智能语音应用专题分析——中国人工智能行业系列分析2017

2020年人工智能行业问题及趋势分析

2020年人工智能行业市场问题及趋势分析 2020年

目录 1.人工智能行业存在的问题 (5) 1.1适应人工智能特征的政策、标准体系尚不健全 (5) 1.2基础技术积累不足 (5) 1.3资本布局多样性不足 (6) 1.4技术创新的商业应用模式不明朗 (6) 1.5人工智能发展陷入了拿来主义怪圈 (7) 2.人工智能行业概况及现状 (9) 2.1人工智能历史沿革 (9) 2.2扶持政策持续加码出台细分方向有“钱景” (9) 2.3人工智能市场规模将超700亿 (9) 2.4人工智能加速发展 (10) 2.5人工智能应用分类 (12) 2.6交通行业应用现状 (12) 2.7安防行业应用现状 (13) 2.8医疗行业应用现状 (13) 2.9教育行业应用现状 (14) 2.10物流行业应用现状 (14) 3.人工智能行业发展趋势分析 (16) 3.1发展人工智能，芯片先行 (16) 3.2人工智能上升为国家战略 (16) 3.3人工智能芯片“云+端” 高速发展 (18)

4.人工智能行业市场竞争格局 (19) 4.1中科曙光：高性能计算+芯片共造人工智能 (19) 4.2四维图新：地图领军企业切入无人驾驶 (19) 4.3科大讯飞：人工智能领军企业 (20) 4.4华宇软件：人工智能助力司法信息化领导者更进一步 (21) 4.5海康威视：安防领域人工智能龙头 (21) 4.6东华软件：人工智能+行业应用大有可为 (22) 5.人工智能行业政策及环境分析 (22) 5.1国家加强政策支持力度 (22) 5.2地方政府扶持政策不断落地 (24) 6.人工智能行业发展前景 (26) 6.1万物互联的背景下，AI 芯片的应用拥有广阔的想象空间 26 6.2智能硬件抢占C 端入口，数据端入口打通，为算法奠定基 础26 6.3机器人按照应用领域的不同分为工业机器人、服务机器人、 特种机器人 (27) 6.4多层次特征提取提升计算机视觉识别效果 (28) 6.5语音逐渐成为人机交互的新范式，产品及商业模式成为盈 利的关键 (29) 6.6技术进步与市场需求推动语音识别快速发展 (29) 6.7语音识别效果不断提升，国内语音识别与合成研究领先国

人工智能AI 行业应用整体建设解决方案

人工智能 AI+行业应用 解决方案 2019 年3 月8 日

目录 第一章计算机视觉发展历程 (3) 1.1 当前计算机视觉技术的位置 (4) 第二章变电站智能化监控 (5) 2.1项目背景 (5) 2.2解决方案 (5) 2.3系统功能 (5) 第三章电力隧道智能化监控 (6) 3.1项目背景 (6) 3.2解决方案 (6) 3.3系统功能 (7) 第四章电塔防破智能化监控 (7) 4.1项目背景 (7) 4.2解决方案 (8) 4.3系统功能 (8) 第五章加油站智能化监控 (9) 5.1项目背景 (9) 5.2解决方案 (9) 5.3系统功能 (9) 第六章配电室智能运维 (10) 6.1项目背景 (10) 6.2解决方案 (10) 6.3系统功能 (10) 第七章采油机智能化监控 (11) 7.1项目背景 (11) 7.2解决方案 (11) 7.3系统功能 (12) 第八章输油管线 (12) 8.1项目背景 (12) 8.2解决方案 (13) 8.3系统功能 (13)

