人工智能未来的发展前景怎么样？

1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势

人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长151%。中国人工智能产业规模增速超过全球。

注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。

2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%

——中国人工智能企业全产业链布局完善

我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。

——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%

据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到8405%;其次是技术层企业数，占比为1365%;基础层企业数占比最低，为230%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。

3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算

从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到4113%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为764%、681%、564%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为555%、547%、476%、472%。

4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门

根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。

—— 更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

十字路口，没有红绿灯，没有交警维持秩序，但无人驾驶车穿流如梭，错落有序，也无任何交通事故。这是未来的智能交通场景。新中新通过大数据技术，实现行业资源配置优化能力、公共决策能力、行业管理能力、公众服务能力的提升，推动交通运输更安全、更高效、更便捷、更经济、更环保、更舒适的运行和发展。

行业主要上市公司：海康威视(002415)、易华录(300212)、大华股份(002236)、千方科技(002373)、五洋停车(300420)、新智认知(603869)、众合科技(000925)、四维图新(002405)、皖通科技(002331)等

本文核心数据：智慧交通行业链、行业规模、应用市场结构、竞争格局、发展前景预测等

行业概况

1、定义：智慧交通概念源于智能交通 更区别于智能交通

智慧交通的概念来源于智能交通，智能交通最早在1960年由美国智能交通协会提出，其认为智能交通系统ITS(Intelligent
Transportation
System)是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、控制技术及计算机技术等有效地集成并运用于交通系统，从而提高交通系统效率的综合性应用系统。

2009年，IBM首次正式提出智慧交通的概念。2012年中国《国家智慧城市(区、镇)试点指标体系(试行)》当中，首次提出了智慧交通的概念。中国交通运输部规划研究院认为，智慧交通指的是在城市已有的道路基础设施的基础上，将信息技术集成运用于传统的交通运输管理中，整合交通数据资源的同时协同各个交通管理部门，由此形成的结合虚拟与现实的，提供一体化的综合运输服务的智慧型综合交通运输系统。

2、产业链剖析：智慧交通产业链覆盖范围广

智慧交通行业链上游主要是提供信息采集与处理的设备制造商，中游包括软件和硬件产品提供商、解决方案提供商，下游以运营/集成/内容等第三方服务商为主。

行业链各环节玩家众多，传统安防企业、互联网厂商、云计算服务商、算法提供商等均开始进入智慧交通各细分领域。

智慧交通行业上游制造商具体包括数据提供商、算法提供商与电子器件制造商，相关代表企业有商汤科技、腾讯、同有科技、拓尔思、金溢科技等。

中游产品与服务领域可以细分为智慧交通硬件制造商、软件开发商与解决方案提供商，硬件制造代表企业有海康威视、千方科技、天迈科技等;智慧交通软件开发企业包括四维图新、易华录、四创电子与三大互联网巨头等;一体化智慧交通解决方案代表企业主要有大华股份、佳都科技、万集科技与银江技术等。

在下游智慧交通服务市场，代表企业如多伦科技、车联网络与大众交通等，为交通领域提供智慧化的咨询与运营服务。

行业发展历程：当前中国智慧交通行业处于快速成长阶段

2010年至今，随着大数据、机器学习等技术的不断发展，基于人工智能的车路协同、自动驾驶、智能出行等将会成为智慧交通系统技术发展的关键方向。

相对比发达国家，中国智慧交通产业发展起步时间较晚，智能交通向智慧交通的演变历程，大致可以概况为以下四个发展阶段。当前，中国智慧交通行业处于快速成长阶段。

行业政策背景：智慧交通进一步发挥“新基建”的支撑作用

从2015开始，政府层面持续出台相关政策法规推进智慧交通行业快速发展，以匹配现代化经济体系的建设需求，为全面建成社会主义现代化强国提供重要基础支撑。2020年以来，我国智慧交通相关政策更是频出，智慧交通基础建设成为行业发展重点，2021年9月交通运输部发布的《交通运输领域新型基础设施建设行动方案(2021—2025年)》提出到2025年，我国将打造一批交通新基建重点工程，智能交通管理将得到深度应用。

