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2018自动驾驶与人工智能研究报告 AMiner研究报告第一期Contents目录1 人工智能篇人工智能 (2)人工智能发展路线图 (3)人工智能的定义 (3)人工智能的起源 (3)人工智能的发展 (4)中国人工智能的发展 (5)全球人工智能研究 (7)全球人工智能研究学者数量分布 (7)人工智能研究流派 (9)活跃度较高的学者 (13)全球人工智能发展趋势 (14)中国人工智能研究 (15)中国人工智能的领域分类 (15)中国人工智能学者现状 (16)中国人工智能论文现状 (19)中国人工智能专利现状 (22)人工智能在中国的应用实践 (24)虚拟现实 (25)深度学习应用 (25)计算机视觉 (27)语音技术 (27)中国人工智能的机遇和挑战 (28)中国人工智能拥有的机遇 (28)中国人工智能遭遇的挑战 (31)小结 (32)2汽车研究领域篇汽车研究领域 (34)汽车研究领域创新趋势 (34)汽车研究 (37)全球汽车研究学者数量分布及产业发展 (37)中国汽车领域研究学者数量分布及产业发展 (37)汽车研究流派 (38)活跃度较高的研究学者 (39)汽车研究领域发展趋势分析 (39)3 人工智能+汽车篇人工智能+汽车 (42)无人驾驶研究 (42)无人驾驶的等级 (43)无人驾驶涉及的新技术 (44)无人驾驶的决策模型 (46)无人驾驶产业 (49)自动驾驶汽车的商用 (49)增强学习在无人驾驶中的应用 (49)增强学习在无人驾驶中的优势 (50)增强学习在无人驾驶中的未来 (51)交叉创新笛卡尔智能分析 (51)历史热点分析 (54)Genomics（AI）& Real Time（Vehicle） (54)未来趋势分析 (56)参考文献 (57)扫描订阅摘要随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）高速发展与应用，计算机技术已经进入以人工智能为代表的新信息技术时代——智能技术时代。
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。
关于人工智能的研究1.人工智能的内涵通过对现有文献进行梳理发现，人工智能的内涵至今未有定论，但究其本质而言，人工智能是代理者（机器、算法、系统等）从结构上、功能上和行为上模仿人类智能行为的能力，表现为具有智能行为的机器智能。
其中，结构上的模拟发端于1943年Mc Culloch和Pitts 提出的人工神经细胞模型（M-P 模型），该方法试图建造人工的神经细胞来模拟人类的思维能力，后来逐步演化出人工神经网络（ANN）。
为解决人工神经网络“结构复杂”问题，1956年Mc Carthy、Shannon 和Minsky 等探讨利用电子计算机作为硬件平台，通过软件模拟人类逻辑思维功能，并正式提出人工智能（AI）概念，即人工智能是让机器表现出像人一样的智能行为。
与此同时，从功能上模拟人类智能，产生了人工智能领域第二类方法——基于功能模拟的物理符号系统（Simon，1969；Newell & Simon，1972）。
功能模拟早期主要集中于“逻辑推理机”这一启发程序的研制，后来演变为专家系统（Expert System），早期的显著成就为第一个通过图灵测试的血液感染疾病诊断专家系统（MYCIN）和战胜国际象棋大师的“深兰（Deeper Blue）”专家系统。
而基于行为的模拟起源于控制论动物，即能够模拟动物的某种智能行为的机器动物模型，例如香农研制的“香农老鼠”和瓦尔特研制的“电动乌龟”。
之后，功能模拟进入智能机器人研究阶段，Brooks（1991）等提出“无需知识表示和推理的智能系统”的“行为主义”方法，并成功研发一种新型的机器人，它拥有150多个各种类型的传感器，能够模拟六脚虫的行为方式。
钟义信（2006）提出智能生成的“机制主义”，机制主义是人工智能结构主义、功能主义、行为主义的统一。
综上所述，人工智能是人类制造出的智能，即是代理者（机器、算法、系统等）模仿人类智能行为的能力，表现为具有智能行为的机器智能，包括没有物质形态的基于结构和功能上的模拟以及有物质形态的基于行为上的模拟。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
人工智能项目可行性研究报告泓域咨询规划设计/投资分析/产业运营报告说明—人工智能是新兴产业，虽然技术和产业发展迅猛，但专业技术人才，以及兼顾人工智能与传统产业的跨界人才不充足，限制了产业发展以及与实体经济的深度融合发展。
截止至2017年我国人工智能市场规模达到237.4亿元，相较于2016年增长67%。
其中以生物识别、图像识别、视频识别等技术为核心的计算机视觉市场规模最大，占比34.9%，达到82.8亿元。
初步测算2018年我国人工智能市场规模将达415.5亿元，同比增长75%。
预测2019年我国人工智能市场规模将达到554亿元左右。
2021年我国人工智能市场规模将突破千亿元，并预测在2023年我国人工智能市场规模将突破2000亿元，达到了2364亿元左右，2019-2023年均复合增长率约为43.73%。
从人才数量和质量角度而言，我国人工智能领域专业技术人才数量不充足、经验不丰富。
截至2017年6月，中国共有592家人工智能公司，拥有员工约39200名。
相比之下，美国共有1078家人工智能公司，共有约78000名员工，数量达到我国的2倍。
我国从业经验10年以上的人工智能人才比例不足40%，而美国的这一比例则超过70%。
