智慧泛商業(yè)AI解決方案產(chǎn)業(yè)分析報(bào)告

智慧泛商業(yè)AI解決方案產(chǎn)業(yè)分析報(bào)告

推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與生態(tài)文明建設(shè)深度融合，完善污染物監(jiān)測(cè)及信息發(fā)布系統(tǒng)，形成覆蓋主要生態(tài)要素的資源環(huán)境承載能力動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和開放共享。充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)在逆向物流回收體系中的平臺(tái)作用，促進(jìn)再生資源交易利用便捷化、互動(dòng)化、透明化，促進(jìn)生產(chǎn)生活方式綠色化。鼓勵(lì)制造業(yè)骨干企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)與產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)緊密協(xié)同，促進(jìn)生產(chǎn)、質(zhì)量控制和運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)全面互聯(lián)，推行眾包設(shè)計(jì)研發(fā)和網(wǎng)絡(luò)化制造等新模式。鼓勵(lì)有實(shí)力的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)化協(xié)同制造公共服務(wù)平臺(tái)，面向細(xì)分行業(yè)提供云制造服務(wù)，促進(jìn)創(chuàng)新資源、生產(chǎn)能力、市場(chǎng)需求的集聚與對(duì)接，提升服務(wù)中小微企業(yè)能力，加快全社會(huì)多元化制造資源的有效協(xié)同，提高產(chǎn)業(yè)鏈資源整合能力。互聯(lián)網(wǎng)+智慧能源通過互聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)能源系統(tǒng)扁平化，推進(jìn)能源生產(chǎn)與消費(fèi)模式革命，提高能源利用效率，推動(dòng)節(jié)能減排。加強(qiáng)分布式能源網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，提高可再生能源占比，促進(jìn)能源利用結(jié)構(gòu)優(yōu)化。加快發(fā)電設(shè)施、用電設(shè)施和電網(wǎng)智能化改造，提高電力系統(tǒng)的安全性、穩(wěn)定性和可靠性。（一）推進(jìn)能源生產(chǎn)智能化建立能源生產(chǎn)運(yùn)行的監(jiān)測(cè)、管理和調(diào)度信息公共服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，加強(qiáng)能源產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的信息對(duì)接和生產(chǎn)消費(fèi)智能化，支撐電廠和電網(wǎng)協(xié)調(diào)運(yùn)行，促進(jìn)非化石能源與化石能源協(xié)同發(fā)電。鼓勵(lì)能源企業(yè)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)設(shè)備狀態(tài)、電能負(fù)載等數(shù)據(jù)進(jìn)行分析挖掘與預(yù)測(cè)，開展精準(zhǔn)調(diào)度、故障判斷和預(yù)測(cè)性維護(hù)，提高能源利用效率和安全穩(wěn)定運(yùn)行水平。（二）建設(shè)分布式能源網(wǎng)絡(luò)建設(shè)以太陽(yáng)能、風(fēng)能等可再生能源為主體的多能源協(xié)調(diào)互補(bǔ)的能源互聯(lián)網(wǎng)。突破分布式發(fā)電、儲(chǔ)能、智能微網(wǎng)、主動(dòng)配電網(wǎng)等關(guān)鍵技術(shù)，構(gòu)建智能化電力運(yùn)行監(jiān)測(cè)、管理技術(shù)平臺(tái)，使電力設(shè)備和用電終端基于互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行雙向通信和智能調(diào)控，實(shí)現(xiàn)分布式電源的及時(shí)有效接入，逐步建成開放共享的能源網(wǎng)絡(luò)。（三）探索能源消費(fèi)新模式開展綠色電力交易服務(wù)區(qū)域試點(diǎn)，推進(jìn)以智能電網(wǎng)為配送平臺(tái)，以電子商務(wù)為交易平臺(tái)，融合儲(chǔ)能設(shè)施、物聯(lián)網(wǎng)、智能用電設(shè)施等硬件以及碳交易、互聯(lián)網(wǎng)金融等衍生服務(wù)于一體的綠色能源網(wǎng)絡(luò)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)綠色電力的點(diǎn)到點(diǎn)交易及實(shí)時(shí)配送和補(bǔ)貼結(jié)算。進(jìn)一步加強(qiáng)能源生產(chǎn)和消費(fèi)協(xié)調(diào)匹配，推進(jìn)電動(dòng)汽車、港口岸電等電能替代技術(shù)的應(yīng)用，推廣電力需求側(cè)管理，提高能源利用效率。