预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场现状、竞争格局和发展趋势等)
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏预见2021：《2021年中国人工智能行业全景图谱》(附市场现状、竞争格局和发展趋势等)UVc分享到：朱茜•2021-08-0310:20:36来源：前瞻产业研究院E17286G02023-2028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行业主要上市公司：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。
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人工智能导论课程论文：人工智能及其发展趋势
摘要：人工智能，又简称AI，它是当今最火的一门科学，是研究使计算机来完能表现出人类智能的任务的学科。主要包括计算机实现智能的原理，制造类似于人脑的智能计算机，以及使计算机更巧妙些实现高层次的应用。人工智能科学，它起源于近代，在电气时代随着计算机科学的发展，以及生物学，脑科学等相关科学的发展，极大地推动了人工智能的发展。人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学，数理逻辑、语言学、心理学等多门学科。导致其非常复杂，所以其研究领域也分成许多方面，从最开始的博弈论，专家系统，模式识别，神经网络，机器学习到现在大热的深度学习。其应用领域，也非常之多，比如机器翻译，语音交互，ORC，图像识别，智能驾驶等等。自从谷歌的阿尔法狗在围棋打败了人类棋手，人工智能也进入了一个新的发展阶段，如今各国，各大公司都在大力发展人工智能技术，争取在新时代把握先机，把握未来。人工智能即将在无人驾驶，机器翻译，语言交互等应用领域取得巨大成功。即使如此，人工智能现在还是处于弱人工智能阶段，人工智能还面临着许多问题和挑战。向强人工智能发展的道路上，仍然充满巨大的困难。
关键词：人工智能
城市轨道交通智能化及可持续发展现状分析与展望
以下文章来源于现代城市轨道交通，作者现代城市轨道交通
现代城市轨道交通.
《现代城市轨道交通》为全彩单月刊，由中国国家铁路集团主管，中国铁道科学研究院主办。本刊密切关注城市轨道交通事业热点，全方位介绍国内外本行业建设和运营经验，及时报道相关技术装备高新成果，促进学术研讨与技术交流，为推动我国城市轨道交通建设服务。
近年来，我国城市轨道交通行业发展迅速，建设智能化、可持续发展的城市轨道交通已成为业内关注的焦点。文章从城市轨道交通智能化及可持续发展的现状出发，对其未来发展的5个方向进行展望，并提出相应建议，以期为促进城市轨道交通高质量发展提供参考和借鉴。
1
发展现状
1.1城市轨道交通智能化
将信息化、大数据分析和人工智能（AI）等智能化技术应用到城市轨道交通行业的目的是使其管理更高效，在提高其运营、维护、安全和服务水平的同时降低成本。目前，城市轨道交通智能化技术应用主要涉及以下方面。
（1）提高系统的安全性、可用性和可靠性。例如，研制智能化列车，提高列车相关系统的自主在线诊断、自主运行控制以及远程控制能力；探究灵活编组列车的可实施性，以运营成本和乘客出行时间为优化目标，构建列车开行方案模型；实现信号系统的高稳定性、高可靠性及自主化生产。
