智能搜索技术发展态势分析
新媒体在中国的发展现状和未来趋势分析
新媒体在中国的发展现状和未来趋势分析近年来，新媒体在中国迅速发展，成为社会信息传播的重要渠道。
本文将分析新媒体的发展现状，并展望其未来的趋势。
一、新媒体的发展现状1. 媒体多元化传统媒体以电视、广播和报纸为主导，但随着互联网的普及和移动设备的普及，新媒体呈现出多元化的发展态势。
从微博、微信、短视频到直播平台，新媒体呈现出了多样化的传播方式，满足了不同人群的需求。
2. 热点事件的迅速传播在新媒体时代，热点事件的传播速度比传统媒体更快。
一条短视频、一条微博，就能引爆整个网络，形成口碑和舆论。
这也带来了社会问题，例如虚假信息的传播、造谣等。
3. 用户信息碎片化在传统媒体时代，媒体有更多的控制权，用户在被动接受信息。
而新媒体时代，用户更加主动参与，产生了大量的用户生成内容（UGC）。
用户信息变得碎片化，人们更喜欢短平快的信息，对于长篇大论的阅读能力逐渐下降。
二、新媒体未来的趋势1. 视频内容的主导在新媒体时代，视频成为最受欢迎的内容形式。
未来，视频将成为主流媒体形式，用户更愿意通过视频了解信息、获取娱乐和学习。
短视频、直播和短篇微电影等形式将引领新的传媒潮流。
2. 垂直领域的发展随着信息爆炸式增长，用户越来越需要个性化和专业化的内容服务。
传统的综合性新闻门户难以满足多样化需求，垂直领域的专业媒体逐渐崭露头角。
未来，细分领域的新媒体将获得更多关注和用户。
3. AI技术应用的拓展人工智能技术的发展将进一步推动新媒体的创新与发展。
AI技术可以帮助实现内容智能推荐、智能搜索和精准广告投放等功能，提升用户体验和粘性。
未来，人工智能将成为新媒体发展的重要驱动力。
4. 移动终端的领导地位移动互联网深入人们生活的各个方面，移动终端日益成为人们获取新闻与信息的主要方式。
随着5G技术的发展，移动终端的传播速度和稳定性将受到进一步提升，新媒体发展将更加繁荣。
5. 隐私与信息泄露的问题新媒体的快速发展也带来了一系列隐私和信息泄露的问题。
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。
中国搜索引擎市场调查报告
中国搜索引擎市场调查报告中国搜索引擎市场调查报告随着互联网的迅速发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的主要途径之一。
在中国这个庞大的市场中，搜索引擎行业也呈现出了蓬勃的发展态势。
本文将对中国搜索引擎市场进行调查分析，探讨其现状和未来发展趋势。
一、市场概况中国搜索引擎市场是一个竞争激烈的市场，主要由百度、搜狗、360搜索和神马搜索等几家主要搜索引擎公司垄断。
根据调查数据显示，截至2021年，百度在中国搜索引擎市场的占有率约为70%，是市场的绝对领导者。
其次是搜狗和360搜索，分别占据约15%和10%的市场份额。
而神马搜索则在市场份额上相对较小，仅占约5%。
二、用户需求搜索引擎市场的竞争主要体现在用户需求的满足上。
用户对搜索引擎的需求主要包括搜索结果的准确性、搜索速度、搜索体验等方面。
百度作为市场占有率最高的搜索引擎，其搜索结果的准确性备受争议。
用户普遍认为百度搜索结果存在商业化倾向，往往将广告内容排在搜索结果的前几位，这一现象引发了用户的不满。
搜狗和360搜索则在搜索结果的准确性上相对较好，尤其是360搜索，其搜索结果更加客观中立，受到了一部分用户的青睐。
三、技术创新在搜索引擎市场中，技术创新是提升用户体验和增加市场份额的关键。
搜索引擎公司通过不断研发新技术，提高搜索结果的准确性和搜索速度，以及改进搜索体验，来吸引更多的用户。
例如，百度推出了人工智能技术，通过深度学习算法提升搜索结果的准确性。
搜狗则推出了语音搜索技术，用户只需语音输入关键词即可获得搜索结果。
360搜索则致力于提供更加个性化的搜索服务，根据用户的兴趣和偏好，推荐相关的搜索内容。
四、移动搜索随着智能手机的普及，移动搜索成为了搜索引擎市场的新趋势。
根据数据显示，截至2021年，中国移动搜索用户规模已超过8亿。
百度、搜狗和360搜索等搜索引擎公司纷纷推出了移动搜索应用，以满足用户随时随地获取信息的需求。
移动搜索的特点是搜索结果的展示方式更加简洁明了，适应了手机屏幕的尺寸。
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。
中国互联网发展的趋势
中国互联网发展的趋势随着技术的不断进步和信息化的飞速发展，中国互联网行业正迈向全面发展的新阶段。
本文将探讨中国互联网发展的趋势，并分析其对经济社会的影响。
一、移动互联网的蓬勃发展移动互联网是当前中国互联网行业最为突出的发展趋势之一。
随着智能手机的普及以及移动网络的高速发展，越来越多的用户通过移动设备上网。
这使得移动互联网成为中国互联网用户的主要入口。
在移动互联网的推动下，各行业纷纷转型升级，推出移动应用软件，满足用户的个性化需求。
二、人工智能的应用广泛普及人工智能技术在互联网行业的应用越来越广泛，呈现出迅猛发展的势头。
人工智能技术的不断进步和应用，为互联网平台提供了更加智能和个性化的服务。
例如，人工智能在搜索引擎中的应用，可以根据用户的搜索历史和偏好，为用户提供更精准的搜索结果。
此外，人工智能还广泛应用于语音识别、机器翻译、智能客服等领域，为用户提供更高效便捷的服务。
三、大数据的广泛应用大数据技术的应用已经成为中国互联网行业的一大趋势。
互联网平台通过收集和分析海量的用户数据，可以进行用户画像、推荐系统、精准营销等方面的应用。
大数据技术的应用使得企业能够更好地了解用户需求和行为，为用户提供个性化的产品和服务，从而提高用户满意度和忠诚度。
四、云计算的快速发展云计算技术在中国互联网行业的应用正呈现出快速发展的态势。
云计算技术可以大幅降低企业的成本和风险，提高企业的效率和灵活性。
越来越多的企业将自己的业务迁移到云平台上，从而实现资源共享、协同办公等目标。
同时，云计算技术的发展也为中小企业提供了更多发展机会，并促进了中国互联网行业的繁荣。
五、安全保障的加强随着互联网规模的不断扩大，网络安全问题日益凸显。
为了确保网络安全，中国政府加大了对互联网安全的监管力度，并推出了一系列的政策法规。
企业也在加强网络安全意识，投资更多资源用于网络安全保障。
网络安全的加强将为中国互联网行业的可持续发展提供良好的环境。
综上所述，中国互联网发展的趋势包括移动互联网的蓬勃发展、人工智能的广泛应用、大数据的普及应用、云计算的快速发展以及安全保障的加强。
中国发展趋势行业分析
中国发展趋势行业分析中国的发展趋势行业分析随着经济全球化的深入发展，中国的经济也进入了高速发展的阶段，中国的发展趋势行业呈现出以下几个方面的特点。
首先，中国的互联网行业以及相关的科技产业一直是发展最为迅猛的行业之一。
随着互联网技术的不断突破和完善，中国的互联网企业在全球市场上的竞争力也越来越强。
例如，中国的BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）已经成为全球知名的互联网巨头，他们在搜索引擎、电子商务、社交媒体等领域占据着重要地位。
此外，人工智能、大数据、物联网等新兴技术的兴起也为中国的互联网行业带来了更多的机遇。
其次，中国的新能源及环保行业也越来越受到重视。
随着全球气候变化问题的日益突出，中国政府在环境治理方面加大了政策支持力度。
中国的太阳能、风能以及电动车等新能源产业得到了快速发展，中国也成为全球最大的新能源投资国家之一。
同时，中国的环保产业也在逐步发展壮大，包括废物处理、环保设备制造、节能环保服务等领域。
再次，中国的消费市场也呈现出快速增长的态势。
中国的中产阶级人口逐渐增多，对于高品质、高品位的消费品需求也日益增加。
尤其是在奢侈品、旅游、健康养生、高端教育以及亲子服务等领域，中国消费者的消费能力和消费意愿都在不断提升。
因此，与消费相关的行业将迎来更加广阔的市场空间和发展机遇。
