人工智能行业调研分析报告

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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

献率为72.4%。

二、宏观产业政策

1、在组织结构上,一方面优化企业兼并重组环境。2014年,国务院印发《关于进一步优化企业兼并重组市场环境的意见》(国发〔2014〕14号),明确提出放宽民营资本市场准入;向民营资本开放非明确禁止进入的行业和领域;推动企业股份制改造,发展混合所有制经济,支持国有企业母公司通过出让股份、增资扩股、合资合作引入民营资本;加快垄断行业改革,向民营资本开放垄断行业的竞争性业务领域;优势企业不得利用垄断力量限制民营企业参与市场竞争;深化国有企业改革;深入推进国有企业产权多元化改革,完善公司治理结构等一系列政策措施。关于发展混合所有制经济,《中共中央国务院关于深化国有企业改革的指导意见》(中发〔2015〕22号)和《国务院关于国有企业发展混合所有制经济的意见》(国发〔2015〕54号)对国有企业发展混合所有制经济作出了明确部署。另一方面,优化中小企业发展环境,促进大中小企业协调发展。《中国制造2025》提出激发中小企业创业创新活力,发展一批主营业务突出、竞争力强、成长性好、专注于细分市场的专业化“小巨人”企业。

2、围绕构建现代产业体系,实现转型升级的总要求,推动优势企业、优势产业集约集聚发展,产业空间布局不断优化。一是企业兼

并重组效果逐步显现,产业组织结构进一步优化。2014年6月,我国汽车销量前十名的企业(集团)生产集中度达90%,比2010年提高4个百分点;2013年水泥行业前十家企业产量占总产量的37.8%,较2010年提高了12.7个百分点;平板玻璃行业前十家企业产量占总产量的53.5%;电解铝行业前十家企业产量占总产量的68%。二是优化重点产业布局和推动产业有序转移。2014年,中、西部地区规模以上工业增加值增速分别为8.4%和10.6%,分别高于东部地区0.8和3个百分点。

三、经济新常态环境下的产业发展趋势

1、优化供给结构需要扩大投资。培育壮大新兴产业,改造提升传统产业,发展服务业都需要增加有效投资。今年1—2月份,我国城市轨道交通设备制造、工业机器人制造和航空航天器及设备制造投资分别增长117%、81.8%和70.3%,呈不断扩张态势。补齐民生短板需要增加投入。目前我国基础设施人均资本存量仍只有发达国家的20%—30%。西部省份和贫困地区交通、通信、水利等重大基础设施仍很薄弱,铁路、公路路网密度仅相当于全国平均水平的一半。实现三大变革需要加大投资。实现质量变革、效率变革、动力变革从根本上来说还是要提高全要素生产率,研发新产品,改进旧工艺,都与投资密切相关。2017年,我国制造业技改投资增长16%,比全部投资

快8.8个百分点,成为产业转型升级的关键推动力。“可以预见,随着供给侧结构性改革的持续推进和创新驱动发展战略的深入实施,内需发展的活力和后劲将持续释放,内需将对经济长期发挥有力有效的拉动作用,必将为我国经济运行始终保持在合理区间、国民经济迈向高质量发展提供强大支撑。”国家统计局综合司有关负责人说。

2、推动互联网与绿色制造融合发展,提升能源、资源、环境智慧化管理水平,推进生产要素资源共享,用分享经济模式挖掘资源与数据潜力,促进绿色制造数字化提升。

四、国民经济发展概况

(一)本地区国民经济发展概况

本地区生产总值3075.13亿元,比上年增长11.77%。其中,第一产业增加值246.01亿元,增长7.77%;第二产业增加值1906.58亿元,增长7.70%第三产业增加值922.54亿元,增长8.73%。

一般公共预算收入241.47亿元,同比增长6.39%,一般公共预算支出447.45亿元,同比增长7.08%。国税收入326.18亿元,同比增长6.56%;地税收入亿元26.21,同比增长10.54%。

居民消费价格上涨1.14%。其中,食品烟酒上涨0.70%,衣着上涨0.97%,居住上涨1.20%,生活用品及服务上涨0.78%,教育文化和娱乐上涨0.71%,医疗保健上涨0.84%,其他用品和服务上涨1.10%,

交通和通信上涨1.05%。

全部工业完成增加值1813.11亿元。规模以上工业企业实现增加值1528.16亿元,比上年增长9.54%。

规模以上AA、BB、CC、DD(含人工智能)等主导行业共完成工业增加值1252.40亿元,增长11.81%。AA完成增加值421.23亿元,增长5.07%;BB完成工业增加值365.84亿元,增长5.20%;CC完成工业增加值274.94亿元,增长7.87%;DD完成工业增加值83.33亿元,增长8.36%。规模以上工业企业实现主营业务收入6283.49亿元,比上年增长10.70%。实现利润总额363.38亿元,比上年增长7.20%。

