中國人工智能應用與市場研究報告

中國人工智能應用與市場研究報告人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為AI，指由人類制造出來的機器所展現出來的智能，試圖通過計算機來模擬人的思維過程和行為。目前，人工智能領域主要包括計算機視覺、自然語言處理、跨媒體分析推理、智適應學習、群體智能、自主無人系統、智能芯片和腦機接口等關鍵技術。人工智能產業(yè)鏈分為基礎層、技術層、應用層?；A層包括芯片、大數據、算法系統、網絡等多項基礎設施，為人工智能產業(yè)奠定網絡、算法、硬件鋪設、數據獲取等；技術層包括計算機視覺、語音語義識別、機器學習、知識圖譜等；應用層包括金融、安防、智能家居、醫(yī)療、機器人、智能駕駛、新零售等。隨著科技的不斷進步和創(chuàng)新，人工智能已經成為全球關注的熱點領域。2023年，人工智能市場將繼續(xù)保持快速發(fā)展，本文將詳細分析2023年人工智能市場的前景與競爭格局，為相關企業(yè)和投資者提供有益的參考。近年來，隨著大數據的積聚、理論算法的革新、計算能力的提升及網絡設施的演進，人工智能研究和應用進入全新的發(fā)展階段，人工智能有望開啟新一輪產業(yè)革命，市場空間巨大人工智能技術的發(fā)展日益迅猛，已經在眾多領域展現出了巨大的潛力和應用價值。從醫(yī)療保健到交通運輸，從金融領域到制造業(yè)，人工智能技術正在以其強大的計算和學習能力，為各個行業(yè)帶來革命性的改變和創(chuàng)新。OpenAIInc．的ChatGPT和谷歌的Bard等以消費者為中心的人工智能（AI）系統的發(fā)布將推動長達十年的繁榮，推動生成式AI市場從2022年的400億美元躍升至2032年的1.3萬億美元。根據MandeepSingh帶頭的行業(yè)研究分析師的一份新報告，未來十年該行業(yè)的復合年增長率可能達到大約42%，首先是由訓練基礎設施驅動，然后由大型語言模型推理機、廣告和其他服務推動?！叭蛟谖磥硎炅蠈⒖吹缴墒紸I領域呈爆炸式增長，有望從根本上改變科技領域的運作方式，”Singh周四在一份聲明中說，“隨著該技術的發(fā)展，它將成為IT支出、廣告支出和網絡安全日益重要的組成部分?！弊匀ツ昴甑證hatGPT發(fā)布以來，對生成式AI的需求已加速，因為這項技術料將顛覆從客戶服務到銀行業(yè)的一切。生成式AI使用通常從互聯網上收集的大量數據樣本來學習如何回應提示，使其能夠創(chuàng)建逼真的圖像和似乎來自真人的回答。該報告稱，亞馬遜的云部門、谷歌母公司AlphabetInc．、英偉達，以及在OpenAI上已投資數十億美元微軟，可能位列人工智能熱潮的最大贏家。一、人工智能技術在各個領域的應用首先，醫(yī)療保健是人工智能技術的重要領域之一。AI可以通過分析海量的醫(yī)學數據和研究成果，幫助醫(yī)生進行早期診斷和治療方案的制定。例如，人工智能在醫(yī)學影像領域的應用，可以輔助醫(yī)生對X光、CT掃描等影像結果進行自動分析和識別，提高疾病檢測的準確性和效率。此外，人工智能還可以用于藥物研發(fā)、基因組學研究和精準醫(yī)學等領域，為患者提供更好的醫(yī)療服務和個性化治療方案。其次，交通運輸領域也是人工智能技術的熱點應用領域。自動駕駛技術是其中的典型代表，通過利用人工智能算法和感知系統，汽車可以實現自主導航和智能決策，提高行車安全性和交通效率。此外，人工智能還可以在交通擁堵預測、路線規(guī)劃、智能交通信號控制等方面發(fā)揮作用，優(yōu)化城市交通管理和資源利用。金融領域也是人工智能技術的廣泛應用領域之一。人工智能可以通過數據分析和模型預測，幫助銀行和金融機構進行風險評估和信用評分，提高貸款決策的準確性和效率。此外，人工智能還可以用于股票交易、風險管理、反欺詐等方面，為金融行業(yè)提供智能化的解決方案。制造業(yè)也是人工智能技術的重要應用領域之一。人工智能可以通過智能機器人和自動化系統，實現生產線的智能化和自動化。例如，人工智能技術可以用于工廠的質量控制、產品檢測和生產過程的優(yōu)化。通過使用人工智能算法和機器學習模型，制造企業(yè)可以實現故障預測和預防性維護，提高設備的可靠性和生產效率。此外，人工智能還可以在供應鏈管理、物流優(yōu)化和產品設計等方面發(fā)揮作用，幫助企業(yè)降低成本、提高質量和滿足客戶需求。教育領域也是人工智能技術的應用領域之一。