2018年中国人工智能创新应用白皮书
2018年中国人工智能产业白皮书
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中国人工智能产业白皮书 | 人工智能行业综述篇
第一章 人工智能行业综述篇
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中国人工智能产业白皮书 | 人工智能行业综述篇
1.1 全球及中国发展概况
1.1.1 全球市场 人工智能是一个很宽泛的概念，概括而 言是对人的意识和思维过程的模拟，利 用机器学习和数据分析方法赋予机器类 人的能力。人工智能将提升社会劳动生 产率，特别是在有效降低劳动成本、优 化产品和服务、创造新市场和就业等方 面为人类的生产和生活带来革命性的转 变。据Sage预测，到2030年人工智能 的出现将为全球GPD带来额外14%的提 升，相当于15.7万亿美元的增长。
4. 政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道， 早期进入的企业逐步建立行业壁垒，未来需要解决数据割裂问题以获得长 足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异，因而企业提供的解决方案并 非是完全标准化的，需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于 合作企业要求较高，行业进入门槛提高，强者恒强趋势明显。
3. 科技巨头生态链博弈正在展开，创业企业则积极发力垂直行业解决方案， 深耕巨头的数据洼地，打造护城河。科技巨头构建生态链，已经占据基础设 施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡，更多的创业企业 将发力深解决方案，探索商业模式。
10. 政策与资本双重驱动推动人工智能产业区域间竞赛，京沪深领跑全 国，杭州发展逐步加速。京津冀、珠三角、长三角以及西部川渝地区成为人 工智能企业聚集地区。北京、上海、深圳牢牢占据人工智能城市实力第一梯 队的位置，广州的大型企业与初创企业数量较少，杭州主要依靠阿里巴巴， 因而属于第二梯队，重庆则受到技术与人才基础限制处于第三梯队。
广电总局发布广播电视人工智能应用白皮书
《广播电视人工智能应用白皮书（2018）》的主要 内容包括 ：
1. 广播电视人工智能发展现状和应用关键技术 在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等 新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能
前期，国家广电总局科技司组织广播电视科学研究院等 广播电视行业内外相关机构、科研单位、高等院校、企业公 司等开展了广播电视行业人工智能应用研究工作，在此基础 上编制了《广播电视人工智能应用白皮书（2018）》。希望本 白皮书能为各单位推动人工智能在广播电视领域的深入应用 提供参考和借鉴，为推动广播电视行业转型升级注入新动能、 激发新活力，促进广播电视行业高质量创新性发展。
智能编目 智能制播
CDN
内容推
智能检索 图像增强 SDN/NFV 智能终端
技术监测 内容监测
质量评价 预警/自愈 态势感知
...
内容评价 智能
防护/ 复
智能识别 有监 学
智能生成
智能处理
无监 学
智能分析 监学
智能传输 强化学
... ...
