第一章 行業(yè)概況

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是計算機科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。總體來講，當(dāng)前對人工智能的定義大多可劃分為以下四類：

圖：人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

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按照人工智能的智能程度，一般分為以下三類：

弱人工智能 （ANI）：是指專注于且只能解決單個特定領(lǐng)域問題的人工智能

強人工智能 （AGI）：是指能夠勝任人類所有工作的人工智能

超強人工智能 （ASI）：是指在科學(xué)創(chuàng)造力、智能和社交能力等每一個方面都比最強人類大腦聰明的人工智能。

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 行行查

人工智能具有算力、算法、數(shù)據(jù)三大要素，其中基礎(chǔ)層提供算力支持，通用技術(shù)平臺解決算法問題，場景化應(yīng)用挖掘數(shù)據(jù)價值。

圖 人工智能三大要素

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人工智能可分為以下三個發(fā)展階段：

運算智能：即快速計算和記憶存儲能力。計算機比較具有優(yōu)勢的是運算能力和存儲能力，現(xiàn)階段計算智能應(yīng)用已經(jīng)實現(xiàn)并逐漸成熟，1996年IBM的深藍計算機戰(zhàn)勝了當(dāng)時的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫，這一事件標(biāo)志著人類在強運算型場景下的計算能力已經(jīng)不如機器算力了。

感知智能：即類似人的視覺、聽覺、觸覺等對外界刺激作出反應(yīng)的能力。人和動物能夠通過各種智能感知能力與自然界進行交互。機器通過AI技術(shù)，也可實現(xiàn)這種類人智能，如自動駕駛汽車就是通過激光雷達等感知設(shè)備和人工智能算法實現(xiàn)這樣的感知智能的。當(dāng)前人類社會的AI技術(shù)正處于感知智能不斷完善的階段。

認(rèn)知智能：通俗講是一種“能理解會思考”的能力。未來機器能在沒有數(shù)據(jù)信息被動輸入的情況下，主動進行環(huán)境感知、信息采集、邏輯判斷，做出決策等，實現(xiàn)類人智能。在這一階段機器能夠替代了大量的傳統(tǒng)體力勞動，并輔助人們做出理論上的最優(yōu)決策。

1．1 發(fā)展歷程

自1956年“人工智能”概念和理論首次被提出，AI 產(chǎn)業(yè)和技術(shù)發(fā)展主要經(jīng)歷如下發(fā)展階段：

20世紀(jì)50年代——20世紀(jì)70年代

受制于算力性能、數(shù)據(jù)量等，更多停留在理論層面。1956年達特茅斯會議推動了全球第一次人工智能浪潮的出現(xiàn)，當(dāng)時樂觀的氣氛彌漫著整個學(xué)界，在算法方面出現(xiàn)了很多世界級的發(fā)明，其中包括一種叫做增強學(xué)習(xí)的雛形， 增強學(xué)習(xí)就是谷歌AlphaGo算法核心思想內(nèi)容。

而70年代初，AI遭遇了瓶頸：人們發(fā)現(xiàn)邏輯證明器、感知器、增強學(xué)習(xí)等只能做很簡單、用途狹隘的任務(wù)，稍微超出范圍就無法應(yīng)對。當(dāng)時的計算機有限的內(nèi)存和處理速度不足以解決任何實際的AI問題。這些計算復(fù)雜度以指數(shù)程度增加，成為了不可能完成的計算任務(wù)。

20世紀(jì)80年代——20世紀(jì)90年代

專家系統(tǒng)是人工智能的第一次商業(yè)化嘗試，高昂的硬件成本、有限的適用場景限制了市場的進一步向前發(fā)展。在80年代，專家系統(tǒng)AI程序開始為全世界的公司所采納，而“知識處理”成為了主流AI研究的焦點。專家系統(tǒng)的能力來自于它們存儲的專業(yè)知識，知識庫系統(tǒng)和知識工程成為了80年代AI研究的主要方向。但是專家系統(tǒng)的實用性僅僅局限于某些特定情景，不久后人們對專家系統(tǒng)的狂熱追捧轉(zhuǎn)向巨大的失望。

另一方面，1987年到1993年現(xiàn)代PC的出現(xiàn)，其費用遠遠低于專家系統(tǒng)所使用的Symbolics和Lisp等機器。相比于現(xiàn)代PC，專家系統(tǒng)被認(rèn)為古老陳舊而非常難以維護。于是，政府經(jīng)費開始下降，寒冬又一次來臨。

2015年至今

逐步形成完整的產(chǎn)業(yè)鏈分工、協(xié)作體系。人工智能第三起的標(biāo)志性事件發(fā)生在2016年3月，谷歌DeepMind研發(fā)的AlphaGo在圍棋人機大戰(zhàn)中擊敗韓國職業(yè)九段棋手李世石。隨后，大眾開始熟知人工智能，各個領(lǐng)域的熱情都被調(diào)動起來。這次事件確立了以DNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為基礎(chǔ)的統(tǒng)計分類深度學(xué)習(xí)模型，這類模型相比于過往更加泛化，通過不同的特征值提取可以適用于不同的應(yīng)用場景中。

