人工智能平台型公司(人工智能平台是)
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本文目录:
一、百度是哪个国家的公司
中国的
百度(Nasdaq,BIDU)是全球最大的中文搜索引擎,2000年1月由李彦宏、徐勇两人创立于北京中关村,致力于向人们提供“简单,可依赖”的信息获取方式。“百度”二字源于中国宋朝词人辛弃疾的《青玉案·元夕》词句“众里寻他千百度”,象征着百度对中文信息检索技术的执著追求。美国时间2015年9月23日,微软与百度签署合作协议。2015年9月28日,百度在2015年“最受赞赏的中国公司”排行榜排名第二;10月,百度直达号正式发布“百度房产平台”。2016年2月12日,百度宣布,公司董事会接到公司董事长兼CEO李彦宏和爱奇艺CEO龚宇的初步非约束性收购提议,计划收爱奇艺100%的股份。2016年2月,百度发布了截至12月31日的2015财年第四季度财报,公司第四季总营收为186.99亿元。2016年4月13日,百度宣布业务架构重组 成立“百度搜索公司”。2016年5月16日,百度与安徽省芜湖市人民政府在北京签订合作协议。2016年6月13日,百度与泰国旅游局召开新闻发布会,双方正式签订战略合作备忘录。2016年6月22日,百度晋升朱光为高级副总裁。
二、国内有哪些做得比较好的人工智能公司?
人工智能最初是上个世纪50年代提出来的,严格意义上来说,它属于计算机科学,发展到今天,人工智能无论在技术还是应用上都取得了显著成绩,尤其是近几年,更是发展迅速。未来人工智能依然还有很大的可拓展空间,比如计算机视觉领域,语音交互领域,安防系统领域,自动驾驶,机器人,医疗行业等等。 现在国内发展比较好的人工智能企业有BAT,科大讯飞,华为,华大基因,今日头条,商汤科技等等
三、24小时内连敲两项「AI制药」合作,阿斯利康想做「药企里的BAT」
有着深厚 历史 沉淀的百年药企,在拥抱AI技术这方面,嗅觉丝毫不钝化。最近的一个案例,是阿斯利康。
近日,这家药企巨头阿斯利康在一天之内,与两家制药公司——Benevolent AI、Scorpion Therapeutics,达成研发合作。
协议称,阿斯利康将利用两者的AI药物开发平台,加快针对系统性红斑狼疮(SLE)和心力衰竭 (HF)的新药开发,以及针对难于成药的转录因子开发抗癌创新疗法。
早在2019年,阿斯利康就与BenevolentAI公司达成研发协议,合作开发针对慢性肾病和特发性肺纤维化的创新疗法。最新协议则是进一步扩展了双方的合作,将上述两种疾病添加到研发合作中。
与Scorpion Therapeutics公司合作,阿斯利康则是希望将前者的整合发现平台,与自身在癌症精准医药开发方面的专长相结合,攻克靶向转录因子的挑战。
近年来,阿斯利康在数字化医疗布局上十分活跃。
2021年,阿斯利康在杭州设立了中国东部总部,借助电商新零售、移动医疗及互联网产业基础,聚焦于新药研发、医疗器械、医疗数据这三大领域,并引入创新型药店新零售模式。
从上述动作来看,阿斯利康越来越不满足一个药企的传统人设。为什么,它成为了药企行业的一个“另类”?
