英特爾（中國）AI生態加速器業務發展戰略研究

發布時間：2022-09-04 10:50

第一章緒論 1

1.1研究背景和意義 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意義 2

1.2研究的內容與方法 4

1.2.1主要研究內容 4

1.2.2主要方法 6

第二章理論基礎與文獻回顧 7

2.1理論基礎和分析工具 7

2.1.1戰略管理理論概念 7

2.1.2戰略管理制定流程 9

2.1.3戰略管理分析工具 11

2.2文獻回顧 14

2.2.1人工智能研究回顧 14

2.2.2AI 生態加速器研究回顧 15

第三章英特爾（中國）AI生態加速器發展現狀 18

3.1業務概況 18

3.1.1業務簡介 18

3.1.2業務發展歷程 19

3.2業務核心競爭力分析 22

3.2.1業務運營解析 22

3.2.2業務傳播特征 23

3.2.3業務盈利機制 24

3.3PEST 宏觀環境分析 25

3.3.1政治法律環境分析 26

3.3.2經濟環境分析 27

3.3.3社會文化環境分析 29

3.3.4技術環境分析 30

3.4AI 產業環境分析 31

3.4.1AI 生態行業分析 31

3.4.2主要競爭者分析 32

3.4.3客戶群體分析 36

第四章英特爾（中國）AI生態加速器發展戰略問題分析 39

4.1深度訪談 39

4.1.1訪談目的與訪談對象 39

4.1.2訪談設計 39

4.1.3訪談結論及其分析 40

4.2存在的問題 41

4.2.1業務運營過于保守固化 41

4.2.2芯片技術產品過于單薄 42

4.2.3AI 企業項目加速需求與自身有限資源的矛盾 43

4.2.4招募企業與加速器業務間黏度較弱 45

4.2.5內部對外宣傳渠道有限 46

4.3存在問題的原因綜合分析 47

4.3.1行業環境維度 47

4.3.2技術的維度 47

4.3.3客戶的維度 48

4.3.4內部運營維度 48

4.3.5學習和成長維度 49

第五章英特爾（中國）AI生態加速器SWOT分析及發展戰略規劃 50

5.1SWOT 分析法 50

5.1.1優勢（Strength）分析 50

5.1.2劣勢（Weakness）分析 51

5.1.3機會（Opportunity）分析 52

5.1.4威脅（Threats）分析 53

5.1.5SWOT矩陣分析 54

5.2業務的發展戰略規劃 56

5.2.1業務的使命和愿景 56

5.2.2業務發展戰略指導思想 56

5.2.3業務發展戰略目標 57

5.2.4業務發展戰略重點 57

第六章英特爾（中國）AI生態加速器戰略實施策略 60

6.1優化設計依據 60

6.1.1基于英特爾（中國）未來數字化戰略驅動角度 60

6.1.2基于AI生態加速器行業競爭角度 60

6.1.3基于中小型AI企業可持續發展壯大 61

6.2戰略實施優化的措施 62

6.2.1跟隨市場變化優化業務運營 62

6.2.2加大內部研發 63

6.2.3優化團隊結構搭建 64

6.2.4增加企業與加速器業務間粘性 66

第七章結論、不足之處與展望 67

7.1結論 67

7.2不足之處 68

7.3未來展望 69

參考文獻 70

附錄 75

致謝 81

第一章緒論

1.1研究背景和意義

1.1.1研究背景

2021 年，中國“十四五”的啟航之年，經濟發展的新態勢、新征程備受業界廣泛關注，建設數字中國，提升數字化發展，將深度開發中國人工智能產業。人工智能的英文全拼是Artificial Intelligence，簡稱為AI。人工智能（AI）作為中國產業結構的轉換升級強有力的后盾支持，提供強大的動能。中國的 AI 創新生態自 2017 年以來正快速擴張，據數據顯示，2021 年的中國 AI 產業規模高達 2000 億元人民幣，其中中小型人工智能企業數量龐大，占比接近 AI 企業總量的 90%，逐漸全面覆蓋各個產業領域。

伴隨 AI 行業快速崛起，除了越來越多的高教育、高階級背景的 AI 創業大軍，還有“AI加速器”這個來自美國硅谷的舶來品。國際商業巨頭和本土科技企業都通過設立新業務等方式入局 AI 加速器，國際商業巨頭有微軟、英特爾、英偉達等扎根國內 AI 加速器業務，本土科技企業則有騰訊、百度、阿里、華為等航母級企業紛紛打造人工智能開發平臺。

AI 加速器是什么？通俗一點的解釋是對 AI 創業企業進行定制化版本的 AI 孵化器。AI孵化器更多的是為AI創業企業提供辦公所需的場所、技術設備和資金等方面支持，而 AI 加速器更看重對于 AI 創業企業提供 AI 技術、軟硬件支持和上下產業鏈對接等基于AI業務增長的增值服務。AI加速器的迅速升溫，這種基于 AI 業務增長的增值服務區別于傳統的對于 AI 有限的扶持模式，圍繞著 AI 創新企業的加速器業務的競爭拉開了序幕。國外商業巨頭的 AI 加速器有微軟加速器，在科技創業領域號稱：“進入難度大于哈佛”，AI企業入選門檻極高，每年舉辦兩期海選，入選的創業公司會得到微軟加速器的資源扶持。英偉達 NVidia 初創加速計劃于 2016 年在中國開展 AI 企業加速器業務計劃，與中國很多云廠商合作，以優勢 GPU 云資源為例，中國企業可以獲得騰訊云、百度智能云、金山云、滴滴云、阿里云等相關福利，形式包括產品折扣，免費試用，抵扣券等。而在本土科技企業的AI加速器里，騰訊在2017年7月推出騰訊AI開放平臺，基于騰訊企業強大的產業生態，通過騰訊云AI平臺和騰訊AI實驗室矩陣的尖端科技技術，為AI初創企業實現豐富的應用場景落地。①百度在2017年10月成立百度大腦/AI開放平臺，基于百度集團強大的產業生態，依托百度大腦5.0 （被稱為軟硬一體AI大生產平臺），還有國內首個自主研發的開源開放深度學習平臺飛槳（PaddlePaddle），為有需要的AI初創的企業提供了深度學習框架和工具組件,為開發者提供超過210種AI技術能力。②阿里AIoT生態（AliGenie開放平臺），2014年美國硅谷成立iDST, 2017年10月國內成立達摩院，雖然目前阿里的對于中小AI企業的扶持還未真正成氣候，但是投資1000億的達摩院真正要做的是把AI技術進行普惠。③

本文選取的是英特爾AI加速器業務（英特爾AI百佳創新激勵計劃）為單案例研究對象。面對府拾地芥的 AI 加速器市場，2018 年英特爾（中國）推出英特爾 AI 百佳創新激勵計劃，該計劃依托英特爾橫跨四個領域的軟硬件綜合優勢和覆蓋全面人工智能產品租合的獨特優勢，以及英特爾在全球的品牌與供應鏈積淀，該計劃旨在聯合全球產業 AI 生態合作伙伴，利用 3 年時間，加速至少 100 家中國優秀AI初創企業。

本文基于戰略分析工具和AI創新生態系統理論，研究英特爾AI加速器業務的戰略規劃，通過分析該業務目前的優劣勢、存在問題及可解決方案，探究英特爾AI加速器業務未來可持續發展之路，探求中國中小型AI初創企業發展路徑，并對具有相似特征的 AI 創新生態系統的企業發展提供參考建議。

1.1.2研究意義

作為一家傳奇的公司，英特爾被看作一家芯片公司、IT基礎架構廠商、數據中心這些冠名可謂都是正確的。英特爾在那個電腦占據主導地位的時代可

①見 https://ai.qq.com/accelerator/.訪問日期：2021 年10 月 15 日。

③見 https://www.aligenie.com/.訪問日期：2021 年 10 月 15 日。

2 以說是呼風喚雨。但是隨著移動端的普及，現在人們往往大多數時間都使用手機，手機現在可以支持很多功能，比如發送信息、下載 app 搜索熱點、以前我們的 PC 端才能做的事情，在手機上都能做。大多數手機芯片基于 ARM 架構，這種架構與英特爾的 CPU 結構難以兼容，目前英特爾雖然規模強大，但是因為沒有趕上這次移動端普及的快車，決定了他在移動端時代無法取得長足的成功。

因此，英特爾需要跟隨不斷變化的市場和用戶需求，發展改革戰略機制迫在眉睫。

英特爾 1985 年進入中國，為了加深與中國各個產業界的全面合作，獨立的進行市場運作和銷售活動，在 2007 年的元旦，英特爾把英特爾（中國）成為了獨立的大區。

隨著“十四五”規劃，數字化發展的迫切需求，隨著 AI 產業真正風口的來到，英特爾也正在不斷的尋求變化著。2017 年發生在汽車電子科技領域的最大收購案例是英特爾 153 億美元全資收購了以色列自動駕駛 Mobileye 企業，這是英特爾收購之路的轉折點，此次收購完成之后，英特爾形成由 Mobileye 與英特爾的自動駕駛事業部（ADG）合并而成的自動駕駛新部門。①外界評論認為，此次英特爾押注 Mobileye 是為了打開新的競爭格局，與老對手高通一較高下。

其實，在 2017 年之前英特爾就陸續收購了 Arynga、Yogitech、Itseez 和 Movidus 等自動駕駛相關的科技企業，企業科技領域分別是車載計算機 OTA 技術公司、自動駕駛汽車安全工具廠商、視覺處理芯片初創公司。這些收購的動作都是英特爾為了更好的迎接人工智能時代的到來。

2017 年以來，英特爾重點布局人工智能生態。2017 年英特爾還在北京舉辦了關于迎接人工智能時代的誓師大會一一“駕馭數據洪流•共立巨浪之巔”。在智能互聯的新形勢下，英特爾正在以清晰的戰略布局開拓業務，加大產業合作。

為什么英特爾這么注重人工智能？皆是因為數據時代的到來，引發各行各業對于數據的重視。中國人工智能行業已經迎來了黃金時代，英特爾也可以做的更多。

①曹曉昂.2017年智能網聯汽車產業盤點[J].汽車縱橫,2018（01）:30-32.

