人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：人工智能技术层重点分类,计算机视觉发展历程,计算机视觉市场规模,语音识别发展历程,语音识别市场规模
1、 机器视觉和语音识别是主要市场
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。
该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。
2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元
1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJGibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。
计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。
国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46433亿美元，预计到2027年将达到950805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为469%。
3、语音识别发展科追溯到1956年
语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。
目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。
随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。
疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。
2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为1421亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。
4、美国AI高层次学者数量大幅领先
AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比622%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比98%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
（一）加快技术研发，突破产业瓶颈。以掌握原理实现突破性技术创新为目标，把握技术发展方向，围绕应用和产业急需，明确发展重点，加强低成本、低功耗、高精度、高可靠、智能化传感器的研发与产业化，着力突破物联网核心芯片、软件、仪器仪表等基础共性技术，加快传感器网络、智能终端、大数据处理、智能分析、服务集成等关键技术研发创新，推进物联网与新一代移动通信、云计算、下一代互联网、卫星通信等技术的融合发展。充分利用和整合现有创新资源，形成一批物联网技术研发实验室、工程中心、企业技术中心，促进应用单位与相关技术、产品和服务提供商的合作，加强协同攻关，突破产业发展瓶颈。（二）推动应用示范，促进经济发展。对工业、农业、商贸流通、节能环保、安全生产等重要领域和交通、能源、水利等重要基础设施，围绕生产制造、商贸流通、物流配送和经营管理流程，推动物联网技术的集成应用，抓好一批效果突出、带动性强、关联度高的典型应用示范工程。积极利用物联网技术改造传统产业，推进精细化管理和科学决策，提升生产和运行效率，推进节能减排，保障安全生产，创新发展模式，促进产业升级。
（三）改善社会管理，提升公共服务。在公共安全、社会保障、医疗卫生、城市管理、民生服务等领域，围绕管理模式和服务模式创新，实施物联网典型应用示范工程，构建更加便捷高效和安全可靠的智能化社会管理和公共服务体系。发挥物联网技术优势，促进社会管理和公共服务信息化，扩展和延伸服务范围，提升管理和服务水平，提高人民生活质量。
（四）突出区域特色，科学有序发展。引导和督促地方根据自身条件合理确定物联网发展定位，结合科研能力、应用基础、产业园区等特点和优势，科学谋划，因地制宜，有序推进物联网发展，信息化和信息产业基础较好的地区要强化物联网技术研发、产业化及示范应用，信息化和信息产业基础较弱的地区侧重推广成熟的物联网应用。加快推进无锡国家传感网创新示范区建设。应用物联网等新一代信息技术建设智慧城市，要加强统筹、注重效果、突出特色。
（五）加强总体设计，完善标准体系。强化统筹协作，依托跨部门、跨行业的标准化协作机制，协调推进物联网标准体系建设。按照急用先立、共性先立原则，加快编码标识、接口、数据、信息安全等基础共性标准、关键技术标准和重点应用标准的研究制定。推动军民融合标准化工作，开展军民通用标准研制。鼓励和支持国内机构积极参与国际标准化工作，提升自主技术标准的国际话语权。
