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。
人工智能导论第一次作业（人工智能有哪些研究途径与方法它们的关系如何人工智能有哪些研究内容人工智能领域有哪些分支领域和研究方向现在人工智能有哪些学派它们的认知观是什么）
人工智能有哪些研究途径与方法？它们的关系如何？（1）研究途径与方法
“心理模拟、符号推演”心理学派、逻辑学派和符号主义的基于“心理模拟和符号推演”的人工智能研究。就是从人脑的宏观心理层面入手，以智能行为的心理模型为依据，将问题或知识表示成某种逻辑网络，采用符号推演的方法，模拟人脑的逻辑思维过程，实现人工智能。
“生理模拟、神经计算”“生理模拟、神经计算”就是从人脑的生理层面，即微观结构和工作机理入手，以智能行为的生理模型为依据，采用数值计算的方法，模拟脑神经网络的工作过程，实现人工智能。具体来讲，就是用人工神经网络作为信息和知识的载体，用称为神经计算的数值计算方法来实现网络的学习记忆联想识别和推理等功能。
“行为模拟、控制进化”“行为模拟、控制进化”是一种基于“感知—行为”模型的研究途径和方法，我们称其为行为模拟法。基于行为模拟法的人工智能研究，被称为行为主义、进化主义、控制理论学派。
“群体模拟、仿生计算”“群体模拟、仿生计算”就是模拟生物群落的群体智能行为，从而实现人工智能。其特点为可以直接付诸应用而解决工程问题和实际问题。
“博采广鉴、自然计算”“博采广鉴、自然计算”就是模仿或者借鉴自然界中某种机理而设计计算机模型，这种计算机模型一般具有自适应、自组织、自学习、自寻优能力的算法。
“着眼数据、统计建模”“着眼数据、统计建模”就是着眼于事物或问题的外在表现和关系，收集、采集、整理相关信息并做成样本数据，然后基于样本数据用统计学、概率论和其他数学理论和方法建立数学模型，并采用适当的算法和策略进行计算，以期从事物外在表现的样本数据中推测事物的内在模式或规律，并用之解决相关实际问题。
（2）关系
以上人工智能研究的六种方法和途径，它们各有所长，也有各自的局限性。所以，这些研究途径和方法并不能相互取代，而是并存和互补的关系。
人工智能有哪些研究内容？难题求解自动规划、调度与配置机器博弈机器翻译与机器写作机器定理证明自动程序设计智能控制智能管理智能决策智能通信智能预测智能仿真智能设计与制造智能车辆与智能交通智能诊断与治疗智能生物信息处理智能教育智能人—机接口模式识别智能机器人数据挖掘与知识发现计算机辅助创新计算机文艺创作人工智能领域有哪些分支领域和研究方向？a).从研究内容来看，人工智能可以分为搜索与求解、知识与推理、学习与发现等十大分支领域（它们构成了人工智能学科的总体架构）。
b).从研究途径和智能层次来看，人工智能可分为符号智能、计算智能、统计智能和交互智能等四大分支领域。
c).从所模拟的脑智能或脑功能来看，AI中有机器学习、机器感知、机器联想、机器推理、机器行为等分支领域。
d).从系统角度看，AI中有智能计算机系统和智能应用系统两大类。
e).从应用角度看，AI中有难题求解等数十个分支领域和研究方向。
f).从信息处理角度看，人工智能的研究涉及确定—确切性信息处理、不确定—确切性信息处理、确定—不确切性信息处理和不确定—不确切性信息处理等四个主题。
现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？目前人工智能的主要学派有下面三家：
(1) 符号主义，又称为逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。
(2) 连接主义，又称为仿生学派或生理学派，其主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
(3) 行为主义，又称为进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
认识观
符号主义认为人工智能源于数理逻辑连接主义认为人工智能源于仿生学行为主义认为人工智能源于控制论5．未来人和机器的关系是什么？
