2017年人工智能行业市场分析报告
人工智能AI行业分析报告 (30)
人工智能AI行业分析报告摘要：人工智能（AI）是当今领先的技术之一，在实现智慧化、自主化、自动化的领域中发挥着重要作用。
随着社会需求和技术创新的不断提高，AI行业快速发展，并将深度融入到各个行业中。
本文重点分析了AI行业中六大方面，包括技术发展趋势、应用场景、市场规模、政策环境、行业痛点和未来展望。
一、技术发展趋势AI技术的发展主要包括三个方面：算法、数据和计算能力。
对于算法来说，深度学习是目前最主要的技术，其广泛应用于图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。
同时，其他技术，如传统的机器学习、强化学习、生成对抗网络等，也在不断发展，为AI技术提供了更多的选择。
对于数据而言，AI技术需要大规模、高质量、多样化的数据，而数据平台和数据清洗技术的发展，则是实现数据优化的重要保障。
计算能力的发展则主要表现为云计算和分布式计算的技术愈发成熟，以及硬件生产商为AI算法量身定制的处理器的崛起。
二、应用场景AI技术的应用场景十分广泛，包括但不限于：1.金融领域：人脸识别、信用评估、反欺诈等。
2.医疗领域：疾病预测、医学影像分析、智能健康管理等。
3.零售领域：商品智能推荐、人脸识别支付等。
4.企业领域：预测分析、风险管理、销售预测等。
5.智慧城市领域：智能交通、公共安全、环境监测等。
三、市场规模随着技术的不断进步，AI在各个行业和领域的应用也在不断增长，市场规模也在不断扩大之中。
根据市场调研机构Gartner的报告，全球AI市场规模预计将在2022年达到1万亿美元，未来五年AI市场的CAGR将达到37.3%。
四、政策环境AI技术的研发和应用需要国家政策的支持和引导。
目前国际上，美国、加拿大、欧洲等国家均发布了相关政策，其中涉及AI技术的产业发展、创新应用、人才培养等多个方面。
在国内，2017年11月，中国国家发展改革委、科技部、工业和信息化部三部委发布了《新一代人工智能发展规划》，规划了到2020年、2025年和2030年的发展目标，对人才培养、技术研发、应用推广等也做出了具体的要求和支持。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
人工智能产业发展报告
人工智能产业发展报告一、引言人工智能（AI）作为一种新兴技术，已经成为各国重点发展的产业之一。
近年来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能产业呈现出了快速发展的态势。
本报告旨在对全球人工智能产业的现状和趋势进行分析，并探讨未来发展方向。
二、全球人工智能产业现状1.市场规模目前，全球人工智能市场规模已经达到了数千亿美元。
其中，美国、中国、欧洲等地区是人工智能市场最为活跃的地区。
2.应用领域目前，人工智能已经广泛应用于医疗、金融、零售、物流等多个领域。
其中，在医疗领域中，人工智能可用于辅助诊断和治疗决策；在金融领域中，人工智能可以帮助银行等机构进行风险管理和反欺诈；在零售领域中，人工智能可以帮助商家进行精准营销和商品推荐；在物流领域中，人工智能可以帮助企业进行智能调度和路线规划。
3.主要企业目前，全球人工智能领域的主要企业包括谷歌、亚马逊、IBM、微软等美国公司以及百度、腾讯、阿里巴巴等中国公司。
这些企业在技术研发和应用场景的拓展方面都取得了显著的成绩。
三、全球人工智能产业趋势1.技术发展趋势随着深度学习等技术的不断发展，人工智能在语音识别、图像识别等领域已经达到了接近甚至超越人类水平的程度。
未来，人工智能将继续向更高层次的认知和理解方向发展。
2.应用场景趋势未来，人工智能将进一步深入到各个行业和领域中。
例如，在农业领域中，人工智能可以帮助农民进行精准种植和病虫害预警；在教育领域中，人工智能可以帮助学生进行个性化学习和评价；在城市管理领域中，人工智能可以帮助城市进行智慧交通和环境治理。
3.产业格局趋势未来，全球人工智能产业的竞争将更加激烈。
中国作为全球最大的人工智能市场之一，其在技术研发和应用场景拓展方面已经取得了很大进展。
