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進入 21 世紀以來，隨著數據的爆發式增長，計算能力的大幅度提升和深度學習的發展和成熟，人工智能("AI")迎來了第三次發展浪潮，人工智能技術走向了全面應用，在全球范圍內掀起了一場新的產業革命。在中國，發展人工智能已上升為國家戰略，并連續多年寫入政府工作報告中。得益于社會經濟的持續增長、政策和資本的大力驅動、創新力量的持續沉淀，AI 產業正在蓬勃發展，并孕育了數千家人工智能相關企業。而成長型 AI 企業數量占總體比例達九成，是人工智能技術發展，應用創新和產業融合的重要推動力量。研究成長型 AI 企業對理解人工智能產業的發展現狀和發展趨勢有著重要意義。

德勤、英特爾和深圳人工智能行業協會強強聯合，通過對數千家成長型 AI 企業數據的分析研究，幾百家企業的走訪以及和近百家優秀企業的深度合作，就中國成長型 AI 企業的發展特點、投融資變化、發展過程中面臨的挑戰、不同區域和城市的相關政策和產業現狀、生態圈構建、技術發展趨勢、以及企業發展建議等進行了全面系統性研究。我們希望通對成長型 AI 企業多維度、全面的研究，能夠推動中國成長型 AI 企業的發展，構建更加繁榮的 AI 產業生態，并為政府相關部門制定相應的企業扶持政策和產業發展政策提供一定的參考。

主要發現：

人工智能核心產業規模 5 年內將突破 5000 億元： 預計 2021 年中國人工智能市場規模將達 2058 億元，增速 30%，到 2025 年突破 5000 億元。隨著疫情中人工智能場景的密集應用、落地渠道的增加和技術的不斷成熟和開放，中國人工智能將再度高速增長，迎來產業發展黃金期。

成長型 AI 企業數量龐大：

中國人工智能相關企業共約 5015 家，其中，成長型 AI 企業 4484 家，占整體約九成比例。成長型 AI 企業覆蓋的產業領域日趨全面，部分已經在特定的 AI 領域引領市場和技術。

2020 年投資總額同比增長 73.8%，投資向 B 輪及以后企業聚攏：

2020 年中國在人工智能領域的投資金額再創新高，達到 1748 億元，同比增長 73.8%。但融資次數同比有所減少，平均單筆融資額有所攀升。整體來看，A 輪及前序初始輪投資活動明顯減少，資金更多向 正經歷B 輪及后序輪融資的成熟企業集中，其中，智能制造和智慧醫療是投融資數最多的兩大細分領域。

2020年是國家全面建成小康社會目標實現之年，是全面打贏脫貧攻堅戰收官之年，是“十三五”目標完成與“十四五”任務開啟的承接之年，是數字經濟發展和新型基礎設施建設的重要機遇之年，區塊鏈作為一種數字技術，在新的機遇和挑戰面前，為國家社會經濟發展和智慧城市建設提供了重要保障。

為全面掌握我國區塊鏈產業發展整體態勢，加快推動區塊鏈技術創新應用，構建良好產業生態，推進區塊鏈產業健康發展。賽迪區塊鏈研究院從政策、規模、基礎設施、園區、企業等方面對我國區塊鏈產業發展進行了詳細梳理和總結，旨在為國家、各部委以及各地方政府布局區塊鏈產業發展方面提供良好的參考意見。

在11月4日舉行的2020世界計算機大會“工業互聯與制造生態”專題論壇上，賽迪顧問智能制造研究中心發布了《中國工業機器視覺產業發展白皮書》，這是業內首份針對機器視覺技術工業應用及產業發展情況的綜合研究。數據顯示，2019年，全球工業機器視覺市場規模約為80億美元，較2018年增長約3%；中國工業機器視覺市場規模約為138億元，增速約為4.8%。

機器視覺廣泛應用于電子及半導體、汽車制造、食品包裝、制藥等領域，其中消費電子、汽車和半導體是當前機器視覺最重要的應用領域。

整體來看，機器視覺行業是一個有較強成長性的行業，行業天花板較高。中國作為全球最大的工業制造國，在未來產業升級的過程中，將有望釋放巨大的機器視覺系統需求。

目前，在國家政策的鼓勵和支持下，全國各省份紛紛以自身產業特點出臺相關的政策。如上海、浙江、山東等省市，分別出臺了與智能工廠、未來工廠和智能化技術改造相關的政策，用以支持以工業機器視覺為代表的智能制造細分領域發展。

隨著工業控制對精確度和自動化的要求越來越高，3D機器視覺將在許多“痛點型應用場景”中大顯身手，有望成為最炙手可熱的技術之一。2D向3D轉變，將成為繼黑白到彩色、低分辨率到高分辨率、靜態圖像到動態影像后的第四次視覺技術突破

