【全网最全】2023年中国人工智能芯片行业上市公司全方位对比（附业务布局汇总、业绩对比、业务规划等）
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏【全网最全】2023年中国人工智能芯片行业上市公司全方位对比（附业务布局汇总、业绩对比、业务规划等）UVc分享到：成招荣•2023-04-0411:00:03来源：前瞻产业研究院E5120G12023-2028年中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国5G产业发展前景预测与产业链投资机会分析报告2023-2028年中国特高压设备行业市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国高铁行业市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国轨道交通装备行业发展趋势与细分市场投资前景分析报告2023-2028年中国城市轨道交通行业市场前瞻与投资战略规划分析报告行业主要上市公司：四维图新（002405）；寒武纪（688256）；北京君正（300223）；芯原股份（688521）等
本文核心数据：上市公司2021年人工智能芯片业务总营收；上市公司2021年总营收
1、中国人工智能芯片产业上市公司汇总
人工智能芯片是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量。目前，我国人工智能芯片产业发展较晚，现有上市公司数量较少。其中，涉及人工智能芯片研发设计的上市公司包括：寒武纪、四维图新、北京君正、芯原股份等。
2、人工智能芯片行业上市公司业务布局对比
中国人工智能芯片行业起步晚，但发展迅速，头部企业主要聚集在北京上海深圳等发达城市；其中，北京是我国人工智能芯片创新最活跃的地区，涉及这块业务的企业数量超过一半，主要代表性企业有地平线机器人有限公司、寒武纪、四维图新、北京君正。此外，在深圳主要有华为海思半导体，上海主要有芯原股份，江苏主要有思必驰等。
其中，华为海思具有最长远的发展历程，芯片设计技术较为成熟，产品覆盖低端到高端，麒麟系列人工智能芯片具有较大的市场份额，人工智能芯片业务竞争力为五颗星；寒武纪作为后起之秀，凭借强大的技术新发优势，以人工智能芯片为核心，在智能驾驶领域快速商业落地的路径，在智能驾驶领域占据显著优势，人工智能芯片业务竞争力为四颗星。此外，地平线、四维图新、北京君正、芯原股份等公司在人工智能芯片领域均有深入的布局与研发投入，取得瞩目的成绩。
3、人工智能芯片行业上市公司AI芯片业务业绩对比
我国人工智能芯片产业起步晚，发展快；目前，我国人工智能芯片行业的头部上市公司有寒武纪、四维图新等，这两家上市公司的人工智能芯片业务占比均在20%以上，其他上市公司的人工智能芯片业务份额则相对较小。其中，2021年，寒武纪、四维图新的人工智能芯片业务占比分别为24.29%、29.40%。
4、人工智能芯片行业上市公司AI芯片业务规划对比
根据“十四五规划和2035年愿景目标纲要”，“十四五”期间，明确对“第三代半导体”提供广泛支持，增加一系列措施加强人工智能芯片行业的研究、教育和融资。此外，人工智能芯片企业的其他上市公司也明确了其人工智能芯片业务的发展布局：
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人工智能芯片（AI芯片）行业发展前景预测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。
前瞻产业研究院-深度报告REPORTS2023-2028年中国人工智能芯片（AI芯片）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AI芯片行业的发展背景、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AI芯片行业发展轨迹及实践经验，对AI芯片行业未来的发展...
