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06-17
人工智能是人类当前面临的最重要的技术和社会变革。
从政府到资本、产业，各国都在热情拥抱人工智能。
中国和美国甚至都在争先恐后地取得进展。
预计2018年世界人工智能市场规模将达1亿元人民币，复合增长率达26.2%。
近日，沙利文公司发布《 中美人工智能产业及厂商评估 》，聚焦中美人工智能产业，从技术储备、布局、生态、AI应用四个维度入手，重点分析两国大型人工智能企业如谷歌、微软、百度和阿里巴巴。
厂商，并期待人工智能行业的最新发展趋势。
此外，报告还深入分析了中美两国人工智能产业在技术、人才、政策等方面的最新动态，总结了人工智能产业的最新发展趋势。
如需获取本报告全文pdf，请在雷锋网微信（leiphone-sz）回复关键词“报告”即可提取。
文档来源：沙利文 一、中美人工智能产业概况 总体来看，中美人工智能产业差距主要体现在以下四个方面： ◆ 中国在一些人工智能核心技术领域与美国不相上下但整体实力还是有差距的。
◆ 中国在人工智能基础层正在加速追赶，但仍需时日才能取得成果。
◆ 美国在技术储备和技术布局方面具有明显优势。
◆ 美国政策重点是保持其核心人工智能技术优势。
人工智能产业已经发展了60多年。
技术日益成熟，产业布局和生态建设逐步完善，现已进入深化产业赋能阶段。
1）中方特点：中国起步较晚，但有良好的应用环境。
人工智能正深度驱动中国经济智能化转型；美国在技术储备和布局上领先，并通过政策驱动保持全球领先地位。
我国拥有丰富的人工智能应用场景，加上近年来利好政策频繁出台，我国在人工智能商业化方面优势突出。
美国：美国是人工智能的发源地。
许多大学和企业为人工智能的发展贡献了深厚的理论和算法基础。
美国人工智能技术储备和布局基础雄厚，处于全球领先地位。
与此同时，美国正式启动国家人工智能战略，决心通过聚焦技术生态和人工智能应用来保持人工智能领先地位。
2）政策引导中方：国家政策从人工智能产业规划、创新平台建设、技术应用等方面引导产业健康有序发展，推动我国人工智能应用环境和产业发展不断完善。
地方政策重点引导现代优势产业集群与人工智能技术能力融合，形成多元化的人工智能生态系统，为人工智能创新发展营造良好环境。
美国：美国政府引导各界开展人工智能技术研究，但其隐私政策对数据的使用进行了限制。
例如，美国科技制造商多次因数据安全和隐私问题而受到国会和公众的广泛关注，甚至被起诉或举行听证会。
是的，尤其是 Facebook 和 Google 等大型互联网公司。
美国隐私法在一定程度上限制人工智能公司获取和使用数据。
3）中国这边的产业布局和版图：中国人工智能企业以AI“国家队”和创业独角兽为主。
其中，“国家队”多全面布局技术和应用领域，创业独角兽多聚焦垂直技术和应用市场。
。
我国AI产业基础层整体实力较弱，厂商正在加速布局追赶。
? 我国人工智能产业芯片、传感器等基础硬件薄弱，全球领先的芯片企业较少。
百度、阿里巴巴、腾讯、华为等厂商正在加速基础层软硬件的部署。
我国人工智能产业技术层发展势头良好。
? 百度、阿里巴巴、腾讯、华为等综合厂商在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等核心技术领域均有布局。
与此同时，垂直领域的创业独角兽也在快速发展。
在中国丰富的应用场景支撑下，人工智能技术商业化潜力巨大。
中国人工智能产业应用层繁荣。
不少厂商正在安防、金融、出行、教育等领域发力，推动AI落地。
美国：美国人工智能厂商众多，软硬能力兼具。
大多数大型厂商都在全面布局AI产业，初创企业遍布基础层、技术层和应用层。
美国AI产业基础层拥有众多老牌重量级厂商 ? 美国AI产业基础层芯片、传感器实力雄厚，主要得益于英伟达、高通等技术能力较强的行业领先厂商的参与。
? IBM、微软、谷歌、Facebook、亚马逊等科技厂商基础实力雄厚，在算法、算力、数据等技术方面都有全面布局。
