聲明：本文為火石創(chuàng)造原創(chuàng)文章，歡迎個人轉發(fā)分享，網站、公眾號等轉載需經授權。 21世紀以來，人工智能引領的第四次工業(yè)革命悄然而至。進入21世紀第三個十年之后，大數據、云計算、物聯網、5G等技術不斷突破之下，人工智能有了更好的技術及產業(yè)化載體，并逐漸向傳統(tǒng)產業(yè)滲透。

普華永道數據預測，受到下游需求倒逼和上游技術成型推動的雙重動因，預計未來幾年人工智能市場將保持高速增長，到2030年全球市場規(guī)模將達到15．7萬億美元，約合人民幣104萬億元。

01人工智能產業(yè)鏈結構分析

人工智能產業(yè)與互聯網＋行業(yè)類似，均是一種新興技術通過各種軟硬件產品結合，與傳統(tǒng)產業(yè)進行深度整合之后，提升傳統(tǒng)產業(yè)效率的一種新興業(yè)態(tài)。

從產業(yè)鏈及供應鏈的角度考慮，人工智能產業(yè)結構可分為基礎層、感知層、應用層三部分。

基礎層：是人工智能產業(yè)的基礎，通過海量數據形成人工智能產業(yè)數據獲�。▊鞲衅鳎�、數據存儲（云計算）、數據處理（芯片及云技術）能力。

感知層：是人工智能產業(yè)的中間層，通過機器感知及算法實現基礎數據與前端應用的緊密關聯。

應用層：是人工智能技術在各產業(yè)的應用，是人工智能產業(yè)對其他產業(yè)的深度改造及賦能，并且隨著技術及監(jiān)管法規(guī)的不斷完善，人工智能在各行業(yè)的應用不斷深化。

圖1：人工智能產業(yè)鏈結構來源：根據公開資料整理

02 我國人工智能產業(yè)發(fā)展瓶頸

我國人工智能產業(yè)應用端幾乎與國外同步推進，甚至在某些細分應用實現全球領先（例如智慧零售、智慧醫(yī)療、無人駕駛等）。但與其他高精尖產業(yè)境遇相似，雖經過多年的發(fā)展，我國人工智能產業(yè)鏈結構偏重于應用端，在產業(yè)基礎及感知能力方面受限較多。
得益于我國互聯網應用的發(fā)展，大數據服務在國內從云計算到大數據分析發(fā)展較為迅速，但芯片制造及設計、高端傳感器等人工智能基礎硬件則發(fā)展相對滯后。

表1：我國人工智能產業(yè)卡脖子環(huán)節(jié)以及相關企業(yè)

來源：根據公開資料整理

從產業(yè)生命周期來看，人工智能產業(yè)總體尚處于行業(yè)初期階段。其中：

對人工智能核心芯片的研究尚處于先導階段，比如類腦芯片的研發(fā)距離產業(yè)化尚有很長的路要走。另外對于數據海量數據的處理能力、數據標準化、數據資產沉淀能力也有很大進步空間。

人工智能感知行業(yè)的技術突破依賴于前端技術的應用，又會從技術突破的角度推動應用市場的深化，目前也處于較大瓶頸期。

人工智能在應用領域的不斷突破，是產業(yè)發(fā)展的重要牽引力，但受限于底層技術的不成熟及政策法規(guī)的影響，其在各產業(yè)中的應用也處于初期階段。

03 我國人工智能產業(yè)發(fā)展的機遇

人工智能正引領產業(yè)發(fā)展新一輪技術革命，也成為國家產業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略控制點，我國人工智能產業(yè)總體上處于國際先進水平，雖然產業(yè)鏈關鍵節(jié)點尚存在“卡脖子”情況，但在產業(yè)發(fā)展進程中同樣存在兩大核心機遇：

圖2：人工智能的應用領域來源：根據公開資料整理

國產替代機會。中美貿易戰(zhàn)之后，國家對集成電路及人工智能產業(yè)的重視達到空前的高度，目前在國內已經涌現出一批優(yōu)秀的AI芯片設計軟件、制造及高端傳感器等創(chuàng)新企業(yè)，隨著國家及資本不斷加大投入，科研機構及企業(yè)不斷取得技術突破，“卡脖子”變成產業(yè)優(yōu)勢及技術壁壘指日可待。

換道超車。伴隨著我國互聯網產業(yè)的高速發(fā)展，海量的互聯網數據得以產生，我國具備了發(fā)展云計算、AI應用的天然優(yōu)勢，加上單體最大的互聯網用戶群體，對于虛擬現實及人機交互的市場需求也逐漸釋放。能否依托數據及用戶優(yōu)勢發(fā)展人工智能特色應用，并在此技術上形成獨特技術、數據壁壘，進而反哺人工智能底層技術研發(fā)，是我國人工智能產業(yè)可否實現換道超車的關鍵。
表2：我國人工智能產業(yè)細分領域融資數量分布情況

來源：根據公開資料整理

04  總結

21世紀迎來人工智能引領產業(yè)發(fā)展的第四次工業(yè)革命。隨著技術的不斷成熟，人工智能逐漸滲透到生產、生活的各個層面，已成為國家產業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略控制點。

當前我國人工智能產業(yè)總體處于國際先進水平，但產業(yè)發(fā)展依然處于初級階段，產業(yè)鏈結構偏重于應用端，基礎及感知能力方面依然有非常大的突破空間。接下來，我們應緊抓國產替代機會、換道超車兩大核心機遇，為新一輪產業(yè)變革中競爭新高地提供強大科技動能。 —END—    作者