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汽車產業作為中國經濟的重要組成部分，當前正經歷著成熟階段行業增速放緩的挑戰，尋求新的增長點已成為行業發展的追切需求。在此背景下，科技創新被視為推動汽車產業持續增長的核心動力。科技技術加持汽車產業將產生新的增長曲線，讓汽車產業爆發出新活力。

　　與此同時，人工智能（AI）領域正在發生巨大的變化，大模型的推出標志著AI產業進入了技術大規模落地應用的新階段，具有巨大潛力的先進技術吸引各方資源匯聚形成了一個完整的產業生態。AI產業將應用在各行各業，促使傳統產業完成智能化改造，實現新技術加持下的效率提升和質量優化。 　 　　2023年多模態大模型的上車應用讓汽車與AI兩個產業交匯，汽車與AI融合催生出新一代的智能電動汽車一一人工智能電動汽車（AIEV）。AIEV的誕生，不僅是技術融合的產物，更是產業發展的必然超勢。它代表了汽車產業與人工智能產業深度融合的成果，預示著汽車產業將邁向一個更加智能化、個性化的未來。AIEV的發展，不僅能夠為消費者提供更加安全、便捷、舒適的駕乘體驗，也將為汽車產業帶來新的增長動力和市場機遇。隨著技術的不斷成熟和市場的逐步擴大，AIEV有望成為推動汽車產業轉型升級的重要力量，引領行業進入一個全新的發展階段。 　　核心觀點 　　AIEV通過深度集成AI技術實現汽車智能化程度的提升，它預示著AI技術對傳統汽車產品的重大改變。AIEV加速電子電氣架構向中央集中式轉變，讓汽車SOA軟件框架形或新的組合方式，并促使AI與駕乘人員的合作方式發生重大變化。 　　中國智能汽車行業圍繞AI技術構建新生態體系，當前智駕、智艙和車云領域發展較快，預計未來各域AI化發展將更加均衡，在此基礎上有望形成全域統一控制的新生態。 　　中國車企集團AIEV綜合發展程度較高，汽車各域AI化水平發展較為均衡。中國車企在汽車各域AI上車應用方面展現出產品優勢，智算中心的加速建設縮小了其與外國智能電動汽車頭部車企的算力差距，與科技公司、友商、高校的生態合作增強了其AI技術應用能力。 　　AI技術加持下，汽車產品屬性加速向智能化服務新空間和移動計算中心轉變。交通運行方式將在AI技術輔助下變化，汽車智能化隊列協同行駛將提升交通運行效率。汽車產業向科技加消費電子轉變，車企的AI技術實力正在成為競爭的核心要素。 　

機器人被譽為“制造業皇冠頂端的明珠”，其研發、制造、應用是衡量一個國家科技創新和高端制造業水平的重要標志。當前新一輪科技革命和產業變革加速演進，新一代信息技術、生物技術、新能源、新材料等與機器人技術深度融合，智能機器人產業迎來升級換代、跨越發展的窗口期。智能機器人集機械學、電子學、計算機科學、控制論、人工智能等多學科知識于一身，具備自主決策、學習和適應能力，在工業、醫療、教育、家政、無人駕駛等領域的應用不斷拓展，為人類生活帶來便利和效率。 本白皮書就智能機器人的技術產業變革和我國智能機器人產業的未來發展方向展開。通過對智能機器人的場景進行分類，找出各個場景的共性特點，對不同場景的機器人通過對面臨問題進行分析得到解決方案進而總結凝練得出共性需求，最終由場景需求引導得出智能機器人的四大功能方向升級。 隨后由功能需求牽引，導出智能機器人的技術趨勢。總結得到智能機器人技術正迅速向深度智能驅動、高效以虛馭實、泛在敏捷操作及多元感知交互方向演進。以技術框架為指導，識別出智能機器人的產業體系，研判了全球智能機器人前沿產業趨勢和我國長短板，對智能機器人的產業變革和我國情況進行研究。最后綜合智能機器人的技術和產業趨勢，提出政策建議，總結提出我國下一步布局方向。 本研究共得到以下核心觀點。技術方面，智能機器人存在深度智能驅動、高效以虛馭實、泛在敏捷操作及多元感知交互的技術趨勢。產業方面，智能機器人存在操作系統與平臺重要性提升，科技企業話語權增強和產業生態開放化的趨勢。

