2022年全国人工智能企业综合实力排行TOP100排行榜

　　自1956年人工智能创始以来，人工智能发展呈现两次起伏，最终在2016年站上围棋之巅，展现自己的价值，再度迎来发展的浪潮。经过数次起伏，人工智能之基似乎已经夯实，其产业化进程逐步加快，国家也高度重视人工智能产业化的发展，自习总向2018世界人工智能大会寄贺信中指出，“新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，为经济社会发展注入了新动能，正在深刻改变人们的生产生活方式”以来，人工智能产业化进程不断加快，2019年甚至可称为人工智能产业化元年。

　　2015年以后，人工智能行业成为国家战略性行业，并随着数据量、算法和算力的不断增长而逐渐度过了概念期，进入商业化应用时期。疫情期间，AI+教育、AI+医疗等进入大众视野，显示出与传统行业深度融合的能力。

　　数据显示，截止到2019年年底，中国人工智能核心产业规模为510亿元，预计到2025年达到4000亿元。目前人工智能商业化较为成熟的行业是有大量数据沉淀的金融和安防领域，在医疗、智能家居、娱乐、教育等行业也有商业化落地。随着行业度过概念期，资本更加关注企业的落地情况，未来，拥有扎实的技术能力和对下游细分市场有深刻理解的公司拥有商业化竞争能力。

　　在市场规模方面，2020年，中国人工智能产业规模达到3031亿元。在企业数量方面，企查查数据显示，截至2022年2月25日，我国在业/存续“人工智能”相关企业共69.3万家。2020年，我国“人工智能”相关企业新增15.8万家；2021年，我国“人工智能”相关企业新增33.8万家。在融资方面，2021年，中国人工智能领域相关企业的融资行为共计247起，融资总额达549.9亿元，相比于受疫情影响较严重的2020年略有回暖。在产业创新试点方面，截至2021年12月底，科技部颁布了17个新一代人工智能创新发展试验区，《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》提出，到2023年，布局建设20个左右试验区，创新一批切实有效的政策工具，形成一批人工智能与经济社会发展深度融合的典型模式，积累一批可复制可推广的经验做法，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。

　　随着人工智能市场的不断发展，人工智能操作系统融合核心人工智能技术与计算数据能力，为人工智能产业提供智力、计算和数据资源支撑。在产业中实现终端设备、数据与应用的全面连接，是人工智能的生态大脑和能力输出的基础，在人工智能生态体系构建中占据入口的核心价值。人工智能操作系统通过开放AI大规模输出，大幅提升专家、普通从业者、行业管理者的生产效率与产品品质，具有巨大商业价值和市场空间。

　　自2015年以来,中国人工智能产业融资金额总量一直保持较高幅度的增长,2016年突破千亿规模之后,到2019年尽管有所回调,但随即持续突破前期高点,整体看来资本对人工智能领域的热情只增不减。从资本出手次数上看,这期间生了6848笔融资交易,在2018年达到顶峰,之后尽管出现了小幅的下滑,但整体仍保持较高的数量水平。随着行业标准的逐渐规范,投资的逻辑结构变得更加清晰,资本也趋于理性，也更愿意在优质项目上下重注。

　　2015年到2021年期间,中国人工智能产业单笔融资平均额为1.9亿元,增幅达到4倍。加之近年来水涨船高的AI人才需求。也可以看出,从研发到商业化应用,每一个环节都非常烧钱,这也注定了AI领域的创业和投资具有较高的门槛和风险。

　　从2015年开始,人工智能领域基础层和技术层的企业融资始终保持增长态势。AI芯片、传感器等硬件和数据平台的搭建是AI产业发展的基石。而机器学习、数据挖掘等技术路径则是人工智能产业的核心。

　　另一方面,目前大部分的投资还是聚焦在应用层，虽有下降但也始终保持在50%以上。更多商业化场景的探索也为资本的投资回报提供了动力。除了在基础的智能金融、智能机器人、智能汽车等领域频获投资外,突如其来的新冠疫情也加速了人工智能在医疗领域的发展，坡长雪厚的医疗赛道在AI的加持下为资本创造了丰富的想象力。

　　随着人工智能与实体企业的深度融合，加之2015年以来大量资金的涌入，行业的发展逐渐走向成熟,机构的投资逻辑逐渐理顺，商业投资更加以回报为王。因此落地性强,回报率高的领域投资热度会持续上升。因此，人工智能发展的趋势也会逐渐进入大规模商用阶段，人工智能产品全面进入消费级市场。

　　在深度学习技术开启的人工智能第一发展阶段，单点技术的革新在市场中快速形成小型的技术应用闭环，技术为驱动的商业模式快速形成。计算机视觉、自然语言处理、语音处理等人工智能核心技术领域的突破开启了全球智能时代的新浪潮。

　　目前，人工智能已在金融、医疗、教育、零售、工业、交通、娱乐等诸多领域进行智能化的渗透。在智能变革的趋势下，传统行业纷纷开始探索如何与人工智能结合应用。随着传统产业的智能化实践逐步深入，行业中深层次的知识和经验尤为重要，简单的人工智能技术叠加将不再能满足用户的智能化预期。未来会更加倾向以知识图谱、机器深度学习技术为主的智能化应用。

　　以软江图灵为例，从官网数据了解到，企业已经通过人工智能平台和知识图谱、语音识别等技术打造一系列一智慧生活、智慧商业、智慧工业为核心的智能化场景。

　　软江图灵将知识图谱赋能城市智能公共管理系统，打造城市“数字大脑”。基于知识图谱技术，将分散在政府各个部门、生产生活各个领域的相互孤立的数据资源联通共享，实现多源数据集成交换，从而对政务数据和社会数据进行深度挖掘。通过数据融合分析与管控，最大化发挥数据要素的效能，发现不同群体、不同行业的服务需求，智能化服务人们的衣、食、住、行等需求，实现政务服务的精准化供给、政府科学决策和高效社会治理。

　　在在商业金融领域，虚假申请、伪冒交易、内容违规给传统金融信贷造成巨大风险，传统的用户信用评估使得企业和个人信贷申请流程较为繁琐，金融机构的风险把控力不足。软江图灵通过融合专家能力与机器能力，将风控专家的知识技能模型化、结构化，再运用深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等技术手段自动学习者的行为消费细节，实现用户画像的精准定位，从而提高风险识别能力，对全局的风险做到有效控制。同时还将技术延伸至门店智能化、商业圈智能化，打造一个安全、高效的商业交易平台。

　　未来，人工智能产业将逐步向工业化迈进。标准化的产品、规模化的生产、流水线式的作业将是人工智能实现产业化的发展方向。因此，软江图灵打造的工业互联网平台响应制造业数字化、网络化、智能化的需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。

　　未来，人工智能将通过开放平台扩散至更多行业，既拥有行业知识又拥有智能技术的企业通过提供标准化、模块化的产品和服务，为横向多行业全场景赋能。