2019人工智能发展报告
2019 Report of Artificial Intelligence Development
1 编制概要 (1)
1.1 编制背景 (1)
1.2 编制目标与方法 (3)
2 机器学习 (4)
2.1 机器学习概念 (4)
2.2 机器学习发展历史 (6)
2.3 机器学习经典算法 (7)
2.4 深度学习 (21)
2.4.1 卷积神经网络 (24)
2.4.2 AutoEncoder (26)
2.4.3 循环神经网络RNN (28)
2.4.4 网络表示学习与图神经网络（GNN） (30)
2.4.5 增强学习 (32)
2.4.6 生成对抗网络 (34)
2.4.7 老虎机 (35)
2.5 人才概况 (37)
2.6 代表性学者简介 (39)
2.6.1 国际顶级学者 (40)
2.6.2 国内知名学者 (50)
2.7 论文解读 (60)
2.7.1 ICML历年最佳论文解读 (63)
2.7.2 NeurlPS历年最佳论文解读 (71)
3 计算机视觉 (85)
3.1 计算机视觉概念 (85)
3.2 计算机视觉发展历史 (87)
3.3 人才概况 (89)
3.4 论文解读 (91)
3.5 计算机视觉进展 (105)
4 知识工程 (107)
4.1 知识工程概念 (107)
4.2 知识工程发展历史 (108)
4.3 人才概况 (111)
4.4 论文解读 (113)
4.5 知识工程最新进展 (129)
5 自然语言处理 (131)
5.1 自然语言处理概念 (131)
5.2 自然语言的理解发展历史 (132)
5.3 人才概况 (133)
5.4 论文解读 (136)
5.5 自然语言处理最新进展 (153)
6 语音识别 (155)
6.1 语音识别概念 (155)
6.2 语音识别发展历史 (156)
6.3 人才概况 (158)
1
6.4 论文解读 (160)
6.5 语音识别进展 (173)
7 计算机图形学 (175)
7.1 计算机图形学概念 (175)
7.2 计算机图形学发展历史 (175)
7.3 人才概况 (178)
7.4 论文解读 (181)
7.5 计算机图形学进展 (194)
8 多媒体技术 (197)
8.1 多媒体概念 (197)
8.2 多媒体技术发展历史 (198)
8.3 人才概况 (200)
8.4 论文解读 (203)
8.5 多媒体技术进展 (215)
9 人机交互技术 (217)
9.1 人机交互概念 (217)
9.2 人机交互发展历史 (218)
9.2.1 简单人机交互 (218)
9.2.2 自然人机交互 (219)
9.3 人才概况 (222)
9.4 论文解读 (225)
9.5 人机交互进展 (239)
10 机器人 (241)
10.1 机器人概念 (241)
10.2 机器人发展历史 (242)
10.3 人才概况 (245)
10.4 论文解读 (247)
10.5 机器人进展 (260)
11 数据库技术 (263)
11.1 数据库概念 (263)
11.2 数据库技术历史 (264)
11.3 人才概况 (266)
11.4 论文解读 (269)
11.5 数据库技术重要进展 (287)
12 可视化技术 (289)
12.1 可视化技术概念 (289)
12.2 可视化技术发展历史 (290)
12.3 人才概况 (294)
12.4 论文解读 (296)
12.5 可视化进展 (313)
12.6 可视化应用 (315)
12.6.1 社交媒体可视化 (315)
12.6.2 体育数据可视化 (316)
12.6.3 医疗数据可视化 (318)
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。
２０１８年中国人工智能产业白皮书
册子 / 报告标题|章节标题 目录 主要发现 1第一章人工智能行业综述篇 3 1.1 全球及中国发展概况 4 1.1.1 全球市场 4 1.1.2 发展驱动力 6 1.1.3 面临挑战 11 1.2 人工智能产业链 12 1.2.1 基础层 13 1.2.2 技术层 14 1.2.3 应用层 16 1.3 中国人工智能领域投资 17 1.3.1 投资热点及趋势 17 1.3.2 进击的巨头 19第二章人工智能商业化应用篇 21 2.1 数字政府：政策利好加速政府智能化变革 23 2.2 金融：人工智能变革金融经营全过程 26 2.3 汽车：人工智能正在重塑汽车产业生态 30 2.4 医疗：人工智能加速医疗技术革新 34 2.5 零售：人工智能应用从个别走向聚合 38 2.6 制造业：人工智能应用潜力被低估 44第三章中国主要人工智能产业发展区域及定位 47 3.1 中国人工智能企业分布重点城市 48 3.2 人工智能产业园 57 3.3 杭州未来科技城人工智能发展建议 59 02
