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中国智能制造产业招商地图及招商方案绘制智能制造是当前全球制造业发展的重要趋势之一，以数字化、网络化、智能化为特征，涵盖物联网、云计算、大数据等先进技术，创新产业模式，优化产业链，提升效率和品质。
中国智能制造从十三五规划开始作为国家重点战略中的重要一环，已经逐步取得了一系列的成果。
随着中国企业的不断转型升级，国际竞争加剧，中国智能制造产业的发展前景广阔，成为各地方招商引资的新热点。
一、招商地图1.长三角地区长三角地区作为中国经济最为发达的区域之一，已经成为中国智能制造的重要制造中心。
其中，上海拥有众多高水平的研发机构、制造企业和创新园区，受到多家海内外智能制造龙头企业的青睐。
江苏、浙江在智能装备、机器人等领域有着较强的制造实力，是国内人工智能、物联网和智能化制造产业的集群区。
2.粤港澳大湾区粤港澳大湾区是中国发展最为活跃的地区之一，也是中国智能制造产业发展的重要区域。
该地区拥有国内外知名的高新技术企业和创新企业，并有着标志性的产业基地和科研机构，如广东创新谷、深圳南山智园、香港科技园等，同时也是全国重要的电子信息和高端装备制造基地，具有很高的产业辐射力和引领力。
3.中部地区中部地区包括河南、湖北、湖南、江西等省份，以机械制造、汽车制造、轨道交通、航空航天和新材料等领域为主，拥有全球一流的国内智能装备和智能化制造产业园区，如河南智东机器人产业园、湖南智能制造示范园等，具有不断增长的产业实力和市场潜力。
4.西部地区西部地区包括重庆、四川、贵州等省份，拥有大量的资源和劳动力，同时在特色工业基地建设上也开展了一系列的探索。
此外，在智能物流、物联网、工业大数据等方面，也吸引了众多投资者和实践者的关注，成为智能制造产业发展的新亮点。
二、招商方案1.政策支持政策是招商的核心和保障。
政府应根据国家制造强国、互联网+等国家战略，逐步完善智能制造产业体系，鼓励企业成为全球领先的高端技术和服务提供者。
此外，还应建立智能制造专项资金和政策，支持企业的研发和投资，并开展有针对性的产业援助。
ai人工智能的应用领域AI人工智能的应用领域人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指一种人工构建的智能系统，可以模仿人类的智能表现出类似于人类思维、感知、推理和学习等行为，是当今科技领域中最为热门、最具潜力的技术之一。
伴随着技术的日益发展，AI的应用领域也越来越广泛，覆盖了从医疗、金融、零售到制造、能源等多个行业。
本文将从不同的应用领域进行分类介绍。
一、医疗AI技术在医疗领域的应用已经迅速地普及，能够增强医护人员的诊断能力和治疗效果等。
具体应用包括：1. 精准医疗基于AI技术可进行基因检测等检查，实现精准医疗，在通常药物治疗效果不好的情况下，根据患者的基因逐一调整医疗方法，达到微调治疗的效果。
早期的肺癌筛选、癌症化疗的难度、心脏速率和心律信息、神经元和深度学习技术等都为医疗领域提供了创新科技。
2. 聊天机器人聊天机器人是一个运用AI技术的机器人，专门为医院患者的话务联系、医生工作计划等提供一个机器学习（Machine Learning）的平台。
它可以收集整理医生的工作计划，提前在医院的信息系统上播报医生的工作计划，提供电话查询和信息系统查询等识别系统，优化医院工作系统，提高医疗各个流动环节的效率和准确性。
3. 医学数据分析AI技术可以对大量的医疗数据进行分析，帮助医生们了解病情趋势和预测病人的未来病情。
这种分析和数据提供的都是关于直接病人、疾病类型甚至是某种病的可能病源。
这种大数据分析能够减轻医生的工作压力，试图提供更为全面有效的医疗服务。
二、金融AI技术对于金融行业来说是一个颠覆性的技术，可以显著提高金融机构的信息处理能力和决策效率。
具体应用包括：1. 风险管理AI可以扫描大量的交易和账单数据，发现异常交易和欺诈活动，并提供相应提醒和建议。
在一些银行和财富管理公司，AI还可以根据投资组合和市场趋势来定制个性化的投资方案。
2. 信用评估传统的信用评估方法仍然受到局限，而AI技术可以更加精确地评估个人或企业的信用得分。
