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人工智能产业链结构分析:瓶颈和机遇是什么?

  • 时间:2021-07-13
  • 来源: OFweek人工智能网

声明:本文为火石创造原创文章,欢迎个人转发分享,网站、公众号等转载需经授权。 21世纪以来,人工智能引领的第四次工业革命悄然而至。进入21世纪第三个十年之后,大数据、云计算、物联网、5G等技术不断突破之下,人工智能有了更好的技术及产业化载体,并逐渐向传统产业渗透。

普华永道数据预测,受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因,预计未来几年人工智能市场将保持高速增长,到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元,约合人民币104万亿元。

01人工智能产业链结构分析

人工智能产业与互联网+行业类似,均是一种新兴技术通过各种软硬件产品结合,与传统产业进行深度整合之后,提升传统产业效率的一种新兴业态。

从产业链及供应链的角度考虑,人工智能产业结构可分为基础层、感知层、应用层三部分。

基础层:是人工智能产业的基础,通过海量数据形成人工智能产业数据获取(传感器)、数据存储(云计算)、数据处理(芯片及云技术)能力。

感知层:是人工智能产业的中间层,通过机器感知及算法实现基础数据与前端应用的紧密关联。

应用层:是人工智能技术在各产业的应用,是人工智能产业对其他产业的深度改造及赋能,并且随着技术及监管法规的不断完善,人工智能在各行业的应用不断深化。

图1:人工智能产业链结构来源:根据公开资料整理

02 我国人工智能产业发展瓶颈

我国人工智能产业应用端几乎与国外同步推进,甚至在某些细分应用实现全球领先(例如智慧零售、智慧医疗、无人驾驶等)。但与其他高精尖产业境遇相似,虽经过多年的发展,我国人工智能产业链结构偏重于应用端,在产业基础及感知能力方面受限较多。
得益于我国互联网应用的发展,大数据服务在国内从云计算到大数据分析发展较为迅速,但芯片制造及设计、高端传感器等人工智能基础硬件则发展相对滞后。

表1:我国人工智能产业卡脖子环节以及相关企业

来源:根据公开资料整理

从产业生命周期来看,人工智能产业总体尚处于行业初期阶段。其中:

对人工智能核心芯片的研究尚处于先导阶段,比如类脑芯片的研发距离产业化尚有很长的路要走。另外对于数据海量数据的处理能力、数据标准化、数据资产沉淀能力也有很大进步空间。

人工智能感知行业的技术突破依赖于前端技术的应用,又会从技术突破的角度推动应用市场的深化,目前也处于较大瓶颈期。

人工智能在应用领域的不断突破,是产业发展的重要牵引力,但受限于底层技术的不成熟及政策法规的影响,其在各产业中的应用也处于初期阶段。

03 我国人工智能产业发展的机遇

人工智能正引领产业发展新一轮技术革命,也成为国家产业发展的战略控制点,我国人工智能产业总体上处于国际先进水平,虽然产业链关键节点尚存在“卡脖子”情况,但在产业发展进程中同样存在两大核心机遇:

图2:人工智能的应用领域来源:根据公开资料整理

国产替代机会。中美贸易战之后,国家对集成电路及人工智能产业的重视达到空前的高度,目前在国内已经涌现出一批优秀的AI芯片设计软件、制造及高端传感器等创新企业,随着国家及资本不断加大投入,科研机构及企业不断取得技术突破,“卡脖子”变成产业优势及技术壁垒指日可待。

换道超车。伴随着我国互联网产业的高速发展,海量的互联网数据得以产生,我国具备了发展云计算、AI应用的天然优势,加上单体最大的互联网用户群体,对于虚拟现实及人机交互的市场需求也逐渐释放。能否依托数据及用户优势发展人工智能特色应用,并在此技术上形成独特技术、数据壁垒,进而反哺人工智能底层技术研发,是我国人工智能产业可否实现换道超车的关键。
表2:我国人工智能产业细分领域融资数量分布情况

来源:根据公开资料整理

04  总结

21世纪迎来人工智能引领产业发展的第四次工业革命。随着技术的不断成熟,人工智能逐渐渗透到生产、生活的各个层面,已成为国家产业发展的战略控制点。

当前我国人工智能产业总体处于国际先进水平,但产业发展依然处于初级阶段,产业链结构偏重于应用端,基础及感知能力方面依然有非常大的突破空间。接下来,我们应紧抓国产替代机会、换道超车两大核心机遇,为新一轮产业变革中竞争新高地提供强大科技动能。

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