1.1.1 2024-2028年中國(guó)人工智能行業(yè)影響因素分析

一、有利因素

（一）政策利好

2023年7月10日，中華人民共和國(guó)國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)、中華人民共和國(guó)科學(xué)技術(shù)部、中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部等七部門(mén)印發(fā)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》。《辦法》指出，我國(guó)要推動(dòng)生成式人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和公共訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源平臺(tái)建設(shè)。促進(jìn)算力資源協(xié)同共享，提升算力資源利用效能。推動(dòng)公共數(shù)據(jù)分類(lèi)分級(jí)有序開(kāi)放，擴(kuò)展高質(zhì)量的公共訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源。鼓勵(lì)采用安全可信的芯片、軟件、工具、算力和數(shù)據(jù)資源。

（二）人工智能與新技術(shù)融合發(fā)展

1、人工智能與云計(jì)算的深度融合

云計(jì)算是指通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)提供各種計(jì)算資源和服務(wù)的技術(shù)，它可以讓用戶(hù)隨時(shí)隨地地訪(fǎng)問(wèn)和使用數(shù)據(jù)和應(yīng)用。云計(jì)算為人工智能提供了強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施，使得人工智能可以處理海量的數(shù)據(jù)，運(yùn)行復(fù)雜的算法，實(shí)現(xiàn)高效的分布式計(jì)算。隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展和優(yōu)化，人工智能將更加依賴(lài)于云計(jì)算平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)更高的性能、更低的成本、更好的可擴(kuò)展性和更強(qiáng)的安全性。同時(shí)，人工智能也將為云計(jì)算帶來(lái)新的價(jià)值和機(jī)遇，例如通過(guò)自動(dòng)化、優(yōu)化和智能化提升云計(jì)算服務(wù)的質(zhì)量和效率，或者通過(guò)創(chuàng)造新的云計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景和模式拓展云計(jì)算市場(chǎng)。

2、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的廣泛結(jié)合

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是指通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將各種物理設(shè)備、傳感器、終端等連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)信息交換和通信的技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)可以讓我們感知和控制周?chē)�的環(huán)境，提高生活和工作的便利性和效率。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，而人工智能則可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和系統(tǒng)的智能化管理和優(yōu)化。例如，通過(guò)人工智能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)家庭、辦公室、城市等場(chǎng)景中的溫度、濕度、光照、空氣質(zhì)量等參數(shù)的自動(dòng)調(diào)節(jié)，或者對(duì)交通、物流、制造等領(lǐng)域中的車(chē)輛、貨物、設(shè)備等狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。同時(shí)，人工智能也可以為物聯(lián)網(wǎng)提供新的功能和體驗(yàn)，例如通過(guò)語(yǔ)音、圖像、手勢(shì)等方式與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行自然交互，或者通過(guò)個(gè)性化、推薦、學(xué)習(xí)等方式提升物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的質(zhì)量和滿(mǎn)意度。

3、人工智能與區(qū)塊鏈的有機(jī)結(jié)合

區(qū)塊鏈（Blockchain）是指一種分布式數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，它可以通過(guò)加密算法和共識(shí)機(jī)制保證數(shù)據(jù)的安全性、完整性和不可篡改性。區(qū)塊鏈可以為人工智能提供一種可信賴(lài)的數(shù)據(jù)共享和交換平臺(tái)，使得人工智能可以在不同的組織和領(lǐng)域之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的協(xié)作和價(jià)值的流通。例如，通過(guò)區(qū)塊鏈可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人工智能模型和算法的版權(quán)保護(hù)和激勵(lì)機(jī)制，或者對(duì)人工智能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和結(jié)果的溯源和驗(yàn)證。同時(shí)，人工智能也可以為區(qū)塊鏈帶來(lái)新的可能性和優(yōu)勢(shì)，例如通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)提升區(qū)塊鏈的性能和效率，或者通過(guò)自然語(yǔ)言處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)提高區(qū)塊鏈的可用性和易用性。

（三）AI開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)服務(wù)能力持續(xù)增強(qiáng)

