人工智能（AI）是上?！凹芯J力量、加快發(fā)展突破”的三大先導產業(yè)之一。9月22日，上海市十五屆人大常委會表決通過了《上海市促進人工智能產業(yè)發(fā)展條例》（下稱《條例》）?！稐l例》針對AI產業(yè)發(fā)展需求，提出“放權松綁”的制度創(chuàng)新，將更有力地支撐城市全面數字化轉型。這也是AI領域的首部省級地方法規(guī)，將于10月1日起施行。

　　AI是一門交叉學科，橫跨自然語言處理、模式識別、圖像識別、數據挖掘、機器學習等多項技術領域。合合信息旗下啟信寶產業(yè)鏈數據庫將對AI產業(yè)地域分布、產業(yè)鏈結構、鏈上企業(yè)、產業(yè)動態(tài)進行系統(tǒng)梳理，用大數據“透視”上海AI發(fā)展的優(yōu)勢成因和產業(yè)未來增長所在。

　　上海創(chuàng)新投入獲市場認可，外資企業(yè)占比3倍于全國均值

　　啟信寶產業(yè)鏈數據庫顯示，截至目前，上海共有超過五千家存續(xù)AI企業(yè)。在最新公布的2021全球創(chuàng)新指數（GII）報告中，上海位列第8，其科技創(chuàng)新綜合水平已邁入世界前列。領先的科創(chuàng)能力離不開強大的研發(fā)投入，上海市委外宣辦新聞發(fā)布會披露的數據顯示，上海全社會研發(fā)投入從2012年的679.46億元增長到2021年的1819.8億元。

　　根據科技部公開的數據，我國全社會研發(fā)投入中76%由企業(yè)投入，以上市公司為代表的行業(yè)領軍者們?yōu)锳I產業(yè)創(chuàng)新起到了示范作用。啟信寶產業(yè)鏈數據庫顯示，上海AI產業(yè)上市公司近5年平均研發(fā)投入占比為2.67%，高于全國均值（1.29%）；上市公司營業(yè)總收入之和超過4.3萬億元，同比增速超過10%。

　　營收之外，大幅增長的專利數量也見證著上海AI企業(yè)創(chuàng)新力的提升。2018-2021年，上海市AI企業(yè)一共新增專利申請13萬件（包括發(fā)明專利、實用新型、外觀設計）；獲得授權的專利有9萬件。具體到應用領域里，人機交互環(huán)節(jié)授權發(fā)明專利數量多達1.9萬件，其次是可穿戴設備，達1.2萬件。

上海市AI產業(yè)專利新增趨勢（授權專利） 圖源：啟信寶產業(yè)鏈數據庫

　　科創(chuàng)基因厚植生態(tài)土壤，引來全球資本市場關注。上海AI企業(yè)的資本背景分布中，外資背景企業(yè)占比8.2%，3倍于全國均值（2.6%）；近5年來，相關企業(yè)共獲得外來投資超1萬次，平均每百家企業(yè)獲得超過200次外來投資，對自動駕駛、智能制造等領域的產業(yè)發(fā)展起到了重要的推動作用。

　　上海AI下游企業(yè)數量最多，自動駕駛投融資表現最熱

　　從產業(yè)鏈角度劃分，AI產業(yè)可被分為以算力代表的上游產業(yè)，包括超算中心、工業(yè)IDC、AI芯片等；中游產業(yè)是以通用技術和算法為主的AI技術層；下游產業(yè)聚焦于各類智能終端和場景應用，包含智能穿戴設備、智能機器人、智慧城市、智慧交通等。啟信寶產業(yè)鏈數據庫顯示，上海AI下游產業(yè)企業(yè)數量超過4000家，比上游（約1700家）和中游（約1200家）數量之和還多。

　　下游環(huán)節(jié)中，以自動駕駛業(yè)務為代表的公司在投融資層面最受關注。從2017年至今，自動駕駛領域的企業(yè)獲得的融資金額已超過1400億元。該時間段內，自動駕駛領域的企業(yè)獲外來投資超過700次，是AI產業(yè)應用層中，新增外來投資最多的領域。

上海市AI產業(yè)近五年融資環(huán)節(jié)TOP5 圖源：啟信寶產業(yè)鏈數據庫

　　聚焦到到自動駕駛產業(yè)鏈，垂直業(yè)務領域中新能源汽車、AI芯片、攝像頭、汽車充電樁制造及運營產業(yè)發(fā)展較好。啟信寶產業(yè)鏈數據庫顯示：上海市自動駕駛企業(yè)資本背景主要為民營企業(yè)；外資企業(yè)占比近20%，大于全國均值?？梢娫趪H視野中，上海已成為AI自動駕駛的“熱土”。

　　從2015年“科創(chuàng)22條”的發(fā)布，再到《條例》的出臺，科技創(chuàng)新與體制機制創(chuàng)新的“雙輪驅動”為上海AI產業(yè)革新提供了源動力，例如《條例》中提到的“在生命健康、自動駕駛等領域推動公共數據分類分級有序開放，擴大面向AI產業(yè)的公共數據供給范圍”，將為自動駕駛行業(yè)的發(fā)展打開“快車道”。合合信息將持續(xù)關行業(yè)發(fā)展，用“AI+大數據”技術助力企業(yè)數字化轉型和智能決策目標的實現。