正略咨询|正略咨询：透视人工智能的产业格局与发展机遇( 八 )
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图1-22 全球各行业人工智能发展基础评估
图表来源：罗兰贝格咨询公司
未来 ， 中国的人工智能产业经过在某些领域的积累 ， 将逐步延伸整合上下游产业资源 ， 在更广泛的行业与领域落地 ， 从多个层次构建围绕人工智能的商业生态 ， 语音识别、智能家居、机器人、智能驾驶、智能医疗、个人助手六大应用领域获得高度关注 。
人工智能是全国各地实现高质量发展的竞争高地 ， 各地均对人工智能的发展投注巨大的资源加以支持 。 北上深杭牢牢占据着国内人工智能实力城市的第一梯队地位 ， 在经济、政策、科技、学术方面所具有的全方位优势支撑着四城市的人工智能创新创业的高度 ， 使其人工智能的发展速度远超其他城市 。 作为一线城市 ， 由于缺乏大型科技企业 ， 也缺少初创企业支持 ， 广州的人工智能产业发展相对滞后（见图1-23） 。
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图1-23 2017年中国人工智能企业百强区域分布
信息来源：中国科学院、eNet研究院；提炼制图：正略咨询
北京可谓是人工智能创业与投资的首选城市 。 北京的人工智能综合竞争力遥遥领先 ， 拥有最多的人工智能初创及成熟企业、科研院所 ， 同时具有突出的人才优势 ， 在人工智能产业各个层次分布均衡 ， 产业链最为完备 。 上海、深圳、杭州也是人工智能创业与投资的重点布局城市 ， 其人工智能综合竞争力领先全国 。 上海、深圳、杭州更侧重于人工智能产业的应用层 ， 基础层、技术层相对薄弱 。 同时 ， 深圳（华为公司、腾讯公司）、杭州（阿里巴巴公司）的巨头效应明显 ， 当地的人工智能产业基本上完全由行业巨头带动 。 人工智能产业在国家政策支持下更加成熟 ， 创业与投资也更趋于理性 ， 行业风险受到越来越多的关注 。 中国管理科学研究院商业模式研究所将人工智能产业风险概括为四大方面（见图1-24） 。
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图1-24 人工智能产业的四大风险
信息来源：中国管理科学研究院商业模式研究所数字经济研究中心；提炼制图：正略咨询
人工智能产业的四大风险具体解析如下:
技术创新风险：人工智能的底层理论与基础研究仍然存在较多短期内难以突破的瓶颈 ， 理论与探索路径也存在诸多争议 ， 未知代表着期盼 ， 也集聚着风险 。 这些不确定因素将导致人工智能技术的周期性与阶段性迷茫 ， 技术开发障碍增大 ， 可能导致研发的方向性失败 ， 这些不确定因素同时会向应用层传导 ， 使产业结构各个层面的推进不协调 ， 进而让市场、资金、管理等多方面对底层研究与技术开发产生疑虑 ， 造成更大的外在压力而导致创新夭折 。
产能过剩风险：人工智能目前尚处于发展初期 ， 产能过剩风险主要体现在两个方面：一是企业重复投资过剩 ， 初创企业盲目进入 ， 导致某一领域的企业数量增长较快、形成行业冗余；二是低端产品产能过剩 ， 我国人工智能产业的应用过热 ， 应用终端产品出现产能过剩的概率较高 ， 已经出现产品产能过剩的工业机器人、智能穿戴、智能家居三个领域值得警惕 。 机器人领域已经陷入高端产业低端化、低端产品严重过剩的困局 ， 全国在建和已建成的机器人工业园区超过40个 ， 与机器人技术相关的企业达800多家 。
信息安全风险：人工智能依赖数据 ， 以信息为基础构建应用 ， 不仅涉及每个人的隐私、身份与生物特征 ， 还涉及整个社会乃至国家的安全信息 。 人工智能产业的基础层、技术层、应用层 ， 都存在数据安全和系统安全问题 ， 三层形成的闭环体系则会将信息安全风险叠加放大 。
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