2018年人工智能技术专利深度分析报告
AI人工智能调研报告
1．研究目的 (3)2．研究背景 (3)二、人工智能的概述 (3)1．人工智能的定义和发展历史 (3)1.1 人工智能的定义 (3)1.2. 人工智能的发展历史 (4)2.人工智能的分类和应用领域 (4)2.1. 人工智能的分类 (4)2.2. 人工智能的应用领域 (4)三、人工智能技术的原理和方法 (6)1.人工神经网络 (6)2.机器学习 (6)3.深度学习 (7)4. 自然语言处理 (8)5. 计算机视觉 (9)四、人工智能发展现状 (10)1.国际发展现状 (10)2. 国内发展现状 (11)五、人工智能的优势和挑战 (11)1. 优势 (11)2. 挑战 (12)六、人工智能的应用案例 (13)1. 人工智能在医疗领域的应用 (13)2.人工智能在金融领域的应用 (13)3.人工智能在制造业的应用 (14)4. 人工智能在交通领域的应用 (14)七、人工智能的未来发展趋势 (15)1. 技术发展趋势 (15)2. 应用领域发展趋势 (15)八、人工智能的安全与伦理问题 (16)1.安全问题 (16)九、结论和建议 (17)1．结论 (17)2.建议 (18)十、参考文献 (18)人工智能调研报告一、研究目的和背景1．研究目的本次调研旨在深入了解人工智能的发展现状、技术原理和应用案例，分析人工智能的优势和挑战，并探讨其未来发展趋势。
同时，本研究还将关注人工智能在安全和伦理方面存在的问题，并提出应对建议。
通过这些内容的探讨，旨在为政府、企业和社会公众提供关于人工智能的全面了解和参考。
2．研究背景近年来，人工智能技术的发展日新月异，被广泛应用于各个领域。
作为一种具有广泛应用前景的前沿技术，人工智能已经引起了全球范围内的广泛关注。
在国际上，美国、欧洲、中国等国家都已经制定了人工智能发展战略和规划，提出了未来几年的发展目标和重点领域。
在国内，政府、企业和学界也都在积极推进人工智能的研究和应用。
随着人工智能技术的不断发展和应用，其所涉及的伦理、安全等问题也越来越受到人们的关注。
人工智能设备数据和隐私安全分析报告
人工智能设备数据和隐私安全分析报告声明：本文内容信息来源于公开渠道，对文中内容的准确性、完整性、及时性或可靠性不作任何保证。
本文内容仅供参考与学习交流使用，不构成相关领域的建议和依据。
一、数据在人工智能设备中的重要性和应用数据是人工智能设备的重要基础。
随着人工智能技术的发展，人们对于数据的需求量不断增大，数据的规模和种类也变得越来越复杂。
同时，数据的质量和安全问题也成为了人工智能设备研究领域的热点问题。
在这个背景下，数据在人工智能设备中的重要性和应用也越来越受到重视。
（一）数据在人工智能设备中的作用1、数据是训练模型的基础人工智能设备需要通过大量的数据进行训练，以提高其准确性和可靠性。
数据可以被用来训练机器学习模型，以便它们能够自动识别和分类图像、文本、声音等各种类型的信息。
2、数据是优化算法的关键优化算法可以使用数据来调节参数，以便更好地适应不同的情况。
数据可以通过不同的算法处理和分析，以发现其中的规律和模式，并将这些信息用于改进和优化算法。
3、数据是决策的基础人工智能设备通过对数据的分析和处理，可以生成有用的信息，帮助人们做出更好的决策。
例如在医疗领域，人工智能可以通过分析患者的病历和生理数据，提供更准确的诊断和治疗方案。
4、数据是创新的催化剂人工智能设备可以通过对数据的分析和处理，发现之前未知的规律和模式，从而推动科学和技术的发展。
例如，在材料研究领域，通过对大量的实验数据进行分析和处理，人工智能可以发现新的材料组合和性质，从而为新材料的开发提供了重要的支持。
（二）数据在人工智能设备中的应用1、机器学习机器学习是人工智能领域的一个热点研究方向。
通过机器学习算法，人工智能设备可以从大量的数据中学习和识别模式和规律。
例如，图像识别、语音识别和自然语言处理等应用都是基于机器学习算法实现的。
2、自然语言处理自然语言处理是人工智能领域的另一个热点研究方向。
通过自然语言处理算法，人工智能设备可以理解和处理人类语言。
浅析人工智能技术在企业财务管理中的应用
浅析人工智能技术在企业财务管理中的应用【摘要】本文旨在探讨人工智能技术在企业财务管理中的应用。
人工智能技术在企业财务预测中的应用能够提高预测准确性，帮助企业更好地制定财务计划。
人工智能技术在财务报表分析中的应用能够快速筛选信息并进行精准分析，为决策提供重要参考。
人工智能技术还在企业风险管理、审计与内部控制、资金管理等方面发挥重要作用，提升财务管理效率。
人工智能技术为企业财务管理带来更高效和准确的决策支持，展示出巨大的发展潜力。
未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，其在企业财务管理领域的应用前景将更加广阔。
【关键词】人工智能技术、企业财务管理、预测、报表分析、风险管理、审计、内部控制、资金管理、决策支持、应用前景1. 引言1.1 人工智能技术在企业财务管理的重要性在当前信息化时代，人工智能技术已经成为企业财务管理领域的重要工具之一。
随着科技的不断发展，人工智能技术的应用范围越来越广泛，其中在企业财务管理中的应用更是日益突出。
人工智能技术的引入，可以为企业提供更加高效、准确和智能化的财务决策支持，帮助企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。
人工智能技术可以帮助企业进行财务预测。
通过对大数据的深度挖掘和分析，人工智能技术可以更好地把握市场变化和趋势，为企业提供有针对性的财务预测和规划，帮助企业更好地应对市场风险和挑战。
人工智能技术在财务报表分析中的应用也是至关重要的。
传统的财务报表分析需要大量的人力和时间，而引入人工智能技术可以快速准确地进行财务数据的分析和比对，为企业提供及时的财务数据分析报告。
1.2 本文目的与结构5、字间距、段间距等。
本文旨在深入探讨人工智能技术在企业财务管理中的应用现状及未来发展趋势。
我们将分析人工智能技术在企业财务预测中的具体应用，探讨其对企业决策的影响和意义。
我们将探讨人工智能技术在财务报表分析、企业风险管理、审计与内部控制、以及企业资金管理中的实际应用案例，分析其在不同场景下的优势和挑战。
