人工智能行业研究报告
人工智能行业研究报告
一、行业概述
人工智能技术是研究、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科学技术。人工智能技术是具有显著产业溢出效应的基础性技术，可以在城市治理、医疗、工业、农业、商业、金融、教育等领域取得广泛应用，催生新的业态和商业模式，引发产业结构的深刻变革。
人工智能行业的产业链可以分为基础设施层、技术平台层和场景应用层。基础设施层是人工智能行业发展的基石，具体包括支撑计算、网络、存储、感知等功能的芯片、硬件设备、系统和软件等，它的任务是保障人工智能算法和系统功能的数据传输和存储、算法训练和推理等物理实现。技术平台层是人工智能行业发展的核心驱动力，依托海量数据和强大算力进行深度学习训练和机器学习建模，以解决机器的“看”、“听”、“理解”问题，相关技术主要包括计算机视觉、语音技术、自然语言理解等；场景应用层建立在基础设施层与技术平台层的基础上，融合大数据和分布式计算技术，解决现实行业问题，解锁行业的人工智能应用场景。
近年来，随着计算机视觉技术、语音技术、自然语言理解技术等人工智能技术的快速发展，人工智能与传统行业的融合正持续加速，人工智能对传统的城市管理、医疗健康、园区管理、安全生产、交通出行、自动驾驶等场景正在产生全面影响。
人工智能行业产业链
二、行业发展概况
自1956年达特茅斯会议上首次提出人工智能概念以来，人工智能技术与应用已经发展60多年。在半个多世纪的发展历程中，由于受到算法、算力、存储水平等多方面因素的影响，人工智能技术和应用发展经历了多次高潮和低谷。2006年以来，以深度学习为代表的机器学习算法在计算机视觉、语音识别、自然语言理解等领域取得了巨大突破，人工智能行业进入第三次发展浪潮。
目前，人工智能技术在各个行业中有着广泛和深入的应用，具有巨大的发展前景。根据沙利文咨询的统计预测，2019年全球人工智能行业的市场规模约为1,917亿美元，预计2024年全球市场规模将达到6,157.2亿美元，2016年至2024年的年均复合增长率达到33.98%，市场规模保持高速增长。
数据来源：沙利文咨询
受益于国家政策的大力支持、人工智能企业的涌现和广阔的应用场景等因素，中国人工智能行业的发展走在世界前列。根据沙利文咨询的统计预测，2019年中国人工智能行业市场规模约为1,372.4亿元人民币，预计2024年将达到7,993.9亿元人民币，2016年至2024年的年均复合增长率高达48.97%，高于世界平均水平。
数据来源：沙利文咨询
三、行业在新技术方面的发展情况和未来发展趋势
随着深度学习技术的快速发展，以及互联网和云计算时代海量数据和高效计算能力的支撑，计算机视觉技术、语音技术、自然语言理解技术等人工智能技术取得了突破性进展，并解锁多个行业的人工智能场景，产生了巨大的商业价值，驱动了人工智能行业的发展。同时，伴随人工智能技术的复杂性不断增加，其对于人工智能计算能力的需求随之增长。
1、人工智能芯片及算力硬件产品
由于实现人工智能所需的深度学习算法需要很高的内在并行度、大量浮点计算能力以及强大的矩阵运算能力，基于CPU的传统计算架构逐渐无法充分满足人工智能高性能并行计算的需求。2015年以来，GPU的广泛应用使得硬件计算能力的不足得以被快速弥补，人工智能行业迎来了第一次爆发。然而随着人工智能技术不断解锁新场景，其数据量与算法复杂度的快速提升对单位面积的计算能力要求产生爆炸式增长。
人工智能芯片是人工智能计算任务的重要承载实体，通常有如下衡量指标：
更先进的人工智能芯片往往需要更小纳米的制程、更小的芯片面积、更低的功耗和更高的理论和实际算力。
根据Tractica的研究数据，2019年全球人工智能芯片市场规模约为110亿美元，预计到2025年市场规模将达到726亿美元，2018年至2025年的年均复合增长率达到46.14%，市场规模保持高速增长。
数据来源：Tractica
根据前瞻产业研究院的统计数据，2019年中国人工智能芯片市场规模约为122亿元人民币，预计到2024年市场规模将达到785亿元人民币，2019年至2024年的年均复合增长率达到45.11%，市场规模保持高速增长。
数据来源：前瞻产业研究院
不同应用场景对人工智能芯片的功能、性能、功耗等要求存在着巨大差异。根据不同场景下的功能、性能和功耗要求，一般把人工智能芯片细分为云端高性能芯片、边缘计算芯片、智能终端芯片和消费电子智能芯片等。
云端高性能芯片主要面向人工智能计算中的数据中心集中计算需求，主要用在智能服务器产品和云端人工智能计算场景中。根据IDC的研究数据，2019 年中国智能服务器市场规模约为19.5亿美元，预计到2023年市场规模将达到43.3 亿美元，2018年至2023年的年均复合增长率达到27.09%，市场规模快速增长。
数据来源：IDC
智能城市、智能商业等人工智能应用需要在边缘侧进行小规模处理和分析，基于深度学习的智能NVR、XVR等边缘端设备需要人工智能芯片的专用运算能力。在中国的NVR市场，智能芯片渗透率显著高于终端感知设备。根据沙利文咨询的数据预测，2019年NVR产品市场规模约为52.9亿元人民币，其中智能NVR产品渗透率约为23.5%，预计到2024年，NVR 产品市场规模约为201.4亿元，其中智能NVR产品渗透率将增长至约54.50%。
数据来源：沙利文咨询
伴随着网络摄像机从高清化、数字化向智能化发展，前端摄像机设备不断升级换代。通过在前端摄像机嵌入人工智能芯片，摄像机可实现视频数据结构化处理，促使视频摄像设备从被动记录向主动识别过渡。终端智能芯片在设计上需要平衡面积、功耗、成本、可靠性等问题，一般采取低功耗、低成本解决方案。根据沙利文咨询的统计预测，2019年中国终端摄像机市场规模约为154.9亿元，其中智能终端摄像机渗透率约为8.4%，预计到2024年，终端摄像机市场规模约为625.1亿元，其中智能终端摄像机渗透率将增长至35.0%。
数据来源：沙利文咨询
2、计算机视觉技术
计算机视觉技术是研究如何赋予机器“看”的能力的科学技术。即用机器代替人对目标进行检测、识别、跟踪和分析的技术。近年来，随着深度学习算法的发展，在计算机视觉领域，很多研究成果已取得接近甚至超过人类视觉系统的突破性进展。
计算机视觉技术通常以准确率、召回率和误报率作为衡量指标，准确率是指提取正确的信息占全部需要待提取信息的比例，召回率是指算法选择报告样本中正确样本的比例，误报率是指算法选择报告样本中错误样本的比例。通常情况下准确率越高、召回率越高或误报率越低表明计算机视觉算法的性能表现越好。
