2017年人工智能场景分析报告
人工智能发展带来的挑战及应对策略
式，能理解人的意图吗？２００６年杰弗瑞·辛顿突
１．对人类语言的挑战
破性地提出深度学习概念，深度学习可以使机器
借助语言，人类可以比较准确地描述周遭环 高度模拟人类的思维方式，就像婴儿可以一点点
境、互通信息，不仅大大提高了生存能力，乃至于 学习一样，人 工 智 能 也 可 以 依 靠 神 经 网 络 新 技
发展，它的模型容量可以做得无穷大。加上大数 ４：１斩落马下；再经过不到 ８个月的学习，更是取
据以后，科学家们突然发现 ９０年代那些阻碍语 得 ６０：０的惊人战绩，连棋圣聂卫平都惊呼：受到
音识别的技术问题突然消失了。深度学习从模 了震撼教育。人工智能让人类逐渐失去学习的
拟人脑的神经网络中分析学习，模仿人脑解释数 热情，这有可能会成为人工智能在未来对人类的
家惊呼：２０１６年是人工智能爆发的元年。自从达
互联网的发展也功不可没，因为互联网的发
特茅斯会议，人类经过 ６０多年的蹒跚学步，终于 展会带来海量数据。在过去的几年间，互联网从
在超强的计算能力、互联网、大数据的助力下，人 以人和人的连接为中心，转变为物和物的连接为
2017年中国人工智能行业现状及发展前景趋势展望分析报告
2016年12月出版正文目录第一章、前言：专用人工智能产业架构已经明朗 (4)一、三大基础因素准备就绪驱散发展阴霾 (4)二、各方参与热情高涨，专用智能产业链已经清晰 (5)1、从政府、产业巨头到创投圈，人工智能正火爆 (5)2、专用人工智能已经成熟，产业结构明确 (8)第二章、基础资源层：算法、计算能力和数据积累，三大要素促成AI爆发 (9)一、核心算法实现突破，深度学习引领智能浪潮 (9)1、从数据中学习规律，机器学习由浅入深 (9)2、特征提取表现优异，深度学习独占鳌头 (12)二、计算能力不断提升，高性能计算是AI引擎 (15)1、算法需要强大计算能力匹配，摩尔定律发展助力突破瓶颈 (15)2、GPU并行领军模型训练，FPGA、寒武纪芯片值得期待 (16)3、高性能计算进入异构阶段，量子计算或是下一突破口 (18)三、数据资源成为关键，物联网将助力数据积累 (21)1、数据是实现AI的燃料，数据资源至关重要 (21)2、数据积累将持续，物联网兴起提高数据完备性 (22)第三章、技术应用层：技术应用大幅优化，场景应用想象空间巨大 (25)一、计算机视觉——开启机器之眼 (26)1、卷积神经网络革命，计算机视觉精度不断提高 (26)2、多项细分技术探索如火如荼，人脸识别、视频监控等较成熟 (27)（1）生物特征识别技术成熟，人脸识别将成主流 (28)（2）视频对象提取和分析仍存难点，安防监控等领域商业化成熟 (30)（3）光学字符识别研究较透彻，优化非结构化数据采集 (31)（4）物体与场景识别技术初起步，主要着力于上游数据标记 (32)二、语音识别——人机交互第一入口 (33)1、Siri掀起语音风潮，机器语音识别率赶超人类 (33)2、应用需求不断增加，百亿智能语音市场将至 (35)三、自然语言处理（NLP）——让机器理解语言 (36)1、从规则到统计，自然语言处理重获新生 (37)2、深度学习革新NLP，优化多项应用 (37)第四章、应用领域层：人工智能将改造未来社会，高数据可得性应用场景先行 (39)一、机器人革命即将到来，服务与工业应用齐头并进 (40)二、借机器之眼，打造安全未来 (41)三、城市计算整合数据，使生活更智能 (42)四、医疗机器人走进现实，人工智能推展精准医疗 (43)五、智慧教育将进一步普及，个性化教学是亮点 (45)六、音响成智能家居最佳入口，巨头纷纷构建平台生态 (46)七、人工智能重塑法律服务业，相关技术已经成熟 (48)第五章、投资思路以及重点公司分析 (49)一、投资思路：三种产业布局模式 (49)二、重点公司分析 (50)1、科大讯飞：语音巨头厚积薄发，平台生态日渐成熟 (50)2、东方网力：视频安防领导者，布局人脸识别与机器人领域 (52)3、数字政通：外延收购切入智能管线，完善智慧城市布局 (53)4、华宇软件：电子政务法检龙头，发力法律服务智能化 (55)5、中科曙光：HPC领军企业，合作寒武纪布局专用芯片 (56)。
人工智能技术应用专业调研报告
附件一：人工智能技术应用专业岗位调研报告一、调研背景“人工智能”概念首次被提出于1956年的达特茅斯会议上，到现在已经有60多年的发展历程。
人工智能技术的发展涉及计算机、数学、心理学、社会学等众多学科，其研究目的是让机器能像人类一样识别、学习、思考。
近年来随着互联网技术高速发展，人工智能技术不断革新，应用领域不断扩大，已在医疗卫生、文教娱乐、教育出版、制造业(纺织、炼化等)、服务业(客服、银行等)等领域广泛应用。
2011年至今，随着大数据、云计算、物联网等快速发展，以神经网络为基础的人工智能技术极大地促进了科学转化为应用，图像识别、语音识别、无人驾驶等迎来前所未有的发展高潮。
