智慧安防AI解決方案行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告

智慧安防AI解決方案行業(yè)發(fā)展前景預(yù)測與投資戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告

加快推進(jìn)貨運(yùn)車聯(lián)網(wǎng)與物流園區(qū)、倉儲(chǔ)設(shè)施、配送網(wǎng)點(diǎn)等信息互聯(lián)，促進(jìn)人員、貨源、車源等信息高效匹配，有效降低貨車空駛率，提高配送效率。鼓勵(lì)發(fā)展社區(qū)自提柜、冷鏈儲(chǔ)藏柜、代收服務(wù)點(diǎn)等新型社區(qū)化配送模式，結(jié)合構(gòu)建物流信息互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，加快推進(jìn)縣到村的物流配送網(wǎng)絡(luò)和村級配送網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)，解決物流配送最后一公里問題。充分利用現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)資源，構(gòu)建農(nóng)副產(chǎn)品質(zhì)量安全追溯公共服務(wù)平臺(tái)，推進(jìn)制度標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，建立產(chǎn)地準(zhǔn)出與市場準(zhǔn)入銜接機(jī)制。支持新型農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營主體利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對生產(chǎn)經(jīng)營過程進(jìn)行精細(xì)化信息化管理，加快推動(dòng)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、二維碼、無線射頻識別等信息技術(shù)在生產(chǎn)加工和流通銷售各環(huán)節(jié)的推廣應(yīng)用，強(qiáng)化上下游追溯體系對接和信息互通共享，不斷擴(kuò)大追溯體系覆蓋面，實(shí)現(xiàn)農(nóng)副產(chǎn)品從農(nóng)田到餐桌全過程可追溯，保障舌尖上的安全。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。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。隨著國際間科技實(shí)力的競爭逐漸激化，各國政府都先后出臺(tái)了針對人工智能發(fā)展的支持性政策，并將其上升至國家戰(zhàn)略層面。在中國，政府正通過多種形式支持人工智能的發(fā)展：中國已經(jīng)形成了科技部、國家發(fā)改委、工信部、中國工程院等多個(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)，也給資本市場和行業(yè)利益相關(guān)者發(fā)出積極信號。在推動(dòng)市場應(yīng)用方面，中國政府在推動(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)用的重要采購方，中國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)場景落地。而因?yàn)楦嗟膱鼍澳軌蚴褂萌斯ぶ悄苓M(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機(jī)遇。智能終端在不同應(yīng)用場景下對算力、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)用場景，而智能終端在各場景的廣泛運(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)勢和技術(shù)壁壘，美國芯片廠商是國內(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)鏈不斷受國際局勢影響，我國相對薄弱的基礎(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)對國內(nèi)該行業(yè)的生產(chǎn)供貨和研發(fā)革新帶來風(fēng)險(xiǎn)。長期而言，底層技術(shù)的自主可控是國內(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爭的基礎(chǔ)，也是國內(nèi)各人工智能企業(yè)最重要的核心競爭力之一。因此，在新基建的背景下，我國政府對人工智能的政策方針轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性全面發(fā)展，持續(xù)增大針對基礎(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域的投資，進(jìn)一步完善國內(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)品測評，與質(zhì)量、安全等因素并重。