中投網(wǎng)2025-08-08 08:25 來源：中投顧問產(chǎn)業(yè)研究大腦
中投顧問重磅推出"產(chǎn)業(yè)大腦"系列產(chǎn)品，高效賦能產(chǎn)業(yè)投資及產(chǎn)業(yè)發(fā)展各種工作場景，歡迎試用體驗！ | ||||
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前言
我國人工智能技術和產(chǎn)業(yè)已經(jīng)取得了長足的發(fā)展，相信“十五五”期間，人工智能技術創(chuàng)新將進一步加快，產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴大，并涌現(xiàn)出一批發(fā)展?jié)摿Υ蟮膬?yōu)質企業(yè)和產(chǎn)業(yè)集群，成為引領經(jīng)濟高質量發(fā)展的重要引擎。
一、人工智能市場發(fā)展規(guī)模逐步上升
受益于國家政策的支持，以及資本和人才的驅動，我國人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，已步入世界前列。根據(jù)中國信通院發(fā)布的數(shù)據(jù)，我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模從2019年開始快速增長，初步統(tǒng)計，2023年規(guī)模達到5784億元，增速放緩至13.9%。
中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《“十五五”中國未來產(chǎn)業(yè)之人工智能行業(yè)趨勢預測及投資機會研究報告》指出，我國初步構建了較為全面的人工智能產(chǎn)業(yè)體系，2024年，相關企業(yè)超過4500家，核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模接近6000億元，產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋芯片、算法、數(shù)據(jù)、平臺等上下游關鍵環(huán)節(jié)。截至2024年6月，我國已有2.3億人使用過生成式人工智能產(chǎn)品，占整體人口的16.4%。
圖表：2020-2024年中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模
單位：億元
注：中國信通院對人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模測算口徑包括人工智能核心產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模及帶動產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模，即包括人工智能硬件、軟件及服務市場。
數(shù)據(jù)來源：中國信通院、中投產(chǎn)業(yè)研究院整理
二、人工智能應用領域分布
人工智能應用領域包括企業(yè)智能管理、智慧城市、智能制造、智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能硬件、智能營銷與新零售、智能金融、智能醫(yī)療、新媒體和數(shù)字內容、智能交通、智能教育、網(wǎng)絡空間安全、智能能源、智慧政務、智能物流、智能家居、智慧文旅、智能安防、智能農(nóng)業(yè)、AI for Science在內的20個細分場景。其中，在AI for Science領域的應用已成為新增的尤為關鍵的應用賽道之一。
從技術合作密度的應用領域分布看，排名第一的是企業(yè)智能管理，占比11.83%；排名第二的是智慧城市，占比11.01%；排名第三的是智能制造，占比10.75%；排名第四和第五的分別是智能網(wǎng)聯(lián)汽車和智能硬件，占比分別為8.65%和7.69%。
圖表：人工智能技術合作關系的應用領域分布
數(shù)據(jù)來源：《中國新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展2024年》，中投產(chǎn)業(yè)研究院整理
三、國內人工智能總體投融資規(guī)模
中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《“十五五”中國未來產(chǎn)業(yè)之人工智能行業(yè)趨勢預測及投資機會研究報告》指出，盡管融資事件數(shù)量有所下降，但資本對AI的熱情不減。IT桔子的數(shù)據(jù)顯示，2024年，AI領域的融資金額同比增長78%，達到4839.64億人民幣。這一現(xiàn)象表明，投資者對于AI的長期增長和變革潛力持續(xù)看好，愿意為那些展現(xiàn)出成熟商業(yè)模式和市場競爭力的企業(yè)投入更多資金。
圖表：2020-2025年人工智能行業(yè)投資事件數(shù)量
