2017年人工智能场景分析报告
人工智能发展带来的挑战及应对策略
式，能理解人的意图吗？２００６年杰弗瑞·辛顿突
１．对人类语言的挑战
破性地提出深度学习概念，深度学习可以使机器
借助语言，人类可以比较准确地描述周遭环 高度模拟人类的思维方式，就像婴儿可以一点点
境、互通信息，不仅大大提高了生存能力，乃至于 学习一样，人 工 智 能 也 可 以 依 靠 神 经 网 络 新 技
发展，它的模型容量可以做得无穷大。加上大数 ４：１斩落马下；再经过不到 ８个月的学习，更是取
据以后，科学家们突然发现 ９０年代那些阻碍语 得 ６０：０的惊人战绩，连棋圣聂卫平都惊呼：受到
音识别的技术问题突然消失了。深度学习从模 了震撼教育。人工智能让人类逐渐失去学习的
拟人脑的神经网络中分析学习，模仿人脑解释数 热情，这有可能会成为人工智能在未来对人类的
家惊呼：２０１６年是人工智能爆发的元年。自从达
互联网的发展也功不可没，因为互联网的发
特茅斯会议，人类经过 ６０多年的蹒跚学步，终于 展会带来海量数据。在过去的几年间，互联网从
在超强的计算能力、互联网、大数据的助力下，人 以人和人的连接为中心，转变为物和物的连接为
2017年中国人工智能行业现状及发展前景趋势展望分析报告
2016年12月出版正文目录第一章、前言：专用人工智能产业架构已经明朗 (4)一、三大基础因素准备就绪驱散发展阴霾 (4)二、各方参与热情高涨，专用智能产业链已经清晰 (5)1、从政府、产业巨头到创投圈，人工智能正火爆 (5)2、专用人工智能已经成熟，产业结构明确 (8)第二章、基础资源层：算法、计算能力和数据积累，三大要素促成AI爆发 (9)一、核心算法实现突破，深度学习引领智能浪潮 (9)1、从数据中学习规律，机器学习由浅入深 (9)2、特征提取表现优异，深度学习独占鳌头 (12)二、计算能力不断提升，高性能计算是AI引擎 (15)1、算法需要强大计算能力匹配，摩尔定律发展助力突破瓶颈 (15)2、GPU并行领军模型训练，FPGA、寒武纪芯片值得期待 (16)3、高性能计算进入异构阶段，量子计算或是下一突破口 (18)三、数据资源成为关键，物联网将助力数据积累 (21)1、数据是实现AI的燃料，数据资源至关重要 (21)2、数据积累将持续，物联网兴起提高数据完备性 (22)第三章、技术应用层：技术应用大幅优化，场景应用想象空间巨大 (25)一、计算机视觉——开启机器之眼 (26)1、卷积神经网络革命，计算机视觉精度不断提高 (26)2、多项细分技术探索如火如荼，人脸识别、视频监控等较成熟 (27)（1）生物特征识别技术成熟，人脸识别将成主流 (28)（2）视频对象提取和分析仍存难点，安防监控等领域商业化成熟 (30)（3）光学字符识别研究较透彻，优化非结构化数据采集 (31)（4）物体与场景识别技术初起步，主要着力于上游数据标记 (32)二、语音识别——人机交互第一入口 (33)1、Siri掀起语音风潮，机器语音识别率赶超人类 (33)2、应用需求不断增加，百亿智能语音市场将至 (35)三、自然语言处理（NLP）——让机器理解语言 (36)1、从规则到统计，自然语言处理重获新生 (37)2、深度学习革新NLP，优化多项应用 (37)第四章、应用领域层：人工智能将改造未来社会，高数据可得性应用场景先行 (39)一、机器人革命即将到来，服务与工业应用齐头并进 (40)二、借机器之眼，打造安全未来 (41)三、城市计算整合数据，使生活更智能 (42)四、医疗机器人走进现实，人工智能推展精准医疗 (43)五、智慧教育将进一步普及，个性化教学是亮点 (45)六、音响成智能家居最佳入口，巨头纷纷构建平台生态 (46)七、人工智能重塑法律服务业，相关技术已经成熟 (48)第五章、投资思路以及重点公司分析 (49)一、投资思路：三种产业布局模式 (49)二、重点公司分析 (50)1、科大讯飞：语音巨头厚积薄发，平台生态日渐成熟 (50)2、东方网力：视频安防领导者，布局人脸识别与机器人领域 (52)3、数字政通：外延收购切入智能管线，完善智慧城市布局 (53)4、华宇软件：电子政务法检龙头，发力法律服务智能化 (55)5、中科曙光：HPC领军企业，合作寒武纪布局专用芯片 (56)。
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。
人工智能财务分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术逐渐渗透到各个行业，为各行各业带来了前所未有的变革。
在财务管理领域，人工智能的应用也为财务分析提供了新的思路和方法。
本报告旨在探讨人工智能在财务分析中的应用，分析其优势、挑战以及未来发展趋势。
