我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力分析與建議

劉晨

人工智能（Artificial Intelligence，AI）的概念最早誕生于1956年的達(dá)特茅斯會(huì)議上，特指讓機(jī)器的行為與人所表現(xiàn)出的智能行為一樣。目前對(duì)于人工智能的定義并沒(méi)有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)信通院的定義，人工智能是利用人為制造來(lái)實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器或者機(jī)器上的智能系統(tǒng)，模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能，感知環(huán)境，獲取知識(shí)并使用知識(shí)獲得最佳結(jié)果的理論、方法和技術(shù)發(fā)展歷程。

人工智能發(fā)展經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的技術(shù)演變和應(yīng)用，目前已成為驅(qū)動(dòng)新一輪科技革命的關(guān)鍵通用目的技術(shù)。人工智能加快與各部門(mén)深度融合，已經(jīng)形成覆蓋范圍廣泛的產(chǎn)業(yè)鏈條。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包括三層：基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層。其中，基礎(chǔ)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，主要包括AI芯片等硬件設(shè)施及大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等計(jì)算系統(tǒng)技術(shù)的數(shù)據(jù)資源和基礎(chǔ)設(shè)施，為人工智能提供數(shù)據(jù)和算力支撐。技術(shù)層是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心，以模擬人的智能相關(guān)特征為出發(fā)點(diǎn)構(gòu)建技術(shù)路徑，主要包括算法理論、開(kāi)發(fā)平臺(tái)和應(yīng)用技術(shù)。應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)部門(mén)深度融合的延伸，通過(guò)集成一類(lèi)或多類(lèi)人工智能基礎(chǔ)應(yīng)用技術(shù)，面向特定應(yīng)用場(chǎng)景需求而形成軟硬件產(chǎn)品或解決方案。

為了把握新一代科技革命帶來(lái)的新機(jī)遇，各國(guó)加快出臺(tái)國(guó)家層面的人工智能發(fā)展戰(zhàn)略。目前，全球已有超過(guò)30個(gè)國(guó)家和地區(qū)將發(fā)展人工智能上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面。具體來(lái)看，各國(guó)AI發(fā)展戰(zhàn)略主要分為加大資金投入、推動(dòng)基礎(chǔ)研發(fā)、強(qiáng)化AI應(yīng)用三類(lèi)。我國(guó)近年來(lái)也高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展，先后出臺(tái)一系列支持鼓勵(lì)政策。2017年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，將人工智能上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面，并提出三個(gè)階段目標(biāo)。2017-2019年，政府工作報(bào)告連續(xù)三年提及加快人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。同時(shí)，全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)，我國(guó)發(fā)展機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存。本文通過(guò)分析我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈各層次發(fā)展情況和競(jìng)爭(zhēng)力，有利于深刻把握我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的短板和優(yōu)勢(shì)，助力我國(guó)加快補(bǔ)足產(chǎn)業(yè)短板、保持核心優(yōu)勢(shì)，繼續(xù)搶占人工智能發(fā)展的全球高地。

一、基礎(chǔ)層：核心技術(shù)短板牽制基礎(chǔ)層長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展

基礎(chǔ)層是支持各類(lèi)人工智能技術(shù)落地和應(yīng)用開(kāi)發(fā)的基礎(chǔ)平臺(tái)，由于基礎(chǔ)層發(fā)展主要依賴(lài)于前期基礎(chǔ)知識(shí)積累，創(chuàng)新難度高。因此，我國(guó)在基礎(chǔ)層的突破相對(duì)緩慢。2018年，全球人工智能基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到111億美元。我國(guó)基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到16.6億美元，預(yù)計(jì)2022年將達(dá)到35.2億美元，年均增速普遍低于全球增速（見(jiàn)圖1）。

圖1 全球和中國(guó)人工智能基礎(chǔ)層產(chǎn)業(yè)規(guī)模及增速

（一）AI芯片：與國(guó)外傳統(tǒng)芯片巨頭差距明顯，布局主要集中在終端ASIC芯片

人工智能芯片為人工智能的各類(lèi)功能提供支持，從廣義上來(lái)看只要能夠運(yùn)行人工智能算法的芯片都可以稱(chēng)之為AI芯片。當(dāng)前AI芯片產(chǎn)業(yè)按技術(shù)架構(gòu)分類(lèi)主要有三種：一是GPU（Graphics Processing Unit，圖形處理器），應(yīng)用方向?yàn)楦呒?jí)復(fù)雜算法和通用性人工智能平臺(tái)，直接可以投入使用；二是FPGA（Field Programmable Gate Array，現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列），主要應(yīng)用于具體行業(yè)；三是ASIC（Application Specific Integrated Circuit，專(zhuān)用集成電路），基于人工智能算法進(jìn)行獨(dú)立定制，其計(jì)算能力和計(jì)算效率可根據(jù)算法需要進(jìn)行定制，是固定算法最優(yōu)化設(shè)計(jì)的產(chǎn)物。