自动驾驶与人工智能研究报告
2018自动驾驶与人工智能研究报告 AMiner研究报告第一期Contents目录1 人工智能篇人工智能 (2)人工智能发展路线图 (3)人工智能的定义 (3)人工智能的起源 (3)人工智能的发展 (4)中国人工智能的发展 (5)全球人工智能研究 (7)全球人工智能研究学者数量分布 (7)人工智能研究流派 (9)活跃度较高的学者 (13)全球人工智能发展趋势 (14)中国人工智能研究 (15)中国人工智能的领域分类 (15)中国人工智能学者现状 (16)中国人工智能论文现状 (19)中国人工智能专利现状 (22)人工智能在中国的应用实践 (24)虚拟现实 (25)深度学习应用 (25)计算机视觉 (27)语音技术 (27)中国人工智能的机遇和挑战 (28)中国人工智能拥有的机遇 (28)中国人工智能遭遇的挑战 (31)小结 (32)2汽车研究领域篇汽车研究领域 (34)汽车研究领域创新趋势 (34)汽车研究 (37)全球汽车研究学者数量分布及产业发展 (37)中国汽车领域研究学者数量分布及产业发展 (37)汽车研究流派 (38)活跃度较高的研究学者 (39)汽车研究领域发展趋势分析 (39)3 人工智能+汽车篇人工智能+汽车 (42)无人驾驶研究 (42)无人驾驶的等级 (43)无人驾驶涉及的新技术 (44)无人驾驶的决策模型 (46)无人驾驶产业 (49)自动驾驶汽车的商用 (49)增强学习在无人驾驶中的应用 (49)增强学习在无人驾驶中的优势 (50)增强学习在无人驾驶中的未来 (51)交叉创新笛卡尔智能分析 (51)历史热点分析 (54)Genomics（AI）& Real Time（Vehicle） (54)未来趋势分析 (56)参考文献 (57)扫描订阅摘要随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）高速发展与应用，计算机技术已经进入以人工智能为代表的新信息技术时代——智能技术时代。
人工智能发展现状分析报告
人工智能发展现状分析报告人工智能发展现状分析报告人工智能（Artificial Intelligence, AI）作为一项前沿科技，近年来在全球范围内得到了广泛的关注和应用。
其在各个领域的快速发展引发了许多瞩目的话题和讨论。
本文将对人工智能发展的现状进行深入分析，涵盖其技术、应用和挑战等多个方面，以期为读者提供一个全面而深入的理解。
一、技术发展1. 机器学习和深度学习的突破机器学习和深度学习作为人工智能的核心技术，在过去几年取得了巨大的突破。
深度学习模型的出现改变了传统机器学习的方式，使得计算机可以通过大规模数据的训练来获取自主学习的能力。
这使得机器在图像识别、语音识别等任务中取得了令人瞩目的成果。
2. 自然语言处理的进步自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解和处理自然语言。
近年来，通过深度学习算法在NLP领域的应用，如机器翻译、情感分析等，取得了重要的突破。
这为计算机与人类之间的交流打开了新的大门。
3. 强化学习的发展强化学习是一种通过试错学习来不断优化决策的方法。
在人工智能领域，强化学习是实现智能体自主决策的重要手段。
随着深度学习算法的发展，强化学习在游戏、自动驾驶等领域表现出了巨大的潜力。
二、应用领域1. 图像识别与计算机视觉人工智能在图像识别和计算机视觉方面取得了令人瞩目的成果。
通过深度学习算法的应用，计算机可以在图像识别、人脸识别、物体检测等任务中达到接近甚至超过人类的水平。
这使得人工智能在安防、医疗影像等领域具有广泛的应用前景。
2. 自然语言处理与人机交互自然语言处理技术的进步使得计算机能够与人类进行更自然、更智能的交流。
语音助手、智能客服等应用已经渗透到人们的生活中，改变了人机交互的方式。
3. 无人驾驶和智能交通无人驾驶技术是人工智能领域的一大热点，它有望彻底改变现有的交通方式。
通过感知、决策和控制三大环节的优化，无人驾驶汽车可以实现自主导航和无缝交互。
人工智能可视化报告(二)
人工智能可视化报告（二）引言概述：本文是人工智能可视化报告（二）的全面概述，旨在探讨人工智能在可视化领域的应用和发展趋势。
通过对相关研究和案例的整理和分析，我们将从以下五个方面进行阐述：数据可视化方法、人工智能技术在可视化中的应用、人工智能与可视化的融合、可视化工具的智能化、以及人工智能可视化的未来展望。
正文：1. 数据可视化方法a. 基本可视化方法：对数据进行分类、排序、过滤等基本操作，以提供直观的数据展示。
b. 高级可视化方法：包括树状结构、网络关系图、热力图等更复杂的可视化技术，用于更深入地挖掘数据。
c. 可视化设计原则：探讨使用颜色、形状、尺寸等元素来强调数据的重要性以及提高用户的认知效果。
2. 人工智能技术在可视化中的应用a. 数据分析与挖掘：通过人工智能技术，对海量数据进行分析和挖掘，提取出有价值的信息和知识。
b. 图像识别与处理：利用深度学习等算法，对图像进行识别和处理，提高图像可视化的精度和效果。
c. 自然语言处理：通过对自然语言的理解和处理，将文本转化为可视化的形式，提高用户对文本信息的理解能力。
3. 人工智能与可视化的融合a. 智能交互界面：借助人工智能技术，开发更智能化的用户交互界面，提高用户体验和效率。
b. 智能推荐系统：通过分析用户的行为和偏好，为用户推荐最符合其需求的可视化图表和分析结果。
c. 情感识别与表达：结合人工智能技术，实现对用户情感的识别和呈现，提升可视化的情感交流效果。
4. 可视化工具的智能化a. 自动化数据处理：通过人工智能技术，实现数据的自动清洗、转换和集成，提高可视化工具的使用效率。
b. 智能图表生成：利用机器学习算法，实现自动化的图表生成，减少用户的手动操作和设计成本。
c. 实时数据更新与分析：通过与人工智能的结合，实现对实时数据的自动更新和分析，使可视化结果更加即时和准确。
5. 人工智能可视化的未来展望a. 融合更多领域：将人工智能技术应用于更多领域的可视化中，如生物医学、气象预测等，拓展可视化的应用范围。
人工智能技术服务专业调研报告
