摘要：人工智能作為引領未來的戰略性技術，是推動科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的重要戰略資源，已成為經濟高質量增長的重要引擎。近年來在政策推動下，中國人工智能產業發展迅速，在技術創新、產業生態、融合應用等方面取得積極進展，已進入全球第一梯隊。2022年我國人工智能核心產業規模達5080億元。未來隨著新興技術逐漸成熟應用并形成協同效應，更多的創新應用將成為可能，中國人工智能產業將迎來新一輪的增長點。

一、定義及分類

人工智能是利用數字計算機或者數字計算機控制的機器模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統。目前人工智能分為決策式人工智能和生成式人工智能兩類。決策式AI指學習數據中的條件概率分布，根據已有數據進行分析、判斷、預測，主要應用模型用于推薦系統和風控系統的輔助決策、用于自動駕駛和機器人的決策智能體。生成式AI指學習數據中的聯合概率分布，并非簡單分析已有數據而是學習歸納已有數據后進行演技創造，基于歷史進行模仿式、縫合式創作，生成了全新的內容，也能解決判別問題。

二、行業政策

1、國家層面相關政策

世界主要發達國家把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略，加緊出臺規劃和政策，圍繞核心技術、頂尖人才、標準規范等強化部署，力圖在新一輪國際科技競爭中掌握主導權。我國于2017年頒布了《新一代人工智能發展規劃》，正式將人工智能上升至國家戰略。近年來，人工智能等相關政策逐步深化、層層推進，為人工智能行業的發展提供了充分的政策與配套資源支持。2023年12月，國務院發布了《全面對接國際高標準經貿規則推進中國（上海）自由貿易試驗區高水平制度型開放總體方案》，借鑒國際經驗，研究建立人工智能技術的倫理道德和治理框架。支持設立人工智能倫理專家咨詢機構。制定人工智能倫理規范指南，發布企業人工智能倫理安全治理制度示范案例。未來，在政策支持下，我國人工智能將不斷發展。

2、地方層面相關政策

隨著國家級人工智能政策的出臺，各地政府紛紛響應號召將人工智能及其相關產業發展納入當地發展規劃，以助力新一代人工智能產業生態加速形成。2023年11月，上海市出臺了《上海市推動人工智能大模型創新發展若干措施（2023-2025年）》，提出支持本市相關主體開展通用人工智能基礎理論、科學智能、具身智能、城市大模型等前沿研究，研發下一代模型架構和訓練方法。在戰略性新興產業、產業高質量發展、科技重大專項等市級專項中重點支持大模型創新。

三、行業壁壘

1、技術壁壘

人工智能涉及多學科、多領域技術，包括計算機視覺技術、人臉識別技術、自然語言處理技術、跨媒體分析推理技術、自適應學習技術、群體智能技術、自主無人系統技術、智能芯片技術、腦機接口技術等。人工智能公司需投入大量資源開展研發，以引領技術進步，保障公司產品的創新力及市場競爭力。

2、人才壁壘

人工智能行業對人才的需求旺盛，且對人才要求標準較高。人工智能技術的開發需要一大批具備較高專業能力的高素質、高技能的人才；人工智能的技術研發、成果轉化和渠道推廣等亦需要較多業務能力強的銷售和管理人才。作為企業的核心資源之一，人才是人工智能公司當前發展面臨的重要壁壘之一。

3、數據壁壘

數據、算法、算力是人工智能的三大核心要素，其中數據是人工智能算法模型開發和迭代的基石。目前，行業龍頭企業在多年發展下，已積累了大量的數據，在數據方面占據了較大的優勢。而新進入企業，數據資產積累薄弱，獲取數據的難度更高，技術創新突破也更加困難。

四、發展歷程

人工智能自1956年誕生以來，相關理論和技術持續演進。直到近十年，得益于深度學習等算法的突破、算力的不斷提升以及海量數據的持續積累，人工智能才得以真正大范圍地從實驗室研究走向產業實踐。人工智能行業的發展歷程和未來發展軌跡可大致分為“三個浪潮”階段：第一個階段，以計算機視覺、語音識別等為代表的人工智能單點技術實現突破，催生了人工智能在特定場景的初步應用；第二個階段，人工智能經歷了對單點技術的聚焦關注，客戶逐漸發現自身的復雜需求難以得到快速響應，轉向尋求獲取人工智能綜合解決方案以實現對全業務鏈條的AI賦能，形成行業價值閉環；第三個階段，隨著人工智能與實體產業深度融合，預計將以用戶體驗的革命性提升為主要驅動因素，人工智能將嘗試以人類與機器智能交互嵌入所有業務流程，聯通線上線下數據，進行智能流量的再分配，大幅優化人類與智能的協同體驗。