由于GPU技術(shù)壁壘極高，硬件結(jié)構(gòu)精密復(fù)雜、圖形算法規(guī)模龐大、軟件生態(tài)相對(duì)封閉，GPU設(shè)計(jì)商必須完全自主研發(fā)，開(kāi)發(fā)難度較大。近年來(lái)雖然我國(guó)GPU產(chǎn)業(yè)熱度持續(xù)高漲，但是整體規(guī)模有限。2020年中國(guó)大陸的獨(dú)立GPU市場(chǎng)規(guī)模約為47.39億美元。與GPU類(lèi)似，F(xiàn)PGA市場(chǎng)也具有極高的行業(yè)技術(shù)壁壘。目前國(guó)內(nèi)FPGA芯片集中在40nm、55nm工藝水平，與國(guó)外的工藝還存在一定差距。

區(qū)別于GPU和FPGA有著很高的進(jìn)入壁壘，我國(guó)芯片廠商在ASIC市場(chǎng)面臨一定機(jī)遇（見(jiàn)表1）。一方面，ASIC芯片通常是為處理特定的功能而定制和優(yōu)化的，ASIC芯片的效率約為GPU的10倍。另一方面，由于ASIC芯片是為有限的功能制定的，單位芯片的生產(chǎn)制造成本遠(yuǎn)低于生產(chǎn)FPGA或GPU。ASIC目前處于技術(shù)發(fā)展初期，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局穩(wěn)定且分散。我國(guó)的ASIC技術(shù)與世界領(lǐng)先水平差距較小，部分領(lǐng)域處于世界前列。目前，谷歌、英特爾、寒武紀(jì)等國(guó)內(nèi)外公司結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法開(kāi)發(fā)的ASIC芯片均表現(xiàn)出較好的性能，未來(lái)我國(guó)相關(guān)企業(yè)在ASIC市場(chǎng)有望占據(jù)一定份額。

表1 全球AI芯片廠商競(jìng)爭(zhēng)層次情況

（二）智能傳感器：整體規(guī)模穩(wěn)定增長(zhǎng)，但產(chǎn)業(yè)自主可控程度低

智能傳感器是具有板載技術(shù)的高級(jí)平臺(tái)，如微處理器、存儲(chǔ)、診斷和連接工具，可將傳統(tǒng)反饋信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字洞察。智能型傳感器作為物聯(lián)時(shí)代信息交互和感知的重要來(lái)源，能夠廣泛應(yīng)用于汽車(chē)、物流、煤礦安監(jiān)、安防等領(lǐng)域。全球傳感器行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模保持穩(wěn)步提升，2017-2021年市場(chǎng)營(yíng)收規(guī)模從1782億元增長(zhǎng)至2607.7億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)10%。近年來(lái)我國(guó)對(duì)智能傳感器領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)政策持續(xù)加大，國(guó)務(wù)院及國(guó)家發(fā)展改革委、工業(yè)和信息化部等多部委陸續(xù)印發(fā)了支持、規(guī)范智能傳感器行業(yè)的發(fā)展政策。2017-2021年我國(guó)智能傳感器市場(chǎng)營(yíng)收規(guī)模保持8.2%的年復(fù)合增長(zhǎng)率。但是，與歐美、日韓等發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)智能傳感器在全球份額仍然偏低。我國(guó)的傳感器企業(yè)雖然數(shù)量眾多，但多屬于中小型企業(yè)，大都面向中低端領(lǐng)域，基礎(chǔ)薄弱且研究水平不高，整體規(guī)模及效益較差。但是，在政府的大力支持和引導(dǎo)下，部分深耕垂直應(yīng)用領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)企業(yè)正逐漸縮小與國(guó)際企業(yè)之間的差距，加快實(shí)現(xiàn)進(jìn)口替代，不斷提升市場(chǎng)占有率。2020年我國(guó)智能傳感器的國(guó)產(chǎn)化率已達(dá)31%，未來(lái)有望繼續(xù)提升。

