2017年人工智能替代劳动力分析报告

2017年4月

一、从科幻到现实，人工智能威胁引发众多担忧 (5)

1、普通人对超级人工智能的担忧更多来自科幻电影 (5)

2、人工智能的发展速度和前景让科技大佬同样感觉到威胁并频发警示 (6)

二、AI替代人类岗位的相关案例梳理及原因分析 (7)

1、从体力替代逐渐向脑力渗透的趋势已现 (7)

（1）各大机构纷纷警示人工智能取代人类职位的风险 (7)

（2）人工智能对人类岗位替代已经逐渐由体力向脑力渗透 (8)

2、机器对人类岗位替代有所为也有所难为 (8)

（1）从需求端来看，企业对成本效率的考量直接驱动岗位替代现象的发生 (8)

（2）从供给端来看，人工智能在语音、图像等领域技术指标上已经达到或超过一般人类水平 (10)

（3）机器不仅技术指标层面逐渐达到并超过人类水平，B端场景也已率先开始应用 (10)

（4）但人工智能可解决的问题有限，对人类的替代只会发生在部分领域 (11)

3、人工智能应用的落地依然存在待解问题 (12)

（1）算法及模型自身尚存在待解决的问题 (12)

（2）深度学习模型可解释性不强，黑箱问题难以解决 (13)

（3）从互联网到人工智能，信息安全问题始终难以忽视 (13)

（4）光鲜的表现结果难掩能源消耗问题 (14)

（5）责任归属与利益划分等伦理问题难以跨越 (14)

三、未来人工智能以及人机关系的发展方向展望 (15)

1、人工智能存在进一步优化和突破的必要 (15)

（1）算法层面存在改进和突破的空间 (15)

（2）深度学习专用芯片研发开始兴起，更高的集成度+更低的能耗成为目标方向. 15

2、找准定位成为关键，技术革命阵痛难免 (16)

（1）机器不是万能的，也不能取代一切 (16)

（2）根据面对的任务不同，人类职位应当找准自身定位 (16)

（3）新技术革命在社会分工结构上带来阵痛是难免的 (17)

3、政府与巨头联手，伦理规范势在必行 (17)

（1）政府完善立法，明确责任归属 (17)

（2）政府加强基础资源共享与平台建设，科技巨头推动技术框架开源 (18)

（3）全球范围内的关于人工智能技术发展的伦理规范有待建立和完善 (18)

四、行业相关企业 (19)

1、受益于政府推动基础技术研究与资源平台建设 (19)

2、具备AI技术与平台优势，能在线下B端实际场景提高效率及用户体验19

五、主要风险 (19)

1、人工智能产业化进度不及预期 (19)

2、人工智能需要大量的前瞻性投入，研发成本较高 (20)

人工智能的发展受到越来越多关注，尤其是AI对人类工作的替代更是引起热议与担忧。那么人工智能到底已经开始在哪些岗位替代人类？是否有哪些岗位非人不可而AI无能为力？形成替代背后的本质

原因是什么？AI在实际应用中还存在哪些待解决的问题？未来人与

机器之间的发展与相处前景如何？本篇报告会尽力尝试去回答和探

讨以上问题。

企业成本效率驱动+技术供给逐渐成熟，AI率先从B端开始投入实战。①从需求端来看，企业对成本效率的考量直接驱动岗位替代现象的发生；从技术供给端来看，以最常见的语音和图像为例，计算机在部分场景下的表现确实已经接近或者达到普通人类水平，甚至在某些情形下超越人类。②人力有时尽，且会受到环境和情绪干扰，而机器的稳定性和并发计算能力却能自始至终保持同一水平，因此人工智能在部分领域对人类岗位形成替代在所难免，且目前已经出现从蓝领向白领渗透的趋势。③需求端企业劳动力的拉动和供给端AI技术及实用性的逐渐成熟，共同导致人工智能将率先从B端开始改变整个社会的商业模式和生产生活方式。

人工智能可解决的问题有限，对人类的替代只会发生在部分领域。人工智能主要实现手段是机器学习，深度学习是实现机器学习的一种方式。尽管目前深度学习非常热门，也在众多领域取得非常好的效果，但对于涉及创造性的无法明确给出定义和边界的任务以及无法从现

