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

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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。

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册子 / 报告标题|章节标题

7. 以无人驾驶技术为主导的汽车行业将迎来产业链的革新。传统车企的

生产、渠道和销售模式将被新兴的商业模式所替代。新兴的无人驾驶解决

方案技术公司和传统车企的行业边界将被打破。随着共享汽车概念的兴

起。无人驾驶技术下的共享出行将替代传统的私家车的概念。随着无人驾

驶行业规范和标准的制定，将衍生出更加安全和快捷的无人货运和物流等

新兴的行业。

8. 人工智能在制造业领域的应用潜力被低估，优质数据资源未被充分利

用。制造业专业性强，解决方案的复杂性和定制化要求高，所以人工智能

目前主要应用在产品质检分拣和预测性维护等易于复制和推广的领域。然

而，生产设备产生的大量可靠、稳定、持续更新的数据尚未被充分利用，这

些数据可以为人工智能公司提供优质的机器学习样本，解决制造过程中的

实际问题。

9. 零售领域应用场景从个别走向聚合，传统零售企业与创业企业结成伙

伴关系，围绕人、货、场、链搭建应用场景。人工智能在各个零售环节多点

开花，应用场景碎片化并进入大规模实验期。传统零售企业开始布局人工

智，将与科技巨头在应用大数据和人工智能领域同台竞技，意味零售商将

更加积极与创业公司建立伙伴关系。

10. 政策与资本双重驱动推动人工智能产业区域间竞赛，京沪深领跑全

国，杭州发展逐步加速。京津冀、珠三角、长三角以及西部川渝地区成为人

工智能企业聚集地区。北京、上海、深圳牢牢占据人工智能城市实力第一梯

队的位置，广州的大型企业与初创企业数量较少，杭州主要依靠阿里巴巴，

因而属于第二梯队，重庆则受到技术与人才基础限制处于第三梯队。

11. 各地政府以建设产业园的方式发挥人工智能产业在推动新旧动能转换

中的作用。人工智能产业园呈现多点开花、依托原有高科技产业园以及与

原有园区企业产生联动效应的特点。但由于建设速度过快，园区也出现了

空心化与人才缺口的问题。

12. 杭州未来科技城抓住人工智能产业快速发展的机会并取得显著成绩，

未来可以从人才、技术、创新三要素入手进一步打造产业竞争力。推出培

养、吸引、保留人才的具体措施建立具有成长性的人才库；通过完善产业

链布局，发现高价值技术企业和了解企业诉求提高对技术型企业的招商效

率；从创新主体、创新资源和创新环境三个层次聚集创新要素，打造利于企

业创新创业的有利条件。

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中国人工智能产业白皮书|人工智能行业综述篇第一章人工智能行业综述篇

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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

人工智能系列白皮书-智慧农业

中国人工智能系列白皮书 -- 智慧农业

目录 第1 章智慧农业发展背景 (1) 1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1) 1.2 智慧农业及其发展趋势 (8) 第2 章农业智能分析 (12) 2.1 农业数据挖掘 (12) 2.1.1 农业数据挖掘特点 (12) 2.1.2 农业网络数据挖掘 (13) 2.1.3 农业数据挖掘应用 (16) 2.2 农业数据语义分析 (18) 2.2.1 农业数据语义模型 (18) 2.2.2 农业数据存储模型 (19) 2.2.3 农业数据知识发现 (20) 2.2.4 农业数据语义检索 (21) 2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21) 2.3 农业病虫害图像识别 (22) 2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 23 2.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24) 2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26) 2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27) 2.3.5 农业病虫害模式识别 (28) 2.4 动物行为分析 (29) 2.5 农产品无损检测 (34) 2.5.1 农产品的无损检测 (35) 2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36) 2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)

2.5.4 问题与展望 (38) 第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40) 3.1 作物生产决策系统 (40) 3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40) 3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41) 3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41) 3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42) 3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43) 3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。 3.2 作物病害诊断专家系统 (45) 3.2.1 病害诊断知识表达 (45) 3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47) 3.2.3 病害诊断知识推理 (47) 3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48) 3.3 水产养殖管理专家系统 (49) 3.3.1 问题与挑战 (49) 3.3.2 主要进展 (51) 3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52) 3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54) 3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54) 3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56) 3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57) 3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58) 3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59) 3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59) 3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 60 3.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)

