人工智能未来发展前景好吗。我想了解这一行业有谁知道？

　　人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等

　　本文核心数据：全球人工智能发展历程 市场规模 投融资数量、金额及轮次 企业增长情况 人才分布情况 竞争格局等

　　发展历程：当前全球人工智能处于第三个发展高潮期

　　人工智能至今已经有60多年的发展历史，其概念的提出始于1956年的美国达特茅斯会议，从诞生至今经历了三次发展浪潮。当前人工智能处于第三个发展高潮期，得益于算法、数据和算力三方面共同的进展。

　　市场规模：中国人工智能市场规模增速超过全球

　　——全球市场规模：2020年疫情影响下 全球人工智能市场规模增速放缓

　　基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。全球人工智能产业规模持续增长，2020年受疫情影响增速有所放缓。

　　根据IDC公布的数据显示，2020年全球人工智能市场的规模比2019年增长12.3%，达到1565亿美元。IDC表示虽然全球AI市场受到了疫情影响，但是对人工智能市场的投资将会快速恢复。

　　注：IDC统计的市场规模包括智能硬件、软件与服务市场。

　　——中国市场规模：中国人工智能市场增速高于全球 占比有所提升

　　近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。2020年，中国人工智能市场规模占全球比例接近30%，且较上一年有所提升，说明中国人工智能市场较蕴藏着较大的增长空间。

　　注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，既包括软件、硬件与服务市场。汇率按6.7计算。

　　行业投融资情况：资本助力行业高速成长 中国人工智能投资市场遥遥领先

　　——投融资数量及金额：近两年全球人工智能投资金额高速增长

　　从全球市场来看，人工智能的火热，离不开背后资本的助力。2014-2018年全球人工智能融资金额和融资次数逐年增长，2018年全球人工智能行业投融资事件共计1016起，投资总金额达1598.02亿元。2019-2020年人工智能投融资事件有所减少，2020年相关投融资事件仅有791起，但投资金额却逐年增加，2021年仅1-11月份，全球人工智能投融资金额已高达3227.60亿元。

　　注：数据截止2021年11月底。

　　——投融资区域竞争情况：中国人工智能投资额远远领先 行业成长性较高

　　从投资区域来看，全球主要地区的投融资金额均保持波动上升的走势。其中，中国人工智能投资额远远领先，2021年达到2293.19亿元，接近美国人工智能市场的3倍。

　　注：数据截止2021年11月底。

　　企业数量情况：全球人工智能独角兽企业数量高速增长 主要分布在中美市场

　　——2020年全球人工智能独角兽企业数量增长超过50%

　　近年来，人工智能成为全球关注的焦点之一。各国均大力发展人工智能，人工智能相关企业飞速增长。根据《2020胡润全球独角兽榜》显示，2020年，全球人工智能行业有63家独角兽企业上榜，相比2019年的40家增长了57.5%。

　　——中国和美国为全球人工智能企业数量领先者

　　从区域竞争情况来看，以英国、德国为代表的欧洲发展区和以中国、日本、新加坡、印度为代表的亚洲发展区整体实力相近。欧洲在人才储备上多于亚洲地区，但是亚洲地区人工智能活跃度远高于欧洲，亚洲对创新业务发展友好。其中，中国是全球人工智能发展速度最快的国家，且发展速度领先于全球。在新增专利数量和人工智能独角兽企业数量上均超过美国。根据胡润研究院发布的“2020胡润全球独角兽榜”，美国以34家人工智能独角兽企业排名第一，其次是中国21家和英国3家。

　　企业与人才竞争情况：中美市场聚集众多龙头企业与高技术人才

　　——企业竞争情况：全球人工智能龙头企业多聚集在中国和美国

　　目前，全球人工智能企业最多和最具有竞争力的的国家是美国。根据中科院发布的“2020年全球人工智能企业TOP20榜单”中，美国企业入榜数量最多，有9家企业上榜;其次是中国，上榜企业有7家;日本有2家;英国和瑞士各1家。

　　从细分领域来看，人工智能涉及范围广阔，除科技巨头全方位深度参与外，其他企业在行业中依赖自身优势参与竞争，构建了纷繁复杂的竞争格局。其中，基础层领域硬件发展日新月异，巨头布局开源;技术层面向企业级应用，细分领域竞争较为激烈;应用层想象空间广阔，参与企业众多。

　　科技巨头是行业内最重要的力量，具备数据、技术、资本等优势，结合自主研发和兼并收购共同发力，将在AI领域进行全方位跨层次布局，引领行业发展。其中，具有综合数据优势的互联网企业如Google、等，全面布局人工智能行业。

