2023中国人工智能发展现状、产业规模及未来发展趋势分析
人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。这一概念在1956年被提出，整体上历经三次繁荣期，两次低谷期。中国人工智能起步较晚，萌芽于上世纪70年代末，随着互联网的蓬勃发展及技术的创新和应用，近年来中国人工智能逐渐落地，进入快速发展时期，已发展成为国家战略。
中国人工智能发展历程
中国人工智能商业化发展政策环境分析
中国人工智能投融资规模增长迅速
数据显示，2014年以来中国人工智能产业融资规模不断扩大，并于2018年达到高峰，2020年中国人工智能产业融资规模为1402亿元。人工智能技术的发展吸引了大批资本，资本持续看好中国人工智能产业发展。
中国人工智能产业链图谱
中国人工智能产业规模爆发式增长，发展潜力大
随着国家政策的倾斜和5G等相关基础技术的发展，中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段，市场发展潜力巨大。数据显示，2019年中国人工智能核心产业规模就已超过510亿元，预计在2025年将达到4000亿元，未来有望发展为全球最大的人工智能市场。
交通和医疗是受访网民主要人工智能应用场景
iiMediaResearch(艾媒咨询)数据显示，交通场景和医疗场景是受访网民最常接触人工智能应用场景，分别占比45.2%和40.5%。
人工智能三要素
数据、算法、算力是人工智能发展最基本的三要素。受益于数字经济发展浪潮，AI芯片作为人工智能的核心关键，拥有广阔前景。
AI芯片市场规模及预测
iiMediaResearch(艾媒咨询)数据显示，2020年中国人工智能芯片市场规模达183.8亿元，预计2023年将突破千亿级别。艾媒咨询分析师认为，AI芯片是人工智能产业的核心硬件，全球AI芯片发展水平还在起步阶段，中国凭借诸多利好因素有望领先全球，具有巨大发展潜力。
中国人工智能产业应用各细分领域成熟度分析
人工智能广泛应用于各个行业，且在5G等新兴技术的赋能下，人工智能行业将加速发展。综合各细分领域的渗透程度和市场体量，人工智能在安防、零售和金融领域的成熟度最高，在制造领域市场体量最大，农业、医疗、文娱等领域仍有较大发展空间。
人工智能+金融：应用现状
人工智能在金融行业的应用范围较广，助力金融服务智能化、自助化、普惠化。如智能支付、智能理赔、智能客服、智能投顾等主要服务于C端消费人群，提高消费者办理业务效率。在toB方面，如智能风控可以保障金融机构业务效率和安全性，智能投研为机构提供智能化信息搜集工作，提高工作效率。
中国人工智能产业发展趋势解读
1、人工智能加速数字经济，赋能产业构建竞争壁垒
AI与5G、IDC等成为数字经济的重要基础设施，并且企业的数字化转型会催生出对人工智能更多的需求，同时也为人工智能的应用提供了基础条件。随着人工智能技术各细分领域不断创新和发展，同时也将带来巨大的生产变革和经济增长，企业将扩大人工智能资源的引进规模，加大自主研发投入，将人工智能与其主营业务结合，提高产业地位和核心竞争力。
2、人工智能芯片进入高速增长阶段，国产芯片发展水平成为全产业的基础
当前，中国正加速推进5G基站、人工智能、工业互联网等新型基础设施建设，AI芯片也是支撑人工智能技术和产业发展的关键基础设施。未来将催生大量高端芯片、专用芯片的需求，人工智能芯片行业将迎来新一轮的高速增长阶段。另一方面，打造具有自主知识产权的国产芯片尤为重要，为中国企业人工智能顶层应用的算法效果及落地成本赋能。
3、人工智能应用趋向广泛化、垂直化，全方位触达大众工作生活成必然
目前，中国人工智能技术层中语音识别、自然语言处理等应用已渐入佳境，已广泛应用于金融、教育、交通等领域。未来人工智能的应用场景范围将持续扩大，深度渗透到各个领域，在细分垂直场景也将有更具创新的AI研究成果与应用，引领产业向价值链高端迈进，有效支撑产业实现智能化生产、营销、决策等环节，同时也为改善民生起到重要作用。
4、促进人工智能与其他高端技术融合、碰撞，催生万亿市场机会
