人工智能的要素与技术及产业链、行业相关风险、主要壁垒构成

1、人工智能的要素与技术

（1）人工智能的要素

算力、算法和数据是人工智能三要素。算力包括软件和硬件的开发，计算机、芯片等载体提供了基本算力。算法是机器学习的实现途径，机器学习是一种可以从数据分析中获得信息进行预测的算法，最热门的机器学习是深度学习（神经网络）。海量数据提升识别率和精准度。

（2）人工智能的技术

人工智能核心技术包括计算机视觉技术、人脸识别技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、自适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等。如：计算机视觉技术是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步地说，是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的科学。人脸识别技术是计算机视觉技术的一种应用，即基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

2、人工智能产业链

根据从底层到应用的技术逻辑，可以将人工智能的产业链可以分为基础层、技术层、应用层。基础层侧重基础支撑平台的搭建，主要包含传感器、AI 芯片、数据服务和云计算服务，相关产业链条相对成熟，技术研发投入资金量大。技术层侧重核心技术的研发，旨在设计出能够代替人脑解决某类问题的通用方法，包括算法模型、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、人工智能平台等。应用层基于技术层各类方法，解决特定的现实问题，落地细分行业场景，形成行业解决方案与智慧软硬件产品，例如：计算机视觉技术可用于金融和安全等领域的人脸识别；智能语音技术可用于智能扬声器和录音机的语音识别；自然语言处理技术可用于客户服务问题的智能解答。

发展历程

资料来源：普华有策

3、 行业基本风险特征

（1）技术风险

虽然经过数十年的努力，安防、机器人、自动驾驶、医疗、无人机、增强现实等领域都出现了各种形态的人工智能应用，但是人工智能依然面临着很多技术性挑战，距离完全还原人类智能还存在很大的差距。以机器模拟人类语言为例，对于标准化、规范化的问题，目前人工智能的技术水平能够实现简单的人机对话沟通，但是如果对话过程中涉及更多的人类知识、上下文语境复杂或者包含非语言信息，人工智能系统仍然无法实现与人类的无差别沟通。比如面对一些有歧义的自然语句，人类可以根据上下文和语境分析出语言传递的真实信息，但对于机器来说，目前的技术水平还未能实现较好的突破。

（2）道德风险

人工智能产业在快速发展、迅速应用的过程中，同样面临着潜在的社会风险和挑战。隐私、安全性、公平、伦理等问题引起人们的日益关注。以人工智能、大数据为代表的新型数据安全风险日益凸显，尤其是侵害消费者隐私、网络诈骗等事件，给公民的信息和财产安全造成严重威胁。预计未来各国对数据监管和隐私保护将会陆续推出相关政策法规加以规范，并加强相关领域监管。

（3）应用风险

目前，许多人工智能前沿技术仍然缺乏从技术到产品、再到规模化应用的工程化经验。人工智能技术的应用涉及到新型基础架构、数据分析流程以及智能硬件部署等多个环节，每一个环节都可能会影响识别效果，进而影响认知和决策判断，因此，将技术从实验室扩展到工业化应用的过程本身就是很大的挑战。鉴于人工智能行业落地场景较为分散复杂、各场景成熟度差异较大，预计未来产业链上下游生态平台、系统集成商、解决方案提供商等不同类型企业竞争和合作关系将出现交错，并将随着行业场景深度结合方向的选择呈现分化，形成细分市场。

4、 行业壁垒

人工智能应用层的行业壁垒如下：

（1）资质壁垒

资质壁垒来自于上游厂商和下游用户对服务提供商实力的认知，最主要的体现形式是厂商对经销商的资质认证和授权。厂商的资质认证通常会考察经销商的公司规模、财务实力、业界知名度、现有合作伙伴、行业经验、销售和技术团队的规模及完备程度、从事相关业务的经验和历史，以及现有销售渠道架构或目标客户群规模等方面。获得以上资质认证和授权一般需要经过较长时间的经验积累和渠道拓展，短期内突破该壁垒存在一定难度。上述资质往往需要经过项目和经验的长期积累、管理水平的不断提升、企业综合竞争力的不断增强后方能获得，因此是进入本行业的主要壁垒之一。

（2）技术和人才壁垒

技术领先性、相关资质、可用技术资源、过往项目的成功经验以及公司的资金实力等均是客户选择供应商时的重点考察指标。同时，知名企业对于服务供应商的经济实力和风险承受能力有较高要求，且要求供应商技术团队中包含一定数量通过业界专业认证、具有若干年相关工作经验的技术人员，甚至对认证类型、人数和不同认证持有者的搭配比例也有一定的要求。人才作为企业的核心资源之一，是企业核心竞争力的主要体现。企业研发、管理和营销团队的形成是一个逐步发展、长期积累的过程，技术和人才壁垒是行业当前发展面临的重要壁垒之一。