例如，谷歌的TensorFlow深度学习框架在业界广受欢迎。
美国人工智能产业技术水平全面发展 ? 美国计算机视觉和语音识别领域的算法研究早在 20 世纪 60 年代和 70 年代就开始了。
近年来，这些领域的创业公司纷纷涌现。
美国AI产业的应用主要集中在医疗领域。
、金融、互联网等领域拥有良好的数据基础。
4）产业环境和技术基本政策是中美两国人工智能产业发展的重要基础 ? 中美两国已将人工智能产业发展上升为国家战略。
在推动AI产业全面发展的政策基础上，美国更倾向于通过项目与其他国家合作。
在推动基础技术研发方面，中国更加注重通过资金和技术支持，促进区域、产业和技术创新的联动发展。
中美两国人工智能发展的社会环境优良，学校、企业和政府积极合作推动人工智能发展。
? 中美人工智能企业数量、专利数量等均位居全球前两位，教育资源丰富，人工智能发展社会环境良好。
中国经济快速增长，人工智能具有良好的落地基础，人工智能应用场景潜力更大 ? 近十年来，中国的算力和数据取得了重大突破。
得益于厂商和AI独角兽的技术生态发展和应用布局，IoT不断向AI发送大量数据，AI赋予IoT更多智能反馈。
未来，人工智能、物联网将向纵深发展。
美国技术布局全面，具有先发优势，在AI产业方面拥有良好的基础。
? 美国早期在芯片、传感器、算法等技术方面积累了深厚的理论和实践积累，整体技术实力领先；中国在技术生态和应用方面加强了全面布局。
，推动AI产业发展。
5）人工智能企业 中美人工智能企业数量在全球范围内具有绝对优势 ? 截至年中，美国人工智能企业数量位居全球第一，主要由于美国人工智能产业良好的发展基础。
? 中国人工智能产业起步晚于美国，但在社会各界的推动下发展迅速。
2000年至2016年的人工智能创业浪潮中，新增了许多新公司。
截至年中，人工智能企业数量占全球份额近40%。
北京和旧金山的人工智能企业数量位居全球第一和第二。
? 全球人工智能企业前十名中，中国和美国企业分别占 40% 和 30%。
其中，北京拥有一家人工智能公司排名第一，旧金山排名全球第一。
主场排名第二。
? 中美人工智能城市主要集中在经济发达、科技先进、创业环境宽松的地区。
在中国，北上广深一线城市是主要聚集区，而在美国，旧金山湾区和纽约湾区是主要聚集区。
6）人工智能人才 中国在培养人工智能顶尖人才方面与美国相比仍存在明显差距，美国对人工智能顶尖人才更具吸引力 ? 中国在人工智能领域的科研和教育水平不如美国与美国相比，人才资源较少：全球77%的人工智能专家、23%在学术界工作、23%在工业界工作，大学和科研机构成为人工智能人才竞争的核心要素。
中国40%的顶尖人工智能人才依赖于美国大学研究机构的引进。
? 美国对人工智能顶尖人才更具吸引力：美国大学培养了 44% 的人工智能顶尖作者，却吸引了 46% 的人工智能顶尖作者到美国就业，证明了美国在吸引顶尖人才方面的领先地位。
中国总体落后，但对领先制造商的人才吸引力正在增强。
例如，百度吸引了王海峰博士、吴华博士、贾雷博士等一大批人工智能权威科学家。
同时，由于人才的向心力，中国人工智能领域的人才储备有望持续增加。
中美人工智能人才数量和质量存在较大差距。
我国正在加强人工智能人才培养，提高整体人才储备实力。
? 中美人工智能人才数量和质量仍存在一定差距：清华大学数据显示，中国仅有2名人工智能人才。
其中，美国比中国多出56.5%的人口，而中国人工智能领域的优秀人才数量还不到美国的五分之一，优秀人才占比仅为5.4%，这远远落后于美国的17.1%。
主要原因是我国在人工智能领域的科研环境建立较晚，人才整体匮乏。
? 国家出台政策加大我国人工智能人才培养投入：自2017年科技部发布《新一代人工智能发展规 划》以来，全国30多个省市出台了人工智能专项政策，人工智能学科和专业建设加快，全国有30多所大学设立了人工智能学院，75所大学独立设立了89个与人工智能相关的二级或交叉学科，加大了人工智能领域的人才投入，增强了人工智能领域的人才培养能力。