册子 / 报告标题|章节标题主要发现 1. 中国人工智能产业发展迅速，但整体实力仍落后于美国。中国已成为人工 智能发展最迅速的国家之一，2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿 元人民币。人工智能企业数量超过1000家，位列全球第二。本次人工智能浪 潮以从实验室走向商业化为特征，其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、 多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同 时，中国处于人工智能发展初期，基础研究、芯片、人才方面的多项关键指标 与美国差距较大。 2. 中国企业价值链布局侧重技术层和应用层，对需要长周期的基础层关注 度较小。人工智能产业链分为基础层（芯片、算法框架）、技术层（计算机视 觉、自然语义理解、语音识别、机器学习）和应用层（垂直行业/精确场景）。中 国企业布局比较偏好技术相对成熟、应用场景清晰的领域，对基础层关注度 较小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。 3. 科技巨头生态链博弈正在展开，创业企业则积极发力垂直行业解决方案， 深耕巨头的数据洼地，打造护城河。科技巨头构建生态链，已经占据基础设 施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡，更多的创业企业 将发力深耕巨头的数据洼地（金融、政府事务、医疗、交通、制造业等），切入 行业痛点，提供解决方案，探索商业模式。 4. 政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道， 早期进入的企业逐步建立行业壁垒，未来需要解决数据割裂问题以获得长 足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异，因而企业提供的解决方案并 非是完全标准化的，需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于 合作企业要求较高，行业进入门槛提高，强者恒强趋势明显。 5. 人工智能在金融领域的应用最为深入，应用场景逐步由以交易安全为主 向变革金融经营全过程扩展。传统金融机构与科技企业进行合作推进人工 智能在金融行业的应用，改变了金融服务行业的规则，提升金融机构商业效 能，在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。 6. 医疗行业人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市 场准入机制并加强医疗数据库的建设。人工智能的出现将帮助医疗行业解决 医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康，医疗 又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产 品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。 03
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。
2016年2月出版
正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理：利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即，AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代，2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局，2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟：人脑工程项目（HBP） (8) 2.2.2、美国：大脑研究计划（BRAIN） (8) 2.2.3、日本：大脑研究计划（Brain/MINDS） (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型，人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动，人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视，2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革，AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起，科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增，科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化，机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿，有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素，人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加，2