（三）大數(shù)據(jù)：規(guī)模優(yōu)勢(shì)顯著，政策推動(dòng)下成為支撐AI發(fā)展的重要基礎(chǔ)

我國(guó)人口眾多，隨著智能手機(jī)的快速普及，產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)信息為我國(guó)大數(shù)據(jù)采集和發(fā)展提供了有力支持。截至2021年底，我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.32億，手機(jī)網(wǎng)民數(shù)量占99.7%，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)73%。同時(shí)，我國(guó)早在2014年就將發(fā)展大數(shù)據(jù)列入政府工作報(bào)告，2020年將數(shù)據(jù)納入到生產(chǎn)要素范疇，把握了數(shù)據(jù)資源規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化采集、儲(chǔ)存、利用的先機(jī)。一方面，我國(guó)大數(shù)據(jù)整體儲(chǔ)量世界領(lǐng)先。據(jù)IDC統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截至2021年，中國(guó)的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量約占全球數(shù)據(jù)產(chǎn)生量的23%，高于美國(guó)（21%）。另一方面，我國(guó)大數(shù)據(jù)整體趨于規(guī)范化、高效化發(fā)展。區(qū)域上，全國(guó)范圍內(nèi)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)化配置加速形成。以八大國(guó)家大數(shù)據(jù)綜合試驗(yàn)區(qū)為引領(lǐng)的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局不斷完善，“東數(shù)西算”進(jìn)一步將東部算力需求有序引導(dǎo)到西部，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心建設(shè)布局。行業(yè)上，工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療、安防等行業(yè)相繼出臺(tái)統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系相關(guān)文件，指引行業(yè)數(shù)據(jù)加快發(fā)揮效能。

（四）云計(jì)算：進(jìn)入全球領(lǐng)跑者行列，但核心技術(shù)積累依然欠缺

云計(jì)算是一種將可伸縮、彈性、共享的物理和虛擬資源池以按需求服務(wù)的方式供應(yīng)和管理，并提供網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)的模式。云計(jì)算是銜接人工智能和大數(shù)據(jù)的重要基礎(chǔ)，為人工智能提供算力支撐的同時(shí)，也能夠?yàn)榇髷?shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算服務(wù)。我國(guó)云計(jì)算市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)張迅速，2021年達(dá)到3229億元，約占全球的15%左右。公有云和私有云市場(chǎng)規(guī)模比重從2017年的0.6∶1提升至2.1∶1，加快從消費(fèi)者上云為主導(dǎo)滲透到醫(yī)療、制造等行業(yè)。同時(shí)，以阿里云為代表的國(guó)內(nèi)企業(yè)在細(xì)分市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)持續(xù)增強(qiáng)。但是，我國(guó)云計(jì)算市場(chǎng)發(fā)展之路依然漫長(zhǎng)。一方面，我國(guó)算力規(guī)模仍有待進(jìn)一步提升以處理海量大數(shù)據(jù)?！?021-2022全球計(jì)算力指數(shù)評(píng)估報(bào)告》指出，目前世界上大約有600個(gè)超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心，其中約39%在美國(guó)，是中國(guó)的4倍。另一方面，云計(jì)算相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域仍被國(guó)外公司的技術(shù)產(chǎn)品所壟斷。服務(wù)器產(chǎn)業(yè)計(jì)算、存儲(chǔ)、通信各條線國(guó)產(chǎn)化率非常低，大部分份額由思科、博通、Marvell等海外公司把控；云基礎(chǔ)軟件中美國(guó)公司VMware全球市場(chǎng)占有率達(dá)到80%以上。

二、技術(shù)層：基礎(chǔ)型技術(shù)和應(yīng)用型技術(shù)發(fā)展出現(xiàn)分化

技術(shù)層為人工智能整體產(chǎn)業(yè)鏈提供通用AI技術(shù)，主要包括底層算法理論、開(kāi)發(fā)平臺(tái)和應(yīng)用技術(shù)（計(jì)算機(jī)視覺(jué)、智能語(yǔ)音、自然語(yǔ)言處理等）。與上下游企業(yè)多聚焦某一細(xì)分領(lǐng)域不同，技術(shù)層沿產(chǎn)業(yè)鏈上下游擴(kuò)展相對(duì)容易。近年來(lái)，我國(guó)技術(shù)層企業(yè)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音識(shí)別等應(yīng)用技術(shù)垂直領(lǐng)域不斷突破，推動(dòng)我國(guó)技術(shù)層產(chǎn)業(yè)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)。2018年，全球人工智能技術(shù)層產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到172.3億美元。我國(guó)技術(shù)層產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到24.1億美元，預(yù)計(jì)2022年將達(dá)到80.3億美元，年均增速高于全球增速（見(jiàn)圖2）。

