人工智能產業發展趨勢

宋振峰 薛松

當前，新一代人工智能相關學科處于理論建模、技術更新和軟硬件升級等推進階段，其引發的鏈式突破，為社會各領域發展提供了新的方向。人工智能作為產業變革中的核心驅動力，應用范圍較為廣泛，有助于經濟活動中各環節的重構與整合，催生新技術、新產品、新模式的出現和演變。我國經濟發展步入新常態，在深入推進供給側結構性改革的背景下，推動人工智能的實際應用，持續為經濟發展提供新動能具有十分重要的意義。

產業概述

1.內涵及特征

人工智能是計算機科學的一個分支，是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。具有產業鏈布局廣、專業性強以及人力成本高等特征。根據國家統計局的行業分類標準，人工智能行業在制造業領域內，涵蓋電氣機械和器材制造業下的智能照明器具制造，計算機、通信和其他電子設備制造業下的智能消費設備制造，主要有可穿戴智能設備制造、智能車載設備制造、智能無人飛行器制造、服務消費機器人制造和其他智能消費設備制造。

2.產業鏈分析

人工智能產業鏈大致可以分為底層支撐層面、技術層面和應用層面三塊。底層支撐層面主要包括大數據和云計算。技術層面可以分為基礎支撐技術和核心技術，其中基礎層技術主要包括智能傳感器、智能芯片和算法模型；而智能傳感器和智能芯片屬于基礎硬件，算法模型屬于核心軟件。核心技術主要包括計算機視覺、語音及語言處理等。應用層面則指技術在各行業中的應用服務，涉及的領域有交通、醫療、教育、工業、金融和家居生活等（見圖1）。

近年來，人工智能產業鏈基本形成，隨著技術和應用的成熟，不斷帶動實體經濟轉型升級。從橫向和縱向發展看，從消費到生產，人工智能促進實體經濟數字化、網絡化和智能化轉型升級步伐加快。從縱向看，人工智能促進產業鏈各層級深度融通，ICT（電信服務、信息服務、IT服務及應用）供給能力產生質的飛躍。

圖1 人工智能產業鏈

圖2 人工智能行業三次發展階段

現狀分析

1.人工智能行業進入第三次發展階段，處于景氣上升期間

從1956年起，人工智能行業經過兩起兩落的發展后，隨著信息技術快速發展和互聯網快速普及，2016年起迎來了第三次高速成長（見圖2）。人工智能發展所擁有的數據基礎和面臨的信息環境發生顯著變化：運算力不斷提升，算法模型持續優化，適用于多種場景的應用形成了新的閉環，為人工智能發展提供了不可或缺的動力支持[1]。2019年，新一代人工智能依舊處在第三次發展高潮的初級階段，行業處于景氣上升期間，市場規模高速擴張，產業鏈上下游加速拓展，各類企業加快布局，行業發展外部因素利好不斷，政策環境不斷優化，投資環境趨于理性。

2.市場規模保持高速擴張，區域集中度有所顯現

人工智能創業企業的涌現集中在2014-2016年，2017年創業熱潮回歸理性。除初創企業外，國內行業獨角獸和龍頭企業發展迅速，截至2019年6月底，全球范圍內共監測到6232家企業，其中我國企業數量為1260家，占比高達22.92%，全球排名第二。在此基礎上，我國人工智能市場規模快速增長。從區域發展看，截至2019年上半年，北京地區人工智能企業數量全球排名第一，高達563家，除北京外，排名前20的國內城市還包括上海（232家）、深圳（128家）和杭州（75家）。在行業核心城市的輻射帶動下，行業集聚效應凸顯，主要聚焦在長三角、珠三角、京津、中部和西部五個地區。其中，長三角以上海、杭州和蘇州為中心，珠三角以深圳、廣州為中心，京津以北京為中心，中部地區以合肥、武漢為中心，西部地區以成都、重慶和西安為中心[2]。各產業集聚區均有行業獨角獸和成熟企業，相互促進、互為補充。

3.大數據和云計算產業保持中高速增長，對人工智能基礎支撐作用增強

（1）大數據產業保持中高速增長。2018年，我國大數據產業呈現健康快速發展態勢，包括大數據硬件、大數據軟件及大數據服務等在內的核心環節產業規模有望達到5700億元，增速達到41%。近年來，大數據與實體經濟融合不斷加深，以國家數字交換系統工程技術研究中心領銜的科研團隊研制的通用擬態大數據平臺，將為我國在大數據分析挖掘領域實現高效能和高安全提供原創性技術路徑[3]。

（2）云計算產業集中度更加明顯，但增速有所放緩。據中國信通院數據顯示，2018年我國云計算整體市場規模為962.8億元，同比增速為39.2%。其中，私有云市場規模525億元，年增長率23.1%；公有云市場規模437億元，同比增速65.2%。2018年以來，云計算市場集中度更加明顯，但增速有所放緩，企業在數據中心基礎設施上的開支實際上已大幅增長。

4.語音技術成熟，計算機視覺應用趨廣，國內企業開始發力人工智能芯片

2018年技術層面國內市場結構顯示，我國在基礎技術層面發展不如核心技術層面，其中計算機視覺和語音市場占比最多，分別為37%和22%。2019年以來，計算機視覺表現突出，但基礎硬件發展仍較慢。截至2019年6月，計算機視覺企業分布占比高達45%（全球40%），語音市場企業占比為22%（全球13%），與2018年底持平，基礎硬件企業占比只有14%，同期全球基礎硬件企業占比20%，仍有一定的差距。

