主要發(fā)現(xiàn)

1中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，但整體實力仍落后于美國。

中國已成為人工 智能發(fā)展最迅速的國家之一，2018年中國人工智能市場規(guī)模有望超過300億 元人民幣。人工智能企業(yè)數(shù)量超過1000家，位列全球第二。本次人工智能浪 潮以從實驗室走向商業(yè)化為特征，其發(fā)展驅(qū)動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、大規(guī)模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同 時，中國處于人工智能發(fā)展初期，基礎(chǔ)研究、芯片、人才方面的多項關(guān)鍵指標 與美國差距較大。

2中國企業(yè)價值鏈布局側(cè)重技術(shù)層和應(yīng)用層，對需要長周期的基礎(chǔ)層關(guān)注 度較小。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分為基礎(chǔ)層（芯片、算法框架）、技術(shù)層（計算機視 覺、自然語義理解、語音識別、機器學(xué)習(xí)）和應(yīng)用層（垂直行業(yè)/精確場景）。中 國企業(yè)布局比較偏好技術(shù)相對成熟、應(yīng)用場景清晰的領(lǐng)域，對基礎(chǔ)層關(guān)注度 較小。瞄準AI專用芯片或?qū)橹袊髽I(yè)另辟蹊徑。

3科技巨頭生態(tài)鏈博弈正在展開，創(chuàng)業(yè)企業(yè)則積極發(fā)力垂直行業(yè)解決方案， 深耕巨頭的數(shù)據(jù)洼地，打造護城河。

科技巨頭構(gòu)建生態(tài)鏈，已經(jīng)占據(jù)基礎(chǔ)設(shè) 施和技術(shù)優(yōu)勢。創(chuàng)業(yè)企業(yè)僅靠技術(shù)輸出將很難與巨頭抗衡，更多的創(chuàng)業(yè)企業(yè) 將發(fā)力深耕巨頭的數(shù)據(jù)洼地（金融、政府事務(wù)、醫(yī)療、交通、制造業(yè)等），切入 行業(yè)痛點，提供解決方案，探索商業(yè)模式。

4政府端是目前人工智能切入智慧政務(wù)和公共安全應(yīng)用場景的主要渠道。

早期進入的企業(yè)逐步建立行業(yè)壁壘，未來需要解決數(shù)據(jù)割裂問題以獲得長 足發(fā)展。各地政府的工作內(nèi)容及目標有所差異，因而企業(yè)提供的解決方案并 非是完全標準化的，需要根據(jù)實際情況進行定制化服務(wù)。由于政府一般對于 合作企業(yè)要求較高，行業(yè)進入門檻提高，強者恒強趨勢明顯。

5人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用最為深入，應(yīng)用場景逐步由以交易安全為主 向變革金融經(jīng)營全過程擴展。

傳統(tǒng)金融機構(gòu)與科技企業(yè)進行合作推進人工 智能在金融行業(yè)的應(yīng)用，改變了金融服務(wù)行業(yè)的規(guī)則，提升金融機構(gòu)商業(yè)效 能，在向長尾客戶提供定制化產(chǎn)品的同時降低金融風(fēng)險。

6醫(yī)療行業(yè)人工智能應(yīng)用發(fā)展快速，但急需建立標準化的人工智能產(chǎn)品市 場準入機制并加強醫(yī)療數(shù)據(jù)庫的建設(shè)。

人工智能的出現(xiàn)將幫助醫(yī)療行業(yè)解決 醫(yī)療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關(guān)乎人的生命健康，醫(yī)療 又是一個受管制較嚴的行業(yè)。人工智能能否如預(yù)期廣泛應(yīng)用，還將取決于產(chǎn) 品商業(yè)化過程中如何制定醫(yī)療和數(shù)據(jù)監(jiān)管標準。

7以無人駕駛技術(shù)為主導(dǎo)的汽車行業(yè)將迎來產(chǎn)業(yè)鏈的革新。傳統(tǒng)車企的 生產(chǎn)、渠道和銷售模式將被新興的商業(yè)模式所替代。

新興的無人駕駛解決 方案技術(shù)公司和傳統(tǒng)車企的行業(yè)邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興 起。無人駕駛技術(shù)下的共享出行將替代傳統(tǒng)的私家車的概念。隨著無人駕 駛行業(yè)規(guī)范和標準的制定，將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等 新興的行業(yè)。

8人工智能在制造業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用潛力被低估，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源未被充分利 用。

制造業(yè)專業(yè)性強，解決方案的復(fù)雜性和定制化要求高，所以人工智能 目前主要應(yīng)用在產(chǎn)品質(zhì)檢分揀和預(yù)測性維護等易于復(fù)制和推廣的領(lǐng)域。然 而，生產(chǎn)設(shè)備產(chǎn)生的大量可靠、穩(wěn)定、持續(xù)更新的數(shù)據(jù)尚未被充分利用，這 些數(shù)據(jù)可以為人工智能公司提供優(yōu)質(zhì)的機器學(xué)習(xí)樣本，解決制造過程中的 實際問題。