圖2 全球和中國(guó)人工智能技術(shù)層產(chǎn)業(yè)規(guī)模及增速

（一）應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域后發(fā)優(yōu)勢(shì)逐漸顯現(xiàn)

據(jù)清華大學(xué)數(shù)據(jù)顯示，機(jī)器視覺(jué)、智能語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理是我國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模最大的三個(gè)應(yīng)用方向，分別占比34.9%、24.8%和21%。從全球和國(guó)內(nèi)AI企業(yè)的應(yīng)用技術(shù)方向分布來(lái)看（見(jiàn)圖3），三大應(yīng)用方向也是國(guó)內(nèi)外AI企業(yè)最集中的領(lǐng)域。一方面，政策推動(dòng)下國(guó)內(nèi)應(yīng)用場(chǎng)景不斷開(kāi)放，各行業(yè)積累的大量數(shù)據(jù)為技術(shù)落地和優(yōu)化提供了基礎(chǔ)條件。另一方面，以百度、阿里、騰訊和華為為代表的頭部互聯(lián)網(wǎng)和科技企業(yè)加快在三大核心技術(shù)領(lǐng)域布局，同時(shí)一系列創(chuàng)新型獨(dú)角獸企業(yè)在垂直領(lǐng)域快速發(fā)展，龐大的商業(yè)化潛力推動(dòng)核心技術(shù)創(chuàng)新。

圖3 全球和中國(guó)AI企業(yè)技術(shù)方向分布

1.三大技術(shù)領(lǐng)域中，機(jī)器視覺(jué)商業(yè)成熟度最高。首先，國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)規(guī)模迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)。全球機(jī)器視覺(jué)市場(chǎng)穩(wěn)健增長(zhǎng)，下游市場(chǎng)空間近千億美元。得益于深厚的工業(yè)基礎(chǔ)，歐美國(guó)家在高端制造領(lǐng)域機(jī)器視覺(jué)設(shè)備滲透率較高，市場(chǎng)相對(duì)成熟。根據(jù)Markets and Markets的數(shù)據(jù)，全球機(jī)器視覺(jué)器件市場(chǎng)規(guī)模保持穩(wěn)健增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，2015—2020年市場(chǎng)年均復(fù)合增長(zhǎng)率13.83%，預(yù)計(jì)2025年將達(dá)到147億美元。而中國(guó)市場(chǎng)發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，根據(jù)中國(guó)機(jī)器視覺(jué)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的數(shù)據(jù)，中國(guó)機(jī)器視覺(jué)行業(yè)規(guī)模從2018年的101.8億元增長(zhǎng)至2020年的144.2億元，年均復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)19.02%，2023年有望達(dá)到296億元，2021-2023年均復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá)28%。其次，國(guó)內(nèi)機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域獨(dú)角獸企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力持續(xù)提升。受益于人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用，部分企業(yè)從安防、金融、零售等細(xì)分、碎片化場(chǎng)景入手，深化細(xì)分領(lǐng)域核心技術(shù)攻關(guān)，在特定領(lǐng)域核心競(jìng)爭(zhēng)力持續(xù)提升，逐漸成為引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展的獨(dú)角獸企業(yè)。最后，我國(guó)在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域形成了一定的技術(shù)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。憑借應(yīng)用端需求牽引生產(chǎn)端技術(shù)研發(fā)，我國(guó)成為全球機(jī)器視覺(jué)第一大技術(shù)來(lái)源國(guó)。截至2021年8月，中國(guó)機(jī)器視覺(jué)專(zhuān)利申請(qǐng)量占全球機(jī)器視覺(jué)專(zhuān)利總申請(qǐng)量的78.7%；其次是美國(guó)，占比為14.2%。

