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未来5年中国人工智能行业发展预测分析

来源:中投网 2021-09-01 15:01中投网 A-A+

  2021-2025年中国人工智能行业影响因素分析

  一、有利因素

  (一)国家政策为人工智能产业持续加码

  2019年3月,国务院发布《2019年政府工作报告》。报告提出深化大数据、人工智能等研发应用,培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群,壮大数字经济。同月,中央深化改革委员会发布《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》,意见指出要促进人工智能和实体经济深度融合,要把握新一代人工智能发展的特点,坚持以市场需求为导向,以产业应用为目标,深化改革创新,优化制度环境,激发企业创新活力和内生动力,结合不同行业、不同区域特点,探索创新成果应用转化的路径和方法,构建数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态。

  2019年8月,科技部印发《国家新一代人工智能创新发展实验区建设工作指引》,提出开展人工智能技术应用示范、人工智能政策试验、人工智能社会实验,积极推进人工智能基础设施建设。到2023年,布局建设20个左右的实验区,创新一批切实有效的政策工具,形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式,积累一批可复制可推广的经验做法,打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。

  2019年11月,工业和信息化部发布《“5G+工业互联网”,512工程推进方案》,要求到2022年,要打造5个产业公共服务平台,构建创新载体和公共服务能力;加快垂直领域‘5G+工业互联网’的先导应用,内网建设改造覆盖10个重点行业;打造一批“5G+工业互联网”内网建设改造标杆、样板工程,形成至少20大典型工业应用场景;培育形成5G与工业互联网融合叠加、互促共进、倍增发展的创新态势,促进制造业数字化、网络化、智能化升级,推动经济高质量发展。”

  (二)国内计算机视觉技术走在国际前列

  计算机视觉、智能语音、自然语言处理是人工智能的三大主要技术方向,也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发达,积累大量用户数据,国内计算机视觉、语音识别领先全球。

  作为落地最为成熟的技术之一,计算机视觉应用场景广泛。计算机视觉是利用计算机模拟人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛,涵盖了安防(人脸识别)、医疗(影像诊断)、移动互联网(视频监管)等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。

  计算机视觉技术竞争格局稳定,国内头部企业脱颖而出。随着终端市场工业检测与测量逐渐趋于饱和,新的应用场景尚在探索,当前全球技术层市场进入平稳的增长期,市场竞争格局逐步稳定,头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富,技术应用和产品的结合走在国际前列。2018年,在全球最权威的人脸识别算法测试(FRVT)中,国内企业和研究院包揽前五名,中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高,头部企业脱颖而出。

  (三)人工智能应用场景广阔,市场潜力大

  受益于计算机视觉、图像识别、自然语言处理等技术的快速发展,人工智能已广泛地渗透和应用于诸多垂直领域,产品形式也趋向多样化。近年来,关注度较高的应用场景主要包括安防、金融、教育、医疗、交通、广告营销等。

  受益于全球开源社区,应用层进入门槛相对较低。目前,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。

  中国侧重应用层产业布局,市场发展潜力大。欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早,以谷歌、亚马逊等企业为首的科技巨头注重打造于从芯片、操作系统到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态,市场整体发展相对成熟;而应用层是我国人工智能市场最为活跃的领域,其市场规模和企业数量也在国内AI分布层级占比最大。2019年,国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础,中国市场发展潜力较大,且在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。例如,中国AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展,海康威视和大华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。

  (四)中国研发高投入高强度,在全球研发表现中占据重要地位

  从研发投入的角度,美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据IDC统计显示,2018年四国的研发投入总和占全球总量的比例已达60.77%。其中,美国凭借其强大的研发实力连续多年位居全球研发投入的榜首。近年来,中国研发投入呈现一路猛增的强进势头,据Statista统计,国内2019年研发投入额为5192亿美元,仅次于美国,且趋势上与美国差距不断缩小,2000年至2019年,CAGR高达14.43%,同期美国CAGR仅2.99%。由于经济疲软等诸多原因,欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测,中国或在1-2年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度,中国研发强度总体上呈逐步攀升的趋势,且涨幅较大。

  二、不利因素

  (一)基础层面:技术薄弱,芯片之路任重道远

  基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点,底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。受限于技术积累与研发投入的不足,国内在基础层领域相对薄弱。具体而言,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,服务器虚拟化、网络技术(SDN)、开发语音等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。

  (二)专业人才不足

  人工智能是新兴产业,虽然技术和产业发展迅猛,但专业技术人才,以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足,限制了产业发展以及与实体经济的深度融合发展。

  从人才培养角度而言,我国高校人工智能领域的学科建设、人才培养相对滞后。人工智能涉及领域宽泛,相关领域学科资源分散,未能形成合力,培养人才的数量、质量有待提升。目前,国内开设人工智能专业的高校数量较少、时间较短,学科实力不强。

  截至2018年底,中国相比世界其他国家空缺的AI职位最多,共计超过1.2万个相关职位虚位以待,且中国最缺乏的职位是AI研究人员和智能专家。此外,国内还十分缺乏人工智能与传统行业的跨界人才,不利于人工智能在各垂直行业的应用推广。

  (三)中国AI专利质量参差不齐,海外市场布局仍有欠缺

  专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内,人工智能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000年至2018年间,中美日三国AI专利申请量占全球总申请量的73.95%。

  尽管中国专利申请量远超美国,但技术“多而不强,专而不优”问题亟待调整。其一,中国AI专利国内为主,高质量PCT数量较少。PCT是由WIPO进行管理,在全球范围内保护专利发明者的条约。PCT通常被认为具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计,美国PCT申请量占全球的41%,国际应用广泛。而中国PCT数量(2568件)相对较少,仅为美国PCT申请量的1/4。目前,我国AI技术尚未形成规模性技术输出,国际市场布局欠缺;其二,中国实用新型专利占比高,专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实用新型专利和外观设计三类,技术难度依次降低。中国拥有AI专利中较多为门槛低的实用新型专利,此外,据剑桥大学报告显示,受高昂专利维护费用影响,我国61%的AI实用新型和95%的外观设计将于5年后失效,而美国85.6%的专利仍能得到有效保留。

  (四)成功企业不多,对成熟的市场化应用理解不足

  目前我国人工智能领域的成功企业,除了科大讯飞、商汤科技、旷视科技和明略科技,以及腾讯、阿里巴巴等之外,还尚不多见。

  现有的市场上成熟的人工智能产品,也多数是以上这些企业的产品。所以对于整个人工智能产业而言,普遍对成熟的市场化应用的理解不足。这一行业本质上属于高技术密集型、智力密集型以及商业密集型,那些比较成熟、成功的企业,基本上都是这三点优势的集成。所以这也在很大程度上构成了很高的进入壁垒,许多企业难以进入。

  2021-2025年中国新一代人工智能产业规模预测

  2018年,我国新一代人工智能产业规模达到83.1亿美元;2019年,我国新一代人工智能产业规模达到约105.5亿美元。

  我们预计,2021年我国新一代人工智能产业规模将达到191.2亿美元,未来五年(2021-2025)年均复合增长率约为38.83%,2025年将达到710.3亿美元。

图表 im体育外围下载对2021-2025年中国新一代人工智能产业规模预测

数据来源:中投产业研究院

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