德勤：中国人工智能产业白皮书 - 资源下载

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德勤：中国人工智能产业白皮书

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概述

主要发现

中国人工智能产业发展迅速，但整体实力仍落后于美国。中国人工智能产业发展迅速，2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿元人民币。人工智能企业数量超过1000家，位列全球第二。本次人工智能浪潮以从实验室走向商业化为特征，其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同时，中国处于人工智能发展初期，基础研究、芯片、人才方面的多项关键指标与美国差距较大。
中国企业价值链布局侧重技术层和应用层，对需要长周期的基础层关注度较小。人工智能产业链分为基础层（芯片、算法框架）、技术层（计算机视觉、自然语义理解、语音识别、机器学习）和应用层（垂直行业/精确场景）。中国企业布局比较偏好技术相对成熟、应用场景清晰的领域，对基础层关注度较小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。
科技巨头生态链博弈正在展开，创业企业则积极发力垂直行业解决方案，深耕巨头的数据洼地，打造护城河。科技巨头构建生态链，已经占据基础设施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡，更多的创业企业将发力深耕巨头的数据洼地（金融、政府事务、医疗、交通、制造业等），切入行业痛点，提供解决方案，探索商业模式。
政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道，早期进入的企业逐步建立行业壁垒，未来需要解决数据割裂问题以获得长足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异，因而企业提供的解决方案并非是完全标准化的，需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于合作企业要求较高，行业进入门槛提高，强者恒强趋势明显。
人工智能在金融领域的应用最为深入，应用场景逐步由以交易安全为主向变革金融经营全过程扩展。传统金融机构与科技企业进行合作推进人工智能在金融行业的应用，改变了金融服务行业的规则，提升金融机构商业效能，在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。
医疗行业人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市场准入机制并加强医疗数据库的建设。人工智能的出现将帮助医疗行业解决医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康，医疗又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准
以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新。传统车企的生产、渠道和销售模式将被新兴的商业模式所替代。新兴的无人驾驶解决方案技术公司和传统车企的行业边界将被打破。随着共享汽车概念的兴起。无人驾驶技术下的共享出行将替代传统的私家车的概念。随着无人驾驶行业规范和标准的制定，将衍生出更加安全和快捷的无人货运和物流等新兴的行业。
人工智能在制造业领域的应用潜力被低估，优质数据资源未被充分利用。制造业专业性强，解决方案的复杂性和定制化要求高，所以人工智能目前主要应用在产品质检分拣和预测性维护等易于复制和推广的领域。然而，生产设备产生的大量可靠、稳定、持续更新的数据尚未被充分利用，这些数据可以为人工智能公司提供优质的机器学习样本，解决制造过程中的实际问题。
人工智能加速新零售全渠道的融合，传统零售企业与创业企业结成伙伴关系，围绕人、货、场、链搭建应用场景。人工智能在各个零售环节多点开花，应用场景碎片化并进入大规模实验期。传统零售企业开始布局人工智，将与科技巨头在应用大数据和人工智能领域同台竞技，意味零售商将更加积极与创业公司建立伙伴关系。
政策与资本双重驱动推动人工智能产业区域间竞赛，京沪深领跑全国，杭州发展逐步加速。京津冀、珠三角、长三角以及西部川渝地区成为人工智能企业聚集地区。北京、上海、深圳牢牢占据人工智能城市实力第一梯队的位置，广州的大型企业与初创企业数量较少，杭州主要依靠阿里巴巴，因而属于第二梯队，重庆则受到技术与人才基础限制处于第三梯队。
各地政府以建设产业园的方式发挥人工智能产业在推动新旧动能转换中的作用。人工智能产业园呈现多点开花、依托原有高科技产业园以及与原有园区企业产生联动效应的特点。但由于建设速度过快，园区也出现了空心化与人才缺口的问题。
杭州未来科技城抓住人工智能产业快速发展的机会并取得显著成绩，未来可以从人才、技术、创新三要素入手进一步打造产业竞争力。推出培养、吸引、保留人才的具体措施，建立具有成长性的人才库；通过完善产业链布局，发现高价值技术企业并了解企业诉求。提高对技术型企业的招商效率；从创新主体、创新资源和创新环境三个层次聚集创新要素，打造利于企业创新创业的有利条件。