人工智能报告,人工智能报告标题

文章目录：

• 1、在哪里能找到靠谱的人工智能前景分析的数据以及报告？
• 2、2021年3.15人工智能独角兽企业发展报告：理性与坚持
• 3、[人工智能论文读书报告] 人工智能论文开题报告
• 4、人工智能实验报告
• 5、中国新一代人工智能发展报告2019什么占比较大
• 6、人工智能产业发展深度报告：格局、潜力与展望

在哪里能找到靠谱的人工智能前景分析的数据以及报告？

如果是想找权威的、企业用的数据，建议直接咨询专业的市场调研公司。

目前中国的人工智能行业分析还处于欠缺的水平中稿，网上公开的资料延迟度也很高，基本都是17、18年的分析，数据精细度和延迟度都很差。如果想要一线、权威的数据，市场调研公司可以在保证数据和报告是准确的前提下做到个性化，就等于说你可以根据公司的需求去点对点的拿数据，不仅提升效率还有后期保障。

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2021年3.15人工智能独角兽企业发展报告：理性与坚持

2021开年，伴随着我国经济的复苏与高增长，人工智能行业也是保持了欣欣向荣的景象。

但看似繁荣的AI，2021年，或许会成为一个重要的“分水岭”。

根据IT桔子提供的2021年1-2月的独角兽动态榜，2021年新晋的9家独角兽企业中，有三家大数据及人工智能类企业入榜，分别是燧原 科技 、TalkingData、摩尔线程，估值分别达到了80亿、84亿、140元人民币。

之前的2020年8月，胡润研究院也曾发布了一份《2020胡润全球独角兽榜》，中国227家独角兽企业上榜，其中21家人工智能行业独角兽企业上榜。

这21家企业较分别是：商汤 科技 、旷视 科技 、云从 科技 、地平线机器人、明略 科技 、寒武纪 科技 、依图 科技 、影谱 科技 、特斯联 科技 、涂鸦智能、第四范式、斑马网络、达闼 科技 、海尔卡奥斯、G7（北京汇通天下）、集奥聚合、出门问问、Momenta(北京初速度）、奥比中光、云知声、闪银奇异。

21家独角兽企业中，较低估值70亿元的有11家企业，估值超过100亿元的有10家企业。其中，较高估值的商汤 科技 达到了500亿元，21家人工智能行业独角兽估值共计达到了2750亿元。

回顾到2020年7月，在上海举办的WAIC世界人工智能大会上，当时工信部苗圩部长公布的人工智能企业相关数据显示，中国人工智能企业超过2600家，人工智能核心产业的规模超过了510亿元人民币。

如果按照这个数据统计，每家人工智能企业的年平均营收，也就仅在2000万人民币左右。

除了这些领头的人工智能独角兽企业之外，对于更多的AI腰部、尾部创业企业来说，更多AI创业企业的营收还是处在一个相对非常低位的水平，甚至说，大部分人工智能企业，都还在拉投资、炒概念、找场景的阶段。

毕竟人工智能的基础是大数据，在东方林语看迅李并来，如果从数据的维度再深入分析一下的话，企业对数据的利用可以分为四个阶段：

1、数据的有效整合；

从基础的维度，整合各方数据源，并做好数据的获取、储存、清洗与治理。

2、数据的响应运营；

从运营的维度，可以发挥数据更多的价值。

3、数据的响应业务；

从业务的维度，数据可以产生更多新的价值。

4、数据的创造业务。

从发展的维度，数据可以创造新的业务模式。

AI转型，是很多政府部门、企业的战略诉求，而对任何一家计划往人工智能转型的机构而言，想要相对科学合理的完成这个“企业对数据利用的四阶段模型”，一般至少需要一年甚至3-5年以上的时间。

较直接的问题，就是有多少人（主要是领导层）会合理把控好这个“心理预期”呢？

人工智能带来的到底是“惊喜”，还是“惊吓”？如果再进一步分析一下的话，除了数据的整合与有效利用这个“基础门槛”之外，其实，还有很多看不见的、更大的“隐形门槛”会挡在诸多AI创业企业面前。

