国内人工智能行业全梳理
全球人工智能发展形势介绍
全球人工智能发展形势介绍一、全球主要国家人工智能战略布局各有侧重人工智能正处于发展的第三次“黄金时期”，人工智能相关研究正如火如荼地进行。
而此次人工智能的深入发展必将引领未来科技潮流，深刻改变世界面貌，对人类文明和世界格局产生深远影响。
为了在激烈的国际竞争中抢占人工智能发展的制高点，中国、美国、英国、德国、法国、日本和韩国等全球主要国家纷纷出台政策，扶持本国人工智能产业发展。
1.中国应用层发展迅猛，基础层相对薄弱党的十八大以来，人工智能相关产业发展逐渐上升为国家战略。
在顶层设计上，国家在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学、无人驾驶、智能机器人等软硬件领域综合布局，全面发展，战略分工明确，以求弯道超车。
但目前中国人工智能产业仍侧重于技术应用，在基础研发、关键核心技术等方面与美国等国家相比相对薄弱。
此外，中国在人工智能产业发展中的伦理道德风险研究和行业准则制定等方面还有待提升。
2.美国产业发展体系齐全，基础研发水平领先美国从政府到企业都极为重视人工智能所带来的机遇，在人工智能发展方面具有明显优势，互联网巨头集团式发展，推动软硬件系统协同演进，人工智能全面布局。
一方面，美国政府战略层面高度重视，通过加大政策支持、推动国会立法和加大研发投入等多项措施，不断巩固世界范围内的人工智能领先地位。
特朗普上任以来，美国政府更是从国家战略层面加紧布局，发布多项人工智能发展规划，重点布局互联网、芯片与操作系统等计算机软硬件以及金融、军事、能源等领域，大力扶持技术研发机构和各类实验室，为人工智能发展提供政策、法律、资金和人才等多方面保障，力图保持人工智能时代“领头羊”地位。
同时，美国政府时刻关注人工智能可能伴随的相关风险并加以保障。
另一方面，美国资本与政策共同发力，巨头企业形成集团式发展。
美国人工智能产业的蓬勃发展不仅得益于政府的支持，还与发达完善的风投和资本体系紧密相关。
从人工智能领域的融资规模来看，美国在全球占主导地位，所占比重超过60%。
人工智能教育 国内外 战略 梳理-概述说明以及解释
人工智能教育国内外战略梳理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述伴随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，人工智能教育成为了全球范围内的热门话题。
人工智能教育旨在培养学生的智能思维能力、创造力和实践能力，为他们未来的职业发展打下良好基础。
在这篇文章中，我们将对国内外人工智能教育的战略进行全面的梳理和分析。
随着我国教育事业的快速发展，人工智能教育逐渐引起了广泛关注。
在国内，人工智能教育的发展历程可以追溯到十多年前。
从最初的深度学习研究到现在的智能教育平台，我国的人工智能教育取得了显著成就。
政府也积极出台了相关政策，明确了人工智能教育的目标和方向。
而在国外，各国也纷纷推出了自己的人工智能教育战略。
主要国家如美国、英国、德国和加拿大等都在加大对人工智能教育的投入，并积极开展国际合作与交流。
这些国家在人工智能领域的研究成果和教育模式值得借鉴和学习。
本文将分别从国内和国外两个层面来探讨人工智能教育战略的发展现状。
首先，我们将回顾国内人工智能教育的发展历程，并介绍相关政策和目标。
然后，我们将对国外主要国家的人工智能教育实践进行梳理和分析。
最后，本文将对国内外的人工智能教育战略进行总结，并展望未来的发展趋势。
通过对人工智能教育战略的深入研究和分析，我们可以更好地了解人工智能教育在国内外的发展状况，为我国今后的人工智能教育制定合理的发展策略提供参考。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来探讨人工智能教育的战略，包括引言、正文和结论。
引言部分将提供对人工智能教育的概述，介绍该领域的发展背景和重要性。
同时，我们还会阐述本文的结构和目的，以便读者更好地理解本文的内容和意义。
正文部分将分为两个主要章节，依次介绍国内和国外的人工智能教育战略。
在国内部分，我们将回顾人工智能教育的发展历程，以及目前的目标和政策。
这将涵盖国内相关政府机构的倡议和推动，以及教育界和产业界的合作与努力。
然后，在国外部分，我们将探讨主要国家在人工智能教育领域的实践经验和战略举措。
2024年度人工智能简介
积极参与国际人工智能领域的合作与 交流，共同推动全球人工智能产业的 繁荣发展。
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THANKS
感谢观看
2024/2/2
28
监管与政策制定
探讨如何避免人工智能技术的军事化和武 器化，以及如何确保人工智能技术的和平 利用。
2024/2/2
加强人工智能技术的监管和政策制定，确保 技术的健康发展和社会稳定。
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06
总结与展望
2024/2/2
24
当前存在问题和挑战
数据安全与隐私问题
随着人工智能应用的广泛普及，个人和企业 的数据安全与隐私保护面临严峻挑战。
利用人工智能技术对投资者风险偏好、投资目标 等进行分析，提供个性化的投资建议和资产配置 方案。
风控管理
利用人工智能技术对金融机构的客户信用、交易 行为等进行分析和预测，实现风险控制和管理。