本产品保密并受到版权法保护2024易观分析2024年3月01汽车业人工智能行业应用发展背景智能汽车的崛起彻底颠覆了汽车行业的生态逻辑，成为未来汽车行业发展的必然方向和新的增长点⚫智能汽车通常又被称为智能网联汽车，是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统，集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，是典型的高新技术综合体。
⚫近几年来，中国智能汽车的销量和渗透率不断攀升。
随着中国新能源汽车和智能汽车的不断崛起，汽车产业链核心价值将由整车制造向产业链两端转移，核心竞争力向核心软硬件提供商和运营服务商倾斜。
© 易观分析 数据来源：中汽协、亿欧等互联网公开资料·易观分析整理2576.92531.12627.52686.43009.4120.6136.7352.1688.7949.51736.9133.3355.8661.92019年2020年2021年2022年2023年汽车新能源汽车智能汽车2019年至2023年中国各类汽车销售情况（单位：万辆）传统汽车与智能汽车核心竞争力对比传统汽车智能汽车•关键部件：发动机、变速箱及底盘是传统汽车核心竞争力的体现•品牌：传统汽车经年积累的品牌价值也是其核心实力•供应链管理能力：长期积累•软件设计与运营能力：随着软件定义汽车时代的到来，用户体验与需求成为软件升级的核心驱动，运营至关重要•硬件制造能力：传感器、芯片等成为智能汽车核心零部件，其制造能力更加重要从供给角度看，传统车企、造车新势力、互联网巨头、科技企业等多元化企业纷纷入局，推动智能汽车创新发展⚫特斯拉作为行业开拓者，将“智能化”的内涵赋予汽车，国内的新势力品牌在特斯拉的带领下涌入智能汽车赛道；⚫传统汽车品牌不甘落后，纷纷成立新的汽车品牌，朝着智能化进一步发力，希望在智能化的浪潮下不被甩掉；⚫互联网巨头和科技公司也积极投身汽车行业，投入大量的资金、资源和人才，希望汽车变成“移动智能终端”。
政策/产业/需求三端共振，AI拐点看龙头计算机行业周观点本周观点：政策端：十四五前瞻，人工智能引领新基建工程。
人工智能是新基建的核心构成：1）在信息基础设施领域，人工智能与云计算、区块链一起被视为一种新技术基础设施；2）在融合基础设施领域中，人工智能则被视为支撑传统基础设施转型升级的重要工具。
两者结合来看，足见人工智能在产业升级、新旧动能转化中的重要战略地位。
此前发布的十四五建议规划显示，在列举出的几大前沿科技中，人工智能、量子信息、集成电路位列前三，进一步从侧面证明其优先级。
判断在强有力的政策支撑下，人工智能产业有望在下一个五年规划中加速发展、引领新基建工程。
产业端：基础技术基本成熟，拓展场景迎黄金十年。
从时间轴来看，我国电子信息产业从60年代萌芽到起步用时30年，从起步到成熟则合计用时11年；互联网产业从94年萌芽到起步用时14年，从起步到成熟合计用时8年；人工智能产业从15年萌芽到起步用时4年，2019年进入发展步伐逐渐加快。
当前基础技术（算力、算法等）已经基本成熟，预计到未来十年是人工智能场景落地、产业爆发的黄金期。
需求端：疫情催化，智能化世界万象更新、场景加速落地。
技术趋于成熟的背景下，2020年新冠疫情带来了场景加速落地的趋势。
疫情防控中，一系列基于AI算法的软硬件设施方方面面发挥巨大作用。
例如：人脸识别、机器人筛查、影像辅助诊断、远程教学、无人配送等。
观察到这一趋势，我们认为，本次疫情催化下智能赛道化赛道可谓万象更新，场景落地全面加速，带来外部需求加速释放（如教育/医疗/驾驶等），行业迎来发展拐点。
后疫情时代，政策/产业/需求三端共振的情况下，判断人工智能市场将随场景落地而迅速扩容，打开企业成长空间。
根据艾瑞咨询的测算，2020年人工智能预计达到超过1500亿元规模、到2025年产业规模预计超过4500亿元。
梳理产业链，受益产业红利的核心标的如下：1、基础层：AI芯片龙头寒武纪、细分领军云天励飞（将上市）。
2023年人工智能发展回顾人工智能产业快速发展当前全球和中国的人工智能产业均处于高速发展期，《全球数字经济白皮书（2023年）》数据显示，从产业规模来看，2023年全球人工智能市场收入预计达5132亿美元，同比增长20.7%；中国人工智能核心产业规模达5080亿元人民币。
