2018中国人工智能应用与生态研究报告
ChatGPT-4和人工智能发展
中国ChatGPT-4和人工智能发展近日，随着ChatGPT-4和百度的文心一言的出台，人工智能技术得到迅猛发展。
人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，它可以通过学习和自我改进来执行各种任务。
ChatGPT是一种基于AI 的聊天机器人，它可以与人类进行自然语言交互，回答问题和提供信息。
人工智能是通过模拟人类大脑的方式来工作的。
它使用算法和数据来学习和自我改进，以便更好地执行任务。
人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能是指只能执行特定任务的AI，例如语音识别或图像识别。
强人工智能是指可以像人类一样思考和决策的AI。
2023年政府工作报告指出“过去五年极不寻常、极不平凡，我们经受了世界变局加快演变、新冠疫情冲击、国内经济下行等多重考验，经济社会发展取得举世瞩目的重大成就。
”聚焦到科技领域，“全社会研发经费投入强度从2.1%提高到2.5%以上，科技进步贡献率提高到60%以上。
科技创新成果丰硕，人工智能领域的创新成果也不断涌现。
”纵览人工智能产业近年发展，虽然一定程度上突破了深度学习等各类算法革新、技术产品化落地、应用场景打磨、市场教育等难点；但如今也仍需致力解决可信、业务持续、盈利、部署的投资回报率等商业化卡点。
聚焦于2022年，这一历史上极为重要一年中我国AI产业参与者的特征表现、探讨AI产业在我国经济发展中的价值与地位、洞察各技术赛道参与者的发展路径与产业进阶突破点。
人工智能产业发展环境演变一、人工智能参与社会建设的千行百业——价值性、通用性、效率化为产业发展战略方向人工智能已成为推动产业发展的主流趋势，其产品形态和应用边界不断拓宽，包括软件服务、云服务、硬件基础设施等形式，应用场景涵盖消费、制造业、互联网、金融、元宇宙和数字孪生等领域。
据艾瑞预测，到2022年，我国人工智能产业规模将达到1958亿元，同时，人工智能产学研界在通用大模型、行业大模型等方向上取得了一定突破，促进技术通用性和效率化生产。
中国人工智能发展报告
中国人工智能发展报告一、引言随着科技的快速发展，人工智能（AI）逐渐成为各国竞争的焦点。
中国作为全球最大的经济体之一，也积极布局人工智能领域，力求在技术革新和产业应用方面取得领先。
本报告将针对中国人工智能的发展现状、优势与挑战、应用场景以及未来发展趋势等方面进行深入分析。
二、发展现状1.人工智能产业规模：根据报告，中国人工智能产业规模持续扩大，成为全球人工智能产业的重要力量。
2019年，中国人工智能产业规模约为600亿元人民币，预计到2025年将达到1600亿元人民币。
2.人工智能企业数量：中国人工智能企业数量也呈现出快速增长的趋势。
截至2020年，中国人工智能企业数量超过2000家，其中独角兽企业31家。
3.人工智能创新成果：中国在人工智能领域的研究论文数量已经超过了美国，位列全球第一。
同时，中国在人工智能领域的专利申请量和授权量也呈现出快速增长的趋势。
三、优势与挑战1.优势：中国拥有庞大的人力资源库和广阔的市场前景，为人工智能产业提供了良好的发展环境。
同时，中国政府加大了对人工智能领域的投入，推动了人工智能技术的发展和应用。
2.挑战：尽管中国在人工智能领域已经取得了一定的进展，但仍面临着人才短缺、核心技术不足、商业化应用难度大等挑战。
四、应用场景1.智能驾驶：随着自动驾驶技术的不断发展，智能驾驶已经成为人工智能领域的重要应用场景。
中国政府也积极推动智能驾驶的研发和应用，预计未来几年内将有更多的智能驾驶车辆上路。
2.医疗健康：人工智能技术在医疗健康领域的应用也呈现出快速增长的趋势。
例如，人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗效率和精确度。
3.智能客服：随着电子商务的快速发展，智能客服已经成为各大电商平台的必备工具。
人工智能技术可以帮助电商平台提高客户满意度和购物体验。
4.安全防护：人工智能技术在安全防护领域的应用也日益广泛。
例如，人工智能可以帮助企业进行网络安全监测和防范，提高网络安全水平。
人工智能导论——人工智能的发展历史、现状及发展趋势
⼈⼯智能导论——⼈⼯智能的发展历史、现状及发展趋势初学者学习⼈⼯智能有时候需要了解⼀些背景知识，我从⽹上简单搜集总结了下分享给⼤家。
⼀、⼈⼯智能的发展历史 ⼈⼯智能的发展并⾮⼀帆风顺，总体呈“三起两落”趋势，如今算是迈进⼈⼯智能发展的新时代。
（1）梦的开始(1900--1956)。
1900年，希尔伯特在数学家⼤会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。
这23道难题中的第⼆个问题和第⼗个问题则和⼈⼯智能密切相关，并最终促进了计算机的发明。
图灵根据第⼗个问题构想出了图灵机，它是计算机的理论模型，圆满的刻画了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。
1954年，冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了“冯诺依曼体系结构”。
总的来说，图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德⾹农等伟⼤的先驱者奠定了⼈⼯智能和计算机技术的基础。
（2）黄⾦时代(1956--1974)。
1965年，麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”，⾸次提出了“⼈⼯智能(Artificial Intelligence，简称AI)”这⼀概念，标志着⼈⼯智能学科的诞⽣。
其后，⼈⼯智能研究进⼊了20年的黄⾦时代，相继取得了⼀批令⼈瞩⽬的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起⼈⼯智能发展的第⼀个⾼潮。
在这个黄⾦时代⾥，约翰麦卡锡开发了LISP语⾳，成为以后⼏⼗年来⼈⼯智能领域最主要的编程语⾔；马⽂闵斯基对神经⽹络有了更深⼊的研究，也发现了简单神经⽹络的不⾜；多层神经⽹络、反向传播算法开始出现；专家系统也开始起步。
（3）第⼀次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。
