2020-2021中美人工智能产业及厂商评估报告.pptx

,2020-2021中美人工智能产业及厂商评估报告,人工智能（AI）作为全球科技和产业变革的关键驱动力，依靠强大的技术积累与创新，正进一步 释放巨大能量。在各国政策的支持引导下，以谷歌、微软及百度等大型人工智能厂商为主导，人工 智能持续与各种应用场景深度融合，催生出了大量的新技术、新业态与新模式。本报告以中美AI产业为中心展开论述，一共分为三部分：(1) 中美人工智能产业概况；(2) 中美主 要大型人工智能厂商；(3) 人工智能产业趋势洞察。报告重点分析了中美两国头部的AI厂商，并从AI 技术储备、技术布局、技术生态与AI应用四大维度对各厂商进行综合评价。此外，本报告深度分析了 中美人工智能产业技术、人才、政策等方面的近期动态，归纳出人工智能产业的最新发展趋势。欢 迎社会各界专家学者提出建议，希望本报告对人工智能领域的从业者及感兴趣的读者们带来有益的 思考与借鉴。,1,2,3,中美人工智能产业概况,中美主要大型人工智能厂商,人工智能产业趋势洞察,中国在部分AI核心技术领域已与美国比肩，但整体实力仍有差距得益于头部AI厂商的带领，中国AI在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域已局部与美国对齐中国正在AI基础层加快追赶，欲见成效仍需时日中国AI厂商加快在基础层布局，带动AI技术实力整体提升，但由于基础层技术难度较高，短期内较难赶超美国在技术储备与技术布局上优势明显美国拥有较好的科研院校与产学研合作环境，使其在人才储备及技术深度等方面领先美国政策注重保持其AI核心技术优势美国政策倾向于引导厂商加大研发投入，建立一批专业研发机构，并逐步开放数据资源，致力于保持技术优势,人工智能产业发展至今已经历2个完 整周期，随着算法、算力的快速提 升与基础设施的逐步完善，当前处 于高速发展期，与各行业持续融合， 深化产业赋能起步期1956-1980年代初：社会 关注度高，在上世纪70年代中期 达到顶峰，但现实表现较差，市 场失去信心，产业进入下行期探索期1980-21世纪初：AI研究 逐渐系统化，但由于实用性受挫， AI市场逐渐遇冷，且互联网爆发， 社会关注度转向互联网等领域高速发展期2006-至今： 政策红 利下，AI再次获得市场广泛关注， 大数据时代背景下，AI理论框架 与技术均逐步成熟，各大科技厂 商推动AI技术与各行业深度融合,人工智能产业发展历程,人工智能产业发展60余年，技术日趋成熟，产业布局和生态建设逐步完善，当前已进入深化产业赋能阶段，中美两国领衔发展,人工智能产业发展历程,AI诞生（1956）,起步期（1956-1980年代初）重抽象数学推理，经典符号主 义AI、第一代机器人与软件的 出现引领行业发展,第一次低谷（1976-1980）机器翻译等项目失败、计算任务复杂性不断加大等因素导致预期,在达特茅斯会议，与现实表现的巨大差距，对人工 第一次提到AI智能信心不足、经费减少,探索期（1980年代初-21世纪初）,专家系统快速发展，但在知识获取、,推理能力等方面不足；第五代计算 机与神经网络等技术发展，“人机大 战”广受关注，商业化尝试持续进行,第二次低谷（1987-1997）实用性和商业应用方面受挫，研 究陷入困境，但互联网等基础设 施的建设正为AI发展蓄力,快速成长期（2006-2014）,深度学习快速发展，,深入应用期（2014至今）政策扶持与引导下，,AI技术与制造、金融、 消费等领域深度融,合， 助力产业转型，,大数据积累、算法 深化产业赋能 革新、算力提升，AI产业快速成长， 中国出现AI创业潮,高速发展期（2006-至今）技术广度和深度持续拓展，利 好政策下，各大厂商推动AI技 术商业落地,21世纪初至今医疗、金融、教育等各领域的AI应用程度加 深， 国家层面对AI给予重视与支持，力争保 持美国在AI领域的领导地位2016年以来美国高频出台AI相关扶持计划与 政策，成立多个协会与中心，并为AI研究持 续拨备高额款项2019年2月，美国总统特朗普签署“美国人工 