人工智能（Artificial Intelligence）的概念最早在20世紀(jì)50年代提出，英文縮寫為AI，它是研究與開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能是自然科學(xué)、社會科學(xué)和技術(shù)科學(xué)三向交叉學(xué)科，試圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，期間經(jīng)歷了三次發(fā)展浪潮，當(dāng)前處于第三次大發(fā)展期。

人工智能根據(jù)從底層到應(yīng)用的技術(shù)邏輯可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層，其中基礎(chǔ)層從硬件和理論層面，為人工智能的實(shí)現(xiàn)提供根本保障；技術(shù)層基于基礎(chǔ)層的支撐，設(shè)計出解決某一類過去需要人腦解決問題的通用方法；應(yīng)用層基于技術(shù)層的能力，解決具體現(xiàn)實(shí)生活中的問題。

人工智能的基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層

數(shù)據(jù)、圖片來源：招商銀行研究院，中大咨詢研究院整理

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勞動人口減少，AI填補(bǔ)缺口

一方面，根據(jù)國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示，我國15-59歲勞動年齡人口數(shù)量在2011年達(dá)到峰值9.25億人后連續(xù)7年下降，減少總量達(dá)到2600萬人，與此同時勞動年齡人口占全國總?cè)丝诘谋戎匾惨宦方档椭?4.28%。勞動年齡人口的下降是中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中不得不面對的現(xiàn)實(shí)，據(jù)人社部預(yù)測到2030年后我國勞動年齡人口將會出現(xiàn)年均760萬人的持續(xù)減少，到2050年勞動年齡人口將會降至7億左右。

另一方面，人工智能作為新一輪科技革命、產(chǎn)業(yè)變革的核心力量，將重構(gòu)生產(chǎn)、分配、交換、消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動各個環(huán)節(jié)，能替代一部分傳統(tǒng)崗位，減少經(jīng)濟(jì)體對勞動力數(shù)量的總需求，從而弱化、甚至補(bǔ)償人口老齡化和勞動年齡人口減少對經(jīng)濟(jì)增長造成的負(fù)面影響。

數(shù)據(jù)、圖片來源：國家統(tǒng)計局，中大咨詢研究院整理

人工智能賦能，推動產(chǎn)業(yè)升級

人工智能技術(shù)在過去5-10年快速發(fā)展，隨著時間推移逐漸為大眾所知，其商業(yè)化應(yīng)用成為社會關(guān)注焦點(diǎn)，在各個行業(yè)領(lǐng)域中有廣泛應(yīng)用。雖然不同行業(yè)面臨的問題不同，但是人工智能技術(shù)可通過數(shù)據(jù)的收集、處理與分析有效解決多種問題，改變各行業(yè)生態(tài)，從而推動產(chǎn)業(yè)升級。

通過以行業(yè)滲透率、市場規(guī)模兩個維度進(jìn)行評判，可以將人工智能滲透的各行業(yè)劃分為四種類型。

一是過渡期，人工智能具有較高應(yīng)用程度，但目前市場機(jī)會有限、有望進(jìn)一步拓展，如數(shù)字政府；二是萌芽期，人工智能發(fā)揮部分功能，但處于起步階段、尚未成熟，如公共事業(yè)、醫(yī)療、智能城市、能源行業(yè)；三是成長期，行業(yè)的人工智能應(yīng)用度不足，但擁有較高的市場機(jī)會，如無人駕駛、自然資源與材料；四是發(fā)展期，人工智能技術(shù)的行業(yè)應(yīng)用度高、市場機(jī)會好，產(chǎn)生了較為深刻的影響，如零售、教育、金融、制造業(yè)、通信傳媒與服務(wù)等。

人工智能技術(shù)推動產(chǎn)業(yè)升級

數(shù)據(jù)、圖片來源：《全球人工智能發(fā)展白皮書》，中大咨詢研究院整理

各國政策頻出，國家角力激烈

越來越多的政府和企業(yè)組織逐漸認(rèn)識到人工智能在經(jīng)濟(jì)、戰(zhàn)略上的重要性，競相采取更為積極的產(chǎn)業(yè)政策。《全球人工智能發(fā)展白皮書》預(yù)測全球人工智能市場將在未來幾年經(jīng)歷現(xiàn)象級增長，2025年世界人工智能市場規(guī)模預(yù)期將超過6萬億美元。

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，近年來全球展開了AI競賽，各主要發(fā)達(dá)國家均出臺了不少支持和引導(dǎo)AI行業(yè)發(fā)展的政策。

