以人工智能为引擎推动产业智能化发展
作者：王林辉（吉林大学商学与管理学院教授）董直庆（华东师范大学工商管理学院教授）
党的二十大报告强调，“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎”。当前，人工智能日益成为引领新一轮科技革命和产业变革的核心技术，在制造、金融、教育、医疗和交通等领域的应用场景不断落地，极大改变了既有的生产生活方式。统计数据显示，中国2021年机器人出货量达26.8195万台，存量突破100万台，2011年后中国人工智能专利申请量高居世界首位，2020年达到46960项，这表明中国已跻身全球人工智能发展的前列，市场前景广阔。作为世界第二大经济体，我国拥有数以亿计的互联网用户以及海量大数据资源，这种大国经济特征为深化人工智能应用、加快产业智能化发展提供了丰富的数据支持和广阔的应用场景。我国门类齐全、体系完整和规模庞大的产业体系，更是为产业智能化向广度和深度发展奠定了坚实基础。展望未来，人工智能技术引领的新一轮科技革命和产业变革浪潮，将成为未来世界经济和高端制造的主导技术，更会对中国现代化产业体系建设发挥无可替代的作用。
人工智能赋能方向和产业智能化应用场景
人工智能技术可以模拟人的思维过程如归纳、推理、判断等，使机器独立或通过人机协作方式执行生产任务。在机器人参与的生产过程中，生产任务被分解成一系列连续型任务，然后通过系统集成、功能集成和网络集成统一由机器人完成。人工智能技术可嵌入技术研发、产品设计、原材料加工、中间品制造、最终品装配、产品流通与市场销售等产业链条的各个环节，全面赋能各个产业链节点，最终产生更高效的新业态与新经济模式。
基于技术高渗透性及生产任务可智能化的属性，人工智能的应用场景不断拓展。人工智能技术正在全面赋能各类行业，全方位改变传统产业的经营模式和生产业务流程，推动产业的智能化升级。在制造业领域，工业机器人可精准代替人工完成高难度、高负荷的任务，尤其是能够代替人在危险或恶劣环境中工作，目前工业机器人应用最广泛的汽车制造业已基本实现全流程智能化制造。在农业领域，智能机器人在播种、灌溉、除草和收割等农业生产中广泛应用，逐渐展现出一幅智慧农业的美好画卷。在服务业领域，智能客服机器人代替人工进行查询、咨询和业务处理等工作，在极大降低客服成本的同时也提升了服务质量。在医疗卫生行业，机器人可协助医生精准完成外科手术，快速完成数以万计影像的特征识别、标注与分析，从而提高病情诊断的效率与准确率，可以协助护理人员帮助患者恢复肢体功能。在商业方面，以人工智能为核心技术的智能化产能预测和销售系统，可以精准对接供求信息并开展智慧决策，实现以市场需求为导向的资源投入和优化决策。
人工智能技术催生新产业、重塑产业链
根据其技术属性，人工智能产业可细分为基础层、技术层和应用层三个层面。基础层主要包括芯片、传感器、云计算和大数据服务等软硬件设施及数据服务；技术层包括核心的人工智能技术诸如机器学习、计算机视觉、语音图像识别和算法理论等；应用层主要指人工智能的应用领域如智能家居、智能安防和智慧金融等。这三个层面的产业和企业相互促进，对我国的产业链进行全方位赋能。
人工智能技术通常以智能机器设备为载体，通过智能化系统实现传统生产环节的智能化改造，在替代劳动力执行生产任务的同时，也会通过创造新生产任务催生相关的新职业和新产业。具体而言，人工智能技术的应用会促进企业突破既有生产边界，向产业链上游延伸或向下游拓展，推动终端设备、产品及服务的智能化，加快技术成果的产业化和商业化，不断衍生出新的行业或新的产品，诸如无人驾驶、无人零售、智能家居等。新产品新产业的涌现，必然会催生大量新的职业。2020年2月25日，人力资源和社会保障部与国家市场监管总局、国家统计局便联合向社会发布了智能制造工程技术人员、工业互联网工程技术人员、虚拟现实工程技术人员、人工智能训练师等新职业。此外，人工智能技术结合互联网、大数据等数字技术不断催生新行业的同时，也不断淘汰旧行业，引发新旧行业更替，从而重塑现有产业格局。
