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　01中國人工智能行業發展勢頭強勁，賦能千行百業 　　人工智能行業現處于核心硬件發展階段，數據、算力、算法是三大核心發展要素，推動著人工智能的技術迭代和商業化落地。中國人工智能企業處于發展初期，大多數企業對于人工智能的發展主要以框架搭建和應用解決方案為主，在打造高質量產品和降低成本方面持續創新。政策環境的優化，也將助力AI產業高速發展。 　　02MLOps以數據為中心的技術成為人工智能生產落地的重要推動力 　　對比以模型為中心的AutoML，以數據為中心的MLOps具有把數據的質量和數量置于主要位置的特點，能提供更有優勢的解決方案，使組織規模化、高質量、高效率、可持續地生產機器學習模型，有效緩解AI生產過程的管理問題，提升AI生產的轉化效率。目前，MLOps行業應用穩步推進，落地實踐成果頗豐。 　　03中國人工智能行業市場規模持續上升，與各產業深度融合 　　近年來，中國人工智能開發平臺市場規模持續增長。在應用場景端，傳統AI模型痛點突出，亟待人工智能協助轉型，中國制造業人工智能解決方案的市場規模呈現快速增長態勢。AI與各產業深度融合，精準解決各場景痛點，未來增長潛力巨大，尤其在制造行業和交通行業，AI的滲透率有較大增長空間。 　　04國內私有云AI平臺第一梯隊服務商—博瀚智能 　　博瀚智能是業內領先的人工智能綜合平臺和智能化數據處理方案提供商AI平臺第一梯隊服務商——博瀚智能，近幾年營收增速較快，研發能力強勁，公司堅持以數據為中心的技術路線，精準解決傳統方案痛點。其打造的多維度數據AI管理平臺AIstudio是業內領先的輕量級私有化平臺，實現用戶友好的深度學習和模型快速部署，合作生態十分繁榮。

盡管2022年人工智能市場發展活躍度不及預期，但2022年對人工智能產業來說無疑是令人激動的一年。年中由DALL-E 2以及其后Stable Diffusion和Midjourney等文本-圖像生成模型引起公眾對人工智能生成內容的大量關注，年末ChatGPT的橫空出世刷新了公眾對人工智能的智能化水平的認知。

一系列現象級的事件預示著人工智能產業正發生著深刻的變革，產業的進步縮小了長久以來我們對人工智能的期待與功能間的差距的同時，也進一步拓展了我們對人工智能的想象空間，為更多智能化應用走進我們的生產生活奠定了堅實的基礎。我們相信變革終將撥開發展迷霧，消弭技術堅冰，讓人工智能真正成為產業發展新篇章的支柱。

易觀通過產業界前沿應用、學術界研究進展與投融資市場情況，結合專家意見、行業觀點、現象級事件與對人工智能產業的研究積累，發布2023年人工智能產業發展趨勢報告。

這份報告從人工智能產業的基礎設施、算法模型、產業應用三方面出發分析各類趨勢的關鍵要素，并深度剖析趨勢的發展節點與核心驅動力。易觀認為人工智能將加速走進千行百業，深度參與數字中國的建設的同時成為產業高端化的核心驅動力之一，而人工智能產業格局也將迎來快速的改變。

中國汽車產業與智能電動汽車發展

隨著中國新能源汽車銷量的逐漸增長，集前沿科技于一體的智能電動汽車成為新能源汽車最重要的細分品類。智能電動汽車產業發展同樣有兩條主賽道，先行者是電動化，后進者是智能化。從投融資的角度分析，2021年起雙主賽道的趨勢愈發明顯。 動力電池的品質和性能不僅影響力了智能電動汽車的品牌質感，更直接影響客戶的駕乘體驗感。完善動力電池系統安全性和提升補能、用能便捷性，是各車企、動力電池生產企業積極參與技術革新的核心驅動力。更多技術即將量產上車，第二階段的電動化競爭初露崢嶸。 以智能駕駛、智能座艙為首的智能化企業是中國智能電動汽車行業競爭的后起之秀。在智能駕駛領域，企業為打造差異化優勢，自研智駕系統，甚至部分車企為搶奪市場話語權，自研智駕芯片。與智能駕駛相比，智能座艙技術更具智慧生態優勢和人本主義設計理念，頭部互聯網企業、軟硬件服務商聯合主機廠，共同創建智能座艙生態系統。 關于《2022中國智能電動汽車產業發展藍皮書》