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

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年中国人工智能创新应用白皮书

２０１８年中国人工智能创新应用白皮书

报告背景介绍 在全球人工智能发展的浪潮下，市场对人工智能的投入与期望空前巨大，正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态以及与市场预期间的距离，成为了各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了参考信息与建议，同时也为人工智能企业在具体行业发展方向的选择上提供了参考。 我们的讨论将由四个部分组成，第一部分为人工智能发展背景介绍，对人工智能的概念、发展历史、人工智能企业目前发展状况、人工智能未来的技术与应用走向进行讨论；第二部分为人工智能的商业应用情况，将讨论人工智能能够为各行业带来的具体价值，评估各个行业目前应用条件的成熟程度；第三部分梳理总结了人工智能在20个行业的80个具体应用场景，并详细介绍典型的行业应用场景与案例；第四部分将为企业当下如何借力人工智能给出行动举措方面的建议。 此份独立报告整合了中国人工智能学会与罗兰贝格在数字化领域积累的项目经验与素材，以及对人工智能领域初创企业管理人、各行业内企业经理人、人工智能研发人员的访谈等多方信息数据源，旨在提供具有落地意义的参考与建议，推动人工智能的应用与发展。

执行总结 今年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大成本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展已突破了商业领域对其应用效果的预测，受到风险投资基金的热烈追捧，人工智能技术的应用场景也在各个行业逐渐明朗，开始带来降本增益的实际商业价值。 在巨大的产业需求规模与强有力的金融投资支持下，中国在全球新一代人工智能中发展态势良好，北京、深圳和上海在人工智能企业与人才积累上名列全球城市前茅，中国人工智能产业的发展进入了技术逐渐渗透到各行业产生实际价值的阶段。 根据大量行业研究，我们发现，除了互联网行业以外，汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业等数据基础比较完善、数据资源比较丰富的行业具有最为成熟的发展基础与最大的市场应用潜力。根据我们的估算，在中国至2030年，在金融行业，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶等技术上的突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，预计人工智能技术将带来约4200亿人民币的降本与增益价值。我们在价值链的研发、制造、营销、服务以及物流等环节上梳理并描述了这些典型行业内人工智能的主要应用场景。 就中国企业应如何把握机遇，抓住战略机会，我们提出了一系列的行动建议。企业在制定人工智能发展计划时，首先应当明确在当前业务场景下的应用机会点，这些机会点应当能够带来足够的商业价值，并且企业自身也具备应用这些机会点的条件。企业需要通过研究外部市场发展情况，了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技在价值链各环节上的商业应用案例。其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供包括组织、流程、KPI等各方面的支持与引导。最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关的配套能力支持计划执行。 新一代人工智能技术的应用将给各行业带来众多新的可能性，甚至有可能颠覆现有的行业格局并可能重塑行业，我们期待看到中国的企业在新一次人工智能浪潮中抢占先机。

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

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

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析 未来智能制造将成为行业主战场

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。

2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，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+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。

2019全球人工智能发展白皮书

全球人工智能发展白皮书 （2019年度）

全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑各行业 一、AI创新融合新趋势4 1.1人工智能正全方位商业化4 1.2AI全面进入机器学习时代5 1.3市场对投资回归理性8 1.4城市逐渐成为AI创新融合应用主战场13 1.5AI支持体系不断发力21 1.6顶层政策倾斜力度持续增加23 1.7全球AI市场超6万亿美元29 1.8京津冀、长三角、珠三角AI企业云集31 二、人工智能技术发展腾飞40 2.1人工智能关键技术日趋成熟40 2.2人工智能开放平台建设稳步推进42 2.3“人机大战”谁更能更胜一筹？45 三、中国在全球AI地位52 3.1中国拥有更为庞大的数据规模以及更丰富数据使用环境53 3.2中国是全球芯片需求量最大的市场，但高端芯片依赖进口54 3.3中国机器人企业快速成长核心零部件技术国产化加速54 3.4美国人工智能底层技术实力更为雄厚，中国则在语音识别技术上更优55 3.5中国在AI应用上呈现追击态势55 四、人工智能重塑各行业58 4.1金融：人工智能提升金融企业商业效能并变革企业内部经营60 4.2教育：人工智能技术应用覆盖教学全流程65 4.3数字政务：政策利好加速政府智能化变革70 4.4医疗：人工智能应用日趋成熟71 4.5无人驾驶：主导汽车产业革新75 4.6零售：人工智能驱动行业走向聚合79 4.7制造业：智能制造应用潜力巨大82 4.8智慧城市：人工智能塑造城市基础设施创新系统86

