一、人工智能产业链？
可以将人工智能产业链分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
二、人工智能产业链深度解析？
人工智能（AI）产业链可以划分为三个主要部分：上游、中游和下游。
上游：这部分主要包括芯片、算力、半导体、CPO、光模块等关键技术领域。AI芯片可分为终端AI芯片、云端AI芯片、边缘AI芯片三种，分别应用于智能音箱、数据中心、工业领域等。此外，还包括智能传感器、云计算、数据服务等。
中游：主要为基于各类识别技术构建的软件产品、解决方案和技术平台。技术层包括机器学习、计算机视觉、算法理论、智能语音、自然语言处理等。
下游：涵盖了AI与各行各业结合的应用层面，例如AI+游戏、机器人、无人机、智慧医疗、智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、智慧安防等。
三、怎么加入华为全屋智能产业链？
能加盟1、以电话、传真等方式，与华为智能家居总部取得联系，确认想要加盟的类型，递交加盟申请表。2、华为智能家居总部审核投资商资料，双方无任何的异议之后，可以签订合同，从而达成互利共赢的共识。3、加盟商需要按照合同，交纳相关费用给华为智能家居总部，并在总部的协助之下，做好选址、装修上的工作。4、华为智能家居总部对加盟商进行各项培训，涵盖了技术培训、管理培训、服务培训等。5、在华为智能家居总部的配合之下，加盟商需要做好广告宣传、促销策划、物流配送等工作。5、正式开业之后，华为智能家居总部会派人督查门店的情况，帮助加盟商解决问题，确保门店生意稳定。
四、芯片属于人工智能产业链的什么？
基础层。
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件。
基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。主要包括计算硬件（AI芯片）、计算系统技术（大数据、云计算和5G通信）和数据（数据采集、标注和分析）。
五、人工智能产业链分哪几个层次？
现在，人工智能已经变成一个网络热词，基本上家喻户晓了。但是，很多人对人工智能的理解，也仅停留在一个模糊的概念上，当我们说人工智能产业，或人工智能的风口和机会，具体指向是什么？要回应这个问题，需要先梳理一下人工智能产业链。
人工智能产业链，可以分为三个层面：
1、硬件层
第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。
人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。
为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。
2、基础服务层
第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。
人工智能产业链的三个层面
在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。
中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。
3、行业应用层
第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。
在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。
前面讨论了人工智能的产业结构。你可以看到，其实第一个层面的硬件层，和第二个层面的基础服务层，要么创业门槛较高，要么竞争壁垒较低，对大多数人而言，第三个层面的行业应用层，创业或从业机会相对更多。
六、著名经济学家陈人通教授讲授的AI人工智能产业链？
作为著名经济学家，陈人通教授关注的是物联网和人工智能对于经济发展以及社会变革的影响。他探讨了物联网和人工智能的概念、技术特点、应用领域、商业模式等方面，分析了其在产业链中的角色和地位，并提出了相关政策建议。
在他的教学中，陈教授会强调物联网和人工智能的互补性和协同作用，认为二者共同推动了数字经济的发展，并深刻地解释了这一趋势对于传统产业的挑战和机遇。他同时也强调了在数字经济时代，企业需要保持创新和变革的精神，才能更好地适应市场变化。
总之，陈人通教授的讲授让我们更加深入地理解了物联网和人工智能在数字经济中的重要性，以及它们对于经济发展和社会变革的深远影响。
七、在人工智能产业链中的基础层主要提供算力算法框架等计算什么资源？
在人工智能产业链中，基础层主要提供算力、算法框架等计算资源。算力是指高性能计算设备和云计算平台，用于支持大规模数据处理和复杂模型训练。
算法框架是指提供机器学习和深度学习算法的软件工具，如TensorFlow和PyTorch。这些资源为上层应用提供了强大的计算能力和开发环境，推动了人工智能技术的发展和应用。
八、智能汽车产业链？
产业链包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、定位模组、TBox、高精地图、V2X、车载计算平台（芯片）、线控底盘、操作系统、云服务、仿真、算法（感知、预测、决策、规划、控制、功能安全）、测试等，通过上述技术使汽车具有环境感知、路径规划和自主控制的能力，从而可使自动驾驶车辆为人们提高出行服务。
九、人工智能属于人工产业链哪个层次？
属于基础层。
是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
十、智能制造产业链
智能制造产业链是指通过信息化和智能化技术手段，将传统制造业与现代信息技术有机结合，实现生产、制造、管理等环节的智能化和自动化，从而提高生产效率和产品质量，降低生产成本，优化产业结构和布局。
智能制造产业链是工业4.0时代的核心，它是实现智能制造的重要支撑。智能制造产业链涵盖了从物料采购、生产制造、品质控制、流程监管、物流管理等各个环节，以及与之相应的软硬件设备、信息系统和管理模式。
智能制造产业链的发展与应用
智能制造产业链的发展早已开始，各个行业都在不断探索和应用智能制造的技术和理念。在传统制造业中，通过引入智能化设备和自动化技术，可以实现生产流程的优化和效率的提升，减少人力成本，提高产品质量。
与此同时，随着物联网和大数据技术的发展，智能制造产业链的应用领域不断拓展。比如，在智能制造领域中，可以利用物联网技术实现设备之间的互联互通，实时监测生产数据，提高生产过程的效率和透明度。
在智能制造产业链中，大数据技术也扮演着重要的角色。通过对海量生产数据的采集和分析，可以实现对生产过程的精细化控制和预测，进一步提高生产效率和质量。
此外，人工智能技术的应用也为智能制造产业链带来了很多新的可能。通过将人工智能技术应用于生产过程中的自动化和机器学习，可以实现生产过程的智能化和优化，提高生产效率和灵活性。
智能制造产业链的挑战与机遇
智能制造产业链的发展面临着一些挑战，但同时也带来了很多机遇。
首先，智能制造产业链的发展需要各个环节之间的协同和配合。不同环节之间的信息传递和数据共享是实现智能制造的关键。然而，由于各个环节的系统和平台不同，信息孤岛和数据隔离的问题成为了制约智能制造产业链发展的瓶颈。
其次，智能制造产业链的发展需要大量的技术支持和人才支持。传统制造业需要培养更多具备智能化技术和管理能力的人才，推动智能制造产业链的发展。同时，需要加强对相关技术的研发和创新，提供更好的技术支持。
再次，智能制造产业链的发展还需要解决安全和隐私问题。随着智能制造的发展，产生的数据量越来越大，数据的安全和隐私保护面临很大的挑战。因此，需要加强对数据安全和隐私保护的研究和技术应用。
与挑战相对应的是，智能制造产业链也带来了很多机遇。智能制造的发展可以提高生产效率和质量，降低生产成本，带动经济的发展。同时，智能制造产业链的发展还为各个行业带来了更多的创新和发展机遇。
智能制造产业链是未来制造业的发展方向，也是推动经济转型升级的重要支撑力量。各个行业都应积极探索和应用智能制造的技术和理念，提升自身的竞争力和创新能力。