智能倡议”行政命令，强调国家和经济安全， 确保美国在人工智能相关领域保持领先地位,1978年,中国科学大会在北京召开，,科学事业思想解放，为中 国AI产业发展提供基础； 同年，“智能模拟”被纳入 国家研究计划， 中国人工 智能产业在国家层面的推 动下正式发展,，,2017年后2017年发布新一代人工智能发展规划的通知为 中国AI产业的发展确定明确目标， 从国家战略层面 推进中国AI产业发展；同年百度、阿里、腾讯等企 业入选首批中国AI“国家队”自2017开始，AI连续3年在政府工作报告中被提出 已被提升为国家发展战略；各大厂商持续加码AI研 究，阿里巴巴在2017年成立达摩院中国从2017年3月开始正式进入 人工智能驱动的经 济数字化转型阶段,90年代初至21世纪初AI 被 进一步应用至各个领域， 例如1997年，IBM制造的“深蓝”击败国际象 棋冠军、麻省理工学院推出会做面部 表情的机器人2006 年，在 Hinton 和他的学生的推动 下，深度学习开始备受关注IBM、谷歌、亚马逊等大型厂商加码人 工智能,60年代至90年代初美国人工智能相关程序设计语言、 专家系统等取得重大进展， 产品化 方面取得成就，例如1983年世界第 一家批量生产统一规格电脑的公司 诞生美国已尝试应用AI研究成果，例如 利 用 矿 藏 勘 探 专 家 系 统 PROSPECTOR 在华盛顿发现一处矿 藏,中美人工智能产业发展历程中国起步晚，但应用环境较好，人工智能正深度驱动中国经济智能化转型；美 国在技术储备与布局领先，通过政策驱动保持全球领先地位,中美人工智能产业发展历程及特点,1956,21世纪初,1956年AI 正 式 在 美 国诞生 。 卡 内 基 梅 隆 大 学 、 麻 省 理 工学院、IBM 公 司 成 为 美 国最初的3个 核心 AI 研究 机构,中国人工智能产业在政府、 企业和研究机构的共同推动 下发展迅速，为AI产业落地,创造良好环境,中国 中国拥有丰富的AI应用场景，,加之近年来利好政策频出， 在AI商业化方面优势突出,80年代初,1986年智能计算机系统、智能机 器人和智能信息处理等重 大项目被列入“863计划”1997年国家重点基础研究发展计划被提出， 更多 人工智能 相关的项目获得国家资金 支持,2006年至2017年2006年，超级计算机战胜象棋 大师，“人机大战”机器“获胜”， 人工智能热度持续提升 以百度为代表的中国互联网厂 商加快布局AI产业。百度2010年率先布局人工智能， 并在2013年成立百度深度学习研究 院，推动中国AI领域发展,起步,快速成长,美国是人工智能的 诞生地， 诸多高校以及企业为AI发展 贡献了深厚的理论与算法基 础。美国AI技术储备与布局美基础深厚，处于全球领头羊国,地位,美国已正式出台AI国家战略，,决心从技术生态与AI应用等,方面发力，以保持其AI领先 地位,高速发展,美国人工智能产业政策美国政府引导各界开展人工智能技术研究，但其隐私政策对数据使用带来限制， 间接对美国人工智能产业发展造成一定消极影响,国家层面相关政策及影响沙利文洞察,中国人工智能产业政策中央国家政策从人工智能产业规划、创新平台建设及技术应用等方面引导产业健康、 有序发展，推动中国人工智能应用环境及产业发展持续向好,国家层面相关政策及影响沙利文洞察中国重视引导人工智能健康发展，提供较为全面的政策支持和 鼓励政府通过产业目标规划和法规监管引导人工智能产业发展， 通过市场化手段为人工智能企业或机构提供金融财政支持， 如在2018年，安排国拨经费概算8.7亿元启动16个人工智能 研究任务，营造人工智能创新及发展的有利环境，为人工 智能产业快速发展奠定政策基础政府鼓励人工智能领域科学技术研究，公布首批新一代人工智能开放创新平台，分别依托 百度自动驾驶平台、阿里 云城市大脑平台、腾讯医疗影像平台、科大讯飞智能语音 平台进行建设，后续还公布商汤智能视觉平台等创新平台政府以企业需求为导向，构建产业相关配套服务与措施， 鼓励AI企业探索新的商业模式和科技成果产业化路径，加 