中商情報網(wǎng)訊：隨著人工智能技術的不斷進步與發(fā)展，部分技術進入產(chǎn)業(yè)化發(fā)展階段，智能應用已成為當前及未來較長發(fā)展周期的核心要義。與此同時，人工智能正與生產(chǎn)生活的各個領域相融合，有效提升各領域的智能化水平，在帶動新產(chǎn)業(yè)興起的同時也為傳統(tǒng)領域帶來變革機遇，從而擁有極為廣闊的市場前景。

行業(yè)市場規(guī)模

2019年，我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)及帶動產(chǎn)業(yè)規(guī)模分別為1088.6億元和3821.5億元，預計至2021年將分別達到1898.1億元和7442.1億元，年均復合增長率分別為32%和19.5%。

數(shù)據(jù)來源：中商產(chǎn)業(yè)研究院整理

行業(yè)發(fā)展前景

近年來，數(shù)據(jù)、算法與算力三大驅(qū)動因素顯著發(fā)展。在數(shù)據(jù)方面，互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展使高質(zhì)量、大規(guī)模的大數(shù)據(jù)成為可能，海量數(shù)據(jù)為包括計算機視覺在內(nèi)的人工智能技術的發(fā)展提供了充足的原材料。在算法方面，機器學習算法取得重大突破，以多層神經(jīng)網(wǎng)絡模型為基礎的算法，使得機器學習算法在人臉識別等領域的準確性取得了飛躍性的提高，為商業(yè)化應用奠定了重要技術基礎。在算力方面，計算力提升突破瓶頸，以GPU為代表的新一代計算芯片提供了更強大的計算力，使得運算更快，同時在集群上實現(xiàn)的分布式計算幫助算法模型可以在更大的數(shù)據(jù)集上運行。

上述三大因素不斷進步極大促進了人工智能技術的發(fā)展，尤其是以深度學習為代表的機器學習算法，及以計算機視覺、智能語音、自然語言處理、生物特征識別為代表的關鍵技術取得重要突破，部分技術已接近、甚至超越人類水平。未來，人工智能行業(yè)在數(shù)據(jù)、算法、算力方面仍具有巨大的發(fā)展與進步空間。相關技術創(chuàng)新與研發(fā)投入力度將繼續(xù)加大，更快更高效的算法模型與部署效率、更龐大且標準化的行業(yè)數(shù)據(jù)、更強大且成本更低的計算芯片，將進一步推動行業(yè)技術進步。