2018年全国各地人工智能最新产业政策分析：转向技术和产业的融合
2018年最新人工智能行业市场分析报告
2.1. AI 芯片领域井喷发展，终端+云端协作成为趋势 ...............................................6
2.1.1. AI 芯片纷纷涌现，AI-PU 有望成为未来趋势 .............................................................. 6 2.1.2. 首个大批量应用的终端 AI 芯片麒麟 970 粉墨登场...................................................... 8
3. 政策资本投入力度超预期，产业有望迎来加速发展.......................... 11
4. 风险提示 ............................................................................................. 12
2017.1
联网健康有序发展 的意见》
国务院
2017.3
《政府工作报告》
国务院
2017.7
《新一代人工智能 发展规划》
国务院
内容
明确了要培育发展人工智能新兴产业
研发新一代互联网技术以及发展自然 人机交互技术
提到人工智能的发展应用问题
提到人工智能、虚拟现实、增强现实 等新兴关键技术布局
人工智能首次被写入政府工作报告， 全程由科大讯飞语音实时转写
发展规划在广阔的 领域做出了明确的支持政策，力度和落地 速度超出预期。在涉及 领域上，对基础理论、算法、基础设施、设备、行业应用等做了全面覆盖；在细分
2018年ICT产业人工智能行业分析报告
2018年ICT产业人工智能行业分析报告2018年11月目录一、政策、技术、资金共同驱动，人工智能迎第三次浪潮 (3)1、人工智能上升至国家战略层面，行业发展全面加速 (3)2、技术变革促使人工智能突破产业应用瓶颈，推动产业爆发 (4)3、资本不断涌入，助推AI技术及应用进一步走向成熟 (5)二、AI作为全新的生产要素，即将为传统行业带来变革 (5)1、人工智能作为全新的生产要素，将改变企业竞争及增长方式 (5)2、人工智能的应用进展取决于数字化程度，高数字化行业将优先实现应用 63、AI推动安防行业进一步升级，拓宽行业成长空间 (7)4、智能语音：AI时代的流量入口，科技巨头纷纷布局 (7)5、自动驾驶：人类逐步交出操控权，提高安全系数 (8)三、AI正在重塑ICT产业格局 (9)1、AI颠覆芯片产业格局，行业进入群雄逐鹿阶段 (10)2、人工智能的软件技术平台将是巨头的必争之地 (10)3、云化是AI发展前提 (11)政策、技术、资本三轮驱动，AI即将为传统行业带来变革。
政策频繁加持，AI上升至国家战略层面；数据、算法和算力发展成熟，助力AI突破发展瓶颈；资本不断涌入，17年我国AI融资金额达645亿，融资事件达492起。
人工智能作为全新的生产要素，将改变企业竞争及增长方式。
据埃森哲数据，AI将助力企业提升38%的盈利水平，同时为16个行业带来额外14万亿美元的总附加值（2035年）。
在应用落地层面，人工智能的应用进展取决于数字化程度，数字化程度高行业将优先实现应用。
目前来看安防、金融、汽车等行业落地最快，零售、旅游、地产等行业相对滞后。
AI亦正在重塑ICT产业格局。
在AI芯片领域，传统厂商、互联网企业及初创公司等纷纷布局AI芯片领域，产业呈现群雄逐鹿的竞争格局；在AI技术平台领域，由于其技术壁垒高、马太效应强，且需要长期持续的的大规模研发资本投入，未来这一领域将是国际巨头间的博弈。
未来AI将成为基础设施，科技巨头将成为AI基础设施的提供者，普通企业拥抱人工智能的前提是先云化，这将不是IT支出转云服务支出“左右互搏”的零和游戏，而是行业未来发展的必然趋势。
人工智能与传统产业的融合与创新
人工智能与传统产业的融合与创新随着信息技术的飞速发展，人工智能已成为当今社会的热门话题。
传统产业在人工智能技术的应用下逐渐焕发出新的活力。
本文将讨论人工智能与传统产业的融合与创新，以及对经济社会的影响。
一、人工智能与制造业的融合人工智能技术为传统制造业带来了巨大的机遇。
通过应用人工智能技术，制造业可以实现生产自动化、智能化和柔性化。
例如，智能机器人的应用可以提高生产线的效率和安全性，而无人驾驶技术的引入可以提升物流行业的效率。
人工智能在制造业中的应用不仅可以减少人力成本，还可以提高产品的质量和生产的整体效率。