未来，中国企业将继续在全球人工智能产业中扮演重要角色。
四、中国人工智能产业现状1.市场规模目前，中国人工智能市场规模已经达到数百亿元。
预计到2025年，中国人工智能市场规模将达到1万亿元。
2017年人工智能行业现状与发展趋势报告
目录CONTENTS1人工智能行业产业链结构2人工智能行业整体市场发展3人工智能行业投资现状4人工智能行业发展前景人工智能行业产业链结构l人工智能产业链结构l人工智能基础技术提供平台l人工智能技术平台l人工智能应用领域PART 01人工智能产业链结构人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。
其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。
基础技术支撑数据平台数据存储数据挖掘计算智能语音识别自然语音处理图像识别生物识别感知智能机器学习预测类API 人工智能平台认知智能工业4.0无人驾驶汽车智能家居智能金融智慧医疗智能营销智能教育智能农业基础技术支撑人工智能技术人工智能应用人工智能产业链结构IaaS代表企业：阿里云、电信天翼云、联通沃云、Ucloud 、青云、万国数据、首都在线等。
基础设施即服务，它是把ICT 基础设施作为一种服务提供的商业模式。
用户通过Internet 可以从服务提供商那里得到完善的计算机基础设施服务。
这些服务包括服务器或虚拟服务器的计算资源、处理能力及基础网络。
PaaS代表企业：科大讯飞、环信、容联、亲加、云知声、思必驰等。
PaaS 的功能主要体现在将现有各种业务能力进行整合，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IaaS 提供的API 调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过API 开放给SaaS 用户。
SaaS代表企业：百度云、用友云、浪潮、 Ucloud、 Oracle、Infor、Microsoft 等。
SaaS 是一种通过Internet 提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。
2023年中国人工智能领域发展情况分析报告
2023年中国人工智能领域发展情况分析报告摘要：随着人工智能技术的不断发展，中国已成为全球人工智能领域的重要参与者之一。
本报告通过对当前中国人工智能领域发展情况的深入调研与分析，得出了以下结论：中国人工智能领域的发展一方面拥有巨大优势，另一方面也存在一些不容忽视的风险与挑战。
未来，中国需要在技术创新、生态建设与风险管控等方面更加注重平衡与协同发展，以推动人工智能行业的高质量发展。
正文：一、发展现状近年来，中国人工智能领域的发展呈现出快速增长的趋势。
2019年，中国人工智能市场规模达到77.4亿元，预计到2023年将超过250亿元。
同时，国内人工智能领域企业数量不断增加，已经成为全球最为活跃的市场之一。
在技术创新方面，中国拥有一大批人工智能优秀企业，如百度、腾讯、阿里巴巴等，相继推出了包括深度学习、自然语言处理、机器人等在内的多项领先技术。
腾讯提出了“AI+”战略，阿里通过人工智能技术升级了物流仓储等业务，百度在自动驾驶等领域成为技术领先者。
在政策引领方面，中国政府已经出台了一系列政策文件，对人工智能领域进行明确规划与支持。
2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，提出到2020年，我国人工智能核心产业规模超过1万亿元，成为全球领先的人工智能创新中心。
2020年，国务院又出台了《加快发展新型基础设施三年行动计划》和《人工智能三年行动计划》，以支持人工智能加速发展。
二、存在问题尽管中国人工智能领域发展迅速，但也面临一些挑战和风险。
首先，技术壁垒虽然逐渐降低，但仍存在一定难度，需要高水平的技术支持。
其次，数据质量和隐私保护仍是人工智能发展的重要问题，需要加强法律法规与制度建设。
