中投顧問重磅推出"產(chǎn)業(yè)大腦"系列產(chǎn)品,高效賦能產(chǎn)業(yè)投資及產(chǎn)業(yè)發(fā)展各種工作場景,歡迎試用體驗(yàn)! | ||||
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中投網(wǎng)2024-05-07 10:23 來源:中投網(wǎng)
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1.1.1 2024-2028年中國人工智能行業(yè)影響因素分析
一、有利因素
(一)政策利好
2023年7月10日,中華人民共和國國家發(fā)展和改革委員會(huì)、中華人民共和國科學(xué)技術(shù)部、中華人民共和國工業(yè)和信息化部等七部門印發(fā)《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》!掇k法》指出,我國要推動(dòng)生成式人工智能基礎(chǔ)設(shè)施和公共訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源平臺(tái)建設(shè)。促進(jìn)算力資源協(xié)同共享,提升算力資源利用效能。推動(dòng)公共數(shù)據(jù)分類分級(jí)有序開放,擴(kuò)展高質(zhì)量的公共訓(xùn)練數(shù)據(jù)資源。鼓勵(lì)采用安全可信的芯片、軟件、工具、算力和數(shù)據(jù)資源。
(二)人工智能與新技術(shù)融合發(fā)展
1、人工智能與云計(jì)算的深度融合
云計(jì)算是指通過互聯(lián)網(wǎng)提供各種計(jì)算資源和服務(wù)的技術(shù),它可以讓用戶隨時(shí)隨地地訪問和使用數(shù)據(jù)和應(yīng)用。云計(jì)算為人工智能提供了強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施,使得人工智能可以處理海量的數(shù)據(jù),運(yùn)行復(fù)雜的算法,實(shí)現(xiàn)高效的分布式計(jì)算。隨著云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展和優(yōu)化,人工智能將更加依賴于云計(jì)算平臺(tái),實(shí)現(xiàn)更高的性能、更低的成本、更好的可擴(kuò)展性和更強(qiáng)的安全性。同時(shí),人工智能也將為云計(jì)算帶來新的價(jià)值和機(jī)遇,例如通過自動(dòng)化、優(yōu)化和智能化提升云計(jì)算服務(wù)的質(zhì)量和效率,或者通過創(chuàng)造新的云計(jì)算應(yīng)用場景和模式拓展云計(jì)算市場。
2、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的廣泛結(jié)合
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是指通過網(wǎng)絡(luò)將各種物理設(shè)備、傳感器、終端等連接起來,實(shí)現(xiàn)信息交換和通信的技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)可以讓我們感知和控制周圍的環(huán)境,提高生活和工作的便利性和效率。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),而人工智能則可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和系統(tǒng)的智能化管理和優(yōu)化。例如,通過人工智能可以實(shí)現(xiàn)對(duì)家庭、辦公室、城市等場景中的溫度、濕度、光照、空氣質(zhì)量等參數(shù)的自動(dòng)調(diào)節(jié),或者對(duì)交通、物流、制造等領(lǐng)域中的車輛、貨物、設(shè)備等狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和預(yù)測。同時(shí),人工智能也可以為物聯(lián)網(wǎng)提供新的功能和體驗(yàn),例如通過語音、圖像、手勢(shì)等方式與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行自然交互,或者通過個(gè)性化、推薦、學(xué)習(xí)等方式提升物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的質(zhì)量和滿意度。
3、人工智能與區(qū)塊鏈的有機(jī)結(jié)合
區(qū)塊鏈(Blockchain)是指一種分布式數(shù)據(jù)庫技術(shù),它可以通過加密算法和共識(shí)機(jī)制保證數(shù)據(jù)的安全性、完整性和不可篡改性。區(qū)塊鏈可以為人工智能提供一種可信賴的數(shù)據(jù)共享和交換平臺(tái),使得人工智能可以在不同的組織和領(lǐng)域之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的協(xié)作和價(jià)值的流通。例如,通過區(qū)塊鏈可以實(shí)現(xiàn)對(duì)人工智能模型和算法的版權(quán)保護(hù)和激勵(lì)機(jī)制,或者對(duì)人工智能產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和結(jié)果的溯源和驗(yàn)證。同時(shí),人工智能也可以為區(qū)塊鏈帶來新的可能性和優(yōu)勢(shì),例如通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)提升區(qū)塊鏈的性能和效率,或者通過自然語言處理和計(jì)算機(jī)視覺提高區(qū)塊鏈的可用性和易用性。
(三)AI開源開放平臺(tái)服務(wù)能力持續(xù)增強(qiáng)
(四)人工智能開始逐步融合商業(yè)化場景發(fā)展
1、人臉識(shí)別
人臉識(shí)別門禁閘機(jī)、人臉識(shí)別登錄支付、公安系統(tǒng)通過攝像頭人臉識(shí)別從而進(jìn)行追逃布控、人證合一驗(yàn)證、交通車輛監(jiān)控、OCR文字識(shí)別、照片自動(dòng)美顏功能、基于圖片的商品搜索(如拍立淘)等等。