同時，2010年—2015年移動互聯(lián)網(wǎng)的普及也為深度學(xué)習(xí)算法帶來了前所未有的數(shù)據(jù)養(yǎng)料。得益于數(shù)據(jù)量的上漲、運算力的提升和機器學(xué)習(xí)新算法的出現(xiàn)，人工智能開始大調(diào)整。人工智能的研究領(lǐng)域也在不斷擴大，包括專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，讓人工智能進入新的發(fā)展高潮。

1．2 市場現(xiàn)狀

市場規(guī)模

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展人工智能也逐漸出現(xiàn)在大眾眼前，人工智能是一個新興產(chǎn)業(yè)，所涉及的面廣對于人才的要求高，近些年人工智能市場規(guī)模不斷擴大隨著人工智能技術(shù)的成熟應(yīng)用場景也在擴展。

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 報告大廳

根據(jù)人工智能市場分析數(shù)據(jù)顯示，截至2017年，中國人工智能市場規(guī)模達到237．4億元，比2016年增長67％。其中，計算機視覺市場具有生物識別技術(shù)，形象認(rèn)可，視頻識別等技術(shù)核心規(guī)模最大，占34．9％，達到82．8億元。2021年中國人工智能市場規(guī)模將達到415．5億元，同比增長75％。預(yù)計到2023年中國人工智能市場規(guī)模將超過2000億。人民幣2364億元，2021 － 2023年復(fù)合增長率約為43．73％。

從應(yīng)用領(lǐng)域來看，目前我國人工智能在政府、金融、互聯(lián)網(wǎng)、零售等領(lǐng)域的人機對話、遠程作業(yè)、質(zhì)控風(fēng)控、營銷運營、決策支持等諸多環(huán)節(jié)存在不同程度的應(yīng)用，行業(yè)主要客戶也主要來自上述領(lǐng)域。其中，政府城市管理和運營的市場份額接近50％，成為推動我國人工智能行業(yè)發(fā)展的重要動力。其次是互聯(lián)網(wǎng)，占比18％。第三是金融，占比12％。

投融資情況

根據(jù)2021 年斯坦福大學(xué)發(fā)布的《2021 年人工智能指數(shù)報告》，2018 年開始全球Al 公司的融資持續(xù)向龍頭初創(chuàng)公司聚集，2018 年開始每年新成立的公司數(shù)量持續(xù)下降，但是Al 融資金額依舊保持上升趨勢。

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 廣聞廣識

圖：中國人工智能企業(yè)的上市情況

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第二章 商業(yè)模式和技術(shù)發(fā)展2．1 產(chǎn)業(yè)鏈

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈主要分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個層級：

基礎(chǔ)層以數(shù)據(jù)、算力、算法為核心；

技術(shù)層是建立在基礎(chǔ)層的核心能力之上，通過打造一套人工智能系統(tǒng)使機器能夠像人類一樣進行感知與分析，其中最關(guān)鍵的領(lǐng)域包括計算機視覺（圖像識別與分析）、語音識別與自然語言處理技術(shù)（語音識別與合成）、機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)（分析決策及行動）等；

應(yīng)用層是將技術(shù)能力與具體場景相融合，幫助企業(yè)／城市管理者等客戶降本增效，目前主要應(yīng)用的場景有泛安防、金融、醫(yī)療、自動駕駛等領(lǐng)域。

在上述三個層級之外，通常面向終端時還涉及硬件交付，如攝像頭、服務(wù)器、芯片等，所以人工智能產(chǎn)業(yè)鏈涉及業(yè)務(wù)方眾多。

圖：產(chǎn)業(yè)鏈

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 招商銀行

圖：產(chǎn)業(yè)鏈圖譜概覽

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 艾瑞咨詢

上游

人工智能基礎(chǔ)層是支撐各類人工智能應(yīng)用開發(fā)與運行的資源平臺，主要包括數(shù)據(jù)資源、硬件設(shè)置和計算力三大要素。

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人工智能基礎(chǔ)層主要包括智能計算集群、智能模型敏捷開發(fā)工具、數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)與治理平臺三個板塊。

智能計算集群：提供支持AI模型開發(fā)、訓(xùn)練或推理的算力資源，包括系統(tǒng)級AI芯片和異構(gòu)智能計算服務(wù)器，以及下游的人工智能計算中心等；

智能模型敏捷開發(fā)工具：主要實現(xiàn)AI應(yīng)用模型的生產(chǎn)，包括開源算法框架，提供語音、圖像等AI技術(shù)能力調(diào)用的AI開放平臺和AI應(yīng)用模型效率化生產(chǎn)平臺；