5.行業融資規模保持高速增長、融資輪次后移

我國人工智能技術起步較晚，但是發展迅速。2018年我國人工智能領域共融資1311億元，增長率超過100%，投資者看好人工智能行業的發展前景，資本將助力行業更好地發展。隨著人工智能技術的進一步發展和落地，深度學習、數據挖掘和自動程序設計等領域也將在更多的應用場景中得到實現，人工智能技術產業化發展前景向好。行業應用層面融資領域不斷增加，主要聚焦智能駕駛、商業應用領域等。

趨勢展望

1.大數據和云計算市場將持續保持快速發展

（1）大數據產業規模將保持快速增長。2019年，大數據與人工智能、云計算、物聯網和區塊鏈等技術日益融合，成為各機構搶抓發展機遇的戰略性技術。一方面，政府數據開放的廣度和深度將進一步拓寬，多源數據融合技術的進步，數據的標準化及開放成為各國建設服務型政府和平臺型政府的資源保障[4]。另一方面，大數據應用的基礎設施將成為與水電氣暖等相類似的設施，成為人們生活中必不可少的部分。預計今年全球的數據總量將達到40ZB，我國大數據市場規模將進一步增大，有望突破560億元，規模增速將保持在35%左右。

（2）云計算整體市場規模仍將保持28%左右的增速。2019年，云計算服務提供商在最大程度上加強自己的安全性，為企業和大數據提供充分的保護。同時，供應商將投資于更大的存儲能力建設。隨著越來越多的企業加入到云計算的潮流中來，將需要比以往更多的空間來處理企業對數據和存儲需求的增長。由于連接到云服務提供商的設備數量更多，云計算在未來一年將變得更加強大。雖然物聯網目前包括從家用電器到汽車等多種類型的產品，但預計很快會有更多的產品進入云計算領域。市場規模方面，今年我國云計算整體市場規模仍將保持快速發展，有望達到1500億元左右，同比增速約為28%。

2.行業基礎硬件技術仍需加碼，核心技術將保持較快發展

（1）國內智能傳感器、智能芯片等核心技術仍較薄弱，國內企業開始發力。目前，我國傳感器芯片市場國有化率不足10%，國產芯片基本全部為低端產品，本土企業難以參與高端市場競爭。在全球排名前30的傳感器廠商中，我國僅有歌爾股份、瑞聲科技2家入圍。而且，我國傳感器產品主要以仿造及二次開發為主，特別是在敏感元件核心技術及生產工藝方面與國外差距較大，新品研制落后近10年，產業化水平落后10-15年。

人工智能芯片是人工智能市場中重要一環，市場空間發展較大。自2018年中美貿易摩擦以來，國內企業開始發力芯片產業，今年有望在人工智能芯片領域有所突破。市場規模方面，根據英偉達、賽靈思等相關公司數據測算，預計到今年人工智能芯片市場規模將有望突破150億美元，同比增幅高達50%左右，約占全球人工智能市場規模的10%以上。

（2）自然語言處理、計算機視覺應用領域廣泛，市場規模將保持高速增長。目前，語音識別成熟度已經達到98%，該領域尚未出現絕對壟斷者，新進入的公司仍具備一定機會。從語音識別到自然語言處理的拓展，應用場景將更加廣泛，市場潛力和經濟價值巨大。據市場調研機構全球市場洞察（Global Market Insights）數據顯示，據估算，2024年智能語音交互全球市場規模將達到720億元。2017-2024年，智能語音交互市場年增長率將達到34.9%。

從產業投資回報率分析，智能駕駛、智能安防等領域的飛速發展，為計算機視覺領域投資價值的提升創造了良好的前提條件。與此同時，隨著人們物質生活水平的提升和軟件集成水平的提高，為教育、醫療和娛樂等提供專業化服務的智能無人設備與服務機器人也將具備一定的投資價值[5]。在多元化的應用環境驅動影響下，預計今年計算機視覺市場仍將保持快速發展，市場規模達到780億元，年均復合增長率達125.5%。

3.人工智能技術的商業應用、生活應用成為行業重點投資領域

根據高德納咨詢公司（Gartner）發布的2018年技術成熟度曲線看，在往年技術曲線中占據焦點位置的人工智能等新興技術將繼續扮演重要的角色。Gartner預測，未來10年人工智能技術將為大眾所用，其中一些技術，如深度神經網絡和虛擬助手，將在今后2-5年內進入到主流采用階段，主要涉及人工智能核心技術在商業領域的應用，如無人駕駛的商業化推進、智能金融的普惠化演變、智能家居的生態圈布局等。

■暖上春冰 趙來清/攝

4.行業融資規模持續擴大，融資增速將有所放緩

隨著風險投資市場的逐漸成熟，行業投資將逐步回歸到正常、理性的投資環境。預計今年行業融資規模有望突破1000億元，融資增速將有所放緩。同時，隨著投資市場的完善和發展，人工智能技術的突破，商業模式的持續更新，為優質企業和相關項目的拓展創造了良好的先決條件，而且該類企業的大額投資項目有望不斷增加。同時隨著人工智能與實體經濟的融合深入，行業細分領域的應用將進一步拓展，該類企業也有望獲得資本的青睞。