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中國消費者消費觀念的變遷和國家政策激烈驅動中國沉浸式產業市場從萌芽階段進入到成長階段，市場呈現出不同業態融合發展和多元化發展的趨勢。2022年市場規模預計達到520億元，預計2026年將突破2500億元。2022-2026年期間復合增速將達到48.1%。后疫情時代文旅、消費、演出娛樂的復出將會驅動沉浸式產業的市場規模加速增長，同時有望吸引資本市場的進一步入局。

　　近年來中國沉浸式產業相關政策發展頻出，政策重點關注商貿創意、展覽展會、文化旅游的沉浸式發展，未來這三大場景有望進一步擴大市場規模 　 　　產業上游技術已全部從萌芽階段進入到起步階段 　 　　沉浸式產業上游涉及的技術包括人工智能技術、網絡及運算技術、區塊鏈技術、物聯網技術、游戲技術和仿真交互技術。上游技術已全部從萌芽階段進入到起步階段 　 　　商貿創意未來發展潛力較大 　 　　從沉浸式產業鏈下游應用場景對于沉浸感的需求來看，商貿創意對于沉浸感的需求程度最高，且該市場發展在沉浸式產業中處于起步階段，未來發展潛力較大 　 　　沉浸式技術推動工業制造領域全生命周期的業務和模式變革 　 　　在工業制造領域，AR/VR、數字孿生等沉浸式技術應用于研發設計、生產制造、運維管理、產品測試和技能培訓占比分別為16%、32%、27%、7%和18%，推動全生命周期的業務和模式變革 　

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。

AI醫學影像處于產業生命周期導入階段 　　在中國AI醫療發展中，AI醫學影像是人工智能切入醫療起點，也是人工智能醫療發展最快的領域之一，但從銷售額和企業產品審批來看，還處于生命周期導入階段 　　02 　　中國AI醫學影像用途廣泛，可與多種影像結合診斷 　　AI醫學影像適用性非常廣泛，大部分傳統醫學影像都可以與AI結合來提高效率與精準度，包括超聲、X線、內鏡、CT、MR、眼底影像與其他一些醫學影像。 　　AI醫學圖像輔助診斷幾乎可以適用到現有幾乎所有醫學圖像手段，并且用不同方式輔助醫生診斷，提高醫生效率以及提高診斷準確性，降低誤診率。 　　03 　　中國AI醫學影像發展迅速，多品種獲得三類證 　　AI醫學影像企業超過百家，且產品分布在多重領域包括眼底、肺部、心血管、頭頸以及骨骼等。具體包括標記灶識別與標注，影像三維重建和區自動勾畫，以及輔助診斷輔助檢測等。 　

政策補貼、下游需求、技術革新三因共振，充電樁行業正當時，預計2025年國內市場規模超兩千億元。

　　2020年充電樁被國家納入“新基建”之一，帶動現有企業擴能增產，行業成長速度加快。

　　當前充電樁行業集中度較高，CR4達76%，但行業仍處于成長期，新玩家不斷進入，未來競爭格局存在不確定性。

　　充電樁主要指代為新能源電動車提供充電服務的設備裝置，功能可類比加油站中的加油機，安裝在公共場所的停車場、充電站或者居民小區、企業停車場等私人場所內，可根據不同的電壓等級為各類型號的電動汽車提供充電服務。

　　行業起步期較晚，早期主要由政府與國企主導發展，自2015年國家出臺《電動汽車充電基礎設施發展指南（2015-2020年）》文件后，社會資本開始進入行業，帶動行業爬坡增長；

　　2020年3月中央會議將新能源汽車充電樁行業納入新型基礎設施建設，刺激行業企業進一步擴能增產，當前行業整體仍處于關鍵成長期。充電樁行業早期由政府主導，政策支持兼社會資本進駐帶動充電樁市場迅速擴容，當前行業處于關鍵成長期

