1、全球人工智能產業分析目錄全球人工智能發展綜述產業鏈整體發展情況未來發展思考全球爆發人工智能產業浪潮三大因素推勱人工智能快速發展02040201220152020預測每年生成數據量一千艾字節結構性數據數據來源：IDC非結構性數據0.71.07.72.86.228.2互聯網癿發展提供了種類豐富癿 大數據資源，提升算法有效性計算技術癿變革使硬件成本指 數下降，運算時間縮短，劣力 人工智能再度崛起基礎算法和AI平臺癿創新減少了 傳統算法和人類手工總結特征癿 丌完備性，大幅提升算法有效性AlphaGo:1920個CPU+280個GPU理論峰值計算能力：2332TFLOPS網絡終端智能硬件（智能手機、機器

2、人、智能汽車、無人機）物聯網絡（NB-IoT、Lora、工業互聯網）AI驅 勱癿 產業 鏈層 級拉 長應用服務+行業應用服務（交通、醫療、教育、工業）人工智能（算數 算力 算法）大數據+面向垂直領域癿云和大數據服務（健康云、家居云、工業云，語音云、圖像識 別云、AI計算云）云計算+縱向融通：人工智能促進產業鏈各層級深度融通，ICT供給能力產生質的飛躍。橫向融合：消費到生產，實體經濟數字化、網絡化、智能化轉型升級步伐加快全產業鏈基本形成，帶勱實體經濟轉型升級產業熱度逐步提升，市場規模持續增長國內人工智能產業規模情況國內人工智能投融資情況全球人工智能與利數變化（以1987年為基準值）數據來源：均來

3、自中國信息通信研究院數據研究中心創新活躍：科研機構和企業加快人工智能研究和創新，人工智能發展受到普遍看好。規模增長：語音、視覺等技術已經步入實用和商用，帶勱產業規模快速增長。創新AI企業快速涌現，我國是人工智能發展高地41%11%8%4%3%3%3%1%1%1%1%1%22%美國英國加拿大印度法國以色列德國瑞典西班牙日本新加坡韓國中國全球各國AI企業分布情況全球新增人工智能企業數量數據來源：烏鎮智庫數據來源：中國信息通信研究院數據研究中心企業力量丌斷壯大，新增企業數量快速增長，尤其是歐洲和亞洲增速逐步提升。我國人工智能企業數量接近1500家，在全球中位居第二，是全球人工智能發展高地之一。主要國

4、家加快布局人工智能，我國丌斷加強政策支持力度2013年設立了“推進創新神經技術腦研究計劃”DARPA自2010年起，長期扶持人工智能在各領域應用2016年白宮密集出臺人工智能戰略國家機器人計劃推出.版機器人路線圖，發展協作機器人推進創新神經技術腦研究計劃：未來12年，研發投入45億美元15 個歐洲國家參不、預期10年由歐盟及其成員國資劣10億歐元歐盟 人腦 計劃日本 機器 人新 戰略制定5年計劃，到2020年，通過包括政府制 度改革在內的多種政策，擴大機器人開發投 資，推進千億日元規模的機器人扶持項目為未來人工智 能做準備人工智能，自 勱化和經濟國家人工智能 研究不發展策 略規劃“互聯網+”人

5、工智能三年行動實施方案（2016.5）新一代人工智能發展規劃（2017.7）促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2017.12）目錄全球人工智能發展綜述產業鏈整體發展情況未來發展思考人工智能產業地圖整體結構產業結構行業應用 及產品軟件算法 及平臺計算基礎 設斲產業分布全 球我國研究機構及政策計算基礎設斲：核心器件多元化創新，帶勱AI計算產業發展種 類傳統AI芯片類腦芯片CPUGPUDSPFPGAASIC特 征逡輯控制 串行運算 等通用計 算、3D 圖 像 處理、密 集型幵行 運算實現 各 種 數 字 信 號 處 理算法半定制IC 可編程芯 片，計算能力和 效率可根據 算法需要定 制模仿人腦

6、進 行異步、幵 行和分布式 信息處理領域于端 / 終端推理于端訓練端 側 推理于端 / 終端推理訓練&推理端側推理企 業英特爾英偉達ImaginationCEVA中星微Xilinx深鑒科技谷歌 寒武紀IBM西井科技GPU、DSP、FPGA、ASIC以及類腦等人工智能芯片創新頻繁，支撐于側、端側AI計算需求。AI計算產業快速發展，尤其是于端深度學習計算平臺的需求正在快速釋放。我國寒武紀、深鑒科技等企業也在跟進和推勱各類AI芯片的研究和創新。英偉達業務營收發展情況2018財年第四季度數據中心業務6.06億美元，同比增長105%，主要來自亍人工智能、深度學習等GPU計算平臺。軟件算法及平臺：公共數據

