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中國人工智能行業(yè)發(fā)展概況及特點(diǎn) 大部分公司的業(yè)務(wù)主要以B端解決方案和服務(wù)為主

一、中國人工智能行業(yè)發(fā)展概況及特點(diǎn)

1、產(chǎn)業(yè)鏈布局廣,專業(yè)性強(qiáng)

產(chǎn)業(yè)鏈特征方面,中國人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)中,基于資源能力,大公司的參與布局較廣,在基礎(chǔ)層、技術(shù)層及應(yīng)用層皆有所布局。中國不乏優(yōu)秀的人工智能公司,大部分專業(yè)性較強(qiáng),專注于某一細(xì)分領(lǐng)域的技術(shù)和應(yīng)用研究,其中,計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域集中了大批的優(yōu)秀創(chuàng)業(yè)公司。但是,各應(yīng)用場景之間的人工智能技術(shù)相關(guān)度存在一定的差異。

2、以B端業(yè)務(wù)為主

商業(yè)模式方面,大部分公司的業(yè)務(wù)主要以B端解決方案和服務(wù)為主。一方面,B端業(yè)務(wù)注重與行業(yè)客戶的互動合作,更有利于人工智能技術(shù)和產(chǎn)品的落地;另一方面,行業(yè)客戶對于生產(chǎn)效率的提高有強(qiáng)烈的需求,而C端產(chǎn)品需求仍需挖掘。不過,大公司的C端產(chǎn)品布局依然是相對活躍的。

3、人才成本較大,需求缺口大

技術(shù)方面,以深度學(xué)習(xí)為代表的機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究是廣泛的基礎(chǔ)能力,但目前國內(nèi)在此領(lǐng)域的人才供應(yīng)相對緊缺,流通性較弱,因此也導(dǎo)致了高端研究人才的超高成本,同時有部分公司選擇在美國建立研究院或?qū)嶒?yàn)室。這說明,作為知識密集型產(chǎn)業(yè)的典型代表,人工智能產(chǎn)業(yè)存在較大的需求缺口。

4、傳統(tǒng)行業(yè)和技術(shù)給予充分的支持

產(chǎn)品方面,目前仍缺乏一定的革命性產(chǎn)品,更多的是利用人工智能技術(shù)對傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)品的改良。在這個過程中,醫(yī)療健康、裝備制造、汽車、金融等行業(yè)給予了人工智能產(chǎn)業(yè)充分的支持,通過合作開發(fā)等方式,助力人工智能技術(shù)的應(yīng)用落地和商業(yè)化。

二、中國人工智能行業(yè)發(fā)展存在的問題及對策

一是“高端”的AI技術(shù)與“中低端”的產(chǎn)業(yè)之間存在脫節(jié)現(xiàn)象。相對于龐大的經(jīng)濟(jì)體量,目前我國人工智能推廣應(yīng)用有限,仍有不小提升空間。人工智能技術(shù)與企業(yè)業(yè)務(wù)需求存在鴻溝,尤其是傳統(tǒng)企業(yè)的整體智能化程度偏低。以制造業(yè)為例,業(yè)務(wù)信息化水平不足造成的場景數(shù)據(jù)獲取困難,研發(fā)投入大和交付周期長,成為一部分企業(yè)利用AI進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級的制約因素。

二是AI關(guān)鍵硬件與開源軟件等儲備不足,國際合作有待進(jìn)一步拓展。目前,我國人工智能產(chǎn)業(yè)在數(shù)據(jù)規(guī)模、類型位居全球前列,基礎(chǔ)算法趨于成熟,華為、阿里、百度等骨干企業(yè)正著手構(gòu)建基礎(chǔ)層生態(tài)系統(tǒng),但軟件框架尤其是開源框架、以及芯片等領(lǐng)域與全球一流企業(yè)還有不小差距,亟待開拓更高層次國際合作。

三是高水平、跨行業(yè)復(fù)合型人才稀缺。當(dāng)前我國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,但人才尤其是高水平、資深人才規(guī)模較小,難以滿足行業(yè)發(fā)展需求。我國人工智能基礎(chǔ)環(huán)節(jié)薄弱,與缺少頂級基礎(chǔ)研究人才有直接關(guān)系。市場上缺少既了解行業(yè)又掌握人工智能關(guān)鍵技術(shù),還能夠進(jìn)行應(yīng)用開發(fā)的復(fù)合型人才。

四是產(chǎn)學(xué)研合作密切度待提升,成果轉(zhuǎn)化率不高。對我國人工智能產(chǎn)業(yè)而言,高校、科研院所、企業(yè)之間如何實(shí)現(xiàn)密切合作的問題亟待解決。現(xiàn)有產(chǎn)學(xué)研合作培養(yǎng)模式較為單一,高校、科研院所、企業(yè)之間的合作多為自發(fā)性短期行為,缺乏頂層統(tǒng)籌以及可持續(xù)運(yùn)行機(jī)制。

