2022年全球人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告

2022年全球人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告北京：海淀區(qū)北四環(huán)中路229號海泰大廈1118、2上海：黃浦區(qū)河南南路33號新上海城市廣場1809室深圳：福田區(qū)金田路3038號現(xiàn)代國際大廈1棟1CAAI中國人工智能學會會員單位報告參與機構(gòu)尚普研究院合作機構(gòu)容億投資：創(chuàng)始合伙人劉宏春、合伙人崔驊特別鳴謝 2?2022.5SHANGPUGROUPPPREFACE伴隨全球數(shù)字化進程的加快，人工智能成為引領(lǐng)未來世界發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。近年來，各國政府、科研教育機構(gòu)、科技企業(yè)及專家學者紛紛加入到推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中，人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)融合程度不斷加深。2022年，尚普研究院從全球視角出發(fā)，對于人工智能的發(fā)展歷程、產(chǎn)業(yè)鏈、核心技術(shù)、應用領(lǐng)域及發(fā)展趨勢等方面進行全面梳理，為政府部門、從業(yè)人員、教育工作者、社會公眾更好了解人工智能的過去、現(xiàn)狀及未來提供參考。報告還有許多不足之處，希望讀者與尚普研究院分析師團隊多溝通交流，以便為今后的報告撰寫提供寶貴建議。尚普咨詢集團尚普研究院2022年5月尚普研究院：2022年全球人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告框架報告框架在各類機器載體上模擬并擁有類似生物/人工智能歷經(jīng)三次發(fā)展報告框架在各類機器載體上模擬并擁有類似生物/人工智能歷經(jīng)三次發(fā)展浪潮，在技術(shù)和應用等人工智能核心技術(shù)歷經(jīng)萌芽期、穩(wěn)定爬升期和數(shù)據(jù)、算法、算力以及政策、頂尖人才/機構(gòu)共同政策人才機構(gòu)數(shù)據(jù)算法算力人工智能底層基礎(chǔ)提供智能服務器等算力設施以人工智能深度學習開源框架是AI算法開人工智能核心技術(shù)數(shù)據(jù)庫設計、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)計算機視覺U-Net計算機視覺U-NetR-CNN……Word2VecSeq2Seq……語音處理語音識別語音合成……知識圖譜邏輯回歸神經(jīng)網(wǎng)絡支持向量機卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN決策樹循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN隨機森林圖神經(jīng)網(wǎng)絡GNN樸素貝葉斯長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM無監(jiān)督學習自編碼器AE強化學習生成對抗網(wǎng)絡GAN…………AAI核心技術(shù)主要涉及機器學習、計算機視覺、自然語言處理、語音處理、知識圖譜等，機器學習作為人工智能的核心，與計算機視覺、自機器學習主要包括有監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習三類。機器學習專門研究計算機如何模擬/實現(xiàn)生物體的學習行為，獲取新的知識技能，利用經(jīng)驗來改善特定算法的性能。 4?2022.5SHANGPUGROUP尚普研究院：2022年全球人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告框架尚普研究院：2022年全球人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告框架支持向量機長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡以此令長期記憶與短期記憶相結(jié)合，達到序報告框架卷積神經(jīng)網(wǎng)絡報告框架卷積神經(jīng)網(wǎng)絡由數(shù)千甚至數(shù)百萬個緊密互連的簡單處理節(jié)點組成，包括輸入層、卷積層、池化層、隨機森林利用多棵決策樹對樣本進行訓練并預測的一種分類器。