速重大科技成果转化应用，为中国人工智能关键核心技术 的突破和多领域的规模化应用提供有利的支撑， 例如国家 发改委批准鼓励百度牵头成立深度学习技术及应用国家工 程实验室,在中国制造2025的大背景和智能经济新形态下，各省市响应中央 号召，截至2019年上半年，已有30多个省市发布人工智能相关规划 或专项政策，以人工智能为技术手段，发挥当地产业集群优势，促进 产学研融合并协同发展各省市明确人工智能发展目标，出台的人工智能政策均从企业、 人才、应用示范数量、平台数量和产业规模等可量化的指标作 为着力点进行突破，提升各省市人工智能产业应用转化率。如 江苏省提出到2020年建成50个重点应用示范项目，相关产业规 模超过千亿元北京、上海和深圳在人工智能政策上提出更为细节的指导措施， 均把科研创新放在首位，并突出人工智能产业集群发展和产业 应用的融合。2018年上半年，三大城市人工智能企业数量约占 全国总量的72%。（北京40%，上海20%，深圳12%）,中国人工智能产业政策地方地方政策侧重于引导现代优势产业集群与人工智能技术能力的融合，形成多元,AI生态，营造有利的人工智能创新及发展环境地方层面相关政策及影响沙利文洞察,算法研究早在上世纪六七十年代已开始，,近年来在这些领域的创业公司层出不穷美国AI产业应用落地多集中在医疗、金,融、互联网等数据基础较好的领域,美国人工智能产业布局与图谱美国人工智能厂商较多，软硬实力兼具，大型厂商多综合布局AI产业，创业公 司遍布基础层、技术层和应用层,沙利文洞察美国AI产业基础层多老牌重量级厂商美国AI产业基础层 芯片与传感器实力较 强，主要得益于英伟达、高通等技术实 力强的业内头部厂商的参与IBM、微软、谷歌、脸书、亚马逊等科 技厂商在基础层实力较强，在算法、算 力、数据等技术方面的布局全面，例如 谷歌的TensorFlow深度学习框架在业界 广受欢迎美国AI产业技术层全面发展美国在计算机视觉、语音识别等领域的,中国AI产业基础层整体实力较弱，厂商 正加快布局追赶中国AI产业在基础层的芯片及传感器等 硬件方面实力较弱，少有全球领先的芯 片公司。百度、阿里、腾讯及华为等厂 商在基础层软硬件加快布局中国AI产业技术层发展势头良好百度、阿里、腾讯和华为等综合型厂商 在计算机视觉、自然语言处理、语音识 别等核心技术领域均有布局，同时创业 独角兽在垂直领域迅速发展。在中国丰 富的应用场景支撑之下，AI技术商业化 潜力巨大中国AI产业应用层繁荣，众多厂商在安 防、金融、出行、教育等领域发力，推 动AI落地,中国人工智能产业布局与图谱中国人工智能企业以AI“国家队”和创业独角兽为主，其中“国家队”多综合布局技 术与应用领域，创业独角兽多深耕垂直技术与应用市场,沙利文洞察,基 础 层,技 术 层,应 用 层,综合布局,计算机视觉,语音识别&自然语言处理,机器学习,技术平台,芯片,传感器,数据中心及服务,中美AI发展社会环境优，学校、企业及政府积极合作推动AI发展中美在AI企业数量、专利数量等维度位居世界前两位，且教育 资源丰富，AI发展社会环境好,美国技术布局全面，具有先发优势，AI产业基础好美国早期在芯片及传感器、算法等技术层面已有较深理论与实 践积累，整体技术实力领先；中国在技术生态与应用方面加紧 综合布局，推动AI产业发展,中美人工智能产业环境与技术基础,技术基础,产业环境,AI投资情况中美AI投资应用场景各有侧重，中国 主要投向应用层，美国主要倾向于 基础层的投资,AI论文数量中国AI论文数量增长快，近五年中国AI论文总量高于美国，但论文质量尚 有差距,AI人才数量中国AI人才整体在数量与质量上较美 国差距较大，但正逐步缩小差距,AI专利申请量中国AI专利累计总量大于美国，中美 专利申请人首位分别为百度与微软,AI企业数量,美国与中国的人工智能企业数量分列全球前两位,政策是中美AI产业发展的重要基础中美已将AI产业发展提升为国家战略，在政策推动AI产业全面 发展的基础上，美国更倾向于通过项目合作等方式促进基础技 