智能客服与营销
3
通过自然语言处理、语音识别等技术实现客户自 助服务和智能营销等功能，提升客户体验和营销 效果。
2024/2/2
12
自动驾驶汽车技术
环境感知
利用传感器和算法识别车辆周围 环境，包括道路、障碍物、交通
信号等。
决策规划
根据环境感知结果，制定车辆行 驶路径和速度等决策，并生成控
制指令。
控制执行
将控制指令发送给车辆执行系统 ，实现车辆的加速、减速、转向
等动作。
2024/2/2
13
医疗健康领域应用
2024/2/2
辅助诊断
2024/2/2
18
产业链上下游企业梳理
基础层企业
主要包括芯片、传感器、云计算等基础设施提供商，如英伟达、英 特尔、华为等。
软件技术《行业标准-人工智能》
行业标准-人工智能一、人工智能产业发展现状人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品、产业、业态、模式，从而引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体提升。
麦肯锡预计，到2025年全球人工智能应用市场规模总值将达到1270亿美元，人工智能将是众多智能产业发展的突破点。
通过对人工智能产业分布进行梳理，提出了人工智能产业生态图，主要分为核心业态、关联业态、衍生业态三个层次。
下面将重点对核心业态包含的智能基础设施建设、智能信息及数据、智能技术服务、智能产品四个方面展开介绍，并总结人工智能行业应用及产业发展趋势。
二、智能基础设施智能基础设施为人工智能产业提供计算能力支撑，其范围包括智能传感器、智能芯片、分布式计算框架等，是人工智能产业发展的重要保障。
1、智能芯片智能芯片从应用角度可以分为训练和推理两种类型。
从部署场景来看，可以分为云端和设备端两步大类。
训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，需要庞大的计算规模，主要使用智能芯片集群来完成。
与训练的计算量相比，推理的计算量较少，但仍然涉及大量的矩阵运算。
目前，训练和推理通常都在云端实现，只有对实时性要求很高的设备会交由设备端进行处理。
按技术架构来看，智能芯片可以分为通用类芯片(CPU、GPU、FPGA)、基于FPGA的半定制化芯片、全定制化ASIC 芯片、类脑计算芯片(IBM TrueNorth)。
另外，主要的人工智能处理器还有DPU、BPU、NPU、EPU 等适用于不同场景和功能的人工智能芯片。
随着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀，人工智能发展对计算性能的要求迫切增长，对CPU 计算性能提升的需求超过了摩尔定律的增长速度。
同时，受限于技术原因，传统处理器性能也无法按照摩尔定律继续增长，发展下一代智能芯片势在必行。
未来的智能芯片主要是在两个方向发展：一是模仿人类大脑结构的芯片，二是量子芯片。
智能芯片是人工智能时代的战略制高点，预计到2020 年人工智能芯片全球市场规模将突破百亿美元。
新一代人工智能四大趋势
新一代人工智能四大趋势当前，新一代人工智能技术正加速在各行业深度融合和落地应用，推动了经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的同时，其应用驱动的特征也为新一代人工智能产业带来旺盛的应用需求。
基于此，中国数字经济百人会与北京旷视科技共同编制了《新一代人工智能产业白皮书（2019年）》，梳理全球和我国新一代人工智能产业的发展现状。
1.全球产业规模增长步入稳定阶段全球新一代人工智能产业依赖强大的技术创新积累优势，以跨国大型科技企业为主导，充分发挥其强大的资源整合能力与持续创新功能。
2018-2022年的年均增长率达到31.6%。
2022年预计产业规模将超过1630.2亿美元。
2.基础层产业仍是核心引擎01定制化智能硬件推动全球基础层产业逐步爆发智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片。
规模化的行业应用需求亟待围绕垂直领域适配多样化的智能传感器，以满足云端智能的发展态势。
定制化智能硬件的蓝海市场加速全球基础层产业爆发，2022年产业规模将突破340亿美元。
02较高的技术成熟度促进全球技术层产业稳步增长技术的快速迭代推动产业在2007年至2014年进入了爆发式增长。
主要应用领域工业检测和测量逐渐趋于饱和，进入稳定增长期。
隨着技术层逐步从专用领域走入消费级场景应用，到2020年产业规模将突破400亿美元。
应用场景的拓展助推全球应用层产业迎来发展新机遇立足数据和用户习惯，不断寻找挖掘新的应用需求，关注垂直行业应用需求，有效细分目标市场。
预计到2022年应用层产业规模将达到854.6亿美元。
3.重点领域商业化应用加速落地我国新一代人工智能产业聚焦多元化的应用场景，瞄准交通、医疗、金融、安防等领域智能化改造升级的切实需求，集中选择一个或几个重点领域进行重点布局，通过优化场景设计率先推动实现商业化落地。
多样化应用引爆技术层产业步入快速增长期我国技术层产业率先在安防监控、智能家居及教育培训等特定领域，逐渐打造出具有应用深度的成熟产品和服务，并具备了与国际竞争者一较高下的能力;在计算机视觉和语音识别领域已逐步出现领航者。
人工智能产业政策梳理
