中国人工智能全景图：势头猛、赛道多、投资热

国内人工智能领域有多火？中国人工智能领域的学术研究与产业发展和欧美国家相比处于什么样的阶段？芯片、系统等环节的“卡脖子”问题是否有攻克的希望？哪几个行业将是AI技术率先实现商业化落地的风口？

目前国内人工智能领域呈现三个主要特征。一是发展势头迅猛，在国家战略及政策支持下，中国在十多个AI子领域的科研产出水平紧随美国之后，在产业应用层面，市场增长速度非常快；二是AI技术与行业应用的融合深度增强，AI赋能千行百业，尤其是金融、交通、医疗、家居、安防等热门的细分赛道上吸引了众多厂商及创业团队的加入，行业渗透率不断提升；三是AI领域的投融资热情明显，创业型企业因前期投入大往往需要借助资本的力量扩大市场占有率，而投资机构往往对AI领域的好项目也是趋之若鹜。

整体发展势头迅猛，与美国互有领先

《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》中，将“新一代人工智能”列为科技前沿攻关的七大领域之一。

事实上，人工智能的范畴非常广，按照业界的普遍认知，人工智能的七大核心关键技术主要包括机器学习、自然语言处理、知识工程、信息检索与推荐、计算机视觉、语音识别和机器人等，而在关键技术之外又有十多个人工智能外延技术。除此之外，按照距离终端消费者的远近，人工智能产业又分为基础层、技术层以及应用层。值得注意的是，国内的科技企业无论是从业务模式还是市场营销中，从几年前主打“互联网+”到近年来普遍向“AI+”转型或升级。

清华大学人工智能研究院在年会上发布了《人工智能发展报告2011-2020》，该报告显示，中国在自然语言处理、芯片技术、机器学习、信息检索与挖掘等十多个AI子领域的科研产出水平居于世界前列；在外媒体与物联网领域的论文产出量已超过美国，居于全球第一；不过，在人机交互、知识工程、机器人、计算机图形、计算理论领域，中国还需要努力追赶。

从专利数量来看，在2011至2020这10年里，全球人工智能专利申请量达到521264件。中国专利申请量位居世界第一位，达389571件，占总量的74.7%，是排名第二的美国专利申请量的8.2倍。

在全球范围内，美国AI高层次学者数量的占比高达62.2%，位居世界第一，是排名第二的中国高层次学者数量的6倍以上。就国内来看，人工智能领域高层次人才主要分布在京津冀、长三角和珠三角地区。

芯片“热”，攻坚“卡脖子”问题

专家认为，当下AI技术在产业融合中面临的挑战，一是既懂算法理论又懂行业需求，且能够深度融合的人才非常匮乏；二是AI“硬核”技术，如AI芯片、传感器技术等，是AI技术应用的前提条件，需要集国家和社会力量重点攻关，解决“卡脖子”问题；三是政策法规、行业标准、资本与 ********* 等各方面的有效合作，人工智能与产业的融合创新发展。

业内人士表示，芯片设计的核心竞争力是衡量国家信息科技发展水平的重要指标，如何尽快形成我国芯片核心竞争力，是突破芯片技术“卡脖子”现状的关键问题。目前基于深度学习和神经网络的人工智能领域应用发展迅猛，到2020年底，世界上的物联网设备数量超过500亿台，传统集中式云计算处理架构将无法大量实时处理计算任务，边缘计算由此诞生。然而，在边缘计算框架下，如何高效率地利用深度学习神经网络来处理数据仍是目前学界及产业界研究的热点难题。目前边缘计算智能市场尚属于新兴市场，未形成较高的技术壁垒，而且仅有少数企业涉足，此时进行这一领域的研究解决“卡脖子”现状正当其时。

落地千行百业，成熟度不尽相同

在政策利好、资本推动的作用下，AI技术在智慧城市、安防、交通、医疗、家居、零售等各个行业中落地，渗透率不断加速，不过，目前各个行业领域中AI的渗透程度以及应用广度并不是处在同一水平。《人工智能发展报告2011-2020》中指出，目前已成熟应用的AI技术主要是语音识别，自2015年以来一直处于“生产成熟期”。智能语音识别与交互目前已广泛地应用于智能手机、智能家居等场景中。下一代即将步入“生产成熟”的AI技术是机器学习、计算机视觉、深度神经网络及其专用芯片、决策智能和增强智能。这些技术的预计成熟时间是2-5年，距离生产成熟还很遥远的技术是通用人工智能、无人驾驶汽车。

企查查数据显示，2020年人工智能相关企业注册量爆增，达到16.9万家，比2019年增长了323%，是过去十年中注册的高峰期。自2011年至2021年3月，国内人工智能领域相关投融资事件达10314起，披露的投融资总额高达24393亿元，其中去年AI相关的投融资事件达1383起。这些数据表明，国内的投资机构、互联网巨头等对AI领域布局紧密，投资热情高涨。

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