艾瑞連續(xù)第五年發(fā)布《中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告(V)》，聚焦于2022年，這一歷史上極為重要一年中我國(guó)AI產(chǎn)業(yè)參與者的特征表現(xiàn)；探討AI產(chǎn)業(yè)在我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的價(jià)值與地位；分析預(yù)訓(xùn)練大模型、ChatGPT、AI芯片、決策智能、虛擬數(shù)字人等產(chǎn)業(yè)進(jìn)階突破點(diǎn)；洞察AI各細(xì)分賽道市場(chǎng)現(xiàn)狀及參與者的發(fā)展路徑。希望通過本報(bào)告，為讀者呈現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)全貌，提供辨析和判斷人工智能行業(yè)未來發(fā)展的方法啟發(fā)。

“道阻且長(zhǎng)，行則將至。行而不輟，未來可期。”縱覽人工智能產(chǎn)業(yè)近年發(fā)展，產(chǎn)品及服務(wù)提供商圍繞技術(shù)深耕、場(chǎng)景創(chuàng)新、商業(yè)價(jià)值創(chuàng)造、精細(xì)化服務(wù)不斷努力；需求側(cè)企業(yè)也在從單點(diǎn)試驗(yàn)、數(shù)據(jù)積累到戰(zhàn)略改革的發(fā)展路線上與AI技術(shù)逐漸深度綁定。AI成為企業(yè)數(shù)字化、智能化改革的重要抓手，也是各行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)打造營(yíng)收護(hù)城河的重要方向。落地AI應(yīng)用對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的商業(yè)價(jià)值與戰(zhàn)略意義越來越明確。供需向好趨勢(shì)下，艾瑞預(yù)計(jì)2022年我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到1958億元。

人工智能參與社會(huì)建設(shè)的千行百業(yè)

價(jià)值性、通用性、效率化為產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略方向

基于軟件服務(wù)、云服務(wù)、硬件基礎(chǔ)設(shè)施等產(chǎn)品形式，結(jié)合消費(fèi)、制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、金融、元宇宙與數(shù)字孿生等各類應(yīng)用場(chǎng)景，人工智能賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展已成為主流趨勢(shì)。艾瑞預(yù)計(jì)，2022年我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到1958億元，人工智能的產(chǎn)品形態(tài)和應(yīng)用邊界不斷拓寬；2022年，人工智能產(chǎn)學(xué)研界在通用大模型、行業(yè)大模型等促進(jìn)技術(shù)通用性和效率化生產(chǎn)的方向上取得了一定突破。商業(yè)價(jià)值塑造、通用性提升和效率化應(yīng)用是AI技術(shù)助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步和自身造血的要義。

城市算腦建設(shè)推動(dòng)區(qū)域發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級(jí)

各地加速布局區(qū)域智算中心，夯實(shí)AI算力基礎(chǔ)設(shè)施

基于對(duì)支撐AI應(yīng)用及研發(fā)的智能算力需求擴(kuò)大、以及全國(guó)算力樞紐一體化和“東數(shù)西算”的工程建設(shè)方向，近兩年來各地對(duì)人工智能計(jì)算/超算中心（簡(jiǎn)稱智算中心）的關(guān)注度和投資增多。我國(guó)目前有超過30個(gè)城市建設(shè)或提出建設(shè)智算中心，其中已有近10個(gè)城市的智算中心投入運(yùn)營(yíng)，為當(dāng)?shù)馗餍袠I(yè)領(lǐng)域提供算力支撐。通過智算中心建設(shè)，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)有明顯推動(dòng)作用，同時(shí)可提高城市治理智能化水平和城市競(jìng)爭(zhēng)力。從政府投資角度看，智算中心產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚處于初期階段，建設(shè)、運(yùn)營(yíng)、應(yīng)用推廣與生態(tài)建設(shè)、節(jié)能環(huán)保要求等投入較大，需結(jié)合地方財(cái)政能力合理評(píng)估，根據(jù)實(shí)際需求適度超前部署機(jī)柜。

人工智能產(chǎn)業(yè)投資熱度仍在

融資向中后期過渡，視覺賽道上市浪潮涌動(dòng)