2.三大技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，未來(lái)全球競(jìng)爭(zhēng)力有望持續(xù)提升。一方面，技術(shù)通用性強(qiáng)，能夠與傳統(tǒng)行業(yè)快速融合。三大技術(shù)賦予機(jī)器認(rèn)知、感知和學(xué)習(xí)功能的過(guò)程中，能夠?qū)崿F(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化和模塊化，具有較強(qiáng)的通用性，適用于現(xiàn)實(shí)世界中的大部分場(chǎng)景。從當(dāng)前三大技術(shù)的應(yīng)用行業(yè)來(lái)看，不僅涵蓋了消費(fèi)電子、半導(dǎo)體、汽車(chē)制造等制造業(yè)行業(yè)，也包括金融、醫(yī)療、教育、安防等服務(wù)業(yè)行業(yè)。另一方面，通過(guò)賦能傳統(tǒng)行業(yè)顯著提升行業(yè)生產(chǎn)率。例如在制造業(yè)，機(jī)器視覺(jué)可以提高生產(chǎn)的柔性和自動(dòng)化程度，既能夠運(yùn)用在一些危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺(jué)難以滿足要求的場(chǎng)合，同時(shí)可以在大批量工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中大幅降低人工檢驗(yàn)的成本，提高生產(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動(dòng)化程度（見(jiàn)圖4）。

圖4 三大技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景廣泛

（二）底層算法理論和開(kāi)發(fā)平臺(tái)等基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展節(jié)奏緩慢

機(jī)器學(xué)習(xí)是對(duì)能通過(guò)經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)改進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法的研究，而開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架則是利用預(yù)先構(gòu)建和優(yōu)化好的組件集合定義模型，為模型的實(shí)現(xiàn)提供了更加清晰、簡(jiǎn)潔的方法。當(dāng)前，我國(guó)在底層算法理論和開(kāi)發(fā)平臺(tái)領(lǐng)域國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程依然艱難。一方面，相應(yīng)技術(shù)領(lǐng)域科研實(shí)力依然不足。另一方面，國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程中相應(yīng)領(lǐng)域技術(shù)研發(fā)到真正應(yīng)用面臨一系列困難。當(dāng)前，以飛槳為代表的中國(guó)深度學(xué)習(xí)框架正在發(fā)展成為更適合產(chǎn)業(yè)需求、更受中國(guó)開(kāi)發(fā)者歡迎的開(kāi)源開(kāi)放平臺(tái)，但是我國(guó)底層技術(shù)人才儲(chǔ)備仍有不足，且一項(xiàng)技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)落地至少需要3-6個(gè)月時(shí)間，只有當(dāng)國(guó)產(chǎn)框架的技術(shù)和功能體驗(yàn)足以滿足開(kāi)發(fā)者的需求時(shí)，才能培育起自主創(chuàng)新的AI開(kāi)發(fā)應(yīng)用生態(tài)。

三、應(yīng)用層：龐大市場(chǎng)需求牽引下形成我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)核心優(yōu)勢(shì)

應(yīng)用層結(jié)合各行業(yè)應(yīng)用，將人工智能通用技術(shù)封裝成為針對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景的端到端式解決方案以及軟硬一體化的產(chǎn)品。近年來(lái)，我國(guó)人工智能技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，在傳統(tǒng)行業(yè)的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售多個(gè)環(huán)節(jié)中均有滲透且成熟度不斷提升。同時(shí)，隨著新技術(shù)模型出現(xiàn)、各行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景價(jià)值打磨與海量數(shù)據(jù)積累下的產(chǎn)品效果提升，人工智能應(yīng)用逐步從消費(fèi)、互聯(lián)網(wǎng)等泛C端領(lǐng)域，向制造、能源、電力等傳統(tǒng)行業(yè)輻射。2018年，全球人工智能應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到272.3億美元。我國(guó)應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到42.4億美元，預(yù)計(jì)2022年將達(dá)到161億美元，成為我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)鏈中優(yōu)勢(shì)最突出的部分。目前，我國(guó)AI應(yīng)用層在智能安防、自動(dòng)駕駛領(lǐng)域相對(duì)成熟，同時(shí)也加快與制造業(yè)融合發(fā)展。

智能安防：智能安防是我國(guó)人工智能應(yīng)用最廣泛的行業(yè)之一?！?019中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告》顯示，2019年智能安防占人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模比重最高，達(dá)到53.8%。雖然我國(guó)智能安防行業(yè)較發(fā)達(dá)國(guó)家發(fā)展起步稍晚，但是在政府主導(dǎo)、公安部牽頭的“3111工程”“平安城市”等重大項(xiàng)目推動(dòng)下，產(chǎn)生大量需求帶動(dòng)智能安防產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。以機(jī)器視覺(jué)為核心技術(shù)的眾多智能安防企業(yè)不斷完善技術(shù)和產(chǎn)品線，走上快速發(fā)展軌道。整體上，我國(guó)智能安防領(lǐng)域具備一定的規(guī)模優(yōu)勢(shì)。