技术储备。
7）AI论文政策支持和社会投入推动我国人工智能技术储备快速发展 ? 中国各级政府多次出台人工智能发展相关规划和政策，极大激发了社会对人工智能的关注和热情相关科研、就业、创业。
? 过去5年，中国在人工智能领域的论文发表量比美国多43.1%。
可见，目前中国人工智能领域比美国更注重科研，发展也更快。
从被引频次来看，中国和美国在全球顶级论文数量上大幅领先，但更多顶级论文来自美国 ? 被引次数排名前 1% 的论文国家分布对比在人工智能领域，中美两国遥遥领先，合计占比60.8%。
可见，中美两国在理论基础和科研成果上均处于世界领先地位。
? 高被引论文中，美国占 59 篇，中国仅占 16 篇，主要原因是中国整体科研环境和人工智能人才培养仍落后于美国。
中美人工智能顶级会议论文数量全球领先，但美国论文接受率普遍较高 ? 在自然语言处理顶级会议 ACL 和计算机视觉顶级会议 ICCV 上，中美两国接受的论文数量遥遥领先于其他国家，比如ACL第二名的中国顶尖大学接受的论文数量是第三名英国的近七倍。
? 今年中国在 AAAI 峰会上提交的论文数量几乎是去年的两倍。
美国与去年相比仅增长了37%。
这表明我国在人工智能领域的研究成果正在快速增长。
从录取率来看，中国落后于美国15.8%。
20.6%。
论文整体质量比美国稍差，但部分领域质量正在逐渐赶上美国。
8）人工智能专利 中国人工智能专利数量大幅超过美国，但国际专利数量低于美国 ? 中国国内人工智能专利申请数量位居全球第一，可能会拉大与其他国家的差距：2016年超过日本，2011年超过美国，五年内中国专利数量增长约10倍，约为美国的2.5倍。
国内专利申请数量具有优势。
? 中美国际专利数量差距较大：从PCT国际专利申请量来看，美国以1万多件PCT国际专利申请量位居全球第一，占全部PCT国际专利申请量的41%人工智能PCT国际专利申请量位居世界第一，而中国位居第一。
排名第三，占比10%，证明中国人工智能专利国际化水平相比美国还有待提高。
9）投融资 受中国一级市场环境降温和人工智能投资热情下降影响，中国人工智能投资额自2009年以来首次低于美国。
? 2008年至2018年投资热情下降中国在AI领域的投资规模远高于美国，近五年投资规模复合年增长率为96.8%，而美国为52.1%。
中国人工智能投资额从2016年开始超过美国，2018年达到约5000万美元，但年度投资额和投资数量均低于美国。
? 2018年，我国一级市场投资机构遭遇“融资难、退出难”等问题，导致整体投融资环境降温。
一级市场投融资交易总体笔数同比下降29.8%。
2018年，随着政策红利，中国人工智能投资热度达到顶峰。
但随着行业竞争加剧、投资决策变得更加困难，人气下降并趋于平静，AI相关投资开始萎缩。
中美投资方向比较一致，部分细分领域差异较大，而中国投资方向整体更广。
在中国的应用场景中，资金流向应用层可以更快地获利，而基础层的资金和技术门槛相对较高。
我国缺乏高端人才和基础理论积累，进入基础层更加困难。
因此，中国的人工智能投资相对集中在应用层。
? 2019年，中国投资了70多个人工智能相关子行业，而美国只有50多个，这说明中国的人工智能投融资方向和思路更加广泛。
从2009年开始，中国对人工智能初创企业的关注度低于美国。
? 2017 年之前，中国更加关注人工智能初创企业。
与美国相比，2018年中国AI企业平均投资率高出18%，平均需要5个月才能获得首轮融资。
? 今年以来，中国开始更加重视人工智能领域的战略投资和并购。
随着一级市场环境趋紧，竞争格局进一步显现。
初创企业发现筹集资金比过去更加困难。
中国AI领域A轮及前期融资占比有所下降，而战略融资占比同比增长17%。
2、整体看中美主要大型人工智能厂商： ◆ 谷歌在全球人工智能厂商中综合实力领先，百度在中国人工智能厂商中综合实力领先。
◆ 美国AI厂商中，谷歌处于领先地位，其次是微软、亚马逊等公司。
◆ 中国AI厂商中，百度领跑，阿里巴巴、腾讯、华为等积极跟进。