术的研发，中国更注重通过资金与技术扶持推动区域、产业、 技术创新结合发展,中国经济快速增长，AI落地基础好，AI应用场景更具潜力中国的算力与数据在近十年来取得重大突破，得益于厂商与AI独角兽的技术生态发展和应用布局，IoT持续向AI输送大量数据，AI赋予IoT更为智能的反馈，未来AI与IoT将深入协同发展,中美均从国家顶层设计整体推进人工智能发展，中国侧重资金和技术扶持，美国注重项目合作；美国整体技术实力全球领先，中国部分AI技术实力突出,中美人工智能企业数量在全球范围内占据绝对优势截至2018年中，美国人工智能企业数量2039家，位居世界首位，主要源于美国较好的人工智能产业发展基础中国人工智能产业起步晚于美国，但在社会各界推动下发展迅速，在2014年 至2016年间的人工智能创业潮中新增企业多，截至2018年中，人工智能企业 数量占全球比例近40%,中美人工智能企业概览美国人工智能企业数量位居全球首位，中国位居第二；全球人工智能企业数量,美国中国,2039,1040,TOP10城市中，北京位列第一中美人工智能企业数量全球占比及数量（2018年中）全球人工智能企业数量TOP10城市分布（2018年中）,40.8%,20.8%,38.4%,美国,中国,其他,40.0%,30.0%,30.0%,美国,中国,其他,北京、旧金山的人工智能企业数量位居全球一二位中美企业在全球人工智能企业数量TOP10中占比分别为40%、30%，其中 北京 以412家人工智能企业位列全球首位，旧金山以289家位居第二中美人工智能城市主要集中在经济发达、科技发达、创业环境宽松的区域。 中国以北上广深一线城市为主要聚集区，美国以 旧金山湾区、纽约湾区为主 要聚集地,412,289,275,211,188,122,117,109 106,84,中美AI人才在数量与质量上差距较大，中国正在加强AI人才培养，提升整体人才储 备实力数量与质量上仍与美国有一定差距：根据清华大学数据，中国人工智能人才仅为18232人，美,国较中国多出56.5%，而其中中国人工智能领域 杰出人才数为977人，不足美国的五分之一， 且杰出人才占比仅为5.4%，与美国的17.1%有较大差距，主要原因在于中国人工智能领域科研 环境建立较晚，整体人才缺失国家出台政策，加大中国AI人才培养投入：自科技部在2017年发布新一代人工智能发展规,划后，全国已有30多个省市发布了人工智能专项政策，人工智能学科和专业建设加快推进，,全国30多所高校成立了AI学院，75所高校自主设置了89个人工智能相关二级学科或交叉学科，,加大了对人工智能领域的人才投入，增强技术储备,在学界，中国较美国在顶尖AI人才培养上仍有明显差距，且美国对顶尖AI人才的吸引力更大中国AI领域科研教育水平不如美国，人才资源较少：全球77%的AI专家工作于学界，23%工作于 业界，导致高校及科研机构成为人工智能人才竞争的核心要素， 中国顶级人工智能人才中40% 需依靠从美国高校科研机构引进美国对顶尖AI人才的吸引力更大：美国高校培养了44%的AI顶会作者但吸引了46%的AI顶会作者 在美国就业，证明了美国在顶尖人才吸引力的领先地位，中国整体落后，但 头部厂商人才吸 引力正在增长，例如百度先后吸引王海峰博士、吴华博士、贾磊博士等一大批人工智能权威 科学家，同时由于人才向心力的作用，中国AI领域人才储备有望持续提升,44%,45%,11%,46%,43%,11%,中美人工智能人才对比中美领衔全球人工智能领域人才分布，中国在人才总量、杰出人才数量与占比 上均落后于美国，在人才培养上有明显差距，但人才吸引力正在增长,美国其他中国美国其他中国中美人工智能人才质量对比（2018年）,18232,28536,977,4885,5.4%,17.1%,0.0%,5.0%,10.0%,15.0%,20.0%,0,10,000,20,000,30,000,中国,美国,人才投入总数杰出人才数量,人工智能顶会作者 博士毕业地分布（2019年）,人工智能顶会作者 