2020人工智能行业市场发展趋势分析，人工智能与传统产业的融合发展开启全面

人工智能是社会发展和技术创新的产物，已成为新一轮科技革命的核心驱动力。中国电子学会数据显示，2019年我国人工智能产业规模达到105.5亿美元。“商业落地”成为人工智能发展到当下的关键词。如今，人工智能与安防、金融、客服、医疗健康、零售、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等传统产业快速渗透并实质性融合。

2019年人工智能赋能实体经济产业规模接近570亿元。5G商用进程带动下，人工智能行业发展将步入加速通道，并成为各国争相抢跑的新焦点。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，打造先发优势，我国从顶层设计给予人工智能高度关注与支持。2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》中对我国人工智能发展提出“三步走”战略目标，计划到2025年人工智能核心产业规模超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元；到2030年，人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。人工智能与传统产业的融合发展描绘智能经济时代的全新产业版图，牵引多个新产业爆发潜力，未来十年内发展空间巨大。

1、产业链全景剖析

目前，人工智能产业链日趋完善并细化，整体呈现产业链长、关联度高、带动性强的特点，主要分为上游基础层、中游技术层、下游应用层。

上游基础层蓄势待发，通过算法、算力、数据信息的逐步完善，将有望逐步打破国际基础层技术垄断的格局。具体而言，主要包括大数据、云计算等底层技术支撑。大数据为人工智能提供丰富的数据积累和价值规律，推动人工智能动态调整数据以提高算法精准度，顶层政策驱动下，大数据与各行业有机融合仍待深化，核心业务的渗透程度有待提升；云计算主要通过虚拟化、分布式技术等为人工智能提供资源整合交互基础平台，促进深度学习，近年来市场布局较快，2018年公有云增长率达60%以上。

中游技术层步入快速增长期，围绕垂直领域持续突破技术壁垒，率先布局智能安防，智慧家居，在线教育领域，人脸识别、智能语音、自然语言处理等技术广泛应用，具备了与国际竞争者一较高下的能力。主要包括基础支撑技术（智能传感器、智能芯片，算法模型等）以及核心技术（语音识别、人机交互、计算机视觉等）。具体而言，智能传感器是实现人工智能的核心组件，已广泛应用于智能机器人，智能制造、智慧医疗、智慧家居等领域，目前在我国处于起步阶段；智能芯片仿照人脑结构设计，是人工智能的发展风口，随着近年人工智能的发展，AI芯片需求大幅增长，但我国处于起步期，核心优势仍掌握在欧美国家，仅华为具备世界领先的技术优势，但也不乏寒武纪、云知声、地平线等独角兽公司的快速成长；语音识别是将语音转换为文本的技术，技术成熟度较高，在深度学习技术发展过程中精准度显著提升，广泛运用于互联网、医疗、教育、办公等领域，保持了高速增长，并孕育形成科大讯飞等领军企业；人机交互即语义识别，是自然语言处理（NLP）技术的重要组成部分，由于语言的复杂性，尚在探索阶段，未形成绝对垄断格局；计算机视觉是通过计算机模拟人的视觉系统，实现人的视觉功能，解决物体识别、物体形状和方位确认、物体运动判断三大问题。其中动态人脸识别技术是目前热度最高的细分领域。目前指纹、人脸识别技术成熟度较高，物体、场景识别技术尚未成熟。

下游应用层发展势头迅猛，疫情更催化人工智能与金融、零售、医疗、教育、交通、制造、文娱等行业加速融合。具体而言，行业与实体经济融合持续深入，推动传统行业数字化转型。AI布局安防、金融、零售、广告、家居、无人驾驶等领域较早，收入增长较快。在医疗、教育、制造、轨道交通领域也逐步渗透。服务模式以toB为主，toC端初步启动教育、文娱、消费等领域的开采。远期看，AI应用层在C端的布局与开采是大势所趋。

表：2019年国内人工智能重点企业分布情况

资料来源：锐观咨询整理

2、国内外发展现状

世界各发达国家和地区积极布局人工智能战略，全球人工智能处于积极发展阶段，美国具有明显领先的国际实力。目前人工智能领域布局较快的国家有美国、欧洲国家、日本、韩国、新加坡。2018年，中美地区人工智能收入增长基本达到相同水平，2020年，中国有望赶超美国成为全球人工智能收入增长最多的国家。据预测，采用认知系统与人工智能技术，将使全球商业收入从2016年的64亿欧元，增长到2020年的378亿欧元之多。预计到2030年，人工智能将为全球经济贡献12.8万亿欧元。

当下，各国高度重视人工智能技术开发。分地区看，美国大力支持国家人工智能研发生态系统，通过人工智能发展保持军事战略优势。从政策出台速率看，美国处于全球领先地位，人工智能战略更为成熟完备。2019年2月，美国总统特朗普签署行政令《维护美国人工智能领导地位的行政命令》，以确保美国在AI研发及相关领域的全球领先优势，是重要的国家级战略部署，对推动其AI发展具有里程碑意义。

欧洲在人工智能伦理方面发展超前，产业发展较中美较为缓慢，致力于打造世界级的欧洲人工智能研究中心。2018年，《欧盟人工智能报告》公布，制定了欧盟AI行动计划，建立欧洲人工智能联盟，提出欧盟人工智能战略三大支柱：一是发展欧盟在人工智能领域的技术和产业能力并促进人工智能技术渗透整个经济领域；二是发展欧盟在人工智能领域的技术和产业能力并促进人工智能技术向整个经济领域渗透；三是确保欧盟具有与人工智能发展和应用相适应的伦理和法律框架。

分国家看，英国于2018年多部门联合发布《推动英国人工智能产业发展》《人工智能领域行动》计划，促进AI技术在国内各个领域应用，并寄期设立主导全球人工智能数据伦理，建立人工智能应用和发展的国际准则的目标；法国同期发布《法国人工智能战略》，优先聚焦健康、交通、环境、国防与安全四个领域，以其提升国际话语权；德国亦于2018年确定《人工智能战略》，并提出“AIMadeinGermany”的口号，将人工智能发展上升为国家战略；日本将2017年定为人工智能元年，明确人工智能作为日本超智能社会5.0建设的核心，由多部门联合推进战略部署。2018年，日本政府拟定“综合创新战略”，重点培养创新型人才，力争到2025年AI人才以年均一万人的速度保持增长。

根据世界知识产权组织统计，企业层面，人工智能专利申请排名前20的公司中，有12家设在日本，3家来自美国，2家来自中国。中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心；人力层面，中美人工智能研发人员数量优势明显，占据一半左右，而中国人工智能研发人员普遍偏少；专利技术层面，中美两国抢占鳌头，中国的专利申请规模均超过美国，在机器人和制造领域专利优势明显。综观发达国家人工智能布局，主要围绕基础性与长期性理论研究、构建人工智能系统的安全保障体系、制定人工智能伦理、法律框架体系与社会道德规范、促进人才培养与就业、加强教育与培训、制定国际化技术标准和推动国际化合作等方面布局。而我国则需进一步探索强化自上而下推动的关键技术研发、数据生态建设、产业融合与人才扩充，加强国际合作，强化国际话语权。

表：中国人工智能产业链环节及主要竞争主体

资料来源：锐观咨询整理