从企业发展来看，截至2023年三季度，全球人工智能企业有29542家，其中美国和中国分别有9914家、4469家，中美人工智能企业数占全球总数的近一半。
从产业投融资金额来看，据IDC 数据，2022年全球人工智能IT 总投资规模为1288亿美元，2023年全球人工智能IT 总投资规模预计达到1540亿美元，同比增长19.6%。
据IT 桔子数据，截至2023年11月，我国人工智能产业投融资金额为2499亿元，投融资数量为743件，预计全年同比增加63.8%。
其中，人工智能大模型作为前沿领域发展尤为迅猛，据速途网测算，2023年中国大模型市场规模约为147亿元，同比增长高达110%，占全球市场规模的10%。
AI 大模型爆发式增长2022年11月，美国OpenAI 公司推出了AI 聊天机器人ChatGPT，其展现出的能力在全球范围内引发了一场AI“狂飙”，也在业界点燃了一场“百模大战”。
在ChatGPT 获得巨大关注后，谷歌、Meta、微软、亚马逊等全球科技巨头纷纷加快在AI 领域的布局。
国内各大企业、高校和科研院所也纷纷进入大模型领域，开启创新发展新时代■ 袁璐 ︱ 文人工智能2023年总结与2024年展望包括百度、阿里、腾讯、华为等头部科技企业，科大讯飞、商汤科技、旷视科技等垂直于AI 领域的厂商，以及百川智能、MiniMax、深言科技等大模型初创企业，复旦大学、清华大学、智源研究院、中国科学院自动化所等高校和科研院所也发布了各自的大模型成果。
《中国人工智能大模型地图研究报告》数据显示，中国和美国研发的大模型数量占全球总数的80%以上，中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
中国人工智能产业招商地图及招商方案绘制一、中国人工智能产业现状随着物联网、云计算等技术的发展，人工智能技术已成为推动整个社会向智能化进步的重要力量。
作为先行者之一，中国在人工智能领域发展上取得了显著的成绩。
根据国家发展和改革委员会发布的《中国人工智能产业发展报告(2019)》，中国人工智能产业呈现出如下的特点：（1）技术领先。
截至2018年11月底，中国AI专利申请量位列全球首位，占比达到半数以上，其中无人驾驶、健康医疗、智能家居、智能物流、教育培训等领域技术成果显著。
（2）市场需求旺盛。
随着人口老龄化加剧、医疗行业的快速发展、落后农业改革加速和物流技术的需求增加，人工智能市场愈加广阔。
（3）国家政策扶持。
政府将人工智能列为国家战略，提出了“建设世界一流的人工智能创新中心”的目标。
政策上给予了人工智能产业财政、税收、研发和人才等诸多方面的支持，促进了产业的快速发展。
（4）创新能力强。
国内企业加快创新研发，不断推陈出新，提升了整个产业的竞争力。
（5）融合创新。
一些地区、企业和高校等不断探索人工智能技术与各产业的有机融合，取得了优秀的示范效果。
二、中国人工智能产业招商地图在中国人工智能产业发展的过程中，招商引资起到至关重要的作用。
以下地图是根据2019年的数据绘制而成。
（1）北京市。
北京作为新一代信息技术创新中心，目前有超过2000家人工智能企业，其中包括中国科学院、百度、阿里巴巴等知名企业的总部。
北京市拥有众多的高等院校、科研机构和研发团队，对于人才吸引力非常强。
（2）上海市。
上海人工智能产业发展也十分迅速。
目前有超过700家人工智能企业，包括国家研究院、华为技术有限公司、蚂蚁金服等企业的研发分部。
上海市的重要地位以及对于科技和创新的关注使得其成为优秀的投资选择。
（3）广东省。
作为中国最开放和活力的省份之一，广东人工智能产业也势头强劲。
广东省内的BAT、腾讯、中兴通讯等知名企业都位于这里。
实际上，广东省不仅是国内的制造业城市，也是人工智能创新的中心之一。
中国人工智能的发展现状目录一、声明 (2)二、技术进步与创新 (3)三、产业应用与融合 (5)四、社会影响与伦理挑战 (8)五、结语 (10)一、声明声明：本文内容信息来源于公开渠道，对文中内容的准确性、完整性、及时性或可靠性不作任何保证。
