2020-2021中国人工智能API经济研究报告

人工智能市场研究报告人工智能技术的市场规模和应用领域分析人工智能市场研究报告人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指利用计算机科学与技术，模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的研究与开发。

近年来，随着科技的不断进步和创新，人工智能技术得到了快速发展，并在各个领域得到广泛应用。

本文将对人工智能技术的市场规模和应用领域进行分析。

一、人工智能技术市场规模随着技术的进步和应用的普及，人工智能技术市场持续扩大。

根据市场研究机构的数据，2019年全球人工智能市场规模超过5000亿美元，预计到2025年将达到1.6万亿美元，年均增长率超过30%。

人工智能技术的市场规模主要受到以下几个因素的影响：1. 数据驱动：人工智能技术的核心在于数据处理和分析。

大数据时代的到来，为人工智能技术的发展提供了充分的数据支持，也为人工智能技术的应用提供了广阔的市场空间。

2. 算法创新：随着深度学习和神经网络等算法的发展，人工智能技术的应用领域不断拓展，市场规模也在不断增长。

3. 产业需求：各个行业对人工智能技术的需求不断增加，推动了市场的扩大。

例如，金融、医疗、汽车等行业都在积极探索人工智能技术的应用，推动了市场的增长。

二、人工智能技术的应用领域人工智能技术在各个领域的应用不断拓展，涵盖了生活、工业、医疗、农业等众多行业。

以下是一些典型的应用领域。

1. 金融领域人工智能技术在金融领域的应用，既提高了效率，也提升了风控能力。

通过大数据分析和机器学习等技术，可以实现个性化推荐、欺诈检测、风险评估等功能，为金融机构提供了更可靠的决策支持。

2. 医疗领域人工智能技术在医疗领域的应用，改善了医疗服务的质量和效率。

通过深度学习和图像识别等技术，可以实现医学影像诊断、辅助手术等功能，帮助医生提高诊断的准确性和手术的安全性。

3. 工业领域人工智能技术在工业领域的应用，提高了生产效率和质量控制水平。

通过物联网和智能算法等技术，可以实现设备的远程监控、智能优化调度等功能，实现生产过程的智能化和自动化。

2020年中国人工智能产业发展分析报告目录一、对2020年形势的基本判断 (4)（一）从产业链建设看，人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。

4 （二）从政策推动来看，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。

(6)（三）从投融资情况看，我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。

(7)二、需要关注的几个问题 (9)（一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。

(9)（二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。

(10)三、应采取的对策建议 (13)（一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设。

(13)（二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。

(13)（三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。

(14)（四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。

(14)【内容提要】 2019年以来，中国人工智能产业发展迅猛，在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展，但也面临各种内外部压力和挑战。

展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司，但产业整体面临的外部形势将更为严峻。

需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足，国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱，以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。

基于上述分析，赛迪智库电子信息研究所提出，以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。

2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟，我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业，以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。

2020年中国人工智能产业发展分析报告目录一、对2020年形势的基本判断 (4)（一）从产业链建设看，人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。

4 （二）从政策推动来看，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。

(6)（三）从投融资情况看，我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。

(7)二、需要关注的几个问题 (9)（一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。

(9)（二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。

(10)三、应采取的对策建议 (13)（一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设。

(13)（二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。

(13)（三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。

(14)（四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。

(14)【内容提要】 2019年以来，中国人工智能产业发展迅猛，在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展，但也面临各种内外部压力和挑战。

展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司，但产业整体面临的外部形势将更为严峻。

需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足，国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱，以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。

基于上述分析，赛迪智库电子信息研究所提出，以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。

2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟，我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业，以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。

中国AI基础数据服务行业发展报告2020-2021年摘要目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，想要更加落地， 解决行业具体痛点，需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑，可以说数 据决定了AI 的落地程度。

