行业深度！2023年中国人工智能行业竞争格局及市场份额分析 百度依然蝉联龙头地位
1、中国人工智能行业竞争梯队：三大竞争派系
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：百度依然蝉联龙头地位
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：行业发展较为密集
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。
2023年中国人工智能行业发展现状和市场前景分析 人工智能纳入新基建体系【组图】
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏2020年中国人工智能行业发展现状和市场前景分析人工智能纳入新基建体系【组图】UVc分享到：韦婷•2020-03-1717:00:12来源：前瞻产业研究院E18422G02023-2028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一、人工智能纳入新基建体系
2020年3月4日，中央明确指示要加快推进国家规划已明确的重大工程和基础设施建设，其中要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。相比于传统的“铁公基”，新基建是立足于高新科技的基础设施建设，主要包括5G基建、特高压、城际高速铁路和城市轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等七大领域。
人工智能方面，AI将是新一轮产业变革的核心驱动力，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新产业。
二、全球人工智能企业主要集中在商业领域
根据中国信通院发布的数据：从全球范围来看，全球人工智能企业主要集中在AI(各个垂直领域)大数据和数据服务、视觉、智能机器人等领域，其中：AI企业主要集中在商业(主要包含市场营销和客户管理领域)医疗健康、金融领域。
三、中国人工智能产业规模逐年上升
近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。前瞻推算，2019年我国人工智能市场规模达到554亿元左右。
四、人工智能板块业绩喜忧参半
前瞻产业研究院根据几大头部企业发布的2019年前三季度业绩情况，发现有几家头部企业表现较好，但其中不乏业绩承压、利润下降的企业，如四维图新和东方网力业绩均下滑，承压较大。
五、新基建浪潮下，人工智能建设些什么
“新基建”不同于“铁公基”传统思路，其本质是信息数字化的基础设施建设，用于支撑传统产业向网络化、数字化、智能化方向发展。那么在“新基建”浪潮的背景下，人工智能基础设施应该建什么、怎样建?根据通信世界网发布的观点，人工智能新基建的核心是构建专用设施，填补算力不足，同时应在泛在、融合的发展趋势下，构建软硬件协同、新老系统协同、各个行业协同的产业新生态。
以上数据来源于前瞻产业研究院《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、产业招商引资等解决方案。
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人工智能产业生态图：人工智能产业发展现状及趋势
人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品、产业、业态、模式，从而引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体提升。
麦肯锡预计：到2025年全球人工智能应用市场规模总值将达到1270亿美元，人工智能将是众多智能产业发展的突破点。
通过对人工智能产业分布进行梳理，提出了人工智能产业生态图，主要分为：核心业态、关联业态、衍生业态三个层次。
人工智能产业生态图
下面将重点对核心业态包含的智能基础设施建设、智能信息及数据、智能技术服务、智能产品四个方面展开介绍，并总结人工智能行业应用及产业发展趋势。
智能基础设施智能基础设施为人工智能产业提供计算能力支撑，其范围包括智能传感器、智能芯片、分布式计算框架等，是人工智能产业发展的重要保障。
1.智能芯片智能芯片从应用角度可以分为训练和推理两种类型。从部署场景来看，可以分为云端和设备端两步大类。
训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，需要庞大的计算规模，主要使用智能芯片集群来完成。与训练的计算量相比，推理的计算量较少，但仍然涉及大量的矩阵运算。目前，训练和推理通常都在云端实现，只有对实时性要求很高的设备会交由设备端进行处理。
按技术架构来看，智能芯片可以分为通用类芯片（CPU、GPU、FPGA）、基于FPGA的半定制化芯片、全定制化ASIC芯片、类脑计算芯片（IBMTrueNorth）。另外，主要的人工智能处理器还有DPU、BPU、NPU、EPU等适用于不同场景和功能的人工智能芯片。