最后，中国的农业和食品行业也在改革和发展中。
为了保障国家的粮食安全和提高农业效益，中国政府实施了一系列的农村改革和农业现代化的政策。
中国的农业科技进步迅速，高产大豆、杂交稻等新品种的推广取得了显著的成果。
同时，中国的食品安全问题也备受关注，消费者对于食品质量和安全的要求越来越高，这也为食品行业的发展带来了新的机遇和挑战。
总的来说，中国的发展趋势行业主要包括互联网科技、新能源环保、消费市场以及农业食品等领域。
这些行业不仅是中国经济增长的重要驱动力，同时也为全球经济发展提供了新的动力和机遇。
随着中国的经济不断发展壮大，这些行业将会继续迎来更多的投资和创新机会。
人工智能的发展现状和趋势
人工智能的发展现状和趋势一、本文概述随着科技的飞速发展，（）已经逐渐渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融投资，其影响力日益显著。
本文旨在全面概述的当前发展现状以及未来趋势，探讨其对社会、经济和技术的影响。
我们将回顾的历史背景，分析当前的主要应用领域和技术挑战，并展望未来可能的发展方向。
我们还将讨论发展中面临的伦理、社会和经济问题，以及可能的解决策略。
通过深入了解的现状和趋势，我们可以更好地把握未来，为社会的可持续发展做好准备。
二、人工智能的发展现状随着科技的飞速发展，（）已经逐渐渗透到我们生活的各个方面，展现出强大的生命力和影响力。
在现阶段，的发展状况主要体现在以下几个方面。
在数据处理能力上，随着大数据技术的成熟和计算能力的提升，人工智能系统可以处理的数据量呈指数级增长。
这使得AI模型能够更准确地理解和预测人类行为，进而推动个性化推荐、智能客服等应用的发展。
在算法研究上，深度学习、强化学习等先进算法的应用不断拓宽。
这些算法让AI系统具备了更强的学习和自我优化能力，进一步提升了AI在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的性能。
再次，在应用领域上，人工智能已经在医疗、教育、交通、金融等多个行业得到广泛应用。
例如，在医疗领域，AI辅助诊断系统已经能够帮助医生提高诊断准确率；在教育领域，AI智能教学系统可以为学生提供个性化的学习方案；在交通领域，AI自动驾驶技术正在逐步落地。
在硬件设备上，AI芯片的研发和应用也取得了显著进展。
这些专用芯片大大提高了AI计算的效率，为AI技术的普及和应用提供了有力支持。
然而，尽管在现阶段取得了显著的成就，但仍然存在许多挑战和问题。
例如，数据安全和隐私保护问题、决策的透明度和公正性问题、技术可能带来的社会伦理问题等，这些都是未来发展需要面对和解决的难题。
的发展现状呈现出蓬勃发展的态势，但同时也面临着诸多挑战。
展望未来，我们需要不断探索和创新，推动技术的健康、可持续发展。
计算机网络技术发展现状及趋势分析
计算机网络技术发展现状及趋势分析计算机网络技术是现代信息社会的重要组成部分，它的发展和应用已经深刻地改变了我们的生活方式和工作方式。
本文将探讨计算机网络技术的发展现状和未来趋势。
一、计算机网络技术的发展现状1、互联网的普及和发展随着互联网的普及和发展，计算机网络技术已经深入到各个领域。
人们可以通过互联网进行信息搜索、交流、购物、学习等各种活动，这使得我们的生活更加便捷和高效。
同时，互联网的发展也促进了企业间的合作和竞争，推动了经济的发展。
2、移动网络技术的进步随着移动设备的普及，移动网络技术也得到了快速发展。
4G、5G等移动通信技术的不断升级，使得人们可以在任何时间、任何地点连接到网络，获取信息和服务。
同时，移动设备的功能也越来越强大，满足了人们多样化的需求。
3、云计算技术的发展云计算是一种基于互联网的计算模式，它将数据和应用程序存储在远程的服务器上，并通过网络进行访问和使用。
云计算技术的发展，使得企业和个人可以更加方便地存储和处理大量数据，降低了IT成本，提高了工作效率。
二、计算机网络技术的未来趋势1、物联网技术的发展物联网是指通过各种传感器、RFID等技术，将物理世界与互联网连接起来，实现信息的交互和共享。
随着物联网技术的发展，未来的计算机网络技术将更加注重对物理世界的感知和控制，促进智能化的发展。
2、人工智能技术的应用人工智能技术是当前研究的热点之一，它可以通过机器学习和深度学习等技术，实现对数据的自动分析和处理。
随着人工智能技术的应用，未来的计算机网络技术将更加智能化，能够更好地满足人们的需求。
3、区块链技术的应用区块链是一种去中心化的分布式数据库技术，它可以实现数据的不可篡改和透明性，提高数据的安全性和可信度。
随着区块链技术的应用，未来的计算机网络技术将更加注重数据的安全性和可信度，实现更加安全可靠的网络通信。
三、总结计算机网络技术的发展已经深刻地改变了我们的生活方式和工作方式。
未来，随着物联网、和区块链等技术的发展，计算机网络技术将更加智能化、安全可靠和高效。
人工智能市场分析报告
人工智能市场分析报告1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术和系统。
近年来，随着科技的迅速发展，人工智能在各个领域的应用逐渐扩大，引发了广泛的关注。
本文将对当前的人工智能市场进行深入分析，并探讨其未来发展趋势。
2. 市场规模根据市场研究公司发布的报告，2019年全球人工智能市场规模达到XX亿美元，并预计到2025年将增长至XX亿美元。
云计算、大数据和物联网技术的快速发展为人工智能的普及和应用提供了强大的支撑。
3. 市场应用领域3.1 机器学习与数据分析机器学习是人工智能的核心技术之一，广泛应用于数据分析和预测。
在金融、医疗、零售等领域，通过机器学习算法可以挖掘出更多的商业价值和洞见。
3.2 语音与图像识别语音和图像识别技术的快速发展为人工智能在智能助理、智能驾驶等领域的应用打下了基础。
语音识别技术已经实现了高准确度的语音转文本功能，图像识别技术则可应用于人脸识别、图像搜索等方面。
3.3 智能客服与机器人人工智能技术的广泛应用使得智能客服与机器人成为了许多企业提升服务效率的重要手段。
通过智能客服与机器人，企业可以实现24小时在线服务，并通过自动化处理解决常见问题，节省劳动力成本。
4. 市场竞争态势当前，全球各大科技企业都在积极布局人工智能市场，并争相推出自己的人工智能产品和服务。
包括谷歌、微软、亚马逊等在内的跨国科技巨头抢占了市场领先地位。
此外，一些初创企业也在人工智能领域崭露头角，他们通过积极创新和技术突破，为市场竞争带来了新的活力。
5. 市场挑战与机遇5.1 隐私与安全问题人工智能在大数据环境下的广泛应用，给个人隐私和数据安全带来了新的挑战。
如何保护用户数据的安全和隐私成为了人工智能企业需要面对的重要问题。
5.2 人机协作与人才素质提升人工智能技术的发展与人力资源的协同是人工智能市场的重要课题。
人机协作的模式需要不断优化，同时，提升从业人员的专业能力也是发展人工智能市场的关键。
2024年移动浏览器市场需求分析
2024年移动浏览器市场需求分析1. 引言移动浏览器是现代移动设备中必备的应用之一，随着智能手机用户数量的不断增长，移动浏览器市场也呈现出蓬勃发展的态势。
本文将对移动浏览器市场需求进行分析，探讨用户对移动浏览器的需求特点和趋势。
2. 移动浏览器市场概览移动浏览器市场包含了众多的应用和产品，涵盖了不同的操作系统平台和设备类型。
常见的移动浏览器包括但不限于Safari、Chrome、Firefox等。
在这个市场中，用户对移动浏览器的需求主要可以分为以下几个方面：2.1 浏览网页用户使用移动浏览器最基本的需求就是浏览网页。
他们希望能够迅速、稳定地打开网页，并且能够正常显示网页内容，包括文字、图像和视频等。
此外，用户也期望移动浏览器能够支持多窗口浏览、书签管理、历史记录等常见的浏览器功能。
2.2 搜索引擎随着互联网的发展，搜索引擎已经成为人们获取信息的重要途径。
因此，用户对移动浏览器的需求中也包括了搜索引擎功能。
