人工智能行业研究分析报告
人工智能产业研究报告
人工智能产业研究报告目录1. 人工智能产业发展现状分析1.1 人工智能产业整体发展趋势1.2 人工智能在各行业的应用情况2. 人工智能产业发展的影响因素2.1 政策法规对人工智能产业的影响2.2 技术创新对人工智能产业的推动2.3 人才储备对人工智能产业的支撑3. 人工智能产业发展的趋势预测3.1 人工智能产业在未来5年的发展预期3.2 人工智能产业的国际合作前景1. 人工智能产业发展现状分析1.1 人工智能产业整体发展趋势人工智能产业在近几年呈现出快速增长的态势，各国纷纷加大对人工智能技术研发和应用推广的投入。
全球范围内，人工智能产业正逐步崛起成为经济的新引擎，对未来经济发展产生深远影响。
1.2 人工智能在各行业的应用情况人工智能技术在金融、医疗、教育、交通等各行业的应用正在逐步深入，改变了传统行业的运作模式，提高了工作效率和服务质量。
未来人工智能在各个领域的应用前景广阔。
2. 人工智能产业发展的影响因素2.1 政策法规对人工智能产业的影响政府相关部门出台的政策法规对人工智能产业发展起着重要引导作用，有利于规范市场秩序、促进科技创新，为人工智能产业的健康发展提供保障。
2.2 技术创新对人工智能产业的推动技术创新是人工智能产业发展的关键推动力量，各企业不断加大对人工智能技术研发的投入，推动了人工智能产业不断向前发展。
2.3 人才储备对人工智能产业的支撑人才是推动人工智能产业发展的核心资源，需加强人才培养和引进工作，建立完善的人才梯队，促进人工智能产业的持续健康发展。
3. 人工智能产业发展的趋势预测3.1 人工智能产业在未来5年的发展预期未来5年，人工智能产业将持续保持快速增长态势，技术将更加成熟，应用领域将进一步扩大，市场规模将进一步壮大，为经济发展注入新活力。
3.2 人工智能产业的国际合作前景人工智能产业的国际合作将更加密切，各国将加强技术研发、产业合作，共同应对全球性挑战，共同推动人工智能在全球范围内的发展。
2024年中国人工智能产业研究报告_7
2024年中国人工智能产业研究报告_7
中国人工智能产业发展现状
2024年，中国人工智能产业继续快速发展，从技术、产业、市场等多个维度取得突破。
根据中国人工智能产业发展研究中心的统计数据，2024年，中国人工智能产业的总投资金额达到694.26亿元，同比增长约54.5%，复合增长约19.2%，投资规模总量已经成为全球第三，其中前4名行业分别为互联网、电子商务、物流电商和人工智能。
此外，根据中国电子信息产业发展研究院的研究，截止2024年底，中国已经建立了3600家人工智能企业，涉及智能硬件、智能软件、机器学习、自然语言处理等领域，其中半数以上的企业都有来自国外投资者的投资。
与此同时，从2024年开始，中国也出台了相关政策，推动技术研发和产业发展。
技术进步和产业发展
中国人工智能产业的技术进步已经对世界产生了广泛的影响，中国正在积极推动其人工智能技术的改进。
从2024年到2024年，中国AI的新论文和新专利数量都排名世界第一，技术的改进为汽车、航空、金融等多个领域带来了重大突破。
例如，中国已经取得了在汽车行业的重大突破，有望使用AI来提高汽车的性能，开发更多智能化的自动驾驶车辆，并帮助加速智能网联汽车的普及。
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。
2024中国人工智能产业研究报告
2024中国人工智能产业研究报告标题：2024中国产业研究报告一、引言随着科技的飞速发展，人工智能(AI)逐渐深入到各个行业和领域，改变着我们的生活方式，推动着社会进步。
特别是在中国，AI产业已经成为经济持续发展的重要驱动力。
本报告将对中国2024年人工智能产业的现状、发展和未来趋势进行深入研究和分析。
二、中国AI产业的现状中国AI产业在过去的几年中一直保持快速增长。
这主要得益于政府的支持，强大的科研实力，以及广阔的市场需求。
在基础技术领域，中国的AI芯片、深度学习框架等方面已经达到世界领先水平。
