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構建戰略控制點,我國人工智能產業發展的瓶頸和機遇是什么?

日期:2021-07-12


21世紀以來,人工智能引領的第四次工業革命悄然而至。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化載體,并逐漸向傳統產業滲透。
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人工智能產業鏈結構分析


人工智能產業與互聯網+行業類似,均是一種新興技術通過各種軟硬件產品結合,與傳統產業進行深度整合之后,提升傳統產業效率的一種新興業態。
從產業鏈及供應鏈的角度考慮,人工智能產業結構可分為基礎層、感知層、應用層三部分。
基礎層:是人工智能產業的基礎,通過海量數據形成人工智能產業數據獲取(傳感器)、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的應用,是人工智能產業對其他產業的深度改造及賦能,并且隨著技術及監管法規的不斷完善,人工智能在各行業的應用不斷深化。?

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圖1:人工智能產業鏈結構來源:根據公開資料整理

02?我國人工智能產業發展瓶頸


我國人工智能產業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、智慧醫療、無人駕駛等)。但與其他高精尖產業境遇相似,雖經過多年的發展,我國人工智能產業鏈結構偏重于應用端,在產業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展,大數據服務在國內從云計算到大數據分析發展較為迅速,但芯片制造及設計、高端傳感器等人工智能基礎硬件則發展相對滯后。
表1:我國人工智能產業卡脖子環節以及相關企業

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來源:根據公開資料整理

從產業生命周期來看,人工智能產業總體尚處于行業初期階段。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距離產業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。

  • 人工智能在醫療器械創新網的不斷突破,是產業發展的重要牽引力,但受限于底層技術的不成熟及政策法規的影響,其在各產業中的應用也處于初期階段。



03?我國人工智能產業發展的機遇


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

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圖2:人工智能的醫療器械創新網來源:根據公開資料整理
國產替代機會。中美貿易戰之后,國家對集成電路及人工智能產業的重視達到空前的高度,目前在國內已經涌現出一批優秀的AI芯片設計軟件、制造及高端傳感器等創新企業,隨著國家及資本不斷加大投入,科研機構及企業不斷取得技術突破,“卡脖子”變成產業優勢及技術壁壘指日可待。
換道超車。伴隨著我國互聯網產業的高速發展,海量的互聯網數據得以產生,我國具備了發展云計算、AI應用的天然優勢,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勢發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,是我國人工智能產業可否實現換道超車的關鍵。
表2:我國人工智能產業細分領域融資數量分布情況

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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發展的第四次工業革命。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,已成為國家產業發展的戰略控制點
當前我國人工智能產業總體處于國際先進水平,但產業發展依然處于初級階段,產業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,為新一輪產業變革中競爭新高地提供強大科技動能。
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