中国人工智能行业产业链结构分析

中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。

它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。

随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。

1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。

2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。

北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。

1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。

2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。

金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。

2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。

零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。

根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。

智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。

中美人工智能新药研发产业链现状对比及发展启示作者：高云龙李凯李天舒来源：《中国信息化》2024年第06期生物医药作为新一轮科技革命与产业变革中创新最为活跃、发展最为迅猛的战略性新兴产业，事关人类生命健康，是我国“卡脖子”技术攻关的战略要地，更是医药工业迈向新型工业化的主攻方向。

人工智能（AI）新药研发是指将AI技术应用于靶点发现、药物筛选、分子优化等近十个新药研发环节，实现降本增效，化解新药研发“三座大山”（高投入、高风险、长时间）难题，是IT（信息技术）和BT（生物技术）的双向奔赴，是“人工智能+”的前沿方向，是医药工业的新质生产力。

据测算，2022年，全球AI新药研发市场规模为10.4亿美元，预计2026年将达29.9亿美元。

我国AI新药研发起步稍晚，2022年市场规模为2.9亿元，预计2025年将达7.7亿元。

AI新药研发产业链可分为：上游基础层，主要为数据、算法、算力等AI“三要素”基礎供应商；中游技术层，主要为利用AI技术提供新药研发服务的AI药企，是AI新药研发的主力军；下游应用层，主要为传统药企和合同研究组织（CRO）企业。

传统药企是AI新药研发成果的采用方，更是医药工业的中坚力量。

（一）应用层，美国传统药企应用AI制药技术领先明显从传统药企AI新药研发布局情况看，美国默沙东是最早“拥抱”AI的药企之一。

早在2012年，默沙东就与Numerate公司合作，利用机器学习软件开展心血管疾病研究。

我国传统药企AI应用较晚，多发生于2020年以后。

从传统药企应用AI开展新药研发企业数量情况看，《全球44家顶尖药企AI辅助药物研发榜单（2021年）》显示，美国以12家药企上榜位列第一，我国仅有3家入围，排名并列第五。

从传统药企与AI药企交易次数情况看，2013～2023年，美国AI并购和合作交易领跑全球，辉瑞以28笔居于首位，强生、百时美施贵宝分别以20、13笔居于前十，我国传统药企交易寥寥无几，且多为“尝鲜性”合作。

中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析一、人工智能走向产业应用人工智能是计算机科学的分支，是研究、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技术科学。

人工智能的基础理论由来已久，由深度学习引爆的第三次人工智能浪潮，以及算力的进步和数据的爆发，使得人工智能技术快速走向成熟，并逐步落地产业应用。

1、人工智能行业图谱从底层基础技术到上层行业应用，可以把人工智能行业划分为基础层、通用层和应用层三部分。

基础层为图像、语音等人工智能基础技术提供芯片、计算框架等计算能力支持，通用层提供感知、认知计算等通用技术，而应用层则是人工智能通用技术与各行业深度融合产生应用价值的产品和服务。

基础层:为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持，是人工智能的基础设施，包括AI芯片、AI平台以及Al计算框架等，主要以谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为、京东等大型互联网公司和行业巨头公司为主。

通用层:基于基础设施开发出的通用性人工智能技术和产品，如计算机视觉算法、机器人系统等，主要分为两大部分:以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术，和无人机。

机器人等软硬一体化通用产品。

通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。

与人类的感知、认知和执行能力相对应,通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理，认知层的知识图谱和自然语言处理的深入应用，以及执行层的机器人等。

应用层:人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域，以垂直行业的人工智能应用公司为主。

应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品，包括软硬件一体化产品以及针对具体应用场景的端到端解决方案。

随着通用技术走向成熟，行业应用价值凸显，大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。

2、人工智能的商业模式人工智能走向产业应用的过程中，从向企业和个人用户提供人工智能产品服务的角度，人工智能公司的商业模式主要分为四种类型：API调取、产品订阅/License、“产品+服务"解决方案及效果付费。

人工智能AI行业分析报告1、人工智能的市场规模及发展趋势随着技术的不断进步，人工智能（AI）正在成为一个极具潜力的市场，其市场规模正在持续扩大，预计到2025年人工智能产业将达到1.7万亿美元。

以下是人工智能市场发展趋势：1）行业很有前景目前，人工智能技术已经在各个行业广泛应用，其中包括金融、医疗保健、零售、制造、安全、物流等。

这些行业对人工智能的需求非常高，未来将随着技术的发展而更加广泛。

2）投资额持续上升随着人工智能技术逐渐成熟，企业对人工智能的投资额也在不断增加。

截至2020年底，全球人工智能企业的融资总额已经超过230亿美元。

3）技术方向向智能化转变人工智能技术正在向智能化转变，不再局限于单一的任务，而是广泛应用于自然语言处理、机器人技术、计算机视觉等方向，将成为人工智能技术的重要发展方向。

2、人工智能的最新技术解决方案随着人工智能技术的不断发展，人工智能方面的最新技术解决方案也在不断涌现。

以下是一些最近推出的人工智能技术解决方案：1）自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能的核心技术之一，其应用场景极为广泛。

