當前，國內外互聯網巨頭紛紛將人工智能作為下一次產業革命的突破口，積極加大投資布局，與此同時，隨著人工智能技術進步和基礎設施建設不斷完善的推動下，全球人工智能應用場景將不斷豐富，市場規模持續擴大。

“人工智能”一詞最初是在1956年美國計算機協會組織的達特矛斯（Dartmouth）學會上提出的，人工智能發展至今經歷過經費枯竭的兩個寒冬（1974-1980年、1987-1993年），也經歷過兩個大發展的春天（1956-1974年、1993-2005年）。從2006年開始，人工智能進入了加速發展的新階段，并行計算能力、大數據和先進算法，使當前人工智能加速發展;同時，近年來人工智能的研究越來越受到產業界的重視，產業界對AI的投資和收購如火如荼。

人工智能技術邁入深度學習階段

機器學習是實現人工智能的一種重要方法，深度學習（DeepLearning）是機器學習（MachineLearning）的關鍵技術之一。深度學習自2006年由JefferyHinton實證以來，在云計算、大數據和芯片等的支持下，已經成功地從實驗室中走出來，開始進入到了商業應用，并在機器視覺、自然語言處理、機器翻譯、路徑規劃等領域取得了令人矚目的成績，全球人工智能也正式邁入深度學習階段。

與此同時，全球人工智能領域對新技術的探索從未停止，新技術層出不窮，例如近年來一些新的類腦智能算法提出來，將腦科學與思維科學的一些新的成果結合到神經網絡算法之中，形成不同于深度學習的神經網絡技術路線，如膠囊網絡等，技術的不斷進步是推動全球人工智能的發展的不竭動力，這些新技術的研究和應用將加快全球人工智能的發展進程。

主要經濟體加快人工智能戰略布局

人工智能作為引領未來的戰略性技術，目前全球主要經濟體都將人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。自2013年以來，包括美國、中國、歐盟、英國、日本、德國、法國、韓國、印度、丹麥、芬蘭、新西蘭、俄羅斯、加拿大、新加坡、阿聯酋、意大利、瑞典、荷蘭、越南、西班牙等20多個國家和地區發布了人工智能相關戰略、規劃或重大計劃，越來越多的國家加入到布局人工智能的隊列中，從政策、資本、技術人才培養、應用基礎設施建設等方面為本國人工智能的落地保駕護航。

人工智能領域新基建擴容趨勢明顯

人工智能新基建包含智能芯片、5G、感知網絡、數據中心等支持人工智能發展的生產性設施建設，同時人工智能與實體經濟深度融合做構建的智能經濟形態也是人工智能領域新基建的一部分。近年來，全球人工智能發展的生產性設施建設步伐加快，2020年新冠疫情在全球爆發，對全球的經濟生產活動產生較大的沖擊，但值得注意的是，全球范圍內的新基建業務擴容未被阻斷，從各國政府到行業主要企業都積極參與到人工智能新基建的建設中。

人工智能芯片是人工智能的大腦，隨著全球人工智能終端設備數量的增長以及邊緣計算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增長，市場規模不斷擴大。根據Tractica公布的數據顯示，2019年全球人工智能芯片市場規模達110億美元，預計2020年全球人工智能芯片市場規模將增加至175億美元，2025年全球人工智能芯片市場規模有望突破720億美元。

5G的低延遲、高速度和邊緣計算能力可以推動人工智能設備更智能地進行大量的數據連接，提升人工智能設備的學習能力，與此同時將5G網絡與人工智能技術相結合，可以有效提高5G網絡的智能化程度，使網絡從人工配置參數與使用專家的經驗編制策略轉變為網絡智能配置參數與智能策略自動生成成為可能。由此可見，5G與人工智能的互促式發展可以加速全球人工智能應用突破與落地，因此，目前全球范圍正在加快5G商用推廣的步伐，全球5G基礎設施建設如火如荼。

根據GSMA（全球移動通信系統協會）公布的數據顯示，截至2020年7月底，全球38個國家已經部署了92張5G移動網絡，較4月底增加了22張;截至2020年9月，全球5G終端達到18類362款，其中162款手機，113款已經上市，其中70%+支持SA（獨立組網），5G商用正在加快。

根據愛立信公布的數據顯示，截至2020年6月底，全球范圍內共部署了約72萬個5G基站，2020年8月這一數據增加至80萬個，前瞻預計，到2020年底，全球5G基站總數將達到100萬個。

