金准人工智能 2018年中最新人工智能独角兽企业分析报告

金准人工智能 2018年中最新人工智能独角兽企业分析报告
金准人工智能 2018年中最新人工智能独角兽企业分析报告

金准人工智能2018年中最新人工智能独角兽企业分析报告

前言

随着人工智能被写进政府工作报告、行业泡沫开始缓释,2018年人工智能领域的发展走向了新的高潮。“AI+”行业商用落地的速度不断加快;从出行、金融、医疗到智能家居等,市场和需求愈发细分。

自动驾驶作为近年来人工智能技术应用的热点,仍在继续发力。技术与产业发展的同时,相关政策也陆续出台,无人驾驶路测的开放和规范,无人驾驶示范园区、智慧高速公路的建设落地,全都以前所未有的力度推动着产业发展。

以智能家居语音交互终端为代表的硬件,走进千家万户并深刻影响人们的生活。越来越多带有麦克风、摄像头、屏幕或更多传感器的智能终端出现,具备联网、交互、语音、视觉等能力的硬件设备类型也更加多元,同时也推动着人机语音交互技术不断更新迭代。

商业服务机器人公司的集中出现,背后是线下零售店,配送服务、家庭儿童教育等多种落地场景的日趋成熟,包括京东、美团等巨头在内,都在尝试让这种方式真正参与到商业日常中来。

热门赛道的纵深发展也催生出一系列新兴产业。交通、安防、教育、医疗、零售等传统行业,也在AI技术的推动下,催生了一批新的产业引领者。商汤科技等计算机视觉公司将加载了优质算法的人脸识别等技术引入安防、金融等领域;推想科技等人工智能创业公司,将深度学习技术应用于医疗影像诊断;在教育领域,松鼠AI智适应教育推动AI自适应教育技术场景的落地化应用,让“AI教师”发挥作用……

一、2018年中最新人工智能独角兽企业清单

金准数据的行业研究数据,2020年全球人工智能市场规模约1190亿人民币,未来10年,人工智能将会是一个2000亿美元的市场,空间非常巨大。

下面金准人工智能专家梳理了人工智能6大领域的代表性企业,总结了他们的技术和产品,以及最新市值、估值和融资额情况:

1.1语音和自然语言处理

1.2计算机视觉

1.3芯片和硬件

1.4智能机器

1.5医疗

1.6金融

二、国内的人工智能“独角兽企业”分析

AlphaGo的胜利,无人驾驶的成功,模式识别的突破性进展,人工智能的的飞速发展一次又一次地挑动着我们的神经。国内的一些上市科技巨头也早已布局,百度布局自动驾驶、阿里布局智慧城市、腾讯布局医疗影像识别、科大讯飞布局语音识别,他们都在各自的人工

智能领域有所建树。除了以上几家,国内还有一些人工智能独角兽企业也成为了最受人们关注的焦点,以下是金准人工智能专家总结的国内的人工智能“独角兽企业”。

2.1商汤科技

是中国领先的人工智能头部公司,专注于计算机视觉和深度学习的原创技术。公司以“坚持原创,让AI引领人类进步”为使命,商汤科技建立了国内顶级的自主研发的深度学习超算中心,并成为中国一流的人工智能算法供应商。目前,商汤科技已与国内外多个行业的400多家领军企业建立合作,包括本田、Qualcomm、英伟达、中国移动、银联、万达、华为、微博、科大讯飞等知名企业及政府机构,涵盖安防、金融、智能手机、移动互联网、汽车、智慧零售等诸多行业,提供语音技术,文字识别,人脸识别,深度学习、视频分析、无人驾驶、医疗影像识等一系列人工智能产品及解决方案,帮助各行各业的客户打造智能化业务系统。

商汤科技已成长为世界级的人工智能独角兽企业。2017年7月,商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资,创下当时全球人工智能领域单轮融资额纪录,成为世界级的人工智能独角兽企业。2017年11月,商汤科技完成15亿元融资,由阿里巴巴投资。2018年3月1

日,商汤科技走向世界,麻省理工学院(MIT)宣布和商汤科技成立人工智能联盟,共同探索人类与机器智能的未来。2018年4月消息,商汤科技获得由阿里巴巴领衔的6亿美元投资,公司估值超过40亿美元。2018年5月31日,人工智能平台公司商汤科技SenseTime 宣布完成C+轮6.2亿美元融资。本轮融资结束后,其估值超过45亿美金,继续保持全球总融资额最大、估值最高的人工智能独角兽地位。

2.2深兰科技

深兰科技是著名的人工智能独角兽企业,2014年由归国博士团队创建,一直以“人工智能服务民生”为理念,致力于人工智能基础研究和应用开发。在全球拥有近百位全职博士和博士后学术带头人,几百位名校硕士研发人员,创造性地发明了数十项原创算法和原创技术,团队曾多次获得多项世界大赛和国内大赛的第一名。利用自主知识产权的深度学习架构、机器视觉、生物智能识别等人工智能算法、无媒介支付等核心技术,在自动驾驶、智能机器人、生物智能、AI芯片,智能零售、智慧城市、智慧安防、智能教育、军工等领域都有深入布局,居行业领导地位。

发展至今,深兰科技已在欧洲、美国、澳洲等多地设立区域总部和分支研发机构,国际销售网络覆盖全球17个国家,分别和世界排名第87位的日本永旺集团,世界500强的绿地集团成立了合资公司。拥有包括英特尔在内的六家世界级人工智能企业,建立了人工智能、AIoT智联网、人机交互、AI芯片等相关的领域的联合实验室,共同构筑了全球性的研发科研体系,2017年发布了市场公认的超越Amazongo的takego人工智能无人店技术,2018年发布了全球第一款自动驾驶功能性商用车。

