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2018年中国人工智能市场规模预测及最新政策分析

发布时间:2018-08-16 来源: 责任编辑:wenwei

【导读】人工智能,即让机器去实现所有与人类智能有关的功能,做到像人一样看懂、听懂,并且会思考、会行动。现阶段,基于深度学习的人工智能技术路线成为主流,强调通过感知+理解+决策来实现合理地行动,基于大量先验知识做出相对合理的判断和决策。
 
一、中国人工智能行业发展现状分析
 
全球人工智能创业公司2017年的融资额达到了创纪录的152亿美元,其中,中国企业占总数的48%,高于2016年的11.6%,美国排名第二,占38%。同时在人工智能相关知识产权方面,中国也隐有赶超美国之势,例如在深度学习领域,中国专利出版物是美国的6倍。
 
全球人工智能融资额占比
2018年中国人工智能市场规模预测及最新政策分析
资料来源:公开资料整理
 
2014-2017年中国、美国专利出版物数据(Keyword:Deeplearning)
2018年中国人工智能市场规模预测及最新政策分析
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2014-2017年中国、美国专利出版物数据(Artificialintelligence)
2018年中国人工智能市场规模预测及最新政策分析
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2014-2017年中国、美国专利出版物数据(Machinelearning)
 
2018年中国人工智能市场规模预测及最新政策分析
资料来源:公开资料整理
 
2018年全球AI市场规模预计为1.2万亿美元,到2022年有望达到3.9万亿美元。而中国人工智能产业亦处在快速发展阶段,2017年中国AI市场规模为216.9亿元,同比2016年增长52.8%,预计2018年将延续这一增速,到2020年有望超过700亿元。更甚者,根据17年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》三步走战略目标,2020年中国人工智能核心产业规模将超过1500亿元,带动相关产业规模超过1万亿元;2025年核心产业规模超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元;2030年核心产业规模超过1万亿元,带动相关产业规模超过10万亿元,可谓空间巨大。
 
中国人工智能市场规模
2018年中国人工智能市场规模预测及最新政策分析
资料来源:公开资料整理
 
二、人工智能的主要政策及最新政策详情
 
中国政府近几年对人工智能发展也愈加重视,2015年以来已从政策层面给予多项支持。2016年5月,国家发改委、科技部等四部门联合印发了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》,提出到2018年形成千亿级的人工智能市场应用规模。而在2017年两会上,人工智能更是首次写入政府工作报告,意味着AI技术对于经济社会的巨大推动作用在国家层面得到正式认可,接下来有望成为政府重点扶持方向。
 
关于人工智能的主要政策
2018年中国人工智能市场规模预测及最新政策分析
2018年中国人工智能市场规模预测及最新政策分析
资料来源:公开资料整理
 
1、国务院2017《政府工作报告》:人工智能首次出现在《政府工作报告》
 
2017年3月,李克强总理在《政府工作报告》中提到:“一方面要加快培育新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等新兴产业,另一方面要应用大数据、云计算、物联网等技术加快改造提升传统产业,把发展智能制造作为主攻方向。”
 
2、国务院《新一代人工智能发展规划》:提出阶段战略目标
 
2017年7月20日,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施,部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。
 
《规划》明确了我国新一代人工智能发展的战略目标:到2020年,人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点,人工智能技术应用成为改善民生的新途径;到2025年,人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展;到2030年,人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。
 
3、工信部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》:推进人工智能和制造业深度融合
 
2017年12月,工业和信息化部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》。计划提出,以信息技术与制造技术深度融合为主线,以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点,推进人工智能和制造业深度融合,加快制造强国和网络强国建设。
 
4、中国电子技术标准化研究院《人工智能标准化白皮书(2018版)》:提出能够适应和引导人工智能产业发展的标准体系
 
2018年1月,在国家人工智能标准化总体组、专家咨询组成立大会上,国家标准化管理委员会宣布成立国家人工智能标准化总体组、专家咨询组,负责全面统筹规划和协调管理我国人工智能标准化工作。会议发布了《人工智能标准化白皮书(2018版)》,从支撑人工智能产业整体发展的角度出发,研究制定了能够适应和引导人工智能产业发展的标准体系,进而提出近期急需研制的基础和关键标准项目。
 
