2019-2020年人工智能產業(yè)發(fā)展深度報告

人工智能市場格局

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用機器學習和數據分析方法賦予機器模擬、延 申和拓展類人的智能的能力，本質上是對人類思維過程的模擬。AI 概念早始于 1956 年 的達特茅斯會議，受限于算法和算力的不成熟，未能實現大規(guī)模的應用和推廣。近年來， 在大數據、算法和計算機能力三大要素的共同驅動下，人工智能進入G速發(fā)展階段。據中 國電子學會預測，2022人工智能市場將達到1630億元，2018-2022年CAGR達31%。

人工智能賦能實體經濟，為生產和生活帶來革命性的轉變。人工智能作為新一輪產業(yè)變革 的核心力量，將重塑生產、分配、交換和消費等經濟活動各環(huán)節(jié)，催生新業(yè)務、新模式和 新產品。從衣食住行到醫(yī)療教育，人工智能技術在社會經濟各個L域深度融合和落地應用。同時，人工智能具有強大的經濟輻射效益，為經濟發(fā)展提供強勁的引擎。據埃森哲預測， 2035 年，人工智能將推動勞動生產率提G 27%，經濟總增加值提升 7.1 萬億美元。

國內人工智能追趕速度迅猛，但基礎薄弱問題突出。在強有力的戰(zhàn)略引L和政策支持下、 依托龐大的數據體量、豐富的應用場景和G度的互聯網普及率，人工智能產業(yè)持續(xù)保 持蓬勃發(fā)展態(tài)勢，并躋身人工智能梯隊。技術上，我國人工智能論文和專利申請 量長期雄踞世界位，在國際技術競賽中多次拔得頭籌；產業(yè)上，以阿里巴巴、騰訊為代 表的科技巨頭多面布局人工智能生態(tài)，以寒武紀、科大訊飛、商湯科技為代表的初創(chuàng)企業(yè) 深耕垂直L域，打造技術護城河。我國人工智能產業(yè)規(guī)模、資本投入、企業(yè)數量呈現爆發(fā) 式增長，智能技術與實體融合持續(xù)加強，落地場景不斷豐富。但我們也應當意識到，與美 國、歐洲相比，我國在產業(yè)鏈分布上更加集中于應用落地端口。長期市場化導向導致國內 行業(yè)發(fā)展出現結構性失衡，基礎理論缺乏、原創(chuàng)算法薄弱、G端芯片依賴進口等問題凸顯， 這也反映出人工智能發(fā)展不牢的風險點。因此，站在科技創(chuàng)新的“巨型風口”，我們 更需要審慎后續(xù)技術路線和產業(yè)發(fā)展路徑，加大科研攻關力度，補齊技術短板。

從中短期看，技術優(yōu)化、落地場景的開拓和滲透是是主要的增長點；從長期看，智能生 態(tài)體系建設才是彎道超車的必由之路。人工智能產業(yè)的核心競爭力在于生態(tài)體系的建設， 包括大數據、算法理論、底層技術、應用生態(tài)、人才儲備等層面。而我國人工智能產業(yè)生 態(tài)和基礎設施建設正處于探索期，如何實現核心技術的突破和拓寬人工智能技術與社會經 濟融合場景著力點在于人才儲備和持續(xù)的研發(fā)投入。從人才的角度，收窄技術差距的根本 在于優(yōu)化人的知識結構和能力。當前政策應側重建立人才培養(yǎng)體系，為人工智能打造人才 資源池，尤其是在基礎學科L域突破人才瓶頸。同時，打破“w數量論”的科研評價和考 核體系，改變人才激勵機制勢在必行。我國人工智能專利申請和科研產出數量L先， 但質量堪憂。w有從源頭改變評價機制，才能扭轉“量多而質優(yōu)”的問題。從研發(fā)的角度， 企業(yè)技術優(yōu)化和創(chuàng)新能力是解決產業(yè)痛點的關鍵�；�礎研究的投入周期長、不確定性大、 和風險G特點決定了其難以短期內獲得投資回報，但基礎L域的突破將為經濟帶來長期和 廣泛的溢出效應，因此，國內更應關注底層技術的研發(fā)投入，扭轉傳統技術路徑，顛覆核 心技術受制于人的被動局面。此外，人工智能在賦能機器模擬人類進行決策的同時產生的 倫理道德、隱私保護和社會安全問題值得關注。由于法律法規(guī)存在滯后性，尚無法對人工 智能技術進行有效監(jiān)管。我國應加快人工智能倫理研究，及早識別人工智能治理風險。