　　基于场景的互联网企业如Facebook、苹果、亚马逊、阿里巴巴、腾讯等，将人工智能与自身业务深度结合，不断提升产品功能和用户体验;传统科技巨头企业，如IBM、微软等，面向企业级用户搭建智能系统。

　　——人才竞争情况：美国AI人才数量领先全球 中国进步空间巨大

　　从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

　　竞争力预测：2030年中国人工智能产值占GDP比重将居全球首位

　　虽然目前中国人工智能技术水平仍与美国有一定的差距，但是国际上更为看好中国人工智能产业的发展。据普华永道预计，未来十年中国将从人工智能中获得最大的收益，2030年人工智能产值将达到GDP比重的26.1%;而北美与西欧则分别占到各国GDP的14.5%和11.5%。

　　由上述分析来看，中国和美国是全球人工智能市场最为领先的地区。美国人工智能发展较中国起步更早，在技术与人才储备上更胜一筹。但近两年，中国人工智能的市场规模增速超过全球，其在全球的占比也有所提高，加之资本市场火热，逐渐形成大批人工智能龙头企业，不断提升其国际竞争力，未来有望在技术与政策的双重推动下，持续领跑全球市场。

　　国内最好的人工智能上市公司

　　国内最好的人工智能上市公司:首当其冲科大讯飞：作为中国智能语音与人工智能产业领导者，专业从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成。在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果。6月27日，《麻省理工科技评论》（MITTechnologyReview）全球50大最聪明企业榜单发布，科大讯飞首次上榜名列全球第六，在同期上榜的中国公司中位居第一，科大讯飞作为中国人工智能产业领导品牌获得广泛共识，成为国际人工智能竞争格局中的代表性中国力量。

　　拓展资料

　　1.人工智能(英文:人工智能，简称AI)又称智能机械和机器智能，是指人类制造的机器所表现出来的智能。一般来说，人工智能是指通过普通的计算机程序表现人类智能的技术。该词还指出了这种智能系统是否可以实现以及如何实现。一般教材领域对人工智能的定义是“智能体的研究与设计”。智能体是指能够观察周围环境并采取行动实现目标的系统。约翰·麦卡锡在1955年将其定义为“制造智能机器的科学与工程”。Andreas Kaplan和Michael Heinlein (Michael haenlein)将人工智能定义为“系统正确解读外部数据，从这些数据中学习，并通过灵活的适应使用这些知识来实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究具有高度的技术性和专业性，每个分支领域都具有深度和差异性，因此涉及范围广泛。

　　2.人工智能的核心问题包括构建推理、知识、规划、学习、沟通、感知、移动物体、使用工具和操纵与人类相似甚至优于人类的机器的能力。目前，大量的工具已经应用了人工智能，包括搜索、数学优化和逻辑演绎。基于仿生学、认知心理学、概率论和经济学的算法也在逐步探索中。思考来自大脑，思考控制着行为。行为需要将意志实现，而思想则是对收集到的所有数据进行排序，这就相当于一个数据库。因此，人工智能最终会进化成一台机器来取代人类。人工智能的定义可以分为“人工”和“智能”两部分。“人为”很容易理解，也没有争议。有时我们必须考虑人类可以创造什么，或者人类自身的智能是否高到足以创造人工智能，等等。但一般来说，“人工系统”是一般意义上的人工系统。

　　3.人工智能机器人 关于什么是“智力”有很多问题。这包括意识、自我和心理(包括无意识思维)等等。人们普遍认为，人们理解的唯一智力是他们自己的智力。然而，我们对自己的智能的理解是非常有限的，我们对人类智能的必要元素的理解也是有限的，所以很难定义什么是“人工”智能是的。因此，对人工智能的研究往往涉及对人类智能本身的研究。关于动物或其他人造系统的其他智能也被普遍认为是与人工智能相关的研究课题。 人工智能在计算机领域受到越来越多的关注。它已在机器人、经济和政治决策、控制系统和仿真系统中得到应用。

　　人工智能上市公司龙头股票有哪些

　　一、科大讯飞(002230)，属于人工智能稀缺标的，多领域布局苦尽甘来，业绩拐点临近。

　　二、浪潮信息(000977)，人工智能基础设施提供商，目前具备业界最全CPU服务器产品线。

　　三、中科曙光(603019)，含着金钥匙出生的先天云端人工智能厂商，成长为国内高性能计算领域绝对龙头。中科创达(300496):嵌入式AI技术的领军企业，其嵌入式人工智能提供了从芯片层、驱动层、操作系统层到算法层的一整套解决方案。

