國內大數據、云計算技術研發占比高

　　人工智能產業鏈包括三層：基礎層、技術層和應用層。其中，基礎層是人工智能產業的基礎，主要是包括AI芯片等硬件設施及云計算等服務平臺的基礎設施、數據資源，為人工智能提供數據服務和算力支撐;技術層是人工智能產業的核心，以模擬人的智能相關特征為出發點，構建技術路徑;應用層是人工智能產業的延伸，集成一類或多類人工智能基礎應用技術，面向特定應用場景需求而形成軟硬件產品或解決方案。

　　根據中國新一代人工智能發展戰略研究院數據顯示，2020年人工智能企業核心技術分布中，大數據和云計算占比最高，達到41.13%;其次是硬件、機器學習和推薦、服務機器人，占比分別為7.64%，6.81%，5.64%;物聯網、工業機器人、語音識別和自然語言處理分別占比5.55%，5.47%，4.76%。

　　2020年，382家基礎層和技術層企業的核心技術分布中，大數據和云計算為最重要的核心技術，其占比為28.27%。其次是人臉、步態、表情識別技術，占比達到13.61%;智能芯片、語音識別和自然語言處理技術占比分別為8.90%和8.64%。可以看出，目前大數據、云計算為我國人工智能發展的重點核心技術。

　　國家推動云計算、大數據標準體系建設

　　目前，人工智能成為各國發展的重點，為了推動中國人工智能“高效、高質”發展，建立標準化制度尤為重要。2020年8月，《國家新一代人工智能標準體系建設指南》出臺，明確人工智能標準化頂層設計，研究標準體系建設和標準研制的總體規則。人工智能標準體系框架主要由基礎共性、支撐技術與產品、基礎軟硬件平臺、關鍵通用技術、關鍵領域技術、產品與服務、行業應用、安全/倫理八個部分組成。

　　其中，支撐技術與產品標準建設主要包括大數據、物聯網、云計算、邊緣計算、智能傳感器、數據存儲及傳輸設備等部分組成。

　　對于重要的云計算和大數據而言，國家給出標準體系重點建設方向。其中，云計算標準重點開展面向人工智能的異構計算資源池化、調度和管理等標準研制;大數據標準重點開展面向人工智能算法和應用的數據服務接口、數據管理能力成熟度評估、數據開放共享要求、開放程度評估以及敏感行業數據治理等標準研制。

　　以上數據參考前瞻產業研究院《中國人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》，同時前瞻產業研究院還提供產業大數據、產業研究、產業鏈咨詢、產業圖譜、產業規劃、園區規劃、產業招商引資、IPO募投可研、招股說明書撰寫等解決方案。