第一章计算机视觉发展历程 计算机视觉的发展历史可以追溯到 1966 年，在这一年著名人工智能学家 马文·明斯基给他的学生布置了一道作业，让学生在电脑前面连一个摄像头， 然后想办法写一个程序，让计算机告诉我们摄像头看到了什么。这道题代表 了计算机视觉的全部，通过一个摄像头让机器告诉我们它到底看到了什么。 所以，1966 年被认为是计算机视觉的起始年。 1970 年代，研究者开始去试图解决这样一个问题，就是让计算机告知他到 底看到了什么东西。当时，大家认为要让计算机认知到底看到了什么，首先要 了解人是怎样去理解这个世界的。当时有一种普遍的认知，认为人之所以理解 这个世界，是因为人看到的世界是立体的，能够从立体的形状里面理解世界。在这种认知情况下，研究者希望先把三维结构从图像里面恢复出来，在此基 础上再去做理解和判断。 1980 年代，是人工智能发展的一个非常重要的阶段。当时，在人工智能界 开始做很多类似于现在的专家系统，计算机视觉的方法论也开始在这个阶段产 生一些改变。在这个阶段，人们发现要让计算机理解图像，不一定先要恢复物 体的三维结构。例如：让计算机识别一个苹果，假设计算机事先知道对苹果的 形状或其他特征，并且建立了这样一个先验知识库，那么计算机就可以将这样 的先验知识和看到物体表征进行匹配。如果能够匹配上，计算机就算识别或 者理解了看到的物体。所以，80 年代出现了很多方法，包括几何以及代数的 方法，将我们已知的物品转化成一些先验表征，然后和计算机看到的物品图像 进行匹配。 90 年代，人工智能界又出现了一次比较大的变革，也就是统计方法的出现。 在这个阶 段，经历了一些比较大的发展点，比如现在还广泛使用的局部特征。随着 90 年代统计方法的流行，研究者找到了一种统计手段，能够刻画物品最本质的 一些局部特征，比如：要识别一辆卡车，通过形状、颜色、纹理，可能并不 稳定，如果通过局部特征，即使视角、灯光变化了，也会非常稳定。我们可 以对物品建立一个局部特征索引，通过局部特征可以找到相似的物品。通过 这样一些局部点，可以让匹配更加精准。 到 2000 年左右，机器学习开始兴起。以前需要通过一些规则、知识或者统 计模型去识别图像所代表的物品是什么，但是机器学习的方法和以前完全不一样。机器学习能够从我们给定的海量数据里面去自动归纳物品的特征，然后去识别它。在这样一个时间点，计算机视觉界有几个非常有代表性的工作，比如：人脸识别。你要识别一个人脸，第一步需要从图片里面把待识别的人脸区域给提取出来，我

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，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一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

(发展战略)人工智能的发展及应用最全版

（发展战略）人工智能的发 展及应用

人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之壹。 人工智能的定义 “人工智能”(ArtificialIntelligence)壹词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的壹门新的技术科学。人工智能是计算机科学的壹个分支,它企图了解智能的实质,且生产出壹种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学和技术的发展史联系在壹起的。 人工智能理论进入21世纪,正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品”,且使之在越来越多的领域超越人类智能,人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1.在管理系统中的应用 (1)人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率,而是用计算机实现人们非常需要做,但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》壹文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中,以数据管理和处理为中心,围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库,而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说,就是将企业各部门的数据进行统壹集成管理,搭建人工智能的应用平台,使之成为企业管理和决策中的关键因子。

2.在工程领域的应用 (1)医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用,具有极大的科研和应用价值,它能够帮助医生解决复杂的医学问题,作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上,早在1982年,美国匹兹堡大学的Miller就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ⅰ内科计算机辅助诊断系统的研究成果,由此,掀起了医学智能系统开发和应用的高潮。目前,医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用,从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,且在不断发展完善中。 (2)地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978年美国斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECTOR”,该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等,是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了壹个钼矿沉积,价值超过1亿美元。 3.在技术研究中的应用 (1)在超声无损检测(NDT)和无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类;专家运用超声无损检测仪器,以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力和脑力劳动,减少了任务因素造成的无擦,提高了检测的可靠性,实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2)人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点,因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进和变更,大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更高级AI通用和专用语言,和应用环境以及开发专用机器,而和人工智能技术

2019年版人工智能行业市场调研分析报告

2019年版人工智能行业市场调研分析报告（部分内容） China's Industrial Market Research and Prospect Forecast Analysis Report(2019-2025) （专业、精准、高效，助力企业决策）