基于分布式能源網(wǎng)絡(luò)，發(fā)展用戶端智能化用能、能源共享經(jīng)濟(jì)和能源自由交易，促進(jìn)能源消費(fèi)生態(tài)體系建設(shè)。（四）發(fā)展基于電網(wǎng)的通信設(shè)施和新型業(yè)務(wù)推進(jìn)電力光纖到戶工程，完善能源互聯(lián)網(wǎng)信息通信系統(tǒng)。統(tǒng)籌部署電網(wǎng)和通信網(wǎng)深度融合的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)同纜傳輸、共建共享，避免重復(fù)建設(shè)。鼓勵(lì)依托智能電網(wǎng)發(fā)展家庭能效管理等新型業(yè)務(wù)。人工智能行業(yè)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)（一）以新基建為代表的扶持政策助力人工智能行業(yè)發(fā)展在國(guó)內(nèi)大力發(fā)展新基建的背景下，數(shù)據(jù)中心和海量網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)承載著數(shù)據(jù)的指數(shù)型增長(zhǎng)。如今的智慧城市仍強(qiáng)調(diào)基建和信息傳輸效率，但與過往不同的是，其技術(shù)特征演化為萬物互聯(lián)與基于軟件定義的城市服務(wù)。隨著萬物互聯(lián)的需求日趨多樣和復(fù)雜，集成電路與數(shù)據(jù)中心將迎來下一輪的需求增長(zhǎng)的爆發(fā)。各終端不僅需要具備數(shù)據(jù)處理能力，還需要能與云端產(chǎn)生實(shí)時(shí)而靈活的互動(dòng)，并衍生出更多針對(duì)算法和基建的投入，從而持續(xù)刺激5G、集成電路、人工智能等領(lǐng)域的發(fā)展。隨著國(guó)際間科技實(shí)力的競(jìng)爭(zhēng)逐漸激化，各國(guó)政府都先后出臺(tái)了針對(duì)人工智能發(fā)展的支持性政策，并將其上升至國(guó)家戰(zhàn)略層面。在中國(guó)，政府正通過多種形式支持人工智能的發(fā)展：中國(guó)已經(jīng)形成了科技部、國(guó)家發(fā)改委、工信部、中國(guó)工程院等多個(gè)部門參與的人工智能聯(lián)合推進(jìn)機(jī)制，從2015年開始先后發(fā)布多則支持人工智能發(fā)展的政策，為人工智能技術(shù)發(fā)展和落地提供大量的項(xiàng)目發(fā)展基金，并且對(duì)人工智能人才的引入和企業(yè)創(chuàng)新提供支持。這些政策給行業(yè)發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)政策導(dǎo)向的同時(shí)，也給資本市場(chǎng)和行業(yè)利益相關(guān)者發(fā)出積極信號(hào)。在推動(dòng)市場(chǎng)應(yīng)用方面，中國(guó)政府在推動(dòng)人工智能技術(shù)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)深度融合的同時(shí)，也在智慧城市的轉(zhuǎn)型中與人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行密切合作。作為技術(shù)應(yīng)用的重要采購(gòu)方，中國(guó)政府在落地智慧安防同時(shí)，也成為了推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)力量之一。（二）5G等技術(shù)創(chuàng)新推動(dòng)人工智能的技術(shù)變革與應(yīng)用滲透隨著算法、芯片技術(shù)的日益成熟，人工智能技術(shù)具備了大規(guī)模投放市場(chǎng)的基礎(chǔ)條件。而隨著近年來新基建的集中投入，5G等底層技術(shù)發(fā)展進(jìn)入全面加速狀態(tài)。5G技術(shù)因其大帶寬、低時(shí)延、廣覆蓋的特征，成為新基建其他產(chǎn)業(yè)的根基技術(shù)。底層技術(shù)的突破讓人工智能技術(shù)在更多終端上的大規(guī)模應(yīng)用成為了可能，這也使得人工智能化的物聯(lián)網(wǎng)終端可以廣泛地在各個(gè)行業(yè)得到大規(guī)模的應(yīng)用，從而使得人工智能技術(shù)在更多的行業(yè)場(chǎng)景落地。而因?yàn)楦嗟膱?chǎng)景能夠使用人工智能進(jìn)行設(shè)備處理和數(shù)據(jù)傳輸，更多的邊緣終端將持續(xù)采集海量數(shù)據(jù)，進(jìn)而驅(qū)動(dòng)人工智能技術(shù)得到進(jìn)一步的發(fā)展、創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施賦能各產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。同時(shí)，智能終端在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的普及將為人工智能芯片提供重要市場(chǎng)機(jī)遇。