統(tǒng)計(jì)時(shí)間內(nèi)，Pre-B～B輪+及以后輪次的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投數(shù)量逐漸成長(zhǎng)，資本流向穩(wěn)定發(fā)展企業(yè)，融資逐漸向中后期過渡。繼2021年底商湯科技上市后，格靈深瞳、云從科技、創(chuàng)新奇智等在2022年也實(shí)現(xiàn)了上市目標(biāo)，部分計(jì)算機(jī)視覺賽道企業(yè)已完成交表動(dòng)作。雖然，相較2021年，2022年我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)資本市場(chǎng)投資金額整體縮水，但投資標(biāo)的更加豐富，孵化出AIGC、元宇宙、虛擬數(shù)字人等新投資賽道，認(rèn)知與決策智能類企業(yè)也吸引更多關(guān)注，智能機(jī)器人、自動(dòng)駕駛兩類無人系統(tǒng)是融資的熱門賽道。

人工智能產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模

2022年市場(chǎng)平穩(wěn)向好，市場(chǎng)規(guī)模近2000億元

艾瑞定義我國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模涵蓋AI應(yīng)用軟件、硬件及服務(wù)：主要包括AI芯片、智能機(jī)器人（商用）、AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)、面向AI的數(shù)據(jù)治理、計(jì)算機(jī)視覺、智能語音與人機(jī)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜和自然語言處理等核心產(chǎn)業(yè)。據(jù)測(cè)算，2022年中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)1958億元，年增長(zhǎng)率7.8%，整體平穩(wěn)向好。2022年的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)主要依靠智算中心建設(shè)以及大模型訓(xùn)練等應(yīng)用需求拉動(dòng)的AI芯片市場(chǎng)、無接觸服務(wù)需求拉動(dòng)的智能機(jī)器人及對(duì)話式AI市場(chǎng)，除此之外的增長(zhǎng)動(dòng)力將在第三章詳細(xì)闡述。目前中國(guó)大型企業(yè)基本都已在持續(xù)規(guī)劃投入實(shí)施人工智能項(xiàng)目，未來隨著中小型企業(yè)的普遍嘗試和大型企業(yè)的穩(wěn)健部署，在AI成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代核心生產(chǎn)力的背景下，AI芯片、自動(dòng)駕駛及車聯(lián)網(wǎng)視覺解決方案、智能機(jī)器人、智能制造、決策智能應(yīng)用等細(xì)分領(lǐng)域增長(zhǎng)強(qiáng)勁。2027年人工智能產(chǎn)業(yè)整體規(guī)模可達(dá)6122億元，2022-2027年的相關(guān)CAGR=25.6%。

人工智能產(chǎn)業(yè)圖譜

本節(jié)內(nèi)容選取預(yù)訓(xùn)練大模型、AI芯片、決策智能和虛擬數(shù)字人作為2022年度AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有代表性的模型架構(gòu)、硬件產(chǎn)品、解決方案和軟件產(chǎn)品進(jìn)行分析，闡述四者對(duì)未來AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要意義。

預(yù)訓(xùn)練大模型范式加速落地

提速AI工業(yè)化生產(chǎn)進(jìn)程，規(guī)�；�商用仍需突破

AI的認(rèn)知與應(yīng)用是沒有邊界的，僅靠極少量的AI科學(xué)家和AI技術(shù)企業(yè)無法推動(dòng)整個(gè)物理世界和數(shù)字世界的智能化。因此，如何為AI開發(fā)效率加杠桿，倍數(shù)釋放AI生產(chǎn)力，成為了AI產(chǎn)學(xué)研界關(guān)注的核心問題之一。近年來，依托智能算力基建化、海量數(shù)據(jù)積累與治理、深度學(xué)習(xí)算法突破等，作為一種新興的AI計(jì)算范式，超大規(guī)模智能模型（又稱預(yù)訓(xùn)練大模型）的泛化性和通用性提升，可應(yīng)用到更廣闊的下游任務(wù)及場(chǎng)景中解決AI應(yīng)用的長(zhǎng)尾問題；并且能夠?qū)崿F(xiàn)AI模型研發(fā)-部署-應(yīng)用的流程標(biāo)準(zhǔn)化提升，提升AI研發(fā)效率。2022年，語言大模型與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的銜接也日漸緊密，行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)積極推出適合具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景的行業(yè)大模型。通過提供算力、核心算子庫和軟件平臺(tái)一體服務(wù)，幫助企業(yè)將基礎(chǔ)模型能力與生產(chǎn)流程融合，與頭部客戶合作推廣落地案例。但縱觀整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)，大模型的規(guī)�；�商用仍需突破算力基建的承載能力、業(yè)務(wù)場(chǎng)景目標(biāo)明確及適配、投入產(chǎn)出比、模型開源及交互等問題。