自動(dòng)駕駛：雖然美國(guó)借助政府力量以及長(zhǎng)期技術(shù)沉淀保持領(lǐng)先中國(guó)的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，但是中國(guó)依靠科技巨頭與科研院校加速追趕。在互聯(lián)技術(shù)以及無(wú)人駕駛測(cè)試兩個(gè)方面，國(guó)內(nèi)水平已經(jīng)與美國(guó)接近。例如，華為的5G技術(shù)為互聯(lián)技術(shù)V2X提供全球一流的通信支持，同時(shí)已經(jīng)與國(guó)內(nèi)外多家車(chē)廠進(jìn)行了合作與測(cè)試。在無(wú)人駕駛測(cè)試方面，北京、上海、深圳、重慶等城市已經(jīng)對(duì)百度等科技巨頭頒發(fā)無(wú)人駕駛測(cè)試牌照并提供測(cè)試場(chǎng)地，各類(lèi)科技巨頭相繼與北汽、比亞迪等國(guó)內(nèi)車(chē)企開(kāi)展合作。

智能制造：智能制造是基于物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字化技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)的深度融合，貫穿于設(shè)計(jì)、供應(yīng)、生產(chǎn)制造、服務(wù)等整個(gè)供應(yīng)鏈制造、運(yùn)營(yíng)和管理環(huán)節(jié)。我國(guó)近年來(lái)開(kāi)始推動(dòng)工業(yè)智能化水平持續(xù)深化，但是工業(yè)機(jī)器人關(guān)鍵零部件國(guó)產(chǎn)化率依然有很大的上升空間。頭豹研究院數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)工業(yè)機(jī)器人機(jī)械本體國(guó)產(chǎn)化率為30%、減速器國(guó)產(chǎn)化率為10%、控制器國(guó)產(chǎn)化率為13%、伺服系統(tǒng)國(guó)產(chǎn)化率為15%。高端數(shù)控機(jī)床方面，2019年全球排名前10的數(shù)控機(jī)床企業(yè)主要來(lái)自日本和德國(guó)，沒(méi)有中國(guó)企業(yè)進(jìn)入排名。海關(guān)總署披露的數(shù)據(jù)顯示，2015—2019年我國(guó)進(jìn)口的數(shù)控機(jī)床高達(dá)29914臺(tái)，進(jìn)口總額達(dá)到978億元。

當(dāng)前，我國(guó)在AI應(yīng)用層的優(yōu)勢(shì)和潛力主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：

一是我國(guó)AI應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)放度高，各行業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)需求不斷提升。我國(guó)高度重視人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展和場(chǎng)景應(yīng)用示范，加快塑造“應(yīng)用牽引、場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)”的人工智能發(fā)展生態(tài)?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》在建設(shè)智能經(jīng)濟(jì)中對(duì)智能工廠、智能農(nóng)業(yè)等典型應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行了部署，“十四五”規(guī)劃綱要中明確提出了加快建設(shè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)、數(shù)字社會(huì)，以數(shù)字化轉(zhuǎn)型整體驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)生活方式和治理方式變革的目標(biāo)，并對(duì)數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景的發(fā)展進(jìn)行詳細(xì)部署，包括智能制造、智慧教育、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域方向?？萍疾康攘块T(mén)聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，以推動(dòng)場(chǎng)景資源開(kāi)放、提升場(chǎng)景創(chuàng)新能力為方向，確立了重大應(yīng)用場(chǎng)景加速涌現(xiàn)、場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新成效顯著、場(chǎng)景創(chuàng)新合作生態(tài)初步形成、場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新模式廣泛應(yīng)用四大發(fā)展目標(biāo)。同時(shí)，我國(guó)采取了一系列舉措進(jìn)一步推動(dòng)應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)放。依托行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)建設(shè)了十余家國(guó)家新一代人工智能開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)，聚焦自動(dòng)駕駛等人工智能重點(diǎn)細(xì)分領(lǐng)域，通過(guò)各類(lèi)通用軟件和技術(shù)的開(kāi)源開(kāi)放，促進(jìn)人工智能技術(shù)成果的擴(kuò)散與轉(zhuǎn)化應(yīng)用。應(yīng)用場(chǎng)景加快開(kāi)放，促進(jìn)我國(guó)推動(dòng)AI應(yīng)用的速度領(lǐng)先于美國(guó)和歐盟。

