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。
波特钻石理论模型 波特钻石理论模型（Michael Porter diamond Model） 钻石模型又称钻石理论、菱形理论及国家竞争优势理论。 波特钻石理论模型简介 “钻石模型”是由美国哈佛商学院著名的战略管理学家迈克尔·波特提出的。波特的钻石模型用于分析一个国家某种产业为什么会在国际上有较强的竞争力。波特认为，决定一个国家的某种产业竞争力的有四个因素： ?生产要素――包括人力资源、天然资源、知识资源、资本 资源、基础设施。 ?需求条件――主要是本国市场的需求。 ?相关产业和支持产业的表现――这些产业和相关上游产业 是否有国际竞争力。 ?企业的战略、结构、竞争对手的表现。 波特认为，这四个要素具有双向作用，形成钻石体系（如下图）。 在四大要素之外还存在两大变数：政府与机会。机会是无法控制的，政府政策的影响是不可漠视的。
关于生产要素 波特将生产要素划分为初级生产要素和高级生产要素，初级生产要素是指天然资源、气候、地理位置、非技术工人、资金等，高级生产要素则是指现代通讯、信息、交通等基础设施，受过高等教育的人力、研究机构等。波特认为，初级生产要素重要性越来越低，因为对它的需求在减少，而跨国公司可以通过全球的市场网络来取得（当然初级生产因素对农业和以天然产品为主的产业还是非常重要的）。高级生产要素对获得竞争优势具有不容置疑的重要性。高级生产要素需要先在人力和资本上大量和持续地投资，而作为培养高级生产要素的研究所和教育计划，本身就需要高级的人才。高等级生产要素很难从外部获得，必须自己来投资创造。 从另一个角度，生产要素被分为一般生产要素和专业生产要素。高级专业人才、专业研究机构、专用的软、硬件设施等被归入专业生产要素。越是精致的产业越需要专业生产要素，而拥有专业生产要素的企业也会产生更加精致的竞争优势。 一个国家如果想通过生产要素建立起产业强大而又持久的优势，就必须发展高级生产要素和专业生产要素，这两类生产要素的可获得性与精致程度也决定了竞争优势的质量。如果国家把竞争优势建立在初级与一般生产要素的基础上，它通常是不稳定的。 波特同时指出：在实际竞争中，丰富的资源或廉价的成本因素往往造成没有效率的资源配置，另一方面，人工短缺、资源不足、地理气候条件恶劣等不利因素，反而会形成一股刺激产业创新的压力，促进企业竞争优势的持久升级。一个国家的竞争优势其实可以从不利的生产要素中形成。 根据推测，资源丰富和劳动力便宜的国家应该发展劳动力密集的产业，但是这类产业对大幅度提高国民收入不会有大的突破，同时仅仅依赖初级生产要素是无法获得全球竞争力的。 国内需求市场 国内需求市场是产业发展的动力。国内市场与国际市场的不同之处在与企业可以及时发现国内市场的客户需求，这是国外竞争对手所不及的，因此波特认为全球性的竞争并没有减少国内市场的重要性。 波特指出，本地客户的本质非常重要，特别是内行而挑剔的客户。假如本地客户对产品、服务的要求或挑剔程度在国际间数一数二，就会激发出该国企业的竞争优势，这个道理很简单，如果能满足最难缠的顾客，其它的客户要求就不在话下。如日本消费者在汽车消费上的挑剔是全球出名的，欧洲严格的环保要求也使许多欧洲公司的汽车环保性能、节能性能全球一流。美国人大大咧咧的消费作风惯坏了汽车工业，致使美国汽车工业在石油危机的打击面前久久缓不过神来。 另一个重要方面是预期性需求。如果本地的顾客需求领先于其他国家，这也可以成为本地企业的一种优势，因为先进的产品需要前卫的需求来支持。德国高速公路没有限速，当地汽车工业就非常卖力地满足驾驶人对高速的狂热追求，而超过200公里乃至300公里的时速在其他国家
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。
