2019年中美人工智能产业分析报告
人工智能产业研究报告
人工智能产业研究报告一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）作为当今科技领域的热门话题，正以前所未有的速度改变着我们的生活和社会。
从智能手机中的语音助手到自动化生产线，从医疗诊断到金融风险预测，AI 的应用无处不在。
然而，要深入理解人工智能产业，我们不能仅仅停留在表面的应用层面，还需要对其背后的技术、市场、政策等多方面进行深入研究。
二、人工智能的定义与发展历程（一）定义人工智能是指机器模拟人类智能的技术，它试图让计算机具备学习、推理、感知、理解和解决问题的能力。
（二）发展历程人工智能的发展可以追溯到上世纪 50 年代，经历了多次起伏。
早期的研究主要集中在逻辑推理和符号处理等方面，但由于技术限制和过高的期望，发展一度陷入低谷。
直到近年来，随着大数据、云计算和深度学习技术的突破，人工智能迎来了新的发展高潮。
三、人工智能的核心技术（一）机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一，它使计算机能够通过数据自动学习和改进。
其中，监督学习、无监督学习和强化学习是常见的学习方式。
（二）深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，它在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。
深度神经网络通过多层的神经元结构，能够自动提取数据中的特征和模式。
（三）自然语言处理自然语言处理旨在让计算机理解和处理人类语言。
包括文本分类、机器翻译、问答系统等应用。
（四）计算机视觉计算机视觉使计算机能够从图像或视频中获取信息和理解场景，广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。
四、人工智能产业的应用领域（一）医疗健康AI 可以辅助医生进行疾病诊断、医学影像分析、药物研发等，提高医疗效率和准确性。
（二）金融服务在风险评估、欺诈检测、投资决策等方面发挥重要作用，帮助金融机构降低风险、提高收益。
（三）交通运输自动驾驶技术有望改变未来的交通方式，提高交通安全和运输效率。
（四）制造业实现智能制造，优化生产流程、提高产品质量、降低成本。
我国人工智能如何实现战略突破——基于中美4份人工智能发展报告
历了三个阶段，即初期以计算能力为主导的计算智能 阶段，中期以专家系统和人工神经网络为主导的感知 智能阶段，上世纪90年代以来以深度学习为主导的认 知智能阶段（高婷婷等，2019）。直到近十多年，这一 领域才具备了大规模产业化及应用所需的技术基 础，出现了更快速的处理器、更广阔的存储空间、 更丰富的数据集和更智能的算法（中国信息通信研究院 等，2019）。因此，从技术本身的发展规律来看，已经 到了亟需制订技术标准，规范技术伦理，推动技术纵 深发展，从而占领科技制高点的时刻。可以说这构成 了中美两国人工智能发展报告出台的技术背景。
关键词：人工智能；发展战略；政策报告；中美比较
中图分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1009-5195（2020）01-0003-09 doi10.3969/j.issn.1009-5195.2020.01.001
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人工智能（AI）作为一种变革性技术，是现代 工业发展的产物，具有推动产业革新，提升经济效 益和促进社会发展的巨大潜力。目前，人工智能已 经整合了包括新型算法、云计算、物联网、大数 据、新材料等在内的一系列前沿技术，并且其技术 融合的图谱仍在迅速拓展（苗逢春，2019）。经过 60 多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、传感 网、超级计算、脑科学等新理论与新技术的共同驱 动下，人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机 协同、群智开放、自主操控等新特征，对经济社会 发展的影响也日渐深入（欧阳鹏等，2019）。在促进 国家发展方面，人工智能可以辐射到包括增加经济 繁荣，改善教育机会和生活质量，以及加强国家和 国土安全等领域。由于这些潜在的利益，近年来各 个国家一直都在持续不断地投资于人工智能的相关 研究与应用。然而，正如政府所关注的任何一种重
