国内人工智能行业全梳理
全球人工智能发展形势介绍
全球人工智能发展形势介绍一、全球主要国家人工智能战略布局各有侧重人工智能正处于发展的第三次“黄金时期”，人工智能相关研究正如火如荼地进行。
而此次人工智能的深入发展必将引领未来科技潮流，深刻改变世界面貌，对人类文明和世界格局产生深远影响。
为了在激烈的国际竞争中抢占人工智能发展的制高点，中国、美国、英国、德国、法国、日本和韩国等全球主要国家纷纷出台政策，扶持本国人工智能产业发展。
1.中国应用层发展迅猛，基础层相对薄弱党的十八大以来，人工智能相关产业发展逐渐上升为国家战略。
在顶层设计上，国家在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学、无人驾驶、智能机器人等软硬件领域综合布局，全面发展，战略分工明确，以求弯道超车。
但目前中国人工智能产业仍侧重于技术应用，在基础研发、关键核心技术等方面与美国等国家相比相对薄弱。
此外，中国在人工智能产业发展中的伦理道德风险研究和行业准则制定等方面还有待提升。
2.美国产业发展体系齐全，基础研发水平领先美国从政府到企业都极为重视人工智能所带来的机遇，在人工智能发展方面具有明显优势，互联网巨头集团式发展，推动软硬件系统协同演进，人工智能全面布局。
一方面，美国政府战略层面高度重视，通过加大政策支持、推动国会立法和加大研发投入等多项措施，不断巩固世界范围内的人工智能领先地位。
特朗普上任以来，美国政府更是从国家战略层面加紧布局，发布多项人工智能发展规划，重点布局互联网、芯片与操作系统等计算机软硬件以及金融、军事、能源等领域，大力扶持技术研发机构和各类实验室，为人工智能发展提供政策、法律、资金和人才等多方面保障，力图保持人工智能时代“领头羊”地位。
同时，美国政府时刻关注人工智能可能伴随的相关风险并加以保障。
另一方面，美国资本与政策共同发力，巨头企业形成集团式发展。
美国人工智能产业的蓬勃发展不仅得益于政府的支持，还与发达完善的风投和资本体系紧密相关。
从人工智能领域的融资规模来看，美国在全球占主导地位，所占比重超过60%。
人工智能教育 国内外 战略 梳理-概述说明以及解释
人工智能教育国内外战略梳理-概述说明以及解释1.引言1.1 概述伴随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，人工智能教育成为了全球范围内的热门话题。
人工智能教育旨在培养学生的智能思维能力、创造力和实践能力，为他们未来的职业发展打下良好基础。
在这篇文章中，我们将对国内外人工智能教育的战略进行全面的梳理和分析。
随着我国教育事业的快速发展，人工智能教育逐渐引起了广泛关注。
在国内，人工智能教育的发展历程可以追溯到十多年前。
从最初的深度学习研究到现在的智能教育平台，我国的人工智能教育取得了显著成就。
政府也积极出台了相关政策，明确了人工智能教育的目标和方向。
而在国外，各国也纷纷推出了自己的人工智能教育战略。
主要国家如美国、英国、德国和加拿大等都在加大对人工智能教育的投入，并积极开展国际合作与交流。
这些国家在人工智能领域的研究成果和教育模式值得借鉴和学习。
本文将分别从国内和国外两个层面来探讨人工智能教育战略的发展现状。
首先，我们将回顾国内人工智能教育的发展历程，并介绍相关政策和目标。
然后，我们将对国外主要国家的人工智能教育实践进行梳理和分析。
最后，本文将对国内外的人工智能教育战略进行总结，并展望未来的发展趋势。
通过对人工智能教育战略的深入研究和分析，我们可以更好地了解人工智能教育在国内外的发展状况，为我国今后的人工智能教育制定合理的发展策略提供参考。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将分为三个主要部分来探讨人工智能教育的战略，包括引言、正文和结论。
引言部分将提供对人工智能教育的概述，介绍该领域的发展背景和重要性。
同时，我们还会阐述本文的结构和目的，以便读者更好地理解本文的内容和意义。
正文部分将分为两个主要章节，依次介绍国内和国外的人工智能教育战略。
在国内部分，我们将回顾人工智能教育的发展历程，以及目前的目标和政策。
这将涵盖国内相关政府机构的倡议和推动，以及教育界和产业界的合作与努力。
然后，在国外部分，我们将探讨主要国家在人工智能教育领域的实践经验和战略举措。
