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英特尔(中国)AI生态加速器业务 发展战略研究

发布时间:2022-09-04 10:50
目录
第一章 绪论 1
1.1研究背景和意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2研究意义 2
1.2研究的内容与方法 4
1.2.1主要研究内容 4
1.2.2主要方法 6
第二章 理论基础与文献回顾 7
2.1理论基础和分析工具 7
2.1.1战略管理理论概念 7
2.1.2战略管理制定流程 9
2.1.3战略管理分析工具 11
2.2文献回顾 14
2.2.1人工智能研究回顾 14
2.2.2AI 生态加速器研究回顾 15
第三章 英特尔(中国)AI生态加速器发展现状 18
3.1业务概况 18
3.1.1业务简介 18
3.1.2业务发展历程 19
3.2业务核心竞争力分析 22
3.2.1业务运营解析 22
3.2.2业务传播特征 23
3.2.3业务盈利机制 24
3.3PEST 宏观环境分析 25
3.3.1政治法律环境分析 26
3.3.2经济环境分析 27
3.3.3社会文化环境分析 29
3.3.4技术环境分析 30
3.4AI 产业环境分析 31
3.4.1AI 生态行业分析 31
3.4.2主要竞争者分析 32
3.4.3客户群体分析 36
第四章 英特尔(中国)AI生态加速器发展战略问题分析 39
4.1深度访谈 39
4.1.1访谈目的与访谈对象 39
4.1.2访谈设计 39
4.1.3访谈结论及其分析 40
4.2存在的问题 41
4.2.1业务运营过于保守固化 41
4.2.2芯片技术产品过于单薄 42
4.2.3AI 企业项目加速需求与自身有限资源的矛盾 43
4.2.4招募企业与加速器业务间黏度较弱 45
IV
4.2.5内部对外宣传渠道有限 46
4.3存在问题的原因综合分析 47
4.3.1行业环境维度 47
4.3.2技术的维度 47
4.3.3客户的维度 48
4.3.4内部运营维度 48
4.3.5学习和成长维度 49
第五章英特尔(中国)AI生态加速器SWOT分析及发展战略规划 50
5.1SWOT 分析法 50
5.1.1优势 (Strength)分析 50
5.1.2劣势(Weakness)分析 51
5.1.3机会(Opportunity)分析 52
5.1.4威胁(Threats)分析 53
5.1.5SWOT矩阵分析 54
5.2业务的发展战略规划 56
5.2.1业务的使命和愿景 56
5.2.2业务发展战略指导思想 56
5.2.3业务发展战略目标 57
5.2.4业务发展战略重点 57
第六章 英特尔(中国)AI生态加速器战略实施策略 60
6.1优化设计依据 60
6.1.1基于英特尔(中国)未来数字化战略驱动角度 60
6.1.2基于AI生态加速器行业竞争角度 60
6.1.3基于中小型AI企业可持续发展壮大 61
6.2战略实施优化的措施 62
6.2.1跟随市场变化优化业务运营 62
6.2.2加大内部研发 63
6.2.3优化团队结构搭建 64
6.2.4增加企业与加速器业务间粘性 66
第七章 结论、不足之处与展望 67
7.1结论 67
7.2不足之处 68
7.3未来展望 69
参考文献 70
附 录 75
致 谢 81

第一章 绪论
1.1研究背景和意义
1.1.1研究背景
2021 年,中国“十四五”的启航之年,经济发展的新态势、新征程备受业 界广泛关注,建设数字中国,提升数字化发展,将深度开发中国人工智能产业。 人工智能的英文全拼是Artificial Intelligence,简称为AI。人工智能(AI)作为中 国产业结构的转换升级强有力的后盾支持,提供强大的动能。中国的 AI 创新生 态自 2017 年以来正快速扩张,据数据显示,2021 年的中国 AI 产业规模高达 2000 亿元人民币,其中中小型人工智能企业数量庞大,占比接近 AI 企业总量的 90%, 逐渐全面覆盖各个产业领域。
伴随 AI 行业快速崛起,除了越来越多的高教育、高阶级背景的 AI 创业大军, 还有“AI加速器”这个来自美国硅谷的舶来品。国际商业巨头和本土科技企业 都通过设立新业务等方式入局 AI 加速器,国际商业巨头有微软、英特尔、英伟 达等扎根国内 AI 加速器业务,本土科技企业则有腾讯、百度、阿里、华为等航 母级企业纷纷打造人工智能开发平台。
AI 加速器是什么?通俗一点的解释是对 AI 创业企业进行定制化版本的 AI 孵化器。AI孵化器更多的是为AI创业企业提供办公所需的场所、技术设备和资 金等方面支持,而 AI 加速器更看重对于 AI 创业企业提供 AI 技术、软硬件支持 和上下产业链对接等基于AI业务增长的增值服务。AI加速器的迅速升温,这种 基于 AI 业务增长的增值服务区别于传统的对于 AI 有限的扶持模式,围绕着 AI 创新企业的加速器业务的竞争拉开了序幕。国外商业巨头的 AI 加速器有微软加 速器,在科技创业领域号称:“进入难度大于哈佛”,AI企业入选门槛极高, 每年举办两期海选,入选的创业公司会得到微软加速器的资源扶持。英伟达 NVidia 初创加速计划于 2016 年在中国开展 AI 企业加速器业务计划,与中国很多 云厂商合作,以优势 GPU 云资源为例,中国企业可以获得腾讯云、百度智能云、金山云、滴滴云、阿里云等相关福利,形式包括产品折扣,免费试用,抵扣券等。 而在本土科技企业的AI加速器里,腾讯在2017年7月推出腾讯AI开放平台, 基于腾讯企业强大的产业生态,通过腾讯云AI平台和腾讯AI实验室矩阵的尖端 科技技术,为AI初创企业实现丰富的应用场景落地。①百度在2017年10月成立 百度大脑/AI开放平台,基于百度集团强大的产业生态,依托百度大脑5.0 (被称 为软硬一体AI大生产平台),还有国内首个自主研发的开源开放深度学习平台 飞桨(PaddlePaddle),为有需要的AI初创的企业提供了深度学习框架和工具组 件,为开发者提供超过210种AI技术能力。②阿里AIoT生态(AliGenie开放平 台),2014年美国硅谷成立iDST, 2017年10月国内成立达摩院,虽然目前阿 里的对于中小AI企业的扶持还未真正成气候,但是投资1000亿的达摩院真正要 做的是把AI技术进行普惠。③
本文选取的是英特尔AI加速器业务(英特尔AI百佳创新激励计划)为单案 例研究对象。面对府拾地芥的 AI 加速器市场,2018 年英特尔(中国)推出英特 尔 AI 百佳创新激励计划,该计划依托英特尔横跨四个领域的软硬件综合优势和 覆盖全面人工智能产品租合的独特优势,以及英特尔在全球的品牌与供应链积 淀,该计划旨在联合全球产业 AI 生态合作伙伴,利用 3 年时间,加速至少 100 家中国优秀AI初创企业。
本文基于战略分析工具和AI创新生态系统理论,研究英特尔AI加速器业务 的战略规划,通过分析该业务目前的优劣势、存在问题及可解决方案,探究英特 尔AI加速器业务未来可持续发展之路,探求中国中小型AI初创企业发展路径, 并对具有相似特征的 AI 创新生态系统的企业发展提供参考建议。
1.1.2研究意义
作为一家传奇的公司,英特尔被看作一家芯片公司、IT基础架构厂商、数 据中心 这些冠名可谓都是正确的。英特尔在那个电脑占据主导地位的时代可
①见 https://ai.qq.com/accelerator/.访问日期:2021 年10 月 15 日。
②见 https://ai.baidu.com/?track=cp:aipinzhuan|pf:pc|pp:AIpingtai|pu:title|ci:|kw:10005792.访问 日期:2021 年 10 月 15 日。
③见 https://www.aligenie.com/.访问日期:2021 年 10 月 15 日。
2 以说是呼风唤雨。但是随着移动端的普及,现在人们往往大多数时间都使用手机, 手机现在可以支持很多功能,比如发送信息、下载 app 搜索热点、以前我们的 PC 端才能做的事情,在手机上都能做。大多数手机芯片基于 ARM 架构,这种架 构与英特尔的 CPU 结构难以兼容,目前英特尔虽然规模强大,但是因为没有赶 上这次移动端普及的快车,决定了他在移动端时代无法取得长足的成功。
因此,英特尔需要跟随不断变化的市场和用户需求,发展改革战略机制迫在 眉睫。
英特尔 1985 年进入中国,为了加深与中国各个产业界的全面合作,独立的 进行市场运作和销售活动,在 2007 年的元旦,英特尔把英特尔(中国)成为了 独立的大区。
随着“十四五”规划,数字化发展的迫切需求,随着 AI 产业真正风口的来 到,英特尔也正在不断的寻求变化着。2017 年发生在汽车电子科技领域的最大 收购案例是英特尔 153 亿美元全资收购了以色列自动驾驶 Mobileye 企业,这是英 特尔收购之路的转折点,此次收购完成之后,英特尔形成由 Mobileye 与英特尔的 自动驾驶事业部(ADG)合并而成的自动驾驶新部门。①外界评论认为,此次英 特尔押注 Mobileye 是为了打开新的竞争格局,与老对手高通一较高下。
其实,在 2017 年之前英特尔就陆续收购了 Arynga、Yogitech、Itseez 和 Movidus 等自动驾驶相关的科技企业,企业科技领域分别是车载计算机 OTA 技术公司、 自动驾驶汽车安全工具厂商、视觉处理芯片初创公司。这些收购的动作都是英特 尔为了更好的迎接人工智能时代的到来。
2017 年以来,英特尔重点布局人工智能生态。2017 年英特尔还在北京举办 了关于迎接人工智能时代的誓师大会一一“驾驭数据洪流•共立巨浪之巅”。在 智能互联的新形势下,英特尔正在以清晰的战略布局开拓业务,加大产业合作。
为什么英特尔这么注重人工智能?皆是因为数据时代的到来,引发各行各业 对于数据的重视。中国人工智能行业已经迎来了黄金时代,英特尔也可以做的更 多。
①曹晓昂.2017年智能网联汽车产业盘点[J].汽车纵横,2018(01):30-32.
