2018年人工智能高速发展的原因

2018 年人工智能高速发展的原因

对于人工智能高速发展的原因，美国工程院院士、麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室主任丹妮拉·鲁斯曾介绍，人工智能高速发展得益于以下三条线：一、计算力的增长；二、海量数据的积累；三、算法的进步和优化。

她表示，这三条线并行发展带来了一种合力，导致人工智能技术高速发展。只要是商业活动，企业都可以从历史数据分析当中获得未来的一些发展趋势，并且知道基于历史数据该采取什幺行动，这就是人工智能商业化应当扮演的角色。

2018 年是人工智能商业化元年，国家也发布新一代人工智能发展方向，这一年人工智能也成为前沿科技的代名词，也在技术落地方面取得了可喜的成果。有专业人士也对此作了5 个方面的洞察。

大数据积累的领域，AI 落地速度快

智能零售和金融风控是两个典型领域。以智能零售来说，用AI 技术实现人、货、场零售三要素的重新定位，让客户方便快捷购物的同时，让B 端商

2019年度人工智能与健康参考答案(95分)

1.下列对我国人工智能基础理论的表述，不当的是（）。（ 2.0分） A.大数据智能 B.人机混合智能 C.独媒体感知计算 D.自主协同与决策 2.在高血压诊断标准的变迁史上，（）将高血压的诊断标准定为210/100mmHg以下更受益。（2.0分） A.1949年 B.1984年 C.1993年 D.2016年 3.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（）。（2.0分） A.1/4 B.1/3 C.2/3 D.3/4 4.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。”（2.0分） A.算法 B.逻辑 C.经验 D.学习 5.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（2.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 6.古代把计量叫“度量衡”，其中，“量”是测量（）的过程。（2.0分） A.长度

B.容积 C.温度 D.轻重 7.生物特征识别技术不包括（）。（2.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0分） A.前馈神经网络 B.卷积神经网络 C.循环神经网络 D.对抗神经网络 9.医学上用百分位法来判定孩子是否属于矮小。如果一个孩子的身高低于同种族、同年龄、同性别正常健康儿童身高的第（）百分位数，医学上称之为矮小。（2.0分） A.1 B.2 C.3 D.4 10.如果一个人体检时发现乳腺癌1号基因发生突变，可以推断出（）。（2.0分） A.这个人患乳腺癌的概率增加了 B.这个人已经患了乳腺癌 C.这个人一定会患乳腺癌 D.这个人很快会被检查出乳腺癌 11.MIT教授Tomaso Poggio明确指出，过去15年人工智能取得的成功，主要是因为（）。（2.0分） A.计算机视觉 B.语音识别 C.博弈论

2018年中国人工智能产业白皮书

２０１８年中国人工智能产业白皮书

册子 / 报告标题|章节标题 目录 主要发现 1第一章人工智能行业综述篇 3 1.1 全球及中国发展概况 4 1.1.1 全球市场 4 1.1.2 发展驱动力 6 1.1.3 面临挑战 11 1.2 人工智能产业链 12 1.2.1 基础层 13 1.2.2 技术层 14 1.2.3 应用层 16 1.3 中国人工智能领域投资 17 1.3.1 投资热点及趋势 17 1.3.2 进击的巨头 19第二章人工智能商业化应用篇 21 2.1 数字政府：政策利好加速政府智能化变革 23 2.2 金融：人工智能变革金融经营全过程 26 2.3 汽车：人工智能正在重塑汽车产业生态 30 2.4 医疗：人工智能加速医疗技术革新 34 2.5 零售：人工智能应用从个别走向聚合 38 2.6 制造业：人工智能应用潜力被低估 44第三章中国主要人工智能产业发展区域及定位 47 3.1 中国人工智能企业分布重点城市 48 3.2 人工智能产业园 57 3.3 杭州未来科技城人工智能发展建议 59 02

