2019全球人工智能产业数据研究报告

“新基建”国际比较：发展现状与政策措施（一）5G领域1、5G 的全球发展现状全球各国积极发展建设5G，着重服务商业使用，在5G网络建设、5G智能手机使用、5G 基站建设等方面还处于初步建设阶段，存在较大的发展空间。

据GSA（Global mobile Suppliers Association）统计，截至2020年3月底，全球123个国家的381个运营商宣布过它们正在投资建设5G，且40个国家的70个运营商提供了一项或多项符合3GPP标准的5G服务。

其中，有63个运营商发布了符合3GPP标准的5G移动服务有34个运营商发布了符合3GPP 标准的5G 固定无线接入或家用宽带服务。

美国国防部认为，在5G 领域，中国、国、美国和日本处于领先地位，英国、德国和法国位于第二梯队，新加坡、俄罗斯和加拿大处于第三梯队。

截至2020 年 2 月初，中国已开通了15.6 万个5G 基站，计划在2020 年实现55 万个5G 基站的建设目标。

截至2019 年底，国5G 用户规模达到500 万，计划在其85个城市建设23万个5G基站。

美国则计划建设60万个5G 基站，而德国计划建设4万个以上5G基站。

日本计划在2024年底投资1万亿日元、修建约7万个5G基站，同时，日本政府计划通过财政预算对基站建设进行补贴，这将可能使基站建设规模增加至8.4 万个。

2、典型国家发展5G 的促进政策各国主要通过规划和进行频谱拍卖、简化监管流程、提供资金支持、减免税收等方式推动5G 发展。

该领域选择美国、国和日本作为典型国家进行政策分析。

美国致力于成为5G 通信网络的领导者，要求赢得5G竞赛。

国将5G 定位为国家战略，在2019年4月正式将5G 网络商业使用，成为全球首个将5G 网络商用的国家。

日本于2019 年开始5G 频谱拍卖，并计划在2020年扩大可用于5G专网的无线频谱资源，希望利用2020 年东京奥运会投资和使用更多5G 技术。

2019-2024年中国人工智能应用行业发展及产业投资空间专项研究报告本报告旨在探讨中国人工智能应用行业在未来五年（2019-2024年）的发展趋势以及产业投资空间。

随着科技的发展，人工智能已成为一个增长迅速的行业。

在过去十年里，中国已经成为世界人工智能市场增长最快的国家之一。

未来五年，随着政策支持和技术变化的发展，中国的人工智能应用行业将面临更大的机遇和挑战。

一、发展趋势1.智能制造：智能制造是人工智能应用的重要领域之一。

未来五年，中国制造业将逐步实现智能化，并将在工业控制、全面协调和生产维护等方面有大幅提升。

2.自动驾驶：自动驾驶汽车将成为人工智能应用的新热点。

未来五年，智能汽车的普及程度将不断提高，自动驾驶汽车将逐渐成为主流汽车。

3.医疗健康：人工智能在医疗健康领域的应用前景非常广阔。

未来五年，人工智能将在医疗影像诊断、辅助医生判断、体检分析等各个方面有广泛应用。

4.金融科技：金融科技是人工智能应用的另一个重要领域。

未来五年，大数据和区块链技术的发展将为金融科技带来更多的机遇和挑战。

二、投资空间1.支持政策：政府已经开始加强对人工智能行业的支持。

未来五年，政府政策将成为人工智能应用行业发展的重要驱动力。

2.投资机会：人工智能应用行业已经吸引了众多投资者的关注。

未来五年，投资者将继续关注人工智能应用行业，寻找更多的投资机会。

3.企业布局：目前，国内外众多企业都在积极布局人工智能应用行业。

未来五年，企业将成为人工智能应用行业的重要力量。

4.人才支持：人工智能应用行业需要大量的高素质人才。

未来五年，人才的供给将成为人工智能应用行业发展的重要问题。

三、结论综上所述，未来五年中国的人工智能应用行业发展将面临较大机遇和挑战。

政府支持政策、投资机会、企业布局以及人才支持等方面的改变将成为推动人工智能应用行业发展的重要力量。

作为投资人，应该密切关注这个行业，并选择优秀的企业进行投资。

本报告将列出人工智能应用行业相关数据并进行分析，以便更好地了解中国人工智能应用行业的发展现状。

2019人工智能发展报告总结随着科技的不断进步和应用的推广，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正逐渐成为当今社会的焦点。

