PP电子官方平台ღ★ღ，pp电子游戏官网ღ★ღ，pp电子平台ღ★ღ，电子元器件ღ★ღ。pp电子登录ღ★ღ。根据国家标准化管理委员会发布的《人工智能标准化白皮书（2018年）》ღ★ღ，人工智能（AI）是指利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器ღ★ღ，模拟ღ★ღ、延伸和扩展人类的智能ღ★ღ，感知环境ღ★ღ、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论ღ★ღ、方法ღ★ღ、技术和应用系统ღ★ღ。

　　人工智能是计算机科学的一个分支ღ★ღ，被定义为能够模拟与人类大脑相关联的认知智能行为的“机器”ღ★ღ，它是研究ღ★ღ、开发用于模拟ღ★ღ、延伸和扩展人的智能的理论ღ★ღ、方法ღ★ღ、技术及应用系统的一门新的技术科学ღ★ღ。1956年由约翰ღ★ღ。麦卡锡首次提出ღ★ღ，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”ღ★ღ。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考ღ★ღ，让机器拥有智能ღ★ღ。时至今日ღ★ღ，人工智能的内涵已经大大扩展ღ★ღ，是一门交叉学科ღ★ღ。

　　人工智能的定义对人工智能学科的基本思想和内容作出了解释ღ★ღ，即围绕智能活动而构造的人工系统ღ★ღ。人工智能是知识的工程ღ★ღ，是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程ღ★ღ。根据人工智能的实力ღ★ღ，可以将人工智能分成三类ღ★ღ，分别是弱人工智能ღ★ღ、强人工智能和超人工智能ღ★ღ。

　　人工智能是建立在数据之上的技术ღ★ღ。人工智能发展的高度取决于数据为其提供的大量知识和丰富的经验ღ★ღ，即通过在各个领域巨大的数据库中进行采集ღ★ღ、加工ღ★ღ、处理ღ★ღ、分析和挖掘ღ★ღ；在有丰富数据的基础上ღ★ღ，通过人工智能算法ღ★ღ，形成有价值的信息和知识模型ღ★ღ，以此为人类提供服务ღ★ღ。

　　人工智能是智能化机器ღ★ღ，是智能物体与人类智慧的融合ღ★ღ。人工智能系统能够借助传感器等硬件对外界环境进行感知ღ★ღ。具体而言ღ★ღ，通过人的五种基本感觉ღ★ღ，视ღ★ღ、听ღ★ღ、嗅ღ★ღ、味ღ★ღ、触接收各方信息ღ★ღ，并以此通过文字ღ★ღ、语音ღ★ღ、表情输出必要的反应ღ★ღ。借助人工智能作为现实与虚拟的接口ღ★ღ，可实现人类与机器ღ★ღ、人类与人类之间的共同协作ღ★ღ。

　　人工智能具有适应特性ღ★ღ，能够随环境ღ★ღ、数据或任务变化自动调节参数ღ★ღ，优化模型ღ★ღ。充分利用机器洞察人心的能力ღ★ღ、人类对机器的驾驭能力ღ★ღ，深入数字化连接ღ★ღ，实现机器的自我迭代ღ★ღ。

　　在政策方面ღ★ღ，国家出台一系列产业政策ღ★ღ，推动人工智能行业高质量发展ღ★ღ，明确产量与投资增长目标ღ★ღ，通过建立健全科学合理的智能社会发展与治理标准研究制定ღ★ღ、实施反馈ღ★ღ、优化完善的工作机制等措施ღ★ღ，夯实行业发展基础ღ★ღ。同时ღ★ღ，政策带动相关行业发展ღ★ღ，如电子信息制造业等ღ★ღ，从而推动人工智能市场需求稳定增长ღ★ღ，为行业发展提供了政策支持和发展方向指引ღ★ღ。

　　人工智能第一次发展浪潮ღ★ღ：推理与搜索占据主导ღ★ღ，但由于当时机器计算能力的不足而经历了第一次低迷期ღ★ღ。人工智能（Artificial Intelligenceღ★ღ，缩写AI）ღ★ღ，是研究ღ★ღ、开发用于模拟ღ★ღ、延伸和扩展人的智能的理论ღ★ღ、方法ღ★ღ、技术及应用系统的一门新的技术科学ღ★ღ。这一概念最早由麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特茅斯会议上提出ღ★ღ，随之迎来了人工智能的第一次发展浪潮（1956-1974）ღ★ღ。这一时期的核心在于让机器具备逻辑推理能力ღ★ღ，通过推理与搜索尝试开发能够解决代数应用题ღ★ღ、证明几何定理ღ★ღ、使用英语的机器ღ★ღ。该阶段的成果几乎无法解决实用问题ღ★ღ，另外实际应用中人工智能计算量的增长是惊人的ღ★ღ，特别是模拟人类感知带来的巨大运算量远超70年代的计算能力ღ★ღ，因此人工智能经历了第一次低迷期ღ★ღ。

　　人工智能第二次发展浪潮（1980-1987）ღ★ღ：专家系统开始商业化ღ★ღ，场景局限性限制其发展ღ★ღ。这一时期的核心是基于“专家系统”思想ღ★ღ，让AI程序能解决特定领域问题ღ★ღ，知识库系统和知识工程成为了这一时期的主要研究方向ღ★ღ，专家系统能够根据该领域已有的知识或经验进行推理和判断ღ★ღ，从而做出可以媲美人类专家的决策ღ★ღ。典型代表如医学专家系统MYCINღ★ღ，MYCIN具有450条规则ღ★ღ，其推导患者病情的过程与专家的推导过程类似ღ★ღ，开处方的准确率可以达到69%ღ★ღ，该水平强于初级医师ღ★ღ，但比专业医师（准确率80%）还是差一些ღ★ღ。随着人们发现专家系统具有很强的场景局限性ღ★ღ，同时面临着升级迭代的高难度和高昂的维护费用ღ★ღ，AI技术发展经历了第二次低迷期ღ★ღ。