（2）实现网络化运营调度。由于城市轨道交通线路数量不断增加，部分城市逐步构建了成规模的线路网络，为提升运输组织效率，要求对各条线路进行网络化运营。为此，需要应用更合理的优化算法和更可靠的通信技术，建立智能化的线网级调度指挥中心，实现线路间的联动及网络化运营调度。虽然，目前部分城市已实现相同制式线路的共线管理，如上海地铁3号、4号线的共线运营，以及重庆市轨道交通多条线路列车的共线运行，但由于其中涉及变量甚多，需要建立的标准非常复杂，还需考虑配线设计和换乘等诸多条件，因此大面积推广还需要时间和努力。
（3）采集多源客流监测数据，构建智慧客流分析及预测系统。依托物联网、城轨云、大数据平台及数据挖掘技术，动态监测客流状况，对采集的客流数据进行分析和处理，实现对短期、长期及特殊时期客流的预测、预警，并自动输出客流疏、导、管、控解决方案，如根据客流量确定列车每站的停靠时间、发车间隔和频次等。
（4）提升机电设备、车辆和轨道设施的自动化检测和诊断水平，促进设备设施的维保由“故障修”“计划修”向“状态修”“预测修”转变。基于状态感知、物联网、建筑信息模型（BuildingInformationModeling，BIM）、云计算及5G等技术，构建必要的在线监测、数据采集、传输和存储平台，建立数据与设备状态关联的知识图谱和运算模型，通过算法的不断优化、自学习和校准，实现对机电设备、车辆和轨道设施状态的科学诊断，并为诊断设定阈值，进而自动生成应急处置预警提示和维保计划。目前，将BIM技术应用从建设阶段扩展到运维阶段，搭建基于BIM的城市轨道交通基础设施运维管理平台已成为此领域的重要研究方向。
（5）实现安全保障工作的智能化。智能化巡检和综合监控技术的应用是当前行业安全保障智能化的主要体现。例如，将激光雷达、雷达和图像自动识别等技术用于对隧道、道床、钢轨和扣件的自动化巡检，以及对侵入车辆限界异物的快速识别；研发安检自动判图软件以及基于视频的分析技术，以实现对大客流、火灾、治安事件等突发情况的预警提示，为城市轨道交通工作人员在此种情况下做出快速准确的判断、采取合理的应对方案提供依据。
（6）实现服务的便捷化及人性化。例如，实现有闸机条件下的售检票电子化；基于状态感知、物联网等技术，构建智能环境控制系统，对车厢、站厅、站台的温度、湿度、灯光照度等进行智能调节，提高乘客的舒适度；推进基于实名制、个人信用体系的跨平台、跨场景乘车票务服务，利用生物识别、无感支付等技术，提高售检票及乘车的智能化水平；通过丰富终端设备的便民应用功能，聚合多平台出行服务内容，根据乘客出行需求订制化提供多种出行解决方案以及“职、住、憩、游”等方面的延伸服务。
1.2城市轨道交通可持续发展
目前，城市轨道交通可持续发展主要聚焦在降低运营过程中的能源消耗，其主要涉及以下方面。
（1）各类节能设备、可再生能源技术的应用。在城市轨道交通领域，节能型照明光源及智能化控制系统、列车再生制动能量的吸收和利用、列车的“节能惰行”运行模式、列车的轻量化、永磁牵引技术的应用、根据环境感知实时进行变频调节的通风空调系统、变频自动扶梯、磁悬浮压缩机等是目前研究应用的焦点。此外，还有部分示范项目开始应用绿色能源发电技术，如太阳能、地热能及并网发电技术。
（2）城市轨道交通能耗计量技术的应用。由于目前在城市轨道交通前期施工及后期运营管理过程中缺乏全面的计量措施，因此建设和运营单位在评估城市轨道交通能耗时存在一定的困难。为降低能耗，需要完善各用能环节的能耗计量，从而为节能评估奠定基础。目前较为先进的能耗计量技术包括远程无人计量、物联网等技术。
