中国独立董事制度分析

中国独立董事制度分析
中国独立董事制度分析

中国独立董事制度

分析

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中国独立董事制度分析

中国公司独特的股权结构、股东大会失灵、董事会失灵和机构投资者

的势力日益强大等方面分析了独立董事制度在中国兴起的原因;并从信息、时间、独立性、预算等方面对独立董事制度进行了效率约束分析;从声誉、报酬、法律、控制权方面研究了激励机制的设计问题;在此基础上提出确保独立董事制度有效运行的制度安排。

中国的上市公司由于国有股比重过大,公司治理结构不完善,大股东掠夺中小股东的事例屡屡发生,而国有股减持由于多种因素,一直未能顺利推行,因此,想从根本上解决公司治理的”源头”问题,当前还缺乏政策支持,这

就是中国上市公司独立董事制度建设的背景。

中国独立董事制度在1997年12月中国证券监督管理委员会发布的<上市公司章程指引>第112条已有规定,”公司根据需要,能够设独立董事。独立董事不得由下列人员担任:㈠公司股东或股东单位的任职人员;㈡公司的内部人员(如公司的经理或公司的雇员);㈢与公司关联人或公司的管理层有利益关系的人员。”该条特别注明”此条为选择条款”,也就是说并非强制性的规定。

1999年3月29日国家经济贸易委员会、中国证券监督管理委员会发布<关于进一步促进境外上市公司规范运作和深化改革的意见>(以下简称<

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意见>)要求境外上市公司都应逐步建立健全外部董事和独立董事制度,<意见>第六项规定,”公司应增加外部董事的比重。董事会换届时,外部董事应占董事会人数的1/2以上,并应有2名以上的独立董事(独立于公司股东且不在公司内部任职的董事)。外部董事应有足够的时间和必要的知识能力以履行其职责。外部董事履行职责时,公司必须提供必要的信息资料。独立董事所发表的意见应在董事会决议中列明。公司的关联交易必须由独立董事签字后方能生效。2名以上的独立董事可提议召开临时股东大会。独立董事可直接向股东大会、中国证监会和其它有关部门报告情况。”

上海证券交易所在 11月3日发布的<上市公司治理指引(草案)>中提出,将来上市公司”应至少拥有两名独立董事,且独立董事至少应占董事总人数的20%”。这个指引关于设立独立董事的要求不是强制性的,交易所可能会在两三年后对独立董事制有强制性要求。

中国证监会主席周小川 1月中旬在全国证券期货监管工作会议上明确表示要把”在A股公司中推行独立董事制度,进一步完善法人治理结构”作为重点工作之一。中国证监会将对独立董事问题进行重点研究,逐步加强独立董事在上市公司中的作用,今后一二年内有可能对上市公司设立独立董事有强制性要求。

中国证监会于 1月19日发出通知,要求基金管理公司(包括正在筹建中

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的公司)必须完善治理结构,实行独立董事制度,其人数不少于公司全部董事的三分之一,并多于第一大股东提名的董事人数。 5月31日,中国证监会发布<关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见(征求意见稿)>,8

月16日,在吸收各方意见的基础上,证监会正式发布<关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见>,对上市公司建立独立董事制度进行了较详细的规定。<指导意见>明确要求在 6月30日前,上市公司董事会成员中应当至少包括2名独立董事;在 6月30日前,上市公司董事会成员中应当至少包括三分之一独立董事。

对独立董事制度在中国实践的评价

在全球资本市场日益一体化的今天,国际机构投资者非常看重公司的董事会中是否包含一定数量的独立董事及独立董事将如何在公司治理中发挥作用,而且对此提出越来越高的要求,因此,公司只要想迈进全球证券、金融市场融资,它们就不得不迎合这一要求,而且经济的全球化进程是不可逆转的,中国上市公司在与境外企业发生交易时,在公司治理结构、控制机制方面要取得交易对方的理解和信任,也应该在董事会的构成和作用方面有实质性的进步。因此在中国上市公司和拟上市公司中实行独立董事制度乃是大势所趋。

独立董事制度主要是在没有设立单独的监督机构的”单一董事会”制度框架内经过加强董事的独立性进行监督机制的改良,单一董事会因为将

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监督董事会与管理董事会的职能集于一身,这就为独立董事制度的推行提供了机会,英美法系国家公司制度中独立董事的功能实际上与大陆法系国家(德国除外)的监事会制度功能相当接近,而中国当前的公司治理结构是类似于德国、日本的设有监事会的”双层董事会”制度,在<公司法>上赋予了监事会对董事、经理的监督职能以及检查公司财务的权力,与我们在上面就独立董事效用的探讨出现部分功能重叠,这是我们在研究独立董事制度时必须予以充分认识的。

在中国引入独立董事制度要解决的首要问题是合理地对其功能和使命进行定位。

美国公司治理结构设计主要是要解决内部董事和高层管理人员与股东分离的治理问题。独立董事在以美国为代表的西方国家董事会中基本上是作为被选择的股东代表,根据股东和社会的利益去监督和监控公司的管理层,而且被期望利用它的诚实和能力去审视公司的战略、计划和重大的决策。

中国上市公司中控股股东对公司的控制权还没有受到挑战,虽然董事会与经营层基本重合的现象相当普遍,但基本上不存在内部人控制问题。如果独立董事能够对控股股东及其派入上市公司的董事、经营管理人员的违规行为起到制约作用,使控股股东在上市公司的利益只能经过上市公司的价值提升和利润分配来体现,就能够使控股股东与公司利益和其它股东