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数据时代的到来,加速了产业革新,毫无疑问数据已成为目前经济持续增长 的主要动力来源。谁更好的拥有数据,谁就能在这个数据化时代更好的走向未来。 据资料显示,2020年,全球数据总量已经达到60ZB,并且中国的数据量递增非 常明显,预计2025年,中国数据量将增至48.6ZB,占全球数据量27.8%。①
英特尔不断的开发生态体系,在万物互联和驱动云的发展过程中,与中国上 下游产业伙伴深度合作,这也是这个时代英特尔把握生态赛道的重要手段。人工 智能、无人驾驶、中国制造2025、5G、精准医疗、机器人......英特尔和中国生态 合作伙伴在这些领域里展开了全面的深度合作。
在英特尔进入中国的 36年间,面对汹涌而至的数字化浪潮,与中国各个产 业界进行全面而深入的交流合作。英特尔需要在当下新的经济形态、新的科技形 态、新的消费形态等方面做点实际的事情,建立一个包容不同伙伴类型,携手打 造数字化转型的共同体。所以英特尔将人工智能的产业发展提升上企业战略高 度,对中国特色产业发展策略加以探索研究,具有不容忽视的重要意义。
因此,本论文在分析了 21 世纪国内外人工智能加速器产业发展的外部宏观 竞争环境的基础上,再结合英特尔(中国)当下推行的英特尔AI生态加速器(英 特尔AI百佳创新激励计划)产业发展的实际情况,通过对AI百佳市场发展战略 的研究,分析AI百佳在人工智能生态加速市场的竞争优势,通过对战略规划的 优化,制定适宜的市场运营模式与实施性强的发展战略。不仅为AI百佳业务提 供解决人工智能生态市场所面临困境的措施,从而进一步拓展业务可持续发展的 思路,也可以为我国人工智能AI生态加速器企业参与生态竞争,提供借鉴和参 考,具有现实的应用价值。
1.2研究的内容与方法
1.2.1主要研究内容
本文共有七章,具体内容如下:
①见https://www.sohu.eom/a/489501717_730526.2020年全球数据量达到了 60ZB,中国数据量增速迅猛,访 问日期:2021年10月 17日。
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第一章:绪论。分析了英特尔(中国)有限公司 AI 创新生态市场的研究背 景和意义。根据发展战略理论、人工智能行业和人工智能加速器生态行业相关战 略,确定研究内容和研究方法。
第二章:理论基础与文献回顾。明确战略管理的基本概念,阐述发展战略基 本分析工具,为本文战略分析提供理论基础,对人工智能和人工智能生态加速器 进行文献回顾。
第三章:英特尔 仲国)AI生态加速器发展现状及内外部环境分析。首先 对英特尔 AI 创新生态和 AI 百佳进行了简单介绍;其次,运用 PEST 分析工具, 分析了 AI 百佳面临的外部宏观环境;最后,对行业进行微观环境分析,寻找更 适合加速器业务发展的路径。
第四章:英特尔仲国)AI生态加速器发展战略实施中存在问题及原因。 针对这个业务设计了深度访谈,结合访谈内容了解目前存在的问题以及对问题成 因的分析。
第五章:英特尔(中国)AI生态加速器生态SWOT分析及发展战略规划。 采用 SWOT 分析模型,从四个方面充分分析 AI 百佳业务的竞争现状,并通过对 AI 百佳的战略规划分析,推断出业务实行的具体发展战略方案。
第六章:英特尔(中国)AI生态加速器战略管理优化策略。从人工智能加 速器产业的发展现状出发,结合业务和企业资源从不同的角度对业务实施过程进 行相应优化,进一步保障业务的持续高效的运营。
第七章:结论与展望。对本文进行总结阐述,指出论文不足之处,结合目前 业务的特征,对未来业务的研究方向进行展望。
本文研究的指导思路是在实现布局科技产业的前提下,以及业务发展未来发 展前景的需要前提下,研究国内外加速器业务战略管理理论,结合英特尔(中国) AI 生态加速器业务自身及目前人工智能产业的特征,详细分析 AI 百佳所处的客 观环境。结合公司所具备的内外部条件、AI百佳业务当前的竞争优劣势,制定 行之有效的发展战略,以解决英特尔 AI 生态加速器在参与市场竞争过程中,存 在与先入为主的竞争者、同质化严重的的加速器业务和更高定制化服务的两大困
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境,从而进一步拓展业务的可持续发展,也可以为我国人工智能AI生态加速器 企业参与生态竞争,提供借鉴。
1.2.2主要方法
作者本人,除了进行了深度访谈和实地实习调研对此业务进行开展,本文还 采用文献研究和案例分析,通过寻找业务核心竞争力,分析AI百佳的战略优势, 采用SWOT分析法来得出最适合英特尔AI加速器(英特尔AI百佳创新激励计 划)的发展战略。AI百佳最早在 2018年开始招募,直至2021年12月已经有93 家生态合作企业,得到了英特尔公司总部的高度关注。本人已经在英特尔(中国) 有限公司战略合作与创新业务部实习一年多的时间,对AI百佳进行了深入调查 研究,并且通过采访部分高管,有利于收集公司的一手资料和分析出业务面临的 真正问题,结合AI生态业务具体分析问题,给出战略优化建议。
第二章 理论基础与文献回顾
2.1理论基础和分析工具
2.1.1战略管理理论概念
战略(Strategy)最早可以追溯是军事活动方面的概念,在军事活动中,军队将 领运用智慧谋略来指挥队伍进行军事交战。
现在战略更多指对长远目标的总体性规划策略,在企业活动中,战略是依据 企业的目标、使命、资源、愿景、指导思想等,而采取的企业行动方针。因此行 动方针有目标、行动方针具有可持续性、行动方针具有有效传递的流程、并且行 动方针能够拥有竞争优势和善于利用企业内外部环境的变化这五个方面成为企 业战略的关键性要素。
20 世纪 60 年代初,著名作品《战略与结构:工业企业史的考证》问世,该 著作首次向世人提出企业战略理论。美国管理学家AlfredD • ChandlerJr在书中指 出为了实现企业的战略目标和愿景,企业管理者从而预先制定的行动方针和采取 对企业资源使用方向的规划。企业思想战略也发生翻天覆地的变化,早期企业战 略思想更多强调对企业财务预算方面的管控,而发展到现阶段企业战略思想更多 是对企业战略管理的全过程管控。
随着科学技术的不断进步,社会经济的快速发展和企业国际化的加速融合, 当市场环境开始转变,企业的经营环境必然随之转变,企业将面临诸如市场份额 下降,利润下滑和面临淘汰的困境,企业想要跳出困境,就需要直面这些环境变 化因素来及时调整企业战略,让企业可持续发展。企业持续发展意味着企业能够 持续盈利,战略问题形成的根源来源于企业对持续盈利能力的追求。
战略管理是组织者对制定的决策而采取行动和决策,从组织战略分析选择到 战略实施,最后进行战略控制和修订的管理活动,战略管理通过实践过程决定了 组织管理者的长期绩效。《战略管理思想》是由安索夫在 1972 年发表的一篇论 文,在该论文里对“战略管理”进行阐述,战略管理的概论由此诞生。
时代变迁,战略管理相关理论和其他学科的发展历程一样,都是先从相关学
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科中汲取所需营养,从简单到复杂,慢慢的积累,再由量变转化为质变从而形成 自身的发展理论。管理理论的发展有四个阶段,详见表 2.1 战略管理理论发展的 四个阶段。
表 2.1 战略管理理论发展的四个阶段①
阶段 名称 时间 主要特点
第一阶段 计划 控制 阶段 20 世纪初至 重现过去发生的情况,
20 世纪 50 年代 计划和控制属于管理的重要职能。
第二阶段 长期 计划 阶段 20 世纪 50 年代至 对企业今后环境的变化做出相应预测,
20 世纪 60 年代 并以此制定长期计划来应对可能发生的变化。
第三阶段 战略 规划 阶段 20 世纪 50 年代至 需耍企业对环境变化做出积极响应,
20 世纪 60 年代 并根据当前环境特征,选择现有相应的对策。
第四阶段 战略 管理 阶段 20 世纪 70 年代 至今 落实战略实施, 战略不是被动的应对, 需要积极主动面对环境的变化, 制定措施并加强实施战略。
战略管理是企业根据自身内部资源和外部所处环境而制定企业长期发展的 战略目标,为了保障企业长期发展的战略目标实现,企业基于自身能力而采取的 规划和方针,组织者需要应对环境变化及时做出调整,并执行调整措施,再根据 执行反馈信息查验战略管理,这是不断循环往复的过程。
在当下的市场经济激烈竞争模式下,企业的持续发展取决于企业是否拥有先 进的战略及实施性与执行力强的管理模式。然而在企业战略管理运营过程中存在 一系列的缺陷和误区,列如企业战略目标设定的不合理,指导思想不明确,没有 充分考虑企业面临的市场环境而制定所谓的企业发展战略。因此企业要充分发掘 企业内外部环境因素,在制定发展战略过程中,避免上述出现的缺陷和误区。企 业持续盈利和持续发展最核心的决策参照系是战略,战略管理尤其是对企业的发 展方向和资源配置加以管控,最终让企业顺利实现企业目标和愿景的动态过程管 理。
①资料来源:为作者整理自:刘平.企业战略管理-一规划理论、流程、方法与实践[M].北京:清华大学出 版社,2010 年.
