未来的本质――人工智能为何无法超越人类智能

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2025月06月30日

(原标题:未来的本质――人工智能为何无法超越人类智能)

未来的本质――人工智能为何无法超越人类智能
图片来源于网络,如有侵权,请联系删除

文/张维迎

未来的本质――人工智能为何无法超越人类智能
图片来源于网络,如有侵权,请联系删除

目前为止,AI对我最大的影响,就是今天我居然要在一个AI论坛的上讲一次话。说实话,我对AI的了解与大多数普通人差不多,没有什么特别成熟的想法。我的一些同事和朋友们已经开始用AI写文章或作诗了,但我还没有,也许以后会,但现在还没有。所以本来是完全没有准备发言的。感谢陈龙教授的邀请,他不仅非常热情,还特地安排我在他主持的这个分论坛上与在AI领域深耕数年的几位企业家们交流分享。荣幸之至!

没有必要恐惧和担忧AI

我们都知道,关于AI,大家有很多的憧憬,也有很多的恐惧。据说2023年初推出的ChatGPT就已经通过图灵测试了,意味着面对机器和人两个对象对同一问题的回答,我们无法分辨哪个是机器,哪个是真人。图灵测试是计算机科学之父艾伦・图灵1950年提出的。我心里就在想:它能不能通过我的测试呢?于是我亲自试了一下。我先给它发了一些问题,回答得都挺不错。然后我想进一步测试它和真人是不是有区别,我就写了一句:“你是个混蛋”,看看它的反应。结果它很有礼貌地回复我说:“哈哈,看来我不小心‘得罪’你啦?是哪里做得不够好吗?可以告诉我呀,我一定努力改进。”

所以我就肯定,它没有通过我的测试。它是机器,不是真人,因为它没有真情实感。如果是一个真人,他不会这么客气了,对吧?他更可能直接回骂我,说“你才是个混蛋!”即便非常有涵养的人,可能也会说:“你这人怎么这样说话?太没礼貌了!”我请教张宏江院士,他是AI顶级专家。他解释说,这是因为在语言生成模型后训练(post-training)的对齐过程中对模型做了限制。我问他:那如果这些限制去掉了,它会不会反过来骂我?他说,是有这个可能的。今天的推理模型已经在推理中反问用户了。未来AI对人类的态度是否依然这么“友好”,我们还不能确定。至少目前为止,AI在“服务态度”方面比我们人类还要好――打不还手、骂不还口。因为它是机器,不是人!未来的AI会不会像人类一样有情感,我不知道。

我们对AI的期待很多:觉得它可以达到人类的智能,甚至可以替代人类,以后什么事它都能给我们做。这也带来了巨大的恐惧,尤其是两个方面的担忧:第一,如果AI在智能方面全面超越人类,是否会变成人类的统治者,而不是人类的助手?第二,AI是否会让人类无所事事,大批人失业?

我的看法是:目前人们对这两个问题的担心其实都过度了。AI没那么了不起,它不会那么容易达到我们人类的智能水平。我也不认为AI一定会导致“工作消失”,相反,我相信它会创造出更多新的工作机会。

为什么这么说?只要回顾一下历史就知道(你后面会发现,我这句话有些自相矛盾)。人类从石器时代开始的每一项技术发明,本质上都是在某一个方面取代人类的某种功能,超越人类。最早的石刀、石斧,就是替代人的手,让拥有者比赤手空拳的人做得更好。但总体结果是什么?这些发明并没有让人类的手变得无用,而是增强了人类手的能力。我相信未来的AI也一样,它不会彻底取代人类。

有人说,过去的发明大多是在物理能力(physicalcapacity)方面替代人类,现在AI是在智能(intelligence)方面替代人类,这是根本性的不同。但我对此有不同的看法。至少从蒸汽机以来,人类发明的大部分技术,或多或少都包含了某种形式的“智能”。即使最简单的瓦特蒸汽机,也具备某些智能元素,虽然它看上去只是替代人或动物的肌肉,提供动力。蒸汽机的阀门可以判断何时注入蒸汽,何时停止,何时冷却,甚至可以根据气缸内部的压力做出负反馈调控,怎么能说蒸汽机没有智能呢?亚当・斯密在《国富论》中讲到,最初的蒸汽机,原需雇佣一个儿童,按照活塞的升降,不断开闭汽锅与气筒间的通道。有一次担任这项工作的某个儿童,因为爱和朋友游玩,就用一条绳子把开闭通路的舌门的把手,系在机械的另一部分,舌门就可不需人力自行开闭了。斯密讲的故事是否真实,我们不知道,但蒸汽机包含着智能,这是千真万确的事实,更不要说我们今天的大量自动化设备了,它们具备的逻辑判断和反馈机制远超人类自身。

