未来是人工智能的时代吗？

有人说，未来是人工智能时代，人工智能的每一步发展都吸引着全世界的关注。被誉为下一股技术浪潮的人工智能，正迎来快速发展的契机。人工智能，这一个已诞生61年的概念，正在互联网和大数据的推动下，深刻改变人们的日常生活。

打开支付宝，我们可以和阿里机器人进行对话;打开移动客服，语音识别可以为我们解答问题;打开讯飞输入法，可以实现高精度语音转化为文字输入;打开百度，可以为我们推荐最需要的搜索方案……

人工智能，已经深入到中国人的日常生活中，为我们的生活带来诸多便利。中国在人工智能领域已经取得阶段性成功。艾媒咨询数据显示，2016年中国人工智能产业规模增长率达到433%，突破100亿元，预计2017年达到1521亿元，并于2019年增长至3443亿元。

过去的两年中，以百度、腾讯、阿里为代表的中国科技巨头均纷纷在人工智能领域发力。百度在人脸识别领域的成绩获得世界认可，在人脸识别技术两个最为权威的国际评测中，都获得了第一名的佳绩，腾讯则推出自动化新闻写作机器人。

关于人工智能的到来，手气王创始人谭巾帼持同样的看法，她认为也许不到30年，各行各业都会和人工智能挂钩，如若不然，企业根本无法发展下去。因此，谭巾帼致力于将手气王打造成全球首创红包+人工智能广告平台。

手气王将广告变的更简单，只需要下载一个APP就能够自助打广告，一分钱至少可以收到2次展示量，“店铺开业”、“店铺转让”、“店铺打折”、“小吃店新品”、“大牌活动”，不管你是上市公司，还是个体户，手气王都有你的一席之地，奢俭由人。

手气王用户也成为广告的受益者，下载手气王APP即可领取广告红包，同时也是广告界从未有过的创举。

未来，手气王将变得更智能，一点一点的改变广告界，让用户用的更方便省心，跟上人工智能的潮流。

即使人工智能（AI）接管所有需要记忆和逻辑推理能力的任务之后，情商仍然是人类的核心优势之一。但是人类的情商也确实面临着科技的巨大挑战。我们可能很快就会看到，人类与AI的角色发生转换，AI可能将人类作为有机机器人来帮助其实现目标。

然而在过去几年里，阿拉萨雷拉的注意力始终集中在情商算法上，因为这是其初创公司Inbot的主要业务。随着对这些算法的研究越多，他就越确信这样一个事实，在情商方面，人们不再优于AI。耶路撒冷希伯来大学历史教授尤瓦尔·赫拉利（Yuval Noah Harari）在他的畅销书《Homo Deus》中写道，人类本质上是由数百万年进化而成的生物算法的集合体。他还声称，没有理由认为非有机算法无法复制并超越有机算法所能做到的一切。

麻省理工学院物理学教授马克斯·泰格马克 (Max Tegmark)在其书中《人生30：生活在AI时代的我们》（Life 30: Being Human in the Age of Artificial Intelligence）也表达了同样的意思。他给出了一个令人信服的理由，即几乎所有的智力都是独立的。

人类的情绪和感觉是对环境作出反应的有机算法。算法是由我们的文化历史、成长经历以及生活经历所塑造的，它们可以被逆向推导。如果我们同意赫拉利与泰格马克的观点，就要相信计算机最终将会比人类更擅长操纵人类情感。

人类情商普遍不高

在现实生活中，我们实际上在情商方面的表现很差。大多数人都对自己在别人身上触发的最基本情感因素一无所知。我们最终会陷入毫无意义的争吵，摒弃良好的论点，因为它们与我们的偏见不符，更多基于成见来评判别人。我们不理解文化背景、家庭教育或当前伴侣个人生活状况的影响。从总体上说，我们很少站在别人的立场上考虑问题。如果违背了我们的世界观，我们就不会去理解他们的推理。我们不想挑战自己的偏见或成见。

