行业调研报告范文4篇
行业调研报告范文4篇
本文目录行业调研报告范文担保行业环境发展调研报告快递行业发展情况调研报告中国LED球泡灯行业调研报告制药行业被认为是资金雄厚的行业，但同时也是一个竞争异常激烈的行业。对外，在我国加入wto的承诺下，跨国制药企业正虎视眈眈，包括世界排名前20位的跨国医药企业，已相继在我国抢滩设点。对内，改制以及gmp认证等问题又使当前的医药企业忙得不亦乐乎。如何在内外夹击的环境中占据优势地位，已成为摆在制药企业面前至关重要的一道坎。而通过信息化手段提高管理与服务手段、降低成本正是成功的医药企业得以制胜的“名医良方”。
制药行业信息化现状
制药企业一般包括四大类：药品、医疗器械、化学制剂和玻璃仪器。作为典型的连续型生产制造型医药企业，由于生产药品和化学试剂等特殊商品，制药企业有着自己独特的行业特征：如药品类别繁多;编码无规律，有效期须进行严格控制;对专利(配方)有较强的依赖性;销售范围广，各销售片区、各品种的销售情况不易从总体上把握;药品定价影响因素多而复杂，销售终端资源(医院、药店)难以控制;药品更新快，但新品的研发周期长等。
另外，以药医分离、连锁经营、gsp达标为标志，封闭了近50年的医药产品流通四级批发制被完全打破。在沉重的市场压力下，如何把药品卖出去，成了各家企业经营的核心。因此，机制创新、优化流程、强化管理成了各大制药企业的重头戏。面临一个全新的市场竞争环境，势必要启用新的营销模式。因此，从根本上改革管理手段已经刻不容缓，经营和管理必须依托于一套完善的信息系统来开展。
医药信息化涉及到哪些软件呢?从药品流通角度来说目前有几个环节。第一个是生产厂家的内部管理，主要涉及到erp系统;从生产厂家到批发企业、配送企业、医院的过程，则涉及到物流系统、网上交易系统和crm系统等;医院里还有his系统，即医院信息管理系统。
据介绍，目前大约20%的大中型制药企业已经实施完成erp的实施，并主要是集中在进、销、存及财务等模块;而大约有50%的制药企业正在推进和实施erp，也基本上集中在供应链、分销、资金管理等领域。从当前一些制药企业实施erp的可以看到，几乎所有企业都是从营销做起。
制药信息化六大不足
随着医药流通体制、医药卫生体制和医疗保障制度改革的深入发展，处方药与非处方药分类管理的全面推行和定点药店的实施，医药领域的信息化开始有较大的发展，但呈现很大的不平衡性，如医院信息化方面有了长足的进步，而制药企业、医药零售企业的信息化相对于医院落差较大。目前，制药行业信息化还存在以下不足。
一是信息化管理机制陈旧。有待建立标准化的信息系统管理数据，来解决企业的信息化机制问题。
二是配送中心与计算机系统不健全。现代制药企业一般都形成了以药品研发生产销售一体的生态链模式，涵盖的终端包括药品零售商、医院等，有的制药企业还有专门的药店零售连锁终端，因此连锁对中国药企来讲是一个非常新的课题，不健全的配送模式跟信息化系统结合的时候不能很好地融合。
三是扩展规模时不顾信息化的能力。在国家宣布扶持组建制药企业百强和销售终端50强的政策下，出现了盲目扩张，而管理系统并没有跟上的现象。
四是信息化专业人才匮乏。
五是连锁企业缺乏有效的连锁化业务管理系统。尤其是供应链管理系统与分销物流系统缺乏。六是医药企业选择系统的时候，重表面轻内核、重产品轻实施、重产品初期运行轻维护和服务。
制药信息化九大需求
东软金算盘营销副总经理杨汉东认为，企业需要的管理软件有九种，中国制药企业最需要物流管理，这是中国企业要走的第一步。物流管理软件可以使企业决策人非常清楚原材料、零配件、成品的采购成本、运输成本、销售毛利及流转录用等情况。物流管理也可以延伸到业务管理，对药店来讲就是药店连锁。
建立了物流管理以后第二步是生产管理，生产管理一定是在解决了物流管理的基础上进行。
第三是人力资源管理。在解决了物流管理、生产管理以后，企业需要在生产和流通的环节中对工作人员的参与时间、实施成本、人员素质、技能需求以及所需的培训项目等进行管理。
第四是产品设计管理。企业到了一定的规模，非常需要把产品从创意开始，到产品调研、产品设计、产品设置、产品工艺等过程都用计算机管理起来。
第五是财务成本核算。管理会计是企业最需要的，只有在对物流成本管理很清楚，对人力成本的分析也很清楚的情况下，才能出现财务成本核算。产品设计管理软件也要在财务成本核算软件之前实行，这样就使企业的每一项投入都可以非常精确地计量。财务成本核算不仅需要对具体的物品、生产、人员进行管理，还要对市场调研、市场开拓、资金成本、固定资产管理等企业相关成本进行管理。
第六是财务报告。中国加入wto以后对财务报告有很大需求，因为各个国家的会计制度完全不一样，同样一张票在各个国家的财务属性可能完全不一样。现在香港就有这种企业，它会花几百万港币把凭证在香港重新做，因为内地的情况根本不符合香港财务制度的要求。
第七是财务报告分析。企业通过财务报告分析软件，使企业领导对企业的运营情况和客户、供应商、合作伙伴等单位的财务情况有比较深入的了解。
第八是企业决策分析。企业领导需要经常对企业的经营进行决策分析，决策分析的数据必须及时、准确，分析手段也需要不断创新。
第九是企业资源管理软件，即erp，然后进行电子商务建设，建立健全的医药生态链信息化系统，这是最后一步建设系统。
担保行业环境发展调研报告行业调研报告范文（2）|返回目录一、非公担保行业发展基本情况
国务院“非公经济36条”和省政府“非公经济32条”发布后，各级政府及部门都相继出台了许多鼓励支持和引导非公经济发展的意见和政策，同样也出台了一系列鼓励和支持非公担保行业发展的意见和政策。非公担保行业得以快速发展，地位和作用日趋提升。
截止XX年底，全市共有担保投资机构50余家，注册资本金6.9亿元。XX年为全市786家企业提供融资担保总额达17.1亿元。全市50余家担保机构中90%以上为非公担保机构，市直7家担保机构除一家为国有外（注册资本金1000万元），其余全是非公担保机构。可见非公担保机构在我市担保行业中占主导地位，为解决中小企业融资难、贷款难、担保难问题发挥了积极作用。
二、非公担保行业存在的问题
市非公担保机构始建于XX年，总体看发展较快，运行良好，但与发达地区相比，存在起步晚、发展慢、业务规模小、经营业务单一、抗风险能力弱等缺陷。全市50家担保机构注册资本金6.9亿元，平均每家只有1380万元，其中市直7家担保机构，注册资本金2.7亿元，平均每家不到4000万元。全市注册资金超5000万元的担保机构只有5家，没有一家超亿元担保机构。远不能满足中小企业快速发展对担保市场发展的需求。尽管造成上述现状的原因是多方面的，调研后发现政策不完善、政策不配套、政策执行不到位是影响担保行业快速发展和壮大的主要原因之一。
1、政策不完善。尽管国务院和省政府都有大政策出台，地方政府也相继出台了实施意见，但往往是生搬硬套，没有制订明确的可操作的政策措施，以致有关政策成为一纸空文。如浙政办发[]93号《关于加强中小企业担保体系建设的若干意见》明确规定：市、县政府应当安排一定的专项扶持资金，通过参股、资助、补贴等方式，支持担保机构的设立和发展。而我市及县政府都没有明确规定措施办法，故我市没有一家担保机构得到政府的资金注入，加之自有的资本金不足，以致造成我市担保机构普遍规模小、实力弱。又如浙政办发[]93号文件还要求各地在继续做好以企业房产、土地等为主的原有担保物的同时，要努力挖掘各种合法有效的担保资源。而各市、县文件都未作明确规定，因此目前我市的实际情况是只有房产和土地才能作为担保物。而且担保行业要求同一抵押物在银行抵押贷款的基础上，余值部分经担保机构（第二受益人）担保再贷款时，相关部门应给予办理二次余值抵押登记的问题也一直未能得到解决。