二、人工智能与金融业的融合人工智能技术在金融行业具有广泛的应用前景。
以大数据为基础的人工智能算法可以帮助金融机构进行风险评估、信用评级、投资决策等方面的工作。
同时，人工智能可以实现智能客服和智能投顾，为客户提供更加个性化的服务。
人工智能技术的应用可以提高金融业的效率、降低风险，并促进金融创新。
三、人工智能与医疗健康产业的融合在医疗健康产业中，人工智能的应用也具有巨大的潜力。
通过分析和处理海量的医学数据，人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
同时，人工智能技术还可以实现智能健康管理和智能康复辅助，为人们提供更加便捷和高效的医疗服务。
人工智能的应用有望推动医疗健康产业的升级和创新。
四、人工智能与教育产业的融合人工智能技术的应用也在教育产业中展现出巨大的潜力。
通过人工智能的辅助，教育可以更加个性化和智能化。
人工智能可以根据学生的学习特点和需求，提供个性化的教学资源和学习指导，帮助学生更好地掌握知识。
同时，人工智能还可以为教师提供智能评估工具和教学辅助工具，提高教学质量和效率。
五、人工智能与农业产业的融合人工智能技术也为农业产业带来了新的发展机遇。
农业领域可以通过应用人工智能技术实现农业生产的智能化和精细化管理。
人工智能可以提供农作物种植的智能化决策和管理，例如，通过分析气象数据和土壤信息，提供最佳的灌溉方案和施肥方案。
人工智能和传统产业的结合值得关注r——《中国人工智能发展报告2018》正式发布
人工智能和传统产业的结合值得关注r——《中国人工智能发展报告2018》正式发布李浩【期刊名称】《科技中国》【年(卷),期】2018(000)008【总页数】2页(P18-19)【作者】李浩【作者单位】【正文语种】中文众所周知，伴随着第四次工业革命的到来，人工智能逐步走入现实，世界各国已经充分意识到，人工智能是未来国际竞争的关键，纷纷制定和部署了下一步人工智能发展战略，抢占新一轮科技革命的制高点。
2018年7月13日，《中国人工智能发展报告2018》在北京清华大学主楼正式发布。
报告由清华大学中国科技政策研究中心、清华大学公共管理学院政府文献中心、清华大学中国工程科技发展战略研究院联合科睿唯安公司、科学家在线、中国信息通信研究院以及今日头条智库等多家机构联合研究撰写完成。
据清华大学公共管理学院教授兼院长、清华大学中国科技政策研究中心主任薛澜教授介绍，报告的视角既立足于现状，又放眼于未来；虽然是对中国人工智能发展做的系统分析，但是也有国际的数据来作一个比较，这样就能看出中国在全球处于什么样的地位；这个报告的数据是一手的，并且是比较可靠的。
为什么要深入研究人工智能？2008年国际金融危机以后，世界经济进入了衰退期，上世纪五六十年代像计算机、集成电路、关键通讯等方面基础技术发明都已经快用尽了，摩尔定律进入尾声了，很多人认为人工智能、大数据将进入新时代。
当下，人工智能技术对社会经济发展将带来怎样的影响，已经成为全社会广泛关注的重大热门问题。
专家学者都从不同的角度和纬度开展了研究。
“大力发展人工智能，争取智能技术的研发突破是我们国家不可多得的机会。
”中国工程院李国杰院士在报告发布会上指出，我们在人工智能领域研发人才、技术积累、资金投入等很多方面都有很好的基础，特别是在智能应用上有巨大的市场，完全有可能摆脱受制于人的局面，走出一条自主创新的路。
《报告》显示，人工智能技术的发展推动了零售、农业、物流、教育、金融等领域的发展模式创新，重构生产、分配、交换和消费等各环节。
2018年人工智能行业分析报告
2018年人工智I行业分析报告2018年11月目录一、AI已引爆，关注产业链关键环节 (5)1、AI热点已被引爆 (5)2、2018年关注AI产业链关键环节 (8)（1）“深度学习”技术引爆本轮人工智能热潮 (8)（2）AI产业链梳理及2018年重点关注环节 (10)二、技术爆发正当时，关注高筑壁垒的优质标的 (12)1、AI芯片：新的计算时代已开启，AI芯片百舸争流 (12)（1）当前处理器难以满足AI计算需求 (12)（2）GPU：通用芯片，广泛应用于数据中心 (13)（3）FPGA技术路线：半定制化，用于企业、军工等要求灵活性场景 (16)（4）ASIC技术路线：全定制化，用于消费电子等高性能功耗比场景 (17)2、AI算法：算法设计壁垒较高，强者恒强 (18)三、应用遍地开花，关注极具发展潜力的行业应用 (21)1、医疗+AI：行业已爆发式增长，应用场景是行业竞争制高点 (21)（1）三大因素发力，驱动医疗AI爆发式增长 (21)①基础牢固：医疗资料的数字化给医疗AI发展提供基础保障 (22)②时机成熟：技术实现突破，发展医疗AI时机初步成熟 (23)③信息技术得以突破式发展，医疗AI快速发展的时机已经成熟 (24)④动力强劲：资本力推，医疗AI发展动力强劲 (24)（2）医疗AI决胜之地：应用场景 (25)①医疗AI行业四要素：数据、算法、算力和场景 (25)②医疗行业规则决定医疗AI行业将是得场景者得天下 (26)A.