【精品】2019年美国国家人工智能战略数据大数据报告PPT(完整版)图文

加密技术
使用加密算法保护数据传 输和存储过程中的隐私安 全。
安全性挑战及防范措施
人工智能系统的脆弱性
AI系统可能受到恶意攻击和欺骗，导致系统失效或被利用。
数据安全与保护
防止数据泄露、篡改和破坏，确保AI系统的数据完整性和可用性。
人工智能监管与政策
制定相关法规和政策，规范AI技术的研发和应用，保障社会安全和 公共利益。
符号系统与连接主义结合可以充分发挥各自优势，实现更高效、更智能 的人工智能系统。例如，在深度学习模型中融入符号处理机制，可以提 高模型的可解释性和泛化能力。
05
伦理、隐私和安全问 题探讨
伦理道德问题在AI中体现
数据偏见与歧视
01
算法训练数据可能包含社会和文化偏见，导致不公平的决策和
歧视。
人工智能的决策透明度
人才培养与生态建设
加强人工智能人才培养与引进，构建良好创新生 态，推动人工智能持续发展与进步。
THANKS
感谢观看
均方误差、均方根误差 用于评估回归模型的性能，衡量模型 预测值与实际值之间的差距。
时间复杂度和空间复杂度 用于评估算法的运行效率和存储开销， 是选择算法时需要考虑的重要因素之 一。
04
数据驱动与知识表示 方法
数据驱动思想在AI中体现
数据驱动是人工智能的重要思想，强 调从数据中学习规律，挖掘潜在知识。
06
未来发展趋势与挑战
技术创新方向预测
深度学习
进一步探索神经网络结构与优化算法，提升 模型性能与泛化能力。
迁移学习
实现跨领域、跨任务的知识迁移，降低人工 智能应用门槛。
强化学习
研究更高效的探索与利用策略，拓展在复杂 决策问题中的应用。

03
通过Yarn等资源调度器，实现对计算资源的统一管理和调度，
提高资源利用率。
数据挖掘和分析方法
数据预处理
对数据进行特征提取、降维等处理，以便于后续的数据挖掘和分析 。
数据挖掘算法
应用分类、聚类、关联规则等数据挖掘算法，发现数据中的潜在规 律和模式。
结果评估与优化
对挖掘结果进行评估和优化，提高挖掘结果的准确性和实用性。同时 ，根据评估结果对算法进行调整和优化，提高算法的效率和性能。
04
人工智能在大数据领域应用实践
推荐系统设计与实现
推荐算法原理
基于用户行为、内容相似度等数据进行挖掘，实 现个性化推荐。
推荐系统架构
包括数据收集、特征提取、模型训练、推荐结果 展示等模块。
推荐算法应用
在电商、视频、音乐等领域实现个性化推荐服务 。
智能客服机器人开发
自然语言处理技术
运用词法分析、句法分析等技术处理用户输入的自然语言文本。
将不同来源、格式的数据 进行整合，形成一个统一 的数据集，以便于后续的 分析和处理。
分布式存储和计算框架
分布式存储
01
采用分布式文件系统，如HDFS等，实现大规模数据的可靠存储
和高效访问。
分布式计算
02
利用MapReduce、Spark等分布式计算框架，实现对大规模数
据的并行处理和计算。
资源调度与管理
大数据基础
阐述大数据概念、 特点、处理流程等 。
人工智能基本概念
包括定义、发展历 程、应用领域等。
深度学习技术
介绍神经网络、卷 积神经网络、循环 神经网络等模型。
大数据分析方法
包括数据挖掘、统 计分析、可视化分 析等。