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利益一致,那么剩余的事情就能够由控股股东与公司内部董事、经营管理层来完成。控股股东出于对自己利益的关心,会有足够的激励促使其对公司董事、经营管理人员、公司员工等损害公司和股东利益特别是其自身利益的行为进行有效的监督,而且由于其控股地位及其在公司股东大会上行使表决权的影响,她完全有能力和力量实施有效的监督。因此,我认为中国的独立董事制度的功能应该集中定位于对控股股东及其派入上市公司的董事、经营管理人员与公司关联交易的监督和审查。

鉴于中国的<公司法>在总体上采用了大陆法系的框架,而对<公司法>中规定的二元结构的组织体系的改变当前又无现实的可能, 在这种情况下,如何协调独立董事与监事及监事会的关系,就成为一个必须解决的问题。当前暂时能够考虑沿着两条思路对中国的公司治理结构进行改进:一方面,引进独立董事制度,强化独立董事在公司战略委员会、治理委员会、薪酬委员会和提名委员会中的地位和作用,以此来增强公司董事会在决策上的独立性;另一方面,要改革中国现行的监事会制度,强调监事会成员在财务会计方面的执业资格和行权能力,而且实行财务上由独立董事与监事会双重审计、以监事会为主的制度,以争取实现既发挥独立董事的效用,又避免功能上的冲突和无人负责的尴尬,同时抑制董事会的规模扩大以保证董事会工作的效率。

中国上市公司的大量实践证明,监事会是公司治理结构中的最薄弱环节,

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2020年人工智能行业问题及趋势分析

2020年人工智能行业市场问题及趋势分析 2020年

目录 1.人工智能行业存在的问题 (5) 1.1适应人工智能特征的政策、标准体系尚不健全 (5) 1.2基础技术积累不足 (5) 1.3资本布局多样性不足 (6) 1.4技术创新的商业应用模式不明朗 (6) 1.5人工智能发展陷入了拿来主义怪圈 (7) 2.人工智能行业概况及现状 (9) 2.1人工智能历史沿革 (9) 2.2扶持政策持续加码出台细分方向有“钱景” (9) 2.3人工智能市场规模将超700亿 (9) 2.4人工智能加速发展 (10) 2.5人工智能应用分类 (12) 2.6交通行业应用现状 (12) 2.7安防行业应用现状 (13) 2.8医疗行业应用现状 (13) 2.9教育行业应用现状 (14) 2.10物流行业应用现状 (14) 3.人工智能行业发展趋势分析 (16) 3.1发展人工智能,芯片先行 (16) 3.2人工智能上升为国家战略 (16) 3.3人工智能芯片“云+端” 高速发展 (18)

4.人工智能行业市场竞争格局 (19) 4.1中科曙光:高性能计算+芯片共造人工智能 (19) 4.2四维图新:地图领军企业切入无人驾驶 (19) 4.3科大讯飞:人工智能领军企业 (20) 4.4华宇软件:人工智能助力司法信息化领导者更进一步 (21) 4.5海康威视:安防领域人工智能龙头 (21) 4.6东华软件:人工智能+行业应用大有可为 (22) 5.人工智能行业政策及环境分析 (22) 5.1国家加强政策支持力度 (22) 5.2地方政府扶持政策不断落地 (24) 6.人工智能行业发展前景 (26) 6.1万物互联的背景下,AI 芯片的应用拥有广阔的想象空间 26 6.2智能硬件抢占C 端入口,数据端入口打通,为算法奠定基 础26 6.3机器人按照应用领域的不同分为工业机器人、服务机器人、 特种机器人 (27) 6.4多层次特征提取提升计算机视觉识别效果 (28) 6.5语音逐渐成为人机交互的新范式,产品及商业模式成为盈 利的关键 (29) 6.6技术进步与市场需求推动语音识别快速发展 (29) 6.7语音识别效果不断提升,国内语音识别与合成研究领先国

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析 未来智能制造将成为行业主战场

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为,目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础,智能制造是“中国制造2025”的主攻方向,而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步,人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段,未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段,以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发,人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合,成为应用市场一大亮点,催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景,创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。

2、政策春风利好工智能发展 2017年,人工智能被首次写入到政府工作报告中,2018年政府工作报告中提出:“发展壮大新动能,做大做强新兴产业集群,实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业,拓展智能生活。”,2019年的政府工作报告中,对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”,可见在国家层面上,对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下,中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据,2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%,高于全球平均水平(约36%)。2018年,中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中,企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。

2019年版人工智能行业市场调研分析报告

2019年版人工智能行业市场调研分析报告(部分内容) China's Industrial Market Research and Prospect Forecast Analysis Report(2019-2025) (专业、精准、高效,助力企业决策)

2015-2017年机器人产业发展综况 一、全球机器人行业规模分析 当前,全球机器人市场规模持续扩大,工业、特种机器人市场增速稳定,服务机器人增速突出。技术创新围绕仿生结构、人工智能和人机协作不断深入,产品在教育陪护、医疗康复、危险环境等领域的应用持续拓展,企业前瞻布局和投资并购异常活跃,全球机器人产业正迎来新一轮增长。 全球市场规模 根据调研的数据,2017年,全球机器人市场规模达到232亿美元,2012-2017年的平均增长率接近17%。其中,工业机器人147亿美元,服务机器人29亿美元,特种机器人56亿美元。 图1:2017年全球机器人规模占比 (一)工业机器人:销量稳步增长,亚洲市场依然最具潜力 目前,工业机器人在汽车、金属制品、电子、橡胶及塑料等行业已经得到了广泛的应用。随着性能的不断提升,以及各种应用场景的不断明晰,2012年以来,工业机器人的市场正以年均15.2%的速度快速增长。据IFR统计显示,2016年全球工业机器人销售额首次突破132亿美元,其中亚洲销售额76亿美元,欧洲销售额26.4亿美元,北美地区销售额达到17.9亿美元。中国、韩国、日本、美国和德国等主要国家销售额总计占到了全球销量的3/4,这些国家对工业自动化改造的需求激