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)服務(wù)與治理平臺：實現(xiàn)應(yīng)用所需的數(shù)據(jù)資源生產(chǎn)與治理，提供AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)及面向AI的數(shù)據(jù)治理平臺。

AI基礎(chǔ)層企業(yè)通過提供AI算力、開發(fā)工具或數(shù)據(jù)資源助力人工智能應(yīng)用在各行業(yè)領(lǐng)域、各應(yīng)用場景落地，支撐人工智能產(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展。

圖：人工智能基礎(chǔ)層分類

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通用計算芯片CPU、GPU 全球市場基本被Intel、Nvidia 等美國芯片廠商壟斷，技術(shù)與專利壁壘較高，卡脖子現(xiàn)象嚴(yán)重。華為麒麟、巴龍、昇騰及鯤鵬四大芯片有望突破此壁壘。未來幾年，全球各大芯片企業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、初創(chuàng)企業(yè)都將成為該市場的主要玩家。

計算力指數(shù)國家排名中美國列國家計算力指數(shù)排名第一，坐擁全球最多超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心，這是美國算力的基礎(chǔ)保障。中國列第二，AI 算力領(lǐng)跑全球。日本、德國、英國分別位列第三至第五名。

計算平臺方面，全球市場被亞馬遜、谷歌、阿里、騰訊、華為等公司基本壟斷，但小公司的計算平臺憑借價格優(yōu)勢仍有生存空間。

中游

技術(shù)層作為人工智能產(chǎn)業(yè)的核心，主要依托基礎(chǔ)層的運算平臺和海量數(shù)據(jù)資源進行識別訓(xùn)練和機器學(xué)習(xí)建模，以開發(fā)面向不同領(lǐng)域的應(yīng)用技術(shù)，對應(yīng)用層的產(chǎn)品智能化程度起著決定性作用。根據(jù)技術(shù)層級分為通用技術(shù)層、AI軟件框架層和算法模型層。

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算法作為人工智能技術(shù)的引擎，主要用于計算、數(shù)據(jù)分析和自動推理。當(dāng)前最為主流的基礎(chǔ)算法是深度學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)可以從大量數(shù)據(jù)中自動總結(jié)規(guī)律，并使其適應(yīng)自身結(jié)構(gòu)，從而應(yīng)用到案例中。隨著基礎(chǔ)算法的成熟和穩(wěn)定，算法發(fā)展重點轉(zhuǎn)向工程實現(xiàn)——軟件框架，很多企業(yè)開始轉(zhuǎn)向建設(shè)算法模型工具庫，將算法封裝為軟件框架，提供給開發(fā)者使用。

目前美國是該領(lǐng)域發(fā)展水平最高的國家，以谷歌、Facebook、IBM和微軟為主的科技巨頭均將人工智能的重點布局在算法理論和軟件框架等門檻高的技術(shù)之上。而我國基礎(chǔ)理論體系尚不成熟，鮮有擁有針對算法的開放平臺，百度的Paddle－Paddle、騰訊的Angle等國內(nèi)企業(yè)的算法框架尚無法與國際主流產(chǎn)品競爭。

下游

應(yīng)用層是基于技術(shù)層的能力，去解決具體現(xiàn)實生活中的問題。比如利用計算機視覺技術(shù)，實現(xiàn)金融、安防等多個領(lǐng)域的人臉識別；利用智能語音技術(shù)，實現(xiàn)智能音箱、錄音筆等的語音識別；利用自然語言處理技術(shù)，用于智能客服的問答。

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在實際的應(yīng)用中，技術(shù)層和應(yīng)用層的關(guān)系是相互交叉的，某個領(lǐng)域的應(yīng)用可能用到多個維度的技術(shù)層的能力，比如金融行業(yè)的應(yīng)用對于智能語音、計算機視覺、自然語言處理技術(shù)都會有需求；同樣某個技術(shù)層的能力也可以廣泛應(yīng)用到多個不同的應(yīng)用領(lǐng)域，比如計算機視覺技術(shù)可以廣泛應(yīng)用到金融、安防、醫(yī)療、交通、教育等多個維度。

2．2 商業(yè)模式

人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)大概分為五類：銷售智能設(shè)備、提供智能服務(wù)、智能平臺變現(xiàn)、智能軟件授權(quán)以及智能項目整合。不同的商業(yè)領(lǐng)域決定AI技術(shù)的變現(xiàn)能力，根據(jù)五類產(chǎn)業(yè)內(nèi)容又可分為計算能力、數(shù)據(jù)、算法框架、應(yīng)用平臺和解決方案六類商業(yè)領(lǐng)域，其進入壁壘、演化路徑與短期長期價值各不相同。

圖：人工智能常見五種商業(yè)模式

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目前，國內(nèi)外的中大型廠商都已經(jīng)初步形成了各自不同的核心競爭力，依據(jù)五大類人工智能商業(yè)內(nèi)容呈現(xiàn)出的最終形式大致可以分為以下三類公司。

