2019年智能门锁行业现状分析及经销商如何突围

2019年智能门锁行业现状分析及经销商如何突围
2019年智能门锁行业现状分析及经销商如何突围

进入2018下半年,经销商的生存已经开始受到了严峻的挑战,明显可以感觉到钱越来越难挣了。中商产业研究院数据显示,2017年中国智能门锁销售量达800万套,而我国每年新房销售和二手房交易总量大约为2500万套。目前智能门锁普及率不到5%,存在巨大增量空间。全国锁具中心信息公布的数据显示,截止至2018年6月底,我国智能门锁品牌已经超过3500个,生产企业超过2000家。

智能门锁目前行业现状突出表现为以下几点:

(一)同质化经营模式,创新能力差

很多智能门锁经销商,在开拓市场初期基本都是使用相同的方式,粗放式的的铺货、生搬硬套,很多经销商生活在同一个圈子里,差不多都是比葫芦画瓢,做同样的事情,遇到同样的难题,采用同样的处理方式,没有创新精神,这也是造成同质化经营的根本原因。

智能门锁属于一个新兴品类,它的营销模式无先例可参考,经销商要勇于创新,尝试新的思路,用心拓展渠道,用心经营自己的一亩三分地,敢于尝试新方式新思路新方法,才会有意想不到的收获。

(二)靠单点单品支撑,一旦市场受堵便陷入亏损境地

靠着单一产品,单一方法挣钱的手段随着经销商的逐渐成长变得困难重重。现在有很多经销商在创业的过程中走到一半就半空中挂住了,不敢前进,也不敢后退,为难的要死。造成这种局面的原因就是自己的路子太窄了。俗话说,条条大路通罗马,不一定非得在一个单品上吊死自己,要给自己

有更多的选择,这样在遇到问题时,才能做到临危不乱,有条不紊的处理。2019年扩展经营品类成为迫在眉睫的头等大事,全屋智能家居是一个不错的选择,简舒全屋智能家居有几个显著的特点,可以弥补智能门锁单一的销售模式缺陷:

1、简舒智能家居品类丰富。

涵盖了Zigbee和WiFi智能家居两种无线传输品类,WiFi单品的模式极大的弥补了Zigbee智能家居闭环的缺陷,将无线智能家居系统品类无限的扩大,如Wi-Fi智能晾衣架、Wi-Fi香薰机、Wi-Fi加湿器、Wi-Fi台灯、Wi-Fi无线门铃、Wi-Fi养生壶、简舒Zigbee智能开关、简舒Zigbee窗帘控制器、简舒Zigbee推窗器、简舒Zigbee 智能门锁、简舒Zigbee红外转码器、简舒Zigbee人体移动红外探测器、简舒Zigbee燃气泄漏探测器、简舒Zigbee机械手阀门、简舒背景音乐、简舒中央空调控制盒等。

2、简舒智能家居价位亲民。

全屋智能家居因其价格居高不下,成为落地难的诟病,而简舒Zigbee+WiFi全屋智能家居系统,所有的单品利润不超过10%,以最亲民的价格让利给经销商和终端消费者,真正将智能家居做到“最亲民的价格、最高端的享受”

(三)店面成本越来越高、盈利空间越来越小

智能门锁经销商基本上都是租用商场的商铺,随着商铺租金的水涨船高,店面成本也越来越大,很多店铺一个月的利润都不够房租了,此外还有其他费用:人员工资,广告费,送货费,推广费,人情费等,结果到头来一算,自己还亏了。每年的促销活动没少做,可就是没看到自己盈利。那是因为天天卖特价,有利润的卖不动,价格越卖越低,货量是起来了,但是成本直线上升,利润越来越少。在保证货量的同时也要有高的利润,促销活动不在多,而在精。落实到每一次的促销活动,做好统计,为后续做活动做出铺垫。

智能门锁经销商盈利模式发生变化的两个原因:

一、在厂家快速实施渠道扁平化的形势下,从厂家身上赚钱更要讲究技巧和关系,厂家和渠道实际上是生长在一个很大的利益共同体内,30%共赢,70%共生,其实这也是一个趋势,就是从单纯的产品交易转移到价值交易模式上了,可能合作双方看中的或者最终产出的不是现金,而是一种能力的互补,这样经销商具备赚钱的能力和资源比赚钱本身更重要,未来随着

渠道扁平化的深入发展,有钱大家赚的局面不复存在,能赚钱的人赚钱的机会会越来越多,而不能赚钱的人会感到越来越难做。

二、消费者消费习惯和消费行为发生变化。零售卖场的崛起,直接导致经销商在结算方式和权力等方面上的弱势地位。从产品难卖,卖出就赚钱到现在产品难卖,卖了也不赚钱,经销商的生存环境是明显恶化了。

经销商盈利困难的另外一个关键原因是在管理思路上存在短视想象:比如以前的草莽管理经验主义就遇到挑战,容易被厂家和同行整合,要向企业学习管理,向管理要效益,成本控制和绩效提升两手都要硬。

面对智能门锁行业现状经销商该如何突围呢?

