全球人工智能发展报告(2017)

全球范围内人工智能技术的研究与应用现状一、人工智能技术的发展历程人工智能技术的发展源于20世纪40年代的计算机领域，随着计算机技术的迅速发展，人工智能技术也得到了长足的发展。

1956年，美国举办了首届人工智能学术会议，标志着人工智能技术进入了系统化、纪律化、研究化的阶段。

1965年，DARPA（美国国防部高级研究计划局）成立了人工智能研究计划，加快了人工智能技术的发展。

到20世纪80年代，人工智能技术迎来了第二次高潮，专家系统、神经网络、机器学习等技术开始广泛应用。

二、全球范围内人工智能技术的研究现状目前，全球的人工智能研究与应用情况如下：1. 美国：美国是全球人工智能技术的龙头，其拥有了相当数量的人工智能企业和研究机构，主要聚集在硅谷和波士顿地区。

美国的人工智能技术主要在军事、金融、医疗和交通等领域得到了广泛的应用。

2. 中国：自2014年提出“中国制造2025”和“新一代人工智能发展计划”以来，中国迅速崛起成为全球人工智能技术的重要国家。

中国的人工智能研究与应用主要聚集在北京、上海、深圳等城市，其中，矩阵、云从科技、旷视科技、商汤科技等企业成为人工智能研究的代表。

3. 欧洲：欧洲也在人工智能领域不断追赶。

欧盟先后在2017年启动了“欧洲数字化单一市场行动计划”和“欧洲人工智能联盟”，以打造欧洲的数字经济生态系统和数字产业高地。

法国、英国、德国等国家都有着不少重要的人工智能企业和研究机构。

三、全球范围内人工智能技术的应用现状人工智能技术在全球的应用中也得到了广泛的应用：1. 自动驾驶：自动驾驶汽车是人工智能技术应用的一个重要领域，美国的特斯拉、谷歌、Uber等公司都已经进行了相关的开发和测试，中国的百度、滴滴等企业也在该领域内大展拳脚。

2. 人脸识别：人脸识别应用在金融、安保、公检法等领域，中国的旷视科技、商汤科技等企业已经成为了人脸识别技术领域的龙头。

3. 语音助手：语音助手主要应用于智能家居、智能机器人、个人助理等领域，美国的苹果、亚马逊、谷歌等公司已经在该领域内占据了一定的市场份额。

人工智能产业发展报告一、引言人工智能（AI）作为一种新兴技术，已经成为各国重点发展的产业之一。

近年来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能产业呈现出了快速发展的态势。

本报告旨在对全球人工智能产业的现状和趋势进行分析，并探讨未来发展方向。

二、全球人工智能产业现状1.市场规模目前，全球人工智能市场规模已经达到了数千亿美元。

其中，美国、中国、欧洲等地区是人工智能市场最为活跃的地区。

2.应用领域目前，人工智能已经广泛应用于医疗、金融、零售、物流等多个领域。

其中，在医疗领域中，人工智能可用于辅助诊断和治疗决策；在金融领域中，人工智能可以帮助银行等机构进行风险管理和反欺诈；在零售领域中，人工智能可以帮助商家进行精准营销和商品推荐；在物流领域中，人工智能可以帮助企业进行智能调度和路线规划。

3.主要企业目前，全球人工智能领域的主要企业包括谷歌、亚马逊、IBM、微软等美国公司以及百度、腾讯、阿里巴巴等中国公司。

这些企业在技术研发和应用场景的拓展方面都取得了显著的成绩。

三、全球人工智能产业趋势1.技术发展趋势随着深度学习等技术的不断发展，人工智能在语音识别、图像识别等领域已经达到了接近甚至超越人类水平的程度。

未来，人工智能将继续向更高层次的认知和理解方向发展。

2.应用场景趋势未来，人工智能将进一步深入到各个行业和领域中。

例如，在农业领域中，人工智能可以帮助农民进行精准种植和病虫害预警；在教育领域中，人工智能可以帮助学生进行个性化学习和评价；在城市管理领域中，人工智能可以帮助城市进行智慧交通和环境治理。