⼈⼯智能发展初期的突破性进展⼤⼤提升了⼈们对⼈⼯智能的期望，过度⾼估了科学技术的发展速度。
然⽽，接⼆连三的失败和预期⽬标的落空，使⼈⼯智能的发展⾛⼊低⾕。
1973年，莱特希尔关于⼈⼯智能的报告，拉开了⼈⼯智能寒冬序幕。
此后，科学界对⼈⼯智能进⾏了⼀轮深⼊的拷问，使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。
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。
人工智能技术应用与发展规划研究报告
人工智能技术应用与发展规划研究报告第一章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.1.1 背景分析 (3)1.1.2 意义阐述 (3)1.2 研究目的与内容 (3)1.2.1 研究目的 (3)1.2.2 研究内容 (4)1.3 研究方法与技术路线 (4)1.3.1 研究方法 (4)1.3.2 技术路线 (4)第二章人工智能技术概述 (4)2.1 人工智能技术定义 (5)2.2 人工智能技术分类 (5)2.3 人工智能技术发展历程 (5)第三章人工智能技术应用现状 (6)3.1 人工智能技术在工业领域的应用 (6)3.1.1 智能制造 (6)3.1.2 智能物流 (6)3.2 人工智能技术在医疗领域的应用 (6)3.2.1 医疗诊断 (6)3.2.2 药物研发 (7)3.3 人工智能技术在金融领域的应用 (7)3.3.1 风险管理 (7)3.3.2 资产管理 (7)第四章人工智能技术发展态势分析 (7)4.1 国内外人工智能技术发展概况 (7)4.2 人工智能技术发展趋势 (8)4.3 人工智能技术发展挑战 (8)第五章人工智能技术核心技术研发 (9)5.1 机器学习技术 (9)5.1.1 技术概述 (9)5.1.2 技术发展现状 (9)5.1.3 技术研发重点 (9)5.2 自然语言处理技术 (9)5.2.1 技术概述 (9)5.2.2 技术发展现状 (9)5.2.3 技术研发重点 (9)5.3 计算机视觉技术 (10)5.3.1 技术概述 (10)5.3.2 技术发展现状 (10)5.3.3 技术研发重点 (10)第六章人工智能技术在行业中的应用案例分析 (10)6.1 人工智能在智能制造中的应用案例 (10)6.1.1 案例背景 (10)6.1.2 案例内容 (10)6.2 人工智能在医疗健康中的应用案例 (11)6.2.1 案例背景 (11)6.2.2 案例内容 (11)6.3 人工智能在智慧城市中的应用案例 (11)6.3.1 案例背景 (11)6.3.2 案例内容 (11)第七章人工智能技术产业发展政策与规划 (12)7.1 国内外政策环境分析 (12)7.1.1 国内政策环境 (12)7.1.2 国际政策环境 (12)7.2 人工智能技术产业规划与布局 (12)7.2.1 产业规划 (12)7.2.2 产业布局 (12)7.3 产业链分析与产业政策建议 (13)7.3.1 产业链分析 (13)7.3.2 产业政策建议 (13)第八章人工智能技术人才培养与教育 (13)8.1 人工智能技术人才培养现状 (13)8.2 人工智能技术教育体系建设 (14)8.3 人工智能技术人才培养策略 (14)第九章人工智能技术安全与伦理问题 (14)9.1 人工智能技术安全风险 (15)9.1.1 数据安全风险 (15)9.1.2 算法安全风险 (15)9.1.3 系统安全风险 (15)9.1.4 法律法规风险 (15)9.2 人工智能技术伦理问题 (15)9.2.1 隐私保护问题 (15)9.2.2 劳动就业问题 (15)9.2.3 社会公平问题 (15)9.2.4 人工智能道德责任问题 (15)9.3 人工智能技术安全与伦理对策 (16)9.3.1 建立健全法律法规体系 (16)9.3.2 加强数据安全保护 (16)9.3.3 提高算法透明度和公平性 (16)9.3.4 促进产业升级与就业保障 (16)9.3.5 强化伦理教育与培训 (16)第十章人工智能技术发展前景与展望 (16)10.1 人工智能技术发展前景分析 (16)10.1.1 经济领域 (16)10.1.2 社会领域 (16)10.1.3 民生领域 (17)10.2 人工智能技术发展关键领域 (17)10.2.1 基础研究领域 (17)10.2.2 关键技术领域 (17)10.2.3 应用场景领域 (17)10.3 人工智能技术发展趋势预测 (17)10.3.1 技术融合与创新 (17)10.3.2 产业应用拓展 (17)10.3.3 国际竞争加剧 (17)10.3.4 法律法规完善 (17)第一章绪论1.1 研究背景与意义计算机技术、大数据、云计算和互联网的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，）逐渐成为我国科技领域的研究热点。
世界经济论坛发布《2018年度全球竞争力报告》——国家和地区分析(III)
根据GCI 4.0的预测，尽管该地区有些 经济体正在经受严重的竞争力赤字，但总 体来说未来的竞争格局积极向好，与业界 普遍看好的东亚和太平洋地区持续增长势 头相吻合。该地区的7个发达经济体全部位 于GCI 4.0排名前20的行列。其中，新加坡 （83.5分）和日本（82.5分）分列于GCI 4.0 总排名的第2位和第5位。大多数经济体基 础设施良好、交通网络便利、宏观经济稳 定，并且有强大的人力资本和完善的金融 体系。然而，各经济体在创新生态系统方 面的表现却参差不齐，如韩国（78.2分，8 位）与新西兰（61.4分，27位）的创新能力 指标得分相差近17分。
注：颜色深浅表示收入高低情况。
图2 12项竞争力一级指标的区域表现得分
二、区域分析1
（一）东亚和太平洋地区 东亚和太平洋地区（East Asia and the
Pacific, EAP）人口大约23亿，该地区经济体 无论是在国土面积、发展水平、政治和经 济制度，还是在地理、文化和历史等方面 都具有广泛的多样性。较高的企业活力是 该地区大多数经济体的共同特点，这促进 了工业化快速发展、生活水平提高和极度 贫困人口急剧减少。在短短10年内，该地 区极度贫困人口从30%下降至低于10%。 2017年，东亚和太平洋地区是全球经济增 长最快的地区，约占全球经济增长的1/3。 GCI 4.0所涵盖的10个发展中经济体中有9个 在2017年实现了至少3%的增长，其中5个 经济体的GDP增长超过了6%，分别是柬埔 寨、中国、老挝、菲律宾和越南。