此外，中国在人脸识别、语音识别、自然语言处理等应用领域也取得了重大突破。
三、中国AI产业的发展趋势1、AI芯片市场：随着物联网、云计算、大数据等技术的快速发展，AI芯片市场将进一步扩大。
据预测，到2024年，中国AI芯片市场规模将达到300亿美元。
2、自动驾驶：自动驾驶技术正在快速发展，中国的自动驾驶市场规模也在不断扩大。
预计到2024年，中国自动驾驶市场规模将达到100亿美元。
3、智能制造：随着工业4.0的到来，智能制造正在成为制造业的核心。
中国政府对智能制造的大力支持将推动这一市场的快速发展。
预计到2024年，中国智能制造市场规模将达到200亿美元。
四、中国AI产业的挑战尽管中国AI产业正在快速发展，但也面临着一些挑战。
例如，数据安全和隐私保护问题，AI技术带来的就业问题，以及技术伦理问题等。
五、结论中国的人工智能产业在过去的几年中取得了显著的发展，预计到2024年，这个产业将继续保持快速增长。
然而，也面临着一些挑战。
这将需要政府、企业和社会共同应对和解决。
同时，中国AI产业的发展也将对全球人工智能产业产生重要影响。
六、建议和展望1、加强AI教育和培训：为了应对AI带来的就业问题，政府和企业应加强AI教育和培训，帮助劳动者适应新的工作环境。
2、强化数据安全和隐私保护：政府应制定更严格的法规，保护个人数据和隐私。
人工智能行业发展前景调研报告
人工智能行业发展前景调研报告摘要：人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一种新兴技术，正在迅速发展。
本报告通过调研与分析，旨在展示人工智能行业的发展前景以及对各行各业的影响。
从技术、应用和市场三个方面进行全面解析，为投资者、企业和相关行业提供决策参考。
第一章技术趋势与创新1.1 人工智能的定义与分类人工智能是指计算机系统基于大数据和算法，模仿人类智能进行推理、学习和决策的能力。
根据其应用领域和技术手段，可以将人工智能分为强人工智能和弱人工智能两类。
1.2 关键技术与研究热点人工智能的快速发展离不开以下关键技术的支持：机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。
近年来，研究者们将重点放在了增强学习、迁移学习、生成对抗网络（GAN）等领域，这些领域的突破将进一步推动人工智能技术的创新与发展。
第二章应用场景与发展趋势2.1 人工智能在金融行业的应用人工智能技术在金融风控、交易预测和客户服务等方面有着广泛的应用，并且不断创造着利润和效益的提升。
未来，人工智能还将有望在金融投资、保险精算等领域发挥更大的作用。
2.2 人工智能在医疗健康领域的应用人工智能在医疗领域具有巨大的潜力，可以帮助医生进行病例分析、辅助诊断和药物研发等工作。
此外，人工智能还可以通过智能医疗设备和远程医疗来改善医疗资源的分配和利用效率。
2.3 人工智能在交通运输领域的应用人工智能在交通运输行业的应用范围广泛，包括智能驾驶、交通拥堵优化和智能物流等。
随着自动驾驶技术的突破与普及，人工智能将大大提高交通安全性和运输效率。
第三章市场发展与机遇挑战3.1 市场规模与发展前景据统计，全球人工智能市场预计将在2025年达到1.9万亿美元。
云计算、大数据和物联网技术的快速发展将为人工智能市场提供持续增长的动力。
3.2 技术创新与产业投资各国政府和企业纷纷加大对人工智能的研发投入，人才培养和产业布局成为当前关注焦点。
同时，科技巨头也在人工智能领域进行大规模的收购和投资，加快技术创新和市场拓展。
2023年人工智能行业研究报告
2023年人工智能行业研究报告人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是当前全球科技领域重要的前沿技术之一，也是未来科技与经济发展的重要推动力量。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能行业在2023年有望迎来新的发展机遇和挑战。