活了工业机器人市场,也使全球工业机器人使用密度大幅提升,目前在全球制造业领域,工业机器人使用密度已经超过了70台/万人。2017年,工业机器人将进一步普及,销售额有望突破147亿美元,其中亚洲仍将是最大的销售市场。 图2:2012-2020年全球工业机器人销售额及增长率 (二)服务机器人:人工智能兴起,行业迎来高速发展新机遇 随着信息技术快速发展和互联网快速普及,以2006年深度学习模型的提出为标志,人工智能迎来第三次高速发展。与此同时,依托人工智能技术,智能公共服务机器人应用场景和服务模式正不断拓展,带动服务机器人市场规模高速增长。2017年,全球服务机器人市场达29亿美元。2020年将快速增长至69亿美元,2016-2020年的平均增速高达27.9%。2017年,全球医疗服务机器人、家用服务机器人和专用服务机器人市场规模分别为16.2亿美元、7.8亿美元和5亿美元,其中医疗服务机器人市场规模占比最高达55.9%,高于家用服务机器人29个百分点,其中智能服务机器人的比例快速提升。

人工智能芯片项目可行性报告

人工智能芯片项目可行性报告 规划设计/投资分析/产业运营

摘要 2018年全球正处于“后摩尔定律时代”,万物互联和万物智能得以实现,伴随着大数据的发展、计算能力的提升,全球人工智能近年迎来了新 一轮的爆发。2018年几乎每个月,全球主流科技公司推出的定制人工智能 芯片项目数量都会较上个月有所增加。与全球主流科技公司相比,我国人 工智能芯片厂商也相继发布新版、升级版AI芯片,并且新版本芯片都取得 了突破性发展。从全球人工智能芯片竞争格局来看,云端训练芯片方面英 伟达一家独大,推断芯片百花齐放。其中全球安防人工智能芯片市场竞争 格局稳定,现有厂商凭借与下游客户长期的合作,有望继续受益于安防智 能化的升级,属于新进入者的市场空间有限。 该人工智能芯片项目计划总投资21775.70万元,其中:固定资产 投资15290.38万元,占项目总投资的70.22%;流动资金6485.32万元,占项目总投资的29.78%。 本期项目达产年营业收入45161.00万元,总成本费用35900.08 万元,税金及附加382.55万元,利润总额9260.92万元,利税总额10920.84万元,税后净利润6945.69万元,达产年纳税总额3975.15 万元;达产年投资利润率42.53%,投资利税率50.15%,投资回报率31.90%,全部投资回收期4.64年,提供就业职位841个。

人工智能芯片项目可行性报告目录 第一章概况 一、项目名称及建设性质 二、项目承办单位 三、战略合作单位 四、项目提出的理由 五、项目选址及用地综述 六、土建工程建设指标 七、设备购置 八、产品规划方案 九、原材料供应 十、项目能耗分析 十一、环境保护 十二、项目建设符合性 十三、项目进度规划 十四、投资估算及经济效益分析 十五、报告说明 十六、项目评价 十七、主要经济指标

人工智能芯片的分类

人工智能芯片的分类 近年来人工智能芯片领域的科学家们进行了富有成果的广泛研究,主要集中在AI芯片目前的两种发展方向。一个方向是继续延续经典的冯·诺依曼计算架构,以加速计算能力为发展目标,主要分为并行加速计算的GPU(图形处理单元)、半定制化的FPGA(现场可编程门阵列)、全定制化的ASIC(专用集成电路)。另一个方向就是颠覆传统的冯·诺依曼计算架构,采用基于类脑神经结构的神经拟态芯片来解决算力问题。 一、按架构分类 (1)图形处理单元(graphics processing unit,GPU)。GPU是相对较早的加速计算处理器,具有速度快、芯片编程灵活简单等特点。由于传统CPU的计算指令遵循串行执行方式,不能发挥出芯片的全部潜力,而GPU具有

高并行结构,在处理图形数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率。在结构上,CPU主要由控制器和寄存器组成,而GPU则拥有更多的逻辑运算单元(arithmetic logic unit,ALU)用于数据处理,这样的结构更适合对密集型数据进行并行处理,程序在GPU系统上的运行速度相较于单核CPU往往提升几十倍乃至上千倍。同时,GPU 拥有了更加强大的浮点运算能力,可以缓解深度学习算法的训练难题,释放人工智能的潜能。但是GPU也有一定的局限性。深度学习算法分为训练和推断两部分,GPU平台在算法训练上非常高效。但在推断中对于单项输入进行处理的时候,并行计算的优势不能完全发挥出来。 (2)现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)。FPGA是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件基础上进一步发展的产物。其基本原理是在FPGA芯片内集成大量的基本门电路以及存储器,用户可以通过更新FPGA配置文件(即烧入)来定义这些门电路以及存储器之间的连线。这种烧入不是一次性的,因此,它既解决了定制电路灵活性的不足,又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。与GPU不同,FPGA同时拥有进行数据并行和任务并行计算的能力,适用于以硬件流水线方式处理一条数据,且整数运算性能更高,因此常用于深度学习算法中的推断阶段。不过FPGA通过硬件的配置实现软件算法,