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Science Technology and Innovation 科技创新
不到 30分；第二梯队是印度尼西亚、菲律 宾、越南、泰国以及文莱，这些经济体与 全球竞争力指数满分有40分左右的差距； 第三梯队是蒙古（52.7分，99位）、柬埔 寨（50.2分，110位）和老挝（49.3分，112 位），只达到全球竞争力指数满分的一 半，是该地区影响可持续增长的弱势经济 体。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术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技术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、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告
中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告一、中国人工智能市场发展概述自2015年我国政策开始加大对人工智能领域的投入，中国人工智能市场逐渐迎来快速发展的新时代。
据统计，2017年中国人工智能市场规模已经超过250亿美元，而预计到2022年将达到1,1万亿美元。
可以看出，中国人工智能市场前景广阔，发展空间巨大。
当前我国人工智能市场的主要应用领域包括：智能制造、智慧城市、智能医疗、智能金融、智能物流等。
其中，智慧城市和智能制造是目前最受市场青睐的两个领域，已经成为中国人工智能市场的重要支柱。
二、中国人工智能市场供需情况1、市场需求方面当前，我国人工智能市场需求分为政府需求、企业需求、个人需求三个方面。
（1）政府需求：我国政府在人工智能领域的发展上投入甚多，政府需求在市场中占比较大的一部分。
目前，政府需求主要包括智慧城市建设、大数据分析、智能监管等领域。
如上海、北京、深圳等城市的智慧城市建设已取得初步成效，成为人工智能市场的新亮点。
（2）企业需求：企业对于人工智能的需求主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域方面。
如阿里巴巴、腾讯等公司均在人工智能技术上做出了突破，成为人工智能市场的领头羊。
（3）个人需求：虽然个人需求在整个市场中占比较小，但随着智能家居的发展以及个人消费习惯的改变，人工智能在个人领域的发展潜力不可忽略。
2、市场供给方面（1）供给主体：当前我国人工智能产业链已初步形成，供给主体主要包括大企业、初创公司、国家级人工智能研究院等。
（2）供给产品：供给产品主要包括软硬件、算法、数据等方面。
目前市面上已有很多人工智能产品，如：阿里云ET、IBM SYSTEM、百度飞桨等。
三、中国人工智能市场未来发展趋势分析1、政策引导：随着我国人工智能市场的不断壮大，政府将逐渐开始加大对人工智能领域的政策引导力度，加快人工智能的普及和发展。
2、技术变革：随着技术的不断进步，人工智能技术会越来越成熟、普及，具有更广泛的应用场景。
人工智能在农业上的应用与展望
宁夏农林科技，Ningxia Journal of Agri. and Fores. Sci.&Tech. 2018，59(05): 59-6059人工智能在农业上的应用与展望曹梦川摘要：文章综述了人工智能技术及在农业中的应用现状，采用分阶段的方式详细描述了人工智能技术在农业生产产前 产中、产后各个阶段的应用场景，分析了人工智能潜在发展优势。
关键词：人工智能；设施农业；机器人技术中图分类号:S126；TP18 文献标识码:A 文章编号：1002-204X(2018)05-0059-02d〇i：10.3969/j.issn.1002-204x.2018.05.021Application and Prospect of Artificial intelligence in AgricultureCAO Meng-chuanAbstract In this paper,artificial intelligence(AI)technologies during and after the agricultural production were reviewed;the Key words AI;Facility agriculture;Robot technology1人工智能概述1956年，在Dartmouth学会上“人工智能”英文缩写AI (Artificial Intelligence)—词被提出，之后科学家们也围绕着这一概念展开了很多的研究并探索出很多的原理。
直至 今日，人工智能这个概念已经不是仅仅存在于人类的想象 中和电影中，而是作为一个新型科学技术被科学家们不断 的探索与应用。
比较出名的人工智能应用场景是在2016年 3月，谷歌的人工智能程序AlphaGo与围棋世界冠军、职业 九段棋手李世石进行了围棋比赛，AlphaGo以4比1的总 比分获胜;2017年5月，改进版的AlphaGo与世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。
警惕我国人工智能企业在布局上“避重就轻”
NDUSTRY I产业科技中国 2020年2月第2期84警惕我国人工智能企业在布局上“避重就轻”近年来，我国人工智能产业高速发展，企业数量已位居世界第二。
但值得注意的是企业仍主要集中在金融、安防、零售等消费和公共服务领域，与制造业的深度融合不够，主要表现为：技术应用类企业多，基础硬件类企业少；商业消费领域应用多，制造业领域应用少；人工智能行业资源型平台多，制造业赋能型平台少。
为此，应引导人工智能企业加强在制造领域布局，助力关键核心技术攻关，赋能制造业高质量发展。
一、我国人工智能企业布局中“三多三少”问题突出人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正在深刻改变人类生活生产方式，加速提升社会生产力。
近年来，我国人工智能产业高速发展，市场规模不断提升。
