中國人工智能應(yīng)用與市場研究報告

中國人工智能應(yīng)用與市場研究報告人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為AI，指由人類制造出來的機器所展現(xiàn)出來的智能，試圖通過計算機來模擬人的思維過程和行為。目前，人工智能領(lǐng)域主要包括計算機視覺、自然語言處理、跨媒體分析推理、智適應(yīng)學習、群體智能、自主無人系統(tǒng)、智能芯片和腦機接口等關(guān)鍵技術(shù)。人工智能產(chǎn)業(yè)鏈分為基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層。基礎(chǔ)層包括芯片、大數(shù)據(jù)、算法系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)等多項基礎(chǔ)設(shè)施，為人工智能產(chǎn)業(yè)奠定網(wǎng)絡(luò)、算法、硬件鋪設(shè)、數(shù)據(jù)獲取等；技術(shù)層包括計算機視覺、語音語義識別、機器學習、知識圖譜等；應(yīng)用層包括金融、安防、智能家居、醫(yī)療、機器人、智能駕駛、新零售等。隨著科技的不斷進步和創(chuàng)新，人工智能已經(jīng)成為全球關(guān)注的熱點領(lǐng)域。2023年，人工智能市場將繼續(xù)保持快速發(fā)展，本文將詳細分析2023年人工智能市場的前景與競爭格局，為相關(guān)企業(yè)和投資者提供有益的參考。近年來，隨著大數(shù)據(jù)的積聚、理論算法的革新、計算能力的提升及網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的演進，人工智能研究和應(yīng)用進入全新的發(fā)展階段，人工智能有望開啟新一輪產(chǎn)業(yè)革命，市場空間巨大人工智能技術(shù)的發(fā)展日益迅猛，已經(jīng)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和應(yīng)用價值。從醫(yī)療保健到交通運輸，從金融領(lǐng)域到制造業(yè)，人工智能技術(shù)正在以其強大的計算和學習能力，為各個行業(yè)帶來革命性的改變和創(chuàng)新。OpenAIInc．的ChatGPT和谷歌的Bard等以消費者為中心的人工智能（AI）系統(tǒng)的發(fā)布將推動長達十年的繁榮，推動生成式AI市場從2022年的400億美元躍升至2032年的1.3萬億美元。根據(jù)MandeepSingh帶頭的行業(yè)研究分析師的一份新報告，未來十年該行業(yè)的復(fù)合年增長率可能達到大約42%，首先是由訓練基礎(chǔ)設(shè)施驅(qū)動，然后由大型語言模型推理機、廣告和其他服務(wù)推動?！叭蛟谖磥硎炅蠈⒖吹缴墒紸I領(lǐng)域呈爆炸式增長，有望從根本上改變科技領(lǐng)域的運作方式，”Singh周四在一份聲明中說，“隨著該技術(shù)的發(fā)展，它將成為IT支出、廣告支出和網(wǎng)絡(luò)安全日益重要的組成部分?！弊匀ツ昴甑證hatGPT發(fā)布以來，對生成式AI的需求已加速，因為這項技術(shù)料將顛覆從客戶服務(wù)到銀行業(yè)的一切。生成式AI使用通常從互聯(lián)網(wǎng)上收集的大量數(shù)據(jù)樣本來學習如何回應(yīng)提示，使其能夠創(chuàng)建逼真的圖像和似乎來自真人的回答。該報告稱，亞馬遜的云部門、谷歌母公司AlphabetInc．、英偉達，以及在OpenAI上已投資數(shù)十億美元微軟，可能位列人工智能熱潮的最大贏家。一、人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用首先，醫(yī)療保健是人工智能技術(shù)的重要領(lǐng)域之一。AI可以通過分析海量的醫(yī)學數(shù)據(jù)和研究成果，幫助醫(yī)生進行早期診斷和治療方案的制定。例如，人工智能在醫(yī)學影像領(lǐng)域的應(yīng)用，可以輔助醫(yī)生對X光、CT掃描等影像結(jié)果進行自動分析和識別，提高疾病檢測的準確性和效率。此外，人工智能還可以用于藥物研發(fā)、基因組學研究和精準醫(yī)學等領(lǐng)域，為患者提供更好的醫(yī)療服務(wù)和個性化治療方案。其次，交通運輸領(lǐng)域也是人工智能技術(shù)的熱點應(yīng)用領(lǐng)域。自動駕駛技術(shù)是其中的典型代表，通過利用人工智能算法和感知系統(tǒng)，汽車可以實現(xiàn)自主導航和智能決策，提高行車安全性和交通效率。此外，人工智能還可以在交通擁堵預(yù)測、路線規(guī)劃、智能交通信號控制等方面發(fā)揮作用，優(yōu)化城市交通管理和資源利用。金融領(lǐng)域也是人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用領(lǐng)域之一。人工智能可以通過數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測，幫助銀行和金融機構(gòu)進行風險評估和信用評分，提高貸款決策的準確性和效率。此外，人工智能還可以用于股票交易、風險管理、反欺詐等方面，為金融行業(yè)提供智能化的解決方案。制造業(yè)也是人工智能技術(shù)的重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。人工智能可以通過智能機器人和自動化系統(tǒng)，實現(xiàn)生產(chǎn)線的智能化和自動化。例如，人工智能技術(shù)可以用于工廠的質(zhì)量控制、產(chǎn)品檢測和生產(chǎn)過程的優(yōu)化。通過使用人工智能算法和機器學習模型，制造企業(yè)可以實現(xiàn)故障預(yù)測和預(yù)防性維護，提高設(shè)備的可靠性和生產(chǎn)效率。此外，人工智能還可以在供應(yīng)鏈管理、物流優(yōu)化和產(chǎn)品設(shè)計等方面發(fā)揮作用，幫助企業(yè)降低成本、提高質(zhì)量和滿足客戶需求。