大数据可以为人工智能提供更庞大复杂的数据，是奠定机器学习思维能力的基础;云计算赋能AI算力，同时也为大数据提供数据的存储和计算服务;区块链将为人工智能、大数据、云计算带来的信息篡改和泄露提供安全保障。未来人工智能与大数据、云计算以及区块链技术相互融合、相互促进将会激发出更多潜力，孕育广阔商机。
以上部分数据、内容来自艾媒研究院发布的报告，点击下载完整版↓↓↓
人工智能行业的三大发展趋势是什么
0分享至人工智能正在成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正与千行百业深度融合，成为经济结构转型升级的新支点。根据Omdia发布的全球人工智能市场研究报告，2021年全球人工智能软件市场规模达到370亿美金，预计到2027年，全球人工智能软件市场规模将增长到1423亿美金。中国也将成为全球第二大人工智能软件市场。那未来人工智能行业的发展趋势如何呢？行业趋势之一：“AIforScience”人工智能和科学的深度融合正在推动科研范式的创新，带来了新的发展机遇。同时，这也要求人工智能框架提供更好的支持。因此，“AIforScience”成为了人工智能框架的重点发力方向。在科研领域，问题的分析维度高、尺度跨度大，计算复杂度随着变量个数或分析维数的增加而指数级增加。传统的科研计算方法需要大量的工作量和时间，使科研工作者感到力不从心。而“AIforScience”借助人工智能的技术优势，可以高效地处理海量数据，使传统的科研过程变得自动化、规模化、并行化和平台化，从而解决原来传统科学研究范式无法解决的问题，帮助科学家突破科研瓶颈。总的来说“AIforScience”在气候和环境科学（天气预测等），生物制药和生命科学（新药研发、蛋白质结构预测等），流体力学（汽车或飞机的气动设计等），电磁学（电磁仿真等）等应用领域可能会首先取得突破。行业趋势之二：预训练大模型预训练大模型已成为人工智能领域的竞争焦点。2020年，OpenAI发布了自然语言处理大模型GPT-3，参数量高达1750亿，能够写文章、做翻译、生成代码以及进行人机对话。这一事件引爆了全球范围内预训练大模型的热潮，华为、OpenAI、Google、微软、英伟达、百度、Meta、阿里巴巴等领先企业都参与其中，追逐这个人工智能技术皇冠上的明珠。最近，OpenAI基于GPT-3发布了增强版的NLP大模型ChatGPT，再次引起了人工智能领域的热潮。更是证明，预训练大模型已不可避免成为人工智能领域发展的必然选择。总的来说，通过利用海量行业数据和知识，加上强大的算力集群，预先训练基础模型，并结合应用场景的数据和需求，可以实现高效的“工业化”开发，即通过“预训练大模型+任务微调”的方式，快速开发出精度更高、泛化能力更强的行业模型，且只需要少量数据。这可以提升人工智能项目开发效率，降低研发成本，缩短研发时间，并解决人工智能项目碎片化的问题。预训练模型的未来发展趋势有三个：首先，大模型的参数量将继续呈指数增长态势，即“大模型”正走向“超大模型”；其次，大模型正从单模态走向多模态、多任务融合；第三，预训练大模型的发展催生更大的计算集群系统（如异构计算、算力匹配等），并对人工智能框架提出了更高的能力要求，包括软硬件协同优化、分布式并行计算、云边端全场景部署等。这些趋势说明预训练大模型的发展将会变得更加多样化、复杂化，同时也会推动整个人工智能行业的发展。行业趋势之三：负责任的人工智能随着人工智能技术的迅猛发展，使用大规模高质量的数据进行训练已成为关键。但是，人工智能本身没有价值观，无法判断什么是正确的，这导致了一些伦理问题的出现，例如自动驾驶的责任问题以及生成式AI的问题。因此，负责任的人工智能已经成为人工智能商业化发展的瓶颈。政府、国际组织、学术界和产业界已经采取了宏观战略和具体措施来应对这个问题。目前全球已经出台超过一百个“负责任的人工智能”准则，例如欧盟提出的《人工智能法案》。“负责任的人工智能”即是一套道德准则，又是一套技术体系，是以安全、可靠和合乎道德的方式开发、评估、部署和规模化人工智能系统的方法。“负责任的人工智能”有助于引导人工智能行业朝着对人和社会更有益，更公平的方向发展，可以建立人们对人工智能的信任和信心，对人工智能的可持续发展非常重要。总结随着人工智能技术的快速发展，人工智能的应用部署正在迅速扩大，人工智能产业将带给开发者和相关企业更多的市场机会。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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/阅读下一篇/返回网易首页下载网易新闻客户端2023年人工智能发展情况及值得关注的人工智能发展趋势
