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行业竞争格局分析|智研产业百科【275】——人工智能



摘要:人工智能作为引领未来的战略性技术,是推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源,已成为经济高质量增长的重要引擎。近年来在政策推动下,中国人工智能产业发展迅速,在技术创新、产业生态、融合应用等方面取得积极进展,已进入全球第一梯队。2022年我国人工智能核心产业规模达5080亿元。未来随着新兴技术逐渐成熟应用并形成协同效应,更多的创新应用将成为可能,中国人工智能产业将迎来新一轮的增长点。







一、定义及分类


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。目前人工智能分为决策式人工智能和生成式人工智能两类。决策式AI指学习数据中的条件概率分布,根据已有数据进行分析、判断、预测,主要应用模型用于推荐系统和风控系统的辅助决策、用于自动驾驶和机器人的决策智能体。生成式AI指学习数据中的联合概率分布,并非简单分析已有数据而是学习归纳已有数据后进行演技创造,基于历史进行模仿式、缝合式创作,生成了全新的内容,也能解决判别问题。





二、行业政策


1、国家层面相关政策


世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略,加紧出台规划和政策,围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署,力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。我国于2017年颁布了《新一代人工智能发展规划》,正式将人工智能上升至国家战略。近年来,人工智能等相关政策逐步深化、层层推进,为人工智能行业的发展提供了充分的政策与配套资源支持。2023年12月,国务院发布了《全面对接国际高标准经贸规则推进中国(上海)自由贸易试验区高水平制度型开放总体方案》,借鉴国际经验,研究建立人工智能技术的伦理道德和治理框架。支持设立人工智能伦理专家咨询机构。制定人工智能伦理规范指南,发布企业人工智能伦理安全治理制度示范案例。未来,在政策支持下,我国人工智能将不断发展。





2、地方层面相关政策


随着国家级人工智能政策的出台,各地政府纷纷响应号召将人工智能及其相关产业发展纳入当地发展规划,以助力新一代人工智能产业生态加速形成。2023年11月,上海市出台了《上海市推动人工智能大模型创新发展若干措施(2023-2025年)》,提出支持本市相关主体开展通用人工智能基础理论、科学智能、具身智能、城市大模型等前沿研究,研发下一代模型架构和训练方法。在战略性新兴产业、产业高质量发展、科技重大专项等市级专项中重点支持大模型创新。





三、行业壁垒


1、技术壁垒


人工智能涉及多学科、多领域技术,包括计算机视觉技术、人脸识别技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、自适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等。人工智能公司需投入大量资源开展研发,以引领技术进步,保障公司产品的创新力及市场竞争力。


2、人才壁垒


人工智能行业对人才的需求旺盛,且对人才要求标准较高。人工智能技术的开发需要一大批具备较高专业能力的高素质、高技能的人才;人工智能的技术研发、成果转化和渠道推广等亦需要较多业务能力强的销售和管理人才。作为企业的核心资源之一,人才是人工智能公司当前发展面临的重要壁垒之一。


3、数据壁垒


数据、算法、算力是人工智能的三大核心要素,其中数据是人工智能算法模型开发和迭代的基石。目前,行业龙头企业在多年发展下,已积累了大量的数据,在数据方面占据了较大的优势。而新进入企业,数据资产积累薄弱,获取数据的难度更高,技术创新突破也更加困难。


四、发展历程


人工智能自1956年诞生以来,相关理论和技术持续演进。直到近十年,得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累,人工智能才得以真正大范围地从实验室研究走向产业实践。人工智能行业的发展历程和未来发展轨迹可大致分为“三个浪潮”阶段:第一个阶段,以计算机视觉、语音识别等为代表的人工智能单点技术实现突破,催生了人工智能在特定场景的初步应用;第二个阶段,人工智能经历了对单点技术的聚焦关注,客户逐渐发现自身的复杂需求难以得到快速响应,转向寻求获取人工智能综合解决方案以实现对全业务链条的AI赋能,形成行业价值闭环;第三个阶段,随着人工智能与实体产业深度融合,预计将以用户体验的革命性提升为主要驱动因素,人工智能将尝试以人类与机器智能交互嵌入所有业务流程,联通线上线下数据,进行智能流量的再分配,大幅优化人类与智能的协同体验。





五、产业链


1、行业产业链分析


人工智能的产业链可以分为基础层、技术层、应用层。基础层侧重基础支撑平台的搭建,主要包含传感器、AI芯片、数据服务和云计算服务,相关产业链条相对成熟,技术研发投入资金量大;技术层侧重核心技术的研发,主要包括深度学习框架、算法模型开发以及人工智能平台;应用层注重产业应用发展,主要包含行业解决方案服务、硬件产品和软件产品。中国人工智能行业产业链如下图所示:




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