　　从1993年开始ღ★ღ，AI技术步入了第三次发展浪潮ღ★ღ：深度学习引领浪潮ღ★ღ。这一时期ღ★ღ，计算性能上的障碍被逐步克服ღ★ღ，2006年深度学习这一重要理论被提出ღ★ღ，并解决了训练多层神经网络时的过拟合问题ღ★ღ。2011年以来ღ★ღ，深度学习算法的突破进一步加速了AI技术发展的第三次浪潮ღ★ღ，标志性事件是2012年ImageNet图像识别大赛ღ★ღ，其深度CNN网络的错误率仅为15%左右ღ★ღ，远远好于第二名支持向量机算法的26%ღ★ღ，这一结果迅速点燃了产业对神经网络和深度学习的兴趣ღ★ღ，深度学习也快速的实现了商业化ღ★ღ。

　　第一次浪潮ღ★ღ：核心是符号主义（逻辑主义）ღ★ღ，最重要的成果是逻辑推理ღ★ღ、启发式搜索ღ★ღ，第一次浪潮中产生的方法主要是基于知识或模型驱动的ღ★ღ，建立在“if-then”结构的人工设定的形式逻辑基础ღ★ღ；

　　第二次浪潮ღ★ღ：专家系统推动人工智能从理论走向实际ღ★ღ，BP算法解决非线性分类ღ★ღ，成果集中在语音识别ღ★ღ、语音翻译等领域ღ★ღ；

　　近年来ღ★ღ，在大数据ღ★ღ、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下ღ★ღ，人工智能进入高速发展阶段ღ★ღ，其识别率ღ★ღ、准确率均有大幅提高ღ★ღ，在诸多落地场景中都展现了很强的实用性ღ★ღ。

　　人工智能行业整体市场呈现高速增长趋势ღ★ღ。2021年全球市场人工智能市场收入规模（含软件ღ★ღ、硬件及服务）达850亿美元ღ★ღ。IDC预测ღ★ღ，2022年该市场规模将同比增长约20%至1017亿美元ღ★ღ，并将于2025年突破2000亿美元大关ღ★ღ，CAGR达24.5%ღ★ღ。根据德勤数据ღ★ღ，中国人工智能市场规模由2017年的709亿元增长至2025年的5460亿元ღ★ღ，年均复合增长率为29%ღ★ღ。

　　行业长期发展战略清晰明确ღ★ღ，政策重点支持ღ★ღ。我国2017年提出《新一代人工智能发展规划》ღ★ღ，对人工智能的行业发展提出了明确的战略目标ღ★ღ，预计到2030年ღ★ღ，我国要形成较为成熟的人工智能理论和技术体系ღ★ღ，产业竞争力达到国际领先水平ღ★ღ。后续密集出台了一系列相关的支持性政策ღ★ღ，我国人工智能在国家战略层面ღ★ღ，分别从技术突破ღ★ღ、人才培养ღ★ღ、创新平台ღ★ღ、伦理要求ღ★ღ、场景应用等方面ღ★ღ，形成了一套综合ღ★ღ、系统的人工智能建设和发展的顶层设计ღ★ღ。近期的政策中更加注重人工智能的场景应用ღ★ღ，通过人工智能与实体经济的深度融合ღ★ღ，培育新的经济增长点ღ★ღ。

　　我国政府高度重视人工智能行业的发展ღ★ღ。2017年以来多次在政府工作报告中提及人工智能产业ღ★ღ，2022年提出加快发展工业互联网ღ★ღ，培育壮大集成电路ღ★ღ、人工智能等数字产业ღ★ღ，提升关键软硬件技术创新和供给能力ღ★ღ。接下来ღ★ღ，人工智能项目会更加注重于场景创新与应用ღ★ღ，促进我国经济的高质量发展ღ★ღ。

　　（一）计算机视觉目前ღ★ღ，计算机视觉已成为人工智能技术率先取得较大突破ღ★ღ、应用场景较为明确的关键技术之一ღ★ღ。在人工智能中占据重要地位ღ★ღ，未来市场空间广阔ღ★ღ。

　　2019年ღ★ღ，我国计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模分别为633.3亿元和1438.6亿元ღ★ღ，占人工智能核心产业和带动相关产业规模的比重分别达到58.2%和37.6%ღ★ღ，预计至2025年ღ★ღ，我国计算机视觉核心产业规模和带动相关产业规模将分别增长至1.537.1亿元和4858.4亿元ღ★ღ，年均复合增长率分别为15.9%和22.5%ღ★ღ。

　　从企业参与情况来看ღ★ღ，截至2025年5月6日我国计算机视觉行业相关企业注册量为17142家ღ★ღ；其中企业注册量前五的省市分别为广东省ღ★ღ、北京市ღ★ღ、江苏省ღ★ღ、上海市ღ★ღ、浙江省ღ★ღ；企业注册量分别为4970家pp电子·(中国)官方网站ღ★ღ、1817家ღ★ღ、1672家ღ★ღ、1325家ღ★ღ、1122家ღ★ღ；占比分别为28.99%ღ★ღ、10.60%ღ★ღ、9.75%ღ★ღ、7.73%ღ★ღ、6.55%ღ★ღ。整体来看ღ★ღ，广东省相关企业注册量远高于其他省市ღ★ღ。

