2018年人工智能行业应用领域分析报告之芯片篇

https://www.sodocs.net/doc/032920814.html,

2018年人工智能行业应用领域分析

分析和预测

Economic And Market Analysis China Industy

Research Report 2018

https://www.sodocs.net/doc/032920814.html,

前言

行业分析报告主要涵盖范围

“重磅数据”系列研究报告主要涵盖行业发展环境，行业竞争格局和企业竞争分析，市场规模和市场结构，产品的生命周期，行业技术总体情况，主要领先企业的介绍和分析以及未来发展趋势等。

”重磅数据“企业数据收集解决方案

”重磅数据“平台解决方案自身数据库包含上中下游产业链数据资料。能够有效地满足不同纬度，不同部门的情报收集和整理。依据客户需求，搭建属于企业自身的知识关系图谱，打通上、中、下游的数据信息服务，一站式采集到所需要的全部数据服务。可以满足不论是企业、个人还是高校或者研究机构在不同层面需求。

关于我们

”重磅数据”是基于知识关系挖掘的大数据工具，拥有关于企业、行业与专业研究机构的最完整的全球商业信息解决方案，帮助您在有限时间内获取最全面的商业资讯。提供全球超过500个行业的分析报告，用户均可获取相关企业、行业与企业决策者的重要信息。在有限时间内获取有价值的商业信息。

当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能，如图像识别、语音识别等生物识别分析，如智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法等。而涉及到垂直行业，人工智能多以辅助的角色来协助人类进行工作，诸如目前的智能投顾、自动驾驶汽车等，而真正意义上的完全摆脱人类且能达到甚至超过人类的人工智能尚未实现。未来随着运算能力、数据量的大幅增长以及算法的提升，弱人工智能将逐步向强人工智能转化，机器智能将从感知、记忆和存储向认知、自主学习、决策与执行进阶。

近年来，各国陆续出台了多种政策以支持人工智能产业发展。以谷歌、百度为首的互联网巨头以及通用、丰田等工业巨头纷纷加快这一领域的布局，风险资金加速涌入，推动着人工智能在诸多领域应用的加速落地：

应用领域分析芯片领域：

人工智能的基础是数据，核心是算法，芯片则是整个系统运行的硬件平台。2016 年人工智能芯片市场规模达到6 亿美金，预计到2021 年将达到52 亿美金，年复合增长率达到53%，增长迅猛，发展空间巨大。

目录

第一节人工智能芯片概况 (5)

一、芯片在人工智能体系中的作用 (5)

二、人工智能芯片市场规模 (5)

第二节人工智能芯片主流架构分析 (7)

二、FPGA (14)

第三节人工智能主要应用领域之安防 (20)

一、安防市场分析 (20)

二、安防对人工智能的需求分析 (21)

三、芯片在安防产业链中的作用 (23)

第四节国内芯片发展现状与有利因素 (26)

图表1：人工智能系统 (5)

图表2：人工智能芯片主要市场数据 (6)

图表3：人工智能芯片市场规模预测（亿美金） (6)

图表4：Nvidia 独立显卡 (7)

图表5：GPU 发展路径 (9)

图表6：CPU 与 GPU 架构对比 (10)

图表7：Nvidia GeForce 8 并行架构 (10)

图表8：英伟达与 AMD 在独立显卡领域市占率对比 (11)

图表9：Nvidia 最新人工智能系统 (11)

图表10：英伟达合作组织数目增长情况 (12)

图表11：英伟达营收及增长率 (13)

图表12：英伟达归母净利润及增长率 (13)

图表13： FPGA Stratix (15)

图表14：FPGA + CPU 架构图 (16)

图表15：亚太地区 FPGA 市场按应用市场规模预测。 (16)

图表16：2016FPGA 市场份额比较 (17)

图表17：云计算市场规模以及增长率 (17)

图表18：数据中心软、硬件市场份额比例 (18)

图表19：CPU、 GPU 与 FPGA 应用方向对比 (19)