就业地分布（2019年）,中国人工智能论文近五年在产出量和增速上大幅领先美国，整体论文质量仍有差距，但顶尖论文水平正逐步接近,141,810,74,676,149,096,52,176,1998-2018年论文产出量,2013-2018年论文产出量,中国美国,382,264,737,768,358,312,2419,1280,15.8%,20.6%,-,500,1,000,1,500,2,000,2,500,0.0%,5.0%,10.0%,15.0%,20.0%,3,00025.0%,录取论文量提交论文量录取率,中美人工智能论文总产出对比部分人工智能顶会中美论文对比（ 2019年）,政策支持与社会投入促进中国人工智能技 术储备快速发展中国各级政府多次出台有关人工智能发展的规 划与政策，大大激发了社会关注度与人工智能 相关科研、就业与创业热情近5年来，中国较美国多出43.1%的人工智能领 域论文产出量，可见中国人工智能领域目前科 研关注度较美国更高，发展更快,国AI领域研究成果增速较快，而录取率方面，中 国以15.8%落后于美国的20.6%， 整体论文质量稍差 于美国，但部分领域质量逐渐赶上美国,美国59%,其他25%,中国16%,美国32.5%,中国28.3%1166篇,AI领域高被引前1%论文 国家分布（ 2018年）,AI领域高被引前100篇 国家分布（ 2018年）,从被引用频率看，中美在世界顶尖论文数量上大幅领 先，但其中最顶尖论文更多来自于美国对比AI领域高被引前1%的4130篇论文国家分布，中美以1166 与1345篇遥遥领先其他各国，合占总数的60.8%，可见中美两 国在理论基础与科研成果上领先全球高被引前100篇论文美国占59篇，中国仅占16篇，主要原因 在于中国整体科研环境及AI人才培养较美国仍有一定差距,1345篇,其他39.2%1619篇,AAAIACLICCV中美人工智能顶会论文数量领衔全球，但美 国普遍论文录取率更高2019年自然语言处理顶会ACL与计算机视觉顶会ICCV上，中美录取论文数遥遥领先其他国家，如ACL上第二名的中国论文录取数接近第三名英国的7倍中国在2019 年AAAI 峰会提交论文数量接近去年1,242篇的 两倍，美国较去年仅增长37%，可见中,中国,中国,中国,美国,美国,美国,中美人工智能论文对比,中美人工智能专利对比,中国人工智能专利申请数量大于美国，但国际专利较少，百度与微软分列中美第一，展现一定头部效应,94,539,2,568,78,085,10,892,100,00080,00060,00040,00020,000-,专利申请量PCT国际专利申请量,中国美国,中美人工智能专利累计申请量对比,（国家工业信息安全发展研究中心， 2018年）,中国AI专利数量已大幅超过美国，但在国际专利数量上低 于美国中国AI国内专利申请数量位居全球第一，且与其他国家有拉开差 距之势：在2012年超过日本，2017年超过美国，中国专利数量五 年内增长约10倍，大约是美国的2.5倍，在国内专利申请数上占优中国国际专利数量与美国差距较大：在PCT国际专利申请上 美国 以超过一万项PCT国际专利申请位列世界第一位，占世界所有人 工智能PCT国际专利申请的41%，而中国位列第三位，占10%，证 明中国人工智能专利国际化水平较美国有待提高,百度与微软领衔中美AI国内专利申请微软及IBM专利申请数量大幅领先美国其他厂商；根据2019年12月工信部发布的报告， 百度 以5712件专利申请量连续三年 位列第一，并包揽深度学习、语音识别、自然语言处理、智能 驾驶等多个AI核心领域专利数量第一,5,712,4,115,3,755,3,656,3,079,百度,腾讯,浪潮,华为,阿里,18,365,15,046,10,178,9,536,4,464,微软,IBM,高通,谷歌,英特尔,中国人工智能主要专利申请人对比美国人工智能主要专利申请人对比（中国工信部，截至2019年12月）（IPlytics，截至2019年5月）,中美人工智能投融资对比人工智能是中美一级市场热门投资领域，中国人工智能细分领域投资方向广于 