随着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀，人工智能发展对计算性能的要求迫切增长，对CPU计算性能提升的需求超过了摩尔定律的增长速度。同时，受限于技术原因，传统处理器性能也无法按照摩尔定律继续增长，发展下一代智能芯片势在必行。
未来的智能芯片主要是在两个方向发展：
一是模仿人类大脑结构的芯片；二是量子芯片。智能芯片是人工智能时代的战略制高点，预计到2020年人工智能芯片全球市场规模将突破百亿美元。
2.智能传感器智能传感器是具有信息处理功能的传感器，智能传感器带有微处理机，具备采集、处理、交换信息等功能，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。
智能传感器属于人工智能的神经末梢，用于全面感知外界环境。各类传感器的大规模部署和应用为实现人工智能创造了不可或缺的条件。不同应用场景，如：智能安防、智能家居、智能医疗等对传感器应用提出了不同的要求。
未来，随着人工智能应用领域的不断拓展，市场对传感器的需求将不断增多，2020年市场规模有望突破4600亿美元。未来，高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化将成为智能传感器发展的重要趋势。
3.分布式计算框架面对海量的数据处理、复杂的知识推理，常规的单机计算模式已经不能支撑。所以，计算模式必须将巨大的计算任务分成小的单机可以承受的计算任务，即云计算、边缘计算、大数据技术提供了基础的计算框架。
目前流行的分布式计算框架，如：OpenStack、Hadoop、Storm、Spark、Samza、Bigflow等。各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon等等。
智能信息及数据信息数据是人工智能创造价值的关键要素之一，我国庞大的人口和产业基数带来了数据方面的天生优势。随着算法、算力技术水平的提升，围绕数据的采集、分析、处理产生了众多的企业。
目前，在人工智能数据采集、分析、处理方面的企业主要有两种：
一种是数据集提供商，以提供数据为自身主要业务，为需求方提供机器学习等技术所需要的不同领域的数据集；另一种是数据采集、分析、处理综合性厂商，自身拥有获取数据的途径，并对采集到的数据进行分析处理，最终将处理后的结果提供给需求方进行使用。对于一些大型企业，企业本身也是数据分析处理结果的需求方。智能技术服务智能技术服务主要关注如何构建人工智能的技术平台，并对外提供人工智能相关的服务。此类厂商在人工智能产业链中处于关键位置，依托基础设施和大量的数据，为各类人工智能的应用提供关键性的技术平台、解决方案和服务。
目前，从提供服务的类型来看，提供技术服务厂商包括以下几类：
（1）提供人工智能的技术平台和算法模型
此类厂商主要针对用户或者行业需求，提供人工智能技术平台以及算法模型。用户可以在人工智能平台之上，通过一系列的算法模型来进行人工智能的应用开发。此类厂商主要关注人工智能的通用计算框架、算法模型、通用技术等关键领域。
（2）提供人工智能的整体解决方案
此类厂商主要针对用户或者行业需求，设计和提供包括软、硬件一体的行业人工智能解决方案，整体方案中集成多种人工智能算法模型以及软、硬件环境，帮助用户或行业解决特定的问题。此类厂商重点关注人工智能在特定领域或者特定行业的应用。
（3）提供人工智能在线服务
此类厂商一般为传统的云服务提供厂商，主要依托其已有的云计算和大数据应用的用户资源，聚集用户的需求和行业属性，为客户提供多类型的人工智能服务。
从各类模型算法和计算框架的API等特定应用平台到特定行业的整体解决方案等，进一步吸引大量的用户使用，从而进一步完善其提供的人工智能服务。
此类厂商主要提供相对通用的人工智能服务，同时也会关注一些重点行业和领域。
需要指出的是：上述三类角色并不是严格区分开的，很多情况下会出现重叠，随着技术的发展成熟，在人工智能产业链中已有大量的厂商同时具备上述两类或者三类角色的特征。
智能产品智能产品是指将人工智能领域的技术成果集成化、产品化，具体的分类如下表所示：
人工智能产品
随着制造强国、网络强国、数字中国建设进程的加快，在制造、家居、金融、教育、交通、安防、医疗、物流等领域对人工智能技术和产品的需求将进一步释放，相关智能产品的种类和形态也将越来越丰富。
人工智能行业应用人工智能与行业领域的深度融合将改变甚至重新塑造传统行业，本节重点介绍人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、医疗、物流行业的应用，由于篇幅有限，其它很多重要的行业应用在这里不展开论述。
1. 智能制造智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
智能制造对人工智能的需求，主要表现在以下三个方面：
