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人工智能产业竞争生态分析.pptx
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人工智能产业竞争生态分析
技术创新,变革未来
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人工智能产业化发展进程
技术能力创新、应用规模突破、产业地位跨越
随着2016年AlphaGo战胜人类棋手,开启了新一波人工智能浪潮,人工智能技术及产业进入加速发展期;2021年
DeepMind团队开源AlphaFold2数据集,其利用人工智能技术解决蛋白质结构预测问题,供全世界科研人员使用。AI技
术应用于生物领域取得的前瞻性进展有力推动了生命科学发展,也代表随着AI算力提升及算法的不断突破创新,AI技术在
各行业领域的增量式技术改进、系统性前瞻性研发等重要产业改造环节提供价值。人工智能产业化进程发展至今,已逐步
从AI技术与各行业典型应用场景融合赋能阶段向效率化、工业化生产的成熟阶段演进。作为智能化转型工具,AI技术所带
来的创新增量价值引人瞩目,产业应用规模不断突破,数字经济加速器的产业地位逐步稳固。
产业角色相对稳
定 技术价值稳步
提升
• 人工智能产业成为国际竞争焦
点,承担国家经济发展引擎功
能
• 依托算法开发平台、AIDC算
力资源、数据基础服务等基础
层资源,多环节提效AI技术价
值的释放,解决需求方人工智
能生产力稀缺问题
• AI产业社会化分工的出现,逐
步进入各产业深度参与、双向
共建的效率化、工业化生产阶
段
• 各行业需求侧推动供给端 人
工智能技术研发进步, 如自
然语言生成技术、多 模态识
别等
• 人工智能技术应用于各行
业的集成化创新,如
AR/VR/MR、物联网、5G
通信、半导体产业等
• 决策类人工智能技术应用 突
起,企业尝试依赖AI解 决主
流业务问题
• 人工智能技术真正能解决 需
求侧某些应用场景痛点, 且
符合经济效益
• 人工智能技术在部分应用 场
景实现标准化应用
• 计算机从数据中学习算法
• 深度学习在语音图像领域
大获成功
落地实验阶
段
应用普及阶段
AI赋能百业阶段
效率化、工业化生产阶
段
雏形期
发展
轨迹
时间
起步期
赛道孵化中
部分赛道成形
产品形态与商业模式探
索
龙头企业跑
出 赛道竞争
加剧 商业模
式多元
中国人工智能产业化发展进程
现处于向成熟期跨越阶
段 人工智能成为数字经
济
发展的基础设
施
5
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89240055/bg3.jpg)
©2022.1 .
12
1157
1585
1998
2476
3106
3859
4869
6050
3821
5687
7695
9396
17362
14044
11605
21077
2019 2020 2025e 2026e2021e 2022e
核心产品市场规模(亿元)
2023e 2024e
带动相关产业规模(亿元)
人工智能产业规模
视觉市场筑起主要版图,头部规模聚集效应显现
人工智能产业正从发展期向成熟期过渡,除AI芯片外的细分技术赛道产业已跨过高速增长期,步入了稳步增长阶段。
2021年人工智能核心产业规模预计达到1998亿元规模,相应规模将于2026年超过6000亿元,2021年到2026年的CAGR
为24.8%,计算机视觉仍是AI技术赛道中贡献最大的市场。然而,随着下游各方数字化发展的意识不断加强,其对数据这
一AI模型生产要素的要求也在不断变高,采购含有机器学习技术的数据类产品的需求暴露与凸显,在一定程度上带动了机
器学习市场。除AI技术赛道外,AI芯片作为底层算力资源的关键硬件,其2021-2026年的CAGR在维持40%以上,是拉动
整体产业规模增速的重要拉力。从参与者类型看,我们判断大约30%-45%的市场仍为人工智能创业企业所占据,且随着
头部人工智能企业冲刺科创板或港股市场的进步,其市场份额会进一步扩大,市场份额的高地也会进一步为头部人工智能
企业所占领。从外围赛道入场的互联网公司、云服务公司、大数据公司、信息技术服务公司、通信设备公司以及个别科研
院所则切分其余市场。
