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我国人工智能化行业发展现状分析和投资前景预测

中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测

在东西方神话中，上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能；而到了中世纪的欧洲，古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动；直到20世纪40年代，来自数学，心理学，工程学，经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。

1950年，Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。

同期，被誉为「计算机科学之父」的AlanT uring在Mind上发表论文，第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法，但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。

图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述，这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。

随后的1956年，在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上，「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。

在中国，关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前，直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。

而今，全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业，国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。

除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销，这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。

一、国内人工智能产业链解构

「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。

（一）基础技术提供平台

人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即「基础设施即服务（IaaS）」、「平台即服务（PaaS）」和「软件即服务（SaaS）」。

基础技术提供平台为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，也是一切人工智能技术和应用实现的前提。

对于许多中小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要；而IaaS通过三种不同形态服务的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地开发应用程序和服务，缩短开发和测试周期；作为SaaS和IaaS 中间服务的PaaS则为二者的实现提供了云环境中的应用基础设施服务。

SaaS：提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序，用户可以在各种设备上通过客户端界面访问，如浏览器。

PaaS：将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。

IaaS：分为公有云、私有云和混合云三种形态，提供给消费者的服务是对所有设施的利用，包括处理器、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。

（二）人工智能技术平台

与基础技术提供平台不同，人工智能技术平台主要专注于「机器学习」、「模式识别」和「人机交互」三项与人工智能应用密切相关的技术，所涉及的领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解和遗传编程等。

机器学习：通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。我们用大量的待遇标签的样本数据来让计算机进行运算并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。这些学到的分类规则可以进行预测等活动，具体应用覆盖了从通用人工智能应用到专用人工智能应用的大多数领域，如：计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、证券市场分析和DNA测序等。

模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，它偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征来实现一定的目标。文字识别、语音识别、指纹识别和图像识别等都属于模式识别的场景应用。

人机交互：人机交互是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。在应用层面，它既包括人与系统的语音交互，也包含了人与机器人实体的物理交互。

而在国内，人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，其中的代表企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。

（三）人工智能应用

人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，这也是「机器学习」、「模式识别」和「人机交互」这三项人工智能技术的落地实现形式。

其中，专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用，包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面；而通用型则侧重于金融、医疗、智能家居等领域的通用解决方案，目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。

1、计算机视觉

在国内计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向：

图像识别，是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

目前，由于动态检测与识别的技术门槛限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置，其中既有腾讯、蚂蚁金服、百度和搜狗这样基于社交、社交、搜索大数据整合的互联网公司，也有三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院这类的传统硬件与技术服务商；同时，类似于Face++和FaceID这类的新兴技术公司也在各自专业技术和识别准确率上取得了不错的突破。

而在难度最大的动态视觉检测领域，格灵深瞳、东方网力和Video++等企业的着力点主要在企业和家庭安防，在一些常见的应用场景也与人脸识别技术联动使用。

图像识别代表企业：百度、搜狗、三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院等。

人脸识别代表企业：旷视科技、腾讯优图、蚂蚁金服、FaceID、汉王科技、三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、中科奥森、深圳科葩、linkface、SenseTime等。

动态视觉检测代表企业：格灵深瞳、东方网力、Video++等。

2、语音/语义识别

语音识别的关键在于基于大量样本数据的识别处理，因此，国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，希望通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高识别准确率。

在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在95%左右，真正的差异化在于对垂直领域的定制化开发。

类似百度、科大讯飞这样的上市公司凭借着深厚的技术、数据积累占据在市场前列的位置，并且通过软硬件服务的开发不断进化着自身的服务能力；此外，在科大讯飞之后发布国

内第二家「语音识别公有云」的云知声在各项通用语音服务技术的提供上也占据着不小的市场空间。

另外，除了科大讯飞，依托中科院自动化所的紫冬锐意和纳象立方以及有着海外背景的苏州思必驰在教育领域的语音识别上占据着领先的位置。

值得注意的是，不少机器人和通用硬件制造商在语音、语义的识别上也取得了不错的进展，例如智臻智能推出的小i机器人的语义识别、图灵机器人的个性化语音助手机器人和服务、被Google投资的出门问问的软硬件服务。