人工智能技术专业调研报告目录一、人工智能的主要研究范畴21.1自然语言处理21.2计算机视觉21.3深度学习2二、人工智能目前最广泛的应用32.1人工智能在医疗卫生服务中的应用32.2人工智能在基层医疗卫生服务中的应用42.3人工智能技术在护理领域的应用42.4人工智能在心脏磁共振成像中的应用52.5人工智能技术在文教娱乐领域中的应用52.6人工智能技术在教育行业中的应用52.7人工智能技术在出版行业中的应用62.8人工智能技术在图书馆的应用62.9人工智能技术在制造业和服务行业中的应用71.10人工智能技术在纺织行业的应用72.11人工智能技术在炼化领域的应用82.12人工智能技术在客服系统的应用82.13人工智能技术在银行业的应用92.14人工智能技术在食堂配餐系统的应用9三、人工智能的发展前景9四、专业培养目标101、人工智能技术方向培养目标10五、培养模式及特色111、采用“三段式”+“三明治”+三学期制培养模式112、专业特色12（1）课程设置与培养内容面向行业、企业需求12（2）构建了个性化人才培养体系12六、主干学科、主要课程、专业核心课程13七、专业建设模块13“人工智能”这一概念1956年在达特茅斯会议上被首次提出，到现在已经有了60多年的发展历程。
人工智能是一门交叉、广泛的科学，它的研究目的是使机器能够像人类一样识别、学习、思考。
随着互联网技术的高速发展，人工智能技术不断革新，应用领域不断扩大。
人工智能的发展曲折起伏，在其发展的早期取得如机器定理证明等一些成果，这些成果激励人们对人工智能领域有了更高的期望，然而由于理论技术的局限，人们提出了一些不合理的目标，翻译机器闹出的笑话等失败的研究使得人们的预期落空。
20世纪70年代初到80年代中，通过模拟人类专家的知识和经验去解决特定问题的专家系统应用在化学、医疗等领域，实现了人工智能从理论到实际应用的重大突破；紧接着人工智能技术迎来发展的低迷期，专家系统知识储备不足、分析问题方式单一等问题暴露出来；1997年，深蓝计算机战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2011年至今，随着大数据、云计算、物联网等快速发展，以神经网络为基础的人工智能技术极大地促进了科学转化为应用，图像识别、语音识别、无人驾驶等迎来前所未有的发展高潮。
人工智能技术专利深度分析报告
人工智能技术专利深度分析报告
中国专利保护协会 2018 年 11 月
人工智能技术专利深度分析报告
目录
第 1 章 报告目标与检索策略..............................................................1 1.1 人工智能技术概述...........................................................................1 1.2 分析目标..........................................................................................1 1.3 检索策略..........................................................................................2 第 2 章 人工智能技术整体专利态势分析 ............................................3 2.1 专利申请量趋势分析.......................................................................3
2.1.1 全球人工智能专利申请量趋势 ............................................3 2.1.2 专利申请量排名前十的国家/地区.......................................3 2.1.3 中国申请量趋势及国内排名前五的申请人申请量趋势 .....4 2.1.4 美国地区申请量趋势............................................................6 2.1.5 欧洲地区申请量趋势............................................................6 2.1.6 日本申请量趋势....................................................................7 2.1.7 韩国申请量分析....................................................................8 2.2 专利权人整体状况分析...................................................................9 2.2.1 国内主要专利权人分析........................................................9 2.2.2 美国主要专利权人分析........................................................9 2.2.3 欧洲主要专利权人分析......................................................10 2.2.4 日本主要专利权人分析......................................................11 2.2.5 韩国主要专利权人分析......................................................11 2.3 P.......................................................12 2.3.1 世界范围内的 PCT 申请量分布特征 ..................................13
人工智能技术的知识产权保护与专利布局分析报告