從每個決策樹收集輸出，通以間隔最大化為基準，學習得到盡可能遠離數(shù)據(jù)的決策邊界算法，支持向量是確定決策核心技術(shù)人工智能下游應用成熟度模型人工智能下游應用成熟度模型金融產(chǎn)業(yè)融合Transformer模型產(chǎn)業(yè)融合Transformer模型元宇宙（Metaverse）熱點問題學術(shù)與商業(yè)化倫理與安全就業(yè)國家間技術(shù)限制……前沿技術(shù)Transformer模型BERT模型ViT模型類腦計算……元宇宙生命科學新冠疫情半導體碳中和冬奧會……5?2022.5SHANGPUGROUP人工智能開篇：全球四次工業(yè)革命發(fā)展歷程報告開篇18世紀以來，在全球政治格局變化背景下，工業(yè)革命帶報告開篇世界GDP走勢單位：億美元900,000800,000600,000500,000500,000/ //政治經(jīng)濟400,0001840-18421914-1918300,000大清：康乾盛世中華人民共和國成立200,0001856-18601939-19451991100,000100,0000資料來源：WorldBank世界銀行，TheWorldEconomy:HistoricalStatistics,OECD,Paris，北京大學出版社《全球通史—從史前《第四次工業(yè)革命》2016年6月第1版，部分圖片來自百度百科等，尚普研究院結(jié)合公開資料整理繪制6?2022.5SHANGPUGROUPCONTENTS人工智能概念人工智能人工智能(ArtificialIntelli物/超越生物的智能（感知、學習、推理、交流等）。人工智能初期屬于計算機科學的分支，研究領(lǐng)域涉及計算機視覺、自然語言處理、機器學習、語音處理等，同時又與多個學科緊密相關(guān)，包括自動控制、電子技術(shù)、數(shù)學、心人工智能9 9?2022.5SHANGPUGROUP 將智能形式化為符號、知識、規(guī)則和生物智能是由神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生的，通智能取決于感知和行為，取決于對外界算法，并用計算機實現(xiàn)符號、知識、過人工方式構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡，再訓練復雜環(huán)境的適應，而不是表示和推理，規(guī)則和算法的表征和計算，從而實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)生智能。不同的行為表現(xiàn)出不同的功能和不同的 基本思想用計算機來模擬人的智能行為?？刂平Y(jié)構(gòu)。生物智能是自然進化的產(chǎn)物，生物通過與環(huán)境及其他生物之間的相互作用，從而發(fā)展出越來越強的智能，人從學術(shù)角度來看，人工智能主要包括符號主義、聯(lián)結(jié)主義和行為主義三大學派。符號主義主張通過人工賦予機器智能，聯(lián)結(jié)主義依托機器自行習得智能，行為主義則在與環(huán)境的作用和反饋中獲得智能。人工智能三大學派的發(fā)展與算法、算力和數(shù)據(jù)三要素密切相關(guān)，未來三大學派將呈現(xiàn)逐步融合的趨勢，發(fā)揮其各自特點持續(xù)推人工智能三大學派神經(jīng)網(wǎng)絡及神經(jīng)網(wǎng)絡間的連接機制與啟發(fā)式程序邏輯理論家（LT）、專家腦模型（MP）、感知機、多層網(wǎng)絡中的反向傳播算法（BP）和人工神經(jīng)網(wǎng)規(guī)則和決策樹神經(jīng)網(wǎng)絡反饋控制、遺傳算法、強化學習等尼爾遜(Nilsson)魯梅爾哈特(Rumelhart) ?2022.5SHANGPUGROUP人工智能與大腦的關(guān)聯(lián)性端腦表面所覆蓋的灰質(zhì)稱為大腦皮質(zhì)，即新皮質(zhì)（neocortex）。新皮質(zhì)是進化程度較高級的皮質(zhì)，是哺乳動物大腦皮質(zhì)的大部分，在腦半球頂層，其主要分為六層(①分子層；②外顆粒層；③外錐體細胞層；④內(nèi)顆粒層；⑤內(nèi)錐體細胞層；⑥多形細胞層），與一些高等功能如知覺、運動指令的產(chǎn)生、空間推理、意識及人類語言有關(guān)系。神經(jīng)元作為新皮質(zhì)學習的基本單元，學習是由單元之間聯(lián)系的突觸力量所決定的。神經(jīng)科學為思維的模式識別理論提供依據(jù)，加拿大心理學家DonaldO.Hebb于1949年首次嘗試解釋學習的神經(jīng)原理，即“Hebbiantheory赫布理論”：突觸前神經(jīng)元向突觸后神經(jīng)元持續(xù)重復的刺激可以導致突觸傳遞效能的增加，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的建立就 將神經(jīng)沖動由胞體 軸突傳至其他神經(jīng)元，資料來源：浙江人民出版社《人工智能的未來—揭示人類思維的奧?2022.5SHANGPUGROUP人工智能與大腦的關(guān)聯(lián)性雷?庫茲韋爾(RayKurzweil)與杰夫?霍金斯(JeffHawkins)、迪利普?