來源：人工智能計算大會 　　2023年是人工智能發展的重要轉折年，企業正加速從業務數字化邁向業務智能化。大模型的突破和生成式人工智能的興起為企業實現產品/流程的革新提供先進生產工具，引領企業和產業邁入智能創新的新階段。 　　大模型和生成式人工智能的發展顯著拉動了人工智能服務器市場的增長。IDC預計，全球人工智能硬件市場（服務器）規模將從2022年的195億美元增長到2026年的347億美元，五年年復合增長率達17.3%。 　　在中國，預計2023年中國人工智能服務器市場規模將達到91億美元，同比增長82.5%，2027年將達到134億美元，五年年復合增長率達21.8%。算力規模而言，預計到2027年通用算力規模將達到117.3EFLOPS，智能算力規模達1117.4EFLOPS；2022-2027年期間，預計中國智能算力規模年復合增長率達33.9%，同期通用算力規模年復合增長率為16.6%。 　　近日，在AICC2023中國人工智能算力大會上，國際數據公司（IDC）與浪潮信息聯合發布《2023-2024中國人工智能計算力發展評估報告》（簡稱《報告》）。《報告》指出，人工智能正在加速從感知智能到生成式智能邁進，中國人工智能算力市場規模快速成長擴大。 　　2023年，中國人工智能服務器市場規模將達91億美元，同比增長82.5%；智能算力規模預計達到414.1EFLOPS（每秒百億億次浮點運算），同比增長59.3%；2022-2027年期間，年復合增長率預計達33.9% 　　《報告》從算力規模、區域分布和行業滲透度等多維度，對我國人工智能計算力發展進行綜合評估，給出大模型和AIGC的發展將引發AI算力產業之變的核心洞察，并提出針對性的行動建議。作為中國AI算力發展“風向標”，《報告》第六次發布，旨在為推動中國人工智能產業的高質量發展提供參考。 **　　人工智能加速向行業和城市滲透**

　　《報告》通過多年持續跟蹤中國人工智能計算力發展狀況發現，從行業看，人工智能從單點應用到多元化應用、從通用場景到行業特定場景正在不斷深入，而AIGC在2023年快速發展，也在進一步賦能各行各業；從城市看，越來越多的城市參與到人工智能發展浪潮中，持續加大在相關領域的投資，不斷推進人工智能產業的發展。 　　在2023年人工智能行業滲透度排名中，Top5的行業依次為互聯網、電信、政府、金融和制造。此外，交通、服務、教育等行業在人工智能領域的投資力度也可圈可點。其中，互聯網依然是AIGC技術應用和研發的主戰場；電信行業排名從2022年的第四躍升至2023年的第二，主要歸因于運營商緊跟國家東數西算戰略，加速云數據中心、智算中心的建設。 　　在2023年中國人工智能城市排行榜中，北京、杭州、深圳繼續保持前三名。其中，北京在大模型領域表現突出，聚集了大批大模型企業。此外，位居TOP10的城市還有上海，蘇州，廣州，濟南，合肥、重慶和成都。整體來說，排名靠前的城市因具有更好的政策、資金和技術支持，可以穩定吸引更多的人才和企業聚集；智算中心的建設也是拉動地區實現人工智能發展的重要驅動力，既可以提升基礎設施建設水平，也為吸引更多企業共謀發展起到積極的推動作用。 **　　AIGC引發算力產業“三變”**

　　2023年，由ChatGPT引爆的新一輪人工智能熱潮，開啟了由大模型驅動的AIGC時代。IDC調研顯示，67%的中國企業已經開始探索AIGC在企業內的應用機會或已經開始進行資金投入。 　　中國企業對生成式人工智能的態度 　　《報告》指出，當前在AIGC的帶動下，人工智能計算力技術及應用趨勢發生了較大的變化，體現為“三變： 　　一是計算范式之變。大模型和AIGC的發展加速了更高計算性能、更快互聯性能的算力基礎設施建設，推進人工智能在云-邊-端的覆蓋。此外，伴隨應用場景多樣性，底層基礎設施呈現多元化發展。 　　二是產業動量之變。AIGC可重構現有的工作方式，在內容創作、自動駕駛、零售、醫療等諸多領域改變著人們的生活和生產方式，同時也帶來更大的市場機會。算力、算法、應用、服務等諸多產業變量將成為創新的加速器，在算力生態鏈上的各個環節催生出新的玩家。 　　三是算力服務格局之變。由于基礎大模型的本地訓練成本不菲，企業將更多地使用已有的人工智能數據中心設施和生成式AI服務器集群，這將為算力服務市場帶來新機會。算力服務供應商要能夠提供定制化的基礎設施服務能力，滿足單個用戶對訓練和推理資源的獨占式、大規模、長時間使用的訴求，同時幫助用戶實現成本控制。 **　　“以應用為導向、系統為核心”是算力升級新路徑**