全球人工智能发展白皮书 | 主要发现主要发现： 1

全球人工智能发展白皮书 | 主要发现 2

2018-2022年中国人工智能行业预测分析

2018-2022年中国人工智能行业预测分析 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11月15日，科技部召开《新一代人工智能发展规划》暨重大科技项目启动会，会上宣布了首批四家国家新一代人工智能开放创新平台名单，明确依托科大讯飞建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。 2017年12月13日，工业和信息化部印发《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）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。最近一年来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产品质量。在一些新兴领域，人工智能技术则会拓展互联网服务的应用场景，更带来新的商业化模式。 （三）人工智能将实现提效降本、延续人类智慧的核心价值 人工智能即通过智能实现人类思维的效果，从宏观层面来看，此效果体现在智能社会与智能经济层面，即人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式，并依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系，打造国际领先的智能社会。从微观层面来看，人工智能将替代传统劳动，带来新式生产方式，以提升生产效率并降低成

报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书(2017)

报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书 (2017) 指导单位、专家顾问及编写人员 顾问潘云鹤中国工程院院士 指导单位工业和信息化部信息化和软件服务业司 指导委员会谢少锋工信部信软司司长李冠宇工信部信软司副司长徐晓兰中国电子学会副理事长兼秘书长张宏图中国电子学会总部党委书记兼副秘书长商超工信部信软司软件处处长 傅永宝工信部信软司软件处调研员 专家委员会（排名不分先后，按姓氏笔画排序）王士进科大讯飞研究院副院长韦青微软中国公司首席技术官宋波国安瑞（北京）科技有限公司总经理刘志坚京东金融总法律顾问吴甘沙 驭势科技联合创始人兼CEO 季向阳清华大学自动化系教授陈丽娟阿里巴巴人工智能实验室负责人梁家恩云知声信息技术有限公司董事长兼CTO 崔岩中德人工智能研究院院长蔡雄山腾讯研究院法律研究中心副主任 编写单位中国电子学会 编写人员李颋周岷峰马良

凌霞李岩张雅妮许华磊 张婵张力陈濛萌樊江洋 朱毅李俊平阎德利谢中业 陈岩 报告链接:https://https://www.sodocs.net/doc/0e10436389.html,/s/1oAn8flo 密码:3gme编制概要 （一）编制背景 自1956年概念得以确立以来，人工智能发展至今已逾60年，随着所处信息环境和数据基础的深刻变革，开始迈进新一轮发展阶段，呈现出大数据、跨媒体、群体性、自主化、人机融合的发展新特征，从学术牵引式发展迅速转变为需求牵引式发展，相比历史上的任何时刻，都要更加接近于人类智能，既能为进一步掌握城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观系统提供指导，也能为设计制造、健康医疗、交通管理、能源节约等微观领域提供解决方案。我国正值工业化、城镇化、信息化、农业现代化的攻坚阶段，迫切需要加快推动人工智能在国民经济社会各行业、各领域的创新应用，促进产业提质增效，改善人民生活水平，切实解决经济运行的重大结构性失衡。针对于此，有必要研究编制新一代人工智能发展白皮书，明确人工智能在新时期、新形势下的技术框架、关键环节、应用前景，为推动人工智能关键技术进步和产业化应用推广提供措施建议，进一步推动我国智能相关的