喬治(DileepGeorge)共同提出“大腦新皮質(zhì)模型”。大腦新皮質(zhì)模式識別主要由三部分組成：①輸入（低層級模式）；②模式名稱；③較高層級模式集合。每個模式都具有輸入信息、識別模式的處理程序以及一次輸出過程。在輸入環(huán)節(jié)，模式（圖形、字母、詞語等）需按照模式識別器的連續(xù)順序出現(xiàn)，才可以被識別；當模式識別器識別到相關(guān)模式時，該模式識別器的軸突也會被激活。舉例來看，信息沿著概念層級向上流動，從基本的字母特征到字母再到詞語，之后識別會繼續(xù)向上流動到短語，最終形成更為復雜的語言字母模式包含一組輸字母模式包含一組輸入信息、識別模式處理程序以及一次輸出，字母模式向“詞語”的更高層級模式輸出。 資料來源：浙江人民出版社《人工智能的未來—揭示人類思維的奧?2022.5SHANGPUGROUP人工智能發(fā)展歷程1957：Frank1968：斯坦福研究1985：Geoffrey1998：MNIST數(shù)據(jù)庫中的圖像集建立2022：AI在20世紀50年代以來，人工智能歷經(jīng)三次發(fā)展浪潮，在技術(shù)1950年，艾倫?圖靈（AlanTuring）發(fā)表了一篇劃時代的論文，文中預言了創(chuàng)造出具有真正智能的機器的可能性。1956年夏，約翰?麥卡錫(JohnMcCarthy)、馬文?明斯基(MarvinMinsky)等科學家在美國達特茅斯學院開會研討“如何用機器模擬人的智能”，首次提出聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的發(fā)展，泛在感知數(shù)據(jù)和通用圖形處理器推動以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，大幅跨越了科學與應用知機2020：AI助力知機2020：AI助力1982：1982：John2009：谷歌推出自動駕駛汽車疫情防控1979：福島Hopfield發(fā)明學科的誕生學科的誕生斯帕羅夫sI開2006：2006：GeofferyELIZAELIZA能在化學領(lǐng)域1986：反向傳大學David2015：谷歌大腦團隊開發(fā)出機首個科學發(fā)現(xiàn)首個科學發(fā)現(xiàn)播算法誕生Field和Bruno器學習開源框架—TensorFlowOlshausen提出稀疏編碼出稀疏編碼1950：Alan1987：人工智Turing提出能軟件在企業(yè)2014：蒙特利爾大學Ian了圖靈測試1965：專家系統(tǒng)誕生戰(zhàn)略領(lǐng)域首次Goodfellow發(fā)明“生成對商業(yè)化應用商業(yè)化應用抗性網(wǎng)絡” 資料來源：人民郵電出版社《人工智能通識課》2020年6月第1版，部分圖片來自Googl?2022.5SHANGPUGROUP人工智能典型算法成熟度路線圖尚普研究院依據(jù)人工智能典型算法的發(fā)展階段，將近年來出現(xiàn)的GPT-3模型、ViT模型、BERT模型等劃分至技術(shù)萌芽階段；將具有一定技術(shù)沉淀但仍需持續(xù)迭代的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡等劃分至技術(shù)穩(wěn)定爬升階段；將擁有較長發(fā)展歷史的決策樹、邏輯回歸、樸素貝葉斯等劃分至技術(shù)成熟階段，具體如下圖所示。人工智能典型算法成熟度路線圖可作為本報告核心技術(shù)和趨勢展望章節(jié)概覽，供相關(guān)讀者參考。伴隨人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，典型算法成熟度路線圖有待不斷優(yōu)化。oo聯(lián) ?2022.5SHANGPUGROUP產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素：數(shù)據(jù)、算力、算法數(shù)據(jù)層面：近年來全球數(shù)據(jù)規(guī)模持續(xù)增長，IDC預計到2025年全球數(shù)據(jù)量將達到175ZB；算力層面：1971年芯片算力從0.06MIPS快速增長至15.8TOPS以上；算法層面：伴隨技術(shù)的不斷發(fā)展，機器學習、計算機視覺、自然語言處理、語音處理、知識圖譜等AI核心技術(shù)相關(guān)算單位：ZB單位：ZB單位：MIPS萬次/每秒運算，TOPS萬億次/每秒運算600,000,00062600,000,0003240324060,000,00020182019202020212022E2023E2024E2025E19711974197819861989201020172018201920202021?2022.5SHANGPUGROUP產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素：人工智能產(chǎn)業(yè)政策近年來，主要國家和地區(qū)相繼出臺了人工智能相關(guān)戰(zhàn)略和規(guī)劃文件，將政策重點聚焦在加強投資和人才培養(yǎng)、促進合作開放以及完善監(jiān)管和標準建設上，全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展進入加速落地階段。