【行业深度】洞察2023：中国人工智能行业竞争格局及市场份额(附区域集中度、竞争力评价等)
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏【行业深度】洞察2021：中国人工智能行业竞争格局及市场份额(附区域集中度、竞争力评价等)UVc分享到：朱茜•2021-05-1810:00:33来源：前瞻产业研究院E20716G02023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年全球人工智能芯片（AI芯片）行业市场调研与发展前景研究报告2023-2028年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告2023-2028年中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告人工智能是引领未来的战略性技术，也成为了国际竞争的焦点。目前，我国人工智能企业数量较多，据中国新一代人工智能发展战略研究院于2020年6月公布的统计数据显示，截至2019年，我国共有797家人工智能企业，约占全球人工智能企业总数的14.8%，仅次于排名第一的美国。
从竞争派系来看，目前百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科达讯飞为人工智能平台的代表性企业;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;此外还有技术层企业代表，商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司，通过与传统行业的龙头企业合作，不断深化了其技术应用面和市场竞争力。
1、中国人工智能行业竞争梯队
人工智能是引领未来的战略性技术，也成为了国际竞争的焦点。目前，我国人工智能企业数量较多，据中国新一代人工智能发展战略研究院于2020年6月公布的统计数据显示，截至2019年，我国共有797家人工智能企业，约占全球人工智能企业总数的14.8%，仅次于排名第一的美国。以下为我国人工智能行业代表性企业的基本信息：
从竞争派系来看，目前百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科达讯飞为人工智能平台的代表性企业;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;此外还有技术层企业代表，商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司，通过与传统行业的龙头企业合作，不断深化了其技术应用面和市场竞争力。
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。
2、中国人工智能行业企业排名
据中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室公布的“2019年全球人工智能企业TOP20榜单”中，中国有7家企业上榜，其中，百度、大疆创新和商汤科技排名前三;同时，根据《互联网周刊》发布的2020年人工智能企业百强榜，百度依然蝉联龙头地位。
此外，截至2020年末，科技部为加快实施新一代人工智能重大科技项目，尽快在基础前沿领域取得突破，共宣布了15家国家新一代人工智能开放创新平台，这15个创新平台分别依托15家业内领先的人工智能企业，具体如下：
3、中国人工智能行业区域集中度
从人工智能企业的区域集中度来看，截至2019年末，北京市、广东省、上海市和浙江省的人工智能企业数量合计占全国总数的83%，说明我国人工智能企业的分布是较为集中的，行业发展较为密集。
4、中国人工智能行业企业布局及竞争力评价
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;再从企业拥有的高层次学者数量来看，根据清华大学人工智能研究院公布的《人工智能发展报告2011-2020》，京东、阿里巴巴和华为的人工智能高层次学者拥有量入围全国前十位，是企业人力资源竞争力的体现。
5、中国人工智能行业竞争状态总结
从五力竞争模型角度分析，由于目前，我国人工智能行业的竞争者较多，企业数量已排名全球第二位，且行业还处于成长期，现有企业间的竞争较为激烈;
人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，替代品威胁极小;
人工智能行业的上游供应商可概括为基础层，包括AI芯片、传感器等行业，由于技术门槛较高，且国内厂商的技术水平还有待提升，上游的议价能力是较强的;
下游消费市场主要是应用层，由于人工智能与传统产业、新兴产业融合已成为趋势，因此下游的议价能力较弱;此外，由于人工智能行业是技术密集型、资金密集型和高端人才密集型行业，进入门槛较高，因此面临的新进入者威胁较小。
更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《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、招股说明书撰写等解决方案。
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前瞻产业研究院-深度报告REPORTS2023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告本报告前瞻性、适时性地对人工智能行业的发展背景、供需情况、市场规模、竞争格局等行业现状进行分析，并结合多年来人工智能行业发展轨迹及实践经验，对人工智能行业未来...
