2020-2021人工智能与工业融合发展研究报告
AI大模型市场研究报告2023 迈向通用人工智能 大模型拉开新时代序幕
伴随基于大模型发展的各类应用的爆发， 尤其是生成式 AI，为用户提供突破性的 创新机会，打破了创造和艺术是人类专 属领域的局面。AI 不再仅仅是“分类”， 而且开始进行“生成”，促使大模型带 来的价值进一步升级到人类生产力工具 的颠覆式革新。同时，数据规模和参数 规模的有机提升，让大模型拥有了不断 学习和成长的基因，开始具备涌现能力 （Emergent Ability），逐渐拉开了通用人 工智能（AGI）的发展序幕。
过去几年，国内外的 AI 厂商均在大模型 领域有所布局。OpenAI 在 2019 年发布了 GPT-2 大模型，国内互联网科技厂商也 集中在 2020-2022 三年期间相继发布了自 己的大模型。ChatGPT 的发布，掀起了 一波发展热潮，原有厂商基于自身大模 型开始推出一系列生成式 AI 应用，并对 外提供 API 接口。更多的创业公司、科 研机构和新的科技厂商涌入该市场，发 布相关的产品服务。
AI：OPT-175B DeepMind:Chinchilla
DeepMind:AlphaCode
商汤：书生 1.0
DeepMind:Gopher
AI21 Labs:;达摩院：CogView Eleuther AI：
Eleuther
AI：
OpenAI： GPT-Neo
来源：CNCF，沙利文底层技术支 持和应用场景迭代。大模型作为 AGI 时 代的曙光，相关厂商也将迎来广阔的发 展空间。本报告将呈现从发展现状、驱 动因素洞察 AI 大模型厂商竞争与发展关 键点，并推演竞争格局的逻辑分析过程：
• 前瞻洞察：通向 AGI 的技术路径具 有多元性，目前大模型是最佳实现方 式。大模型具有强大的泛化性、通用 性和实用性，能够降低 AI 开发门槛、 提高模型精度和泛化能力、提高内容 生成质量和效率等多种价值，实现了 对传统 AI 技术的突破，并成为 AGI 的重要起点。进而将 AI 发展由数据 飞轮升级到智慧飞轮,最终迈向人机共 智。大模型和 人类反馈的强化学习 （ RLHF ）的结合，进一步重构了 AI 开发范式，进入大模型主导的软 件 2.0 时代。另一方面，AI 开发则形 成新的“二八定律”，开发者的生产 力将得到极大释放。
人工智能技术应用专业调研报告
附件一：人工智能技术应用专业岗位调研报告一、调研背景“人工智能”概念首次被提出于1956年的达特茅斯会议上，到现在已经有60多年的发展历程。
人工智能技术的发展涉及计算机、数学、心理学、社会学等众多学科，其研究目的是让机器能像人类一样识别、学习、思考。
近年来随着互联网技术高速发展，人工智能技术不断革新，应用领域不断扩大，已在医疗卫生、文教娱乐、教育出版、制造业(纺织、炼化等)、服务业(客服、银行等)等领域广泛应用。
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。
2017年7 月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》,为抢占全球人工智能制高点，中国已将其上升至国家战略，国务院要求从小学起增加人工智能相关课程，重视中小学生人工智能科普教育，建立完善覆盖从K12到本硕高等教育的人工智能教育体系，形成人才梯队，抢抓人工智能重大战略发展机遇，将给科技发展和产业变革带来重大影响。
二、调研目的为了更好适应人工智能发展趋势，把握这一重大战略发展机遇，开展了本次专业调研。
通过对人工智能技术行业发展现状与趋势、岗位技术需求、专业岗位标准，以及人工智能技术应用专业相关专业人才培养状况等的调查与研究，了解人工智能技术专业的发展前景与领域人才需求状况，为朔州陶瓷职业技术学院增设人工智能技术应用专业打下基础。
三、调研方法(一)问卷调查法对企业、人工智能用户等单位及人员进行问卷调查，了解企业的岗位设置，人员配备，工作流程，适合高职高专毕业生的职业岗位，特别是企事业单位对人工智能技术初、中级员工的职业素质与能力的要求。
(二)访谈调查法访谈权威性的行业机构负责人，对该专业毕业生进行访谈或跟踪调查，对人工智能技术专业学生从事的岗位及能力需求进行调研。
(三)文献调查法通过报刊杂志互联网等渠道进行文献检索，搜寻项目研究需要的资料数据。
全球人工智能战略与政策观察
全球人工智能战略与政策观察（2020）——共筑合作新生态中国信息通信研究院政策与经济研究所人工智能与经济社会研究中心2020年12月版权声明本报告版权属于中国信息通信研究院和人工智能与经济社会研究中心，并受法律保护。
转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院和人工智能与经济社会研究中心”。
违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。
