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《2021年中國數字人民幣發展研究報告》圍繞5W1H模型中的六個疑問展開研究：從數字人民幣的定義、特性、宏觀布局入手，進行簡要的概念介紹，并淺析數字人民幣發展的驅動因素，對數字人民幣的發展現狀、各地試點落地情況進行梳理。以“WHO” “HOW”兩個疑問為重點，分析不同的行業參與主體在數字人民幣推廣過程中的角色、職責及數字人民幣可為其帶來的價值，探討數字人民幣在推廣普及過程中存在的痛點，為其未來發展趨勢提供洞察性觀點。

人工智能+醫療與生命科學即AI醫療已從起步期邁入發展期，AI醫療應用已從早期浮現階段過渡為深入探索階段。在該時期與階段內，醫療數據的安全性得到維護，數據互聯互通建設向數據治理與開發轉變，AI醫療影像向多疾病橫向拓展與縱向深挖，NLP技術產品領先于KG、ML技術產品，如CDSS領先于AI制藥，個別賽道競爭加劇，可行的商業模式浮出水面。

從市場規模來看，2020年中國AI醫療核心軟件市場規模為29億元，加上帶有重資產性質的AI醫療機器人，總體規模為59億元，而到2025年，AI醫療核心軟件市場規模將達到179億元，同樣加上AI醫療機器人，總體規模將達到385億元，2020-2025年CAGR=45.7%，總體市場呈繁榮增長態勢。

未來，AI醫療影像玩家將繼續開拓影像診斷的其他疾病市場，如冠脈、乳腺、肝臟等，同時開發手術規劃與導航這類影像治療市場，轉戰新興的藍海區。此外，未來AI醫療的戰場將從資本力量雄厚與否的角逐，轉為企業自身商業模式的較量。

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

報告簡介

中國人工智能基礎層行業發展研究報告為艾瑞咨詢集團自主研究發布的行業報告。本報告對中國人工智能基礎層行業進行研究分析，詳細梳理了人工智能基礎層的概念界定、組成部分、供給需求、市場規模、行業發展趨勢與建議等。旨在將向市場提供更多的參考依據與行業洞察，為人工智能供給和需求企業提供一定的支持和幫助，為有關投資機構提供參考。

目錄 一、人工智能基礎層概念界定 1.1 定義：基礎層概念與應用層相對應，涵蓋支撐人工智能開發所用的資源與平臺 1.2 人工智能基礎層的進階之路 二、人工智能基礎層需求篇 2.1 人工智能基礎層初步成型是產業鏈成熟的主要標志 2.2 基礎層解決人工智能生產力稀缺的問題 三、人工智能基礎層供給篇 3.1 人工智能基礎層群像 3.2 主要基礎層組成部分分析 四、典型人工智能基礎層企業案例 4.1 商湯科技 4.2 第四范式 4.3 愛數智慧 五、人工智能基礎層行業發展趨勢與建議 5.1 趨勢一：一站式基礎層資源平臺 5.2 趨勢二：基礎層全棧自主可控展望

億歐智庫對2021年中國AI企業商業落地的最新情況進行了延續性研究，重點關注了現階段人工智能企業獲得競爭優勢的關鍵影響因素，從而發掘AI產業的“行業贏家”。報告通過問卷調研、訪談、案頭資料等方式形成了百強企業系列榜單，展現了具備商業落地規模潛力的企業全貌及其在各個垂直領域的分布情況。

報告亮點

解析2021年中國人工智能產業發展的最新背景

對2021年中國AI企業商業化落地情況做出評估，并評選百強企業榜單

展現各領域產業數字化轉型中AI服務商的典型應用案例

一、技術突破：AI從單點技術應用走向集成化創新發展

深度學習開啟了人工智能第一發展階段，隨著AI技術的場景應用不斷深化，單一技術閉環逐步難以滿足復雜場景下的智能化需求。當前，我國人工智能在國家戰略層面上越來越強調系統、綜合布局。AI技術的集成化創新逐漸成為主流，汽車電子、虛擬現實、5G通信等與AI集成化發展后，將帶來更大的社會經濟價值。

二、產業融合：人工智能進入深化融合發展期，各區域各行業全面鋪開

中國人工智能企業在企業服務和機器人等垂直行業的分布最為集中，提供通用型方案的AI企業緊隨其后，體現出我國AI產業正逐步由應用層向技術和基礎層擴展。

近年來我國各地區新建人工智能產業園區近百個，在經濟較發達的長三角、珠三角、京津冀城市，代表性AI產業聚集區已經形成。

三、數字經濟：數字化變革驅動人工智能產業底層支撐能力持續提升

自2018年12月，中央經濟工作會議把人工智能與5G、工業互聯網、物聯網等定義為新型基礎設施建設后，以“新基建”賦能傳統產業成為當前發展數字經濟的關鍵所在。多樣化的人工智能產業應用數據和更復雜的深度學習算法對AI的底層基礎能力提出了更高要求。

四、資本市場：一級市場趨于飽和，AI投融資向二級市場銜接過渡

中國人工智能投融資向二級市場銜接過渡的趨勢已經顯現，部分AI企業規模顯著增大。截至2020年底，C輪以后的AI投融資占比超過50%。2021年，在融資頻次較低的情況下，平均單筆融資金額數卻出現明顯增長，從單筆1億元左右躍升至3億元以上。

億歐EqualOcean CEO黃淵普認為：“2021年年內會有標桿性的AI企業成功上市，繼而帶動更多的AI企業在2022年登陸資本市場。”

五、后疫情時代：AI有效助力抗疫與復工，解鎖落地新場景

后疫情時代，在助力抗疫與復工復產過程中，身份識別、服務機器人在各地各領域加速推廣普及。與此同時，隨著健康碼等聯系人追蹤應用的普及，以及國家明確數據成為數字經濟時代生產要素，如何規范和促進數據使用成為發展人工智能的重要課題。

六、國際競爭：AI成為各國科技角逐焦點，中國的影響力持續提升

億歐智庫統計，2018-2020年中國AI企業數量在全球占比由20%提升至約25%。2020年以來全球人工智能進入戰略布局加快、產業應用加速發展落地階段，主要國家和地區相繼出臺了人工智能相關戰略和規劃文件，人工智能成為改變世界科技競爭格局的重要籌碼。以人為本、公平可信、產業融合是當前AI領域的熱點話題。

日前，由深圳市人工智能行業協會編寫的《2021人工智能發展白皮書》（以下簡稱：白皮書）在第二屆深圳國際人工智能展重磅發布。

白皮書是深圳市人工智能行業協會在數據收集、學術研究、市場調研的基礎上，就人工智能制度、行業、技術、應用等方面進行了深入研究，秉持科學客觀的態度制作而成。白皮書由六大部分組成，分別為概念篇，制度篇，行業篇、技術篇、趨勢篇。

白皮書指出，人工智能是引領未來的戰略性技術，正在對經濟發展、社會進步和人類生活產生深遠影響。各個國家均在戰略層面上予以高度關注，科研機構大量涌現，科技巨頭大力布局，新興企業迅速崛起，人工智能技術開始廣泛應用于各行各業，展現出可觀的商業價值和巨大的發展潛力。

根據白皮書顯示，2020年，中國人工智能核心產業規模達到3251億元，同比增長16.7%；人工智能領域融資金額為896.2億元，融資數量有467筆，人工智能領域單筆融資額達到1.9億元，同比增長56.3%。截至2020年底，中國人工智能相關企業數量達到6425家；其中，22.3%的企業分布在人工智能產業鏈基礎層，18.6%的企業分布在技術層，59.1%的企業分布在應用層。

　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。

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。