波特钻石模型 一、模型研究对象 分析国家和地区“竞争力”的宏观分析工具。 二、主要观点 波特的基本观点就是一个国家在某个行业取得国际成功的可能性程度是该国资源与才能要素、需求条件、关联和辅助性行业以及战略、结构和竞争企业四个方面综合作用的结果。他不仅认为“菱形”中四个组成部分应当同时存在，方可有效地影响和促进竞争力的发展，而且还极力强调政府对四个组成部分中的任何一个方面都可以产生积极或消极的影响。政府行业补贴、资金市场政策、教育政策等影响到该国资源与才能要素。通过制订国内产品标准以及规范和影响购买者需求的法规，政府可以培育和塑造国内需求及其性质。通过政策和法令，政府可以影响某个行业的关联和辅助性行业。通过资金市场法规、税收政策和反托拉斯法等手段，可以影响行业企业之间的竞争。 三、模型介绍 （一）组成要素 “钻石模型”是由四个要素组成的。分别是生产要素、需求条件、相关与支持性产业、企业战略及其结构以及同业竞争。这四个要素是构成“钻石模型”的基本要素。此外，波特还在钻石体系内加入了机会和政府两个变量。 （二）模型分析 1.生产要素 包括人力资源、天然资源、知识资源、资本资源、基础设施。 虽然国家资源要素是Heckscher—Ohlin理论的中心，迈克尔·波特从生产要素特征的角度给予了详尽和新颖的分析。他把各种要素按等级划分成基本要素（或初级要素）和高级要素两大类，前者包括自然资源、气候、地理位置、人口统计特征，后者包括通讯基础设施、复杂和熟练劳动力、科研设施以及专门技术知识。 波特认为，高级要素对竞争优势具有更重要的作用。更重要的是与自然赋予波特钻石理论模型的基本要素不同，高级要素是个人、企业以及政府投资的结果。因此，政府在基础教育和高等教育的投资—通过提高人口的普通技能和知识水平，通过刺激和鼓励在高等教育与
(此文档为word格式，可任意修改编辑！）
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)
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
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
运用波特钻石模型分析产业集群竞争力 以海门叠石桥家纺产业集群为例 一、海门家纺产业集群的背景海门市家纺产业主要分布在三星、德胜、天补、三和、海门等乡镇，依托叠石桥国际家纺城形成。地处海门、通州两市交界处的叠石桥，当地群众素有从事家纺品生产的历史。改革开放以后，叠石桥家纺业发展驶人了快车道，家纺的品种款式由小到多，生产企业由弱到强，经营规模由小到大，生产设备由落后到先进，辐射面由狭到宽，形成了生产规模化、分工社会化、设备智能化、产品系列化和营销国际化的格局。海门市政府先后投人10亿多元，对市场经过六次扩建、改造，目前叠石桥已形成绣品城、家纺城、商贸城、名品广场等四大经营区域，拥有5000多个摊位和2000多个精品门店，营业面积达到30多万平方米，日人流量3万人次，并形成了与之相配套的物流中心、研发中心、信息中心和餐饮娱乐业等。在叠石桥市场的带动下，从事家纺产业的人员覆盖周边三个县市10多个乡镇，人数20多万，生产的产品包括被套、被罩、床单、窗帘、被子、凉席、帐子等，不但畅销全国，还远销30多个国家和地区。2005年，叠石桥家纺市场实现成交额巧0亿元，成为全国同类行业中规模最大、品种最全、交易额最高、市场前景最为看好的市场。 二、海门家纺产业集群竞争力分析 运用波特的“钻石”模型理论对海门家纺产业集群竞争力进行分析。 1.要素条件。波特认为，生产要素可以被归纳为人力资源、天然资源、知识资源、资本资源以及基础设施五类，这些生产要素一般是混合出现的，但每个产业对其依赖程度又随产业性质而定。海门家纺产业集群的生产要素表现在以下方面: (1)资本资源。叠石桥家纺市场强大的吸引力和产业的集聚效应吸引了全球家纺企业来到海门发展。在这片神奇的热土上，汇集了全国最优秀的企业群体和高素质的专业人才，成为中国最大、全球前三的家纺产品集散地。在叠石桥国际家纺城所在的三星镇，建起了2.8平方公里的工业园区。园区建成三年来，已有进区企业194家，总投人35亿元，其中产值超千万元企业有103家，超亿元企业有10家。浙江、上海、广东等地资金以及美、欧、非、亚等大洲20多个国家外资纷纷涌人，争抢发展先机。在该市海门、三和、天补、德胜等紧邻叠石桥家纺市场的乡镇，外资同样纷至沓来，推动海门2005年总体利用外资列苏中、苏北
