剑桥大学：2019年度AI全景报告-2019.6-135页(7)
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2019年全球人工智能发展趋势(英文版)
C O M P A NI E S
“We use CB Insights to find emerging trends and interesting companies that might signal a shift in technology or require us to reallocate resources.”
customer adoption
(partnerships, customer, licensing deals)
incumbent deal making
(M&A, strategic investments)
14
High
TRANSITORY
NECESSARY
Opensource framework s Facial recognitio n Conversation al agents Cyber threat hunting Synthetic training data E commerce - search
• •
•
Low
Low
MARKET STRENGTH
The NExTT framework’s 2 dimensions
Industry Adoption (y axis) Signals include:
momentum of startups in the space
Market Strength (x axis) Signals include:
Autonomou navigation
Low
Next-gen prosthetics
GANs Federated learning
Network optimizatio n
2019年暑期赴英国剑桥访学项目
第5天
剑桥大学人工智能课程 - Interactive robot and security
交互式机器人与安全
剑桥大学人工智能课程 - Medical artificial intelligence 医疗人工智能
第 6 天 人文体验 威斯敏斯特大教堂、白金汉宫、议会大厦等，泰晤士河游船、格林尼治天文台
★特别提示: 2019 年 4 月 30 日之前未提交报名申请表并缴纳项目定金的学员，须自行承担往返机票费用
剑桥大学访学项目参考日程表
（以下为往期项目日程安排详情，仅供参考；2019 年实际日程可能因大学日程安排而有所调整）
附件 2 人工智能与工程科学项目参考日程
项目编号 UCA2
第1天 第2天
上午
- English traditional afternoon tea 英式传统下午茶 - Jianhe boating 剑河泛舟
第4天
剑桥大学人工智能课程 - Social and ethical issues of artificial intelligence
人工智能的社会与伦理问题
专业参访 - CAVENDISH LABORATORY 卡文迪许实验室
飞抵伦敦希斯罗机场，专车接机
剑桥大学项目导航 - 剑桥大学教授欢迎致辞 - 项目导航、剑桥大学介绍及语言测试
下午
办理入住，熟悉周边环境
校园参观 - 剑桥大学校园参访 - 国王学院及主教堂参访
第3天
剑桥大学人工智能课程 - Network analysis 网络分析
剑桥大学 – 英国文化讲座 - British Culture Seminar 人文体验
剑桥大学工程科学课程 - Technology creation, protection and
清华-人工智能之知识图谱研究报告-2019.1-89页
图表目录图1知识工程发展历程 (3)图 2 Knowledge Graph知识图谱 (9)图3知识图谱细分领域学者选取流程图 (10)图4基于离散符号的知识表示与基于连续向量的知识表示 (11)图5知识表示与建模领域全球知名学者分布图 (13)图6知识表示与建模领域全球知名学者国家分布统计 (13)图7知识表示与建模领域中国知名学者分布图 (14)图8知识表示与建模领域各国知名学者迁徙图 (14)图9知识表示与建模领域全球知名学者h-index分布图 (15)图10知识获取领域全球知名学者分布图 (23)图11知识获取领域全球知名学者分布统计 (23)图12知识获取领域中国知名学者分布图 (23)图13知识获取领域各国知名学者迁徙图 (24)图14知识获取领域全球知名学者h-index分布图 (24)图15 语义集成的常见流程 (29)图16知识融合领域全球知名学者分布图 (31)图17知识融合领域全球知名学者分布统计 (31)图18知识融合领域中国知名学者分布图 (31)图19知识融合领域各国知名学者迁徙图 (32)图20知识融合领域全球知名学者h-index分布图 (32)图21知识查询与推理领域全球知名学者分布图 (39)图22知识查询与推理领域全球知名学者分布统计 (39)图23知识查询与推理领域中国知名学者分布图 (39)图24知识表示与推理领域各国知名学者迁徙图 (40)图25知识查询与推理领域全球知名学者h-index分布图 (40)图26知识应用领域全球知名学者分布图 (46)图27知识应用领域全球知名学者分布统计 (46)图28知识应用领域中国知名学者分布图 (47)图29知识应用领域各国知名学者迁徙图 (47)图30知识应用领域全球知名学者h-index分布图 (48)图31行业知识图谱应用 (68)图32电商图谱Schema (69)图33大英博物院语义搜索 (70)图34异常关联挖掘 (70)图35最终控制人分析 (71)图36企业社交图谱 (71)图37智能问答 (72)图38生物医疗 (72)图39知识图谱领域近期热度 (75)图40知识图谱领域全局热度 (75)表1知识图谱领域顶级学术会议列表 (10)表 2 知识图谱引用量前十论文 (56)表3常识知识库型指示图 (67)摘要知识图谱（Knowledge Graph）是人工智能重要分支知识工程在大数据环境中的成功应用，知识图谱与大数据和深度学习一起，成为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一。