數據時代的到來，加速了產業革新，毫無疑問數據已成為目前經濟持續增長的主要動力來源。誰更好的擁有數據，誰就能在這個數據化時代更好的走向未來。據資料顯示，2020年，全球數據總量已經達到60ZB，并且中國的數據量遞增非常明顯，預計2025年，中國數據量將增至48.6ZB，占全球數據量27.8%。①

英特爾不斷的開發生態體系，在萬物互聯和驅動云的發展過程中，與中國上下游產業伙伴深度合作，這也是這個時代英特爾把握生態賽道的重要手段。人工智能、無人駕駛、中國制造2025、5G、精準醫療、機器人......英特爾和中國生態合作伙伴在這些領域里展開了全面的深度合作。

在英特爾進入中國的 36年間，面對洶涌而至的數字化浪潮，與中國各個產業界進行全面而深入的交流合作。英特爾需要在當下新的經濟形態、新的科技形態、新的消費形態等方面做點實際的事情，建立一個包容不同伙伴類型，攜手打造數字化轉型的共同體。所以英特爾將人工智能的產業發展提升上企業戰略高度，對中國特色產業發展策略加以探索研究，具有不容忽視的重要意義。

因此，本論文在分析了 21 世紀國內外人工智能加速器產業發展的外部宏觀競爭環境的基礎上，再結合英特爾（中國）當下推行的英特爾AI生態加速器（英特爾AI百佳創新激勵計劃）產業發展的實際情況，通過對AI百佳市場發展戰略的研究，分析AI百佳在人工智能生態加速市場的競爭優勢，通過對戰略規劃的優化，制定適宜的市場運營模式與實施性強的發展戰略。不僅為AI百佳業務提供解決人工智能生態市場所面臨困境的措施，從而進一步拓展業務可持續發展的思路，也可以為我國人工智能AI生態加速器企業參與生態競爭，提供借鑒和參考，具有現實的應用價值。

1.2研究的內容與方法

1.2.1主要研究內容

本文共有七章，具體內容如下：

①見https://www.sohu.eom/a/489501717_730526.2020年全球數據量達到了 60ZB，中國數據量增速迅猛，訪問日期：2021年10月 17日。

第一章：緒論。分析了英特爾（中國）有限公司 AI 創新生態市場的研究背景和意義。根據發展戰略理論、人工智能行業和人工智能加速器生態行業相關戰略，確定研究內容和研究方法。

第二章：理論基礎與文獻回顧。明確戰略管理的基本概念，闡述發展戰略基本分析工具，為本文戰略分析提供理論基礎，對人工智能和人工智能生態加速器進行文獻回顧。

第三章：英特爾仲國）AI生態加速器發展現狀及內外部環境分析。首先對英特爾 AI 創新生態和 AI 百佳進行了簡單介紹；其次，運用 PEST 分析工具，分析了 AI 百佳面臨的外部宏觀環境；最后，對行業進行微觀環境分析，尋找更適合加速器業務發展的路徑。

第四章：英特爾仲國）AI生態加速器發展戰略實施中存在問題及原因。針對這個業務設計了深度訪談，結合訪談內容了解目前存在的問題以及對問題成因的分析。

第五章：英特爾（中國）AI生態加速器生態SWOT分析及發展戰略規劃。采用 SWOT 分析模型，從四個方面充分分析 AI 百佳業務的競爭現狀，并通過對 AI 百佳的戰略規劃分析，推斷出業務實行的具體發展戰略方案。

第六章：英特爾（中國）AI生態加速器戰略管理優化策略。從人工智能加速器產業的發展現狀出發，結合業務和企業資源從不同的角度對業務實施過程進行相應優化，進一步保障業務的持續高效的運營。

第七章：結論與展望。對本文進行總結闡述，指出論文不足之處，結合目前業務的特征，對未來業務的研究方向進行展望。

本文研究的指導思路是在實現布局科技產業的前提下，以及業務發展未來發展前景的需要前提下，研究國內外加速器業務戰略管理理論，結合英特爾（中國） AI 生態加速器業務自身及目前人工智能產業的特征，詳細分析 AI 百佳所處的客觀環境。結合公司所具備的內外部條件、AI百佳業務當前的競爭優劣勢，制定行之有效的發展戰略，以解決英特爾 AI 生態加速器在參與市場競爭過程中，存在與先入為主的競爭者、同質化嚴重的的加速器業務和更高定制化服務的兩大困

境，從而進一步拓展業務的可持續發展，也可以為我國人工智能AI生態加速器企業參與生態競爭，提供借鑒。

1.2.2主要方法

作者本人，除了進行了深度訪談和實地實習調研對此業務進行開展，本文還采用文獻研究和案例分析，通過尋找業務核心競爭力，分析AI百佳的戰略優勢, 采用SWOT分析法來得出最適合英特爾AI加速器（英特爾AI百佳創新激勵計劃）的發展戰略。AI百佳最早在 2018年開始招募，直至2021年12月已經有93 家生態合作企業，得到了英特爾公司總部的高度關注。本人已經在英特爾（中國）有限公司戰略合作與創新業務部實習一年多的時間，對AI百佳進行了深入調查研究，并且通過采訪部分高管，有利于收集公司的一手資料和分析出業務面臨的真正問題，結合AI生態業務具體分析問題，給出戰略優化建議。

第二章理論基礎與文獻回顧

2.1理論基礎和分析工具

2.1.1戰略管理理論概念

戰略(Strategy)最早可以追溯是軍事活動方面的概念，在軍事活動中，軍隊將領運用智慧謀略來指揮隊伍進行軍事交戰。

現在戰略更多指對長遠目標的總體性規劃策略，在企業活動中，戰略是依據企業的目標、使命、資源、愿景、指導思想等，而采取的企業行動方針。因此行動方針有目標、行動方針具有可持續性、行動方針具有有效傳遞的流程、并且行動方針能夠擁有競爭優勢和善于利用企業內外部環境的變化這五個方面成為企業戰略的關鍵性要素。

20 世紀 60 年代初，著名作品《戰略與結構：工業企業史的考證》問世，該著作首次向世人提出企業戰略理論。美國管理學家AlfredD • ChandlerJr在書中指出為了實現企業的戰略目標和愿景，企業管理者從而預先制定的行動方針和采取對企業資源使用方向的規劃。企業思想戰略也發生翻天覆地的變化，早期企業戰略思想更多強調對企業財務預算方面的管控，而發展到現階段企業戰略思想更多是對企業戰略管理的全過程管控。

隨著科學技術的不斷進步，社會經濟的快速發展和企業國際化的加速融合，當市場環境開始轉變，企業的經營環境必然隨之轉變，企業將面臨諸如市場份額下降，利潤下滑和面臨淘汰的困境，企業想要跳出困境，就需要直面這些環境變化因素來及時調整企業戰略，讓企業可持續發展。企業持續發展意味著企業能夠持續盈利，戰略問題形成的根源來源于企業對持續盈利能力的追求。

戰略管理是組織者對制定的決策而采取行動和決策，從組織戰略分析選擇到戰略實施，最后進行戰略控制和修訂的管理活動，戰略管理通過實踐過程決定了組織管理者的長期績效。《戰略管理思想》是由安索夫在 1972 年發表的一篇論文，在該論文里對“戰略管理”進行闡述，戰略管理的概論由此誕生。

時代變遷，戰略管理相關理論和其他學科的發展歷程一樣，都是先從相關學

科中汲取所需營養，從簡單到復雜，慢慢的積累，再由量變轉化為質變從而形成自身的發展理論。管理理論的發展有四個階段，詳見表 2.1 戰略管理理論發展的四個階段。

表 2.1 戰略管理理論發展的四個階段①

階段名稱時間主要特點

第一階段計劃控制階段 20 世紀初至重現過去發生的情況，

20 世紀 50 年代計劃和控制屬于管理的重要職能。

第二階段長期計劃階段 20 世紀 50 年代至對企業今后環境的變化做出相應預測，

20 世紀 60 年代并以此制定長期計劃來應對可能發生的變化。

第三階段戰略規劃階段 20 世紀 50 年代至需耍企業對環境變化做出積極響應，

20 世紀 60 年代并根據當前環境特征，選擇現有相應的對策。

第四階段戰略管理階段 20 世紀 70 年代至今落實戰略實施，戰略不是被動的應對，需要積極主動面對環境的變化，制定措施并加強實施戰略。

戰略管理是企業根據自身內部資源和外部所處環境而制定企業長期發展的戰略目標，為了保障企業長期發展的戰略目標實現，企業基于自身能力而采取的規劃和方針，組織者需要應對環境變化及時做出調整，并執行調整措施，再根據執行反饋信息查驗戰略管理，這是不斷循環往復的過程。

在當下的市場經濟激烈競爭模式下，企業的持續發展取決于企業是否擁有先進的戰略及實施性與執行力強的管理模式。然而在企業戰略管理運營過程中存在一系列的缺陷和誤區，列如企業戰略目標設定的不合理，指導思想不明確，沒有充分考慮企業面臨的市場環境而制定所謂的企業發展戰略。因此企業要充分發掘企業內外部環境因素，在制定發展戰略過程中，避免上述出現的缺陷和誤區。企業持續盈利和持續發展最核心的決策參照系是戰略，戰略管理尤其是對企業的發展方向和資源配置加以管控，最終讓企業順利實現企業目標和愿景的動態過程管理。

①資料來源：為作者整理自：劉平.企業戰略管理-一規劃理論、流程、方法與實踐[M].北京：清華大學出版社，2010 年.