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
目录： 1 波特钻石理论模型简介 2 关于生产要素 3 国内需求市场 4 相关和支持产业 5 企业战略、结构和同业竞争 6 机会 7 政府 8 运用波特钻石模型分析产业集群竞争力[1] 9 参考文献 10 相关条目 波特钻石理论模型简介 “钻石模型”是由美国哈佛商学院著名的战略管理学家迈克尔·波特提出的。波特的钻石模型用于分析一个国家某种产业为什么会在国际上有较强的竞争力。波特认为，决定一个国家的某种产业竞争力的有四个因素： ·生产要素――包括人力资源、天然资源、知识资源、 资本资源、基础设施。 ·需求条件――主要是本国市场的需求。 ·相关产业和支持产业的表现――这些产业和相关上 游产业是否有国际竞争力。 ·企业的战略、结构、竞争对手的表现。 波特认为，这四个要素具有双向作用，形成钻石体系（如下图）。
四大要素之外还存在两大变数：政府与机会。机会是无法控制的，政府政策的影响是不可漠视的。关于生产要素 波特将生产要素划分为初级生产要素和高级生产要素，初级生产要素是指天然资源、气候、地理位置、非技术工人、资金等，高级生产要素则是指现代通讯、信息、交通等基础设施，受过高等教育的人力、研究机构等。波特认为，初级生产要素重要性越来越低，因为对它的需求在减少，而跨国公司可以通过全球的市场网络来取得（当然初级生产因素对农业和以天然产品为主的产业还是非常重要的）。高级生产要素对获得竞争优势具有不容置疑的重要性。高级生产要素需要先在人力和资本上大量和持续地投资，而作为培养高级生产要素的研究所和教育计划，本身就需要高级的人才。高等级生产要素很难从外部获得，必须自己来投资创造。 从另一个角度，生产要素被分为一般生产要素和专业生产要素。高级专业人才、专业研究机构、专用的软、硬件设施等被归入专业生产要素。越是精致的产业越需要专业生产要素，而拥有专业生产要素的企业也会产生更加精致的竞争优势。 一个国家如果想通过生产要素建立起产业强大而又持久的优势，就必须发展高级生产要素和专业生产要素，这两类生产要素的可获得性与精致程度也决定了竞争优势的质量。如果国家把竞争优势建立在初级与一般生产要素的基础上，它通常是不稳定的。 波特同时指出：在实际竞争中，丰富的资源或廉价的成本因素往往造成没有效率的资源配置，另一方面，人工短缺、资源不足、地理气候条件恶劣等不利因素，反而会形成一股刺激产业创新的压力，促进企业竞争优势的持久升级。一个国家的竞争优势其实可以从不利的生产要素中形成。 根据推测，资源丰富和劳动力便宜的国家应该发展劳动力密集的产业，但是这类产业对大幅度提高国民收入不会有大的突破，同时仅仅依赖初级生产要素是无法获得全球竞争力的。
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。
运用波特钻石模型分析汽车行业 在现实经济运行中，政府行为对产业国际竞争力的作用归根结底是通过影响生产要素、需求状况、相关和支持产业的状况、企业战略、结构和竞争等四个主要因素来实现的；而机会对一国特定产业国际竞争力的影响又具有不确定性。因此，在这里我们“钻石模型”中六个因素对中国汽车产业进行分析。 一、生产要素 迈克尔波特把生产要素分为基本要素和高级要素两类。汽车工业的基本要素主要包括地理位置、非熟练劳动力、资本等。中国有丰裕的劳动力、土地等资源。 （一）人力资源 我国拥有发展汽车产业的人力资源优势，劳动力成本非常低。国家统计局的研究表明。目前我国制造业人工成本接近1200美元，不到发达国家的3％，只相当于国、新加坡等的5％～6％，相当于马来西亚的22.7％，泰国的44.2％，菲律宾的48.3％，巴西的18％和墨西哥的11.3％，印度的95.6％。 （三）土地要素 我国的土地等生产要素价格较低，与发达国家和东南亚国家相比，具有比较成本优势。同时，中国还有广阔的地区尚未开发，因此，我国具有在土地等生产要素方面的可持续的低成本优势。 （二）技术水平 随着科学技术的发展，汽车工业对基本要素的依赖程度逐渐减