图表20：GPU 与 FPGA+CPU 优劣势对比 (19)

图表21：中国安防行业市场规模 (20)

图表22：2015 中国安防市场结构 (20)

图表23：安防政策汇总 (21)

图表24：人脸识别与人体识别 (22)

图表25：车辆识别 (22)

图表26：智能安防流程 (23)

图表27：安防系统主要构成 (24)

图表28：网络摄像机部署方案 (24)

图表29：智能安防中的主流 AI 芯片对比 (25)

2019年度人工智能与健康参考答案(95分)

1.下列对我国人工智能基础理论的表述，不当的是（）。（ 2.0分） A.大数据智能 B.人机混合智能 C.独媒体感知计算 D.自主协同与决策 2.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为210/100mmHg以下更受益。（2.0分） A.1949年 B.1984年 C.1993年 D.2016年 3.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（2.0分） A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 4.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。”（2.0分） A.算法 B.逻辑 C.经验 D.学习 5.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（2.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 6.古代把计量叫“度量衡”，其中，“量”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度

B.容积 C.温度 D.轻重 7.生物特征识别技术不包括（）。（2.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 9.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第（）百分位数，医学上称之为矮小。（2.0分） A.1 B.2 C.3 D.4 10.如果一个人体检时发现乳腺癌1号基因发生突变，可以推断出（）。（2.0分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 11.MIT教授Tomaso Poggio明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（2.0分） A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机，到计算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不，然而 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开发新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。

2019人工智能产业投资分析报告

2019人工智能产业投资分析报告 前言： 人工智能(AI)将接棒移动互联网，成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI)，科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。 AI将广泛助力传统行业转型，渗透互联网竞争下半场，催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用，酝酿万亿级市场和投资机会。

▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场 人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人，乃至超越人类智能的综合学科。人工智能技术可以显著提升人类效率，在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。 此外，面对开放性问题，人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出，AI技术“三起两落”。 本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。 AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。 基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等，技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等，应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。 AI市场规模快速成长。 中国是全球第二大AI力量，人工智能企业超过1000家。

2018年中国AI市场规模约330亿元人民币，全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计，中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级，成为下一轮科技创新红利的主导力量。 Statista预计2019、2020年，全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%，成长至6800亿美元量级。 我们判断，中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级，传统行业和技术的结合是主要的应用领域，2G(对政府）和2B（对企业）将成为主要的营收来源。

人工智能完成总结报告

完成总结报告 项目名称：数独游戏设计与实现组员：王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日

1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士，由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明，是一种数字拼图游戏，其游戏规则是： ①在9×9的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件：每一行与每一列都有1到9的数字，每个小九宫格里也有1到9的数字，并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次，既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索，推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及，在当今世界上有着大量的数独爱好者，本项目的目的就是按照数独的游戏规则，通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究，利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异，对数独题目的难度要求各不相同，所以本项目致力于设计一种算法，使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题，以满足不同水平游戏者的需求。同时，该算法还要考虑到三个方面要求：可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 功能分析 2.1 数独求解 数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法，事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后，要想在空格中填入正确的数字，先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断，然后选择正确的数字填入空格。另外，由于某个格子填入数据时，有可能还要对原来已填入的数据进行修正，所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题 出题时，要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法，将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度，通过避免重填一个被“挖去”的格子，或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子，来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存 当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时，可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要，本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来，以便用户下次使用本系统时，可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取 用户可以在程序开始运行后，选则读取一道之前保存起来的题目进行解答，被读取的题目将会显示到程序界面上。