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2023年中国人工智能行业区域市场现状及竞争格局分析 北上广地区龙头企业较多
人工智能行业主要上市公司：阿里巴巴(BABA)、腾讯(00700.HK)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、科大智能(300222)、海康威视(002415)、四维图新(002405)等
本文核心数据：人工智能企业在全国都市圈的分布、主要省市/城市人工智能企业数量占比
1、京津冀、长三角和珠三角城市群AI企业集聚，引领产业发展
根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的最新《中国新一代人工智能科技产业发展报告2021》数据显示，截至2020年，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲三大都市圈，占比分别为31.02%，30.23%和26.39%。
依托科技创新和互联网产业发展优势，京津冀、长江三角洲和珠江三角洲地区在人工智能科技产业的发展中走在了全国的前列。
由此可见，中国人工智能区域发展与国家区域战略高度协同相互促进，区域要素汇聚加速人工智能产业引领。京津冀、长三角和粤港澳大湾区已成为我国人工智能发展的三大区域性引擎，成渝城市群、长江中游城市群也展现出人工智能发展的区域活力，产业集聚区初显区域引领和协同作用。
2、北上广深AI企业数量较多
具体来看，在各省市自治区中，人工智能企业主要分布在北京市、广东省、上海市、浙江省、江苏省、四川省、山东省、湖北省、福建省和湖南省。其中，北京市占比最高，为29.73%;其次是广东省，占比为26.39%，主要分布在深圳市和广州市;排名第三的是上海市，占比为14.07%;排名第四的是浙江省，占比为8.81%，主要集中在杭州市。
从主要城市来看，人工智能企业分布密集的城市是北京市、上海市、深圳市和广州市，占比分别为29.73%，14.07%，13.99%和8.14%，是中国人工智能科技产业发展的前沿城市。西部地区的成都市和中部地区的武汉市同样是人工智能企业数量排名靠前的城市。
3、北上广地区人工智能产业链发展相对完善，细分领域龙头企业较多
从产业链来看，北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。
其中，基础层中传感器的行业龙头京东方科技，AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等，云计算的百度云、金山云、世纪互联等，数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;
技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等，计算机视觉的商汤科技、旷视科技等，自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等，语音识别的出门问问、智齿科技等;
应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。此外，上海和广东地区人工智能产业链代表企业分布也较为广泛。
更多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、招股说明书撰写等解决方案。
全球人工智能竞争加剧，中美谁能领先
本文2021年4月10日发表于东方网，作者为东方智库研究员、东大国际战略智库研究员
中美两国的科技竞争正在全面展开，加速演进。
科技是人类文明的标志，科技是第一生产力。随着人类的不断进步，科技的创新发明乃至科技革命一直都在演进，科技革新为人类创造了巨大的物质财富和精神财富。世界大国的竞争，科技是至关重要的领域，谁能掌握时代的领先科技，谁就走在时代和世界的前列。
全球科技竞争，人工智能首屈一指
在全球新一轮科技革新中，人工智能（AI）已跃升到最前列。美国计算机行业协会（CompTIA）在设计、实施、管理和保护推动世界经济技术创新领域拥有约7500万行业和技术专业精英人士，并通过合作、教育、认证、推广和市场研究，组成了“由知情人士和业界领先组成的全球互联社区”，发现并支持全球的前沿技术，将学习和前沿技术的挖掘发现紧密结合，不断开拓具有前瞻性思维的科技创新。
CompTIA在每年年底都会评选出全球十大最新科技创新排行榜，2019年的排行榜囊括了物联网、人工智能、5G通信、无服务器计算、区块链、机器人技术，生物识别、3D打印、AR/VRAR（增强现实/虚拟现实）和无人机。2020年的排行榜则包括:人工智能、5G通信、物联网、无服务器计算，生物识别技术、AR/VR、区块链、机器人技术、NLP（自然语言处理）和量子计算。仅仅一年时间，人工智能取代物联网成为第一，这反映了全球科技创新的最新趋势和竞争状态。
人工智能演进，寒冬与春天交替
