【写在专栏之前】
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【核心看点】
在家有智能管家开关灯拉窗帘播放歌曲，出门有智能汽车自动导航驾驶泊车，去商场有智能检测仪“无感测温”有机器人引导要去的楼层......不得不说，人工智能行业的发展给人们的生活带来了许多便利。本期文章将分享人工智能行业的现状。
一、定义
官方解释中，人工智能的概念最早是由当时麻省理工学院的约翰·麦卡锡在 1956 年的达特茅斯会议上提出的，即人工智能就是要让机器的行为看起来像是人所表现出的智能行为一样。
人工智能（Artificial Intelligence）是指由机器展示的智能，与自然生物展示的自然智能（Natural Intelligence）形成对比，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法，技术及应用系统的一门新的技术科学，即计算机基于大数据模拟人脑的各项功能，例如推理、视觉识别、语义理解、学习能力及规划与决策能力等，最终达到使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能的目的。

二、发展历程

第一次浪潮（非智能对话机器人）

20世纪50年代到60年代

早在1950年10月，艾伦·图灵就发表了一篇名为《计算机械与智能》（Computing Machinery & Intelligence）的论文，“图灵测试”也被认为是“人工智能”最初的概念。
1956年，“人工智能”在达特茅斯会议上被正式提出。
六十年代，心理治疗机器人 ELIZA 诞生。那个年代的人对他评价很高，有些病人甚至喜欢跟机器人聊天。但是他的实现逻辑非常简单，就是一个有限的对话库，当病人说出某个关键词时，机器人就回复特定的话。

第二次浪潮（语音识别）

20世纪80年代到90年代

在第二次浪潮中，语音识别是最具代表性的几项突破之一。核心突破原因就是放弃了符号学派的思路，改为了统计思路解决实际问题。
在《人工智能》一书中，李开复详细介绍了这个过程，他也是参与其中的重要人物之一。

第三次浪潮（深度学习+大数据）

21世纪初

2006年是深度学习发展史的分水岭。杰弗里辛顿在这一年发表了《一种深度置信网络的快速学习算法》，其他重要的深度学习学术文章也在这一年被发布，在基本理论层面取得了若干重大突破。之所以第三次浪潮会来主要是2个条件已经成熟：
2000年后互联网行业飞速发展形成了海量数据。同时数据存储的成本也快速下降。使得海量数据的存储和分析成为了可能。
GPU 的不断成熟提供了必要的算力支持，提高了算法的可用性，降低了算力的成本。

蓬勃发展期 

2011年至今

随着大数据、云计算、互联网、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，大福跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”，到“可以用”的阶段。

三、人工智能市场现状

1.人工智能市场规模

根据IDC最新发布的《全球人工智能半年度追踪报告》，到2022年，包括软件、硬件和服务在内的人工智能(AI)市场的全球收入预计将同比增长19.6%，达到4328亿美元，预计2023年将突破5000亿美元。

2.人工智能企业主要分布

全球企业数据库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业主要分布在中国，截至2022年4月，中国共有活跃的相关人工智能企业数为6052家，占可查询人工智能企业总数的73.9%;其次为美国的609家，占可查询人工智能企业总数的7.4%。
（注，数据未统计港澳台）

3.人工智能专利技术情况

全球人工智能专利申请呈逐年上升趋势，根据斯坦福《2022 AI指数》里统计，2021年人工智能专利申请量是2015年的30多倍，年复合增长率为76.9%。
（图片来源于斯坦福2022AI指数）
截至 2021 年中国人工智能专利技术占比全球51.69%（2021年为87343件），远超美、日韩等其他国家，处于绝对领先地位。
（图片来源于斯坦福《2022AI指数》）
不过，中国专利申请数量虽然非常高，但批准数量却表现一般(2021年为1407件)。
（图片来源于斯坦福《2022AI指数》）
在专利类型方面，目前全球有 18.12 万项人工智能专利为发明专利，占全球人工智能专利申请数量最多，为 93.15%。除此之外，语音识别、机器学习模型等为当前全球人工智能领域最热门技术。

4.全球人工智能企业利润率

根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，日本人工智能企业的平均利润率为5.7%，印度为0.3%，澳大利亚、英国、中国、韩国和德国分别为-1.7%、-4.6%、-4.7%和-8.2%。
5.人工智能行业投融资情况
2021年，全球人工智能私人投资总额约为935亿美元，是2020年私人投资总额的两倍多。
（图片来源于斯坦福《2022AI指数》）
其中，2021年，美国人工智能公司的私人投资总额中领先全球，约为529亿美元，是排名第二的中国(172亿美元)的三倍多。
（图片来源于斯坦福《2022AI指数》）

6.全球人工智能企业竞争格局

美国是人工智能核心发源地之一，在技术上拥有全球领先地位，而中国是人工智能应用场景第一强国，中美成为全球人工智能发展的第一梯队。其它国家人工智能发展正在快速跟进，其中欧盟、俄罗斯、德国、日本等发达国家则为第二梯队的主力军，不同国家的发展侧重也都稍有不同。
图片来源于（《广闻广识人工智能报告》）
目前中国基数大但运营难，属于扩张型发展市场，日本基数小同时运营能力优秀，属于稳健型发展市场;美国较为依赖资本，运营能力均较弱，属于资本型发展市场。综合来看，因为中国“企业多运营难”的发展特征，在蛋糕有限的情况下，中国的人工智能行业发展“最卷”。

