《白皮书》中指出，人工智能已经被越来越多的国家政府和企业重视，其在经济和战略上的重要性愈加凸显，开始纷纷从国家战略和商业活动上涉足人工智能。全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。据推算，在2020年，世界人工智能市场将达到6800亿元人民币，2015到2020年间，复合年均增长率达26.2%;在中国，人工智能市场规模将达到710亿元人民币，复合年均增长率为44.5%。
近年来中国人工智能产业发展迅速，自2015年起，中国人工智能市场规模逐年攀升，截止2017年中国人工智能市场规模已达到了216.9亿元人民币，同比增长52.8%。一组组反应人工智能在中国增势可喜的数据，也不能掩盖中国人工智能诸多关键环节落后于人的事实，比如硬件环节，中国半导体产品国际市场占有率仅为4%，远落后于美国占比全球50%的能力。中国半导体主要依赖于进口，进口量已经超过室友成为进口金额最大的产品，并且短时间内依赖进口的现状难以改变。
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除了半导体产品国际占有率落后于美国，在其他多项人工智能指标上，美国也领先于中国，比如FPGA芯片制造商融资、人工智能专家、人工智能公司、人工智能公司所获投资等等。
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就目前而言，人工智能的发展需要足够的驱动力，德勤在《白皮书》中指出计算力提升、顶层设计、资本支持、用户需求已成为当前阶段人工智能发展的核心驱动力。
运算力
在过去5—10年，人工智能技术得以商业化主要得益于芯片处理能力提升、云服务普及以及硬件价格下降的并行使得计算力大幅提升。
虽然人工智能已经有数十年的历史，但是两个新元素促进了人工智能的广泛应用：海量训练数据以及GPU
(Graphics Processing Units)所提供的强大而高效的并行计算。用GPU来训练深度神经网络，所使用的训练集更大，所耗费的时间大幅缩短，占用的数据中心基础设施更少。GPU还被用于运行机器学习训练模型，以便在云端进行分类和预测，从而在耗费功率更低、占用基础设施更少的情况下能够支持远比从前更大的数据量和吞吐量。与单纯使用CPU(Central Processing Units)的做法相比，GPU具有数以千计的计算核心、可实现10—100倍应用吞吐量。
人工智能芯片价格下降而尺寸缩小。预计2020年，全球的芯片价格将比2014年下降70%左右。数据处理的费用下降。随着大数据技术的不断提升，人工智能赖以学习的标记数据获得成本下降，同时对数据的处理速度大幅提升。宽带的效率提升。物联网和电信技术的持续迭代为人工智能技术的发展提供了基础设施。2020年，接入物联网的设备将增加至500亿台。代表电信发展里程的5G的发展将为人工智能的发展提供最快1Gbps的信息传输速度。高效人工智能技术的广泛应用。近年来，中国在语音识别和图片识别等人工智能技术层的应用得到了长足的发展。
顶层设计
随着人工智能对社会和经济的影响日益凸显，各国政府也先后出台对人工智能发展政策，并将其上升到国家战略的高度。截至目前，包括美国、中国和欧盟在内的多国和地区颁布了国家层面的人工智能发展政策。
在中国，政府正通过多种形式支持人工智能的发展。中国形成了科学技术部、国家发改委、中央网信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制。从2015年开始先后发布多则支持人工智能发展的政策，为人工智能技术发展和落地提供大量的项目发展基金，并且对人工智能人才的引入和企业创新提供支持。这些政策给行业发展提供坚实的政策导向的同时，也给资本市场和行业利益相关者发出来积极信号。在推动市场应用方面，中国政府身体力行，直接采购国内人工智能技术应用的相关产品，先后落地多个智慧城市、智慧政务等项目。
资本支持
新创建的人工智能公司正在快速壮大人工智能市场规模，并且持续吸引资本入场。自2013年以来，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势。2017年全球人工智能投融资总规模达395亿美元，融资事件1208笔，其中中国的投融资总额达到277.1亿美元，融资事件369笔，中国人工智能企业融资总额占全球融资总额70%，融资笔数达31%。截至2017年，中国的人工智能创业公司只占全球的9%，但是他们却拿到了全球48%的投资。
用户需求
从C端用户的需求来看，人工智能解决的是与人相关的健康、娱乐、出行等生活场景中的痛点。人的需求会随着社会的发展水平不断升级，人工智能的出现正契合了人们对于智能化生活的需求。从智能音箱到智能手环，再到VR、AR以及无人驾驶汽车的应用，无不体现人工智能为C端用户的生活便捷和智能化带来的改变。
从B端需求来看，企业对于效率提升的需求旺盛，而人工智能可以显著提高效率，并且B端应用场景和需求比较明确，人工智能在各行业渗透速度加快。
从G端政府对人工智能的需求来看，人工智能切入政府关注民生、提升职能部门办事效率等多方面的需求。从智慧医疗、智慧城市到智慧政务，人工智能正快速的落地和应用，并为政府效率提升和城市发展带来新一轮的动力。
综合而言，C端用户重视体验和产品，且需求相对多样复杂，然而目前技术还不够支撑体验很好的产品和应用(如服务机器人);B端和G端更注重效率提升且需求明确，因此目前大部分人工智能企业选择以此为突破。
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