行业深度！2023年中国金融科技行业市场规模、细分市场、竞争格局及发展趋势分析
中国金融科技行业发展概况分析
随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的蓬勃发展，“金融+科技”经历了“金融信息化-互联网金融-金融科技”的不同阶段，形态不断变更升级，2019年我国金融科技行业市场规模已经突破了3700亿元。在“金融+科技”的发展进程中，国家也出台了一系列监管和鼓励的配套政策，推动行业秩序不断完善。
从下游不同领域来看，银行、保险、证券以及资管行业均不断加大科技投入，科技在金融领域的应用场景众多，但目前来看，金融科技整体的应用深度仍然不够。总体来说，更好地服务实体经济、普惠金融和提高科技硬实力是三大发力方向。
1、中国金融科技产业全景图谱
金融科技Fintech一词最早是花旗银行在1993年提出的，由Finance(金融)+Technology(科技)合成而来。根据金融稳定理事会的定义，金融科技是指技术带来的金融创新，能够产生新的商业模式、应用、流程或产品，从而对金融服务的提供方式产生重大影响。
我国央行也参考了上述定义，指出“金融科技是技术驱动的金融创新，旨在运用现代科技成果改造或创新金融产品、经营模式、业务流程等，推动金融发展提质增效”。
金融科技的实质就是金融服务与底层技术的结合，应用人工智能、大数据、云计算以及区块链等，打造金融支付、融资、投资、保险以及基础设施等领域的新服务模式。
金融科技行业上游主要包括数据提供商、硬件设备提供商以及软件服务提供商等。其中数据提供商为中游企业提供金融客户数据信息，硬件设备提供商则提供基础设备服务，包括服务器和芯片等，软件服务提供商负责提供操作系统、平台和应用之间的通用服务等。
金融科技行业中游则为金融科技服务商，包括综合型金融科技服务商和垂直型金融科技服务商，两者的区别在于：综合型金融科技服务商不仅仅提供金融科技服务，同时输出用户流量和用户场景数据，典型的企业有蚂蚁集团、京东数科等;垂直型金融科技服务商以金融科技产品为主营业务。
金融科技行业下游包括金融机构和金融消费者，按照行业可划分为证券、银行、保险、资管等领域。
2、2020年中国金融科技市场规模或将近4000亿元
根据赛迪顾问数据，2019年，中国金融科技整体市场规模超过3753亿元，预计到2022年，中国金融科技整体市场规模将超过5432亿元。
从行业投融资事件数量来看，受互联网金融热潮的影响，2015-2018年为金融科技投融资的高峰期，2019年出现降温。2020年受到疫情的影响以及行业内监管规范政策频出，投融资事件数量进一步下降。
从投融资金额来看，2018年为中国金融科技投融资金额最高的年份，达到了1581.11亿元，主要是因为中国金融科技领域在2018迎来快速发展：银行等传统金融机构建立科技子公司，发力数字化;以BATJ为首的互联网巨头也纷纷着力于金融科技。
3、中国金融科技市场竞争格局：互联网企业占据主导地位
其他国家和地区金融科技以中小型企业为主，而我国金融科技市场结构趋向少数大型互联网企业主导。《2020胡润全球独角兽榜》显示，我国18家金融科技行业独角兽企业估值供给16340亿元。
4、从互联网金融到金融科技：科技应用趋于规范化
从科技在金融行业应用的深度和变革影响来看，金融领域的科技应用可以分为以下三个阶段：第一阶段为金融电子化阶段，着重于IT技术的后台应用;第二阶段为互联网金融阶段，聚焦于前端服务渠道的互联网化;第三阶段为金融科技阶段，强调业务前、中、后台的全流程科技应用变革。
结合监管层颁布的政策来看，从2016年开启互联网金融领域整治到2019年《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》的颁布，金融科技顶层规划趋于完善，2019年底，央行宣布启动金融科技创新监管试点工作，目的是为了构建中国版的“监管沙盒”，截至2020年7月，“监管沙盒”试点已经扩大到北京、上海、深圳等9各地区，为金融科技的发展构造了良性的政策环境。
互联网金融到金融科技的转变，不仅仅反映了科技在金融领域应用中的深度变革，也意味着在监管下，金融科技更多地是作为科技服务输出者，而不是金融服务输出者的存在。
5、中国金融科技细分领域发展现状
从金融细分领域来看，金融科技体现在这几个板块的融合：银行、保险、证券和资管，涵盖了支付、借贷、投资、保险和财富管理等业务形态。
1)银行科技：建立金融科技核心竞争力
近年来，银行持续加大科技投入力度，在平台建设、零售金融、公司金融等方面取得了一定进展，根据《中国上市银行分析报告2020》，2019年大中型上市银行平均科技人员占比提升至4%以上，平均科技投入资金占营业收入比例约为2%，其中披露金融科技投入的18家上市银行投资规模合计达1079亿。
