2023年AI人工智能报告合集（共51套打包） 中国人工智能报告

2023年AI人工智能报告合集（共51套打包）

1、证券证券研究报告研究报告上市上市公司深度公司深度计算机应用计算机应用视觉人工智能解决方案领导者，视觉人工智能解决方案领导者，5G5G浪潮下将实现第三次飞跃浪潮下将实现第三次飞跃25年专注与沉淀，成就全球领先视觉人工智能解决方案年专注与沉淀，成就全球领先视觉人工智能解决方案领导者领导者公司1994年成立以来便专注于数字影像及计算机视觉技术的研发，目前搭载虹软视觉算法方案的智能手机及IoT设备累计出货量超过10亿台。经过25年积累，公司沉淀了大量视觉人工智能领域底层算法库，产品化和工业化能力强，技。

2、11上市公司公司研究/公司深度证券研究报告中小公司2020年07月03日智度股份(000676)深耕互联网媒体，布局人工智能及区块链报告原因：首次覆盖买入（首次评级）投资要点：全面转型互联网，互联网媒体+数字营销引领公司高速成长。公司2016年通过兼并收购正式转型，形成互联网媒体和数字营销两大核心业务齐头并进的发展战略。2019年公司营收突破百亿至108.7亿元，归母净利润6.2亿元，转型后复合增长率分别为66%和25%，若2019考虑扣除股权激励费用影响，净利润7.87亿元。公司的主要盈利来。

3、1/29请务必阅读正文之后的免责条款部分Table_main深度报告乐鑫科技乐鑫科技(688018)报告日期：2020年2月7日拓展拓展人工智能人工智能需求需求，WiWiFiFi--MCUMCU龙头再出发龙头再出发乐鑫科技深度报告table_zw公司研究半导体行业：孙芳芳执业证书编号：S1230517100001：胡硕秋执业证书编号：S1230119110032：021-80108551，021-80106039：，报告导读报告导读导读：乐鑫科技作为Wifi-MCU芯片龙头企业，通过新品研发切入AI领域，大大拓展了市场空间。随着AI相关收入超出市场预期地不断成长，。

4、公益翻译小组荣誉出品欧盟人工智能白皮书中译本译校者：李芊晔、罗祥、袁俊、洪玮、甘丹、刘玲麟2020年03月12日版权专有，未经书面授权，禁止商业性使用，禁止演绎欧盟欧盟人工智能白皮书人工智能白皮书全文中译本全文中译本||数据法盟（数据法盟（DataLawsDataLaws）2译校者简介及工作分工译校者简介及工作分工【组长】李芊晔车企IT合规经理负责分工、组织翻译、全文校对及排版【翻译】李芊晔，车企IT合规经理（前言至第4章A节，原报告第1至6页）罗祥，华侨大学法律硕士（第4章B节至第5章前言，原报告第7至10页）袁俊。

5、赛为智能（赛为智能（300044300044）：人工智能产品有望持续落地，在手订单充沛业绩有支撑）：人工智能产品有望持续落地，在手订单充沛业绩有支撑图表图表11基础数据基础数据首次覆盖首次覆盖名称赛为智能代码300044.SZ评级增持市场价格（元/股）7.34所属行业计算机总市值（亿）58.21图表图表22近一年股价走势近一年股价走势分析师：费瑶瑶SAC执业证书：S0380518040001联系电话：0755-82830333（107）邮箱：研究助理：钟倬铭联系电话：0755-82830333（109）邮箱：研究助理：严诗静联系电话：0755-82830333（197）。

6、东方财智兴盛之源DONGXINGSECURITIES公司研究东兴证券股份有限公司证券研究报告赛为智能（赛为智能（300044300044）深度报告之一深度报告之一：智慧城市业务稳健，人工智能产品智慧城市业务稳健，人工智能产品出海出海2020年02月18日强烈推荐/首次赛为智能赛为智能公司公司报告报告报告摘要：公司步入高速成长期，营业收入和净利润将迎来亿级突破。公司步入高速成长期，营业收入和净利润将迎来亿级突破。2019年前三季度，公司实现营业收入98899.64万元，较上年同期增长20.01%；实现营业利。

7、沙利文2019年中美人工智能产业及厂商评估沙利文2020年1月2020FrostRoboticsX机器人实验室腾讯在AI专利与论文在中国厂商中表现突出，创新能力较强腾讯重视语音识别与合成、声纹识别、图像识别等方向的研究，语料库庞大，在语音、视觉等领域技术拥有一定实力沙利文洞察综合技术水平43中美人工智能厂商布局腾讯腾讯主要开放视觉和语音AI能力，依托云服务进行生态拓展；应用层面以智能家居和泛娱乐为主要落地领域，未来将进一步基于自有生态拓展落地场景指标部分表现技术生态AI开放平台平台体系：NCNN、Ang。

8、人工智能助力新冠疫情防控人工智能助力新冠疫情防控调研报告调研报告中国人工智能产业发展联盟2020年3月1版版权权声声明明本本研究报告研究报告版权属于中国人工智能产业发展联盟版权属于中国人工智能产业发展联盟，并受并受法律保护法律保护。转载转载、摘编或利用其它方式使用本摘编或利用其它方式使用本报告报告文字或者文字或者观点的观点的，应注明应注明“来源来源：中国人工智能产业发展联盟中国人工智能产业发展联盟”。违反违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。上述声明者，编者将追究其相关法律责任。2目录。

9、广播电视人工智能广播电视人工智能在新冠肺炎疫情防控期间的应用调研报告在新冠肺炎疫情防控期间的应用调研报告国家广播电视总局科技司指导国家广播电视总局科技司指导广播电视人工智能应用国家广播电视总局重点实验室编制广播电视人工智能应用国家广播电视总局重点实验室编制2020年年3月月目目录录1.前言.12.广播电视人工智能在疫情防控中的成功应用案例.32.1智能制播.32.2智能服务.52.2.1智能远程教育.52.2.2智能安防服务.72.2.3智慧酒店服务.82.2.4智能测温服务.82.2.5智能客户服务.112。