2、語音/語義識(shí)別
語音識(shí)別與合成(如智能音箱)、聊天機(jī)器人(如微軟小冰)、智能助手(Siri、小度等)、機(jī)器翻譯、智能客服機(jī)器人等等。其中語音識(shí)別與合成的技術(shù)成熟度相對(duì)較高,涉及到語義理解的應(yīng)用目前還相對(duì)初期。
3、大數(shù)據(jù)智能計(jì)算
金融領(lǐng)域的風(fēng)控、廣告精準(zhǔn)投放、產(chǎn)品個(gè)性化推薦、基于行為模型的反欺詐、搜索引擎的優(yōu)化、商品的智能排序等等。這類應(yīng)用目前相對(duì)比較成熟,能進(jìn)行大規(guī)模的普及,像國家反詐騙中心app就是運(yùn)用大數(shù)據(jù)智能計(jì)算,分析詐騙行為從而提醒用戶免受詐騙損失。
4、智能無人駕駛
其中最典型的就是無人車駕駛,尤其是L4-L5級(jí)別的無人車駕駛。這個(gè)級(jí)別的無人車駕駛會(huì)基于周圍的環(huán)境、高精度地圖等信息,綜合決策出下一步的駕駛行為。同樣的道理,相同“無人化”級(jí)別的無人船、無人飛機(jī)、移動(dòng)機(jī)器人等也屬于這一類的應(yīng)用。這類AI應(yīng)用研發(fā)難度較大,目前還處于初級(jí)的階段,較多運(yùn)用于物流搬貨以及配送貨物的機(jī)器人。
二、不利因素
(一)基礎(chǔ)層面技術(shù)薄弱,芯片之路任重道遠(yuǎn)
(二)專業(yè)人才不足
人工智能是新興產(chǎn)業(yè),雖然技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛,但專業(yè)技術(shù)人才,以及兼顧人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的跨界人才不充足,限制了產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合發(fā)展。
從人才培養(yǎng)角度而言,我國高校人工智能領(lǐng)域的學(xué)科建設(shè)、人才培養(yǎng)相對(duì)滯后。人工智能涉及領(lǐng)域?qū)挿,相關(guān)領(lǐng)域?qū)W科資源分散,未能形成合力,培養(yǎng)人才的數(shù)量、質(zhì)量有待提升。目前,國內(nèi)開設(shè)人工智能專業(yè)的高校數(shù)量較少、時(shí)間較短,學(xué)科實(shí)力不強(qiáng)。
目前,我國對(duì)于AI人才的渴求已經(jīng)超過了人工智能大國美國,相比世界其他國家空缺的AI職位最多,共計(jì)超過1.2萬個(gè)相關(guān)職位虛位以待,且中國最缺乏的職位是AI研究人員和智能專家。此外,國內(nèi)還十分缺乏人工智能與傳統(tǒng)行業(yè)的跨界人才,不利于人工智能在各垂直行業(yè)的應(yīng)用推廣。
(三)基礎(chǔ)理論、原創(chuàng)模型等顛覆型、階躍型技術(shù)缺乏引領(lǐng)能力
反向傳播、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論,以及知識(shí)工程、計(jì)算神經(jīng)科學(xué)等其他分支的基礎(chǔ)理論基本由他國引領(lǐng),相關(guān)的統(tǒng)計(jì)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等底層近現(xiàn)代學(xué)科早期創(chuàng)始人、重大貢獻(xiàn)者鮮有我國學(xué)者身影。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展浪潮之中,我國雖已涌現(xiàn)一批具有全球影響力的學(xué)者,在圖像識(shí)別、機(jī)器翻譯等領(lǐng)域不斷發(fā)聲,但深度學(xué)習(xí)理論體系、新型學(xué)習(xí)方式等顛覆技術(shù)主導(dǎo)權(quán)幾乎被全球幾位巨頭掌握;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等階躍型算法技術(shù)多數(shù)在原始創(chuàng)造團(tuán)隊(duì)各分支中產(chǎn)生,延續(xù)性較強(qiáng)。
(四)國內(nèi)兩類基礎(chǔ)生態(tài)構(gòu)建面臨嚴(yán)峻形勢(shì)
從全球來看,開源開發(fā)框架的第一次洗牌已到尾聲,谷歌、臉書等頭部企業(yè)的開發(fā)框架體系基本確立,市場份額和社區(qū)生態(tài)已遠(yuǎn)超其他框架,我國框架以一己之身突圍難度很大。同時(shí),受制于我國集成電路較全球起步晚的歷史背景,英偉達(dá)、英特爾等芯片大廠已在工藝制程、芯片架構(gòu)、軟件生態(tài)等方面有數(shù)十年積累;智能計(jì)算時(shí)期,芯片頭部企業(yè)針對(duì)人工智能任務(wù)需求加速優(yōu)化芯片架構(gòu)、完善軟件工具、適配多樣的開發(fā)框架,構(gòu)筑龐大的生態(tài)體系不斷提高行業(yè)壁壘,導(dǎo)致其他初創(chuàng)智能芯片企業(yè)一時(shí)間難以切入市場進(jìn)行規(guī)模應(yīng)用。目前,我國雖涌現(xiàn)出一批智能芯片企業(yè),同時(shí)也在研發(fā)框架方面有所布局,但兩類基礎(chǔ)生態(tài)構(gòu)建所面對(duì)的形勢(shì)仍然非常嚴(yán)峻。
2022年,我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到5,080億元;2023年,我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模約達(dá)到5,452億元。
我們預(yù)計(jì),2024年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到5,874億元,未來五年(2024-2028)年均復(fù)合增長率約為6.30%,2028年將達(dá)到7,500億元。
數(shù)據(jù)來源:中投產(chǎn)業(yè)研究院
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