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asp.netMVC

asp.netMVC
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1.ORM对象关系映射

数据库表之间存在各种关系(一对一,一对多,多对多)

C#面向对象的语言,对象

使用C#操作数据库,从面向对象转向关系操作,存在代沟

ORM把关系表映射成对象

数据库语言

表类

记录对象

列属性

目的:让程序员以面向对象方式操作数据库

EF(实体框架Entity Framework) 就是微软的一套ORM框架

O/R Mapping

ORM指的是面向对象的对象模型和关系型数据库的数据结构之间的相互转换

EF三种工作模式:

DataBase First:已存在一个数据库,映射出其对应的类、属、方法

Model First:建立一个模型(类图)、类、属性、方法就有了,生成数据库

Code First:通过Code,描述出类、属性、映射出数据库

2、EF有很多约定(规则)

默认配置(Role、User)

表及列默认配置,EFCode First 默认生成的表名为类名的复数形式,表的架构为dbo,列名与实体类属性名称相同。

主键约束:实体类中属性名为id或[类名]id,将作为生成表的主键,若主键为int类型,则默认为SqlServer的identity类型

string类型的属性,对应SqlServer中的nvarchar(max)类型

bool类型的属性,对应SqlServer中的bit类型

Double类型的属性,对应SqlServer中的float类型

Decimal类型的属性,对应SqlServer中的decimal类型

模型类如果存在一个属性,属性名是ID或者类名+ID,那么此

属性会映射成一个主键标识列

值类型属性生成的列不允许为空

引用类型属性允许为空

通过实体框架操作数据库需要添加引用Entity Frawork.dll /System.Data.Entity

int

而来,前者是后者的简写

3 一对多关系

可以通过集合导航属性,引用属性形成,二者其一既可,或者两者都加

练习:

建立Student、Course表,多对多关系,生成如下数据:

唐僧:英语数学

八戒:语文数学

Linq to object

linq to xml

linq to sql

linq to Entity

EF底层就是https://www.sodocs.net/doc/233696569.html, ,适合于中小型系统,

Code First

默认配置(Role User)

改变默认约定

如果模型变化,必须访问数据库,才能删除重建

MVC+EF

B/S模式,请求—处理—响应

作业:预习MVC

09月30日

开发B/S程序多种模式

WebFrom:设计初衷为了使程序员像开发C/S程序一样开发B/S程序

优点:门槛低,大量服务器端控件封装了HTML标签;Page生命周期封装了请求,响应过程中的很多内容

缺点:生成的页面垃圾代码多;大量的viewstate占用带宽;降低了程序员对htm的控制力;复杂的Page生命周期难以掌握

Html+AJAX+Handler:

优点:用户体验好,更能体现B/S结构程序的特点,让程序员清晰的理解请求,响应机制

缺点:开发效率低

MVC:设计初衷为了改善WebForm的缺点

优点:同上

缺点:开发效率低:发展较晚,传统公司大部分依然采用前两种方案,新项目使用MVC较多

MVC(Model-View-Controller)

将一个交互式应用程序分成3个组件

模型:包含核心功能(核心业务逻辑)

视图:向用户显示信息

控制器:处理用户输入

?每个视图都是一个继承自WebViewPage的类型,view的很多属性ViewDataViewBag Model Html都来自于WebViewPage

?视图引擎:接受控制器传递的数据,并将视图渲染成html

?向视图传递数据

●ViewData键值集合

ViewBag,可以使用属性访问的语法访问ViewData键值每一个view都是一个类型

视图引擎:(Razor)

控制器:处理用户输入

MVC原理:

4.view返回给客户端

见照片

1.MVC模型视图控制器

2.MVC WebForm https://www.sodocs.net/doc/233696569.html,

https://www.sodocs.net/doc/233696569.html,是微软提供的.net平台下开发B/S结构系统的框架

MVC和WebForm都隶属于https://www.sodocs.net/doc/233696569.html,

http://localhost:1283

添加一个控制器.名字为HomeController,

之后写代码

按F5运行,网址为http://localhost:1283/home/index,

当用户访问http://localhost:1283/home/index时,服务端有一个程序处理(Handler),会将url拆分成home和index,然后把请求转发给homeController.cs类型(控制器)的Index方法(Action)处理,Action或者直接返回结果,或者通过View(类似于html模板)呈现给客户,客户端和控制器直接沟通。

在Global.asax.cs中有默认路由也可以自定义

路由:(Route):规则,如何解释url中的内容http://localhost:1283//index不可以

http://localhost:1283/home可以

http://localhost:1283/home/index可以http://localhost:1283/home/index/aaa

第三段是参数默认值id

aaa是第三段随便给一个aaa

在homeController.cs中再添加

也可以:

也可指定视图呈现

每一个view都是一个类型

视图引擎:接受控制器传递来的数据,并将视图渲染成html Razor默认视图引擎(剃须刀的意思)

语法:用于生成HTML

HTML标记向代码的过渡时@,HTML向代码的过渡自动

通过()来明确内容

在解决方案资源管理器中的share文件夹下,右击,添加视图,改名字为FootView.cshtml

运行:

任何一个view在运行前,都会执行viewState这个视图,此视图中,会指定这个视图的布局Layout是谁,Layout布局视图相当于母版,具体视图的内容最终显示在布局视图的RenderBody()位置处

在ViewStart.cshtml中

指定了视图的布局为Layout.cshtml

在Layout.cshtml中

eg:在HomeController.cs中list

XSS跨转脚本攻击

Mvc可以从三个地方防止XSS

ValidateInput

HttpUtility.HtmlEncode()做html编码

Razor表达式默认html编码

三种重定向方式

视图布局

任何一个view在运行之前,都会先执行_ViewStart.cshtm这个视图,_ViewStart.cshtml优于任何视图的执行,此视图会指定这个视图的布局layout是谁,layout布局视图相当于母版,具体视图的内容最终会显示在布局视图的@RenderBody()位置处

声明一个产品类

如果实体类的名称和连接串的名称相同,就会自动去找连接串

Global.asax

复习:

1.MVC开发B/S结构程序一种技术

Model:描述数据和业务逻辑

View:显示界面

Controller:处理用户输入

当用户发出请求http://.../blog/index,服务端会将url拆分,根据路由规则,将请求转发给某个Controller下的Action处理.此Action可能会访问Model,进而操作数据库,将结果通过View 呈现给客户.