（3）行业经验和品牌壁垒

客户要求服务供应商具有一定的行业经验，对客户所在行业的业务规则、流程及应用环境有较为深刻的理解。尤其是政府、企事业单位以及一些特殊行业客户（如能源和运营商）等对服务供应商以往的行业成功案例、信息化产品的安全性、稳定性要求更高，因此对服务供应商的行业经验和品牌有较高要求。在此前提下，先进入者因经历了长期良好的应用与服务积累，在行业竞争中建立了较好的客户基础，而具有稳定、忠诚的客户群体，具备较强的竞争优势。

（4）销售和服务网络壁垒

完善的销售和服务网络是进入行业的重要壁垒之一。用户使用信息化产品是一个长期的过程，经常会遇到临时问题或产生临时需求，加之购买服务的客户具有地域分布广泛的特点，若不能及时有效地解决客户问题，满足客户需求，将大大降低客户的满意度，服务供应商也可能因此而失去商业机会。因此，服务提供商在提供服务的同时，要以客户为中心，建立较为完善、贴近客户的销售和服务网络，及时有效地解决客户问题，满足客户需求，向客户提供持续的售前支持、售后服务和技术支持。

更多行业资料请参考普华有策咨询《2022-2028年人工智能产业链深度调研及投资前景预测报告》，同时普华有策咨询还提供产业研究报告、产业链咨询、项目可行性报告、十四五规划、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。