以物体识别为例，2012年，AlexNet模型以超越第二名10%的成绩在ImageNet竞赛中获得冠军；2015年，基于深度学习技术的计算机视觉算法在ImageNet数据库上的识别准确率首次超过人类；2017年，ImageNet图像分类竞赛Top5的误报率低至2.25%，相对于2010年有了10倍以上的下降。
数据来源：https://www.wendangku.net/doc/df17113295.html,
随着计算机视觉技术的逐渐成熟，其实际应用的技术领域不断扩展，由最初的静态人脸识别和光学字符识别，扩展到人脸识别分析、活体检测、人体识别分析、物体检测识别、行为识别分析、人体重识别、医疗影像诊断技术等诸多种方向。
同时，计算机视觉技术和场景应用正在相互促进发展。从商业化角度来看，应用场景由最早基于1:1识别算法的人证核验场景迈向基于1:N识别算法的动态比对场景；从基于图像的场景分析迈向基于视频的事件、动作识别；从基于2D 医疗影像数据的病灶检测迈向基于3D医疗影像数据的病灶分析。伴随着海量数据的采集以及人工智能算力的提升，不断发展的计算机视觉算法将解锁更多的应用场景。
计算机视觉技术的应用领域也越来越广泛，除应用较早的安防、金融、互联网等领域之外，城市治理、楼宇园区、医疗影像等创新领域正逐步实现应用，成为计算机视觉技术快速发展的重要支撑，计算机视觉领域市场规模仍处在高速增长阶段。根据沙利文咨询的统计预测，2019年中国计算机视觉行业市场规模约为219.64亿元人民币，预计2024年将达到1,613.03亿元人民币，2016年至2019年的年均复合增长率高达168.10%，2019年到2024年预计年均增长率为49.00%，市场规模保持高速增长。
数据来源：沙利文咨询
3、语音技术及自然语言理解技术
语音技术是研究如何赋予机器“听”的能力的科学技术，即对音频中的各类信息进行解析的技术，典型的如语音识别技术可以从音频中提取人类说话的文字，如声纹识别可以识别音频中说话人的身份。自然语言理解技术是研究如何赋予机器“理解文字”的能力的科学技术，即对文字进行理解或者生成，典型的如文本翻译可以将英语文字翻译为中文汉字，又如文本分类可以对句子或段落的内容进行分类。在众多实践场景中，语音及自然语言理解技术通常综合运用于解决方案中。
语音技术主要是围绕音频进行各类信息的解析以及合成，具体来说包含若干子领域，比如音频分类、语音识别、声纹识别、说话人分类、音频检索、语音合成、语音增强、音乐理解和合成、语音评测等具体任务。经过过去业界若干年的努力，各个子领域已有显著进展，并且已落地在众多应用场景上，但技术上仍有挑战，这些都是语音技术更广泛落地的关键问题。
语音识别任务是将音频中人类说话的声音信息转化为文字的任务，属于整个语音技术领域落地应用较多且难度较大的子领域。虽然业界已有多家公司提供语音识别能力，但是语音识别仍有较多技术上的挑战需要解决。在真实对话过程中，人的语速、语气、口音、噪声、麦克风质量、音频编码质量、说话内容等都会不同程度的增加语音识别的难度，尤其是上述若干维度会在真实场景上组合出现，这些情况都会影响语音识别算法的识别准确度，这给实际落地应用带来了更多的
挑战。
语音识别通常以字错率作为衡量指标，指推理结果的语句与正确语句的编辑距离占语句总字数的比值，通常情况下该值越小，语音识别的算法性能越好。在语音识别的落地应用上，字错率超过15%意味着文字基本不具备可读性，而当字错率小于3%时可以认为机器在该场景的语音识别能力基本与人类相当。当前，语音识别技术已逐渐在多个领域开始提供服务，例如司法领域的庭审记录和客服场景的语音识别等。
自然语言理解技术是进行各类语义理解和语言合成的技术，具体来说包含若干子领域，比如文本结构化、文本合成、对话系统、文本预训练、文本翻译、文本摘要、知识图谱等子问题，其中文本结构化中又有阅读理解、序列标注、文本分类、命名实体识别、关系抽取等问题。其中，文本结构化以准确率作为衡量指标，指提取正确的信息占全部需要待提取信息的比例，通常情况下该值越大越好。文本翻译以BLEU作为衡量指标，指机器和人类文本翻译质量的评价，该值越大越好。文本分类以准确率和召回率为衡量指标，召回率是指算法选择报告样本中正确样本的比例，误报率是指算法选择报告样本中错误样本的比例。通常情况下，召回率越高、误报率越低表明算法性能表现越好。
基于深度学习的自然语言理解技术在过去几年取得了长足的进步，分别在建模方式、问题描述、无监督学习上有质的突破，体现在单个任务上取得比传统算法显著更高的准确率，另外借助文本预训练的进展显著降低了标注数据量的需求，同时在复杂系统上有落地应用，如对话系统，这些具体的进展为自然语言理解技术的应用和落地打下坚实的基础。
但自然语言理解技术仍有较多难点需要解决，如算法上还需要改进建模方式，引入实体概念，增强模型的逻辑性；另外，还需要对现有模型进行加速使得应用的成本更低。当前自然语言理解技术逐步成熟，已被应用于智能音箱、智能客服、翻译、智能文档分析等多个场景。
随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，目前已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。根据沙利文咨询的统计预测，2019年中国智能语音行业市场规模约为218.4亿元人民币，预计2024年将达到489.8亿元人民币，2016年至2024年的年均复合增长率高
达48.33%，市场规模保持高速增长。
数据来源：沙利文咨询
四、行业在新产业、新业态、新模式方面的发展情况和未来发展趋势
1、智能公共服务领域
（1）面向城市管理领域
随着雪亮工程、平安城市等大型城市级项目完善了数据采集、传输、计算和存储的数字基础设施建设，城市管理者开始使用视频及图像数据进行管理工作；数字基础设施建设叠加多行业应用场景，使数据量呈爆炸式增长，为数据挖掘和分析提供了基础；同时，人工智能算法精度及泛化性不断突破，可对海量城市数据进行结构化分析，实现城市管理中的识别、推理、决策等能力。以上三要素互相促进、驱动城市管理者构建新一代城市管理系统以提供更安全、更便捷、更高效的公共服务。城市管理迈向智能管理新时代并将催生出千亿级市场。
近年来，智能化浪潮对城市管理行业带来巨大冲击，行业结构开始发生明显变化，智能化系统解决方案的渗透率越来越高。根据沙利文咨询的统计预测，2019年度中国城市信息化改造规模约为人民币8,000亿元，其中智能城市市场规模约为250.5亿元，渗透率约为3.13%。预计至2024年，中国城市信息化改造规模将超过人民币1万亿元，其中人工智能城市渗透率将上升至9.36%，人工智能城市
市场规模将快速增长。
数据来源：沙利文咨询