在Action和View间传递数据使用ViewBag,ViewData return View(batch,)这个

今日内容

HtmlHelper

Html是View父类的一个属性,类型是HtmlHelper。HtmlHelper是MVC 提供了用于生成有数据绑定的Html标签的类型。

Html.ActionFor

https://www.sodocs.net/doc/233696569.html,bleFor

Html.EditorFor

Html.DropDownList

Html.DisplayFor此方法会生成不同的html标记,具体取决于要呈现的属性的数据类型,以及该属性是否是用特定特性标记的

数据类型Html.DisplayFor Html.EditorFor

Int string 显示属性字符串文本框

Bool 显示一个checkBox checkBox控件

属性使用[EmailAddress]显示超链接

强类型辅助方法For后缀

只提供一个lambda表达式指定要渲染的模型属性

@https://www.sodocs.net/doc/233696569.html,bel(“BatchCode”)

@https://www.sodocs.net/doc/233696569.html,belFor(model=>model.BatchCode)

尽可能使用强类型辅助方法

智能显示

如果模型属性变化,自动提示错误

Model类以Product为例:

对应的view视图,属性名称要一致

源代码

:XBox One

如果网页上要改变显示的文字,直接修改属性DisplayName,可以做统一修改

BeginForm:表单

ActionLink:超连接

LableFor用于像是属性名称

EditorFor用于编辑

DisplayFor用于显示属性值

为什么使用Htmlhelper

1)确保表单元素有可用于模型绑定的名称(控件name属性)

2)当绑定失败时,显示错误信息

3)节省大量的html的编码工作

htmlAttributes,添加html属性,几乎所有的html辅助方法都提供了一个带有htmlAttributes 参数的重载方法

@using(Html.BeginForm(“Index”,”Home”,FormMethod.Get,new {target=”blank”})) 模型绑定器

以创建批次为例,当用户点击提交按钮时模型绑定器会自动将表单中的数据转换成Model 属性对应类型的对象,然后传递给Action

表单中的数据转换成Model属性对应类型的对象时,依据的是html代码中控件的name,使用请类型辅助放个不易出错,使用手写控件必须保证name值与对象的属性值一致

模型绑定器作用:

作用1:给Action的参数赋值,它会从以下四种路径中搜索与操作方法(Action)参数名称相匹配的值,并绑定,例如参数那么,会自动匹配request.Form[“name”]或者

Request.QueryString[“name”],如果都没有,此参数值就默认为null

来源描述

Request.Form 使用Html表单

元素提供的值

RouteData.Values 通过程序路由来获

取值

Request.QueryString 通过请求地址的查

询字符串部分获取

Request.Files 在上传的文件数据

中获取

每一个Action都会响应get或post的请求,如果有两个同名的Action,[HttpPost]指定某一个Action仅接受post请求,如果有post请求优先响应

作用2:校验所有的模型属性(根据模型类上的特性描述),校验的结果都会放到ModelState中,如果校验通过则ModelState的属性IsValid表示模型状态字典的此对象实例是否有效,有效则为true,否则为false

1)在model类的属性BatchCode添加不能为空的约束

2)在Action中添加数据验证

3)在对应的View中添加提示信息

错误提示信息可以自定义

[Required(ErrorMessage="批次编码不能为空")] 对整个应用程序有效

@Html.ValidationMessageFor(m=>m.BatchCode,"不能为空") 仅对该页有效

关于验证:双重验证

MVC提供的用户数据验证都是客户端+服务器端验证

B/S结构程序原则:永远不要相信客户端

客户端验证:如果数据验证有错,使用脚本拦截

Url.Content()将虚拟相对路径转换成应用程序的绝对路径

自定义错误:

错误类型有两种:模型级别,模型属性级别

模型级别:这种错误依赖于多个模型属性错误,例如Description的值必须包含BatchCode 的内容

模型属性级别:仅依赖于一个模型属性错误,例如Description不为空

在表单的开始加上@Html.ValidationSummary(true);在每一个文本框的后面加上@Html.ValidationMessageFor(m=>m.BatchCode);便于以后扩展

修改Batch信息

在对应的View中添加隐藏域@Html.HiddenFor(m=>m.BatchID)

关于智能扫地机器人的市场调查报告以及总体设计

关于智能扫地机器人的市场调查报告以及总体设计 杨浩荣王健聪 (北京理工大学珠海学院电气工程及其自动化系) 引言:机器人技术作为20世纪最伟大的发明之一,自上世纪60年代问世以来,已获得巨大的进步。在机器人技术不断成熟的今天,机器人在工业领域大放异彩的同时,它已快速地在农业、军事、服务等非工业领域不断拓展,并取得一定的成果。 关键词:市场需求智能扫地机器人寻路算法 Market research report on intelligent robot sweeps the floor, and the overall design Yang Haorong Wang Jianlin Abstract:robot technology as one of the greatest inventions of the 20th century, since the 1960 s, has acquired great progress. In today's robot technology continues to mature, to shine in the field of industrial robot at the same time, it has quickly in non-industrial sectors such as agriculture, military and service development, and achieved certain results. Key words: market demand intelligent sweeping robot pathfinding algorithm 1.市场需求及其调查: 作为新兴的朝阳产业,机器人出现的时间虽然短暂,但是对社会的影响是巨大的,对人类的影响也是深远的。其中,服务型机器人因更为贴近人类的生活已经有越来越多的大企业把目光投注到服务型机器人上,并制定了一些列的产品开发战略规划,产品内容包括从提供家庭日常服务的机器人到机器人玩具。尤其是玩具机器人,因为技术起点相对低,目前已成为诸多大的生产厂家的追逐热点。 服务型机器人,如今的定义尚未统一。服务型机器人的范围很广。 为了更高地了解人们对服务型机器人的了解与期望,我们进行了问卷调查,调查结果如下:

