全文目录

1、全球人工智能规模情况

2、全球人工智能地区格局

3、全球人工智能企业格局

4、我国人工智能市场概况

5、人工智能产业图谱

6、人工智能产业链发展现状

7、应用端发展现状

8、发展趋势

1、全球人工智能规模情况

当前，全球市场对人工智能的需求热度不减，各类垂直赛道的竞速仍然激烈，预计在未来十年内，全球人工智能市场规模将保持19.1%的年均增长率；在投资方面， 全球AI领域的股权融资和交易情况也显示出积极的信号，2024年第三季度，人工智能交易数量达1245笔，数量规模重回2022年初的巅峰水平，融资金额规模对比 2023年提振幅度明显。

2、全球人工智能地区格局

在全球人工智能领域，无论是在资金筹集还是技术应用方面，美国继续保持其领导地位。截至2024年10月，美国在人工智能领域中的融资总额与其他国家拉开的 差距明显，占全球人工智能融资规模比例超70%；在研发市场上，美国在企业以及大模型上的规模优势也较为显著，在大模型规模方面，随着人工智能应用的逐 渐火热，我国持续攻坚发力，截至2024年一季度，我国大模型数量规模已占全球总量的36%。

3、全球人工智能企业格局

在企业格局方面，美国企业在全球人工智能企业榜单中占据大部分席位，其中OpenAI凭借差异化的技术能力和创新能力保持着在产业中的领先地位，旗下应用ChatGPT目前已在全球覆盖了超51亿的用户群体，2024年1-11月，ChatGPT全球月均下载量超2900万，在下载量最高的三个国家中，其下载量趋势曲线呈现波动 上升趋势。

4、我国人工智能市场概况

在需求侧，2024年以来，国内AIGC应用的活跃用户规模和渗透率均在稳步增长，增势强劲，2024年11月AIGC应用渗透率达27.1%，对比年初覆盖度扩大了近20 个百分点，AIGC技术在国内的应用需求正在迅速膨胀，用户基础不断扩大。

5、人工智能产业图谱

人工智能标准体系结构分为基础共性、基础支撑、关键技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用、安全/治理等7个部分。基于此并结合人工智 能市场参与者的发展情况，将人工智能产业分为基础层、技术层、产品与服务层及应用层四个层级32个领域。

基础层主要包含数据、计算能力、基础算法框架等作为人工智能技 术、产品服务、应用的支撑。

技术层基于基础层的解决方案，研究和开发AI技术，提供通用的算 法和工具。具体包括智能语音、计算机视觉、自然语言处理、知识 图谱、生物识别、大模型、智能体、具身智能、跨媒体智能、增强 混合智能等关键技术。

产品与服务层主要分为数字人、智能机器人、智能运载工具、智能 终端设备、智能服务。

应用层是最接近用户需求和市场的层级。其AI技术应用于各个行业 和场景中，实现生产和生活的智能化升级。极光月狐研究院主要从 智慧城市、智慧交通、智慧医疗等11大应用领域出发汇总。

6、人工智能产业链发展现状

（1）智能算力

全球算力规模中，智能算力的增速远超算力总规模增速，逐渐占据重要地位。智能算力在中国占比超过了30%也成为了重点建设对象，主要建设厂商为阿里云、 百度、华为云等互联网巨头与中国移动等运营商。

（2）大模型与智能体

近年来AIGC全球爆火，从创投市场到算法备案监管上看，其热度持续不减。国内头部企业的通用大模型在百模大战中脱颖而出，在纵向持续提高性能赶超 ChatGPT的同时，横向拓展应用场景，打造各种角色的智能体。

（3）具身智能与人形机器人

具身智能是人工智能与其他学科交叉融合发展的新范式，随着人工智能技术的持续突破，人形机器人作为具身智能的优质载体正在持续进化中。中国相较于发达 国家在人形机器人上的研究时间较晚，但有效发明专利数量已达全球第二，如优必选、达闼等中国机器人企业在人形机器人上也尤为突出。目前，国内的人形机 器人主要来自于深耕于机器人技术的企业、具有自研智能驾驶能力的主机厂和头部互联网厂商。

（4）智能可穿戴设备

随着元宇宙概念的爆发，虚拟现实、增强现实等智能设备相继推出进入了大众视野。大模型提供了多感官、多模态的精准交互，持续精进的空间计算带来了更为 精确的空间感知能力，头显和眼镜等感官增强智能设备的出货量正在大幅增长，新功能也层出不穷。

（5）智能运载工具

智能汽车主要以其座舱域和自动驾驶域的智能化为研究重点。智能驾驶的市场参与者以互联网高科技公司、主机厂、双方合作或独立创业的解决方案厂商为主。互联网巨头与主机厂合作造车成为主流模式。规模化量产的速度与广泛程度决定着智能驾驶模型的成熟度。智能座舱的市场参与者以互联网科技公司、传统座舱 域控制器龙头为主。大模型、多音区识别、全息投影等技术的加入为智能汽车增加了卖点。

（6）人机混合增强智能

类脑计算是借鉴脑科学的基本原理，面向人工通用智能，基于神经形态工程负责的新型计算技术。类脑智能被称为第三代人工智能，能够进行仿脑的综合智能决策，助力实现智能人机协同。

7、应用端发展现状

（1）智慧医疗

大模型为智慧医疗带来了更便捷的远程就医、智能导诊等服务，减缓了智慧医疗企业融资市场的快速退潮。健康工具、就医咨询、减肥塑形类应用的MAU实现小 幅度增长。医疗企业与互联网龙头纷纷研发大模型，为诊断辅助、健康管理等提供新功能。

（2）智能教育

大模型的出现为校内、校外场景教育质量的提升带来了新的生机，正在逐步走向落地应用。根据21世纪经济报道的数据，截至今年6月底，全国已备案的教育领域 大模型和深度合成算法已有约40个。百度、科大讯飞、作业帮等头部企业已将大模型引入其在线教育应用中，其带来的功能创新成为了在线教育应用在AIGC时代 的核心竞争力。

（3）智能企业服务

B端智能体率先在企业服务领域使用，未来两年中国企业对于生成式人工智能的采用将实现大幅度的提升。SaaS厂商推出不同角色智能体，在原有的智能化解决 方案中加入AIGC功能。

（4）智慧生活

AIGC将更精准、多模态的交互加入了智能家居，为全屋智能提供升级方案。大模型赋能后的智能家居成为了让用户了解、习惯AIGC的入口之一。

8、发展趋势

（1）技术趋势

多种角色智能体进行协作沟通形成可以解决复杂任务、各类领域的接近通用人工智能的解决方案。实现更多模态、跨模态的智能体将带来更加自主化、个性化的服务。人与智能融合将成为重要课题，AI的产生不再以“替代”作为最终价值，而是与人类协作，助 人类增强，促进社会生产效率的提高。

（2）应用趋势

AIGC目前在B端主要用于AI办公、AI教育、AI营销、AI金融等领域， 提供智能客服助手、内容创意生成助手等服务。未来，AIGC将在工 业、医疗等领域，针对其核心生产环节如产品管理、生产制造流程、 供应链管理中提供帮助，提供智能化的交互与优化改善建议输出等。

AIGC在C端开拓问答助手、个人助理等角色，为用户提供创意内容生成、 对话交互等服务。未来，在C端场景中，交互的体验感是用户区别产品竞 争力的重要因素，对于交互过程中的情感识别、情感表达与拟人表达成为重中之重。