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行業動態
未來5年中國人工智能行業發展預測分析

    一、有利因素


   (一)國家政策為人工智能產業持續加碼


   2019年3月,國務院發布《2019年政府工作報告》。報告提出深化大數據、人工智能等研發應用,培育新一代信息技術、高端裝備、生物醫藥、新能源汽車、新材料等新興產業集群,壯大數字經濟。同月,中央深化改革委員會發布《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》,意見指出要促進人工智能和實體經濟深度融合,要把握新一代人工智能發展的特點,堅持以市場需求為導向,以產業應用為目標,深化改革創新,優化制度環境,激發企業創新活力和內生動力,結合不同行業、不同區域特點,探索創新成果應用轉化的路徑和方法,構建數據驅動、人機協同、跨界融合、共創分享的智能經濟形態。


   2019年8月,科技部印發《國家新一代人工智能創新發展實驗區建設工作指引》,提出開展人工智能技術應用示范、人工智能政策試驗、人工智能社會實驗,積極推進人工智能基礎設施建設。到2023年,布局建設20個左右的實驗區,創新一批切實有效的政策工具,形成一批人工智能與經濟社會發展深度融合的典型模式,積累一批可復制可推廣的經驗做法,打造一批具有重大引領帶動作用的人工智能創新高地。


   2019年11月,工業和信息化部發布《“5G+工業互聯網”,512工程推進方案》,要求到2022年,要打造5個產業公共服務平臺,構建創新載體和公共服務能力;加快垂直領域‘5G+工業互聯網’的先導應用,內網建設改造覆蓋10個重點行業;打造一批“5G+工業互聯網”內網建設改造標桿、樣板工程,形成至少20大典型工業應用場景;培育形成5G與工業互聯網融合疊加、互促共進、倍增發展的創新態勢,促進制造業數字化、網絡化、智能化升級,推動經濟高質量發展?!?/span>


   (二)國內計算機視覺技術走在國際前列


   計算機視覺、智能語音、自然語言處理是人工智能的三大主要技術方向,也是中國市場規模最大的三大商業化技術領域。受益于互聯網產業發達,積累大量用戶數據,國內計算機視覺、語音識別領先全球。


   作為落地最為成熟的技術之一,計算機視覺應用場景廣泛。計算機視覺是利用計算機模擬人眼的識別、跟蹤和測量功能。其應用場景廣泛,涵蓋了安防(人臉識別)、醫療(影像診斷)、移動互聯網(視頻監管)等。計算機視覺是中國人工智能市場最大的組成部分。


   計算機視覺技術競爭格局穩定,國內頭部企業脫穎而出。隨著終端市場工業檢測與測量逐漸趨于飽和,新的應用場景尚在探索,當前全球技術層市場進入平穩的增長期,市場競爭格局逐步穩定,頭部企業技術差距逐漸縮小。中國在該領域技術積累豐富,技術應用和產品的結合走在國際前列。2018年,在全球最權威的人臉識別算法測試(FRVT)中,國內企業和研究院包攬前五名,中國技術世界領先。國內計算機視覺行業集中度高,頭部企業脫穎而出。


   (三)人工智能應用場景廣闊,市場潛力大


   受益于計算機視覺、圖像識別、自然語言處理等技術的快速發展,人工智能已廣泛地滲透和應用于諸多垂直領域,產品形式也趨向多樣化。近年來,關注度較高的應用場景主要包括安防、金融、教育、醫療、交通、廣告營銷等。


   受益于全球開源社區,應用層進入門檻相對較低。目前,應用層是人工智能產業鏈中市場規模最大的層級。據中國電子學會統計,2019年,全球應用層產業規模將達到360.5億元,約是技術層的1.67倍,基礎層的2.53倍。


   中國側重應用層產業布局,市場發展潛力大。歐洲、美國等發達國家和地區的人工智能產業商業落地期較早,以谷歌、亞馬遜等企業為首的科技巨頭注重打造于從芯片、操作系統到應用技術研發再到細分場景運用的垂直生態,市場整體發展相對成熟;而應用層是我國人工智能市場最為活躍的領域,其市場規模和企業數量也在國內AI分布層級占比最大。2019年,國內77%的人工智能企業分布在應用層。得益于廣闊市場空間以及大規模的用戶基礎,中國市場發展潛力較大,且在產業化應用上已有部分企業居于世界前列。例如,中國AI+安防技術、產品和解決方案引領全球產業發展,??低暫痛笕A股份分別占據全球智能安防企業的第一名和第四名。