人工智能市场调研分析报告

人工智能市场调研分析报告

目录 第一节人工智能与深度学习 (3) 一、人工智能:让机器像人一样思考 (3) 二、机器学习:使人工智能真实发生 (4) 三、人工神经网络:赋予机器学习以深度 (4) 四、深度学习:剔除神经网络之误差 (5) 第二节深度学习的实现 (5) 一、突破局限的学习算法 (6) 二、骤然爆发的数据洪流 (6) 三、难以满足的硬件需求 (7) 第三节现有市场——通用芯片GPU (8) 一、GPU是什么? (8) 二、GPU和CPU的设计区别 (8) 三、GPU和CPU的性能差异 (9) 四、GPU行业的佼佼者:Nvidia (10) 五、Nvidia的市场定位:人工智能计算公司 (11) 六、Nvidia的核心产品:Pascal家族 (12) 七、Nvidia的应用布局:自动驾驶 (13) 八、Nvidia的产业优势:完善的生态系统 (14) 第四节未来市场:半定制芯片FPGA (14) 一、FPGA是什么? (14) 二、FPGA和GPU的性能差异 (15) 三、FPGA市场前景 (16) 四、FPGA现有市场 (17) 五、FPGA行业的开拓者:Intel (17) 六、Intel的产品布局 (17) 七、Intel的痛点:生态不完善 (18) 八、Intel的优势 (19) 第五节投资前景 (20)

第一节人工智能与深度学习 2016年,AlphaGo与李世石九段的围棋对决无疑掀起了全世界对人工智能领域的新一轮关注。在与李世石对战的5个月之前,AlphaGo因击败欧洲围棋冠军樊麾二段,围棋等级分上升至3168分,而当时排名世界第二的李世石是3532分。按照这个等级分数对弈,AlphaGo每盘的胜算只有约11%,而结果是3个月之后它在与李世石对战中以4比1大胜。AlphaGo的学习能力之快,让人惶恐。 一、人工智能:让机器像人一样思考 自AlphaGo之后,“人工智能”成为2016年的热词,但早在1956年,几个计算机科学家就在达特茅斯会议上首次提出了此概念。他们梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器,也就是我们今日所说的“强人工智能”。这个无所不能的机器,它有着我们所有的感知、所有的理性,甚至可以像我们一样思考。 人们在电影里也总是看到这样的机器:友好的,像星球大战中的C-3PO;邪恶的,如终结者。强人工智能目前还只存在于电影和科幻小说中,原因不难理解,我们还没法实现它们,至少目前还不行。 我们目前能实现的,一般被称为“弱人工智能”。弱人工智能是能够与人一样,甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如,Pinterest上的图像分类,或者Facebook的

人工智能芯片技术趋势研究分析报告

人工智能芯片技术趋势研究分析报告 2010 年以来,由于大数据产业的发展,数据量呈现爆炸性增长态势,而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求,于是研究界对AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一,决定了平台的基础架构和发展生态。 AI芯片基本知识及现状从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI 芯片。但是通常意义上的AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片,现阶段,这些人工智能算法一般以深度学习算法为主,也可以包括其它机器学习算法。人工智能与深度学习的关系如图所示。 人工智能与深度学习深度学习算法,通常是基于接收到的连续数值,通过学习处理,并输出连续数值的过程,实质上并不能完全模仿生物大脑的运作机制。基于这一现实,研究界还提出了SNN(Spiking Neural Network,脉冲神经网络)模型。作为第三代神经网络模型,SNN 更贴近生物神经网络——除了神经元和突触模型更贴近生物神经元与突触之外,SNN 还将时域信息引入了计算模型。目前基于SNN 的AI 芯片主要以IBM 的TrueNorth、Intel 的Loihi 以及国内的清华大学天机芯为代表。 1、AI 芯片发展历程从图灵的论文《计算机器与智能》和图灵测试,到最初级的神经元模拟单元——感知机,再到现在多达上百层的深度神经网络,人类对人工智能的探索从来就没有停止过。上世纪八十年代,多层神经网络和反向传播算法的出现给人工智能行业点燃了新的火花。 反向传播的主要创新在于能将信息输出和目标输出之间的误差通过多层网络往前一级迭代反馈,将最终的输出收敛到某一个目标范围之内。1989 年贝尔实验室成功利用反向传播算法,在多层神经网络开发了一个手写邮编识别器。

人工智能芯片项目申报材料

人工智能芯片项目申报材料 规划设计/投资方案/产业运营

报告说明— 该人工智能芯片项目计划总投资21266.68万元,其中:固定资产投资16354.87万元,占项目总投资的76.90%;流动资金4911.81万元,占项目总投资的23.10%。 达产年营业收入36306.00万元,总成本费用28621.56万元,税金及附加352.90万元,利润总额7684.44万元,利税总额9097.26万元,税后净利润5763.33万元,达产年纳税总额3333.93万元;达产年投资利润率36.13%,投资利税率42.78%,投资回报率27.10%,全部投资回收期5.19年,提供就业职位532个。 2018年全球正处于“后摩尔定律时代”,万物互联和万物智能得以实现,伴随着大数据的发展、计算能力的提升,全球人工智能近年迎来了新一轮的爆发。2018年几乎每个月,全球主流科技公司推出的定制人工智能芯片项目数量都会较上个月有所增加。与全球主流科技公司相比,我国人工智能芯片厂商也相继发布新版、升级版AI芯片,并且新版本芯片都取得了突破性发展。从全球人工智能芯片竞争格局来看,云端训练芯片方面英伟达一家独大,推断芯片百花齐放。其中全球安防人工智能芯片市场竞争格局稳定,现有厂商凭借与下游客户长期的合作,有望继续受益于安防智能化的升级,属于新进入者的市场空间有限。

