報告簡介
發(fā)展人工智能是黨中央、國務(wù)院準確把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革發(fā)展大勢，為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設(shè)創(chuàng)新型國家和世界科技強國，做出的重大戰(zhàn)略決策部署。自 2015 年 7 月，國務(wù)院出臺的《關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》首次將人工智能納入重點任務(wù)之一，至 2017年 7 月國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將其上升至國家戰(zhàn)略。
1、大力加強人工智能發(fā)展引導
國家重視引導人工智能健康發(fā)展。2015 年 7 月，國務(wù)院出臺的《關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》，提出依托互聯(lián)網(wǎng)平臺提供人工智能公共創(chuàng)新服務(wù)，加快人工智能核心技術(shù)突破。2017 年 7 月，國務(wù)院發(fā)布《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，人工智能首次加入國家戰(zhàn)略規(guī)劃，明確提出“三步走”戰(zhàn)略目標，到 2030 年，人工智能理論、技術(shù)與應(yīng)用總體達到世界領(lǐng)先水平，成為世界主要人工智能創(chuàng)新中心。將構(gòu)建開放協(xié)同的人工智能科技創(chuàng)新體系、培育高端高效的智能經(jīng)濟、建設(shè)安全便捷的智能社會、構(gòu)建泛在安全高效的智能化基礎(chǔ)設(shè)施體系等作為重點任務(wù)。2017 年 10 月，黨的十九大報告進一步強調(diào) “推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合”。
2019年3月5日，“人工智能”連續(xù)三年被寫入政府工作報告，并首次提出“智能+”，強調(diào)“促進新興產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展，深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用”。2019年3月19日，中央全面深化改革委員會第七次會議通過了《關(guān)于促進人工智能和實體經(jīng)濟深度融合的指導意見》。會議指出，促進人工智能和實體經(jīng)濟深度融合，要把握新一代人工智能發(fā)展的特點，堅持以市場需求為導向，以產(chǎn)業(yè)應(yīng)用為目標，深化改革創(chuàng)新，優(yōu)化制度環(huán)境，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力和內(nèi)生動力，結(jié)合不同行業(yè)、不同區(qū)域特點，探索創(chuàng)新成果應(yīng)用轉(zhuǎn)化的路徑和方法，構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動、人機協(xié)同、跨界融合、共創(chuàng)分享的智能經(jīng)濟形態(tài)。
2、相關(guān)部門重視推動人工智能健康發(fā)展。
2016 年 5 月，為落實《關(guān)于積極推進“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導意見》，加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部、中央網(wǎng)信辦制定了《“互聯(lián)網(wǎng)+”人工智能三年行動實施方案》。2017 年 12 月，工業(yè)和信息化部發(fā)布《促進新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2018-2020 年)》。2018 年 4月，教育部出臺《高等學校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，不斷提高人工智能領(lǐng)域科技創(chuàng)新、人才培養(yǎng)和國際合作交流等能力，為推動人工智能發(fā)展提供智力支撐。
2019年8月29日，科技部制定《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設(shè)工作指引》，有序開展國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設(shè)，在體制機制、政策法規(guī)等方面先行先試，形成促進人工智能與經(jīng)濟社會發(fā)展深度融合的新路徑，探索智能時代政府治理的新方式，推動新一代人工智能健康發(fā)展。
圖表：我國人工智能產(chǎn)業(yè)政策