各大银行纷纷成立自己的金融科技子公司，建立金融科技核心竞争力。截至2020年年底，国有五大行及七家股份制银行已经成立独立的金融科技子公司。
2)保险科技：将“保险+科技”提到战略高度
保险科技在近几年来发展十分迅速，根据《中国金融科技生态白皮书2020》，2019年中国保险机构的科技投入达到了319亿元，预计2022年将增长到534亿元。头部保险企业和互联网保险公司的科技布局不断加速，中国平安、中国人寿等传统大型保险机构，均将“保险+科技”提到战略高度。
3)证券科技：行业信息技术投入逐年增长
根据中国证券业协会，2017-2019年，中国证券业信息技术投入金额从2017年的112亿元增长到2019年的205亿元，信息技术投入占上一年度营收比重从2.80%提高至8.07%。中证协指出，证券公司信息技术投入指标发布以来，证券行业对信息科技重视程度不断增强，行业信息技术投入逐年增长。
4)资管科技：以云计算和大数据为主
资管行业包括基金、银行理财、信托等资管模式，其中金融科技在基金领域的应用以辅助投研决策为主，根据iResearch的数据，2019年中国基金行业整体技术投入为18.9亿元，金融科技占比仅为4.4%，为0.9亿元，其中以云计算和大数据为代表的智能科技应用仍然为基金科技落地探索的主要方向，占比达65%。
以信托为代表的非标投资机构，金融科技水平较低，仍处于探索期，根据信托业协会，2019年信托公司投入信息科技建设的金额约15亿元，主要应用场景是提升信息化系统、消费金融智能风控等方面。
5)大型互联网平台：打造金融科技头部平台
相比传统金融机构，互联网巨头通过自身的丰富场景、用户流量和网络信息技术等优势渗透到了支付、借贷、投资和保险等各个领域的金融服务，打造出了金融科技头部平台。
以BATJ为代表，能够一览当前我国大型互联网平台在金融科技领域的布局情况。可以看出，得益于用户流量，大型互联网平台在支付、理财、银行和信贷领域均开展了相关的业务。
6、中国金融科技应用深度有待持续提升
目前来看，金融科技在各领域的应用尚存不足，不管是投入产出比较低、技术融合不足亦或是监管趋于规范化，均导致金融科技整体的应用深度不够。
随着数字金融基础设施建设上升为国家战略高度，以及“监管沙盒”的落地，金融科技发展将迈入新的发展阶段，总体来说，服务实体经济、普惠金融和提高科技硬实力是三大发力方向。
更多数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国金融科技产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、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。
十张图了解2023年全球人工智能行业市场现状与竞争格局分析 行业投资方兴未艾
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏十张图了解2020年全球人工智能行业市场现状与竞争格局分析行业投资方兴未艾UVc分享到：李佩娟•2020-11-2511:20:54来源：前瞻产业研究院E10009G02023-2028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。
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。
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。
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。
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。
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。
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
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。
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》。
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2023年中国人工智能API经济白皮书
报告简介政策层面，人工智能被纳入新基建七大领域之一，作为新一轮产业变革的核心驱动力；供给层面，领先科技企业需要借助合作伙伴的Know-How和渠道资源实现技术落地和下沉；需求层面，众多中小企业希望能分享到人工智能技术发展红利。天时地利人和，AI开放平台作为连接市场参与者共创价值的桥梁，将成为各大技术厂商的必争之地。《2020年中国人工智能API经济白皮书》正是基于上述背景，分析了API发展历程与现状、人工智能API经济发展、主要参与者，并对AI开发者画像、技术需求等进行了调研，同时对行业发展趋势进行预测并针对开发者、企业用户和开放平台分别给出相应建议。