人工智能产业分析

人工智能产业分析 1 月 3 日,中国着名围棋棋手古力在微博上说道:今天又有四位勇士被抬走了... 谁来 守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜,古力再次发博, Master 已经拿下 50 连胜,不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的 Master 近日一个注册为“ Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”,从 2016年12月29日晚 起,接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至 2017年 1 月 3 日夜,期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后, master 已经斩获了 50 连胜,击败 1 5位世界冠军。在斩获的选手中,包括了连续 37 个月排名韩 国等级分第一朴廷桓九段(“ XIUZHI”)、中国名人战冠军连笑七段(“剑术”)、新科百灵杯冠军陈耀烨(“龙胆”)、 2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为,这位master不是人类,而是人工智能。但该 AI (人工智能)是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在 1 月 2 日晚上发博文,称人工智能告诉了我们,人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master 或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示,“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩,几乎可 以排除是人类棋手。’阿尔法狗’(AlphaGo)是有能力做到的,当然,它也有可能是日本的ZEN虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋,但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master 是最新研发出来的其他‘狗'。”中国围棋队领队华学明表示:“应该是新‘狗',可能是韩国研发的‘狗'。” 如果 master 最终被确定为人工智能,那么 1 月 3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的 一个时刻。毕竟,柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”,但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗(AlphaGo)狂虐围棋大师李世石之后,AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识,并且很快成了 IT 产业发展和投资的最新宠儿。然而,阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前,从很早之前就在中文版的 Windows 中预装的象棋小游戏,到 1997 年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫,这些都是电脑和人类下棋的时间。然而,阿尔法狗的胜利却意义非凡。

人工智能市场调研分析报告

人工智能市场调研分析报告

目录 第一节人工智能与深度学习 (3) 一、人工智能:让机器像人一样思考 (3) 二、机器学习:使人工智能真实发生 (4) 三、人工神经网络:赋予机器学习以深度 (4) 四、深度学习:剔除神经网络之误差 (5) 第二节深度学习的实现 (5) 一、突破局限的学习算法 (6) 二、骤然爆发的数据洪流 (6) 三、难以满足的硬件需求 (7) 第三节现有市场——通用芯片GPU (8) 一、GPU是什么? (8) 二、GPU和CPU的设计区别 (8) 三、GPU和CPU的性能差异 (9) 四、GPU行业的佼佼者:Nvidia (10) 五、Nvidia的市场定位:人工智能计算公司 (11) 六、Nvidia的核心产品:Pascal家族 (12) 七、Nvidia的应用布局:自动驾驶 (13) 八、Nvidia的产业优势:完善的生态系统 (14) 第四节未来市场:半定制芯片FPGA (14) 一、FPGA是什么? (14) 二、FPGA和GPU的性能差异 (15) 三、FPGA市场前景 (16) 四、FPGA现有市场 (17) 五、FPGA行业的开拓者:Intel (17) 六、Intel的产品布局 (17) 七、Intel的痛点:生态不完善 (18) 八、Intel的优势 (19) 第五节投资前景 (20)

第一节人工智能与深度学习 2016年,AlphaGo与李世石九段的围棋对决无疑掀起了全世界对人工智能领域的新一轮关注。在与李世石对战的5个月之前,AlphaGo因击败欧洲围棋冠军樊麾二段,围棋等级分上升至3168分,而当时排名世界第二的李世石是3532分。按照这个等级分数对弈,AlphaGo每盘的胜算只有约11%,而结果是3个月之后它在与李世石对战中以4比1大胜。AlphaGo的学习能力之快,让人惶恐。 一、人工智能:让机器像人一样思考 自AlphaGo之后,“人工智能”成为2016年的热词,但早在1956年,几个计算机科学家就在达特茅斯会议上首次提出了此概念。他们梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器,也就是我们今日所说的“强人工智能”。这个无所不能的机器,它有着我们所有的感知、所有的理性,甚至可以像我们一样思考。 人们在电影里也总是看到这样的机器:友好的,像星球大战中的C-3PO;邪恶的,如终结者。强人工智能目前还只存在于电影和科幻小说中,原因不难理解,我们还没法实现它们,至少目前还不行。 我们目前能实现的,一般被称为“弱人工智能”。弱人工智能是能够与人一样,甚至比人更好地执行特定任务的技术。例如,Pinterest上的图像分类,或者Facebook的

智能机器人行业研究报告

智能机器人行业研究报告 一、行业概况 1、行业监管体制、主要法律法规及政策 (1)行业监管 我国现行智能制造装备行业管理体制为国家宏观指导下的市场竞争体制,宏观调控归属于国家发改委、科技部、工信部以及商务部,主要通过研究制定产业政策、提出中长期产业发展导向和指导性意见等履行宏观调控和宏观管理的职能。 我国智能机器人行业自律组织系中国机器人产业联盟,侧重于行业内部自律性管理,中国机器人产业联盟是由中国机械工业联合会联合在中国注册的机器人行业骨干企事业单位、大专院校和科研院所共同发起成立,在发改委、工信部和科技部的指导下,贯彻落实政府部门对机器人行业提出的相关产业政策和要求;研究产业发展状况,为政府部门制定产业政策提供决策支持等。 目前,我国智能机器人行业无准入限制。 (2)行业主要法规与政策 2006年起,国家先后出台多项规范和扶持智能制造装备行业的规划和政策,采取有效的措施,大力支持工业智能机器人及自动化成套生产线行业的发展。 在“十二五”期间,工业智能机器人首次成为发展规划的重点发展对象之一,在国务院、工信部、科技部出台的关于“十二五”期间智能装备领域的发展规划中,均强调要重点开发并突破有关工业机器人及相关零部件等技术,明确了工业机器人及相关零部件的发展方向,上述政策的出台将有助于完善机器人产业链,促进产业快速发展,实现制造业的升级转型。 影响我国智能机器人行业发展的相关规划和政策具体情况如下:

3、行业发展历程 1920年,捷克作家K.凯比克在科幻剧本《罗萨姆的万能机器人》中首次提出了ROBOT这个名词。现在已被人们作为机器人的专用名词。 (1)第一代机器人 20世纪50、60年代,随着机构理论和伺服理论的发展,机器人进入了使用化阶段。1954年美国的G.C.Devol发表了“通用机器人”专利;1960年美国AMF 公司生产了柱坐标Versatran机器人,可做点位和轨迹控制,是世界上第一种用于工业生产上的机器人。 20世纪70年代,随着计算机技术、现代控制技术、传感技术和人工智能技术的发展,机器人行业得到了迅速发展。1974年美国俄亥俄州辛辛那提的Milacron公司成功开发了多关节机器人;1979年,Unimation公司推出了PUMA 机器人,它是一种多关节、全电动驱动、多CPU二级控制的机器人,采用了V AL 专用语言,可搭配视觉、触觉、力感等传感器,在当时是一种技术先进的工业机器人,现在的这hi能机器人结构大体上是以此为基础的。 这一时期的机器人属于“示教再现”(Tech-in/Playback)型机器人,只具有

陪伴机器人行业发展现状分析及展望

陪伴机器人行业发展现状分析及展望 (北京理工大学珠海学院工业自动化学院广东?珠海 519000) 摘要:陪伴机器人,一种新型的多功能服务机器人,陪伴儿童学习、生活、娱乐。具有服务、安全监测、互动和多媒体娱乐四大功能。同伴本文介绍了机器人的定义和发展前景,分析了服务机器人在国内外的研究现状,讨论了当前服务机器人关键技术领域的研究,最后给出了未来的发展方向和趋势研究服务机器人。 关键字: 智能陪护机器人、智能控制 Abstract:Escort robot, a new type of multi-functional service robot, auxiliary to the old life. Characteristics of services, security monitoring, interactive and multimedia entertainment four big functio ns. Companion robots were introduced in this paper the definition and development of prospects, analyz es the research status of service robots at home and abroad, the current service robots are discussed th e key technology in the field of research, finally shows the trend of future development direction and res earch service robot. Key words: intelligent escort robot and intelligent control 引言 家用陪护是一个巨大的市场,现在我国60岁以上老年人数量已经超过2个亿,占总人口的14.9%。到2020年,我国老年人数量将达到2.43亿,占比将超过17.2%。老龄化的加剧和典型的“4-2-1”中国家庭结构,为能够提供情感交流、儿童陪伴等服务功能的智能陪伴机器人奠定了巨大的市场基础。 针对老龄化社会的潜在需求,多家企业不约而同在各自展位的显眼位置展示研发的养老陪护机器人,他们或卖萌与人对话,或跳“小苹果”机器人舞,憨态可掬之余,颇具智慧管家的“未来感”。本文对陪护机器人技术的市场现状和关键技术及其未来发展进行了综述。 1国内外陪护机器人的现状 深圳市鼎盛智能科技有限公司研发的“ibotn儿童陪伴机器人”小i 卫士和小i 书童就是呆萌的企鹅外形,高540mm,深受儿童群体喜爱,其外观也获得德国IF工业设计大奖。ibotn 机器人主打儿童看护、儿童陪伴、儿童教育三大核心功能,集“一键视频”、“远程监控”、“目

人工智能行业分析

人工智能行业分析 人工智能行业可谓是现在科技的前端,高科技的行业,那么关于人工智能行业的分析有哪些知识呢?下面是为你整理的人工智能行业分析,供大家阅览! 人工智能行业简要分析 一、机遇 在2017政府工作报告中提到:“2017年将加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划,加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化,做大做强产业集群。”这是“人工智能”首次被列入政府工作报告。 3月11日,科技部部长万钢在“全国人大会议新闻中心记者会”上表示,正在起草促进中国人工智能(AI)创新发展的规划,并估计两会后将很快出台。 二、行业简介 人工智能英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的重要分支,它的研究目标是了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括智能语音技术、图像识别技术、自然语言理解、专家系统和机器人等。

人工智能可分为基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑(AI 芯片、云计算),技术层为算法平台,应用层是AI向各传统行业的渗透应用。 AI 产业链中,芯片产业率先引来爆发。PC GPU 巨头NVIDIA 已经将业务重点转向AI 领域,应用在人工智能领域的可进行通用计算的GPU市场基本被NVIDIA垄断。但是芯片巨头英特尔明显对人工智能市场虎视眈眈,至强处理器Xeon+FPGA也将在2017年下半年量产,预计英特尔有很大的机会在2017年四季度迎来人工智能的第一波红利。 云计算方面,亚马逊、微软云计算业务爆发,其中亚马逊的AWS 云服务平台表现尤为靓丽。(先前我写的文章《网宿科技为什么大跌?》也有所涉及)。 技术层方面,Google、IBM 专注于人工智能(AI)技术层,研发更高级AI 算法,积累AI 底层技术。国内百度在这方面也有相当的投入并取得较大的进展。 应用层方面各显神通,Facebook、苹果在AI 应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域;IBM 加速向医疗领域渗透,盈利前景已开始显现。 国内的话,目前主要还是在应用层耕耘较多,基础层和技术层方面与外国的差距较大。 三、部分上市公司 科大讯飞作为中国智能语音及人工智能产业的领导者,以“从能

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未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心,是其他智能科技产品发展的基础,国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者,仅在2015年,两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇,而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明,中国有着全球最多的数据量,拥有巨大应用市场,正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信,AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”,渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI 关键技术领域获得重大突破,推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来,我国高度重视人工智能技术创新和产业发展,当前随着全球人工智能产业的快速成长,一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件,力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告,不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件,如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中,也提到要培育人工智能产业生态,促进人工智

能在经济社会重点领域推广应用。今年,我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面,借鉴美国、英国等的人工智能国家战略,预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件,对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面,科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件,从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署,实施一批大型项目。此外,围绕标准、安全等特定议题,相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来,语音和视觉识别准确率得到大幅提升,人工智能进入到了第三次高峰期。当前,在技术突破和应用需求的双重驱动下,人工智能技术已走出实验室,加速向产业各个领域渗透,产业化水平大幅提升,人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算,2016年,全球人工智能市场规模约为1680亿元,我国人工智能市场规模约为98亿元。今年,随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步,人工智能产业市场规模将持续扩大,预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看,语音服务相关技术和模型将趋于成熟,围绕智能语音的行业应用将不断加速,市场逐渐打开,成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破,而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间,有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破 当前,人工智能受到的关注度持续提升,大量的社会资本和智力、数据资源的