2020年11月，全國十四五規(guī)劃建議稿發(fā)布，提出瞄準人工智能、量子信息、集成電路、生命健康、腦科學、生物育種、空天科技、深地深海等前沿領(lǐng)域，實施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項目。推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等同各產(chǎn)業(yè)深度融合，推動先進制造業(yè)集群發(fā)展，構(gòu)建一批各具特色、優(yōu)勢互補、結(jié)構(gòu)合理的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)增長引擎，培育新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新模式。推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等同各產(chǎn)業(yè)深度融合，推動先進制造業(yè)集群發(fā)展，構(gòu)建一批各具特色、優(yōu)勢互補、結(jié)構(gòu)合理的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)增長引擎，培育新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新模式。此后各地陸續(xù)發(fā)布十四五規(guī)劃意見稿，人工智能被多個省份列入十四五規(guī)劃。
圖表：我國人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局
報告目錄
2022-2025年中國人工智能行業(yè)“十四五”分析與供需格局研究報告
第一章 人工智能行業(yè)概念界定及產(chǎn)業(yè)鏈分析 9
第二章 人工智能行業(yè)發(fā)展狀況分析 27
2.1 國外人工智能行業(yè)發(fā)展分析 27
2.1.1 國際發(fā)展狀況 27
2.1.2 全球競爭格局 28
2.1.3 企業(yè)布局加快 28
2.1.4 各國發(fā)展動態(tài) 28
2.1.5 技術(shù)研發(fā)進展 31
2.2 中國人工智能行業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu) 31
2.2.1 行業(yè)發(fā)展格局 31
2.2.2 企業(yè)布局加快 31
2.2.3 產(chǎn)業(yè)發(fā)展提速 33
2.3 中國人工智能行業(yè)生態(tài)格局分析 34
2.3.1 生態(tài)格局基本架構(gòu) 34
2.3.2 基礎(chǔ)資源支持層 34
2.3.3 技術(shù)實現(xiàn)路徑層 35
2.3.4 應(yīng)用實現(xiàn)路徑層 35
2.3.5 未來生態(tài)格局展望 36
2.4 中國人工智能行業(yè)區(qū)域發(fā)展動態(tài) 37
2.4.1 哈爾濱市 37
2.4.2 安徽省 37
2.4.3 四川省 39
2.4.4 上海市 41
2.4.5 福建省 42
第三章 中國人工智能行業(yè)市場趨勢及前景預測 44
3.1 行業(yè)發(fā)展趨勢分析 44
3.1.1 行業(yè)政策機遇 44
3.1.2 行業(yè)發(fā)展趨勢 46
3.1.3 技術(shù)發(fā)展趨勢 48
3.2 行業(yè)前景預測分析 49
3.2.1 應(yīng)用前景分析 49
3.2.2 行業(yè)發(fā)展前景 52
3.2.3 投資前景廣闊 54
3.3 人工智能行業(yè)前景預測分析 55
3.3.1 行業(yè)機遇及挑戰(zhàn) 55
3.3.2 市場規(guī)模預測 58
第四章 人工智能行業(yè)確定型投資機會評估 59
4.1 語音識別 59
4.1.1 行業(yè)基本介紹 59
4.1.2 市場發(fā)展狀況 60
4.1.3 競爭格局分析 61
4.1.4 主要品牌分析 61
4.1.5 投資風險分析 67
4.1.6 投資策略建議 67
4.1.7 發(fā)展方向分析 68
4.2 計算機視覺 69
4.2.1 行業(yè)基本分析 69
4.2.2 市場發(fā)展狀況 71
4.2.3 競爭格局分析 72
4.2.4 主要品牌分析 72
4.2.5 投資策略建議 81
4.2.6 投資機遇分析 82
4.3 智能視頻分析 83
4.3.1 系統(tǒng)解決方案 83
4.3.2 行業(yè)應(yīng)用重點 86
4.3.3 市場發(fā)展狀況 87
4.3.4 市場發(fā)展格局 88
4.3.5 重點企業(yè)分析 89
4.3.6 發(fā)展策略分析 89
第五章 中國人工智能行業(yè)風險型投資機會評估 91
5.1 智能機器人 91
5.1.1 細分行業(yè)分析 91
5.1.2 市場規(guī)模分析 92
5.1.3 競爭格局分析 92
5.1.4 龍頭企業(yè)分析 93
5.1.5 市場空間預測 94
5.1.6 投資熱點分析 94
5.1.7 投資風險分析 95
5.1.8 投資策略建議 95
5.2 深度學習 96
5.2.1 行業(yè)基本內(nèi)涵 96
5.2.2 行業(yè)發(fā)展狀況 100
5.2.3 龍頭企業(yè)分析 103
5.2.4 投資風險分析 107
5.2.5 投資策略建議 108
第六章 中國人工智能行業(yè)未來型投資機會評估 110
6.1 虛擬個人助理 110
6.1.1 基本內(nèi)涵分析 110
6.1.2 行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域 110
6.1.3 市場發(fā)展狀況 111
6.1.4 競爭狀況分析 111
6.1.5 投資策略建議 112
6.1.6 行業(yè)發(fā)展前景 112
6.2 無人駕駛汽車 113
6.2.1 市場發(fā)展狀況 113
6.2.2 市場競爭格局 115
6.2.3 龍頭企業(yè)分析 117
6.2.4 市場規(guī)模預測 118
6.2.5 投資風險分析 118
6.2.6 投資策略建議 118
6.2.7 投資前景分析 119
第七章 中國人工智能行業(yè)投資壁壘及風險預警 121
7.1 人工智能行業(yè)投資壁壘 121
7.1.1 資金壁壘 121
7.1.2 技術(shù)壁壘 121
7.1.3 認知壁壘 121
7.2 人工智能行業(yè)投資風險預警 121
7.2.1 技術(shù)風險 121
7.2.2 競爭風險 122