业的融合发展。 广播电视行业具有海量优质媒
体资源，建设了融合媒体制播与服 务云平台和广播电视融合传输覆盖
行业聚焦 Industry Focus
广电总局发布广播电视人工智能应用白皮书
2019 年 5 月 16 日下午，在首 届广播电视人工智能应用创新发展 论坛（第三届世界智能大会分论坛）
选题策划 智能终端
媒资管理 监测监管
2020年0822公务员多省联考《申论》题(山西市县卷)
2020年0822公务员多省联考《申论》题（⼭⻄市县卷）注意事项1．本试题由“给定资料”和“作答要求”两部分构成。
考试时限为150分钟，总分100分。
2．请在题本、答题卡、草稿纸指定位置上用黑色字迹的钢笔或签字笔填写自己的姓名和准考证号，并在答题卡上用2B铅笔将准考证号对应的数字涂黑。
3．请用黑色字迹的钢笔或签字笔在答题卡指定的答题区域内作答，超出答题区域的作答无效。
4．所有题目一律使用现行规范汉语言文字作答，未按要求作答的不得分。
5．监考人员宣布考试开始后，考生方可答题。
监考人员宣布考试结束时，考生应立即停止作答，将题本、答题卡和草稿纸都翻过来留在桌上，待监考人员确认数量无误、允许离开后，方可离开考场。
严禁折叠答题卡！给定材料材料一“风物长宜放眼量。
”创新是百年大计。
纵观世界经济发展史，技术进步和产业变革是经济增长的重要引擎。
历次工业革命均因重大技术变革兴起，逐渐催生了一大批新产业、新业态、新模式，进而大幅提高劳动生产率，推动经济增长步入黄金期。
中国经历了40来年的高速发展，积累了雄厚的经济、科研、人才等诸多方面的基础。
特别是与第四次工业革命相关的技术，如数字技术、人工智能、量子技术、新能源、5G通信等方面，都走在了世界前头。
有研究显示，以人工智能为代表的新技术革命，到2035年有望拉动中国经济年增长率明显提升，推动中国劳动生产率提高27%。
当前政府提出的“创新是引领发展的第一动力”，无疑为这场工业革命提供了优良的政治环境。
日前，清华大学陈教授在接受记者采访时说，中国有着创新的历史和文化基因，中国古代的四大发明对世界文明发展进程产生了重要影响。
今天，中国在移动支付、无人机、生物医药、分享经济等方面有许多领先世界的科技成果，有着比国外同类产品更好的用户体验。
陈教授认为，中国的企业，特别是民营企业，在世界经济舞台上走出了一条从模仿、追随到引领的发展轨迹，而这背后的“秘诀”便是创新。
市场需求催生了中国民营企业对生产的创新、商业的创新，比如新零售、机器人、人工智能等等。
2018智能投顾白皮书
智能投顾，是IT科技和金融领域相结合的前沿应用领域。
它能够基于对投资者的精准画像，通过将现代金融理论融入人工智能算法，从而为投资者提供基于多元化资产的个性化、智能化、自动化和高速化的投资服务。
自2008年金融危机后，美国首家智能投顾公司Betterment于当年成立，随后Wealthfront，Personal Capital，Future Advisor，Motif Investing等创新型公司相继成立。
目前, 先锋集团（VanguardGroup）推出了VPAS，嘉信理财推出了SIP，富达基金推出了Fidelity Go，美林证券推出了Merrill Edge，摩根士丹利推出了Access Investing，“华尔街之狼- Kensho”推出了Warren。
智能投顾作为金融科技（FinTech）应用的最前沿领域，正席卷美国传统金融界。
发源于美国的智能投顾科技理论和技术西行东渐，我国智能投顾于2015年开始起步，虽然起步较晚，但是发展迅速。
招商银行推出了“摩羯智投”，工商银行推出了“AI投”，中国银行推出了“中银慧投”，平安银行推出了“平安智投”，兴业银行推出了“兴业智投”，广发证券推出了“贝塔牛”，平安证券推出了“AI慧炒股”，长江证券推出了“阿凡达”，京东集团推出了“京东智投”，羽时金融推出了“AI股”和“AI投顾”。
代表IT最新最前沿的人工智能技术在融入了金融行业后，有力地推进了传统金融行业的变革，有力地践行了普惠金融的理念。
虽然国内智能投顾的发展势头兴旺，但是商业模式不清晰，行业内鱼龙混杂，很多打着智能投顾概念的传统公司混杂其中，让人难以明辨。