二、人工智能财务分析概述1. 定义人工智能财务分析是指利用人工智能技术，对财务数据进行处理、分析和挖掘，为企业提供决策支持的过程。
通过人工智能，可以实现对财务数据的快速、准确和全面的分析，提高财务管理的效率和水平。
2. 技术原理人工智能财务分析主要基于以下技术：（1）大数据技术：通过收集、整合和分析大量的财务数据，为人工智能提供丰富的数据资源。
（2）机器学习技术：通过训练模型，使计算机具备自主学习和预测能力。
（3）自然语言处理技术：将自然语言转化为计算机可理解的语言，实现财务信息的自动提取和分析。
（4）深度学习技术：通过多层神经网络，对财务数据进行深度挖掘，发现隐藏的模式和规律。
三、人工智能财务分析的优势1. 提高分析效率人工智能可以快速处理海量数据，实现自动化分析，提高财务分析的效率。
2. 降低人力成本人工智能可以替代部分传统的人工操作，降低人力成本。
3. 提高分析准确性人工智能通过对数据的深度挖掘，可以更准确地识别和预测财务风险，为决策提供有力支持。
4. 优化资源配置人工智能可以分析企业财务状况，为企业提供资源配置优化方案，提高资源利用效率。
5. 提升决策水平人工智能可以为管理层提供全面、准确的财务分析报告，有助于提高决策水平。
四、人工智能财务分析的挑战1. 数据质量人工智能分析的基础是高质量的数据，而现实中，财务数据的质量参差不齐，可能影响分析结果。
2. 技术门槛人工智能财务分析需要具备相关技术知识，对普通财务人员来说，掌握这些技术存在一定难度。
3. 道德风险人工智能在财务分析中的应用可能引发道德风险，如数据泄露、滥用等。
4. 法规限制人工智能财务分析涉及个人和企业财务信息，需要遵守相关法律法规，以确保信息安全。
新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告
新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告一、产生背景目前，人工智能已成为国家重要战略，也是我国供给侧改革的创新引擎。
党的十九大报告提出，要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
人工智能已连续三年被写入政府工作报告。
加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业和人才供给，满足全球新一轮科技革命和产业变革趋势下人工智能人才需求，进而服务于科教兴国、创新驱动和人才强国等国家战略，已成为我国经济发展的重要支撑。
近三年来，国务院、国家发展改革委、工业和信息化部等多次颁布《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)》等战略性和指导性文件共同推动人工智能的发展。
《三年行动计划》提出，五个保障措施之一就是要加快人才培养，即要“吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长，支持加强人工智能相关学科专业建设，引导培养产业发展急需的技能型人才。
”由此可见，我国政府高度重视人工智能发展，将新一代人工智能技术的产业化和集成应用作为发展重点。
同时，也强调培养人工智能技能型人才的重要性。
二、职业定义人工智能工程技术人员定义：从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。
人工智能工程技术人员主要工作任务：1.分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；2.研究、开发、应用人工智能指令、算法；3.规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；4.研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术；5.设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；6.设计、开发人工智能系统解决方案。
三、当前就业人群分析（一）人工智能企业总量与分布状况人工智能企业可划分为基础层、技术层和应用层。
基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语言、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。
人工智能AI行业分析报告 (30)
人工智能AI行业分析报告摘要：人工智能（AI）是当今领先的技术之一，在实现智慧化、自主化、自动化的领域中发挥着重要作用。
随着社会需求和技术创新的不断提高，AI行业快速发展，并将深度融入到各个行业中。