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随着科技的飞速发展，人工智能巳经成为全球范围内的研究热点。
在中国，人工智能的发展也取得了显著的成果，特别是在技术进步与创新方面。
近年来，中国在人工智能的基础理论研究方面取得了一系列重要突破。
在全球范围内，各国都在积极布局人工智能产业，争夺新一轮科技革命和产业变革的制高点。
美国、中国、欧洲等国家和地区都在加大对人工智能的投入和支持。
在这种背景下，国际间的竞争与合作将更加激烈。
各国将争夺人才、技术和市场资源，以保持在人工智能领域的领先地位；另各国也有可能在某些领域展开合作，共同应对人工智能带来的挑战。
自动驾驶是人工智能在交通领域的一个重要应用。
通过搭载高精度地图、传感器和控制器等设备，自动驾驶汽车可以实现对车辆周围环境的感知、分析和决策，从而实现自动驾驶。
特斯拉、谷歌等公司已经在这方面取得了重要突破，未来有望实现大规模的商业化应用。
目前，人工智能已经在众多领域取得了显著的成果，如自动驾驶、智能制造、医疗健康、金融科技等。
在这些领域，人工智能技术的应用不仅提高了生产效率，降低了成本，还为人们带来了更加便捷的生活体验。
未来的人工智能将在技术创新、行业应用、社会影响、国际竞争和法律政策等方面展现出广阔的前景。
在这个过程中，需要充分认识到人工智能的发展潜力和挑战，加强国际合作，共同推动人工智能的健康、可持续发展。
二、技术进步与创新随着科技的飞速发展，人工智能已经成为全球范围内的研究热点。
在中国，人工智能的发展也取得了显著的成果，特别是在技术进步与创新方面。
近年来，中国在人工智能的基础理论研究方面取得了一系列重要突破。
地图产业的发展趋势地图产业的发展趋势地图产业是指制作、销售和利用地理信息进行地图制作、地理信息系统（GIS）开发和应用的产业。
随着数字化时代的来临，地图产业也发生了巨大的变化和发展。
下面，将介绍地图产业的发展趋势。
一、地图产业的背景和现状地图一直以来都是人们获取空间信息的重要工具，但传统的纸质地图已经无法满足人们对实时、精准、交互性空间信息的需求。
数字化地图的出现改变了传统地图的制作和使用方式，使得地图的更新速度更快，质量更高，应用范围更广。
目前，全球地图产业呈现出以下几个特点：1. 云地图和移动地图成为主流。
随着移动互联网技术的发展，云地图和移动地图的应用越来越广泛。
通过云地图，用户可以随时随地查看地图信息，并利用移动地图进行导航、定位等功能。
2. 地图数据的精准性和时效性得到提高。
通过卫星遥感、航空摄影等技术手段，地图数据的精度得到了大幅提高，同时，地图数据也得以实时更新，使得地图的时效性更好。
3. 地图与其他数据的融合。
地图与其他数据（如交通、气象、经济等）的融合，可以为用户提供更多的信息，使得地图应用更加丰富多样。
4. 地图服务商的竞争加剧。
地图产业竞争激烈，谷歌地图、百度地图等巨头企业在全球范围内占据着重要的市场份额，而各国地图公司也在不断提升自身的研发能力和服务质量，力图在市场竞争中脱颖而出。
二、地图产业的发展趋势1. 地图的个性化和定制化服务随着人们对个性化服务需求的不断增加，地图产业也开始向个性化和定制化服务方向发展。
用户可以根据自己的需求对地图进行定制，如添加个人兴趣点、规划自己的行程等。
地图服务商还可以根据用户的历史使用记录和兴趣爱好，向用户提供个性化推荐。
2. 地图与物联网的融合物联网的普及为地图产业带来了新的发展机遇。
地图可以与传感器技术相结合，实时获取和分析物联网设备生成的空间数据，为用户提供更加精准的定位和导航服务。
例如，通过与智能交通设备相连，地图可以实时监测交通拥堵情况，并为用户提供最优的路线规划。
可编辑修改精选全文完整版人工智能行业环境中国人工智能领域融资金额居全球之首，达到325亿美元，在全球占比达到58%。
未来的人工智能人才发展，将从基础教育改革开始，依托社会治理的力量逐渐构建形成人工智能教育生态。
需要政府、高校、企业和社会共同努力。
以下对人工智能行业环境分析。
数量上的优势并不意味着质量上的价值。
人工智能行业商情报告指出，中国的顶级人工智能人才仅仅排在第六名，前面分别是美国、英国、德国、法国、意大利。