2019年，人工智能领域取得了显著的发展，涵盖了各个方面的创新和突破。

本文将就2019年人工智能发展报告进行总结，回顾这一年人工智能领域的重要进展和趋势。

一、技术创新2019年，人工智能技术取得了许多重要的突破和创新。

在自然语言处理方面，深度学习模型的应用使得机器翻译、语音识别和智能对话等任务取得了巨大的进步。

在计算机视觉领域，图像识别和目标检测技术的提升使得人工智能在图像处理和安防监控等领域发挥了重要作用。

此外，机器学习、深度学习和强化学习等算法的不断优化也为人工智能的发展提供了坚实的基础。

二、应用领域人工智能的应用范围越来越广泛，2019年也涌现出了许多新的应用场景。

在医疗领域，人工智能被应用于疾病诊断、药物研发和医疗影像分析等方面，提高了医疗服务的效率和质量。

在金融领域，人工智能被应用于风控模型、信用评估和智能客服等方面，为金融机构提供了更加精确和高效的服务。

此外，人工智能还在交通、教育、农业等领域展现出了巨大的潜力。

三、伦理和隐私问题随着人工智能的快速发展，伦理和隐私问题也逐渐凸显出来。

在人工智能算法的训练和应用过程中，涉及到大量的个人数据和隐私信息。

因此，如何保护个人隐私成为了一个亟待解决的问题。

同时，人工智能的发展也带来了一些伦理问题，例如自动驾驶车辆在道德决策上的困境，需要社会各方共同探讨和解决。

四、产业发展和政策引导人工智能的发展离不开产业的支持和政策的引导。

2019年，各国纷纷制定和调整了相关政策，加大对人工智能领域的支持力度。

例如，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，提出了推动人工智能核心技术突破、建设人工智能创新示范区等措施，加快了人工智能产业的发展。

同时，各国也加强了人工智能的国际合作，共同推动人工智能的发展和应用。

五、未来趋势展望展望未来，人工智能的发展仍将呈现出良好的势头。

人工智能机器视觉市场调研报告机器视觉技术与应用的发展趋势一、市场概述人工智能机器视觉作为现代高科技领域的重要研究方向之一，已经在各个领域展现出了广阔的应用前景。

机器视觉技术的发展趋势也正逐渐受到市场的关注。

本文将对人工智能机器视觉市场进行深入调研，并分析技术与应用的发展趋势。

二、市场规模及前景1. 人工智能机器视觉市场的规模逐年增长。

根据市场研究机构的数据显示，2019年全球人工智能机器视觉市场规模达到XXX亿美元，预计到2025年将达到XXX亿美元。

市场规模的增长主要受到人工智能技术和物联网技术的发展推动。

2. 人工智能机器视觉市场的应用领域广泛。

目前，机器视觉技术已经在工业自动化、医疗器械、安防监控、无人驾驶等领域得到了广泛的应用。

随着技术的进一步发展，人工智能机器视觉有望在更多领域实现应用，如农业、零售、智能家居等。

三、技术发展趋势1. 深度学习技术在机器视觉中的应用将进一步扩大。

深度学习技术以其出色的图像识别和分析能力，在机器视觉领域取得了显著的成就。

未来，深度学习技术有望在人工智能机器视觉中得到更广泛的应用，不断提升算法的效率和准确性。

2. 硬件设备的发展将助推机器视觉技术的普及与应用。

随着摄像头、传感器等硬件设备的技术进步，机器视觉技术将实现更高的分辨率和更广的视野范围，为应用提供更好的数据支持。

3. 云计算技术的发展将改变机器视觉的计算模式。

云计算技术的普及将解决机器视觉在计算资源方面的瓶颈问题，通过云端计算，实现海量数据的处理和分析，为机器视觉技术的应用提供更多的可能性。

四、应用市场分析1. 工业自动化领域是人工智能机器视觉的重要应用场景之一。

机器视觉技术可以帮助实现工业生产过程中的自动检测、质量控制等任务，提高生产效率和产品质量。

2. 医疗器械领域是机器视觉技术的另一个重要应用领域。

通过机器视觉技术，医疗器械可以实现对影像数据的自动分析和诊断，提高医疗效率和准确性。

3. 安防监控领域也是人工智能机器视觉的热门应用领域。

2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告随着全球人工智能的兴起，中国在人工智能领域的发展日益突显。

2018年，《新一代人工智能发展规划》提出了中国人工智能发展的宏伟蓝图，计划在2020年建成一批产业基地、人才培育基地等基础设施，到2030年把人工智能产值提高到1万亿元人民币。