　　大模型和AIGC的發展提升了智能算力需求，給計算市場帶來了發展機遇，同時也帶來了算力緊缺等挑戰。對此，《報告》認為，面對單芯片算力瓶頸、算力緊缺等問題，中國市場對于智能算力供給能力的衡量標準將發生變化——評估指標將從硬件性能向應用效果轉變，用戶在獲得算力服務的過程中，會更加以應用為導向進行綜合考量，增加對于諸如單位時間可處理Token數量、可靠性、時延、訓練時間和資金成本、數據集質量等指標的關注。 　　針對這一轉變，《報告》指出，算力供應商需要“以應用為導向、系統為核心”，構建算力基礎設施平臺，提高算力利用率，提升諸如卡間互聯、多節點間互聯等水平，支持靈活穩定擴展和彈性容錯，積極打造通用的人工智能軟件和硬件平臺，以先進的系統性能力滿足市場的應用需求。也就是說，與其過分關注單一芯片的性能強弱，不如根據人工智能業務場景需求，設計更具針對性的算力系統，實現整體性能最優。 　　具體內容如下：

汽車產業的變革無疑是近幾年科技行業最火熱的話題之一。不斷推進的電氣化進程正在重塑汽車產業，不僅使汽車的動力來源從汽油變成了電池，更使得汽車產業由原來的以機械為核心變為了以半導體為核心。 當今汽車的創新重點大多圍繞著汽車的智能化。行業玩家正在投資和開發多種技術，以提高自動駕駛汽車的感知、定位、規劃、決策和執行能力。基于對自動駕駛未來的美好愿景，自動駕駛行業成為了過去幾年最火熱的融資板塊之一。然而，與前幾年市場充斥著大量樂觀預期和大型交易不同的是，最近更多的是IPO的推遲、縮減業務規模等較為悲觀的信息。 **這一轉變一方面是因為在具體實現自動駕駛過程中所面臨的巨大挑戰，另一方是由于美聯儲的持續加息使得資金成本攀升迫使投資者去尋找更穩健的財務回報。**在當前的市場情況下，不可避免的是一些公司將無法保持資金償付和產品交付能力，即公司在實現一定程度的商業化之前就已經面臨破產。盡管加息在短期內會對該行業的投資活動有影響，但這同樣迫使自動駕駛初創公司和資本市場回歸理性。我們相信從長遠看這將有利于自動駕駛行業的健康發展。 在這份自動駕駛報告中，我們旨在為讀者提供一幅針對自動駕駛行業從政策、技術發展、主要廠商到投資及并購活動的整體介紹，并針對投資和并購活動進行了不同維度的分析，分享RCL對該行業未來發展軌跡的看法。 自動駕駛產業仍然需要對硬件和軟件進行系統層面的創新。在我們對初創企業的分析中，我們主要關注那些具備提供人工智能、機器學習和軟件等關鍵系統能力的初創企業，該數據涉及超過170家2000年后成立的相關初創企業、汽車一級供應商、二級供應商、整車廠和其他科技巨頭。需要說明的是，在報告中我們沒有包括單純定位于傳感器或ASIC的初創企業。

自2017年國務院印發實施《新一代人工智能發展規劃》以來，人工智能產業被上升為國家戰略的高度，人工智能技術的基礎研究、產業轉化和傳統行業應用都取得了長足的進展。人工智能技術既有獨特的自身產業屬性，又具有明顯的對其它產業賦能、促進實體經濟發展的特征，因而應用范圍和影響力極為廣泛。它所涉及的知識產權問題也具有很強的時代性，尤其在近年實體經濟融合和產業數字化轉型的過程中，也產生了許多新的挑戰。

自2018年起，由AIIA學術與知識產權工作組組織，在上海交通大學蘇州人工智能研究院的牽頭下，聯合各會員單位、法學界、人工智能產業界、知識產權服務機構等在內的專業團隊，分年度組建了人工智能產業知識產權研究課題組，對不斷產生的新問題和挑戰進行研究，并將研究成果以白皮書的形式發表出來。