医疗行业的特色形成特定的行业规则 (26)B.行业规则决定“场景”才是最核心的资源要素 (26)2、AI+汽车：智能化构建出行新生态 (27)（1）AI推动行业发展，构建万亿市场规模 (27)（2）产业链纵深广阔，看好细分领域龙头 (31)四、重点企业简析 (33)1、英伟达：制霸GPU市场龙头 (33)2、Xilinx：FPGA市场领导者 (37)3、深鉴科技：基于FPGA的AI芯片研发 (39)4、商汤科技：机器视觉领域最亮眼的初创企业 (40)5、麦迪科技：急危重症领域龙头企业，具备核心竞争优势 (41)6、卫宁健康：HIS领域龙头企业，医疗AI率先布局 (42)7、四维图新：导航地图细分龙头，数据+算法+芯片布局无人驾驶 (44)8、中科创达：终端操作系统细分龙头，智能终端持续爆发 (44)AI热点爆发，产业链布局正当时。
2018年中国人工智能产业发展形势展望报告
2018年中国人工智能产业发展形势展望【内容提要】 展望2018年，人工智能软硬件技术创新将持续推进，认知智能渐行渐近；产业进入稳步增长阶段，行业内资源整合将加速推进；与实体经济融合不断加速，市场应用空间大步拓展；产业配套环境日益完善，政策、资本支持力度持续加大。
与此同时，人工智能产业将持续面临底层技术积累不足、商业化应用路径不明朗、产业发展略显浮躁以及专业人才不足等问题与挑战。
为此，我国人工智能产业未来应持续推动基础领域技术创新突破，加速实现人工智能与实体经济深度融合，不断完善产业创新生态体系建设，培育形成产业开放发展氛围，大力强化人才培养培训工作。
【关键词】 人工智能产业 发展形势 展望当前，人工智能发展迅猛，日益成为引领科技进步、推动产业升级的新引擎，将深刻改变人类社会的生产生活方式，并成为新一轮国际竞争的焦点。
2017年，我国人工智能产业保持快速增长，部分技术接近或达到国际领先水平，产业规模、投融资规模和企业数量位居世界前列。
展望2018年，人工智能技术创新将持续推进，产业进入稳步增长阶段，与实体经济融合不断加速，政策、资本支持力度持续加大。
与此同时，我国人工智能产业仍面临问题与挑战，底层技术基础薄弱，应用路径不明朗，产业发展氛围略显浮躁，专业人才不够充足。
一、对2018年形势的基本判断（一）技术创新持续进展，认知性应用将成为亮点AI芯片、计算机视觉、语音识别等技术的持续创新成为产业发展引2018年中国工业和信息化发展形势展望系列擎。
人工智能芯片以图形处理器（GPU）、现场可编程门阵列（FPGA）、特定用途集成电路（ASIC）为发展方向，寒武纪、中星微、深鉴科技、地平线机器人等初创企业通过产研结合的发展思路，积蓄了一定的研发实力。
计算机视觉技术中，以静态物体识别技术发展最为成熟，动态图像和场景识别技术尚且存在较大上升空间，百度、旷视科技、商汤科技、格林深瞳等企业的技术实力较为领先。
语音识别技术近年来发展迅速，目前行业识别准确率已达到95%，科大讯飞、百度、搜狗、出门问问等企业有较大技术优势。
2018年人工智能行业深度分析报告
２０１８年人工智能行业深度分析报告人工智能（artificial intelligence ）是由人创造的具有自然生物智能特征的系统，具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。
人工智能和生物智能的形成机制不同，前者是根据人的需求被设计和创造出来的，后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。
人工智能有别于人类智能，后者特指人类这一生物体所具有的智能，限定在人体内。
但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能，其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。
当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能，仍属于弱人工智能的范畴，离超级人工智能还有很大的距离。