人工智能技术可以促进产业链纵向延伸，不断加大产业链长度，进而实现产业链重构；人工智能技术可以促进产业链的横向拓展，拓宽产业链的宽度并形成产业集群；人工智能技术可以结合大数据和互联网等数字技术，不断提升产业链的内部关联性与外部协同性，从而全面优化产业链，形成产业链新格局。智能化系统的应用能促使互补型企业更好地关联起来，通过企业合并、重组或集群化发展实现产业链横向拓展；智能化系统的应用能接通散落于不同空间产业链的断环或孤环，形成新的产业链环，增加产业链的整体附加值和韧性，有效提高产业链抵御外部风险的能力。当然，人工智能技术也会打破产业链空间稳态，使一些企业摆脱地理区位和传统生产要素的约束，并通过进退与转移形成新的产业集群，带动新的上下游产业发展，从而引发相关产业链由线状向网状交织模式的演化，进而重塑产业链空间格局。
加快发展人工智能技术，推动产业智能化发展
人工智能技术正在成为推动我国经济持续增长的重要引擎，如何占据人工智能技术制高点并推动产业智能化发展，是当前加快产业转型升级，推动经济高质量发展的重要内容。
政府应积极搭建智能服务平台，助力企业加快智能化转型。政府充分发挥主导作用，为相关企业、高校及科研院所的产学研合作提供稳定合作的平台，促进科技成果有效转化；积极建设信息服务平台，为企业提供智能化设备采购、使用指导、维修养护、检测诊断、人员培训和市场推广等服务，多举措支持和促进人工智能产业发展。
企业注重培训在岗人员职业技能，使其快速适应人工智能领域的新技术环境。通过定期组织在岗人员技能培训，提升劳动者的职业技能水平和人机匹配效率，更好地适应新技术环境。人力资源和社会保障部门应联合企业及职业培训机构，根据现实市场需求及时开设相关技能培训课程，如计算机网络、数据存储技术、图像设计等，以及人机交互能力等新技能培训，为劳动者提供技能学习的机会，尽可能减少由于技能折旧引发的失业。
加强校企合作，构建相关劳动就业需求的动态跟踪与预测机制，准确把握人工智能应用背景下的职业技能需求，精准定位人才培养方向。高等院校增设人工智能等相关专业，重视人工智能基础算法与基础硬件等核心课程体系建设，改造和优化原有课程体系，为人工智能技术发展提供人才支持。增设相关的创新创业训练项目，并与企业共建实习实训基地，打造专业理论与实践能力协同培育模式，为社会输送应用型专业人才。
《光明日报》（2022年11月29日 11版）
[责编：丁玉冰]艾瑞：2023年中国人工智能行业发展观察
导语：2021年，中国人工智能产业继续大踏步前进，计算机视觉核心产品市场规模接近千亿元，智能语音市场亦保持高速增长。
导语：自2010年人工智能在语音和视觉两个领域产生突破性进展以来，技术突破工业红线就成为社会的共同期待。经过了近年来的高速发展，中国人工智能产品技术已经广泛出现在决定企业产生经济效益的各个环节，推动传统行业启动效率变革、动能转换之路。人工智能作为创业企业标签的属性在变弱，而越来越成为千行百业的经营主体都在积极尝试和运用的生产要素。2021年，中国人工智能产业继续大踏步前进，计算机视觉核心产品市场规模接近千亿元，智能语音市场亦保持高速增长。在未来的发展中，如何像人类一样将多模态信息融合分析、突破依赖数据输入的局限、与知识和常识结合解决高层次问题以及主动感知与适应复杂变化等都将是人工智能技术可期待的下一次拐点。
一、2021年中国人工智能发展概述
1.人工智能将成为数字经济时代的核心生产力