5、国务院2018《政府工作报告》:加强新一代人工智能研发应用
 
2018年3月5日,在第十三届全国人民代表大会第一次会议上,国务院总理李克强在政府工作报告中提出:“发展壮大新动能。做大做强新兴产业集群,实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业,拓展智能生活。运用新技术、新业态、新模式,大力改造提升传统产业。”
 
三、中国人工智能行业存在的问题
 
1、底层技术基础差
 
由于我国人工智能产业重应用技术、轻基础理论,底层技术积累薄弱,存在“头重脚轻”的结构不均衡问题,使我国人工智能产业犹如建立在沙滩上的城堡,根基不稳。基层技术积累薄弱使人工智能核心环节受制于人,阻碍人工智能领域重大科技创新,不利于国内企业参与国际竞争,并使国民经济和国家安全存在远期隐忧。
 
从技术角度而言,国内人工智能的计算机视觉、语音识别、自然语言处理等应用技术已接近甚至达到国际先进水平,但在基础元器件、底层算法和理论研究等方面与国际水平差距较大,缺乏重大原创科技成果。
 
资本角度而言,截至2017年6月,国内人工智能领域投融资主要集中于计算机视觉、自然语言处理和自动驾驶等应用技术领域,人工智能芯片领域的累计融资额仅占人工智能产业总融资额的2.1%。相比之下,美国人工智能产业的这一比例高达31.5%。
 
从企业分布角度而言,截至2017年6月,国内人工智能芯片企业数量为14家,旦均为规模较小的初创企业,难以满足芯片领域技术和资金门槛极高的要求,在数量上仅为美国的42%,而且缺乏像美国芯片领域的谷歌、英特尔、IBM、高通、英伟达等科技巨头。
 
2、应用路径不明朗 我国人工智能产业处于早期发展阶段,商业化应用路径尚不明确,商业落地的痛点突出,这些问题都与当前不断高涨的关注度形成鲜明对比,形成“雷声大雨点小”的现象,致使近期的实际商业价值变现难度较大。
 
从应用对象角度而言,由于人工智能产业与外界缺乏深入、有效的宣传推介、信息交流、资源对接渠道,传统行业和个人消费者对人工智能的认识仍局限于概念层面,对其具体的发展脉络、技术效能和应用模式等缺乏清晰认识。
 
在传统行业,尤其是部分劳动密集型行业对应用人工智能的改造成本、实际效益存在疑虑,甚至对旨在“机器换人”的人工智能存在认知偏差和抵触情绪。
 
从应用环境角度而言,人工智能在推广应用时,面临资质、数据、标准、安全评估等行业准入壁垒。部分行业存在显著的数据壁垒,例如,部分工业制造领域尚未完成数字化,数据获取难度大;金融领域敏感性大,数据分享面临较大的政策和行业阻力。人工智能在数据接口标准、技术评价指标、安全评估管控等方面存在缺失,阻碍其在其他行业及个人消费领域中的推广应用。
 
3、发展氛围显浮躁
 
人工智能概念虽当前火热,但企业和政府对产业发展理解不透、思考不足,普遍高估并急于兑现人工智能的近期商业价值。产业发展氛围略显浮躁,面临同质化、碎片化风险,这些都可能延长人工智能商业价值的兑现周期,并加剧产业未来发展的周期性波动幅度
 
从企业角度而言,虽然人工智能的企业数量和融资规模迅速攀升,但存在大小企业一拥而上、炒作概念的现象。云计算、大数据企业纷纷改换门庭,导致人工智能产业鱼目混珠,企业技术水平参差不齐。企业急于将人工智能商业价值变现,对技术难度的预估过于乐观,对自身技术产品普遍夸大宣传,瞄准的发力方向存在扎堆现象。同时,企业面临政府、资本、同业及舆论的多重压力,在主营方向、技术研发方面缺乏定力,技术、产品普遍趋同情况显著。
 
从政府角度而言,地方政府虽然对发展人工智能产业抱有极大热情,但对人工智能等新兴产业的产业特征、发展规律和培育模式缺乏深刻理解,仍惯于采用传统的招商引资模式,重引进、轻培育,试图通过形成政策、资金和资源洼地来争夺国内稀缺的人工智能产业资源。政府在产业生态培育、配套资源对接、业务市场开拓、公共平台建设等方面缺乏经验和耐心,部分省市已发布的人工智能发展规划缺乏实质内容和可操作性,规划的实际效果和扶持政策的可持续性存疑。
 