当前，全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，带动了人工智能等数字技术加速演进，引领了数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响。
近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，不断拓展人工智能产业间合作，积极推动人工智能发展。
为了解最新全球人工智能战略概况及政策情况，加强各方交流合作，共同推动人工智能健康发展，中国信息通信研究院政策与经济研究所研究团队编写了《全球人工智能战略与政策观察（2020）──共筑合作新生态》，报告系统梳理了全球主要国家和地区人工智能战略布局及合作进展。
从各国战略布局看，近年来重点主要聚焦在加强投资和人才培养、促进合作开放，完善监管和标准建设上；从国际合作看，人工智能成为全球经贸合作和学术交流的新热点；最后从技术、人才、基础设施以及治理等方面提出了加强全球人工智能合作的四点倡议，供各方参考交流。
一、全球主要国家和地区持续加强人工智能战略布局 (1)（一）从政府层面看，加快战略部署和顶层设计 (1)（二）从行业组织看，积极开展技术标准和伦理规范制定 (6)（三）从企业层面看，围绕产业上下游进行深耕布局 (8)（四）从产业生态看，全球人工智能产业基础日趋坚实 (9)二、人工智能全球合作进一步深化 (11)（一）全球人工智能合作热情不减 (11)（二）全球人工智能合作机制日益多元 (14)（三）全球人工智能治理探索加快 (17)（四）人工智能全球合作机遇和挑战并存 (18)三、人工智能全球合作展望 (22)（一）加强前沿理论关键领域合作，推动全球人工智能技术发展 (22)（二）增进国际学术交流，加快人工智能高端人才培养 (22)（三）加强数据共享和开源开放，促进全球人工智能繁荣生态形成 (23)（四）探索人工智能治理体系，保障全球人工智能产业健康发展 (23)附表：近年来全球主要国家及地区人工智能相关战略政策文件 (24)图目录图1 全球人工智能企业地区分布 (10)图2 2014-2020H1科技巨头投资并购交易数量占比 (12)图3 CVPR2020论文提交/录用情况 (16)图4 ACL 2020论文提交/录用情况 (17)表目录表1 全球主要科技企业布局人工智能概况 (8)附表近年来全球主要国家及地区人工智能相关战略政策文件 (24)一、全球主要国家和地区持续加强人工智能战略布局近年来，主要国家和地区相继出台了人工智能相关战略和规划文件，将政策重点聚焦在加强投资和人才培养、促进合作开放以及完善监管和标准建设上，全球人工智能进入战略布局加快、产业应用加速发展落地阶段。
简述人工智能技术在先进制造业领域中的发展与应用
422023年7月下 第14期 总第410期信息技术与应用China Science & Technology Overview0 引言人工智能技术在制造领域中的应用可以助力实体经济获得更好的发展，并加快推进智能制造进程。
不过从实际来看，虽然人工智能技术在制造业生产、研发、服务等领域得到了有效的运用与发展，但是在一些关键领域如人工智能技术与制造业的深度融合还不够。
比如，三维设计、仿真分析、生产控制、供应链管理等严重制约了制造业数字化、网络化、智能化转型，急需要加强人工智能技术在制造业领域中的应用研究与分析，并立足实际，采用有效措施进行优化改进，促使人工智能技术在先进制造业领域得到更加深入的发展与应用，助力我国达成建设制造强国的目标[1]。
1 人工智能技术的基本概念1.1 内涵人工智能简称为AI，其主要是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法和技术的一门学科。
从根本上来讲，人工智能是计算机科学的一个重要分支，它试图通过了解智能的实质，生产出一种新的、可以以一种与人类智能相似的方式做出反映的智能机器，整个过程有了语言识别、机器人、专家系统等的支持，可以为社会各领域的发展赋能[2]。
1.2 层次人工智能技术的3个层次能力包括：（1）计算智能。
机器本身就具备较强的储存和计算能力，可以基于海量数据进行深度的学习，操作中也可以依托以往获得的经验，对当前环境进行科学的指导，并且随着现代科学技术的不断进步与发展，机器的储存计算能力也在不断增强，进而为非结构化数据价值挖掘奠定良好的基础。
（2）感知智能。
当机器具备视觉、听觉等能力以后，就可以解决数据结构化处理的问题，并支持用人类的沟通方式与用户展开积极有效的互动，同时随着语音、图像等感知智能的不断发展，机器也能通过各种传感器直接感知周围环境并进行处理，促使其更好地运行[3]。
（3）认知智能。
相较于计算和感知智能，认知智能更为复杂，可以像人一样有理解、归纳、推理等能力，做出的决策更为科学合理。
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。
2023年中国工业智能行业现状深度分析与未来前景预测报告