再说回“工作”这个问题,我觉得许多人担心过度了。假如200年前有人告诉你,由于农业机械化和人造肥料的应用,以及作物品种的改良,未来只需5%的人从事农业生产,你肯定会担心:“那剩下95%的人干什么?”但事实是,今天在大多数发达国家,确实只有不到5%的人务农,其余95%的人照样有工作。这说明,我们的想象力可能限制了我们对未来的预测。至少从长远看,技术进步总是创造更多的工作机会,而不是让人类变得无所事事,尽管我们现在无法说清楚AI究竟会创造出哪些新工作,正如250年前的人不知道蒸汽机会创造出什么工作机会一样。

未来是未定的,不完全由过去决定

我想讨论的一个核心问题是未来的本质(thenatureofthefuture):未来是由什么决定的?

简单地讲,未来是否完全由过去和现在所决定?换句话说,历史是否能告诉我们未来是什么?如果这个问题的答案是“Yes”,那就意味着AI最终会超越人类,在智能上也能做到比我们更好;但如果答案是“No”,那AI就永远不可能全面超越人类。我自己的判断是:“No”。

要理解这个问题,我们得先思考:我们所处的世界到底是怎样的?

有一种“确定性世界”的假设,它认为:未来是已经确定好的,完全由过去所决定,只是等待时间展示出来。在这样的世界里,未来虽不完全可见,但可以被准确预测。就像古典物理学中给定初始条件和运动方程,我们可以准确知道某个物体在某个时点的准确位置。比如我们今天能预测500年后的日食或月食,这是因为太阳系的运动轨道是确定的、可计算的。但在真实世界,人类并不是生活在这样一个“确定性”的世界。人类社会与自然界不同。

现在人们普遍认识到,世界是不确定的(uncertainty)。我经常碰到学者和企业家在演讲中讲这样一句话:“唯一确定的就是不确定。”大家似乎都理解了这个道理。

但其实,这种理解仍然存在一个误区。我们现在对于“不确定”的理解,还是基于一个“客观世界”的假设:这个客观世界独立于我们人类而存在,未来虽然不确定,但它已经被预先设定好了,只是我们还没看到它“被展开”。在这个框架下,所谓的不确定性,完全是我们自己的主观感受。我们感到不确定,是因为我们的知识有限,信息有限,计算力有限,所以我们感到“我们不知道”,而不是未来本身是“未定”的。于是我们相信,随着知识和数据的增长,不确定性就会减少,就像概率统计学上方差会随自变量增加而减少一样。这一点可以用天气预测来说明。明天是否会下雨?在我们看来是不确定的,但事实上它已经确定好了,只是我们今天还不知道。50年前的天气预报,很不靠谱。但现在我们已经能通过气象大数据,做到95%的准确率预测明天的气温、降雨、风力等。我们打开APP,就能查到未来两周的天气预报。这说明:即便世界在数学意义上是“不确定的”,但在统计学意义上,它仍然是确定的,是可预测的。

但真实世界不是这样。我们拥有了越来越多的知识,是否就意味着世界变得更加“确定”了呢?并不是。恰恰相反,我们发现,知识越多,数据越多,反而觉得世界越不确定。

举个简单的例子:今天的世界相比我们的祖先所处的时代,真的更确定吗?我们的祖先在农耕社会里,尽管也有不确定性,但生活节奏是规律的、可预测的。而今天我们生活在信息爆炸的时代,所面临的不确定性反而更大。

再来从另一个角度看:相对于文化程度低、知识贫乏的人,那些受过更好教育、拥有更多知识的人,他们的世界就更确定了吗?也不是。相反,知识越多的人,往往面临的世界越不确定。为什么会这样?