2018年，我国人工智能产业市场规模达到17.6亿美元，企业数量达到1011家，仅次于美国，位列全球第二（清华大学科技政策研究中心，《2018中国人工智能发展报告》）。
人工智能在行业垂直应用全面绽放，资本投资热度持续升温，涌现出大批“AI+”金融、安防、医疗、家居、零售、教育等应用类企业。
然而，从整体结构来看，我国人工智能企业的布局呈现出“三多三少”现象。
技术应用类企业多，基础硬件类企业少（图1）。
人工智能企业主要分为技术应用类和基础硬件类，其中技术应用类包括语音类技术、视觉类技术、自然语言处理类技术。
目前我国人工智能企业主要集中在“AI+”各垂直应用领域，相关企业数量占比达85%以上。
人工智能芯片、传感器等基础硬件类企业不足15%。
其中，智能芯片相关企业更是凤毛麟角，占比不到2%。
2018年，我国芯片自给率仅有15.5%，其中本土企业产值仅占总产值27.1%（IC Insights 报告，2019）。
国内仅有地平线、深鉴科技、寒武纪等少数人工智能芯片企业，且处于起步阶段，大部分产品离大规模商用化还有一定的距离。
商业消费领域应用多，制造业领域应用少。
发展人工智能应用才是硬道理
发展人工智能应用才是硬道理作者：徐恒来源：《中国电子报》2018年第15期人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。
为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，去年国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，并提出到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点的目标。
今年，《政府工作报告》指出，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+”。
人工智能再次成为两会热点话题。
对于人工智能产业发展，全国人大代表、科大讯飞公司董事长刘庆峰在接受《中国电子报》记者采访时表示：“2018到2020年将是我国人工智能发展的关键窗口期，我们要为着力健全人工智能创新体系，完善人工智能生态体系，奠定实现2030年人工智能发展宏伟目标的坚实基础，这其中人工智能的应用落地是重中之重，应用才是发展的硬道理。
”记者了解到，去年，科大讯飞公司收入和毛利均有增加，对此，刘庆峰将这一成绩归功于应用的落地。
财报数据显示，2017年，科大讯飞公司实现营业总收入54.5751亿元，较上年同期增长64.36%；实现毛利281065亿元，较上年同期增长67.55%。
“人工智能不能只谈概念，应该立足于特定场景，和各个行业进行对接，真的为用户创造价值。
”刘庆峰强调。
探究技术起源，人工智能技术已发展多年，但其源头技术客观上来说还是源自2006年的深度学习技术。
2006年，以深度学习为代表的主流算法的源头核心技术，被美国、加拿大、英国等国家掌握。
但是，经过十几年的发展，我国很多核心算法水平已经跟全球巨擘齐头并进，甚至在有些领域处于领跑位置。
然而，只有算法是不够的。
“人工智能只有将算法和行业数据、行业专家结合，才能改变世界。
中国拥有全球最多的用户群体，同时政府在推动人工智能技术应用上也拥有巨大的决心，我相信未来人工智能全球竞争主要是中美之间，由于人工智能应用研究的特点，中国会率先胜出。
人工智能
《信息导论》报告课题名称：学生姓名：所在班级：指导教师：评阅成绩：提交时间2018年11月2日人工智能技术概述111181成海斌摘要:通过对人工智能技术的学习，我基本了解了人工智能行业的发展，人工智能技术的基本原理，以及人工智能的应用范围，对人工智能有了大体的认识。
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。
人工智能经历了五个阶段的发展，多次的低谷和高潮，让人工智能技术更加趋于成熟。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，包括生物，化学，物理，数学，等多个基础学科，也应用于人类生活的方方面面。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等。
一些学者担心人工智能的发展会对人类的生存造成威胁。
人工智能已经取得了一些初步的成就，很多企业也已经开始应用人工智能来为公司服务。
关键词:人工智能行业发展基本原理应用引言1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
一什么是人工智能？人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。
“人工”比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。
并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
人工智能开源与标准化研究报告
人工智能开源与标准化研究报告国家人工智能标准化总体组二零一九年四月专家咨询组潘云鹤高文戴红谭铁牛吴朝晖李伯虎林宁于海斌吴飞周志华董景辰黄河燕朱小燕张德政朱恺真曲道奎左毅钱恒国家人工智能标准化总体组组长:赵波副组长:闵万里胡国平徐波黄铁军吴文峻欧阳劲松秘书长：孙文龙编写单位（排名不分先后）中国电子技术标准化研究院中国科学院自动化研究所华为技术有限公司北京深睿博联科技有限责任公司腾讯计算机系统有限公司成都四方伟业股份有限公司京东数字科技控股有限公司英特尔（中国）有限公司威麟信息技术开发（上海）有限公司国际商业机器（中国）投资有限公司深圳前海微众银行股份有限公司机械工业第六设计研究院有限公司浪潮软件集团有限公司深圳市商汤科技有限公司重庆邮电大学华夏芯(北京)通用处理器技术有限公司南京云问网络技术有限公司 西门子（中国）有限公司中国电力科学研究院有限公司金税信息技术服务股份有限公司深圳云天励飞技术有限公司上海智能制造系统创新中心有限公司重庆中科云从科技有限公司天津天大康博科技有限公司苏州苏相机器人智能装备有限公司编写人员（排名不分先后）侯培新堵俊平戴东东代红董建张群马珊珊汪小娟王燕妮关贺符海芳孟繁亮张文杰杨晓光付会文安耀祖翁家良朱兆颖李斌卢丽珊王功明庞宇杜振东杨萌沈盛宇刘鹏刘斌张大伟章谦一霍欣王伟才易明田忠李海杰颜深根叶安华刘军陈江宁张英丽秦湘军王彤郑文先陈斌代翔梅军王飞李军郑晨光瞿卫新杨品目录第一章概述 (1)1.1背景及目的 (1)1.2本报告的价值 (2)1.3本报告的脉络梳理与导读 (3)第二章AI产业现状及开源面临的宏观问题 (4)2.1AI产业现状及产业链 (4)2.1.1基础层 (5)2.1.2技术层 (6)2.1.3行业应用层 (7)2.2AI开源所存在的问题 (9)2.2.1法律道德问题 (9)2.2.2潜在锁定风险 (10)2.2.3安全问题 (10)2.2.4标准统一问题 (10)2.2.5版本兼容性问题 (11)2.2.6行业问题 (11)第三章AI开源生态现状 (12)3.1AI开源全栈（聚焦机器学习及深度学习） (12)3.1.1芯片使能 (13)3.1.2分布式集群 (15)3.1.3大数据支撑 (16)3.1.4数据管理 (17)3.1.5模型格式 (18)3.1.6深度学习框架 (18)3.1.7机器学习框架 (19)3.1.8知识图谱（知识库） (20)3.1.9强化学习 (20)3.1.10模型中间表示层IR (21)3.1.11端侧推理框架 (22)3.1.12高级API (23)3.1.13开放数据集 (24)3.1.14分布式调度 (26)3.1.15可视化工具 (27)3.1.16模型市场 (27)3.1.17应用类项目 (28)3.2开源组织 (32)3.2.1开源中国 (32)3.2.2开源社 (33)3.2.3OpenI启智开源开放平台 (35)3.2.4Linux基金会 (36)3.2.5OpenStack基金会 (37)3.2.6Apache基金会 (38)3.3组织/机构参与开源的角色及目的 (39)第四章AI开源技术目前在落地中存在的问题与差距 (40)4.1AI在应用时的总体工作流 (41)4.1.1概述 (41)4.1.2经过抽象的工作流实现 (44)4.1.3实际应用的AI工作流应具备的特点 (47)4.2当前AI技术在行业应用中的现状及问题 (48)4.2.1交通领域 (48)4.2.2油气领域 (50)4.2.3公共安全领域 (52)4.2.4工业领域 (55)4.2.5电力领域 (58)4.2.6金融领域 (60)4.2.7医疗领域 (62)4.3问题总结及应对思路 (64)4.3.1AI开源软件的数据支持 (65)4.3.2AI开源软件的算法 (66)4.3.3AI开源软件的分布式基础设施 (67)第五章AI数据开放及协同 (69)5.1AI数据的关系和需求 (69)5.1.1面对的挑战 (69)5.1.2AI数据开放和协同中的相关方 (71)5.2AI数据开放和协同中相关行业分析 (72)5.2.1政府角度分析 (73)5.2.2医疗行业分析 (74)5.2.3金融行业分析 (76)5.2.4交通行业分析 (77)5.2.5物流行业分析 (78)5.2.6制造行业分析 (80)5.2.7教育行业分析 (81)5.2.8石油行业分析 (82)5.3AI数据开放和协同的可行性 (83)5.3.1顶层设计 (83)5.3.2法律法规 (84)5.3.3数据治理 (85)5.3.4开源数据平台建设 (85)5.4潜在解决方案 (86)5.4.1中心化模式 (87)5.4.2混合型模式 (89)5.4.3去中心化模式 (90)5.4.4没有初始数据的模式 (92)第六章AI领域开源与标准的关系 (93)6.1开源与标准联动的案例 (93)6.1.1容器 (93)6.1.2大数据文件格式 (94)6.1.3OPNFV（网络功能虚拟化） (95)6.2AI领域开源与标准联动的思考 (96)6.3本次标准机遇研究的范围与内容 (97)6.3.1行业应用标准 (98)6.3.2AI平台标准 (98)6.3.3安全标准 (104)6.3.4应用智能化水平评估 (105)6.4制定人工智能标准中要考虑的因素 (106)6.4.1伦理与社会关注 (106)6.4.2监管与治理因素 (107)6.4.3把握开源与标准平衡，促进创新与产业发展 (108)结语 (109)附录A (110)表A.1AI开源项目社区活跃度指标统计 (110)附录B (113)表B.1第五章技术术语表 (113)表B.2第六章技术术语表 (115)第一章概述1.1背景及目的自2013年以来，随着深度学习技术的不断发展，引发了新一轮人工智能热潮，诸如：AlphaGo、刷脸支付、无人驾驶、AR、无人超市等应用层出不穷。
人工智能的关键技术及相关应用
人工智能的关键技术及相关应用摘要：人工智能作為核心驱动力引领着最新一轮的产业变革，国务院于2017年7月8日发布了《新一代人工智能发展规划》，《规划》对人工智能制定了战略目标和部署;2018年3月和2019年3月的政府工作报告中，人工智能又连续两年被提及，报告指出要深化人工智能的研发应用，培育新一代信息技术等壮大数字经济。
这不仅说明了人工智能在中国的发展已经从萌芽或初步发展阶段进入到了快速发展阶段，也说明了人工智能的研究层面正在迅速上升至国家战略高度。
关键词：人工智能;关键技术;应用如果说我们身处于一个技术变革的时代，那么可以说是人工智能时代。
人类正经历人工智能这种非凡的技术，而且人工智能革命是广泛而深刻的，它让人们以与以往不同的方式去感知事物，科幻小说和电影正在变成科技事实。
文章将对人工智能技术中应用较广的关键技术进行分析，以期对其未来发展趋势进行展望。
1 人工智能的概述以蒸汽技术为标志的第一次工业革命，开辟了科技产业变革的新时代。
以电气技术为标志的第二次工业革命中新的社会需求要求生产出更多新机器，研究出更好的新技术，这在当时极大促进了社会生产力的发展。
以计算机、生物工程等应用为标志的第三次工业革命在很多方面开始影响人类的生产和生活。
以人工智能、量子通信等为标志的第四次工业革命使人类对科学技术的探索再攀高峰。
人工智能（英文缩写为AI）一词从1956年在达特茅斯诞生以来，一共经历了五个阶段：黄金时期（20世纪50年代至70年代）、第一次低谷（20世纪70、80年代）、大繁荣时期（1980年至1987年）、寒冬阶段（1987年至1993年）、春天时代（1993年至今），其发展举世瞩目，尤其是在2017年，Google旗下的DeepMind公司制作的AlphaGo机器人使用树搜索的算法在与围棋界的世界顶级棋手柯洁的对弈中取胜后，人工智能一夜蹿红，它现在已然成为这个时代的新宠儿。