2018年課題組由11家單位組成，發布《2018人工智能產業知識產權與數據白皮書》（以下簡稱“2018白皮書”），從基本法律概況（保護端）、專利分析（創新端）和專利價值評估（運營端）三個具體角度，呈現了AI領域的知識產權現狀，并通過既有爭議和案例的展示，對數據相關權利的幾個主要問題進行了梳理。2018白皮書一經發布，就在社會各界引起了強烈反響。

在此基礎上，2019年更多單位主動參與，21家單位協同工作，擴大研究范圍，提供了更多詳實的數據，完成《人工智能產業知識產權白皮書2019》（以下簡稱“2019白皮書”），形成了更為規范和完整的框架，即：以人工智能的定義和分類標準為開篇引領，在共識的定義和標準下進行專利檢索以及基于檢索事實的專利分析，之后結合知識產權布局現狀對人工智能企事業單位面臨的知識產權實務問題進行了一定的分析和探討。

在2019年白皮書初步形成的“內涵定義-專利檢索和分析-知識產權實務”的結構框架下，2020年課題組進一步擴大規模，50余家單位參與進來，進行全面而細致的討論和事實補充，形成了《中國人工智能產業知識產權白皮書2020》（以下簡稱“2020白皮書”）。2020白皮書第一章和第二章從基礎層、感知認知層、行業應用層、綜合運用層4個層面22個子主題，展現當下人工智能全產業鏈的產業發展狀況和專利布局趨勢；第三章至第六章內容覆蓋人工智能知識產權管理工作的主要環節——知識產權創造、運用、保護、風險防控，成為人工智能領域知識產權相關實務工作的實操指南。

2021年，仍有50家左右單位參與白皮書的制作。針對白皮書篇幅龐大的問題，課題組對知識產權白皮書形式進行了革新：根據主題的不同，將白皮書總體劃分成三個分冊和一個案例選編，形成《中國人工智能產業知識產權白皮書2021》的《分冊一：產業專利分析白皮書》（簡稱“專利分析白皮書”）、《分冊二：數據治理白皮書》（簡稱“數據治理白皮書”）、《分冊三：知識產權管理白皮書》（簡稱“知識產權管理白皮書”）和《附錄：知識產權優秀案例選編》（簡稱“案例選編”），其中：

專利分析白皮書重點在于人工智能基礎層、感知認知層和行業應用層上的技術和專利分析，展現人工智能在產業鏈上的發展狀況和專利布局趨勢，除了提供權威統計數據和分析結論外，還延續了2019年、2020年白皮書的傳統，即專利檢索式、檢索策略、數據來源等信息全部公開，充分體現了編纂作者的奉獻精神與白皮書的公開透明。相較于往年，白皮書緊跟AI熱點技術，在行業應用層中新增了智能媒體、智慧城建兩個新型領域的專利分析；

數據治理白皮書聚焦于當前熱點的人工智能數據治理話題，介紹了全球人工智能數據相關政策、數據合規和安全風險及其應對措施，并提供了豐富的案例和解析，來力爭讓人工智能從業者從中獲得啟發，指導實踐工作，盡量避免觸犯法律紅線，這也是課題組在歷屆白皮書中首次對人工智能數據治理這一主題進行系統地研究和介紹；

知識產權管理白皮書側重于人工智能企事業單位對知識產權的高質量創造、保護、許可運營、開源、技術秘密等方面的管理，包括高價值專利培育、應對海外審查規則、標準必要專利及其許可、風險防控、專利商標技術秘密的保護、管理體系的高質量建設等方面的研究等，并提出相關的實務工作建議；

另外，本白皮書還附有工作組征集的來自小米、眼控科技、中國移動、商湯、快手、追一、同方威視等多個企業的、各具特色的知識產權優秀案例，涉及人工智能企業知識產權制度體系建設、專利布局、專利侵權風險管理、企業知識產權管理服務、技術和專利的協同融合、專利資本化等多個領域，供聯盟單位及社會各界同行進行學習和參考。

2021年將以年度白皮書合集的方式發布各個白皮書分冊和案例選編。我們希望2021年度白皮書合集有助于從業者和決策者清晰并精準了解人工智能領域的知識產權發展現狀和未來趨勢，以及其中的風險和應對措施，并以此制定專業合理的知識產權工作策略、管理體系與框架，共同推動人工智能領域技術的發展與運用。

