产业智能化的发展实践分析
人工智能对产业发展的影响分析
人工智能对产业发展的影响分析引言人工智能作为一种新兴技术，对于产业发展产生了重要而深远的影响。
本文将从多个角度探讨人工智能对产业发展的影响，并分析其带来的机遇与挑战，为我们更好地适应未来产业发展提供参考。
一、人工智能在生产制造领域的应用人工智能技术在生产制造领域的应用，可以极大地提高生产效率和质量。
例如，智能机器人在生产线上的应用可以实现自动化和高效率生产，降低劳动力成本，提高产品的一致性和准确性。
二、人工智能在服务业的影响人工智能在服务业的应用越来越广泛，例如，智能语音助手的出现使得客户服务变得更加智能化和便捷化，智能化的客户支持系统可以通过语义分析和机器学习提供更加个性化和高效的服务。
三、人工智能在金融领域的崛起金融领域是人工智能应用的重要领域之一。
人工智能技术能够通过大数据分析和机器学习提升金融机构的风险评估和预测能力，同时，智能金融系统的出现使得交易操作更加智能化和高效化。
四、人工智能对就业形势的影响虽然人工智能的发展为产业带来了无限的可能性，它也对就业形势产生了一定的影响。
一些传统工作岗位可能会被自动化取代，但同时也会催生新的就业机会，例如智能技术的研发、维护和管理等。
五、人工智能对社会的影响人工智能对社会的影响不仅限于产业领域，它还对社会生活的方方面面产生了重要影响。
例如，智能化的交通系统可以提高道路安全和交通效率，智能化的医疗系统可以提供更加个性化和精准的医疗服务。
六、人工智能带来的机遇人工智能的发展给产业带来了巨大机遇。
通过提高生产效率和质量，降低成本，人工智能可以提升企业的竞争力。
同时，人工智能也为新兴产业的发展提供了机遇，例如无人驾驶、智能家居等领域。
七、人工智能所面临的挑战尽管人工智能带来了巨大机遇，但也面临一些挑战。
其中之一是隐私和安全问题。
人工智能所涉及的大量个人数据需要得到合理的保护和使用，同时，人工智能技术也可能被用于恶意攻击和犯罪活动。
此外，人工智能的可信度和透明度也是考验，需加强规范和监管。
产业园区“智慧”发展困局怎么破
产业园区“智慧”发展困局怎么破产业园区作为经济发展的重要载体，承载着优化资源配置、促进技术创新、提升产业竞争力的重要使命。
而随着社会进步和科技发展，提出了“智慧产业园区”的构想，即通过运用先进的信息技术手段，实现产业园区的智能化管理和服务，提升园区的运行效率和产业发展水平。
实践中发现，产业园区“智慧”发展面临着种种困局，如何破解这些困局，进一步推进产业园区的智慧发展，成为摆在我们面前迫切需要解决的问题。
本文将对产业园区“智慧”发展困局进行分析，并提出相应对策。
一、困局分析1. 技术标准不统一在产业园区智慧发展过程中，存在着各种各样的智能设备和系统，其技术标准和接口协议往往缺乏统一，导致了设备之间相互隔离、数据无法共享和系统集成困难的问题。
这不仅影响了智慧园区的整体运行效率，还增加了园区运营成本和管理难度。
2. 数据孤岛难以破除产业园区在智慧发展过程中涉及到大量的数据采集、处理和应用，但由于各类数据采集设备和平台系统之间缺乏有效的数据共享机制，导致了数据孤岛问题。
这不仅降低了数据的利用价值，还限制了智慧园区整体管理水平的提升。
3. 安全风险难以克服随着智慧化技术的应用，产业园区涌现出大量联网设备和系统，但这些设备和系统的安全防护能力不足，容易受到网络攻击和病毒侵袭，存在着信息泄露、数据损坏等安全风险，制约了智慧园区的正常运行和发展。
4. 人才短缺问题产业园区的智慧化发展需要大量复合型人才，如信息技术人才、管理人才、运维人才等，但目前人才供给和实际需求之间存在严重不匹配问题，智慧园区智能化水平难以提升。
二、破解对策2. 建立数据共享机制产业园区可以引入先进的数据共享平台和数据交换协议，将不同设备和系统产生的数据进行整合汇聚，建立起完善的数据共享机制，实现数据的跨系统、跨平台共享，提高了数据的利用效率和管理水平。
3. 加强安全防护产业园区可借助先进的网络安全设备和技术手段，建立起完善的网络安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全监控等，有效防止网络攻击和病毒侵袭，保障智慧园区的信息安全。
长庆油田数字化转型智能化发展探索与实践