在机器人行为准则被严格贯彻的情况下，机器人可以参与到人们的生活和工作中去，人和及其人可以和谐共存也可以成为朋友甚至是家人。
6.智能时代青少年人工智能伦理教育有必要吗？为什么？
我认为智能时代青少年人工智能伦理教育十分有必要。
从2017年起，伴随互联网和大数据信息技术的社会普及，“人工智能+教育”已成为当前国内教育领域的前端热门话题。编程作为人工智能教育的基础语言成为教育领域的焦点。越来越多的学校和企业采取联合教研的方式合作，利用双方优势助推人工智能教育的普及。国务院《新一代人工智能发展规划》指出，人工智能成为国际竞争的新焦点。人工智能是引领未来的战略性技术，人工智能将深刻改变人类生产生活方式和思维模式，人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。 人工智能要从娃娃抓起，推动国民科学创新素质。信息数字化社会中，人工智无处不在，融入到教育、交通、金融等改革发展的万花筒中。两会时间里，人工智能被写进2018年政府工作报告，引起社会各界尤其是教育领域的高度关注。“人工智能时代刚刚来临，人工智能发展方面人才缺口大，同时国内中小学校的STEAM科学教育课程也亟待加强，这是促进素质教育的有力突破口。”中国教育科学研究院副研究员郁波说。教育部发布的《关于“十三五”期间全面深入推进教育信息化工作的指导意见》提出，鼓励中小学探索STEAM教育、创客教育等新教育模式，使学生具有较强的信息意识与创新意识，养成数字化学习习惯。“人工智能是改变人类未来生活方式的重要手段，是未来颠覆人类发展生活的大方向。”，对国内中小学教育，人工智能和教育相结合势在必行，“让人工智能融入中小学课堂，推助国民科学创新素质，为国家的人工智能发展培育种子力量，这是一种社会责任。
2023年人工智能在营销方面的发展前景
同时，实时营销将在2020年成为现实。收集和分析客户数据已经能够帮助营销人员准确地了解客户的行为，并在合适的时间向合适的客户传递经过完美定制的营销信息。并借助大数据实现精准营销、多元营销。
2、大数据分析铸就的精准营销正在推动企业智能化进度
迫于业绩和营收压力，中小企业营销变革的脚步在不断加快，人工智能对市场营销方面的颠覆是基于人工智能技术可以解决传统营销模式难以真正获得客户行为偏好信息的营销困境，并结合大数据分析铸就企业精准营销获客，快速挖掘潜在商机。
很显然，在大数据的助力下，企业数据维度的不断丰富，智能营销为企业带来了更快的创新发展，让处于智能化转型初期的企业们，从渐进式创新，真正意义上走向智能化的蜕变。
人工智能在营销方面的应用模式：以市场产品为例
企业寻找业务增长点：智能营销能力成为核心，当前言通智能营销系统应用需求广泛
人工智能在营销方面的应用优势在于，它具有从广泛的客户、行为、业务和渠道来源，在规模上和实时地、分析数据的内在能力。
核心要素：基于人工智能、大数据、云计算等核心技术贯穿整个客户生命周期，为企业提供多维获客线索、多种工具全方位触达客户、快速完成客户画像、筛客、成交、留存、促活到复购的全流程智慧销售服务，帮助企业提升营收效能，降低运营成本。
解决方案：言通智能营销系统产品已经成为中小企业寻求业务增长点的标配工具，同时越来越多的传统行业也开始使用它深化人工智能在企业营销领域的应用。
简单来说，言通智能营销系统的应用，一方面实现企业销售管理自动化，提高销售人工工作效率；另一方面则结合相应的大数据分析，进一步促进企业拓客，并发挥人工智能销售的优势，从而使企业实现更大的经济效益。
实际上，言通智能营销系统作为一站式智能营销解决方案服务平台，本质上就是为了最大化激发企业客户信息资源的商业价值，并帮助企业建立智能营销，在智能化转型的过程中抢得先机。
未来，人工智能在营销方面的发展趋势
人工智能时代，技术的发展赋能营销更多的想象力，自动化、精准化、智慧化，将成为未来人工智能在营销方面发展的三大关键词！基于此，未来智能营销或将走向千人千面的智慧营销体系，帮助企业洞察更为精准的用户需求，而传统行业必将把人工智能技术和业务流程产生实质性融合，让企业全面进入智能营销时代，推动业绩增长。
相信在未来的营销领域，人工智能技术必将会发挥出更大的作用，对市场营销的赋能也更加直接。返回搜狐，查看更多