中国人工智能发展报告英文版
中国人工智能发展报告英文版Chinese Artificial Intelligence Development Report Introduction:The Chinese Artificial Intelligence (AI) Development Report provides an overview of the current state and future prospects of AI in China. This report aims to analyze the key trends, challenges, and opportunities in the Chinese AI industry.1. Executive Summary:The executive summary highlights the significant growth and potential of the Chinese AI market. It emphasizes the country's strong commitment to AI development and the government's support for AI-related projects.2. Overview of the Chinese AI Industry:This section provides a comprehensive overview of the Chinese AI industry, including its size, market structure, and major players. It also explores the various AI technologies being adopted in China, such as machine learning, natural language processing, and computer vision.3. Government Policies and Initiatives:This section discusses the government policies and initiatives that have been driving AI development in China. It examines the national strategies, funding programs, and regulatory frameworks implemented by the Chinese government to support the AI industry.4. Research and Development Landscape:The research and development landscape section studies the current state of AI research and development in China. It highlights key research institutions, universities, and companies actively contributing to the advancement of AI technology.5. Industrial Applications:This section explores the diverse industrial applications of AI in China. It includes case studies and success stories from various sectors, such as healthcare, finance, manufacturing, and transportation.6. Challenges and Opportunities:The challenges and opportunities section addresses the existing obstacles and potential for growth in the Chinese AI industry. It discusses issues related to data privacy, talent shortage, ethics, and international collaboration. It also identifies emerging opportunities, such as the integration of AI with other technologies like 5G and