人工智能市场市场环境及影响分析（PEST）
人工智能市场市场环境及影响分析（PEST） (3)
第一节人工智能市场政治法律环境（P） (3)
一、行业管理体制分析 (3)
二、人工智能市场标准 (3)
2、全国自动化系统与集成标准化技术委员会 (4)
3、全国音频、视频和多媒体标准化技术委员会 (4)
4、全国信息安全标准化技术委员会 (4)
5、全国智能运输系统标准化技术委员会 (5)
（二）人工智能标准化面临的问题和挑战 (5)
（三）人工智能标准需求分析 (6)
（四）人工智能标准化组织机制建设 (7)
三、行业主要法律法规 (8)
2、“互联网+”推动人工智能 (8)
3、人工智能行动实施方案发布 (9)
四、行业相关发展规划 (9)
五、政策环境对行业的影响 (10)
第二节行业经济环境分析（E） (10)
一、宏观经济形势分析 (10)
1、国际宏观经济形势分析 (10)
1、2018年全球经济将由复苏迈向繁荣 (11)
2、美国经济稳健复苏，货币政策实现正常化，需警惕加息过快风险 (12)
3、欧洲经济超预期复苏，有望退出量化宽松 (13)
4、日本经济实现温和增长，货币政策维持宽松基调 (16)
5、新兴经济体复苏分化，有望放缓货币宽松步伐 (17)
2、国内宏观经济形势分析 (20)
（2）社会消费品零售总额分析 (20)
（3）城乡居民收入分析 (21)
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（4）全国固定资产投资分析 (23)
（5）进出口贸易历史变动轨迹 (24)
3、产业宏观经济环境分析 (25)
二、宏观经济环境对行业的影响分析 (25)
1、经济复苏对行业的影响 (25)
2、货币政策对行业的影响 (26)
3、区域规划对行业的影响 (26)
第三节行业社会环境分析（S） (27)
一、人工智能产业社会环境 (27)
1、人口环境分析 (27)
2、教育环境分析 (27)
（2）人工智能在教育中的应用 (27)
3、文化环境分析 (28)
4、中国城镇化率 (28)
二、社会环境对行业的影响 (30)
三、人工智能产业发展对社会发展的影响 (30)
第四节行业技术环境分析（T） (31)
一、技术分析 (31)
1、技术水平总体发展情况 (31)
2、人工智能市场新技术研究 (32)
二、技术发展水平 (32)
1、我国人工智能市场技术水平所处阶段 (32)
2、与国外人工智能市场的技术差距 (32)
三、行业主要技术发展趋势 (32)
四、技术环境对行业的影响 (33)
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人工智能市场市场环境及影响分析（PEST）
第一节人工智能市场政治法律环境（P）
一、行业管理体制分析
人工智能行业的行政主管部门是国家发展和改革委员会、工业和信息化部，主要负责研究和制定人工智能行业产业政策及行业发展规划、新建及技改项目的立项审批、指导人工智能行业技术法规和行业标准的拟定，以及对人工智能行业内企业的经济运行状况、技术进步和产业现代化进行宏观管理和指导。
同时，我国人工智能行业还通过自律机构对行业内企业进行自律规范与管理。
二、人工智能市场标准
（一）国内标准化现状
1、全国信息技术标准化技术委员会
全国信息技术标准化技术委员会（SAC/TC 28）对口ISO/IEC JTC 1工作，人工智能方面主要在术语词汇、人机交互、生物特征识别、大数据、云计算等领域开展了标准化工作。
在术语词汇领域，目前发布了《信息技术词汇第28部分：人工智能基本概念与专家系统》《信息技术词汇第29部分：人工智能语音识别与合成》《信息技术词汇第31部分：人工智能机器学习》《信息技术词汇第34部分：人工智能神经网络》四项基础国家标准。
在人机交互领域，全国信标委用户界面分技术委员会成立了语音交互、体感交互、脑机交互等工作组，开展智能语音、体感交互等标准研制。目前发布了《中文语音识别系统通用技术规范》《中文语音合成系统通用技术规范》《自动声纹识别（说话人识别）技术规范》《中文语音识别互联网服务接口规范》《中文语音合成互联网服务接口规范》五项语音交互标准，正在开展《信息技术中文语音识别终端服务接口规范》《信息技术智能语音交互系统》等系列标准、《智能客服