固定资产投资完成4141.55亿元,比上年增长9.44%。其中,建设项目投资完成3644.56亿元,增长 6.98%;房地产开发投资完成496.99亿元,增长5.62%。在固定资产投资中,第一产业投资完成207.08亿元,同比增长5.74%;第二产业投资完成3147.58亿元,同比增长10.84%;第三产业投资完成786.89亿元,增长5.77%。高新技术产业投资1087.28亿元,增长6.53%。民间投资3538.12亿元,增长8.12%。城市基础设施投资525.17亿元,增长6.45%。重点项目1012个,完成投资2659.08亿元,增长8.01%。

全市实现社会消费品零售总额1192.04亿元,比上年增长7.33%。城镇实现零售额1020.01亿元,增长7.83%;乡村实现零售额329.68

亿元,增长10.11%。限额以上批发零售企业商品零售额亿元351.95,增长10.52%。

实际利用外资50889.10万美元,同比增长51.92%。外贸进出口总值238.80亿元,同比增长50.12%。其中,出口总值155.22亿元,同比增长56.32%;进口总值83.58亿元,同比增长51.81%。

(二)区域周边核心城市国民经济发展概况

到2020年,全市工业供给侧结构性改革取得阶段性成效,供给结构对需求变化的适应性和灵活性进一步增强,供给侧综合效能明显提升。工业供给结构进一步优化。传统产业取得一定的竞争优势,高端装备制造、新一代信息技术等新兴产业成为新的优势产业,中高端供给不断扩大,培育一批独具丹东特色的优势品牌。高新技术产业和新兴产业主营业务收入占规模以上工业比重达到20%以上,其中高端制造业主营业务收入占制造业比重达到25%。消费品工业主营业务收入占规模以上工业比重达到30%以上,成为当地重要支柱产业。电子信息产业主营业务收入占规模以上工业比重达到5%。工业供给效能进一步提升。新一代信息技术在制造业重点领域应用取得明显进展,两化融合水平进一步提高,主要行业的龙头骨干企业数字化设计工具普及率和企业利用信息技术开展生产、管理、创新活动的比例逐年提高,达到全省平均水平以上。

第二章区域内人工智能行业发展概况

一、人工智能产业发展现状

人工智能概念的悄然兴起,驱动人工智能领域发展的外部动因有传感器能力和数量的大幅提升、计算成本的大幅下降和海量数据的出现等;算法的进步是驱动人工智能领域发展的内因。从移动互联网到大数据再到人工智能,智能化的需求一直在增长。谷歌、微软、阿里巴巴、百度和腾讯等国内外的IT巨头早已把人工智能作为未来发展的重点技术,通过持续的并购和大量的开源项目,打造各自的人工智能生态圈。人工智能的发展迎来新阶段。随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展,我国人工智能产业将持续高速成长。2015年,我国人工智能产业规模为70.2亿元,同比增长35.8%;2016年我国人工智能产业规模达到100.6亿元,同比增长43.3%。近年来,人工智能发展迅速,取得了长足的进步,部分领域取得了重大突破,产业初步形成了从基础支撑、核心技术到上层应用的完整产业链条。但依然存在着一系列问题,对此我国应采取建立完善的数据生态系统、拓宽人工智能在传统行业的应用、加强人工智能专业人才储备、确保教育和培训体系与时俱进,支持劳动力大军的再培训等对策来促进人工智能行业的发展。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,如2016年发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》和2017年的《新一代人工智能发展规划》,人工智能将进入快速发展,并深入各行各业和消费者个人生活的阶段。未来我国人工智能行业发展前景广阔。预计到2023年,我国人工智能产业市场规模达到730亿元。

二、区域内人工智能行业发展概况

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%。

2017年区域内人工智能企业实现工业增加值66319.32万元,同比2016年56538.21万元增长17.30%;行业净利润14755.69万元,同比2016年13188.85万元增长11.88%;行业纳税总额21944.89万元,同比2016年18360.85万元增长19.52%;人工智能行业完成投资56668.48万元,同比2016年50144.66万元增长13.01%。

