我國AI產業(yè)生態(tài)初步形成。AI產業(yè)鏈的三個核心環(huán)節(jié)：上游是基礎能力提供商，中游是服務及技術提供商，下游是應用提供商。但AI產業(yè)鏈的發(fā)展遠遠落后于發(fā)達。

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在AIL域率先發(fā)力。互聯(lián)網(wǎng)巨頭通過調整公司架構，推動技術創(chuàng)新，構建產業(yè)生態(tài)，投資、收購AIL先企業(yè)來布局AI。百度發(fā)布了度秘和自動駕駛汽車，推出開源平臺Paddle。騰訊發(fā)布了新聞撰寫機器人Dreamwriter，并推出了優(yōu)圖等圖像識別工具。阿里推出了人智能平臺DAPAI。

傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)也開始利用AI進行轉型升J。隨著產業(yè)的升J和轉型，IT巨頭也借助AI推動智能化服務，提升企業(yè)的智能化水平。海爾以互聯(lián)工廠智能制造為中心，打造開放生態(tài)系統(tǒng)。

初創(chuàng)企業(yè)爆發(fā)式出現(xiàn)。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)持續(xù)火熱，在各行業(yè)L域搶占先機。在語音L域，有捷通華聲、思必馳等；在圖像和視頻L域，有曠視科技、商湯科技等；在芯片L域，有寒武紀、深鑒科技等。

但人才發(fā)展形勢嚴峻，缺口需求迫切。據(jù)WRP預測，美國產業(yè)人才總量約是的兩倍�；�礎層人才數(shù)量是的13.8倍。AI產業(yè)的發(fā)展需要復合型人才，現(xiàn)有人才多是單一的專業(yè)背景，距離解決實際問題還有一定的距離。

AI成為新型基礎設施，見圖6。加快5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、AI、物聯(lián)網(wǎng)等新型基礎設施建設，提升傳統(tǒng)基礎設施智能化水平，構建G速、智能、泛在、安全、綠色的新一代信息網(wǎng)絡，形成適應數(shù)字經濟與實體經濟融合發(fā)展需要的信息基礎設施體系，未來發(fā)展可期。

我國AI企業(yè)數(shù)量保持在梯隊。截至2019年9月底活躍AI企業(yè)（總體上指對外提供產品、服務以及相關解決方案的企業(yè)）達5526家，其中2010年及之后成立的企業(yè)有4207家，大陸企業(yè)數(shù)量超過1200家，僅次于美國。我國AI專利授權量穩(wěn)定增長。AI專利申請量占比超過90%，授權量占比40%。計算機視覺L域的申請量超過5萬件，遠超語音L域1.1萬件和自然語言處理L域1.5萬件。美國在各技術L域上的專利授權量上多面L先。我國研究人才不足，AI學者數(shù)量Top20機構無一位于，11家位于美國，除微軟和谷歌外全部為G校。

AI+工業(yè)：成為工業(yè)轉型升J的助推劑。AI對工業(yè)L域具有巨大的賦能作用。2018-2025年制造業(yè)AI市場規(guī)模(億美元)，年CAGR超過50%。AI在各L域增加值總值(GVA)占比預測(2035,%)，制造業(yè)增加值排名。如圖7為四大技術(體系)聚焦十類工業(yè)場景。

AI+車聯(lián)網(wǎng)，見圖8：車端的AI應用為自動駕駛提供多面支撐。AI深入自動駕駛感知、決策交互與控制的各個環(huán)節(jié)，已成為公認核心關鍵技術。

AI+電信，見圖9：已率先應用于網(wǎng)絡運維，并逐步向管控L域發(fā)展。在運維L域，AI輔助節(jié)省大量人工，降本增效；在管控L域，AI充分釋放網(wǎng)絡潛能，實現(xiàn)的靈活、G效和自動化。