什么是智能投顾？智能投顾的国内外发展现状如何？国内智能投顾业务的发展面临哪些问题和挑战？作为新生事物，智能投顾的IT技术路线，智能投顾的商业模式，智能投顾的风险控制，智能投顾业务的国内外监管政策比较，如何界定智能投顾公司的业务边界，采用哪些方向的标准评价智能投顾公司，智能投顾未来的发展趋势，针对这些大家关心的焦点问题，《2018智能投顾行业白皮书》希望能为大家作出一些抛砖引玉的探讨。
人工智能发展对伦理的挑战及其治理对策
项目基金：本文系科技部“面向2021—2035年国家中长期科技发展规划面向社会征集研究单位开展重大问题研究”项目“面向2035年的科技伦理问题与应对措施研究”研究成果。
作者简介：杨博文，女，1983年生，助理研究员，研究方向：科技政策与科技管理。
伊彤，女，1967年生，研究员，研究方向：科技创新战略、科技政策。
江光华，女，1973年生，副研究员，研究方向：科技文化、科技政策。
2021年第1期 科技智囊67现代科技发展具备的不确定性、高风险性等特点决定了科技伦理问题的产生具有必然性。
如果把科学技术视为一辆正在行驶的列车，科技伦理就是指引列车前行，用以保证科技研发与应用的方向正确的路标。
对新兴技术伦理的研究，一方面要对新技术的发展应用予以规范，另一方面又要保护和促进“负责任的研究”。
笔者以人工智能技术的发展为例，研究新兴技术伦理治理的对策。
一、人工智能发展带来的伦理挑战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，不仅能替代人类的体力劳动，更几乎可以完全替代人类的脑力劳动[1]。
人工智能更像是智慧载体，它可以通过深度学习不断进化，它的颠覆性、复杂性以及社会关联性等特性所引发的伦理挑战和风险日趋凸显，如何应对人工智能等新技术引发的伦理挑战已经是相关研究人员所要面对的重要课题。
（一）存在性风险对人类主体地位的挑战随着信息技术、生物技术的发展，人机互动、人机协同甚至人机一体都成为人工智能发展的趋势。
尽管现阶段对人工智能技术的开发、测试、应用等都还在一个基本可控的伦理框架内，但随着人工智技术的能进一步发展，当具备无自主意识的人工智能做出超出科研人员预期的行为并产生相应的伦理影响时，现有的伦理框架及人类的思维本质将因此面临极大的挑战。
如果技术的发展推动智能机器人越来越像人类，这将会对目前社会的人际关系、家庭结构产生重大影响，甚至颠覆人类在人类活动中的主体地位。
机器人是否应享有人类的基本权利？是否应建立新的人机关系甚至人际关系的价值原则？人类的唯一主体地位或将因此受到挑战[2]。
2018中国人工智能开源软件发展白皮书
（3）数据集成：解决对各种数据源进行数据对齐，关联合并，然后对数据进行规范统一处理， 并保证数据的一致性，完整性; Hadoop的，火花
2，计算管理：人工智能技术对计算资源的需求量越来越大，上客观需要灵活的弹性计算能力， 虚拟机，容器成为弹性计算的两种典型基本计算单元。
（1）虚拟机技术：其基础是将一台计算机硬件资源虚拟为多台逻辑计算单元，并各自拥有可独 立运行的操作系统，可以独立调度管理，实现资源的动态分配，扩容和回收，从而提高硬件资 源的利用率; KVM，VirtualBox的，VMware的
3，应用领域相关开源软件 （1）自然语言处理的开源软件： NLTK OpenNLP LTP斯坦福CoreNLP Gensim spaCy FudanNLP NLPIR THULAC
（2）计算机视觉的开源软件 OpenCV TensorFlow对象Ddtection API Detectron InsightFace Tesserac
（4）无人系统：机器人，无人驾驶
（5）其他应用领域：
知识图谱：开放领域知识图谱（百科类和搜索引擎类的知识基础）和垂直领域知识图谱（教 育，金融等行业数据积累） 虚拟现实与增强现实 游戏智能 信息安全
三，人工智能开源软件特性分析
1，如下图，当前开源软件的规模，机器学习框架的发展规模最大，参与的开发者最多，自然语 言处理和计算机视觉其次，详细开源软件信息见附录A.