区域内人工智能行业经营情况

项目单位指标——————————————————————————————行业产值万元145901.24

同期产值万元122771.15

同比增长18.84%

从业企业数量家663

——规上企业家29

——从业人数人33150

前十位企业产值万元64158.01

——AAA 万元15718.71

——BBB 万元14114.76

——CCC 万元8340.54

——DDD 万元7057.38

——EEE 万元4491.06

——FFF 万元4170.27

——GGG 万元320.79

——HHH 万元2630.48

——III 万元2502.16

——JJJ 万元1924.74 ——————————————————————————————

区域内人工智能行业盈利能力分析

项目单位指标——————————————————————————————行业工业增加值万元66319.32

——同期增加值万元56538.21

——增长率17.30%

行业净利润万元663

——2016年净利润万元13188.85

——增长率11.88%

行业纳税总额万元21944.89

——2016纳税总额万元18360.85

——增长率19.52%

2017完成投资万元56668.48

——2016行业投资万元50144.66

——增长率13.01%

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三、区域内人工智能行业发展预测

区域内经济发展持续向好,预计到2020年地区生产总值6000.04亿元,年均增长7.13%。预计区域内人工智能行业市场需求规模将达到219719.82万元,利润总额57776.62万元,净利润18756.71万元,纳税15448.21万元,工业增加值87055.88万元,产业贡献率19.67%。

区域内人工智能行业市场预测(单位:万元)

项目2018年2019年2020年

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产值170151.03 193353.44 219719.82

利润总额44742.22 50843.43 57776.62

净利润14525.19 16505.90 18756.71

纳税总额11963.09 13594.42 15448.21

工业增加值67416.07 76609.17 87055.88

产业贡献率14.00% 18.00% 19.67%

企业数量796 971 1243

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四、重点企业分析

(一)龙头企业分析—以AAA为例

区域内人工智能企业经营状况良好。以AAA为例,2017年产值15718.71万元,较上年度13648.27万元增长15.17%,其中主营业务收入14964.41万元。2017年实现利润总额4130.07万元,同比增长15.16%;实现净利润1447.11万元,同比增长15.18%;纳税总额105.66万元,同比增长19.05%。2017年底,AAA资产总额31704.55万元,资产负债率34.64%。

AAA人工智能产业主要经济指标

项目单位指标

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AAA产值万元15718.71

2016产值万元13648.27

主营业务收入万元14964.41

利润总额万元4130.07

净利润万元1447.11

净纳税总额万元105.66

资产总额万元31704.55

投资产负债率34.64%

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(二)重点新建项目分析

1、xxx(集团)有限公司人工智能投资建设项目(在建/xxx产业园)

项目预计总投资9045.47万元,其中:固定资产投资(固定资产投资)万元,占项目总投资的83.29%;流动资金1511.06万元,占项目总投资的16.71%。

预期达纲年营业收入11931.00万元,总成本费用9354.67万元,税金及附加44.92万元,利润总额2576.33万元,利税总额2995.59万元,税后净利润1932.25万元,达纲年纳税总额1063.34万元;达纲年投资利润率28.48%,投资利税率33.12%,投资回报率21.36%,全部投资回收期6.18年,提供就业职位247个。

xxx(集团)有限公司人工智能投资建设项目主要经济指标

项目单位指标

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占地面积平方米30895.44

折合亩数亩46.32

容积率 1.52

建筑系数64.45%

投资强度万元/亩162.66

基底面积平方米19912.11

建筑面积平方米46961.07 绿化率 5.52%

绿化面积平方米2592.47 固定资产投资万元7534.41 流动资金万元1511.06 总投资万元9045.47 土建工程投资万元3548.52 设备投资万元2709.66 其它投资万元1276.23 土建工程投资占比39.23% 设备投资占比29.96% 其它投资占比14.11% 流动资金占比16.71% 固定资产投资占比83.29% 收入万元11931.00 总成本万元9354.67 利润总额万元2576.33 净利润万元1932.25 所得税万元644.08 增值税万元374.34 税金及附加万元44.92

纳税总额万元1063.34 利税总额万元2995.59 投资利润率28.48% 投资利税率33.12% 投资回报率21.36%

回收期年 6.18

设备数量台(套)67

年用电量千瓦时1133509.75

年用水量立方米11552.61

总能耗吨标准煤140.30

节能率29.98%

节能量吨标准煤60.13

员工数量人247

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2、xxx科技公司人工智能建设项目(规划/xxx产业园)

项目选址位于xxx产业园。园区区位于中心城区东部,依江而建,成立于1995年,2000年被批准为省级经济园区,是区域内重点发展的15大园区之一,区内配套功能完善,综合环境优越,世界500强企业及国内投资项目相继落户。2009年月,当地政府决定,将原城区科技工业园区划归经济园区,建设高新技术产业园,地理位置优越,交通便捷,规划面积15平方公里,园区已实现“七通一平”。园区区按功能定位分为“四园一中心”,即:化工产业园、化工装备制造园、高新技术园、港口物流园、行政商务中心,力争通过3年的努力,产业规模突破2000亿元,形成特色鲜明、产业配套、功能齐全的综合性园区。

