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無人機行業現在正處于黃金時期，它的增長有望呈指數級增長，盡管人道主義救援人員已經使用這種技術10年了，但市場的擴大和技術的發展正在推動越來越多的組織裝備這種設備。

無人駕駛飛行器 (UAV)，也稱為遙控飛機或“無人機”，是通過遙控或自主飛行的小型飛機。本報告重點關注非武裝民用無人機和無人機的使用。未來的報告可以探討無人水下航行器和地面無人機的影響和發展。

瑞士地雷行動基金會在其報告《人道主義行動中的無人機》（2016 年）4 中確定了六類無人機在人道主義行動中的用途：測繪；將基本產品運送到偏遠或難以到達的地點；搜救（SAR）；支持損害評估；提高態勢感知能力；監測變化（例如城市和營地的增長、農業使用或道路或基礎設施的建設）。這份報告將闡明人工智能驅動的無人機如何改進和修改這些用途。

近年，在人工智能等信息技術發展支持下，智能網聯汽車產業發展加快，新技術、新應用層出不窮，美歐日等世界主要經濟體紛紛出臺扶持措施，鼓勵資本市場加大對雷達、芯片、攝像頭、地圖等智能網聯汽車關鍵技術的投資，扶持產業發展。資本市場作為科技創新的“助推器”，是促進智能網聯汽車產業發展的有生力量。由此，加強智能網聯汽車投資環境建設，提高行業融資水平，對于我國發展智能網聯汽車產業和實現汽車強國戰略，有著積極意義。

研究2016年-2021年上半年我國智能網聯汽車產業投融資狀況，國內融資環境得到改善，融資水平大幅提升，2020年全國智能網聯汽車行業投融資額225億元，同比增長115.7%，主要對自動駕駛系統解決方案、車聯網和無人駕駛出租車（Robotaxi）等重點領域投資，北京、上海、深圳等主要城市的產業投融資活動最為活躍。但目前，我國智能網聯汽車產業發展，依然面臨著商業化模式不清晰、技術實現路徑不確定、存在信息安全問題、責任歸屬存在爭議、以及資本市場退出（IPO上市）渠道不暢等問題。未來，要進一步優化我國智能網聯汽車行業的融資環境，促進產業發展，需要加快實施優化產業布局、加強行業管理、強化方向引導、完善配套政策、加強產融合作等措施。

《2021年智能網聯汽車投資環境和融資水平報告》白皮書聚焦智能網聯汽車產業發展的融資發展環境，研究自動駕駛系統解決方案、車聯網和無人駕駛出租車（Robotaxi）等主要領域投資熱點，分析當前產業發展面臨的主要瓶頸問題，對未來發展趨勢進行分析并提出相關建議。

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來源“甲子光年”

機器視覺是千億級別的賽道。下游應用中，消費電子市場空間可達千億級別，半導體和汽車是兩個百億級別的市場。3D工業機器人市場空間也在百億級別。此外還包括物流、醫藥、印刷、食品包裝、紡織等多個長尾市場。

核心觀點一：國產廠商的機會來自于兩個方面

核心觀點二：3D視覺處于行業發展初期，特征是“尋找增量”的邏輯強于“國產替代”

核心觀點三：產業鏈中游集成商領域的創業企業最受資本青睞

核心觀點四：目前賽道上的多數企業都處于產品小批量生產或解決方案高度定制化的階段

核心觀點五：創業公司的最佳發展模式是找準應用場景、獲取大客戶資源

L4級別自動駕駛是未來技術的演進方向，互聯網和算法公司選擇直接面向L4級別高級駕駛功能進行開發。

百度作為PC互聯網時代的搜索入口，龐大的客戶數據助力其AI業務的發展。基于AI技術搭建了Apollo自動駕駛開放平臺，面向”自動駕駛、智能車聯、智能交通“三大領域。硬件+軟件+數據多方面能力結合，共同實現L4級別自動駕駛能力

實現純視覺低成本L4級別自動駕駛技術，降維賦能車企。通過與威馬等造車新勢力合作，實現自動駕駛功能上車。與傳統造車企業吉利合作，強強聯合，計劃推出”集度“品牌汽車。