有可数字化的知识经验中获取答案的问题，机器可能就无能为力。与此同时，人工智能在模型的可解释性、信息安全、能源消耗以及道德

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。

江油市统计局领导班子述职报告

江油市统计局领导班子述职报告今年以来，江油市统计局在市委，市政府的正确领导下，在上级业务部门的指导下，认真贯彻落实省、市统计工作会议精神，以“四大工程”建设为主线，以数据质量为抓手，以统计制度方法改革为手段，以基础建设为保障，以干部队伍建设为动力，开拓创新、锐意进取，为推进我市经济社会又好又快发展作出了应有的贡献。一、加强领导班子自身建设，不断提高执政能力和执政水平。（一）加强政治理论学习，不断提高政治理论素养局党组始终坚持以创建“学习型党组织、学习型机关”活动为载体，以加强机关效能建设、营造良好发展环境为重点，坚持把学习理论与指导实践相结合，充分发挥理论学习在统一思想、把握大局、科学决策、推进工作中的重要作用，真正达到“学理论、转观念、议大事、出思路、强班子”的目的。一是健全学习制度，确保学习实效。坚持中心组理论学习制度，每周例会制度，完善学习方式方法，确保学习内容、时间、效果三落实。二是理论联系实际，学以致用。注重把理论学习与提高思想政治素养、创新观念、推进工作相结合，局班子的政治意识、大局意识、责任意识进一步增强，理论水平和工作能力不断提高。三是深入开展调查研究，搞好统计分析。班子成员牵头负责统计调研课题，五年来共撰写各类统计分析80余篇，并在《中国信息报》、省、绵阳统计信息内网和绵阳市级刊物上发表，得到了省、市领导的肯定。（二）坚持民主集中制，班子凝聚力进一步增强

局党组领导班子始终坚持“总揽全局、协调各方”的原则，做到团结、心齐、风正，充分发挥好党组的领导核心作用，不断增强班子的凝聚力和战斗力。一是坚持集体领导、分工负责，完善决策程序和机制。形成了既有集体领导、又有个人分工负责，既有明确职责、又有积极主动配合的良好氛围，增进了班子成员之间的相互理解、支持和团结，增强了领导班子合力。二是坚持民主生活会，积极营造良好的民主氛围。增强班子成员之间的全局观念和合作意识，真正形成了讲感情不失原则，讲团结不忘批评，讲合作互相补台的良好风气，创造一个宽松、和谐、愉快、舒心的环境，增强了班子的凝聚力、战斗力。（三）切实转变作风，促进各项工作顺利开展一是牢固树立宗旨意识，继续发扬奉献精神，努力为群众办实事、办好事，维护群众利益。二是勤奋工作忠于职守，继续发扬爱岗敬业精神，努力在平凡的岗位上为江油经济社会发展作出应有的贡献。三是坚持以制度管理单位，以制度约束人。建立健全了机关出勤、财务、车辆、固定资产管理制度，统计数据管理、发布、应用制度，人事、财务等重大事项报告制度，责任追究制度、文秘制度、党组会、局务会、民主生活会等议事规则。四是坚持勤政务实真抓实干，继续发扬求真务实精神，经常深入基层调研、指导工作，努力提高全市统计工作水平，促进了各项工作顺利开展。二、求真务实，奋力工作，全力开创统计工作新局面（一）全面完成各项统计、调查工作任务按照省、市统计局和调查队的要求，全面贯彻实施省“一套表”统计制度改革和数据协调性评估办法，制订了《统计

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。

人工智能报告

人工智能论文班级：计算机0901 姓名：李佳林学号：3070602044

人工智能摘要：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。人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入，科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响，出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础，多学科相互合作，可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。关键词：人工智能发展；机器学习；专家系统一：人工智能的定义人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。其精确的定义是：一个电脑系统具有人类的知识和行为，并具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程则是：对于人类因问题和事物所引起的刺激和反应，以及因此所引发的推理、解问题、学习、判断及思考决策等过程，将这些过程分解成一些基本步骤，再透过程序设计，将这些人类解问题的过程模组化或公式化，使得电脑能够有一个结构的方法来设计或应付更复杂的问题。这套能够应付问题的软体系统，即称之为人工智能系统。人工智能是一种技术，而不是一项产品它的目的是让电脑更能了解一般化的事物。