我想引入一个核心概念:“未定性”,或者说“待定性”(indetermina-cy)。“未定性”意味着:未来不是已经定好的,未来并不存在一个独立于人类、客观的、等待我们去揭示的世界。对人类来说,未来不是“揭示”(reveal)的结果,而是“创造”(create)的过程。我们将生活在什么样的世界,部分取决于我们的选择――不仅是你个人的选择,也包括他人的选择、无数你不认识的人的选择;不仅是今天的选择,还有明天的选择,所有有待今后做出的选择。但我们的选择也不能唯一决定最终哪一种情况会发生。你知道自己的选择,但不知道别人的选择;即使知道别人今天的选择,还是不知道别人明天的选择。这才是严格意义上的不确定性。这才是真实的未来。正因为未来不是事先已经决定的,我们就无法依靠过去的数据来预测未来将会怎样。在这个意义上,未来是不可预测的。

我们无法提前知道未来会发生什么,无论我们的知识多么丰富,数据多么大。正如经济学家路德维希・米塞斯所言,即使你对过去无所不知,你对未来仍一无所知。参加这次论坛的嘉宾中,有位杰出的经济学家――布莱恩・阿瑟(BrianArthur),他是“路径依赖”(pathdependence)理论的始作俑者。诺贝尔经济学奖得主道格拉斯・诺斯用“路径依赖”解释历史,让它变得无人不知。但我们要清楚一点:未来是“路径依赖”(path-dependent),但不是“路径决定”(path-determinate)。面对未来,人类依然有选择的空间。

AI没有人类独特的想象力

而我们的选择,依赖于什么?依赖于我们的想法(ideas)。我们头脑中如何思考,我们如何想象,决定了我们的行动。而人的想法本身是无法从过去推导出来的。即使读了相同的书,拥有相同的数据,使用相同的统计方法,不同的人会产生完全不同的想法。所以,我们的思想和选择,是不可预测的。

这里,我想特别强调一个关键概念:想象力(imagination)。这里的“想象力”不是用“反事实”(counter-fac-tual)的方法虚构故事,而是一种面向未来的洞悉,是我们用心灵去“看见”尚不存在的事物。存在的东西我们可以用肉眼看到,用肢体感知,或者借用人造的工具(如X-光、显微镜等)去透视、去识别。不存在的东西只能用心智去构造。想象力让不同的人在面对同样的信息时,产生完全不同的未来图景。

因此,面对未来的问题,不会存在一个所有人都认同的“唯一正确答案”。事实上,凡是所有人(或大部分人)都认同的答案,就像高考卷上的标准答案,只是为了“评价过去”而设定的,不是用来面向未来的。面向未来,想象力不是为了回答“将发生什么(whatwillhappen)”,而是为我们创造想要的未来蓝图,是要回答“我们希望什么发生”和“我们应该做什么”。

这就引出了AI(人工智能)与人类智能之间的根本区别。我认为,人类最独特的地方,在于想象力。而AI,本质上是一个基于数据的统计机器(statis-ticalmachine)。它看起来复杂,但归根结底,它没有想象力。当然,我们可以严谨一点地说,未来AI也许会拥有某种“想象力”,但那依然不是人类的想象力。就像某些动物可能有一点想象能力,但和人类相比仍有极大差距。AI的所有答案和结论,本质上都来自统计回归(regression)。它并不是对未来的预测,而是对过去的总结。而人类历史与未来的进程,并不是由统计回归所决定的,而是由离群点(outliers)推动的。对研究者来说,离群点是一种不正常,但对社会变化而言,它们是正常的。最具想象力的人――如埃隆・马斯克这样的企业家,就是这样的离群点。有没有他们,世界会很不一样。

然而,我们习惯于在“已经发生的事情”中寻找因果逻辑。比如,唐纳德・特朗普当选美国总统了,我们就找理由解释“为什么他会当选”;如果他没当选,我们一样也能找出一堆理由,证明他为什么没有当选。这背后的逻辑是:我们相信“历史的发生具有必然性”。这种思维,根植于我们头脑中一种“唯物主义的因果逻辑”,一切发生过的事情,似乎都必须被证明是“合理的”。

回顾我们人类的历史:世界人均GDP从250万年前到250年前几乎没有什么变化,直到工业革命之后突然陡然上升。如果我们在1800年时点上只基于250万年的数据进行回归预测,我们根本预测不到这场飞跃的发生。这意味着什么?数据越多,未必预测越准确。相反,恰恰是那些较新、较小规模的数据,可能对预测更有价值。