人工智能可以個性化地輔助教學，根據學生的學習情況和能力，提供個性化的學習資源和推薦。通過自然語言處理和機器學習技術，人工智能可以幫助學生進行語言學習、自動評分和智能輔導。此外，人工智能還可以應用于教育管理和學校運營，提高教育資源的配置和教學管理的效率。此外，人工智能技術還在很多其他領域有著廣泛的應用。例如，智能家居系統可以通過人工智能技術實現家電設備的智能控制和自動化管理，提高生活的便捷性和舒適度。在娛樂領域，人工智能可以用于游戲設計和虛擬現實技術，提供更加沉浸式的游戲體驗和互動方式。在農業(yè)領域，人工智能可以通過圖像識別和數據分析，幫助農民進行作物病蟲害的識別和預防，提高農業(yè)生產的效率和質量?？偠灾斯ぶ悄芗夹g在各個領域都有著廣泛的應用前景。隨著技術的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，人工智能將會在醫(yī)療保健、交通運輸、金融、制造業(yè)、教育等領域繼續(xù)發(fā)揮重要作用，為人們的生活和工作帶來更多的便利和創(chuàng)新。然而，隨之而來的也是對隱私保護、倫理道德和社會影響的關注，我們需要在推動人工智能應用的同時，保持對其風險和挑戰(zhàn)的審慎和警覺，確保人工智能的發(fā)展能夠真正造福人類社會。其具體分類如下：1、智能制造隨著工業(yè)制造4.0時代的推進，傳統的制造業(yè)在人工智能的推動下迅速爆發(fā)。人工智能在制造的應用領域主要分為三個方面：（1）

智能裝備：主要包括自動識別設備、人機交互系統、工業(yè)機器人和數控機床等。（2）

智能工廠：包括智能設計、智能生產、智能管理及集成優(yōu)化等。（3）

智能服務：個性化定制、遠程運維及預測性維護等。2、智能家居智能家居主要是引用物聯網技術，通過智能硬件、軟件、云計算平臺等構成一套完整的家居生態(tài)系統。這些家居產品都有一個智能AI你可以設置口令指揮產品自主運行，同時AI還可以搜索你的使用數據，最后達到不需要指揮的效果。3、智慧金融人工智能在金融方面可以進行自動獲客、身份識別、大數據風控、智能投顧、智能客服和金融云等。4、智能醫(yī)療智能醫(yī)療主要是通過大數據、5G、云計算、大數據、AR/VRh和人工智能等技術與醫(yī)療行業(yè)進行深度融合等。智能醫(yī)療主要是起到輔助診斷、醫(yī)療影像及疾病檢測、藥物開發(fā)等作用。5、智慧教育主要是指人工智能在教育領域實現信息化，利用數字化、網絡化、智能化和多媒體化等基本特征進行開放、交互、共享、協作、泛在等信息技術促進教育現代化交流。6、智能安防智能安防主要是利用人工智能系統實施的安全防范控制，在當前安全防范意識不斷加強的環(huán)境下，智能安防市場應用廣泛。其中主要應用在人體、行為、車輛、圖像方面進行分析。7、智慧物流物流行業(yè)在人工智能、5G技術的推動下迅速發(fā)展。物流利用智能搜索、推理規(guī)劃及計算機視覺等技術倉儲、運輸、配送和裝卸等自動化改革，實現了無人操作一體化。8、智慧交通智能交通是通信、信息和控制技術在交通系統中集成應用的產物。主要通過智能設計路線出行的方法改善堵車、擁擠及交通事故等。9、智慧零售人工智能在零售領域應用廣泛，包括無人便利店、智慧供應鏈、客流統計、無人車和無人倉等。10、語音、圖像、自然語言處理人工智能技術在語音、圖像、自然語言處理等方面的應用越來越成熟，其中語音和圖像是人工智能應用最為廣泛的兩個領域之一。=1\*GB2⑴語音識別語音識別是指將語音信號轉化為文本或其他結構化數據的過程。語音識別主要分為語音轉寫和聲紋識別兩個方向。常用的語音識別相關軟件有：1.百度語音識別API:融合百度自然語言處理和語音技術優(yōu)勢，支持實時識別、自然場景和噪聲下的語音輸入，并提供多種語音分析能力。應用場景廣泛，如語音轉寫、語音翻譯、語音指令、語音合成等。2.iFLYTEK:思必馳是中國領先的語音技術企業(yè)，旗下產品包括語音識別、語音合成、語音評測、聲紋識別、多模態(tài)交互等。=2\*GB2⑵圖像識別圖像識別（ImageRecognition）也被稱為計算機視覺，是指利用計算機算法和模型，對圖像進行分析和識別。圖像識別主要分為目標檢測、圖像分割、人臉識別等方向。常用的圖像識別相關軟件有：1.

TensorFlow:谷歌的深度學習框架，通過TensorFlow中的使用高級API和工具集可有效地實現圖像分類和檢測、圖像分割和語義分割等計算機視覺算法。2.