目录摘要1API发展历程与现状1.1概念界定1.2API服务的发展历程1.3API服务发展的驱动因素1.4API产品的生命周期1.5API经济生态2人工智能API经济发展2.1发展背景2.2驱动因素：供给端2.3驱动因素：需求端2.4驱动因素：政策推动2.5人工智能API经济商业逻辑2.6人工智能API产业生态图谱2.7中国人工智能开放平台市场规模2.82019年人工智能开放平台收入结构3人工智能API经济主要参与者3.1参与者类型与特征3.2讯飞开放平台3.3阿里云AI开放平台3.4阿里云AliGenie3.5华为云EI企业智能3.6腾讯云AI开放平台3.7旷视科技Face++开放平台4人工智能开发者调研4.1人工智能开发者所在机构画像4.2人工智能开发者画像4.3开发者需要的AI技术4.4选择语音技术服务时的关注点4.5开发的产品形态和运行环境4.6AI技术应用场景和看好的应用场景4.7选择AI开放平台时最关心的内容4.8调用API时遇到的问题和平台改进建议4.9最受开发者欢迎10大AI开放平台满意度5人工智能API经济发展趋势与建议5.1趋势一：API市场将以高于AI整体增速的速度增长5.2趋势二：开放平台向杠铃型结构发展5.3开发者：站在巨人的肩膀上创新5.4企业用户：拥抱并利用人工智能5.5开放平台：全面打造解决方案生态
图表目录图1-1API服务发展历程与技术演变图1-2ESB模式下的API服务图1-3微服务模式下的API服务图1-4云服务为API发展提供环境支持图1-5API产品的生命周期图1-6API产品的三大核心图1-7API经济生态构成图1-8开放平台主要服务类型图1-9开放平台主流业务模式图2-1AI+行业Know-How，帮助AI在各行业规模化落地图2-2AI企业通过API输出资源图2-3API边际成本随调用量增多而递减图2-42018年中国人工智能企业层级分布图2-5不同AI技术获取方式下的投入对比图2-6人工智能应用层市场规模快速增长图2-7开发者可对API进行快速集成开发应用图2-8被调研CTO所在公司人员规模图2-9被调研CTO所在公司AI开发人员规模图2-10被调研CTO所在公司开发的产品应用的领域图2-11被调研CTO所在公司人工智能技术获取的主要渠道图2-12通过API/SDK方式获得的AI技术占总AI技术采购预算比重图2-13AI开放平台的飞轮效应图2-14生态合作伙伴收益图2-15人工智能API产业生态图谱图2-162019-2024e中国AI开放平台市场规模图2-172019年中国AI开放平台收入结构：能力需求维度图2-182019年中国AI开放平台收入结构：输出方式维度图3-1人工智能API参与者类型与特征图3-2讯飞开放平台图3-32019年智能语音API市场竞争格局（开放平台收入维度）图3-4阿里云AI开放平台生态图3-5AliGenie开放平台布局图3-6华为云EI智能体架构图3-7腾讯云AI开放平台布局图3-8旷视科技Face++开放平台业务图4-1人工智能开发者所在机构画像图4-2人工智能开发者画像图4-3开发者需要的AI技术图4-4开发者最需要的语音技术图4-5开发者开发的产品的最终形态图4-6开发产品的运行环境图4-7开发者使用的编程语言TOP10图4-8语音技术当前应用场景TOP10图4-9开发者最为看好的语音技术应用场景TOP10图4-10计算机视觉技术当前应用场景TOP10图4-11开发者最为看好的计算机视觉技术应用场景TOP10图4-12NLP技术当前应用场景TOP10图4-13开发者最为看好的NLP技术应用场景TOP10图4-14机器学习技术当前应用场景TOP10图4-15开发者最为看好的机器学习技术应用场景TOP10图4-16知识图谱习技术当前应用场景TOP10图4-17开发者最为看好的知识图谱技术应用场景TOP10图4-18开发者选择AI开放平台时的关注点图4-19开发者调用API时遇到的问题图4-20对AI开放平台的改进建议图4-21最受开发者欢迎10大AI开放平台满意度图5-1被调研CTO所在公司AI技术采购预算趋势图5-2被调研CTO所在公司人工智能技术获取的主要渠道图5-3API市场的杠铃型结构图5-4开发者通过API及开放平台资源支持快速将想法落地图5-5企业用户及创业者选择合适的时机“上车”图5-6AI开放平台发展趋势
2023年中国人工智能行业市场前景及投资研究报告（简版）
中商情报网讯：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。
一、人工智能定义
