艾瑞咨询：2021年中国人工智能产业研究报告（Ⅳ）_99页_3mb

2021年中国人工智能产业研究报告总结

核心内容

2021年是中国人工智能产业快速发展的关键一年，人工智能技术已成为数字经济时代的核心生产力，推动传统产业向效率化、工业化生产阶段演进。随着新基建的推进和数字技术的普及，人工智能技术在企业设计、生产、管理、营销、销售等环节广泛应用，形成了显著的经济与技术价值。

主要观点

• 人工智能产业化进程：人工智能技术从与各行业典型应用场景融合赋能阶段，向效率化、工业化生产阶段演进，成为推动数字经济纵深发展的关键因素。
• 产业规模增长：2021年，人工智能核心产业规模预计达到1998亿元，预计2026年将超过6000亿元，CAGR为24.8%。其中，计算机视觉仍是最大贡献市场，而机器学习市场则因数据的重要性提升而稳步增长。
• AI芯片的重要性：AI芯片作为底层算力资源，其CAGR维持在40%以上，是推动整体产业规模增长的重要因素。
• 区域竞争格局：长三角在人工智能科技产业区域竞争力中首次超过京津冀，成为第一。人工智能企业主要集中在应用层，但京津冀和长三角在基础层与技术层的企业占比更高。
• 融资情况：2018-2021年11月，中国机器学习累计融资事件数为221起，总融资金额为294.9亿元，融资轮次多集中在A+轮及以前，显示市场尚未完全成熟。

关键信息

产业规模与增长预测

• 机器学习：2021年核心市场规模达275亿元，带动规模达1809亿元；预计2026年核心市场规模将达459亿元，带动规模将超1000亿元。
• 知识图谱：2021年核心市场规模为107亿元，带动规模为412亿元；预计2026年核心市场规模将突破290亿元，带动规模超1000亿元。
• NLP：2021年核心市场规模为171亿元，带动规模为450亿元；预计2026年核心市场规模将达459亿元，带动规模将超过1000亿元。
• 智能语音：2021年核心市场规模为79亿元，带动规模达448亿元；预计2026年核心市场规模将达180亿元，带动规模达600亿元。
• 对话式AI：2021年市场规模达80亿元，带动相关产业规模达728亿元；预计2026年市场规模将达250亿元，带动规模将达1000亿元。

商业化路径

• 产品形式：人工智能企业通过轻量标准化产品、定制化解决方案、AI平台等方式进行商业化。
• 商业模式：中短期内，业内玩家以决策智能为发力点，构建机器学习平台，提供定制化解决方案，服务于甲方企业的决策管理。
• MLOps：作为机器学习的DevOps，MLOps旨在提升模型开发与运维效率，打通AI全链路管理能力，助力AI企业实现落地赋能与商业变现。

应用场景

• 金融：机器学习、NLP与知识图谱被广泛应用于智能客服、精准营销、智能风控等领域，金融赛道具备较大的发展潜力。
• 医疗：CDSS、智慧病案等产品在医疗领域应用，尤其在二级与基层医院中，潜在空间巨大。
• 工业：工业互联网平台与智能语音技术结合，用于质检、安全事故监测、业务流程优化等场景。
• 教育与司法：智能语音与NLP技术在教育、司法等领域应用，提升信息处理效率与服务质量。

趋势展望

• 可信AI：随着监管合规与商业驱动，可信AI成为产业发展的趋势与研究重点。
• 大小模型协同发展：大模型在云端进行训练与演变，为边、端侧的小模型输送通用知识与能力，实现云-边-端协同发展。
• AI工程化：AI工程化走入大众视野，旨在提升从算力、数据、模型到上层应用的普惠性、兼容性、敏捷性、经济性和高效性。

未来发展方向

• 技术与应用融合：人工智能技术与各行业应用场景融合，推动效率变革、动力变革与质量变革。
• 区域发展策略：各区域应加速补全人工智能产业链，建设智慧应用场景，布局相关标准与管理体系，推动资源共享与科研人才培育。
• 产业生态构建：构建以人工智能为核心的产业生态，推动AI技术与实体经济深度融合，实现数字经济新优势。

总结

2021年中国人工智能产业在技术、应用、融资与区域发展等方面均取得显著进展。随着数字经济的快速发展，人工智能作为关键生产要素，正逐步成为各行业转型升级的核心驱动力。未来，人工智能产业将更加注重技术与应用的深度融合，推动大小模型云-边-端协同发展，实现可信AI与AI工程化的双重目标，为社会经济创造更大价值。