Internet of Things (IoT).7. International Collaboration and Competition:This section analyzes the global competitiveness of the Chinese AI industry and its collaboration with international players. It explores China's role in shaping global AI standards and frameworks and evaluates its competition with other AI powerhouses like the United States and European Union.8. Future Outlook:The future outlook section presents predictions and forecasts for the Chinese AI industry. It discusses the growth potential, emerging trends, and advancements that are expected to shape theindustry in the coming years.Conclusion:The conclusion summarizes the key findings of the report and offers insights into the future prospects of AI in China. It emphasizes the country's commitment to becoming a global leader in AI and highlights the importance of continued government support and collaboration between academia, industry, and government.。
人工智能指数2021年度报告
Elsevier Clive Bastin, Jörg Hellwig, Sarah Huggett, Mark Siebert
Intento Grigory Sapunov, Konstantin Savenkov
国际机器人学联合会 Susanne Bieller, Jeff Burnstein
欧盟委员会联合研究中心 Giuditta De Prato, Montserrat López Cobo, Riccardo Righi
4 人工智能面临多元化挑战：2019年，美国居民人工智能博士新毕业生中有45%是白人。相比之 下，仅有2.4%非洲裔美国人，3.2%是西班牙裔。
5 中国在人工智能期刊引用量上超过美国：几年前，中国在期刊发表的论文总数上超过了美国，现 在，在期刊引用方面中国也处于了领先地位。而在AI领域会议方面，美国发表的会议论文数量近 十年内依然持续（明显）领先于中国（被引用的次数也更多）。
人工智能指数报告跟踪、整理、提炼和可视化人工智能 相关数据。其使命是为政策制定者、研究人员、高管、 记者和普通公众提供公正的、经过严格审核的、来源于 全球的数据，以形成对人工智能这一复杂领域的直观感 知。该报告旨在成为世界上最可信、最权威的人工智能 数据和洞察来源。
COVID与人工智能
2021年的报告从多个角度展示了COVID-19对人工智能 发展的影响。在“技术性能”一章中具体讨论了一家 人工智能初创公司是如何在COVID-19大流行期间使用 基于机器学习的技术来加速COVID相关药物发现的。“ 经济”一章中的分析表明，人工智能的人力招聘和私人 投资并没有受到COVID-19大流行的不利影响，这二者 在2020年期间都有所增长。不过，受到COVID-19的影 响，2020年更多人选择通过虚拟会议的方式参加了人 工智能研究会议，这种虚拟会议形式导致了会议出席人 数的大幅飙升。
Intento Grigory Sapunov, Konstantin Savenkov
国际机器人学联合会 Susanne Bieller, Jeff Burnstein
欧盟委员会联合研究中心 Giuditta De Prato, Montserrat López Cobo, Riccardo Righi
4 人工智能面临多元化挑战：2019年，美国居民人工智能博士新毕业生中有45%是白人。相比之 下，仅有2.4%非洲裔美国人，3.2%是西班牙裔。
5 中国在人工智能期刊引用量上超过美国：几年前，中国在期刊发表的论文总数上超过了美国，现 在，在期刊引用方面中国也处于了领先地位。而在AI领域会议方面，美国发表的会议论文数量近 十年内依然持续（明显）领先于中国（被引用的次数也更多）。
人工智能指数报告跟踪、整理、提炼和可视化人工智能 相关数据。其使命是为政策制定者、研究人员、高管、 记者和普通公众提供公正的、经过严格审核的、来源于 全球的数据，以形成对人工智能这一复杂领域的直观感 知。该报告旨在成为世界上最可信、最权威的人工智能 数据和洞察来源。
COVID与人工智能
2021年的报告从多个角度展示了COVID-19对人工智能 发展的影响。在“技术性能”一章中具体讨论了一家 人工智能初创公司是如何在COVID-19大流行期间使用 基于机器学习的技术来加速COVID相关药物发现的。“ 经济”一章中的分析表明，人工智能的人力招聘和私人 投资并没有受到COVID-19大流行的不利影响，这二者 在2020年期间都有所增长。不过，受到COVID-19的影 响，2020年更多人选择通过虚拟会议的方式参加了人 工智能研究会议，这种虚拟会议形式导致了会议出席人 数的大幅飙升。