国际化布局、人才聚集、强落地应用能力促使深兰科技获得很多投资机构和合作方的青睐,此前深兰科技和日本永旺永乐,绿地集团分别成立的合资公司,让AI产品有了庞大的落地场景。因其出众的应用落地能力和变现能力,已跻身中国人工智能独角兽行列。

2.3旷视科技

成立于2011年10月,以深度学习和物联传感技术为核心,立足于自有原创深度学习算法引擎Brain++,布局金融安全,城市安防,手机AR,商业物联,工业机器人五大核心行业,致力于为企业级用户提供全球领先的人工智能产品和行业解决方案。每月产出国家、国际级发明专利十余项,是一个创新领域纯自主研发的知识密集型初创企业。通过革新的机器视觉技术打造新一代的图像识别引擎,逐步提供包括人脸识别、人体识别、文字识别、物体识别等产品。旷视的核心人脸识别技术Face++曾被美国著名科技评论杂志《麻省理工科技评论》评定为2017全球十大前沿科技,同时公司入榜全球最聪明公司并位列第11名,Face++现已成长为世界最大的人脸识别技术平台,并以最简单易用的云服务方式将最好的人脸识别技术提供给广大开发者和企业级伙伴,其中包括阿里巴巴、联想、世纪佳缘和美图秀秀等,API总调用量超过60亿次;并且在金融、安防、零售领域分别开始了商业化探索成功发育出Face++Financial,Face++Security,Face++BI等垂直人脸验证解决方案产品。发展至今,旷视已在北京、西雅图、南京设立独立研究院,并在十余个核心城市设立分部。在“赋能机器之眼,构建城市大脑”的愿景下,旷视人正在推动人工智能技术在中国及全球范围的产业落地,并通过打造MegCity城市大脑数据平台为构建智慧城市、平安城市基础设施而奋斗。在中国科技部火炬中心“独角兽”榜单中,旷视排在人工智能类首位。

2.4云知声

成立于2012年,聚焦物联网领域的人工智能服务。公司总部位于北京,在上海、深圳、厦门均设有分公司。公司专注于物联网人工智能服务,拥有完全自主知识产权、世界顶尖的智能语音识别和相关AI技术。云知声的愿景是“智享未来”,云知声利用机器学习平台(深度学习、增强学习、贝叶斯学习),在语音技术、语言技术、知识计算、大数据分析等领域建立了领先的核心技术体系,这些技术共同构成了云知声完整的人工智能技术图谱。在应用层面,AI芯、AIUI、AIService三大解决方案支撑起云知声核心技术的落地和实现,已经在家居、车载、医疗和教育等领域有广泛应用,形成了完整的“云端芯”生态闭环。

公司目前具备5个产品类别,从认知智能和感知智能入手,打造物联网应用。(1)智能家居方案:推出远场语音交互方案,有效消除家居环境中的噪声、回声和混响。结合语音识别算法等技术,为用户提供流畅和丰富的交流体验。(2)智能车载方案:用户通过语音操控就能实现地图导航、打电话发短信通、听歌娱乐、信息搜索等功能。车机方案商和设备商,通过简单的的移植集成UniCar,就能让车机具备智能语音交互能力,可以确保用户良好的产品体验。(3)智慧医疗方案:提供医疗垂直领域录入软硬件一体的解决方案,基于医疗人工智能技术和大数据分析进行持续探索,实现智能语音交互的知识问答和病历查询,进行健康风险预测和患者分群分析。(4)智慧教育方案:采用先进的语音评测技术和自然语言处理技术为客户提供全方位智能化的语言学习产品后台服务。

云知声自成立以来,发展迅速,备受人工智能行业及资本市场的广泛关注,累积融资近亿美元,合作伙伴数量也已经超过2万家。其中语音云平台覆盖的城市超过470个,覆盖设备超过9000万台。并且,云知声连续两年入选福布斯中国最快科技成长公司50强企业,是中国人工智能行业成长最快的创业公司之一。

2.5依图科技

依图科技成立于2012年,这家从事人工智能创新性研究的创企从图像识别入手,首先与全国省市级公安系统合作,对车辆品牌、型号等进行精准识别,随后扩展到人像识别,通过静态人像比对技术和动态人像比对技术,协助公安系统进行人员身份核查、追逃、监控、关系挖掘等。

目前,依图的技术早已经服务全国20余省安防,为海关总署及中国边检等提供人像比对系统,并在招商银行、浦发银行,遗迹互联网金融等多个业务场景中广泛应用,车辆识别产品亦被公安系统广泛采用,依图也是目前国内唯一拥有10亿级人像库比对能力的公司,搭建了全球最大的人像系统,覆盖超过15亿人像。安防领域之外,依图也进入智慧城市领域和健康医疗领域,它要协助政府构建"城市大脑",也希望将医疗领域的巨大知识鸿沟缩小,改善医患体验。

2.6思必驰

2007年,思必驰创立在英国剑桥高新区,是一家语音技术公司,语音技术包括:人机对话技术、自然语言理解技术、语音识别技术、语音合成技术、声纹识别技术。国际上极少数拥有自主产权、中英文综合语音技术(语音识别、语音合成、自然语言理解、智能交互决策、声纹识别、性别及年龄识别、情绪识别等)的公司之一。其语音识别、声纹识别、口语对话系统等技术曾经多次在美国国家标准局、美国国防部、国际研究机构评测中夺得冠军,代表了技术的国际前沿水平,思必驰是国内仅有的一两家有完整智能语音系列技术的公司之一,已有的专利等各类知识产权近40项,被中国和英国政府评为高新技术企业。

