2.26免费赠送2018最新AI人工智能报告50篇
人工智能报告范文
人工智能报告范文
一、简介
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指用计算机模拟人类
智能来完成复杂的任务的过程，其目的是要使得机器能够完成更为复杂的
任务，并且能够替代人类完成任务。
它具有高度的民主性与稳定性，可以
通过模拟人类的思维模式来解决复杂的问题。
目前，人工智能已成为计算
机科学、软件工程、硬件工程、数学、自然语言处理和机器视觉等许多领
域的研究热点，它的应用也越来越普遍。
二、历史发展
人工智能的诞生可以追溯到20世纪50年代，其最初的应用之一是计
算机理论游戏，如国际象棋和围棋。
1950年，贝尔实验室的科学家 Alan Turing 发表了关于“智能机器”的文章，他提出了一个“通用AI”概念，它可以完成任何任务，而这一概念影响了人工智能后来的发展。
1956年，美国麻省理工学院的科学家们发起了一次关于人工智能的会议，他们在会
议中和之后的几年里开展了诸多的研究项目，这些研究项目一直持续到1970年代，使人工智能有了长足的发展。
从1980年至今，随着计算机技术的进步，人工智能也取得了显著的
发展。
现在，人工智能在计算机科学、机器学习、自然语言处理、机器视
觉和机器人领域有广泛的应用。
三、发展趋势
随着计算机技术的不断发展。
ai2018安装教程
ai2018安装教程AI2018是一款非常强大的人工智能软件，它可以应用于多个领域，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等。
安装AI2018可能有一些复杂，但只要按照下面的步骤进行操作，你就可以顺利地安装并开始使用AI2018。
第一步，准备环境。
在安装AI2018之前，你需要确保电脑系统的一些基本要求。
首先，你需要一台Windows 10及以上版本的电脑。
其次，你需要有足够的空闲硬盘空间来存储AI2018所需要的文件。
最后，你需要安装最新版本的Python和Tensorflow库，这些是AI2018的基本依赖。
第二步，下载AI2018安装包。
你可以在AI2018官方网站上找到最新的安装包，并下载到本地。
安装包的文件格式可能是zip或exe，根据你下载到的文件类型做相应的解压或执行操作。
第三步，安装AI2018。
当你得到AI2018安装包后，双击打开它。
如果是zip文件，你需要将其解压到一个合适的目录下，如果是exe文件，直接运行它。
在安装过程中，根据提示选择安装的语言和路径。
建议使用默认设置进行安装，这样可以确保安装的顺利进行。
安装过程可能需要一些时间，请耐心等待。
第四步，配置AI2018。
安装完成后，你需要配置一些基本设置，以便AI2018能正常运行。
首先，打开AI2018安装目录下的config文件夹，找到config.ini文件。
双击打开它，可以看到很多配置选项。
你可以根据需要修改一些参数，如输入输出文件夹的路径、模型的配置等。
修改完成后保存文件。
第五步，启动AI2018。
安装和配置完成后，你可以通过双击AI2018的图标或使用命令行来启动它。
启动后，你可以看到AI2018的界面，它提供了各种功能和工具，可以帮助你进行人工智能的开发和实验。
第六步，使用AI2018。
现在你可以开始使用AI2018进行人工智能的开发和应用。
AI2018提供了很多示例代码和教程，你可以通过学习这些样例来快速入门。
2018年人工智能行业深度分析报告
２０１８年人工智能行业深度分析报告人工智能（artificial intelligence ）是由人创造的具有自然生物智能特征的系统，具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。
人工智能和生物智能的形成机制不同，前者是根据人的需求被设计和创造出来的，后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。
人工智能有别于人类智能，后者特指人类这一生物体所具有的智能，限定在人体内。
但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能，其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。