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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E28845G02023-2028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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1、医药研发外包(CRO)行业上市公司汇总
由于CRO行业贯穿新药发现、研发、开发的全过程，伴随新药发现、研发、开发全流程提供一体化、全周期服务，因此CRO行业不存在明显的上游关联关系。CMO/CDMO行业为CRO研发环节的直接下游环节，是产业链自前端药物研发向后端药物生产的自然延伸。如CRO企业已具备研发领域的丰富经验，对新药研发及治疗机理的理解更加深入透彻，则当其决定进入CMO/CDMO领域时，则可较其他竞争对手将更好地指导药物后期的工艺研发及生产性工作，为客户提供连续稳定的CMO/CDMO业务;同时也可以自更早期阶段锁定客户的订单需求，满足客户全方位的业务需要。
本文汇总了医药研发外包(CRO)行业产业链各环节上市企业，具体包括：
研发环节(CRO)企业：*ST百花(600721.SH)、新领先(太龙药业)(600222.SH)、药明康德(603259.SH)、昭衍新药(603127.SH)、亚太药业(002370.SZ)、凯莱英(002821.SZ)、天津汉康(海特生物)(300683.SZ)、睿智医药(300149.SZ)、博济医药(300404.SZ)、博腾股份(300363.SZ)、药石科技(300725.SZ)、康龙化成(300759.SZ)、成都先导(688222.SH)、阳光诺和(688621.SH)、皓元医药(688131.SH)、美迪西(688202.SH)、百诺医药(836534.NQ)、泰格医药(300347.SZ)、诺泰生物(688076.SH);
生产环节(CMO/CDMO)企业：凯莱英(002821.SZ)、博腾股份(300363.SZ)、药石科技(300725.SZ)、九洲药业(603456.SH)、康龙化成(300759.SZ)、普洛药业(000739.SZ)、联化科技(002250.SZ)、天宇股份(300702.SZ)、海翔药业(002099.SZ)、皓元医药(688131.SH)、睿智医药(300149.SZ)、药明康德(603259.SH)、*ST百花(600721.SH)、未名医药(002581.SZ)等。
医药研发外包(CRO)行业上市公司基本信息汇总如下：
2、医药研发外包(CRO)行业上市公司业务布局对比
从我国医药研发外包(CRO)行业上市企业的研发支出来看，药明康德、凯莱英、博腾股份、康龙化成、泰格医药的支出都超过了1亿元;从研发支出占营业收入的比重来看，天津汉康、博济医药、成都先导、皓元医药、百诺医药和诺泰医药的研发支出比重都超过了10%。总体来看，行业内企业对研发支出都较为重视。
3、医药研发外包(CRO)行业上市公司业务业绩对比
从业务业绩上看，2020年，药明康德和泰格医药的医药研发外包(CRO)业务营收分别高达112.31亿元和31.92亿元，明显高于其他上市企业。从毛利率上看，医药研发外包(CRO)行业上市企业毛利率水平整体较高，行业盈利能力较为可观。
4、医药研发外包(CRO)行业上市公司业务规划对比
从医药研发外包(CRO)行业上市企业业务规划上看，未来，主要上市企业将继续扩张，抢占市场。
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中国那些具有人工智能算法设计能力的公司
2018-07-12eNet&Ciweek/轩中
2018中国具有算法设计能力的人工智能代表性企业榜单排名企业综述1百度最早布局人工智能的大企业之一，阿波罗无人驾驶系统是其在人工智能的代表性产品。2阿里巴巴旗下有达摩院人工智能实验室，发布“天猫精灵”等人工智能产品；阿里云是中国四大人工智能平台之一。3腾讯有三个人工智能部门，在美国西雅图建有人工智能实验室。腾讯的人工智能团队有30多个科学家，毕业于哈佛大学、麻省理工学员以及哥伦比亚大学等。产品有腾讯云小微。4寒武纪人工智能与芯片结合的企业，其自主研发的人工智能芯片应用于华为手机。5科大讯飞中国四大人工智能平台之一，其自主研发的语音识别技术代表了中国乃至世界水平。6地平线机器人专注于人工智能嵌入式系统的开发，提倡软硬件结合的人工智能解决方案。7旷视科技机器视觉企业，推出FaceID在线身份验证服务，推出Face++人工智能开放平台。8华为2012年的6月份，成立了诺亚方舟实验室，与寒武纪合作推出人工智能手机芯片。9商汤科技致力于计算机视觉和深度学习原创技术的创新型科技公司，提供人脸识别、语音技术、文字识别、人脸识别、深度学习等一系列人工智能产品及解决方案。