本文重点分析了AI行业中六大方面，包括技术发展趋势、应用场景、市场规模、政策环境、行业痛点和未来展望。
一、技术发展趋势AI技术的发展主要包括三个方面：算法、数据和计算能力。
对于算法来说，深度学习是目前最主要的技术，其广泛应用于图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。
同时，其他技术，如传统的机器学习、强化学习、生成对抗网络等，也在不断发展，为AI技术提供了更多的选择。
对于数据而言，AI技术需要大规模、高质量、多样化的数据，而数据平台和数据清洗技术的发展，则是实现数据优化的重要保障。
计算能力的发展则主要表现为云计算和分布式计算的技术愈发成熟，以及硬件生产商为AI算法量身定制的处理器的崛起。
二、应用场景AI技术的应用场景十分广泛，包括但不限于：1.金融领域：人脸识别、信用评估、反欺诈等。
2.医疗领域：疾病预测、医学影像分析、智能健康管理等。
3.零售领域：商品智能推荐、人脸识别支付等。
4.企业领域：预测分析、风险管理、销售预测等。
5.智慧城市领域：智能交通、公共安全、环境监测等。
三、市场规模随着技术的不断进步，AI在各个行业和领域的应用也在不断增长，市场规模也在不断扩大之中。
根据市场调研机构Gartner的报告，全球AI市场规模预计将在2022年达到1万亿美元，未来五年AI市场的CAGR将达到37.3%。
四、政策环境AI技术的研发和应用需要国家政策的支持和引导。
目前国际上，美国、加拿大、欧洲等国家均发布了相关政策，其中涉及AI技术的产业发展、创新应用、人才培养等多个方面。
在国内，2017年11月，中国国家发展改革委、科技部、工业和信息化部三部委发布了《新一代人工智能发展规划》，规划了到2020年、2025年和2030年的发展目标，对人才培养、技术研发、应用推广等也做出了具体的要求和支持。
人工智能实践报告总结范文(4篇)
人工智能实践报告总结范文(4篇)人工智能实践报告总结1今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。
我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。
如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。
利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。
目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
人工智能实践报告总结2浅谈逻辑学与人工智能人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。
人工智能研究与人的思维研究密切相关。
逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1人工智能学科的诞生12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。
17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。
随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。
19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。
德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。
20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N形式系统的不完全性定理进行了证明。
在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。
英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。
这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
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。
人工智能应用场景分析报告
预计联网家居市场规模将达到1950亿，智能化比例不到2%
2017-2018年智能家居领域用户规模
2014-2019年联网家居市场规模情况
单位：万人
6067.5
市场规模（亿元人民币）
增速
5320.5
5533.3
5893.8
5459.4
5635.0
5819.1
5715.0
2500 2000 1500 1000