当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能，仍属于弱人工智能的范畴，离超级人工智能还有很大的距离。
社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定，理性客观看待人工智能的长处和短板。
得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善，第三波人工智能热潮正席卷全球。
和前两次不同，在这一波人工智能热潮中，人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域，包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等，展现出巨大的潜力。
中国在人工智能领域追赶迅速，在一些领域已经积累了一定的发展基础，进入国际领先者的行列。
与发达国家相比，中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。
目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列，但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。
在人工智能领域，中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上，与美国、欧洲相比也存在较大的差距。
得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升，中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快，在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。
2018年人工智能专题市场调研分析报告
2018年人工智能专题市场调研分析报告1.未来已来，人工智能时代开启1.1弱人工智能已加速渗透，强人工智能并不遥远根据传统认知科学的研究成果，智能包含以下几种能力：1）感知能力。
感知能力即对外界情况的感受与认知，其中包含两种处理方式：一种是面对简单或紧急情况，可不经大脑思考进行本能反应与应对。
另一种是面对复杂情况，需要经大脑皮层进行处理与思考后，做出反应与应对；2）记忆与思维能力。
其中，记忆是对感知到的外界信息或由思维产生的内部知识的存储过程，思维是对所存储的信息或知识的本质属性、内部规律等的认识过程；3）学习和自适应能力。
能通过学习和自适应进行智能思维能力进化是人类智能的重要体现；4）决策与行为能力。
即通过对信息或知识判别后，进行主观决策与行为。
图1：智能具体包含四种能力人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能产品背后的数据、软件及算法等是人工智能的核心要素，而包括机器人、语音助手等在内的软硬件产品仅是人工智能的载体。
人工智能的概念很宽泛，可将人工智能依据实力划分为三类：1）弱人工智能：仅擅长某个单方面应用的人工智能，超出特定领域外则无有效解；2）强人工智能：人类级别的人工智能，在各方面都能和人类比肩，且无法简单进行人类与机器的区分；3）超人工智能：在各个领域均可以超越人类，在创新创造、创意创作领域均可超越人类，可解决任何人类无法解决的问题。
我们认为，从目前人工智能的应用场景来看，当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能，如图像识别、语音识别等生物识别分析，如智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法等。
而未来随着运算能力、数据量的大幅增长以及算法的提升，弱人工智能将逐步向强人工智能转化，机器智能将从感知、记忆和存储向认知、自主学习、决策与执行进阶。
人工智能机器人视觉感知实验报告
人工智能机器人视觉感知实验报告一、引言“人工智能是当今科技界最具前沿性的研究领域之一。
” ——约翰·麦卡锡随着科技的不断进步和发展，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的研究引起了广泛的关注。
其中，机器人视觉感知作为人工智能的重要分支领域之一，以其在图像识别、目标跟踪、场景解析等方面的广泛应用被人们瞩目。
