从产业链划分，人工智能产业分为底层基础层、中间技术层、上层应用层。基础层是人工智能产业的基础，主要为人工智能提供数据及算例支持，包括数据平台、传感系统、计算力、AI 芯片、存储；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，包括自然语言处理、计算机视觉与图像、模式识别技术等；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，涉及的领域有零售产业、金融产业、电商服务、安保工作、教育产业等。
IT 桔子收录到的历史数据显示，在所有获投人工智能公司中，行业应用层所处公司最多共有 3322 家，占据了 55%的份额；其次为技术层公司有 1813 家，占比 30%；数量最少的为基础层公司共 816 家，占比 14%。
从获投 AI 公司所处的子行业分布来看，排在前 10 名行业的分别为智能金融（575 家）、智能机器人（427 家）、智能交通（420 家）、计算机视觉与图像（414 家）、机器学习（401家）、数据挖掘（264 家）、数据平台（259 家）、智能制造（253 家）、智能物流（251家）。从上图数据可看出，行业应用层是我国人工智能产业最为活跃的领域，企业数量占比也最大，在前 10 名的热门行业中，所属行业应用层的行业有 5 个，占据半壁江山；所属技术层的行业有 4 个，主要集中在计算机视觉与图像、机器学习等方向；数据平台是目前我国在基础层表现最好的领域，共有 259 家公司，不过基础层仅此行业出现在热门 TOP10 的排名中，其余像存储、AI 芯片等领域发展较为薄弱。
从数据结果来看，近十几年，AI 投资的主流始终是行业应用层，如智能客服、智能营销、智能医疗、智慧金融等。这类型的公司相对技术型公司研发成本较低，可探索商业场景丰富，距离商业化更近，更普遍的得到资本的青睐。
不过数据趋势是，基础层投资在不断增长。在中美贸易摩擦的大背景下，以 AI 芯片、计算力、数据平台等为核心的 AI 基础层投资占比正在提升。到 2021 年最新数据是，占比21.7%。
将这 6 年的投资事件按子行业划分，每年的获投情况都不尽相同。如上图所示，2016年智能金融行业以 195 起投资事件排名第一，不仅如此，该行业还在 2018 年成为最受资本欢迎的行业。
2017 年机器学习成为子行业中投资事件最多的行业，登顶第一。事实上，机器学习是人工智能核心，是使计算机具有智能的根本途径，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。随着人工智能在多领域的发展，该行业也随之得到快速发展，并得到资本的青睐。国内比较出名的企业有第四范式，连续两年夺得 IDC MarketScape 机器学习平台市场份额中国第 zzzz 一，并在 2017 年获得来自红杉资本中国等机构的投资。
智能机器人在 2019 年以 155 起投资事件位列行业第一，在科技智能化的今天，机器人已经从生产向生活延伸和渗透，不少企业启用机器人代替人力，可以说机器人已经成为现代生产生活中不可或缺的重要力量。在社会需求下，不断发展的智能机器人吸引到资本的注意，IT 桔子数据显示，包括 IDG 资本、金沙江创投、红杉资本中国等在内的多个投资机构在 2019年都投资了机器人企业。
智能制造凭借 187 起投资事件成为 2020 年各大行业中的榜首。在科技进步、社会需求和政策支持下，智能制造业逐渐在市场上展露头角，并深入到医疗、零售、家居等各大领域，成为资本投资的重要关注对象。
智能交通在 2021 年共发生 202 起投资事件，成资本投资最多的行业。该行业的火热，与新能源汽车、自动驾驶技术的发展有关。IT 桔子数据显示，仅 2021 年包括威马汽车、哪吒汽车、小鹏汽车、理想汽车等在内地的多家公司获得融资，与之相关的汽车上下游企业也 随之成为资本关注的对象。
此外 6 年间，智能制造、智能机器人、智能交通、机器学习、计算机视觉语图像领域的投资最为稳定，在 6 年里均排名前 10；智能医疗、数据平台、智能制造其次，6 年里 5 次进入前 10。
人工智能的快速发展引起了资本的注意，软银中国资本管理合伙人宋安澜曾直言，人工 智能对投资者来说，是一个兵家必争之地，是一定要布局的。于是不管是出于对其前景的看好，还是同行竞争的压力，各大投资机构在人工智能的各领域开始布局投资。
自 2011 年以来，AI 芯片的投资事件数量和投资金额整体都呈上升趋势，截止到 2021年，中国芯片领域共披露融资事件的有 435 起，融资总额为 921 亿元在。2021 年 AI 芯片领域共有 112 起投资事件，投资总金额 387 亿元，数量和金额均为历史最高。