对比中国与世界的发展情形来看，人工智能行业发展前景良好，而作为强关联性的 AI 基础数据服务行业受其发展红利的影响，未来市场仍有不小的上升空间。

2019年中国AI 基础数据服务行业市场规模可达30.9亿元，预计2025年市场规模将突破100亿元，年化增长率为21.8%。

中小型数据供应商的整体体量仍然可观，但随着业务门槛提升、客户需求多样化， 越来越多的“中小型数据供应商” 在苦恼生存问题，该群体在未来1-2年内将迎来一阵“倒闭潮”。

“品牌数据服务商” 在这1-2年内应该“居安思危”，注重品牌认可度塑造、提高规模化生产能力、大力发展如预标注、项目进度可视化等精细化运营方式、增加如语音合成（TTS ）数据处理等差异化服务，最终追求的是单位价格的利润最大化。

451321人工智能基础数据服务市场现状2人工智能基础数据服务行业壁垒3行业发展机遇与挑战4人工智能产业发展和产业链结构数据决定了AI落地程度，是商业化过程中重要的一环自从2012年深度学习在图像和语音方面产生重大突破后，人工智能便真正具备了走出实验室步入市场的能力，2016年AlphaGo的胜利再次引爆行业，成功唤起了中国市场的兴趣，时至今日，人工智能的商业化在中国得到了长足发展，在安防、金融、企服等领域纷纷落地开花，同时也真正意义上衍生出了一套完整的产业链。

AI产业链可以分为基础层、技术层和应用层，基础层按照算力、数据和算法再次划分，对整体上层建筑起到支撑作用；技术层根据算法用途分为计算机视觉、智能语音、自然语言处理等，是AI最引人注目的环节；应用层则按照不同场景的需求定制开发专属服务，是AI真正赋能行业的方式。

目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面基本达到阶段性成熟，想要更加落地，解决行业具体痛点，需要大量经过标注处理的相关数据做算法训练支撑，可以说数据决定了AI的落地程度，而AI基础数据服务行业又鲜有关注，因此本报告承接艾瑞《2019年中国人工智能基础数据服务白皮书》，再次挖掘该行业的现状和发展，展示其真实的一面。

进展研究报告标题：进展研究报告摘要：本报告总结了自2020年至2021年期间的进展研究成果。

通过调查和分析数据，研究团队在不同领域取得了重要进展，包括经济学、医学、环境科学和人工智能等。

本报告将重点介绍这些领域的研究进展，并展望未来的发展。

一、经济学领域的研究进展研究人员对全球经济形势进行了深入分析，发现在COVID-19疫情的冲击下，经济增长出现了一定的放缓。

然而，随着疫苗的推出和经济政策的调整，经济活动逐渐恢复。

此外，研究人员还研究了新兴领域，如数字经济和绿色经济，以探索经济发展的新模式。

二、医学领域的研究进展在医学领域，研究人员致力于研发新的治疗方法和药物，以提高疾病的治疗效果。

COVID-19疫情的爆发推动了疫苗和抗病毒药物的开发。

此外，研究人员还研究了基因编辑技术和人工智能在精准医疗中的应用，以加速医学科技的进步。

三、环境科学领域的研究进展环境科学的研究重点是解决气候变化和环境污染问题。

研究人员通过对气候数据和环境污染情况进行分析，提出了减少碳排放和改善空气质量的建议。

此外，研究人员还关注可持续发展和循环经济的研究，提出了一系列环保方案。

四、人工智能领域的研究进展人工智能在多个领域有着广泛的应用，研究人员通过开展深度学习和强化学习的研究，加强了人工智能的性能和智能化程度。

此外，研究人员还关注人工智能的伦理和安全问题，以确保人工智能的应用能够符合社会的利益。

结论：通过对以上领域的研究进展总结，我们可以看到，尽管面临挑战，但研究人员依然在不同领域取得了重要进展。

这些进展为未来的发展提供了新的思路和解决方案。

然而，仍然需要进一步的研究和努力，以应对面临的各种挑战，并推动科学技术的持续发展。