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。以下为定义及应用领域：
资料来源：中商产业研究院整理
二、人工智能行业发展政策
近年来，在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，《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》《新一代人工智能伦理规范》《中华人民共和国数据安全法》等产业政策为人工智能行业的发展提供了明确、广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产经营环境。具体情况列示如下：
资料来源：中商产业研究院整理
三、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
四、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%。
数据来源：中商产业研究院整理
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%。
数据来源：中商产业研究院整理
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%。
数据来源：中商产业研究院整理
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。
下图为阿里巴巴人工智能相关开发服务内容：
资料来源：阿里云官网
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。
五、人工智能行业发展前景
1、人工智能和实体经济融合发展空间大
人工智能正由技术研发走向行业应用,形成从宏观到微观各领域智能化新实践，逐步渗透到制造、交通、医疗、金融、零售、金融等多个行业。人工智能发展催生出新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，为产业变革带来新动力。
对于网络化、信息化尚在初级阶段的实体经济而言，发展更高阶段的智能化条件还不成熟。以工业为例，我国两化融合发展水平为51.8，其中小微企业两化融合水平仅为38.1。人工智能技术应用所需的互联网、传感器、芯片等基础设施薄弱，企业使用人工智能的成本过高也是重要制约。未来随着人工智能技术发展，人工智能和实体经济深度融合，将驱动人工智能行业发展。
2、5G赋能人工智能产业驶入快车道
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。
3、技术加强带动行业发展
近年来，数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面，互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能，海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面，机器学习算法取得重大突破，以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高，为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面，计算力提升突破瓶颈，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。
上述三大因素不断进步极大促进了人工智能技术的发展。未来，人工智能行业在数据、算法、算力方面仍具有巨大的发展与进步空间。相关技术创新与研发投入力度将继续加大，更快更高效的算法模型与部署效率、更庞大且标准化的行业数据、更强大且成本更低的计算芯片，将进一步推动行业技术进步。
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中国智能制造人才缺口大
智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次，我国智能制造进入到深化应用、全面推广阶段，智能制造水平明显提升。行业应用中，汽车制造业智能制造水平最高;智能制造产业呈现“东强西弱”态势;未来，越来越多的制造企业意识到智能制造是提升核心竞争力的关键，智能制造人才缺口大。
1、智能制造产业链全景分析：关键技术赋能智能制造
根据工业和信息化部、财政部发布的《智能制造发展规划(2016-2020年)》的定义，智能制造(IntelligentManufacturing，IM)是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