数字经济是以数据为关键生产要素、以现代信息网络为重要载体、以数字技术应用为主要特征的经济形态。发展数字经济，微观上可能重塑传统的企业经营模式和经营理念；宏观上，数据作为生产要素的重要性不断提升，将对现有基于要素比较优势而形成的国际分工格局带来影响。近年来，我国数字经济发展迅速，2020年我国数字经济规模为39.2万亿元，占GDP比重达到38.6%，较2019年提升2.4个百分点，对整体经济产值的影响进一步加大。发展数字经济，将打通供应链上下游、产业链的不同环节与服务链的各个节点，通过产业的数字化升级，实现效率变革、动力变革、质量变革，助力新发展格局的形成与发展。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。人工智能作为关键性的新型信息基础设施，被视为拉动我国数字经济发展的新动能。
2.人工智能于各环节提升经济生产活动效能
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；且除感知智能技术外，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。
3.资本回暖，过会企业二级市场融资通道即将打开
经过2020年新冠疫情的行业洗牌后，2021年以来，资本回暖，资金流入更为成熟的企业（C轮及以后）的同时，也流入了众多A+轮及以前的初创企业，投资者重拾对人工智能创业回报的信心。此外，多家AI企业集中进行IPO使得行业融资实现了跨越，云从科技、旷视科技、格林深瞳、云天励飞均顺利过会，并拟在科创板上市，其人工智能融资即将打开二级市场的通道。
二、中国计算机视觉赛道发展现状及发展趋势
1.市场规模：市场规模接近千亿元，计算机视觉赛道仍是AI商业化主阵地
自人工智能第三次浪潮兴起以来，计算机视觉一直是商业化落地进程最快的赛道，近年来，在深度学习算法的加持与带动下，计算机视觉技术及软硬件产品在泛安防、金融、互联网、医疗、工业、政务等领域得到广泛应用。通过对下游行业需求统计测算，2021年，中国计算机视觉核心产品的市场规模达到990亿元，已接近千亿元大关。此外，与计算机视觉相关的计算机通信设备销售、工程建设、传统业务效益转化等带动相关产业规模超过3000亿元。
2.投融资市场：随着赛道逐渐趋于成熟，投融资热度出现下滑
2017年至2021年11月，计算机视觉类相关融资事件共计282起，涉及融资总金额达820亿元。2018年是计算机视觉赛道的融资爆发期，融资金额高达273亿元。而2019年以来，受疫情影响以及市场饱和度不断提升，赛道融资热度有所降低，融资轮次与金额再未达到2018年的水平。2021年，计算机视觉赛道融资金额下滑至75亿元，但融资次数较2020年明显提升。计算机视觉头部厂商在部分应用领域深耕多年，市场格局趋于稳定，留给初创企业的机会逐渐减少，因此新进入厂商尝试进入工业、医疗等想象空间大且技术成熟度相对较低的市场，预计新一轮的融资热潮有望在未来2-3年到来。
3.发展特征：工业与医疗成为近年来计算机视觉最受关注领域
2017年至2021年11月，国内共有198家计算机视觉企业获得投资，其业务领域遍布公安、交通、金融、工业、医疗等各行各业。近年来，计算机视觉产品技术在工业与医疗领域的应用受到极大关注，制造业是国民经济的支柱，对计算机视觉的使用包括智慧现场安监、智能辅助运输、工业视觉质检以及智能工业机器人等方向，链条长且场景多样，孕育了一批新兴AI企业；医疗领域，以计算机视觉为核心技术的医学影像辅助诊断产品已经由实验室走进各大医院之中，AI医学影像辅助诊断的普及对于减轻医生负担、提升基层医疗机构诊断水平有着重要意义与价值，也是近期资本市场关注的焦点。
4.发展趋势：多模态信息融合分析以及主动感知将是计算机视觉实现飞跃的下个关口
计算机视觉作为商业化程度最高、应用场景最广的人工智能赛道，从技术层面来看，在分类、定位、检测、分割等基本语义感知研究任务上已经取得很好的表现，在真实场景中也能够较好应对实战考验。在未来的发展中，如何像人类一样将多模态信息融合分析、适应三维世界、突破依赖数据输入的局限、与知识和常识结合解决高层次问题以及主动感知与适应复杂变化等都将是计算机视觉技术可期待的下一次拐点。