他们希望能够在移动浏览器中直接进行搜索，并能够快速找到所需的信息。
2.3 安全性移动设备的普及也带来了网络安全问题的增加。
用户对移动浏览器的安全性要求越来越高，他们希望能够在使用移动浏览器时得到有效的安全保护，如防止恶意软件下载、阻止追踪等。
2.4 用户体验用户体验是影响用户选择移动浏览器的关键因素之一。
用户希望移动浏览器的界面简洁、操作流畅，并且能够适应不同尺寸的屏幕。
此外，用户还希望移动浏览器能够提供个性化的设置选项，以满足他们不同的需求。
3. 移动浏览器市场需求趋势随着移动设备技术的不断进步和用户需求的不断变化，移动浏览器市场也在发生着变化。
以下是当前移动浏览器市场需求的一些趋势：3.1 高速和稳定性用户对移动浏览器的速度和稳定性要求越来越高。
他们希望能够在少时间内快速加载网页，并且能够正常显示网页内容，不出现卡顿和闪退等问题。
3.2 支持多设备和平台随着移动设备的多样化，用户希望能够在不同设备上无缝使用同一个移动浏览器，并且能够在不同操作系统平台上使用同一款移动浏览器。
中国五大移动搜索引擎发展情况分析
中国五大移动搜索引擎发展情况分析1、百度——从入口到O2O生态布局进展目前，百度已从搜索请求扩展为交易达成的整体服务，形成整体向O2O模式过渡、加速电商化的新商业模式。
当前，百度的基础搜索业务增长稳健，移动入口优势不断扩大，O2O业务增长见成效，发展优势正在显现。
移动入口：作为两大移动流量入口之一的手机百度移动搜索，第二季度月活跃用户达6.29亿、同比增长24%，为O2O业务提供源源不断流量。
O2O生态：“新百度”以O2O为基础，深化连接人和服务、完善闭环交易，在搜索、地图业务基础上，加速电商化闭环交易的比重。
整体发力：“新百度”业务转型决心，搜索业务为基础，整合百度糯米、百度外卖和去哪儿组成的O2O平台，直达号、百度地图、百度钱包，以及爱奇艺的非搜索业务整体发力后劲技术：多端接入服务，获得数据，凭借深度学习、全网数据的获取和分析、知识图谱技术获得多维度标签，让消费者更便捷地找到个性化需求。
2、宜搜——娱乐化生态布局进展宜搜实行泛娱乐化战略，深耕娱乐需求和数字娱乐市场分发，全面布局一二线城市，扎根三、四线城市，并不断摸索用户需求，凭借着开发技术的积累与提升，目前已占据了入口优势。
泛娱乐：以移动搜索为核心，以满足用户娱乐需求为导向。
实现数字娱乐市场的分发功能，实现新型搜索服务价值。
差异化：更好地识别用户的个人化特征和搜索习惯，为用户提供定制化的搜索结果，并主动推送。
移动入口：深度发掘垂直领域app的研发及推广，不断扩大自身在移动互联网搜索领域的产品渗透。
宜搜“娱乐发现引擎”包括阅读、视频、综合搜索及新闻资讯四大方面。
技术积累：采用智能分词、概念抽取、自动摘要和全文检索等多项技术整合，实现了数据库动态解析处理，嵌入式自动分类搜索，智能化中文模糊查询。
33.儒豹——互联网全局化信息服务生态布局进展儒豹在移动搜索引擎行业实行全局化信息服务战略，深入市场需求,儒豹通过网站及移动客户端的全平台覆盖，随时随地为其提供获取资讯、娱乐、电子商务等各类服务，帮助手机用户快捷上网，构建了开放的一站式移动互联网用户服务平台.在品牌战略上实现新型搜索引擎服务价值。
未来五年互联网行业的发展趋势
未来五年互联网行业的发展趋势一、行业分析(1)行业概况未来五年互联网行业的发展趋势将主要体现在以下几个方面：1. 移动互联网的普及和移动应用的发展；2. 云计算、大数据、人工智能等新技术的应用；3. 互联网与各行业的深度融合，推动产业升级；4. 跨境电商、在线教育、在线医疗等领域的快速发展。
(2)市场规模根据相关数据显示，未来五年互联网行业的市场规模将继续保持高速增长，预计到2025年，中国互联网行业市场规模将达到数万亿元人民币。
(3)盈利状况互联网行业的盈利模式主要包括广告收入、电商平台交易佣金、技术服务费等。
随着市场份额的不断扩大和技术的不断创新，互联网企业的盈利能力将持续提升。
(4)增长态势未来五年，互联网行业的增长态势将主要表现在以下几个方面：1. 移动互联网用户规模将继续扩大；2. 新技术的应用将推动行业创新发展；3. 互联网与各行业的融合将进一步深化；4. 跨境电商、在线教育、在线医疗等领域的市场需求将持续旺盛。
二、产品分析(1)宏观分析随着互联网技术的不断发展，各类互联网产品和服务将更加丰富多样，满足用户多样化的需求。
同时，政府对互联网行业的监管力度也将逐步加强，以保障市场秩序和用户权益。
(2)微观分析在细分领域，如移动互联网、大数据、人工智能等方面，将出现更多的创新产品和服务。
例如，短视频、直播、虚拟现实等新兴技术将在互联网行业中得到广泛应用。
(3)关系分析互联网行业与其他行业的融合发展将更加紧密。
例如，在智能制造、智慧城市等领域，互联网技术将发挥重要作用，推动产业升级和转型。
三、用户分析(1)用户群体定位及特质分析未来五年，互联网用户的年龄结构将呈现年轻化趋势，主要集中在20-40岁之间。
这一群体具有较高的信息获取能力和消费意愿，对新技术和新产品具有较高的接受度。
(2)用户需求分析用户需求方面，未来五年互联网行业将更加注重个性化和定制化的服务。
例如，在搜索引擎、社交网络等领域，用户将更加关注个性化推荐和精准营销。
智能态势认知关键需求分析
８㊀指挥控制与仿真ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ＆Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ２０２４－０４４６（２）引用格式：周觐，高岚岚，刘巍．智能态势认知关键需求分析［Ｊ］．指挥控制与仿真，２０２４，４６（２）：８⁃１７．ＺＨＯＵＪ，ＧＡＯＬＬ，ＬＩＵＷ．Ｃｒｉｔｉｃａｌｄｅｍａｎｄｓａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎａｗａｒｅｎｅｓｓ［Ｊ］．ＣｏｍｍａｎｄＣｏｎｔｒｏｌ＆Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ，２０２４，４６（２）：８⁃１７．智能态势认知关键需求分析周㊀觐，高岚岚，刘㊀巍（军事科学院战争研究院，北京㊀１０００９１）摘㊀要：随着新型武器系统的发展以及智能化技术在军事领域的应用，智能态势认知技术研究成为各军事强国关注的热点㊂首先，阐述了态势认知和智能态势认知的概念内涵，然后，针对现代化战争特点，梳理分析了智能态势认知过程中作战体系智能分析㊁作战窗口智能发觉㊁战场局势演化预测㊁认知产品智能表征和战场态势智能复盘五项关键需求㊂结合国内外研究文献对其中涉及的关键技术和应对措施进行了梳理㊂研究成果对智能态势认知的未来发展及技术突破有一定的借鉴意义㊂关键词：智能态势认知；战场态势；作战体系；作战窗口；战局预测；认知产品表征；战场复盘中图分类号：Ｅ９１㊀㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀㊀ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７３⁃３８１９．２０２４．０２．００２ＣｒｉｔｉｃａｌｄｅｍａｎｄｓａｎａｌｙｓｉｓｆｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎａｗａｒｅｎｅｓｓＺＨＯＵＪｉｎ，ＧＡＯＬａｎｌａｎ，ＬＩＵＷｅｉ（ＷａｒＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，ＡｃａｄｅｍｙｏｆＭｉｌｉｔａｒｙＳｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００９１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｎｅｗｗｅａｐｏｎｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｍｉｌｉｔａｒｙｆｉｅｌｄｓ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎａｗａｒｅｎｅｓｓｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｈａｓｂｅｃｏｍｅｔｈｅｈｏｔｓｐｏｔａｍｏｎｇｍｉｌｉｔａｒｙｐｏｗｅｒｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｓｏｆｓｉｔｕａｔｉｏｎａｗａｒｅｎｅｓｓａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎａｗａｒｅｎｅｓｓａｒｅｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｍｏｄｅｒｎｗａｒ⁃ｆａｒｅ，ｆｉｖｅｃｒｉｔｉｃａｌｄｅｍａｎｄｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎａｗａｒｅｎｅｓｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｍｂａｔｓｙｓｔｅｍｏｆｓｙｓｔｅｍａｎａｌ⁃ｙｓｉｓ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔａｗａｒｅｎｅｓｓｏｆｃｏｍｂａｔｗｉｎｄｏｗ，ｃｏｍｂａｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｎｄｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｒｅｐ⁃ｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ，ａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｃｏｍｂａｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ．Ｗｉｔｈｄｏｍｅｓｔｉｃａｎｄｆｏｒｅｉｇｎｒｅｓｅａｒｃｈｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ，ｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓａｎｄｃｏｕｎｔｅｒｍｅａｓｕｒｅｓｉｎｖｏｌｖｅｄａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｔｒｅｓｕｌｔｓｈａｖｅｃｅｒｔａｉｎｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｔｈｅｆｕｔｕｒｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈｓｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎａｗａｒｅｎｅｓｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎａｗａｒｅｎｅｓｓ；ｃｏｍｂａｔｓｉｔｕａｔｉｏｎ；ｃｏｍｂａｔｓｙｓｔｅｍｏｆｓｙｓｔｅｍ；ｃｏｍｂａｔｗｉｎｄｏｗ；ｓｉｔｕａｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃ⁃ｔｉｏｎ；ｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ；ｃｏｍｂａｔｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅ．收稿日期：２０２３⁃０３⁃１７修回日期：２０２３⁃０４⁃１１作者简介：周㊀觐（１９８９ ），男，博士，助理研究员，研究方向为智能态势认知㊁态势分析㊂高岚岚（１９７９ ），女，硕士，研究员㊂㊀㊀万物互联是智能化时代的一个显著特征，也是智能化战争的一个鲜明特点㊂战场上的各种实体所携带的传感器时时刻刻将战场信息回传给指挥中心，海量的态势信息呈现爆炸式增长趋势㊂如何有效利用智能化手段，在 信息迷雾 中迅速准确发现有用信息，实现高效精准的智能态势认知，已成为一个亟待解决的关键问题㊂文献［１］结合人工智能技术的发展，分析了智能态势认知面临的要图标绘㊁要素计算㊁局势研判㊁重心判定及态势预测项技术挑战㊂文献［２］分析了大数据㊁复杂网络㊁深度学习和强化学习等人工智能技术在战场态势认知领域的应用前景㊂文献［３⁃４］在分析态势智能认知总体技术框架的基础上，阐述了智能态势认知面临的关键问题及可能的技术路线㊂文献［５⁃６］在分析了国内外战场态势认知研究成果的基础上，提出了未来联合作战态势认知的发展建议㊂以上文献大多将重点放在了智能态势面临的挑战及军事需求分析方面，较少针对具体每项挑战的解决方法分析㊂１㊀智能态势认知概念分析１ １㊀态势认知美国心理学家ＥｎｄｓｌｅｙＭ．Ｒ．在分析飞行员对飞机周围环境的感知程度与飞行行为之间的关系时，将态势认知（ＳｉｔｕａｔｉｏｎＡｗａｒｅｎｅｓｓ，ＳＡ）定义为，在一定时间和空间内对环境中各组成成分的感知和理解，进而预知这些成分的后续变化状况［７］㊂基于此，Ｅｎｄｓｌｅｙ提出了态势认知的３级模型［８］：态势感知㊁态势理解和态势预测㊂态势感知主要解决对环境成分信息的获取问题，通过多种探测手段全方位感知战场信息，实现对敌情㊁我情和战场环境信息的综合掌握，认识到战场有什么，但还未形成完整的战场态势认识；态势理解基于获取到的态势感知信息，分析陆㊁海㊁空㊁天㊁电㊁网等不同分域报送信息之间的关联关系，实现态势信息的全域汇集㊁综合印证和深度理解，认识到战场是什么；态势预测基于态势理解得到的关联信息，结合战场实体运动状态模型㊁关联关系演化模型和事件发展演变模型等第２期指挥控制与仿真９㊀物理模型和战场思维模型，对未来状态㊁关系和事件的发展趋势进行分析判断，认识到战场为什么，实现对战场 态 和 势 的全面认知㊂１ ２㊀智能态势认知智能态势认知与传统态势认知一样，依然遵循Ｅｎｄｓｌｅｙ所建立的３级模型架构，主要区别体现在由多源异构的海量战场信息而引发的态势加工方法和处理流程㊂智能态势认知中的智能体现在两个层面㊂一是智能化的技术手段和模型算法，诸如综合运用机器学习㊁神经网络㊁知识推理等人工智能算法，为传统认知过程提效加速；二是面向指挥员及参谋人员的智能化作业流程及处理方法，采用多视角㊁广关联和多分支等态势信息加工手段，为传统认知提质赋能㊂以往的研究文献大多聚焦于第一层面，强调智能化所带来的处理效率的提升，往往忽略了第二层面的意义㊂事实上，智能态势认知最终是面向人的认知，其主要作用是在高效处理战场信息基础上，加工生产契合指挥员认知思想的态势产品，进而支撑后续作战筹划及行动控制过程㊂所以，智能态势认知的关键是将指挥员的认知思想以规则㊁算法㊁软件和数据等形式物化到智能处理系统中，在态势认知过程中，由智能处理系统来贯彻指挥员的战场思维㊁指挥方式及意志品质㊂２㊀智能态势认知关键需求分析２ １㊀作战体系智能分析现代化战争已不再是单个武器装备之间战技性能的较量，而是战场上不同作战分域和不同军种力量所构成的网络信息作战体系之间的对抗博弈，破点断链和毁链瘫面已成为现代战争的基本作战形式㊂２０１１版军语对于作战体系的定义是：由各种作战系统按照一定的指挥关系㊁组织关系和运行机制构成的有机整体［９］㊂作战体系作为一种典型的复杂巨系统，所呈现出的整体性㊁涌现性㊁不确定性和非线性等特征使得对其建模分析面临诸多难题㊂知己知彼才能百战不殆，智能态势认知的首要任务就是对敌方作战体系的分析，主要包括作战体系构成分析㊁作战体系能力分析和作战体系重心分析三个方面㊂２ １ １㊀作战体系构成分析作战体系构成分析是后续作战体系能力分析和重心分析的基础，主要包括体系成员挖掘㊁体系关系分析和体系配置分析三个主要内容㊂１）体系成员挖掘体系成员挖掘的重点是发现作战体系㊂智能态势认知作为一种后台服务，不间断扫描和监视战场上的海量目标，结合作战体系运行机理和历史活动规律，提示指挥员敌方作战体系的成员构成，并在一定条件下挖掘可能存在但并未发现的体系成员，驱动后续指挥侦察作业流程㊂针对以上问题，饶佳人等［１０］利用空中编队知识规则的构建与推理，提出了基于规则的空中作战体系识别方法㊂徐秋坪等［１１］运用Ｐｒｉｍ算法和模板匹配思想，提出了一种空中作战体系分析挖掘算法㊂刘文一等［１２］和冷画屏等［１３］综合利用Ｈｏｕｇｈ变换及Ｋ－均值聚类算法进行舰艇编队队形识别，实现了水面作战体系成员的分析挖掘㊂２）体系关系分析体系关系分析需要确定体系成员之间存在的隶属㊁指挥㊁配属㊁协同等关联关系［１４］，分析作战体系内部运行的能量流和信息流，支撑指挥员掌握的作战体系运行机理和定位作战体系关键节点㊂针对以上问题，刚建勋等［１５］基于超网络建模理论，分析了航母编队作战体系内感知流㊁情报流㊁态势流㊁指控流㊁打击流㊁协同流等体系关系㊂夏璐等［１６］将作战体系关系分为依赖㊁组合㊁聚合三种类型，并基于此分析了作战体系能力关系的涌现效应及波及效应㊂邹志刚等［１７］和罗金亮等［１８］基于超网络建模理论，将体系关系分为协同㊁指控㊁侦察和攻击四类，辅助指挥员从实体连接㊁指挥控制㊁预警探测和防空火力等不同层面认知防空作战体系㊂３）体系配置分析作战体系内节点成员的高效搭配能够确保体系内预警探测㊁火力打击和指挥通信等能力有序衔接，远程㊁中程㊁近程能力梯次配置㊂体系配置分析就是要分析作战体系架构及结构配置，明确作战体系内各成员主要职能，分析成员所处的阵型阵位，支撑指挥员掌握作战体系当前任务及行动意图㊂针对以上问题，杨远超等［１９］基于凸优化方法研究了编队作战体系的反潜阵型配置，并给出了舰机协同反潜过程中的体系配置准则㊂刘昕［２０］综合考虑导弹来袭方向㊁护卫舰防御能力和指挥舰相对位置等影响因素，分析了作战体系的最佳防空阵型配置㊂苏琦等［２１］分析了潜艇在不同态势下对水面舰艇的阵位配置优劣㊂乔殿峰等［２２］利用作战体系实体序列协作关系和体系配置信息，构建了多域作战下的群目标意图推理模型，有效支撑了对航母作战体系任务及意图的认知预测㊂２ １ ２㊀作战体系能力分析作战体系能力分析是在作战体系构成分析的基础上，结合体系运行机理进行的体系化释能分析㊂首先基于同质能力叠加原理，分析作战体系预警探测㊁火力打击㊁指挥通信等单一能力域的能力覆盖范围㊁作用区域等静态指标；然后结合ＯＯＤＡ环㊁作战环等理论，分１０㊀周㊀觐，等：智能态势认知关键需求分析第４６卷析作战体系在异质能力耦合作用下，针对特定作战目标遂行作战任务的能力，支撑指挥员掌握作战体系有效威慑范围㊁有效打击时间等动态指标［２３⁃２５］㊂针对以上问题，曹冠平等［２６］通过构建联合探测环㊁信息共享环㊁联合决策环㊁联合响应环和复合环等作战体系拓扑环结构，分析了拓扑环变化条件下的作战体系能力㊂杨圩生等［２７］以对敌方目标的打击率和打击效率为指标，构建了作战体系能力分析模型㊂俞锦涛等［２８］依据广义效能环模型，对防空反导作战体系节点和效能边进行了能力分析，基于广度优先搜索方法发掘作战体系效能环，有效支撑了指挥员进行作战体系能力评估和结构优化㊂２ １ ３㊀作战体系重心分析作战体系重心通常指作战体系内的关键节点或关键联系［２９］，其分析主要包括以下两方面内容㊂１）体系节点重要度评估体系节点重要度评估是基于网络结构评价指标及专家评价指标，构建体系节点的重要性计算模型，对作战体系内节点进行重要度评估，以支撑作战筹划人员进行作战目标优选及打击目标排序［３０］㊂针对以上问题，魏青等［３１］通过综合考虑作战体系内节点的可替代程度㊁局部连通重要度和效能影响度等因素，构建了作战体系节点的重要度评估指标㊂龚建兴等［３２］和李尔玉等［３３］提出了基于功能图的度中心性㊁介数中心性和接近中心节点重要度等评估指标，采用ＰａｇｅＲａｎｋ等算法进行了作战体系关键节点分析㊂左嘉娴等［３４］采用变异系数法为各个指标赋权，通过加权进行作战体系节点重要度评估㊂王哲等［３５］从任务可完成性视角出发，将作战体系节点的作战属性及任务完成效果作为节点重要度评估指标㊂王耀祖等［３６］通过动态搜索作战体系内的杀伤链，以作战体系节点所处的杀伤链数和敌方目标重要性为基础，构建了体系节点重要度评估指标㊂２）级联失效分析近年来，复杂网络的级联失效研究引起了学者的广泛关注［３７］㊂由于作战体系的各个成员相互联系，有机融合，单一节点成员失效后可能会引发连带效应，进而造成整个作战体系坍塌或进入无序状态，从而无法正常运转［３８］㊂针对以上问题，杨国利等［３９］基于复杂网络级联失效理论，以体系能力最大化下降为目标函数，运用多目标优化方法求解作战体系关键节点㊂王运明［４０］针对指挥控制作战体系节点失效引发的级联效应，设计了一种基于剩余容量的负载重分配策略㊂曹嘉平等［４１］以级联失效后的作战体系最大联通片规模为评估指标，分析了岛礁防空电子对抗装备体系的抗毁性和鲁棒性，为作战体系重心定位分析提供了支撑㊂２ ２㊀作战窗口智能发觉作战窗口是指为激发体系作战周期效能而选择的有利于联合作战力量实施跨域协同作战的时空范围［４２⁃４３］㊂作战窗口本质上即作战时机，是基于体系思维，寻找挖掘出的我方杀伤链能够真正闭合的打击时机［４４］㊂在联合作战指挥控制活动过程中，如何有效发觉并利用作战窗口是对指挥员指挥艺术的巨大挑战，更是对智能态势认知技术水平的严峻考验㊂在复杂多变的敌我作战体系博弈对抗过程中，作战窗口已成为联合作战力量实施跨域协同作战的发力点和突破点，对夺取战场主动，塑造有利态势具有重要意义㊂智能态势认知过程中对作战窗口的智能发觉主要包括作战时间窗口发觉和作战空间窗口发觉两个方面㊂２ ２ １㊀作战时间窗口发觉考虑敌我作战体系的对抗特性，作战时间窗口发觉问题在一定条件下可以等效为武器目标分配问题，可分为两类：静态武器目标分配和动态武器目标分配［４５］㊂静态武器目标分配是指为了获得最优或满意的作战效果，在一定时间内将防御武器分配给来袭目标㊂在静态武器目标分配模型中，没有考虑武器和目标的时间属性，而动态目标分配能够根据战场形势变化进行决策，更加真实地反映作战环境的变化㊂作战时间窗口发觉主要分析内容包括［４６］：目标时间窗口：防御方武器能够对进攻方目标进行射击的时间段；武器时间窗口：防御方武器发现目标到命中目标所需的最短时间，包括武器系统的响应时间及武器命中目标所需的飞行时间；武器－目标时间窗口：防御武器开始向目标射击的时间窗口，只有在此窗口内组织火力打击，目标才有可能被击中㊂针对以上问题，翟世梅等［４７］基于遗传禁忌搜索算法分析了导弹武器完成作战任务的作战时间窗口㊂阮菲等［４８］针对反导预警作战中远程预警相控阵雷达和地基相控阵雷达探测跟踪目标的交接班问题，提出了一种雷达交接班作战窗口计算方法㊂王三喜等［４９］针对迂回战斗的战术特点，基于兰彻斯特方程建立了计算迂回兵力和迂回时机的数学模型，为指挥员科学发现迂回战术作战时间窗口提供了支撑㊂２ ２ ２㊀作战空间窗口分析作战空间窗口指一定时间内利于联合作战兵力武器有效发挥效能的作战区域或航路航线㊂为满足作战武器使用的环境条件，规避敌方侦察探测和火力打击，现代作战武器需要根据敌方体系配置对武器的作战空间窗口进行精确计算，诸如无人机路径规划㊁飞航导弹弹道规划和高超声速导弹飞行走廊设计等㊂针对以上第２期指挥控制与仿真１１㊀问题，潘明等［５０］提出了一种融合多部雷达探测概率条件下的威胁空间生成方法，计算分析战机在不同高度及姿态下的作战空间窗口㊂周觐等［５１⁃５２］和王华吉等［５３］针对高超声速目标拦截作战问题，通过研究比例导引及反比例导引的捕获区，分别分析了制导律捕获区窗口和中末制导交接班窗口，为求解防御武器作战空间窗口约束提供了方法基础㊂２ ３㊀战场局势演化预测战场局势，即战局，体现敌对双方通过一系列交战，于一定时间或阶段内在作战全局或局部区域，所形成的战场态势和军事形势㊂战场局势的演化预测需要综合敌我兵力部署㊁战场潜力目标分布㊁作战行动及意图等多种战场信息，并广泛关联和深层挖掘㊂局势演化预测一直是态势认知过程中最关键也是最困难的一个环节，主要原因是目前仍缺乏对战场局势的有效建模，无法依据当前战场状态有效预测未来战场形势，造成战场态势展现有 