人工智能论文
班级：计算机0901
姓名：李佳林
学号：3070602044
人工智能
摘要：人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。
归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入，科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响，出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础，多学科相互合作，可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。
关键词：人工智能发展；机器学习；专家系统
一：人工智能的定义
人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。其精确的定义是：一个电脑系统具有人类的知识和行为，并具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程则是：对于人类因问题和事物所引起的刺激和反应，以及因此所引发的推理、解问题、学习、判断及思考决策等过程，将这些过程分解成一些基本步骤，再透过程序设计，将这些人类解问题的过程模组化或公式化，使得电脑能够有一个结构的方法来设计或应付更复杂的问题。这套能够应付问题的软体系统，即称之为人工智能系统。人工智能是一种技术，而不是一项产品它的目的是让电脑更能了解一般化的事物。
二：人工智能科学范畴
现在，人工智能已构成信息技术领域的一个重要的学科。该学科研究如何使机器具有智能或者说如何利用计算机实现智能的理论、方法和技术，所以，人工智能既属于计算机科学技术的一个前沿领域，也属于信息处理和自动化技术的一个前沿领域。但由于其研究内容涉及到“智能”，因此，人工智能不仅局限于计算机、信息和自动化等学科，还涉及到智能学科、认知科学、语言学、逻辑学、教育科学、系统教学、数理科学等众多学科领域。人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科。
三：人工智能研究内容
人工智能的研究内容可以归纳为：搜索与求解、学习与发现、知识与推理、发明与创造、感知与交流、记忆与联想、系统与建设、应用于工程等八个方面。从研究对象来说，人工智能涉及三个相对独立的域，即：（1）研究会读和说的计算机程序，也就是通常称为“自然语言处理”(Natural Language Processing)领域；（2）研制灵敏的机器，通过设计出具有视觉和听觉程序化的机器人，在活动时能识别不断改变的环境；（3）开发用符号识别来模拟人类专家行为的程序，即专家系统。但是，从研究的性质来说，人工智能一般可分为理论研究和工程研究两个方面。理论研究主要是对有关开发和理解人和机器智能方面理论进行研究和探索．而工程研究则主要是设计和开发研究人工智能的工具和像专家系统这样的产品。但是，这并不是说，它们彼此是独立的；相反，它们是彼此依赖和不可分割的。随着人工智能理论和技术逐步被采用，并具体地开发出产品。理论和工程研究之间的界限将会缩小，直至消失。
四：人工智能的技术特征
（1）具有搜索功能。采用一定搜索策略可以快速地找到答案。
（2）知识表示能力。可以表示一些不精确的、模糊的知识（适合表示多媒
体数据）。
（3）一定的推理功能。可以从给定的实事、前题中找出答案、发现知识。
（4）抽象功能。抽象用以区分重要与非重要的特征，借助抽象可将处理问
题中的重要特征和变式与大量非重要特征和变式区分开来，使处理
变得更有效、更灵活。对用户来说,往往只需要叙述“是什么问题”，
“要做什么”，而把“怎么做”留给智能程序来完成。
（5）语音识别功能及模糊信息处理能力。有处理不精确和模糊信息的能力。
五：人工智能的应用
①符号计算
计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。
②模式识别
计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与人类的学习过程相似。
以“汉字识别”为例：首先将汉字图象进行处理，抽取主要表达特征并将其特征与汉字的代码存在计算机中。就象把老师教我们这个字叫什么、如何写的知识记忆在大脑中。这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的汉字图像经处理后与计算机中所保存的全部汉字进行比较，找出最相近的字作为识别结果,这一过程叫做“匹配”。
