人工智能（AI）是利用數字計算機或者由數字計算機控制的機器，模擬、延伸和擴展人的智能，感知環境、獲取知識并使用知識獲得最佳結果的理論、方法、技術及應用系統。在科技突飛猛進發展的今天，人工智能已成為最具創新的技術之一。

人工智能產業概述

人工智能按功能大體上可分為3類：弱人工智能、強人工智能、超人工智能。弱人工智能善于單一方面的人工智能，處于計算和感知的水平；強人工智能也稱通用人工智能，可以進行思考、解決問題、抽象思維、理解復雜理念、快速學習等，在各方面都能和人類比肩的人工智能；超人工智能是人工智能（AI）的一種更高級別的形式，包括科學創新、通識和社交技能”。

人工智能主要覆蓋三大核心環節，包括基礎層、技術層和應用層。基礎層主要包括數據采集、大數據、云計算和智能芯片等產業。技術層主要包括自然語言處理、語音識別、計算機視覺等。應用層主要包括智能安防、智慧城市、智能醫療、智能物流、智能家居、智能金融、智能交通、智能機器人等產業。

中國人工智能行業現狀及市場規模

近年來，我國人工智能在數據、算力、算法和應用領域等方面均取得了較大的進展，人工智能行業競爭力進入全球第一方陣。2022年全國一體化大數據中心體系總體完成布局設計，東數西算工程正式全面啟動，人工智能基礎設施加快建設。

然而，2022年，由于國內疫情多點散發，經濟增速放緩、市場需求收縮等因素影響下，我國人工智能企業的經營活動受到沖擊較大，人工智能業務收入增速有所下降，2022年國內人工智能市場規模為2845億元，同比增長43.18%。

圖表二：

2017-2023年中國人工智能

行業市場規模及預測

從應用領域來看，目前我國的人工智能在城市管理及運營、工業、金融、互聯網、零售、醫療、教育等領域都有不同程度的應用。

從上表中可以看出，我國AI人工智能在城市管理及運營應用領域占比較高，達到49%，成為AI人工智能產業發展的重要領域。互聯網和金融行業在應用領域中占比分別為18%，12%。其中，占比最少的為教育領域，僅2%。

圖表三：中國人工智能按應用領域占比統計

中國人工智能產業集群

從我國人工智能產業集群形成及區域布局來看，我國人工智能產業發展主要集聚在京津冀、長三角、珠三角、西部地區的成渝和西安、中部地區的武漢和長沙等地。其中，京津冀、長三角和珠三角城市群人工智能企業比較集中，超過全國AI企業總數的80%，產業集群效應也比較明顯，是我國最有可能建設成具有全球競爭力的人工智能產業集群的地區。

? 珠三角AI產業集群發展現狀

珠三角形成以深圳-廣州為中心的人工智能產業聚集區。珠三角主要包括廣州、深圳、佛山、肇慶、東莞、惠州、珠海、中山、江門等九個城市，近年來，隨著人工智能快速發展，珠三角地區產業集聚效應明顯。其中，超過80%的人工智能產業園區位于深圳、廣州兩地。

? 長三角AI產業集群發展現狀

長三角著力打造人工智能世界級產業群。長三角包括三省一市（浙江省、江蘇省、安徽省、上海市），其中，上海引領長三角人工智能產業發展，人工智能產業數產長三角總量的49%。浙江和江蘇緊隨其后，人工智能企業占比分別為27%、20%，安徽省人工智能企業最少，占4%。目前，長三角地區正在加快打造人工智能世界級產業群。

? 京津冀AI產業集群發展現狀

京津冀協同建設具有全球競爭力的人工智能產業集群。相關數據顯示，京津冀地區人工智能企業數據最多，占據全國人工智能企業總數的31%，形成以北京為核心的人工智能產業發展最迅速、集群發展最密集的區域。目前京津冀地區加快建設創新型國家戰略，深化京津冀協同，共同建設最具國際競爭力德人工智能產業集群。

