2020年人工智能产业发展深度研究报告
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。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
人工智能发展现状分析报告
人工智能发展现状分析报告人工智能发展现状分析报告人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项前沿科技，近年来在全球范围内得到了广泛的关注和应用。
其在各个领域的快速发展引发了许多瞩目的话题和讨论。
本文将对人工智能发展的现状进行深入分析，涵盖其技术、应用和挑战等多个方面，以期为读者提供一个全面而深入的理解。
一、技术发展1. 机器学习和深度学习的突破机器学习和深度学习作为人工智能的核心技术，在过去几年取得了巨大的突破。
深度学习模型的出现改变了传统机器学习的方式，使得计算机可以通过大规模数据的训练来获取自主学习的能力。
这使得机器在图像识别、语音识别等任务中取得了令人瞩目的成果。
2. 自然语言处理的进步自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解和处理自然语言。
近年来，通过深度学习算法在NLP领域的应用，如机器翻译、情感分析等，取得了重要的突破。
这为计算机与人类之间的交流打开了新的大门。
3. 强化学习的发展强化学习是一种通过试错学习来不断优化决策的方法。
在人工智能领域，强化学习是实现智能体自主决策的重要手段。
随着深度学习算法的发展，强化学习在游戏、自动驾驶等领域表现出了巨大的潜力。
二、应用领域1. 图像识别与计算机视觉人工智能在图像识别和计算机视觉方面取得了令人瞩目的成果。
通过深度学习算法的应用，计算机可以在图像识别、人脸识别、物体检测等任务中达到接近甚至超过人类的水平。
这使得人工智能在安防、医疗影像等领域具有广泛的应用前景。
2. 自然语言处理与人机交互自然语言处理技术的进步使得计算机能够与人类进行更自然、更智能的交流。
语音助手、智能客服等应用已经渗透到人们的生活中，改变了人机交互的方式。
3. 无人驾驶和智能交通无人驾驶技术是人工智能领域的一大热点，它有望彻底改变现有的交通方式。
通过感知、决策和控制三大环节的优化，无人驾驶汽车可以实现自主导航和无缝交互。
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。
国内外人工智能产业发展概况
国内外人工智能产业发展概况近年来，随着科技的快速发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为全球科技领域的热门话题。
国内外的人工智能产业也在不断发展壮大，为各行各业带来了新的机遇和挑战。
本文将分析国内外人工智能产业的发展概况，并展望未来的发展趋势。
一、国内人工智能产业发展概况在过去几年中，中国政府高度重视人工智能的发展，并提出了“新一代人工智能发展规划”。
根据国务院发布的数据，到2020年，中国人工智能产业规模预计将超过1万亿元人民币，成为经济增长的新引擎。
1. 人工智能技术发展国内人工智能技术发展迅速，已经在多个领域取得了显著成果。
例如，在人脸识别、语音识别、机器翻译等方面，中国企业已经处于全球领先地位。
此外，中国的人工智能初创企业数量也在不断增加，吸引了大量的风险投资。
2. 人工智能产业应用人工智能在中国的应用范围广泛，包括金融、医疗、教育、交通等领域。
在金融行业，人工智能被广泛应用于风险管理、信用评估、交易分析等方面。
在医疗领域，人工智能可以帮助医生进行辅助诊断、药物研发等工作。
此外，人工智能还在教育领域催生了智能教育、在线教育等新业态。
3. 人工智能政策支持为促进人工智能产业的发展，中国政府出台了一系列支持政策。
例如，设立了人工智能产业发展基金，鼓励科技企业创新。
此外，政府还提出了人工智能标准制定和知识产权保护等政策，为人工智能产业的健康发展提供了良好的环境。
二、国外人工智能产业发展概况不仅是中国，国外的人工智能产业也经历了快速发展，成为推动经济增长的重要力量。
以下将以美国为例，探讨国外人工智能产业的发展情况。
1. 科技巨头的主导地位在人工智能领域，美国的科技巨头占据了绝对的主导地位。
例如，谷歌、亚马逊、微软等公司纷纷投入大量资源进行人工智能技术研发，并在产品和服务中广泛应用。
这些公司不仅拥有雄厚的技术实力，还有强大的资金支持，成为全球人工智能产业的引领者。
2024中国人工智能产业研究报告
2024中国人工智能产业研究报告标题：2024中国产业研究报告一、引言随着科技的飞速发展，人工智能(AI)逐渐深入到各个行业和领域，改变着我们的生活方式，推动着社会进步。
特别是在中国，AI产业已经成为经济持续发展的重要驱动力。
本报告将对中国2024年人工智能产业的现状、发展和未来趋势进行深入研究和分析。
二、中国AI产业的现状中国AI产业在过去的几年中一直保持快速增长。
这主要得益于政府的支持，强大的科研实力，以及广阔的市场需求。
在基础技术领域，中国的AI芯片、深度学习框架等方面已经达到世界领先水平。
此外，中国在人脸识别、语音识别、自然语言处理等应用领域也取得了重大突破。
三、中国AI产业的发展趋势1、AI芯片市场：随着物联网、云计算、大数据等技术的快速发展，AI芯片市场将进一步扩大。
据预测，到2024年，中国AI芯片市场规模将达到300亿美元。
2、自动驾驶：自动驾驶技术正在快速发展，中国的自动驾驶市场规模也在不断扩大。
预计到2024年，中国自动驾驶市场规模将达到100亿美元。
3、智能制造：随着工业4.0的到来，智能制造正在成为制造业的核心。
中国政府对智能制造的大力支持将推动这一市场的快速发展。
预计到2024年，中国智能制造市场规模将达到200亿美元。
四、中国AI产业的挑战尽管中国AI产业正在快速发展，但也面临着一些挑战。
例如，数据安全和隐私保护问题，AI技术带来的就业问题，以及技术伦理问题等。
五、结论中国的人工智能产业在过去的几年中取得了显著的发展，预计到2024年，这个产业将继续保持快速增长。
然而，也面临着一些挑战。
这将需要政府、企业和社会共同应对和解决。
同时，中国AI产业的发展也将对全球人工智能产业产生重要影响。
六、建议和展望1、加强AI教育和培训：为了应对AI带来的就业问题，政府和企业应加强AI教育和培训，帮助劳动者适应新的工作环境。
2、强化数据安全和隐私保护：政府应制定更严格的法规，保护个人数据和隐私。
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告(2023-2030年)
中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）报告大纲观研报告网一、报告简介观研报告网发布的《中国人工智能行业现状深度调研与投资趋势研究报告（2023-2030年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。
更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，以及我中心对本行业的实地调研，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
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二、报告目录及图表目录一、前景良好，科技公司加大人工智能行业布局随着经济的发展以及科学技术的进步，人工智能技术加快与各行各业的的深度融合，不断涌现出新的市场需求与服务，人工智能行业整体向横向和纵向发展，发展前景良好。
行业内科技公司也积极研发人工智能新技术，推动行业健康有序发展。
2018-2022年，人工智能核心产业市场规模复合增长率为17.03%，市场规模不断扩大。
2022年市场规模增速放缓，受疫情影响明显，资本对人工智能关注热度略微下降，发展趋于理性。
随着科学技术的进步，以及产业结构调整的需求，未来人工智能产业有望迎来下一轮爆发。
资料来源：观研天下数据中心整理当下互联网的发展已经进入瓶颈期，人工智能有望成为科技公司新的增长点，深耕人工智能基础设施（AI通用技术平台和服务），服务于供给侧的to B产业，成为各大科技公司布局人工智能的主要策略。