语音识别就是让计算机能听懂人说的话，一个重要的例子就是七国语言（英、日、意、韩、法、德、中）口语自动翻译系统。其中，中文部分的实验平台设立在中国科学院自动化所的模式识别国家重点实验室，这是口语翻译研究跨入世界领先水平的标志。该系统实现后，人们出国预定旅馆、购买机票、在餐馆对话和兑换外币时，只要利用电话网络和国际互联网，就可用手机、电话等与“老外”通话。
指纹是人体的一个重要特征，具有唯一性。北京大学有关专家对数字图像的离散几何性质进行了深入研究，建立了从指纹灰度图像精确计算纹线局部方向、进而提取指纹特征信息的理论与算法，随后研究成功了适于民用身份鉴定的全自动指纹鉴定系统，以及适于公安刑事侦破的指纹鉴定系统。从而开创了我国指纹自动识别系统应用的先河。北大指纹自动识别系统的推出，使我国公安干警从指纹查对的繁重人工处理中解放出来。浙江省从1997年开始使用北大指纹自动识别系统，采取省地（市）二级建库、省地（市）县三级查询的方式，形成了独特的“浙江模式”。省公安厅现已建立了100多万人的指纹库，是目前国内的第二大库。在 100多万人的指纹库中，检索一枚现场指纹仅需4分钟左右。2000年浙江省用指纹自动识别系统直接破案3063起，连带破案12000多起。破案率为全国第一，并遥遥领先于国内其它指纹识别系统，被公安部树为指纹系统建设应用样板。
③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。几十年来，国内外许多专家、学者为机器翻译的研究付出了大量的心血和汗水。虽然至今还没有一个实用、全面、高质量的自动翻译系统出现，不过也取得了很大的进展，特别是作为人们的辅助翻译工具，机器翻译已经得到大多数人的认可。
三、人工智能的前沿
归纳逻辑是逻辑科学的一个重要领域。归纳逻辑研究或然性推理，即当其前提为真时，结论很可能为真但不必然为真。人们对真理的追求与归纳逻辑的产生和发展有着密切的联系。从历史上着，归纳、归纳方法、归纳逻辑是既相互联系而又相互区别的。从德谟克里特、亚里士多德到培根与穆勒、莱布尼兹与布尔，他们研究演绎逻辑，同时也研究归纳逻辑。严格说来，他们所研究的与其说是归纳逻辑，还不如说是归纳方法。这集中表现在培根提出的三表法（即本质存在表、差异表、比较表）与穆勒提出的确定现象间因果联系的归纳五法（实验五法：契合法、差异法、契合差异并用法、剩余法、共变法）。在这一阶段，哲学家与逻辑学家、科学家（如牛顿等人）探讨过有关归纳的很多理论问题，强调了归纳方法在实验科学中的发现作用，明确提出了两种基本的归纳方法，即枚举法与
排除法。同时，他们几乎都将归纳与因果性联系起来，认为在本体论上归纳必须建立在具有自然齐一性的因果性之上。
在现实生活环境中，归纳逻辑有着广泛的应用领域。自然科学研究和社会科学研究都离不开归纳，我们日常的行为活动也离不开归纳。休谟提出的“归纳问题”对归纳推理的合理性和归纳逻辑的可能性提出了质疑，然而它的这种可能性正在计算机科学和人工智能的研究推动下逐渐地变成现实。20 世纪20 年代，凯恩斯将概率理论与归纳逻辑相结合，建立了第一个概率逻辑系统，这标志着现代归纳逻辑的产生。现代归纳逻辑可分成三大派别，即经验主义学派、逻辑贝叶斯主义学派与主观贝叶斯学派(频率学派、逻辑学派)和私人主义学派。
在我国，现代归纳逻辑兴起于20 世纪80 年代初。80 年代中期到90 年代中期，对现代归纳逻辑的研究是逻辑学界的热点之一。学者们把归纳逻辑的相关知识与人工智能相结合的研究取得了一定进展。但归纳逻辑发展到现阶段还很不成熟，还需要进一步研究和发展。有的学者指出，为了在机器的智能模拟中克服对归纳模拟的困难，应该将归纳逻辑等有关的基础理论研究与机器学习、不确定推理和神经网络学习模型与归纳学习中已有的成果结合起来，这样才能在已有的归纳学习成果上，在机器归纳和机器发现上取得新的突破和进展。当对人工智能的研究由数据处理转入知识处理时，对归纳逻辑系统进行深入的研究就是必要的了，这是一个极有价值且极富挑战性和前沿性的研究课题。
四、结语
人工智能研究将是21 世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉。人工智能研究必须建立在归纳逻辑基础之上，从而达到多领域交叉合作来共同促进人工智能研究的广泛而深远的发展。我们现在所涉及的基于归纳逻辑的人工智能以及机器学习和归纳学习的系统研究还处于初级阶段。正如王雨田教授所说，在未来的计算机归纳学习或发现的研究中，将归纳逻辑的某些理论、方法或系统与机器学习、不确定性推理、神经网络中对归纳逻辑的研究适当“嫁接”起来，以改进并逐步革新现有的归纳学习系统，促使机器学习中归纳学习的基础理论形成，并进一步从事归纳发现与归纳学习的基础理论与系统的研究和开发，这是人工智能科学研究中的一项重大任务。
参考文献：
孙沛.计算机辅助教学.内蒙古大学出版社，2000.