此外，应用范围有限、人才短缺等问题也需要解决。
三、未来展望为了加快人工智能领域的发展，中国需要平衡好技术创新与安全风险管控，并注重生态建设和人才培养。
政府应该出台更多的政策和制度措施，引导企业提升技术水平，加大人才引进和培养。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告
中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告一、中国人工智能市场发展概述自2015年我国政策开始加大对人工智能领域的投入，中国人工智能市场逐渐迎来快速发展的新时代。
据统计，2017年中国人工智能市场规模已经超过250亿美元，而预计到2022年将达到1,1万亿美元。
可以看出，中国人工智能市场前景广阔，发展空间巨大。
当前我国人工智能市场的主要应用领域包括：智能制造、智慧城市、智能医疗、智能金融、智能物流等。
其中，智慧城市和智能制造是目前最受市场青睐的两个领域，已经成为中国人工智能市场的重要支柱。
二、中国人工智能市场供需情况1、市场需求方面当前，我国人工智能市场需求分为政府需求、企业需求、个人需求三个方面。
（1）政府需求：我国政府在人工智能领域的发展上投入甚多，政府需求在市场中占比较大的一部分。
目前，政府需求主要包括智慧城市建设、大数据分析、智能监管等领域。
如上海、北京、深圳等城市的智慧城市建设已取得初步成效，成为人工智能市场的新亮点。
（2）企业需求：企业对于人工智能的需求主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域方面。
如阿里巴巴、腾讯等公司均在人工智能技术上做出了突破，成为人工智能市场的领头羊。
（3）个人需求：虽然个人需求在整个市场中占比较小，但随着智能家居的发展以及个人消费习惯的改变，人工智能在个人领域的发展潜力不可忽略。
2、市场供给方面（1）供给主体：当前我国人工智能产业链已初步形成，供给主体主要包括大企业、初创公司、国家级人工智能研究院等。
（2）供给产品：供给产品主要包括软硬件、算法、数据等方面。
目前市面上已有很多人工智能产品，如：阿里云ET、IBM SYSTEM、百度飞桨等。
三、中国人工智能市场未来发展趋势分析1、政策引导：随着我国人工智能市场的不断壮大，政府将逐渐开始加大对人工智能领域的政策引导力度，加快人工智能的普及和发展。
2、技术变革：随着技术的不断进步，人工智能技术会越来越成熟、普及，具有更广泛的应用场景。
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析一、人工智能走向产业应用人工智能是计算机科学的分支，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。
人工智能的基础理论由来已久，由深度学习引爆的第三次人工智能浪潮，以及算力的进步和数据的爆发，使得人工智能技术快速走向成熟，并逐步落地产业应用。
1、人工智能行业图谱从底层基础技术到上层行业应用，可以把人工智能行业划分为基础层、通用层和应用层三部分。
基础层为图像、语音等人工智能基础技术提供芯片、计算框架等计算能力支持，通用层提供感知、认知计算等通用技术，而应用层则是人工智能通用技术与各行业深度融合产生应用价值的产品和服务。
基础层:为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持，是人工智能的基础设施，包括AI芯片、AI平台以及Al计算框架等，主要以谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为、京东等大型互联网公司和行业巨头公司为主。
通用层:基于基础设施开发出的通用性人工智能技术和产品，如计算机视觉算法、机器人系统等，主要分为两大部分:以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术，和无人机。
机器人等软硬一体化通用产品。
通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。