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2018年消费服务机器人行业分析报告 2018年8月

目录 一、智能家居机器人:看好扫地机器人、智能音箱持续渗透 (8) 1、智能家居:家政先行、娱乐随后,服务机器人成核心终端可期 (8) (1)服务机器人是物联网重要载体,成为下一代智能家居终端可期 (8) ①物联网浪潮袭来,服务机器人是重要信息承载主体 (8) ②服务机器人比手机更适合成为智能家居核心终端 (9) ③服务机器人支撑智能家居向智能化、联网化发展 (9) (2)智能家居机器人:家政先行,娱乐随后,未来家电进一步智能化 (10) 2、扫地机器人:刚需、高频、痛点、低个性化,看好持续渗透增长 (10) (1)扫地机器人解放双手,相比传统吸尘器性价比优势越来越大 (11) (2)近年扫地机器人市场爆发增长,看好500亿市场的不断渗透、持续增长 (11) (3)行业集中度高,全球龙头iRobot、国内龙头科沃斯 (12) (4)互联网巨头、家电巨头对行业冲击巨大,行业集中度进一步提升 (13) (5)案例之科沃斯:代工起家的国内扫地机器人龙头,但前景堪忧 (14) ①产品结构:地宝扫地机器人、清洁小家电代工分别贡献59%和33%收入 (14) ②核心财务:营收快速增长,盈利能力增强 (15) ③小米强势入场,科沃斯扫地机国内市场前景堪忧 (16) A.先发卡位+高性价比+重营销,造就科沃斯国内龙头 (16) B.从小米、海尔强势入场看扫地机器人行业核心竞争力演变 (17) C. 对比最大竞争对手小米,科沃斯在AI技术和性价比处于劣势 (18) D.科沃斯前景不容乐观,扩展海外市场或是出路 (21) 3、智能音箱:家庭IOT终端雏形显现,看好未来生态布局加速 (21) (1)智能音箱成为家庭IOT终端突破口,全球市场快速增长 (21) (2)海外市场:亚马逊绝对龙头,谷歌、sonos、苹果不甘示弱 (22) (3)国内市场:互联网巨头纷纷加入战局,国内市场快速放量 (24) (4)国内市场主要由本土巨头瓜分,但格局未定、竞争激烈 (25) (5)国内外市场爆发原因:低价+巨头流量资源+生态资源协同 (26)

人工智能行业研究报告

人工智能行业研究报告 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运算机,到运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庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季(图8)到来之前的「给予承诺又让人败兴」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(更快更强的运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。尽管深度学习使运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 的图像识别,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形下,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,图像识别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,通过开创新的数据集,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

我国人工智能市场营销趋势及策略分析(上海环盟)

我国人工智能市场营销趋势及策略分析

我国人工智能市场营销趋势及策略分析 (3) 第一节人工智能市场销售渠道分析 (3) 一、营销分析与营销模式推荐 (3) 1、渠道构成 (3) 2、销售贡献比率 (4) 3、覆盖率 (4) 4、销售渠道效果 (4) 5、渠道建设方向 (5) 二、销售渠道存在的主要问题 (5) 三、营销渠道发展趋势与策略 (6) 第二节人工智能市场营销策略分析 (9) 一、中国人工智能营销概况 (9) 二、人工智能营销策略探讨 (13) 1、中国人工智能产品营销策略浅析 (13) 1、营销策略的目标的制定 (13) 2、选择合适的市场营销途径 (13) 3、产品组合策略 (14) 4、价格组合策略 (14) 5、促销组合策略 (14) 2、人工智能新产品的市场推广策略 (15) 2、户外广告 (15) 3、报纸书刊 (15) 4、网络信息推广 (15) 3、人工智能细分产品营销策略分析 (15) 1、品牌营销策略 (16) 2、销售渠道营销策略 (16) 3、价格营销策略 (16) 1

第三节人工智能营销的发展趋势 (17) 一、未来人工智能市场营销的出路 (17) 二、中国人工智能营销的趋势预测 (17) 2

我国人工智能市场营销趋势及策略分析 第一节人工智能市场销售渠道分析 一、营销分析与营销模式推荐 1、渠道构成 人工智能行业产品主要体现在终端应用上,我国人工智能产品销售渠道主要由线上、线下渠道构成。 1)线上渠道 由于互联网的威力越来越大,网络营销因其独有的优势和特点逐渐成为人工智能行业营销新宠。尤其针对人工智能产品的自身特点来说,网络营销在打造品牌的知名度和美誉度等方面有着得天独厚的优势。 2)线下渠道 1、传统销售渠道。这种模式是由一群独立的制造商、批发商和零售商组成的分销组织形态,各渠道成员之间是一种松散的合作关系,每个成员都是一个独立的利益主体,他们各自追求自身利益的最大户,渠道中没有一个成员对其他成员有足够的控制力,最终使整个分销渠道效率低下。所以也被称为松散型分销模式。该模式的优点是成员独立性强,进退自由;能够促使企业不断创新;适用于中小企业,在进入市场时可以借助这种关系迅速成长。缺点则是各自谋求自身利益的最大化,整体效率下降;成员之间缺少信任感和忠诚度;临时性的交易关系,安全系数低;各种渠道资源无法有效共享;成员缺少渠道建设的积极性。 2、垂直销售渠道。该模式是由制造商、批发商、零售商所组成的一种统一的联合体,每个成员把自己视为分销系统的一份子,关注整个垂直系统的成功。该模式的优点是合理管理库存,削减分销成本;便于把握需求动向;抑郁安排生产与销售;渠道控制力强;有利于组织竞争者加入;商品质量有保障,服务水品高。缺点则较为明显,系统维系成本高,经销商缺乏独立创造性。 3、水平销售渠道。该模式是指由两个或两个以上的公司联合开发新的营销 3

