人工智能项目可行性报告
人工智能项目可行性报告
xxx科技发展公司
摘要说明—
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，打造国际领先的技术体系。加快人工智能支撑体系建设。推动类脑研究等
基础理论和技术研究，加快基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、新型人机交互、智能决策控制等应用技术研发和产业化，支持人工智能领
域的基础软硬件开发。加快视频、地图及行业应用数据等人工智能海量训
练资源库和基础资源服务公共平台建设，建设支撑大规模深度学习的新型
计算集群。鼓励领先企业或机构提供人工智能研发工具以及检验评测、创
业咨询、人才培养等创业创新服务。
从初期依赖于劳动力、土地等初级要素成本优势转为依靠技术、供应链、创新等高级要素的竞争优势，一些先发优势企业在很多领域实现了快
速发展，逐渐缩小了与全球龙头企业的差距。特别是我国一些企业已进入
一些前沿技术领域，成为世界一流优秀企业，提高了我国在全球高技术产
业和战略性新兴产业发展中的地位。例如，在5G领域，华为和相关合作者
相继推出了业界首款3.5GHz频段5G原型基站、预商用的小型化低频样机、全球首个面向5G商用场景的5G核心网解决方案等，表明中国企业在该领
域已经走在了世界前列。还有，在面板领域，京东方在2017年末提前投产10.5代液晶面板生产线，这是全球首条10.5代线，也是目前最高的世代线。该生产线的投产对我国液晶产业发展具有里程碑式的重要意义。此外，面
对技术创新更迭速度变快和竞争日益激烈的市场环境，国内一些优秀企业
实现强强联合，应对技术快速变化所面临的严峻挑战，集中研发力量和技
术资源，降低产品成本，提升产品质量，实现了企业之间的产业协同、转
型升级和健康成长。总体而言，一批具有国际竞争力的龙头企业不断壮大，形成了新的产业发展格局，对未来全球市场竞争格局必将产生重要的影响。同时，为了获得国外的品牌、技术和市场渠道，抢占行业发展制高点，迈
向产业链中高端，相关高技术产业和战略性新兴产业企业加大了跨境并购
力度。例如，在激光领域，高功率半导体激光器供应商西安炬光科技在
2017年5月完成对世界领先微光学供应商LIMO的收购。
战略性新兴产业代表新一轮科技革命和产业变革的方向，是培育发展
新动能、获取未来竞争新优势的关键领域。“十三五”时期，要把战略性
新兴产业摆在经济社会发展更加突出的位置，大力构建现代产业新体系，
推动经济社会持续健康发展。
《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》发布实施以来，受到高
度重视，各地区各有关部门深入落实党中央、国务院战略部署，扎实推进《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》部署的各项任务，促进战略
性新兴产业不断取得新进展。“十三五”开局两年多来，战略性新兴产业
规模不断壮大，其创新能力和竞争实力持续提升，产业结构优化成效突出。但同时也存在诸如关键核心技术缺乏、金融人才支撑体系不完善等问题，
下一步需继续加大改革力度，加强各部门协同合作，全力提升我国战略性
新兴产业自主创新能力、强化金融及人才支持，推动全面完成《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》提出的目标任务。
该人工智能设备项目计划总投资7920.38万元，其中：固定资产投资6339.11万元，占项目总投资的80.04%；流动资金1581.27万元，占项目
总投资的19.96%。
达产年营业收入11038.00万元，总成本费用8478.10万元，税金及附
加147.94万元，利润总额2559.90万元，利税总额3060.93万元，税后净
利润1919.93万元，达产年纳税总额1141.01万元；达产年投资利润率
32.32%，投资利税率38.65%，投资回报率24.24%，全部投资回收期5.63年，提供就业职位157个。
报告内容：总论、项目基本情况、产业调研分析、产品规划分析、选
址可行性分析、土建工程方案、工艺原则、项目环境保护和绿色生产分析、生产安全、项目风险评价、节能可行性分析、实施方案、投资情况说明、
项目经营收益分析、项目总结等。
泓域咨询规划设计/投资分析/产业运营
人工智能项目目录
第一章总论
第二章项目基本情况
第三章产业调研分析
第四章产品规划分析
第五章选址可行性分析
第六章土建工程方案
第七章工艺原则
第八章项目环境保护和绿色生产分析第九章生产安全
第十章项目风险评价
第十一章节能可行性分析
第十二章实施方案