一、行业概述2023年，人工智能行业将进入技术和应用双轮驱动的快速发展阶段。
在技术方面，人工智能算法的不断深化、硬件设备的不断升级以及数据基础的逐渐完备将推动人工智能技术创新，并广泛应用于各行各业。
在应用方面，人工智能将进一步渗透到智能制造、医疗健康、金融服务、智慧城市等领域，提高生产效率和服务质量，推动经济社会发展。
二、产业发展态势2023年，人工智能产业将呈现出以下几个发展态势：1. 技术创新驱动产业升级。
人工智能技术的不断创新将推动人工智能产业从基础研究向应用转化，从单一应用向复合应用扩展。
例如，深度学习、自然语言处理、机器视觉等技术将得到更广泛的应用，推动人工智能在自动驾驶、智能医疗、智慧金融等领域的快速发展。
2. 产业生态进一步完善。
2023年，人工智能产业生态将更加健全。
各类企业将形成以大型科技公司为核心，涵盖了硬件设备、云计算平台、算法研发、智能应用等多个环节的完整产业链。
与此同时，人工智能产业将与传统产业深度融合，形成新的商业模式和协同创新机制。
3. 国际竞争格局加剧。
随着全球各国在人工智能领域的重视程度不断提升，2023年人工智能产业的国际竞争将更加激烈。
美国、中国、欧洲等地的人工智能产业将成为全球竞争的主要力量。
同时，中国的人工智能产业将通过人才培养、政策支持和国际合作等手段提升自身竞争力。
三、发展面临的挑战2023年人工智能行业的发展离不开以下几个挑战的应对：1. 数据安全和隐私保护。
随着人工智能应用的广泛拓展，数据安全和隐私保护问题日益引起关注。
人工智能企业需要加强对数据的安全管理，建立起健全的数据隐私保护体系，提高用户信任度和数据使用的合规性。
人工智能行业研究报告
人工智能行业研究报告在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最具创新性和影响力的领域之一。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险预测，人工智能的应用已经渗透到我们生活的方方面面。
然而，要深入了解人工智能行业，不能仅仅局限于其常见的算法和训练模式，还需要从更宏观的角度去审视其发展现状、面临的挑战以及未来的趋势。
一、人工智能的定义与发展历程人工智能，简单来说，就是让机器模拟人类的智能行为和思维方式。
其发展可以追溯到上世纪 50 年代，当时的研究人员就开始探索如何让计算机具有智能。
但在随后的几十年里，由于技术限制和过高的期望，人工智能的发展经历了多次起伏。
直到近年来，随着计算能力的大幅提升、海量数据的积累以及算法的不断创新，人工智能迎来了真正的爆发式发展。
深度学习技术，特别是卷积神经网络和循环神经网络，在图像识别、语音处理、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成果。
二、人工智能的主要应用领域（一）医疗保健人工智能在医疗领域的应用潜力巨大。
例如，通过对医学影像的分析，帮助医生更准确地检测疾病；利用机器学习算法预测疾病的发生和发展，为个性化医疗提供支持；智能医疗助手可以为患者提供在线咨询和初步诊断建议。
（二）金融服务在金融行业，人工智能用于风险评估、欺诈检测、投资决策等方面。
它能够快速处理大量的交易数据，识别异常模式，提高金融机构的风险管理能力和运营效率。
（三）制造业人工智能可以优化生产流程，实现智能制造。
通过预测设备故障，进行质量检测，提高生产的自动化程度和产品质量。
（四）交通运输自动驾驶是人工智能在交通运输领域的重要应用方向。
此外，智能交通管理系统能够优化交通流量，减少拥堵。
（五）教育个性化学习平台根据学生的学习情况和特点，提供定制化的教育内容和学习计划，提高学习效果。
三、人工智能行业的发展现状目前，全球范围内的科技巨头和初创企业都在积极布局人工智能领域。
美国的谷歌、亚马逊、微软等公司在人工智能的研发和应用方面处于领先地位。
人工智能行业研究报告材料