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段，预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆：企业数量激增发展迅猛，机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新，创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景，未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业，软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域：IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域：Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域：Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域：Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域：Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑：短期看好应用开发领域，长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录
2018-2019年中国大数据行业现状分析与发展趋势研究报告
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。
中国产业调研网https://www.doczj.com/doc/a32618672.html,基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 二、内容介绍 中国的大数据应用处在起步阶段，但随着电信和银行领域开始对大数据技术和服务产生浓厚的兴趣，未来三年我国大数据市场将突破百亿元。2012年市场规模达到4.7亿元，2013年增至11.2亿元，增长率高达138%，2014年，保持了与2013年基本持平的增速，增长率为114.38%，市场规模达到24.1亿元，未来三年内有望突破150亿元，2016年有望达到180亿规模，其中增长率最高的是存储市场，将达到60.8%，服务器市场的增长率则是38.3%，远远高于其他非大数据产品相关的市场，由此来看整个行业发展空间巨大。进入2014年以来，大数据受到各界广泛关注，已渗透到金融、医疗、消费、电力、制造以及几乎各个行业，大数据的新产品、新技术、新服务也正在不断地涌现。 我国大数据产业集聚发展效应开始显现，出现京津冀区域、长三角地区、珠三角地区和中西部4个集聚发展区，各具发展特色。北京依托中关村在信息产业的领先优势，快速集聚和培养了一批大数据企业，继而迅速将集聚势能扩散到津冀地区，形成京津冀大数据走廊格局。长三角地区城市将大数据与当地智慧城市、云计算发展紧密结合，使大数据既有支撑又有的放矢，吸引了大批大数据企业。珠三角地区在产业管理和应用发展等方面率先垂范，对企业扶持力度大，集聚效应明显。大数据产业链上下游企业合作意愿强烈，各集聚区间的合作步伐加快，产学研协同创新发展初见成效。
2020年人工智能产业发展深度研究报告 一、人工智能市场格局 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力，本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于1956 年的达特茅斯会议，受限于算法和算力的不成熟，未能实现大规模的应用和推广。近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测，2022全球人工智能市场将达到1630亿元，2018-2022年CAGR达31%。 人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测，2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高27%，经济总增加值提升7.1 万亿美元。 二、多角度人工智能产业比较 目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系，可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础，主要提供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的