人工智能創(chuàng)業(yè)公司：主要是依靠其對于某一垂直領(lǐng)域的技術(shù)研發(fā)或渠道優(yōu)勢，通過銷售相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品設(shè)備或服務(wù)獲得盈利。人工智能領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的技術(shù)門檻較高，一旦成功產(chǎn)業(yè)化，則競爭壓力相對較小。商業(yè)模式相對比較傳統(tǒng)，在獲得市場關(guān)注和盈利前，需要投資人在人才與研發(fā)環(huán)節(jié)持續(xù)投入。而獲得源源不斷的融資也靠創(chuàng)始人的聲譽背書，因此這類企業(yè)短時間內(nèi)的收入模型和盈利模式比較模糊。

人工智能平臺：大型人工智能科技公司一般布局都在基礎(chǔ)功能平臺服務(wù)上，如大數(shù)據(jù)、云計算平臺�，F(xiàn)在越來越多的巨頭也把資源投入到了AI領(lǐng)域，如微軟旗下成熟的AI平臺。大型科技巨頭公司將主要精力花在布局基礎(chǔ)設(shè)施上，且大型人工智能平臺主要都是靠應(yīng)用程序接口（API）來盈利，調(diào)用的API次數(shù)越多，收費越高。而在調(diào)用這些API的同時，用戶通常還會涉及其他服務(wù)，如服務(wù)器、虛擬機、數(shù)據(jù)庫等，這也將為企業(yè)盈利帶來新的增長點。

人工智能咨詢與定制服務(wù)：主要根據(jù)企業(yè)和客戶的需求進行定制化的人工智能解決方案�，F(xiàn)階段，人工智能方案對于傳統(tǒng)制造與服務(wù)類企業(yè)來說，規(guī)�；瘧�(yīng)用及成本控制難度較大。但隨著未來AI技術(shù)的發(fā)展，與人工智能服務(wù)相關(guān)的產(chǎn)品成本必將下降，中小型企業(yè)也可以負(fù)擔(dān)并愿意進行智能升級改造。

AI咨詢與定制服務(wù)的商業(yè)模式較為獨特，目前大致有以下兩種模式：

成熟的AI專利應(yīng)用，如開發(fā)一個獨家專利的人工智能解決方案產(chǎn)品，并出售給下游用戶，其產(chǎn)品可標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)模化量產(chǎn)。

客戶定制化服務(wù)，比如為某家公司客戶進行產(chǎn)品定制服務(wù)，服務(wù)的歸屬權(quán)歸客戶所有，服務(wù)公司無權(quán)轉(zhuǎn)賣，此類定制服務(wù)價格較高，競爭能力強。

2．3 技術(shù)發(fā)展

對國內(nèi)人工智能行業(yè)的各個專利申請人的專利數(shù)量進行統(tǒng)計，排名前列的公司依次為：中興通訊、京東方A、四川長虹、視源股份、海康威視、浪潮信息、大華股份、航天信息等。

圖 國內(nèi)人工智能行業(yè)專利數(shù)量 Top 10

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 iFinD

截至2021 年上半年我國人工智能專利技術(shù)占比已超過65％，遠超美、日韓等其他國家，處于絕對領(lǐng)先地位。從技術(shù)構(gòu)成來看，目前“用于閱讀或識別印刷或書寫字符或者用于識別圖形．．．”的專利申請數(shù)量最多，為34450 項，占總申請量的20．88％。

圖：全球人工智能專利來源國分布情況

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 廣聞廣識

2．4 政策監(jiān)管

人工智能行業(yè)根據(jù)中國證監(jiān)會頒布的《上市公司行業(yè)分類指引》（2012年修訂）和國家統(tǒng)計局《國民經(jīng)濟行業(yè)分類》（GB／T4754－2017）隸屬于“軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)”（行業(yè)代碼為I65）。根據(jù)《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2018）》隸屬于“新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)”中的“人工智能”行業(yè)。

人工智能行業(yè)的行政監(jiān)管部門為工信部，負(fù)責(zé)擬訂信息產(chǎn)業(yè)的規(guī)劃、政策和標(biāo)準(zhǔn)并組織實施，指導(dǎo)行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和技術(shù)進步，組織實施有關(guān)國家科技重大專項，推進相關(guān)科研成果產(chǎn)業(yè)化，推動軟件業(yè)、信息服務(wù)業(yè)和新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

人工智能的自律協(xié)會包括：

中國軟件行業(yè)協(xié)會：協(xié)助政府部門組織制定、修改行業(yè)的國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及推薦性標(biāo)準(zhǔn)，并推進標(biāo)準(zhǔn)的貫徹落實；開展軟件和信息服務(wù)行業(yè)的調(diào)查與統(tǒng)計，提出行業(yè)中、長期發(fā)展規(guī)劃的咨詢建議；根據(jù)軟件行業(yè)發(fā)展需要，組織行業(yè)人才培訓(xùn)、人才交流等。