\o"OpenCV下載"OpenCV:是一個基于開源的計算機視覺開發(fā)庫，可以幫助你盡可能多地運用幾何、處理圖像的本領來解決問題，如人臉識別、運動跟蹤、目標識別、機器人視覺等。=3\*GB2⑶自然語言處理自然語言處理（NLP）是指將人類語言轉換為計算機語言，從而掌握和理解更多的信息。其涉及到的技術包括機器翻譯、情感分析、自然語言生成、語義分析等。常用的自然語言處理相關軟件有：1.HuggingFace:是一家深度學習公司，其提供的開源包Tras以其卓越的性能和靈活性而獲得了廣泛認可，可用于各種NLP任務，如命名實體識別、情感分析等。2.SpaCy:是一款為增量式語言處理設計的Python自然語言處理庫，底層使用Cython進行加速，可以高效地完成分析結構、命名實體等任務。11、智能問答智能問答（QA）是指利用自然語言處理、知識圖譜等技術，讓計算機能夠理解用戶輸入的自然語言問題，并根據用戶的意圖，給出正確的答案。常用的智能問答相關軟件有：1.百度智能問答:基于百度自然語言處理技術和知識圖譜，實現自然語言問題解析，答案生成和推薦等功能。2.IBMWatson:IBM在人工智能領域的布局，Watson是其打造的一系列智能服務，包括自然語言處理和智能問答等功能，可用于各種場景，如客服、醫(yī)療等。以上是一些人工智能應用領域及相關軟件的簡要介紹，雖然已經涵蓋了很多領域，但是，人工智能還有很多應用領域等待我們去探索和拓展。二、人工智能行業(yè)市場前景人工智能產業(yè)鏈可以分為基礎層、技術構架層、平臺層和應用層?；A層：包括了算力、數據以及傳感系統，包括了人工智能三要素中的兩部分，是整個人工智能技術實現的基礎；技術構架層：包括了算法理論、感知技術以及認知技術，感知技術是使機器通過傳感器和算法感知世界；認知技術是讓機器能夠認知人類語言、知識；開放平臺層：包含基礎開源框架和技術開放平臺，科技龍頭企構建基礎開源框架，部署機器學習、深度學習底層平臺。行業(yè)領先企業(yè)構建技術開放平臺，為開發(fā)者提供AI開發(fā)環(huán)境，建設上層應用生態(tài)，形成核心競爭力；應用層：切入安防、醫(yī)療、教育等各種場景，為用戶提供個性化、精準化、智能化服務，賦能各應用行業(yè)。全球人工智能產業(yè)以英特爾、谷歌等跨國科技企業(yè)為主導，不斷加快底層技術研發(fā)與產品應用實踐步伐。2019年全球人工智能產業(yè)規(guī)模超過1917億美元，預計2024年將超過6157億美元，2016-2024年的年均增長率達到33.98%。我國人工智能產業(yè)聚焦多元化的應用場景，瞄準教育、醫(yī)療、金融、等領域智能化改造升級的切實需求，通過優(yōu)化場景設計率先推動商業(yè)化落地。近年來，差異化和區(qū)域化的競爭態(tài)勢吸引我國涌現出一大批新興的人工智能企業(yè)，推動我國產業(yè)規(guī)模持續(xù)增長。2019年我國人工智能產業(yè)規(guī)模達到1372億元，預計2024年將逼近8000億元，約占全球總體產業(yè)規(guī)模的20%，復合增長率達到48.97%，超過全球平均水平。人工智能是新基建的重要領域，將成為我國“十四五”期間重要經濟增長引擎。2020年4月，國家發(fā)改委明確了新型基礎設施的范圍，包括信息基礎設施、融合基礎設施、創(chuàng)新基礎設施三大類，包括5G、工業(yè)互聯網、人工智能、大數據中心、新能源充電、城際高鐵、特高壓七大領域。2020年11月，十九屆五中全會審議通過的《中共中央關于制定國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二0三五年遠景目標的建議》，提出要瞄準人工智能、量子信息、集成電路等前沿領域，實施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項目。人工智能被放在前沿領域的首要位置體現了國家的重視，從最初的注重人工智能技術研發(fā)到現在的注重落地應用，人工智能與產業(yè)融合加速將推動中國經濟高質量發(fā)展。隨著科技的不斷進步和創(chuàng)新，人工智能技術將不斷取得突破和進步。機器學習、自然語言處理、計算機視覺等領域的不斷創(chuàng)新將推動人工智能市場的發(fā)展。人工智能應用領域將不斷擴展和深化。在醫(yī)療、金融、交通、制造業(yè)等領域，人工智能將發(fā)揮更大的作用，為各個行業(yè)帶來更高的效率和更低的成本。隨著人工智能技術的不斷發(fā)展和應用領域的擴展，人工智能市場的需求將繼續(xù)增長。各個行業(yè)對人工智能技術的需求不斷增加，將推動人工智能市場的發(fā)展。中國人工智能(AI)市場支出規(guī)模將在2023年增至147.5億美元，約占全球總規(guī)模十分之一。