社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定，理性客观看待人工智能的长处和短板。
得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善，第三波人工智能热潮正席卷全球。
和前两次不同，在这一波人工智能热潮中，人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域，包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等，展现出巨大的潜力。
中国在人工智能领域追赶迅速，在一些领域已经积累了一定的发展基础，进入国际领先者的行列。
与发达国家相比，中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。
目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列，但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。
在人工智能领域，中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上，与美国、欧洲相比也存在较大的差距。
得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升，中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快，在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。
2018-2022年中国人工智能产业政策动态分析
2018-2022年中国人工智能产业政策动态分析近年来，我国对人工智能的支持力度持续加码。
中投顾问发布的《2018-2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着政策布局的推进，我国人工智能行业投融资规模也将逐步上升，行业发展前景看好。
人工智能纳入《“十三五”国家科技创新规划》2016年8月8日，国务院发布《“十三五”国家科技创新规划》，主要明确“十三五”时期科技创新的总体思路、发展目标、主要任务和重大举措，是国家在科技创新领域的重点专项规划，是我国迈进创新型国家行列的行动指南。
启动“科技创新2030-重大项目”，人工智能入围。
规划指出面向2030年，选择一批体现国家战略意图的重大科技项目，近半数与信息科技密切相关(量子通信与量子计算机、脑科学与类脑研究、国家网络空间安全、天地一体化信息网络、大数据)。
其中，脑科学与类脑研究项目中明确指出将“以脑认知原理为主体，以类脑计算与脑机智能、脑重大疾病诊治为两翼，搭建关键技术平台，抢占脑科学前沿研究制高点”。
规划还专门强调建立重大项目动态调整机制，在地球深部探测、人工智能等方面遴选重大任务，适时充实完善重大项目布局。
明确人工智能作为发展新一代信息技术的主要方向。
规划在围绕新一代信息技术等十大领域构建现代产业技术体系中明确指出“发展自然人机交互技术，重点是智能感知与认知、虚实融合与自然交互、语义理解和智慧决策”。
设立人工智能及智能交互专项，要求“重点发展大数据驱动的类人智能技术方法；突破以人为中心的人机物融合理论方法和关键技术，研制相关设备、工具和平台；在基于大数据分析的类人智能方向取得重要突破，实现类人视觉、类人听觉、类人语言和类人思维，支撑智能产业的发展，并在教育、办公、医疗等关键行业形成示范应用。
”人工智能是整个规划中高频出现的关键词之一。
规划除《科技创新2030—重大项目》、发展新一代信息技术之外，规划专门提出大力发展引领产业变革的颠覆性技术，再次强调了人工智能的重要性：“重点开发移动互联、量子信息、人工智能等技术，推动增材制造、智能机器人（300024）、无人驾驶汽车等技术的发展”。
2018年人工智能AI行业深度分析报告
