人工智能市場規模：未來中國人工智能市場規模將高速增長

• 郭夢 2023年11月23日 來源：人民日報海外版 514 27
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近年來，全球人工智能技術快速發展，應用日益廣泛。特別是以ChatGPT為代表的生成式人工智能，在諸多領域催生創新應用，為各行各業帶來更多機遇。

近年來，全球人工智能技術快速發展，應用日益廣泛。特別是以ChatGPT為代表的生成式人工智能，在諸多領域催生創新應用，為各行各業帶來更多機遇。

人工智能市場規模

中國是人工智能大國。數據顯示，中國人工智能核心產業規模達到5000億元，企業數量超過4300家，創新成果不斷涌現。世界知識產權組織的數據顯示，2022年中國企業和機構申請了近3萬項人工智能相關專利，占全球人工智能專利申請的40%以上。

在技術和相關產業發展的同時，中國一直致力于提升人工智能技術的安全性、可靠性、可控性、公平性。　人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力量，已經成為了國際競爭的新焦點和經濟發展的新引擎。目前，人工智能正加速與實體經濟深度融合，助力產業轉型升級。經過多年的持續積累，我國在人工智能領域取得了重要進展，人工智能理論和技術日益成熟，應用范圍不斷擴大，相應的商業模式也在持續演進。

人工智能覆蓋的產業相對較廣，主要包括基礎層、技術層和應用層，涵蓋多個不同的技術及應用場景。當前中國人工智能領域產業格局尚未成熟，上中下游具有較大的發展空間。目前，人工智能行業產業鏈明晰，可以分為基礎層、技術層和應用層。基礎層以數據或計算能力支撐人工智能深度發展，如傳感器、芯片、云計算等基礎層主要涉及數據的收集以及運算。自2017年7月8日國家出臺《新一代人工智能發展規劃》以來，在產業界、學術界和政府的積極響應下，人工智能科技產業正在步入快速發展的軌道。作為第四次工業革命的引擎，人工智能科技產業的發展將成為國家和區域經濟轉型升級的關鍵驅動力。

伴隨著科學基礎和實現載體取得新的突破，類腦計算、深度學習、強化學習等一系列的技術萌芽預示著內在動力的成長，人工智能的發展已進入一個新的階段。

近年來中國出臺多部關于新一代人工智能政策，目前全國已形成頭部區域牽引、百花齊放的發展格局，中國人工智能走向規模化落地階段。中國人工智能東部發展較強，形成了以北京、長三角、廣東為主的3大產業聚集區。目前，中國新一代人工智能開放創新平臺分別依托百度、阿里云、騰訊、科大訊飛公司、商湯集團，建設自動駕駛、城市大腦、醫療影像、智能語音、智能視覺5家國家新一代人工智能開放創新平臺。過去幾年，中國在人工智能領域由于戰略層面的高度重視，以及中國本土企業的努力，中國已經成為全球公認的人工智能領域的領軍者。然而，必須清醒地意識到，全球人工智能領域的競爭剛剛進入白熱化，競爭格局和態勢仍然在不斷變化，中國必須有危機意識。

人工智能是新形勢下數字經濟的重要基礎設施，具備同各行各業結合的能力，越來越多的行業和領域都在進行不同層次的智能化升級。新人工智能時代將是泛智能時代，覆蓋的范圍也遠遠不止傳統理解中的互聯網和科技行業，將給全社會帶來生產力和連接度的飛躍。在產業政策支持下，市場立法逐漸健全，未來中國人工智能市場規模將高速增長，到2025年將突破3000億元。作為全球最大的人工智能應用市場，中國人工智能技術落地迅速，已經廣泛應用于多個行業和場景。中國人工智能飛速發展刺激著各行各業的經濟，應用市場潛力巨大。

目前的人工智能產業仍面臨六大挑戰：前沿科研與產業實踐尚未緊密銜接;人才缺口巨大;數據孤島化和碎片化問題明顯;可復用和標準化的技術框架、平臺、工具、服務尚未成熟;一些領域存在超前發展、盲目投資等問題;以及創業難度相對較高，早期創業團隊需要更多支持等。其中，人才短缺的問題尤為嚴重。美國超過一半的數據科學家有10多年的工作經驗，而在中國，經驗不足五年的研究人員高達40%。中國目前擁有不到30個專注于人工智能的大學研究實驗室。隨著人工智能技術的不斷成熟，會有越來越多的機器人或智能程序充當人類助手，幫助人們完成復重性、危險性的任務，然而，隨著人工智能技術的成熟和大范圍應用的展開，人們可能會面臨越來越多的安全、隱私和倫理等方面的挑戰。當前，人工智能在各行業領域的應用逐漸進入專業化的深度融合階段，面臨技術專業化、發展生態化和監管規范化的挑戰。

據中研普華產業院研究報告《2024-2029年人工智能產業現狀及未來發展趨勢分析報告》分析

第四章 中國人工智能行業運行現狀分析

第一節 中國人工智能行業發展狀況分析

一、中國人工智能行業發展概況及特點

1、產業鏈布局廣，專業性強

產業鏈特征方面，中國人工智能產業生態中，基于資源能力，大公司的參與布局較廣，在基礎層、技術層及應用層皆有所布局。中國不乏優秀的人工智能公司，大部分專業性較強，專注于某一細分領域的技術和應用研究，其中，計算機視覺領域集中了大批的優秀創業公司。但是，各應用場景之間的人工智能技術相關度存在一定的差異。