2018年中国人工智能产业白皮书

２０１８年中国人工智能产业白皮书

册子 / 报告标题|章节标题 目录 主要发现 1第一章人工智能行业综述篇 3 1.1 全球及中国发展概况 4 1.1.1 全球市场 4 1.1.2 发展驱动力 6 1.1.3 面临挑战 11 1.2 人工智能产业链 12 1.2.1 基础层 13 1.2.2 技术层 14 1.2.3 应用层 16 1.3 中国人工智能领域投资 17 1.3.1 投资热点及趋势 17 1.3.2 进击的巨头 19第二章人工智能商业化应用篇 21 2.1 数字政府：政策利好加速政府智能化变革 23 2.2 金融：人工智能变革金融经营全过程 26 2.3 汽车：人工智能正在重塑汽车产业生态 30 2.4 医疗：人工智能加速医疗技术革新 34 2.5 零售：人工智能应用从个别走向聚合 38 2.6 制造业：人工智能应用潜力被低估 44第三章中国主要人工智能产业发展区域及定位 47 3.1 中国人工智能企业分布重点城市 48 3.2 人工智能产业园 57 3.3 杭州未来科技城人工智能发展建议 59 02

册子 / 报告标题|章节标题主要发现 1. 中国人工智能产业发展迅速，但整体实力仍落后于美国。中国已成为人工 智能发展最迅速的国家之一，2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿 元人民币。人工智能企业数量超过1000家，位列全球第二。本次人工智能浪 潮以从实验室走向商业化为特征，其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、 多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同 时，中国处于人工智能发展初期，基础研究、芯片、人才方面的多项关键指标 与美国差距较大。 2. 中国企业价值链布局侧重技术层和应用层，对需要长周期的基础层关注 度较小。人工智能产业链分为基础层（芯片、算法框架）、技术层（计算机视 觉、自然语义理解、语音识别、机器学习）和应用层（垂直行业/精确场景）。中 国企业布局比较偏好技术相对成熟、应用场景清晰的领域，对基础层关注度 较小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。 3. 科技巨头生态链博弈正在展开，创业企业则积极发力垂直行业解决方案， 深耕巨头的数据洼地，打造护城河。科技巨头构建生态链，已经占据基础设 施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡，更多的创业企业 将发力深耕巨头的数据洼地（金融、政府事务、医疗、交通、制造业等），切入 行业痛点，提供解决方案，探索商业模式。 4. 政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道， 早期进入的企业逐步建立行业壁垒，未来需要解决数据割裂问题以获得长 足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异，因而企业提供的解决方案并 非是完全标准化的，需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于 合作企业要求较高，行业进入门槛提高，强者恒强趋势明显。 5. 人工智能在金融领域的应用最为深入，应用场景逐步由以交易安全为主 向变革金融经营全过程扩展。传统金融机构与科技企业进行合作推进人工 智能在金融行业的应用，改变了金融服务行业的规则，提升金融机构商业效 能，在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。 6. 医疗行业人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市 场准入机制并加强医疗数据库的建设。人工智能的出现将帮助医疗行业解决 医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康，医疗 又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产 品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。 03

我国人工智能行业投融资分析

我国人工智能行业投融资分析 能让Microsoft 、Google、Facebook、Amazon等巨头不惜重金一砸的领域，想必只有人工智能了。国内公司也没有错过如此风口，2015年，百度推出度秘、小度机器人两款产品，腾讯财经开发出自动化新闻写作机器人，阿里巴巴与富士康联手向软银机器人控股公司分别注资145亿日元······ 2015年，机器人不再是“黑科技”，变成了一门市场前景巨大的生意。麦肯锡咨询公司预测，到2025年，机器人在制造业、服务产业应用创造的产值为1.7万亿到4.5万亿美元。这也不难解释，为什么连马云、孙正义和郭台铭都开始一起制造机器人了。 而在不为人所熟知的工业机器人方面，国际机器人联合会最新给出的数据是，2014年中国工厂里的机器人占了全球工业机器人的四分之一，同比增加54%，预计到2017年中国安装的工业机器人数量将居全球之首。 中投顾问在《2016-2020年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》中表示，更多的资本也正在流向这一领域，试图在真正起风之前抢占风口位置。 1、融资阶段：天使、A轮仍是主流 图表2015年AI领域投融资所处阶段 数据来源：中投顾问产业研究中心整理 和几乎所有科技领域一样，AI领域初创公司所处融资阶段也以A轮为主，达到了一半以上。

