中国人工智能行业全景调研与发展战略研究咨询报告2024

人工智能市场前景、人工智能行业投资趋势如何?目前已推出引入ChatGPT技术的搜索引擎NewBing，经过测试后，71%的用户对ChatGPT版Bing满意，AI与搜索协同效果显著。作为数字经济的重要组成部分，人工智能的发展前景毋庸置疑。作为AI领域的最新成果，ChatGPT也拥有足够的想象力和发展空间。

随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT作为一种新型的人工智能技术，已经开始逐渐走进我们的日常生活。它具有广泛的应用场景，可以为金融、医疗、教育、电子商务等各行业提供更加高效、智能的服务。

中国人工智能企业处于发展初期，大多数企业对于人工智能的发展主要以框架搭建和应用解决方案为主，在打造高质量产品和降低成本方面持续创新。政策环境的优化，也将助力 AI 产业高速发展。

巨头积极布局，产业落地加速AIGC在AI技术创新(生成算法、预训练模型、多模态技术等)、产业生态(三层生态体系雏形已现)和政策支持(北京经信局表示支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型)共振下，有望步入发展快车道，根据腾讯研究院发布的AIGC发展趋势报告，预计2030年AIGC市场规模将达1100亿美元，前景广阔。

人工智能在2035年可能无处不在：

AI系统将管理医院，运营航空公司，并在法庭上较劲。届时，生产力将飙升至前所未有的水平，无数以前难以想象的企业以惊人的速度扩张，但在应用风险的防范方面需要随之升级。业界普遍认为，如何更好地平衡与衔接技术创新和制度创新，还需在实践中不断修正。

中国 AI 开发平台的市场规模也在持续上升，算力、数据、模型调用和部署维护等细分市场快速增长。2021 年中国 AI 开发平台营收为 234.8 亿元，在政策红利、行业渗透率以及芯片性能稳步提升的背景下，预计 2025 年中国 AI 开发平台市场规模将达 365.0 亿元。

中国人工智能行业全景调研与发展战略研究咨询报告2024

十八大以来，党中央准确把握时代大势，紧抓科技创新的战略机遇，作出一系列促进人工智能发展的重要部署，我国人工智能技术快速发展、数据和算力资源日益丰富、应用场景不断拓展。根深才能叶茂。通过加强基础研究、强化基础设施、优化政策布局，我国正筑牢人工智能发展优势，不断厚植人工智能创新发展的沃土。

一丶人工智能芯片行业投资战略

就目前人工智能主要发展方向来看，可投资的垂直细分领域主要包括，机器人芯片研发、智能视觉、自然语言理解和开放知识图谱、人工智能教育、围棋AI、机器视觉、机器人系统方案、体感人机交互、智能投顾、智能视觉等。而所有细分领域中，核心专用芯片是人工智能时代的战略制高点。

投资基础研究：在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效(更少的数据需求)、能耗高效(更低的算力和能耗)，安全可信、自动自治的机器学习基础能力

打造全栈方案：打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案，提供充裕的、经济的算力资源，简单易用、高效率、全流程的AI平台

投资开放生态和人才培养：面向全球，持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作，打造人工智能开放生态，培养人工智能人才。

二丶人工智能算法日益发展

随着人工智能算法和应用技术的日益发展，以及人工智能专用芯片ASIC产业环境的逐渐成熟，全定制化人工智能ASIC也逐步体现出自身的优势。

深度学习算法稳定后，AI芯片可采用ASIC设计方法进行全定制，使性能、功耗和面积等指标面向深度学习算法做到最优。

AI技术是多层面的，贯穿了应用、算法机理、芯片、工具链、器件、工艺和材料等技术层级。各个层级环环紧扣形成AI的技术链。AI芯片本身处于整个链条的中部，向上为应用和算法提供高效支持，向下对器件和电路、工艺和材料提出需求。

AI技术的应用场景开始向移动设备转移，比如汽车上的自动驾驶、手机上的人脸识别等。产业的需求促成了技术的进步，而AI芯片作为产业的根基，必须达到更强的性能、更高的效率、更小的体积，才能完成AI技术从云端到终端的转移。

目前，AI芯片的研发方向主要分两种：一是基于传统冯·诺依曼架构的FPGA(现场可编程门阵列)和ASIC(专用集成电路)芯片，二是模仿人脑神经元结构设计的类脑芯片。其中FPGA和ASIC芯片不管是研发还是应用，都已经形成一定规模;而类脑芯片虽然还处于研发初期，但具备很大潜力，可能在未来成为行业内的主流。

三、中国人工智能行业发展存在的问题及对策

一是“高端”的AI技术与“中低端”的产业之间存在脱节现象。相对于庞大的经济体量，目前我国人工智能推广应用有限，仍有不小提升空间。人工智能技术与企业业务需求存在鸿沟，尤其是传统企业的整体智能化程度偏低。以制造业为例，业务信息化水平不足造成的场景数据获取困难，研发投入大和交付周期长，成为一部分企业利用AI进行转型升级的制约因素。

