2022年人工智能AI行业研究报告.docx

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1、2022年人工智能AI行业研究报告“十四五强调AI发展价值，技术创新日益成熟(一)AI历经三次发展浪潮，开启认知智能时代1、人工智能发展历程AI发展历经60余年，经历三次发展浪潮，当前正处于第三次发展浪潮之中。2011年至今，大数据、云计算、互联网和物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能场景多元化。人工智能发展的历程第一次泯潮(1956-1974)诞生并快速发展 图灵测试的提出 195济达片茅斯会议 1957年神经网络算法感知总发明 196评“通用解题器”程序成功开发 STUDENT程序能够解决高中程度代效应用第 微世

2、界(Microworld)慨合械提出第二次浪潮(19801987)模型突破，初步产业化第一个专家系统DENDRAL开发1988年CMU设计了 XCON专家系统第一个试图解决常识问题的程用Cyc出现1982年Hopfield网络被提出反向传播(BP)算法被提出并得到David Rutnelhart，隹广Hans Berliner打迨的计算机战胜双陆棋世界冠军 第三次浪潮(19932011 )创新研究加速，技术进一步实用化2011至今逻辑推理专室系统 1955年支抄向土机(SVM)首次被梃出 1997年深蓝计算机战胜国际第棋冠军 1998年语义互联网路战图被提出 200济深度学习概念被提出 IBM

3、沃京研发De叩QA算法怩架,在201佯危险边缘竞赛表现惊人 2012年谷歌发布知识图谱 2014年生成对抗网络(GAN)极提出 2016年AlphaGo战胜李世石，2017年战胜柯洁 2018年BERT发表 大数据、云计算和物联网等信息技术的发展，以泛在感知数据和图影处理器等计算平台推动限度神经网络为代表 AI应用场景越来越多机器学习+深度学习十大数据目前AI发展处于第三代，即认知智能时代。AI从技术阶段上主要分为运算智能、感知智能和认知智能三个层次。运算智能，即快速计算和记忆存储能力；感知智能即视觉、听觉、触觉等感知能力;认知智能即具有推理、可解释性的能力。目前AI在认知智能领域还处于初级阶

4、段。2、从算法到算力，综合解决方案成当前AI行业投资热点(1)算法：AI产业诞生初期，算法是AI最底层框架，为抢占先发优势、形成技术壁垒、垄断数据以优化算法，AI行业掀起第一波投资热潮。通用算法趋于稳定：通用算法是AI产业的基本生产要素，差异化优势不明显，行业迭代速度开始放缓，竞争格局趋于稳定。行业算法差异化优势明显：以大厂的通用算法为基础，构筑“行业+算法”更加贴近客户需求，商业化能力强。针对特定的行业和场景，借助预置的行业工作流，灵活实现AI应用开发及持续迭代。(2)算力：随着人工智能产业的发展和算力需求提升，高算力AI芯片成为必要，市场投资热情高涨。海外龙头公司优势明显：由于深厚的历史积

5、累,从竞争格局来看，国外科技巨头仍占据AI芯片主要市场份额。国内厂商快速追赶：新兴应用场景给了国内芯片设计公司切入机会，以海思为首的国内AI芯片设计公司快速崛起。（3）行业解决方案：当前AI技术逐步落地,下游需求多点爆发，不同场景AI差异化的需求使得行业综合解决方案环节成为更具备竞争优势的产业赛道。驾驶、医疗等应用场景协同AI技术构建数字化商业模式，数字经济加持下，行业需求提升较快。针对细分行业的差异化服务能力的重要性仍然显著：对AI平台的需求从传统的一站式解决方案向差异化、定制化方案过渡，针对特定行业、特定业务的AI应用制定综合解决方案的重要性凸显。3、AI企业在人工智能多领域深入布局目前在

6、人工智能领域布局的AI企业主要是从三个层面开展:1、硬件层：主要分为芯片和传感器两个领域。在芯片领域布局的AI企业主要有地平线公司、寒武纪、比特大陆以及景嘉微。在传感器领域布局的AI企业主要有舜宇光学和禾赛科技。2、算法层：在算法层布局的AI企业主要有商汤科技、云从科技、依图等企业。3、应用层：在应用层布局的人AI企业主要科大讯飞和锐明等企业。（二）政策长期利好，十四五”打造数字经济新优势”强调AI发展价值1、国家高度重视AI领域发展，不断推出相关政策助力AI持续进步各地积极出台政策支持人工智能基础设施发展,已有较为清晰的建设思路，如北京、上海、广东聚焦基础研究领域，江苏、浙江、福建、山东偏重

7、应用层面。2016-2021年中国人工智能发展主要政策:（1）2016写入“十三五”规划纲要；发布“互联网+”人工智能三年行动实施方案、“十三五”国家科技创新规划“十三五”国家战略性新兴产业发展规划。（2） 2017年首次写入政府工作报告和十九大报告，并发布国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知、促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（20182020年）。（3） 2018年再次被写入政府工作报告，并发布高等学校人工智能创新行动计划和新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案。（4） 2019年将人工智能升级为智能+,并发丰关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见和新一代人工智能治理原