四、人工智能产业链

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。
基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;
技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;
应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

1.基础支持层

图片来源于（《广闻广识人工智能报告》）
基础层提供数据资源、硬件设施以及计算力平台等一系列基本支持。具体来看，基础层包括人工智能芯片、传感器、大数据及云计算等，其中大数据与智能传感器的主要任务是数据采集，AI 芯片与云计算则负责数据分析与运算，技术门槛较高，生态搭建已基本成型。目前，浪潮、戴尔、HPE 分列全球人工智能基础设施市场份额前三，其中浪潮以16.4%的市场占有率成为全球人工智能基础设施的龙头玩家。
通用计算芯片CPU、GPU 全球市场基本被 Intel、Nvidia等美国芯片厂商垄断，技术与专利壁垒较高，卡脖子现象严重。中国也涌现了一批企业试图打破垄断局面，华为、百度、寒武纪、地平线等企业相继发布并量产性能优异的AI芯片，在全球AI芯片市场占重要地位。
计算力指数国家排名中，美国凭借全球最多超大规模数据中心排名第一，这是美国算力的基础保障。中国列第二，AI 算力领跑全球。后面分别为日本、德国、英国。
计算平台方面，全球市场被亚马逊、谷歌、阿里、腾讯、华为等公司基本垄断，但小公司的计算平台凭借价格优势仍有生存空间。

2.技术层

图片来源于（《广闻广识人工智能报告》）
技术层是 AI 产业发展的核心，包括通用技术、AI 软件框架以及算法模型等。
这一层级依托于海量数据的挖掘处理与机器学习建模，来进行各种应用技术的开发，从而解决实践中的具体类别问题。计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习、深度学习、知识图谱为这一层级的代表性技术。优势企业如谷歌、亚马逊、Meta都加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。
目前业内已有近 40 个各类AI学习框架，生态竞争异常激烈，全球公司先后推出用于深度学习模型训练的开源框架，包括 Caffe、Theano、Torch、MXNet、TensorFlow 等，极大降低了人工智能技术在实践中的入门门槛，中国的百度飞桨 （PaddlePaddle），清华大学的计图（Jittor）和华为推出的MindSpore 也先后问世。除了谷歌、阿里、百度、腾讯等科技巨头在纷纷布局外，如商汤、旷视、科大讯飞等公司也加入了技术层深耕行列。
未来数据治理与机器学习应用开发将逐步走向一体化。

3.应用层

图片来源于（《广闻广识人工智能报告》）
应用层是人工智能技术在各不同场景下的商业化应用。人工智能已在金融、教育、交通、医疗、家居、营销等多垂直领域取得较大发展；与此同时，智能终端、模型预测控制、推荐系统、定位与地图构建等服务层面及自动驾驶汽车、无人机、智能机器人、智能语音助手等人工智能产品发展迅速。
（图片来源于斯坦福《2022AI指数》）
受人工智能技术应用的链条长、短期获益难度大等因素影响，一些早期的技术型企业也纷纷将重心转移到等垂直领域的软硬件解决方案当中。众多人工智能各类企业“从谋求单点技术的极致，向场景化综合生态发展”，这推进了 AI 技术与商业应用场景的落地与融合。国外应用企业以苹果、IBM 等为代表，而中国企业作为人工智能应用场景第一强国，除华为、小米、阿里巴巴等大型企业外，众多中小型企业也纷纷加入应用层的竞争行列当中。
五、各国政策及规划
人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正在对经济发展、社会进步、全球治理等方面产生重大而深远影响，加快人工智能产业布局已成为全球主要国家战略重点。
自2016 年至今，已有 40 多个国家和地区出台了人工智能相关的战略政策与产业规划文件。全球人工智能进入战略布局加快、产业应用加速发展落地阶段。
以美国、德国、法国为代表的欧美国家计划斥巨资在人工智能领域进行战略性布局。此外，美国政府已经逐步将其接入军事化应用中。
在中国的十四五规划中，人工智能也属于国家战略性创新领域，出台了一系列支持的相关政策支持人工智能产业。工信部也批复了八大人工智能创新应用先导区，围绕公共数据、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。

图片来源于（《广闻广识人工智能报告》）

总结

近些年来，人工智能技术迅速普及与应用，譬如语音合成、语音识别、图像识别、机器视觉等智能技术已经走进人们的日常生活。在家有智能管家开关灯拉窗帘播放歌曲，出门有智能汽车自动导航驾驶泊车，去商场有智能检测仪“无感测温”有智能机器人引导要去的楼层......不得不说，人工智能行业的发展给人们的生活带来了许多便利。但实际上，目前人工智能所有的行为仍在人类预先设定的框架与规则之下，远未到智能的程度，未来的想象空间仍是巨大。
此外，行业的发展仍面临着许多问题，如，行业竞争加剧，潜在的伦理矛盾，人机信任机制的不确定及对国家安全的威胁等。在接下来的几十年里，人工智能仍将会各个国家的重点发展对象之一，期待能有更多的技术突破，在逐步完善的伦理与安全标准体系下实现蓬勃发展。
End
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