２０１８年人工智能ＡＩ行业深度分析报告目录1 人工智能：已融入多个生活场景，未来有望引爆新一轮技术革命 (6)1.1 人工智能已嵌入多个生活场景，被寄望为下一轮技术革命 (6)1.2 前景判断：短期或不及预期，长期仍充满希望 (7)2 概念、标准与分类：人类思维和行为的模拟，目前仍处于弱人工智能时代 (8)2.1 概念：人类思维和行为的模拟 (8)2.2 标准：图灵测试 (8)2.3 分类：弱AI、强AI和超强AI (9)3 人工智能的“前身今世”：螺旋式发展，深度学习开启新浪潮 (10)3.1 起步时期：达特茅斯会议提出人工智能概念，人机对话小程序ELIZAL令人惊艳 (10)3.2 专家系统时期：“知识库+推理机”组合实现人工智能商用化 (10)3.3 深度学习时期：Hinton论文开启人工智能新浪潮，Alphago战胜人类世界冠军 (11)4 技术+政策+资本助力行业发展，Alphago引爆行业风口 (12)4.1 新风口：未来十年人工智能或使全球GDP增长12% (12)4.2 算法+算力+数据：行业发展的核心驱动力 (13)4.2.1 算法：从传统机器学习到人工神经网络，深度学习大幅提升机器学习能力 (13)4.2.2 数据：互联网孕育大数据时代，为深度学习提供外部支撑 (15)4.2.3 算力：GPU芯片提供高效计算能力，加速深度学习训练 (15)4.3 政策+资本：行业发展的沃土 (16)4.4 Alphago：引爆风口的催化剂 (18)5 人工智能产业链：基础层+技术层+应用层，中国基础层存不足 (18)5.1 产业链初探：基础层+技术层+应用层 (18)5.2 产业链布局：中国偏好技术成熟、可应用性强的领域 (19)5.2.1 中美对比：中国侧重技术层和应用层，美国侧重基础层 (19)5.2.2 中国融资事件分析：大市场且技术成熟领域受资本追捧 (21)6 基础层：芯片+开发框架 (22)6.1 芯片：GPU带来算力革命性突破，未来发展瞄准AI专用芯片 (22)6.1.1 GPU市场格局：Intel、AMD和NVIDIA三足鼎立，NVIDIA领跑AI赛道 (22)6.1.2 FPGA市场格局：Xilinx、Altera占据主要市场份额，Intel并购布局 (24)6.1.3 谷歌TPU领跑ASIC，寒武纪NPU是新生力量 (24)6.2 开发框架：“开源+巨头支持”模式，百度推出Paddle-Paddle (25)6.2.1 开发框架链接软硬件，降低AI使用门槛 (25)6.2.2 市场格局：开源平台普遍背靠互联网巨头，百度推出PaddlePaddle (25)7 技术层：语音识别+自然语言交互+计算机视觉 (26)7.1 语音识别：正确率提升推动商业化，消费级产品或打破市场格局 (26)7.1.1 语音识别正确率已提升至95%，颠覆人机交互模式仍需技术进一步提升 (26)7.1.2 市场格局：行业格局已初步形成，消费级产品助力科技巨头后发制人 (27)7.2 自然语言处理：实现机器“听得懂”，技术成熟度仍较低 (28)7.2.1 自然语言处理实现机器“听得懂”，语言规则复杂性制约技术成熟度 (28)7.2.2 市场格局：市场较为分散，新入局者仍有机会 (29)7.3 计算机视觉：实现机器“看得懂”，安防厂商、科技巨头和创业公司机会并存 (30)7.3.1 计算机视觉实现机器“看得懂”，静态物体识别技术趋于成熟 (30)7.3.2 市场格局：2020年中国市场规模预计725亿元，安防厂商、互联网巨头和创业公司机会并存318 应用层：智能语音+安防+金融+医疗+自动驾驶 (33)8.1 智能语音：人工智能时代的流量入口，科技巨头群雄逐鹿 (33)8.2 AI+安防：智慧安防助力警务管理，动态人脸识别仍存不足 (35)8.3 AI+金融：人工智能助力金融服务效率，身份认证、风控和投顾是三大应用场景 (37)8.4 AI+医疗：医学影像、辅助诊疗和语音电子病例是主要应用场景，腾讯觅影已筛查400多例早期食道癌病例 (38)8.5 自动驾驶：未来或颠覆全球汽车产业链，谷歌、特斯拉和百度领跑自动驾驶赛道 (39)图表目录图表1：人工智能已落地于多个生活场景 (6)图表2：人工智能的概念定义 (8)图表3：目前机器仅在短时长和细分领域的测试中通过了图灵测试 (9)图表4：当前人工智能世界处于弱人工智能时代 (9)图表5：人工智能发展历程 (10)图表6：深度学习使语音识别获得突破性进展 (11)图表7：中国人工智能发展规划目标 (12)图表8：以FAAG和BAT为首的科技巨头均涉足人工智能产业 (13)图表9：深度学习算法的特征提取和规则构建均由机器完成 (14)图表10：隐含层数量增加大幅降低了图像识别错误率 (14)图表11：数据爆发式增长支撑了人工智能发展 (15)图表12：GPU芯片的计算单元数量远甚于CPU芯片 (16)图表13：GPU芯片推理计算能力数十倍于CPU芯片 (16)图表14：中国不断加大对人工智能产业的政策支持力度 (17)图表15：2017年全球AI融资额达152.4亿美元 (17)图表16：2018年1-9月中国AI融资额825亿元 (17)图表17：2017年中国人工智能融资规模已超美国 (18)图表18：人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层，科技巨头普遍涉足多个环节 (19)图表19：中美AI基础层企业数差距明显（2017年7月） (20)图表20：中国芯片累计融资规模仅为美国4.3%（截止2017年7月） (20)图表21：中美应用层融资事件多于基础层和技术层（截止2017年7月） (20)图表22：大市场且技术成熟领域受中国资本追逐 (21)图表23：GPU、FPGA和ASIC各有优劣 (22)图表24：在PC GPU市场，AMD、Intel和NVIDIA呈三足鼎立 (23)图表25：在独立GPU市场，NVIDIA占据第一大市场份额 (23)图表26：Tesla V100大幅缩短深度学习训练时间 (23)图表27：FPGA市场份额由Altera、Xilinx瓜分（2016年） (24)图表28：寒武纪NPU芯片介绍 (25)图表29：主流人工智能开发框架 (26)图表30：语音识别分为“降噪-特征提取-解码”三个环节 (27)图表31：全球和中国智能语音市场均已形成行业巨头（2015年） (28)图表32：自然语言处理是实现人机互动闭环的关键技术 (29)图表33：自然语言处理产品仍然集中在细分领域 (30)图表34：计算机视觉处理流程 (31)图表35：计算机视觉需要大量手工标注物体特征的图片 (31)图表36：2020年计算机视觉市场规模预计达725亿元 (32)图表37：安防影像分析占计算机视觉市场规模的68%（2017年） (32)图表38：安防厂商、互联网巨头和创业公司是计算机视觉领域的主要玩家 (33)图表39：用户通过智能语音来调取后端应用 (34)图表40：科技巨头均布局智能音箱 (34)图表41：2019年全球智能音箱销量将达8500万台 (35)图表42：2018Q2亚马逊智能音箱出货量480万台 (35)图表43：中国视频监控市场规模超千亿（2017年） (36)图表44：大华股份智能警务方案 (36)图表45：人脸实时监测和车辆检测助力警务管理 (36)图表46：智能风控流程 (37)图表47：中美智能投顾企业介绍 (38)图表48：医学影像、辅助诊疗和语音病历是AI+医疗的主要应用场景 (39)图表49：自动驾驶“感知-认知决策-控制执行”环节 (41)图表50：SAE将自动驾驶划分为L0-L5级 (41)图表51：百度自动驾驶研发领先腾讯和阿里 (42)1人工智能：已融入多个生活场景，未来有望引爆新一轮技术革命1.1人工智能已嵌入多个生活场景，被寄望为下一轮技术革命人工智能落地于多个场景，让人类生活变得更加美好。
易观：2018年中国人工智能应用市场专题分析
4
我国政策和社会、经济、技术环境为AI应用落地提供良好基础
• 《中国制造 2025》《“互联网＋”行
动指导意见》《“十三五”国家科技创
新规划》等国家战略表明了我国对人工 Political
智能的重视和发展的决心。
政治环境
• 2017年7月20日，国务院发布《新一代
人工智能发展规划》，正式提出我国人
得了突破性的进展，各种开源软件也推
动了人工智能算法的进步。算力上：云
服务成本降低，容量扩大，以GPU为代
表的新一代计算芯片提供了更强大的计
算力，且价格下降，工智能浪潮开始
⚫ 2006年，加拿大Hinton教授提出深度学习技术，人工智能第三次发展浪潮到来。人工智能发展进入重视数据、自主学习的认知智能时代，算法、算力、数据三方 面的条件俱备驱动人工智能技术发展。相比通用人工智能，专用人工智能是此次浪潮的主要发展方向。人工智能创投火热，人工智能初创企业数量增加，获投资 事件和金额也在稳步上升。当前，人工智能技术处于由基础研发向产业化发展的关键时期，商业化应用取得初步进展。
数据驱动精益成长
Economical
经济环境
• 我国进入老龄化社会，人口红利逐渐消 失，人工智能是促进经济转型升级的关 键驱动力，成为智能制造、工业4.0及 未来物联网社会发展的的重要助力因素。
• 国内各科技巨头全面布局人工智能，先 后发布自己的人工智能战略。我国人工 智能初创行业火爆，资金充足。2017 年全球152亿美元的人工智能投资总额 中，48%流入中国。截至2018年6月， 我国大陆人工智能企业1011家，仅次 于美国。互联网巨头和人工智能初创企 业加速我国人工智能技术的发展和落地。
人工智能
机器学习
2018年人工智能的发展现状和未来趋势