10云从科技通过API、SDK以及面向用户自主研发产品形式，提供人脸与图像检测人工智能服务。11朗镜科技致力于运用世界领先的计算机视觉技术和大数据挖掘与分析服务帮助品牌商、零售商实时获取渠道终端商品信息，实现消费决策场景可视化、数据化、实时化。12第四范式创始人具有在今日头条人工智能推荐系统的从业经验。13云知声自主研发首款面向物联网的人工智能芯片雨燕。14思必驰提供车载、智能家居和智能机器人等智能硬件的语音交互服务。15依图科技基于图像理解的信息获取和人机交互服务。16深鉴科技神经网络压缩、编译、神经网络处理器DPU设计、FPGA开发、系统集成完整开发能力。17碳云智能通过数据挖掘和机器分析提供个人性健康指数分析和预测。18优必选集人工智能和人形机器人研发、平台软件开发运用及产品销售为一体的全球性高科技企业。19瑞为技术图像智能感知产品与解决方案提供商。在智慧商铺、智能家电、车载智能、智能安防等领域均有规模产品应用。20今日头条人工智能推荐系统应用于媒体产品。2018《互联网周刊》&eNet研究院选择排行这是对中国人工智能生态系统梳理中关于算法的部分。
文艺复兴时期的著名画家米开朗其罗在西斯廷教堂天顶上创作了一幅壁画《创世纪》，在那幅画里，上帝从天而降，将手指指向亚当，在这个惊心动魄的瞬间，亚当的肉体被注入了智慧。
正如人类被上帝赋予智慧一样，计算机也正在被人类赋予智慧。而智慧的本质在于算法。
自2016年谷歌的阿尔法狗战胜围棋顶尖高手李世石以来，人工智能已经成为时代的新潮流。不断有形形色色的新公司涌现出来，它们声称自己是搞人工智能的。这些公司组成了一个纷繁复杂的生态系统。据报道，截止到2017年6月，全球一共有人工智能企业2542家，而中国有592家，占比为23%。那么，是不是所有的人工智能企业都具备算法设计能力呢？真实情况肯定不是这样的。
什么是人工智能？
笛卡尔曾经在回答“什么是人？”这个问题的时候一针见血地指出“我思，故我在”。笛卡尔认为，人类的本质在于思考。
那么，如果一台计算机也会思考呢？
我们可以把人工智能认为是一种会思考的机器。但是，到底什么是“思考？”比如一台会下象棋的机器算不算在思考？
因此，我们需要更清晰的人工智能的定义。可惜的是，人工智能的定义一直是非常模糊的，这个概念从提出来到后来被实践，前后已经经历了60多年的时间。
根据2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书，对人工智能这一概念一共有5种定义，其中，第4种定义可能最接近反映人工智能的本质：人工智能是会学习的计算机程序。
在这个定义中，人工智能与学习能力联系了起来。这个定义也凸显了学习型算法对人工智能的重要性。也就是说，对人工智能来说，更重要的应该是学习能力，而不是思考能力。
最新崛起的人工智能，不但具有学习能力，而且还具有“深度学习”的能力。
这里说到的“深度学习”，其实指的是人工智能软件所采用的一种算法。什么是算法呢？这就好像我们用纸牌算24点，比如有4个扑克牌，每张牌上的数字分别是：2、4、9、6。我们需要用加减乘除四则运算来得到24（每个数字只能参与一次计算）。
我们可以采取两种不同的算法。
第一个算法是：4x9-2x6=36-12=24
第二个算法是：4x（9-6/2）=4x（9-3）=4x6=24
因此，采取不同的算法，可以从已经存在的数据中得到相同的结果。但很明显，第一种算法只需要经历一个中间步骤；而第二种算法需要经历两个中间步骤。因此，从计算所花费的时间来说，第一种算法更快速更高效。
同样道理，深度学习是人工智能的基本算法之一，与深度学习算法并列的还有专家系统与统计模型等。
学术界给出了人工智能的三要素：数据、计算能力以及算法。
算法对人工智能具有与生俱来的重要性。
从人工智能的三要素来看：数据是人工智能的原料，人工智能一般要吃进去一些数据然后才能建立一个理论模型，从而具有智能——这就是阿尔法狗的工作原理，阿尔法狗在看了几千个棋谱以后，自己与自己实战对弈，产生了大量数据，在这些数据的基础上学习总结下棋经验，最后具有了很高的智能。而计算能力与硬件相关，这包括CPU与GPU、FPGA以及ASIC等硬件解决方式，比如当年吴恩达在谷歌的时候就是动用了上万个CPU来做“猫脸识别”，取得了巨大成功——计算机开始认识了猫，目前在计算能力上，业界倾向于开发专用的人工智能芯片来处理相关的问题，比如寒武纪开发的人工智能芯片就已经用到了华为的手机上。人工智能的算法也非常广泛，其中比较重要的算法是深度学习算法，而实现深度学习算法的框架则有Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras等。目前来看，华人在人工智能算法设计上并不落后，其中Caffe与MXNet都是中国人发明的。Caffe的发明人是贾扬清，MXNet的作者是李沐。
深度学习算法到底是什么？
2006年，深度学习的创始人杰弗里.辛顿及合作者发表了一个里程碑的文章《一种深度置信网络的快速学习算法》，这一论文宣告了深度学习时代的来临。