智能終端在不同應(yīng)用場(chǎng)景下對(duì)算力、功耗、時(shí)延的多元化需求，使得人工智能芯片在端側(cè)可以擁有更多元化的應(yīng)用場(chǎng)景，而智能終端在各場(chǎng)景的廣泛運(yùn)用也離不開人工智能芯片的低成本化并兼具高度可適配性。未來5G和物聯(lián)網(wǎng)引領(lǐng)的智能終端需求爆發(fā)將為人工智能芯片的研發(fā)、生產(chǎn)和應(yīng)用帶來更多可能，而人工智能芯片將作為AI的底層基礎(chǔ)，真正實(shí)現(xiàn)智聯(lián)萬物，讓AI無處不在。（三）用戶需求提升和技術(shù)擴(kuò)散帶來人工智能行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景拓展隨著人工智能技術(shù)的日漸成熟和擴(kuò)散，通用化、模塊化的算法框架降低了人工智能技術(shù)的使用門檻，更多行業(yè)和企業(yè)能夠基于人工智能技術(shù)對(duì)現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)和業(yè)務(wù)進(jìn)行邊際優(yōu)化與改善，人工智能技術(shù)和傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的融合程度日益加深；另一方面，用戶新需求的不斷涌現(xiàn)激活了各個(gè)領(lǐng)域的人工智能企業(yè)發(fā)展?jié)撃?。在金融、交通、教育、公共安全、商業(yè)服務(wù)、能源、零售、醫(yī)療等行業(yè)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用均在持續(xù)挖掘和拓展。美國(guó)在人工智能基礎(chǔ)層領(lǐng)域，尤其在AI芯片設(shè)計(jì)研發(fā)領(lǐng)域，有顯著的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)和技術(shù)壁壘，美國(guó)芯片廠商是國(guó)內(nèi)很多AI技術(shù)層、應(yīng)用層企業(yè)最重要的供應(yīng)商之一。隨著全球科技產(chǎn)業(yè)鏈不斷受國(guó)際局勢(shì)影響，我國(guó)相對(duì)薄弱的基礎(chǔ)層可能難以支撐產(chǎn)業(yè)鏈中下游的發(fā)展，這無疑會(huì)對(duì)國(guó)內(nèi)該行業(yè)的生產(chǎn)供貨和研發(fā)革新帶來風(fēng)險(xiǎn)。長(zhǎng)期而言，底層技術(shù)的自主可控是國(guó)內(nèi)建立人工智能完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈和參與全球科技競(jìng)爭(zhēng)的基礎(chǔ)，也是國(guó)內(nèi)各人工智能企業(yè)最重要的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。因此，在新基建的背景下，我國(guó)政府對(duì)人工智能的政策方針轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性全面發(fā)展，持續(xù)增大針對(duì)基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域的投資，進(jìn)一步完善國(guó)內(nèi)人工智能的產(chǎn)業(yè)鏈、創(chuàng)新鏈、人才鏈，同時(shí)業(yè)內(nèi)也在積極探索將自主可控列入新基建的產(chǎn)品測(cè)評(píng)，與質(zhì)量、安全等因素并重。視覺人工智能行業(yè)（一）視覺人工智能技術(shù)發(fā)展歷程1、計(jì)算機(jī)視覺的定義計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)賦予計(jì)算機(jī)人類雙眼所擁有的分割、分類、識(shí)別、跟蹤、判別等功能，通過構(gòu)造多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別不同層級(jí)的圖像特征并在頂層做出判斷和分類。2、計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展歷程計(jì)算機(jī)視覺主要經(jīng)歷了以上三個(gè)發(fā)展階段。伴隨著同期互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)的爆發(fā)，各類數(shù)據(jù)集成為計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)發(fā)展的土壤，而深度學(xué)習(xí)和深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論最終帶來最新一次的技術(shù)變革。2015年，視覺人工智能系統(tǒng)識(shí)別項(xiàng)目ImageNet比賽中，ResNet以3．57%的識(shí)別錯(cuò)誤率首次超越人類視覺的5．1%。目前人臉識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)提升至97%以上。