教育領(lǐng)域也是人工智能技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域之一。人工智能可以個性化地輔助教學，根據(jù)學生的學習情況和能力，提供個性化的學習資源和推薦。通過自然語言處理和機器學習技術(shù)，人工智能可以幫助學生進行語言學習、自動評分和智能輔導。此外，人工智能還可以應(yīng)用于教育管理和學校運營，提高教育資源的配置和教學管理的效率。此外，人工智能技術(shù)還在很多其他領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。例如，智能家居系統(tǒng)可以通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)家電設(shè)備的智能控制和自動化管理，提高生活的便捷性和舒適度。在娛樂領(lǐng)域，人工智能可以用于游戲設(shè)計和虛擬現(xiàn)實技術(shù)，提供更加沉浸式的游戲體驗和互動方式。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，人工智能可以通過圖像識別和數(shù)據(jù)分析，幫助農(nóng)民進行作物病蟲害的識別和預(yù)防，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量。總而言之，人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，人工智能將會在醫(yī)療保健、交通運輸、金融、制造業(yè)、教育等領(lǐng)域繼續(xù)發(fā)揮重要作用，為人們的生活和工作帶來更多的便利和創(chuàng)新。然而，隨之而來的也是對隱私保護、倫理道德和社會影響的關(guān)注，我們需要在推動人工智能應(yīng)用的同時，保持對其風險和挑戰(zhàn)的審慎和警覺，確保人工智能的發(fā)展能夠真正造福人類社會。其具體分類如下：1、智能制造隨著工業(yè)制造4.0時代的推進，傳統(tǒng)的制造業(yè)在人工智能的推動下迅速爆發(fā)。人工智能在制造的應(yīng)用領(lǐng)域主要分為三個方面：（1）

智能裝備：主要包括自動識別設(shè)備、人機交互系統(tǒng)、工業(yè)機器人和數(shù)控機床等。（2）

智能工廠：包括智能設(shè)計、智能生產(chǎn)、智能管理及集成優(yōu)化等。（3）

智能服務(wù)：個性化定制、遠程運維及預(yù)測性維護等。2、智能家居智能家居主要是引用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過智能硬件、軟件、云計算平臺等構(gòu)成一套完整的家居生態(tài)系統(tǒng)。這些家居產(chǎn)品都有一個智能AI你可以設(shè)置口令指揮產(chǎn)品自主運行，同時AI還可以搜索你的使用數(shù)據(jù)，最后達到不需要指揮的效果。3、智慧金融人工智能在金融方面可以進行自動獲客、身份識別、大數(shù)據(jù)風控、智能投顧、智能客服和金融云等。4、智能醫(yī)療智能醫(yī)療主要是通過大數(shù)據(jù)、5G、云計算、大數(shù)據(jù)、AR/VRh和人工智能等技術(shù)與醫(yī)療行業(yè)進行深度融合等。智能醫(yī)療主要是起到輔助診斷、醫(yī)療影像及疾病檢測、藥物開發(fā)等作用。5、智慧教育主要是指人工智能在教育領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)信息化，利用數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化和多媒體化等基本特征進行開放、交互、共享、協(xié)作、泛在等信息技術(shù)促進教育現(xiàn)代化交流。6、智能安防智能安防主要是利用人工智能系統(tǒng)實施的安全防范控制，在當前安全防范意識不斷加強的環(huán)境下，智能安防市場應(yīng)用廣泛。其中主要應(yīng)用在人體、行為、車輛、圖像方面進行分析。7、智慧物流物流行業(yè)在人工智能、5G技術(shù)的推動下迅速發(fā)展。物流利用智能搜索、推理規(guī)劃及計算機視覺等技術(shù)倉儲、運輸、配送和裝卸等自動化改革，實現(xiàn)了無人操作一體化。8、智慧交通智能交通是通信、信息和控制技術(shù)在交通系統(tǒng)中集成應(yīng)用的產(chǎn)物。主要通過智能設(shè)計路線出行的方法改善堵車、擁擠及交通事故等。9、智慧零售人工智能在零售領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，包括無人便利店、智慧供應(yīng)鏈、客流統(tǒng)計、無人車和無人倉等。10、語音、圖像、自然語言處理人工智能技術(shù)在語音、圖像、自然語言處理等方面的應(yīng)用越來越成熟，其中語音和圖像是人工智能應(yīng)用最為廣泛的兩個領(lǐng)域之一。=1\*GB2⑴語音識別語音識別是指將語音信號轉(zhuǎn)化為文本或其他結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程。語音識別主要分為語音轉(zhuǎn)寫和聲紋識別兩個方向。常用的語音識別相關(guān)軟件有：1.百度語音識別API:融合百度自然語言處理和語音技術(shù)優(yōu)勢，支持實時識別、自然場景和噪聲下的語音輸入，并提供多種語音分析能力。應(yīng)用場景廣泛，如語音轉(zhuǎn)寫、語音翻譯、語音指令、語音合成等。2.iFLYTEK:思必馳是中國領(lǐng)先的語音技術(shù)企業(yè)，旗下產(chǎn)品包括語音識別、語音合成、語音評測、聲紋識別、多模態(tài)交互等。=2\*GB2⑵圖像識別圖像識別（ImageRecognition）也被稱為計算機視覺，是指利用計算機算法和模型，對圖像進行分析和識別。圖像識別主要分為目標檢測、圖像分割、人臉識別等方向。常用的圖像識別相關(guān)軟件有：1.

TensorFlow:谷歌的深度學習框架，通過TensorFlow中的使用高級API和工具集可有效地實現(xiàn)圖像分類和檢測、圖像分割和語義分割等計算機視覺算法。2.