2015年1至9月披露了融资阶段的事件中，只有Makeblock为C轮融资（红杉资本投资600万美元）。Makeblock是一个基于开源硬件的机器人积木搭建平台，让用户通过乐高积木的方式搭建自己的机器人，并进行可视化编程。借助Makeblock，用户既可以自己动手组装一台3D打印机，也可以DIY属于自己的瓦力机器人。 云从科技则在4月20日获得佳都科技5000万人民币战略投资。云从科技是一家专业的人脸识别技术服务提供商，其技术核心是通过基于异构深度神经网络的目标深度解析，突破人脸识别在各种复杂环境下通用性差的难题。 2、融资金额：千万投资成门槛 图表2015年AI领域投融资的金额分布 数据来源：中投顾问产业研究中心整理 与智能硬件等领域不同，由于AI及机器人制造对技术水平和资金投入的要求较高，因此千万元以上的投资占据多数。 融资额最高的企业为Ninebot，其在4月15日获得小米科技、红杉资本等8000万美元A轮投资。Ninebot 是国内首家集研发、生产、销售和服务于一体的智能短途代步设备运营商，专注于智能短途代步机器人产品，已成功收购全球自平衡车的领导者Segway。 地平线机器人则在天使轮即获得晨兴创投、红杉资本等数百万美元投资，在起跑线上即取得了领先地位。公司创始人曾任百度深度学习研究院IDL的负责人，从百度离职后组建Horizon Robotics，致力于定义机器人的“大脑”芯片，想要帮助硬件产品实现复杂智能化功能，进而成为机器人时代的Intel。 3、融资领域：机器人成最大热点 从细分领域来看，机器人占了绝对多数。 工业机器人依旧抢眼。李群自动化定位于中高端工业机器人制造商，2015年4月获得了红杉资本的3000万元A轮融资，目前可以为客户提供全套机器人自动化解决方案的业务模式。

人工智能课程报告-138071解读

研究生课程考试成绩单 任课教师签名： 日期：

浅谈基于人工神经网络的日负荷预测 学号：138071 姓名：万玉建 摘要 本文是作者在学习《人工智能》课程以后，结合作者本人工作的需要，根据《人工智能》课程中人工神经网络知识和在网上搜索到的相关资料，提出关于电力系统日负荷预测，运用基于人工神经网络的算法的组网结构和实现步骤的一些简单的构思和设想。 1引言 本人一直从事电力系统监控软件研发和管理工作，电力系统监控软件监控的对象就是电力负荷情况，而电力负荷预测则是系统的高级应用，它是根据历史的负荷数据，预测未来的负荷情况。由于电力负荷资源不可储存性，即发电机发出多少电，实时就要用多少负荷量，因此，就要求事先需要知道未来的用电负荷。正确地预测电力负荷，既是为了保证人们生活充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。 日负荷预测是指对未来1日的负荷进行预测，一般每15分钟一个负荷点，1日共96个数据。实际工作中，当天上午负荷预测人员根据昨天和更前的历史负荷数据预测明天的负荷数据，然后按一定格式生成文件上传到相关负荷管理部门。之前公司负荷预测软件中提供了线性回归法、曲线拟合法、平均值外推法、最小二乘法等负荷预测算法，但是这些算法都只是根据历史负荷数据进行一些数学的运算，没有考虑天气、节假日等情况，这些因素是负荷变化的重要的因素，而这些算法无法将这些因素量化并参加计算。 本学期学习了《人工智能》课程，其中有关于人工神经网络知识，这让本人想起来早在几年前在设计负荷预测软件时，曾经看到有人使用基于人工神经网络，把天气、节假日等因素加进来的进行预测的算法，当时也想增设这样的算法，但因为对算法不是很理解和其他种种原因一直没有实现。而今，恰好在课本学了人工神经网络，就考虑设计一种基于人工神经网络的负荷预测算法。本文描述这种算法的构思和设想。 2影响负荷预测因素的分析 由于电力系统负荷是一个很复杂的非线性系统，有许多直接或间接的因素都会对电力系统的日负荷产生直接的影响。但是在实际的负荷预测中，又不能考虑太多的影响因素。这一方面是收集这些资料困难，另一方面因素太多会造成建模困难，并且会带来大量的计算。因此，在考虑神经网络输入量的问题上，应抓住其中几个最具特征的影响因素。根据对历史负荷的分析，一般可把负荷分为两类：周期性负荷和变动性负荷。周期性负荷，或者说标准负荷，反映的是负荷自身变化的基本规律，呈较强的周期性，尤其受到时间周期的影响。针对短期负荷，时间周期因素包括：周周期、日周期等。它们对于日负荷的曲线模式有着极为重要的影响。 在气象条件中，起主要作用的是温度因素和天气状况。因此为了在负荷预测中考虑这两方面的影响，本文对每天的气温的输入变量可以进行分段处理，将天气状况中最重要的气温因素进行量化处理并作为神经网络的一个输入量。这样就更加能够体现出实际负荷的变化情况。