ChatGPT熱潮

ChatGPT產(chǎn)品價(jià)值與落地挑戰(zhàn)

2022年AIGC創(chuàng)業(yè)浪潮席卷國(guó)內(nèi)外，但國(guó)外一批早期成立的AI繪畫產(chǎn)品公司已因?yàn)橛脩舾顿M(fèi)無法覆蓋成本，于年底宣布關(guān)閉平臺(tái)。邁入2023年，OpenAI的ChatGPT產(chǎn)品所帶來的搜索與問答功能提升和類人的交互體驗(yàn)，使AIGC技術(shù)的商業(yè)落地開啟了新的征程；國(guó)內(nèi)廠商也緊隨其后公布了類ChatGPT的產(chǎn)品研發(fā)或者上線計(jì)劃。但無論AI技術(shù)革新引發(fā)的關(guān)注與討論多熱烈，最終仍需回到技術(shù)產(chǎn)品化的主線上：生成速度、調(diào)用成本、內(nèi)容質(zhì)量的安全可控及版權(quán)歸屬等問題仍是AIGC面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。對(duì)于我國(guó)企業(yè)來說還需解決：大模型技術(shù)迭代和AIGC產(chǎn)品訓(xùn)練都會(huì)受到智能算力制約，芯片“卡脖子”問題擺在面前；國(guó)內(nèi)廠商的預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)水平仍落后于海外頭部企業(yè)，應(yīng)用側(cè)基于國(guó)外廠商的API調(diào)用進(jìn)行模型訓(xùn)練也面臨限制。但對(duì)于國(guó)內(nèi)AI芯片公司、手握海量數(shù)據(jù)資源的互聯(lián)網(wǎng)巨頭、具備“數(shù)據(jù)飛輪”的解決方案商、瞄準(zhǔn)AIGC賽道的創(chuàng)業(yè)企業(yè)，是挑戰(zhàn)也是機(jī)會(huì)，ChatGPT的熱潮也帶來了資本市場(chǎng)和消費(fèi)者對(duì)AI產(chǎn)業(yè)熱情的再次迸發(fā)。

中國(guó)AI芯片產(chǎn)業(yè)的逆風(fēng)而行

互聯(lián)網(wǎng)與創(chuàng)業(yè)廠商積極入局，基于切入點(diǎn)選擇不同芯片架構(gòu)

面對(duì)國(guó)外廠商的壟斷壓力，國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)廠商與AI芯片創(chuàng)業(yè)廠商積極入局，選擇ASIC-DSA或GPGPU等細(xì)分產(chǎn)品架構(gòu)切入中國(guó)AI芯片市場(chǎng)。從產(chǎn)品進(jìn)展來看，互聯(lián)網(wǎng)廠商依托于持續(xù)研發(fā)投入、雄厚技術(shù)實(shí)力與內(nèi)部應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)展領(lǐng)跑，以華為海思與百度昆侖為代表的云端AI芯片產(chǎn)品現(xiàn)已達(dá)到數(shù)萬片量級(jí)的落地規(guī)模，在實(shí)現(xiàn)自身應(yīng)用的同時(shí)完成部分對(duì)外的銷售落地。中國(guó)ASIC初創(chuàng)廠商多已完成產(chǎn)品迭代，與互聯(lián)網(wǎng)短視頻，泛安防廠商或車企達(dá)成聯(lián)盟協(xié)作，有序進(jìn)入產(chǎn)品驗(yàn)證、小規(guī)模銷售或規(guī)�；瘧�(yīng)用階段；中國(guó)GPGPU廠商產(chǎn)品也在今年陸續(xù)完成點(diǎn)亮發(fā)布。綜合來看，中國(guó)AI芯片廠商已脫離早期的愿景情懷階段，產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)切實(shí)落地，未來將更強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)集群與軟件生態(tài)的建設(shè)，自主可控基底不斷加厚。