行业发展现状

1、行业市场规模：行业投资规模超3600亿元

随着智慧城市建设的转型升级，我国对智慧城市的投资规模也在不断扩大，根据中国信通院公布的智慧城市投资规模数据，2020年智慧城市相关项目总投资约为24万亿元，初步统计2021年约为26万亿元。以IDC统计的智慧交通占智慧城市的投资比重为14%进行测算，初步统计2021年中国智慧交通投资规模约为3640亿元。

2、行业招投标情况：行业招投标规模高速增长

——智慧交通千万项目规模快速增长

根据ITS114统计数据，2015年以来我国智慧交通市场呈现快速增长状态。根据ITS114不完全统计，2021年中国城市智慧交通(除停车)千万项目市场规模27641亿，同比增长2163%，项目数量1664个，项目平均投资规模166114万元;如果将135亿的停车项目加进来，那么千万项目总市场盘子超过了411亿，同比增长389%，项目数量1958项。

——运营商、互联网与传统交通建设企业为智慧交通领域主要中标人

据ITS114数据统计显示，截止2021年12月底，智能交通千万项目中标金额总和最高的是移动系，中标总金额为1509亿元，中标项目有117项;排名第二的是电信系，中标金额为1271亿元，中标项目有40项;排名第三的是德州静态交通，其单一中标项目金额达到739亿元;排名第四的是海信网络，中标总金额为722亿元，中标项目数30项。

3、智慧交通细分领域分布：智慧停车占据主要市场

根据ITS114统计，大型项目方面，2021年城市智慧停车中标过亿项目22个，总计为8973亿，数量较多，规模大。

2021年城市智慧交通市场(除停车项目)中标过亿项目21个，中标过亿项目市场规模总计约为5656亿。其中交通管控市场中标过亿项目7个，总计为1784亿;智慧运输市场中标过亿项目13个，总计为2913亿;其他项目1个，大理州城市感知能力提升项目(96亿)。

行业竞争格局

1、区域竞争：中国智慧交通企业主要分布在京津冀与东部沿海等交通发达地区

在国家政策牵引下，目前全国涌现出包括北京、上海、无锡、常州、重庆、长沙、武汉、海南等大量的示范区，进行智慧交通车路协同的业务应用示范。

截至2021年，全国已经有工信部和交通部批复共计40家智慧交通车联网业务应用示范区在全国落地，主要分布在中南部与东部沿海等交通发达地区。中国智慧交通行业示范区地域分布情况如下：

从前瞻统计的智慧交通行业30家代表性上市企业的区域分布来看，智慧交通行业的上市公司主要集中在北京、广东、上海与浙江等京津冀与东部沿海地区，其中北京与广东的代表性上市企业数量之和达14家，占比接近50%。

注：图中数据仅包含前瞻统计的30家上市企业。

从招投标市场来看，据ITS114统计数据，截至12月31日，2021年城市智慧交通市场(除停车项目)中标过亿项目20个，中标过亿项目市场规模总计约为55亿。从中标项目的区域分布来看，西南、华南、华北与华东地区为我国智慧交通行业发展的主要区域，四者合计占比超过90%。因此，从整体区域分布来看，中国智慧交通企业的区域集中度较高。

、企业竞争：传统交通信息化企业为行业主要玩家 企业业务布局各有侧重

2021年11月，IDC发布的《智慧交通管理应用级解决方案市场份额，2020》数据显示，中国智慧交通行业依旧以传统交通信息化领域的玩家为主。其中，国内车路人云自主协同一体化智慧交通解决方案提供商千方科技以17%的市占率占据行业主导地位;专业从事交通智能化技术应用服务的企业银江技术以14%的市占率位居第二;海信网科围绕云计算、大数据、人工智能等技术构建的交管云脑解决方案为核心，占据近10%的市场占有率，位居全国第三。

注：截止2022年9月30日，暂未有权威机构统计2021年数据，故上述市场份额仅以2020年数据作以分析，仅供参考。

从智慧交通业务布局情况来看，代表性企业的重点布局区域侧重于京津冀及东部沿海等交通发达地区，比如千方科技主要布局长三角、珠三角及京津冀地区，佳都科技主要布局华东、华南的大型一线城市。

从中国智慧交通行业代表性企业的业务情况来看，行业龙头企业如千方科技的经营规模均明显高于其他企业，2021年智慧交通业务营业收入超过46亿元，而天迈科技与多伦科技的营业收入不足3亿元;从盈利情况来看，行业毛利率水平也因业务侧重点的不同而呈现出分层差异，例四维图新、万集科技与捷顺科技的毛利率水平均超过45%，而佳都科技与中远海科的毛利率平均水平不足20%。

