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隨著我國人口老齡化加劇和出生率的持續走低，致使進入生產體系的勞動力越來越少，勞動力缺口加大，持續走高的勞動成本，成為不可忽視的社會現實。在這一背景下，人口老齡化和低生育率給機器人產業帶來了補充勞動力和滿足兒童/老年人生活服務兩大強勁需求。

此外，人工智能、物聯網、大數據、云計算等技術發展，圖像識別、語音識別、自然語言處理等的成熟應用，為智能機器人演進提供了堅實的發展基礎。

加之，我國注重提升機器人產業的整體發展水平，先后出臺了一系列利好機器人產業發展的政策。國家不僅從宏觀、戰略角度構建機器人產業頂層設計，還從技術研發和落地應用角度給予方向引導，為機器人產業發展提供了必要支撐。

本報告重點研究問題如下：

? 機器人主要有哪些類型？機器人行業經歷了怎樣的發展過程？

? 機器人行業的市場發展現狀如何，資本對哪些企業更為青睞？

? 機器人行業的核心技術是什么？未來競爭點在哪里？

? 機器人在不同場景的落地應用情況如何？制約條件有哪些？還有哪些尚未挖掘的應用價值？

? 機器人各細分賽道有哪些值得關注的高成長潛力玩家？

? 機器人行業未來將有怎樣的發展趨勢？

中國線性驅動系統行業起步較晚,現仍處于發展階段,中游線性驅動設備廠商

　　線性驅動系統包括執行、控制、支撐、轉換和輸入等基本組件,可基于不同應用領域進行組合,中國線性驅動系統行業于21世紀初開始起步,現在仍處于發展階段,線性驅動系統產業鏈上游是原材料供應商,中游是線性驅動設備廠商,下游是醫療科技、智能家居、智慧辦公、工業科技等領域企業

　　線性驅動系統行業下游為醫療科技、智能家居、智慧辦公、工業科技等領域

　　線性驅動系統可廣泛應用至醫療康護、智能家居、智辦公工業科技等領域受益于大健康產業黃金發展期未來市場空間廣闊,線性驅動產品在智慧辦公領域已形成十億級規模,隨著消費者健康生活觀念進一步加深,未來線性驅動產品滲透率有望進一步提升,帶動整體市場規模擴大

　　國家政策支持線性驅動系統相關產業發展,技術創新以及應用領域拓展持續突破行業發展天花板

　　國家出臺政策支持人工智能產業以及智能家居、智慧醫療、新能源汽車、智慧辦公等行業發展,有利于中國線性驅動系統行業健康發展

//data.eastmoney.com/report/zw_industry.jshtml?infocode=AP2021356

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。

　全球區塊鏈技術開發者正努力探索區塊鏈的應用方向及服務模式。去中心化組織、去中心化金融、去中心化應用等新興領域應運而生，并快速在全球區塊鏈行業中取得廣泛應用。除代幣經濟、BaaS、基于區塊鏈的SaaS等基礎商業模式外，區塊鏈行業正著力發展如數字貨幣挖礦、區塊鏈開源平臺、DAO、NFT、DeFi、dApp等商業模式。與此同時，互聯網巨頭企業亦積極布局區塊鏈技術與其他高新技術融合的商業模式。區塊鏈與人工智能的協同作用可顯著提升區塊鏈能力，AI可幫助區塊鏈降低能耗，提升區塊鏈業務可擴展性及硬件效率。此外，區塊鏈可有效解決物聯網、供應鏈痛點，可實現全鏈條可追溯與可視化。

　　本報告旨在分析中國區塊鏈應用的概念定義、技術動向、市場規模及應用前景，并識別中國區塊鏈應用市場最新發展態勢。

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

　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。

自1956年首次提出“人工智能”概念起，隨著計算機算力和算法技術的突破，人工智能已滲透進人類生活的方方面面，不斷在模擬、延伸和擴展人的智能上演進。“智適應教育”正是教育行業演進至今的重要成果，它是指基于人工智能、大數據分析等智能技術，結合大量用戶數據，針對個體學習過程中的差異性提供適合個體特征的教育形式，從而為學生提供個性化的學習體驗，推動真正的“因材施教”教學理念落地。

智適應教育產品形態豐富多樣，市場容量亦正處于高速擴張階段，發展極具想象空間，但同時，其技術壁壘較高，應用場景較多元化的特點，導致市場定義不清晰，用戶認知有限的情況依然存在。

