小海按：

随着全球新一輪科技革命和産業變革孕育興起，人工智能等數字技術加速演進，引領數字經濟蓬勃發展，對各國科技、經濟、社會等産生深遠影響，已成為驅動新一輪科技革命和産業變革的重要力量。

近年來，各國持續加強人工智能戰略布局，以人工智能為核心的集成化技術創新成為重點，人工智能相關技術産業化和商業化進程不斷提速，正在加快與千行百業深度融合，其“頭雁”效應得以充分發揮。此外，全球高度關注人工智能治理工作，發展安全可信人工智能已成為全球共識。

一 人工智能的内涵與産業鍊

（一）人工智能的内涵

人工智能作為一門前沿交叉學科，與數學、計算機科學、控制科學、腦與認知科學、語言學等密切相關，自1956年首次提出以來，各方對其界定一直存在不同的觀點。通過梳理不同研究機構和專家學者提出的相關概念，關于“人工智能”的内涵可總結如下：人工智能是指研究、模拟人類智能的理論、方法、技術及應用系統的一門技術科學，賦予機器模拟、延伸、擴展類人智能，實現會聽、會看、會說、會思考、會學習、會行動等功能，本質是對人的意識和思想過程的模拟。

圖1：人工智能内涵示意圖

來源：火石創造根據公開資料繪制

（二）人工智能的産業鍊

人工智能産業鍊分為三層：基礎層、技術層以及應用層。

• 基礎層涉及數據收集與運算，這是人工智能的發展基礎，包括智能芯片、智能傳感器、大數據與雲計算等；

• 技術層處理數據的挖掘、學習與智能處理，是連接基礎層與應用層的橋梁，包括機器學習、類腦智能計算、計算機視覺、自然語言處理、智能語音、生物特征識别等；

• 應用層是将人工智能技術與行業融合發展的應用場景，包括智能機器人、智能終端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能醫療、智能教育等。

圖3：人工智能産業鍊

來源：火石創造根據公開資料繪制

二 全球人工智能産業發展現狀

（一）人工智能産業規模保持快速增長

近年來人工智能技術飛速發展，對人類社會的經濟發展以及生産生活方式的變革産生重大影響。人工智能正全方位商業化，AI技術已在金融、醫療、制造、教育、安防等多個領域實現技術落地，應用場景也日益豐富。人工智能的廣泛應用及商業化，加快推動了企業的數字化、産業鍊結構的優化以及信息利用效率的提升。

全球範圍内美國、歐盟、英國、日本、中國等國家和地區均大力支持人工智能産業發展，相關新興應用不斷落地。根據相關統計顯示，全球人工智能産業規模已從2017年的6900億美元增長至2021年的3萬億美元，并有望到2025年突破6萬億美元，2017-2025年有望以超30%的複合增長率快速增長。

圖4：2017-2025年全球人工智能産業規模（單位：億美元）

數據來源：火石創造根據公開資料整理

（二）全球主要經濟體争相布局，中美兩國占據領先地位

人工智能作為引領未來的戰略性技術，目前全球主要經濟體都将人工智能作為提升國家競争力、維護國家安全的重大戰略。從全球各國人工智能企業數量來看，美國人工智能企業數量在全球占比達到41%，中國占比為22%，英國為11%，以上三個國家的人工智能企業數量合計占到全球的七成以上。

圖5：全球人工智能企業數量分布

數據來源：中國信通院，火石創造整理

（三）公共數據集不斷豐富，關鍵平台逐步形成

全球數據流量持續快速增長，為深度學習所需要的海量數據提供良好基礎。商業化數據産業發展迅速，為企業提供海量圖片、語音等數據資源和相關服務。

公共數據集為創新創業和行業競争提供優質數據，也為初創企業的發展帶來必不可少的資源。優勢企業例如Google、亞馬遜、Facebook等都加快部署機器學習、深度學習底層平台，建立産業事實标準。

目前業内已有近40個各類AI學習框架，生态競争十分激烈。中國的代表企業如科大訊飛、商湯科技利用技術優勢建設開放技術平台，為開發者提供AI開發環境，建設上層應用生态。

（四）人工智能技術飛速發展，應用持續深入

近十年來，得益于深度學習等算法的突破、算力的不斷提升以及海量數據的持續積累，人工智能真正大範圍地從實驗室研究走向産業實踐。

以深度學習為代表的算法爆發拉開了人工智能浪潮的序幕，在計算機視覺、智能語音、自然語言處理等領域廣泛應用，相繼超過人類識别水平。

人工智能與雲計算、大數據等支撐技術的融合不斷深入，圍繞着數據處理、模型訓練、部署運營和安全監測等各環節的工具鍊不斷豐富。工程化能力持續增強，人工智能的落地應用和産品交付更加便捷高效。