目录

第一章　人工智能的基本介绍

1.1　人工智能的基本概述

1.1.1　人工智能的内涵

1.1.2　人工智能的分类

1.1.3　人工智能的特征

1.1.4　人工智能关键环节

1.1.5　人工智能技术层级

1.1.6　人工智能发展意义

1.2　人工智能产业链分析

1.2.1　产业生态链结构

1.2.2　产业链基本构成

1.2.3　产业链相关产品

1.2.4　产业链相关企业

第二章　2017-2022年上半年国际人工智能行业发展分析

2.1　全球人工智能行业发展综况

2.2　全球主要经济体人工智能战略特点

2.3　美国

2.4　日本

2.5　欧洲

2.6　各国人工智能产业发展动态

第三章　2017-2022年上半年中国人工智能行业政策环境分析

3.1　人工智能政策阶段特点分析

3.1.1　第一阶段

3.1.2　第二阶段

3.1.3　第三阶段

3.2　人工智能行业获得政策红利

3.3　人工智能行业相关规划逐步完善

3.4　地区人工智能政策规划逐步完善

3.5　机器人相关政策规划分析

3.5.1　机器人产业发展规划发布

3.5.2　机器人产业健康发展政策

3.5.3　机器人纳入研发重点专项

3.5.4　各地区加快机器人行业布局

第四章 中国人工智能行业市场规模分析及预测

4.1 2017-2022年上半年中国人工智能行业市场规模分析

4.2 2017-2022年上半年中国人工智能行业基本特点分析

4.3 2017-2022年上半年中国人工智能行业销售收入分析

4.4 2017-2022年上半年中国人工智能行业市场集中度分析

4.5 2022-2028年中国人工智能行业市场规模预测

第五章　2017-2022年上半年中国人工智能行业发展分析

5.1　人工智能行业发展进程

5.2　人工智能行业发展价值

5.2.1　人工智能催生智能经济

5.2.2　人工智能助力智能社会

5.3　中国产业智能化升级指数分析

5.4　2017-2022年上半年人工智能行业发展综况

5.4.1　人工智能应用需求加大

5.4.2　人工智能产业逐步成熟

5.4.3　市场发展规模逐步上升

5.4.4　人工智能基础架构规模

5.4.5　人工智能从业人员规模

5.4.6　人工智能产业发展特征

5.4.7　人工智能开放平台发布

5.5　人工智能产业生态格局分析

5.6　人工智能行业竞争格局分析

5.7　人工智能行业发展存在的主要问题

5.8　人工智能行业发展对策及建议

第六章　2017-2022年上半年重点区域人工智能行业发展布局

6.1　人工智能行业区域发展格局分析

6.1.1　人工智能区域发展指数

6.1.2　人工智能产业园区建设

6.1.3　人工智能创新应用先导区

6.1.4　新一代人工智能创新发展试验区

6.2　北京市

6.3　上海市

6.4　广东省

6.5　浙江省

第七章　2017-2022年上半年人工智能技术发展的驱动要素

7.1　人工智能行业发展的技术机遇

7.2　硬件基础日益成熟

7.3　人工智能芯片技术发展提速

7.4　物联网提供基础环境

7.5　大规模并行运算的实现

7.6　大数据技术的崛起

7.7　深度学习技术的出现

第八章　人工智能基础技术发展及应用分析

8.1　自然语言处理技术

8.2　计算机视觉技术

8.3　模式识别技术

8.4　知识表示技术

8.5　其他基础技术分析

第九章　2017-2022年上半年人工智能技术的主要应用领域分析

9.1　YQ防控领域

9.1.1　智能技术应用背景

9.1.2　智能识别技术应用

9.1.3　算法算力技术应用

9.1.4　智能机器人技术应用

9.1.5　智能大数据技术应用

9.1.6　AI辅诊系统研发应用

9.1.7　地区AI技术抗疫状况

9.2　工业领域

9.3　医疗领域

9.4　金融领域

9.5　零售领域

9.6　其他应用领域分析

第十章　2017-2022年上半年智能机器人产业发展分析

10.1　2017-2022年上半年机器人产业发展综述

10.2　2017-2022年上半年机器人产业发展状况

10.2.1　全球机器人产业发展状况

10.2.2　中国机器人市场结构分析

10.2.3　中国机器人区域市场格局

10.2.4　中国机器人企业数量规模

10.2.5　机器人产业国产化进程加快

10.2.6　机器人产业发展问题及对策

10.2.7　机器人产业发展规划目标

10.2.8　机器人产业未来发展趋势

10.3　人工智能在机器人行业的应用状况

10.3.1　人工智能与机器人的关系

10.3.2　AI于机器人的应用过程

10.3.3　AI大量运用于小型机器人

10.3.4　人工智能促进机器人发展

10.4　人工智能技术在机器人领域的应用

10.5　机器人重点应用领域分析

第十二章　2017-2020年中国人工智能重点企业分析

12.1　A公司

12.1.1　企业发展概况

12.1.2　企业财务状况

12.1.3　人工智能生态布局

12.1.4　人工智能布局动态

12.1.5　AI芯片研发动态

12.2　B公司

12.2.1　企业发展概况

12.2.2　企业财务状况

12.2.3　人工智能发展布局

12.2.4　人工智能合作动态

12.3　C公司

12.3.1　企业发展概况

12.3.2　企业财务状况

12.3.3　人工智能发展地位

12.3.4　人工智能应用领域

12.3.5　AI研发合作动态

12.4　D公司

12.4.1　企业发展概况

12.4.2　主要业务分析

12.4.3　业务开展情况

12.4.4　经营效益分析

12.4.5核心竞争力分析

12.5　E公司

12.5.1　企业发展概况

12.5.2　主要业务分析

12.5.3　经营效益分析

12.5.4　核心竞争力分析

第十三章　2022-2028年人工智能行业投资价值分析

13.1　投资价值评估

13.2　投资机会评估

13.3　投资驱动因素

13.4　投资壁垒分析

13.4.1　进入壁垒评估

13.4.2　竞争壁垒分析

13.4.3　技术壁垒分析

13.4.4　资金壁垒分析

13.4.5　政策壁垒分析

13.5　人工智能行业投资风险分析

13.5.1　环境风险

13.5.2　行业风险

13.5.3　技术壁垒

13.5.4　内部风险

13.5.5　竞争风险

13.6　投资时机及建议

13.6.1　进入时机分析

13.6.2　投资建议分析

第十四章　2017-2022年上半年人工智能行业投资分析

14.1　全球人工智能的投融资分析

14.2　中国人工智能行业投融资状况

14.3　A股及新三板上市公司在人工智能领域投资动态分析

14.3.1　投资项目综述

14.3.2　投资区域分布

14.3.3　投资模式分析

14.3.4　典型投资案例

第十五章　人工智能行业未来发展前景及趋势预测

15.1　人工智能行业发展前景展望

15.2　人工智能行业发展趋势预测

15.2.1　人工智能产业发展趋势

15.2.2　人工智能应用趋势展望

15.2.3　城市人工智能发展方向

15.2.4　“智能＋X”将成新时尚

15.3　2022-2028年中国人工智能行业预测分析

15.3.1　2022-2028年中国人工智能行业影响因素分析

15.3.2　2022-2028年中国新一代人工智能产业规模预测