2017年7 月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》,为抢占全球人工智能制高点，中国已将其上升至国家战略，国务院要求从小学起增加人工智能相关课程，重视中小学生人工智能科普教育，建立完善覆盖从K12到本硕高等教育的人工智能教育体系，形成人才梯队，抢抓人工智能重大战略发展机遇，将给科技发展和产业变革带来重大影响。
二、调研目的为了更好适应人工智能发展趋势，把握这一重大战略发展机遇，开展了本次专业调研。
通过对人工智能技术行业发展现状与趋势、岗位技术需求、专业岗位标准，以及人工智能技术应用专业相关专业人才培养状况等的调查与研究，了解人工智能技术专业的发展前景与领域人才需求状况，为朔州陶瓷职业技术学院增设人工智能技术应用专业打下基础。
三、调研方法(一)问卷调查法对企业、人工智能用户等单位及人员进行问卷调查，了解企业的岗位设置，人员配备，工作流程，适合高职高专毕业生的职业岗位，特别是企事业单位对人工智能技术初、中级员工的职业素质与能力的要求。
(二)访谈调查法访谈权威性的行业机构负责人，对该专业毕业生进行访谈或跟踪调查，对人工智能技术专业学生从事的岗位及能力需求进行调研。
(三)文献调查法通过报刊杂志互联网等渠道进行文献检索，搜寻项目研究需要的资料数据。
人工智能财务分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术逐渐渗透到各个行业，为各行各业带来了前所未有的变革。
在财务管理领域，人工智能的应用也为财务分析提供了新的思路和方法。
本报告旨在探讨人工智能在财务分析中的应用，分析其优势、挑战以及未来发展趋势。
二、人工智能财务分析概述1. 定义人工智能财务分析是指利用人工智能技术，对财务数据进行处理、分析和挖掘，为企业提供决策支持的过程。
通过人工智能，可以实现对财务数据的快速、准确和全面的分析，提高财务管理的效率和水平。
2. 技术原理人工智能财务分析主要基于以下技术：（1）大数据技术：通过收集、整合和分析大量的财务数据，为人工智能提供丰富的数据资源。
（2）机器学习技术：通过训练模型，使计算机具备自主学习和预测能力。
（3）自然语言处理技术：将自然语言转化为计算机可理解的语言，实现财务信息的自动提取和分析。
（4）深度学习技术：通过多层神经网络，对财务数据进行深度挖掘，发现隐藏的模式和规律。
三、人工智能财务分析的优势1. 提高分析效率人工智能可以快速处理海量数据，实现自动化分析，提高财务分析的效率。
2. 降低人力成本人工智能可以替代部分传统的人工操作，降低人力成本。
3. 提高分析准确性人工智能通过对数据的深度挖掘，可以更准确地识别和预测财务风险，为决策提供有力支持。
4. 优化资源配置人工智能可以分析企业财务状况，为企业提供资源配置优化方案，提高资源利用效率。
5. 提升决策水平人工智能可以为管理层提供全面、准确的财务分析报告，有助于提高决策水平。
四、人工智能财务分析的挑战1. 数据质量人工智能分析的基础是高质量的数据，而现实中，财务数据的质量参差不齐，可能影响分析结果。
2. 技术门槛人工智能财务分析需要具备相关技术知识，对普通财务人员来说，掌握这些技术存在一定难度。
3. 道德风险人工智能在财务分析中的应用可能引发道德风险，如数据泄露、滥用等。
4. 法规限制人工智能财务分析涉及个人和企业财务信息，需要遵守相关法律法规，以确保信息安全。
新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告
新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告一、产生背景目前，人工智能已成为国家重要战略，也是我国供给侧改革的创新引擎。
党的十九大报告提出，要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
人工智能已连续三年被写入政府工作报告。
加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业和人才供给，满足全球新一轮科技革命和产业变革趋势下人工智能人才需求，进而服务于科教兴国、创新驱动和人才强国等国家战略，已成为我国经济发展的重要支撑。
近三年来，国务院、国家发展改革委、工业和信息化部等多次颁布《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》等战略性和指导性文件共同推动人工智能的发展。
《三年行动计划》提出，五个保障措施之一就是要加快人才培养，即要“吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长，支持加强人工智能相关学科专业建设，引导培养产业发展急需的技能型人才。
”由此可见，我国政府高度重视人工智能发展，将新一代人工智能技术的产业化和集成应用作为发展重点。
同时，也强调培养人工智能技能型人才的重要性。
二、职业定义人工智能工程技术人员定义：从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。