受疫情、地緣政治及宏觀經濟等因素的影響，IDC小幅下調了2022年中國AI市場規(guī)模，相比2021年增長約為17.9%。長遠來看，AI技術的創(chuàng)新迭代驅動了應用場景的進一步落地，同時，企業(yè)對自身“數字化”、“數智化”轉型的積極推動催生出對AI技術的多元化需求，為中國AI市場規(guī)模的長期增長奠定了基礎。IDC預計，2026年中國AI市場將實現264.4億美元市場規(guī)模，2021-2026五年復合增長率(CAGR)將超20%。從技術維度來看，AI硬件支出在五年預測期內占比仍將超中國市場總規(guī)模的一半，本次預測調低主要是受到了硬件市場的影響。就2022年而言，考慮到疫情、經濟形勢、供應鏈等原因，政府、互聯網、制造等行業(yè)用戶和SMB市場的企業(yè)用戶，對服務器和存儲系統的采購均有所放緩。長期而言，隨著AI基礎設施建設的逐步完善，硬件在中國人工智能市場總規(guī)模的比重將逐步降低。AI服務市場將會以略低于軟件市場的增速進一步擴大規(guī)模。其中占主導地位的IT服務領域將在2026年達到32.7億美元市場規(guī)模，擴大近四倍，五年CAGR接近30%。近年來，AI服務已經成為許多企業(yè)使用AI技術的主要方式之一。利用AI服務來處理海量的數據、提高生產力、優(yōu)化供應鏈、改善客戶體驗等。因此，AI服務市場的需求也在不斷增長，這也推動了市場規(guī)模的擴大。人工智能在政府行業(yè)，主要應用在公共安全、城市管理和社會服務方面，通過人臉識別和大數據相關技術，識別出潛在的安全風險，此外還可以在辦理業(yè)務時進行人員核對，提高辦事效率。在金融行業(yè)主要的應用包括風險管理、欺詐檢測、投資分析等，隨著數字人的不斷進步，金融行業(yè)的服務模式也將重塑。人工智能產業(yè)增長最快的行業(yè)分別為銀行和地方政府，五年CAGR均超23%。具體來看，AI在專業(yè)服務領域，可以廣泛應用于搜索和推薦、廣告營銷等，目前ChatGPT已經嵌入必應搜索，帶來了更多的智能化和人性化的特性，提升用戶的搜索體驗和搜索效率，為國內市場提供了新思路。三、人工智能產業(yè)仍面臨的挑戰(zhàn)人工智能市場國內外企業(yè)競爭激烈。國內企業(yè)主要包括阿里巴巴、騰訊、百度等，國外企業(yè)主要包括谷歌、微軟、亞馬遜等。這些企業(yè)在技術、應用、市場等方面展開激烈競爭，努力提高市場份額。創(chuàng)新型企業(yè)。人工智能市場存在許多創(chuàng)新型企業(yè)，這些企業(yè)具有創(chuàng)新能力強、技術水平高、商業(yè)模式新等特點。這些企業(yè)在人工智能市場中的競爭力逐漸增強，將成為市場的生力軍。研究機構。人工智能市場中的研究機構也在積極參與競爭。這些機構在技術研發(fā)、人才培養(yǎng)等方面具有優(yōu)勢，為人工智能市場的發(fā)展提供技術支持和人才保障。國內，人工智能核心產業(yè)明顯擴張，產業(yè)規(guī)模超1000億元，憑借人工智能巨大的行業(yè)應用需求場景、研發(fā)能力積累與海量的數據資源、開放的市場宏觀環(huán)境有機結合，形成了中國人工智能發(fā)展的獨特優(yōu)勢，依靠應用市場廣闊前景，推動技術革新，形成技術和市場共同驅動，中研普華推測，2025年人工智能核心產業(yè)規(guī)模將超過4500億，到了2030年這一數據將飛速發(fā)展，產業(yè)規(guī)模有望超過一萬億。中國人工智能東部發(fā)展較強，形成了以北京、長三角、廣東為主的3大產業(yè)聚集區(qū)。目前，中國新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺分別依托百度、阿里云、騰訊、科大訊飛公司、商湯集團，建設自動駕駛、城市大腦、醫(yī)療影像、智能語音、智能視覺5家國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。到2025年，人工智能核心產業(yè)規(guī)模達到3000億元，持續(xù)保持10%以上增長，輻射產業(yè)規(guī)模超過1萬億元。人工智能領軍企業(yè)科研投入持續(xù)增加，初創(chuàng)企業(yè)數量不斷增長，企業(yè)總數保持國內領先，新培育獨角獸企業(yè)5-10家。人工智能應用深度廣度進一步提升，生成式產品成為國內市場主流應用和生態(tài)平臺，推動產業(yè)高端化發(fā)展。開局之年，人工智能作為經濟轉型升級以及科技自立自強的重要抓手，更是獲得了極大的重視。未來，隨著更多規(guī)模化、普惠型的人工智能基礎設施平臺建成，整個中國人工智能產業(yè)將進入發(fā)展快車道。