人工智能产业链分析

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人工智能产业链分析

作者：王博宋微史琳

来源：《科技资讯》2018年第12期

摘要：根据对我国人工智能技术从基础层到技术层，最后到应用层的全产业链进行分

析，旨在对我国的人工智能技术与应用创新，提供发展方向。我国目前的人工智能技术在某些应用领域发展迅速。例如，将算法层中的人工智能核心技术——机器学习，应用到智能金融领域、和智能交通领域的无人驾驶公交车。在智能家居、智能教育、智能医疗等方面，现阶段有一定成果，但也存在提升空间。

关键词：人工智能生物识别机器学习智能金融

中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）04（c）-0024-02

Abstract：According to analysis of the whole industry chain， from the base layer to technology layer of AI in our country. Aim to provide development direction of AI and application innovation in China. The development of our country’s AI with great speed in some applications. For example， the AI core technology in the algorithm layer called machine learning， applied to intelligent finance，and driverless bus in smart transportation. In terms of smart home， smart education， smart medical care and other aspects， there are some achievements in this period， but it also has space to improve.

Key Words：Artificial intelligence； Biometric recognition； Machine learning； Intelligence finance

人工智能产业链根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。

1 基础层

基础层分为硬件资源与软件&服务。其中，硬件资源包括芯片研发、传感器、存储设备开发等。人们熟知的谷歌、Facebook、英特尔等属于芯片研发公司。软件&服务分为数据资源、云计算平台两部分内容。人们常用的数据资源有百度、腾讯等公司。云计算平台包括融云、环信等公司。

2 技术层

技术层根据技术层级从上到下，分为通用技术层、算法层、框架层。

通用技术层分为生物识别、计算机视觉与自然语言处理3个部分。其中，图像识别、人脸识别与字符识别属于计算机视觉。图像识别类型的公司主要利用该技术通过对图像进行识别、处理与分析之后，从图像中提取有效信息进而物体进行识别。比较典型的公司有腾讯有图、码

2019人工智能产业投资分析报告

2019人工智能产业投资分析报告 前言： 人工智能(AI)将接棒移动互联网，成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI)，科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。 AI将广泛助力传统行业转型，渗透互联网竞争下半场，催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用，酝酿万亿级市场和投资机会。

▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场 人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人，乃至超越人类智能的综合学科。人工智能技术可以显著提升人类效率，在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。 此外，面对开放性问题，人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出，AI技术“三起两落”。 本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。 AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。 基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等，技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等，应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。 AI市场规模快速成长。 中国是全球第二大AI力量，人工智能企业超过1000家。

2018年中国AI市场规模约330亿元人民币，全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计，中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级，成为下一轮科技创新红利的主导力量。 Statista预计2019、2020年，全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%，成长至6800亿美元量级。 我们判断，中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级，传统行业和技术的结合是主要的应用领域，2G(对政府）和2B（对企业）将成为主要的营收来源。

人工智能项目投资建设可行性研究报告

人工智能项目 投资建设可行性研究报告规划设计/投资分析/产业运营

摘要 人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据 分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本 市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类 型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从 投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的 应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交 易和风险管理。 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革 命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各 业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新 的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新 一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月 和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动 人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。

该人工智能项目计划总投资17992.77万元，其中：固定资产投资13304.66万元，占项目总投资的73.94%；流动资金4688.11万元，占项目总投资的26.06%。 本期项目达产年营业收入43788.00万元，总成本费用33492.60万元，税金及附加350.28万元，利润总额10295.40万元，利税总额12065.74万元，税后净利润7721.55万元，达产年纳税总额4344.19万元；达产年投资利润率57.22%，投资利税率67.06%，投资回报率42.91%，全部投资回收期3.83年，提供就业职位644个。