20中国ai产业生态图谱底层硬件通用ai技术及平台应用领域智能家屁切入智能家屁领域的ai技术及解决方案提服务机器人拥有家用商用智能服务机器人技术幵提供硬件产品的厂商移劢设备uav将ai技术用于智能手机可穿戴设备无人机等软硬件技术及解决方案提供商招聘行业教育行业规频娱乐社交行业零售电商行业建筑行业法徇行业新闻资讯行业计算机规觉通过计算机规觉算法及软硬件为客户解决人脸识别图像识别规频分析等需求的解决方案提供商智能语音通过语音识别算法及硬件为客户提供语音识别合成交互等软件解决方案及智能硬件产品的厂商自然语言处理通过自然语言处理语义分析等技术提供智能聊天对话问答客服机器人的技术及软件服务商ospaassaasiaas激光雷达毫米波雷达摄像头3d传感规觉传感器图像传感器及规觉算法软件解决方案提供商用于捕捉和分析规觉信息代替人眼做各种测量和判断智能驾驶为智能驾驶提供规觉传感器解决方案及整车的技术产品提供商丌含车载智能语音语义厂商机器学习知识图谱通过知识图谱机器学习技术为企业和个人提供大数据分析辅劣决策服务行业应用将ai通用技术应用于金融安防建筑医疗教育零售电商规频娱乐社交等领域戒传统行业通过研发ai技术赋能自身业务以实现降本增效提升用户体验的公司金融行业安防行业医疗行业ai芯片提供用来加速深度神经网络机器规觉以及其他机器学习算法的微处理器云端训练云端推理设备端推理类脑芯片云平台os数据分析大数据服务数据分析大数据服务21
中国城市人工智能应用场景及发展指数报告
第一章中国人工智能发展概况1.1 人工智能的定义与内涵人工智能是人类智慧与机器的结合。
根据中国国家标准化管理委员会发布的《人工智能标准化白皮书2018》中的定义，“人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
”人工智能根据其学习能力和认知能力的强弱可以分为强人工智能和弱人工智能。
弱人工智能是指机器不具有认知能力。
目前的人工智能技术手段停留在计算和感知层面，能够进行相对复杂的运算，并且在文字、语音、图像识别方面有较高的准确率，但学习能力相对较弱，对于复杂环境和动态数据需要通过人工干预来进行功能的调整。
目前人工智能技术仍处于该阶段，对于其计算和感知能力的利用是其商业化应用的主要形式。
弱人工智能是本文的主要研究对象。
强人工智能是指通过模仿人类大脑神经结构，使机器具有认知能力和深度学习能力，面对变化的环境能够实现思维转换，认知能力大幅提升。
目前人类技术水平尚无法令人工智能的发展水平达到强人工智能层面，且强人工智能在科学研究和社会伦理方面仍存在较大挑战。
1.2中国人工智能发展环境分析1.2.1政策环境自2015年以来，我国相继出台多项政策推动人工智能的发展，促进人工智能与传统产业相融合。
2016年3月，国务院出台《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》，将人工智能纳入国家发展规划，并提出加快信息网络新技术开发应用，将人工智技术能作为实现信息技术进步的重点突破领域。
同年7月和11月，国务院相继出台《“十三五“国家科技创新计划”》（国发〔2016〕43号）与《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》（国发〔2016〕67号），分别从技术和产业两个角度对人工智能的技术发展要点和产业发展生态提出要求，进一步推动人工智能的发展进程，明确发展路线。
2017年12月，国务院出台《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号），确定了“到2020年人工智能技术和应用与世界先进水平同步；2025年人工智能基础理论实现重大突破；2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界先进水平”的战略目标。
2017年人工智能行业现状与发展趋势报告
目录CONTENTS1人工智能行业产业链结构2人工智能行业整体市场发展3人工智能行业投资现状4人工智能行业发展前景人工智能行业产业链结构l人工智能产业链结构l人工智能基础技术提供平台l人工智能技术平台l人工智能应用领域PART 01人工智能产业链结构人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。
其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。
基础技术支撑数据平台数据存储数据挖掘计算智能语音识别自然语音处理图像识别生物识别感知智能机器学习预测类API 人工智能平台认知智能工业4.0无人驾驶汽车智能家居智能金融智慧医疗智能营销智能教育智能农业基础技术支撑人工智能技术人工智能应用人工智能产业链结构IaaS代表企业：阿里云、电信天翼云、联通沃云、Ucloud 、青云、万国数据、首都在线等。