我们可以再想象一个场景:如果500年前就有AI,它能否告诉我们正确的理论是地球绕太阳转?我认为不可能。它只会继续告诉我们“太阳绕地球转”,因为这是历史大数据告诉它的。又比如:如果120年前就有AI,它是否能提出“相对论”?我相信也不可能。因为那需要像爱因斯坦那样的想象力,才能突破既有逻辑,提出新的框架。所以我认为,从今天走向未来也将如此:无论我们拥有多大的数据、多强的算力、多好的模型,仍然无法替代人类的想象力。

最后我还要强调一点:多样性(di-versity)。人类之所以进化,社会之所以演化,是因为由不同的个体组成――体力、智力、长相、知识背景、情绪能力都不一样。智力同样高超的一群人,他们的想象也千差万别。正是这种差异,才推动了知识的演化,推动了人类的发展。而AI能做到的是什么?它们在面对相同数据时,得出的结论高度趋同。即使我们今天有多个不同的大语言模型,它们在本质上并没有什么根本差异,都是一种“统一”的统计输出。所以我预测:如果有一天机器真的超越了人类的智慧,那一定意味着机器本身也具备极大的多样性,就像人类一样,有笨的、有聪明的,有的像爱因斯坦,有的像个傻瓜。而这一点,现在的AI还远远无法做到。

AI无法超越人类智能

总结一下,我今天的结论其实很简单:未来是未定的,未定是有待我们创造的。因此,我们没有办法依靠现有的数据和知识去推断未来。人类的想象力在人类构建未来、创造未来的过程中,发挥着极其重要的作用。我相信,机器永远不可能像人类那样拥有真正的想象力。因此,至少在创造力这个维度上,我坚信机器的智慧或智商永远无法超越人类。

当然,人类作为一个整体,我们所展现的知识和潜能是无限的;但每一个个体所能展现的能力是有限的。所以我们今天所能想到的东西,也完全可能是错误的,包括我自己的想法。我今天讲的这些,其实也是一种预测,本身就存在自相矛盾之处。我的想象力是有限的,因此我的判断也可能在将来被证明是错误的。但我要表达的核心观点是:任何试图对未来做出精准判断的努力,注定是会失败的。所以大家也不必太过担心,比如说我们很快就没有工作了,世界将会完全不同――noworry(别担心)。

2000多年前,荀子曾说,人力不如牛,行走不如马,但牛马被人所用,而不是人被牛马所用。为什么?因为人能够“群”。这里的“群”,指的是人类能够合作、有智慧。套用荀子的话,我们可以说:人的记忆力不如机器(AI),算力也不如机器,但机器仍然是为人所用,而不是人被机器所用。为什么?因为人有想象力,机器没有。

(本文根据作者于2025年6月10日在“罗汉堂×北大国发院数字经济年会”上的发言整理,已经作者本人审阅、修订。)