企業戰略管理是指企業組織者對企業戰略的管理行為。 Achleitner P, Ansoff(1983)認為企業發展戰略管理是企業對經營管理實施的一系列業務,正是因為這一系列對經營管理而采取措施的存在，通過企業發展戰略管理實現企業的當前業務決策與長遠目標決策的完美融合。落實到具體的企業發展戰略方面，成本領先競爭發展戰略、標新立異競爭發展戰略和目標積聚競爭發展戰略，這三種基本競爭發展戰略由Porter ME(1980)提出了。Prahalad和Hamel(2019)則認為，當下企業發展戰略的制定首先重點考慮塑造競爭過程中無法取代、獨一無二的核心競爭力。MohamadF(2019)提出從組織、制度和資金等方面建立健全職能戰略管理保障體系，構建出已戰略管理思想和組織結構管理思想相融合的新型優化組織結構思想。唐東方(2020)提出戰略作為一個系統的有機整體，認為戰略目標、戰略愿景、職能戰略和業務戰略是構建發展戰略的系統框架，在框架內，企業需要解決好企業發展的目標方向、技術能力、業務能力、組織架構以及發展速度等問題，從系統框架出發系統性解決企業的未來發展問題，這個系統框架被業界稱作為東方發展戰略框架。

2.1.2戰略管理制定流程

戰略管理過程是組織者基于對內外部條件環境分析基礎上，結合組織目標、愿景和核心競爭力從而制定出相應戰略，在實施和評價戰略的過程，通常有 9 個步驟組成，詳見圖 2.1 所示。

圖 2.1 戰略管理過程 9 個步驟①

①圖片為作者整理自：顧銀寬.管理會計[M].北京：清華大學出版社，2012年.

通過上述9個步驟，可以歸納出戰略管理的三個不同階段：戰略分析階段、戰略評價及選擇階段和戰略實施及控制階段。由于內外部條件環境的變化隨時影響戰略的成效，所以需要組織者不間斷地對戰略的實施過程采取監督和評估，通過對有效的反饋信息判斷，及時調整原先設定的戰略，這樣循環往復的對戰略進行分析、評定、執行，內部條件或者外部環境帶來變化影響，再分析、再評定、再執行，從而實現對戰略的動態管理。企業再實施戰略管理過程中需要企業的管理者具備敏銳的洞察力，企業的戰略執行者具備卓越的執行力，而企業制定的戰略需要具備一定的彈性，因為企業內外部條件環境的時刻改變，需要戰略及時調整。因此當企業實施戰略管理是也同樣需要進行動態戰略管理，以此最終實現企業戰略規劃。

戰略分析階段首先是對企業相關信息的采集分析，尋找企業未來發展有哪些影響因素，最后從眾多影響因素中結合企業自身發展，確定關鍵因素。

戰略分析階段的信息采集主要包括三個主要方面：

其一，確定企業目標，明確核心競爭力。

其二，收集企業內部條件信息。企業內部條件信息包括企業生產技術、財務狀況、市場份額、研發能力和管理能力等等

其三，收集企業外部環境信息。企業外部環境信息包括國家、地方政府頒發的政策法規，國內乃至全球的經濟態勢，與企業發展相關的技術研發狀況和社會發展大環境等等。

通過分析信息發現：企業內部條件既存在優勢，也存在劣勢，在后期進行戰略選擇時需要我們能夠揚“優勢”避“劣勢”，充分利用企業內部優勢創造的條件影響，來實施戰略規劃；企業外部環境存在機會和威脅，在后期進行戰略選擇時需要我們能夠抓“機會”降“威脅”，充分利用企業外部機會帶來的環境影響，來實施戰略規劃。

戰略評價及選擇階段是戰略進行制定、評價和選擇的過程。首先是制定戰略方案，這一階段我們需要制定多種方案，方案制定的越多，我們所攘括的因素越全面，并且方案需要結合內部條件和外部環境多角度多租合來設定。其次是對制

定的多種方案進行評價，評價方案的標準為是否圍繞揚“優勢”避“劣勢”和抓 “機會”降“威脅”，是否圍繞目標、愿景和核心競爭力，是否能持續發展和盈利。最后通過綜合對比評價，擇優選出方案即戰略選擇。

戰略實施及控制階段是將選擇的戰略方案通過實際的具體行動呈現出來并對實施過程采取措施加以控制的過程。對戰略的動態管理主要是對此階段的戰略實施管理，通過在戰略實施過程中的對戰略進行分析、評定、執行，內部條件或者外部環境變化產生影響，再分析、再評定、再執行不間斷的循環

管理，來實現戰略目標和愿景。戰略控制即為當戰略在實施過程中如果出現實際成效不如預定成效，需要檢測偏差，結合內外部條件環境分析偏差形成的原因，采取有效的手段措施，使戰略成效達到預定目標。戰略是處在時刻變化的環境中，環境的改變影響戰略的成效。

2.1.3戰略管理分析工具

SCP分析模型是基于企業或者業務受到外部環境沖擊(shocking)時，企業或者業務所采取的可能戰略調整和措施變化。

再業結構

■STRUCTURE

企業為

、 CONDUCT

終營績故

—”EEFORKANCE

圖 2.2 SCP 分析模型簡易流程①

如圖 2.2 所示，戰略分析工具--SCP 分析模型主要從三個方面因素來分析外部環境沖擊對企業或者業務產生的戰略影響，即S-行業結構因素、C-企業行為因素和P-經營績效因素。20世紀30年代由美國產業經濟學泰斗謝勒、貝恩等人

①圖片為作者整理自：賀小剛.普通高等教育“十二五”規劃教材管理學[M].上海：上海財經大學出版社, 2013年.

建立了該分析模型。

2000 年農夫山泉公司，推出總所周知的經典廣告語“農夫山泉有點甜”成功的打造農夫山泉礦泉水品牌，通過“甜”這個字的卓越定位礦泉水市場，使農夫山泉的發展戰略快速占領市場份額，取得很大的企業收益。

波特五力模式是著眼于企業或者業務所面臨行業的全局發展環境，通過對全局環境變化因素的各個方面綜合分析，以此來評判企業或者業務的戰略規劃。

如圖 2.3 所示，波特五力模型是從這五類行業競爭環境著手，對其逐個全面綜合分析，通過對這五個層面行業競爭環境的分析研究，從而掌握企業或者業務發展現狀以及未來可能出現的狀況，以此來幫助企業管理者對企業或者業務發展戰略的進行深入規劃。該戰略分析模型在20 世紀80 年代初由管理學界“活傳奇” 邁克爾•波特(Michael Porter)提出。

SWOT 分析模型是企業或者業務戰略運營時經常采用的的綜合因素分析法。

如圖 2.4 所示，戰略分析工具--SWOT 分析模型是基于企業或者業務的內部條件(內在優勢和劣勢)和外部環境(外在機會和威脅)的綜合各個方面因素，

①圖片為作者整理自：湯曉丹.波特“五力競爭理論”的管理理念批判及改進J].中國商論,2016(02):170-172..

對戰略方案進行評價，以此制定出最適宜企業或者業務的戰略策略。

《公司戰略概念》一書在 1971 年出版，書中首先提出了在公司內外環境影響因素下的SWOT分析框架，著作作者是安德魯斯(Andrews)。在后續對SWOT 分析模型研究中，美國著名管理學大家海因茨•韋里克(Weihrich)在通過對公司內外環境影響因素相互匹配的基礎上，提出了廣泛運用于戰略領域分析的 SWOT矩陣。該分析矩陣基于企業或者業務四種內外環境影響因素進行匹配組合即：SO 組合(Strength+Opportunity)、ST 組合(Strength+Opportunity)、WO 組合(Weakness+Opportunity)和 WT 組合(Weakness+Threats),來助力企業組織者對發展戰略的分析研究。

本文通過對英特爾(中國)AI生態加速器業務一 “英特爾AI百佳創新激烈計劃”的內外環境影響因素進行綜合分析，結合業務自身特征與資源，在SWOT 分析框架基礎上，對業務進行全面綜合評價從而制定出適宜業務的發展戰略。

PEST分析模型是著眼于企業或者業務外部宏觀環境而進行的戰略分析。

如圖2.5所示，戰略分析工具--PEST分析模型是基于對企業或者業務四類外部宏觀環境因素分析研究基礎上，整體性把握外部宏觀環境，以此來探尋外部宏觀環境下的企業或者業務的發展戰略現狀。PEST分析模型的四類外部宏觀環境因素是由政治外部環境、經濟外部環境、社會外部環境和技術外部環境組合而

①圖片為作者整理自：仇國芳，崔亞楓,張小歧.基于SWOT分析的企業戰略制定方法J].科技管理研究,2015,35(18):193-196.