人工智能行业研究报告材料一、引言人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）作为当今科技领域的热门话题，正以前所未有的速度改变着我们的生活和社会。
从智能手机中的语音助手到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融风险预测，人工智能的应用无处不在。
然而，要深入了解人工智能行业，不能仅仅局限于其常用的算法和训练模式，还需要从更宏观的角度进行分析和研究。
二、人工智能的定义与发展历程人工智能是指让计算机模拟人类智能的技术。
其发展可以追溯到上世纪 50 年代，经历了多次起伏。
早期的人工智能研究主要集中在逻辑推理和符号处理等方面，但由于计算能力和数据的限制，进展较为缓慢。
直到近年来，随着大数据的兴起、计算能力的提升以及深度学习算法的突破，人工智能迎来了爆发式的发展。
深度学习算法，特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称 RNN），在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。
三、人工智能的核心技术（一）机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一，它使计算机能够自动从数据中学习模式和规律。
常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习。
监督学习通过已有的输入和输出数据进行训练，以预测未知的输出。
例如，通过大量的房价数据和相关特征，训练模型来预测新房屋的价格。
无监督学习则是在没有明确输出的情况下，让计算机自动发现数据中的模式和结构。
聚类分析就是一种常见的无监督学习方法。
强化学习通过让智能体在与环境的交互中不断尝试和学习，以获得最优的策略。
（二）深度学习深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，它具有多层结构，可以自动提取数据中的特征。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
例如，在图像识别中，深度学习模型能够准确识别各种物体和场景；在语音识别中，能够将人类的语音转换为文字；在自然语言处理中，能够进行文本分类、情感分析和机器翻译等任务。
人工智能行业研究报告
人工智能行业研究报告一、行业概述人工智能技术是研究、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科学技术。
人工智能技术是具有显著产业溢出效应的基础性技术，可以在城市治理、医疗、工业、农业、商业、金融、教育等领域取得广泛应用，催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革。
人工智能行业的产业链可以分为基础设施层、技术平台层和场景应用层。
基础设施层是人工智能行业发展的基石，具体包括支撑计算、网络、存储、感知等功能的芯片、硬件设备、系统和软件等，它的任务是保障人工智能算法和系统功能的数据传输和存储、算法训练和推理等物理实现。
技术平台层是人工智能行业发展的核心驱动力，依托海量数据和强大算力进行深度学习训练和机器学习建模，以解决机器的“看”、“听”、“理解”问题，相关技术主要包括计算机视觉、语音技术、自然语言理解等；场景应用层建立在基础设施层与技术平台层的基础上，融合大数据和分布式计算技术，解决现实行业问题，解锁行业的人工智能应用场景。
近年来，随着计算机视觉技术、语音技术、自然语言理解技术等人工智能技术的快速发展，人工智能与传统行业的融合正持续加速，人工智能对传统的城市管理、医疗健康、园区管理、安全生产、交通出行、自动驾驶等场景正在产生全面影响。
人工智能行业产业链二、行业发展概况自1956年达特茅斯会议上首次提出人工智能概念以来，人工智能技术与应用已经发展60多年。