（二）視覺人工智能產(chǎn)業(yè)鏈簡(jiǎn)介與人工智能市場(chǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈相似，視覺人工智能市場(chǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈同樣分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層。其中，基礎(chǔ)層主要包括提供算力的芯片與提供信息采集功能的前端設(shè)備組成的硬件支持、相關(guān)底層技術(shù)支持，與海量信息數(shù)據(jù)；技術(shù)層則主要包括基于各類識(shí)別技術(shù)構(gòu)建的軟件產(chǎn)品、解決方案和技術(shù)平臺(tái)；應(yīng)用層則包括了各類視覺人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景。（三）視覺人工智能行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模與行業(yè)構(gòu)成作為人工智能產(chǎn)業(yè)中應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)之一，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)擁有前景廣闊的龐大市場(chǎng)。在2017年的爆發(fā)式增長(zhǎng)后，我國(guó)計(jì)算機(jī)視覺市場(chǎng)近幾年的增長(zhǎng)趨緩，但仍處于較高水平。根據(jù)高工產(chǎn)研機(jī)器人研究所的數(shù)據(jù)，2019年中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用市場(chǎng)達(dá)14．56億美元。而根據(jù)沙利文咨詢出具的研究，2019年中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到219．6億元。目前，視覺人工智能被廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)，包括安防、零售、營(yíng)銷、醫(yī)療等等。其中，根據(jù)億歐數(shù)據(jù)的研究，2018年中國(guó)計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別市場(chǎng)中安防場(chǎng)景的應(yīng)用占61．2%，根據(jù)前瞻研究院數(shù)據(jù)，2020年中國(guó)計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用層份額中，安防影像分析占67．9%，國(guó)內(nèi)明確的應(yīng)用場(chǎng)景和強(qiáng)大的客戶需求讓AI技術(shù)在安防行業(yè)快速落地。在安防行業(yè)，視覺人工智能的應(yīng)用場(chǎng)景包括門禁、智能攝像頭等，依托人像識(shí)別技術(shù)，安防排查和管理效率得到顯著提升。同時(shí)，根據(jù)中科院發(fā)布的《2019年人工智能發(fā)展白皮書》等，目前計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)除了安防之外，較為典型的應(yīng)用場(chǎng)景還包括：自動(dòng)駕駛汽車需要使用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)。特斯拉等汽車制造商已經(jīng)通過攝像頭、激光雷達(dá)、雷達(dá)和超聲波傳感器從環(huán)境中獲取圖像，研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車來探測(cè)目標(biāo)、車道標(biāo)志和交通信號(hào)，從而安全駕駛。由于90％的醫(yī)療數(shù)據(jù)都是基于圖像的，因此醫(yī)學(xué)中的計(jì)算機(jī)視覺有很多用途。比如啟用新的醫(yī)療診斷方法，分析X射線，X光檢查，AI診療等。計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)可以幫助工業(yè)制造商更安全、更智能、更有效地運(yùn)行，比如預(yù)測(cè)性維護(hù)設(shè)備故障，對(duì)包裝和產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行監(jiān)控，并通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識(shí)別和減少不合格產(chǎn)品。傳統(tǒng)翻譯采用人工查詞的方式，不但耗時(shí)長(zhǎng)，而且錯(cuò)誤率高。圖像識(shí)別技術(shù)的出現(xiàn)大幅提升了翻譯的效率和準(zhǔn)確度，用戶通過簡(jiǎn)單的拍照、截圖或劃線就能得到準(zhǔn)確的翻譯結(jié)果。（四）視覺人工智能技術(shù)的場(chǎng)景應(yīng)用舉例視覺人工智能目前被廣泛應(yīng)用于多個(gè)行業(yè)，其功能和應(yīng)用涉及到數(shù)據(jù)采集端終端，數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和輸出端云端，通過云端和終端的密切配合，最終實(shí)現(xiàn)有效結(jié)果的輸出。