（3）建立能耗评价指标体系，打造智能化能源管理系统。通过建立合理的能耗评价指标体系，结合数据挖掘技术，能够以采集的能耗数据为基础，对城市轨道交通用能进行精准分析，从而从“技术节能”和“管理节能”2方面不断实现优化。目前，虽然国家和一些地方已制定了相关的城市轨道交通能耗评价指标体系，但在数据采集和评价模式数字化尚未实现的现实条件下，此项工作还有待进一步完善。
2
展望与建议
基于上述现状分析，本节展望了城市轨道交通智能化及可持续发展的五大方向，并分别对各个方向进行讨论，提出相关建议。
2.1列车全自动驾驶
列车全自动驾驶是指通过列车自动控制系统实现列车自动唤醒、自动行驶、精确停车、站台自动化作业、无人折返、自动运行调整等功能，以减少人员介入，降低人工成本及减少人为失误。
然而，目前该项技术还存在以下问题：①尚无全寿命周期内的成本数据，无法进行成本比较；②随着设施设备服役年限的增长，其可靠性会逐步降低，其在缺乏合理管理和维护情况下存在的风险与人为失误造成的风险孰大孰小，目前难以评估；③许多城市在中心城区均规划建设城市轨道交通线网，若全自动运营线路上发生故障而不能快速恢复运营，势必对整个线网的运行造成影响。
因此，在城市轨道交通网络化运营的背景下，应在发展和完善全自动驾驶技术的同时，不断收集和对比相关数据，做好设施设备全寿命周期的运维管理，以确保其可靠性，并综合分析全自动驾驶线路的寿命周期成本，通过数据证明全自动驾驶技术的价值。
2.2互联互通
城市轨道交通互联互通不只是实现设备接口协议的标准化和设备的信息互换，其实质在于列车跨不同线路的过轨运行，这将改变原有城市轨道交通以单线为基础的行车调度指挥模式。
互联互通具有以下2方面的优势。
（1）降低成本。具体如下：①不仅可减少整个线网的车辆数量，而且用于停放、维修和检测车辆的场地和设备也随之减少；②由于互联互通线路的设备实现了标准化，因此可对车辆、供电、信号、站台门等系统进行规模化生产、采购、存储、安装、调试和维保，从而降低相关成本（其中包括人员培训、跨专业融合、工时均衡统筹等人力成本）。
（2）提高运输服务质量。互联互通的实现能够减少换乘次数，缩短乘客乘车时间；采用快、慢车混跑的运营组织模式，可满足不同乘客的乘车需求，提高运输服务质量。
然而，目前互联互通的实现受以下条件的制约：①线路的互联互通适合在城市轨道交通的建设期统筹谋划，最好是多条线路同时建设，并为其制定统一标准，以便实现最大的规模效应；②制定的标准须具有前瞻性，原因在于先建线路一旦建成，后续线路也将采用与其相统一的标准，从而牺牲一定的灵活性，例如，后续采用更经济、更适用技术的可行性会降低；③已运营线路的互联互通改造宜在其进入大修期时统筹考虑，因此对于城市轨道交通线网已成规模的城市，实现的周期比较长；④需要解决“跨线运营”问题。解决上述问题的根本方法是建立城市轨道交通行业统一的标准体系，为车辆、信号、供电和站台门等系统制定成套的统一标准，则城市轨道交通互联互通问题将迎刃而解。
2.3智能运维
智能运维是通过对设备状态数据进行采集、存储、加工，分析和判断数据信息与设备的健康状态是否吻合，并输出判断的结果，进而实现对维修策略的指导（图1）。其通过物联网和不同功能的算法模块实现，而实现关键在于以下2点：①搭建强大且可靠的数据采集及终端回馈系统，包括传感器、网络通信及数据库；②开发科学合理的分析算法，包括依据目标要求设计的数学模型和决策模型。
然而，目前城市轨道交通智能运维的实现面临如下挑战：①采用大数据、云计算等技术的数据采集和存储系统耗资巨大，数据的广泛采集与有限使用的矛盾突出；②投资与收益存在不匹配的情况；③投资价值在不同的城市也不尽相同。