整体来看，千方科技、四维图新与佳都科技等企业在中国智慧交通行业拥有较强的竞争力。

行业发展前景及趋势：智慧交通市场潜力巨大，未来有望保持高速增长

近年来我国公路、铁路、水运、航空等交通行业都得到了飞速发展，但是各种出行方式之间信息交互仍然滞后，未来随着信息化和智能化进一步提高，各种出行方式信息共享和智能化服务技术将得到充分发展和应用;在国家政策大力扶持、科学技术飞速前进的大背景下，巨大的市场空白及发展空间使各行业企业争相入驻，在各分支领域为出行者提供了更加精细、准确、完善和智能的服务;政府积极出台各项政策法规，为各行业参与智慧交通建设部门提供了政策支持和辅助。基于以上因素，我国智慧交通建设必将继续保持高速增长。

随着中国智慧城市建设加快，预计中国智慧城市行业市场规模将快速增长，到2027年，中国智慧交通行业的投资规模有望超过6400亿元。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智慧交通行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

第二届联合国全球可持续交通大会聚焦的议题和近些年来海外交通 科技 创新及实践均凸显可持续交通对促进经济发展至关重要，绿色、智能、共享正成为可持续交通发展的着力点和突破口。

绿色

素有“自行车王国”之称的荷兰首都阿姆斯特丹空气质量一直为人所称道，近年来更是努力推广使用电动车。截至2014年年底，阿姆斯特丹机场出租车已全部更换为电动车，市区送货车、邮政车、公交车也在整体“变绿”。2011年，阿姆斯特丹出现了欧洲首家运营车辆全部是电动车的出租车公司。

英国政府大力推广新能源 汽车 、公共交通和绿色交通。伦敦市政府公布的《交通2025》方案计划在20年内，减少9%的私家车流量，降低12%的尾气排放。英国的电动 汽车 购买者可享受高额返利，免交 汽车 碳排放税，还可免费停车。

澳大利亚的阿德莱德市在全球宜居城市中排名靠前。这座城市抓住时机发展绿色能源项目，把自身建设成一座环境可持续的城市。在资金支持下，阿德莱德市采取多项措施推动可持续发展，支持绿色交通，鼓励居民骑车出行，并在市区设立电动 汽车 充电站。

新加坡政府一直鼓励国民选择自行车、步行等绿色交通方式出行，并且教育有车族养成良好驾车习惯以降低油耗。近年来，新加坡发展绿色交通的新亮点是推广使用环保车和参与“共享 汽车 计划”。环保车包括电动与汽油两用的混合动力车、使用压缩天然气的车和电动车。共享 汽车 填补了私家车和公共交通工具之间的缺口，有利于减少公路上的 汽车 数量，缓解交通压力。

智能

智能交通不单指智能交通工具，而是一个系统工程，包括基础设施、载运工具、移动互联网、安全管理等，出行成本、便利性、碳排放等都是重要指标。安全驾驶辅助系统、能在特定区域自动限速的电动滑板车、能探测路面深层“病灶”的机器人检测系统等安全技术和解决方案，都将为人们的安全智能出行“保驾护航”。

数辆无人驾驶 汽车 一字排开，它们大小不同、功能各异，但同样“智能”：有的可以自动找到车位，有的能识别前方车辆的安全驾驶情况并适时发出警报……这是新加坡2019年举办的第26届智能交通世界大会户外展区展示的未来交通场景。空中也是智能交通 探索 的领域，德国一家公司在新加坡滨海湾上空公开试飞了“空中出租车”，这是一种载人垂直起降飞行器。

2018年初，马来西亚首都吉隆坡引入了中国阿里云城市大脑。测试结果表明，城市大脑可使当地通行效率提高12%。城市大脑是集合了大数据、云计算、人工智能等技术的城市管理平台。2019年5月，阿里云与马来西亚塞纳公司合作，在马来西亚共同打造智能交通管理系统。阿里云提供城市大脑平台的核心技术和云计算资源，塞纳公司支持智能交通灯系统的设计和开发。

