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新质生产力系列谈：新增长引擎之人工智能+行业（产业链）解析（上）

创作时间:

作者:

@小白创作中心

新质生产力系列谈：新增长引擎之人工智能+行业（产业链）解析（上）

引用

来源

https://xueqiu.com/1019824785/319996141

随着新一轮科技革命和产业变革的加速演进，新质生产力已成为中国经济社会发展的热词。而人工智能作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有极强的普遍适用性和溢出带动效应，是形成新质生产力的关键引擎。本文将围绕“人工智能+行业研究”这一主题，探讨人工智能技术在各行业的应用、影响以及未来发展趋势、产业链解析、行业投资策略思考与重点企业解析。

四、行业（产业链）解析

在当今快速发展的科技时代，人工智能（AI）作为新质生产力的核心引擎，正引领着各行各业进行深度转型和升级。从制造业到服务业，从金融到医疗，人工智能的触角无处不在，为经济增长注入了新的活力。本部分内容将围绕“人工智能”+行业的产业链进行深入解析，从中上游的基础层与技术层到下游的应用层，以及产业链的关键环节和价值占比等方面，探讨人工智能如何成为新质生产力的新增长引擎。

（一）产业链上游：基础层与技术层级平台服务

产业链上游是人工智能行业的核心与基石，主要包括数据资源、计算能力、基础设施以及相关的硬件零部件，还主要涉及算法模型、开发工具及平台等。这些基础要素为人工智能的发展提供了坚实的支撑，是人工智能技术得以广泛应用的前提。这些技术要素还是人工智能实现智能化、自动化的关键。

1、数据资源

数据是人工智能的“血液”，是算法训练和优化的基础。在人工智能产业链上游，数据资源的采集、存储、处理和分析至关重要。大数据产业作为战略性新兴产业，以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主，为人工智能提供了丰富的数据源。

数据采集：通过物联网、传感器等设备，实时采集各种结构化、非结构化数据，为人工智能算法提供训练样本。
数据存储：利用云计算、分布式存储等技术，实现海量数据的存储和管理，确保数据的完整性和安全性。
数据处理：通过数据清洗、预处理、特征提取等步骤，将原始数据转化为可用于算法训练的有效数据。
数据分析：运用数据挖掘、机器学习等技术，从数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。

2、计算能力

计算能力是实现人工智能算法的关键。高性能计算、云计算等技术的快速发展，为人工智能提供了强大的算力支持。

高性能计算：利用高性能计算机和并行计算技术，实现大规模数据的快速处理和分析。
云计算：通过云服务平台，提供弹性可扩展的计算资源，支持人工智能应用的部署和运维。云计算已成为数字经济时代的算力中枢和数字底座，加速了人工智能技术在各行业的应用。

3、基础设施与硬件零部件

基础设施和硬件零部件是人工智能产业链上游的重要组成部分，包括智能传感器、智能芯片、智能服务器等。

智能传感器：作为信息系统与外界环境交互的重要手段和感知信息的主要来源，智能传感器在人工智能应用中发挥着至关重要的作用。它们能够实时采集各种物理量，并将其转换为可用于算法处理的数据。
智能芯片：AI芯片，也被称为AI加速器或计算卡，是专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块。GPU、NPU、ASIC、FPGA等不同类型的智能芯片，为人工智能提供了高效的计算能力。
智能服务器：AI服务器是一种能够提供人工智能（AI）的数据服务器，它既可以用来支持本地应用程序和网页，也可以为云和本地服务器提供复杂的AI模型和服务。随着市场需求的增加，AI服务器的市场需求量也在不断上升。

4、算法模型

算法模型是人工智能技术的核心，包括深度学习、机器学习、类脑智能计算等。算法模型的发展水平直接决定了人工智能应用的性能和效果。

深度学习：通过构建深层神经网络，模拟人脑的学习过程，实现复杂模式的识别和预测。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
机器学习：通过训练数据，让计算机自动学习并生成模型，用于预测和决策。机器学习在数据挖掘、推荐系统、风险评估等方面有着广泛的应用。
类脑智能计算：借鉴人脑的工作原理，构建具有自主学习、联想记忆等功能的智能系统。类脑智能计算在智能控制、智能决策等方面具有潜在的应用价值。

5、开发工具及平台

开发工具及平台是帮助开发者实现算法、构建应用的重要工具。它们降低了人工智能技术的门槛，促进了人工智能技术的普及和应用。

开发工具：如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，提供了丰富的算法库和工具集，支持开发者快速构建和训练模型。
平台：如阿里云、百度智能云等平台，提供了算法训练、部署及运维等一站式服务，降低了人工智能技术的应用门槛。这些平台还提供了丰富的数据集和算法模型，供开发者参考和使用。

（二）、产业链下游：应用层与行业融合

产业链下游是人工智能技术的最终应用场所，涵盖了各个行业领域。在产业链下游，人工智能技术与各行各业深度融合，推动了各行业的转型升级和创新发展。在金融、医疗、教育、交通等领域，人工智能技术已经得到了广泛应用，并产生了显著的经济效益和社会效益。