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企业战 略 管 理 是指企业组织者对企业战 略 的 管 理 行为。 Achleitner P, Ansoff(1983)认为企业发展战略管理是企业对经营管理实施的一系列业务,正是因 为这一系列对经营管理而采取措施的存在,通过企业发展战略管理实现企业的当 前业务决策与长远目标决策的完美融合。落实到具体的企业发展战略方面,成本 领先竞争发展战略、标新立异竞争发展战略和目标积聚竞争发展战略,这三种基 本竞争发展战略由Porter ME(1980)提出了。Prahalad和Hamel(2019)则认为,当 下企业发展战略的制定首先重点考虑塑造竞争过程中无法取代、独一无二的核心 竞争力。MohamadF(2019)提出从组织、制度和资金等方面建立健全职能战略管理 保障体系,构建出已战略管理思想和组织结构管理思想相融合的新型优化组织结 构思想。唐东方(2020)提出战略作为一个系统的有机整体,认为战略目标、战略 愿景、职能战略和业务战略是构建发展战略的系统框架,在框架内,企业需要解 决好企业发展的目标方向、技术能力、业务能力、组织架构以及发展速度等问题, 从系统框架出发系统性解决企业的未来发展问题,这个系统框架被业界称作为东 方发展战略框架。
2.1.2战略管理制定流程
战略管理过程是组织者基于对内外部条件环境分析基础上,结合组织目标、 愿景和核心竞争力从而制定出相应战略,在实施和评价战略的过程,通常有 9 个步骤组成,详见图 2.1 所示。
 
图 2.1 战略管理过程 9 个步骤①
 
①图片为作者整理自:顾银宽.管理会计[M].北京:清华大学出版社,2012年.
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通过上述9个步骤,可以归纳出战略管理的三个不同阶段:战略分析阶段、 战略评价及选择阶段和战略实施及控制阶段。由于内外部条件环境的变化随时影 响战略的成效,所以需要组织者不间断地对战略的实施过程采取监督和评估,通 过对有效的反馈信息判断,及时调整原先设定的战略,这样循环往复的对战略进 行分析、评定、执行,内部条件或者外部环境带来变化影响,再分析、再评定、 再执行,从而实现对战略的动态管理。企业再实施战略管理过程中需要企业的管 理者具备敏锐的洞察力,企业的战略执行者具备卓越的执行力,而企业制定的战 略需要具备一定的弹性,因为企业内外部条件环境的时刻改变,需要战略及时调 整。因此当企业实施战略管理是也同样需要进行动态战略管理,以此最终实现企 业战略规划。
战略分析阶段首先是对企业相关信息的采集分析,寻找企业未来发展有哪些 影响因素,最后从众多影响因素中结合企业自身发展,确定关键因素。
战略分析阶段的信息采集主要包括三个主要方面:
其一,确定企业目标,明确核心竞争力。
其二,收集企业内部条件信息。企业内部条件信息包括企业生产技术、财务 状况、市场份额、研发能力和管理能力等等
其三,收集企业外部环境信息。企业外部环境信息包括国家、地方政府颁发 的政策法规,国内乃至全球的经济态势,与企业发展相关的技术研发状况和社会 发展大环境等等。
通过分析信息发现:企业内部条件既存在优势,也存在劣势,在后期进行战 略选择时需要我们能够扬“优势”避“劣势”,充分利用企业内部优势创造的条 件影响,来实施战略规划;企业外部环境存在机会和威胁,在后期进行战略选择 时需要我们能够抓“机会”降“威胁”,充分利用企业外部机会带来的环境影响, 来实施战略规划。
战略评价及选择阶段是战略进行制定、评价和选择的过程。首先是制定战略 方案,这一阶段我们需要制定多种方案,方案制定的越多,我们所攘括的因素越 全面,并且方案需要结合内部条件和外部环境多角度多租合来设定。其次是对制
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定的多种方案进行评价,评价方案的标准为是否围绕扬“优势”避“劣势”和抓 “机会”降“威胁”,是否围绕目标、愿景和核心竞争力,是否能持续发展和盈 利。最后通过综合对比评价,择优选出方案即战略选择。
战略实施及控制阶段是将选择的战略方案通过实际的具体行动呈现出来并 对实施过程采取措施加以控制的过程。对战略的动态管理主要是对此阶段的战略 实施管理,通过在战略实施过程中的对战略进行分析、评定、执行,内部条件或 者外部环境变化产生影响,再分析、再评定、再执行 不间断的循环
管理,来实现战略目标和愿景。战略控制即为当战略在实施过程中如果出现实际 成效不如预定成效,需要检测偏差,结合内外部条件环境分析偏差形成的原因, 采取有效的手段措施,使战略成效达到预定目标。战略是处在时刻变化的环境中, 环境的改变影响战略的成效。
2.1.3战略管理分析工具
SCP分析模型是基于企业或者业务受到外部环境冲击(shocking)时,企业 或者业务所采取的可能战略调整和措施变化。
再业结构
■STRUCTURE
企业为
、 CONDUCT
終营绩故
—”EEFORKANCE
图 2.2 SCP 分析模型简易流程①
如图 2.2 所示,战略分析工具--SCP 分析模型主要从三个方面因素来分析外 部环境冲击对企业或者业务产生的战略影响,即S-行业结构因素、C-企业行为 因素和P-经营绩效因素。20世纪30年代由美国产业经济学泰斗谢勒、贝恩等人
①图片为作者整理自:贺小刚.普通高等教育“十二五”规划教材管理学[M].上海:上海财经大学出版社, 2013年.
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建立了该分析模型。
2000 年农夫山泉公司,推出总所周知的经典广告语“农夫山泉有点甜”成 功的打造农夫山泉矿泉水品牌,通过“甜”这个字的卓越定位矿泉水市场,使农 夫山泉的发展战略快速占领市场份额,取得很大的企业收益。
波特五力模式是着眼于企业或者业务所面临行业的全局发展环境,通过对全 局环境变化因素的各个方面综合分析,以此来评判企业或者业务的战略规划。
 
如图 2.3 所示,波特五力模型是从这五类行业竞争环境着手,对其逐个全面 综合分析,通过对这五个层面行业竞争环境的分析研究,从而掌握企业或者业务 发展现状以及未来可能出现的状况,以此来帮助企业管理者对企业或者业务发展 战略的进行深入规划。该战略分析模型在20 世纪80 年代初由管理学界“活传奇” 迈克尔•波特(Michael Porter)提出。
SWOT 分析模型是企业或者业务战略运营时经常采用的的综合因素分析法。
如图 2.4 所示,战略分析工具--SWOT 分析模型是基于企业或者业务的内部 条件(内在优势和劣势)和外部环境(外在机会和威胁)的综合各个方面因素,
①图片为作者整理自:汤晓丹.波特“五力竞争理论”的管理理念批判及改进J].中国商论,2016(02):170-172..
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对战略方案进行评价,以此制定出最适宜企业或者业务的战略策略。
 
《公司战略概念》一书在 1971 年出版,书中首先提出了在公司内外环境影 响因素下的SWOT分析框架,著作作者是安德鲁斯(Andrews)。在后续对SWOT 分析模型研究中,美国著名管理学大家海因茨•韦里克(Weihrich)在通过对公 司内外环境影响因素相互匹配的基础上,提出了广泛运用于战略领域分析的 SWOT矩阵。该分析矩阵基于企业或者业务四种内外环境影响因素进行匹配组合 即:SO 组合(Strength+Opportunity)、ST 组合(Strength+Opportunity)、WO 组 合(Weakness+Opportunity)和 WT 组合(Weakness+Threats),来助力企业组织者 对发展战略的分析研究。
本文通过对英特尔(中国)AI生态加速器业务一 “英特尔AI百佳创新激烈 计划”的内外环境影响因素进行综合分析,结合业务自身特征与资源,在SWOT 分析框架基础上,对业务进行全面综合评价从而制定出适宜业务的发展战略。
PEST分析模型是着眼于企业或者业务外部宏观环境而进行的战略分析。
如图2.5所示,战略分析工具--PEST分析模型是基于对企业或者业务四类 外部宏观环境因素分析研究基础上,整体性把握外部宏观环境,以此来探寻外部 宏观环境下的企业或者业务的发展战略现状。PEST分析模型的四类外部宏观环 境因素是由政治外部环境、经济外部环境、社会外部环境和技术外部环境组合而
①图片为作者整理自:仇国芳,崔亚枫,张小歧.基于SWOT分析的企业战略制定方法J].科技管理研 究,2015,35(18):193-196.