阿兰·麦席森·图灵.计算机能思考吗[D].中国知网，1950.
王雨田.归纳逻辑与人工智能相结合的研究问题[J].哲学研究，1992（4）. 王雨田.归纳逻辑和人工智能[M].中国纺织大学出版社，1995：1-2.
概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机，到计算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。
与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不，然而 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开发新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。
人工智能研究报告 产生背景 人工智能的出现不是偶然的，它是人们长期以来探索和研制能进行计算、推理和思维的智能机器的必然结果。自古以来，人们一直在试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人类征服自然和改造自然的能力。古希腊的哲学家亚里士多德就提出了形式逻辑问题。12世纪末至13世纪初，西班牙逻辑学家卢乐提出了制造可以解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，法国的物理学家和数学家帕斯卡制造出世界上第一台机械式加法器，并得到广泛应用。随后德国哲学家和数学家莱布尼茨在帕斯卡加法器的基础上进一步制成了可进行四则运算的计算器。莱布尼茨还提出了“符号语言”和“思维演算”的重要设想，他认为：必须将人的思维代数几何化，即像代数那样按照公式来思考，像几何那样直观的通过图画来思维。这一思想导致了后来的数理逻辑的诞生，成为了现代机器思维设计思想的萌芽。 19世纪，英国数学家布尔在《思维法则》一书中，第一次用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，创立了布尔代数。英国数学家和发明家巴贝奇发明了差分机和分析机，其中分析机的设计思想与现代电子计算机十分相似。虽然巴贝奇的发明在当时没有得到实现和收到应有的重视，但是他的科学思想为研制“思维机器”做出了巨大的贡献。 20世纪30年代，英国数学家图灵开始了寻求智力机的研究工作。1937年，图灵发表了“理想自动机”的论文，该文给可计算性这一概念下了严格的数学定义，并论证了任何需要精确的加以确定的计算过程，都能由“图灵机”完成，为人们清晰地描绘出理想自动机的蓝图，同时也为电子计算机的诞生奠定了基础。(1937年，伦敦权威的数学杂志又收到图灵一篇论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》，作为阐明现代电脑原理的开山之作，被永远载入了计算机的发展史册。这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题：是否只要给人以足够的时间演算，数学函数都能够通过有限次机械步骤求得解答？传统数学家当然只会想到用公式推导证明它是否成立，可是图林独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。图林想象的机器说起来很简单：该计算机使用一条无限长度的纸带，纸带被划分成许多方格，有的方格被画上斜线，代表“1”；有的没有画任何线条，代表“0”。该计算机有一个读写头部件，可以从带子上读出信息，也可以往空方格里写下信息。该计算机仅有的功能是：把纸带向右移动一格，然后把“1”变成“0”，或者相反把“0”变成“1”。图林设计的“理想计算机”被后人称为“图林机”，实际上是一种不考虑硬件状态的计算机逻辑结构。图林还提出可以设计出另一种“万能图林机”，用来模拟其它任何一台“图林机”工作，从而首创了通用计算机的原始模型。图林甚至还想到把程序和数据都储存在纸带上，比冯·诺依曼更早提出了“储存程序”的概念。1945年，匈牙利数学家冯诺依曼提出了存储程序的思想，在计算机领域建立了不朽的功勋。目前的计算机体系结构仍然是冯诺依曼型的。1946年，美国数学家、电子计算机先驱莫克利和他的研究生埃克特合作，成功研制了世界上第一台电子数字计算机ENIAC，为机器智能的研究和实现提供了物质基础。
人工智能论文 班级：计算机0901 姓名：李佳林 学号：3070602044
人工智能 摘要：人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。 归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入，科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响，出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础，多学科相互合作，可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。 关键词：人工智能发展；机器学习；专家系统 一：人工智能的定义 人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。其精确的定义是：一个电脑系统具有人类的知识和行为，并具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程则是：对于人类因问题和事物所引起的刺激和反应，以及因此所引发的推理、解问题、学习、判断及思考决策等过程，将这些过程分解成一些基本步骤，再透过程序设计，将这些人类解问题的过程模组化或公式化，使得电脑能够有一个结构的方法来设计或应付更复杂的问题。这套能够应付问题的软体系统，即称之为人工智能系统。人工智能是一种技术，而不是一项产品它的目的是让电脑更能了解一般化的事物。