4、专业人才不充足
 
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。
 
从人才数量和质量角度而言,我国人工智能领域专业技术人才数量不充足、经验不丰富。截至2017年6月,中国共有592家人工智能公司,拥有员工约39200名。相比之下,美国共有1078家人工智能公司,共有约78000名员工,数量达到我国的2倍。我国从业经验10年以上的人工智能人才比例不足40%,而美国的这一比例则超过70%。
 
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。美国国家科技委员会发布的2017年人工智能全球大学排名中前50名均位于欧美地区,我国大学无一上榜。此外,国内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。
 
四、人工智能行业发展的对策分析
 
1、重点突破基础领域。针对人工智能底层技术,加强对以深度学习为代表的底层算法模型的深入研究,并积极布局影响人工智能未来发展的前沿基础理论研究。强化在基础材料、元器件、芯片、传感器等领域的研究,加快突破图形处理器、现场可编程门阵列、专用集成电路等基础硬件核心技术。强化相关各个基础领域研究。
 
2、推动人工智能技术融合发展。依托底层的基础理论、算法模型和核心硬件基础,开发人工智能算法开发工具、数据库、中间件等关键软件,推动人工智能开源软硬件平台及生态建设,促进基于人工智能的计算机视觉、生物特征识别、自然语言处理等应用技术的研发和产业化。加强前沿技术布局,构造未来融合创新技术基础。
 
3、强化基础支撑建设。建设满足深度学习等智能计算需求的新型计算集群共享平台、人工智能开源算法及软件基础平台、多种生物特征识别的基础身份认证平台、人工智能云服务平台等基础资源及产业公共服务平台。构建基础支撑平台建设。
 
4、推动重点领域示范应用。精准选取应用场景,推动人工智能与实体经济的深度融合。促进人工智能在工业领域设计、制造、运维环节的应用,提升质量效率、降低成本。推动鼓励人工智能在教育、交通、医疗、安防等服务和民生领域的推广,提升产品、服务的智能化水平,促进无人零售等新兴商业模式的创新发展。通过人工智能在重点领域的示范应用,推动强化人工智能技术水平的提升和商业化路径的筛选,实现人工智能与实体经济的深度融合,促进人工智能的规模化应用和传统行业的转型升级。
 
5、消除行业准入壁垒。重点建设面向人工智能的公共数据库、测试标准、服务平台等,促进各类通用软件和技术平台的开源开放,形成良性发展的产业生态。加速完善人工智能面向行业应用的各项检验评测、标准、安全评价体系,消除人工智能向各行业推广应用时面临的资质、数据接口、评价标准等行业准入壁垒,加强宣传引导和政策规范,避免产生新壁金。
 
6、以领军企业为龙头打造产业创新平台。鼓励各细分领域企业通过产业创新平台提振创新动能,构建以大企业为引领的创新网络。面向市场应用需求,突出培育一批具有示范作用的创新企业集群,并由此形成分领域的投资目标。
 
7、促进开放创新体系建设。依托中国人工智能产业创新联盟等第三方专业机构,举办中国人工智能产业创新大赛等竞技比赛鼓励创新。聚焦重点热点问题,促进推进人工智能企业和团队创新水平的提高。依托中国人工智能产业创新基地等产业载体,为人工智能企业发展提供最优环境和优秀学习范例。
 
推动国内外交流合作。利用中国人工智能产业创新联盟等第三方专业机构的资源优势,推动国内行业交流和国内外技术发展交流。以研讨会、交流论坛、学术年会等形式,促进我国同行之间、我国与国外知名专家、企业家和智库开展合作交流。确保现阶段我国人工智能总体技术和应用与世界先进水平保持同步。
 
8、加强相关学科建设。依托现有的人工智能相关学科,大力推动学科间合作和资源优化集中,形成研发和教学合力,培养人工智能领域内跨学科人才。加快人工智能相关学科布局,在有基础的院校强化人工智能相关学科的师资力量,扩大高学历人才的培养规模。鼓励高校、科研院所加大与人工智能企业、国外高校及相关机构的合作力度,打造多种形式的人才培养平台。
 
加大人才引进力度。针对人工智能芯片、基础算法模型等重点领域,充分利用现有各类人才计划,并设立专门通道和定向优惠政策,加大对国际顶级科学家和高层次人才的吸引力,加快人才引进效率,扩大人才引进规模。鼓励高校、科研院所和企业采用项目合作、技术咨询、交流访问等多种形式引进人工智能人才,加大技术合作力度。
 
 
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