10、人工智能应用需求报告人工智能应用需求报告（新冠抗疫篇）（新冠抗疫篇）中国人工智能产业发展联盟产学研融合与应用工作组2020年5月目录目录1.1.前言前言.12.大数据智能分析（医疗大数据）大数据智能分析（医疗大数据）.42.1应用的背景.42.2在新冠肺炎诊疗当中所面临的问题及发挥作用情况.52.2.1医疗大数据在新冠肺炎诊疗当中所面临的问题.52.2.2医疗大数据在新冠肺炎诊疗当中发挥的作用.52.3产学研融合存在的问题及发展建议.62.3.1存在的问题.62.3.2发展建议.72.4新冠肺炎疫情给医疗大数据带来的机遇与挑战.82.4.1新。

11、IntelligentConnectivityUnleashingopportunitieswiththepowerof5G,AIandcloud10December2019IntelligentConnectivity|WhitepaperTomMorrodResearchExecutiveDirectorJulianWatsonPrincipalAnalystShenWangSeniorConsultantCommissionedbyOPPOIHSMarkit|TitleofReportConfidential.2019IHSMarkit.Allrightsreserved.210December2019ContentsTableofContentsPreface3Intelligentconnectivity3Definingintelligentconnectivity3Thebuildingblocksofintelligentconne。

12、“5G+人工智能”融合发展与应用白皮书（2019）中国联通研究院中兴通讯股份有限公司2019年11月版权说明版权说明本白皮书版权属于中国联通研究院和中兴通讯股份有限公司，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国联通研究院、中兴通讯股份有限公司”。违反上述声明者，版权方将追究其相关法律责任。“5G+人工智能”融合发展与应用白皮书前言前言5G和人工智能是目前科技界两大热点研究领域，两者都是能够改变时代的颠覆性技术。作为通用基础技术，5G将从线上到线。

13、证券证券研究报告研究报告金融金融工程工程深度深度人工智能研究之八人工智能研究之八XXgboostgboost算法算法在在选股选股中的应用中的应用主要结论主要结论决策树及决策树及Boosting思想是理解思想是理解Xgboost算法不可或缺的部分算法不可或缺的部分Xgboost算法是Boosting（集成）算法的高效体现。集成学习方法是将多个学习模型组合，使得组成的模型具有更强的泛化能力。另外，Xgboost的基模型一般选择均为CART分类回归树，其逻辑清晰且理论优美，适合用于金融领域。报告将首先介绍CART分类回归树与boosting思。

14、12目录前言.4第一章中国人工智能发展概况.51.1人工智能的定义与内涵.51.2中国人工智能发展环境分析.51.2.1政策环境.51.2.2经济环境.71.2.3社会环境.81.2.4技术环境.91.3人工智能发展的意义.1。

15、国家人工智能研发战略计划：2019年更新一份报告选择人工智能委员会的国家科学技术委员会2019年6月亲爱的同事们，特朗普总统在2019年2月5日的国情咨文演讲中强调了确保美国在开发构成未来产业的新兴技术（包括人工智能）方面发挥领导作用的重要性。为了反映这一重要性，特朗普总统于2019年2月11日签署了行政命令13859，该命令建立了美国人工智能倡议。该倡议是一种整体政府方法，用于维持美国在人工智能方面的领导地位，确保人工智能使美国人民受益，并反映我们国家的价值观。本行政命令中的第一条指令是联邦机构在其年度预算。

16、2019年人工智能全球高管调研与研究项目的主要发现再版编号：61180赢在人工智能战略、组织行为与技术三位一体2019年11月萨姆兰斯博撒姆（SamRansbotham）、谢尔文科达班德（ShervinKhodabandeh）、罗尼费林（RonnyFehling）、伯特拉福廷（BurtLaFountain）、戴维吉隆（DavidKiron）合作机构研究报告研究报告：赢在人工智能MIT2019年版权所有。从MIT斯隆管理评论中获取更多关于人工智能和商业战略咨询信息：在线阅读该报告：https:/sloanreview.mit.edu/ai2019访问官方网站：https:/sloanreview.mit.edu/big-ideas/artifi。

17、IBM商业价值研究院研究洞察为何边缘计算成为企业的重投领域从边缘获得洞察扫码关注IBM商业价值研究院官网微博微信微信小程序IBM如何提供帮助客户亟需制定战略和运营计划，发挥切实可行的实时洞察的潜在变革性影响，对业务流程和资产应用预测性分析和学习分析，推动实现数字化转型。边缘计算和人工智能具有创造新市场和新收入流的巨大潜力。我们看到这种迅速发展的能力推动人机合作不断实现突破，形成全新的业务流程合作关系。IBMIntelligentConnectedOperations提供综合的服务、软件和边缘计算解决方案。欢迎与我们。

18、ARTIFICIALINTELLIGENCEMEETSBUSINESSINTELLIGENCEBigDatasRoleintheFutureofArtificialIntelligenceAcrossKeyVerticals2ARTIFICIALINTELLIGENCEMEETSBUSINESSINTELLIGENCEHarnessingthePotentialofIntelligenceCompaniesacrosstheworldandacrossdifferentindustrieshaveembracedthepotentialofArtificialIntelligence(AI).Theautomotive,commercial,consum-er,healthcare,andmanufacturingsectorsareinvestingbillionsintoAI,hopingtoboostproductivityandprofitabilityin。

19、中国人工智能基础数据服务行业白皮书2019年22019.8iResearchInc.摘要来源：艾瑞自主研究绘制。随着算法需求越来越旺盛，依赖人工标注不能满足市场需求，因此增强数据处理平台持续学习能力，由机器持续学习人工标注，提升预标注和自动标注能力对人工的替代率将成趋势。远期，越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增强，机器模拟或机器生成数据会是解决这一问题的良好途径，及早研发相应技术也将成为AI基础数据服务商未来的护城河。在经历了一段时期的野蛮生长之后，人工智能基础数据服务行业进入成长期，行业格局逐。