人工智能发展面临的挑战
1. 数据隐私与安全
人工智能的发展依赖于大量数据，但这些数据往往涉及个人隐私。隐私泄露、滥用数据等问题日益严重，引发社会关注。
1. 数据收集与处理
数据传输过程中可能存在安全风险，如黑客攻击、病毒感染等。人工智能系统若遭受攻击，将对用户隐私产生严重威胁。
2. 数据安全挑战
人工智能算法的复杂性使得其决策过程难以理解，引发公众对算法偏见和歧视的担忧。提高算法透明度和可解释性已成为人工智能发展的关键议题。
3. 透明度与可解释性
数据隐私与安全相关法律法规尚不完善，针对人工智能领域的法律约束尚待加强。政府和监管部门需明确责任与义务，确保数据合规使用。
4. 法律法规与政策
2. 伦理与道德问题
1. 隐私保护
2. 歧视与偏见
3. 责任归属
4. 人工智能的就业问题
5. 人工智能的安全性
AI的使用可能导致用户隐私泄露，引发公众对数据隐私的担忧。
3. 自然语言处理
自然语言处理（NLP）在人工智能技术体系中占据重要地位。它的目标是让机器理解、解释和生成人类语言，从而使计算机与人类沟通更加顺畅。NLP涉及语言规则、语法分析、语义理解、情感分析等技术，通过使用深度学习和大数据，机器学习模型逐渐能更好地解析和生成自然语言文本。NLP技术在智能客服、智能推荐、智能问答等领域广泛应用，为人类的生活和工作带来了诸多便利。
3. 自动驾驶
1. 应用场景
自动驾驶是人工智能的重要应用之一，广泛应用于汽车产业。通过人工智能算法，车辆能够实现自主行驶、避障、跟车等功能。
01
2. 技术原理
自动驾驶基于深度学习、传感器融合、图像识别等技术，实现对周围环境的感知和判断。
02

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)中美两国引领全球人工智能发展。

得益于中国较好的互联网及信息技术产业底蕴以及国家、社会的高度重视，中国在人工智能方面发展迅猛。

目前，中美在人工智能企业数量、专利数量、论文数量以及人才数量上并驾齐驱，成为引领全球人工智能发展的两大动力来源。

21世纪初，随着大数据和 云计算技术的普及，人工 智能在机器学习和深度学 习等领域取得重大进展。
人工智能的应用领域
自动驾驶
利用计算机视觉和传感 器技术，实现车辆自主
导航和驾驶。
智能语音助手
通过语音识别和自然语 言处理技术，实现人机
语音交互。
医疗诊断
利用人工智能技术辅助 医生进行疾病诊断和治
疗方案制定。
金融风控
通过大数据分析和机器 学习技术，实现金融风
险控制和欺诈检测。
02
人工智能技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能的核心技术之一，通过从数据中自动学习模型和规律，实现 对新数据的预测和分析。
详细描述
机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型，其中监督学习 是指通过已知标签的数据进行学习，无监督学习是指在没有标签的情况下进行聚 类、降维等操作，强化学习是指通过与环境的交互进行学习。
教育领域
01 02 03 04
人工智能在教育领域的应用，可以实现个性化教育和智能化教学。
人工智能可以根据学生的学习情况和兴趣爱好，自动推荐学习资源和 课程计划，提高学习效果。
人工智能还可以通过智能评估和反馈系统，自动评估学生的学习成果 和提供改进建议，帮助教师更好地指导学生。
人工智能在教育领域的应用将改变教学方式和评估方式，提高教育质 量和效率。
人工智能的就业影响
自动化与就业
人工智能的发展可能导致某些工作被自动化，对传统行业和职业产生冲击。需要关注就业市场的变化 ，采取措施帮助受影响的劳动者转岗和再就业。
新兴职业与技能需求
随着人工智能技术的普及，新兴职业和技能需求将不断涌现。需要培养和更新劳动者的技能，以适应 新的就业市场需求。

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"我们的未来不是再经 历进化，而是要经历 爆炸。"
--瑞·库茨维尔
2001年，瑞·库茨维尔提出摩尔定律的扩展定理， 即（Kurzweils Lawof Accelerated Return）。 该定理指出，人类出现以来所有技术发展都是以 指数增长。后来发展为奇点理论，奇点理论认为 很多技术处于指数增长中，如芯片的计算能力， DNA技术，数据的储存等等。他预测技术在突 破一个称之为奇点的临界点后爆发性增长，在 2045年左右会出现自己思考的人工智能。
智能机器人的认知
机器人的认知分为三个步骤： 1.获得数据 2.对数据进行加工整合得出结果 3.自我学习，自我完善
认知智能阶段智能产品特点
具有自主学习的能力,只需要给 出基本的反射式行为,所有的高 级认知能力都可以通过自主学 习得到,不需重新编程。各模块 之间互相依赖并且可以同时学
习,具有实时的学习能力。
人工智能的定义
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。人工智能从诞生以来， 理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大， 可以设想，未来人工智能带来的科技产品， 将会是人类智慧的“容器”。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的 模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那 样思考、也可能超过人的智能。