中国大学在人工智能领域发展势头强劲
总第463期2019年第7期《世界教育信息》编辑部：edinfo@美国州首席教育官员理事会发布“推进全纳学校校长领导力”计划据美国州首席教育官员理事会网站2019年2月25日消息，美国州首席教育官员理事会（Council of Chief State School Officers，CCSSO ）宣布了一项名为“推进全纳学校校长领导力”（Advancing Inclusive Principal Leadership，AIPL ）的计划。
该计划以改善每名学生（特别是残障学生）的教育成果为目标，以CCSSO 与有效教育者发展、问责和改革中心（Effective Educator Development，Accountability，and Reform Center ）的长期合作及橡树基金会（Oak Foundation ）的额外支持为保障。
全纳学校校长在改善教学、促进普通教育教师和特殊教育教师之间的合作、留用特殊教育优秀教师方面发挥着至关重要的作用。
美国许多州的残障学生在标准化考试成绩、毕业率、接受高等教育的比率等方面均低于同龄人，且这类学生更有可能休学或被开除，接触不到优秀的教师和课程资源。
通过AIPL 计划的实施，美国的5个参与州（阿肯色州、科罗拉多州、佐治亚州、密西西比州、俄亥俄州）将深化并完善其校长发展工作，确保支持残障学生在学业和社交上获得成功。
作为“推进全纳校长领导”计划的一部分，选定的州将制定和实施计划，优先考虑落实《支持全纳学校帮助每个儿童成功：各州校长领导能力指南》（Supporting Inclusive Schools for the Success of Each Child:A Guide for States on Principal Leadership ）制定的有效政策和实践战略。
到2019年6月，所有的参与州都将制定计划，推进全纳校长领导，并将在2020年6月前开始实施。
2019中国人工智能商业落地研究报告
在2019年的政府工作报告中，还明确提出将深化人工智能研发应用，打造工业互联网平台，拓 展“智能+”，为制造业转型升级赋能。
2017年7月
《新一代人工智能发展规划》
2017年12月
《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》
2018年9月
人工智能与实体经济深度融合创新项目名单
地方省市加速企业培育，构建高度聚集的AI创新高地 各省市也结合自身产业优势制定了规划方案，打造人工智能创新高地。以上海为例，该市从人 才团队建设、数据开放应用、产业协同集聚、政府引导和投融资支持等维度推动人工智能高质 量发展，就重点应用场景征集和扶持创新项目，以期在2020年实现标志性产品的重要突破。
425 343
163.4 337
248
200 141 80
0
2014 2015 2016 2017 2018 2019
投资频数
投资金额（亿元） (1-5)
（2018年投资额排除了极端值-对蚂蚁金服的F轮投资）
据统计，在2014-2017年相关投资持续走热的背景下，2018年中国私募市场中人工智能 领域的投 资事件频数有所回落，同比2017年下跌20.7%。2019年1-5月的投资事件数量仅为2018 年全年 的 23.7%，预计2019全年的投资频数和投资金额均将下滑。与此同时，私募投资更加集中 于头部 企业和偏中后期轮次，市场对公司的估值也有所缩水。人工智能在私募投资市场开始呈 现退潮 态势。
1. 人工智能商业落地企业案例分析
1. AI+跨领域 2. AI+金融 3. AI+营销 4. AI+机器人 5. AI+教育 6. AI+基础硬件 7. AI+其他行业
2017年7月
《新一代人工智能发展规划》
2017年12月
《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》
2018年9月
人工智能与实体经济深度融合创新项目名单
地方省市加速企业培育，构建高度聚集的AI创新高地 各省市也结合自身产业优势制定了规划方案，打造人工智能创新高地。以上海为例，该市从人 才团队建设、数据开放应用、产业协同集聚、政府引导和投融资支持等维度推动人工智能高质 量发展，就重点应用场景征集和扶持创新项目，以期在2020年实现标志性产品的重要突破。
425 343
163.4 337
248
200 141 80
0
2014 2015 2016 2017 2018 2019
投资频数
投资金额（亿元） (1-5)
（2018年投资额排除了极端值-对蚂蚁金服的F轮投资）
据统计，在2014-2017年相关投资持续走热的背景下，2018年中国私募市场中人工智能 领域的投 资事件频数有所回落，同比2017年下跌20.7%。2019年1-5月的投资事件数量仅为2018 年全年 的 23.7%，预计2019全年的投资频数和投资金额均将下滑。与此同时，私募投资更加集中 于头部 企业和偏中后期轮次，市场对公司的估值也有所缩水。人工智能在私募投资市场开始呈 现退潮 态势。
1. 人工智能商业落地企业案例分析
1. AI+跨领域 2. AI+金融 3. AI+营销 4. AI+机器人 5. AI+教育 6. AI+基础硬件 7. AI+其他行业