（六）壮大核心产业，提高支撑能力。加快物联网关键核心产业发展，提升感知识别制造产业发展水平，构建完善的物联网通信网络制造及服务产业链，发展物联网应用及软件等相关产业。大力培育具有国际竞争力的物联网骨干企业，积极发展创新型中小企业，建设特色产业基地和产业园区，不断完善产业公共服务体系，形成具有较强竞争力的物联网产业集群。强化产业培育与应用示范的结合，鼓励和支持设备制造、软件开发、服务集成等企业及科研单位参与应用示范工程建设。
（七）创新商业模式，培育新兴业态。积极探索物联网产业链上下游协作共赢的新型商业模式。大力支持企业发展有利于扩大市场需求的物联网专业服务和增值服务，推进应用服务的市场化，带动服务外包产业发展，培育新兴服务产业。鼓励和支持电信运营、信息服务、系统集成等企业参与物联网应用示范工程的运营和推广。
（八）加强防护管理，保障信息安全。提高物联网信息安全管理与数据保护水平，加强信息安全技术的研发，推进信息安全保障体系建设，建立健全监督、检查和安全评估机制，有效保障物联网信息采集、传输、处理、应用等各环节的安全可控。涉及国家公共安全和基础设施的重要物联网应用，其系统解决方案、核心设备以及运营服务必须立足于安全可控。
（九）强化资源整合，促进协同共享。充分利用现有公共通信和网络基础设施开展物联网应用。促进信息系统间的互联互通、资源共享和业务协同，避免形成新的信息孤岛。重视信息资源的智能分析和综合利用，避免重数据采集、轻数据处理和综合应用。加强对物联网建设项目的投资效益分析和风险评估，避免重复建设和不合理投资。物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。非常不错的。
1、毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作。2、该专业毕业生也可在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作。3、在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等。
作者：郑琼洁 刘 勇
近年来江苏省物联网产业规模保持25%以上的增长率，物联网产业整体规模位居全国前列。截至2019年，全省物联网相关产业规模近7000亿元，形成了以支撑层、感知层、传输层、平台层和应用层为代表的物联网产业结构。其中，应用层的占比不断增加，涌现出一批有技术、有市场、上规模的物联网企业，全省物联网企业已超3000家，年销售收入10亿元以上的企业达到40余家，从业人员达到30余万人。江苏物联网产业发展先发优势不断凸显、规模效应与集聚效应不断凸显、产业布局持续优化、产业链条不断延展、骨干企业的龙头效应不断显现，自主创新能力不断增强，尤其是在国际物联网产业标准制定中占据了重要的地位，已成为江苏产业发展的高地和区域名片。
与此同时，有三大因素制约江苏物联网产业的发展。
（一）技术与市场对接不畅，骨干企业创新带动力不强
近年来，江苏物联网企业数量迅速攀升，物联网技术研发能力也大幅提升，但从企业的盈利情况看，有近五成的中小企业处于亏损或不盈利状态，这些企业的可持续发展能力较弱，主要原因是这些企业的技术与市场无法实现有效对接，存在技术市场化和应用推广难的问题。从江苏物联网产业的总体来看，其产业总体规模和企业的规模较小，缺少产业发展带动力强的上游骨干企业，尤其缺少“专尖特精”的物联网企业。骨干企业带动作用不强。在传感器环节，缺乏具有自主知识产权的创新型骨干企业，在系统集成环节，缺乏具有软硬件、网络、平台、应用流程耦合的一体化高端综合集成服务能力的龙头企业和大型服务商。同时龙头和骨干企业与产业链相关企业合作不够紧密，技术与市场对接不畅，许多物联网产品和技术处于产业链的低端，核心技术链和产业链尚未形成，整体核心竞争力不强。
（二）核心技术亟待突破，标准化建设有待加强
江苏虽然是我国物联网产业发展的先行区和物联网产业发展的重要示范区，但与国外发达国家相比仍存在一定的差距，主要表现在：规模化产能较小、核心技术不强、处于产业链的低端，感知与智能处理产业与国外差距较大。核心芯片、基础性系统、基础性架构等关键领域与国外相比存在较大差距，中高端传感器依赖进口，智能处理和云计算的基础架构由发达国家主导，缺乏能实现硬件、物联网、网络、平台、应用和业务流程端到端大系统综合集成企业，智能和微型传感器、超高频和微波射频识别（RFID）、地理位置感知等感知技术，以及近距离无线通信、低功耗传感网节点、人机/机器智能交互（M2M）终端、异构网络融合、网络管理等传输技术、基于MEMS 工艺、薄膜工艺技术形成的敏感芯片等相关技术研发水平和标准制定工作落后。物联网的整体研发能力不强，大多数领域的核心技术尚处在研发阶段，从物联网核心架构到各层的技术体制与产品接口大多未实现标准化，物联网标准化工作尚处于起步阶段，标准化建设有待于进一步加强。
（三）研发投入力度不够，创新人才不足
物联网产业技术研发需要投资大量的资金和人才。在研发资金投入方面，与广东（深圳市、广州市）相比，江苏每年对物联网产业发展资金投入力度不大，对物联网企业研发支撑不足，同时与广东企业（腾讯、华为、中兴等企业）相比，江苏物联网企业研发经费投入占比整体较小。在创新人才支持方面，与广东相比，江苏物联网产业发展人才引培力度较小，同时也存在着人才引培政策制度不完善和不够落地、对稀缺高端人才的招引和需求量最大的中端人才的引流不足、一流的人才梯队缺失等问题。
