全球人工智能产业地图_19页_2mb

CAICT 中国信通院全球人工智能产业地图（V1.0）总结

核心内容概述

2018年4月，中国信息通信研究院发布了《全球人工智能产业地图（V1.0）》，全面分析了全球人工智能产业的发展现状、产业链结构及未来趋势。该地图涵盖了人工智能在多个领域的应用、技术发展、企业分布及政策支持等方面的内容。

主要观点

1. 技术发展推动人工智能崛起

• 大数据资源丰富：互联网的发展提供了种类丰富的数据资源，提升了算法的有效性。
• 计算技术进步：计算技术的变革使硬件成本大幅下降，运算时间显著缩短，推动了人工智能的再次崛起。
• 算法创新：基础算法和AI平台的创新减少了传统算法的不完备性，大幅提升了算法的有效性。

2. 产业链融合与产业规模增长

• 纵向融通：人工智能促进了产业链各层级的深度融合，ICT供给能力实现质的飞跃。
• 横向融合：人工智能推动了消费与生产的融合，加速了实体经济的数字化、网络化和智能化转型升级。
• 产业规模扩大：语音、视觉等技术已进入实用和商用阶段，带动了产业规模的快速增长。

3. 企业数量与分布

• 全球企业数量：全球新增人工智能企业数量快速增长，尤其是欧洲和亚洲。
• 中国领先地位：中国人工智能企业数量接近1500家，位居全球第二，是人工智能发展的高地之一。
• 企业分布：北京人工智能发展领先全国，沪粤江浙地区发展逐步加速。

4. 芯片与计算平台

• AI芯片创新：GPU、DSP、FPGA、ASIC以及类脑芯片等人工智能芯片不断创新，支撑云侧与端侧的AI计算需求。
• 企业推动：中国寒武纪、深鉴科技等企业积极跟进和推动AI芯片的研究与创新。
• 全球趋势：英伟达数据中心业务在2018财年第四季度增长105%，显示出AI芯片市场的强劲需求。

5. 数据资源与数据服务

• 数据增长：全球数据流量持续增长，为深度学习提供了海量数据基础。
• 数据服务发展：商业化数据产业发展迅速，能够为企业提供大量数据资源和相关服务。
• 公共数据集：全球部分人工智能公共数据集如ImageNet、SQuAD、TIMIT等为创新创业和行业竞赛提供了优质数据支持。

6. 软件算法与平台

• 平台建设：关键平台逐步形成，成为产业竞争的焦点。
• 技术布局：谷歌、亚马逊、脸书等企业加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。
• 国内平台：科大讯飞、商汤科技等企业建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，推动上层应用生态的建设。

7. 应用领域扩展

• 安防领域：智能化检测预警与控制带来行业变革，如蜻蜓眼平台实现实时动态人脸识别。
• 交通领域：提高城市通行效率，改变出行模式，自动驾驶处于LV2-LV3阶段。
• 消费领域：改变用户模式，创新消费产品，如亚马逊智能音箱实现多通道交互和O2O协同。
• 工业领域：改善作业环境，提升生产力，降低成本，工业机器人和无人工厂成为趋势。

关键信息

• 全球趋势：美国仍是人工智能核心发源地之一，其他国家如欧盟、日本等也在快速跟进。
• 政策支持：2016年白宫发布人工智能战略，2017年我国推出《新一代人工智能发展规划》等政策文件。
• 技术前沿：类脑智能、量子智能等前沿技术布局成为未来发展的重点。

未来发展思考

• 核心能力创新：持续推动机器学习、分析、推理、认知等关键算法和技术的突破。
• 关键平台建设：加强人工智能开源软硬件基础平台、公共服务平台及基础数据与安全检测平台的建设。
• 产业化应用推广：围绕安防、交通、医疗、教育等领域深入发展，探索生产制造、城市建设、生态环保等更多应用场景。

产业链结构

• 基础层：包括GPU、DSP、FPGA、ASIC等AI芯片，以及基础算法和平台。
• 技术层：涵盖机器视觉、自然语言处理、语音识别等关键技术。
• 应用层：涉及安防、交通、消费、工业等多个行业领域。

总结

《全球人工智能产业地图（V1.0）》展示了人工智能在全球范围内的快速发展，突出了技术进步、产业链融合、企业创新和政策支持的重要性。中国在人工智能企业数量、技术创新和应用推广方面均处于领先地位，未来在核心能力创新和关键平台建设上仍有较大发展空间。