2023年人工智能行业研究报告
2023年人工智能行业研究报告人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当前全球科技领域重要的前沿技术之一，也是未来科技与经济发展的重要推动力量。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能行业在2023年有望迎来新的发展机遇和挑战。
一、行业概述2023年，人工智能行业将进入技术和应用双轮驱动的快速发展阶段。
在技术方面，人工智能算法的不断深化、硬件设备的不断升级以及数据基础的逐渐完备将推动人工智能技术创新，并广泛应用于各行各业。
在应用方面，人工智能将进一步渗透到智能制造、医疗健康、金融服务、智慧城市等领域，提高生产效率和服务质量，推动经济社会发展。
二、产业发展态势2023年，人工智能产业将呈现出以下几个发展态势：1. 技术创新驱动产业升级。
人工智能技术的不断创新将推动人工智能产业从基础研究向应用转化，从单一应用向复合应用扩展。
例如，深度学习、自然语言处理、机器视觉等技术将得到更广泛的应用，推动人工智能在自动驾驶、智能医疗、智慧金融等领域的快速发展。
2. 产业生态进一步完善。
2023年，人工智能产业生态将更加健全。
各类企业将形成以大型科技公司为核心，涵盖了硬件设备、云计算平台、算法研发、智能应用等多个环节的完整产业链。
与此同时，人工智能产业将与传统产业深度融合，形成新的商业模式和协同创新机制。
3. 国际竞争格局加剧。
随着全球各国在人工智能领域的重视程度不断提升，2023年人工智能产业的国际竞争将更加激烈。
美国、中国、欧洲等地的人工智能产业将成为全球竞争的主要力量。
同时，中国的人工智能产业将通过人才培养、政策支持和国际合作等手段提升自身竞争力。
三、发展面临的挑战2023年人工智能行业的发展离不开以下几个挑战的应对：1. 数据安全和隐私保护。
随着人工智能应用的广泛拓展，数据安全和隐私保护问题日益引起关注。
人工智能企业需要加强对数据的安全管理，建立起健全的数据隐私保护体系，提高用户信任度和数据使用的合规性。
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2020年人工智能产业发展深度研究报告一、人工智能市场格局人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力，本质上是对人类思维过程的模拟。
AI 概念最早始于1956 年的达特茅斯会议，受限于算法和算力的不成熟，未能实现大规模的应用和推广。
近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。
据中国电子学会预测，2022全球人工智能市场将达到1630亿元，2018-2022年CAGR达31%。
人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。
人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品。
从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。
同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。
据埃森哲预测，2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高27%，经济总增加值提升7.1 万亿美元。
二、多角度人工智能产业比较目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。
依据产业链上下游关系，可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。
基础层是人工智能产业的基础，主要提供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发。
其中，技术层能力可以广泛应用到多个不同的应用领域；应用层是人工智能产业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造、交通、金融、医疗等18 个领域，其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。
（一)战略部署：大国角逐，布局各有侧重全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击，构成第二梯队。
同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局，并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。
后起之秀的中国，局部领域有所突破。
中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。
自2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。
由于初期我国政策侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。
因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较薄弱，呈“头重脚轻”的态势。
当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。
1、美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。
美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。
但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。
总体来看，美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。
此外，美国聚焦人工智能对国家安全和社会稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。
2、伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。
2018 年，欧洲28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。
从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲国家在全球AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。
欧盟注重探讨人工智能的社会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。
3、日本寻求人工智能解决社会问题。
日本以人工智能构建“超智能社会”为引领，将2017 年确定为人工智能元年。
由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人工智能技术和产业。
因此，日本政府在机器人、医疗健康和自动驾驶三大具有相对优势的领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。
（二）基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。
受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相对薄弱。
具体而言，在AI 芯片领域，国际科技巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术（SDN）、开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外科技巨头手中。