针对人工智能行业进行全面的分析和研究采用定量和定性相结合的研究方法基于大量的数据和事实进行行业分析
报告目的和背景
引言
人工智能行业概述
02
人工智能（AI）是指使计算机或机器像人类一样具备智能、学习、判断、推理等能力的研究和应用。
人工智能行业根据应用场景和功能可分为多个子领域，如机器翻译、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。
行业定义与分类
人工智能市场规模持续增长，其中2019年全球市场规模约为197.8亿美元，预计到2024年将增长到309.6亿美元。
增长趋势受到多种因素驱动，包括技术进步、数据增长、应用场景拓展等。
行业市场规模和增长趋势
人工智能行业的主要玩家包括科技巨头如谷歌、微软、IBM等，以及专注于人工智能领域的创新型企业。
数据中心
数据中心已经成为人工智能发展的重要基础设施，数据中心可以提供大规模数据处理和分析能力，同时还可以提供高可用性和高可扩展性的计算资源。
人工智能行业竞争格局
04
基础层竞争
技术层竞争
应用层竞争
人工智能产业链竞争格局业主要企业
各家企业都在积极布局人工智能领域，但在应用层面上，各家企业推出的产品和服务相对同质化，缺乏差异化竞争。
全球应用场景
人工智能已被广泛应用于医疗、金融、制造、农业、教育等各个领域，且应用场景不断扩大。
全球人工智能发展现状
中国市场规模
01
根据中国信通院发布的《人工智能发展白皮书（2020年）》，到2022年，中国人工智能市场规模将达到1000亿元以上。
中国人工智能发展现状
中国创新水平
02
中国在人工智能领域的创新水平在全球处于领先地位位。
中国应用场景
03

数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一， 数据安全风险已成为影响人工智能安全发展的关键因素。与此同时， 人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下 的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。部分国家已 率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防，并积极推动 人工智能在数据安全领域应用，力求实现人工智能与数据安全的良性 互动发展。
图 1 人工智能安全体系架构图 1
人工智能数据安全白皮书（2019 年）
（二） 人工智能数据安全内涵
1、人工智能与数据 人工智能与数据相辅相成、互促发展。一方面，海量优质数据助 力人工智能发展。现阶段，以深度学习为代表的人工智能算法设计与 优化需要以海量优质数据为驱动。谷歌研究提出，随着训练数据数量 级的增加，相同机器视觉算法模型的性能呈线性上升。牛津大学国际 发展研究中心将大数据质量和可用性作为评价政府人工智能准备指 数的重要考察项1。美国欧亚集团咨询公司将数据数量和质量视为衡 量人工智能发展潜力的重要评价指标2。另一方面，人工智能显著提 升数据收集管理能力和数据挖掘利用水平。 人工智能在人们日常生活 和企业生产经营中大规模应用，获取、收集和分析更多用户和企业数 据，促进人工智能语义分析、内容理解、模式识别等方面技术能力进 一步优化，更好地实现对收集的海量数据进行快速分析和分类管理。 而且，人工智能对看似毫不相关的海量数据进行深度挖掘分析，发现 经济社会运行规律、用户心理和行为特征等新知识。基于新知识，人 工智能进一步提升对未来的预测和对现实问题的实时决策能力，提升 数据资源利用价值，优化企业经营决策、创新经济发展方式、完善社 会治理体系。 2、人工智能数据安全 数据安全是人工智能安全的关键。 数据成为本轮人工智能浪潮兴 起发展的关键要素。人工智能算法设计与优化需要以海量优质数据资

