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人工智能的要素與技術及產業鏈、行業相關風險、主要壁壘構成

1、人工智能的要素與技術

（1）人工智能的要素

算力、算法和數據是人工智能三要素。算力包括軟件和硬件的開發，計算機、芯片等載體提供了基本算力。算法是機器學習的實現途徑，機器學習是一種可以從數據分析中獲得信息進行預測的算法，最熱門的機器學習是深度學習（神經網絡）。海量數據提升識別率和精準度。

（2）人工智能的技術

人工智能核心技術包括計算機視覺技術、人臉識別技術、自然語言處理技術、跨媒體分析推理技術、自適應學習技術、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。如：計算機視覺技術是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步地說，是指用攝像機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量的科學。人臉識別技術是計算機視覺技術的一種應用，即基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖像或者視頻流，首先判斷其是否存在人臉，如果存在人臉，則進一步給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息，并依據這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份。

2、人工智能產業鏈

根據從底層到應用的技術邏輯，可以將人工智能的產業鏈可以分為基礎層、技術層、應用層?；A層側重基礎支撐平臺的搭建，主要包含傳感器、AI 芯片、數據服務和云計算服務，相關產業鏈條相對成熟，技術研發投入資金量大。技術層側重核心技術的研發，旨在設計出能夠代替人腦解決某類問題的通用方法，包括算法模型、機器學習、計算機視覺、自然語言處理、人工智能平臺等。應用層基于技術層各類方法，解決特定的現實問題，落地細分行業場景，形成行業解決方案與智慧軟硬件產品，例如：計算機視覺技術可用于金融和安全等領域的人臉識別；智能語音技術可用于智能揚聲器和錄音機的語音識別；自然語言處理技術可用于客戶服務問題的智能解答。

發展歷程

資料來源：普華有策

3、 行業基本風險特征

（1）技術風險

雖然經過數十年的努力，安防、機器人、自動駕駛、醫療、無人機、增強現實等領域都出現了各種形態的人工智能應用，但是人工智能依然面臨著很多技術性挑戰，距離完全還原人類智能還存在很大的差距。以機器模擬人類語言為例，對于標準化、規范化的問題，目前人工智能的技術水平能夠實現簡單的人機對話溝通，但是如果對話過程中涉及更多的人類知識、上下文語境復雜或者包含非語言信息，人工智能系統仍然無法實現與人類的無差別溝通。比如面對一些有歧義的自然語句，人類可以根據上下文和語境分析出語言傳遞的真實信息，但對于機器來說，目前的技術水平還未能實現較好的突破。

（2）道德風險

人工智能產業在快速發展、迅速應用的過程中，同樣面臨著潛在的社會風險和挑戰。隱私、安全性、公平、倫理等問題引起人們的日益關注。以人工智能、大數據為代表的新型數據安全風險日益凸顯，尤其是侵害消費者隱私、網絡詐騙等事件，給公民的信息和財產安全造成嚴重威脅。預計未來各國對數據監管和隱私保護將會陸續推出相關政策法規加以規范，并加強相關領域監管。

（3）應用風險

目前，許多人工智能前沿技術仍然缺乏從技術到產品、再到規模化應用的工程化經驗。人工智能技術的應用涉及到新型基礎架構、數據分析流程以及智能硬件部署等多個環節，每一個環節都可能會影響識別效果，進而影響認知和決策判斷，因此，將技術從實驗室擴展到工業化應用的過程本身就是很大的挑戰。鑒于人工智能行業落地場景較為分散復雜、各場景成熟度差異較大，預計未來產業鏈上下游生態平臺、系統集成商、解決方案提供商等不同類型企業競爭和合作關系將出現交錯，并將隨著行業場景深度結合方向的選擇呈現分化，形成細分市場。

4、 行業壁壘

人工智能應用層的行業壁壘如下：

（1）資質壁壘

資質壁壘來自于上游廠商和下游用戶對服務提供商實力的認知，最主要的體現形式是廠商對經銷商的資質認證和授權。廠商的資質認證通常會考察經銷商的公司規模、財務實力、業界知名度、現有合作伙伴、行業經驗、銷售和技術團隊的規模及完備程度、從事相關業務的經驗和歷史，以及現有銷售渠道架構或目標客戶群規模等方面。獲得以上資質認證和授權一般需要經過較長時間的經驗積累和渠道拓展，短期內突破該壁壘存在一定難度。上述資質往往需要經過項目和經驗的長期積累、管理水平的不斷提升、企業綜合競爭力的不斷增強后方能獲得，因此是進入本行業的主要壁壘之一。

