2023年中国人工智能产业趋势报告

尽管2022年人工智能市场的活跃度未达预期，但这一年对人工智能产业而言无疑是令人激动的一年。在年中期间,DALL-E 2 以及随后推出的Stable Diffusion和Midjourney等基于文本-图像生成技术的产品引发了公众对人工智能生成内容的关注,而到年末,ChatGPT的应运而生则进一步提升了人们对人工智能智能化水平的认知程度

多个具有现象级特征的事件表明人工智能产业正在经历一场深刻的变革。这一进步不仅缩小了长期以来人们对人工智能期望与其实际功能之间的距离，并且也极大地扩展了人们对人工智能可能实现的应用范围。这些努力为其在各行业的广泛应用奠定了坚实的基础。我们坚信变革最终将会驱散发展道路上的一切障碍，并使人工智能成为推动未来产业发展的重要支柱。

易观通过系统性分析当前产业界前沿应用技术发展现状、学术界 latest research advancements 以及投融资市场的投资动态,综合运用 expert opinions, industry insights, phenomenon-level events 和对该领域研究的 accumulated insights, 推出《2023 年人工智能产业发展趋势报告》

这份报告从人工智能产业的基础设施、算法模型以及产业应用这三个维度入手探讨各类趋势的关键要素，并深入剖析不同趋势的发展节点与核心驱动力。易观认为人工智能将迅速向各行业渗透，并成为推动数字中国建设的重要推动力之一，在推动产业升级方面也将发挥关键作用，并预示着人工智能产业格局将发生显著变化

1.概述

注

2.基础设施篇

趋势1

人工智能发展需求将快速提升数据众包产业规模与专业性

易观分析指出，在人工智能快速推进的背景下，各行业对数据的需求呈现爆发式增长。这将显著促进数据众包行业的快速发展，并在此过程中推动相关领域对于高精度、高质量数据的标准建设。与此同时，在提高数据质量方面的严格要求进一步强化了对该行业专业性的期待。当前制造业、医疗及工程建筑等领域对于智能化技术的应用水平提出了显著提升的需求，这将使该行业得以率先满足相关领域的智能化升级需求

趋势2

我国将形成芯片-人工智能产业内循环

我国以龙头企业与核心科研机构为主导的产业生态展现出高度繁荣及较强韧性特征，在推动芯片产业发展及迭代方面发挥着积极的作用。当前我国人工智能产业的发展速度位居世界前列，并因人工智能产业对其芯片需求量呈现显著增长趋势而持续扩大其重要性。与此同时，在电路设计与缺陷检测等关键环节中的人工智能应用已逐渐成为不可或缺的技术支撑手段，并对芯片工艺改良、生产过程控制等相关环节产生着深远的影响作用。这使得易观预测未来我国将形成"芯片-人工智能"的产业内生循环机制

趋势3

加速对边缘智能的探索需不同类型参与方进行紧密合作

易观分析认为边缘计算能力的发展为人工智能产业带来了积极的影响；然而，在边缘侧部署的人工智能应用仍面临功能适配及性能优化等挑战

3.算法模型篇

趋势4

文本-图像生成模型将出现针对细分领域需求的定制化产品

易观分析认为应深入探讨向上游图库分润模式以搭建可持续发展路径。随着工业与产品设计领域的快速发展，在未来两年内基于细分需求的文本-图像类应用有望推出，并且定制化开发可能成为行业内的主流选择。

趋势5

大规模语言模型在专业领域的商业化方向仍需持续探索

预测未来两年内，随着搜索与推荐系统对通用领域及多个专业领域知识的需求逐步提升，在文本内容生成和编程应用方面的商业模式可能将在未来比搜索与推荐更早达到成熟阶段。尽管目前大规模语言模型已在概念精准映射、模糊逻辑处理、逻辑关系推理等方面具备广泛应用场景的基础能力，但其在商业化的具体方向仍需持续深入探索。根据分析结果，在确定大规模语言模型训练数据规模与其参数量级之间的最佳关系方面，预期需要至少五年的研究和探索时间。