轻，高级要素的重要性与日俱增。汽车工业的高级生产要素主要包括：高等教育人力(如汽车产品设计人员、汽车工程师)、汽车研究所、先进的信息基础设施等。高级生产要素是企业开发新产品、设计新工艺流程的必要条件。人才不但属于高级要素，也可以创造出高级要素。企业拥有数量相当的科技人才可以为企业的未来发展，为提高企业竞争力创造良好的机遇。 另外，我国汽车工业经过几十年的发展，拥有大量的熟练技术工人和研发人员。目前，中国已经拥有一大批熟悉汽车制造工艺的科学家、工程师和工程技术人员。但是，与国外汽车先进国家相比，中国在高级生产要素的投入、产出方面仍然存在很大差距，很多人才特别是懂得汽车高科技(如计算机辅助设计技术、信息网络技术)的人才流失海外。汽车工程专业大学生尤其清华大学等名牌院校的毕业生，其首选去向往往是出国和外企，对国有汽车企业少有兴趣。 （三）资本投资 近年来，在我国经济保持高速稳定发展的情况下，人们的消费能力不断提高，而以前难以企及的高档消费品如汽车等，已经开始进入普通百姓的生活，汽车行业也保持着高景气状态，而在外多种因素的推动下，资产注入将为汽车行业的持续飙升提供强大引擎。目前的汽车类上市公司，大多是其所属汽车大集团的边缘资产，上市公司并不能切实代表行业发展水平，大量优质汽车资产存在于集团、上市公司外。汽车类上市公司的利润总额占全行业利润总额的比重不到10%，并且呈逐年下降的态势。汽车行业要继续发展，资产注入已成必然。
波特钻石理论 本书介绍了波特的“钻石”模型——一种理解国家或地区全球竞 争地位的全新方法，现在已经成为国际商业思维中不可或缺的一部 分。波特的“集群”观点或相互联系的企业、供应商、相关产业和特定 地区的组织机构组成的群体，已经成为企业和政府思考经济、评估地 区的竞争优势和制定公共政策的一种新方式。波特的理论已经指导了新西兰和其他地方国家竟争力的重新评估。他的观点和亲身参与研 究形成了一些国家和地区的战略，如荷兰、葡萄牙、等国家以及中国 台湾、美国的麻萨诸塞州地区，上百种集群占略已经在全球遍地了。 “国家竞争优势理论”根据企业凭以竞争的生产率，第一次给 出了理论解释。诸如自然资源和劳动力之类的传统比较优势，波 特解释了它们作为财富的源泉是如何被替代的，以及对于竞争力 泛泛的宏观经济解释是不充分的。国家竞争优势论有四个点，组 成一个四边形，通常被称为波特的“国家竞争优势钻石理论”，具 体如下：1）要素条件：土地（包括自然资源），资本，劳力，劳 力教育水平，国家基础设施质量等。这些要素条件，有些是自然 因素，另一些则是政府可以发挥作用的地方。 2）需求条件：国内市场是否足够大。多数公司首先的目标是着重于满足国内市场 的需要。如果国内市场很小，公司很难开发出新产品。 3）相关及支撑产业。波特聚类自然形成，产业和相关上游产业是否有国 际竞争力。 4）公司战略，结构及对抗表现：国内的竞争环境造 就了公司在国际上的竞争能力。钻石理论描述了企业如何以动态的 形式利用钻石理论要素,如何提高企业的创新意识与全球化竞争意识