9零售領(lǐng)域應(yīng)用場景從個別走向聚合，傳統(tǒng)零售企業(yè)與創(chuàng)業(yè)企業(yè)結(jié)成伙 伴關(guān)系，圍繞人、貨、場、鏈搭建應(yīng)用場景。

人工智能在各個零售環(huán)節(jié)多點 開花，應(yīng)用場景碎片化并進入大規(guī)模實驗期。傳統(tǒng)零售企業(yè)開始布局人工 智，將與科技巨頭在應(yīng)用大數(shù)據(jù)和人工智能領(lǐng)域同臺競技，意味零售商將 更加積極與創(chuàng)業(yè)公司建立伙伴關(guān)系。

10政策與資本雙重驅(qū)動推動人工智能產(chǎn)業(yè)區(qū)域間競賽，京滬深領(lǐng)跑全 國，杭州發(fā)展逐步加速。京津冀、珠三角、長三角以及西部川渝地區(qū)成為人 工智能企業(yè)聚集地區(qū)。

北京、上海、深圳牢牢占據(jù)人工智能城市實力第一梯 隊的位置，廣州的大型企業(yè)與初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量較少，杭州主要依靠阿里巴巴， 因而屬于第二梯隊，重慶則受到技術(shù)與人才基礎(chǔ)限制處于第三梯隊。

11各地政府以建設(shè)產(chǎn)業(yè)園的方式發(fā)揮人工智能產(chǎn)業(yè)在推動新舊動能轉(zhuǎn)換 中的作用。

人工智能產(chǎn)業(yè)園呈現(xiàn)多點開花、依托原有高科技產(chǎn)業(yè)園以及與 原有園區(qū)企業(yè)產(chǎn)生聯(lián)動效應(yīng)的特點。但由于建設(shè)速度過快，園區(qū)也出現(xiàn)了 空心化與人才缺口的問題。

在中國，政府正通過多種形式支持人工智能的發(fā)展。中國形成了科學(xué)技術(shù)部、國家發(fā)改委、中央網(wǎng)信辦、工信 部、中國工程院等多個部門參與的人工智能聯(lián)合推進機制。從2015年開始先后發(fā)布多則支持人工智能發(fā)展的政 策，為人工智能技術(shù)發(fā)展和落地提供大量的項目發(fā)展基金，并且對人工智能人才的引入和企業(yè)創(chuàng)新提供支持。 這些政策給行業(yè)發(fā)展提供堅實的政策導(dǎo)向的同時，也給資本市場和行業(yè)利益相關(guān)者發(fā)出來積極信號。在推動市 場應(yīng)用方面，中國政府身體力行，直接采購國內(nèi)人工智能技術(shù)應(yīng)用的相關(guān)產(chǎn)品，先后落地多個智慧城市、智慧 政務(wù)等項目。

1.1.3 面臨挑戰(zhàn)

人工智能技術(shù)在中國實現(xiàn)了快速的發(fā)展， 雖然中國在部分技術(shù)和快速應(yīng)用上具備了 一定的競爭力，但是基礎(chǔ)層技術(shù)的薄弱仍 然是牽制中國人工智能發(fā)展的關(guān)鍵制約因 素，同時還面臨標準落地難、法律法規(guī)不 完善以及人才缺乏的挑戰(zhàn)。 技術(shù)缺口 作為全球發(fā)展最快的人工智能市場，中 國在芯片制造和人工智能技術(shù)以及基礎(chǔ) 理論研究方面均落后于國際先進水平。

長期以來，中國的芯片大部份依賴進 口，計算力方面的技術(shù)基礎(chǔ)薄弱。根據(jù) 中國海關(guān)總署數(shù)據(jù)顯示，2015—2017 年中國進口芯片總量分別為3140億 塊、3425億塊、3770億塊，進口額分 別為2299千億美元、2270千億美元和 2601千億美元。這也使芯片進口額連續(xù) 三年超過了原油。而在算法研究方面， 中國仍然應(yīng)用的是Facebook、谷歌等公 司提出的算法框架，在算法研究上仍待 突破。