\o"OpenCV下載"OpenCV:是一個基于開源的計算機視覺開發(fā)庫，可以幫助你盡可能多地運用幾何、處理圖像的本領(lǐng)來解決問題，如人臉識別、運動跟蹤、目標識別、機器人視覺等。=3\*GB2⑶自然語言處理自然語言處理（NLP）是指將人類語言轉(zhuǎn)換為計算機語言，從而掌握和理解更多的信息。其涉及到的技術(shù)包括機器翻譯、情感分析、自然語言生成、語義分析等。常用的自然語言處理相關(guān)軟件有：1.HuggingFace:是一家深度學習公司，其提供的開源包Tras以其卓越的性能和靈活性而獲得了廣泛認可，可用于各種NLP任務(wù)，如命名實體識別、情感分析等。2.SpaCy:是一款為增量式語言處理設(shè)計的Python自然語言處理庫，底層使用Cython進行加速，可以高效地完成分析結(jié)構(gòu)、命名實體等任務(wù)。11、智能問答智能問答（QA）是指利用自然語言處理、知識圖譜等技術(shù)，讓計算機能夠理解用戶輸入的自然語言問題，并根據(jù)用戶的意圖，給出正確的答案。常用的智能問答相關(guān)軟件有：1.百度智能問答:基于百度自然語言處理技術(shù)和知識圖譜，實現(xiàn)自然語言問題解析，答案生成和推薦等功能。2.IBMWatson:IBM在人工智能領(lǐng)域的布局，Watson是其打造的一系列智能服務(wù)，包括自然語言處理和智能問答等功能，可用于各種場景，如客服、醫(yī)療等。以上是一些人工智能應(yīng)用領(lǐng)域及相關(guān)軟件的簡要介紹，雖然已經(jīng)涵蓋了很多領(lǐng)域，但是，人工智能還有很多應(yīng)用領(lǐng)域等待我們?nèi)ヌ剿骱屯卣埂６?、人工智能行業(yè)市場前景人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)層、技術(shù)構(gòu)架層、平臺層和應(yīng)用層?；A(chǔ)層：包括了算力、數(shù)據(jù)以及傳感系統(tǒng)，包括了人工智能三要素中的兩部分，是整個人工智能技術(shù)實現(xiàn)的基礎(chǔ)；技術(shù)構(gòu)架層：包括了算法理論、感知技術(shù)以及認知技術(shù)，感知技術(shù)是使機器通過傳感器和算法感知世界；認知技術(shù)是讓機器能夠認知人類語言、知識；開放平臺層：包含基礎(chǔ)開源框架和技術(shù)開放平臺，科技龍頭企構(gòu)建基礎(chǔ)開源框架，部署機器學習、深度學習底層平臺。行業(yè)領(lǐng)先企業(yè)構(gòu)建技術(shù)開放平臺，為開發(fā)者提供AI開發(fā)環(huán)境，建設(shè)上層應(yīng)用生態(tài)，形成核心競爭力；應(yīng)用層：切入安防、醫(yī)療、教育等各種場景，為用戶提供個性化、精準化、智能化服務(wù)，賦能各應(yīng)用行業(yè)。全球人工智能產(chǎn)業(yè)以英特爾、谷歌等跨國科技企業(yè)為主導，不斷加快底層技術(shù)研發(fā)與產(chǎn)品應(yīng)用實踐步伐。2019年全球人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1917億美元，預(yù)計2024年將超過6157億美元，2016-2024年的年均增長率達到33.98%。我國人工智能產(chǎn)業(yè)聚焦多元化的應(yīng)用場景，瞄準教育、醫(yī)療、金融、等領(lǐng)域智能化改造升級的切實需求，通過優(yōu)化場景設(shè)計率先推動商業(yè)化落地。近年來，差異化和區(qū)域化的競爭態(tài)勢吸引我國涌現(xiàn)出一大批新興的人工智能企業(yè)，推動我國產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)增長。2019年我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到1372億元，預(yù)計2024年將逼近8000億元，約占全球總體產(chǎn)業(yè)規(guī)模的20%，復(fù)合增長率達到48.97%，超過全球平均水平。人工智能是新基建的重要領(lǐng)域，將成為我國“十四五”期間重要經(jīng)濟增長引擎。2020年4月，國家發(fā)改委明確了新型基礎(chǔ)設(shè)施的范圍，包括信息基礎(chǔ)設(shè)施、融合基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施三大類，包括5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)中心、新能源充電、城際高鐵、特高壓七大領(lǐng)域。2020年11月，十九屆五中全會審議通過的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二0三五年遠景目標的建議》，提出要瞄準人工智能、量子信息、集成電路等前沿領(lǐng)域，實施一批具有前瞻性、戰(zhàn)略性的國家重大科技項目。人工智能被放在前沿領(lǐng)域的首要位置體現(xiàn)了國家的重視，從最初的注重人工智能技術(shù)研發(fā)到現(xiàn)在的注重落地應(yīng)用，人工智能與產(chǎn)業(yè)融合加速將推動中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。隨著科技的不斷進步和創(chuàng)新，人工智能技術(shù)將不斷取得突破和進步。機器學習、自然語言處理、計算機視覺等領(lǐng)域的不斷創(chuàng)新將推動人工智能市場的發(fā)展。人工智能應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒉粩鄶U展和深化。在醫(yī)療、金融、交通、制造業(yè)等領(lǐng)域，人工智能將發(fā)揮更大的作用，為各個行業(yè)帶來更高的效率和更低的成本。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用領(lǐng)域的擴展，人工智能市場的需求將繼續(xù)增長。各個行業(yè)對人工智能技術(shù)的需求不斷增加，將推動人工智能市場的發(fā)展。中國人工智能(AI)市場支出規(guī)模將在2023年增至147.5億美元，約占全球總規(guī)模十分之一。