AI 芯片被认为是一项新的科技机遇。受益于国家政策对于硬科技的引导投资，资本市场对于 AI 芯片初创企业报以相当高的投资热情。
当前的 AI 芯片主要可分为云端训练芯片、云端推理芯片、边缘端推理芯片三类。市场上参与竞争的有传统芯片巨头厂商、互联网巨头企业跨界，以及初创公司。初创企业必须要寻找到自己的差异化竞争优势，即组建一批实力强劲的团队，在某一个新兴市尝或者芯片巨头因为种种原因不去做、或做不好的市场，形成错位的竞争优势，并且借助小公司灵活的特点，快速了解客户需求，并且形成销售，进而在市场上站住脚跟。
截止到 2021 年，中国智能医疗领域共披露融资事件的有 667 起事件，融资总额为 1471 亿元。其中北京地区智能医疗领域获得融资的有 300 起事件，占全国比例 45%；融资总额为976 亿元，占全国比例 66%。
2021 年智能医疗领域共有 125 起投资事件，投资总金额 599 亿元。年度智能医疗领域主要获投公司有医疗智能图像技术研发商精诊科技、专注于医疗大数据的高新技术企业医渡科技、创新药研发的晶泰科技等公司。2021 年四季度新增获得融资的企业中华深智药、正岸健康、Airdoc 鹰瞳科技、DeepCare 羽医甘蓝、Doctor AI 颐圣智能、长木谷、NeuraMatrix 位于北京。
随着监管和市场对 AI 辅助诊疗的认可，以及先进设备在各地区医院、科室的普及，医疗资源短缺的难题有望得到解决。AI 医疗带来的不仅是经济利益，也是社会价值和民生福利，随着 AI 辅助诊疗、手术机器人等设备的规模化落地，未来不仅一二线城市，三四线地区乃至乡村看病难、看病贵的问题也有望缓解。
AI 医学影像是目前 AI 医疗被接受度最高的场景，率先实现了应用和商业化落地。比如在疫情中走入大众视野的 AI 辅助肺部影像诊断系统，通过人工智能技术大幅提高了诊断效率；此外在眼科、骨科甚至病理的影像辅助诊断等都有较好都落地应用。
AI 医疗影像诊断当下较多的增量应用空间可挖掘，除以上科室外，对于皮肤科疾病的诊断、耳鼻喉五官科早期病变等，这些都是 AI 影像辅助可以进一步去挖掘的领域，技术已趋于成熟，接下来就是对每一个细分科室和适应症的覆盖。
此外，AI 在制药过程也得到积极应用。AI 辅助制药是通过机器学习超强的学习能力和推理能力，用数字化的手段大幅提高药物的研发效率和精准度比如在化合物发现环节提高筛选效率、在成药性方面增加预测准确性、寻找新的晶型和剂型方面等环节提高新药命中率。AI 制药仍在发展的初期，不管是算法算力与各种数据的结合，还是和药企的合作，这里面都有很长的一段路要走。
截止到 2021 年，中国智能机器人领域共披露融资事件的有 1227 起，融资总额为 2040亿元。2021 年智能机器人领域共有 190 起投资事件，投资总金额 848 亿元。金额同比增长214%。
年度值得关注事件有高仙机器人获 12 亿元 C 轮融资；灵动科技 ForwardX 获 2 亿元完成 C 轮融资；优艾智合获 3 亿元完成 B 轮融资。
随着建图定位、感知、路径规划、机械控制、自动驾驶等技术的愈加成熟，我们看到越来越多的智能机器人出现在生活、生产中，比如送餐、清洁、消毒、手术、水面清理等等类型的机器人。当下机器人的应用越来越走向了消费场景，值得探索的消费级应用也更加丰富。
截止到 2021 年底，中国智能交通领域共披露融资事件的有 1145 起事件，融资总额为 4385 亿元。
2021 年智能交通领域共有 202 起投资事件，投资总金额 1517 亿元。年度智能交通领域主要获投公司有小鹏汽车、地平线、理想汽车、图森未来、T3 出行、哪吒汽车、Momenta、斑马智行、威马汽车、元戎启行、滴滴自动驾驶等。
智能交通领域中最热的投资方向为智能汽车或者说新能源汽车，以及智能驾驶。
随着新能源技术的成熟，小米、百度、华为等科技巨头纷纷入局智能汽车行业，这里似乎成了必争之地。 汽车产业目前正处在转型的关口，也就是从传统向智能方向发展。
在无人驾驶方面，中国自动驾驶行业的厂商占比最多的为 ADAS、驾驶解决方案方向，比例超过 21%。除此之外，雷达传感器、成车制造、车载零部件等方向也有较高的占比，产业链整体分布均匀，未出现过于集中的情况。
在自动驾驶正式民用前，大量功能相对单一、路况相对简单或不太适用于人工驾驶的商用领域将会优先实现全方面自动驾驶，而商用领域的自动驾驶实现也将会对市场进行教育，带动民用自动驾驶更快铺展。当前自动驾驶主要应用场景包括码头、矿厂、物流仓储等环境较为简洁的地方。