在网络上，情况要糟糕得多。如果我们认为其他人的观点违背了我们的偏见，那么我们就会从那些我们根本不认识的人的评论中得出草率的、往往错误的结论。最后，我们有一种进化特征，即把生命看作“最适者才能生存”。这让我们无法利用他人的优势，专注于提升自我。最成功的人往往通过撒谎以获得优势，通过操纵取得成功，通过欺骗掩饰自己的错误行为等。这是一种不惜一切代价赢得胜利的方式，在这种情况下，也会造成很多情感上的伤害。

AI的情商突飞猛进

当人类继续努力相互理解时，AI的情商正突飞猛进。手机上的摄像头无处不在，面部追踪软件已经足够先进，可以分析我们面部表情的最小细节，最先进的面部识别技术甚至能分辨出虚假情绪。语音识别和自然语言处理算法也越来越善于从音频中找出我们的情绪状态。从面部和语音中分析情感反应的技术已经超越了普通人的能力水平，在许多领域甚至超过了最有能力的人类。

AI可以看着我们的脸，识别出你的性取向、政治倾向或智商等私人品质。虽然AI可以从你的面部或语言中解读出几乎所有的情感，但我们还没有投入大量精力来对AI的情商进行研究。目前，这一领域的进步几乎完全是由商业利益和人类贪婪所驱动的。媒体和娱乐公司需要我们的关注和参与来赚钱。像Facebook和YouTube这样的公司，都有大量的工程师致力于研发让我们沉迷于其内容的更好方式。

这些算法的设计目的是为了触发我们的情绪，让我们保持开心，它们已经非常非常擅长执行这样的任务。然而，这些算法的核心开发人员已经开始害怕这种技术摆脱控制，警告我们大脑可能会被劫持。

大数据为AI情商提供优势

与人类不同，AI可以利用你的整个网络浏览历史。在大多数情况下，它比任何人都能记住更多的信息。Facebook和谷歌开发的一些最先进机器学习算法，已经被应用于数十亿人产生的海量数据中。

基于你的通讯、朋友以及文化背景，这些算法已经了解你的欲望、偏见和情感触发因素。在许多领域，他们比你更了解自己。迄今为止，算法的进步已经让Facebook和谷歌被指责开发出可以影响公众舆论、迅速改变政治格局、影响选举的过滤泡沫。这些算法变得如此复杂，以至于越来越无法完全由人类控制。

Facebook的安全主管亚历克斯·斯塔莫（Alex Stamos）最近在推特上表示，记者们指责他们的操作行为不公平，事实上，目前没有任何解决办法可以让人不指责他们存在偏见。

AI情商的未来

人们有很多偏见，并在影响着我们的判断。我们看到的世界是我们希望看到的，而不是真实的世界。今天的算法是由人类开发的，本身就包含了许多有关人类偏见的暗示。但如果我们想要消除这种偏见，那就相对容易了。

随着AI操控我们的能力越来越强，我看到了这样的未来，即人们乐于将自己的生活交给算法管理。我们已经可以在实践中看到这种趋势。只要在公共场合环顾四周，几乎每个人都在摆弄他们的智能手机。人们每天接触手机的次数平均为2617次，这预示着未来将被科技控制的前景越来越近。

在看了赫拉利那两本畅销书后，尤其是《未来简史》，我越来越坚信人工智能在未来将给我们带来革命性的变化。但在《未来简史》中对于人工智能的描述不免有些浅显，毕竟作者是历史学家，对人工智能了解有限。所以我就找到一本能让我多了解一些人工智能的书，也就是李开复老师和王咏刚老师合著的这本《人工智能》。

这本书主要介绍了人工智能的定义及范畴、人工智能的发展历程、人工智能的应用场景、人工智能与人类的关系及对人类带来的变革、人工智能时代的创业创新机会以及人工智能时代的教育和个人成长。开复老师技术出身，研究人工智能多年，并且其创立的创新工场也在积极布局人工智能。因此，在书中他带给我们很多对人工智能新的认识以及新的观点，并基于自己的研究给出了他对未来人工智能发展的看法，本书不涉及高深的技术理论，因此，特别适合向我这种门外汉普及人工智能知识。