20、可视化研究报告主编：曹楠编辑：何杨蒲杰目录目录1.1.概述篇概述篇.111.1基本概念11.2可视化发展历程21.3可视化呈现的设计标准52.2.技术篇技术篇.662.1数据可视化（DataVisualization）62.2可视化图形库212.3国内知名可视化实验室222.4可视化领域的顶级会议和期刊233.3.人才篇人才篇.25253.1学者情况概览253.2国外学者简介283.3国内学者简介344.4.应用篇应用篇.39394.1社交媒体可视化394.2体育数据可视化404.3医疗数据可视化425.5.趋势篇趋势篇.4545图表目录图。

21、SPECIALREPORTCompetinginArtificialIntelligenceChips:ChinasChallengeamidTechnologyWarDieterErnstSPECIALREPORTCompetinginArtificialIntelligenceChips:ChinasChallengeamidTechnologyWarDieterErnstAboutCIGITheCentreforInternationalGovernanceInnovation(CIGI)isanindependent,non-partisanthinktankwhosepeer-reviewedresearchandtrustedanalysisinfluencepolicymakerstoinnovate.Ourglobalnetworkofmultidisciplinaryresearchersandstrategicpartnershipspro。

22、??????????????qRsNoOqMqNoQtRnMsNwPsNbRaO7NtRqQtRoOlOrRsRjMqQvM7NmNmMxNqMqQMYmOnP???????????????????????????????????????????????。

23、悬而未决的AI竞赛全球企业人工智能发展现状德勤企业人工智能应用现状分析（第二版）报告洞察本报告由德勤科技、传媒和电信行业中心编制德勤分析不仅为世界一流企业带来卓越洞察力，还致力于成就高效。不止于快，是我们一贯秉承的宗旨。我们的分析实践基于客户的广泛需求，我们在全球范围内部署了大量顶尖人才，包括数据科学家、数据架构师、富有专业知识的业务及领域专家、可视化和设计专家以及技术和应用工程师。oPqPrRnRmRrPnPrQoRyRsR8OaO7NoMqQpNrRfQnNmPfQmNuN9PoOvNMYqMnNvPtOyQ内容摘要|2人工智能竞争并非“。

24、CEO如何深挖人工智能的全部潜力欲欲成功利用人工智能和其他智能技术提高人类的专业成功利用人工智能和其他智能技术提高人类的专业技能，首先技能，首先应应从从企业企业高层做起高层做起2|普华永道普华永道CEO如何深挖人工智能的全部潜力目录简介3全面了解潜在应用42明确定义人工智能赋能的组织未来63建立部署人工智能的流程84让员工准备好以不同的方式工作105决定您在自动化和人工智能伦理问题上的立场12结论14联系人153|普华永道普华永道CEO如何深挖人工智能的全部潜力简介2019年年4月，月，Stanle。

25、人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的“头雁”效应。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。加快发展新一代人工智能是我们赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源。习近平““???商汤智能产业研究院院长?商汤智。

26、???????????????????????????????????????????????????????????????????。

27、1浅谈人工智能的下个十年JieTangComputerScienceTsinghuaUniversity2人工智能的第三次浪潮3人工智能历史人工智能历史4人工智能领域发展趋势人工智能领域发展趋势PoweredbyClaudeShannonShannon,ClaudeE.XXII.Programmingacomputerforplayingchess.Philosophicalmagazine41.314(1950):256-275.AlanTuringTuring,AlanM.Solvableandunsolvableproblems.ScienceNews-ens.fr39(1954).1950计算机象棋博弈1954图灵测试5人工智能领域发展趋势人工智能领域发展趋势PoweredbyJohnMcCarthyMc。

28、超级智能城市2.0人工智能引领新风向目录1.全球城市再进阶超级智能城市2.0：人工智能引领新风向|目录4.打造超级智能城市3.超级智能城市新风向2.超级智能城市2.05.评价指标体系1超级智能城市2.0：人工智能引领新风向|全球城市再进阶2根据联合国的预测，从19502050年的100年内，全球城市化率将翻番，2050年将有68.4%的世界人口生活在城市。经济发展为城市带来了更广阔的发展空间，发展中国家与发达国家的城市化差距逐渐缩小。在城市化的过程中，如何实现城市的可持续发展成为城市管理者关心的议题。联。

29、2019中国人工智能产业发展指数国家工业信息安全发展研究中心人工智能所目录中国人工智能产业发展指数-2019研究背景01指标体系02指数解读03趋势研判04中国人工智能产业发展指数-2019研究背景0101研究背景中国人工智能产业发展指数-2019人工智能已经成为促进经济社会发展的重要驱动力日本：推动数字经济发展，加大人工智能相关企业创业支持【治理】发布以人类为中心的人工智能社会原则【技术】发布机器人社会变革促进会议报告【资金】增加预算支持人工智能与机器人产业发展【人才】发布。

30、?GOVERNANCEONAIDATASECURITY?COPYRIGHTSTATEMENT????????????????????????????FOREWORDFOREWORD????????????????。

31、Table_IndustryInfo2020年年05月月29日日跟随大市跟随大市(维持维持)证券研究报告证券研究报告行业研究行业研究汽车汽车AI专题报告专题报告AI助力人类进入新世界助力人类进入新世界投资要点投资要点西南证券研究发展中心西南证券研究发展中心分析师：谭菁执业证号：S1250517090002电话：010-57631196邮箱：分析师：宋伟健执业证号：S1250519070001电话：021-58351812邮箱：行业行业相对指数表现相对指数表现数据来源：聚源数据基础基础数据数据Table_BaseData股票家数178行业总市值（亿元）17,969.90流通。

32、EmotionalintelligencetheessentialskillsetfortheageofAIKeyFindings74%ofexecutivesand58%ofnon-supervisoryemployeesbelievethatEIwillbecomea“must-have”skill:61%ofexecutivesand41%ofnon-supervisoryemployeesbelievethatitwillbecomesointhenextonetofiveyearsOnaverage,demandforEIisexpectedtoincreasebyasmuchassixtimes:ThefinancialservicessectorwillseethehighestincreaseindemandforEIskillsDisplacementofroutinetasks,evolvingjo。

【行业深度】洞察2023：中国人工智能行业竞争格局及市场份额(附区域集中度、竞争力评价等)