五、產業鏈

1、行業產業鏈分析

人工智能的產業鏈可以分為基礎層、技術層、應用層?；A層側重基礎支撐平臺的搭建，主要包含傳感器、AI芯片、數據服務和云計算服務，相關產業鏈條相對成熟，技術研發投入資金量大；技術層側重核心技術的研發，主要包括深度學習框架、算法模型開發以及人工智能平臺；應用層注重產業應用發展，主要包含行業解決方案服務、硬件產品和軟件產品。中國人工智能行業產業鏈如下圖所示：

人工智能行業產業鏈

AI芯片

英偉達公司

因特爾公司

AMD公司

中科寒武紀科技股份有限公司

華為技術有限公司

芯原微電子（上海）股份有限公司

AI服務器

浪潮電子信息產業股份有限公司

新華三集團有限公司

寧暢信息產業（北京）有限公司

安擎計算機信息股份有限公司

傳感器

開源軟件

上游

科大訊飛股份有限公司

百度集團股份有限公司

云從科技集團股份有限公司

北京第四范式智能技術股份有限公司

中游

智慧金融

智慧醫療

智能駕駛

智能家居

下游

2、行業領先企業分析

（1）科大訊飛股份有限公司

科大訊飛成立于1999年，自創業以來持續聚焦智能語音、自然語言理解、機器學習推理及自主學習等人工智能核心技術研究并始終保持國際前沿技術水平，積極推動人工智能產品研發和行業應用落地。公司依托首批“國家新一代人工智能開放創新平臺”之一的訊飛開放平臺，為開發者提供一站式人工智能解決方案，人工智能產業生態持續構建；在教育、醫療、智慧城市、企業數智化轉型、辦公等領域，已經實現了源頭技術創新和產業應用的良性互動。2023年前三季度，科大訊飛實現營收126.14億元，同比小幅下滑0.37%。

（2）云從科技集團股份有限公司

云從科技自成立以來始終專注于提供高效人機協同操作系統和行業解決方案，致力于助推人工智能產業化進程和各行業智慧化轉型升級。公司一方面憑借著自主研發的人工智能核心技術打造了人機協同操作系統，通過對業務數據、硬件設備和軟件應用的全面連接，為客戶提供信息化、數字化和智能化的人工智能服務；另一方面，公司基于人機協同操作系統，賦能智慧金融、智慧治理、智慧出行、智慧商業、數字城市、泛AI等應用場景，為更廣泛的客戶群體提供以人工智能技術為核心的行業解決方案。2022-2023年前三季度云從科技營業收入明顯萎縮，主要是受宏觀經濟增速放緩以及市場競爭格局加劇等多重因素影響，公司項目在手訂單減少及已投入的項目建設延期所致。2023年前三季度實現營收3.46億元，同比下滑24.13%。

六、行業現狀

人工智能作為引領未來的戰略性技術，是推動科技跨越發展、產業優化升級、生產力整體躍升的重要戰略資源，已成為經濟高質量增長的重要引擎。近年來在政策推動下，中國人工智能產業發展迅速，在技術創新、產業生態、融合應用等方面取得積極進展，已進入全球第一梯隊。2022年我國人工智能核心產業規模達5080億元。未來隨著新興技術逐漸成熟應用并形成協同效應，更多的創新應用將成為可能，中國人工智能產業將迎來新一輪的增長點。

七、發展因素

1、有利因素

（1）國家政策大力扶持產業發展，人工智能產業積累先發優勢

自2005年以來，國家密集出臺了一系列人工智能扶持政策。隨著國家政策的密集出臺和大力支持，人工智能產業得以快速發展，有望進一步助力數字新基建建設，賦能中國實體經濟發展，創造巨大市場價值。中國在計算機視覺技術、語音識別等領域技術發展較為成熟，已形成獨特優勢，成功的商業化案例眾多，使得人工智能公司具有全球競爭力，在部分領域能向全球市場輸出相關技術及知識。伴隨著政策支持力度的進一步加大，我國將推動新一代人工智能技術的產業化進程，助力實體經濟轉型升級，構筑我國人工智能產業發展的先發優勢。

（2）5G等新一代通信技術優勢凸顯，與人工智能物聯網行業發展相輔相成

中國在通信標準上經歷了從全面落后到突破反超的歷程，在5G等通信技術的發展中扮演著愈發重要的角色。一方面，中國積極建設通信基礎設施，已建成全球規模最大的5G網絡，截至2023年底，我國5G基站總數達337.7萬個；另一方面，中國三大運營商與華為、中興等企業參與了5G標準的制定，5G標準必要專利數量處于全球領先地位。同時，高帶寬、低時延、廣密度的5G技術可為人工智能技術的發展提供海量學習數據，加速人工智能技術的落地進程。

（3）龐大的數據規模奠定基礎，中國人工智能物聯網應用場景擴展潛力大

人工智能行業的發展以海量數據作為基礎，移動互聯網時代的到來使得移動端數據的重要性日益凸顯。在數據量方面，中國網民規模位列全球第一。龐大的網民數量代表了巨大的數據規模，同時也意味著國內企業將面對更為豐富的數據使用環境。海量數據為我國人工智能技術的算法升級提供了基礎支撐。

