预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)UVc分享到：刘甜•2022-12-0414:00:40来源：前瞻产业研究院E28706G02023-2028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目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测
行业概况
1、人工智能定义
人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。
2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
1959年ArthurSamuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。
80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军GarryKasparov，是一个里程碑意义的事件。
当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。
行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合
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，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《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》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。
2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。
从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。
2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。
2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。
行业发展现状
1、大数据和云计算为占比最高的核心技术
从人工智能企业核心技术分布看，计算机视觉技术占比最高，达到34%;其次是数据挖掘与机器学习，占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高，分别占比8%、8%和7%。
2、行业呈现快速增长趋势
注：人工智能产业作为典型的融合交叉产业，对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据，以期展现多方视角。其中：中国信通院统计口径>中国人工智能学会统计口径>中国电子学会统计口径，三大研究机构的统计口径在图表下方注明。
2017年7月，国务院印发了《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，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示，2021年中国人工智能产业规模为4041亿元，同比增长33.3%。
注：中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模，即包括人工智能硬件、软件及服务市场
人工智能核心产业市场规模方面，根据中国电子学会测算数据显示，2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元，同比增长38.9%。
注：中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括：计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件
从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元，同比增长35.4%，总体上看，当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速，人工智能应用服务市场发展相对缓慢。
注：①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括：人工智能软件和硬件市场，不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据
3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营
2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。
企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。
4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资
截止2022年10月9日，中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生，总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势，2018年融资金额达1366亿元，融资事件1049起。2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年，我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮，投融资事件数量及规模均达到历年峰值，分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日，2022年人工智能行业共有投融资事件532起，融资金额达到1008亿元。
注：2022年数据截至10月9日，下同，不再赘述。
从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2021年，人工智能行业A轮融资占比下降至37.9%，C轮融资占比则上升至11.37%。
5、技术方面人才不足，高校开设相关专业
根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。
注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。
相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。
行业竞争格局
1、区域竞争：北京人工智能竞争能力遥遥领先
从1990年至今，我国人工智能产业发展的城市格局几经变化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定，这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。
在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中，排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏，属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。
在四大都市圈排名中，排名第一的是长三角，排名第二的是京津冀，排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。
2、企业竞争：参与者众多，主要分为三个派系
从企业的竞争来看，我国人工智能企业主要可以分为三个派系，分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。
人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。
从人工智能独角兽企业来看，根据胡润排行榜，商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次，旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力，价值均超200亿元。
行业发展前景及趋势预测
1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展
近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。
2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿
根据《新一代人工智能发展规划》，到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。
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、政策研究、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、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。
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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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本文核心数据：人工智能分类,人工智能行业产业链,人工智能行业全景图谱,中国人工智能发展历程,人工智能行业重点方向变化,工智能企业核心技术分布情况,中国人工智能市场规模,中国人工智能市场应用份额,人工智能在各行业中的应用情况,中国人工智能行业投融资情况,中国人工智能行业投融资轮次分布,人工智能各技术方向岗位人才供需,人工智能本科新专业高校名单,人工智能科技产业中国城市竞争力,工智能行业代表性企业区域,中国人工智能行业投融资事件数量地区分布,中国人工智能行业竞争派系,人工智能发展趋势,中国人工智能产业规模预测,中国新一代人工智能创新发展区数量
行业概况
1、定义
人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。
2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
1959年ArthurSamuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。
80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军GarryKasparov，是一个里程碑意义的事件。
当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。
行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合
2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。
从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。
2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。
2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。
行业发展现状
1、大数据和云计算为占比最高的核心技术
从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%，6.81%，5.64%;物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理分别占比5.55%，5.47%，4.76%。
2、行业呈现快速增长趋势
2017年7月，国务院印发了《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，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。初步估计，2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元。
3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营
2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。
企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。
人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。
3、资本更倾向于人工智能企业的早期投资
2014-2020年，中国人工智能行业总计共有4796起投融资事件发生，总计融资金额为7685.39亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模上呈现持续增长态势，2018年融资金额达1482.46亿元，融资事件965起。
2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2020年，我国人工智能行业投融资事件发生723起，总金额达1468.37亿元。2021年1-7月，共有融资事件506起，融资金额达到1839.92亿元，融资金额已经超过2020年总金额。
注：2021年数据截至7月27日。
从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此对资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。
随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2020年，A轮占比为42.20%，B轮则上升至20.22%，天使轮占比下降至9.23%。
注：2021年数据截至7月27日。
4、技术方面人才不足，高校开设相关专业
根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。
注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。
相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。
行业竞争格局
1、区域竞争：北京人工智能竞争能力遥遥领先
从1990年至今，我国人工智能产业发展的城市格局几经变化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市表现稳定，这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。
其中北京在我国人工智能科技产业城市竞争力评价指数排名中以80.3遥遥领先于其他城市。排名第二的上海指数为30.5，其次是深圳和杭州分别为28.6和22.4.
