20220919-中国银行-宏观观察2022年第41期（总第438期）_我国人工智能产业竞争力评估_国内格局和全球比较_23页_1mb

我国人工智能产业竞争力评估总结

核心内容概述

本文围绕我国人工智能产业的竞争力进行系统分析，涵盖基础层、技术层和应用层三个核心层次。通过对比全球发展情况，评估我国在人工智能领域的优势与短板，并提出政策建议，以推动人工智能产业的高质量发展。

主要观点与关键信息

一、人工智能行业发展整体概况

• 发展历程：人工智能自1956年诞生以来，经历了三个发展阶段，目前进入应用爆发期。
• 产业链结构：人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层，分别承担数据支撑、技术开发和场景落地的功能。
• 全球趋势：各国高度重视人工智能产业发展，将其上升至国家战略层面，推动全球产业规模快速增长。
• 我国发展现状：我国已形成较为完整的产业链条，全球竞争力持续提升，但部分关键技术仍受制于发达国家。

二、基础层：核心技术短板牵制基础层长远发展

• AI芯片：
  • 全球GPU/FPGA市场由美、日、韩企业主导，形成寡头垄断格局。
  • 中国在ASIC领域具有一定优势，部分企业如寒武纪、谷歌等已取得较好成果，未来有望占据一定市场份额。
• 智能传感器：
  • 中国智能传感器产业整体规模稳定增长，但核心技术依赖进口，高端产品进口占比高。
  • 国产化率在2020年达到31%，未来有望进一步提升。
• 大数据：
  • 我国拥有显著的数据规模优势，2021年数据产生量占全球23%。
  • 政策推动下，数据采集、存储和利用趋于规范化、高效化发展。
• 云计算：
  • 我国云计算市场规模迅速扩大，2021年达3229亿元，占全球15%。
  • 但关键核心技术如服务器、云基础软件仍被国外企业主导，发展仍需突破。

三、技术层：基础型技术和应用型技术发展出现分化

• 应用技术：
  • 机器视觉、智能语音、自然语言处理是中国AI应用的主要方向，占市场比重分别为34.9%、24.8%和21%。
  • 我国在这些领域已形成一定的技术领先优势，专利申请量占全球78.7%。
  • 应用场景广泛，涵盖制造业、服务业等多个领域，显著提升行业生产率。
• 底层算法与开发平台：
  • 国内科研实力相对薄弱，顶尖学者和机构主要集中在欧美。
  • 国产深度学习框架如飞桨正在发展，但技术落地仍需时间，人才储备不足是主要瓶颈。

四、应用层：庞大市场需求牵引下形成我国AI产业核心优势

• 应用场景广泛：
  • 我国AI应用层在智能安防、自动驾驶和智能制造等领域相对成熟。
  • 智能安防市场规模占AI核心产业比重最高，2019年达53.8%。
  • 自动驾驶领域，我国依靠科技巨头和科研院校快速追赶，技术与美国接近。
• 产业数字化潜力：
  • 我国产业数字化规模达37.2万亿元，占GDP比重32.5%，但低于欧美国家。
  • 服务业数字化渗透率较高（40.7%），工业智能化仍需提升。

五、政策建议

1. 提升科技创新能力：
   • 加大对基础层和核心技术领域的研发投入，推动人工智能与基础学科交叉融合。
   • 加快建设国家战略科技力量，整合实验室资源，解决“卡脖子”问题。
2. 完善产业基础环境：
   • 强化人工智能基础设施建设，提升网络、大数据和计算能力。
   • 强化关键领域人才储备，建立产学研一体化的人才培养机制。
   • 营造有利于创新的制度环境，完善数据开放、知识产权保护等政策。
3. 强化应用场景优势：
   • 加大应用场景开放力度，推动重大场景加速落地。
   • 加速人工智能向工业领域渗透，构建全流程、全生命周期的工业数据链接。
   • 加强区域联动，打造特色化智能产业集群，形成协同互补机制。

总结

我国人工智能产业已形成较为完整的产业链，具备较强的市场潜力和应用场景优势。然而，在基础层的关键技术领域仍存在短板，需加大投入和突破。政策层面应聚焦科技创新、基础设施建设和场景应用，以推动我国人工智能产业实现高质量发展，抢占全球技术高地。