2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告

2016年2月出版

正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理：利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即，AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代，2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局，2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟：人脑工程项目（HBP） (8) 2.2.2、美国：大脑研究计划（BRAIN） (8) 2.2.3、日本：大脑研究计划（Brain/MINDS） (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型，人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动，人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视，2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革，AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起，科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增，科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化，机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿，有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素，人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加，2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段，预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆：企业数量激增发展迅猛，机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新，创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景，未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业，软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域：IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域：Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域：Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域：Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域：Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑：短期看好应用开发领域，长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录

人工智能企业现状分析报告

人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。

人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来，我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时，我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日，国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一；而时至11月，《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。

2017年面向大数据的人工智能技术综述报告

面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术，对其现状进行梳理，据此总结出目前所存在的问题及难点，并在上述研究和分析的基础上，探讨在大数据快速发展的背景下，人工智能技术的发展趋势和关键技术领域，就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨，提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据；人工智能；发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年，它从科学成果逐渐转化为商业应用成果，并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来，人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域，随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据，究竟会引爆怎样一种改变世界的力量？是更大的数据让人工智能凸显出独立性，还是更强的算法成就了机器的自我学习？ 对于进入机器学习的时代，应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴，面对空前庞大的数据量，通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据，如何进行整合处理，将大数据用于实时分析并对未来预测，使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测，转化为有利的资源，俨然成为新的思潮。 １.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据？是技术领域发展趋势的一个概括，这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大，而且全新的支流也会越来越多。比方说，现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化，并可以通信。将这些通

2018年ICT产业人工智能行业分析报告

2018年ICT产业人工智能行业分析报告 2018年11月

目录 一、政策、技术、资金共同驱动，人工智能迎第三次浪潮 (3) 1、人工智能上升至国家战略层面，行业发展全面加速 (3) 2、技术变革促使人工智能突破产业应用瓶颈，推动产业爆发 (4) 3、资本不断涌入，助推AI技术及应用进一步走向成熟 (5) 二、AI作为全新的生产要素，即将为传统行业带来变革 (5) 1、人工智能作为全新的生产要素，将改变企业竞争及增长方式 (5) 2、人工智能的应用进展取决于数字化程度，高数字化行业将优先实现应用 6 3、AI推动安防行业进一步升级，拓宽行业成长空间 (7) 4、智能语音：AI时代的流量入口，科技巨头纷纷布局 (7) 5、自动驾驶：人类逐步交出操控权，提高安全系数 (8) 三、AI正在重塑ICT产业格局 (9) 1、AI颠覆芯片产业格局，行业进入群雄逐鹿阶段 (10) 2、人工智能的软件技术平台将是巨头的必争之地 (10) 3、云化是AI发展前提 (11)