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正文目录 人工智能需要网络安全保护和限制 (5) 人工智能对网络安全需求程度高于互联网 (5) 人工智能需要网络安全限制边界 (6) 网络安全需要人工智能提升防护能力 (7) “人工智能+网络安全”出现频次急剧上升 (7) 防护边界泛网络化 (9) UEBA用于网络安全 (10) EDR用于网络安全 (12) 人工智能网络安全成为创投并购重点 (13) 2017前2月已有5家AI网络安全企业被收购 (13) 防止未知威胁的Invincea被Sophos收购 (13) UEBA技术的被惠普收购 (14) 关键IP用户行为分析的Harvest.ai日被亚马逊收购 (15) 值得关注的人工智能与网络安全公司 (16) 政策驱动网络安全下游需求 (17) 《网络安全法》实施将有法可依扩大市场空间 (17) 《工控安全指南》指明方向 (18) 工控信息安全是新增长点 (18) 三大潜在风险 (19) 工业控制系统潜在的风险 (19) 两化融合"给工控系统带来的风险 (20) 工控系统采用通用软硬件带来的风险 (20) 工控安全漏洞数回升 (20) 服务器系统和工控数据危害集中区 (21) 启明星辰绿盟科技引领工控安全 (22) 网络信息安全龙头启明星辰 (23) 领航网络信息安全 (23) 政府军队等客户的选择证明公司实力雄厚 (24) 外延收购扩大网络安全服务领域 (25) 安全产品是主力，数据安全是亮点 (27) 受益于并表和内生增长 (27)
相关建议 (30) 风险提示 (30) 图目录 图1：级别越高安全保障要求越高 (5) 图2：无人机撞击电线 (6) 图3：《西部世界》剧照 (7) 图4：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图5：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图6：传统网络安全原理 (9) 图7：人工智能时代网络安全需求 (9) 图8：数据泄密渠道和方式 (10) 图9：UEBA工作原理 (11) 图10：传统安全产品与AI安全产品比较 (12) 图11：Invincea首页 (14) 图12：niara官网 (15) 图13：Harvest.ai官网 (16) 图14：投资机器学习与人工智能的网络安全公司列表 (17) 图15：《网络安全法》出台有法可依解决三大问题 (18) 图16：工控安全三大风险 (19) 图17：2000-2016 年公开工控漏洞趋势图 (21) 图18：2000-2016 年公开工控漏洞主要类型统计 (21) 图19：国内工控安全厂商比较 (22) 图20：启明星辰产品和服务 (23) 图21：启明星辰收入构成 (24)
人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。
人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来，我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时，我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日，国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一；而时至11月，《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。
江苏大学 《人工智能》报告 设计题目人工智能报告 学生姓名叶澔鹏 指导老师赵跃华 学院计算机科学与通信工程学院专业班级信息安全1202班 学号 3120604053 完成时间2015年10月25日
摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一．知识的概念 知识（Knowledge）是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物（包括自然的和人造的）及其规律的认识，包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识。 经过人的思维整理过的信息、数据、形象、意象、价值标准以及社会的其他符号产物，不仅包括科学技术知识----知识中最重要的部分，还包括人文社会科学的知识、商业活动、日常生活和工作中的经验和知识，人们获取、运用和创造知识的知识，以及面临问题做出判断和提出解决方法的知识。 知识是把有关的信息关联在一起，形成的关于客观世界某种规律性认识的动态信息结构。 知识=事实+规则+概念 事实就是指人类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述，以及对事物之间关系的描述。 规则是指能表达在前提和结论之间的因果关系的一种形式； 概念主要指事实的含义、规则、语义、说明等。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必
（二零一二年十二月） 2020-2025年中国人工智能行业市场突围战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……