同时，中国工业智能行业也面临着一些挑战。一方面，市场竞争激烈，企业需要在技术创新、产品质量、服务等 方面不断提高自身竞争力。另一方面，人才短缺也是制约中国工业智能行业发展的重要因素之一。
工业智能技术发展 趋势及市场前景
Development Trends and Market Prospects of Industrial Intelligence Technology
中国工业智能行业市场结构分析：三大领域占比超 九成，竞争格局“一超多强
中国工业智能行业市场主要由智能制造、智能物流、智能工厂等三大领域构成。其中，智能制造市场规 模最大，占到了市场总规模的40%，而智能物流和智能工厂分别占到了30%和20%。
在竞争格局方面，中国工业智能行业呈现出“一超多强”的局面。其中，“一超”指的是华为，其在工 业智能领域的市场份额达到上。
中国深度分析
在数字化和智能化驱动的今天，工业4.0时代正悄然到来，中国的工业智能行业正在经历前所未有的变革。以下 是对中国工业智能行业现状的深度分析。
首先，让我们看看市场规模。根据2021年的数据，中国工业智能市场规模已经达到了约1000亿美元，预计到 2025年将达到1500亿美元。这一增长主要得益于中国政府对工业4.0的积极推动，以及国内企业对于提高生产 效率、降低成本的需求。
（2）大数据和云计算的普及 大数据和云计算技术的发展为工业智能提供了强大的数据支持和技术支持。未来，随着大数据和云计算技术的进一步普及，工业智能的应 用将更加广泛和深入。
（3）5G技术的应用
5G技术助力工业智能发展，市场竞争日趋激烈
工业智能行业现状
中国工业智能行业市场规模预计2025年将达1500亿美 元
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。
2020-2021年数字技术的发展趋势：新技术、新业态、新模式、新作为
数字技术的发展趋势新技术、新业态、新模式、新作为背景观大势、谋发展——百年未有之大变局n 世界经济数字化转型是大势所趋n 坚定不移建设网络强国、数字中国，推动互联网、大数据、人工智能同各产业深度融合，培育新技术、新产品、新业态、新模式（十九届五中全会）n 数据治理是激活数据要素价值的关键着力点n 政府数据治理应当发挥表率作用，培育数据要素市场，政府必须先试先行n中国是数据大国，凭借先进数字技术、巨大人口数量，庞大的制造业基础，人口红利正在转变为数据红利网络强国建设扎实推进一、新技术：数字技术崛起二、新业态新模式：内含与实践三、新作为：相关建议1新技术：解析数据第二次机器革命n技术指数性迭代更新n数字化n组合集成创新非竞争性零边际成本网络叠加效应n数字技术带来巨大红利n赢者通吃造成收入分化n乐观面对-便利、机会n积极应对-于变局中开新局n重构生产关系数据化智能化源起文明之初：结绳记事文字诞生：文以载道信息时代：数据建模“大数据”作为一种概念和思潮由计算领域发端，逐步延伸到科学和商业领域。
1997年，高性能计算企业SGI首席科学家约翰·马西指出数据快速增长将成为计算发展的重要趋势，数据将出现难理解、难获取、难处理、难组织等四个方面的问题，并用“大数据”来描述这个趋势，从而引发了计算领域对大数据的思考。
产业视角：数字产业化水平不断提升数据产业是指以数据生产、采集、存储、加工、分析、服务为主的相关经济活动，包括数据资源建设、数据软硬件产品的开发、销售和租赁活动，以及相关信息技术服务。
产业视角：大数据产业生态地图随着大数据产业步入全面融合应用阶段，大数据产业生态体系日益丰富和完善。
当前，我国大数据在互联网、金融、电信等领域的应用占比超过70%；工业、政府和健康医疗领域的相关应用成为行业热点，规模增长迅速。
电信交通运输医疗健康城市规划工业制造农业生产进行用户画像，实现精准营销、行业定制的数据分析报告咨询反映出行者出行需求特征、交通供给情况和供需匹配程度应用于健康监测、疾病预防、临床决策、医药研发抓取、分析、挖掘内部及各类数据，掌握目标地区用户特征推动“众包设计”、个性化定制等新模式的发展应用于农产品生产、销售、追溯等全环节2新业态新模式：内涵与实践基本概念新业态、新模式是根植数字经济发展土壤，以数字技术创新应用为牵引，以数据要素价值转化为核心，以多元化、多样化、个性化为方向，经产业要素重构融合衍生而形成的商业新形态、业务新环节、产业新组织、价值新链条，是关系数字经济高质量发展的活力因子，具有强大的成长潜力。
工业人工智能系统框架、关键技术、典型应用与发展趋势
工业人工智能系统框架、关键技术、典型应用与发展趋势近年来，智能制造是很多工业发达国家积极推进和重点发展的领域，美国、欧洲和日本等都将目光转向人工智能等核心技术，并不断取得新的突破和应用。
2016年，美国发布了《国家人工智能研究和发展战略计划》和《为人工智能的未来做好准备》等重要报告，前者提出了投资、人机协同、社会、安全、培训测试、标准和人才等7个人工智能领域的战略方向，后者从政府与治理角度探讨人工智能的挑战与治理问题。