政策、技术、资本三轮驱动，AI即将为传统行业带来变革。政策频繁加持，AI上升至国家战略层面；数据、算法和算力发展成熟，助力AI突破发展瓶颈；资本不断涌入，17年我国AI融资金额达645亿，融资事件达492起。人工智能作为全新的生产要素，将改变企业竞争及增长方式。据埃森哲数据，AI将助力企业提升38%的盈利水平，同时为16个行业带来额外14万亿美元的总附加值（2035年）。 在应用落地层面，人工智能的应用进展取决于数字化程度，数字化程度高行业将优先实现应用。目前来看安防、金融、汽车等行业落地最快，零售、旅游、地产等行业相对滞后。AI亦正在重塑ICT产业格局。 在AI芯片领域，传统厂商、互联网企业及初创公司等纷纷布局AI芯片领域，产业呈现群雄逐鹿的竞争格局；在AI技术平台领域，由于其技术壁垒高、马太效应强，且需要长期持续的的大规模研发资本投入，未来这一领域将是国际巨头间的博弈。 未来AI将成为基础设施，科技巨头将成为AI基础设施的提供者，普通企业拥抱人工智能的前提是先云化，这将不是IT支出转云服务支出“左右互搏”的零和游戏，而是行业未来发展的必然趋势。 一、政策、技术、资金共同驱动，人工智能迎第三次浪潮 1、人工智能上升至国家战略层面，行业发展全面加速 2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》，

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析 中投顾问发布的《2018-2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着人工智能技术研究的逐步成熟，人工智能在各个领域的应用进程也将进一步加快。在发展基础成熟且市场应用潜力大的汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业内，人工智能将发挥重要的应用价值。 无人驾驶领域 驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。在感知层面，其利用机器视觉与语音识别技术感知驾驶环境、备识别车内人员、理解乘客需求；在决策层面，利用机器学习模型与深度学习模型建立可自动做出判断的驾驶决策系统。按照机器介入程度，无人驾驶系统可分为无自动驾驶（L0）、驾驶辅助（L1）、部分自动驾驶（L2）、有条件自动（L3）和完全自动（L4）五个阶段。目前，技术整体处于多个驾驶辅助系统融合控制、可监控路况并介入紧急情况（L2）向基本实现自动驾驶功能（L3）的转变阶段。 未来，完全的自动驾驶可以基于感知的信息作出应变，一边担任驾驶员的角色，一边提供车内管家的服务，还能应对其他各方面的需求和任务。 医疗图像分析 人工智能在医学影像的应用主要分为两个部分：第一部分是在感知环节应用机器视觉技术识别医疗图像，帮助影像医生减少读片时间，提升工作效率，降低误诊的概率；另一部分是在学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。 一个典型的例子为贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统。该系统对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率可达92%，与病理学家的分析结合时，其诊断准确率可以高达99.5%。 智能投资顾问 智能投顾是根据客户理财需求和资质信息、市场状况、投资品信息、资产配置经验等数据，基于大数据的产品模拟和模型预测分析等人工智能技术，输出符合客户风险偏好和收益预期的投资理财建议。 国内智能投顾的参与者众多，包括如银行系（如广发智投、招商摩羯智投）、基金系（如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财、天弘基金犇跑篮子）、大型互联网公司系（如百度金融、京东智投、同花顺）和第三方创业公司系（如弥财、蓝海财富、拿铁财经）等。 中投顾问·让投资更安全经营更稳健