第一章总论 一、项目概况 (一)项目名称及背景 人工智能芯片项目 (二)项目选址 某产业基地 对各种设施用地进行统筹安排,提高土地综合利用效率,同时,采用先进的工艺技术和设备,达到“节约能源、节约土地资源”的目的。项目建设区域以城市总体规划为依据,布局相对独立,便于集中开展科研、生产经营和管理活动,并且统筹考虑用地与城市发展的关系,与项目建设地的建成区有较方便的联系。undefined (三)项目用地规模 项目总用地面积56428.20平方米(折合约84.60亩)。 (四)项目用地控制指标 该工程规划建筑系数79.69%,建筑容积率1.52,建设区域绿化覆盖率5.64%,固定资产投资强度193.32万元/亩。 (五)土建工程指标

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机,到计算机拥有能够自己去学习的能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始,而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样,那个变化的缘故有显而易见的(更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源的崛起)的。 那个 AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高,比如苹果公司的Siri,亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不,然而 AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下,价值正在被慢慢创建,竞争优势也变得越来越明显。 例如,在医疗保健中,图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中,农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中,深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面,勘探效率正在提高,设备可用性正在不断增强。在金融服务方面,通过开发新的数据集,实现更快的分析,从而降低成本,提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期,这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化,我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。

人工智能行业发展前景展望及市场规模预测

一、人工智能的内涵及分类 (一)人工智能的内涵 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支,既被称为20世纪世界三大尖端科技之一(空间技术、能源技术、人工智能),也被认为是21世纪三大尖端技术之一(基因工程、纳米科学、人工智能)。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端,科研领域皇冠上的明珠。 (二)人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛,按照人工智能的实力可分为三大类: 1、弱人工智能:在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能:各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能:在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能,通过强人工智能,最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能,生活中弱人工智能无处不在,比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于,一些我们认为困难的事情,如微积分、金融市场策略、翻译等,对于电脑来说都十分容易;但一些人类认为容易的事情,如视觉、动态、移动、直觉,对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能,电脑必须要理解更高深的东西,比如微小的脸部表情变化,以为为什么喜欢这个而不喜欢那个,要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度,其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps(calculations per second,每秒计算次数,描述运算能力的单位),即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机,中国的天河二号,运行能力已达到3.4亿亿次,已经超过人脑,但由于其成本高、规模大、功耗高,使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps,当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候,强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps(人脑的千分之一),根据加速回报定律,科技的进步将呈指数型增长,按照这个速度,到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看,实现人工智能需经历三个阶段:计算智能(能存会算)、感知智能(能听会说、能看会认)和认知智能(能理解会思考)。

人工智能芯片项目可行性报告 (3)

人工智能芯片项目可行性报告 xxx有限公司

摘要 近年来,各类势力均在发力AI芯片,参与者包括传统芯片设计、 IT厂商、技术公司、互联网以及初创企业等,产品覆盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。在市场调研机构CompassIntelligence2018年发布的AIChipsetIndexTOP24榜单中,前十依然是欧美韩日企业,国内芯片企业如华为海思、联发科、Imagination(2017年被中国资本收购)、寒武纪、地平线机器人等企业进入该榜单,其中华为海思排12位,寒武纪 排23位,地平线机器人排24位。 按厂商来看,Intel作为全球第二大半导体企业,在数据处理类芯 片市场中拥有三成左右的份额。而与数据处理相关的DRAM/NAND存储 芯片厂商合计市场份额达37%,三星、SK海力士、镁光均进入竞争。Nvidia/AMD/Xilinx虽绝对收入占比仍然较低,但将受益于“CPU+xPU”异构计算方式的普及,享受市场需求高速增长带来的红利。 城市AI技术的创新在一定程度上也代表着这个城市的AI芯片的 发展水平以及发展潜力。城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体,也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。过去几年,全球 各地的主要城市都在AI技术的发展中发挥了差异化作用,构建了各自

的生态体系,并在赋能产业应用、助力区域经济发展方面实现初步效果,掀起了人类对新一轮产业革命的思考、认知和行动。 随着AI应用纷纷落地于城市层面,城市逐渐成为AI创新融合应 用的主战场。虽然全球各地AI技术的关键成功要素各有差异,但总体 而言都构建了有利于技术与城市融合的生态发展体系。通过对超过50 个AI技术细分应用行业、100多个AI技术相关的大学及研究机构、 200多家头部企业、500多个投资机构、7000家AI企业、10万名AI 领域核心人才的持续跟踪观察,总结了以城市为主体的AI技术及产业 生态体系的特点、框架及发展路径。 计算芯片(如CPU、GPU、FPGA、ASIC)在数据处理类芯片中占比最高,其中GPU拥有27%左右的份额,CPU和ASIC市占率不相上下,分 别为17%/15%。FPGA灵活度强但普及度低,在开发早期和小规模应用 时优势比较明显。 该人工智能芯片项目计划总投资20648.88万元,其中:固定资产 投资14195.56万元,占项目总投资的68.75%;流动资金6453.32万元,占项目总投资的31.25%。 达产年营业收入46583.00万元,总成本费用35848.43万元,税 金及附加383.86万元,利润总额10734.57万元,利税总额12599.06