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

人工智能产业分析

人工智能产业分析 1 月 3 日，中国着名围棋棋手古力在微博上说道：今天又有四位勇士被抬走了... 谁来 守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜，古力再次发博， Master 已经拿下 50 连胜，不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的 Master 近日一个注册为“ Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”，从 2016年12月29日晚 起，接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至 2017年 1 月 3 日夜，期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后， master 已经斩获了 50 连胜，击败 1 5位世界冠军。在斩获的选手中，包括了连续 37 个月排名韩 国等级分第一朴廷桓九段（“ XIUZHI”）、中国名人战冠军连笑七段（“剑术”）、新科百灵杯冠军陈耀烨（“龙胆”）、 2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为，这位master不是人类，而是人工智能。但该 AI （人工智能）是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在 1 月 2 日晚上发博文，称人工智能告诉了我们，人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master 或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示，“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩，几乎可 以排除是人类棋手。’阿尔法狗’（AlphaGo）是有能力做到的，当然，它也有可能是日本的ZEN虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋，但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master 是最新研发出来的其他‘狗'。”中国围棋队领队华学明表示：“应该是新‘狗'，可能是韩国研发的‘狗'。” 如果 master 最终被确定为人工智能，那么 1 月 3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的 一个时刻。毕竟，柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”，但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗（AlphaGo）狂虐围棋大师李世石之后，AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识，并且很快成了 IT 产业发展和投资的最新宠儿。然而，阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前，从很早之前就在中文版的 Windows 中预装的象棋小游戏，到 1997 年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫，这些都是电脑和人类下棋的时间。然而，阿尔法狗的胜利却意义非凡。

我国人工智能行业投融资分析

我国人工智能行业投融资分析 能让Microsoft 、Google、Facebook、Amazon等巨头不惜重金一砸的领域，想必只有人工智能了。国内公司也没有错过如此风口，2015年，百度推出度秘、小度机器人两款产品，腾讯财经开发出自动化新闻写作机器人，阿里巴巴与富士康联手向软银机器人控股公司分别注资145亿日元······ 2015年，机器人不再是“黑科技”，变成了一门市场前景巨大的生意。麦肯锡咨询公司预测，到2025年，机器人在制造业、服务产业应用创造的产值为1.7万亿到4.5万亿美元。这也不难解释，为什么连马云、孙正义和郭台铭都开始一起制造机器人了。 而在不为人所熟知的工业机器人方面，国际机器人联合会最新给出的数据是，2014年中国工厂里的机器人占了全球工业机器人的四分之一，同比增加54%，预计到2017年中国安装的工业机器人数量将居全球之首。 中投顾问在《2016-2020年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》中表示，更多的资本也正在流向这一领域，试图在真正起风之前抢占风口位置。 1、融资阶段：天使、A轮仍是主流 图表2015年AI领域投融资所处阶段 数据来源：中投顾问产业研究中心整理 和几乎所有科技领域一样，AI领域初创公司所处融资阶段也以A轮为主，达到了一半以上。

2015年1至9月披露了融资阶段的事件中，只有Makeblock为C轮融资（红杉资本投资600万美元）。Makeblock是一个基于开源硬件的机器人积木搭建平台，让用户通过乐高积木的方式搭建自己的机器人，并进行可视化编程。借助Makeblock，用户既可以自己动手组装一台3D打印机，也可以DIY属于自己的瓦力机器人。 云从科技则在4月20日获得佳都科技5000万人民币战略投资。云从科技是一家专业的人脸识别技术服务提供商，其技术核心是通过基于异构深度神经网络的目标深度解析，突破人脸识别在各种复杂环境下通用性差的难题。 2、融资金额：千万投资成门槛 图表2015年AI领域投融资的金额分布 数据来源：中投顾问产业研究中心整理 与智能硬件等领域不同，由于AI及机器人制造对技术水平和资金投入的要求较高，因此千万元以上的投资占据多数。 融资额最高的企业为Ninebot，其在4月15日获得小米科技、红杉资本等8000万美元A轮投资。Ninebot 是国内首家集研发、生产、销售和服务于一体的智能短途代步设备运营商，专注于智能短途代步机器人产品，已成功收购全球自平衡车的领导者Segway。 地平线机器人则在天使轮即获得晨兴创投、红杉资本等数百万美元投资，在起跑线上即取得了领先地位。公司创始人曾任百度深度学习研究院IDL的负责人，从百度离职后组建Horizon Robotics，致力于定义机器人的“大脑”芯片，想要帮助硬件产品实现复杂智能化功能，进而成为机器人时代的Intel。 3、融资领域：机器人成最大热点 从细分领域来看，机器人占了绝对多数。 工业机器人依旧抢眼。李群自动化定位于中高端工业机器人制造商，2015年4月获得了红杉资本的3000万元A轮融资，目前可以为客户提供全套机器人自动化解决方案的业务模式。