人工智能在金融行业的应用与风险分析

人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下

最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人

人工智能行业调研分析报告

人工智能行业调研分析报告 摘要—— 该人工智能行业调研报告仅针对xx区域分析，时间2016-2017年度。 目前，区域内拥有各类人工智能企业663家，从业人员33150人。截至2017年底，区域内人工智能产值145901.24万元，较2016年122771.15万元增长18.84%。产值前十位企业合计收入64158.01万元，较去年54514.41万元同比增长17.69%。 ...... 主要通过增量带动，大力发展新兴产业，即紧紧依靠招商引资，招大商、引大资、引大智，培育和发展高端制造业，增添台州经济发展新动力。具体方向在哪里？《中国制造2025浙江纲要》明晰了我省11大产业发展重点领域，各地要坚持“工业立市”不动摇，瞄准高端和前沿产业，扩大开放，超前布局，积极参与长三角的合作与开发，积极融入全球制造业体系，主动参与国际竞争与合作，在每个领域努力寻求新的突破，打造一批国际竞争力领先的企业和产业集群。要顺应改革大势继续深化体制机制改革，加快建立有利于引导各类投资主体发展先进制造业的经济调控机制，并充分发挥市场在资源配置

中的决定性作用，撬动和激活充裕的民间资本，引导民间资本与实体经济结合，使得好项目获得资本的“青睐”和“浇灌”，激发有潜力企业的创新能力和创业激情，为制造业提供不竭动力和支撑。

第一章宏观环境分析 一、宏观经济分析 1、新常态下新旧力量将长期并存，原有优势和新优势双轮驱动。中国经济之所以在过去取得了令世人瞩目的成绩，一定是中国经济大方向选对了，一些因素一定会继续发挥重要作用。中国经济进入新常态，出现了很多新的特征和趋势，但并不意味着未来经济发展将完全不同以往。经济发展是连续的过程，不会因为开启了一扇窗，就会关掉一道门。新常态需要新思路和新方式，但不否定那些仍继续有效的做法。新常态下我国增长动力结构，将既不同于原 2、9月末，规模以上工业企业资产负债率为56.7%，同比降低0.4个百分点。其中，国有控股企业资产负债率为59%，同比降低1.6个百分点，国有企业降杠杆成效更为显著。何平指出，从9月份当月情况看，主要受工业产销增速放缓、价格涨幅回落、上年利润基数偏高等因素影响，工业利润增速比8月份减缓。值得一提的是，在工业企业利润新增中，主要来源属于钢铁、建材、石油、化工等传统中上游行业。数据显示，前三季度，钢铁行业利润增长71.1%，建材行业增长44.9%，石油开采行业增长4倍，石油加工行业增长30.8%，化工行业增长24.5%。5个行业合计对规模以上工业企业利润增长的贡

2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告重磅发布

2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告重磅发布 进入21世纪，信息技术引领的第三次工业革命改变了人类的生产和生活的方式。借助信息技术，人类社会实现了人与人的连接、人与物的连接以及物与物的连接，同时也产生了海量数据。 当DT时代到来，数据成为企业新的固定资产，如何准确处理、分析和应用数据，使其成为新的生产力成为问题。借助人工智能，实现人与物两两之间关系的转变，成为破局关键。

在人工智能的三驾马车中，数据不是问题，算法历经数十余年发展已相对成熟。毫无疑问，算力决定着人工智能整体的发展状况，也是承载和推动人工智能走向实际应用的基础平台和决定性力量。 2017年7月8日，国务院《新一代人工智能发展规划》提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。 时至今日，中国人工智能是怎样的发展现状，算力在场景、行业以及地域上又呈现何种态势？ 基于此，浪潮联合IDC共同研究发布《2018-2019 年中国人工智能计算力发展评估报告》，试图通过对中国人工智能市场的全面洞察与客户调研，客观全面的展现中国人工智能计算发展现状与趋势，并针对人工智能行业发展提出具体行动建议。 报告亮点： 1.人工智能将成为引领第四次工业革命的核心驱动力，2022年时中国的人工智能市场投资规模将超过百亿美元，未来五年复合增长率超过 59%，其中人工