态 无 势 ［５４］㊂近年来，数字孪生技术为此问题提供了一个新的解决思路㊂数字孪生技术［５５］可以为真实战场的每个作战实体创建完全一致的数字模型，将当前战场态势信息映射到虚拟战场㊂通过对数字模型进行超实时仿真，在多个虚拟战场内模拟未来战局演化过程，并与真实战场建立反馈机制，构建虚实一体的战局演化空间㊂可以发现，智能态势认知过程中对战场局势演化预测的需求主要包括两个方面，一是构建尽可能多的战局演化分支，确保对未来敌我对抗博弈结果的全覆盖；二是匹配尽可能准的虚拟战场数字模型，确保战局演化预测结论的准确性㊂２ ３ １㊀态势演化趋势分析真实战场中作战行动复杂多变，奇正转化变幻莫测，未来战局的演化结果会出现多个分支或者分支组合等情况㊂态势演化趋势分析需借助蒙特卡洛仿真㊁智能强化学习和博弈论等基础理论，构建基于数字孪生环境的智能战场博弈推演平台，开展多样本空间博弈结果的对比㊁统计和聚类分析［５６］，确保生成的多样本分支演化结果能够尽可能覆盖敌方行动空间，同时需不断与真实战场状态进行比较，及时裁剪不合理的推演分支，避免分支过多而产生组合爆炸现象㊂针对以上问题，毛少杰等［５７］提出了面向指挥决策支持的平行仿真系统概念，并对平行仿真中涉及的数字模型生成㊁模型动态修正㊁多分支仿真推演和平行仿真推进等流程进行了建模分析㊂唐剑等［５８］研究了空战场的多分支态势生成方法，综合利用深度神经网络和贝叶斯网络技术确定主分支及旁路分支，并对多分支态势进行了规范化表征设计㊂赵禄达等［５９］将平行仿真技术引入到电子对抗作战任务规划过程中，利用大数据分析及贝叶斯网络技术预测态势演化趋势㊂２ ３ ２㊀数字模型实时修正虚拟数字模型是构建虚拟平行战场的基础，要求数字模型与真实作战实体的状态㊁属性㊁隶属关系和运动特性等战场行为保持一致，以确保战局演化预测结果的准确性及可信性㊂因此，依据实时态势信息修正和调整数字模型成为构建数字孪生系统的核心问题之一［６０］㊂一方面，需要根据引接得到的态势要素特征数据，与数字模型库中的仿真模型进行自动匹配关联，不断丰富模型颗粒度及所包含的作战单元模块，并将组合得到的数字模型及时加载更新到虚拟数字战场中；另一方面，根据最新的战场态势信息，动态修正作战实体对应的数字模型，校正模型的类别㊁模型参数配置㊁模型输出及行为状态等信息，确保战局演化预测的基准点与当前真实战场状态保持一致㊂针对以上问题，周芳等［６１⁃６２］提出了基于作战实体的标识特征㊁状态特征和行为特征的 三级 匹配过程模型，建立了粗粒度的模型类别匹配和细粒度的行为规则匹配的匹配方法，确保了数字模型与作战实体之间匹配度的精确性㊂焦松等［６３］为数字模型输出与作战实体数据之间的差异建立了一致性度量方法，基于拉丁超立方实验设计方法确定了数字模型的修正集合，利用主成分分析法确定了修正集合中使数字模型可信性最佳的修正方案㊂２ ４㊀认知产品智能表征态势认知产品又称为态势图，是表达战场情况的传统手段，内容包括兵力部署㊁行动企图㊁作战计划和基础地理环境信息等㊂态势图按照产生的作用可以分为战场状况图㊁战场形势图㊁专题研讨图和简易图等四种类型，基本作用是构建战场 一幅图 ，基于一致的公共数据资源，实现指挥所内作战人员对敌我双方情况的一致性理解与认知［６４］㊂认知产品智能表征，指应用智能化技术和流程，自动处理联合战场上纷杂凌乱的陆㊁海㊁空㊁天等各分域战场目标信息，自动理解其间存在的兵力群组㊁作战行动及作战意图等信息，辅助参谋人员智能标绘作战要图㊂具体需求包括多尺度认知产品表征和战场形势智能表征两个方面㊂２ ４ １㊀多尺度认知产品表征态势尺度是广度㊁粒度㊁比例与空间㊁时间㊁语义组成的笛卡尔乘积［６５］㊂态势尺度的变化反映了指挥员执行某次作战任务所需认知的广度与深度㊂多尺度认知产品表征，是指基于一致的共享数据资源，面向指挥员的不同层次和不同作战需求，智能化构建与用户任务相适宜的尺度表达模型，从而智能化生成与认知层次性相匹配的多重作战视图，构建态势认知产品１２㊀周㊀觐，等：智能态势认知关键需求分析第４６卷族谱［５］㊂李凤霞等［６６］针对多尺度建模中的聚合解聚问题，对位置㊁速度㊁状态㊁战损四种属性设计了聚合解聚映射算法，用以支撑不同尺度下战场实体状态的表征㊂项祺等［６７］通过对卷积神经网络中不同卷积层输出的特征进行多尺度融合，并结合软注意力机制对融合特征进行权重分配，提出了一种新型战场态势认知表征方法㊂田胜等［６８］提出了基于用户认知的态势多尺度可视化设计，包括分层分级㊁关联聚合㊁时空多维㊁焦点推送等智能辅助模型，能够有效降低用户认知负荷，增强态势感知和人机工效㊂宋翊宁等［６９］将空间态势研究主体对象划分为特征要素尺度㊁单元实体尺度和战略能力尺度等多个尺度模型，利用要素图设计和知识湖构建实现了空间态势的智能表征㊂２ ４ ２㊀战场形势智能表征战场形势智能表征，重点面向战略战役级指挥员，利用部队集结地域及进攻箭头等军标，粗粒度表征战场合围㊁焦灼㊁钳击等整体形势㊂主要需求包括：在作战筹划阶段，依据格式化的计划文书，智能化辅助生成首长决心图和作战计划图等认知产品，减轻参谋作业人员要图标绘工作量；在行动控制阶段，依据作战计划及当前战场目标状态，分析计划完成情况和任务执行进度，智能化辅助生成作战经过图和节点态势图等认知产品㊂针对以上问题，贺筱媛等［７０］提出利用机器智能将战场态势抽象为多层的作战能力空间分布图，利用知识推理将人类知识和作战能力空间分布进行深度融合，进而实现战场形势的智能表征㊂郭婉等［７１］在聚合空中目标群结果基础上，利用聚合空心箭头表征群整体航迹的总体走向，为目标群运动趋势研判提供支撑㊂孙雅薇等［７２］提出综合利用聚类算法和热力图表征战场局势，利用作战区域的颜色及亮度变化，提示指挥员战局对抗的激烈程度㊂２ ５㊀战场态势智能复盘战场态势复盘指记录指挥决策驱动下的态势演化过程数据，并在战场态势回溯过程中寻找关键态势演化决策点的过程㊂现代战争对战场态势复盘的需求愈发强烈，主要原因有两个：一是现代战争代价高昂，对国家财力物力消耗巨大，并有可能影响国家整体发展形势，只能通过复盘从以往战争中吸取经验；二是现代仿真技术的快速发展已经使得高并行㊁大样本仿真成为可能，可以通过仿真的手段对作战过程进行模拟，在大量战场实验样本中研究战争和设计战争㊂智能态势认知对于战场态势复盘的需求主要包括态势决策点分析和作战线分析两个方面㊂２ ５ １㊀态势决策点分析态势决策点是指对战场未来走向和战局未来变化产生决定性作用的点，一般为标志性事件的决策点或关键作战时机的决策点［４］㊂态势决策点分析，就是要在战场态势特征关联分析和态势理解的基础上，依据态势演化趋势对态势决策点的位置和类型等属性特征进行分析㊂态势决策点并不是某次战场态势的偶然性节点，而是大量战场仿真样本所具备的共同结果，决策点后敌我作战体系对抗博弈过程将殊途同归，所以态势决策点分析的基础首先是战场样本的聚类分析㊂在同类战场样本空间集中，利用智能化算法，对战场样本数据进行分析识别，寻找对战争走向起决定性作用的决策点㊂针对以上问题，袁翔等［７３］在生成多样化对抗数据样本网络的基础上，基于网络动力学方法描述节点之间的关系，通过合并节点收益变化不大的前后节点，融合各节点，从而有效定位分析态势决策点㊂２ ５ ２㊀作战线分析作战线是指通过因果关系将多项使命和任务关联起来的逻辑思维线索，一般用于连接一系列决定性的作战行动，是作战方法的思维辅助模式㊂战场局势的转换通常由事件主导，而不是由时间主导，所以战场态势复盘中的作战线分析首先需要进行关键事件的识别提取㊂战场中的热点新闻㊁军事动态㊁作战文书㊁关键战报㊁文电指令等包含大量的战场事件，需要对其中的关键事件进行识别分析，从而预判战争征候，理解敌方意图㊂在关键事件提取分析的基础上，可以将多个关键事件进行关联性分析，分析战场演化过程，借鉴事件脉络生成的技术方法，智能识别关键事件之间的关联关系，组织生成作战线，重构指挥员战争设计思路方法㊂其成果也可作为样本输入，支撑后续人工智能算法学习训练㊂目前可供借鉴的事件脉络生成方法主要包括基于关联性分析的故事脉络构建方法㊁基于特征建模的故事脉络构建方法以及基于传播模型的故事脉络构建方法等［７４］㊂针对以上问题，陈黎明等［７５］通过对新闻关键词的词频－逆类别频率和热度对事件关键词进行反馈更新，采用有主干和分支的故事树结构展现事件发展脉络㊂刘东等［７６］利用种子算法挑选关键事件，设计了一种包含主干脉络和分支脉络的层次化故事脉络生成方法㊂３㊀结束语智能态势认知是军事领域亟待解决的关键技术之一，也是支撑后续作战筹划㊁任务控制等战场指挥决策的基础㊂本文在分析态势认知和智能态势认知概念内涵基础上，以未来信息化战争条件下指挥员认知过程。
