AI 浪潮来袭，国内发展航向何方？

一、国内AI发展现状

（一）行业规模与应用领域

　　目前我国在人工智能领域取得了显著进展，2022年国内人工智能市场规模达到2845亿元，同比增长43.18%。从应用领域来看，人工智能在城市管理及运营、工业、金融、互联网、零售、医疗、教育等领域均有广泛应用，其中城市管理及运营应用占比较高。

　　在零售领域，人工智能被广泛应用于客流统计、智能供应链、无人便利店和无人仓库/无人车等方向。例如，京东的无人仓库通过智能物流机器人进行协调配合，实现自动化操作。在医疗领域，人工智能在垂直图像算法和自然语言处理技术领域取得进展，但医院间医学影像数据与电子病历的不循环问题仍然存在。交通领域，智能发展交通网络系统是通信、信息和控制技术的集成应用。教育领域，科大讯飞等公司探索了人工智能在教育中的应用，但无法对教育内容产生实质影响。家居领域，智能家居基于物联网技术，由智能硬件、软件和云计算平台构成完整的生态系统。物流领域，物流业通过运用智能搜索、推理规划等技术实现自动化操作。安防领域，我国安全监控行业发展迅速，但仍有很大增长空间。

（二）产业集群分布

　　我国人工智能产业发展主要集中在京津冀、长三角、珠三角和西部地区。其中，京津冀、长三角和珠三角城市群的人工智能企业较为集中，产业集群效应明显。报告指出，2200家人工智能骨干企业主要分布在京津冀、长江三角洲、珠江三角洲和川渝地区。此外，多地加快布局“拼算力”，以满足人工智能产业集群的算力需求。

二、国内AI面临的挑战

（一）人才短缺挑战

　　国内人工智能领域面临人才短缺的挑战。据相关报告显示，2024年中国人工智能行业人才供需比仅为0.39，人才缺口达500万。目前，我国共有440所院校开设人工智能专业，但高校在人工智能相关教育中仍缺乏高水平的课程建设经验。

（二）盈利困难挑战

　　大部分人工智能企业面临盈利难的困境。技术研发成本高、技术更新迭代速度快、收益周期长以及下游应用落地定制比例高等因素导致盈利困难。

（三）数据安全问题

　　数据安全是人工智能安全的关键所在。人工智能应用面临着模型中毒、隐私泄露、数据篡改等七大数据安全威胁。百度CEO李彦宏表示，人工智能技术加速演进引发的数据安全隐患需要全球协作应对。

三、国内发展AI的重点领域

（一）河南的“人工智能+”行动计划

　　河南省积极推动“人工智能+”行动计划，重点推进医疗、教育、科研等九个重点行业的人工智能应用。在医疗方面，重点发展智能医疗、智能医药等应用场景；在教育方面，重点发展智能化教育、智能教育管理；在科研领域，重点发展生物育种、合成生物等应用场景。

（二）中美人工智能发展重点对比

　　我国除了发展通用AI以外，还大力发展“AI+”，为特定行业或领域定制开发人工智能应用。在医疗AI方面，我国AI医疗行业近年来发展迅速；在金融AI方面，市场规模快速增长。与美国相比，我国在“AI+”领域具有得天独厚的优势。

四、国内AI未来发展方向

（一）复合式AI将引领未来

　　复合式AI作为一种将基于数据驱动的AI和基于逻辑、规则的符号AI整合在一起的人工智能模式，正逐渐成为未来发展的关键趋势。它具备高效的学习能力与丰富的知识表示能力，通过整合多种AI技术应对复杂的业务需求。例如，企业可以利用复合式AI在瞬息万变的市场中快速优化流程、提升决策质量。

（二）大模型的两条发展路线

　　周鸿祎提出大模型未来会形成泾渭分明的两条发展路线：一是越做越大的“原子弹路线”，即继续探索超级人工智能的发展方向；另一条是结合垂直领域数据进行训练的专业大模型之路。周鸿祎认为走专业大模型之路更适合中国大模型产业发展。

（三）AI大模型五大产业趋势

1. AI云侧与端侧大模型满足不同需求：C端用户将成为端侧的主要客群；2. AI大模型趋于通用化与专用化：垂直行业将是大模型的主战场；3. AI大模型将广泛开源：小型开发者可调用大模型能力提升开发效率；4. AI高性能芯片不断升级：AI大模型产业生态体系将不断完善；5. AI大模型可以创造新价值：适应新产业、重塑新动能是加快发展新质生产力的关键要素。