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人形機器人是人工智能與物理世界交互的優質載體。 大模型問世是人工智能發展的分水嶺， 以人工智能大模型為代表的人工智能第三發展階段未來會有一段較長的發展紅利期， 將成為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量。 人形機器人作為人工智能落地物理世界的優質載體， 將受益于人工智能的快速發展， 其擁有感知、 思考、 決策等能力不再遙不可及。 人形機器人集成人工智能、 高端制造、 新材料等先進技術， 有望成為繼計算機、 智能手機、 新能源汽車后的顛覆性產品。 當前人形機器人正處于從實驗室研發到產業化轉化的關鍵時期， 產業規模快速增長， 生態活力不斷提升。

　　應用場景多元化， 勞動力缺口加速機器人產業化進程。 人形機器人下游應用場景豐富， 包括生產制造、 應急救援、 家庭陪護、 教育、 醫療等。 在產業場景中， 人形機器人主要在智能制造領域發力， 如IBM結合AI、 遙感和邊緣計算的力量打造新一代安防巡檢機器人， 亞馬遜采用AI技術驅動機器人用于自動化的倉庫操作和物流處理等。 勞動力缺口擴大導致用工成本上升， 工廠機器替人需求逐漸增加， 有望進一步加速機器人產業化進程。 　 　　多方入局， 人形機器人正迎來產業高速發展窗口期。 外資巨頭紛紛加速推進人形機器人業務進程， 2024年3月， OpenAI與FigureAI合作推出通用型機器人Figure01， 全球AI算力頭部廠商英偉達發布人形機器人通用基礎模型ProjectGR00T； 4月， 波士頓動力新版Atlas人形機器人亮相； 5月， 特斯拉發布人形機器人Optimus最新進展視頻， 展現其已具備分揀電池、 行走、 執行工廠任務的能力。 在激烈競爭的市場環境下， 我國人形機器人產業也呈現出蓬勃發展的態勢。 優必選Walker、 小米CyberOne、 達闥Ginger、 傅利葉GR-1等一批國產人形機器人陸續面市， 全球人形機器人產業競爭按下加速鍵。

