2020年中国人工智能产业研究报告（Ⅲ）_103页_4mb

中国人工智能产业研究报告（Ⅲ）总结

核心内容

2020年，中国人工智能产业迎来快速发展，市场规模超过1500亿元，成为推动智能经济的重要力量。人工智能技术已广泛应用于多个行业，包括防疫、工业、金融、医疗、政务等，形成价值闭环，提升企业效率和效益。AI被纳入“新基建”范畴，标志着其在国家发展战略中的重要地位。

主要观点

• 人工智能与产业融合：AI技术已从技术教育市场进入商业落地阶段，成为千行百业的生产要素，推动传统行业进行效率变革与动能转换。
• 企业与政府应用升温：超过10%的规模以上企业已将AI与主营业务结合，实现效益优化。政府密集发布支持政策，财政补助倾斜，进一步推动AI发展。
• 商业模式探索：AI的商业模式仍在摸索阶段，未来可能分化为两种路径：企业服务和直接面向最终用户。
• 技术与市场拐点：人工智能产业在2019年进入起步期，预计到2025年市场规模将突破4500亿元，呈现显著增长趋势。

关键信息

1. 人工智能产业规模与增长预测

• 2020年AI产业规模预计超过1500亿元，其中计算机视觉占比达57%，预计2025年产业规模将突破4500亿元。
• AI企业数量超过2600家，其中约30%-45%的市场由创业企业占据，其余由互联网、云服务、大数据等企业及科研机构共同参与。

2. 人工智能在不同赛道的表现

• 计算机视觉：市场规模达862.1亿元，带动相关产业规模超2200亿元。主要应用于零售、安防、制造、政务、医疗等领域。
• 智能语音：2020年市场规模达58.5亿元，带动相关产业规模达486.9亿元。主要应用于客服、营销、教育、医疗、司法等垂直领域。
• 知识图谱与NLP：预计2025年市场规模将达近500亿元，主要应用于教育、医疗、金融、工业等领域。
• 机器学习：预计2020年市场规模达206.9亿元，带动相关产业规模超千亿，主要应用于金融、制造、电力、医药等行业。

3. 投融资情况

• 2018-2020Q3，AI赛道累计融资超千亿元，其中计算机视觉、智能语音、知识图谱与NLP是主要融资领域。
• 2018年AI融资总额达272.8亿元，2020年Q3融资总额达141亿元，AI企业融资热度持续上升。
• 联邦学习成为AI数据处理的新趋势，通过保护隐私与数据安全，实现多源数据融合，提升模型训练效率。

4. 人工智能的未来方向

• 人机协同：AI与人类协同工作，成为推动产业变革的核心动力。
• 数据治理与标准化：数据治理成为AI应用的关键，通过构建统一的数据标准，提高数据使用效率。
• 自研芯片：AI芯片成为技术壁垒的重要组成部分，企业通过自研芯片提升算法适配性与市场竞争力。
• 5G与AI融合：华为等企业通过“端-管-云-芯”全面布局，成为5G与AI融合的典范。

人工智能产业图谱

技术层

• 计算机视觉：图像分类、定位、检测等技术在多个行业中实现商用。
• 智能语音：语音识别、语音合成、自然语言处理等技术在多个领域广泛应用。
• 机器学习：算法模型在金融、制造、电力、医药等行业中发挥重要作用。
• 知识图谱与NLP：知识图谱与自然语言处理技术在教育、医疗、金融等行业中实现深度融合。

应用层

• 企业服务：AI技术广泛应用于企业内部流程优化、数据分析、决策支持等领域。
• 消费级产品：AI语音助手、智能音箱、智能车载等产品逐渐普及，成为消费者日常生活的组成部分。
• 行业解决方案：AI技术被应用于不同行业的具体场景，如医疗诊断、金融风控、工业质检等。

人工智能商业模式

• To B/G企业服务：当前AI商业模式以企业服务为主，未来将分化为专业工具提供者和直接面向最终用户的企业。
• 技术输出与生态构建：AI企业通过提供一站式软硬件解决方案，降低下游客户的开发门槛，构建生态优势。
• 盈利与回报：AI企业面临盈利焦虑，需实现商业闭环。部分企业毛利率呈上升趋势，硬件成本下降。

人工智能产业与城市发展

• 城市竞争格局：人工智能产业将影响未来十年的城市与区域竞争格局，重点城市如上海、北京、杭州、深圳等在AI布局中表现突出。
• 政策与补贴：政府对AI产业的支持力度加大，提供税收优惠、项目补贴等，推动AI技术落地。
• 科研与人才：科研机构与人才是AI发展的重要支撑，企业需加强科研投入与人才引进。

人工智能增长曲线与拐点

• 第一个拐点：计算机视觉技术实现商业化，带动相关产业增长。
• 第二个拐点：机器学习与NLP技术通过数据治理实现价值挖掘，推动AI向认知层面发展。
• 第三个拐点：AI芯片成为核心技术，提升算法适配性与市场竞争力。

附录：人工智能产业规模核算

• 核算口径：包括计算机视觉、智能语音、人机交互、机器学习、知识图谱与NLP、AI芯片等核心产业。
• 核算方式：通过下游行业需求总量、采购投入情况及参与企业的实际经营情况统计测算。
• 内部消化：由传统行业/互联网集团企业自主孵化的子公司或关联公司参与的市场交易不计入核心产业规模。

人工智能部署回报

• 盈利焦虑：AI企业普遍面临盈利问题，需实现商业闭环，提升产品价值。
• 成长性问题：AI企业的成长性决定其是否能够达到盈亏平衡点，进而获得市场认可。
• 未来展望：随着AI技术的不断成熟，企业将逐步实现盈利，推动产业持续发展。

联系方式

• 王筱：艾瑞北方业务总监，电话：(+86) 18610957362，电邮：wangxiao@iresearch.com.cn
• 杨浩：艾瑞南方业务总监，电话：(+86) 13003205812，电邮：kinderyang@iresearch.com.cn

总结

中国人工智能产业在2020年迎来快速发展，成为推动智能经济的重要力量。AI技术已广泛应用于多个行业，形成价值闭环，提升企业效率和效益。未来，AI产业将在技术与商业模式上进一步分化，形成专业工具提供者与直接面向最终用户的企业。同时，AI芯片、数据治理、5G等技术将成为推动产业发展的关键因素。