以安防場(chǎng)景為例，在一個(gè)完整的端云架構(gòu)中，終端IoT設(shè)備主要用于數(shù)據(jù)采集，例如攝像機(jī)通過拍攝視頻來采集數(shù)據(jù)，然后終端設(shè)備通過傳播介質(zhì)將數(shù)據(jù)傳輸至云端，再由云端進(jìn)行批量的分析處理，最后輸出分析結(jié)果。由于終端設(shè)備需要更多地考慮功耗和成本，過去在端側(cè)僅部署較小的算力，更依靠云側(cè)算力的支持。在數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的今天，一方面終端的視頻流數(shù)據(jù)快速增長(zhǎng)加重了傳輸渠道的負(fù)載，導(dǎo)致原有帶寬無法支撐數(shù)據(jù)的及時(shí)、有效傳輸，進(jìn)而影響了云端算力的科學(xué)調(diào)度；另一方面，數(shù)據(jù)量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)大幅提高了云端對(duì)并行運(yùn)算數(shù)據(jù)峰值的要求，云側(cè)的部署成本隨著數(shù)據(jù)處理需求的極值增長(zhǎng)而顯著提高，但在數(shù)據(jù)處理的―平峰期，云端算力將存在無法得到充分、有效運(yùn)用的情形。為了更好地平衡云側(cè)和端側(cè)的算力分布，實(shí)現(xiàn)整體效率的最大化，目前通過提升端側(cè)和邊緣側(cè)的智能化水平和算力，實(shí)現(xiàn)整體算力分布的前置成為行業(yè)的新趨勢(shì)。通過將部分算力和分析程序前置到終端設(shè)備，終端可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，僅需將部分特征數(shù)據(jù)傳至云端，甚至在本地完成對(duì)數(shù)據(jù)的完整分析。通過分布式算力部署，端側(cè)設(shè)備形成的數(shù)據(jù)處理集群逐步向云側(cè)設(shè)備融合。隨著系統(tǒng)架構(gòu)的不斷優(yōu)化，一方面這將增加有效算力，緩解帶寬壓力，減少設(shè)備的成本投入，另一方面數(shù)據(jù)的本地處理也能有效規(guī)避云側(cè)分析帶來的數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等風(fēng)險(xiǎn)。隨著端側(cè)芯片能夠靈活支持更多算法，在云端集中的算力部署也將更加合理，最終實(shí)現(xiàn)―端云協(xié)同的協(xié)同效應(yīng)，即架構(gòu)內(nèi)算力、成本、時(shí)延、功耗的最優(yōu)平衡。為實(shí)現(xiàn)這一效果，端側(cè)對(duì)芯片的兼容性和靈活性有更高的要求，在控制成本和功耗的同時(shí)提升算力，從而實(shí)現(xiàn)云端部署和應(yīng)用場(chǎng)景的靈活適配。人工智能芯片市場(chǎng)的未來發(fā)展趨勢(shì)（一）芯片行業(yè)整體受到政策鼓勵(lì)支持，AI芯片發(fā)展受益國(guó)內(nèi)需求和國(guó)產(chǎn)化進(jìn)程芯片是信息化時(shí)代、數(shù)字化時(shí)代的基石。中國(guó)作為全球最大的半導(dǎo)體消費(fèi)市場(chǎng)，芯片自給率不足，嚴(yán)重依賴進(jìn)口。為發(fā)展國(guó)產(chǎn)芯片，實(shí)現(xiàn)進(jìn)口替代，近年來政府出臺(tái)了一系列政策支持國(guó)產(chǎn)芯片行業(yè)發(fā)展。2020年8月，《新時(shí)期促進(jìn)集成電路產(chǎn)業(yè)和軟件產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若干政策》提出將從財(cái)稅、投融資、研究開發(fā)、進(jìn)出口、人才、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、市場(chǎng)應(yīng)用、國(guó)際合作等8個(gè)方面對(duì)集成電路和軟件產(chǎn)業(yè)進(jìn)行扶持，以加快集成電路和軟件產(chǎn)業(yè)發(fā)展。AI芯片的發(fā)展將受益于芯片國(guó)產(chǎn)化的政策支持和龐大的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求。（二）AI芯片研發(fā)將從技術(shù)導(dǎo)向轉(zhuǎn)向場(chǎng)景導(dǎo)向目前AI芯片設(shè)計(jì)更多的是從技術(shù)需求的角度出發(fā)，如芯片架構(gòu)的選擇、芯片性能指標(biāo)提升等。隨著AI芯片領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈，各芯片企業(yè)除了在技術(shù)層面有所突破，還需加大應(yīng)用場(chǎng)景的布局，以搶占更多的發(fā)展機(jī)遇。為了適應(yīng)碎片化的應(yīng)用市場(chǎng)，未來的芯片設(shè)計(jì)需要以客戶終端需求為導(dǎo)向，從需求量、商業(yè)落地模式、市場(chǎng)壁壘等各個(gè)方面綜合分析落地的可行性，借助場(chǎng)景落地實(shí)現(xiàn)AI芯片的規(guī)模發(fā)展。