中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟：聚集產(chǎn)業(yè)生態(tài)各方力量，聯(lián)合開展人工智能技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)和產(chǎn)業(yè)研究，共同探索人工智能的新模式和新機制，推進技術(shù)、產(chǎn)業(yè)與應(yīng)用研發(fā)，開展試點示范，廣泛開展國際合作等。

中國人工智能學(xué)會：組織和領(lǐng)導(dǎo)會員開展人工智能科學(xué)與技術(shù)的創(chuàng)新研究，促進人工智能科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展；開展國內(nèi)、國際學(xué)術(shù)交流活動，提高會員的學(xué)術(shù)水平；開展人工智能科學(xué)與技術(shù)的咨詢與培訓(xùn)；組織開展對人工智能領(lǐng)域科學(xué)技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的研究，向政府部門提出咨詢建議等。

人工智能的行業(yè)政策包括：

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行

2020年國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會、中央網(wǎng)信辦國家發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部關(guān)于印發(fā)《國家新一代人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》的通知，將人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)分為八大部分。

基礎(chǔ)共性標(biāo)準(zhǔn)：包括術(shù)語、參考架構(gòu)、測試評估三大類，位于人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)的最左側(cè)，支撐標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)中其它部分。

支撐技術(shù)與產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)：對人工智能軟硬件平臺建設(shè)、算法模型開發(fā)、人工智能應(yīng)用提供基礎(chǔ)支撐。

基礎(chǔ)軟硬件平臺標(biāo)準(zhǔn)：主要圍繞智能芯片、系統(tǒng)軟件、開發(fā)框架等方面，為人工智能提供基礎(chǔ)設(shè)施支撐。

關(guān)鍵通用技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)：主要圍繞智能芯片、系統(tǒng)軟件、開發(fā)框架等方面，為人工智能提供基礎(chǔ)設(shè)施支撐。

關(guān)鍵領(lǐng)域技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)：主要圍繞自然語言處理、智能語音、計算機視覺、生物特征識別、虛擬現(xiàn)實／增強現(xiàn)實、人機交互等方面，為人工智能應(yīng)用提供領(lǐng)域技術(shù)支撐。

產(chǎn)品與服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)：包括在人工智能技術(shù)領(lǐng)域中形成的智能化產(chǎn)品及新服務(wù)模式的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。

行業(yè)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)：位于人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)的最頂層，面向行業(yè)具體需求，對其它部分標(biāo)準(zhǔn)進行細(xì)化，支撐各行業(yè)發(fā)展。

安全／倫理標(biāo)準(zhǔn)：位于人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)的最右側(cè)，貫穿于其他部分，為人工智能建立合規(guī)體系。

圖：人工智能標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 東吳證券

第三章 行業(yè)估值、定價機制和全球龍頭企業(yè)3．1 行業(yè)綜合財務(wù)分析和估值方法

圖：指數(shù)表現(xiàn)

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 iFinD

人工智能行業(yè)估值方法可以選擇市盈率估值法、PEG估值法、市凈率估值法、市現(xiàn)率、P／S市銷率估值法、EV ／ Sales市售率估值法、RNAV重估凈資產(chǎn)估值法、EV／EBITDA估值法、DDM估值法、DCF現(xiàn)金流折現(xiàn)估值法、NAV凈資產(chǎn)價值估值法等。

3．2 行業(yè)發(fā)展和驅(qū)動因子

多個行業(yè)希望利用AI實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型

當(dāng)前，數(shù)字化浪潮來襲，以人工智能為代表的新一代數(shù)字技術(shù)日新月異，催生了數(shù)字經(jīng)濟這一新的經(jīng)濟發(fā)展形態(tài)。過去20余年消費互聯(lián)網(wǎng)的充分發(fā)展為我國數(shù)字技術(shù)的創(chuàng)新、數(shù)字企業(yè)的成長以及數(shù)字產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展提供了重要機遇。人工智能等新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用，推動著各行各業(yè)加速向數(shù)字化邁進。伴隨著數(shù)字技術(shù)的融合應(yīng)用以及我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的不斷深化，加快AI等數(shù)字技術(shù)與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的融合發(fā)展成為多個行業(yè)的共識。

大量人工智能高端人才

高端人才對于一個行業(yè)的影響毋庸置疑，甚至可以說，一個國家在人工智能領(lǐng)域的實力主要取決于少數(shù)精英研究人員的質(zhì)量。目前世界范圍內(nèi)，美國仍然是擁有最多拔尖研究人員的國家，這就是為什么美國在人工智能發(fā)明的年代能夠取得領(lǐng)先地位，并且進入應(yīng)用的時代時，他們比自己的同行有優(yōu)勢。

