艾瑞咨询:2022年中国人工智能产业研究报告_Ⅴ__112页_8mb
报告摘要
中国人工智能产业研究报告总结
核心内容
2023年政府工作报告指出,过去五年我国经济社会发展取得重大成就,全社会研发经费投入强度从2.1%提高到2.5%以上,科技进步贡献率提高到60%以上。人工智能领域创新成果不断涌现,尽管在深度学习、技术产品化落地、应用场景打磨、市场教育等方面取得一定突破,但商业化仍面临诸多挑战,如可信度、业务持续性、盈利模式、部署的投资回报率等。
艾瑞连续第五年发布《中国人工智能产业研究报告(V)》,聚焦2022年AI产业参与者特征、价值与地位、技术路径与产业突破点,以期为读者呈现AI产业现状,并提供未来发展的判断方法。
主要观点
- AI产业化进程:AI产业化进程正从赋能阶段向效率化、工业化生产阶段演进,2022年预训练大模型技术研发进展和ChatGPT的发布带动了AI产业的蓬勃发展。
- 产业规模:2022年我国人工智能产业规模达到1958亿元,年增长率7.8%。预计2027年产业规模可达6122亿元,CAGR为25.6%。
- 技术与应用:AI产业链逐步进入良性循环带动期,包括数据、算力、算法、工具、应用层各环节。AI成为企业数字化、智能化改革的重要抓手,也是各行业领军企业打造营收护城河的重要方向。
- 政策引导:2022年我国出台多项政策,推动AI场景创新、规范AI司法应用、加强AI伦理治理,以促进AI与实体经济深度融合。
- 投资热度:AI产业融资向中后期过渡,资本更关注技术成熟度和商业化能力。2022年,AI视觉赛道成为融资热点,商汤科技、格灵深瞳等企业成功上市。
关键信息
人工智能产业规模
- 2022年,中国人工智能产业规模达到1958亿元,预计2027年将达到6122亿元,年复合增长率(CAGR)为25.6%。
- AI芯片市场规模约385亿元,预计2027年将达到2164亿元,推理芯片占比将提升至76.3%。
技术赛道分析
- 预训练大模型:成为AI工业化生产的重要推动力,但规模化商用仍需突破算力、业务场景适配、ROI、模型开源及交互等问题。
- AI芯片:GPU长期占据主流市场,但ASIC-DSA架构的AI芯片在推理侧有替代趋势,国内厂商如华为海思、百度昆仑等已实现产品落地。
- 决策智能:融合机器学习、NLP、知识图谱等技术,尚处于发展初期,商业化应用尚处于起步阶段。
- 虚拟数字人:作为全栈AI能力集大成者,对入局者能力要求高,产业链割裂,需加强协同。2022年,虚拟数字人热度持续,但商业化路径仍需探索。
- 计算机视觉:仍是AI产业发展的主战场,市场规模占整个AI行业的42.4%,达到830亿元,预计2027年将达1644亿元。
产业增长点
- 智算中心建设:推动AI算力基础设施发展,提高区域经济和产业升级。
- AIGC技术:生成式AI技术提升内容生产效率,变革人机交互体验,但需解决生成速度、调用成本、内容质量及版权归属等问题。
- AI应用场景:包括智慧农场、智能港口、智能教育、自动驾驶、智能诊疗、智慧法院、智慧供应链等,形成可复制推广的标杆应用。
政策与伦理治理
- 政策引导:2022年出台多项政策,加强AI场景创新、规范AI应用、推动AI与实体经济深度融合。
- 科技伦理治理:全球AI伦理治理迈入法治时代,中国首次将AI伦理治理上升至国家政策层面,提出科技伦理治理的原则和行动方案。
投资与企业案例
- 融资分布:2022年AI产业融资向中后期过渡,北上广及江浙地带融资密度高,独角兽企业主要集中在自动驾驶、医疗、工业、芯片赛道。
- 企业案例:包括商汤科技、格灵深瞳、云从科技、创新奇智等企业在2022年实现上市,显示AI视觉赛道的成熟度。
未来趋势
- AI工业化生产:预训练大模型推动AI工业化进程,未来需解决算力、业务场景适配、投入产出比等问题。
- AIGC发展:AIGC提升内容生产效率,但需前瞻规划相关行业标准,以促进产业有序发展。
- 决策智能:技术路径尚不明晰,通用型决策产品市场机遇尚未成熟,需加强技术融合和模型泛化。
- 虚拟数字人:产业链协同仍需优化,商业变现路径仍需探索,未来将作为虚拟世界基础设施的重要组成部分。
技术与市场挑战
- 技术瓶颈:包括质量、ROI、安全可信等核心瓶颈,需在技术与产品应用之间找到平衡。
- 算力制约:大模型训练和AIGC产品开发受算力制约,国内厂商需解决芯片“卡脖子”问题。
- 商业化路径:需结合企业特点和应用场景,制定差异化发展路径,提升产品竞争力。
总结
中国人工智能产业在2022年呈现出快速发展态势,技术与应用不断突破,政策与资本持续推动。尽管面临诸多挑战,如算力、业务场景适配、伦理治理等,但整体趋势向好。未来,AI将成为数字经济时代的核心生产力,推动各行业智能化发展,同时在技术与市场层面需持续探索和优化。
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