从未来市场发展来看，通用技术的平台化输出以及公安、金融等具备明确政策支持且产品普及度已经较高的领域目前已基本被互联网巨头、安防头部企业以及AI上市企业或独角兽等玩家占据，市场格局已逐步明朗；而工业、医疗和能源等极具战略意义的新兴领域还拥有极大的发展空间，但对于上述或陷入长审批周期、或限于审慎性难以快速释放需求的行业，计算机视觉企业的主要机遇则在于抢先打通产品进入行业生态圈的渠道和链条，以及谋划通过政府、行业生态圈的核心集团企业等途径，积极参与公共服务平台建设，建立从上向下拓展的先发优势，抢先获得大量训练数据与场景理解，形成产品提升的护城河。
三、中国智能语音赛道发展现状及发展趋势
1.市场规模：垂类语音核心产品规模近60亿，AI语音助手算法产值约24亿
智能语音技术可通过声音信号的前端处理、语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、语音合成（TTS）等形成完整的人机语音交互。智能语音技术落地分为三类应用场景，分别为以语音识别、语音合成和语音转写为主的垂类应用、消费级智能硬件中加载的语音助手和ChatBot对话机器人产品。2020年，垂类语音核心产品规模约为58亿，AI语音助手算法产值约为24亿。未来随着疫情催化和产业的数智化转型加速，垂类语音应用在教育、公安和医疗等领域加速场景落地，且智能硬件搭载AI语音助手的功能性定位让其随着智能终端的规模扩大具备强需求增长动能。两类智能语音应用未来增长态势趋显，2021年至2026年的五年CAGR将分别达到21.3%和35.4%。
2.投融资市场：资本市场回归平稳，2021年垂类初创企业较为活跃
2018年至2021年11月，智能语音类相关融资事件共计120起，涉及融资总金额达153亿元。从融资热度来看，智能语音赛道在2018年进入快速发展期，2019年进入融资爆发期，而后进入平稳发展阶段。从融资轮次来看，智能语音企业融资阶段多集中在A+轮及以前和PreB到B+轮，两者占比高达72%。2021年，切分垂类场景的智能语音初创企业较为活跃，新进入厂商纷纷瞄准以医疗、招聘、工业等为代表的智能语音市场，期望获取行业经验和细分场景加成下的竞争性优势。
3.发展特征：智能语音与语义理解、知识图谱、行业应用的创新发展
在技术侧，智能语音行业发展仍然面临着声纹识别的不稳定性、语音识别的鲁棒性以及训练场景的长尾性的落地挑战；而在应用侧，智能语音技术已逐步从纯技术形式应用，转向“语音+AI技术+行业“的创新式发展。受供给侧的业务增长突破和需求侧的客户诉求推动，智能语音技术调用不仅是单纯为转写“人说了什么”或者输出“机器要说什么”，而是正逐步与语义理解、知识图谱等AI技术融合，让使用智能语音技术的机器本体更加具备认知性和行业关联性，结合行业Know和甲方需求输出整体性、结果导向性的实用解决方案。
4.发展趋势：智能语音加速产业落地融合，硬件中语音交互入口的功能性定位带来强需求增长动能
目前，智能语音的语音识别、语音合成和语音转写能力已落地应用在互联网、医疗健康、司法、教育和工业等多行业领域。基于智能语音技术实现文本到语音、语音到文本的快速转换，在各产业应用中实现语音文本的信息同步，让资料整理和信息检索都更加方便快捷，让机器与人类的交互更加快速直接。从规模占比来看，互联网、司法和教育仍占据三大头部应用领域。从业务增长性来看，国家颁布教育“双减”政策，课后服务学生的自主阅读学习给智能语音应用产品带来较大市场；另外在医疗信息化背景下，医疗加速智能应用体系建设，以语音应用为入口切入电子语音病历、导诊机器人、辅助诊断治疗等领域，已从三甲医院逐步向下渗透。未来，消费级硬件所搭载的AI语音算法将成为硬件智能化的基础标配门槛，随着物联网和5G的技术发展，智能硬件带来强大增长动能，AI语音助手的算法产值也将不断升高。