近5年來，我國人工智能相關企業(yè)數量持續(xù)高速增長，人工智能產業(yè)年增速維持在35%以上。其中，2020年新增相關企業(yè)超40萬家，增速達到42.6%，為歷史最高。AI軟件市場在五年預測期內有較大發(fā)展?jié)摿?，?guī)模和增速在本次預測中均有所上調。得益于人工智能技術的不斷進步，模型精度顯著提高，AI軟件在處理海量、高維、復雜的數據方面表現出更高效率。例如，在自然語言處理方面，AI大模型能夠更好地識別語義，從而實現更準確、更自然的對話。在計算機視覺方面，AI大模型能夠更好地識別圖像和視頻，從而實現更高的識別準確率和更廣泛的應用場景。IDC預測，AI軟件支出規(guī)模將在2026年增長至76.9億美元，約占市場總規(guī)模的29%，較2021年提升十個百分點。日新月異的人工智能技術可感可觸，生產、醫(yī)療、教育等越來越多領域都能看到人工智能的身影。人工智能正在深刻改變這個時代。機器人已大規(guī)模應用于自動裝配生產線，自動駕駛車輛已可以在城市道路行駛，以深度學習為代表的人工智能推動了科技、醫(yī)療、電子、金融等行業(yè)快速發(fā)展，人工智能體現了很強的賦能作用。過去十年中國人工智能專利申請量位居世界第一，人工智能下一個十年將在強化學習、知識圖譜、智能機器人等方向重點發(fā)展。報告顯示，過去十年全球人工智能專利申請量超52萬件。中國專利申請量為389571件，位居世界第一，占全球總量的74.7%。同時，中國在自然語言處理、芯片技術、機器學習等10多個AI子領域的科研產出水平居于世界前列;而在人機交互、知識工程、機器人、計算機圖形、計算理論領域，中國人工智能行業(yè)還需努力追趕。從虛擬數字人到外骨骼機器人，主打陪伴的機器人將隨著人工智能深度學習模型相關領域的發(fā)展，外形、交互能力以及學習能力甚至情緒感知能力都將得到很大提升。2022年，科大訊飛正式宣布啟動“訊飛超腦2030計劃”，目標是讓人工智能懂知識、善學習、能進化，讓機器人走進每個家庭。人工智能可以拓展人類發(fā)現、理解與創(chuàng)造的能力。未來，它的發(fā)展要承擔起賦能生活、提升幸福感的使命。目前的人工智能產業(yè)仍面臨六大挑戰(zhàn)：前沿科研與產業(yè)實踐尚未緊密銜接;人才缺口巨大;數據孤島化和碎片化問題明顯;可復用和標準化的技術框架、平臺、工具、服務尚未成熟;一些領域存在超前發(fā)展、盲目投資等問題;以及創(chuàng)業(yè)難度相對較高，早期創(chuàng)業(yè)團隊需要更多支持等。其中，人才短缺的問題尤為嚴重。美國超過一半的數據科學家有10多年的工作經驗，而在中國，經驗不足五年的研究人員高達40%。中國目前擁有不到30個專注于人工智能的大學研究實驗室。隨著人工智能技術的不斷成熟，會有越來越多的機器人或智能程序充當人類助手，幫助人們完成復重性、危險性的任務，然而，隨著人工智能技術的成熟和大范圍應用的展開，人們可能會面臨越來越多的安全、隱私和倫理等方面的挑戰(zhàn)。四、中國人工智能基礎技術提供平臺分析一、基礎技術提供平臺功能分析二、基礎設施即服務(iaas)分析三、平臺即服務(paas)分析四、軟件即服務(saas)分析人工智能行業(yè)發(fā)展態(tài)勢作了詳細分析，并對行業(yè)進行了趨向研判，是經營企業(yè)，服務、投資機構等單位準確了解目前行業(yè)發(fā)展動態(tài)，把握企業(yè)定位和發(fā)展方向不可多得的精品，對中國及各人工智能行業(yè)的發(fā)展狀況、上下游行業(yè)發(fā)展狀況、競爭替代產品、發(fā)展趨勢、新產品與技術等進行了分析，并重點分析了中國行業(yè)發(fā)展狀況和特點，以及中國人工智能行業(yè)將面臨的挑戰(zhàn)、企業(yè)的發(fā)展策略等。隨著人工智能行業(yè)競爭的不斷加劇，大型企業(yè)間并購整合與資本運作日趨頻繁，國內外優(yōu)秀的企業(yè)愈來愈重視對人工智能行業(yè)市場的分析研究，特別是對當前人工智能市場環(huán)境和客戶需求趨勢變化的深入研究，以期提前占領市場，取得先發(fā)優(yōu)勢。2023年人工智能市場將繼續(xù)保持快速發(fā)展。企業(yè)需要加強技術創(chuàng)新、拓展應用領域、加強合作與聯盟和培養(yǎng)人才，滿足市場需求，實現市場的可持續(xù)發(fā)展。同時，政府和社會各界也應加大對人工智能技術的支持和投入，推動人工智能技術的創(chuàng)新和發(fā)展。根據168report調查公司發(fā)表的視覺人工智能市場調研報告，報告覆蓋了市場數據，市場熱點，政策規(guī)劃，競爭情報，市場前景預測，投資策略，預測了視覺人工智能行業(yè)發(fā)展方向，新興熱點、市場空間、技術趨勢以及未來發(fā)展趨勢。