来取得国家持续的竞争优势. 文章通过举例二战后美国,英国,德国,日本,韩国,瑞士,瑞典,意大利等国家如何提高国家竞争优势来论证 钻石理论的可行性与重要性. 从文章举例论证可明确知悉:不同国家在面临不 同的竞争环境下,钻石理论是如何解释上述国家取得竞争优 势即1)国家在获取竞争优势发展过程中应起什么样的作用, 2) 企业是如何利 用生产要素的相对优势与相对劣势来创造生产要素, 2) 如何满足国内与国际不同 客户(精致或挑剔的客户需求或温和的客户需 求), 3) 相关与支持产业是如何的纵向与水平集群及集群现象对国 家竞争优势的获取有何作用, 4)企业采取什么竞争战略. 总之, 国家要取得竞 争优势应充分利用优越的生产要素, 更重要是创造新生 产要素,如提高人力资源水平,重视教育与培训. 培养精致与挑剔的 国内与国际需求,提高企业的创新能力, 协助相关和支持产业提升竞 争优势,发展上游产业与下游产业的纵向集群和扩大水平集群,以提高扩散效应. 企业依据本国生产要素与需求条件与产业集群情况采 取不同的竞争战略与策略. 国家在不同的竞争能力优势发展过程中 采取不同的产业政策如在生产要素导向阶梯,国家采取深度介入,在竞争导向阶段,国家因由直接介入转变了间接介入. 国家的主要职能是为企业营造一个竞争的 环境, 促使企业不断创新, 改善, 和改进.以获得持续的国家竞争优势.然而过度的介入或产业政策的失误如补 贴,产业保护政策可能导致国家竞争优势的丢失. 波特将国家的发展阶段分为四个。很显然，我们国家的几乎所有地方都仍然处 于第一个阶段：生产要素导向阶段。我们以前在阐述中 国市场的前景时，总是不免讲起两个理由：丰富的廉洁劳动力和广阔 的潜在市场。按照波特的理论，我不觉黯然神伤起来，劳动力的丰富
波特钻石理论模型 出自MBA智库百科(https://www.doczj.com/doc/f78147394.html,/) 波特钻石理论模型（Michael Porter diamond Model） 钻石模型又称钻石理论、菱形理论及国家竞争优势理论。 目录 1 波特钻石理论模型简介 2 关于生产要素 3 国内需求市场 4 相关和支持产业 5 企业战略、结构和同业竞争 6 机会 7 政府 8 运用波特钻石模型分析产业集群竞争力[1] 9 参考文献 10 相关条目 波特钻石理论模型简介 “钻石模型”是由美国哈佛商学院著名的战略管理学家迈克尔·波特提出的。波特的钻石模型用于分析一个国家某种产业为什么会在国际上有较强的竞争力。波特认为，决定一个国家的某种产业竞争力的有四个因素： 生产要素――包括人力资源、天然资源、知识资源、资本资源、基础设施。 需求条件――主要是本国市场的需求。 相关产业和支持产业的表现――这些产业和相关上游产业是否有国际竞争力。 企业的战略、结构、竞争对手的表现。 波特认为，这四个要素具有双向作用，形成钻石体系（如下图）。
在四大要素之外还存在两大变数：政府与机会。机会是无法控制的，政府政策的影响是不可漠视的。 关于生产要素 波特将生产要素划分为初级生产要素和高级生产要素，初级生产要素是指天然资源、气候、地理位置、非技术工人、资金等，高级生产要素则是指现代通讯、信息、交通等基础设施，受过高等教育的人力、研究机构等。波特认为，初级生产要素重要性越来越低，因为对它的需求在减少，而跨国公司可以通过全球的市场网络来取得（当然初级生产因素对农业和以天然产品为主的产业还是非常重要的）。高级生产要素对获得竞争优势具有不容置疑的重要性。高级生产要素需要先在人力和资本上大量和持续地投资，而作为培养高级生产要素的研究所和教育计划，本身就需要高级的人才。高等级生产要素很难从外部获得，必须自己来投资创造。 从另一个角度，生产要素被分为一般生产要素和专业生产要素。高级专业人才、专业研究机构、专用的软、硬件设施等被归入专业生产要素。越是精致的产业越需要专业生产要素，而拥有专业生产要素的企业也会产生更加精致的竞争优势。 一个国家如果想通过生产要素建立起产业强大而又持久的优势，就必须发展高级生产要素和专业生产要素，这两类生产要素的可获得性与精致程度也决定了竞争优势的质量。如果国家把竞争优势建立在初级与一般生产要素的基础上，它通常是不稳定的。 波特同时指出：在实际竞争中，丰富的资源或廉价的成本因素往往造成没有效率的资源配置，另一方面，人工短缺、资源不足、地理气候条件恶劣等不利因素，反而会形成一股刺激产业创新的压力，促进企业竞争优势的持久升级。一个国家的竞争优势其实可以从不利的生产要素中形成。 