近年來，隨著計算能力越來越強，云計算、大數據、虛擬化等技術的出現，讓人工智能有了可依賴的現實技術基礎。人工智能的算法需要依賴海量的數據，利用海量的樣本進行機器學習。數據中心天然就是一個海量數據庫，每天生成的和轉發的數據都在呈指數增長，有了這些數據，再利用大數據技術去分析，就能得到很多有意義的數據供人工智能學習;與此同時，人工智能要依賴計算，只有高速的計算能力才能在短時間完成指定的任務，現在的數據中心利用網絡進行分布式計算，大大提高了計算能力，人工智能的學習能力可以得到大幅提升。數據中心為人工智能提供更多的技術支撐與創造無限可能。

全球數據中心建設加快有力的推動了人工智能的發展，從2017年開始，伴隨著大型化、集約化的發展，全球數據中心數量開始縮減，但值得注意的是，隨著行業集中度的逐步提升，全球超大型數據中心數量總體增長，據Cisco的統計數據顯示，2019年，全球超大型數據中心數量約447個;至2020年，全球超大新數據中心將達到485個。

根據Gartner公布的數據顯示，2017年底全球部署機架數達到493.3萬架，安裝服務器超過5500萬臺，2019年全球數據中心部署的機架數量約為495.4萬架。預計2020年機架數將超過498萬架，服務器超過6200萬臺。

人工智能商業化加速應用場景愈發豐富

人工智能技術經過過去近10年的快速發展已經取得較大突破，隨著人工智能理論和技術的日益成熟，人工智能場景融合能力不斷提升，因此，近年來商業化應用已經成為人工智能科技企業布局的重點，歐洲、美國等發達國家和地區的人工智能產業商業落地期較早，中國作為后期之秀，近年來在政策、資本的雙重推動下，人工智能商業化應用進程加快。目前，人工智能技術已在金融、醫療、安防、教育、交通、制造、零售等多個領域實現技術落地，且應用場景也愈來愈豐富

值注意的是，盡管目前全球范圍內人工智能商業化進程正加速推進，但受制于應用場景的復雜度、技術的成熟度、數據的公開水平等限制，全球人工智能仍處在產業化和市場化的探索階段，落地場景的豐富度、用戶需求和解決方案的市場滲透率仍有待提高。

人工智能市場規模快速增長

基于人工智能技術的各種產品在各個領域代替人類從事簡單重復的體力或腦力勞動，大大提升了生產效率和生活質量，也促進了各個行業的發展和變革。

普華永道數據預測，受到下游需求倒逼和上游技術成型推動的雙重動因，2020年全球人工智能市場規模將達到2萬億美元，預計未來幾年市場將繼續保持高速增長，到2030年全球市場規模將達到15.7萬億美元的規模，約合人民幣104萬億元。

北美地區人工智能產業發展領先

近年來，人工智能在北美洲、亞洲、歐洲地區發展愈演愈烈。北美、亞洲和歐洲是全球人工智能發展最為迅速的地區。截止2019年底，北美地區共有2472家人工智能活躍企業，超級獨角獸企業78家;亞洲地區活躍人工智能企業1667家，超級獨角獸企業8家;歐洲地區活躍人工智能企業1149家，超級獨角獸企業8家。

注：超級獨角獸指的是估值超過100億美元的企業

科技巨頭紛紛布局人工智能行業

近年來，全球科技巨頭紛紛布局人工智能。在美國地區，Google實行“全面開花”的策略，在云服務、無人駕駛、虛擬現實、無人機、倉儲機器人等領域均有布局。Facebook依托社交網絡，從產品中獲得數據、訓練數據，再將其人工智能產品反作用于社交網絡用戶。微軟則致力于將人工智能技術應用到智能助手、AR/VR等領域，例如Skype及時翻譯、小冰聊天機器人、Cortana虛擬助理等應用。在中國，互聯網巨頭企業如百度、騰訊和阿里均紛紛依托自身平臺優勢，構建人工智能服務產品，主要布局于人工智能應用層領域。

人工智能新一輪資本熱潮方興未艾

從生產方式的智能化改造，到生活水平的智能化提升，再到社會治理的智能化升級，新一代人工智能的應用驅動特征愈加明顯，大量新興應用場景持續培育形成。快速豐富的數據儲備，逐漸清晰的業務邏輯，以及即將落地的商業價值，促使全球人工智能新一輪資本熱潮方興未艾。

根據CBInsights公布的數據顯示，2014-2019年全球人工智能融資金額和融資次數逐年增長，2019年再創新高，融資金額達到265.80億美元，融資次數超過2000次。

以上數據及分析均來自于前瞻產業研究院《中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。
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