具體而言，美國加大人工智能研發(fā)方面的投資；歐盟致力于推進新的人工智能立法提案；英國打造世界人工智能創(chuàng)新中心；日本則強化人工智能應用，加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型；韓國加強人工智能戰(zhàn)略引領(lǐng)，助力本國經(jīng)濟復蘇；新加坡為人工智能研究追加投資，推進政府的數(shù)字化轉(zhuǎn)型2016：《國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》2017：《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》2019：2016：《國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略綱要》2017：《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》2019：《國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)建設工作指引》《國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺建設工作指引》2021：《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》2016：《機器人技術(shù)、自動化和人工智能》2016：《機器人技術(shù)、自動化和人工智能》2017：《在英國發(fā)展人工智能產(chǎn)業(yè)》2020：《美利堅合眾國和大不列顛及北愛爾蘭聯(lián)合王國關(guān)于人工智能研發(fā)合作的宣言》《人工智能在公共部門的應用指南》2021：《新的十年計劃將使英國成為全球人工智能超級大國》《國家人工智能戰(zhàn)略》《自動化決策的道德、透明度和問責框架》2019：2019：《人工智能戰(zhàn)略2019》2020：《科學技術(shù)創(chuàng)新綜合戰(zhàn)略2020》2016：《為人工智能的未來做準備》2016：《為人工智能的未來做準備》《國家人工智能研究與發(fā)展戰(zhàn)略計劃》《為人工智能自動化和經(jīng)濟的未來做準備》2018：《2018年美國工業(yè)人工智能白宮峰會總結(jié)》2019:《國家人工智能研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃:2019年更新》《2016-2019年進展報告:推進人工智能研發(fā)》2020：《2020-2021人工智能和量子信息科學研發(fā)概要》《利用云計算資源進行聯(lián)邦資助的人工智能研究和開發(fā)的建議》2021：《網(wǎng)絡與信息技術(shù)研發(fā)計劃和國家人工智能計劃辦公室總統(tǒng)2022財年預算補編》2018：2018：《可信賴AI的道德準則草案》、《人工智能協(xié)調(diào)計劃》2019：《可信賴AI的道德準則》2020：《人工智能白皮書-通往卓越與信任的歐洲道路》2021：《2030數(shù)字指南針：歐洲數(shù)字十年之路》2019：《人工智能國家戰(zhàn)略》2019：《人工智能國家戰(zhàn)略》2019：2019：《國家人工智能戰(zhàn)略》2021：《國家人工智能戰(zhàn)略更新》 ?2022.5SHANGPUGROUP產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素：人工智能人才規(guī)模尚普研究院根據(jù)LinkedIn和獵聘數(shù)據(jù)統(tǒng)計，全球當前累計AI人才突破100萬人。其中，中國AI人才數(shù)量超過18萬人位居世界首位，占全?2022.5SHANGPUGROUP產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素：人工智能頂尖人才清華大學AMiner團隊聯(lián)合北京智源研究院、清華-中國工程院知識智能聯(lián)合研究中心，連續(xù)3年共同發(fā)布《最具影響力學者人工智能全球——AI n上文提到的AI2000學者榜單是根據(jù)AI2000指數(shù)進行排名所得到。AI2000指數(shù)：n上文提到的AI2000學者榜單是根據(jù)AI2000指數(shù)進行排名所得到。