互聯(lián)網(wǎng)+高效物流加快建設(shè)跨行業(yè)、跨區(qū)域的物流信息服務(wù)平臺(tái)，提高物流供需信息對接和使用效率。鼓勵(lì)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算在物流領(lǐng)域的應(yīng)用，建設(shè)智能倉儲(chǔ)體系，優(yōu)化物流運(yùn)作流程，提升物流倉儲(chǔ)的自動(dòng)化、智能化水平和運(yùn)轉(zhuǎn)效率，降低物流成本。（一）構(gòu)建物流信息共享互通體系發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)信息集聚優(yōu)勢，聚合各類物流信息資源，鼓勵(lì)骨干物流企業(yè)和第三方機(jī)構(gòu)搭建面向社會(huì)的物流信息服務(wù)平臺(tái)，整合倉儲(chǔ)、運(yùn)輸和配送信息，開展物流全程監(jiān)測、預(yù)警，提高物流安全、環(huán)保和誠信水平，統(tǒng)籌優(yōu)化社會(huì)物流資源配置。構(gòu)建互通省際、下達(dá)市縣、兼顧?quán)l(xiāng)村的物流信息互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，建立各類可開放數(shù)據(jù)的對接機(jī)制，加快完善物流信息交換開放標(biāo)準(zhǔn)體系，在更廣范圍促進(jìn)物流信息充分共享與互聯(lián)互通。（二）建設(shè)深度感知智能倉儲(chǔ)系統(tǒng)在各級倉儲(chǔ)單元積極推廣應(yīng)用二維碼、無線射頻識別等物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)倉儲(chǔ)設(shè)施與貨物的實(shí)時(shí)跟蹤、網(wǎng)絡(luò)化管理以及庫存信息的高度共享，提高貨物調(diào)度效率。鼓勵(lì)應(yīng)用智能化物流裝備提升倉儲(chǔ)、運(yùn)輸、分揀、包裝等作業(yè)效率，提高各類復(fù)雜訂單的出貨處理能力，緩解貨物囤積停滯瓶頸制約，提升倉儲(chǔ)運(yùn)管水平和效率。（三）完善智能物流配送調(diào)配體系加快推進(jìn)貨運(yùn)車聯(lián)網(wǎng)與物流園區(qū)、倉儲(chǔ)設(shè)施、配送網(wǎng)點(diǎn)等信息互聯(lián)，促進(jìn)人員、貨源、車源等信息高效匹配，有效降低貨車空駛率，提高配送效率。鼓勵(lì)發(fā)展社區(qū)自提柜、冷鏈儲(chǔ)藏柜、代收服務(wù)點(diǎn)等新型社區(qū)化配送模式，結(jié)合構(gòu)建物流信息互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，加快推進(jìn)縣到村的物流配送網(wǎng)絡(luò)和村級配送網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)，解決物流配送最后一公里問題。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AI算法，在執(zhí)行算法中能耗相對較高、效率相對較低，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。FPGA市場化的阻礙主要在于高昂的硬件和開發(fā)成本，編程相對復(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)相對簡單，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針對場景的定制化設(shè)計(jì)使其更適合終端推理場景，而如今它的主要劣勢在于初期設(shè)計(jì)的資金投入和研發(fā)周期，且針對性設(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級別的高性能和低功耗，還能提供處理器級別的指令集靈活性，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)用場景，從而滿足AI算法快速更新迭代的需求，并延長芯片的使用生命周期。相對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)量級的優(yōu)勢。相對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FPGA具有高性能、低成本的優(yōu)勢，成本方面有百倍級的成本優(yōu)勢。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設(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)長期發(fā)展的路徑和方向。（二）人工智能芯片行業(yè)市場規(guī)模與行業(yè)構(gòu)成市場規(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，全球AI芯片市場規(guī)模將在未來五年內(nèi)飆升，預(yù)計(jì)將從2019年的110億美元增長至2025年的726億美元。