在人才培养上，美国遥遥领先：44%的博士学位是在美国获得的，在中国获得博士学位的约占11%，其后是英国(6%)、德国(5%)以及加拿大、法国和日本(均为4%)。
全球主要国家获得博士学位占比统计情况相对于传统环卫以人机结合作业方式为核心，以人为主、设备为辅的现状，环卫智慧作业机器人具有“高可靠虚拟安全屏障、绿色新能源动力、智慧智能高效作业、自动无线充电续航”等核心特征，可完全替代人工智能的高端智慧环卫装备产品。
现从四大方面来分析人工智能行业环境。
气候变化2017年7月，微软发起“地球人工智能”计划，旨在将人工智能应用于四大环境风险领域，即气候变化、农业、生物多样性和水资源等相关领域。
2017年12月，微软承诺在未来五年内投入5000万美元用于发展该计划。
人工智能行业环境分析，在挪威，微软公司正在与Agder Energi和Powel AS等电力相关公司合作创建一个更加有效、灵活和智能的电网，从而实现节能，并且更容易将可再生能源与电网整合起来。
通过利用人工智能技术，双方正在努力用智能电网取代常规的电网。
美国能源部称：“智能电网可以视为引入电力系统的互联网，与互联网一样，智能电网将由控制装置、计算机、自动化等新技术和设备共同组成，但这些技术将与电网一起对快速变化的电力需求作出数字化响应。
”维持生物多样性据美国南加州大学人工智能社会中心称，在过去十年中，偷猎行为在不断增加。
如果照这样发展下去，大象和犀牛将在10年后灭绝。
业界Venture Scanner 15张图解人工智能行业创业与投资选自Venture Scanner编译：Chen Xiaoqing、赵赛坡、李亚洲Venture Scanner对跨越13个种类，总计957家人工智能公司进行了追踪分析。
这些公司的总共融资金额高达48亿美金。
下面的15张可视化图片总结了人工智能行业目前的状态。
1.人工智能市场总览我们将人工智能行业细分为13类：深度学习/机器学习（通用）：这类公司主要建立可依靠现存数据进行学习的算法。
典型例子包括预测数据模型与分析行为数据的软件平台。
深度学习/机器学习（应用）：这类公司同样使用计算机算法，但却是基于非常垂直的特殊案例中存在的数据运行。
典型例子有利用机器学习技术侦查金融诈骗或者识别最好的销售线索。
自然语言处理（通用）：此类公司构建的算法能够处理输入的自然语言，并将其转化为可理解的表达。
例子包括文本自动生成以及文本挖掘生成数据。
自然语言处理（语音识别）：公司产品能够处理人类语音的片段，准确识别单词并推测含义。
典型的例子是语音指令的检测并将其转化为可执行的数据。
计算机视觉/图像识别（通用）：这类公司研发的技术主要是图像处理、分析，可从中提取信息、识别图像中的物体。
典型例子包括图像搜索平台和研发员使用的图像标签应用程序接口。
计算机视觉/图像识别（应用）：这类公司是在非常垂直的案例中使用图像处理技术。
典型案例包括面部识别软件和能让用户通过拍照搜索商品的软件。
手势控制：公司产品可让用户通过手势与计算机互动或交流。
典型例子包括让人们通过肢体动作控制游戏角色的软件以及仅用手势就能控制计算机和电视的软件。
虚拟私人助手：这是一类基于反馈和指令来为个体完成日常任务和服务的软件助理。
典型例子有网络客服助理和个人助理app，管理个人日程安排等。
智能机器人：可以进行经验学习并根据身边环境自主进行活动的机器人。
典型例子有家庭机器人，可以在互动中根据情感做出反应，还有帮助人们找到商品的销售机器人。
人工智能行业：全球人工智能产业地图在当今的科技浪潮中，人工智能无疑是最引人瞩目的领域之一。
它就像一股强大的力量，正在重塑着我们的生活、工作和社会的方方面面。
从智能家居让我们的生活更加便捷舒适，到医疗领域中辅助医生进行疾病诊断，再到金融领域的风险预测和防范，人工智能的应用无处不在。
要全面了解人工智能行业，一幅清晰的全球人工智能产业地图至关重要。
这张地图不仅能展示出各个国家和地区在人工智能领域的发展现状和优势，还能揭示出未来的发展趋势和潜在的机遇。
首先，让我们把目光投向北美地区。
美国作为全球科技的领导者，在人工智能领域一直处于领先地位。