2020年智能机器人行业市场分析报告【调研】

2020年智能机器人行业市场分析报告【调研】 2020年2月

目录 1. 智能机器人行业概况及市场分析 (6) 1.1 智能机器人行业市场规模分析 (6) 1.2 智能机器人行业结构分析 (6) 1.3 中国智能机器人行业市场驱动因素分析 (7) 1.4 智能机器人行业特征分析 (7) 1.5 智能机器人行业PEST分析 (8) 2. 智能机器人行业政策环境 (11) 2.1 行业政策体系趋于完善 (11) 2.2 一级市场火热,国内专利不断攀升 (11) 2.3 宏观环境下智能机器人行业的定位 (12) 2.4 “十三五”期间智能机器人建设取得显著业绩 (12) 3. 智能机器人产业发展前景 (14) 3.1 中国智能机器人行业市场规模前景预测 (14) 3.2 中国智能机器人行业市场增长点 (14) 3.3 智能机器人进入大面积推广应用阶段 (15) 3.4 政策将会持续利好行业发展 (15) 3.5 细分化产品将会最具优势 (15) 3.6 智能机器人产业与互联网等产业融合发展机遇 (16) 3.7 智能机器人人才培养市场大、国际合作前景广阔 (17) 3.8 巨头合纵连横,行业集中趋势将更加显著 (18) 3.9 建设上升空间较大,需不断注入活力 (18)

3.10 行业发展需突破创新瓶颈 (19) 4. 智能机器人行业竞争分析 (21) 4.1 智能机器人行业国内外对比分析 (21) 4.2 中国智能机器人行业品牌竞争格局分析 (23) 4.3 中国智能机器人行业竞争强度分析 (23) 4.4 初创公司大独角兽领衔 (24) 4.5 上市公司双雄深耕多年 (25) 4.6 互联网巨头综合优势明显 (26) 5. 智能机器人行业存在的问题分析 (27) 5.1 政策体系不健全 (27) 5.2 基础工作薄弱 (27) 5.3 地方认识不足,激励作用有限 (27) 5.4 产业结构调整进展缓慢 (27) 5.5 技术相对落后 (28) 5.6 隐私安全问题 (28) 5.7 与用户的互动需不断增强 (29) 5.8 管理效率低 (30) 5.9 盈利点单一 (30) 5.10 过于依赖政府,缺乏主观能动性 (31) 5.11 法律风险 (31) 5.12 供给不足,产业化程度较低 (31) 5.13 人才问题 (32)

2018年人工智能行业深度分析报告

2018年人工智能行业深度分析报告

人工智能(artificial intelligence)是由人创造的具有自然生物智能特征的系统,具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。人工智能和生物智能的形成机制不同,前者是根据人的需求被设计和创造出来的,后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。人工智能有别于人类智能,后者特指人类这一生物体所具有的智能,限定在人体内。但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能,其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能,仍属于弱人工智能的范畴,离超级人工智能还有很大的距离。社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定,理性客观看待人工智能的长处和短板。 得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善,第三波人工智能热潮正席卷全球。和前两次不同,在这一波人工智能热潮中,人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域,包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等,展现出巨大的潜力。 中国在人工智能领域追赶迅速,在一些领域已经积累了一定的发展基础,进入国际领先者的行列。与发达国家相比,中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果,在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列,但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。在人工智能领域,中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上,与美国、欧洲相比也存在较大的差距。 得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升,中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快,在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。中国人工智能产业在基础层、技术层以及应用层都有广泛布

中国人工智能市场分析及预测

2018年中国人工智能市场分析及预测

随着中国人工智能技术的快速发展以及和商业应用的快速推广,人工智能才插上了腾飞的翅膀,已成为各国之间的竞争新赛道。2017年7月,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》,从国家层面制定了未来10多年人工智能的战略部署。 随着人工智能的快速发展,国家相继出台一系列政策支持中国人工智能的发展,推动中国人工智能步入新阶段。2017年7月20日,国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。规划中提到分三步走,第一步,到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步,人工智能产业成为新的重要经济增长点,人工智能技术应用成为改善民生的新途径,有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。第二步,到2025年人工智能基础理论实现重大突破,部分技术与应用达到世界领先水平,人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力,智能社会建设取得积极进展。第三步,到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心,智能经济、智能社会取得明显成效,为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。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)》的发布,它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充,详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标,每个方向的目标都做了非常细致的量化,足以看出国家对人工智能产业化的重视。 具体政策如下:

资料来源:中商产业研究院整理 行业投融资情况 据统计数据显示,2017年中国人工智能投资事件数达到353次,与2016年的379次,下降了%。 数据来源:中商产业研究院整理 在投资金额方面,2017年投资金额为582亿元,与2016年相比增长%。

智能机器人行业市场分析报告

智能机器人行业市场分析报告

目录 第一节智能化“大脑”推动产业进入关键历史时期 (5) 第二节智能机器人爆发的两大主因:交互+应用 (8) 一、主因一:机器人有望成为下一代人机互动新交口 (8) 1.1、人机交互有望再次被颠覆 (8) 1.2、智能机器人符合人机交互的发展规律 (16) 二、主因二:愈发强大的数据获取、处理与应用能力 (17) 第三节AI——智能机器人发展的核心推动力 (22) 一、AI 是提升人机交互体验的关键 (24) 二、AI 显著提升机器人的数据处理与应用性能 (30) 第四节产业趋势:重心向服务类机器人转移 (40) 第五节中央到地方,政策多点开花 (45) 第六节机器人发展趋势分析 (48)

图表目录 图表1:1998-2014 年全球工业机器人销量(万台) (5) 图表2:全球工业机器人市场分布情况 (5) 图表3:中国本土品牌的份额在提升 (6) 图表4:2016 年新兴科技技术成熟度曲线图 (7) 图表5:人机交互的四个阶段 (8) 图表6:基本交互时代 (10) 图表7:基本交互时代的代表设备 (10) 图表8:图形交互时代 (12) 图表9:图形交互时代的代表设备 (12) 图表10:语音交互时代 (13) 图表11:语音交互时代的代表设备 (14) 图表12:体感交互时代 (15) 图表13:体感交互时代的代表设备 (15) 图表14:人机交互的发展规律和趋势 (16) 图表15:2008-2013 年全球手机、智能手机市场规模 (18) 图表16:中国智能手机市场规模 (18) 图表17:处理器芯片的进化 (19) 图表18:CPU 制程发展趋势 (20) 图表19:NVIDIA 移动端历代GPU 性能天梯图 (20) 图表20:软硬一体化促生“机器人+”模式. (21) 图表21:AI 的技术构成 (23) 图表22:机器人产业链 (23) 图表23:各单词平台识别准确率 (24) 图表24:2013-2015 美国智能手机用户使用语音助手的比例 (25) 图表25:语音搜索份额正在提升 (26) 图表26:谷歌语音搜索量较2008 年增长35 倍以上 (26) 图表27:国际语音识别市场份额 (27)