语音识别：科大讯飞、百度、出门问问、智齿客服、思必驰、云知声、助理来也、京东JIMI智能客服、普强科技、捷通华声、紫冬锐意、纳象立方等。

语义识别：科大讯飞、百度、腾讯、智臻智能、智齿客服、助理来也、京东JIMI智能客服等。

3、智能机器人

由于工业发展和智能化生活的需要，目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业\企业服务和智能助手三个方面。

根据《中国服务机器人市场现状调研与发展前景分析报告（2015-2020年）》中的数据，2014年，我国服务机器人销售额45.56亿元，同比增长34%；分布地区主要集中在经济较为发达的环渤海（27.3%）及长三角（29.6%）、珠三角地区（32.7%），中部地区（8.9%）和西部地区（1.5%）应用较少。

其中，工业及企业服务类的机器人研发企业依托政策背景和市场需要处于较为发达的发展阶段，代表性企业包括依托中科院沈阳自动化研究所的新松机器人、聚焦智能医疗领域的博实股份，以及大疆、优爱宝机器人、Slamtec这类专注工业生产和企业服务的智能机器人公司。

在以上三个分类中，从事家庭机器人和智能助手的企业占据着绝大多数比例，涉及到的国内企业近300家，其中的代表性企业包括：

家庭机器人：优必选、Rokid、公子小白机器人、北冥星眸GalaxyEye、A.I.Nemo、极思维智能科技等。

智能助手：百度、小i机器人、图灵机器人、优必选、北冥星眸GalaxyEye、萝卜科技等。

工业\企业服务：新松机器人、博实股份、优爱宝机器人和Slamtec等。

4、智能家居

与家庭机器人不同，智能家居和物联企业的主要着力点在于智能设备和智能中控两个方面。

在这其中，以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态。

而以阿里、腾讯、京东、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。

值得关注的是，科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感和华为等技术解决方案商在通用硬件和技术、系统级解决方案上已成为诸多智能家居和物联企业的合作伙伴。

综合来看，智能家居和物联企业由于市场分类、技术种类和数据积累的不同各自提供着差异化的解决方案。在既定市场中，没有绝对意义上的排斥竞争，各企业之间的合作融合度较强。

传统家电企业：海尔U＋、美的M-Smart等。

互联网企业：阿里小智、QQ物联、京东微联、小米、乐视乐居家等。

技术解决方案商：科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感、华为等。

5、智能医疗

目前国内智能医疗领域的研究主要集中于医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。

由于起步较晚和技术门槛的限制，目前国内医用机器人的研发水平和普及率相较于国际一线水平仍存在一定的差距，从事企业主要集中与手术机器人和康复机器人两大领域，以新松机器人、博实股份、妙手机器人、璟和技创等企业为代表。

在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞为代表的公司通过和政府、医疗机构的合作，为脑科学、疾病防治与医疗信息数据等领域提供智能解决方案。

而在生命科学领域，研究的着眼点在以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域，代表企业有华大基因、碳云智能和贝瑞和康等。

医疗机器人代表企业：新松机器人、博实股份、妙手机器人、璟和技创等。

医疗解决方案代表企业：腾讯、阿里巴巴、百度、科大讯飞等。

生命科学代表企业：华大基因、碳云智能、贝瑞和康、安诺优达、联合基因、北科生物等。

综合来看，国内人工智能产业链的基础技术链条已经构建成熟，人工智能技术和应用则集中在人脸和图像识别、语音助手、智能生活等专用领域的场景化解决方案上。就趋势来看，未来国内人工智能领域的差异化竞争和突破将主要集中在人工智能相关技术的突破和应用场景升级两个层面。

