2019全球人工智能发展白皮书
人工智能课程大纲课程体系：《机器视觉技术》课程产品白皮书(2019V1.0)
《机器视觉技术》产品白皮书目录1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 -2.1产品体系............................................................ - 4 -2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 -3.1机器视觉技术........................................................ - 8 -3.1.1课程说明........................................................ - 8 -3.1.2教学大纲....................................................... - 12 -3.1.3教学指导....................................................... - 16 -4配套产品................................................................... - 19 -4.1实验设备........................................................... - 19 -4.2软件平台........................................................... - 24 -5技术支持................................................................... - 28 -5.1.1升级服务....................................................... - 28 -5.1.2师资培训....................................................... - 28 -1引言中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。
《2019云网融合发展白皮书解读》
编写背景云网融合概念需要统一云网融合连接场景待明确云网服务体系架构形成云网基本能力标准化特点与趋势明朗化云网产品不断丰富概念统一 场景明确 体系清晰 能力标准化1.1 云网融合发展背景1.2 云网融合概念1.3 云网融合服务能力框架2.1 混合云2.2 同一公有云的多中心互联2.3 跨云服务商的云资源池互联3.云网融合三大特点4.行业场景：医疗、教育、能源、工业5.云网融合四大趋势典型案例：中国电信、中国移动、华云、鹏博士1.云网融合发展状况概述2.云网融合典型应用场景3.云网融合发展特点4.云网融合在典型行业应用情况5.云网融合发展趋势附录：典型云网融合解决方案实际案例云网融合是基于业务需求和技术创新并行驱动带来的网络架构深刻变革，使得云和网高度协同，互为支撑，互为借鉴的一种概念模式云服务与网络的敏捷打通按需开放网络能力最终服务于企业上云基础运营商始终处于云网融合领域的头部，强大的基础网络能力与政企资源是运营商的最大优势传统云服务商对云网融合的重视程度逐渐提升，云网产品也较为丰富，但只能处于领域的第二阵营云网融合最终服务于企业上云，在上云的过程中，云网协同能力的重要性不断提升国家出台政策推动人工智能与安全领域的深度融合SD-WAN服务商是云网融合领域的有力竞争者云网融合对运营商来说是战略级调整，是重构新业务生态的契机网络服务商的切入代表着云网融合开放性不断扩大云与网络的深度融合也带来监管方面的新课题网络服务商逐渐切入云网融合市场，通过服务商自有的云专网接入多种公有云资源形成云网平台。
云网融合企业上云企业对云网融合产品或服务的选择43.4%32.4%27.9%13.2%9.6%云专线云间高速通道云联网SD-WAN组网方案其他云专线是云网融合连接场景中应用最多的产品；SD-WAN 发展迅猛，已经成为行业热点45.4%39.2%33.8%32.7%21.1%20.3%19.4%网络性能计费方式业务扩展性一站式开通和配置业务可用性故障恢复时间可视化监控企业选择云网融合产品的考虑因素42.3%28.7%22.3%21.4%14.6%5.6%专线/专网成本过高部署复杂网络质量有待提高运维成本高无法对全网网络状况进行监控分支机构开通困难网络性能与运维管理是衡量云网产品优劣的两大关键因素。
