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人工智能未来的开展前景怎样样？
目前国际人工智能行业的上市公司关键有：网络网络(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞()等。
本文外围数据：人工智能企业外围技术散布状况、中国人工智能市场规模、中国人工智能行业投融资状况、中国人工智能行业投融资轮次散布、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散布、中国人工智能行业竞争派别、人工智能开展趋向、中国人工智能产业规模预测
行业详情
1、人工智能定义
人工智能作为一门前沿交叉学科，钻研、开发用于模拟、加长和裁减人的智能的实践、方法、技术及运行系统的一门新的技术迷信，将其视为计算机迷信的一个分支，指出其钻研包括机器人、言语识别、图像识别、人造言语处置和专家系统等。
人工智能行业属于策略新兴产业，依据国度开展革新委发布的《策略性新兴产业重点产品和服务指点目录(2016)》来看，我国人工智能可分为三个下属行业，区分为人工智能软件开发、人工智能消费关系设备制造和人工智能系统服务。
2、产业链剖析：产业链涵盖行业宏大
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和运行层。
其中，基础层是人工智能产业的基础，关键是包括AI芯片等配件设备及云计算等服务平台的基础设备、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力撑持;技术层是人工智能产业的外围，以模拟人的智能关系特征为登程点，构建技术门路;运行层是人工智能产业的加长，集成一类或多类人工智能基础运行技术，面向特定运行场景需求而构成软配件产品或处置方案。
行业开展历程：行业处在一日千里阶段
人工智能概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议。
人工智能至今曾经有60多年的开展历史，从降生至今教训了三次开展浪潮。
区分是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。
1959年Arthur Samuel提出了机器学习，推进人工智能进入第一个开展高潮期。
尔后70年代末期出现了专家系统，标记着人工智能从实践钻研走向实践运行。
80年代到90年代随着美国和日本立项允许人工智能钻研，人工智能进入第二个开展高潮期，时期人工智能关系的数学模型取得了一系列严重打破，如驰名的多层神经网络、BP反向流传算法等，算法模型准确度和专家系统进一步优化。
时期，钻研者专门设计了LISP言语与LISP计算机，最终因为老本高、难保养造成失败。
1997年，IBM深蓝打败了国际象棋环球冠军Garry Kasparov，是一个里程碑意义的事情。
以先人工智能处于第三个开展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面独特的停顿。
2006年加拿大Hinton传授提出了深度学习的概念，极大地开展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的才干，随后以深度学习、强化学习为代表的算法钻研的打破，算法模型继续优化，极大地优化了人工智能运行的准确性，如语音识别和图像识别等。
随着互联网和移动互联的遍及，环球网络数据量急剧参与，海量数据为人工智能大开展提供了良好的土壤。
大数据、云计算等消息技术的极速开展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能公用计算芯片的运行，极大地优化了机器处置海量视频、图像等的计算才干。
在算法、算力和数据才干始终优化的状况下，人工智能技术极速开展。
行业政策背景：行业开展从技术过渡到产业融合
人工智能是国度策略的关键组成局部，是未来国际竞争的焦点和经济开展的新引擎。
近年来，中国人工智能行业遭到各级政府的高度注重和国度产业政策的重点允许，国度陆续出台了多项政策，激励人工智能行业开展与翻新，《关于允许树立新一代人工智能示范运行场景的通知》《关于放慢场景翻新以人工智能高水平运行促成经济高品质开展的指点意见》《新型数据中心开展三年执行方案(2021-2023年)》等产业政策为我国人工智能产业开展提供了常年保证。
2017年之前，人工智能关系政策关键集中在人工智能技术研发打破方面。
从2017年开局，政策的重点曾经从人工智能技术转向技术和产业的深度融合，特意是2017年7月国务院印发的《新一代人工智能开展规划》明白指出要“放慢人工智能深度运行”。
从2018年两会发言的不齐全汇总也可以看出，人工智能+产业的融合将是未来的重点，包括科技部、工信部、民政部等官网部门和网络、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+”写入政府上班报告，人工智能技术关于社会的赋能被给予最上档次的等候。
在工业经济由数量和规模扩张向品质和效益优化转变的关键期，“智能+”的理念给人工智能等数字技术提供了最宽广的落地空间和报答构想。