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语义库技术要求》等国家标准的研制。同时，积极将国内研究成果贡献国际，于2017年向ISO/IEC JTC 1/SC 35提交了《信息技术情感计算用户界面框架》国际提案并取得立项。在生物特征识别领域，全国信标委生物特征识别分技术委员会开展了《指纹识别设备通用技术要求》《人脸识别设备通用技术要求》《信息技术生物特征样本质量第4部分：指纹图像数据》《信息技术生物特征样本质量第5部分：人脸图像数据》等指纹、人脸、虹膜等标准研制。在计算机图形图像处理及环境数据领域，全国信标委计算机图形图像处理及环境数据分技术委员会开展了《信息技术增强现实第1部分：术语》等图形图像基础标准研制。
另外，全国信标委大数据标准工作组、云计算标准工作组、物联网标准工作组、国家传感器网络标准工作组也在开展相关领域基础标准的研制，为人工智能相关技术及应用提供支撑。
2、全国自动化系统与集成标准化技术委员会
全国自动化系统与集成标准化技术委员会（SAC/TC 159）下设SC 2机器人装备分技术委员会工作范围主要涉及工业机器人整机、系统接口、零部件、控制器等领域，制定了《工业机器人末端执行器自动更换系统词汇和特征表示》《工业机器人特性表示》《工业机器人抓握型夹持器物体搬运词汇和特性表示》《工业机器人坐标系和运动命名原则》《机器人与机器人装备词汇》等标准。
3、全国音频、视频和多媒体标准化技术委员会
全国音频、视频和多媒体标准化技术委员会（SAC/TC 242）主要围绕音视频、智慧家庭医疗健康产品开展相关标准化研究。目前正在开展《虚拟现实音频主观评价方法》《智慧家庭健康管理腕式可穿戴设备技术要求》《智慧家庭健康养老产品分类及描述》《智慧家庭健康养老服务平台参考模型》《智慧家庭老人手环（手表）技术规范》等标准研制。
4、全国信息安全标准化技术委员会
全国信息安全标准化技术委员会（SAC/TC 260）在生物特征识别、智慧城市、智能制造等领域开展了相关安全标准化研究工作。在生物特征识别领域，开展了《信息安全技术基于可信环境的生物特征识别身份鉴别协议》《信息安全技术指
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2020年人工智能行业市场问题及趋势分析 2020年
目录 1.人工智能行业存在的问题 (5) 1.1适应人工智能特征的政策、标准体系尚不健全 (5) 1.2基础技术积累不足 (5) 1.3资本布局多样性不足 (6) 1.4技术创新的商业应用模式不明朗 (6) 1.5人工智能发展陷入了拿来主义怪圈 (7) 2.人工智能行业概况及现状 (9) 2.1人工智能历史沿革 (9) 2.2扶持政策持续加码出台细分方向有“钱景” (9) 2.3人工智能市场规模将超700亿 (9) 2.4人工智能加速发展 (10) 2.5人工智能应用分类 (12) 2.6交通行业应用现状 (12) 2.7安防行业应用现状 (13) 2.8医疗行业应用现状 (13) 2.9教育行业应用现状 (14) 2.10物流行业应用现状 (14) 3.人工智能行业发展趋势分析 (16) 3.1发展人工智能，芯片先行 (16) 3.2人工智能上升为国家战略 (16) 3.3人工智能芯片“云+端” 高速发展 (18)
4.人工智能行业市场竞争格局 (19) 4.1中科曙光：高性能计算+芯片共造人工智能 (19) 4.2四维图新：地图领军企业切入无人驾驶 (19) 4.3科大讯飞：人工智能领军企业 (20) 4.4华宇软件：人工智能助力司法信息化领导者更进一步 (21) 4.5海康威视：安防领域人工智能龙头 (21) 4.6东华软件：人工智能+行业应用大有可为 (22) 5.人工智能行业政策及环境分析 (22) 5.1国家加强政策支持力度 (22) 5.2地方政府扶持政策不断落地 (24) 6.人工智能行业发展前景 (26) 6.1万物互联的背景下，AI 芯片的应用拥有广阔的想象空间 26 6.2智能硬件抢占C 端入口，数据端入口打通，为算法奠定基 础26 6.3机器人按照应用领域的不同分为工业机器人、服务机器人、 特种机器人 (27) 6.4多层次特征提取提升计算机视觉识别效果 (28) 6.5语音逐渐成为人机交互的新范式，产品及商业模式成为盈 利的关键 (29) 6.6技术进步与市场需求推动语音识别快速发展 (29) 6.7语音识别效果不断提升，国内语音识别与合成研究领先国
按照职能将公司划分为组织、人力、营销、财务、供应链、生产、研发等模块； 以提高企业生产效率， 实现企业长久发展为出发点与落脚点，找出制约企业发展的因素和根本原因。 通过透视得出公司目前存在的的7个问题： 1. 产品问题； 2. 企业文化问题； 3. 市场营销问题； 4. 组织结构问题； 5. 供应链问题； 6．财务问题； 7. 人力资源管理问题； 8 . 研发创新问题。 然后过对各个问题进行分析，寻求解决方法。 公司目前最重要的问题就是产品营销体系不合理，生产控制性不足。具体来讲，主要有3个方面：短期上，是企业领导力、执行力不足造成； 产品营销体系不合理 是制约企业发展的重要因素； 企业文化的落后是阻碍企业转型的重要障碍。 针对公司目前存在的一系列问题，我们找准切入点，近期以产品线改革为核心，实现企业利润提升，长期上推进企业各项改革，培养自己的企业文化和品牌，创立自己的研发体系和核心产品。