我國人工智能（AI）技術面臨挑戰及問題

盡管，經過多年的發展，我國人工智能行業發展取得了顯著的成就，但我國人工智能整體發展水平與發達國家相比仍有較大的差距，人工智能在快速發展的同時也面臨著諸多挑戰及問題。

? 人才短缺挑戰

人工智能高端復合型人才短缺，人工智能行業是知識密集型產業，近年來，隨著人工智能的快速發展，人才需求急劇增長。由于我國人工智能人才培養體系尚不健全，人才培養周期長導致人工智能人才供不應求，特別是高端復合型人才需求緊缺。

? 盈利困難挑戰

大部分人工智能企業面臨盈利難。近年來，雖然人工智能熱度不減，AI企業備受資本和市場的青睞。但是，盈利難依然給大部分企業帶來困擾。人工智能屬于技術密集型企業，也是非常燒錢的企業。目前我國大部分人工智能企業處于虧損狀態。技術層面來看，AI技術研發成本高，技術更新迭代速度快，收益周期長是阻擋企業獲得盈利的重要因素。應用層面看，下游人工智能技術應用落地具有場景碎片化、需求個性化等特點。人工智能技術應用落地過程定制比例高、周期長導致人工智能技術、產品或解決方案得到落地實施的成本較高、風險大。對于AI企業研發成果，如果不能落地應用，企業虧損的局面將很難打破。

? 數據安全問題

數據安全是人工智能安全的關鍵。人工智能算法設計與優化需要以海量優質數據資源為基礎。數據質量和安全直接影響人工智能系統算法模型的準確性，進而對人工智能應用安全造成威脅。人工智能相關數據一旦被惡意利用，不僅危害個人隱私和企業資產安全，甚至影響社會穩定和國家安全。

中國人工智能行業發展趨勢分析

? 強化學習的突破

強化學習是AI技術層中至關重要的一個分支，它通過實驗的方式讓機器自主學習和改進并提高。2023年，強化學習有更大的突破。通過更強大的算法和更高效的計算能力，機器將能夠在更復雜的環境中學習和決策，從而實現更高級的智能。

? AI在醫療領域的應用更加高效

近年來，AI技術在醫療領域的應用已經取得較大的突破，未來幾年，預計AI在醫療領域的發展將更加迅猛。通過大數據和云計算，AI可以在醫學影像分析、疾病診斷和藥物研發等方面發揮重要作用。通過人工智能技術，醫療服務可以實現更加精準和高效，提高了診斷和治療的準確性和效率。同時，人工智能技術還可以改善醫生和患者之間的溝通和互動，提高患者的醫療體驗。

? AI與物聯網的結合將會更加廣泛

物聯網（IoT）是指通過網絡將各種物理設備、傳感器、終端等連接起來，實現信息交換和通信的技術。物聯網可以讓人類感知和控制周圍的環境，提高生活和工作的便利和效率。物聯網產生了大量的數據，而人工智能則可以對這些數據進行分析和處理，從而實現對物聯網設備和系統的智能化管理和優化。未來預計AI將與物聯網更加緊密地融合。通過將AI技術應用于物聯網設備中，可以實現設備的智能感知、自主決策和自動控制。這將帶來更智能化的家居、智慧城市和智能交通等應用。

? AI將在教育領域的普及更加廣泛

AI在教育領域的應用已經開始出現，但目前占比不大，不到2%。預計AI將在教育領域普及得更廣泛。通過智能教育系統和個性化學習平臺，AI可以根據學生的特點和需求，提供個性化的學習內容和教學方式。這將提高教育的質量和效果，幫助學生更好地發展潛力。

在未來或許會有更多的觀點認為，人工智能與人類不應屬于競爭關系，人工智能發展的最終目的也不能是取代人力。人工智能作為一種最前沿的科技，應融入社會大眾的生活，增強人類的個體能力。也正因如此，人工智能應用設計的邏輯和方向將隨著人們對人工智能的認知和理解的改變而改變。