日本丰田 汽车 公司的新皇冠和卡罗拉运动版 汽车 2018年6月在日本全国上市。这两款车均装备有数据通信器，是丰田的第一代互联 汽车 。数据通信器和丰田的“智能交通系统”互联，使这两款车能实现与驾驶员手机等设备、道路交通设施和数据中心等之间的互联互通，为驾驶员提供安全驾驶建议、车况监测、远程控制、救援支持等服务。

共享

从1817年德国人卡尔·德莱斯发明世界上第一辆自行车以来，自行车的外形不断演化，最终成为全球通用的交通工具。然而，随着交通工具升级换代，传统自行车在全球一些城市日渐式微。而在自行车发明200年前后，共享单车的出现，改变了自行车传统的私人拥有及使用模式，通过共享让自行车焕发新生机，再度成为全球“通用语言”。

共享单车企业若想从激烈竞争中脱颖而出，需有自己独特的经营“秘籍”。各地的差异化经营也必不可少，例如不少共享单车企业在美国和欧洲城市推出比较高端的变速车，特别适合在山城爬坡。

第67届法兰克福国际车展上，戴姆勒集团旗下的梅赛德斯-奔驰公司展示了其共享交通概念车Smart Vision EQ ForTwo。这款两座纯电动车实现了完全自动驾驶，也是戴姆勒集团首款没有方向盘和脚踏板的 汽车 ，未来将用于城市点对点接送服务并允许拼车。这款无人驾驶 汽车 已在德国公路上试运行成功，预计2030年投入市场。

编辑/范辉

李彦宏新书智能交通上线，未来AI领域的投资机会在人工智能驾驶领域。

上天入地一直都是人类长期以来的梦想，现在我们已经实现了上天入地，但这种 *** 作仍然需要人工去完成，怎么利用AI去进行上天入地却是一个难题，自动驾驶尽管目前有不少公司在搞，但是却没有几家公司能够搞得成功，不管是汽车行业巨头特斯拉，还是谷歌等人工智能的巨头都是如此。在未来几年内，智能驾驶仍然是一个很火的话题，而且这也是能够做得下去的领域。

李彦宏新书智能交通上线：未来的想象空间很大

李彦宏新书智能交通上线，李彦宏在这本书里面对未来的交通方式进行了无限畅想，同时他也希望通过AI能完成交通的变革。我们很久以前就想到过上天入地，但怎么样才能够更好的上天入地却没有多少人能够想得通，毕竟这是需要以基础代码为基础的，如果能够将更多场景的内容通过代码实现出来，那么智能交通也就完成了，我们的未来可期。

未来AI领域的投资机会在智能驾驶领域

未来的发展趋势是很明显的，那就是我们会越来越多地利用到清洁能源，这也就意味着新能源汽车仍然是未来的一个重要发展和投资方向，而与智能结合起来的也就是人工智能驾驶，所谓人工智能驾驶又被称作为自动驾驶。在自动驾驶概念的驱动下，我们可以发现不少的公司已经在做这个方向的业务了，但他们的业务仍然很不成熟，这是一个很值得投资的方向，未来自动驾驶，如果技术日趋成熟，那么对司机的要求也会越来越高，因为智能驾驶一旦出问题就是无可弥补的问题。

大数据之于智能交通意义重大仍面临五大难题

日前，在2015中国智慧城市国际博览会上，来自台湾的勤亚科技张及人透露“台湾政府在将近九年前就开始规划所谓的大的交通数据云，用数据来管理整个交通出行。比如通知你从A到B大概走多少时间，这个时间给你选择走西会更快或者更慢一点，通过这种模式来做。”在公共交通部门，张及人称台湾已经全面做到了公车到站提醒，准确率在96在97%。“这样大家坐公交时不会浪费时间，能合理地安排自己的出行计划。”在出租车和商用车方面，“台湾有一个服务厅，可以清楚地告诉调度公司，在某个天气、时间、路口会有比较多乘客，只要买了这个服务，系统会高速你客人在哪里，这就是大数据做的应用。

大数据之于智能交通意义重大仍面临五大难题

大数据之于智能交通意义重大

智能交通建设和运营的过程中，从视频监控、卡口电警、路况信息、管控信息、营运信息、GPS定位信息、RFID识别信息等每天产生的数据量可以达到PB级别，并且是指数级的增长。虽然绝大部分数据是“沉睡的数据”，但按照相关规定，需要对数据进行有期限或无期限的保存，这无疑给用户在存储成本上带来压力，而通过监控摄像机前端智能技术和大数据分析技术的应用，很好地解决了行业用户的此类问题，给用户带来经济效益，同时也可以将工作人员从纷繁复杂的监控画面中解放出来。