第十三章投资情况说明
第十四章项目经营收益分析
第十五章招标方案
第十六章项目总结
第一章总论
一、项目承办单位基本情况
（一）公司名称
xxx科技发展公司
（二）公司简介
公司致力于一个符合现代企业制度要求，具有全球化、市场化竞争力
的新型一流企业。公司是跨文化的组织，尊重不同文化和信仰，将诚信、
平等、公平、和谐理念普及于企业并延伸至价值链；公司致力于制造和采
购在技术、质量和按时交货上均能满足客户高标准要求的产品，并使用现
代仓储和物流技术为客户提供配送及售后服务。
公司已拥有ISO/TS16949质量管理体系以及ISO14001环境管理体系，
以及ERP生产管理系统，并具有国际先进的自动化生产线及实验测试设备。公司坚持走“专、精、特、新”的发展道路，不断推动转型升级，使产品
在全球市场拥有一流的竞争力。
公司秉承“科技创新、诚信为本”的企业核心价值观，培养出一支成
熟的售后服务、技术支持等方面的专业人才队伍，建立了完善的售后服务
体系。快速的售后服务，有效地提高了客户的满意度，提升了客户对公司
的认知度和信任度。
（三）公司经济效益分析
上一年度，xxx科技公司实现营业收入8639.04万元，同比增长8.45%（672.83万元）。其中，主营业业务人工智能设备生产及销售收入为7272.30万元，占营业总收入的84.18%。
根据初步统计测算，公司实现利润总额2249.79万元，较去年同期相比增长468.06万元，增长率26.27%；实现净利润1687.34万元，较去年同期相比增长212.53万元，增长率14.41%。
上年度主要经济指标
二、项目概况
（一）项目名称
人工智能项目
为了加快培育形成经济新动能，年内将设立国家战略性新兴产业发展
基金。同时，还将全面实施集成电路、新型显示、生物产业倍增、空间信
息智能感知等重大工程。专家表示，国家战略性新兴产业发展基金规模或
达到万亿级，将成为推动产业优化升级，调整经济结构的有力工具。在推
进战略性新兴产业发展的政策措施影响下，高技术企业活力会进一步释放，新动能在支撑中国经济行稳致远保持中高速增长的过程中，作用会越来越大。
国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》提出的战略性新
兴产业发展目标，从发展阶段上看是“三步走”的思路。到2015年，战略
性新兴产业形成健康发展、协调推进的基本格局，对产业结构升级的作用
显著增强，增加值占国内生产总值的比重力争达到8％左右。到2020年，
战略性新兴产业增加值占国内生产总值的比重力争达到15%左右，吸纳、带动就业能力显著提高。节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造
产业成为国民经济的支柱产业，新能源、新材料、新能源汽车成为国民经
济的先导产业。到2030年前后，战略性新兴产业的整体创新能力和产业发展水平达到世界先进水平，为经济社会可持续发展提供强有力的支撑。
“十三五”以来，战略性新兴产业企业成为全社会资金关注及投入重点。2017年，战略性新兴产业重点行业完成固定资产投资4.34万亿元，2016～2017年，投资额年均增速为8.9%，高于同期全社会完成固定资产投资年均增速1.9个百分点。此外，2016～2017年共有203家战略性新兴产业企业在A股融资上市，共募资1273亿元，占同期A股IPO （initialpublicofferings，即首次公开募股）募资总额的33.6%。同期，超过4000家战略性新兴产业企业获得风险资本投资，投资额超过8000亿元，占风险资本总投资额约90%。
（二）项目选址
xx工业园
（三）项目用地规模
项目总用地面积26393.19平方米（折合约39.57亩）。
（四）项目用地控制指标
该工程规划建筑系数63.95%，建筑容积率1.47，建设区域绿化覆盖率5.56%，固定资产投资强度160.20万元/亩。
（五）土建工程指标
项目净用地面积26393.19平方米，建筑物基底占地面积16878.45平
方米，总建筑面积38797.99平方米，其中：规划建设主体工程28885.88
平方米，项目规划绿化面积2155.38平方米。
（六）设备选型方案
项目计划购置设备共计127台（套），设备购置费2720.48万元。
（七）节能分析
1、项目年用电量1106414.87千瓦时，折合135.98吨标准煤。
2、项目年总用水量7478.17立方米，折合0.64吨标准煤。
3、“人工智能项目投资建设项目”，年用电量1106414.87千瓦时，
年总用水量7478.17立方米，项目年综合总耗能量（当量值）136.62吨标
准煤/年。达产年综合节能量50.53吨标准煤/年，项目总节能率29.71%，
