首先，從全國797家人工智能骨幹企業中581應用層企業的應用領域分布來看，人工智能技術已經廣泛分布在18應用領域。其中，企業技術集成與解決方案提供和智能機器人應用領域的企業數量占比最高，分別占15.43%和9.66%。關鍵技術研發及應用平臺、新媒體及數字內容、智能醫療、智能硬件、金融科技、智能商貿零售、智能制造企業數量較多，分別占8.91%、8.91%、7.65%、7.03%、6.65%、6.52%、6.66%。智能農業占比最低，只有0.75%。企業技術集成和解決方案提供、關鍵技術研發和應用平臺的比例位列第壹和第三，說明技術集成和應用解決方案提供在人工智能與實體經濟融合發展的過程中發揮著至關重要的作用。智能機器人企業數量第二名，說明制造業的智能化是人工智能發展的迫切需要。
在581人工智能樣本企業中，可以獲得577家企業截至2019年末的融資數據。通過577家企業的工業領域融資占比，可以看出哪些應用領域更受資本青睞。從人工智能應用中的企業融資分布來看，智慧零售、新媒體和數字內容、智慧金融應用的融資金額最高，分別占18.37%、15.96%、15.94%。此外，關鍵技術R&D和應用平臺、智能交通和智能硬件占融資比例超過5%，屬於比較高的應用領域。
其次，人工智能基礎和技術層的企業與實體經濟中的企業合作，構建產業智能創新生態，推動人工智能與實體經濟融合發展。其中，最典型的就是智能安防產業的發展。在傳統安防行業智能化進程中，圍繞視頻數據結構化、智能終端、邊緣計算等關鍵技術突破，形成了充滿活力的產業創新生態系統。在智能制造、智能醫療、智能交通、金融科技、智能教育等領域，壹個產業智能創新生態圈已經形成。構建適合特定產業領域的智能創新生態系統，成為人工智能與實體經濟深度融合發展的標誌。
又來了，在？兩極分化？國內的人工智能核心工業板塊企業，通過與其他地區的優勢工業企業合作，通過技術？擴散？推動人工智能與實體經濟融合發展。本報告基於15人工智能開放創新平臺和4家計算機視覺獨角獸公司的技術。擴散？數據分析顯示，* * *通過與其他地區優勢產業合作，推動人工智能與實體經濟融合發展。其中，電子信息制造和汽車制造成為智能化發展的前沿產業。
最後，傳統行業龍頭企業通過自主創新、技術引進、與核心技術企業合作等方式轉型升級為人工智能企業，成為推動人工智能與傳統行業融合發展的引領者。報告基於對50家非初創人工智能上市公司的分析顯示，傳統行業的龍頭企業，通過智能化改造，與掌握人工智能核心技術的企業構建產業創新生態系統，推動行業智能化。從技術來源來看，50家非首發人工智能上市公司主導的融合產業板塊的技術來源主要是核心產業板塊的人工智能初創企業，占比16%。其次是人工智能上市公司，例如，阿裏巴巴和科大訊飛，占比16%，非創業人工智能科技公司和獨角獸公司分別排在第三和第四位，占比10%和7%。除了平臺公司，人工智能初創企業和中小企業是工業智能的重要技術來源。
報告在系統調查研究的基礎上發現，人工智能與實體經濟融合發展是壹系列互補創新和特殊技術體系的形成過程。因此，推動人工智能與實體經濟融合，需要創新思維。特別是對於後發地區，要註重培育和構建適合當地產業智能化需求的產業創新生態系統和創新創業環境，通過互補創新和專業化技術積累，通過人工智能與當地優勢產業的融合發展，不斷提升區域企業和產業的競爭力。
此外，從報告數據可以看出，中國正在加速發展人工智能技術產業。
數據顯示，2019年，我國地方政府* * *發布人工智能發展相關政策276條，超過2018年的259條。涵蓋智慧政務、智慧醫療、工業互聯網、智能制造、智能車聯網、智慧教育等多個領域。同時，從內容上看，相比2018，政策更加細化，推出了壹系列針對特定行業和應用場景開放的扶持政策。
在智能產業園建設方面，我國在2018年163個人工智能產業園的基礎上，2019年新增138個產業園。？通過產業園的規劃建設，各地區將形成壹批人工智能技術產業發展的重要載體，成為引領區域產業結構調整的智能技術創新區。？劉剛說。
報告分析了中國學術界在推動人工智能技術產業發展中的作用。目前，北京、江蘇、上海、廣東、浙江是國內ai高校集中的省市。劉剛認為，我國高校初步形成了人工智能基礎理論研究、技術開發、技術應用的多層次人才培養體系。
在人工智能技術行業？對於產學研？在協同推進機制中，作為？鏈接器？工業聯盟和會議也發揮著重要作用。截止2019年底，報告* * *檢測到人工智能領域的產業聯盟190個。各地紛紛成立人工智能產業聯盟，推動人工智能技術產業協同創新發展。