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成。1999年,美国著名管理学学者施乐斯Scholes • K和约翰逊Johnson • G提出
该战略分析模型。
本文通过对英特尔(中国)AI生态加速器业务一英特尔AI百佳创新激烈计 划的分析研究,采取 PEST 分析模式对业务发展战略的宏观环境有了整体性认知, 对后续业务发展战略的制定及优化提供了充足的现实依据。
2.2文献回顾
2.2.1人工智能研究回顾
人工智能(AI)在学术界没有一致认可的定义,通俗的认为人工智能是让智能 机器做出人类思维相似的智能化反映方式的科学研究。
20 世纪 50 年代,人工智能的发展热潮在美国“达特茅斯学院人工智能夏季 研究项目”研讨会上,被确定为一个新兴的研究领域,由此拉开序幕。②
20 世纪 80 年代,“专家系统”的诞生将人工智能从理论研究转变为实际应 用,再次推动人工智能领域的发展热潮。
①图片为作者整理自:于波,范从来.我国先进制造业发展战略的PEST嵌入式SWOT分析[J].南京社会科 学,2011(07):34-40.DOI:10.15937/j.cnki.issn1001-8263.2011.07.017.
②周琪,付随鑫.美国人工智能的发展及政府发展战略[J].世界经济与政治,2020(06):28-54+156-157.
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进入 21世纪,随着“互联网+”大数据积累、机器学习深化和计算能力提升, 人工智能作为科技发展动力源泉,人工智能应用落地商业化,各国政府加强对人 工智能的战略部署,商业巨头纷纷布局人工智能产业,人工智能进入第三次发展 热潮。
八'、1T7J o
人工智能经历三次发展热潮,理论研究和技术应用得到了高度发展,也与不 同领域学科技术进行知识交融。人工智能是提升社会经济技术发展的动力源泉, 将推动各行各业持续改革创新,是现代工业化进程的自然产物。
人工智能经过 60 多年的积累和发展,尤其在新兴技术理论(超级计算、互 联网、传感器、大数据等)的驱动下,人工智能随着行业发展已呈现出深度学习 和人机协同等新态势,并日渐深入的影响社会经济技术发展。①帕梅拉•麦考达 克认为人工智能在未来的发展历程上将代替人类进行思考,成为“智慧人”。杨 伟国、邱子童等(2018)提出人工智能是在某些特定的环境中,为实现特定任务目 标,借助相应的载体而创造出与人类思维、认知等能力相匹配的技术。谭泓(2020) 认为人工智能是对目前新型社会形态现状的“优越化”替代,也表达人民对美好 生活的憧憬,追求高品质生活的必然。
新一代人工智能的发展在推动科学技术领域和场景深化应用领域方面,都已 呈现不同程度的超前技术。在大数据背景下借助超级计算进行深度学习,再凭借 相应成果与传统产业进行深度融合,覆盖人工智能技术应用场景也将更加广阔, 加速推动社会形态“智能+”发展。
2.2.2AI生态加速器研究回顾
“孵化器”原指人工通过加热孵化禽蛋的辅助装置,后成为新社会经济发展 的服务机构。将“孵化器”引用到企业管理学领域,就产生了“企业孵化器”新 型学术概念。
AI孵化器更多的是为AI初创企业提供办公所需的场所、技术设备和资金等 方面支持。AI企业孵化器为初创AI企业提供生存基础至关重要,但对于高成长
①江丰光,熊博龙,张超.我国人工智能如何实现战略突破——基于中美4 份人工智能发展报告的比较与解读 [J].现代远程教育研究,2020,32(01):3-11.
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AI 企业的助力相对乏力,特别是在 AI 企业快速发展过程中面临的技术升级、应用 场景落地和融资困难等核心问题无法解决。
“加速器”原指将带电粒子加速到更高速度的电磁装置,后成为新社会经济 发展的服务组织。将“加速器”引用到企业管理学领域,就产生了“企业加速器” 新型学术概念。
企业加速器重点突出“速度”是入驻企业选择的一个重要依据。以前的企业 间竞争是“以大吃小”,随着新型经济形态的发展,开始转变为“以快吃慢”, 速度已经成为了企业占领市场份额的关键因素。企业加速器的加速服务范围主要 体现在五个方面,如表 2.2 所示。
表 2.2 企业加速器服务范围①
基础设施 投融资服务 管理咨询服务 四 技术创新服务 五 其它服务
租赁型基础设 施 直接投资 战略指导 大学、科研院所合作 赞助商服务
共享型基础设 施 风险投资机构融资 知识产权咨询 专业技术团队扶持 企业激励
* * 政策咨询 * 社会责任
AI 加速器是对 AI 创业企业进行定制化版本的 AI 孵化器,在 AI 孵化器基础 上,促使AI优秀企业加速发展的新型服务机构。AI加速器作为AI孵化器的高 级形态,弥补了 AI 孵化器一些功能上的不足,为 AI 企业提供新型技术载体、定 制化的高端服务以及服务网络。
从 AI 孵化器到 AI 加速器,为 AI 企业加速带来了质的飞跃,主要体现在四 个方面的提升,即服务对象、工作目标、服务内容和服务层次。AI加速器在当 下中国AI加速器市场可谓欣欣向荣,作为创新服务机构,AI加速器具有加速 AI 企业科技成果转化,辅助 AI 企业快速发展和促进 AI 企业商业化等独特的速
①资料来源:汪艳霞,钟书华.企业加速器的“加速”服务—— 于IBA、SPARK BA、HTC等10个企业加 速器的实证分析[J].科技进步与对策,2010,27(09):17-21.
16 度优势。如图2.6所示,速度成为AI企业应用场景落地、市场推广的“生命线”。
图 2.6 企业加速器的“加速”盈利图①
 
AI 中小企业加速器的特点是可充分满足战略新兴产业的发展,这些加速器 业务使AI企业发展资源能够更快的规模化,并且可以给到这些AI企业更多的创 新资源,这些特点能够更快的转化科技成果,提升产业的竞争力。此外,AI企 业加速器通过以AI产业市场为导向,AI企业为主体、再加上产学研结合的技术 创新服务体系的加持,不仅有利于增强AI企业自主创新能力,还可以更好的建 立 AI 企业更快成长的长效机制。
①资料来源:汪艳霞,钟书华.从企业孵化器到企业加速器:缘起、演进及走向J].当代经济管 理,2014,36(04):10-16.
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第三章英特尔(中国)AI生态加速器发展现状
3.1业务概况
3.1.1业务简介
英特尔作为全球领先的科技企业,始终坚持以推动创新作为宗旨,秉承以客 户的成功为执念,承诺提供客户需求和期望的技术领导力和可靠的高质量产品, 为了比以往更快、更安全的存储和处理数据,英特尔的芯片和软件至关重要。
人工智能产业的发展趋势是从人工智能技术不断创新研发到人工智能场景 落地,产业实现商业化,随着“AI+”概念的诞生,必将呈现出与各行各业的深 度融合,进一步提升人工智能产业的发展。伴随着人工智能的技术升级和场景落 地,人工智能与传统产业的融合也日益加深,在进行“AI+”的行业合作方面, 英特尔致力于推动 AI 创新生态发展,加速智能应用落地,其中包括英特尔创新 加速器、英特尔 AI 百佳创新激励计划、英特尔 FPGA 中国创新中心和英特尔人 工智能实验室产教融合解决方案等众多业务。
英特尔不断推动智能科技领域的创新突破,用英特尔的芯片技术实现智能场 景加速落地,携手生态伙伴共同打造英特尔人工智能生态产业。2018 年,面对 竞争激烈的人工智能产业市场,英特尔(中国)推出“AI百佳创新激励计划”。 此加速计划依托于英特尔横跨四个领域的软硬件综合优势和覆盖全面人工智能 产品租合的独特优势以及英特尔的全球品牌影响力与深厚的供应链积淀,旨在携 手全球人工智能产业生态合作伙伴,利用 3 年时间,在中国加速至少 100 家优秀 人工智能创新企业。此加速计划的主题为在英特尔领先的 AI 产品技术助力下, 激励中国 AI 百佳创新企业,实现人工智能千亿产业的加速。
英特尔 AI 加速器业务以开放合作、产业共赢为宗旨,帮助人工智能企业打 造从创意创想到产业场景实践的创新方案,并通过提供各类技术辅导、市场推广 以及生态对接的全方位支持,激励人工智能企业迅速成长,助力人工智能企业未 来快速发展。
本文选取的是英特尔(中国)AI创新生态加速器-- “英特尔AI百佳创新激
18
励计划”,简称“AI百佳”,为单案例研究对象。
3.1.2业务发展历程
伴随着中国人工智能产业市场发展如火如荼,2017 年在贵阳市人民政府的 极力推动下,与中国人工智能产业创新联盟及英特尔(中国)在北京举行会晤, 再会期间三方签署了关于未来人工智能产业发展的战略合作备忘录。备忘录指 出,在中国人工智能产业政策红利下,利用英特尔横跨四个领域的软硬件综合优 势和覆盖全面人工智能产品租合的独特优势,打造全国领先的AI开放性平台, 通过该平台,将举办人工智能大赛和人工智能培训等活动。英特尔通过这次北京 会晤,标志着英特尔(中国)开始布局中国人工智能产业市场,利用自身技术产 品优势,将深入中国人工智能产业市场,同时也将加速人工智能产业的发展创新。
“2018中国国际大数据融合创新•人工智能全球大赛”在贵阳成功落幕。① 英特尔(中国)参与承办了这次国家级赛事,这也是2017年三方备忘录里重要 成果展现,通过该赛事的承办,加强了英特尔(中国)对人工智能产业的布局和 影响力。