1）AI厂商实力。
中国厂商中，百度一马当先，位居全球前四，是中国AI行业的领跑者。
中国制造商正在利好政策的支持下抓住发展机遇。
百度正在积极全面布局AI产业。
其部分核心技术领先于美国厂商，并承担了深度学习工程实验室、自动驾驶平台等国家项目。
百度在中国人工智能厂商中综合实力最高。
第一个排队。
美国AI厂商综合实力领先，谷歌在全球AI厂商中排名第一。
美国AI产业发展较早，厂商重点布局整个产业，尤其是算法、芯片等核心领域。
他们在人工智能综合技术水平上积累了深厚的经验。
其中，谷歌通过“AI+硬件+软件”模式奠定了技术基础，拓宽了应用领域。
在智能搜索、智能家居领域取得了良好的商业化成果，在综合技术实力和综合实施能力方面保持领先地位。
2）厂商布局 美国AI厂商代表公司：谷歌 谷歌拥有全球顶尖科学家团队，高度重视基础科学研究，拥有较大的技术储备优势。
同时，其突出的创新能力使其在技术布局上处于全球领先地位。
众多优秀的开源项目和活跃的一级市场投资使谷歌拥有繁荣的AI生态系统；以“人工智能+硬件+软件”的形式实现了人工智能的高水平商业化。
微软优秀的人才储备和专利储备让微软在技术储备上走在前列，也使其在技术布局的广度和深度上都处于领先地位。
微软以智能云为核心，实现AI赋能，为企业或组织的数字化、智能化转型提供解决方案，构建繁荣的AI生态系统。
亚马逊 亚马逊研发投入位居全球第一，为AI技术储备奠定了良好基础；在AI技术布局方面，AI芯片技术突出，具有较强竞争优势。
亚马逊以云计算作为生态建设的核心，以Alexa作为AI服务的入口，为内部和外部用户赋能。
未来将聚焦人工智能云，让AWS应用服务更加全面、智能化。
中国AI厂商代表：百度 百度依托扎实的AI技术储备，全面布局AI技术，打造软硬件一体化的大规模人工智能生产平台。
是中国人工智能技术领域的先行者，综合技术实力排名第一。
百度的AI生态系统高度繁荣，AI开放平台不断完善。
在AI应用方面，凭借布局的深度和广度，实现了高水平的全面商业落地，未来将持续推动产业变革。
阿里巴巴 阿里巴巴无论是研发人员比例还是研发金额都??表现出色，这为AI技术储备提供了基础。
在AI技术布局方面，在语音识别、边缘芯片等技术领域具有一定优势。
阿里巴巴以云计算为基础，完善AI开放平台，积极对外投资，繁荣AI生态。
在应用层面，以ET Brain为核心，拓展至物联网各个领域，实现“AI+物联网”的全面落地。
华为的人力资源和研发能力为其AI技术储备提供了潜在的发展基础；在技??术层面，华为在机器学习框架方面持续发力，自研AI芯片拥有强大的算力。
基于在ICT领域和智能硬件领域的积累，华为拥有丰富的B端、C端和G端客户资源，这将有助于其丰富AI生态系统，实现AI全栈和AI落地。
所有场景。
3. 人工智能产业趋势 趋势一：人工智能底层核心要素算力提升，数据处理方式优化 ? 通过技术厂商发布的典型芯片对比，ASIC 芯片相对领先于其他类型芯片的计算能力。
不过，由于GPU发展早，应用广泛，软件生态也相对成熟。
目前使用最成熟的AI芯片是GPU。
? ASIC 芯片具有体积更小、能耗更低、保密性更强等优点，量产后可大幅降低成本。
未来，随着数据量的增加以及各种应用场景的差异带来的专业化需求的增加，针对专业化任务优化的ASIC芯片的性能将更加凸显。
? 未来，数据处理将逐步从“人工+机器”模式向“数据智能”模式转变。
更多企业和政府将选择“数据智能”模式，实现数据快速处理，统一数据生产、计算、应用等步骤，推动非结构化、半结构化数据向完整的数据资产转变。
例如，百度与平安、太平洋保险、TCL等各领域知名企业合作；阿里巴巴与浙江省政府携手实现政务数据高效处理，带动行业数据资源利用效率显着提升。
趋势二：人工智能技术的使用门槛大幅降低。
更加自动化的机器学习将降低技术使用门槛，带动更多用户加入，人工智能技术的使用将实现“文明”。
? 传统机器学习对人工智能人才的需求量很大。