2、政策不配套，以致造成有政策难落实。究其原因是相关部门政策不一、要求不一、认识不一所致。一是担保机构与银行合作的准入门槛较高，合作的前提是要求担保机构成立并运行3年以上，经评审合格经省行批准授信后才准予介入货款担保。而我市非公担保机构的建立XX年开始起步，因而在XX年以前均不具备合作条件，也就无法与银行开展货款担保业务，相关优惠政策自然也不能惠及；二是，浙政办发[]93号文件要求：支持银行业金融机构与风险控制能力强、信用好的担保机构建立风险比例分担机制，促进中小企业信贷融资业务健康发展，而银行出于自身风险和利益考虑，不愿意也不支持与担保机构建立风险分担机制，因此到目前所有担保机构只有独自承担担保贷款风险。三是担保机构无法享受与银行同等的债权待遇。如一旦被担保的企业发生财产纠纷案件，其依法登记给担保机构的抵押物将往往视为无效，就有可能丧失优先受偿权，而同类案件发生在银行身上，则将受到较大程度的保护；又如中小企业向银行贷款发生失信行为时，银行则可在征信系统中将该企业列入黑名单，从而丧失在任何银行获得信贷支持，而担保机构发生同类事件就无法将该企业列入征信系统黑名单，对企业失信的震慑作用大大减弱，则担保企业无法共享银行的企业征信咨询系统。四是部门间的配合度不够，使政策落实大打折扣。如根据建设部《关于在建设工程项目中进一步推行工程担保制度的意见》之精神，担保行业应该准予进入招投标担保和工程履约担保的业务领域，由于建设和国土部门没有参与有关文件的制定过程而造成认识上的偏差，使得上述业务一直未能开展；又如在省内发达地区，担保业务已向诉讼财产保全担保等非融资领域拓展，而我市未得到法院部门的认可而一直无法开展。因此我市担保行业目前还只限于为中小企业向银行贷款提供担保的单一业务，经营业务空间受到极大的制约。
3、政策执行不到位，制约担保行业的发展。担保行业自产生起就带有强烈的化解中小企业融资难题的政府背景，是中小企业服务体系的重要组成部分，是政府强力推动发展的行业，同时由于担保行业收入低，风险高，因此为推动担保行业的健康快速发展，各级政府相继出台了许多扶持政策，如我市出台的丽政办发[]47号《关于加强中小企业信用担保体系建设的意见》，就明确规定了专项扶持资金资助和补贴、风险准备金资助、风险补偿及税收优惠等一系列扶持政策，而实际执行过程中，真正落实到位的却寥寥无几。扶持资金资助、补贴政策由于没制定明确的可操作性办法，故至今我市担保行业没有一家得到过政府的资金注入；而由于政府制订的标准过高、条件苛刻和担保机构自身管理存在的不足，使得年终评估考核时符合享受风险补偿和税收优惠等政策的担保机构为数不多，使得上述扶持优惠政策可见不可得。
上述问题的存在与我市开展的国务院“非公经济36条”和省政府“非公经济32条”贯彻落实情况调查问卷统计结果是一致的，认为现有法律法规和政策不配套造成障碍的占52%，要求制订配套的实施细则的占70%；与部门或地方有冲突，执行不力的占56%，要求对执行情况进行监督和检查的占64%；认为市场准入条件苛刻、程序烦琐的占52%。因此强化政策完善、配套和落实是进一步优化非公经济发展环境的关键。
三、优化担保行业发展环境的几点建议
1、统一认识、政府引导、政策推动。担保机构利用本身具有的放大与杠杆功能，并以低收入、高风险的代价为解决中小企业融资难尽了努力，同时为扩大就业、培植税源、繁荣经济和稳定社会作出了积极的贡献，并且在一定程度上为政府承担了服务企业的责任。因此为担保行业创造良好的发展环境是政府义不容辞的责任。各级政府及相关部门要充分认识担保行业的地位与作用，明确职责、协调配合，制订和完善相关的扶持优惠政策，并强化服务、落实到位，以引导和推动担保行业健康快速发展。
2、完善相关配套政策、确保扶持优惠政策落到实处。一是要注重政策实施的可操作性。通常情况国家和省级出台政策往往讲原则、讲框框，要使扶持优惠政策具有可操作性、更需要地方各级政府及部门结合本地情况制订切实可行的实施意见，明确扶持优惠政策的具体事项、享受对象、享受条件、享受额度和操作办法。否则就会形成有政策，无法操作的状况，使政策成为一纸空文。二是要注重政策实施的可行性。制订享受条件和考核标准时，要符合当地担保机构规模、实力、自身管理等实际情况，使企业经过努力多数能享受到扶持优惠政策。否则过高的标准，过严的考核，只能使扶持优惠政策可见不可得，本市绝大多数企业享受不到扶持优惠政策就属此类情况。三是要注重政策实施的协调性。一个政策的实施往往需要多个部门的配合和支持才能完成，因此在制订扶持优惠政策时，应有相关部门参与，充分听取意见，统一认识、协调配合，只有这样才能使出台的政策能够落到实处。
3、业务创新，为担保机构开辟更加广阔的业务空间。目前我市担保机构还局限于为中小企业提供融资担保的单一业务，业务空间十分狭小，而事实上进一步拓宽担保机构的业务范围还大有空间，而且也是十分必要和有意义的。如根据建设部《关于在建设工程项目中进一步推行工程担保制度的意见》精神，全面推行工程招投标担保和工程履约担保制度，既能扩大担保机构的业务空间，又可有效解决工资和工程款拖欠及出现烂尾楼问题；又如许多发达地区的担保机构已介入财产保全担保业务，这既解决了诉讼企业缴付保证金的问题，也拓宽了担保机构的业务；银行金融机构还可积极创新与中小企业信用担保的合作方式，努力拓宽合作领域，推出更多适合中小企业融资需求的金融产品和服务项目等等。担保机构业务空间的拓宽，必须得由政府牵头，金融机构、城建、国土、法院等相关部门协调配合，制订相应的配套政策，为担保行业开拓更加广阔的市场空间。
4、强化落实，确保扶持优惠政策执行到位。首先要求政府及相关部门做到言必行行必果，将扶持优惠政策执行到位，让担保机构扶持优惠政策享受到位，杜绝出现虎头蛇尾的现象；其次要以向担保机构倾斜的原则处理享受扶持优惠政策中遇到争议事项；最后要根据政策执行过程发现的问题，不断完善政策和操作办法，以保证政策更合理，更具有操作性。
快递行业发展情况调研报告行业调研报告范文（3）|返回目录XX年上半年，全国规模以上快递企业业务量完成6.9亿件，同比增长26％，收入完成196亿元，同比增长23％。到2020年，中国物流市场规模将达到l1972亿元，并将每年保持20％的增长速度。而随着中国物流市场的全面开放，中国快递业正迎来最佳的发展时期。中国邮政一家。独霸天下”的国内快递行业格局的打破，国外快递企业大举扩张，我国快递业出现了国营、外资、民营等多经济主体、多运输方式相互竞争的市场格局。外国“列强”资金雄厚，硬件条件优越，品牌优势显著；国营“巨头”网络完善，背景深厚；而民营快递业充满了生机和活力，是这场竞争中的生力军。这是一场没有硝烟的战争，民营快递企业如何在这场实力相差悬殊的竞争中脱颖而出是目前亟待解决的问题。
一.调研结果
各种成本的不断上涨等因素的影响，依托廉价劳动力发展，同质化导致“低价”恶性竞争正在为民营快递业带来生死挑战。中国快递咨询网预计，XX年民营快递企业的数量将减少30％以上。民营快递企业具有它独特韵运营方式和自身不足，总体而言有利有弊。
特点如下：
1.八成公司注册资金低八成民营快递公司注册资本不足50万元i公司规模不足，小到2。3人，大到几百人至上千人。在民营快递业中，北有宅急送，中有申通，南有顺丰，再加上圆通、韵达，在民营企业中居前五位。
在国内市场上，市场占有率第一的仍然是ems，即使在中国国际快递市场，ems也居于前三位之列。信誉上ems的安全性较高，投递的速度较慢，民营快递则相反。成本费用方面，ems的成本费用较高，民营快递的成本费用较低。
2.民营快递公司运营形式简单民营快递公司运营分为自营和加盟两种形式，自营的所有网点由公司统一出资、统一招聘、统一管理，自营快递公司对下属网点的控制力强，代表有ems、顺丰和宅急送。加盟式的每个网点都是独立的，和总公司签订合作协议，使用同一个品牌，自负盈亏，采取这种模式的主要有申通、圆通，中通等。