（2）技術和人才壁壘

技術領先性、相關資質、可用技術資源、過往項目的成功經驗以及公司的資金實力等均是客戶選擇供應商時的重點考察指標。同時，知名企業對于服務供應商的經濟實力和風險承受能力有較高要求，且要求供應商技術團隊中包含一定數量通過業界專業認證、具有若干年相關工作經驗的技術人員，甚至對認證類型、人數和不同認證持有者的搭配比例也有一定的要求。人才作為企業的核心資源之一，是企業核心競爭力的主要體現。企業研發、管理和營銷團隊的形成是一個逐步發展、長期積累的過程，技術和人才壁壘是行業當前發展面臨的重要壁壘之一。

（3）行業經驗和品牌壁壘

客戶要求服務供應商具有一定的行業經驗，對客戶所在行業的業務規則、流程及應用環境有較為深刻的理解。尤其是政府、企事業單位以及一些特殊行業客戶（如能源和運營商）等對服務供應商以往的行業成功案例、信息化產品的安全性、穩定性要求更高，因此對服務供應商的行業經驗和品牌有較高要求。在此前提下，先進入者因經歷了長期良好的應用與服務積累，在行業競爭中建立了較好的客戶基礎，而具有穩定、忠誠的客戶群體，具備較強的競爭優勢。

（4）銷售和服務網絡壁壘

完善的銷售和服務網絡是進入行業的重要壁壘之一。用戶使用信息化產品是一個長期的過程，經常會遇到臨時問題或產生臨時需求，加之購買服務的客戶具有地域分布廣泛的特點，若不能及時有效地解決客戶問題，滿足客戶需求，將大大降低客戶的滿意度，服務供應商也可能因此而失去商業機會。因此，服務提供商在提供服務的同時，要以客戶為中心，建立較為完善、貼近客戶的銷售和服務網絡，及時有效地解決客戶問題，滿足客戶需求，向客戶提供持續的售前支持、售后服務和技術支持。

更多行業資料請參考普華有策咨詢《2022-2028年人工智能產業鏈深度調研及投資前景預測報告》，同時普華有策咨詢還提供產業研究報告、產業鏈咨詢、項目可行性報告、十四五規劃、BP商業計劃書、產業圖譜、產業規劃、藍白皮書、IPO募投可研、IPO工作底稿咨詢等服務。