AI2000指數(shù)：n假設一篇文章由2名學者共同合作完成，該文章被引用15次，那么第一作者的AI2000指數(shù)即：n引用次數(shù)：頂級期刊和會議中發(fā)表所有論文的總引用次數(shù)（單個子領(lǐng)域）n引用數(shù)權(quán)重系數(shù)：n其中n代表一篇文章中的所有作者數(shù)量；kn由此可見兩位作者對文章引用率的貢獻度不同，排名次序靠前，貢獻度越大。nn由此可見兩位作者對文章引用率的貢獻度不同，排名次序靠前，貢獻度越大。I2000指數(shù)：AI2000指數(shù)表示所有作者對該篇文章的貢獻度不同，在最新的排名計算中，默認發(fā)表的論文中，排名靠前的作者貢獻度更高，n其中n代表一篇文章中的所有作者數(shù)量；k代表論文數(shù)量中作者的展示順序，即文章中第k個作者；C代表引用這篇文章的文獻數(shù)量。求和代表所有作者排名次序倒數(shù)的求和，從而展示出單個作者排名順序與貢獻度比例關(guān)系。該公式針對某一個領(lǐng)域的一篇文章，針對該學者在該領(lǐng)域所有出版文章的Ck的總和即為該學者的AI2000指數(shù)。 ?2022.5SHANGPUGROUP產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素：人工智能頂尖人才人才方面具中國入選AI中國入選AI2000學者數(shù)量英國入選AI2000學者數(shù)量德國入選AI2000學者數(shù)量加拿大入選AI2000學者數(shù)量加拿大入選AI2000學者數(shù)量美國入選AI2000學者數(shù)量P法國入選AI2000學者數(shù)量瑞士入選AI2000學者數(shù)量新加坡入選AI2000學者數(shù)量P法國入選AI2000學者數(shù)量瑞士入選AI2000學者數(shù)量新加坡入選AI2000學者數(shù)量?2022.5SHANGPUGROUP 產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素：人工智能頂尖機構(gòu)人根據(jù)AMiner發(fā)布的2022年AI2000榜單，Google以181人次的入選數(shù)量名列全球入選學者最多機構(gòu)，Meta、Microsoft入選人次分別為87工和65位列第二、三位。從全球AI2000前20強機構(gòu)來看，美國機構(gòu)數(shù)量達到15家。上榜的兩家中國機構(gòu)為清華大學和阿里巴巴，兩家機機構(gòu)名稱5%5%5%75%能構(gòu)入選數(shù)量分別為20人次和14人次。產(chǎn)機構(gòu)名稱5%5%5%75%能構(gòu)入選數(shù)量分別為20人次和14人次。產(chǎn)名次入選人次名次機構(gòu)名稱入選人次AI2000機構(gòu)前20強國家分布1Google272Meta87213456麻省理工學院卡內(nèi)基梅隆大學斯坦福大學Microsoft65204744多倫多大學41密歇根大學DeepMind加州大學圣迭戈分校DeepMind加州大學圣迭戈分校蘋果華盛頓大學亞馬遜3182892892028阿里巴巴2028 ?2022.5SHANGPUGROUP產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素：人工智能頂尖機構(gòu)GoogleEPFLGoogleEPFLMicrosoftMicrosoft?2022.5SHANGPUGROUP全球人工智能專利情況尚普研究院結(jié)合智譜研究數(shù)據(jù)，2011-2021年全球人工智能專利申請數(shù)量呈現(xiàn)先升后降的趨勢。按地區(qū)分布看，2011-2021年中國、美國和日本累計申請人工智能專利數(shù)量最多，中國位居世界首位，累計持有專利數(shù)量191萬個；按申請機構(gòu)來看，人工智能專利申請數(shù)量前單位：千個單位：千個66059359459351444336738636735331928120112012201320142015201620172018201920202021單位：千個1,9101,1681,1689773553664575241單位：個中國美國日本韓國德國法國英國荷蘭加拿大瑞士資料來源：智譜研究，尚普研究院資料來源：智譜研究，尚普研究院?2022.5SHANGPUGROUP結(jié)合CBInsights，IDC、浪潮信息與清華全球產(chǎn)業(yè)院聯(lián)合發(fā)布《2021-2022全球計算力指數(shù)評估報告》等相關(guān)資料，尚普研究院對中美兩國在人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展和基礎(chǔ)方面進行相關(guān)對比。當前美國在人工智能企業(yè)數(shù)量、融資規(guī)模、計算力方面均占據(jù)顯著優(yōu)勢。