美国2020—2021年财务预算优先智能和数字化制造，特别是结合工业物联网、机器学习和人工智能的制造系统等领域。
2017年，德国发布“工业4.0”，并提出面向经济的人工智能战略，启动开发和应用“学习系统”计划，使工作和生产更加灵活和节省资源，从5个方面推进数字策略，期望德国在2025年成为人工智能领军者。
2018年，欧盟发布《人工智能协调计划》，制定了投资、研究应用、人才、数据、伦理、公用和合作等7项具体行动，希望使欧洲成为人工智能开发应用的领先者。
日本人工智能发展规划稍迟一些，由人工智能技术战略委员会、总务省、文部科学省以及经济产业省负责人工智能规划，2017—2019年相继出台《人工智能技术战略》《人工智能技术战略执行计划》《人工智能战略2019》等战略计划，以本国优势及社会问题为导向的发展思路，主要集中在工业、医疗和交通等三大领域。
2017年，我国发布《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署科技创新体系、产业、社会、军民融合、基础设施和重点科技项目等6项重点工作，投资1500亿发展人工智能产业，加快建设创新型国家和世界科技强国。
随后发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020年)》，并在《“十三五”国家科技创新规划”》《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》以及“科技创新2030－重大项目”等规划文件中，都将人工智能列入发展重点，充分体现了我国政府发展人工智能的决心和魄力。
人工智能在计算机技术中的应用与发展趋势研究
人工智能在计算机技术中的应用与发展趋势研究摘要：随着计算机技术的不断发展，人工智能在各个领域的应用越来越广泛。
本文将探讨人工智能在计算机技术中的应用和发展趋势，旨在为相关领域的研究人员和决策者提供有益的参考。
关键词：人工智能；计算机技术；应用；发展趋势引言在当今信息技术高速发展的时代，人工智能作为一项前沿技术正引起广泛的关注。
随着计算机技术的不断进步和算法的完善，人工智能在各个领域中得到了广泛的应用。
计算机技术的快速发展促使我们研究人员和决策者必须关注人工智能在计算机技术中的应用和发展趋势，以利用其所带来的巨大潜力，为社会带来更多的利益。
1、人工智能概述1.1人工智能的定义与发展历程人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指模拟人类智能行为的机器系统，具备感知、推理、学习、理解和决策等能力。
它采用计算机算法和数据来模拟人类智能的各种功能，实现自主的智能行为。
人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代。
当时的研究集中在专家系统和符号处理等领域，人工智能的发展主要依赖于规则和逻辑的表示与推理。
随着计算机硬件的不断改进和算法的不断优化，人工智能取得了许多重要的突破。
从简单的符号处理到推理和学习，再到深度学习和神经网络等技术的应用，人工智能逐渐成为计算机技术中的核心领域。
1.2人工智能的技术分类人工智能的技术可以分为弱人工智能和强人工智能两种。
弱人工智能（Narrow Artificial Intelligence）指通过特定任务的自动化完成来模拟人类智能的能力。
它可以在特定领域中表现出与人类相似甚至超越人类的能力，如语音识别、图像识别、机器翻译等。
虽然弱人工智能的应用范围比较窄，但在特定任务上的表现往往更为优秀。
强人工智能（General Artificial Intelligence）是指具备与人类智能相当的智能水平，具有智能思维和自主决策能力的系统。
强人工智能的目标是实现人级别的智能，能够在各种领域进行学习、适应和创新。
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。
人工智能推动军民融合深度发展分析
人工智能推动军民融合深度发展分析发布时间：2021-08-12T17:16:59.443Z 来源：《科学与技术》2021年4月第10期作者：张天白[导读] 伴随着近年来我国科学技术的不断发展，当下我国已经全面的进入了军民融合的新时代，军民融合张天白群周科技（上海）有限公司上海 200080摘要：伴随着近年来我国科学技术的不断发展，当下我国已经全面的进入了军民融合的新时代，军民融合的范围在不断的拓展，以丰富多彩的形式呈现在人们面前，军民融合的深度也在不但的加深。
当下，我国不仅仅在经济上取得了突出的成就，在国防以及军队方面的实力也在突飞猛进的发展，而伴随着当下人工智能社会的到来，军民融合事业的发展在某种程度上也收到了严重的影响。
本文就人工智能推动军民融合深度发展做出分析，对人工智能以及军民融合的人工智能进行概述，分析军民融合深入发展应当严格遵循的原则，阐述了人工智能对军民融合深度发展的影响以及发展建议，以望参考。