受疫情、地緣政治及宏觀經(jīng)濟等因素的影響，IDC小幅下調(diào)了2022年中國AI市場規(guī)模，相比2021年增長約為17.9%。長遠來看，AI技術(shù)的創(chuàng)新迭代驅(qū)動了應(yīng)用場景的進一步落地，同時，企業(yè)對自身“數(shù)字化”、“數(shù)智化”轉(zhuǎn)型的積極推動催生出對AI技術(shù)的多元化需求，為中國AI市場規(guī)模的長期增長奠定了基礎(chǔ)。IDC預(yù)計，2026年中國AI市場將實現(xiàn)264.4億美元市場規(guī)模，2021-2026五年復(fù)合增長率(CAGR)將超20%。從技術(shù)維度來看，AI硬件支出在五年預(yù)測期內(nèi)占比仍將超中國市場總規(guī)模的一半，本次預(yù)測調(diào)低主要是受到了硬件市場的影響。就2022年而言，考慮到疫情、經(jīng)濟形勢、供應(yīng)鏈等原因，政府、互聯(lián)網(wǎng)、制造等行業(yè)用戶和SMB市場的企業(yè)用戶，對服務(wù)器和存儲系統(tǒng)的采購均有所放緩。長期而言，隨著AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的逐步完善，硬件在中國人工智能市場總規(guī)模的比重將逐步降低。AI服務(wù)市場將會以略低于軟件市場的增速進一步擴大規(guī)模。其中占主導地位的IT服務(wù)領(lǐng)域?qū)⒃?026年達到32.7億美元市場規(guī)模，擴大近四倍，五年CAGR接近30%。近年來，AI服務(wù)已經(jīng)成為許多企業(yè)使用AI技術(shù)的主要方式之一。利用AI服務(wù)來處理海量的數(shù)據(jù)、提高生產(chǎn)力、優(yōu)化供應(yīng)鏈、改善客戶體驗等。因此，AI服務(wù)市場的需求也在不斷增長，這也推動了市場規(guī)模的擴大。人工智能在政府行業(yè)，主要應(yīng)用在公共安全、城市管理和社會服務(wù)方面，通過人臉識別和大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)，識別出潛在的安全風險，此外還可以在辦理業(yè)務(wù)時進行人員核對，提高辦事效率。在金融行業(yè)主要的應(yīng)用包括風險管理、欺詐檢測、投資分析等，隨著數(shù)字人的不斷進步，金融行業(yè)的服務(wù)模式也將重塑。人工智能產(chǎn)業(yè)增長最快的行業(yè)分別為銀行和地方政府，五年CAGR均超23%。具體來看，AI在專業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，可以廣泛應(yīng)用于搜索和推薦、廣告營銷等，目前ChatGPT已經(jīng)嵌入必應(yīng)搜索，帶來了更多的智能化和人性化的特性，提升用戶的搜索體驗和搜索效率，為國內(nèi)市場提供了新思路。三、人工智能產(chǎn)業(yè)仍面臨的挑戰(zhàn)人工智能市場國內(nèi)外企業(yè)競爭激烈。國內(nèi)企業(yè)主要包括阿里巴巴、騰訊、百度等，國外企業(yè)主要包括谷歌、微軟、亞馬遜等。這些企業(yè)在技術(shù)、應(yīng)用、市場等方面展開激烈競爭，努力提高市場份額。創(chuàng)新型企業(yè)。人工智能市場存在許多創(chuàng)新型企業(yè)，這些企業(yè)具有創(chuàng)新能力強、技術(shù)水平高、商業(yè)模式新等特點。這些企業(yè)在人工智能市場中的競爭力逐漸增強，將成為市場的生力軍。研究機構(gòu)。人工智能市場中的研究機構(gòu)也在積極參與競爭。這些機構(gòu)在技術(shù)研發(fā)、人才培養(yǎng)等方面具有優(yōu)勢，為人工智能市場的發(fā)展提供技術(shù)支持和人才保障。國內(nèi)，人工智能核心產(chǎn)業(yè)明顯擴張，產(chǎn)業(yè)規(guī)模超1000億元，憑借人工智能巨大的行業(yè)應(yīng)用需求場景、研發(fā)能力積累與海量的數(shù)據(jù)資源、開放的市場宏觀環(huán)境有機結(jié)合，形成了中國人工智能發(fā)展的獨特優(yōu)勢，依靠應(yīng)用市場廣闊前景，推動技術(shù)革新，形成技術(shù)和市場共同驅(qū)動，中研普華推測，2025年人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過4500億，到了2030年這一數(shù)據(jù)將飛速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)規(guī)模有望超過一萬億。中國人工智能東部發(fā)展較強，形成了以北京、長三角、廣東為主的3大產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)。目前，中國新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺分別依托百度、阿里云、騰訊、科大訊飛公司、商湯集團，建設(shè)自動駕駛、城市大腦、醫(yī)療影像、智能語音、智能視覺5家國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。到2025年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到3000億元，持續(xù)保持10%以上增長，輻射產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。人工智能領(lǐng)軍企業(yè)科研投入持續(xù)增加，初創(chuàng)企業(yè)數(shù)量不斷增長，企業(yè)總數(shù)保持國內(nèi)領(lǐng)先，新培育獨角獸企業(yè)5-10家。人工智能應(yīng)用深度廣度進一步提升，生成式產(chǎn)品成為國內(nèi)市場主流應(yīng)用和生態(tài)平臺，推動產(chǎn)業(yè)高端化發(fā)展。開局之年，人工智能作為經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級以及科技自立自強的重要抓手，更是獲得了極大的重視。