3.产业格局趋势未来，全球人工智能产业的竞争将更加激烈。

中国作为全球最大的人工智能市场之一，其在技术研发和应用场景拓展方面已经取得了很大进展。

未来，中国企业将继续在全球人工智能产业中扮演重要角色。

四、中国人工智能产业现状1.市场规模目前，中国人工智能市场规模已经达到数百亿元。

预计到2025年，中国人工智能市场规模将达到1万亿元。

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。

中国人工智能发展报告概述及报告范文1. 引言1.1 概述中国人工智能的快速发展成为了全球科技领域的焦点。

近年来，中国政府积极推动人工智能技术的研发和应用，并取得了显著的成果。

本篇报告将对中国人工智能发展的概况进行综述，并重点关注其在教育与研究、工业与制造、医疗与健康等领域中的应用情况。

同时，我们还会剖析中国人工智能发展所面临的挑战和机遇，以及对未来发展进行展望。

1.2 文章结构本文将按以下结构撰写：首先，我们将介绍中国人工智能发展的历史背景，包括相关政策支持以及技术进展。

接着，我们将详细探讨中国人工智能在教育与研究、工业与制造、医疗与健康等领域中的应用情况。

随后，我们将分析中国人工智能发展所面临的挑战，包括数据安全与隐私问题、就业市场转变以及创新与竞争压力。

最后，我们将对整个报告进行总结回顾，并展望中国人工智能未来的发展。

1.3 目的本报告的目的是全面了解中国人工智能发展的现状和趋势，分析其在不同领域中的应用情况，并评估目前所面临的挑战和机遇。

通过对中国人工智能发展进行深入研究，我们将为相关政策制定和决策提供有价值的参考意见，同时也为学术界、产业界以及公众对中国人工智能发展有更全面的了解。

2. 中国人工智能发展概况:2.1 历史背景:随着信息技术的飞速发展和全球人工智能研究的蓬勃兴起，中国开始重视人工智能领域的发展并投入大量资源。

20世纪80年代末，中国首次引进了人工智能技术，并成立了国内第一个自主研发的计算机语言学实验室。

1997年，中国首次参加世界著名的国际象棋比赛，并取得了成功，这标志着中国在人工智能领域开始崭露头角。

2.2 政策支持:为推动人工智能的快速发展，中国政府提出了一系列政策支持措施。

2017年，国家制定了《新一代人工智能发展规划》，明确提出到2030年要使中国成为全球人工智能科技创新中心。

政府开始加大对高校和企业在研究、开发和应用方面的资金投入和扶持力度，并鼓励跨部门协作与合作。

国内人工智能发展现状人类现在已经把计算机的能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在本世纪领导着计算机发展的潮头。

以下是精心整理的国内人工智能发展现状的相关资料，希望对你有帮助!国内人工智能发展现状百度李彦宏和小鱼在家李传刚CES探讨人工智能市场发展方向在互联网科技行业，站在第一梯队中的BAT每一个动作都能对整个行业和市场起到风向牵引作用，2017年新年伊始，虽然创新创业的未来依旧扑朔迷离，但是百度却以少有的高调姿态，毅然地决定将未来押注在人工智能领域，人工智能已经成为百度蓄势已久且势在必行的核心任务。

2017年在美国拉斯维加斯举办的国际消费类电子展(CES)上，百度度秘和小鱼在家联手发布的DuerOS以及搭载该系统的新一代小鱼在家视频对讲机器人，意味着中国人工智能从技术逐步向商业化的转变已经迈出了关键性的一步。

在前不久的CES上，DuerOS和小鱼在家的合作成功引起了美国《时代》周刊、英国广播公司(BBC)等国际顶级媒体关注，被国内外同行称为“具有划时代意义的对话式人工智能操作系统”，而率先搭载了DuerOS的小鱼在家视频对讲机器人，被美国有线电视网(CNN)评选为14个CES上最酷的新科技产品，小鱼在家视频对讲机器人将成为亚马逊echo、Google home等人工智能家庭助手类产品强有力的竞品，并且自带触控屏幕让交互体验更胜一筹，预计2017年春季就能上市。

1月6日，百度公司创始人、董事长兼首席执行官李彦宏亲赴CES现场，和小鱼在家合伙人及销售市场副总裁李传刚(北京大学光华管理学院EMBA，MBA特聘导师)共同参观体验了搭载着DuerOS的小鱼在家视频对讲机器人，见证了这一项技术和产品在国际市场上的领先突破。

李彦宏说：“移动互联网时代之后，未来最大的机会就在人工智能，其实2016年，人工智能已经开始变得很火，变得每一个人都非常关注了，相信在不久的未来，每一个人和每一个国家都会因为人工智能时代到来而发生巨大的改变，我们需要重新想象每一件事情，每一个行业，每一个市场。

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。

英国人工智能产业现状与发展策略作者：暂无来源：《上海信息化》 2017年第12期文/陈骞人工智能的发展可以给英国带来巨大的社会和经济效益。

英国政府、学术界和企业也给了人工智能足够的关注，在制定发展战略的同时，还投入了大量资本、智力、科研力量，以加快人工智能技术发展与产业化进程。

全球范围内，人工智能技术的更迭速度正在不断加快，产业竞争持续升温。

英国正朝着成为未来全球人工智能中心地区的目标而努力前进，立足人工智能技术研发、产业链整合，以及人工智能生态环境培育。

产业化进程不断推进近年来，人工智能在英国受到的关注度持续提升，大量资本、企业、智力、科研资源汇集，驱动英国人工智能技术发展与产业化进程不断向前推进。

人工智能研发投入方面，英国工程与物理科学研究委员会（EPSRC）已经对近150个相关科研项目进行资助，目的是研发新型智能技术和系统。

EPSRC联合剑桥大学、爱丁堡大学、牛津大学、华威大学与伦敦大学学院，出资4200万美元成立艾伦·图灵研究所，汇集数学、统计学、计算机科学、社会科学和数据伦理学、软件工程、机器学习和人工智能等领域的研究人员，致力于将人工智能技术更好地应用到国防安全、健康、金融和智能城市等领域。

此外，英国建立了阿兰数据研究集团、开放数据研究所、国家数据创新中心和皇家统计协会数据科学分部等，从大数据服务角度支撑人工智能技术，促使其尽快获得突破性进展。

人工智能企业集群方面，英国大部分人工智能公司集中在“伦敦—牛津—剑桥”地区。

伦敦是英国人工智能创业公司和中小企业的核心地区之一，在英国排名前50位的人工智能公司中，80%位于伦敦，知名人工智能企业包括Google DeepMind、BenevolentAI、Adbrain SwiftKey、Status Today、Tractable、Improbable等。

其中，Google DeepMind因开发人工智能围棋系统AlphaGo并战胜世界围棋顶尖高手而闻名于世；牛津依托当地良好的科研优势，拥有深蓝实验室和DiffBlue等机构和企业；剑桥的人工智能初创型企业比较多，如Evi、Vocal IQ、Cytora、SwiftKey和Darktrace；布里斯托聚集了一批优势企业，如惠普、甲骨文、BAE、Five AI、Graphcore等；爱丁堡则以数据分析见长，涌现出Skyscanner、CodeBase等新兴企业，亚马逊在该地设立机器学习研发中心，致力于机器学习、知识工程、数据管理、软件工程等研究。