最近推出的自然语言处理技术可以更好地实现解析文章、提出问题和生成答案等任务，为自动化问答和智能客服提供支持。

2）机器人技术机器人技术近年来发展迅猛，可以广泛应用于制造、农业、医疗等领域。

最新的机器人技术引入了深度学习技术和计算机视觉技术，让机器人更加智能化。

3）图像识别技术图像识别技术非常重要，可以广泛应用于电商和物流领域。

最新的图像识别技术使用卷积神经网络来进行图像分类和识别，可提高图像识别的准确性和速度。

3、人工智能企业的市场占有率及竞争格局在人工智能产业，目前全球领先的企业有很多，其中包括谷歌、微软、IBM、亚马逊等。

但市场占有率最高的三大企业是谷歌、亚马逊和IBM，这三家公司在人工智能领域占据了主导地位。

1）谷歌谷歌以其强大的技术实力和卓越的市场表现从2020年开始占据了人工智能领域的领导地位。

全球人工智能产业链各环节布局情况附表全球人工智能产业链各环节布局情况产业链环节领域概述发展现状市场规模基础层（人工智能运行基础设施）传感器传感器能够将被测量的信息转换为电信号或其他形式信号，将信号进行处理后通过测量模型为人工智能系统提供所需数据目前已发展形成包括压力敏和力敏传感器㊁位置传感器㊁速度传感器㊁射线辐射传感器㊁热敏传感器等多种用途传感器预计2021 2024年同比增速在5% 10%，2024年全球传感器市场规模或将达到3284亿美元（前瞻产业研究院）通信包括WiFi㊁ZigBee㊁蓝牙等近程通信方式和GPRS㊁5G㊁卫星网络等远程通信方式，能够为人工智能系统提供数据传输基础目前各种通信技术已较为成熟，尤其是5G技术具有高速率㊁低时延和大连接的特点，已在工业㊁教育㊁交通等多个场景应用2021年5G直接带动经济总产出1.3万亿元，直接带动经济增加值约3000亿元（中国信息通信研究院）续表产业链环节领域概述发展现状市场规模基础层（人工智能运行基础设施）芯片运行人工智能算法的处理核心，包括CPU㊁GPU㊁FPGA㊁ASIC等，可针对人工智能算法进行优化设计，提高算法运行效率目前高通㊁英特尔㊁AMD㊁英伟达㊁Xilinx等国外厂商仍处于主导地位，我国华为海思㊁中芯国际㊁紫光国芯等企业处于追赶阶段，部分领域已达到国际先进水平2021年全球售出1.15万亿颗芯片，销售额达到创纪录的5559亿美元，中国仍是全球最大的半导体单一市场，销售额为1925亿美元（美国半导体产业协会）云计算云计算通过将计算需求上传云端采用多台服务器进行分布式计算，为人工智能提供算力支撑云计算目前已应用于多个领域，包括储存㊁医疗㊁教育㊁金融㊁科研等多个行业2011年全球云计算基础设施市场规模为913.5亿美元（IDC），中国市场规模已达274亿美元（Canalys）技术层（人工智能算法）视觉识别视觉识别利用人工智能算法对图像进行处理㊁分析和理解进而实现目标检测㊁分类㊁分割等目前视觉识别技术已广泛应用于制造业㊁农业㊁军事㊁医疗㊁交通㊁科研等国民经济的各个行业2020年，全球视觉识别市场规模达107亿美元，欧洲市场份额最大，占比36.4%（Markets and Markets）语音识别语音识别通过进行信号处理㊁模式识别等步骤把语音信号转变为相应的文本或命令语音识别技术目前已在智能翻译㊁智能客服㊁人机交互系统㊁语音审核等多个场景应用2021年我国智能语音市场规模可达285亿元（中国语音产业联盟），科大讯飞以60%市场份额稳居第一（Deloitte）自然语言处理自然语言处理利用算法分析㊁理解和处理自然语言，以实现对语言信息定量研究㊁理解和生成自然语言自然语言处理目前已应用于机器翻译㊁舆情监测㊁观点提取㊁文本分类㊁问题回答㊁文本语义对比等方面2021年，全球自然语言处理市场规模达到160.7亿美元（Markets and Markets），中国自然语言处理核心产品的市场规模为171亿元，带动规模为450亿元（艾瑞咨询）人工智能开发平台人工智能开发平台将现有主流人工智能算法集成封装，提供了算法框架和开发组件，提高了人工智能算法开发效率目前国内外已有飞桨㊁Tensorflow㊁Caffe㊁MXNet㊁PyTorch等多个开发框架被广泛使用并且不断有新的平台出现2021年飞桨平台在中国深度学习平台市场中的综合份额持续增长，跃居第一（IDC）续表产业链环节领域概述发展现状市场规模应用层（人工智能应用场景）制造智能机器和人工智能技术可为制造业生产过程中的信息自感知㊁自主决策㊁控制执行等环节提供支撑目前人工智能在生产制造的质量检测㊁设备健康管理㊁计划排程环节已应用较为广泛2021年全球智能制造市场规模为887亿美元，预计到2027年将达到2282亿美元（Markets and Markets），中国智能制造系统集成市场规模将达到2948.9亿元（赛迪顾问）交通智慧交通在交通领域中融合人工智能㊁云计算㊁物联网等多项技术实现智能交通管理，提高交通系统运行效率目前智慧交通已在交通状况实时监控㊁公共车辆管理㊁车辆辅助控制以及出行信息服务等方面开始应用2021年中国智能交通行业市场规模为1917亿元医疗人工智能技术可以赋能诊断㊁治疗㊁康复㊁药品研发㊁基因检测㊁卫生管理等各个医疗环节，以提高诊断效率和准确率㊁缩短药物研发周期在数字经济飞速发展下，智慧医疗行业将进入智能化㊁高效化㊁规模化发展的高速增长期2021年中国智慧医疗规模达1259亿元（中国信息通信研究院）家居人工智能可基于家中布设的传感器网络对环境进行检测并根据居住者的需求对各类家电实现智能控制2020年开始，全球各大家居设备厂商已开始密集布局智能家居，该方向仍在发展阶段，但已成为未来发展趋势2021年全球智能家居市场规模达1210亿美元（前瞻产业研究院），中国智能家居市场规模达到5800亿元（中商产业研究院）。