未來，隨著更多規(guī)模化、普惠型的人工智能基礎(chǔ)設(shè)施平臺建成，整個中國人工智能產(chǎn)業(yè)將進入發(fā)展快車道。近5年來，我國人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量持續(xù)高速增長，人工智能產(chǎn)業(yè)年增速維持在35%以上。其中，2020年新增相關(guān)企業(yè)超40萬家，增速達到42.6%，為歷史最高。AI軟件市場在五年預(yù)測期內(nèi)有較大發(fā)展?jié)摿Γ?guī)模和增速在本次預(yù)測中均有所上調(diào)。得益于人工智能技術(shù)的不斷進步，模型精度顯著提高，AI軟件在處理海量、高維、復(fù)雜的數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出更高效率。例如，在自然語言處理方面，AI大模型能夠更好地識別語義，從而實現(xiàn)更準確、更自然的對話。在計算機視覺方面，AI大模型能夠更好地識別圖像和視頻，從而實現(xiàn)更高的識別準確率和更廣泛的應(yīng)用場景。IDC預(yù)測，AI軟件支出規(guī)模將在2026年增長至76.9億美元，約占市場總規(guī)模的29%，較2021年提升十個百分點。日新月異的人工智能技術(shù)可感可觸，生產(chǎn)、醫(yī)療、教育等越來越多領(lǐng)域都能看到人工智能的身影。人工智能正在深刻改變這個時代。機器人已大規(guī)模應(yīng)用于自動裝配生產(chǎn)線，自動駕駛車輛已可以在城市道路行駛，以深度學習為代表的人工智能推動了科技、醫(yī)療、電子、金融等行業(yè)快速發(fā)展，人工智能體現(xiàn)了很強的賦能作用。過去十年中國人工智能專利申請量位居世界第一，人工智能下一個十年將在強化學習、知識圖譜、智能機器人等方向重點發(fā)展。報告顯示，過去十年全球人工智能專利申請量超52萬件。中國專利申請量為389571件，位居世界第一，占全球總量的74.7%。同時，中國在自然語言處理、芯片技術(shù)、機器學習等10多個AI子領(lǐng)域的科研產(chǎn)出水平居于世界前列;而在人機交互、知識工程、機器人、計算機圖形、計算理論領(lǐng)域，中國人工智能行業(yè)還需努力追趕。從虛擬數(shù)字人到外骨骼機器人，主打陪伴的機器人將隨著人工智能深度學習模型相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展，外形、交互能力以及學習能力甚至情緒感知能力都將得到很大提升。2022年，科大訊飛正式宣布啟動“訊飛超腦2030計劃”，目標是讓人工智能懂知識、善學習、能進化，讓機器人走進每個家庭。人工智能可以拓展人類發(fā)現(xiàn)、理解與創(chuàng)造的能力。未來，它的發(fā)展要承擔起賦能生活、提升幸福感的使命。目前的人工智能產(chǎn)業(yè)仍面臨六大挑戰(zhàn)：前沿科研與產(chǎn)業(yè)實踐尚未緊密銜接;人才缺口巨大;數(shù)據(jù)孤島化和碎片化問題明顯;可復(fù)用和標準化的技術(shù)框架、平臺、工具、服務(wù)尚未成熟;一些領(lǐng)域存在超前發(fā)展、盲目投資等問題;以及創(chuàng)業(yè)難度相對較高，早期創(chuàng)業(yè)團隊需要更多支持等。其中，人才短缺的問題尤為嚴重。美國超過一半的數(shù)據(jù)科學家有10多年的工作經(jīng)驗，而在中國，經(jīng)驗不足五年的研究人員高達40%。中國目前擁有不到30個專注于人工智能的大學研究實驗室。隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，會有越來越多的機器人或智能程序充當人類助手，幫助人們完成復(fù)重性、危險性的任務(wù)，然而，隨著人工智能技術(shù)的成熟和大范圍應(yīng)用的展開，人們可能會面臨越來越多的安全、隱私和倫理等方面的挑戰(zhàn)。四、中國人工智能基礎(chǔ)技術(shù)提供平臺分析一、基礎(chǔ)技術(shù)提供平臺功能分析二、基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(iaas)分析三、平臺即服務(wù)(paas)分析四、軟件即服務(wù)(saas)分析人工智能行業(yè)發(fā)展態(tài)勢作了詳細分析，并對行業(yè)進行了趨向研判，是經(jīng)營企業(yè)，服務(wù)、投資機構(gòu)等單位準確了解目前行業(yè)發(fā)展動態(tài)，把握企業(yè)定位和發(fā)展方向不可多得的精品，對中國及各人工智能行業(yè)的發(fā)展狀況、上下游行業(yè)發(fā)展狀況、競爭替代產(chǎn)品、發(fā)展趨勢、新產(chǎn)品與技術(shù)等進行了分析，并重點分析了中國行業(yè)發(fā)展狀況和特點，以及中國人工智能行業(yè)將面臨的挑戰(zhàn)、企業(yè)的發(fā)展策略等。隨著人工智能行業(yè)競爭的不斷加劇，大型企業(yè)間并購整合與資本運作日趨頻繁，國內(nèi)外優(yōu)秀的企業(yè)愈來愈重視對人工智能行業(yè)市場的分析研究，特別是對當前人工智能市場環(huán)境和客戶需求趨勢變化的深入研究，以期提前占領(lǐng)市場，取得先發(fā)優(yōu)勢。2023年人工智能市場將繼續(xù)保持快速發(fā)展。企業(yè)需要加強技術(shù)創(chuàng)新、拓展應(yīng)用領(lǐng)域、加強合作與聯(lián)盟和培養(yǎng)人才，滿足市場需求，實現(xiàn)市場的可持續(xù)發(fā)展。同時，政府和社會各界也應(yīng)加大對人工智能技術(shù)的支持和投入，推動人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。根據(jù)168report調(diào)查公司發(fā)表的視覺人工智能市場調(diào)研報告，報告覆蓋了市場數(shù)據(jù)，市場熱點，政策規(guī)劃，競爭情報，市場前景預(yù)測，投資策略，預(yù)測了視覺人工智能行業(yè)發(fā)展方向，新興熱點、市場空間、技術(shù)趨勢以及未來發(fā)展趨勢。AI即人工智能，視覺AI屬于人工智能一個子領(lǐng)域，一般時候稱為“計算機視覺”，主要方向為模式識別、圖像處理。