思必驰的系列语音技术已经广泛地应用到了垂直行业搜索、智能设备控制等行业,大幅提升产品人机交互体验,也让控制、搜索等各类智能化的数字生活成为了现实。

2.7云从科技

成立于2015年4月,是一家从中科院重庆研究院孵化的专注于计算机视觉与人工智能的高科技企业。主要产品有人脸识别通关机、智能摄像机、大规模动态人群监控系统、金融一体化远程认证服务等产品,并已应用到部分机场,火车站与边疆地区。

云从科技是计算机视觉头部企业中唯一的国家队,承建了国家发改委的基础项目重大工程——“人工智能基础资源公共服务平台”与产业化项目重大工程“人脸识别系统产业化应用平台”。同时也参与了人脸识别的国家标准与行业标准制定,对行业有从上到下的掌控力。

2.8寒武纪科技

寒武纪科技公司于2016年3月才在北京、上海注册成立,由陈天石、陈云霁兄弟联合创办。是全球第一个成功流片并拥有成熟产品的智能芯片公司,拥有终端和服务器两条产品线。寒武纪作为有着中科院背景的AI创业公司,发展非常迅猛。2016年,在公司还没成立多久,寒武纪科技就率先发布了全球首款商用深度学习专用处理器IP——寒武纪1A

处理器,其横空出世打破了多项记录,受到了业界广泛关注,入选了第三届世界互联网大会评选的十五项“世界互联网领先科技成果”。

2017年,寒武纪先是获得包括国投创业(A轮领投方),阿里巴巴创投、联想创投等在内的1亿美元的融资,顺利升级为国内AI独角兽,后是发布了相继多款面向不同应用方向且性能优异的AI芯片,吸引不少科技看客的眼球。

它也是中国第一个专门从事计算机科学技术综合性研究的国立学术机构,被誉为“中国计算机事业的摇篮”,曾自主研发了中国首台数字电子计算机、首个通用CPU龙芯,为中国计算机产业界和学术界培养了大量高技术人才,创办了联想、曙光等一批高技术企业,是寒武纪科技的重要股东和产学研长期合作伙伴。

在艺术创作者浪漫主义或超现实的构想中,人工智能将成为人类的伙伴、伴侣,可能会反噬人类;在媒体对人工智能领域紧跟不舍的报道中,这个领域创企层出不穷,它们估值不菲;而在务实的从业者眼中,有人认为"现在思考人工智能反噬的问题,就像考虑如何在火星上打地基建房子一样多余",也有人认为,人工智能是一项威力太过强大的"武器",应将之以开源等方式"普惠"众生。

三、人工智能“独角兽公司”的未来展望

“独角兽公司”最早用来指那些在私募和公开市场的估值超过10亿美元的创业公司,此后,“独角兽”成为流行于国内外的赋予创业公司的赞誉。而近几年,这一概念也逐渐变化,人们的视野更加聚焦在科技独角兽身上。政策的利好随之而来。2018年,各交易所、证监会接连表态,要吸引国内独角兽上市和海外优质红筹股回归,政府支持新经济发展和科技独角兽上市的大方向已经非常明晰。最具吸引力的“证监会为四大行业IPO开特殊通道”,其中就包括人工智能。

基于此,并综合了企业的行业地位、融资情况、成长性、技术实力等条件,金准人工智能专家筛选出人工智能6大领域的独角兽公司——它们成长迅速、已处于不同细分领域的领先位置,拥有较强的技术实力,并探索出了独特的商业模式,已具备较高估值。

人工智能的产业化落地正在成为全球新一轮商业革命的引爆点,掀起了颠覆互联网商业格局的浪潮。可以预见,人工智能将成为行业跨界、拥抱科技、爆发式商业增长的主赛道。未来金准人工智能专家将与所有AI赋能者们一起,继续深挖行业痛点和商业价值,持续解锁人工智能应该新场景。

总结

工业4.0席卷全球,人工智能作为信息时代的尖端科技,站在全球科技革命和产业变革的制高点,已经成为推动经济社会发展的新引擎。在连续两年被写入政府工作报告后,我国人工智能的发展迎来了新的风口。身居全球AI企业技术落地领先位置,国内诞生了一大批人工智能独角兽企业,诸如仓储机器人、无人驾驶汽车、刷脸支付软件等智能产品也不断被研发、迭代,而这背后是无数创新和专利的凝结。

目前,我国人工智能在汉字识别、语音识别、计算机视觉技术方面世界领先,但在其他细分领域上,仍与国外同行存在一定差距,如芯片、GPU、操作系统等。但不可否认的是,人工智能产业竞争不仅是技术攻坚战、资本战,更是专利战。商汤、旷视、依图、云从等国内人工智能龙头企业都在加紧布局专利,争取抢占知识产权高地。这其中,旷视以600余件授权及在申专利暂时领跑。资本的关注,应用场景的不断拓展,技术研发的深入,也让人工智能领域,成为新的独角兽和准独角兽公司的集中地。

2019年度人工智能与健康参考答案(95分)

1.下列对我国人工智能基础理论的表述,不当的是()。( 2.0分) A.大数据智能 B.人机混合智能 C.独媒体感知计算 D.自主协同与决策 2.在高血压诊断标准的变迁史上,()将高血压的诊断标准定为210/100mmHg以下更受益。(2.0分) A.1949年 B.1984年 C.1993年 D.2016年 3.2005年,美国一份癌症统计报告表明:在所有死亡原因中,癌症占()。(2.0分) A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 4.50年前,人工智能之父们说服了每一个人:“()是智能的钥匙。”(2.0分) A.算法 B.逻辑 C.经验 D.学习 5.下列选项中,不属于生物特征识别技术的是()。(2.0分) A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 6.古代把计量叫“度量衡”,其中,“量”是测量()的过程。(2.0分) A.长度

