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那为什么我们要AI赋能，而不讲数据赋能？AI是数据驱动，海量的数据是AI成功的要素，所以第一波浪潮一定是在互联网数据领域。第二波浪潮是金融和很多其他的有数字标准化产品机会的各种领域，也就是所谓的商业智能化，数据仓库。第三波浪潮是AI通过更多传感器，可以看到、听到、感受到人类更多的信息。第四波浪潮是全自动化，AI将像人一样可以应用于驾驶、智能制造等领域。
而我们在AI赋能过程中，我们已经完全具备了这种基础能力：
1、数据：不管是传统的以统计为核心的机器学习，还是当前的深度学习，机器始终要从数据中寻找因果关系，而各行各业都提供了大量数据，为人工智能提供了燃料。
2、算法：经过几年的发展，AI技术在一些领域和场景下形成了相对成熟的方案和算法，可以通过平台的方式进行产业赋能。而 不断进步的算法和大数据技术让人们能够快速掌握各个行业的知识、经验、流程，在此基础上，就形成了各行各业的行业智能。
3、算力：AI是一个需要高算力的工作，例如我们要训练机器识别某类物品，每类给定约5000个标注样本情况下一般讲达到可以接受的性能，当至少有1000万个标注样本的数据集用于训练时，它将达到或超过人类表现。而这写需要大量的数学矩阵运算，而支持GPU能力的智算中心的建设，以及云边协同的边缘计算技术的发展，又为AI赋能提供了计算引擎。
人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。
人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱
基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。
近年来，人工智能在技术与应用方面取得了巨大的进展，在国际上具备了一定的竞争力，但是基础层的薄弱仍然是限制中国人工智能发展的关键因素。中国在在基础层发展时间较短，较落后于国际先进水平。 长期以来，中国的芯片大部份依赖进口，计算力方面的基础薄弱，且开源框架受制于国外AI巨头。
基础层的人工智能算力发挥着越来越重要的作用， AI芯片作为人工智能产业发展的核心，将迎来巨大的发展机遇。目前，中国人工智能芯片优秀企业有寒武纪、华为海思、中星微、西井科技、地平线、富瀚微、四维图新、瑞芯微、深鉴科技等。
人工智能产业链区域热力图：北京AI发展步入快车道
根据公开资料整理人工智能优秀企业区域分布热力地图如下，可见，我国人工智能产业链重点企业集中于北京、广东、上海、浙江等地区。
北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。其中，基础层中传感器的行业龙头京东方科技，AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等，云计算的百度云、金山云、世纪互联等，数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等，计算机视觉的商汤科技、旷视科技等，自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等，语音识别的出门问问、智齿科技等;应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。
—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
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希望本篇文章《AI赋能潜析》能对你有所帮助！
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