“2018全球人工智能产品应用博览会”于2018年5月在名城苏州盛大开幕。 ②英特尔(中国)携手十余家合作伙伴,展示基于英特尔技术的产品及应用,进 一步加深了英特尔(中国)在人工智能产业领域的地位。
2018年11月英特尔(中国)推出“AI未来先锋计划”。③基于中国人工智 能产业发展的战略前景,“AI未来先锋计划”将在人才培养,AI技术创新,产 业升级等方面助力人工智能产业市场发展。
在人工智能产业市场的急速发展下, 2018年底为了更好的落实英特尔(中 国)AI创新生态建设,英特尔(中国)专门成立人工智能加速器业务,将“AI 未来先锋计划”进行升华,推出“AI百佳创新激励计划”。该计划汇聚人工智
①详见:http://dsj.guizhou.gov.cn/jdhy/xwfbh/201810/t20181022_10392655.html,访问日期:2021 年 10 月 20 日。
②详见:http://news.cctv.com/2018/05/11/ARTIIVSut2O5EnrTUN20fV5v180511.shtml?ivk_sa=1023197a,访问日 期:2021年10月 20日。
③详见:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1617179221287097297&wfr=spider&for=pc,访问日期:2021 年 10 月 20 日。
19 能技术、人工智能生态、人工智能产业等多重动力,依托英特尔从云到端的技术 优势和全栈平台,进一步拓展英特尔人工智能创新生态,深入各行业各场景中, 与创新生态企业共同推动人工智能的技术发展和突破,促进人工智能产业的变革 和应用落地。
2019年 1 月英特尔(中国)开始实施 AI 百佳,第一期 12 家优秀 AI 企业成 功从众多企业中脱颖而出,人工智能产业总估值达 82 亿人民币。
2019年 11 月 AI 百佳开始了第二期招募,本期 18 家优秀 AI 企业成功从众 多企业中脱颖而出,人工之智能产业总估值 267 亿人民币。
2020年 6 月 AI 百佳开始了第三期招募,本期 16 家优秀 AI 企业成功从众多 企业中脱颖而出,人工智能产业总估值达 145 亿人民币。
2020年 12 月 AI 百佳开始了第四期招募,本期 16 家优秀 AI 企业成功从众 多企业中脱颖而出,人工智能产业总估值达 190 亿人民币。
2021年 5 月 AI 百佳开始了第五期招募本期 16 家优秀 AI 企业成功从众多企 业中脱颖而出,人工智能产业总估值达 270 亿人民币。
2021年 12 月 AI 百佳开始了第六期招募本期 15 家优秀 AI 企业成功从众多 企业中脱颖而出,人工智能产业总估值达 350 亿人民币。
为进一步激励领先的优秀 AI 企业,树立人工智能产业行业典范,打造人工 智能合作伙伴标杆,AI百佳推出“芯锐奖”。“芯锐奖”从行业引领力、生态 拓展力、技术突破性、应用创新度四个角度出发,评选 AI 百佳中的卓越 AI 企业。
为了加强 AI 百佳的战略实施,让合作伙伴有更好的平台进行交流学习,基 于该计戈U,英特尔推出“AI 100 CONNET DAY”主题活动,“AI 100 CONNET DAY” 旨在汇聚产学研等多方资源,共同探讨 AI 前沿科技和投资趋势,寻找 AI 技术应 用落地的新机遇,为 AI 百佳企业的发展注入新动能。
2020年8月AI百佳系列主题活动2020 AI 100 CONNET DAY-上海分站在英 特尔机器人创新中心成功举办。 2020 年 9 月 AI 百佳系列主题活动 2020 AI 100 CONNET DAY-北京分站在中关村创业大街成功举办,北京分站活动是AI 100 CONNET DAY 活动的第二站。2020 年 12 月,由英特尔(中国)牵头,深圳人工
20 智能行业协会等机构企业共同参与举办的 AI 百佳系列主题活动 2020 AI 100 CONNET DAY-深圳分站圆满举办.2021年3月AI百佳系列主题活动2021 AI 100 CONNET DAY 大消费专场在上海浦东新区浦发银行张江科技支行举行。
英特尔不断推动以人工智能为基础的创新生态建设,与合作伙伴共同构建未 来产业发展新生态,使英特尔的 AI 技术产品助力人工智能产业技术革新,加速 应用场景落地,让英特尔AI应用覆盖面越来越宽广。AI百佳从2019年1月推 出,到 2021 年 12 月,已经开展了 6 期,招募了 93 家优秀 AI 企业,产业覆盖广 泛,与众多传统行业深入融合,100 多个 AI 项目得到了应用场景落地。如表 3.1 所示,93 家企业涉及 12 类主要应用行业。
表 3.1 AI 百佳人工智能主要应用行业分类
序号 行业名称 企业数量 代表性企业
1 智慧金融 25 北京冲量在线科技有限公司 深圳致星科技有限公司(星云)
2 智能制造 24 广东荣旭智能技术有限公司 深圳蓝胖子科技有限公司
3 公共安全 18 普宙飞行器科技(深圳)有限公司 杭州市宇树科技有限公司
4 智能医疗 18 陕西维视智造科技股份有限公司 北京冲量在线科技有限公司
5 智慧政务 18 北京易道博识科技有限公司 广州灵聚信息科技有限公司
6 智慧零售 18 帷幄匠心科技(杭州)有限公司 北京维择科技有限公司
7 智慧交通 13 博云视觉(北京)科技有限公司 上海思贤信息技术有限公司
8 智慧物流 12 北京极智嘉科技有限公司 速感科技(北京)有限公司
9 基础软硬件 9 深圳英博达智能科技有限公司 南京风兴科技有限公司
10 智能教育 8 陕西维视智造科技股份有限公司 武汉库柏特科技有限公司
11 智能家居 8 长沙小钴科技有限公司 上海阅面网络科技有限公司
12 智能办公 7 达而观科技(北京)有限公司 大象声科(深圳)科技有限公司
资料来源:作者根据英特尔 AI 百佳创新激励计划招募企业自行整理。
 
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3.2业务核心竞争力分析
核心竞争力是指AI百佳在参与AI加速器市场竞争中拥有的绝对优势,是其 他AI加速器所不具备条件或者资源。企业或者业务在参与市场竞争时,明确业 务自身的核心竞争力,以核心竞争力为先决条件开展战略制定,因此AI百佳在 制定业务战略规划时要紧密围绕其核心竞争力设定。
3.2.1业务运营解析
AI百佳以一对一辅导与培训、POC支持、市场推广等,为入选AI企业提供 量身定制的合作与加速方案。从而降低生产成本,提升研发效率,提高品牌知名 度,使应用场景快速落地,实现企业价值。
AI 百佳创新权益主要体现在四个方面:
A.技术辅导
1) 开发业务过程中英特尔提供相关AI技术辅导,从而提升产品性能;
2) 丰富的英特尔人工智能产品、技术及解决方案对入选企业进行AI培训;
3) 进行 1 对 1 的技术赋能,英特尔的专家会提供最大的技术支持, 包括硬 件的选型测试, 软件的适配等不同性能调优的方式。
B.市场推广
1) 产品参与国际化科技平台市场活动展示;
2) 品牌获得专业科技媒体深度曝光;
3) 企业得到定制化公司宣传机会;
4) 会提供免费的场地给到合作伙伴参展。
C.生态对接
1) 助力合作伙伴对接行业客户;
2) 参与英特尔生态对接会议,拥有更多落地机会;
3) 优秀合作伙伴受邀加入英特尔相关深度合作计划;
4) 入驻“未来科技智慧中心”的机会。
D.社群交流
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1) 与产业相关合作伙伴,探讨前沿技术发展和落地经验;
2) 跨界交流与经验分享,拓展生态合作资源;
3) AI初创企业在“AI百佳”的朋友圈里可以找到很好的合作伙伴。
AI 百佳共招募了 93 家优秀 AI 企业。从招募时间可以看出英特尔 AI 百佳招 募频率大约为 6 个月一期,每期招募 AI 企业数量目前维持在 16 家左右,详细如 表 3.2 所示。
表 3.2 AI 百佳招募时间及企业分布
招募次序 招募时间 招募数量 企业分布
第一期 2019 年 01 月 12 北京、上海、深圳、厦门
第二期 2019 年 11 月 18 北京、上海、深圳、苏州、长沙
第三期 2020 年 06 月 16 北京、上海、深圳、杭州、宁波、合肥
第四期 2020 年 12 月 16 北京、上海、深圳、广州、南京
第五期 2021 年 05 月 16 北京、上海、深圳、武汉、杭州、东莞、西安
第六期 2021 年 12 月 15 北京、上海、深圳、杭州
总计 93 招募企业主要集中在上海、北京、深圳
资料来源:作者根据英特尔 AI 百佳创新激励计划招募企业自行整理。
 
3.2.2业务传播特征
AI百佳展现了一种创新的合作方式以及赋能众多传统行业的新方法。AI百 佳通过为入选 AI 企业提供算力、算法等端到端的技术支持,夯实基础;通过资 源整合、生态对接、市场推广等多种方式,解决 AI 企业场景落地过程中存在的 技术和推广问题,帮助入选 AI 企业加速发展和场景落地。
术业有专攻,英特尔的核心竞争优势在于对人工智能的数据计算能力和计算 方法。英特尔为了更好的推动人工智能产业发展,已经在组建团队研发多种适合 人工智能产业发展的计算架构,进一步巩固英特尔的 AI 生态建设。英特尔最新 研发的神经网络处理器 NNP 是业界第一个面向神经网络处理的英特尔芯片。不 断更新换代的英特尔 CPU 平台,已经广泛应用在众多 AI 领域,特别是在 AI 领