2022年10月7日，美國(guó)對(duì)中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的禁令管制再一步升級(jí)，海外英偉達(dá)、AMD等大算力AI訓(xùn)練芯片產(chǎn)品受到管制禁售，同樣，國(guó)內(nèi)在閾值范圍內(nèi)的AI芯片廠商將受到代工廠的供貨限制，這為中國(guó)AI芯片廠商帶來挑戰(zhàn)與機(jī)遇。面對(duì)代工產(chǎn)能限制，中國(guó)AI芯片廠商將積極推動(dòng)上下游創(chuàng)新，完善中國(guó)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈工藝，或通過調(diào)整產(chǎn)品參數(shù)的方式繞過代工限制。而海外產(chǎn)品禁售后的參數(shù)調(diào)整期也給中國(guó)AI芯片廠商帶來窗口機(jī)遇期，在產(chǎn)品切實(shí)落地并得到客戶驗(yàn)證許可的商業(yè)化基礎(chǔ)上，我國(guó)廠商將持續(xù)進(jìn)行下游應(yīng)用拓展，同時(shí)加重對(duì)AI芯片的軟硬件建設(shè)，通過場(chǎng)景需求理解與軟件生態(tài)培育加速實(shí)現(xiàn)AI芯片的國(guó)產(chǎn)化應(yīng)用。

決策智能驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)與知識(shí)價(jià)值釋放

深度學(xué)習(xí)、運(yùn)籌優(yōu)化、NLP、知識(shí)圖譜等技術(shù)的高度產(chǎn)品化整合

決策智能一詞由谷歌于2019年成立同名部門后逐漸為人熟知，這并非是一個(gè)底層技術(shù)層面的確切定義，而是從商業(yè)價(jià)值的視角，強(qiáng)調(diào)AI需要在輔助和替代人進(jìn)行各類決策方面發(fā)揮實(shí)際效果。當(dāng)前市場(chǎng)對(duì)決策智能的理解范圍和側(cè)重各不相同，狹義的決策智能最貼近“決策”一詞的原始含義，僅指在多種可能的方案和路徑中做最佳選擇的優(yōu)化類問題。這類問題在現(xiàn)實(shí)中滲透極廣。但落地應(yīng)用技術(shù)難度高，大多以運(yùn)籌學(xué)為根基、融合AI能力、在解決大規(guī)模復(fù)雜問題時(shí)需使用求解器，商業(yè)應(yīng)用尚處于起步階段。廣義的決策智能泛指能夠指導(dǎo)人更科學(xué)和準(zhǔn)確地做出判斷及決策的AI產(chǎn)品，基于規(guī)則、診斷、預(yù)測(cè)的結(jié)果，疊加對(duì)環(huán)境動(dòng)態(tài)的把握形成最終決策，主要使用機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、知識(shí)圖譜技術(shù)，輔以計(jì)算機(jī)視覺、智能語音等技術(shù)形成高度場(chǎng)景化的解決方案。在實(shí)際應(yīng)用中，靜態(tài)決策如何進(jìn)一步提升行業(yè)場(chǎng)景滲透，復(fù)雜動(dòng)態(tài)決策如何脫離仿真環(huán)境，仍需產(chǎn)學(xué)研各界長(zhǎng)期探索和努力。

虛擬數(shù)字人產(chǎn)業(yè)供需分析

以服務(wù)產(chǎn)業(yè)與泛娛樂場(chǎng)景為核心應(yīng)用，產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同仍需優(yōu)化

從落地產(chǎn)業(yè)來看，虛擬數(shù)字人的應(yīng)用場(chǎng)景可分為服務(wù)產(chǎn)業(yè)與泛娛樂產(chǎn)業(yè)。從落地效果與應(yīng)用效益的甲方角度出發(fā)，虛擬數(shù)字人率先在非交互場(chǎng)景開展規(guī)�；�落地。而虛擬數(shù)字人產(chǎn)業(yè)鏈仍存在割裂現(xiàn)象，人物制作、驅(qū)動(dòng)表達(dá)、內(nèi)容生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)服務(wù)等產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)分散在各個(gè)主體之間，生產(chǎn)制作難以達(dá)到高效協(xié)同，極大限制虛擬數(shù)字人產(chǎn)業(yè)在成本、效率、交付的迭代調(diào)優(yōu)。具備全棧集成能力的大型互聯(lián)網(wǎng)廠商正嘗試通過生態(tài)開放、平臺(tái)建設(shè)集成各環(huán)節(jié)資源，為客戶提供覆蓋全流程、低成本、短周期的虛擬數(shù)字人平臺(tái)，降低虛擬數(shù)字人產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用門檻。