　　四、科大智能(300222)，工业生产智能化全产业链布局，机器人产业市场规模庞大。公司是智能自动化行业龙头。

　　五、长安汽车（000625），人工智能龙头股。1月27日长安汽车（000625）开盘报13.2元，截至15时收盘，该股报12.82元跌2.88%，成交7.21亿元，换手率0.95%。

　　到2025年，车载功能实现100%语音控制。

　　六、中科信息（300678），人工智能龙头股。1月27日盘后消息，中科信息今年来涨幅下跌-3.93%，最新报21.64元，成交额4.92亿元。

　　智能分析是人工智能（AI）的重要分支。

　　七、高乐股份（002348），人工智能龙头股。1月27日，高乐股份收盘跌6.87%，报于2.17。当日最高价为2.3元，最低达2.15元，成交量59.26万手，总市值为20.55亿元。

　　【拓展资料】

　　什么是人工智能？

　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。我们公司在此方面也在进行积极且有意义的探索，实现人工智能在医疗健康领域的应用。

　　人工智能应用领域有哪些？

　　人工智能的主要应用领域有：1.强化学习领域；2.生成模型字段；3.内存网络领域；4.数据学习领域；5.模拟环境领域；6.医疗技术领域；7.教育领域；8.物流管理领域。

　　1.加强学习领域

　　强化学习是一种通过实验和错误进行学习的方法，它受到人类学习新技能过程的启发。在强化学习的典型案例中，我们要求参与者采取行动，通过观察当前情况来最大化反馈结果。每次你执行一个动作，实验者都会收到环境的反馈，所以它可以判断这个动作的效果是积极的还是消极的。

　　2.生成模型字段

　　通过大量样本的收集，人工智能生成的模型具有很强的相似性。也就是说，如果训练数据是人脸的图像，那么训练后得到的模型也是类似人脸的合成图像。

　　人工智能顶级专家Ian Goodfellow为我们提出了两个新思路：一个是生成器，负责将输入的数据合成新的内容；另一个是鉴别器，负责判断生成器生成的内容是真是假。这样，生成器必须反复学习合成的内容，直到鉴别器无法辨别生成器内容的线.存储网络字段

　　人工智能系统要像人类一样适应各种环境，就必须不断掌握新的技能并学会应用。传统的神经网络很难满足这些要求。比如一个神经网络训练完A任务后，如果训练它去解决B任务，那么这个网络模型就不再适合A了。

　　目前有一些网络结构可以使模型具有不同程度的记忆能力。长短期记忆网络可以处理和预测时间序列；渐进神经网络学习独立模型之间的水平关系，提取共同特征，可以完成新的任务。

　　4.数据学习领域

　　一直以来，深度学习模式都是需要大量的训练数据才能达到最好的效果。没有大规模的训练数据，深度学习模型不会取得最好的效果。例如，当我们使用人工智能系统解决缺乏数据的任务时，会出现各种问题。有一种方法叫迁移学习，就是把训练好的模型转移到一个新的任务上，这样问题就很容易解决了。

　　5.仿真环境领域

　　如果人工智能系统要应用于现实生活，那么人工智能必须具有适用性的特点。因此，开发模拟真实物理世界和行为的数字环境，将为我们提供检验人工智能的机会。在这些仿真环境中进行训练，可以帮助我们很好地理解人工智能系统的学习原理以及如何改进系统，也为我们提供了一个可以应用到真实环境中的模型。

　　6.医疗技术领域

　　目前垂直领域的图像算法和自然语言处理技术基本能够满足医疗行业的需求，市场上已经出现了很多技术服务商，比如提供智能医学影像技术的尚德云星、开发人工智能细胞识别医疗诊断系统的智维信分公司、提供智能辅助诊断服务的若水医疗、统计处理医疗数据的一通天下等。虽然智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医学影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用。由于医院之间缺乏医学影像数据和电子病历的流通，企业与医院之间的合作不透明，这就使得技术发展与数据供给之间产生矛盾。

　　7.教育领域

　　科大讯飞、学校教育等企业已经开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行试卷批改、识题、机器答题等。通过语音识别可以纠正和改善发音；人机交互可以在线回答问题。AI+教育，可以在一定程度上改善教育行业师资分布以及成本问题，从工具层面为师生提供更高效的学习方式，但无法对教育内容产生更实质性的影响。

　　8.物流管理领域

　　物流行业利用智能搜索、推理规划、计算机视觉、智能机器人等技术，在配送、装卸、运输、仓储等过程中进行了自动化改造，基本可以实现无人化作业。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化物流供给、需求匹配、物流资源的配置等。