人工智能是Artificial Intelligence，英文縮寫為AI，它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，

實際應用

機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程式設計，智能控制，機器人學，語言和影像理解，遺傳編程等，

學科范疇

人工智能是一門邊緣學科，屬于自然科學和社會科學的交叉，

涉及學科

哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，資訊論，控制論，不定性論

研究范疇

自然語言處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程式設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網路，復雜系統，遺傳演算法

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一、人工智能行業發展政策

近年來，人工智能對社會和經濟影響日益凸顯，我國自2015年來，多次將人工智能的發展和規劃列入國家政策，逐步確立人工智能技術在戰略發展中的重要性，各省市相應中央號召，推出相應的地方發展規劃和政策；全國31省市中，已有19個省市發布了人工智能規劃，其中有16個制定了具體的產業規模發展目標，

二、人工智能行業發展現狀

1.市場規模

中國人工智能市場規模在2016年-2020年持續增長，市場規模從2016年的154億元增長至2020年的1280億元，年復合增長率達到69.79%，隨著新基建產業愈發受到國家重視，人工智能產業未來將持續增長，預計2022年將達2729億元，

資料來源：灼識咨詢、中商產業研究院整理

2.市場結構

中國人工智能行業可按照應用領域分為四大類別：決策類人工智能、視覺人工智能、語音及語意人工智能和人工智能機器人，目前，視覺人工智能的占比最多，達43.4%，其次分別為決策類人工智能、語音及語意人工智能、人工智能機器人，占比分別為20.9%、18.2%、17.4%，

資料來源：灼識咨詢、中商產業研究院整理

3.投融資情況

2016年到2018年中國人工智能投融資情況呈現增長趨勢，2019年開始，中國人工智能市場投融資事件數量開始下滑，整體市場開始冷靜，投資金額有所上升，截止至2021年7月，投融資事件達506起，投融資金額達1839.92億元，

資料來源：中商產業研究院整理

4.企業注冊量

近兩三年來，人工智能相關企業注冊量飛速上升，企查查資料顯示，2017年人工智能上升為國家戰略后，相關企業年注冊量首次突破1萬家，2019年注冊量已達到4.26萬家，2020年，人工智能新科技的鏈接價值、賦能價值表現得更為突出，全年注冊量增至17.10萬家，

資料來源：企查查、中商產業研究院整理

三、人工智能行業重點企業

1.京東方

京東方科技集團股份有限公司（BOE）創立于1993年4月，是全球領先的半導體顯示技術、產品與服務提供商，基于在發展顯示事業中積累的顯示、傳感、人工智能、大資料等技識訓礎，BOE（京東方）2014年啟動DSH戰略轉型，由原有的埠器件事業向智慧物聯事業和智慧醫工事業延展，

2021年前三季度京東方實作營業收入1632.78億元，同比增長72.05；實作歸母凈利潤200.15億元，同比增長708.36%，

2.科大訊飛

科大訊飛股份有限公司是一家專業從事語音及語言、自然語言理解、機器學習推理及自主學習等人工智能核心技術研究，人工智能產品研發和行業應用落地的國家級骨干軟體企業，

2021年前三季度科大訊飛實作營收108.68億元，同比增長49.2%；實作歸母凈利潤7.29億元，同比增長30.88%，

3.寒武紀

中科寒武紀科技股份有限公司創辦于2016年，主營業務是應用于各類云服務器、邊緣計算設備、終端設備中人工智能核心芯片的研發、設計和銷售，公司的主要產品包括云端產品線、邊緣產品線、處理器IP授權及軟體，

2021年前三季度寒武紀營業收入實作2.22億元，同比增長40.51%；歸母凈利潤虧損6.29億元，同比下降102.9%，

4.阿里巴巴

阿里AI（阿里靈杰）依托阿里領先的云基礎設施、大資料和AI工程能力、場景演算法技術和多年行業實踐，一站式地為企業和開發者提供云原生的AI能力體系，幫助提升AI應用開發效率，促進AI在產業中規模化落地，激發業務價值，

5.百度AI

百度人工智能全面開放百度大腦領先能力，包括語音識別和文字識別等335項場景化能力、飛槳企業版EasyDL和BML、智能對話定制平臺UNIT、AI學習與實訓社區AI Studio、及實作演算法與硬體深度整合的軟硬一體產品專案等，目前，百度連續四年AI專利申請和授予量全國第一，百度AI開放平臺成為中國領先的軟硬一體AI大生產平臺，而百度的移動生態，正是在這樣的人工智能技術驅動下構建強大的，在人工智能的驅動下，由百家號、小程式、托管頁構成的移動生態三大支柱業務增長穩進，構建起了完善的內容和服務一體化移動生態，