人工智能产业调查报告
人工智能产业调查报告随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经成为当今社会最具创新性和影响力的领域之一。
从智能家居到医疗保健，从金融服务到交通运输，人工智能的应用无处不在，正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。
一、人工智能产业的发展现状目前，人工智能产业呈现出蓬勃发展的态势。
在技术层面，深度学习、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等核心技术不断取得突破，算法的精度和效率大幅提升。
例如，图像识别技术已经能够准确识别各种复杂的场景和物体，语音识别技术也能够实现高准确率的语音转文字。
在应用领域，人工智能已经广泛渗透到各个行业。
在医疗领域，AI 辅助诊断系统能够帮助医生更快速、准确地诊断疾病，提高医疗效率和质量。
在金融领域，风险评估模型利用 AI 算法能够更精准地预测市场风险，为投资决策提供有力支持。
在制造业，智能机器人和自动化生产线能够提高生产效率，降低成本。
二、人工智能产业的市场规模近年来，全球人工智能市场规模持续增长。
据相关数据显示，全球人工智能市场规模从_____年的_____亿美元增长至_____年的_____亿美元，预计在未来几年仍将保持较高的增长率。
在国内，人工智能市场也呈现出快速发展的趋势。
政策的支持、资本的涌入以及企业的积极布局，都为国内人工智能产业的发展提供了有力保障。
＿____地区和_____地区成为国内人工智能产业的重要集聚地，形成了较为完善的产业链和创新生态。
三、人工智能产业的驱动因素1、数据的爆发式增长随着互联网和物联网的普及，海量的数据不断产生。
这些数据为人工智能的训练和优化提供了丰富的素材，使得模型能够不断学习和改进。
2、计算能力的提升云计算、GPU 等技术的发展，为人工智能的运算提供了强大的计算支持，大大缩短了模型的训练时间，提高了运算效率。
3、政策支持各国政府纷纷出台相关政策，鼓励人工智能的研发和应用，为产业的发展营造了良好的政策环境。
4、市场需求的推动企业为了提高竞争力，对人工智能技术的需求日益旺盛，推动了人工智能在各个领域的应用和创新。
中美欧人工智能发展现状比较分析
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。
2019年中国人工智能产业发展指数
我国在算力、数据等方面均有所突破，据复旦大学统计，
截至2019年上半年，全国已有82个地级及以上政府上线数
据开放平台，数据集容量呈现出爆发式增长，清华大学发
布世界首款异构融合类脑芯片“天机芯”，有望推动通用
人工智能发展
国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智
能智能原则——发展负责任的人工智能》，提出了人工智
全国人工智能产业呈现三大梯队，北上广浙江领跑全国
地区发展切入点有所不同，基础产业、技术创新、融合应用各有特色
华东跃居区域综合指数第一，五大指标全面领跑
观点1
01
02
03
总体情况
2019年我国人工智能产业呈现蓬勃发展之势，各项指标协同推进
指数分解（全国），2017-2019
指
数
解
读
291.5
更为显著
中国人工智能产业发展指Hale Waihona Puke - 2019上海浙江
贵州
北京
福建
山东
天津
广东
海南
河南
江西
宁夏
陕西
根据复旦大学开放数林2019年上半年报告，我国超四成省份已推出数据
开放平台，全国开放数据集总量增长到2019年的6.28万余个，其中约两
成平台上的开放数据容量已超过1亿。从数据开放指数来看，上海、浙
