2023年南京市人工智能产业链发展情况
人工智能作为第四次工业革命的核心引擎，是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，是推动全市科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。为贯彻落实《南京市打造人工智能产业地标行动计划》，2021年全市大力推进人工智能与产业部门的深度融合，积极培育基于人工智能的新产业、新业态和新模式，从而加快推动产业转型升级，构筑发展新动能。
一、人工智能产业链总体情况
（一）产业规模进一步扩大
营业收入保持两位数增长。2021年全市规模以上人工智能产业链企业361家，实现营业收入1649.63亿元，同比增长10.1%。研发投入激发创新活力。2021年，全市人工智能产业链规模以上企业研发投入54.04亿元，同比增长23.2%，研发投入占营业收入的比重达3.3%，研发投入的高速增长给产业链发展注入创新活力，保障产业链发展后劲十足。产业链利润水平平稳增长。2021年，全市人工智能产业链规模以上企业实现营业利润103.32亿元，同比增长2.8%。吸纳就业能力稳步增强。2021年，全市人工智能产业链规模以上企业吸纳就业人员数7.19万人，同比增长15.2%，较去年同期净增加0.95万人。人工智能产业链企业就业岗位以高技术研发岗位为主，吸纳高层次人才能力的增强反映了社会经济转型发展的内生潜力。
（二）龙头企业带动能力增强
全市人工智能产业链361家规模以上企业中，年营业收入超百亿元规模3家，超十亿元规模26家。前30强企业实现营业收入1298.39亿元，同比增长12.8%，增速高于产业链平均增速2.7个百分点，营业收入占产业链的比重达78.7%，拉动产业链增长9.8个百分点，贡献率达97.5%。年营业收入在1亿元到10亿元之间的117家，实现营业收入289.86亿元，同比增长35.7%，增速高于产业链平均增速25.6个百分点。
（三）人工智能软件、智能机器人产业优势凸显
1、智能软件与服务行业发展势头迅猛。2021年120家规模以上智能软件及服务行业企业实现营业收入306.46亿元，同比增长30.6%；研发费用合计9.93亿元，同比增长33.5%；实现营业利润11.21亿元，同比增长42.8%。营业收入、研发投入和营业利润均实现高速增长，产业优势加强。其中，以紫光西部数据有限公司为代表的规模以上互联网数据服务行业，经历了2020年云计算市场的巨大风口期，随着大数据、云计算、智能信息化等软硬件方面已经开始全面覆盖，不仅如此，数字时代的加速发展也让云计算成为了数字化转型的重要动力，2021年营业收入增速高达165.2%。以南京福佑在线电子商务有限公司为代表的互联网服务平台、以江苏移动信息系统集成有限公司、联通（江苏）产业互联网有限公司为代表的信息系统集成服务行业都实现了同比较快增长。
2、智能机器人行业提速发展。2021年35家规模以上智能机器人行业实现营业收入404.98亿元，同比增长14.8%，增速较2020年提升7.1个百分点；研发费用合计3.68亿元，同比增长10.3%；实现营业利润18.08亿元，同比增长5.0%。以南京埃斯顿机器人工程有限公司、南京极智嘉机器人有限公司为代表的规模以上工业机器人制造行业企业2021年营业收入同比增长94.3%。
(四)产业生态布局颇具优势
南京不仅是中国首个“中国软件之城”，同时拥有“芯片之城”的美誉，在基础层（AI芯片、传感器、云端推理、计算技术、数据），技术层（理论、算法、开发平台）、应用层（AI+行业解决方案）产业链的层级上都已形成良好的生态布局。同时南京高校智力资源充足，南京大学、东南大学、南京航空航天大学、南京邮电大学、南京理工大学相继成立人工智能学院和创新研究院，为人工智能产业链打下坚实的发展基础。2021年10月26日，《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》发布，南京从2020年的第十位，提升至第四位，超过上海，首次排进全国第五，仅次于北京、杭州、深圳。在CSrankings2021年全球“人工智能”子类排名中，南京大学位列全球第二。“2021中国AI企业商业落地规模潜力Top100榜单”中，南京本土企业硅基智能位列第26位，居5亿—10亿规模潜力组第三。
二、人工智能产业链存在的问题
（一）智能硬件行业增长动力不足
2021年138家规模以上智能硬件行业实现营业收入734.86亿元，同比下降2.2%，研发费用合计23.39亿元，同比增长7.6%，实现营业利润57.99亿元，同比下降9.4%，吸纳就业人数2.74万人，同比下降2.5%。在研发投入有所增长的同时，营业收入与利润、吸纳就业人数同时下降，原因主要有以下两个方面：一方面因为2021年，国际形势更加复杂多变，全市智能硬件行业“缺芯”问题更加突出，因为芯片短缺，许多硬件设备无法生产交付；另一方面因为2020年新冠疫情突发，提供无接触服务的人工智能设备需求激增，相关硬件产业企业营业收入增长迅猛，市场相对饱和，增速出现下降。