一是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及数控机床等具体设备，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、虚拟现实智能建模及自主无人系统等关键技术。二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容，涉及到跨媒体分析推理、大数据智能、机器学习等关键技术。三是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护等具体服务模式，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、大数据智能、高级机器学习等关键技术。例如：现有涉及智能装备故障问题的纸质化文件，可通过自然语言处理，形成数字化资料，再通过非结构化数据向结构化数据的转换，形成深度学习所需的训练数据，从而构建设备故障分析的神经网络，为下一步故障诊断、优化参数设置提供决策依据。
2.智能家居参照工业和信息化部印发的《智慧家庭综合标准化体系建设指南》，智能家居是智慧家庭八大应用场景之一。受产业环境、价格、消费者认可度等因素影响，我国智能家居行业经历了漫长的探索期。
至2010年，随着物联网技术的发展以及智慧城市概念的出现，智能家居概念逐步有了清晰的定义并随之涌现出各类产品，软件系统也经历了若干轮升级。
智能家居以住宅为平台，基于物联网技术，由硬件（智能家电、智能硬件、安防控制设备、家具等）、软件系统、云计算平台构成的家居生态圈，实现人远程控制设备、设备间互联互通、设备自我学习等功能，并通过收集、分析用户行为数据为用户提供个性化生活服务，使家居生活安全、节能、便捷等。
例如：借助智能语音技术，用户应用自然语言实现对家居系统各设备的操控，如开关窗帘（窗户）、操控家用电器和照明系统、打扫卫生等操作。借助机器学习技术，智能电视可以从用户看电视的历史数据中分析其兴趣和爱好，并将相关的节目推荐给用户。
通过应用声纹识别、脸部识别、指纹识别等技术进行开锁等。通过大数据技术可以使智能家电，实现对自身状态及环境的自我感知，具有故障诊断能力。通过收集产品运行数据，发现产品异常，主动提供服务，降低故障率。还可以通过大数据分析、远程监控和诊断，快速发现问题、解决问题及提高效率。
3.智能金融人工智能的飞速发展，将对身处服务价值链高端的金融业带来深刻影响，人工智能逐步成为决定金融业沟通客户、发现客户金融需求的重要因素。
人工智能技术在金融业中可以用于服务客户，支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策，并用于风险防控和监督，将大幅改变金融现有格局，金融服务将会更加地个性化与智能化。
智能金融对于金融机构的业务部门来说，可以帮助获客，精准服务客户，提高效率；对于金融机构的风控部门来说，可以提高风险控制，增加安全性；对于用户来说，可以实现资产优化配置，体验到金融机构更加完美地服务。人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、依托大数据、对金融用户进行画像，通过需求响应模型，极大地提升获客效率。身份识别，以人工智能为内核，通过人脸识别、声纹识别、指静脉识别等生物识别手段，再加上各类票据、身份证、银行卡等证件票据的OCR识别等技术手段，对用户身份进行验证，大幅降低核验成本，有助于提高安全性。
大数据风控，通过大数据、算力、算法的结合，搭建反欺诈、信用风险等模型，多维度控制金融机构的信用风险和操作风险，同时避免资产损失。
智能投顾，基于大数据和算法能力，对用户与资产信息进行标签化，精准匹配用户与资产。
智能客服，基于自然语言处理能力和语音识别能力，拓展客服领域的深度和广度，大幅降低服务成本，提升服务体验。
金融云，依托云计算能力的金融科技，为金融机构提供更安全高效的全套金融解决方案。
4.智能交通智能交通系统（IntelligentTrafficSystem，ITS）是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS借助现代科技手段和设备，将各核心交通元素联通，实现信息互通与共享以及各交通元素的彼此协调、优化配置和高效使用形成人、车和交通的一个高效协同环境，建立安全、高效、便捷和低碳的交通。
例如：通过交通信息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，信息分析处理系统处理后形成实时路况，决策系统据此调整道路红绿灯时长，调整可变车道或潮汐车道的通行方向等，通过信息发布系统将路况推送到导航软件和广播中，让人们合理规划行驶路线。
通过不停车收费系统（ETC），实现对通过ETC入口站的车辆身份及信息自动采集、处理、收费和放行，有效提高通行能力、简化收费管理、降低环境污染。
ITS应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。中国的智能交通系统近几年也发展迅速，在北京、上海、广州、杭州等大城市已经建设了先进的智能交通系统。
其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指挥与调度、高速公路管理和紧急事件管理等四大ITS系统。广州建立了交通信息共用主平台、物流信息平台和静态交通管理系统等三大ITS系统。
5.智能安防智能安防技术是一种利用人工智能对视频、图像进行存储和分析，从中识别安全隐患并对其进行处理的技术。智能安防与传统安防的最大区别在于智能化，传统安防对人的依赖性比较强，非常耗费人力，而智能安防能够通过机器实现智能判断，从而尽可能实现实时地安全防范和处理。