其中，美國AI企業(yè)數(shù)量超4,100個，累計融資規(guī)模超1,600億，計算力指數(shù)77；中國則在數(shù)據(jù)量方面具有優(yōu)勢，IDC預計到2025年中國數(shù)據(jù)量規(guī)模 ?2022.5SHANGPUGROUP尚普研究院結(jié)合2022年U.S.News發(fā)布的BestArtificialIntelligencePrograms以及軟科（ShanghaiRanking）高校排名榜單，對于美國和中國知名高校在人工智能學院以及人工智能學科專業(yè)建設情況進行梳理。在人工智能人才培養(yǎng)方面，美國高校主要依托于早期建立的計算機科學學院/電子工程與計算機科學系設立人工智能研究方向或相關(guān)專業(yè)，如卡內(nèi)基梅隆大學、麻省理工學院、斯坦福大學等；中國高校則在近些年建立專門的人工智能學院，加112卡內(nèi)基梅隆大學麻省理工學院計算機科學學院電氣工程與計算機科學系3斯坦福大學計算機科學系4加利福尼亞大學-伯克利分校電氣工程與計算機科學系56康奈爾大學佐治亞理工學院計算機科學系計算機科學與工程學院交互計算學院78華盛頓大學伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校計算機科學與工程學院計算機科學與工程學院9密歇根大學-安娜堡分校得克薩斯大學-奧斯汀分校電氣工程與計算機科學系計算機科學系清華大學北京大學浙江大學上海交通大學復旦大學清華大學北京大學浙江大學上海交通大學復旦大學南京大學中國科學技術(shù)大學華中科技大學武漢大學西安交通大學12計算機學院2智能學院3計算機科學與技術(shù)學院34電子信息與電氣工程學院45計算機科學技術(shù)學院56人工智能學院678計算機科學與技術(shù)學院人工智能與自動化學院789計算機學院9人工智能學院未來技術(shù)學院 資料來源：尚普研究院結(jié)合U.S.News：2022Be）：?2022.5SHANGPUGROUPMIT與Stanford作為全球知名的人工智能研究機構(gòu)，其在學科設置、學者數(shù)量等方面擁有領(lǐng)先優(yōu)勢。MIT擁有完善的人工智能研究機構(gòu)，麻省理工學院電子工程與計算機科學系（MITEECS）包括圖形和視覺、系統(tǒng)理論及控制與自動化、優(yōu)人工智能醫(yī)療和生命科學、信號處理、自然語DCS）主要劃分為機器學習、計算生物學、計算機視覺、自然語言處理、機器人等五大研究領(lǐng)域，其中以Fei-FeiLi、Christopher計算機科學基礎(chǔ)Foundationsof計算機科學基礎(chǔ)FoundationsofComputerScience科學計算和系統(tǒng)ScientificComputingandSystems計算機科學ComputerScience人工智能+決策ArtificialIntelligence+人工智能+決策ArtificialIntelligence+Decision-making人工智能Artificial電子工程ElectricalEngineering機器學習MachineLearning計算生物學ComputationalBiology計算機視覺Computer機器學習MachineLearning計算生物學ComputationalBiology計算機視覺ComputerVision自然語言處理NaturalLanguageProcessing機器人Robotics于1999年獲得普林斯頓大學物理學學士學位，于2005年獲得加州理工學院電氣工程博士學位，曾任教于普林斯頓大學和伊利諾伊大學香檳分校，曾擔任谷歌副總裁和首席科學家。領(lǐng)域：機器學習、計算機視覺于1994年獲得澳大利亞國立大學學士學位，獲得斯坦福大學博士學位。曾任教于卡內(nèi)基梅隆大學和悉尼大學。領(lǐng)域：自然語言處理、信息檢索于斯洛文尼亞盧布爾雅那獲得計算機科學學士學位，于卡內(nèi)基梅隆大學獲得機器學習博領(lǐng)域：機器學習、數(shù)據(jù)挖掘圖形和視覺圖形和視覺GraphicsandVision系統(tǒng)理論，控制與自動化系統(tǒng)理論，控制與自動化Systemstheory,ControlandAutonomy人工智能和社會人工智能和社會AIandSociety優(yōu)化與博弈論優(yōu)化與博弈論OptimizationandGameTheory人工智能和機器學習人工智能和機器學習ArtificialIntelligenceandMachineLearning人工智能醫(yī)療和生命科學人工智能醫(yī)療和生命科學AIforHealthcareandLifeScience信號處理信號處理SignalProcessing自然語言和語音處理自然語言和語音處理NaturalLanguageandSpeechProcessing通信系統(tǒng)通信系統(tǒng)CommunicationsSystems機器人機器人Robotics 資料來源：MITEECS官網(wǎng)，Stanford?2022.5SHANGPUGROUP尚普研究院對于中美科技巨頭在人工智能主要產(chǎn)品及解決方案布局進行梳理。