与人类的感知、认知和执行能力相对应,通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理，认知层的知识图谱和自然语言处理的深入应用，以及执行层的机器人等。
应用层:人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域，以垂直行业的人工智能应用公司为主。
应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品，包括软硬件一体化产品以及针对具体应用场景的端到端解决方案。
随着通用技术走向成熟，行业应用价值凸显，大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。
2、人工智能的商业模式人工智能走向产业应用的过程中，从向企业和个人用户提供人工智能产品服务的角度，人工智能公司的商业模式主要分为四种类型：API调取、产品订阅/License、“产品+服务"解决方案及效果付费。
人工智能产业链分析报告
人工智能产业链分析报告一、什么是人工智能人工智能从1956年达特茅斯会议中诞生，几经起伏。
2016年3月，AlphaGo计算机程序轻取围棋九段棋手李世石，立刻引发全世界的讨论。
让机器能展示与人类相似的认知的AI能够驾驶汽车，也会盗取隐私；能推动企业的生产力也能加强企业的侦查能力。
人工智能可以将工人从重复的或者危险的劳动中解放出来，将极大推动生产力的提高，但同时也激发了对人工智能或将取代人类工作的焦虑情绪，甚至有人担心人类最终会创造出连自己都无法控制的智能机器。
在纷繁的观点背后，有一点毋庸置疑：人工智能有着改变全球社会的巨大潜力。
人工智能（Artificial Intelligence）是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。
凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。
随着数据资源增长、计算能力的提升、算法的优化，目前人工智能已经进入部分领域应用阶段。
比如Apple的Siri，谷歌的无人车，IBM的Watson，以及其它各种人脸识别技术等。
作为一种基础技术，理论上讲人工智能能够被应用在各个基础行业（如AI+金融、AI+医疗、AI+传统制造业等），同时也有其如机器人这样具体应用行业的概念。
人工智能正催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革，成为新一轮工业革命的推动器。
二、人工智能历史沿革——逾60年历史，再次步入黄金发展期人工智能发展迄今已有60余年历史，由于发展瓶颈逐渐突破，2013年起进入黄金发展期。
第一次黄金发展期：人工智能诞生于1956年的达特茅斯会议，该会议同时诞生了人工智能最初的成就和最早期的研究者。
1956年~1972年经历了人工智能发展的第一次黄金时期。
这一阶段机器学习、神经网络和人工智能领域得到探索与突破，研究者获得大量经费支持。
1957年罗森布拉特发明出第一款神经网络Perceptron，将人工智能推向第一个高峰。
人工智能市场市场环境及影响分析(PEST)(上海环盟)
人工智能市场市场环境及影响分析（PEST） (3)第一节人工智能市场政治法律环境（P） (3)一、行业管理体制分析 (3)二、人工智能市场标准 (3)2、全国自动化系统与集成标准化技术委员会 (4)3、全国音频、视频和多媒体标准化技术委员会 (4)4、全国信息安全标准化技术委员会 (4)5、全国智能运输系统标准化技术委员会 (5)（二）人工智能标准化面临的问题和挑战 (5)（三）人工智能标准需求分析 (6)（四）人工智能标准化组织机制建设 (7)三、行业主要法律法规 (8)2、“互联网+”推动人工智能 (8)3、人工智能行动实施方案发布 (9)四、行业相关发展规划 (9)五、政策环境对行业的影响 (10)第二节行业经济环境分析（E） (10)一、宏观经济形势分析 (10)1、国际宏观经济形势分析 (10)1、2018年全球经济将由复苏迈向繁荣 (11)2、美国经济稳健复苏，货币政策实现正常化，需警惕加息过快风险 (12)3、欧洲经济超预期复苏，有望退出量化宽松 (13)4、日本经济实现温和增长，货币政策维持宽松基调 (16)5、新兴经济体复苏分化，有望放缓货币宽松步伐 (17)2、国内宏观经济形势分析 (20)（2）社会消费品零售总额分析 (20)（3）城乡居民收入分析 (21)（4）全国固定资产投资分析 (23)（5）进出口贸易历史变动轨迹 (24)3、产业宏观经济环境分析 (25)二、宏观经济环境对行业的影响分析 (25)1、经济复苏对行业的影响 (25)2、货币政策对行业的影响 (26)3、区域规划对行业的影响 (26)第三节行业社会环境分析（S） (27)一、人工智能产业社会环境 (27)1、人口环境分析 (27)2、教育环境分析 (27)（2）人工智能在教育中的应用 (27)3、文化环境分析 (28)4、中国城镇化率 (28)二、社会环境对行业的影响 (30)三、人工智能产业发展对社会发展的影响 (30)第四节行业技术环境分析（T） (31)一、技术分析 (31)1、技术水平总体发展情况 (31)2、人工智能市场新技术研究 (32)二、技术发展水平 (32)1、我国人工智能市场技术水平所处阶段 (32)2、与国外人工智能市场的技术差距 (32)三、行业主要技术发展趋势 (32)四、技术环境对行业的影响 (33)人工智能市场市场环境及影响分析（PEST）第一节人工智能市场政治法律环境（P）一、行业管理体制分析人工智能行业的行政主管部门是国家发展和改革委员会、工业和信息化部，主要负责研究和制定人工智能行业产业政策及行业发展规划、新建及技改项目的立项审批、指导人工智能行业技术法规和行业标准的拟定，以及对人工智能行业内企业的经济运行状况、技术进步和产业现代化进行宏观管理和指导。
2022-2027年中国人工智能行业供需及产业链投资前景分析报告
2022-2027年中国人工智能行业供需及产业链投资前景分析报告随着时代的不断发展，人工智能技术也在不断更新和发展。
尤其是在中国，人工智能技术得到了大力的支持和推广，成为了中国新一轮风口和开拓新市场的重要领域。
据有关机构预测，到2025年，中国人工智能产业规模将突破1万亿元，同时也将引领人类进入一个智能化时代。
供需分析：在中国，人工智能的产业链非常完整，从人工智能芯片、硬件设备、软件开发、应用服务等各个环节，都得到了广泛的发展。
在人工智能供需方面，目前仍存在着一定的矛盾。
例如，人工智能人才短缺、应用场景有限等问题，对人工智能的发展产生了限制。
不过随着技术的深入应用和不断创新，这些问题将会逐渐解决。
同时，应加强人工智能人才培养和技术交流，提高从业人员的专业素质和技术水平，以满足市场需求。
产业链投资前景展望未来，人工智能产业发展将继续成为中国经济的重要增长点之一。
投资人工智能产业链将有很大的前景。
市场需求不断发展，而市场上的人工智能产品不断增多，也为投资人提供了更多的选择。
从投资的角度看，我们可以关注人工智能产业链中的核心环节，如芯片、智能硬件、算法等方面。
同时，也可以关注人工智能在领域应用方面的投资，如医疗健康、汽车、智能家居等垂直领域。
同时，也建议加强对创新型企业的投资，以推动人工智能的发展。
综上所述，中国人工智能产业在未来几年将得到更快速的发展，市场需求和投资前景都将迎来更广阔的天地。
在此背景下，加强人才培养，扩大知识分享，优化投资环境等，将是实现产业快速成长的关键。
近年来，中国的人工智能产业发展迅速，为中国经济增长注入了强大的动力。
以下列出一些相关数据并对其进行分析。
1. 2025年中国人工智能市场规模预测：1.1万亿元（IDC研究机构）这预示着中国将成为人工智能领域的全球领袖之一。
中国的高端制造业和金融服务正在推动人工智能技术的应用和商业化。
2. 2019年全球人工智能创业企业融资金额：252亿美元（CB Insights）这预示着全球投资人对人工智能的信心。
我国人工智能产业发展的SWOT—PEST分析