当前，高清视频、智能分析等技术的发展，使得安防从传统的被动防御向主动判断和预警发展，行业也从单一的安全领域向多行业应用发展，进而提升生产效率并提高生活智能化程度，为更多的行业和人群提供可视化及智能化方案。
用户面对海量的视频数据，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要采用人工智能技术作专家系统或辅助手段，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。
从技术方面来讲，目前国内智能安防分析技术主要集中在两大类：
一类是采用画面分割前景提取等方法，对视频画面中的目标进行提取检测，通过不同的规则来区分不同的事件，从而实现不同的判断并产生相应的报警联动等。例如：区域入侵分析、打架检测、人员聚集分析、交通事件检测等。另一类是利用模式识别技术，对画面中特定的物体进行建模，并通过大量样本进行训练，从而达到对视频画面中的特定物体进行识别，如车辆检测、人脸检测、人头检测（人流统计）等应用。智能安防目前涵盖众多的领域，如街道社区、道路、楼宇建筑、机动车辆的监控，移动物体监测等。今后智能安防还要解决海量视频数据分析、存储控制及传输问题，将智能视频分析技术、云计算及云存储技术结合起来，构建智慧城市下的安防体系。
6.智能医疗人工智能的快速发展，为医疗健康领域向更高的智能化方向发展，提供了非常有利的技术条件。近几年，智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用。
在辅助诊疗方面，通过人工智能技术可以有效提高医护人员工作效率，提升一线全科医生的诊断治疗水平。如利用智能语音技术可以实现电子病历的智能语音录入;利用智能影像识别技术，可以实现医学图像自动读片;利用智能技术和大数据平台，构建辅助诊疗系统。
在疾病预测方面，人工智能借助大数据技术可以进行疫情监测，及时有效地预测并防止疫情的进一步扩散和发展。
以流感为例：很多国家都有规定，当医生发现新型流感病例时需告知疾病控制与预防中心。但由于人们可能患病不及时就医，同时信息传达回疾控中心也需要时间。因此，通告新流感病例时往往会有一定的延迟，人工智能通过疫情监测能够有效缩短响应时间。
在医疗影像辅助诊断方面，影像判读系统的发展是人工智能技术的产物。早期的影像判读系统主要靠人手工编写判定规则，存在耗时长、临床应用难度大等问题，从而未能得到广泛推广。
影像组学是通过医学影像对特征进行提取和分析，为患者预前和预后的诊断和治疗提供评估方法和精准诊疗决策。这在很大程度上简化了人工智能技术的应用流程，节约了人力成本。
7.智能物流传统物流企业在利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等方面优化改善运输、仓储、配送装卸等物流业基本活动。同时也在尝试使用智能搜索、推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术，实现货物运输过程的自动化运作和高效率优化管理，提高物流效率。
例如：在仓储环节，利用大数据智能通过分析大量历史库存数据，建立相关预测模型，实现物流库存商品的动态调整。大数据智能也可以支撑商品配送规划，进而实现物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
在货物搬运环节，加载计算机视觉、动态路径规划等技术的智能搬运机器人（如搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人等）得到广泛应用，大大减少了订单出库时间，使物流仓库的存储密度、搬运的速度、拣选的精度均有大幅度提升。
人工智能产业发展趋势从人工智能产业进程来看，技术突破是推动产业升级的核心驱动力。数据资源、运算能力、核心算法共同发展，掀起人工智能第三次新浪潮。人
工智能产业正处于从感知智能向认知智能的进阶阶段，前者涉及的智能语音、计算机视觉及自然语言处理等技术，已具有大规模应用基础。但后者要求的“机器要像人一样去思考及主动行动”仍尚待突破，诸如：无人驾驶、全自动智能机器人等仍处于开发中，与大规模应用仍有一定距离。
1.智能服务呈现线下和线上的无缝结合分布式计算平台的广泛部署和应用，增大了线上服务的应用范围。同时人工智能技术的发展和产品不断涌现，如智能家居、智能机器人、自动驾驶汽车等，为智能服务带来新的渠道或新的传播模式，使得线上服务与线下服务的融合进程加快，促进多产业升级。
2.智能化应用场景从单一向多元发展目前人工智能的应用领域还多处于专用阶段，如人脸识别、视频监控、语音识别等都主要用于完成具体任务，覆盖范围有限，产业化程度有待提高。随着智能家居、智慧物流等产品的推出，人工智能的应用终将进入面向复杂场景，处理复杂问题，提高社会生产效率和生活质量的新阶段。
3.人工智能和实体经济深度融合进程将进一步加快党的十九大报告提出：“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
一方面，随着制造强国建设的加快，将促进人工智能等新一代信息技术产品发展和应用，助推传统产业转型升级，推动战略性新兴产业实现整体性突破。
另一方面，随着人工智能底层技术的开源化，传统行业将有望加快掌握人工智能基础技术并依托其积累的行业数据资源实现人工智能与实体经济的融合创新。
