近年来，人工智能技术及产品在企业设计、生产、管理、营销、销售多个环节中均有渗透且 成熟度不断提升。随着新技术模型出现、各行业应用场景价值打磨与海量数据积累下的产品 效果提升，人工智能应用已从消费、互联网等泛C端领域，向制造、能源、电力等传统行业辐 射。数字经济的高速发展为人工智能发展创造了良好的经济与技术环境；同时，人工智能作 为关键性的新型信息基础设施，也被视为拉动我国数字经济发展的新动能。 

2021年，人工智能核心产业规模预计达到1998亿元规模，而到2026年，相应规模将超过 6000亿元，2021-2026年CAGR=24.8%，计算机视觉仍是AI技术赛道中贡献最大的市场， 而以决策智能为主要类型的机器学习产品市场也将随着数据这一模型生产要素的重要性的提 升而得到巩固，并获得一定程度的增长。除AI技术赛道外，作为底层算力支撑的AI芯片的训 练与推理需求推动给人工智能产业规模增长带来较为强劲的推力。

需求侧来看，各行各业以高频高价值场景为落点做持续AI泛化，愈多业务场景的泛化升级将 带来企业AI应用的数据连通与业务协同等加成效应，反哺加速企业的智能化转型进程；供给 侧来看，AI企业在过去一年中纷纷加快上市动作，多家企业已在2021年成功实现上市。本报 告详细剖析了人工智能企业商业化的价值路径，从轻量标准化产品、定制化解决方案、AI平 台等策略角度探讨人工智能企业未来发展方向，为行业参与者提供价值参考与有益见解。

受监管合规与商业内驱的合力推进，可信AI已然成为人工智能产业的发展趋势与研究重点。 此外，尽管大模型的研发取得了较大进展，各家厂商纷纷入局加码，但大模型实际落地应用 面临诸多卡点，未来或呈现大小模型云-边-端协同发展模式。同时，继AI民主化之后，AI工 程化走入大众视野，旨在提升从算力、数据、模型到上层应用的普惠性、兼容性、敏捷性、 经济性和高效性，打通AI全链路管理能力，助力AI企业实现落地赋能与商业变现的双赢。艾 瑞认为，未来AI技术的多项突破与基础层建设的进步可进一步促使人工智能产业的规模化落 地与健康发展。