人工智能是什么？我得承认，在看这本书之间，我对此的认识是非常片面的。我曾认为人工智能是技术理论与硬件的结合，谈到人工智能，至少要有硬件，也就是看得见、摸得着的东西。实则不然，人工智能技术已经应用到我们生活之中了，尤其是移动互联网层面，比如Siri就是智能会话应用，美图秀秀就是人工智能在图像理解层面的应用，谷歌翻译就是人工智能在自然语言翻译方面的应用，淘宝的个性化推荐也是人工智能在现实中的应用，当然，还有不得不提的自动驾驶。

那到底什么是人工智能呢？对人工智能的解释和定义恰好反映了人们在人工智能研究的技术方向上的变化。

第一种定义相当主观，认为人工智能是让人觉得不可思议的计算机程序。第二种定义认为人工智能是与人类思考方式相似的计算机程序，这是一种类似仿生学的直观思路，其实这条路不太通，因为人类的思考方式是怎样的，自己都没搞清楚，怎么顺着这条路去研究人工智能呢？第三种定义则认为是与人类行为相似的计算机程序，这是一种实用主义的见解，也就是不管实现方式，背后的逻辑如何，只要功能表现得与人在类似环境下的行为相似就行。第四种定义是会学习的计算机程序，这个几乎将人工智能和机器学习等同起来，这其实反映的是一种技术趋势，也就是深度学习。 第五种定义是指根据对环境的感知，做出合理的行动，并获得最大收益的计算机程序 ，这个定义就比较全面、均衡了。

人工智能热潮不是近几年才兴起的，其实历史上有三次人工智能的热潮，恰好每次都对应一场棋局，从西洋跳棋到国际象棋再到围棋。三次热潮的背后是众多科研工作者在不同技术方向做出的探索和研究，这些探索为当下人工智能的研究积累了足够丰富的技术资源。

第三次人工智能热潮是深度学习携手大数据引领的。其实深度学习技术并不是横空出世，而是和其相关的人工神经网络技术蛰伏已久，只是计算机性能的提升和互联网的普及带来的大计算能力和大数据，让其锋芒毕露。

李开复老师将这次人工智能热潮称为AI复兴，最大特点是人工智能在语音识别、机器视觉、数据挖掘等多个领域走进了业界的真实应用场景，与商业模式紧密结合，开始在产业界发挥真正的价值。

随着Alpha Go在围棋方面对人类近乎碾压式的胜利，人们开始重视人工智能与人类的关系，因为人工智能的发展速度超过很多人的预期。科学家将人工智能分为三个层次，分别为弱人工智能、强人工智能和超人工智能。弱人工智能指专注于且只能解决特定领域问题的人工智能，显然Alpha Go就处于这个层次，其实当前的人工智算法和应用都处于这个层次。强人工智能则是指能够胜任人类所有工作的人工智能。超人工智能则是指可以比世界上最聪明、最有天赋的人类还聪明的人工智能，当然人们并不知道这种人工智能是怎样一种存在，毕竟没人知道超越人类最高水平的只会到底会表现为何种能力。

近年来一直有“奇点临近”的论调，确实有一部分科学家及行业人士如霍金和马斯克对人工智能表示出担忧，但李开复老师并不这么认为，他认为人类离威胁还相当遥远。因为有很多事如跨领域推理、抽象能力、审美、情感、自我意识等等方面，人工智能还做不到，并且技术瓶颈也极难攻破。

但我们也不得认识到，人工智能不仅仅是一次技术层面的革命，未来它必将与重大的社会经济变革、教育变革、思想变革、文化变革等同步。人工智能可能成为下一次工业革命的核心驱动力，也有可能成为人类社会全新的一次大发现、大变革、大融合和大发展的开端。

如同赫拉利研究当下及未来是从历史中寻找规律一样，李开复老师也从文艺复兴、工业革命带给人类的变化来探讨人工智能将带给人类的影响。他将这个时代称为人类历史上的第二次文艺复兴。

这将给我们的社会带来巨大的变化，其中很重要的一点，就是失业。关于哪种工作容易被AI取代，李开复老师提出一个“五秒钟准则”，即如果一项本来由人从事的工作，如果人可以在5秒钟以内对工作中需要思考和决策的问题做出相应地决定，那么这项工作就很有可能被人工智能全部或部分取代。但他也提到AI只是人类的工具，人的工作可能相当一部分是会转型而不是完全被替代。