新一代人工智能发展白皮书

新一代人工智能发展白皮书

内容摘要 随着信息时代的来临，人类生产生活的数据基础和信息环境有了大幅提升，人工智能正从学术驱动转变为应用驱动，从专用智能迈向通用智能，比历史上任何一个时期都要更加接近于人类智能水平，进入了新的发展阶段。全球各国均围绕新一代人工智能技术及产业发展进行前瞻布局，我国也已将其提升到了国家战略层面。基于此，本白皮书重点围绕新一代人工智能面临的新形势、驱动的新因素、呈现的新特征，对架构、算法、系统等技术演进方向作出研判，详细梳理了包括云计算、大数据两大基础平台和机器学习、模式识别、人机交互三大通用技术的技术体系，深入论证了新一代人工智能产业边界和范围，划分了基础层、技术层、应用层三大产业化领域，研究了智能传感器、智能芯片、算法模型、语音识别、图像视频识别、文本识别、智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能驾驶等具体产业化方向的产业规模、核心技术、主要产品、典型企业，归纳了近年来全球和我国在人工智能领域的投融资特征趋势，并对国内外人工智能的技术及产业发展状况进行了系统对比和趋势展望，最后提出了发展理念、治理体系、创新能力、发展基础、资本环境、行业组织、全球统筹共七项措施建议，进一步推动我国人工智能相关的前沿新兴产业持续健康快速发展，有力支撑信息化与工业化深度融合迈上新台阶。

目录 一、编制概要 (1) （一）编制背景 (1) （二）编制目标 (2) （三）编制方法 (2) （四）特别声明 (3) 1、研究主题充分考虑了与国家规划的互动和呼应 (3) 2、研究范围聚焦技术和产业发展 (4) 3、研究内容仍有待进一步丰富完善 (4) 二、新一代人工智能研究综述 (5) （一）人工智能简要发展历程 (5) 1、第一次浪潮：人工智能诞生并快速发展，但技术瓶颈难以突破..6 2、第二次浪潮：模型突破带动初步产业化，但推广应用存在成本障碍 (7) 3、第三次浪潮：信息时代催生新一代人工智能，但未来发展存在诸多 隐忧 (8) （二）新一代人工智能的主要驱动因素 (9) 1、人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长 (10) 2、数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升 (10) 3、深度学习研究成果卓著，带动算法模型持续优化 (11) 4、资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起 (11) （三）新一代人工智能主要发展特征 (12) 1、大数据成为人工智能持续快速发展的基石 (13) 2、文本、图像、语音等信息实现跨媒体交互 (13) 3、基于网络的群体智能技术开始萌芽 (14) 4、自主智能系统成为新兴发展方向 (14) 5、人机协同正在催生新型混合智能形态 (15) 三、新一代人工智能技术框架 (15) （一）新一代人工智能的技术演进 (16) 1、从原有的CPU 架构，转变为GPU 并行运算架构 (16) 2、从单一算法驱动，转变为数据、运算力、算法复合驱动 (17) 3、从封闭的单机系统，转变为快捷灵活的开源框架 (18) 4、从学术研究探索导向，转变为快速迭代的实践应用导向 (18)

人工智能数据白皮书-CAICT

人工智能数据安全 白皮书 中国信息通信研究院 安全研究所 2019年8月

版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院安全研究所，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院安全研究所”。违反上述声明者，本单位将追究其相关法律责任。

前言 人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施，全球人工智能发展正进入技术创新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段，深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式，对人类生产生活带来翻天覆地的变化。 数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一，数据安全风险已成为影响人工智能安全发展的关键因素。与此同时，人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。部分国家已率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防，并积极推动人工智能在数据安全领域应用，力求实现人工智能与数据安全的良性互动发展。 本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发，首次提出人工智能数据安全的体系架构，在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情况的基础上，总结了国内外人工智能数据安全治理现状，研究提出了我国人工智能数据安全治理建议。

目录 一、人工智能数据安全概述 (1) （一）人工智能安全 (1) （二）人工智能数据安全内涵 (2) （三）人工智能数据安全体系架构 (3) 二、人工智能数据安全风险 (5) （一）人工智能自身面临的数据安全风险 (5) （二）人工智能应用导致的数据安全风险 (7) （三）人工智能应用加剧的数据治理挑战 (11) 三、人工智能数据安全应用 (13) （一）人工智能与数据安全治理 (13) （二）人工智能在数据安全治理中的应用 (15) 四、国内外人工智能数据安全治理动态 (23) （一）国内外人工智能数据安全战略规划情况 (24) （二）国内外人工智能数据安全伦理规范情况 (28) （三）国内外人工智能数据安全法律制定情况 (30) （四）国内外人工智能数据安全技术发展情况 (32) （五）国内外人工智能数据安全标准规范情况 (34) 五、人工智能数据安全治理建议 (36) （一）明晰发展与安全并举的治理思路 (36) （二）引导社会遵循人工智能伦理规范 (37) （三）建立人工智能数据安全法律法规 (37) （四）完善人工智能数据安全监管措施 (38) （五）健全人工智能数据安全标准体系 (39) （六）创新人工智能数据安全技术手段 (39) （七）培养复合人工智能数据安全人才 (40)