虛擬數(shù)字人商業(yè)化路徑探討

打造虛擬世界基礎(chǔ)設(shè)施，深層變現(xiàn)渠道仍在探索

本節(jié)內(nèi)容選取計(jì)算機(jī)視覺、智能語音和人機(jī)交互、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜、自然語言處理、AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)、面向AI的數(shù)據(jù)治理和智能機(jī)器人細(xì)分賽道，進(jìn)行投融資、市場(chǎng)規(guī)模、典型產(chǎn)品及細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域、產(chǎn)業(yè)鏈玩家、技術(shù)趨勢(shì)等分析。判斷各個(gè)細(xì)分賽道業(yè)務(wù)增長(zhǎng)動(dòng)力以及為廠商發(fā)展路徑提供思考。

計(jì)算機(jī)視覺依然是AI產(chǎn)業(yè)規(guī)模的主戰(zhàn)場(chǎng)

軟硬一體產(chǎn)品和AI公有云趨勢(shì)助推近千億級(jí)大賽道

賽道參與廠商眾多，包括AI視覺軟件算法廠商、傳統(tǒng)安防廠商、云服務(wù)廠商、視覺模組等硬件廠商和承擔(dān)項(xiàng)目實(shí)施的集成商。各家以應(yīng)用場(chǎng)景、產(chǎn)品類型（軟硬一體、純軟標(biāo)準(zhǔn)化平臺(tái)/定制化軟件解決方案、硬件）、渠道經(jīng)驗(yàn)等為市場(chǎng)切入點(diǎn)，選擇一個(gè)或多個(gè)垂直業(yè)務(wù)領(lǐng)域。據(jù)艾瑞測(cè)算，2022年我國(guó)AI視覺產(chǎn)品的市場(chǎng)規(guī)模占整個(gè)人工智能行業(yè)的42.4%，達(dá)到830億元。2027年相應(yīng)規(guī)模可達(dá)到1644億元，2022-2027年的相關(guān)CAGR=14.6%。聚焦2022年分行業(yè)情況，泛安防市場(chǎng)基于軟硬一體的產(chǎn)品形態(tài)與豐富的長(zhǎng)尾需求場(chǎng)景，市場(chǎng)規(guī)模占比最高，達(dá)到56.5%；AI公有云趨勢(shì)也助推API形式的CV技術(shù)應(yīng)用增多，互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域營(yíng)收占比位居第二，達(dá)到11.0%；占比較高的行業(yè)領(lǐng)域還有金融、工業(yè)、醫(yī)療等，工業(yè)領(lǐng)域占比有逐年走高趨勢(shì)。

計(jì)算機(jī)視覺落地行業(yè)賽道特征及競(jìng)爭(zhēng)策略探討

營(yíng)收增長(zhǎng)和業(yè)務(wù)持續(xù)是核心生命力

（1）針對(duì)泛安防（公安交通、社區(qū)樓宇）、金融等主管部門釋放了明確利好信號(hào)或大額持續(xù)投資的成熟賽道，主要機(jī)遇在于將產(chǎn)品打磨到足夠精準(zhǔn)、魯棒性足夠強(qiáng)，以便進(jìn)入高門檻的準(zhǔn)入供應(yīng)池，同時(shí)通過解決高難度識(shí)別需求的硬實(shí)力卡位；（2）針對(duì)醫(yī)療、能源和工業(yè)等具有戰(zhàn)略意義、發(fā)展空間極大，但或陷入長(zhǎng)審批周期、或限于審慎性難以快速釋放市場(chǎng)需求的行業(yè)，主要機(jī)遇在于搶先進(jìn)入行業(yè)生態(tài)圈，謀劃通過政府、核心集團(tuán)企業(yè)等途徑，積極參與公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè)，建立從上向下拓展的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，獲得大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)與場(chǎng)景理解，形成產(chǎn)品提升的護(hù)城河；（3）針對(duì)零售、農(nóng)業(yè)等長(zhǎng)尾需求頻發(fā)或數(shù)字化水平較低且對(duì)價(jià)格敏感的行業(yè)，主要機(jī)遇在于優(yōu)化產(chǎn)品成本、降低部署及運(yùn)維難度、打通渠道以占領(lǐng)市場(chǎng)份額；（4）針對(duì)機(jī)器人（AGV/AMR/機(jī)械臂）和自動(dòng)駕駛等技術(shù)融合應(yīng)用領(lǐng)域，除算法開發(fā)的硬實(shí)力外，視覺識(shí)別技術(shù)提供商也需具備聯(lián)合開發(fā)的軟能力。