2 人工智能的关键技术现状2.1 机器学习机器学习是指通过经验或数据来改进算法的研究，旨在通过算法让机器从大量历史数据中学习规律，自动发现模式并用于预测。
人工智能安全白皮书
人工智能安全白皮书（2018年）中国信息通信研究院安全研究所2018年9月版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院（工业和信息化部电信研究院）安全研究所，并受法律保护。
转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院安全研究所”。
违反上述声明者，本单位将追究其相关法律责任。
前言人工智能作为引领未来的战略性技术，日益成为驱动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的重要引擎。
近年来，数据量爆发式增长、计算能力显著性提升、深度学习算法突破性应用，极大地推动了人工智能发展。
自动驾驶、智能服务机器人、智能安防、智能投顾等人工智能新产品新业态层出不穷，深刻地改变着人类生产生活，并对人类文明发展和社会进步产生广泛而深远的影响。
然而，技术的进步往往是一把“双刃剑”，人工智能作为一种通用目的技术，为保障国家网络空间安全、提升人类经济社会风险防控能力等方面提供了新手段和新途径。
但同时，人工智能在技术转化和应用场景落地过程中，由于技术的不确定性和应用的广泛性，带来冲击网络安全、社会就业、法律伦理等问题，并对国家政治、经济和社会安全带来诸多风险和挑战。
世界主要国家都将人工智能安全作为人工智能技术研究和产业化应用的重要组成部分，大力加强对安全风险的前瞻研究和主动预防，积极推动人工智能在安全领域应用，力图在新一轮人工智能发展浪潮中占得先机、赢得主动。
本白皮书从人工智能安全内涵出发，首次归纳提出了人工智能安全体系架构，在系统梳理人工智能安全风险和安全应用情况的基础上，进一步总结了国内外人工智能安全的管理现状，研究提出了我国人工智能安全风险应对与未来发展建议。
目录一、人工智能安全内涵与体系架构 (1)（一）人工智能基本概念与发展历程 (1)（二）人工智能安全内涵 (2)（三）人工智能安全体系架构 (3)二、人工智能安全风险分析 (6)（一）网络安全风险 (6)（二）数据安全风险 (8)（三）算法安全风险 (9)（四）信息安全风险 (12)（五）社会安全风险 (13)（六）国家安全风险 (15)三、人工智能安全应用情况 (16)（一）网络信息安全应用 (17)（二）社会公共安全应用 (20)四、人工智能安全管理现状 (23)（一）主要国家人工智能安全关注重点 (23)（二）主要国家人工智能安全法规政策制定情况 (26)（三）国内外人工智能安全标准规范制定情况 (29)（四）国内外人工智能安全技术手段建设情况 (31)（五）国内外人工智能重点应用的安全评估情况 (33)（六）国内外人工智能人才队伍建设情况 (34)（七）国内外人工智能产业生态培育情况 (36)五、人工智能安全发展建议 (37)（一）加强自主创新，突破共性关键技术 (37)（二）完善法律法规，制定伦理道德规范 (38)（三）健全监管体系，引导产业健康发展 (39)（四）强化标准引领，构建安全评估体系 (40)（五）促进行业协作，推动技术安全应用 (40)（六）加大人才培养，提升人员就业技能 (41)（七）加强国际交流，应对共有安全风险 (42)（八）加大社会宣传，科学处理安全问题 (43)一、人工智能安全内涵与体系架构（一）人工智能基本概念与发展历程1、人工智能基本概念计算机之父阿兰·图灵在1950年的论文《计算机器与智能》中提出了“机器智能”以及著名的“图灵测试”：如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。
学习四本白皮书的内容
学习四本白皮书的内容近年来，随着人工智能的迅速发展，对人工智能技术的应用和研究也越来越受到关注。
在这个过程中，一系列的白皮书的出现无疑对人工智能技术和行业带来了重要的指导和支持。
本文将着重探讨学习四本著名的白皮书的内容，分别是《中国人工智能发展报告2018》、《智能制造白皮书》、《智能驾驶白皮书》和《人工智能挑战赛白皮书》。
中国人工智能发展报告2018，是由中国信息通信研究院（CAICT）编写的一份权威性报告。
报告从产业发展、人才培养、政策与法规和未来趋势等多个方面进行了全面而详实的分析。
报告最主要的贡献是提出了“产业九步走”的发展路径，这为人工智能行业发展提供了清晰的路标和目标。
同时，报告也提出了一些关键的问题，如人才缺口、创新生态和隐私保护等，对人工智能行业的发展提出了诸多挑战和思考。
智能制造白皮书是由中国工程院制造工程学部编写的一份开创性的报告，旨在探讨智能制造技术的应用和发展。
报告依据工业互联网的概念，分析了智能制造系统的核心技术和应用，以及智能制造模型的建立和优化。
报告重点探讨了制造业数字化、网络化和智能化的发展方向和对策，提出了数字化生产、智能制造服务等创新模式。
同时，报告也提出了关于政策与法规、标准化和国际合作等问题的建议。
智能驾驶白皮书是由中国智能汽车发展联盟编写的一份权威性报告，旨在探讨智能驾驶技术的发展和应用。
报告从技术发展、商业模式和安全法规等方面进行了全面分析。
报告介绍了智能驾驶技术的发展特点和主要应用场景，同时还提出了智能驾驶技术在车辆安全、交通效率和人类生活等多个方面所带来的巨大潜力和发展机遇。
报告还提示了智能驾驶技术在开放标准、验证测试和政策法规等方面所面临的挑战，具有重要的指导作用。
人工智能挑战赛白皮书是由百度公司发布的一份权威性报告，旨在探讨人工智能技术在各个方面的发展和应用。
报告通过分析不同类型的人工智能竞赛，揭示了人工智能技术的发展趋势和人才培养需求。
报告提出了在图像识别、自然语言处理、语音识别、图像生成和自动化理解等领域中的现状和未来发展方向，并从政策和法规以及产业发展方向等方面提出了一系列建议。
环境影响评价在人工智能中的应用研究报告
环境影响评价在人工智能中的应用研究报告摘要：随着人工智能技术的发展，环境影响评价在保护生态环境方面发挥着重要作用。
本研究报告通过分析当前环境影响评价领域的发展趋势，探讨人工智能在环境影响评价中的应用，并对其优势和挑战进行了综合分析。
研究结果表明，人工智能技术可以提高环境影响评价的准确性与效率，并为决策者提供科学依据，但也面临着数据隐私保护和伦理风险等挑战。