賽迪顧問則預(yù)測中國AI芯片市場規(guī)模將從2019年的124．1億元增長至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。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，市場規(guī)模達(dá)到51．1億元，占比16．72%。其余用途比較廣泛的場景還包括零售、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芯片市場的高速擴(kuò)張。賽迪顧問預(yù)測，2021年我國AI芯片市場規(guī)模將達(dá)到305．7億元，2019至2021年市場規(guī)模的年化增長率均超過50%。尤其對于終端推斷芯片市場，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，其市場規(guī)模年化增長率將保持在60%以上。而根據(jù)甲子光年的統(tǒng)計(jì)，2020年中國云端AI芯片的市場規(guī)?？梢赃_(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契機(jī)，該市場2018至2023年復(fù)合增長率將達(dá)到62．2%。加強(qiáng)資源環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測針對能源，礦產(chǎn)資源，水、大氣、森林、草原、濕地、海洋等各類生態(tài)要素，充分利用多維地理信息系統(tǒng)、智慧地圖等技術(shù)，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化監(jiān)測站點(diǎn)布局，擴(kuò)大動(dòng)態(tài)監(jiān)控范圍，構(gòu)建資源環(huán)境承載能力立體監(jiān)控系統(tǒng)。依托現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算平臺(tái)，逐步實(shí)現(xiàn)各級資源環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測信息互聯(lián)共享。加強(qiáng)重點(diǎn)用能單位能耗在線監(jiān)測和大數(shù)據(jù)分析。（一）大力發(fā)展智慧環(huán)保利用智能監(jiān)測設(shè)備和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，完善污染物排放在線監(jiān)測系統(tǒng)，增加監(jiān)測污染物種類，擴(kuò)大監(jiān)測范圍，形成全天候、多層次的智能多源感知體系。建立環(huán)境信息數(shù)據(jù)共享機(jī)制，統(tǒng)一數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)，推進(jìn)區(qū)域污染物排放、空氣環(huán)境質(zhì)量、水環(huán)境質(zhì)量等信息公開，通過互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)面向公眾的在線查詢和定制推送。加強(qiáng)對企業(yè)環(huán)保信用數(shù)據(jù)的采集整理，將企業(yè)環(huán)保信用記錄納入全國統(tǒng)一的信用信息共享交換平臺(tái)。完善環(huán)境預(yù)警和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測信息網(wǎng)絡(luò)，提升重金屬、危險(xiǎn)廢物、危險(xiǎn)化學(xué)品等重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)防范水平和應(yīng)急處理能力。（二）完善廢舊資源回收利用體系利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)開展信息采集、數(shù)據(jù)分析、流向監(jiān)測，優(yōu)化逆向物流網(wǎng)點(diǎn)布局。支持利用電子標(biāo)簽、二維碼等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)跟蹤電子廢物流向，鼓勵(lì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)參與搭建城市廢棄物回收平臺(tái)，創(chuàng)新再生資源回收模式。加快推進(jìn)汽車保險(xiǎn)信息系統(tǒng)、以舊換再管理系統(tǒng)和報(bào)廢車管理系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化和互聯(lián)互通，加強(qiáng)廢舊汽車及零部件的回收利用信息管理，為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展業(yè)務(wù)創(chuàng)新和便民服務(wù)提供數(shù)據(jù)支撐。