人機(jī)交互領(lǐng)域-市場(chǎng)規(guī)模

2022年規(guī)模超百億，關(guān)注元宇宙/多模態(tài)AI驅(qū)動(dòng)的C端應(yīng)用

據(jù)艾瑞測(cè)算中國(guó)人機(jī)交互產(chǎn)業(yè)規(guī)模核心包括消費(fèi)級(jí)硬件、對(duì)話式AI兩類產(chǎn)品。其中，消費(fèi)級(jí)硬件產(chǎn)品即為加載智能對(duì)話系統(tǒng)的消費(fèi)級(jí)智能硬件，以語音助手、智能穿戴、智能音箱、智能家居、智能車載、服務(wù)機(jī)器人（實(shí)體）等為典型產(chǎn)品代表，規(guī)模口徑為硬件產(chǎn)品中的AI語音軟件應(yīng)用。對(duì)話式AI產(chǎn)品即為將智能對(duì)話系統(tǒng)加載在服務(wù)場(chǎng)景的對(duì)話機(jī)器人，以文本機(jī)器人、語音機(jī)器人、多模態(tài)數(shù)字人等為典型產(chǎn)品代表，廣泛應(yīng)用于客服、營(yíng)銷、內(nèi)部問答、泛娛樂等對(duì)話交互場(chǎng)景。2022年，中國(guó)人機(jī)交互領(lǐng)域的消費(fèi)級(jí)硬件產(chǎn)品規(guī)模與對(duì)話式AI產(chǎn)品規(guī)模分別為43億元與65億元，總規(guī)模達(dá)到109億元。未來，受元宇宙、物聯(lián)網(wǎng)、5G、多模態(tài)AI等融合技術(shù)驅(qū)力推動(dòng)，預(yù)計(jì)2027年中國(guó)人機(jī)交互領(lǐng)域的消費(fèi)級(jí)硬件產(chǎn)品規(guī)模與對(duì)話式AI產(chǎn)品規(guī)模分別達(dá)到177億元與107億元，總規(guī)模達(dá)到285億元，2022-2027總規(guī)模CAGR=21.2%。

人機(jī)交互領(lǐng)域-技術(shù)創(chuàng)新

期待開放域與封閉域的有機(jī)結(jié)合，讓人機(jī)交互無邊界

2022年末，ChatGPT模型爆火出圈，以流暢的語言組織能力，超擬人化的文本水平與超強(qiáng)的邏輯能力驚艷亮相，迅速獲得全球關(guān)注。相較于其他語言模型，雖然ChatGPT做到了“多輪交互”、“分辨不正確前提”、“承認(rèn)錯(cuò)誤”等智能化表現(xiàn)，但還會(huì)出現(xiàn)回答內(nèi)容有誤等情況，因此未來像ChatGPT一樣的大模型在開放域?qū)υ挼纳虡I(yè)化落地場(chǎng)景與內(nèi)容確定邊界還需進(jìn)一步討論�；蚩上茸鳛檩o助性工具，在一些對(duì)內(nèi)容精確度及所有權(quán)歸屬要求較低的場(chǎng)景率先嘗試應(yīng)用。另外，人機(jī)交互的應(yīng)用突破還可期待于開放域與封閉域的有機(jī)結(jié)合。因封閉域?qū)υ挻嬖谥�識(shí)邊界，在知識(shí)庫內(nèi)出現(xiàn)難以回答、答非所問的情形時(shí)，客戶會(huì)覺得未獲取到自己想要的回答而降低對(duì)AI的認(rèn)可度。而開放域的發(fā)展突破可拓寬封閉域的對(duì)話邊界，兩者可各司其事，在封閉域內(nèi)滿足內(nèi)容專業(yè)度，在開放域滿足交互需求，助力人機(jī)交互更多應(yīng)用到營(yíng)銷對(duì)話等半標(biāo)場(chǎng)景。

機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品核心指標(biāo)表現(xiàn)與建設(shè)現(xiàn)狀

業(yè)務(wù)知識(shí)儲(chǔ)備普遍欠缺，項(xiàng)目幫帶為業(yè)務(wù)建設(shè)核心環(huán)節(jié)