（三）AI芯片發(fā)展從側(cè)重云端向端云一體化發(fā)展云端芯片聚焦非實(shí)時(shí)、長(zhǎng)周期數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析，能夠支持大量運(yùn)算共同運(yùn)行，目前云端AI芯片應(yīng)用已經(jīng)相對(duì)成熟。隨著智能音箱、自動(dòng)駕駛、無人機(jī)、安防監(jiān)控等應(yīng)用的豐富，云端的部分推理乃至訓(xùn)練算力將遷移至邊緣和終端側(cè)，支撐本地業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)智能化處理與執(zhí)行。邊緣和終端側(cè)對(duì)AI芯片的需求更為多樣、更強(qiáng)調(diào)低功耗低成本、技術(shù)要求相對(duì)較低。得益于人工智能等多種因素的推動(dòng)，邊緣計(jì)算將逐漸在公共安防、智能家居、智能交通等諸多領(lǐng)域應(yīng)用。隨著邊緣計(jì)算興起，端云一體化的算力布局方案漸成主流，不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)算法結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，還從本質(zhì)上賦能各邊緣和終端應(yīng)用，提供更好更完整的解決方案?；ヂ?lián)網(wǎng)+綠色生態(tài)推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與生態(tài)文明建設(shè)深度融合，完善污染物監(jiān)測(cè)及信息發(fā)布系統(tǒng)，形成覆蓋主要生態(tài)要素的資源環(huán)境承載能力動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)互聯(lián)互通和開放共享。充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)在逆向物流回收體系中的平臺(tái)作用，促進(jìn)再生資源交易利用便捷化、互動(dòng)化、透明化，促進(jìn)生產(chǎn)生活方式綠色化。人工智能芯片行業(yè)人工智能芯片指應(yīng)用在人工智能算法加速，主要實(shí)現(xiàn)大規(guī)模并行計(jì)算的芯片。而在更廣泛的概念下，任何應(yīng)用在人工智能領(lǐng)域的芯片都可被稱為人工智能芯片。（一）人工智能芯片以技術(shù)路線分類深度學(xué)習(xí)架構(gòu)下的人工智能芯片以技術(shù)路線進(jìn)行劃分，主要包括GPU、FPGA、ASIC、ASIP等類別。GPU使用SIMD讓多個(gè)執(zhí)行單元同時(shí)處理不同的數(shù)據(jù)，其離散化和分布式的特征，以及用矩陣運(yùn)算替代布爾運(yùn)算的設(shè)計(jì)使之適合處理深度學(xué)習(xí)所需要的非線性離散數(shù)據(jù)。與同樣基于馮?諾依曼架構(gòu)的CPU不同的是，在傳統(tǒng)的馮?諾依曼結(jié)構(gòu)中，CPU每執(zhí)行一條指令都需要存儲(chǔ)讀取、指令分析、分支跳轉(zhuǎn)才能進(jìn)行運(yùn)算，從而限制了處理器的性能；而GPU大部分的晶體管可以組成各類專用電路、多條流水線，運(yùn)算單元明顯增多，適合大規(guī)模的并行計(jì)算。GPU擁有更多的ALU用于數(shù)據(jù)處理，這樣的結(jié)構(gòu)適合對(duì)密集型數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理，獲得高于CPU幾十倍甚至上千倍的運(yùn)行速度。在云端，通用GPU，被廣泛應(yīng)用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和推理。但是，GPU并非專門針對(duì)AI算法，在執(zhí)行算法中能耗相對(duì)較高、效率相對(duì)較低，有一定的時(shí)延問題。FPGA利用門電路直接運(yùn)算，而用戶可以自由定義這些門電路和存儲(chǔ)器之間的布線，改變執(zhí)行方案。其基本原理是集成大量的基本門電路以及存儲(chǔ)器，通過大量的可編程邏輯單元實(shí)現(xiàn)針對(duì)性的算法設(shè)計(jì)，即實(shí)現(xiàn)以硬件定義軟件。FPGA通過可編程邏輯綜合，在并行計(jì)算上能夠獲得和GPU接近的并行計(jì)算性能，相比CPU，有明顯的性能提升，同時(shí)在功耗上優(yōu)勢(shì)明顯在深度學(xué)習(xí)算法仍處于高速迭代的狀態(tài)下，F(xiàn)PGA因其可重構(gòu)特性而具有顯著優(yōu)勢(shì)。FPGA市場(chǎng)化的阻礙主要在于高昂的硬件和開發(fā)成本，編程相對(duì)復(fù)雜，為實(shí)現(xiàn)重構(gòu)而降低了計(jì)算資源占比，整體運(yùn)算能力受到影響。ASIC則為專用定制芯片的統(tǒng)稱，在架構(gòu)、設(shè)計(jì)、成本等方面存在更大的多樣性，其中VPU是為圖像處理和視覺處理設(shè)計(jì)的定制芯片。ASIC的架構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，性能和功耗與通用型產(chǎn)品相比更低。由于不需要包含F(xiàn)PGA用于實(shí)現(xiàn)重構(gòu)的可配置片上路由與連線，相同工藝的ASIC計(jì)算芯片可以擁有FPGA5-10倍的運(yùn)算速度，實(shí)現(xiàn)PPA最優(yōu)化設(shè)計(jì)。