2019年中国人工智能产业发展形势展望_18页_10mb

2019年中国人工智能产业发展形势总结

核心内容概述

2019年，中国人工智能产业在技术突破、产业链建设、融合应用和政策支持等方面取得显著进展，同时仍面临诸多挑战。产业整体呈现快速发展态势，智能经济雏形初现，但技术发展能力不均衡、应用创新滞后、产业生态不完善及安全风险增加等问题仍需关注。未来应以核心技术攻关、与实体经济融合、构建协同生态、营造良好发展环境为目标，推动产业高质量发展。

主要观点与关键信息

一、核心基础技术持续突破，边缘智能加速应用布局

• 三大支柱技术突破：大数据、计算能力、分析算法均取得进展，其中深度学习算法、异构芯片和数据处理能力是重点。
• 边缘智能兴起：边缘智能是指在数据源头附近进行人工智能处理，具有低延迟、低能耗、低成本等优势，适用于工业、交通、消费电子、智能家居等领域。
• 市场增长迅猛：边缘侧人工智能市场需求从2017年的4亿美元增长至2018年的19亿美元，预计2019年增长率将超过400%。
• 典型应用领域：包括智能手机、工业物联网、智能网联汽车、虚拟现实等。

二、产业链条逐步形成，集聚效应初具规模

• 产业链结构：初步形成底层基础支撑、核心技术研发、上层行业应用的产业链结构。
• 企业分布：人工智能企业主要集中在经济发达的一二线城市及沿海地区，如北京、上海、深圳、杭州、广州、成都、南京、厦门等地。
• 区域发展特点：
  • 北京：AI企业数量全国第一，聚集大量领军企业和独角兽公司。
  • 上海：依托金融中心优势，推动AI在金融、制造、教育等领域的应用。
  • 深圳：创业创新氛围浓厚，投融资活跃，形成以腾讯、华为为引领的产业格局。
  • 杭州：打破传统北上广深格局，AI企业数量居第四位。

三、融合应用水平大幅拓展，智能经济形态雏形初现

• 场景化、融合化趋势明显：人工智能技术在制造、交通、消费电子、零售、金融、医疗等领域的应用不断深化。
• 典型案例：
  • 制造领域：联想与海尔通过“制造+服务”模式，推动生产体系智能化。
  • 交通出行：百度自动驾驶技术趋于成熟，预计2019年搭载L4自动驾驶能力的汽车将达1万台。
  • 消费电子：华为荣耀Magic系列手机搭载AI芯片，提升用户体验。
  • 网络零售：京东AI平台日调用量突破12亿次，推动零售智能化。
  • 金融服务：蚂蚁金服通过AI实现高效风控与快速服务，如“定损保”业务。
• 智能经济前景：预计到2030年，人工智能将为全球GDP带来14%增长，中国增长潜力最大，达26%。

四、国内产业政策加速落地，国际产业博弈更加激烈

• 政策支持：国家层面密集出台支持政策，包括《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等。
• 地方政策：多个省市如上海、浙江、北京、重庆、广东、安徽等相继发布人工智能支持政策。
• 国际竞争加剧：美国、欧盟、法国、德国、英国、日本、印度等国家均加快人工智能发展战略布局，形成“国家主义”竞争态势。
• 产业安全风险：美国CFIUS加强技术交易审查，英国、德国等也出台相关法规，防范敏感技术外流，中国需建立相应的防范机制。

面临的问题与挑战

（一）技术发展能力不均衡，基础层存在短板弱项

• 核心技术薄弱：在基础理论、核心算法、芯片、传感器等基础层领域，中国与国外存在明显差距。
• 投资结构失衡：基础层（如芯片）获得的融资仅占AI融资总额的2%，远低于应用层领域。
• 资本泡沫风险：过度追求短期套利导致基础层研发投入不足，可能影响长期发展。

（二）技术产品创新快于应用创新，商业应用模式不明朗

• 应用碎片化：部分AI应用成果重复且缺乏深度，难以形成规模化效应。
• 商业化落地难：仅有4%的公司能将AI计划落地，说明技术与市场脱节。
• 商业模式待探索：需明确AI技术的商业化路径，推动其在各行业的实际应用。

（三）产业生态体系尚不完善，协同发展势头尚未形成

• 战略规划不清晰：部分区域尚未形成清晰的总体战略，导致发展路径不明确。
• 产业链协同不足：缺乏有带动力的龙头企业，中小企业多为独立作战。
• 政策与标准体系不健全：尚未建立完善的AI法律法规、数据标准、安全评估等体系。
• 人才缺口大：高层次AI人才极度缺乏，尤其是具有10年以上经验的专家，依赖海外引进。

（四）环境建设尚不健全，产业安全风险加剧

• 资本短期化：风险投资缺乏长远战略，难以支撑基础技术研发。
• 国际技术封锁：美国、英国、德国等国家加强技术交易审查，限制敏感技术出口。
• 产业安全风险：缺乏体系化的防范机制，可能影响国家安全和产业稳定。

对策建议

（一）推动核心技术攻关，加大资金支持

• 核心技术研发：加强人工智能芯片、传感器、算法等基础技术研发，推动高端通用芯片向AI领域拓展。
• 资金支持体系：设立专项资金或基金，支持基础理论和关键技术的研发与产业化。
• 开源平台建设：加强深度学习开源平台政策支持，推动平台自主化和国际化。

（二）深化与实体经济融合，加强场景化应用推广

• 示范应用推广：支持企业与用户单位联合打造特定场景的AI解决方案，编制行业应用指南。
• 制造业智能化：推动智能检测、设计软件等关键产品发展，提升制造全过程智能化水平。
• 产业链协同：通过示范应用和经验总结，促进产业链各环节协同创新。

（三）构建有机协同的产业生态，提升服务支撑能力

• 数据共享与标准建设：推动建设AI训练资源库、标准测试数据集和云服务平台，建立标准、测评、知识产权等服务体系。
• 基础设施布局：加快AI应用基础设施建设，如自动驾驶试验场、智能家居体验场等。
• 第三方服务支持：支持行业协会、联盟等机构，推动人才培养、技术交流与创新合作。

（四）营造良好发展环境，培育多元化发展格局

• 区域产业布局：推动各地区差异化发展，打造具有地方特色的“小而美”产业园区。
• 人才队伍建设：加强紧缺人才和应用型人才的培养，推动学科建设与教学资源集中。
• 网络安全保障：建立AI网络安全保障体系，防范产业安全风险。

结语

2019年，中国人工智能产业在技术突破、产业集聚、融合应用和政策支持方面均取得进展，但基础薄弱、应用滞后、生态不完善及安全风险等问题仍需解决。未来应以核心技术突破、场景化应用推广、协同生态构建和环境优化为核心，推动产业高质量发展，迎接智能经济新时代。