3、民营快递的社会形象欠佳
国内民营快递的从业人员在30万左右。在从业人员中，有农村剩余劳动力，有下岗工人，有待业人员。工作人员特别是业务员，总体特点如下：一、人员素质较低；二、是服务不规范；三、是举止不文明。许多写楼挂出这样的牌子：快递不得入内；有的写楼让快递从后门进，避免快递从前门进影响单位的形象。
4.民营快递公司职业道德和服务意识淡薄由于这个行业利润较大，投资较小，.见效快，相对于其它行业，操作上技术含量不高，只需实务经验，市场需求又大，比较容易进入这个市场。另外，国内快递公司特别是民营快递普遍存在着唯“钱”是图，急功近利或经营上的短期行为；操作不规范、交通工具落后，通讯工具简单以及没有系统的管理“软件”等现象。因此投错件，发错件，损坏件，丢件，不能按时投递，服务态度差，快件中经常有危险品，包装简陋和快递公司间的相互报复等现象屡见不鲜。有的民营快递公司月丢件率高达2％一5％。
5.服务网点不完善民企快递的服务网点不够健全，没有拓展业务规模，对于公司在偏远不发达地区发展没有考虑完善，而是通通挤向大城市。没有战略性规划公司将来整体化提高，做大。他们中的大部分企业的主营业务是以陆路运输为主的国内快递业务。再加上快递业的准入门槛较低，市场还不成熟，导致了激烈的市场竞争。
二.改进措施
1.树立品牌对企业进行定位与包装，逐步形成知名品牌的快递企业。根据自由市场竞争理论，在拥有大量原子型企业的市场中，单一的企业是价格的接受者。民企快递要取得竞争优势地位，靠价格战是绝对行不通的，必须靠差异化竞争战略，做出自己的品牌，让顾客在同等的价格水平享受不同于其它快递公司的服务。目前中国快递业中最具代表性的民营快递企业为宅急送和深圳顺丰速运公司。当它们刚起家时，也是不知名的小企业，但它们十分注重品牌的经营，在短短几年之内，就成为民营快递企业中的佼佼者。当然品牌树立还有一段很长的路要走。当前的首要任务是要整合资源，寻找自己的优势所在，如在速度或售后服务方面形成独有的品牌，不断提升自己的实力和品牌，在众多类似的竞争对手中脱颖而出，逐渐做大做强，否则就会面临新一轮洗牌的危险。
2.提升员工素质众所周知，快递业的准入门槛并不高，民企如申通许多从业人员都是初中毕业学历。由于门槛低，企业吸引高素质人才的能力有限，导致从业人员的素质整体上不高，由于带来的是企业服务质量和服务意识的不强。另外，有些货物的丢失如～陕递的手机，收到的石头”肯定是公司员工所为，所以必须从上到下提高，包括上门服务的收派员的素质，加强从业人员培训学习，提高诚信服务水准，更好的维护广大消费者合法权益。还有就是加强沟通技巧的改进和培养。因为未能在约定的时间送(取)件，用户很可能会对业务员产生意见，而当业务员面对用户的质疑时，如果解释不好就可能引发用户对企业服务态度的不满意。这时工作人员最好不要跟客户吵起来，要注意沟通方面的技巧.企业可以适当对这方面进行培训。尤其是那些上门服务的收派员，他们的服务态度非常重要。
优化服务企业的品牌不是靠外在的宣传就能够维持的，更重要的是要有企业内在实力的支撑，这就需要企业提升服务质量。速度快、服务好，时效性是快递业者的核心竞争力之一。而民营快递企业就要充分发挥自己灵活的优势，提供快速、准确、安全的服务。
(1)提供多元化服务适当延长服务的时间以满足一些特殊顾客的需求。很多私营企业上班时间不固定，他们希望客户一个电话，就能派服务人员上门取件，并保证按时送达收件人手中。对于这些公司来说，快递企业最好能够提供24小时全天候服务。
但这项服务会大大提高企业的成本，所增加的业务收益量甚至可能难以弥补企业额外付出的成本，所以快递公司在提供这项服务时要谨慎。但灵活的中小民营企业在服务时间上具竞争力，可以与这些公司进行协商，适当地延长服务时间，以争取更多的顾客源，同时通过差异化服务，扩大企业的市场知名度，树立品牌。此外，提供延伸服务，如快件的安全性包装、代办商务手续等。这不仅可以提高企业的业务量，而且可以为不同的顾客提供别具特色的服务项目，满足不同群体的需求。
(2)民营快递，必须在“快”上微文章只有投递得快，快件才会增值，市场份额也会随之增加。如宅急送的核心产品。2d10”和“2d17”。所谓2d10是指当天下午5点上门收货，第二天上午10点钱送货到门，即。开门见货”，保证客户上班就能收到货。2d17是指当天下午5点上门收货，第二天下午5点之前送货到门。宅急送这样的核心产品极大地满足了客户的速度要求。
4.加强网点建设国际快递公司在中国开设的网点不但位于业务景较大或能够盈利的地区，对于大量像申通快递的中小规模的民营快递企业而言，扩大网点数量是做大做强企业所必经的环节。在企业发展前期，要集中精力做好一两个同城市场，并逐步扩建网点，不能始终局限于一两个城市的同城快递业务，更不能一窝蜂地挤在一些大城市，要根据自身企业发展的程度，拓展业务规模，并为后期开展国内异地快递和国际快递做准备。
5.加大资金投入用科技化手段来强化管理、用科技配备来创造各网络的标准化操作条件。
比如无线巴枪(gprs无线条码数据采集器)项目，是所有成功地实施了标准化操作流程的快递公司必不可少的高科技项目配备，如联邦快递，dhl，ups等，目前国内民营快递公司如顺丰、圆通、天天、宅急送等为了强力推动标准化操作，都已实施此项目。这些公司特别是联邦快递、dhl和顺丰快递，都已实施无线巴枪项目多年，公司内给世界各地的所有的业务员人人配备了无线巴枪，由于大范围使用无线巴枪，这些公司已在真正意义上实现了快递面单数据上传、查询的最快、实时和无缝化、电子化，在竞争中取得了先发优势，也给企业带来了良好的效益。
三.总结
总之，在我国快递业迅速发展的今天，民企快递公司如果能充分利用自身优势，克服自身的局限，必将会在未来的快递领域发挥重要的作用。
【参考文献】
l、商务部研究院课题组：《中国快递市场发展研究报告》，《经济研究参考》，XX2，蔡环宇，陈玲：《浅谈新形势下我国民营快递企业的发展》，《商场现代化》，
【作者简分】
许丹，应天职业技术学院，硕士研究生，助教。
中国LED球泡灯行业调研报告行业调研报告范文（4）|返回目录据高工产研led研究所(ggii)统计，XX年中国led室内照明总产值1082亿元，同比增长73%。其中：led球泡灯行业产值330亿，同比增长128%。XX年，中国led球泡灯总销量达到18.4亿支，同比增长221%，继续保持高速增长态势。
ggii认为，受益于led球泡灯产品质量越来越稳定，产品价格持续下降以及各企业渠道布局逐步完善等因素影响，未来中国led球泡灯市场仍可保持快速发展趋势。
高工产研led研究所(ggii)通过对国内几百家主要led球泡灯企业的实地调查，结合对国内外led球泡灯行业领军人物的面对面采访，收集了大量的第一手资料，为本报告的编写提供了坚实的基础依据。
在充分调查的基础上，ggii编制了《XX年中国led球泡灯行业调研报告(第六版)》。本报告对中国led球泡灯的发展特点、主要产品、市场规模、价格变动、投资机会及建议、市场发展趋势等进行了详细的研究和分析。高工产研led研究所(ggii)希望通过切切实实地调查，深入研究分析，为企业、投资者、证券公司以及想了解led球泡灯行业的人士，提供最准确最优参考价值的led球泡灯行业数据及调查报告。
数据范围说明：
本报告数据范围-
本报告数据以中国大陆地区数据为主，全球其他地区数据少量涉及
2023年人工智能行业研究报告
第一章行业概况人工智能（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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。总体来讲，当前对人工智能的定义大多可划分为以下四类：
