2023年人工智能技术应用行业市场深度分析 利用AI技术防范数字安全风险

今年以来，人工智能(AI)领域动作频频，特别是以明星AI公司Open AI的ChatGPT为代表的生成型AI面市以来，不仅引发各界关注，也在资本市场上掀起了又一轮“AI行情”。人工智能技术应用行业发展前景如何?

上半年全球人工智能领域共计发生融资1387件

(资料图)

据国外风投数据分析公司PitchBook的数据，2023上半年，全球人工智能领域共计发生融资1387件，筹集融资金额255亿美元，平均融资金额达2605万美元。

目前美国人工智能融资在全球处于领先地位。根据Crunchbase数据库，2011年至2023年迄今，融资公司所在地为美国的500万以上融资项目中，共有3658个为人工智能领域融资项目，且美国在这一领域的融资项目数及融资金额在稳步增长。

2022年美国风投在人工智能领域融资项目数为574个，2011年至2022年复合年均增长率达29.3%;2022年美国在人工智能领域融资金额为243.5亿美元，2011年至2022年的复合年均增长率高达422.5%。

随着企业和风投的不断进入，伦敦也已成为领先的人工智能发展之都，预计到2040年，英国企业在人工智能上的投入预计将超过2000亿英镑。

对于人工智能发展前景，跨国公司持续表现出更为浓厚的兴趣和关注。罗素3000指数中超过16%的公司在财报电话会议上提到了这项技术，而相比之下，2016年这一比例还不到1%。

全球AI产业规模预计2030年将达到1500亿，未来几年复合增速约40%。目前全球人工智能企业的数量迅速增长，2022年，全球人工智能(AI)市场规模估计为197.8亿美元，预计到2030年将达到1591.03亿美元，从2022年到2030年，复合年增长率为38.1%。

这也得益于国内外多家企业推出生成型AI相关产品，并在文本生成、图片制作、音乐及音频生成、视频制作等方面一展身手。在市场看来，内容生成型AI具备快速学习、瞬间制作、海量方案等优势，包括出版、图书、电商、电影、影视工业等行业有望首先受益。

人工智能是计算机科学领域的一个分支，其本质是了解智能，进而生产出一种与人类智能相似的机器，该领域包含机器人、语言识别、图像识别和自然语言处理和专家系统等。

人工智能技术应用行业市场深度分析

人工智能发展快速主要由于应用产业广泛。从产业链的结构来看，在人工智能应用层设计的行业非常的多。软件方面的涉及主要有客服、金融、教育;硬件类主要包含无人机，仓储物流、智能机器人等;还有软硬件均为核心技术的无人驾驶和医疗健康产业。

人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理-语音识别、自然语言处理-通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。

与早期人工智能相比，新一代人工智能正在全新信息环境、海量数据基础和持续演进、不断丰富的战略目标的引领下，依托于云计算、大数据两大基础平台和机器学习、模式识别和人机交互三大通用技术，以新型计算架构、通用人工智能和开源生态系统为主要导向，持续搭建和完善技术框架体系，不断逼近技术奇点，深刻变革人类生产生活。

随着各国加大对人工智能的技术研发，近年来全球人工智能市场规模不断扩大。

目前中国大型企业基本都已在持续规划投入实施人工智能项目，而全部规上企业中约有超过10%的企业已将人工智能与其主营业务结合，实现产业地位提高或经营效益优化。

在识别技术研发方面，百度深度学习网络取得人脸识别准确率99.84%、语音识别准确率95%等世界领先成绩;腾讯以83.29%的成绩在国际权威人脸数据库MegaFace上100万级别人脸识别测试中获得冠军;阿里云ET人脸识别技术在户外脸部检测数据库上识别率超过99.5%。华为成立诺亚方舟实验室专门从事人工智能机器学习、数据挖掘，每年投资超过500亿元人民币。

据中研产业研究院《2022-2027年中国人工智能技术应用行业深度分析及发展前景预测报告》分析：

我国人工智能技术的商业化应用，拥有其他国家难以匹及的规模优势。目前，我国人工智能已广泛应用于城市管理、金融、零售等诸多领域。我国在上述领域拥有庞大的产业规模，并在全球范围占据重要地位。随着人工智能技术应用进程加快与程度加深，下游领域庞大的产业规模将为我国人工智能创造广阔的应用市场，行业未来发展潜力巨大。

我国人工智能(AI)产业生机盎然，百余个大模型竞相出世，但由此引发的安全问题也越来越多。8月9日，在第十一届互联网安全大会上，数字安全与人工智能技术融合发展成为关键议题。

中国互联网协会理事长尚冰指出，生成式人工智能正在引发新一轮智能化浪潮。生成式人工智能在为互联网行业注入强劲发展动力的同时，也带来了数据泄露、虚假信息、算法歧视等网络和信息安全新挑战。

面对生成式人工智能发展亟待解决的问题，中央网信办网络安全协调局副局长罗锋盈表示，要提升新技术新应用安全风险防范能力。此外，要善于把数据资源转化为数据优势，并构建网络安全、教育、技术和产业融合发展的良性生态。

利用AI技术防范数字安全风险

当前网络威胁不断升级，“小毛贼”“小黑客”已经成为历史，有组织的网络犯罪、高级持续性威胁已经成为当今网络安全最大的隐患。传统的安全防护在战略上缺乏统筹规划，难以形成协同配合，已经不足以应对持续变化的安全问题。用数字化思维重塑安全，建设体系化、实战化、智能化的数字安全能力势在必行。

怎么建设这种数字安全能力?“数字安全需要探索新的模式，以适应复杂的数字化场景。”中国工程院院士邬贺铨建议，要摒弃硬件式、碎片化、弱协同的传统安全防护手段，向云化、服务化升级。

360集团创始人周鸿祎透露，目前360集团有全球最大的网络安全攻击样本库和攻击整个过程全记录的知识库，记录了数以亿计的网络攻击知识。他们现在也在做试验，把这些知识加入到专门的垂直大模型里面去，争取在下次遇到攻击的时候，由大模型判断这是否是一次真实的攻击。“目前，大模型判断的准确率已达97%。相比之下，人类判断一次网络攻击的准确率超过80%就不错了。”他表示，当大模型判断准确率达99%时就可投入使用。

除了本文所述的人工智能技术应用行业内容，我们还收集了更多深入的分析和见解。如果您感兴趣，可以点击查看中研普华研究报告《2022-2027年中国人工智能技术应用行业深度分析及发展前景预测报告》。报告对中国人工智能技术应用行业的内外部环境、行业发展现状、产业链发展状况、市场供需、竞争格局、标杆企业、发展趋势、机会风险、发展策略与投资建议等进行了分析，并重点分析了我国人工智能技术应用行业将面临的机遇与挑战。