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ai行业发展现状（国内人工智能发展现状）

发布时间：2023-05-22 02:35:21 稿源：创意岭阅读： 71

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于ai行业发展现状的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

人工智能的发展前景如何？
你如何看现在人工智能的发展现状？
人工智能机器人的发展现状及发展趋势
您是否了解人工智能的发展现状和意义

ai行业发展现状（国内人工智能发展现状）

人工智能的发展前景如何？

2021年全球人工智能行业市场规模与投融资现状分析未来人工智能将呈现螺旋式发展

人工智能行业主要上市公司：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：
全球人工智能行业市场规模情况,欧洲人工智能市场投资情况,美国人工智能市场投资情况,欧洲人工智能市场投资情况,日本人工智能市场投资情况,全球人工智能行业整体发展趋势

1、人工智能行业规模巨大

当今，全球科技界最炙手可热的名词莫过于“人工智能”，全球科技巨头诸如谷歌、微软、苹果、IBM、Facebook、英特尔等都将人工智能视为下一个技术引爆点，纷纷砸入巨额投资展开研发与竞争。谷歌把人工智能作为未来重大战略，全力开发“谷歌大脑”;Facebook斥巨资成立人工智能实验室;微软推出旨在探索人类大脑奥秘的人工智能系统“Adam”(亚当)，直接与“谷歌大脑”抗衡。

近年来，深度学习+大数据+并行计算共同推动人工智能技术实现跨越式发展。“人工智能+”应用已开始落地开花，从智能安防，到智能客服，再到智慧教育和智慧医疗等。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。

得益于深度学习等AI技术的进步，以及Al在各个行业的深入应用，产业发展迅速。根据沙利文的统计预测，2019年全球人工智能行业的市场规模约为1917亿美元，初步估计2020年全球人工智能规模将达到2335亿元。

2、欧美国家投资规模波动上涨，日本相较欧美差距较大

欧洲人工智能处于领先地位，近年来，欧洲为推动人工智能的发展，欧盟制定了覆盖整个欧盟的人工智能推进政策、研究和投资计划，协同推进战略实施，确保在人工智能领域的全球竞争力。从2014-2020年的投资数量和投资金额来看，欧洲人工智能行业的投资规模呈上升的趋势，但近几年行业投资热度有所下降，相对而言保持稳定。2020年，欧洲人工智能相关投资事件为40起，投资金额达到39.72亿元。

美国在脑科学、量子计算、通用AI等方面超前布局，同时，充分依托硅谷强大优势，由企业主导建立了完整的人工智能产业链和生态圈，在人工智能芯片、开源框架平台、操作系统等基础软硬件领域全球领先。

从2014-2020年的投资数量和投资金额来看，美国人工智能行业的投资规模不断扩大。虽然2019-2020年投资事件有所减少，但投资金额却不断增加，单笔平均投资金额持续上升。2020年，美国人工智能相关投资事件为101起，投资金额达到429.23亿元。

日本的人工智能研究，首先是从大学校园里开始的。有日本机器人之父之称的早稻田大学教授加藤一郎，早在1970年代就开始研发人工肌肉驱动之下的下肢机器人。1990年代又研发出以液压和电机驱动的下肢机器人。而大阪大学智能机器人学教授石黑浩带领的研究小组，在2010年就开发出了可以模仿人类表情的女性替身机器人。在战略上，日本政府将人工智能定位为增长战略的支柱。