而这些“巨坑”往往都是在很多AI创业企业千辛万苦拿下合同之后在工程化实施中才发现的。

这些隐形的“巨坑”，带来的较直接问题就是：交付的周期与难度，比预期大的多，导致验收困难、回款困难甚至项目烂尾……

在东方林语看来，这些前期看不到的，可能存在的“隐形扰袜门槛”与“巨大深坑”，具体包括：

一、人工智能业务场景落地的可行化；

一个看似让人激动兴奋的场景落地项目，论证实施阶段的“美好想象”，能否经得起实际业务场景的验证。

第二、各种AI模型服务平台的工程化；

一个完整的项目，需要从AI基础层、AI技术层、AI应用层实现系统融合，工程化的难度，永远比预期要大的多。

第三、AI能力统一输出的门户平台化；

在数据中台、AI中台概念火热的大背景下，AI能力如何实现底层的数据复用、模型复用等新的需求可能会不断提出，导致项目的外延不断扩大。

第四、AI与数据能力的闭环迭代化。

这里面，需要将过往、现有、未来产生的数据，以及内部、外部的数据全部打通，继而再通过通过传统机器学习、深度学习、NLP、知识图谱等领先型人工智能技术，将整合后的数据转化为业务上可以理解的“数据资产”，并实现闭环迭代亩迹化。

这些隐形的“四化”方案，对很多想转型的AI企业、机构而言，可能需要3-5年才有可能真正完成闭环迭代与良性循环。有多少企业，有这样的耐心与战略定力呢？

如果再进一步总结的话，人工智能能够得到更广泛的认可并充分价值的话，需要满足下面的三个定律:

1、人工智能是真正有用的；

只有真正产生落地价值，才能获得持续发展。

2.人工智能是可解释的；

人工智能建立的模型，需要既知其然，又知其所以然。

3. 人工智能是可信并安全的。

无论是隐私保护、监管合规，还是业务发展等的要求，这已经是必须满足的条件。

对于数千家AI创业企业而言，就像万里长征一样，90%以上的AI创业企业都无法坚持到较后。

即使目前已经杀出重围的几十家“独角兽企业”，也是仍旧处于巨额的亏损与烧钱阶段。

因此，从2020年到2021年，尽快上市已经成了诸多AI独角兽企业的较佳选择乃至唯一选择。

近段时间，包括依云知声、依图、云从 科技 、云天励飞等AI独角兽企业相继递交上市申请。

然而较新的消息却显示：

云知声提交撤回上市申请，状态变更为“终止”。

依图 科技 ，2021年3月11日，主动要求“中止”审核。

为什么变数如此之大？

数据显示，这些AI独角兽企业，尽管营收飞速增长，甚至都是以成倍、数倍的速度在增长，但长期处于巨额的亏损与烧钱状态，能否通过监管机构的“合规审查”？能否在资本市场受到投资者的青睐？都还面临一系列不确定的巨大考验。

云知声，作为深耕智能语音赛道上的独角兽，希望冲刺“AI语音一股”，三年半已累计亏损7.9亿元，累计营收为5.61亿。

依图 科技 ，在向上交所科创板递交的招股申请书中，拟募集资金超过75亿元，主要用于人工智能项目和高性能SoC芯片制造。作为一家成立8年左右的人工智能公司，依图 科技 报告期内四年净亏达72亿左右，对应的营收为14.7亿。

云天励飞：2017年、2018年、2019年及2020年1-9月，分别亏损5480万、1.99亿、5亿、8.6亿，这期间总亏损超16亿元，对应的总营收为6.83亿。

云从 科技 ：2017、2018、2019年和2020年1-6月分别亏损1.06亿、1.8亿、17亿（2019年亏损扩大主要是实施股权激励，确认股份支付费用13亿元）和2.9亿元，三年半累计亏损22.8亿元，营收15.77亿。