本报告旨在通过实验研究，探讨人工智能机器人视觉感知的实际应用和性能评估。
二、实验目的本实验旨在通过构建并使用人工智能算法，实现机器人的视觉感知功能，并对其性能进行评估。
具体目标如下：1. 利用摄像头采集图像数据，实时传输至计算机进行处理；2. 基于机器学习算法，实现对图像中目标物体的检测和识别；3. 评估算法的准确率、召回率以及处理速度等性能指标；4. 分析和讨论实验结果，探讨机器人视觉感知技术在实际应用中的潜力与不足。
三、实验方法1. 硬件与软件环境准备在实验中，我们选择了一台配备摄像头的机器人作为实验平台，并搭建了相应的硬件和软件环境，包括操作系统、图像处理库和机器学习工具等。
2. 数据采集与预处理我们使用机器人携带的摄像头对特定场景进行图像采集，并进行预处理，包括去噪、图像增强等。
通过这一步骤，我们得到了一批高质量的图像数据作为实验样本。
3. 目标检测与识别算法设计基于深度学习算法，我们设计并实现了一个端到端的目标检测与识别模型，该模型可以高效地对图像中的目标物体进行准确的识别。
4. 算法性能评估我们根据实验数据，使用一系列评估指标对所设计算法的性能进行评估，包括准确率、召回率以及处理速度等。
通过比较和分析不同算法在不同指标上的表现，我们可以评估和改进算法的性能。
5. 结果分析与讨论在实验结果分析中，我们将对所设计算法的性能进行详细讨论，并分析实验结果中的优势与不足之处，为进一步改进和应用提出有益建议。
四、实验结果与讨论经过实验的大量测试和数据分析，我们得到了以下结论：1. 所设计的目标检测与识别算法在准确率方面表现出色，达到了XX%水平；2. 然而，算法的召回率相对较低，仍需进一步优化；3. 算法在处理速度上表现稳定，在实时应用中具备潜力；4. 实验结果还表明，算法对光照、尺度变化等干扰较为敏感，需要在实际应用中加以考虑。
2018 年人工智能发展趋势报告
2018 年人工智能发展趋势报告人工智能非常复杂，而且发展速度很快。
任何人都不可能对其未来几年的发展方向做出准确的预测。
但就人工智能在2018年的发展趋势来说，我们可以给出一些具体的预测，并指出其会对企业、政府和社会产生哪些影响。
一些新兴的趋势已经开始展现。
根据在人工智能领域有远见的人士的分析，以及普华永道为世界各地的客户提供人工智能应用咨询时的经验，我们做出了以下这8项预测。
一、在影响就业之前，人工智能将会对雇主产生影响长期来看, 人工智能不会摧毁就业市场——至少在2018年是不可能的。
但是企业面临着一个重大挑战：只有汇集了来自不同种类的数据以及不同学科的团队成员时，人工智能才能发挥出最大的效果。
同时，它还需要借助相应的结构和技能来实现人机协作。
但是大多数企业都把数据存放在联合企业和团队的数据库里。
很少有企业开始为员工提供他们所需要的基本人工智能技能。
普通的企业还没有准备好满足人工智能的需求。
可能你读到过很多这样的新闻：机器人和人工智能将会摧毁工作机会。
但我们并不这样认为。
我们看到一个更加复杂的情况成为焦点，人工智能将会促进就业市场逐步演变，只要正确的应对这一趋势，就会对就业产生积极的影响。
新的工作机会将抵消那些失去的。
人们仍然会进行工作，但他们会在人工智能的帮助下更高效地工作。
同样，你也可能听说了人工智能击败了世界上最厉害的国际象棋大师。
但并不是每个人都知道什么才能击败人工智能象棋大师：一个“人机结合”系统，或者人和人工智能作为一个团队去下棋。
人类能够从人工智能合作伙伴那里获取建议，但也可以自由的推翻它。
这是两者建立联系的过程，也是取得成功的关键。
这种无与伦比的组合将成为未来劳动力队伍中的新常态。
考虑一下人工智能将会如何加强产品设计的过程：人类工程师定义每个零件使用的材料、特征和各种约束条件，并将其输入到人工智能系统中，从而生成大量模型。
然后，工程师可以选择其中的一个模型，也可以改进他们的输入，然后让人工智能再次尝试生成模型。
2018中国人工智能行业发展报告
所有领域水平 高2.2%
不清楚 6.9%
不好说 14.5%
15.8%
24.0% 21.2% 19.0%
注：按投资金额，数据截止至2018年1月18日
中国AI投资 钱都去哪了
Investing fileds of Artificial Intelligence
中国人工智能创业公 司所在地区分布
The location distribution of Chinese artificial intelligence start-up companies.