该人工智能设备项目计划总投资9600.75万元，其中：固定资产投资7692.74万元，占项目总投资的80.13%；流动资金1908.01万元，占项目总投资的19.87%。
达产年营业收入16118.00万元，总成本费用12263.74万元，税金及附加188.63万元，利润总额3854.26万元，利税总额4574.51万元，税后净利润2890.70万元，达产年纳税总额1683.82万元；达产年投资利润率40.15%，投资利税率47.65%，投资回报率30.11%，全部投资回收期4.82年，提供就业职位249个。
目录第一章概述第二章项目建设单位说明第三章建设必要性分析第四章市场前景分析第五章建设规划分析第六章项目选址研究第七章工程设计方案第八章工艺说明第九章项目环境保护和绿色生产分析第十章安全生产经营第十一章建设风险评估分析第十二章项目节能说明第十三章实施计划第十四章项目投资方案第十五章盈利能力分析第十六章项目综合评估第十七章项目招投标方案第一章概述一、项目提出的理由按照建设实体经济、科技创新、现代金融、人力资源协同发展的产业体系要求，针对安徽省人工智能发展关键环节，围绕基础理论、关键技术、支撑平台及核心产品进行系统部署，重点实施一批创新发展工程，拓展在农业、制造业、教育、医疗健康业、城市管理等领域应用的广度和深度，加快推动新一代人工智能产业全产业链创新发展。
中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告一、中国人工智能市场发展概述自2015年我国政策开始加大对人工智能领域的投入，中国人工智能市场逐渐迎来快速发展的新时代。
据统计，2017年中国人工智能市场规模已经超过250亿美元，而预计到2022年将达到1,1万亿美元。
可以看出，中国人工智能市场前景广阔，发展空间巨大。
当前我国人工智能市场的主要应用领域包括：智能制造、智慧城市、智能医疗、智能金融、智能物流等。
其中，智慧城市和智能制造是目前最受市场青睐的两个领域，已经成为中国人工智能市场的重要支柱。
二、中国人工智能市场供需情况1、市场需求方面当前，我国人工智能市场需求分为政府需求、企业需求、个人需求三个方面。
（1）政府需求：我国政府在人工智能领域的发展上投入甚多，政府需求在市场中占比较大的一部分。
目前，政府需求主要包括智慧城市建设、大数据分析、智能监管等领域。
如上海、北京、深圳等城市的智慧城市建设已取得初步成效，成为人工智能市场的新亮点。
（2）企业需求：企业对于人工智能的需求主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域方面。
如阿里巴巴、腾讯等公司均在人工智能技术上做出了突破，成为人工智能市场的领头羊。
（3）个人需求：虽然个人需求在整个市场中占比较小，但随着智能家居的发展以及个人消费习惯的改变，人工智能在个人领域的发展潜力不可忽略。
2、市场供给方面（1）供给主体：当前我国人工智能产业链已初步形成，供给主体主要包括大企业、初创公司、国家级人工智能研究院等。
（2）供给产品：供给产品主要包括软硬件、算法、数据等方面。
目前市面上已有很多人工智能产品，如：阿里云ET、IBM SYSTEM、百度飞桨等。
三、中国人工智能市场未来发展趋势分析1、政策引导：随着我国人工智能市场的不断壮大，政府将逐渐开始加大对人工智能领域的政策引导力度，加快人工智能的普及和发展。
2、技术变革：随着技术的不断进步，人工智能技术会越来越成熟、普及，具有更广泛的应用场景。
人工智能教育行业调研报告AI技术在教育领域的应用分析人工智能教育行业调研报告人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术在教育领域的应用分析一、引言随着科技的不断发展，人工智能技术在各个领域的应用逐渐成为现实。
教育行业作为社会发展的重要组成部分，也开始逐步引入人工智能技术，以提升教育的效率和质量。
本篇调研报告旨在分析人工智能技术在教育领域的应用现状和前景。
二、人工智能技术在教育领域的应用1. 智能助教人工智能技术能够通过大数据分析和自然语言处理，实现智能助教的功能。
智能助教可以根据学生的学习情况和需求，为其提供个性化的教学辅助。
通过智能助教系统，教师能够更好地了解学生的学习状况，并据此进行针对性的教学。
2. 智能教学利用人工智能技术，教学可以更加智能、个性化。
通过对学生学习的数据进行分析，智能教学系统能够根据学生的学习情况和特点，提供相应的教学内容和方式。
这种个性化教学可以更好地帮助学生提高学习效果。
3. 智能评估传统的考试评估方式存在一定的主观性和局限性。
而借助人工智能技术，可以实现更为客观和全面的评估。
通过对学生答题行为和学习过程的数据进行分析，智能评估系统能够更准确地评估学生的学习成果和能力水平。
4. 虚拟实验人工智能技术还可以实现虚拟实验的功能。
在部分实验条件受限或实验设备昂贵的情况下，虚拟实验能够提供相似的实验环境和操作过程。
通过虚拟实验，学生能够更加方便地进行实验学习，提高实验教学的效果。
5. 智能培训一方面，人工智能技术可以为教师提供培训辅助，根据个人需求，为其定制培训课程和学习资源；另一方面，也可以为学生提供智能培训，通过对学习过程的监控和分析，系统可以及时发现学生的学习问题并提供帮助。
三、人工智能教育的挑战与展望1. 隐私和安全问题随着人工智能技术在教育中的应用，学生和教师的个人信息变得更容易被获取和利用。
因此，隐私和安全问题是人工智能教育面临的重要挑战之一。