为此，建议从以下三方面入手推动江苏省物联网产业高质量发展。
（一）增强龙头效应，打造产业核心技术创新高地
一是打造一流物联网创新企业。大力支持引进国内外龙头企业，鼓励支持企业进行产业前瞻性与共性关键技术创新和应用试点创新，鼓励企业树立品牌意识，打造一批物联网行业的龙头和骨干企业，突出龙头骨干引领作用，建设一流创新企业。通过“以评促建”和“以评促改”，完善企业的评价考核体系，加大核心技术自主可控程度、研发成果质量、创新辐射带动作用等指标的权重，引导龙头骨干企业加大研发投入，优化研发支出结构，联合高校院所加强“卡脖子”技术相关的基础研究和应用基础研究，加快提升攻关引领能力。二是建设物联网产业重大创新平台。强化企业主体创新地位，鼓励重点领域龙头企业联合产业链企业开展协同创新，重点在物联网领域突破一批“卡脖子”技术和“杀手锏”技术。加快建设江苏物联网创新促进中心、国家高性能计算应用技术创新中心、江苏省先进封装与系统集成制造业创新中心、国家传感网工程技术研究中心等一批国家级、省部级重大创新平台。加强与高校院所合作对接，协同开展基础研究和技术攻关。三是提升物联网产业链协同能力。壮大产业集群，带动民营企业创新能力建设。推动产业集群式发展，强化企业专业化协作和配套能力。围绕“卡脖子”技术攻关，支持民企广泛参与龙头、骨干企业和高校院所等牵头的项目，组建创新联合体，加快形成强协同、弱耦合的创新生态。根据任务体量和条件要求，鼓励民企牵头申报。同时，通过完善 科技 创新政策，加强创新服务供给，激发创新创业活力，引导民企加大研发投入，完善技术创新体系，推动“小而美、小而精”的 科技 型中小企业蓬勃发展，与“国家队”之间形成优势互补的局面。
（二）强化技术与市场协同，搭建 科技 创新协同攻关体系
攻破物联网关键技术，提升物联网产业核心能力需要政府、企业、高校、科研机构、 社会 中介服务机构和个人等的创新行为主体，以及创新资源和创新环境协同实现。一是提升技术体系化能力，实施锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略布局。面对日益严峻的外部环境挑战，在推进物联网技术跨界创新时，应从战略高度、以战略思维系统谋划 科技 创新布局，优化 科技 计划，形成锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略部署路径规划，形成多维度、多循环的关键技术供给体系和对内对外开放合作格局。二是提高组织体系化能力，打通知识突破与商业实现的价值链接。对于物联网产业关键核心技术的攻关，要 探索 大纵深、跨学科的研发模式，打通产学研创新链、产业链、价值链，拓展包括产业大基金在内的各类创新投资渠道，实现集科学发现、技术跃升和产业化方向于一体的突破，实现知识突破与未来面向商用生态的有效衔接。聚焦全球竞争的源头技术供给，不仅是追逐“国际发表热点”，更需要形成核心技术突破后的持续改良机制，及时跨越技术商用的成熟度阈值。实现知识突破与商业实现的价值衔接，需要改革当前重大 科技 创新工程的组织实施方式。三是鼓励重大攻关计划的创新单元之间的知识共享。鼓励物联网创新能力强的创新型领军企业，与其他创新主体形成协同互动。在核心技术攻关上，借鉴重大公共创新平台的成功经验，制定权责分明的知识产权共享和保护机制，鼓励各类战略 科技 力量形成优势资源平台的吸引力和合作凝聚力，引领对领域的核心科学问题和共性技术的持续攻关。
（三）加大要素投入，优化物联网产业发展政策环境
一是加大资金投入，创新财政资金支持政策。统筹利用现有资金资源，加大对物联网产业发展的支持。采用政府引导、市场化运作方式， 探索 建立国家物联网产业专项投资基金。鼓励运用政府和 社会 资本合作模式，引导 社会 资本参与重大项目建设。深化产融合作，在风险可控的前提下，推动商业银行创新信贷产品和金融服务，推动政策性银行在国家规定的业务范围内，根据自身职能定位为符合条件的企业提供信贷支持。健全融资担保体系，完善风险补偿机制，鼓励金融机构开展股权抵押、知识产权质押业务，试点信用保险、 科技 保险，研究合同质押、资质抵押的法律地位和可行性。二是完善人才引育体系，打造人才技术梯队。鼓励高校面向产业发展需求，优化专业设置和人才培养方案，培育物联网和信息技术人才力量和后备干部。支持高校院所高层次人才到企业任职或兼职，选聘优秀 科技 企业家到高校担任“产业教授”，实现人才双向流动。鼓励产业园区、企业、实训（实习）机构，以及江苏高校、职业（技工）院校，联合或独立开展江苏物联网集群产才融合示范基地评估，打造一批特色化示范性物联网学院、物联网实训（实习）基地。三是加大对外宣传，提升政策效度。通过举办展会、大赛等多种形式搭建企业技术交流平台为本地企业营造良好的发展氛围。力争更多国家级、省级改革试点、创新平台落户江苏，进一步强化产业发展和企业需求导向，进一步加大宣传力度，对外推广重点项目、产品，帮助企业快速发展，进一步彰显全链扶持和分类施策原则，不断提升新政策的覆盖面、含金量、精准度。
作者单位：南京市 社会 科学院、江苏省扬子江创新型城市研究院/江南大学中国物联网发展战略研究基地
本文刊于《中国发展观察》杂志2021年第3-4期合刊
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