为解决上述问题，应当在建立智能运维基础平台之初就将数据应用作为主要方向，树立“数据采集是为输出成果服务”的理念，将数据与设备的可靠性、可用性、可维护性和安全性（ReliabilityAvailabilityMaintainabilityandSafety，RAMS）进行充分关联，在此基础上对维修策略进行调整和优化（即管理创新的驱动），找到基于RAMS的最优寿命周期成本（LifeCycleCosts，LCC），并通过合理的LCC来保证RAMS的实现，最后形成RAMS&LCC最优方案报告，以指导城市轨道交通的智能运维。例如，天津地铁在搭建线网云的同时，提出加强信息化与运维业务双向融合的工作模式，通过双向融合、双向设计，缩短获得RAMS&LCC最优方案报告的时间。
2.4智慧服务
智慧的内涵是感知、记忆、理解、分析、判断、升华等能力，其在城市轨道交通行业里涉及最多的领域是服务与调度，如智慧客服、智慧安检、智慧应急指挥、一键开关站、客流监测与引导、无感支付等（图2）。目前，上海、广州和深圳等城市的轨道交通率先建立了智慧车站示范站，在行业里起到了良好的带动作用。随着中国城市轨道交通协会发布《中国城市轨道交通智慧城轨发展纲要》，其他城市也在加快智慧车站的研究和建设。
然而，在加速城市轨道交通智慧化建设的同时，还需要认真思考“城市轨道交通智慧服务不是为智慧而智慧”这道命题，即对以下问题进行深入探讨。
（1）智慧解决了哪些问题；
（2）智慧满足了谁的需求；
（3）这些需求是否具有普遍性和迫切性；
（4）需求中是否混入“认为的需求”和“伪需求”；
（5）是否值得动用资源去满足所有的需求。
只有对上述问题有了深刻认识之后，才能明晰哪些智慧化建设举措应该继续加速推进、哪些需要缓行、哪些需要暂停等待、哪些需要适可而止，这样才能保证新技术在行业中具有长久的生命力。这是智慧化示范工程没有在城市轨道交通行业全面推广的原因，也是目前行业需要思考的问题。
2.5节能减排
在城市轨道交通智能化发展进程中，节约能源、降低二氧化碳排放对于行业的可持续健康发展具有重要意义。目前，节能技术（如光伏、永磁电机、车辆轻量化、智慧照明、能源管理、风水联动等）在单个专业领域的应用较为深入，并已在一定范围内推广（图3）。实践证明，这些日趋完善的技术在节能减排的同时，还能够降低城市轨道交通全寿命周期成本。
然而，目前节能新技术的推广速度仍比较慢，其原因在于：①新建线路对建设期投资规模的重视程度高于LCC；②对运营线路进行技术改造的难度和成本远远大于对新建线路进行统一设计和选型；③运营成本的压力加大了节能技术在运营线路推广的难度。随着“碳达峰”“碳中和”被写入《2021年政府工作报告》，政策引领已经非常明确，在未来发展中，节能减排必将突破单个领域的限制，系统地纳入城市轨道交通全产业链。
3
结语
目前，城市轨道交通已成为大中型城市的动脉、城市发展的引领、城市公共交通的主导。随着行业的迅猛发展，以及运营线路数量的快速增加，其运营的经济压力也在不断增大，智能化及可持续发展已成为城市轨道交通发展的必然趋势。本文从城市轨道交通智能化及可持续发展的现状出发，对其未来发展的5个方向进行了展望。这5个方向具有其形成的政治、经济、社会和技术（PoliticsEconomySocietyandTechnology，PEST）背景。城市轨道交通企业应对行业所处的宏观环境进行PEST分析和谋划，进而建立起具有自身特点并可持续发展的优势，通过技术革新和管理创新，为实现我国城市轨道交通的智能化及可持续发展贡献力量。
参考文献
李义岭，喻彦喆，姚克民.城市轨道交通智能化及可持续发展现状分析与展望[J].现代城市轨道交通，2021（11）：90-94.