   (四)中國研發高投入高強度,在全球研發表現中占據重要地位


   從研發投入的角度,美國、中國、日本和德國始終是全球研發投入的主力軍。據IDC統計顯示,2018年四國的研發投入總和占全球總量的比例已達60.77%。其中,美國憑借其強大的研發實力連續多年位居全球研發投入的榜首。近年來,中國研發投入呈現一路猛增的強進勢頭,據Statista統計,國內2019年研發投入額為5192億美元,僅次于美國,且趨勢上與美國差距不斷縮小,2000年至2019年,CAGR高達14.43%,同期美國CAGR僅2.99%。由于經濟疲軟等諸多原因,歐盟與日本則呈現較為緩慢的上升趨勢。據研發投入與強度增長的趨勢推測,中國或在1-2年內取代美國的全球研發領先地位。從研發強度的角度,中國研發強度總體上呈逐步攀升的趨勢,且漲幅較大。


   二、不利因素


   (一)基礎層面:技術薄弱,芯片之路任重道遠


   基礎層由于創新難度大、技術和資金壁壘高等特點,底層基礎技術和高端產品市場主要被歐美日韓等少數國際巨頭壟斷。受限于技術積累與研發投入的不足,國內在基礎層領域相對薄弱。具體而言,在AI芯片領域,國際科技巨頭芯片已基本構建產業生態,而中國尚未掌握核心技術,芯片布局難以與巨頭抗衡;在云計算領域,服務器虛擬化、網絡技術(SDN)、開發語音等核心技術被掌握在亞馬遜、微軟等少數國外科技巨頭手中。雖國內阿里、華為等科技公司也開始大力投入研發,但核心技術積累尚不足以主導產業鏈發展;在智能傳感器領域,歐洲(BOSCH,ABB)、美國(霍尼韋爾)等國家或地區全面布局傳感器多種產品類型,而在中國也涌現了諸如匯頂科技的指紋傳感器等產品,但整體產業布局單一,呈現出明顯的短板。在數據領域,中國具有的得天獨厚的數據體量優勢,海量數據助推算法算力升級和產業落地,但中國在數據公開力度、國際數據交換、統一標準的數據生態系統構建等方面還有很長的路要走。


   (二)專業人才不足


   人工智能是新興產業,雖然技術和產業發展迅猛,但專業技術人才,以及兼顧人工智能與傳統產業的跨界人才不充足,限制了產業發展以及與實體經濟的深度融合發展。


   從人才培養角度而言,我國高校人工智能領域的學科建設、人才培養相對滯后。人工智能涉及領域寬泛,相關領域學科資源分散,未能形成合力,培養人才的數量、質量有待提升。目前,國內開設人工智能專業的高校數量較少、時間較短,學科實力不強。


   截至2018年底,中國相比世界其他國家空缺的AI職位最多,共計超過1.2萬個相關職位虛位以待,且中國最缺乏的職位是AI研究人員和智能專家。此外,國內還十分缺乏人工智能與傳統行業的跨界人才,不利于人工智能在各垂直行業的應用推廣。


   (三)中國AI專利質量參差不齊,海外市場布局仍有欠缺


   專利申請量是衡量人工智能技術創新能力和發展潛質的核心要素。在全球范圍內,人工智能專利申請主要來源于中國、美國和日本。2000年至2018年間,中美日三國AI專利申請量占全球總申請量的73.95%。


   盡管中國專利申請量遠超美國,但技術“多而不強,專而不優”問題亟待調整。其一,中國AI專利國內為主,高質量PCT數量較少。PCT是由WIPO進行管理,在全球范圍內保護專利發明者的條約。PCT通常被認為具有較高的技術價值。據中國專利保護協會統計,美國PCT申請量占全球的41%,國際應用廣泛。而中國PCT數量(2568件)相對較少,僅為美國PCT申請量的1/4。目前,我國AI技術尚未形成規模性技術輸出,國際市場布局欠缺;其二,中國實用新型專利占比高,專利廢棄比例大。我國專利類別包括發明、實用新型專利和外觀設計三類,技術難度依次降低。中國擁有AI專利中較多為門檻低的實用新型專利,此外,據劍橋大學報告顯示,受高昂專利維護費用影響,我國61%的AI實用新型和95%的外觀設計將于5年后失效,而美國85.6%的專利仍能得到有效保留。


   (四)成功企業不多,對成熟的市場化應用理解不足


   目前我國人工智能領域的成功企業,除了科大訊飛、商湯科技、曠視科技和明略科技,以及騰訊、阿里巴巴等之外,還尚不多見。


  現有的市場上成熟的人工智能產品,也多數是以上這些企業的產品。所以對于整個人工智能產業而言,普遍對成熟的市場化應用的理解不足。這一行業本質上屬于高技術密集型、智力密集型以及商業密集型,那些比較成熟、成功的企業,基本上都是這三點優勢的集成。所以這也在很大程度上構成了很高的進入壁壘,許多企業難以進入。


   2021-2025年中國新一代人工智能產業規模預測


   2018年,我國新一代人工智能產業規模達到83.1億美元;2019年,我國新一代人工智能產業規模達到約105.5億美元。


   我們預計,2021年我國新一代人工智能產業規模將達到191.2億美元,未來五年(2021-2025)年均復合增長率約為38.83%,2025年將達到710.3億美元。

信息來源:中投顧問網


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