企业竞争与合作模式
行业竞争现状与预测
针对人工智能行业的竞争现状和预测，我们可以从市场规模和增长速度两个方面来进行深入分析。 市场规模方面，根据市场研究机构的报告，2019年全球人工智能市场规模已经超过2000亿美元，预计将在2025年达到一万亿美元的水平，年复合增长率高达40%以上。 增长速度方面，以全球市场为例，人工智能在2019年的增长速度超过了20%，其中以图像识别和语音识别技术应用最为广泛，而在未来几年内，自然语言处理、机器学习和深度学习等技术 将迅速崛起。 综合来看，随着新技术的不断涌现和政策环境的支持，人工智能市场将继续保持快速增长态势，这为各类企业和投资者提供了良好的发展机遇。
案例分析与评估
人工智能应用案例分析
1. 行业应用案例细分：人工智能在不同行业的应用案例数不尽相同，我们对行业应用案例进行了细分。对于制造业、金融业、医疗保健业、教育业、零售业等主要行业，我们分别列出了其常见的人工智能应用案例， 例如智能制造、货币欺诈检测、基因诊断、自适应学习、智能售货机等。通过这种细分分析，更清晰地了解了人工智能在各个行业内的应用场景。 2. 人工智能应用案例数据分析：我们对近几年国内外关于人工智能应用的案例进行了数据分析，包括案例数量、行业占比、技术难度等方面。结合实际数据，我们可以看到人工智能应用案例数量呈逐年增长的趋势， 而其中以金融业和制造业应用最为广泛，占据总案例数量的将近一半。此外，在人工智能应用案例中，自然语言处理、机器视觉、语音识别等技术难度较大的领域也越来越得到关注。 3. 人工智能应用未来发展趋势：未来一段时间内，人工智能应用将更多地走向“使能化”，即以人工智能作为一种技术手段来提升人工智能的应用效果，而不是单纯地以人工智能作为一种技术来实现特定的功能。同 时，跨领域融合将成为人工智能应用的新趋势，例如将人工智能和云计算、物联网、区块链等技术相结合，实现更高效、更完整的智能应用体系。

大数据人工智能大数据带来的历史变革人工智能技术的演变人工智能标志性产品如何构建数据类产品什么是大数据大数据带来的价值变化工厂车间无形资产固定资产大数据的显著特征大数据最核心的特征——预测！大数据的另一个特征——全样本！大数据带来的变革Information Technology Technology Information 过去的20年，我们为客户提供的是支持业务的信息技术。

未来的20年，我们为客户提供的是驱动业务的技术信息。

下一个10年智能经济的浮现工业革命以前，人类认识世界的方法论处在初级阶段，占卜和宗教是人类应对不确定性的重要依据。

工业革命带来了一场革命，基于理论推理、实验验证、模拟择优的科学极大地减少了人类面临的不确定性，为人类带来了百余年的繁荣。

智能经济是使用决策机制去应对不确定性的一种经济形态。

产品、个体、组织、产业、世界都将完成微粒化的解构和智能化的重组。

大数据带来的历史变革人工智能技术的演变人工智能标志性产品如何构建数据类产品人工智能可以分成两个部分来理解，即“人工”和“智能”。

人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活动。

智能，应该理解为智慧和能力。

机器学习概念介绍机器学习的核心是“使用算法解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。

三种主要类型的机器学习：监督学习、非监督学习和强化学习。

监督学习：涉及一组标记数据。

计算机可以使用特定的模式来识别每种标记类型的新样本。

无监督学习：数据是无标签的。

由于大多数真实世界的数据都没有标签，这些算法特别有用。

强化学习：使用机器的个人历史和经验来做出决定。

与监督和非监督学习不同，它更关注性能。

机器学习系统的基本原理机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。

但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。

回归模型回归是最流行的机器学习算法，线性回归算法是基于连续变量预测特定结果的监督学习算法。

随着全球人工智能技术的日益成熟，以及国家政策 的支持力度的逐步加大，中国人工智能产业如火如 荼地发展着。各大企业飞快布局，创业群雄并起角 力，将实验室中的技术概念引入商业场景，渗入大 众生活的每一个角落。
然而，2018年 “资本寒冬”雪上加霜，65%的人 工智能投资机构仅有过一次投资……种种迹象似乎 表明，因深度学习而进入“二次革命”的人工智能 的创业窗口期正在关闭。
研 究 报 告
2019中国人工智能 投资市场研究报告
China’s Artificial Intelligence Investment Research in 2019
序言
INTRODUCTION
如果说八年前中国的人工智能企业如同“小荷才露 尖尖角”，那么在2019的今天早已是“百花齐放 春满园”。
◆ 从2017-2018年的变化可以看出，对人工智能领域的投资依旧增长；公众舆论中 “人工智能”话题的关注热度与学术曲线走势基本持平。
5
智库 2019中国人工智能投资市场研究报告
China’s Artificial Intelligence Investment Research in 2019
16个行业、1093家人工智能企业，2018年创业热潮趋缓
目录
CONTENTS
04
中国人工智能企业图景
1.1 中国人工智能学术、投资、公众 舆论增长变化情况
1.2 历年中国人工智能企业新创公司 数量及行业分布
1.3 中国人工智能企业与相关政策颁 布的地域分布
1.4 中国13项人工智能技术应用比重
与各行业的分布对应情况
10 中国人工智能投资市场 总览
2.1 私募市场投资整体情况 2.2 一级行业投资分布
八年来，人工智能浪潮从最初的兴奋高涨到逐步冷 却，投资市场趋于饱和。当人们重新审视这个笼罩 着“AI光环”的绚烂气泡，将仰望未来前景的双眼 聚焦于当下现实，回归理性，增速放缓，是人工智 能投资市场必然经历的事情。