人工智能投资建设项目立项申请(样本)

人工智能投资建设项目立项申请 一、项目背景 1、“十二五”时期，面对经济发展新常态，全市上下坚持科学发展， 以转型发展、可持续发展为引领，突出改善民生，强化改革创新驱动，推 进法治政府建设，确保社会和谐稳定，经济社会总体保持了平稳发展。经 济发展步入新常态。 2、当全球新科技革命和产业革命又来到一个新的历史性选择关头，中 国战略性新兴产业除了激烈外部竞争压力，内部同样面临许多严重的问题。一是产业发展的制度和体制障碍需要进一步理顺，财政金融政策支持、资 源倾斜优先配置等具体落实措施和政策没有完善。二是面对发达国家的技 术垄断壁垒，技术创新进步还需要加大原始积累，关键和核心技术领域优 势不明显，自主创新能力不强，技术研发、转化利用效率不高。三是光伏、风电等个别产业领域出现产能难以消化过剩问题。近几年来，国家出台了 一系列鼓励支持创新创业的政策举措，政策效应正在持续释放，突出表现 为创新创业热度不减，新增市场主体量质齐升。今年上半年，全国新设市 场主体达998.3万户，同比增长12.5%，目前我国市场主体总量已超过1亿户，达到标志性高点。更为可喜的是，新设市场主体的“质”也在同步提

高，上半年，战略性新兴产业新设企业56.9万户，同比增长19.9%。特别 是第二季度以来，大众创业意愿持续走高，4-6月每月新设企业均超过60 万户，创历史新高。从提出培育发展战略性新兴产业战略的背景来看，国 务院是在应对国际金融危机、促进产业振兴和经济增长的同时，为抓住新 一轮科技和产业革命机遇，着力提高经济长远发展中增量的水平，带动整 个产业结构的优化升级和经济发展方式转变而实施的重大部署。因此，培 育发展战略性新兴产业从一开始就肩负着着眼长远为调结构提供新的增长 点和立足当前为经济增长提供新动力的双重历史使命。从这几年的发展实 践来看，战略性新兴产业也确实发挥了这样的作用。在当前严峻复杂的国 内外环境下，很多地方的新兴产业蓬勃发展、逆势而上，出现了新兴产业 投资规模、产出增速、占经济总量比例、提供就业机会等大幅增长的可喜 局面，在调结构、转方式、稳增长中展现出亮丽的前景。战略性新兴产业 要继续同时发挥好这两方面作用，关键在于引导社会资源，结合区域经济 发展实际情况，选择好新兴产业的发展重点和方向，加快创新成果产业化，促使科技第一生产力作用得到发挥，优先扶持高端产业链协同发展。这样，有利于保持我国经济平稳较快发展，为实现今年我国经济社会发展目标作 出更大的贡献，而且有利于加快提高战略性新兴产业在我国经济中所占的 比重，带动我国产业结构不断向高端发展，提升经济发展质量，为经济发 展方式转变提供强大动力。

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系

5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?