#专栏作家#拼搏的80后，人人都是产品经理专栏作家。10年互联网从业经历，具有各类型B端、C端产品的设计经验，关注区块链及人工智能的技术发展及应用场景探索。
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题图来自Unsplash，基于CC0协议
2023年人工智能行业发展现状评价与趋势预测
（3）算力需求和成本问题。人工智能技术的运行需要大量的计算资源和能源消耗，尤其是深度学习等算法模型，需要使用GPU、TPU等高性能计算芯片来加速训练和推理过程。然而，这些计算资源和能源消耗不仅带来了高昂的成本，也对环境造成了一定的影响。因此，如何提高算力的效率和节约算力的成本，是人工智能技术面临的另一个挑战。
二、市场方面
1.人工智能市场规模持续增长
人工智能市场规模可以从不同的角度进行划分和测算，如按照技术类型、应用领域、地域分布等。本文主要从技术类型和应用领域两个角度进行分析。
（1）按照技术类型划分
根据IDC的测算数据，2021年中国人工智能市场规模按照技术类型划分为以下几个部分：AI软件平台市场规模为28.8亿元，同比增长42.9%;AI应用市场规模为130.5亿元，同比增长40.6%;AI系统服务市场规模为32.9亿元，同比增长38.4%;AI硬件市场规模为85.6亿元，同比增长47.3%。其中，AI应用市场占比最高，达到48.5%，其次是AI硬件市场，占比31.8%。
（2）按照应用领域划分
根据中国电子学会的测算数据，2021年中国人工智能市场规模按照应用领域划分为以下几个部分：安防市场规模为370亿元，同比增长35%;医疗市场规模为160亿元，同比增长40%;教育市场规模为120亿元，同比增长45%;金融市场规模为100亿元，同比增长30%;制造市场规模为80亿元，同比增长25%;交通市场规模为70亿元，同比增长20%;其他市场规模为300亿元，同比增长40%。其中，安防市场占比最高，达到28.5%，其次是医疗市场，占比12.3%。
根据不同研究机构的测算数据，2021年中国人工智能产业规模在1300亿元至4000亿元之间，预计到2023年将达到2000亿元至6000亿元。
2.人工智能投融资活跃
人工智能行业作为战略新兴产业之一，在资本市场上也受到了广泛关注。2021年中国人工智能行业共发生了1068起投融资事件，涉及金额达到了1529亿元，同比增长了23.6%。其中，天使轮和Pre-A轮占比最高，分别为30.4%和25.2%，说明人工智能行业仍然有大量的创业项目在孵化和成长阶段。A轮和B轮占比分别为18.7%和11.4%，说明人工智能行业已经有一批项目进入了成熟和扩张阶段。C轮及以上占比为14.3%，说明人工智能行业已经有一些领军企业在寻求上市或并购。
从投融资金额来看，C轮及以上的投融资事件占比最高，达到了67.9%，说明资本市场对于人工智能行业的前景有着高度的信心和期待。A轮和B轮的投融资金额占比分别为13.8%和10.5%，说明资本市场对于人工智能行业的中坚力量也有着较高的认可和支持。天使轮和Pre-A轮的投融资金额占比分别为4.1%和3.7%，说明资本市场对于人工智能行业的新生力量也有着一定的关注和投入。
从投融资领域来看，人工智能技术在各个行业和领域都有着广泛的应用，因此投融资事件也涉及了多个领域。根据IT桔子的数据显示，2021年中国人工智能行业的投融资事件主要集中在以下几个领域：企业服务、医疗健康、教育、金融、电商、文娱、物流、汽车等。其中，企业服务领域占比最高，达到了19.8%，其次是医疗健康领域，占比为15.5%。
三、政策方面
1.国家层面政策支持
人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新。以下是部分国家层面政策支持的摘要：
-2017年7月，《新一代人工智能发展规划》：将人工智能上升到国家战略层面，明确提出了三步走的发展目标：到2020年，人工智能总体技术与应用与世界先进水平同步;到2025年，在部分领域与世界领先水平并跑;到2030年，在更多领域与世界领先水平领跑。同时，提出了八大重点任务：开放创新平台建设、共性关键技术攻关、先进前沿交叉研究、安全可控可信研究、加快产业化应用推广、建设创新型人才队伍、加强伦理道德和法律法规建设、加强国际交流合作。
-2018年2月，《关于支持北京建设国家科技创新中心的若干意见》：明确提出要支持北京建设全球影响力的人工智能科技创新中心，加快推进人工智能基础理论、核心技术、前沿应用和高端人才培养等方面的创新发展，打造人工智能创新高地。
-2018年5月，《关于促进新一代人工智能产业发展的三年行动计划（2018-2020年）》：提出了三年行动目标，即到2020年，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元;在智能制造、智能医疗、智能农业、智能交通等重点领域取得重大突破;在人工智能基础理论、核心算法、高端芯片等关键技术上实现重大进展;在人工智能标准体系、安全评估体系、伦理道德体系等方面形成初步框架。同时，提出了六大重点任务：加强基础研究和开放创新平台建设、加快关键共性技术攻关和突破、推动重点领域和产品应用示范、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善政策环境和法律法规。
