（1）人工智能行业市场规模及预测

近年来，全球人工智能市场规模持续增长。一方面，伴随着 AI 算力不断提升、算法有效性持续提升及互联网日益普及，海量数据得以积累；另一方面，政府政策的支持、资本的青睐及优秀人才的引入等也成为促进人工智能产业加速发展的利好因素。

受益于拥有世界级人才库的先天优势、强大的研究实力、海量数据以及政府政策的支持，中国被视作全球人工智能革命的先驱之一。当前我国人工智能行业发展的基础条件已经具备，随着相关政策加速落地，我国人工智能产业将步入新的发展阶段。我国生成式人工智能产品的用户规模达2.3亿人，占整体人口的16.4%。截至2023年底，我国人工智能核心产业规模已接近6000亿元，人工智能企业数量超过4500家。

（2）人工智能市场结构及发展趋势

从市场结构看，中国人工智能市场主要包括计算机视觉、语音、自然语言处理、基础算法平台和芯片。计算机视觉是中国人工智能市场中最主要的构成部分，是 AI主要的技术应用。‌2023年，中国人工智能市场中计算机视觉的占比为62.1%‌‌，远高于其他细分领域。

从企业层级分布看，应用层企业占主要份额，技术层企业发展潜力大。根据艾瑞咨询的数据，2023年应用层企业是人工智能领域的主要参与者，接近80%比重；技术层企业和基础层企业分别占 17.90%及 5.40%。人工智能基础层和应用层企业多聚焦于某一细分领域，而技术层则更容易向产业链上下游延伸，拓展业务范围。虽然目前技术层企业在人工智能产业中占比远低于应用层企业，但由于技术层是处于基础理论和数据之上，具备技术、资金和人才壁垒，未来技术层企业在人工智能产业中的地位将日益提升。

从发展趋势看，在基础层领域，全球基础层产业在定制化智能硬件的快速更迭中逐步爆发。中国虽也在该领域投入巨大，但在基础研究和原创算法、数据开发及生态系统构建、高端元器件设计及制造等基础层细分领域尚存不足。未来中国需进一步在基础建设、算法等方面持续投入，不断提升人工智能基础层的竞争力。

在技术层领域，人工智能技术的升级促使技术层爆发增长并向技术平台开源化的方向发展。深度学习是目前技术层爆发的主要动力，深度学习框架则是发展深度学习的基础。基于深度学习框架，机器视觉、语音和知识图谱等 AI 技术不断迭代与发展。深度学习框架的开源化使得人工智能领域的入门技术门槛大幅降低，进一步扩大了技术规模，促进了技术和应用的有效融合及人工智能全产业链的整合。

此外，人工智能落地过程中必然会涉及更广泛的应用场景，需要开发者根据数据、计算、部署场景、硬件解决方案等不断调教算法，而开源的深度学习框架使开发者可以直接使用已经研发成功的深度学习工具，减少二次开发，提高开发效率。未来，随着人工智能企业各自的深度学习框架/平台开源开放，算法研发成本将进一步降低，推动国内 AI 开源的进程，为接下来 AI 能力的大规模工业化普及创造条件。

在应用层领域，人工智能应用场景将从单一化向多元化、智能化发展。人工智能目前的应用领域大多处在专用阶段，诸如人脸识别、视频监控、语音识别等应用场景都主要用于处理单一的、具体的任务，产业化程度仍有提升空间。人工智能技术的不断发展将提高人工智能的通用性，使其广泛覆盖各类应用领域。

受益于开放的市场环境、丰富的数据资源、及时的战略引导、有力的政策支持和广泛的落地场景，中国在应用层积累了一定的竞争优势，前瞻性人工智能技术的发展和用户需求的升级将继续带动我国人工智能新应用场景的发掘和渗透。