图：人工智能产业链
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
按照人工智能的智能程度，一般分为以下三类：
弱人工智能(ANI)：是指专注于且只能解决单个特定领域问题的人工智能
强人工智能(AGI)：是指能够胜任人类所有工作的人工智能
超强人工智能(ASI)：是指在科学创造力、智能和社交能力等每一个方面都比最强人类大脑聪明的人工智能。
资料来源：资产信息网千际投行行行查
人工智能具有算力、算法、数据三大要素，其中基础层提供算力支持，通用技术平台解决算法问题，场景化应用挖掘数据价值。
图人工智能三大要素
资料来源：资产信息网千际投行
人工智能可分为以下三个发展阶段：
运算智能：即快速计算和记忆存储能力。计算机比较具有优势的是运算能力和存储能力，现阶段计算智能应用已经实现并逐渐成熟，1996年IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫，这一事件标志着人类在强运算型场景下的计算能力已经不如机器算力了。
感知智能：即类似人的视觉、听觉、触觉等对外界刺激作出反应的能力。人和动物能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。机器通过AI技术，也可实现这种类人智能，如自动驾驶汽车就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法实现这样的感知智能的。当前人类社会的AI技术正处于感知智能不断完善的阶段。
认知智能：通俗讲是一种“能理解会思考”的能力。未来机器能在没有数据信息被动输入的情况下，主动进行环境感知、信息采集、逻辑判断，做出决策等，实现类人智能。在这一阶段机器能够替代了大量的传统体力劳动，并辅助人们做出理论上的最优决策。
1.1发展历程自1956年“人工智能”概念和理论首次被提出，AI产业和技术发展主要经历如下发展阶段：
20世纪50年代——20世纪70年代
受制于算力性能、数据量等，更多停留在理论层面。1956年达特茅斯会议推动了全球第一次人工智能浪潮的出现，当时乐观的气氛弥漫着整个学界，在算法方面出现了很多世界级的发明，其中包括一种叫做增强学习的雏形，增强学习就是谷歌AlphaGo算法核心思想内容。
而70年代初，AI遭遇了瓶颈：人们发现逻辑证明器、感知器、增强学习等只能做很简单、用途狭隘的任务，稍微超出范围就无法应对。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的AI问题。这些计算复杂度以指数程度增加，成为了不可能完成的计算任务。
20世纪80年代——20世纪90年代
专家系统是人工智能的第一次商业化尝试，高昂的硬件成本、有限的适用场景限制了市场的进一步向前发展。在80年代，专家系统AI程序开始为全世界的公司所采纳，而“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。专家系统的能力来自于它们存储的专业知识，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向。但是专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景，不久后人们对专家系统的狂热追捧转向巨大的失望。
另一方面，1987年到1993年现代PC的出现，其费用远远低于专家系统所使用的Symbolics和Lisp等机器。相比于现代PC，专家系统被认为古老陈旧而非常难以维护。于是，政府经费开始下降，寒冬又一次来临。
2015年至今
逐步形成完整的产业链分工、协作体系。人工智能第三起的标志性事件发生在2016年3月，谷歌DeepMind研发的AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世石。随后，大众开始熟知人工智能，各个领域的热情都被调动起来。这次事件确立了以DNN神经网络算法为基础的统计分类深度学习模型，这类模型相比于过往更加泛化，通过不同的特征值提取可以适用于不同的应用场景中。
同时，2010年—2015年移动互联网的普及也为深度学习算法带来了前所未有的数据养料。得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法的出现，人工智能开始大调整。人工智能的研究领域也在不断扩大，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。深度学习的发展，让人工智能进入新的发展高潮。
1.2市场现状市场规模
随着技术的不断发展人工智能也逐渐出现在大众眼前，人工智能是一个新兴产业，所涉及的面广对于人才的要求高，近些年人工智能市场规模不断扩大随着人工智能技术的成熟应用场景也在扩展。
资料来源：资产信息网千际投行报告大厅
根据人工智能市场分析数据显示，截至2017年，中国人工智能市场规模达到237.4亿元，比2016年增长67%。其中，计算机视觉市场具有生物识别技术，形象认可，视频识别等技术核心规模最大，占34.9%，达到82.8亿元。2021年中国人工智能市场规模将达到415.5亿元，同比增长75%。预计到2023年中国人工智能市场规模将超过2000亿。人民币2364亿元，2021-2023年复合增长率约为43.73%。
从应用领域来看，目前我国人工智能在政府、金融、互联网、零售等领域的人机对话、远程作业、质控风控、营销运营、决策支持等诸多环节存在不同程度的应用，行业主要客户也主要来自上述领域。其中，政府城市管理和运营的市场份额接近50%，成为推动我国人工智能行业发展的重要动力。其次是互联网，占比18%。第三是金融，占比12%。
投融资情况
根据2021年斯坦福大学发布的《2021年人工智能指数报告》，2018年开始全球Al公司的融资持续向龙头初创公司聚集，2018年开始每年新成立的公司数量持续下降，但是Al融资金额依旧保持上升趋势。
资料来源：资产信息网千际投行广闻广识
图：中国人工智能企业的上市情况
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第二章商业模式和技术发展2.1产业链人工智能产业链主要分为基础层、技术层、应用层三个层级：
基础层以数据、算力、算法为核心；
技术层是建立在基础层的核心能力之上，通过打造一套人工智能系统使机器能够像人类一样进行感知与分析，其中最关键的领域包括计算机视觉（图像识别与分析）、语音识别与自然语言处理技术（语音识别与合成）、机器学习与深度学习（分析决策及行动）等；
应用层是将技术能力与具体场景相融合，帮助企业/城市管理者等客户降本增效，目前主要应用的场景有泛安防、金融、医疗、自动驾驶等领域。
在上述三个层级之外，通常面向终端时还涉及硬件交付，如摄像头、服务器、芯片等，所以人工智能产业链涉及业务方众多。
图：产业链
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图：产业链图谱概览
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上游
人工智能基础层是支撑各类人工智能应用开发与运行的资源平台，主要包括数据资源、硬件设置和计算力三大要素。
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人工智能基础层主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具、数据基础服务与治理平台三个板块。