四、中国AI企业典型案例解析
1.易道博识：聚焦文字、人脸与图像识别的AI技术研究与应用开发服务商，以一站式机器学习训练平台为底座，打造高效的AI模型应用
易道博识由来自中科院、清华大学、北京大学等的多名顶尖人工智能专家共同组建，是国家级高新技术企业及专精特新企业，拥有发明专利、实用新型专利50余项，计算机软件著作权35项，商标知识产权30余个。公司致力于人工智能领域的技术研究与应用开发，基于自主研发的赛博（CyberBot）机器学习平台，实现文字识别、人脸识别、图像识别三大核心技术功能，为证券、银行、保险、互联网、汽车金融、地产多个行业量身打造AI+智能OCR识别解决方案，现已与600多家知名企业和机构建立合作。
赛博（CyberBot）学习平台是易道博识自主研发的一站式机器学习训练平台，集智能数据管理、数据标注、模型训练和模型部署应用功能于一身，提供计算机视觉、OCR和NLP等领域数据驱动模型应用的高效解决方案。该平台可有效缓解B端、G端逐渐增长的、从感知到认知多类型的AI应用模型开发、训练到部署的完整需求，输出AI技术服务能力，提高AI应用模型在各行业的渗透速率与价值空间。赛博平台可以根据客户需求整体部署到客户的私有化环境里，实现内部循环，一方面保证了数据安全性，一方面大大降低了编程工作量和使用门槛、节约了AI开发时间、减轻了对专业数据科学家与算法工程师的依赖，按需柔性匹配生产。
2.慧算账：以平台为内部开发管理工具，对外提供AI智慧财税服务，助力客户实现数字化转型
慧算账致力于使用AI工具为中小微企业提供AI智慧财税服务，以改善并解决数字经济背景下国内财税服务市场面临的业务痛点即中小企业需记账报税、但外聘会计成本高，部分代理记账公司数字化程度低且记账服务专业性差等问题。慧算账SaaS财税服务平台集成了记账报税、知识库、智能客服与CRM等模块，采用了RPA的自动化技术与OCR、ML、KG、NLP等AI技术，针对财税服务市场的业务痛点做通用与定制化的应用开发，目前已开发出票据识别、智能记账等应用。从服务模式看，慧算账以SaaS财税服务平台为内部开发管理工具，对外输出AI智慧财税服务与工具，助力记账报税的自动化、释放人力，为中小微企业的数字化与智能化转型提供了便捷灵活的创新型财税服务。
以票据识别与记账、智能会计核算、知识图谱问答为例，慧算账提供了便捷高效的AI智慧财税服务。票据识别方面，可实现自动化的格式统一与图像质量矫正，识别出票据类型（发票、回单、交通票、费用票等），并自动导入数据信息。智能会计核算方面，可自动将文字转化为词向量、实现数据归一，并根据输入信息搭建业务模型，输出指定的结果。知识图谱方面，可自动提取问题中的关键词，更新知识存储，基于知识库回答会计问题，提升记账的专业性。从效果上看，慧算账为下游的中小企业提供的智慧财税服务覆盖数百个科目、近千个业务场景，业务自动化能力超95%，助力客户实现数字化转型；同时，慧算账也为其他代理记账公司提供AI工具，提升其记账服务的数字化与智能化水平。
（本文为艾瑞网独家原创稿件转载请注明出处）新一代人工智能的发展与展望
随着大数据、云计算等技术的飞速发展，人们生产生活的数据基础和信息环境得到了大幅提升，人工智能（AI）正在从专用智能迈向通用智能，进入了全新的发展阶段。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》指出新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。在4月10日“吴文俊人工智能科学技术奖”十周年颁奖盛典中，作为我国不确定性人工智能领域的主要开拓者、中国人工智能学会名誉理事长李德毅院士荣获“吴文俊人工智能最高成就奖”，并在大会上作题为《探索什么叫新一代人工智能》的报告，探讨了新一代人工智能的内涵和路径，引领着新一代人工智能的发展与展望。