7.2.3 盈利風險 122
7.2.4 人才風險 122
7.3 人工智能行業(yè)項目運營風險預警 122
7.3.1 法律風險 122
7.3.2 商業(yè)風險 123
7.3.3 社會風險 123
7.3.4 融資風險 123
7.3.5 安全風險 123
圖表目錄
圖表：人工智能的本質(zhì)是對人類智能的模擬甚至超越 9
圖表：人工智能三次發(fā)展 10
圖表：人工智能技術(shù)工藝的演化 12
圖表：卷積輸入及輸出特征貼圖及最大池 13
圖表：循環(huán)神經(jīng)機器翻譯 14
圖表：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15
圖表：人工智能的基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層 17
圖表：人工智能產(chǎn)業(yè)鏈全景圖 17
圖表：眾多因素助推AI技術(shù)發(fā)展和普及 20
圖表：由計算平臺發(fā)展規(guī)律所驅(qū)動 21
圖表：個人電腦/ 客戶端- 服務(wù)器時代 23
圖表：互聯(lián)網(wǎng)時代 24
圖表：移動/ 云時代 前端和后端 24
圖表：人工智能時代 25
圖表：人工智能創(chuàng)造價值的核心模式 26
圖表：人工智能時代前端/ 后端特征 26
圖表：我國人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)格局 34
圖表：三大核心基礎(chǔ)技術(shù)持續(xù)突破 36
圖表：我國人工智能產(chǎn)業(yè)政策 45
圖表：智能經(jīng)濟形態(tài)將初具雛形 47
圖表：AI基礎(chǔ)層發(fā)展至關(guān)重要，挑戰(zhàn)與機遇并存 49
圖表：AI 從數(shù)據(jù)驅(qū)動向知識驅(qū)動發(fā)展 50
圖表：需要探索結(jié)合知識圖譜的深度學習 51
圖表：AI無限場景案例 51
圖表：人工智能技術(shù)成熟度曲線 52
圖表：2016-2021年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模 53
圖表：2021-2027年中國人工智能行業(yè)市場規(guī)模預測 58
圖表：智能語音技術(shù)發(fā)展歷程示意圖 （以語音領(lǐng)域模式識別為主） 59
圖表：語音識別分為“降噪-特征提取-解碼”三個環(huán)節(jié) 60
圖表：科大訊飛語音支撐軟件業(yè)務(wù)商業(yè)模式 61
圖表：2016-2021年科大訊飛第三方創(chuàng)業(yè)開發(fā)者數(shù)量 62
圖表：TRS 自然語言處理功能和應(yīng)用架構(gòu) 64
圖表：TRS 人工智能技術(shù)平臺生態(tài)相關(guān)產(chǎn)品和應(yīng)用 64
圖表：公司的 NLP 技術(shù)能力：200+ 自然語言處理組件及工具 65
圖表：搜狗智能語音探索歷程 66
圖表：思必馳智能交互技術(shù) 66
圖表：全球主要頭部廠商的語音互動產(chǎn)品 68
圖表：智能交互終端分布式場景的應(yīng)用與展望 69
圖表：計算機視覺兩大功能 69
圖表：計算機視覺的應(yīng)用領(lǐng)域 70
圖表：計算機視覺處理流程 71
圖表：知名科技巨頭推出大規(guī)模圖像開放數(shù)據(jù)集 72
圖表：依圖科技發(fā)展 73
圖表：依圖蜻蜓眼™車輛大平臺應(yīng)用場景 73
圖表：依圖蜻蜓眼™人像大平臺特點 74
圖表：依圖care.ai™智能醫(yī)學影像平臺的系統(tǒng) 75
圖表：商湯科技 76
圖表：AI+安防，視頻結(jié)構(gòu)化處理，打造智慧城市 77
圖表：商湯SenseAR 增強現(xiàn)實感特效引擎 77
圖表：曠世競爭力 79
圖表：曠視科技Face++平臺–人臉比對功能演示版 79
圖表：曠視科技手機生態(tài)圈解決方案的應(yīng)用場景案例 79
圖表：各類型公司優(yōu)勢比較 81
圖表：AI 頭部初創(chuàng)企業(yè)賽道選擇呈現(xiàn)差異化 82
圖表：中國主要計算機視覺公司業(yè)務(wù)布局 82
圖表：公安大數(shù)據(jù)分析平臺 84
圖表：公安大數(shù)據(jù)分析平臺 84
圖表：破案效率對比 84
圖表：視頻監(jiān)控攝像機 85
圖表：智能交通信息采集匯總平臺 85
圖表：深度智能視頻監(jiān)控產(chǎn)品生命周期剛剛開始 87
圖表：�？�、大華、華為、阿里布局大安防 88
圖表：智能視頻主要公司 89
圖表：個人/家庭服務(wù)機器人分類 92
圖表：全球智能機器人領(lǐng)域典型企業(yè) 93
圖表：陪伴機器人 95
圖表：walker 機器人 95
圖表：深度學習將傳統(tǒng)計算編程問題轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)訓練的問題 96
圖表：深度學習與機器學習的關(guān)系 97
圖表：機器學習原理 98
圖表：深度學習與傳統(tǒng)計算模式的區(qū)別 99
圖表：傳統(tǒng)深度學習提取特征方法 99
圖表：語音識別、人臉識別技術(shù)程度 100
圖表：深度學習在人臉識別中的應(yīng)用深度學習在人臉識別中的應(yīng)用 101
圖表：Figure 2 十大深度學習框架發(fā)展程度（caffe，caffe2分開統(tǒng)計） 101
圖表：2021年中國深度學習平臺市場綜合份額top 10 102
圖表：微軟個人助手 Cortana 112
圖表：Google 無人駕駛圖像識別 114
圖表：全球無人駕駛領(lǐng)域典型企業(yè) 115
圖表：各車廠自動駕駛規(guī)劃及合作對象 116