2018人工智能产业创新评估白皮书
步增长，但文本处理论文产出量和引用频次均为最低。 • 从应用研究来看，计算机视觉和深度学习专利申请占比较高，但平均专利强度较低，专利布局仍处于起步阶段。语音交互
专利申请比例低但平均强度较高，表明语音交互关注度近期开始下降。 从各国使能技术发展水平来看 • 美国四项使能技术的理论研究和应用研究均大幅领先于中国。从理论研究来看，中美文本处理领域的差距最小，深度学习
人工智能产业创新评估 白皮书
目录 Contents
前言 主要发现 人工智能产业创新评估体系 1 人工智能产业综述 2 使能技术就绪度指数 3 应用场景融合度指数 4 总结与展望 附录：研究方法与数据说明
前言 主要发现 评估体系
前言
随着高性能计算、大数据和深度学习技术的快速发展，人工智能迎来第三次发展浪 潮。在全球主要国家的积极推动下，人工智能与众多领域的融合不断深入，涌现出 一系列的新技术、新业态、新模式。在市场对人工智能的投入与期许空前高涨的背 景下，构建科学的创新评估体系，客观准确评价人工智能产业的创新发展水平，具 有重要的现实意义。
3
前言 主要发现 评估体系
主要发现
人工智能应用场景融合度
从应用场景融合的主要瓶颈来看 • 高质量数据缺乏、复合型专业人才不足、行业壁垒高、人工智能技术成熟度不高、应用场景不清晰是当前人工智能与行
2018年中国STEM教育白皮书
中国STEM教育白皮书目录一、中国STEM教育背景 (1)（一）时代背景 (1)（二）国际背景 (4)（三）社会经济发展背景 (6)（四）产业与人才背景 (8)二、中国STEM教育现状 (15)（一）发展与成就 (15)（二）问题与挑战 (24)三、中国STEM 2029计划 (28)（一）中国背景下的STEM教育内涵 (28)（二）中国STEM教育2029创新行动计划 (33)附录：部分国家STEM教育发展情况 (41)（一）美国的STEM教育 (41)（二）英国的STEM教育 (49)（三）德国的STEM教育 (59)（四）芬兰的STEM教育 (67)（五）以色列的STEM教育 (73)一、中国STEM教育背景保持卓越，领导世界——这是当今发达国家全力发展STEM教育的终极宗旨。
在以美德等为代表的发达国家中，STEM教育均位居国家行动的战略高度，承担着打造本国在全球范围内核心竞争力的重大任务。
从他们舍我其谁的STEM教育口号中，可以一窥其壮志宏图——“成功者将是那些发明世界的人，而不是那些适应世界的人！”“为未知而教，为未来而学！”（一）时代背景随着移动互联网、物联网、人工智能、智能制造等高速发展，数字高新技术正渗透到我们生活的方方面面，并不断地与不同领域不同产业紧密结合，重构产业内部结构，提升产业效益，推动人类向数字化和智能制造时代迈进。
互联网是数字化时代的关键性技术。
十二届全国人大三次会议政府工作报告首次提出“互联网+”行动计划，指出“将推动云计算、大数据、物联网、移动互联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康有序发展，引导互联网企业拓展国际市场”。
据有关资料，2016年全球移动工作者已经达到13亿，比2010年增长了13%。
2020年预计互联设备将达到200亿数量级，这意味着很多家庭中的家居用品都会关联起来，我们的未来生中国STEM教育白皮书活可能发生巨变。
2016年7月，人民网研究院组织专家学者撰写的《中国移动互联网发展报告（2016）》蓝皮书正式发布。
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B 专用人工智能与通用人工智能的区别
专用人工智能 通用人工智能
理解特定 领域知识
√
√
实现特定 领域应用
√
√
移能力
×
√
跨领域推 理能力
就中国企业应如何把握机遇，抓住战略机会，我们 提出了一系列的行动建议。企业在制定人工智能发 展计划时，首先应当明确在当前业务场景下的应用 机会点，这些机会点应当能够带来足够的商业价值， 并且企业自身也具备应用这些机会点的条件。企业 需要通过研究外部市场发展情况，了解目前行业中 其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技 术在自身业务背景下的应用机会，学习、观察、尝试
在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围 1950‘s-1980's 人工智能
棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo；通用人工智 能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习，
1980‘s-2010's 机器学习
充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至 超过人类智慧的人工智能。
2010's-至今 深度学习
此份独立报告整合了中国人工智能学会与罗兰贝格 在数字化领域积累的项目经验与素材，以及对人工 智能领域初创企业管理人、各行业内企业经理人、 人工智能研发人员的访谈等多方信息数据源，旨在 提供具有落地意义的参考与建议，推动人工智能的 应用与发展。
执行总结
今年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将 中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能 技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能 带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据 积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大成 本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展已 突破了商业领域对其应用效果的预测，受到风险投 资基金的热烈追捧，人工智能技术的应用场景也在 各个行业逐渐明朗，开始带来降本增益的实际商业 价值。