綜合供需兩側(cè)，艾瑞將機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)拆解出：IT基礎(chǔ)支持與架構(gòu)設(shè)計(jì)、產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)、業(yè)務(wù)知識(shí)儲(chǔ)備三個(gè)核心一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，一級(jí)指標(biāo)各對(duì)應(yīng)相應(yīng)的二級(jí)指標(biāo)。在硬件資源支持、平臺(tái)模塊封裝等二級(jí)指標(biāo)的表現(xiàn)上，供給側(cè)技術(shù)強(qiáng)項(xiàng)指標(biāo)都超過了需求側(cè)側(cè)重的技術(shù)指標(biāo)，這意味著供應(yīng)商比較難以憑借這些同質(zhì)化、未擊中客戶關(guān)鍵業(yè)務(wù)痛點(diǎn)的指標(biāo)形成產(chǎn)品差異化優(yōu)勢(shì)。而在行業(yè)知識(shí)積累、數(shù)據(jù)治理等二級(jí)指標(biāo)的表現(xiàn)上，供給側(cè)技術(shù)的表現(xiàn)較弱，這恰好反映了當(dāng)前供應(yīng)商在開發(fā)層面的短板，補(bǔ)足這些短板是打造產(chǎn)品核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵。此外，機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品當(dāng)前在架構(gòu)建設(shè)上仍以大數(shù)據(jù)中下層建設(shè)為主，上層應(yīng)用開發(fā)主要局限在金融行業(yè)；在業(yè)務(wù)建設(shè)上以供應(yīng)商對(duì)客戶進(jìn)行幫帶學(xué)習(xí)為核心環(huán)節(jié)，旨在培養(yǎng)客戶的自主開發(fā)與學(xué)習(xí)使用能力，逐步擺脫傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式與過度依賴乙方的窘境。

機(jī)器學(xué)習(xí)參與者在產(chǎn)業(yè)鏈核心環(huán)節(jié)表現(xiàn)

AI企業(yè)具備模型開發(fā)優(yōu)勢(shì)，將強(qiáng)化決策智能布局；數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)商、互聯(lián)網(wǎng)大廠具備數(shù)據(jù)能力優(yōu)勢(shì)，將深入應(yīng)用開發(fā)

AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)廠商及產(chǎn)品發(fā)展趨勢(shì)

科技巨頭自建標(biāo)注團(tuán)隊(duì)趨勢(shì)萌芽；合成數(shù)據(jù)將迎來發(fā)展

（1）AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)商主要有眾包平臺(tái)服務(wù)商和自建外包一體化服務(wù)商兩大類，兩者之間也存在交叉。隨著科技巨頭對(duì)高精度訓(xùn)練數(shù)據(jù)集需求的增強(qiáng)，自建團(tuán)隊(duì)的趨勢(shì)也愈發(fā)明顯，以保證標(biāo)注人員對(duì)數(shù)據(jù)集產(chǎn)品的理解和訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量把控。現(xiàn)階段自建多為初步嘗試，致力于垂直細(xì)分場(chǎng)景的數(shù)據(jù)集合、敏感數(shù)據(jù)集開發(fā)、以AI技術(shù)反哺提高標(biāo)注智能化水平等。但基于成本及規(guī)�；�效益考慮，自建巨頭仍會(huì)外采基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品；

（2）現(xiàn)象級(jí)應(yīng)用ChatGPT的出現(xiàn)以及席卷全球的對(duì)話大模型開發(fā)浪潮為AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來助力——對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)需要運(yùn)用文本分類標(biāo)注、對(duì)話語料構(gòu)建等標(biāo)注類型幫助模型調(diào)優(yōu)，避免惡意和偏見內(nèi)容等AI倫理問題。目前服務(wù)商普遍AI視覺和智能語音數(shù)據(jù)集產(chǎn)品的占比較高，NLP相關(guān)業(yè)務(wù)占比較低。此輪產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)需要服務(wù)商加深對(duì)NLP數(shù)據(jù)集和相關(guān)標(biāo)注平臺(tái)的開發(fā)優(yōu)化；

（3）現(xiàn)階段高質(zhì)量、易監(jiān)督數(shù)據(jù)存量見底，基于AIGC技術(shù)的合成數(shù)據(jù)或逐步成為AI訓(xùn)練的數(shù)據(jù)來源之一，解決AI模型訓(xùn)練中所需數(shù)據(jù)的“量、質(zhì)與成本”限制。當(dāng)然目前合成數(shù)據(jù)技術(shù)也在技術(shù)精度、人才匹配等上有自身局限，未來將與真實(shí)數(shù)據(jù)集產(chǎn)品合力成為AI產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)基石。