智能電動汽車是未來中國汽車工業的明珠，本藍皮書詳細闡述智能電動汽車的定義和“三智、三電”等核心要素。通過億歐智庫多年在汽車產業的沉淀與2022年專業成熟的研究成果，本藍皮書展現對智能電動汽車行業主要賽道的總覽、判斷和分析。 通過回顧2022年中國智能電動汽車行業發展的里程碑，本藍皮書展示歲序更迭的既往市場行情和萬象更新的未來技術變革，同時聯合智能化和電動化等細分賽道的優秀企業，共同對2023年的市場發展趨勢和競爭格局進行前瞻性預測。

• 人工智能含義及發展
• 中國人工智能產業發展進程
• 中國人工智能投融資規模
• AI芯片市場規模和預測
• 人工智能+金融：應用現狀
• 中國人工智能產業發展趨勢

數字經濟是繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態。數字經濟正推動生產方式、生活方式和治理方式深刻變革，成為重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的關鍵力量。

在數字經濟的大時代背景下，人工智能已成為驅動數字經濟深化發展的強大因素。過去智能語音等Al技術不斷突破，得到商業化應用，諸多企業已就Al的技術價值和商業價值達成共識。但在技術深入落地千行百業的進程中，對AI技術企業的系統化能力提出了更高要求。現階段不少AI企業面臨人才儲備不足等困境，亟需能幫助企業解決這一問題的高效Al開發和應用工具。人工智能技術不斷沉淀，形成共享、通用化的AI開放平臺,不僅可以解決企業需求,還能反哺構建繁榮的AI生態系統。

建設、發展一個共贏、開放、繁榮的生態，已成為數字經濟時代下人工智能企業的共同選擇。目前各大廠商都在積極布局Al開放平臺，以開放平臺支撐Al生態發展。如騰訊也正匯聚技術、人才和行業資源，并整合內部Al資源，打造AI產業生態，越來越多的企業正構建AI開發平臺,搭建產業生態;科大訊飛作為首批國家人工智能開放創新平臺企業，經過10余年培育和發展，已形成中國最大、最豐富的生態群之一。

本白皮書圍繞一個主題一Al生態”、三個關鍵詞”技術、產業、開放平臺”展開研究。第一章聚焦人工智能生態在中國數字經濟時代背景下的戰略意義;第二章縱覽人工智能技術在多個場景的應用,并列舉部分代表企業;第三章深剖AI開放平臺,闡述Al開放平臺在Al生態發展中的優勢及意義、概述有代表性的Al開放平臺;最后結合技術、產業與AI開放平臺的現狀,研判未來AI生態發展趨勢。

數字經濟已進化到以“人工智能”為核心驅動力的智能經濟新階段

數字經濟將持續成為中國未來經濟發展的主旋律。2020年中國數字經濟規模已超5萬億美元，位居全球第二位，中國數字經濟發展勢能全球領先。此外，《“十四五”數字經濟發展規劃》指出，到2025年，數字經濟核心產業增加值占國內生產總值比重達到10%，而2020年這一數字為7.8%。可見數字經濟對中國未來經濟發展的重要性。

其中，人工智能作為關鍵數字技術，將領航數字經濟邁入新階段。首先在宏觀政策上，中國擁有全面支持人工智能產業、創新、人才發展的政策條件;其次，在技術創新上，底層技術已加速從實驗室走向場景落地，產業界也涌現-批優秀的科技企業，如科大訊飛、商湯科技等。它們不斷在為產業智能化、企業數字化等提供底層技術支撐;最后落地到市場需求上，越來越多的企業也已就AI價值達成共識，根據IDC數據，2021年中國至少有65%的1000強企業已利用語音識別、機器學習等AI工具。催發AI生態發展的成熟條件已經具備，未來數字經濟將全面進化到以“人工智能”為核心驅動力的智能經濟新階段。

來源：DeepTech深科技

　　2022 年《“十四五”數字經濟發展規劃》指出，打造繁榮發展的數字經濟，關鍵之一即有序推進基礎設施智能升級，高效布局人工智能基礎設施；到 2025 年，數字經濟核心產業增加值占國內生產總值比重將達 10%。

　　數字經濟作為繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態，已進化到以“人工智能”為核心驅動力的智能經濟新階段。