ASIC針對(duì)場(chǎng)景的定制化設(shè)計(jì)使其更適合終端推理場(chǎng)景，而如今它的主要劣勢(shì)在于初期設(shè)計(jì)的資金投入和研發(fā)周期，且針對(duì)性設(shè)計(jì)限制了芯片的通用性。ASIP是一種新型的定制化指令集的處理器芯片，它為某個(gè)或某一類型應(yīng)用而專門設(shè)計(jì)，通過權(quán)衡速度、功耗、成本、靈活性等多個(gè)方面的設(shè)計(jì)約束，設(shè)計(jì)者可以定制ASIP以達(dá)到最好的平衡點(diǎn)，從而適應(yīng)嵌入式系統(tǒng)的需要。ASIP集合了FPGA和ASIC各自的優(yōu)點(diǎn)，不僅可以提供ASIC級(jí)別的高性能和低功耗，還能提供處理器級(jí)別的指令集靈活性，實(shí)現(xiàn)可重新編程，更適用于需求尚未被明確定義、需要芯片具備一定通用性和可編程性的應(yīng)用場(chǎng)景，從而滿足AI算法快速更新迭代的需求，并延長(zhǎng)芯片的使用生命周期。相對(duì)GPUCPU具備同等的指令集靈活性，執(zhí)行效率、功耗、能量效率方面相比CPU、GPU有1-2個(gè)數(shù)量級(jí)的優(yōu)勢(shì)。相對(duì)DSP在視覺人工智能算法上的執(zhí)行效率上高2-5倍，功耗只有其1/2-1/3。相對(duì)ASIC具有后向算法可編程的靈活性，更適合深度學(xué)習(xí)AI算法的演進(jìn)和迭代部署。相對(duì)FPGA具有高性能、低成本的優(yōu)勢(shì)，成本方面有百倍級(jí)的成本優(yōu)勢(shì)。未來，類腦芯片的神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算將帶來更大的想象空間，其內(nèi)存、CPU和通信部件將集成為一體，信息處理可以在本地進(jìn)行。類腦芯片的設(shè)計(jì)目的也將不局限于加速深度學(xué)習(xí)算法，而是在芯片結(jié)構(gòu)甚至器件層面上改變?cè)O(shè)計(jì)，開發(fā)出全新的類腦計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)。目前此項(xiàng)技術(shù)還尚未得到大規(guī)模應(yīng)用，但很有可能成為行業(yè)內(nèi)長(zhǎng)期發(fā)展的路徑和方向。（二）人工智能芯片行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模與行業(yè)構(gòu)成市場(chǎng)規(guī)模方面，AI芯片的需求正在快速擴(kuò)大，根據(jù)艾媒咨詢的預(yù)測(cè)，全球AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將在未來五年內(nèi)飆升，預(yù)計(jì)將從2019年的110億美元增長(zhǎng)至2025年的726億美元。賽迪顧問則預(yù)測(cè)中國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將從2019年的124．1億元增長(zhǎng)至2021年的305．7億元，預(yù)計(jì)未來幾年仍將以超過50%的速度快速增長(zhǎng)。根據(jù)賽迪數(shù)據(jù)報(bào)告，從行業(yè)結(jié)構(gòu)分布來看，在2021年安防行業(yè)是AI芯片落地應(yīng)用的最大市場(chǎng)，市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到51．1億元，占比16．72%。其余用途比較廣泛的場(chǎng)景還包括零售、醫(yī)療、教育、制造、金融、物流、交通等領(lǐng)域。根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景，AI芯片可分為云端芯片、邊緣端芯片和終端芯片，再根據(jù)功能可分為訓(xùn)練芯片和推斷芯片。近年來，宏觀政策的大力支持和人工智能的普遍應(yīng)用促進(jìn)了AI芯片市場(chǎng)的高速擴(kuò)張。賽迪顧問預(yù)測(cè)，2021年我國(guó)AI芯片市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到305．7億元，2019至2021年市場(chǎng)規(guī)模的年化增長(zhǎng)率均超過50%。尤其對(duì)于終端推斷芯片市場(chǎng)，隨著人工智能應(yīng)用生態(tài)的逐步建立，AI應(yīng)用將被更為廣泛地部署在終端設(shè)備，其市場(chǎng)規(guī)模年化增長(zhǎng)率將保持在60%以上。而根據(jù)甲子光年的統(tǒng)計(jì)，2020年中國(guó)云端AI芯片的市場(chǎng)規(guī)模可以達(dá)到111．7億元，邊緣與終端芯片為39億元。但人工智能在安防、家居、商業(yè)等應(yīng)用領(lǐng)域的大規(guī)模落地為邊緣與終端芯片帶來了更大的市場(chǎng)契機(jī)，該市場(chǎng)2018至2023年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到62．2%?