從美國來看，Google、AWS、Microsoft、IBM、Meta等科技巨頭在人工智能領(lǐng)域布局較早，并且擁有成熟的EdgeTPUTensorFlowVertexAISwitchTransformerBERTT5文心大模型文心大模型昆侖芯2代PaddlePaddleEasyDLBMLUNIT……含光800AWSTrainiumAWSInferentiaAWS含光800AWSTrainiumAWSInferentiaAWSGraviton3AmazonMLAmazonLexAmazonRekognition……MXNet視覺智能開放平臺模型NLP自學習平臺……Microsoft紫霄AzureAITuring-Microsoft紫霄AzureAITuring-NLGMT-NLGCNTK騰訊云TI平臺Power9processorchipPower9processorchipforDataClassyVisionRoBERTaFairseqSystemMLNeuFoundryQuickAIPyTorchMeta昇騰710昇騰910麒麟980……PyTorchMeta昇騰710昇騰910麒麟980……MindSpore分布式訓練平臺PanguNLP智能邊緣平臺H100Xavier……H100Xavier…… ?2022.5SHANGPUGROUP全球人工智能專業(yè)組織國際先進人工智能協(xié)會(AAAI)成立于1979年，總部位于美國加州，致力于促進對思想和智能行為背后的機制及其在機器中的體現(xiàn)。AAAI國際先進人工智能協(xié)會(AAAI)成立于1979年，總部位于美國加州，致力于促進對思想和智能行為背后的機制及其在機器中的體現(xiàn)。AAAI旨在促進人工智能的研究和負責任的使用，增加公眾對人工智能的理解，改進人工智能從業(yè)者的教學和培訓，并為研究規(guī)劃者和資助者提供有關(guān)當前人工智能發(fā)展的重電氣與電子工程師學會（IEEE）成立于1963年，IEEE總部位于美國紐約州紐約市。鼓勵技術(shù)創(chuàng)新和卓越，以造福人類。IEEE定位在“科學和教育，并直接面向電子電氣工程、通訊、計算機工程、計算機科學理論和原理研究的組織，以及相關(guān)工程分支國際計算機學會（國際計算機學會（ACM）成立于1947年，總部位于美國紐約州紐約市，是一個全球性的科學和教育組織，致力于促進藝術(shù)、科學、工程和計算應用，通過促進信息的公開交流和促進最高的專業(yè)和道德標準，為專業(yè)和公共利益服務。ACM設有8個主要獎項，來表彰計算機領(lǐng)域的技術(shù)和專業(yè)成就。最高獎項為圖靈獎TuringAward，常被形容為計算團法人，中國科學技術(shù)協(xié)會成員。CCF是中國計算機及相關(guān)領(lǐng)域的學術(shù)團體，宗旨是為本領(lǐng)域?qū)I(yè)人士的學術(shù)和職業(yè)發(fā)展提供服務；推動學術(shù)進步和技術(shù)成果的應用；進行學術(shù)評價，引領(lǐng)學術(shù)方向；促進技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應用一線的交流和互動；對在學術(shù)和技術(shù)方面有突出成就的個人、企業(yè)和單位給予認可和表彰。式注冊的我國智能科學技術(shù)領(lǐng)域唯一的國家級學會，擁有51個團法人，中國科學技術(shù)協(xié)會成員。CCF是中國計算機及相關(guān)領(lǐng)域的學術(shù)團體，宗旨是為本領(lǐng)域?qū)I(yè)人士的學術(shù)和職業(yè)發(fā)展提供服務；推動學術(shù)進步和技術(shù)成果的應用；進行學術(shù)評價，引領(lǐng)學術(shù)方向；促進技術(shù)和產(chǎn)業(yè)應用一線的交流和互動；對在學術(shù)和技術(shù)方面有突出成就的個人、企業(yè)和單位給予認可和表彰。 ?2022.5SHANGPUGROUP全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模 64,00057,30044,80057,30044,80035,00030,40024,30019,00011,8006,900201720182019202020212022E2023E2024E2025E ?2022.5SHANGPUGROUP全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈&產(chǎn)業(yè)圖譜1、全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈l人工智能核心技術(shù)為產(chǎn)業(yè)鏈的核心環(huán)節(jié)，人工智能核心技術(shù)通?？