智能计算集群：提供支持AI模型开发、训练或推理的算力资源，包括系统级AI芯片和异构智能计算服务器，以及下游的人工智能计算中心等;
智能模型敏捷开发工具：主要实现AI应用模型的生产，包括开源算法框架，提供语音、图像等AI技术能力调用的AI开放平台和AI应用模型效率化生产平台;
数据基础服务与治理平台：实现应用所需的数据资源生产与治理，提供AI基础数据服务及面向AI的数据治理平台。
AI基础层企业通过提供AI算力、开发工具或数据资源助力人工智能应用在各行业领域、各应用场景落地，支撑人工智能产业健康稳定发展。
图：人工智能基础层分类
资料来源：资产信息网千际投行
通用计算芯片CPU、GPU全球市场基本被Intel、Nvidia等美国芯片厂商垄断，技术与专利壁垒较高，卡脖子现象严重。华为麒麟、巴龙、昇腾及鲲鹏四大芯片有望突破此壁垒。未来几年，全球各大芯片企业、互联网巨头、初创企业都将成为该市场的主要玩家。
计算力指数国家排名中美国列国家计算力指数排名第一，坐拥全球最多超大规模数据中心，这是美国算力的基础保障。中国列第二，AI算力领跑全球。日本、德国、英国分别位列第三至第五名。
计算平台方面，全球市场被亚马逊、谷歌、阿里、腾讯、华为等公司基本垄断，但小公司的计算平台凭借价格优势仍有生存空间。
中游
技术层作为人工智能产业的核心，主要依托基础层的运算平台和海量数据资源进行识别训练和机器学习建模，以开发面向不同领域的应用技术，对应用层的产品智能化程度起着决定性作用。根据技术层级分为通用技术层、AI软件框架层和算法模型层。
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算法作为人工智能技术的引擎，主要用于计算、数据分析和自动推理。当前最为主流的基础算法是深度学习算法，深度学习可以从大量数据中自动总结规律，并使其适应自身结构，从而应用到案例中。随着基础算法的成熟和稳定，算法发展重点转向工程实现——软件框架，很多企业开始转向建设算法模型工具库，将算法封装为软件框架，提供给开发者使用。
目前美国是该领域发展水平最高的国家，以谷歌、Facebook、IBM和微软为主的科技巨头均将人工智能的重点布局在算法理论和软件框架等门槛高的技术之上。而我国基础理论体系尚不成熟，鲜有拥有针对算法的开放平台，百度的Paddle-Paddle、腾讯的Angle等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
下游
应用层是基于技术层的能力，去解决具体现实生活中的问题。比如利用计算机视觉技术，实现金融、安防等多个领域的人脸识别；利用智能语音技术，实现智能音箱、录音笔等的语音识别；利用自然语言处理技术，用于智能客服的问答。
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在实际的应用中，技术层和应用层的关系是相互交叉的，某个领域的应用可能用到多个维度的技术层的能力，比如金融行业的应用对于智能语音、计算机视觉、自然语言处理技术都会有需求；同样某个技术层的能力也可以广泛应用到多个不同的应用领域，比如计算机视觉技术可以广泛应用到金融、安防、医疗、交通、教育等多个维度。
2.2商业模式人工智能相关产业大概分为五类：销售智能设备、提供智能服务、智能平台变现、智能软件授权以及智能项目整合。不同的商业领域决定AI技术的变现能力，根据五类产业内容又可分为计算能力、数据、算法框架、应用平台和解决方案六类商业领域，其进入壁垒、演化路径与短期长期价值各不相同。
图：人工智能常见五种商业模式
资料来源：资产信息网千际投行
目前，国内外的中大型厂商都已经初步形成了各自不同的核心竞争力，依据五大类人工智能商业内容呈现出的最终形式大致可以分为以下三类公司。
人工智能创业公司：主要是依靠其对于某一垂直领域的技术研发或渠道优势，通过销售相关技术产品设备或服务获得盈利。人工智能领域创业的技术门槛较高，一旦成功产业化，则竞争压力相对较小。商业模式相对比较传统，在获得市场关注和盈利前，需要投资人在人才与研发环节持续投入。而获得源源不断的融资也靠创始人的声誉背书，因此这类企业短时间内的收入模型和盈利模式比较模糊。
人工智能平台：大型人工智能科技公司一般布局都在基础功能平台服务上，如大数据、云计算平台。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，如微软旗下成熟的AI平台。大型科技巨头公司将主要精力花在布局基础设施上，且大型人工智能平台主要都是靠应用程序接口（API）来盈利，调用的API次数越多，收费越高。而在调用这些API的同时，用户通常还会涉及其他服务，如服务器、虚拟机、数据库等，这也将为企业盈利带来新的增长点。
人工智能咨询与定制服务：主要根据企业和客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。现阶段，人工智能方案对于传统制造与服务类企业来说，规模化应用及成本控制难度较大。但随着未来AI技术的发展，与人工智能服务相关的产品成本必将下降，中小型企业也可以负担并愿意进行智能升级改造。
AI咨询与定制服务的商业模式较为独特，目前大致有以下两种模式：
成熟的AI专利应用，如开发一个独家专利的人工智能解决方案产品，并出售给下游用户，其产品可标准化、规模化量产。
客户定制化服务，比如为某家公司客户进行产品定制服务，服务的归属权归客户所有，服务公司无权转卖，此类定制服务价格较高，竞争能力强。
2.3技术发展对国内人工智能行业的各个专利申请人的专利数量进行统计，排名前列的公司依次为：中兴通讯、京东方A、四川长虹、视源股份、海康威视、浪潮信息、大华股份、航天信息等。
图国内人工智能行业专利数量Top10
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
截至2021年上半年我国人工智能专利技术占比已超过65%，远超美、日韩等其他国家，处于绝对领先地位。从技术构成来看，目前“用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形...”的专利申请数量最多，为34450项，占总申请量的20.88%。
图：全球人工智能专利来源国分布情况
资料来源：资产信息网千际投行广闻广识
2.4政策监管人工智能行业根据中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订）和国家统计局《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017）隶属于“软件和信息技术服务业”（行业代码为I65）。根据《战略性新兴产业分类（2018）》隶属于“新一代信息技术产业”中的“人工智能”行业。
人工智能行业的行政监管部门为工信部，负责拟订信息产业的规划、政策和标准并组织实施，指导行业技术创新和技术进步，组织实施有关国家科技重大专项，推进相关科研成果产业化，推动软件业、信息服务业和新兴产业发展。
人工智能的自律协会包括：
中国软件行业协会：协助政府部门组织制定、修改行业的国家标准、行业标准及推荐性标准，并推进标准的贯彻落实；开展软件和信息服务行业的调查与统计，提出行业中、长期发展规划的咨询建议；根据软件行业发展需要，组织行业人才培训、人才交流等。
中国人工智能产业发展联盟：聚集产业生态各方力量，联合开展人工智能技术、标准和产业研究，共同探索人工智能的新模式和新机制，推进技术、产业与应用研发，开展试点示范，广泛开展国际合作等。