关键词：人工智能；军民融合；深度发展引言：对人类社会的发展进行回顾，不管是在农业文明还是工业文明的发展在某种程度上都依赖于人类生存发展能力的提升，在各种事务中将人解放出来。
在农业文明方面，用工具增强了人类的劳动能力，对人类的劳动范围进行了有效的延伸，而在工业文明方面则应用机器人将人力劳动直接代替，人的体力得以充分解放。
而对该思维进行延伸，社会文明的发展则在互联网与信息技术快速发展的基础上对人类的智能进行了有效的拓展，智能化已经成为当下无处不在的新型技术，社会的发展模式、运行方式以及组成结构都将发生翻天覆地的变化，这对于我们来说是一个空前的机遇，我们应当积极迎合社会的快速发展形成科学的人工智能生态格局。
在人工智能视角下进行军民融合同样也成为当下我国军事国防发展的重点。
1、人工智能概述人工智能由于其英文全称为Artificial Intelligence因此被人们简称AI。
人工智能是一种开发、研究用于拓展、延伸以及模拟人的智能的技术、方法、理论以及应用系统，作为一种新的技术类型经过不断的应用和发展已经成为当下社会中十分重要的内容之一。
智能制造产业发展分析报告
95
107
111
131
154
168.2
12.6%
18.0%
17.6%
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10%
15%
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25%
0
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200
2013
2016
2018
3.7%2014 2015销售额（亿美元）
2017增长速度（%）
资料来源：国际机器人联合会（IFR），整理
2.4 全球智能制造行业市场竞争激烈，但市场规模巨大
国际工业机器人市场于2010年开始恢复性增长，自1998年以来，全球新装工业机器人年均增速达9%。金融危机影响后，全球机器人行业市场规模不断扩大。 最新统计数据显示，2018年全球工业机器人的出货量创历史新高达到38.4万台，比上一年增加1%，全球工业机器人销量已经连续六年增长。工业机器人在汽车、金属制品、电子、橡胶及塑料等行业已经得到了广泛的应用。2013年以来，工业机器人的市场规模正在以年均12.1%的速度快速增长。其 中中国、韩国、日本、美国和德国等主要国家的销售额总计约占全球销量的3/4。2018年，全球工业机器人的销售额约为168.2亿美元，亚洲成为最大的销售 市场。
73.05%
74.53%
74.43%
74.15%
73.92%
73.45%
73.01%
72.51%
71.82%
71.20%
69.00%
70.00%
71.00%
72.00%
73.00%
74.00%
75.00%
2009
2010
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2016
2017
2018
AI人工智能制造业应用调查报告
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32%
32%
21%
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2,000 500-1,000
2019
1,000-2,000 500
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75 63
26
4.3
AI
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54%
（ 5）
研发及
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及 管理 运
运
2019
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智
11% 7% 5% 4%
29% 25% 18%
7%
39%
54%
2019
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5
造有道 智万物| 、
1.2
智
经
发
级
经
（ 6）
运 战略
6
智
、、 战略
造有道 智万物 应
概要
1
一、技术趋势
3
1.1 人工智能被制造业寄予厚望
5
1.2 亚太地区人工智能发展
6
1.3 中国制造业应用市场规模预测
9
二、应用场景
11
2.1 应用阶段及主要场景
2020-2021年人工智能工程化白皮书
前言近年来，人工智能迎来了第三个发展高峰期。
在计算、大数据、深度学习等技术的综合作用下，人工智能技术得以大幅度提升。
在很多应用领域，人工智能被给予很大期望，最乐观的预期认为可以带来人类文明的第四次工业革命。