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域的推理上提供了强大的算力,使英特尔CPU —直处于行业领先地位。英特尔 携手多家开放平台,将英特尔 CPU 平台同深度学习框架有机结合起来,全面优 化AI训练和AI的推理功能,客户无需购买或者设置不同的硬件基础设施,可以 根据自身需求,选择使用适合自己的深度学习框架做模型训练。
如果AI应用和数据的处理分析使用在同个平台上,能为客户节省成本和降 低项目风险,可以为客户带来极大的便利。英特尔开源的 BigDL 和采用了这一技 术的 Analytics Zoo 平台就是专为一些特定的场景设计,比如说有大数据集群的场 景。零售业、金融服务行业及制造业等领域的企业客户都已经开始利用 Analytics Zoo或基于BigDL,在英特尔的至强服务器上构建更为平滑无缝的数据分析。
英特尔一直发挥自身的优势,与合作伙伴一起寻求人工智能应用领域里的突 破,推动人工智能与各行各业深度融合。通过AI百佳,帮组AI企业加速成长, 推动英特尔AI创新生态发展,深化英特尔AI生态的影响,促使更多AI企业在 云边端架构使用英特尔IA芯片,持续增强英特尔技术在AI领域的领导力。AI 百佳从2019年1月招募12家优秀AI企业至2021年12月共招募93家优秀AI 企业,110多个AI项目得到了应用场景落地。AI百佳“芯锐奖”的设立,是为 树立人工智能行业典范,打造特色的英特尔“AI+”合作标杆,进一步展示英特 尔通过自身资源和技术赋能AI领域,持续推动人工智能产业的改革、创新和融 合。
AI百佳经过三年的发展,在应用分类上,目前已经涵盖了 12个应用大类。 除了涵盖这些主流大项之外,还包含了前沿创新的人工智能养猪、人工智能种水 果、人工智能建筑机器人、无人码头、春晚机器牛、流程自动化等创新项目,以 及配合政府政策大力推动联邦学习、隐私计算、多方安全计算、人工智能网路攻 击防护、金融风控、保险双录智能化等,AI百佳全方位的涵盖了当下中国人工 智能产业的所有落地方向。
3.2.3业务盈利机制
英特尔拥有软硬件综合优势。英特尔是唯一一家能够横跨四个领域,从 CPU
24 到GPU,到FPGA加速器再到ASIC这种专门的AI加速芯片的企业。XPU的硬 件架构,再加上软件和平台,英特尔要打造全栈的 AI 产品和平台。丰富的产品 让英特尔 AI 技术渗透到各行各业中,并且为了能够持续赋能合作伙伴,英特尔 不断对精选场景解决方案进行升级,来帮助合作伙伴更好完成智能化转型。AI 百佳更是基于英特尔全面的AI硬件(酷睿、至强、FPGA),结合易用的软件(比 如Open VINO),能够为合作伙伴提供完整的解决方案。除了芯片的持续进化, 英特尔也在不断进行软件优化。Open VINO工具套件分发版可以借助从边缘到云 部署的高性能深度学习推理来为应用和算法提速,不仅让低精度量化的开发工作 更为简化,同时也提高了基于英特尔架构平台上的深度学习性能。
生态建设是英特尔智能化转型的秘密武器,入选 AI 百佳的 AI 企业需要使用 英特尔的软硬件,让英特尔的 AI 技术在更多产业领域实现了价值。基于中国 AI 企业的行业现状,英特尔凭借全球领先的芯片技术和全栈 AI 技术产品,携手 AI 企业合作伙伴,共同建设英特尔 AI 创新生态,打造英特尔 AI 加速器,将持续人 工智能人才培养和人工智能应用场景落地,助力 AI 行业发展不断前进。对入选 计划的AI企业而言,AI企业产品的AI核心工作负载要使用英特尔平台技术或 者有意愿迁移到英特尔平台,包含但不限于 Xeon®、 Core™、 FPGA、 Movidius tm、RealSenseTM等。通过生态发展让英特尔的AI加速芯片,应用到更多产业中, 建设英特尔 AI 创新生态,巩固英特尔在 AI 行业的地位。
3.3PEST 宏观环境分析
业务的外部环境通常是指对业务发展存在直接或者间接的行业影响因素,而 这些外部影响因素通常由行业宏观环境因素和行业微观环境因素组成。对业务宏 观环境分析,即政治法律环境、经济环境、社会文化环境和技术环境。通过这四 个方面的分析,我们可以从中发现业务在未来发展中存在的机遇和面临的威胁, 从而对制定业务发展战略提供重要的参照依据。
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3.3.1政治法律环境分析
政治法律环境对企业或者业务的战略实施存在较大的影响因素。
习近平总书记指出:人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技 术。①
从“互联网+”到“人工智能+”,人工智能不断赋能各行各业,国家的发展 离不开科技技术的提升,而人工智能的研究发展,将不断推进科技的进步。从国 家层面出发,人工智能作为新一代战略性技术,对人工智能的研究和发展,就是 巩固和提升国家竞争力,同时也是维护社会乃至国家安全,因此必然成为国家发 展规划的重要战略。
为了抢占人工智能发展先机,加快建设科技强国的步伐,我国陆续出台了多 部有关人工智能产业发展的政策规范。
2017年7月国务院为加强对人工智能未来发展的整体规划颁布了《新一代 人工智能发展规划》,该规划以时间划分,阐述我国对人工智能产业未来发展目 标和研究方向等重要筹划,如表3.3所示。
表 3.3 新一代人工智能发规划步骤分解②
规划步骤 第一步 第二步 第三步
时间节点 --到 2020 年 --到 2025 年 --到 2030 年
基础研究 在总体技术和应用上 达到世界先进水平 基础理论取得关键突破 在部分技术与应用上 领跑全球 理论、技术与应用 整体领跑全球
产值规模 核心产业:超过 1500 亿 相关产业:超过1 万亿 核心产业:超过 4000 亿 相关产业:超过5 万亿 核心产业:超过 1 万亿 相关产业:超过10 万亿
行业状态 新动力
助力重要经济结构 传统产业升级
整体经济转型的动力源泉 人工智能创新中心
体系规范 部分领域 初步建立 初步健全 体系规范 更加完善 体系规范
社会形态 科技创新型国家行列 智能社会发展 取得重大成就 经济强国前列 科技强国前列
 
2017年12月中国工信部印发了关于未来三年(2018-2020年)新一代人工
①闫海潮,胡金旭.习近平关于人工智能发展重要论述的主要内涵及时代价值J].邓小平研 究,2020(06):69-78.DOI:10.16870/j.cnki.51-1763.2020.06.009.
②表格作者整理自:2017 年国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》。
26 智能行动计划,力争到 2020 年,初步建立人工智能产业规范体系,构筑相应人 工智能产业评估检测体系,引导人工智能产业未来健康持续发展。
2019年 3 月 19 日,中央在全面深化改革委员会第七次会议上通过多项战略 规划指导意见,其中就有关于推动人工智能战略规划指导意见。①该指导意见阐 明发展人工智能产业建设,要把握其鲜明特征,在市场经济规范引导下,实施产 业商业化,政府机构要持续优化政策制度,为人工智能发展开辟新空间,推动智 能社会形态建设。
2020年,国家三部委联合印发《关于“双一流”建设高校促进学科融合加 快人工智能领域研究生培养的若干意见》,指明人工智能未来人才发展战略规划, 在建设“双一流”高校基础上,构建新一代AI基础理论人才和“AI+”技术应用 尖端人才培养体系,为人工智能人才培养建立新摇篮新基地。②
2021年 7 月又编著了新一版《人工智能标准化白皮书(2021 版)》。2021 版白皮书指出人工智能产业规模持续增长,京津冀、长三角、珠三角等地区形成 了完备的人工智能产业链。人工智能融合应用不断深入,智能制造和智慧医疗等 新业态不断涌现,凸显对行业发展的赋能作用。
3.3.2经济环境分析
经济环境是指企业或者业务的战略实施受所在国家或地区的通货膨胀率、货 币政策、财政政策、市场机制和市场需求等影响因素。
随着人工智能的快速发展,承载着科学技术的提升和产业经济的革新,将作 为最主要的新动力推动经济加速前进。从今年的经济发展态势,可以发现人工智
①详见:http://www.gov.cn/xinwen/2019-03/19/content_5375140.htm.中共中央总书记、国家主席、中央军委主 席、中央全面深化改革委员会主任习近平 3月 19 日下午主持召开中央全面深化改革委员会第七次会议并发 表重要讲话。会议审议通过了《关于新时代推进西部大开发形成新格局的指导意见》、《关于扩大高校和 科研院所科研相关自主权的若干意见》、《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》、、《关 于深化公共资源交易平台整合共享的指导意见》、《石油天然气管网运营机制改革实施意见》、《关于加 快推进公共法律服务体系建设的意见》等等。访问时间:2021 年 10 月 28日。
②详见:http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s271/202003/t20200303_426793.html.三部委联合印发《关于“双一流" 建设高校促进学科融合加快人工智能领域研究生培养的若干意见》,访问时间2021 年 10 月30 日。
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能与各行各业深度融合,并取得相对优异的成果,推动传统产业升级。随着国家