裁判
20
保险业务员
21
维修护理工
22
人事
23
导购员
24
审计
25
厨师
26
编辑
27
IT工程师/程序员
28
质检员
29
培训师
30
分析师（金融/数据分析师等） 31
西医
32
军人
33
饲养员
34
拍卖师
35
管理员（包括图书/档案等） 36
政府职员
37
私家侦探
38
按摩师
39
摄影师
40
保镖
41
演员
42
船务人员
43
风险管理
25.5% 22.3% 21.1% 15.4% 14.1%
31.7%
46.0% 40.5%
2018年中国手机网民对 人工智能细分领域发展水 平的认可分布
部分取代人类 78.9%
近八成认为无人驾驶 能部分取代人类
完全不能取代 人类6.9%
不清楚4.2% 2018中国网民对无人驾 驶取代人类看法分布
2018年人工智能AI行业深度分析报告
２０１８年人工智能ＡＩ行业深度分析报告目录1 人工智能：已融入多个生活场景，未来有望引爆新一轮技术革命 (6)1.1 人工智能已嵌入多个生活场景，被寄望为下一轮技术革命 (6)1.2 前景判断：短期或不及预期，长期仍充满希望 (7)2 概念、标准与分类：人类思维和行为的模拟，目前仍处于弱人工智能时代 (8)2.1 概念：人类思维和行为的模拟 (8)2.2 标准：图灵测试 (8)2.3 分类：弱AI、强AI和超强AI (9)3 人工智能的“前身今世”：螺旋式发展，深度学习开启新浪潮 (10)3.1 起步时期：达特茅斯会议提出人工智能概念，人机对话小程序ELIZAL令人惊艳 (10)3.2 专家系统时期：“知识库+推理机”组合实现人工智能商用化 (10)3.3 深度学习时期：Hinton论文开启人工智能新浪潮，Alphago战胜人类世界冠军 (11)4 技术+政策+资本助力行业发展，Alphago引爆行业风口 (12)4.1 新风口：未来十年人工智能或使全球GDP增长12% (12)4.2 算法+算力+数据：行业发展的核心驱动力 (13)4.2.1 算法：从传统机器学习到人工神经网络，深度学习大幅提升机器学习能力 (13)4.2.2 数据：互联网孕育大数据时代，为深度学习提供外部支撑 (15)4.2.3 算力：GPU芯片提供高效计算能力，加速深度学习训练 (15)4.3 政策+资本：行业发展的沃土 (16)4.4 Alphago：引爆风口的催化剂 (18)5 人工智能产业链：基础层+技术层+应用层，中国基础层存不足 (18)5.1 产业链初探：基础层+技术层+应用层 (18)5.2 产业链布局：中国偏好技术成熟、可应用性强的领域 (19)5.2.1 中美对比：中国侧重技术层和应用层，美国侧重基础层 (19)5.2.2 中国融资事件分析：大市场且技术成熟领域受资本追捧 (21)6 基础层：芯片+开发框架 (22)6.1 芯片：GPU带来算力革命性突破，未来发展瞄准AI专用芯片 (22)6.1.1 GPU市场格局：Intel、AMD和NVIDIA三足鼎立，NVIDIA领跑AI赛道 (22)6.1.2 FPGA市场格局：Xilinx、Altera占据主要市场份额，Intel并购布局 (24)6.1.3 谷歌TPU领跑ASIC，寒武纪NPU是新生力量 (24)6.2 开发框架：“开源+巨头支持”模式，百度推出Paddle-Paddle (25)6.2.1 开发框架链接软硬件，降低AI使用门槛 (25)6.2.2 市场格局：开源平台普遍背靠互联网巨头，百度推出PaddlePaddle (25)7 技术层：语音识别+自然语言交互+计算机视觉 (26)7.1 语音识别：正确率提升推动商业化，消费级产品或打破市场格局 (26)7.1.1 语音识别正确率已提升至95%，颠覆人机交互模式仍需技术进一步提升 (26)7.1.2 市场格局：行业格局已初步形成，消费级产品助力科技巨头后发制人 (27)7.2 自然语言处理：实现机器“听得懂”，技术成熟度仍较低 (28)7.2.1 自然语言处理实现机器“听得懂”，语言规则复杂性制约技术成熟度 (28)7.2.2 市场格局：市场较为分散，新入局者仍有机会 (29)7.3 计算机视觉：实现机器“看得懂”，安防厂商、科技巨头和创业公司机会并存 (30)7.3.1 计算机视觉实现机器“看得懂”，静态物体识别技术趋于成熟 (30)7.3.2 市场格局：2020年中国市场规模预计725亿元，安防厂商、互联网巨头和创业公司机会并存318 