剑桥大学的品牌资质分析报告
“剑桥大学”品牌资质分析报告
尊敬的用户：
随着经济全球化的深入发展，各市场领域的竞争已逐渐表现为品牌竞争。
根据中国互联网络信息中心（CNNIC）公布的最新数据显示,中国网民规模已达8.02亿，互联网普及率57.7%。
而网民规模增长的推动力正是由于互联网商业模式的不断创新以及线上线下服务融合的加速，因此，互联网时代的到来也意味着网络品牌标识的价值提升。
习总书记不断强调知识产权战略的重要性，同时每年5月10日“中国品牌日”的确立也标志着品牌建设与保护已经刻不容缓。
根据您查询的“剑桥大学”品牌，及“教育培训-教育培训”行业，剑桥大学的品牌分析报告如下：
目录
一、剑桥大学品牌商标分析
1、行业注册分析
1.1 教育培训-教育培训行业注册分析
1.1.1 教育培训-教育培训行业品牌注册量
1.1.2 剑桥大学品牌在教育培训-教育培训行业的主要注册情况
1.1.3 教育培训-教育培训行业下剑桥大学同名品牌的主要竞争对手
2、剑桥大学品牌商标注册分析
2.1 教育培训-教育培训行业类别分析
2.2 剑桥大学品牌在教育培训-教育培训行业的保护现状
3、剑桥大学品牌字样在各行业的注册情况表
二、剑桥大学品牌域名分析
1、全球知名品牌案例
2、剑桥大学品牌域名匹配分析
3、品牌域名注册概况
4、Typo域名
三、品牌保护建议
正文
1.1.2 -。
JeffDean亲笔：2019年，GoogleAI又颠覆了什么？（学术向）
JeffDean亲笔：2019年，GoogleAI⼜颠覆了什么？（学术向）我们都知道⾕歌有庞⼤的研究机构规模，⾕歌的研究⼈员们有的从事算法理论研究、有的从事算法应⽤研究，⽽在两个⽅向中，⾕歌都是重要的中坚⼒量，每年都会产出许多前瞻性的、或者带来重⼤改进的、或者有很⾼应⽤价值的研究成果。
以⾕歌 AI 为核⼼的⾕歌研究院的⽬标就正是“研究长期的、有重⼤意义的问题，其中重点关注那些能给普通⼤众带来更好⽣活的问题”。
2019 年结束以后，⾕歌研究院副总裁、⾕歌技术传奇⼈物 Jeff Dean 和往年⼀样执笔（键盘）写下了⾕歌研究院2019年的年终总结。
在这⼀年中，⾕歌在医疗、机器⼈等新兴领域做出了⼤量技术应⽤成果，也给⾕歌的产品线增加了许多新成员、新功能。
Jeff Dean的年终总结中同时涵盖了许多产品开发和学术研究成果，我们更关注其中的学术研究成果，这篇⽂章就把这些学术研究成果翻译介绍如下。
⼀、量⼦计算2019年，⾕歌的量⼦计算团队⾸次向世界展⽰了量⼦计算机的真正实⼒：在量⼦计算机上运⾏的量⼦计算算法可以获得指数级的加速，只需要200秒就可以完成在世界最快的经典计算机上需要⼀万年才能完成的任务。
（详细介绍见AI 科技评论⽂章⾕歌「量⼦优越性」⽂章正式在Nature发表，圈内⼈评价“或将迎来下⼀波科技浪潮”）如果量⼦计算机投⼊使⽤，它将可以⼤⼤简化材料科学、量⼦化学、⼤规模优化等问题的难度。
不过⽬前距离那⼀步还有很远的距离，我们需要继续做出努⼒，推动这个领域前进。
⾕歌的下⼀个研究重点是在量⼦计算中实现量⼦纠错，这样可以运⾏耗时更久的运算。
除此之外，⾕歌还在研究如何让量⼦算法更容易表达、如何让硬件更容易控制，⽽且他们已经发现了可以借助深度强化学习之类的机器学习⽅法，来帮助构建更可靠的量⼦处理器。
2019年的这些量⼦计算研究成果给⼈带来很多激励，也是让量⼦计算更成熟、能解决世界中的真实问题的早期探索。
⼆、通⽤算法和理论在通⽤算法和理论⽅⾯，我们继续开展从算法基础到应⽤的研究，同时，也做了⼀些关于图挖掘和市场算法的⼯作。
剑桥大学智库建设管窥
他山之石*本文系江苏省社会科学基金重大项目“江苏新型智库建设与评价研究”（项目编号：16ZD007）和江苏省高校境外研修计划资助支持（项目批准号：苏教办师[2018]3号）研究成果。
剑桥大学智库建设管窥*
徐晓虎，徐竹昕
0引言在美国宾夕法尼亚大学智库与公民社会项目(TTCSP)2020年2月发布的《全球智库报告
2019》中，欧洲和北美是最大的智库运营地区。在智库数量排名中，英国拥有321个入选智库，位居全球第四[1]。高校智库在英国智库发展中发挥着举足轻重的作用，成为英国独立智库的主体
摘要文章基于2018-2019年在剑桥大学的实地调查和浸入式体验中获得的第一手资料，对剑桥大学及剑桥市多个智库开展基于案例分析和现场调查的实证研究。研究结果表明，剑桥大学智库的发展呈现出鲜明的横向联合发展、综合体协同成长、国际化、开放性、多学科融合、数理研究背景等特征。以剑桥大学智库为代表的英国高校智库对中国高校智库发展的启示在于：发挥中国特色新型高校智库在国家治理能力现代化和区域发展中的重要作用；构建地方高校智库群体的横向联合发展模式；构建高校内部的智库综合体协同发展格局；建设人文社科数理等多学科融合的综合性高校智库。关键词剑桥大学高校智库发展模式引用本文格式徐晓虎，徐竹昕.剑桥大学智库建设管窥[J].图书馆论坛，2021，41（5）：134-141.
ResearchontheThinkTankDevelopmentModeloftheUniversityofCambridgeXUXiaohu，XUZhuxin
AbstractBasedonthefirst-handdataobtainedfromtheauthors’fieldinvestigationsandparticipatoryobservationsduringavisittotheUniversityofCambridge（2018-2019），thisarticleconductsempiricalresearch