在半个多世纪的发展历程中，由于受到算法、算力、存储水平等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。
2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了巨大突破，人工智能行业进入第三次发展浪潮。
目前，人工智能技术在各个行业中有着广泛和深入的应用，具有巨大的发展前景。
根据沙利文咨询的统计预测，2019年全球人工智能行业的市场规模约为1,917亿美元，预计2024年全球市场规模将达到6,157.2亿美元，2016年至2024年的年均复合增长率达到33.98%，市场规模保持高速增长。
人工智能行业市场分析研究AI技术在各个行业的应用潜力
人工智能行业市场分析研究AI技术在各个行业的应用潜力随着科技的迅速发展和人们对智能化、自动化的需求增加，人工智能（Artificial Intelligence, AI）成为了当下最热门的技术之一。
AI技术的广泛应用正在改变各个行业的运作方式和商业模式。
本文将对人工智能行业市场进行综合分析，探讨AI技术在各个行业中的应用潜力。
一、金融行业在金融行业中，人工智能正扮演着越来越重要的角色。
首先，基于大数据和深度学习算法的AI技术可以帮助银行等金融机构更好地进行风险评估和信用评级，从而提高贷款的审批效率和准确性。
其次，AI在证券交易领域的应用也日益广泛，可以通过大数据分析和机器学习算法预测股票市场的走势，辅助投资者进行决策。
此外，智能客服和虚拟金融顾问等AI应用也逐渐普及，提升用户体验和服务质量。
二、零售行业人工智能技术对零售行业的影响同样不可忽视。
首先，AI可以通过对顾客数据的分析，预测用户的购买意向和个性化需求，从而精准地进行市场定位和商品推荐。
其次，AI技术还可以应用于供应链管理，通过自动化和智能化的方式提高库存管理效率和减少运营成本。
此外，智能导购员和无人零售店等新型零售模式的兴起，也离不开人工智能技术的支持。
三、制造业在制造业领域，人工智能正引领着工业4.0的革命。
通过AI技术的应用，制造企业可以实现设备的自动化控制和智能化管理，提高生产效率和产品质量。
例如，基于机器学习算法的预测性维护可以提前检测设备故障，降低停机维修的时间和成本。
同时，AI还可以辅助设计和优化产品结构，实现个性化定制生产，满足不同需求的客户。
四、医疗行业AI技术在医疗行业中的应用潜力巨大。
首先，人工智能可以在医学影像分析方面发挥重要作用，通过图像识别和模式识别技术辅助医生进行疾病诊断和判断。
其次，AI在精准医疗和个体化治疗方面也有广阔前景，可以根据患者的基因数据和健康状况进行个性化的医疗方案制定。
此外，智能健康监测和远程医疗等应用也为人们的健康管理提供了更便捷和高效的方式。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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。
AI 的广泛应用让我们得出了一个结论：它是一种能够变革全球经济的技术，是提高生产力并结束美国生产率停滞增长的驱动力。
结合 GS 首席经济学家 Jan Hatzius 的研究，我们明确了资本深化目前的停滞及其对美国生产率的相关阻碍。
我们相信，AI 技术将会驱动生产力的提高，就像 20 世纪 90 年代那样，驱动企业投资更多的资本和劳动密集型项目，加快进展的脚步，提高盈利能力以及提高股票的估值。
启发尽管我们看到了人工智能能够及时地阻碍到每个公司、行业和一部分经济，但对投资者而言，我们认为这其中有四个阻碍最为显著。
生产率。
AI 和机器学习具有激发生产率增长周期的潜力，这会有利于经济的增长，提升企业的盈利能力，资本回报率和资产估值。
依照 GS 首席经济学家 Jan Hatzius 所讲：「大体上而言，AI 看起来大概比上一次创新浪潮更有可能在统计数据中捕捉到更有价值的东西，人工智能能够降低成本，减少对高附加值生产类型的劳动投入。