作者简介
李义岭，男，正高级工程师，天津市地下铁道集团有限公司副总工程师
现代城市轨道交通小编：执器扶鼎
素材来源：铁科院《现代城市轨道交通》杂志
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原标题：《城市轨道交通智能化及可持续发展现状分析与展望》
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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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浅谈人工智能的发展现状与前景分析
浅谈人工智能的发展现状与前景分析2022-03-2311:19:03
摘要：随着科技的发展，人工智能技术发展突飞猛进，并以不可阻挡之势进入了人们的生活领域。人工智能的蓬勃发展将人们的生活推向了更高的层次，人类由此进入了智能化时代。人工智能不但能够帮助人们进行高效工作和学习，而且能为生活增姿添彩。本文将具体分析人工智能的发展现状，并探讨其未来发展前景，旨在使人们重视人工智能技术，推动人工智能技术的发展，使其更好地为人类生活服务。
关键词：人工智能现状前景
人工智能悄然地改变了人们的生产生活，同时也改变了人们的思维，它是科技发展的最好诠释。无论是家庭生活还是工业发展，无论是经济开发还是教育教学，都离不开人工智能技术的应用。虽然人工智能技术能够帮助人们完成各种复杂的工作，甚至能代替人类到极其危险的环境中进行探测，但是人工智能并不能代替人的大脑，它更多的是机器智能而非人的智能。
1人工智能技术发展现状
1.1人工智能发展较快
随着“互联网+”的迅速发展，人工智能技术也得到了快速的发展，并以不可阻挡之势深入到人们的生产、生活之中
[1]。人们更加注重人工智能的研发与应用，近些年，人工智能产品备受关注，例如智能机器人、智能家居、手术机器人、智能护理机器人等。它们的诞生进一步拓宽了人们的生活舞台，实现了人类生活的智能化，使人们步入了智能化时代。随着市场变化发展，生物识别技术应运而生，并深受人们的关注，这进一步推动了人工智能技术的发展。以扫地机器人为例，随着人们生活水平不断提高，人们的幸福指数也在不断攀升，人们更加注重精神享受，使得扫地机器人迅速走红，成为服务机器人领域的“香饽饽”。随着扫地机器人的热销，研究人员也更加注重研发多功能的扫地机器人。因此扫地机器人的功能也在不断升级，并具有很大的市场需求。随着人们生活需求的不断增加，人工智能产品将不断发展，未来研发力度将更强，发展速度将更快。
1.2具有广阔的发展前景
我国人工智能技术与发达国家相比起步较晚，但是发展速度较快。尤其是最近几年，随着人工智能产品的不断深入生活，人们对人工智能技术更加重视。我国的人工智能技术在仿生学领域具有重要的发展，这也为人类的发展做出了重要的贡献。国家对人工智能技术大力支持，使得人工智能技术在未来将拥有广阔的发展前景。
1.3我国人工智能技术有待提高
我国人工智能技术虽然有了一定的进步，但仍然无法与发达国家相媲美。无论是核心技术方面，还是设计方面都存在一定的问题，需要研究人员加以重视。例如翻译问题、识别功能问题等，这些都是制约人工智能技术发展的瓶颈，亟待人们解决。
2人工智能技术发展前景。
2.1人工智能技术的计算能力将更强
人工智能产品方兴未艾，随着互联网时代的不断发展，网络与联网的终端将不断普及，尤其在大数据时代，海量的数据涌现，数据爆发式增长，这也进一步要求人工智能技术拥有更大更强的计算能力。传统的计算机系统对于逻辑运算十分擅长，但是并不擅长模式识别与形象思维，所以构建模仿人脑的类脑计算机十分必要，这也将进一步推动人工智能技术向更深的领域发展。随着经济的发展，数据知识的融合更加广泛，未来人工智能技术的计算能力将会更强。
2.2核心技术将进一步提高随着人工智能产品的不断涌现，智力资源不断被收集，这将进一步推动人工智能技术的研发。我国人工智能技术虽然发展迅猛，但是缺乏核心技术。随着量子计算机类脑芯片等技术的研发与应用，人工智能技术不再停留在较低层次，将向更深领域迈进。随着国家对人工智能技术有越来越重视，人工智能技术的核心技术也将不断升级。人工智能技术的魅力深深吸引着机器人爱好者，更吸引了众多开发者的研发兴趣。随着国内外众多新产品的问世，将出现更高端的技术与产品，这会进一步推动核心技术的发展。
2.3人工智能技术进一步与商业融合
随着人工智能产品的广泛应用，人工智能技术将有更广阔的发展前景。以智能手机为例，智能手机更新换代速度较快，它不但功能齐全，而且与人们的生活紧密联系，是人们日常生活中不可或缺的工具。智能手机的商业价值是十分巨大的，在未来智能机器人也将会像智能手机一样，走入千家万户。随着市场竞争的不断深化，低端机器人将会被更高端的产品挤出市场，功能更全、配置更高的机器人将出现在人们的视野中。这也将吸引更多企业进行投资研发，越来越多的商业巨头也纷纷瞄准这一机会涌入人工智能领域，以期为其商业的发展打开新通道。