　　為洞徹 AI 產業與生態現狀，《麻省理工科技評論》（MIT Technology Review）中國發布《2021 中國數字經濟時代人工智能生態白皮書》。

　　白皮書圍繞一個主題“ AI 生態”，三個關鍵詞“技術、產業、開放平臺”，統觀 AI 技術在多行業落地情況，剖析開放平臺對于 AI 產業生態繁榮的效能與價值，解析典型公司在 AI 產業生態建設方面的創新實踐，并結合技術、產業和平臺發展現狀，研判 AI 生態發展趨勢。

　　AI 生態繁榮的表征：技術深入千行百業，共建千億美元市場

　　在全球范圍內，各行各業都在擁抱人工智能，被其高度賦能、深度滲透。根據 CB Insights、德勤等機構預測數據，2021 年全球人工智能市場規模達千億美元級別，主要應用場景為醫療、金融、城市、教育、制造等。

圖 | 2021 年人工智能賦能多領域市場規模（來源：公開數據統計）

　　教育領域：

　　從在線教育到因材施教，AI 改變教育體系的運作方式，并賦予教師和學習者智能化學習權力。隨著 AI 與教育深度融合，將進一步促進教育變革創新，實現“平等面向每個人的教育、適合每個人的教育、更加開放靈活的教育”美好愿景。

　　醫療領域：

　　從輔助診斷到發現藥物， AI 深度改變醫療行業底層工具能力，賦能醫療領域的各個主要角色，實現各場景商業模式創新。

　　交通出行領域：

　　從自動駕駛到交通大腦， AI 讓城市交通環境及交通工具具備感知、互聯、分析、預測、控制等能力，這已然成為未來交通出行重要發展方向。

　　金融領域：

　　從智能支付到智能風控， AI 集中提升金融主體的內外部效率、提升用戶的全流程體驗、提升金融服務的數智化程度。未來，AI 將引領金融領域發生三大趨勢變革：后端金融系統性業務數字化和自動化、前端金融產品在線個性化、金融全流程服務智能化和彈性化。

　　智慧城市領域：

　　從城市安全到智能決策，AI 正規模化地在城市各類應用場景中落地，不僅延展城市各模塊資源的融合利用廣度，還幫助城市管理者管理決策科學化、城市公共服務智能化，城市生活正變得愈加智慧。

　　工業領域：

　　從智能制造到智慧電力，AI 正深度構建行業應用場景，實現產品設計、制造執行、供應鏈、產品全生命周期等全產業鏈智能化管理應用，賦能制造、電力等多個領域，加速推進工業智能化轉型發展。

　　企業內部生產管理環節，從經營到生產， AI 結合 RPA 、數據可視化等融合應用，為企業管理鏈條中的各項職能，如生產制造、經營管理、營銷服務等提供全周期智能化解決方案。

　　AI 與實體經濟融合在多行業已初見成效。未來十年，AI 生態系統將推動 AI 技術加速“下沉”到千行百業，保持在第三產業的持續發展和滲透趨勢，加大對第一、第二產業的全面賦能。

　　AI 生態繁榮的載體：AI 平臺化趨勢彰顯，開放平臺是實現普惠人工智能的方式之一

　　從技術落地的角度來看，人工智能技術逐漸成為數字時代的基礎能力，不斷滿足中小型企業輕量級、個性化的 AI 應用需求。但不可否認，部分企業在部署 AI 工具時仍存在一些限制門檻，如技術人才儲備不足、 AI 應用部署困難、投入產出比不達預期等，企業無法實現輕松構建 AI。

　　就企業端而言，其普遍需求是可輕松部署 AI 的定制委托開發方案。推進 AI 普惠化的一個關鍵便是要降低 AI 應用的門檻。AI 開放平臺內含數據智能標注、智能模型開發以及云原生應用部署等基礎功能模塊，通過訂閱 API 、AI SaaS 化等形態輸出，大大降低了客戶獲取 AI 能力、開發 AI 應用的門檻，推進普惠化 AI 進程。