Benevolent AI和Scorpion Therapeutics,都属于AI药物发现公司。
其中,Benevolent AI成立于2013年,总部在英国伦敦。按照融资金额算,BenevolentAI已经成为欧洲最值钱的人工智能初创公司,位列全球前五。
目前,该公司已搭建专有的AI药物发现平台,结合了大约300名世界一流科学家和技术人员的科学专业知识和完整的湿实验室能力,能够以极高概率交付新的候选药物。
仅其现有的管道,就有可能服务于超2.6亿人的患者群体,市场机会超300亿元。
公司业务板块分为Benevolent Bio和Benevolent Tech两部分。
阿斯利康看重的,正是Benevolent在知识图谱、Al药物发现平台和湿实验室设施等方面的综合能力。
另外一家Scorpion Therapeutics,是一家精准肿瘤公司,成立于2020年,总部在美国波士顿,专注于针对癌症肿瘤的下一代精准治疗的药物研发。
该公司将基因组学、蛋白质组学、药物化学和新靶点鉴定结合到一个平台中,目前,已推出精准肿瘤2.0药物的研发计划。
此次,与阿斯利康的合作就建立在其2.0计划上,希望针对"不可治疗"的非酶靶点以及内部发现的蛋白质靶点开发治疗候选药物,在同领域的药物研发中达到best-in-class(同类最优)和first-in-class(同类最新)。
总体来看,这两家公司,一家在AI制药行业业务老道,研发管道成熟;一家在癌症疾病领域精准定位,竞争潜力充分,阿斯利康看中这两家,就是选择将药物研发“做深做精”。
新药研发是一项环节多、时间长、风险高的工程,主要包括药物发现、临床前研究、临床研究以及审批与上市4个阶段。
但从人体疾病的角度来看,人类2万多个可编码蛋白的基因,其中10%-15%与疾病相关,而可作为小分子药物靶点的小于700种,容易的靶点已经开发殆尽,剩下的都是难度很高的或者难以成药的靶点,需要投入更多的时间和经济成本才可能成功。
这一流程的升级加速,为传统药企药物研发周期长,成功率低、成本高的问题,撬开一个突破点。
阿斯利康成立于1999年,由两家药企合并。
在20多年的发展中,从自研新药到代理卖药、从共研新药到医疗服务,从创新孵化到资本合作,在不同的时代,它有着不同的“生存方式”。
阿斯利康的发展历程可以划分为以下几个阶段:
成立之初的阿斯利康,凭借三大慢病专利产品形成竞争优势,并以终端市场规模覆盖前端研发成本,在二十世纪的发展一路畅通。
然而,到21世纪头十年,阿斯利康继续“吃”专利,在新药研发成本上居高不下,研发效率远不如创新型小公司,于是开始一边向第三世界国家转移研发中心,一边维持全球价格体系。
这种瞻前顾后的局面,导致阿斯利康内部产品线出现了严重的“青黄不接”。
随后,2010年后,阿斯利康专利“坐吃山空”,逐渐失去专利保护。一般而言,在专利制度的保护下,创新药物厂商不仅能够抵制其他药企的仿制,同时还能有时间研制新的创新药、培育新兴市场。
但是没有走出专利低谷的阿斯利康,只能一边拒绝辉瑞的吞并邀约,一边大幅增加研发投入、并购频率以及甩卖力度。
据不完全统计,仅在2015年,阿斯利康的收购数量达14起,其中四笔交易都超过了20亿美元。
在2016年,阿斯利康又集中于甩卖,数量达11起,涉及小分子感染部门、麻醉部门等。
一系列的减肥、瘦身动作,为阿斯利康后续的路线埋下了伏笔。
2015年,是阿斯利康发展历程中的重要一年。
这一年里,公司提出新的商业创新构想和市场策略,宣布逐渐从一家传统的外资制药企业,转向创新医药的平台型企业。
这个时期的阿斯利康,加快与制药、器械、诊断、数字化、资本等领域的伙伴“跨界”合作,渗透入基层市场的毛细血管。
2019年,中国市场首次成为阿斯利康的第二大市场,收入占到整体收入的五分之一,阿斯利康更是击败辉瑞,坐上了中国市场的头把交椅。
2020年,阿斯利康蝉联中国区市场第一,全年营收53.75亿美元,而位居第二的默沙东和第三的罗氏收入都为35亿美元,远远落后于阿斯利康。
此时,中国区的“稳定输出”,才让阿斯利康缓了一口气。直到疫情的带来,又推了阿斯利康一把。
数字化技术与各行业间的结合在疫情中发挥了举足轻重的作用,医疗 健康 行业尤为如此。线下医院的运转受到疫情阻碍,但民众的医疗需求却有增无减,互联网医疗迎来了有史以来增长最为强劲的发展。
2021年,王磊在采访中说到,“阿斯利康的主营业务还是卖药,但你为什么一定要惦记人家吃药呢?”
