本报告利用执中数据，对人工智能产业的投资趋势进行了详尽分析，旨在通过交易数据揭示人工智能投资最新动态:

    2016年、2021年，政策支持和技术进步推动了行业融资的快速增长。2023年，ChatGPT的崛起点燃了生成式AI的热潮，投资者的视角变得更加理性，中期项目的融资比例上升。国际资本的步伐开始放缓，美元投资事件在中国AI市场上逐渐减少，而人民币投资则占据主导地位。北京稳居中国AI投融资的核心枢纽，东部沿海地区则不断涌现出代表性项目。

    历年来：语音识别和图像识别等机器学习的单点技术，以其成熟度和广泛应用，成为投资者关注的重点。这些技术不仅是人工智能系统创新的重要基石，还吸引了大量资金的涌入。自ChatGPT问世以来，大模型的应用前景愈加广阔，全球各国纷纷将其视为战略重点，推动了该领域的融资规模持续增长。自动驾驶的硬件与技术因其高技术壁垒，直接影响系统的安全性与可靠性，展现出广阔的商业化前景，吸引了资本市场对技术领先企业的青睐。我们认为，这些投资不仅助力关键技术的突破，也为整个产业生态的长远发展奠定了基础。随着消费者对沉浸式体验的需求逐渐增加，增强现实领域的投资热情也在不断高涨。我们认为，VR/AR技术的体验质量高度依赖于硬件性能，这些硬件的创新是实现高质量体验的关键，因此该领域吸引了大量投资。

    2023年以来：AI投资格局发生了显著变化，ChatGPT的崛起掀起了AI技术竞赛，投资方向随之转变，算法、算力和数据领域融资活跃。

    国内科技企业纷纷加入大模型的竞争，截至24年8月，中国已备案并上线的生成式AI大模型的数量已超过190个，用户数量超过6亿。

    AI芯片与算力解决方案领域正经历变革。自2020年美国对华为实施技术限制以来，对中国芯片行业的限制不断加剧。2023年，随着算力需求的持续增长，高端GPU供应紧张，价格上升。资本助力推动国产替代的快速发展。数据分析在这一背景下显得尤为重要。大模型和AI技术的发展高度依赖数据支持，而数据分析的深入应用反过来也助力了AI技术的优化和发展。全球制造业正向智能化和自动化转型，对工业视觉、自动化和机器人技术的需求日益增长。这些技术在检测、质控、装配和物流等环节中发挥着重要作用，能够有效降低成本并提高效率。随着发达经济体劳动力成本的上升，企业对自动化技术的需求愈加迫切，工业自动化和机器人技术有望逐步取代人工，完成高强度和危险的工作，从而降低运营成本，提升竞争力。

    风险提示：第三方数据准确性风险，数据全面性风险，市场环境变化风险