未来机器学习可以完成传统机器学习所需的大部分人工操作，人工智能人才的短缺也将得到适当缓解。
? 现实中，B端、C端、G端的数据爆炸正在加速。
机器学习更加自动化的驱动因素之一是基于更通用的算法框架，可以帮助专业人员快速高效地处理相关问题，提高工作效率。
。
? AI厂商持续优化算法模型，加快机器学习自动化步伐。
微软、谷歌、百度等将继续利用开放的深度学习平台，帮助用户更高效地构建训练模型，推动商业模式创新以适应不同的业务场景，进一步推动“普惠AI”的实现。
趋势三：人工智能边缘应用将进一步拓展。
随着物联网的普及，边缘数据量呈爆炸式增长。
再加上5G提供的高速传输能力，AI技术与边缘计算技术将深度融合，AI边缘应用将成为趋势。
并直接带动AI边缘处理器出货量的增长。
? 随着物联网时代的到来，全球物联网终端连接数量将大幅增加，许多AI处理将在边缘设备上完成，避免传统模式下数据传输到云端带来的延迟，提高数据传输效率处理安全，提高数据响应的及时性。
性别。
? 未来，搭载AI边缘处理器的设备和系统将更加快速、实时地进行边缘流数据分析，对整个物联网中发生的事件的处理和感知能力也将显着增强，出货量大幅增加AI边缘处理器。
目前，寒武纪、地平线、英伟达等公司都已经部署了边缘侧AI。
AI边缘应用决策的优势： ? 更灵敏：与目前集中式数据中心的数据处理模式相比，边缘设备对数据的处理、响应和调整更加及时。
? 更安全：数据在互联网上传输时，存在数据泄露或被篡改的风险。
边缘计算可以避免或降低这种风险。
基于AI边缘应用的优势，搭载边缘AI处理器的设备将广泛应用于公共安全、视频优化、工业互联、AR/VR等场景。
趋势四：人工智能在一些海量数据应用场景的渗透正在加速。
目前，人工智能已经应用于很多场景。
未来将加速在金融、安防、制造、医疗、交通等海量数据领域的渗透。
这种趋势在拥有海量数据资源的中国尤其明显。
金融结合大数据和人工智能技术，为银行等金融细分行业提供定制化服务，提高运营效率，改造传统业务模式。
? 随着智慧银行、智慧投顾等智慧服务和产品的出现，金融业从信息化转向智能化。
? 可构建智能风控体系，提升风险管控能力。
基于面部和人体半结构化特征、动作识别、步态识别等人工智能新技术，安全将得到广泛应用。
? 人工智能在公安应用场景等细分领域将全面实现犯罪分子的高精度识别。
并通过结合边缘计算，将AI技术注入到前端摄像头中，让本地设备完成智能图像识别。
制造业结合人工智能技术，企业在研发、生产、管理、服务等方面更加智能化。
? 如果利用计算机视觉技术来检测缺陷产品，人工智能机器人可以代替工人完成部分工作。
? 人工智能在制造业的生产制造、产品物流仓储等方面正在加速深化，实现“产供销”一体化模式。
医疗AI技术渗透到医疗子领域，包括疾病预测和辅助治疗方向，实现智能医疗系统和智能治疗模式。
? 比如AI算法可以自动识别病灶，并提供清晰的诊断提示。
? 医疗行业诊疗模式的升级也将促进医院医疗系统、制药系统等系统的快速融合。
交通驾驶应用场景不断深化和延伸，如自动停车、定点上下车、快速公交等。
? 结合语音识别、手势识别、眼动追踪、驾驶员检测等技术的人工智能系统将成为汽车的标准配备。
? 通过边缘计算与人工智能的融合，实现数据处理的低延迟和可靠性，保障智能驾驶的安全。
趋势五：人工智能厂商的安全意识和自主能力大幅提升。
随着技术自主可控意识的不断提升，中国AI厂商未来将更加注重自主研发，实现AI应用领域的安全发展。
百度等厂商有很大的推动作用。
总体来看，美国人工智能技术布局相对更广，而中国在计算机视觉、语音处理等顶尖技术领域也表现不俗。
人工智能投资、创业、研究、合作环境较好，技术国产化趋势也更加明显。
展望未来，人工智能的底层核心要素、算力和数据处理方式都将得到提升和优化，人工智能技术也将加速在金融、安防、医疗、交通等应用场景的渗透。
在拥有海量数据优势的中国尤其明显。
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