一、宏观环境PEST分析 （一）政治法律环境 1、国际方面，欧盟出台新木材法约束中国木制家具出口 欧盟出台新木材法约束我国的木制家具出口争议许久的欧盟木材及木制品规例和新环保设计指令议案两项法规，2011年4月正式在欧洲议会的立法提案中获得多票通过，意味着欧盟打击非法木材和扩大EUP指令适用范围取得突破性进展。 新木材法要求木材生产加工销售链条上的所有厂商，须向欧盟提交木材来源地、国家及森林、木材体积和重量、原木供应商的名称地址等证明木材来源合法性基本资料，非法木材及木制品将受严厉处罚，该项制裁措施将影响用于办公室、厨房、睡房、客饭厅的木制家具，木器(包括若干类木制饰板)，各类木板，木制画框、照相框及镜框，各类木制包装。 对于欧盟新木材法，企业在木制品原辅材料的选择上应保证来源合法，实行负责任采购，还要积极地向经过森林管理委员会(FSC)认证的可持续木材靠拢，确保向欧盟输出木材和木制品的合法性证明等基本资料的齐全，杜绝参与非法木材和非法木制品交易。对于新环保设计指令，相关企业应改进能源相关产品的环境绩效和生产链，提升用材的环保标准，优化整个生产流程，在非能耗产品方面的能源效率和节约资源成本方面尤其需要着力更多。政府有关部门应积极与欧盟方面进行对话和双边合作，力助上述产品出口顺畅。 2、国内方面，各种政策法律已经逐步完善 2013年9月1日，我国首部《家居行业经营服务规范》（以下简称《规范》）正式施行，《规范》通过对家居行业的术语和定义、通用要求、家居销售、家居装饰服务等方面内容的规定，对行业内存在的问题进行系统化规范以保护广大消费者的利益，促进行业健康有序发展，《规范》适用于家居生产型、销售型、服务型的经营服务和相关管理活动。 《规范》的施行将对整个家居行业起到重要规范作用，对于目前消费者普遍反映的装修加价等具体问题也有了相关的强制性规定，有助于打破现有行业“潜规则”，保障消费者权益。 但在家居建材装修市场采访时发现，大多数消费者对此项新规的出台并不知
2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。
2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，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。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。
2019年版人工智能行业市场调研分析报告（部分内容） China's Industrial Market Research and Prospect Forecast Analysis Report(2019-2025) （专业、精准、高效，助力企业决策）
2015-2017年机器人产业发展综况 一、全球机器人行业规模分析 当前，全球机器人市场规模持续扩大，工业、特种机器人市场增速稳定，服务机器人增速突出。技术创新围绕仿生结构、人工智能和人机协作不断深入，产品在教育陪护、医疗康复、危险环境等领域的应用持续拓展，企业前瞻布局和投资并购异常活跃，全球机器人产业正迎来新一轮增长。 全球市场规模 根据调研的数据，2017年，全球机器人市场规模达到232亿美元，2012-2017年的平均增长率接近17%。其中，工业机器人147亿美元，服务机器人29亿美元，特种机器人56亿美元。 图1：2017年全球机器人规模占比 （一）工业机器人：销量稳步增长，亚洲市场依然最具潜力 目前，工业机器人在汽车、金属制品、电子、橡胶及塑料等行业已经得到了广泛的应用。随着性能的不断提升，以及各种应用场景的不断明晰，2012年以来，工业机器人的市场正以年均15.2%的速度快速增长。据IFR统计显示，2016年全球工业机器人销售额首次突破132亿美元，其中亚洲销售额76亿美元，欧洲销售额26.4亿美元，北美地区销售额达到17.9亿美元。中国、韩国、日本、美国和德国等主要国家销售额总计占到了全球销量的3/4，这些国家对工业自动化改造的需求激