中国人工智能学会：组织和领导会员开展人工智能科学与技术的创新研究，促进人工智能科学与技术的发展；开展国内、国际学术交流活动，提高会员的学术水平；开展人工智能科学与技术的咨询与培训；组织开展对人工智能领域科学技术和产业发展战略的研究，向政府部门提出咨询建议等。
人工智能的行业政策包括：
资料来源：资产信息网千际投行
2020年国家标准化管理委员会、中央网信办国家发展改革委、科技部、工业和信息化部关于印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》的通知，将人工智能标准体系结构分为八大部分。
基础共性标准：包括术语、参考架构、测试评估三大类，位于人工智能标准体系结构的最左侧，支撑标准体系结构中其它部分。
支撑技术与产品标准：对人工智能软硬件平台建设、算法模型开发、人工智能应用提供基础支撑。
基础软硬件平台标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
关键通用技术标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
关键领域技术标准：主要围绕自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实/增强现实、人机交互等方面，为人工智能应用提供领域技术支撑。
产品与服务标准：包括在人工智能技术领域中形成的智能化产品及新服务模式的相关标准。
行业应用标准：位于人工智能标准体系结构的最顶层，面向行业具体需求，对其它部分标准进行细化，支撑各行业发展。
安全/伦理标准：位于人工智能标准体系结构的最右侧，贯穿于其他部分，为人工智能建立合规体系。
图：人工智能标准体系结构
资料来源：资产信息网千际投行东吴证券
第三章行业估值、定价机制和全球龙头企业3.1行业综合财务分析和估值方法图：指数表现
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
人工智能行业估值方法可以选择市盈率估值法、PEG估值法、市净率估值法、市现率、P/S市销率估值法、EV/Sales市售率估值法、RNAV重估净资产估值法、EV/EBITDA估值法、DDM估值法、DCF现金流折现估值法、NAV净资产价值估值法等。
3.2行业发展和驱动因子多个行业希望利用AI实现数字化转型
当前，数字化浪潮来袭，以人工智能为代表的新一代数字技术日新月异，催生了数字经济这一新的经济发展形态。过去20余年消费互联网的充分发展为我国数字技术的创新、数字企业的成长以及数字产业的蓬勃发展提供了重要机遇。人工智能等新一代信息技术的快速发展和应用，推动着各行各业加速向数字化迈进。伴随着数字技术的融合应用以及我国供给侧结构性改革的不断深化，加快AI等数字技术与产业经济的融合发展成为多个行业的共识。
大量人工智能高端人才
高端人才对于一个行业的影响毋庸置疑，甚至可以说，一个国家在人工智能领域的实力主要取决于少数精英研究人员的质量。目前世界范围内，美国仍然是拥有最多拔尖研究人员的国家，这就是为什么美国在人工智能发明的年代能够取得领先地位，并且进入应用的时代时，他们比自己的同行有优势。
近年来，我国企业对于机器学习、知识图谱等领域关注度逐年增加，尤其在金融、教育、医疗领域，并由此吸引了越来越多的人才从事相关领域的学习。在研究热度、就业前景、政策红利等多方面因素叠加下，未来我国有望培养大量该领域的高端人才。
移动互联网的推动
随着人工智能进入应用时代，数据的应用量得到了大幅提升。当今人工智能应用的核心，就是通过深度学习在海量数据中概括出人类难以发觉的细微联系的能力。数据可以被视为支撑人工智能运行的原材料。
我国拥有大量的移动互联网用户基础，为我国人工智能行业提供数据支撑。截至2021年上半年，我国手机网民规模为10.07亿，较2020年12月新增手机网民2092万，网民中使用手机上网的比例为99.6%
技术进步
（1）边缘计算技术：通过将边缘技术应用于人工智能，可以提供更快的计算和洞察力、更好的数据安全性以及对持续运营的有效控制。因此，它可以提高支持人工智能的应用程序的性能，并降低运营成本。
（2）分布式计算技术：可以将计算任务分派给多个分布式服务器进行下发，计算完成后再将结果通过不同的分布式服务器进行汇总，通过中央控制器合成展现。分布式计算架构与人工智能计算相辅相成，共同完成大数据处理和计算任务。
政府政策支持
政府政策在驱动中国人工智能发展方面的作用是显著的但常常被人误解。政府常常挑选优势企业进行补贴，或者发布命令规定应当发展的技术。如果人工智能对经济的影响远小于当前预期，那么投入人工智能的资源可能是一种浪费。
另外，由于许多人工智能技术都已经成熟，选择哪些进行支持对公共部门来说是一个问题。政府的参与绝不是技术领先的先决条件，但随着人工智能更深入地渗透到现实系统中，政府参与可能会加速技术产生经济影响。
3.3行业风险分析和风险管理表：常见行业风险因子
资料来源：资产信息网千际投行
核心竞争力风险
人工智能行业为技术密集型行业。业内公司掌握的核心技术及业内公司研发水平将严重影响业内公司的核心竞争力。随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能芯片受到了多家集成电路龙头企业的重视，该领域也成为多家初创集成电路设计公司发力的重点。此外，研发项目的进程及结果的不确定性较高，业内公司将面临前期的研发投入难以收回、预计效益难以达到的风险。
应对措施：未来，业内公司应不断贴近市场需求，提升研发投入效率，保障产品的快速迭代，以此保障公司提升自身的核心竞争力。
行业风险
近年来，随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能受到了市场的重视。总体来看，人工智能技术迭代速度加快，技术发展路径尚在探索中，尚未形成具有绝对优势的架构和系统生态。随着越来越多的厂商推出人工智能产品，该市场竞争日趋激烈。
应对措施：未来，公司应加强研发管理，提升研发效率，以应对行业风险。
宏观环境风险
业内公司采购部分境外IP、软件，主要通过美元进行结算。业内公司自签订采购合同至收付汇具有一定周期。随着公司经营规模的不断扩大，未来若人民币与美元汇率发生大幅波动，公司未能准确判断汇率走势，或未能及时实现结汇导致期末外币资金余额较高，将可能产生汇兑损失，对公司的财务状况及经营业绩造成不利影响。
新冠疫情风险
全球新冠疫情仍在持续，国内外多地疫情反复，如果进一步失控，有可能对公司的市场销售以及现场交付工作造成较大影响。
应对措施：公司应毫不松懈地做好疫情防控工作，努力保护员工健康，持续密切关注疫情态势，慎重评估其对公司经营的影响，并积极应对，尽可能降低疫情带来的负面影响。
3.4竞争分析-SWOT模型优势
人工智能可以提供各种各样的应用来服务人类，比如京东和淘宝的智能推荐，无人车的自动驾驶。人工智能可用于完成最困难，最复杂甚至最危险的任务。我们可以利用人工智能的优势并充分利用它。人工智能还可以节省人力资源和提高效率，帮助我们完成单调，重复和耗时的过程。并且人工智能可以不停地工作，但人们不能这样做。同时人工智能能够比人们更快地完成复杂的任务，节省大量时间并加快进程，并且人工智能的成本与人力成本相比要低很多。
劣势
人工智能系统还无法超出场景或语境理解行为，并且具有不可预测性，用户无法预测人工智能会做出何种决策，这既是一种优势，也会带来风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决策。最后是安全问题和漏洞。机器会重结果而轻过程，它只会通过找到系统漏洞，实现字面意义上的目标，但其采用的方法不一定是设计者的初衷。例如，网站会推荐一些极端主义视频，因为刺激性内容可以增加浏览时间。再如，网络安全系统会判断人是导致破坏性软件植入的主要原因，于是索性不允许人进入系统。
