算力、算法和数据是人工智能三要素。算力包括软件和硬件的开发，计算机、芯片等载体提供了基本算力。算法是机器学习的实现途径，机器学习是一种可以从数据分析中获得信息进行预测的算法，最热门的机器学习是深度学习（神经网络）。海量数据提升识别率和精准度。

  人工智能核心技术包括计算机视觉技术、人脸识别技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、自适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等。如：计算机视觉技术是一门研究怎么样使机器“看”的科学，更进一步地说，是指用摄像机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的科学。人脸识别技术是计算机视觉技术的一种应用，即基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是不是真的存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这一些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸作对比，从而识别每个人脸的身份。

  根据从底层到应用的技术逻辑，可以将AI的产业链可大致分为基础层、技术层、应用层。基础层侧重基础支撑平台的搭建，主要包含传感器、AI 芯片、数据服务和云计算服务，相关产业链条相对成熟，研发技术投入资金量大。技术层侧重核心技术的研发，旨在设计出能够代替人脑解决某类问题的通用方法，包括算法模型、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、人工智能平台等。应用层基于技术层各类方法，解决特定的现实问题，落地细分行业场景，形成行业解决方案与智慧软硬件产品，例如：计算机视觉技术可用于金融和安全等领域的人脸识别；智能语音技术可用于智能扬声器和录音机的语音识别；自然语言处理技术可用于客户服务问题的智能解答。

  虽然经过数十年的努力，安防、机器人、无人驾驶、医疗、无人机、增强现实等领域都出现了各种形态的AI应用，但是人工智能依然面临着很多技术性挑战，距离完全还原人类智能还存在很大的差距。以机器模拟人类语言为例，对于标准化、规范化的问题，目前人工智能的技术水平可以在一定程度上完成简单的人机对话沟通，但是如果对话过程中涉及更多的人类知识、上下文语境复杂或者包含非语言信息，AI系统仍旧没办法实现与人类的无差别沟通。比如面对一些有歧义的自然语句，人类能够准确的通过上下文和语境分析出语言传递的真实信息，但对于机器来说，目前的技术水平还未能实现较好的突破。

  人工智能产业在加快速度进行发展、迅速应用的过程中，同样面临着潜在的社会风险和挑战。隐私、安全性、公平、伦理等问题引起人们的日益关注。以AI、大数据为代表的新型数据安全风险日益凸显，尤其是侵害消费者隐私、网络诈骗等事件，给公民的信息和财产安全导致非常严重威胁。预计未来各国对数据监管和隐私保护将会陆续推出有关政策法规加以规范，并加强相关领域监管。

  目前，许多人工智能前沿技术仍然缺乏从技术到产品、再到规模化应用的工程化经验。人工智能技术的应用涉及到新型基础架构、数据分析流程以及智能硬件部署等多个环节，每一个环节都可能会影响识别效果，进而影响认知和决策判断，因此，将技术从实验室扩展到工业化应用的过程本身就是很大的挑战。鉴于AI行业落地场景较为分散复杂、各场景成熟度差异较大，预计未来产业链上下游生态平台、系统集成商、解决方案提供商等不一样公司竞争和合作伙伴关系将出现交错，并将随着行业场景深度结合方向的选择呈现分化，形成细分市场。

  资质壁垒来自于上游厂商和下游用户对服务提供商实力的认知，最主要的体现形式是厂商对经销商的资质认证和授权。厂商的资质认证通常会考察经销商的公司规模、财务实力、业界知名度、现有合作伙伴、行业经验、销售和技术团队的规模及完备程度、从事相关业务的经验和历史，以及现有销售经营渠道架构或目标客户群规模等方面。获得以上资质认证和授权通常要经过较长时间的经验积累和渠道拓展，短期内突破该壁垒存在一定难度。上述资质往往需要经过项目和经验的长期积累、管理上的水准的不断的提高、企业综合竞争力的慢慢地加强后方能获得，因此是进入本行业的主要壁垒之一。

  技术领先性、相关资质、可用技术资源、过往项目的成功经验和公司的资金实力等均是客户选择供应商时的重点考察指标。同时，有名的公司对于服务供应商的经济实力和风险承担接受的能力有较高要求，且要求供应商技术团队中包含少数通过业界专业认证、具有若干年相关工作经验的技术人员，甚至对认证类型、人数和不同认证持有者的搭配比例也有一定的要求。人才作为企业的核心资源之一，是企业核心竞争力的主要体现。企业研发、管理和经营销售团队的形成是一个慢慢地发展、长期积累的过程，技术和人才壁垒是行业当前发展面临的重要壁垒之一。

  客户要求服务供应商具有一定的行业经验，对客户所在行业的业务规则、流程及应用环境有较为深刻的理解。尤其是政府、企业和事业单位以及一些特殊行业客户（如能源和运营商）等对服务供应商以往的行业成功案例、信息化产品的安全性、稳定性要求更高，因此对服务供应商的行业经验和品牌有较高要求。在此前提下，先进入者因经历了长期良好的应用与服务积累，在行业竞争中建立了较好的客户基础，而具有稳定、忠诚的客户群体，具备较强的竞争优势。

  完善的销售和服务网络是进入行业的重要壁垒之一。用户使用信息化产品是一个长期的过程，经常会遇到临时问题或产生临时需求，加之购买服务的客户具有地域分布广泛的特点，若不能及时有效地解决客户问题，实现用户需求，将大大降低客户的满意度，服务供应商也可能因此而失去商业机会。因此，服务提供商在提供服务的同时，要以客户为中心，建立较为完善、贴近客户的销售和服务网络，及时有效地解决客户问题，满足客户的真实需求，向客户提供持续的售前支持、售后服务和技术支持。

  更多行业资料请参考普华有策咨询《2022-2028年AI产业链深度调研及投资前景预测报告》，同时普华有策咨询还提供产业研究报告、产业链咨询、项目可行性报告、十四五规划、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。