人工智能行业研究报告一、行业概述人工智能技术是研究、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科学技术。

人工智能技术是具有显著产业溢出效应的基础性技术，可以在城市治理、医疗、工业、农业、商业、金融、教育等领域取得广泛应用，催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革。

人工智能行业的产业链可以分为基础设施层、技术平台层和场景应用层。

基础设施层是人工智能行业发展的基石，具体包括支撑计算、网络、存储、感知等功能的芯片、硬件设备、系统和软件等，它的任务是保障人工智能算法和系统功能的数据传输和存储、算法训练和推理等物理实现。

技术平台层是人工智能行业发展的核心驱动力，依托海量数据和强大算力进行深度学习训练和机器学习建模，以解决机器的“看”、“听”、“理解”问题，相关技术主要包括计算机视觉、语音技术、自然语言理解等；场景应用层建立在基础设施层与技术平台层的基础上，融合大数据和分布式计算技术，解决现实行业问题，解锁行业的人工智能应用场景。

近年来，随着计算机视觉技术、语音技术、自然语言理解技术等人工智能技术的快速发展，人工智能与传统行业的融合正持续加速，人工智能对传统的城市管理、医疗健康、园区管理、安全生产、交通出行、自动驾驶等场景正在产生全面影响。

人工智能行业产业链二、行业发展概况自1956年达特茅斯会议上首次提出人工智能概念以来，人工智能技术与应用已经发展60多年。

在半个多世纪的发展历程中，由于受到算法、算力、存储水平等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。

2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了巨大突破，人工智能行业进入第三次发展浪潮。

目前，人工智能技术在各个行业中有着广泛和深入的应用，具有巨大的发展前景。

根据沙利文咨询的统计预测，2019年全球人工智能行业的市场规模约为1,917亿美元，预计2024年全球市场规模将达到6,157.2亿美元，2016年至2024年的年均复合增长率达到33.98%，市场规模保持高速增长。

人工智能产业链对应的各个环节《人工智能产业链》随着科技的发展和社会的进步，人工智能产业正逐渐崛起并成为引领未来的重要领域。

人工智能产业链涵盖了从数据采集和处理到算法开发和应用的各个环节，在其中各个环节在不同程度上相互关联和支持。

下面将对人工智能产业链的各个环节进行简要介绍。

1. 数据采集与处理：人工智能的发展需要大量的数据作为基础。

在这个环节中，包括传感器技术、数据存储、数据清洗和预处理等过程。

传感器技术负责采集各种形式的数据，如图像、声音、文字等，并将其数字化以供后续处理使用。

数据存储则负责将采集到的数据进行储存和管理，以便后续使用。

数据清洗和预处理则是对采集到的数据进行去噪、去重和格式化等处理，以提高数据的质量和可用性。

2. 算法开发与优化：在人工智能产业链中，算法是核心。

该环节主要涉及机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的研究和开发。

算法开发需要对海量数据进行训练和优化，以使其能够识别和解决各种问题。

此外，还需要不断地对算法进行改进和优化，以提高其准确性和效率。

3. 应用开发与集成：当算法开发完成后，需要将其应用到实际场景中。

该环节主要涉及应用开发和系统集成。

应用开发是将人工智能算法嵌入到具体应用中，如智能语音助手、智能驾驶等。

而系统集成则是将各个模块和组件整合在一起，形成一个完整的人工智能系统，以满足用户需求。

4. 产品销售与服务：人工智能产业链中的最后一个环节是产品销售和服务。

一旦人工智能产品开发完成，就需要将其推向市场。

销售团队负责市场推广和产品销售，同时也提供售后服务，以满足用户的需求和解决问题。

总之，人工智能产业链由数据采集与处理、算法开发与优化、应用开发与集成以及产品销售与服务等环节组成。

这些环节紧密相连，相互依赖。

只有通过各个环节的协同合作，才能实现人工智能技术的全面应用和商业化推广。