美国，投资轮次正在后移,56,157,330,450 477,501,346,207,308,377,464,533,466,486,200100-,300,400,600500,-,5,000,10,000,15,000,20,000,2013,2016,2017,20142015中国AI投资金额中国AI投资笔数,20182019美国AI投资金额美国AI投资笔数,中美人工智能 投资额与投资笔数（百万美元）中美人工智能投资方向对比（2019）中美人工智能投融资A轮及以前比例（2019）,受中国一级市场大环境趋冷与AI投资热度下降影 响，中国AI投资额自2015年来首次低于美国2013年至2018年，中国AI领域投资热度远高于美国，5年间,投资规模CAGR为96.8%，而美国为52.1%，中国AI投资额从2015年开始超过美国，至2018年达到约160.5亿美元，而2019年在投资额与投资笔数上均低于美国2019年中国一级市场投资机构遇到“募资难，退出难”等问 题，导致整体投融资大环境趋冷， 一级市场整体投融资笔数 较2018年下降29.8%。中国AI投资热度伴随政策红利在 2017-2018年达到顶峰，但由于行业竞争加剧，投资决策 难度增加，热度下降，趋于冷静，AI相关投资开始缩水,中美投资方向相对一致，部分细分领域差别 较大，而中国投资方向整体更广 中美两国的AI投资方向大体一致，但由于 中国应用场 景广阔，资金流向应用层可更快获利，而 基础层资金 与技术门槛较高，中国缺乏高端人才与基础理论的积 累，切入基础层的难度较大， 故中国AI投资相对聚焦 在应用层2019年中国投资了超过70个AI相关的细分行业，而美 国仅50余个，侧面说明中国AI投融资方向与思路更广,2019年开始中国对AI初创企业的关注度低 于美国2019年之前，中国对于AI初创企业关注度更高，与 美国相比，2018年 中国AI企业平均获投率高出18%， 平均快5个月获得第一笔融资2019年开始，中国开始更关注AI领域战略投资与并 购，随着一级市场大环境收紧，竞争格局进一步显 现，初创企业较以往融资困难，中国AI领域A轮及以 前融资比例下降而战略融资比例较2018年增加17%,医疗器械及硬件 其他企业服务行业信息化及解决方案 黑科技及前沿技术医疗信息化 自动/无人驾驶数据服务 机器人芯片半导体,0.0%,4.0%,8.0%,12.0% 16.0%,20.0%,中国美国,中国,54%,68%,美国,中美AI产业差异,技术布局,AI生态,技术储备,AI应用,美国在技术布局上优势明显，中国在计算机视觉与语音处理等技术领域已与美国比肩美国技术布局更广、更精：美国在基础层与技术层的布局领 先于中国，如芯片上拥有行业领先的英伟达GPU与谷歌TPU 等；除百度的飞桨外，其他主流深度学习开源框架均来自于 美国中国在计算机视觉、语音识别等领域已与美国对齐：如百度 预训练模型ERNIE超越微软、谷歌拿下Glue冠军，商汤一举 拿下ImageNet 2016年三项冠军；云从科技在Librispeech上 刷新世界纪录,中国虽已在论文与专利数量上赶超美国，但技术 储备整体实力相对落后中美厂商专利储备布局均较全面，但细分领域方向不一：美 国厂商较热衷于机器学习、语音识别与合成处理等领域，中 国厂商则较倾向支付、交互技术、视频图像信息处理、智能 搜索等领域，二者均聚焦无人驾驶、数据文本聚类等领域美国AI科研院校与厂商AI人才储备有明显优势：2019年AI顶 会作者中44%博士毕业地为美国，是中国的四倍，来自MITCSAIL、斯坦福SAIL、卡耐基梅隆RA等多个老牌AI领先院校 研究所，同时美国厂商拥有接近中国5倍的AI杰出人才储备,美国AI技术生态占优，但中国政策推动AI生态高 速发展美国AI技术为行业主流，利于搭建AI技术生态：美国在芯片与算力、深度学习框架等领域上领先中国，如亚马逊与谷歌 拥有超过300万台服务器， 谷歌与脸书拥有TensorFlow与Pytorch等行业主流框架中国政策推动：政策推动下，各级政府、企业、投资机构和 