人工智能(AI)产业通常划分为基础层、技术层、应用层三级架构。这种分层结构体现了从底层资源支撑到核心能力开发，再到场景落地的完整产业链逻辑。『制造前沿』本文详细分析人工智能产业链全景图，从底层芯片到场景落地，一文看懂产业格局。 

 

来源：华泰证券

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AI基础层全景

基础层为AI开发与运行提供底层资源和平台的支撑层，核心要素为算力、算法、数据（“三驾马车”）。

人工智能的基础层支持分为硬件和软件。其中，人工智能直接相关的硬件部分包括计算芯片、网络设备、存储设备以及信息收集设备四大类；直接相关的软件部分则包括操作系统、开发测试分析工具与AI算法框架三类。  

来源：制造前沿

基础层是人工智能技术运行的基石，其计算速度、存储效率、运行稳定性、带宽效率等直接决定了人工智能的效能释放，因此近年来中国大力发展基础设施的建设，通过加大在基础设施的投资以避免卡脖子、性能制约等影响人工智能深度落地的因素。 

来源：弗若斯特沙利文，头豹研究院

基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相对薄弱。

具体而言，在 AI 芯片领域，在计算芯片领域，英伟达的GPU在生态系统和计算能力上均大幅领先于中国的芯片，特别是在生态建设方面，中国厂商的芯片目前无法绕过多层生态枷锁；

在存储芯片领域，三星和美光两大存储巨头的产品在性能、性价比等多个维度上也显著领先中国的存储芯片， 导致中国厂商在性价比和性能稳定性方面短期内难以大幅替代国产存储芯片。

在软件层面，依赖程度更加严重。AI算法框架方面，尽管百度的飞桨在Github的点赞率一度进入前五，但在实际的高强度开发中，超过70%的中国开发者仍倾向于使用Pytorch、TensorFlow、Keras等国际领先的算法框架库。

在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术(SDN)、开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外科技巨头手中。虽国内阿里、华为等科技公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；

在智能传感器领域，欧洲(BOSCH，ABB)、美国(霍尼韦尔)等国家或地区全面布局传感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶科技的指纹传感器等产品，但整体产业布局单一，呈现出明显的短板。

在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数据助推算法算力升级和产业落地，但在数据开发分析方面，Oracle和微软的数据库及分析软件仍是中国各大企业的常用工具，占比达59%。 超过74%的受访者表示切换到国产数据库难度大，因国产数据库在数据处理速度和并发处理能力方面仍存在不足。

AI技术层是指基于基础层资源，通过算法模型开发实现感知、认知与决策能力的技术层。

来源：弗若斯特沙利文，头豹研究院

2023年大模型技术爆发前，人工智能涵盖计算机视觉、智能语音、知识图谱、自然语言处理和机器学习五大分支。大模型技术的兴起促进AI技术的融合，推动多模态智能应用的发展。尽管当前超过70%的AI应用仍依赖传统技术，但随着算力成本降低和技术进步，基于多模态大模型的综合性人工智能有望成为主流，推动更高效的智能服务。

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计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

应用层以底层技术能力为主导，切入不同场景和应用，提供产品和解决方案。受益于计算机视觉、图像识别、自然语言处理等技术的快速发展，人工智能已广泛地渗透和应用于诸多垂直领域。2024年，人工智能行业应用拓宽至金融、制造、医疗、教育、游戏等12个细分行业，推动市场规模增长， 预计到2070年将达到13,461亿元。

来源：制造前沿

来源：弗若斯特沙利文，头豹研究院