1、板块介绍

人工智能（Artificial Intelligence）指由人类制造出来的机器所展现出来的智能，试图通过计算机来模拟人的思维过程和行为。目前这一领域主要包括计算机视觉、自然语言处理、跨媒体分析推理、智适应学习、群体智能、自主无人系统、智能芯片和脑机接口等关键技术。

人工智能的本质是对人类思维过程的模拟。从1956年正式提出“人工智能”概念算起，在半个多世纪的发展历程中，人们一直在这一领域进行长期的科学探索和技术攻坚，试图了解智能的实质。和任何曾经处于发展过程中的新兴学科一样，人工智能早期发展并非一帆风顺，它曾受到多方质疑，不断经历起伏。近些年，大数据的积聚、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进，使得持续积累了半个多世纪的人工智能产业又一次迎来革命性的进步，人工智能的研究和应用进入全新的发展阶段。

人工智能三次浪潮：首次提出：1955年的达特茅斯会议上；在此之后的几十年里，人工智能的发展经历了两起两落；从2006年起由于深度学习算法的出现，人工智能产业第三次浪潮开启。

2、人工智能产业链

人工智能产业链分为基础层、技术层、应用层。其中，基础层包括芯片、大数据、算法系统、网络等多项基础设施，为人工智能产业奠定网络、算法、硬件铺设、数据获取等基础。更受用户熟知的是人工智能技术层，包括目前发展势头较盛的计算机视觉、语音语义识别、机器学习、知识图谱等。最终人工智能技术还需要落实到应用层中多场景的应用，目前人工智能技术应用到多个场景中，包括金融、安防、智能家居、医疗、机器人、智能驾驶、新零售等多个场景。

基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。主要包括计算硬件（AI芯片）、计算系统技术（大数据、云计算和5G通信）和数据（数据采集、标注和分析）。

技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径。主要包括算法理论（机器学习）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、机器视觉、智能语音、自然语言理解）。

应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。主要包括从行业解决方案（“AI+”）和热门产品（智能汽车、机器人、智能家居、可穿戴设备等）。

3、人工智能技术梳理

人工智能的技术在近年得到长足的发展，主要还是围绕着深度学习、机器视觉两大块。深度学习是机器学习的升级，流行的卷积神经网络，GAN等都属于深度学习。

机器学习（ML）是人工智能的重要子领域，与数据挖掘（DM）和知识发现（KDD）领 域相交叉它他的处理系统和算法主要是通过找出数据里隐藏的模式进而做出预测的识别模 式。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度 理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能， 重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

深度学习（DL）是近三十年来机器学习领域发展最快的一个重要分支，也是实现人工智 能的必经之路。深度学习是一类模式分析的统称，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度 学习结构，其最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声 音等数据。深度学习源于人工神经网络的研究，最早可以追溯到1958年的感知机，通过组合低层特征形成高层特征来发现数据的分布式特征表示。

计算机的视觉感知是为了让计算机具备人的视觉，可以自动提取图像、视频等视觉数据 中蕴含的层次化语义概念及多语义概念间的时空关联等。它的主要任务就是通过对采集的图 片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息。其原理是用各种成像系统代替视觉器官作为 输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。视觉感知的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。主要应用于控制过程、导航、检测事件、组织信息、造型对象或环境、相互作用及自动检测等，其中最突出的应用领域是医疗计算机视觉和医学图像处理。

4、政策支持大力发展人工智能

确立“三步走”目标，加速人工智能深度应用创新建设，全面推动AI产业落地：国务院2017年《新一代人工智能发展规划》中确立“三步走”目标，第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平；第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

加强人工智能与经济社会深度融合，积累经验做法、标杆案例：科技部2019年8月发布《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，指出要充分发挥地方在试验区建设中的主体作用，3年内形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。

明确“新基建”，注入“新动能”：受疫情影响，数字经济发展迎来关键窗口期。2020年3月，中央明确“新基建”进度，加固、升级人工智能长期发展创新的数字底座，开启AI发展新空间。

此外，国家五大人工智能开放创新平台涉及AI的应用领域，分别为：依托百度公司建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台；依托阿里云公司建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台；依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台；依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台；依托商汤集团建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台。依托腾讯公司建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台；依托科大讯飞公司建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台；依托商汤集团建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台。

5、人工智能市场规模高速增长

根据艾瑞咨询预测，2020年，人工智能产业规模预计超过1500亿元；到2025年，产业规模预计超过4500亿元。机构判断市场将会百花齐放，人工智能创业企业有望是AI产业的主要力量，外围赛道切入的包括互联网公司、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切分其余市场。

国内AI专利申请趋势：过去十年，中国人工智能领域的专利申请量389571，约占全球申请量的74.7%。总体上，国内的人工智能相关专利申请量呈逐年上升趋势，并且在2015年后增长速度明显加快。

6、人工智能重要落地应用

AI的最终任务是实现人工智能在各垂直行业的场景化落地从全球看，人工智能企业主要集中在AI+（各个垂直领域）、大数据和数据服务、视觉、智能机器人领域，其中AI+企业主要集中在商业（主要包含市场营销和客户管理领域）、医疗健康、金融领域。从中国看，各垂直领域的AI企业同样集中在各类垂直行业中，渗透较多的包括医疗健康、金融、商业、教育和安防等领域，根据中国信通院数据，其中医疗健康领域占比最大达到22%，其次在金融和智能商业化领域占比分别达到14%和11%。

7、产业链代表公司