在阿斯利康的构想中,医药公司不再只是药品销售,而是“创新的平台公司,为患者提供整合型服务的平台公司”。
如果一家药企基于自身产品线,把全部精力和资源都集中在晚期治疗上,没有用在早期预警、疾病诊断,愈后管理上,无疑是增加了患者和医保的负担。
但如果将商业模式从卖药变成卖服务,愿意在数字营销上下点功夫,不仅能帮自己找到潜在用户、增加销量,覆盖原来药品销售环节的长尾,还能将其他上下游的新产品传达给用户。
本质上来说,这也是迎合了数字经济时代,用户消费心理与方式变迁的必然之举。
从长期来看,数字化的效果一定会显现,影响的目标人群和次数越多,效果越好,同时边际成本递减。
所以,除了卖药,其他环节也有大量的工作要做,比如依托物联网技术,逐渐构建起一张连通不同地区、不同等级医疗机构的 健康 物联网络,实现从预防、筛查、诊断、治疗到康复的患者全病程管理。
再比如,寻求本土各类合作伙伴的支持。
其中重要一点是,中国广阔的市场、中国本土医疗习惯,中国的数字环境,都为阿斯利康打造出一套“中国模式”埋下根基,并被全球所复制。
2020年,阿斯利康发布AI医疗“武林召集令”,在世界人工智能大会上,寻求与顶尖人工智能公司进行合作。
2021年年初,阿斯利康频频促成商业合作,并宣布已经转型为平台型公司,在数字化和创新生态上多有布局。
从对外合作来看,阿斯利康计划落地200款产品,支撑150亿美元收入的目标,方式包括自研、联合开发、代理以及投资等。
其中包括与昆药集团(医疗大 健康 )、零氪 科技 (医疗大数据)、君实生物(港股上市的明星公司)、欧姆龙(器械公司)、橙意家人(数字医疗方案提供方)等数十家医药公司达成合作;
将泽桥医生(医疗信息化)、海王星辰(连锁药店)、深至 科技 (超声AI)及其自身孵化的迪哲医药等企业引至自家生命科学创新园;
以及与中金资本、高瓴创投、泰格医药、云锋基金、弘晖资本等建立伙伴关系。
从内部架构调整来看,2022年年初,阿斯利康在中国建立全新的事业部—全渠道事业部,涵盖及县慢病业务部、零售业务部、社区业务部、飞鹰业务部及东五县域市场。
另外,在人事调动上,阿斯利康新设副总裁级别的岗位,统管数字化相关工作,并由其整合阿斯利康的IT团队、智慧 健康 创新中心、国际生命科学创新园和数字化业务等四大团队,一齐指向渠道与数字化的布局。
简而言之,阿斯利康想做的,是一个医药行业的BAT。
正如中国区总裁王磊所说:“如果你觉得这个不是和你核心的治疗领域相关的,就尽可能让别人去做。你不要碰,让别人碰,你就做一个会议主持人,你不用想内容,就参与呗。或者说是 汽车 总装厂,我们做好总装的工作就可以了。”
当前,在各种采购政策和数字技术的加持下,大批药企都顺应时代趋势,思考企业转型的新思路。
其中有像昆药集团这种转型大 健康 领域,拓展更大的消费群体和规模;
有像恒瑞医药的公司一面研制仿制药,一面用更大的现金流支持创新药研发;
也有像亚虹医药类似的中小药企收缩药品研制规模,在仿制药市场中走好自己的路。
但其中更多的,是像阿斯利康这种药企巨头转为平台型公司,诺华、武田、辉瑞等也是如此。
在诺华全球CEO万思瀚上任后,诺华从2018年开始转型为数据科学和数字化技术为核心驱动的医药 健康 公司,并与腾讯智慧医药、方舟健客等达成慢病合作,共同 探索 全病程创新管理模式的更多可能性。
而亚洲最大的制药企业武田,并没有采取巨头药企全流程铺开进行数字化创新的模式,而是在已有的核心产品线上附加数字化模块,用数字化解决燃眉之急。
比如在2017年收购夏尔后,武田紧接着完成全球化重组,将经营资源集中于癌症、消化器官、中枢神经等核心业务,围绕这几项核心药物搭建了“肠胃疾病 数据”、“精神疾病 患者服务”、“AI加新药发现以及孵化器”等三种项目。
辉瑞则因为中国区带量采购政策的实施,核心产品业绩表现平平,于是从2020年开始加大新销售渠道的布局,并在2021年初宣布设立单独的市场扩张团队,开发新的数字平台、电子商务渠道、互联网医院、政府合作伙伴关系和许多其他新举措,支持所有业务部门。
总之,这些企业无一不在进行数字化布局。
一方面,它们看到了未来的趋势:数字化的知识和信息成为新的关键生产要素,平台化是重塑创新经济中的新生产关系。
另一方面,外界环境倒逼:新冠肺炎疫情、新医改使得药企数字化转型必须提上日程。
从AI制药到研发合作,从传统药企到平台巨头,药企的数字化转型暗含了更多的时代命题,折射出行业和企业自身不断变化的需求。
药企的发展,要跟紧时代的大势,“AI+数字化”的组合方式,或是未来药企的一个必然走向。
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四、人工智能的发展前景如何呢?
目前国内人工智能行业的上市公司主要有:百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据:人工智能企业核心技术分布情况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资情况、中国人工智能行业投融资轮次分布、人工智能各技术方向岗位人才供需、人工智能本科新专业高校名单、人工智能科技产业区域竞争力、人工智能行业代表性企业区域分布、中国人工智能行业竞争派系、人工智能发展趋势、中国人工智能产业规模预测
