人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力。它将进一步释放历次技术革命和产业变革积累的巨大能量，打造生产和流通结构调整的新动力。在商务、交流、消费等经济活动的各个方面，形成从宏观到微观各领域对智能化的新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各业快速融合，助力传统产业转型升级、提质增效，在全球范围内引发新的产业浪潮。人工智能作为国家战略规划，发展迅猛。中国政府高度重视人工智能的技术进步和产业发展，人工智能已上升为国家战略。《新一代人工智能发展规划》提出：到2030年，人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平，成为全球主要的人工智能创新中心；;《国家新一代人工智能标准体系建设指南》明确：到2023年，初步建立人工智能标准体系，重点研发数据、算法、系统等关键急需标准，率先在制造、交通等重点行业和领域推广.现阶段，各行业企业在完善价值链、降本增效的内在需求驱动下，在外部因素的影响下，人工智能被纳入“新基建”。为行业的快速发展提供动力。据统计，2020年我国人工智能产业核心产业市场规模1513亿元，同比增长38.93%，带动相关产业市场规模5726亿元，一年同比增长49.82%。在新产业、新业态、新业态经济建设背景下，企业对人工智能的需求逐渐升温，人工智能产值增速可观。预计到2025年，人工智能核心产业市场规模将达到4533亿元，带动相关产业市场规模约16648亿元。人工智能的三个应用层次虽然人工智能的基础理论由来已久，但现阶段推动新一代人工智能快速发展并逐步实现产业应用的关键要素可以归结为计算能力的提高力、数据的爆炸式增长和机器学习。算法的进步和投入的增加有四个方面。人工智能产业链包括基础层、技术层和应用层三部分。基础层主要为人工智能基础技术提供算力支持，包括人工智能芯片、人工智能平台、人工智能框架等。典型的大型互联网公司和行业龙头主要有谷歌、亚马逊、英特尔、IBM、百度、华为等。技术层主要是基于基础设施级设施开发的通用人工智能技术，以通用技术为代表通过认知和感知计算技术。其中，感知部分包括计算机视觉、语音识别和自然语言处理等，认知部分主要以知识图谱表示。应用层以垂直行业的AI应用公司为主。结合各行业应用，将人工智能通用技术封装成落地产品，包括针对特定应用场景的端到端解决方案和软硬件一体化产品。近年来，随着通用技术日趋成熟，一大批技术级企业逐渐转向应用级，行业应用价值日益凸显。人工智能产业痛点及解决方案在产业落地过程中，人工智能技术与企业需求之间的差距不容忽视。企业用户的核心目标是利用人工智能技术实现业务增长，但人工智能技术本身并不能直接解决业务需求，需要根据具体的业务场景和目标，形成可大规模落地的产品和服务.在这个过程中，人工智能面临着数据、算法、业务场景理解、服务方式、投入产出比等一系列挑战。数据稀缺。在人工智能领域，数据是最基本的要素。目前，现有的人工智能模型需要大量的数据标注，因为大多数模型都是有监督的学习模型。大量的数据标注不仅需要更多的人力资源，而且人的参与必然会给数据带来一定程度的误差。除了数据量的巨大需求外，还要求数据的维度尽可能全面。总之，给我最好的，越全面越好。但实际情况是，现实生活中很难得到结构全面的数据，也很难得到相对准确的数据。黑盒效应。从传统模型到新算法，人工智能的复杂度逐渐增加，使得人工智能算法的决策机制越来越难以被人类理解和描述。很多人把大多数基于深度学习的算法想象成一个“黑盒子”，也就是说模型是不可解释的。与“黑匣子”相比，可解释AI增加了深度神经网络的透明度，有助于为用户提供判断依据等信息，增强用户对人工智能的信任感和安全感，也为人工智能的发展提供了强有力的基础。事后监管、责任追究等环节。对业务场景了解不深。随着人工智能的产业化发展，所要解决的业务问题正在从通用场景向特定场景过渡，单点问题向全业务流程演进，从感知向认知发展，业务场景的壁垒和复杂度越来越高和更高。在此背景下，仅靠算法技术的积累很难满足理解场景的要求。因此，人工智能算法需要结合经验和商业规则。在这种情况下，知识图谱技术成为关键。通过知识图谱，可以更好的了解业务。通过建立统一的地图实现知识的整合，进一步加速人工智能的落地。服务方式单一。对于企业业务人员的根本需求，标准化的人工智能技术输出或API调用服务方式是远远不够的。厂商需要基于特定场景，提供基于技术的定制化解决方案，并封装成应用于业务系统的产品，即“AI+产品”。此外，厂商需要提供持续的业务运营服务，让AI产品真正发挥价值，从而保证最终的业务效果，即“AI+服务”。投入产出比失衡。对于企业而言，AI技术在业务上的应用至少包括两个层面的成本：芯片、算法平台等智能产品，以及算法工程师等人工智能人才的引进。目前一些数据平台和机器学习平台的出现，提高了人工智能建模的自动化程度，同时降低了整个业务流程对算法工程师的依赖。人工智能应用的总成本需要降低。此外，未来算法的进步可能会降低硬件标准，这也可能导致成本节约。目前，人工智能产业呈现四大趋势。国家战略的前瞻引领、产学研合作的协同创新、需求的强劲牵引、高度开放的生态系统、政府的大力扶持，共同推动着我国协同创新机制的发展。我国的人工智能产业。发展，加速我国智能经济发展的黄金时代。展望未来，基础设施升级、感知智能向移动智能技术演进、工业智能在应用场景的发展是值得关注的几大方向。产业规模还在不断扩大。与此同时，国家也在不断出台针对人工智能产业的各项扶持政策。资本市场对投资人工智能行业的热情依然高涨。持续的技术突破是产业增长的核心动力。行业的发展取决于算法的进步。在算法方面，目前已有深度学习、神经网络等优秀模型，但短时间内可能难以取得突破。因此，计算能力成为了竞争的焦点。不同的级别区分的很清楚。在不同层面，龙头企业开始涌现，龙头企业也在进一步聚焦自己的领域。在底层基础设施建设方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等在数据、算法、技术、服务器等方面各有优势。科大讯飞、歌灵神通、融合现实、旷视科技等在计算机视觉和语音识别方向积累了大量技术。与深蓝科技、地平线机器人、华为、小米等应用产品层面进行深度研发。工业化是未来的方向。人工智能行业多是“赋能”，探索人工智能如何与传统行业相结合。随着实践的逐步深入，简单的人工智能技术叠加将不再能够满足用户对智能化的期待。借助对传统产业的深入理解，人工智能产业将逐步走向产业化。产品标准化、规模化生产、流水线作业将是人工智能产业化的发展方向。综合应用场景得到提升。在深度学习技术开启的人工智能第一个发展阶段，单点技术的创新迅速形成市场技术应用的小闭环，快速形成技术驱动的商业模式。随着人工智能技术在场景应用的不断深入，单一技术实现的技术闭环难以满足复杂场景下的智能化需求，综合应用场景占比增加。随着国家数字化改革和工业数据基础设施的完善，工业互联网打通了人工智能产业链各环节的数据通道。从采购到制造再到流通的智能化协同机制，可以提高行业整体效率，实现工业互联网价值最大化，引导未来更多行业向工业智能化、互联化发展。