过去几年里，中国公共安全视频建设经历了飞速发展的黄金时期，适逢人工智能技术取得突破性进展，以人脸识别为代表的人工智能（主要是机器视觉）在安防行业迅速落地，诞生了一系列初具成效的应用，也存在虚张声势的营销。
批评者指出，人工智能当前的主要矛盾，是业界的营销能力和PPT水准，远远领先于用户的真实需求和实战准备；人工智能序幕揭开，算法仍有很多发展空间，对于算法落地难、实战差，工程化是今后要解决的问题。
实践者认为，任何一项技术，其生命力由商业化应用的程度决定，只有将技术转化为产品，形成解决方案，最终转化为用户的有效利用，才能形成技术和价值的良性循环。
在顶层设计方面，中国政府对人工智能发展战略的高度重视。
自2015年6月以来，中国密集发布了7项关于人工智能的政策与规划，并倡导将人工智能技术应用于公共安全领域，进行技术创新、产品创新和应用创新。
在技术创新层面，传统的安防企业、新兴的AI初创企业，都开始积极从技术各个维度拥抱人工智能，在模式识别基础理论、图像处理、计算机视觉以及语音信息处理展开了集中研究与持续创新，探索模式识别机理以及有效计算方法，为解决应用实践问题提供了关键技术，具备了原创性技术的突破能力。
在产品应用层面，很多企业推出了系列化的前后端AI安防产品，理论上满足了许多典型场景下的实战应用需求。
人工智能技术的不断进步，传统的被动防御安防系统将升级成为主动判断和预警的智慧安防系统；安防从单一的安全领域有望向多行业应用、提升生产效率、提高生活智能化程度方向发展，为更多的行业和人群提供可视化、智能化解决方案。
智慧安防的技术基础和产品化已趋成熟，因此在下一阶段的命题就是如何系统化规模部署。
挑战与机遇并存，从技术手段的不断革新到产品形态的成熟落地，智慧安防仍然面临众多难题，诸如成本高昂、工程化布点困难、算法场景局限大、缺乏深度应用、缺乏系统性顶层设计、缺乏满足实战应用的行业标准与评估体系等。
智能制造与工厂自动化技术研究
智能制造与工厂自动化技术研究摘要：智能制造与工厂自动化技术是当今工业领域的重要研究方向。
本论文旨在探讨如何利用先进的技术和方法，实现工厂生产过程的自动化和智能化。
首先，文章介绍了智能制造的概念，以及与之相关的关键技术，如物联网、人工智能、大数据分析等。
随后，着重讨论了工厂自动化技术的发展历程和应用领域，包括自动化生产线、机器人技术、自动化控制系统等。
最后，文章总结了智能制造与工厂自动化技术的重要性和未来发展趋势，强调了其在提高生产效率、降低成本、提高产品质量等方面的潜力。
关键词：智能制造、工厂自动化、物联网、人工智能、大数据分析引言：随着科技的飞速发展，智能制造与工厂自动化技术日益引起广泛关注。
在当今全球竞争激烈的工业环境中，实现生产过程的自动化和智能化已经成为保持竞争力的关键。
本论文旨在深入研究这一领域，探讨如何运用最新的科技手段，提高生产效率、降低成本、提高产品质量，以满足市场需求。
我们将从智能制造的概念出发，深入探讨与之相关的关键技术和应用，为读者呈现一个引人入胜的研究视角，同时为后续内容的阐述奠定基础。
一、智能制造技术与应用智能制造技术作为当今工业领域的一项关键创新，正日益引领着全球制造业的发展。
本段将深入探讨智能制造技术的本质，以及它在各个领域中的应用。
智能制造技术的本质在于整合了先进的数字技术、物联网、大数据分析和人工智能等领域的最新成果。
它允许工厂实现高度自动化的生产流程，从而提高了生产效率和质量。
其中，物联网技术的应用使得设备和系统能够互相通信，实现实时数据采集和监控，为生产管理提供了更准确的信息支持。
大数据分析则可以帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，用于优化生产计划、预测设备维护需求等方面。
而人工智能技术的运用则使机器能够模拟人类决策过程，自主进行任务执行和问题解决。
这些技术的融合，使得智能制造成为可能，为企业提供了更大的竞争优势。
在应用方面，智能制造技术已经广泛应用于诸多领域。
工业智能化与自动化生产系统优化与管理
工业智能化与自动化生产系统优化与管理摘要:本论文探讨了工业智能化与自动化生产系统的优化与管理。
随着科技的不断进步，工业生产领域正日益采用智能化和自动化技术，以提高生产效率和质量。
本研究首先介绍了工业智能化与自动化生产系统的基本概念和原理，然后重点关注了优化和管理这些系统的方法和策略。
通过合理的资源分配、生产计划和监控，可以最大程度地提高工厂生产效益。
本文还强调了数据分析和人工智能技术在工业智能化中的关键作用，以及如何利用这些技术来改进生产系统的管理和运营。
最后，本研究总结了工业智能化与自动化生产系统优化与管理的重要性，并提出了未来研究的方向。
关键词:工业智能化、自动化生产系统、优化、管理、数据分析、人工智能引言:工业智能化与自动化生产系统正日益成为工业界的焦点，其潜力在于提高生产效率、降低成本以及改进产品质量。
随着科技的飞速发展，这两个领域的融合为企业带来了前所未有的机遇。