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。

人工智能研究报告-副本

人工智能研究报告产生背景人工智能的出现不是偶然的，它是人们长期以来探索和研制能进行计算、推理和思维的智能机器的必然结果。自古以来，人们一直在试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人类征服自然和改造自然的能力。古希腊的哲学家亚里士多德就提出了形式逻辑问题。12世纪末至13世纪初，西班牙逻辑学家卢乐提出了制造可以解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，法国的物理学家和数学家帕斯卡制造出世界上第一台机械式加法器，并得到广泛应用。随后德国哲学家和数学家莱布尼茨在帕斯卡加法器的基础上进一步制成了可进行四则运算的计算器。莱布尼茨还提出了“符号语言”和“思维演算”的重要设想，他认为：必须将人的思维代数几何化，即像代数那样按照公式来思考，像几何那样直观的通过图画来思维。这一思想导致了后来的数理逻辑的诞生，成为了现代机器思维设计思想的萌芽。 19世纪，英国数学家布尔在《思维法则》一书中，第一次用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，创立了布尔代数。英国数学家和发明家巴贝奇发明了差分机和分析机，其中分析机的设计思想与现代电子计算机十分相似。虽然巴贝奇的发明在当时没有得到实现和收到应有的重视，但是他的科学思想为研制“思维机器”做出了巨大的贡献。 20世纪30年代，英国数学家图灵开始了寻求智力机的研究工作。1937年，图灵发表了“理想自动机”的论文，该文给可计算性这一概念下了严格的数学定义，并论证了任何需要精确的加以确定的计算过程，都能由“图灵机”完成，为人们清晰地描绘出理想自动机的蓝图，同时也为电子计算机的诞生奠定了基础。(1937年，伦敦权威的数学杂志又收到图灵一篇论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》，作为阐明现代电脑原理的开山之作，被永远载入了计算机的发展史册。这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题：是否只要给人以足够的时间演算，数学函数都能够通过有限次机械步骤求得解答？传统数学家当然只会想到用公式推导证明它是否成立，可是图林独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。图林想象的机器说起来很简单：该计算机使用一条无限长度的纸带，纸带被划分成许多方格，有的方格被画上斜线，代表“1”；有的没有画任何线条，代表“0”。该计算机有一个读写头部件，可以从带子上读出信息，也可以往空方格里写下信息。该计算机仅有的功能是：把纸带向右移动一格，然后把“1”变成“0”，或者相反把“0”变成“1”。图林设计的“理想计算机”被后人称为“图林机”，实际上是一种不考虑硬件状态的计算机逻辑结构。图林还提出可以设计出另一种“万能图林机”，用来模拟其它任何一台“图林机”工作，从而首创了通用计算机的原始模型。图林甚至还想到把程序和数据都储存在纸带上，比冯·诺依曼更早提出了“储存程序”的概念。1945年，匈牙利数学家冯诺依曼提出了存储程序的思想，在计算机领域建立了不朽的功勋。目前的计算机体系结构仍然是冯诺依曼型的。1946年，美国数学家、电子计算机先驱莫克利和他的研究生埃克特合作，成功研制了世界上第一台电子数字计算机ENIAC，为机器智能的研究和实现提供了物质基础。

统计局个人述职报告

统计局个人述职报告 “一日不为、三日不安”的责任感，尽职履责，下面聘才XX为大家收集整理的统计局个人述职报告。欢迎大家阅读!! 统计局个人述职报告 xxxx年，在区委、区政府的正确领导下，在区人大的监督支持下，我团结带领全局干部职工，按照上级业务主管部门的部要求，围绕区委、区政府的中心工作，求真务实，履职尽责，各项工作取得较好成效。现将一年来的履职情况报告如下: 一、尽职尽责，开创统计工作新局面一年来，我怀着如履薄冰的忧患感，带着“一日不为、三日不安”的责任感，尽职履责，较好地完成了各项工作任务。 (一)争取领导重视。我和局班子成员积极主动向区委、区人大、区政府、区政协领导请示汇报统计工作，争取领导重视，争取各方面的关心和支持。区委、区政府主要领导召开会议，专题研究统计工作。区委书记xxxx强调要增强统计法律意识，搞准统计数据，为科学决策服务。区委副书记、区长xxxx要求统计工作要当好“计分员”、发挥综合调控职能，为区委、区政府当好参谋。区委常委、常务副区长蒲开文要求统计要围绕发展服好务。区人大副主任xxxx率财经