人工智能是ArtificialIntelligence，英文缩写为AI。它是研究、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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
实际应用
机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
学科范畴
人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
涉及学科
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论
研究范畴
自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法
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一、人工智能行业发展政策近年来，人工智能对社会和经济影响日益凸显。我国自2015年来，多次将人工智能的发展和规划列入国家政策，逐步确立人工智能技术在战略发展中的重要性。各省市相应中央号召，推出相应的地方发展规划和政策；全国31省市中，已有19个省市发布了人工智能规划，其中有16个制定了具体的产业规模发展目标。
二、人工智能行业发展现状1.市场规模中国人工智能市场规模在2016年-2020年持续增长，市场规模从2016年的154亿元增长至2020年的1280亿元，年复合增长率达到69.79%。随着新基建产业愈发受到国家重视，人工智能产业未来将持续增长，预计2022年将达2729亿元。
数据来源：灼识咨询、中商产业研究院整理
2.市场结构中国人工智能行业可按照应用领域分为四大类别：决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人。目前，视觉人工智能的占比最多，达43.4%。其次分别为决策类人工智能、语音及语义人工智能、人工智能机器人，占比分别为20.9%、18.2%、17.4%。
数据来源：灼识咨询、中商产业研究院整理
3.投融资情况2016年到2018年中国人工智能投融资情况呈现增长趋势。2019年开始，中国人工智能市场投融资事件数量开始下滑，整体市场开始冷静，投资金额有所上升。截止至2021年7月，投融资事件达506起，投融资金额达1839.92亿元。
数据来源：中商产业研究院整理
4.企业注册量近两三年来，人工智能相关企业注册量飞速上升。企查查数据显示，2017年人工智能上升为国家战略后，相关企业年注册量首次突破1万家，2019年注册量已达到4.26万家。2020年，人工智能新科技的链接价值、赋能价值表现得更为突出，全年注册量增至17.10万家。
数据来源：企查查、中商产业研究院整理
三、人工智能行业重点企业1.京东方京东方科技集团股份有限公司（BOE）创立于1993年4月，是全球领先的半导体显示技术、产品与服务提供商。基于在发展显示事业中积累的显示、传感、人工智能、大数据等技术基础，BOE（京东方）2014年启动DSH战略转型，由原有的端口器件事业向智慧物联事业和智慧医工事业延展。
2021年前三季度京东方实现营业收入1632.78亿元，同比增长72.05；实现归母净利润200.15亿元，同比增长708.36%。
2.科大讯飞科大讯飞股份有限公司是一家专业从事语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等人工智能核心技术研究，人工智能产品研发和行业应用落地的国家级骨干软件企业。