　　从市场集中度来看ღ★ღ，我国计算机视觉市场CR3ღ★ღ、CR6市场份额占比分别为39.5%ღ★ღ、53.0%ღ★ღ。具体来看ღ★ღ，我国计算机视觉市场份额占比最高的为商汤科技ღ★ღ，占比为23.1%ღ★ღ；其次为海康威视ღ★ღ，占比为8.3%ღ★ღ；第三为创新奇智ღ★ღ，占比为8.1%ღ★ღ。

　　（二）自然语言处理行业自然语言处理（Natural Language Processingღ★ღ，NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支ღ★ღ，旨在使计算机能够理解ღ★ღ、解释ღ★ღ、生成人类语言ღ★ღ，并实现人机之间的自然交互ღ★ღ。自然语言处理融合了语言学ღ★ღ、计算机科学和数学ღ★ღ，是计算语言学与人工智能的交叉领域ღ★ღ，广泛应用于搜索ღ★ღ、翻译ღ★ღ、语音交互等场景ღ★ღ。

　　自然语言处理的技术类型主要分为基于规则的方法ღ★ღ、统计方法和深度学习方法三大类ღ★ღ。近年来ღ★ღ，自然语言处理技术取得了显著突破ღ★ღ，尤其是预训练语言模型（如GPTღ★ღ、ERNIE等）的出现ღ★ღ，极大地提升了语言理解ღ★ღ、文本生成等任务的性能ღ★ღ，有效带动行业规模的增长ღ★ღ。2024年ღ★ღ，中国自然语言处理行业市场规模约为126亿元ღ★ღ，同比增长14.55%ღ★ღ。

　　同时ღ★ღ，模型训练成本因“东数西算”工程提供的低成本算力而大幅降低ღ★ღ。而小样本学习框架的普及使训练数据需求减少90%ღ★ღ，加速了技术落地ღ★ღ。例如ღ★ღ，实在智能的TARS大模型结合智能屏幕语义理解技术ღ★ღ，已在金融ღ★ღ、电商等领域实现自动化操作ღ★ღ。自然语言处理行业产业链上游主要包括硬件设备ღ★ღ、数据服务ღ★ღ、开源模型ღ★ღ、云服务等ღ★ღ，其中硬件设备包括高性能服务器ღ★ღ、GPUღ★ღ、TPU等专业芯片ღ★ღ，这些硬件设施为复杂的NLP模型训练提供强大计算力支撑ღ★ღ。产业链中游为自然语言处理技术研发环节ღ★ღ。

　　产业链下游应用领域包括金融ღ★ღ、医疗ღ★ღ、教育ღ★ღ、智能制造等行业ღ★ღ。中国自然语言处理（NLP）行业企业呈现“区域集聚ღ★ღ、生态协同”的热力分布特征ღ★ღ，而龙头企业主要集中于北京市ღ★ღ、广东省ღ★ღ、浙江省ღ★ღ、安徽省等地ღ★ღ。2025年5月ღ★ღ，全球自然语言处理（NLP）行业延续了技术突破与规模化应用并进的态势ღ★ღ，市场规模和商业化落地均呈现显著增长ღ★ღ。根据行业分析ღ★ღ，中国NLP市场规模在2024年达到约126亿元人民币ღ★ღ，同比增长14.55%ღ★ღ，而全球市场预计在2025年将突破336.8亿美元ღ★ღ，并以28.8%的复合年增长率持续扩张ღ★ღ，到2037年有望攀升至7348.2亿美元ღ★ღ。这一增长主要受益于预训练大模型ღ★ღ、多模态融合及低成本算力技术的推动ღ★ღ。

　　例如ღ★ღ，中国“东数西算”工程大幅降低模型训练成本ღ★ღ，而小样本学习框架的普及使训练数据需求减少90%ღ★ღ，加速了技术在各行业的渗透ღ★ღ。

　　（三）生成式人工智能行业生成式人工智能是人工智能的一个分支ღ★ღ，指的是能够通过学习和理解大量的数据ღ★ღ，自动生成全新的ღ★ღ、具有一定创造性和多样性的内容的人工智能技术ღ★ღ。

　　这些内容可以包括但不限于文本pp电子·(中国)官方网站ღ★ღ、图像ღ★ღ、音频ღ★ღ、视频ღ★ღ、代码等多种形式ღ★ღ。生成式人工智能通常基于深度学习等技术架构ღ★ღ，利用神经网络的强大学习能力ღ★ღ，从数据中提取模式和特征ღ★ღ，然后根据这些学习到的知识来生成新的ღ★ღ、类似但又不完全相同于训练数据的输出ღ★ღ。生成式人工智能将进一步发展多模态大模型ღ★ღ，这些模型能够处理文本ღ★ღ、图像ღ★ღ、音频和视频等多种形式的数据ღ★ღ，提供更丰富ღ★ღ、更直观的交互体验ღ★ღ。