二、国内人工智能行业关键力量

在国内人工智能产业链中，虽然80%的企业属于B轮或B轮以前的初创企业，但值得注意的是，仍有一批关键势力依托自身技术、资金与数据门槛构成了国内人工智能行业的第一梯队。这其中既包括以BAT为代表的传统巨头，也有科大讯飞这样的细分领域龙头。从日渐完善产品线到平台构建，这些企业形成了国内人工智能行业的核心力量与关键势力。

（一）百度：技术驱动的应用型生态

百度在人工智能领域的布局更侧重于应用型生态，在BAT三家中，百度也是最接近由专用应用向通用应用过度的公司。

目前，百度研究院有三大实验室，分别是北美硅谷人工智能实验室、北京深度学习实验室和北京大数据实验室，目前已在图像识别、图像搜索、语音识别、自然语言处理、智能语义、机器翻译和精准广告等方面取得了显著进展（超过500项国际专利，其中包括超过270项的神经语言程序学领域专利和超过120项的深度学习专利）。

凭借搜索引擎发家的百度拥有强大的数据获取和挖掘的能力，百度为外界提供了大数据存储、分析和挖掘技术，促进其在医疗、交通等多领域的具体运用，并在若干领域开放了自己的人工智能生态并发布了多款应用型产品。

语音识别

在语音识别方面，吴恩达及研究团队发明了一种新的语音识别方法，这款基于深度学习的语音识别系统可以在嘈杂环境下实现将近81%的辨识准确率。该语音识别系统采用深度学习算法取代了原来的模型，在递归神经网络或者模拟神经元阵列中进行训练，让语音识别系统更加简单。

图像识别

在图像识别方面，百度也一直在利用深度学习技术来提高图像识别的精度。2014年9月，百度云结合百度深度学习研究院提供的人脸识别及检索技术，推出云端图像识别功能。11月，百度发布了基于模拟神经网络的「智能读图」，可以使用类似人脑思维的方式去识别、搜索图片中的物体和其他内容。

深度学习

为满足深度学习在计算和存储上的要求，百度在国内建立了十几座云计算中心并投入使用了4万兆交换机。此外，百度还是全球首家将GPU用于人工智能和深度学习领域、并规模化商用ARM服务器的公司。

整合了这些的百度形成强大的存储计算能力，从而可以进行多样的并行计算，支持生成、配置针对不同应用和场景网络结构，为人工智能提供有力的硬件支持。

其中最具代表性的「百度大脑」通过深度学习来模拟人类大脑的神经元，参数规模达到百亿级别，构建了世界上最大规模的深度神经网络。百度大脑融合了深度学习算法、数据建

模、大规模GPU并行化平台等技术，实现了实时学习和成长，它拥有200亿个参数，构成了一套巨大的深度神经网络。

（二）腾讯：基于用户体系的软硬件服务型生态

相比于以技术为导向的百度人工智能生态，依托高频应用和庞大用户群体的腾讯在人工智能领域的布局主要聚焦于基于用户体系的软硬件服务型生态。

随着技术成熟和应用环境的成熟（移动端设备普及、用户使用习惯和认可度的提升、云服务软件形态的成熟），整个人脸识别和图像识别行业都属于朝阳产业，而有着中国互联网最大用户基础的腾讯也选择了在人脸和图片识别领域的切入，这也成为了整个腾讯人工智能生态的最和谐竞争力。

在这一领域的技术研发和落地应用中，腾讯均处于国际领先地位。在FDDB人脸检测、LFW人脸识别、PASVAL VOC2012图片识别大赛中，腾讯优图团队都刷新了国际识别准确率记录。

依托腾讯内部完善的生态，腾讯优图的人脸识别技术已组建与金融、安防与身份识别等领域结合在一起。其中，既包括与腾讯征信、微众银行和财付通、QQ、广点通等内部业务的合作，也涉及与相关机构的信用评估和基于公安部数据的全国公民身份证号码查询服务。在内外部的合作中，相关技术也在业务中完整落地形成闭环，经过业务海量数据的长期实际考验，并持续反馈来优化算法。

而在成立了腾讯智能计算与搜索实验室之后，微信也与香港科技大学联合建立了人工智能实验室，主要研究方向包含语音识别、图像识别、语义理解等方面，部分基础研究成果（如语音转文字）已被集成为微信功能。