2021年前三季度科大讯飞实现营收108.68亿元，同比增长49.2%；实现归母净利润7.29亿元，同比增长30.88%。
3.寒武纪中科寒武纪科技股份有限公司创办于2016年，主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售。公司的主要产品包括云端产品线、边缘产品线、处理器IP授权及软件。
2021年前三季度寒武纪营业收入实现2.22亿元，同比增长40.51%；归母净利润亏损6.29亿元，同比下降102.9%。
4.阿里巴巴阿里AI（阿里灵杰）依托阿里领先的云基础设施、大数据和AI工程能力、场景算法技术和多年行业实践，一站式地为企业和开发者提供云原生的AI能力体系。帮助提升AI应用开发效率，促进AI在产业中规模化落地，激发业务价值。
5.百度AI百度人工智能全面开放百度大脑领先能力，包括语音识别和文字识别等335项场景化能力、飞桨企业版EasyDL和BML、智能对话定制平台UNIT、AI学习与实训社区AIStudio、及实现算法与硬件深度整合的软硬一体产品项目等。目前，百度连续四年AI专利申请和授予量全国第一，百度AI开放平台成为中国领先的软硬一体AI大生产平台。而百度的移动生态，正是在这样的人工智能技术驱动下构建强大的。在人工智能的驱动下，由百家号、小程序、托管页构成的移动生态三大支柱业务增长稳进，构建起了完善的内容和服务一体化移动生态。
四、人工智能八大发展趋势1、AI-on-5G2022年，工业AI和AI-on-5G物联网应用将会成为主流。
AI-on-5G组合计算基础设施为传感器、计算平台和人工智能应用的整合提供了一种高性能、安全的链接结构，无论是在现场、场所还是云端中。具体包括：
汽车系统；智能空间；工业4.0，如新的自动化和机器人系统。我国5G发展取得领先优势，已累计建成5G基站超81.9万个，占全球比例约为70%；5G手机终端用户连接数达2.8亿，占全球比例超过80%；5G标准必要专利声明数量占比超过38%，2020年上半年以来上升近5个百分点，位列全球首位。工信部5G/6G专题会议会议表示，要持续推进5G快速健康发展。
5G是人工智能的加速器，同时5G也将为人工智能提供新动能。5G具有大连接、低延迟和高带宽三个核心特点，这些特点可以从不同侧面进一步加速人工智能技术的发展、应用、落地，促进整个供应链的智能升级。
2、生成式人工智能生成式人工智能，或评估现有数据（如文本、音频或视觉文件）的算法，主要识别该数据的基本模式，然后复制该模式以生成类似的内容。这种算法正在逐步改进。随着模型的输入数据的变化和业务结果的变化，模型本身也需要调整。缺乏维护会导致人工智能算法最终丧失价值。
生成式人工智能包括多种技术：
（1）GAN生成对抗网络：生成对抗网络是两个神经网络：一个生成器和一个判别器，它们相互竞争，以找到两个网络之间的平衡。生成器网络负责生成与源数据相似的新数据或内容。判别器网络负责区分源数据和生成的数据，以便识别哪些数据更接近原始数据。
（2）Transformer：由论文《AttentionisAllYouNeed》提出，现在是谷歌云TPU推荐的参考模型。论文相关的Tensorflow的代码可以从GitHub获取，其作为Tensor2Tensor包的一部分。哈佛的NLP团队也实现了一个基于PyTorch的版本，并注释该论文。像GPT-3、LaMDA和Wu-Dao这样的Transformer模拟了认知注意力，并对输入数据部分的重要性进行差异测量。它们被训练来理解语言或图像，学习一些分类任务，并从大量数据集中生成文本或图像。
（3）变分自编码器（Variationalauto-encoder，VAE）是一类重要的生成模型（generativemodel），它于2013年由DiederikP.Kingma和MaxWelling提出
3、增强型劳动力或人类-人工智能混合工作未来的工作更多的是在增强的环境中与人工智能配对。所有重复性的工作都是可能实现的，并且将是自动化的。
随着人工智能/机器学习工具的不断增加，你的工作效率也会提高
在每个行业中，都会涌现出人工智能驱动的智能工具，这些工具可以帮助该行业的个人高效工作。