安永-博智隆全新發布本《中國智適應教育行業白皮書》，對行業發展現狀、市場規模、競爭格局以及關鍵成功要素進行分析，對智適應OMO模式的商業形態及探索方向進行總結，并提出安永-博智隆對未來行業發展趨勢的相關思考，希望可以幫助行業參與者、用戶更好地認識市場，并幫助智適應教育行業礪行致遠。

近年來，人工智能成為推動社會經濟發展的新動力之一，在提高社會生產效率、實現社會發展和經濟轉型等方面發揮重要作用。作為主導新一代產業變革的核心力量，人工智能在醫療方面展示出了新的應用方式，在深度融合中又催生出新業態。

從全球范圍來看，目前人工智能醫療產業仍處于發展早期階段，相比于傳媒、零售、教育等領域來說，商業化程度偏低。但隨著市場需求不斷擴大，向專業化細分領域深化發展，加之各國宏觀政策支持和技術進步等，人工智能醫療發展前景廣闊。美國靠早期的政策拉動醫療信息化和人工智能輔助醫院管理，積累了大量數據，具備先發優勢，屬于領先梯隊，目前已在藥物研發、醫療機器人、醫學影像、輔助診斷等方面全方位布局。其他國家如英國、德國、加拿大、日本等國則緊隨其后，各有側重，各有所長。

中國作為新興市場國家的領頭羊，人工智能醫療始終保持高速發展態勢。目前，我國人工智能醫療發展歷經計算智能階段，目前正處于從感知智能向認知智能過渡的發展階段，不同細分領域的技術發展情況和落地應用成熟度有所不同。AI醫學影像是人工智能在醫療領域應用最為廣泛的場景，率先落地、率先應用、率先實現商業化。手術機器人、藥物研發、精準醫療等領域已有部分落地應用，但因成本或技術原因，尚未實現規模化普及，未來增長空間較大。受2020年初新冠肺炎疫情影響，人工智能在公共衛生領域特別是傳染病的預防與控制方面發揮重要作用，傳染病大數據分析預警系統、疫情排查系統、智能測溫機器人、消毒機器人、語音服務機器人等在戰“疫”一線被廣泛應用。本研究報告立足于產業發展基本面，并結合當前人工智能醫療的最新發展與應用趨勢，對公共衛生、醫院管理、醫學影像、醫療機器人、藥物研發、健康管理、精準醫療和醫療支付共八大主要細分領域進行深入研究與分析，分析各領域所處的不同發展階段、發展特征與應用價值，并盤點市場主要參與者，力求描摹2020年互聯網醫療行業發展的新風向。

中國的人工智能醫療在政府與社會各界的共同投入與支持下，面臨政策、市場、技術、人才等多重因素疊加利好的重要發展機遇。項目組重點分析了中國人工智能醫療領域目前所具有的六大發展機遇：機遇一，頂層設計不斷加碼，產業發展政策環境持續優化；機遇二，市場增長迎來發力期，資方入局窗口已經打開；機遇三，市場需求日益旺盛，慢病管理等領域頗具增長空間；機遇四，新冠疫情的迫切需求為相關產業的發展打開了新局面；機遇五，5G、量子計算等新技術的增長為產業發展提供了新動能；機遇六，復合型人才厚度增加為產業厚積薄發創造新節點。

在行業發展重要機遇期，政府密集釋放相關利好政策，推動科技成果轉化，推動數據共享，持續完善行業標準規范體系。同時，“以患者為核心、切實滿足醫生臨床工作需求”的核心理念正在逐漸成為行業共識，人工智能醫療產品正在向覆蓋多病種、深入應用場景的方向發展。可以預見，人工智能醫療大規模落地應用的時代即將來臨。

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。

該白皮書通過對人工智能醫療領域進行廣泛的文獻研究、商業家訪談和行業公開信息整理,系統地梳理了人工智能在醫療領域的應用現狀,分析了人工智能醫療領域面臨的挑戰及發展趨勢,并提出了相應的建議,旨在為相關政府部門、投資機構、研究機構、業內公司等利益相關方提供準確、完整、可靠的人工智能醫療白皮書,為行業的政策制定、投資決策、學術發展、產品應用等提供參考依據。通過對人工智能在醫療領域的應用情況進行分析，提出了五大主要應用領域，分別為醫學影像、輔助診斷、藥物研發、健康管理、疾病預測。