標準落地

目前，中國人工智能行業(yè)在標準落地上 存在較大缺口。標準作為經(jīng)濟和社會活 動的主要技術(shù)依據(jù)，已成為衡量國家或 地區(qū)技術(shù)發(fā)展水平的重要標志、產(chǎn)品進 入市場的基本準則、企業(yè)市場競爭力的 具體體現(xiàn)。截至目前，美國、歐盟、日 本等發(fā)達國家高度重視人工智能標準化 工作。美國發(fā)布的《國家人工智能研究 與發(fā)展策略規(guī)劃》，歐盟發(fā)布的“人腦 計劃”，日本實施的“人工智能/大數(shù) 據(jù)/物聯(lián)網(wǎng)/網(wǎng)絡(luò)安全綜合項目”，均提 出圍繞核心技術(shù)、頂尖人才、標準規(guī)范 等強化部署，力圖搶占新一輪科技主導(dǎo) 權(quán)。在中國，雖然已經(jīng)有政府和機構(gòu)在 牽頭，但中國現(xiàn)階段各人工智能應(yīng)用領(lǐng) 域的標準存在巨大的差異，頂層設(shè)計與 復(fù)雜現(xiàn)狀一時仍然難以匹配。

法律法規(guī)

正如每一次科技和技術(shù)進步，圍繞這項 技術(shù)所出現(xiàn)的法理問題也應(yīng)運而生。人 工智能發(fā)展過程中的法律法規(guī)制定問題 也是行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。以無人汽車為 例，自動駕駛涉及法律法規(guī)，而法規(guī)不 明確將會制約自動駕駛商業(yè)化落地。 中國在人工智能發(fā)展政策上主要強調(diào)促 進技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，而對道德倫理 安全規(guī)則等問題還存在政策的缺失。截 至目前，美國等世界多國已經(jīng)開展了就正 義和公平、安全與認證、隱私與權(quán)力、稅 收制度和失業(yè)、自主武器等方面人工智能 的社會學(xué)研究。反觀目前中國人工智能研 究主要聚集在專利技術(shù)等維度，關(guān)于人工 智能道德和法律方面的研究非常有限。 隨著人工智能發(fā)展的深入，政府應(yīng)該與國 際研究接軌，鼓勵和推動人工智能相關(guān) 的社會科學(xué)研究。

人才缺乏

據(jù)牛津大學(xué)2018年對中美兩國對算法研 究的人才與全球先進國家的對比顯示， 中國目前在算法研究方面的人才僅占全 球人工智能底層技術(shù)研究的13.1%，而美 國算法人才的占比為26.2%。從開設(shè)人 工智能專業(yè)院校的數(shù)量來看，中國僅有 不到30所大學(xué)的研究實驗室專注于人工 智能，該數(shù)字遠遠無法滿足人工智能企 業(yè)的用人需求。從人工智能從業(yè)經(jīng)驗來 看，美國半數(shù)以上的數(shù)據(jù)科學(xué)家擁有十 年以上的工作經(jīng)驗，而在中國超過40% 的數(shù)據(jù)科學(xué)家工作經(jīng)驗上不足五年。

總體來看，人工智能行業(yè)可分為基礎(chǔ)支 撐層、技術(shù)層和應(yīng)用層。 基礎(chǔ)層提供計算力，主要包含人工智能芯 片、傳感器、大數(shù)據(jù)及云計算。其中芯 片具有極高的技術(shù)門檻，且生態(tài)搭建已 基本成型。目前該層級的主要貢獻者是 Nvidia、Mobileye和英特爾在內(nèi)的國際科 技巨頭。中國在基礎(chǔ)層的實力相對薄弱。 技術(shù)層解決具體類別問題。這一層級主 要依托運算平臺和數(shù)據(jù)資源進行海量識 別訓(xùn)練和機器學(xué)習(xí)建模，開發(fā)面向不同 領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)，包括語音識別、自然 語言處理、計算機視覺和機器學(xué)習(xí)技 術(shù)。科技巨頭谷歌、IBM、亞馬遜、蘋 果、阿里、百度都在該層級深度布局。 中國人工智能技術(shù)層在近年發(fā)展迅速， 目前發(fā)展主要聚焦于計算機視覺、語音 識別和語言技術(shù)處理領(lǐng)域。除了BAT在 內(nèi)的科技企業(yè)之外，出現(xiàn)了如商湯、曠 視、科大訊飛等諸多獨角獸公司。 應(yīng)用層解決實踐問題，是人工智能技術(shù) 針對行業(yè)提供產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案， 其核心是商業(yè)化。應(yīng)用層企業(yè)將人工智 能技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)，從 特定行業(yè)或場景切入（金融、安防、交 通、醫(yī)療、制造、機器人等）。未來， 場景數(shù)據(jù)完整（信息化程度原本比較高 的行業(yè)或者數(shù)據(jù)洼地行業(yè)），反哺機制 清晰，追求效率動力比較強的場景或?qū)?率先實現(xiàn)人工智能的大規(guī)模商業(yè)化5 。從 全球來看，F(xiàn)acebook、蘋果將重心集中 在了應(yīng)用層，先后在語音識別、圖像識 別、智能助理等領(lǐng)域進行了布局。得益 于人工智能的全球開源社區(qū)，這個層級 的門檻相對較低。目前，應(yīng)用層的企業(yè) 規(guī)模和數(shù)量在中國人工智能層級分布中 占比最大。