中國人工智能技術平臺分析

• 袁靜美 2024年5月29日 來源：中研網 896 55
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中國人工智能技術平臺分析

一、人工智能技術平臺功能分析

技術層主要依托基礎層的運算平臺和數據資源進行機器學習建模，開發面向不同領域的應用技術，包含感知智能及認知智能兩個階段。感知智能階段通過傳感器、搜索引擎和人機交互等實現人與信息的連接，獲得建模所需的數據，如語音識別、圖像識別、自然語音處理和生物識別等;認知智能階段對獲取的數據進行建模運算，利用深度學習等類人腦的思考功能得出結果，如機器學習、預測類 API 和人工智能平臺等。

二、人工智能技術平臺涉及領域

當前，技術層面的應用技術面向不同領域的需求各放異彩，語音識別、圖像識別、機器學習、生物識別等各類應用層出不窮，國內技術層公司發展勢頭也隨之迅猛。

圖表：AI技術層的運行機制

AI 技術層的作用是基于底層提供的計算存儲資源和大數據，通過機器學習建模，開發面向不同領域的應用技術，例如語音識別、語義識別和計算機視覺等。 中間層的運行機制和人類的思維形成過程高度相似，是從感知到思考再到最終的決策行動甚至是創造，核心是機器學習技術的應用。首先，感知環節需要連接的是人、信息和物理世界，通過傳感器，搜索引擎和人機交互來獲取建模必須的數據，相當于人類的感知過程。依托于底層的高性能計算和彈性存儲能力，中間層對感知到的數據進行建模運算，相當于人類的思考過程。最終，應用層利用數據擬合出的模型結果，對智能應用的服務和產品端輸出指令，指揮包括機器人、無人機、3D打印等在內的各種設備響應用戶需求。盡管目前由于思考層面的計算存儲能力和建模能力的不足，導致人工智能還無法達到和人類相接近的“智慧”程度，但也足以支撐包括語音識別、圖像識別和知識圖譜在內的各種 AI技術在特定場景下的應用。

另外一方面，在具體的應用場景中，更為優化的算法和更為準確的背景知識庫數據集等因素都有助于在不提升計算資源的前提下實現更優的結果。這就給眾多專業領域的 AI公司帶來了巨大的市場機遇。

三、人工智能技術平臺競爭格局

我們看到，專用智能的商業化應用風生水起，在這個領域，巨頭和新貴都處于同一起跑線上，產業格局會趨于分散，先入者優勢明顯。我們判斷，在數據、算法、云計算資源等幾個關鍵因素中，數據的獲得以及算法的優化是先入者的護城河，能夠幫助他們在專用領域的特定場景下，迅速實現 AI的商業化應用，從而搶占市場。我們關注到國內市場已經出現了這樣的局面：語音識別領域的科大訊飛、計算機視覺方面的格林深瞳、語義識別方面的小 i機器人、人臉識別方面的face++等等細分行業龍頭，都在具體應用場景的技術結果上，實現了對百度、谷歌、微軟和 IBM等 AI 巨頭的超越。

《2022年人工智能領域技術創新指數分析報告》顯示，近5年全球人工智能領域專利申請量達115萬件，其中，中國申請量排名第一，其次為美國和韓國，其專利申請量分別約64.85萬件、19.10萬件和5.28萬件。

當前，產業界已應用的人工智能技術主要有圖像技術、人體與人臉識別、視頻技術、語音技術、自然語言處理、知識圖譜、機器學習和深度學習等。隨著人工智能技術在醫藥、金融、零售、制造、互聯網等行業廣泛落地應用，近年來相關專利申請數量也大幅增加。

過去5年，人工智能領域全球專利申請數量最多的10家企業依次是：平安集團(中國)、三星電子(韓國)、騰訊科技(中國)、IBM(美國)、百度網訊(中國)、谷歌(美國)、華為(中國)、微軟(美國)、LG電子(韓國)、OPPO(中國)。其中，5家企業來自中國，3家企業來自美國，2家企業來自韓國。

根據10家領先企業專利綜合指數計算結果，在專利基礎方面，平安集團、三星電子和騰訊科技排名前三;在技術質量和寬度方面，谷歌、三星電子、IBM排名前三;在專利質量與布局方面，谷歌、微軟和IBM排名前三;在當前及未來影響力方面，騰訊科技、微軟和平安集團排名前三;在自主研發能力方面，微軟、平安集團、LG電子排名前三。

從不同細分賽道來看，在人工智能圖像處理技術賽道，平安集團、騰訊科技、百度網訊專利申請量排名前三;在人工智能微表情技術賽道，平安集團、騰訊科技、三星電子專利申請量排名前三;在智能問答賽道，平安集團、騰訊科技、百度網訊專利申請量排名前三。

國內人工智能領域科技創新依舊火熱，專利申請量呈現指數性增長，而且技術貢獻主體對該領域專利質量的重視程度與日俱增。人工智能技術通過與傳統產業深度融合，正不斷催生新業態，助力實體經濟向數字化、智能化轉型。

欲了解更多行業的未來發展前景，可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2024-2030年中國人工智能行業發展前景及投資戰略分析報告》。

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