我国人工智能产业发展的SWOT—PEST分析作者：梁肖裕来源：《环球市场信息导报》2018年第14期运用SWOT-PEST分析法，对我国人工智能产业发展进行分析，认为目前我国人工智能产业发展的优势是科教资源、产学合作与初具规模的产业载体等；劣势是大部分城市的智能化发展速度较慢、核心技术受制于人等；面临的机遇是国家政策对人工智能产业提起重视；面临的威胁是国际竞争日趋激烈与人工智能系统本身的安全隐患。
人工智能产业是21世纪的“新兴产业”，随着人们对高质量生活水平的要求逐步提高，其发展潜力十分广阔。
在发达国家，人工智能产业已成为核心科技产业之一，我们应该认识到，我国的人工智能产业在面临良好机遇和拥有自身优势的同时，存在着自身的劣势和面临的威胁。
SWOT-PEST分析法是一种能有效识别自身优势与劣势、判别机会与威胁的战略分析方法。
利用这种方法可以找出自身有利和不利的因素以及外部环境中存在的机会与威胁，这对于正确认识我国人工智能产业，使其朝着健康的方向发展具有重要意义。
（一）优势（Strengths）分析科教资源优势突出。
我国共有共有以北京大学、清华大学等为代表的“985”“211”平台高校100余所。
网络智能实验室、机器智能实验室等国家重点实验室遍布各大高校，科研院所中，人工智能产业的研究体系日益完善。
社会产业载体初具规模。
我国的经济开发区、工业园区等成为人工智能产业的发展载体，构成产业发展的基本格局。
各大省会与发展势头较好的城市均设立了经济开发区，如济南市高新区。
产学合作逐步完善。
近年来，我国各大高校纷纷联合企业开展相关研究，给企业带来产业优势的同时，给各大院校带来了更多的学习机会。
（二）劣势（Weaknesses）分析大部分城市的智能化发展速度较慢。
由于城市之间的梯度差距，一线城市如北京、上海与广州的发展速度较其他二线、三线城市有较大差距。
而一线城市毕竟数量有限，不足以代表国内的大多数情况。
在我国国民经济的各领域中，人工智能应用大部分都是起步阶段，缺乏对人工智能的应用竞争力分析的战略性计划，大部分引用人工智能技术的部门并未从工业产能再造、市场回应、决策分析等方面深化对人工智能的应用，从而限制了智能化水平的整体提升，值得一提的是，大多数传统行业的业务需求与人工智能的前沿科技成果之间尚难以匹配。
2017年7月8日新一代人工智能发展规划
2017年7月8日新一代人工智能发展规划
一、总体目标
1、推动人工智能技术的发展，加快人工智能应用的普及，提
高人工智能技术在经济社会发展中的应用水平，推动人工智能技术服务社会发展，构建人工智能技术发展新格局。
2、推动人工智能技术的研发，提高人工智能技术的精准性，
提升人工智能技术的可靠性，改进人工智能技术的安全性，构建人工智能技术的可持续发展体系。
二、基本原则
1、以市场为导向，以技术为支撑，以应用为目标，以绩效为
考核，以法治为保障，以创新为动力，以发展为导向。
2、积极开发和利用人工智能技术，推动人工智能技术在政府、企业、行业、社会等各个领域的应用，推动人工智能技术服务社会发展。
三、具体措施
1、加强人工智能技术研发，组织开展人工智能技术的研发，
提高人工智能技术的精准性、可靠性和安全性，构建人工智能技术的可持续发展体系。
2、加强人工智能技术的应用，推动人工智能技术在政府、企业、行业等各个领域的应用，推动人工智能技术服务社会发展。
3、加强人工智能技术的管理，建立完善的人工智能技术管理
机制，加强人工智能技术的监管，确保人工智能技术的安全性和可靠性。
人工智能行业环境分析
人工智能行业环境中国人工智能领域融资金额居全球之首，达到325亿美元，在全球占比达到58%。
未来的人工智能人才发展，将从基础教育改革开始，依托社会治理的力量逐渐构建形成人工智能教育生态。
需要政府、高校、企业和社会共同努力。
以下对人工智能行业环境分析。
数量上的优势并不意味着质量上的价值。
人工智能行业商情报告指出，中国的顶级人工智能人才仅仅排在第六名，前面分别是美国、英国、德国、法国、意大利。
在人才培养上，美国遥遥领先：44%的博士学位是在美国获得的，在中国获得博士学位的约占11%，其后是英国(6%)、德国(5%)以及加拿大、法国和日本(均为4%)。