报告目录 第一章企业市场突围战略概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节研究企业市场突围战略的意义 (9) 第二章市场调研：2019-2020年中国人工智能行业市场深度调研 (10) 第一节人工智能走向产业应用 (10) 一、人工智能行业图谱 (10) 二、人工智能的商业模式 (12) 第二节人工智能助力企业数字化转型 (13) 一、人工智能价值创造的三个层次 (13) 二、人工智能助力企业业务智能化 (14) 第三节2019-2020年人工智能行业发展情况分析 (15) 一、美国规定10项AI监管原则 (16) 二、发展人工智能各国争先 (16) 三、人工智能以人为本 (18) 四、2019年人工智能发展的热点透视 (18) 五、人工智能将在回归理性中走向新的飞跃 (23) 第四节2020年人工智能行业发展展望 (25) 一、2020年形势的基本判断 (26) （一）从产业链建设看 (26) （二）从政策推动来看 (26) （三）从投融资情况看 (26) （四）从外部形势看 (27) 二、2020年新一代人工智能将围绕五大方向持续攻关 (27) 三、需要关注的几个问题 (28) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足 (28) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱 (28) （三）以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给经济社会带来严重负面影响 (29) 四、应采取的对策建议 (29) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设 (29) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状 (29) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力 (29) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能” (29) 第五节全球主要经济体人工智能发展战略 (30) 一、美国：政府高度重视，旨在继续“全面领先” (30) 二、欧盟：伦理价值观引领，协同合作推进战略 (32) 三、英国：积极推动产业创新发展 (33) 四、德国：借势工业4.0打造国家品牌 (34) 五、日本：以人工智能构建“超智能社会” (35)
人工智能研究报告 成员： E01214 祝激文 E01214 张荡荡 E01214116 潘学峰 E01214 贾鹏飞
基本信息 概念 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。 原理 设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼地编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。 然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？ 问题 蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢？在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信息素，那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢？这要归功于蚂蚁的移动规则，尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先，它要能尽量保持某种惯性，这样使得蚂蚁尽量向前方移动（开始，这个前方是随机固定的一个方向），而不是原地无谓的打转或者震动；其次，蚂蚁要有一定的随机性，虽然有了固定的方向，但它也不能像粒子一样直线运动下去，而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性，尽量保持原来的方向，但又有新的试探，尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向，这可以看成一种选择的过程，也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确，而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。 当然，在有一只蚂蚁找到了食物的时候，大部分蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的。但不排除会出现这样的情况：在最初的时候，一部分蚂蚁通过随机选择了同一条路径，随着这条路径上蚂蚁释放的信息素越来越多，更多的蚂蚁也选择这条路径，但这条路径并不是最优（即最短）的，所以，导致了迭代次数完成后，蚂蚁找到的不是最优解，而是次优解，这种情况下的结果可能对实际应用的意义就不大了。 蚂蚁如何找到最短路径的？这一是要归功于信息素，另外要归功于环境，具体说是计算机时钟。信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多，因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条
2019年人工智能行业分 析调研报告 2019年11月
目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足，激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足，产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)
3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)