B.容积 C.温度 D.轻重 7.生物特征识别技术不包括()。(2.0分) A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 8.()是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别、机器翻译等领域。(2.0分) A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 9.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第()百分位数,医学上称之为矮小。(2.0分) A.1 B.2 C.3 D.4 10.如果一个人体检时发现乳腺癌1号基因发生突变,可以推断出()。(2.0分) A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 11.MIT教授Tomaso Poggio明确指出,过去15年人工智能取得的成功,主要是因为()。(2.0分) A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论

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。

人工智能完成总结报告

完成总结报告 项目名称:数独游戏设计与实现组员:王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日

1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士,由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明,是一种数字拼图游戏,其游戏规则是: ①在9×9的大九宫格内,已给定若干数字,其他宫位留白,玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件:每一行与每一列都有1到9的数字,每个小九宫格里也有1到9的数字,并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次,既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索,推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及,在当今世界上有着大量的数独爱好者,本项目的目的就是按照数独的游戏规则,通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究,利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异,对数独题目的难度要求各不相同,所以本项目致力于设计一种算法,使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题,以满足不同水平游戏者的需求。同时,该算法还要考虑到三个方面要求:可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 功能分析 2.1 数独求解 数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法,事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后,要想在空格中填入正确的数字,先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断,然后选择正确的数字填入空格。另外,由于某个格子填入数据时,有可能还要对原来已填入的数据进行修正,所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题 出题时,要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法,将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度,通过避免重填一个被“挖去”的格子,或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子,来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存 当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时,可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要,本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来,以便用户下次使用本系统时,可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取 用户可以在程序开始运行后,选则读取一道之前保存起来的题目进行解答,被读取的题目将会显示到程序界面上。

人工智能报告

人工智能论文 班级:计算机0901 姓名:李佳林 学号:3070602044

人工智能 摘要:人工智能(Artificial Intelligence) ,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。人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科,同时也是一门新思想,新观念,新理论,新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学,控制论,信息论,神经心理学,哲学,语言学等多种学科研究的基础发展起来的,因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术,原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。 归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入,科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响,出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础,多学科相互合作,可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。 关键词:人工智能发展;机器学习;专家系统 一:人工智能的定义 人工智能是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。其精确的定义是:一个电脑系统具有人类的知识和行为,并具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程则是:对于人类因问题和事物所引起的刺激和反应,以及因此所引发的推理、解问题、学习、判断及思考决策等过程,将这些过程分解成一些基本步骤,再透过程序设计,将这些人类解问题的过程模组化或公式化,使得电脑能够有一个结构的方法来设计或应付更复杂的问题。这套能够应付问题的软体系统,即称之为人工智能系统。人工智能是一种技术,而不是一项产品它的目的是让电脑更能了解一般化的事物。

2018年中国人工智能产业白皮书

2018年中国人工智能产业白皮书

册子 / 报告标题|章节标题 目录 主要发现 1第一章人工智能行业综述篇 3 1.1 全球及中国发展概况 4 1.1.1 全球市场 4 1.1.2 发展驱动力 6 1.1.3 面临挑战 11 1.2 人工智能产业链 12 1.2.1 基础层 13 1.2.2 技术层 14 1.2.3 应用层 16 1.3 中国人工智能领域投资 17 1.3.1 投资热点及趋势 17 1.3.2 进击的巨头 19第二章人工智能商业化应用篇 21 2.1 数字政府:政策利好加速政府智能化变革 23 2.2 金融:人工智能变革金融经营全过程 26 2.3 汽车:人工智能正在重塑汽车产业生态 30 2.4 医疗:人工智能加速医疗技术革新 34 2.5 零售:人工智能应用从个别走向聚合 38 2.6 制造业:人工智能应用潜力被低估 44第三章中国主要人工智能产业发展区域及定位 47 3.1 中国人工智能企业分布重点城市 48 3.2 人工智能产业园 57 3.3 杭州未来科技城人工智能发展建议 59 02

册子 / 报告标题|章节标题主要发现 1. 中国人工智能产业发展迅速,但整体实力仍落后于美国。中国已成为人工 智能发展最迅速的国家之一,2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿 元人民币。人工智能企业数量超过1000家,位列全球第二。本次人工智能浪 潮以从实验室走向商业化为特征,其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、 多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同 时,中国处于人工智能发展初期,基础研究、芯片、人才方面的多项关键指标 与美国差距较大。 2. 中国企业价值链布局侧重技术层和应用层,对需要长周期的基础层关注 度较小。人工智能产业链分为基础层(芯片、算法框架)、技术层(计算机视 觉、自然语义理解、语音识别、机器学习)和应用层(垂直行业/精确场景)。中 国企业布局比较偏好技术相对成熟、应用场景清晰的领域,对基础层关注度 较小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。 3. 科技巨头生态链博弈正在展开,创业企业则积极发力垂直行业解决方案, 深耕巨头的数据洼地,打造护城河。科技巨头构建生态链,已经占据基础设 施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡,更多的创业企业 将发力深耕巨头的数据洼地(金融、政府事务、医疗、交通、制造业等),切入 行业痛点,提供解决方案,探索商业模式。 4. 政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道, 早期进入的企业逐步建立行业壁垒,未来需要解决数据割裂问题以获得长 足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异,因而企业提供的解决方案并 非是完全标准化的,需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于 合作企业要求较高,行业进入门槛提高,强者恒强趋势明显。 5. 人工智能在金融领域的应用最为深入,应用场景逐步由以交易安全为主 向变革金融经营全过程扩展。传统金融机构与科技企业进行合作推进人工 智能在金融行业的应用,改变了金融服务行业的规则,提升金融机构商业效 能,在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。 6. 医疗行业人工智能应用发展快速,但急需建立标准化的人工智能产品市 场准入机制并加强医疗数据库的建设。人工智能的出现将帮助医疗行业解决 医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康,医疗 又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用,还将取决于产 品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。 03

