人工智能产业发展与创新趋势_29页_3mb

报告摘要

人工智能产业发展与创新趋势总结

核心内容

人工智能产业是指围绕人工智能基础理论、技术、系统、平台及相关产品和服务的一系列经济活动的集合，可分为人工智能核心产业和应用产业。核心产业专注于人工智能技术本身的研发和提供，而应用产业则强调人工智能技术与传统产业的融合，形成新一代智能产业。

主要观点

核心产业：主要包括软硬件产品、服务及解决方案，是人工智能技术最直接的落地形式。
应用产业：聚焦于人工智能在医疗、金融、教育、安防等领域的融合应用，显示了人工智能的带动性。
技术分层：人工智能技术分为场景应用、平台层、技术层、基础层，其中场景应用包括自动驾驶、智慧医疗、智慧教育、智慧金融、新零售、智慧安防等；平台层包括技术开放平台；技术层包括类脑智能、学习判断、感知层如计算机视觉、语音识别、生物识别等；基础层包括计算能力平台、芯片、传感器等。
产业发展趋势：人工智能产业正在快速发展，预计2020年中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，增长率达到26.2%。
投融资情况：2018年，中国人工智能行业总投资额达1117.19亿元，其中信息分发、计算机视觉、智能驾驶等为热门领域，字节跳动、商汤科技、地平线机器人等企业获得大量融资。
区域布局：北京、深圳、上海、杭州、广州等城市在人工智能产业中占据主导地位，其中北京获得70.26%的投融资资金，显示出其在人工智能领域的吸引力。
边缘计算：边缘计算是一种新型计算模式，具有邻近性、低时延、本地性、位置感知性等特征，有助于优化资源配置和提高数据处理效率。
AI芯片：中国在AI芯片领域表现出强劲的发展势头，尽管仍处于“婴儿期”，但国家政策支持和资本关注为国产AI芯片实现弯道超车提供了契机。
行业挑战：人工智能产业发展面临底层技术基础薄弱、应用路径不明朗、发展氛围浮躁、专业人才不足等问题，制约了其长远竞争力和商业化进程。

关键信息

应用层：场景类应用企业占比最高，达到40%，主要集中在医疗、金融、教育和安防等领域。
技术层：包括类脑智能、学习判断、感知层技术如计算机视觉、语音识别、生物识别等。
基础层：包括芯片、传感器等计算能力平台。
投融资数据：2018年全年投资事件数同比增长6.91%，投资总金额同比增长114.84%。字节跳动以40亿美元融资额位居榜首，商汤科技、地平线机器人、优必选等紧随其后。
行业并购：龙头企业通过并购上下游企业，完善自身生态，如赛灵思收购深鉴科技、微软收购Github等。
边缘智能：边缘计算能显著降低时延，提高用户体验，实现动态迁移、实时优化、敏捷部署等。
AI芯片发展：寒武纪、地平线、华为、平头哥等企业积极布局，AI芯片成为推进人工智能加速发展的关键。
行业挑战：我国人工智能产业存在“头重脚轻”现象，缺乏重大原创科技成果；商业化应用路径尚不明朗；发展氛围浮躁，存在同质化风险；专业人才不足，制约产业发展。