（二）本土明星企业影响力偏弱
南京目前已经形成中国（南京）智谷、中国（南京）软件谷、麒麟科创园、江心洲生态科技岛、江北新区产业技术研创园人工智能产业链五大重点园区。集聚了亿嘉和、华捷艾米、硅基智能、地平线、旷云、小视科技、科大讯飞、字节跳动、埃斯顿、熊猫电子、中智行、百度、亚信云集等一批人工智能领域优质企业，但仍缺少在全国具有影响力的明星企业，与北京、上海、深圳相比有一定差距，缺少像阿里、百度、腾讯、商汤科技、寒武纪等大型互联网+人工智能企业以及独角兽、明星企业。
三、人工智能产业链发展建议
（一）加快国家级人工智能重大创新平台建设
充分发挥全市科技资源和产业基础优势，整合新型研发机构、高新技术企业、重点实验室、高校院所等多方平台资源，优化南京人工智能产业链生态环境，吸引国内外资本、特别是民间资本流入。支持高端人才在人工智能芯片、计算平台等领域的创新发展和应用研发，加快国家级人工智能重大创新平台建设。
（二）培育本土龙头企业
虽然全市目前已经引进阿里、小米等企业研发中心落户南京，但多数龙头企业核心资源仍然集中在本部，难以带动本区域的技术创新发展，产生的集聚效应有限。全市应加大本土龙头企业培育力度，进一步细化企业精准化服务，同时加强八大产业链之间的产业融合与资源整合，加速培育一批本土领军企业，打造人工智能产业地标。
2023年全球人工智能产业态势分析
国家战略风向
1.1全球主要国家密集发布政策举措，争夺人工智能领域优势2022年全球主要国家在人工智能领域的竞争仍然激烈。据英国牛津洞察智库2022年1月发布的《政府AI就绪指数报告》称，全球已有约40%的国家发布或将要发布国家人工智能战略[1]。各国均试图通过国家战略层面的率先布局谋划，成为人工智能领域的领先者。其中，美国继续维持在人工智能领域的领导地位，从安全、技术创新、本土发展、国际合作等方面展开战略部署，同时强调“AI+国防”，美国国防部于2月发布的备忘录中就明确将AI列为维护美国国家安全至关重要的关键技术领域[2]。在组织机构方面，美国于2022年5月的人工智能咨询委员会第一次会议中提出组建人工智能领导力、支持美国劳动力等五个工作组，共同为美国AI领域发展提供决策建议[3]。欧洲方面，英国将“Al+国防”作为“全球人工智能超级大国”的重要组成部分，英国国防部在2022年6月发布《国防人工智能战略》[4]中提出将通过科学和技术获取国防战略优势，7月英国国防科技实验室宣布成立人工智能研究国防中心[5]，专注于与实现人工智能能力发展相关的基础问题，成果将惠及英国国防及更广泛的经济社会。法国政府正在计划出台新的“人工智能国家战略”[6]，预计在未来5年内投入22亿欧元用于加快人工智能发展，旨在加快法国人工智能应用并提升竞争力。亚洲方面，多国正加大力度资助人工智能产业的培育和发展。2022年3月，韩国表示计划未来三年在人工智能等领域投资超过20万亿韩元，并提供研发支持和税收激励，以推动人工智能产业的发展[7]。2022年3月，日本表示将制定与人工智能等尖端技术相关的国家战略，从根本上强化研发投资[8]。1.2美国强化AI产业的多边合作，巩固以美为中心的人工智能供应链优势人工智能正在成为影响未来社会变革的最主要因素之一，中美两国已显著占据全球人工智能主要领域主导地位。为减少对中国产品的依赖、保证本国AI供应链安全可控，美国加强与盟友国家在人工智能领域的合作，巩固以美为中心的AI供应链优势。
2022年6月，美国启动了前沿基金（AFF），专门投资包括人工智能在内的重点领域，通过开发先进技术建立有弹性的供应链[9]。美欧合作方面，美国-欧盟贸易和技术委员会在2022年6月举行的第二次部长级会议上，联合制定评估可信赖人工智能及风险管理的路线图，并继续采取增加关键领域供应链弹性和安全性的新举措[10]。美韩、美日合作方面，2022年5月，美韩、美日分别举行首脑会谈，表示将通过建立部长级产业对话、加强与关键技术有关的外国投资审查、出口管制等方式加强人工智能领域的合作[11]。
1.3美欧主导人工智能监管，强调数据安全和隐私保护新一代人工智能具有高度的自主性、自学习及适应能力，传统的监管模式已难以适应其发展需求。尤其在智能产品应用后果和风险预判、问题责任归属、潜在安全风险管控等方面都面临着新的挑战。同时，数据也已经成为国家、企业与个人的重要资产。如何合理对人工智能进行监管，以确保安全和隐私，成为社会各界和各国政策的关注热点。为此，各国制定发布了一系列标准指南强调保护隐私负责任，旨在完善人工智能相关应用场景、加速产业落地。