人工智能工程技术人员主要工作任务：1.分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；2.研究、开发、应用人工智能指令、算法；3.规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；4.研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术；5.设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；6.设计、开发人工智能系统解决方案。
三、当前就业人群分析（一）人工智能企业总量与分布状况人工智能企业可划分为基础层、技术层和应用层。
基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语言、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。
人工智能AI行业分析报告 (30)
人工智能AI行业分析报告摘要：人工智能（AI）是当今领先的技术之一，在实现智慧化、自主化、自动化的领域中发挥着重要作用。
随着社会需求和技术创新的不断提高，AI行业快速发展，并将深度融入到各个行业中。
本文重点分析了AI行业中六大方面，包括技术发展趋势、应用场景、市场规模、政策环境、行业痛点和未来展望。
一、技术发展趋势AI技术的发展主要包括三个方面：算法、数据和计算能力。
对于算法来说，深度学习是目前最主要的技术，其广泛应用于图像识别、自然语言处理和语音识别等领域。
同时，其他技术，如传统的机器学习、强化学习、生成对抗网络等，也在不断发展，为AI技术提供了更多的选择。
对于数据而言，AI技术需要大规模、高质量、多样化的数据，而数据平台和数据清洗技术的发展，则是实现数据优化的重要保障。
计算能力的发展则主要表现为云计算和分布式计算的技术愈发成熟，以及硬件生产商为AI算法量身定制的处理器的崛起。
二、应用场景AI技术的应用场景十分广泛，包括但不限于：1.金融领域：人脸识别、信用评估、反欺诈等。
2.医疗领域：疾病预测、医学影像分析、智能健康管理等。
3.零售领域：商品智能推荐、人脸识别支付等。
4.企业领域：预测分析、风险管理、销售预测等。
5.智慧城市领域：智能交通、公共安全、环境监测等。
三、市场规模随着技术的不断进步，AI在各个行业和领域的应用也在不断增长，市场规模也在不断扩大之中。
根据市场调研机构Gartner的报告，全球AI市场规模预计将在2022年达到1万亿美元，未来五年AI市场的CAGR将达到37.3%。
四、政策环境AI技术的研发和应用需要国家政策的支持和引导。
目前国际上，美国、加拿大、欧洲等国家均发布了相关政策，其中涉及AI技术的产业发展、创新应用、人才培养等多个方面。
在国内，2017年11月，中国国家发展改革委、科技部、工业和信息化部三部委发布了《新一代人工智能发展规划》，规划了到2020年、2025年和2030年的发展目标，对人才培养、技术研发、应用推广等也做出了具体的要求和支持。
人工智能实践报告总结范文(4篇)
人工智能实践报告总结范文(4篇)人工智能实践报告总结1今天是我学习人工智能的第一堂课，也是我上大学以来第一次接触人工智能这门课，通过老师的讲解，我对人工智能有了一些简单的感性认识，我知道了人工智能从诞生，发展到今天经历一个漫长的过程，许多人为此做出了不懈的努力。
我觉得这门课真的是一门富有挑战性的科学，而从事这项工作的人不仅要懂得计算机知识，还必须懂得心理学和哲学。
人工智能在很多领域得到了发展，在我们的日常生活和学习中发挥了重要的作用。
如：机器翻译，机器翻译是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件系统叫做机器翻译系统。
利用这些机器翻译系统我们可以很方便的完成一些语言翻译工作。
目前，国内的机器翻译软件有很多，富有代表性意义的当属“金山词霸”，它可以迅速的查询英文单词和词组句子翻译，重要的是它还可以提供发音功能，为用户提供了极大的方便。
人工智能实践报告总结2浅谈逻辑学与人工智能人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。
人工智能研究与人的思维研究密切相关。
逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1人工智能学科的诞生12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。
17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。
随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。
19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。