智能基础架构硬件市场规模将超过千亿人民币。 2.人工智能的算力分布将呈现“二八法则”：早期阶段，80%的算力集中在训练场景；未来大规模应用阶段，80%的算力将集中在推理场景。 3.从行业维度上，人工智能行业应用情况与算力投资行业分布保持一致，互联网、政府、服务和金融行业是中国人工智能算力发展的领先行业；从地域维度上，人工智能算力分布呈现明显地域属性，地域人工智能热图和 TOP10 的城市排行榜显示，排在首位的并非北上广，而是杭州，合肥进入前五。 4.针对行业客户和人工智能解决方案提供商分别给出的行动建议。 进一步了解《2018-2019 年中国人工智能计算力发展评估报告》，请点此链接下载报告原文

未来人工智能行业分析调研报告

2019年人工智能行业分 析调研报告 2019年11月

目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足，激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足，产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)

3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告 2019年4月

目录 一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规政策 (5) 1、行业主管部门及监管体制 (5) 2、行业主要法律法规政策 (6) 3、行业主要法律法规政策的影响 (8) 二、行业发展情况和发展趋势 (9) 1、行业技术发展概况 (9) （1）深度学习算法突破人工智能算法瓶颈 (9) （2）大量、优质的训练数据是人工智能持续发展的基础性动力 (10) （3）运算力的提升大幅推动人工智能发展 (10) 2、行业模式与发展业态 (11) 3、行业现状与发展趋势 (12) 三、行业竞争格局 (14) 1、Appen (15) 2、慧听科技 (15) 3、标贝科技 (15) 4、海天瑞声 (16)

数据、算力和算法是当前人工智能发展的三个核心要素。近年来，国内在人工智能算法和算力领域涌现出了一大批新兴优质企业。国内人工智能数据领域的领先企业，通过供给海量优质的人工智能数据资源产品，为国内人工智能领域的高速发展提供了重要支持与助力。 图：人工智能技术架构示意 人工智能技术从架构上分为基础层、技术层和应用层。基础层主要为人工智能技术提供计算能力以及数据输入；技术层包括算法和其他人工智能技术，主要在基础层上开发算法模型，并通过数据训练和机器学习建模开发面向不同应用领域的技术，如智能语音、计算机视觉和自然语言处理等，在应用层将人工智能技术与应用场景结合起来，

实现商业化落地。 人工智能数据资源产品及服务隶属于人工智能产业链的基础层，是自主研发人工智能技术的企业与机构必需的基础生产要素，其数量多寡和质量高低将会直接影响到人工智能产业链内企业的研发周期、产品性能和可扩展性。例如，要搭建和实现一个较成熟的人工智能语音识别引擎，就必须导入海量经过精确结构化处理的语音数据进行深度学习和模型训练，数据量至少需要达到上万小时。 数据资源定制服务。根据客户对人工智能算法模型开发、训练、拓展及优化等过程所需数据资源的个性化需求，为客户量体裁衣地提供定制化数据资源的设计及开发服务，对客户提供的数据进行处理，最终形成符合客户需求的定制化数据资源。在该种业务类型下，企业为客户提供数据资源定制服务，客户享有最终形成的定制化数据资源的知识产权。 数据资源定制服务内容具体如下： 数据库产品。根据对人工智能算法模型应用领域、行业发展趋势、市场需求等的评估和研判，设计并开发多种数据库产品，开发完成后授权给客户使用。在该种业务类型下，企业开发数据库产品，并拥有数据库产品的知识产权。

2020年人工智能产业发展深度研究报告

2020年人工智能产业发展深度研究报告 一、人工智能市场格局 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力，本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于1956 年的达特茅斯会议，受限于算法和算力的不成熟，未能实现大规模的应用和推广。近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测，2022全球人工智能市场将达到1630亿元，2018-2022年CAGR达31%。 人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测，2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高27%，经济总增加值提升7.1 万亿美元。 二、多角度人工智能产业比较 目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系，可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础，主要提供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的

智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中，技术层能力可以广泛应用到多个不同的应用领域；应用层是人工智能产业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造、交通、金融、医疗等18 个领域，其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。 （一)战略部署：大国角逐，布局各有侧重 全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局，并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。 1、美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看，美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超