-2019年2月，《数字中国建设发展报告（2018）》：总结了2018年数字中国建设的主要成就，其中包括人工智能领域的重大进展。例如，在基础理论方面，中国科学院计算技术研究所提出了“神经元计算”理论;在核心技术方面，百度推出了全球首款云端AI芯片昆仑;在前沿应用方面，阿里巴巴开发了全球首个AI新闻主播;在标准制定方面，中国电子技术标准化研究院发布了《中国人工智能标准化白皮书（2018）》;在国际合作方面，中国与联合国教科文组织签署了《关于共同推进人工智能发展的谅解备忘录》。
-2020年4月，《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》：明确提出要加快推进新型数据中心建设，打造数据资源管理和服务的重要载体，支撑数字经济和社会治理的重要基础。其中，新型数据中心包括云数据中心、边缘数据中心和融合数据中心三种类型。其中，融合数据中心是指将云计算、大数据、人工智能等技术深度融合的数据中心，具有高效率、高性能、高可靠性等特点。
-2020年10月，《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》：明确提出要以场景创新为引领，以人工智能高水平应用为抓手，以产业数字化转型升级为重点，以数据资源开放共享为基础，以安全可控为保障，推动人工智能与经济社会各领域深度融合，促进经济高质量发展。同时，提出了八大重点任务：加强场景创新和应用示范、加快关键技术攻关和突破、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善数据资源开放共享机制、加强安全可控能力建设、加强伦理道德和法律法规建设、加强国际交流合作。
-2021年3月，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》：明确提出要支持建设一批具有国际领先水平、具有较强示范效应和辐射带动作用的新一代人工智能示范应用场景，推动人工智能技术与经济社会各领域深度融合，促进产业数字化转型升级。同时，提出了六大重点领域：智慧城市、智慧医疗、智慧教育、智慧交通、智慧农业、智慧制造。
2.地方层面政策支持
除了国家层面的政策支持外，地方层面的政策支持也是推动人工智能行业发展的重要力量。各地根据自身的区域特色和产业基础，制定了一系列的政策措施，包括扶持人工智能企业发展、建设人工智能创新平台和产业园区、培养和引进人工智能人才、加强人工智能标准和安全建设等。以下是部分地方层面政策支持的摘要：
-北京：2018年6月，《北京市推进新一代人工智能发展三年行动计划（2018-2020年）》：提出了三年行动目标，即到2020年，北京市人工智能核心产业规模达到500亿元以上，带动相关产业规模达到5000亿元以上;在基础理论、核心技术、前沿应用等方面取得重大突破;在人工智能标准体系、安全评估体系、伦理道德体系等方面形成初步框架。同时，提出了六大重点任务：加强基础研究和开放创新平台建设、加快关键共性技术攻关和突破、推动重点领域和产品应用示范、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善政策环境和法律法规。
-上海：2018年9月，《上海市促进新一代人工智能发展实施意见》：提出了三年行动目标，即到2020年，上海市人工智能核心产业规模达到700亿元以上，带动相关产业规模达到7000亿元以上;在基础理论、核心技术、前沿应用等方面取得重大突破;在人工智能标准体系、安全评估体系、伦理道德体系等方面形成初步框架。同时，提出了六大重点任务：加强基础研究和开放创新平台建设、加快关键共性技术攻关和突破、推动重点领域和产品应用示范、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善政策环境和法律法规。
-广东：2019年1月，《广东省新一代人工智能发展规划（2018-2030年）》：提出了三个阶段的发展目标，即到2020年，广东省人工智能核心产业规模达到200亿元以上，带动相关产业规模达到2000亿元以上;到2025年，广东省人工智能核心产业规模达到1000亿元以上，带动相关产业规模达到1万亿元以上;到2030年，广东省人工智能核心产业规模达到5000亿元以上，带动相关产业规模达到5万亿元以上。同时，提出了六大重点任务：加强基础研究和开放创新平台建设、加快关键共性技术攻关和突破、推动重点领域和产品应用示范、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善政策环境和法律法规。
-四川：2019年4月，《四川省新一代人工智能发展行动计划（2019-2022年）》：提出了三年行动目标，即到2022年，四川省人工智能核心产业规模达到300亿元以上，带动相关产业规模达到3000亿元以上;在基础理论、核心技术、前沿应用等方面取得重大突破;在人工智能标准体系、安全评估体系、伦理道德体系等方面形成初步框架。同时，提出了六大重点任务：加强基础研究和开放创新平台建设、加快关键共性技术攻关和突破、推动重点领域和产品应用示范、培育壮大人工智能产业集群、构建多层次人才培养体系、完善政策环境和法律法规。