长庆油田数字化转型智能化发展探索与实践发布时间：2023-01-10T07:25:26.810Z 来源：《科技新时代》2023年1期作者：安然1 孙海涛1 [导读] 近年来，数字化发展已成为全球竞争的关键领域，油气行业也在积极落实能源安全新战略，要大力推动产业数字化转型，智能化发展，坚定不移走新型工业化、信息化道路，利用互联网新技术新应用对油气产业进行全方位、全角度、全链条的改造，提高全要素生产率，释放数字对油气发展的放大、叠加、倍增作用。
本文将探索与实践长庆油田场站、智能管道无人值守改造等技术，实现了劳动组织结构实现高度减量化、扁平化，深度盘活一线人力资源，提升本质安全与管理效率。
在无人值守的新理念下，有效助推企业管理和技术创新，实现油田精细化管理。
安然1 孙海涛1（1、长庆油田分公司数字和智能化事业部；陕西西安；710018）摘要近年来，数字化发展已成为全球竞争的关键领域，油气行业也在积极落实能源安全新战略，要大力推动产业数字化转型，智能化发展，坚定不移走新型工业化、信息化道路，利用互联网新技术新应用对油气产业进行全方位、全角度、全链条的改造，提高全要素生产率，释放数字对油气发展的放大、叠加、倍增作用。
本文将探索与实践长庆油田场站、智能管道无人值守改造等技术，实现了劳动组织结构实现高度减量化、扁平化，深度盘活一线人力资源，提升本质安全与管理效率。
在无人值守的新理念下，有效助推企业管理和技术创新，实现油田精细化管理。
关键词数字化转型智能化发展无人值守改造 1 引言深入贯彻习近平总书记关于网络强国战略和发展数字经济的重要论述，坚定不移贯彻新发展理念，围绕“业务发展、管理变革、技术赋能”三大主线，以实现“数字长庆，智慧油田”为总体目标，加速推进数字技术与油气产业深度融合，着力推动业务模式重构和管理模式变革，以高水平数字化转型支撑油田高质量发展。
长庆油田制定了新时期“二次加快发展”规划和“油公司”模式改革方案：2025年油气当量突破6800万吨，建成“主营业务突出、生产绿色智能、资源高度共享、管理架构扁平、质量效益提升”的长庆特色“油公司”，对信息化建设提出了更高的要求。
工业智能化的现状与未来趋势
工业智能化的现状与未来趋势随着科技的不断发展，工业智能化已成为当前发展的重点之一，成为推动未来经济发展的重要驱动力。
本文将从现状和未来趋势两个方面进行探讨。
一. 工业智能化的现状智能化生产是将传统生产线纳入互联网和大数据的生产模式。
目前，我国的智能制造水平在不断提高，但距离世界先进水平仍有一定的差距。
首先，我国的技术标准不够统一，缺乏技术标准的一体化和标准化，导致企业之间缺乏互通性。
其次，我国制造业企业的节能环保意识相对较差，且很多企业缺乏专业技术人员支持，这给制造业转型升级带来不小的压力。
此外，智能制造技术的成本相对较高，使得中小企业普及度不高，从而影响我国的智能制造水平。
尽管存在以上问题，但是我国的智能制造技术正在迅速发展引领着我国制造业的新一轮转型。
具体表现在以下几个方面：1. 工业自动化水平不断提高工业自动化是智能制造模式的基础，我国的自动化装备制造产业已经逐渐形成了完整的体系，并在无人工厂、智能决策、机器人和智能监测等方面取得了一定的成果。
例如，中国火车厂正在逐步实现无人化生产，用机器代替人，生产效率被大大提高，生产成本相对减少。
2. 大数据支持下的智能制造随着大数据技术不断发展，数据采集、分析、挖掘成为智能制造的重要手段。
目前，一些大型企业（如华为、亚马逊等）已经在大数据方面取得了成功，而在制造业应用方面，更多采用成熟的工业互联网平台，将设备、工具与互联网相连。
这将成为智能制造的重要手段，构建起不同产业的物联网。
3. 智能工厂的应用智能工厂是指通过IT技术、互联网技术以及智能制造技术构筑灵活、高效的智能生产体系，其生产过程可以自行实现优化和调度，生产效益与生产成本的平衡也得到有效的保障。
目前我国的一些制造业龙头企业已经在智能工厂建设方面进行了实践，如海尔智家将生产过程进行全面数字化打破了传统生产的阻碍，提高了生产效率和质量。
二. 工业智能化的未来趋势1. 智能工厂将普及在未来，智能工厂将逐渐成为制造业的主流生产方式。
广西农业机械化、现代化、智能化高质量发展探索
广西农业机械化、现代化、智能化高质量发展探索1. 广西农业机械化发展现状及问题分析农业机械化水平逐年提高。
