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新基建之人工智能
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； ； 根据国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，2020年初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿；2025年人工智能理论实现重大突破，核心产业规模超过4000亿，带动相关产业规模超过5万亿；2030年成为人工智能创新中心，核心产业规模超过1万亿，带动相关产业超过10万亿。据此推算，2020-2025年人工智能核心产业规模年均复合增速为22%。
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； ； 下图为人工智能产业规模预测
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； ； ； 数据来源：新一代人工智能规划
人工智能产业链价值分析
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； ； 什么是人工智能？
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； ； 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
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； ； 根据人工智能的应用，人工智能可以分为专有人工智能、通用人工智能、超级人工智能。
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； ； 根据人工智能的内涵，人工智能可以分为类人行为（模拟行为结果）、类人思维（模拟大脑运作）、泛（不再局限于模拟人）智能。
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； ； ；人工智能的驱动因素：算法/技术驱动、数据/计算、场景和颠覆性商业模式驱动。
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； ； 人工智能的承载方式：
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； ； ；技术承载方式：单机智能、平行运算/多核智能、高度分散/群体智能。
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； ； ；表现方式：云智能、端智能、云端融合。
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； ； ；人工智能与人的关系：机器主导、人主导、人机融合。
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运用场景
人工智能产业链
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； ； 人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理，以及人机交互、机器视觉、自动驾驶等方面都已经成功应用。
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； ； 人工智能更易于解决符合以下特点的商业问题：
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； ； （1）行业存在持续痛点；
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； ； （2）商业流程本身具有数字化的信息输入，问题可以细分并清晰的界定，商业流程存在重复，且获得的结果的沟通以书面沟通或单相沟通为主；
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； ； （3）商业流程较少受整体商业环境的复杂影响。
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人工智能发展路径
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； ； 人工智能产业链
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； ； 人工智能产业链根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”，应用层最靠近“端”。
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； ； 基础层（按技术层级从上到下，下同）
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； ； 计算能力层：大数据、云计算、GPU/FPGA等硬件加速、神经网络芯片等计算能力提供商。
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； ； 数据层：身份信息、医疗、购物、交通出行等各行业、各场景的一手数据。
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； ； 技术层
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； ； 框架层：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系统。
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； ； 算法层：机器学习、深度学习、增强学习等各种算法。
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； ； 通用技术层：语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件。
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； ； 应用层
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； ； 应用平台层：行业应用分发和运营平台，机器人运营平台。
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； ； 解决方案层：智能广告、智能诊断、自动写作、身份识别、智能投资顾问、智能助理、无人车、机器人等场景应用。
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人工智能城市产业链模型
产业生态，图片来源于网络
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； ； 2020年《达摩院2020十大科技趋势》：人工智能从感知智能向认知智能演进；计算存储一体化突破AI算力瓶颈；工业互联网的超融合；机器间大规模协作成为可能；模块化降低芯片设计门槛；规模化生产级区块链应用将走入大众；量子计算进入攻坚期；新材料推动半导体器件革新；保护数据隐私的AI技术将加速落地；云成为IT技术创新的中心。