（三）建立廢棄物在線交易系統(tǒng)鼓勵(lì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)積極參與各類產(chǎn)業(yè)園區(qū)廢棄物信息平臺(tái)建設(shè)，推動(dòng)現(xiàn)有骨干再生資源交易市場向線上線下結(jié)合轉(zhuǎn)型升級，逐步形成行業(yè)性、區(qū)域性、全國性的產(chǎn)業(yè)廢棄物和再生資源在線交易系統(tǒng)，完善線上信用評價(jià)和供應(yīng)鏈融資體系，開展在線競價(jià)，發(fā)布價(jià)格交易指數(shù)，提高穩(wěn)定供給能力，增強(qiáng)主要再生資源品種的定價(jià)權(quán)。人工智能整體市場未來發(fā)展趨勢（一）人工智能端側(cè)與云側(cè)的融合與協(xié)作是大勢所趨中國物聯(lián)網(wǎng)市場在未來三年預(yù)計(jì)將保持20%以上的增長速度，在2021年達(dá)到26，251億元的市場規(guī)模，而物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的滲透將帶動(dòng)對物聯(lián)網(wǎng)芯片的需求。據(jù)MarketsandMarkets預(yù)計(jì)，2020年全球物聯(lián)網(wǎng)芯片市場規(guī)模將達(dá)109．41億美元，對云側(cè)和端側(cè)的要求將更加全面，在云側(cè)尋求算力、響應(yīng)時(shí)間、成本等因素的最優(yōu)配置，在端側(cè)提升算力和讓數(shù)據(jù)盡可能實(shí)現(xiàn)本地處理。一方面，物聯(lián)網(wǎng)將有更多的應(yīng)用場景對延時(shí)更為敏感，例如智能家居、智能工業(yè)、智能醫(yī)療需要端側(cè)設(shè)備的實(shí)時(shí)響應(yīng)。另一方面，5G時(shí)代的無線網(wǎng)絡(luò)將具有更低的時(shí)延性，大規(guī)模的數(shù)據(jù)流動(dòng)將增加傳輸和云端的壓力，這同樣需要云側(cè)和端側(cè)的密切配合。目前云側(cè)和端側(cè)的配合主要體現(xiàn)在云端訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，再由終端或邊緣端設(shè)備進(jìn)行推理。未來，隨著端側(cè)設(shè)備的進(jìn)一步迭代，設(shè)備能負(fù)載更多的計(jì)算分析工作，甚至可以承擔(dān)部分的訓(xùn)練過程。另一方面，計(jì)算力的前置是行業(yè)發(fā)展的重要趨勢，未來云側(cè)的邊界也會(huì)逐漸向終端和數(shù)據(jù)源頭推進(jìn)，整合云側(cè)和端側(cè)的架構(gòu)，將AI處理分布在各個(gè)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備中。隨著云側(cè)和端側(cè)的技術(shù)走向成熟，其協(xié)作的適應(yīng)性和靈活性將成為下一階段的競爭重點(diǎn)。未來云端和終端設(shè)備及其連接網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)構(gòu)成一個(gè)龐大的AI處理網(wǎng)絡(luò)，云端能夠?qū)崟r(shí)控制、調(diào)整終端的算法，重新定義、迭代硬件；而終端也能將數(shù)據(jù)及時(shí)反哺給云端進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化；訓(xùn)練和推理的相互協(xié)作、互補(bǔ)整合也將成為技術(shù)的一大探索方向，形成完整協(xié)同的智能生態(tài)。（二）視覺人工智能行業(yè)的競爭維度逐步從單一技術(shù)領(lǐng)先性競爭轉(zhuǎn)向綜合服務(wù)能力競爭AI芯片與算法都是人工智能行業(yè)的關(guān)鍵底層技術(shù)，兩者的發(fā)展彼此交互、相互融合、相互促進(jìn)，共同助推終端智能和AI生態(tài)的發(fā)展。以安防行業(yè)為例，前端采集設(shè)備和云端軟件的協(xié)調(diào)、優(yōu)化能有效提升整體方案運(yùn)行的穩(wěn)定性和效率。隨著AI算法技術(shù)的不斷進(jìn)步，視覺人工智能企業(yè)技術(shù)成熟度均已達(dá)到較高水平，同行業(yè)企業(yè)間的技術(shù)差異正在逐漸縮小，行業(yè)技術(shù)進(jìn)步所帶來的邊際改善效應(yīng)正在衰減。在更多場景下，競爭者之間的技術(shù)水平都已經(jīng)可以較好地滿足用戶的需求。故而，視覺人工智能領(lǐng)先企業(yè)間的競爭正從過往的以技術(shù)領(lǐng)先性為核心的技術(shù)研發(fā)競爭逐步轉(zhuǎn)向以用戶需求理解和應(yīng)用場景落地為核心的技術(shù)應(yīng)用競爭。以上變化也對企業(yè)的技術(shù)研發(fā)能力和綜合服務(wù)能力提出了新的要求，過去在產(chǎn)業(yè)鏈單一環(huán)節(jié)的專業(yè)化優(yōu)勢正趨于弱化，而如何基于場景需要，打通底層的算法、芯片等核心技術(shù)，如何為客戶提供全面、綜合、成本更優(yōu)、體驗(yàn)更好的方案和服務(wù)正成為未來行業(yè)競爭的關(guān)鍵因素。