2019人工智能产业投资分析报告

2019人工智能产业投资分析报告 前言: 人工智能(AI)将接棒移动互联网,成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI),科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。 AI将广泛助力传统行业转型,渗透互联网竞争下半场,催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用,酝酿万亿级市场和投资机会。

▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场 人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人,乃至超越人类智能的综合学科。人工智能技术可以显著提升人类效率,在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。 此外,面对开放性问题,人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出,AI技术“三起两落”。 本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。 AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。 基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等,技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等,应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。 AI市场规模快速成长。 中国是全球第二大AI力量,人工智能企业超过1000家。

2018年中国AI市场规模约330亿元人民币,全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计,中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级,成为下一轮科技创新红利的主导力量。 Statista预计2019、2020年,全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%,成长至6800亿美元量级。 我们判断,中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级,传统行业和技术的结合是主要的应用领域,2G(对政府)和2B(对企业)将成为主要的营收来源。

人工智能研究报告-副本

人工智能研究报告 产生背景 人工智能的出现不是偶然的,它是人们长期以来探索和研制能进行计算、推理和思维的智能机器的必然结果。自古以来,人们一直在试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动,以提高人类征服自然和改造自然的能力。古希腊的哲学家亚里士多德就提出了形式逻辑问题。12世纪末至13世纪初,西班牙逻辑学家卢乐提出了制造可以解决各种问题的通用逻辑机。17世纪,法国的物理学家和数学家帕斯卡制造出世界上第一台机械式加法器,并得到广泛应用。随后德国哲学家和数学家莱布尼茨在帕斯卡加法器的基础上进一步制成了可进行四则运算的计算器。莱布尼茨还提出了“符号语言”和“思维演算”的重要设想,他认为:必须将人的思维代数几何化,即像代数那样按照公式来思考,像几何那样直观的通过图画来思维。这一思想导致了后来的数理逻辑的诞生,成为了现代机器思维设计思想的萌芽。 19世纪,英国数学家布尔在《思维法则》一书中,第一次用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则,创立了布尔代数。英国数学家和发明家巴贝奇发明了差分机和分析机,其中分析机的设计思想与现代电子计算机十分相似。虽然巴贝奇的发明在当时没有得到实现和收到应有的重视,但是他的科学思想为研制“思维机器”做出了巨大的贡献。 20世纪30年代,英国数学家图灵开始了寻求智力机的研究工作。1937年,图灵发表了“理想自动机”的论文,该文给可计算性这一概念下了严格的数学定义,并论证了任何需要精确的加以确定的计算过程,都能由“图灵机”完成,为人们清晰地描绘出理想自动机的蓝图,同时也为电子计算机的诞生奠定了基础。(1937年,伦敦权威的数学杂志又收到图灵一篇论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》,作为阐明现代电脑原理的开山之作,被永远载入了计算机的发展史册。这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题:是否只要给人以足够的时间演算,数学函数都能够通过有限次机械步骤求得解答?传统数学家当然只会想到用公式推导证明它是否成立,可是图林独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。图林想象的机器说起来很简单:该计算机使用一条无限长度的纸带,纸带被划分成许多方格,有的方格被画上斜线,代表“1”;有的没有画任何线条,代表“0”。该计算机有一个读写头部件,可以从带子上读出信息,也可以往空方格里写下信息。该计算机仅有的功能是:把纸带向右移动一格,然后把“1”变成“0”,或者相反把“0”变成“1”。图林设计的“理想计算机”被后人称为“图林机”,实际上是一种不考虑硬件状态的计算机逻辑结构。图林还提出可以设计出另一种“万能图林机”,用来模拟其它任何一台“图林机”工作,从而首创了通用计算机的原始模型。图林甚至还想到把程序和数据都储存在纸带上,比冯·诺依曼更早提出了“储存程序”的概念。1945年,匈牙利数学家冯诺依曼提出了存储程序的思想,在计算机领域建立了不朽的功勋。目前的计算机体系结构仍然是冯诺依曼型的。1946年,美国数学家、电子计算机先驱莫克利和他的研究生埃克特合作,成功研制了世界上第一台电子数字计算机ENIAC,为机器智能的研究和实现提供了物质基础。

人工智能课程报告-138071解读

研究生课程考试成绩单 任课教师签名: 日期:

浅谈基于人工神经网络的日负荷预测 学号:138071 姓名:万玉建 摘要 本文是作者在学习《人工智能》课程以后,结合作者本人工作的需要,根据《人工智能》课程中人工神经网络知识和在网上搜索到的相关资料,提出关于电力系统日负荷预测,运用基于人工神经网络的算法的组网结构和实现步骤的一些简单的构思和设想。 1引言 本人一直从事电力系统监控软件研发和管理工作,电力系统监控软件监控的对象就是电力负荷情况,而电力负荷预测则是系统的高级应用,它是根据历史的负荷数据,预测未来的负荷情况。由于电力负荷资源不可储存性,即发电机发出多少电,实时就要用多少负荷量,因此,就要求事先需要知道未来的用电负荷。正确地预测电力负荷,既是为了保证人们生活充足的电力的需要,也是电力工业自身健康发展的需要。 日负荷预测是指对未来1日的负荷进行预测,一般每15分钟一个负荷点,1日共96个数据。实际工作中,当天上午负荷预测人员根据昨天和更前的历史负荷数据预测明天的负荷数据,然后按一定格式生成文件上传到相关负荷管理部门。之前公司负荷预测软件中提供了线性回归法、曲线拟合法、平均值外推法、最小二乘法等负荷预测算法,但是这些算法都只是根据历史负荷数据进行一些数学的运算,没有考虑天气、节假日等情况,这些因素是负荷变化的重要的因素,而这些算法无法将这些因素量化并参加计算。 本学期学习了《人工智能》课程,其中有关于人工神经网络知识,这让本人想起来早在几年前在设计负荷预测软件时,曾经看到有人使用基于人工神经网络,把天气、节假日等因素加进来的进行预测的算法,当时也想增设这样的算法,但因为对算法不是很理解和其他种种原因一直没有实现。而今,恰好在课本学了人工神经网络,就考虑设计一种基于人工神经网络的负荷预测算法。本文描述这种算法的构思和设想。 2影响负荷预测因素的分析 由于电力系统负荷是一个很复杂的非线性系统,有许多直接或间接的因素都会对电力系统的日负荷产生直接的影响。但是在实际的负荷预测中,又不能考虑太多的影响因素。这一方面是收集这些资料困难,另一方面因素太多会造成建模困难,并且会带来大量的计算。因此,在考虑神经网络输入量的问题上,应抓住其中几个最具特征的影响因素。根据对历史负荷的分析,一般可把负荷分为两类:周期性负荷和变动性负荷。周期性负荷,或者说标准负荷,反映的是负荷自身变化的基本规律,呈较强的周期性,尤其受到时间周期的影响。针对短期负荷,时间周期因素包括:周周期、日周期等。它们对于日负荷的曲线模式有着极为重要的影响。 在气象条件中,起主要作用的是温度因素和天气状况。因此为了在负荷预测中考虑这两方面的影响,本文对每天的气温的输入变量可以进行分段处理,将天气状况中最重要的气温因素进行量化处理并作为神经网络的一个输入量。这样就更加能够体现出实际负荷的变化情况。

2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告

2016年2月出版

正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质:人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理:利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即,AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代,2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局,2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟:人脑工程项目(HBP) (8) 2.2.2、美国:大脑研究计划(BRAIN) (8) 2.2.3、日本:大脑研究计划(Brain/MINDS) (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型,人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动,人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视,2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革,AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起,科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增,科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化,机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿,有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素,人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加,2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段,预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆:企业数量激增发展迅猛,机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新,创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景,未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业,软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域:IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域:Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域:Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域:Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域:Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑:短期看好应用开发领域,长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录

2017年人工智能+网络安全分析报告

(此文档为word格式,可任意修改编辑!)

正文目录 人工智能需要网络安全保护和限制 (5) 人工智能对网络安全需求程度高于互联网 (5) 人工智能需要网络安全限制边界 (6) 网络安全需要人工智能提升防护能力 (7) “人工智能+网络安全”出现频次急剧上升 (7) 防护边界泛网络化 (9) UEBA用于网络安全 (10) EDR用于网络安全 (12) 人工智能网络安全成为创投并购重点 (13) 2017前2月已有5家AI网络安全企业被收购 (13) 防止未知威胁的Invincea被Sophos收购 (13) UEBA技术的被惠普收购 (14) 关键IP用户行为分析的Harvest.ai日被亚马逊收购 (15) 值得关注的人工智能与网络安全公司 (16) 政策驱动网络安全下游需求 (17) 《网络安全法》实施将有法可依扩大市场空间 (17) 《工控安全指南》指明方向 (18) 工控信息安全是新增长点 (18) 三大潜在风险 (19) 工业控制系统潜在的风险 (19) 两化融合"给工控系统带来的风险 (20) 工控系统采用通用软硬件带来的风险 (20) 工控安全漏洞数回升 (20) 服务器系统和工控数据危害集中区 (21) 启明星辰绿盟科技引领工控安全 (22) 网络信息安全龙头启明星辰 (23) 领航网络信息安全 (23) 政府军队等客户的选择证明公司实力雄厚 (24) 外延收购扩大网络安全服务领域 (25) 安全产品是主力,数据安全是亮点 (27) 受益于并表和内生增长 (27)

相关建议 (30) 风险提示 (30) 图目录 图1:级别越高安全保障要求越高 (5) 图2:无人机撞击电线 (6) 图3:《西部世界》剧照 (7) 图4:“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图5:“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图6:传统网络安全原理 (9) 图7:人工智能时代网络安全需求 (9) 图8:数据泄密渠道和方式 (10) 图9:UEBA工作原理 (11) 图10:传统安全产品与AI安全产品比较 (12) 图11:Invincea首页 (14) 图12:niara官网 (15) 图13:Harvest.ai官网 (16) 图14:投资机器学习与人工智能的网络安全公司列表 (17) 图15:《网络安全法》出台有法可依解决三大问题 (18) 图16:工控安全三大风险 (19) 图17:2000-2016 年公开工控漏洞趋势图 (21) 图18:2000-2016 年公开工控漏洞主要类型统计 (21) 图19:国内工控安全厂商比较 (22) 图20:启明星辰产品和服务 (23) 图21:启明星辰收入构成 (24)

人工智能企业现状分析报告

人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来,我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商,致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位,其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一,自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来,一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。

人工智能作为一种通用目的技术(GPT),是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用,将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径,不断催生新的业态和新的商业模式,形成新的发展空间,同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 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,也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来,我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时,我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍,研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局,如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此,我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日,国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》,将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一;而时至11月,《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。