4、IT中的云计算和边缘管理虽然边缘计算正迅速成为许多企业的必备工具，但部署仍处于早期阶段。云计算和边缘原生业务流程将在IT领域占据更多的主导地位，并在商业世界中更加无处不在。
一些人认为人工智能管理将成为IT部门的责任。为了应对与可管理性、安全性和规模有关的边缘计算挑战，IT部门将转向云原生技术。例如，作为容器化微服务的平台，Kubernetes已经成为大规模管理边缘人工智能应用的主要工具。
那些在云端上使用Kubernetes的IT部门可以利用他们的经验来构建自己的边缘云原生管理方案。预期将会有更多的第三方和相关的服务被采用。
5、人工智能在网络安全中的应用在网络安全方面，人工智能的作用必须通过自动化来提高。有69%的机构相信，人工智能是处理网络攻击的必备条件，但是这一领域在2022到2032年期间都有升级的需求。
威胁检测；战斗机器人；端点保护；违约风险保护；服务停机保护。6、更好更强的语言模型虽然OpenAI的大规模生成性预训练Transformer（GPT）模型的持续发展成为时尚的头条新闻，但DeepMind、微软研究院以及其他公司的做法也值得关注。围绕着高度进化的大型人工智能语言模型，已经出现了几十家新的初创公司。
7、人工智能在元宇宙中的应用元宇宙是一个术语，是指一个环境，更具体地说是一个数字环境，多个用户可以一起工作和游戏
新类型的应用程序、更智能的数字代理、深度造假人类（实际上是机器人），所有这些都在互联网的未来等待着我们，似乎是元宇宙产品。
8、人工智能的民主化和可达性——低代码/无代码人工智能今天，组织面临的主要挑战之一是缺乏能够研发出所需要的工具和算法的有经验的人工智能工程师。随着无代码或低代码解决方案的出现，这一挑战可以通过提供简单而直观的界面来解决，这些界面可以用来创建人工智能上的复杂系统。
随着我们加快人工智能在商业中的应用，并升级人工智能流程，随着程序员与人工智能-人类系统的合作，我们通过软件工程来制造产品的方法将会发生根本性的变化，并更容易被所有人接受，从而以更分散的方式分配其部分价值。
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人工智能(AI)的发展趋势是怎样的?
什么是人工智能？
人工智能即ArtificialIntelligence，简称AI。它是计算机科学的一个分支，是一门用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学。它的独特性是以人为样，生产出一种能以人类相似的方式做出反应的智能机器。在专业技术人员的开发和研究下，已有不少智能机器能够模仿人的动作、语言，甚至能做人类做不到的事。人工智能自诞生以来，理论和技术日益成熟，可应用AI的领域也在不断扩大，如医疗、教育、金融等等。
人工智能促发展
“人工智能”一词在1956年达特茅斯会议（DartmouthConference）上被提出后，经过几十年的发展沉淀，人工智能技术现已融入到我们的生活当中，为人类文明的推进做出贡献。例如，在追捕犯罪嫌疑人时，当把犯罪嫌疑人照片输入系统后，计算机程序便“记住”了他的相貌，人脸识别技术便可以在千千万万的人脸中寻找到与之匹配的脸，人类警察就可以通过识别出的结果对犯人进行抓捕；在医疗技术上，人工智能可以模拟医生的思维和诊断推理，通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，从而给出患者可靠的诊断和治疗方案，减少漏诊误诊的问题。简而言之，记住数据、调取数据就是人工智能的优势之一。
全球互联网行业的预言家凯文•凯利曾说过：“未来20年最伟大的事情可能还没有出现，但可以预判的是，人工智能将是未来20年内最重要的技术趋势。”毋庸置疑，人工智能的发展趋势已经不可阻挡。未来，从住房、物业服务，到新能源汽车、无人驾驶，以及平台经济、共享经济等领域，都将推进完善标准化建设，我们也将拭目以待，共处便捷的智能时代。
2023年中国人工智能芯片行业发展现状及发展趋势分析：芯片需求持续增长
资料来源：智研咨询整理