大数据的应用
革命
大数据分析能力逐渐加强，传 统市场研究行业、产业链咨询 机构将逐渐消失。
优化
各级政府、主管部门、上市公 司、企业集团、外资公司都将 基于大数据分析平台优化其决
策。
颠覆
银行都将基于企业大数据平台 开展银行直销业务，按照产业 链金融服务事业部模式开展业 务
备用
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大数据的发展趋势
语音识别
❖ 真实性（Veracity）
数据的质量
❖ 可变性（Variability）
妨碍了处理和有效地管理数 据的过程
大数据的结构
结构化
大数据包括结构化、半结构化和非结 构化数据，非结构化数据越来越成为 数据的主要部分。
非结构化
在以云计算为代表的技术创新大幕的 衬托下，这些原本看起来很难收集和 使用的数据开始容易被利用起来了
半结构化
企业中80%的数据都是非结构化 数据，这些数据每年都按指数增 长60%。
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
2
分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
多场景语音服务支持专家，让你的设备长上耳 朵，让你的设备开口说话
人脸识别

2019人工智能发展报告2019 Report of Artificial Intelligence Development清华大学-中国工程院知识智能联合研究中心中国人工智能学会吴文俊人工智能科学技术奖评选基地2019年11月编写委员会（按姓氏拼音排序）主编：李涓子唐杰编委：曹楠程健贾珈李国良刘华平宋德雄喻纯余有成朱军责任编辑：景晨刘佳编辑：毕小俊程时伟韩腾侯磊刘德兵刘越骆昱宇麻晓娟仇瑜王若琳徐菁技术支持：北京智谱华章科技有限公司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)16.4 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)13 数据挖掘 (321)13.1 数据挖掘概念 (321)13.2 数据挖掘的发展历史 (323)13.3 人才概况 (324)13.4 论文解读 (326)13.5 数据挖掘进展 (337)14 信息检索与推荐 (339)14.1 信息检索与推荐概念 (339)14.2 信息检索和推荐技术发展历史 (341)14.3 人才概况 (345)14.4 论文解读 (348)14.5 信息检索与推荐进展 (362)15 结束语 (365)参考文献 (366)附录 (372)3编制概要1编制概要1.1编制背景21世纪前两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。

AI主要技术分支简介
机器学习
机器学习是人工智能的一个重要分支，通过训练模型使计算机具备预测和决策 能力。它涉及监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。
自然语言处理
自然语言处理（NLP）旨在让计算机理解和处理人类语言，包括语音识别、文 本分类、机器翻译等任务。
计算机视觉
计算机视觉关注于让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策， 如目标检测、图像识别等。
未来家庭服务机器人展望
多功能集成
未来的家庭服务机器人将具备更 多的功能，如清洁、烹饪、看护 等，以满足不同家庭成员的需求
。
智能化提升
随着人工智能技术的不断进步， 家庭服务机器人将更加智能化， 能够主动学习和适应家庭成员的
生活习惯和喜好。
情感交互与陪伴
未来的家庭服务机器人将更加注 重与家庭成员之间的情感交互和 陪伴，成为家庭生活中不可或缺 的一部分。同时，它们还将具备 更高的安全性和隐私保护能力，
健康管理
AI可以根据个人的健康数据，提供 个性化的健康管理和预防保健建议 。
教育行业：个性化教学和评估
个性化教学
AI可以根据学生的学习情 况和兴趣爱好，提供个性 化的教学资源和辅导方案 。
在线教育
AI技术可以支持在线教育 平台的智能推荐、语音识 别、虚拟教师等功能，提 升在线教育效果。
智能评估
AI可以自动批改作业和试 卷，减轻教师负担，同时 提供更客观、准确的评估 结果。
为了提高目标检测与跟踪的准确性和实时性，研究者们不断探索新的算法和优化方法，如引入注意力机制、 利用时序信息等。
三维重建和虚拟现实结合探讨
01.
02.
03.
三维重建技术
三维重建是指从二维图像中恢复出三 维场景或物体的过程，是计算机视觉 领域的重要研究方向，可应用于虚拟 现实、增强现实等领域。