美国与欧盟在AI监管领域走在全球前列。
美国强调监管的科学性和灵活性，已于2020年发布《人工智能应用的监管指南》，为AI发展应用采取监管措施提供指导，强调监管的前提是鼓励AI的创新和发展；目前正在各行业积极探索实践，如美国国土安全部向公众征集有关使用人工智能和面部识别技术的反馈和意见[12]。
欧盟趋向于强硬的监管风格，既强调发展，又要加强管理，2022年2月发布《数据法案》草案，对人工智能领域数据共享、数据传输等方面作出全面的具体规定[13]。
其他国家也加快制定AI监管的顶层指南，如巴西众议院通过“制定人工智能使用指南”的法案，制定公共政策指南以及私营部门组织在开发和使用人工智能系统时应遵循的原则[14]。加拿大政府公布了《2022年数字宪章实施法案》，该宪章中的《人工智能与数据法案》为负责任的人工智能开发和使用创建了新规则[15]。
产业态势研判
2.1全球人工智能产业规模高位增长，技术与各行业深度融合据IDC最新数据显示，全球人工智能市场在2022-2026年预计实现18.6%的年复合增长率，2023年将突破5000亿美元，到2026年达到9000亿美元。该预计还称，包括软件、硬件和服务在内的人工智能市场全球营收额预计在2022年同比增长19.6%，达到4328亿美元，其中人工智能软件占据88%的市场份额，软件主导地位持续巩固。随着人工智能应用拓展和基础设施加快建设，硬件和服务市场增长速度加快，人工智能服务预计在未来五年内实现最快的增长，年复合增长率可达到22%[16]。
新冠疫情在全球的持续蔓延也大大加速了人工智能技术在各行业的深入应用，对大数据分析和智能决策需求的增长、云服务普及率的不断提高推动AI以更大范围、更高效率、更加精准地优化各行业生产和服务资源配置。其中传媒、医疗、金融、零售等领域已经拥有较为成熟的AI解决方案，正在向更加成熟更加全面蜕变。伴随着自动驾驶及智慧制造的快速发展，AI在汽车及工业制造领域的应用也不断加深。同时硬件与服务的提升极大加快了如元宇宙、虚拟人、机器人等全新应用场景的落地和发展。
2.2人工智能产业生态圈不断扩大，跨国跨行业合作持续深化历经多年发展，人工智能产业在基础研究、生产制造、应用服务等多个领域已经出现了一批主要中心与重要节点，并呈现出多中心发展百花齐放、多节点联合优势互补的趋势。
2022年，来自全球的各龙头企业通过成立联盟、战略合作等方式高度互联、深度协作，充分发挥各自在AI领域的比较优势，提高自身影响力的同时共同推动人工智能产业的发展。其中“超级AI联盟”备受业界瞩目，该联盟于2022年2月成立，成员包括LG人工智能研究院、谷歌等13家公司，涵盖了IT、金融、教育、医疗、制造和电信等多个领域。该联盟正在以LG的超级AI系统EXAONE为基础，合作开发多场景服务，旨在打造全球大型AI产业生态圈[17]。
此外，俄罗斯最大的移动运营商MTS与韩国KT公司也于2022年2月签署协议，将KT的GiGaGenie语音识别服务与MTSAI的视频分析解决方案相结合，开发利用AI技术的联合解决方案[18]。此外，微软和Meta也于2022年5月宣布将其AI合作伙伴关系进一步扩展，表示将合作扩大PyTorch在Azure上的应用，同时Meta将Azure作为“战略云提供商”以加快其自身的人工智能研发，并使用Azure中最新的虚拟机系列用于一些大规模的人工智能研究工作[19]。
2.3人工智能行业总体保持较高融资热度，交通和医疗领域最受关注从投融资数量及金额来看，2022年上半年全球人工智能融资数量为1579笔，同比下降30%，融资总金额达274亿美元，同比下降28%[20]。在全球经济连受冲击不确定性加剧的大背景下，全球融资环境收紧，人工智能行业投融资事件数量比去年略有下降，但整体保持相对较高的融资热度。其中，医疗和交通仍是最受关注的垂直领域，医疗领域的药物研发、辅助诊疗、健康管理和基因技术是主要的资本投入方向，交通领域的无人驾驶热度不减，多家企业近期获得数亿美元投资，领域内典型融资案例如下：企业重大动向
3.1人工智能企业陆续上市，科技市场低迷环境下面临市值回落问题由于人工智能行业具有技术快速演变、商业模式不断创新的特点，使得人工智能企业在前期基础研究与后期商业化落地期间需要投入大量资金支持，在此背景下AI企业陆续加快上市，上市目的不外乎以下三方面：一是增强现金流；二是加大对核心技术的研发投入和升级；三是支持继续商业化的探索及落地。