主題： 2019年人工智能的發展

摘要：

人工智能是一個很寬泛的概念，概括而言是對人的意識和思維過程的模擬，利用機器學習和數據分析方法賦予機器類人的能力。人工智能將提升社會勞動生產率，特別是在有效降低勞動成本、優化產品和服務、創造新市場和就業等方面為人類的生產和生活帶來革命性的轉變。據Sage預測，到2030年人工智能的出現將為全球GDP帶來額外14%的提升，相當于15.7萬億美元的增長。全球范圍內越來越多的政府和企業組織逐漸認識到人工智能在經濟和戰略上的重要性，并從國家戰略和商業活動上涉足人工智能。全球人工智能市場將在未來幾年經歷現象級的增長。據中國產業信息網和中國信息通信研究院數據，世界人工智能市場將在2020年達到6800億元人民幣，復合增長率達26.2%，而中國人工智能市場也將在2020年達到710億元人民幣，復合增長率達44.5%。

我國發展人工智能具有多個方面的優勢，比如開放的市場環境、海量的數據資源、強有力的戰略引領和政策支持、豐富的應用場景等，但仍存在基礎研究和原創算法薄弱、高端元器件缺乏、沒有具備國際影響力的人工智能開放平臺等短板。此份報告不但對人工智能關鍵技術（計算機視覺技術、自然語言處理技術、跨媒體分析推理技術、智適應學習技術、群體智能技術、自主無人系統技術、智能芯片技術、腦機接口技術等）、人工智能典型應用產業與場景（安防、金融、零售、交通、教育、醫療、制造、健康等）做出了梳理，而且同時強調人工智能開放平臺的重要性，并列舉百度Apollo開放平臺、阿里云城市大腦、騰訊覓影AI輔診開放平臺、科大訊飛智能語音開放創新平臺、商湯智能視覺開放創新平臺、松鼠AI智適應教育開放平臺、京東人工智能開放平臺NeuHub、搜狗人工智能開放平臺等典型案例呈現給讀者。最后，列舉國內外優秀的人工智能公司與讀者共勉。隨著技術的進步、應用場景的豐富、開放平臺的涌現和人工智能公司的創新活動，我國整個人工智能行業的生態圈也會逐步完善，從而為智慧社會的建設貢獻巨大力量。

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。

12月2日，國家工業信息安全發展研究中心發布了《人工智能中國專利技術分析報告》。在科學分類和深入研究的基礎上，對人工智能下深度學習技術、語音識別、計算機視覺、云計算、自然語言處理、智能駕 駛、智能機器人這七個分支在中國的專利態勢進行深度分析。該報告主題明確、內容翔實、數據嚴謹，前瞻探索頗具深度。

新一輪科技革命和產業變革正在萌發，在移動互聯網、大數據、 超級計算、傳感網、腦科學等新理論新技術的驅動下，人工智能發展 進入新階段，智能化成為技術和產業發展的重要方向。作為引領新一 輪科技革命和產業變革的戰略性技術，人工智能具有溢出帶動性很強 的“頭雁”效應。世界發達國家均將人工智能上升為國家戰略，紛紛 出臺相關計劃，力圖在新一輪國際科技競爭中搶占產業技術制高點。近二十年來，全球各大企業、大學、研究機構等紛紛加快人工智能技 術研發腳步，全球人工智能專利申請量成快速上升趨勢，IBM、微軟、 三星等國外企業均積極在人工智能領域進行專利布局。

中國高度重視人工智能產業的發展。2017 年國務院發布《新一 代人工智能發展規劃》，對人工智能產業進行戰略部署;在 2018 年 3 月和 2019 年 3 月的政府工作報告中，均強調指出要加快新興產業發 展，推動人工智能等研發應用，培育新一代信息技術等新興產業集群 壯大數字經濟。截至 2019 年 10 月，中國人工智能專利申請量累計 44 萬余件，超越美國成為 AI 領域專利申請量最高的國家。國家電網、 百度、中國科學院、騰訊、清華大學等國內主要專利權人正不斷形成 人工智能技術積累，提升在全球人工智能專利布局中的競爭實力。

賽迪智庫正式發布《量子計算發展白皮書(2019年)》（以下簡稱《白皮書》）。《白皮書》闡述了量子計算的基本內涵，系統梳理量子計算的技術路線及發展路線圖，介紹了國內外發展態勢，并提出了我國量子計算發展面臨的挑戰及相關對策建議。

德勤科技、傳媒和電信行業聯合推出《全球人工智能發展白皮書》。《全球人工智能發展白皮書》深入研究人工智能技術步入商業化階段后，在全球各主要城市的創新融合應用概況，以及其將對金融、教育、數字政務、醫療、無人駕駛、零售、制造業、智慧城市等各行業帶來的深刻變革。