人工智能（AI）是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。在科技突飞猛进发展的今天，人工智能已成为最具创新的技术之一。

人工智能产业概述

人工智能按功能大体上可分为3类：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。弱人工智能善于单一方面的人工智能，处于计算和感知的水平；强人工智能也称通用人工智能，可以进行思考、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习等，在各方面都能和人类比肩的人工智能；超人工智能是人工智能（AI）的一种更高级别的形式，包括科学创新、通识和社交技能”。

人工智能主要覆盖三大核心环节，包括基础层、技术层和应用层。基础层主要包括数据采集、大数据、云计算和智能芯片等产业。技术层主要包括自然语言处理、语音识别、计算机视觉等。应用层主要包括智能安防、智慧城市、智能医疗、智能物流、智能家居、智能金融、智能交通、智能机器人等产业。

中国人工智能行业现状及市场规模

近年来，我国人工智能在数据、算力、算法和应用领域等方面均取得了较大的进展，人工智能行业竞争力进入全球第一方阵。2022年全国一体化大数据中心体系总体完成布局设计，东数西算工程正式全面启动，人工智能基础设施加快建设。

然而，2022年，由于国内疫情多点散发，经济增速放缓、市场需求收缩等因素影响下，我国人工智能企业的经营活动受到冲击较大，人工智能业务收入增速有所下降，2022年国内人工智能市场规模为2845亿元，同比增长43.18%。

图表二：

2017-2023年中国人工智能

行业市场规模及预测

从应用领域来看，目前我国的人工智能在城市管理及运营、工业、金融、互联网、零售、医疗、教育等领域都有不同程度的应用。

从上表中可以看出，我国AI人工智能在城市管理及运营应用领域占比较高，达到49%，成为AI人工智能产业发展的重要领域。互联网和金融行业在应用领域中占比分别为18%，12%。其中，占比最少的为教育领域，仅2%。

图表三：中国人工智能按应用领域占比统计

中国人工智能产业集群

从我国人工智能产业集群形成及区域布局来看，我国人工智能产业发展主要集聚在京津冀、长三角、珠三角、西部地区的成渝和西安、中部地区的武汉和长沙等地。其中，京津冀、长三角和珠三角城市群人工智能企业比较集中，超过全国AI企业总数的80%，产业集群效应也比较明显，是我国最有可能建设成具有全球竞争力的人工智能产业集群的地区。

❶ 珠三角AI产业集群发展现状

珠三角形成以深圳-广州为中心的人工智能产业聚集区。珠三角主要包括广州、深圳、佛山、肇庆、东莞、惠州、珠海、中山、江门等九个城市，近年来，随着人工智能快速发展，珠三角地区产业集聚效应明显。其中，超过80%的人工智能产业园区位于深圳、广州两地。

❷ 长三角AI产业集群发展现状

长三角着力打造人工智能世界级产业群。长三角包括三省一市（浙江省、江苏省、安徽省、上海市），其中，上海引领长三角人工智能产业发展，人工智能产业数产长三角总量的49%。浙江和江苏紧随其后，人工智能企业占比分别为27%、20%，安徽省人工智能企业最少，占4%。目前，长三角地区正在加快打造人工智能世界级产业群。

❸ 京津冀AI产业集群发展现状

京津冀协同建设具有全球竞争力的人工智能产业集群。相关数据显示，京津冀地区人工智能企业数据最多，占据全国人工智能企业总数的31%，形成以北京为核心的人工智能产业发展最迅速、集群发展最密集的区域。目前京津冀地区加快建设创新型国家战略，深化京津冀协同，共同建设最具国际竞争力德人工智能产业集群。

我国人工智能（AI）技术面临挑战及问题

尽管，经过多年的发展，我国人工智能行业发展取得了显著的成就，但我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍有较大的差距，人工智能在快速发展的同时也面临着诸多挑战及问题。

❶ 人才短缺挑战

人工智能高端复合型人才短缺，人工智能行业是知识密集型产业，近年来，随着人工智能的快速发展，人才需求急剧增长。由于我国人工智能人才培养体系尚不健全，人才培养周期长导致人工智能人才供不应求，特别是高端复合型人才需求紧缺。

❷ 盈利困难挑战

大部分人工智能企业面临盈利难。近年来，虽然人工智能热度不减，AI企业备受资本和市场的青睐。但是，盈利难依然给大部分企业带来困扰。人工智能属于技术密集型企业，也是非常烧钱的企业。目前我国大部分人工智能企业处于亏损状态。技术层面来看，AI技术研发成本高，技术更新迭代速度快，收益周期长是阻挡企业获得盈利的重要因素。应用层面看，下游人工智能技术应用落地具有场景碎片化、需求个性化等特点。人工智能技术应用落地过程定制比例高、周期长导致人工智能技术、产品或解决方案得到落地实施的成本较高、风险大。对于AI企业研发成果，如果不能落地应用，企业亏损的局面将很难打破。

❸ 数据安全问题

数据安全是人工智能安全的关键。人工智能算法设计与优化需要以海量优质数据资源为基础。数据质量和安全直接影响人工智能系统算法模型的准确性，进而对人工智能应用安全造成威胁。人工智能相关数据一旦被恶意利用，不仅危害个人隐私和企业资产安全，甚至影响社会稳定和国家安全。

中国人工智能行业发展趋势分析

❶ 强化学习的突破

强化学习是AI技术层中至关重要的一个分支，它通过实验的方式让机器自主学习和改进并提高。2023年，强化学习有更大的突破。通过更强大的算法和更高效的计算能力，机器将能够在更复杂的环境中学习和决策，从而实现更高级的智能。

❷ AI在医疗领域的应用更加高效

近年来，AI技术在医疗领域的应用已经取得较大的突破，未来几年，预计AI在医疗领域的发展将更加迅猛。通过大数据和云计算，AI可以在医学影像分析、疾病诊断和药物研发等方面发挥重要作用。通过人工智能技术，医疗服务可以实现更加精准和高效，提高了诊断和治疗的准确性和效率。同时，人工智能技术还可以改善医生和患者之间的沟通和互动，提高患者的医疗体验。

❸ AI与物联网的结合将会更加广泛

物联网（IoT）是指通过网络将各种物理设备、传感器、终端等连接起来，实现信息交换和通信的技术。物联网可以让人类感知和控制周围的环境，提高生活和工作的便利和效率。物联网产生了大量的数据，而人工智能则可以对这些数据进行分析和处理，从而实现对物联网设备和系统的智能化管理和优化。未来预计AI将与物联网更加紧密地融合。通过将AI技术应用于物联网设备中，可以实现设备的智能感知、自主决策和自动控制。这将带来更智能化的家居、智慧城市和智能交通等应用。

❹ AI将在教育领域的普及更加广泛

AI在教育领域的应用已经开始出现，但目前占比不大，不到2%。预计AI将在教育领域普及得更广泛。通过智能教育系统和个性化学习平台，AI可以根据学生的特点和需求，提供个性化的学习内容和教学方式。这将提高教育的质量和效果，帮助学生更好地发展潜力。

在未来或许会有更多的观点认为，人工智能与人类不应属于竞争关系，人工智能发展的最终目的也不能是取代人力。人工智能作为一种最前沿的科技，应融入社会大众的生活，增强人类的个体能力。也正因如此，人工智能应用设计的逻辑和方向将随着人们对人工智能的认知和理解的改变而改变。