因此，在推动人工智能在环境影响评价中的应用时，需加强相关政策法规制定和技术监管，以确保其合理与可持续发展。
1. 引言环境影响评价是评估建设项目对周边环境产生的各种影响的过程。
随着全球环境问题的日益突出，环境影响评价的重要性日益凸显。
而人工智能技术的飞速发展为环境影响评价提供了新的机遇与挑战。
2. 人工智能技术在环境影响评价中的应用2.1 数据分析与处理人工智能技术可以高效地分析和处理大量环境数据，如空气质量数据、水质监测数据等。
通过建立模型和算法，可以实现对环境数据的精确评估，并提供科学决策依据。
2.2 环境模拟与预测通过人工智能技术，可以模拟和预测建设项目对周边环境的影响。
例如，利用机器学习算法，可以模拟建筑物在不同气象条件下的能耗情况，从而优化能源利用和减少环境污染。
2.3 环境风险评估人工智能技术可以帮助评估建设项目对环境可能产生的风险。
通过对历史数据和实时监测数据的分析，可以及时发现风险点，并提前采取相应措施，以避免潜在的环境灾害。
3. 人工智能技术在环境影响评价中的优势3.1 提高评价准确性人工智能技术可以更好地利用大数据资源，通过建立复杂的模型和算法，提高环境影响评价的准确性。
与传统方法相比，人工智能技术能够发现更为微小和隐蔽的环境影响，并对其进行精确预测和评估。
3.2 提升评价效率传统的环境影响评价需要大量的人力和时间，而人工智能技术可以自动化处理数据和模型构建，大大减少了评价过程所需的时间和资源，提高了评价效率。
3.3 科学决策依据人工智能技术在环境影响评价中的应用可以为决策者提供科学、全面的评价结果，帮助其做出更为精准和科学的决策。
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资料来源：海比研究，2018年3月6.6%13.6%28.2%9.4%24.8%10.2%7.2%0.0% 5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%没有AI 应用，也没有AI 应用规划目前没有AI 应用，但计划在未来几年内实施AI 应用有一些AI 应用，在项目实施初期，AI 技术还不能与业务深度融合实施了一些AI 应用，但效果不理想，未来会谨慎参与，处于观望状态已经有一些比较成熟的AI 应用,并且与业务进行较好的融合，取得较好的效果公司用AI 重构了整个信息系统，并与业务进行深度融合，取得了很好的效果公司通过AI 应用，成功实现转型升级，进入新的市场，或者业绩获得飞跃人工智能应用状态与效果0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%厂商品牌、知名度厂商可调动的资源厂商技术实力，研发水平厂商的产品功能，产品价格厂商项目实施能力厂商对本企业业务的理解能力，及将技术与业务相融合的能力厂商服务水平，系统运维能力其他企业最看重的人工智能厂商应用能力资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%80.0%视觉智能语音智能数据智能企业智能其他重要人工智能应用领域认知度16.20%38.00%33.00%9.80% 3.00%0.00%5.00%10.00%15.00%20.00%25.00%30.00%35.00%40.00%人工智能应用、平台与生态发展阶段资料来源：海比研究，2018年3月场景数据互联网、移动互联网、物联网发展，积累了大量数据计算能力GPU等芯片、云计算、量子计算算法深度学习、增强学习资料来源：海比研究，2018年3月发展趋势时间1956年1974年1980年1987年1993年2016年2018年2020年达特茅斯会议，AI 诞生第一次高潮，出现很多顶级算法第一次低谷，某类算法只能解决狭窄领域的问题，计算能力不能支撑发展第二次高潮，专家系统、多层神经网络、反向BP 算法第二次低谷，现代PC 的出现让使用专家系统的智能机器显得不经济，AI 遭遇财务问题第三次高潮，深度学习、数据积累、云计算为AI 发展准备了条件应用场景验证阶段，部分场景被证明，部分被证伪应用场景日渐丰富，生态逐步成型，存活下来的企业将获得跨越式的发展人工智能开放平台合作伙伴1合作伙伴4合作伙伴2合作伙伴3场景应用、行业解决方案在真实的场景应用中，产生大量具有业务属性的产业数据，反馈给智能平台，进一步提升其智能水平。
这个过程不断进行，构成生态构建者重要的竞争壁垒。
生态主构建人工智能开放平台，开放其技术能力，并提供计算能力、基础数据、客户等其他资源，吸引大量合作伙伴，构建生态。
人工智能开放平台伙伴体系ISV 、SI 、渠道商、科研院所、开发者客户体系企业、个人、政府机构资本体系上市体系、创投体系、产业基金监管体系政府机构、行业协会54.4%49.6%43.8%25.4%35.6%27.4%21.0% 4.8%0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%视觉智能细分应用领域认知度0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%厂商品牌、知名度厂商可调动的资源厂商技术实力，研发水平厂商的产品功能，产品价格厂商项目实施能力厂商对本企业业务的理解能力，及将技术与业务相融…厂商服务水平，系统运维能力其他视觉智能厂商选型要素资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月视觉智能应用企业的行业分布25.0%20.0%15.0%10.0%5.0%0.0%资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月视觉智能应用企业的规模分布60.0%50.0%40.0%30.0%20.0%10.0%0.0%19人及以下（不含）；20~299人；300~999人；1000人以上人脸识别智能安防智能金融智能地产医疗影像识别机器人视觉无人驾驶其他资料来源：海比研究，2018年3月LFW是目前人脸识别领域最权威的数据库之一，LFW 中的图像均产生于实际场景，具备自然的光照、表情、姿势和遮挡等干扰因素，且考虑到涉及人物多数为公众人物，也涉及到化妆等更复杂的干扰因素，在LFW数据集上验证人脸识别算法理论上更贴近实际应用。
