隨著一些突破性的AI模型和應用的出現，如大型語言模型、AI在生物醫藥的應用，以及自動化和智能化系統的廣泛部署，AI技術再次成為全球關注的熱點。本文將聚焦于AI市場中標情況，深刻洞察AI行業應用當前狀況和未來趨勢。一方面研究AI應用市場的整體規模走勢以及市場競爭狀況，另一方面洞察AI的技術特點和應用場景。
一、AI產業鏈整體發展情況
在過去兩年中，AI產業鏈經歷了顯著的增長。AI產業鏈的中標金額從2022年的66.6億元增加到2023年的99.3億元，增幅約為49.0%。同期，中標項目數量從2172個增加到2961個，增幅約為36.3%。這兩項數據的顯著增長不僅表明了AI技術和解決方案市場需求的快速上升，也反映出AI行業整體的蓬勃發展態勢。
圖1：AI產業鏈整體中標情況
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
二、AI應用市場規模及競爭狀況
AI應用與解決方案是AI產業鏈的頂層，涉及將AI技術整合到實際的業務和行業場景中，創造出具體的產品和服務，它側重于解決實際問題，如提高生產效率、改善用戶體驗、提供決策支持等。本文以下分析僅局限于AI應用與解決方案，即AI產業鏈的應用層，不包括技術層、基礎層、AI人才教育等。
1、市場規模
AI應用與解決方案在2022年至2023年間展現了顯著的發展勢頭，中標金額從52.4億元增長到61.4億元，增長17.2%，中標項目數量的增長更為顯著，從2022年的1511個增加到2023年的2100個，增長了約38.9%。一方面揭示了AI技術在實際應用中的成熟度和可靠性越來越高，企業和政府部門愿意為此投入更多的資金。另一方面，項目數量的顯著增加也表明AI技術的普及度正在快速上升，其應用正從尖端技術領域擴展到更廣泛的日常業務和服務中。
圖2：AI應用與解決方案中標情況
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
2、細分領域
在AI應用與解決方案領域，智能輔助、機器人、聊天機器人、計算機視覺是表現突出的主要技術方向。智能輔助中標金額從2022年的1.5億元增長到2023年的3.8億元，增幅達到148%，機器人、聊天機器人、計算機視覺分別增長119.9%、109.5%、63.9%，凸顯了這些領域的發展活力和未來潛力。智能監控與感知作為主要應用領域，中標金額有所下降，同比下降2.3%。
圖3：AI應用與解決方案中標金額（億元）
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
3、競爭狀況
在整體人工智能應用中標金額份額方面，電信運營商份額為32%，其他廠家占比68%；電信運營商主要優勢集中在智能監控與感知領域，其占比達到61%；其他廠家在其他領域的占比都超過70%。電信運營商在傳統監控業務+人工智能領域有較大競爭力，在其他新興領域競爭不足。
圖4：2022-2023年人工智能應用中標金額份額
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
圖5：2022-2023年人工智能應用細分領域中標金額份額
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
（1）運營商
在整體人工智能應用中標金額份額方面，移動占比42%、電信占37%；電信在自動駕駛、機器人的占比較高，移動在智能輔助、語音識別有明顯的優勢，聯通在綜合行業方案的份額較高。
圖6：2022-2023年運營商人工智能應用中標金額份額
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
圖7：2022-2023年運營商人工智能應用細分領域中標金額份額
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
（2）其他廠家
訊飛智元、優必選遙遙領先于其他廠家，訊飛智元主要受益于人工智能+教育領域，優必選則得益于機器人教育。兩者主要受益于教育領域的拓展。
圖8：2022-2023年其他廠家人工智能應用細分領域中標金額前10（億元）
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
三、AI應用市場應用與場景分析