二是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化空間依然較大，未來(lái)發(fā)展?jié)摿τ型M(jìn)一步激發(fā)。當(dāng)前，各行業(yè)已充分認(rèn)識(shí)到以人工智能為代表的新一代信息技術(shù)激發(fā)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率的重要性。但是，我國(guó)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占GDP比重仍低于歐美。2018年，德國(guó)、英國(guó)、美國(guó)的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化占GDP比重分別為54.0%、54.0%、52.8%，而我國(guó)的相應(yīng)比重低于30%。未來(lái)，隨著人工智能技術(shù)應(yīng)用進(jìn)程加快與程度加深，下游領(lǐng)域龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模將為我國(guó)人工智能創(chuàng)造廣闊的應(yīng)用市場(chǎng)，行業(yè)未來(lái)發(fā)展?jié)摿薮?。此外，各產(chǎn)業(yè)間智能化滲透率的結(jié)構(gòu)性差異也為人工智能應(yīng)用提供了新方向。2020年我國(guó)農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化滲透率分別為8.9%、21.0%和40.7%，服務(wù)業(yè)數(shù)字化發(fā)展較為超前，工業(yè)智能化應(yīng)用與發(fā)達(dá)國(guó)家相比（工業(yè)數(shù)字化滲透率31.2%）依然不足。

四、政策建議

（一）整體提升我國(guó)人工智能科技創(chuàng)新能力

當(dāng)前，我國(guó)在基礎(chǔ)層和部分技術(shù)層、應(yīng)用層的關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域滯后于歐美國(guó)家。短期內(nèi)龐大的需求市場(chǎng)和數(shù)據(jù)規(guī)模能夠推動(dòng)我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)形成規(guī)模優(yōu)勢(shì)，但是長(zhǎng)期來(lái)看，基礎(chǔ)研究水平是決定未來(lái)人工智能產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)期高質(zhì)量發(fā)展的重要基礎(chǔ)。一方面，加大關(guān)鍵基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域攻堅(jiān)力度。加大對(duì)人工智能領(lǐng)域基礎(chǔ)研究的穩(wěn)定持續(xù)支持力度，推動(dòng)人工智能與數(shù)學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科交叉融合，支持原創(chuàng)性強(qiáng)的探索性研究。集中力量打好關(guān)鍵核心技術(shù)攻堅(jiān)戰(zhàn)，引導(dǎo)和組織優(yōu)勢(shì)力量著力解決“卡脖子”問(wèn)題。加快建設(shè)人工智能領(lǐng)域的國(guó)家戰(zhàn)略科技力量，加強(qiáng)人工智能?chē)?guó)家實(shí)驗(yàn)室和國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等相關(guān)創(chuàng)新基地的整合布局。另一方面，基于人工智能自主技術(shù)路線推進(jìn)行業(yè)應(yīng)用。建設(shè)人工智能生態(tài)創(chuàng)新中心，加快推動(dòng)人工智能與各行業(yè)融合創(chuàng)新，推進(jìn)人工智能規(guī)?；瘧?yīng)用；培育具有重大引領(lǐng)帶動(dòng)作用的人工智能產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)形成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能經(jīng)濟(jì)形態(tài)；建立“人工智能+行業(yè)”國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，促進(jìn)我國(guó)人工智能行業(yè)應(yīng)用在重點(diǎn)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破、落地。