在城市管理领域，根据产品的应用场景不同，可以分为智能终端产品、智能边缘端产品和智能云端产品。其中，随着城市管理者对云端中枢的需求不断增强，智能云端产品的比例将不断提升。根据沙利文咨询的统计预测，2019年度中国智能城市市场规模250.5亿元人民币，预计2024年将达到955.4亿元人民币，2016年至2024年的年均复合增长率达39.07%，市场规模保持高速增长，其中智能云端产品占比逐渐增加，在智能城市领域占据更重要地位。
数据来源：沙利文咨询
（2）面向医疗健康服务领域
根据国家卫计委统计，2019年度全国医疗机构诊疗人次达到87.2亿，平均每天就诊人次超过2,300万。在国民医疗健康需求快速增长和升级的同时，医疗供给资源不足且分布不均的现状为医疗体系带来了巨大挑战。降低医疗成本、增强服务覆盖、提高国民健康收益是整个医疗健康行业共同的目标。人工智能技术可对海量多源异构的医疗数据进行解析、统计及分析，并形成赋能医疗领域各参与方的解决方案，迅速成为医疗行业革新的重要动力。
智能医疗涉及智能医疗临床决策、智能医疗大数据、智能医疗管理等领域。在智能医疗临床决策领域，基于计算机视觉的影像辅助诊疗可帮助医生降低漏诊率和误诊率，显著提升医生的工作效率；在智能医疗大数据领域，人工智能技术突破了医疗数据质量和处理效率的巨大瓶颈，对大规模、多源异构的数据完成深入解析与标准化，并完成医学建模与应用构建、开发各类临床与科研应用；在智能医疗管理领域，人工智能技术完成了智能导诊、智能问诊、病史采集、语音电子病历、医疗语音录入、智能随访等多个功能。
从市场规模来看，智能医疗近年来呈现出较快的增长速度。根据沙利文咨询的统计预测，2019年中国人工智能医疗市场规模达到7.2亿元，2024年将超过60.6亿元，从2016年至2024年均复合增长率高达122.75%。
数据来源：沙利文咨询
2、智能商业领域
（1）大中型线下商业运营场景
大中型线下商业运营场景主要面向商业地产、制造企业、商场超市等类型的企业，包括了通用园区管理、工业安全生产等众多细分场景。该类场景具有碎片化特点，不同类型的企业对于人工智能技术赋能的场景差异较大，且各类商业运营者对运营效率提升及投资回报率具有较为严格的要求。
在人工智能、物联网、5G等技术的赋能下，商业运营管理通过对线下商业环境中设施设备的智能化改造，获取各场景的数据并进行整合分析，实现了智能化和决策的数字化。例如，在制造业工厂等安全生产场景，生产人员的不规范行为可能引发安全事故，造成重大损失甚至人员伤亡，人工智能技术可以通过对生产人员的工作行为进行识别，从而提前实现预警，保证工厂的安全生产。在零售娱乐场景，人工智能技术对物品、行为的视频结构化解析可应用于优化和提升运营效率及为客户提供更高的服务质量。随着技术创新的持续突破以及由人工智能算力产品的创新带来的成本优化，人工智能技术将持续解锁线下商业运营的细分场景。根据沙利文的统计预测，2019年中国人工智能园区场景的市场规模达到26.7亿元，2024年将超过305.4亿元，从2016年至2024年均复合增长率高达97.86%。
数据来源：沙利文咨询
（2）中小型线下网点服务场景
金融机构、运营商、零售连锁等线下网点众多的企业积极尝试通过人工智能技术在客户转化、用户服务、用户留存等多阶段进行赋能，并在如生物识别认证、智能客服、智能风控、精准营销、智能顾问、刷脸支付等细分网点服务场景中实现应用。从市场规模来看，近几年网点服务在金融领域呈现出快速增长的趋势。根据艾瑞咨询统计，2018年中国传统金融机构科技投入约为1,604亿元，其中人工智能相关投入约为166.8亿元，占比10.4%，2022年保守估计中国传统金融机构人工智能相关投入将突破580亿元，占比约15.6%，2018年至2022年人工智能相关投入的年均复合增长率达到36.6%。其中，中国的银行、保险、证券机构的传统网点也逐渐实行智能化改造，人工智能技术可以在智能客服、智能风控、精准营销等领域对金融机构网点进行智能化改造，大幅提高金融机构网点的服务水平和风控水平。预计至2024年，中国金融机构网点数量将超过25万个，智能化市场潜力巨大。
数据来源：沙利文咨询
（3）公共交通出行场景
公共交通出行具有大容量、集约高效、节能环保等优点，对城市发展起到支撑作用。随着城市公共交通规模逐渐增大，日益增长的客流对运营安全和运营效率产生巨大挑战。人工智能等新兴技术对公共交通的售检票系统、资讯系统、安防系统、通信系统和信号系统等进行智能化改造，赋能轨交集团、公交集团等企业实现乘客刷脸乘车以及流程监控、数据管理、运维监控等业务的智能化改造，
能够极大提高轨道交通的运营管理效率，降低运营安全风险，并改善乘客的乘坐体验。
从市场规模来看，近年来中国城轨交通进入快速发展新时期，运营规模、客运量、在建线路长度、规划线路长度均创历史新高。截止2019年末，国内共37个城市开通城市轨交并投入运营，运营线路长度6,736公里，车站数量4,007个，客运总量从2010年的56亿人次增长到2019年的239亿人次，2010至2019年复合增长率达到17.5%。另一方面，目前公共交通智能化渗透率仍然较低，公共交通的智能化改造需求迫切，潜在市场规模巨大。
数据来源：Wind 咨询
公共交通出行中的支付环节是重要入口，过去的车票、乘车卡、手机二维码、手机NFC等支付方式存在载体依赖、易丢失等缺点，而人脸标识具有唯一、不丢失、不失效等诸多优势，可提供全程无接触、无感过闸的通行体验，是业界期待的第四代通行凭证。同时，市民在公共出行领域的支付环节，可以扩宽至市民城市生活各类场景，最终实现城市生活全场景的刷脸支付及通行。
（4）在线内容审核场景
根据中央网信办数据统计，2019年度中国移动互联网数据接入量为1,655.50亿GB，预计2024年，中国移动互联网数据接入量将达到5,680.90GB。随着互联网数据量的爆发性增长，对互联网数据的有效分析利用在互联网生态中扮演越来越重要的角色。互联网语音分析在互联网语音审核、智能客服、在线语音转写等领域产生多样化应用，中国互联网在线语音分析市场快速发展。根据沙利文咨
询的统计预测，2019年在线语音审核市场规模达到3.70亿元人民币，预计2024年市场规模将达到18.50亿元人民币，2016年至2024年年均复合增长率达到22.28%；2019年在中国智能客服市场规模达到14.10亿元人民币，预计2024年市场规模将达到41.70亿元人民币，2016年至2024年年均复合增长率达到14.51%。
数据来源：沙利文咨询
五、行业竞争壁垒
1、研发人才壁垒
人工智能作为前沿技术领域，近年来处于高速发展中，各国政府和企业高度关注，相关投资充足，大量企业进入这一领域寻找商业机会。但是目前高校和研究机构的主要人才培养机制短时间内无法满足行业蓬勃的需求，导致相关人才一直处于稀缺状态，因此拥有行业经验积累的研发人才是人工智能行业的重要壁垒。
