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邀请演讲总体来看，人工智能行业可分为基础支撑层、技术层和应用层。
基础层主要提供计算力。主要包含人工智能芯片、智能传感器、基础理论和算法等领域。其中芯片具有极高的技术门槛，且生态搭建已基本成型，目前该层级的主要贡献者是Nvidia、Mobileye和英特尔在内的国际科技巨头。智能传感器领域主要被博世、欧姆龙、ST、罗姆、NXP、ADI、英飞凌、楼氏电子、索尼、三星等巨头企业垄断。跨国公司占据了87%的市场份额，本土企业竞争力较弱。在核心算法和基础理论领域，美国是目前人工智能基础理论和算法发展水平最高的国家，Facebook、谷歌，IBM和微软等科技巨头均重点布局人工智能算法及算法框架等高门槛技术。中国在基础层的实力还相对薄弱。
技术层解决具体类别问题。这一层级主要依托运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉和机器学习技术。科技巨头谷歌、IBM、亚马逊、苹果、阿里、百度都在该层级深度布局。中国人工智能技术层在近年发展迅速，发展重点聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，除BAT等平台型科技企业之外，还出现了如商汤、旷视、科大讯飞等诸多独角兽公司，处于发展上升期。
应用层解决实践问题，是人工智能技术针对行业提供产品、服务和解决方案，其核心是商业化。得益于人工智能的全球开源社区，人工智能应用层进入门槛相对较低。预计未来场景数据完整、信息化程度较高、追求效率动力比较强的场景将率先实现人工智能的大规模商业化。我国应用层企业将人工智能技术集成到自己的产品和服务，从金融、安防、交通、医疗、制造、机器人等特定行业或场景切入。目前，应用层的企业规模和数量在中国人工智能产业链分布中占比最大，具有较大优势。
我国人工智能各细分领域典型企业
基础层：AI芯片领域，目前全球人工智能的计算力主要是以GPU芯片为主。随着定制化芯片和类脑芯片的不断发展，GPU能够提供的算力增速将放缓。中国企业在GPU领域很难与巨头抗衡，但百度、深鉴科技、寒武纪、中星微、华为等企业在AI专用芯片领域有望为中国企业提供新的可能。
智能传感器领域，我国起步相对较晚，在高端传感器方面的发展落后于欧美日韩等发达国家，海康威视、大华、歌尔、航天电子等企业在传感器领域有一定积累。
核心算法和基础理论领域，我国目前仅少数几家科技巨头或明星独角兽拥有针对算法的开放平台。其中，百度的Paddle-paddle平台是典型的深度学习算法的开源平台，初创企业商汤开发了深度学习训练框架Parrots。
技术层：我国在数据量方面优势较大，据市场调研机构IDC估算，全球数据总量预计2020年将达到44ZB，中国的数据量将占全球数据总量的18%（约等于7.9ZB），这为人工智能技术开发及输出打下了较好根基。我国科技企业通过互联网发展期的积累，获得了海量的数据，随着数据的价值在人工智能时代的日益凸显，这些数据正逐渐演变成企业的重要资产和竞争力。计算机视觉、语音识别、自然语言处理是中国市场规模最大的三个应用方向，市场占有率分别占比34.9%、24.8%和21%，涌现出了商汤、依图、旷视、科大讯飞等独角兽和上市公司。
应用层：得益于广阔市场环境、大量搜索数据、丰富产品线以及国内外科技巨头对开源科技的推动，我国在人工智能应用环节具有较大优势。从行业来看，人工智能已经在医疗健康、金融、教育、客服等多个垂直领域得到应用，涌现出一批具有优势的国内企业。
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