中国互联网行业的未来展望和趋势分析
中国互联网行业的未来展望和趋势分析随着中国互联网行业的快速发展，越来越多的人开始关注互联网的未来走向和趋势。
虽然互联网行业的发展速度很快，但是要想预测未来的发展方向，仍需要从当前行业的发展状态、技术进展、用户需求、市场竞争等多个方面进行分析和研究。
一、行业发展状态中国互联网从诞生到现在已有二十几年的历史，经过了从最初的门户网站、搜索引擎、在线社交媒体、电子商务到移动互联网、大数据、人工智能等多个阶段的发展。
目前，互联网行业的主要趋势是从PC端向移动端过渡，同时也在不断涌现新的业态和新的应用模式。
以电子商务为例，中国电子商务市场规模已连续多年位于全球第一，并呈现出移动化、社交化、垂直化、跨境等趋势。
尤其是在疫情期间，电子商务的发展更是迎来了巨大的需求和机遇。
同时，电子商务市场的竞争也愈加激烈，越来越多的品牌和企业进入市场，竞争压力逐渐加大。
另外，金融科技、人工智能、区块链等新兴技术的发展也在推动互联网产业向前发展。
新的大数据技术和分析方法的运用，不仅可以为行业提供更多的商业价值，也可以帮助企业更好地了解用户需求、制定市场营销策略等。
二、技术进展技术进步对于互联网行业的发展起到至关重要的作用。
人工智能、大数据、云计算等新技术的出现，为行业创新和升级提供了更多的可能。
其中，人工智能技术尤其受到各大企业的重视，已成为互联网企业提升核心竞争力的重要途径。
人工智能技术的应用范围非常广泛，例如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
通过这些技术，可以实现更加智能的客户服务、精准营销、数据分析等功能。
通过数据挖掘和深度学习算法，企业可以发现并预测消费者的购买行为、消费能力、偏好等，进而更好地满足市场需求。
互联网行业的未来趋势将更加智能化、个性化、服务化。
未来互联网将渗透到人们的各个方面，例如人们的衣食住行、教育、医疗等领域，让人们受益于科技的进步和智能化应用。
三、用户需求互联网行业的发展离不开亿万用户的支撑。
从互联网的普及到现在，我们已经进入到了个性化和差异化的时代。
互联网行业的发展前景趋势
互联网行业的发展前景趋势一、背景介绍随着互联网技术的飞速发展，互联网行业成为当今世界经济发展的重要引擎之一。
在全球范围内，互联网行业呈现出蓬勃发展的态势，不断涌现出新的商业模式和创新技术，给人们的生活带来了巨大变革。
二、发展趋势分析1.大数据时代的到来：随着互联网用户数量不断增加，海量数据的采集和处理成为互联网行业的重要课题。
大数据技术的应用将进一步深化互联网行业的发展，推动企业实现精准营销、个性化推荐等。
2.人工智能技术的应用：人工智能技术在互联网行业中的应用将更加广泛。
智能搜索、智能客服、智能家居等领域的发展，将进一步提升用户体验，推动互联网行业的创新发展。
3.移动互联网的普及：移动互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分，移动支付、移动购物等应用越来越受到用户青睐。
随着5G网络的商用推广，移动互联网的普及将进一步加快。
4.区块链技术的应用：区块链技术的应用将进一步扩大，改变传统金融、物流等行业的商业模式。
区块链的安全性和透明性将进一步提升互联网行业的发展水平。
三、发展机遇与挑战1.机遇：互联网行业将迎来更多创新技术和商业模式，为企业带来更多发展机遇。
数字经济的发展将为互联网行业注入新的增长动力。
2.挑战：互联网行业也将面临着新的挑战，数据隐私保护、网络安全等问题需要得到有效解决。
同时，市场竞争激烈，企业需要不断提升自身实力，保持竞争优势。
四、展望未来，互联网行业将继续蓬勃发展，不断涌现出新的商业模式和技术创新。
随着人工智能、大数据等技术的广泛应用，互联网行业将实现更加智能化、便捷化的服务，为人们的生活带来更多便利。
五、结语互联网行业作为现代社会的重要组成部分，将持续发挥其推动经济发展、改善人民生活的作用。
在未来的发展中，互联网行业将迎来更多挑战和机遇，只有不断创新和提升，才能抓住发展的机遇，迎接前景的挑战。
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论文引用格式：王冲.智能搜索技术发展态势分析[J].现代电信科技，2017,47（3）：75-78.WANG Chongjing.Analysis of development trend on intelligent search technology [J].Modern Science &Technology ofTelecommunications,2017,47(3)：75-78.智能搜索技术发展态势分析王冲（中国信息通信研究院，北京100191）摘要：搜索引擎作为高级脑机界面的雏形或初级状态，是人工智能技术的重要方向，当前已成为学术界和产业界高度关注并持续研究的领域。
针对智能搜索技术发展情况，分析提出智能搜索技术取得的重要突破，研判发展趋势，并给出发展重点和举措。
关键词：智能搜索；搜索引擎；人工智能中图分类号：TP393.09文献标识码：AAnalysis of development trend on intelligent search technologyWANG Chongjing（China Academy of Information and Communication Technology,Beijing 100191）Abstract ：As the embryonic form or primary state of the advanced brain computer interface,search engine is an important direc⁃tion of artificial intelligence technology.Academia and industry pay great and continuous attention to the field of search engine.In view of the development of intelligent search technology,this paper analyzes and puts forward the important breakthrough of intelligent search technology,and comprehensively reviews the development trend,and at last gives suggestions about the em⁃phasis and measures for developing intelligent search technology.Keywords:intelligent search;search engine;artificialintelligence1引言近年来，全球新一代信息技术创新浪潮迭起，人工智能成为全球公认的尖端领域和创新前沿，能够推动多领域的变革和跨越式发展，对传统行业可能产生颠覆性影响，并催生新产品、新业态、新模式。
人工智能技术取得突飞猛进的发展，产业化应用迅速拓展，在各行各业各个领域迅速渗透。
