我国人工智能发展现状和与世界人工智能发展的对比概述

一、市场需求

当前人工智能的浪潮已席卷了全球，人工智能领域的公司也在不断激增。到2016年初，全球共有957家人工智能公司，覆盖了深度学习、机器视听觉、自然语言理解等13个细分行业。2015年全球人工智能市场规模74.5亿美元，预计2017年到2020年间约为107亿-183亿美元，复合年均增长率保持约为20%。

2015年我国人工智能市场规模12亿元，预计2017年到2020年间约为27亿-91亿元人民币，复合年均增长率保持约为50%。

二、产业链分析

人工智能产业链包括关键硬件、算法模型、基础应用技术、产品集成应用几大关键环节。关键硬件环节包括传感器、芯片、储存设备等。算法模型环节包括深度学习算法（CNN、RNN）、路径规划算法等。基础应用技术环节包括大数据、云计算、语音识别、自然语言处理、计算机视觉等。产品集成应用环节可分为机器人、无人机、自动驾驶、虚拟助手、解决方案、虚拟客服、商业智能等。

人工智能产业链图

重庆市对人工智能产业链各关键节点的关注度星级评分表

人工智能使机器能够做出反应和调整，以优化结果。结合物联网(IoT)和机器人技术，可以创建一个综合的信息物理世界。随着我国的大科技企业纷纷推动在人工智能方面的研发，我国成立了全球领先的AI研发中心。国内庞大的人口基数和多样化的行业组合具有产生大量数据和形成巨大市场的潜力。广泛采用人工智能技术对我国未来的经济增长至关重要，因为全国人口老龄化加快了对生产率增长的需求，包括更开放的数据环境和受到良好训练的数据科学人才。

人工智能国内外厂商情况

三、重点产品

1、核心硬件

CPU、GPU、传感器、存储器

2、算法模型

深度学习、路径规划、系统架构

3、基础应用技术

计算机视听觉、生物特征识别、复杂环境识别、新型人机交互、自然语言理解、机器翻译、智能决策控制、网络安全

4、集成应用

无人机、机器人、虚拟助手、自动驾驶、解决方案、虚拟客服、商业智能、智能家居、工业智能

5、非核心硬件

主体制造、模具制造、显示器

重庆市对人工智能重点产品的关注度

四、重大装备

目前，人工智能总体属于发展阶段，我国人工智能水平与国外相比，差距仍然不小，我国的人工智能建设起步晚，但是前景十分广阔，追赶之势十分迅猛。目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断，这对于我国来说是个绝好的发展机会，再加上我国在人工智能相关领域不断产生新的突破，未来人工智能将呈现跨越式增长。

五、世界发达国家的人工智能

目前世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家的重大战略，加紧出台规划和政策。力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权，各个经济体向智能社会奔跑的路线也不尽相同。

1、美国领跑人工智能发展潮流，战略层面高度重视

美国在人工智能发展方面具有明显的优势，从政府到企业对人工智能带来的变革都极为重视。科研机构对人工智能重视程度也在不断加强，相关创新型产品迭代迅速。

战略层面高度重视，成立国家专家委员会机构。2015年以来，美国白宫科技政策办公室连续发布的《为人工智能的未来做好准备》、《国家人工智能研究和发展战略计划》和《人工智能、自动化与经济报告》3份重量级报告。2016年5月，美国白宫推动成立了机器学习与人工智能分委会（MLAI），专门负责跨部门协调人工智能的研究与发展工作，并就人工智能相关问题提出技术和政策建议，同时监督各行业、研究机构以及政府的人工智能技术研发。

推动软硬件系统协同演进，全面开发人机协作智能系统。美国更加关注长期投资在具有潜在能力的高风险高回报项目，以此补充社会和企业短期内不愿涉足的领域。在软件方面，提升人工智能系统的数据挖掘能力、感知能力并探索其局限性，同时推动系统革新，包括可扩展、类人的、通用的人工智能系统的研发。在硬件方面，优化针对人工智能算法和软件系统硬件处理能力，并改进硬件体系架构，同时，推动开发更强大和更可靠的智能机器人。