不完全統(tǒng)計(jì)，我國(guó)開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)超過(guò)40個(gè)，語(yǔ)音、視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜、計(jì)算等AI開(kāi)放服務(wù)能力進(jìn)一步增強(qiáng)，初步具備了加速我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的能力�；�礎(chǔ)技術(shù)服務(wù)平臺(tái)方面，如百度、阿里、滴滴、騰訊、網(wǎng)易、京東等綜合性AI能力開(kāi)放平臺(tái)，云從、曠視、美圖、螢石、虹軟等視覺(jué)圖像識(shí)別AI能力開(kāi)放平臺(tái)，科大訊飛、依圖、小米小愛(ài)、搜狗、學(xué)而思、有道等語(yǔ)音識(shí)別AI能力開(kāi)放平臺(tái)，其中百度AI開(kāi)放平臺(tái)已提供超過(guò)1400項(xiàng)開(kāi)放能力。開(kāi)放計(jì)算服務(wù)平臺(tái)方面，如阿里云、華為云、百度云、京東云、金山云、騰訊云等AI云計(jì)算服務(wù)開(kāi)放能力平臺(tái)。垂直領(lǐng)域開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)方面，Apollo自動(dòng)駕駛開(kāi)放平臺(tái)、阿里城市大腦開(kāi)放平臺(tái)、騰訊智能醫(yī)療開(kāi)放平臺(tái)等，其中如百度Apollo平臺(tái)已經(jīng)匯聚了全球210家生態(tài)合作伙伴，全球有135個(gè)國(guó)家超過(guò)80,000名開(kāi)發(fā)者使用Apollo開(kāi)源代碼，開(kāi)源代碼數(shù)量超過(guò)70萬(wàn)，Apollo自動(dòng)駕駛平臺(tái)已成為全球最強(qiáng)大、最開(kāi)放、最活躍的自動(dòng)駕駛平臺(tái)。

（四）人工智能開(kāi)始逐步融合商業(yè)化場(chǎng)景發(fā)展

1、人臉識(shí)別

人臉識(shí)別門(mén)禁閘機(jī)、人臉識(shí)別登錄支付、公安系統(tǒng)通過(guò)攝像頭人臉識(shí)別從而進(jìn)行追逃布控、人證合一驗(yàn)證、交通車(chē)輛監(jiān)控、OCR文字識(shí)別、照片自動(dòng)美顏功能、基于圖片的商品搜索（如拍立淘）等等。

2、語(yǔ)音/語(yǔ)義識(shí)別

語(yǔ)音識(shí)別與合成（如智能音箱）、聊天機(jī)器人（如微軟小冰）、智能助手（Siri、小度等）、機(jī)器翻譯、智能客服機(jī)器人等等。其中語(yǔ)音識(shí)別與合成的技術(shù)成熟度相對(duì)較高，涉及到語(yǔ)義理解的應(yīng)用目前還相對(duì)初期。

3、大數(shù)據(jù)智能計(jì)算

金融領(lǐng)域的風(fēng)控、廣告精準(zhǔn)投放、產(chǎn)品個(gè)性化推薦、基于行為模型的反欺詐、搜索引擎的優(yōu)化、商品的智能排序等等。這類(lèi)應(yīng)用目前相對(duì)比較成熟，能進(jìn)行大規(guī)模的普及，像國(guó)家反詐騙中心app就是運(yùn)用大數(shù)據(jù)智能計(jì)算，分析詐騙行為從而提醒用戶(hù)免受詐騙損失。

4、智能無(wú)人駕駛

其中最典型的就是無(wú)人車(chē)駕駛，尤其是L4-L5級(jí)別的無(wú)人車(chē)駕駛。這個(gè)級(jí)別的無(wú)人車(chē)駕駛會(huì)基于周?chē)�的環(huán)境、高精度地圖等信息，綜合決策出下一步的駕駛行為。同樣的道理，相同“無(wú)人化”級(jí)別的無(wú)人船、無(wú)人飛機(jī)、移動(dòng)機(jī)器人等也屬于這一類(lèi)的應(yīng)用。這類(lèi)AI應(yīng)用研發(fā)難度較大，目前還處于初級(jí)的階段，較多運(yùn)用于物流搬貨以及配送貨物的機(jī)器人。

二、不利因素

（一）基礎(chǔ)層面技術(shù)薄弱，芯片之路任重道遠(yuǎn)

基礎(chǔ)層由于創(chuàng)新難度大、技術(shù)和資金壁壘高等特點(diǎn)，底層基礎(chǔ)技術(shù)和高端產(chǎn)品市場(chǎng)主要被歐美日韓等少數(shù)國(guó)際巨頭壟斷。受限于技術(shù)積累與研發(fā)投入的不足，國(guó)內(nèi)在基礎(chǔ)層領(lǐng)域相對(duì)薄弱。具體而言，在AI芯片領(lǐng)域，國(guó)際科技巨頭芯片已基本構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，而中國(guó)尚未掌握核心技術(shù)，芯片布局難以與巨頭抗衡；在云計(jì)算領(lǐng)域，服務(wù)器虛擬化、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（SDN）、開(kāi)發(fā)語(yǔ)音等核心技術(shù)被掌握在亞馬遜、微軟等少數(shù)國(guó)外科技巨頭手中。雖國(guó)內(nèi)阿里、華為等科技公司也開(kāi)始大力投入研發(fā)，但核心技術(shù)積累尚不足以主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展；在智能傳感器領(lǐng)域，歐洲（BOSCH，ABB）、美國(guó)（霍尼韋爾）等國(guó)家或地區(qū)全面布局傳感器多種產(chǎn)品類(lèi)型，而在中國(guó)也涌現(xiàn)了諸如匯頂科技的指紋傳感器等產(chǎn)品，但整體產(chǎn)業(yè)布局單一，呈現(xiàn)出明顯的短板。在數(shù)據(jù)領(lǐng)域，中國(guó)具有的得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)體量?jī)?yōu)勢(shì)，海量數(shù)據(jù)助推算法算力升級(jí)和產(chǎn)業(yè)落地，但中國(guó)在數(shù)據(jù)公開(kāi)力度、國(guó)際數(shù)據(jù)交換、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建等方面還有很長(zhǎng)的路要走。