；ヂ?lián)網(wǎng)+益民服務(wù)（一）發(fā)展便民服務(wù)新業(yè)態(tài)發(fā)展體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)，支持實(shí)體零售商綜合利用網(wǎng)上商店、移動(dòng)支付、智能試衣等新技術(shù)，打造體驗(yàn)式購(gòu)物模式。發(fā)展社區(qū)經(jīng)濟(jì)，在餐飲、娛樂、家政等領(lǐng)域培育線上線下結(jié)合的社區(qū)服務(wù)新模式。發(fā)展共享經(jīng)濟(jì)，規(guī)范發(fā)展網(wǎng)絡(luò)約租車，積極推廣在線租房等新業(yè)態(tài)，著力破除準(zhǔn)入門檻高、服務(wù)規(guī)范難、個(gè)人征信缺失等瓶頸制約。發(fā)展基于互聯(lián)網(wǎng)的文化、媒體和旅游等服務(wù)，培育形式多樣的新型業(yè)態(tài)。積極推廣基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)入口的城市服務(wù)，開展網(wǎng)上社保辦理、個(gè)人社保權(quán)益查詢、跨地區(qū)醫(yī)保結(jié)算等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，讓老百姓足不出戶享受便捷高效的服務(wù)。（二）推廣在線醫(yī)療衛(wèi)生新模式發(fā)展基于互聯(lián)網(wǎng)的醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，支持第三方機(jī)構(gòu)構(gòu)建醫(yī)學(xué)影像、健康檔案、檢驗(yàn)報(bào)告、電子病歷等醫(yī)療信息共享服務(wù)平臺(tái)，逐步建立跨醫(yī)院的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享交換標(biāo)準(zhǔn)體系。積極利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)提供在線預(yù)約診療、候診提醒、劃價(jià)繳費(fèi)、診療報(bào)告查詢、藥品配送等便捷服務(wù)。引導(dǎo)醫(yī)療機(jī)構(gòu)面向中小城市和農(nóng)村地區(qū)開展基層檢查、上級(jí)診斷等遠(yuǎn)程醫(yī)療服務(wù)。鼓勵(lì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作建立醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)，加強(qiáng)區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)資源整合，充分利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等手段，提高重大疾病和突發(fā)公共衛(wèi)生事件防控能力。積極探索互聯(lián)網(wǎng)延伸醫(yī)囑、電子處方等網(wǎng)絡(luò)醫(yī)療健康服務(wù)應(yīng)用。鼓勵(lì)有資質(zhì)的醫(yī)學(xué)檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)、醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)聯(lián)合互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，發(fā)展基因檢測(cè)、疾病預(yù)防等健康服務(wù)模式。（三）促進(jìn)智慧健康養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展支持智能健康產(chǎn)品創(chuàng)新和應(yīng)用，推廣全面量化健康生活新方式。鼓勵(lì)健康服務(wù)機(jī)構(gòu)利用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)搭建公共信息平臺(tái)，提供長(zhǎng)期跟蹤、預(yù)測(cè)預(yù)警的個(gè)性化健康管理服務(wù)。發(fā)展第三方在線健康市場(chǎng)調(diào)查、咨詢?cè)u(píng)價(jià)、預(yù)防管理等應(yīng)用服務(wù)，提升規(guī)范化和專業(yè)化運(yùn)營(yíng)水平。依托現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)資源和社會(huì)力量，以社區(qū)為基礎(chǔ)，搭建養(yǎng)老信息服務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，提供護(hù)理看護(hù)、健康管理、康復(fù)照料等居家養(yǎng)老服務(wù)。鼓勵(lì)養(yǎng)老服務(wù)機(jī)構(gòu)應(yīng)用基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的便攜式體檢、緊急呼叫監(jiān)控等設(shè)備，提高養(yǎng)老服務(wù)水平。（四）探索新型教育服務(wù)供給方式鼓勵(lì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與社會(huì)教育機(jī)構(gòu)根據(jù)市場(chǎng)需