隨著數字化技術的進一步發展，數據中心的規模、架構、技術、管理等方面都取得了顯著的進步和突破，其重要性等級也不斷提升。數據中心當前處于一個快速發展和技術變革的特殊時期，全新的人工智能應用正在重塑整個世界，為社會帶來便捷的同時，也為數據中心的發展帶來了新的機遇和挑戰。智能算力的爆發式增長，對數據中心提出了大算力、高性能的新需求，并為數據中心的發展提供了強勁的動力和更加廣闊的空間。隨著數字化技術的進一步發展，數據中心的規模、架構、技術、管理等方面都取得了顯著的進步和突破，其重要性等級也不斷提升。而近年來數據中心的安全事故時有發生，由此造成的社會影響和經濟損失，呈逐年升高的趨勢，安全可靠作為數據中心的最基本要素，成為行業共同關注的重要課題。華為數字能源與產業領袖、技術專家和行業客戶基于深入研討，并結合自身的深刻洞察和長期實踐，發布《數據中心能源十大趨勢白皮書》，希望為促進數據中心行業健康發展提供參考，貢獻智慧。核心觀點Core Viewpoints據Uptime權威數據，從2019年到2022年，數據中心業務中斷損失超過10萬美金的比例，已經從39%上升至71%，且會隨著算力需求翻番成倍增長。毫無疑問，安全可靠是數據中心最核心需求，應始終作為最高優先級關注。趨勢1：高可靠產品+專業化服務是保障數據中心安全可靠運行的關鍵數據中心承載海量數據的存儲、處理和傳輸，為千行百業堅定運行提供保障，而數據中心的安全性、可靠性一直是較薄弱的環節。為確保數據中心的安全可靠運行，在產品設計、生產環節就要貫穿“全鏈安全”的理念，同時嚴控產線質量，高度自動化，減少人為干預，保障產品自身的高可靠性。此外，要大膽假設，充分考慮產品出現問題后的應對措施，通過提供專業化部署和運維服務，降低產品失效率，最小化災后影響，完善端到端的保障機制，雙管齊下保障數據中心安全可靠運行。趨勢2：分布式制冷架構將成為溫控安全的更優選擇傳統大型數據中心多采用集中式制冷架構的方案，如傳統冷凍水系統，冷凍站中涉及七大子系統和幾十種設備，各設備之間不能獨立運行，一旦發生單點故障，可能會影響整個冷凍站的安全運行，導致數據中心大規模宕機，近年來業內部分數據中心安全事故也說明集中式制冷架構存在單點故障的風險。相較之下，分布式制冷架構靈活，各個子系統相互獨立，單臺設備故障不會影響其他設備運行，故障域更小，可靠性更高，可以直接從架構設計上避免數據中心制冷系統的單點故障，提升數據中心的運行可靠性。趨勢3：預測性維護將成為數據中心基礎設施的標配數據中心的維護往往是事后型，發生事故后才知道問題所在，但隨著智算時代的到來，數據中心的故障響應時間大幅縮短。未來數據中心基礎設施的運維，預測性維護將成為標配，從事后型轉為事前型。得益于AI技術的快速發展，預測性維護的范圍將持續擴大，從電容、風扇等易損件的壽命預測、設備的熱失控預警到制冷系統的漏液預警，都能提前預測，提前處理避免事故的發生，做到“治未病”，從被動“救火”走向主動“防火”，在運維方面大幅提升數據中心可靠性。趨勢4：全生命周期的網絡安全防護體系將成為數據中心基礎設施的保護盾隨著數字化、智能化程度的加深，網絡安全風險也在成倍增加，網絡攻擊越來越常態化。不管是UPS還是空調設備，一旦遭遇惡意攻擊，都會直接影響數據中心安全可靠性。未來數據中心基礎設施，硬件安全加軟件安全，才是全方位的安全，軟件安全要從供應安全、縱深防御和運維/運營安全三個維度，構筑全生命周期網絡安全防護體系，為數據中心的安全可靠運行保駕護航。趨勢5：預制化、模塊化將成為高質量快速交付的最佳選擇互聯網云廠商全球業務加速發展，帶動數據中心建設需求顯著增長。而傳統的數據中心建設模式，建設速度慢，工程復雜，不能滿足快速部署的要求。因此，建設周期更短、質量更高的預制化、模塊化方案將成為首選。通過“工程產品化”和“產品模塊化”，在工廠一體化集成，完成預制和預調試，保證現場交付的是高質量產品，有效縮短交付周期，同時滿足客戶業務快速上線需求，還大幅減少現場施工造成的“三廢”垃圾。趨勢6：專業化管理平臺讓數據中心運維更安全、更高效從千柜級建筑到萬柜級園區，數據中心呈現規模化、集約化發展趨勢，相應的整體運維復雜度也大幅提升，且數據中心設備多為“啞”設備，依賴傳統巡檢難度大，對技能的要求較高，故障定位時間長。構建專業化的管理平臺，可以顯著提升數據中心運維效率和準確性，通過原廠的專業化管理平臺，幫助客戶構建設備深度管理能力，大大降低運維難度，做到快速判斷問題，及時排除故障，確保數據中心安全穩定運行。趨勢7：風液融合將成為業務需求不確定場景下的優選架構當前正處于通用算力和智能算力的過渡期，同一個數據中心會同時存在通用算力和智能算力場景。通用服務器單柜功率密度一般不超過15kW，風冷型設備即可滿足制冷需求，而智算中心單柜功率密度通常超過30kW，這種場景往往需要液冷來散熱。對于需求不確定的業務場景，風液融合將成為適配未來演進的數據中心優選架構，通過風冷+液冷的組合和比例可調，靈活適應業務需求變化，保護用戶投資。趨勢8：間接蒸發冷依然是現在和未來最優的制冷方案當前風冷方案仍占據主流應用場景，在冷源側，間接蒸發冷卻方案相較冷凍水系統，在架構、效率和運維方面存在明顯優勢，是現在和未來最經濟適用的制冷方案。間接蒸發冷卻的分布式制冷架構可有效避免單點故障，可靠性更高；并且通過最大化利用自然冷源，僅需一次熱交換，在寒冷地區絕大部分時間無需壓縮機制冷，實現極致PUE；針對智能算力需求，間接蒸發冷卻支持未來演進的架構，進一步適配液冷的計算場景。趨勢9：能效PUE挖潛要從關注部件高效調整為系統工程最優解“碳中和”是全球共識和使命，傳統數據中心關注提升UPS、空調等部件效率，但受限于元器件物理限制，部件的效率提升接近瓶頸，微小改進的時間和成本遠趕不上算力時代需求。因此，數據中心能效的提升要轉換思路，從關注部件效率轉為系統工程優化，用系統工程思維綜合審視，在現實條件和部件技術水平進行權衡，得出最優解，如UPS雙變換模式轉向S-ECO、數據中心PUE轉向PFPUE（算力PUE），端到端的進行數據中心能效優化。趨勢10：AI調優將成為存量DC能效智能優化的最佳選擇在數據中心節能方面，除了新建的數據中心，仍有大量存量數據中心PUE遠高于“國家一體化大數據中心”政策要求，面臨節能改造的迫切需求。傳統的節能改造需要停線停業務，存在業務中斷的風險，而采用人工調整優化的方式，難度大，效果差，頻率低。相較之下，AI能效調優解決方案通過預置AI算法和大數據模型，可對存量數據中心實現節能優化，且AI調優不依賴人工經驗，優化速度快，效果好，實現從“制冷”到“智冷”的轉變。