然而在内外部挑战下AI上市企业面临市值回落问题，2022年前三季度全球科技股整体表现低迷，在人工智能领域，截止2022年7月底，C3.ai公司较市值最高点下跌九成，Uipath下跌八成，寒武纪、商汤科技均跌超七成，今年上市的云从科技、格灵深瞳也下跌30%左右。2022年部分AI上市公司如下表[27]：3.2头部企业加快投资收购步伐，加速智能化转型2022年上半年人工智能行业的主要收购案呈现出以下两个特点：一是跨国收购案主要集中在如美欧、美日等“盟友国家”之间，在各国对AI领域收购投资的监管审查越来越严格大背景下，这种跨国盟友合作趋势愈发凸显。二是行业龙头企业纷纷发力并购且投资于AI行业软件领域的佼佼者，一方面扩充其数据和软件服务能力，为其自身业务的数字化智能化转型提供支撑，同时布局AI领域新业务，扩大其业务版图及在AI市场的影响力。截止目前的主要收购案如下表：3.3企业依托人机交互技术基础，加速助推元宇宙落地发展2022年，行业龙头企业积极挖掘以AR、VR、MR等为代表的人机交互技术的应用潜力，以人工智能技术为基础加速元宇宙概念与自身业务结合，提供个性化、商业化元宇宙服务。
美国微软公司积极布局在工业领域元宇宙的落地与拓展。2022年5月与川崎重工展开合作，通过AR创建可复刻现实世界的数字化工作空间，车间工人通过佩戴HoloLens头显设备来辅助完成生产、维修和供应链管理等工作[37]，2022年10月，微软新成立工业元宇宙核心新团队，旨在帮助客户创建身临其境的软件界面以操控工业控制系统[38]。
美国Meta公司首席执行官扎克伯格表示“解锁元宇宙许多进展的关键是AI技术”，目前Meta公司正在进行人工智能研究，开发一个名为BuilderBot的通用语音翻译器系统，旨在提供所有语言的即时语音翻译，利用语音命令就可以生成或将内容导入虚拟世界，以建立将接替移动互联网的元宇宙[39]。
【参考文献】
[1] https://www.oxfordinsights.com/
[2] https://insidedefense.com/
[3] https://www.abc-directory.com/
[4]https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/1082416/Defence_Artificial_Intelligence_Strategy.pdf
[5] https://www.gov.uk/government/organisations/ministry-of-defence
[6] http://world.people.com.cn/n1/2021/1228/c1002-32318465.html
[7] http://www.techweb.com.cn/
[8] https://finance.sina.com.cn/world/gjcj/2022-03-09/doc-imcwipih7503248.shtml
[9] https://www.usnews.com/
[10] https://www.whitehouse.gov/
[11] https://cn.yna.co.kr/
[12] https://www.federalregister.gov/
[13] https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/data-act
[14] https://www1.folha.uol.com.br/mundo/2022/06/brasil-esta-atrasado-na-corrida-internacional-pelo-dominio-da-inteligencia-artificial.shtml
[15] https://www.telecompaper.com/
[16] https://www.idc.com/
[17] www.yzdir.com
[18] https://cn.yna.co.kr/
[19] https://lnkd.in/gFJVHABP
[20] 《全球人工智能产业数据报告》2022年上半年投融资情况，中国信息通信研究院
[21] https://www.prnasia.com/
[22] http://www.crunchbase.com/
[23] https://www.bootcdn.cn/axios/
[24] http://techcrunch.com/
[25] https://www.cnbc.com/primetime-shows/
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[27] 《SPAC周报》2022年
[28] https://www.benevolent.com/
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[38] https://www.theinformation.com/
[39] https://www.theverge.com/