本论文旨在深入研究工业智能化与自动化生产系统的优化与管理，强调数据分析和人工智能的关键作用。
通过合理的资源分配、智能决策和实时监控，企业能够实现更高水平的生产效益。
我们将探讨这些关键领域的最新进展，为读者提供有关如何利用技术创新来优化和管理工业生产系统的见解。
一、工业智能化与自动化生产系统的基本概念与原理工业智能化与自动化生产系统是当今工业界的重要趋势，旨在提高生产效率、降低成本和改善产品质量。
这一领域的关键概念和原理对于企业实现竞争优势至关重要。
在本节中，我们将深入探讨工业智能化与自动化生产系统的基本概念和原理，以便更好地理解其在工业生产中的应用。
工业智能化涉及将智能技术引入工业生产过程，以提高决策能力和效率。
其核心概念之一是“物联网”（Internet of Things，IoT），通过连接各种设备和传感器，实现数据的实时采集和共享。
这些数据可以用于监测生产过程、设备状态和产品质量，从而实现实时反馈和自动化控制。
另一个关键概念是“大数据”，通过分析庞大的数据集，企业可以识别趋势、模式和异常情况，以支持决策制定和问题解决。
中国文化和科技融合发展战略研究报告2021
我国文化和科技融合发展战略研究报告2021一、引言我国作为一个拥有悠久历史和庞大人口的国家，其文化和科技在漫长的发展过程中不断交融，相互影响，逐渐形成独特的文化和科技特色。
在当今时代，随着科技的迅速发展和全球化的挑战，我国在积极推进文化和科技融合方面的发展战略，以应对未来的发展挑战。
本文将从文化和科技融合的战略角度，对我国当前的发展情况进行全面评估，并探讨未来的发展方向。
二、我国文化和科技融合的现状1. 传统文化与现代科技的融合我国自古以来就有着悠久的传统文化，诸如儒家思想、道教、佛教等对我国社会产生了深远的影响。
而现代科技的发展也为传统文化注入了新的活力，例如在文化遗产保护、数字化展示、虚拟现实技术等方面，传统文化和现代科技的融合已经取得了显著的成就。
2. 文化创意与科技产业的融合随着我国经济的不断发展，文化创意产业也逐渐崛起，成为经济增长的新动力。
对接科技产业，不仅可以提升文化创意产品的品质和竞争力，还可以促进经济结构的转型升级，为我国经济注入新的活力。
3. 数字化转型与文化传承的融合随着数字化技术的广泛应用，我国文化传承也正经历着一场前所未有的转型。
数字化技术为文化遗产的保存和传承提供了新的途径，让更多的人能够以更直观、生动的方式体验和学习传统文化，有效推动了文化的传承和发展。
三、我国文化和科技融合的战略研究1. 深化文化科技融合的政策支持为进一步推动文化和科技融合发展，我国政府应加大政策支持力度，通过制定相关政策，增加投入和支持力度，鼓励文化和科技产业之间的合作与交流，打破部门壁垒，推动产学研用技术创新和转化，实施创新驱动发展战略。
2. 强化文化科技融合的人才培养作为文化和科技融合发展的主体，人才素质对于推动融合发展至关重要。
我国应加强跨学科、跨领域的人才培养，培养具有文化和科技综合素养的高层次人才，加强科技人才与文化人才之间的交流合作，推动科技成果向文化创意领域转化。
3. 推动跨界合作促进创新发展我国的文化和科技融合发展需要不同领域之间的深度融合与创新合作。
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农业
智能育种 无人机植保
农业大脑 机器人采摘
采矿业
矿物勘探预测 采矿机器人
交通领域
金融
制造业
能源
工业视觉
工业互联网
无人机设备巡检
无人工厂
工业机器人
AI节能分析
教育
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无人驾驶
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教育机器人
医疗影像
健康管理
智能交通分析
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智能批改
辅助诊疗
医院管理
应用发展新态势
AI应用领域逐渐从互联网、新零售向制造业、农业等实体经济领域拓展
开源开放平台
标准测试及知识产 权服务平台
智能化网络基础设 施
网络安全保障体系
• 2019年我国人工智能市场规模可达760亿 元，未来将保持高速增长，预计到2022 可达到5,580亿元。
技术发展新态势
机器学习算法和深度学习算法是AI的两大热点
机器学习 其他AI技术
66.70%
33.30%
200% 180% 160% 140% 120% 100%
ASIC 可定制化
高性能低功耗
ASIC专用芯片作为新兵异军突起
技术发展新态势
深度学习算法的红利加速扩散，计算机视觉等主流AI技术加快成熟
当前计算机视觉技术相对成熟
美国NIST数据 人脸识别准确率
WebVision 图像分类错误率
WebVision 万物识别精确率
99.5 %
2.25 %
82.5 %
创新型企业