智能制造产业链涵盖感知层、网络层、执行层和应用层四个层次，其中感知层主要包括传感器、RFID、机器视觉等领域，企业包括惠岚科技、禾赛科技、北醒电子等;网络层主要实现信息传输与处理，主要包括云计算、大数据、智能芯片、工业以太网等技术领域;企业包括阿里云、腾讯云、华为、百度、阿里巴巴、腾讯等;执行层主要为智能制造终端集成产品，包括机器人、数控机床、3D打印设备等;应用层主要为智能生产线。
智能制造技术包括自动化、信息化、互联网和智能化四个层次，智能制造发展需经历四个阶段，分别为自动化(淘汰、改造低自动化水平的设备，制造高自动化水平的智能装备)、信息化(产品、服务由物理到信息网络，智能化元件参与提高产品信息处理能力)、互联化(建设工厂物联网、服务网、数据网、工厂间互联网，装备实现集成)、智能化(通过传感器和机器视觉等技术实现智能监控、决策)。
智能制造是新一代信息技术与制造全生命周期的赋能结果，通过工业互联网、工业大数据、人工智能等技术的赋能，使得制造业智能化生产。
2、中国智能制造发展现状分析：智能制造业产值有望达2.5万亿元
我国虽然是制造业大国，但是区域技术发展不平衡，信息化水平发展参差不齐，标准化程度低。随着人工成本的攀升、低端制造业转移、科学技术的发展、人工智能的应用，中国制造业逐渐进入大规模机器生产阶段，尤其劳动密集型企业，促进机器人生产代替劳动力。
经过多年发展，我国智能制造发展从初期的理念普及、试点示范阶段进入到当前深化应用、全面推广阶段，形成了试点示范引领、供需两端发力的良好局面。
智能制造是数字经济的皇冠，将成为各国抢占数字经济制高点的主战场，成为提升国家整体制造业水平的增长引擎。2020年10月，十九届五中全会提出的“到2035年基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化”的目标将进一步加速推进我国智能制造发展。
根据《中国制造2025》、十九届五中全会提出的新型工业化等政策，我国智能制造对于国家国际竞争力的提高越来越重要。随着国家对智能制造的大力支持，我国智能制造行业保持着较为快速的增长速度，继2019年我国智能制造装备行业的产值规模突破两万亿元后，2020年初步估计达2.5万亿元。
3、中国智能制造发展支撑：智能制造装备发挥重要作用
智能制造离不开智能装备的支撑，包括高级数控机床、配备新型传感器的智能机器人、智能化成套生产线等，以实现生产过程的自动化、智能化、高效化。2018年11月，国家统计局发布了《战略性新兴产业分类(2018)》，智能制造装备产业被纳入战略性新兴产业。
智能制造装备是先进制造技术、信息技术和智能技术在装备产品上的集成和融合，体现了制造业的智能化、数字化和网络化的发展要求。
根据德勤调查发现，中国工业企业智能制造五大部署重点依次为：数字化工厂(63%)、设备及用户价值深挖(62%)、工业物联网(48%)、重构生态及商业模式(36%)以及人工智能(21%)。
从相关技术来看，受访企业所关注的相关技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能、物联网、大数据分析等。受访企业所关注的技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能/机器人、物联网平台、大数据、识别技术、云计算、虚拟制造技术、3D打印、C2M。
4、中国智能制造下游应用分析：汽车制造业智能制造水平最高
2020年全国智能制造能力水平TOP10行业中，汽车制造业的智能制造能力水平位居前列;其次为电子设备制造业、电气机械和器材制造业等。
5、中国智能制造区域热力图：江苏重视程度高，广东试点多
据工业和信息化部、中国电子技术标准化研究院数据显示，截至2020年12月，全国12000多家企业通过平台开展智能制造能力成熟度自诊断，江苏、浙江、山东、宁夏等省市对于智能制造高度重视，有效推动标准应用。
2020年广东省智能制造试点示范项目包括广州、深圳、珠海、东莞、惠州、肇庆、佛山、韶关、中山、江门在内的几个城市共88个项目。陕西省力争到2022年，全省建成智能制造试点示范企业100个。2020年湖北省五个智能制造试点项目均在武汉，包括汽车系统集成装备智能远程运维服务平台项目、薄膜晶体管液晶显示器件智能化生产线、汽车座椅智能制造生产线、5G智慧港口无人化水平运输示范项目、果葡糖浆智能生产线等。
6、中国智能制造行业发展趋势分析：智能制造人才缺口不断扩大
未来，企业将不断加强智能制造水平，不断提高设备的数字化和网络化，加强数字化设计，建设智能化车间，大量应用集成技术，挖掘分析生产制造数据。越来越多的制造企业意识到智能制造是提升核心竞争力的关键，智能制造人才缺口变大。
根据人力资源与社会保障部数据分析，2025年智能制造领域人才需求为900万人，人才缺口预计达到450万人。未来智能制造人才培养更加聚焦专业化、体系化、服务企业内部智能化。