智能机器人产业研究分析报告

智能机器人产业研究分析报告

一、全球机器人产业发展状况 (一)产业规模 机器人市场规模不断扩大,产品需求大幅增加。据国际机器人联合会(IFR)统计,2014年全球工业机器人销量为22.9万台,比2013年增长29%,其中亚洲销量约占三分之二,中国、韩国、日本、美国和德国五大市场的销量占全球工业机器人总销量的75%左右。2005-2014年,全球工业机器人销量年均增速约为14%。 2014年全球专用服务机器人销量为2.4万台,较2013年同比增长11.5%;销售额达到37.7亿美元,较2013年同比增长3%。2014年,全球个人/家用服务机器人销量约为470万台,较2013年同比增长28%;销售额达到22亿美元。 (二)主要特点 1.工业机器人产销国高度集中 日本、韩国和德国是工业机器人主要产销国,其保有量和年度新增量都位居全球前列。2014年,日本、韩国、德国机器人市场规模分别为2.9万台、2.1万台、2万台,三国市场之和占全球的30.9%。相比之下,我国是工业机器人主要的销售国而不是生产国,2013年我国机器人的新增量和保有量分别为3.7万台和13.3万台。 2.产品向模块化等方向发展 从近几年全球推出的机器人产品来看,新一代工业机器人正在向模块化、智能化和系统化方向发展。首先,机器人结构的模块化和可重构化趋势日益明显,例如关节模块中的伺服电机、减速机、检测系统三位一体化,由关节模块、连杆模块用重组方式构造机器人整机;其次,工业机器人控制系统向着基于PC 机的开放型控制器方向发展,伺服驱动技术的数字化和分散化,多传感器融合技术的实用化,工作环境设计的优化和作业的柔性化,以及系统的网络化和智能化等成为重要的发展趋

人工智能行业研究分析报告

概要 人工智能是信息时代地尖端技术.从人类建立起需要指导控制才能运行地计算机,到计算机拥有可以自己去学习地能力,这一飞跃对各行各业都产生了巨大地影响.虽然此时此刻可能是下一个AI 冬季(图8)到来之前地「给予承诺又让人失望」地周期,但这些投资和新技术至少会给我们带来有形地机器学习生产力地经济利益.

与此同时,人工智能、机器人和无人驾驶汽车已经成为了流行文化甚至是政治话语地前沿.而且我们在过去一年地 研究使我们相信这不是一个错误地开始,而是一个拐点.正如我们将在本报告中探讨地那样,这个变化地原因有显而易见地(更快更强地计算资源和爆炸式增长地数据库),也有细致入微(深度学习,专有硬件和开源地崛起)地. 这个AI 拐点(AI inflection)中更令人兴奋地一个方面是「现实世界」地使用案例比比皆是.虽然深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著地提高,比如苹果公司地Siri,亚马逊地Alexa 和Google 地图像识别,但是AI 不仅仅是「科技技术」(tech for tech),也就是大数据集与足够强大地技术相结合地情况下,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,图像识别技术可以提高癌症诊断地准确性.在农业中,农民和种子生产商可以利用深度学习技术来提高作物产量.在制药业中,深度学习可以用于改善药物地研发.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,通过开辟新地数据集,实现更快地分析,从而降低成本,提高回报.AI 现在还处于发现其可被利用场景地早期阶段,这些必要地技术会通过基于云地服务

实现大众化、平等化,我们相信随之而来地创新浪潮将在每个行业中创造新地赢家和输家. AI 地广泛应用让我们得出了一个结论:它是一种可以变革全球经济地技术,是提高生产力并结束美国生产率停滞增长地驱动力.结合GS 首席经济学家Jan Hatzius地研究, 我们明确了资本深化目前地停滞及其对美国生产率地相关 影响.我们相信,AI 技术将会驱动生产力地提高,就像20 世纪90 年代那样,驱动企业投资更多地资本和劳动密集型项目,加快发展地脚步,提高盈利能力以及提高股票地估值. 启示 虽然我们看到了人工智能可以及时地影响到每个公司、行业和一部分经济,但对投资者而言,我们认为这其中有四个影响最为显著. 生产率.AI 和机器学习具有激发生产率增长周期地潜力,这会有利于经济地增长,提升企业地盈利能力,资本回报率和资产估值.根据GS 首席经济学家Jan Hatzius所说:「大体上而言,AI 看起来似乎比上一次创新浪潮更有可能在统计数据中捕捉到更有价值地东西,人工智能可以降低成本,减少对高附加值生产类型地劳动投入.举个例子,这些在商业部

2020智能机器人行业市场趋势及现状分析

2020年智能机器人行业市场趋势及现状分析 2020年

目录 1.智能机器人行业前景趋势 (4) 1.1仍需增强研发能力 (4) 1.2智造升级势不可挡 (4) 1.3生态化建设进一步开放 (4) 1.4扶持政策将趋于规范 (5) 1.5服务机器人或将赶超 (5) 1.6用户体验提升成为趋势 (6) 1.7行业协同整合成为趋势 (6) 1.8细分化产品将会最具优势 (6) 1.9需求开拓 (7) 2.智能机器人行业现状 (7) 2.1智能机器人行业定义及现状介绍 (7) 2.2智能机器人市场规模分析 (9) 2.3智能机器人未来发展方向 (10) 2.4智能机器人市场运营情况分析 (11) 2.5尖端技术尚未实现全球领先 (14) 2.6服务机器人关键技术待突破 (14) 2.7产品价格高、功能安全与信息安全难保证 (15) 2.8行业标准缺失,产品良莠不齐 (15) 2.9产业结构调整进展缓慢 (16) 3.智能机器人行业政策环境分析 (16)

