排行榜丨2023年全国人工智能企业综合实力排行TOP100排行榜
导读：自1956年人工智能发轫以来，人工智能发展呈现两次起伏，最终在2016年站上围棋之巅，展现自己的价值，再度迎来发展的浪潮。经过数次起伏，人工智能之基似乎已经夯实，其产业化进程逐步加快，国家也高度重视人工智能产业化的发展，自习总书记向2018世界人工智...自1956年人工智能发轫以来，人工智能发展呈现两次起伏，最终在2016年站上围棋之巅，展现自己的价值，再度迎来发展的浪潮。经过数次起伏，人工智能之基似乎已经夯实，其产业化进程逐步加快，国家也高度重视人工智能产业化的发展，自习总书记向2018世界人工智能大会寄贺信中指出，“新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，正在深刻改变人们的生产生活方式”以来，人工智能产业化进程不断加快，2019年甚至可称为人工智能产业化元年。
元创咨询基于对人工智能企业深入、详实的调查，基于企业背景、技术能力、产品竞争力、营收和融资情况等因素综合评价，评选出2022年中国人工智能企业综合实力排行TOP100排行榜。
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当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏2021年中国人工智能企业市场现状分析人工智能企业规模仍较小【组图】UVc分享到：刘帅•2021-07-0916:00:07来源：前瞻产业研究院E15839G02023-2028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，截至2020年，我国共有2205家人工智能企业。然而大多数企业规模较小，部分大规模企业较为突出。
人工智能行业主要上市公司：百度(BIDU)、腾讯控股(00700.HK)、阿里巴巴(09988.HK)、科大讯飞(002230)、海康威视(002415)、京东集团(09618.HK)、好未来(TAL)、小米集团(01810.HK)等。
本文核心数据：人工智能企业创建时间分布、人工智能企业员工规模、人工智能企业收入规模等
国内人工智能企业多达两千家
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的统计数据显示，截至2020年，我国共有2205家人工智能企业。企业主要创建时间集中在2012-2018年间，其中2015年创建的人工智能企业最多，占到14.36%。2015年之后，人工智能相关企业创建热度逐渐下降。
人工智能主要企业规模较小
根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的数据显示，统计的213家人工智能上市公司员工规模整体较小。其中，68.54%的人工智能上市公司员工数量在2000人以内，员工数在2000-4000人的企业占比为11.74%，员工数在4000-6000人的企业占比仅为7.04%。而员工数量在6000人以上的企业占到12.68%，要高于中间两个规模档位的企业比重。
注：统计样本为截至2020年底213家人工智能上市公司。
从统计的307家人工智能上市公司销售收入情况来看，大部分企业收入在40亿元以内，企业占总数的77.85%。小部分企业收入能达到40-80亿元之间，比重仅为9.12%。而有13.03的优秀企业收入在80亿元以上。
注：统计样本为截至2020年底307家人工智能上市公司。
从统计的444家人工智能上市公司市值情况来看，77.70%的人工智能上市企业市值在100亿元以内，100亿元市值之上的企业仅占22.30%。其中有9.46%的企业规模较大，市值超过400亿元。
注：统计样本为截至2020年底444家人工智能上市公司。
根据上述数据显示，我国目前人工智能行业主要企业的规模仍较小，大致六七成的企业还是处在发展中的小企业，能够达到一定规模的企业数量相对较少。不过大规模的人工智能企业在国内却占据一定的数量，较为突出。包括腾讯、阿里、百度等一系列巨头企业纷纷加入人工智能领域，带动了人工智能行业发展。
以上数据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。
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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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三、四维图新：在车载前装地图及动态交通信息服务一直处于领先地位，且目前已初步具备“高精度地图+芯片+算法+系统平台”核心能力，战略布局全面。是国内第一个实现精度达20cm的ADAS地图的商业化的公司，同时也是全球第三家、中国第一家通过TS16949（国际汽车工业质量管理体系）认证的导航地图企业。
