高盛人工智能行业报告(中文版)
高盛百页人工智能生态报告：美国仍是主导力量,中国正高速成长
人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导控制才能运行的计算 机，到计算机拥有可以自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大 的影响。虽然此时此刻可能是下一个 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。
图 1：年度数据生成预期到 2020 年达到 44zettabytes 2. 更快的硬件。GPU 的再次使用、低成本计算能力的普遍化，特别是通过云 服务，以及建立新的神经网络模型，已经极大的增加了神经网络产生结果的速 度与准确率。GPU 和并行架构要比传统的基于数据中心架构的 CPU 能更快 的训练机器学习系统。通过使用图像芯片，网络能更快的迭代，能在短期内进 行更准习系统做更快的推断。另外，从 1993 年开始超级计算机的 原计算能力有了极大发展（图 2）。在 2016 年，单张英伟达游戏显卡就有了
这个 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。虽然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 的图像识别，但是 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也就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。
购 Fleetmatics，Fleetmatics 做的是将汽车上的远程传感器通过无线网 络连接到云软件。 未来，5G 网络的上线将会加速数据生成与传输的速率。据 IDC 的 Digital Universe Report 显示，年度数据生成预期到 2020 年达到 44zettabytes，表明我们正在见证应用这些技术的使用案例。
高盛人工智能报告中文版
高盛人工智能报告中文版在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最引人瞩目的领域之一。
高盛作为全球知名的金融机构，其对人工智能的研究和洞察具有重要的参考价值。
人工智能正在以惊人的速度改变着我们的生活和工作方式。
从智能手机中的语音助手，到医疗领域的疾病诊断，再到金融市场的风险预测，AI 的应用无处不在。
高盛的报告深入探讨了人工智能在多个行业的影响和潜力。
在制造业，人工智能能够优化生产流程，提高生产效率和产品质量。
通过对大量生产数据的分析，AI 可以精准地预测设备故障，提前进行维护，减少停机时间。
同时，智能机器人的应用也在不断增加，它们能够完成复杂且重复性高的工作，从而解放人力去从事更具创造性和战略性的任务。
金融行业一直是对新技术高度敏感的领域。
在风险管理方面，人工智能可以通过分析海量的市场数据和交易记录，更准确地评估风险，帮助金融机构做出更明智的决策。
在投资领域，AI 驱动的量化投资策略能够快速处理和分析大量信息，发现潜在的投资机会。
此外，人工智能还在客户服务、反欺诈等方面发挥着重要作用。
然而，人工智能的发展也并非一帆风顺。
数据隐私和安全问题一直是公众关注的焦点。
大量个人和企业数据的收集和使用，如果管理不当，可能会导致严重的隐私泄露。
另外，人工智能的决策过程有时缺乏透明度，这可能引发信任危机。
例如，在信贷审批等场景中，如果AI 系统的决策依据不清晰，可能会被认为不公平。
从就业市场的角度来看，人工智能的广泛应用确实会导致一些传统岗位的消失，但同时也会创造出新的就业机会。
例如，AI 的开发、维护和管理需要大量专业人才，同时与 AI 相关的伦理和法律领域也需要新的专业人士。
高盛的报告还指出，人工智能的发展在全球范围内存在不平衡的现象。
一些发达国家在技术研发和应用方面处于领先地位，而一些发展中国家可能由于基础设施和人才短缺等原因，面临着更大的挑战。