人们对人工智能这个词越来越熟悉。但何为人工智能似乎又很难说清楚。简单说，人工智能就是“人工+智能”两层意思的合成，可以理解为“人工和智能”，抑或“智能性的人工”，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
从理论与实践的起始与演进看，人工智能诞生于20世纪50年代中期，1956年被确立为一门学科，期间曾经历过经费枯竭的两个寒冬，分别在1974-1980年和1987-1993年，但其中也出现了两个大发展的春天，分别在1956-1974年和1993-2005年。
从2006年开始，全球人工智能进入了加速发展的新阶段，它将互联网、移动互联网、计算能力、大数据、智能算法和人工学习、自然语言处理和图像识别等先进技术融合在一起。近年来，人工智能的研究越来越受到各界特别是科技界、产业界、工商界和数字经济界的高度重视，产业界对AI的投资和收购更是如火如荼。
AI潜力无限，前景远大
人工智能确实前景远大，潜力巨大。早在上世纪70年代，人工智能就被认为是与人类空间技术和能源技术相提并论的世界三大尖端技术之一。到了21世纪，人工智能又被认为是新世纪的三大尖端技术之一，与基因工程、纳米科学并驾齐驱。在社会的应用和人们的感知中，人工智能更为突出。
但也必须看到，目前世界上对人工智能的理解还是初步的、肤浅的，今后世界的人工智能究竟会发展到何种程度，也许我们已知的远不如未知的，更大的发展在未来，就如同当年的互联网和移动互联网一样。目前看，北美、亚洲和欧洲的人工智能发展走在世界的前列。2019年底，冯德莱恩出任欧盟委员会主席后，最念兹在兹的就是加快推进欧盟的人工智能研发创新，她为此牵头制定了欧盟人工智能发展白皮书，将人工智能发展战略作为欧盟创新发展的重要抓手和战略方向。
美国的AGFAT(苹果、谷歌、脸书、亚马逊和特斯拉)等高科技巨头，都在加速全面布局人工智能行业，我国许多企业也在不断加大人工智能业务布局和发力。据一些投资公司预测，2030年全球人工智能行业市场规模将近16万亿美元，是全球经济科技中一块诱惑力极大的蛋糕。
人工智能拓展，双刃剑作用凸显
人工智能的应用延展大大加快。除了民用、商用、工业、医疗、教育、交通、媒体和科研等各种创新应用领域外，人工智能在军事和情报领域的应用也越来越普遍。不少国家的情报机构正在使用人工智能工具和技术进行监视、窃听等情报搜集，且人工智能化的机器也日益成为情报的使用者、决策者，以及其他自动化情报行动所打击的目标。有人估计，全球依托人工智能技术获取的情报数据在3年内将至少增加100万倍。在人工智能日益普及和技术日益先进的环境下，人类已经很难有密可保。
人工智能的双刃剑作用日益凸显，也因此带来了诸多困惑与疑虑，引起了很多争议。一是担心人工智能越来越多的应用对人类社会传统伦理道德、管理模式乃至法律法规和各种安全带来的巨大挑战，甚至引发颠覆性的革命及严重后果；二是各国对人工智能的技术和应用该如何及时管理、有效管理，防止失控无序。
人工智能并非万能，无数难题有待破解
在实际应用中，人工智能技术有创新，带来了各种便利和效益，但也应看到其尚不完善。有些人把人工智能说的神乎其神，似乎无所不能，不仅可以替代人类，甚至可以全面超越人类，其实这中间还有无数复杂的技术问题和社会法规与伦理道德衔接等问题没有解决，也很难解决。车辆自动驾驶问题便是其中之一。当下尤其要注意的是所谓的“人工智能万能论”和“人工智能乌托邦”，以及安全上的不负责任。
在军事和安全方面，人工智能系统已引起国际社会高度关注。不少组织和科技界人士强烈呼吁，应在世界范围内禁止开发和应用人工智能武器系统，防止这种不受人类控制即可下令主动杀人的“杀人机器人系统造成人类灾难。从理论上讲，人工智能武器系统可以更快识别对方，缩短做决定的时间，比人类更快作出军事反应，从而提高军事优势地位，但人工智能系统的“设计错误”或“运算错误”和“识别错误”很容易增加军事冲突乃至战争的危险。
美国国防创新委员会在2019年10月31日发布了一份关于人工智能伦理原则的报告，对美国国防部未来如何在战斗和非战斗场景中设计、开发和应用人工智能提出了建议和告诫，报告强调制定“负责、公平、可追踪、可靠和可控”的五大人工智能武器系统使用规则。
在国际商业领域，包括万事达、软银和IBM在内的25家国际领军企业在3月25日呼吁七国集团(G7)成立一个新机构，帮助协调成员国应对从人工智能到网络安全等的一系列问题。更多的人则对人工智能的技术研发和应用所涉个人信息（特别是隐私信息）的保护缺失与滥用，表示深深的忧虑；很多国家呼吁将人工智能的管理上升到全球科技治理的高度，加强这方面的全球治理协作。
中美AI比拼，胜负难决
从全球科技研发和应用看，目前中国和美国已被公认为走在世界人工智能研发应用的前列。但目前究竟是美国先进还是中国先进，很难得出综合性结论，只能说各有长短。人工智能实力的比较，目前国际上并无完整、统一认可的标准，大国的人工智能实力对比主要体现在以下六个方面：