机遇
无论人类社会自身的需求，还是由于人工智能的介入而产生的新需求，这些需求本身都为人工智能的发展提供了难得的机遇。虽然这些机遇不一定促成人工智能的进步，但它们的确是人工智能进一步发展的动力。人类总是期望人工智能可以更安全、更贴心地服务于人类，为人类创造更多的便利。
威胁
从技术层面来说，当前人工智能仍然面临着众多技术上的难题。技术上的难题关系着人工智能是否具有可靠性与高效性，能否取得人类信任，能否避免出现重大技术事故等。
从社会规范层面来看，人工智能的快速发展在一定程度上打破了传统的社会规范，也因此带来了一系列的社会问题。这些问题的出现，为人工智能的发展带来了诸多隐忧，甚至在一定程度上阻碍了人工智能的发展。人工智能能否解决人类对人工智能自身发展的担忧，在很大程度上决定着其自身的发展前景。
3.5中国企业重要参与者中国主要企业有海康威视[002415.SZ]、工业富联[601138.SH]、京东方A[000725.SZ]、中兴通讯[000063.SZ]、科大讯飞[002230.SZ]、恒生电子[600570.SH]、澜起科技[688008.SH]、闻泰科技[600745.SH]、兆易创新[603986.SH]、圣邦股份[300661.SZ]等。
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
（1）海康威视：成立于2001年，是一家专注技术创新的科技公司。海康威视致力于将物联感知、人工智能、大数据技术服务于千行百业，引领智能物联网新未来。
（2）科大讯飞：成立于1999年，是亚太地区知名的智能语音和人工智能上市企业。自成立以来，一直从事智能语音、自然语言理解、计算机视觉等核心技术研究并保持了国际前沿技术水平；积极推动人工智能产品和行业应用落地，致力让机器“能听会说，能理解会思考”，用人工智能建设美好世界。2008年，公司在深圳证券交易所挂牌上市（股票代码：002230）。
（3）寒武纪：成立于2016年，专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片，让机器更好地理解和服务人类。寒武纪产品广泛应用于服务器厂商和产业公司，面向互联网、金融、交通、能源、电力和制造等领域的复杂AI应用场景提供充裕算力，推动人工智能赋能产业升级。
3.6全球重要竞争者中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室所发布的《2019人工智能发展白皮书》披露全球人工智能企业TOP20榜单，排名前十分别是：微软、谷歌、Facebook、百度、大疆创新、旷视科技、科大讯飞、AutomationAnywhere和IBM。
资料来源：资产信息网千际投行中科院
（1）微软：是一家美国跨国科技企业，由比尔·盖茨和保罗·艾伦于1975年4月4日创立。公司总部设立在华盛顿州雷德蒙德（Redmond，邻近西雅图），以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。最为著名和畅销的产品为Windows操作系统和Office系列软件，是全球最大的电脑软件提供商、世界PC（PersonalComputer，个人计算机）软件开发的先导。
（2）谷歌：成立于1998年9月4日，由拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同创建，被公认为全球最大的搜索引擎公司。谷歌是一家位于美国的跨国科技企业，业务包括互联网搜索、云计算、广告技术等，同时开发并提供大量基于互联网的产品与服务，其主要利润来自于关键词广告等服务。
（3）Facebook：成立于2004年2月4日，总部位于美国加州门罗公园。Facebook最初是为大学生设计的，由马克·扎克伯格于2004年在哈佛大学就读时创建。
第四章未来展望AI基础技术进一步突破
AI经历“革命性十年”的大发展，底层算法以深度学习为核心。随着AI的大规模应用，AI技术已出现瓶颈。科学家与工程师们在现有技术框架下克服瓶颈，但却很难将其消除。算法层面，人工智能目前处于初级阶段，从被动感知向主动感知、认知和决策还需要技术全面提升;算力层面，人工智能对计算提出更高要求，当前的计算体系在成本、性能与能耗上均不堪重负。
智能云将成社会“水电煤”
越来越多企业意识到AI价值，然而AI技术门槛颇高，企业自行研发并不现实，也无必要。基于“云服务”模式，企业可快速基于云端AI技术能力开发AI应用。前十年，云计算是社会数字化基础设施;新十年，AI将成为云计算市场的一大增量，智能云则将成为智能社会的水电煤。
服务机器人迎来黄金发展期
前十年，大规模爆发的AI应用却不多。在消费市场，智能音箱、智能汽车、智能家居等少数产品实现智能化并大规模销售;在行业市场，在防疫、教育、金融、物流等少数行业，AI开始逐步应用。
新十年有望爆发式增长的AI应用则是服务机器人。服务机器人是指除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，主要包括个人/家庭用服务机器人和公共服务机器人。人口老龄化加剧、劳动力成本上升，服务机器人市场需求更加强劲。
AI进一步“下沉”到传统行业
前十年，AI在一些行业率先落地，主要集中在金融、教育、娱乐、信息等相对新兴的第三产业。新十年，AI则会进一步“下沉”到千行百业，包括制造业、医疗、养老业以及古老的农业。
15张图表带你速览2023人工智能最新趋势
「中国人工智能研究论文总数已经超过了美国，成为全球第一」
「人工智能初创企业获得的资本青睐越来越少」
「主流NLP系统也存在种族歧视」
这些话题都出自斯坦福大学Human-Centered人工智能研究所近期发布的「2021年人工智能指数报告」。报告内容覆盖AI研发、技术性能、经济、教育、道德、多样性以及各国相关政策和国家战略等大量内容。
这份报告长达222页，包含大量数据和图表，我们从中精选了15份图表，带你速览这份斯坦福「2021年人工智能指数报告」，了解2021年人工智能发展现状。
作者|ElizaStrickland
编译|机器之能
「2021年人工智能指数报告」由斯坦福大学Human-Centered人工智能研究所，以及来自哈佛大学，经济合作与发展组织，thePartnershiponAI合作组织和SRIInternational的11名专家组成的指导委员会共同编制。这份报告引用了大量AI研究数据，引用了包括：arXiv的AI研究数据，Crunchbase的资金数据，以及对BlackinAI和QueerinAI等团体的调查。
报告对2021年度人工智能最新的研究趋势和进展进行了总结，并分析了资本、政策对AI技术的影响，以及深度学习、图像识别、语言识别等AI主要子领域的研究。
一
人工智能的盛夏
人工智能研究工作正处在爆炸增长期：2019年全球发布了超过12万篇人工智能研究领域的同行评审论文。自2000年以来，人工智能领域论文在同行评审论文中的占比，从0.8%一路攀升至2019年的3.8%。
二
中国在人工智能研究领域取得显著成就
自2017年中国研究人员发表的同行评审论文首次超过欧洲以来，中国的人工智能研究论文数量持续上升。到2020年，中国研究人员发布的人工智能研究论文在权威期刊的引用率已经领先全球。