活了工业机器人市场，也使全球工业机器人使用密度大幅提升，目前在全球制造业领域，工业机器人使用密度已经超过了70台/万人。2017年，工业机器人将进一步普及，销售额有望突破147亿美元，其中亚洲仍将是最大的销售市场。 图2：2012-2020年全球工业机器人销售额及增长率 （二）服务机器人：人工智能兴起，行业迎来高速发展新机遇 随着信息技术快速发展和互联网快速普及，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能迎来第三次高速发展。与此同时，依托人工智能技术，智能公共服务机器人应用场景和服务模式正不断拓展，带动服务机器人市场规模高速增长。2017年，全球服务机器人市场达29亿美元。2020年将快速增长至69亿美元，2016-2020年的平均增速高达27.9%。2017年，全球医疗服务机器人、家用服务机器人和专用服务机器人市场规模分别为16.2亿美元、7.8亿美元和5亿美元，其中医疗服务机器人市场规模占比最高达55.9%，高于家用服务机器人29个百分点，其中智能服务机器人的比例快速提升。
人工智能芯片项目可行性报告 规划设计/投资分析/产业运营
摘要 2018年全球正处于“后摩尔定律时代”，万物互联和万物智能得以实现，伴随着大数据的发展、计算能力的提升，全球人工智能近年迎来了新 一轮的爆发。2018年几乎每个月，全球主流科技公司推出的定制人工智能 芯片项目数量都会较上个月有所增加。与全球主流科技公司相比，我国人 工智能芯片厂商也相继发布新版、升级版AI芯片，并且新版本芯片都取得 了突破性发展。从全球人工智能芯片竞争格局来看，云端训练芯片方面英 伟达一家独大，推断芯片百花齐放。其中全球安防人工智能芯片市场竞争 格局稳定，现有厂商凭借与下游客户长期的合作，有望继续受益于安防智 能化的升级，属于新进入者的市场空间有限。 该人工智能芯片项目计划总投资21775.70万元，其中：固定资产 投资15290.38万元，占项目总投资的70.22%；流动资金6485.32万元，占项目总投资的29.78%。 本期项目达产年营业收入45161.00万元，总成本费用35900.08 万元，税金及附加382.55万元，利润总额9260.92万元，利税总额10920.84万元，税后净利润6945.69万元，达产年纳税总额3975.15 万元；达产年投资利润率42.53%，投资利税率50.15%，投资回报率31.90%，全部投资回收期4.64年，提供就业职位841个。
人工智能芯片项目可行性报告目录 第一章概况 一、项目名称及建设性质 二、项目承办单位 三、战略合作单位 四、项目提出的理由 五、项目选址及用地综述 六、土建工程建设指标 七、设备购置 八、产品规划方案 九、原材料供应 十、项目能耗分析 十一、环境保护 十二、项目建设符合性 十三、项目进度规划 十四、投资估算及经济效益分析 十五、报告说明 十六、项目评价 十七、主要经济指标
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。
按照职能将公司划分为组织、人力、营销、财务、供 应链、生产、研发等模块； 以提高企业生产效率，实现企业长久发展为出发点与落脚点，找出制约企业发展的因素和根本原因。 公司目前最重要的问题就是产品营销体系不合理，生产控制性不足。具体来讲，主要有3个方面： 短期上，是企业领导 力、执行力不足造成； 产品营销体系不合理是制约企业发展的重要因素； 企业文化的落后是阻碍企业转型的重要障碍。发 现 问 题 分 析 问 题 通过透视得出公司目前 存在的的7个问题： 1. 产品问题； 2. 企业文化问题； 3. 市场营销问题； 4. 组织结构问题； 5. 供应链问题； 6. 财务问题； 7. 人力资源管理问题; 8 .研发创新问题。 然后过对各个问题进行分 析，寻求解决方法。 关 键 问 题 解 决 问 题 针对公司目前存在的一系 列问题，我们找准切入点，近期 以产品线改革为核心，实现企业 利润提升，长期上推进企业各项 改革，培养自己的企业文化和品 牌，创立自己的研发体系和核心 产品。
一、宏观环境PEST分析 （一）政治法律环境 1、国际方面，欧盟出台新木材法约束中国木制家具出口 欧盟出台新木材法约束我国的木制家具出口争议许久的欧盟木材及木制品规例和新环保设计指令议案两项法规，2011年4月正式在欧洲议会的立法提案中获得多票通过，意味着欧盟打击非法木材和扩大EUP指令适用范围取得突破性进展。 新木材法要求木材生产加工销售链条上的所有厂商，须向欧盟提交木材来源地、国家及森林、木材体积和重量、原木供应商的名称地址等证明木材来源合法性基本资料，非法木材及木制品将受严厉处罚，该项制裁措施将影响用于办公室、厨房、睡房、客饭厅的木制家具，木器（包括若干类木制饰板），各类木板，木制画框、照相框及镜框，各类木制包装。 