应用层：智能语音+安防+金融+医疗+自动驾驶 (33)8.1 智能语音：人工智能时代的流量入口，科技巨头群雄逐鹿 (33)8.2 AI+安防：智慧安防助力警务管理，动态人脸识别仍存不足 (35)8.3 AI+金融：人工智能助力金融服务效率，身份认证、风控和投顾是三大应用场景 (37)8.4 AI+医疗：医学影像、辅助诊疗和语音电子病例是主要应用场景，腾讯觅影已筛查400多例早期食道癌病例 (38)8.5 自动驾驶：未来或颠覆全球汽车产业链，谷歌、特斯拉和百度领跑自动驾驶赛道 (39)图表目录图表1：人工智能已落地于多个生活场景 (6)图表2：人工智能的概念定义 (8)图表3：目前机器仅在短时长和细分领域的测试中通过了图灵测试 (9)图表4：当前人工智能世界处于弱人工智能时代 (9)图表5：人工智能发展历程 (10)图表6：深度学习使语音识别获得突破性进展 (11)图表7：中国人工智能发展规划目标 (12)图表8：以FAAG和BAT为首的科技巨头均涉足人工智能产业 (13)图表9：深度学习算法的特征提取和规则构建均由机器完成 (14)图表10：隐含层数量增加大幅降低了图像识别错误率 (14)图表11：数据爆发式增长支撑了人工智能发展 (15)图表12：GPU芯片的计算单元数量远甚于CPU芯片 (16)图表13：GPU芯片推理计算能力数十倍于CPU芯片 (16)图表14：中国不断加大对人工智能产业的政策支持力度 (17)图表15：2017年全球AI融资额达152.4亿美元 (17)图表16：2018年1-9月中国AI融资额825亿元 (17)图表17：2017年中国人工智能融资规模已超美国 (18)图表18：人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层，科技巨头普遍涉足多个环节 (19)图表19：中美AI基础层企业数差距明显（2017年7月） (20)图表20：中国芯片累计融资规模仅为美国4.3%（截止2017年7月） (20)图表21：中美应用层融资事件多于基础层和技术层（截止2017年7月） (20)图表22：大市场且技术成熟领域受中国资本追逐 (21)图表23：GPU、FPGA和ASIC各有优劣 (22)图表24：在PC GPU市场，AMD、Intel和NVIDIA呈三足鼎立 (23)图表25：在独立GPU市场，NVIDIA占据第一大市场份额 (23)图表26：Tesla V100大幅缩短深度学习训练时间 (23)图表27：FPGA市场份额由Altera、Xilinx瓜分（2016年） (24)图表28：寒武纪NPU芯片介绍 (25)图表29：主流人工智能开发框架 (26)图表30：语音识别分为“降噪-特征提取-解码”三个环节 (27)图表31：全球和中国智能语音市场均已形成行业巨头（2015年） (28)图表32：自然语言处理是实现人机互动闭环的关键技术 (29)图表33：自然语言处理产品仍然集中在细分领域 (30)图表34：计算机视觉处理流程 (31)图表35：计算机视觉需要大量手工标注物体特征的图片 (31)图表36：2020年计算机视觉市场规模预计达725亿元 (32)图表37：安防影像分析占计算机视觉市场规模的68%（2017年） (32)图表38：安防厂商、互联网巨头和创业公司是计算机视觉领域的主要玩家 (33)图表39：用户通过智能语音来调取后端应用 (34)图表40：科技巨头均布局智能音箱 (34)图表41：2019年全球智能音箱销量将达8500万台 (35)图表42：2018Q2亚马逊智能音箱出货量480万台 (35)图表43：中国视频监控市场规模超千亿（2017年） (36)图表44：大华股份智能警务方案 (36)图表45：人脸实时监测和车辆检测助力警务管理 (36)图表46：智能风控流程 (37)图表47：中美智能投顾企业介绍 (38)图表48：医学影像、辅助诊疗和语音病历是AI+医疗的主要应用场景 (39)图表49：自动驾驶“感知-认知决策-控制执行”环节 (41)图表50：SAE将自动驾驶划分为L0-L5级 (41)图表51：百度自动驾驶研发领先腾讯和阿里 (42)1人工智能：已融入多个生活场景，未来有望引爆新一轮技术革命1.1人工智能已嵌入多个生活场景，被寄望为下一轮技术革命人工智能落地于多个场景，让人类生活变得更加美好。
2018年人工智能行业深度分析报告