但这也为国际合作提供了机会，通过技术转移和人才培养，可以促进全球人工智能的共同发展。
人工智能应用情况调研报告
人工智能应用情况调研报告一、引言随着信息技术的飞速发展，人工智能作为新一轮产业革命的核心驱动力，正在深刻改变着人们的生产生活方式。
它在各个领域的广泛应用，不仅为经济社会发展带来了新的机遇，也给人们的生活带来了巨大的便利。
本报告旨在对人工智能在多个领域的应用情况进行深入调研，分析其现状、特点、挑战及未来发展趋势，以期为相关行业和决策者提供有益的参考。
二、人工智能应用领域1.医疗保健疾病诊断与预测：人工智能通过对大量医疗数据的分析，可以辅助医生进行疾病的诊断和预测。
例如，IBM Watson for Oncology系统可以帮助医生更好地识别和诊断癌症。
药物研发：利用人工智能技术可以加速药物研发的过程，提高药物的疗效和安全性。
例如，深度学习模型可以预测药物的副作用和潜在的药物相互作用。
医疗影像分析：AI算法可以对医学影像进行自动分析和识别，帮助医生更快速准确地诊断疾病。
例如，斯坦福大学的研究人员利用深度学习算法识别X光图像中的肺炎迹象。
2.金融领域风险评估与信用评级：通过大数据和机器学习技术，人工智能可以对客户的信用风险进行评估，为金融机构提供决策支持。
市场预测与投资建议：AI可以分析市场数据，预测股票价格走势，为投资者提供投资建议。
例如，一些智能投顾平台利用机器学习算法进行投资组合管理。
反欺诈与合规监测：人工智能可以识别金融交易中的欺诈行为，监测合规风险，保障金融市场的稳定运行。
3.教育领域智能教学系统：根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习内容和方案。
例如，自适应学习系统可以根据学生的学习进度和能力调整教学内容。
教学辅助工具：如智能辅导机器人、自动化评分系统等，可以减轻教师的工作负担，提高教学效率。
虚拟现实与教育互动：利用虚拟现实技术创建沉浸式学习环境，提升学生的学习体验和参与度。
4.制造业智能制造：包括智能生产线、工业机器人等，可以提高生产效率和产品质量，实现制造业的智能化转型。
设备预测维护：基于传感器数据和机器学习算法，对设备的运行状态进行监测和预测，提前发现潜在问题，降低维修成本。
高盛人工智能报告中文版
高盛人工智能报告中文版目录高盛人工智能报告中文版 (1)高管概述 (2)人工智能是什么？ (3)什么是神经网络？ (3)为什么现在人工智能加速发展？ (4)价值创造的主要驱动力 (5)主要影响 (6)AI和生产力的矛盾：采访Jan Hatzius (7)生态系统：云服务，AI的下一个投资周期开源的关键受益人 (9)AI三个方向：自建，咨询服务和AI服务化 (9)自建：云平台和开源系统正在成为AI的左膀右臂 (10)咨询服务 (11)AI服务化 (13)中国人工智能现状 (15)机器人:用户界面的未来 (17)行业应用 (21)农业 (21)零售 (27)能源 (34)人工智能创新：GOOGL（谷歌）, AMZN（亚马逊） (40)人工智能创新：AAPL（苹果）, MSFT（微软） (41)人工智能创新：FB（Facebook）, CRM (42)人工智能创新：NVDA（英伟达）, INTC（英特尔） (43)人工智能创新：Uber，IBM (44)人工智能创新：百度 (45)高管概述人工智能是信息时代的尖端科技。
计算的飞跃建立在人类告知计算机如何表现的基础上，计算建立在计算机学习如何表现能够对每个行业有意义的基础上。
虽然目前可能被视作在下一个AI冬天（图8）之前的最新承诺和失望循环，这些投资和新技术至少将给我们带来机器学习产品的实实在在的经济利益。
与此同时，人工智能、机器人和自动驾驶已成为流行文化的前沿，甚至是政治表述。
但是，我们去年的研究让我们相信这不是一个失败的开端，而是一个拐点。
我们将在这个报告里看到，宏观（更多更快的计算和更多数据的爆炸式增长）和更加微观方面（在深度学习方面的有益进展，智能硬件和开源方面的增长）的拐点的原因。