举个例子，这些在商业部门成本节约上的创新可能比在 iPhone 中增加应用程序的可用性和多用性更利于统计学家去捕获有价值的东西。
考虑人工智能对商业部门的成本结构的广泛阻碍，我有理由相信它会被统计学家同意，同时会出现在整体生产力数据中。
尖端技术。
AI 和机器学习在速度上的价值有利于构建一种在建设数据中心和网络服务时让硬件更廉价的趋势。
我们认为这可能推动硬件，软件和服务支出的市场份额的大幅度改变。
例如，在「标准」数据中心计算资源上运行的 AWS 工作负载的成本低至 $ 0.0065 /小时，而在使用 AI 优化过的 GPU 上运行的成本为 0.900 美元一小时。
竞争优势。
我们看到了 AI 和机器学习具有重新调整每个行业的竞争秩序的潜力。
未能投资和利用这些技术的治理团队在和受益于战略智能的企业竞争时，有专门大可能会被淘汰掉，因为这些技术能够让企业的生产力提高，并为它们制造资本效益。
在第 41 页开始的短文中，我们将研究这些竞争优势是如何在医疗保健、能源、零售、金融和农业等领域进展起来的。
创办新公司。
我们发觉了 150 多家在过去十年中创建的人工智能和机器学习公司（附录 69-75）。
尽管我们相信人工智能的大部分价值都掌握在具有资源、数据和投资能力的大公司手中，但我们也期望风险投资家、企业家和技术专家能够接着推动新公司的创立，从而促进实质性的创新和价值制造，即使最后创业公司会被收购。
因此我们也不能忽视人工智能巨头（人工智能领域的谷歌或 Facebook）的出现。
在接下来的篇幅中，我们将深入探讨 AI 的技术，历史，机器学习的生态系统以及这些技术在行业和领头公司中的应用。
什么是人工智能？人工智能是做出能够以人类智能的方式学习并解决问题的智能机器和计算机程序的理工科。
传统而言，该领域包括自然语言处理与翻译、视觉感知与模式识不，以及决策制定。
但该领域以及应用的复杂度都在急剧扩展。
在此报告中，我们的大部分分析集中在机器学习（人工智能的一个分支）与深度学习（机器学习的分支）上。
我们强调两点：简言之，机器学习是从样本和经验（即数据集）中进行学习的算法，而不是依靠硬编码和预先定义的规则。
换言之，也确实是开发者不再告诉程序如何区分苹果和橘子，而是向算法输入数据（训练），然后自己学习如何区分苹果和橘子。
深度学习的重大进展是人工智能拐点背后的要紧驱动。
深度学习是机器学习的一个子集。
在大部分传统的机器学习方法中，特征（即有预测性的输入或属性）由人来设计。
特征工程是一大瓶颈，需要大量的专业知识。
在无监督学习中，重要特征并非由人预定义，而是由算法学习并制造。
为了更加明了，我们不注重真人工智能、强人工智能或通用人工智能如此的概念，它们意味着复制人类智能，也经常出现在流行文化中。
尽管差不多有了一些有潜力的突破，比如谷歌DeepMind 的 AlphaGo 系统，我们依旧更注重立即有实在经济的人工智能进展。
为何人工智能进展加速？深度学习能力的极大进展是现在人工智能拐点背后的催化剂之一。
深度学习的底层技术框架——神经网络，差不多存在了数十年，但过去 5 到 10 年的 3 种东西改变了深度学习：1.数据。
随着全球设备、机器和系统的连接，大量的无结构数据被制造出来。
神经网络有了更多的数据，就变得更为有效，也确实是讲随着数据量增加，机器学习能够解决的问题也增加。
手机、IoT 、低成本数据存储和处理（云）技术的成熟使得可用数据集的大小、结构都有了极大增长。
例如，特斯拉收集了 780mn 英里的驾驶数据，而且通过他们的互连汽车，每 10 小时就能增加 100 万英里的数据。
此外，Jasper 有一个平台，能让多家汽车制造商和电信公司进行机器间的交流，这家公司于今年 2 月份被Cisco 收购。
Verizon 在 8 月份做了类似的投资，宣布收购 Fleetmatics，Fleetmatics 做的是将汽车内的远程传感器通过无线网络连接到云软件。
以后，5G 网络的上线将会加速数据生成与传输的速率。