2024年度人工智能简介
积极参与国际人工智能领域的合作与 交流，共同推动全球人工智能产业的 繁荣发展。
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THANKS
感谢观看
2024/2/2
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监管与政策制定
探讨如何避免人工智能技术的军事化和武 器化，以及如何确保人工智能技术的和平 利用。
2024/2/2
加强人工智能技术的监管和政策制定，确保 技术的健康发展和社会稳定。
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06
总结与展望
2024/2/2
24
当前存在问题和挑战
数据安全与隐私问题
随着人工智能应用的广泛普及，个人和企业 的数据安全与隐私保护面临严峻挑战。
利用人工智能技术对投资者风险偏好、投资目标 等进行分析，提供个性化的投资建议和资产配置 方案。
风控管理
利用人工智能技术对金融机构的客户信用、交易 行为等进行分析和预测，实现风险控制和管理。
智能客服与营销
3
通过自然语言处理、语音识别等技术实现客户自 助服务和智能营销等功能，提升客户体验和营销 效果。
2024/2/2
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自动驾驶汽车技术
环境感知
利用传感器和算法识别车辆周围 环境，包括道路、障碍物、交通
信号等。
决策规划
根据环境感知结果，制定车辆行 驶路径和速度等决策，并生成控
制指令。
控制执行
将控制指令发送给车辆执行系统 ，实现车辆的加速、减速、转向
等动作。
2024/2/2
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医疗健康领域应用
2024/2/2
辅助诊断
2024/2/2
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产业链上下游企业梳理
基础层企业
主要包括芯片、传感器、云计算等基础设施提供商，如英伟达、英 特尔、华为等。
软件技术《行业标准-人工智能》
行业标准-人工智能一、人工智能产业发展现状人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将催生新的技术、产品、产业、业态、模式，从而引发经济结构的重大变革，实现社会生产力的整体提升。
麦肯锡预计，到2025年全球人工智能应用市场规模总值将达到1270亿美元，人工智能将是众多智能产业发展的突破点。
通过对人工智能产业分布进行梳理，提出了人工智能产业生态图，主要分为核心业态、关联业态、衍生业态三个层次。
下面将重点对核心业态包含的智能基础设施建设、智能信息及数据、智能技术服务、智能产品四个方面展开介绍，并总结人工智能行业应用及产业发展趋势。
二、智能基础设施智能基础设施为人工智能产业提供计算能力支撑，其范围包括智能传感器、智能芯片、分布式计算框架等，是人工智能产业发展的重要保障。
1、智能芯片智能芯片从应用角度可以分为训练和推理两种类型。
从部署场景来看，可以分为云端和设备端两步大类。
训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，需要庞大的计算规模，主要使用智能芯片集群来完成。
与训练的计算量相比，推理的计算量较少，但仍然涉及大量的矩阵运算。
目前，训练和推理通常都在云端实现，只有对实时性要求很高的设备会交由设备端进行处理。
按技术架构来看，智能芯片可以分为通用类芯片(CPU、GPU、FPGA)、基于FPGA的半定制化芯片、全定制化ASIC 芯片、类脑计算芯片(IBM TrueNorth)。
另外，主要的人工智能处理器还有DPU、BPU、NPU、EPU 等适用于不同场景和功能的人工智能芯片。
随着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀，人工智能发展对计算性能的要求迫切增长，对CPU 计算性能提升的需求超过了摩尔定律的增长速度。
同时，受限于技术原因，传统处理器性能也无法按照摩尔定律继续增长，发展下一代智能芯片势在必行。
未来的智能芯片主要是在两个方向发展：一是模仿人类大脑结构的芯片，二是量子芯片。
