智能家居发展情况汇报（智能家居 行业报告）
本篇文章给大家谈谈智能家居发展情况汇报，以及智能家居 行业报告对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
国内智能家居发展现状怎么样？
2020年中国智能家居行业或将进入爆发期
智能家居，即通过物联网技术将家中的各种设备(如音视频设备、照明系统、窗帘控制等)连接在一起，以提供家电控制、照明控制、防盗报警、暖通控制等多种功能和手段。与普通家居相比，智能家居不仅具有传统的居住功能，还兼备建筑、网络通信、信息家电等功能。
2014-2018年，是我国智能家居行业积蓄能量的阶段;2019年，随着5G的出现，AI和IoT两大技术落地，势必将加速行业发展，在消费升级的背景下，2020年智能家居行业或将进入爆发期。
消费市场潜力巨大
智能家居设备主要涵盖视频娱乐、居家监控/安防和智能语音等大类。以可穿戴设备为例，2019年前三季度，中国可穿戴设备出货量增速始终保持在30%以上，第三季度增速达45%。IDC预计，2019年全年将达到8000万台左右。
同时，2019年第四季度，擦窗机器人、洗碗机、蒸汽拖把在天猫年货节期间的成交量增幅分别达169.44%、187.88%和320%;扫地机器人、吸尘器、智能洗碗机等智能清扫类产品在唯品会新春特卖节的销量增幅达42%。由此可见，智能家居设备市场需求旺盛，行业发展前景广阔。
此外，在巨大的市场潜力诱惑之下，以华润、恒大、碧桂园和万科为代表的房地产商阵营也纷纷进军智能家居行业。随着房地产住宅业的政策调整，精装房或成为“大势所趋”。
由“卖房子”转变为“卖服务”，房地产商开始不断挖掘市场盲点。华润置业与小米联合探索智能家居;万达也牵手了TCL，在互联网应用及服务平台、商用显示(含电视)、IMAX
影院、智能家居系统等业务开展合作;
万科杭州与阿里云IoT签署合作协议，双方将在阿里云Link平台上打造全屋智能系统和智慧园区方案等等。智能家居作为和房地产相互依托的业态，成为了房地产行业利润增长的新标的。
——以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国智能家居设备行业市场前瞻与投资策略规划报告》。
智能家居在未来会怎样发展
智能家居行业发展现状分析 家庭时尚消费日趋渐显
高品质、智能化、个性化定制正成为中国家庭消费新趋势
随着智能家居的普及和人们消费观念的转变，如今的中国家庭开始有了更多“听话”的终端家电，高品质、智能化、个性化定制正成为中国家庭消费的新趋势，一些着眼于生活细节的“小电器”也逐渐成为新的家庭时尚风向标。
2009年中国家庭“三小件”还是暖风机、电暖器、空气加湿器。但在2017年，中国家庭的新“三小件”已更新为扫地机器人、空气净化器和吸尘器。中国时尚家居的更新迭代背后是不断持续的消费升级趋势，并从年轻一代向上一代“延伸”。
中国有望成为亚洲庞大智能家居市场
据前瞻产业研究院发布的《中国智能家居设备行业市场前瞻与投资策略规划报告》统计数据显示，2017-2022年间，中国智能家居市场的年均复合增长率约为45.3%，预计2022年中国智能家居市场规模将达到1627亿元人民币，而市场渗透率将从2017年的3.3%大幅上升至2022年的21.2%。中国有望成为亚洲庞大的智能家居市场，占据产业的领导地位。
2018年以来，扫地机器人、电动牙刷、洗碗机分别同比增长132%、122%、121%。今年“双十一”期间，苏宁体系智能家居品类的销售全渠道同比增长300%，其中，智能门锁、智能音箱设备增长尤为迅速。
中国智能家居蓝海市场 各大厂商加快布局步伐
面对这一规模逐年攀升的蓝海市场，各大厂商自然加大了前进的脚步。小米宣布与宜家达成全球战略合作，宜家全系智能照明产品都将接入小米的IoT平台，最快今年内，国内用户便可使用智能助理“小爱同学”和米家App控制宜家的智能照明产品，而小米IoT智能设备(如传感器、家用电器等)亦可与宜家智能照明产品展开场景联动。
与此同时，小米将投入1亿元打造“小米AIoT开发者基金”，用于激励AI技能开发者、激励硬件设备厂商和AI技术公司，共同打造AI新生态。
目前小米IoT平台已连接了超过1.32亿台智能设备(不含手机和平板、笔记本电脑)，日活设备超过2000万台，每日处理设备请求达800亿次。
智能家居行业的前景怎么样
行业主要上市公司：海尔智家(600690);格力电器(000651);美智能家居发展情况汇报的集团(000333);小米集团(01810.HK)等
本文核心数据：智能家居产量、废铝回收量、智能家居产量占比等
行业概况
1、定义
智能家居的定义经历智能家居发展情况汇报了从1.0至3.0的变化，1.0时期智能家居通过感知技术与家居设备相连，帮助用户减少劳务量;2.0时期智能家居综合利用多项技术，通过家庭设施创造高效、安全、便捷的居住环境;3.0时期智能家居以人的需求为核心，随时提供个性化服务。
根据功能不同，智能家居可以分为智能照明、智能安防、智能控制、智能影音、智能传感、智能家电、智能设备、智能网络、智能遮晾、环境控制十类。各类型智能家居具体产品如下：
2、产业链剖析：中游为关键环节
智能家居产业链上游为技术层和基础层，主要参与企业包括芯片、传感器、智能控制器等硬件供应商以及AI技术、云服务等软件供应商;中游为智能家居系统及设备的设计制造;下游为消费市场，主要参与者有房地产企业、家装企业、零售企业等。
上游领域，芯片供应商包括英特尔、ARM公司等;传感器供应商包括博世、意法半导体、德州仪器、霍尼韦尔等;PCB供应商包括深南电路、欣兴电子、惠亚集团等;电容供应商包括村田、宇阳科技、松下等;通讯供应商包括华为、顺舟智能、泰利特等;智能控制器供应商包括拓邦股份、和尔泰、和晶科技、中颖电子等。