亿元
2500
1963
 
 
政策的加持,人工智能产业市场规模将日益剧增,如图 3.1 所示。
资料来源:中商情报网。
图 3.1 中国人工智能市场规模年份统计(2016-2021 年)
据埃森哲公司的数据显示:49%的中国人工智能企业近 3 年(2018 年-2020
年)的研发投入超过 0.5 亿美元。随着中国人工智能市场规模的持续增长,如图
3.2所示投融资市场也呈现出火热态势,在全球人工智能市场上,中国的人工智 能投融资市场行情也持续增长。
 
资料来源:IT橘子。
 
图 3.2 中国人工智能产业市场融资金额、次数年份统计(2016-2021 年)
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2020 年随着防疫措施完善,我国经济得以逐季提升,全年达到 2.3 个百分点 的正增长,经济增长水平逐步恢复常态。2020 年我国 GDP 总量超过百万亿,占 世界的 17%,人均 GDP 达到 72447 元,上升到世界第 59 位,工业增加值占世界 比例超过 30%。2021 年疫情继续肆虐全球,全球经济无法达到常态化运行,在 我国改变经济结构的推动下,经济持续增长,新的经济结构不断完善。2021 年 仅上半年国内生存总值超 50 万亿,经济发展态势呈现稳固、递增势头。
3.3.3社会文化环境分析
社会文化环境是指企业或者业务所在地域的宗教信仰、民族特征、社会风俗、 公共价值观念和教育水平等方面的影响因素。
1987 年我国打造火炬计划,第一家中国企业孵化器由此诞生,经过三十多 年的发展,我国在培育高新科技企业方面取得了显著成果。面对众多孵化后的高 新科技企业,产业市场需要建立一个全新的服务体系,用以巩固和开发孵化成果。 企业加速器的出现,通过提供技术、资金和平台等资源满足孵化毕业企业的特定 需求,从而帮助孵化后的高新科技企业持续发展和成长。
随着人工智能市场的日益火热,人工智能产业商业化显著,中国人工智能企 业数量在不断增加,特别是经过近几年的飞速发展,我国人工智能企业数量仅仅 落后美国人工企业数量。从人工智能企业区域分布来看,80%以上人工智能企业 分布在长三角、珠三角和京津冀三大区域,成为中国发展人工智能的重要引擎。 从市场规模来看,中国有着广阔的人工智能产业发展前景,中国的人工智能发展 将成为全球人工智能发展的中心地带。
科学技术的进步离不开优秀技术人才的贡献,人工智能产业的发展也离不开 优秀 AI 技术人才的贡献,随着人工智能应用场景的不断深入,我们对 AI 技术人 才的需求将会越来越急迫。目前中国从事人工智能相关领域人员数量超过 60 万 人,八成以上人工智能人才聚集在“北上广”国内一线城市。 AI 技术人才,尤 其“AI+”复合型人才的匮乏,将会成为遏制我国人工智能产业发展的最重要因 素,目前国家也在积极出台相关政策和提供必要资源,全方位培养人工智能产业
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人才。
中国各行各业都在进行产业转化和升级,力争早日实现了产业信息化,信息 化建设将会进一步沉淀出大量信息数据。据国家信息中心预测,基于中国信息化 建设,人口数量的潜在优势,到 2025 年中国将成为全球第一数据资源大国。人 工智能的发展离不开信息化数据的加持,可以从大数据中找到产业核心价值,帮 助 AI 企业提供更好的服务。
2020 年突如其来的疫情,对人类的生命健康以及全球的经济发展构成了巨 大挑战,却也无形中加速了传统行业变革以及人工智能产业的落地,AI逐渐在 医疗、教育等多领域迸发出强大的势能。根据麦肯锡的全球性调研结果显示,相 较2019年, 2020年以后对人工智能持乐观态度的受访公司数量占比从72%显著 提高到 92%。
3.3.4技术环境分析
技术环境是指企业或者业务所在地域的技术体制、科技发展趋势、技术创新 能力、科技政策、和技术水平等方面的影响因素。
从人工智能的技术发展态势,可以将其分为三个演变阶段,首先是早期计算 智能阶段,这个时期的人工智能技术主要体现在计算能力上;其次是中期感知智 能阶段,人工智能经过计算能力的研究提升,开始向人工神经网络和专家系统演 变;最后是从 90年代开始的认知智能阶段,这个时期的人工智能技术随着与产 业不断融合,需要进行深度学习实现应用落地。
技术创新带来产业革新,随着产业信息化不断升级,人工智能技术也在不断 突破瓶颈,新技术诞生出新专利、新应用、新产业。中国人工智能产业规模持续 扩大,技术创新活动日益繁荣,人工智能专利申请数量也领跑全球。从技术创新 角度来看人工智能产业发展,我国有着独特的科研技术环境优势,人工智能经过 60 多年的积累和发展,我国部分人工智能技术,例如语音识别、计算机视觉、 自然语言处理发展成熟,已处于世界领先水平。
人工智能产业生态是由基础理论、技术研发和商业应用共同构建而成。基础
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理论包括算力、云计算、芯片和大数据等,是支撑人工智能产业发展的根源。技 术研发包括对各类算法、各种模型、应用技术和深度学习等研发,并通过深度学 习框架和开放平台实现对技术和算法的封装。商业应用是人工智能与各行各业深 度融合后,实现场景落地,带来产业商业价值。芯片是人工智能产业发的关键, 功能强大的芯片会加速实现场景落地。《人工智能标准化白皮书(2021 版)》 指出算力需求不断提升,人工智能芯片成为产业焦点。我国人工智能产业发展的 薄弱点在基础理论(芯片)和技术研发(算法)以及高尖端“AI+”复合人才。
3.4AI 产业环境分析
微观环境是与宏观环境相对的企业或者业务发展环境,在制定企业或者业务 发展战略时必须考虑微观环境给战略带来的影响。
3.4.1AI 生态行业分析
人工智能的迅速发展已经颠覆了我对传统产业的认知,产业智能化是这个时 代的必然产物,加强人工智能建设是国家和企业都要面对的现实,“人工智能+” 将进一步深入各行各业。
政府加大人工智能新型基础设施建设,智算中心被越来越多的地方政府视为 实现支撑和引领产业发展的关键性信息基础设施。以智算中心为代表的算力基础 设施,通过提供公共的算力、数据及算法服务,让算力服务更加便捷,解决算力 服务的供给问题。
如图 3.3 所示,2021 年人工智能对各行业渗透度显示目前人工智能在互联网 行业应用渗透度上高居榜首,与 2020 年人工智能对各行业的渗透度相比,人工 智能在金融和医疗行业的渗透尤为明显,人工智能在金融行业应用速度飞快,已 超过人工智能在政府行业应用,位列“榜眼”。人工智能对各行业的渗透都在持 续增加,其中人工智能对交通和能源行业的应用也更加逐渐深入,分列第七和第 九位。
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资料来源:IDC和浪潮信息联合发布《2021-2022中国人工智能计算力发展评估报告》。
图 3.3 人工智能与各行业渗透度(2021 与 2020 年)
人工智能对各行业渗透加速、并由此产生显著的商业收益,人工智能技术的 场景落地为各行业带来更多价值。通过调研发现,采用人工智能三年以上的企业, 已经获得显著收益,被访企业平均收入增加 9.8%、流程时间缩短 20.4%、生产效 率提升 21.6%。应用场景已经从碎片化过渡到深度融合的一体化,从单点应用场 景转换为多元化的应用场景。
AI芯片呈现多元化发展趋势,AI芯片算力持续提升满足模型规模增长态势。
AI 与云的融合是必然趋势,中国人工智能服务器公有云将迎来快速发展。2020 年,中国部署在公有云的人工智能服务器市场占比已经超过 30%,而全球人工智 能服务器公有云的占比已经达到 50%,预计到 2025 年,中国人工智能服务器公 有云的占比将超过 50%,私有云、政务云、行业云等也在蓬勃发展,混合 IT 是 企业首选。行业领先企业正积极部署私有云,以支撑其人工智能业务应用。
3.4.2主要竞争者分析
企业人工智能的发展已经刻不容缓,人工智能更视为未来经济、科技发展的 核心竞争力。综观产业界Plug and Play China (即联即用中国)、微软亚太研发 集团、英伟达、百度、腾讯、阿里巴巴、华为等商业巨头纷纷斥巨资布局人工智
32 能产业,打造人工智能产业生态圈。
Plug and Play China (即联即用中国)前身始于1998 年,投资和孵化了 Google、 Dropbox 等互联网科技巨头,2016 年落户西安,受制于人才聚集效应等影响,效 果不佳,后入上海,目前Plug and Play China (即联即用中国)在华共有4个创 新加速中心,即北京、上海、重庆、深圳。
Plug and Play China (即联即用中国)致力于连接大企业与优质的创新项目。 主要业务有:
1) 独角兽加速计划:专注于在各垂直领域挖掘顶级的创新项目,并帮助他 们与大企业形成实质性的伙伴关系;
2) 大企业创新:助力各业务部门,提供最具针对性的业务分析,并帮助其 对接该领域的初创企业,获得正确的解决方案;
3) 投资:专业团队对接企业项目,考察企业创新技术发展,利用生态资源 扩大投资,目前投资了超过 250 家初创企业。