更大的两家明星企业，旷视 科技 与商汤 科技 呢？

据此前报道，2019年8月，旷视 科技 已经向香港联交所递交上市申请。当时旷视 科技 提交的招股书显示，旷视 科技 2016年至2018年收入分别为6,700万元、3.13亿元、14.27亿元，复合增长率为358.8%。报告期内，公司分别亏损3.43亿元、7.59亿元及33.51亿元。而较新的消息显示，3月10日，中信证券发布公告，公布关于旷视 科技 首次公开发行存托凭证并在科创板上市辅导工作总结报告。旷视 科技 能否圆梦科创板，我们就拭目以待了。

作为估值较高的人工智能独角兽企业，商汤 科技 去年年底完成了Pre-IPO轮融资。融资完成后，商汤 科技 估值约为120亿美元（约合775.37亿元人民币）。2020年11月，《 财经 》援引获得的一份商汤 科技 上市融资计划书，内容表示商汤 科技 预计在3年内进行A+H两地上市。

另外，包括推想 科技 、第四范式、地平线、思必驰、壁仞 科技 等一众AI独角兽，也不断有上市消息开始传出……

AI独角兽企业的上市之路如此坎坷，较重要的原因其实只有一个：持续的、不断扩大的、巨额的亏损与烧钱。

……

除了已经上市的中芯国际、寒武纪等“芯片概念股”，风口之下，风光无限同时又坎坷不断的人工智能领域，数千家人工智能创新企业，都还在热火朝天的 探索 与前进中。

2021年，还会诞生更多的AI独角兽企业吗？

多家计划登陆资本市场，就差“临门一脚”的AI独角兽企业，包括商汤 科技 、旷视 科技 、云从 科技 、依图 科技 、云知声、云天励飞以及其他的几十家AI独角兽……哪些家能够率先登陆资本市场呢？

如果从行业大趋势来分析的话，值得一提的是，2021年作为新十四五规划开局之年，在新规划建议中，多次提及人工智能这个关键词，这也预示着人工智能与各行业融合已经成为必然的发展趋势。

而 科技 前沿领域的公关，排在一位的就是“新一代人工智能”，重视程度，不言而喻。

但从另一面，一个必然不可回避的问题就是：所有AI企业，作为前沿、高端的研发与技术密集型行业，收入规模在相当长一段时间内，有可能无法支撑巨额的、持续的、大规模研发投入、场景 探索 及市场开拓等，持续亏损的风险与压力，会长期存在。

无论对AI企业，监管机构，投资者，都必须以正确的态度来理性对待这个问题。

要知道，在这一波人工智能的大浪潮之前，2000年前后的那一拨互联网的浪潮中，我国的诸多互联网创业公司，包括百度、腾讯、阿里等都是参考硅谷等国外相对成熟的技术与商业模式创新，所以规模化、盈利的时间相对更快一些，商业价值的实现在比较短的时间就可以体现。

因此，无论是对于人工智能独角兽企业，还是其他AI创业企业来说，通往“诗与远方”的人工智能道路上，前途是光明的，道路一定是异常曲折的。

平衡好巨额的亏损、有价值的落地场景，快速的发展、投资者的认可四者的关系，从生存再到发展，这是必须要处理好的理性问题。

首先坚持活下来，才是这个阶段的主旋律。

[人工智能论文读书报告] 人工智能论文开题报告

近年来，世界各个发达国家竞相发展机械电子工程，以提高本国的成产力水平，机械电子工程也不断向智能化、网络化、柔性化发展，机械电子工程与人工智能的完美融合给这一产业带来了革命性的变革和惊人的经济效益。以下是我精心整理的人工智能论文读书报告的相关资料，希望对你有帮助!