四、华宇软件：业务范围涵盖法院、检察院、司法行政、食品安全、各级党委和政府部门以及各行业大型企事业单位；服务内容覆盖信息系统的全生命周期。在公司法院业务领域下的法庭业务线下的某些产品上和科大讯飞的智慧法院存在竞争关系。
五、东方网力：为行业用户、运营商和企业用户提供全面的视频监控应用解决方案和高品质视频存储产品，并通过领先的视频中间件技术，为城市反恐应急、互联网、智慧城市、平安城市、移动互联网提供视频应用支撑。2015年9月与商汤科技共同投资设立深圳市深网视界科技有限公司。
六、佳都科技：人脸识别技术和产品近几年发展迅速，但国际国内人脸识别算法评价体系不健全，而针对不同应用场景下的识别算法指标不具备可比性。基于深度学习人脸识别算法的公司，除了公司参股子公司云从科技外，还包括北京市商汤科技开发有限公司、北京旷视科技有限公司、上海依图网络科技有限公司等。全球范围内，提供人脸识别算法的厂家主要有NEC、Cognite（科理达）、Morpho、Neurotec等。
七、神州泰岳：公司目前已确立4大业务板块，即ICT运营管理、手游、人工智能与大数据、物联网通讯技术。自然语言处理作为公司人工智能的核心能力，未来公司将集中内外优秀资源，着力打造泰岳“认知+”的人工智能品牌，致力于成为中国乃至全球范围的人工智能自然语言语义理解第一品牌。
八、金溢科技：人工智能是智能交通技术发展的趋势之一，公司重视并已开展人工智能技术在智能交通领域的应用研究。如正在开发的基于视频流的智能车辆检测设备，将使用机器学习与人工智能方法，进行有无车辆状态及部分违停状态的自动识别。
九、熙菱信息：熙菱魔力眼智慧安防系列产品融合智能图像及大数据分析技术，应用包括视频联网、视频解析、人像识别，大数据建模分析等技术，助力公安实战，取得积极战果。
十、卓翼科技：逐步推行人工智能在生产过程中的应用，建设智慧型工厂，自研并应用了网络监控设备、生产测试设备等自动化设备，提高了生产效率、节约了人力成本。
十一、拓斯达：注重多关节机器人领域，目前重点专注于工业机器人方向。
十二、京东方A：为信息交互和人类健康提供智慧端口产品和专业服务的物联网公司，致力打造“芯屏气/器和”的物联网新生态，主要专注三件事：第一，不断提升新型显示技术和薄膜传感器技术，为互联网终端设备客户提供最佳人机交互产品和服务。第二，不断提升智能制造服务、智慧零售解决方案、智慧车联和智慧能源的核心能力，深化与各细分行业伙伴合作，拓展新应用。第三，将显示、传感、人工智能和大数据等技术与医学、生命科学跨界融合。
十三、欧比特：在人工智能领域公司目前主要布局的是通过融合公司现有的SOC、SIP、图像处理、工业控制、软件设计、系统集成等技术，组建团队，深入探讨嵌入式人脸识别模块、嵌入式行为识别模块、嵌入式机器人视觉系统SLAM模块、飞行器飞控系统模块、飞行器视频拼接模块、飞行器三维图像重建模块等人工智能模块产品开发的可行性，迅速形成方案，开展研制。
十四、东方国信：目前已经成功发布行云生态技术体系，行云生态可以为人工智能的实现，提供全结构化数据采集解析、大数据的高效存储计算、非结构化图像数据算法分析、复杂算法模型设计、云化资源管理等核心能力，已经具备实现人工智能在无人汽车方面的核心技术的基础研发实力，东方国信目前将人工智能技术主要注入在可快速落地的领域，如工业领域、国家安全领域、环境保护领域、农业领域、大数据分析运营领域等。
十五、科大智能：携手复旦大学类脑智能科学与技术研究院共建复旦-科大智能智能机器人联合实验室。积极推动科研项目产业化的落地，实现“人工智能+健康”的战略布局。
十六、久其软件：数字法庭产品在该领域占有过半市场，在以裁判文书自动生成为核心的人工智能领域取得了突破和领先。
十七、埃斯顿：研发协作机器人及移动平台机器人；智能制造系统将重点研发如何实现机器人、自动化与信息化的有效连接，构成工业互联网系统的技术，从而实现通过对工业数据的全面深度感知、实时动态采集与分析，形成智能决策与控制，实现生产系统的智能化目标。
十八、和而泰：研发与家庭生活相关的设备与产品，通过信息传感技术、电子技术、通讯技术、智能控制技术，增加数据获取与数据通讯功能，实现传统产品的智能化升级，并将设备运行数据、操作与控制数据等海量大数据直接传送到云平台，通过大数据平台取得的设备场景、自然环境、人体健康生命体征三类数据，经过数据建模、定义、分析等人工智能（AI）计算及有效融合，服务家庭、服务制造业及服务业等各产业。返回搜狐，查看更多