成。1999年，美國著名管理學學者施樂斯Scholes • K和約翰遜Johnson • G提出

該戰略分析模型。

本文通過對英特爾(中國)AI生態加速器業務一英特爾AI百佳創新激烈計劃的分析研究，采取 PEST 分析模式對業務發展戰略的宏觀環境有了整體性認知，對后續業務發展戰略的制定及優化提供了充足的現實依據。

2.2文獻回顧

2.2.1人工智能研究回顧

人工智能(AI)在學術界沒有一致認可的定義，通俗的認為人工智能是讓智能機器做出人類思維相似的智能化反映方式的科學研究。

20 世紀 50 年代，人工智能的發展熱潮在美國“達特茅斯學院人工智能夏季研究項目”研討會上，被確定為一個新興的研究領域，由此拉開序幕。②

20 世紀 80 年代，“專家系統”的誕生將人工智能從理論研究轉變為實際應用，再次推動人工智能領域的發展熱潮。

①圖片為作者整理自：于波，范從來.我國先進制造業發展戰略的PEST嵌入式SWOT分析[J].南京社會科學,2011(07)：34-40.DOI：10.15937/j.cnki.issn1001-8263.2011.07.017.

②周琪,付隨鑫.美國人工智能的發展及政府發展戰略[J].世界經濟與政治,2020(06):28-54+156-157.

進入 21世紀，隨著“互聯網+”大數據積累、機器學習深化和計算能力提升，人工智能作為科技發展動力源泉，人工智能應用落地商業化，各國政府加強對人工智能的戰略部署，商業巨頭紛紛布局人工智能產業，人工智能進入第三次發展熱潮。

八'、1T7J o

人工智能經歷三次發展熱潮，理論研究和技術應用得到了高度發展，也與不同領域學科技術進行知識交融。人工智能是提升社會經濟技術發展的動力源泉，將推動各行各業持續改革創新，是現代工業化進程的自然產物。

人工智能經過 60 多年的積累和發展，尤其在新興技術理論(超級計算、互聯網、傳感器、大數據等)的驅動下，人工智能隨著行業發展已呈現出深度學習和人機協同等新態勢，并日漸深入的影響社會經濟技術發展。①帕梅拉•麥考達克認為人工智能在未來的發展歷程上將代替人類進行思考，成為“智慧人”。楊偉國、邱子童等(2018)提出人工智能是在某些特定的環境中，為實現特定任務目標，借助相應的載體而創造出與人類思維、認知等能力相匹配的技術。譚泓(2020) 認為人工智能是對目前新型社會形態現狀的“優越化”替代，也表達人民對美好生活的憧憬，追求高品質生活的必然。

新一代人工智能的發展在推動科學技術領域和場景深化應用領域方面，都已呈現不同程度的超前技術。在大數據背景下借助超級計算進行深度學習，再憑借相應成果與傳統產業進行深度融合，覆蓋人工智能技術應用場景也將更加廣闊，加速推動社會形態“智能+”發展。

2.2.2AI生態加速器研究回顧

“孵化器”原指人工通過加熱孵化禽蛋的輔助裝置，后成為新社會經濟發展的服務機構。將“孵化器”引用到企業管理學領域，就產生了“企業孵化器”新型學術概念。

AI孵化器更多的是為AI初創企業提供辦公所需的場所、技術設備和資金等方面支持。AI企業孵化器為初創AI企業提供生存基礎至關重要，但對于高成長

①江豐光,熊博龍,張超.我國人工智能如何實現戰略突破——基于中美4 份人工智能發展報告的比較與解讀 [J].現代遠程教育研究,2020,32(01):3-11.

AI 企業的助力相對乏力,特別是在 AI 企業快速發展過程中面臨的技術升級、應用場景落地和融資困難等核心問題無法解決。

“加速器”原指將帶電粒子加速到更高速度的電磁裝置，后成為新社會經濟發展的服務組織。將“加速器”引用到企業管理學領域，就產生了“企業加速器” 新型學術概念。

企業加速器重點突出“速度”是入駐企業選擇的一個重要依據。以前的企業間競爭是“以大吃小”，隨著新型經濟形態的發展，開始轉變為“以快吃慢”，速度已經成為了企業占領市場份額的關鍵因素。企業加速器的加速服務范圍主要體現在五個方面，如表 2.2 所示。

表 2.2 企業加速器服務范圍①

基礎設施投融資服務管理咨詢服務四技術創新服務五其它服務

租賃型基礎設施直接投資戰略指導大學、科研院所合作贊助商服務

共享型基礎設施風險投資機構融資知識產權咨詢專業技術團隊扶持企業激勵

* * 政策咨詢 * 社會責任

AI 加速器是對 AI 創業企業進行定制化版本的 AI 孵化器，在 AI 孵化器基礎上,促使AI優秀企業加速發展的新型服務機構。AI加速器作為AI孵化器的高級形態，彌補了 AI 孵化器一些功能上的不足，為 AI 企業提供新型技術載體、定制化的高端服務以及服務網絡。

從 AI 孵化器到 AI 加速器，為 AI 企業加速帶來了質的飛躍，主要體現在四個方面的提升，即服務對象、工作目標、服務內容和服務層次。AI加速器在當下中國AI加速器市場可謂欣欣向榮，作為創新服務機構，AI加速器具有加速 AI 企業科技成果轉化，輔助 AI 企業快速發展和促進 AI 企業商業化等獨特的速

①資料來源：汪艷霞，鐘書華.企業加速器的“加速”服務—— 于IBA、SPARK BA、HTC等10個企業加速器的實證分析[J].科技進步與對策,2010,27(09):17-21.

16 度優勢。如圖2.6所示，速度成為AI企業應用場景落地、市場推廣的“生命線”。

圖 2.6 企業加速器的“加速”盈利圖①

AI 中小企業加速器的特點是可充分滿足戰略新興產業的發展，這些加速器業務使AI企業發展資源能夠更快的規模化，并且可以給到這些AI企業更多的創新資源，這些特點能夠更快的轉化科技成果，提升產業的競爭力。此外，AI企業加速器通過以AI產業市場為導向，AI企業為主體、再加上產學研結合的技術創新服務體系的加持，不僅有利于增強AI企業自主創新能力，還可以更好的建立 AI 企業更快成長的長效機制。

①資料來源：汪艷霞，鐘書華.從企業孵化器到企業加速器:緣起、演進及走向J].當代經濟管理,2014,36(04):10-16.

第三章英特爾（中國）AI生態加速器發展現狀

3.1業務概況

3.1.1業務簡介

英特爾作為全球領先的科技企業，始終堅持以推動創新作為宗旨，秉承以客戶的成功為執念，承諾提供客戶需求和期望的技術領導力和可靠的高質量產品，為了比以往更快、更安全的存儲和處理數據，英特爾的芯片和軟件至關重要。

人工智能產業的發展趨勢是從人工智能技術不斷創新研發到人工智能場景落地，產業實現商業化，隨著“AI+”概念的誕生，必將呈現出與各行各業的深度融合，進一步提升人工智能產業的發展。伴隨著人工智能的技術升級和場景落地，人工智能與傳統產業的融合也日益加深，在進行“AI+”的行業合作方面，英特爾致力于推動 AI 創新生態發展，加速智能應用落地，其中包括英特爾創新加速器、英特爾 AI 百佳創新激勵計劃、英特爾 FPGA 中國創新中心和英特爾人工智能實驗室產教融合解決方案等眾多業務。

英特爾不斷推動智能科技領域的創新突破，用英特爾的芯片技術實現智能場景加速落地，攜手生態伙伴共同打造英特爾人工智能生態產業。2018 年，面對競爭激烈的人工智能產業市場，英特爾（中國）推出“AI百佳創新激勵計劃”。此加速計劃依托于英特爾橫跨四個領域的軟硬件綜合優勢和覆蓋全面人工智能產品租合的獨特優勢以及英特爾的全球品牌影響力與深厚的供應鏈積淀，旨在攜手全球人工智能產業生態合作伙伴，利用 3 年時間，在中國加速至少 100 家優秀人工智能創新企業。此加速計劃的主題為在英特爾領先的 AI 產品技術助力下，激勵中國 AI 百佳創新企業，實現人工智能千億產業的加速。

英特爾 AI 加速器業務以開放合作、產業共贏為宗旨，幫助人工智能企業打造從創意創想到產業場景實踐的創新方案，并通過提供各類技術輔導、市場推廣以及生態對接的全方位支持，激勵人工智能企業迅速成長，助力人工智能企業未來快速發展。

本文選取的是英特爾（中國）AI創新生態加速器-- “英特爾AI百佳創新激

勵計劃”，簡稱“AI百佳”，為單案例研究對象。

3.1.2業務發展歷程

伴隨著中國人工智能產業市場發展如火如荼，2017 年在貴陽市人民政府的極力推動下，與中國人工智能產業創新聯盟及英特爾（中國）在北京舉行會晤，再會期間三方簽署了關于未來人工智能產業發展的戰略合作備忘錄。備忘錄指出，在中國人工智能產業政策紅利下，利用英特爾橫跨四個領域的軟硬件綜合優勢和覆蓋全面人工智能產品租合的獨特優勢，打造全國領先的AI開放性平臺，通過該平臺，將舉辦人工智能大賽和人工智能培訓等活動。英特爾通過這次北京會晤，標志著英特爾（中國）開始布局中國人工智能產業市場，利用自身技術產品優勢，將深入中國人工智能產業市場，同時也將加速人工智能產業的發展創新。