目錄

第一章　人工智能的基本介紹

1.1　人工智能的基本概述

1.1.1　人工智能的內涵

1.1.2　人工智能的分類

1.1.3　人工智能的特征

1.1.4　人工智能關鍵環節

1.1.5　人工智能技術層級

1.1.6　人工智能發展意義

1.2　人工智能產業鏈分析

1.2.1　產業生態鏈結構

1.2.2　產業鏈基本構成

1.2.3　產業鏈相關產品

1.2.4　產業鏈相關企業

第二章　2017-2022年上半年國際人工智能行業發展分析

2.1　全球人工智能行業發展綜況

2.2　全球主要經濟體人工智能戰略特點

2.3　美國

2.4　日本

2.5　歐洲

2.6　各國人工智能產業發展動態

第三章　2017-2022年上半年中國人工智能行業政策環境分析

3.1　人工智能政策階段特點分析

3.1.1　第一階段

3.1.2　第二階段

3.1.3　第三階段

3.2　人工智能行業獲得政策紅利

3.3　人工智能行業相關規劃逐步完善

3.4　地區人工智能政策規劃逐步完善

3.5　機器人相關政策規劃分析

3.5.1　機器人產業發展規劃發布

3.5.2　機器人產業健康發展政策

3.5.3　機器人納入研發重點專項

3.5.4　各地區加快機器人行業布局

第四章 中國人工智能行業市場規模分析及預測

4.1 2017-2022年上半年中國人工智能行業市場規模分析

4.2  2017-2022年上半年中國人工智能行業基本特點分析

4.3  2017-2022年上半年中國人工智能行業銷售收入分析

4.4 2017-2022年上半年中國人工智能行業市場集中度分析

4.5 2022-2028年中國人工智能行業市場規模預測

第五章　2017-2022年上半年中國人工智能行業發展分析

5.1　人工智能行業發展進程

5.2　人工智能行業發展價值

5.2.1　人工智能催生智能經濟

5.2.2　人工智能助力智能社會

5.3　中國產業智能化升級指數分析

5.4　2017-2022年上半年人工智能行業發展綜況

5.4.1　人工智能應用需求加大

5.4.2　人工智能產業逐步成熟

5.4.3　市場發展規模逐步上升

5.4.4　人工智能基礎架構規模

5.4.5　人工智能從業人員規模

5.4.6　人工智能產業發展特征

5.4.7　人工智能開放平臺發布

5.5　人工智能產業生態格局分析

5.6　人工智能行業競爭格局分析

5.7　人工智能行業發展存在的主要問題

5.8　人工智能行業發展對策及建議

第六章　2017-2022年上半年重點區域人工智能行業發展布局

6.1　人工智能行業區域發展格局分析

6.1.1　人工智能區域發展指數

6.1.2　人工智能產業園區建設

6.1.3　人工智能創新應用先導區

6.1.4　新一代人工智能創新發展試驗區

6.2　北京市

6.3　上海市

6.4　廣東省

6.5　浙江省

第七章　2017-2022年上半年人工智能技術發展的驅動要素

7.1　人工智能行業發展的技術機遇

7.2　硬件基礎日益成熟

7.3　人工智能芯片技術發展提速

7.4　物聯網提供基礎環境

7.5　大規模并行運算的實現

7.6　大數據技術的崛起

7.7　深度學習技術的出現

第八章　人工智能基礎技術發展及應用分析

8.1　自然語言處理技術

8.2　計算機視覺技術

8.3　模式識別技術

8.4　知識表示技術

8.5　其他基礎技術分析

第九章　2017-2022年上半年人工智能技術的主要應用領域分析

9.1　YQ防控領域

9.1.1　智能技術應用背景

9.1.2　智能識別技術應用

9.1.3　算法算力技術應用

9.1.4　智能機器人技術應用

9.1.5　智能大數據技術應用

9.1.6　AI輔診系統研發應用

9.1.7　地區AI技術抗疫狀況

9.2　工業領域

9.3　醫療領域

9.4　金融領域

9.5　零售領域

9.6　其他應用領域分析

第十章　2017-2022年上半年智能機器人產業發展分析

10.1　2017-2022年上半年機器人產業發展綜述

10.2　2017-2022年上半年機器人產業發展狀況

10.2.1　全球機器人產業發展狀況

10.2.2　中國機器人市場結構分析

10.2.3　中國機器人區域市場格局

10.2.4　中國機器人企業數量規模

10.2.5　機器人產業國產化進程加快

10.2.6　機器人產業發展問題及對策

10.2.7　機器人產業發展規劃目標

10.2.8　機器人產業未來發展趨勢

10.3　人工智能在機器人行業的應用狀況

10.3.1　人工智能與機器人的關系

10.3.2　AI于機器人的應用過程

10.3.3　AI大量運用于小型機器人

10.3.4　人工智能促進機器人發展

10.4　人工智能技術在機器人領域的應用

10.5　機器人重點應用領域分析

第十二章　2017-2020年中國人工智能重點企業分析

12.1　A公司

12.1.1　企業發展概況

12.1.2　企業財務狀況

12.1.3　人工智能生態布局

12.1.4　人工智能布局動態

12.1.5　AI芯片研發動態

12.2　B公司

12.2.1　企業發展概況

12.2.2　企業財務狀況

12.2.3　人工智能發展布局

12.2.4　人工智能合作動態

12.3　C公司

12.3.1　企業發展概況

12.3.2　企業財務狀況

12.3.3　人工智能發展地位

12.3.4　人工智能應用領域

12.3.5　AI研發合作動態

12.4　D公司

12.4.1　企業發展概況

12.4.2　主要業務分析

12.4.3　業務開展情況

12.4.4　經營效益分析

12.4.5核心競爭力分析

12.5　E公司

12.5.1　企業發展概況

12.5.2　主要業務分析

12.5.3　經營效益分析

12.5.4　核心競爭力分析

第十三章　2022-2028年人工智能行業投資價值分析

13.1　投資價值評估

13.2　投資機會評估

13.3　投資驅動因素

13.4　投資壁壘分析

13.4.1　進入壁壘評估

13.4.2　競爭壁壘分析

13.4.3　技術壁壘分析

13.4.4　資金壁壘分析

13.4.5　政策壁壘分析

13.5　人工智能行業投資風險分析

13.5.1　環境風險

13.5.2　行業風險

13.5.3　技術壁壘

13.5.4　內部風險

13.5.5　競爭風險

13.6　投資時機及建議

13.6.1　進入時機分析

13.6.2　投資建議分析

第十四章　2017-2022年上半年人工智能行業投資分析

14.1　全球人工智能的投融資分析

14.2　中國人工智能行業投融資狀況

14.3　A股及新三板上市公司在人工智能領域投資動態分析

14.3.1　投資項目綜述

14.3.2　投資區域分布

14.3.3　投資模式分析

14.3.4　典型投資案例

第十五章　人工智能行業未來發展前景及趨勢預測

15.1　人工智能行業發展前景展望

15.2　人工智能行業發展趨勢預測

15.2.1　人工智能產業發展趨勢

15.2.2　人工智能應用趨勢展望

15.2.3　城市人工智能發展方向

15.2.4　“智能＋X”將成新時尚

15.3　2022-2028年中國人工智能行業預測分析

15.3.1　2022-2028年中國人工智能行業影響因素分析

15.3.2　2022-2028年中國新一代人工智能產業規模預測