　　以 AI 開放平臺為載體，釋放通用型數據模型，已成為人工智能企業主要的發展方式之一。

　　不少企業積極布局 AI 開放平臺，以開放平臺支撐 AI 產業生態發展。如百度、騰訊、阿里和科大訊飛等，均通過開放平臺聚合技術、人才、產業資源，實現產業生態繁榮。

　　騰訊 AI 開放平臺連接騰訊 AI 能力與產業，依托騰訊云 AI 新基建布局，推動 AI 技術和應用進步；阿里云與達摩院強聯動，提供的 AI 開放服務涉及百余種場景的視覺 AI 開放能力，以及語音、機器翻譯、決策、業務增長引擎等能力。

　　科大訊飛作為領先的智能語音技術提供商，依托其在語音合成、語音識別、常識推理、知識圖譜等技術上的領先優勢，推出全球首個開放的智能交互技術服務平臺——訊飛開放平臺，致力于為開發者、企業打造一站式智能人機交互解決方案。

　　受下游應用需求及宏觀政策紅利推動，近幾年中國開放平臺市場規模穩步增長。2021 年中國 AI 開放平臺市場規模達百億元，預計未來五年，中國 AI 開放平臺市場年復合增長率有望達到 60% 。

圖 | 數說 AI 開放平臺市場繁榮發展（數據來源：專家訪談、《麻省理工科技評論》中國）

　　AI 生態再度進階：開發者、AI 企業龍頭和行業龍頭共筑三維 AI 生態

　　未來，AI 生態發展模式將再度進階。由 AI 技術領域龍頭企業，聯合資源豐富、平臺能力強的行業領軍者，共同搭建行業技術基座。面向廣大開發者開放眾多場景，構成新一代 AI 開放平臺，三方共筑產業 AI 化時代到臨。

　　新一代 AI 開放平臺將匯集開發者、AI 技術頭部企業及各行業龍頭企業。開放平臺逐步釋放核心資源、聯動多方實現共創，技術商業化落地不再是企業單打獨斗，而是由關系密切的價值聯盟聯手合建。

圖 | AI 開放平臺參與者由二維向三維進階（來源：《麻省理工科技評論》 中國）

　　開發平臺內三方參與者能相互驗證，為產業落地提供必要的技術和資源支持。面對一些特殊的數字化轉型需求，三方可在生態中交流、互動、打通，集合生態伙伴的技術優勢提供系統化解決方案。

　　當下，AI 產業已經步入深化場景攻堅期，人工智能正依托場景的智能化應用，持續深挖數據的隱藏價值。企業通過構建強大的 AI 能力，實現業務效率提升及創新商業模式的變革。

　　展望未來，源頭技術不斷革新、技術應用深入場景、開放平臺建設愈加完善......數字經濟時代下的 AI 企業和行業公司，可汲取 AI 開放平臺養分，聚合資源、高效協作、充分技術優勢，實現生態共生、共創、共榮、共贏。 　

近日，人工智能板塊捷報不斷。人工智能企業云天勵飛科創板IPO事項8月6曰接受上交所科創板上市委審議。公司于2020年12月8日遞交科創板IPO申請，擬募資約30億元。同為人工智能企業的云從科技也是2020年12月初遞交的科創板IPO申請，該公司已在今年7月20日上會通過，并于8月4曰提交注冊。北京海天瑞聲科技股份有限公司進行網上網下申購。此次發行1070萬股，占發行后總股本的比例25%，申購價格36.94元/股。這為上市波波折折的人工智能行業帶來信心。

　　作為新興的熱門行業，人工智能企業備受資本青睞，但同時又面臨成本高、硬件落后等問題。本報告將聚焦人工智能行業進行深度研究，著力于對中國人工智能市場困境與中國人工智能主要企業戰略布局進行分析與展望。

　　巧婦難為無米之炊，數據孤島和小樣本數據成難題

　　基礎數據存在的問題主要有三。首先，基礎訓練數據的數量和質量將會決定模型的準確度，中國人工智能發展速度快，但積累不足，因此中國人工智能整體訓練數據量不大，同時，訓練數據標記質量參差不齊。其次，基礎訓練數據的來源有三種，分別為個人用戶、企事業單位和政府機構。相對較小的企業獲取數據的方式單一且成本高昂，因此難以取得競爭優勢。同時,大部分行業的數據存在孤島現象。最后，人工智能尚未能夠覆蓋部分行業以及長尾場景，這是由于行業或場景本身并沒有較大的樣本數據量。

