人工智能商业化研究报告（90页）

整体来看，中国人工智能产业链正在快速完善的过程 中，从上游基础技术研发到中下游技术应用和用户习 惯的养成，各环节合作模式逐渐成型，并呈现出精细 化运营的趋势。我们根据人工智能大生态中不同企业提供的技术、产 品与服务侧重点的不同，将人工智能产业链大致分为 基础层、技术层和应用层三个环节。基础层：为人工智能产业提供基础的软硬件和数据支 撑，包括技术平台（云平台、开源框架、开发工具等 ）、基础硬件（芯片、激光雷达、传感器、服务器等 ）、数据及相关管理技术、通信设备等。技术层：包括以计算机视觉、自然语言处理、生物识 别、人机交互、机器学习、知识图谱、AR/VR等人工 智能核心技术为驱动的算法和解决方案提供商及相关 技术平台。技术层是目前人工智能商业化的主力，大 量“AI+”方向的人工智能应用场景由技术层企业来推 动落地。应用层/方案层：是从具体场景来看人工智能，既包括 人工智能技术厂商主导推出的各种“AI+”的解决方案 ，也包括由传统行业或当前较为成熟的商业主动地引 入人工智能技术来为产业赋能的“+AI”。从应用领 域来看，人工智能应用层的跨度非常大，几乎渗透到 各个产业的各个环节。应用层是商业化的最前沿，是 现阶段最具有创新活力的环节，已呈现出百花齐放的。

基础层在近年来的资本注入比较稳定，各环节技术、 产品和商业模式上均有不同程度的突破。其中，较受 行业关注的有数据、芯片、云计算等通用基础产品和 服务，也有5G、IoT等新一代通信和传感技术。数据方面，我们前文提到，数据是人工智能产业快速 增长并进入商业化阶段的重要驱动力。在行业中，数 据的价值主要表现在以下两个方面： 一是，算法训练。人工智能算法的准确性依赖大量的 相关数据。以人脸识别为例，需要大量的人脸图片数 据结合深度学习算法，使机器能够归纳其特征、提取 不同图片的细微差别，从而在新的图片数据出现时， 算法能够快速做出识别和判断。 二是，数据挖掘与分析。通过找到数据之间的关联关 系，从海量的数据中发掘出新的信息，将这些信息用 于对决策系统的支持，能够更全面地认识问题，找到 更优的决策方案。无论是算法训练还是数据的挖掘与分析，数据质量无 疑对其精度和实用性具有决定性的影响。其中，数据 的多元性以及与实际业务的相关性是为最为重要的两 个因素。与之相对应的数据采集、整合和应用能力是 行业关注的重点。 

业务合作方数据，一般用于对算法的个性化训练和实 际经营状况的分析。业务数据是对应业务场景下运营 方的重要资产之一，受政策和商业竞争的约束，目前 不允许接入共享。