人工智能技术的知识产权保护与专利布局分析报告导言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术正在以前所未有的速度和规模改变着我们的生活。
然而，随着AI技术的迅猛发展，对于知识产权的保护和专利布局也成为了一个重要的问题。
本文将对人工智能技术的知识产权保护与专利布局进行详细的分析和探讨。
AI技术的快速发展近年来，AI技术取得了惊人的突破和进展。
从机器学习、深度学习到自然语言处理和计算机视觉，AI技术已经在诸多领域如医疗、金融、交通等应用开始了深入广泛的应用。
随着AI技术的快速发展，人们对知识产权的保护和专利布局也更加关注。
知识产权的保护专利保护专利作为知识产权的一种重要形式，可以保护AI技术的独创性和技术优势。
在AI技术领域，专利的保护困难度较大，因为AI技术通常涉及众多的算法和方法，很难确定什么是独创的。
此外，AI技术的发展也较为迅猛，法律和法规对于AI技术的保护也相对滞后。
然而，专利的保护仍然是一种不可或缺的方式，可以保护AI技术的核心算法和技术实现。
商业秘密保护商业秘密是另一种重要的知识产权保护方式。
AI技术的应用往往涉及到大量的数据和算法模型，这些数据和模型对于企业来说具有重要的商业价值。
保护这些商业秘密可以通过技术手段，如数据加密和访问控制，以确保数据和算法的机密性。
著作权保护著作权是保护AI技术中的软件代码和文档的重要手段。
在AI技术领域，著作权可以保护AI算法的具体实现方式和代码的原创性。
此外，对于AI技术的文档和相关说明，著作权也可以起到保护的作用。
专利布局的重要性竞争优势AI技术的专利布局可以为企业带来重要的竞争优势。
拥有一系列与AI技术相关的专利可以为企业提供一定的技术壁垒，限制竞争对手的进入。
此外，专利布局还可以为企业创造商业机会，如技术转让和许可。
技术合作AI技术的专利布局还可以为企业带来技术合作的机会。
企业在布局专利的同时，也可以注意到其他企业的专利布局情况，发现潜在的合作伙伴。
人工智能风险分析
人工智能风险分析篇一人工智能风险分析随着人工智能技术的快速发展，其在各个领域的应用越来越广泛。
然而，与此同时，人工智能的风险也逐渐显现出来。
本文将对人工智能的风险进行深入分析，以期为相关人士提供参考。
一、人工智能风险概述人工智能的风险主要表现在以下几个方面：技术风险、道德风险、法律风险和安全风险。
这些风险可能会对个人、组织和社会造成负面影响。
因此，对人工智能的风险进行分析和评估至关重要。
二、技术风险算法缺陷：人工智能算法在处理复杂问题时可能会出现错误或偏差，这可能导致不准确的结果或错误的决策。
数据偏差：人工智能系统的训练数据通常是有限的，可能存在偏差或偏见。
这可能导致算法对某些群体或个体的不公平对待。
缺乏透明度：人工智能的决策过程往往缺乏透明度，使得人们难以理解算法是如何做出决策的。
这增加了人们对人工智能的不信任感。
三、道德风险侵犯隐私：人工智能技术在收集、存储和使用个人信息时可能违反隐私权，给个人带来伤害。
职业歧视：人工智能技术的广泛应用可能导致某些职业岗位的消失或减少，使得某些人群失去就业机会。
人身安全：在某些场景下，人工智能系统的失控或误判可能导致人身安全受到威胁。
例如，自动驾驶汽车失控或智能家居设备造成意外伤害等。
四、法律风险法规缺失：目前全球范围内针对人工智能的法律法规尚不健全，导致一些人工智能相关的法律问题无法可依。
责任归属：在人工智能造成的事故或损害中，责任归属往往难以确定。
这给司法审判带来了困难。
知识产权：人工智能技术可以生成具有创新性的内容，但这些内容的版权归属和知识产权保护存在争议。
五、安全风险黑客攻击：黑客可能会利用人工智能技术的漏洞进行攻击，窃取个人信息或破坏系统运行。
恶意软件：利用人工智能技术可以开发更高级的恶意软件，对个人和企业造成威胁。
国家安全：人工智能技术的发展可能对国家安全构成威胁，例如网络战和间谍活动等。
六、应对策略建议为了降低人工智能的风险，可以采取以下策略建议：加强技术研发和人才培养；建立道德准则和行业标准；完善法律法规和政策体系；加强国际合作与交流；提高公众意识和参与度等。
2019年8月24日天津市公开遴选公务员笔试题
此次天津市公开遴选公务员笔试题全部为主观题，题目由方老师根据考生回忆整理，非考试原材料，主要测试报名人员的政策理论水平、分析和解决实际问题的能力、文字表达能力等综合素质。
一、材料分析题材料主要讲“网红经济”产生的危害。
近日，奶茶店老板娘文莉傻了眼，自家“琉璃鲸”的菜单，居然和“鹿角巷”几乎一模一样。
上网一查，文莉发现自己加盟的公司，根本没有正式注册“琉璃鲸”的商标。
这是一款一度在抖音爆红的网红奶茶，号称中日文化碰撞的“日本中国茶”，花了她5万加盟费。
“网红餐饮店”近年来一再刷屏网络，最为“吸睛”的就是门前浩浩荡荡的排队大军。
近日媒体曝光汉口江汉路一家“鲍师傅”的糕点店，门前数十米的“长龙”几乎从不停歇。
经记者深入QQ群、论坛、微信群调查，确有“工头”在网上发布充场任务，组织大批兼职者现场排队当“托”。
执法人员说加盟商侵权。
明星带货，粉丝盲目跟风购买。
问题：1.分析网红经济中存在的问题。
（10分）2.如何应对？（10分）二、材料分析题材料是一份青少年上网情况的调查问卷总结。
青少年上网可以开阔视野，可以加强与其他人的交流，促进青少年个性化发展。
同时，网络上资源可以帮助学生找到合适的学习材料，促进青少年的学业。
网络还可以拓展当今青少年教育的空间。
青上年上网同样存在着危害，比如容易上瘾。
同时，青少年自控能力比较差，容易沉湎于网络而荒废学业。
还存在网上交友的问题。
最后有个小总结，多数人支持上网，少数人反对。
问题：1.分析沉迷网络对青少年的危害。
（10分）2.结合青少年上网危害，给学校教育管理部门提出建议。
（10分）三、材料分析材料1人工智能泛指计算机系统辅助执行那些通常需要人类智能的任务，如感知、对话和决策等能力。
基于多样化的海量信息、大幅改进的机器学习方式和算法以及大幅提升的计算机运算能力，人工智能在语音识别与合成、图像识别、机器翻译、搜索优化与服务等研究和应用领域都取得了瞩目进展。
与工业时代的蒸汽机和信息时代的互联网一样，人工智能在智慧时代扮演着关键角色，是支撑引领人类社会从信息时代走向智慧时代的基础。
