作为新一轮科技革命的核心技术，人工智能正成为科技创新和经济发展的重要驱动力。各国将人工智能上升至国家战略层面，加强人工智能顶层设计和统筹规划。产业界不断探索人工智能在多领域的应用落地，挖掘人工智能技术潜力。在政策和市场的双重驱动下，人工智能产业进入高速发展阶段，技术红利快速释放，研发成果不断涌现，应用场景持续拓展。

　　人工智能持续升温

　　全球范围内涌现大批人工智能企业，对外提供人工智能产品服务、解决方案，对内依托人工智能技术驱动企业发展。中国信通院数据研究中心监测数据显示，截至2022年7月底，全球人工智能企业超23000家，半数企业是2017年及之后成立的初创企业。从人工智能技术发展趋势看，整体产业处于发展早期。而从资本市场看，产业已提前进入资本兑现期。2021年超过40家以人工智能为核心业务的企业进行IPO上市。2022年上市潮仍在延续。

　　资本对于人工智能产业关注热度不减，人工智能投融资规模持续扩大。2021年全球人工智能风险投资金额达274亿美元，同比增长近一倍。C轮以上成熟期项目融资金额占比显著提升。2022年上半年全球范围内政治经济环境的不确定性加剧，人工智能融资规模同比下降三成但仍保持高位，资本则更多地转向成长期项目寻求机会。医疗、交通仍是最受关注的垂直领域。医疗领域的药物研发、辅助诊疗、健康管理和基因技术是主要的产品研发与资本投入方向，各细分领域国内外企业近期均有获投。交通领域的自动驾驶热度不减，国内企业“百花齐放”，滴滴沃芽、智加科技、驭势科技、文远知行、小马智行等近期获得数亿美元投资。一批技术创新能力强的初创企业也获得关注，例如Wayve、helm.ai等企业探索创新模式，Metropolis、鉴智机器人等企业深耕自动驾驶成像和3D理解等关键问题。

　　在科研创新方面，全球人工智能论文发表量和专利申请量都呈快速增长态势。2011年至2022年3月底，全球人工智能论文总量达90万篇，高水平论文超7000篇，专利申请总量达70万件，授权总量达21万件。从研究内容看，近两年研究重点包含人工智能在新冠肺炎疫情中的应用、计算机视觉、人工智能与ICT领域结合、优化和预测算法等。计算机视觉、语音语义等领域的细分任务算法模型得到进一步优化，图像分类、语义分割、物体识别、问答、语言建模、关系抽取等主要任务中均有百余甚至千余个模型算法参与测试，并在多个核心数据集上刷新了SOTA结果。

　　人工智能基础设施蓬勃发展，相关产品和服务不断创新升级，优化人工智能技术应用效果，降低使用门槛。算力方面，芯片新架构和新型计算不断涌现，以应对大模型带来的高额成本和计算量的挑战。英伟达在2022年发布基于Hopper架构的H100芯片，性能相比A100实现大幅提升。在光子芯片领域，台积电、GlobalFoundries等企业陆续推出硅光子集成技术或平台。数据方面，随着数据资源爆发式增长和“以数据为中心的人工智能”受到学术界与产业界的广泛关注，数据采标、合成等数据服务快速增长。开放平台方面，头部企业正在构建包含算力、数据集和模型等核心要素的全栈式人工智能一体化平台，从底层硬件、云原生架构、框架工具、训练平台、技术服务等方面对人工智能技术的开发及部署进行整合，低代码/无代码的部署方式及各类预训练模型的提供降低了人工智能技术的使用成本。

　　国家级战略规划不断涌现

　　人工智能应用于社会生产生活的众多领域，推动基础科学创新和新产品新业态的研发推广。在金融领域，人工智能技术已经应用于行业的前台、中台、后台全过程，涵盖了风控、投资、欺诈检测和财务决策的方方面面，金融领域已成为人工智能技术应用最为成熟和广泛的细分市场之一。在医疗领域，人工智能技术应用前景广阔，主要应用方向有医疗服务、健康研究和药物研发、卫生系统管理和规划、公共卫生和监督。随着近年获批的人工智能医疗器械数量快速增长，以及人工智能药物研发取得重要突破，人工智能在医疗领域的应用愈发深入。在交通领域，自动驾驶商业化进程加速，多家企业在美国获得路测牌照和商用许可，无人出租、无人卡车、无人公交和无人配送等多场景开展试运营。在制造领域，人工智能技术应用于生产制造过程以及供应链管理，亚马逊、微软、谷歌、IBM等企业的工业云平台进一步推动了制造业的数据汇聚和人工智能技术的使用。在零售领域，除了人脸识别和支付管理，新零售、线上线下结合、会员管理和预测、C2M、智能设计等场景也成为人工智能应用的热点方向。

　　随着人工智能应用的不断渗透，主要国家相继出台人工智能相关战略和规划文件，加快人工智能基础设施建设，推动人工智能技术创新和应用普及。美国通过立法和行政命令制定了国家人工智能战略，在2021年进一步加大了人工智能领域的政府预算，并成立国家人工智能研究资源工作组，筹备建设国家人工智能资源云平台，以构建多方协作的开放合作研究生态，缩小计算鸿沟，并加强以数据为中心的网络基础设施建设。中国发布一系列政策文件，从技术标准、融合应用、创新示范和安全伦理等方面对人工智能产业进行规划。“十四五”规划中布局人工智能基础设施，提出构建新型算力生态体系，支持建设包括公共数据资源库、标准测试数据集、云服务平台等在内的人工智能基础数据平台。欧盟委员会于2021年通过了《人工智能法》提案，制定了人工智能系统的开发、投放市场和使用的统一规则。提出超过40亿欧元的“数字欧洲计划”以支持高性能计算和量子计算、数据资源和云基础设施建设。同时作为欧洲超级计算机建设计划的EuroHPC JU和开发用于极端规模计算的微处理器计划EPI正在推进。

　　人工智能技术已成为涉及国家发展和安全的基础核心领域，各国加快推进人工智能人才规模化培养体系。美国以“全方位培养一批多元化、有伦理素养的人工智能队伍，维持美国领导地位”为目标，依托高校进行人工智能人才培养，加大政府科研经费投入，扩大公私合作关系，支持政府、高校、研究机构合作，并借助开源社区加强人才培训。中国多项政策涉及人工智能人才培养体系的布局及实施。2018年—2021年我国共有440所学校开设人工智能专业。提前完成了《高等学校人工智能创新行动计划》中“到2020年建立50家人工智能学院、研究院或交叉研究中心”的任务。此外，我国在产学研相结合的多元人才培养模式方面持续探索，形成了多个产学研联合培养的案例。