能源利用效果良好。
（八）环境保护
项目符合xx工业园发展规划，符合xx工业园产业结构调整规划和国
家的产业发展政策；对产生的各类污染物都采取了切实可行的治理措施，
严格控制在国家规定的排放标准内，项目建设不会对区域生态环境产生明
显的影响。
（九）项目总投资及资金构成
项目预计总投资7920.38万元，其中：固定资产投资6339.11万元，
占项目总投资的80.04%；流动资金1581.27万元，占项目总投资的19.96%。
（十）资金筹措
该项目现阶段投资均由企业自筹。
（十一）项目预期经济效益规划目标
预期达产年营业收入11038.00万元，总成本费用8478.10万元，税金及附加147.94万元，利润总额2559.90万元，利税总额3060.93万元，税后净利润1919.93万元，达产年纳税总额1141.01万元；达产年投资利润率32.32%，投资利税率38.65%，投资回报率24.24%，全部投资回收期
5.63年，提供就业职位157个。
（十二）进度规划
本期工程项目建设期限规划12个月。
项目承办单位组建一个投资控制小组，负责各期投资目标管理跟踪，各阶段实际投资与计划对比，进行投资计划调整，分析原因采取措施，确保该项目建设目标如期完成。在技术交流谈判同时，提前进行设计工作。对于制造周期长的设备，提前设计，提前定货。融资计划应比资金投入计划超前，时间及资金数量需有余地。对于难以预见的因素导致施工进度赶不上计划要求时及时研究，项目建设单位要认真制定和安排赶工计划并及时付诸实施。
三、项目评价
1、本期工程项目符合国家产业发展政策和规划要求，符合xx工业园及xx工业园人工智能设备行业布局和结构调整政策；项目的建设对促进xx
工业园人工智能设备产业结构、技术结构、组织结构、产品结构的调整优
化有着积极的推动意义。
2、xxx科技公司为适应国内外市场需求，拟建“人工智能项目”，本
期工程项目的建设能够有力促进xx工业园经济发展，为社会提供就业职位157个，达产年纳税总额1141.01万元，可以促进xx工业园区域经济的繁
荣发展和社会稳定，为地方财政收入做出积极的贡献。
3、项目达产年投资利润率32.32%，投资利税率38.65%，全部投资回
报率24.24%，全部投资回收期5.63年，固定资产投资回收期5.63年（含
建设期），项目具有较强的盈利能力和抗风险能力。
4、民营企业和民间资本是培育和发展战略性新兴产业的重要力量。鼓
励和引导民营企业发展战略性新兴产业，对于促进民营企业健康发展，增
强战略性新兴产业发展活力具有重要意义。近年来，国家先后出台了“非
公经济36条”、“民间投资36条”、“鼓励社会投资39条”、“激发民
间有效投资活力10条”、《关于深化投融资体制改革的意见》等一系列政
策措施，大力营造一视同仁的市场环境，激发民间投资活力。国家发改委
会同各地方、各部门，认真贯彻落实中央关于促进民间投资发展的决策部署，取得了明显成效。今年以来，民间投资增速持续保持在8%以上，前7
个月达到了8.8%，始终高于整体投资增速，占全部投资的比重达到62.6%。引导民营企业建立品牌管理体系，增强以信誉为核心的品牌意识。以民企
民资为重点，扶持一批品牌培育和运营专业服务机构，打造产业集群区域品牌和知名品牌示范区。
综上所述，项目的建设和实施无论是经济效益、社会效益还是环境保护、清洁生产都是积极可行的。
四、主要经济指标
主要经济指标一览表
第二章项目基本情况
一、人工智能设备项目背景分析
贯彻国家开放发展战略部署，构建战略性新兴产业国际合作新机制，
建设全球创新发展网络，推动产业链全球布局，拓展发展新路径。
（一）积极引入全球资源。抓住“一带一路”建设契机，推进国际产
能合作，构建开放型创新体系，鼓励技术引进与合作研发，促进引进消化
吸收与再创新。积极引导外商投资方向，鼓励外商投资战略性新兴产业，
推动跨国公司、国际知名研究机构在国内设立研发中心。加大海外高端人
才引进力度，畅通吸纳海外高端人才的绿色通道，为海外人才来华工作和
创业提供更多便利。
（二）打造国际合作新平台。积极建立国际合作机制，推动签署落实
政府间新兴产业和创新领域合作协议。推动双边互认人员资质、产品标准、认证认可结果，参与国际多边合作互认机制。以发达国家和“一带一路”
沿线国家为重点，建设双边特色产业国际合作园区，引导龙头企业到海外
建设境外合作园区。创新合作方式，提升重点领域开放合作水平。加强国
际科技成果转化和孵化、人才培训等公共服务体系建设。
（三）构建全球创新发展网络。建立健全国际化创新发展协调推进和
服务机制，加强驻外机构服务能力，利用二十国集团（G20）、夏季达沃斯
等平台开展新经济交流，充分发挥有关行业协会和商会作用，搭建各类国