当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏【行业深度】洞察2021：中国人工智能行业竞争格局及市场份额(附区域集中度、竞争力评价等)UVc分享到：朱茜•2021-05-1810:00:33来源：前瞻产业研究院E20896G02023-2028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

人工智能是引领未来的战略性技术，也成为了国际竞争的焦点。目前，我国人工智能企业数量较多，据中国新一代人工智能发展战略研究院于2020年6月公布的统计数据显示，截至2019年，我国共有797家人工智能企业，约占全球人工智能企业总数的14.8%，仅次于排名第一的美国。

从竞争派系来看，目前百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科达讯飞为人工智能平台的代表性企业;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;此外还有技术层企业代表，商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司，通过与传统行业的龙头企业合作，不断深化了其技术应用面和市场竞争力。

1、中国人工智能行业竞争梯队

人工智能是引领未来的战略性技术，也成为了国际竞争的焦点。目前，我国人工智能企业数量较多，据中国新一代人工智能发展战略研究院于2020年6月公布的统计数据显示，截至2019年，我国共有797家人工智能企业，约占全球人工智能企业总数的14.8%，仅次于排名第一的美国。以下为我国人工智能行业代表性企业的基本信息：

从竞争派系来看，目前百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科达讯飞为人工智能平台的代表性企业;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;此外还有技术层企业代表，商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司，通过与传统行业的龙头企业合作，不断深化了其技术应用面和市场竞争力。

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。

2、中国人工智能行业企业排名

据中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室公布的“2019年全球人工智能企业TOP20榜单”中，中国有7家企业上榜，其中，百度、大疆创新和商汤科技排名前三;同时，根据《互联网周刊》发布的2020年人工智能企业百强榜，百度依然蝉联龙头地位。

此外，截至2020年末，科技部为加快实施新一代人工智能重大科技项目，尽快在基础前沿领域取得突破，共宣布了15家国家新一代人工智能开放创新平台，这15个创新平台分别依托15家业内领先的人工智能企业，具体如下：

3、中国人工智能行业区域集中度

从人工智能企业的区域集中度来看，截至2019年末，北京市、广东省、上海市和浙江省的人工智能企业数量合计占全国总数的83%，说明我国人工智能企业的分布是较为集中的，行业发展较为密集。

4、中国人工智能行业企业布局及竞争力评价

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;再从企业拥有的高层次学者数量来看，根据清华大学人工智能研究院公布的《人工智能发展报告2011-2020》，京东、阿里巴巴和华为的人工智能高层次学者拥有量入围全国前十位，是企业人力资源竞争力的体现。

5、中国人工智能行业竞争状态总结

从五力竞争模型角度分析，由于目前，我国人工智能行业的竞争者较多，企业数量已排名全球第二位，且行业还处于成长期，现有企业间的竞争较为激烈;

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，替代品威胁极小;

人工智能行业的上游供应商可概括为基础层，包括AI芯片、传感器等行业，由于技术门槛较高，且国内厂商的技术水平还有待提升，上游的议价能力是较强的;

下游消费市场主要是应用层，由于人工智能与传统产业、新兴产业融合已成为趋势，因此下游的议价能力较弱;此外，由于人工智能行业是技术密集型、资金密集型和高端人才密集型行业，进入门槛较高，因此面临的新进入者威胁较小。

更多行业相关数据请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、招股说明书撰写等解决方案。

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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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中美欧人工智能发展现状比较分析

原标题：中美欧人工智能发展现状比较分析

导语

2021年1月25日，美国信息技术与创新基金会发布《谁在赢得人工智能竞赛：中国、欧盟还是美国？》报告，从投资、人才、研究、硬件、应用、数据多个维度，系统对比中、美、欧人工智能发展现状，最终得出结论称，美国当前依然保持着世界人工智能发展总体领先地位，中国在一些重要领域与美国的差距缩小，欧盟在三者中相对落后。

一、背景及比较方法

人工智能是促进经济、安全和社会发展的基础性技术。在人工智能研发与应用领域处于领先地位的国家，将掌握该技术的未来，并获得竞争力的大幅提升，而落后的国家则可能在关键行业失去竞争优势。因此，世界主要国家当前都争相推进人工智能发展，其中30多个国家还专门制定了本国人工智能发展战略。许多国家在人工智能发展上取得了引人瞩目的进步，比如，印度人工智能人才数量快速增加，以色列人工智能领域人均私营投资额达到较高水平，澳大利亚深度学习领域的论文发表数量大幅攀升。

鉴于美国、中国、欧盟人工智能整体实力高于其他国家，报告基于投资、人才、研究、硬件、应用、数据六类31个指标，对这3个国家/地区的人工智能发展现状进行了详细比较。报告将31个指标视为一个总分100分的评分体系，给每个指标确定了一个权重分值（1～5分），然后按比例计算出美、中、欧在这一指标上的具体得分。考虑到劳动力规模对结果的影响，报告对每一指标都分别计算绝对值和按劳动力规模调整值。

二、主要结论

经评估，在100分的总分中，美国得分44.6（经劳动力规模调整后为58.0），在人工智能投资、人才、研究和硬件4类指标中处于总体领先地位；中国得分32.0（经劳动力规模调整后为17.8），在应用和数据2类指标中处于领先地位；欧盟得分23.3（经劳动力规模调整后为24.2），仅在人才类个别指标上表现较好，没有突出的大类指标领先优势。此外，美、中、欧人工智能发展有一个重要趋势：中国在超过半数指标中，缩小了与美国的差距或扩大了自身的领先优势，欧盟只在略多于1/4的指标中取得进步，意味着美国在近3/4的指标中维持或扩大了对欧盟的优势。

美国继续保持人工智能发展总体领先地位。尽管中国在有关指标上也取得了进步，但美国的总体领先优势仍然小幅提升。投资类指标方面，美国在风险投资、私募股权融资等权重较大的指标上表现出色，比如，美国拥有中、欧不可同日而语的人工智能初创企业数量，这些初创企业在2019年筹集的风险资金和私募基金比中国多出80亿美元。人才类指标方面，截至2018年的数据显示，美国的顶级人工智能研究人员数量、顶级人工智能研究人员从事教育行业的比例显著高于中、欧。研究类指标方面，2019年美国软件和计算机服务公司的研发支出是中、欧这一数值总和的3倍；美国人工智能研究的平均质量仍然高于中、欧。硬件类指标方面，世界15大半导体销售公司中，超过半数在美国；美国人工智能芯片设计公司的数量仍然遥遥领先于中、欧。