2015-2017年机器人产业发展综况 一、全球机器人行业规模分析 当前，全球机器人市场规模持续扩大，工业、特种机器人市场增速稳定，服务机器人增速突出。技术创新围绕仿生结构、人工智能和人机协作不断深入，产品在教育陪护、医疗康复、危险环境等领域的应用持续拓展，企业前瞻布局和投资并购异常活跃，全球机器人产业正迎来新一轮增长。 全球市场规模 根据调研的数据，2017年，全球机器人市场规模达到232亿美元，2012-2017年的平均增长率接近17%。其中，工业机器人147亿美元，服务机器人29亿美元，特种机器人56亿美元。 图1：2017年全球机器人规模占比 （一）工业机器人：销量稳步增长，亚洲市场依然最具潜力 目前，工业机器人在汽车、金属制品、电子、橡胶及塑料等行业已经得到了广泛的应用。随着性能的不断提升，以及各种应用场景的不断明晰，2012年以来，工业机器人的市场正以年均15.2%的速度快速增长。据IFR统计显示，2016年全球工业机器人销售额首次突破132亿美元，其中亚洲销售额76亿美元，欧洲销售额26.4亿美元，北美地区销售额达到17.9亿美元。中国、韩国、日本、美国和德国等主要国家销售额总计占到了全球销量的3/4，这些国家对工业自动化改造的需求激

活了工业机器人市场，也使全球工业机器人使用密度大幅提升，目前在全球制造业领域，工业机器人使用密度已经超过了70台/万人。2017年，工业机器人将进一步普及，销售额有望突破147亿美元，其中亚洲仍将是最大的销售市场。 图2：2012-2020年全球工业机器人销售额及增长率 （二）服务机器人：人工智能兴起，行业迎来高速发展新机遇 随着信息技术快速发展和互联网快速普及，以2006年深度学习模型的提出为标志，人工智能迎来第三次高速发展。与此同时，依托人工智能技术，智能公共服务机器人应用场景和服务模式正不断拓展，带动服务机器人市场规模高速增长。2017年，全球服务机器人市场达29亿美元。2020年将快速增长至69亿美元，2016-2020年的平均增速高达27.9%。2017年，全球医疗服务机器人、家用服务机器人和专用服务机器人市场规模分别为16.2亿美元、7.8亿美元和5亿美元，其中医疗服务机器人市场规模占比最高达55.9%，高于家用服务机器人29个百分点，其中智能服务机器人的比例快速提升。

人工智能发展与应用简介

人工智能发展与应用综述 摘要：概要的阐述了人工智能的概念、发展历史、当前研究热点和实际应用以及未来的发展趋势 20世纪是自然科学发展史上最为辉煌的时代，生物科学是自然科学中发展最迅速的学科。因为生物科学与人类生存、人民健康、社会发展密切相关，必然成为21世纪初的主导学科。在20世纪生物科学的发展中有许多重大突破，出现了许多新观念、新思想、新成果和新技术。特别是20世纪50年代以来，随着数理科学广泛深入地渗透到生物科学以及一些先进的仪器设备和研究技术的问世，生物科学已经从基本上是静态的、以形态描述与分析为主的学科演化发展成动态的、以实验为基础的定量的学科，逐步发展为自动化、智能化。在生物系统的领域，人工智能的发展尤为令人关注。 一．人工智能的概念 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这个术语。 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。如果仅从技术的角度来看，人工智能要解决的问题是如何使电脑表现智能化，使电脑能更灵活方效地为人类服务。只要电脑能够表现出与人类相似的智能行为,就算是达到了目的，而不在乎在这过程中电脑是依靠某种算法还是真正理解了。人工智能就是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的—个分支，人工智能的目标就是研究怎样用电脑来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关的技术产品，建立有关的理论。 人工智能是在计算机科学、控制论、信息论、心理学、语言学等多种学科相互渗透的基础发展起来的一门新兴边缘学科，主要研究用机器（主要是计算机）来模仿和实现人类的智能行为. 二．人工智能的发展历史 50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、