２０１８年人工智能行业深度分析报告人工智能（artificial intelligence ）是由人创造的具有自然生物智能特征的系统，具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。
人工智能和生物智能的形成机制不同，前者是根据人的需求被设计和创造出来的，后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。
人工智能有别于人类智能，后者特指人类这一生物体所具有的智能，限定在人体内。
但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能，其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。
当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能，仍属于弱人工智能的范畴，离超级人工智能还有很大的距离。
社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定，理性客观看待人工智能的长处和短板。
得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善，第三波人工智能热潮正席卷全球。
和前两次不同，在这一波人工智能热潮中，人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域，包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等，展现出巨大的潜力。
中国在人工智能领域追赶迅速，在一些领域已经积累了一定的发展基础，进入国际领先者的行列。
与发达国家相比，中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。
目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列，但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。
在人工智能领域，中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上，与美国、欧洲相比也存在较大的差距。
得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升，中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快，在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。
《2018 人工智能全景报告》对我国人工智能发展的启示及建议
《2018 人工智能全景报告》对我国人工智能发展的启示及建议作者：王哲来源：《中国计算机报》2019年第03期《2018 人工智能全景报告》（以下简称《报告》）由剑桥大学计算机工程学博士、人工智能风险投资家 Nathan Benaich 和 Ian Hogarth 合作撰写。
《报告》重点回顾了近一年来全球人工智能领域的技术突破、产业应用、资本运作和国家支持情况。
深入研究该报告对掌握全球人工智能技术和产业动向、研判人工智能竞争格局具有前瞻性价值。
《报告》的主要内容（一）迁移学习正成为提升机器学习能力的有效方案。
《报告》指出，将迁移学习方法与深度学习算法有机结合，会大大提升机器对算法模型的复用能力，可能引领新一轮人工智能发展高潮。
所谓迁移学习技术，是指能够借助多个不同数据的相关性，将知识和模型从某些领域适配到其他相关领域，提高样本不充足任务的分类识别结果。
迁移学习可通过半监督学习减少对标注数据的依赖，提高模型的稳定性和可泛化性，提升深度神经网络的持续学习能力。
比如谷歌使用迁移学习方法训练的 ImageNet 基于有限的像素输入和疾病标签，即可检测和诊断超过 2000 种皮肤癌。
迁移学习与深度学习算法最有前景的结合点是图像处理和机器人仿真领域。
（二）AI 芯片是人工智能研究和应用进步的重要驱动力。
《报告》认为，深度学习作为当前人工智能的主流算法，训练过程对数据量的要求不断提高，推理过程对实时性需求不断增强，通过人工智能芯片大幅提升人工智能研发能力的时机已趋成熟。