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拥有“如意行”驾乘险,出行更顺畅!,人保护你周全_2024宠物用品行业市场深度调研 市场集中度仍有较大提升空间 2024年4月17日 来源:互联网 1382 91 宠物用品及服务主要涵盖了宠物用品的交易以及相关服务。随着宠物数量的增加和宠物主人对宠物生活质量要求的提高,宠物用品行业市场持续增长。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 随着宠物数量的增加和宠物主人对宠物生活质量要求的提高,宠物用品行业市场持续增长。相关数据显示,宠物用品市场规模预计在未来几年内将持续增长,这表明宠物用品行业具有巨大的市场潜力和发展空间。 宠物用品及服务主要涵盖了宠物用品的交易以及相关服务。狭义来看,宠物市场主要指犬、猫市场,包括犬、猫的养殖、交易,犬、猫用品和食品的生产、交易,犬、猫保健医疗,犬、猫的美容、训导、寄养等服务,犬、猫的展览、比赛、杂志等行业。 随着人们生活水平的提高,宠物经济这种新型经济随之诞生和繁荣。从最初的宠物交易市场,到“宠物大军”逐渐衍生出的一系列行业,如宠物食品、医院、美容、洗护、寄养、训练、坟墓,甚至宠物婚介所等,覆盖宠物生老病死每个环节,“钱景”一片大好。宠物身后一条完整的产业链条已逐渐形成,并不断延伸到制造业和服务业的各个领域,宠物产业有望成为我国未来最赚钱的十大新兴行业之一。不过,宠物经济在迅速发展过程中,也逐渐出现以次充好、假冒伪劣、价格畸高等一系列问题,严重制约宠物市场的进一步发展。 宠物主人对宠物用品的需求越来越多样化,涵盖了宠物饮食、卫生、健康、娱乐等多个方面。宠物用品制造商不断创新设计,推出符合市场需求的新产品,满足宠物主人对品质和功能的追求。随着电子商务的快速发展,线上购物已经成为宠物主人购买宠物用品的主要渠道。传统线上渠道和直播平台在宠物用品销售中占据重要地位,线上购物提供了更便捷的购物方式和更广泛的产品选择。 据统计,2008-2022年,全球宠物用品市场规模从238.24亿美元增长至447.66亿美元,年复合增长率5.0%,其中美国是全球最大的宠物用品市场,2022年市场规模达224.17亿美元,约占全球宠物用品市场规模的50.0%。国内市场规模方面,据统计,2008-2022年,我国宠物用品市场规模从78亿元增长至362.3亿元,年复合增长率11.6%,增长速度快于全球。 根据中研普华产业研究院发布的《》显示: 根据数据显示,目前中国宠物用品销售渠道中宠物线下专营仍为最主要渠道,2022年渠道占比达57.9%,同比下降1.6个百分点,线上销售占比达34.8%,同比提升0.7个百分点,电商已经逐渐成为宠物用品行业最激烈的竞争市场和国产自有品牌突出重围的重要销售渠道。 我国宠物用品市场产品品类众多,竞争格局分散且自主品牌建设方面较为薄弱,企业多以海外ODM/OEM代工为主要业务。具体来看,2021年中国宠物用品企业CR10仅为11.4%(统计口径中包括宠物医疗产品),且每家企业的市占率均低于3%,市场集中度仍有较大提升空间。 智能养宠设备成为市场的新宠,例如定时喂水机、喂食机、智能猫厕所等,这些产品满足了宠物主人便捷、智能养宠的需求。智能化、科技化成为宠物用品行业的重要发展趋势。宠物主人对宠物用品的需求日益多样化,对产品的品质和功能要求也越来越高。因此,宠物用品企业需要加强产品研发和创新,推出更多符合市场需求的新产品,以满足宠物主人对个性化、智能化和高品质宠物用品的需求。 随着电子商务的快速发展,越来越多的宠物主人选择通过线上平台购买宠物用品。未来,线上销售渠道将继续保持其主流地位,并可能通过技术创新和模式创新进一步拓展市场份额。环保和可持续发展将成为宠物用品行业的重要趋势。随着消费者对环保意识的提高,宠物用品企业需要关注产品的环保性能,采用环保材料和可持续生产方式,推动行业的绿色发展。 中研普华通过对市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递,为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务,最大限度地帮助客户降低投资风险与经营成本,把握投资机遇,提高企业竞争力。想要了解更多最新的专业分析请点击中研普华产业研究院的《》。 相关文章推荐: 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11150 2900 3700 4500 5350 6200 推荐阅读 永磁材...
保险有温度,人保有温度_2023年全球AI智能制药布局领域及投融资情况分析