四、人工智能八大發展趨勢

1、AI-on-5G

2022 年，工業 AI 和 AI-on-5G 物聯網應用將會成為主流，

AI-on-5G 組合計算基礎設施為傳感器、計算平臺和人工智能應用的整合提供了一種高性能、安全的鏈接結構，無論是在現場、場所還是云端中，具體包括：

• 汽車系統；
• 智能空間；
• 工業 4.0，如新的自動化和機器人系統，

我國5G發展取得領先優勢，已累計建成5G基站超81.9萬個，占全球比例約為70%；5G手機終端用戶連接數達2.8億，占全球比例超過80%；5G標準必要專利宣告數量占比超過38%，2020年上半年以來上升近5個百分點，位列全球首位，工信部5G/6G專題會議會議表示，要持續推進5G快速健康發展，

5G是人工智能的加速器，同時5G也將為人工智能提供新動能，5G具有大連接、低延遲和高帶寬三個核心特點，這些特點可以從不同側面進一步加速人工智能技術的發展、應用、落地，促進整個供應鏈的智能升級，

2、生成式人工智能

生成式人工智能，或評估現有資料（如文本、音頻或視覺檔案）的演算法，主要識別該資料的基本模式，然后復制該模式以生成類似的內容，這種演算法正在逐步改進，隨著模型的輸入資料的變化和業務結果的變化，模型本身也需要調整，缺乏維護會導致人工智能演算法最終喪失價值，

生成式人工智能包括多種技術：

（1） GAN生成對抗網路：生成對抗網路是兩個神經網路：一個生成器和一個判別器，它們相互競爭，以找到兩個網路之間的平衡，生成器網路負責生成與源資料相似的新資料或內容，判別器網路負責區分源資料和生成的資料，以便識別哪些資料更接近原始資料，

（2）Transformer：由論文《Attention is All You Need》提出，現在是谷歌云TPU推薦的參考模型，論文相關的Tensorflow的代碼可以從GitHub獲取，其作為Tensor2Tensor包的一部分，哈佛的NLP團隊也實作了一個基于PyTorch的版本，并注釋該論文，像 GPT-3、LaMDA 和 Wu-Dao 這樣的 Transformer 模擬了認知注意力，并對輸入資料部分的重要性進行差異測量，它們被訓練來理解語言或影像，學習一些分類任務，并從大量資料集中生成文本或影像，

（3）變分自編碼器（Variational auto-encoder，VAE）是一類重要的生成模型（generative model），它于2013年由Diederik P.Kingma和Max Welling提出

3、增強型勞動力或人類-人工智能混合作業

未來的作業更多的是在增強的環境中與人工智能配對，所有重復性的作業都是可能實作的，并且將是自動化的，

隨著人工智能/機器學習工具的不斷增加，你的作業效率也會提高

在每個行業中，都會涌現出人工智能驅動的智能工具，這些工具可以幫助該行業的個人高效作業，

4、IT 中的云計算和邊緣管理

雖然邊緣計算正迅速成為許多企業的必備工具，但部署仍處于早期階段，云計算和邊緣原生業務流程將在 IT 領域占據更多的主導地位，并在商業世界中更加無處不在，

一些人認為人工智能管理將成為 IT 部門的責任，為了應對與可管理性、安全性和規模有關的邊緣計算挑戰，IT 部門將轉向云原生技術，例如，作為容器化微服務的平臺，Kubernetes 已經成為大規模管理邊緣人工智能應用的主要工具，

那些在云端上使用 Kubernetes 的 IT 部門可以利用他們的經驗來構建自己的邊緣云原生管理方案，預期將會有更多的第三方和相關的服務被采用，

5、人工智能在網路安全中的應用

在網路安全方面，人工智能的作用必須通過自動化來提高，有 69% 的機構相信，人工智能是處理網路攻擊的必備條件，但是這一領域在 2022 到 2032 年期間都有升級的需求，

• 威脅檢測；
• 戰斗機器人；
• 端點保護；
• 違約風險保護；
• 服務停機保護，

6、更好更強的語言模型

雖然 OpenAI 的大規模生成性預訓練 Transformer（GPT）模型的持續發展成為時尚的頭條新聞，但 DeepMind、微軟研究院以及其他公司的做法也值得關注，圍繞著高度進化的大型人工智能語言模型，已經出現了幾十家新的初創公司，

7、人工智能在元宇宙中的應用

元宇宙是一個術語，是指一個環境，更具體地說是一個數字環境，多個用戶可以一起作業和游戲

新型別的應用程式、更智能的數字代理、深度造假人類（實際上是機器人），所有這些都在互聯網的未來等待著我們，似乎是元宇宙產品，

8、人工智能的民主化和可達性——低代碼/無代碼人工智能

今天，組織面臨的主要挑戰之一是缺乏能夠研發出所需要的工具和演算法的有經驗的人工智能工程師，隨著無代碼或低代碼解決方案的出現，這一挑戰可以通過提供簡單而直觀的界面來解決，這些界面可以用來創建人工智能上的復雜系統，

隨著我們加快人工智能在商業中的應用，并升級人工智能流程，隨著程式員與人工智能-人類系統的合作，我們通過軟體工程來制造產品的方法將會發生根本性的變化，并更容易被所有人接受，從而以更分散的方式分配其部分價值，

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