册子 / 报告标题|章节标题主要发现 1. 中国人工智能产业发展迅速，但整体实力仍落后于美国。中国已成为人工 智能发展最迅速的国家之一，2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿 元人民币。人工智能企业数量超过1000家，位列全球第二。本次人工智能浪 潮以从实验室走向商业化为特征，其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、 多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同 时，中国处于人工智能发展初期，基础研究、芯片、人才方面的多项关键指标 与美国差距较大。 2. 中国企业价值链布局侧重技术层和应用层，对需要长周期的基础层关注 度较小。人工智能产业链分为基础层（芯片、算法框架）、技术层（计算机视 觉、自然语义理解、语音识别、机器学习）和应用层（垂直行业/精确场景）。中 国企业布局比较偏好技术相对成熟、应用场景清晰的领域，对基础层关注度 较小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。 3. 科技巨头生态链博弈正在展开，创业企业则积极发力垂直行业解决方案， 深耕巨头的数据洼地，打造护城河。科技巨头构建生态链，已经占据基础设 施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡，更多的创业企业 将发力深耕巨头的数据洼地（金融、政府事务、医疗、交通、制造业等），切入 行业痛点，提供解决方案，探索商业模式。 4. 政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道， 早期进入的企业逐步建立行业壁垒，未来需要解决数据割裂问题以获得长 足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异，因而企业提供的解决方案并 非是完全标准化的，需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于 合作企业要求较高，行业进入门槛提高，强者恒强趋势明显。 5. 人工智能在金融领域的应用最为深入，应用场景逐步由以交易安全为主 向变革金融经营全过程扩展。传统金融机构与科技企业进行合作推进人工 智能在金融行业的应用，改变了金融服务行业的规则，提升金融机构商业效 能，在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。 6. 医疗行业人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市 场准入机制并加强医疗数据库的建设。人工智能的出现将帮助医疗行业解决 医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康，医疗 又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产 品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。 03

2018年ICT产业人工智能行业分析报告

2018年ICT产业人工智能行业分析报告 2018年11月

目录 一、政策、技术、资金共同驱动，人工智能迎第三次浪潮 (3) 1、人工智能上升至国家战略层面，行业发展全面加速 (3) 2、技术变革促使人工智能突破产业应用瓶颈，推动产业爆发 (4) 3、资本不断涌入，助推AI技术及应用进一步走向成熟 (5) 二、AI作为全新的生产要素，即将为传统行业带来变革 (5) 1、人工智能作为全新的生产要素，将改变企业竞争及增长方式 (5) 2、人工智能的应用进展取决于数字化程度，高数字化行业将优先实现应用 6 3、AI推动安防行业进一步升级，拓宽行业成长空间 (7) 4、智能语音：AI时代的流量入口，科技巨头纷纷布局 (7) 5、自动驾驶：人类逐步交出操控权，提高安全系数 (8) 三、AI正在重塑ICT产业格局 (9) 1、AI颠覆芯片产业格局，行业进入群雄逐鹿阶段 (10) 2、人工智能的软件技术平台将是巨头的必争之地 (10) 3、云化是AI发展前提 (11)

政策、技术、资本三轮驱动，AI即将为传统行业带来变革。政策频繁加持，AI上升至国家战略层面；数据、算法和算力发展成熟，助力AI突破发展瓶颈；资本不断涌入，17年我国AI融资金额达645亿，融资事件达492起。人工智能作为全新的生产要素，将改变企业竞争及增长方式。据埃森哲数据，AI将助力企业提升38%的盈利水平，同时为16个行业带来额外14万亿美元的总附加值（2035年）。 在应用落地层面，人工智能的应用进展取决于数字化程度，数字化程度高行业将优先实现应用。目前来看安防、金融、汽车等行业落地最快，零售、旅游、地产等行业相对滞后。AI亦正在重塑ICT产业格局。 在AI芯片领域，传统厂商、互联网企业及初创公司等纷纷布局AI芯片领域，产业呈现群雄逐鹿的竞争格局；在AI技术平台领域，由于其技术壁垒高、马太效应强，且需要长期持续的的大规模研发资本投入，未来这一领域将是国际巨头间的博弈。 未来AI将成为基础设施，科技巨头将成为AI基础设施的提供者，普通企业拥抱人工智能的前提是先云化，这将不是IT支出转云服务支出“左右互搏”的零和游戏，而是行业未来发展的必然趋势。 一、政策、技术、资金共同驱动，人工智能迎第三次浪潮 1、人工智能上升至国家战略层面，行业发展全面加速 2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划的通知》，