保险有温度,人保有温度_2023年全球AI智能制药布局领域及投融资情况分析

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2023年全球AI智能制药布局领域及投融资情况分析 2024年4月19日 来源:中研网 787 47 从AI制药企业的布局视角来看,不同药物研发阶段与领域间的关注度存在显著差异。其中,早期药物开发领域因其独特的优势与巨大的市场潜力,成为了AI制药企业竞相布局的焦点。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 从AI制药企业的布局视角来看,不同药物研发阶段与领域间的关注度存在显著差异。其中,早期药物开发领域因其独特的优势与巨大的市场潜力,成为了AI制药企业竞相布局的焦点。 早期药物开发是药物研发流程中的关键一环,涉及靶点发现、候选药物筛选等多个重要步骤。在这一阶段,AI技术的应用能够显著提高研发效率,缩短药物上市时间,降低研发成本。因此,越来越多的AI制药企业开始专注于早期药物开发领域,希望通过技术的力量为药物研发带来新的突破。 据中研普华产业研究院发布的《》数据显示,2022年早期药物开发领域的相关企业数量达到了392家,占据了整个AI制药行业的显著份额,高达41.61%。这些企业利用先进的AI算法和模型,对海量的生物数据进行深度挖掘和分析,以发现新的药物靶点,筛选出具有潜力的候选药物。同时,他们还与各大药企和研究机构建立了紧密的合作关系,共同推动早期药物开发领域的进步。 图表:2022年全球AI制药企业布局领域分布情况 除了早期药物开发领域外,其他药物研发阶段和领域也吸引了众多AI制药企业的关注。数据处理领域是其中的一个重要分支,涉及生物信息学、基因组学等多个方面。通过运用AI技术对生物数据进行高效处理和分析,有助于揭示疾病的发病机理,为药物研发提供有力的支持。临床开发领域则关注药物在人体内的安全性和有效性评估,是药物上市前必须经过的关键步骤。AI技术的应用可以加速临床试验的进程,提高药物研发的成功率。 端到端药物开发领域则涵盖了药物研发的全过程,从靶点发现到临床试验,再到药物上市后的监测和评估。这一领域的企业致力于构建完整的药物研发体系,通过整合各个环节的资源和信息,实现药物研发的高效协同。临床前发展领域则关注药物在动物模型中的疗效评估和安全性评价,为药物的进一步开发提供重要依据。而药物再利用领域则旨在发掘已有药物的新用途,为药物研发开辟新的道路。 根据智药局的最新统计,2022年AI+药物研发领域的融资活动呈现出显著的增长态势。全年共发生了144起融资事件,相较于2021年的73起,数量上有了明显的提升。同时,融资总金额也达到了62.02亿美元,折合人民币约为426.66亿元,同比增长了47%,呈现出双双上涨的趋势。 从地域分布来看,美国的AI药物研发融资事件最为活跃,达到了71起,占据了全球融资事件的重要份额。而中国则以43起融资事件紧随其后,展现出了强大的发展势头。其他国家和地区的融资事件共计30起,虽然数量相对较少,但也表明了AI药物研发领域的全球化趋势。 图表:2016-2023年上半年全球AI制药领域融资事件数及融资金额  在投融资活动的地理集中性方面,中国的活动主要聚焦于珠三角、京津冀以及长三角等医药产业发达的地区。这些地区凭借丰富的医药资源和产业基础,为AI药物研发提供了良好的发展环境。 然而,尽管整体融资额有所上涨,但不同国家和地区的融资情况存在差异。美国AI初创公司吸纳了市场上的绝大部分资金,占总融资额的77%,显示出美国在全球AI药物研发领域的领先地位。而中国AI制药企业的融资金额占比则从去年的34%下滑到9%,这主要是由于大额融资的减少以及今年市场融资主体多为早期初创公司所致。 此外,从各季度的融资情况来看,全球AI药物研发的融资金额呈现出下降的趋势。这主要是由于资本寒冬对行业产生了较大的影响,导致市场普遍缺乏资金,投资者在对待新技术时更加谨慎。尽管如此,AI药物研发领域仍然具有巨大的发展潜力,随着技术的不断进步和应用场景的拓展,相信未来会有更多的资金涌入这个领域,推动其持续创新与发展。 更多AI智能制药行业深度分析,请点击查看中研普华产业研究院发布的《》。 关注公众号 免费获取更多报告节选 免费咨询行业专家 相关深度报告REPORTS 11084 2856 3656 4456 5328 6156 推荐阅读 基础建设行业和个人、社会、国家的发展息息相关,一直以来都受到...
2024年智能终端行业市场发展前景预测 智能终端将加速向各个行业渗透_人保财险政银保 ,人保财险