（二）專(zhuān)業(yè)人才不足

人工智能是新興產(chǎn)業(yè)，雖然技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，但專(zhuān)業(yè)技術(shù)人才，以及兼顧人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的跨界人才不充足，限制了產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合發(fā)展。

從人才培養(yǎng)角度而言，我國(guó)高校人工智能領(lǐng)域的學(xué)科建設(shè)、人才培養(yǎng)相對(duì)滯后。人工智能涉及領(lǐng)域?qū)挿�，相關(guān)領(lǐng)域?qū)W科資源分散，未能形成合力，培養(yǎng)人才的數(shù)量、質(zhì)量有待提升。目前，國(guó)內(nèi)開(kāi)設(shè)人工智能專(zhuān)業(yè)的高校數(shù)量較少、時(shí)間較短，學(xué)科實(shí)力不強(qiáng)。

目前，我國(guó)對(duì)于AI人才的渴求已經(jīng)超過(guò)了人工智能大國(guó)美國(guó)，相比世界其他國(guó)家空缺的AI職位最多，共計(jì)超過(guò)1.2萬(wàn)個(gè)相關(guān)職位虛位以待，且中國(guó)最缺乏的職位是AI研究人員和智能專(zhuān)家。此外，國(guó)內(nèi)還十分缺乏人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的跨界人才，不利于人工智能在各垂直行業(yè)的應(yīng)用推廣。

（三）基礎(chǔ)理論、原創(chuàng)模型等顛覆型、階躍型技術(shù)缺乏引領(lǐng)能力

反向傳播、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論，以及知識(shí)工程、計(jì)算神經(jīng)科學(xué)等其他分支的基礎(chǔ)理論基本由他國(guó)引領(lǐng)，相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等底層近現(xiàn)代學(xué)科早期創(chuàng)始人、重大貢獻(xiàn)者鮮有我國(guó)學(xué)者身影。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展浪潮之中，我國(guó)雖已涌現(xiàn)一批具有全球影響力的學(xué)者，在圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域不斷發(fā)聲，但深度學(xué)習(xí)理論體系、新型學(xué)習(xí)方式等顛覆技術(shù)主導(dǎo)權(quán)幾乎被全球幾位巨頭掌握；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等階躍型算法技術(shù)多數(shù)在原始創(chuàng)造團(tuán)隊(duì)各分支中產(chǎn)生，延續(xù)性較強(qiáng)。

（四）國(guó)內(nèi)兩類(lèi)基礎(chǔ)生態(tài)構(gòu)建面臨嚴(yán)峻形勢(shì)

從全球來(lái)看，開(kāi)源開(kāi)發(fā)框架的第一次洗牌已到尾聲，谷歌、臉書(shū)等頭部企業(yè)的開(kāi)發(fā)框架體系基本確立，市場(chǎng)份額和社區(qū)生態(tài)已遠(yuǎn)超其他框架，我國(guó)框架以一己之身突圍難度很大。同時(shí)，受制于我國(guó)集成電路較全球起步晚的歷史背景，英偉達(dá)、英特爾等芯片大廠(chǎng)已在工藝制程、芯片架構(gòu)、軟件生態(tài)等方面有數(shù)十年積累；智能計(jì)算時(shí)期，芯片頭部企業(yè)針對(duì)人工智能任務(wù)需求加速優(yōu)化芯片架構(gòu)、完善軟件工具、適配多樣的開(kāi)發(fā)框架，構(gòu)筑龐大的生態(tài)體系不斷提高行業(yè)壁壘，導(dǎo)致其他初創(chuàng)智能芯片企業(yè)一時(shí)間難以切入市場(chǎng)進(jìn)行規(guī)模應(yīng)用。目前，我國(guó)雖涌現(xiàn)出一批智能芯片企業(yè)，同時(shí)也在研發(fā)框架方面有所布局，但兩類(lèi)基礎(chǔ)生態(tài)構(gòu)建所面對(duì)的形勢(shì)仍然非常嚴(yán)峻。

1.1.2 2024-2028年中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測(cè)

2022年，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到5,080億元；2023年，我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模約達(dá)到5,452億元。

我們預(yù)計(jì)，2024年我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到5,874億元，未來(lái)五年（2024-2028）年均復(fù)合增長(zhǎng)率約為6.30%，2028年將達(dá)到7,500億元。

圖表　中投顧問(wèn)對(duì)2024-2028年中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測(cè)

數(shù)據(jù)來(lái)源：中投產(chǎn)業(yè)研究院