2.4人工智能技术将对我国的劳动密集型产业造成影响我国地大物博，人口众多，因此劳动密集型产业在我国占重要地位。随着人工智能技术的发展，劳动密集型产业将不可避免地受到冲击。以智能机器人为例，无论在工业领域还是在农业领域，无论在人们的生活之中还是在工作之中，它都具有重要的意义。智能机器人在工业生产中的广泛应用，会使部分劳动密集型产业的从业者面临失业的风险。随着科技的发展，人工智能技术将对传统的生产模式造成重要的影响[2]。
2.5人工智能产品更智能化
随着社会的发展，智能终端也在不断升级，人工智能产品将更加智能化。以医疗行业为例，医疗人员可利用智能机器人对病人进行诊断，这不但使诊断结果更加清晰、准确，而且能为医生决策提供依据。
3结语
科技改变世界，人工智能技术对我们生活的影响是巨大的，其作用更是无可比拟。人工智能技术推动了社会的发展，为我们的生活带来了极大的便利。虽然当前我国人工智能技术有了一定的发展，但其在发展中也呈现出一些问题，需要我们高度重视。人工智能技术发展前景十分广阔，在未来，它将朝着更高端、更深入的领域发展，进而为社会做出更大的贡献，更好地推动社会的发展。
参考文献
[1]刘玉斌.人工智能在网络技术中的应用研究[J].电脑迷,2018(2):176.
[2]景琳.山水青国际大酒店客户关系管理现状和对策分析
[J].当代旅游(高尔夫旅行),2017(9):76.
展开全文2023年中国人工智能行业区域市场现状及竞争格局分析 北上广地区龙头企业较多
人工智能行业主要上市公司：阿里巴巴(BABA)、腾讯(00700.HK)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、科大智能(300222)、海康威视(002415)、四维图新(002405)等
本文核心数据：人工智能企业在全国都市圈的分布、主要省市/城市人工智能企业数量占比
1、京津冀、长三角和珠三角城市群AI企业集聚，引领产业发展
根据中国新一代人工智能发展战略研究院发布的最新《中国新一代人工智能科技产业发展报告2021》数据显示，截至2020年，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长江三角洲和珠江三角洲三大都市圈，占比分别为31.02%，30.23%和26.39%。
依托科技创新和互联网产业发展优势，京津冀、长江三角洲和珠江三角洲地区在人工智能科技产业的发展中走在了全国的前列。
由此可见，中国人工智能区域发展与国家区域战略高度协同相互促进，区域要素汇聚加速人工智能产业引领。京津冀、长三角和粤港澳大湾区已成为我国人工智能发展的三大区域性引擎，成渝城市群、长江中游城市群也展现出人工智能发展的区域活力，产业集聚区初显区域引领和协同作用。
2、北上广深AI企业数量较多
具体来看，在各省市自治区中，人工智能企业主要分布在北京市、广东省、上海市、浙江省、江苏省、四川省、山东省、湖北省、福建省和湖南省。其中，北京市占比最高，为29.73%;其次是广东省，占比为26.39%，主要分布在深圳市和广州市;排名第三的是上海市，占比为14.07%;排名第四的是浙江省，占比为8.81%，主要集中在杭州市。
从主要城市来看，人工智能企业分布密集的城市是北京市、上海市、深圳市和广州市，占比分别为29.73%，14.07%，13.99%和8.14%，是中国人工智能科技产业发展的前沿城市。西部地区的成都市和中部地区的武汉市同样是人工智能企业数量排名靠前的城市。
3、北上广地区人工智能产业链发展相对完善，细分领域龙头企业较多
从产业链来看，北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。
其中，基础层中传感器的行业龙头京东方科技，AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等，云计算的百度云、金山云、世纪互联等，数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;
技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等，计算机视觉的商汤科技、旷视科技等，自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等，语音识别的出门问问、智齿科技等;
应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。此外，上海和广东地区人工智能产业链代表企业分布也较为广泛。
更多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。