作者也提出了当前几个人工智能的热门应用领域，最大的应用场景就是自动驾驶，最被看好的落地区域就是金融，还有已经惠及人们生活的机器翻译和智能超市，在医疗领域，AI也逐渐成为医生的好帮手，难能可贵的是，在艺术领域，人工智能也小有进展。

那么，人类面对人工智能，该如何变革呢？作者呼吁人类要走出人类历史堆积起来的“阶层金字塔”模型，并且要用开放的心态、创造性地迎接人工智能与人类协同工作的新世界。

当然，人工智能时代，也充满了创新和创业的机遇。就像40年前是个人电脑的时代，20年前是互联网的时代，10年前是移动互联网的时代，那么接下来就是人工智能的时代了。各个国家将人工智能提升到国家战略上，各大科技巨头公司也将AI提升到优先的战略层面上，在这方面的创业公司涌现。 种种迹象表明，人工智能的时代真的来了。

人工智能创业，还是要在商业化层面考虑。创新工场管理合伙人汪华认为，人工智能商业化大致分为三个阶段。第一阶段是AI率先在那些在线化高的行业开始应用，在数据段、媒体端实现自动化，也就是拥有高质量线上大数据的行业会最早进入人工智能时代，如金融；第二阶段是随着感知技术、传感器和机器人技术的发展，AI会延伸到实体世界，工业机器人、仓储机器人等会在这个阶段实现大范围普及；第三阶段就是AI延伸到个人场景，全面自动化的时代到来。

AI时代的创业会不同以往，李开复老师认为人工智能创业需要五大基石。一是清晰的领域界限，因为这一类问题是今天以深度学习为代表的人工智能算法最善于解决的；二是闭环的、自动标注的数据，收集数据，才能用数据训练模型，用模型提高性能；三是千万级的数据量，这样深度学习才能受到足够的训练；四是超大规模的计算能力，还是为了满足深度学习的训练；五是顶尖的AI科学家，这也许是最难的一个，当前这方面的人才相当稀缺。

同时，人工智能产业发展也面临六大挑战，分别是前沿科研与产业实践尚未紧密衔接；人才缺口大，人才结构失衡；数据孤岛化和碎片化问题明显；可复用和标准化的技术框架、平台、工具、服务尚未成熟；一些领域存在超前发展、盲目投资问题；创业难度高。

最后，作者探讨了人工智能时代的教育和个人发展。其实总结起来就是两大问题，我们应该如何学习，以及我们该学习什么？

在如何学习上，作者通过举美国密涅瓦大学和清华大学“姚班”的例子，给出了他的答案，分别是主动挑战极限；从实践中学习；关注启发式教育，培养创造力和独立解决问题的能力；互动在线学习越来越重要；主动向机器学习；既学习人—人协作，也学习人—机协作；学习要追随兴趣。

在该学习什么上，作者的思路是：人工智能时代，程式化的、重复性的、仅靠记忆与练习就可以掌握的技能将是最没有价值的技能，几乎一定可以由机器来完成；反之，那些最能体现人的综合素质的技能，例如，人对于复杂系统的综合分析、决策能力，对于艺术和文化的审美能力和创造性思维，由生活经验及文化熏陶产生的直觉、常识，基于人自身的情感（爱、恨、热情、冷漠等）与他人互动的能力……这些是人工智能时代最有价值，最值得培养、学习的技能。

作者最后也谈到了教育，而这正是我所从事的行业，深有同感。作者关于未来的教育体系，提出了一个理想的样子。

坦白讲，仅靠互联网的力量，很难实现这一梦想，互联网对教育的改变也很有限。那加上强大的人工智能技术，或许还有虚拟现实技术，这一梦想终会实现。

在AI时代，也不免要讨论人存在的意义，在《未来简史》中，作者赫拉利花了很大篇幅来讨论。在本书中，作者也发表了自己的看法：AI来了，有思想的人生并不会黯然失色，因为我们全部的尊严就在于思想。