际经济技术交流与合作平台。引导社会资本设立一批战略性新兴产业跨国并购和投资基金，支持一批城市对接战略性新兴产业国际合作，建设一批国际合作创新中心，发展一批高水平国际化中介服务机构，建立一批海外研发中心，构建全球研发体系，形成政府、企业、投资机构、科研机构、法律机构、中介机构高效协同的国际化合作网络。支持企业和科研机构参与国际科技合作计划、国际大科学计划和大科学工程，承担和组织国际重大科技合作项目。鼓励企业积极参与国际技术标准制定。
（四）深度融入全球产业链。推动产业链全球布局，在高端装备、新一代信息技术、新能源等重点领域，针对重点国家和地区确定不同推进方式和实施路径，推动产业链资源优化整合。支持企业、行业协会和商会、地方政府和部门创新方式开展战略性新兴产业国际产能合作，推动国内企业、中外企业组团共同开拓国际市场，支持产业链“走出去”，将“走出去”获得的优质资产、技术、管理经验反哺国内，形成综合竞争优势。推动高端装备、新一代信息技术等领域龙头企业海外拓展，与国际大企业开展更高层次合作，实现优势互补、共赢发展。
二、人工智能设备项目建设必要性分析
立足区域发展总体战略，围绕推进“一带一路”建设、京津冀协同发展、长江经济带发展，根据各地产业基础和特色优势，坚持因地制宜、因业布局、因时施策，加快形成点面结合、优势互补、错位发展、协调共享的战略性新兴产业发展格局。
打造战略性新兴产业策源地。支持创新资源富集的中心城市形成以扩
散知识技术为主要特征的战略性新兴产业策源地。发挥策源地城市科研人
才密集、学科齐全、国际交流频繁等优势，支持建设一批国际一流的大学
和科研机构，强化重点领域基础研究，大力促进新兴学科、交叉学科发展，支持建设新兴交叉学科研究中心，推进信息、生命、医疗、能源等领域原
创性、颠覆性、支撑性技术开发，推动产学研用联动融合，形成引领战略
性新兴产业发展的“辐射源”。以推进全面创新改革试验为契机，加快改
革攻坚，完善科研项目经费管理和科技成果转移转化机制，最大限度减少
不利于创新人才发展的制度障碍，探索建立适应创新要素跨境流动的体制
机制。发挥策源地城市改革创新示范带动作用，在全国范围内推广一批有
力度、有特色、有影响的重大改革举措。大力推动科技中介新业态发展，
支持海外人才、科研人员、高校师生在策源地城市创业创新，支持海外知
名大学、科研机构、企业在策源地城市建设产业创新平台和孵化器，打造
战略性新兴产业创业创新高地。鼓励策源地城市开展“知识产权强市”建设，加大知识产权保护力度，强化知识产权运用和管理，加快发展知识产
权服务业，更好利用全球创新成果，加速科技成果向全国转移扩散。
壮大一批世界级战略性新兴产业发展集聚区。依托城市群建设，以全
面创新改革试验区为重点，发展知识密集型战略性新兴产业集群，打造10
个左右具有全球影响力、引领我国战略性新兴产业发展的标志性产业集聚区，推动形成战略性新兴产业发展的体制机制创新区、产业链创新链融合
区、国际合作承载区。在东部地区打造国际一流的战略性新兴产业城市群，围绕京津冀协同发展，加强京津冀经济与科技人才联动，形成辐射带动环
渤海地区和北方腹地发展的战略性新兴产业发展共同体；发挥长三角城市
群对长江经济带的引领作用，以上海、南京、杭州、合肥、苏锡常等都市
圈为支点，构筑点面结合、链群交融的产业发展格局；以广州、深圳为核心，全面提升珠三角城市群战略性新兴产业的国际竞争力，延伸布局产业
链和服务链，带动区域经济转型发展；推动山东半岛城市群重点发展生物
医药、高端装备制造、新一代信息技术、新材料等产业和海洋经济；围绕
福州、厦门等重点城市，推动海峡西岸地区生物、海洋、集成电路等产业
发展。依托中西部地区产业基础，大力推进成渝地区、武汉都市圈、长株
潭城市群、中原城市群、关中平原城市群等重点区域战略性新兴产业发展，积极创造条件承接东部地区产业转移；支持昆明、贵阳等城市发展具有比
较优势的产业，促进长江经济带上中下游地区产业协同发展。对接丝绸之
路经济带建设，促进天山北坡、兰州—西宁等西北地区城市群发展特色产业。推动东北地区大力发展机器人及智能装备、光电子、生物医药及医疗
器械、信息服务等产业，以沈阳、大连、哈尔滨、长春为支点，支持东北
地区城市群打造国内领先的战略性新兴产业集群，带动区域经济转型升级。
培育战略性新兴产业特色集群。充分发挥现有产业集聚区作用，通过
体制机制创新激发市场活力，采用市场化方式促进产业集聚，完善扶持政策，加大扶持力度，培育百余个特色鲜明、大中小企业协同发展的优势产
业集群和特色产业链。完善政府引导产业集聚方式，由招商引资向引资、
引智、引技并举转变，打造以人才和科技投入为主的新经济；由“引进来”向“引进来”、“走出去”并重转变，充分整合利用全球创新资源和市场