项目预计总投资8289.05万元,其中:固定资产投资6159.44万

元,占项目总投资的74.31%;流动资金2129.61万元,占项目总投资的25.69%。

预期达纲年营业收入11518.34万元,利润总额2596.98万元,税后净利润1947.74万元,达纲年投资利润率31.33%,投资回报率23.50%。

xxx科技公司人工智能建设项目主要经济指标

项目单位指标

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固定资产投资万元6159.44

流动资金万元2129.61

总投资万元8289.05

流动资金占比25.69%

固定资产投资占比74.31%

收入万元11518.34

利润总额万元2596.98

净利润万元1947.74

投资利润率31.33%

投资回报率23.50%

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第三章区域内发展人工智能行业的可行性分析

一、政策环境

1、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。

2、可以预计,随着战略性新兴产业的进一步加速发展,这些顺应经济转型需要的新兴产业,正在成为中国经济蓄势前行的新动力。

二、建设条件

1、《xxx国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中指出:

“十三五”期间将加快发展经济,投资项目建设有利于加快当地经济发展,因此,投资项目的建设符合《xxx国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》。

2、项目建设所选区域交通运输条件十分便利,拥有集公路、铁路、航空于一体的现代化交通运输网络,物流运输方便快捷,为投资项目原料进货、产品销售和对外交流等提供了多条便捷通道,对于项目实现既定目标十分有利。

三、必要性分析

1、目前,项目承办单位建立了企业内部研发中心,可以根据客户的需求,研制、开发适应市场需求的产品,并已在材料和设备及制造工艺上取得新的突破,项目承办单位已取得了丰硕的成果,公司所生产的产品质量指标均已达到国内领先水平,同国际技术水平接轨;通过保持人才、技术、设备、研发能力、市场营销、生产材料供应等方面的优势,产、学、研相结合的经营模式,无论是对项目承办单位自身还是国内相关产业的发展都具有深远的影响。

2、加强组织领导和统筹协调,形成全社会促进小微企业发展工作的良好氛围,营造更好的大众创业、万众创新的发展环境。进一步完善小微企业统计调查工作,加强对新创设小微企业的跟踪调查。积极构建和谐劳动关系,完善中小企业社会保障。进一步做好有关政策

文件的宣传解读工作,充分发挥政府部门网站、新闻媒体、办事窗口的宣传作用,采取报刊、网络、微博、微信等多种方式让企业知晓政策,享受政策。

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。

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。

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。

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。

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

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

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。

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

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)。

人工智能研究报告

人工智能研究报告 成员: E01214 祝激文 E01214 张荡荡 E01214116 潘学峰 E01214 贾鹏飞

基本信息 概念 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后,它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失,信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的,吸引其他的蚂蚁过来,这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路,他们会另辟蹊径,如果另开辟的道路比原来的其他道路更短,那么,渐渐地,更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后,经过一段时间运行,可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。 原理 设想,如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序,那么这个程序要多么复杂呢?首先,你要让蚂蚁能够避开障碍物,就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物,其次,要让蚂蚁找到食物,就需要让他们遍历空间上的所有点;再次,如果要让蚂蚁找到最短的路径,那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小,而且更重要的是,你要小心翼翼地编程,因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序!太复杂了,恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。 然而,事实并没有你想得那么复杂,上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行!为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情?答案是:简单规则的涌现。事实上,每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息,他们其实只关心很小范围内的眼前信息,而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策,这样,在蚁群这个集体里,复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律!那么,这些简单规则是什么呢? 问题 蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢?在没有蚂蚁找到食物的时候,环境没有有用的信息素,那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢?这要归功于蚂蚁的移动规则,尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先,它要能尽量保持某种惯性,这样使得蚂蚁尽量向前方移动(开始,这个前方是随机固定的一个方向),而不是原地无谓的打转或者震动;其次,蚂蚁要有一定的随机性,虽然有了固定的方向,但它也不能像粒子一样直线运动下去,而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性,尽量保持原来的方向,但又有新的试探,尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向,这可以看成一种选择的过程,也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确,而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。 当然,在有一只蚂蚁找到了食物的时候,大部分蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的。但不排除会出现这样的情况:在最初的时候,一部分蚂蚁通过随机选择了同一条路径,随着这条路径上蚂蚁释放的信息素越来越多,更多的蚂蚁也选择这条路径,但这条路径并不是最优(即最短)的,所以,导致了迭代次数完成后,蚂蚁找到的不是最优解,而是次优解,这种情况下的结果可能对实际应用的意义就不大了。 蚂蚁如何找到最短路径的?这一是要归功于信息素,另外要归功于环境,具体说是计算机时钟。信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多,因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条

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