AI即人工智能，視覺AI屬于人工智能一個子領域，一般時候稱為“計算機視覺”，主要方向為模式識別、圖像處理。顧名思義，計算機視覺就是讓計算機能夠像人一樣“看見”，獲得對客觀世界的感知、識別和理解的能力。其背后還包含機器學習、深度學習等相關算法，從而讓計算機掌握人臉識別、圖像識別、圖像分割、圖像重構、圖像生成、目標檢測等技能，在一些特定的危險場景和重復性的生產作業(yè)中替代人，以節(jié)省人力，并提升效率。計算機視覺既是工程領域，也是科學領域中的一個富有挑戰(zhàn)性重要研究領域。計算機視覺是一門綜合性的學科，它已經吸引了來自各個學科的研究者參加到對它的研究之中。其中包括計算機科學和工程、信號處理、物理學、應用數學和統計學，神經生理學和認知科學等。計算機視覺在人工智能里可以類比于人類的眼睛，是在感知層上最為重要的核心技術之一。計算機視覺技術模擬生物視覺，將捕捉到的圖像中的數據及信息進行分析識別、檢測、跟蹤等，真正去"識別"和"理解"這些圖像。目前此項技術已經廣泛應用到安防、自動駕駛、醫(yī)療、消費等，也是目前人工智能技術中落地最廣的技術之一。機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，但其功能范圍不僅包括人眼對信息的接收，同時還延伸至大腦對信息的處理與判斷。本質上，機器視覺是圖像分析技術在工廠自動化中的應用，通過使用光學系統、工業(yè)數字相機和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力，并做出相應的決策，最終通過指揮某種特定的裝置執(zhí)行這些決策。數據顯示，2019年我國機器視覺市場規(guī)模65.5億元(不包含計算機視覺市場)，同比增長21.8%。2014-2019年復合增長率為28.4%，并預測到2023年中國機器視覺市場規(guī)模將達到155.6億元。當前我國經濟向新動能、新經濟轉換，3C、汽車、光伏半導體等眾多行業(yè)對機器視覺技術迸發(fā)旺盛需求，由此看來，中國機器視覺市場潛力巨大。2016-2019年，全球機器視覺市場規(guī)模不斷擴大，至2019年突破100億美元，達到102億美元。2020年，受新冠肺炎疫情影響，全球供應鏈中斷，項目停擺，給全球機器視覺行業(yè)帶來了沖擊，市場規(guī)模下降至96億美元。機器視覺雖然只有幾十年發(fā)展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產業(yè)變革浪潮的興起，機器視覺行業(yè)順勢迎來快速發(fā)展。機器視覺的應用已經從最初的汽車制造領域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領域實現廣泛應用。從產業(yè)發(fā)展生命周期來看，國際機器視覺產業(yè)已經處于成熟期，預期未來幾年內，歐美日機器視覺技術仍將不斷有創(chuàng)新，國際機器視覺市場有望保持現有市場規(guī)模，并繼續(xù)增長。國內機器視覺產業(yè)目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產業(yè)已積累足夠技術、市場、行業(yè)經驗，已步入快速發(fā)展階段。機器視覺產業(yè)鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應用行業(yè)構成。從深度來看，機器視覺的應用覆蓋產業(yè)鏈的多個環(huán)節(jié)。以手機的制造為例，機器視覺可應用在結構件生產、模組生產、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環(huán)節(jié)，例如IPhone生產全過程就需要70套以上的機器視覺系統。從廣度上看，機器視覺的下游行業(yè)眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫(yī)藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。目前對于人工智能核心產業(yè)到底包含哪些、統計人工智能規(guī)模的時候是否包含AI+產業(yè)...等等問題，國內外權威研究機構尚未有統一的口徑和標準，造成各大機構對我國人工智能規(guī)模到底有多大這個問題的解讀差異較大，從100億、200億到700億，各種說法不一而足。2020年，我國工業(yè)機器視覺區(qū)域結構的總體格局基本保持不變。2020年，華東地區(qū)銷售額達到85億元，位居全國第一;華東地區(qū)市場規(guī)模達到47.8億元，中南地區(qū)銷售額達到52.3億元。華北、華東和中南三大地區(qū)市場份額分別達到27.0%、32.4%和24.3%，市場規(guī)模領先。我國機器視覺相關融資額整體呈增長態(tài)勢，2020年達到93.04億元，創(chuàng)下歷史新高隨著技術的快速發(fā)展，機器視覺下游應用領域不斷拓展。