日本人工智能市场的投资规模远不如美国、欧洲和中国等国家和地区，其中日本人工智能企业数量较少也是其中影响因素。

3、全球人工智能将呈现螺旋式发展

未来全球的人工智能将呈现螺旋式发展，同时在人工智能应用快速普及的情况下，场景将呈现出快速整张的趋势。细分赛道中，机器学习、图像识别、智能机器人最具有发展潜力。

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》。

你如何看现在人工智能的发展现状？

我觉得现阶段人工智能的崛起确实影响了我们许多对事物的看法，也影响了我们的生活，更直观的就是使很多行业面临着人员的变动，可能很多人因为人工智能的崛起面临失业，所以对很多人的影响是很大的，所以这样的担忧不是没有道理的。
一、人工智能应用场景较为单一
目前，我国虽然在部分领域已经开始尝试应用人工智能，但这些领域的发展也主要集中在特定场景中。例如，一些行业应用涉及AI技术，但还没有被广泛应用。而在消费领域中，人们对人工智能应用的兴趣和接受度仍有待提高。此外，我国在各个领域具有一定的先发优势和竞争优势。随着我国在消费领域中人工智能技术落地场景逐步增多，各类消费产品将呈现多样化发展态势。因此未来一段时间，我国将不断加大人工智能技术研发投入力度和产品供给力度，推动人工智能技术在更多领域落地成熟应用，同时也促进各相关领域商业模式创新及产业生态成熟。
二、底层技术研发不足
我国人工智能技术基础薄弱，核心算法受制于人，人工智能芯片、传感器等关键技术主要依赖国外。“卡脖子”问题成为了我国人工智能发展必须攻克的最大难题。近年来，我国研发投入持续加大，取得了一定的技术成果。但与美国等发达国家相比，我们研发投入仍然处于较低水平，“卡脖子”问题仍将长期存在。
三、产品技术水平落后
在深度学习技术方面，由于计算成本高，国内的人工智能企业主要集中在软件上，硬件投入较少，因此缺乏相关的技术积累。此外，受芯片等技术影响，使得在国内的研发投入普遍较低，整体技术水平较低。因此国内的人工智能产品依然与国际水平存在较大差距。
四、基础研究与应用研究存在不平衡问题
我国人工智能研究仍处于起步阶段，在基础研究方面，国际研究机构仍以谷歌大脑和阿尔法狗等国外产品为基础，以机器学习、模式识别、智能决策等技术研究为主，缺乏前沿技术与前沿理论的交叉融合研究。

ai行业发展现状（国内人工智能发展现状）

人工智能机器人的发展现状及发展趋势

——预见2022：《2022年中国工业机器人行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

工业机器人行业主要上市公司：目前国内工业机器人行业的上市公司主要有新松机器人(300024)、汇川技术(300124)、新时达(002527)和埃斯顿(002747)等;

本文核心数据：工业机器人行业发展历程、发展现状、竞争格局、发展趋势

行业概况

1、行业产品特点

工业机器人及成套设备可广泛地应用于工业各个生产环节，如焊接、机械加工、搬运、装配、分拣、喷涂等。工业机器人及成套设备的应用不仅能将工人从繁重或有害的体力劳动中解放出来，解决当前劳动力短缺问题，而且能够提高生产效率和产品质量，增强企业整体竞争力。具体来看，工业机器人具有如下优点：

2、行业产品分类

工业机器人是在工业生产中使用的机器人的总称，目前世界上工业机器人主要分为四大类：垂直多关节机器人、SCARA 机器人、Delta
机器人和协作机器人，其中前三者也被称为传统工业机器人。

行业全球发展现状：市场规模不断扩大

根据IFR(国际工业机器人联合会)在最新发布的报告中测算，2021年，全球工业机器人安装量较2020年出现反弹至435000台，涨幅达13%左右，从而超过2018年的创纪录水平。其中，北美的安装量接近43000台，增长率达17%。欧洲的安装量达到近73000台，增长率达8%。亚洲的工业机器人安装量超过300000台，同比增加15%，且几乎所有东南亚市场都将以两位数的速度增长。

根据IFR公布的数据，2013-2018全球工业机器人市场规模一直处于稳步上升趋势，2018年已经达到155亿美元，但是在2020年这一趋势下降到了136亿美元。2021年再度迎来反弹，增至145亿美元。

从全球工业机器人装机总量来看，根据IFR最新发布的数据来看，2021年全球装机量再创新高，达到了48.7万台，超过了2018年的水平，全球工业机器人市场进一步复苏，中国、日本工业机器人装机量都得到了不小的提升。

行业发展历程：行业进入现代发展新阶段

世界上第一台可编程机器人诞生于美国，并于1961年首次运用于工业现场，但当时的机器人只是用于简单搬运和重复劳动。1973年，日本日立开发出具备动态视觉的机器人，随后开始搭载微处理器，并广泛应用于工业中。经过几十年的发展，现代机器人已经具备决策和运算能力，机器人发展开始进入智能时代。