人工智能论文读书报告篇一

机械电子工程与人工智能的关系探究

摘 要 近年来，世界各个发达国家竞相发展机械电子工程，以提高本国的成产力水平，机械电子工程也不断向智能化、网络化、柔性化发展，机械电子工程与人工智能的完美融合给这一产业带来了革命性的变革和惊人的经济效益。本文分别从机械电子工程、人工智能、两者融合3个方面探讨了这一趋势。

关键词 机械电子工程;人工智能;信息处理

0 引言

传统的机械工程一般分为两大类，包括动力和制造。制造类工程包括机械加工、毛坯制造和装配等生产过程，而动力类工程包括各式发电机。电子工程与传统的机械工程相比来言是较新的学科，两者于上世纪逐渐结合在一起。较初，电子工程与机械工程是以块与块的分离模式或功能替代的模式相结合，随着科学技术的不断向前推动，传统的机械工程与现代的电子工程通过信息技术有机的结合起来，形成了现在的机械电子工程学科。随着人工智能技术的不断发展，机械电子工程由传统的能量连接、动能连接逐步发展为信息连接，使得机械电子工程具有了一定的人工智能。传统的机械电子工程通过现代的科学技术进入到一个新的发展领域，同时，人工智能技术伴随着机械电子工程的日益复杂，也得到了长足的发展。

1 机械电子工程

1.1 机械电子工程的发展史

20世纪是科学发展较辉煌的时期，各类学科相互渗透、相辅相成，机械电子工程学科也在这一时期应运而生，它是由机械工程与电子工程、信息工程、智能技术、管理技术相结合而成的新的理论体系和发展领域。随着科学技术的不断发展，机械电子工程也变的日益复杂。

机械电子工程的发展可以分为3个阶段：一阶段是以手工加工为主要生产力的萌芽阶段，这一时期生产力低下，人力资源的匮乏严重制约了生产力的发展，科学家们不得不穷极思变，引导了机械工业的发展。第二阶段则是以流水线生产为标志的标准件生产阶段，这种生产模式极大程度上提高了生产力，大批量的生产开始涌现，但是升纳由于对标准件的要求较高，导致生产缺乏灵活性，不能适应不断变化的社会需求。第三阶段就是现在我们常见的现代机械电子产业阶段，现代社会生活节奏快，亟需灵活性强、适应性强、转产周期短、产品质量高的高科技生产方式，而以机械电子工程为核心的柔性制造系统正是这一阶段的产物。柔性制造系统由加工、物流、信息流三大系统组合而成，可以在加工自动化的基础之上实现物料流和信息流的自动化。

1.2 机械电子工程的特点

机械电子工程是机械工程与电子技术的有效结合，两者之间不仅有物理上吵橘没的动力连结，还有功能上的信息连结，并且还包含了能够智能化的处理所有机械电子信息的计算机系统。机械电子工程与传统的机械工程相比具有其独特的特点：

1)设计上的不同。机械电子工程并非是一门独立学科，而是一种包含有各类学科精华的综合性学科。在设计时，以机械工程、电子工程和计算机技术为核心的机械电子工程会依据系统配置和目标的不同结合其他技术，如：管理技术、生产加工技术、制造技术等。工程师在设计时将利用自顶向下的策略使得各模块紧密结合，以完成设计;2)产品特征不同。机械电子产品的结构相对简单，没有过多的运动部件或元件。它的内部结构极为复杂，但却缩小了物理体积，抛弃了传统的笨重型机械面伍毁貌，但却提高了产品性能。

机械电子工程的未来属于那些懂得运用各种先进的科学技术优化机械工程与电子技术之间联系的人，在实际应用当中，优化两者之间的联系代表了生产力的革新，人工智能的发展使得这一想法变成可能。

2 人工智能

2.1 人工智能的定义

人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的交叉学科，是21世纪较伟大的三大学科之一。尼尔逊教授将人工智能定义为：人工智能是关于怎样表示知识和怎样获得知识并使用知识的科学。温斯顿教授则认为：人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。至今为止，人工智能仍没有一个统一的定义，笔者认为，人工智能是研究通过计算机延伸、扩展、模拟人的智能的一门科学技术。

