第1个回答 2024-06-22
人工智能（AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸和扩展人的智能。近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。人工智能市场格局正在形成，AI技术在生产和生活方面带来革命性转变。作为新一轮产业变革的核心力量，人工智能将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品。人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用，同时具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据预测，到2035年，人工智能将推动中国劳动生产率提高27%，经济总增加值提升7.1万亿美元。
全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等国家紧随其后。在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局，并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护航。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自2015年以来，政府密集出台系列扶持政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国在技术层（计算机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。
基础层面，国内在基础层领域相对薄弱。在AI芯片领域，国际科技巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外科技巨头手中。虽国内阿里、华为等科技公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶科技的指纹传感器等产品，但整体产业布局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。
技术层面，国内头部企业各领风骚。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然语言处理）。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。
应用层面，全球市场格局未定。应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019年，全球应用层产业规模将达到360.5亿元，约是技术层的1.67倍，基础层的2.53倍。在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。
展望未来，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。中国人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看，我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。