在这样的背景下，本报告将对中国人工智能产业进行一系列深入探讨，分析其行业投资运营可行性。

2019-2024年，中国人工智能产业呈现出快速增长的趋势。

根据IDC统计数据显示，2018年中国人工智能市场规模达到224.4亿元，年增长率高达50.4%。

预计到2024年，中国人工智能市场规模将超过1,000亿元。

这种增长趋势在未来几年将有所延续，尤其是建设智慧城市、推进5G网络建设等国家战略的出台，将给人工智能产业带来新的机遇。

对于机器学习、自然语言处理、机器人工程等人工智能领域，中国也有着深厚的技术积累和人才储备。

根据外国媒体的报道，中国在机器学习领域具有技术领先地位。

截至2019年，国内高校开设的人工智能、机器学习等专业数量已达30余所，年产学研合作成果丰硕。

近年来，国内企业也加大了技术研发投入，积极招揽人才，外派员工出国深造。

这也预示着国内人工智能产业的发展将得到更广泛的技术可持续化支持。

但是，人工智能发展过程中也面临一系列挑战。

首先，人工智能安全性问题需要得到充分重视。

一个很明显的例子就是2019年7月，互联网巨头百度在人人信平台上泄露了70万商家的基本信息。

其次，人工智能带来的社会影响也在扩大。

根据统计，到2025年，人工智能将直接影响到全球职业的37%。

这也反映出，在充分利用人工智能的同时，我们也需要深刻认识其可能带来的负面影响。

因此，我们需要开展一系列工作来推动人工智能的发展，包括技术研究、产业链建设、人才培养等方面。

未来几年，我们也需要留意全球人工智能技术和应用发展的新动向，加强本国人工智能技术和应用的发展，争取国际人工智能技术竞争的话语权。

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。

2019年人工智能研究报告：机器学习模型在因子选股上的比较分析目录索引一、问题背景 (5)二、机器学习模型介绍 (5)2.1机器学习因子选股框架 (5)2.2多类别逻辑回归 (7)2.3支持向量机 (8)2.4随机森林 (10)2.5极限梯度提升树 (12)2.6深层神经网络 (13)2.7不同机器学习模型的特点分析 (14)三、选股策略描述 (15)3.1模型训练方法 (15)3.2机器学习训练平台和模型超参数 (16)3.3策略回测设置 (17)四、实证分析 (18)4.1机器学习模型预测性能比较 (18)4.2机器学习模型打分相关性分析 (20)4.3机器学习模型选股表现 (23)4.4机器学习模型的风格分析 (28)五、总结与展望 (30)图表索引图 1：机器学习选股框架 (6)图 2：MLR示意图 (7)图 3：SVM二分类示意图 (8)图 4：软间隔SVM二分类示意图 (9)图 5：SVM用于多分类问题示意图 (10)图 6：集成学习示意图 (11)图 7：Bagging和Boosting模型训练示意图 (11)图 8：RF示意图 (12)图 9：XGBoost模型求解示意图 (13)图 10：DNN示意图 (14)图 11：日频样本和半月频样本采样示意图 (15)图 12：模型滚动更新示意图 (16)图 13：时间分组交叉验证示意图 (17)图 14：日频样本模型与半月频样本模型测试集准确率对比 (19)图 15：日频样本模型与半月频样本模型训练时间对比 (20)图 16：日频样本模型IC序列 (21)图 17：日频机器学习模型选股表现（等权） (24)图 18：日频样本机器学习模型选股对冲收益（等权） (25)图 19：日频机器学习模型选股表现（行业中性） (26)图 20：日频样本机器学习模型选股对冲收益（行业中性） (27)图 21：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性雷达图（日频样本） (29)图 22：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性雷达图（半月频样本） (30)表 1：日频样本模型测试集预测准确率 (18)表 2：半月频样本模型测试集预测准确率 (19)表 3：机器学习模型IC (20)表 4：日频样本机器学习模型打分相关性 (21)表 5：半月频样本机器学习模型打分相关性 (22)表 6：日频样本机器学习模型IC相关性 (22)表 7：半月频样本机器学习模型IC相关性 (22)表 8：不同机器学习模型等权选股策略对冲表现（日频样本） (23)表 9：不同机器学习模型等权选股策略分年度对冲收益（日频样本） (25)表 10：不同机器学习模型行业中性选股策略对冲表现（日频样本） (25)表 11：不同机器学习模型行业中性选股策略分年度对冲收益（日频样本） (27)表 12：机器学习模型选股性能比较（等权组合） (28)表 13：机器学习模型选股性能比较（行业中性组合） (28)表 14：风格因子列表 (28)表 15：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性（日频样本） (29)表16：不同机器学习模型选股打分与风格因子相关性（半月频样本） (30)。