智能機(jī)器人行業(yè)融資熱度及輪次分布

無人化趨勢(shì)引爆智能機(jī)器人融資，資本逐漸青睞頭部廠商

工業(yè)生產(chǎn)、公共服務(wù)等領(lǐng)域自動(dòng)化和無人化全速推進(jìn)，引發(fā)了一輪智能機(jī)器人賽道的投資熱潮。2021-2022年，智能機(jī)器人賽道融資事件共83起，2022年融資筆數(shù)相比2021年增加一倍，融資金額多為億級(jí)，總體呈爆發(fā)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。從融資輪次看， 2022年B輪及以前的融資數(shù)量占比保持在60%左右，反映出這一賽道新勢(shì)力仍在不斷涌現(xiàn)，市場(chǎng)格局尚未形成；C輪及后續(xù)輪次占比明顯增加，資本已經(jīng)初步顯現(xiàn)出向頭部集中的趨勢(shì)。值得關(guān)注的是，2022年戰(zhàn)略投資顯著增長(zhǎng)，這主要源于智能機(jī)器人下游應(yīng)用企業(yè)開始踴躍進(jìn)行戰(zhàn)略布局，如富士康投資工業(yè)機(jī)器人，首旅集團(tuán)投資配送機(jī)器人等。

智能機(jī)器人廠商表現(xiàn)

檻內(nèi)做深場(chǎng)景，檻外加強(qiáng)合作，產(chǎn)業(yè)生態(tài)日趨豐富完善

不同行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的高度差異化導(dǎo)致各場(chǎng)景使用的AI解決方案都需要單獨(dú)開發(fā)，這也決定了智能機(jī)器人領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)企業(yè)普遍采用深耕垂直場(chǎng)景的發(fā)展戰(zhàn)略。從規(guī)模最大的工業(yè)和自主移動(dòng)機(jī)器人兩大市場(chǎng)來看，工業(yè)智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)成熟度略遜一籌，少數(shù)具備AI算法能力、專注垂直場(chǎng)景的軟件算法公司正在成為核心力量，解決方案的進(jìn)一步產(chǎn)品化也幫助算法公司和集成商各自歸位，產(chǎn)業(yè)鏈分工進(jìn)一步清晰和細(xì)化。自主移動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)相對(duì)成熟，集中度較高，頭部機(jī)器人廠商自己掌握AI算法能力，并以此作為護(hù)城河，獨(dú)立算法廠商生存空間尚小，這也構(gòu)成了移動(dòng)機(jī)器人與非移動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈的主要差異。此外，由于結(jié)合機(jī)械臂和移動(dòng)底盤的復(fù)合機(jī)器人市場(chǎng)需求越來越大，多關(guān)節(jié)機(jī)器人廠商和自主移動(dòng)機(jī)器人廠商紛紛開始通過外采或合作方式開發(fā)復(fù)合機(jī)器人，產(chǎn)業(yè)合作進(jìn)一步深化，長(zhǎng)期來看利好整個(gè)機(jī)器人市場(chǎng)的高質(zhì)量發(fā)展。

AI產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)發(fā)展概況

AI進(jìn)入良性循環(huán)帶動(dòng)期，產(chǎn)業(yè)鏈逐步成熟

隨著人工智能在數(shù)據(jù)、算力、算法、工具、模型等方面的技術(shù)推進(jìn)，AI已實(shí)現(xiàn)由實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的層級(jí)躍升，更廣范圍、更深層次地影響著中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生產(chǎn)生活方式變革。

AI產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)洞察

技術(shù)革新的原生驅(qū)力下致力產(chǎn)品化與規(guī)�；�

作為可承擔(dān)發(fā)展引擎功能的新興技術(shù)，AI已成為國(guó)際科技競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。順應(yīng)生成式AI、預(yù)訓(xùn)練大模型、國(guó)產(chǎn)AI芯片商業(yè)化落地、虛擬數(shù)字人等技術(shù)熱潮，中國(guó)將持續(xù)加強(qiáng)人工智能布局，發(fā)揮政府及市場(chǎng)的積極性，共同推動(dòng)普惠AI高質(zhì)量發(fā)展。如何在AI新一輪發(fā)展熱潮中搶抓機(jī)遇，是AI產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)企業(yè)關(guān)注的核心議題。從業(yè)務(wù)持續(xù)的角度考慮，把握技術(shù)變革與產(chǎn)品應(yīng)用的融合界限，致力解決質(zhì)量、ROI、安全可信等核心瓶頸；根據(jù)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈角色和應(yīng)用場(chǎng)景特點(diǎn)，定位各類型廠商的差異化路徑深耕實(shí)踐，或是AI企業(yè)的制勝之路。

來源：艾瑞咨詢、騰訊網(wǎng)，人工智能 | 研究報(bào)告