【简介：】中国在人工智能领域，已经非常强大，远远超过我们的想象，下面的一组数据能够体现中国的真实实力：
2019年中国人工智能专利申请量，首次超越美国居世界第一；全球前100人工智能领域的独
中国在人工智能领域，已经非常强大，远远超过我们的想象，下面的一组数据能够体现中国的真实实力：
2019年中国人工智能专利申请量，首次超越美国居世界第一；全球前100人工智能领域的独角兽公司，中国占据27家；“日经人工智能50强排名”，中国力压美国的12家公司，以19家公司排名第一；中国在人工智能领域的强大是全方位，多层次的，主要体现在以下几方面。
人工智能产业化作为全球最大的互联网市场，各种各样的应用场景和消费需求，催生了人工智能技术的创新发展。尤其是在语音处理、自动驾驶、数据搜索和电子商务等四大领域，中国的人工智能技术全面碾压美国，比如人脸识别技术，图像识别技术，中国的技术专利达1.6万项，是美国的4倍。从2019年世界专利申请排名，可以看出中国人工智能产业化的主要分布。
人工智能科研实力2019年美国公布了制裁中国8家公司的名单，这八家公司都是安防领域和计算机视觉领域的人工智能公司。除了海康威视和大华是安防巨头之外，商汤科、科大讯飞和旷世科技都是从中科院走出来的“人工智能独角兽”；还有2018年华为推出的世界第一款搭载人工智能处理器的智能手机，这款手机中的“人工智能深度学习处理器NPU”，也是由中科院孵化出的人工智能独角兽—寒武纪公司开发设计的。由此可见，中国在人工智能基础领域的科研实力是非常强大的，正是由于诸如中科院，西安电子科技大学，浙江大学等科研院所的创新研究，才为中国人工智能领域提供了源源不断的新技术，为人工智能公司的发展提供了强大的技术支撑。
人工智能教育2019年美国“人工智能与国家安全”高级会议上，出现了河南省幼儿园人工智能教材，引起美国对人工智能领域落后的恐慌。下图为对应幼儿园的人工智能教材。
虽然有夸大的成分，但从另一个侧面说明中国对人工智能的基础教育正在逐步开展。早在2018年，华东师范大学就和人工智能公司商汤科技联合编著了面向中小学的人工智能基础教材，加强在人工智能领域人才的培养，获得在未来人工智能领域竞争的人才优势。
未来现在美国凭借在半导体领域的超强实力，对中国公司恣意进行卡脖子和断供；那么在人工智能领域，未来中国可以与美国掰一掰手腕，谁卡谁的脖子也未可知！
我国人工智能主要在应用层上在全球处于领先地位，AI+已经在多个实体经济领域逐步落地。同时在各行业的应用市场带动下，我国在语音识别、视觉识别、机器翻译、中文信息处理等技术方面处于世界领先地位。
人工智能产业图谱想要了解我国在人工智能领域的领先点有哪些，先要了解当前人工智能产业所设计到的各项应用技术。
从上图中可以看出，人工智能行业主要分为三层，由下至上分别为：基础层、技术层、产品与解决方案层。
从各个层级中的标杆企业可以看出：
基础层作为整个AI产业的地基，主要的影响是制定行业标准，在这部分中主要的两个因素：芯片和开源框架，中国目前均显得较为薄弱。芯片的标杆产品有NVIDIA的TITAN系列，而开源框架上使用最多的为Google提供的TensorFlow。
在除这两项之外的各部分中，中国在行业上均有一定的竞争力。我国人工智能行业环境我国将人工智能已经上升到了国家战略高度，据统计，到2018年底，人工智能相关公司已经达到2167家。以层级来划分，中国目前企业以应用层企业为主，具体分布见下图所示。
其中，基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。以技术类型划分，整体分布相对平均，具体比例如下图所示：
我国人工智能在应用层上的表现从目前主要AI赋能的行业来看，安防与金融发展条件较好，业务渗透最快，营销、客服、教育等有望快速发展。
我国政策上，鼓励人工智能产业的发展，典型的例子就是安防行业。
AI+安防行业具有强政策导向性，政府发布的公安大数据、雪亮工程、智慧监狱、明厨亮灶、建筑工人实名制电子打开等相关政策极大地推动了行业繁荣。
人工智能在安防行业改变了过去人工取证、被动监控的业务形态。目前已经越来越多的出现AI视频分析技术对监控信息进行实时分析，使人力查阅监控和锁定嫌疑人轨迹的时间由数十天缩短到分秒，极大提升了公共安防治理的效率。认证核实技术识别速度快、准确率高，节省了人力成本；智能访客识别与车辆识别为园区、文教卫业务办理提升效率，为安全管理保驾护航。预计到2022年，AI+安防市场将突破700亿元。
同时，由于高毛利率场景中AI赋能进行产业升级，典型例子为金融行业。
金融行业数字化建设早，有大量的交易和客户数据，同时有积极接受新兴技术的认知环境，为AI+的落地提供了有利的落地环境。
据某股份制银行实际应用情况，AI风控系统可以在1万笔交易中，仅拦截80-120笔就能达到整体80%欺诈拦截的准确率，而传统应用则需要上千笔的拦截才能达到，这无形中使金融场景在海量数据中，在保证高并发处理的情况下，大大提高了银行的执行效率。
由于金融行业，尤其是经验丰富的专家数量有限，AI的赋能有效提高执行效率，预计到2022年，传统金融AI投入约为580亿元。
在其他产业中，中国的AI+也表现出越来越强大的活力。
总结全球科技竞争进入敏感时期，产品出口、系统软件采购，芯片进口、指令集架构授权和标准协议合作等多方面都可能受到限制，这对以应用开发见长，基础层支持累积较浅的国内AI公司带来了隐患。
不过这样的市场环境，也形成了倒逼产业链上游企业发展的动力。如今，国家重视AI人才培养，对AI初创企业以政府引导基金的形式进行扶持。
面对环境压力和产业需求，国内AI基础层公司在高端产品方面仍显不足，但是应用广泛的中低端产品中已经形成竞争力，随着时代发展，在AI产业将有大量多元化产品需求爆发，这将成为企业拓展市场的一大契机。