学术界之间进行高度紧密合作，构建良好的AI投资、创业、 研究与合作环境,中国AI技术国产化趋势明显，百度等厂商起到推 动作用中美贸易冲突升级：中美贸易环境持续恶化，美国出现针 对中兴、华为等中国企业的出口“禁令”，到2020年1月5日美 国商务部宣布对中国禁止出口AI软件，由于中国部分AI技术 仍高度依赖美国，贸易环境恶化对中国AI可持续发展造成一 定威胁百度等厂商正引领转型进程：百度等厂商高度重视AI领域自 主知识产权，推出国产AI芯片昆仑与鸿鹄、深度学习平台飞 桨等,中美人工智能产业概况对比总结美国AI产业整体领先，中国紧随其后。中国AI整体发展相对偏弱，但部分领域 的顶尖技术已能与美国对齐，且国产化趋势明显,1,2,3,中美人工智能产业概况,中美主要大型人工智能厂商,人工智能产业趋势洞察,谷歌在全球AI厂商中整体实力领先，百度在中国AI厂商中综合实力领先从技术储备、技术布局、AI生态及应用四个维度对中美AI头部企业的综合实力进行量化分析美国AI厂商中，谷歌是领导者，微软、亚马逊等企业紧随其后谷歌稳居第一，微软亚马逊紧随其后，而脸书与IBM分别由于生态与技术深度的欠缺稍显落后中国AI厂商中，百度领衔，阿里、腾讯、华为等积极跟进百度AI综合实力突出，排名第一，与阿里、腾讯、华为等共同推动中国AI产业发展,中国厂商中 百度一马当先，位居 全球前四，是 中国AI 产业领先者中国厂商在利好政策扶持下抓住发展机遇，百度 积极在AI产业 全面布局，部分核心技术领先美国厂商，并承担深度学习工程 实验室、自动驾驶平台等国家级项目，在中国AI厂商中综合实 力排在首位美国AI厂商整体实力领先，谷歌稳居全球AI厂商首位美国AI产业发展早，厂商注重全产业布局，尤其在算法、芯片 等核心领域积累深厚，在综合AI技术水平方面相对更强，其中 谷歌通过“AI+硬件+软件”的模式，奠定技术基础、拓宽应用领 域，已在 智能搜索、智能家居等领域取得较好的商业化成果， 综合技术实力与综合落地能力均保持领先,中美人工智能厂商实力对比百度在中国厂商中一马当先，并在全球市场位于前四名，谷歌稳居全球AI厂商 首位,中美人工智能厂商实力对比,综 合 AI技 术 实 力,综合AI落地能力,注：“综合AI技术实力”包含AI专利、AI论文、AI芯片、机器学习框架等指标；“综合AI落地能力”包含AI开发平台、合作机构数量、AI产业与服务、AI落地表现等指标,（沙利文绘制）,中美人工智能厂商实力对比评价模型说明,技术储备、技术布局、技术生态与AI应用基本概括了企业人工智能布局的所有维度，能够全面体现头部企业的AI实力,中美人工智能厂商对比评价模型在全面、客观、时效性、模块化及独立性 等原则下，基于系统与科学的评价体系， 本报告从技术储备、技术布局、技术生态 及AI应用这4个核心维度对中美AI厂商企业 的AI综合实力进行全面的量化对比分析， 其中技术储备与技术布局综合体现企业的AI技术实力，是企业技术生态与AI应用布 局的基础，而技术生态与AI应用是企业AI 业务商业变现的直接方式。对比评价模型 的维度及权重如右侧图表所示： 技术储备维度主要体现企业当下以及未 来持续在AI业务发力的基础 技术布局维度主要体现企业AI业务布局 的技术基础 技术生态维度主要体现企业的AI技术开 放程度、云服务水平方面的综合实力， 还包括企业AI创业扶持力度、跨界合作 程度等综合水平AI应用维度主要体现企业在AI业务的商 业落地广度与深度注：以下所列厂商信息尽可能满足可视化横向对比，整体评估基于企业各个维度综合考虑,中美人工智能厂商实力对比评价逻辑与过程,中美人工智能厂商实力仍存一定差距，美国厂商普遍在技术储备、布局与应用层面实力强，中国厂商在应用层面实力突出,中美AI厂商实力对比逻辑与评价过程,评价一共涉及4大维度、18个细分指标基于指标重要性，对维度与指标给予相应的权重分配，基于各家厂商在细分指标下的表现进行综合定量与定性 