“十四五”期間，中國將進一步深化產業(yè)結構調整，推進制造業(yè)的科技創(chuàng)新和智能制造水平，著力從要素驅動向技術及創(chuàng)新驅動轉變。通過強化研發(fā)、設計能力，提高配套能力、基礎工藝、基礎材料、基礎元器件的研發(fā)和系統集成水平，促進細分市場、專業(yè)化分工和集群發(fā)展，推動先進裝備制造業(yè)和高新技術產業(yè)從以組裝為主向自主研發(fā)制造為主轉變。產業(yè)結構的轉型升級以及制造業(yè)的進一步智能化將推動機器視覺行業(yè)的發(fā)展。五、機器學習技術已廣泛應用于金融、教育、零售等多個領域“機器學習是指模擬人類的學習過程，通過數學模型、算法和統計學方法分析數據，發(fā)現規(guī)律和模式，從而做出預測和決策?！睓C器學習是指模擬人類的學習過程，通過數學模型、算法和統計學方法分析數據，發(fā)現規(guī)律和模式，從而做出預測和決策。機器學習可以通過學習的類型和學習算法的深度進行分類：（1）按照學習模式的不同，機器學習可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、和強化學習；（2）按照算法深淺的不同，機器學習可以分為淺度學習和深度學習。機器學習分類與應用分類類別具體內容模型與算法學習模式監(jiān)督學習該類算法需要有標記的訓練數據，即數據集中包含輸入和相應的輸出，通過對已有數據的學習來預測新數據的輸出。分類、回歸無監(jiān)督學習該類算法不需要標記的訓練數據，只有輸入數據。它們的任務是在不確定任何輸出情況下對數據進行建模。聚類、異常檢測、降維半監(jiān)督學習這種算法需要使用標記和未標記的數據來學習模型。使用未標記數據來提高模型的準確性和泛化能力，這可以在數據量有限的情況下提高學習效率。Semi-SupervisedGAN強化學習增強學習是一種通過與環(huán)境進行交互來學習最佳決策的算法。它的目標是學習一個策略，以最大化某種獎勵或利潤。值函數優(yōu)化、策略優(yōu)化算法深度淺度學習淺度學習也被稱為傳統機器學習或基礎機器學習，它是指那些只有一層或幾層簡單的神經網絡模型，簡單的對數據進行統計分析，從而得出預測結果。線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機（SVM）、樸素貝葉斯深度學習基于多層神經網絡的機器學習技術。相比于淺度學習，深度學習模型具有更強的表達能力和更高的預測精度。深度學習模型可以自動從原始數據中提取特征，這些特征在模型的訓練過程中是動態(tài)更新的。深度神經網絡（DNN）、卷積神經網絡（CNN）、循環(huán)神經網絡（RNN）機器學習在人工智能應用市場中的應用機器學習應用覆蓋領域，智慧金融、智慧醫(yī)療、智慧教育、智慧工業(yè)、智慧政務、智慧零售和智慧互娛等領域。2006年以來,深度學習的推廣應用速度逐步加快，應用領域不斷拓寬，其逐漸成為機器學習領域的主流算法。隨著機器學習算法的不斷改進，國內市場機器學習在互聯網、金融業(yè)、以及零售業(yè)行業(yè)滲透率已超過60%。六互聯網行業(yè)推薦系統應用根據觀研報告網發(fā)布的《中國人工智能行業(yè)現狀深度研究與發(fā)展前景分析報告（2023-2030年）》顯示，在互聯網行業(yè)，推薦系統是互聯網行業(yè)中應用機器學習最廣泛的領域。推薦系統通過分析用戶的歷史行為數據，如購買記錄、搜索記錄等，來預測用戶的偏好并向其推薦個性化的商品、服務、信息等。中國互聯網市場龐大，互聯網用戶眾多，推薦系統加速框架產業(yè)市場規(guī)模呈現逐年增長的趨勢。隨著推薦算法在互聯網產業(yè)中的重要性快速提升，國內外推薦系統加速框架產業(yè)市場規(guī)模呈現逐年增長的趨勢。2022年中國推薦系統加速框架產業(yè)市場規(guī)模達5.52萬億元，預計到2024年中國推薦系統加速框架產業(yè)市場規(guī)模將超過7.7萬億元。（二）金融行業(yè)風險控制和投資決策在金融領域，機器學習可滿足金融機構在數據處理安全性、速度、精確度等方面的高要求,其在信用評分、投資組合管理、金融產品推薦、客戶關系管理、金融欺詐檢測等場景具有高適用性。金融機器學習產品由于與金融機構多業(yè)務場景均可密切結合，且產品能力在海量高質量金融業(yè)務數據助力下得到快速提升，成為金融市場主要拉力之一。2018年至2022年國內金融科技領域總計發(fā)生融資事件1570起，輪次分布較為平均。