人工智能产业政策梳理1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当前全球科技发展的热点领域之一，被认为具有革命性的影响和广阔的应用前景。
为了推动人工智能产业的发展，各国纷纷制定和完善相关政策，以支持和促进人工智能技术的研发和应用。
本文将对人工智能产业政策进行梳理，分析不同国家和地区的政策方向和举措，以及对产业发展的影响。
2. 中国的人工智能产业政策2.1 国家层面政策中国政府高度重视人工智能产业的发展，将其列为国家战略。
2017年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，明确了人工智能发展的目标和路径。
政策着重强调了人工智能在经济社会发展中的重要性，并提出了一系列支持措施，包括资金支持、人才培养、创新环境建设等。
此外，中国还设立了人工智能产业发展专项资金，用于支持相关项目的研发和应用。
2.2 地方层面政策除了国家层面的政策支持，中国各地方政府也纷纷推出相关政策，以吸引人工智能企业和人才。
例如，北京、上海、深圳等一线城市设立了人工智能产业园区，并提供优惠政策，如税收减免、场地补贴等，以吸引企业入驻。
此外，各地还积极推动人才培养和引进，设立了人工智能专业学院和科研机构，提供奖学金和补贴，吸引人才从事人工智能研究和创新。
2.3 人工智能伦理和安全政策随着人工智能技术的快速发展，伦理和安全问题也日益凸显。
中国政府意识到这一点，并出台了相关政策。
例如，中国制定了《人工智能伦理研究报告》，明确了人工智能应用中的伦理原则和道德底线。
此外，中国还加强了对人工智能安全的监管，制定了《人工智能安全工作指南》，要求企业在研发和应用人工智能技术时加强安全保障，防止数据泄露和滥用。
3. 美国的人工智能产业政策3.1 国家层面政策美国一直处于人工智能技术的领先地位，其政府也十分重视人工智能产业的发展。
2019年，美国政府发布了《人工智能战略计划》，旨在推动人工智能技术的研发和应用。
该计划提出了一系列政策举措，包括加大投资、加强人才培养、优化法律法规等。
人工智能发展白皮书
人工智能发展白皮书近年来，人工智能技术的快速发展和广泛应用，已经成为推动经济社会发展和提高生产力的重要力量。
为了深入探讨人工智能的发展趋势和未来方向，本白皮书梳理了相关领域的最新研究成果和经验分享，提出了一些具有前瞻性和可操作性的建议，旨在为我国人工智能行业的高质量发展提供科学依据和战略指导。
一、人工智能发展现状人工智能是一种通过计算机模拟人类智能行为的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向。
随着计算机算力和数据量的不断增加，人工智能在许多领域已经取得了显著成果，涉及金融、医疗、交通、制造、安防等多个领域。
在图像识别方面，人工智能已经能够识别出猫、狗等复杂图像，并在人脸识别、安防监控等领域得到广泛应用；在语音识别方面，人工智能可以实现自然语言交互、语音翻译等功能，拓展了人机交互的范畴；在自动驾驶领域，人工智能的应用也让无人驾驶成为了可能。
二、人工智能发展趋势1.多学科交叉融合。
人工智能需要信息学、数学、物理学等多个领域的知识支持，未来人工智能的发展将更加强调多学科交叉融合。
2.大数据为支撑。
人工智能需要大量的数据进行学习和训练，未来随着大数据的不断积累，人工智能将更加强大。
3.智能硬件普及。
未来智能硬件将逐渐普及，人工智能将在更多的场景中得到应用。
4.深度学习成为主流。
深度学习是目前最有效的机器学习方法之一，未来将成为人工智能领域的主流。
三、人工智能发展面临的挑战1.数据隐私和安全。
大数据的应用需要关注数据隐私和安全保护。
2.算法公正性和道德伦理。
人工智能的算法可能存在偏见，需要加强算法公正性和道德伦理建设。
3.人才短缺。
目前人工智能领域的高端人才相对稀缺，需要加强人才培养和引进。
四、人工智能发展战略建议1.加强人才培养和引进。
提高人工智能领域的科研人员和技术工人素质，加强国际人才引进与合作，提高人工智能领域的人才储备。
2.加强数据安全和隐私保护。
完善数据采集、存储、传输和使用的法律法规规范，加大数据安全和隐私保护力度。
人工智能行业年度总结智能化工厂的新突破
人工智能行业年度总结智能化工厂的新突破随着科技的迅猛发展，人工智能已经成为各行各业的热门话题。
在过去的一年中，人工智能在智能化工厂领域取得了一系列令人振奋的新突破。
本文将为大家梳理并总结这些重要进展。
I. 人工智能技术在智能化工厂应用中的推动作用智能化工厂作为人工智能技术应用的重要领域之一，有效地推动了工业生产的智能化和自动化发展。
通过人工智能技术，智能化工厂能够实现生产过程的高效优化，提高生产效率，降低人力成本，减少能源消耗。
在过去的一年中，聚焦于以下几个方面的技术进步成为了亮点。
1. 智能机器人的应用智能机器人作为智能化工厂的核心装备之一，在生产线上发挥着关键作用。
通过利用人工智能技术，智能机器人可以实现高度的自主感知和决策能力，提高生产线的灵活性和可调度性。
在过去的一年中，智能机器人在智能化工厂中的应用不断拓展，涵盖了物料运输、装配、包装等多个环节，为工业生产的智能化提供了强有力的支撑。
2. 数据分析与预测人工智能技术的另一个重要应用是数据分析与预测。
通过收集、整理和分析工厂的大量数据，人工智能系统可以快速准确地发现生产中的异常情况和潜在问题，并提供相应的优化建议。