关于人工智能拐点的更多令人兴奋的方面之一是真实应用案例的增加。
例如深度学习促进计算机视觉的发发展，这些技术做为自然处理语言引人注目地提升了苹果Siri、亚马逊Alexa 和谷歌图片识别的质量，人工智能不是为了技术而技术。
高盛《中国人工智能崛起》(全文)471773
高盛：《中国人工智能崛起》（全文）论文类别：计算机论文 - 互联网研究论文写作时间：2017/9/20 17:35:33论文作者：未知论文版本：简体版(免费论文中讯)2017年9月，高盛发布最新报告《中国人工智能崛起》(China's Rise in Artificial Intelligence)。
在最新发布的报告中认为，中国已经成为AI领域的主要竞争者，中国政府建设“智慧型经济”和“智慧社会”的目标将有可能推动中国未来GDP的增长。
见闻将报告重点内容进行摘编，分为上下两篇进行呈现：上篇描绘中国AI领域的整体发展，下篇着重分析BAT三家的人工智能发展。
上篇：中国人工智能崛起，剑指全球第一中国AI在全球位列第二要归功于赶上浪潮的中国企业。
目前，中国共有超过700多家AI相关的企业。
截至2016年10月，全国在该领域共有超过1.6万个专利。
乌镇智库和网易科技的联合报告显示，2012年到2016年上半年之间，流入中国AI领域的投资共达到26亿美元，位列全球第二，是美国的七分之一、英国的三倍。
在与太平洋另一边的硅谷巨头们相比时，领衔中国AI发展的BAT也毫不逊色。
尽管从研发成本量比较，BAT与谷歌和微软不在一个量级上，但是比例上已经十分接近。
从研发成本占营收的比例来看，百度已经达到14.4%，十分接近谷歌(15.5%)和微软(14.5%)。
从人力资源比较，BAT也已经可以比肩硅谷巨头。
腾讯研发人员的比例达到51%，位居首位，阿里巴巴和百度紧随其后，分别为45%和43%，均高于谷歌(38%)和微软(32%)。
AI发展中最重要的四个因素分别是人才、数据、基础设施和芯片。
高盛认为，中国已经拥有了其中的3个要素。
深度学习(Deep learning)的商业化让人才的稀缺性变得更加明显。
微软研究总裁Peter Lee打了个比方，获得一位顶级AI研究员的成本堪比获得一位美式橄榄球联盟的四分卫。
不过在招揽人才方面，中国AI企业毫不吝啬。
高盛对虚拟现实(VR)和增强现实(AR)产业分析报告要点
高盛对虚拟现实（VR）和增强现实（AR）产业分析报告要点日前高盛发布研究报告来对虚拟现实（VR）和增强现实（AR）产业进行分析。
对此篇研报进行翻译后，将其独到之处（特别是软件细分市场）进行整理和解读，希望能方便国内投资者和业界把握行业脉搏。
高盛上周在研究报告中预计，虚拟现实市场到2025年的年营收规模将会超过电视机市场。
高盛预计，虚拟现实10年内将创收1100亿美元，而电视机仅为990亿美元。
VR和AR将成为继电脑和智能手机之后的下一代计算平台，现有电子市场将被重塑。
一个重要原因是VR可以在多个领域重塑目前的做事方式，而不仅仅是我们熟知的游戏、视频等。
对未来十年进行预测，到2025年，VR和AR的软硬件年销售额将达到800亿美元。
如果解决了电池和移动的问题，年营收可以达到1820亿美元。
即使VRAR仍受困于延迟、显示、隐私安全这些基础问题，年营收也可实现230亿美元的水平。
一、市场现状历史：VR的前身是3D游戏，但当时显卡、价格、计算能力、抗延迟性能等都无法满足要求。
行业的新高潮是Facebook投资20亿美元收购Oculus公司，而且在最近两年内225家VC已经为VR/AR领域投资了35亿美元。
现在VR硬件技术基本成熟了。
VR与AR区别：除了技术特点外，一般认为AR主要用于商用，而VR 消费和商用都有。
日前Oculus发布了消费版VR头盔，但其对于PC的要求比较高。
Nvidia估计只有1300万台PC满足要求，而Gartner则估计有1%PC 可以。
所以VR头盔的初期发展会受到PC性能不足的限制。
此外苹果在VR领域还没动静，可能在等待先发者探路后再寻找最好的机会杀入，苹果可能是未来VR产业格局中最大的变数。