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析 中投顾问发布的《2018-2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着人工智能技术研究的逐步成熟，人工智能在各个领域的应用进程也将进一步加快。在发展基础成熟且市场应用潜力大的汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业内，人工智能将发挥重要的应用价值。 无人驾驶领域 驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。在感知层面，其利用机器视觉与语音识别技术感知驾驶环境、备识别车内人员、理解乘客需求；在决策层面，利用机器学习模型与深度学习模型建立可自动做出判断的驾驶决策系统。按照机器介入程度，无人驾驶系统可分为无自动驾驶（L0）、驾驶辅助（L1）、部分自动驾驶（L2）、有条件自动（L3）和完全自动（L4）五个阶段。目前，技术整体处于多个驾驶辅助系统融合控制、可监控路况并介入紧急情况（L2）向基本实现自动驾驶功能（L3）的转变阶段。 未来，完全的自动驾驶可以基于感知的信息作出应变，一边担任驾驶员的角色，一边提供车内管家的服务，还能应对其他各方面的需求和任务。 医疗图像分析 人工智能在医学影像的应用主要分为两个部分：第一部分是在感知环节应用机器视觉技术识别医疗图像，帮助影像医生减少读片时间，提升工作效率，降低误诊的概率；另一部分是在学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。 一个典型的例子为贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统。该系统对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率可达92%，与病理学家的分析结合时，其诊断准确率可以高达99.5%。 智能投资顾问 智能投顾是根据客户理财需求和资质信息、市场状况、投资品信息、资产配置经验等数据，基于大数据的产品模拟和模型预测分析等人工智能技术，输出符合客户风险偏好和收益预期的投资理财建议。 国内智能投顾的参与者众多，包括如银行系（如广发智投、招商摩羯智投）、基金系（如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财、天弘基金犇跑篮子）、大型互联网公司系（如百度金融、京东智投、同花顺）和第三方创业公司系（如弥财、蓝海财富、拿铁财经）等。 中投顾问·让投资更安全经营更稳健

2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告重磅发布

2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告重磅发布 进入21世纪，信息技术引领的第三次工业革命改变了人类的生产和生活的方式。借助信息技术，人类社会实现了人与人的连接、人与物的连接以及物与物的连接，同时也产生了海量数据。 当DT时代到来，数据成为企业新的固定资产，如何准确处理、分析和应用数据，使其成为新的生产力成为问题。借助人工智能，实现人与物两两之间关系的转变，成为破局关键。

在人工智能的三驾马车中，数据不是问题，算法历经数十余年发展已相对成熟。毫无疑问，算力决定着人工智能整体的发展状况，也是承载和推动人工智能走向实际应用的基础平台和决定性力量。 2017年7月8日，国务院《新一代人工智能发展规划》提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。 时至今日，中国人工智能是怎样的发展现状，算力在场景、行业以及地域上又呈现何种态势？ 基于此，浪潮联合IDC共同研究发布《2018-2019 年中国人工智能计算力发展评估报告》，试图通过对中国人工智能市场的全面洞察与客户调研，客观全面的展现中国人工智能计算发展现状与趋势，并针对人工智能行业发展提出具体行动建议。 报告亮点： 1.人工智能将成为引领第四次工业革命的核心驱动力，2022年时中国的人工智能市场投资规模将超过百亿美元，未来五年复合增长率超过 59%，其中人工

智能基础架构硬件市场规模将超过千亿人民币。 2.人工智能的算力分布将呈现“二八法则”：早期阶段，80%的算力集中在训练场景；未来大规模应用阶段，80%的算力将集中在推理场景。 3.从行业维度上，人工智能行业应用情况与算力投资行业分布保持一致，互联网、政府、服务和金融行业是中国人工智能算力发展的领先行业；从地域维度上，人工智能算力分布呈现明显地域属性，地域人工智能热图和 TOP10 的城市排行榜显示，排在首位的并非北上广，而是杭州，合肥进入前五。 4.针对行业客户和人工智能解决方案提供商分别给出的行动建议。 进一步了解《2018-2019 年中国人工智能计算力发展评估报告》，请点此链接下载报告原文

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析 未来智能制造将成为行业主战场

2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。

2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“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”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。