在过去的一年中，智能化工厂越来越多地采用了基于人工智能的数据分析与预测技术，有效提升了生产线的稳定性和运营效率。
3. 算法的优化与创新人工智能技术的核心是算法。
在过去的一年中，智能化工厂领域不断涌现出新的算法优化和创新。
各类机器学习算法、深度学习算法等得到了广泛的应用和发展，为智能化工厂实现更高水平的自动化生产提供了有力的保障。
II. 智能化工厂的新突破在过去的一年中，智能化工厂在不断发展和突破的过程中，取得了一系列令人瞩目的成绩。
以下是其中的几个重要突破。
1. 智能化生产线的集成化通过人工智能技术，智能化工厂可以实现生产线的集成化，整合各种生产资源和装备，实现生产过程的高度优化和自动化。
在过去的一年中，智能化工厂的集成化程度不断提升，通过智能化生产线的搭建，不仅可以提升生产过程的效率，还能够更好地适应市场环境的快速变化。
人工智能 新能源五大龙头企业全梳理
人工智能新能源五大龙头企业全梳理人工智能新能源五大龙头企业全梳理1. 人工智能在新能源行业的应用在当今社会，人工智能已经渗透到了各行各业，其中新能源行业更是成为了人工智能的重要应用领域。
在新能源行业中，人工智能技术的应用可以提高发电效率、降低成本、优化能源利用等方面发挥巨大的作用。
人工智能技术也可以帮助新能源企业进行巨大的商业模式转变，提升企业竞争力。
2. 五大龙头企业梳理目前，新能源行业中存在着许多龙头企业，它们在人工智能的应用上已经取得了显著成就。
其中，五家具有代表性的龙头企业分别是：特斯拉、谷歌母公司Alphabet、海尔集团、我国电力集团、通用电气。
这些企业在人工智能技术上的研发和应用上有着不俗的表现，对于新能源行业的发展有着重要的意义。
3. 五大龙头企业在人工智能上的案例分析特斯拉在自动驾驶、电池技术和智能充电桩等方面都取得了显著的成就，其在人工智能技术的应用上也成为了业界的典范；谷歌母公司Alphabet在智能家居、能源管理等领域都进行了较为成功的实践，展现出了强大的技术实力；海尔集团在智能家电、智能家居等方面不断进行创新，为新能源行业带来了新的商业模式和产品创意。
我国电力集团和通用电气也分别在智能电网、智能能源管理等方面展现出了强大的技术实力和发展前景。
4. 人工智能在新能源行业的未来展望在未来，人工智能将继续在新能源行业发挥着重要的作用。
随着技术的不断进步，人工智能将帮助新能源企业更好地管理和利用能源资源，优化能源结构，实现能源的可持续发展。
人工智能也将推动新能源行业的创新发展，带来更多的商业机会和社会价值。
总结回顾通过对人工智能在新能源行业的应用和五大龙头企业的全面梳理分析，我们可以看到人工智能在新能源行业中的巨大潜力和发展前景。
五大龙头企业在人工智能技术上的实践案例也为新能源行业的发展提供了宝贵的经验和启示。
未来，随着人工智能技术的不断进步和新能源行业的深入发展，相信人工智能将会在新能源行业中发挥越来越重要的作用，为新能源行业的发展带来更多的惊喜和创新。
国内大模型梳理汇总表-概述说明以及解释
国内大模型梳理汇总表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以根据所要写的大模型进行具体描述，以下是一个示例：概述随着人工智能技术的不断发展，越来越多的大模型应运而生，在国内也出现了众多引人注目的大模型。
大模型旨在通过深度学习和大规模计算等技术，提供更精确和更高效的解决方案，以推动各个领域的发展和进步。
本文将对国内的一些重要大模型进行梳理和汇总，以帮助读者了解这些模型的特点和应用领域。
我们将从模型A和模型B两个方面进行介绍和分析，并探讨它们在不同领域的应用。
模型A是一款具有独特特点的大模型，其先进的算法和强大的计算能力使其在特定领域有着广泛的应用。
本文将详细介绍模型A的特点和其在实际应用中取得的成果。
同时，我们也将探索模型A在不同领域的应用，包括医疗、金融、交通等，以期为读者提供更全面的了解。
模型B是另一款备受关注的大模型，其在科学计算和数据处理方面具有突出优势。
本文将深入剖析模型B的特点和其在解决复杂问题上的表现。
我们还将探讨模型B在不同应用领域的潜力，包括自然语言处理、图像识别等，为读者呈现一个更全面的画面。
通过对这些国内大模型的梳理和汇总，读者可以更好地了解这些模型在不同领域中的应用情况和优势，为自己的实际工作和研究提供有益的参考。
同时，本文还将总结当前国内大模型的发展情况，并展望未来可能的发展方向，以期为读者提供更好的参考和指导。
在接下来的正文部分，我们将详细介绍模型A和模型B的特点、应用领域和案例。
最后，结论部分将对这些模型的优势和发展前景进行总结和展望。
希望本文能够帮助读者更好地了解国内的大模型，为其相关工作和研究提供一定的启示和支持。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以如下所示：1.2 文章结构本文将通过以下几个部分来进行介绍和梳理国内的大模型：2.正文部分：我们将详细介绍国内的两个大模型，分别是模型A和模型B。
针对每个模型，我们将探讨其特点和应用领域。
通过对这些大模型的深入了解，可以更好地了解它们在不同领域的应用和发展趋势。
人工智能政策梳理
人工智能政策梳理
人工智能作为一项重要的技术领域，近年来得到越来越多的关注和发展。
为了规范人工智能的发展和应用，各国和地区都发布了不同的政策和法规，以下是人工智能政策的梳理。
1. 美国