值得注意的是，在专业应用领域，腾讯也在不同程度上做出了尝试。无论是由腾讯财经研发的自动写作机器人「Dreamwriter」还是在硬件领域推出的智能球型机器人「微宝」都反映了腾讯在未来更多细分领域推出服务型产品的思路。

未来，随着T encentOS的应用以及QQ、微信物联更多的落地实践，腾讯在智能生活层面硬件产品的研发也是非常值得关注的领域。

（三）阿里巴巴：以阿里云为基础的业务蓝图

与腾讯和百度不同的是，阿里巴巴在人工智能领域的布局主要集中在专业领域的通用应用和智能家居两个方面，而这一切都离不开以阿里云为基础的大规模分布式云计算和GPU 集群。

从2015年开始，阿里就开始在人工智能领域发力，其中最具代表性的是首个可视化人工智能平台DTPAI，它集成了阿里巴巴核心算法库，包括特征工程、大规模机器学习、深度学习等。在此基础上，阿里巴巴推出人工智能客服「小蜜」以及基于神经网络、社会计算、情绪感知等原理工作的智能程序小「Ai」。

2015年6月，阿里巴巴向软银旗下的机器人公司SBRH战略注资145亿日元。相比于机器人制造，阿里巴巴的优势在云计算和大数据领域，这也将成为阿里巴巴在机器制造领域的差异化竞争壁垒。

而通过投资SBRH，阿里巴巴得以建立起机器人产业的通路，并在机器视觉、语音解析、家庭智能控制、智能网络安全等方面与SBRH建立研究合作和沟通机制，帮助其在智能家居方面基础技术的积累和扩展。

在智能物联领域，阿里巴巴整合了集团旗下天猫电器城、阿里智能云、淘宝众筹三个业务部门，在内部调动各类优质资支持智能产品的推进并加速智能硬件孵化速度。而在2015年4月，阿里巴巴集团宣布成立阿里巴巴智能生活事业部，全面进军智能生活领域。

（四）科大讯飞：基于语音系统的通用解决方案

与BAT三家围绕自身技术、用户与基础服务构建着差异化的人工智能竞争生态不同，科大讯飞选择在语音识别这一单点领域进行突破，并围绕于此建立基于语音系统的通用解决方案平台。

依托于中文语音合成、语音识别、口语评测等多项技术研发与突破，科大讯飞以专用领域的技术解决方案为切口，分别在智能家居、行业安全、教育考试解决方案、智能硬件语音识别解决方案等专用领域产品的研发构建了目前国内最全的语音技术平台并实现了语音领域最为广泛的落地解决方案。

基于此，科大讯飞也最接近由人工智能专用技术解决方案商向通用技术应用平台的角色过渡。就目前科大讯飞推出的从大型电信级应用到小型嵌入式应用，从电信、金融等行业到企业和家庭用户以及从PC到手机等各种移动设备来看，科大讯飞已具备能够满足不同应用环境的多种产品的能力。

而在目前的国内语音识别市场上，科大讯飞研发的语音合成产品的市场份额达到70%

以上，在电信、金融、电力、社保等主流行业的份额更达80%以上，开发伙伴超过10000家，以讯飞为核心的中文语音产业链已初具规模。

可以看出，百度、腾讯和阿里巴巴三家巨头分别围绕着自身技术、用户与基础服务构建着差异化的人工智能竞争生态。其中，百度和腾讯更侧重于图像、语音和智能生活场景的解决方案，而阿里巴巴虽然对此有所涉猎，但主要重心在于数据和技术结合的服务型人工智能解决方案提供上。

与BAT为代表的大而全生态构筑不同，科大讯飞依托绝对市场份额的绝对占有率和构筑多年的技术门槛形成了他们在语音识别解决方案领域独特的市场竞争力，这也为国内其他初创型人工智能企业的未来发展提供了良好的借鉴。