從2022-2023年人工智能應用中標數量來看，計算機視覺應用最廣泛，其次是智能監控與感知、綜合行業方案、聊天機器人、語音識別、機器人、智能輔助、自動駕駛。
圖9：2022-2023年人工智能應用中標數量
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
1、計算機視覺
計算機視覺旨在賦予計算機“看”的能力，即通過攝像頭、視頻、圖像等視覺輸入讓計算機能夠識別、處理和理解現實世界。它結合了圖像處理、模式識別、人工智能和機器學習等多個領域的技術和方法。
（1）細分領域
計算機視覺主要應用在智能監控、人臉識別、視覺檢測、車輛識別、OCR識別、行業視覺、身份識別、物件識別、遙感識別等，其中人臉識別是目前計算機視覺的主要應用。2022-2023年人臉識別領域中標數量占計算機視覺的41%。
圖10：2022-2023年計算機視覺細分領域中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
（2）應用場景
人臉識別：主要集中在數字政府與智慧教育行業，數字政府主要應用的場景包括公安治理監控、邊防檢查、交通抓拍；智慧教育主要應用的場景包括校園及宿舍門禁、無人監考與考試身份認證。
視覺檢測：主要應用在工業互聯網行業，主要應用場景包括電力設備巡檢、礦業巡檢、管道巡檢等。
OCR識別：主要應用在醫療、金融行業，醫療行業主要應用場景包括報銷（費用清單、票據、憑證）識別、處方識別。金融行業主要應用場景包括發票識別、審單識別。
圖11：2022-2023年計算機視覺細分場景中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
2、智能監控與感知
智能監控和智能感知是兩個密切相關但有所區別的概念，智能監控側重于通過視覺和其他感測數據對特定環境或對象進行持續監視和安全保障，而智能感知更側重于對環境的全面感知和理解，以支持更復雜的決策和交互。目前，兩者在應用上存在較大的重疊。智能監控和智能感知都是通過監測終端，利用人工智能技術來理解和分析數據，從而洞察的周圍環境。
（1）細分領域
2022-2023年，智能監控中標數量占智能監控與感知的76%。智能監控利用人工智能技術來增強傳統視頻監控系統的能力，得益于視頻監控的巨大市場空間，智能監控占據了較大份額。
圖12：2022-2023年智能監控與感知細分領域中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
（2）細分場景
智能監控：主要集中在生態環保與數字政府行業，生態環保主要應用的場景包括火情監控、污染監控；數字政府的主要應用場景包括治安監控。
智能感知：主要集中在數字政府行業，該行業的主要應用場景包括公共安全感知。
圖13：2022-2023年智能監控與感知細分場景中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
3、聊天機器人
聊天機器人是一種利用人工智能技術，尤其是自然語言處理（NLP）和機器學習，來模擬人類對話的自動化系統。它們可以通過文本或語音與人類用戶進行交互，為用戶提供信息、解答問題、執行命令或完成特定任務。
（1）細分領域
聊天機器人主要應用在智能語音客服、數字人、問答助理、導航機器人領域，其中智能語音客服的應用占比高達65%。智能語音客服通過自動化處理客戶咨詢，顯著降低了人力成本，因此在實踐中得到了廣泛應用。
圖14：2022-2023年聊天機器人細分領域中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
（2）細分場景
智能語音客服：主要應用在數字政府、醫療、金融行業，數字政府的主要應用場景包括公安反詐外呼，社保及便民熱線；醫療行業主要應用場景包括醫保局、社區衛生的客服以及醫院的隨訪服務；金融行業主要應用場景包括保險、銀行的客服。
數字人：主要應用在智慧教育、金融行業，智慧教育的主要應用場景包括數字人教學、直播、數字人技術研究；金融行業主要應用場景為數字人顧問員工。
問答助理：主要應用在數字政府、智慧教育行業，數字政府的主要應用場景為公檢法助手；智慧教育的主要應用場景為在線咨詢服務。
導航機器人：主要應用在醫療導診機器人場景。
圖15：2022-2023年聊天機器人細分場景中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
4、智能語音