“2018中國國際大數據融合創新•人工智能全球大賽”在貴陽成功落幕。① 英特爾（中國）參與承辦了這次國家級賽事，這也是2017年三方備忘錄里重要成果展現，通過該賽事的承辦，加強了英特爾（中國）對人工智能產業的布局和影響力。

“2018全球人工智能產品應用博覽會”于2018年5月在名城蘇州盛大開幕。 ②英特爾（中國）攜手十余家合作伙伴，展示基于英特爾技術的產品及應用，進一步加深了英特爾（中國）在人工智能產業領域的地位。

2018年11月英特爾（中國）推出“AI未來先鋒計劃”。③基于中國人工智能產業發展的戰略前景，“AI未來先鋒計劃”將在人才培養，AI技術創新，產業升級等方面助力人工智能產業市場發展。

在人工智能產業市場的急速發展下， 2018年底為了更好的落實英特爾（中國）AI創新生態建設，英特爾（中國）專門成立人工智能加速器業務，將“AI 未來先鋒計劃”進行升華，推出“AI百佳創新激勵計劃”。該計劃匯聚人工智

①詳見：http://dsj.guizhou.gov.cn/jdhy/xwfbh/201810/t20181022_10392655.html，訪問日期：2021 年 10 月 20 日。

②詳見：http：//news.cctv.com/2018/05/11/ARTIIVSut2O5EnrTUN20fV5v180511.shtml?ivk_sa=1023197a,訪問日期：2021年10月 20日。

③詳見：https：//baijiahao.baidu.com/s?id=1617179221287097297&wfr=spider&for=pc,訪問日期：2021 年 10 月 20 日。

19 能技術、人工智能生態、人工智能產業等多重動力，依托英特爾從云到端的技術優勢和全棧平臺，進一步拓展英特爾人工智能創新生態，深入各行業各場景中，與創新生態企業共同推動人工智能的技術發展和突破，促進人工智能產業的變革和應用落地。

2019年 1 月英特爾（中國）開始實施 AI 百佳，第一期 12 家優秀 AI 企業成功從眾多企業中脫穎而出，人工智能產業總估值達 82 億人民幣。

2019年 11 月 AI 百佳開始了第二期招募，本期 18 家優秀 AI 企業成功從眾多企業中脫穎而出，人工之智能產業總估值 267 億人民幣。

2020年 6 月 AI 百佳開始了第三期招募，本期 16 家優秀 AI 企業成功從眾多企業中脫穎而出，人工智能產業總估值達 145 億人民幣。

2020年 12 月 AI 百佳開始了第四期招募，本期 16 家優秀 AI 企業成功從眾多企業中脫穎而出，人工智能產業總估值達 190 億人民幣。

2021年 5 月 AI 百佳開始了第五期招募本期 16 家優秀 AI 企業成功從眾多企業中脫穎而出，人工智能產業總估值達 270 億人民幣。

2021年 12 月 AI 百佳開始了第六期招募本期 15 家優秀 AI 企業成功從眾多企業中脫穎而出，人工智能產業總估值達 350 億人民幣。

為進一步激勵領先的優秀 AI 企業，樹立人工智能產業行業典范，打造人工智能合作伙伴標桿，AI百佳推出“芯銳獎”。“芯銳獎”從行業引領力、生態拓展力、技術突破性、應用創新度四個角度出發，評選 AI 百佳中的卓越 AI 企業。

為了加強 AI 百佳的戰略實施，讓合作伙伴有更好的平臺進行交流學習，基于該計戈U,英特爾推出“AI 100 CONNET DAY”主題活動，“AI 100 CONNET DAY” 旨在匯聚產學研等多方資源，共同探討 AI 前沿科技和投資趨勢，尋找 AI 技術應用落地的新機遇，為 AI 百佳企業的發展注入新動能。

2020年8月AI百佳系列主題活動2020 AI 100 CONNET DAY-上海分站在英特爾機器人創新中心成功舉辦。 2020 年 9 月 AI 百佳系列主題活動 2020 AI 100 CONNET DAY-北京分站在中關村創業大街成功舉辦，北京分站活動是AI 100 CONNET DAY 活動的第二站。2020 年 12 月，由英特爾（中國）牽頭，深圳人工

20 智能行業協會等機構企業共同參與舉辦的 AI 百佳系列主題活動 2020 AI 100 CONNET DAY-深圳分站圓滿舉辦.2021年3月AI百佳系列主題活動2021 AI 100 CONNET DAY 大消費專場在上海浦東新區浦發銀行張江科技支行舉行。

英特爾不斷推動以人工智能為基礎的創新生態建設，與合作伙伴共同構建未來產業發展新生態，使英特爾的 AI 技術產品助力人工智能產業技術革新，加速應用場景落地，讓英特爾AI應用覆蓋面越來越寬廣。AI百佳從2019年1月推出，到 2021 年 12 月，已經開展了 6 期，招募了 93 家優秀 AI 企業，產業覆蓋廣泛，與眾多傳統行業深入融合，100 多個 AI 項目得到了應用場景落地。如表 3.1 所示，93 家企業涉及 12 類主要應用行業。

表 3.1 AI 百佳人工智能主要應用行業分類

序號行業名稱企業數量代表性企業

1 智慧金融 25 北京沖量在線科技有限公司深圳致星科技有限公司（星云）

2 智能制造 24 廣東榮旭智能技術有限公司深圳藍胖子科技有限公司

3 公共安全 18 普宙飛行器科技（深圳）有限公司杭州市宇樹科技有限公司

4 智能醫療 18 陜西維視智造科技股份有限公司北京沖量在線科技有限公司

5 智慧政務 18 北京易道博識科技有限公司廣州靈聚信息科技有限公司

6 智慧零售 18 帷幄匠心科技（杭州）有限公司北京維擇科技有限公司

7 智慧交通 13 博云視覺（北京）科技有限公司上海思賢信息技術有限公司

8 智慧物流 12 北京極智嘉科技有限公司速感科技（北京）有限公司

9 基礎軟硬件 9 深圳英博達智能科技有限公司南京風興科技有限公司

10 智能教育 8 陜西維視智造科技股份有限公司武漢庫柏特科技有限公司

11 智能家居 8 長沙小鈷科技有限公司上海閱面網絡科技有限公司

12 智能辦公 7 達而觀科技（北京）有限公司大象聲科（深圳）科技有限公司

資料來源：作者根據英特爾 AI 百佳創新激勵計劃招募企業自行整理。

3.2業務核心競爭力分析

核心競爭力是指AI百佳在參與AI加速器市場競爭中擁有的絕對優勢，是其他AI加速器所不具備條件或者資源。企業或者業務在參與市場競爭時，明確業務自身的核心競爭力，以核心競爭力為先決條件開展戰略制定，因此AI百佳在制定業務戰略規劃時要緊密圍繞其核心競爭力設定。

3.2.1業務運營解析

AI百佳以一對一輔導與培訓、POC支持、市場推廣等，為入選AI企業提供量身定制的合作與加速方案。從而降低生產成本，提升研發效率，提高品牌知名度，使應用場景快速落地，實現企業價值。

AI 百佳創新權益主要體現在四個方面：

A.技術輔導

1）開發業務過程中英特爾提供相關AI技術輔導，從而提升產品性能；

2）豐富的英特爾人工智能產品、技術及解決方案對入選企業進行AI培訓；

3）進行 1 對 1 的技術賦能，英特爾的專家會提供最大的技術支持, 包括硬件的選型測試, 軟件的適配等不同性能調優的方式。

B.市場推廣

1）產品參與國際化科技平臺市場活動展示；

2）品牌獲得專業科技媒體深度曝光；

3）企業得到定制化公司宣傳機會；

4）會提供免費的場地給到合作伙伴參展。

C.生態對接

1）助力合作伙伴對接行業客戶；

2）參與英特爾生態對接會議，擁有更多落地機會；

3）優秀合作伙伴受邀加入英特爾相關深度合作計劃；

4）入駐“未來科技智慧中心”的機會。

D.社群交流

1）與產業相關合作伙伴，探討前沿技術發展和落地經驗；

2）跨界交流與經驗分享，拓展生態合作資源；

3） AI初創企業在“AI百佳”的朋友圈里可以找到很好的合作伙伴。

AI 百佳共招募了 93 家優秀 AI 企業。從招募時間可以看出英特爾 AI 百佳招募頻率大約為 6 個月一期，每期招募 AI 企業數量目前維持在 16 家左右，詳細如表 3.2 所示。

表 3.2 AI 百佳招募時間及企業分布

招募次序招募時間招募數量企業分布

第一期 2019 年 01 月 12 北京、上海、深圳、廈門

第二期 2019 年 11 月 18 北京、上海、深圳、蘇州、長沙

第三期 2020 年 06 月 16 北京、上海、深圳、杭州、寧波、合肥

第四期 2020 年 12 月 16 北京、上海、深圳、廣州、南京

第五期 2021 年 05 月 16 北京、上海、深圳、武漢、杭州、東莞、西安

第六期 2021 年 12 月 15 北京、上海、深圳、杭州

總計 93 招募企業主要集中在上海、北京、深圳

資料來源：作者根據英特爾 AI 百佳創新激勵計劃招募企業自行整理。

3.2.2業務傳播特征

AI百佳展現了一種創新的合作方式以及賦能眾多傳統行業的新方法。AI百佳通過為入選 AI 企業提供算力、算法等端到端的技術支持，夯實基礎；通過資源整合、生態對接、市場推廣等多種方式，解決 AI 企業場景落地過程中存在的技術和推廣問題，幫助入選 AI 企業加速發展和場景落地。