2019年人工智能中国专利技术分析报告-2019.12-73页
国家工业信息安全发展研究中心 2019 年 12 月
前言
新一轮科技革命和产业变革正在萌发，在移动互联网、大数据、 超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能发展 进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。作为引领新一 轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能具有溢出带动性很强 的“头雁”效应。世界发达国家均将人工智能上升为国家战略，纷纷 出台相关计划，力图在新一轮国际科技竞争中抢占产业技术制高点。 近二十年来，全球各大企业、大学、研究机构等纷纷加快人工智能技 术研发脚步，全球人工智能专利申请量成快速上升趋势，IBM、微软、 三星等国外企业均积极在人工智能领域进行专利布局。
11人工智能概述12人工智能发展历程13人工智能发展意义14中国快速布局人工智能专利发展15本报告人工智能专利技术分类说明1021人工智能专利技术领域分布1022专利申请量趋势分析1123主要一级技术分支申请量比例1124人工智能申请人专利申请数量排名1225国外来华申请人状况分析1531深度学习技术15311深度学习技术领域专利申请量年度变化趋势15312专利申请量排名16313国内排名前十位的申请人申请量趋势16314深度学习技术各年度重点分支技术趋势17315深度学习技术重点申请人重点分支技术布局18316专利有效性分析19317技术路线演进2032语音识别22321语音识别领域专利申请量年度变化趋势22322专利申请量排名23323国内排名前十位的申请人申请量趋势24324语音识别各年度重点分支技术趋势25325语音识别重点申请人重点分支技术布局26326专利有效性分析27327技术路线演进2733自然语言处理30331自然语言处理技术专利申请量年度变化趋势30332专利申请量排名31333国内排名前十位的申请人申请量趋势32334自然语言处理技术各年度重点分支技术趋势33335自然语言处理技术重点申请人重点分支技术布局34336专利有效性分析337技术路线演进3534计算机视觉技术37341计算机视觉技术领域专利申请量年度变化趋势37342专利申请量排名38343国内排名前十位的申请人申请量趋势39344计算机视觉技术各年度重点分支技术趋势40345计算机视觉技术重点申请人重点分支技术布局41346专利有效性分析42347技术路线演进4235智能驾驶技术45351智能驾驶技术领域专利申请量年度变化趋势45352专利申请量排名45353国内排名前十位的申请人申请量趋势46354智能驾驶技术各年度重点分支技术趋势47355智能驾驶技术重点申请人重点分支技术布局48356专利有效性分析49357技术路线演进5036云计算技术52361云计算技术领域专利申请量年度变化趋势52362专利申请量排名52363国内排名前十位的申请人申请量趋势53364云计算技术各年度重点分支技术趋势54365云计算技术重点申请人重点分支技术布局55366云计算技术专利有效性56367技术路线演进5737智能机器人技术59371智能机器人技术领域专利申请量年度变化趋势59372专利申请量排名60373国内排名前十位的申请人申请量趋势6
人工智能行业分析
人工智能行业分析报告**一、行业规模与增长**1. “1个核心数据：行业总市场规模突破15000亿元”如今，人工智能行业的总市场规模已成功突破15000亿元这一惊人数字，宛如一颗璀璨的新星在科技领域闪耀夺目。
在过去的几年间，其增长态势犹如汹涌的浪潮，呈现出爆发式的增长。
这一惊人增长的背后，有着诸多关键驱动因素。
其一，大数据的爆发式增长为人工智能提供了丰富的训练数据，使得算法模型能够不断优化和完善。
其二，计算能力的大幅提升，特别是云计算和高性能芯片的发展，为人工智能的复杂运算提供了强大的支撑。
其三，各行各业对智能化转型的迫切需求，促使企业纷纷加大在人工智能领域的投入。
与传统制造业相比，人工智能行业虽然在规模上仍有差距，但增长速度远超传统行业。
传统制造业主要依赖大规模生产和成本控制来获取利润，而人工智能行业则凭借其创新性和高附加值，成为推动经济发展的新引擎，展现出巨大的发展潜力和战略地位。
2. “2大增长引擎：技术创新与市场需求扩张”技术创新在人工智能行业的发展中犹如强大的推进器。
新的算法和模型不断涌现，如深度学习中的卷积神经网络和循环神经网络，极大地提升了图像识别、语音识别等领域的性能。
例如，自动驾驶技术就是在这些技术创新的推动下取得了显著进展。
市场需求的扩张为人工智能行业的发展开辟了广阔天地。
一方面，消费者对于智能化产品和服务的需求日益旺盛，如智能家居、智能客服等。
另一方面，企业为了提高生产效率、降低成本和创新商业模式，对人工智能技术的应用需求不断增加，例如智能制造中的质量检测和预测性维护。
此外，政府在智慧城市、智慧医疗等领域的大力投资，也进一步拉动了人工智能市场的需求。
**二、竞争格局**1. “3大主要竞争者：市场份额与竞争策略”在人工智能领域，A 公司、B 公司和 C 公司成为了行业内的翘楚。
A 公司凭借其在算法研发和数据积累方面的深厚底蕴，占据了约 30%的市场份额，犹如一座难以逾越的高峰。
人工智能大模型研究分析报告
人工智能大模型研究分析报告目录1. 内容综述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的 (4)1.3 研究方法 (4)2. 人工智能大模型概述 (6)2.1 人工智能大模型的发展历程 (7)2.2 人工智能大模型的特点和优势 (8)2.3 人工智能大模型的应用领域 (9)3. 人工智能大模型的技术架构与实现 (11)3.1 深度学习基础 (13)3.2 大型神经网络模型 (15)3.3 分布式训练技术 (16)4. 人工智能大模型面临的挑战与问题 (17)4.1 计算资源需求 (19)4.2 数据隐私与安全问题 (21)4.3 可解释性和可信度问题 (22)5. 人工智能大模型在各行业的应用案例分析 (23)5.1 医疗健康领域 (25)5.2 金融领域 (27)5.3 制造业领域 (29)6. 对未来发展趋势的展望与建议 (31)6.1 技术创新趋势 (32)6.2 政策环境影响 (34)6.3 提升AI大模型应用的建议 (36)7. 结论与总结 (37)1. 内容综述本次“人工智能大模型研究分析报告”旨在全面剖析当前人工智能领域内的大模型趋势及其发展前景。