2018年人工智能的发展现状和未来趋势2018年人工智能的发展现状和未来趋势党的十八大以来，习近平总书记把创新摆在国家发展全局的核心位置，高度重视人工智能发展，多次谈及人工智能的重要性，为人工智能如何赋能新时代指明了方向。
2018年9月17日，世界人工智能大会在上海开幕，习近平总书记致信祝贺，并强调指出：人工智能发展应用将有力提高经济社会发展智能化水平，有效增强公共服务和城市管理能力。
中共中央政治局2018年10月31日下午就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。
中共中央总书记习近平在主持学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。
要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能健康发展。
2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，增长率达到26.2%，在可预见的未来，人工智能的发展规模也许超预期。
深入学习领会习总书记关于人工智能的一系列重要论述，务实推进我国《新一代人工智能发展规划》，有效规避人工智能“鸿沟”，着力收获人工智能“红利”，对建设世界科技强国、实现“两个一百年”的奋斗目标具有重大战略意义。
一、引言经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。
大数据驱动知识学习、跨媒体协同处理、人机协同增强智能、群体集成智能、自主智能系统成为人工智能的发展重点，受脑科学研究成果启发的类脑智能蓄势待发，芯片化硬件化平台化趋势更加明显，人工智能发展进入新阶段。
当前，新一代人工智能相关学科发展、理论建模、技术创新、软硬件升级等整体推进，正在引发链式突破，推动经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升。
2018年中国人工智能市场现状与发展趋势分析
专用人工智能 目前正处于高速发展阶段，已取得较为丰富的成果；
通用人工智能即机器与人类一样拥有进行所有工作 的可能，关键在于自动地认知和拓展。目前正在研
通用人工智能 究人为地设计尽可能多的功能的弱通用人工智能，
6000 5000 4000 3000 2000 1000
0
2012-2016年全球人工智能融资额统计
公开融资额（百万美元）
事件数
700
635 600
355 248 156
588
1025
2654
2012
2013
2014
数据来源：CB insights 制图：
481
3123 2015
500
400
300
期 时，融资规模开始快速增长，人工智能商业化高速发展；
我们仍处于专用人工智能阶段
根据应用范围的不同，人工智能可以分为专用人工智能、通用人 工智能、超级人工智能三类，同时，这三个类别也代表着人工智 能的不同的发展层次。 分析师认为，当前的人工智能发展浪潮，主要是源于 2006年深度学习算法的提出，在数据量和计算能力的基础上实现 大规模计算，属于技术性突破。属于超级人工智能的，关于意识 起源、人脑机理等方面的基础理论研究仍有待突破。
但目前研究水平仍远远未达到；
超级人工智能是指具有自我意识，包括独立自主的 价值观、世界观等，与技术的发展不同，超级人工 智能的基础是人类对生命科学的全面深入的理解，
超级人工智能 目前仅存在于文化作品中；
全球人工智能融资额持续增长
根据风投调研机构CB insights统计的数据，截至2016年12月20 日，全球人工智能领域融资事件数已达635宗，预计2016全年将 达655宗，总融资额将达5.1亿美元。 分析师认为，互联网的发展给全球互联网科技企业带来 了丰厚的营收，而基础研究的进步使得人工智能的商业化得到了 很好的支撑，众多创业公司涌现，人工智能的广阔应用前景是对 资本的最大吸引力。另一方面，随着资本参与度的提高，人工智 能产业的发展势能也得到了很好的积累。
从《2018人工智能全景报告》看我国AI产业发展
从《2018人工智能全景报告》看我国AI产业发展作者：王哲来源：《机器人产业》2019年第02期《2018人工智能全景报告》重点回顾了近一年来全球人工智能领域的技术突破、产业应用、资本运作和国家支持情况，从中可以看出，人工智能技术与全球产业融合正向纵深发展，想要在日益激烈的国际竞争环境中保持良好的发展势头，就需要我们注入更多的观察与思考。
由剑桥大学计算机工程学博士、人工智能风险投资家Nathan Benaich和Ian Hogarth联合撰写的《2018人工智能全景报告》，在2018年发布后引起业界广泛关注。