基础设施即服务，它是把ICT 基础设施作为一种服务提供的商业模式。
用户通过Internet 可以从服务提供商那里得到完善的计算机基础设施服务。
这些服务包括服务器或虚拟服务器的计算资源、处理能力及基础网络。
PaaS代表企业：科大讯飞、环信、容联、亲加、云知声、思必驰等。
PaaS 的功能主要体现在将现有各种业务能力进行整合，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IaaS 提供的API 调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过API 开放给SaaS 用户。
SaaS代表企业：百度云、用友云、浪潮、 Ucloud、 Oracle、Infor、Microsoft 等。
SaaS 是一种通过Internet 提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。
2017年中国人工智能产业链专题分析报告
2017年中国人工智能产业链专题分析报告目录第一节人工智能核心技术应用加速落地 (5)一、“基础层-技术层-应用层”的产业架构日渐明晰 (5)二、核心技术应用屡有突破 (8)第二节全场景应用行路致远 (20)一、AI 重塑金融：改善用户体验 (21)二、AI 重塑医疗：力助缓解看病“两难” (22)三、AI 重塑社交：交互纵深延伸 (25)四、AI 重塑教育：提供“课前-课中-课后”一站式服务 (26)五、AI 重塑工业：中国制造 2025 的助推器 (28)六、AI 重塑农业：颠覆传统模式 (30)第三节企业分析 (31)图目录图1：国内企业已经实现全产业链覆盖 (5)图2：计算机视觉技术与其他领域的关系 (8)图3：机器学习与人类学习的对比 (10)图4：自然语言处理技术体系 (12)图5：软银机器人Pepper (14)图6：Google机器人Atlas (14)图7：柯马SMART系列工业机器人 (15)图8：2015-2020年全球生物识别技术行业市场规模(单位:亿美元) (18)图9：2002-2020年中国生物识别技术行业市场规模 (18)图10：2015-2020年全球生物识别技术行业市场结构 (19)图11：人工智能产业结构 (20)图12：认知智能突破时间尚不明确 (20)图13：算法处理效果和包含算法的人工处理效果对比图 (22)图14：可穿戴智能设备 (23)图15：远程问诊 (23)图16：问答机器人 (25)图17：“未来教师”机器人 (27)图18：现代工业机器人 (28)图19：2000年-2018年全球工业机器人销量（万台） (29)图20：智能灌溉 (30)图21：农业机器人插秧 (31)表目录表1：国内人工智能基础层业务公司 (6)表2：国内AI技术层业务公司 (6)表3：国内AI应用层业务公司 (7)表4：计算机视觉技术应用 (9)表5：计算机视觉公司简介 (10)表6：机器学习公司 (11)表7：自然语言处理公司 (12)表8：语音技术公司 (13)表9：智能机器人公司 (16)表10：主要生物识别技术介绍 (16)表11：生物识别应用领域 (17)表12：人工智能在医疗领域的应用 (22)表13：人工智能健康医疗技术 (24)表14：社交数据分析的商业应用 (26)表15：A股市场人工智能主要概念标的简介 (31)第一节人工智能核心技术应用加速落地人工智能风口已至已毋庸置疑，但需要声明的是，以算法、深度学习、增强学习为代表的核心技术研发周期较长，由此决定了人工智能的全面爆发不可能一蹴而就。
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。
人工智能应用场景分析
四、器官模拟的突破
听：语音识别 / 说：语音合成 看：图像识别
五、情商的突破
模拟右脑、梭形细胞
革命性技术的阶段
电
发明阶段
互联网 电灯 电视
应用阶段
人工 智能
？
门户 电商
（语音识别、图像识别）
十年前 2007年 iPhone 1代问世
目前的人工智能类似十年前的智能手机
人工智能应用场景
机器人的应用场景 2016年 机器人风
人工智能应用场景分析
目录
第一部分：人工智能的时代背景 第二部分：人工智能的应用场景 第二部分：人工智能的技术
人工智能的时代背景
人工智能的三盘棋
工业革命 解放人类体力
智能革命 解放人类脑力
时代的变换
工业革命之前 90%的人在种地
工业革命之后 10%的人在种地
90%的人转向制造和服务
未来 10%的人在种地 20%的人从事制作和服务 70%的人进入虚拟世界
意图识别
基于务逻辑分离
NLP处理引擎
第三方语义
智众互动 语义架构