资源；由注重产业链发展向产业链、创新链协同转变，聚焦重点产业领域，依托科研机构和企业研发基础，提升产业创新能力；由产城分离向产城融
合转变，推动研究机构、创新人才与企业相对集中，促进不同创新主体良
性互动。避免对市场行为的过度干预，防止园区重复建设。鼓励战略性新
兴产业向国家级新区等重点功能平台集聚。
第三章产业调研分析
一、人工智能设备行业分析
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，打造国际领先的技术体系。加快人工智能支撑体系建设。推动类脑研究等
基础理论和技术研究，加快基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、新型人机交互、智能决策控制等应用技术研发和产业化，支持人工智能领
域的基础软硬件开发。加快视频、地图及行业应用数据等人工智能海量训
练资源库和基础资源服务公共平台建设，建设支撑大规模深度学习的新型
计算集群。鼓励领先企业或机构提供人工智能研发工具以及检验评测、创
业咨询、人才培养等创业创新服务。
推动人工智能技术在各领域应用。在制造、教育、环境保护、交通、
商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展试点示范，推动人
工智能规模化应用。发展多元化、个性化、定制化智能硬件和智能化系统，重点推进智能家居、智能汽车、智慧农业、智能安防、智慧健康、智能机
器人、智能可穿戴设备等研发和产业化发展。鼓励各行业加强与人工智能
融合，逐步实现智能化升级。利用人工智能创新城市管理，建设新型智慧
城市。推动专业服务机器人和家用服务机器人应用，培育新型高端服务产业。
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。
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。
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。
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
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。
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
未来人工智能行业分析调研报告
2019年人工智能行业分 析调研报告 2019年11月
目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足，激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足，产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)
3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)
人工智能发展报告
人工智能发展报告 一、简介 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是指用计算机模拟或实现的智能。从学科角度讲，人工智能研究的是如何使机器（计算机）具有智能的科学和技术，特别是人类智能如何在计算机上实现或再现的科学和技术，它的研究涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、认知（思维）科学、行为科学、数学以及信息论、控制论和系统论等众多学科领域，是一门综合性的交叉学科和边缘学科。2016年3月，谷歌收购的人工智能初创企业DeepMind 所研发的AlphaGo程序以4∶1击败韩国围棋冠军李世石，成为近年来人工智能领域少有的里程碑事件；2016年底，新版AlphaGo又化名网络棋手Master对战包括10多位中韩世界冠军在内的棋手，豪取60连胜；2017年初，卡内基梅隆大学人工智能系统Libratus打败4名世界顶级德州扑克玩家，这些事件再次引发了大众对人工智能的兴趣。 二、发展现状 目前，人工智能已形成包含工业机器人、服务机器人、智能硬件、芯片、传感器等硬件产品，智能客服、商业智能、数据资源、计算平台等软件产品与服务在内的产业链条。全球人工智能企业集中分布在美国、中国、英国等少数国家。我国人工智能企业主要集中于北京、广东及长三角（上海、江苏、浙江）一带，占我国人工智能企业总数