　　以政府為主導的人工智能市場

　　總體來看，中國人工智能市場主要以政府端為主，帶動企業端人工智能的應用與落地。原因主要從戰略和市場兩方面考慮。從戰略方面考慮，中國規劃在未來打造科技強國，中國將人工智能列入重點發展的行業,用政府需求帶動社會對于人工智能的普遍需求。從市場方面考慮，中國正在加強新一代基礎設施建設，中國人工智能發展較好的云計算、計算機視覺等領域正好符合政府項目的需求，落地程度較高，因此也應用較為廣泛。

　　全面鋪排或打造特色，智慧城市與安防競爭激烈

　　智慧城市、智慧交通、安防以及消費是競爭最為飽和的賽道，而工、農、教、娛則參與者寥寥，供應鏈更是競爭者較少。這主要是由于行業尚未得到完全開發或本身AI設計鋪設難度較大導致的，企業可以抓住機會，在這幾個細分領域研究出較為突出的核心競爭力，取得優勢的市場競爭地位。

//data.eastmoney.com/report/zw_industry.jshtml?infocode=AP2025464

AI+安防仍然是人工智能技術商業落地發展最快、市場容量最大的主賽道之一，2020年，AI+安防市場規模為453億元。隨著疫情常態化以及十四五規劃開篇，2021-2025年市場將進入產業結構調整期，市場規模增速將有所放緩，預計2025年規模超900億元，AI開始向公安交通等場景的下沉市場以及泛安防的長尾細分領域滲透。

公安交通領域是AI安防市場的主要支撐力量，貢獻近86%的市場份額，但隨著雪亮工程進入收尾階段，預計2021-2025年公G安A交通領域AI安防軟硬件市場規模增速將穩定在10%左右；社區樓宇領域在全國城鎮老舊小區改造、“智慧社區”及“智慧安防小區”建設等重點工作持續推進的背景下，預計未來數年將是AI安防市場新的增長點。

與行業發展初期相比，現階段AI安防的政策環境、產品技術以及供需兩端均呈現出新的特點：

政策指導上強調AI安防建設應由單點突破向立體化、全面化、體系化智能安防建設轉變； 產品技術方面，算力向前端及邊緣端遷移的趨勢明顯，國內ASIC芯片廠商在算力前移過程中迎來發展機遇； 需求端，AI安防需求主體的角色越來越豐富且需求方傾向于選擇有技術兜底能力的集成商，除了要滿足現階段建設需求，未來還可提供長期的運維管理與技術服務； 供給端，安防廠商、AI廠商、ICT廠商等多方勢力激烈的市場競爭促使AI視頻監控單路平均價格快速下降，市場競爭進一步推動了AI安防的加速滲透。

AI安防賽道的市場格局已開始進入穩定期，賽道玩家以計算機視覺技術和AIoT技術為切入點，在智慧城市這一更為廣闊的市場下進行業務拓展，尋找“出圈”機會并形成新的核心競爭力將成為破局點。未來，隨著AI公司、安防廠商、ICT廠商、云服務廠商等各類型AI安防核心參與者在業務方向上的拓展與產品技術的泛化，AI安防賽道的邊界也將愈發模糊，其安防功能也將作為AI技術在城市數據感知、認知、決策支持中的重要模塊融入到城市管理與治理的方方面面。

//report.iresearch.cn/report/202110/3864.shtml

　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。

德勤發布中國人工智能產業白皮書，內容關于人工智能行業綜述，人工智能商業化應用，以及中國主要人工智能產業發展區域及定位。

主要發現

1. 中國人工智能產業發展迅速， 但整體實力仍落后于美國。中國人工智能產業發展迅速， 2018年中國人工智能市場規模有望超過300億元人民幣。人工智能企業數量超過1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以從實驗室走向商業化為特征， 其發展驅動力主要來自計算力的顯著提升、 多方位的政策支持、 大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。與此同時，中國處于人工智能發展初期， 基礎研究、 芯片、 人才方面的多項關鍵指標與美國差距較大。

2. 中國企業價值鏈布局側重技術層和應用層， 對需要長周期的基礎層關注度較小。人工智能產業鏈分為基礎層（芯片、 算法框架）、 技術層（計算機視覺、自然語義理解、 語音識別、 機器學習） 和應用層（垂直行業/精確場景）。中國企業布局比較偏好技術相對成熟、 應用場景清晰的領域， 對基礎層關注度較小。瞄準AI專用芯片或將為中國企業另辟蹊徑。

