在科技迅速發展的時代，人工智能的發展是大勢所趨，而中國發展人工智能具有著良好的社會環境，如在人才培養、人力資源、社會消費需求等方面體現出游刃有余的社會優勢。
人工智能加速變革的同時，針對其倫理規范、風險框架等方面的探索同樣被廣泛關注。數據質量影響大模型“智商”。我國有海量數據和豐富應用場景，應逐步開放共享優質數據，通過制定共享目錄和共享規則等方式，推動數據分級分類有序開放，讓流動數據激發創新活力。
根據中研普華研究院撰寫的《2023-2027年中國人工智能行業全景調研與發展戰略研究咨詢報告》顯示：
2023人工智能行業發展現狀前景分析
在科技迅速發展的時代，人工智能的發展是大勢所趨，而中國發展人工智能具有著良好的社會環境，如在人才培養、人力資源、社會消費需求等方面體現出游刃有余的社會優勢。
加快推進低空智能融合基礎設施項目建設，推動低空經濟產業創新發展。高性能計算技術融入智能計算體系，新型智能計算也正助力人工智能發展。2020年，在疫情防控和復工復產中，人工智能技術發揮著重要作用，資本市場對于人工智能的熱度升溫，全球AI投資金額基本止跌，中國國內AI投資金額轉降為升。全球人工智能產業規模達到1565億美元，同比增長12.3%。
近5年來，我國人工智能相關企業數量持續高速增長，人工智能產業年增速維持在35%以上。其中，2020年新增相關企業超40萬家，增速達到42.6%，為歷史最高。
天眼查專業版數據顯示，我國目前有近130萬家經營范圍含“人工智能、機器人、數據處理、云計算、語言識別、圖像識別、自然語言處理”，且狀態為在業、存續、遷入、遷出的人工智能相關企業。從行業分布來看，人工智能相關企業最多分布于信息傳輸、軟件和信息技術服務業，有近47萬家，占比37%。其次是科學研究和技術服務業，人工智能行業有近31萬家，占比24%。
從技術維度來看，AI硬件支出在五年預測期內占比仍將超中國市場總規模的一半，本次預測調低主要是受到了硬件市場的影響。其中還提出，推動國產人工智能芯片實現突破。面向人工智能云端分布式訓練需求，開展通用高算力訓練芯片研發;面向邊緣端應用場景的低功耗需求，研制多模態智能傳感芯片、自主智能決策執行芯片、高能效邊緣端異構智能芯片;面向創新型芯片架構，探索可重構、存算一體、類腦計算、Chiplet等創新架構路線。積極引導大模型研發企業應用國產人工智能芯片，加快提升人工智能算力供給的國產化率。
IDC最新預測數據顯示，中國人工智能(AI)市場支出規模將在2023年增至147.5億美元，約占全球總規模十分之一。受疫情、地緣政治及宏觀經濟等因素的影響，IDC小幅下調了2022年中國AI市場規模，相比2021年增長約為17.9%。
長遠來看，AI技術的創新迭代驅動了應用場景的進一步落地，同時，企業對自身“數字化”、“數智化”轉型的積極推動催生出對AI技術的多元化需求，為中國AI市場規模的長期增長奠定了基礎。
IDC預計，2026年中國AI市場將實現264.4億美元市場規模，2021-2026五年復合增長率(CAGR)將超20%。
《中國人工智能大模型地圖研究報告》顯示，中國人工智能大模型正呈現蓬勃發展態勢。據不完全統計，截至目前，10億級參數規模以上的大模型全國已發布了79個。我國在大模型方面已建立起涵蓋理論方法和軟硬件技術的體系化研發能力。
《深圳市加快推動人工智能高質量發展高水平應用行動方案(2023—2024年)》提出，“建立多模態公共數據集，打造高質量中文語料數據”。期待各地各行業從實際出發，加強高質量數據供給，為大模型成長提供充足“養料”。
人工智能大模型研發周期長、投入大、風險高。經過數年持續研發，國際領先的大模型聚集了較好的資源和人才。當前，我國不少高校院所、企業正在做研發工作，在大模型、大數據、大算力等方面各有側重，研發力量較為分散。
人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。
人工智能行業報告對中國人工智能行業的發展現狀、競爭格局及市場供需形勢進行了具體分析，并從行業的政策環境、經濟環境、社會環境及技術環境等方面分析行業面臨的機遇及挑戰。還重點分析了重點企業的經營現狀及發展格局，并對未來幾年行業的發展趨向進行了專業的預判。
本報告同時揭示了人工智能市場潛在需求與潛在機會，為戰略投資者選擇恰當的投資時機和公司領導層做戰略規劃提供準確的市場情報信息及科學的決策依據，同時對政府部門也具有極大的參考價值。
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2023-2027年中國人工智能行業全景調研與發展戰略研究咨詢報告
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吳亞楠
2023人工智能行業市場格局分布及未來前景預測 
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