2021年中国人工智能在工业领域的应用研究报告_39页_3mb
报告摘要
2021年中国工业领域人工智能应用研究报告总结
核心内容
本报告主要分析了2021年中国在工业领域人工智能(AI)技术的应用现状、产业链结构、发展趋势及面临的挑战。报告指出,尽管AI在消费、政务和金融领域发展迅速,但工业领域AI应用仍面临诸多障碍,如样本数据量不足、技术适配性低等。同时,报告强调小样本学习算法和存算一体化芯片架构是推动工业AI发展的重要方向。
主要观点
1. AI技术分类与定义
- 人工智能技术分为训练层、感知层和认知层,分别模拟人类的学习、信息获取和逻辑推演能力。
- 感知层AI技术发展成熟,已实现多项应用方案落地。
- 认知层AI技术仍处于理论阶段,将是实现AI突破的关键。
2. 工业AI应用现状
- 中国工业AI渗透率较低,2019年仅为8.6%。
- AI技术主要应用于产品生产环节,如机器视觉、智能检测等。
- 工业领域AI技术应用受限于样本数据量不足和应用场景差异性大。
3. AI芯片市场
- GPU芯片在数据中心AI训练领域占据主导地位,市场需求稳定增长。
- ASIC芯片因性能和成本优势,将成为端侧AI解决方案的主流选择,预计2025年市场规模达331.4亿元。
- 中国AI芯片市场由国际厂商主导,本土厂商在高端市场面临较大挑战。
4. AI算法市场
- 中国AI算法开放平台市场集中度高,头部企业如百度、阿里、腾讯、华为占据主导地位。
- 小样本学习算法成为工业AI应用的关键技术,具备较低样本依赖性,但需解决多类别任务中的过拟合问题。
5. AI产业链结构
- 产业链上游包括工业传感器、AI芯片和AI算法。
- 工业传感器市场成熟,但受AI渗透率影响,增速放缓。
- AI芯片市场以GPU和ASIC为主,FPGA应用广泛。
- AI算法市场由头部企业主导,技术实力领先。
6. 工业机器人
- 中国工业机器人市场本土品牌销量逐年提升,国产化率稳步提高。
- 市场呈现两极分化,高端市场仍由国际品牌主导。
7. 智能制造发展趋势
- 2020年中国智能制造市场规模预计达2.7万亿元,同比增长12.6%。
- 2025年市场规模预计达4.8万亿元,增速放缓至8.4%。
- 智能制造发展受AI技术瓶颈影响,短期内难以实现快速扩张。
关键信息
1. 工业AI技术应用
- 机器视觉:在产品识别、测量、定位和检测方面应用广泛,显著提升生产效率和质量控制。
- 智能检测系统:在效率、误差率等方面优于人工检测,但因物料和产品差异性大,难以实现大规模应用。
- AI算法:小样本学习算法适用于工业场景,是推动智能化转型的核心。
2. AI芯片发展趋势
- GPU芯片:在数据中心AI训练中占据主导地位,2025年市场规模预计达248.9亿元。
- ASIC芯片:因性能和成本优势,成为端侧AI解决方案的主流,2025年市场规模预计达331.4亿元。
- 存算一体化芯片架构:相较于冯·诺依曼架构,具有更高运算效率和更低功耗,是未来AI芯片研发的重点方向。
3. 政策与市场驱动因素
- 国家政策持续推动AI技术发展,如《新一代人工智能发展规划》和《工业互联网创新发展行动计划》。
- 消费、政务和金融领域AI应用的深化将促进算法创新,进而推动工业AI发展。
4. 市场竞争与挑战
- 工业AI行业竞争激烈,市场集中度高,初创企业面临较大经营风险。
- 工业传感器与AI算法之间的适配性不足,制约AI技术落地。
- 人工智能算法研发进入瓶颈期,未来三年内若无技术突破,行业发展将受限。
产业链分析
上游
- 工业传感器:市场成熟,但增速放缓。图像传感器和压力传感器应用广泛,CMOS成为主流。
- AI芯片:GPU和ASIC为主要类型,ASIC未来市场需求空间充足。
- AI算法:头部企业主导,技术实力国际领先,小样本学习算法是工业应用的关键。
中游
- 辅助研发系统:EDA、CAD、CAE市场成熟,PDM、PLM处于萌芽期。
- 智能生产系统:产线系统应用成熟,非固定设备系统仍处于研发阶段。
- 工业机器人:本土品牌增长,高端市场由国际厂商主导。
下游
- 涵盖工业制造的多个细分市场,包括电子设备制造、汽车制造、石油化工和轻工业等。
未来展望
- 小样本学习算法:将成为工业AI应用的核心技术,推动智能化转型。
- 存算一体化芯片架构:提升运算效率和降低功耗,是未来AI芯片研发的重要方向。
- 智能制造:市场规模预计持续增长,但增速放缓,受AI技术瓶颈影响。
- 政策与技术协同:利好政策和技术创新将共同推动工业AI行业的发展。
特别鸣谢
感谢心鉴智控在本报告中的支持,该公司专注于工业检测领域的小样本学习算法研究,提供智能检测系统解决方案。
方法论
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