可以预见的是，人工智能产品线更为完整的百度将会更快地由专用领域人工智能向通用领域人工智能过度，腾讯的视觉和生活场景解决方案也将有更多的落地实践空间，阿里巴巴则会在基础技术提供和综合解决方案上形成自己的竞争壁垒；而以科大讯飞为代表的由专用

领域技术解决方案商向专业平台过渡的模式也将会成为相当一部分初创型人工智能企业发展的借鉴。

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资料

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

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

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。

我国文化产业发展现状分析范文

中国文化产业发展现状分析我国是具有五千年历史的文明古国，具有深厚的历史资源，丰富的景观资源。但在文化产业方面，中国与西方发达国家却存在着一定的差距。西方主要发达国家中的英国、法国、德国、澳大利亚以及亚洲的日本、韩国等国，都把文化产业放在优先发展的地位，纷纷制定了符合本国国情的扶持文化发展的文化政策。在西方发达国家中，文化产业占据着重要地位，西方文化在世界上形成了一种强势文化，构成了对世界的控制力量。最具代表性的应属美国的文化产业。美国政府实行文化全球化战略，形成了一种文化巨无霸，从各个方面构成了一种强势文化和话语霸权而对当代社会产生了深刻影响。在这种国际环境下发展文化产业已经成为各个国家的重中之重。中国文化产业发展取得的成就虽然在上个世纪七八十年代中国的文化产业有所发展，但真正得到重视、得到快速发展应是在21世纪。而且一些重要的文化政策法规也是在新的世纪颁布的。2000年，在十五届五中全会上，我国第一次在中央正式文件中使用了“文化产业”这一概念，具有重要的意义。在以后的重要会议内容中政府都会提到文化产业，并把它上升为一种国策。正是在这种大环境下，中国的文化产业得到了飞速的发展，取得了显著的成就。

首先就各个城市来说。中国历史悠久，地大物博，56个民族共同创造了辉煌璀璨的中华文化。但由于各个地方的民族风情、地理情况、历史资源等方面存在很大的不同，所以在发展文化产业方面，各个城市都在发挥自己的优势，发展具有自己地方特色的文化产业。四川是一个自然资源大省，充分利用自然资源，促进文化旅游产业。如四川的宜宾市在由亚太旅游联合会、中国生态学会旅游专业委员会和中华民族文化促进会旅游文化研究中心联合主办的2008中国文化生态旅游高峰论坛上被评选为“中国最佳文化生态旅游城市”。宜宾市有世界级风景名胜区2处、国家“aaaa”级风景名胜区4处、国家级风景名胜区2处、省级风景名胜区5处，省级湿地公园2处。再如山东的临沂，众所周知，临沂是革命老区，具有丰富的历史文化资源，所以在发展文化产业方面，临沂市政府就在一点上大做文章，发展红色旅游。临沂市红色文化资源丰富，这里诞生了与井岗山精神、长征精神、延安精神、西柏坡精神一脉相承的沂蒙精神。近年来临沂市先后将孟良崮战役纪念地、沂蒙山小调诞生地、山东省政府旧址等36处红色旅游景点命名为沂蒙精神教育基地，并对全市100多处红色景点进行了重新整合规划，使全市红色景点形成完整统一的旅游网。临沂市主打沂蒙品牌的产品现在已达到600多个，涉及食品、工艺品、文化用品、旅游