中游设计、制造领域，智能单品及智能家居系统开发代表企业有小米、三星、百度、京东等，传统家电领域代表企业有海尔智家、美的、飞利浦、康佳等;其他代表性企业包括欧瑞博、超级智慧家、杭州行至云起科技等。
下游消费市场，智能家居To B端的代表企业有房产企业碧桂园、万科、恒大、保利，以及家装公司东易日盛、金螳螂等;To
C端，消费者既可以通过红星美凯龙、五星电器、国美电器等线下商城购买智能家居产品，也可以通过天猫、京东、苏宁易购等线上渠道购买。
行业发展历程：行业迎来全面爆发期
中国智能家居发展始于1999年，2005年前处于萌芽期，行业内主要参与者为欧美智能化定制品牌;2005-2008年中国企业开始探索发展路径，智能窗帘、智能灯控等细分领域抢先发展;2008-2019年，家电、电器类龙头企业开始参与到市场中，行业内企业开始生态圈建设，智能门锁、智能音箱等新领域爆发，行业逐渐进入快速发展期;2020年以来，随着物联网、5G等技术的逐渐成熟，智能家居行业迎来了全面爆发期。
行业政策背景：受到国家政策大力支持
我国国家政策鼓励和支持智能家居行业发展。2015年，国务院发布《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，提出要促进人工智能在智能家居领域的推广与应用，我国智能家居行业发展加快;2017年，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，重点面向在智能家居领域融合5G、深度学习、大数据等先进技术，推动行业技术发展;2020年，《国家新一代人工智能标准体系建设指南》出台，智能家居行业产品、服务和应用得到规范;“十四五”期间，我国继续规范和支持智能家居行业发展，《关于印发“十四五”市场监管现代化规划的通知》、《“十四五”数字经济发展规划的通知》等政策强调要健全缺陷产品召回制度，引导智能家居产品互联互通，推进智能家居产品的普及。
行业发展现状：市场规模不断扩大
1、智能家居设备出货量
在国家大力发展新基建的背景下，随着5G通信技术、人工智能的快速应用与普及，万物互联互通已成为经济社会的发展趋势，智能家居也迎来发展机遇。2019年，中国智能家居设备出货量已达2.04亿台，同比增长35.9%;2020年，面对新冠疫情和上游供应紧缺带来的压力，2020年全年中国智能家居设备市场出货量为2亿台，同比下降1.9%。IDC数据显示，2021年，中国智能家居设备市场出货量超过2.2亿台，同比增长11.0%。
2、智能家居系统平台
目前较为主流的智能家居平台主要包括Apple的HomeKit、Amazon的Alexa、Google的Google
Home、三星的SmartThings，以及国内厂商小米的米家、百度的DuerOS、阿里巴巴的AliGenie、华为的HiLink、海尔的U+、京东的京鱼座等，发布时间主要集中在2013-2017年间。整体来看，除小米生态相对独立外，国外平台和国内平台通过合作协议互通。
3、智能家居行业市场规模
根据CSHIA发布的《中国智能家居生态发展白皮书》，2016-2020年间，我国智能家居市场规模由2608.5亿元增长至5144.7亿元，年均复合增长率达到18.51%。初步统计，2021年中国智能家居行业市场规模约为5800亿元。
行业竞争格局
1、区域竞争：东部地区发展较好
我国智能家居行业企业数量较多，从区域分布来看，企业数量最多的地区为广东省，其次为山东、江苏、浙江、陕西等，东南部地区整体分布更为集中。
从代表性企业分布来看，代表企业主要分布在北京、广东、浙江、山东等地，均为东部省市，具有良好的制造业和新兴技术发展基础，其中广东省拥有华为、格力、欧瑞博、美的等多家领先企业，是我国智能家居行业发展的摇篮。
2、企业竞争：米家排名第一
按企业主营业务类型分，我国智能家居行业竞争派系可分为传统家电企业、互联网企业以及其他企业三派。传统家电企业代表有海尔智家、美的集团、格力电器等，具有供应链和销售渠道，制造能力和品牌优势突出;互联网企业代表有小米集团、百度集团、阿里巴巴、华为等，技术和资金实力雄厚;其他企业主要为萤石网络、欧瑞博等智能家居专门企业以及其他行业参与者，其中智能家居专门企业业务类型专一，具有较高的成长性，但多为中小型企业，资金需求较大。
根据Maigoo网发布的2022年中国智能家居十大品牌榜，米家MIJIA、海尔智家U-home、美的美居、华为全屋智能、天猫精灵、小度、京鱼座、萤石Ezviz、欧瑞博ORVIBO、BroadLink依次为排名前十品牌。
行业发展前景及趋势预测
1、发展趋势：全屋智能、语音交互、信息安全
我国智能家居行业发展趋势主要有全屋智能、语音交互和信息安全三个方向。
全屋智能是我国智能家居行业发展的风向标。IDC发布的《中国全屋智能设备和解决方案市场回顾和展望，2021》报告显示，我国全屋智能市场在产品、技术、服务能力上均呈现快速发展态势，智能家居赛道各领域头部企业纷纷入局全屋智能。
语音交互是我国智能家居行业发展的另一大趋势，目前来看，搭载语音助手的设备产品主要为智能手机和可穿戴设备，但其在智能家居方面也有着非常大的市场潜力。目前小米、百度、阿里等领先企业均已通过以搭载语音助手的智能音箱为中枢的语音控制体系实现智能家居产品的语音控制。
2、发展前景：政策加持下发展前景向好
我国智能家居行业正处于快速发展期，随着人工智能、5G等技术的应用的愈发成熟、中国智能家居硬件设备的不断发展和消费者需求的提升，预计未来5年我国智能家居行业仍将处于快速发展阶段，到2027年，市场规模有望超过1.1万亿元。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智能家居行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》。