委同志深入统计局听取工作汇报，要求进一步加强统计执法，维护统计数据的权威性和严肃性。今年10月，区政府专门出台了《关于进一步加强统计工作的意见》，并成立了统计工作协调小组，进一步明确统计相关部门的工作职责，实行统计数据部门联审，将统计工作列入乡镇和部门的年度目标考核。领导的重视、部门的支持，为统计工作创造了良好的环境，提供了强有力的保障。 (二)按时完成定报年报。完成统计报表及专项统计调查是统计局最基本的任务。今年对统计专业人员进行了调整和充实，改进和加强机关目标管理，增强统计专业人员的敬业精神和责任意识，并严格按照上级要求进行安排督查，圆满完成了国家下达的21套年报和定期报表以及10多项专项调查和监测任务，并在全市综合业务考评中名列前茅。在统计业务工作中，我不仅认真研究、部署各项统计工作任务，还深入调查、及时掌握工作中存在的困难和题，研究解决的措施和办法，确保了全局业务工作的开展。 (三)圆满完成经普工作。我作为区经普办主任，对经济普查高度重视，认真按照《全国经济普查条例》和省市经普办的要求，积极统筹协调，精心安排部署，当好了指挥员;为确保普查数据真实、准确，狠抓业务培训和质量管理，当好了指导员;主动将xxxx镇作为自己包片点，深入普查对象开展清查，并经常加班加点至深夜，进行经普报表的审核、

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

2017年人工智能+网络安全分析报告

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正文目录人工智能需要网络安全保护和限制 (5) 人工智能对网络安全需求程度高于互联网 (5) 人工智能需要网络安全限制边界 (6) 网络安全需要人工智能提升防护能力 (7) “人工智能+网络安全”出现频次急剧上升 (7) 防护边界泛网络化 (9) UEBA用于网络安全 (10) EDR用于网络安全 (12) 人工智能网络安全成为创投并购重点 (13) 2017前2月已有5家AI网络安全企业被收购 (13) 防止未知威胁的Invincea被Sophos收购 (13) UEBA技术的被惠普收购 (14) 关键IP用户行为分析的Harvest.ai日被亚马逊收购 (15) 值得关注的人工智能与网络安全公司 (16) 政策驱动网络安全下游需求 (17) 《网络安全法》实施将有法可依扩大市场空间 (17) 《工控安全指南》指明方向 (18) 工控信息安全是新增长点 (18) 三大潜在风险 (19) 工业控制系统潜在的风险 (19) 两化融合"给工控系统带来的风险 (20) 工控系统采用通用软硬件带来的风险 (20) 工控安全漏洞数回升 (20) 服务器系统和工控数据危害集中区 (21) 启明星辰绿盟科技引领工控安全 (22) 网络信息安全龙头启明星辰 (23) 领航网络信息安全 (23) 政府军队等客户的选择证明公司实力雄厚 (24) 外延收购扩大网络安全服务领域 (25) 安全产品是主力，数据安全是亮点 (27) 受益于并表和内生增长 (27)

相关建议 (30) 风险提示 (30) 图目录图1：级别越高安全保障要求越高 (5) 图2：无人机撞击电线 (6) 图3：《西部世界》剧照 (7) 图4：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图5：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图6：传统网络安全原理 (9) 图7：人工智能时代网络安全需求 (9) 图8：数据泄密渠道和方式 (10) 图9：UEBA工作原理 (11) 图10：传统安全产品与AI安全产品比较 (12) 图11：Invincea首页 (14) 图12：niara官网 (15) 图13：Harvest.ai官网 (16) 图14：投资机器学习与人工智能的网络安全公司列表 (17) 图15：《网络安全法》出台有法可依解决三大问题 (18) 图16：工控安全三大风险 (19) 图17：2000-2016 年公开工控漏洞趋势图 (21) 图18：2000-2016 年公开工控漏洞主要类型统计 (21) 图19：国内工控安全厂商比较 (22) 图20：启明星辰产品和服务 (23) 图21：启明星辰收入构成 (24)