當前人工智能已經成為全球最為活躍的創新領域，對經濟社會的發展影響深遠。白皮書提出，在過去一年中，人工智能的新算法不斷涌現，深度學習仍是這一時期發展主線，嘗試解決更為復雜的應用任務。人工智能的產業格局與生態體系更為明晰，開源開發框架格局逐步確立，以科技巨頭引領的生態系統垂直整合速度不斷加快；同時，產業發展重心開始轉變，企業比拼重點從單項技術的“理論”準確率轉向應用場景白熱化的“跑馬圈地”；人工智能的技術應用開始全面覆蓋日常生活、科學研究、社會治理、商業創新和國家安全等經濟社會的關鍵領域，以空前的廣度和深度推動社會發展。基于以上人工智能技術產業發展態勢判斷，白皮書建議“十四五”期間，我國應通過加快AI基礎原創技術創新突破、構建協同發展AI基礎核心生態、實現區域差異化發展布局、加快垂直行業深度融合、主動融入全球治理框架等措施，實現我國人工智能產業突破發展。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/P0202578238.pdf

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。

人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，正在釋放歷次科技革命和產業變革的巨大能量。持續探索新一代人工智能應用場景，將重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，催生 新技術、新產品、新產業。作為數字經濟轉型升級的推動力和新一輪科技競賽的制高點之一，近年來人工智能被提升到國家戰略高度。

2017至2019年，連續三年的政府工作報告中均提及加快人工智能產業發展；2020年，人工智能更是與SG基站、大數據中心、工業互聯網等一起被列入新基建范圍。在 “新基建“ 背景下，人工智能將為智能經濟的發展和產業數字化轉型提供底層支撐， 推動人工智能與SG、云計算、大數據、物聯網等領域深度融合。

第四屆世界智能大會在津召開期間，中國新一代人工智能發展戰略研究院發布了《中國新一代人工智能科技產業發展報告?2020》和《中國新一代人工智能科技產業區域競爭力指數?2020》。報告指出，中國人工智能科技產業發展已經步入融合產業部門主導的新階段。人工智能和實體經濟的深度融合正在成為驅動中國經濟轉型升級和可持續發展的動力源泉。

　　據中國新一代人工智能發展戰略研究院首席經濟學家、南開大學經濟研究所所長劉剛介紹，作為第四次工業革命的引擎，人工智能技術屬于典型的通用技術(General Purpose Technologies)。從前三次工業革命發生發展的歷程看，通用技術只有與經濟社會全球融合的條件下，才能成為帶動經濟長期發展的驅動力量。通用技術創新和產業化創造出前所未有的“關鍵生產要素”，例如，第一次工業革命的蒸汽機和第二次工業革命的電力。“關鍵生產要素”具有廣泛的應用領域、低成本和無限供給的特征。當“關鍵生產要素”被廣泛投入到現有產業，不斷提高企業和產業的生產力水平，才能帶來經濟和社會的長期發展。例如，作為第二次工業革命通用技術的電力，從照明到生產流程的改造再到以電力為能源的生活用品的普及，在與經濟社會融合的過程中，不僅帶來了社會生產力的大幅躍升，而且改變了人類的生產和生活方式。

　　第四工業革命的核心技術是包括互聯網、物聯網、大數據、云計算、區塊鏈、5G和人工智能在內的新一代信息技術。新一代信息技術的產業化使“數據和計算”成為第四次工業革命的“關鍵生產要素”。數據是網絡空間的所有存在物，是網絡空間對物理和社會空間映射的產物。網絡空間及其與物理和社會空間的互動和融合產生海量數據，大數據、云計算和區塊鏈技術解決了數據的采集、整理、存儲和分析。人工智能則實現了數據的精準匹配、仿真模擬和優化控制。作為新型基礎設施建設的重要內容，5G保證了網絡空間的發展和數據的瞬時傳輸。新一代信息技術的發展使“數據和計算”成為類似蒸汽機和電力一樣的廉價投入品，為賦能和改造現有產業創造條件。

　　作為通用技術，在人工智能科技產業的發展過程中，形成了兩個主要產業部門：核心產業部門和融合產業部門。核心產業部門是指包括人工智能在內的新一代信息技術產業化過程中創造的新興產業部門。核心產業部門產出“數據和計算”。而融合產業部門則是人工智能與實體經濟融合發展過程中創造的產業部門，例如，智能制造、智能交通、新零售、新媒體和數字內容產業。融合產業部門把“數據和計算”作為投入品，產出則是我們日常生產和生活中的智能化產品。

