人工智能行業(yè)市場調(diào)研 人工智能行業(yè)發(fā)展前景與分析

• 2022年7月19日 ZhouJiaLiang來源：互聯(lián)網(wǎng) 882 54
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人工智能覆蓋的產(chǎn)業(yè)相對較廣，主要包括基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，涵蓋多個不同的技術(shù)及應(yīng)用場景。當前中國人工智能領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)格局尚未成熟，上中下游具有較大的發(fā)展空間。

人工智能行業(yè)市場調(diào)研

人工智能覆蓋的產(chǎn)業(yè)相對較廣，主要包括基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，涵蓋多個不同的技術(shù)及應(yīng)用場景。當前中國人工智能領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)格局尚未成熟，上中下游具有較大的發(fā)展空間。目前，人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈明晰，可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層?；A(chǔ)層以數(shù)據(jù)或計算能力支撐人工智能深度發(fā)展，如傳感器、芯片、云計算等基礎(chǔ)層主要涉及數(shù)據(jù)的收集以及運算。自2017年7月8日國家出臺《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》以來，在產(chǎn)業(yè)界、學術(shù)界和政府的積極響應(yīng)下，人工智能科技產(chǎn)業(yè)正在步入快速發(fā)展的軌道。作為第四次工業(yè)革命的引擎，人工智能科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將成為國家和區(qū)域經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵驅(qū)動力。伴隨著科學基礎(chǔ)和實現(xiàn)載體取得新的突破，類腦計算、深度學習、強化學習等一系列的技術(shù)萌芽預(yù)示著內(nèi)在動力的成長，人工智能的發(fā)展已進入一個新的階段。

市場容量

根據(jù)中國信通院的測算，2020年人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達3325億元，2021年預(yù)計將達到4086億元，同比增長22.9%，相比于2020年26.3%的增速有所下降，但總體上仍然保持相對較高的增長速度。

在產(chǎn)業(yè)政策支持下，市場立法逐漸健全，未來中國人工智能市場規(guī)模將高速增長，到2025年將突破3000億元。作為全球最大的人工智能應(yīng)用市場，中國人工智能技術(shù)落地迅速，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多個行業(yè)和場景。中國人工智能飛速發(fā)展刺激著各行各業(yè)的經(jīng)濟，應(yīng)用市場潛力巨大。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院報告《2022-2026年中國人工智能行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢報告》分析

從全球人工智能產(chǎn)業(yè)分布情況來看，目前歐洲處于領(lǐng)先的地位，由于近年來歐盟陸續(xù)出臺人工智能推進、研究和投資政策，確保其在人工智能領(lǐng)域的市場競爭地位，從2014年-2020年，歐洲在人工智能市場投資由0.72億元上升到39.72億元，整體呈上升的趨勢，同時美國在通用AI方面有強大的技術(shù)優(yōu)勢，逐步建立起了完整的人工智能產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈，人工智能的投資規(guī)模不斷擴大。

在人工智能的細分市場中，機器學習、圖像識別和智能機器人是最具有發(fā)展?jié)摿Φ氖袌鲋?，從市場發(fā)展空間角度來看，機器學習領(lǐng)域成為最熱門的研究領(lǐng)域，相關(guān)技術(shù)也在不斷研究，同時圖像識別技術(shù)也在快速發(fā)展，除此之外，隨著人工智能應(yīng)用場景的不斷擴大，智能機器人市場將會進一步增長。

人工智能行業(yè)發(fā)展前景與分析

近年來，數(shù)據(jù)、算法與算力三大驅(qū)動因素顯著發(fā)展。在數(shù)據(jù)方面，互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展使高質(zhì)量、大規(guī)模的大數(shù)據(jù)成為可能，海量數(shù)據(jù)為包括計算機視覺在內(nèi)的人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了充足的原材料。在算法方面，機器學習算法取得重大突破，以多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ)的算法，使得機器學習算法在人臉識別等領(lǐng)域的準確性取得了飛躍性的提高，為商業(yè)化應(yīng)用奠定了重要技術(shù)基礎(chǔ)。在算力方面，計算力提升突破瓶頸，以GPU為代表的新一代計算芯片提供了更強大的計算力，使得運算更快，同時在集群上實現(xiàn)的分布式計算幫助算法模型可以在更大的數(shù)據(jù)集上運行。

上述三大因素不斷進步極大促進了人工智能技術(shù)的發(fā)展，尤其是以深度學習為代表的機器學習算法，及以計算機視覺、智能語音、自然語言處理、生物特征識別為代表的關(guān)鍵技術(shù)取得重要突破，部分技術(shù)已接近、甚至超越人類水平。未來，人工智能行業(yè)在數(shù)據(jù)、算法、算力方面仍具有巨大的發(fā)展與進步空間。相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新與研發(fā)投入力度將繼續(xù)加大，更快更高效的算法模型與部署效率、更龐大且標準化的行業(yè)數(shù)據(jù)、更強大且成本更低的計算芯片，將進一步推動行業(yè)技術(shù)進步。

想要了解更多人工智能行業(yè)的發(fā)展前景，請查閱《2022-2026年中國人工智能行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢報告》。

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  2022-2026年中國人工智能行業(yè)全景調(diào)研與發(fā)展戰(zhàn)略研究咨詢報告

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