作者：行业研究观察员曹文，惠文审核：行业研究顾问辛鑫，行雁（全文完）2023年全球人工智能行业市场现状、竞争格局及发展前景分析 未来市场规模高速增长
全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大
当前，国内外互联网巨头纷纷将人工智能作为下一次产业革命的突破口，积极加大投资布局，与此同时，随着人工智能技术进步和基础设施建设不断完善的推动下，全球人工智能应用场景将不断丰富，市场规模持续扩大。
“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特矛斯(Dartmouth)学会上提出的，人工智能发展至今经历过经费枯竭的两个寒冬(1974-1980年、1987-1993年)，也经历过两个大发展的春天(1956-1974年、1993-2005年)。从2006年开始，人工智能进入了加速发展的新阶段，并行计算能力、大数据和先进算法，使当前人工智能加速发展;同时，近年来人工智能的研究越来越受到产业界的重视，产业界对AI的投资和收购如火如荼。
1、全球人工智能技术迈入深度学习阶段
机器学习是实现人工智能的一种重要方法，深度学习(DeepLearning)是机器学习(MachineLearning)的关键技术之一。深度学习自2006年由JefferyHinton实证以来，在云计算、大数据和芯片等的支持下，已经成功地从实验室中走出来，开始进入到了商业应用，并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩，全球人工智能也正式迈入深度学习阶段。
与此同时，全球人工智能领域对新技术的探索从未停止，新技术层出不穷，例如近年来一些新的类脑智能算法提出来，将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中，形成不同于深度学习的神经网络技术路线，如胶囊网络等，技术的不断进步是推动全球人工智能的发展的不竭动力，这些新技术的研究和应用将加快全球人工智能的发展进程。
2、全球主要经济体加快人工智能战略布局
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。自2013年以来，包括美国、中国、欧盟、英国、日本、德国、法国、韩国、印度、丹麦、芬兰、新西兰、俄罗斯、加拿大、新加坡、阿联酋、意大利、瑞典、荷兰、越南、西班牙等20多个国家和地区发布了人工智能相关战略、规划或重大计划，越来越多的国家加入到布局人工智能的队列中，从政策、资本、技术人才培养、应用基础设施建设等方面为本国人工智能的落地保驾护航。
3、全球人工智能领域新基建扩容趋势明显
人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知网络、数据中心等支持人工智能发展的生产性设施建设，同时人工智能与实体经济深度融合做构建的智能经济形态也是人工智能领域新基建的一部分。
近年来，全球人工智能发展的生产性设施建设步伐加快，2020年新冠疫情在全球爆发，对全球的经济生产活动产生较大的冲击，但值得注意的是，全球范围内的新基建业务扩容未被阻断，从各国政府到行业主要企业都积极参与到人工智能新基建的建设中。
人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。
根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。
5G的低延迟、高速度和边缘计算能力可以推动人工智能设备更智能地进行大量的数据连接，提升人工智能设备的学习能力，与此同时将5G网络与人工智能技术相结合，可以有效提高5G网络的智能化程度，使网络从人工配置参数与使用专家的经验编制策略转变为网络智能配置参数与智能策略自动生成成为可能。
由此可见，5G与人工智能的互促式发展可以加速全球人工智能应用突破与落地，因此，目前全球范围正在加快5G商用推广的步伐，全球5G基础设施建设如火如荼。
根据GSMA(全球移动通信系统协会)公布的数据显示，截至2020年7月底，全球38个国家已经部署了92张5G移动网络，较4月底增加了22张;截至2020年9月，全球5G终端达到18类362款，其中162款手机，113款已经上市，其中70%+支持SA(独立组网)，5G商用正在加快。
根据爱立信公布的数据显示，截至2020年6月底，全球范围内共部署了约72万个5G基站，2020年8月这一数据增加至80万个，前瞻预计，到2020年底，全球5G基站总数将达到100万个。
近年来，随着计算能力越来越强，云计算、大数据、虚拟化等技术的出现，让人工智能有了可依赖的现实技术基础。人工智能的算法需要依赖海量的数据，利用海量的样本进行机器学习。