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。同时北京也是2020年人工智能行业投融资事件数量最多的区域。2020年，北京、上海、广东三地聚集了全国74.29%的人工智能投融资事件数量，其中北京占比32.53%，上海占比21.76%，广东占比20%。浙江和江苏则紧随其后，分别占比7.91%和7.25%。
其中以城市据点来看，北京、深圳、上海、杭州四座国内一线城市已成为了我国人工智能行业发展的着力点，以点带面地带动京津冀发展区、粤港澳大湾区、长三角经济区的人工智能技术崛起，并覆盖全国。
2、企业竞争：参与者众多，主要分为三个派系
从企业的竞争来看，我国人工智能企业主要可以分为三个派系，分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。
人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞为；而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。
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。
行业发展前景及趋势预测
1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展
近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。
2、核心产业规模达到4000亿，布局建设20个试验区
根据《新一代人工智能发展规划》,到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展,人工智能核心产业规模将超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年,我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。
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。
更多深度行业分析尽在【前瞻经济学人APP】，还可以与500+经济学家/资深行业研究员交流互动。
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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人工智能领域，排名前10的大神级岗位及职责
1、负责系统架构设计，针对行业客户设计场景化的解决方案，并对解决方案的竞争力及商业目标达成负责；
2、技术分享，将人工智能产品／方案的销售技巧传递给销售团队，并支持重点项目的售前工作；
3、通过对行业趋势/市场分析、客户分析、竞争分析等，制定人工智能相关的业务规划，并对规划进行端到端的管理。
职位要求：
1、JAVA基础扎实，精通io、多线程、集合等基础框架；
2、5年以上产品设计或开发经验，精通分布式、缓存、消息、搜索等机制；
3、精通web开发的相关技术，5年及以上使用JAVA进行web开发的经验，2年及以上大型互联网项目架构设计经验；
4、精通数据库技术(MySQL/Oracle)，数据库优化及SQL优化，精通Linux平台下常用命令操作、环境部署；
4、执行能力强，具有较好的产品设计和解决方案设计能力；
5、极强的问题分析能力、数据理解能力、逻辑思考能力、沟通能力、学习能力和抗压能力，有团队合作精神
大数据科学家（人工智能）
职位描述：
1、创建数据挖掘和建模相关的核心算法和代码实现；
2、负责研究和应用互联网金融领域模型构建知识和技术；
3、负责数据分析和建模项目的业务需求和技术实现；
4、负责数据模型等数据产品的策略分析和报告等事宜；
5、共同构建及完善各类风险评级模型等风险量化系统、早期风险预警等应用系统的研究规划、需求设计、论证组织、开发测试、推广应用和运行维护。
职位要求：
1、本科及以上学历，数学、物理、统计、金融工程、机器学习、计算机类专业背景；
2、7年以上数据挖掘或机器学习领域经验，至少掌握一门编程语言C++/Java；
3、熟悉各类模型分类与回归算法，熟悉各类变量筛选与降维算法，了解hadoop、hive、分布式仓库者优先考虑；
4、有信用风险建模经验，有海量数据挖掘的项目经验者优先；
5、有互联网数据挖掘经验、金融行业用户评分建模经验优先；
6、具备良好的专业背景、逻辑能力好，有较强的创新思维、执行力和沟通能力。
高级算法工程师
职位描述：
1、负责VRSDK传感器算法开发及优化工作；
2、负责机器视觉系统、图像处理开发及算法优化和性能评估工作；
3、进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。
职位要求：
1、硕士及以上学历，精通C；
2、熟悉优化代码流程和方法，能够快速优化代码解决性能瓶颈；
3、熟悉陀螺仪、加速度、地磁传感器算法优先考虑；
4、熟悉机器视觉、图像处理优先考虑。
最关键能力要求：
熟悉陀螺仪、加速度、地磁传感器算法优先考虑；数学基础好
人工智能运维工程师
职位描述：
1、负责大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；
2、负责相关组件的运维工具系统的开发与建设，保证维护产品的质量稳定，通过技术手段、流程制度提升组件的健壮性，可用性；