虽国内阿里、华为等科技公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶科技的指纹传感器等产品，但整体产业布局单一，呈现出明显的短板。
在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。
“无芯片不AI”，以AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们将对AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。
依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手机、汽车、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和推断芯片。
训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要求非常高，仅适合在云端部署。
目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC （全定制化）成为AI 芯片行业的主流技术路线。
不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多技术路径并行发展态势。
我们将从三种技术路线分别剖析中国AI 芯片在全球的竞争力。
GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领AI 芯片的主要市场份额。
GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是AI 芯片的首选。
据IDC 预测，2019 年GPU 在云端训练市场占比高达75%。
在全球范围内，英伟达和AMD 形成双寡头垄断，尤其是英伟达占GPU 市场份额的70%-80%。
英伟达在云端训练和云端推理市场推出的GPU Tesla V100 和Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断强化。
目前中国尚未“入局”云端训练市场。
由于国外GPU 巨头具有丰富的芯片设计经验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动GPU 芯片的市场格局。
FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。
FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计占市场份额近90%，其中赛灵思的市场份额超过50%，始终保持着全球FPGA 霸主地位。
国内百度、阿里、京微齐力也在部署FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片，可满足多种终端运用。
尽管ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后，其性能、能耗、成本和可靠性都优于GPU 和FPGA。
与GPU 与FPGA 形成确定产品不同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。
目前，ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。
我国的ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。
在海外，谷歌TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。
总体来看，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用”的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在GPU 和FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。
（三）技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。
中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。
相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。
该层面包括算法理论（机器学习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然语言处理）。
众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。
近年来，我国技术层围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。
但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。
具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。
机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际科技巨头和独角兽布局的重点。
开源深度学习平台是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。
目前，国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的TensorFlow、脸书的Torchnet 和微软的DMTK等，美国仍是该领域发展水平最高的国家。
我国基础理论体系尚不成熟，百度的PaddlePaddle、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。
在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。
计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。
受益于互联网产业发达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。
自然语言处理当前市场竞争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。
作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。
计算机视觉是利用计算机模拟人眼的识别、跟踪和测量功能。
其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。
计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。
据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为80 亿元，占国内AI 市场的37%。
由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。
我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。
而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。
计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。
随着终端市场工业检测与测量逐渐趋于饱和，新的应用场景尚在探索，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。
中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产品的结合走在国际前列。