前景|我国人工智能产业现状及发展前景分析

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文章来源：火石创造
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新冠疫情的暴发打乱了经济生活节奏，人工智能凭借独特优势站上了抗疫的浪尖。无感通行、疫情问询机器人、AI测温、防疫指挥平台以及人类生活中的闲聊机器人等，都帮助我们的生产生活变得更加便捷有趣，这些也只是AI产业的一个个小小缩影。

回顾计算机技术发展的历史，我们发现，计算机、机器人等人类手中昔日的工具，某种程度上正在成为具有一定自主性的能动体，逐步代替人类进行任务执行与决策。然而，由于技术与业务要求之间的鸿沟，使得人工智能在产业落地过程中面临一系列的挑战与机遇。

本文将从人工智能产业应用、产业地域分布、挑战与应对、伦理、未来发展思考以及展望等角度进行行业分析。

产业应用篇

2016年，以AlphaGo为标志，人类失守了围棋这一被视为最后智力堡垒的棋类游戏，人工智能开始逐步升温，成为政府、产业界、科研机构以及消费市场竞相追逐的对象。

人工智能的基础理论虽由来已久，但现阶段推动新一代人工智能快速发展并逐步落地产业应用的关键要素可归结为计算能力的提升、数据爆发式增长、机器学习算法的进步以及投资力度的加大四个方面。

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图1：人工智能产业图谱（来源：根据公开资料整理）

人工智能产业链包括3个部分：基础层、技术层和应用层。

基础层：该层主要为人工智能基础技术提供计算能力支持，包括AI芯片、AI平台以及AI框架，典型的大型互联网公司和行业领头公司主要有谷歌、亚马逊、英特尔、IBM、百度、华为等。

技术层：该层主要是基于基础层设施进行开发后的通用性人工智能技术，是以认知与感知计算技术为代表的通用技术。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，认知部分以知识图谱为主要代表。

应用层：该层以垂直行业的AI应用型公司为主，结合各行业应用，将人工智能通用技术封装成为落地的产品，包含具体应用场景的端到端式解决方案以及软硬一体化的产品。近年来，随着通用技术越来越成熟，大量技术层级的企业逐步转向应用层级，行业应用价值愈加凸显。

地域分布篇
从地域角度看，人工智能企业多分布于京津冀、长三角以及珠三角地区，大致占比44.8%、28.7%、16.9%，代表城市有：北京市、上海市、浙江省、广东省、安徽省、江苏省、四川省等。

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图2：我国人工智能企业都市圈大致分布（来源：世界智能大会）

挑战与应对篇

在产业落地过程中，人工智能技术与企业需求之间的鸿沟不容忽视。企业用户的核心目标是利用人工智能技术实现业务增长，而人工智能技术本身无法直接解决业务需求，需要根据具体的业务场景和目标，形成可规模化落地的产品和服务。在这个过程中，人工智能在数据、算法、业务场景理解、服务方式、投入产出比等方面都面临一系列挑战。

1.数据

AI领域，数据是基础要素。与数据相关的流程主要包括：数据获取、数据治理以及数据标注。具体数据层面的挑战见下图。

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图3：AI数据层面的挑战（来源：中国人工智能行业报告）