美国政府将人工智能列为国家战略优先事项，并制定“国家AI 倡议”计划。
该计划提出加强人工智能研发、加强AI专业人才培养、推进人工智能应用等方面的具体措施。
2. 欧盟
欧盟发布了《人工智能道德指南》，强调要确保人工智能的公正性、透明性、可解释性等，同时提出了一系列监管措施，包括设立人工智能专门机构、加强数据隐私保护等。
3. 中国
中国政府制定了《新一代人工智能发展规划》和《人工智能三年行动计划》，提出到2020年建立一批具有国际竞争力的人工智能企业和创新中心，到2025年建立广泛应用的人工智能产业体系等目标。
4. 日本
日本政府提出了“智能社会振兴战略”，旨在将人工智能、大数据等现代化技术应用于社会管理和各领域的创新。
此外，日本政府还设立了人工智能领域的专项研究资金，加强人才引进和培养等。
5. 加拿大
加拿大政府提出了“人工智能战略”，旨在加强人工智能的研究和应用，推进人工智能产业的发展和人才培养，实现“智能、繁荣、包容”的未来生活。
总之，各国和地区的人工智能政策和措施不尽相同，但都在努力推动人工智能的发展和应用，并致力于解决人工智能发展过程中存在的问题和风险。
人工智能系列深度报告：AIGC行业综述篇——开启AI新篇章
证券研究报告计算机2023年03月20日人工智能系列深度报告：AIGC行业综述篇——开启AI新篇章陈梦竹(证券分析师)陈凯艺(联系人)S0350521090003S0350121070080***************.cn***************.cn1核心提要本篇报告主要解答了以下问题：AI、AIGC当下发展处于什么阶段？未来将呈现怎样的趋势？AIGC的核心生产要素是什么？各生产要素的发展趋势如何？NLP、CV、ASR、TTS算法及发展？ChatGPT为何“火爆出圈”？AIGC包括什么？已有哪些产品？应用现状及前景如何?有哪些企业进行了布局？商业模式如何？◆行业发展：人工智能步入新发展阶段，逐步迈向AGI；AIGC拥抱人类，创造人机交互新变革，将迎来更多新机遇。
人工智能从理论发展分为四个阶段：规则导向、机器学习、深度学习、自主学习阶段，目前处于深度学习阶段；从应用成熟度可分为三个阶段：弱人工智能阶段（ANI）、强人工智能阶段（AGI）、超人工智能阶段（ASI），目前处于ANI阶段；从应用类型可分为四种：感知式AI与分析式AI应用较成熟，决策式AI近年来发展迅速，生成式AI迎来突破。
生成式AI，即AIGC，较传统内容创作模式UGC、PGC可实现更大数量、更高质量、更低单位成本，未来将从辅助创作生成趋向高度自动化自主创造。
此外，AIGC将赋能多领域，加速人机共生的建设，迎接更多机遇与挑战。
◆技术进步：算力是支撑，数据是瓶颈，算法迎来突破。
算力层，近年来大模型流行，模型参数量迅速膨胀，所需计算资源越来越大，算力是AIGC核心生产要素；而AI芯片全球短缺，美对华芯片制裁升级，我们认为国内短期算力充足，长期仍需要逐步实现AI芯片国产化替代。
数据是机器学习的核心，AI发展的瓶颈,数据决定模型质量的上限；大模型训练需要海量且优质数据，AI对数据训练集的消耗量远大于人类数据生产的速度，专业领域、图像视频等数据获取和标注成本也将越来越高，我们认为加速商业化，实现数据反哺是对提高数据量、降成本的重要解决办法。
人工智能专业学科内容梳理
人工智能专业学科内容梳理一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在研究和开发智能机器，使其能够模拟人类的思维和行为。
随着科技的不断发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛，成为了当今社会的热点话题。
本文将梳理人工智能专业学科的内容，以帮助读者更好地理解和学习该领域的知识。
二、人工智能基础知识1. 计算机科学基础：人工智能作为计算机科学的一个分支，学生需要具备扎实的计算机科学基础知识，包括数据结构、算法、计算机网络等。
2. 数学基础：人工智能涉及到大量的数学知识，如线性代数、概率论、统计学等。
学生需要具备良好的数学基础，以便理解和应用人工智能算法和模型。
三、机器学习1. 监督学习：监督学习是机器学习的一种常见方法，通过给算法提供标记好的训练样本，让机器能够学习到输入和输出之间的映射关系。
常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
2. 无监督学习：无监督学习是指从未标记的数据中学习，让机器能够自己找到数据之间的模式和关系。
常见的无监督学习算法包括聚类算法、关联规则挖掘等。
3. 强化学习：强化学习是一种通过与环境的交互学习来获得最佳行为策略的方法。
机器在环境中采取行动，通过不断尝试和反馈来优化策略。
著名的强化学习算法包括Q-learning、深度强化学习等。
四、自然语言处理1. 词法分析：词法分析是自然语言处理中的一个重要任务，其目标是将自然语言文本分解成一个个独立的单词或符号，并进行词性标注等处理。
2. 句法分析：句法分析是指对自然语言文本进行语法分析，分析句子中各个单词之间的关系和句子的结构。
3. 语义分析：语义分析是指对自然语言文本进行语义解析，理解句子的意思和上下文之间的关系。
常见的任务包括语义角色标注、命名实体识别等。
五、计算机视觉1. 图像处理：图像处理是指对图像进行处理和分析，常见的任务包括图像增强、图像滤波、图像分割等。
国内外国家人工智能发展战略-概述说明以及解释