人工智能发展报告 一、简介 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指用计算机模拟或实现的智能。从学科角度讲，人工智能研究的是如何使机器（计算机）具有智能的科学和技术，特别是人类智能如何在计算机上实现或再现的科学和技术，它的研究涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学、数学以及信息论、控制论和系统论等众多学科领域，是一门综合性的交叉学科和边缘学科。2016年3月，谷歌收购的人工智能初创企业DeepMind 所研发的AlphaGo程序以4∶1击败韩国围棋冠军李世石，成为近年来人工智能领域少有的里程碑事件；2016年底，新版AlphaGo又化名网络棋手Master对战包括10多位中韩世界冠军在内的棋手，豪取60连胜；2017年初，卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus打败4名世界顶级德州扑克玩家，这些事件再次引发了大众对人工智能的兴趣。 二、发展现状 目前，人工智能已形成包含工业机器人、服务机器人、智能硬件、芯片、传感器等硬件产品，智能客服、商业智能、数据资源、计算平台等软件产品与服务在内的产业链条。全球人工智能企业集中分布在美国、中国、英国等少数国家。我国人工智能企业主要集中于北京、广东及长三角（上海、江苏、浙江）一带，占我国人工智能企业总数
的比例超过8成。互联网巨头百度、阿里巴巴和腾讯正在领导中国的人工智能市场，同时，数以百计的初创公司也正渗透到这一产业中。 全球人工智能申请专利主要集中在机器人、语音识别、神经网络、图像识别、机器学习、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理等领域。我国人工智能申请专利占比前五位的领域分别为机器人、神经网络、图像识别、语音识别、计算机视觉。其中，自然语言处理、语音识别的技术成熟度最高，其次是图像识别、计算机视觉，而机器学习、神经网络等领域技术成熟度最低，还未形成大规模行业应用。同时，国内外人工智能企业研发的产品在诸多领域的商业化已如火如荼地展开，涉及安防、交通、医疗、电商、金融、家庭和教育等领域。 人工智能主要应用领域及相关企业 三、产业化瓶颈 现阶段，人工智能产业的发展主要受到人才、数据、计算平台和服务模式四方面的制约。首先，人工智能领域的人才稀缺。通过开放
江苏科技大学 实验报告 （2012/2013学年第2学期） 课程名称：人工智能 学生姓名：陈嘉生 学生学号： 1040501211 院系：数理学院 专业：信息与计算科学 2013年5月 18日 实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最差不多的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人
工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人预备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求不管在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、差不多要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed 输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态->中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X1表示起始岸上的牧师人数；X2表示起始岸上的野人人数；X3表示小船现在位置(1表示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如：
Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、实验组织运行要求 本实验采纳集中授课形式，每个同学独立完成上述实验要求。 五、实验条件 每人一台计算机独立完成实验。 六、实验代码 Main.cpp #include
关于人工智能技术的专业调查报告 前言: 随着现代科学技术的飞速发展，先进的技术在各个领域都得到了广泛的应用，使得生产力获得了大幅度的提高，为改善人民生活水平作出了巨大贡献。下一次生产力飞跃的突破口在哪里？目前越来越多的科学家把希望寄托于人工智能。他们认为人工智能将带来一次史无前例的技术革命。 一、人工智能定义: 人工智能（artificialintelligence，简记为AI）是当前科学技术发展中的一门前沿学科。它是研究、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新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。它是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的综合性边缘学科。人工智能的最终研究目标是构造智能计算机。 二、人工智能简史: 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系。1955年末, Newell和Simon做了一个名为"逻辑专家"(LogicTheorist)的程序.这个程序被许多人认为是第一个AI程序。70年代许多新方法被用于AI开发,其中一个标志性进展是专家系统。80年代AI被引入了市场,并显示出实用价值。可以确信,它将是通向21世纪之匙。 三、下面就由我带领大家一起一起来观看我们小组在有关人工智能调查过程中所获得的的收获： 根据调查结果我们不难看出相 对于对人工智能不了解的人数来看 对其有一定了解的人数大约占了调 查总人数的87%。根据后来跟踪采 访一部分在校被调查人员得知大部 分人是由于对人工智能的定义并不 是很了解，所以有部分人对身边一 些人工智能也缺乏判断。