1、制造业

在制造业领域，人工智能技术正在推动智能制造的发展。通过智能感知、智能控制等技术手段，人工智能技术能够实现生产过程的自动化、智能化和高效化。

智能工厂：智能工厂通过集成物联网、大数据、云计算等技术，实现了生产过程的实时监控和智能调度。这些技术能够提高生产效率和产品质量，降低生产成本和资源消耗。
智能机器人：智能机器人是人工智能技术的重要应用之一。通过机器视觉、自然语言处理等技术手段，智能机器人能够实现对物体的自动识别、抓取和操作。这些机器人在汽车制造、电子制造等领域得到了广泛应用。
智能供应链：智能供应链通过集成物联网、大数据等技术手段，实现了供应链的实时监控和智能优化。这些技术能够提高供应链的透明度和协同性，降低库存成本和运输成本。

2、医疗健康

在医疗健康领域，人工智能技术正在推动医疗服务的智能化和精准化。通过图像识别、自然语言处理等技术手段，人工智能技术能够提高医疗服务的效率和质量。

智能诊断：智能诊断技术通过图像识别等技术手段，能够实现对疾病的自动诊断和辅助诊断。这些技术能够提高诊断的准确性和效率，降低漏诊和误诊的风险。
辅助决策：基于大数据和算法模型，为医生提供个性化的治疗方案和用药建议。
智能药物研发：智能药物研发技术通过机器学习等技术手段，能够实现对药物研发过程的智能优化和加速。这些技术能够缩短药物研发周期，降低药物研发成本。
智能健康管理：智能健康管理技术通过智能穿戴设备集成物联网、大数据等技术手段，能够实现对个人健康数据的实时监控和分析。这些技术能够提供个性化的健康管理方案，提高健康管理的效率和效果。

3、金融行业

在金融行业，人工智能技术正在推动金融服务的智能化和个性化。通过自然语言处理、机器学习等技术手段，人工智能技术能够提高金融服务的效率和质量。

智能客服：智能客服技术通过自然语言处理等技术手段，能够实现对客户的自动回答和智能引导。这些技术能够提高客服的效率和满意度，降低客服成本。
智能风控：智能风控技术通过机器学习等技术手段，能够实现对金融风险的智能识别和预警。这些技术能够提高风控的准确性和效率，降低金融风险的发生概率。
智能投顾：智能投顾技术通过机器学习等技术手段，能够实现对投资策略的自动优化和调整。这些技术能够提供个性化的投资建议和资产配置方案，提高投资收益和风险管理能力。
反欺诈：通过深度学习等技术，识别和分析异常交易行为，及时发现和防范欺诈行为。

4、智慧城市

在智慧城市领域，人工智能技术正在推动城市管理的智能化和高效化。通过物联网、大数据等技术手段，人工智能技术能够提高城市管理的效率和质量。

智能交通：智能交通技术通过集成物联网、大数据和算法模型等技术手段，能够实现对交通流量的实时监控和智能调度。这些技术能够缓解交通拥堵和减少交通事故的发生概率。
智能驾驶：通过车载传感器、控制器等技术，实现车辆的自主导航、自动避障和协同控制等功能。智能驾驶技术正在从辅助驾驶向完全自动驾驶方向发展。
智能安防：智能安防技术通过图像识别等技术手段，能够实现对安全事件的自动识别和预警。这些技术能够提高安防的准确性和效率，降低安防成本。
智能环保：智能环保技术通过集成物联网、大数据等技术手段，能够实现对环境质量的实时监控和智能优化。这些技术能够及时发现和解决环境问题，提高环保效率和效果，推动城市的可持续发展。
智能环境监测：智能环保技术通过集成物联网、大数据等技术，能够实时监测环境变化，包括空气质量、水质、噪声等。这些监测数据为环境保护部门提供了科学的决策依据，有助于制定有效的环境保护措施。
智能能源管理：在智慧城市中，人工智能技术也被应用于能源管理。通过智能传感器和数据分析，可以实时监测和优化能源消耗，提高能源利用效率，降低城市运营成本。

5、教育行业

在教育行业，人工智能技术正在推动教育方式的创新和个性化发展。通过自然语言处理、机器学习等技术手段，人工智能技术能够提供个性化的学习资源和教学服务。

智能教学系统：智能教学系统能够根据学生的学习情况和兴趣爱好，提供个性化的学习资源和教学建议。这些系统能够帮助学生更好地掌握知识和技能，提高学习效果。
智能辅导：智能辅导技术通过自然语言处理等技术手段，能够为学生提供实时的辅导和解答。这些技术能够帮助学生解决学习中的困难，提高自主学习能力。
智能评估：智能评估技术通过机器学习等技术手段，能够对学生的学习成果进行自动评估和反馈。这些技术能够提供客观、准确的评估结果，有助于教师了解学生的学习情况，制定更有效的教学策略。