微软亚太研发集团在中国的战略发展开始于 2012 年,专门成立微软云加速 器服务中国人工智能产业市场,该加速器瞄准中国早期发展潜力深厚的创新型企 业,为其提供顶尖技术、专业工具的加速服务。微软加速器从 2012 年开始分别 在美国(西雅图)、英国(伦敦)、德国(柏林)、以色列(特拉维夫)、印度 (班加罗尔)和中国(北京、上海)这个七个国家成立了八个加速创新中心。其 中2013年7月Microsoft Ventures (微软创投)进入中国,首在北京成立加速器, 紧接着2017年1月微软加速器•上海成立。微软加速器•北京&上海,中国是 目前微软唯一在一个国家设立的两个加速器的国家。
微软云加速器扎根中国早期创新型企业市场,通过企业使用微软云芯片、云 计算以及平台技术来使得企业迅速扩张。微软云加速器资源供给为:
1) 用技术和工具快速构建和运行公司业务,包括 Azure 和 Microsoft 团队;
2) 个性化 AI 课程指导;
3) 利用全球品牌、销售团队和商业市场接触更多客户(最大的优势)。 微软云加速器汇聚国家地方政策、投融资机构和行业发展巨头等多种力量,
33 通过整合微软自身资金、技术和品牌等多重资源,构筑微软创新生态,为加速企 业提供更优质、更全面的产业服务。
英伟达 AI 加速业务于 2016 年落地中国,是面向高性能计算、人工智能和数 据科学初创企业的加速平台。英伟达 AI 加速业务招募企业数量为全球 8500 多 家人工智能和数据科学初创公司。
在GPU领域英伟达(NVIDIA)独具优势,英伟达AI加速业务基于业界领先的 GPU 技术,为初创企业提供全方位的技术加持,主要瞄准高尖端科技创新性人 工智能初创企业。英伟达初创加速计划提供资源供给:
1)产品折扣;
2) 技术加持(GPU芯片技术);
3) 市场推广;
4) 融资服务;
英伟达 AI 加速业务在中国派驻专业团队,并在新技术推向市场前优先提供 给尖端 AI 初创企业使用,为 AI 初创企业提供技术支持,帮助尖端 AI 初创企业 进行市场推广。自从 2016 年英伟达 AI 加速业务项目启动以来,全球已经有 6000 多家初创公司加入该加速项目,中国区的入住企业已经达到 800 多家,涉及 30 多个不同的行业。
百度 AI 加速器(百度大脑)于 2017 年 10 月成立,利用全面综合的百度大 脑平台助力 AI 初创企业。百度 AI 加速器业务模式:解决方案类生态合作伙伴计 划、硬件能力类生态合作伙伴计划、课程培训类生态合作伙伴计划、数据服务类 生态合作伙伴计划和百度大脑行业合伙人。百度 AI 加速器资源供给:
1) 名导定制 AI 课程,深入辅导;
2) 全方位开放 AI 技术资源;
3) 百度投资入股机会;
4) 定向支持,量身定制。
截至目前百度云 AI 生态完成七期共 266 家企业招募:第一期为 22 家企业、 第二期为 21 家企业、第三期为 28 家企业、第四期为 39 家企业、第五期为 43
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家企业、第六期为 50 家企业、第七期为 63 家企业。
2017年7月腾讯云AI加速器成立,是基于腾讯强大的产业生态,并依托腾 讯的云计算平台和AI实验室等领先AI技术,助力AI初创企业解决核心技术和 应用落地等难题。腾讯云 AI 产品矩阵包括:人脸识别、人脸特效、人体识别、 文字识别、文字识别、图像识别、语音技术、AI平台服务、自然语言处理、智 能机器人。腾讯云AI加速器5大资源助力企业加速:
1) 顶级AI精品课程;
2) 腾讯 AI 技术、腾讯云平台;
3) 腾讯投资机会;
4) 合作解决方案、构建云生态;
5) 市场品牌推广。
截至目前腾讯云AI生态完成四期共145家企业招募:第一期为25家企业、 第二至四期均为40家。
阿里AIoT生态(AliGenie开放平台)是基于AI的多模态交互及服务系统。 AliGenie 开放平台主要由三大部分组成,即产业解决方案,硬件服务平台和精灵 研发市场,全面赋能相关应用产业。阿里 AIoT 生态布局:
1) AI云服务层:覆盖面广,规模超大的AI集群云技术助力AI企业发展;
2) AI平台层:提供AI研发基础,降低研发门槛;
3) AI算法层:拥有多项领先全球的智能算法服务AI产业。
虽然目前阿里的对于中小AI企业的扶持还未真正成气候,但是投资1000 亿的达摩院真正要做的是把AI技术进行普惠。
华为云“沃土初创企业扶持计划”于2021年 3月成立,基于华为云的自研 芯片和鸿蒙0S+HMS,旨在降低开发者创业创新门槛,扶持初创企业基于华为云 先进的人工智能、物联网、鲲鹏云服务、智能硬件等产品服务扶持初创企业。
华为云“沃土初创企业扶持计划”覆盖从孵化、成长到营销推广的各阶段业 务需求,快速打造产品,帮助企业获客增收,为“大众创业,万众创新”搭建技 术分享和机遇共创的平台。华为云“沃土初创企业扶持计划”初创权益:
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1) 培训支持;
2) 业务支持;
3) 营销支持;
4) 成长支持。
截至目前华为云“沃土初创企业扶持计划”生态伙伴第一期招募 32 家优秀 AI 企业。
联想AI开放平台联想Leap AI,联想Leap AI通过端到端的算法、算力及数据 集成,全面内置人工智能产业市场主流 AI 技术,降低使用企业的应用门槛,让 企业快速实现全价值链场景落地,是一种企业级的 AI 私有化平台,并且是一站 式的。
联想 Leap AI 的特性是:1)全面赋能;2)性能优越;3)简单易用;4)闭 环管控;5)企业级平台架构。联想 Leap AI 发力的重点领域是工业。
3.4.3客户群体分析
科学技术的进步,必然引起产业转型和升级,人工智能的发展,必将引起新 一轮产业大竞赛。人工智能作为接下来产业发展的新核心动力,必将加强与各行 各业的深度融合。从目前人工智能发展,可以发现“人工智能+”已经开始深入 各行各业,很多传统行业的发展都被人工智能作为新生产力所重塑。未来,所有 成功的企业,都将会成为人工智能科技企业。
进入 21 世纪以来,随着大数据持续爆发,人工智能产业市场规模也持续增 长,人工智能企业发展将也日益繁荣。根据英特尔联合德勤以及深圳市人工智能 行业协会共同发布《中国成长型 AI 企业研究报告》显示,中国中小型的 AI 企业 有4484家,占中国整体人工智能相关企业的90%。①中小型的AI企业成为人工 智能企业产业生态的重要组成部分,并且覆盖产业领域也日趋全面。快速成长的 中小型 AI 企业是在发展初期规模较小,但发展速度迅猛的 AI 企业。它们凭借着 独特优势,将人工智能技术与应用场景融合,加速项目落地。从企业构成来看,
① 作者参与调研的,英特尔、深圳市人工智能行业协会、德勤联合发布《中国成长型 AI 企业研究报告》。
36 中国人工智能企业只有不到5%的AI企业处于成熟阶段,绝大部分处于初创期,。 人工智能产业生态是由基础理论、技术研发和商业应用共同构建而成。商业 应用是人工智能与各行各业深度融合后,实现场景落地,带来产业商业价值。由 于算力、算法、芯片等等多方原因,造就中国人工智能企业绝大部分聚集在商业 应用范畴,缺乏基础理论建设和技术研发突破,急切需要外来资源助力 AI 企业 持续发展。随着人工智能与各行各业的加速融合,这些人工智能企业在产业场景 落地方面,有着独特的先天优势,表现也非常抢眼。产业环境最能打造需求华企 业发展,2020 年突如其来的疫情,严重影响了全球产业的加速发展,但在抗疫 大环境下氛围下,无形之中给人工智能的产业场景应用落地提供了试验契机和场 地,结合上述图 3.3可以发现2021年人工智能对金融和医疗行业的渗透最为显 著。
通过表3.4中国人工智能产业市场平均单笔融资额可以发现下列情形:
1) 人工智能产业融资市场: 2016年至2018年人工智能产业融资金额持续 增高,2019年人工智能产业融资市场略显下滑,但到2020年人工智能产业融资 市场再创新高。
2) 平均单笔融资额:从2016年平均单笔融资额0.66,到 2020年平均单笔 融资额2.66,平均单笔融资额一直在持续上升, 2020年的表现更为抢眼。
表 3.4 2016 至 2020 年中国人工智能产业市场平均单笔融资额
年份 融资金额(亿元) 融资次数 平均单笔融资额(亿元/次)
2016 年 389 591 0.66
2017 年 719 719 1.00
2018 年 1330 905 1.47
2019 年 1006 665 1.51
2020 年 1748 658 2.66
注:平均单笔融资额=融资金额/融资次数
资料来源:IT橘子。
 
针对上述情形整体分析,可以看出中国人工智能产业市场融资情形正在发生
37 转变,初始轮和 A 轮融资情形正在逐渐减少,融资市场更加青睐成熟的企业, 融资活动逐渐向 B 轮及后序轮转移。相对于中国人工智能初创企业而言,如果需 要融资注入,要抓紧融资市场风向,力争早日完成初始轮和 A 轮融资,加速企 业成长。
中国人工智能相关企业数量正在持续递增,80%以上企业分布在京津冀、江 浙沪、粤港澳三大区域,成为中国发展人工智能的重要引擎。结合图 3.5 所示, 从城市分布来看:
1) 北上广作为三大区域的中心城市,无论在经济基础还是在政策红利上, 都拥有着独特地域的优势,分别带动了三个区域的人工智能产业集群发展,三地 占中国成长型 AI 企业的比重总和为 41%;
2) 杭州、南京和广州作为人工智能高速发展的核心城市,已是我国人工智 能城市发展的中坚力量;
3) 苏州、重庆和成都作为人工智能新兴城市发展尤为显着。
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