美國連續(xù)發(fā)力人工智能，2016年成立“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)委員會”探討制定相關(guān)政策、法律，發(fā)布《國家人工智能研究和發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃》報告，將人工智能上升國家戰(zhàn)略層面。

歐洲也將人工智能確定為優(yōu)先發(fā)展項目，2016年歐盟委員會提出人工智能立法動議和《歐洲人工智能》，2018年發(fā)布主題為“人工智能歐洲造”的《人工智能協(xié)調(diào)計劃》。

日本2016年在“社會5.0”戰(zhàn)略中將人工智能作為實(shí)現(xiàn)超智能社會的核心，設(shè)立“人工智能戰(zhàn)略會議”進(jìn)行綜合管理。

全球先進(jìn)經(jīng)濟(jì)體人工智能重點(diǎn)政策

資料、圖片來源：國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心、川財證券研究所，中大咨詢研究院整理

三大要素發(fā)力，AI建設(shè)加速

作為推動人工智能技術(shù)進(jìn)步的“三駕馬車”，算法、數(shù)據(jù)和計算力三大關(guān)鍵因素在不斷創(chuàng)新、不斷發(fā)展。

在算法方面，人類在機(jī)器學(xué)習(xí)的算法上實(shí)現(xiàn)了突破，特別是在視覺和語音技術(shù)方面的成就尤為突出。

在數(shù)據(jù)方面，移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來使得數(shù)據(jù)量迎來了爆炸式增長，同時對數(shù)據(jù)的處理速度大幅提升。

在計算力方面，得益于芯片處理能力提升、硬件價格下降的并進(jìn)使得計算力大幅提升。截至目前，全球人工智能的計算力主要是以GPU芯片為主。但隨著技術(shù)的不斷迭代，如ASIC、FPGA在內(nèi)的計算單元類別將成為支撐人工智能技術(shù)發(fā)展的底層技術(shù)。

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國內(nèi)基礎(chǔ)不足，硬件依賴進(jìn)口

在人工智能從實(shí)驗室走向商業(yè)化的過程中，其發(fā)展驅(qū)動力主要來自于計算力的顯著提升、多方位的政策支持、大規(guī)模且多頻次的投資和逐漸清晰的用戶需求。

盡管中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，2019年人工智能企業(yè)數(shù)量超過4,000家，位列全球第二，在數(shù)據(jù)以及應(yīng)用層擁有較大的優(yōu)勢，然而在基礎(chǔ)研究、芯片、人才方面的多項指標(biāo)上仍與全球領(lǐng)先地區(qū)有一定的差距。

其中，人工智能芯片是人工智能技術(shù)鏈條的核心，而國內(nèi)從美國進(jìn)口的集成電路芯片的價值超過2,000億美元，遠(yuǎn)超原油進(jìn)口額；半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵零部件仍需大量從西方國家進(jìn)口，自給率不足20%；機(jī)器人的關(guān)鍵零部件在較大程度上仍舊依賴進(jìn)口，包括精密減速機(jī)、控制器、伺服電機(jī)等。

中國人工智能技術(shù)與全球領(lǐng)先地區(qū)對比

資料、圖片來源：牛津大學(xué)人類未來研究院、騰訊研究院、《全球人工智能發(fā)展白皮書》，中大咨詢研究院整理

短期GPU芯片主導(dǎo)，長期三大技術(shù)并行

對整個AI行業(yè)來講，算法、數(shù)據(jù)和算力三大基本要素中，數(shù)據(jù)尤其是海量數(shù)據(jù)的獲取和處理難度在下降，算法也在深度學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)上不斷優(yōu)化，而負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)和深度算法統(tǒng)一協(xié)調(diào)起來的芯片能否獲得質(zhì)的飛躍，成為市場關(guān)注的焦點(diǎn)。

一方面，GPU作為市場上AI計算最成熟、應(yīng)用最廣泛的通用型芯片，憑借其強(qiáng)大的計算能力、較高的通用性，GPU短期將延續(xù)AI芯片的領(lǐng)導(dǎo)地位。

另一方面，長期來看，各有性能特點(diǎn)的三大技術(shù)路線將并行發(fā)展，GPU主要方向是高級復(fù)雜算法和通用型人工智能平臺，F(xiàn)PGA未來在垂直行業(yè)有著較大的空間，ASIC長遠(yuǎn)來看非常適用于人工智能，尤其是應(yīng)對未來爆發(fā)的面向應(yīng)用場景的定制化芯片需求。