　　随着生成式人工智能技术的快速发展ღ★ღ，其对社会的影响日益显著ღ★ღ，因此全球将加强对其控制性ღ★ღ、对齐性和可解释性方面的监管ღ★ღ。生成式人工智能行业产业链涵盖了从基础层到应用层的多个环节ღ★ღ。上游基础层包括原始数据的收集ღ★ღ、处理ღ★ღ、标注等以及支持生成式AI模型的训练和推理的算力ღ★ღ。下游应用层的智能助手ღ★ღ、聊天机器人等应用已经广泛普及ღ★ღ，为用户提供了便捷的服务ღ★ღ，而生成式AI在智慧教育ღ★ღ、智慧安防等领域的应用不断拓展ღ★ღ，提升了公共服务水平和效率ღ★ღ。

　　2025年全球生成式人工智能支出预计达到6440亿美元ღ★ღ，较2024年增长76.4%ღ★ღ，其中80%的支出将用于硬件ღ★ღ，如集成AI能力的服务器pp电子·(中国)官方网站ღ★ღ、智能手机ღ★ღ、个人电脑等ღ★ღ。到2025年生成式人工智能潜在市场规模至少会达到600亿美元ღ★ღ，这600亿美元的产业中ღ★ღ，大约30%的AI应用将来自更广义的生成式人工智能技术ღ★ღ。生成式AI正在多个领域引发变革ღ★ღ。

　　从2024年12月至2025年5月玛雅网更新ღ★ღ，不同类别生成式AI工具的流量变化显示了其发展态势ღ★ღ。通用AI工具ღ★ღ，如ChatGPTღ★ღ，流量增长显著ღ★ღ，从25%增至55%ღ★ღ，表明其在自动化任务和语言理解方面的广泛应用ღ★ღ。在设计与图像生成领域ღ★ღ，工具如Midjourney和Stable Diffusion 的流量波动ღ★ღ，反映出创意行业对这类工具的逐步接纳ღ★ღ。

　　代码生成与 DevOps 工具流量持续攀升ღ★ღ，显示软件开发领域的效率提升需求ღ★ღ。音乐生成工具流量虽有起伏ღ★ღ，但整体呈上升趋势ღ★ღ，预示着音乐创作模式的变革ღ★ღ。视频生成工具流量先降后升ღ★ღ，说明视频内容创作领域正经历调整与探索ღ★ღ。

　　语音生成工具流量稳步增长ღ★ღ，意味着语音交互应用的拓展ღ★ღ。写作与内容生成工具流量波动较大ღ★ღ，但部分工具如Originality表现突出ღ★ღ，反映出内容创作行业的变革需求ღ★ღ。生成式AI工具在各行业的应用ღ★ღ，正推动传统业务模式的转型与创新ღ★ღ。

　　运算智能ღ★ღ：即快速计算和记忆存储能力ღ★ღ。计算机比较具有优势的便是运算能力和存储能力ღ★ღ，现阶段计算智能应用已经实现并逐渐成熟ღ★ღ，1996年IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫ღ★ღ，这一事件标志着人类在强运算型场景下的计算能力已经不如机器算力了ღ★ღ。

　　感知智能ღ★ღ：即类似人的视觉ღ★ღ、听觉ღ★ღ、触觉等对外界刺激做出反应的能力ღ★ღ。人和动物能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互ღ★ღ。机器通过AI技术ღ★ღ，也可实现这种类人智能ღ★ღ，如自动驾驶汽车就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法实现这样的感知智能的ღ★ღ。当前人类社会的AI技术正处于感知智能不断完善的阶段ღ★ღ。

　　认知智能ღ★ღ：通俗讲是一种“能理解会思考”的能力ღ★ღ。未来机器能在没有数据信息被动输入的情况下ღ★ღ，主动进行环境感知ღ★ღ、信息采集ღ★ღ、逻辑判断ღ★ღ、做出决策等ღ★ღ，实现类人智能ღ★ღ。在这一阶段机器能够替代大量的传统体力劳动ღ★ღ，并辅助人们做出理论上的最优决策ღ★ღ。

　　机器学习人工智能的核心ღ★ღ，是使计算机具有智能的根本途径ღ★ღ。机器学习专注于算法ღ★ღ，允许机器学习而不需要编程ღ★ღ，并在暴露于新数据时进行更改ღ★ღ，让计算机不依赖确定的编码指令ღ★ღ，模拟或实现人类的学习行为ღ★ღ，以获取新的知识或技能ღ★ღ，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能ღ★ღ。基于处理数据种类的不同ღ★ღ，可分为有监督学习pp电子·(中国)官方网站ღ★ღ、无监督学习ღ★ღ、半监督学习和强化学习等几种类型ღ★ღ。基于学习方法的分类ღ★ღ，可分为归纳学习ღ★ღ、演绎学习ღ★ღ、类比学习ღ★ღ、分析学习ღ★ღ。基于数据形式的分类ღ★ღ，可分为结构化学习和非结构化学习ღ★ღ。

　　机器视觉是指用机器代替人眼来做测量和判断ღ★ღ，自动采集并分析图像ღ★ღ，以获取控制或评估特定零件和特定活动所需的数据ღ★ღ。机器视觉是一项综合技术ღ★ღ，包括图像处理ღ★ღ、机械工程技术ღ★ღ、控制ღ★ღ、电光源照明ღ★ღ、光学成像ღ★ღ、传感器ღ★ღ、模拟与数字视频技术ღ★ღ、计算机软硬件技术（图像增强和分析算法ღ★ღ、图像卡ღ★ღ、I/O卡等）ღ★ღ。