江、贵州的数据开放程度位居前列
中国人工智能产业发展指数 - 2019
图例：
北京
上海
浙江
安徽
广东
观点3
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创新能力
中美两国对于人工智能的发展和应用有何不同？
中美两国对于人工智能的发展和应用有何不同？人工智能一直是科技领域的热门话题。
作为全球两个最大的经济强国，中国和美国在人工智能领域的创新和投资都处于前沿水平。
然而，由于两国在政治、社会和文化方面的差异，中美两国在人工智能的发展和应用上也有一些不同之处。
1. 技术水平虽然中美两国都在人工智能技术的研发上投入巨额资金，但是美国在人工智能的发展上仍处于领先地位。
美国拥有大量的优秀科学家和技术专家，有许多先进的实验室和研究机构，此外，美国的风险投资也十分活跃，为人工智能创业公司提供了充分的资金支持和市场拓展空间。
相比之下，中国在人工智能领域的核心技术研究还有一定的差距，需要更多的时间和资金进行研发。
2. 政策环境中美两国在人工智能的政策环境上存在较大的差异。
在美国，政府通常采取典型的“放任自由市场”的经济政策，鼓励私人投资，只做必要的干预，并倾向于更为灵活的科技监管政策。
而中国政府则通常会制定更为明确和严格的规定，以支持政府的长期计划和市场前景，同时监管更紧密，以确保公共利益和市场稳定性。
因此，中美两国在人工智能公司的发展和监管方式上也存在巨大差异。
3. 应用场景人工智能在不同领域的应用也存在巨大差异。
中国在人工智能的应用场景上主要是面向消费者，例如智能家居、智能手机等，同时也在医疗、金融、交通、教育等领域开展了相关的人工智能应用。
而美国更注重人工智能在高新技术领域的应用，例如自动驾驶、人工智能机器人、空中巡航等。
4. 社会接受度在人工智能的发展和应用上，社会的接受度非常关键。
中美两国的社会文化环境和态度也存在巨大差异。
在中国，人们更加乐观和积极地接受新科技的发展，例如支付宝、微信等在中国很受欢迎。
而在美国，有一些人对人工智能的快速发展和应用产生了担忧，在公众安全和人机关系方面也提出了较高的要求。
5. 道德和伦理问题随着人工智能的发展和应用，社会越来越多地关注道德和伦理问题。
虽然中美两国都强调人工智能的道德和伦理问题，但在具体实践中也存在一些不同之处。
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告
2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告本报告旨在探讨中国人工智能应用行业在未来五年（2019-2024年）的发展趋势以及产业投资空间。
随着科技的发展，人工智能已成为一个增长迅速的行业。
在过去十年里，中国已经成为世界人工智能市场增长最快的国家之一。
未来五年，随着政策支持和技术变化的发展，中国的人工智能应用行业将面临更大的机遇和挑战。
一、发展趋势1.智能制造：智能制造是人工智能应用的重要领域之一。
未来五年，中国制造业将逐步实现智能化，并将在工业控制、全面协调和生产维护等方面有大幅提升。
2.自动驾驶：自动驾驶汽车将成为人工智能应用的新热点。
未来五年，智能汽车的普及程度将不断提高，自动驾驶汽车将逐渐成为主流汽车。
3.医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用前景非常广阔。
未来五年，人工智能将在医疗影像诊断、辅助医生判断、体检分析等各个方面有广泛应用。
4.金融科技：金融科技是人工智能应用的另一个重要领域。
未来五年，大数据和区块链技术的发展将为金融科技带来更多的机遇和挑战。
二、投资空间1.支持政策：政府已经开始加强对人工智能行业的支持。
未来五年，政府政策将成为人工智能应用行业发展的重要驱动力。
2.投资机会：人工智能应用行业已经吸引了众多投资者的关注。
未来五年，投资者将继续关注人工智能应用行业，寻找更多的投资机会。
3.企业布局：目前，国内外众多企业都在积极布局人工智能应用行业。
未来五年，企业将成为人工智能应用行业的重要力量。
4.人才支持：人工智能应用行业需要大量的高素质人才。