五是數(shù)據(jù)使用不規(guī)范問題較為突出,安全問題逐漸顯現(xiàn)。人工智能技術(shù)在造福人類的同時,也引發(fā)了諸多安全問題,如性別歧視、數(shù)據(jù)深度偽造被用于敲詐勒索等事件。出現(xiàn)上述問題的原因與數(shù)據(jù)的不當(dāng)使用密切相關(guān)。如何確保人工智能被安全、合理的使用,為人類帶來的福祉最大化、產(chǎn)生的安全風(fēng)險最小化,亟待整個社會求解。

三、中國人工智能行業(yè)商業(yè)模式分析

人工智能在近兩年迅速發(fā)展,人工智能也侵蝕著各行各業(yè),很多職業(yè)在不知不覺被人工智能慢慢取代。老齡化、出生率下降、新冠疫情等因素,對人口結(jié)構(gòu)和人們的生活、工作方式等都產(chǎn)生了影響,遠(yuǎn)程辦公、在線教育等辦公模式不斷探索優(yōu)化,與此同時網(wǎng)絡(luò)娛樂方式也多樣化,短視頻、直播、圖文等內(nèi)容以指量級上升。人工智能催生出新的業(yè)態(tài)和商業(yè)模式。目前,中國網(wǎng)民總體規(guī)模已超過10億,網(wǎng)絡(luò)成為人們表達(dá)個人意見和觀點(diǎn)的重要渠道。全民互聯(lián)網(wǎng)時代,信息獲取更加容易,隨之而來的就是風(fēng)險等級的增加。

人工智能技術(shù)被越來越多地運(yùn)用到物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè),人工智能最重要的作用就是把人從簡單的重復(fù)性的工作中解放出來。作為中國支柱行業(yè)的農(nóng)業(yè),人工智能在其中發(fā)揮著巨大的作用。通過大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)的融合,農(nóng)業(yè)的一個個難題得到破解,比如,丘陵山區(qū)如何實(shí)現(xiàn)機(jī)械化、規(guī)?;?、信息化、智能化的難題;病蟲害預(yù)防、災(zāi)害性天氣診斷;智能高效農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)種植工程技術(shù)很重要,后期冷鏈運(yùn)輸、物流等產(chǎn)業(yè)化發(fā)展等。

四、中國人工智能行業(yè)投資規(guī)模分析

在社會發(fā)展、政策助推等因素影響下,人工智能行業(yè)投融資事件數(shù)量在2018年達(dá)到巔峰,融資事件數(shù)量達(dá)到1185起,盡管之后在2019-2020年數(shù)量出現(xiàn)了下降,但仍保持較高的數(shù)量水平,隨后在2021年人工智能行業(yè)投融資事件數(shù)量增長至1132起,逐漸恢復(fù)至巔峰水平。隨著投融資事件的增加,投資金額也發(fā)生了變化。自2010年以來,歷年投資金額處于增長趨勢,尤其是2015-2021年期間,投資金額增長明顯。在2014年及以前,投融資全年金額僅僅在百億、十億級別徘徊,2015年之后投融資金額上升至千億級別,2021年創(chuàng)造了新記錄投融資金額達(dá)到3343億元。

自從2015、2016,中國AI投資整體持續(xù)向好,尤其是近五六年里,每年融資事件平均在1000起左右,金額更是有跨越性的長進(jìn)。中國AI領(lǐng)域可以說穿越了資本市場的寒冬期,沒有明顯的低谷時期。在整個新經(jīng)濟(jì)一級市場投資大幅下滑的2018、2019里,AI投資保持了活躍和熱度。這兩年,中國AI領(lǐng)域的融資金額達(dá)到2600億、3000多億元。一方面是一級市場項(xiàng)目走向后期,拿大錢的公司更多了;另一方面隨著創(chuàng)業(yè)板、科創(chuàng)板對高科技公司的開放和扶持政策,一些AI技術(shù)和應(yīng)用公司走向二級市場,大額的上市募資給AI領(lǐng)域增加了可用資金。二級市場的募資體量往往是一級市場的多倍。

《2022-2027年中國人工智能芯片行業(yè)發(fā)展分析及投資風(fēng)險預(yù)測報告》由中研普華人工智能芯片行業(yè)分析專家領(lǐng)銜撰寫,主要分析了人工智能芯片行業(yè)的市場規(guī)模、發(fā)展現(xiàn)狀與投資前景,同時對人工智能芯片行業(yè)的未來發(fā)展做出科學(xué)的趨勢預(yù)測和專業(yè)的人工智能芯片行業(yè)數(shù)據(jù)分析,幫助客戶評估人工智能芯片行業(yè)投資價值。

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