对于欧盟新木材法，企业在木制品原辅材料的选择上应保证来源合法，实行负责任采购，还要积极地向经过森林管理委员会（FSC）认证的可持续木材靠拢，确保向欧盟输出木材和木制品的合法性证明等基本资料的齐全，杜绝参与非法木 材和非法木制品交易。对于新环保设计指令，相关企业应改进能源相关产品的环境绩效和生产链，提升用材的环保标准，优化整个生产流程，在非能耗产品方面的能源效率和节约资源成本方面尤其需要着力更多。政府有关部门应积极与欧盟方面进行对话和双边合作，力助上述产品出口顺畅。 2、国内方面，各种政策法律已经逐步完善 2013 年9月1日，我国首部《家居行业经营服务规范》（以下简称《规范》）正式施行，《规范》通过对家居行业的术语和定义、通用要求、家居销售、家居装饰服务等方面内容的规定，对行业内存在的问题进行系统化规范以保护广大消费者的利益，促进行业健康有序发展，《规范》适用于家居生产型、销售型、服务型的经营服务和相关管理活动。 《规范》的施行将对整个家居行业起到重要规范作用，对于目前消费者普遍反映的装修加价等具体问题也有了相关的强制性规定，有助于打破现有行业“潜规则”，保障消费者权益。 但在家居建材装修市场采访时发现，大多数消费者对此项新规的出台并不知 情，同时有消费者表示，即使规定已经出台，但是在市场的贯彻执行中肯定需要经历一段时期，行业内部的洗牌不可避免。 业内人士指出，此次《规范》出台将对行业健康发展起到重要推动作用，可以为行业标准
人工智能市场调研分析报告
目录 第一节人工智能与深度学习 (3) 一、人工智能：让机器像人一样思考 (3) 二、机器学习：使人工智能真实发生 (4) 三、人工神经网络：赋予机器学习以深度 (4) 四、深度学习：剔除神经网络之误差 (5) 第二节深度学习的实现 (5) 一、突破局限的学习算法 (6) 二、骤然爆发的数据洪流 (6) 三、难以满足的硬件需求 (7) 第三节现有市场——通用芯片GPU (8) 一、GPU是什么？ (8) 二、GPU和CPU的设计区别 (8) 三、GPU和CPU的性能差异 (9) 四、GPU行业的佼佼者：Nvidia (10) 五、Nvidia的市场定位：人工智能计算公司 (11) 六、Nvidia的核心产品：Pascal家族 (12) 七、Nvidia的应用布局：自动驾驶 (13) 八、Nvidia的产业优势：完善的生态系统 (14) 第四节未来市场：半定制芯片FPGA (14) 一、FPGA是什么？ (14) 二、FPGA和GPU的性能差异 (15) 三、FPGA市场前景 (16) 四、FPGA现有市场 (17) 五、FPGA行业的开拓者：Intel (17) 六、Intel的产品布局 (17) 七、Intel的痛点：生态不完善 (18) 八、Intel的优势 (19) 第五节投资前景 (20)
第一节人工智能与深度学习 2016年，AlphaGo与李世石九段的围棋对决无疑掀起了全世界对人工智能领域的新一轮关注。在与李世石对战的5个月之前，AlphaGo因击败欧洲围棋冠军樊麾二段，围棋等级分上升至3168分，而当时排名世界第二的李世石是3532分。按照这个等级分数对弈，AlphaGo每盘的胜算只有约11%，而结果是3个月之后它在与李世石对战中以4比1大胜。AlphaGo的学习能力之快，让人惶恐。 一、人工智能：让机器像人一样思考 自AlphaGo之后，“人工智能”成为2016年的热词，但早在1956年，几个计算机科学家就在达特茅斯会议上首次提出了此概念。他们梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器，也就是我们今日所说的“强人工智能”。这个无所不能的机器，它有着我们所有的感知、所有的理性，甚至可以像我们一样思考。 人们在电影里也总是看到这样的机器：友好的，像星球大战中的C-3PO；邪恶的，如终结者。强人工智能目前还只存在于电影和科幻小说中，原因不难理解，我们还没法实现它们，至少目前还不行。 我们目前能实现的，一般被称为“弱人工智能”。弱人工智能是能够与人一样，甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如，Pinterest上的图像分类，或者Facebook的
