第五節　價值鏈及創新

人工智能價值鏈全景圖如圖1-2所示，該圖根據人工智能產業鏈條進行梳理，分析了中國人工智能與相關企業在價值鏈中的價值能力。價值鏈總體分為基礎層、技術層和應用層三個部分，人工智能核心技術處于價值鏈核心的技術層，同時也在向基礎層與應用層實現智能技術的能力滲透。基礎層為人工智能技術提供基礎數據和計算能力的支撐，技術層利用企業核心技術為價值鏈下游提供智能化服務，而應用層集成智能化技術和領域專業知識，實現智能化功能，發揮人工智能的場景應用價值。

一、基礎層營業收入及凈利潤增長趨于穩定

2019年人工智能基礎層上市企業前三季度營業收入達到1967億元，凈利潤達到177億元，如圖1-3所示，持續保持較好的盈利狀態。2018年以及2019年前三季度人工智能基礎層上市企業營業收入和凈利潤增長率相較之前兩年有所減緩。與2016年人工智能產業的爆發期相比，人工智能產業發展趨于穩定，基礎層企業盈利模式基本形成。

二、技術層企業盈利能力增強，產業鏈利潤權重增加

從2015—2019年近五年人工智能基礎層、技術層和應用層三大產業環節上市公司的凈利潤總額情況看，在2019年，技術層上市企業凈利潤總額相對于人工智能總體凈利潤占比有所上漲，人工智能利潤中心由應用層向基礎層和技術層傾斜，2019年前三季度技術層凈利潤總額基礎層占比為29.4%，如圖1-4所示。部分技術層企業開始逐漸形成穩定的商業模式，實現盈利增長。同時隨著人工智能技術應用的不斷成熟，應用層企業對于人工智能技術訴求增加，技術層企業開始具有更多的商業話語權。

三、教育、城市運營、醫藥健康、金融領域應用擁有良好的盈利空間

從人工智能各細分行業領域凈利率來看，智慧教育、智慧城市、智慧醫療、AI生命科學研究、智慧金融5個領域平均實現超過10%的利潤率，如圖1-5所示。在人工智能產業發展中容易率先形成成熟的應用體系和商業模式。智能駕駛領域現階段需要較高的研發投入，文娛、能源、廣告等企業智能化程度相對不充分，處于商業模式探索期，利潤率較低。在工業領域以及機器人生產制造領域，由于其高收入、高成本、重資產的特性，雖盈利水平相對健康，但利潤率與其他行業相比處于中等水平。