顧名思義，計算機視覺就是讓計算機能夠像人一樣“看見”，獲得對客觀世界的感知、識別和理解的能力。其背后還包含機器學習、深度學習等相關(guān)算法，從而讓計算機掌握人臉識別、圖像識別、圖像分割、圖像重構(gòu)、圖像生成、目標檢測等技能，在一些特定的危險場景和重復(fù)性的生產(chǎn)作業(yè)中替代人，以節(jié)省人力，并提升效率。計算機視覺既是工程領(lǐng)域，也是科學領(lǐng)域中的一個富有挑戰(zhàn)性重要研究領(lǐng)域。計算機視覺是一門綜合性的學科，它已經(jīng)吸引了來自各個學科的研究者參加到對它的研究之中。其中包括計算機科學和工程、信號處理、物理學、應(yīng)用數(shù)學和統(tǒng)計學，神經(jīng)生理學和認知科學等。計算機視覺在人工智能里可以類比于人類的眼睛，是在感知層上最為重要的核心技術(shù)之一。計算機視覺技術(shù)模擬生物視覺，將捕捉到的圖像中的數(shù)據(jù)及信息進行分析識別、檢測、跟蹤等，真正去"識別"和"理解"這些圖像。目前此項技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用到安防、自動駕駛、醫(yī)療、消費等，也是目前人工智能技術(shù)中落地最廣的技術(shù)之一。機器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷，但其功能范圍不僅包括人眼對信息的接收，同時還延伸至大腦對信息的處理與判斷。本質(zhì)上，機器視覺是圖像分析技術(shù)在工廠自動化中的應(yīng)用，通過使用光學系統(tǒng)、工業(yè)數(shù)字相機和圖像處理工具，來模擬人的視覺能力，并做出相應(yīng)的決策，最終通過指揮某種特定的裝置執(zhí)行這些決策。數(shù)據(jù)顯示，2019年我國機器視覺市場規(guī)模65.5億元(不包含計算機視覺市場)，同比增長21.8%。2014-2019年復(fù)合增長率為28.4%，并預(yù)測到2023年中國機器視覺市場規(guī)模將達到155.6億元。當前我國經(jīng)濟向新動能、新經(jīng)濟轉(zhuǎn)換，3C、汽車、光伏半導體等眾多行業(yè)對機器視覺技術(shù)迸發(fā)旺盛需求，由此看來，中國機器視覺市場潛力巨大。2016-2019年，全球機器視覺市場規(guī)模不斷擴大，至2019年突破100億美元，達到102億美元。2020年，受新冠肺炎疫情影響，全球供應(yīng)鏈中斷，項目停擺，給全球機器視覺行業(yè)帶來了沖擊，市場規(guī)模下降至96億美元。機器視覺雖然只有幾十年發(fā)展時間，但隨著全球新一輪科技革命與產(chǎn)業(yè)變革浪潮的興起，機器視覺行業(yè)順勢迎來快速發(fā)展。機器視覺的應(yīng)用已經(jīng)從最初的汽車制造領(lǐng)域，擴展至如今消費電子、制藥、食品包裝等多個領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展生命周期來看，國際機器視覺產(chǎn)業(yè)已經(jīng)處于成熟期，預(yù)期未來幾年內(nèi)，歐美日機器視覺技術(shù)仍將不斷有創(chuàng)新，國際機器視覺市場有望保持現(xiàn)有市場規(guī)模，并繼續(xù)增長。國內(nèi)機器視覺產(chǎn)業(yè)目前還處于成長期，從近幾年的情況來看，我國機器視覺產(chǎn)業(yè)已積累足夠技術(shù)、市場、行業(yè)經(jīng)驗，已步入快速發(fā)展階段。機器視覺產(chǎn)業(yè)鏈主要由上游原材料零部件、中游裝備制造以及下游終端應(yīng)用行業(yè)構(gòu)成。從深度來看，機器視覺的應(yīng)用覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈的多個環(huán)節(jié)。以手機的制造為例，機器視覺可應(yīng)用在結(jié)構(gòu)件生產(chǎn)、模組生產(chǎn)、成品組裝、錫膏和膠體的全制造環(huán)節(jié)，例如IPhone生產(chǎn)全過程就需要70套以上的機器視覺系統(tǒng)。從廣度上看，機器視覺的下游行業(yè)眾多，包括汽車、3C電子、半導體、食品飲料、光伏、物流、醫(yī)藥、印刷、玻璃、金屬、木材等。目前對于人工智能核心產(chǎn)業(yè)到底包含哪些、統(tǒng)計人工智能規(guī)模的時候是否包含AI+產(chǎn)業(yè)...等等問題，國內(nèi)外權(quán)威研究機構(gòu)尚未有統(tǒng)一的口徑和標準，造成各大機構(gòu)對我國人工智能規(guī)模到底有多大這個問題的解讀差異較大，從100億、200億到700億，各種說法不一而足。2020年，我國工業(yè)機器視覺區(qū)域結(jié)構(gòu)的總體格局基本保持不變。2020年，華東地區(qū)銷售額達到85億元，位居全國第一;華東地區(qū)市場規(guī)模達到47.8億元，中南地區(qū)銷售額達到52.3億元。華北、華東和中南三大地區(qū)市場份額分別達到27.0%、32.4%和24.3%，市場規(guī)模領(lǐng)先。我國機器視覺相關(guān)融資額整體呈增長態(tài)勢，2020年達到93.04億元，創(chuàng)下歷史新高隨著技術(shù)的快速發(fā)展，機器視覺下游應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展。