智能語音是指利用人工智能技術來處理和理解語音數據的能力，它結合了語音識別、自然語言處理（NLP）、語音合成等多種技術，使計算機能夠理解人類的語音指令，從而有效回答問題和執行相關命令。
（1）細分領域
智能語音主要應用在語音識別、語音轉寫、語音綜合應用的領域，其中語音識別占比53%。
圖16：2022-2023年智能語音細分領域中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
（2）細分場景
智能語音：語音識別、語音綜合應用、語音轉寫主要應用在數字政府行業的法院庭審場景。
圖17：2022-2023年智能語音場景中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
5、智能輔助
智能輔助利用人工智能技術來提高組織的工作效率和決策質量。通過自動化重復性任務、提供數據驅動的洞察和個性化建議等方式，幫助人們更高效地完成工作。
智能輔助主要應用于醫療和數字政府行業。在醫療領域主要應用于輔助診斷的場景；在數字政府領域主要應用于輔助辦理、輔助審批的場景。
圖18：2022-2023年智能輔助場景中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
6、機器人
機器人是一種能夠執行任務或操作的自動化機械設備，它可以根據預先編程的指令操作，也可以通過人工智能技術做出更復雜的自主決策。機器人的形態和功能極其多樣，從簡單的工業臂到復雜的人形機器人，主要應用在智慧教育、工業互聯網、醫療、數字政府。
智慧教育的主要應用場景包括機器人教學、機器人研究；工業互聯網應用場景集中在工業機器人。醫療領域主要應用場景包括消毒、物流、配藥、康復、手術等；數字政府的主要應用場景包括救災、安檢。
圖19：2022-2023年機器人場景中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
圖20：2022-2023年機器人應用場景詞云
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
7、綜合行業方案
人工智能綜合行業方案涉及將人工智能技術應用于特定行業的全面解決方案，旨在通過智能化改進來解決行業內的具體問題，提高效率，降低成本，增加收入，或改善用戶體驗。這些方案通常包括數據收集、分析、自動化處理和智能決策支持等多個環節，結合了機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等多種AI技術。其中智慧教育占比最多，達到46%。
圖21：2022-2023年綜合行業方案場景中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
智慧教育：應用場景主要包括人工智能研究、智能教育、智慧教室、語言教學、智慧校園領域。
圖22：2022-2023年教育行業方案場景中標數量占比
數據來源：公開信息監測，賽立信通信研究部整理
四、總結分析
在對AI應用市場進行深入洞察后，本文總結了AI技術在各行業應用中的發展趨勢、市場規模、競爭格局以及未來潛力。首先，從產業鏈整體發展情況來看，AI技術和解決方案的市場需求呈現出快速增長的趨勢，中標金額和項目數量在過去兩年均顯著增長，反映了AI行業的蓬勃發展和AI技術的廣泛應用。其次，對于AI應用市場規模及競爭狀況的分析顯示，智能輔助、機器人、聊天機器人、計算機視覺等領域中標金額顯著增長，表明這些技術在實際應用中的成熟度和可靠性不斷提高，同時也揭示了AI技術在各個行業的廣泛應用和深入滲透。
細分領域和應用場景的分析進一步凸顯了計算機視覺、智能監控與感知、聊天機器人、智能輔助等技術在特定行業中的主導地位和應用多樣性。這些應用不僅涵蓋了數字政府、智慧教育、工業互聯網、醫療和金融等傳統領域，也拓展到智慧城市和智慧農業等新興領域，顯示了AI技術的廣泛影響力和創新潛力。
總體來說，AI技術的快速發展和廣泛應用正推動著各行業的智能化轉型，不僅提升了效率和效能，也為創新和進步開辟了新的道路。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，AI有望在更多領域發揮更大的作用，推動社會和經濟的全面發展。面對這一趨勢，企業和政府部門需持續關注AI技術的最新動態，積極探索和應用AI技術，以保持競爭力并充分利用AI帶來的機遇。 