2018-2022年中国人工智能行业预测分析

2018-2022年中国人工智能行业预测分析 影响因素分析 一、有利因素 （一）政策支持 2017年3月5日，国务院总理李克强发表2017年政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”首次被写入了全国政府工作报告，这意味着人工智能已上升为国家战略。 2017年7月20日，国务院出台《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。《规划》提出坚持科技引领、系统布局、市场主导、开源开放的基本原则和三步走的战略目标，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。 2017年11月15日，科技部召开《新一代人工智能发展规划》暨重大科技项目启动会，会上宣布了首批四家国家新一代人工智能开放创新平台名单，明确依托科大讯飞建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台。 2017年12月13日，工业和信息化部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，明确了人工智能2018-2020年在推动战略性新兴产业总体突破、推进供给侧结构性改革、振兴实体经济、建设制造强国和网络强国方面的重大作用和具体目标。2018年3月5日，国务院总理李克强在十三届全国人大一次会议作政府工作报告时表示，要加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”，这是继2017年之后，“人工智能”再次被写入政府工作报告。 （二）人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用 近年来，技术革新已经逐渐替代人口红利成为中国互联网经济发展的最主要推动力之一。人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用。全球主要互联网企业均在向人工智能方向转型，并大幅增加相关科研、技术和产业应用布局方面的投入。展望未来几年，人工智能将会为互联网行业带来两个重要趋势： 第一，人机交互界面转向语音化。继键盘鼠标、触摸屏之后，语音交互正在成为新的人机交互方式。对于互联网企业来说，掌握了新的接口才更容易掌握新的流量入口，更容易通过此入口向用户推广服务。最近一年来智能音箱的兴起就与这一发展趋势密切相关。全球主要互联网、硬件及家电企业将继续通过技术升级、应用拓展和市场推广等多重手段努力争夺这个新流量入口的市场份额。 第二，人工智能拓展互联网服务场景。人工智能在后台全面支持互联网业务的发展；我们看到互联网的各个场景都开始受益于人工智能。预计未来几年里，在传统互联网应用场景（例如搜索、新闻和电商等服务）中，人工智能技术将更多地被运用，并有效地提高服务效率和产品质量。在一些新兴领域，人工智能技术则会拓展互联网服务的应用场景，更带来新的商业化模式。 （三）人工智能将实现提效降本、延续人类智慧的核心价值 人工智能即通过智能实现人类思维的效果，从宏观层面来看，此效果体现在智能社会与智能经济层面，即人工智能将大幅改善依赖劳动力创造的劳动密集型、简单重复性的传统经济运行模式，并依托此经济模式构建万物互联、智能协同的产业体系，打造国际领先的智能社会。从微观层面来看，人工智能将替代传统劳动，带来新式生产方式，以提升生产效率并降低成

促进新一代人工智能化产业发展三年行动计划[2018年_2020]

促进新一代人工智能产业发展三年行动计划 （2018-2020年） 当前，新一轮科技革命和产业变革正在萌发，大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段，智能化成为技术和产业发展的重要方向。人工智能具有显著的溢出效应，将进一步带动其他技术的进步，推动战略性新兴产业总体突破，正在成为推进供给侧结构性改革的新动能、振兴实体经济的新机遇、建设制造强国和网络强国的新引擎。为落实《新一代人工智能发展规划》，深入实施“中国制造2025”，抓住历史机遇，突破重点领域，促进人工智能产业发展，提升制造业智能化水平，推动人工智能和实体经济深度融合，制订本行动计划。 一、总体要求 （一）指导思想 全面贯彻落实党的十九大精神，以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，按照“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局，认真落实党中央、国务院决策部署，以信息技术与制造技术深度融合为主线，推动新一代人工智能技术的产业化与集成应用，发展高端智能产品，夯实核心基础，提升智能制造水平，完善公共支撑体系，促进新一代人工智能产业发展，推动制造强国和网络强国建设，助力实体

经济转型升级。 （二）基本原则 系统布局。把握人工智能发展趋势，立足国情和各地区的产业现实基础，顶层引导和区域协作相结合，加强体系化部署，做好分阶段实施，构建完善新一代人工智能产业体系。 重点突破。针对产业发展的关键薄弱环节，集中优势力量和创新资源，支持重点领域人工智能产品研发，加快产业化与应用部署，带动产业整体提升。 协同创新。发挥政策引导作用，促进产学研用相结合，支持龙头企业与上下游中小企业加强协作，构建良好的产业生态。 开放有序。加强国际合作，推动人工智能共性技术、资源和服务的开放共享。完善发展环境，提升安全保障能力，实现产业健康有序发展。 （三）行动目标 通过实施四项重点任务，力争到2020年，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化。 ——人工智能重点产品规模化发展，智能网联汽车技术水平大幅提升，智能服务机器人实现规模化应用，智能无人机等产品具有较强全球竞争力，医疗影像辅助诊断系统等扩