“十四五”期間，中國將進一步深化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，推進制造業(yè)的科技創(chuàng)新和智能制造水平，著力從要素驅(qū)動向技術(shù)及創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變。通過強化研發(fā)、設(shè)計能力，提高配套能力、基礎(chǔ)工藝、基礎(chǔ)材料、基礎(chǔ)元器件的研發(fā)和系統(tǒng)集成水平，促進細分市場、專業(yè)化分工和集群發(fā)展，推動先進裝備制造業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)從以組裝為主向自主研發(fā)制造為主轉(zhuǎn)變。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級以及制造業(yè)的進一步智能化將推動機器視覺行業(yè)的發(fā)展。五、機器學習技術(shù)已廣泛應(yīng)用于金融、教育、零售等多個領(lǐng)域“機器學習是指模擬人類的學習過程，通過數(shù)學模型、算法和統(tǒng)計學方法分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)規(guī)律和模式，從而做出預(yù)測和決策?！睓C器學習是指模擬人類的學習過程，通過數(shù)學模型、算法和統(tǒng)計學方法分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)規(guī)律和模式，從而做出預(yù)測和決策。機器學習可以通過學習的類型和學習算法的深度進行分類：（1）按照學習模式的不同，機器學習可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、和強化學習；（2）按照算法深淺的不同，機器學習可以分為淺度學習和深度學習。機器學習分類與應(yīng)用分類類別具體內(nèi)容模型與算法學習模式監(jiān)督學習該類算法需要有標記的訓練數(shù)據(jù)，即數(shù)據(jù)集中包含輸入和相應(yīng)的輸出，通過對已有數(shù)據(jù)的學習來預(yù)測新數(shù)據(jù)的輸出。分類、回歸無監(jiān)督學習該類算法不需要標記的訓練數(shù)據(jù)，只有輸入數(shù)據(jù)。它們的任務(wù)是在不確定任何輸出情況下對數(shù)據(jù)進行建模。聚類、異常檢測、降維半監(jiān)督學習這種算法需要使用標記和未標記的數(shù)據(jù)來學習模型。使用未標記數(shù)據(jù)來提高模型的準確性和泛化能力，這可以在數(shù)據(jù)量有限的情況下提高學習效率。Semi-SupervisedGAN強化學習增強學習是一種通過與環(huán)境進行交互來學習最佳決策的算法。它的目標是學習一個策略，以最大化某種獎勵或利潤。值函數(shù)優(yōu)化、策略優(yōu)化算法深度淺度學習淺度學習也被稱為傳統(tǒng)機器學習或基礎(chǔ)機器學習，它是指那些只有一層或幾層簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，簡單的對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，從而得出預(yù)測結(jié)果。線性回歸、邏輯回歸、決策樹、支持向量機（SVM）、樸素貝葉斯深度學習基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學習技術(shù)。相比于淺度學習，深度學習模型具有更強的表達能力和更高的預(yù)測精度。深度學習模型可以自動從原始數(shù)據(jù)中提取特征，這些特征在模型的訓練過程中是動態(tài)更新的。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）機器學習在人工智能應(yīng)用市場中的應(yīng)用機器學習應(yīng)用覆蓋領(lǐng)域，智慧金融、智慧醫(yī)療、智慧教育、智慧工業(yè)、智慧政務(wù)、智慧零售和智慧互娛等領(lǐng)域。2006年以來,深度學習的推廣應(yīng)用速度逐步加快，應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓寬，其逐漸成為機器學習領(lǐng)域的主流算法。隨著機器學習算法的不斷改進，國內(nèi)市場機器學習在互聯(lián)網(wǎng)、金融業(yè)、以及零售業(yè)行業(yè)滲透率已超過60%。六互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)推薦系統(tǒng)應(yīng)用根據(jù)觀研報告網(wǎng)發(fā)布的《中國人工智能行業(yè)現(xiàn)狀深度研究與發(fā)展前景分析報告（2023-2030年）》顯示，在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，推薦系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)中應(yīng)用機器學習最廣泛的領(lǐng)域。推薦系統(tǒng)通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，如購買記錄、搜索記錄等，來預(yù)測用戶的偏好并向其推薦個性化的商品、服務(wù)、信息等。中國互聯(lián)網(wǎng)市場龐大，互聯(lián)網(wǎng)用戶眾多，推薦系統(tǒng)加速框架產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模呈現(xiàn)逐年增長的趨勢。隨著推薦算法在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的重要性快速提升，國內(nèi)外推薦系統(tǒng)加速框架產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模呈現(xiàn)逐年增長的趨勢。2022年中國推薦系統(tǒng)加速框架產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模達5.52萬億元，預(yù)計到2024年中國推薦系統(tǒng)加速框架產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模將超過7.7萬億元。（二）金融行業(yè)風險控制和投資決策在金融領(lǐng)域，機器學習可滿足金融機構(gòu)在數(shù)據(jù)處理安全性、速度、精確度等方面的高要求,其在信用評分、投資組合管理、金融產(chǎn)品推薦、客戶關(guān)系管理、金融欺詐檢測等場景具有高適用性。金融機器學習產(chǎn)品由于與金融機構(gòu)多業(yè)務(wù)場景均可密切結(jié)合，且產(chǎn)品能力在海量高質(zhì)量金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)助力下得到快速提升，成為金融市場主要拉力之一。