二是AI关键硬件与开源软件等储备不足，国际合作有待进一步拓展。目前，我国人工智能产业在数据规模、类型位居全球前列，基础算法趋于成熟，华为、阿里、百度等骨干企业正着手构建基础层生态系统，但软件框架尤其是开源框架、以及芯片等领域与全球一流企业还有不小差距，亟待开拓更高层次国际合作。

三是高水平、跨行业复合型人才稀缺。当前我国人工智能产业发展迅速，但人才尤其是高水平、资深人才规模较小，难以满足行业发展需求。我国人工智能基础环节薄弱，与缺少顶级基础研究人才有直接关系。市场上缺少既了解行业又掌握人工智能关键技术，还能够进行应用开发的复合型人才。

四是产学研合作密切度待提升，成果转化率不高。对我国人工智能产业而言，高校、科研院所、企业之间如何实现密切合作的问题亟待解决。现有产学研合作培养模式较为单一，高校、科研院所、企业之间的合作多为自发性短期行为，缺乏顶层统筹以及可持续运行机制。

五是数据使用不规范问题较为突出，安全问题逐渐显现。人工智能技术在造福人类的同时，也引发了诸多安全问题，如性别歧视、数据深度伪造被用于敲诈勒索等事件。出现上述问题的原因与数据的不当使用密切相关。如何确保人工智能被安全、合理的使用，为人类带来的福祉最大化、产生的安全风险最小化，亟待整个社会求解。

中研普华产业研究院的《2023-2027年中国人工智能行业全景调研与发展战略研究咨询报告》显示

全球规模最大的5G独立组网网络，固定网络逐步实现从十兆到百兆、再到千兆的跃升，移动网络实现从“3G突破”到“4G同步”再到“5G引领”的跨越。从城市到广袤乡村，从基站到光纤网络，我国不断提升通信和互联网基础设施的覆盖深度和广度，基础设施铺设不断完善。这些成果为人工智能新技术的发展和应用铺设了“信息化的高速公路”，使我国人工智能发展步入“快车道”。

人工智能技术被越来越多地运用到物联网产业，人工智能最重要的作用就是把人从简单的重复性的工作中解放出来。作为中国支柱行业的农业，人工智能在其中发挥着巨大的作用。通过大数据、物联网、云计算、人工智能等技术的融合，农业的一个个难题得到破解，比如，丘陵山区如何实现机械化、规模化、信息化、智能化的难题;病虫害预防、灾害性天气诊断;智能高效农业生产、农业种植工程技术很重要，后期冷链运输、物流等产业化发展等。

四、中国人工智能行业投资规模分析

在社会发展、政策助推等因素影响下，人工智能行业投融资事件数量在2018年达到巅峰，融资事件数量达到1185起，但仍保持较高的数量水平，人工智能行业投融资事件数量增长至1132起，逐渐恢复至巅峰水平。

随着投融资事件的增加，投资金额也发生了变化。人工智能历年投资金额处于增长趋势，尤其是2015-2021年期间，投资金额增长明显。在2014年及以前，投融资全年金额仅仅在百亿、十亿级别徘徊，2015年之后投融资金额上升至千亿级别，2021年创造了新记录投融资金额达到3343亿元。

中国人工智能投资整体持续向好，尤其是近五六年里，每年融资事件平均在1000起左右，金额更是有跨越性的长进。

中国人工智能领域可以说穿越了资本市场的寒冬期，没有明显的低谷时期。在整个新经济一级市场投资大幅下滑的2018、2019里，AI投资保持了活跃和热度。这两年，中国AI领域的融资金额达到2600亿、3000多亿元。一方面是一级市场项目走向后期，拿大钱的公司更多了;另一方面随着创业板、科创板对高科技公司的开放和扶持政策，一些AI技术和应用公司走向二级市场，大额的上市募资给AI领域增加了可用资金。二级市场的募资体量往往是一级市场的多倍。

随着我国人工智能发展进入新阶段，需要制定适应新阶段新特征的创新政策。借助场景创新和需求牵引，将与技术研发形成双向互促的良性循环。推动人工智能创新发展，算力的优化与创新刻不容缓。戴琼海认为，当前，人工智能进入了交叉时代，除了向物理要算力，还要向脑科学要算力。在未来，新一代人工智能需要大场景、多对象的数据平台，充分发挥赋能作用强的“头雁效应”。

人工智能行业的发展轨迹及多年的实践经验，对中国行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、人工智能发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，把握市场机会!

人工智能行业报告对我国内行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析，重点分析了国内外内行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、人工智能行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

未来该行业发展空间与前景极大，更多行业相关消息,可以点击查看中研普华产业研究院的《2023-2027年中国人工智能行业全景调研与发展战略研究咨询报告》。