GPU、FPGA、ASIC性能特點(diǎn)對比

數(shù)據(jù)、圖片來源：CSDN、平安證券，中大咨詢研究院整理

基礎(chǔ)設(shè)施不斷升級，應(yīng)用場景持續(xù)拓展

當(dāng)前人工智能發(fā)展的新動力5G正在加快建設(shè)，將有利于滿足人工智能對終端處理能力、網(wǎng)絡(luò)傳輸能力的需求，拓展應(yīng)用場景。2019年，中國正式進(jìn)入5G商用元年，新一代通信技術(shù)5G具備高帶寬、低時延、廣連接性的特性，正在成為產(chǎn)業(yè)變革、萬物互聯(lián)的新基礎(chǔ)設(shè)施。

首先，5G可支持大量設(shè)備實(shí)時在線和海量數(shù)據(jù)的傳輸，使企業(yè)獲得數(shù)據(jù)的數(shù)量、實(shí)時性均大幅度提升，為更多人工智能應(yīng)用提供可能。

其次，5G的部署拓展將帶來超高清視頻等應(yīng)用增長，人工智能在其中發(fā)展?jié)摿薮蟆?/span>

此外，邊緣計算也是5G時代的重要特征，隨著終端進(jìn)行更多的數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用，人工智能將廣泛落地在邊緣側(cè)，邊緣智能將崛起。

人機(jī)協(xié)同模式漸顯，產(chǎn)業(yè)智能互聯(lián)滲透

在業(yè)務(wù)模式上，人機(jī)協(xié)同趨勢漸顯。人工智能的目標(biāo)是讓機(jī)器在整個從感知到行動的鏈條上模擬甚至超越人的能力，但在很多復(fù)雜場景下，單純依靠機(jī)器完全替代人類去解決問題并不現(xiàn)實(shí)?？紤]到能力范圍、時間效率、成本優(yōu)勢等因素，把人和機(jī)器作為整體部署的人機(jī)協(xié)同模式將成為未來主流。

在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上，產(chǎn)業(yè)智能化滲透加深。隨著企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的不斷推進(jìn)，產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了打通，在此基礎(chǔ)上，人工智能的應(yīng)用將從企業(yè)內(nèi)部智能化延伸至產(chǎn)業(yè)智能化，實(shí)現(xiàn)采購、制造、流通等環(huán)節(jié)的智能協(xié)同，提升產(chǎn)業(yè)整體效率。

雖然人工智能發(fā)展迅猛，但在深入產(chǎn)業(yè)落地的過程中，人工智能技術(shù)與企業(yè)需求之間仍然存在鴻溝，人工智能技術(shù)本身無法直接解決企業(yè)用戶業(yè)務(wù)需求，需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景和目標(biāo)，形成可規(guī)模化落地的產(chǎn)品與服務(wù)。

在數(shù)據(jù)方面，由于數(shù)據(jù)獲取的經(jīng)驗不足、質(zhì)量差、安全合規(guī)性不高、歸屬權(quán)引爭議、海量數(shù)據(jù)存儲與調(diào)用難、數(shù)據(jù)標(biāo)注上小場景數(shù)據(jù)采集難、復(fù)雜業(yè)務(wù)場景數(shù)據(jù)理解力有限，在應(yīng)用上需制定更精細(xì)化的規(guī)則、采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)等新技術(shù)、使用大數(shù)據(jù)湖等方式，以及提高標(biāo)注人員行業(yè)知識。

在算法模型上，從傳統(tǒng)模型到深度學(xué)習(xí)等新興算法的人工智能復(fù)雜性不斷增加，大部分基于深度學(xué)習(xí)的算法是個“黑盒子”，模型不具備可解釋性，然而在落地金融、工業(yè)、醫(yī)療等行業(yè)時，直接應(yīng)用到業(yè)務(wù)系統(tǒng)的模型需要具備符合業(yè)務(wù)邏輯的可解釋性。因此在落地過程中需采用深度學(xué)習(xí)算法與經(jīng)典統(tǒng)計類規(guī)則結(jié)合的方式來進(jìn)行建模，解決模型的可解釋性問題。

在業(yè)務(wù)場景上，隨著人工智能深入落地各垂直行業(yè)，要解決從通用場景、單點(diǎn)問題向特定場景、業(yè)務(wù)全流程演進(jìn)，同時復(fù)雜度和進(jìn)入壁壘變高，對業(yè)務(wù)場景理解能力的要求也不斷提升。企業(yè)需借助知識圖譜技術(shù)，將行業(yè)經(jīng)驗沉淀為行業(yè)知識圖譜，在此基礎(chǔ)上讓算法更好地理解業(yè)務(wù)。