智能芯片是人工智能时代的战略制高点，预计到2020 年人工智能芯片全球市场规模将突破百亿美元。
新一代人工智能四大趋势
新一代人工智能四大趋势当前，新一代人工智能技术正加速在各行业深度融合和落地应用，推动了经济社会各领域从数字化、网络化向智能化加速跃升的同时，其应用驱动的特征也为新一代人工智能产业带来旺盛的应用需求。
基于此，中国数字经济百人会与北京旷视科技共同编制了《新一代人工智能产业白皮书（2019年）》，梳理全球和我国新一代人工智能产业的发展现状。
1.全球产业规模增长步入稳定阶段全球新一代人工智能产业依赖强大的技术创新积累优势，以跨国大型科技企业为主导，充分发挥其强大的资源整合能力与持续创新功能。
2018-2022年的年均增长率达到31.6%。
2022年预计产业规模将超过1630.2亿美元。
2.基础层产业仍是核心引擎01定制化智能硬件推动全球基础层产业逐步爆发智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片。
规模化的行业应用需求亟待围绕垂直领域适配多样化的智能传感器，以满足云端智能的发展态势。
定制化智能硬件的蓝海市场加速全球基础层产业爆发，2022年产业规模将突破340亿美元。
02较高的技术成熟度促进全球技术层产业稳步增长技术的快速迭代推动产业在2007年至2014年进入了爆发式增长。
主要应用领域工业检测和测量逐渐趋于饱和，进入稳定增长期。
隨着技术层逐步从专用领域走入消费级场景应用，到2020年产业规模将突破400亿美元。
应用场景的拓展助推全球应用层产业迎来发展新机遇立足数据和用户习惯，不断寻找挖掘新的应用需求，关注垂直行业应用需求，有效细分目标市场。
预计到2022年应用层产业规模将达到854.6亿美元。
3.重点领域商业化应用加速落地我国新一代人工智能产业聚焦多元化的应用场景，瞄准交通、医疗、金融、安防等领域智能化改造升级的切实需求，集中选择一个或几个重点领域进行重点布局，通过优化场景设计率先推动实现商业化落地。
多样化应用引爆技术层产业步入快速增长期我国技术层产业率先在安防监控、智能家居及教育培训等特定领域，逐渐打造出具有应用深度的成熟产品和服务，并具备了与国际竞争者一较高下的能力;在计算机视觉和语音识别领域已逐步出现领航者。
人工智能产业政策梳理
人工智能产业政策梳理1. 引言人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当前全球科技发展的热点领域之一，被认为具有革命性的影响和广阔的应用前景。
为了推动人工智能产业的发展，各国纷纷制定和完善相关政策，以支持和促进人工智能技术的研发和应用。
本文将对人工智能产业政策进行梳理，分析不同国家和地区的政策方向和举措，以及对产业发展的影响。
2. 中国的人工智能产业政策2.1 国家层面政策中国政府高度重视人工智能产业的发展，将其列为国家战略。
2017年，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，明确了人工智能发展的目标和路径。
政策着重强调了人工智能在经济社会发展中的重要性，并提出了一系列支持措施，包括资金支持、人才培养、创新环境建设等。
此外，中国还设立了人工智能产业发展专项资金，用于支持相关项目的研发和应用。
2.2 地方层面政策除了国家层面的政策支持，中国各地方政府也纷纷推出相关政策，以吸引人工智能企业和人才。
例如，北京、上海、深圳等一线城市设立了人工智能产业园区，并提供优惠政策，如税收减免、场地补贴等，以吸引企业入驻。
此外，各地还积极推动人才培养和引进，设立了人工智能专业学院和科研机构，提供奖学金和补贴，吸引人才从事人工智能研究和创新。
2.3 人工智能伦理和安全政策随着人工智能技术的快速发展，伦理和安全问题也日益凸显。
中国政府意识到这一点，并出台了相关政策。
例如，中国制定了《人工智能伦理研究报告》，明确了人工智能应用中的伦理原则和道德底线。
此外，中国还加强了对人工智能安全的监管，制定了《人工智能安全工作指南》，要求企业在研发和应用人工智能技术时加强安全保障，防止数据泄露和滥用。
3. 美国的人工智能产业政策3.1 国家层面政策美国一直处于人工智能技术的领先地位，其政府也十分重视人工智能产业的发展。