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

人工智能报告分析

江苏大学《人工智能》报告设计题目人工智能报告学生姓名叶澔鹏指导老师赵跃华学院计算机科学与通信工程学院专业班级信息安全1202班学号 3120604053 完成时间2015年10月25日

摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架一．知识的概念知识（Knowledge）是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物（包括自然的和人造的）及其规律的认识，包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识。经过人的思维整理过的信息、数据、形象、意象、价值标准以及社会的其他符号产物，不仅包括科学技术知识----知识中最重要的部分，还包括人文社会科学的知识、商业活动、日常生活和工作中的经验和知识，人们获取、运用和创造知识的知识，以及面临问题做出判断和提出解决方法的知识。知识是把有关的信息关联在一起，形成的关于客观世界某种规律性认识的动态信息结构。知识=事实+规则+概念事实就是指人类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述，以及对事物之间关系的描述。规则是指能表达在前提和结论之间的因果关系的一种形式；概念主要指事实的含义、规则、语义、说明等。 (1) 知识只有相对正确的特性。常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必

统计局局长2019年述职报告范文

统计局局长2019年述职报告范文一年来，本人认真执行上级有关的文件精神，带领局全休人员一起解放思想，实事求是，开拓创新，勤奋工作，圆满完成了全年各项工作任务。下面是我一年来的工作情况总结：一、各项工作开展情况 1、抓学习，统一思想，凝聚人心。组织全局干部认真学习和全面贯彻地委扩大会议、县委十届六次全委(扩大)会议和地区统计工作会议精神，通过学习和讨论，统一思想，凝聚人心、激励斗志，增强推进新疆跨越发展和长治久安的信心和决心，进一步增强工作责任感、使命感，提高工作的自觉性和积极性。 2、抓业务，及时完成常规工作。一是按时完成和上报了今年1-4月份14个专业的定期报表。二是开展了城镇居民住户调查、农民种植意向及春耕备耕调查、公共机构能源物资消耗情况调查、非公企业人才资源状况调查等抽样调查工作。三是召开了第一季度乡镇统计站工作例会，对各乡镇统计员进行了农业、劳动工资、固定资产等专业的培训。四是完成了人口普查表光电录入及审核工作，标绘了全县15个乡镇场、农八师7个团场的普查小区建筑物电子示意图。截止到目前，共撰写统计分析材料21篇，上报统计工作简报10条，上报专业信息56条。 3、抓管理，加强制度建设。

一是根据上年对乡镇统计站的考核情况，修订和完善了《xx年乡镇统计站考核办法》。二是结合创先争优和绩效考核，针对每名局领导和业务干部的岗位职责，制定了《xx年沙湾县统计局工作人员绩效考核办法》。进一步规范机关工作秩序，促进机关工作规范化、制度化建设。 4、抓协调，增进部门协作。为了有效地利用各部门的数据资源，调动各方的积极性，形成合力，提高统计能力。制定了《沙湾县工业统计联席会议制度》和《沙湾县固定资产投资统计工作协调联席会议制度》，增进部门之间的协调配合，充分发挥统计信息、咨询、监督的整体功能。 5、抓数据质量，加强统计数据核查。为进一步加强对工业企业经济运行质量的监测和分析，我们联合经贸委对全县规模以上工业企业xx年的统计数据进行了核查。主要核查了企业工业总产值、产品产量、原材料购进、产品销售量、库存量、上缴税金、全年生产用电量和其他能耗指标等数据，查找出企业统计工作中存在的问题，要求企业限期进行整改。通过检查，规范了规模以上工业企业的统计工作，为准确、及时、全面反映我县工业企业生产经营状况打好了基础。 6、抓党建、党廉、纠风建设，促进优质服务。年初，局领导与每名党员干部签订了党建、党风廉政建设和纠风工作目标管理责任书，领导班子成员认真开展“一岗双责”责任制，及时督促落实责任制的各项要求，努力提高领导班子的凝聚力和干部职工的战斗力，为优质服务奠定了良好的思想基础。 7、抓团结，维护社会稳定。

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