深度学习算法能在目前的人工智能方法中占据了主流地位，这背后的原因在于深度神经网络的发展。
深度神经网络中的“深度”两个字指的是“多层”的神经网络。如果把神经网络看成是一个大楼，那么深度神经网络就有一个多层的大厦，它可以有比较多的神经元结构层次，一般来说，我们可以把隐藏层多于一层的神经网络结构称为“多层”的神经网络，也就是深度神经网络。
如果从“血统”上来说，机器学习是深度学习的父亲。而深度神经网络是深度学习的母亲。这对父母一结合，生出来的孩子才是深度学习。
我们可以用公式来表示这个关系：
深度学习=机器学习+深度（多层）神经网络
与人的学习还是不太一样的。机器的深度学习一般要依靠大数据，比如计算机要看过几百万张汽车的照片以后，才能在图像识别中确定出汽车的照片。而一个小孩只需要看过两三辆汽车，就可以把汽车识别出来。从这个意义上来说，人类的学习不太需要大数据。与人类的学习能力相比，这也说明目前的深度学习算法还有很大的进步空间。
人工智能有哪些应用场景
从人工智能的应用场景来看，大概可以划分6大类：自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉以及机器人学。其中，每一大类又可以分为各个小类，比如计算机视觉又可以具体应用到人脸识别以及自动驾驶等多个垂直领域。
正如石墨烯行业最核心的问题是需要找到合理的应用场景一样，虽然人工智能概念如火如荼，但也需要真正落地找到切实的应用场景，实现良性的商业循环。
目前来说，人工智能的应用层出不穷，涌现了很多企业。比如人工智能可以用到医疗与教育领域，也可以用到物流与安防领域，甚至可以用到军事领域。在这个过程中，涌现了非常多的垂直领域的公司，但能够不依靠融资，在商业上获得正循环的企业并不多。
因此，我们需要考虑的是这些企业的核心竞争力。正如芯片的核心竞争力是光刻机与EDA工具一样，人工智能的核心竞争力在算法设计能力。腾讯副总裁姚星曾经在展望人工智能行业的发展趋势时说：“算法，将成为人工智能时代的‘科技原力’”。
国内有哪些企业具有人工智能的算法设计能力呢？
一般来说，要设计算法，必须要有相关的科学家或者有研究经历的工程师，否则很难进行人工智能的算法创新。人工智能的算法设计对数学与计算机技术都是有比较高的要求，不是一般的程序员可以胜任的。
因此，懂算法设计的科学家成为人工智能公司的核心竞争力之一。
以阿里巴巴公司为例子，2017年7月，阿里巴巴发布“天猫精灵”，其背后的专利包括基于神经网络的声纹识别技术。用户可以使用天猫精灵的对话操作系统，通过语音进行购物和支付，并使用独特的语音签名作为身份验证的一种形式。那么，阿里巴巴的这些人工智能算法是怎么设计出来的呢？据了解，阿里人工智能实验室的首席科学家是王刚。王刚2005年本科毕业于哈尔滨工业大学，2010年在伊利诺伊大学香槟分校获博士学位。王刚此前在新加坡南洋理工担任教授，他显然是一名学院派出身的人工智能专家。
百度公司作为国内人工智能的领先企业，也曾经聘请了多位人工智能领域的科学家。百度曾聘请余凯、吴恩达、陆奇等人工智能专家担任高管，这也从侧面反应了百度在人工智能领域有很强的算法设计能力。正是在算法设计能力的基础上，百度才发布了阿波罗无人驾驶系统等人工智能平台。
寒武纪作为国内第一家发布人工智能芯片的公司，其自主研发的人工智能芯片已经应用于华为手机。而它的创始人之一陈天石2010年毕业于中国科学技术大学计算机学院，获工学博士学位。同年陈天石进入中国科学院计算技术研究所工作，研究方向为计算机体系结构和计算智能，他也是一位具有人工智能算法设计能力的科学家。
旷视科技的联合创始人与首席技术官唐文斌毕业于清华大学，曾经是清华大学计算机系研究生，他还是全国青少年信息学奥林匹克竞赛、首届“YaoAward”金牌获得者，他也是具有人工智能算法设计能力的科学工作者。
大浪淘沙始于真金璀璨，沧海横流方显英雄本色
虽然中国有很多人工智能公司。但从核心技术来说，只有那些拥有人工智能算法设计能力的公司才是具有核心技术竞争力的。正如在中兴通讯被美国禁运芯片事件中我们可以看到的那样——只有掌握了核心技术，才可以在市场竞争中拥有主动权。而人工智能的核心之一就是算法设计。
大数据与云计算以及人工智能是三个相互独立的概念。人工智能的英文是artificialintelligence，其首字母是A。大数据的英语是bigdata，其首字母是B。云计算的英文是cloudcomputing，其首字母是C。所以，人工智能与大数据以及云计算的关系被简单形容为ABC的关系，但必须注意，这三个概念是相互独立的，很多中小企业把这三个概念混为一谈，混淆这些概念，胡乱炒作高科技概念是不可取的。只有正确区分ABC的关系，才能捋清楚人工智能这个生态系统。
在人工智能纷繁复杂的产业图景中，犹如石墨烯产业一样，必须要找到其应用场景。
在任何一个领域，对企业来说，只玩概念是不能走向未来的。
（文/轩中）
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