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

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。

IDC報告指出，中國人工智能基礎設施市場規模在2020年達到39.3億美元，同比增長26.8%。其中，AI服務器市場規模占整體人工智能基礎設施市場的87%以上。隨著AI算法突飛猛進的發展，越來越多的模型訓練需要巨量的算力支撐才能快速有效地實施，算力是未來人工智能應用取得突破的決定性因素。IDC預計，中國人工智能服務器將保持高速增長，并將在2024年達到78.0億美元。

必要性："新基建"背景下，人工智能的發展逐漸突破感知智能階段走向認知智能。知識圖譜技術使機器具備理解、分析和決策的能力成為可能，是認知智能的底層支撐和核心技術。

重要性：2019年知識圖譜相關的融資金額較2018年增長超過200%，成為人工智能的又一熱門產業，對知識圖譜行業的發展情況進行全面的分析和梳理，能為市場提供更多的參考依據，為知識圖譜相關企業提供一定的幫助。

客觀性：白皮書通過大量桌面研究和專家訪談，對知識圖譜的整體市場和細分賽道進行分析，推算知識圖譜產業的未來市場規模，梳理知識圖譜的產業鏈和重要參與者，剖析知識圖譜技術在各個領域的主要應用場景和解決方案，最后結合市場經濟環境和技術發展熱點，對知識圖譜技術的發展進行預測和展望。

當前，物聯網技術與5G、云計算、大數據、RFID、BLE等技術的充分融合與應用，呈現出強大的影響力與生產力，其對推進深化醫藥衛生體制改革、加快“健康中國”建設和推動醫療健康產業發展，起到重要的支撐作用。我國醫療健康物聯網快速發展，已經在部分醫院和醫養中心等區域投入使用，并探索出智慧醫院服務、居家健康服務和公共衛生服務三類應用領域，覆蓋醫療耗材管理、藥品追溯、重癥監護、智慧病房、院內外協同急救、健康管理等多個場景。

基于此，中南大學湘雅醫院聯手中國信息通信研究院和NVIDIA 技術服務（北京）有限公司共同研究編制2020醫療健康物聯網技術與應用研究報告白皮書。白皮書共包括四部分內容：醫療健康物聯網概述；醫療健康物聯網發展趨勢；醫療健康物聯網典型應用；醫療健康物聯網發展建議與展望。

2020年11月12日，在2020數字中國創新大賽智慧醫療賽道暨第四屆智慧醫療創新大賽中，2020醫療健康物聯網技術與應用研究報告白皮書正式發布。

白皮書系統介紹了醫療健康物聯網的體系架構與技術特點，梳理了各國的政策現狀和發展趨勢，對比了各國政府在互聯網醫療領域的戰略規劃。此外，報告說明了全球醫療物聯網產業、技術發展情況，總結了醫療健康物聯網在智慧醫院服務、居家健康服務和公共衛生服務三類典型場景中的實際應用案例，并對未來的發展提供了建議，與業內同仁分享醫療健康物聯網的經驗與思考。

白皮書目錄 一、醫療健康物聯網概述

1. 醫療健康物聯網概念
2. 醫療健康物聯網體系架構
3. 醫療健康物聯網產業價值

二、醫療健康物聯網發展趨勢

1. 政策現狀及趨勢分析
2. 產業現狀及趨勢分析
3. 技術現狀及趨勢分析
4. 應用現狀及趨勢分析

三、醫療健康物聯網典型應用

1. 智慧醫院服務
2. 居家健康服務
3. 公共衛生服務

四、醫療健康物聯網發展建議與展望

1. 統籌醫療健康物聯網頂層設計，完善產業發展宏觀藍圖
2. 加強醫療健康物聯網技術研發，推動技術自主創新突破
3. 加快醫療健康物聯網標準研制，實現行業規范快速發展
4. 推進醫療健康物聯網應用示范，促進行業規模深度應用
5. 提升醫療健康物聯網安全保障，健全產業安全體系建設
6. 完善醫療健康物聯網公共體系，夯實產業持續發展基礎