报告从技术演进、应用场景、伦理挑战三个核心维度展开，力求为读者提供一个多角度的理解和洞见。
在技术演进方面，报告详细追踪了从传统机器学习算法到深度学习，直至目前占主导地位的大模型架构的转变过程。
描述了大模型如何通过利用大规模并行计算资源（如TPUs和GPU），结合海量数据训练，实现了在多样化的复杂任务中取得超越人类专家的性能。
还分析了不同大模型之间的比较，以及它们在效率、通用性和特定任务上的优势。
应用场景的讨论探讨了大模型可能在生物医药研发、金融风险预测、自动驾驶、自然语言处理等领域带来的影响与变革。
通过案例实践，报告展示了精确预测、不良事件预防、实时决策支持等享受大模型的实际应用可能性，并对这些领域未来的创新趋势进行了预测。
在伦理与法律框架方面，报告深入探讨了大模型可能带来的一系列挑战，包括偏见放大、隐私侵犯、算法不透明等议题。
人工智能AI行业分析报告 (63)
人工智能AI行业分析报告1、人工智能的市场规模及发展趋势随着技术的不断进步，人工智能（AI）正在成为一个极具潜力的市场，其市场规模正在持续扩大，预计到2025年人工智能产业将达到1.7万亿美元。
以下是人工智能市场发展趋势：1）行业很有前景目前，人工智能技术已经在各个行业广泛应用，其中包括金融、医疗保健、零售、制造、安全、物流等。
这些行业对人工智能的需求非常高，未来将随着技术的发展而更加广泛。
2）投资额持续上升随着人工智能技术逐渐成熟，企业对人工智能的投资额也在不断增加。
截至2020年底，全球人工智能企业的融资总额已经超过230亿美元。
3）技术方向向智能化转变人工智能技术正在向智能化转变，不再局限于单一的任务，而是广泛应用于自然语言处理、机器人技术、计算机视觉等方向，将成为人工智能技术的重要发展方向。
2、人工智能的最新技术解决方案随着人工智能技术的不断发展，人工智能方面的最新技术解决方案也在不断涌现。
以下是一些最近推出的人工智能技术解决方案：1）自然语言处理技术自然语言处理技术是人工智能的核心技术之一，其应用场景极为广泛。
最近推出的自然语言处理技术可以更好地实现解析文章、提出问题和生成答案等任务，为自动化问答和智能客服提供支持。
2）机器人技术机器人技术近年来发展迅猛，可以广泛应用于制造、农业、医疗等领域。
最新的机器人技术引入了深度学习技术和计算机视觉技术，让机器人更加智能化。
3）图像识别技术图像识别技术非常重要，可以广泛应用于电商和物流领域。
最新的图像识别技术使用卷积神经网络来进行图像分类和识别，可提高图像识别的准确性和速度。
3、人工智能企业的市场占有率及竞争格局在人工智能产业，目前全球领先的企业有很多，其中包括谷歌、微软、IBM、亚马逊等。
但市场占有率最高的三大企业是谷歌、亚马逊和IBM，这三家公司在人工智能领域占据了主导地位。
1）谷歌谷歌以其强大的技术实力和卓越的市场表现从2020年开始占据了人工智能领域的领导地位。
专利评估报告2篇
专利评估报告2篇专利评估报告一一、选题依据众所周知，随着知识产权的发展，专利在各个行业中的使用越来越广泛，特别是在高新技术领域的应用，专利更是作为衡量企业创新能力和核心竞争力的重要标志。
然而，在专利的申请和运用中，专利的质量和有效性成为关键问题之一。
为了解决上述问题，本文选择通过对某项专利进行分析和评估，探究专利的价值和有效性，并提出相关建议。
二、专利背景本次分析的专利为一项国内某公司申请的“一种基于深度学习的人脸检测和识别方法”，专利申请日为2019年3月19日，公开（公告）日为2019年8月30日。
该专利号为CN110166383A。
三、专利价值评估1.市场需求人脸识别技术目前被广泛应用于各行各业，如公安、金融、交通等领域。
尤其是在人工智能、物联网等新兴业务中，人脸识别技术被广泛应用。
随着人们对安全的重视程度越来越高，人脸识别技术的市场需求也会越来越高。
2.技术创新性该专利提出的基于深度学习的人脸检测和识别方法，通过对深度学习算法的优化，大大提高了人脸识别技术的准确性和可信度。
与传统方法相比，本方法在人脸检测和识别的准确率和速度方面都有较大提升，并且具有更好的应用前景和商业价值。
3.技术难度该专利的技术难度较高，需要一定的计算机、算法和模型等专业技术知识，并且需要充分的数据集和模型训练。
所以该专利在技术上的门槛较高，更有利于拥有相关技术和专业背景的企业和个人进行运用和创新。
4.专利权保护期该专利的保护期为20年，较为长久。
在保护期内，该专利的持有人可以对侵权方进行维权，有效地保护研究和开发所投入的资金和精力。
5.成果转化该专利的技术和应用前景广阔，具有很好的成果转化价值。
可以通过授权或转让的方式，将该专利进行商业化运用，获得巨额的经济收益。
综上所述，该专利具有较高的市场需求度和技术创新性，但技术难度较大。
专利权保护期较长，成果转化价值较高。
四、专利有效性评估1.同领域专利对比通过对比该专利同领域的相关专利，发现本专利在技术创新性和应用实用性等方面与同领域专利有较大差距。
人工智能发展水平评价分析报告
一、研究背景及意义人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术。
20世纪50年代“人工智能”被首次提出，至今60多年的发展，人工智能以机器学习、深度学习为核心，在视觉、语音、通信等领域快速发展，悄然改变着人们的生活及工作方式。
世界上越来越多的国家意识到了人工智能技术的重要性与颠覆性，积极地在AI领域深耕布局，培养AI领域人才，抢夺技术先机。
当前，中国明确将人工智能作为未来国家重要的发展战略，加强新一代人工智能在医疗、养老、教育等领域的研发应用。
2016年起发布《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》、《新一代人工智能发展规划》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等政策文件。