专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起 到影响的主角，我们报告的讨论范围将聚焦在更 具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨 论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。
B
人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能 A 人工智能、机器学习、深度学习的隶属关系 (ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即
通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的 人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算 法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工
早期的人工智能令
人兴奋不已
机器学习开始
兴起
深度学习取得 突破，人工智 能蓬勃发展
智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成
为现实的技术路径。
资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析
在巨大的产业需求规模与强有力的金融投资支持 下，中国在全球新一代人工智能中发展态势良好，北 京、深圳和上海在人工智能企业与人才积累上名列 全球城市前茅，中国人工智能产业的发展进入了技 术逐渐渗透到各行业产生实际价值的阶段。
在价值链各环节上的商业应用案例。其次，企业需 要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具 备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针 对不足为相关部门提供包括组织、流程、KPI等各方 面的支持与引导。最后，结合对企业内部核心竞争力 打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发 展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展 蓝图，并打造相关的配套能力支持计划执行。
２０１８年中国人工智能创新应用白皮书
报告背景介绍
在全球人工智能发展的浪潮下，市场对人工智能的 投入与期望空前巨大，正确理解人工智能目前的应 用能力、发展状态以及与市场预期间的距离，成为了 各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行 业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了 参考信息与建议，同时也为人工智能企业在具体行 业发展方向的选择上提供了参考。
4
目录
1. 人工智能发展背景介绍 6 2. 人工智能商业应用现状 14 3. 人工智能产业应用场景案例举例 22 4. 企业该如何借力人工智能？ 31 5. 附录 37
第一部分:
人工智能发展 背景介绍
6
人工智能概念介绍
人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模 拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算 机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行 为的范畴。人工智能、机器学习、深度学习是我 们经常听到的三个热词。关于三者的关系，简单 来说，机器学习是实现人工智能的一种方法，深 度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使 计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真 实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利 用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复 杂问题的技术。 A
新一代人工智能技术的应用将给各行业带来众多新 的可能性，甚至有可能颠覆现有的行业格局并可能 重塑行业，我们期待看到中国的企业在新一次人工 智能浪潮中抢占先机。
根据大量行业研究，我们发现，除了互联网行业以 外，汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业等数据 基础比较完善、数据资源比较丰富的行业具有最为 成熟的发展基础与最大的市场应用潜力。根据我们 的估算，在中国至2030年，在金融行业，预计人工智 能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽 车行业，人工智能在自动驾驶等技术上的突破将带 来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，预 计人工智能可以带来约4 0 0 0 亿元人民币的降本价 值。在零售行业，预计人工智能技术将带来约4200 亿人民币的降本与增益价值。我们在价值链的研 发、制造、营销、服务以及物流等环节上梳理并描述 了这些典型行业内人工智能的主要应用场景。