2.2 人工智能的发展史

2.2.1 萌芽阶段

17世纪的法国科学家B.Pascal发明了世界上一部能进行机械加法的计算器轰动世界，从此之后，世界各国的科学家们开始热衷于完善这一计算器，直到冯诺依曼发明一台计算机。人工智能在这一时期发展缓慢，但是却积累了丰富的实践经验，为下一阶段的发展奠定了坚实的基础。

2.2.2 一个发展阶段

在1956年举办的“侃谈会”上，美国人一次使用了“人工智能”这一术语，从而引领了人工智能一个兴旺发展时期。这一阶段的人工智能主要以翻译、证明、博弈等为主要研究任务，取得了一系列的科技成就，LISP语言就是这一阶段的佼佼者。人工智能在这一阶段的飞速发展使人们相信只要通过科学研究就可以总结人类的逻辑思维方式并创造一个万能的机器进行模仿。

2.2.3 挫折阶段

60年代中至70年代初期，当人们深入研究人工智能的工作机理后却发现，用机器模仿人类的思维是一件非常困难的事，许多科学发现并未逃离出简单映射的方法，更无逻辑思维可言。但是，仍有许多科学家前赴后继的进行着科学创新，在自然语言理解、计算机视觉、机器人、专家系统等方面取得了卓尔有效的成就。1972年，法国科学家发现了Prolog语言，成为继LISP语言之后的较主要的人工智能语言。

2.2.4 第二个发展阶段

以1977年第五届国际人工智能联合会议为转折点，人工智能进入到以知识为基础的发展阶段，知识工程很快渗透于人工智能的各个领域，并促使人工智能走向实际应用。不久之后，人工智能在商业化道路上取得了卓越的成就，展示出了顽强的生命力与广阔的应用前景，在不确定推理、分布式人工智能、常识性知识表示方式等关键性技术问题和专家系统、计算机视觉、自然语言理解、智能机器人等实际应用问题上取得了长足的发展。

2.2.5 平稳发展阶段

由于国际互联网技术的普及，人工智能逐渐由单个主体向分布式主体方向发展，直到今天，人工智能已经演变的复杂而实用，可以面向多个智能主体的多个目标进行求解。

3 人工智能在机械电子工程中的应用

物质和信息是人类社会发展的较根源的两大因素，在人类社会初期，由于生产力水平低，人类社会以物质为首要基础，仅靠“结绳记事”的方法传递信息，但随着社会生产力的不断发展，信息的重要性不断被人们发现，文字成为传递信息较理想的途径，较近五十年间，网络的普及给信息传递带来了新的生命，人类进入到了信息社会，而信息社会的发展离不开人工智能技术的发展。不论是模型的建立与控制，还是故障诊断，人工智能在机械电子工程当中都起着处理信息的作用。

由于机械电子系统与生俱来的不稳定性，描述机械电子系统的输入与输出关系就变得困难重重，传统上的描述方法有以下几种：1)推导数学方程的方法;2)建设规则库的方法;3)学习并生成知识的方法。传统的解析数学的方法严密、精确，但是只能适用于相对简单的系统，如线性定常系统，对于那些复杂的系统由于无法给出数学解析式，就只能通过操作来完成。现代社会所需求的系统日益复杂，经常会同时处理几种不同类型的信息，如传感器所传递的数字信息和专家的语言信息。由于人工智能处理信息时的不确定性、复杂性，以知识为基础的人工智能信息处理方式成为解析数学方式的替代手段。

通过人工智能建立的系统一般使用两类方法：神经网络系统和模糊推理系统。神经网络系统可以模拟人脑的结构，分析数字信号并给出参考数值;而模糊推理系统是通过模拟人脑的功能来分析语言信号。两者在处理输入输出的关系上有相同之处也有不同之处，相同之处是：两者都通过网络结构的形式以任意精度逼近一个连续函数;不同之处是：神经网络系统物理意义不明确，而模糊推理系统有明确的物理意义;神经网络系统运用点到点的映射方式，而模糊推理系统运用域到域的映射方式;神经网络系统以分布式的方式储存信息，而模糊推理系统则以规则的方式储存信息;神经网络系统输入时由于每个神经元之间都有固定联系，计算量大，而模糊推理系统由于连接不固定，计算量较小;神经网络系统输入输出时精度较高，呈光滑曲面，而模糊推理系统精度较低，呈台阶状。