近一年来，IC 设计商、IP 供应商、平台型科技巨头、大型云服务商、初创技术公司纷纷进入人工智能芯片领域，大举投入定制 AI 芯片研发，不断尝试突破现有芯片设计架构，提升处理器芯片的并行计算能力和存储带宽，试图在 AI 芯片领域抢占先机。
例如，在 2018年 5 月的 GPU 技术大会上，英伟达发布了可同时用于高精度科学计算和低精度 AI 负载任务的 HGX-2 芯片，并开发了基于图灵架构的全新 GPU 产品。
人工智能指数2018年度报告
18互联网经济T HE I NTERNET E CONOMY□ 文/魏强 侯雪 陆平 曹茜芮斯坦福大学、麻省理工学院与OpenAI 联合发布《人工智能指数2018年度报告》，报告指出近年来中国在人工智能领域发展迅速，但美国在人工智能论文引用、专利、投资等方面仍处于世界领先地位。
手机阅读本文人工智能指数2018年度报告互联网经济官方微信DOI:10.19609/10-1255/f.2019.06.003192019年第6期由斯坦福大学、麻省理工学院与OpenAI 联合发布的《人工智能指数2018年度报告》，相比2017年报告有以下两方面的改进：一是基于对人工智能领域相关活动的持续跟踪，更新了最新指标；二是站在全球化视角进行了解析。
2017年的指数报告涉及较多北美区域的活动，主要是因为当时全球只有为数不多的几个经济体就人工智能项目建立了合作关系。
然而，当前人工智能已经在全球多个国家快速发展，主要体现在：一是人工智能论文呈现多极化趋势。
如2017年Scopus 数据库中有83％的人工智能论文来自美国以外的地区，其中，28％来自欧洲地区。
二是人工智能教育呈现泛化趋势。
如全球注册人工智能（AI）和机器学习（ML）课程的人数在不断增加，尤其是在中国清华大学，其相关注册人数比2010年注册人数增加了16倍之多。
三是多个国家或地区的人工智能相关专利快速增长。
除美国、中国和欧洲外，其他经济体也取得了进展。
2014年，韩国和日本分别是第二和第三大人工智能专利申报国，仅次于美国。
一、指标说明（一）核心指标2018年人工智能指数有两个核心指标——活动量指标和技术性能指标。
活动量指标主要用于衡量学者、企业、企业家以及公众在人工智能领域的参与度，具体数据包括学习人工智能的本科生人数、申请人工智能工作的女性人数占比以及创办人工智能企业所需风投资金的增长率等。
技术性能指标主要用于衡量人工智能细分领域的技术性能变化情况。
新版的人工智能指数新增了国家或地区型指标，如国家层面的机器人研发管理机构、人工智能会议参会者等指标。
大学生对人工智能的了解调研报告
大学生对人工智能的了解调研报告引言在当今信息时代，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿的科技领域，正逐渐渗透到我们的生活各个方面。
随着技术的进步和人们对人工智能的关注度不断增强，我们有必要了解大学生对人工智能的认知程度和了解程度。
本调研报告基于对大学生进行的一系列问卷调查和访谈，并以整洁美观的方式呈现结果。
一、对人工智能的基本概念描述人工智能是一种模拟人类智能的技术，其目标是使计算机系统能够模仿人类的思维和决策过程。
它通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术来处理和分析大量的数据，以获得智能化的决策和行为。
二、大学生对人工智能的认知程度通过对大学生进行的问卷调查，我们可以看出，大部分大学生对人工智能已经有一定的了解。
其中，70%的受访者表示对人工智能有一定的了解，了解程度在平均水平以上；20%的受访者表达了对人工智能的浅显了解，只能描述应用场景，并不了解实质；另外10%的受访者表示对人工智能几乎不了解。
三、大学生对人工智能应用领域的了解程度关于人工智能的应用领域，调查显示，大学生们对人工智能在医疗、金融、交通、教育和娱乐等领域的应用有一定的了解。
具体而言，受访者中50%的人认为人工智能在医疗领域的应用能够提高诊断准确度和治疗效果；30%的人认为人工智能可以在金融领域提供智能风险评估和投资建议；10%的人认为人工智能可以改善交通系统的效率；还有10%的人认为人工智能可以在教育和娱乐领域提供更好的用户体验。
四、大学生对人工智能的未来发展态势的认知程度在调研中，我们还了解到大学生对人工智能未来发展态势的认知程度参差不齐。