（4）人工智能技術下游應用場景豐富

隨著國內產業互聯網、產業智能化進程及“新基建”建設步伐進一步深入，人工智能技術應用場景更加豐富，各行業對人工智能技術需求旺盛，國內外市場空間廣闊。而全球范圍內的競爭格局尚未確定，中國在計算機視覺、人工智能物聯網等領域的技術商業化程度比肩歐美，具有巨大的發展潛力。

2.不利因素

（1）基礎支持層任重而道遠，高端產品依賴海外進口

基礎支持層作為人工智能產業的支柱至關重要，但受到技術壁壘高、創新難度大、人才結構失衡等因素的限制，人工智能的底層技術和高端產品市場主要由北歐美日韓等傳統強國壟斷。在AI芯片領域，英偉達、賽靈思等國際巨頭基本壟斷中高端云端芯片，而國內在GPU和FPGA領域尚處于追趕狀態，業務布局主要集中在終端ASIC芯片，但尚未形成有影響力的“芯片-平臺-應用”的生態環境，我國核心技術積累尚不能主導產業鏈發展。

（2）國際環境變化莫測，科技競爭進入敏感時期

全球科技競爭進入敏感時期，產品出口、系統軟件采購、芯片進口、指令集架構授權和標準協議合作等都可能受到國際政策限制，為國內應用層人工智能公司帶來風險。面對外部環境壓力和產業需求，國內人工智能基礎層公司在高端產品方面仍顯不足，新一代技術的落地速度較慢，整體生態鏈還需進一步扶持。隨著物聯網時代的到來，大量多元化產品需求隨之爆發，應用層企業開始尋找和培養相關環節的國內替代供應商，這也將成為倒逼產業鏈上游企業發展的動力。

（3）人工智能對復雜問題的處理能力仍與人類水平有差距

雖然經過數十年的努力，安防、機器人、自動駕駛、智慧醫療、無人機、增強現實等領域都出現了各種形態的人工智能應用，但是人工智能依然面臨著很多技術性挑戰，距離完全還原人類智能還存在很大的差距。以機器模擬人類語言為例，目前人工智能的技術水平對于標準化、規范化的問題能夠實現簡單的人機對話溝通，但是如果對話過程中涉及更多的人類知識、上下文語境復雜或者包含非語言信息，人工智能系統還是無法實現與人類的無差別溝通。

（4）人工智能的社會屬性對產業發展提出更高要求

在人工智能產業快速發展、迅速應用的過程中，同樣面臨著潛在的社會風險和挑戰。隱私、安全性、公平、倫理等問題引起人們的日益關注。以人工智能、大數據為代表的新型數據安全風險日益凸顯，尤其是侵害消費者隱私、網絡詐騙等事件，給公民的信息和財產安全造成嚴重威脅。人工智能的社會屬性對產業發展提出更高要求，特別是隨著人工智能行業下游市場的規模及需求不斷增加，保障數據安全合規及規范科技倫理審查對人工智能未來業務可持續發展愈發重要。

八、競爭格局

人工智能市場發展迅速，吸引力較大，使得現階段人工智能行業參與者眾多，主要包括國際機器視覺企業、綜合型科技企業、技術型科技企業及智能化轉型的硬件廠商四類。目前人工智能公司產品的目標客戶和市場策略不盡相同，各自在細分的行業和場景下有自己的優勢，未形成穩定的市場格局。

九、發展趨勢

1、人工智能技術加速與其他新興技術交叉集成

未來隨著下游對人工智能技術要求進一步提高，人工智能將加速與其他新一代信息技術如5G、云計算、大數據、工業互聯網、物聯網等交叉集成，人工智能技術將不斷創新突破。例如，人工智能與汽車的結合將推動自動駕駛和智能交通系統的進步。

2、人工智能應用需求將呈現階梯式增長

AI在場景落地時，需根據企業自身的產業鏈角色和應用場景特點，對大模型進行結構微調和算法優化，因此下游應用層面會形成百花齊放的格局，出現更多AI軟硬一體化產品，越來越頻繁地與行業應用結合。同時，基于企業對降本增效的考量，以及應用場景的不斷增加，人工智能應用需求將呈現階梯式增長。

3、人工智能市場競爭日益加劇

目前，人工智能行業還處在技術演進、產品探索和生態建設的早期階段，細分行業和參與的廠商比較多，尚處于擴大整體市場的階段，實際競爭并不激烈。隨著行業發展，人工智能芯片和人工智能平臺領域預計將逐漸演變成少數幾家廠商和通用產品的市場格局，形成較高的技術和生態壁壘；而人工智能芯片和人工智能平臺的發展和成熟，會大幅降低人工智能解決方案的研發成本和技術門檻，相關產品和方案逐漸同質化，人工智能解決方案競爭將相對激烈。