行业概况
1、人工智能定义
人工智能作为一门前沿交叉学科,研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学,将其视为计算机科学的一个分支,指出其研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能行业属于战略新兴产业,根据国家发展改革委发布的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录(2016)》来看,我国人工智能可分为三个下属行业,分别为人工智能软件开发、人工智能消费相关设备制造和人工智能系统服务。
2、产业链剖析:产业链涵盖行业庞大
人工智能产业链包括三层:基础层、技术层和应用层。其中,基础层是人工智能产业的基础,主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源,为人工智能提供数据服务和算力支撑;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;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。
行业发展历程:行业处在突飞猛进阶段
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。人工智能至今已经有60多年的发展历史,从诞生至今经历了三次发展浪潮。分别是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
1959年Arthur
Samuel提出了机器学习,推动人工智能进入第一个发展高潮期。此后70年代末期出现了专家系统,标志着人工智能从理论研究走向实际应用。
80年代到90年代随着美国和日本立项支持人工智能研究,人工智能进入第二个发展高潮期,期间人工智能相关的数学模型取得了一系列重大突破,如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等,算法模型准确度和专家系统进一步提升。期间,研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机,最终由于成本高、难维护导致失败。1997年,IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军Garry
Kasparov,是一个里程碑意义的事件。
当前人工智能处于第三个发展高潮期,得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。2006年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念,极大地发展了人工神经网络算法,提高了机器自学习的能力,随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破,算法模型持续优化,极大地提升了人工智能应用的准确性,如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及,全球网络数据量急剧增加,海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展,GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用,极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下,人工智能技术快速发展。
行业政策背景:行业发展从技术过渡到产业融合
人工智能是国家战略的重要组成部分,是未来国际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来,中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持,国家陆续出台了多项政策,鼓励人工智能行业发展与创新,《关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知》《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业发展提供了长期保障。
2017年之前,人工智能相关政策主要集中在人工智能技术研发突破方面。从2017年开始,政策的重点已经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合,特别是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》明确指出要“加快人工智能深度应用”。