人工智能行业研究报告 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的运算机，到运算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人败兴」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。
与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的运算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使运算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别，然而AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情形下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识别技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开创新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于
中期进展报告 项目名称：数独游戏设计与实现组员：王郑合2014204081 栾杰2014204080 文宽2014204104 二〇一五年十一月二十七日
1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士，由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明，是一种数字拼图游戏，其游戏规则是： ①在9×9的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件：每一行与每一列都有1到9的数字，每个小九宫格里也有1到9的数字，并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次，既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索，推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及，在当今世界上有着大量的数独爱好者，本项目的目的就是按照数独的游戏规则，通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究，利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异，对数独题目的难度要求各不相同，所以本项目致力于设计一种算法，使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题，以满足不同水平游戏者的需求。同时，该算法还要考虑到三个方面要求：可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。
2 总体设计 2.1 功能结构图 本程序主要有数独求解和数独出题两个功能，数独求解包括题目检验、解题和输入输出，数独出题包括答案检验、难度选择、出题和输入输出。 2.2 业务流程图
2.3 类图 SudokuDlg类：程序的界面类。 Solve类：实现数独题目求解功能。 Make类：实现数独题目出题功能。 Pre类：对数据进行预处理。 2.4 基本界面设计
2020年中国城市人工智能发展指数报告 人工智能应用场景较为广泛且多元化，在金融、安防、教育、医疗、零售、机器人等领域都有相对广泛的应用。 5大维度、20个三级指标，全面剖析中国36个城市人工智能发展情况 2020年是全面建成小康社会与“十三五”规划收官之年，为了实现全面建设小康社会的发展目标、增强经济发展韧性，我国各级政府重视培育壮大新动能，将新型基础设施建设（以下简称“新基建”）作为重要的逆周期调节手段，来实现惠民生、稳增长、补短板、调结构和促创新的目的。 人工智能作为新型基础设施建设的七大建设领域之一，能够实现人类智慧与机器的结合。通过推动人工智能发展，并与云计算、大数据等技术不断融合，可以实现推动产业升级，促进经济发展的作用。 从产业链各环节着手，洞察人工智能发展情况 通过对人工智能产业链进行梳理，将产业链划分为基础层、技术层和应用层。基础层主要包括芯片、传感器、计算平台等；技术层则由计算机视觉技术、语音识别、机器学习、自然语言处理等构成；在应用层中，人工智能应用场景较为广泛且多元化，在金融、安防、教育、医疗、零售、机器人等领域都有相对广泛的应用。
以36个人工智能重点城市为对象，多维度构建指标体系
筛选出36个人工智能重点城市参与人工智能发展指数研究，并构建由5个一级指标，12个二级指标和20个三级指标组成的综合指数评价体系。五类一级指标分别为城市发展环境、资金支持力度、研发能力、基础支持情况和发展成效，从5个角度全面、综合分析城市人工智能发展情况。 城市人工智能发展总指数从城市发展环境、资金支持力度、研发能力、基础支持情况和发展成效角度出发，考察各城市人工智能发展情况。
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。中国人工智能产业在基础层、技术层以及应用层都有广泛布
概要 人工智能是信息时代地尖端技术.从人类建立起需要指导控制才能运行地计算机，到计算机拥有可以自己去学习地能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大地影响.虽然此时此刻可能是下一个AI 冬季（图8）到来之前地「给予承诺又让人失望」地周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形地机器学习生产力地经济利益.