整体来说，这本书对于普及人工智能知识非常有价值，也能启发读者对于未来与机器之间关系的思考。我们必须做好准备迎接这个新时代的到来，而不是一味地恐惧和拒绝。

——预见2023：《2023年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

目前国内人工智能行业的上市公司主要有：百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测

行业概况

1、人工智能定义

人工智能作为一门前沿交叉学科，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，将其视为计算机科学的一个分支，指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能行业属于战略新兴产业，根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。

2、产业链剖析：产业链涵盖行业庞大

人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。

行业发展历程：行业处在突飞猛进阶段

人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史，从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。

1959年Arthur Samuel提出了机器学习，推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。

80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。1997年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry Kasparov，是一个里程碑意义的事件。

当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。

行业政策背景：行业发展从技术过渡到产业融合

人工智能是国家战略的重要组成部分，是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持，国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。

2017年之前，人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始，政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。

从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表，均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。

2019年，两会更是将“智能+”写入政府工作报告，人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通，可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和进步。

2020年，明确人工智能作为“新基建”建设重要一环，“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合，打造应用场景，示范项目。

行业发展现状

1、大数据和云计算为占比最高的核心技术

从人工智能企业核心技术分布看，计算机视觉技术占比最高，达到34%;其次是数据挖掘与机器学习，占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高，分别占比8%、8%和7%。

2、行业呈现快速增长趋势

注：人工智能产业作为典型的融合交叉产业，对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据，以期展现多方视角。其中：中国信通院统计口径>中国人工智能学会统计口径>中国电子学会统计口径，三大研究机构的统计口径在图表下方注明。

2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升到国家战略层面，受益于国家政策的大力支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示，2021年中国人工智能产业规模为4041亿元，同比增长333%。

注：中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模，即包括人工智能硬件、软件及服务市场

人工智能核心产业市场规模方面，根据中国电子学会测算数据显示，2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元，同比增长389%。

注：中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括：计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件

从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看，2020年中国人工智能行业市场规模约为18582亿元，同比增长354%，总体上看，当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速，人工智能应用服务市场发展相对缓慢。

注：①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括：人工智能软件和硬件市场，不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据

3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营

2020年，中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等)，应用占比达到49%，互联网与金融行业紧随其后，占比分别为18%和12%。

企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI 核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，实现社会生产力的整体跃升，推动社会进入智能经济时代。前瞻估算，目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资

截止2022年10月9日，中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生，总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势，2018年融资金额达1366亿元，融资事件1049起。2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前冷静不少，融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年，我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮，投融资事件数量及规模均达到历年峰值，分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日，2022年人工智能行业共有投融资事件532起，融资金额达到1008亿元。

注：2022年数据截至10月9日，下同，不再赘述。

从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看，由于初创型企业融资金额与估值相对较合理，泡沫较小，因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资，2014-2019年，人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟，早期的投资占比逐渐降低，人工智能投资轮次逐渐后移。2021年，人工智能行业A轮融资占比下降至379%，C轮融资占比则上升至1137%。

5、技术方面人才不足，高校开设相关专业

根据工信部发布的相关数据，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于04，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看，智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为008、009，相关人才极度稀缺。

注：岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。

相对国外，我国高校人工智能培育起步较晚，但近年来我国人工智能学科和专业加快推进，多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月，教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出，到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。

2019年，教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。

行业竞争格局

1、区域竞争：北京人工智能竞争能力遥遥领先

从1990年至今，我国人工智能产业发展的城市格局几经变化，目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定，这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一，在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。

在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中，排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏，属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。

在四大都市圈排名中，排名第一的是长三角，排名第二的是京津冀，排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。

2、企业竞争：参与者众多，主要分为三个派系

从企业的竞争来看，我国人工智能企业主要可以分为三个派系，分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。

人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。

从人工智能独角兽企业来看，根据胡润排行榜，商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次，旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力，价值均超200亿元。

行业发展前景及趋势预测

1、“十四五”建设继续推进，高质量、现代化、智能化发展

近年来，人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用，以及保障措施等多个方面都作出了部署。

2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿

根据《新一代人工智能发展规划》，到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展，人工智能核心产业规模将超过4000亿元，带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年，我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。