一是人工智能领军人物。人工智能是世界前沿科技，不是人海大战，必须有杰出的人物领衔。施密特被认为是美国人工智能领域的领军人物，他长期来活跃于美国政界和军界，先后为奥巴马、特朗普和拜登行政当局提供与先进科技相关的国防事务咨询。施密特于去年2月辞去了在谷歌母公司Alphabet的所有职务，现专职于美国人工智能国家安全委员会并任主席。我国也有一大批优秀的人工智能科研和产业工作者，但因多方面原因，目前在国际知名度和认可度方面似要低一些。
二是人工智能研究成果。美国斯坦福大学今年3月发布的2021年人工智能指数报告（2021AIIndexReport）显示，在人工智能相关的专业期刊引用率指标方面，中国在2020年以20.7%的微弱优势超过美国的19.8%。从人工智能相关的论文发表数量看，中国在2017年就超过了美国，2020年发表的人工智能论文数量占全球总量的18%。不过，美国仍然保持了国际AI学术会议论文数量的领先地位，并在学术会议论文引用率指标上以40.1%大幅领先于中国的11.8%，后者被认为更能反映一国的人工智能研究国际领先成果和质量。
三是人工智能的开发应用。这方面目前没有具体的统计数据，以后也不大可能有完整准确的统计。从多方面的具体感知看，目前中国的人工智能开发应用数量，包括应用范围、领域和场景等，都超过了美国，因为中国的人口远多于美国，商业、工业和科技创新的活跃度很高。人工智能不可能一蹴而就，而需要在应用实践中不断优化提升，这方面美国远不如中国。如在车辆智能驾驶和商业应用方面，中国多家人工智能企业已大量试验应用人工智能技术，且因应用人数和场景量大丰富等原因，所获取的数据及相关的应用技术的改进完善也优于美国。
四是人工智能创新企业和独角兽企业的数量。目前普遍认为中国的人工智能企业数量要远多于美国，但平均的科研水平、创新能力等未必超过美国，中国的独角兽人工智能企业还不多，国际知名企业更少，一些人工智能企业的相关科研能力和管理水平都有待于提高。在人工智能企业融资方面，与美国同类企业也有不小的差距。
五是人工智能的相应配套技术。人工智能不是孤立的，它必须与相应的高科技软硬件配套。人工智能是最终解决方案，属于一种终端呈现与应用，其上游必须有相应的大数据和大数据技术支撑，其核心部位的计算必须有超算和高精尖半导体芯片支撑，其运营畅通和极速反应必须有至少5G的通信条件和物联网感知技术支持，其下端须有相应的精密仪器设备配套，否则是无法智能化安全运转。目前中国尚不掌握精密半导体材料和生产制造及高精尖芯片的技术和产品，这些卡脖子技术不能尽早攻破，人工智能的发展之路就很难走稳走远走深。
六是人工智能发展的政策支持和经费投入。美国媒体认为，中国对人工智能的重视程度和各种政策支持力度都要大于美国，社会对人工智能的应用容忍度也要高于美国。施密特在美国国会众议院的听证会上强调，美国要保持人工智能领先地位，未来5到7年间每年至少需要增加400亿美元投入。他领导的美国人工智能国家安全委员会的报告建议，美国需要将国防部年度预算的3.4%投入到科技领域，并至少拨款80亿美元用于核心AI的研发。拜登总统3月31日公布了2万亿美元的新投资计划，其中1800亿美元将用于加强美国的基础科研，拜登上任以来已多次强调人工智能的重要性，并表示其政府将大力支持美国人工智能的研发和竞争。
美国自认落后，呼吁仿效中国
微软公司总裁布拉德·史密斯在今年2月的参议院听证会上称，美国在与中国的竞争中面临的最大挑战不是技术研发，而是中国在人工智能等新技术方面实际部署和运用的速度优势。施密特称，中国不仅拉近了与美国的差距，而且中国在面部识别等AI技术方面突飞猛进，领先西方国家“好几代”。他指责中国“缺乏隐私保护”，因此能够建立大规模的人工智能应用数据库，并大力推动了医疗等领域的人工智能发展。
施密特提出，美国“需要在不损害美国核心价值观的情况下解决这些问题”，他提出美国应对中国AI实力的赶超，可效仿中国的“军民融合”做法。施密特估计，美国在人工智能技术方面“比中国领先一到两年，而不是5年、10年”。施密特称，“中国的崛起为我们带来了一个新的竞争对手，一个有能力的竞争对手”。可以预料，下一轮中美两国的人工智能竞争将更加激烈，除了政策和资金支持，国际化的高素质人才将是竞争胜败的关键。
人工智能产业发展现状与四大趋势
随着全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，人工智能等数字技术加速演进，引领数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点，人工智能相关技术产业化和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合，其“头雁”效应得以充分发挥。此外，全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识。
一人工智能的内涵与产业链
（一）人工智能的内涵
人工智能（ArtificialIntelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关，自1956年首次提出以来，各方对其界定一直存在不同的观点。通过梳理不同研究机构和专家学者提出的相关概念，关于“人工智能”的内涵可总结如下：人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