3、提供大数据与AI云产品客户支持。
职位要求：
1、3年以上工作经验，熟悉互联网应用的架构；
2、熟练掌握Linux操作系统，shell编程，熟练应用awk、sed、grep、strace、tcpdump、gdb等常用命令；
3、至少熟悉关系数据库、nosql或者非结构化存储中的一种；
4、有hadoophivehbasesparkkafka等开源大数据组件的开发和维护经验者优先；
5、熟悉互联网产品的运维流程，有海量运营产品架构规划、调优的项目经验优先；
6、有云产品相关的开发或运维经验的优先。
全栈工程师
职位描述：
1、独立负责一个重要产品的前后端开发工作；
2、对业务系统进行必要的重构和架构调优，满足新的产品需求，提升开发效率；
3、把控项目的代码质量、持续集成、监控体系等，以保证服务的高可用和代码的高质量。
职位要求：
1、计算机相关专业本科及以上。工作经验1年及以上；
2、熟练掌握React、Redux等框架，以及HTML、CSS技术；
3、对解决不同浏览器兼容性问题有一定的经验；
4、熟练掌握Python，有使用Python开发后端服务的经验；
5、良好的编程习惯，追求极致的代码质量，熟悉常用的设计模式和敏捷开发流程；
6、开朗上进，积极沟通，追求极致，简单可靠。
NLP应用工程师
职位描述：
1、包括但不限于智能应答模块与用户行为预测模块，服务公司数亿计的司机及乘客为其提供良好的人工智能体验；
2、利用机器学习/深度学习/NLP技术完成并优化文本分类,热点问题分析功能，为公司的战略决策提供数据支持；
3、负责智能化平台语料获取,包括互联网/日志等,并进行相应分析分类/聚类，挖掘数据潜在的价值。
职位要求：
1、了解行业内智能客服、并对智能客服保持热情，能够持续投入专研；
2、计算机相关专业硕士及以上学历；
3、三年以上工作经验，优秀者可放宽，至少从事过一年以上数据挖掘以及个性化推荐相关工作；
4、熟悉NLP中的相关技术包括但不限于中文依存句法分析以及指代消解等技术；
5、良好的逻辑思维能力，可以快速定位并解决问题，具有良好的代码编写习惯；
6、编程语言不做限制，会python者优先。
智能机器人研发工程师
职位描述：
1、负责了解智能机器人方向最新的行业动态和市场需求，制定研发计划，并进行任务分解、需求分析、架构设计等工作；
2、负责把控研发产品的技术路线、架构、方案以及阶段成果；
3、负责研发项目的架构设计及部分核心代码的编写，对部门员工和教师团队进行指导和培训；
4、负责解决在项目研发过程中团队所遇到的技术难点；
5、负责控制整体研发项目实现的质量、进度，协调项目组成员之间的合作；
6、参与代码开发规范，技术标准的制定，负责编写相应的技术文档；
7、研发各类通用的基础框架和平台、完善和升级已有的框架及平台；
8、负责智能机器人、嵌入式、物联网的技术跟踪、研究和应用。
职位要求：
1、5年以上开发经验，熟练掌握面向对象设计方法，理解设计模式；
2、3年以上嵌入式、物联网开发经验；
3、精通Linux嵌入式技术、物联网感知层技术，有机器人研发经验优先；
4、熟悉流行的开源和商业中间件产品，熟悉市场应用广泛的第三方技术产品；
5、具备良好的沟通能力和团队精神，对待工作认真负责，学习能力强，拥有优秀的逻辑思维能力与自我管理能力；
6、对技术敏感，对智能机器人相关技术有浓厚兴趣。
智能机器人研发工程师
职位描述：
1、开发/整合运动控制器，通过调整车辆转向和速度，使其完成基于机器学习的运动规划轨迹；
2、利用实验数据建立动态模型和仿真，以评估和解决运动规划轨迹和对控制模型的修改；
3、融合多传感器感知和定位数据，负责无人驾驶决策与规划算法研发、仿真、调试以及测试工作；
4、负责无人驾驶控制系统的研发、仿真、调试以及测试工作；
5、与无人驾驶其他模块工程师协作，配合实现系统集成与调试工作；
职位要求：
1、博士毕业1年以上、或硕士毕业3年以上相关工作经验；
2、具有丰富的Linux系统开发经验；
3、熟练掌握C/C++语言，精通OpenCV和Matlab开发，有很强的算法分析和实现能力，并具备良好的代码和文档风格；
4、熟悉基于卷积神经网络CNN的图像分类与目标检测算法；
5、良好的英语听说读写能力。
商务拓展专家（人工智能方向）
职位描述：
1、基于公司AI发展战略，拓展图像识别、语音处理、视频处理、数据智能、增强现实、智能客服等技术的对外合作，确保各项业务发展基础目标的达成；
2、收集、梳理、消化前沿技术（大数据、人工智能、智慧城市、云计算等）的相关资料，并对与其相关的发展方向和技术趋势等进行分析，形成分析报告；
3、探索前沿技术与公司现有业务领域的整合，并能形成初步解决方案或指明发展方向；
4、为客户提供相关业务咨询和技术咨询，提供相应的解决方案，编写相关技术、业务文档；
5、协助市场拓展、项目实施，为客户或相关商务活动提供专业技术支撑。
任职资格：
1、全日制本科以上学历；
2、熟悉大数据、人工智能、智慧城市、云计算等前沿领域的发展方向、技术趋势、主要概念和应用场景等；
3、具有较强的学习能力、研究分析能力及业务归纳能力，具有较强的逻辑思维能力，思路清晰，知识面广；
4、能够较快的接收和学习新技术、新业务和新事物；
5、具有较强的团队协作能力及沟通协调能力；
6、具有大数据、人工智能、智慧城市或云计算等相关领域从业经验者优先考虑。
最后问题来了，你距离这些人工智能排名前十的大神级岗位还有多远？看完这些人工智能职位职责，你的奋斗目标是否更加清晰了呢？返回搜狐，查看更多