注释:核心规模包括计算机视觉、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、AI芯片等核心产业;带动规模为为达到AI应用目的而连带采购的、具
有相关性的软硬件产品、服务。
来源:研究院根据专家访谈与桌研自主建模研究绘制。
CAGR=24.8%
CAGR=22.3%
2019-2026年中国人工智能产业规
模
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13
人工智能产业图谱
注释:以企业主营业务为主。图谱中所展示的公司logo顺序及大小并无实际意义,不涉及排名。
来源:研究院根据公开资料研究绘制。
2021年中国人工智能产业图
谱
人工智能基础层
人工智能技术层
AI 框架
AI 开放平台
商用版 AI 应
用模型效率
化生产平台
AI 算力基础
AI 芯片 (Fabless)
智能服务器与 高性能计算中心
智能云
AI 数据资源管理
技
术
及
应
用
标
准
与
规
范
科
研
学
术
机
构
与
各
层
次
人
才
通
信
与
信
息
网
络
数
据
存
储
设
施
物联网 与
微型传 感
器
关键通用技术
机器学习 知识图谱
关键领域技术
计算机视觉
语音识别 自然语言处理
人工智能应用层
城市公共事业、企业级客户、消费者
AI 基础数据服务
大数据
治理与数据智能
方舟
先知
Brain++
AI 模型生产
SenseParrots
AI +工业
计
算
机
视
觉
知识
与决策
预
维
测
护
与
对话式AI
智
自主无人系统
能 汽 车
智 能 机 器
人
AI +金融 AI +泛互联网
计算机视觉
视觉与图像
流程智能
规划与推荐
业务决策智能
AI +泛安防 AI +医疗
计 算
机 视
觉
大智
数能
据化
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商汤科技
需求碎片化、多样化
大量的技术场景存在于需
求的长尾中,AI项目难以
泛化,模型具有局限性
数据:数据量级增大,
数据安全成为隐患
算法:基础创新带来
周期缩短,需求增大
算力:大模型成为趋
势,算力需求量骤增
人力:中国
AI技术人才
缺口巨大,
供给侧失衡,
产学出现断
层
产业链分化趋势
AI三要素趋势
其他趋势
算法生产成本高
边际成本较高、服务效率仍
有待进一步提升,导致AI企
业整体毛利率水平较低
人工智能产业链
逐步细化,配套
服务体系逐步完
整
细分行业待发展
供给
侧
需求
侧
计算基础设施
模型层
数据平台+训练框架+模型压缩及部署工具
AI芯片及边缘设备+传感器及ISP芯片
+AIDC
模型工厂+开源框架及平台
深度学习平台
商汤AIDC四大优势
时延
优
势
规模
优
势
大规模、高安全、
强稳定,算力具
有弹性扩展能力
成本
优
势
安全
优
势
自研芯片单位算
力成本低
优化算法,训练
时长更短,效率
更高,占用资源
更小
地理位置优越
集群网络设计基
于RDMA技术
AIDC的国家队
具备等保2.0三级
测评等安全认证
独立的物理机房
隐私计算能力
AI
需
要
通
用
基
础
设
施
支
撑
创
新
应
用
SenseCore推动实现高效率、低成本、规模化AI创新与赋能
伴随着AI技术的日臻成熟,AI逐渐加快进入产业化落地阶段,但在AI赋能企业数字化转型中,场景碎片化、AI模型开发效
率低导致无法满足市场的大量长尾需求、以及工业级应用所需的高性能AI模型生产成本高昂都是不可绕开的痛点。在此背
景下,商汤科技打造了新型人工智能基础设施——SenseCore商汤AI大装置,以满足深度学习网络模型不断攀升的算力
需求、多行业长尾细分的应用需求以及摆脱人力密集型的开发模式。SenseCore商汤AI大装置通过整合强大的算力基础和
领先的算法能力,致力于拆解与碰撞海量数据、深入挖掘数据的潜在价值、打破认知和应用的边界。作为三位一体的业务
智能化发动机,其构建了一整套端到端的架构体系,打通算力、平台和算法之间的连接与协同,大幅降低人工智能生产要
素的成本,从而实现高效率、低成本、规模化的AI创新和赋能,推动人工智能进入工业化发展阶段。
AI产业供需变化趋势与SenseCore 商汤AI大装置
SenseCore 商汤AI大装置
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