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
全球人工智能发展趋势及其对中国的影响
全球人工智能发展趋势及其对中国的影响一、全球人工智能发展趋势随着人工智能技术的不断发展和应用，越来越多的行业开始采用人工智能技术带来的高效、精确和智能化的服务。
未来几年，全球人工智能市场将呈现以下几个趋势。
1.智能家居市场智能家居市场是人工智能技术的重要应用领域之一。
随着家庭网络设备的普及，智能家居设备将成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
根据市场调研机构的预测，到2025年，全球智能家居市场规模将达到1.2万亿美元。
2.智能机器人随着工业4.0的到来，智能化生产将成为未来的主流。
在工业生产中，智能机器人将取代人类完成大量重复性工作，提高生产效率。
同时，智能机器人也将渗透到日常生活中，例如家庭保洁机器人、教育机器人等。
3.智能医疗智能医疗是人工智能技术在医疗领域的应用。
智能医疗技术可以提高病人的诊断准确率和治疗效果，降低医疗费用。
未来，智能医疗技术将成为医疗健康领域的重要趋势。
4.自然语言处理和语音识别自然语言处理和语音识别技术是人工智能技术的重要领域之一，将在人机交互、智能问答系统、智能客服、智能翻译等各个方面得到广泛应用。
二、全球人工智能发展对中国的影响作为全球最大的发展中国家，中国在人工智能领域的应用和发展方面具有重要的地位和优势。
未来，全球人工智能的发展对中国的影响将体现在以下几个方面。
1.提高生产效率随着人工智能技术的应用，中国的生产企业将提高生产效率，缩短交货期，降低生产成本，提高产品品质，从而提高中国的经济效益。
2.助推智能制造中国始终致力于发展制造业，而人工智能技术的应用将加速智能制造的发展。
人工智能技术可以帮助中国制造企业实现智能化生产、智能物流和智能服务，实现制造业的转型升级。
3.推动经济转型升级人工智能技术将推动中国经济的转型升级。
智能化生产和智能穿戴设备的应用将促进消费升级，智能交通系统和城市智能化将改善城市交通拥堵和环境污染问题，智能健康和智能医疗将优化医疗健康服务体系。
2019年人工智能发展白皮书
2019年人工智能发展白皮书风起云涌：人工智能关键技术不断取得突破相得益彰：人工智能赋能产业与应用场景百川归海：人工智能开放创新平台逐步建立各领风骚：全球人工智能公司一览目 录01020304前言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GDP带来额外14%的提升，相当于15.7万亿美元的增长。
全球范围内越来越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性，并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。
全球人工智能市场将在未来几年经历现象级的增长。
据中国产业信息网和中国信息通信研究院数据，世界人工智能市场将在2020年达到6800亿元人民币，复合增长率达26.2%，而中国人工智能市场也将在2020年达到710亿元人民币，复合增长率达44.5%。
我国发展人工智能具有多个方面的优势，比如开放的市场环境、海量的数据资源、强有力的战略引领和政策支持、丰富的应用场景等，但仍存在基础研究和原创算法薄弱、高端元器件缺乏、没有具备国际影响力的人工智能开放平台等短板。
此份报告不但对人工智能关键技术（计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术、群体智能技术、自主无人系统技术、智能芯片技术、脑机接口技术等）、人工智能典型应用产业与场景（安防、金融、零售、交通、教育、医疗、制造、健康等）做出了梳理，而且同时强调人工智能开放平台的重要性，并列举百度Apollo开放平台、阿里云城市大脑、腾讯觅影AI辅诊开放平台、科大讯飞智能语音开放创新平台、商汤智能视觉开放创新平台、松鼠AI智适应教育开放平台、京东人工智能开放平台NeuHub、搜狗人工智能开放平台等典型案例呈现给读者。
我国在人工智能伦理方面的相关政策法规
我国在人工智能伦理方面的相关政策法规人工智能（AI）的快速发展已经成为世界各国的焦点之一。
我国政府早在2017年就发布了《新一代人工智能发展规划》和《人工智能标准化白皮书》，并在2019年正式发布了《人工智能创新发展行动计划（2019-2025年）》。
这些政策文件和规划旨在引导我国在人工智能领域的发展，并确保其在技术、应用和伦理方面的可持续性。
在伦理方面，我国政府也制定了一系列相关政策法规，以确保人工智能的发展不会对社会和个人造成负面影响。
本文将对我国在人工智能伦理方面的相关政策法规进行详细介绍和分析。
