【安防展览网 企业关注】 人工智能在我国的发展离不开政策导向、激发资源等要素的创新，从2016年上半年开始，发改委联合多部门发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，明确要培育发展人工智能新兴产业、推进重点领域智能产品创新、提升终端产品智能化水平，并且政府将在资金、标准体系、知识产权、人才培养、合作、组织实施等方面进行保障。
12月份国务院先后印发的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》、《“十三五”国家信息化规划》中均将“人工智能”的发展列在重要位置。值得注意的是，“人工智能”*写入了全国政府工作报告。2017年，轻量级的人工智能应用开始落地，AI成为创业热点。
在“十三五规划纲要”中，提到重点突破大数据和云计算关键技术、自主可控操作系统、工业和大型管理软件、新兴领域人工智能技术。同时，在与《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》配套编制的《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》2016版中，明确了5大领域8个产业，进一步细化到40个重点方向下174个子方向，近4000项细分的产品和服务。其中人工智能产业*进入了指导目录名单。
2019年，人工智能产业进入了落地应用的高峰期，商业化成为行业焦点。我国市场再迎政策红利，于2019年3月19日中央深化改革委员会审议通过了《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，从政策上部署，推动人工智能规模化落地。
截至目前，全国多个省市已陆续出台政策，其中，北京、上海、深圳、杭州等东部城市人工智能产业密集，在政策反应速度上也明显高于中西部城市，全国人工智能产业发展将在头部城市下形成百花齐放的场景。
人工智能上升国家战略地位，政策支持力度逐步加大，市场迅速作出了反应，市场规模逐年扩大，人工智能市场前景十分广阔。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展。
1、市场规模不断扩大。从市场规模来看，自2015年开始，我国人工智能市场规模逐年攀升。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头不断深入布局。数据显示，2018年我国人工智能市场规模约为339亿元，增长率达到56、2%，到2019年我国在人工智能的市场规模达到500亿元。
2、技术市场不断创新。“十三五”期间，我国人工智能技术不断创新，*申请数量突破30000项。
2010年，我国移动互联网开始发展，技术和数据积累给人工智能研究带来了较大的增长动能。
进入2015年，在国内外人工智能研究和应用场景不断进步的基础上，我国人工智能相关研究开始进入高速发展阶段。统计数据显示，我国人工智能相关*申请数从2010年开始出现持续增长，并于2015年开始大幅增长，达到28022项。
我国人工智能相关*申请数在近20年内持续增长，2016年我国人工智能相关*年申请数突破30000项。目前，我国人工智能研究水平正在处于不断提高的阶段，已取得一定阶段性成果，有望持续发展。
相关数据显示，2018年，我国共计申请人工智能公开*达3万项。
3、产业布局加快完善。随着我国人工智能市场快速发展，各地积极进行产业布局。整体来看，我国人工智能产业形成以京津冀地区、长三角地区、珠三角地区协同发展的格局，尤其东部沿海地区为重点部署区域。其中，北京布局相对成熟，具有较为完善的产业链，尤其中关村科学城等机构为北京的人工智能产业发展提供利好的政策、技术、人才等支持。
目前，北京拥有人工智能企业数量位于*列，约为400家。上海拥有的人工智能企业数量相较北京少，但也其他省市。上海规划建设人工智能高地，打造*的人工智能创新生态，目前已布局“人型”空间结构，分布在8个区域、11个行业。除了上海以外，江苏、浙江等地也积极布局，人工智能企业较为集中。
广东科技创新能力同样处于地位，尤其粤港澳大湾区的规划发展重视人工智能的布局。截至目前，广东省已成功认定两批共8个园区作为“广东省人工智能产业园”。此外，广东依托国家特色小镇、千企千镇工程、珠三角国家自主创新示范区和广深科技创新走廊建设的重要契机，鼓励各地市结合本地基础和优势，加快人工智能产业应用布局，打造一批人工智能小镇。
“十三五”期间，人工智能市场发展也存在诸多问题，启迪着“十四五”的发展规划方向。
在过去的五年里，AI算法本质上干了三件事：充当了分类器、钥匙、加速器。
无论是目标识别、数据聚类、模型推理都是在计算机视觉图形图像识别领域解决分层分类的快速、准确命中率的问题。
使用AI算法进行聚类因子的数据递归计算，实现快速推理加速统计分析，从而加速计算加速分析加速应用，直观的改观了用户体验，使得
摄像头看得见、看得清、还看得懂了。但正是因为人工智能发展与实体经济的结合正在进行时，解锁的场景赋能的千行百业还一直在路上，因此暴露出价值行业依赖性约束条件敏感等问题，导致局部应用而不能全域、特定有效而不能全部、通用样本而不能细分。算力方面的问题也随着“十三五”末升级的中美贸易战和美国*等因素愈发凸显。
算力的问题表现在两个方面：
一是算力本身带来的环保问题，无论是为了实现AI化而引进的高能耗GPU/CPU计算，还是由于利益导向产生的AI算力挖矿潮，导致的环保节能得不偿失，这都是算力这五年产生的问题。
二是算力依据的算力单元生产设计制造还严重依赖“卡脖子”技术产品，短期无法自主化，AI算力芯片的各环节均无法达到先进工艺,设计架构、生产制造、行业应用离不开Nvidia、ARM的技术，离不开TensorFlow、ONNX、Kaldi、MXNet、Caffe这样的受制于人的算力支撑框架。国产芯片任重道远，生态没有形成规模，市场格局还无法撼动上述头部企业的主流区间。
此外，人工智能无论在计算机视觉、还是语音识别、图像识别等领域发展迅猛，但带来的隐私问题已经逐步引起国家重视。*安全的地方就是中国，依赖这五年建设的平安城市、天网工程、雪亮工程的依次递进升级，摄像头的*AI应用已经成为了维护公共安全的重要力量。但人脸数据、隐私数据也被不法分子加以收集利用，毕竟人的指纹、人脸、语音一生只有一次不可修改，这就造就了社会上以隐私主动换取便利、以隐私被动完成交易司空见惯。
随着《中华人民共和国网络安全法》和《中华人民共和国网络隐私保护法》的修订和出台，相应的问题暴露出来亟需在行业和产业中得到纠偏和解决，令人担忧的是野蛮生长的这五年里全国十四亿人的大部分隐私数据都已经被各大互联网市场寡头挖了个底朝天，“杀熟”、“美颜”、“推送”这样的手法已经见怪不怪了，这不是AI应该给社会带来的样子。
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