商用車自動駕駛Robo-Truck場景相對低速和封閉，有望率先實現商業化落地。有效降低駕駛事故率，降低人力成本，彌補崗位缺口，節約燃油，全球市場規模有望達到萬億元。

國內重卡企業陸續開啟自動駕駛布局，自動駕駛港口應用加速。

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　中國人工智能在零售領域的應用前景如何

　　人工智能（AI）在零售領域應用是指人工智能計算機視覺、智能語音等人工智能技術在零售場景中的落地應用，其通過為零售行業的參與主體、不同業務環節賦能，進而實現對零售行業的整體升級和改造。人工智能技術應用于零售領域，促使“人-貨-場”的結構發生變化，其信息流轉速度加快，數字化程度持續提高。在政策利好、零售行業增長乏力、人工智能技術持續進步等因素驅動下，中國人工智能在零售領域應用行業市場規模將持續擴大，預計于2025年達到67.7億元。

　　1. 智能客服、精準營銷等是人工智能在零售領域的主要應用場景　　人工智能應用于零售領域的關鍵技術包括計算機視覺、智能語音、自然語言處理、機器學習、知識圖譜等。現階段這些技術在智能客服、精準營銷等場景下應用較為成熟。隨著人工智能技術持續進步，其將可在零售領域實現大規模的應用。

　　2.零售行業增速乏力，急需AI等新技術助力轉型　　2015-2020年期間，中國社會消費品零售總額和網上零售總額的增速逐步下降，2020年其增速分別為-3.9%、10.9%，零售行業增速乏力。同時零售行業是典型的勞動力密集型行業，在供應鏈、客服、營銷、運營、銷售等不同環節均需大量人力資源，但中國勞動力市場逐年緊縮，零售行業面臨用工短缺問題，當前中國連鎖零售行業人才缺口約達500萬人。因此，零售企業需利用AI等新技術對收銀、客服、營銷、門店管理等環節進行智能化改造，在提升人員效率、節省人力成本的同時，以獲取新的業務增長點。

　　3.云服務巨頭在AI+零售行業更具優勢

　　中國人工智能在零售領域應用行業參與者眾多，參與者入局基礎差異性顯著，主要包括云服務企業（阿里云、騰訊云等）、AI技術企業（第四范式、商湯科技等）以及傳統零售企業（蘇寧等），其中，阿里云、騰訊云等在零售業進行布局的云服務企業在行業中更占優勢。

人工智能技術是使人造機器具備類人類智能、模擬人類學習、認知、感知能力的信息技術，感知層人工智能技術發展成熟，多項應用方案實現規模落地，認知層人工智能技術將是實現下一代人工智能技術突破的關鍵。

中國工業領域人工智能技術滲透率較低，人工智能技術的應用主要集中于產品生產環節。工業領域各應用場景可用樣本數量的缺乏，是工業領域人工智能技術實現落地的主要制約因素之。

機器視覺技術在工業領域中應用廣泛，核心功能包括產品識別、測量、定位及檢測，是實現產品分揀、裝配、搬運、質檢等多個生產環節智能化轉型的核心技術，相較于人工生產具備降本增效等顯著優勢。

中國工業領域人工智能行業產業鏈上游以傳感器及AI芯片制造商與AI算法提供商為主體，產業鏈中游以輔助研發系統及智能生產系統提供商與工業機器人制造商為主體，產業鏈下游涵蓋工業領域各細分市場。

但是中國工業傳感器行業發展進入成熟期，主要增長動力來自于工業制造規模的增長與智能制造的應用，受制于人工智能技術在工業領域的滲透率增長速度較低，短期內中國工業傳感器市場需求增長速度預計將持續下行。

CMOS圖像傳感器成為圖像傳感器應用市場主流應用選擇；全球CMOS圖像傳感器市場集中度較高，壟斷效應明顯，龍頭企業占據高端CMOS圖像傳感器市場主導地位，對下游客戶具備較強主動議價能力。

應用于AI算法運行的處理器芯片以GPU、FPGA及ASIC三類芯片為主；發展起步較早的GPU芯片已實現規模化應用，具備更強的性能及更低的功耗的高度定制化ASIC芯片市場發展空間較大。