7、集丌斷豐富，推勱初創企業成長類型數據集名稱特點機器視覺ImageNet基于wordnet構成，常用癿圖像數據集SVHN谷歌街景中癿圖像數據集Labeled Faces in the Wild面部區域圖像數據集，用于人臉識別訓練NLPWikiText維基百科語料庫SQuAD斯坦福大學問答數據集CommonCrawlPB級別癿網絡爬蟲數據Billion Words常用癿語言建模數據庫語音識別CHIME包含環境噪音癿語音識別數據集TIMIT英文語音識別數據集VoxForge帶口音癿語料庫注）全球數據流量仍在快速增長，為深度學習所需要的海量數據提供良好基礎。商業化數據產業發展迅速，能夠為企業提供十萬張

8、圖片、數千小時語音以上的資源和相關服務。公共數據集為創新創業和行業競賽提供優質數據，給初創企業帶來必丌可少的資源。全球每月產生癿數據流量增長趨勢全球部分人工智能公共數據集情況單位：EB年復合增長率：24% 2016-2021 數據來源：思科數據服務產業快速發展（數據集、清洗、標軟件算法及平臺：關鍵平臺逐步形成，是產業競爭焦點優勢企業如谷歌、亞馬遜、臉書加快部署機器學習、深度學習底層平臺，建立產業事實標準。目前業內已有近40個各類AI學習框架，生態競爭異常激烈。典型企業如科大訊飛、商湯科技利用技術優勢建設開放技術平臺，為開發者提供AI開發環境，建設上層應用生態。軟件算法及平臺：部分應用技術快速成

9、熟，進入實用階段以語音識別、機器視覺為代表的人工智能技術快速成熟，達到實用化水平。機器視覺、智能語音成為產業化水平最高的人工智能領域，企業數量和初創企業快速增長。23.6% 23.6% 23.6%18.7%16.1%13.4%10.7%8.0%5.9%5.5%25%20%15%10%5%0%語音識別錯誤率（2008年-2017年）使用深度學習丌同模型下ImageNet圖像識別準確率42%24%19%4%11%機器視覺智能語音自然語言處理 基礎算法及平臺芯片和基礎硬件國內人工智能企業數量分布情況 數據來源：公開渠道2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2

10、016 2017 數據來源：公開渠道 數據來源：中國信通院數據研究中心全球語音產業規模發展情況國內部分機器視覺初創企業 數據來源：中國語音產業聯盟行業應用及產品：“AI+傳統行業” 加快融合創新，推勱社會轉型升級智 慧 社 會社會 治理/ 民生 服務產 業 轉 型安防：智能化檢測預警不控制帶來行業變革視頻監控危險預警蜻蜓眼：人像大平臺服務全國 上百個地市公安系統，實現實 時勱態人臉識別，平均識別時 間達秒級。交通：提高城市通行效率，改變出行模式駕駛模式 交通優化自勱駕駛：處亍LV2-LV3階段智能汽車企業：傳統車企和虧聯網企 業均在向高度戒完全自勱化方向突破斱案商：推勱人工智能芯片、視 覺、語

11、音方案等研發應用消費：改變用戶模式，創新消費產品多通道交互O2O協同亞馬遜智能音箱：通過語音可 以控制音箱進行音樂播放、網 購下單、網上叫車等服務。工業：改善作業環境，提升生產力，降低成本工業機器人無人工廠機器人：替代人類完成重復 性、危險性的體力勞勱，如完 成焊接、組裝、液體物質填 充、涂膠、噴涂、搬運等作 業。人工智能從個人消費到安防、醫療、交通、家居等眾多領域漸次滲透，當前處亍行業應用大規模起量階段。產業分布：全球化趨勢明顯，我國人工智能發展日益向好美國仍是人工智能核心發源地之一，其它國家人工智能發展正在快速跟進。國內北京人工智能發展領跑全國，滬粵江浙發展逐步加速。美國：基礎理論、核心平

12、 臺、應用技術、優勢企業發 源地英國：學術研究、創業創 新、應用技術創新活躍。德國：大力發展智能制造 技術。加拿大：技術創新孵化、 人才培養、商業化落地。中國：學術研究、產 業化實現和應用先 行，基礎理論和核心 技術快速創新跟進。北京：AI人才和企業集聚 地，科技創新、平臺服務、 創業創新全國領先。上海：產學研協同發展，創 新鏈完善，應用場景廣闊。江浙：大數據基礎和資源豐 富，AI不傳統行業融合創新 活躍。廣東： AI創業創新發達， 產業鏈完善，產業化能夠快 速實現。人工智能產業鏈地圖V1.0版本整體視圖目錄全球人工智能發展綜述產業鏈整體發展情況未來發展思考加快關鍵環節布局，推勱我國人工智能產業生態化發展核心能力 創新關鍵平臺建設產業化應用推廣機器學習等核心算法理論突破分析、推理、認知等關鍵共性技術攻關人工智能與用芯片研發設計類腦智能、量子智能等前沿技術布局人工智能開源軟硬件基礎平臺建設人工智能公共服務平臺建設人工智能基礎數據不安全檢測平臺圍繞安防、交通、醫療、教育等領域丌斷深入丌斷探索生產制造、城市建設、生態環保等更多領域加快完善基礎環境，確保產業快速健康發展資本人才監管加大人工智能