從技術分類看，2022年機器學習產品與自然語言處理產品更受資本青睞，資本熱度較高，而知識圖譜和智能語音產品與2020年、2021年相比，資本熱度有所下降。從應用場景分布看，融資企業(yè)更多布局客服與運營業(yè)務優(yōu)化場景；同時，信貸風控與合規(guī)控制、精準營銷兩大場景的合計占比較高，是融資企業(yè)廣泛布局的熱點場景。（三）上游產業(yè)的快速發(fā)展，為機器學習提供了強有力的基礎機器學習上游為基礎層提供了數據采集與處理、云計算平臺服務商、芯片設計、算法開發(fā)和必要的硬件設備制造等基礎設施支持，為機器學習技術和平臺提供了強有力的基礎。在機器學習市場中，基礎層核心芯片被英偉達、英特爾、IBM、谷歌、微軟、高通等海外傳統芯片大廠商掌控,云計算由谷歌、亞馬遜、阿里云等互聯網巨頭引領，大數據服務商數量多，分布零散，市場競爭激烈。（1）芯片設計AI芯片是基于硅的、支持AI的芯片，可為筆記本電腦、智能可穿戴設備和智能手機等連接設備提供高處理能力。AI芯片通過增強分析功能、虛擬現實(VR)和增強現實(AR)增強設備的操作性能，從而提高用戶體驗。人工智能芯片主要用于汽車、消費電子、醫(yī)療保健、自動化、機器人、物聯網和國防。從AI芯片設計環(huán)節(jié)分析，目前適用于機器學習的主流芯片有圖形處理器(GPU)、張量處理器(TPU)、可編程門列陣(FPGA)、應用集成電路(ASIC)、以及神經處理單元(NPU)。不同類型的機器學習芯片適用于不同的應用場景，在選擇特定芯片時需要考慮場景的特點需求，例如性能、功耗、定制化和可擴展性。人工智能在改善消費者服務和降低運營成本方面的接受度、人工智能應用程序數量的增加、處理能力的提高以及深度學習和神經網絡的日益普及是人工智能芯片市場的主要的驅動力。2021-2022年全球AI芯片數量年均復合增速為26.53%，2022年全球AI芯片數量為1433萬套左右，具體如下：（2）云計算平臺服務商人工智能大模型的快速發(fā)展引發(fā)數字應用使用方式和算力資源供給的雙向變革，云計算作為數字世界操作系統價值正在全面展現。2022年，我國云計算市場規(guī)模達4550億元，國內云計算市場仍處于快速發(fā)展期，預計2025年我國云計算整體市場規(guī)模將超萬億元。從廠商層面來看，國內運營商強勢增長引領新一輪市場發(fā)展。其中，2022年電信運營商云計算市場增長迅猛，天翼云、移動云、聯通云分別營收579億元、503億元和361億元，增速均超100%遠超行業(yè)平均水平。阿里云、天翼云、移動云、華為云、騰訊云、聯通云2022年占據中國公有云IaaS市場份額前六，公有云PaaS方面，2022年阿里云、華為云、騰訊云、天翼云百度云處于領先地位。（3）國產機器學習框架持續(xù)發(fā)力，機器學習平臺頭部廠商規(guī)?；黠@機器學習技術層基礎開源框架以谷歌的TensorFlow.亞馬遜的MXNet、Facebook的Pytorch、Theano、Caffe、Keras等為主,機器學習技術開放平臺主流產品包括亞馬遜的AmazonMachineLearning、微軟的Azure機器學習工作臺、騰訊的DI-X機器學習平臺、阿里云機器學習PAI等。中國目前市場前三大機器學習框架為谷歌的TensorFlow，Meta的PyTorch，和百度的飛槳穩(wěn)居前三，三者共占據超80%的市場份額。其中以百度——“飛槳”為代表的機器學習平臺，已經沖破了過去在中國市場上谷歌、Facebook的壟斷局面。隨著國內人工智能進入大規(guī)模落地階段，越來越多的開發(fā)者和企業(yè)正在基于國產機器學習平臺開展智能化轉型應用。2022年中國機器學習框架市場份額占比機器學習應用層目前以初創(chuàng)型廠商居多,市場競爭較為激烈，典型代表廠商包括第四范式、寒武紀、深鑒科技、商湯科技、依圖科技、云從科技等。2022年機器學習開發(fā)平臺市場規(guī)模達35.4億元人民幣，相比2021年同比下降4.9%。目前，國內機器學習平臺市場呈現出明顯的頭部廠商規(guī)?；?，前5名的廠商占據69.9%的市場份額。廠商市場份額方面，2022年，第四范式（32.7%）、華為云（21.6%）、九章云極（7.6%）、創(chuàng)新奇智（7.0%）企業(yè)市場份額居中國機器學習開發(fā)平臺市場前四。由于機器學習開發(fā)平臺的技術門檻以及落地的諸多挑戰(zhàn)，該市場進入壁壘較高。未來，隨著眾多初創(chuàng)企業(yè)入局大模型市場，國內機器學習平臺市場格局有可能被重新分配。七結束語人工智能是新一輪產業(yè)轉型的核心動力。它將進一步釋放先前技術和工業(yè)變革的巨大能量，并創(chuàng)造一個新的強大引擎，重建生產，分配，交換和消費等經濟活動的各個方面。形成從宏觀到微觀的新智能需求，推動新技術，新產品，新產業(yè)，新格式和新