国内外国家人工智能发展战略-概述说明以及解释1.引言1.1 概述人工智能（AI）已成为当前科技领域的热门话题，被广泛应用于各个领域。
为了在全球范围内推动人工智能的发展，国家纷纷制定了相关的发展战略。
本文将分析国内外国家在人工智能领域的发展战略，并对其目标和措施进行比较。
通过对比分析，可以了解到不同国家在人工智能领域的优势和劣势，并对未来的发展进行展望。
在国内，中国政府将人工智能发展定为重点战略，旨在加速科技创新、促进经济增长和推动社会进步。
中国人工智能发展战略的目标是成为全球人工智能科技和产业的领先者。
为了实现这一目标，中国政府出台了一系列政策和措施，包括加大资金投入、优化科研环境、加强人才培养等。
同时，中国还鼓励国内企业加强与国际合作，开展人工智能技术的研发与应用。
在国外，许多发达国家也将人工智能的发展纳入国家战略中。
例如，美国一直以来都是人工智能领域的研发和创新中心。
美国政府提出了“AI for America”战略，旨在推动人工智能技术的创新和应用，加速经济增长和科技竞争力的提升。
除了政府的支持，美国还拥有众多的科研机构和企业，在人才培养和科研合作方面处于领先地位。
与中国和美国相比，其他国家也在人工智能领域加大了投入。
例如，加拿大、英国、法国等国家也相继发布了国家人工智能发展战略。
这些国家在政策、资金、人才培养等方面提供了相应的支持和举措，力图在人工智能领域取得突破和创新。
总之，人工智能已经成为各国关注的焦点，并纳入了国家发展战略中。
各国在人工智能领域设定了不同的目标和重点，并采取了相应的政策和措施。
通过比较国内外的人工智能发展战略，可以发现不同国家在人才储备、科研创新、技术应用等方面的优势和不足。
未来，人工智能的发展将受到国际合作和竞争的影响，我们期待着人工智能领域的进一步突破和创新。
文章结构部分的内容如下：1.2 文章结构本文将按照以下结构进行叙述：首先，在引言部分概述人工智能发展的背景和意义，并简要介绍整篇文章的结构。
人工智能的专业学科内容梳理
人工智能的专业学科内容梳理人工智能是一门涵盖多个学科领域的专业。
以下是人工智能的主要学科内容梳理：1. 计算机科学：人工智能的核心是计算机科学，包括计算机体系结构、算法和数据结构、编程语言等基础知识。
学生需要掌握计算机的工作原理、编程技术和软件开发。
2. 机器学习：机器学习是人工智能的重要分支，研究如何使计算机自动学习和改进性能。
学生需要学习各种机器学习算法、模型评估和优化技术，以及应用机器学习于实际问题的实践。
3. 数据科学：数据科学是人工智能的基础，研究如何从大数据中提取有价值的信息。
学生需要学习数据分析和挖掘技术，了解统计学和数据可视化的基本理论和实践。
4. 知识表示与推理：知识表示与推理是人工智能的关键技术，研究如何将知识表示为计算机可处理的形式，并基于这些知识进行推理和推断。
学生需要学习逻辑、语义网络和专家系统等知识表示与推理方法。
5. 自然语言处理：自然语言处理是人工智能的重要应用领域，研究如何使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
学生需要学习自然语言的语法和语义分析、信息检索和机器翻译等技术。
6. 计算机视觉：计算机视觉是人工智能的另一个重要应用领域，研究如何使计算机能够感知和理解图像和视频。
学生需要学习图像处理、目标检测和识别、三维重建等计算机视觉技术。
7. 智能机器人：智能机器人是人工智能的跨学科应用领域，研究如何使机器人能够感知、学习和决策。
学生需要学习机器人技术、传感器融合、路径规划和机器人控制等知识。
除了以上主要学科内容，人工智能的专业学科还涉及伦理、法律、社会影响等方面的研究。
人工智能的发展和应用也需要与其他学科领域进行交叉和合作，以解决复杂的实际问题。
2019-2023年中国人工智能产业总体发展规划和总结
本报告总结了2019-2023年中国人工智能产业的发展规划，包括技术趋势、生 态建设、重点领域、政策支持等方面的内容。
产业总体发展规划
技术创新
推动人工智能核心技术的研发与应用，提高产 业自主创新能力。
国际合作
加强与国际组织和企业的合作，促进人工智能 产业的国际交流与合作。
深度学习技术的不断突破将推动人工智能产 业的发展。
2 图像识别
图像识别技术的进步将为人工智能在医疗、 安防等领域的应用提供支持。
3 自然语言处理
自然语言处理技术的创新将使智能助手、智 能客服等应用更加智能化。
4 智能硬件
智能硬件的快速发展将为人工智能产业的应 用提供技术支持。
人工智能产业发展机遇和挑战
1
机遇
人工智能产业的快速发展将为经济社会发展带来巨大机遇。
2
挑战
人工智能产业面临着技术、隐私、安全等方面的挑战。
人才培养
加强人才培养体系建设，培养具有人工智能专 业背景的高素质人才。
政策支持
制定相关政策，为人工智能产业的发展提供有 效的支持和保障。
人工智能技术及应用趋势分析
机器学习
基于大数据和算法的机器学习技 术将推动人工智能应用的快速发 展。
自然语言处理
自然语言处理技术的进步将为人 工智能在语音识别、翻译和智能 助手等领域的应用打下基础。
2 创新能力
具备创新能力的企业能够不断推出具有市场 竞争力的人工智能产品。
3 合作伙伴
与优秀的合作伙伴合作，共同推动人工智能 产业的发展。
4 市场资源
充足的市场资源和渠道能为企业提供重要的 支持和保新
不断推出具有颠覆性影响的人工 智能技术和产品。