报告重点回顾了近一年来全球人工智能领域的技术突破、产业应用、资本运作和国家支持情况，深入研究该报告对掌握全球人工智能技术和产业动向、研判人工智能竞争格局具有前瞻性价值。
报告的主要内容报告指出迁移学习正在成为提升机器学习能力的有效方案报告指出，将迁移学习方法与深度学习算法有机结合，将大大提升机器对算法模型的复用能力，可能引领新一轮人工智能发展高潮。
迁移学习技术指的是能够借助多个不同数据的相关性，将知识和模型从某些领域适配到其他相关的领域中，提高样本不充足任务的分类识别结果。
迁移学习可通过半监督学习减少对标注数据的依赖，合理应对标注数据的不对称性，提高模型的稳定性和可泛化性，提升深度神经网络的持续学习能力。
例如，谷歌使用迁移学习方法训练的ImageNet基于有限的像素输入和疾病标签，即可检测和诊断超过2000种皮肤癌。
未来，迁移学习与深度学习算法最有前景的结合点在图像处理和机器人仿真领域。
报告认为AI芯片是人工智能研究和应用进步的重要驱动力报告认为，深度学习作为当前人工智能主流算法，训练过程对数据量的要求不断提高，推理过程对实时性的需求不断增强，通过人工智能芯片大幅提升人工智能研发能力的时机已趋于成熟。
近一年来，IC设计商、IP供应商、平台型科技巨头、大型云服务商、初创技术公司纷纷进入人工智能芯片领域，大举投入定制AI芯片研发，不断尝试突破现有芯片设计架构，提升处理器芯片的并行计算能力和存储带宽，试图在AI芯片领域抢占先机。
人工智能与传统产业的融合
人工智能与传统产业的融合随着时代的变迁，科技的发展越来越快，不仅出现了很多新兴的产业，也改变了传统产业的运作方式。
其中，人工智能作为新技术之一，对传统产业产生了很大的影响。
本文将从几个方面探讨人工智能与传统产业的融合。
一、人工智能对制造业的影响在传统的制造业中，人工生产占据了很大的比重。
而随着人工智能的发展，自动化生产方式正在逐渐普及和推广。
在人工智能的帮助下，机器可以完成人工所需的复杂任务，大大提高了生产效率和质量，减少了公司的运营成本。
例如汽车制造企业，使用智能制造技术可以更快速地生产出更多更优质的汽车，降低生产成本，满足消费者不断变化的需求。
二、人工智能对医疗行业的改变医疗行业是一个不断发展的产业，目前也正在加速引入人工智能技术。
人工智能在这个领域中可以被用于病人的个性化治疗，例如输入一个病人的基本信息和病史，人工智能就可以为该病人定义出他最适合的治疗方案，实现了个体化诊疗。
同时，人工智能在医学图像检测和分析方面也有着广泛的应用。
传统的医学影像检测需要人工分析和判断，但是在人工智能的帮助下，可以在更短的时间内处理更多的信息，并快速给出准确的答案。
三、人工智能对金融行业的革命金融行业也是一个快速发展的产业，人工智能技术的引入正在改变着这个行业。
通过人工智能的分析，金融数据可以被更准确的捕捉和分析，从而为金融从业者提供更加精准的决策支持，并告诉公司应采取何种经营策略。
四、人工智能对教育行业的利用人工智能在教育行业中的应用越来越广泛，一方面可以基于学生的兴趣爱好和学习方式进行个性化的教育，提高教学效率，使学生更快更好地掌握知识。
另一方面，人工智能可以帮助学校更好的进行数据管理、学生管理等，从而使教育的管理更加的精细化和高效化。
结语人工智能技术作为新兴技术，受到了企业和各行各业的广泛关注与应用。
不过，任何一种技术都会有优点和缺点，在运用人工智能技术的时候，我们需要权衡其利弊并根据实际情况加以利用。
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2018 年全国各地人工智能最新产业政策分析：转向
技术和产业的融合
2018 年3 月5 日，总理在《2018 年国务院政府工作报告》指出，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+”；发展智能产业，拓展智能生活。
这已经不是人工智能第一次进入《政府工作报告》，在2017 年的政府工作报告中总理就提到“一方面要加快培育新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等新兴产业，另一方面要应用大数据、云计算、物联网等技术加快改造提升传统产业，把发展智能制造作为主攻方向。
”
连续两年的政府工作报告提到人工智能，可以看出在人工智能已成为引领科技发展的重要驱动力的当今环境下，政府把人工智能上升到国家意志的决心。
图表1：截至2018 年国家人工智能政策汇总（一）
资料来源：前瞻产业研究院整理，前瞻经济学人APP。