图1：人工智能内涵示意图
来源：火石创造根据公开资料绘制
（二）人工智能的发展历程
从1956年“人工智能”概念在达特茅斯会议上首次被提出至今，人工智能发展已经历经60余年，经历了三次发展浪潮。当前全球人工智能正处于第三次发展浪潮之中。
第一次浪潮（1956－1980年）：训练机器逻辑推理能力。在1956年达特茅斯会议上，以“人工智能”概念被提出为标志，第一次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：让计算机具备逻辑推理能力。这一时期内，开发出了计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语的程序，并且研发出第一款感知神经网络软件和聊天软件，这些初期的突破性进展让人工智能迎来发展史上的第一个高峰。但与此同时，受限于当时计算机的内存容量和处理速度，早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题，并不具备真正的学习能力。
第二次浪潮（1980－2006年）：专家系统应用推广。1980年，以“专家系统”商业化兴起为标志，第二次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：总结知识，并“教授”给计算机。这一时期内，解决特定领域问题的“专家系统”AI程序开始为全世界的公司所采纳，弥补了第一次发展浪潮中“早起人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题”，使得AI变得实用起来，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向，应用领域不断拓宽。
第三次浪潮（2006年至今）：机器学习、深度学习、类脑计算提出。以2006年Hinton提出“深度学习”神经网络为标志，第三次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是实现从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。与此前多次起落不同，第三次浪潮解决了人工智能的基础理论问题，受到互联网、云计算、5G通信、大数据等新兴技术不断崛起的影响，以及核心算法的突破、计算能力的提高和海量数据的支撑，人工智能领域的发展跨越了从科学理论与实际应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。
图2：人工智能的三次发展浪潮
来源：火石创造根据公开资料绘制
（三）人工智能的产业链
人工智能产业链分为三层：基础层、技术层以及应用层。基础层涉及数据收集与运算，这是人工智能的发展基础，包括智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等。
图3：人工智能产业链
来源：火石创造根据公开资料绘制
二全球人工智能产业发展现状
（一）人工智能产业规模保持快速增长
近年来人工智能技术飞速发展，对人类社会的经济发展以及生产生活方式的变革产生重大影响。人工智能正全方位商业化，AI技术已在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富。人工智能的广泛应用及商业化，加快推动了企业的数字化、产业链结构的优化以及信息利用效率的提升。全球范围内美国、欧盟、英国、日本、中国等国家和地区均大力支持人工智能产业发展，相关新兴应用不断落地。根据相关统计显示，全球人工智能产业规模已从2017年的6900亿美元增长至2021年的3万亿美元，并有望到2025年突破6万亿美元，2017－2025年有望以超30％的复合增长率快速增长。
图4：2017－2025年全球人工智能产业规模（单位：亿美元）
数据来源：火石创造根据公开资料整理
（二）全球主要经济体争相布局，中美两国占据领先位置
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。美国处于全球人工智能领导者地位，中国紧随其后，欧洲的英国、德国、法国，亚洲的日本、韩国，北美的加拿大等国也具有较好的基础。从全球各国人工智能企业数量来看，美国人工智能企业数量在全球占比达到41％，中国占比为22％，英国为11％，以上三个国家的人工智能企业数量合计占到全球的七成以上。
图5：全球人工智能企业数量分布
数据来源：中国信通院，火石创造整理
（三）公共数据集不断丰富，关键平台逐步形成