与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车已经成为了流行文化甚至是政治话语地前沿.而且我们在过去一年地 研究使我们相信这不是一个错误地开始，而是一个拐点.正如我们将在本报告中探讨地那样，这个变化地原因有显而易见地（更快更强地计算资源和爆炸式增长地数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源地崛起）地. 这个AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋地一个方面是「现实世界」地使用案例比比皆是.虽然深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著地提高，比如苹果公司地Siri，亚马逊地Alexa 和Google 地图像识别，但是AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也就是大数据集与足够强大地技术相结合地情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显. 例如，在医疗保健中，图像识别技术可以提高癌症诊断地准确性.在农业中，农民和种子生产商可以利用深度学习技术来提高作物产量.在制药业中，深度学习可以用于改善药物地研发.在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强.在金融服务方面，通过开辟新地数据集，实现更快地分析，从而降低成本，提高回报.AI 现在还处于发现其可被利用场景地早期阶段，这些必要地技术会通过基于云地服务
实现大众化、平等化，我们相信随之而来地创新浪潮将在每个行业中创造新地赢家和输家. AI 地广泛应用让我们得出了一个结论：它是一种可以变革全球经济地技术，是提高生产力并结束美国生产率停滞增长地驱动力.结合GS 首席经济学家Jan Hatzius地研究， 我们明确了资本深化目前地停滞及其对美国生产率地相关 影响.我们相信，AI 技术将会驱动生产力地提高，就像20 世纪90 年代那样，驱动企业投资更多地资本和劳动密集型项目，加快发展地脚步，提高盈利能力以及提高股票地估值. 启示 虽然我们看到了人工智能可以及时地影响到每个公司、行业和一部分经济，但对投资者而言，我们认为这其中有四个影响最为显著. 生产率.AI 和机器学习具有激发生产率增长周期地潜力，这会有利于经济地增长，提升企业地盈利能力，资本回报率和资产估值.根据GS 首席经济学家Jan Hatzius所说：「大体上而言，AI 看起来似乎比上一次创新浪潮更有可能在统计数据中捕捉到更有价值地东西，人工智能可以降低成本，减少对高附加值生产类型地劳动投入.举个例子，这些在商业部
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
人工智能行业研究报告 一、行业概述 人工智能技术是研究、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新的科学技术。人工智能技术是具有显著产业溢出效应的基础性技术，可以在城市治理、医疗、工业、农业、商业、金融、教育等领域取得广泛应用，催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革。 人工智能行业的产业链可以分为基础设施层、技术平台层和场景应用层。基础设施层是人工智能行业发展的基石，具体包括支撑计算、网络、存储、感知等功能的芯片、硬件设备、系统和软件等，它的任务是保障人工智能算法和系统功能的数据传输和存储、算法训练和推理等物理实现。技术平台层是人工智能行业发展的核心驱动力，依托海量数据和强大算力进行深度学习训练和机器学习建模，以解决机器的“看”、“听”、“理解”问题，相关技术主要包括计算机视觉、语音技术、自然语言理解等；场景应用层建立在基础设施层与技术平台层的基础上，融合大数据和分布式计算技术，解决现实行业问题，解锁行业的人工智能应用场景。 近年来，随着计算机视觉技术、语音技术、自然语言理解技术等人工智能技术的快速发展，人工智能与传统行业的融合正持续加速，人工智能对传统的城市管理、医疗健康、园区管理、安全生产、交通出行、自动驾驶等场景正在产生全面影响。 人工智能行业产业链
二、行业发展概况 自1956年达特茅斯会议上首次提出人工智能概念以来，人工智能技术与应用已经发展60多年。在半个多世纪的发展历程中，由于受到算法、算力、存储水平等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了巨大突破，人工智能行业进入第三次发展浪潮。 目前，人工智能技术在各个行业中有着广泛和深入的应用，具有巨大的发展前景。根据沙利文咨询的统计预测，2019年全球人工智能行业的市场规模约为1,917亿美元，预计2024年全球市场规模将达到6,157.2亿美元，2016年至2024年的年均复合增长率达到33.98%，市场规模保持高速增长。 数据来源：沙利文咨询 受益于国家政策的大力支持、人工智能企业的涌现和广阔的应用场景等因素，中国人工智能行业的发展走在世界前列。根据沙利文咨询的统计预测，2019年中国人工智能行业市场规模约为1,372.4亿元人民币，预计2024年将达到7,993.9亿元人民币，2016年至2024年的年均复合增长率高达48.97%，高于世界平均水平。