广西政府大力支持农业机械化发展，通过政策扶持、资金投入等手段，推动农业机械化水平的提升。
广西已基本实现主要农作物的机械化生产，部分地区已实现了全程机械化。
农机装备结构不断优化。
广西农机装备结构逐步从单一型向多样化、多功能型转变，各类农机具品种丰富，能够满足不同农业生产需求。
广西还积极引进国内外先进农机装备，提高农机装备的技术水平和性能。
农业机械化服务体系建设初见成效。
广西加强农业机械化服务体系建设，建立了一批农机维修、保养、培训等服务机构，为广大农民提供了便捷、高效的农机服务。
广西还积极推广智能农业机械化技术，提高农业生产效率。
农机装备水平与农业生产需求不相适应。
部分地区农业机械化水平较低，农机装备无法满足农业生产的需求，导致农业生产效率低下。
农机化技术推广应用不足。
广西农业机械化技术推广应用存在一定的滞后性，部分农民对新型农机具的使用和操作技能掌握不足，影响了农业机械化的推广效果。
农业机械化服务体系不完善。
广西农业机械化服务体系尚不健全，农机维修、保养等服务设施缺乏，影响了农机具的正常使用和农业生产的持续发展。
农业机械化人才培养不足。
广西农业机械化人才队伍建设相对薄弱，缺乏专业化、高素质的农业机械化人才，制约了农业机械化的高质量发展。
1.1 广西农业机械化发展历程广西位于中国南部，地处热带和亚热带地区，具有丰富的自然资源和独特的地理环境。
自改革开放以来，广西农业机械化取得了显著的发展成果，为农业现代化、智能化高质量发展奠定了坚实基础。
在20世纪50年代至70年代，广西农业机械化主要依靠苏联援助和国内技术引进，逐步建立起一定规模的农机具生产和维修服务体系。
80年代起，广西开始大力发展农业机械化，实施“农业机械化三年行动计划”，大力推广农业机械化生产方式，提高农业生产效率。
90年代至21世纪初，广西农业机械化进入快速发展阶段。
人工智能在工业领域的实践与应用研究报告
人工智能在工业领域的实践与应用研究报告第1章引言 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与篇章结构 (4)第2章人工智能技术概述 (4)2.1 人工智能的发展历程 (4)2.2 人工智能的主要技术分支 (5)2.3 人工智能在工业领域的应用趋势 (5)第3章人工智能在制造业的应用 (6)3.1 智能制造系统 (6)3.1.1 概述 (6)3.1.2 应用场景 (6)3.2 生产过程优化 (6)3.2.1 生产计划与调度 (6)3.2.2 生产参数优化 (6)3.2.3 生产过程监控与优化 (6)3.3 设备故障预测与维护 (6)3.3.1 设备状态监测 (7)3.3.2 故障预测与诊断 (7)3.3.3 维护策略优化 (7)3.3.4 智能维护系统 (7)第4章人工智能在产品设计中的应用 (7)4.1 智能设计方法 (7)4.1.1 机器学习在设计中的应用 (7)4.1.2 深度学习在设计中的应用 (7)4.2 参数优化与仿真 (8)4.2.1 参数优化 (8)4.2.2 仿真分析 (8)4.3 基于人工智能的产品创新设计 (8)4.3.1 设计灵感 (8)4.3.2 设计方案评估 (9)4.3.3 设计协同 (9)4.3.4 用户参与设计 (9)第5章人工智能在供应链管理中的应用 (9)5.1 智能采购与库存管理 (9)5.1.1 智能采购 (9)5.1.2 库存管理 (9)5.2 物流运输优化 (10)5.2.1 路径优化 (10)5.2.3 运输风险管理 (10)5.3 供应链风险预测与控制 (10)5.3.1 风险识别 (10)5.3.2 风险评估 (10)5.3.3 风险预警 (10)5.3.4 风险控制 (10)第6章人工智能在质量控制与检测中的应用 (11)6.1 质量数据采集与处理 (11)6.1.1 自动化数据采集 (11)6.1.2 数据清洗与整合 (11)6.1.3 数据分析与挖掘 (11)6.2 智能检测技术 (11)6.2.1 机器视觉检测 (11)6.2.2 智能传感器检测 (11)6.2.3 声音信号检测 (11)6.3 质量异常诊断与改进 (11)6.3.1 质量异常诊断 (12)6.3.2 智能优化算法 (12)6.3.3 智能决策支持 (12)6.3.4 持续改进 (12)第7章人工智能在工业互联网中的应用 (12)7.1 工业互联网平台概述 (12)7.2 数据分析与处理技术 (12)7.3 智能决策与优化 (13)第8章人工智能在安全生产领域的应用 (13)8.1 安全风险识别与评估 (13)8.1.1 图像识别技术 (13)8.1.2 传感器技术 (13)8.1.3 数据挖掘与分析 (14)8.2 预测与预警 (14)8.2.1 时间序列分析 (14)8.2.2 机器学习算法 (14)8.2.3 大数据分析 (14)8.3 智能应急处理与救援 (14)8.3.1 智能预案 (14)8.3.2 无人机与救援 (14)8.3.3 灾情监测与评估 (14)第9章人工智能在工业节能减排中的应用 (15)9.1 能耗监测与优化 (15)9.1.1 能耗监测 (15)9.1.2 能耗优化 (15)9.2 废弃物处理与资源回收 (15)9.2.1 废弃物处理 (15)9.3 环境影响评估与减排策略 (15)9.3.1 环境影响评估 (16)9.3.2 减排策略 (16)第10章人工智能在工业领域的发展前景与挑战 (16)10.1 发展趋势与市场前景 (16)10.1.1 人工智能技术快速发展 (16)10.1.2 工业智能化市场需求不断扩大 (16)10.1.3 跨行业融合加速 (16)10.2 技术挑战与解决方案 (16)10.2.1 数据处理与分析挑战 (16)10.2.2 算法模型优化 (16)10.2.3 安全与隐私保护 (17)10.3 政策建议与产业布局 (17)10.3.1 制定相关政策支持产业发展 (17)10.3.2 加强人才培养与合作 (17)10.3.3 构建产业生态体系 (17)10.3.4 推进国际合作与交流 (17)第1章引言1.1 研究背景全球经济一体化和工业4.0时代的到来，我国工业领域正面临着转型升级的压力与机遇。
数据驱动下广告产业的智能化发展
数据驱动下广告产业的智能化发展一、本文概述随着信息技术的飞速发展和数据资源的日益丰富，数据驱动已成为广告产业智能化发展的关键驱动力。
本文旨在探讨数据驱动下广告产业的智能化发展，分析当前广告产业面临的挑战与机遇，阐述数据在广告产业中的应用现状，以及数据驱动对广告产业智能化发展的重要作用。
文章还将探讨如何利用数据驱动实现广告产业的智能化转型，提升广告效果和用户体验，为广告产业的可持续发展提供有益的思路和方案。
通过本文的论述，希望能够为广告产业的从业者、研究者以及相关政策制定者提供有益的参考和启示。
二、数据在广告产业中的应用随着信息技术的快速发展，数据已经成为了广告产业中不可或缺的重要资源。
数据在广告产业中的应用广泛而深入，它不仅改变了广告的制作和投放方式，更推动了广告产业的智能化发展。
用户画像构建：数据可以帮助广告行业构建精确的用户画像。
通过分析用户的在线行为、消费习惯、兴趣爱好等多维度信息，可以形成细致的用户画像，为广告投放提供精准的目标群体定位。
这种定位不仅提高了广告的投放效率，也增强了广告的针对性，从而提高了广告效果。
广告内容优化：基于用户画像和大数据分析，广告行业可以精准推送符合用户需求的广告内容。
这种内容优化不仅提高了广告的点击率和转化率，也提升了用户的广告体验。
同时，广告行业还可以根据用户反馈和数据分析结果，不断调整和优化广告内容，使其更加符合用户的兴趣和需求。
广告效果评估：数据也是评估广告效果的重要依据。
通过分析广告的点击率、转化率、曝光量等数据，可以全面了解广告的传播效果和商业价值。
这种评估不仅可以帮助广告行业优化广告投放策略，也可以为广告主提供更加准确的广告效果报告，为其决策提供支持。
广告技术创新：数据的应用也推动了广告技术的创新。
例如，基于机器学习和人工智能技术的智能推荐算法，可以根据用户的兴趣和需求，自动为用户推荐合适的广告内容。
这种技术创新不仅提高了广告的投放效率和效果，也提升了用户的广告体验。
农业科技的未来：智能化与可持续发展
农业科技的未来：智能化与可持续发展农业作为人类生存和发展的基础产业，一直在不断演变。
从传统的耕作方式到现代的机械化农业，科技的进步极大地改变了农业生产的方式。
进入21世纪，智能化和可持续发展成为农业科技的两个主要方向。