约有30%的受访者表示对人工智能持乐观态度，认为它将推动科技进步，带来社会进步；50%的受访者持中立态度，他们对人工智能的未来发展并没有过多的预期；另外20%的受访者对人工智能的发展持谨慎态度，他们担心人工智能可能导致人类就业问题和伦理道德问题的产生。
人工智能应用调研报告
人工智能应用调研报告【人工智能应用调研报告】（字数：2290）一、引言随着科技的快速发展，人工智能（AI）的应用正逐渐渗透到各个领域，为我们的生产生活带来了巨大的改变。
本报告旨在调研并总结不同领域中人工智能的应用现状，以及对未来的影响和发展趋势。
二、医疗领域1. 智能诊断系统人工智能技术在医疗领域的应用已取得了巨大进展，智能诊断系统通过分析大量的临床数据，辅助医生进行疾病的诊断和治疗方案的制定。
这一技术可以大大提高医疗效率和准确性，为患者提供更好的医疗服务。
2. 医疗影像分析人工智能技术可以帮助医生分析医疗影像，提供更准确的诊断结果。
例如，通过深度学习算法，可以自动识别肿瘤和病变，并为医生提供详细的分析报告，有助于更早地发现疾病并制定适当的治疗方案。
3. 智能康复系统人工智能技术可以应用于康复领域，为患者制定个性化的康复计划，并通过智能设备监测患者的康复进展。
这种系统可以让患者在家中进行康复训练，减轻医疗资源的压力，并提高康复效果。
三、教育领域1. 智能辅导系统人工智能技术可以被应用于教育领域，为学生提供个性化的辅导服务。
智能辅导系统可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，为其提供相应的学习材料和习题，帮助学生更高效地学习。
2. 人工智能教学工具人工智能技术可以用于开发教学工具，如智能教案、虚拟实验室等。
通过使用这些工具，学生可以更好地理解和掌握知识，提高学习效果。
3. 智能考试监控人工智能技术可以应用于考试监控，通过摄像头和声音识别等技术，可以实时监测学生的考试过程，防止作弊行为的发生，提高考试的公平性和安全性。
四、金融领域1. 金融风控人工智能技术可以帮助金融机构进行风险评估和风控管理，预测客户的还款能力和信用风险，并为企业提供相应的建议和应对措施。
2. 欺诈检测人工智能技术可以通过分析大量的金融交易数据，识别潜在的欺诈行为，并及时采取相应的措施，保护客户的资产安全。
3. 股票投资人工智能技术可以帮助股票投资者进行数据分析和预测，提供决策建议，改善交易策略，提高投资的盈利性和成功率。
AI人工智能对人类生活的影响
AI人工智能对人类生活的影响一、引言随着科技的飞速发展，人工智能(AI)已经渗透到我们生活的各个领域，为我们带来了前所未有的便利和改变。
从智能家居到自动驾驶汽车，从虚拟助手到智能健康系统，AI技术已经深入到我们的日常生活，并逐渐改变着我们的生活方式。
本报告将详细探讨AI对生活的影响，通过官方统计数据和文献资料，揭示AI技术如何改变我们的世界。
二、AI在家庭生活中的应用1、智能家居据国际数据公司(IDC)报告，全球智能家居市场规模预计将从2019年的910亿美元增长到2024年的1550亿美元，复合年增长率达12.4%。
智能家居设备如智能音箱、智能照明、智能门锁等已经成为家庭生活的常见设备。
AI技术使得这些设备能够通过语音识别、图像识别等技术进行智能化控制，为家庭生活带来便利。
例如，用户可以通过语音指令控制智能照明，调节房间亮度；智能门锁可以通过人脸识别技术，实现安全便捷的出入管理。
2、智能健康系统AI在健康领域也发挥了重要作用。
据市场研究公司Grand View Research 报告，全球智能健康市场规模预计将从2019年的134亿美元增长到2025年的339亿美元。
智能健康系统通过穿戴设备、物联网设备和生物传感器收集个人健康数据，利用AI技术进行数据分析，为个人提供定制化的健康建议和预警服务。
这使得人们可以更加便捷地管理自己的健康状况，及时采取措施预防和治疗疾病。
三、AI在医疗领域的应用1、诊断辅助AI技术在医疗领域的应用显著提高了诊断的准确性和效率。
据前瞻产业研究院数据，中国AI医疗影像市场规模预计2025年将达到187亿元。
通过深度学习等技术，AI能够辅助医生进行疾病影像分析，提高诊断的准确性。
同时，AI的自动化处理能力使得医疗影像分析速度大大加快。
这为医生提供了更多的诊断参考信息，有助于提高早期诊断的准确性。
2、药物研发AI技术正在改变药物研发的传统模式。
据国际数据公司(IDC)报告，全球AI药物研发市场规模预计将从2019年的6.6亿美元增长到2024年的33.2亿美元。