从2018年两会发言的不完全汇总也可以看出,人工智能+产业的融合将是未来的重点,包括科技部、工信部、民政部等官方部门和百度、腾讯、联想等民间代表,均提出了人工智能+产业、人工智能+医疗等。
2019年,两会更是将“智能+”写入政府工作报告,人工智能技术对于社会的赋能被给予最高层次的期待。在工业经济由数量和规模扩张向质量和效益提升转变的关键期,“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最广阔的落地空间和回报想象。通过智能化手段把传统工业生产的全链条要素打通,可以更好地推动制造业的数字化、网络化和智能化转型,更能反向助推技术自身的迭代和进步。
2020年,明确人工智能作为“新基建”建设重要一环,“十四五”指出要推动互联网、大数据、人工智能等同各产业深度融合。并且各省市也在大力推动人工智能与产业融合,打造应用场景,示范项目。
行业发展现状
1、大数据和云计算为占比最高的核心技术
从人工智能企业核心技术分布看,计算机视觉技术占比最高,达到34%;其次是数据挖掘与机器学习,占比分别为18%和17%;智能语音技术、自然语音处理、知识图谱等技术的热度也较高,分别占比8%、8%和7%。
2、行业呈现快速增长趋势
注:人工智能产业作为典型的融合交叉产业,对产业统计口径的不同会带来市场规模数据上的出入。下文整理了统计口径不同的三大研究机构关于人工智能产业市场规模的测算数据,以期展现多方视角。其中:中国信通院统计口径>中国人工智能学会统计口径>中国电子学会统计口径,三大研究机构的统计口径在图表下方注明。
2017年7月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,将人工智能上升到国家战略层面,受益于国家政策的大力支持,以及资本和人才的驱动,我国人工智能行业的发展走在了世界前列。根据中国信通院公布的测算数据显示,2021年中国人工智能产业规模为4041亿元,同比增长33.3%。
注:中国信通院对人工智能产业市场规模测算口径包括人工智能核心产业市场规模及带动产业市场规模,即包括人工智能硬件、软件及服务市场
人工智能核心产业市场规模方面,根据中国电子学会测算数据显示,2021年中国人工智能核心产业市场规模为1300亿元,同比增长38.9%。
注:中国电子学会对人工智能核心产业市场规模测算口径包括:计算机视觉、智能语音、对话式AI、机器学习(含自动驾驶)、知识图谱、自然语言处理等核心技术软件、AI芯片等核心硬件
从中国人工智能学会公布的人工智能产业市场规模测算数据来看,2020年中国人工智能行业市场规模约为1858.2亿元,同比增长35.4%,总体上看,当前人工智能核心产业(主要包括软硬件)市场规模增速大于整体产业市场规模增速,人工智能应用服务市场发展相对缓慢。
注:①中国人工智能协会关于人工智能产业市场规模统计范围包括:人工智能软件和硬件市场,不包括服务市场规模;②2021年中国人工智能学会尚未发布最新的人工智能市场规模测算数据
3、下游应用主要集中在政府城市治理和运营
2020年,中国人工智能市场主要客户来自政府城市治理和运营(公安、交警、司法、城市运营、政务、交运管理、国土资源、监所、环保等),应用占比达到49%,互联网与金融行业紧随其后,占比分别为18%和12%。
企业和政府对人工智能的应用逐渐升温。在决定企业产生经济效益的各个环节,都已能够看到人工智能的身影:AI
核身帮助人们安全生活、远程交易、便捷通行;深度学习和知识图谱帮助企业在生产过程中分析预测、科学决策;人机对话提升了拜访登记、服务响应中的用户体验。人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,实现社会生产力的整体跃升,推动社会进入智能经济时代。前瞻估算,目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目,而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合,实现产业地位提高或经营效益优化。
4、资本更倾向于人工智能企业的早期投资
截止2022年10月9日,中国人工智能行业总计共有6486起投融资事件发生,总计融资金额为9994亿元。其中2014-2018年在融资事件及融资规模均呈现持续增长态势,2018年融资金额达1366亿元,融资事件1049起。2019-2020年,我国人工智能行业市场相较之前冷静不少,融资事件有所下降但是融资规模有所上升。2021年,我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮,投融资事件数量及规模均达到历年峰值,分别增长至1066起和3062亿元。截止2022年10月9日,2022年人工智能行业共有投融资事件532起,融资金额达到1008亿元。