本文将探讨智能化农业的发展现状、面临的挑战以及未来的发展趋势，并讨论可持续农业的关键要素和实践策略。
一、智能化农业的发展现状1. 精准农业技术精准农业是智能化农业的核心，其通过使用卫星定位系统（GPS）、地理信息系统（GIS）和传感器技术，对农业生产进行实时监测和管理。
例如，精准施肥和灌溉可以根据作物的实际需求进行调整，从而提高资源利用效率和作物产量。
2. 无人机与遥感技术无人机和遥感技术在农业中的应用越来越广泛。
无人机可以进行高分辨率的图像采集和数据分析，帮助农民监测作物健康、评估土壤状况和发现病虫害。
遥感技术则能够提供大面积农田的数据支持，辅助制定科学的管理决策。
3. 自动化设备自动化设备的使用大大提高了农业生产的效率。
例如，自动驾驶的拖拉机和播种机可以在无人操作的情况下完成耕作任务，减少了对劳动力的依赖。
同时，自动化的温室管理系统能够控制温度、湿度和光照，提供适宜的生长环境。
4. 数据分析与人工智能数据分析和人工智能（ AI）在农业中的应用也日益增多。
通过对大量农业数据的分析，AI可以帮助预测作物产量、优化种植方案和进行病虫害预警。
智能算法和机器学习技术的结合，使得农业管理更加科学和精细化。
二、智能化农业面临的挑战1. 高成本问题智能化农业技术的应用通常需要较高的初期投资，包括设备购置、系统安装和技术培训等。
对于小规模农户而言，这些成本可能成为技术推广的障碍。
因此，需要制定相应的政策和措施，降低技术应用的门槛。
2. 数据隐私与安全智能化农业依赖于大量的数据采集和分析，数据的隐私和安全问题引起了关注。
如何保护农民的数据不被滥用、确保数据传输的安全性，是智能化农业需要解决的问题。
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10000
2020E
2025E
© ·《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》
8
智能化变革实现各行业业务模式和内部流程再造，成为应对挑战的 “矛”与“盾”，将成为经济增长新动能
预计2030年产业智能化
将带动相关产业规模超过10万亿元
• 随着人工智能在不同行业中的深度渗透，人工智能通过机器视觉、
自然语言理解、知识图谱等技术实现各行业主体业务模式和内部
流程再造，将创造越来越多的价值。
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价格
品质和服务
敏感
敏感
品质调性契合
品牌形象调性 产品品质调性 服务品质调性
高智能化
无人值守经营 智能硬件 黑科技
强社交力
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消费者特征
个性消费 实时消费 在线移动
慢场景体验
趣味性引导 强调体验 环境舒适
用户停留时间长
高效率
优选品类 精选SKU 商品综合排名
内容形式丰富
公众号 直播 短视频
应用层 各行业渐次落地
智慧金融
智慧家庭
智慧交通
智慧教育
智慧城市
图：产业智能化落地一体化架构
智慧医疗 智能制造 智慧农业
能力层 语音、视觉突破 工业化应用红线 输出智能化能力
技术商 技术
AI企业
独立开发者
AI开放平台
互联网巨头
软ห้องสมุดไป่ตู้厂商
语音技术
语音识别 机器翻译 声纹识别 语音合成
图像技术
人脸识别 物体识别 体态识别 场景识别
数字模拟化
原子能、电子计算机、空 间技术和生物工程等技术 的大规模使用，提升了生 产效率，工业生产自动化 水平进一步提高。
21世纪
智能自动化
基于大数据、物联网 和人工智能的技术和 产品在生产中大规模 使用，生产走向智能 化、自动化。
5
人工智能走出实验室，开始成为经济发展的推动力
2019年中国人工智能应用AMC模型
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6
产业智能化落地的必备条件趋于完善，支撑各产业实现智能化落地
• 产业智能化落地需要从基础层到技术层，最后到应用层的一体化架构。从基础层上来说，算法模型以及物理基础完备带来的算 力资源相对丰富，部分维度数据仍然有所欠缺；从技术层来说，自然语言处理技术仍然具有进步的空间；从应用层来说，制造 业和农业仍然走在智能化落地的路上。另外，从外部条件上来说，法律法规和行业标准的缺乏未来将会形成阻碍。