　　自然语言处理（NLP）是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术ღ★ღ。通过人为对自然语言的处理ღ★ღ，使得计算机对其能够可读并理解ღ★ღ。自然语言处理技术是人工智能最早的应用技术ღ★ღ，该技术细分领域包括文本分类和聚类ღ★ღ、信息检索和过滤ღ★ღ、机器翻译等ღ★ღ。文本分类和聚类按照关键字词做出统计ღ★ღ，建造一个索引库ღ★ღ，用于检索ღ★ღ。信息检索和过滤是对网络关键词进行瞬时检查并运行处理ღ★ღ，机器翻译是利用深度学习算法ღ★ღ，进行语言翻译并提升正确性ღ★ღ。

　　AI芯片主要有传统芯片和智能芯片两类ღ★ღ，另外还有受生物脑启发设计的类脑仿生芯片等ღ★ღ。传统芯片可以覆盖人工智能程序底层所需要的基本运算操作ღ★ღ，但在芯片架构ღ★ღ、性能等方面无法适应人工智能技术与应用的快速发展ღ★ღ；智能芯片是专门针对人工智能领域设计的芯片ღ★ღ，包括通用和专用两种类型ღ★ღ。其中通用型智能芯片具有普适性ღ★ღ，在人工智能领域内灵活通用ღ★ღ；专用型智能芯片是针对特定的应用场景需求设计的ღ★ღ。

　　生物识别技术是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术ღ★ღ，人类的生物特征通常具有可测量或可自动识别和验证ღ★ღ、遗传性或终身不变等特点ღ★ღ，因此生物识别认证技术较传统认证技术存在较大的优势ღ★ღ。生物识别技术的主要研究对象还包括语音ღ★ღ、脸部ღ★ღ、虹膜ღ★ღ、视网膜ღ★ღ、体形ღ★ღ、个人习惯（包括敲击键盘的力度和频率ღ★ღ、签字）等ღ★ღ，与之相应的识别技术包括语音识别ღ★ღ、人脸识别ღ★ღ、虹膜识别等ღ★ღ。生物识别技术比传统的身份鉴定方法更具安全ღ★ღ、保密和方便性ღ★ღ。生物特征识别技术具不易遗忘ღ★ღ、防伪性能好ღ★ღ、不易伪造或被盗ღ★ღ、随身“携带”和随时随地可用等优点ღ★ღ。

　　当前包括美国ღ★ღ、欧洲和中国在内的多个国家ღ★ღ，都将大力发展AI产业提升到国家战略层面ღ★ღ。2019年2月ღ★ღ，美国总统特朗普签署行政命令ღ★ღ，正式启动美国人工智能计划ღ★ღ，为美国首次推出国家层面的人工智能促进计划ღ★ღ。欧盟于2018年发布《欧盟人工智能战略》ღ★ღ，并计划在2020年底至少投入200亿欧元ღ★ღ。

　　中国方面ღ★ღ，以2015年《中国制造2025》出台为开端ღ★ღ，人工智能被写入“十三五”规划纲要及政府工作报告ღ★ღ。2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》ღ★ღ，将人工智能上升到了国家战略层面ღ★ღ。随后多部门相继出台若干核心政策和规划ღ★ღ，为我国人工智能行业快速发展提供助力ღ★ღ。

　　近年来ღ★ღ，中国人工智能人才数量快速增长ღ★ღ，已发展成为人工智能大国ღ★ღ。从发表论文和论文被引用的数量可以反映中国人才和技术研究能力与美国和欧洲相比的快速进步ღ★ღ。

　　根据斯坦福研究院Human-Centered AI发布的《2021年人工智能指数报告》ღ★ღ，在三大人工智能强国（中国ღ★ღ、美国和欧盟）中ღ★ღ，中国的人工智能论文发表量和被引用量均居全球首位ღ★ღ。2020年中国期刊发表数量以18.0%的比例超过美国（12.3%）和欧盟（8.6%）ღ★ღ。

　　全球人工智能产业规模快速增长ღ★ღ，软件占比提升ღ★ღ。随着数据量的增长及相关复杂性不断增加ღ★ღ，传统软件无法处理ღ★ღ、分析及提取其中有用的信息ღ★ღ，产生人工智能技术需求ღ★ღ。根据沙利文的报告ღ★ღ，2020年全球人工智能技术支出（包括硬件ღ★ღ、软件ღ★ღ、服务）为687亿美元ღ★ღ，预计2025年达到2212亿美元ღ★ღ，年复合增速达到26.3%ღ★ღ。其中人工智能软件支出占比将提高ღ★ღ，预计2025年全球人工智能软件市场规模将达到1218亿美元ღ★ღ，占总支出比例达到55.1%ღ★ღ，2020-2025年复合增速达到31.9%ღ★ღ。

　　人工智能支出已经成为支持企业数字化转型支出的主力之一ღ★ღ。随着数字经济发展ღ★ღ，企业积极打造敏捷反应机制ღ★ღ，推进精益化管理ღ★ღ，提升组织创新能力ღ★ღ，大力投资数字化转型相关技术ღ★ღ，特别是在人工智能领域ღ★ღ。人工智能支出已经成为支持企业数字化转型支出的主力之一ღ★ღ。根据IDC数据ღ★ღ，全球范围内ღ★ღ，企业在包括硬件ღ★ღ、软件和服务在内的人工智能（AI）市场的技术投资增速ღ★ღ，将显著高于数字化转型（DX）支出和GDP增速ღ★ღ。