数据中心天然就是一个海量数据库，每天生成的和转发的数据都在呈指数增长，有了这些数据，再利用大数据技术去分析，就能得到很多有意义的数据供人工智能学习;与此同时，人工智能要依赖计算，只有高速的计算能力才能在短时间完成指定的任务，现在的数据中心利用网络进行分布式计算，大大提高了计算能力，人工智能的学习能力可以得到大幅提升。数据中心为人工智能提供更多的技术支撑与创造无限可能。
全球数据中心建设加快有力的推动了人工智能的发展，从2017年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩减，但值得注意的是，随着行业集中度的逐步提升，全球超大型数据中心数量总体增长，据Cisco的统计数据显示，2019年，全球超大型数据中心数量约447个;至2020年，全球超大新数据中心将达到485个。
根据Gartner公布的数据显示，2017年底全球部署机架数达到493.3万架，安装服务器超过5500万台，2019年全球数据中心部署的机架数量约为495.4万架。预计2020年机架数将超过498万架，服务器超过6200万台。
4、全球人工智能商业化加速应用场景愈发丰富
人工智能技术经过过去近10年的快速发展已经取得较大突破，随着人工智能理论和技术的日益成熟，人工智能场景融合能力不断提升，因此，近年来商业化应用已经成为人工智能科技企业布局的重点，欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，中国作为后期之秀，近年来在政策、资本的双重推动下，人工智能商业化应用进程加快。目前，人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地，且应用场景也愈来愈丰富
值得注意的是，尽管目前全球范围内人工智能商业化进程正加速推进，但受制于应用场景的复杂度、技术的成熟度、数据的公开水平等限制，全球人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率仍有待提高。
5、全球人工智能市场规模快速增长
基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。
普华永道数据预测，受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元，预计未来几年市场将继续保持高速增长，到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模，约合人民币104万亿元。
6、北美地区人工智能产业发展领先
近年来，人工智能在北美洲、亚洲、欧洲地区发展愈演愈烈。北美、亚洲和欧洲是全球人工智能发展最为迅速的地区。截止2019年底，北美地区共有2472家人工智能活跃企业，超级独角兽企业78家;亚洲地区活跃人工智能企业1667家，超级独角兽企业8家;欧洲地区活跃人工智能企业1149家，超级独角兽企业8家。
注：超级独角兽指的是估值超过100亿美元的企业
7、科技巨头纷纷布局人工智能行业
近年来，全球科技巨头纷纷布局人工智能。在美国地区，Google实行“全面开花”的策略，在云服务、无人驾驶、虚拟现实、无人机、仓储机器人等领域均有布局。Facebook依托社交网络，从产品中获得数据、训练数据，再将其人工智能产品反作用于社交网络用户。
微软则致力于将人工智能技术应用到智能助手、AR/VR等领域，例如Skype及时翻译、小冰聊天机器人、Cortana虚拟助理等应用。在中国，互联网巨头企业如百度、腾讯和阿里均纷纷依托自身平台优势，构建人工智能服务产品，主要布局于人工智能应用层领域。
8、全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾
从生产方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社会治理的智能化升级，新一代人工智能的应用驱动特征愈加明显，大量新兴应用场景持续培育形成。快速丰富的数据储备，逐渐清晰的业务逻辑，以及即将落地的商业价值，促使全球人工智能新一轮资本热潮方兴未艾。
根据CBInsights公布的数据显示，2014-2019年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2019年再创新高，融资金额达到265.80亿美元，融资次数超过2000次。
以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《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、IPO募投可研等解决方案。