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人工智能产业的趋势研究

华美半导体 2020-06-30

从产业生态来看,我国人工智能产业侧重于技术层和应用层,尤其是终端产品落地丰富,技术商业化程度比肩欧美。但基础层短板突出,底层技术和基础理论缺乏突破性、标志性的研究成果。从发展潜力来看,中国在论文产出和影响力、研发投入、资本投入方面优势明显,而在人才储备、高质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。其中,创新产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游,上游核心技术仍受制于国外企业。我国人工智能产业生态建设尚处于起步阶段,未来任重而道远。

人工智能产业的趋势研究

产业布局:基础层弱,应用层强的结构性失衡问题突出:依据产业链上下游关系,人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层而言,受限于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点,国内底层技术积累和基础理论相对薄弱。尤其是人工智能芯片领域,欧美日韩基本垄断中高端产品市场,中国尚不具备与传统芯片巨头抗衡的实力。

技术层而言,在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟,国内头部企业脱颖而出,竞争优势明显,但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。应用层而言,全球市场格局未定,国内市场空间广阔,终端产品落地应用丰富,技术商业化程度比肩欧美。

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智能产业基础:产业化程度仅次美国,但专利质量、人才储备短板突出:产业化程度而言,中国产业规模和企业数量仅次于美国且保持强劲的增长态势,发展潜力较大。创新能力而言,国内专利申请量长期雄踞世界首位,但专利质量参差不齐。2017年,发明专利仅占23%,专利废弃比例逾九成,且高质量PCT仅为美国的1/4。

人才储备而言,人才供需严重失衡。据BOSS直聘,2017年,人才缺口已超100万,尤其是顶尖人才稀缺。目前,国内人才以本土为主,海外回流尚不足成。

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学术生态:科研产出表现强劲,产学融合尚待加强:中国科研产出居世界首位,顶尖高质量论文产出与美国不分伯仲。整体论文影响力未达全球平均水平,但与美欧差距呈逐年收窄趋势。从产学结合的角度,相较美欧,中国科研成果缺乏与市场的系统性融合。科研机构和高校是国内科研成果产出的绝对力量,企业参与度较低,产出成果较多呈现条块化、碎片化现象,或难以实现以市场为导向。

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创新环境:资金多而项目缺,融资领域和初创企业分布聚焦产业中下游:研发投入而言,中国研发投入呈一路猛增的强进势头,投入规模仅次于美国,且趋势上与美国差距不断缩小。

资本投入而言中美是全球人工智能“融资高地”,其他国家和地区难以从规模上撼动中美两国。中国人工智能融资总额虽涨幅迅猛,但新增企业增势缓慢,“资金多而项目缺”的态势或是行业泡沫即将出现的预警。相比较美国,中国资本投向侧重易落地的终端市场,自动驾驶、计算机学习、语音识别等领域融资额均超过美国。


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以上内容来源:全球产业趋势系列研究之人工智能

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