　　中国是全球人工智能第二大市场ღ★ღ，预计增速有望全球第一ღ★ღ。根据沙利文的报告ღ★ღ，2020年中国人工智能市场规模为295亿元ღ★ღ，预计2025年达到1671亿元ღ★ღ，年复合增速为41.5%ღ★ღ，其中软件市场规模占比将由2020年的9%提升至2025年的24.1%ღ★ღ。

　　美国是人工智能核心发源地之一ღ★ღ，在技术上拥有全球领先地位ღ★ღ，而中国是人工智能应用场景第一强国ღ★ღ，中美成为全球人工智能发展的第一梯队ღ★ღ。其它国家人工智能发展正在快速跟进ღ★ღ，其中欧盟ღ★ღ、俄罗斯ღ★ღ、德国ღ★ღ、日本等发达国家为第二梯队的主力军ღ★ღ，不同国家的发展侧重也都稍有不同ღ★ღ。

　　人工智能产业包括了基础层ღ★ღ、技术层以及应用层ღ★ღ，目前我国已形成了较成熟的人工智能生态ღ★ღ。在基础层ღ★ღ，大数据ღ★ღ、云计算ღ★ღ、边缘计算ღ★ღ、智能芯片领域ღ★ღ，国内领先的企业有阿里巴巴ღ★ღ、华为ღ★ღ、寒武纪等代表企业ღ★ღ；在技术层ღ★ღ，我国在计算机视觉ღ★ღ、智能语音ღ★ღ、机器学习ღ★ღ、自然语言处理等细分领域也诞生了诸如科大讯飞ღ★ღ、云从科技ღ★ღ、商汤科技ღ★ღ、旷视科技等企业ღ★ღ。

　　在应用层ღ★ღ，人工智能技术与其他领域结合ღ★ღ，应用有智能机器人ღ★ღ、智能终端ღ★ღ、智能交通ღ★ღ、公共安全等ღ★ღ。其中机器人领域有新松机器人ღ★ღ、科沃斯机器人等代表企业ღ★ღ，而众多互联网巨头也纷纷入局智能终端的研发与物联网生态的打造ღ★ღ，具有代表性的企业包括了华为ღ★ღ、小米ღ★ღ、联想ღ★ღ、中兴等ღ★ღ。

　　人工智能产业链主要分为基础层ღ★ღ、技术层和应用层ღ★ღ。基础层主要包括人工智能芯片ღ★ღ、传感器ღ★ღ、云计算ღ★ღ、数据采集及处理等产品和服务ღ★ღ，智能传感器ღ★ღ、大数据主要负责数据采集ღ★ღ，AI芯片和云计算一起负责运算ღ★ღ。技术层是连接产业链基础层与应用层的桥梁ღ★ღ，包括各种深度学习框架ღ★ღ、底层算法ღ★ღ、通用算法和开发平台等ღ★ღ。应用层则是将人工智能进行商业化应用ღ★ღ，主要提供各种行业解决方案ღ★ღ、硬件和软件产品ღ★ღ。

　　基础层提供数据资源ღ★ღ、硬件设施以及计算力平台等一系列基本支持ღ★ღ。具体来看ღ★ღ，基础层包括人工智能芯片ღ★ღ、传感器ღ★ღ、大数据及云计算等ღ★ღ，其中大数据与智能传感器的主要任务是数据采集ღ★ღ，AI芯片与云计算则负责数据分析与运算ღ★ღ，技术门槛较高ღ★ღ，生态搭建已基本成型ღ★ღ。目前ღ★ღ，浪潮ღ★ღ、戴尔ღ★ღ、HPE分列全球人工智能基础设施市场份额前三ღ★ღ，其中浪潮以16.4%的市场占有率成为全球人工智能基础设施的龙头玩家ღ★ღ。

　　通用计算芯片CPUღ★ღ、GPU全球市场基本被Intelღ★ღ、Nvidia等美国芯片厂商垄断pp电子·(中国)官方网站ღ★ღ，技术与专利壁垒较高ღ★ღ，卡脖子现象严重ღ★ღ。华为麒麟ღ★ღ、巴龙ღ★ღ、昇腾及鲲鹏四大芯片有望突破此壁垒ღ★ღ。未来几年ღ★ღ，全球各大芯片企业pp电子·(中国)官方网站ღ★ღ、互联网巨头ღ★ღ、初创企业都将成为该市场的主要玩家ღ★ღ。计算力指数国家排名中美国列国家计算力指数排名第一ღ★ღ，坐拥全球最多超大规模数据中心ღ★ღ，这是美国算力的基础保障ღ★ღ。中国列第二ღ★ღ，AI算力领跑全球ღ★ღ。日本ღ★ღ、德国ღ★ღ、英国分别位列第三至第五名ღ★ღ。计算平台方面ღ★ღ，全球市场被亚马逊ღ★ღ、谷歌ღ★ღ、阿里ღ★ღ、腾讯ღ★ღ、华为等公司基本垄断ღ★ღ，但小公司的计算平台凭借价格优势仍有生存空间ღ★ღ。

　　技术层是AI产业发展的核心ღ★ღ，包括通用技术ღ★ღ、AI技术框架以及算法模型等ღ★ღ。这一层级依托于海量数据的挖掘处理与机器学习建模ღ★ღ，来进行各种应用技术的开发玛雅网更新ღ★ღ，从而解决实践中的具体类别问题ღ★ღ。计算机视觉ღ★ღ、自然语言处理ღ★ღ、语音识别ღ★ღ、机器学习ღ★ღ、深度学习ღ★ღ、知识图谱为这一层级的代表性技术ღ★ღ。优势企业如谷歌ღ★ღ、亚马逊ღ★ღ、Facebook加快部署机器学习ღ★ღ、深度学习底层平台ღ★ღ，建立产业事实标准ღ★ღ。