《2019年国内外人工智能相关政策梳理》
经过多年的快速发展,人工智能技术呈现出了对社会与行业巨大的变革能力,已被普遍认为是第四次工业革命的关键技术和主要推力㊂最近三年,人工智能获得了持续快速的发展,2019年人工智能仍然保持着强势的延续,得到了蓬勃发展㊂无论是政策㊁产业,还是关键技术研究㊁应用场景呈现等,都在全面㊁快速㊁深入地推进㊂1.1国内外人工智能相关政策梳理1.1.1国际上推动人工智能发展的政策动态人工智能在科技㊁产业和社会变革等方面表现出的巨大潜力得到了国际社会广泛的认同,世界主要经济体纷纷推出涉及人工智能的国家政策㊂来自中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟发布的‘全球人工智能战略与政策观察(2019)“中指出, 自2013年以来,全球已有美国㊁中国㊁欧盟㊁英国㊁日本㊁德国㊁法国㊁韩国㊁印度㊁丹麦㊁芬兰㊁新西兰㊁俄罗斯㊁加拿大㊁新加坡㊁阿联酋㊁意大利㊁瑞典㊁荷兰㊁越南㊁西班牙等20余个国家和地区发布了人工智能相关战略㊁规划或重大计划㊂欧盟28国2018年签署‘人工智能合作宣言“共推人工智能发展;东盟正在计划制定‘东盟数字融合框架行动计划“,促进人工智能合作发展 ㊂国际社会推出的人工智能政策呈现出以下态势㊂1.以美国㊁英国为主的发达国家在加速推进人工智能,新兴国家正积极跟进2019年美国㊁英国等国家进一步升级了各自的国家战略㊂以美国为例,在对人工智能深度评估的基础上,美国于2019年对2016年版的‘人工智能战略“做出了更新,基本概况如表1-1所示㊂表1-1美国‘人工智能战略“不同版本的战略要点更新情况在上述7条战略更新的基础上,美国于2019年还提出了战略8,即 扩大公私合作,加速人工智能的发展 ,这反映了公私合作伙伴关系对研发人工智能日益重要㊂发达国家对人工智能的高度重视引起了新兴国家的极大关注㊂印度㊁俄罗斯等国家纷纷加入了对人工智能的战略布局,先后发布了各自国家的人工智能战略㊂2.人工智能战略布局正在从几年前少数大国关注,走向2019年全球布局的新格局(见图1-1)图1-1主要经济体人工智能战略发布(源自中国信息通信研究院等发布的‘全球人工智能战略与政策观察(2019)“)3.人工智能政策正由过去重点关注基础理论㊁技术应用与行业落地等层面的协同推进,拓展为重点关注人工智能的安全利用与治理例如,2018年加拿大G7峰会(西方七国首脑会议)发布的‘沙勒瓦人工智能未来的共同愿景“提出,要 致力于推广以人为本的人工智能和其商业应用,并继续推进适当的技术㊁道德和技术中立的举措 ㊂2019年5月,O E C D(O r g a n i z a t i o n f o rE c o n o m i cC o-o p e r a t i o na n dD e v e l o p m e n t,经济合作与发展组织)37个成员国及阿根廷㊁巴西等共42国投票通过了人工智能指导原则,以规范各国开发和利用人工智能的行为㊂2019年6月,G20(二十国集团)部长级会议通过‘G20人工智能原则“,推动建立可信赖人工智能的国家政策和国际合作㊂2019年6月,中国国家新一代人工智能治理专业委员会在北京发布了‘新一代人工智能治理原则 发展负责任的人工智能“,明确提出和谐友好㊁公平公正㊁包容共享㊁尊重隐私㊁安全可控㊁共担责任㊁开放协作㊁敏捷治理八条原则㊂1.1.2国内推动人工智能发展的政策情况自2017年国务院发布‘新一代人工智能发展规划“以来,我国人工智能政策处于持续加码态势㊂1.近三年国务院政府工作报告中涉及人工智能的相关表述从近三年国务院政府工作报告中涉及人工智能的相关表述看,国家对人工智能的重视程度日益加深,如表1-2所示㊂表1-2近三年国务院政府工作报告中涉及人工智能的表述续表2.各部委推进人工智能发展的行动为落实好‘新一代人工智能发展规划“提出的战略目标,积极推动人工智能在我国各行各业的快速落地,近年来国家相关部门密集出台相关政策,如表1-3所示㊂表1-3近两年国家有关部委发布的人工智能政策文件除上述政策外,科学技术部于2019年8月公布了最新一批国家新一代人工智能开放创新平台名单,这支被称为 人工智能国家队 的成员已增加到15家,覆盖自动驾驶㊁城市大脑㊁医疗影像㊁智能语音㊁智能视觉㊁基础软硬件㊁智能供应链㊁图像感知㊁视觉计算等多个领域的应用场景㊂从政策文件看,政策内容覆盖人工智能基础㊁经济㊁民生㊁行业㊁人才布局等方方面面,政策的密集出台,对推动人工智能在我国经济民生领域快速而有质量地发展具有积极重要的导向作用㊂其中, 2019年11月,国家发展和改革委员会发布的‘产业结构调整指导目录(2019年本)“,提及 智能 关键词有94个,涉及水利㊁钢铁㊁煤炭㊁石化化工㊁建材等数十个领域,间接提及人工智能产品及技术的鼓励类条目多达百余条,这为社会各行业转段升级提供了有力支撑㊂3.政策驱动下各省市发布人工智能的政策情况在由科学技术部新一代人工智能发展研究中心等单位联合发布的‘中国新一代人工智能发展报告2019“中指出,自2017年‘新一代人工智能发展规划“发布以来,全国已有19个省(自治区㊁直辖市)发布了26项人工智能专项政策,并提出了各自的发展定位与目标,如表1-4所示㊂表1-4部分省市出台的人工智能政策从上述不同层面出台的政策看,在国内经济正处于新旧动能转换的关键窗口期,政府正在大力推动人工智能在社会各个领域的深度布局㊂1.2国内外人工智能技术发展概况1.2.1人工智能学术研究总体态势人工智能的快速发展,在技术与理论层面,离不开学术界的持续㊁深度研究与拓展㊂1.