■古木參天｜李艷明/攝

（二）持續(xù)完善人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)環(huán)境

人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動(dòng)因素，也是支撐新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的重要力量。伴隨我國(guó)人工智能各層次發(fā)展水平不斷提升，對(duì)基礎(chǔ)環(huán)境持續(xù)提出新要求。首先，繼續(xù)推進(jìn)人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，強(qiáng)化人工智能創(chuàng)新發(fā)展的硬件支撐。持續(xù)深化網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋水平，提升傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施的智能化水平，形成支撐新一代人工智能廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施體系網(wǎng)絡(luò)。建設(shè)人工智能研發(fā)基地和開(kāi)放創(chuàng)新平臺(tái)，推動(dòng)公共數(shù)據(jù)安全有序開(kāi)放，強(qiáng)化人工智能研發(fā)創(chuàng)新的基礎(chǔ)條件支撐。其次，強(qiáng)化關(guān)鍵領(lǐng)域人才隊(duì)伍儲(chǔ)備。加快填補(bǔ)高水平、高層次、關(guān)鍵崗位的人才需求，可以針對(duì)基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)等重點(diǎn)領(lǐng)域，建立產(chǎn)學(xué)研一體化的人才儲(chǔ)備模式，持續(xù)吸引世界頂級(jí)人工智能企業(yè)在國(guó)內(nèi)成立研發(fā)機(jī)構(gòu)。依托國(guó)內(nèi)高校打造人工智能基礎(chǔ)理論和應(yīng)用技術(shù)相結(jié)合的學(xué)科體系，培育人工智能產(chǎn)教融合的創(chuàng)新平臺(tái)。依托重大人工智能應(yīng)用項(xiàng)目，加強(qiáng)與相關(guān)高校和科研機(jī)構(gòu)的合作，訂單式培養(yǎng)所需人才，強(qiáng)化創(chuàng)新型、應(yīng)用型、復(fù)合型人才的“孵化”。完善人工智能人才評(píng)價(jià)機(jī)制，推進(jìn)改革試點(diǎn)。最后，營(yíng)造有利于人工智能創(chuàng)新發(fā)展的制度環(huán)境。圍繞數(shù)據(jù)開(kāi)放與保護(hù)、成果轉(zhuǎn)化、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、安全管理、人才引育、財(cái)稅金融、社會(huì)保障、國(guó)際合作等方面開(kāi)展政策先行先試，探索建立支持人工智能原始創(chuàng)新的體制機(jī)制，形成適應(yīng)人工智能發(fā)展的政策框架和法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系，為人工智能科學(xué)研究、技術(shù)開(kāi)發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和社會(huì)應(yīng)用營(yíng)造良好環(huán)境。

（三）繼續(xù)強(qiáng)化應(yīng)用場(chǎng)景優(yōu)勢(shì)，優(yōu)化人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用結(jié)構(gòu)

針對(duì)我國(guó)應(yīng)用場(chǎng)景潛在需求較大，但智能化滲透率存在結(jié)構(gòu)性問(wèn)題，應(yīng)當(dāng)充分發(fā)揮我國(guó)產(chǎn)業(yè)門(mén)類(lèi)齊全、應(yīng)用場(chǎng)景豐富、市場(chǎng)容量巨大等優(yōu)勢(shì)，搭建以產(chǎn)業(yè)集群為單位的應(yīng)用場(chǎng)景和試驗(yàn)平臺(tái)，同時(shí)繼續(xù)帶動(dòng)智能化薄弱領(lǐng)域開(kāi)放融合創(chuàng)新。首先，加大人工智能應(yīng)用場(chǎng)景開(kāi)放力度。著力推動(dòng)重大應(yīng)用場(chǎng)景加速涌現(xiàn)、場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新成效顯著、場(chǎng)景創(chuàng)新合作生態(tài)初步形成、場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)創(chuàng)新模式廣泛應(yīng)用。通過(guò)數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景的發(fā)掘和營(yíng)造，對(duì)行業(yè)傳統(tǒng)生產(chǎn)、流通、消費(fèi)等活動(dòng)進(jìn)行重構(gòu)，運(yùn)用新技術(shù)新業(yè)態(tài)新模式，全面提高生產(chǎn)中資源配置的效率和質(zhì)量。其次，提高人工智能向工業(yè)領(lǐng)域滲透率。加快構(gòu)筑全流程、全產(chǎn)業(yè)鏈、全生命周期的工業(yè)數(shù)據(jù)鏈接。推動(dòng)設(shè)備、生產(chǎn)線的智能化改造，企業(yè)信息化系統(tǒng)升級(jí)，中小工業(yè)企業(yè)普及應(yīng)用基礎(chǔ)信息系統(tǒng)。發(fā)展工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，加快構(gòu)筑網(wǎng)絡(luò)化、智能化的生產(chǎn)制造體系和服務(wù)體系。深化制造業(yè)與人工智能融合創(chuàng)新，推廣智能化生產(chǎn)、網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同、個(gè)性化定制、服務(wù)化延伸等新模式，創(chuàng)新生產(chǎn)方式、組織形式和商業(yè)范式。最后，加強(qiáng)區(qū)域聯(lián)動(dòng)，構(gòu)建協(xié)同互補(bǔ)機(jī)制。結(jié)合各地區(qū)產(chǎn)業(yè)環(huán)境特點(diǎn)，加強(qiáng)區(qū)域間人工智能的協(xié)同創(chuàng)新、探索和示范。通過(guò)因地制宜地開(kāi)發(fā)打造區(qū)域特色化智能經(jīng)濟(jì)，加速形成特色融合產(chǎn)業(yè)集群。