在此背景下，为了解当今国际上人工智能的发展现状，把握中国在人工智能领域的竞争态势，浙江大学信息资源分析与应用研究中心（CIRAA）自2019 年始，每年发布《人工智能发展水平评价分析报告》，该报告基于数据公开、面向世界、评价透明、计算可重复原则，在人工智能评价指标量化排名方面积极探索。
通过调研国内外人工智能产业发展趋势及主流人工智能评价框架，设计指标体系，其指标数据完全基于公开数据进行定量评价，进而获得一个合理、客观、透明的人工智能排行榜。
《人工智能发展水平评价分析报告2020》为课题组第三次发布，本次报告在指标数据采集方式上进行了更新，以期更完整精确的获得各国人工智能排行情况。
二、研究主要方法2.1评价原则本项目组完全基于公开数据进行定量评价，以保证评价的客观性，特制订以下原则：（1）数据公开。
所有指标数据来源对外公布的数据，任何人均可从公开检索平台获取。
（2）面向世界。
评价指标基于各国的共同特性做出评价。
（3）评价透明。
评价过程公开透明。
（4）计算可重复。
基于指标数据得出的结果可重复，可检验。
2.2指标体系课题组经过对国内外人工智能著名排行榜指标体系对比分析，并结合指标评价原则，提出了自己的智库评价指标体系（表1），包括6个一级指标，24个二2级指标。
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人工智能技术专利深度分析报告2018年11月目录第1章报告目标与检索策略 (1)1.1人工智能技术概述 (1)1.2分析目标 (1)1.3检索策略 (2)第2章人工智能技术整体专利态势分析 (3)2.1专利申请量趋势分析 (3)2.1.1全球人工智能专利申请量趋势 (3)2.1.2专利申请量排名前十的国家/地区 (3)2.1.3中国申请量趋势及国内排名前五的申请人申请量趋势 (4)2.1.4美国地区申请量趋势 (6)2.1.5欧洲地区申请量趋势 (6)2.1.6日本申请量趋势 (7)2.1.7韩国申请量分析 (8)2.2专利权人整体状况分析 (9)2.2.1国内主要专利权人分析 (9)2.2.2美国主要专利权人分析 (9)2.2.3欧洲主要专利权人分析 (10)2.2.4日本主要专利权人分析 (11)2.2.5韩国主要专利权人分析 (11)2.3PCT申请态势分析 (12)2.3.1世界范围内的PCT申请量分布特征 (13)2.3.2世界主要PCT申请地区的申请年代趋势 (13)2.3.3世界范围内PCT申请的技术分布 (15)2.3.4世界主要PCT申请地区的技术分布 (16)第3章人工智能重点专利技术分析 (17)3.1主要技术分支 (17)3.2主要技术分支技术生命周期 (18)3.2.1机器学习和基础算法技术生命周期 (18)3.2.2智能搜索和智能推荐技术生命周期 (19)3.2.3语音识别技术生命周期分析 (20)3.2.4自然语言处理技术生命周期 (21)3.2.5自动驾驶技术生命周期 (22)3.2.6计算机视觉和图像识别技术生命周期 (23)3.3主要技术分支申请量趋势 (23)3.3.1主要技术分支在国内的申请量趋势 (23)3.3.2主要技术分支在美国的申请量趋势 (24)3.3.3主要技术分支在欧洲的申请量趋势 (25)3.3.4主要技术分支在日本的申请量趋势 (26)3.4主要技术分支国内重要申请人 (27)3.4.1机器学习和基础算法方向主要申请人 (27)3.4.2智能搜索和智能推荐方向主要申请人 (28)3.4.3语音识别方向主要申请人 (29)3.4.4自然语言处理方向主要申请人 (29)3.4.5自动驾驶方向主要申请人 (30)3.4.6计算机视觉和图像识别方向主要申请人 (31)第4章人工智能重要专利权人分析 (33)4.1重要专利权人在各国家/地区的申请趋势 (33)4.2国内主要专利权人分析 (33)4.3美国主要专利权人分析 (34)4.4欧洲主要专利权人分析 (35)4.5日本主要专利权人分析 (36)4.6韩国主要专利权人分析 (37)第5章意见和建议 (38)5.1产业发展建议 (38)5.2企业发展建议 (39)第1章报告目标与检索策略1.1人工智能技术概述人工智能（Artificial Intelligence,AI）亦称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能。
通常人工智能是指通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。
传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式去行为。
而现代人工智能概念则认为机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。
人工智能的核心问题包括建构能够跟人类似甚至超越的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移动和操作物体的能力等。
从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。
随着核心算法的突破、计算能力的迅速提升以及海量数据的支撑，人工智能技术在近十年里迎来了质的飞跃，尤其是在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和自动驾驶等领域取得了长足的发展。
1.2分析目标最近两年，随着人工智能技术在国内的蓬勃发展，一些研究机构对国内外的技术现状进行了不同角度的分析，这些研究对于国内企业的自身发展起到了积极的指导作用。
但是还没有一项研究是专门从专利技术的角度进行深入的分析，而对于业内的企业来说，专利技术是反映真正技术实力的重要指标。
本报告对人工智能技术在世界范围内和在我国的专利申请数据进行了深入分析，旨在了解人工智能领域专利申请的趋势特点、地域特点和发展态势；分析人工智能技术主要的技术输出国家和地区，行业内最具创新能力的公司和研究机构，以及重要的研发力量；并且，从专利申请的角度，发现人工智能领域发展活跃的技术分支，推测人工智能技术未来的发展方向。