(一)丰富经营品类迫在眉睫。

无论是代理商还是经销店铺,丰富产品品类都迫在眉睫,补齐2018年的经营短板。很多经销商同时代理多个类似品牌,智能锁看似款式多,但实际上功能相似,均为并列品类,总销量并未大的增长,而同时代理的几个智能锁品牌均摊总销量后,单个品牌销量不佳,导致厂家扶持力度减弱,吃力不讨好。“丰富经营品类”并不等同于“丰富经营品牌”,代理商应多类型产品运营,在出现某类智能单品销量不佳的情况下,其他品类的智能产品的畅销可以抵消某一单品的亏损,俗话说“东边不亮西边亮”,智能锁销量不好,或许智能晾衣架、智能香薰机、智能扫地机器人、智能开关、智能语音音箱等其他产品销量突飞猛进。简舒全屋智能家居丰富的产品品类正好可以弥补智能门锁销售单一的困境,让经销商和代理商收入多

元化,盈利赚钱都事半功倍。

(二)店面营销+社区推广引流+微信运维,三管齐下。

店面经营之道在于吸引客流、活动促销、现场成交,自然客流在店面营销中占有非常大的比例,一个新的、具有吸引力的品牌店面,会把产品品类进行归类、分类、布置、规划等展示出其店面的形象效果,显示产品的档次,进而吸引顾客的眼球,不断提升销售业绩。

店面营销还要结合微信运维,当客人表示出仍需考虑时,要通过一定方式加到客人微信,后期的微信运维就非常的重要。加微信最常用的方式就是赠送免费礼品,全屋智能家居一般需要在客人建立了基础认知的前提下,才有可能成交,因此微信运维在经销商营销战略中占有非常大的比例。

推广专员到社区附近做体验式营销也是店面推广营销的一个重要组成部分,推广专员前往人流量集中的社区广场或商超门口派发简舒无纺布购物袋或宣传单页,通过派送礼品加业主微信也为后期微信运维打下铺垫。

(三)用心经营,服务铸就口碑效应。

无论是简舒智能锁还是简舒智能家居,经销商都要把服务放在第一位,无论是智能锁还是智能家居,我们珍惜每一个选择简舒品牌的用户,把售前售中售后服务的每个细节落实到位,形成口碑效应,有了好的口碑,市场自然就好做了,一个城市、一个省,直至全国的销售市场就都能自然而然的打开,说到底,稳定的产品是根本,

优质的服务是品牌的灵魂。

我们的代理商一定要明白,智能家居行业即是卖产品又是卖服务的行业,单纯的销售产品,用户体验不到位,谈盈利赚钱都只是空中楼阁,只有结合服务,才能长久稳定发展盈利。广告宣传展示的再完美及不上给用户的服务执行到位,用户购买智能家居设备是为了给日常生活带来更多便捷,而不是增给用户添麻烦。那如何让用户更简单更容易上手的使用好智能家居产品,是我们智能家居代理商需要学习的首要课题。

以上是简舒智能家居智能锁带来的简单介绍,如果您想了解更多详情,可以点击拨打电话联系我们,也可以点击进入官网或在线咨询,我们有专业的客服人员及时回复你们。

JIANSHU简舒,全宅智能家居的高端品牌。

JIANSHU简舒,由深圳市金安科技有限公司创立,成立于2011年,是一家专注于全宅智能家居系统研发、生产、销售为一体的国家高新技术企业。简舒坚持以科技缔造精致生活为品牌使命,以高瞻远瞩的发展高见,大胆投入巨资组建国际性科技研发团队,拥有50多项技术专利及30多项外观专利。

品牌释义JIANSHU简舒意为“简单”“舒适”,以追求简单舒适的品质生活为出发点,从产品创意、工业设计、用户体验设计都倾注了JIANSHU 简舒对简单易用的深刻理解。简单易用,智享生活是JIANSHU简舒智慧家庭安全系统的核心用户体验。