众多顶尖的科技公司和研究机构汇聚于此，如谷歌、微软、亚马逊等，它们在人工智能的算法研究、芯片研发以及应用开发等方面都取得了显著的成果。
美国的高校，如斯坦福大学、麻省理工学院等，也为人工智能领域培养了大量的优秀人才。
在欧洲，英国、德国和法国等国家表现出色。
英国拥有深厚的科研基础和创新氛围，在人工智能的理论研究和应用创新方面有着独特的优势。
德国则凭借其强大的制造业基础，将人工智能技术广泛应用于工业 40 中，提升了生产效率和产品质量。
法国在人工智能的医疗和交通领域也有不少的突破。
亚洲地区的发展同样不容小觑。
中国近年来在人工智能领域的发展势头迅猛，政府大力支持人工智能产业的发展，出台了一系列的政策和资金扶持措施。
中国的科技企业，如百度、阿里巴巴和腾讯等，在人工智能的应用落地方面取得了显著的成绩，特别是在人脸识别、语音识别等领域。
日本在机器人技术和智能制造方面一直有着深厚的积累，韩国则在半导体和通信技术方面为人工智能的发展提供了有力的支持。
除了这些国家和地区，其他一些新兴经济体也在积极布局人工智能产业。
例如，印度在软件外包服务方面的优势，为其在人工智能领域的发展提供了一定的基础；巴西和俄罗斯等国家也在加大对人工智能的投入和研究。
在人工智能的产业应用方面，可谓是百花齐放。
在医疗健康领域，人工智能可以帮助医生进行疾病的早期筛查和诊断，提高诊断的准确性和效率。
2023年南京职称继续教育(工程系列)数字经济工程(2)题库单选题1、根据本讲，通过半导体器件独立控制每个最小显示单元的显示器件是()。
A、显示器件B、新型显示器件C、电真空显示器件D、半导体显示器件答案：D2、目前全国典型的工业互联网平台建设数量已经超过了()个。
A、200B、300C、500D、600答案：D3、()是指如何把大数据智能化的潜力挖掘出来。
A、数据智能B、群体智能C、跨媒体智能D、智能系统答案：D4、智能供应链管理加速工业、农业()变革。
A、供给侧B、需求侧C、管理侧D、运营侧答案：A5、产业协同发展行动计划提出，到2023年要培育一批核心技术，创新引领性的企业，在重点行业和领域打造()个工业互联网系统解决方案。
A、50B、100C、150D、200答案：B6、传统互联网工作机制存在“三重绑定”限制，造成“传输效率低下，容易拥塞”的原因是()。
A、资源与位置绑定B、控制与数据绑定C、用户与网络绑定D、控制与资源绑定答案：A7、实施技术保障能力提升行动计划，要打造()，要围绕原材料、装备、电子信息等重点行业，建设汇集安全漏洞、恶意代码、勒索等信息的国家工业互联网安全漏洞库。
A、“一库一机制”B、“两库一机制”C、“一库两机制”D、“两库两机制”答案：B8、()年6月6日，工信部向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电正式发放5G商用牌照。
A、2020B、2018C、2021D、2019答案：D9、根据本讲，数字技术应用的核心是()。
A、信息化B、数字化C、网络化D、平台化答案：C10、坚持稳中求进工作总基调，以()为主题。
A、深化供给侧结构性改革B、改革创新C、推动高质量发展D、满足人民日益增长的美好生活需要答案：C11、2020年底5G基站建成数超过70万，全球占比约为()%。
A、40B、50C、60D、70答案：D12、关于加大人才保障措施提到，要强化专业人才的培养，要支持和指导高等院校，包括职业院校，加强工业互联网相关学科的建设，要支持高校建设一批()，培育工业互联网领域未来科技创新领军人才。
全球人工智能产业地图
目录
全球人工智能发展综述产业链整体发展情况
未来发展思考
全球爆发人工智能产业浪潮
三大因素推动人工智能快速发展
数据来源：IDC 02040201220152020预测 每年生成数据量 一千艾字节 结构性数据 非结构性数据
0.7 1.0 7.7
2.8 6.2
28.2
●互联网的发展提供了种类丰富的大数据资源，提升算法有效性
●计算技术的变革使硬件成本指数下降，运算时间缩短，助力人工智能再度崛起●基础算法和AI 平台的创新减少了传统算法和人类手工总结特征的不完备性，大幅提升算法有效性AlphaGo:1920个CPU+280个GPU 理论峰值计算能力：2332TFLOPS。