2017年面向大数据的人工智能技术综述报告

面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术,对其现状进行梳理,据此总结出目前所存在的问题及难点,并在上述研究和分析的基础上,探讨在大数据快速发展的背景下,人工智能技术的发展趋势和关键技术领域,就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨,提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据;人工智能;发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年,它从科学成果逐渐转化为商业应用成果,并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来,人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域,随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据,究竟会引爆怎样一种改变世界的力量?是更大的数据让人工智能凸显出独立性,还是更强的算法成就了机器的自我学习? 对于进入机器学习的时代,应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴,面对空前庞大的数据量,通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据,如何进行整合处理,将大数据用于实时分析并对未来预测,使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测,转化为有利的资源,俨然成为新的思潮。 1.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据?是技术领域发展趋势的一个概括,这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计,大量新数据无时不刻不在涌现,它们以每年50%的速度在增长,或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大,而且全新的支流也会越来越多。比方说,现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化,并可以通信。将这些通

2018年ICT产业人工智能行业分析报告

2018年ICT产业人工智能行业分析报告 2018年11月

目录 一、政策、技术、资金共同驱动,人工智能迎第三次浪潮 (3) 1、人工智能上升至国家战略层面,行业发展全面加速 (3) 2、技术变革促使人工智能突破产业应用瓶颈,推动产业爆发 (4) 3、资本不断涌入,助推AI技术及应用进一步走向成熟 (5) 二、AI作为全新的生产要素,即将为传统行业带来变革 (5) 1、人工智能作为全新的生产要素,将改变企业竞争及增长方式 (5) 2、人工智能的应用进展取决于数字化程度,高数字化行业将优先实现应用 6 3、AI推动安防行业进一步升级,拓宽行业成长空间 (7) 4、智能语音:AI时代的流量入口,科技巨头纷纷布局 (7) 5、自动驾驶:人类逐步交出操控权,提高安全系数 (8) 三、AI正在重塑ICT产业格局 (9) 1、AI颠覆芯片产业格局,行业进入群雄逐鹿阶段 (10) 2、人工智能的软件技术平台将是巨头的必争之地 (10) 3、云化是AI发展前提 (11)

政策、技术、资本三轮驱动,AI即将为传统行业带来变革。政策频繁加持,AI上升至国家战略层面;数据、算法和算力发展成熟,助力AI突破发展瓶颈;资本不断涌入,17年我国AI融资金额达645亿,融资事件达492起。人工智能作为全新的生产要素,将改变企业竞争及增长方式。据埃森哲数据,AI将助力企业提升38%的盈利水平,同时为16个行业带来额外14万亿美元的总附加值(2035年)。 在应用落地层面,人工智能的应用进展取决于数字化程度,数字化程度高行业将优先实现应用。目前来看安防、金融、汽车等行业落地最快,零售、旅游、地产等行业相对滞后。AI亦正在重塑ICT产业格局。 在AI芯片领域,传统厂商、互联网企业及初创公司等纷纷布局AI芯片领域,产业呈现群雄逐鹿的竞争格局;在AI技术平台领域,由于其技术壁垒高、马太效应强,且需要长期持续的的大规模研发资本投入,未来这一领域将是国际巨头间的博弈。 未来AI将成为基础设施,科技巨头将成为AI基础设施的提供者,普通企业拥抱人工智能的前提是先云化,这将不是IT支出转云服务支出“左右互搏”的零和游戏,而是行业未来发展的必然趋势。 一、政策、技术、资金共同驱动,人工智能迎第三次浪潮 1、人工智能上升至国家战略层面,行业发展全面加速 2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》,

人工智能报告分析

江苏大学 《人工智能》报告 设计题目人工智能报告 学生姓名叶澔鹏 指导老师赵跃华 学院计算机科学与通信工程学院专业班级信息安全1202班 学号 3120604053 完成时间2015年10月25日

摘要:知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种,在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词:知识人工智能(AI)知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一.知识的概念 知识(Knowledge)是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识,包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识。 经过人的思维整理过的信息、数据、形象、意象、价值标准以及社会的其他符号产物,不仅包括科学技术知识----知识中最重要的部分,还包括人文社会科学的知识、商业活动、日常生活和工作中的经验和知识,人们获取、运用和创造知识的知识,以及面临问题做出判断和提出解决方法的知识。 知识是把有关的信息关联在一起,形成的关于客观世界某种规律性认识的动态信息结构。 知识=事实+规则+概念 事实就是指人类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述,以及对事物之间关系的描述。 规则是指能表达在前提和结论之间的因果关系的一种形式; 概念主要指事实的含义、规则、语义、说明等。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道:实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践,知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识,是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶,故相应于一定的客观环境与条件下,只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时,知识的正确性就接受检验,必

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析 中投顾问发布的《2018-2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为,随着人工智能技术研究的逐步成熟,人工智能在各个领域的应用进程也将进一步加快。在发展基础成熟且市场应用潜力大的汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业内,人工智能将发挥重要的应用价值。 无人驾驶领域 驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。在感知层面,其利用机器视觉与语音识别技术感知驾驶环境、备识别车内人员、理解乘客需求;在决策层面,利用机器学习模型与深度学习模型建立可自动做出判断的驾驶决策系统。按照机器介入程度,无人驾驶系统可分为无自动驾驶(L0)、驾驶辅助(L1)、部分自动驾驶(L2)、有条件自动(L3)和完全自动(L4)五个阶段。目前,技术整体处于多个驾驶辅助系统融合控制、可监控路况并介入紧急情况(L2)向基本实现自动驾驶功能(L3)的转变阶段。 未来,完全的自动驾驶可以基于感知的信息作出应变,一边担任驾驶员的角色,一边提供车内管家的服务,还能应对其他各方面的需求和任务。 医疗图像分析 人工智能在医学影像的应用主要分为两个部分:第一部分是在感知环节应用机器视觉技术识别医疗图像,帮助影像医生减少读片时间,提升工作效率,降低误诊的概率;另一部分是在学习和分析环节,通过大量的影像数据和诊断数据,不断对神经元网络进行深度学习训练,促使其掌握“诊断”的能力。 一个典型的例子为贝斯以色列女执事医学中心(BIDMC)与哈佛医学院合作研发的人工智能系统。该系统对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率可达92%,与病理学家的分析结合时,其诊断准确率可以高达99.5%。 智能投资顾问 智能投顾是根据客户理财需求和资质信息、市场状况、投资品信息、资产配置经验等数据,基于大数据的产品模拟和模型预测分析等人工智能技术,输出符合客户风险偏好和收益预期的投资理财建议。 国内智能投顾的参与者众多,包括如银行系(如广发智投、招商摩羯智投)、基金系(如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财、天弘基金犇跑篮子)、大型互联网公司系(如百度金融、京东智投、同花顺)和第三方创业公司系(如弥财、蓝海财富、拿铁财经)等。 中投顾问·让投资更安全经营更稳健