的比例超过8成。互联网巨头百度、阿里巴巴和腾讯正在领导中国的人工智能市场，同时，数以百计的初创公司也正渗透到这一产业中。 全球人工智能申请专利主要集中在机器人、语音识别、神经网络、图像识别、机器学习、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理等领域。我国人工智能申请专利占比前五位的领域分别为机器人、神经网络、图像识别、语音识别、计算机视觉。其中，自然语言处理、语音识别的技术成熟度最高，其次是图像识别、计算机视觉，而机器学习、神经网络等领域技术成熟度最低，还未形成大规模行业应用。同时，国内外人工智能企业研发的产品在诸多领域的商业化已如火如荼地展开，涉及安防、交通、医疗、电商、金融、家庭和教育等领域。 人工智能主要应用领域及相关企业 三、产业化瓶颈 现阶段，人工智能产业的发展主要受到人才、数据、计算平台和服务模式四方面的制约。首先，人工智能领域的人才稀缺。通过开放
2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告
2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告 2019年4月
目录 一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规政策 (5) 1、行业主管部门及监管体制 (5) 2、行业主要法律法规政策 (6) 3、行业主要法律法规政策的影响 (8) 二、行业发展情况和发展趋势 (9) 1、行业技术发展概况 (9) （1）深度学习算法突破人工智能算法瓶颈 (9) （2）大量、优质的训练数据是人工智能持续发展的基础性动力 (10) （3）运算力的提升大幅推动人工智能发展 (10) 2、行业模式与发展业态 (11) 3、行业现状与发展趋势 (12) 三、行业竞争格局 (14) 1、Appen (15) 2、慧听科技 (15) 3、标贝科技 (15) 4、海天瑞声 (16)
数据、算力和算法是当前人工智能发展的三个核心要素。近年来，国内在人工智能算法和算力领域涌现出了一大批新兴优质企业。国内人工智能数据领域的领先企业，通过供给海量优质的人工智能数据资源产品，为国内人工智能领域的高速发展提供了重要支持与助力。 图：人工智能技术架构示意 人工智能技术从架构上分为基础层、技术层和应用层。基础层主要为人工智能技术提供计算能力以及数据输入；技术层包括算法和其他人工智能技术，主要在基础层上开发算法模型，并通过数据训练和机器学习建模开发面向不同应用领域的技术，如智能语音、计算机视觉和自然语言处理等，在应用层将人工智能技术与应用场景结合起来，
实现商业化落地。 人工智能数据资源产品及服务隶属于人工智能产业链的基础层，是自主研发人工智能技术的企业与机构必需的基础生产要素，其数量多寡和质量高低将会直接影响到人工智能产业链内企业的研发周期、产品性能和可扩展性。例如，要搭建和实现一个较成熟的人工智能语音识别引擎，就必须导入海量经过精确结构化处理的语音数据进行深度学习和模型训练，数据量至少需要达到上万小时。 数据资源定制服务。根据客户对人工智能算法模型开发、训练、拓展及优化等过程所需数据资源的个性化需求，为客户量体裁衣地提供定制化数据资源的设计及开发服务，对客户提供的数据进行处理，最终形成符合客户需求的定制化数据资源。在该种业务类型下，企业为客户提供数据资源定制服务，客户享有最终形成的定制化数据资源的知识产权。 数据资源定制服务内容具体如下： 数据库产品。根据对人工智能算法模型应用领域、行业发展趋势、市场需求等的评估和研判，设计并开发多种数据库产品，开发完成后授权给客户使用。在该种业务类型下，企业开发数据库产品，并拥有数据库产品的知识产权。
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年中美人工智能产业分析报告
2019年中美人工智能产业分析报告 2019年8月
目录 一、走进人工智能新时代 (6) 1、人工智能是什么 (6) 2、中美两国引领全球人工智能发展 (8) 二、多角度对比中美人工智能投资 (11) 1、看规模，中国人工智能投资额已超过美国 (11) 2、看轮次，中国人工智能投融资更偏早期 (12) 3、看投向，中国重应用层而美国重基础层 (13) 三、人工智能带来新机会，中国有望从AI芯片突围 (18) 1、人工智能的发展加速芯片专用化进程 (18) 2、高端人才缺乏是中美AI芯片领域投资差异的最大原因 (21) （1）美国在芯片领域起步早，巨头众多，培养并积累了丰富的人才 (21) （2）美国芯片和互联网巨头众多，为资本退出提供更多选择 (22) （3）美国芯片产业链齐全，产业布局完整 (24) 