2018-2019年度中国人工智能市场研究报告

2018-2019年度中国人工智能 市场研究报告

一、2018年中国人工智能产业整体概述 (4) (一) 产业发展概述 (4) 1、产业概述 (4) 2、产业规模与增长 (5) 3、基本特点 (5) (二) 产业结构分析 (7) 1、产业结构 (7) 2、产品结构 (8) 二、2019-2021年中国人工智能产业发展预测 (8) (一) 市场发展趋势 (8) 1、开源平台成为巨头生态之争主战场 (8) 2、人工智能产业将与智慧城市建设协同发展 (8) 3、高校跨界创新成为新趋势 (9) 4、人工智能加速阶段，人工智能芯片成为新机遇 (9) (二) 2019-2021年中国人工智能产业规模预测 (9) (三) 2019-2021年细分结构预测 (10) 1、产业结构 (10) 2、产品结构 (10) 三、中国人工智能产业重点企业分析 (11) (一) 阿里AI (11) (二) 商汤科技 (13) (三) 明略数据 (14) (四) 思特奇 (16) 四、建议 (17) (一) 以政府示范带动重点行业应用落地 (17) (二) 构建人工智能开放创新平台 (17) (三) 针于不同发展阶段进行差异化布局 (17) (四) 针对重点应用领域构建技术创新壁垒 (18) 表目录 表1 2016-2018年中国人工智能产业规模及增长 (5) 表4 2016-2018年中国人工智能产业结构细分 (7) 表5 2018- 2021年中国人工智能产业规模与增长预测 (9) 表6 2019- 2021年中国人工智能产业结构预测 (10) 表7 2019-2021年中国人工智能产业产品结构预测 (10) 表8 阿里巴巴人工智能产品分析 (12) 表9 商汤科技人工智能技术分析 (14) 表10 思特奇人工智能AIPaaS 产品 (17)

中国人工智能发展白皮书2020

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 01 02 03 04

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。最后，列举国内外优秀的人工智能公司与读者共勉。随着技术的进步、应用场景的丰富、开放平台的涌现和人工智能公司的创新活动，我国整个人工智能行业的生态圈也会逐步完善，从而为智慧社会的建设贡献巨大力量。

中国人工智能市场分析及预测

2018年中国人工智能市场分析及预测

随着中国人工智能技术的快速发展以及和商业应用的快速推广，人工智能才插上了腾飞的翅膀，已成为各国之间的竞争新赛道。2017年7月，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，从国家层面制定了未来10多年人工智能的战略部署。 随着人工智能的快速发展，国家相继出台一系列政策支持中国人工智能的发展，推动中国人工智能步入新阶段。2017年7月20日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》。规划中提到分三步走，第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径，有力支撑进入创新型国家行列和实现全面建成小康社会的奋斗目标。第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展。第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，智能经济、智能社会取得明显成效，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。2017年12月，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》的发布，它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充，详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标，每个方向的目标都做了非常细致的量化，足以看出国家对人工智能产业化的重视。 具体政策如下：

资料来源：中商产业研究院整理 行业投融资情况 据统计数据显示，2017年中国人工智能投资事件数达到353次，与2016年的379次，下降了%。 数据来源：中商产业研究院整理 在投资金额方面，2017年投资金额为582亿元，与2016年相比增长%。

2018年人工智能行业深度分析报告

２０１８年人工智能行业深度分析报告

人工智能（artificial intelligence）是由人创造的具有自然生物智能特征的系统，具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。人工智能和生物智能的形成机制不同，前者是根据人的需求被设计和创造出来的，后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。人工智能有别于人类智能，后者特指人类这一生物体所具有的智能，限定在人体内。但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能，其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能，仍属于弱人工智能的范畴，离超级人工智能还有很大的距离。社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定，理性客观看待人工智能的长处和短板。 得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善，第三波人工智能热潮正席卷全球。和前两次不同，在这一波人工智能热潮中，人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域，包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等，展现出巨大的潜力。 中国在人工智能领域追赶迅速，在一些领域已经积累了一定的发展基础，进入国际领先者的行列。与发达国家相比，中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面还存在很大的差距。目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列，但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。在人工智能领域，中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上，与美国、欧洲相比也存在较大的差距。 得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升，中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快，在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。中国人工智能产业在基础层、技术层以及应用层都有广泛布