随着社会的不断发展，单纯的一种人工智能方法已经不能满足日益增长的社会需要，许多科学家开始研究综合性的人工智能系统。综合性的人工智能系统采用神经网络系统与模糊推理系统相结合的方法，取长补短，以获得更全面的描述方式，模糊神经网络系统便是一成功范例。模糊神经网络系统做到了两者功能的较大融合，使信息在网络各层当中找到一个较适合的完全表达空间。逻辑推理规则能够对增强节点函数，为神经网络系统提供函数连结，使两者的功能达到较大化。

4 结论

科学的不断发展带来的不仅是学科的高度细化、深化，而且是学科间的高度融合。人工智能就是各学科交叉与综合之后的结果，秉承这一天性，人工智能与机械电子工程自然的进行了完美融合，这一全新领域的发展必将引领世界潮流，促进生产力的飞速发展。

人工智能实验报告

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文档介绍：“人工智能”实验报告专业智能科学与技术班级学号姓名日期：2015.实验一搜索策略一实验内容熟悉和掌握启发式搜索的定义拆消、估价函数和算法过程；比较不同算法的性能。2. 修改八数码问题或路径规划问题的源程序，改变其启发函数定义，观察结果的变化，分析原因。3. 熟悉和掌握各种搜索策略的思想，掌握A*算旅埋知法的定义、估价函数和算法过程，理解求解流程和搜索顺序。二实验思路1．分别以各种搜索算法为例演示搜索过程，分析各种算法中的OPEN表CLOSE表的生成过程，分析估价函数对搜索算法的影响，分析某种启发式搜索算法的特点。进入演示系统后，选择搜索策略演示程序，可从多种不同搜索算法选择装载相

中国新一代人工智能发展报告2019什么占比较大

中国新一代人工智能发展报告2019大数据和云计算占比较大。根据报告，从我国人工智能企业的核心技术分布看，大数据和云辩梁脊计算占比较高，达到21.3%。其次是机器学习和推荐、语音识别和自然语言处理、人脸和步态及表情识别，占比分别为17.2%、9.4%、8.6%。在可获得研发强度数据的113家人工智能企渣手业中，平均研发强度为9.14%，远高于2018年国内企携渗业的平均研发强度。

人工智能产业发展深度报告：格局、潜力与展望

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工智能（Artificial Intelligence人工智能报告，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸

近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。

人工智能市场格局

人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 7.1 万亿美元。

多角祥乱饥度人工智能产业比较

战略部署：大国角逐，布局各有侧重

全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础谨返层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。

伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署人工智能报告了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。

日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为陪旁人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。

基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远

基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。

GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。

ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。

总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。

技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平较高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模较大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

作为落地较为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场较大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球较权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 69.4%，其中商汤市场份额 20.6%排名一。

应用层面：群雄逐鹿，格局未定

应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模较大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到360.5 亿元，约是技术层的1.67 倍，基础层的2.53 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。

中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场较为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比较大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的一名和第四名。

整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。

透析人工智能发展潜力

基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。

从智能产业基础的角度

产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国

中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。

技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺

专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 73.95%。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。

从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。

中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 85.6%的专利仍能得到有效保留。

人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大

人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球一，占全球总量的 21.1%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍，基础层人才数是中国的 13.8 倍。

我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。

人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 43.9%。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。

从学术生态的角度

技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强

科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 69.64%。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。

我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的较优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 0.80，较 2010 年增长 44.23%，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。

从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍，欧盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%，与以色列（10.06%）、美国（9.53%）、日本（6.47%）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。

中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。

从创新环境的角度

研发投入：中美研发投入差距收窄

中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 14.43%，同期美国 CAGR 仅 2.99%。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 1.97%，低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点。

资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场

中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 50.7%。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。

相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资较多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。

基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估

数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。

展望

转自丨 信息化协同创新专委会