3、换道超车，中国在AI芯片上可以有所作为 (25) （1）AI芯片处于发展早期，竞争格局未定 (25) （2）边缘AI芯片领域，广阔的应用场景为中国提供巨大机会 (28) （3）芯片自主可控呼声高涨，政策为芯片研发保驾护航 (28) 四、深入落地，计算机视觉仍有广阔的应用场景 (30) 1、计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分 (30) 2、多重因素促成中美计算机视觉领域投资差异 (33) （1）安防千亿市场成为拉动中国计算机视觉发展的最大需求 (33) （2）我国计算机视觉技术领先，在数据方面占有优势 (35) （3）中国消费者对新技术接受度更高 (36)
3、对比美国，看好中国计算机视觉应用领域进一步拓宽 (37) （1）新零售 (38) （2）医疗影像 (38) （3）保险行业 (39) （4）工业制造 (39) 五、主要风险 (40) 1、人工智能芯片研发不及预期 (40) 2、计算机视觉技术发展不及预期 (40)
人工智能项目投资计划书
人工智能项目投资计划书 规划设计 / 投资分析
摘要 人工智能的发展驱动着劳动力、工作方式以及工作组织形式等多方面 的变革，人工智能应用的成熟，既催生了新的市场，也为传统产业的发展 注入了新的活力。人工智能产业链大致可分为基础层、技术层和应用层三 个类别。人工智能具有算力、算法、数据三要素，其中基础层提供算力支持，通用技术平台解决算法问题，场景化应用挖掘数据价值。 数字经济对高质量发展、培育新动能意义重大，但是对GDP的拉动作 用则未必明显。主要是以下两个方面的原因：一是数字经济发展对线下活 动存在一定的替代效应。尽管数字经济规模发展很快，其中不仅有对线下 的替代，也有很多新增部分。但是它毕竟不像前几次工业革命对纯新增投 资的大规模拉动那样显著，其“创造性破坏”的意味更加浓厚。二是数字 经济大规模提升了社会总福利、尤其是消费者剩余，但是很多不体现在GDP 上。这方面的研究文献已经比较多了，一个共同认识是：GDP难以反映数字经济的贡献，应该有更好的宏观指标来衡量数字经济贡献。我称之为数字 经济的“GDP悖论”。例如美国布鲁金斯学会今年刚刚发布的研究报告《如何测度数字经济价值？》指出，“数字产品通常对用户免费，因此他们对 福祉的贡献被排除在GDP之外。但是，除了GDP数据以外，我们在世界各 地都看到了数字革命带来的实际好处。” 2018 年末中央经济工作会议曾提出，要“加快 5G 商用步伐，加强人 工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设，加大城际交通、物流、
市政基础设施等投资力度，补齐农村基础设施和公共服务设施建设短板”。2020 年 1 月 3 日国务院常务会议，2 月 21 日、3 月 4 日的中央政治 局会议均提到“新型基础设施建设”。特别是在 2020 年 3 月 4 日的中 央政治局常务会议上，再次强调“要加快 5G 网络、数据中心等新型基础 设施建设进度”。从以上表述可以看到，党中央和国务院密集部署新基建，特别是在近多次提及相关内容，新基建必将成为 2020 年中国的重要经济 举措，并成为稳定中国经济并实现经济增长的新动力、新引擎。新型基础 设施建设，简称“新基建”，是基础设施建设中的一个相对概念，与原来 的传统基础设施建设有较大的区别。“新基建”包含5G基建、特高压、城 际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能 和工业互联网七大领域。传统的基础设施—“铁公基”（铁路、公路、机场、港口、水利工程等）是工业时代的基础设施，而新基建则是基于新兴 科技，特别是信息技术的基础设施，是信息时代（数字时代）的基础设施，是数字化转型的基础和保障。 中共中央政治局常务委员会3月4日召开会议，会议指出，要加大公 共卫生服务、应急物资保障领域投入，加快5G网络、数据中心等新型基础 设施建设进度。而此前，2018年12月，中央经济工作会议把5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设列为2019年经济建设的重点 任务之一。据央视新闻2019年3月2日的报道，“新基建”指发力于科技 端的基础设施建设，主要包括七大领域：5G基建、特高压、城际高速铁路
全球人工智能产业数据报告
全球人工智能产业数据报告