取代简单重复性工作解放人力
• 目前人工智能技术最大的价值在于替代了部分可被标准化 的重复性劳动，将这部分人力节约出来，例如智能客服机 器人、机器翻译技术，可自动识别人脸和物品的摄像头等 等。直接为企业节约了人力成本。
预计产业智能化带来的经济增量
（亿元 人民币）
100000
10年复合增长率25.9%
50000
4
第四次工业革命开启，智能化成为商业竞争新的主题词
第一次 工业革命
第二次 工业革命
第三次 工业革命
第四次 工业革命
18世纪60年代
19世纪60年代
20世纪40年代
机械自动化
蒸汽机作为动力机广泛投 入使用，机器生产代替手 工劳动，机械制造装备出 现，生产力突飞猛进，人 类进入“蒸汽时代”。
电气化
电气代替机器，电力工业、化 学工业、石油工业和汽车工业 等新兴工业出现，驱动大规模 集中生产，人类进入大批量生 产的流水线及“电气时代”。
技术平民化推动产业智能化落地
中国产业智能化的发展实践分析
目录
CONTENTS
01
02
产业智能化兴起 产业智能化实践与落地
2
PART 1
产业智能化兴起
©
3
“产业智能化是指第一、二、三等传统产业运用人工智能技术带
来的产出增量。可以预见在不远的将来，产业智能化所产生地经济增量将 远远超过智能产业本身的经济增量，成为经济增长的主要推动力。“
人工智能企业积极探索商业模式和 落地场景，将AI技术产品化和服务 化。社会各行业开始参与到智能化
用以解决任何智能问 题的通用型AI技术出 现，人工智能可以看 懂、听懂这个世界， 人机交互障碍大大减 少。移动互联网发展 成为AI物联网。预计 2030年，泛智能经 济将达到10万亿。
D
E
落地中
A
行业发展阶段
网络资源池
数据资源池
传输资源池
存储器
处理器
通信网络
特征选择 超文本 模型资源池 传感器
法 规
对 于
产
业
法智
律能
化
标 准
监 管 层
的 规 范 化
和
保
安障
全
严
重
不
伦
足
理
完备程度较高
完备程度较低
注：根据易观产业智能化评价体系所得
7
数字原生世代成为消费主力，个性化、实时化、在线化消费成为主 流，给企业带来家人工 智能开放创新 平台，标志国 家级人工智能 发展规划的全 面启动和实施。
F
智能化产品/服务得 以规模化应用和推广， 开始形成新的市场格 局和商业结构。
G
H
各行业大量重复性枯 燥的体力工作由AI进 行，人工智能成为老 龄化社会经济增长的 重要推动力。
自然语言处理
智能硬件
数据智能
中文分词 句法分析
词性标注 海量信息处理 SOA BI与可视化 日志分析 情感分析 嵌入式系统 感知与识别 用户行为分析 文本挖掘
算法模型
深度学习
非结构化数据
基础层 算法、算力和部分 资源池
数据趋于完备
物理基础
文本 计算资源池
服务器
神经网络
强化学习
决策树
图片
音频
视频
存储资源池
年轻化
41岁及以上 36岁到40岁 31岁到35岁 24岁到30岁
24岁以下 0%
中等 以下 消…
中等 及以 上…
品质化
© ·易观千帆
移动购物人群
10.4% 30岁以下消费者占比
13.5%
>50
22.9%
35.2%
18.0%
20%
40% 年轻化、品质化的
消费人群成为主流
移动购物人群 中等及以上消费能力占比
市
场 认 可
探索期 （2006-2016）
早期阶段 （2016-2020）
高速发展期 （2020-2030）
市场成熟期 （2030-）
度 第三次人工智能浪潮开始，创业 我国AI企业数量开始大幅攀升，弱人工智能商业化 AI替代人做重复枯燥危险的 强人工智能出现，能力和人类相近，
和投资氛围浓厚，开启早期探索 开始。AlphaGo获胜成为AI发展里程碑事件。
体力劳动
人机交互障碍减少
I
2006年 Hinton 提出深 度学习 技术， 第三次 人工智 能浪潮 开始。
2013年，我 国人工智能创 投开始飞速发 展，企业数量 和融资额迅速 上升。
C B
2016 年 ， AlphaGo 战 胜李世石， 人工智能浪 潮席卷全球。
2016 年 底 ， 不 具备核心竞争力 的企业遭遇洗牌。