人工智能这一概念诞生于1956年在美国达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，随后在20世纪50年代末和80年代初先后两次步入发展高峰，但因为技术瓶颈、应用成本等局限性而均掉入低谷。在信息技术的引领下，数据信息快速积累，运算能力大幅提升，人工智能发展环境发生了巨大变化，跨媒体智能、群体智能成为新的发展方向，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能第三次站在了科技发展的浪潮之巅。
当前，随着移动互联网、物联网、大数据、云计算和人工智能等新一代信息技术的加速迭代演进，人类社会与物理世界的二元结构正在进阶到人类社会、信息空间和物理世界的三元结构，人与人、机器与机器、人与机器的交流互动愈加频繁。在多源数据、多元应用和超算能力、算法模型的共同驱动下，传统以计算机智能为基础的、依赖于算力算法和数据的人工智能，强调通用学习和大规模训练集的机器学习，正逐渐朝着以开放性智能为基础、依赖于交互学习和记忆、基于推理和知识驱动的以混合认知模型为中心的新一代人工智能方向迈进。应该说，新一代人工智能的内核是“会学习”，相较于当下只是代码的重复简单执行，新一代人工智能则需要能够在学习过程中解决新的问题。其中，学习的条件是认知，学习的客体是知识，学习的形态是交互，学习的核心是理解，学习的结果是记忆……因此，学习是新一代人工智能解释解决现实问题的基础，记忆智能是新一代人工智能中多领域、多情景可计算智能的边界和约束。进而当人类进入和智能机器互动的时代，新一代人工智能需要与时俱进地持续学习，不断检视解决新的问题，帮助人机加深、加快从对态势的全息感知递进到对世界的多维认知。
事实上，基于数据驱动型的传统人工智能，大多建立在“数据中立、算法公正和程序正义”三要素基础之上，而新一代人工智能更关注于交互能力，旨在通过设计“记忆”模块来模仿人脑，解决更灵活多变的实际问题，真正成为“不断学习、与时俱进”的人工智能。特别是人机交互支撑实现人机交叉融合与协同互动，目前已在多个领域取得了卓越成果，形成了多方面、多种类、多层次的应用。例如，在线客服可以实现全天候不间断服务，轻松解决用户咨询等问题，也可将棘手问题转交人工客服处理，降低了企业的管理成本；在智慧医疗领域，人工智能可以通过神经影像实现辅助智能诊断，帮助医生阅片，目前准确率已达95%以上，节省了大量的人力；2020年，在抗击疫情的过程中，新一代人工智能技术加速与交通、医疗、教育、应急等事务协作联动，在科技战“疫”中大显身手，助力疫情防控取得显著成效。
未来已来，随着人工智能逐渐融入居民生活的方方面面，将继续在智慧医疗、自动驾驶、工业制造智能化等领域崭露头角。一是基于新一代人工智能的智慧医疗，将助力医院更好记录、存储和分析患者的健康信息，提供更加精准化和个性化的健康服务，显著提升医院的临床诊断精确度。二是通过将新一代人工智能运用于自动驾驶系统的感知、预测和决策等方面，重点解决车道协同、多车调度、传感器定位等问题，重新定义城市生活中人们的出行方式。三是由于我国工业向大型化、高速化、精细化、自主化发展，对高端大规模可编程自动化系统提出迫切需求，新一代人工智能将推动基于工业4.0发展纲领，以高度自动化的智能感知为核心，主动排除生产障碍，发展具备有适应性、资源效率、人机协同工程的智能工厂应运而生。总之，如何展望人工智能通过交互学习和记忆理解实现自编程和自成长，提升自主学习和人机交互的效率，将是未来研究着力发展的硬核领域，并加速新一代信息技术与智能制造深度融合，推动数字化转型走深走实，有信心、有能力去迎接下一场深刻产业变革的到来。
作者：徐云峰
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