20220127-艾瑞股份-数字经济时代的产业升级探索_2021年中国人工智能产业研究报告（Ⅳ）_99页_3mb

数字经济时代的产业升级探索

核心内容概述

2021年中国人工智能产业在数字经济推动下实现了显著增长，成为各行业智能化转型的重要驱动力。人工智能技术已从消费和互联网等泛C端领域，逐步向制造、能源、电力等传统行业渗透，推动效率变革与动能转换。本报告从技术、应用、市场、融资及趋势等角度，对人工智能产业进行深入分析，探讨其在数字经济背景下的发展方向与产业价值。

主要观点与关键信息

1. 人工智能作为数字经济核心生产力

• 人工智能已从创业企业标签转变为各行业普遍采用的生产要素，成为推动产业智能化的关键。
• 2021年人工智能核心产业规模预计达1998亿元，2026年将突破6000亿元，CAGR为24.8%。
• 人工智能技术在各行业实现效率化、工业化生产，推动了数字经济的纵深发展。

2. 产业规模与增长力

• 2021年，机器学习核心市场规模达275亿元，带动规模达1809亿元，2026年预计核心规模达700亿元，带动规模超1000亿元。
• 计算机视觉仍是AI技术赛道中贡献最大的市场，而随着数据重要性提升，机器学习市场也持续增长。
• AI芯片作为底层算力资源，其CAGR维持在40%以上，成为拉动整体产业规模增长的重要因素。

3. 商业化路径与发展趋势

• 人工智能企业通过轻量标准化产品、定制化解决方案、AI平台等策略推进商业化进程。
• 可信AI 成为行业趋势，强调模型的可解释性与合规性。
• 大小模型云-边-端协同发展 模式被提出，以解决大模型落地应用中的卡点问题。
• MLOps 作为机器学习的DevOps模式，推动模型开发与运维流程的自动化与高效化。

4. 行业应用与经济价值

• 人工智能技术广泛应用于企业设计、生产、管理、营销、销售等多个环节，提升经济生产活动效能。
• 金融、医疗、工业等核心行业对人工智能技术需求强烈，推动了AI产品的深度应用。
• 人工智能助力实现质量变革、动力变革与效率变革，成为激活数字经济相关产业的关键。

5. 人工智能产业区域发展

• 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，位列第一。
• 人工智能企业主要集中在京津冀和长三角，显示出其在产业布局、发展动力及潜力方面的优势。
• 各区域应加强产业链建设、智慧场景示范、标准体系布局、资源共享、科研与人才培育，以把握人工智能发展的历史机遇。

人工智能产业化发展进程

技术能力创新、应用规模突破、产业地位跨越

• 人工智能技术及产业进入加速发展期，AI能力已广泛应用于多个行业。
• 人工智能产业化从技术与场景融合阶段，逐步向效率化、工业化生产阶段演进。
• AI技术在生物领域取得突破，推动生命科学的发展，同时为各行业带来增量式改进与系统性研发。

人工智能产业图谱

技术及应用标准与规范

• 技术层包括AI框架、AI开放平台、AI模型生产等。
• 应用层涵盖智能语音、对话式AI、知识图谱、自然语言处理等技术应用。
• 数据存储设施与物联网技术也构成了人工智能产业的重要支撑。

人工智能产业发展趋势

大小模型云边端协同发展

• 大模型面临数据、算法、成本与应用等多方面的挑战，需与小模型协同工作。
• 云端提供算力与数据支持，边端执行推理任务，形成互补与共享。

决策智能成为中短期发展焦点

• 决策智能通过机器学习对数据进行分析与预测，服务于企业决策管理。
• AutoML技术推动模型开发流程自动化，提高模型生成效率。
• 未来，机器学习平台与数据治理产品将走向一体化发展。

人工智能产业融资情况

融资事件与金额增长

• 2018年至2021年11月，人工智能累计融资事件221起，融资金额294.9亿元。
• 2021年，机器学习融资事件最多、金额最大，融资轮次集中在A+轮及以前。
• 金融、医疗、工业为热门融资赛道，具备较强增长潜力。

人工智能产业规模与增长预测

2021-2026年市场规模预测

• 2021年人工智能核心产业规模预计达到1998亿元，2026年将突破6000亿元。
• 机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等技术赛道分别预测增长趋势。

知识图谱与自然语言处理

知识图谱发展情况

• 知识图谱核心产品市场规模2021年达107亿元，2026年将突破290亿元。
• 知识图谱在金融、医疗、公安等领域应用广泛，推动了智能化决策与业务优化。

自然语言处理（NLP）发展情况

• NLP核心产品市场规模2021年达171亿元，2026年将突破459亿元。
• NLP与知识图谱的结合日益紧密，推动智能客服、智能推荐、智能通知等应用场景发展。

智能语音与对话式AI

产业规模与应用

• 智能语音技术在教育、医疗、司法、公安、互联网等垂直行业应用广泛。
• 对话式AI产品在金融、医疗、政务等领域实现场景变现，推动了人机交互的深度发展。

融资情况

• 智能语音相关融资事件120起，融资总额达153亿元。
• 融资轮次集中在早期阶段，显示该赛道仍处于成长期。

技术挑战与未来展望

技术挑战

• 声纹识别、语音识别鲁棒性、训练场景长尾性等仍是技术瓶颈。
• 大模型面临数据质量、算法解释性、成本回报不匹配等问题。

未来展望

• 人工智能与实体经济融合加速，推动产业数字化转型。
• 人工智能将成为数字经济的重要基础设施，助力新发展格局的形成。
• 人工智能产业将逐步实现规模化落地与健康发展，迎来新一轮城市与区域竞争变局。