《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》(PPT全文详解)

《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》（PPT 全文详解） 数据观获悉，近日，在“2017互联网+智慧中国年会”——数字政府与互联网+政务服务论坛上，国脉研究院副院长金婧发表了在数字政府领域的研究成果《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》报告，以下为详情（实录系根据现场速记和录音整理，未经本人审核）。金婧：今天我的主题是《AI时代的数字政府发展指引》。最近大家一直在谈论数字政府，那么数字化概念对大家来说已经不陌生了。从1998年美国前副总统艾伯特·戈尔提出“数字地球”的概念之后，数字国家、数字城市、数字社区等概念都出来了，世界各国将数字治理提升为国家治理，乃至全球治理的战略层面。通过这样一组数据，我们也可以看到近几年在人工智能、共享经济、公益方面出现了很多值得关注的变化。生产关系和社会关系实际上也在经历着数字化洗礼、网络化重塑和分权化再造，这种情况下我们政府治理模式也进入了新的历史阶段。国脉对于数字政府相关研究主要是从基本内涵与表现特征、发展模式与实践案例、评价体系和未来展望这三方面展开的。今天时间有限我就其中观点和要点与大家分享。 一、基本内涵与表现特征

▊信息社会具有一体化、社会联动性高、复杂不确定性的特征，这种背景下需要从三个维度来理解数字政府：○数字政府是一种不断演进的政府形态 在不同的技术条件、需求阶段、社会响应趋势下，其所表现出来的特色、价值和影响等均不一样，本质上，数字政府是在web2.0技术、移动互联网和人工智能不同技术的作用下，不同服务模式的驱动与用户需求的倒逼下，逐渐生成的政府新形态。 ○数字政府是一种数据驱动的组织范式 本质是数据驱动，无论是治理精细化、服务个性化，其背后是对数据价值的挖掘与运营，作为数据驱动的组织，数据作为一种资产、能源和组织灵魂与依归，电子政府、网络政府、智能政府等都是不同的数据价值爆发阶段对数字政府的再 定义。 ○数字政府是一种社会创新的开源平台 数字政府的终极模式是公民社会的成熟与自组织，主动参与政府事务并分担责任贡献力量解决问题，类似于Appstore的应用市场模式将出现，政府以开源平台模式呈现自身能力与资源，为社会创新力量提供二次创新与开发的基础资源。通过数字政府演进路线图可以直观看到以2013年大数据为基点，所有应用、设备、需求都出现爆发式增长和转变，数字化形态也从信息数字化到业务数字化再到组织数字化转变，

促进新一代人工智能化产业发展三年行动计划[2018年_2020]

促进新一代人工智能产业发展三年行动计划 （2018-2020年） 当前，新一轮科技革命和产业变革正在萌发，大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。人工智能具有显著的溢出效应，将进一步带动其他技术的进步，推动战略性新兴产业总体突破，正在成为推进供给侧结构性改革的新动能、振兴实体经济的新机遇、建设制造强国和网络强国的新引擎。为落实《新一代人工智能发展规划》，深入实施“中国制造2025”，抓住历史机遇，突破重点领域，促进人工智能产业发展，提升制造业智能化水平，推动人工智能和实体经济深度融合，制订本行动计划。 一、总体要求 （一）指导思想 全面贯彻落实党的十九大精神，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，认真落实党中央、国务院决策部署，以信息技术与制造技术深度融合为主线，推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品，夯实核心基础，提升智能制造水平，完善公共支撑体系，促进新一代人工智能产业发展，推动制造强国和网络强国建设，助力实体