2、行业经验壁垒
人工智能领域公司面临的核心挑战是人工智能产品的定义和开发。由于人工智能技术可应用范围广，且还在快速发展的过程中，其能解决的行业问题没有先例可循，这使得产品形态、功能需要在实际业务中不断打磨与完善。因此人工智能技术的产品化落地需要一定的行业经验积累，对行业需求和技术能力结合的把握是人工智能领域的进入壁垒。
3、技术壁垒
人工智能技术发展至今，业内领先人工智能公司在计算机视觉技术、语音技术、自然语言理解技术、人工智能芯片技术等领域具备了较深的技术积累储备，并快速更新迭代。人工智能领域技术的积累储备产生了技术代沟，形成对行业新进入者的技术壁垒。同时，人工智能行业人才稀缺和产品研发风险导致较高的研发成本，是人工智能领域公司需要面对的重要困难，业内领先公司在研发过程中开发并形成了能够帮助研发人员提高技术和产品开发效率的研发流程和研发工具，从而突破研发效率瓶颈，降低研发成本，该等研发流程及研发工具，亦形成人工智能行业的技术壁垒。
六、行业发展的机遇与挑战
1、机遇
（1）国家政策大力扶持
近年来，国家高度重视人工智能及芯片行业发展，人工智能及芯片行业成为国家战略新兴产业，相关支持政策集中出台。2017 年7 月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030 年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平；2019 年政府工作报告提出要促进新兴产业加快发展，深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济；2020 年，国务院发布《促进集成电路和软件产业高质量发展若干政策》，明确提出集成电路产业和软件产业是信息产业的核心，是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量，明确了对国家鼓励的相关企业或项目的税收优惠政策，促进产业发展。
（2）技术进步推动产业升级
随着深度学习技术的快速发展及互联网时代海量的数据支撑，计算机视觉技术、语音技术、自然语言理解技术等人工智能算法技术取得了突破性进展，在人脸识别、人体识别、物体检测、行人重识别、医疗影像诊断、语音识别、声纹识别等领域的应用能力大幅提升。同时，随着芯片计算能力的不断提升，人工智能芯片、云端、边缘端、终端等人工智能算力产品的快速进步，为各种人工智能解决方案的规模化部署提供了高性能、高计算密度的算力支持。人工智能技术的
快速进步，为行业应用提供了前提条件，解锁了多个行业的人工智能场景，促进传统行业的变革和效率提升，产生巨大的商业价值。
（3）稳定增长的市场需求持续推动人工智能行业发展
随着人工智能技术的发展，在智能城市领域，“看得懂”逐渐取代“看得到、看得远、看得清”成为推动行业进步的主要因素。2016 年、2017 年通过国家大力建设和企业积极创新的共同作用，2018 年开始智能城市进入快速落地阶段，科技开始真正赋能产业。计算机视觉技术、语音技术、自然语言理解技术等多种人工智能技术已成为推动智能城市领域的主要力量，随着市场广度不断的拓展，各类基于人工智能技术的应用场景将继续不断涌现。
在医疗领域，随着近两年医联体、互联网医院和一系列配套政策的落地以及人工智能技术的发展，解决医疗资源“不平衡、不充分”的长久性难题有望取得突破性的发展。人工智能技术能够将顶级医疗机构的专家能力和经验带到基层医疗机构，大大提升医疗水平、增加供给资源；同时，基于人工智能的强大的数据处理能力，人工智能与大数据的结合可提高顶级医疗机构的诊断效率、解放生产力，全面助力医院和医疗科研机构的教学、研究和管理工作，攻坚医学难题、推动科学研究进步。
除智能城市、智能医疗领域外，金融、园区等多个场景都不同程度面临资源不足、资源不均、效率低下、成本高启、增长乏力、风险控制等问题，而这些问题可通过场景数据智能化解决或减轻，因此人工智能技术在多个场景的应用潜力巨大，下游市场需求较为旺盛。
2、挑战
（1）高端专业人才相对欠缺
人工智能行业属于技术密集型行业，人才是行业内公司发展的核心资源，人才的数量和质量直接关系到企业竞争力。尽管我国近年来加强了对人工智能人才的培养，各地高校也相继设立了人工智能相关专业，致力于培养相关专业人才，但是与发达国家相比，我国人工智能人才培养体系及人工智能高端人才数量仍然相对匮乏。
（2）研发投入较大，资金相对匮乏
人工智能前沿技术的基础研发需要大量的资金投入，随着公共服务、商业等
领域智能化程度的不断提高，应用场景不断增加，需要持续投入大量的研发资金进行基础性、前瞻性研发，方能完成推出下一代产品所需的技术积累，这极大地提升了该行业的进入门槛，使行业内的技术创新企业面临较大的融资需求压力，成为制约人工智能行业发展的重要因素。
七、行业内的主要企业
行业公司可分为三类：第一类是Google、华为等国内外领先的覆盖多个人工智能技术领域并实现产业化的公司；第二类是NVIDIA、寒武纪等专业人工智能芯片设计公司；第三类是海康威视、科大讯飞、商汤、旷视等为智能公共服务及智能商业业务领域提供人工智能行业解决方案的公司。
上述公司的技术领域、产业化情况及信息披露情况如下：
人工智能行业研究分析报告
概要 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计算机，到计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巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」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（更快更强的计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。尽管深度学习使计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 的图像识不，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况下，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，图像识不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，通过开发新的数据集，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云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。