2018中国人工智能指数报告发布

《工业控制计算机》2019年第32卷第4期 2.2实验测试和结果分析 (1)性能测试 由于检测平台对运动范围、运动精度有一定要求,对检测平台进行性能测试,测试结果如表2所示。因此,检测平台符合设计要求。 表2 检测平台性能测试结果 (2)运动仿真 对检测平台进行了运动仿真。静态仿真结果表明,检测平台在-12°~12°的初始倾斜角度内,均可快速达到水平位置。其中,响应时间为0.2s ,稳态误差为0.142°,超调量为0.506°,超调次数为2。 动态仿真结果显示,在下层装置来回摆动的情况下,上层装置可基本保持水平,运动范围为-0.658°~0.869°。 (3)人体感知能力测试 对两位健全人分别进行前后方向静态测试与左右方向动态测试,以验证检测平台的可用性。静态测试结果箱线图如图5a 所示,动态测试结果箱线图如图5b 所示,横坐标为16种实验场景,纵坐标为每种实验场景下,受试者调整的水平角度变化范围。其 中,角度越接近0°,变化范围越小,表明平衡感知能力越好。 在静态测试结果中,对比有视野与无视野的实验结果,体感条件为松软底座与松软运动底座时,视觉信息对该受试者平衡感知能力存在一定影响;对比不同体感条件的结果表明,体感条件为硬质底座与硬质振动底座时,该受试者平衡感知能力相对较好,体感条件为松软底座与松软运动底座时,该受试者最终平衡角度分布范围有所偏移,表明体感条件对平衡感知存在一定影响;对比头部竖直与头部倾斜实验结果可知,头部倾斜对该受试者平衡感知存在一定影响。 在动态测试结果中,分析有视野与无视野的实验结果差异可知,体感条件为松软底座与松软且运动底座时,视觉信息对该受试者平衡感知有一定影响;在头部竖直时,硬质振动底座、松软底座与松软运动底座的体感条件影响该受试者平衡感知能力;在头部倾斜时,结果均较差。 上述测试表明,该检测平台可用于人体平衡感知能力测试。然而,人体感觉器官对平衡感知能力的影响需进一步研究。猿结束语 该检测平台采用特定装置的运动代替人体的肢体运动,可减少由于不同受试者肢体运动控制间差异造成的影响。经过测试,该检测平台满足运动范围与误差要求,符合提出的人体平衡感知能力测试方法的实验要求。 参考文献 [1]Whitney SL熏Poole JL熏Cass SP.A review of balance instru? ments for older adults 眼J演.The American Journal of Occupa?tional Therapy熏1998熏52穴8雪押666 [2]宋利娜,张洪斌.脑卒中偏瘫患者平衡功能康复方法研究进展[J ].中国康复医学杂志,2012,27(8):781-783 [3]DonáF熏Aquino CC熏Gazzola JM熏et al.Changes in postural con? trol in patients with Parkinson's disease押a posturographic study眼J演.Physiotherapy.2016熏102穴3雪押272-279 [4]Brown LA熏Cooper SA熏Doan JB熏et al.Parkinsonian deficits in sensory integration for postural control押Temporal response to changes in visual input眼J演.Parkinsonism &Related Disorders.2006熏12穴6雪押376-381 [5]庄霁雯,郑洁皎,陈秀恩.脑卒中平衡功能障碍治疗的研究进展[J ].中国康复理论与实践,2016,22(10):1127-1131 [6]Eva Ekvall H熏Anders B熏Anders HK.Effect of vision熏propriocep? tion熏and the position of the vestibular organ on postural sway 眼J演.Acta Otolaryngol.2010熏130穴12雪押1358-1363[7]张世航,王家莉,吴曦,等.脑深部电刺激术对帕金森病短期静态姿势 平衡稳定性的影响[J ].临床神经外科杂志,2018,15(2):85-89 [收稿日期:2019.1.21 ] 近日,长江商学院人工智能与制度研究中心联合武汉大学大数据与云计算实验室共同发布了《2018中国人工智能指数》报告。报告显示,中国在人工智能的学术领域发展迅速。在学术期刊及专业会议发表论文的总数方面,呈现快速接近美国的趋势;在2016之后这一趋势尤其明显。中国的中、低等引用率的论文的发表总数,在最近几年高度接近美国的总数。但在最具原创性最具影响力的极高引用率和高引用率的论文方面,中国虽有大的进步,但与美国的差距仍然相当显著;在人工智能的学术人才方面,除了有特大影响的人才外,中国发表有影响(即被引用的)论文作者人数与美国之间的差距持续缩小,但特大影响 (特高引用率)作者的人数显著少于美国。据领英人才数据库,中国的AI 人才总数为5万,这一数字在美国为83万。 报告指出,在产业领域里,中国活跃的人工智能初创公司整体在最近20余年里呈现快速发展趋势,2016年超过400家,达到顶峰,2018年下降至不足200家。 长江商学院人工智能与制度研究中心主任许成钢表示,“以人工智能为基础的第四次产业革命正在兴起。中国错过了或仅仅部分参与了过去历次产业革命,这将是中国在历史上第一次从开始就参与其中的产业革命。” 2018中国人工智能指数报告发 布 图5 a-受试者A 静态测试前后方向实验结果 b-受试者B 动态测试左右方向实验结果 31