1.3检索策略本报告中的数据以中国专利文摘数据库（CNABS）和德温特世界专利索引数据库（DWPI）作为数据来源，使用行业专家和相关技术领域专利审查专家共同给出的人工智能领域的中英文关键词进行检索，在此基础上，使用专利分类号对结果加以限制，最终得到本报告的研究数据。
其中，在DWPI数据库中，对人工智能领域在世界范围内的专利申请进行检索，共获得专利申请180617件，在CNABS数据库中，对人工智能领域在中国的专利申请进行检索，共获得专利申请105528件（检索日期2018年10月15日）。
为了避免引入过多噪音，力求检索结果准确，检索策略的确定着眼于两个标准：一是提高检索结果的准确度，避免噪声；二是注重人工智能行业内的主要应用领域和技术分支，尤其是软件、算法相关发明专利申请。
第2章人工智能技术整体专利态势分析2.1专利申请量趋势分析2.1.1全球人工智能专利申请量趋势对DWPI数据库中获得的专利申请按照申请年份进行统计，图2.1示出了从1985年至2017年各年度的申请量变化情况。
全球范围内，人工智能领域的专利申请量总体上呈逐年上升趋势，在2010年后增长速度明显加快，近两年的增长率更是令人瞩目。
由此可见，人工智能领域已经成为世界各国的研发热点，正在迎来全面的技术进步。
图2.1全球人工智能专利申请量年度变化趋势2.1.2专利申请量排名前十的国家/地区在DWPI数据库中，对各个国家/地区的人工智能领域专利申请量进行统计，排名前十位的国家/地区依次为中国、美国、日本、韩国、欧洲（指在欧专局直接提出申请）、德国、澳大利亚、台湾、加拿大和印度。
可见，中国在人工智能领域的专利申请数量已经超过了美国，达到76876件（在CNABS数据库中该数据为105528件，数据的差异是由DWPI数据库对摘要、关键词和专利分类号的再加工，以及技术术语翻译习惯不一致等原因造成的，为了避免在DWPI数据库检索结果中引入太多噪音，没有对英文关键词进行进一步扩展），列于首位。
美国以67276件的申请量略低于中国，日本位列第三。
如果将同属欧洲地区的多个国家/地区进行合并，其申请总量将超过韩国，位列第四。
其余各国中，台湾地区能够位列前十是比较引人瞩目的。
图2.2专利申请量排名前十的国家/地区2.1.3中国申请量趋势及国内排名前五的申请人申请量趋势（1）中国申请量趋势在DWPI数据库中，对中国专利申请的申请年度进行统计，得到如图2.3所示的申请量年度变化趋势。
与全球的变化趋势相比，近十年来，在中国进行专利申请的年度增长率明显更高，尤其是最近两年，几乎呈现直线上升的趋势。
可见，人工智能的技术研发在我国达到了空前的热度，这对全球申请总量的增长也起到了极大的促进作用。
图2.3中国专利申请年度变化趋势（2）国内排名前五位的申请人各自申请量趋势在CNABS数据库中，对人工智能领域主要申请人的申请量进行统计，得到申请量排名前五的申请人依次为百度、中国科学院、微软、腾讯和三星（对申请人/专利权人的分析见2.2节）。
这几位申请人的申请量年度变化趋势如图2.4所示。
图2.4国内排名前五位的申请人各自申请量趋势其中三个中国申请人百度、中国科学院、腾讯的申请量在近几年增长迅速，尤其以百度公司最为亮眼，虽然起步较晚，但专利申请量迅速大幅度超过了其他申请人，并在最近两年遥遥领先。
而两家国外来华申请的微软和三星虽然曾经在申请量上具有优势，并保持持续增长的势头，但是在最近几年的表现却有些差强人意。
2.1.4美国地区申请量趋势图2.5美国专利申请年度变化趋势图2.5示出了DWPI数据库中美国专利申请的年度变化趋势，美国申请量整体呈现平稳上升的趋势，在2010年之后有过一段迅速增长的时期，最近两年的增长速度稍微放缓，2017年的申请量下降可能是由于部分2017年的专利申请未公开的情况造成。
2.1.5欧洲地区申请量趋势在DWPI数据库中，将欧洲地区的主要专利申请国家和地区进行合并，共得到专利申请24634件。
对这些专利申请的申请量进行分析得到图2.6所示的变化趋势。
如图所示，欧洲地区申请量整体呈上升趋势，并在2010年之后经历了一段快速增长的时期，但近两年的申请量却开始回落，虽然2017年的数据会受到公开滞后的影响，但2017年的申请量整体下降的趋势似乎已经难以逆转。
图2.6欧洲地区专利申请年度变化趋势2.1.6日本申请量趋势图2.7日本专利申请年度变化趋势日本的申请量趋势虽然整体呈上升趋势，但与中国、美国、欧洲地区有所不同的是，日本专利申请量在20世纪90年代末就率先加快了上升速度，在进入21世纪之后反而趋于平缓，虽然同样在2010年之后迎来了增长期，但增长速度明显无法和其他几个国家和地区相比。
2.1.7韩国申请量分析图2.8韩国专利申请年度变化趋势与美国申请量趋势类似，韩国申请量整体呈上升趋势，在2010年之后上升趋势加快，目前是在2016年达到峰值，2017年的申请量下降可能是由于部分2017年的专利申请未公开的情况造成，变化趋势不明显。
2.2专利权人整体状况分析2.2.1国内主要专利权人分析图2.9中国主要专利权人申请量图2.9为主要专利权人在国内的申请量图表（来源于CNABS数据库），其中可以看出，在国内的主要专利权人中，大部分还是国内的公司和高等院校，而国外来华的专利布局并不如其在其本国的专利申请量多。
其中，国内申请量最多的专利权人为百度，申请量为2368件。
2.2.2美国主要专利权人分析图2.10示出了主要专利权人在美国的申请量，其中IBM的申请量独占鳌头，比排名稍靠后的微软和Google都要多将近一倍，而在美国申请量排名靠前的公司中，美国公司占了一半，且这些公司在美国申请量和其在全球申请量相近，其他公司则为日韩欧公司，分别为三星、索尼、佳能，东芝，NEC和西门子，且这些公司在美国的申请量要远低于其全球申请量。
图2.10主要专利权人在美国的申请量2.2.3欧洲主要专利权人分析图2.11主要专利权人在欧洲申请量图2.11为各个主要专利权人在欧洲地区（包括欧专局和欧洲几个主要国家如英、法、德等）的申请量。
可以看出排名靠前的几家公司，欧洲公司（如西门子、博世、奥迪）、美国公司（如微软、通用、福特、google、IBM）和日韩公司（三星、Toyota）基本上平分秋色，其中又以欧洲公司西门子和博世申请量位列榜首和第二位。