人工智能实验报告大全
人工智能实验报告大 全
人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034 目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5)
课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题
四、源代码 #include
人工智能的发展现状与前景探析
人工智能的发展现状与前景探析 大数据、人工智能、物联网等，这些新网络时代名词每天都会充斥在我们眼前，其实这些名词早已存在数十年之久，可今天仍然会成为各大新闻媒体争相报道内容。本文就目前人工智能的发展给各领域带来的进步和影响普通生活的各个方面进行深入的探讨，结合生活中相关人工智能的生活体验，对人工智能的发展前景提出一些观点，希望对人工智能热爱和感兴趣以及专业涉及的人工智能专业的人们提供一些参考。 标签：人工智能；发展现状；前景 1 引言 随着互联网时代的到来，我国各行各业对于智能化的需求越来越大，其更多的还是作为技术的载体来推动各个行业智能化的应用。在这一过程中，人工智能技术得到了迅猛的发展，并且和各个行业的结合也是更加的紧密。 2 人工智能技术的发展历程和方向 2.1人工智能技术的兴起 早在20世纪50年代，人工智能概念就已经被提出来了，随后很多的研究学者对其进行深入研究，并且取得了一定的成果，具体表现在LISP表处理语言编写等方面。不过这一项技术涉及到很多的学科领域，由于其他技术的发展没能跟上脚步，并且还受到很多解法推理能力的限制，进而导致很多的机器不能够实时翻译，这一问题的存在也就使得人工智能技术的发展陷入困境。 2.2人工智能技术的发展高潮 经过早期短暂的低谷期之后，各个研究学者对于人工智能技术的研究依旧没有放弃，一直到20世纪70年代，经过坚持不懈的努力，部分研究人员成功的研发出了较为良好的人工智能专家系统，正是这一发明将其技术研究工作推向了高潮。 2.3人工智能技术的应用分析 自知识工程含义提出之后，各种商业化的智能系统以及专家系统不断的产生，并且在世界范围内得到了广泛的应用。人工智能技术在相关领域中的应用创造出非常高的价值，不过由于专家系统自身的局限性，进而使得其再一次的受到严峻的挑战。 2.4人工智能技术的发展方向
游戏人工智能实验报告记录四
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实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键
资源视图中下方 选择ID和键值
3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead();
人工智能学习研究的现状其发展趋势
浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智
能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具
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实验四有限状态机实验 实验报告 一、实验目的 通过蚂蚁世界实验掌握游戏中追有限状态机算法 二、实验仪器 Windows7系统 Microsoft Visual Studio2015 三、实验原理及过程 1）制作菜单 设置参数：点击会弹出对话框，设置一些参数，红、黑蚂蚁的家会在地图上标记出来 运行：设置好参数后点击运行，毒药、食物、水会在地图上随机显示 下一步：2只红蚂蚁和2只黑蚂蚁会随机出现在地图上，窗口右方还会出现红、黑蚂蚁当前数量的统计 不断按下一步，有限状态机就会不断运行，使蚁群产生变化 2）添加加速键 资源视图中 下方
选择ID和键值 3）新建头文件def.h 在AntView.cpp中加入#include"def.h" 与本实验有关的数据大都是在这里定义的 int flag=0; #define kForage 1 #define kGoHome 2 #define kThirsty 3 #define kDead 4 #define kMaxEntities 200 class ai_Entity{ public: int type; int state; int row; int col; ai_Entity(); ~ai_Entity() {} void New (int theType,int theState,int theRow,int theCol); void Forage(); void GoHome(); void Thirsty(); void Dead(); }; ai_Entity entityList[kMaxEntities]; #define kRedAnt 1 #define kBlackAnt 2
浅析人工智能的现状及发展趋势
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/df17113295.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者：范胜廷陈华 来源：《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要：人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学，主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中，笔者主要对人工智能的现状进行了分析，并探讨了人工智能的发展趋势，以供参考。 关键词：人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学，是其中的一个重要分支，人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来，人工智能理论和技术逐渐发展成熟，在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质，企图以此为根据，开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步，不仅可以替代脑力劳动，还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说，电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现，这些人工智能设备可以自拟人的精神活动，同时也致力于在一些方面做出优化与改善，最终使其具备超人的功能，来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时，一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发，这些机器人的实际应用，可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看，只能用于制造一些只有某一种功能的机器人，要研发人性化、多功能的机器人，还需要很长的一段时间。