未来五年，人才的供给将成为人工智能应用行业发展的重要问题。
三、结论综上所述，未来五年中国的人工智能应用行业发展将面临较大机遇和挑战。
政府支持政策、投资机会、企业布局以及人才支持等方面的改变将成为推动人工智能应用行业发展的重要力量。
作为投资人，应该密切关注这个行业，并选择优秀的企业进行投资。
本报告将列出人工智能应用行业相关数据并进行分析，以便更好地了解中国人工智能应用行业的发展现状。
2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告
2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告随着全球人工智能的兴起，中国在人工智能领域的发展日益突显。
2018年，《新一代人工智能发展规划》提出了中国人工智能发展的宏伟蓝图，计划在2020年建成一批产业基地、人才培育基地等基础设施，到2030年把人工智能产值提高到1万亿元人民币。
在这样的背景下，本报告将对中国人工智能产业进行一系列深入探讨，分析其行业投资运营可行性。
2019-2024年，中国人工智能产业呈现出快速增长的趋势。
根据IDC统计数据显示，2018年中国人工智能市场规模达到224.4亿元，年增长率高达50.4%。
预计到2024年，中国人工智能市场规模将超过1,000亿元。
这种增长趋势在未来几年将有所延续，尤其是建设智慧城市、推进5G网络建设等国家战略的出台，将给人工智能产业带来新的机遇。
对于机器学习、自然语言处理、机器人工程等人工智能领域，中国也有着深厚的技术积累和人才储备。
根据外国媒体的报道，中国在机器学习领域具有技术领先地位。
截至2019年，国内高校开设的人工智能、机器学习等专业数量已达30余所，年产学研合作成果丰硕。
近年来，国内企业也加大了技术研发投入，积极招揽人才，外派员工出国深造。
这也预示着国内人工智能产业的发展将得到更广泛的技术可持续化支持。
但是，人工智能发展过程中也面临一系列挑战。
首先，人工智能安全性问题需要得到充分重视。
一个很明显的例子就是2019年7月，互联网巨头百度在人人信平台上泄露了70万商家的基本信息。
其次，人工智能带来的社会影响也在扩大。
根据统计，到2025年，人工智能将直接影响到全球职业的37%。
这也反映出，在充分利用人工智能的同时，我们也需要深刻认识其可能带来的负面影响。
因此，我们需要开展一系列工作来推动人工智能的发展，包括技术研究、产业链建设、人才培养等方面。
未来几年，我们也需要留意全球人工智能技术和应用发展的新动向，加强本国人工智能技术和应用的发展，争取国际人工智能技术竞争的话语权。
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2019年中美人工智能产业分析报告
2019年8月
目录
一、走进人工智能新时代 (6)
1、人工智能是什么 (6)
2、中美两国引领全球人工智能发展 (8)
二、多角度对比中美人工智能投资 (11)
1、看规模，中国人工智能投资额已超过美国 (11)
2、看轮次，中国人工智能投融资更偏早期 (12)
3、看投向，中国重应用层而美国重基础层 (13)
三、人工智能带来新机会，中国有望从AI芯片突围 (18)
1、人工智能的发展加速芯片专用化进程 (18)
2、高端人才缺乏是中美AI芯片领域投资差异的最大原因 (21)
（1）美国在芯片领域起步早，巨头众多，培养并积累了丰富的人才 (21)
（2）美国芯片和互联网巨头众多，为资本退出提供更多选择 (22)
（3）美国芯片产业链齐全，产业布局完整 (24)
3、换道超车，中国在AI芯片上可以有所作为 (25)
（1）AI芯片处于发展早期，竞争格局未定 (25)
（2）边缘AI芯片领域，广阔的应用场景为中国提供巨大机会 (28)
（3）芯片自主可控呼声高涨，政策为芯片研发保驾护航 (28)
四、深入落地，计算机视觉仍有广阔的应用场景 (30)
1、计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分 (30)
2、多重因素促成中美计算机视觉领域投资差异 (33)