品牌理念通过物联网、人工智能、云计算等技术,给用户创造更安全、更便捷、更高效的居住环境

品牌愿景科技缔造精致生活,让物联网科技服务于每个家庭生活。

出师表

两汉:诸葛亮

先帝创业未半而中道崩殂,今天下三分,益州疲弊,此诚危急存亡之秋也。然侍卫之臣不懈于内,忠志之士忘身于外者,盖追先帝之殊遇,欲报之于陛下也。诚宜开张圣听,以光先帝遗德,恢弘志士之气,不宜妄自菲薄,引喻失义,以塞忠谏之路也。

宫中府中,俱为一体;陟罚臧否,不宜异同。若有作奸犯科及为忠善者,宜付有司论其刑赏,以昭陛下平明之理;不宜偏私,使内外异法也。

侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等,此皆良实,志虑忠纯,是以先帝简拔以遗陛下:愚以为宫中之事,事无大小,悉以咨之,然后施行,必能裨补阙漏,有所广益。

将军向宠,性行淑均,晓畅军事,试用于昔日,先帝称之曰“能”,是以众议举宠为督:愚以为营中之事,悉以咨之,必能使行阵和睦,优劣得所。

亲贤臣,远小人,此先汉所以兴隆也;亲小人,远贤臣,此后汉所以倾颓也。先帝在时,每与臣论此事,未尝不叹息痛恨于桓、灵也。侍中、尚书、长史、参军,此悉贞良死节之臣,愿陛下亲之、信之,则汉室之隆,可计日而待也。

臣本布衣,躬耕于南阳,苟全性命于乱世,不求闻达于诸侯。先帝不以臣卑鄙,猥自枉屈,三顾臣于草庐之中,咨臣以当世之事,由是感激,遂许先帝以驱驰。后值倾覆,受任于败军之际,奉命于危难之间,尔来二十有一年矣。

先帝知臣谨慎,故临崩寄臣以大事也。受命以来,夙夜忧叹,恐托付不效,以伤先帝之明;故五月渡泸,深入不毛。今南方已定,兵甲已足,当奖率三军,北定中原,庶竭驽钝,攘除奸凶,兴复汉室,还于旧都。此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。至于斟酌损益,进尽忠言,则攸之、祎、允之任也。

愿陛下托臣以讨贼兴复之效,不效,则治臣之罪,以告先帝之灵。若无兴德之言,则责攸之、祎、允等之慢,以彰其咎;陛下亦宜自谋,以咨诹善道,察纳雅言,深追先帝遗诏。臣不胜受恩感激。

今当远离,临表涕零,不知所言。

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。

中国智能锁进出口数据分析报告

深圳中企智业投资咨询有限公司

中国智能锁进出口数据分析 (最新版报告请登陆我司官方网站联系) 公司网址: https://www.360docs.net/doc/7518625475.html, 1

目录 中国智能锁进出口数据分析 (3) 第一节进口市场分析 (3) 一、进口产品结构 (3) 二、进口地域格局 (3) 三、2010-2014年进口数量与金额计 (4) 第二节出口市场分析 (5) 一、出口产品结构 (5) 二、出口地域格局 (7) 三、2010-2014年出口数量与金额统计 (8) 第三节进出口政策 (9) 一、贸易政策 (9) 二、倾销 (10) 三、反倾销 (11) 四、区域或本土保护政策 (13) 五、贸易壁垒 (14) 第四节未来智能锁进出口趋势预测 (15) 一、2015-2019年智能锁进口数量与金额预测 (15) 二、2015-2019年中国智能锁出口数量与金额预测 (16) 2

3 中国智能锁进出口数据分析 第一节 进口市场分析 一、进口产品结构 在我国,高端智能锁的生产产量较少,技术含量与国外同类产品差异较大。因此在进口产品中,生物识别类的产品进口数量较多,接着是接触类的智能锁,最后是非接触类的智能锁。 图表- 1:2014年中国智能锁出口产品结构 数据来源:中国海关总署 二、进口地域格局 2014年,中国智能锁进口地区(按贸易额计)主要是美国、德国、韩国、台澎金马关税区、日本、法国、英国、意大利、瑞士和澳大利亚等国家和地区。