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。

**人工智能產業是指以人工智能關鍵技術為核心的、由基礎支撐和應用場景組成的、覆蓋領域極為廣闊的行業群。智能產品是指用人工 智能技術賦能的產品。 **

當前，人工智能作為新一輪產業變革的核心驅動力，正在催生新 技術、新產品、新產業、新業態、新模式，從而引發經濟結構的重大變革，實現社會生產力的整體提升。人工智能技術的應用正在成為眾多傳統產業發展、產品升級換代的突破點，推動產業的智能化轉型與 產品的智能化升級。

我國人工智能產業起步較晚，但發展勢頭迅猛。近年來，智能化基礎設施體系高速發展，全產業鏈基本形成，相關智能產品的種類和形態日益豐富，產業分布漸趨合理。人工智能和產業加速深度融合發展，正在掀起新一輪科技創新浪潮，不僅推動中國經濟的轉型升級， 而且為全球創新體系的重塑奠定基礎。

**目前，我國的人工智能企業廣泛分布在20個重點應用領域。其 中，企業技術集成與方案提供應用領域占比最高，說明在全面融合發展階段，突破應用領域的共性和關鍵技術是中國人工智能產業關注的焦點。****從應用領域企業融資額的分布看，智慧商業和零售，科技金融、 新媒體和數字內容類應用領域的融資額最高，智慧交通、關鍵技術研發和應用平臺、企業技術集成與方案、智能硬件也均屬于占比較高的應用領域。 **

2020 年 9 月，我國提出二氧化碳排放力爭“2030 年前達到峰值， 2060年前實現碳中和”，從當下到未來幾十年，我們將處于智能化時代與碳中和時代疊加共振的時代。在中國經濟較快增長的背景下， 實現碳中和的關鍵在于降低單位GDP能耗，這對能源、交通、制造業 和城市建設規劃等許多領域帶來了較大的減排壓力。而 AI 技術有望從多維度、多場景推動各行各業的提效降耗，必將在低碳減排進程中發揮巨大的、不可替代的作用。**事實上，AI 技術的日益普及正在催生以綠色清潔為特色的綠色生產力的整體躍升，推動社會進入提質增效減排的智能化時代。****因此，AI 技術將取代傳統信息技術成為數字經濟發展的核心驅動力、重要戰略抓手,數字經濟發展需要用 AI 技術 構建堅實的底座。 **