趋势6

强化学习应用或将在科研与产业研发领域率先商业化

易观认识到ChatGPT运用强化学习技术为其商业化应用开辟了新维度，在探索强化学习应用场景方面提出了独特见解。鉴于科学研究与产业研发对于强化学习在规则制定、策略制定、博弈分析以及类人决策等方面的能力表现出强烈的渴求，在这一领域内易观认为强化学习的应用将会转移到相关市场。尽管科学研究与产业研发对于强化学习技术的专业性要求较高但其较高的应用价值决定了这一技术将在未来三年内实现商业化推广

趋势7

图神经网络各类应用的商业价值均将大幅提升

易观指出功能特性大幅提升后, 图神经网络将加速应用落地. 在通用模型-任务匹配评估方法的基础上, 深度图网络(DGN)在多个领域展现出显著优势, 包括精准营销人群匹配、三维空间分类分割能力以及舆论影响预测等, 同时也能应对复合型任务设计需求. 基于GraphRNN和GCPN算法, 在知识图谱构建与分子结构发现等多个领域均展现出显著优势. 随着功能质的飞跃性提升出现, 易观预计未来相关应用将逐步推进商业化进程.

趋势8

扩散模型将在年内应用于设计、建筑、广告等行业

作为目前文本-图像生成类任务的主要应用于基础研究和技术实现的主流底层模型之一，在我的观点中，扩散模型不仅展现出显著的提升潜力，在功能实现方面也具备广泛的应用前景。此外，在除了传统的文本-图像生成领域外，在文本-语音生成、超分辨率成像以及图像修复等多个新兴应用场景上，扩散模型有望在未来一年内实现商业化落地；考虑到声波信号处理技术的发展趋势以及点云数据的日益重要性，在三年之内扩散模型的应用场景将逐步覆盖到多个关键领域；对于具有较大商业价值的语义分割及异常检测等具有较大商业潜力的扩散模型应用而言，则可以在五年后初步满足商业化运营的基本需求。

4.产业应用篇

趋势9

产业界将出现更多结合算法模型原理进行设计的智能化应用

易观强调，在科研领域基于算法模型基础原理开展智能化技术设计的研究对于指导产业界实现人工智能应用具有重要参考价值。遵循类似的技术路径开发相关技术的应用，在市场潜力方面将显著超过当前人工智能产业规模，在这一技术趋势下相关技术的发展需求将进一步推动相关技术的发展；然而这一趋势也将对人才储备提出更高要求，在这一背景下培养具有跨领域专业知识的人才将成为支撑该方向发展的重要保障

趋势10

科研人工智能作为国家战略其重要性将进一步提升

从战略高度来看，在科研领域运用人工智能已被广泛认可，并将继续发挥越来越重要的作用。基于其在发展战略中所扮演的基础性和关键角色

趋势11

智能设备在工业领域的应用渗透率将快速提升

当前工业领域智能设备的应用需求持续呈现稳步增长态势，并呈现出逐步下降的趋势。据易观分析，在5年之后云边端协同技术与工业通信技术将全面普及，在此过程中预计也将带动工业智能化水平实现质的飞跃，并使AWS云服务将为工业智能化带来显著的价值提升。展望未来，在接下来的5年里 AWS 云服务将在未来 5 年内持续推动行业增长，并在 5 年之后迎来更加显著的增长拐点

趋势12

消费领域对行动辅助的需求或将促进相关智能设备先行发展

预计在五年后凭借行动姿态估计技术和增材制造的进步发展相关技术的成本将会逐步下降与此同时在医疗保健康养以及养老等相关领域的市场需求也将呈现显著增长趋势并且在这些领域中对高价位产品的接受程度相对较高因此在此背景下与其他消费领域的行动智能装备相比而言动作辅助型智能装备的商业化进程有望提前启动和发展更为迅速

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