展开全文

欧盟人工智能发展相对美国总体上落后但个别指标略有进步。研究类指标方面，欧盟软件和计算机服务公司的研发支出仍与美国差距巨大；2018年欧盟人工智能论文质量有所提升，美国则有所下降。投资类指标方面，欧盟人工智能公司获得的投资继续大幅落后于美国，在融资交易数量、人工智能公司收购数量、筹集资金超过100万美元的人工智能公司数量上，与美国的差距进一步拉大。但2016至2019年，欧盟人工智能企业筹集的风险资金和私募融资相对美国筹集融资的百分比已从13%提高到22%。此外，由于欧盟的诸多指标数据严重依赖于英国的发展，英国脱欧将在绝对水平和人均水平上削弱欧盟的人工智能实力。

三、对美欧建议

欧盟应改变监管体系以促进人工智能创新。一是放松对人工智能发展的监管限制。欧盟及其成员国面临的最大挑战在于，欧洲人普遍惧怕、限制而不是欢迎和促进人工智能技术发展，因此，欧盟至今仍在推行限制数据收集和使用的《通用数据保护条例》；2020年11月刚刚出台的《数据治理法》，在提出允许个人捐赠数据、创建欧洲数据创新委员会、鼓励公共部门数据再利用等措施利好人工智能发展的同时，也提出限制商业敏感数据传输等措施，一定程度抑制了全球合作。二是提高研发税收激励，改善欧盟软件和计算机服务公司研发支出较低的现状。三是进一步发展公立研究所，帮助企业引入新的或者显著改进的服务。四是通过公私合作增加高性能计算中心的数量，可参照美国马萨诸塞州政府与大学、企业合作创建马萨诸塞州格林高性能计算中心的成功经验。