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。

中国快递行业发展现状分析

本论文以大量的文献资料为参考，以快递产业的起源、中国快递市场内各快递企业的发展情况及现状为基础，进一步分析中国邮政特快专递EMS和中国民营快递企业在过去发展中及现阶段经营中存在的问题。找出影响中国各快递企业发展的因素，并以此对中国快递产业未来的发展政策提出可行的建议，同时对其未来的发展趋势做出理性的判断和预测，为中国各快递企业今后的发展提供理论依据。 1、中国快递产业概述快递在当今世界，作为一种方便快捷的运输服务方式越来越受到社会各阶层客户的普遍欢迎，并得到迅速发展。早在1993年，全球十大运输企业排名中，第二及第九位均为主要从事快递服务的公司，这一事实足以证明快递业在运输业中不可低估的地位。快递业近20年的发展，快递业在发达国家的地位更加稳固，在发展中国家，快递业必将随着社会、经济的发展而得到更大的发展。 1.1快递产业的起源快递产业的前身包裹运送服务是由邮政送信业务发展而来，1907年UPS的创始人吉姆?凯西创建了美国信使公司，主要从事西雅图市内的递送业务。随着汽车和电话的普及，191 9年自此UPS公司的业务已经由信使转移到包裹运送。二战结束以后，全球科学技术的发展带来的小物件科技产品的诞生。小物件的运送在可*性和实效性上远远不能满足人满的需求。于是市场上急需一种能够快速的，可*的递送货物的产业出现。自20世纪60年代末，UPS网点已遍布美国25个城市，1986年敦豪与中国对外贸易运输集团总公司合资成立了中外运敦豪，成为了中国市场内的第一家快递公司。20世纪80年代，随着快递产业进入中国市场，中国快递企业迅速增加，业务范围不断扩大，遍布地区不断延伸。在中国快递产业已走过的30年当中，市场模块以基本形成，同时也产生了中国快递市场的三大巨头即国营快递、民营快递、国际快递。随着近年我国快运快递产业的迅速发展，目前已经在我国东部地区形成部分快运速递圈。同时这些快运速递圈正在带动中部和西部地区的发展。部分大城

我国人工智能化行业发展现状分析和投资前景预测

中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测在东西方神话中，上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能；而到了中世纪的欧洲，古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动；直到20世纪40年代，来自数学，心理学，工程学，经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。 1950年，Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。同期，被誉为「计算机科学之父」的AlanT uring在Mind上发表论文，第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法，但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述，这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。随后的1956年，在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上，「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。在中国，关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前，直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。而今，全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业，国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销，这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。一、国内人工智能产业链解构「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。（一）基础技术提供平台人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即「基础设施即服务（IaaS）」、「平台即服务（PaaS）」和「软件即服务（SaaS）」。

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

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。

中国人工智能产业发展分析及对策研究

中国人工智能产业发展分析及对策研究人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议，并在2016年随着AlphaGo 人机围棋大战引发的强烈关注而再次称为热词。从本质上来说，人工智能是指用于模拟和扩展人类智能的技术应用系统，具备快速处理和自主知识管理能力，能够通过“试验—验证—学习”实现决策的迭代和优化。[1]77其价值始终体现在代替或者辅助人类完成任务，从而解放劳动力，提高劳动效率。当前，人工智能正处于专有型向通用型人工智能转变的发展阶段，应用模式也由执行式服务向交互式服务转变。在一些数据可得性高的行业，例如安防、医疗、教育和商业服务等领域，人工智能已率先爆发出大量场景应用，用以解决行业痛点。自20世纪60年代以来，人工智能的发展经历了三次技术革命浪潮。进入到21世纪的两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。[2]关于互联网和大数据时代下的产业结构和社会状态已有相当多的研究分析，本文则侧重于讨论中国在人工智能时代的战略方向。从人工智能领域相关文献看，国内学者主要将研究重点集中在基于人工智能算法的特定领域应用和技术伦理问题（哲学角度）两方面。吴永和等依据教育人工智能（EAI）的内涵，尝试从应用形态和技术架构两方面构建“人工智能+教育”的生态系统以及相应的人才培养体系。[3]梁志勇等则聚焦新闻生产领域，认为人工智能技术将给新闻行业的内容生产、议题设置和运作方式带来革命性影响。[4]相对而言，人工智能与工程技术融合的研究更为广泛。李漫江创新性地提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法，进而实现农用发动机不解体且能快速诊断的效果。[5]秦爱梅等基于人工智能视觉算法，调制出一套具有较高识别效率和精度的特定场景识别系统。[6]尽管如此，蔡自兴仍认为国内存在以哲学研究替代人工智能技术研究的倾向。[7]23孙振杰提出，人类亟需深思围绕人工智能意识与情感的发展将引发“五化”的问题，即人造物的退化、进化、蜕化、异化和黑化。[8]余乃忠则揭示出人工智能类本质的实现与新时代人类的类本质间的矛盾，