自然语言处理是人工智能研究的一个重要方向。
自然语言处理是分析、理解和生成自然语言，研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，以方便人和计算机设备进行交流，也方便人与人之间的交流。
自然语言处理包括语音识别、语言翻译、文本分析、搜索引擎、语义理解等。
搜索引擎作为自然语言处理的重要方向，是学术界和产业界高度关注并持续研究的领域。
随着深度学习技术在搜索引擎领域的应用，传统搜索引擎技术逐步走向更优性能的智能搜索引擎。
我们将搜索引擎视为未来高级脑机界面的雏形或初级状态，也就是说，目前的搜索引擎是当前最有希望进化成脑机界面、实现人工智能的互联网服务形态。
2传统搜索引擎与智能搜索引擎搜索引擎是通过特定计算机程序，根据一定策略和规则，从互联网上搜集信息，对信息进行处理后，将相关信息以多种形式展示，为用户提供检索服务。
搜索引擎是人类主动意识与互联网之间最重要的连接方式，是用户和信息源之间的沟通桥梁，能够为用户迅速、方便地获取有效信息提供检索服务，起到信息导航的目的。
传统搜索模式是被动式搜索，依靠关键词索引技术，对关键词的相关网站进行机械呈现，让用户自己挑选需要的信息。
传统搜索只提供网站链接结果，无法实现语音、图片、视频搜索，无法解决词汇的“忠实表达”和“表达差异”问题，更无法做到个性化；智能搜索技术是主动式搜索，结合人工智能技术，除了提供传统的快速检索、相关度排序等功能，还能提供用户兴趣自动识别、内容语义理解、信息过滤和推送等功能，可以进行语音、图片、视频搜索，搜索结果更加人性化、更贴近用户需求，响应速度更快、搜索效率更高，注重提供知识和服务。
智能搜索引擎技术和人工智能技术相辅相成，相互促进。
搜索引擎具备的天然数据优势，极大地促进了人工智能技术的发展；同时，人工智能算法的性能提升，又带动了智能搜索引擎准确率和效率的大幅提升。
3智能搜索技术全球现状3.1技术在算法层面，智能搜索引擎涉及到自然语言处理、机器学习、计算机视觉、人机交互、数据挖掘和信息检索等人工智能技术。
其中涉及的关键技术有多个方面。
自然语言处理：理解用户的搜索组合，甚至是准确理解用户的口语化表述，这是人工智能领域最核心的技术；多模交互：用户可以通过文本、图片、语音等方式进行人机交互；多轮交互：模仿人与人的多轮沟通方式，精准理解用户的需求；机器学习：通过与用户的沟通，越来越了解用户，为用户提供更强体验的服务。
当前主流搜索引擎大都在算法层面融合了上述技术，如百度的智能搜索、谷歌的Rank-Brain、Facebook的Deep Text、雅虎的CaffeOnSpark 和微软的RankNet等。
3.2市场格局全球搜索引擎市场竞争格局稳定。
截至2017年5月底，在全球搜索引擎市场份额比拼中，Google 排名第一，份额为77.98%；微软必应搜索Bing以7.81%的份额排名第二；百度以7.71%的市场份额排名第3[1]。
而截至2016年6月底，我国搜索引擎用户规模达5.93亿，使用率为83.5%，用户规模较2015年底增长4.7%；手机搜索用户数达5.24亿，使用率为79.8%，用户规模较2015年底增长9.7%。
在整体网民、手机网民中，搜索引擎均为第二大互联网应用[2]，成为互联网服务形态的重要组成部分。
4智能搜索技术重要进展或突破近年来，搜索引擎技术并未出现变革性突破，搜索引擎与人工智能技术的深度结合，使搜索引擎技术步入承前启后、智能化升级的快速发展阶段。
4.1机器学习算法驱动智能搜索引擎从低精度走向高精度机器学习算法尤其是深度学习算法，能够高效模拟人脑的注意机制和记忆原理。
基于深度学习算法的搜索引擎技术，其特征提取过程由原始数据层向抽象语义层逐层递进，并实现了全局特征和上下文信息的同步优化，使得对搜索内容的分析和知识表达更加结构化，从而大幅提升了搜索的精度。
新一代搜索系统大规模应用了人工智能技术，其检索规则从人工设计规则过渡到机器自主学习规则，技术应用从排序层扩展到召回层，且在线检索架构具备大数据分析能力，从而使搜索系统的精细相关性计算能力提升数个数量级。
Google搜索服务中深度集成RankBrain[3]机器学习算法，可理解用户输入的各种冗长复杂或者模棱两可的口头的查询语句，Google Assistant语音助手可实现跟用户对话，联系上下文语境，甚至帮用户做出决策，它强调自然语义和对话式搜索，还可以连接智能设备。
百度提升大数据检索能力的“赤兔”项目，将人工智能技术全面应用到在线检索领域，其在冷门长串词句上表现尤其突出，用户体验显著提升。
雅虎的CaffeOnSpark 人工智能引擎，以深度学习为基础，不依赖上传图片的人所输入的描述和关键词，而是教会计算机识别图片的某些特点，测定不同图片的内容，优化Flickr 搜素结果。
4.2自然语言处理技术帮助智能搜索引擎从文本化走向语义化自然语言处理技术利用人工智能技术自动挖掘隐藏在用户搜索行为背后的关联和规律，处理用户复杂的搜索请求（文字、图像、音频、视频、问答等），并准确理解用户真正需求，能够为用户提供更智能、更人性化的服务。
该技术通过模式分析、语义理解、语义变换及翻译、内容生成和关联性分析等环节，有效解决计算机与人类语言之间的交互问题。
其中，多模交互技术为用户提供文字、语音、图片、基于位置服务（LBS：Location Based Service）等多种输入形式，多轮交互技术实现系统多轮问答训练和学习解析。
谷歌当前的自然语言处理能力也已初步具备直接回答复杂问题的能力。
百度通过多模交互和多轮交互的方式来逐步澄清和满足用户需求，完成深度决策型的搜索任务。
Facebook发布的Deep Text，理解用户发布消息和声明背后的意义，可推荐人们可能会感兴趣的内容，并剔除垃圾消息，为用户提供个性化搜索结果，现在用户在Facebook的搜索量每天已达20亿次以上。
4.3知识图谱推动搜索特征从无序化走向知识化知识图谱[4]作为智能搜索引擎的重要组件，能够保证搜索引擎结果联想出相关结构化信息。
知识图谱对语义理解技术要求高，对社会化开源内容有很强的支撑需求，凭借建立丰富的索引维度将信息和服务的特征从无序化转为知识化。
知识图谱的建立，是通过统计每条数据中按照时间线出现的关键词内容，运用大数据分析技术建立海量数据之间的关联索引，并保持动态推理及时更新。
百度知识图谱“知心”已建立拥有上亿实体量的知识图谱，目前涵盖数十个领域和类别。
谷歌的“Knowledge Graph”[5]已包含超过5亿个事物和不同事物之间超过35亿条的关系。
搜狗搜索连接社交沟通、专业问答等互联网应用，强化对专业优质内容的吸收力度。
5发展趋势搜索引擎呈现出智能化、个性化、场景化和交互便捷化的发展趋势。
一是搜索请求的理解方式，从传统的文字识别向图像识别、音频识别、视频识别等多模态自然语言处理转变；二是主流搜索终端设备，从PC端向移动终端（手机、平板、可穿戴设备等）泛化；三是搜索方式，由传统的网页输入向基于位置的场景化自动感知拓展，使得搜索服务无处不在，搜索引擎成为不可或缺的用户助手；四是搜索结果的呈现技术，从传统的网页排名技术向智能化感知用户需求的用户导向技术过渡，能够个性化、智能化、高效化展示信息流。
总体来讲，全球搜索领域发展态势就是从传统搜索向智能搜索的转变，搜索引擎从流量平台向内容平台进化，构建内容生态服务体系，从传统的“即搜即得、即搜即用”到现在的智能化感知用户需求的“不搜既得”和个性化的信息流。
6发展重点与举措6.1持续优化搜索技术，提升搜索引擎智能化水平优化深度学习算法在搜索引擎中的应用，提高其对数据挖掘、推理和联想的精度，实现准确理解用户的属性、状态、兴趣、情感状态等语义信息；提高自然语言处理能力，解析多种复杂搜索请求，准确判断用户真正需求，提升理解的准确度和效率，特别针对口语化表达展开深度研究；继续完善知识图谱，对全网大数据进行挖掘、抽取、清洗、融合、关联、推理，从亿万级知识碎片中深度挖掘知识关联，将无序数据转化为高效知识网络。