近年來，我國企業(yè)對于機器學(xué)習(xí)、知識圖譜等領(lǐng)域關(guān)注度逐年增加，尤其在金融、教育、醫(yī)療領(lǐng)域，并由此吸引了越來越多的人才從事相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)。在研究熱度、就業(yè)前景、政策紅利等多方面因素疊加下，未來我國有望培養(yǎng)大量該領(lǐng)域的高端人才。

移動互聯(lián)網(wǎng)的推動

隨著人工智能進入應(yīng)用時代，數(shù)據(jù)的應(yīng)用量得到了大幅提升。當(dāng)今人工智能應(yīng)用的核心，就是通過深度學(xué)習(xí)在海量數(shù)據(jù)中概括出人類難以發(fā)覺的細(xì)微聯(lián)系的能力。數(shù)據(jù)可以被視為支撐人工智能運行的原材料。

我國擁有大量的移動互聯(lián)網(wǎng)用戶基礎(chǔ)，為我國人工智能行業(yè)提供數(shù)據(jù)支撐。截至2021年上半年，我國手機網(wǎng)民規(guī)模為10．07億，較2020年12月新增手機網(wǎng)民2092萬，網(wǎng)民中使用手機上網(wǎng)的比例為99．6％

技術(shù)進步

（1）邊緣計算技術(shù)：通過將邊緣技術(shù)應(yīng)用于人工智能，可以提供更快的計算和洞察力、更好的數(shù)據(jù)安全性以及對持續(xù)運營的有效控制。因此，它可以提高支持人工智能的應(yīng)用程序的性能，并降低運營成本。

（2）分布式計算技術(shù)：可以將計算任務(wù)分派給多個分布式服務(wù)器進行下發(fā)，計算完成后再將結(jié)果通過不同的分布式服務(wù)器進行匯總，通過中央控制器合成展現(xiàn)。分布式計算架構(gòu)與人工智能計算相輔相成，共同完成大數(shù)據(jù)處理和計算任務(wù)。

政府政策支持

政府政策在驅(qū)動中國人工智能發(fā)展方面的作用是顯著的但常常被人誤解。政府常常挑選優(yōu)勢企業(yè)進行補貼，或者發(fā)布命令規(guī)定應(yīng)當(dāng)發(fā)展的技術(shù)。如果人工智能對經(jīng)濟的影響遠小于當(dāng)前預(yù)期，那么投入人工智能的資源可能是一種浪費。

另外，由于許多人工智能技術(shù)都已經(jīng)成熟，選擇哪些進行支持對公共部門來說是一個問題。政府的參與絕不是技術(shù)領(lǐng)先的先決條件，但隨著人工智能更深入地滲透到現(xiàn)實系統(tǒng)中，政府參與可能會加速技術(shù)產(chǎn)生經(jīng)濟影響。

3．3 行業(yè)風(fēng)險分析和風(fēng)險管理

表：常見行業(yè)風(fēng)險因子

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行

核心競爭力風(fēng)險

人工智能行業(yè)為技術(shù)密集型行業(yè)。業(yè)內(nèi)公司掌握的核心技術(shù)及業(yè)內(nèi)公司研發(fā)水平將嚴(yán)重影響業(yè)內(nèi)公司的核心競爭力。隨著人工智能應(yīng)用及算法的逐步普及，人工智能芯片受到了多家集成電路龍頭企業(yè)的重視，該領(lǐng)域也成為多家初創(chuàng)集成電路設(shè)計公司發(fā)力的重點。此外，研發(fā)項目的進程及結(jié)果的不確定性較高，業(yè)內(nèi)公司將面臨前期的研發(fā)投入難以收回、預(yù)計效益難以達到的風(fēng)險。

應(yīng)對措施：未來，業(yè)內(nèi)公司應(yīng)不斷貼近市場需求，提升研發(fā)投入效率，保障產(chǎn)品的快速迭代，以此保障公司提升自身的核心競爭力。

行業(yè)風(fēng)險

近年來，隨著人工智能應(yīng)用及算法的逐步普及，人工智能受到了市場的重視。總體來看，人工智能技術(shù)迭代速度加快，技術(shù)發(fā)展路徑尚在探索中，尚未形成具有絕對優(yōu)勢的架構(gòu)和系統(tǒng)生態(tài)。隨著越來越多的廠商推出人工智能產(chǎn)品，該市場競爭日趨激烈。

應(yīng)對措施：未來，公司應(yīng)加強研發(fā)管理，提升研發(fā)效率，以應(yīng)對行業(yè)風(fēng)險。

宏觀環(huán)境風(fēng)險

業(yè)內(nèi)公司采購部分境外 IP、軟件，主要通過美元進行結(jié)算。業(yè)內(nèi)公司自簽訂采購合同至收付匯具有一定周期。隨著公司經(jīng)營規(guī)模的不斷擴大，未來若人民幣與美元匯率發(fā)生大幅波動，公司未能準(zhǔn)確判斷匯率走勢，或未能及時實現(xiàn)結(jié)匯導(dǎo)致期末外幣資金余額較高，將可能產(chǎn)生匯兌損失，對公司的財務(wù)狀況及經(jīng)營業(yè)績造成不利影響。