人工智能芯片技术趋势研究分析报告 2010 年以来，由于大数据产业的发展，数据量呈现爆炸性增长态势，而传统的计算架构又无法支撑深度学习的大规模并行计算需求，于是研究界对AI 芯片进行了新一轮的技术研发与应用研究。AI 芯片是人工智能时代的技术核心之一，决定了平台的基础架构和发展生态。 AI芯片基本知识及现状从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI 芯片。但是通常意义上的AI 芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片，现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。人工智能与深度学习的关系如图所示。 人工智能与深度学习深度学习算法，通常是基于接收到的连续数值，通过学习处理，并输出连续数值的过程，实质上并不能完全模仿生物大脑的运作机制。基于这一现实，研究界还提出了SNN（Spiking Neural Network，脉冲神经网络）模型。作为第三代神经网络模型，SNN 更贴近生物神经网络——除了神经元和突触模型更贴近生物神经元与突触之外，SNN 还将时域信息引入了计算模型。目前基于SNN 的AI 芯片主要以IBM 的TrueNorth、Intel 的Loihi 以及国内的清华大学天机芯为代表。 1、AI 芯片发展历程从图灵的论文《计算机器与智能》和图灵测试，到最初级的神经元模拟单元——感知机，再到现在多达上百层的深度神经网络，人类对人工智能的探索从来就没有停止过。上世纪八十年代，多层神经网络和反向传播算法的出现给人工智能行业点燃了新的火花。 反向传播的主要创新在于能将信息输出和目标输出之间的误差通过多层网络往前一级迭代反馈，将最终的输出收敛到某一个目标范围之内。1989 年贝尔实验室成功利用反向传播算法，在多层神经网络开发了一个手写邮编识别器。
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。
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。
一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 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（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。
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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)
企业外部环境分析:?一，宏观环境分析(ＰＥST分析): 1、政治和法律因素（政府行为、法律法规、政局稳定情况、路线方针政策、国际政治法律因素、各政治利益集团） ２、经济因素(社会经济结构、经济发展水平、经济体制和经济政策、其他一般经济条件） 3、社会和文化因素（人口因素、社会流动性、各阶层对企业的期望、消费者心理、文化传统、价值观）?４、技术因素(技术水平、技术力量、新技术的发展）二,产业环境分析： 1、产品生命周期?导入期:用户少，竞争对手少,规模小，经营风险高。?成长期:标志是产品销量节节攀升;经营风险有所下降,但仍然维持在较高水平;战略目标是争取最大市场份额，并坚持到成熟期的到来。 成熟期:标志是竞争者之间出现挑衅性的价格竞争；经营风险进一步降低，达到中等水平；战略目标首先是防御，获取最后的现金流。?2、产业五种竞争力(五力模型)?在每一个产业中都存在五种基本竞争力量,即潜在进入者、替代品、购买者、供应者与现有竞争者间的抗衡。 潜在进入者的进入威胁: 进入者会瓜分原有的市场份额，减少了市场集中，从而激发现有企业竞争，减少价格—成本差。 替代品的替代威胁： 直接产品替代和间接产品替代。替代品之间价值高的产品获得竞争优势。?购买者、供应者讨价还价的能力: 买卖双方都力求在交易中使自己获得更多的价值增值。?产业内现有企业的竞争：?通常以价格竞争、广告战、产品引进以及增加对消费者的服务等方式表现。 3、成功关键因素分析（KＳF) 指公司在特定市场获得盈利必须拥有的技能和资产。?三，竞争环境分析 包括从个别企业视角去观察分析竞争对手的实力和从产业竞争结构视角观察分析企业所面对的竞争格局。 1、竞争对手分析(竞争对手的未来目标、假设、现行战略和潜在能力）从四方面分析是什么驱使着竞争对手，竞争对手在做什么和能做什么以及竞争对手的强项和弱项。 2、产业内的战略群组?一个战略群组是指某一个产业中在某一战略方面采用相同或相似战略,或具有相同战略特征的各公司组成的。了解战略群组特征并进行战略群组分析。 四，市场需求分析?1、市场需求的决定因素（市场需求＝人口*购买力*购买欲望)人口和购买力是难以控制的因素，购买欲望是可以把握因素，也是市场营销策略的着眼点。 2、消费者分析?从三个战略问题展开，即消费细分、消费动机以及消费者未满足的需求。 内部环境分析 一,企业资源与能力分析 企业资源分析: １、企业资源的主要类型：?有形资源(可见的,能用货币直接计量的资源,主要包括物质资源和财务资源)。 无形资源(指企业长期积累的、没有实物形态的，甚至无法用货币精确度量的资