除此之外，还出现了一些用于商业用途的人工智能产物，如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中，还有诸多人工智能产物，如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说，人工智能的应用范围十分广泛，在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用，由此可见，人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段，随着信息技术、计算机技术的迅速发展，人类在人工智能方面取得了一定的研究成果，诸多人工智能产物已经投入实际应用，并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是，任何一种技术都是有利有弊的，人工智能也不例外，超智能概念的提出，让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样，随着人工智能的高速发展，未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治，这是摆在人类面前的一个重要问题。然而，若是因为害怕人工智能产物的负面影响，而采取抑制人工智能的发展的这一措施，却是万万不可取的。面对风
生活中的人工智能——人工智能的现状及未来
生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要：人工智能一词于1956年提出，经过半个多世纪的发展，已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析，重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用，以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词：人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展，人工智能也取得了极大的发展，并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入，也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代，人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法，而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay－II语音理解系统等专家系统的研究和开发，将人工智能引向了实用化。并且，1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代，随着第五代计算机的研制，人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”，即“知识信息处理计算机系统KIPS”，其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败，但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末，神经网络飞速发展，。1987年，美国召开第一次神经网络国际会议，宣告了这一新学科的诞生。此后，各国在神经网络方面的投资逐渐增加，神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代，人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展，人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解，而且研究多个智能主体的多目标问题求解，将人工智能更面向实用。另外，由于Hopfield多层神经网络模型的提出，使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 随着人工智能的发展，人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上，出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年，当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内，以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化，1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘；1997年，升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中，只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生
人工智能的现状及今后发展趋势展望