经过智能化手腕把传统工业消费的全链条因素买通，可以更好地推进制造业的数字化、网络化和智能化转型，更能反向助推技术自身的迭代和提高。
2020年，明白人工智能作为“新基建”树立关键一环，“十四五”指出要推进互联网、大数据、人工智能同等各产业深度融合。
并且各省市也在鼎力推进人工智能与产业融合，打造运行场景，示范名目。
行业开展现状
1、大数据和云计算为占比最高的外围技术
从人工智能企业外围技术散布看，计算机视觉技术占比最高，到达34%;其次是数据开掘与机器学习，占比区分为18%和17%;智能语音技术、人造语音处置、常识图谱等技术的热度也较高，区分占比8%、8%和7%。
2、行业出现极速增长趋向
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。
下文整顿了统计口径不同的三大钻研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，三大钻研机构的统计口径在图表下方注明。
2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能开展规划》，将人工智能回升到国度策略层面，受益于国度政策的鼎力允许，以及资本和人才的驱动，我国人工智能行业的开展走在了环球前列。
依据中国信通院发布的测算数据显示，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外围产业市场规模及带动产业市场规模，即包括人工智能配件、软件及服务市场
人工智能外围产业市场规模方面，依据中国电子学会测算数据显示，2021年中国人工智能外围产业市场规模为1300亿元，同比增长38.9%。
注：中国电子学会对人工智能外围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(含智能驾驶)、常识图谱、人造言语处置等内围技术软件、AI芯片等内围配件
从中国人工智能学会发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，以先人工智能外围产业(关键包括软配件)市场规模增速大于全体产业市场规模增速，人工智能运行服务市场开展相对缓慢。
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：人工智能软件和配件市场，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、下游运行关键集中在政府市区控制和运营
2020年，中国人工智能市场关键客户来自政府市区控制和运营(公安、交警、司法、市区运营、政务、交运控制、疆土资源、监所、环保等)，运行占比到达49%，互联网与金融行业紧随其后，占比区分为18%和12%。
企业和政府对人工智能的运行逐渐升温。
在选择企业发生经济效益的各个环节，都已能够看到人工智能的身影：AI 核身协助人们安保生存、远程买卖、方便通行;深度学习和常识图谱协助企业在消费环节中剖析预测、迷信决策;人机对话优化了访问注销、服务照应中的用户体验。
人工智能将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新形式，成功社会消费劲的全体跃升，推进社会进入智能经济时代。
前瞻预算，目前中国大型企业基本都已在继续规划投入实施人工智能名目，而所有规上企业中约有超越10%的企业已将人工智能与其主营业务联合，成功产业位置提高或运营效益优化。
4、资本更偏差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起投融资事情出现，总计融资金额为9994亿元。
其中2014-2018年在融资事情及融资规模均出现继续增长态势，2018年融资金额达1366亿元，融资事情1049起。
2019-2020年，我国人工智能行业市场相较之前沉着不少，融资事情有所降低然而融资规模有所回升。
2021年，我国人工智能资本市场再次迎来增长大潮，投融资事情数量及规模均到达历年峰值，区分增长至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情532起，融资金额到达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散布状况来看，因为初创型企业融资金额与估值相对较正当，泡沫较小，因此资本更偏差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轮融资占比降低至37.9%，C轮融资占比则回升至11.37%。
5、技术方面人才无余，高校开设关系专业
依据工信部发布的关系数据，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无余。
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区分为0.08、0.09，关系人才极度稀缺。
注：岗位人才供需比=动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放慢推进，多档次人工智能人才造就体系逐渐构成。
