“中国人工智能的应用和商业化探索与世界处于同一个水平线，但在算力、算法的技术和数据的开放层面都存在着明显的短板和不足，人工智能市场的发展还依然处在初级阶段;同时IDC发现，在算力、算法和数据的各个方面，广泛存在着明显的行业差异、行业壁垒和严重的地域失衡。”3月28日,IDC联合浪潮共同发布的《2018-2019中国人工智能计算力发展评估报告》(以下简称“报告”)中如是指出。
数据、算法、计算力是人工智能的三个基本要素。其中，“计算力” 决定着人工智能整体的发展状况，也是承载和推动人工智能走向实际应用的基础平台和决定性力量，因此是本文关注重点。
计算力提升是人工智能实践的根基和起点
进入21世纪，信息技术***的第三次工业革命改变了人类的生产和生活的方式，而人工智能将成为***第四次工业革命的核心驱动力。而算力的提升能直接提高数据的数量和质量，以及算法的效率和演进节奏，因此成为推动人工智能系统整体发展并快速应用的核心要素和主要驱动力。
算力的提升是个系统工程，不仅涉及到芯片、内存、硬盘、网络等所有硬件组件，同时也要根据数据类型和应用的实际情况对计算架构、对资源的管理和分配进行优化。目前提升算力的手段也主要是两种，一种是与应用无关的，通过对架构和核心组件的创新，提升整体系统的算力水平;另一种是与应用强相关的，通过定制芯片、硬件和系统架构，为某个或某类应用场景和工作负载提供算力。
根据IDC对中国人工智能市场的研究数据，2018年，中国人工智能市场投资规模约25亿美元，其中约 66%的投资是算力的投资; IDC预测，到2022年，中国市场的人工智能算力投资将超过 50亿美元，占人工智能整体投资市场规模的近50%。
中国人工智能市场规模及预测
行业差异：互联网及政府行业AI计算力发展领先
在中国市场，目前最成熟的人工智能应用是生物识别类应用，人脸识别、图像识别、语音识别、自然语言处理等生物识别技术在视频监控、平安城市、智慧城市、自动化客服、内容鉴定、智能推荐和精准营销等典型应用场景得到了广泛的应用。
中国人工智能应用成熟度***的八个行业同时也是人工智能计算力投资***的行业，其中，互联网、政府、服务和金融行业是四个人工智能计算力发展的领先行业。互联网行业的计算力投资也是一枝独秀,占到了全部行业投资的65%。
在中国市场，目前最成熟的人工智能应用是生物识别类应用，人脸识别、图像识别、语音识别、自然语言处理等生物识别技术在视频监控、平安城市、智慧城市、自动化客服、内容鉴定、智能推荐和精准营销等典型应用场景得到了广泛的应用。
中国人工智能应用成熟度***的八个行业同时也是人工智能计算力投资***的行业，其中，互联网、政府、服务和金融行业是四个人工智能计算力发展的领先行业。互联网行业的计算力投资也是一枝独秀,占到了全部行业投资的65%。
IDC认为，由于人工智能解决方案高度依赖于典型应用和典型应用场景，只有与行业应用和应用场景高度融合，才能取得好的成果。
纵轴是市场规模和未来发展潜力的大小;
横轴是预测的解决方案成熟和得到广泛应用的时间线。
地域差异：杭州、北京、深圳、上海、合肥为***梯队
人工智能的计算力分布还呈现出明显的地域属性。目前，那些IT投资规模大、IT发展水平高、拥有较多人工智能领军企业的省市在计算力投资方面也走在了前面。其中，浙江、广东、北京、湖北等省市分别占据各自区域人工智能计算力综合实力的领头羊位置。
而在城市计算力排名中，杭州、北京、深圳、上海和合肥成为中国领先的人工智能计算力城市排名的前五名，第二阵营是成都、重庆、武汉、广州和贵阳。这些核心城市有切实可行的政策支持和产业规划，是资本、人才、高科技产业的聚焦地，未来具有打造自身新的人工智能产业链的能力。
在IDC看来，杭州在此次评估中脱颖而出，主要是由于杭州在人工智能的政策和策略、投资规模和人才储备、领军企业和初创企业数量等几个方面存在优势，在人工智能的技术发展水平、实际应用、生态建设和算力投资等方面具有明显的整体优势。
而合肥作为“二线城市”，成功入选计算力城市排名的***梯队，原因在于合肥明确的把人工智能作为高新区发展的核心，实施人工智能“科教创新高地”和“产业发展高地”的“双高地”战略，举全省之力支持合肥打造以 人工智能产业为核心的合肥高新区。