　　中國新一代人工智能發展戰略研究院對人工智能科技產業的動態追蹤研究表明，隨著核心產業部門的發展和核心技術的成熟，面對新冠疫情的沖擊和包括5G在內的新型基礎設施建設步伐的加快，中國的人工智能科技產業開始步入融合產業部門主導的新發展階段。

　　首先，從797家中國人工智能骨干企業中的581家應用層企業的應用領域分布看，人工智能技術已經廣泛分布在十八個應用領域。其中，企業技術集成與方案提供、智能機器人兩個應用領域的企業數占比最高，分別為15.43%和9.66%。關鍵技術研發和應用平臺、新媒體和數字內容、智能醫療、智能硬件、金融科技、智能商業和零售和智能制造領域企業數占比相對較高，分別為8.91%、8.91%、7.65%、7.03%、6.65%、6.52%、6.15%。智能農業的占比最低，僅為0.75%。企業技術集成與方案提供和關鍵技術研發及應用平臺占比排名第一和第三位，說明在人工智能與實體經濟的融合發展過程中，技術集成和應用方案提供發揮著至關重要的作用。而智能機器人企業數排名第二則說明制造業的智能化是人工智能發展的迫切需求。

　　在581家人工智能樣本企業中，可獲得577家企業截至2019年底的融資數據。通過577家企業所屬產業領域的融資額占比，可以看出哪些應用領域更受資本的青睞。從人工智能應用領域企業融資額的分布看，智慧零售、新媒體和數字內容、智慧金融類應用領域的融資額最高，占比分別為18.37%、15.96%和15.94%。除此以外，關鍵技術研發和應用平臺、智慧交通、智能硬件融資額占比在5%以上，屬于占比較高的應用領域。

　　其次，人工智能基礎和技術層企業通過與實體經濟企業的協同，共同構建產業智能化創新生態，推動人工智能與實體經濟的融合發展。其中，最為典型的是智能安防產業的發展。在傳統安防產業智能化的過程中，圍繞著視頻數據結構化、智能終端和邊緣計算在內的關鍵技術突破，形成了富有活力的產業創新生態系統。在智能制造、智能醫療、智能交通、金融科技和智能教育等領域，都出現了產業智能化創新生態系統。適合于特定產業領域智能化的創新生態系統建設，成為人工智能與實體經濟深度融合發展的標志。

　　第三，處于“極化”中的人工智能核心產業部門企業，通過與其他地區優勢產業企業的合作，通過技術“擴散”，推動人工智能與實體經濟的融合發展。該報告基于15家人工智能開放創新平臺和4家計算機視覺獨角獸公司的技術“擴散”數據分析表明，通過與其他地區優勢產業的合作，共同推動人工智能與實體經濟的融合發展。其中，電子信息制造業和汽車制造成為智能化發展的前沿產業。

　　最后，傳統產業的龍頭企業，通過自主創新、技術引進和與核心技術企業合作的方式，轉型升級為人工智能企業，成為推動人工智能與傳統產業融合發展的主導者。報告基于50家非初始人工智能上市公司的分析表明，傳統產業的龍頭企業通過智能化轉型，與掌握人工智能核心技術的企業共同構建產業創新生態系統，推動產業的智能化。從技術來源看，50家非初始人工智能上市公司主導的融合產業部門的技術來源，主要是核心產業部門的人工智能初創企業，占比為16%。其次是人工智能上市公司，例如，阿里巴巴和科大訊飛，占比為16%，排名第三和第四的分別是非初創人工智能技術公司和獨角獸公司，占比為10%和7%。除了平臺公司，人工智能初創企業和中小企業是產業智能化的重要技術來源方。

　　在系統調查研究的基礎上，報告發現，人工智能與實體經濟的融合發展，不是簡單的技術引進和集成，而是一系列互補性創新和專用技術體系的形成過程。因而，推動人工智能與實體經濟融合發展需要創新思維。尤其是對后發地區而言，不能僅僅把工作的重心放在招商引資上，而應當重視通過培育和構建適宜當地產業智能化需求的產業創新生態系統和創新創業環境，通過互補性創新和專用性技術積累，才能通過人工智能與當地優勢產業的融合發展過程中，不斷提升區域企業和產業競爭力。