AI在醫療、制造、自動駕駛、安防、消殺等領域的應用持續深入，特别是新冠疫情以來，社會的數字化、智能化轉型不斷提速，進一步推動人工智能應用邁入快車道。

三 全球人工智能産業發展趨勢

（一）算法、算力和數據作為人工智能産業的底層支撐，仍是全球新一代人工智能産業的核心引擎

算法、算力和數據被全球公認為是人工智能發展的三駕馬車，也是推動人工智能發展的重要基礎。

在算力層面，單點算力持續提升，算力定制化、多元化成為重要發展趨勢；計算技術圍繞數據處理、數據存儲、數據交互三大能力要素演進升級，類腦芯片、量子計算等方向持續探索智能芯片的技術架構由通用類芯片發展為全定制化芯片，技術創新帶來的藍海市場吸引了大量的巨頭企業和初創企業進入産業。

在算法層面，Cafe框架､CNTK框架等分别針對不同新興人工智能算法模型進行收集整合，可以大幅度提高算法開發的場景适用性，人工智能算法從RNN、LSTM到CNN過渡到GAN和BERT還有GPT-3等，不斷湧現的新興學習算法将在主流機器學習算法模型庫中得到更高效地實現。

在數據層面，以深度學習為代表的人工智能技術需要大量标注數據，催生了專業的技術服務，數據服務進入深度定制化階段。

（二）全球新興技術持續孕育湧現，以人工智能為核心的集成化技術創新成為重點

随着全球虛拟現實、超高清視頻、新興汽車電子等新技術、新産品将不斷孕育湧現，并與人工智能加速交叉集成，推動生産生活方式和社會治理方式智能化變革的經濟形态；與此同時，人工智能與5G、雲計算、大數據、工業互聯網、物聯網、混合現實（MR）、量子計算、區塊鍊、邊緣計算等新一代信息技術互為支撐。這意味着以交叉融合為特征的集成化創新漸成主流，多種新興技術交叉集成的價值将使人工智能發揮更大社會經濟價值。

（三）新基建春風與場景賦能雙輪驅動，全球泛在智能時代加速來臨

在新冠肺炎疫情成為全球發展“新常态”背景下，全球主要經濟體均面臨經濟社會創新發展和轉型升級挑戰，對人工智能的運用需求愈加迫切，紛紛推動人工智能與實體經濟加速融合，助力實現新常态下産業轉型升級。

一方面，全球大力布局智能化基礎設施建設和傳統基礎設施智能化升級，推動網絡泛在、數據泛在和應用需求泛在的萬物互聯生态加速實現，為人工智能的應用場景向更多行業、更多領域、更多環節、更多層面拓展奠定基礎；

另一方面，AI應用場景建設成為國内外關注和緊抓的關鍵舉措，面向醫療健康、金融、供應鍊交通、制造、家居、軌道交通等重點應用領域，積極構建符合本地優勢和發展特點的人工智能深度應用場景，探索智能制造、智能物流、智能農業、智慧旅遊、智能醫療、智慧城市等模式創新和業态創新，同時典型場景建設也吸引了全球資本市場的重點關注，泛在化智能經濟發展時代即将到來。

（四） 全球高度關注人工智能治理工作，發展安全可信人工智能已成為全球共識

随着全球人工智能發展步入蓬勃發展階段，人工智能深入賦能引發的挑戰與風險廣受關注，并在全球範圍内掀起了人工治理浪潮。近年來，全球各國紛紛加速完善人工智能治理相關規則體系，聚焦自動駕駛、智慧醫療和人臉識别等重點領域出台分級分類的監管措施，推動人工治理從以“軟法”為導向的社會規範體系，向以“硬法”為保障的風險防控制度體系轉變。

與此同時，面向人工智能治理體系建設和打造安全可信生态的相關需求，圍繞着安全性、穩定性、可解釋性、隐私保護、公平性等方面的可信人工智能研究持續升溫，其理念逐步貫徹到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理論的相關測試技術、AI結合隐私計算技術、引入公平決策量化指标的算法模型等新技術陸續湧現，産業實踐不斷豐富，已經演變為落實人工智能治理相關要求的重要方法論。

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