2019年，美国政府发布了《人工智能战略计划》，旨在推动人工智能技术的研发和应用。
该计划提出了一系列政策举措，包括加大投资、加强人才培养、优化法律法规等。
人工智能发展白皮书
人工智能发展白皮书近年来，人工智能技术的快速发展和广泛应用，已经成为推动经济社会发展和提高生产力的重要力量。
为了深入探讨人工智能的发展趋势和未来方向，本白皮书梳理了相关领域的最新研究成果和经验分享，提出了一些具有前瞻性和可操作性的建议，旨在为我国人工智能行业的高质量发展提供科学依据和战略指导。
一、人工智能发展现状人工智能是一种通过计算机模拟人类智能行为的技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方向。
随着计算机算力和数据量的不断增加，人工智能在许多领域已经取得了显著成果，涉及金融、医疗、交通、制造、安防等多个领域。
在图像识别方面，人工智能已经能够识别出猫、狗等复杂图像，并在人脸识别、安防监控等领域得到广泛应用；在语音识别方面，人工智能可以实现自然语言交互、语音翻译等功能，拓展了人机交互的范畴；在自动驾驶领域，人工智能的应用也让无人驾驶成为了可能。
二、人工智能发展趋势1.多学科交叉融合。
人工智能需要信息学、数学、物理学等多个领域的知识支持，未来人工智能的发展将更加强调多学科交叉融合。
2.大数据为支撑。
人工智能需要大量的数据进行学习和训练，未来随着大数据的不断积累，人工智能将更加强大。
3.智能硬件普及。
未来智能硬件将逐渐普及，人工智能将在更多的场景中得到应用。
4.深度学习成为主流。
深度学习是目前最有效的机器学习方法之一，未来将成为人工智能领域的主流。
三、人工智能发展面临的挑战1.数据隐私和安全。
大数据的应用需要关注数据隐私和安全保护。
2.算法公正性和道德伦理。
人工智能的算法可能存在偏见，需要加强算法公正性和道德伦理建设。
3.人才短缺。
目前人工智能领域的高端人才相对稀缺，需要加强人才培养和引进。
四、人工智能发展战略建议1.加强人才培养和引进。
提高人工智能领域的科研人员和技术工人素质，加强国际人才引进与合作，提高人工智能领域的人才储备。
2.加强数据安全和隐私保护。
完善数据采集、存储、传输和使用的法律法规规范，加大数据安全和隐私保护力度。
人工智能行业年度总结智能化工厂的新突破
人工智能行业年度总结智能化工厂的新突破随着科技的迅猛发展，人工智能已经成为各行各业的热门话题。
在过去的一年中，人工智能在智能化工厂领域取得了一系列令人振奋的新突破。
本文将为大家梳理并总结这些重要进展。
I. 人工智能技术在智能化工厂应用中的推动作用智能化工厂作为人工智能技术应用的重要领域之一，有效地推动了工业生产的智能化和自动化发展。
通过人工智能技术，智能化工厂能够实现生产过程的高效优化，提高生产效率，降低人力成本，减少能源消耗。
在过去的一年中，聚焦于以下几个方面的技术进步成为了亮点。
1. 智能机器人的应用智能机器人作为智能化工厂的核心装备之一，在生产线上发挥着关键作用。
通过利用人工智能技术，智能机器人可以实现高度的自主感知和决策能力，提高生产线的灵活性和可调度性。
在过去的一年中，智能机器人在智能化工厂中的应用不断拓展，涵盖了物料运输、装配、包装等多个环节，为工业生产的智能化提供了强有力的支撑。
2. 数据分析与预测人工智能技术的另一个重要应用是数据分析与预测。
通过收集、整理和分析工厂的大量数据，人工智能系统可以快速准确地发现生产中的异常情况和潜在问题，并提供相应的优化建议。
在过去的一年中，智能化工厂越来越多地采用了基于人工智能的数据分析与预测技术，有效提升了生产线的稳定性和运营效率。
3. 算法的优化与创新人工智能技术的核心是算法。
在过去的一年中，智能化工厂领域不断涌现出新的算法优化和创新。
各类机器学习算法、深度学习算法等得到了广泛的应用和发展，为智能化工厂实现更高水平的自动化生产提供了有力的保障。
II. 智能化工厂的新突破在过去的一年中，智能化工厂在不断发展和突破的过程中，取得了一系列令人瞩目的成绩。
以下是其中的几个重要突破。
1. 智能化生产线的集成化通过人工智能技术，智能化工厂可以实现生产线的集成化，整合各种生产资源和装备，实现生产过程的高度优化和自动化。
在过去的一年中，智能化工厂的集成化程度不断提升，通过智能化生产线的搭建，不仅可以提升生产过程的效率，还能够更好地适应市场环境的快速变化。