以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《智能制造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。
全球人工智能市场继续高歌猛进
近年来，人工智能领域的发展可谓突飞猛进，目前已迅速融入到经济、社会、生活等各行各业，在全世界燃起燎原之势。国际数据公司（IDC）近日发布的《全球人工智能市场半年报告》预测称，未来人工智能领域将继续高歌猛进，2025年前，人工智能市场将保持两位数增长。而且，语言、声音和视觉技术以及多模态解决方案将取得长足发展，彻底改变“人类效率”。
继续高歌猛进
IDC预测，2022年，包括软件、硬件和服务在内的全球人工智能市场的总收入将增长19.6%，达到4330亿美元，并将在2023年突破5000亿美元的大关。
另外，该公司预测，在人工智能解决方案的三大类别中，人工智能服务和硬件增长较快，而人工智能软件在2022年总投入当中的份额将有所下降。总体而言，到2025年，人工智能服务和硬件的年复合增长率将分别达到22%和20.5%，届时人工智能服务的总体支出将达到526亿美元。
而在软件类别中，人工智能应用在2021年上半年占该领域投入的47%，其次是人工智能系统基础设施软件，占35%。人工智能平台未来的增长潜力可能最大，未来五年的年复合增长率将高达34.6%，人工智能系统基础设施的增长则相对较弱，未来五年的年复合增长率将为14.1%。在人工智能应用领域，预计人工智能企业资源管理（ERM）在未来几年的增长速度将超过人工智能客户关系管理（CRM）和其他人工智能应用。
IDC分析和智能自动化服务研究经理詹妮弗・哈默尔表示：“人工智能仍然是信息技术（IT）投资的关键驱动力，这反过来会增加人们在相关服务领域的支出，以确保相关技术的大规模可持续采用。
提升人类效率
IDC负责全球人工智能和自动化研究的集团副总裁日图・乔蒂说，人工智能已经成为下一波创新浪潮中的“排头兵”，人工智能解决方案目前专注于业务流程，从人工增强到流程改进，再到规划和预测，以及赋予卓越的决策能力并提供好的结果等。
此外，语言、声音和视觉技术以及多模态人工智能解决方案领域将取得长足发展，这些技术进步将革新“人类效率”。“总而言之，人工智能加上人类的聪明才智是企业在刻不容缓的数字转型时代实现规模化和蓬勃发展的关键”。
IDC于2021年11月发布的《未来智能》报告显示，在该公司的企业智能指数量表中得分最高的公司中，60%企业的决策效率获得重大提升；47%的企业的客户增加了10%以上。企业采纳人工智能也有助于提升数字弹性、灵活性和创新，智能化程度高的企业能更好地应对挑战，业务也更优异。
该公司的报告指出，随着技术的发展，人工智能已经成为过程自动化领域不可或缺的一部分。虽然一些专家认为，人工智能的发展与其在自动化领域的实际应用之间仍存在差距，但人工智能支出的增长预测表明，人工智能的大规模采用将在某个时候接踵而至。
据西班牙《消息报》网站报道，麦肯锡咨询公司表示，到2021年，全球超过一半的企业至少采用了一种人工智能功能，这对它们的收入和支出产生了积极影响。此外，三分之二的公司将在未来3年内维持对人工智能的投入。
另据初创企业组织平台“数字法国”统计，目前法国有超过500家人工智能初创企业，比2020年增加11%。这些企业筹集了16亿欧元，直接创造了1.3万个工作岗位，预计明年将再创造1万个工作岗位。
多国制订战略
鉴于人工智能对现代社会技术发展、经济发展等领域的巨大推动和促进作用，多国加大了对人工智能领域的投入。
《消息报》网站称，西班牙的国家人工智能战略预计将在国内投入约40亿欧元，这笔钱来自于政府预计在2021年和2023年之间将投入的6亿欧元资金，以及在2020年底提出该战略时的33亿欧元私人投资。此外，根据最新数据，人工智能和数字经济在西班牙产业中的应用到2025年对国内生产总值的贡献估计将达到165亿欧元。
无独有偶，法国政府2021年底出台推进“人工智能国家战略”新计划，未来5年内将投入22亿欧元用于加快人工智能发展，重点资助这一前沿领域的培训和研究，并列出了3个主要目标：提高法国人工智能竞争力、使法国成为嵌入式人工智能和可信人工智能领域的领导者、加快人工智能在经济领域的应用。
此前，韩国政府也公布了“人工智能国家战略”，以推动人工智能产业发展。根据预算，相关措施若得以实施，到2030年，韩国将在人工智能领域创造455万亿韩元（约合2.7万亿元人民币）的经济效益。德国政府也计划到2025年，通过经济刺激和未来一揽子计划，对人工智能的资助将从30亿欧元增加到50亿欧元。
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