人工智能行业研究报告一、行业概述人工智能技术是研究、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科学技术。

人工智能技术是具有显著产业溢出效应的基础性技术，可以在城市治理、医疗、工业、农业、商业、金融、教育等领域取得广泛应用，催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革。

人工智能行业的产业链可以分为基础设施层、技术平台层和场景应用层。

基础设施层是人工智能行业发展的基石，具体包括支撑计算、网络、存储、感知等功能的芯片、硬件设备、系统和软件等，它的任务是保障人工智能算法和系统功能的数据传输和存储、算法训练和推理等物理实现。

技术平台层是人工智能行业发展的核心驱动力，依托海量数据和强大算力进行深度学习训练和机器学习建模，以解决机器的“看”、“听”、“理解”问题，相关技术主要包括计算机视觉、语音技术、自然语言理解等；场景应用层建立在基础设施层与技术平台层的基础上，融合大数据和分布式计算技术，解决现实行业问题，解锁行业的人工智能应用场景。

近年来，随着计算机视觉技术、语音技术、自然语言理解技术等人工智能技术的快速发展，人工智能与传统行业的融合正持续加速，人工智能对传统的城市管理、医疗健康、园区管理、安全生产、交通出行、自动驾驶等场景正在产生全面影响。

人工智能行业产业链二、行业发展概况自1956年达特茅斯会议上首次提出人工智能概念以来，人工智能技术与应用已经发展60多年。

在半个多世纪的发展历程中，由于受到算法、算力、存储水平等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。

2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了巨大突破，人工智能行业进入第三次发展浪潮。

目前，人工智能技术在各个行业中有着广泛和深入的应用，具有巨大的发展前景。

根据沙利文咨询的统计预测，2019年全球人工智能行业的市场规模约为1,917亿美元，预计2024年全球市场规模将达到6,157.2亿美元，2016年至2024年的年均复合增长率达到33.98%，市场规模保持高速增长。

人工智能在金融领域的应用数据报告人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种新兴技术，不仅在各个领域都有着广泛的应用，而且在金融行业尤其如此。

随着数据量的迅速增长，人工智能技术在金融领域的应用呈现出爆发式增长的趋势。

本报告将通过详细的数据分析和案例研究，探讨人工智能在金融行业的应用情况。

一、大数据分析金融行业是一个数据密集型行业，每天都会产生大量的交易数据、客户数据、市场数据等。

借助人工智能技术，金融机构可以更高效地处理和分析这些海量数据，从而更好地为客户提供个性化的金融服务。

根据统计数据显示，2019年，全球金融行业使用人工智能的支出预计达到250亿美元，预计到2025年这一数字将达到800亿美元。

二、智能客服随着金融科技的快速发展，智能客服在金融领域得到了广泛应用。

通过使用自然语言处理和机器学习等人工智能技术，金融机构可以为客户提供24小时不间断的在线咨询与服务，大大提升了客户满意度。

根据调查数据显示，使用智能客服技术后，金融机构的客户满意度提升了20%以上。

三、风险管理与欺诈检测金融业务涉及到大量的风险，如信用风险、市场风险等。

通过应用人工智能技术，金融机构可以更好地预测和管理这些风险。

人工智能技术可以通过分析客户的信用记录、行为模式等信息，实现智能化的风险评估，并及时发现可疑交易与欺诈行为。

根据研究数据显示，人工智能在风险管理与欺诈检测方面的应用，使金融机构的损失降低了30%以上。

四、投资决策人工智能技术在投资决策方面的应用，也成为了金融行业的一大亮点。

通过机器学习算法和大数据分析，人工智能可以帮助投资者进行有效的投资组合优化，并提供个性化的投资建议。

根据研究数据显示，采用人工智能技术的投资组合，与传统组合相比，获得了更高的投资收益。

总结：人工智能技术在金融领域的应用正日益广泛，涵盖了大数据分析、智能客服、风险管理与欺诈检测以及投资决策等多个方面。

随着技术的不断进步和应用场景的不断扩大，人工智能将进一步推动金融行业的创新与发展。