人工智能未来发展前景展望

人工智能未来发展前景展望：磊(10计本) 学号：长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。（一）、人工智能的定义人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。

复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。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。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。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运

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

中国行业发展现状与趋势分析

中国行业发展现状与趋势分析早在年微软便力推“维纳斯计划”，试图将中国庞大的电视机资源与互联网接轨，但最后却以失败告终。时过境迁，今天这一梦想已经变成了触手可及的现实。××年月，中国网通与等合资组建的“天天在线”获准运行。××年月，央视网络电视在上海落地。现在，很多高校都已经开始为大学生提供电视服务，广州、上海、哈尔滨等地也相继开通了电视终端上的业务。一、我国市场现状．用户情况业务终端可以分为机、手机、电视机三种类型。根据的统计结果，截至××年月日，我国的上网计算机总数达到了万台，上网用户总人数为万人，呈现出较快的增长态势。关于手机用户，据报道，截至××年月，我国手机用户达到了亿户，超越亿大关指日可待。关于电视机用户，目前我国拥有的电视机已经超过亿台，

截至××年底，全国有线电视用户达到万户。上述用户都是业务的潜在用户，为的发展提供了广阔空间。在目前已经开通商用或试商用业务的城市中，哈尔滨网通业务自××年月份开通到月底，用户已经发展到万多户。．运营市场现状一广电、电信网络各有优劣势电信网络资源比较丰富。但由于等业务的存在，电信企业很难为用户提供足够的带宽资源，缺乏保证；同时由于用户接入绝大多数采用的是技术，还不能很好地适应业务开展的需要。而广电网络目前主要是网络，缺乏交互性。二电信、广电内容提供商开始合作电信的内容提供商提供的内容基本上属于交互式图文或者是一些录播的影视及片断，其优势在于交互式处理经验丰富，除了电视节目之外还可以为用户提供许多免费的信息，劣势在于缺乏像电视媒体那样的制作和经营经验，无法提供高度清晰图像的编解码格式。而广电行业目前已经实现台网分离，这使得电视台能够专注于节目内容的制作，其优势在于节目源和新闻制作内容丰富，劣势在于缺乏相关辅助内容和交互式内容的制作和运作经验。

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）。

中国文化产业发展现状分析

中国文化产业发展现状分析我国就是具有五千年历史的文明古国,具有深厚的历史资源,丰富的景观资源。但在文化产业方面,中国与西方发达国家却存在着一定的差距。西方主要发达国家中的英国、法国、德国、澳大利亚以及亚洲的日本、韩国等国,都把文化产业放在优先发展的地位,纷纷制定了符合本国国情的扶持文化发展的文化政策。在西方发达国家中,文化产业占据着重要地位,西方文化在世界上形成了一种强势文化,构成了对世界的控制力量。最具代表性的应属美国的文化产业。美国政府实行文化全球化战略,形成了一种文化巨无霸,从各个方面构成了一种强势文化与话语霸权而对当代社会产生了深刻影响。在这种国际环境下发展文化产业已经成为各个国家的重中之重。中国文化产业发展取得的成就虽然在上个世纪七八十年代中国的文化产业有所发展,但真正得到重视、得到快速发展应就是在21世纪。而且一些重要的文化政策法规也就是在新的世纪颁布的。2000年,在十五届五中全会上,我国第一次在中央正式文件中使用了“文化产业”这一概念,具有重要的意义。在以后的重要会议内容中政府都会提到文化产业,并把它上升为一种国策。正就是在这种大环境下,中国的文化产业得到了飞速的发展,取得了显著的成就。