（1）安防千亿市场成为拉动中国计算机视觉发展的最大需求 (33)
（2）我国计算机视觉技术领先，在数据方面占有优势 (35)
（3）中国消费者对新技术接受度更高 (36)
3、对比美国，看好中国计算机视觉应用领域进一步拓宽 (37)
（1）新零售 (38)
（2）医疗影像 (38)
（3）保险行业 (39)
（4）工业制造 (39)
五、主要风险 (40)
1、人工智能芯片研发不及预期 (40)
2、计算机视觉技术发展不及预期 (40)
中美两国引领全球人工智能发展。
得益于中国较好的互联网及信息技术产业底蕴以及国家、社会的高度重视，中国在人工智能方面发展迅猛。
目前，中美在人工智能企业数量、专利数量、论文数量以及人才数量上并驾齐驱，成为引领全球人工智能发展的两大动力来源。
多角度对比中美人工智能投资。
看规模，中国人工智能投资额已超过美国。
中国人工智能行业投融资额从2013年的37.8亿元增长到2018年的1091.5亿元，年复合增长率达96.8%，而美国2018年人工智能领域投资额为93.3亿美元。
轮次，中国人工智能投资更偏早期。
从人工智能领域投融资的轮次分布来看，中国有70%以上的投资处于A轮及A轮以前，而美国这一数据为65%左右，且美国投资轮次后移的趋势更加明显，体现美国人工智能发展更早，行业更为成熟。
看投向，中国重应用层，美国重基础层。
美国在人工智能九大领域中累计投资额排名前三的为：芯片/处理器、机器学习应用和自然语言处理；中国累计投资额排名前三的为：计算机视觉与图像、自然语言处理和自动驾驶/辅助驾驶。
中美两国在人工智投资上最主要的差异体现在人工智能芯片和计算机视觉与图像这两个赛道上。
前者美国遥遥领先中国，后者中国领先美国。
综合上述多个维度的中美对比，我们认为：1、在规模上，中国人工智能投资额未来几年将进入调整期。
判断依据是：1）中国人工智能投资额与中国人工智能市场规模不匹配。
2）投资机构趋于理性；
3）2019年上半年人工智能领域投资额低于去年同期。
2、在轮次上，随着行业发展，中国人工智能投资轮次将继续后移，优质企业逐渐显现，平均单笔投资额上升。
人工智能带来新机会，中国有望从AI芯片突围。
中美在AI芯片领域的差距主要体现在：1）美国芯片起步早，人才丰富；2）美国芯片产业布局完整；3）美国芯片和互联网巨头众多，为资本退出提供更多选择。
AI芯片是人工智能带来的新机会，中国可以有所作为：1）AI 芯片处于发展早期，中美技术差距较小，竞争格局未定。
目前在云端AI芯片上英伟达一家独大，市场期待有新的解决方案；2）在边缘AI芯片领域，中国有广阔的应用场景和市场空间；3）芯片自主可控呼声高涨，政策为芯片产业保驾护航。
深入落地，计算机视觉仍有广阔的应用场景。
计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分，2017年占比约为37%。
中美在该领域的投资差异主要是由于：1）安防的巨大需求拉动计算机视觉在中国快速落地；2）我国计算机视觉技术领先，在数据方面占有优势；3）中国消费者对新技术的接受度更高。
与美国相比，我国计算机视觉的应用领域仍有待拓宽。
目前，我国计算机视觉技术的应用仍主要集中在安防影像分析。
我们认为，政府端安防市场只是计算机视觉行业的起点，但终点在于更为广泛的B 端市场。
如果企业能深入挖掘市场需求，运用计算机视觉技术与具体的应用场景相结合，提出合适的解决方案，这一领域仍有广阔的市场
空间。
基于此，我们看好计算机视觉在新零售、医疗影像和工业制造的未来发展。
一、走进人工智能新时代
1、人工智能是什么
概括而言，人工智能是指对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。
人工智能的概念早在上世纪五十年代就已经被提出，但是由于算力和算法不够成熟，一直未能真正应用和推广。
随着2006年“深度学习”神经网络算法的诞生，人工智能进入发展新阶段，在语音识别、视觉识别和自然语言处理等方面均有了长足的进步，让世界再一次看到了人工智能解放人类劳动的可能性。
如今，布局人工智能，发展人工智能已经成为各国国家战略的一部分。
总体来看，人工智能行业可分为基础支撑层、技术层和应用层。