l 我国工业互联网平台数量达到了上百个 l 具有一定区域和行业影响力的平台超过70个 l 单个重点平台平均工业设备连接数达到69万台 l 工业App数量突破2124个
工业互联网平台应用水平持续提升
工业互联网平台已经渗透到钢铁、机械、航空航天、家电等多个行业，有力促进制造业数字化转型，实现提 质降本增效，部分先行先试企业劳动生产效率提高20%以上。
我国计算机视觉技术已经走在世界前列
• Gartner 2019AI成熟度曲线
• 旷视已经连续在计算机视觉领域顶级赛事上获得27项世界冠军
应用发展新态势
AI应用全面赋能生产生活各个方面，即将迎来应用繁荣期
AI的核心发展要素逐渐完备 ，在很多领域取得了突破性 进展，在农业、制造业、交 通等多个领域已经产生了较 为成熟的应用，正在逐步走 向推广实践阶段
数字化转型的不断深入，信息化水 平日益提升，逐步具备应用AI的基 本条件
1 AI发展新态势 2 AI与工业融合发展现状 3 AI与工业深度融合新趋势 4 AI与工业深度融合面临的挑战 5 推进AI与工业深度融合的建议
工业互联网建设取得阶段性成绩
工业互联网平台建设水平显著提升
互联网企业 传统工业企业 大型制造企业
降低85%以上人工成本
AI与工业产品融合，实现产品智能化升级
产品故障预测智能化
罗罗公司针对Trent航空发动机，采用预测分析和 机器学习技术，分析叶片潜在运行质量问题，建立 智能化预测预警模式，提升发动机故障预警能力
建立R2数据实验室，利用数据分析、工 业AI与机器学习技术，加快数字化转型
航空运营与发动机制造公司合作，构建数字化的 发动机使用与维护、成本管理与航班计划方案
2020-2021人工智能与工业融合 发展研究报告
核心结论
01 AI与工业的融合发展从相向而行 02 计算机视觉技术成为推动AI与工业深度融
到携手共进
合的“金刚钻”
03 AI与千行百业的阶梯性融合是 未来AI产业发展的主风口
04 善于创新的企业将率先进入智能时代，对
数字化、网络化阶段的竞争对手降维打击
行 业 智能制造 应 用 智能文化
智能农业
智能物流
智能体育
智能能源
智能金融
智能交通
智能医疗
智能教育
支撑体系
行业训练资源库
我国人工智能市场规模
智 智能网联汽车
能
产 医疗影像辅助诊断
品
系统
智能服务机器人
视频图像身份识别 系统
智能无人机
智能家居产品
智能语音交互 系统
智能翻译系统
核
心
智能传感器
基
础
神经网络芯片
05 在框架级算法开发能力的支持下， 06
AI将像水电一样普及到工业企业
互信为基，共赢为台，数据为墩，AI为拱， 生态伙伴共建智能化转型之桥，连接中国 制造的昨天与明天
1 AI发展新态势 2 AI与工业融合发展现状 3 AI与工业深度融合新趋势 4 AI与工业深度融合面临的挑战 5 推进AI与工业深度融合的建议
增长率 80% 60% 40% 20% 0%
175% 深度学习专利
46% 神经网络专利
• 数据来源：世界知识产权组织WIPO发布的《技术趋势2019：人工智能》
开源深度学习框架成为科技巨头全面布局的重点
针对深度学习算法的专用AI芯片未来可能成为主力
GPU FPGA
GPU、FPGA是目前AI芯片的主流技术路线
科学研究
个性化搜索 精准营销 …
制造工艺优化 质量检测 故障检测 智能物流 预测性维护
生产安全管理
…
AI育种 智能环境分析控制
智能施肥灌溉 病虫害诊断预测
无人机植保 智能采摘
…
2016
AI对弈
互联网、新零售行业
信息化程度高、拥有丰富数据资源 ，具有AI落地的天然优势
2018
制造业、农业 等实体经济领域
AI与生产制造过程 自主决策能力
ABB在智能工厂部署多种机器人 生产效率提升 3% 产品种类增加 3倍
AI技术全面优化 生产工艺过程
阿里云ET工业大脑优化工艺过程 中 策橡胶公司 炼胶时间缩短10%， 炼胶温度降低 6%
智能在线检测 提升检测水平
旷视提供整体智能质检方案 缺陷检测率提高90%
全球AI软件市场规模（单位：百万美元）
140
120
100
94.41
80
60
40
20
9.51
0 2018
14.69
22.59
34.87
51.27
70.94
2019 *
2020*
2021*
2022*
2023*
2024*
118.6 2025*
产业发展新态势
我国已经初步形成较完整的AI产业链条，部分应用软件和新型终端产品发展迅速，未来几年应用市场有望呈现爆发式增长
产业发展新态势
• 全球AI企业数量趋于稳定,全球活跃AI企业达5,526家，主要 分布在美国、中国、英国、加拿大和印度
2019年10月
• 全球AI产业生态日益完善，美国在芯片、深度学习框架等领 域均占据主导地位
• AI软件市场规模保持高速增长，2019年预计达到146.9亿美 元，未来5年将保持133%以上的年复合增长率
产品运维智能化
GE依托东方航空公司的航空安全数据、飞行计划、导航及 环境数据，构建发动机研发、生产和运行维护数据的集成 平台，支持东航建立飞行运维数字化、智能化解决方案