首先就各个城市来说。中国历史悠久,地大物博,56个民族共同创造了辉煌璀璨的中华文化。但由于各个地方的民族风情、地理情况、历史资源等方面存在很大的不同,所以在发展文化产业方面,各个城市都在发挥自己的优势,发展具有自己地方特色的文化产业。四川就是一个自然资源大省,充分利用自然资源,促进文化旅游产业。如四川的宜宾市在由亚太旅游联合会、中国生态学会旅游专业委员会与中华民族文化促进会旅游文化研究中心联合主办的2008中国文化生态旅游高峰论坛上被评选为“中国最佳文化生态旅游城市”。宜宾市有世界级风景名胜区2处、国家“aaaa”级风景名胜区4处、国家级风景名胜区2处、省级风景名胜区5处,省级湿地公园2处。再如山东的临沂,众所周知,临沂就是革命老区,具有丰富的历史文化资源,所以在发展文化产业方面,临沂市政府就在一点上大做文章,发展红色旅游。临沂市红色文化资源丰富,这里诞生了与井岗山精神、长征精神、延安精神、西柏坡精神一脉相承的沂蒙精神。近年来临沂市先后将孟良崮战役纪念地、沂蒙山小调诞生地、山东省政府旧址等36处红色旅游景点命名为沂蒙精神教育基地,并对全市100多处红色景点进行了重新整合规划,使全市红色景点形成完整统一的旅游网。临沂市主打沂蒙品牌的产品现在已达到600多个,涉及食品、工艺品、文化用品、旅游产品、工业

建材行业发展现状分析

建材行业发展现状分析前言第一部分：建材行业简要分析第一章、建材行业发展的特点：一、国外国内的大型建材超市正日益抢夺着传统建材销售渠道的市场份额：二、城市房地产建设的篷勃发展，带动了建材行业各类产品的需求量大大增加：三、建材营销由粗犷化走向精细化：四、买方市场、行业竞争演发的价格战导致渠道利润不断压缩：五、销售渠道宽度扩大、并进一步细分第二章、目前建材行业经营发展模式第三章、传统市场与建材超市的优劣势分析：第四章、建材超市在发展中存在的问题第二部分：区域建材行业分析一、沈阳区域内整体行业市场分析：二、区域市场内典型企业市场优劣势分析三、目前建材行业营销的几大误区：第三部分：建材行业超势预测与发展思路一、未来建材超市的发展趋势：

二、新形势下的企业发展思路建材行业发展现状分析前言中国建材行业正处于向规模化、品牌化、规范运作的转型时期，增长方式正在由偏重速度规模向注重效益和市场细分的转变，从靠宏观调控向依靠市场和企业自身调节的方式转变。目前建材行业在新形势下除了在区域市场加强自身外竞争力外，更需要"走出去"发展连锁经济，这样不仅可以有效规避风险、拓宽销售渠道，更可通过规模经济增加企业的核心竞争力。那么随着市场的推进和企业整合力度的加强，随着国际化的建材家居业态的大举进入，行业竞争形式将更加严峻，而在行业前景上仍将是供过于求的态势，因此2007年对于建材行业仍需持有谨慎乐观的态度，因为市场的再度繁荣还有很长的路要走。第一部分：建材行业简要分析第一章、建材行业发展的特点：装饰建材类产品近些年来受房地产开发的持续扩张、渠道环境的变化、消费者意识行为的改变等因素，呈现了以下几大特点。一、国外国内的大型建材超市正日益抢夺着传统建材销售渠道的市场份额：同时各大建材超市也正向着连锁规模经济的方向发展，另外传统建材市场之间的竞争也非常激烈，一些经营不善的早期建材市场已经或面临倒闭。二、城市房地产建设的篷勃发展，带动了建材行业各类产品的需求量大大增加。同时由于目前消费者的消费习惯也日趋理智，因此装修建材类产品从廉价消费到奢侈消费都有市场，相应的造成各类装修建材产品线宽度扩大、品类数目增多。三、建材营销由粗犷化走向精细化：品牌广告、营销策略要求更加符合细分渠道消费者要求。同时网络销售开始发挥出其在渠道销售方面特有的优势，尤其是网站团购在一些发达城市已有一定的影响。

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