在全球人工智能發展的浪潮下，市場對人工智能的投入與期望空前巨大，正確理解智能產品與產業目前的發展狀態、市場預期、發展 趨勢，是各行業企業的重要任務之一。**本白皮書旨在為各類企業在人 工智能方向上的布局與行動舉措提供參考信息與建議，同時也為智能產品生產企業和人工智能企業在具體發展方向的選擇上提供參考。 **

**本白皮書由五章組成，****第1章介紹了智能產品與智能產業的概 念、特點以及發展狀況；****第 2 章闡述了前沿熱點、智能產業龍頭、智能產品標準等問題；****第3章梳理總結了典型智能產品的應用場景與應用案例，并分析了智能產品的關鍵特征；****第4章介紹了傳統產業智能化轉型的典型行業，包括智能制造、智能交通、智能電力、智慧農業、 智慧醫院、智慧教育、智慧礦山、智慧安防等八大傳統行業與AI技術融合發展的情況；**第5章闡述了智能產品與產業的發展趨勢，討論了發展機遇與面臨的挑戰，分析了智能產品與產業的市場需求，并對 未來發展趨勢進行展望。

來源：中國信息通信研究院

人工智能技術是釋放數字化疊加倍增效應、加快戰略新興產業發展、構筑綜合競爭優勢的必然選擇。縱觀全球，國內外人工智能相關不斷強化，持續推動釋放人工智能紅利；以深度學習為代表的人工智能技術飛速發展，新技術開始探索落地應用；工程化能力不斷增強，在醫療、制造、自動駕駛等領域的應用持續深入；可信人工智能技術引起社會廣泛關注。人工智能治理受到全球高度關注，各國規制進程不斷加速，基于可信人工智能的產業實踐不斷深入。

近日，中國信息通信研究院正式發布《人工智能白皮書（2022年）》，全面回顧了2021年以來全球人工智能在政策、技術、應用和治理等方面的最新動向，重點分析了人工智能所面臨的新發展形勢及其所處的新發展階段，致力于全面梳理當前人工智能發展態勢，為各界提供參考，共同推動人工智能持續健康發展。

白皮書核心觀點

1、人工智能邁入新階段，將由技術創新、工程實踐、可信安全“三維”坐標來定義和牽引。

第一個維度突出創新，圍繞著算法和算力方面的創新仍會不斷涌現。第二個維度突出工程，工程化能力逐漸成為人工智能大規模賦能千行百業的關鍵要素。第三個維度突出可信，發展負責任和可信的人工智能成為共識，將抽象的治理原則落實到人工智能全生命流程將成為重點。

2、人工智能技術創新仍是主旋律，新算法不斷涌現。

超大規模預訓練模型推動技術效果不斷提升，繼續朝著規模更大、模態更多的方向發展；“生成式人工智能”技術不斷成熟，未來聽、說、讀、寫等能力將有機結合；知識計算成為推動人工智能從感知智能向認知智能轉變的重要探索；人工智能與科學研究融合不斷深入，開始“顛覆”傳統研究范式。

3、人工智能工程化聚焦工具體系、開發流程、模型管理全生命流程的高效耦合。

工具體系層面：體系化與開放化成為研發平臺技術工具鏈的發展特點。 開發流程層面：工程化關注人工智能模型開發的生命流程，追求高效且標準化的持續生產、持續交付和持續部署，最終以最佳的模型進入應用層面產生商業價值。 模型管理層面：企業需要建設對模型生命周期的管理機制，對模型的版本歷程、性能表現、屬性、相關數據、衍生的模型檔案等進行標準化的管理運維。

4、人工智能治理邁入軟硬法協同和場景規制新階段。

人工智能治理實質化進程加速推進：各國人工智能治理側重各有不同，但整體上呈現加速演進態勢，即從初期構建以“軟法”為導向的社會規范體系，開始推進以“硬法”為保障的風險防控體系。 典型場景化治理加速落地：各國紛紛注意到人工智能應用場景多樣化和差異化給治理帶來的復雜性，典型場景的治理成為各國的工作重點，特別聚焦于自動駕駛、智慧醫療和人臉識別等領域。

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。

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？

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。