智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中，技术层能力可以广泛应用到多个不同的应用领域；应用层是人工智能产业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造、交通、金融、医疗等18 个领域，其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。 （一)战略部署：大国角逐，布局各有侧重 全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局，并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。 1、美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看，美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超
年中国国际竞争力分析报告 时下世界经济仍然处于“贫血”状态，而中国经济已经开始了新一轮周期上升。在这样的背景下，2003年中国国际竞争力整体实力在瑞士洛桑国际管理发展学院公布的国际竞争力排名中虽然略降，但在世界竞争力格局中的位置没有变化 国际竞争力受到双向影响 国际竞争力评价权威机构————瑞士洛桑国际管理发展学院最新报告显示：2002至2003年间，世界经济仍然处于“贫血”状态，美国利率的下调和消费的启动对经济回复作用明显，但其软着陆却仿佛遥遥无期；欧元区在与赤字斗争的同时进行着政府改革；亚洲经济开始新一轮的回复，尽管SARS给这种回复带来了危险和不可预期。在这样的背景下，中国经济却取得了“令人生畏”的高增长，中国向世界制造业中心发展的态势令世界瞩目。总体上看，2003年中国国际竞争力排名下降1位，但在世界竞争力格局中的位置没有变化，从八大要素排名看，中国的国际竞争力正走向强势。 瑞士洛桑国际管理发展学院公布2003年国际竞争力报告后，有关报道认为该学院做竞争力评比时，非典疫情还未真正爆发。从非典对中国国际竞争力的影响来看，瑞士洛桑国际管理发展学院今年的竞争力评价是否还有价值？非典对未来中国国际竞争力的发展会产生 什么样的影响？ 实际上，国际竞争力评价是一个复杂的综合和平衡体系，非典对中国国际竞争力的影响首先体现在对经济水平的影响上。SARS对
通讯业和医药卫生业反有所促进，占国民经济比重较高的工业和其他产业受到的冲击也很小。综合来看，我国上半年GDP增长已达到8.2％，年内经济增长在7％以上不成问题，依然是世界经济增长最快的地方，在经济总量、人均拥有量和发展速度方面不会出现竞争位次的下降。 商品和服务的进出口方面，以出口为例，有关预测2003年全年出口将减少110亿美元，这仅占我国2002年出口额的3.4％。假设2003年中国的出口额减少这3.4％，而其他国家和地区都增长10％，中国出口额仍位居世界第5位，与2002年位次相同。可以预测，SARS 产生负面影响最大的进出口、外国直接投资和就业方面，由其带来的相关子要素的竞争力位次变化都应在2位以内。 非典期间政府和民间的表现会降低对政府管理、基础设施和生 活质量要素个别指标的评分，影响相关要素的竞争力位次；但危机的处理增加了财政支出和公共卫生支出，对政府支出要素和健康基础设施要素竞争力亦有正向影响，因此影响是双向的。 非典的出现，考验了政府应对危机的效率，暴露了公共设施和 管理的漏洞，重要的是发现了问题并促进其改善，增强了公共部门和个人承受危机的能力。长远来看，SARS的考验对于政府管理、基础 设施和国民素质方面支出项的提高和部分软指标评价的提升存在潜 在促进作用，这无疑将推动未来中国国际竞争力的提升。 ⅰ≈泄国际竞争力五大优势评价 （1）国家经济实力竞争力连续三年稳步提升。2003年我国国 家经济实力竞争力可比排名第12位。国家经济实力的竞争优势主要
2019年中美人工智能产业分析报告 2019年8月
目录 一、走进人工智能新时代 (6) 1、人工智能是什么 (6) 2、中美两国引领全球人工智能发展 (8) 二、多角度对比中美人工智能投资 (11) 1、看规模，中国人工智能投资额已超过美国 (11) 2、看轮次，中国人工智能投融资更偏早期 (12) 3、看投向，中国重应用层而美国重基础层 (13) 三、人工智能带来新机会，中国有望从AI芯片突围 (18) 1、人工智能的发展加速芯片专用化进程 (18) 2、高端人才缺乏是中美AI芯片领域投资差异的最大原因 (21) （1）美国在芯片领域起步早，巨头众多，培养并积累了丰富的人才 (21) （2）美国芯片和互联网巨头众多，为资本退出提供更多选择 (22) （3）美国芯片产业链齐全，产业布局完整 (24) 3、换道超车，中国在AI芯片上可以有所作为 (25) （1）AI芯片处于发展早期，竞争格局未定 (25) （2）边缘AI芯片领域，广阔的应用场景为中国提供巨大机会 (28) （3）芯片自主可控呼声高涨，政策为芯片研发保驾护航 (28) 四、深入落地，计算机视觉仍有广阔的应用场景 (30) 1、计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分 (30) 2、多重因素促成中美计算机视觉领域投资差异 (33) （1）安防千亿市场成为拉动中国计算机视觉发展的最大需求 (33) （2）我国计算机视觉技术领先，在数据方面占有优势 (35) （3）中国消费者对新技术接受度更高 (36)
3、对比美国，看好中国计算机视觉应用领域进一步拓宽 (37) （1）新零售 (38) （2）医疗影像 (38) （3）保险行业 (39) （4）工业制造 (39) 五、主要风险 (40) 1、人工智能芯片研发不及预期 (40) 2、计算机视觉技术发展不及预期 (40)