从数据上看，目前计算机视觉的识别率普遍高于人眼（97.53%），而目前主流的视觉智能厂商，其系统的识别率普遍高于97.53%，比如旷视科技、商汤科技、博思廷、百度、腾讯等，其系统的识别率普遍大多在99%左右，未来还将有更多的视觉智能厂商达到这一水平。
这意味着视觉智能已经迈过技术拐点，未来几年将面临疾风骤雨式的应用普及。
智能安防、智慧城市将成为拉动视觉智能发展的火车头。
视觉智能应用在金融领域的渗透率提高，尤其是互联网金融的发展更是大大丰富了视觉智能在金融领域的应用场景。
另外，在无人驾驶、工业制造、商业地产、医疗、教育等领域都将有广泛地应用。
2018年，智能安防将是视觉智能厂商的发展中心。
根据中安协发布《中国安防行业“十三五”(2016-2020年)发展规划》指出，“十三五”期间，安防行业将向规模化、自动化、智能化转型升级，且到2020年，安防企业总收入达到8000亿元左右，年增长率达到10%以上。
只是智能安防这一个领域，就足够支撑多个百亿级别的独角兽企业，满足资本对于视觉智能厂商的业绩期望。
在智能安防领域，按商业演进路径可以将厂商分为两类：以旷视科技、商汤科技和博思廷为代表的“AI+安防”类厂商，和以海康威视威为代表的“安防+AI ”类型厂商。
视觉智能应用，已经从图像识别、物体识别转向计算机视觉理解、视频理解这些更具挑战和应用价值的领域，未来其应用前景必将更加广阔。
智慧城市将是视觉智能最大的应用领域，未来的市场规模必将在万亿以上。
视觉智能+数据分析，将成为智慧城市系统的主体，发挥最为关键的作用。
随着芯片技术的发展，终端智能将获得快速提升。
云+端的数据处理方式成为潮流。
未来智能终端将成为视觉智能应用重要的计算载体，同时云端对于数据打通将发挥关键作用。
北京博思廷科技有限公司以自主研发人工智能图像识别算法为核心，深谙各行业应用，提供视频监控智能化产品及解决方案。
企业介绍博思廷拥有72种算法，10大智能化系统，5大智能硬件，1大智能化平台。
企业优势博思廷利用在人脸识别技术上的优势为地税局提供了一套完整的解决方案。
用户只需足不出户在微信端提前预约需要办理的业务，上传个人的照片等身份信息，即可成功预约。
用户进入地税大厅，系统通过人脸识别功能即可识别代办人的身份，免去办公人员确认身份的过程。
同时系统提供实时监控能力，能对现场的突发事件做出快速告警反馈，为办税大厅的安保提供强有力的支持。
用户案例推动了实名制业务办理，增加自助设备交互功能和安全性，实现柜台服务的延伸，提高业务办理效率，提升客户体验，提高客户满意度。
应用效果博思廷V6s 视频监控人工智能平台。
博思廷V6s 是以视频联网为基础，以智能视频分析为核心，以多种类型的大数据存储为仓库，以电子地图、告警联动等多种业务功能为服务方式，以多种客户端类型为应用选择的智能视频综合应用管理平台。
平台1+N 全智能模块化应用，即：视频监控联网+人脸识别、人体识别、车辆识别、安防事件、交通事件、客流统计、人员异常状态检测、等子系统模块应用。
核心产品与解决方案快速的应用提供能力、第三方系统集成能力、系统安全健壮能力、系统平滑演讲能力、可伸缩的扩展能力、领先的智能分析能力。
产品特色旷视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++，深耕金融安全，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。
企业介绍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。
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。
企业优势支付宝运用Face++的人脸认证解决方案，不断提高用户支付体验与交易安全性。
用户能够通过人脸识别找回密码。
由马云在德国汉诺威电子展上演示的先进功能Smile to Pay ，也将在不远的将来，为每一位用户带来安全易用的支付体验。
用户案例准确，全球领先的识别准确率；快速，使用Face++云服务或离线能力，无需等待；可靠，支持高并发承载与高可用性保证，提供全方位的服务保障。
应用效果Face++。
人脸检测，检测图片或视频流中的人脸并返回人脸框坐标。
支持储存检测到的人脸数据，用于后续人脸比对、人脸搜索等高级功能。
精准定位并返回最多106 个高精度关键点，人脸比对可精准判断两张人脸是否是同一个人，并返回置信度分数和相应的阈值，以便评估相似度。
人脸搜索，在预置的人脸集合中搜索相似的人脸。
通过人脸搜索可确认人员身份，目前已广泛用于人脸门禁、安防监控等场景。
核心产品与解决方案Face++具有多种产品形式，灵活适用各类业务场景：Web API 根据客户的业务需求在线灵活调用Web API ；集成Mobile SDK 到客户的应用中，在移动设备上离线调用Face++ 能力，轻松处理高清视频流。
Face++ 还提供服务器端SDK 、整体解决方案等其他形式的产品服务，产品特色0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%语音智能重要细分应用领域0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%70.0%厂商品牌、知名度厂商可调动的资源厂商技术实力，研发水平厂商的产品功能，产品价格厂商项目实施能力厂商对本企业业务的理解能力，及将技术与业务相融…厂商服务水平，系统运维能力其他语音智能厂商选型要素资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%语音智能应用企业的行业分布0.0%10.0%20.0%30.0%40.0%50.0%60.0%19人及以下（不含）；20~299人；300~999人；1000人以上语音智能应用企业的规模分布智能手机助手智能音箱（智能家居）智能客服智能医疗智能机器人智能车载智能办公其他资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月资料来源：海比研究，2018年3月语音智能厂商核心竞争力语音识别准确率远场降噪与识别能力方言识别能力少数名族语言识别与互译外语识别与互译语义理解总体上来看，C 端语音智能市场已经开始显现操作系统级别的竞争，并以开放平台和生态体系的方式来进行竞争，主要表现：1.不断嵌入更多的智能硬件设备，其中又主要是手机和智能音箱，并逐步扩展到智能机器人、智能家居等领域。