3.1智能机器人行业政策环境分析 (16) 3.2智能机器人行业经济环境分析 (17) 3.3智能机器人行业社会环境分析 (17) 3.4智能机器人行业技术环境分析 (18) 4.智能机器人行业竞争分析 (19) 4.1智能机器人行业竞争分析 (19) 4.1.1对上游议价能力分析 (19) 4.1.2对下游议价能力分析 (20) 4.1.3潜在进入者分析 (20) 4.1.4替代品或替代服务分析 (21) 4.2中国智能机器人行业品牌竞争格局分析 (21) 4.3中国智能机器人行业竞争强度分析 (21) 5.智能机器人产业投资分析 (22) 5.1中国智能机器人技术投资趋势分析 (22) 5.2中国智能机器人行业投资风险 (23) 5.3中国智能机器人行业投资收益 (23)

2019人工智能产业链细分研究分析报告

2019人工智能产业链细分研究分析报告 前言: 全球人工智能浪潮风起云涌。人工智能主要研究领域包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自1956年达特茅斯夏季人工智能研究会议以来,人工智能技术的发展已经起起伏伏共经历了三次浪潮。千亿市场空间即将开启,世界各国加紧布局。我国已将人工智能提升至国家战略高度,政策助力人工智能产业崛起。

人工智能产业链包括三层:基础层(计算基础设施)、技术层(软件算法及平台)和应用层(行业应用及产品)。 基础层主要涉及数据的收集与运算,这是人工智能发展的基础,主要包括AI芯片、传感器、大数据与云计算。 技术层是人工智能产业发展的核心,技术层主要依托基础层的运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模,以开发面向不同领域的应用技术,包括感知智能和认知智能。 应用层是建立在基础层与技术层基础上,实现与传统产业的融合发展以及不同场景的应用。 ▌人工智能产业链基础层 基础层主要涉及数据的收集与运算,主要包括AI芯片、传感器、大数据与云计算。 其中,传感器及大数据主要负责数据的收集,而AI芯片和云计算负责运算。基础层为人工智能产业奠定网络、算法、硬件铺设、数据获取等基础。

AI芯片是人工智能的“大脑”,市场规模呈快速增长态势。 早期人工智能运算主要借助云计算平台和传统CPU相互结合的方式,但随着深度学习等对大规模并行计算需求的提升,开始了针对AI专用芯片的研发。 目前AI芯片主要类型有CPU、GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编辑门阵列)、DSP、ASIC(针对神经网络算法的专用芯片)和类人脑芯片几种,ASIC 有望在今后数年内取代当前的通用芯片成为人工智能芯片的主力。 预计至2021年,人工智能芯片市场规模有望达到111亿美元,年复合增长率达20.99%。 芯片生产商方面,据市场研究公司CompassIntelligence最新研究显示,在全球人工智能芯片企业排名表中,前三名依次是英伟达(Ividia)、英特尔(Intel)以及IBM,华为第12名,成为中国大陆地区最强芯片生产商。 英伟达目前占据全球GPU行业的市场份额超过70%,远超竞争对手。 华为从1991年开始,走上了开发ASIC芯片之路,2018年10月,推出昇腾910和昇腾310云端芯片,前者计算能力远超谷歌及英伟达,后者最大功耗功耗仅8W,预计2019年二季度上市。

2020年人工智能行业市场分析报告

2020年人工智能行业市场分析报告 2020年4月

机器学习和因果推断 机器学习面临的风险 过去10 年,以深度学习为代表的机器学习方法引领了人工智能的发展,在图像、语音、文本等多个领域中取得巨大成就。从根本上来说,机器学习是一种“连接主义”方法,即通过关联驱动的方式在大量的数据中进行拟合从而总结出规律。然而机器学习的工作方式离人脑依然有相当距离,不同于机器学习需要大量的数据,人类在学习过程中只需要比较少量的信息就能掌握规律,并通过逻辑推理不断适应事物和环境的变化。由于机器学习不具备逻辑推理的能力,无法区分数据中的因果关联和虚假关联,因而在数据匮乏或规律持续变化的环境中,机器学习模型难以展现出类似人脑的泛化性能。图灵奖得主、贝叶斯网络之父Judea Pearl 认为现在人工智能的发展进入新的瓶颈期,大多数新的研究成果本质上是“曲线拟合”的工作。Pearl 认为人们应该更关注人工智能中的因果推断(causal inference),这可能是实现通用人工智能的必由之路。 我们将通过两个案例说明当前机器学习可能面临的风险。 首先以一个图像识别问题为例:识别一张图片中是否有狗。如图表1 所示,如果训练集有选择性偏差,使得我们拿到的图片有80%都是草地上的狗,这样就会导致在训练集中草地这一特征会和图片中是否有狗这个标签十分相关。基于这样的有偏数据集学习到的预测模型,很有可能会将草地学习成很重要的特征,但显然这是不合理的,图片中的草地并不能决定是否有狗,真正决定图片中是否有狗的特征是狗的鼻子、耳朵、尾巴等等。对于测试集,如果跟训练集一样也是狗在草地上,则模型可以正确地预测;如果图片中的狗在有绿植的沙滩上,模型或许能识别出来;但是如果图片中的狗在水里,模型则大概率会识别不准。因此这样的模型对于未知测试集的预测效果并不稳定。 图表1:在有选择性偏差的情况下进行图像识别 资料来源:Towards Explainable and Stable Prediction,Peng Cui,市场部 再举一个医疗领域的例子:预测一个癌症患者的生存率。假设我们拿到了某个城市某个医院的数据,基于该数据学习到的模型有可能会把患者的收入学习成很重要的特征。当然这也是有道理的,收入高的患者能负担得起更好的治疗,生存率也会越高。但是收入并不是患者生存率的决定因素,真正影响生存率的是患者接受的治疗水平以及患者本身的身体素质等因素,即使是收入很高的患者,如果没有接受很好的治疗,或者本身体质虚弱,免疫力低下,生存率依然会很低。利用该模型做预测时,如果未来要预测的患者同样来自该医院,我们可能会得到很准确的预测结果。但是如果要预测的患者来自大学校医院,由于校医院对患者给予的治疗不由收入决定,此时的预测结果很可能不准确。

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