报告摘要 1.截至2019年3月底全球活跃人工智能企业达5386家，其中美国、中国、英国、加拿大、印度位列全球前 五。中国人工智能企业集中在北上广和江浙地区，美国人工智能企业集中在加州、纽约等地。 2.全球AI领域独角兽企业有41家，其中中国17家，美国18家，日本3家，印度、德国和以色列各1家。 3.2018年Q2以来全球AI领域投资热度逐渐下降。2019Q1全球融资规模126亿美元，环比下降7.3%, 同比 持平；融资笔数达310笔，环比回升29.7%，同比下降44.1%。其中，中国AI领域融资金额30亿美元，同比下降55.8%，在全球融资总额中占比23.5%，比2018年同期下降了29个百分点。 4.统计近10年AI领域学术论文的发表情况，在论文发表总量上中国位列第一，其中高被引论文数量不及美 国，位列第二。 5.国内中国科学院、清华大学等科研单位在AI学术研究上位于前列。 6.谷歌和微软是全球范围内在AI顶级会议上发文最多的企业。
目录
?截至2019年3月底全球活跃人工智能企业注达5386家。 ?AI企业数量TOP5国家：美国（2169家）、中国大陆（1189家）、英国（404家）、加拿大（303家）和印度（169家）。
?AI企业数量Top5城市：北京（468）、旧金山（328）、伦敦（290）、上海（233）、纽约（207）。?AI企业数量排名前20的城市，中国4个，美国10个，加拿大3个，英国、印度和以色列各1个。 ?中国AI企业主要集中在北上广和江浙地区，美国AI企业主要集中在加州、纽约州和马瑟诸塞州。
2020年中国人工智能产业发展分析报告
2020年中国人工智能产业发展分析报告
目录 一、对2020年形势的基本判断 (4) （一）从产业链建设看，人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。 4 （二）从政策推动来看，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。 (6) （三）从投融资情况看，我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。 (7) 二、需要关注的几个问题 (9) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。 (9) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。 (10) 三、应采取的对策建议 (13) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设。 (13) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。 (13) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力。 (14) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。 (14)
【内容提要】 2019年以来，中国人工智能产业发展迅猛，在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展，但也面临各种内外部压力和挑战。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司，但产业整体面临的外部形势将更为严峻。需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足，国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱，以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。基于上述分析，赛迪智库电子信息研究所提出，以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。 2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟，我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇，智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业，以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。展望2020年，全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区，国内人工智能产业投融资将更关注易落地的底层技术公司，但同时产业发展的外部形势将更为严峻，美国对我国人工智能产业的压制可能从上游元器件转向下游行业应用。