2018年至2022年國內(nèi)金融科技領(lǐng)域總計發(fā)生融資事件1570起，輪次分布較為平均。從技術(shù)分類看，2022年機器學習產(chǎn)品與自然語言處理產(chǎn)品更受資本青睞，資本熱度較高，而知識圖譜和智能語音產(chǎn)品與2020年、2021年相比，資本熱度有所下降。從應(yīng)用場景分布看，融資企業(yè)更多布局客服與運營業(yè)務(wù)優(yōu)化場景；同時，信貸風控與合規(guī)控制、精準營銷兩大場景的合計占比較高，是融資企業(yè)廣泛布局的熱點場景。（三）上游產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，為機器學習提供了強有力的基礎(chǔ)機器學習上游為基礎(chǔ)層提供了數(shù)據(jù)采集與處理、云計算平臺服務(wù)商、芯片設(shè)計、算法開發(fā)和必要的硬件設(shè)備制造等基礎(chǔ)設(shè)施支持，為機器學習技術(shù)和平臺提供了強有力的基礎(chǔ)。在機器學習市場中，基礎(chǔ)層核心芯片被英偉達、英特爾、IBM、谷歌、微軟、高通等海外傳統(tǒng)芯片大廠商掌控,云計算由谷歌、亞馬遜、阿里云等互聯(lián)網(wǎng)巨頭引領(lǐng)，大數(shù)據(jù)服務(wù)商數(shù)量多，分布零散，市場競爭激烈。（1）芯片設(shè)計AI芯片是基于硅的、支持AI的芯片，可為筆記本電腦、智能可穿戴設(shè)備和智能手機等連接設(shè)備提供高處理能力。AI芯片通過增強分析功能、虛擬現(xiàn)實(VR)和增強現(xiàn)實(AR)增強設(shè)備的操作性能，從而提高用戶體驗。人工智能芯片主要用于汽車、消費電子、醫(yī)療保健、自動化、機器人、物聯(lián)網(wǎng)和國防。從AI芯片設(shè)計環(huán)節(jié)分析，目前適用于機器學習的主流芯片有圖形處理器(GPU)、張量處理器(TPU)、可編程門列陣(FPGA)、應(yīng)用集成電路(ASIC)、以及神經(jīng)處理單元(NPU)。不同類型的機器學習芯片適用于不同的應(yīng)用場景，在選擇特定芯片時需要考慮場景的特點需求，例如性能、功耗、定制化和可擴展性。人工智能在改善消費者服務(wù)和降低運營成本方面的接受度、人工智能應(yīng)用程序數(shù)量的增加、處理能力的提高以及深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日益普及是人工智能芯片市場的主要的驅(qū)動力。2021-2022年全球AI芯片數(shù)量年均復(fù)合增速為26.53%，2022年全球AI芯片數(shù)量為1433萬套左右，具體如下：（2）云計算平臺服務(wù)商人工智能大模型的快速發(fā)展引發(fā)數(shù)字應(yīng)用使用方式和算力資源供給的雙向變革，云計算作為數(shù)字世界操作系統(tǒng)價值正在全面展現(xiàn)。2022年，我國云計算市場規(guī)模達4550億元，國內(nèi)云計算市場仍處于快速發(fā)展期，預(yù)計2025年我國云計算整體市場規(guī)模將超萬億元。從廠商層面來看，國內(nèi)運營商強勢增長引領(lǐng)新一輪市場發(fā)展。其中，2022年電信運營商云計算市場增長迅猛，天翼云、移動云、聯(lián)通云分別營收579億元、503億元和361億元，增速均超100%遠超行業(yè)平均水平。阿里云、天翼云、移動云、華為云、騰訊云、聯(lián)通云2022年占據(jù)中國公有云IaaS市場份額前六，公有云PaaS方面，2022年阿里云、華為云、騰訊云、天翼云百度云處于領(lǐng)先地位。（3）國產(chǎn)機器學習框架持續(xù)發(fā)力，機器學習平臺頭部廠商規(guī)?；?yīng)明顯機器學習技術(shù)層基礎(chǔ)開源框架以谷歌的TensorFlow.亞馬遜的MXNet、Facebook的Pytorch、Theano、Caffe、Keras等為主,機器學習技術(shù)開放平臺主流產(chǎn)品包括亞馬遜的AmazonMachineLearning、微軟的Azure機器學習工作臺、騰訊的DI-X機器學習平臺、阿里云機器學習PAI等。中國目前市場前三大機器學習框架為谷歌的TensorFlow，Meta的PyTorch，和百度的飛槳穩(wěn)居前三，三者共占據(jù)超80%的市場份額。其中以百度——“飛槳”為代表的機器學習平臺，已經(jīng)沖破了過去在中國市場上谷歌、Facebook的壟斷局面。隨著國內(nèi)人工智能進入大規(guī)模落地階段，越來越多的開發(fā)者和企業(yè)正在基于國產(chǎn)機器學習平臺開展智能化轉(zhuǎn)型應(yīng)用。2022年中國機器學習框架市場份額占比機器學習應(yīng)用層目前以初創(chuàng)型廠商居多,市場競爭較為激烈，典型代表廠商包括第四范式、寒武紀、深鑒科技、商湯科技、依圖科技、云從科技等。2022年機器學習開發(fā)平臺市場規(guī)模達35.4億元人民幣，相比2021年同比下降4.9%。目前，國內(nèi)機器學習平臺市場呈現(xiàn)出明顯的頭部廠商規(guī)?；?yīng)，前5名的廠商占據(jù)69.9%的市場份額。廠商市場份額方面，2022年，第四范式（32.7%）、華為云（21.6%）、九章云極（7.6%）、創(chuàng)新奇智（7.0%）企業(yè)市場份額居中國機器學習開發(fā)平臺市場前四。由于機器學習開發(fā)平臺的技術(shù)門檻以及落地的諸多挑戰(zhàn)，該市場進入壁壘較高。未來，隨著眾多初創(chuàng)企業(yè)入局大模型市場，國內(nèi)機器學習平臺市場格局有可能被重新分配。七結(jié)束語人工智能是新一輪產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的核心動力。它將進一步釋放先前技術(shù)和工業(yè)變革的巨大能量，并創(chuàng)造一個新的強大引擎，重建生產(chǎn)，分配，交換和消費等經(jīng)濟活動的各個方面。形成從宏觀到微觀的新智能需求，推動新技術(shù)，新產(chǎn)品，新產(chǎn)業(yè)，新格式和新