A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

人工智能产业园项目投资计划书

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摘要说明— 随着人工智能的迅速发展，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。基于人工智能产业的战略作用，中国政府正通过 多种形式支持人工智能的发展，形成了科学技术部、国家发改委、中央网 信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制。 2017年，人工智能首次写入政府工作报告，同年7月，国务院印发《新一 代人工智能发展规划》，明确人工智能的发展在国家战略中的地位。 该人工智能项目计划总投资19947.72万元，其中：固定资产投资13924.16万元，占项目总投资的69.80%；流动资金6023.56万元，占项目 总投资的30.20%。 达产年营业收入46163.00万元，总成本费用36653.70万元，税金及 附加376.44万元，利润总额9509.30万元，利税总额11197.37万元，税 后净利润7131.97万元，达产年纳税总额4065.39万元；达产年投资利润 率47.67%，投资利税率56.13%，投资回报率35.75%，全部投资回收期 4.30年，提供就业职位747个。 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革 命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，

催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各 业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新 的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新 一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月 和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动 人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。 报告内容：项目概论、项目建设背景及必要性分析、项目市场研究、 产品及建设方案、项目选址评价、土建方案说明、工艺说明、项目环境保 护和绿色生产分析、项目生产安全、项目风险说明、节能概况、项目进度 计划、投资分析、经济收益、总结说明等。 规划设计/投资分析/产业运营

人工智能行业分析

人工智能行业分析 人工智能行业可谓是现在科技的前端，高科技的行业，那么关于人工智能行业的分析有哪些知识呢?下面是为你整理的人工智能行业分析，供大家阅览! 人工智能行业简要分析 一、机遇 在2017政府工作报告中提到：“2017年将加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。”这是“人工智能”首次被列入政府工作报告。 3月11日，科技部部长万钢在“全国人大会议新闻中心记者会”上表示，正在起草促进中国人工智能(AI)创新发展的规划，并估计两会后将很快出台。 二、行业简介 人工智能英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的重要分支，它的研究目标是了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括智能语音技术、图像识别技术、自然语言理解、专家系统和机器人等。

人工智能可分为基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑(AI 芯片、云计算)，技术层为算法平台，应用层是AI向各传统行业的渗透应用。 AI 产业链中，芯片产业率先引来爆发。PC GPU 巨头NVIDIA 已经将业务重点转向AI 领域，应用在人工智能领域的可进行通用计算的GPU市场基本被NVIDIA垄断。但是芯片巨头英特尔明显对人工智能市场虎视眈眈，至强处理器Xeon+FPGA也将在2017年下半年量产，预计英特尔有很大的机会在2017年四季度迎来人工智能的第一波红利。 云计算方面，亚马逊、微软云计算业务爆发，其中亚马逊的AWS 云服务平台表现尤为靓丽。(先前我写的文章《网宿科技为什么大跌?》也有所涉及)。 技术层方面，Google、IBM 专注于人工智能(AI)技术层，研发更高级AI 算法，积累AI 底层技术。国内百度在这方面也有相当的投入并取得较大的进展。 应用层方面各显神通，Facebook、苹果在AI 应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域;IBM 加速向医疗领域渗透，盈利前景已开始显现。 国内的话，目前主要还是在应用层耕耘较多，基础层和技术层方面与外国的差距较大。 三、部分上市公司 科大讯飞作为中国智能语音及人工智能产业的领导者，以“从能

人工智能在金融行业的应用与风险分析

人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下

最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人

人工智能数据库系统优化的捷径

人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于

涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI 关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业生态，促进人工智

能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破 当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的

人工智能项目投资计划书

人工智能项目投资计划书 规划设计 / 投资分析

摘要 人工智能的发展驱动着劳动力、工作方式以及工作组织形式等多方面 的变革，人工智能应用的成熟，既催生了新的市场，也为传统产业的发展 注入了新的活力。人工智能产业链大致可分为基础层、技术层和应用层三 个类别。人工智能具有算力、算法、数据三要素，其中基础层提供算力支持，通用技术平台解决算法问题，场景化应用挖掘数据价值。 数字经济对高质量发展、培育新动能意义重大，但是对GDP的拉动作 用则未必明显。主要是以下两个方面的原因：一是数字经济发展对线下活 动存在一定的替代效应。尽管数字经济规模发展很快，其中不仅有对线下 的替代，也有很多新增部分。但是它毕竟不像前几次工业革命对纯新增投 资的大规模拉动那样显著，其“创造性破坏”的意味更加浓厚。二是数字 经济大规模提升了社会总福利、尤其是消费者剩余，但是很多不体现在GDP 上。这方面的研究文献已经比较多了，一个共同认识是：GDP难以反映数字经济的贡献，应该有更好的宏观指标来衡量数字经济贡献。我称之为数字 经济的“GDP悖论”。例如美国布鲁金斯学会今年刚刚发布的研究报告《如何测度数字经济价值？》指出，“数字产品通常对用户免费，因此他们对 福祉的贡献被排除在GDP之外。但是，除了GDP数据以外，我们在世界各 地都看到了数字革命带来的实际好处。” 2018 年末中央经济工作会议曾提出，要“加快 5G 商用步伐，加强人 工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设，加大城际交通、物流、