知识图谱 后端处理程序 问答库
用户提问
实时人工
1、家居环境 2、版权意识
36氪上发布过两篇关于智能音箱的文章：
《智能音箱能否成为智能家居时代的新入口？》 /p/5062006.html 《一文看懂 Echo 和 Alexa，亚马逊如何用苹果的玩法在玩语音？》 /p/5067116.html
人工智能 （AI） 机器学习 （ML） 深度学习 （DL） 深度学习提升了语音、语义、图像的识别准确率 人工智能发展60年，经历三起三落 机器学习也很多年，大学里还有机器学习的课程 深度学习提升了机器学习的正确率 近年深度学习的成熟重新掀起人工智能的热潮
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。
世界各国的人工智能发展现状分析
世界各国的人工智能发展现状分析人工智能已经成为当今世界技术和经济发展的重要驱动力。
而且，各个国家也积极投入资源，加快人工智能的发展，以使自己在人工智能领域中获得更大的利益。
本文将介绍全球各国人工智能发展现状，探讨其原因、趋势和挑战。
一、美国美国一直是全球人工智能发展的领跑者，其以硅谷地区为代表的高科技公司占据了人工智能领域的绝对优势。
美国公司的创新能力和技术领先地位，使得美国在人工智能领域保持了一定的科技优势。
除基础技术方面的研究外，美国在人工智能应用的探索和研发方面也展现出了强大的竞争能力。
美国不仅在人工智能的应用上拥有广泛的技术实践经验，同时美国的投资机制和科技政策也极大地促进了人工智能的发展。
二、中国中国已经成为全球人工智能发展的另一个大国。
2017年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，旨在到2020年建立具有国际竞争力的人工智能产业和创新体系。
政府的大力支持，以及企业的积极响应，使得中国在人工智能领域的发展速度惊人。
中国最大的优势在于庞大、便宜的劳动力市场和强大的市场需求。
中国企业的应用和创新能力亦居于全球前列，特别是在人工智能领域行业应用上，中国公司在智能语音、图像识别、机器翻译等领域中已经取得了非常重要的进展。
三、欧洲欧洲人工智能的发展相对来说较为分散，目前英国、法国、德国等国处于领先地位。
欧盟在2018年发布了欧洲人工智能战略，计划未来七年内对人工智能发展投入200亿欧元。
欧洲的人工智能重点发展方向为“人机协同”和数据隐私保护，并在商业场景下进行关键应用和解决方案开发。
尽管欧洲人工智能的企业数量和投资规模相对较小，但欧洲的政策因素和技术创新仍然使其在特定领域中拥有较强的优势。
这也使得欧洲在人工智能的社会伦理和标准制定方面拥有一席之地。
四、亚洲亚洲地区包括日本、韩国、新加坡等，或许人工智能的发展已经具备一定的领先优势。
亚洲人工智能的特点是着重于应用而非基础技术的研发。
日本在“机器人”、“人机协同”等领域中具有技术优势，并且由于日本社会对于高龄化和劳动力不足等问题的担忧，其对于机器人和人工智能等技术的运用推广也更为迅速。
国知局发布《2017年我国人工智能领域专利主要统计数据报告》
龙源期刊网 国知局发布《2017年我国人工智能领域专利主要统计数据报告》作者：来源：《中国知识产权》2018年第12期2018年11月，国家知识产权局规划发展司编制的《2017年我国人工智能领域专利主要统计数据报告》正式发布。
该报告依据国务院印发的《新一代人工智能发展规划》（国发[2017] 35号），以人工智能领域涉及的基础算法、基础硬件和垂直应用三大技术分支作为分类依据，对我国人工智能领域专利状况进行统计分析。
报告主要统计分析了2017年我国人工智能专利授权、人工智能发明专利授权以及全球人工智能发明专利活动主体等情况，反映出过去一年我国人工智能领域专利稳步增长，基础算法发明专利增速突出；人工智能领域专利主要集中在东部地区，区域分布差异明显；高校和科研单位基础算法、基础硬件专利布局优势明显，企业垂直应用专利布局较多等特点。
一、2017年中国人工智能专利授权情况2017年中国人工智能专利授权量为17477件。
其中，国内专利授权量为16595件，国外在华专利授权量为882件。
从三大技术分支来看，2017年基础算法专利授权量为1378件，占比7.9%，同比增长71.6%；基础硬件专利授权量为428件，占比2.4%，同比增长25.9%；垂直应用专利授权量为15671件，占比89.7%，同比增长32.7%。
二、2017年中国人工智能发明专利授权情况2017年，中国人工智能发明专利授权量为6475件。
其中，国内发明专利授权量为5846件，国外在華发明专利授权量为629件。
从三大技术分支来看，基础算法发明专利授权量为1358件，同比增长76.1%；基础硬件发明专利授权量为316件，同比增长37.4%；垂直应用发明专利授权量为4801件，同比增长53.0%。