如需转载请注明出处：“国防科技要闻”（ID：CDSTIC）

来源|美国信息技术与创新基金会

图片|互联网

作者|王璐菲

注：原文来源网络，文中观点不代表本公众号立场，相关建议仅供参考。

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人工智能行业发展分析报告

——综述篇——第1章：人工智能行业综述及数据来源说明

1.1人工智能基本概念

1.1.1人工智能的概念界定

1.1.2人工智能行业所属的国民经济分类

1.2人工智能行业监管规范体系

1.2.1中国人工智能行业监管体系及机构介绍

1、中国人工智能行业主管部门

2、中国人工智能行业自律组织

1.2.2中国人工智能行业标准体系建设现状

1、中国人工智能标准体系建设

2、中国人工智能现行标准汇总

（1）中国人工智能行业现行国家标准汇总

（2）中国人工智能行业现行行业标准汇总

（3）中国人工智能行业现行地方标准

（4）中国人工智能行业现行团体标准汇总

（5）中国人工智能行业现行企业标准汇总

3、中国人工智能即将实施标准

1.3本报告研究范围界定说明

1.4本报告数据来源及统计标准说明

1.4.1本报告权威数据来源

1.4.2本报告研究方法及统计标准说明

——现状篇——第2章：全球人工智能行业市场发展现状及趋势

2.1全球人工智能行业发展现状分析

2.1.1全球人工智能发展所处阶段

2.1.2全球人工智能行业发展概况

1、全球人工智能行业市场规模

2、全球人工智能行业细分市场发展情况

3、全球人工智能行业企业布局情况

4、全球人工智能整体投资规模分析

2.2全球人工智能行业竞争格局

2.2.1全球人工智能行业区域竞争情况

2.2.2全球人工智能行业企业竞争情况

1、企业竞争格局

2、企业竞争排名

2.3欧洲人工智能行业发展现状分析

2.3.1欧洲人工智能市场政策环境

2.3.2欧洲人工智能市场投资现状

2.3.3欧洲人工智能市场应用领域

2.4美国人工智能行业发展现状分析

2.4.1美国人工智能市场政策环境

2.4.2美国人工智能市场投资现状

2.4.3美国人工智能市场应用领域

2.5日本人工智能行业发展现状分析

2.5.1日本人工智能市场政策环境

2.5.2日本人工智能市场投资现状

2.5.3日本人工智能市场应用领域

2.6全球人工智能行业发展趋势及前景分析

2.6.1全球人工智能行业发展趋势及前景

2.6.2全球人工智能行业技术发展趋势

第3章：中国人工智能行业产业链结构分析

3.1人工智能产业链架构

3.2人工智能基础层分析

3.2.1人工智能基础层功能分析

3.2.2AI芯片市场分析

1、AI芯片定义及分类

2、AI芯片市场发展现状

（1）AI芯片市场规模

（2）AI芯片专利申请情况

（3）AI芯片投资情况

3、AI芯片竞争格局

（1）全球市场竞争格局

（2）国内市场竞争格局

3.3.3云计算市场分析

1、云计算行业发展历程

2、云计算行业发展现状

（1）中国公有云市场发展现状

（2）中国私有云市场发展现状

（3）中国混合云市场发展现状

3、云计算行业竞争格局

3.3中国人工智能技术层分析

3.3.1人工智能技术层功能分析

3.3.2人工智能技术层代表企业

3.3.3计算机视觉市场分析

1、计算机视觉基本概念

2、计算机视觉发展历程

3、计算机视觉市场规模

4、计算机视觉竞争格局

3.3.4语音识别市场分析

1、语音识别基本概念

2、语音识别发展历程

3、语音识别市场规模

4、语音识别竞争格局

3.3.5自然语言处理市场分析

1、自然语言处理基本概念

2、自然语言处理发展历程

3、自然语言处理发展现状

4、自然语言处理研究趋势

3.3.6机器学习市场分析

1、机器学习基本概念

2、机器学习发展历程

3、机器学习发展现状

4、机器学习研究趋势

3.4中国人工智能应用层分析

3.4.1人工智能应用层结构

3.4.2智能安防领域分析

1、智能安防发展历程

2、智能安防AI技术分析

3、智能安防发展现状

4、智能安防发展瓶颈

5、智能安防投融资现状

3.4.3智能金融领域分析

1、智能金融主要参与者

2、智能金融市场规模

3、智能金融投融资现状

4、智能金融发展趋势分析

3.4.4智能医疗领域分析

1、智能医疗发展路径

2、智能医疗技术现状

（1）计算智能

（2）感知智能

（3）认知智能

3、智能医疗市场供给及需求

（1）市场供给

（2）市场需求

4、智能医疗市场规模

5、智能医疗投融资现状

6、智能医疗发展机遇

3.4.5智能机器人领域分析

1、智能机器人发展现状

2、智能机器人市场竞争

3、智能机器人投融资现状

3.4.6智能家居领域分析

1、智能家居发展现状

2、智能家居研究方向

3、智能家居市场竞争

4、智能家居应用领域

5、智能家居投融资现状

第4章：中国人工智能行业整体市场发展分析

4.1人工智能行业技术环境分析

4.1.1中国人工智能行业技术发展现状

4.1.2中国人工智能行业科研投入状况

4.1.3中国人工智能行业科研创新成果

1、中国人工智能行业专利申请

2、中国人工智能行业专利公开

3、中国人工智能行业热门申请人

4、中国人工智能行业热门技术

4.1.4技术环境对行业发展的影响分析

4.2中国人工智能行业发展历程分析

4.3中国人工智能应用发展及普及阶段

4.4中国人工智能行业发展现状分析

4.4.1中国人工智能行业市场规模

4.4.2中国人工智能企业层次和技术分析

4.4.3人工智能热点细分领域分析

4.4.4人工智能行业人才培养体系分析

1、人工智能人才供需情况

2、人工智能人才培养情况

4.5中国人工智能行业生态格局分析

4.5.1人工智能行业生态格局基本架构

4.5.2人工智能行业基础资源支持层

1、运算平台

（1）超算平台

（2）运算处理能力

2、数据工厂

4.5.3人工智能行业技术实现路径层

4.5.4人工智能行业应用实现路径层

4.5.5人工智能行业未来生态格局展望

1、基础资源支持层实现路径

（1）人脑芯片

（2）量子计算

（3）仿生计算机

2、AI技术层的实现路径

第5章：中国人工智能行业市场竞争状况及投融资并购分析

5.1中国人工智能行业市场竞争格局分析

5.2中国人工智能行业波特五力模型分析

5.2.1中国人工智能行业供应商的议价能力

5.2.2中国人工智能行业消费者的议价能力

5.2.3中国人工智能行业新进入者威胁

5.2.4中国人工智能行业替代品威胁

5.2.5中国人工智能行业现有企业竞争

5.2.6中国人工智能行业竞争状态总结

5.3中国人工智能行业投融资、兼并与重组状况

5.3.1中国人工智能行业投融资发展状况

1、中国人工智能行业投融资概述

（1）人工智能行业资金来源

（2）人工智能行业投融资主体构成

2、中国人工智能行业投融资事件汇总

3、中国人工智能行业投融资规模

4、中国人工智能行业投融资解析

5、中国人工智能行业投融资趋势预测

5.3.2中国人工智能行业兼并与重组状况

1、中国人工智能行业兼并与重组事件汇总

2、中国人工智能行业兼并与重组动因

3、中国人工智能行业兼并与重组趋势预判

（1）人工智能行业兼并与重组整体趋势

（2）人工智能行业兼并与重组类型及动因趋势

（3）人工智能行业兼并与重组市场主体趋势

第6章：中国人工智能行业区域发展分析

6.1中国人工智能行业区域布局

6.1.1人工智能企业区域分布

6.1.2人工智能产业集群分布

6.2中国人工智能重点区域市场发展现状分析

6.2.1北京市人工智能行业发展分析

1、人工智能相关政策分析

2、人工智能发展情况分析

（1）人工智能产业发展现状

（2）人工智能产业创新情况

（3）人工智能产业集群情况

6.2.2广东省人工智能行业发展分析

1、人工智能相关政策分析

2、人工智能发展情况分析

（1）人工智能产业发展现状

（2）人工智能产业创新情况

（3）人工智能产业集群情况

6.2.3上海市人工智能行业发展分析

1、人工智能相关政策分析

2、人工智能发展情况分析

（1）人工智能产业发展现状