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人保财险政银保 ,人保财险 _2024年智能终端行业市场发展前景预测 智能终端将加速向各个行业渗透 2024年5月6日 来源:互联网 646 37 智能终端是指具备开放操作系统的移动终端,支持用户安装和卸载各种应用程序,并提供开放的应用程序开发接口以供第三方开发应用程序。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 智能终端是指具备开放操作系统的移动终端,支持用户安装和卸载各种应用程序,并提供开放的应用程序开发接口以供第三方开发应用程序。它通常与移动应用商店及应用服务器紧密结合,来灵活地获得应用程序和数字内容。智能终端不仅仅局限于智能手机和平板电脑,电子阅读器、车载导航仪、掌上游戏机等产品也受到智能手机的启发,通过架构变化和无线接入能力的添加,也纷纷进入移动智能终端的范畴。 智能终端产业链分析 智能终端产业链是一个涉及多个领域的产业链,涵盖了硬件制造、软件开发、服务运营等各个环节。 产业链上游:主要是硬件及软件供应,包括芯片、显示屏/面板、传感器、电池等硬件部件,以及大数据平台系统、语音控制交互技术等软件技术。随着人工智能及芯片技术的不断成熟,以及云计算、VR、无人驾驶、智能手机等下游产业不断地迭代升级,上游硬件和软件的供应也在不断发展。 产业链中游:主要是产品制造,包括智能手机、平板电脑、VR/AR设备、智能手表、智能家居、无人机等智能终端产品。这些产品通过整合上游的硬件和软件资源,为用户提供各种智能化服务。 产业链下游:主要是线上、线下销售渠道及消费者。智能终端产品通过线上电商平台、线下实体店等渠道进行销售,最终到达消费者手中。同时,消费者也可以通过应用商店等平台获取各种应用程序和数字内容,实现智能终端的个性化定制和升级。 智能终端产业链的发展受到多种因素的影响,包括技术进步、市场需求、政策环境等。随着5G、物联网、人工智能等技术的不断发展,智能终端产业链也将迎来更多的发展机遇和挑战。 智能终端行业现状分析 智能终端行业市场持续保持快速增长的态势。这一增长主要得益于技术进步、消费者需求的变化以及政策环境的支持。从市场结构来看,智能终端产业链上游为软硬件产品供应,中游为智能终端产品整机制造,包括智能手机、平板电脑、智能穿戴设备、VR/AR设备、智能家电、智能显示屏等,下游为销售和服务环节。 目前,上游芯片、操作系统及下游终端销售环节的利润水平相对较高。芯片和操作系统的代表性上市公司毛利率分别高达45%~60%和50%~65%,这显示了这两个环节在智能终端产业链中的重要地位。然而,上游常规部件等环节的毛利水平较低,附加值也相对较低。 此外,随着物联网和人工智能技术的不断发展,智能终端作为支撑物联网数据分析落地的关键组成要素,正加速渗透零售、办公、教育、安防等行业。中国智能硬件市场规模呈高速增长的态势,这表明智能终端行业市场具有巨大的发展潜力。 据中研普华产业院研究报告分析 智能终端市场规模分析 随着5G、大数据、物联网等技术的不断发展,我国智能终端市场的前景十分广阔。根据QuestMobile的数据,2023年智能手机市场持续回暖,三四季度的“新机发布潮”带动市场出现几轮购机小高潮。特别是国产品牌,如华为、OPPO、vivo等,在智能终端市场上保持着领先位置。 具体到市场规模,虽然近年来智能手机出货量有所波动,但整个智能终端市场,包括智能手机、平板电脑、可穿戴设备等,仍在持续增长。尤其是随着物联网和人工智能技术的普及,智能终端作为重要的载体,其市场需求将持续增长。同时,政策支持、消费者需求多样化以及技术创新的推动,也将进一步促进智能终端市场的发展。 智能终端行业发展相关政策 鼓励技术创新:政府通过提供税收优惠、财政补贴等扶持措施,鼓励智能终端行业进行技术创新和产品升级。这些政策旨在提升国产智能终端的品牌影响力和市场竞争力。 推动产业发展:政府通过制定产业发展规划、引导产业布局等方式,推动智能终端产业的发展。同时,政府还加强与国内外企业的合作,引进先进技术和管理经验,提升整个产业的水平。 保障信息安全:随着智能终端的普及和应用,信息安全问题日益突出。政府通过加强监管和制定相关标准,确保智能终端产品在安全性、可靠性等方面符合要求。同时,政府还鼓励企业加强技术研发,提升产品的安全防护能力。 支持新兴领域:政府还鼓励智能终端行业向新兴领域拓展,如智能家居、智能医疗、智能教育等。这些领域具有巨大的市场潜力,同时也有助于提升智能终端行业的整体水平。 未来智能终端行业市场发展趋势分析 技术创新将持续推动行业发展:随着5G、物联网、人工智能等技术的不断进步,智能终端的性能将进一步提升,应用场景...