行业政策背景：利好政策相继出台

近两年来，中国的多项政策推出都对工业机器人行业的发展起到推动、规划作用，供应链的发展逐步进入快车道，工业机器人依托的数字技术、人工智慧能、虚拟现实和三维图形技术均被写入各项规划中，为工业机器人行业的发展奠定了坚实的基础：

行业发展概况：行业总体呈现走高态势

1、供给分析

目前来看，我国工业机器人市场仍处于供不应求的阶段，企业通过提高生产水平来提高产能是现阶段的发展重点。2020年，我国工业机器人的产量为237068台，与2019年同期同比增加26.8%。2021年随着我国率先从疫情中复苏，工业机器人迎来国内市场与国际市场的双重利好，产量达366044台，同比增长达54.4%。

从企业的角度来看，据企查猫数据统计，截至2022年6月，国内工业机器人相关企业数量达到11.4万家，其中江苏省聚集的工业机器人厂商最多，达到2.4万家;其次是广东省1.9万余家，位列第二;山东省有1.2万余家，位居第三。从注册资本来看，注册资本在100万元以下的企业占比19.83%，1000万元以上的占比24.32%;100-1000万元占比最大，达到55.85%。

中国工业机器人旺盛的市场需求，同时也带来了行业过热的迹象。目前，重点发展工业机器人产业的省份有20多个，工业机器人产业园区80余个。近五年，工业机器人企业数量从不到400家迅速增至11.4万余家，多集中于中低级市场，其中2021年共新增注册企业超4.6万家。

2、需求分析

自2016年开始，中国工业机器人累计销量位列世界第一，发展速度史无前例。2019年，中国依然是全球最大的机器人市场，工业机器人总量达到14.05万台，较2018年下降8.6%。根据MIR的最新统计，2021年我国工业机器人销量达到25.6万台，同比增长达49.5%，增长势头迅猛。

3、工业机器人行业市场规模

我国工业机器人市场发展较快，约占全球市场份额三分之一，是全球第一大工业机器人应用市场。当前，我国生产制造智能化改造升级的需求日益凸显，工业机器人的市场需求依然旺盛，据IFR统计，2020年我国工业机器人销量额达442.5亿人民币，2021年销量额达到445.7亿人民币，同比增长5.5%。

行业竞争格局

1、区域竞争

根据企查猫提供的企业信息，前瞻根据行业标准对工业机器人企业进行了筛选后，从行业区域竞争格局角度分析全国主要区域内工业机器人经营企业数量，可以看出我国工业机器人企业主要聚集在广东以及江浙沪区域，东南部沿海地带企业数量有一定的优势。

2、企业竞争

由于我国机器人市场仍然以外资品牌为主，例如发那科、爱普生、ABB和安川电机等。国产工业机器人产业比较薄弱，面临国内如此巨大的工业机器人市场潜力，仍需一段时间的技术积累才能形成与外资品牌在高端市场中的竞争力。在国内厂商中，市场表现较好的国内厂商分别是埃夫特、埃斯顿、众为兴、广州启帆、新松和新时达，相较其他本土厂商，这些厂商起步较早，目前都已具备一定规模和技术实力。从2021年我国工业机器人市场份额竞争格局来看，发那科、爱普生市场份额在10%左右，ABB、安川达到8%的水平，中国本土厂商的市场份额仍需继续追赶。

行业发展前景趋势及预测

1、行业发展趋势

在过去10年的发展，中国智能生产、尖端科技实验室的不断建成使得工业机器人在我国发展新阶段中的重要程度日益提升，中国工业机器人行业的发展趋势将主要体现在以下几个方面：

未来五年间随着伺服电机和谐波减速器上的国产替代深入，以及需求端的大幅放量，在工业机器人中低端市场将引来一波强劲增长，在中高端市场中随着技术突破国产品牌亦将占据更多的市场份额，销售量预计年增长率将在30%左右并逐年提高;另一方面，随着中低端市场技术成熟、竞争激烈，预计年平均售价将逐年略有降低，但市场规模仍将保持快速增长。

预计2022年中国工业机器人行业年行业规模达540亿元;2027年行业规模达超过1800亿元，2022-2027年间CARG达28.20%。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国工业机器人行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

您是否了解人工智能的发展现状和意义

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到84.05%;其次是技术层企业数，占比为13.65%;基础层企业数占比最低，为2.30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到41.13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为7.64%、6.81%、5.64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。