从爆发因素、竞争格局看AI的行业发展趋势

AI行业爆发因素：当前的人工智能浪潮是由技术进步、用户需求与产业趋势共同推动的。

从技术层面来看，深度学习、大数据、GPU并行计算、高性能硬件四大核心技术持续突破，人工智能产业链初具雏形。

1、底层基础资源：以TrueNorth为代表的高性能芯片不断升级，数据量呈几何级增长，数据覆盖越发全面、数据处理与分析能力持续提升；

2、中间核心技术层：基于深度学习与算法的语音识别、图像识别、机器人及自然语言处理等核心技术不断突破

3、顶层行业应用：人工智能已在安防、教育、医疗、金融及商业等领域实现大规模应用，并催生智能安防、智慧教育、智慧医疗及无人驾驶等全新业态。

从用户需求来看，合理的需求满足路径、人口众多的中国国情、消费升级和用户体验的需求催化AI应用落地。中国巨大的人口基数派生出庞大的需求，人工智能带来的生产力和效率的提高能使更多应用场景得到优化提升。中国经济增长结构在发生着根本性的转变，消费升级给商户产品和应用带来了新的机遇。智能化带来的提升能更有效地匹配消费升级的需求，因此具备更强的竞争力。

从产业趋势来看，劳动力成本上升、互联网行业发展遇到瓶颈、政策鼓励共同助力“人工智能+”的快速发展。

AI行业竞争格局：人工智能涉及范围广阔，产业图谱中包括多种类型的企业。除了科技巨头全方位深度参与外，其他企业在行业中依赖自身优势参与竞争，构建了纷繁复杂的竞争格局。

按照产业链结构和面向的对象，可将AI产业链分为基础设施层、技术研发层和应用层三个层次。

基础设施层涵盖了数据支撑、感知和运算。技术研发层涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别三个方向。应用层分为智能硬件平台和软件集成平台。

从基础设施层看，随着以声学、触觉、味觉、嗅觉和视觉等仿生人体五种感知能力的智能传感设备的成熟化，为人工智能实现多元化发展提供保障。从技术研发层看，技术研发层是人工智能核心和高价值环节。从应用层看，应用层分布根据技术研发的成熟度不同存在行业领域变化。自然语言处理的成熟度最高，其次是图像识别，而机器学习领域技术成熟度最低，还未形成大规模行业应用。

基础层领域硬件发展日新月异，巨头布局开源平台；技术层面向企业级应用，细分领域竞争较为激烈；应用层想象空间广阔，参与企业众多。

AI行业发展趋势：

不同于单一领域的技术手段革新，人工智能是同工业和信息革命相似的，能够促使社会产生重大变革和发展的综合性趋势。人工智能是新形势下数字经济的重要基础设施，具备同各行各业结合的能力，越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级。新人工智能时代将是泛智能时代，覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科技行业，将给全社会带来生产力和连接度的飞跃。

从短期来看，集中于感知智能、结合垂直应用、面向企业级需求、革新数字化程度高的行业将是AI应用的关键特征，智能手机将是AI最重要的终端载体。

从长期来看，无人驾驶等AI应用有望带来商业模式的革命，通用认知智能是未来的发展方向。随着技术的进一步提升和应用的逐渐落地，人工智能将与大数据、云计算、物联网等作为技术支撑有望带来全新商业模式和业界生态的变革。在人工智能的大浪潮下，中国在数据量、技术水平和市场空间上都有突出的优势。

虽然目前人工智能发展势头迅猛，但是在发展过程中仍然存在三大难题：

一是数据流通和协同化感知有待提高；

二是强人工智能尚未实现关键技术突破；

三是智能硬件平台易用性和自主化存在差距。