單位：起
注：2025年數(shù)據(jù)截至1月3日。
數(shù)據(jù)來源：IT桔子，中投產(chǎn)業(yè)研究院整理
圖表：2020-2025年人工智能行業(yè)投資金額
單位：億元
注：2025年數(shù)據(jù)截至1月3日。
數(shù)據(jù)來源：IT桔子，中投產(chǎn)業(yè)研究院整理
四、人工智能投資機會分析
從投資機會分析看，四個領域投資被追捧。中投顧問從市場進入空間、價值爆發(fā)時間點、技術成熟度、產(chǎn)業(yè)投資回報率等四個方面進行評價。通過綜合比較分析，認為深度學習、機器視覺、服務機器人、智能無人設備將是最具投資價值的四個領域。
從產(chǎn)業(yè)投資回報率分析，機器視覺值得投資。圖像識別的技術成熟度低于自然語言處理，為新興企業(yè)從軟件技術為突破帶來了機遇，在軟件圖像識別領域，尤其以face++和格靈深瞳兩家為代表，通過招攬優(yōu)秀研發(fā)人員在短時間內迅速脫穎而出。
從技術成熟度分析，深度學習值得投資。前瞻性的對最具價值且臨近爆發(fā)期的技術點進行投資是回報率最高的，深度學習已經(jīng)為人工智能產(chǎn)業(yè)刮起了強勁颶風，深度學習正處在面臨爆發(fā)的臨界點。
中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《“十五五”中國未來產(chǎn)業(yè)之人工智能行業(yè)趨勢預測及投資機會研究報告》指出，從應用和技術自主度分析，服務機器人和智能無人設備值得投資。對于服務機器人和智能無人設備領域，中國在軟件集成方面已經(jīng)具備國際領先水平，通過攻克相對較低的硬件研發(fā)門檻，將能實現(xiàn)快速市場普及。而隨著人們生活水平的提高和全球人口老齡化的到來，能夠提供教育、醫(yī)療、娛樂等專業(yè)化服務的智能機器人也開始倍受人們追捧。受到這些剛性需求的驅動，服務機器人和智能無人設備將成為投資新藍海。
五、人工智能總體發(fā)展趨勢
OpenAI前首席科學家Ilya Sutskever對現(xiàn)代AGI的發(fā)展有著深刻的思考，他認為深度學習或者神經(jīng)網(wǎng)絡是Digital Brains，自監(jiān)督學習能夠通向AGI。隨著算力的提升和數(shù)據(jù)的進一步擴展，AGI發(fā)展趨勢越來越快。進一步考慮AGI的研究與開發(fā)，特別是關于如何以負責任的方式推進AGI的發(fā)展，仍然有大量的研究問題亟待解決，雖然這些問題可能目前沒有明確的答案，但持續(xù)探索如何克服現(xiàn)有的假設的限制，有助于我們更接近實現(xiàn)AGI的目標。
（一）自回歸生成與AGI的關系
自回歸生成，特別是基于next-token預測的方法，已成為許多成功大型基礎模型的核心。這種自監(jiān)督學習形式通過預測文本中的下一個單詞，能夠完成從語法到常識推理的一系列任務。然而，關鍵問題在于，這種方法是否能夠捕捉到知識的全部譜系，包括直覺、情感等隱性知識，并學習所有因果關系。這是一個持續(xù)爭論的話題。
（二）擴展定律的極限
擴展定律表明，隨著模型規(guī)模的增加，回報遞減，需要更多的資源來實現(xiàn)改進。某些能力，如創(chuàng)造性思維和倫理推理，可能無法僅通過規(guī)模擴展獲得，因為它們需要更復雜的機制。這強調了開發(fā)可擴展模型架構和獲取高質量數(shù)據(jù)的重要性。
（三）合成數(shù)據(jù)的優(yōu)勢與風險
AGI的成功依賴于訪問大型、多樣化和高質量的數(shù)據(jù)集。合成數(shù)據(jù)提供了一種大規(guī)模生成人工數(shù)據(jù)的方法，但同時也帶來了挑戰(zhàn)，如傳播偏見或誤導性信息。未來的研究應專注于提高合成數(shù)據(jù)的質量，增強其多樣性，并探索其適用的比例法則。
（四）計算優(yōu)越性與智力優(yōu)越性
在棋類游戲等領域，基于搜索的計算已經(jīng)具有超越人類的表現(xiàn)。然而，這種計算優(yōu)勢是否等同于真正的智能仍然是一個爭論點。大語言模型系統(tǒng)雖然不具備通用計算搜索能力，但許多人認為它與其他人工智能系統(tǒng)具有同等智能水平。
（五）走向完全自治的道路
隨著向AGI邁進，對AI系統(tǒng)自主學習新技能和創(chuàng)新工具的期望增加。這需要復雜的自我評估能力，應重視自律、安全和風險預防措施的重要性。
（六）將人類價值觀融入AGI
AGI的發(fā)展為將道德原則編碼到智能形式中提供了機會。有道德的AGI系統(tǒng)將能夠應對復雜的道德景觀，并做出反映全球文化多樣性價值的決策。
（七）平衡風險與收益
隨著AI技術的進步，需要更加重視安全和道德約束。雖然有呼聲要求停止可能導致AI失控的研究，但也需要確保AI的有益潛力得到挖掘。我們提倡負責任地推進AI的發(fā)展，確保所有強大的系統(tǒng)都以負責任的方式構建和部署。
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