全球主要国家获得博士学位占比统计情况相对于传统环卫以人机结合作业方式为核心，以人为主、设备为辅的现状，环卫智慧作业机器人具有“高可靠虚拟安全屏障、绿色新能源动力、智慧智能高效作业、自动无线充电续航”等核心特征，可完全替代人工智能的高端智慧环卫装备产品。
现从四大方面来分析人工智能行业环境。
气候变化2017年7月，微软发起“地球人工智能”计划，旨在将人工智能应用于四大环境风险领域，即气候变化、农业、生物多样性和水资源等相关领域。
2017年12月，微软承诺在未来五年内投入5000万美元用于发展该计划。
人工智能行业环境分析，在挪威，微软公司正在与Agder Energi和Powel AS等电力相关公司合作创建一个更加有效、灵活和智能的电网，从而实现节能，并且更容易将可再生能源与电网整合起来。
通过利用人工智能技术，双方正在努力用智能电网取代常规的电网。
美国能源部称：“智能电网可以视为引入电力系统的互联网，与互联网一样，智能电网将由控制装置、计算机、自动化等新技术和设备共同组成，但这些技术将与电网一起对快速变化的电力需求作出数字化响应。
”维持生物多样性据美国南加州大学人工智能社会中心称，在过去十年中，偷猎行为在不断增加。
如果照这样发展下去，大象和犀牛将在10年后灭绝。
中国人工智能框架市场调研报告
Brought to you by Informa Tech目录内容概要研究背景行业趋势关键发现行动倡议附录本次中国人工智能框架市场调研报告由Omdia独立完成，以开发者问卷调查和专家深度访谈的方式进行市场调研。
本次调研从人工智能框架使用者的角度出发，研究主流人工智能框架（TensorFlow、PyTorch、MindSpore 、PaddlePaddle、MXNet、Oneflow、Jittor等）的特点和能力，揭示主流人工智能框架厂商为中国人工智能开发者提供的技术支持和社区服务，探讨开发者与这些主流框架的交互方式和选择偏好，以及开发者对开源软件、人工智能框架、横向应用、底层硬件、开发者社区和产业生态等方面的看法。
内容概要人工智能框架处于人工智能行业的核心地位Omdia的调研显示, 人工智能开发者对人工智能框架的依赖程度非常高，人工智能框架在人工智能行业处于核心地位。
几乎所有人工智能项目，包括商业和学术项目，都是建立在一个或多个开源框架之上，例如 TensorFlow、PyTorch、MindSpore 、PaddlePaddle等。
开发者选择人工智能框架的两大因素是易用性和性能开发者选择人工智能框架最重要的因素是易用性，有40%的开发者将易用性作为选择框架的首选因素。
第二重要因素是性能，有35%的开发者将性能作为选择框架的首选因素。
人工智能开发者认为国际框架TensorFlow、PyTorch、JAX的易用性比较好，而在中国本土的框架中，昇思 MindSpore 和飞桨PaddlePaddle在易用性和性能这两个重要指标上被开发者高度认可。
人工智能开发者越来越关注“负责任的人工智能”与开源软件遇到的问题类似，开发者在使用开源人工智能框架时，所担忧的依然是安全隐私等合规性问题。
值得一提的是，在所有主流人工智能框架中，开发者认为TensorFlow 与MindSpore 对“负责任的人工智能”提供的支持最好，分别是第一与第二名。
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2017年人工智能行业市场分析报告
目录
第一节“算法红利”即将消失，AI产业落地时代关注三大壁垒 (5)
一、人工智能时代到来，各行业面临变革 (5)
二、AI算法超人类能力，极端场景也能实现感知与认知 (6)
三、“算法红利”即将消失 (8)
四、三大壁垒日益显现 (9)
第二节人工智能技术赋能安防行业，打开市场增长空间 (12)
一、高清摄像头升级为“AI+安防”提供可能性 (12)
二、AI赋能安防，点线面全维度布防 (15)
三、AI赋能安防行业所提供的核心价值 (21)
第三节安防投入持续增加，为“AI+安防”落地提供资金支持 (22)
一、恐怖袭击频发，全球安防市场保持增长 (22)