新冠疫情風(fēng)險

全球新冠疫情仍在持續(xù)，國內(nèi)外多地疫情反復(fù)，如果進一步失控，有可能對公司的市場銷售以及現(xiàn)場交付工作造成較大影響。

應(yīng)對措施：公司應(yīng)毫不松懈地做好疫情防控工作，努力保護員工健康，持續(xù)密切關(guān)注疫情態(tài)勢，慎重評估其對公司經(jīng)營的影響，并積極應(yīng)對，盡可能降低疫情帶來的負(fù)面影響。

3．4 競爭分析 － SWOT 模型

優(yōu)勢

人工智能可以提供各種各樣的應(yīng)用來服務(wù)人類，比如京東和淘寶的智能推薦，無人車的自動駕駛。人工智能可用于完成最困難，最復(fù)雜甚至最危險的任務(wù)。我們可以利用人工智能的優(yōu)勢并充分利用它。人工智能還可以節(jié)省人力資源和提高效率，幫助我們完成單調(diào)，重復(fù)和耗時的過程。并且人工智能可以不停地工作，但人們不能這樣做。同時人工智能能夠比人們更快地完成復(fù)雜的任務(wù)，節(jié)省大量時間并加快進程，并且人工智能的成本與人力成本相比要低很多。

劣勢

人工智能系統(tǒng)還無法超出場景或語境理解行為，并且具有不可預(yù)測性，用戶無法預(yù)測人工智能會做出何種決策，這既是一種優(yōu)勢，也會帶來風(fēng)險，因為系統(tǒng)可能會做出不符合設(shè)計者初衷的決策。最后是安全問題和漏洞。機器會重結(jié)果而輕過程，它只會通過找到系統(tǒng)漏洞，實現(xiàn)字面意義上的目標(biāo)，但其采用的方法不一定是設(shè)計者的初衷。例如，網(wǎng)站會推薦一些極端主義視頻，因為刺激性內(nèi)容可以增加瀏覽時間。再如，網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)會判斷人是導(dǎo)致破壞性軟件植入的主要原因，于是索性不允許人進入系統(tǒng)。

機遇

無論人類社會自身的需求，還是由于人工智能的介入而產(chǎn)生的新需求，這些需求本身都為人工智能的發(fā)展提供了難得的機遇。雖然這些機遇不一定促成人工智能的進步，但它們的確是人工智能進一步發(fā)展的動力。人類總是期望人工智能可以更安全、更貼心地服務(wù)于人類，為人類創(chuàng)造更多的便利。

威脅

從技術(shù)層面來說，當(dāng)前人工智能仍然面臨著眾多技術(shù)上的難題。技術(shù)上的難題關(guān)系著人工智能是否具有可靠性與高效性，能否取得人類信任，能否避免出現(xiàn)重大技術(shù)事故等。

從社會規(guī)范層面來看，人工智能的快速發(fā)展在一定程度上打破了傳統(tǒng)的社會規(guī)范，也因此帶來了一系列的社會問題。這些問題的出現(xiàn)，為人工智能的發(fā)展帶來了諸多隱憂，甚至在一定程度上阻礙了人工智能的發(fā)展。人工智能能否解決人類對人工智能自身發(fā)展的擔(dān)憂，在很大程度上決定著其自身的發(fā)展前景。

3．5 中國企業(yè)重要參與者

中國主要企業(yè)有�？低�視［002415．SZ］、工業(yè)富聯(lián)［601138．SH］、京東方A［000725．SZ］、中興通訊［000063．SZ］、科大訊飛［002230．SZ］、恒生電子［600570．SH］、瀾起科技［688008．SH］、聞泰科技［600745．SH］、兆易創(chuàng)新［603986．SH］、圣邦股份［300661．SZ］等。

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 iFinD

（1）海康威視：成立于2001年，是一家專注技術(shù)創(chuàng)新的科技公司。�？低�視致力于將物聯(lián)感知、人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)于千行百業(yè)，引領(lǐng)智能物聯(lián)網(wǎng)新未來。

（2）科大訊飛：成立于1999年，是亞太地區(qū)知名的智能語音和人工智能上市企業(yè)。自成立以來，一直從事智能語音、自然語言理解、計算機視覺等核心技術(shù)研究并保持了國際前沿技術(shù)水平；積極推動人工智能產(chǎn)品和行業(yè)應(yīng)用落地，致力讓機器“能聽會說，能理解會思考”，用人工智能建設(shè)美好世界。2008年，公司在深圳證券交易所掛牌上市（股票代碼：002230）。