图表- 2:2014年中国智能锁进口结构(贸易额前十) 数据来源:中国海关总署三、2010-2014年进口数量与金额计 2010-2014年,中国智能锁进口量总体是先增长后减少的趋势,2010年的进口量是2.21百万把,增长到2012年的3.11百万把,在2013年经历接近20%的跌幅后,2014年的进口量为2.46百万把。 2010-2014年,中国智能锁进口额总体呈现增长的趋势,2010年的进口额是0.74亿美元,增长到2012年的0.93亿美元,在2013年经5%的跌幅后,2014年的进口额为1.04亿美元。 4

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。

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。

吉林省智能锁项目投资分析报告

吉林省智能锁项目投资分析报告 规划设计/投资分析/实施方案

报告说明— 随着互联网与物联网技术的高速发展,智能家居与智能生活理念逐渐走进人们的生活,智能门锁的市场也是前景无限,但是智能门锁的价格还是让很多消费者望而却步的。 该智能门锁项目计划总投资13618.38万元,其中:固定资产投资11023.76万元,占项目总投资的80.95%;流动资金2594.62万元,占项目总投资的19.05%。 达产年营业收入20559.00万元,总成本费用15491.57万元,税金及附加249.24万元,利润总额5067.43万元,利税总额6015.63万元,税后净利润3800.57万元,达产年纳税总额2215.06万元;达产年投资利润率37.21%,投资利税率44.17%,投资回报率27.91%,全部投资回收期5.08年,提供就业职位387个。 据统计,我国智能锁销量约占全球智能锁销量30%,且仍在增加。从全球销量来看,智能锁2016年全球市场智能锁产业规模达到1100万套。其中日本达到150万套,韩国达到170万套,欧美市场达到250万套,中国达到350万套,其它等市场约200万套。国内市场来看,2016年国内智能锁销售规模达到350万套,2017增至700万套,集中于华北、华南区域,呈高速增长态势,预计到2020年智能门锁销量将突破3200万套, 2016~2021年销量复合增速达73.9%。以平均售价来估计智能锁行业规模,

则对应从2016年83亿元增至2018年的279亿元左右,且2016~2021年复合增速预计也达65.2%。

目录 第一章概况 第二章项目投资单位 第三章投资背景和必要性分析第四章市场研究 第五章建设规模 第六章项目选址 第七章工程设计 第八章工艺可行性分析 第九章环境保护说明 第十章安全生产经营 第十一章项目风险评价 第十二章项目节能概况 第十三章进度说明 第十四章项目投资可行性分析第十五章经济效益评估 第十六章项目总结 第十七章项目招投标方案

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

2019智能门锁行业分析报告

智能门锁行业深度报告

一、智能门锁技术不断成熟,产业链清晰 (4) (一)历史:智能锁在在中国起步相对晚,发展迅速 (4) (二)产业链:智能锁行业已经形成清晰产业链 (4) 二、行业规模快速扩展,中国智能锁渗透率提升空间大 (6) (一)行业规模:全球智能锁行业快速发展 (6) 1、全球:全球智能锁销量快速增长,中国为主销区域之一 (6) 2、中国:中国智能锁行业高速发展,销售主要集中在工程与线下零售渠道 (6) (二)竞争格局:我国智能门锁企业数量快速增长,初步形成三大阵营 (7) 三、看未来:行业洗牌将加速,技术与渠道力领先企业有望脱颖而出 (9) (一)消费升级推动智能家居产品需求提升,智能门锁渗透率料将提升高 (9) (二)行业洗牌将持续,C 端市场料将成为主要看点 (9) (三)技术与渠道力领先企业有望脱颖而出 (10) 1、云丁科技:公寓市场与家用市场双发力 (10) 2、德施曼:技术驱动,渠道与生产能力占优 (11) 四、风险提示 (12)

图表1:中国智能锁发展历程 (4) 图表2:中国智能锁产业链结构 (5) 图表3:全球智能锁行业规模及预测 (6) 图表4:全球智能锁销量占比 (6) 图表5:我国智能锁渗透率低 (6) 图表6:我国智能锁行业规模及预测(万套) (7) 图表7:2016 年中国智能门锁销售集中于华北、华南区 (7) 图表8:中国智能锁销售渠道占比 (7) 图表9:中国智能锁企业数量增长示意图(单位:个) (8) 图表10:我国智能锁市场主要品牌 (8) 图表11:我国居民人均可支配收入稳步提升 (9) 图表12:我国人均G DP 稳步提升 (9) 图表13:中国智能锁行业规模及预测 (9) 图表14:中国智能锁渗透率预测 (9) 图表15:截至2018 年6月中国公寓智能门锁渗透率(%) (10) 图表16:云丁科技发展历程 (11) 图表17:德施曼发展历程 (12)

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

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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