（三）核心城市日漸成為視覺人工智能技術(shù)等AI技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用的重要載體和試驗(yàn)地隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和城市治理水平的內(nèi)在需求趨強(qiáng)，城市日益成為人工智能技術(shù)創(chuàng)新融合應(yīng)用的重要載體和試驗(yàn)地。在全球范圍內(nèi)，包括舊金山、紐約、倫敦、新加坡、東京、北京、上海、深圳等核心城市都在形成人工智能技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用的集聚。而中國政府正在大力推動(dòng)的新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，核心城市也是建設(shè)的主戰(zhàn)場和示范基地。未來，能搶占核心城市市場的人工智能企業(yè)也將擁有更豐富的技術(shù)落地場景，進(jìn)而擁有更強(qiáng)的競爭優(yōu)勢。視覺人工智能技術(shù)作為目前應(yīng)用最成熟的AI技術(shù)之一，未來將不僅局限在與公共安全相關(guān)的領(lǐng)域，有望在城市的發(fā)展和治理中發(fā)揮更加重要的作用?；ヂ?lián)網(wǎng)+便捷交通加快互聯(lián)網(wǎng)與交通運(yùn)輸領(lǐng)域的深度融合，通過基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)輸工具、運(yùn)行信息等互聯(lián)網(wǎng)化，推進(jìn)基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的便捷化交通運(yùn)輸服務(wù)發(fā)展，顯著提高交通運(yùn)輸資源利用效率和管理精細(xì)化水平，全面提升交通運(yùn)輸行業(yè)服務(wù)品質(zhì)和科學(xué)治理能力。（一）提升交通運(yùn)輸服務(wù)品質(zhì)推動(dòng)交通運(yùn)輸主管部門和企業(yè)將服務(wù)性數(shù)據(jù)資源向社會(huì)開放，鼓勵(lì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為社會(huì)公眾提供實(shí)時(shí)交通運(yùn)行狀態(tài)查詢、出行路線規(guī)劃、網(wǎng)上購票、智能停車等服務(wù)，推進(jìn)基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的多種出行方式信息服務(wù)對接和一站式服務(wù)。加快完善汽車健康檔案、維修診斷和服務(wù)質(zhì)量信息服務(wù)平臺(tái)建設(shè)。（二）推進(jìn)交通運(yùn)輸資源在線集成利用物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，進(jìn)一步加強(qiáng)對公路、鐵路、民航、港口等交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵設(shè)施運(yùn)行狀態(tài)與通行信息的采集。推動(dòng)跨地域、跨類型交通運(yùn)輸信息互聯(lián)互通，推廣船聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等智能化技術(shù)應(yīng)用，形成更加完善的交通運(yùn)輸感知體系，提高基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)輸工具、運(yùn)行信息等要素資源的在線化水平，全面支撐故障預(yù)警、運(yùn)行維護(hù)以及調(diào)度智能化。（三）增強(qiáng)交通運(yùn)輸科學(xué)治理能力強(qiáng)化交通運(yùn)輸信息共享，利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)挖掘分析人口遷徙規(guī)律、公眾出行需求、樞紐客流規(guī)模、車輛船舶行駛特征等，為優(yōu)化交通運(yùn)輸設(shè)施規(guī)劃與建設(shè)、安全運(yùn)行控制、交通運(yùn)輸管理決策提供支撐。利用互聯(lián)網(wǎng)加強(qiáng)對交通運(yùn)輸違章違規(guī)行為的智能化監(jiān)管，不斷提高交通運(yùn)輸治理能力。人工智能行業(yè)總體發(fā)展情況（一）人工智能行業(yè)市場規(guī)模人工智能利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析，對人的意識和思維過程進(jìn)行模擬、延伸和拓展，賦予機(jī)器類人的能力。人工智能將重塑實(shí)體經(jīng)濟(jì)，提升社會(huì)勞動(dòng)生產(chǎn)率，特別是在有效降低勞動(dòng)成本、優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)、創(chuàng)造新市場和就業(yè)等方面為人類的生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉(zhuǎn)變。