一、《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国网络安全法》于2017年6月1日正式实施，是我国第一部专门针对网络安全的法律。
该法律明确规定了人工智能技术的安全和保护措施，包括：1. 网络运营者应当采取技术措施，防止人工智能系统被利用进行网络攻击和破坏。
2. 网络运营者应当对人工智能系统进行安全评估和测试，确保其稳定性和安全性。
3. 网络运营者应当建立人工智能技术安全管理制度，定期进行技术更新和安全检查。
二、《中华人民共和国个人信息保护法》《中华人民共和国个人信息保护法》于2021年6月10日通过，将于2021年11月1日正式实施。
该法律是我国第一部专门针对个人信息保护的法律，明确了人工智能技术在个人信息保护方面的应用和限制。
1. 个人信息的收集、使用和处理必须遵守法律法规和相关规定，不得违反个人隐私权和信息安全。
2. 个人信息的收集、使用和处理必须经过个人同意，不得强制收集和使用。
3. 个人信息的收集、使用和处理必须保证其安全性和保密性，不得泄露和滥用。
4. 个人信息的收集、使用和处理必须遵守最小化原则，不得收集和使用与目的无关的信息。
5. 个人信息的收集、使用和处理必须遵守公正原则，不得歧视、损害和侵犯任何个人的权益。
三、《中华人民共和国人工智能安全评估管理办法》《中华人民共和国人工智能安全评估管理办法》于2020年12月1日正式实施，旨在规范人工智能安全评估的程序和标准，保障人工智能技术的安全和可靠性。
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告
2-1-1 国家层面人工智能 行业发展政策分析 2015年以来，人工智能在国内获得快速发展，国家相继出台一系列政策支持人工智能的发展，推动中国人工智能步入新阶段。2019年，人工智能
连续第三年出现在政府工作报告中，继2017、2018年的“加快人工智能等技术研发和转化”，“加强新一代人工智能研发应用”关键词后， 2019年政府工作报告中使用了“深化大数据、人工智能等研发应用”等关键词 。从“加快”、“加强”到“深化”，说明我国的人工智能产业 已经走过了萌芽阶段与初步发展阶段，下个阶段将进入快速发展时期，并且更加注重应用落地。
2015年以来，人工智能在中国国内获得快速发展，中国政府相继出台一系列政策支持人工智能的发展，推动中国人工智能 步入新阶段。2017-2019年，人工智能连续三年被政府工作报告提及，人工智能迅速从国家层面上升至战略高度。这说明，中 国的人工智能产业已经走过了萌芽阶段与初步发展阶段，将进入快速发展阶段，并且更加注重应用落地。经过近几年的快速发 展，国内人工智能产业上中下游格局也逐渐清晰。其中，上游提供基础能力，中游将基础能力转化成人工智能技术，下游则将 人工智能技术应用到特定行业中。
《中华人民共和国国民经济和社会发展第 加快信息网络新技术开发应用，重点突破大数据和云计算关键技术、自主可控操作系统、高端工业和大型管理软件、新兴领域人工智
十三个五年规划纲要》
能技术，人工智能写入“十三五”规划纲要。
到2020年，自主品牌工业机器人年产量达到10万台，六轴及以上工业机器人年产量达到5万台以上。服务机器人年销售收入超过300亿 《机器人产业发展规划（2016－2020年）》 元；工业机器人主要技术指标达到国外同类产品水平；机器人用精密减速器、伺服电机及驱动器等关键零部件取得重大突破。
2019年人工智能十大趋势
2019年人工智能十大趋势[导读]IDC预计，2022年，中国人工智能市场规模将达到98 4亿美元。
白皮书从技术走向、落地实施、应用价值、市场生态四个维度预测了2019年人工智能十大趋势。
12月20日，国际数据公司(IDC)与百度AI产业研究中心(BACC)联合发布《百度大脑领导力白皮书》，白皮书预测了2019年中国人工智能市场发展趋势，通过实际案例解析人工智能如何从技术到落地，并提出“100天AI部署计划”。
IDC预计，2022年，中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。
白皮书从技术走向、落地实施、应用价值、市场生态四个维度预测了2019年人工智能十大趋势：展望一：机器学习/深度学习开始走进传统企业。
机器学习/深度学习将走进企业内部，为企业提供以决策为中心的服务。
同时，深度学习也将继续广泛应用在图像、音频、文本等非结构化数据处理中。
尤其是传统行业中的大中型企业，采用机器学习平台开发人工智能应用将逐渐成为主流。
IDC预计到2020年行业前15%的企业都将采用机器学习。
展望二：融合视觉、语音、语义等多模态计算开始落地。