人工智能的现状及今后发展趋势展望 一．引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 二．目前人工智能技术的研究和发展状况 目前，人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司，已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑，号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”（Blue Jean），据其研究主任保罗·霍恩称，“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三．技术应用 随着AI技术的发展，现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术，可以说人工智能已经广泛应用到许多领域，其典型的应用包括： 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式（文字、声音、人物、物体等）的自动识别，是开发智能机器的一个关键的突破口，也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与
人工智能实验报告
计算机科学与技术1341901301 陈敏 实验一：知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一，也是进一步学习状态空间搜索策略的基础，本实验通过牧师与野人渡河的问题，强化学生对知识表示的了解和应用，为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河，但只有一条能容纳c个人的小船，为了防止野人侵犯牧师，要求无论在何处，牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0)，且假定野人与牧师都会划船，试设计一个算法，确定他们能否渡过河去，若能，则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入：牧师人数(即野人人数)：n；小船一次最多载人量：c。 输出：若问题无解，则显示Failed，否则，显示Successed输出一组最佳方案。用三元 组(X 1, X 2 , X 3 )表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程：初始状态-> 中间状态->目标状态。 例：当输入n=2，c=2时，输出：221->110->211->010->021->000 其中：X 1表示起始岸上的牧师人数；X 2 表示起始岸上的野人人数；X 3 表示小船现在位置(1表 示起始岸，0表示目的岸)。 要求：写出算法的设计思想和源程序，并以图形用户界面实现人机交互，进行输入和输出结果，如： Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000 四、算法描述
人工智能实验报告大全
人工智能课内实验报告 （8次） 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（34） 学号： 06153034
目录 课内实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 (1) 课内实验2：编程实现简单动物识别系统的知识表示 (5) 课内实验3：盲目搜索求解8数码问题 (18) 课内实验4：回溯算法求解四皇后问题 (33) 课内实验5：编程实现一字棋游戏 (37) 课内实验6：字句集消解实验 (46) 课内实验7：简单动物识别系统的产生式推理 (66) 课内实验8：编程实现D-S证据推理算法 (78)
人工智能课内实验报告实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 学院：自动化学院 班级：智能1501 姓名：刘少鹏（33） 学号： 06153034 日期： 2017-3-8 10:15-12:00
实验1：猴子摘香蕉问题的VC编程实现 一、实验目的 （1）熟悉谓词逻辑表示法； （2）掌握人工智能谓词逻辑中的经典例子——猴子摘香蕉问题的编程实现。 二、编程环境 VC语言 三、问题描述 房子里有一只猴子（即机器人），位于a处。在c处上方的天花板上有一串香蕉，猴子想吃，但摘不到。房间的b处还有一个箱子，如果猴子站到箱子上，就可以摸着天花板。如图1所示，对于上述问题，可以通过谓词逻辑表示法来描述知识。要求通过VC语言编程实现猴子摘香蕉问题的求解过程。 图1 猴子摘香蕉问题 四、源代码 #include
【完整版】2020-2025年中国人工智能行业市场突围策略研究报告
（二零一二年十二月） 2020-2025年中国人工智能行业市场突围战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……
报告目录 第一章企业市场突围战略概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节研究企业市场突围战略的意义 (9) 第二章市场调研：2019-2020年中国人工智能行业市场深度调研 (10) 第一节人工智能走向产业应用 (10) 一、人工智能行业图谱 (10) 二、人工智能的商业模式 (12) 第二节人工智能助力企业数字化转型 (13) 一、人工智能价值创造的三个层次 (13) 二、人工智能助力企业业务智能化 (14) 第三节2019-2020年人工智能行业发展情况分析 (15) 一、美国规定10项AI监管原则 (16) 二、发展人工智能各国争先 (16) 三、人工智能以人为本 (18) 四、2019年人工智能发展的热点透视 (18) 五、人工智能将在回归理性中走向新的飞跃 (23) 第四节2020年人工智能行业发展展望 (25) 一、2020年形势的基本判断 (26) （一）从产业链建设看 (26) （二）从政策推动来看 (26) （三）从投融资情况看 (26) （四）从外部形势看 (27) 二、2020年新一代人工智能将围绕五大方向持续攻关 (27) 三、需要关注的几个问题 (28) （一）我国人工智能领域的基础创新投入严重不足 (28) （二）我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱 (28) （三）以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给经济社会带来严重负面影响 (29) 四、应采取的对策建议 (29) （一）以算力为核心加强人工智能基础能力建设 (29) （二）体系化梳理我国人工智能产业供应链现状 (29) （三）推动国内人工智能企业加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力 (29) （四）在国际社会上提出发展“负责任的人工智能” (29) 第五节全球主要经济体人工智能发展战略 (30) 一、美国：政府高度重视，旨在继续“全面领先” (30) 二、欧盟：伦理价值观引领，协同合作推进战略 (32) 三、英国：积极推动产业创新发展 (33) 四、德国：借势工业4.0打造国家品牌 (34) 五、日本：以人工智能构建“超智能社会” (35)