市政基础设施等投资力度，补齐农村基础设施和公共服务设施建设短板”。2020 年 1 月 3 日国务院常务会议，2 月 21 日、3 月 4 日的中央政治 局会议均提到“新型基础设施建设”。特别是在 2020 年 3 月 4 日的中 央政治局常务会议上，再次强调“要加快 5G 网络、数据中心等新型基础 设施建设进度”。从以上表述可以看到，党中央和国务院密集部署新基建，特别是在近多次提及相关内容，新基建必将成为 2020 年中国的重要经济 举措，并成为稳定中国经济并实现经济增长的新动力、新引擎。新型基础 设施建设，简称“新基建”，是基础设施建设中的一个相对概念，与原来 的传统基础设施建设有较大的区别。“新基建”包含5G基建、特高压、城 际高速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能 和工业互联网七大领域。传统的基础设施—“铁公基”（铁路、公路、机场、港口、水利工程等）是工业时代的基础设施，而新基建则是基于新兴 科技，特别是信息技术的基础设施，是信息时代（数字时代）的基础设施，是数字化转型的基础和保障。 中共中央政治局常务委员会3月4日召开会议，会议指出，要加大公 共卫生服务、应急物资保障领域投入，加快5G网络、数据中心等新型基础 设施建设进度。而此前，2018年12月，中央经济工作会议把5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设列为2019年经济建设的重点 任务之一。据央视新闻2019年3月2日的报道，“新基建”指发力于科技 端的基础设施建设，主要包括七大领域：5G基建、特高压、城际高速铁路

人工智能无人值守停车场管理系统技术方案

人工智能AI无人值守停车场管理系统 技术方案

引言 目前国内普遍采用出口人工收费，一个岗亭平均年人工成本超过10万并不断上升，加上对操作员的操作监管困难，收费及通行的效率低下，用无人值守淘汰人工收费已是行业的大势所趋。 国外的无人值守方案基本是纸票+自助缴费机，费用昂贵，而且体验不佳。随着AI人工智能和移动支付的发展有望破解这一难题。 XX成功研发出AI人工智能无人值守停车场管理系统，LCD屏的高速车牌识别道闸一体机，既可扫码付，还可播放广告。金色外观，高端大气，0.6秒高速道闸，快速通行。AI人工智能基于GPU，速度比现在的CPU快几百上千倍，通过对停车场海量的车辆进出图片做深度学习，就可以实现对车牌、车型、车标、车脸、车窗等特征的精准识别，对有牌车、无牌车的识别准确率无限接近100%，避免人工干预；车主通过扫码付等移动支付方便的完成自助缴费，从而实现停车场的无人值守。