2013年中国电影市场发展状况报告 一、中国电影市场发展趋势：2015年票房或将破300亿二、万达电影2010年度10亿票房与中国电影共成长三、汉鼎咨询细分市场数据库：电影发行行业细分市场发现现状及未来发展趋势分析四、浅谈全球经济危机下的中国电影院市场发展趋势五、2010年院线排行2008年度电影院线与影院经营分析一、放映市场比拼品牌，院线格局凸显“马太效应”2008年中国“五大院线”初步形成了具有不同影响力的品牌二、2008年院线变革中的亮点：资本与重组三、二级市场院线的新军四、中小院线突破“瓶颈”2008年全国主要电影院线经营与发展分析五、数字电影：新技术为引擎的发展势力六、国内电影院线特点与发展趋势七、国内电影院线特点与发展趋势-0-一、中国电影市场发展趋势：2015年票房或将破300亿2010年10月14日中国新闻网中国电影论坛昨日开幕，中国电影家协会产业研究中心发布了《“十二五”期间中国电影产业黄金五年发展研究报告》，对2011年至2015年中国电影市场发展趋势作出预测，认为届时全国票房将突破300亿元，冲击400亿，到“十二五”末期，中国将成为全球第二大电影市场。 腾讯娱乐讯第19届金鸡百花电影节主题电影论坛开幕。作为金鸡百花电影节的常设学术单元，本届论坛以“十二五中国电影产业愿景”为主题，谈论了中国电影市场发展、影院建设、电影生产与制片企业以及投融资等问题，进行了热烈的讨论，与会的各路专家和学者纷纷就自己领域内的研究成果谏言十二五中国电影产业的发展。 百余名专家学者就中国电影展开了交流。专家们乐观预测，今年全年电影票房有望实现百亿，全国银幕总数达5105块，数量超过德国位居世界第三。但在大好的发展形势之下，中国电影依旧存在票房虚报、滥用3D等问题。 发展机遇：中国票房突升，地方院线猛涨中国票房有望冲世界第五在昨天的论坛中，专家们一致认为，中国电影市场的百亿票房大关可能在今年实现。国内市场分析专家刘嘉等肯定了中国电影市场良好的发展态势，他们认为今年中国电影票房在全球市场排位上，有望从排名第九上升至第五。 江苏院线两年翻一番中国电影市场发展趋势：2015年票房或将破300亿记者在论坛现场见到了省文联创研部副主任付少武，他表示，江苏的票房增长势头极快，2009年江苏票房已经达到4.5个亿，超过浙江，升到了全国第四位。今年上半年，江苏票房已经达到 3.5亿，其中百分之七八十都是南京、苏锡常地区贡献的。付少武觉得，随着这样的势头，会有更多院线进驻江苏，为江苏观众奉上更多好电影：“2007年，江苏有7条院线，2009年增加至14条院线，现在还将有20条进驻江苏。”越来越多院线进驻，必将相互竞争、冲击市场，给老百姓观影带来更多方便与实惠。 存在问题：虚假票房仍有，“豆腐渣”不断票房虚报，没有监督中国电影发展猛进的同时，存在不少问题。专家们最关注的是票房虚报问题。他们认为到现在为止，中国没有一个票房的官方统计信息发布平台，票房还不能做到公开透明。据悉，目前国内较为权威的票房数据公布平台只有两个，一个是每周出版的《中国电影报》，一个是影协每年编纂的年鉴。但《中国电影报》并不普及，而“年鉴”周期太长。专家批评道，“没有权威的统计，我们的电影不像产业像作坊，直接导致了制作公司和发行公司虚报票房的情况。”国产片“豆腐渣”太多虽然票房一片大好，但真正赚钱的国产电影并不多。中国传
（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)
篇一：年中国大数据行业分析及发展趋势预测(目录) -2022年中国大数据行业市场分析预测及投资前景评估报告（目 录） 华经情报 公司介绍 北京艾凯德特咨询有限公司是一家专业的调研报告、行业咨询有限责任公司，公司致力于打造中国最大、最专业的调研报告、行业咨询企业。拥有庞大的服务点，公司高覆盖、高效率的服务获得多家公司和机构的认可。公司将以最专业的精神为您提供安全、经济、专业的服务。 公司致力于为各行业提供最全最新的深度研究报告，提供客观、理性、简便的决策参考，提供降低投资风险，提高投资收益的有效工具，也是一个帮助咨询行业人员交流成果、交流报告、交流观点、交流经验的平台。依托于各行业协会、政府机构独特的优势，致力于发展中国机械电子、电力家电、能源矿产、钢铁冶金、服装纺织、食品烟酒、医药保健、石油化工、建筑房产、建材家具、轻工纸业、出版传媒、交通物流、通讯、零售服务等行业信息咨询、市场研究的专业服务机构。服务对象涵盖机械、汽车、纺织、化工、轻工、冶金、建筑、建材、电力、医药等几十个行业。 我们的服务领域 -2022年中国大数据行业市场分析预测及投资前景评估报 告（目录） 【出版日期】年 【关键字】大数据【交付方式】 a 电子版/特快专递 【价格】纸介版：8000元电子版：8000元纸介+电子：8500元【址】/ /302700 大数据是继云计算、物联之后产业又一次颠覆性的技术变革。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、物联世界中的商品物流信息，互联世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。大数据时代民和消费者的界限正在消弭，企业的疆界变得模糊，数据成为核心的资产，并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织。因此，大数据对国家治理模式、对企业的决策、组织和业务流程、对个人生活方式都将产生巨大的影响。如今的数据已经成为一种重要的战略资产，它就像新时代的石油一样，极