　　目前业内已有近40个各类AI学习框架ღ★ღ，生态竞争异常激烈ღ★ღ，全球公司先后推出用于深度学习模型训练的开源框架ღ★ღ，包括Caffeღ★ღ、Theanoღ★ღ、Torchღ★ღ、MXNet玛雅网更新ღ★ღ、TensorFlow等pp电子·(中国)官方网站ღ★ღ，极大降低了人工智能技术在实践中的入门门槛ღ★ღ，中国的百度飞桨（PaddlePaddle）ღ★ღ，清华大学的计图（Jittor）和华为推出的MindSpore也先后问世ღ★ღ。除了谷歌ღ★ღ、阿里ღ★ღ、百度ღ★ღ、腾讯等科技巨头在纷纷布局外ღ★ღ，如商汤ღ★ღ、旷视ღ★ღ、科大讯飞等公司也加入了技术层深耕行列ღ★ღ。

　　应用层是人工智能技术在各不同场景下的商业化应用ღ★ღ。人工智能已在金融ღ★ღ、教育ღ★ღ、交通ღ★ღ、医疗ღ★ღ、家居ღ★ღ、营销等多垂直领域取得较大发展ღ★ღ；与此同时ღ★ღ，智能终端ღ★ღ、模型预测控制ღ★ღ、推荐系统ღ★ღ、定位与地图构建等服务层面及自动驾驶汽车ღ★ღ、无人机ღ★ღ、智能机器人ღ★ღ、智能语音助手等人工智能产品发展迅速ღ★ღ。

　　受人工智能技术应用的链条长ღ★ღ、短期获益难度大等因素影响ღ★ღ，一些早期的技术型企业也纷纷将重心转移到等垂直领域的软硬件解决方案当中ღ★ღ。众多人工智能各类企业“从谋求单点技术的极致ღ★ღ，向场景化综合生态发展”ღ★ღ，这无疑推进了AI技术与商业应用场景的落地与融合ღ★ღ。国外应用企业以苹果ღ★ღ、IBM等为代表ღ★ღ，而中国企业在应用层发展最为活跃ღ★ღ，除华为ღ★ღ、小米ღ★ღ、阿里巴巴等大型企业外ღ★ღ，众多中小型企业也纷纷加入应用层的竞争行列当中ღ★ღ。

　　2021年3月我国十四五规划纲要出台ღ★ღ，提出“打造数字经济新优势”的建设方针ღ★ღ，并强调了人工智能等新兴数字产业在提高国家竞争力上的重要价值ღ★ღ。规划纲要指出要充分发挥海量数据和丰富应用场景优势ღ★ღ，促进数字技术与实体经济深度融合ღ★ღ，赋能传统产业转型升级ღ★ღ，以数据驱动生产过程优化ღ★ღ，催生新产业ღ★ღ、新业态ღ★ღ、新模式ღ★ღ。数字经济的高速发展为人工智能发展创造了良好的经济与技术环境ღ★ღ；同时ღ★ღ，人工智能作为关键性的新型信息基础设施ღ★ღ，也被视为拉动我国数字经济发展的新动能ღ★ღ。随着新基础设施计划的实施ღ★ღ、消费互联网的升级和产业互联网的发展ღ★ღ，人工智能科技产业开始步入全面融合发展的新阶段ღ★ღ，成为数字经济时代的核心生产力和产业底层支撑能力ღ★ღ，是激活数字经济相关产业由数字化向智能化升级的核心技术ღ★ღ。

　　近年来ღ★ღ，人工智能技术及产品在企业设计ღ★ღ、生产ღ★ღ、管理ღ★ღ、营销pp电子·(中国)官方网站ღ★ღ、销售多个环节中均有渗透且成熟度不断提升ღ★ღ。同时ღ★ღ，随着新技术模型出现ღ★ღ、各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品效果提升ღ★ღ，人工智能应用已从消费ღ★ღ、互联网等泛C端领域ღ★ღ，向制造ღ★ღ、能源ღ★ღ、电力等传统行业辐射ღ★ღ。以计算机视觉技术主导的人脸识别ღ★ღ、光学字符识别（OCR）ღ★ღ、商品识别ღ★ღ、医学影像识别和以对话式AI技术主导的对话机器人ღ★ღ、智能外呼等产品的商业价值已得到市场充分认可ღ★ღ；除感知智能技术外ღ★ღ，机器学习ღ★ღ、知识图谱ღ★ღ、自然语言处理等技术主导的决策智能类产品ღ★ღ，也在客户触达玛雅网更新ღ★ღ、管理调度ღ★ღ、决策支持等企业业务核心环节体现价值ღ★ღ。

　　在产业数字化和数字产业化浪潮下ღ★ღ，城市经济转型和升级过程中创造出的智能化需求ღ★ღ，是促进创新资源聚集和产业发展的关键因素ღ★ღ。以智能化需求为导向ღ★ღ，构建和培育富有活力的创新生态ღ★ღ，是区域人工智能科技产业发展的前提和基础ღ★ღ。人工智能产业发展也打开了新一轮的城市与区域竞争变局ღ★ღ。根据中国新一代人工智能发展战略研究院2018-2021年针对区域人工智能科技产业竞争力评价指数的追踪研究表明ღ★ღ，2021年长三角总评分首次超过京津冀位列第一ღ★ღ。人工智能和实体经济融合发展进程的加速和北方人工智能科技产业创新资源的“南移”ღ★ღ，是改变区域竞争力发展格局的重要因素ღ★ღ。因此ღ★ღ，各区域应加速补全人工智能及面向各行业的产业链ღ★ღ、积极建设示范性智慧应用场景ღ★ღ、前瞻布局人工智能相关标准及管理体系ღ★ღ、推动公共研发等资源共享ღ★ღ，强化科研与人才培育建设ღ★ღ、鼓励系统性超前研发布局等以把握人工智能产业发展的重大历史机遇ღ★ღ。