2019-2023年中国人工智能行业预测分析

2019-2023年中国人工智能行业预测分析 2019-2023年中国人工智能行业影响因素分析 一、有利因素 (一)政策支持 2017年3月5日,国务院总理李克强发表2017年政府工作报告,指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业,“人工智能”首次被写入了全国政府工作报告,这意味着人工智能已上升为国家战略。 2017年7月20日,国务院出台《新一代人工智能发展规划》,提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。《规划》提出坚持科技引领、系统布局、市场主导、开源开放的基本原则和三步走的战略目标,部署构筑我国人工智能发展的先发优势,加快建设创新型国家和世界科技强国。 2017年12月13日,工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》,明确了人工智能2018-2020年在推动战略性新兴产业总体突破、推进供给侧结构性改革、振兴实体经济、建设制造强国和网络强国方面的重大作用和具体目标。 2018年1月,《人工智能标准化白皮书(2018版)》发布,《白皮书》从支撑人工智能产业整体发展的角度出发,研究制定了能够适应和引导人工智能产业发展的标准体系,进而提出近期急需研制的基础和关键标准项目。 2018年3月5日,国务院总理李克强在十三届全国人大一次会议作政府工作报告时表示,要加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”,这是继2017年之后,“人工智能”再次被写入政府工作报告。 (二)科技新基建将带动人工智能基础设施建设 “科技新基建”即信息产业领域的新型基础设施建设,被列入18年底中央经济会议报告中基础设施建设部分,成为扩大内需,发挥投资关键作用的重要内容。 基础设施建设通常是国家发挥投资杠杆作用,拉动内需的主要方式,而2019年是历史上头一次,以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施建设,也就是我们总结的“科技新基建”首次被定性为基建的重要内容,排列顺序甚至在城际交通、物流、市政基础设施等传统基建类项目之前,充分表明我国未来基建投资的侧重点将更加向科技产业领域倾斜,财政资金配套将更加到位。科技新基建将带动5G、人工智能、工业互联网、物联网等信息基础设施建设。 (三)人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用 近年来,技术革新已经逐渐替代人口红利成为中国互联网经济发展的最主要推动力之一。人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用。全球主要互联网企业均在向人工智能方向转型,并大幅增加相关科研、技术和产业应用布局方面的投入。展望未来几年,人工智能将会为互联网行业带来两个重要趋势: 第一,人机交互界面转向语音化。继键盘鼠标、触摸屏之后,语音交互正在成为新的人机交互方式。对于互联网企业来说,掌握了新的接口才更容易掌握新的流量入口,更容易通过此入口向用户推广服务。智能音箱的兴起就与这一发展趋势密切相关。全球主要互联网、硬件及家电企业将继续通过技术升级、应用拓展和市场推广等多重手段努力争夺这个新流量入口的市场份额。 第二,人工智能拓展互联网服务场景。人工智能在后台全面支持互联网业务的发展;我们看到互联网的各个场景都开始受益于人工智能。预计未来几年里,在传统互联网应用场景(例如搜索、新闻和电商等服务)中,人工智能技术将更多地被运用,并有效地提高服务效率和

2020年中国人工智能产业发展分析报告

2020年中国人工智能产业发展分析报告

目录 一、对2020年形势的基本判断 (4) (一)从产业链建设看,人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。 4 (二)从政策推动来看,全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。 (6) (三)从投融资情况看,我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。 (7) 二、需要关注的几个问题 (9) (一)我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。 (9) (二)我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。 (10) 三、应采取的对策建议 (13) (一)以算力为核心加强人工智能基础能力建设。 (13) (二)体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。 (13) (三)推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。 (14) (四)在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。 (14)

【内容提要】 2019年以来,中国人工智能产业发展迅猛,在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展,但也面临各种内外部压力和挑战。展望2020年,全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区,国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司,但产业整体面临的外部形势将更为严峻。需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足,国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱,以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。基于上述分析,赛迪智库电子信息研究所提出,以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。 2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟,我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇,智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业,以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。展望2020年,全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区,国内人工智能产业投融资将更关注易落地的底层技术公司,但同时产业发展的外部形势将更为严峻,美国对我国人工智能产业的压制可能从上游元器件转向下游行业应用。

2017年AI芯片行业深度研究报告

2017年AI芯片行业深度研究报告

投资要点: ?AI应用爆发,底层芯片架构亟待革新:科技巨头的大力投入及政策 扶持正推动AI下游应用的迅猛增长,AI正在安防、无人驾驶、医疗等市场快速落地。而AI应用的发展离不开底层芯片架构的革新。传统芯片架构在处理神经网络算法时功耗较高,速度无法满足需求,因此催生了AI芯片的诞生,例如Google的TPU、寒武纪的NPU 等均是专门为AI应用度身定做的专有芯片,未来AI芯片将成为无论是移动端还是云端的标配,将成为下一阶段AI产业竞争的关键所在。 ?AI产业链中,最为看好上游AI芯片环节:目前时间点,AI产业链 上游的芯片企业的成长性最为确定,盈利模式最为清晰,AI芯片市场是率先受益于AI产业高速发展的环节,无论下游哪个应用领域率先落地,AI芯片市场都将迎来数倍的高速增长。根据智研咨询统计,2016 年人工智能芯片市场规模达到6亿美元,预计到2021年将达到52 亿美元,年复合增长率达到53%。仅测算安防前端智能摄像头市场,目前国内安防芯片市场规模约30亿人民币左右,预计未来三年,搭载人工智能模块的安防芯片市场存在三倍以上的成长空间,可达百亿级。 ?看好低成本高性能的ASIC发展路线,国内厂商或将弯道超车:目 前AI芯片技术主流路径为GPU、FPGA、ASIC等,场景方面分为云端、终端两大类,其中云端环境条件较为宽松,GPU暂时满足需求,未来AI ASIC芯片有望成为重要组成部分。终端受制于能耗,体积约束,同时应用场景相对明晰,对ASIC芯片需求强烈,我们看好ASIC路径发展前景。NVIDEA、INTEL、AMD等传统芯片巨头在GPU及FPGA领域具有不可撼动的优势,而国内中小芯片设计公司的优势在于细分场景下的ASIC芯片。随着AI芯片市场的快速发展,国内AI芯片设计公司在ASIC路线存在弯道超车的良好机遇。 ?行业评级及投资策略维持计算机行业“中性评级”,给予人工智能 板块买入评级,AI应用普及,AI芯片市场需求迅速上升,我们看好国内公司在ASIC芯片方面存在弯道超车的机遇,未来三年迎来爆发式成长,建议积极关注行业投资机会,短期重点推荐智能安防芯片市场。 ?重点推荐个股1、富瀚微:安防芯片A股龙头,受益安防人工智能 化发展;2、中科创达:芯片嵌入式解决方案A股龙头,麒麟970采用公司方案。建议关注:1、东软集团:无人驾驶芯片技术储备丰富,发展潜力较大;2、四维图新:无人驾驶芯片技术储备丰富,发展潜力较大;3、中科曙光:云端人工智能服务器潜力巨大;4、浪潮信息:与IBM建立合资企业研发人工智能服务器,前景远大。 ?风险提示:1)相关公司业绩不达预期的风险;2)行业政策变动风 险;3)市场系统性风险。