人工智能产业发展深度报告：格局、潜力与展望
人
工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸
近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。
人工智能市场格局
人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 7.1 万亿美元。
多角度人工智能产业比较
战略部署：大国角逐，布局各有侧重
全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。
美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。
伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。
日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。
基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远
基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。
“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。
依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。
GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。
FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。
总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。
技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。
具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。
作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。
计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 69.4%，其中商汤市场份额 20.6%排名第一。
应用层面：群雄逐鹿，格局未定
应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到360.5 亿元，约是技术层的1.67 倍，基础层的2.53 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。
中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。
整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。
透析人工智能发展潜力
基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。
从智能产业基础的角度
产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国
中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。
技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺
专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 73.95%。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。
从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。
中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 85.6%的专利仍能得到有效保留。
人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大
人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 21.1%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍，基础层人才数是中国的 13.8 倍。
我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。
人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 43.9%。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。
从学术生态的角度
技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强
科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 69.64%。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。
我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 0.80，较 2010 年增长 44.23%，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。
从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍，欧盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%，与以色列（10.06%）、美国（9.53%）、日本（6.47%）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。
中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。
从创新环境的角度
研发投入：中美研发投入差距收窄
中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 14.43%，同期美国 CAGR 仅 2.99%。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 1.97%，低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点。
资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场
中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 50.7%。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。
相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。
基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估
数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。
展望
转自丨 信息化协同创新专委会
实话说，国内的智能家居市场发展得咋样？
智能家居是指主要以住宅建筑(包括酒店、小区、办公室、普通住宅、别墅、高档公寓等)为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的建筑设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。随着智能终端设备的增多，物联网技术的快速普及，智能家居设备开始进入发展的快车道。
智能家居在我国的发展进程
智能家居的演变也是顺应着时代的潮流。我国改革开放以来，人民生活水平不断提高，对于改善居住环境、提升居住舒适性的需求不断提高。从最初的整套智能家居定制系统到现在的智能电器和智能网关产品的演化，智能家居设备开始从高端定制走向了普通百姓家。
智能家居在我国的发展经历了四个阶段：萌芽期/智能小区期、开创期、徘徊期和融合演变期。
国家政策层出 致力发展智能家居
我国近十年来对于智能家居设备行业的政策扶持层出不穷，随着物联网技术的发展与5G产业的普及，万物联网智能生态的行业态势蔓延至整个智能家居设备行业。进入2021年，我国在“十四五规划”纲要中对于发展智能家电、智能照明、智能安防等一系列智能家居设备发展给指导性意见。
智能家居产业规模快速增长
根据CSHIA发布的《2020中国智能家居生态发展白皮书》显示，在2019年底中国已成为全球最大的物联网市场，全球15亿台蜂窝网络连接设备中9.6亿台来自中国，占比64%。中国将成为全球最大的智能家居市场消费国，占据全球50%-60%的智能家居市场消费份额，利润占据全球20%-30%的市场份额。
市场规模方面，2016年开始随着产品成熟度的落地以及智能安防与智能家电市场的崛起，智能家居增长幅度开始稳定，每年保持20%左右的增长幅度，2020年因疫情影响，仅预测有小幅度增长。
注：统计数据包括上下游云平台、智能家居设备、集成服务和地产全屋智能等。
智能家居产业链生态的复杂与多样
目前尚没有一家公司能够做到全集成、全产品线的智能家居设备生产企业。主要是由于智能家居设备行业是需要多跨度、多维度合作的行业发展模式。
目前，智能家居设备的大致分类可以分为家庭安防、智能照明、智能影音、智能家电、智能传感、智能遮阳、环境控制、智能控制、可视对讲、智能网络、智能晾晒和智能健康等。
从细分市场的占比来看，智能家居品类中家庭安防、智能照明、智能家电、智能影音占据最大额的市场份额。家庭安防的组成部分包含了智能门锁、智能安防传感器 与智能摄像机等产品 。
智能家居产业链企业分布集中度较高
根据企查猫的数据，截止2021年4月，我国制造业企业涉及智能家居设备生产的规模以上的企业为3716家。
CSHIA的报告给出了这些智能家居企业的区域分布情况，智能家居厂商主要分布在沿海东部地区，其中广东、浙江地区分布的厂商占比最高，分布达到了29%和23%，合计占52%，反映了当前我国智能家居设备制造的区域集中度很高。其他的主要省份还包括北京、上海和山东等地区。
—— 更多数据请参考前瞻产业研究院《中国智能家居设备行业市场前瞻与投资策略规划报告》
智能家居发展情况汇报的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于智能家居 行业报告、智能家居发展情况汇报的信息别忘了在本站进行查找喔。