德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。
20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N形式系统的不完全性定理进行了证明。
在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。
英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机)，创立了自动机理论。
这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
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2017年人工智能场景
分析报告
2017年8月
目录
一、算法和计算力瓶颈已突破，数据为关键 (4)
1、场景化数据的获得，是当下人工智能发展之关键 (4)
2、经历二次低谷，算法和计算力的瓶颈已突破 (5)
二、人工智能下一阶段驱动力，超大场景化数据集 (6)
1、算法非门槛：模型性能随训练数据呈线性增长 (7)
2、场景为王：场景化数据是人工智能产品商业化的根本 (9)
三、天然具备场景化数据源的子行业猜想 (11)
1、安防场景：视频监控前端龙头，掌握数据入口优势 (11)
（1）视频监控类公司拥有的场景化数据节点丰富 (12)
（2）海康威视和大华股份等前端龙头企业，占据数据入口优势 (13)
（3）商汤等算法公司，与企业合作以获取数据支撑 (13)
2、医疗场景：医学图像数据及医疗数据为基点 (14)
（1）IBM Watson通过并购获取数据源 (15)
（2）思创医惠：医疗信息化提供商，以数据为源升级智能化平台 (16)
3、无人驾驶场景：对多维数据获取能力要求高 (17)
（1）四维图新：入股HERE，高精地图数据实力再巩固 (18)
（2）东软集团：产品+解决方案双管齐下，智能驾驶业务稳健前行 (18)
4、金融场景：数据获取门槛较高 (19)
（1）恒生电子：从证券交易信息化切入智能投顾 (20)
（2）同花顺：从互联网金融信息服务向人工智能延伸 (21)
算法和计算力瓶颈已突破，数据为关键。
随着CNN、RNN 等算法成熟和GPU对计算能力的提高，现今人工智能所需要面临的是如何使应用深化，从而对产业发起变革。
因此，在算法、计算力、数据三个要素中，大量的数据，特别是场景化、标签化的数据获得成为重中之重。
能否获得场景化的数据，不仅可决定人工智能在行业中的效用力，同样也是将人工智能切实落地，证实其并非资本市场泡沫的根本。
人工智能下一阶段驱动力，超大场景化数据集。
人工智能发展进入了数据推动人工智能更新迭代的阶段。
一方面，强人工智能和通用智能在目前还未成熟，特定场景下的垂直型人工智能深化应用成为方向；另一方面，随着人工智能进入移动互联网时代，由于各类型的终端设备的使用，各个行业数据都呈现指数级的增长，从图像、声音、视频到位臵、轨迹、动作等，多维度场景化的数据分布使垂直化人工智能开发成为可能。
从技术角度来看，大规模情景标签数据集的可用性可以使模型性能不断优化，Google Brain 的Jeff Dean 在论文中说明，即使在300倍ImageNet 规模的数据集下，计算机视觉模型的性能仍没有遭遇平台；从应用角度来看，场景化的数据对于垂直领域的人工智能开发应用更具有实用性，完整性和准确性，在此驱动下真正实现商业化落地的可能性更高。
人工智能的投资奥义——场景为王。
评估一个人工智能公司，能否获得场景数据最重要，没有场景的纯算法公司没有价值。
以对于人工智能有天然应用场景的安防为例，在深度学习、计算机视觉算法开源化的大趋势下，具有特征性的场景数据集的获得，是对安防行业人
工智能视频分析技术真正落地应用的关键。
以海康威视和大华股份为代表的龙头企业，占据智能安防监控入口优势，其早已不再是单纯的硬件公司，而是软件、场景和数据公司。
一、算法和计算力瓶颈已突破，数据为关键
1、场景化数据的获得，是当下人工智能发展之关键
1956年，美国达特茅斯大学会议标志着人工智能研究的正式诞生，推动了了全球第一次人工智能浪潮。
但这一次人工智能的春天只持续了20年，原因是当时过于重视算法和方法论，而导致了人工智能在处理问题范围的局限性。
如今，人工智能研究的发展已经历了近六十年的沉浮，从硬件的计算能力、到深度学习算法、计算机视觉技术和自然语言处理等各领域都有了本质上的飞跃，人工智能已经从一个学术层面上的探索发展成一种可推动产业结构变革的新兴生产方式。
结合资本市场和行业发展的角度，现今我们对人工智能的思考和展望更应回归投资的本源。
随着CNN、RNN 等算法成熟和GPU 对计算能力的提高，现今人工智能所需要面临的是如何使应用深化，从而对产业发起变革。
因此，在算法、计算力、数据三个要素中，大量的数据，特别是场景化、标签化的数据获得成为重中之重。
能否获得场景化的数据，不仅可决定人工智能在行业中的效用力，同样也是将人工智能切实落地，证实其并非资本市场泡沫的根本。