注:2022年数据截至10月9日,下同,不再赘述。
从我国人工智能行业融资轮次分布情况来看,由于初创型企业融资金额与估值相对较合理,泡沫较小,因此资本更倾向于人工智能企业的早期投资,2014-2019年,人工智能行业天使轮和A轮占比最高。随着人工智能市场板块的逐渐成熟,早期的投资占比逐渐降低,人工智能投资轮次逐渐后移。2021年,人工智能行业A轮融资占比下降至37.9%,C轮融资占比则上升至11.37%。
5、技术方面人才不足,高校开设相关专业
根据工信部发布的相关数据,人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4,说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看,智能语音和计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09,相关人才极度稀缺。
注:岗位人才供需比=意向进入岗位的人才数量/岗位数量。
相对国外,我国高校人工智能培育起步较晚,但近年来我国人工智能学科和专业加快推进,多层次人工智能人才培养体系逐渐形成。2018年4月,教育部发布的《高等学校人工智能创新行动计划》提出,到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心。
2019年,教育部印发了《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》,全国共有35所高校获首批建设“人工智能”本科专业资格。
行业竞争格局
1、区域竞争:北京人工智能竞争能力遥遥领先
从1990年至今,我国人工智能产业发展的城市格局几经变化,目前北京、上海、深圳、杭州等城市变现稳定,这些城市都将电子信息产业作为支柱产业之一,在互联网业发展中也排名靠前。这些城市均强化科研与人才优势、加速补充完善人工智能自身及面向行业落地的产业链、建设示范性智能应用场景、前瞻性布局人工智能相关标准体系、推动公共资源共享、提升城市环境与宜居性、支持系统性超前研发布局等措施将成为城市把握人工智能发展重大历史机遇的谋划方向。
在2021年中国新一代人工智能科技产业发展区域竞争力排名中,排名前五的省市分别是北京、广东、上海、浙江和江苏,属于第一梯队;排名第六至第十的省份分别是山东省、四川省、安徽省、辽宁省和湖南省。
在四大都市圈排名中,排名第一的是长三角,排名第二的是京津冀,排名第三和第四的分别是珠三角和川渝地区。
2、企业竞争:参与者众多,主要分为三个派系
从企业的竞争来看,我国人工智能企业主要可以分为三个派系,分别是头部平台代表企业、融合产业活跃企业、技术层面代表企业。
人工智能平台的代表性企业主要有百度、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、平安科技、苏宁、滴滴是融合产业较活跃的企业;技术层企业代表有商汤科技、旷视科技、云从科技和依图科技作为独角兽公司。
从人工智能独角兽企业来看,根据胡润排行榜,商汤科技以500亿元的价值位列2021年胡润中国人工智能行业独角兽排行榜首位;其次,旷视科技、云从科技、地平线机器人与明略科技也具备较大的市场潜力,价值均超200亿元。
行业发展前景及趋势预测
1、“十四五”建设继续推进,高质量、现代化、智能化发展
近年来,人工智能在经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面已经产生重大而深远的影响。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对"十四五"及未来十余年我国人工智能的发展目标、核心技术突破、智能化转型与应用,以及保障措施等多个方面都作出了部署。
2、“十四五”期间核心产业规模达到4000亿
根据《新一代人工智能发展规划》,到2025年,我国人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展,人工智能核心产业规模将超过4000亿元,带动相关产业规模超过5万亿元;到2030年,我国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
此外,为加快落实《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》,旨在有序推动国家新一代人工智能创新发展试验区建设。截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批建设试验区;至2023年,试验区数量预计将达20个左右。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
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