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

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。

人工智能在建筑行业应用概述

人工智能在建筑行业应用概述 摘要 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。随着该学科的不断发张，其在建筑领域的应用范围也不断扩大，极大的促进了我国建筑行业从传统运作走向现代管理和经营。本文首先对人工智能进行了简要介绍，并从五个方面对该技术在建筑领域的应用进行了讨论。 关键字：人工智能；建筑领域；计算机应用。 1、引言 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。AI的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视并得到了很高的评价。甚至有人把AI与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。 人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统并使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。或者说人工智能就是要研究如何使机器具有听、说、看、写、思维、学习、适应环境变化、解决所面临的各种实际问题等功能的一门学科。人工智能的研究重心主要集中在专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。但由于研究者对于人工智能的理解存在差异，所以就形成了不同的人工智能的研究方法，其主要有三种，分别如下： 1.1、以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可

完整word版,人工智能的发展应用与未来

人工智能的发展应用与未来 人工智能(Artificial Intelligence)。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一个分支，它企图了解智能的实质，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，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能作为二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），同时也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能在很多科学领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，其发展之迅速给人类的生活水平带来了巨大的改善，而未来的发展趋势也无可限量。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay－II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 （1）“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。

人工智能行业发展前景展望及市场规模预测

一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 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（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。

2019-2023年中国人工智能行业预测分析

2019-2023年中国人工智能行业预测分析 2019-2023年中国人工智能行业影响因素分析 一、有利因素 （一）政策支持 2017年3月5日，国务院总理李克强发表2017年政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”首次被写入了全国政府工作报告，这意味着人工智能已上升为国家战略。 2017年7月20日，国务院出台《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。《规划》提出坚持科技引领、系统布局、市场主导、开源开放的基本原则和三步走的战略目标，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。 2017年12月13日，工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，明确了人工智能2018-2020年在推动战略性新兴产业总体突破、推进供给侧结构性改革、振兴实体经济、建设制造强国和网络强国方面的重大作用和具体目标。 2018年1月，《人工智能标准化白皮书（2018版）》发布，《白皮书》从支撑人工智能产业整体发展的角度出发，研究制定了能够适应和引导人工智能产业发展的标准体系，进而提出近期急需研制的基础和关键标准项目。 2018年3月5日，国务院总理李克强在十三届全国人大一次会议作政府工作报告时表示，要加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”，这是继2017年之后，“人工智能”再次被写入政府工作报告。 （二）科技新基建将带动人工智能基础设施建设 “科技新基建”即信息产业领域的新型基础设施建设，被列入18年底中央经济会议报告中基础设施建设部分，成为扩大内需，发挥投资关键作用的重要内容。 基础设施建设通常是国家发挥投资杠杆作用，拉动内需的主要方式，而2019年是历史上头一次，以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施建设，也就是我们总结的“科技新基建”首次被定性为基建的重要内容，排列顺序甚至在城际交通、物流、市政基础设施等传统基建类项目之前，充分表明我国未来基建投资的侧重点将更加向科技产业领域倾斜，财政资金配套将更加到位。科技新基建将带动5G、人工智能、工业互联网、物联网等信息基础设施建设。 （三）人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用 近年来，技术革新已经逐渐替代人口红利成为中国互联网经济发展的最主要推动力之一。人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用。全球主要互联网企业均在向人工智能方向转型，并大幅增加相关科研、技术和产业应用布局方面的投入。展望未来几年，人工智能将会为互联网行业带来两个重要趋势： 第一，人机交互界面转向语音化。继键盘鼠标、触摸屏之后，语音交互正在成为新的人机交互方式。对于互联网企业来说，掌握了新的接口才更容易掌握新的流量入口，更容易通过此入口向用户推广服务。智能音箱的兴起就与这一发展趋势密切相关。全球主要互联网、硬件及家电企业将继续通过技术升级、应用拓展和市场推广等多重手段努力争夺这个新流量入口的市场份额。 第二，人工智能拓展互联网服务场景。人工智能在后台全面支持互联网业务的发展；我们看到互联网的各个场景都开始受益于人工智能。预计未来几年里，在传统互联网应用场景（例如搜索、新闻和电商等服务）中，人工智能技术将更多地被运用，并有效地提高服务效率和

论人工智能的研究与发展(一)

