经济增长间接创造更多就业机会，还可以从中衍生出许多新型行业而创造更多就业机会。
言之有理：除了创造更大就业空间，人工智能的发展与应用会对人们的就业质量造成什么影响？
杨伟国：人工智能的发展和应用，有助于为劳动者提供更多高质量的就业岗位，提升劳动者的创造力和成就感；帮助劳动者更加自由地安排工作、生活、学习和个人事务，不断优化调整学习方法和学习内容，以实现快速学习、高效学习，从而提高专业技能和工作效率，实现工作与生活平衡；通过人机协作赋能劳动者，帮助劳动者实现人力资本优化配置，提高劳动者的劳动自由度和舒适度。总之，人工智能可以赋能劳动者按照自身意愿以多种形式完成工作任务，帮助劳动者以最切合自身特点的方式学习新的专业技能，提高劳动者的就业质量。
言之有理：稳就业、保就业是当前统筹推进疫情防控和经济社会发展工作的重中之重，人工智能的发展与应用对稳就业、保就业起到了哪些积极作用？
杨伟国：突如其来的新冠肺炎疫情对我国经济社会发展带来前所未有的冲击，稳就业、保就业成为统筹推进疫情防控和经济社会发展工作的重中之重。在这一过程中，以人工智能为代表的数字技术显示出在保障和创造就业等方面的显著优势和巨大潜能，基于人工智能技术的新就业体系正在加速形成。比如，数字经济发展全面提速，智能化、科技型产品较快增长，远程办公、在线教育、网络问诊等快速扩张，无人零售、直播带货等新模式不断涌现，既有力支撑经济社会发展，又助力实现今年《政府工作报告》设定的就业目标任务。
言之有理：人工智能的发展与应用，从中长期看有利于扩大就业，但短期内不可避免会造成结构性失业，一部分人不适应劳动力市场需求变化。对此，应该如何应对？
杨伟国：面对人工智能的发展与应用对就业市场的影响，劳动者要做好心理准备与技能储备，相关管理和服务部门也要及时调整就业政策措施以适应科技发展进步与就业市场变化，推动实现人工智能技术发展应用与就业市场之间的协调平衡。
（言之有理工作室郑延冰编辑）
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未来人工智能发展趋势
人工智能(AI)是物联网及工业4.0发展的核心。尤其，当特斯拉(Tesla)推出电动车及苹果(Apple)发表新机iPhoneX推出FaceID之后，让市场体验到AI芯片的无限商机。同时，AI应用接受度越高的国家，将对其GDP产生贡献愈大，目前来看，未来AI发展有八大新趋势：
趋势一：AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力
人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。
当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中，以自然语言处理（NLP）应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长，还有：汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。
趋势二：AI导入医疗保健行业维持高速成长
由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能，进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68％。
趋势三：AI取代屏幕成为新UI/UX接口
过去从PC到手机时代以来，用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭(SmartSpeaker)、虚拟/增强现实(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境，加速在不需要屏幕的情况下，人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观，也变得较易操控，未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。人工智能除了在企业后端扮演重要角色外，在技术接口也可承担更复杂角色。例如：使用视觉图形的自动驾驶车，透过人工神经网络以实现实时翻译，也就是说，人工智能让接口变得更为简单且更有智能，也因此设定了未来互动的高标准模式。
趋势四：未来手机芯片一定内建AI运算核心
现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快，若要进行大量的图像运算仍嫌不足，所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如，苹果将3D感测技术带入iPhone之后，Android阵营智能手机将在明年(2017)跟进导入3D感测相关应用。
趋势五：AI芯片关键在于成功整合软硬件
AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗，包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片，且须与深度学习算法相结合，而成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。例如，苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能，整合高达8个组件进行分析，分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据，包含：指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部，所以不易被窃取。
趋势六：AI自主学习是终极目标
AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。目前，仍处于机器学习及深度学习的阶段，若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先，是为自主机器打造一个AI平台；还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样；然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中；最后建立虚拟世界入口(VR)。目前，NVIDIA推出自主机器处理器Xavier，就在为自主机器的商用和普及做准备工作。
趋势七：最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来
未来，还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器，但是CPU是通用于各种设备，什么场景都可以适用。所以，最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如，NVIDIA推出CUDA计算架构，将专用功能ASIC与通用编程模型相结合，使开发人员实现多种算法。
趋势八：AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺
未来的AI需要AR，未来的AR也需要AI，可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。
展望未来，随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟，将带动新一波半导体产业的30年荣景，包括：内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片，各种新产品应用芯片需求不断增加，以中国在半导体的庞大市场优势绝对在全球可扮演关键的角色！
1.人工智能时代，AI人才都有哪些特征？http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html2.大数据携手人工智能，高校人才培养面临新挑战http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html3.人工智能，机器学习和深度学习之间，主要有什么差异http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html4.大数据人工智能领域，如何从菜鸟晋级为大神http://www.duozhishidai.com/article-1427-1.html
《数字中国的新蓝图》分论坛：中国人工智能有着良好的发展前景
6月28日，在第十四届夏季达沃斯论坛召开期间，主题为《数字中国的新蓝图》的分论坛在梅江会展中心举行。今年，中国公布了新的蓝图，并加快了加强数字经济的时间表，数字经济已经占其GDP的40%。这种加速将如何塑造中国的未来以及数字竞争和规范的全球格局？与会嘉宾围绕该议题展开热烈讨论和观点分析。
嘉宾们认为，未来就是人和科技的竞争，这不是一个行业的问题。人和科技竞争，科技的长项在于知识、决策和速度上；人的长项在人性、智慧以及整个对人类理念的发展上。
嘉宾们认为：“我们要思考的是人怎么回到‘人’这个概念上。至于为了顺应人与科技竞争的趋势，在学习方向上应该是兼顾两端。一端是数学、物理、工程等硬科学，另一端是哲学、社会学、行为学和历史学，这两端中间的部分都是会被机器消化掉的。”
在过去几年里，中国的AI增长速度非常快。与会嘉宾表示，“我们做了一个全球的数据库比较，中国在人工智能方面发表的论文，申请的专利有了长足进展，甚至是达到世界领先的水平，但是特别高质量的论文还不够，基础研究还不够。目前，中国已经有77个大模型在生产和运用，其中垂直方向的居多。中国的长项是市场大、规模大、数据大，数据模型从垂直方向会逐渐转向横向模型的方向发展。要注重基础设施建设，要首先从算力平台、从云、从数据平台做起来，中国的人工智能发展前景是好的。”（津云新闻记者吴宏）