2、以B端業務為主

商業模式方面，大部分公司的業務主要以B端解決方案和服務為主。一方面，B端業務注重與行業客戶的互動合作，更有利于人工智能技術和產品的落地;另一方面，行業客戶對于生產效率的提高有強烈的需求，而C端產品需求仍需挖掘。不過，大公司的C端產品布局依然是相對活躍的。

3、人才成本較大，需求缺口大

技術方面，以深度學習為代表的機器學習算法研究是廣泛的基礎能力，但目前國內在此領域的人才供應相對緊缺，流通性較弱，因此也導致了高端研究人才的超高成本，同時有部分公司選擇在美國建立研究院或實驗室。這說明，作為知識密集型產業的典型代表，人工智能產業存在較大的需求缺口。

4、傳統行業和技術給予充分的支持

產品方面，目前仍缺乏一定的革命性產品，更多的是利用人工智能技術對傳統行業產品的改良。在這個過程中，醫療健康、裝備制造、汽車、金融等行業給予了人工智能產業充分的支持，通過合作開發等方式，助力人工智能技術的應用落地和商業化。

二、中國人工智能行業發展存在的問題及對策

1、存在問題分析

從商界角度看，雖然當下一些人工智能企業已將部分相對成熟的技術應用到社會生活中，但相應的商業化程度仍需增強。如早前將人工智能作為未來業務新航向的百度，雖在人工智能業務變現方面取得了一些突破，但由人工智能直接帶來的業績增長潛力尚未全面釋放。百度人工智能引擎“百度大腦”，目前正為各大業務線提供支撐作用。不過，作為百度人工智能核心的無人車研發方面，目前僅獲得了美國加州發布的無人駕駛測試牌照。

過去人工智能發展緩慢的因素除了計算能力差外，數據量也是一個短板。基本上人們今天進行的每項活動，只要愿意，都能被記錄下來，這都是數據。如何把這些數據利用起來，讓其幫助人工智能更快、更好地演進更加重要。因此，人工智能商業化難的第一個瓶頸來自于數據。

而第二個瓶頸則在于更多應用場景的挖掘與構建。一些人工智能應用確實起到了代替人類工作的作用，有些甚至已高于人類的工作效率。比如，類似AlphaGo這樣的機器人，已經在圍棋對弈方面擁有了可與人媲美的能力。但現有的人工智能應用場景并不能滿足社會生活的需求，在更多的專業領域，比如地質勘探、醫療診斷等領域，仍需要人類的經驗參與評估判斷。

人工智能概念近幾年開始面向大眾普及，但是距離全面的應用仍較遠。圍繞人的行為軌跡，如可穿戴、車載、家居等應用場景，打造面向大眾的，有自主品牌的軟硬結合的AI產品，并形成一定的規模，將是目前人工智能從技術到產品，并實現商業化的靠譜之路。

此外，第三個瓶頸主要是技術研發水平。人工智能技術研發水平能滿足部分商業化發展的需求，但存在極大的拓展深化和發展空間。

在人工智能的商業化應用上，尤其在移動市場上的應用，目前的普遍現實是：對于硬件開發，需要性價比更高的芯片及系統設計架構;對于軟件開發，需要對更多領域的算法訓練做探索以挖掘需求，同時在具體的算法實現上需要軟硬件及應用協同結合的人才。

2、對策分析

應以深度卷積神經網絡為核心，全面開展計算機視覺、語音識別和自然語言等人工智能產品的開發與大規模產業化應用。這需要大數據、計算平臺/計算引擎、人工智能算法、應用場景等飛速發展，另外還需要資源、資金、人才。在方法上，選定垂直細分領域最重要。

面向若干細分垂直領域，建立大數據中心。實現大數據采集、清洗、標簽、存儲、管理與交易，建立大數據源公共基礎設施與垂直領域知識庫。專有大數據是人工智能產業制勝的關鍵和法寶。中國企業必須開始特別關注大數據的采集與利用。其重要性如同原油一樣，跨國企業視之為戰略資源!

強力開展人工智能芯片與硬件平臺的研發。包括基于FPGA的深度學習芯片;類腦芯片與憶阻器件;建立國家級人工智能超算中心。

布局通用人工智能與認知智能前沿技術探索。加強與腦科學、認知科學、心理學等的多學科交叉融合創新，推動原創性基礎研究，為中國人工智能的應用與產業發展提供支撐。

創新體制機制，搶占人工智能戰略制高點。加強國家科技創新體系建設，改革學術與科研投入產出評估體系。面向國家重大戰略需求與經濟社會發展急需，通過體系的創新來保障技術與產業創新的實現，打通“政、產、學、研、用”各個環節。例如建立國家DARPA(美國國防高級研究計劃局)和中國的阿拉莫國家實驗室。

人工智能行業研究報告旨在從國家經濟和產業發展的戰略入手，分析人工智能未來的政策走向和監管體制的發展趨勢，挖掘人工智能行業的市場潛力，基于重點細分市場領域的深度研究，提供對產業規模、產業結構、區域結構、市場競爭、產業盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪，清晰發展方向。

欲了解更多關于人工智能行業的市場數據及未來行業投資前景，可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2024-2029年人工智能產業現狀及未來發展趨勢分析報告》。

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