论文与活动方面近几年,学术界对人工智能的研究与探索,一直处于高度活跃状态㊂来自斯坦福大学发布的‘2019人工智能索引报告“(2019A I I n d e xR e p o r t)指出,从1998年到2018年,同行评议的人工智能论文数量增长了300%以上,占同行评议期刊出版物的3%,占已发表会议论文的9%;而人工智能会议的出席人员也越来越多,2019年,仅神经信息处理系统大会(N e u r I P S,全球最受瞩目的人工智能和机器学习领域的顶级盛会之一)就有13500人参加,比2018年增长41%,比2012年增长800%㊂A A A I(t h eA s s o c i a t i o n f o r t h eA d v a n c e o fA r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e,美国人工智能协会)和C V P R[I E E E (I n s t i t u t eo fE l e c t r i c a la n d E l e c t r o n i c sE n g i n e e r s,国际电气与电子工程师协会)C o n f e r e n c eo n C o m p u t e rV i s i o na n dP a t t e r nR e c o g n i t i o n,I E E E国际计算机视觉与模式识别会议]会议出席人员也增长了30%㊂在中国知网(C N K I)平台中,以主题关键词 人工智能 进行搜索,2014年1月1日至2019年12月16日期间,中国本地学者发表的人工智能相关论文总量如图1-2所示㊂通过图表我们能看出,中国学者在人工智能的学术研究方面,一直处于高位增长㊂2.专利申请与公开情况我们以 人工智能 深度学习 机器学习 等关键词,在中国智慧芽专利数据库中检索,按年度处理得到图1-3㊂通过图表,我们感受到世界范围内涉及人工智能的专利公开量正在快速攀升㊂。
人工智能中下游发展
人工智能中下游发展一、人工智能的3个层次现在很多业界人士都对强人工智能和弱人工智能有很清晰的定义,其实强的人工智能还是存在比较遥远的探索阶段，它是关于自我意识方面比较深层次的探索，我们关注最多的是弱的人工智能。
弱的人工智能有三个定义，它主要具备了3C特性，第一个就是人工智能通过深度学习和神经网络算法，能够对人类的一些知识感知实现机器理解。
第二个就是机器视觉和语音识别，能够通过机器对外界的行为进行一个感知。
第三，协作的关系。
这个协作是指运动器官，通过机器外部控制器完成人类对他指令行为习惯的驱使，这是3C的特征。
整个产业链定位分为三个层次：第一是最下层的基础设施层，很多的机器视觉，包括语音识别需要很多的算法、硬件计算平台和一些软件的开发平台，还有刚才说的图像库资源，包括语音识别库资源，都是有基础设施层的布局。
第二个是技术研发层面，涵盖了包括机器学习、语音识别和机器视觉，还有智能机器人等三到四个重要的纬度，其中汉柏科技，在机器视觉领域做得就非常出色。
第三个是应用层，在人工智能产业行业应用最主要几个应用领域中，机器视觉的应用领域非常深、非常多，从整个产业链的全景图来讲，中国的人工智能产业处在快速的生态的构建期。
从整个机器视觉的领域来讲，它是处在快速的重构期，通过市场分析来看，机器视觉并不是特别新兴的领域，这从最早图像处理衍生到现在，市场上有很多大的厂商对智能安防和交通做了很久的深耕，他们最开始不是做机器视觉、人脸识别起家的，在这几个行业中很多厂商都处于并驾齐驱、快速发展阶段。
通过对产业全景图梳理的大体的框架可以看到，整个人工智能全产业链包括基础设施、技术研发和应用层三个层面。
二、人工智能中下游发展（一）中游技术层作为人工智能产业的核心，主要依托基础层的运算平台和海量数据资源进行识别训练和机器学习建模，以开发面向不同领域的应用技术，对应用层的产品智能化程度起着决定性作用。
根据技术层级分为通用技术层、AI软件框架层和算法模型层。
人工智能领域专利报告
人工智能领域专利报告
一、人工智能领域的专利报告
人工智能领域是当今最为火热的领域之一，近年来大量的企业和研究机构都将目光聚焦在了人工智能领域，并投入了大量的资源来发展这一领域。
与此同时，产生在这一领域的新技术、新产品和新服务也将会被广泛申请专利保护。
本报告旨在梳理人工智能领域的专利保护现状，为公众提供一份全面的参考信息。
1.专利拥有情况
根据专利数据报告，截至2024年7月，中国持有的人工智能专利已超过14.4万件，其中包括发明专利、实用新型专利、外观设计专利等。
其中，发明专利的数量最多，接近1.2万件，占全部数量的80%。
此外，实用新型专利与外观设计专利的数量也相当可观，分别约为3.2万件和2.5万件。
从行业层面上看，IT企业是拥有人工智能专利的主要行业。
截至2024年7月，中国IT企业的人工智能相关专利数量约有1.9万件，占整个领域专利总数的13.4%。
其次是金融行业的人工智能技术，专利数量约为1.3万件。
紧随其后的是制造业，其拥有的专利数量大约有1.1万件。
2.专利活跃度
从活跃度来看，中国的人工智能行业仍处于发展的阶段，从2024年开始，得到了持续的投资和支持，使得本领域的专利申请量从2024年的1.4万件，增长至2024年的14.4万件。