人工智能芯片项目可行性报告 xxx有限公司
摘要 近年来，各类势力均在发力AI芯片，参与者包括传统芯片设计、 IT厂商、技术公司、互联网以及初创企业等，产品覆盖了CPU、GPU、FPGA、ASIC等。在市场调研机构CompassIntelligence2018年发布的AIChipsetIndexTOP24榜单中，前十依然是欧美韩日企业，国内芯片企业如华为海思、联发科、Imagination(2017年被中国资本收购)、寒武纪、地平线机器人等企业进入该榜单，其中华为海思排12位，寒武纪 排23位，地平线机器人排24位。 按厂商来看，Intel作为全球第二大半导体企业，在数据处理类芯 片市场中拥有三成左右的份额。而与数据处理相关的DRAM/NAND存储 芯片厂商合计市场份额达37%，三星、SK海力士、镁光均进入竞争。Nvidia/AMD/Xilinx虽绝对收入占比仍然较低，但将受益于“CPU+xPU”异构计算方式的普及，享受市场需求高速增长带来的红利。 城市AI技术的创新在一定程度上也代表着这个城市的AI芯片的 发展水平以及发展潜力。城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体，也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。过去几年，全球 各地的主要城市都在AI技术的发展中发挥了差异化作用，构建了各自
的生态体系，并在赋能产业应用、助力区域经济发展方面实现初步效果，掀起了人类对新一轮产业革命的思考、认知和行动。 随着AI应用纷纷落地于城市层面，城市逐渐成为AI创新融合应 用的主战场。虽然全球各地AI技术的关键成功要素各有差异，但总体 而言都构建了有利于技术与城市融合的生态发展体系。通过对超过50 个AI技术细分应用行业、100多个AI技术相关的大学及研究机构、 200多家头部企业、500多个投资机构、7000家AI企业、10万名AI 领域核心人才的持续跟踪观察，总结了以城市为主体的AI技术及产业 生态体系的特点、框架及发展路径。 计算芯片(如CPU、GPU、FPGA、ASIC)在数据处理类芯片中占比最高，其中GPU拥有27%左右的份额，CPU和ASIC市占率不相上下，分 别为17%/15%。FPGA灵活度强但普及度低，在开发早期和小规模应用 时优势比较明显。 该人工智能芯片项目计划总投资20648.88万元，其中：固定资产 投资14195.56万元，占项目总投资的68.75%；流动资金6453.32万元，占项目总投资的31.25%。 达产年营业收入46583.00万元，总成本费用35848.43万元，税 金及附加383.86万元，利润总额10734.57万元，利税总额12599.06
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
2019-2023年中国人工智能行业预测分析 2019-2023年中国人工智能行业影响因素分析 一、有利因素 （一）政策支持 2017年3月5日，国务院总理李克强发表2017年政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”首次被写入了全国政府工作报告，这意味着人工智能已上升为国家战略。 2017年7月20日，国务院出台《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。《规划》提出坚持科技引领、系统布局、市场主导、开源开放的基本原则和三步走的战略目标，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。 2017年12月13日，工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，明确了人工智能2018-2020年在推动战略性新兴产业总体突破、推进供给侧结构性改革、振兴实体经济、建设制造强国和网络强国方面的重大作用和具体目标。 2018年1月，《人工智能标准化白皮书（2018版）》发布，《白皮书》从支撑人工智能产业整体发展的角度出发，研究制定了能够适应和引导人工智能产业发展的标准体系，进而提出近期急需研制的基础和关键标准项目。 2018年3月5日，国务院总理李克强在十三届全国人大一次会议作政府工作报告时表示，要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+”，这是继2017年之后，“人工智能”再次被写入政府工作报告。 （二）科技新基建将带动人工智能基础设施建设 “科技新基建”即信息产业领域的新型基础设施建设，被列入18年底中央经济会议报告中基础设施建设部分，成为扩大内需，发挥投资关键作用的重要内容。 基础设施建设通常是国家发挥投资杠杆作用，拉动内需的主要方式，而2019年是历史上头一次，以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施建设，也就是我们总结的“科技新基建”首次被定性为基建的重要内容，排列顺序甚至在城际交通、物流、市政基础设施等传统基建类项目之前，充分表明我国未来基建投资的侧重点将更加向科技产业领域倾斜，财政资金配套将更加到位。科技新基建将带动5G、人工智能、工业互联网、物联网等信息基础设施建设。 （三）人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用 近年来，技术革新已经逐渐替代人口红利成为中国互联网经济发展的最主要推动力之一。人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用。全球主要互联网企业均在向人工智能方向转型，并大幅增加相关科研、技术和产业应用布局方面的投入。展望未来几年，人工智能将会为互联网行业带来两个重要趋势： 第一，人机交互界面转向语音化。继键盘鼠标、触摸屏之后，语音交互正在成为新的人机交互方式。对于互联网企业来说，掌握了新的接口才更容易掌握新的流量入口，更容易通过此入口向用户推广服务。智能音箱的兴起就与这一发展趋势密切相关。全球主要互联网、硬件及家电企业将继续通过技术升级、应用拓展和市场推广等多重手段努力争夺这个新流量入口的市场份额。 第二，人工智能拓展互联网服务场景。人工智能在后台全面支持互联网业务的发展；我们看到互联网的各个场景都开始受益于人工智能。预计未来几年里，在传统互联网应用场景（例如搜索、新闻和电商等服务）中，人工智能技术将更多地被运用，并有效地提高服务效率和
贵州茅台外部环境分析 P E S T G -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
外部环境分析： 政治因素（P）： 1.政治形势：我国和平发展，政治稳定，广泛良好的外交关系有利 于国际市场的开拓。 2.中央政府产业政策的影响： 1）.“十二五”规划提出了一系列有利于酿酒业发展的政策。 “十二五”规划提出，将在白酒、葡萄酒、黄酒、等各个酿酒板块中培育出一批龙头企业，争取最终进入世界500 强；打造一批具有国际影响力的民族品牌，成功从国内市场迈向海外市场；通过提高及完善产业标准，强化食品的安全保证体系，加大科技创新，最终提升中国酒的品牌价值。名优企业将受到进一步保护：国家经济的发展、扩大内需的政策的强力推进、消费结构和产业结构的不断优化所带来的消费升级将会给白酒行业提供更广阔的市场空间，有利于白酒行业实行品牌化经营。 2）.西部大开发进入新阶段，有利于酿酒业发展。贵州省委省政府提出了大力实施工业强省和城镇化带动战略，《贵州省工作报告》中提出要加快以茅台酒为龙头的优质白酒基地建设，为国酒茅台发展创造了稳定的外部环境。 3.地方政策的的影响：贵州省积极促进酿酒业发展。地方政府在对国酒茅台的发展上，贵州省政府更多的是采取积极的措施来促进其发展。例如，贵州省委省政府支持茅台酒厂加快发展专题会议强
调：解放思想优化、理念拓展思路形成共识全力打造“世界蒸馏酒第一品牌”、“中国国酒之心” 和“中国国酒文化之都” 。 4.法律的影响： 1）.法律法规的完善与发展。法律法规作为国家机器的重要组成部分，在保障正常的经营活动平稳有序的发展的同时，也对一些不符合法律规定、干扰正常的经营秩序以及对消费者的合法权利造成损害的市场行为进行约束和打击。例如，我国颁布的《反不正当竞争法》有利于更好的维护国酒茅台在市场竞争中的有利地位。 2）.对酒驾从严处罚规定的影响。酒驾问题日趋严重，政府为了减少酒驾情况，在交通法规上严惩酒驾，引起白酒的消费与销量下降。 经济因素（E） 1.GDP的发展：GDP持续十年高速稳定发展，白酒行业保持较快发 展。GDP情况中国改革开放以来经我国经济在过去的十年中获得了持续稳定、高速的发展，对我国“十二五”的经济增长潜力和实际经济增长率预测的出，“十二五”期间我国实际经济增长率在7%左右。目前，金融危机的影响日益减少，国家出台一系列刺激经济的措施，扶助各行业发展。日渐复苏的经济加速了白酒行业的发展，尽管遭遇了金融危机、消费税从严征税和原材料涨价等因素，白酒行业仍然保持了较快发展，成为了支撑酿酒行业快速发展的中坚力量。 2.税收的影响：税收政策变严厉，对高端酒产生了巨大影响。国家