8、则一一发展负责任的人工智能。（5） 2020年人工智能成为“新基建”的重要一项，并发布关于“双一流”建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见。同时，中央与一号文件提到加快人工智能等技术在农业领域的应用。（6） 2021年我国十四五规划纲要出台，提出“打造数字经济新优势”的建设方针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。2、工信部批复的八大人工智能创新应用先导区是我国人工智能基础设施建设的先行先试区八大先导区先后发布人工智能行动方案，方案围绕公共数据集、先进计算/超级计算机/智能计算、智能感知/智能网联/智能芯片等人工智能基础设施进行重点布局。八大先导区人工智

9、能发展的主要政策为:（1）北京2021年6月发布了北京市加快新型基础设施建设行动方案（2020-2022年。(2)天津滨海新区2021年5月发布了天津市制造强市建设三年行动计划。(3)杭州2019年12月发布了杭州市建设国家新一代人工智能创新发展试验区行动方案。(4)广州2020年2月和6月分别发布了广州人工智能与数字经济试验区建设总体方案和广州市关于推进新一代人工智能产业发展的行动计划。(5)成都2021年5月发布了成都高新区创建成都国家人工智能创新应用先导区行动计划。(6)上海浦东新区2020年6月发布了关于建设人工智能上海高地构建一流创新生态的行动方案(2019-2021年)。(7)深圳

10、2019年5月发布了深圳新一代人工智能发展行动计划(2019-2023年)o(8)济南-青岛2020年5月发布了济南-青岛人工智能创新应用先导区融合发展实施方案。(三)AI研究水平稳步上升，中国AI学术能力位居世界前列AI领域学术研究水平稳步提升，中国高水平论文发表及专利申请具有领先优势。2011-2020年AI领域高水平论文发表量整体上呈现稳步增长态势,取得R-CNN算法、神经机器翻译的新方法等科研成果。从高水平科研论文的国家分布来看，中国以22686篇人工智能领域论文的发表量位居第二，仅次于美国，遥遥领先于其他国家。20112020年AI领域高水平论文发表量T0P10（单位：篇）35,00

11、030,00025,00020,00015,00010,0005,00002011-2020年全球人工智能专利申请量521264项。中国专利申请量为389571项，位居世界第一，占全球总量的74.7%,是排名第二的美国专利申请量的8.2倍。2011-2020年全球AI专利申请量排名0（三）AI应用技术未来趋势：端-边-云算力协同端-边-云帮助缓解云端的工作负载的同时，解决了终端算力不足、计算功耗大的难题。设备端产生的大量数据，若直接上传到云端处理，会对云端的带宽、算力、存储空间等造成巨大压力。在算力协同的模式下，云端的云计算中心承担模型训练任务，贴近端侧的各设备进行模型推理，二者之间的边缘侧负

12、责通用模型的转移学习。未来，边缘计算向算力集群异构设计发展，其异构化程度将会高于传统的数据中心，异构设计的突破将会进一步提高端边云的整体计算效能，进而加速AI模型的训练与推理。端-边-云算力协同运算流程STEP1算法榆出：预训练阶段云cloud边缘Edge算力：100+TOPS功耗：100+W延吐v100ms算力：IO/OOTOPS功耗：1CM00W云边缘延时：v30ms移动边缘延时:20ms私有边缘延时:2ms训练从通用数据池云服务器算力集群预获取云端储存训练，此环节为边缘的公共数据A1的底座输出基础的通用云端模型算法下行与数据上传输出调优后的边缘模型生成最终的边缘模型边缘服务器算力集群进行

13、增量学习边缘数据接入,获取已存储的增量数据端Device推理算力：L10TOPS功耗:0.MOW延时：lms（四）AI市场规模保持高速增长，行业前景广2021年AI赛道火热，总投资额达到775亿美元，2022年全球AI市场规模预计超4000亿美元。根据IDC最新数据，全球人工智能收入预计到2022年同比增长19.6%,达到4328亿美元。预计2023年将突破5000亿美元大关。中国人工智能产业市场规模保持高速增长，行业景气度高。据咨询预测，2021年，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2019-2025年中

14、国人工智能产业规模（单位：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。AI产业高景气和潜在巨大空间将会为整个产业链提供良好发展基础。二、产业链协同发展，AI赋能多元场景（一）AI产业链协同发展，赋能多行业应用人工智能产业链可分为基础层、技术层和应用层。AI产业链基础层主要包括数据提供商、算力提供商、算力模型生产商；技术层包括关键技术领域和通用技术领域；应用层则包含安防、医疗等多场景应用。人工智能产业链AI应用遍及各行各业，场景丰富。不同人工智能技术提供专属行业的解决方案，并不断探索更多行业应用。（1）计算机视觉应用方面：智能安全监控以及智慧交互大屏；（2）语音识别方面：AI客服系统和智能语音助手；（3）自然语言处理方面:文本智能审阅和自动报告；（4）知识图谱方面：智能辅助指挥决策或商业情报分析决策，以及智能诊断与维修助手；（5）机器学习方面：预测模型和智能风