1.1.1 2024-2028年中國人工智能行業(yè)影響因素分析

一、有利因素

（一）政策利好

2023年7月10日，中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會、中華人民共和國科學(xué)技術(shù)部、中華人民共和國工業(yè)和信息化部等七部門印發(fā)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》�！掇k法》指出，我國要推動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。推動公共數(shù)據(jù)分類分級有序開放，擴(kuò)展高質(zhì)量的公共訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源。鼓勵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、人工智能與云計算的深度融合

云計算是指通過互聯(lián)網(wǎng)提供各種計算資源和服務(wù)的技術(shù)，它可以讓用戶隨時隨地地訪問和使用數(shù)據(jù)和應(yīng)用。云計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)高效的分布式計算。隨著云計算技術(shù)的不斷發(fā)展和優(yōu)化，人工智能將更加依賴于云計算平臺，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，人工智能也將為云計算帶來新的價值和機(jī)遇，例如通過自動化、優(yōu)化和智能化提升云計算服務(wù)的質(zhì)量和效率，或者通過創(chuàng)造新的云計算應(yīng)用場景和模式拓展云計算市場。

2、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的廣泛結(jié)合

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）是指通過網(wǎng)絡(luò)將各種物理設(shè)備、傳感器、終端等連接起來，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圍的環(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這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，從而實(shí)現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和系統(tǒng)的智能化管理和優(yōu)化。例如，通過人工智能可以實(shí)現(xiàn)對家庭、辦公室、城市等場景中的溫度、濕度、光照、空氣質(zhì)量等參數(shù)的自動調(diào)節(jié)，或者對交通、物流、制造等領(lǐng)域中的車輛、貨物、設(shè)備等狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)測和預(yù)測。同時，人工智能也可以為物聯(lián)網(wǎng)提供新的功能和體驗(yàn)，例如通過語音、圖像、手勢等方式與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行自然交互，或者通過個性化、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)庫技術(shù)，它可以通過加密算法和共識機(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的數(shù)據(jù)共享和交換平臺，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)作和價值的流通。例如，通過區(qū)塊鏈可以實(shí)現(xiàn)對人工智能模型和算法的版權(quán)保護(hù)和激勵機(jī)制，或者對人工智能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和結(jié)果的溯源和驗(yàn)證。同時，人工智能也可以為區(qū)塊鏈帶來新的可能性和優(yōu)勢，例如通過機(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，或者通過自然語言處理和計算機(jī)視覺提高區(qū)塊鏈的可用性和易用性。

（三）AI開源開放平臺服務(wù)能力持續(xù)增強(qiáng)

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

（四）人工智能開始逐步融合商業(yè)化場景發(fā)展

1、人臉識別

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

2、語音/語義識別

語音識別與合成（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。其中語音識別與合成的技術(shù)成熟度相對較高，涉及到語義理解的應(yīng)用目前還相對初期。

3、大數(shù)據(jù)智能計算

金融領(lǐng)域的風(fēng)控、廣告精準(zhǔn)投放、產(chǎn)品個性化推薦、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。這類應(yīng)用目前相對比較成熟，能進(jìn)行大規(guī)模的普及，像國家反詐騙中心app就是運(yùn)用大數(shù)據(jù)智能計算，分析詐騙行為從而提醒用戶免受詐騙損失。

4、智能無人駕駛

其中最典型的就是無人車駕駛，尤其是L4-L5級別的無人車駕駛。這個級別的無人車駕駛會基于周圍的環(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“無人化”級別的無人船、無人飛機(jī)、移動機(jī)器人等也屬于這一類的應(yīng)用。這類AI應(yīng)用研發(fā)難度較大，目前還處于初級的階段，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)品市場主要被歐美日韓等少數(shù)國際巨頭壟斷。受限于技術(shù)積累與研發(fā)投入的不足，國內(nèi)在基礎(chǔ)層領(lǐng)域相對薄弱。具體而言，在AI芯片領(lǐng)域，國際科技巨頭芯片已基本構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，而中國尚未掌握核心技術(shù)，芯片布局難以與巨頭抗衡；在云計算領(lǐng)域，服務(wù)器虛擬化、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（SDN）、開發(fā)語音等核心技術(shù)被掌握在亞馬遜、微軟等少數(shù)國外科技巨頭手中。雖國內(nèi)阿里、華為等科技公司也開始大力投入研發(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（霍尼韋爾）等國家或地區(qū)全面布局傳感器多種產(chǎn)品類型，而在中國也涌現(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，中國具有的得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)體量優(yōu)勢，海量數(shù)據(jù)助推算法算力升級和產(chǎn)業(yè)落地，但中國在數(shù)據(jù)公開力度、國際數(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)建等方面還有很長的路要走。

（二）專業(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，我國高校人工智能領(lǐng)域的學(xué)科建設(shè)、人才培養(yǎng)相對滯后。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，國內(nèi)開設(shè)人工智能專業(yè)的高校數(shù)量較少、時間較短，學(xué)科實(shí)力不強(qiáng)。

目前，我國對于AI人才的渴求已經(jīng)超過了人工智能大國美國，相比世界其他國家空缺的AI職位最多，共計超過1.2萬個相關(guān)職位虛位以待，且中國最缺乏的職位是AI研究人員和智能專家。此外，國內(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，以及知識工程、計算神經(jīng)科學(xué)等其他分支的基礎(chǔ)理論基本由他國引領(lǐng)，相關(guān)的統(tǒng)計學(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)者鮮有我國學(xué)者身影。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展浪潮之中，我國雖已涌現(xiàn)一批具有全球影響力的學(xué)者，在圖像識別、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）國內(nèi)兩類基礎(chǔ)生態(tài)構(gòu)建面臨嚴(yán)峻形勢

從全球來看，開源開發(fā)框架的第一次洗牌已到尾聲，谷歌、臉書等頭部企業(yè)的開發(fā)框架體系基本確立，市場份額和社區(qū)生態(tài)已遠(yuǎn)超其他框架，我國框架以一己之身突圍難度很大。同時，受制于我國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；智能計算時期，芯片頭部企業(yè)針對人工智能任務(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)一時間難以切入市場進(jìn)行規(guī)模應(yīng)用。目前，我國雖涌現(xiàn)出一批智能芯片企業(yè)，同時也在研發(fā)框架方面有所布局，但兩類基礎(chǔ)生態(tài)構(gòu)建所面對的形勢仍然非常嚴(yán)峻。

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

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

我們預(yù)計，2024年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到5,874億元，未來五年（2024-2028）年均復(fù)合增長率約為6.30%，2028年將達(dá)到7,500億元。

圖表　中投顧問對2024-2028年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模預(yù)測

數(shù)據(jù)來源：中投產(chǎn)業(yè)研究院