2018年医疗人工智能行业分析报告

医疗人工智能行业分析报告

内容目录 1.前言：从互联网医疗升级到医疗人工智能 (4) 2.临界点已至，医疗人工智能站上风口 (5) 2.1.技术：已走出实验室，商业化加速落地 (5) 2.2.资本：一级市场持续火爆，巨头加速布局 (7) 2.3.产业环境：供需不平衡仍将延续，消费升级产生新的付费方 (8) 2.3.1.供需总量分析：供给不平衡仍将延续 (8) 2.3.2.供需结构分析：分级诊疗趋势下，基层面临智能化升级的强需求 (8) 2.3.3.付费方：消费者有望成为智能医疗服务的重要付费方 (9) 2.4.政策：需“持证”上岗，收费政策尚未明晰 (9) 2.5.商业前景：技术赋能是当下，医疗服务是未来 (10) 3.医疗影像：人工智能在医疗领域应用的第一站 (11) 3.1.人工智能在医疗影像的应用场景 (11) 3.2.市场机遇：医疗影像是千亿级的市场 (12) 3.3.技术实现路径和竞争壁垒分析 (14) 3.4.二级市场参与医疗影像+人工智能产业的路径 (15) 4.智能辅助诊断：现代医学皇冠上的明珠 (16) 4.1.技术实现路径：打造“医疗大脑”的5个步骤 (16) 4.2.竞争壁垒分析：医疗数据规模&数据结构化技术 (17) 4.3.商业化路径：智能辅助诊断系统面临的三个定位选择 (18) 4.3.1. to B or to C？ (19) 4.3.2. to B领域：选择基层、专科还是大三甲？ (20) 4.3.3.常见病or垂直病种？ (21) 4.4.二级市场参与智能辅助诊疗产业的路径 (21) 4.4.1.路径一：发挥通道优势，联合技术方共同推广 (21) 4.4.2.路径二：补齐数据结构化能力，自研医疗大脑 (22) 5.精准医疗：AI+基因组学解读生命大数据 (23) 6.投资建议与重点推荐公司 (25) 6.1.思创医惠：IBM沃森中国战略合作伙伴，打造自主医疗AI技术 (26) 6.2.科大讯飞：人工智能龙头开辟新战场，医疗AI业务快速崛起 (26) 6.3.东软集团：人工智能有望成为医疗业务二次腾飞的助推器 (27) 6.4.万东医疗：战略合作阿里健康，打造人工智能医疗影像平台 (27) 7.风险提示 (28) 图表目录 图1：从边缘革命到战场中心 (4) 图2：医疗人工智能时代的投资逻辑变化 (5) 图3：现代医学是数据驱动的学科 (5) 图4：医疗人工智能发展史大事件整理 (6) 图6：医疗人工智能创业在2014、2015年开始激增 (7) 图7：医疗人工智能融资已经超过180亿 (7) 图8：医疗供需严重不平衡 (8) 图9：国内人口以及60岁以上人口的统计，单位（万） (8) 图10：分级诊疗流程 (9)