2018年4月，教育部发布的《初等学校人工智能翻新执行方案》提出，到2020年树立50家人工智能学院、钻研院或交叉钻研中心。
2019年，教育部印发了《教育部关于发布2018年度个别初等学校本科专业备案和审批结果的通知》，全国共有35所高校获首批树立“人工智能”本科专业资历。
行业竞争格式
1、区域竞争：北京人工智能竞争才干遥遥上游
从1990年至今，我国人工智能产业开展的市区格式几经变动，目前北京、上海、深圳、杭州等市区变现稳固，这些市区都将电子消息产业作为支柱产业之一，在互联网业开展中也排名靠前。
这些市区均强化科研与人才长处、减速补充完坏蛋工智能自身及面向行业落地的产业链、树立示范性智能运行场景、前瞻性规划人工智能关系规范体系、推进公共资源共享、优化市区环境与宜居性、允许系统性超前研发规划等措施将成为市区掌握人工智能开展严重历史机会的策动方向。
在2021年中国新一代人工智能科技产业开展区域竞争力排名中，排名前五的省市区分是北京、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区分是山东省、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，排名第三和第四的区分是珠三角和川渝地域。
2、企业竞争：介入者泛滥，关键分为三个派别
从企业的竞争来看，我国人工智能企业关键可以分为三个派别，区分是头部平台代表企业、融合产业生动企业、技术层面代表企业。
人工智能平台的代表性企业关键有网络、阿里云、腾讯、华为、京东和科大讯飞;而小米、安康科技、苏宁、滴滴是融合产业较生动的企业;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，依据胡润排行榜，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有较大的市场后劲，价值均超200亿元。
行业开展前景及趋向预测
1、“十四五”树立继续推进，高品质、现代化、智能化开展
近年来，人工智能在经济开展、社会提高、国际政治经济格式等方面曾经发生严重而深远的影响。
《中华人民共和国国民经济和社会开展第十四个五年规划和2035年远景指标纲要》对十四五及未来十余年我国人工智能的开展指标、外围技术打破、智能化转型与运行，以及保证措施等多个方面都作出了部署。
2、“十四五”时期外围产业规模到达4000亿
依据《新一代人工智能开展规划》，到2025年,我国人工智能基础实践成功严重打破，局部技术与运行到达环球上游水平，人工智能成为带动我国产业更新和经济转型的关键能源，智能社会树立取得踊跃停顿，人工智能外围产业规模将超越4000亿元，带动关系产业规模超越5万亿元;到2030年，我国人工智能实践、技术与运行总体到达环球上游水平。
此外,为放慢落实《国务院关于印发新一代人工智能开展规划的通知》,科技部于2019年8月印发《国度新一代人工智能翻新开展实验区树立上班指引》,旨在有序推进国度新一代人工智能翻新开展实验区树立。
截至2021年3月末,我国已有14个市+1个县获批树立实验区;至2023年,实验区数量估量将达20个左右。
以上数据参考前瞻产业钻研院《中国人工智能行业市场前瞻与投资策略规划剖析报告》。
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人工智能软件排行榜前十名
人工智能软件排名前十：TensorFlow、PyTorch、Keras、Scikit-learn、Caffe、Theano、OpenAI Gym、MLlib、CNTK（Computational Network Toolkit）和。
TensorFlow和PyTorch在深度学习畛域中占据上游位置。
TensorFlow由Google开发，提供了弱小的生态系统和宽泛的运行，笼罩了从图像识别到人造言语处置的多个畛域。
PyTorch以其灵活计算图和直观的调试流程在学术界越来越受欢迎，成为许多钻研人员的首选工具。
在易用性方面，Keras和Scikit-learn也是佼佼者。
Keras作为初级神经网络API，能够在多个后端运转，包括TensorFlow，其繁复的API设计极大地降低了深度学习的入门难度。
Scikit-learn是Python机器学习的传统库，提供了丰盛的数据预处置、模型训练和评价工具，十分适宜极速原型开发和数据剖析。
关于更专业的运行，Caffe、Theano和OpenAI Gym等软件各具特征。
Caffe由加州大学伯克利分校开发，专一于卷积神经网络，尤其在图像处置方面体现杰出。
Theano是一个早期的深度学习库，提供了弱小的数值计算配置，对深度学习的早期开展起到了关键作用。
OpenAI Gym是一个用于开发和比拟强化学习算法的开源库，提供了多种环境供钻研人员测试和训练智能体。
MLlib、CNTK和在特定畛域也施展着关键作用。
MLlib是Apache Spark的机器学习库，实用于大规模数据处置和剖析。
CNTK，即计算网络工具包，由微软开发，专一于与语音和图像关系的深度学习义务。
是框架下的机器学习库，为开发人员提供了丰盛的机器学习和数据处置配置。
这些人工智能软件各有千秋，独特推进了人工智能技术的极速开展及其在各畛域的宽泛运行。
无论是初学者还是资深专家，都能在这些工具中找到适宜自己的弱小助手。