全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需要的海量数据提供良好基础。商业化数据产业发展迅速，为企业提供海量图片、语音等数据资源和相关服务。公共数据集为创新创业和行业竞争提供优质数据，也为初创企业的发展带来必不可少的资源。优势企业例如Google、亚马逊、Facebook等都加快部署机器学习、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，生态竞争十分激烈。中国的代表企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。
（四）人工智能技术飞速发展，应用持续深入
近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能真正大范围地从实验室研究走向产业实践。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。工程化能力持续增强，人工智能的落地应用和产品交付更加便捷高效。AI在医疗、制造、自动驾驶、安防、消杀等领域的应用持续深入，特别是新冠疫情以来，社会的数字化、智能化转型不断提速，进一步推动人工智能应用迈入快车道。
三全球人工智能产业发展趋势
（一）算法、算力和数据作为人工智能产业的底层支撑，仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎
算法、算力和数据被全球公认为是人工智能发展的三驾马车，也是推动人工智能发展的重要基础。在算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片，技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业。在算法层面，Cafe框架?CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT－3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据，催生了专业的技术服务，数据服务进入深度定制化阶段。
（二）全球新兴技术持续孕育涌现，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点
随着全球虚拟现实、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。这意味着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。例如：人工智能与汽车电子领域加速融合，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；人工智能与虚拟现实技术相结合，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等。
（三）新基建春风与场景赋能双轮驱动，全球泛在智能时代加速来临
在新冠肺炎疫情成为全球发展“新常态”背景下，全球主要经济体均面临经济社会创新发展和转型升级挑战，对人工智能的运用需求愈加迫切，纷纷推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。一方面，全球大力布局智能化基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动网络泛在、数据泛在和应用需求泛在的万物互联生态加速实现，为人工智能的应用场景向更多行业、更多领域、更多环节、更多层面拓展奠定基础；另一方面，AI应用场景建设成为国内外关注和紧抓的关键举措，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，探索智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式创新和业态创新，同时典型场景建设也吸引了全球资本市场的重点关注，泛在化智能经济发展时代即将到来。
（四）全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识
随着全球人工智能发展步入蓬勃发展阶段，人工智能深入赋能引发的挑战与风险广受关注，并在全球范围内掀起了人工治理浪潮。2019年6月，二十国集团（G20）批准了倡导人工智能使用和研发“尊重法律原则、人权和民主价值观”的《G20人工智能原则》，成为人工智能治理方面的首个政府间国际公约，发展安全可信的人工智能已经成为全球共识。此后，全球各国纷纷加速完善人工智能治理相关规则体系，聚焦自动驾驶、智慧医疗和人脸识别等重点领域出台分级分类的监管措施，推动人工治理从以“软法”为导向的社会规范体系，向以“硬法”为保障的风险防控制度体系转变。与此同时，面向人工智能治理体系建设和打造安全可信生态的相关需求，围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理论的相关测试技术、AI结合隐私计算技术、引入公平决策量化指标的算法模型等新技术陆续涌现，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。
原文标题 : 全球视野下人工智能产业发展现状与四大趋势