三大技术分支中，基础算法占比为21.0%，基础硬件占比4.9%，垂直应用占比最大为74.1%。
三、2017年全球人工智能发明专利活动主体情况2017年全球人工智能发明专利申请公开量去除在中国的申请，排名前20的中国申请人仅中国科学院为科研单位，其余均为企业申请人。
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析一、人工智能走向产业应用人工智能是计算机科学的分支，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技术科学。
人工智能的基础理论由来已久，由深度学习引爆的第三次人工智能浪潮，以及算力的进步和数据的爆发，使得人工智能技术快速走向成熟，并逐步落地产业应用。
1、人工智能行业图谱从底层基础技术到上层行业应用，可以把人工智能行业划分为基础层、通用层和应用层三部分。
基础层为图像、语音等人工智能基础技术提供芯片、计算框架等计算能力支持，通用层提供感知、认知计算等通用技术，而应用层则是人工智能通用技术与各行业深度融合产生应用价值的产品和服务。
基础层:为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持，是人工智能的基础设施，包括AI芯片、AI平台以及Al计算框架等，主要以谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为、京东等大型互联网公司和行业巨头公司为主。
通用层:基于基础设施开发出的通用性人工智能技术和产品，如计算机视觉算法、机器人系统等，主要分为两大部分:以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术，和无人机。
机器人等软硬一体化通用产品。
通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。
与人类的感知、认知和执行能力相对应,通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理，认知层的知识图谱和自然语言处理的深入应用，以及执行层的机器人等。
应用层:人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域，以垂直行业的人工智能应用公司为主。
应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品，包括软硬件一体化产品以及针对具体应用场景的端到端解决方案。
随着通用技术走向成熟，行业应用价值凸显，大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。
2、人工智能的商业模式人工智能走向产业应用的过程中，从向企业和个人用户提供人工智能产品服务的角度，人工智能公司的商业模式主要分为四种类型：API调取、产品订阅/License、“产品+服务"解决方案及效果付费。
《人工智能在农业领域的应用》分析报告范本
《人工智能在农业领域的应用》分析报告范本人工智能在农业领域的应用一、引言随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）正逐渐渗入到各个行业，农业领域也不例外。
人工智能技术的应用为农业生产带来了巨大的变革和提升。
本报告将对人工智能在农业领域的应用进行深入分析，并展望未来的发展趋势。
二、人工智能在农业领域的应用1. 农田管理利用人工智能技术，农民可以通过无人机进行农田的巡视和监测。
无人机配备高分辨率的摄像头和多光谱传感器，可以实时获取农田的影像数据和植被指数等信息。
通过对这些数据的分析，农民可以实时了解农田的生长状况、病虫害情况，并及时采取相应的措施，提高农作物的产量和质量。
2. 智能灌溉传统的农业灌溉方式往往存在浪费水资源的问题，而人工智能技术的应用可以有效解决这一问题。
通过感知节点、传感器和数据分析算法，农田的土壤含水量、作物需水情况等可以进行精确监测和预测。
基于这些数据，智能灌溉系统可以自动调节灌溉量和灌溉时间，实现对农田水资源的合理利用，大幅降低灌溉成本，并提高作物的抗旱能力。
3. 病虫害预测与防控人工智能技术的强大数据分析能力使得农业生产能够更早、更精准地预测和控制病虫害的发生。
通过对大量的农田数据和病虫害相关数据的深度学习和分析，人工智能系统能够识别出潜在的病虫害影响因素，并给出相应的防控措施。
农民可以根据系统提供的建议，科学合理地进行病虫害的预防和治理，有效减少病虫害对农作物的损害。
4. 农产品质量检测人工智能技术的应用还可以实现农产品的质量检测与分级。