四、安全方面
1.人工智能安全风险
人工智能技术的发展和应用给社会带来了巨大的便利和价值，但同时也存在着一些安全风险和挑战。主要包括以下几个方面：
（1）数据安全风险。数据是人工智能技术的基础和驱动力，数据的安全直接影响到人工智能技术的效果和可靠性。然而，在实际应用中，数据的收集、存储、传输和使用过程中都存在着泄露、篡改、窃取等安全风险，可能导致个人隐私、商业机密、国家利益等受到侵犯。例如，在2019年，一家名为“天眼查”的企业信息查询平台被曝出存在大量用户数据泄露的问题，涉及用户姓名、手机号、身份证号等敏感信息。
（2）算法安全风险。算法是人工智能技术的核心和灵魂，算法的安全直接影响到人工智能技术的可信度和可控性。然而，在实际应用中，算法可能存在着错误、偏差、欺骗等安全风险，可能导致人工智能技术的结果不准确、不公平、不合理等。例如，在2018年，亚马逊公司因为其人工智能招聘系统存在性别歧视的问题而被迫停用，原因是该系统根据过去的数据学习，偏向于男性候选人。
（3）系统安全风险。系统是人工智能技术的载体和表现形式，系统的安全直接影响到人工智能技术的稳定性和有效性。然而，在实际应用中，系统可能存在着故障、攻击、滥用等安全风险，可能导致人工智能技术的功能失效、性能下降、行为异常等。例如，在2019年，一辆特斯拉汽车在自动驾驶模式下与一辆停在路边的消防车相撞，造成司机受伤，原因是该汽车的自动驾驶系统无法识别停在路边的消防车。
2.人工智能安全建设
为了应对和防范人工智能技术带来的安全风险和挑战，需要从多个方面加强人工智能安全建设。主要包括以下几个方面：
（1）加强数据安全保护。数据安全保护是人工智能安全建设的基础和前提，需要从数据收集、存储、传输和使用等各个环节进行保护。具体措施包括：制定和完善数据安全相关的法律法规和标准规范;建立和完善数据安全相关的管理制度和监督机制;采用数据加密、脱敏、备份等技术手段提高数据安全性;加强数据安全相关的教育培训和宣传引导;建立和完善数据安全相关的应急响应和处置机制。
（2）提高算法安全可解释性。算法安全可解释性是人工智能安全建设的核心和关键，需要从算法设计、开发、测试等各个环节进行提高。具体措施包括：制定和完善算法安全相关的法律法规和标准规范;建立和完善算法安全相关的管理制度和监督机制;采用可解释性分析、可信度评估、可控性调节等技术手段提高算法安全性;加强算法安全相关的教育培训和宣传引导;建立和完善算法安全相关的应急响应和处置机制。
（3）保障系统安全稳定性。系统安全稳定性是人工智能安全建设的载体和表现，需要从系统开发、部署、运行等各个环节进行保障。具体措施包括：制定和完善系统安全相关的法律法规和标准规范;建立和完善系统安全相关的管理制度和监督机制;采用故障检测、攻击防御、滥用预防等技术手段保障系统安全性;加强系统安全相关的教育培训和宣传引导;建立和完善系统安全相关的应急响应和处置机制。
五、趋势方面
1.人工智能技术趋势
人工智能技术是一个不断发展和变化的领域，随着科技进步和社会需求的变化，人工智能技术也会出现一些新的趋势和方向。以下是部分人工智能技术趋势的简要介绍：
（1）联邦学习。联邦学习是一种分布式机器学习方法，通过在多个参与方之间共享模型参数而不共享数据，实现了数据隐私保护和模型效果提升的双重目标。联邦学习可以应用于多个场景，如跨机构、跨设备、跨平台等，解决了数据孤岛、数据不均衡、数据安全等问题。
（2）神经符号学习。神经符号学习是一种结合了神经网络和符号逻辑的学习方法，旨在克服神经网络的黑箱性和符号逻辑的脆弱性，实现了知识表示和推理的有效结合。神经符号学习可以应用于多个领域，如自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等，提高了模型的可解释性和通用性。
（3）自监督学习。自监督学习是一种利用无标注数据进行学习的方法，通过从数据本身生成监督信号，实现了数据利用率的最大化和人工成本的最小化。自监督学习可以应用于多个领域，如自然语言处理、计算机视觉、强化学习等，提高了模型的泛化性和鲁棒性。
2.人工智能市场趋势
人工智能市场是一个不断扩大和深化的领域，随着技术进步和社会需求的变化，人工智能市场也会出现一些新的趋势和方向。以下是部分人工智能市场趋势的简要介绍：
（1）AI+X。AI+X是指将人工智能技术与各个行业和领域相结合，形成新的产品、服务、模式等，实现了产业升级和价值创造。AI+X可以涵盖多个领域，如AI+医疗、AI+教育、AI+金融、AI+制造、AI+安防、AI+交通等。
（2）边缘计算。边缘计算是指将数据的处理和分析从云端转移到离数据源更近的地方，如终端设备、网关设备等，实现了数据的实时性、安全性和效率。边缘计算可以应用于多个场景，如物联网、自动驾驶、智能家居等。
（3）云原生。云原生是指将云计算的理念和技术应用于软件的开发、部署和运行的过程，实现了软件的可移植性、可扩展性和可维护性。云原生可以应用于多个领域，如微服务、容器、服务网格等。
3.人工智能政策趋势
人工智能政策是一个不断完善和创新的领域，随着技术进步和社会需求的变化，人工智能政策也会出现一些新的趋势和方向。以下是部分人工智能政策趋势的简要介绍：