信息进行综合评价，并量化各家在各个维度的综合表现，与权重相乘将各个维度总分加总，可看出各家在各个维度的实力情况，并可对各家总体AI实力进行对比,注：阴影面积大小代表相应维度相对实力，不代表绝对评分,中美人工智能厂商实力对比美国谷歌稳居第一，微软亚马逊紧随其后，而脸书与IBM分别由于生态与技术深度 的欠缺稍显落后,综 合 AI技 术 实 力,微软综合技术实力突出，凭借最多的AI专 利储备及领先的语音识别、计算机视觉等 技术实力处于领先地位,亚马逊综合落地较强，拥有 世界第一的科研投入与完备 的云生态,脸书技术实力优异，拥有 极强的科研实力与技术布 局，但生态上稍显不足,IBM商业落地突出， 在 企业 服务上的领先地位确立了其 商业落地优势，但 技术布局 优势不明显,谷歌综合实力位居第一，以突出的技 术创新与 业务积累在技术水平与商业落地两方面均领先于其他美国厂商,注：“综合AI技术实力”包含AI专利、AI论文、AI芯片、机器学习框架等指标；“综合AI落地能力”包含AI开发平台、合作机构数量、AI产业与服务、AI落地表现等指标,综合AI落地能力,（沙利文绘制）,中美人工智能厂商布局谷歌谷歌拥有世界顶尖科学家团队，重视基础科学研究，使其技术储备优势较大， 同时创新能力出众，使其在技术布局上全球领先,谷歌在技术储备上位列前茅，拥有深度学习领军级别科学家，且在基 础科学研究领先全球,谷歌在技术布局上领衔全球，特别是在自然语言处理与计算机视觉模 型、机器学习框架领域广受业界欢迎,沙 利 文 洞 察,综 合 技 术 水 平,综 合 AI商 业 落 地 情 况,沙利文洞察,中美人工智能厂商布局谷歌众多的优秀开源项目与活跃的一级市场投资使谷歌拥有繁荣的AI生态；谷歌以,“AI+硬件+软件“的形式实现较高的AI商业化水平,无人驾驶,AI+硬件,+软件,AI生态,第一家提供无安全员的无人驾驶出租业 务的公司，其 无人工干预行驶里程超过 其他厂商的总和旗下Waymo的估值曾接近2500亿美元,Pixel等系列硬件产品依赖谷歌机 器学习芯片，实现耳机智能调节 音量，手机智能照片管理等功能软件上如Google Lens等利用计算 机视觉等技术提供智能识别功能AI+软件+硬件是目前领先的人工 智能toC商业化模式,TensorFlow、Deepdream、SyntaxNet等 使用度高且受欢迎的开源项目使谷歌生 态活跃度较高积极的AI领域投资并购也使谷歌能 迅速 布局，增加创造力,中美人工智能厂商布局微软卓越的人才储备及专利储备使微软在技术储备名列前茅，也促使其在技术布局 的广度与深度均有领先,微软拥有庞大的AI团队与专利储备，AI部门超过8000人，专利储备全球第一,微软在AI技术布局的不同方向均有领先，在语音识别与计算机视觉等方向都率先达到类人水平,沙 利 文 洞 察,综 合 技 术 水 平,综 合 AI商 业 落 地 情 况,中美人工智能厂商布局微软微软以智能云为核心实现AI赋能，为企业或组织数字化、智能化转型提供解决 方案，同时构建繁荣度较高的AI生态,智能云,通用AI,企业智能,化转型,企业智能化解决方案是微软的核心AI应用,方向微软以Azure AI 为基础， Office 365 与 Dynamics 365为工具，为企业数字化、智 能化转型提供解决方案,已 发 布 通 用 AI 框 架 Avatar Framework投资OpenAI十亿美元致力于开发 通用人工智能， 在通用AI的研究 上相对领先,沙利文洞察微软自2015年成立智能云部门来，该部 门已成为其业绩与股价增长的主要来源,智能云部门赋能开发者和合作伙伴持续 创新， 拓展广泛应用前景， 例如Azure Kinect DK 开发工具包利用深度学习与HoloLens结合，实现混合现实远程会议,沙 利 文 洞 察,综 合 技 术 水 平,中美人工智能厂商布局亚马逊亚马逊的研发投入居全球首位，为AI技术储备奠定较好基础；在AI技术布局方 面，AI芯片技术实力突出，具有较强的竞争优势,1.不是以Alexa为核心,中美人工智能厂商布局亚马逊亚马逊在生态建设上以云计算为核心，以Alexa为AI服务入口，对内外赋能，未来 将专注人工智能云，促使AWS应用服务更加全面、智能化,