術業有專攻，英特爾的核心競爭優勢在于對人工智能的數據計算能力和計算方法。英特爾為了更好的推動人工智能產業發展，已經在組建團隊研發多種適合人工智能產業發展的計算架構，進一步鞏固英特爾的 AI 生態建設。英特爾最新研發的神經網絡處理器 NNP 是業界第一個面向神經網絡處理的英特爾芯片。不斷更新換代的英特爾 CPU 平臺，已經廣泛應用在眾多 AI 領域，特別是在 AI 領

域的推理上提供了強大的算力，使英特爾CPU —直處于行業領先地位。英特爾攜手多家開放平臺，將英特爾 CPU 平臺同深度學習框架有機結合起來，全面優化AI訓練和AI的推理功能，客戶無需購買或者設置不同的硬件基礎設施，可以根據自身需求，選擇使用適合自己的深度學習框架做模型訓練。

如果AI應用和數據的處理分析使用在同個平臺上，能為客戶節省成本和降低項目風險，可以為客戶帶來極大的便利。英特爾開源的 BigDL 和采用了這一技術的 Analytics Zoo 平臺就是專為一些特定的場景設計，比如說有大數據集群的場景。零售業、金融服務行業及制造業等領域的企業客戶都已經開始利用 Analytics Zoo或基于BigDL，在英特爾的至強服務器上構建更為平滑無縫的數據分析。

英特爾一直發揮自身的優勢，與合作伙伴一起尋求人工智能應用領域里的突破，推動人工智能與各行各業深度融合。通過AI百佳，幫組AI企業加速成長，推動英特爾AI創新生態發展，深化英特爾AI生態的影響，促使更多AI企業在云邊端架構使用英特爾IA芯片，持續增強英特爾技術在AI領域的領導力。AI 百佳從2019年1月招募12家優秀AI企業至2021年12月共招募93家優秀AI 企業，110多個AI項目得到了應用場景落地。AI百佳“芯銳獎”的設立，是為樹立人工智能行業典范，打造特色的英特爾“AI+”合作標桿，進一步展示英特爾通過自身資源和技術賦能AI領域，持續推動人工智能產業的改革、創新和融合。

AI百佳經過三年的發展，在應用分類上，目前已經涵蓋了 12個應用大類。除了涵蓋這些主流大項之外，還包含了前沿創新的人工智能養豬、人工智能種水果、人工智能建筑機器人、無人碼頭、春晚機器牛、流程自動化等創新項目，以及配合政府政策大力推動聯邦學習、隱私計算、多方安全計算、人工智能網路攻擊防護、金融風控、保險雙錄智能化等，AI百佳全方位的涵蓋了當下中國人工智能產業的所有落地方向。

3.2.3業務盈利機制

英特爾擁有軟硬件綜合優勢。英特爾是唯一一家能夠橫跨四個領域，從 CPU

24 到GPU，到FPGA加速器再到ASIC這種專門的AI加速芯片的企業。XPU的硬件架構，再加上軟件和平臺，英特爾要打造全棧的 AI 產品和平臺。豐富的產品讓英特爾 AI 技術滲透到各行各業中，并且為了能夠持續賦能合作伙伴，英特爾不斷對精選場景解決方案進行升級，來幫助合作伙伴更好完成智能化轉型。AI 百佳更是基于英特爾全面的AI硬件（酷睿、至強、FPGA），結合易用的軟件（比如Open VINO），能夠為合作伙伴提供完整的解決方案。除了芯片的持續進化，英特爾也在不斷進行軟件優化。Open VINO工具套件分發版可以借助從邊緣到云部署的高性能深度學習推理來為應用和算法提速，不僅讓低精度量化的開發工作更為簡化，同時也提高了基于英特爾架構平臺上的深度學習性能。

生態建設是英特爾智能化轉型的秘密武器，入選 AI 百佳的 AI 企業需要使用英特爾的軟硬件，讓英特爾的 AI 技術在更多產業領域實現了價值。基于中國 AI 企業的行業現狀，英特爾憑借全球領先的芯片技術和全棧 AI 技術產品，攜手 AI 企業合作伙伴，共同建設英特爾 AI 創新生態，打造英特爾 AI 加速器，將持續人工智能人才培養和人工智能應用場景落地，助力 AI 行業發展不斷前進。對入選計劃的AI企業而言，AI企業產品的AI核心工作負載要使用英特爾平臺技術或者有意愿遷移到英特爾平臺，包含但不限于 Xeon®、 Core™、 FPGA、 Movidius tm、RealSenseTM等。通過生態發展讓英特爾的AI加速芯片，應用到更多產業中，建設英特爾 AI 創新生態，鞏固英特爾在 AI 行業的地位。

3.3PEST 宏觀環境分析

業務的外部環境通常是指對業務發展存在直接或者間接的行業影響因素，而這些外部影響因素通常由行業宏觀環境因素和行業微觀環境因素組成。對業務宏觀環境分析，即政治法律環境、經濟環境、社會文化環境和技術環境。通過這四個方面的分析，我們可以從中發現業務在未來發展中存在的機遇和面臨的威脅，從而對制定業務發展戰略提供重要的參照依據。

3.3.1政治法律環境分析

政治法律環境對企業或者業務的戰略實施存在較大的影響因素。

習近平總書記指出：人工智能是引領這一輪科技革命和產業變革的戰略性技術。①

從“互聯網+”到“人工智能+”，人工智能不斷賦能各行各業，國家的發展離不開科技技術的提升，而人工智能的研究發展，將不斷推進科技的進步。從國家層面出發，人工智能作為新一代戰略性技術，對人工智能的研究和發展，就是鞏固和提升國家競爭力，同時也是維護社會乃至國家安全，因此必然成為國家發展規劃的重要戰略。

為了搶占人工智能發展先機，加快建設科技強國的步伐，我國陸續出臺了多部有關人工智能產業發展的政策規范。

2017年7月國務院為加強對人工智能未來發展的整體規劃頒布了《新一代人工智能發展規劃》，該規劃以時間劃分，闡述我國對人工智能產業未來發展目標和研究方向等重要籌劃，如表3.3所示。

表 3.3 新一代人工智能發規劃步驟分解②

規劃步驟第一步第二步第三步

時間節點 --到 2020 年 --到 2025 年 --到 2030 年

基礎研究在總體技術和應用上達到世界先進水平基礎理論取得關鍵突破在部分技術與應用上領跑全球理論、技術與應用整體領跑全球

產值規模核心產業：超過 1500 億相關產業：超過1 萬億核心產業：超過 4000 億相關產業：超過5 萬億核心產業：超過 1 萬億相關產業：超過10 萬億

行業狀態新動力

助力重要經濟結構傳統產業升級

整體經濟轉型的動力源泉人工智能創新中心

體系規范部分領域初步建立初步健全體系規范更加完善體系規范

社會形態科技創新型國家行列智能社會發展取得重大成就經濟強國前列科技強國前列

2017年12月中國工信部印發了關于未來三年(2018-2020年)新一代人工

①閆海潮，胡金旭.習近平關于人工智能發展重要論述的主要內涵及時代價值J].鄧小平研究,2020(06)：69-78.DOI：10.16870/j.cnki.51-1763.2020.06.009.

②表格作者整理自：2017 年國務院頒布的《新一代人工智能發展規劃》。

26 智能行動計劃，力爭到 2020 年，初步建立人工智能產業規范體系，構筑相應人工智能產業評估檢測體系，引導人工智能產業未來健康持續發展。

2019年 3 月 19 日，中央在全面深化改革委員會第七次會議上通過多項戰略規劃指導意見，其中就有關于推動人工智能戰略規劃指導意見。①該指導意見闡明發展人工智能產業建設，要把握其鮮明特征，在市場經濟規范引導下，實施產業商業化，政府機構要持續優化政策制度，為人工智能發展開辟新空間，推動智能社會形態建設。

2020年，國家三部委聯合印發《關于“雙一流”建設高校促進學科融合加快人工智能領域研究生培養的若干意見》，指明人工智能未來人才發展戰略規劃，在建設“雙一流”高校基礎上，構建新一代AI基礎理論人才和“AI+”技術應用尖端人才培養體系，為人工智能人才培養建立新搖籃新基地。②

2021年 7 月又編著了新一版《人工智能標準化白皮書（2021 版）》。2021 版白皮書指出人工智能產業規模持續增長，京津冀、長三角、珠三角等地區形成了完備的人工智能產業鏈。人工智能融合應用不斷深入，智能制造和智慧醫療等新業態不斷涌現，凸顯對行業發展的賦能作用。

3.3.2經濟環境分析

經濟環境是指企業或者業務的戰略實施受所在國家或地區的通貨膨脹率、貨幣政策、財政政策、市場機制和市場需求等影響因素。

隨著人工智能的快速發展，承載著科學技術的提升和產業經濟的革新，將作為最主要的新動力推動經濟加速前進。從今年的經濟發展態勢，可以發現人工智

①詳見：http：//www.gov.cn/xinwen/2019-03/19/content_5375140.htm.中共中央總書記、國家主席、中央軍委主席、中央全面深化改革委員會主任習近平 3月 19 日下午主持召開中央全面深化改革委員會第七次會議并發表重要講話。會議審議通過了《關于新時代推進西部大開發形成新格局的指導意見》、《關于擴大高校和科研院所科研相關自主權的若干意見》、《關于促進人工智能和實體經濟深度融合的指導意見》、、《關于深化公共資源交易平臺整合共享的指導意見》、《石油天然氣管網運營機制改革實施意見》、《關于加快推進公共法律服務體系建設的意見》等等。訪問時間：2021 年 10 月 28日。