芯片产业是信息产业的核心部件与基石。近年来国家高度关注人工智能芯片产业的发展，发布一系列产业支持政策，为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境，促进行业的发展。
人工智能芯片的相关政策
资料来源：智研咨询整理
在政策的引导支持下，中国人工智能芯片市场持续快速发展。目前，中国人工智能产业链中，应用层企业比例达到83%；技术层企业比例为5%；应用层企业比例为12%。
2021年中国人工智能产业链分布
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
2021年，在中国人工智能企业的十大应用技术领域中，计算机视觉占比34%，居全国第一；数据挖掘占比18%，居全国第二；机器学习占比17%，居全国第三。智能语音技术占比8%；自然语言处理占比7%；知识图谱占比4%；生物识别占比2%；芯片占比1%；SLAM占比1%。
2021年中国AI企业技术领域占比
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
相关报告：智研咨询发布的《2022-2028年中国AI芯片行业市场运营态势及投资战略规划报告》
随着技术的成熟以及数智化转型升级，内在需求增加，加上新基建、数字经济在内的持续利好政策促进了产业智能化升级，中国人工智能核心产业市场规模将持续平稳增长，2021年中国人工智能核心产业市场规模1351亿元。“十四五”规划纲要将“新一代人工智能”作为议题重点提及，加上新基建、数字经济在内的持续利好政策促进了产业智能化升级，预计2025年中国人工智能核心产业市场规模将达到4000亿元。
2019-2025年中国人工智能核心产业市场规模及增长(单位:亿元)
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
企业服务、机器人和通用方案以及安防、汽车是AI应用的主要方向，边缘/终端芯片需求将持续增长。预计2022年中国AI芯片市场规模将达到426.8亿元；2023年中国AI芯片市场规模将达到1038.8亿元；2024年中国AI芯片市场规模将达到1405.9亿元；2025年中国AI芯片市场规模将达到1780亿元。
2019-2025年中国AI芯片市场规模及增长(单位:亿元)
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
5G商用落地加速了人工智能产业发展进程,AI芯片作为人工智能的基础硬件,需求加速释放，AI芯片产业也持续有资本进入，单笔投资规模呈上升趋势。2021年1-12月，中国人工智能芯片相关领域融资事件共计92起，总金额约300亿人民币，其中，1月投资事件10起，投资金额49.09亿元。
2021年1-12月中国人工智能芯片交易事件及金额
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
2021年1-12月中国人工智能芯片交易事件(部分)
资料来源：亿欧智库、智研咨询整理
随着中国数字化的变革方向驱动了底层技术的逐渐提升，国际影响力也在逐年上涨，同时，在大数据、芯片设计及应用落地方面，逐步建立起了优势地位。2021年中国AI期刊出版文献占全球份额18%，超出美国5.7个百分点；中国人工智能期刊引用比例达到20.7%，超出美国0.9个百分点。
2021年中国人工智能领域领先国家与地区论文发表情况
资料来源：智研咨询整理
中国人工智能产业发展也吸引更多海外人才回国创业、就业。2020-2021年期间，海外人才回国投递IT/通信/电子/互联网行业占比高达21%。预计未来，产业链结构或将重构，更多的企业、高校、组织或将形成合力，共同推动人工智能及芯片的新发展。
2020-2021年海归投递行业分布
资料来源：智研咨询整理
三、人工智能芯片发展趋势
我国人工智能应用市场规模庞大，数据积累形成海量规模，为国内人工智能芯片发展提供巨大空间。现阶段我国企业紧跟人工智能芯片创新机遇，积极开展定制ASIC芯片研发，并在部分领域取得一定进展，为人工智能产业持续升级夯实基础。
工智能芯片发展趋势
资料来源：智研咨询整理返回搜狐，查看更多