定义与发展历程定义第一次浪潮发展历程第二次浪潮萌芽期第三次浪潮人工智能应用领域计算机视觉通过图像处理和计算机图形学等技术，将图像转换为机器可理解的信息，应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。

自然语言处理研究计算机理解和生成人类自然语言文本的能力，应用于机器翻译、情感分析、智能问答等领域。

语音识别与合成将人类的语音转换为文本或命令，以及将文本转换为自然的语音输出，应用于智能语音助手、无障碍交流等领域。

智能机器人结合机械、电子、计算机等技术，实现机器人的自主导航、语音识别、人脸识别等功能，应用于家庭服务、工业生产等领域。

基础层技术层应用层030201人工智能产业链结构逻辑回归（梯度提升树（Linear Regression ）Random Forests ）010203040506监督学习算法02030401非监督学习算法K 均值聚类（K-means Clustering ）层次聚类（Hierarchical Clustering ）主成分分析（Principal Component Analysis ）自编码器（Autoencoders ）强化学习算法学习（Q-learning）策略梯度（Gradients神经网络基本原理前向传播神经元模型解释神经网络如何通过前向传播算法计算输出值。

反向传播卷积层池化层CNN应用RNN基本原理01长短期记忆网络（LSTM）02RNN应用03词法分析与词性标注词法分析研究单词的内部结构，包括词根、词缀、词干等，以及单词的形态变化规则。

词性标注为每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等，以便理解单词在句子中的角色和含义。

应用在信息检索、机器翻译、智能问答等领域中，词性标注有助于提高文本处理的准确性和效率。

1 2 3句法分析依存关系抽取应用句法分析与依存关系抽取情感分析和意见挖掘情感分析01意见挖掘02应用03图像分类与目标检测图像分类目标检测评估指标图像分割与场景理解图像分割场景理解评估指标三维重建与虚拟现实三维重建虚拟现实评估指标语音信号特性语音信号预处理语音信号特征提取阐述语音信号的物理特性、时域特性、频域特性以及倒谱特性等。

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无人作战系统
X-47B无人作战飞机
无人机蜂群
2015年4月22日，美海军X-47B无人机与欧米伽 空中加油服务公司的K-707加油机完成了自主空中 受油试飞验证。
蜂群式无人系统是美国国防部战略能力办公室的项目，该项 目是美国与中俄军事竞争的关键。蜂群式无人机未来有可能成为 改变游戏规则的项目。蜂群式无人机的第一步是发展空军研究实 验室所谓的“忠诚僚机”。
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大忽悠：强人工智能即将实现
强人工智能，是真正的像人类的 思考和决策，目前的典型例子都 是在电影里。
实际上，目前所有的人工智能领 域取得进展的领域都是在弱人工 智能上。
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问题：谈谈你对人工智能发展及应用 的认识？
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人工智能是一个研究范围十分广泛的学术领域： 包括机器学习、语言识别、图像识别、自然语 言处理和专家系统等。
其中机器学习是人工智能的核心，专门研究计 算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取 新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使 之不断改善自身的性能。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟， 应用领域也不断扩大。越来越多人开始看好人 工智能这一领域。
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对于人工智能的理解，我们大多数人 还停留在科幻片上。无论是残暴冰冷 的“终结者”，还是可以把人心融化的 呆萌“大白”，都是我们对人工智能未 来发展的想象。人工智能是一把双刃 剑，只有利用人工智能好的方面，才 能将人工智能优势最大化。
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一、什么是人工智能？
简单来说，人工智能是对人的意识、思维的信 息过程的模拟。

2019年中美⼈⼯智能产业分析报告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)中美两国引领全球⼈⼯智能发展。

得益于中国较好的互联⽹及信息技术产业底蕴以及国家、社会的⾼度重视，中国在⼈⼯智能⽅⾯发展迅猛。