据 IDC 的 Digital Universe Report 显示，年度数据生成预期到 2020 年达到 44zettabytes，表明我们正在见证应用这些技术的使用案例。
图 1：年度数据生成预期到 2020 年达到 44zettabytes2. 更快的硬件。
GPU 的再次使用、低成本计算能力的普遍化，特不是通过云服务，以及建立新的神经网络模型，差不多极大的增加了神经网络产生结果的速度与准确率。
GPU 和并行架构要比传统的基于数据中心架构的 CPU 能更快的训练机器学习系统。
通过使用图像芯片，网络能更快的迭代，能在短期内进行更准确的训练。
同时，特制硅的进展，比如微软和百度使用的 FPGA，能够用训练出的深度学习系统做更快的推断。
另外，从 1993 年开始超级计算机的原计算能力有了极大进展（图 2）。
在 2016 年，单张英伟达游戏显卡就有了类似于 2002 年之前最强大的超级计算机拥有的计算能力。
图 2：全球超级计算机的原计算性能，以 GFLOPs 测试成本也有了极大的降低。
英伟达 GPU（GTX 1080）有 9 TFLOPS 的性能，只要 700 美元，意味着每 GFLOPS 只要 8 美分。
在1961 年，串够 IBM 1620s 每提供 1 GFLOPS 需要的钞票超过 9 万亿。
图 3：每单位计算的价格有了极大下降3. 更好、更普遍可用的算法。
更好的输入（计算和数据）使得更多的研发是面向算法，从而支持深度学习的使用。
例如伯克利的 Caffe、谷歌的 TensorFlow 和 Torch 如此的开源框架。
比如，刚开源一周年的 TensorFlow，成为了 GitHub 上有最多forked repositories 的框架。
尽管不是所有的人工智能发生于普遍可用的开源框架中，但开源确实在加速进展，而且也有更多先进的工具正在开源。
方向尽管本报告的重点是人工智能的进展方向以及公司如何把握那个方向，然而了解人工智能对我们生活的阻碍程度也是专门重要的。
在线搜索。
就在一年多往常，谷歌透露，它们差不多开始将大量的搜索工作移植到了 RankBrain（一个人工智能系统），使其和链接（links）以及内容（content）成为了谷歌搜索算法的三个最重要的标志。
推举引擎。
Netflix，亚马逊和 Pandora 都在使用人工智能来确定推举什么样的电影和歌曲，突出哪些产品。
5 月，亚马逊开源了它们的深度可扩展稀疏传感网络引擎（the Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine（DSSTNE），简称「Destiny」），它被用于产品推举，同时能够被扩展以实现超越语言和语言理解以及异议识不的目的。
人脸识不。
Google（FaceNet）和 Facebook（DeepFace）都投入了大量的技术来确定您的照片中的人脸和真实的人脸是不是几乎完全吻合。
1 月，苹果采取了进一步措施，购买了Emotient（一个致力于通过读取人的面部表情来确定其情绪状态的 AI 创业公司）显然，这些技术远远不止于对比片进行标记。
尽管个人助理应用产品有许多的用户，比如苹果的 Siri，信用贷，保险风险评估，甚至天气预测。
在接下来的篇幅中，我们探讨企业该如何使用这些技术来加速增长，降低成本和操纵风险。
从这些技术及其使用这些技术的应用的进展速度来看，它们充其量只是能够为公司和投资者提供一些方向，以保持他们的竞争力。
加强以后的生产率美国的劳动生产率在 90 年代中期的快速增长和过去十年的缓慢增长和之后，近年来差不多停止增长了。
我们认为，就像20 世纪 90 年代互联网技术被广泛采纳那样，消费类机器学习和人工智能的扩散有可能大幅度地改变全球产业的生产范式。
在整个行业中，我们发觉在自动化的促使下，劳动时刻减少了约 0.5％-1.5％，同时，由于 AI / ML 技术带来的效率增益，到 2025 年，这些技术将对生产力增长产生高达 51-1154 个基点（bps）的阻碍。