经济转型升级。 （二）基本原则 系统布局。把握人工智能发展趋势，立足国情和各地区的产业现实基础，顶层引导和区域协作相结合，加强体系化部署，做好分阶段实施，构建完善新一代人工智能产业体系。 重点突破。针对产业发展的关键薄弱环节，集中优势力量和创新资源，支持重点领域人工智能产品研发，加快产业化与应用部署，带动产业整体提升。 协同创新。发挥政策引导作用，促进产学研用相结合，支持龙头企业与上下游中小企业加强协作，构建良好的产业生态。 开放有序。加强国际合作，推动人工智能共性技术、资源和服务的开放共享。完善发展环境，提升安全保障能力，实现产业健康有序发展。 （三）行动目标 通过实施四项重点任务，力争到2020年，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化。 ——人工智能重点产品规模化发展，智能网联汽车技术水平大幅提升，智能服务机器人实现规模化应用，智能无人机等产品具有较强全球竞争力，医疗影像辅助诊断系统等扩

2018-2019年度中国人工智能市场研究报告

2018-2019年度中国人工智能 市场研究报告

一、2018年中国人工智能产业整体概述 (4) (一) 产业发展概述 (4) 1、产业概述 (4) 2、产业规模与增长 (5) 3、基本特点 (5) (二) 产业结构分析 (7) 1、产业结构 (7) 2、产品结构 (8) 二、2019-2021年中国人工智能产业发展预测 (8) (一) 市场发展趋势 (8) 1、开源平台成为巨头生态之争主战场 (8) 2、人工智能产业将与智慧城市建设协同发展 (8) 3、高校跨界创新成为新趋势 (9) 4、人工智能加速阶段，人工智能芯片成为新机遇 (9) (二) 2019-2021年中国人工智能产业规模预测 (9) (三) 2019-2021年细分结构预测 (10) 1、产业结构 (10) 2、产品结构 (10) 三、中国人工智能产业重点企业分析 (11) (一) 阿里AI (11) (二) 商汤科技 (13) (三) 明略数据 (14) (四) 思特奇 (16) 四、建议 (17) (一) 以政府示范带动重点行业应用落地 (17) (二) 构建人工智能开放创新平台 (17) (三) 针于不同发展阶段进行差异化布局 (17) (四) 针对重点应用领域构建技术创新壁垒 (18) 表目录 表1 2016-2018年中国人工智能产业规模及增长 (5) 表4 2016-2018年中国人工智能产业结构细分 (7) 表5 2018- 2021年中国人工智能产业规模与增长预测 (9) 表6 2019- 2021年中国人工智能产业结构预测 (10) 表7 2019-2021年中国人工智能产业产品结构预测 (10) 表8 阿里巴巴人工智能产品分析 (12) 表9 商汤科技人工智能技术分析 (14) 表10 思特奇人工智能AIPaaS 产品 (17)

2019年人工智能发展白皮书

2019年人工智能发展白皮书

风起云涌：人工智能关键技术不断取得突破 相得益彰：人工智能赋能产业与应用场景 百川归海：人工智能开放创新平台逐步建立 各领风骚：全球人工智能公司一览 目 录 01 02 03 04

前言 人工智能是一个很宽泛的概念，概括而言是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和生活带来革命性的转变。据Sage预测，到2030年人工智能的出现将为全球GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性，并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。据中国产业信息网和中国信息通信研究院数据，世界人工智能市场将在2020年达到6800亿元人民币，复合增长率达26.2%，而中国人工智能市场也将在2020年达到710亿元人民币，复合增长率达44.5%。 我国发展人工智能具有多个方面的优势，比如开放的市场环境、海量的数据资源、强有力的战略引领和政策支持、丰富的应用场景等，但仍存在基础研究和原创算法薄弱、高端元器件缺乏、没有具备国际影响力的人工智能开放平台等短板。此份报告不但对人工智能关键技术（计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等）、人工智能典型应用产业与场景（安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、健康等）做出了梳理，而且同时强调人工智能开放平台的重要性，并列举百度Apollo开放平台、阿里云城市大脑、腾讯觅影AI辅诊开放平台、科大讯飞智能语音开放创新平台、商汤智能视觉开放创新平台、松鼠AI智适应教育开放平台、京东人工智能开放平台NeuHub、搜狗人工智能开放平台等典型案例呈现给读者。最后，列举国内外优秀的人工智能公司与读者共勉。随着技术的进步、应用场景的丰富、开放平台的涌现和人工智能公司的创新活动，我国整个人工智能行业的生态圈也会逐步完善，从而为智慧社会的建设贡献巨大力量。