IBM：2019年全球位置趋势报告 2019年全球位置趋势报告 瞬息万变 不断变化的贸易体制和数字颠覆的双重影响，正在彻底改变国际经济格局。因此，我们看到企业活动和经济全球化发生转变。 脱欧让英国付出代价 脱欧带来的不确定性正在给英国带来负面影响。该国在欧洲的领先地位受到了其他国家的挑战，在许多项目上输给了德国。 领导者该如何应对? 为了保持竞争力，负责企业投资、经济发展和政策制定的领导都必须适应并应对全球经济变化。 外来直接投资呈下降趋势 今年的报告重点介绍了外来投资的几个历史性变化。面对不断变化的贸易体制和数字颠覆，国际经济格局正在发生变化。前者正在影响企业利用全球供应链的能力，而后者正在改变创造价值的方式和地点。由此，我们看到了企业活动和经济全球化的转变。这些影响正在改变全球企业投资活动的模式，以及企业在不同地点建立和拓展业务的决策。 由于这些变化，全球外来直接投资持续下降。与此相应的是， 2018 年国际投资活动总体下降，创造的就业岗位总数下降了 9%，为 106 万个；新投资项目数量减少了 3%。 新增就业岗位总数减少，部分原因在于投资活动的结构性转变。随着企业积极应对数字技术和自动化带来的机遇，我们看到投资项目的平均规模逐渐缩小。 投资减少也是潜在的贸易战以及英国脱欧等地区或当地颠覆性事件带来的不确定性的结果。但还要强调一点，最近几年的投资下降是在经历了一段投资增长期之后出现的（国际投资活动在 2016 年达到顶峰）。 2018 年的投资水平下降也可能与市场饱和有关。许多企业在过去几年都进行了重大投资，已具备了实现近期发展计划所需的产能。 酒店和旅游业在创造就业方面领先 我们看到了更多的市场导向型投资，而那些通过贸易服务于更广泛国际市场
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。
高中生素质发展报告 素质是指人的先天生理解剖特点，主要指神经系统、脑的特性及感觉器官和运动器官的特点，素质是心理活动发展的前提，离开这个物质基础谈不上心理发展。各门学科对素质的解释不同，但都有一点是共同的，即素质是以人的生理和心理实际作基础，以其自然属性为基本前提的。 高一的第一个学期就这样结束了.迎来了盼望已久的寒假。 时光飞逝，斗转星移。转眼成为高一(1)班一员已半年多了。回首这半年的点点滴滴，朝朝暮暮，心中顿生了许多感触。这半年中经历的每一天，都已在我心中留下了永久的印记，因为这些印记见证我这样一个新生的成长。在过去半年的内，通过不断地学习，我收获了很多.时间就是这么无情头也不回的向前走着，而我们却在为了不被它丢下死命的追赶着。是的，谁都不想被时间丢下.而我们也随着时间的流逝一点点的成长.而美好的纯真随着风雨的磨灭化成了成熟.或许这正是成长的代价.回想自己还是考生的那段日子，显得是那么的遥远。我在憧憬中懂得了来之不易的珍惜;在思索中了解了酝酿已久的真理;在收获后才知道努力的甜美。突然觉得自己似乎明白了许多事情，但是仔细琢磨后又不尽然......原来过去所见所识都是那么的偏见而又肤浅，以前的天真似乎在一瞬间幻化成无知和可笑，我想
谁又不是这样的呢?或许在以后也回嘲笑现在的渺小......我们不得不笑着回首我们所走过的路.： 本人个人认为自己还是蛮关心班集体和他人的。每周的升旗仪式我都可以庄重严肃。在考勤方面基本可以做到：尊重教师，同学之间可以真诚相待;能遵守学校各项纪律，遵守公共秩序，遵守社会公德，不在楼道中追跑打闹;不迟到、不早退、不旷课;上学穿校服，不佩带饰物，发型规范;举止文明;有良好的卫生习惯，不乱扔废弃物。 在学习方面：本人有明确的目标，上高中就是为了上大学。我深知学习的重要性。面对二十一世纪这个知识的时代，面对知识就是力量，科学技术是第一生产力的科学论断，我认为离开了知识将是一个一无是处的废人。以资本为最重要生产力的"资本家"的时代将要过去，以知识为特征的"知本家"的时代即将到来。而中学时代是学习现代科学知识的黄金时代，中国的本科教育又是世界一流的，我应该抓住这个有利的时机，用知识来武装自己的头脑，知识是无价的。在课上能够做到认真听讲，有时会跑神，但是在老师提醒下，能够及时反应过来。我可以认真地完成各项作业。目前对自己的成绩很不满意!!各项成绩，除了英语其它几科成绩真的蛮差的。学习还是蛮努力的，但是就是考不好，原因只在我，太懒!!能看一遍就不看第二遍，能读一遍就不读第二遍。一定要改!!不能再因为懒，再耽误三年。我要改善自己的学习方法：首先，合理安排时间，调整好作息时间，分配好
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
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。
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