AI指数指导委员会联合主任JackClark表示，这些数据对中国来说似乎是「学术成功的指标」，也在一定程度上映射出不同国家在人工智能生态体系建设方面的现状。他认为研究论文更像是一种学术权威认证，一个领域的学术性越弱，其行业实用性可能会越强。他指出：「中国有获得期刊出版物的明确政策，政府机构在研究中发挥更大的作用，而在美国，大部分这方面的研发主要集中在企业内部。」
三
快速训练=更好的AI
MLPerf以训练速度与硬件的关系为基础，分析了机器学习的系统性能，客观地对机器学习系统性能进行排名。通过对各种图像分类器系统在标准ImageNet数据库上进行培训，并根据训练时间进行排名。2018年，训练最佳系统需要6.2分钟；2020年，培训最佳系统需要47秒。这一进步也得益于近年来机器学习专用芯片的快速发展。
报告认为，硬件加速对机器学习的影响至关重要。系统训练耗时几秒和几小时的差别巨大，这种差异直接影响着研究人员的想法，以及研究的类型和数量，以及它可能影响到的研究风险。
四
AI不能理解「喝咖啡」？
在过去的几年里，人工智能在静态图像识别方面的进展突飞猛进，而计算机视觉未来必将朝着视频识别的方向发展。研究人员正在构建可以从视频剪辑中识别各种活动的系统，因为如果将机器视觉应用到现实世界（例如自动驾驶汽车、监控摄像头等），这种类型的识别可能会大有用处。计算机视觉性能的基准之一是ActivityNet数据集，其中包含来自2万个视频的近650小时镜头。在其中显示的200项日常生活活动中，人工智能系统在2019年和2020年都很难识别「喝咖啡」这项活动。这似乎是一个主要问题，因为喝咖啡是所有其他活动的基本活动。无论如何，这是未来几年值得关注的领域。
五
自然语言识别需要更难的测试
自然语言处理（NLP）的迅速崛起似乎遵循了计算机视觉的轨迹，在过去十年中，计算机视觉从学术领域的分支专业发展成为广泛的商业部署。今天的NLP也由深度学习驱动，JackClark认为，NLP继承了计算机视觉工作的策略，例如对大型数据库的训练和特定应用程序的微调。他说：「我们看到这些创新非常迅速地流向人工智能的另一个领域。」
JackClark表示，衡量NLP系统的性能正在变得很棘手，学术界一直在研发更为困难的AI测试系统和指标，但无论何种系统总会在六个月内出现新的AI击败它。这份图表显示了两个版本的阅读理解测试SQuAD的表现，人工智能语言模型必须根据一段文本回答多项选择题。2.0版通过包含无法回答的问题来使任务更加困难，模型必须识别这些问题，并且不回答。一个模型在第一个版本上花了25个月才超过人类的性能，但另一个模型只花了10个月就完成了更艰巨的任务。
六
NLP也存在「种族歧视」
语音识别和文本生成等任务的语言模型总的来说已经非常完善了。但即便在主流的成熟商业NLP系统中仍存在认知偏差，如果这些问题不得到解决，则可能会严重影响这些技术的商业应用。
例如AI系统也存在种族歧视问题，图表显示了几款较为成熟的商业化语音识别程序的错误率。
虽然系统存在认知偏差，但大多数研究人员只注重系统性能，而很少有人会去注意到这种偏差。这个问题在未来很可能会阻碍各种形式的人工智能发展，包括计算机视觉和决策支持工具。
七
AI就业市场全球化
据LinkedIn数据显示，从2016年到2020年，巴西、印度、加拿大、新加坡和南非的人工智能岗位增长最快。而这并不意味着这些国家的绝对就业机会最多（美国和中国仍占据AI就业机会的首位），但这些国家对人工智能的投入将会对人工智能技术以及整个社会的发展产生积极影响。LinkedIn发现，2020年的全球疫情并未对AI领域的工作岗位招聘造成丝毫影响。
值得注意的是，印度和中国的人才对LinkedIn的应用并不广泛，因此这些国家的人才市场状况在LinkedIn上的数据并不具有充分的代表性。
八
企业对AI的投资热度「不想停，也不会停」
自2015年以来大量资金持续涌入人工智能领域。2020年，全球企业对人工智能的投资飙升至近680亿美元，比前一年增长40%。
九
创业狂潮接近尾声
从前面一张图表可以看出，AI领域的企业投资持续增长，但在增长的背后，却是增速逐年放缓。这张图表显示，AI初创企业得到的投资越来越少。虽然疫情可能对初创企业的活动产生了影响，但AI初创企业数量下降的明显趋势始于2018年，从好的方面来看，这似乎是行业正在逐步走向成熟的信号。
十
新冠病毒带来的影响
虽然人工智能的许多趋势在很大程度上没有受到全球疫情的影响，但这张图表显示，2020年的AI投资更偏向于全球应对新冠病毒中发挥重要作用的单位。制药相关公司投资的激增就很好的说明了这一点。而对教育技术和游戏的投资增长，也与2020年疫情隔离导致人们把更多时间花费在电脑前有直接关系。
十一
风险？有风险吗？
大量企业在电信、金融服务和汽车等行业稳步增加人工智能工具的应用。然而，大多数公司似乎不知道或不关心这项新技术带来的风险。麦肯锡在一项研究中调查了企业对AI应用相关风险的认知，只有网络安全风险受到了半数以上受访者的关注。与人工智能相关的伦理问题，如隐私和公平，是当今人工智能研究领域最热门的话题之一，然而这些问题并未引起企业的足够重视。
十二
AI领域的博士们正在涌入企业
AI领域的学术工作有限，虽然高校增加了本科生和研究生级别的人工智能相关课程，终身制教师职位也相应增加，但学术界仍然无法吸收逐年新增的AI博士。这份图表仅代表北美地区的AI博士毕业生，这些毕业生中的绝大多数正在流向AI企业。
十三
AI的伦理问题
如前所述，很多公司对人工智能的伦理问题重视程度不足，但研究人员对此越来越关心。许多团体正在研究人工智能系统的不透明决策（称为可解释性问题），嵌入偏见和歧视，以及隐私入侵等问题。这份图表显示了人工智能会议上伦理问题的相关论文正在逐年增加，JackClark认为这非常值得高兴。他指出，由于有这么多学生参加这些人工智能会议，几年后，将有大量关注AI伦理的从业者进入行业。
然而，除了会议文件的增加外，在这一问题上业界并没有其他突出的进步。报告强调，人工智能系统中的偏差量化测试才刚刚开始出现。JackClark说，「这些评估体系，就像人工智能科学领域的一个新分支。」
十四
多样性问题（1）
解决人工智能系统中嵌入的偏见和歧视的一种方法是确保构建人工智能系统的群体的多样性。这不是一个激进的概念。然而，报告称，在学术界和行业，人工智能劳动力「仍然以男性为主」。这张图表来自美国计算机研究协会年度调查，数据显示，在北美人工智能相关的博士课程的毕业生中，女性仅占约20%。
十五
多样性问题（2）
来自同一调查的数据讲述了一个关于种族/民族身份的类似故事。这个问题在即将毕业的博士生中似乎相当明显，有许多优秀的科学、技术、工程和数学项目都以女孩和少数族裔为重点。这使我们想到了AI4ALL组织，或许社会可以更加关注这些群体，给他们更多的资助，或者以某种方式参与其中。
参考链接：
https://aiindex.stanford.edu/wp-content/uploads/2021/03/2021-AI-Index-Report_Master.pdf
https://spectrum.ieee.org/tech-talk/artificial-intelligence/machine-learning/the-state-of-ai-in-15-graphs
机器之能面向正在进行数字化转型及智能化升级的各领域产业方，为他们提供高质量信息、研究洞见、数据库、技术供应商调研及对接等服务，帮助他们更好的理解并应用技术。产业方对以上服务有任何需求，都可联系我们。
zhaoyunfeng@jiqizhixin.com
原标题：《15张图表带你速览2021人工智能最新趋势》
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