大数据之于智能交通的意义，可以解决跨越行政区域的限制，实现数据信息的共享，在信息集成优势和组合效率上，有助于建立综合性立体的交通信息体系；另外在车辆安全、交通资源配置以及利用大数据的快速性和可预测性能提升交通预测的水平都有极大的帮助。

大数据支撑智能交通发展仍面临五大难题

随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到交通领域，百姓的出行将越来越高效便捷，同时也有利于管理部门为社会提供更好的公共交通服务。借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术和理念，将互联网产业与传统交通运输业进行有效渗透与融合，形成具有线上资源合理分配，线下高效优质运行的新业态和新模式。积极用好大数据技术来支撑交通运输行业科学决策。交通运输部正在推进开展行业信息资源整合，同时也与互联网企业开展合作，利用定位大数据和智能化分析技术，成为科学决策的技术支撑。

不过，大数据虽然支撑着智能交通的前行，但其发展道路上难免要历经磨难，从目前来看主要存在五个问题。

问题一：海量设备管理问题

随着系统规模扩大，前端设备点位增加，设备故障点也呈几何级数增长，管理人员仅忙于应付设备故障，无暇他顾。以电子警察系统为例，目前一、二线城市基本都实现了电警设备在重点路口、路段的全覆盖，建设规模均有上千台摄像机及相应的控制设备，由于各厂商产质量量良莠不齐，前端设备实际完好率不高。设备故障未暴露，或暴露但没有得到及时维护的现象非常严重，给业主造成了大量的投资浪费。

问题二：统一标准和技术规范

国内智能交通系统项目的建设先于行业统一标准的推出。在缺乏标准的条件下，许多地区的智能交通系统自成体系，缺乏应有的衔接和配合，标准互不统一。即便在城市内部，道路上的传感器标准也非常混乱，因为传感器设备生产企业缺乏统一的接口标准。标准和规范的混乱妨碍了交通数据的获取，从而无法进行交通流的分析和预测。在高速公路收费系统方面，各省或地区内建设的网络一卡通或不停车收费系统，也没有统一指导和标准，为将来的全国联网造成了困难。

问题三：系统可靠性与稳定性

智能交通系统复杂度和整合程度越来越高，而系统的健壮性却没有同步提高，往往有牵一发而动全身的问题出现。以某地级市为例，智能交通系统由近200台服务器和2千多台前端设备组成，包括信号控制、交通流量采集、交通诱导、电子警察、卡口等子系统，数据要和省级交管平台、区县级交管子平台、公安业务集成平台等系统相连。系统具有流程复杂、业务系统众多、客户端分散等等一系列特点。业主竭尽全力为了保证业务系统的正常运行，但还是经常出问题。系统及网络结构复杂是一方面，业务系统众多无法“照顾”过来才是最严重的问题。

问题四：数据源的质量

智能交通应用需要高质量的数据源，而目前设备长时间运行的性能得不到保证，数据质量不高限制了智能交通业务高水平的扩展应用。现代化的交通诱导和交通信号控制需要实时准确的交通流量数据以供交通状态判断以及短时交通预测使用。而由于目前系统健壮性不足，难以自行判断数据质量，从而使得交通诱导和信号控制系统不能发挥预期效用，从而影响了整体智能交通系统的投资价值。

问题五：信息安全问题

由于智能交通兼具交通工具带来的移动特性和通信传输所使用的无线通信两方面的特点，它也就集成了无线网和移动网两大类型网络的安全问题。然而，当前针对智能交通的研究还只是偏重于其功能的实现，忽略了其信息安全问题。实际上，无论是从信息的收集、信息的传输、信息的处理各个环节，智能交通都存在严重的信息泄露、伪造、网络攻击、容忍性等安全问题，亟须受到人们的关注和重视。

结语：未来伴随着移动互联网、大数据、车联网等技术越来越多地渗透到智能交通，将会使我们的出行越来越便捷、高效、舒适。对于管理部门来讲，通过智能交通设施大数据分析预测出行规律和趋势，科学安排各项保障工作，为全社会提供更好的公共交通服务。

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