根据推测，资源丰富和劳动力便宜的国家应该发展劳动力密集的产业，但是这类产业对大幅度提高国民收入不会有大的突破，同时仅仅依赖初级生产要素是无法获得全球竞争力的。 国内需求市场 国内需求市场是产业发展的动力。国内市场与国际市场的不同之处在与企业可以及时发现国内市场的客户需求，这是国外竞争对手所不及的，因此波特认为全球性的竞争并没有减少国内市场的重要性。 波特指出，本地客户的本质非常重要，特别是内行而挑剔的客户。假如本地客户对产品、服务的要求或挑剔程度在国际间数一数二，就会激发出该国企业的竞争优势，这个道理很简单，如果能满足最难缠的顾客，其它的客户要求就不在话下。如日本消费者在汽车消费上的挑剔是全球出名的，欧洲严格的环保要求也使许多欧洲公司的汽车环保性能、节能性能全球一流。美国人大大咧咧的消费作风惯坏了汽车工业，致使美国汽车工业在石油危机的打击面前久久缓不过神来。 另一个重要方面是预期性需求。如果本地的顾客需求领先于其他国家，这也可以成为本地企业的一种优势，因为先进的产品需要前卫的需求来支持。德国高速公路没有限速，当地
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
迈克尔·波特 1、1980年出版的《竞争战略》（Competitive StrategyTechniques for Analyzing Industries and Competitors），这本书如今已再版63次，它改变了CEO的战略思维五种竞争力：它们分别是行业中现有对手之间的竞争和紧张状态、来自市场中新生力量的威胁、替代的商品或服务、供应商的还价能力以及消费者的还价能力，这就是著名的"五力模型"。 五力包括同行业竞争者，供应商的议价能力，购买者的议价能力，潜在进入者威胁，替代品威胁
1、五力分析模型是迈克尔·波特(Michael Porter)于80年代初提出，对企业战略制定产生全球性的深远影响。用于竞争战略的分析，可以有效的分析客户的竞争环境。 五力分别是：供应商的讨价还价能力、购买者的讨价还价能力、潜在竞争者进入的能力、替代品的替代能力、行业内竞争者现在的竞争能力。 2、供应商议价能力（suppliers bargaining power） 供方主要通过其提高投入要素价格与降低单位价值质量的能力，来影响行业中现有企业的盈利能力与产品竞争力 3、新进入者威胁(potential new entrants) 进入障碍主要包括规模经济、产品差异、资本需要、转换成本、销售渠道开拓、政府行为与政策（如国家综合平衡统一建设的石化企业）、不受规模支配的成本劣势(如商业秘密、产供销关系、学习与经验曲线效应等)、自然资源（如冶金业对矿产的拥有）、地理环境（如造船厂只能建在海滨城市）等方面，这其中有些障碍是很难借助复制或仿造的方式来突破的。预期现有企业对进入者的反应情况，主要是采取报复行动的可能性大小，则取决于有关厂商的财力情况、报复记录、固定资产规模、行业增长速度等。总之，新企业进入一个行业的可能性大小，取决于进入者主观估计进入所能带来的潜在利益、所需花费的代价与所要承担的风险这三者的相对大小情 规模经济形成的进入障碍 ①表现于企业的某项或几项职能上，如在生产、研究与开发、采购、市场营销等职能上的规模经济，都可能是进入的主要障碍。 ②表现为某种或几种经营业务和活动上。如钢铁联合生产中高炉炼铁和炼钢生产中较大的规模经济。 ③表现为联合成本，即企业在生产主导产品的同时并能生产副产品，使主导产品成本降低，这就迫使新加入者也必须能生产副产品，不然就会处于不利地位。如钢铁联合生产中，炼焦可产生可利用的煤气，高炉产生的高炉煤气以及炉渣都可以利用。 ④表现为纵向联合经营如从矿山开采、烧结直至轧制成各种钢纵向一体化钢铁生产。这就迫使加入者必须联合进入（这有时是难以做到的）。若不联合进入，势必在价格上难以承受 4、替代品的威胁( Threat of substitute product) 5、行业竞争者的竞争(The rivalry among competing sellers 波特五力分析模型与一般战略的关系