《2018

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人工智能是推动数字转型和创新的驱动力，并将成为引领第四次产业革命的核心驱动力，而以计算能力为核心的人工智能已经从探索走向实践。3月28日，由idc和Inspur联合研究发布的《2018-2019中国人工智能计算能力发展评估报告》强调了这一观点。这份年度报告旨在评估中国人工智能发展的现状，并探索打破中国企业现状的方法。

人工智能市场预计将在未来两年加速发展，并进入实际应用和部署快速增长的时期。业界越来越关注以人脸识别、语音识别和自然语言处理为代表的应用场景，但对基础设施层的关注不够全面。据报道，人工智能市场66%的投资是计算能力投资，因此有必要对人工智能的基础设施层进行整体描述和评估，并向相关人员提出行动建议。

基于idc人工智能研究方法论，本研究从行业和地区两个维度对人工智能计算能力的发展水平和未来发展潜力进行了评估，包括但不限于以下因素:经济总量和it应用水平、整体it投资规模和水平、人工智能和人工智能计算能力投资规模、技术和应用场景成熟度、行业应用成熟度等10项指标。基于对未来市场的预期，idc和Inspur将跟踪人工智能计算能力市场的变化，并不断更新报告。

计算能力是推动人工智能发展的核心驱动力

如果2017年是中国人工智能的第一年，那么2018年将是中国人工智能市场投资和应用加速并迅速落地的一年。自2018年以来，互联网和工业巨头加大了对人工智能市场的投资，人工智能产品和服务层出不穷，行业解决方案和应用场景迅速落地。

人工智能的发展需要巨大的计算能力，这是推动人工智能应用和系统发展的核心驱动力。目前，人工智能的投资主要是硬件投资，这给基础设施硬件市场带来了巨大的市场机遇。2018年，中国人工智能市场的投资规模约为25亿美元，其中70%以上投资于以计算能力为核心的基础设施硬件市场；到2022年，中国人工智能市场的投资规模将超过100亿美元，未来5年复合增长率将超过59%，这将形成一个1000亿元的新产业生态，其中人工智能基础设施硬件市场的规模将超过1000亿元。

人工智能的实践始于计算能力的提高

2018年，中国市场对人工智能的接受度从2017年的10%迅速上升到20%以上；同时，计划使用人工智能的企业比例将在未来两年从27%增加到60%。人工智能市场预计将在未来两年加速发展，并进入实际应用和部署快速增长的时期。

从需求方面来看，国内客户采用人工智能系统有三个重要目标:提高生产率、提高业务/运营/it自动化水平、发现新价值。在供应方面，计算能力促进了数据处理和算法的发展，并提高了应用程序的成熟度。计算能力、算法和数据是人工智能的三个基本要素。计算能力的提高直接提高了数据的数量和质量，提高了算法的效率和进化节奏，成为推动人工智能系统全面发展和快速应用的核心要素和主要驱动力。

在需求侧和供给侧的双重驱动下，以计算能力为核心的人工智能实践从提高计算能力开始。2018年，中国人工智能市场的投资规模约为25亿美元，其中约66%的投资为计算能力投资；Idc预测，到2022年，中国市场对人工智能计算能力的投资将超过50亿美元，占人工智能总投资市场的近50%。

中国人工智能计算能力的分布存在明显的行业和地区差异

在过去的两年中，中国人工智能应用高度成熟的八个行业也是人工智能计算能力投资高的行业。互联网、政府、服务业和金融业是人工智能计算能力高度发展的四大产业。其中，互联网行业的计算能力投资最为突出，占行业总投资的65%。

该报告梳理了人工智能的典型应用场景，并展望了未来。同时，发现行业客户在应用人工智能方面取得了成效和效益。浙江大华科技有限公司构建了以视频监控和智能物联网业务为纽带的人工智能生态系统，为政府、金融等行业的客户提供了更好的体验和新的价值。招商银行运用人工智能全面提升金融业务运营和创新能力，为银行的客户获取方式、营销、风险控制管理、客户服务和体验带来直接变革。百度在人工智能领域投入巨资，并积极探索商业模式。它在自动驾驶、语音识别、图像识别、知识地图、增强现实技术和深度学习等领域取得了重大突破，成为中国人工智能产业发展的龙头企业。

人工智能的计算能力分布也呈现出明显的区域属性。目前，it投资规模大、it发展水平高、人工智能领先企业多的省市在计算能力投资方面也处于领先地位。其中，浙江、广东、北京、湖北等省市在各自区域的人工智能计算能力综合实力上分别占据领先地位。

该报告还给出了计算能力城市的排名和等级。杭州、北京、深圳、上海和合肥已经成为中国人工智能计算能力最强的五个城市，第二大阵营是成都、重庆、武汉、广州和贵阳。这些核心城市有切实可行的政策支持和产业规划，是资金、人才和高科技产业的集中地，有能力在未来打造自己新的人工智能产业链。

行动建议:计算能力、应用和生态是不可或缺的

考虑到中国人工智能市场的现状，本报告针对行业客户和人工智能解决方案提供商提出了具体的行动建议，希望能促进中国人工智能的发展和生态的成熟。

对于行业客户来说，首先建议人工智能的实施分为三个步骤:从制定明确的策略和目标开始，在实施过程中确定典型的应用场景和合作伙伴，实施后对结果进行评估并不断改进，形成一个完整的闭环。其次，人工智能的能力建设始于计算能力，计算能力是人工智能的核心要素和基本能力。第三，人工智能需要一个开放的数据环境，行业客户应该保持开放的精神，从自身做起，推动行业数据的开放和整合。

对于人工智能解决方案提供商，该报告给出了三条建议:

首先，计算能力是重中之重:计算能力是应用人工智能的基础平台和唯一途径。只有具备计算能力，客户才能通过结合算法和数据来构建人工智能能力平台，并探索更多应用的可能性。提供商必须有能力提供或帮助客户构建计算能力平台。

第二，应用为王:解决方案提供商需要帮助客户找到典型应用和典型应用场景，帮助客户提高能力，解决问题，为客户带来商业价值，以典型应用场景和典型案例推动人工智能的发展和广泛应用。

第三，生态就是一切:在人工智能的产业链中，未来可能会有两种生态或两种生产关系:一种是以计算能力为核心的生态，另一种是以应用为核心的生态。在以计算能力为核心的生态系统中，计算能力提供商和云服务提供商将是核心，计算能力产品和云平台将为人工智能提供计算能力支持；在以应用为中心的生态系统中，解决方案提供商将是核心。他们将结合计算能力、算法开发能力、行业数据和行业见解，为客户提供人工智能解决方案和包容性人工智能。这两种生态不是相互分离的，而是相互促进的。而且，两种生态中最好的很可能是跨越两种生态的平台企业，能够为客户提供端到端的产品和解决方案，提供包容性的人工智能能力，成为整个生态的领导者。

数据来源:《2018-2019年中国人工智能计算能力发展评估报告》

有关完整报告，请访问:

www . inspur/lcjtww/resource/CMS/article/2448319/2448799/2018-2019 aire port . pdf