人工智能核心产业规模 5 年内将突破 5000 亿元：预计 2021 年中国人工智能市场规模将达 2058 亿元，增速 30%，到 2025 年突破 5000 亿元。随着疫情中人工智能场景的密集应用、落地渠道的增加和技术的不断成熟和开放，中国人工智能将再度高速增张，产业迎来黄金期。

成长型 AI 企业数量庞大：中国人工智能相关企业总共约 5015 家，其中，成长型 AI 企业 4484 家，占到近所有人工智能企业的九成。成长型 AI 企业覆盖的产业领域日趋全面，在许多特定的 AI 领域，目前已由成长型 AI 企业引领市场和技术，假以时日，这些成长型 AI 企业将成为明日之星。

2020 年投资总额同比增长 73.8%，投融资向 B 轮及以后企业聚拢：2020 年中国在人工智能领域的投融资金额再次创下新高，达到 1748 亿元，相比 2019 年同比增长 73.8%，但融资次数同比减少，平均单笔融资金额稳步攀升。整体来看，A 轮以前的初始轮的投融资数量明显减少，资金不断向 B 轮及以后轮次的成熟企业集中，其中，智能制造和智慧医疗是投融资数最多的两大细分领域。

成长型 AI 企业集中在应用层：中国成长型 AI 企业主要聚集在应用层，依托技术优势帮助场景落地，尤其在终端产品落地丰富。这些企业在机器人终端市场占比最大，达 52%。其次，随着市场需求的多样化和个性化的发展，智能家居和无人机成为第二、第三大 AI 终端产品市场。成长型 AI 企业在技术和产品创新的速度方面很快，能够快速集中可用资源、聚焦客户产品需求并迅速创新优化产品，在一些意想不到的领域开发产品，抢先一步得到市场先机。

成长型 AI 企业小而灵活：成长型 AI 企业虽然在发展初期规模较小，但凭借着自身的独特优势可以快速地将技术与应用场景相融合，在细分垂直领域成为行业的“特种部队”。其优势包括了团队背景优秀、技术领先；能在垂直细分领域灵活地找到场景并快速部署；善用优势互补共赢发展；专利软著成为有利的竞争武器，以及能够借助孵化器的创业资源迅速发展壮大。成长型 AI 企业通常能更快速的去调整并找到技术和场景的适配的点，从一个切入点开始，去扩大自己的广度，然后不断发展形成自己独特的竞争优势。

场景落地与运营优化是成长型 AI 企业关键成功要素：成长型 AI 企业想在激烈的竞争环境下充分发挥优势，求得生存与发展，必须重视的是不同阶段企业战略的规划及实施，先垂直渗透后向上发展，精于技术强于场景方　　案。成长型 AI 企业是搭建技术产品与场景落地最重要的桥梁，如何实现场景落地是每家成长型 AI 企业所面临最大的挑战，如何进一步提升市场竞争力，制定合理的运营策略是关键。同时，如何把握住多元化的融资渠道，也是成长型型人工智能企业需要聚焦思考的重点。

成长型 AI 企业即将迈上大舞台：十四五规划将人工智能列为前沿科技领域的最高优先级，必将推动中国的人工智能产业迎来新一轮的大发展。在全球抗疫的大背景下，抗疫需求为人工智能提供了应用落地的契机和试验场，AI 在医疗、城市治理、工业、服务业等领域迅速发展，充分展现了人工智能的应用潜力。与此同时，成长型 AI 企业迈向更大的舞台，其通过获取投资、AI 技术与商业模式创新、加速细分场景落地等方式，不断完善产业链布局，获取了更大的增长空间。

北上深占据中国成长型 AI 企业近“半壁江山”：在城市层面，北京、上海和深圳作为京津冀、长三角、珠三角地区的中心城市，有着良好的经济基础和丰富的政策红利，分别带动了三个地区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%。杭州、南京、广州作为高速发展的核心人工智能城市，近年来在技术应用广度、科技发展等方面迅速成长，是我国人工智能城市发展的中坚力量；在人工智能新兴城市中，苏州、重庆和成都发展尤为显着，分别在产业园建设、应用场景扩大和引入科教资源方面发展较快。在区域层面，长三角地区为人工智能企业发展营造的环境相对更优，珠三角借着粤港澳大湾区的重大发展机遇，推进经济社会的“赋智赋能”，实现全面发展；京津翼地区以北京为核心，正在探索人工智能产业的协同发展布局。

成长型 AI 企业当前多采用热门模型与框架：在为了降低应用开发门槛与开发风险，同时利用丰富的社区资源，成长型 AI 企业当前多采用热门模型与框架。英特尔研究显示，成长型 AI 企业采用较多的模型包括计算机视觉领域的 Resnet 框架、Fast R-CNN 和 Yolov3，语音识别领域的 CTC、HMM 和 GMM 模型与其他马尔可夫模型，自然语言处理领域的 Attention、LSTM、RNN 模型；成长型 AI 企业采用较多的热门框架主要是 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle、Caffe。其中，Tensorflow 认知度高达 83.8%，市场份额达到70.6%，仍然排名第一，Pytorch 和 paddle 在过去两年增长明显，认知度和份额分别排名二、三位。除了上述四个框架以外，MXNet、CNTK、Caffe2、Keras 等框架也得到了不少企业的关注。

边缘计算等跨界领域将会是成长型 AI 企业未来的发力点：伴随着 AI 技术的不断创新与应用领域的持续拓展，AI 与 5G、计算机视觉等技术实现了跨学科的融合，并实现跨越不同场景的落地以及跨空间的应用模式。

例如，AI 和边缘计算、和 5G 等技术的融合带来了更低延迟的智慧应用场景，联邦学习推动了 AI 数据的互联互通，AI 交互式技术催生了更多智能设备形态……这孕育了大量的新兴细分市场，为成长型 AI 企业提供了巨大的市场机遇。