（1）加强顶层设计。顶层设计是指从国家战略的高度，对人工智能行业的发展目标、重点任务、支撑措施等进行统筹规划和协调安排，实现了人工智能行业发展的全局性和系统性。顶层设计可以涵盖多个方面，如发展规划、法律法规、标准规范等。
（2）促进协同创新。协同创新是指在人工智能行业发展中，各个主体之间进行有效的合作和交流，形成合力和共赢，实现了人工智能行业发展的多元性和活力。协同创新可以涵盖多个主体，如政府、企业、高校、科研机构等。
（3）强化社会责任。社会责任是指在人工智能行业发展中，各个主体要充分考虑人工智能技术对社会的影响和后果，遵守伦理道德和法律法规，保障公共利益和社会安全，实现了人工智能行业发展的可持续性和可信赖性。社会责任可以涵盖多个方面，如数据隐私、算法公平、系统安全等。
六、结语
本文从技术、市场、政策、安全等方面对中国人工智能行业的发展现状进行了评价，并对未来的发展趋势进行了预测。总体来看，中国人工智能行业在近年来取得了显著的进步和成果，但仍然面临着一些挑战和问题。为了推动中国人工智能行业的高质量发展，需要从多个方面加强人工智能安全建设，加快关键技术攻关和突破，推动重点领域应用示范，培育壮大人工智能产业集群，构建多层次人才培养体系，完善政策环境和法律法规等。返回搜狐，查看更多
2023年中国智能养老设备市场供需现状及发展趋势分析 产品简单化、高端化发展
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏2021年中国智能养老设备市场供需现状及发展趋势分析产品简单化、高端化发展UVc分享到：郑玉琴•2021-07-0812:00:09来源：前瞻产业研究院E31381G52023-2028年中国智能养老设备制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028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从需求端来看，面对持续增长的老年人口，老年人的购买能力与老龄消费需求不断增长。由于大多数老年人较难接受复杂的智能化产品，因此未来老年人对简单易操作的智能养老设备需求将逐渐扩大。
从供给端来看，我国智能养老产品虽然种类丰富，但存在着严重的两极分化现象。低端产品市场进入门槛低，产品较多且大同小异;高端产品技术要求相对较高，但整个市场中，能量产高端智能产品的企业极少。综合来看，未来我国智能养老设备产品将朝着简单化、高端化方向发展。
智能养老设备行业主要上市公司：目前国内智能养老设备行业的上市公司主要有软汇科技(833219)、小米集团(1810HK)、鱼跃医疗(002223)等。
本文核心数据：老年康养消费需求规模
1、智能养老设备需求潜力大
根据工业和信息化部、民政部和国家卫生健康委员会的定义，智能养老设备是紧密结合信息技术，具备显著智能化、网络化特征和健康养老服务功能的新型智能终端产品。
从需求端来看，随着老年人口基数不断增长，老年人的购买能力与老龄消费需求不断增长。2016年，中国老年康养产业市场消费需求在5万亿元以上，2030年有望达20万亿元。
从养老场景出发，政策层面一直提倡“9073养老模式”，即90%的老人依靠居家养老、7%的老人依靠社区养老、3%的老人依靠机构养老。智能产品一定程度上可以缓解居家养老的监测问题和社区养老和机构养老的成本问题，因此智能养老设备需求潜力较大。由于大多数老年人较难接受复杂的智能化产品，因此未来老年人对简单易操作的智能养老设备需求将逐渐扩大。
2、智能养老设备产品种类较多，但存在两极分化现象
从供给端来看，目前我国智能养老设备产品种类较多，从智能养老设备产品可以看出，定位、健康监测、一键呼救、语音通话、运动检测等功能最常见。
我国智能养老产品虽然种类丰富，但存在着严重的两极分化现象。低端产品市场进入门槛低，产品较多且大同小异;高端产品技术要求相对较高，但整个市场中，能量产高端智能产品的企业极少。
2020年9月公布的《智慧健康养老产品及服务推广目录(2020年版)》中，智能康复设备、智能监测设备等设备较多，护理机器人、陪伴机器人等对技术要求较高的高端产品较少。
3、向简单化、高端化方向发展
从需求端来看，随着老年人口的增长将拉动智能养老设备需求的增长。由于大多数老年人较难接受复杂的智能化产品，因此未来老年人对简单易操作的智能养老设备需求将逐渐扩大。从供给端来看，我国智能养老产品虽然种类丰富，但存在着严重的两极分化现象。低端产品市场进入门槛低，产品较多且大同小异;高端产品技术要求相对较高，但整个市场中，能量产高端智能产品的企业极少。
综上所述，未来我国智能养老设备产品将朝着简单化、高端化方向发展。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国智能养老设备制造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年中国智能养老设备制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告本报告前瞻性、适时性地对智能养老设备制造行业的发展背景、供需情况、市场规模、竞争格局等行业现状进行分析，并结合多年来智能养老设备制造行业发展轨迹及实践经验，对...
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