3.科技巨頭生態鏈博弈正在展開，創業企業則積極發力垂直行業解決方案，深耕巨頭的數據洼地， 打造護城河。科技巨頭構建生態鏈， 已經占據基礎設施和技術優勢。創業企業僅靠技術輸出將很難與巨頭抗衡， 更多的創業企業將發力深耕巨頭的數據洼地（金融、 政府事務、 醫療、 交通、 制造業等），切入行業痛點， 提供解決方案， 探索商業模式。

4. 政府端是目前人工智能切入智慧政務和公共安全應用場景的主要渠道，早期進入的企業逐步建立行業壁壘， 未來需要解決數據割裂問題以獲得長足發展。各地政府的工作內容及目標有所差異， 因而企業提供的解決方案并非是完全標準化的，需要根據實際情況進行定制化服務。由于政府一般對于合作企業要求較高，行業進入門檻提高， 強者恒強趨勢明顯。

5. 人工智能在金融領域的應用最為深入， 應用場景逐步由以交易安全為主向變革金融經營全過程擴展。傳統金融機構與科技企業進行合作推進人工智能在金融行業的應用， 改變了金融服務行業的規則， 提升金融機構商業效能，在向長尾客戶提供定制化產品的同時降低金融風險。

6. 醫療行業人工智能應用發展快速，但急需建立標準化的人工智能產品市場準入機制并加強醫療數據庫的建設。人工智能的出現將幫助醫療行業解決醫療資源的短缺和分配不均的眾多民生問題。但由于關乎人的生命健康， 醫療又是一個受管制較嚴的行業。人工智能能否如預期廣泛應用， 還將取決于產品商業化過程中如何制定醫療和數據監管標準。

7. 以無人駕駛技術為主導的汽車行業將迎來產業鏈的革新。傳統車企的生產、 渠道和銷售模式將被新興的商業模式所替代。新興的無人駕駛解決方案技術公司和傳統車企的行業邊界將被打破。隨著共享汽車概念的興起。無人駕駛技術下的共享出行將替代傳統的私家車的概念。隨著無人駕駛行業規范和標準的制定， 將衍生出更加安全和快捷的無人貨運和物流等新興的行業。

8. 人工智能在制造業領域的應用潛力被低估，優質數據資源未被充分利用。制造業專業性強， 解決方案的復雜性和定制化要求高， 所以人工智能目前主要應用在產品質檢分揀和預測性維護等易于復制和推廣的領域。然而， 生產設備產生的大量可靠、 穩定、 持續更新的數據尚未被充分利用， 這些數據可以為人工智能公司提供優質的機器學習樣本， 解決制造過程中的實際問題。

9. 人工智能加速新零售全渠道的融合，傳統零售企業與創業企業結成伙伴關系， 圍繞人、 貨、 場、 鏈搭建應用場景。人工智能在各個零售環節多點開花， 應用場景碎片化并進入大規模實驗期。傳統零售企業開始布局人工智能， 將與科技巨頭在應用大數據和人工智能領域同臺競技， 意味零售商將更加積極與創業公司建立伙伴關系。

10. 政策與資本雙重驅動推動人工智能產業區域間競賽， 京滬深領跑全國， 杭州發展逐步加速。京津冀、 珠三角、長三角以及西部川渝地區成為人工智能企業聚集地區。北京、 上海、 深圳牢牢占據人工智能城市實力第一梯隊的位置， 廣州的大型企業與初創企業數量較少， 杭州主要依靠阿里巴巴，因而屬于第二梯隊， 重慶則受到技術與人才基礎限制處于第三梯隊。

11. 各地政府以建設產業園的方式發揮人工智能產業在推動新舊動能轉換中的作用。人工智能產業園呈現多點開花、 依托原有高科技產業園以及與原有園區企業產生聯動效應的特點。但由于建設速度過快， 園區也出現了空心化與人才缺口的問題。

12.杭州未來科技城抓住人工智能產業快速發展的機會并取得顯著成績，未來可以從人才、 技術、 創新三要素入手進一步打造產業競爭力。推出培養、 吸引、 保留人才的具體措施， 建立具有成長性的人才庫；通過完善產業鏈布局， 發現高價值技術企業并了解企業訴求。提高對技術型企業的招商效率；從創新主體、創新資源和創新環境三個層次聚集創新要素， 打造利于企業創新創業的有利條件。