二、国内政府需求驱动，安防产业前景向好 (23)
三、安防-PPP模式出现，多快好省建设平安城市 (26)
第四节多维度掘金“AI+安防”投资机遇 (31)
一、软件及运营成为新阶段投资重点，AI软件厂商最为受益 (31)
二、新疆地区和二三线城市将成为智能安防投入重点 (33)
三、技术实力与三个产业化壁垒观察AI安防企业核心竞争力 (34)
图表目录
图表1：CNN图像识别算法原理 (5)
图表2：支付宝刷脸支付 (5)
图表3：微软Windows10支持刷脸解锁 (6)
图表4：人脸识别超越人眼 (7)
图表5：图像处理技术突破光源限制 (7)
图表6：ImageNet比赛中历年算法识别率提升主要源于神经网络模型复杂度增加 (8)
图表7：AI模型训练需要大量优质标注数据 (10)
图表8：IBM在AI医疗领域并购版图 (10)
图表9：人工智能（Machine Learning）刚刚经历盖特纳最热区间 (11)
图表10：我国视频监控的四个阶段 (12)
图表11：模拟摄像机与网络摄像机的比较 (14)
图表12：H.264 VS H.265不同清晰度下码率对比（Mbps） (14)
图表13：H.265 VS Smart265，1080P下码率对比（Mbps） (15)
图表14：中国生物识别市场规模与预测（亿元） (16)
图表15：中国人脸识别行业市场规模预测（亿元） (17)
图表16：图像识别在道路监控及交通执法中的应用 (18)
图表17：套牌车分析系统应用 (18)
图表18：人群分析与重点区域布防应用 (20)
图表19：语言要素及语义理解模型 (21)
图表20：全球安防设备销售额预测 (22)
图表21：中国安防行业成长的驱动因素 (23)
图表22：中国安防行业市场规模 (23)
图表23：安防行业产业链示意图 (24)
图表24：2016安防行业热度占比 (25)
图表25：PPP项目流程图 (26)
图表26：第三批PPP项目一览 (28)
图表27：截止2016年底项目落地率超过30% (29)
图表28：各地PPP项目数量不断扩大 (29)
图表29：各地PPP项目金额不断增长 (30)
图表30：2015-2017（1-3）订单项目数量占比 (32)
图表31：2015-2017（1-3）订单合同金额占比 (32)
图表32：全国安防订单数量分布 (33)
图表33：全国安防订单金额分布 (34)
图表34：AI图像识别的技术梯队化 (34)
图表35：数据获取能力比较 (35)
图表36：产品化能力比较 (36)
图表37：渠道能力比较 (36)
表格目录
表格1：近期全球恐袭事件一览 (22)
表格2：PPP相关政策梳理 (27)
表格3：近期PPP安防相关项目梳理 (31)
表格4：智能安防领域企业实力比较 (37)
第一节“算法红利”即将消失，AI产业落地时代关注三大壁垒
一、人工智能时代到来，各行业面临变革
2016年，人工智能的概念随着AlphaGo打败人类棋手开始大热。
以神经网络为核心算法的新一代人工智能技术已经在感知和认知的两个层面迅速超越人类——语音、图像等识别类算法以及围棋、游戏等认知类应用算法均已超越人类最佳水平。
人工智能算法的进步意味着机器智能将迅速进入到生活的各个角落，并在感知和认知两个领域带来巨大的产业化机会。
图表1：CNN图像识别算法原理
资料来源：百度图片，北京欧立信调研中心
图像识别作为人工智能中机器学习下神经网络算法的一大分支也逐步走进人们的生活。
所谓图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。
神经网络算法的发展中衍生出一类称为卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称为CNN）的算法。
这套算法将图像信息拆解为多个层次，以人脸图像识别为例，最底层以几何图案作为最小单元，逐次组合成线条、局部图像、器官、整个人脸。
CNN技术的大规模推广迅速提升了传统图像识别技术的识别正确率，并为后端应用提供了重要技术保障。
图表2：支付宝刷脸支付。