②詳見：http://www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/s271/202003/t20200303_426793.html.三部委聯合印發《關于“雙一流" 建設高校促進學科融合加快人工智能領域研究生培養的若干意見》，訪問時間2021 年 10 月30 日。

能與各行各業深度融合，并取得相對優異的成果，推動傳統產業升級。隨著國家

億元

2500

1963

政策的加持，人工智能產業市場規模將日益劇增，如圖 3.1 所示。

資料來源：中商情報網。

圖 3.1 中國人工智能市場規模年份統計（2016-2021 年）

據埃森哲公司的數據顯示：49%的中國人工智能企業近 3 年（2018 年-2020

年）的研發投入超過 0.5 億美元。隨著中國人工智能市場規模的持續增長，如圖

3.2所示投融資市場也呈現出火熱態勢，在全球人工智能市場上，中國的人工智能投融資市場行情也持續增長。

資料來源：IT橘子。

圖 3.2 中國人工智能產業市場融資金額、次數年份統計（2016-2021 年）

2020 年隨著防疫措施完善，我國經濟得以逐季提升，全年達到 2.3 個百分點的正增長，經濟增長水平逐步恢復常態。2020 年我國 GDP 總量超過百萬億，占世界的 17%，人均 GDP 達到 72447 元，上升到世界第 59 位，工業增加值占世界比例超過 30%。2021 年疫情繼續肆虐全球，全球經濟無法達到常態化運行，在我國改變經濟結構的推動下，經濟持續增長，新的經濟結構不斷完善。2021 年僅上半年國內生存總值超 50 萬億，經濟發展態勢呈現穩固、遞增勢頭。

3.3.3社會文化環境分析

社會文化環境是指企業或者業務所在地域的宗教信仰、民族特征、社會風俗、公共價值觀念和教育水平等方面的影響因素。

1987 年我國打造火炬計劃，第一家中國企業孵化器由此誕生，經過三十多年的發展，我國在培育高新科技企業方面取得了顯著成果。面對眾多孵化后的高新科技企業，產業市場需要建立一個全新的服務體系，用以鞏固和開發孵化成果。企業加速器的出現，通過提供技術、資金和平臺等資源滿足孵化畢業企業的特定需求，從而幫助孵化后的高新科技企業持續發展和成長。

隨著人工智能市場的日益火熱，人工智能產業商業化顯著，中國人工智能企業數量在不斷增加，特別是經過近幾年的飛速發展，我國人工智能企業數量僅僅落后美國人工企業數量。從人工智能企業區域分布來看，80%以上人工智能企業分布在長三角、珠三角和京津冀三大區域，成為中國發展人工智能的重要引擎。從市場規模來看，中國有著廣闊的人工智能產業發展前景，中國的人工智能發展將成為全球人工智能發展的中心地帶。

科學技術的進步離不開優秀技術人才的貢獻，人工智能產業的發展也離不開優秀 AI 技術人才的貢獻，隨著人工智能應用場景的不斷深入，我們對 AI 技術人才的需求將會越來越急迫。目前中國從事人工智能相關領域人員數量超過 60 萬人，八成以上人工智能人才聚集在“北上廣”國內一線城市。 AI 技術人才，尤其“AI+”復合型人才的匱乏，將會成為遏制我國人工智能產業發展的最重要因素，目前國家也在積極出臺相關政策和提供必要資源，全方位培養人工智能產業

人才。

中國各行各業都在進行產業轉化和升級，力爭早日實現了產業信息化，信息化建設將會進一步沉淀出大量信息數據。據國家信息中心預測，基于中國信息化建設，人口數量的潛在優勢，到 2025 年中國將成為全球第一數據資源大國。人工智能的發展離不開信息化數據的加持，可以從大數據中找到產業核心價值，幫助 AI 企業提供更好的服務。

2020 年突如其來的疫情，對人類的生命健康以及全球的經濟發展構成了巨大挑戰，卻也無形中加速了傳統行業變革以及人工智能產業的落地，AI逐漸在醫療、教育等多領域迸發出強大的勢能。根據麥肯錫的全球性調研結果顯示，相較2019年， 2020年以后對人工智能持樂觀態度的受訪公司數量占比從72%顯著提高到 92%。

3.3.4技術環境分析

技術環境是指企業或者業務所在地域的技術體制、科技發展趨勢、技術創新能力、科技政策、和技術水平等方面的影響因素。

從人工智能的技術發展態勢，可以將其分為三個演變階段，首先是早期計算智能階段，這個時期的人工智能技術主要體現在計算能力上；其次是中期感知智能階段，人工智能經過計算能力的研究提升，開始向人工神經網絡和專家系統演變；最后是從 90年代開始的認知智能階段，這個時期的人工智能技術隨著與產業不斷融合，需要進行深度學習實現應用落地。

技術創新帶來產業革新，隨著產業信息化不斷升級，人工智能技術也在不斷突破瓶頸，新技術誕生出新專利、新應用、新產業。中國人工智能產業規模持續擴大，技術創新活動日益繁榮，人工智能專利申請數量也領跑全球。從技術創新角度來看人工智能產業發展，我國有著獨特的科研技術環境優勢，人工智能經過 60 多年的積累和發展，我國部分人工智能技術，例如語音識別、計算機視覺、自然語言處理發展成熟，已處于世界領先水平。

人工智能產業生態是由基礎理論、技術研發和商業應用共同構建而成。基礎

理論包括算力、云計算、芯片和大數據等，是支撐人工智能產業發展的根源。技術研發包括對各類算法、各種模型、應用技術和深度學習等研發，并通過深度學習框架和開放平臺實現對技術和算法的封裝。商業應用是人工智能與各行各業深度融合后，實現場景落地，帶來產業商業價值。芯片是人工智能產業發的關鍵，功能強大的芯片會加速實現場景落地。《人工智能標準化白皮書（2021 版）》指出算力需求不斷提升，人工智能芯片成為產業焦點。我國人工智能產業發展的薄弱點在基礎理論（芯片）和技術研發（算法）以及高尖端“AI+”復合人才。

3.4AI 產業環境分析

微觀環境是與宏觀環境相對的企業或者業務發展環境，在制定企業或者業務發展戰略時必須考慮微觀環境給戰略帶來的影響。

3.4.1AI 生態行業分析

人工智能的迅速發展已經顛覆了我對傳統產業的認知，產業智能化是這個時代的必然產物，加強人工智能建設是國家和企業都要面對的現實，“人工智能+” 將進一步深入各行各業。

政府加大人工智能新型基礎設施建設，智算中心被越來越多的地方政府視為實現支撐和引領產業發展的關鍵性信息基礎設施。以智算中心為代表的算力基礎設施，通過提供公共的算力、數據及算法服務，讓算力服務更加便捷，解決算力服務的供給問題。

如圖 3.3 所示，2021 年人工智能對各行業滲透度顯示目前人工智能在互聯網行業應用滲透度上高居榜首，與 2020 年人工智能對各行業的滲透度相比，人工智能在金融和醫療行業的滲透尤為明顯，人工智能在金融行業應用速度飛快，已超過人工智能在政府行業應用，位列“榜眼”。人工智能對各行業的滲透都在持續增加，其中人工智能對交通和能源行業的應用也更加逐漸深入，分列第七和第九位。

資料來源：IDC和浪潮信息聯合發布《2021-2022中國人工智能計算力發展評估報告》。

圖 3.3 人工智能與各行業滲透度（2021 與 2020 年）

人工智能對各行業滲透加速、并由此產生顯著的商業收益，人工智能技術的場景落地為各行業帶來更多價值。通過調研發現，采用人工智能三年以上的企業，已經獲得顯著收益，被訪企業平均收入增加 9.8%、流程時間縮短 20.4%、生產效率提升 21.6%。應用場景已經從碎片化過渡到深度融合的一體化，從單點應用場景轉換為多元化的應用場景。

AI芯片呈現多元化發展趨勢,AI芯片算力持續提升滿足模型規模增長態勢。

AI 與云的融合是必然趨勢，中國人工智能服務器公有云將迎來快速發展。2020 年，中國部署在公有云的人工智能服務器市場占比已經超過 30%，而全球人工智能服務器公有云的占比已經達到 50%，預計到 2025 年，中國人工智能服務器公有云的占比將超過 50%，私有云、政務云、行業云等也在蓬勃發展，混合 IT 是企業首選。行業領先企業正積極部署私有云，以支撐其人工智能業務應用。

3.4.2主要競爭者分析

企業人工智能的發展已經刻不容緩，人工智能更視為未來經濟、科技發展的核心競爭力。綜觀產業界Plug and Play China （即聯即用中國）、微軟亞太研發集團、英偉達、百度、騰訊、阿里巴巴、華為等商業巨頭紛紛斥巨資布局人工智

32 能產業，打造人工智能產業生態圈。

Plug and Play China （即聯即用中國）前身始于1998 年,投資和孵化了 Google、 Dropbox 等互聯網科技巨頭，2016 年落戶西安，受制于人才聚集效應等影響，效果不佳，后入上海，目前Plug and Play China （即聯即用中國）在華共有4個創新加速中心，即北京、上海、重慶、深圳。