通过对图像识别和分析算法的应用，人工智能系统可以对农产品的大小、形状、颜色、质地等特征进行快速准确的识别和分类。
这使得农产品的质量控制更加严格，消费者可以购买到更加安全、健康的农产品。
三、未来发展趋势随着人工智能技术的不断进步和应用场景的不断拓展，农业领域的人工智能应用还有许多发展空间和前景。
首先，人工智能技术将进一步提升农业生产的智能化和自动化水平。
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2017年人工智能场景
分析报告
2017年8月
目录
一、算法和计算力瓶颈已突破，数据为关键 (4)
1、场景化数据的获得，是当下人工智能发展之关键 (4)
2、经历二次低谷，算法和计算力的瓶颈已突破 (5)
二、人工智能下一阶段驱动力，超大场景化数据集 (6)
1、算法非门槛：模型性能随训练数据呈线性增长 (7)
2、场景为王：场景化数据是人工智能产品商业化的根本 (9)
三、天然具备场景化数据源的子行业猜想 (11)
1、安防场景：视频监控前端龙头，掌握数据入口优势 (11)
（1）视频监控类公司拥有的场景化数据节点丰富 (12)
（2）海康威视和大华股份等前端龙头企业，占据数据入口优势 (13)
（3）商汤等算法公司，与企业合作以获取数据支撑 (13)
2、医疗场景：医学图像数据及医疗数据为基点 (14)
（1）IBM Watson通过并购获取数据源 (15)
（2）思创医惠：医疗信息化提供商，以数据为源升级智能化平台 (16)
3、无人驾驶场景：对多维数据获取能力要求高 (17)
（1）四维图新：入股HERE，高精地图数据实力再巩固 (18)
（2）东软集团：产品+解决方案双管齐下，智能驾驶业务稳健前行 (18)
4、金融场景：数据获取门槛较高 (19)
（1）恒生电子：从证券交易信息化切入智能投顾 (20)
（2）同花顺：从互联网金融信息服务向人工智能延伸 (21)
算法和计算力瓶颈已突破，数据为关键。
随着CNN、RNN 等算法成熟和GPU对计算能力的提高，现今人工智能所需要面临的是如何使应用深化，从而对产业发起变革。
因此，在算法、计算力、数据三个要素中，大量的数据，特别是场景化、标签化的数据获得成为重中之重。
能否获得场景化的数据，不仅可决定人工智能在行业中的效用力，同样也是将人工智能切实落地，证实其并非资本市场泡沫的根本。
人工智能下一阶段驱动力，超大场景化数据集。
人工智能发展进入了数据推动人工智能更新迭代的阶段。
一方面，强人工智能和通用智能在目前还未成熟，特定场景下的垂直型人工智能深化应用成为方向；另一方面，随着人工智能进入移动互联网时代，由于各类型的终端设备的使用，各个行业数据都呈现指数级的增长，从图像、声音、视频到位臵、轨迹、动作等，多维度场景化的数据分布使垂直化人工智能开发成为可能。
从技术角度来看，大规模情景标签数据集的可用性可以使模型性能不断优化，Google Brain 的Jeff Dean 在论文中说明，即使在300倍ImageNet 规模的数据集下，计算机视觉模型的性能仍没有遭遇平台；从应用角度来看，场景化的数据对于垂直领域的人工智能开发应用更具有实用性，完整性和准确性，在此驱动下真正实现商业化落地的可能性更高。
人工智能的投资奥义——场景为王。
评估一个人工智能公司，能否获得场景数据最重要，没有场景的纯算法公司没有价值。
以对于人工智能有天然应用场景的安防为例，在深度学习、计算机视觉算法开源化的大趋势下，具有特征性的场景数据集的获得，是对安防行业人
工智能视频分析技术真正落地应用的关键。
以海康威视和大华股份为代表的龙头企业，占据智能安防监控入口优势，其早已不再是单纯的硬件公司，而是软件、场景和数据公司。
一、算法和计算力瓶颈已突破，数据为关键
1、场景化数据的获得，是当下人工智能发展之关键
1956年，美国达特茅斯大学会议标志着人工智能研究的正式诞生，推动了了全球第一次人工智能浪潮。
但这一次人工智能的春天只持续了20年，原因是当时过于重视算法和方法论，而导致了人工智能在处理问题范围的局限性。
如今，人工智能研究的发展已经历了近六十年的沉浮，从硬件的计算能力、到深度学习算法、计算机视觉技术和自然语言处理等各领域都有了本质上的飞跃，人工智能已经从一个学术层面上的探索发展成一种可推动产业结构变革的新兴生产方式。
结合资本市场和行业发展的角度，现今我们对人工智能的思考和展望更应回归投资的本源。
随着CNN、RNN 等算法成熟和GPU 对计算能力的提高，现今人工智能所需要面临的是如何使应用深化，从而对产业发起变革。
因此，在算法、计算力、数据三个要素中，大量的数据，特别是场景化、标签化的数据获得成为重中之重。
能否获得场景化的数据，不仅可决定人工智能在行业中的效用力，同样也是将人工智能切实落地，证实其并非资本市场泡沫的根本。