人工智能行业调研分析报告

人工智能行业调研分析报告 摘要—— 该人工智能行业调研报告仅针对xx区域分析,时间2016-2017年度。 目前,区域内拥有各类人工智能企业663家,从业人员33150人。截至2017年底,区域内人工智能产值145901.24万元,较2016年122771.15万元增长18.84%。产值前十位企业合计收入64158.01万元,较去年54514.41万元同比增长17.69%。 ...... 主要通过增量带动,大力发展新兴产业,即紧紧依靠招商引资,招大商、引大资、引大智,培育和发展高端制造业,增添台州经济发展新动力。具体方向在哪里?《中国制造2025浙江纲要》明晰了我省11大产业发展重点领域,各地要坚持“工业立市”不动摇,瞄准高端和前沿产业,扩大开放,超前布局,积极参与长三角的合作与开发,积极融入全球制造业体系,主动参与国际竞争与合作,在每个领域努力寻求新的突破,打造一批国际竞争力领先的企业和产业集群。要顺应改革大势继续深化体制机制改革,加快建立有利于引导各类投资主体发展先进制造业的经济调控机制,并充分发挥市场在资源配置

中的决定性作用,撬动和激活充裕的民间资本,引导民间资本与实体经济结合,使得好项目获得资本的“青睐”和“浇灌”,激发有潜力企业的创新能力和创业激情,为制造业提供不竭动力和支撑。

第一章宏观环境分析 一、宏观经济分析 1、新常态下新旧力量将长期并存,原有优势和新优势双轮驱动。中国经济之所以在过去取得了令世人瞩目的成绩,一定是中国经济大方向选对了,一些因素一定会继续发挥重要作用。中国经济进入新常态,出现了很多新的特征和趋势,但并不意味着未来经济发展将完全不同以往。经济发展是连续的过程,不会因为开启了一扇窗,就会关掉一道门。新常态需要新思路和新方式,但不否定那些仍继续有效的做法。新常态下我国增长动力结构,将既不同于原 2、9月末,规模以上工业企业资产负债率为56.7%,同比降低0.4个百分点。其中,国有控股企业资产负债率为59%,同比降低1.6个百分点,国有企业降杠杆成效更为显著。何平指出,从9月份当月情况看,主要受工业产销增速放缓、价格涨幅回落、上年利润基数偏高等因素影响,工业利润增速比8月份减缓。值得一提的是,在工业企业利润新增中,主要来源属于钢铁、建材、石油、化工等传统中上游行业。数据显示,前三季度,钢铁行业利润增长71.1%,建材行业增长44.9%,石油开采行业增长4倍,石油加工行业增长30.8%,化工行业增长24.5%。5个行业合计对规模以上工业企业利润增长的贡

人工智能研究报告

人工智能研究报告 成员: E01214 祝激文 E01214 张荡荡 E01214116 潘学峰 E01214 贾鹏飞

基本信息 概念 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后,它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失,信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的,吸引其他的蚂蚁过来,这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路,他们会另辟蹊径,如果另开辟的道路比原来的其他道路更短,那么,渐渐地,更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后,经过一段时间运行,可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。 原理 设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点;再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼地编程,因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序!太复杂了,恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。 然而,事实并没有你想得那么复杂,上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行!为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情?答案是:简单规则的涌现。事实上,每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息,他们其实只关心很小范围内的眼前信息,而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策,这样,在蚁群这个集体里,复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律!那么,这些简单规则是什么呢? 问题 蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢?在没有蚂蚁找到食物的时候,环境没有有用的信息素,那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢?这要归功于蚂蚁的移动规则,尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先,它要能尽量保持某种惯性,这样使得蚂蚁尽量向前方移动(开始,这个前方是随机固定的一个方向),而不是原地无谓的打转或者震动;其次,蚂蚁要有一定的随机性,虽然有了固定的方向,但它也不能像粒子一样直线运动下去,而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性,尽量保持原来的方向,但又有新的试探,尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向,这可以看成一种选择的过程,也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确,而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。 当然,在有一只蚂蚁找到了食物的时候,大部分蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的。但不排除会出现这样的情况:在最初的时候,一部分蚂蚁通过随机选择了同一条路径,随着这条路径上蚂蚁释放的信息素越来越多,更多的蚂蚁也选择这条路径,但这条路径并不是最优(即最短)的,所以,导致了迭代次数完成后,蚂蚁找到的不是最优解,而是次优解,这种情况下的结果可能对实际应用的意义就不大了。 蚂蚁如何找到最短路径的?这一是要归功于信息素,另外要归功于环境,具体说是计算机时钟。信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多,因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条

相关文档
最新文档