　　人工智能技术在我国呈现政策大力支持ღ★ღ、应用场景多元化ღ★ღ、技术成熟度不断提升等发展态势ღ★ღ，具备广阔的市场前景ღ★ღ。

　　从2017年以来ღ★ღ，中国一直在大力发展人工智能产业ღ★ღ，从政策及资本上给予行业很大的支持ღ★ღ，人工智能也与5Gღ★ღ、大数据ღ★ღ、工业互联网等新兴技术产业一起被列入新基建范围ღ★ღ。

　　2020-2022年ღ★ღ，是中国人工智能商业化较快的时期ღ★ღ，AI进入了深度融合的发展期ღ★ღ，开始运用于各行各业ღ★ღ。回看近几年AI的发展ღ★ღ，行业大环境与快速发展的趋势未改变ღ★ღ。

　　自2015年以来ღ★ღ，人工智能被先后写进“十三五”玛雅网更新ღ★ღ、“十四五”国家发展规划纲要ღ★ღ。此后ღ★ღ，中央部委出台了诸多人工智能工作计划ღ★ღ、实施意见ღ★ღ。在国家持续推动下ღ★ღ，各地也紧跟大潮ღ★ღ，充分结合自身优势和产业基础ღ★ღ，积极布局人工智能发展规划ღ★ღ。例如ღ★ღ，2019年ღ★ღ，长沙市发布《关于进一步促进人工智能产业发展的意见》提出设立人工智能产业发展专项资金ღ★ღ，每年列支5亿元ღ★ღ，用于支持全市人工智能产业发展ღ★ღ，重点支持产业集聚ღ★ღ、企业引培ღ★ღ、研发创新ღ★ღ、示范应用ღ★ღ、人才培养ღ★ღ、金融创新ღ★ღ、生态优化等方面ღ★ღ。2022年ღ★ღ，广州市发布《关于开展2022年度新一代信息技术ღ★ღ、人工智能政策兑现工作的通知》提出针对人工智能示范应用ღ★ღ、获奖情况进行资金奖励ღ★ღ，并对相关企业租房用房ღ★ღ、举办重大活动提供资金支持ღ★ღ。

　　目前中国各类AI技术全面发展ღ★ღ，除了由市场需求驱动的应用技术发展之外ღ★ღ，在政策牵引及业务需求驱动下玛雅网更新ღ★ღ，中国市场也在积极补齐基础理论研究方面的短板ღ★ღ，大力推动如AI芯片ღ★ღ、深度学习等领域的技术突破ღ★ღ，从底层技术出发赋能AI产品及解决方案的迭代ღ★ღ。

　　从技术创新角度看ღ★ღ，以中国为首的东亚地区ღ★ღ，已基本形成了人工智能创新高地ღ★ღ，中国在专利ღ★ღ、论文量及全球占比也在逐年提升ღ★ღ。

　　当前ღ★ღ，人工智能已广泛应用于人们日常生产ღ★ღ、生活的方方面面ღ★ღ，人工智能工具的引入也为中国数字经济发展带来巨大的增量ღ★ღ，其发展态势健康稳定ღ★ღ、持续且乐观ღ★ღ。同时ღ★ღ，在产业智能化转型升级的进程中ღ★ღ，传统行业的参与程度将越来越深入ღ★ღ，这将为AI提供海量的数据和更丰富的应用场景ღ★ღ，为人工智能的应用打开新的空间ღ★ღ。

　　随着人工智能产业的不断发展和投资ღ★ღ，人工智能产业规模在过去五年持续增长ღ★ღ。根据2017年国务院发布的《新一代人工智能发展规划》ღ★ღ，到2020年人工智能与世界先进水平同步ღ★ღ，核心产业规模超过1500亿元ღ★ღ，带动相关产业规模超过1万亿元ღ★ღ；到2025年ღ★ღ，核心产业规模将超过4000亿元ღ★ღ，带动相关产业规模超过5万亿元ღ★ღ。

　　2021年人工智能核心产业规模预计达到1998亿元规模ღ★ღ，预计将于2026年超过6000亿元ღ★ღ，对应2021年到2026年的CAGR为24.8%ღ★ღ，带动产业规模超过2万亿元ღ★ღ。随着越来越多的头部企业登陆资本市场ღ★ღ，市场份额将进一步集中ღ★ღ。

　　以上是一文搞懂人工智能行业发展趋势（市场前景ღ★ღ、产业链ღ★ღ、历史ღ★ღ、政策）万字解析ღ★ღ。更多相关报告原文下载ღ★ღ：

　　信息技术-计算机行业深度报告ღ★ღ：把握“人工智能+”关键投资风口——选股逻辑梳理（东吴证券ღ★ღ，25页）

　　AI CITY发展研究报告ღ★ღ：“人工智能+”时代的智慧城市发展范式创新（2025年ღ★ღ，国家信息中心ღ★ღ，78页）返回搜狐ღ★ღ，查看更多