仅能够看清听清的机器智能已经不能满足人类需求，融合视觉、语音、语义及情感的多模态计算成为实现真正智能的迫切刚需。
预计未来三年多模态计算将在实际应用中开始落地。
展望三：多模型数据库开始走向市场。
随着物联网的投资以及企业数字化转型的进程，企业内各种非结构化数据高速增长，使得能够支持多种格式数据管理的多模型数据库成为迫切需求。
IDC预计到2023年，多模型数据库的支出将达到NoSQL数据库支出的30%。
展望四：低代码量开发平台降低AI技术使用门槛。
低代码量/无代码开发平台促进AI部署自动化，降低技术使用门槛，使中小企业也能平等使用AI，实现普惠AI。
用户可以上传图片、音频、文本等原始数据，系统即可自动训练出合适的模型。
典型的案例—谷歌AutoML，百度EasyDL。
展望五：人工智能从云端部署向边缘计算扩展。
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全球人工智能发展白皮书
（2019年度）
全球人工智能发展白皮书| 四、人工智能重塑各行业
02
4 1.14 1.2
5 1.38 1.413 1.521 1.623 1.7629 1.831
40 2.140 2.242 2.345
52 3.153 3.254 3.354 3.455 3.555
58 4.160 4.265 4.370 4.471 4.575 4.679 4.782 4.886
全球人工智能发展白皮书| 主要发现主要发现：
1
全球人工智能发展白皮书| 主要发现
2
全球人工智能发展白皮书| 主要发现
3
全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势
4
一、AI 创新融合新趋势
1.1 人工智能正全方位商业化
当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段，并对传统行业各参与方产生不同程度的影响，改变了各行业的生态。
这种变革主要体现在三个层次。
第一层是企业变革：人工智能技术参与企业管理流程与生产流程，企业数字化趋势日益明显，部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用。
这类企业已能够通过各类技
术手段对多维度用户信息进行收集与利用，并向消费者提供具有针对性的产品与服务，同时通过对数据进行优化洞察发展趋势，满足消费者潜在需求。
第二层是行业变革：人工智能技术带来的变革造成传统产业链上下游关系的根本性改变。
人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加，同时用户也会可能因为产品属性的变化而发生改变，由个人消
费者转变为企业消费者，或者二者兼而有之。
第三层是人力变革。
人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率，减少企业员工数量。
此外，机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力， 导致技术与管理人员占比上升，企业人力结构发生变化。
图表1-1：人工智能技术带来的全方位变革
1. 企业变革
销售
安防 反欺诈 人力资源管理 市场营销 个人助理 智能工具
2. 行业变革
3. 人力变革
增强现实
手势识别 机器人 情绪识别
数据来源：公开资料，德勤研究
全球人工智能发展白皮书 | 一、AI 创新融合新趋势
5
1.2 AI 全面进入机器学习时代
随着技术的进步和发展，人类学习知识的途径逐渐从进化、经验和传承演化为了借助计算机和互联网进行传播和储 存。
由于计算机的出现，人类获取知识的途径开始变得更加高效和便捷。
在不久的将来，绝大多数的知识将被机器提
取和储存。
强大的计算机算法将逐渐获得类人的能力，包括视觉、说话的能力和方向感等。
在人工智能众多的分支领域中，“机器学习”（Machine Learning ）是人工智能的核心研究领域之一。
包括89%的人
工智能专利申请和40%人工智能范围内的相关专利均为机器学习范畴。
最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能。
机器在现有的知识找到空缺，接着机器效仿人脑并模拟进化，系统化地减少不确定性， 识别新旧知识的相同点，并完成学习。
图表1-2：人工智能各层级图示
技术支持
资料来源：德勤研究
传感器
芯片
数据
软件框架
云服务
AI 应用领域
智慧医疗
智慧教育
智慧城市
AI 技术领域
智慧金融
数字政府
智能制造
无人驾驶
…
反向传播算法
概率推理
逆演绎算法 线性算法
…
决策树
基因编程
逻辑回归
核机器
随机森林
…
支持向量机
算法。