（2）人工智能产业创新情况

（3）人工智能产业集群情况

6.2.4浙江省人工智能行业发展分析

1、人工智能相关政策分析

2、人工智能发展情况分析

（1）人工智能产业发展现状

（2）人工智能产业创新情况

（3）人工智能产业集群情况

第7章：人工智能行业代表性企业案例分析

7.1国外人工智能典型企业分析

7.1.1谷歌

1、谷歌人工智能市场布局

2、谷歌人工智能典型产品

3、谷歌人工智能市场地位

4、谷歌人工智能应用案例

7.1.2IBM

1、IBM人工智能市场布局

2、IBM人工智能典型产品

3、IBM人工智能市场地位

4、IBM人工智能应用案例

7.2国内人工智能代表性企业分析

7.2.1百度

1、百度人工智能市场布局

2、百度人工智能典型产品

（1）百度大脑

（2）百度深度学习平台飞桨

（3）百度无人驾驶车（Apollo）

3、百度人工智能研发水平

4、百度人工智能投融资分析

5、百度人工智能应用情况

（1）人工智能赋能生物计算，加速医药领域高质量创新

（2）云智一体打造产业智能化加速器

7.2.2腾讯

1、腾讯人工智能市场布局

2、腾讯人工智能典型产品

3、腾讯人工智能研发水平

4、腾讯人工智能投融资分析

5、腾讯人工智能应用情况

7.2.3阿里巴巴

1、阿里巴巴人工智能市场布局

2、阿里巴巴人工智能典型产品

3、阿里巴巴人工智能研发水平

4、阿里巴巴人工智能投融资分析

5、阿里巴巴人工智能应用情况

（1）人工智能从替代客户服务到个性化助理

（2）计算机视觉技术在电商场景应用广泛：从身份识别、图片搜索到违规图片识别

（3）人工智能在金融业应用：从客服、风控到业务创新

7.2.4科大讯飞

1、科大讯飞人工智能市场布局

2、科大讯飞人工智能典型产品

3、科大讯飞人工智能研发水平

4、科大讯飞人工智能投融资分析

5、科大讯飞人工智能应用案例

7.2.5格灵深瞳

1、格灵深瞳人工智能市场布局

2、格灵深瞳人工智能典型产品

3、格灵深瞳人工智能研发水平

4、格灵深瞳人工智能投融资分析

5、格灵深瞳人工智能应用案例

7.2.6旷视科技

1、旷视科技人工智能市场布局

（1）Braint++

（2）核心算法

2、旷视科技人工智能典型产品

3、旷视科技人工智能研发水平

4、旷视科技人工智能投融资分析

5、旷视科技人工智能应用案例

7.2.7优必选

1、优必选人工智能市场布局

2、优必选人工智能典型产品

3、优必选人工智能研发水平

4、优必选人工智能投融资分析

5、优必选人工智能应用案例

7.2.8出门问问

1、出门问问人工智能市场布局

2、出门问问人工智能典型产品

3、出门问问人工智能研发水平

4、出门问问人工智能投融资分析

5、出门问问人工智能应用案例

7.2.9Broadlink

1、Broadlink人工智能市场布局

2、Broadlink人工智能典型产品

3、Broadlink人工智能研发水平

4、Broadlink人工智能投融资分析

5、Broadlink人工智能应用案例

7.2.10思必驰

1、思必驰人工智能市场布局

2、思必驰人工智能典型产品

3、思必驰人工智能研发水平

4、思必驰人工智能投融资分析

5、思必驰人工智能应用案例

——展望篇——第8章：中国人工智能行业发展环境洞察

8.1人工智能行业经济环境分析

8.1.1中国宏观经济发展现状

1、中国GDP及增长情况

2、中国三次产业结构

3、中国第三产业增加值

8.1.2中国宏观经济发展展望

1、国际机构对中国GDP增速预测

2、国内机构对中国宏观经济指标增速预测

8.1.3中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析

8.2人工智能行业社会环境分析

8.2.1影响行业发展的社会因素分析

1、中国人口规模及增速

2、中国城镇化水平变化

（1）中国城镇化现状

（2）中国城镇化趋势展望

3、中国居民人均可支配收入

4、中国网民规模及互联网普及率

8.2.2社会环境变化趋势及其对行业发展的影响分析

8.3人工智能行业政策环境分析

8.3.1人工智能行业政策规划汇总

8.3.2人工智能行业核心政策解读

1、《新一代人工智能发展规划》

2、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018―2020年）》

3、《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》

8.3.3政策环境对人工智能行业发展的影响分析

第9章：中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判

9.1中国人工智能行业SWOT分析

9.2中国人工智能行业发展潜力评估

9.3中国人工智能行业发展前景预测

9.4中国人工智能行业发展趋势预判

第10章：中国人工智能行业投资战略规划策略及建议

10.1中国人工智能行业进入与退出壁垒

10.1.1人工智能行业进入壁垒分析

10.1.2人工智能行业退出壁垒分析

10.2中国人工智能行业投资风险预警

10.3中国人工智能行业投资机会分析

10.4中国人工智能行业投资价值评估

10.5中国人工智能行业投资策略与建议

10.5.1中国人工智能行业投资方式建议

1、合作研发人工智能技术

2、通过并购快速进入市场

10.5.2中国人工智能行业投资方向建议

1、集中资源研发核心技术

2、抢先布局优势应用市场

10.6中国人工智能行业可持续发展建议

图表目录

图表1：人工智能定义的不同解读

图表2：人工智能所属国民经济行业分类

图表3：中国人工智能行业监管体系

图表4：中国人工智能行业主管部门

图表5：中国人工智能行业自律组织

图表6：中国人工智能标准体系建设

图表7：截至2022年中国人工智能行业现行国家标准

图表8：截至2022年中国人工智能行业现行行业标准

图表9：截至2022年中国人工智能行业现行地方标准

图表10：截至2022年中国人工智能行业现行团体标准

图表11：截至2022年中国人工智能行业现行企业标准

图表12：中国人工智能即将实施标准

图表13：本报告人工智能行业研究范围的界定

图表14：本报告权威数据资料来源汇总

图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明

图表16：人工智能行业发展历程

图表17：2021-2022年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）

图表18：2021上半年全球人工智能软件行业市场规模分布（单位：%）

图表19：全球科技巨头人工智能行业布局概况

图表20：2016-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）

图表21：2021年全球各国人工智能创新指数得分与排名

图表22：2022年全球AI2000学者入选数量TOP10国家

图表23：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）

图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析

图表25：2022年全球AI2000学者入选数量TOP20机构

图表26：欧洲人工智能相关重点政策汇总

图表27：2016-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）

图表28：2022年欧洲人工智能行业投融资事件汇总

图表29：美国人工智能相关重点政策汇总

图表30：2016-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）

图表31：2022年7-12月美国人工智能行业投融资事件汇总

图表32：美国最成功的10个人工智能应用案例

图表33：日本人工智能工程表内容

图表34：日本人工智能行业投融资事件汇总

图表35：日本人工智能应用情况

图表36：全球人工智能行业整体发展趋势