2018-2019年度中国人工智能市场研究报告

2018-2019年度中国人工智能 市场研究报告

一、2018年中国人工智能产业整体概述 (4) (一) 产业发展概述 (4) 1、产业概述 (4) 2、产业规模与增长 (5) 3、基本特点 (5) (二) 产业结构分析 (7) 1、产业结构 (7) 2、产品结构 (8) 二、2019-2021年中国人工智能产业发展预测 (8) (一) 市场发展趋势 (8) 1、开源平台成为巨头生态之争主战场 (8) 2、人工智能产业将与智慧城市建设协同发展 (8) 3、高校跨界创新成为新趋势 (9) 4、人工智能加速阶段,人工智能芯片成为新机遇 (9) (二) 2019-2021年中国人工智能产业规模预测 (9) (三) 2019-2021年细分结构预测 (10) 1、产业结构 (10) 2、产品结构 (10) 三、中国人工智能产业重点企业分析 (11) (一) 阿里AI (11) (二) 商汤科技 (13) (三) 明略数据 (14) (四) 思特奇 (16) 四、建议 (17) (一) 以政府示范带动重点行业应用落地 (17) (二) 构建人工智能开放创新平台 (17) (三) 针于不同发展阶段进行差异化布局 (17) (四) 针对重点应用领域构建技术创新壁垒 (18) 表目录 表1 2016-2018年中国人工智能产业规模及增长 (5) 表4 2016-2018年中国人工智能产业结构细分 (7) 表5 2018- 2021年中国人工智能产业规模与增长预测 (9) 表6 2019- 2021年中国人工智能产业结构预测 (10) 表7 2019-2021年中国人工智能产业产品结构预测 (10) 表8 阿里巴巴人工智能产品分析 (12) 表9 商汤科技人工智能技术分析 (14) 表10 思特奇人工智能AIPaaS 产品 (17)

人工智能芯片项目可行性报告 (1)

人工智能芯片项目可行性报告 xxx科技发展公司

摘要 人工智能产业规模高速增长,全球市场调研机构IHSMarkit发布 数据显示,到2025年AI应用市场规模将从2019年的428亿美元激增 到1289亿美元。 回顾2019年,AI机器人群聊、管控道路桥梁积水、写作、智能客服……人工智能做了许多原本人类才会做的事情。数不尽的纷繁应用 背后离不开AI芯片的基础支撑。 日前,AI芯片新老牌厂商“混战”国际消费类电子产品展览会, 全面覆盖当前人工智能六大核心落地场景,包括云端训练、云端推理、智能手机、AIoT视觉推理、AIoT语音推理、自动驾驶等,国内AI芯 片进入落地阶段。 根据中国人工智能产业发展联盟(以下简称联盟)提供的数据, 2019年以来国内外芯片厂商共发布AI芯片近30款。 AI芯片怎样支撑多姿多彩的人工智能应用落地?评测标准进展如何?今年的亮点、看点又在哪?科技日报记者采访了相关专家。 回顾2019年,AI机器人群聊、管控道路桥梁积水、写作、智能客服……人工智能做了许多原本人类才会做的事情。数不尽的纷繁应用 背后离不开AI芯片的基础支撑,它是如何驱动AI“作业”的呢?

目前消费类智能产品大量应用人工智能、大数据等技术,芯片作 为硬件载体,承担了“让智能产品发挥作用”的功能。鲲云科技创始 人兼CEO牛昕宇介绍,人工智能行业有三个核心驱动力:算法、算力 和数据。人工智能芯片作为人工智能应用的底层硬件,为其提供算力 支撑。“通过技术创新,不断提升人工智能计算的性能、降低其成本 和功耗,从而支持越来越复杂的人工智能应用。” 如果把运行各种人工智能技术集合比作一个人的话,人工智能芯 片就是它的大脑实体,而各种聊天、视频制作、自动驾驶应用就是它 根据自己所能接触到的数据,学习到的经验知识进行的操作。一方面,随着数据经验的积累,它们运行的人工智能应用会越来越精确,另一 方面,它的学习受限于大脑的容量(芯片计算能力)、培养成本(芯片成本)以及大脑运算消耗的热量(芯片功耗)。 AI芯片的发展,离不开人工智能技术的发展。人工智能从1956年诞生至今,共经历过三次大的浪潮。进入21世纪,随着计算机性能的 提升和海量数据的产生,机器学习和CNN网络(卷积神经网络)获得突破,算法、算力和数据满足了人工智能的商业化落地需求,人工智能 迎来了高速发展的阶段。

