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2019年中國人工智能行業市場分析
發布時間：2019-06-06 分類：趨勢研究
當前，要深入把握新一代人工智能發展的特點，加強人工智能和制造業深度融合，為我國經濟高質量發展提供新動能。近日，由科技部新一代人工智能發展研究中心、中國科學技術發展戰略研究院聯合國內外十余家機構編寫的《中國新一代人工智能發展報告2019》中指出，過去一年來中國人工智能產業化落地加快推進，正在為中國新舊動能轉換和國民經濟高質量發展提供有力支撐;社會服務領域應用場景豐富，為中國人工智能技術加快落地加速迭代提供了條件。
中國人工智能產業蓬勃發展
總體來看，中國人工智能產業蓬勃發展，已經成為人工智能發展極為迅速的國家之一。中國人工智能快速發展的推動力主要來自計算力明顯的提升、多方位的政策支持、大規模多頻次的投資以及逐漸清晰的用戶需求。同時，科技巨頭全產業鏈的布局正在展開，初創企業則深耕垂直行業，力圖打造自身的業務護城河。
從市場規模來看，據前瞻產業研究院發布的《中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》統計數據顯示，2015中國人工智能市場規模已突破100億元，到了2016年中國人工智能市場規模達到142億元，同比增長27%。截止到2017年中國人工智能市場規模增長至217億元，同比增長53%。初步測算2018年中國人工智能市場規模將達339億元左右，比2017年增長56%，遠高于全球17%的增速水平。并預測在2019、2020年中國人工智能市場規模將達500億元、710億元。2015-2020年復合年均增長率為44.5%。
人工智能技術引領新一輪產業變革
“目前，人工智能技術正在開啟智能時代，重塑產業形態，推動傳統產業升級換代，驅動‘無人經濟’快速發展，對既有業態產生顛覆性影響，引領著新一輪產業變革。”全國政協委員、民建河北省委副主委、河北經貿大學副校長武義青在接受中國經濟時報記者采訪時表示。
從世界范圍來看，世界主要發達國家對人工智能技術發展都給予了高度關注，視其為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略，力圖通過發展人工智能在國際科技競爭中掌握主導權。未來，人工智能將成為世界主要國家產業博弈的核心陣地。
四個方面加強人工智能和制造業深度融合
從我國經濟發展現狀而言，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，正處在轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力的攻關期，迫切需要新一代人工智能等重大創新添薪續力。武義青表示，當前，要深入把握新一代人工智能發展的特點，加強人工智能和制造業深度融合，為我國經濟高質量發展提供新動能。具體應從以下四個方面著力。
1、要加快培育和壯大智能制造龍頭企業
在此方面，應緊密結合我國制造業發展特點，有效依托現有先進制造優勢企業，大力培育智能制造細分領域的龍頭企業。從智能制造產業鏈發展的重點領域和關鍵環節著手，吸引國外領先的龍頭企業在國內投資建廠。同時，積極挖掘一批發展潛力好、具有高成長性的本土企業進行重點培育，推動形成智能制造產業集群發展態勢。引導智能龍頭企業加快智能研發平臺建設，積極開發滿足制造業數字化、網絡化、智能化發展需求的解決方案。通過發揮龍頭企業的引領和帶動作用，實現智能制造領域相關產業集群式快速發展。
2、要加快引進和培養智能專業技術人才
當前值得注意的是，我國人工智能產業的專業技術人員和技術工人的數量嚴重滯后于人工智能產業發展的需要，人才短缺成為制約人工智能與制造業融合的短板。武義青認為，補齊人才短板，一方面，要鼓勵和支持相關研究機構和科研院所共建研究平臺，在海內外積極招才引智;聚焦國際前沿大數據智能技術領域，打造高層次的學術交流、成果培育轉化和人才培養基地。另一方面，要對接企業需求，擴大相關領域職業教育規模，調整專業學科結構，加強對人工智能產業人才的培養，滿足企業智能化升級需求，為我國制造業轉型升級提供充分的人才保障。
3、要加快發展生產性服務業
武義青認為，人工智能與制造業的深度融合離不開生產性服務業的支撐，要通過聯合、組建聯盟等方式，對現有從事人工智能研究的機構進行整合，使人工智能有效銜接制造業。同時，進一步打破信息壁壘，促進大數據融合，推動不同行業間數據資源共享、不同地域工業互聯網平臺間的鏈接協同，改變彼此分隔、單打獨斗的狀態，形成發展合力。此外，還應鼓勵引導企業研發具有自主知識產權的智能制造技術、軟件產品，不斷加大對智能制造軟件企業的扶持力度，鼓勵有能力的企業向提供智能制造整體解決方案的信息集成服務商轉型，幫助制造業企業實現智能制造與信息、知識等要素的全面融合。
4、加快提升工業互聯網大數據資源管理能力
“能否管理好、運用好大數據資源，是影響人工智能與制造業能否實現深度融合的一個重要因素。”武義青說，我們要充分認識工業互聯網大數據的基礎資源作用和創新引擎作用，建立和支撐起基于數據指標、質量檢核、問題發現和監控的完善數據治理體系，從事前、事中和事后等各個環節規避、發現和解決數據問題，進而實現問題發現、認責、處理、歸檔等閉環管理。