人工智能是新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動(dòng)力量。經(jīng)歷了從技術(shù)到產(chǎn)品、從產(chǎn)品到場景的快速發(fā)展過程，人工智能正逐步作為一種變革力量與產(chǎn)業(yè)深度融合，并成為目前新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要一環(huán)，面臨廣闊的發(fā)展空間。據(jù)Sage預(yù)測，至2030年人工智能的出現(xiàn)將為全球GDP帶來額外14%的提升，相當(dāng)于15．7萬億美元的增長。中國市場豐富的應(yīng)用場景和龐大的數(shù)據(jù)量同樣刺激人工智能市場的快速擴(kuò)張，將從2019年的28．06億美元增長至2023年的119．25億美元，復(fù)合增長率高達(dá)43．58%。政府行業(yè)、金融業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在經(jīng)過近年的應(yīng)用實(shí)踐后將全面推廣AI的應(yīng)用，而新零售、新制造、醫(yī)療領(lǐng)域也將成為AI市場的新增長點(diǎn)。IDC預(yù)計(jì)未來這六大行業(yè)應(yīng)用AI的3年復(fù)合增長率將超過30%。（二）人工智能行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈與國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈分析從產(chǎn)業(yè)鏈上來看，人工智能行業(yè)的基礎(chǔ)層主要提供數(shù)據(jù)和算力支持，其中包括硬件設(shè)施、系統(tǒng)平臺(tái)和數(shù)據(jù)資源三個(gè)維度；技術(shù)層為感知和認(rèn)知能力，包括算法模型、基礎(chǔ)框架和通用技術(shù)；應(yīng)用層即場景和產(chǎn)品，主要包括各類型的智能產(chǎn)品和應(yīng)用平臺(tái)。同時(shí)，智能產(chǎn)品端即眾多物聯(lián)網(wǎng)化的終端和邊緣端設(shè)備是數(shù)據(jù)資源的重要來源，形成了對基礎(chǔ)層底層數(shù)據(jù)的持續(xù)補(bǔ)充，進(jìn)而帶動(dòng)技術(shù)層的演進(jìn)和迭代，從而構(gòu)成完整的閉環(huán)。在人工智能應(yīng)用技術(shù)方面，主要可分為計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、自然語言處理三個(gè)主要方向。其中，計(jì)算機(jī)視覺主要研究計(jì)算機(jī)代替人眼對目標(biāo)進(jìn)行識別、跟蹤和測量等相關(guān)課題，解決機(jī)器―看得清、看得懂的問題。智能語音識別技術(shù)主要研究人際之間語音信息的處理問題，即實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)、智能設(shè)備、家用電器等通過對語音的分析、理解和合成，實(shí)現(xiàn)―能聽會(huì)說，具備自然語言交流的能力。自然語言處理技術(shù)主要研究計(jì)算機(jī)處理人類語言，是機(jī)器理解并解釋人類寫作、說話方式的能力，也是人工智能最初發(fā)展的切入點(diǎn)和目前的研究焦點(diǎn)。目前，國內(nèi)的人工智能企業(yè)集中于應(yīng)用層，基礎(chǔ)層則較為薄弱。在中國新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院2019年的統(tǒng)計(jì)中，產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層的企業(yè)數(shù)量分別占總數(shù)的2．8%、22%和75．2%。由于對技術(shù)和資金的要求較高，基礎(chǔ)層的底層技術(shù)由少數(shù)國際巨頭壟斷，國內(nèi)行業(yè)結(jié)構(gòu)稍顯―頭重腳輕，國內(nèi)企業(yè)在算法和硬件算力領(lǐng)域仍然任重道遠(yuǎn)。近年來，國家就相關(guān)領(lǐng)域的政策正在經(jīng)歷由側(cè)重技術(shù)應(yīng)用到全產(chǎn)業(yè)鏈系統(tǒng)發(fā)展的方向轉(zhuǎn)變，未來就基礎(chǔ)層的發(fā)展，可預(yù)見更多資本和人才的政策傾斜，基礎(chǔ)層也將成為未來人工智能整體市場的核心增長引擎。目前，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是人工智能市場中的應(yīng)用最為廣泛的技術(shù)，在2020年上半年貢獻(xiàn)了整體市場中超過48%的收入，其次為語音語義技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)平臺(tái)技術(shù)。隨著計(jì)算機(jī)視覺