第1章项目概述 1.1 项目状态 由于其地理位置的特殊性，周边车流量较大，给物业停车管理带来了很大的工作量，停车场使用卡识别可造成车位资源管理失控、收费管理失控、大量临时卡丢失，系统内的收卡收费记录远远小于实际情况，大量停车费被收费人员隐瞒，造成了大量的停车费用流失，高峰期时段车辆通行速度缓慢，停车场出入口车辆需要人工有序管理。 1.2 建设目标 阶段一目标：堵住收费漏洞，提高车辆通行速度，减少人工成本，增添停车场收入。 ?商业停车场出入口是车辆进出必经之地，它有效锁定有车一族的中高端消费人群，广 告到达率100%！不但为广告投放者提供了一个低成本，高回报的广告媒体平台，道闸广告这种新的媒介还使停车场又增添了一种新的增收方式。 ?临时车按车类型计时收费，车主通过扫码付可以方便的实现自主缴费，从而实现无人 值守，节约人工成本。 ?车辆进出采用实时识别，无需刷卡取票，最快3秒即可入场，驾驶员将体验停车场出 入口免取卡、免摇窗、免伸手等在恶略环境下快速不停车通行的高端体验。 ?通过自助缴费机、手机APP/微信公众号、支付宝、扫码支付等多种支付方式，可提前 缴费实现无人值守，预防出场车辆拥堵，即使有收费员，但也不接触现金，收费无漏洞，收费报表准确。 ?车牌识别道闸一体机的设计集成了停车场内的必备设备，简化了系统的接线、布线， 采用先进的实时识别技术+微波车检，运动目标检测，微波车检代替了施工麻烦的地感车检，无需切割地感线圈，安装快捷简便。 ?硬件设备采用金色外观，高端大气，提升大厦形象； ?通过建立数据中心和管理平台，可实现集中管理，进行数据的综合分析； 阶段二目标：基于基础平台，拓展应用，提升服务品质 ?建立停车场云平台运营管理，实现商户、业主服务平台；方便业主进行延期、缴费，商场购物、 各餐厅或酒吧消费等商户可凭消费小票对消费者进行抵扣停车费优惠，消费者可以用手机APP提

人工智能行业研究报告

人工智能行业研究报告 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的运算机，到运算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人败兴」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。

与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的运算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使运算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的Alexa 和Google 的图像识别，然而AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情形下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识别技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开创新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于

人工智能产业园项目实施方案

人工智能产业园项目 实施方案 规划设计/投资分析/产业运营

报告说明— 随着人工智能的迅速发展，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。基于人工智能产业的战略作用，中国政府正通过 多种形式支持人工智能的发展，形成了科学技术部、国家发改委、中央网 信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制。 2017年，人工智能首次写入政府工作报告，同年7月，国务院印发《新一 代人工智能发展规划》，明确人工智能的发展在国家战略中的地位。 该人工智能项目计划总投资20189.40万元，其中：固定资产投资14302.61万元，占项目总投资的70.84%；流动资金5886.79万元，占项目 总投资的29.16%。 达产年营业收入41003.00万元，总成本费用31765.82万元，税金及 附加360.30万元，利润总额9237.18万元，利税总额10871.57万元，税 后净利润6927.89万元，达产年纳税总额3943.69万元；达产年投资利润 率45.75%，投资利税率53.85%，投资回报率34.31%，全部投资回收期 4.41年，提供就业职位691个。 人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据 分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本

市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交易和风险管理。

人工智能会议系统是什么

“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后百，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩度展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识道别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领版域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。仅人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 人工智能在医药，诊断，金融贸易，机器人控制，法律，科学发现和玩具等各个行业都有应用，但是将人工智能运用进会议中却是第一次。对于参加会议的人而言，会议就是一个房间、一批座椅、数套话筒、外置音响等显示在外的设备

组成。但是对组织会议的人而言，其工作重心在幕后准备中，这些准备工作繁杂，而人工智能的加入就是减少这些幕后准备工作，提高会议效率。 人工智能会议系统不仅能已自身物联网技术做纯网络化架构，还能通过云协议模块和人工智能主机对传统会议系统设备连接，实现万物互联，数据共享于平台；软件底层开发兼容行业内各种应用数据处理逻辑，更快速的学习和对接传统会议软件应用数据到智慧会议云平台，实时会议系统资源统计、分析和应用，运用智慧会议系统人工智能技术让会议系统赋予思想，让会议更智慧。 浙江山诺智能科技有限公司（以下简称山诺智能）一直致力于研究人工智能会议，历时三年自主研发现已在人工智能会议上小有成就。人工智能会议系统就是其中的成果之一，是人工智能会议系统是人工智能会议的技术核心。山诺智能目前已经在11个省与130家企业建立合作关系，正在成为一家推动行业与社会进步并乐于分享的杰出公司。

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