Plug and Play China （即聯即用中國）致力于連接大企業與優質的創新項目。主要業務有：

1）獨角獸加速計劃：專注于在各垂直領域挖掘頂級的創新項目，并幫助他們與大企業形成實質性的伙伴關系；

2）大企業創新：助力各業務部門，提供最具針對性的業務分析，并幫助其對接該領域的初創企業，獲得正確的解決方案；

3）投資：專業團隊對接企業項目，考察企業創新技術發展，利用生態資源擴大投資，目前投資了超過 250 家初創企業。

微軟亞太研發集團在中國的戰略發展開始于 2012 年，專門成立微軟云加速器服務中國人工智能產業市場，該加速器瞄準中國早期發展潛力深厚的創新型企業，為其提供頂尖技術、專業工具的加速服務。微軟加速器從 2012 年開始分別在美國（西雅圖）、英國（倫敦）、德國（柏林）、以色列（特拉維夫）、印度（班加羅爾）和中國（北京、上海）這個七個國家成立了八個加速創新中心。其中2013年7月Microsoft Ventures （微軟創投）進入中國，首在北京成立加速器, 緊接著2017年1月微軟加速器•上海成立。微軟加速器•北京&上海，中國是目前微軟唯一在一個國家設立的兩個加速器的國家。

微軟云加速器扎根中國早期創新型企業市場，通過企業使用微軟云芯片、云計算以及平臺技術來使得企業迅速擴張。微軟云加速器資源供給為：

1）用技術和工具快速構建和運行公司業務，包括 Azure 和 Microsoft 團隊；

2）個性化 AI 課程指導；

3）利用全球品牌、銷售團隊和商業市場接觸更多客戶（最大的優勢）。微軟云加速器匯聚國家地方政策、投融資機構和行業發展巨頭等多種力量，

33 通過整合微軟自身資金、技術和品牌等多重資源，構筑微軟創新生態，為加速企業提供更優質、更全面的產業服務。

英偉達 AI 加速業務于 2016 年落地中國，是面向高性能計算、人工智能和數據科學初創企業的加速平臺。英偉達 AI 加速業務招募企業數量為全球 8500 多家人工智能和數據科學初創公司。

在GPU領域英偉達（NVIDIA）獨具優勢，英偉達AI加速業務基于業界領先的 GPU 技術，為初創企業提供全方位的技術加持，主要瞄準高尖端科技創新性人工智能初創企業。英偉達初創加速計劃提供資源供給：

1）產品折扣；

2）技術加持（GPU芯片技術）；

3）市場推廣；

4）融資服務；

英偉達 AI 加速業務在中國派駐專業團隊，并在新技術推向市場前優先提供給尖端 AI 初創企業使用，為 AI 初創企業提供技術支持，幫助尖端 AI 初創企業進行市場推廣。自從 2016 年英偉達 AI 加速業務項目啟動以來,全球已經有 6000 多家初創公司加入該加速項目，中國區的入住企業已經達到 800 多家，涉及 30 多個不同的行業。

百度 AI 加速器（百度大腦）于 2017 年 10 月成立，利用全面綜合的百度大腦平臺助力 AI 初創企業。百度 AI 加速器業務模式：解決方案類生態合作伙伴計劃、硬件能力類生態合作伙伴計劃、課程培訓類生態合作伙伴計劃、數據服務類生態合作伙伴計劃和百度大腦行業合伙人。百度 AI 加速器資源供給：

1）名導定制 AI 課程，深入輔導；

2）全方位開放 AI 技術資源；

3）百度投資入股機會；

4）定向支持，量身定制。

截至目前百度云 AI 生態完成七期共 266 家企業招募：第一期為 22 家企業、第二期為 21 家企業、第三期為 28 家企業、第四期為 39 家企業、第五期為 43

家企業、第六期為 50 家企業、第七期為 63 家企業。

2017年7月騰訊云AI加速器成立，是基于騰訊強大的產業生態，并依托騰訊的云計算平臺和AI實驗室等領先AI技術，助力AI初創企業解決核心技術和應用落地等難題。騰訊云 AI 產品矩陣包括：人臉識別、人臉特效、人體識別、文字識別、文字識別、圖像識別、語音技術、AI平臺服務、自然語言處理、智能機器人。騰訊云AI加速器5大資源助力企業加速：

1）頂級AI精品課程；

2）騰訊 AI 技術、騰訊云平臺；

3）騰訊投資機會；

4）合作解決方案、構建云生態；

5）市場品牌推廣。

截至目前騰訊云AI生態完成四期共145家企業招募：第一期為25家企業、第二至四期均為40家。

阿里AIoT生態（AliGenie開放平臺）是基于AI的多模態交互及服務系統。 AliGenie 開放平臺主要由三大部分組成，即產業解決方案，硬件服務平臺和精靈研發市場，全面賦能相關應用產業。阿里 AIoT 生態布局：

1） AI云服務層：覆蓋面廣，規模超大的AI集群云技術助力AI企業發展；

2） AI平臺層：提供AI研發基礎，降低研發門檻；

3） AI算法層：擁有多項領先全球的智能算法服務AI產業。

雖然目前阿里的對于中小AI企業的扶持還未真正成氣候，但是投資1000 億的達摩院真正要做的是把AI技術進行普惠。

華為云“沃土初創企業扶持計劃”于2021年 3月成立，基于華為云的自研芯片和鴻蒙0S+HMS,旨在降低開發者創業創新門檻，扶持初創企業基于華為云先進的人工智能、物聯網、鯤鵬云服務、智能硬件等產品服務扶持初創企業。

華為云“沃土初創企業扶持計劃”覆蓋從孵化、成長到營銷推廣的各階段業務需求，快速打造產品，幫助企業獲客增收，為“大眾創業，萬眾創新”搭建技術分享和機遇共創的平臺。華為云“沃土初創企業扶持計劃”初創權益：

1）培訓支持；

2）業務支持；

3）營銷支持；

4）成長支持。

截至目前華為云“沃土初創企業扶持計劃”生態伙伴第一期招募 32 家優秀 AI 企業。

聯想AI開放平臺聯想Leap AI,聯想Leap AI通過端到端的算法、算力及數據集成，全面內置人工智能產業市場主流 AI 技術，降低使用企業的應用門檻，讓企業快速實現全價值鏈場景落地，是一種企業級的 AI 私有化平臺，并且是一站式的。

聯想 Leap AI 的特性是：1）全面賦能；2）性能優越；3）簡單易用；4）閉環管控；5）企業級平臺架構。聯想 Leap AI 發力的重點領域是工業。

3.4.3客戶群體分析

科學技術的進步，必然引起產業轉型和升級，人工智能的發展，必將引起新一輪產業大競賽。人工智能作為接下來產業發展的新核心動力，必將加強與各行各業的深度融合。從目前人工智能發展，可以發現“人工智能+”已經開始深入各行各業，很多傳統行業的發展都被人工智能作為新生產力所重塑。未來，所有成功的企業，都將會成為人工智能科技企業。

進入 21 世紀以來，隨著大數據持續爆發，人工智能產業市場規模也持續增長，人工智能企業發展將也日益繁榮。根據英特爾聯合德勤以及深圳市人工智能行業協會共同發布《中國成長型 AI 企業研究報告》顯示，中國中小型的 AI 企業有4484家，占中國整體人工智能相關企業的90%。①中小型的AI企業成為人工智能企業產業生態的重要組成部分，并且覆蓋產業領域也日趨全面。快速成長的中小型 AI 企業是在發展初期規模較小，但發展速度迅猛的 AI 企業。它們憑借著獨特優勢，將人工智能技術與應用場景融合，加速項目落地。從企業構成來看，

① 作者參與調研的，英特爾、深圳市人工智能行業協會、德勤聯合發布《中國成長型 AI 企業研究報告》。

36 中國人工智能企業只有不到5%的AI企業處于成熟階段，絕大部分處于初創期,。人工智能產業生態是由基礎理論、技術研發和商業應用共同構建而成。商業應用是人工智能與各行各業深度融合后，實現場景落地，帶來產業商業價值。由于算力、算法、芯片等等多方原因，造就中國人工智能企業絕大部分聚集在商業應用范疇，缺乏基礎理論建設和技術研發突破，急切需要外來資源助力 AI 企業持續發展。隨著人工智能與各行各業的加速融合，這些人工智能企業在產業場景落地方面，有著獨特的先天優勢，表現也非常搶眼。產業環境最能打造需求華企業發展，2020 年突如其來的疫情，嚴重影響了全球產業的加速發展，但在抗疫大環境下氛圍下，無形之中給人工智能的產業場景應用落地提供了試驗契機和場地，結合上述圖 3.3可以發現2021年人工智能對金融和醫療行業的滲透最為顯著。

通過表3.4中國人工智能產業市場平均單筆融資額可以發現下列情形：

1）人工智能產業融資市場： 2016年至2018年人工智能產業融資金額持續增高，2019年人工智能產業融資市場略顯下滑，但到2020年人工智能產業融資市場再創新高。

2）平均單筆融資額：從2016年平均單筆融資額0.66，到 2020年平均單筆融資額2.66，平均單筆融資額一直在持續上升， 2020年的表現更為搶眼。

表 3.4 2016 至 2020 年中國人工智能產業市場平均單筆融資額

年份融資金額（億元）融資次數平均單筆融資額（億元/次）

2016 年 389 591 0.66

2017 年 719 719 1.00

2018 年 1330 905 1.47

2019 年 1006 665 1.51

2020 年 1748 658 2.66

注：平均單筆融資額=融資金額/融資次數

資料來源：IT橘子。