煞譃闄C器學習、計算機視覺、自然語言處理、語音處理、知2、全球人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜l本報告中的全球人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜主要基于全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)，并按照細分領(lǐng)域體現(xiàn)全球及中國主要人工智能企業(yè)LOGO。l各細分領(lǐng)域的企業(yè)分布主要按照全球跨國企業(yè)、中國企業(yè)的順序排列，同時也會綜合考慮企業(yè)在細分領(lǐng)域的市占率、品牌知名度等因素，企業(yè)LOGO的排列順序并不代表相關(guān)企業(yè)綜合競爭 ?2022.5SHANGPUGROUP全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈人工智能核心技術(shù)人工智能應用領(lǐng)域人工智能底層基礎(chǔ)人工智能核心技術(shù)人工智能應用領(lǐng)域安防金融機器學習計算機視覺安防金融機器學習計算機視覺客服工業(yè)零售傳感器云計算物流教育語音處理數(shù)據(jù)服務智慧城市智能駕駛存儲通信設備農(nóng)業(yè)農(nóng)業(yè)知識圖譜 ?2022.5SHANGPUGROUP云計算傳感器sowxonsemisNMSUNGOMNIVISI?N-ontinental'aha數(shù)據(jù)服務存儲gdcronTOSHIBA通信設備注：企業(yè)LOGO排列順序并不代表相關(guān)企業(yè)綜合競爭力的強弱，僅供參考?2022.5SHANGPUGROUP全球人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜—人工智能核心技術(shù)提供商機器學習機器學習EquantipnionwoaioeovAsoikENSHCAotuneyexzMGneuroonautoselDon",ABACUS.Aleinpher知識圖譜知識圖譜計算機視覺計算機視覺roboflowV依圖YITUHKVSOWQ業(yè)ya團字視語音處理騰訊云sgauss?2022.5SHANGPUGROUP全球人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜—人工智能應用服務商 snsuwTripwinSTEP新時達 服務機器人moogr農(nóng)業(yè)客服安防制造零售教育aivoV依圖YITU智能駕駛機器人 apolloapollomomenTOapollo<小鵬VIsteonapolloRaythink金融 注：企業(yè)LOGO排列順序并不代表相關(guān)企業(yè)綜合競爭力的強弱，僅供參考?2022.5SHANGPUGROUP全球人工智能市場融資情況全球人工智能投資市場近年來快速發(fā)展，整體融資規(guī)模從2015年的63億美元增長至2021年的668億美元。2021年全球醫(yī)療AI融資規(guī)模較2,364201520166 ?2022.5SHANGPUGROUP全球主要國家人工智能企業(yè)數(shù)量與累計融資規(guī)模尚普研究院根據(jù)CBInsights數(shù)據(jù)統(tǒng)計，全球現(xiàn)有人企業(yè)達到4,171家，累計融資金額達到1,601.9億美元，在公司數(shù)量和融資規(guī)模上均位居世界首位；中國擁有1,275家AI公司，融資總金470.7億美元102.2億美元其他加拿大法加拿大法國印度韓87.6德億美元德?2022.5SHANGPUGROUP全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈主要上市企業(yè)情況尚普研究院將處于全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中的典型上市公司進行整理，名單中以具備綜合實力的科技巨頭為主，國外如Google、Amazon、單位：億美元全球人工智能產(chǎn)業(yè)鏈主要上市企業(yè)名單金融√√√√√√√√√√√√√√√√AAPL.O√√√√√√√√√√√√√√√√QCOM.O√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√√ 注：市值數(shù)據(jù)截至2022.04.29企業(yè)排列順序并不代表相關(guān)企業(yè)綜合競爭力的強弱，僅供參考資?2022.5SHANGPUGROUP人工人工智能底層基礎(chǔ)AI芯片(AIChip)：專門用于處理人工智能相關(guān)的計算任務，其架構(gòu)針對人工智能算法和應用進行專門優(yōu)化，具有高效處理大量結(jié)構(gòu)化NPU等類別。從應用場景來看，AI芯片廣泛應用于云端、邊緣端、終端等各類場景，其中云端AI芯片具備高性能特征，終端AI芯片具有一一 ?2022.5SHANGPUGROUP人工人工智能底層基礎(chǔ)目前，評價AI芯片性能的指標主