世界智能大会-新一代人工智能科技产业发展报告（2019）PPT-2019.5.18-27页_7mb

中国新一代人工智能科技产业发展报告（2019）总结

核心内容概述

本报告全面分析了中国人工智能科技产业的发展现状，涵盖企业、投资、科研机构、会议与产业联盟、政府政策等多维度数据，揭示了中国人工智能产业的创新生态系统及其区域竞争力。

主要观点与关键信息

一、研究方法和样本数据库

• 研究方法：采用复杂适应系统理论（CAS）和价值网络分析，研究人工智能产业的动态发展和互动关系。
• 样本数据库：包含6类创新主体，包括人工智能企业、投资者、大学和非大学科研机构、链接者（会议和产业联盟）、政府（政策和产业园区）。
• 样本构成：
  • 2017年：1741个节点
  • 2018年：4098个节点

二、中国的人工智能企业

• 企业数量：截至2019年2月28日，共发现745家人工智能企业，占全球人工智能企业总数的21.67%。
• 创建时间分布：
  • 主要集中在2010年至2016年，占比达67.3%。
  • 2015年为创建峰值，占比16.8%。
• 地域分布：
  • 京津冀（44.8%）、长三角（28.7%）、珠三角（16.9%）为主要分布区域。
  • 北京、广东、上海、浙江、江苏、四川、湖北、天津、福建、山东为人工智能企业主要聚集地。
• 应用领域分布：
  • 企业技术集成与方案提供（15.7%）、关键技术研发（10.5%）是主要应用领域。
• 投融资情况：
  • 2018年，577家人工智能企业发生融资事件，融资总额达3832.22亿元，是2017年的2.04倍，融资总额和次数均为全球第一。
  • 融资额和融资关系数按应用领域分布，其中企业技术集成与方案提供领域融资额占比最高。

三、中国智能经济的创新生态系统

• 主导者：
  • 企业：腾讯（1186）、阿里巴巴（1036）、百度（725）、京东金融（138）等。
  • 科研机构：清华大学（152）、北京大学（86）、中国科学院（69）等。
• 技术关系分布：
  • 技术输入关系和赋能关系占比显著，如阿里巴巴、腾讯、百度等企业具有较高的技术输入和赋能能力。
  • 国际技术输入和赋能关系也在增长，显示中国在技术开放方面的进展。
• 人力资本：
  • 核心人力资本的前期学习经验和工作经验显示，国内高校（如清华大学、北京大学）和国际机构（如斯坦福大学、谷歌）在人工智能领域有重要影响力。

四、非大学科研机构

• 数量：截至2019年2月28日，共检测到75家非大学人工智能科研机构，比2017年增加19家。
• 地域分布：主要集中在北京市（如中科院计算技术研究所、自动化研究所）。
• 机构类型：
  • 中国科学院下属科研院所（51.4%）
  • 企业研究院（16.2%）
  • 地企校多方共建研究院（16.2%）
  • 工业与信息化部下设科研事业单位（10.8%）
  • 其他（5.4%）

五、链接者

• 会议数量：2018年在中国境内召开的人工智能会议达823场，远高于2017年的138场。
• 产业联盟：2018年新增34家人工智能产业联盟，累计117家。

六、政府响应

• 政策变化：2017年与2018年人工智能政策涉及领域有所变化，显示政策方向的调整。
• 政策分布：北京、广东、上海、浙江、江苏等省市自治区出台人工智能政策较多。
• 产业园区：人工智能产业园区数量在各省市自治区中显著不同，北京、广东、上海、浙江、江苏为领先地区。

七、智能产业区域竞争力评价指数

• 评价体系：从企业能力、学术生态、资本环境、国际开放度和链接能力五个维度构建区域竞争力评价指标体系。
• 综合排名：
  • 第一梯队：北京市（90.1）、广东省（42.8）、上海市（28.5）、浙江省（25.9）、江苏省（18.1）。
  • 第二梯队：四川省（9.6）、湖北省（8.9）、辽宁省（8.3）、山东省（8.3）、天津市（8.1）、陕西省（7.9）、安徽省（7.8）、湖南省（6.8）、吉林省（6.7）、重庆市（6.6）。
• 经济圈排名：
  • 京津冀（97.7）、长三角（64.6）、珠三角（36.7）、川渝（4.1）。

八、城市竞争力评价

• TOP20城市：
  • 北京市（1）、深圳市（2）、上海市（3）、杭州市（4）、南京市（5）、广州市（6）、成都市（7）、武汉市（8）、天津市（9）、沈阳市（10）、合肥市（11）、西安市（12）、长春市（13）、重庆市（14）、济南市（15）、长沙市（16）、苏州市（17）、哈尔滨市（18）、常州市（19）、青岛市（20）。

未来挑战与发展方向

• 数据开放：需进一步提升数据生态优势。
• 基础设施：加强基于网络空间的基础设施建设。
• 应用场景：政府应将政策重心放在应用场景的开放上。
• 数字鸿沟：缩小“数字鸿沟”是获取“数字红利”的前提。
• 创新区建设：加快智能经济创新区建设。

结论

中国人工智能科技产业正处于快速发展阶段，其核心驱动力包括市场需求、创新生态系统、产学研协同和政府支持。随着技术的成熟和融合产业的兴起，中国智能经济将迎来黄金发展时期。未来需进一步优化数据生态、加强基础设施建设、推动应用场景开放，以促进人工智能与实体经济的深度融合。