正略咨询|正略咨询：透视人工智能的产业格局与发展机遇( 六 )
零售行业：人工智能应用的战略方向明确 ， 应用场景清晰；人工智能组织的驱动变革能力强劲；拥有持续性更强的数据基础 。
制造行业：作业的流程化、自动化程度突出 ， 具备整洁的数据基础 。
通信行业：高频的使用场景 ， 构造了获取海量数据的基础 。
教育行业、旅游行业：创新文化凸显 ， 为人工智能的定制化应用提供更多想象空间 。
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图1-15 全球人工智能的各行业应用潜能矩阵
信息来源：中国人工智能学会、公开资料；提炼制图：正略咨询
02、竞争激烈度与产业空白
在各国政策和全球资本驱动下 ， 人工智能行业发展迅猛 ， 竞争异常激烈 。 传统企业、新创企业、科技巨头均在人工智能领域入场布局 ， 抢占竞争赛道（见图1-16） 。
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图1-16 传统企业、新创企业、科技巨头的人工智能竞争态势
信息来源：公开网络；提炼制图：正略咨询
传统企业、新创企业、科技巨头基于各自资源和能力 ， 采取差异化竞争模式 ， 分别在人工智能产业的基础层、技术层、应用层展开角逐 。
经过多年发展 ， 各领域已涌现出一批品牌知名度高、竞争能力强的人工智能企业 ， 引领人工智能行业发展 。 这些企业的竞争模型分化为综合发展（平台型企业）和聚焦发展（专业型企业）两种模式（见图1-17） 。
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图1-17 聚焦型企业、综合型企业的人工智能分布
信息来源：中国电子学会；提炼制图：正略咨询
尽管一些人工智能领域的竞争已经进入白热化竞争阶段 ， 也发展出一些巨头 ， 但是大多数人工智能领域的格局尚未有定论（见图1-18） 。
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图1-18 人工智能产业各层次的竞争壁垒、演化路径、价值变现
信息来源：阿里研究院；提炼制图：正略咨询
人工智能上中下游产业链的具体分析如下：
人工智能产业基础层：技术壁垒高耸 ， 高投入、高回报 ， 值得长期布局并坚守阵地 。 以大数据领域为例 ， 拥有流量入口的公司才能够把持数据资源 ， 持续沉淀数据资产 ， 短期（3～5年）价值兑现快 ， 并且数据价值越积累越呈现几何级增长的趋势 ， 长期（5年以上）价值叠加成长；再如云计算领域 ， 需要选择计算量需求较大的行业切入 ， 垂直可孕育计算服务生态 ， 横向可搭建通用计算平台；芯片领域最具有挑战性 ， 不仅技术攻坚强度大 ， 而且需要承受超长周期的投入与亏损 ， 还需要庞大的技术体系能力 ， 在国内芯片产业链缺失的情况下 ， 诸多技术壁垒需要突破 ， 一旦成功 ， 将形成垄断性竞争优势及市场地位 ， 价值回报极其丰厚 。
人工智能产业技术层：进入难度居中 ， 短期有一定的技术变现回报 ， 技术不具有价值叠加效应 ， 长期的价值回报有限 。 算法与框架方面 ， 可用工具已经存在很多选择 ， 可以选择搭建开发者开放型生态 ， 或者打造算法工具平台；通用技术方面 ， 需要配备一定规模的技术工程团队 ， 或者选择构建通用技术平台 ， 或者结合行业需求提供技术解决方案 。
人工智能产业应用层：进入门槛低、价值变现快 ， 相较基础层、技术层竞争强度更高 。 应用平台方向 ， 企业比拼的是行业内的影响力及资源整合能力 ， 打造用户与产品开发者的社群生态 ， 短期价值有限 ， 长期价值比较丰厚；2B解决方案方向 ， 可以选定某个行业深耕 ， 亦可以进行跨行业的解决方案应用 ， 短期即可实现价值兑现 ， 长期价值也相当可观 ， 因此竞争也异常激烈 。
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