图2 目前产业链厂商汇总数据来源：高盛二、从过去的几代计算平台发展看未来VR产业发展1.PC发展历程方面PC的发展是企业端需求最先推动起来的（占早年70%的量）。
PC的爆发是在1995年WIN95系统推出后，1995年出货5000万台，2010年出货3.5亿台。
人工智能市场调研报告总结
人工智能市场调研报告总结本次人工智能市场调研报告总结了目前人工智能市场的主要趋势和发展方向。
以下是本报告的重点总结：1. 市场概述：人工智能市场正迅速发展，成为各行各业的热门领域。
2020年，全球人工智能市场规模达到XX亿美元，预计到2025年将增长至XX亿美元。
这一增长主要受益于人工智能技术的不断创新和企业对智能化解决方案的需求增加。
2. 应用领域：人工智能在各个领域都有广泛的应用，其中包括医疗保健、金融服务、零售、制造业等。
人工智能技术可以帮助企业提高效率、降低成本，同时也为消费者提供更个性化的服务和产品。
3. 技术发展：人工智能技术的发展主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
其中，深度学习在医疗影像诊断、智能语音助手等领域表现出色。
自然语言处理技术也在智能客服和智能翻译等方面得到了广泛应用。
4. 市场竞争：目前，全球人工智能市场竞争激烈，涌现出许多初创企业和科技巨头。
在硬件领域，芯片技术发展迅猛，各家企业都在争夺市场份额。
在软件和解决方案领域，企业之间的竞争主要体现在技术创新和合作伙伴关系的建立上。
5. 持续创新：人工智能市场的关键成功因素之一是持续的创新。
企业需要关注最新的技术趋势和市场需求，并加大研发投入。
同时，建立良好的合作伙伴关系和生态系统也是推动创新的重要手段。
6. 持续挑战：人工智能市场也面临一些挑战，包括数据隐私和安全问题、技术壁垒、人才缺口等。
解决这些挑战需要企业、政府和学术界的共同努力，并加强合作与交流。
总之，人工智能市场目前正处于快速发展阶段，各行业都在积极探索人工智能应用的可能性。
通过持续创新和合作，我们可以预见未来人工智能将在更多领域发挥重要作用，为社会带来更多的便利和效益。
2017-人工智能报告中文版
高盛人工智能报告中文版目录高盛人工智能报告中文版 (1)高管概述 (2)人工智能是什么？ (3)什么是神经网络？ (3)为什么现在人工智能加速发展？ (4)价值创造的主要驱动力 (5)主要影响 (6)Al和生产力的矛盾：采访J an Hatzius (7)生态系统：云服务，Al的下一个投资周期开源的关键受益人 (9)Al三个方向：自建，咨询服务和Al服务化 (9)自建：云平台和开源系统正在成为Al的左膀右臂 (10)咨询服务 (11)Al服务化 (13)中国人工智能现状....................................．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．巳机器人：用户界面的未来.. (17)行业应用 (21)农业 (21)零售 (27)能源 (34)人工智能创新：GOOGL（谷歌）AMZN （亚马逊） (40)人工智能创新：AAPL（苹果）MSFT （微软） (41)人工智能创新：FB( F acebook) CRM (42)人工智能创新：NVDA（英伟达）INTC （英特尔） (43)人工智能创新：U ber,IBM (44)人工智能创新：百度..........................…........…··．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．的1量化机会降低成本提高需求预测。
目前根据美国劳动局统计美国的企业在劳动成本上每年花费近60亿美元用于“分析过去的购买趋势、销售记录商品的品质以及价格，以此来确定价值和收益。
商品选择、顺序以及商品的支付授权”。
换句话说，批发和零售买家的任务是利用历史数据，专业经验，专业知识，来确定在未来两年内什么是购物者有兴趣购买。