论人工智能的研究与发展(一) 摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。 关键词：人工智能；计算机科学；发展方向 1人工智能的定义 人工智能(ArtificialIntelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能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。 2人工智能的应用领域 2.1人工智能在管理及教学系统中的应用 人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。 人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。 2.2人工智能专家系统在工程领域的应用 人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist2Ｉ内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。 人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统；弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim；阿拉斯加大学编

人工智能的日常应用 论文

研究生学位课程论文论文题目：人工智能的日常应用

人工智能的日常应用 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展的综合性学科。21世纪是计算机科技飞速发展的时代，随着科技的不断发展，一些新型人工智能技术正在走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，通过这篇文章使我们对身边的人工智能应用有一个感性的认识。 关键词：人工智能（AI）应用计算机 人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译四个方面的人工智能的日常生活应用。 一、符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。 计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。 尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran 语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展和完善之中。

人工智能在制造业中的应用

人工智能在制造业中的应用 目录 摘要 (1) 引言 (2) 1.有关人工智能 (2) 2.传统制造业谋求转型跨越 (2) 3.制造工业的现状 (3) 4.智能机器人的诞生 (3) 5.软件将成为构建智能化工厂的重要基础 (3) 6.数字技术和自动化技术的提高 (3) 7.低端制造业造就巨大潜在市场 (4) 8.我国制造业面临诸多困难 (4) 9.如何摆脱我制造业的困境 (4) 10.加快推进高技术服务业的发展，特提出以下建议 (5) 第一要加快培育专业化的高技术服务人才队伍 (5) 第二是要注重引导高技术服务业集聚发展 (5) 第三是要积极承接国际高技术服务业转移 (5) 第四是要进一步加大对高技术服务业的R&D投入 (5) 第五是要加强知识产权保护，为高技术服务业的创新发展保驾护航 (5) 总结 (5) 摘要： 针对制造业的高度复杂性，结合人工智能的研究进展，详细论述了计算机在制造生产中

的应用现状及发展方向，阐明了各种技术的特点，并指出多种技术相结合进一步实现制造生产自动化，使人工智能更好地应用于制造生产，这对提高生产率及质量有重要意义。 关键字：人工智能；计算机；制造 引言： 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，旨在研究如何利用计算机等现代化工具种系统来模仿人类的智能行为。人工智能技术的发展为生产数据与信息的分析和处理提供了有效的方法，给制造技术增添了智能的翅膀。人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题，在制造过程的各个环节几乎都可广泛应用人工智能技术。 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这个术语，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。 1.有关人工智能 人工智能也称机器智能，它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 2.传统制造业谋求转型跨越 传统的设计模式已远远不能满足现代科技的迅猛发展，为了克服传统设计方法的不足，人工智能在现代设计领域逐渐受到重视。20世纪50年代诞生的数控技术以及随后出现的机

(完整版)人工智能技术发展趋势及应用

一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（B）。 (A) 人工智能是以机器为载体的智能 (B) 人工智能是以人为载体的智能 (C) 人工智能是相对于动物的智能 (D) 人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（A）。 (A) 为人处事方面的知识 (B) 行业性知识 (C) 分析性知识 (D) 创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（D）。 (A) 数据智能 (B) 读写智能 (C) 逻辑智能 (D) 语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（D）。 (A) 读音知情 (B) 读脸知情 (C) 读搏知情

(D) 读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（C）。 (A) 1986年启动“863计划” (B) 1977年，吴文俊创立吴方法 (C) 1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D) 1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（A）获得“棋感”。 (A) 视觉感知 (B) 扩大存储空间 (C) 听觉感知 (D) 提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（A）。 (A) 教育创新化 (B) 教育技术化 (C) 教育智能化 (D) 教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（C）。 (A) 制造 (B) 教育

(C) 艺术 (D) 金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（D）列为第一大技术突破。 (A) 机器学习 (B) 人工智能 (C) 智能围棋 (D) 深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（D）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A) 2天 (B) 24小时 (C) 12小时 (D) 6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（C） (A) 远远低于美国 (B) 远远高于美国 (C) 已经几乎相等同 (D) 无法判断