图表37：2023-2026年全球人工智能行业市场规模预测（单位：亿美元，%）

图表38：全球人工智能行业技术发展趋势

图表39：人工智能产业链结构

图表40：人工智能芯片分类

图表41：2013-2021年中国人工智能芯片企业成立情况（单位：家）

图表42：2017-2025年中国人工智能芯片行业市场规模（单位：亿元）

图表43：2014-2022年中国人工智能芯片专利申请情况（单位：件）

图表44：2014-2022年中国人工智能芯片投资变化情况（单位：起，亿元）

图表45：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况

图表46：全球主要AI芯片类型及企业

图表47：中国人工智能芯片代表性企业产品及应用情况

图表48：2021年中国人工智能芯片企业TOP10

图表49：中国云计算行业发展历程

图表50：云计算三种形态（按后台位置分）

图表51：2021年中国云计算细分市场占比情况（单位：%）

图表52：2016-2021年中国公有云服务市场规模情况（单位：亿元，%）

图表53：2016-2021年中国私有云服务市场规模情况（单位：亿元，%）

图表54：不同类型数据混合云应用情况（单位：%）

图表55：2021年中国云计算企业TOP50

图表56：人工智能行业技术层概况

图表57：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业

图表58：计算机视觉基础和热门方向概述

图表59：计算机视觉发展历程

图表60：2020-2021年中国计算机视觉市场规模（单位：亿美元）

图表61：2021年中国计算机视觉TOP5厂商

图表62：语音识别系统框架

图表63：20世纪80年代语音识别重大进展

图表64：2016-2021年中国语音识别市场规模（单位：亿元）

图表65：中国语音识别主流厂商竞争力分析

图表66：自然语言理解层次

图表67：自然语言处理发展历程

图表68：2022-2030年中国自然语言处理市场规模（单位：亿元，%）

图表69：自然语言处理领域技术研究发展趋势

图表70：自然语言处理发展趋势

图表71：机器学习发展历程

图表72：2021-2025年中国机器学习开发平台市场规模（单位：亿美元）

图表73：2021年中国机器学习开发平台市场份额排名

图表74：机器学习领域技术研究发展趋势

图表75：机器学习技术发展趋势

图表76：2021年中国人工智能科技技术合作领域分布（单位：%）

图表77：中国智能安防行业发展历程

图表78：人工智能赋能安防行业

图表79：智能安防领域AI技术应用

图表80：2011-2021年中国安防行业总产值变化情况（单位：亿元，%）

图表81：智能安防发展瓶颈

图表82：2016-2022年中国智能安防领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表83：中国智能金融行业主要参与者及其特征

图表84：2016-2022年中国金融科技市场规模（单位：亿元，%）

图表85：2016-2022年中国智能金融领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表86：中国智能金融行业发展趋势分析

图表87：人工智能赋能医疗行业发展路径

图表88：智能医疗供给主体

图表89：智能医疗需求主体

图表90：智能医疗落地应用场景

图表91：2016-2022年中国智能医疗行业市场规模（单位：亿元）

图表92：2016-2022年中国智能医疗领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表93：智能医疗行业发展机遇

图表94：2021-2022年中国机器人行业市场规模（单位：亿元）

图表95：中国机器人市场代表性企业

图表96：2016-2022年中国智能机器人领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表97：智能家居的基本功能

图表98：2016-2021年中国智能家居行业市场规模体量测算（单位：亿元）

图表99：智能家居设备行业竞争格局情况

图表100：2022年中国智能家居十大品牌榜单

图表101：2021年中国智能家居产品市场结构占比情况（单位：%）

图表102：2016-2022年中国智能家居领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表103：2021年中国人工智能上市企业研发强度分布（单位：%）

图表104：2021年中国人工智能行业研发强度排名前二十的上市公司（单位：%）

图表105：2010-2022年中国人工智能行业专利申请情况（单位：项）

图表106：2013-2022年中国人工智能行业专利公开情况（单位：项）

图表107：截至2022年12月中国人工智能行业专利申请量排名TOP10申请人（单位：项）

图表108：截至2022年12月中国人工智能行业专利申请数排名（单位：项，%）

图表109：人工智能行业发展历程

图表110：中国人工智能发展阶段

图表111：2018-2021年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）

图表112：2021年中国人工智能企业层次分布（单位：%）

图表113：2021年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）

图表114：2021年中国基础层及技术层人工智能企业核心技术分布（单位：%）

图表115：2011-2020年十大AI热点

图表116：长三角2021年度人工智能产业“十大科技事件”

图表117：人工智能各职能岗位人才供需比

图表118：人工智能各技术方向岗位人才供需比

图表119：2022年人工智能主要技术方向人才供需比

图表120：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单

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制造业+人工智能创新应用发展报告

核心观点/主要发现

人工智能为制造业带来机遇：人工智能在制造业的应用将由解决可见问题（如缺陷检测）向解决和避免生产系统中的不可见问题（如工艺优化）进化，实现制造系统生产效率的提升和产品竞争力的突破。同时，人工智能的应用使越来越多的技术商和创业企业成为制造业生态圈的一员，并创造新的生态组织模式。

人工智能制造业应用总体规模：受政策支持、数据环境、算力提升、算法模型优化、商业化应用潜力五大利好因素驱动，中国制造业人工智能应用市场前景广阔，预计未来五年将保持年均40%以上的增长率，并在2025年超过140亿元人民币。

基础层市场：中国人工智能芯片市场将保持年均40%-50%的增长。GPU与FPGA市场已被国外寡头占据，唯专用芯片ASIC尚未被头部企业垄断，成为各方布局的焦点。

技术平台层市场：计算机视觉和机器学习技术带动人工智能在制造业应用市场的增长，预计到2025年，计算机视觉在制造业领域的应用市场将达到55亿元人民币，机器学习的应用市场达为44亿元人民币；人工智能云部署方式快速增长，预计2025年市场规模将达60亿元人民币，占整体人工智能应用市场的43%,为制造企业提供开发新服务和新商业模式的机会。

应用层市场：应用场景角度，预测性维护或将成为人工智能在制造业的杀手级应用；柔性生产、协同制造等新的制造模式推动智能排产应用市场快速增长。行业应用角度，预计到2025年，电子通信/半导体人工智能应用市场的规模将达到41亿元人民币，汽车制造行业紧随其后达37亿元人民币，能源电力行业25亿元人民币，制药行业17亿元，金属及机械制造行业13亿元，其他行业8亿元。

挑战：人工智能制造业应用的挑战主要是芯片技术有待突破、工业数据应用分析能力不足、解决方案无法直击业务痛点、复制性较差，以及制造企业理念和人才掣肘。

政策建议：建议政府与全社会协力从人工智能人才培养、制造业信息化水平、技术标准及关键性技术、技术产业融合等方面推动人工智能应用。