从1950年图灵测试提出，到2016年AlphaGo战胜人类棋手，再到2021年DeepMind团队开源AlphaFold2数据集，利用人工智能（AI）技术解决蛋白质结构预测问题。

经过几十年的科学幻想，AI 已经跃升到了现实，世界正在进入以新一代信息技术驱动发展的重塑时期。

作为全球各国新科技热点的人工智能，在我国发展现状如何？未来又将走向何方？报告酱整理了几篇相关报告，一起去看看AI 为什么那么火？

一、人工智能产业持续增长

AI 发展历经 60 余年，当前正处于第三次发展浪潮之中。作为新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能是全球各国发展的重中之重，中国更是将人工智能上升至国家战略的层面，给予行业的发展强有力的政策支持。

得益于长期的政策利好，我国的AI 研究水平稳步上升。根据TortoiseIntelligence 发布的AI 指数，对世界各国人工智能进行排名，综合来看，我国仅次于美国排名第二， 单项指标中，发展指标和政府策略指标更是位居首位。

现阶段，我国的人工智能产业，已逐步从AI 技术融合赋能各行业典型应用场景，向效率化、工业化生产的成熟阶段演进。

深度学习、计算机视觉、语音识别等核心技术正逐步走向成熟，AI 芯片、知识图谱、脑机接口等领域开始逐步突破。

伴随AI 的场景应用不断丰富深化，以开放平台为载体，与 5G、物联网、区块链、边缘计算等技术集成融合，提供标准化、模块化的产品和服务（即AIaaS）。

人工智能与 5G、工业互联网、物联网等并列为新型基础设施建设，成为数字化转型需求的关键支撑，赋能传统行业完成智能化转型。

同时，也得益于国内丰富的应用场景，国内AI 创业企业营收已达一定规模，开始密集进入资本化阶段。

据艾瑞咨询预测，2021 年我国人工智能核心产业规模预计达到 1998 亿元，2026 年AI 核心产业规模预计超过 6000 亿元，带动产业规模预计为 21077 亿元。

未来市场约 30%-45%是AI 创业企业占据，外围赛道切换而来的互联网公司、云服务公司、大数据公司、信息技术服务公司、通信设备公司以及个别科研院所将切分其余市场。

二、未来有哪些发展趋势

新一代人工智能技术迅猛发展，并向社会各个领域加速渗透，这给经济和社会发展带来了新的变革性机遇，也给人类生产生活带来了深刻的变化，展望未来趋势，将会有以下几方面的变化：

1） 可信人工智能成为当前AI 产业技术发展与产业应用中的“必答题”。

以中国、美国、欧盟为代表的AI 产业领头羊均把确保AI 安全、可靠、可控、可信放在了AI 伦理和治理的核心位置，发展可信人工智能正在成为全球的共识。

除科技巨头们在可信人工智能上的投入外，在AI 商业化上越来越多的限制和挑战，也是发展可信人工智能的关键驱动因素，可信人工智能也将成为 AI 产业下一阶段发展的重点。

2） 随着大模型技术的演进，商业化路径将逐渐清晰。

2021 年是超大规模预训练模型的爆发之年，相比于传统的AI 解决方案，大模型不需要针对不同场景研制层出不穷的场景模型，不需要从头开始训练，极大地节约了AI 应用成本。

不过要注意的是，虽然大模型的研发取得了较大进展，各家厂商也纷纷入局加码，但大模型实际落地应用面临诸多卡点，未来或呈现大小模型云-边-端协同发展模式。

3） 人工智能基础层价值将持续凸显。

开发一项人工智能模型并上线应离不开数据、算法、算力三大基础层的支撑。未来人工智能的产业方向将不仅局限于上层的应用开发，而且会愈发重视基础层的地位与价值。

4） 低/零代码开发，AI 落地千行百业。

继AI 民主化之后，AI 工程化走入大众视野，旨在提升从算力、数据、模型到上层应用的普惠性、兼容性、敏捷性、经济性和高效性，打通AI 全链路管理能力，助力AI 企业实现落地赋能与商业变现的双赢。

未来随着AI 技术能力的突破与厂商在垂类业务逻辑的沉淀积累，低/零代码 AI 开发平台将赋能适用在更多行业及细分场景，让 AI 应用真正迈入“零门槛”开发时代。

三、三类企业或终将同台竞技

在人工智能发展的大浪潮中，入局者众多，目前行业内的参与方主要分为三类：

1） 人工智能初创企业，如商汤科技、旷视科技、云从科技、依图科技等AI 四小龙， 它们以顶尖的人工智能技术见长，创始人均具有深厚的前沿技术背景；

2） 向AI 技术方向升级的传统硬件厂商，如海康威视、大华股份等，主要为客户提供软硬一体的综合智能解决方案；

3） 互联网科技巨头，如字节跳动、百度等，基于既有业务不断夯实的算法能力，并逐渐将该能力拓展至新的应用场景。

三类公司在算法、数据、客户资源三个维度上有各自的优劣势：

1） 互联网巨头在人工智能方向上的能力最为全面，本身具有较强的算法能力，又掌握了大量的数据资源，并且大多公司已经具有国民认知度，品牌效应显著。

但是互联网巨头多数有自身业务基本盘，目前公司更多是将人工智能作为底层支撑进行布局，而不完全是独立业务线，未来可能面临资源分配问题。

2） AI 创业企业的优势在于具有突出的技术研发能力，且多数以自研框架为主，在一些特定场景会体现出算法能力的优势。

不足在于公司的发展时间相对较短，缺少行业与客户的积累，销售渠道布局相对薄弱， 可能在竞争中处于相对弱势。

3） 传统硬件厂商在特定场景中有多年的业务积累，具有成熟的销售渠道与更强的客户拓展能力，以及对产业链上下游的理解更深。

相对弱势的地方主要体现在算法能力上，需要一定时间追赶AI 算法公司。

目前人工智能仍具有较大的增长空间，驱动力来自于传统场景的渗透率提升，及新业态的不断涌现与增长。

在行业增长的背景下，安信证券认为三类公司各凭资源禀赋从不同方向切入，在一段时间内都将充分受益于行业增长红利，并逐渐在竞争中找到适合自己的场景定位与角色定位，去构建自身竞争壁垒。

从长期来看，行业增长逐步放缓，三类公司或终将走向竞争，体现在客户资源的竞争或价值链的利益分配上，竞争格局有望更加清晰。

参考报告

【东吴证券】AI 行业深度报告：下游场景迭代创新，产业链轮动机遇涌现

【安信证券】三类人工智能企业或终将同台竞技

【西南证券】人工智能行业专题（一）：“寒冬”or“拂晓”，捕捉AI 企业上市潮机遇

【申万宏源】AI 全行业赋能系列深度研究之五：领军路径分歧：更大的模型还是更低的成本？

【中国信通院】人工智能基础设施发展态势报告

【中国信通院】人工智能行业：AI 框架发展白皮书（2022 年）

【艾瑞咨询】数字经济时代的产业升级探索：2021 年中国人工智能产业研究报告（IV）

【德勤】科技行业：AI 案例精选

【IDC】科技行业：中国人工智能市场格局演进