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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。

為加快推動人工智能技術在電信行業的應用與融合發展，在AIIA產學研融合與應用工作組指導下，由電信項目組組織，中國信息通信研究院標準與技術研究所牽頭，中國移動通信有限公司研究院、中國電信股份有限公司研究院、中國聯合網絡通信有限公司研究院、華為技術有限公司、中興通訊股份有限公司、英特爾（中國）有限公司等單位共同編寫了《電信行業人工智能應用白皮書》2021版。

電信網絡作為信息通信的基礎設施，具有應用人工智能技術的巨大空間和潛力。國內外運營商、設備商和服務商等在電信網絡智能化方面紛紛布局，電信網絡智能化在標準研究、技術驗證與落地應用等方面均有重要推進。隨著5G網絡的大規模商用和網絡人工智能平臺的建設成熟，越來越多的網絡智能化應用與業務已經開展落地并發揮良好效果。

本白皮書系統分析了目前電信網絡智能化的總體發展態勢與應用現狀，集中展示AI技術在移動通信網、固定通信網和網絡業務服務三大類應用場景的19個典型落地案例，包括故障根因分析、異常小區發現、基站節能、業務內容智能推薦、網絡質量智能監控與業務智能識別調優等。

白皮書指出，構建智能化社會適應萬物互聯的新一代信息基礎設施，保障信息基礎設施的安全，對于促進信息技術與實體經濟融合、拓展數字經濟空間具有重要意義。

目前，全球已經掀起了人工智能應用的浪潮。將人工智能技術引入到新一代通信基礎設施，可以為網絡、計算、應用等信息基礎設施提供基于數據的感知、預測和管控能力，促進網絡、計算、應用等基礎設施的融合與協同。人工智能在越來越多的復雜場景下可以做出比人類更優的決策，無疑讓網絡智能化建設開拓了新的視野，給網絡的發展帶來了前所未有的新機遇，也為電信網絡重構轉型過程中遇到的眾多困難和挑戰提供了高效的加速解決路徑。

隨著電信行業人工智能應用加速在現網落地部署并釋放價值，網絡智能化基礎能力將持續增強，網絡知識與人工智能技術融合適配網絡智能化應用需求，新技術范式例如聯邦學習、遷移學習等技術將得到更多應用與關注。人工智能技術將貫穿電信網絡端到端全生命周期的運營與演進，實現網絡的泛在智能能力，幫助運營商實現數字化轉型，帶動整個電信產業的智能升級。

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。

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。

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。