（3）寒武紀(jì)：成立于2016年，專注于人工智能芯片產(chǎn)品的研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新，致力于打造人工智能領(lǐng)域的核心處理器芯片，讓機器更好地理解和服務(wù)人類。寒武紀(jì)產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于服務(wù)器廠商和產(chǎn)業(yè)公司，面向互聯(lián)網(wǎng)、金融、交通、能源、電力和制造等領(lǐng)域的復(fù)雜 AI 應(yīng)用場景提供充裕算力，推動人工智能賦能產(chǎn)業(yè)升級。

3．6 全球重要競爭者

中國科學(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識管理重點實驗室所發(fā)布的《2019人工智能發(fā)展白皮書》披露全球人工智能企業(yè)TOP20榜單，排名前十分別是：微軟、谷歌、Facebook、百度、大疆創(chuàng)新、曠視科技、科大訊飛、Automation Anywhere和IBM。

資料來源：資產(chǎn)信息網(wǎng) 千際投行 中科院

（1）微軟：是一家美國跨國科技企業(yè)，由比爾·蓋茨和保羅·艾倫于1975年4月4日創(chuàng)立。公司總部設(shè)立在華盛頓州雷德蒙德（Redmond，鄰近西雅圖），以研發(fā)、制造、授權(quán)和提供廣泛的電腦軟件服務(wù)業(yè)務(wù)為主。最為著名和暢銷的產(chǎn)品為Windows操作系統(tǒng)和Office系列軟件，是全球最大的電腦軟件提供商、世界PC（Personal Computer，個人計算機）軟件開發(fā)的先導(dǎo)。

（2）谷歌：成立于1998年9月4日，由拉里·佩奇和謝爾蓋·布林共同創(chuàng)建，被公認(rèn)為全球最大的搜索引擎公司。谷歌是一家位于美國的跨國科技企業(yè)，業(yè)務(wù)包括互聯(lián)網(wǎng)搜索、云計算、廣告技術(shù)等，同時開發(fā)并提供大量基于互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品與服務(wù)，其主要利潤來自于關(guān)鍵詞廣告等服務(wù)。

（3）Facebook：成立于2004年2月4日，總部位于美國加州門羅公園。Facebook最初是為大學(xué)生設(shè)計的，由馬克·扎克伯格于2004年在哈佛大學(xué)就讀時創(chuàng)建。

第四章 未來展望

AI基礎(chǔ)技術(shù)進一步突破

AI經(jīng)歷“革命性十年”的大發(fā)展，底層算法以深度學(xué)習(xí)為核心。隨著AI的大規(guī)模應(yīng)用，AI技術(shù)已出現(xiàn)瓶頸�？茖W(xué)家與工程師們在現(xiàn)有技術(shù)框架下克服瓶頸，但卻很難將其消除。算法層面，人工智能目前處于初級階段，從被動感知向主動感知、認(rèn)知和決策還需要技術(shù)全面提升；算力層面，人工智能對計算提出更高要求，當(dāng)前的計算體系在成本、性能與能耗上均不堪重負(fù)。

智能云將成社會“水電煤”

越來越多企業(yè)意識到AI價值，然而AI技術(shù)門檻頗高，企業(yè)自行研發(fā)并不現(xiàn)實，也無必要�；�于 “云服務(wù)”模式，企業(yè)可快速基于云端AI技術(shù)能力開發(fā)AI應(yīng)用。前十年，云計算是社會數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施；新十年， AI將成為云計算市場的一大增量，智能云則將成為智能社會的水電煤。

服務(wù)機器人迎來黃金發(fā)展期

前十年，大規(guī)模爆發(fā)的AI應(yīng)用卻不多。在消費市場，智能音箱、智能汽車、智能家居等少數(shù)產(chǎn)品實現(xiàn)智能化并大規(guī)模銷售；在行業(yè)市場，在防疫、教育、金融、物流等少數(shù)行業(yè)，AI開始逐步應(yīng)用。

新十年有望爆發(fā)式增長的AI應(yīng)用則是服務(wù)機器人。服務(wù)機器人是指除工業(yè)機器人之外的、用于非制造業(yè)并服務(wù)于人類的各種先進機器人，主要包括個人／家庭用服務(wù)機器人和公共服務(wù)機器人。人口老齡化加劇、勞動力成本上升，服務(wù)機器人市場需求更加強勁。

AI進一步“下沉”到傳統(tǒng)行業(yè)

前十年，AI在一些行業(yè)率先落地，主要集中在金融、教育、娛樂、信息等相對新興的第三產(chǎn)業(yè)。新十年，AI則會進一步“下沉”到千行百業(yè)，包括制造業(yè)、醫(yī)療、養(yǎng)老業(yè)以及古老的農(nóng)業(yè)。

       原文標(biāo)題 : 2022年人工智能行業(yè)研究報告