未来人工智能行业分析调研报告

2019年人工智能行业分 析调研报告 2019年11月

目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足,激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府,缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足,产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)

3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热,国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横,行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大,需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)

我国人工智能市场营销趋势及策略分析(上海环盟)

我国人工智能市场营销趋势及策略分析

我国人工智能市场营销趋势及策略分析 (3) 第一节人工智能市场销售渠道分析 (3) 一、营销分析与营销模式推荐 (3) 1、渠道构成 (3) 2、销售贡献比率 (4) 3、覆盖率 (4) 4、销售渠道效果 (4) 5、渠道建设方向 (5) 二、销售渠道存在的主要问题 (5) 三、营销渠道发展趋势与策略 (6) 第二节人工智能市场营销策略分析 (9) 一、中国人工智能营销概况 (9) 二、人工智能营销策略探讨 (13) 1、中国人工智能产品营销策略浅析 (13) 1、营销策略的目标的制定 (13) 2、选择合适的市场营销途径 (13) 3、产品组合策略 (14) 4、价格组合策略 (14) 5、促销组合策略 (14) 2、人工智能新产品的市场推广策略 (15) 2、户外广告 (15) 3、报纸书刊 (15) 4、网络信息推广 (15) 3、人工智能细分产品营销策略分析 (15) 1、品牌营销策略 (16) 2、销售渠道营销策略 (16) 3、价格营销策略 (16) 1

第三节人工智能营销的发展趋势 (17) 一、未来人工智能市场营销的出路 (17) 二、中国人工智能营销的趋势预测 (17) 2

我国人工智能市场营销趋势及策略分析 第一节人工智能市场销售渠道分析 一、营销分析与营销模式推荐 1、渠道构成 人工智能行业产品主要体现在终端应用上,我国人工智能产品销售渠道主要由线上、线下渠道构成。 1)线上渠道 由于互联网的威力越来越大,网络营销因其独有的优势和特点逐渐成为人工智能行业营销新宠。尤其针对人工智能产品的自身特点来说,网络营销在打造品牌的知名度和美誉度等方面有着得天独厚的优势。 2)线下渠道 1、传统销售渠道。这种模式是由一群独立的制造商、批发商和零售商组成的分销组织形态,各渠道成员之间是一种松散的合作关系,每个成员都是一个独立的利益主体,他们各自追求自身利益的最大户,渠道中没有一个成员对其他成员有足够的控制力,最终使整个分销渠道效率低下。所以也被称为松散型分销模式。该模式的优点是成员独立性强,进退自由;能够促使企业不断创新;适用于中小企业,在进入市场时可以借助这种关系迅速成长。缺点则是各自谋求自身利益的最大化,整体效率下降;成员之间缺少信任感和忠诚度;临时性的交易关系,安全系数低;各种渠道资源无法有效共享;成员缺少渠道建设的积极性。 2、垂直销售渠道。该模式是由制造商、批发商、零售商所组成的一种统一的联合体,每个成员把自己视为分销系统的一份子,关注整个垂直系统的成功。该模式的优点是合理管理库存,削减分销成本;便于把握需求动向;抑郁安排生产与销售;渠道控制力强;有利于组织竞争者加入;商品质量有保障,服务水品高。缺点则较为明显,系统维系成本高,经销商缺乏独立创造性。 3、水平销售渠道。该模式是指由两个或两个以上的公司联合开发新的营销 3

人工智能行业分析

人工智能行业分析 人工智能行业可谓是现在科技的前端,高科技的行业,那么关于人工智能行业的分析有哪些知识呢?下面是为你整理的人工智能行业分析,供大家阅览! 人工智能行业简要分析 一、机遇 在2017政府工作报告中提到:“2017年将加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划,加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化,做大做强产业集群。”这是“人工智能”首次被列入政府工作报告。 3月11日,科技部部长万钢在“全国人大会议新闻中心记者会”上表示,正在起草促进中国人工智能(AI)创新发展的规划,并估计两会后将很快出台。 二、行业简介 人工智能英文缩写为AI。它是研究、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新的技术科学。人工智能是计算机科学的重要分支,它的研究目标是了解智能的实质,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,该领域的研究包括智能语音技术、图像识别技术、自然语言理解、专家系统和机器人等。

人工智能可分为基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑(AI 芯片、云计算),技术层为算法平台,应用层是AI向各传统行业的渗透应用。 AI 产业链中,芯片产业率先引来爆发。PC GPU 巨头NVIDIA 已经将业务重点转向AI 领域,应用在人工智能领域的可进行通用计算的GPU市场基本被NVIDIA垄断。但是芯片巨头英特尔明显对人工智能市场虎视眈眈,至强处理器Xeon+FPGA也将在2017年下半年量产,预计英特尔有很大的机会在2017年四季度迎来人工智能的第一波红利。 云计算方面,亚马逊、微软云计算业务爆发,其中亚马逊的AWS 云服务平台表现尤为靓丽。(先前我写的文章《网宿科技为什么大跌?》也有所涉及)。 技术层方面,Google、IBM 专注于人工智能(AI)技术层,研发更高级AI 算法,积累AI 底层技术。国内百度在这方面也有相当的投入并取得较大的进展。 应用层方面各显神通,Facebook、苹果在AI 应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域;IBM 加速向医疗领域渗透,盈利前景已开始显现。 国内的话,目前主要还是在应用层耕耘较多,基础层和技术层方面与外国的差距较大。 三、部分上市公司 科大讯飞作为中国智能语音及人工智能产业的领导者,以“从能

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