资本与政策共同发力，挖掘最具潜力的创业企业。美国硅谷是当今人工智能发展的重点区域。聚集了从人工智能芯片到下游应用产品的全产业链企业。在人工智能融资规模上，美国在全球占主导地位，比重在60%以上。美国的科技巨头们早已展开一系列收购暗战，例如近5年来，Google成为人工智能领域最活跃的收购者，相继收购了DNNresearch、DeepMind和Nest。

巨头企业形成集团式发展，共建人工智能生态圈。以谷歌、微软、亚马逊、Facebook、IBM五大巨头为代表，自发形成人工智能伙伴关系，通过合作的方式推进人工智能的研究和推广。这种新型的巨头集团式发展模式，成为人工智能时代的亮点，能保证技术方案的效益最大化。在未来，还会有更多企业和机构加入其中。用户组织、非营利组织、伦理学家和其他利益相关者也都会围绕生态圈进行更大范围的研究和开发。

2、英国人工智能发展与行业应用紧密结合，注重实用价值

英国人工智能注重实效性，强调“综合施治、合力发展”。在产学研的转换周期上，更加快速落地。在政策资金支持上，英国政府拟斥资约2亿英镑，建立新的“技术学院”，针对雇主需求提供高技能水平的人工智能培训。

科学人才供给充足，英国具备领先的发展优势。人工智能最早的概念，就是由英国著名科学家阿兰•图灵提出，英国拥有牛津大学、剑桥大学、英国帝国理工学院以及伦敦大学学院、爱丁堡大学为代表的高等学府以及以阿兰•图灵研究所为代表的众多智能研究机构，其创新型成果不断在全球范围内得到推广应用。人工智能的研发生态优良，研究人员、企业主、投资人、开发商、客户以及创新网络平台等，共同构成了一个丰富完善、良性循环的人工智能生态系统。

创新企业活力十足，高新技术产业转化率高。过去几年，英国也诞生了大量优秀的人工智能初创企业，例如享誉全球的AlphaGo的研发公司DeepMind，就是来自伦敦大学的初创公司。同时，2013年，亚马逊用2600万美元收购英国语音识别创业公司True Knowledge。2014年，Goolge收购了Dark Blue Labs,Vision Factory两家深度学习相关的公司。英国存在大量的科技孵化机构，助力早期的人工智能初创企业，或者提供退出途径，以此形成产业链良性发展。牛津的Isis Innovations和剑桥的Cambridge Enterprise就是有名的技术转让公司，通过帮助大学里的创新技术商业化，确保学校或者个人获得回报。

3、德国带动传统产业改造升级，集中于“工业4.0”计划

德国政府在工业机器人发展的初级阶段发挥着重要作用，其后，产业需求引领工业机器人向智能化、轻量化、灵活化和高能效化方向发展。20世纪70年代中后期，德国政府在推行“改善劳动条件计划”中，强制规定部分有危险、有毒、有害的工作岗位必须以机器人来代替人工，为机器人的应用开启了初始市场。2012年，德国推行了以“智能工厂”为重心的“工业4.0计划”，工业机器人推动生产制造向灵活化和个性化方向转型。

柏林汇聚一半以上的人工智能企业，成为绝对发展中心。柏林作为德国的首都以及科技类创业基地，囊括了将近百分之54的人工智能企业，远超慕尼黑，汉堡以及法兰克福等城市。德国“脑科学”战略重点是机器人和数字化。2012年德国马普脑科学研究所和美国开展计算神经科学合作研究，并于以色列、法国开展多边合作。

以服务机器人为重点，加快智能机器人的开发和应用。德国联邦教研部在“信息和通讯技术2020—为创新而科研”研究计划中安排有服务机器人的项目。联邦经济部的“工业4.0的自动化计划”的15个项目中涉及机器人项目的有6个。德国科学基金会通过计划和项目资助大学开展机器人基础理论研究，如神经信息学、人机交互通信模式、机器人自主学习和行为决策模式等。

推动“自动与互联汽车”国家战略，引领汽车产业革命。2015年9月联邦政府内阁通过了联邦交通部提交的“自动与互联汽车”国家战略。德国顶尖大学和研究机构对传感器、车载智能系统、连通性、数字基础和验证测试进行的广泛研发使德国在技术领域又一次走在前沿。德国以设备制造商和大学的紧密科研合作为特点，通过公共补贴项目，支持更高水平的自动驾驶大规模研发。