人工智能实验报告
实验报告 1.对CLIPS和其运行及推理机制进行介绍 CLIPS是一个基于前向推理语言，用标准C语言编写。它具有高移植性、高扩展性、 强大的知识表达能力和编程方式以及低成本等特点。 CLIPS由两部分组成：知识库、推理机。它的基本语法是： (defmodule< module-n ame >[< comme nt >]) CLIPS的基本结构： （1）.知识库由事实库（初始事实+初始对象实例）和规则库组成。 事实库： 表示已知的数据或信息，用deftemplat，deffact定义初始事实表FACTLIS，由关系名、后跟 零个或多个槽以及它们的相关值组成，其格式如下： 模板： （deftemplate
2020专技公需课人工智能技术及其发展趋势
人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 1.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B √答对 3.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C √答对 4.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分）
A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 5.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 6.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 7.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互
(完整word版)人工智能在军事领域的发展现状及应用前景
人工智能在军事领域的发展现状及应用前景 知远战略与防务研究所/威远编译自：俄罗斯外交和国防政策委员会网站[知远导读]本文主要介绍了当今世界及俄罗斯本国人工智能技术发展的现状以及未来该技术在军事领域的应用前景，文章还重点分析了人工智能技术实现的可能途径以及人工智能技术对人类战争活动的可能影响。文章编译如下：目前，关于人工智能的说法和文章很多，这让人觉得，人工智能早已研究成熟且无处不在。事实上并未如此。虽然自动化早已成为生产和指挥过程的一部分，而且计算机已经学会语音和脸部识别，操控汽车和分析大量数据。图像识别或者自动翻译属于利用人工智能方法并在完成类似任务时选择存储结果的机器学习技术。人工智能目前还未实现，还需要进行研究，它的应用领域确实非常广泛。国防领域也在其中。发展人工智能成为了保障国家安全的任务。美国和中国希望在人工智能研究中占据领先地位并率先将其运用到网络武器和既可用于监视敌人，也可用于袭击敌人的自主式武器的研制当中。美国国防部在2017年开始抓紧落实所谓的“第三次抵消战略”，该文件中提出的主要目标是“必须集中力量进行创新，旨在通过创新发展美国近年来与对手和敌人已经接近的关键能力，保持并恢复传统遏制力”，这里说的对手和敌人指的也
就是俄罗斯和中国。实际上，世界上已经开始了创新武器竞赛，全部主要大国都将卷入其中。此外，西方已经被普京总统2017年9月1日在雅罗斯拉夫尔公开讲话中提到的内容所震撼：“人工智能不仅仅是俄罗斯的未来，也是全人类的未来。这包含着巨大的机遇和当今难以预测的威胁。谁能成为该领域的领导者，谁就将主宰世界”。著名商人伊隆·马斯克称，人工智能最终将消灭人类。因此，他和另外116名专家、学者、新技术领域公司代表向联合国发出请求书，呼吁禁止研制任何类型使用人工智能技术的武器和自主技术装备。部分商业人士和学者强调，运用自主技术相当于继火药和核武器出现之后，战争中出现的第三次革命，毫无疑问，他们说的没错。但显而易见，联合国开始的关于禁止此类武器公约的讨论不是为了别的什么目的，而是美国及其盟友以讨论普世价值为掩护，阻止其地缘政治对手，首先是俄罗斯和中国研制人工智能武器。然而，履带式装甲车和打击无人机并非战略武器，而是战术武器。这些武器对人类不构成任何威胁。“杀手机器人”的形象被好莱坞复制了无数遍，但现实中的战斗系统未必与之有什么共同点。为了弄清楚，所谓的战斗机器人会不会对人类构成威胁，首先必须弄清，什么是人工智能，它与机器智能，超级计算机的深度学习有什么不同，还有最主要的是人工智能在军事领域的地位和运用范围。国家安全领域
昆明理工大学人工智能第二次实验报告
理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告 （ 2013 — 2014 学年第 1 学期） 课程名称：人工智能开课实验室：信自楼445 2013 年12月 20日 一、上机目的及容 1.上机容 用确定性推理算法求解教材65-66页介绍的八数码难题。 2.上机目的 （1）复习程序设计和数据结构课程的相关知识，实现课程间的平滑过渡； （2）掌握并实现在小规模状态空间中进行图搜索的方法； （3）理解并掌握图搜索的技术要点。 二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图） （1）设计并实现程序，求解出正确的解答路径； （2）对所设计的算法采用大O符号进行时间复杂性和空间复杂性分析； （3）对一般图搜索的技术要点和技术难点进行评述性分析。 三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件） 1台PC及VISUAL C++6.0软件 四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）
建立工程后建立5个source Files文件分别为 1.AttributeValue.cpp #include "AttributeValue.h" #include "base.h" AttributeValue::AttributeValue(std::string const& instring) : m_value(instring) { } bool AttributeValue::GetType() { if (m_value == "P") { return true; } else if (m_value == "N") { return false; } else { throw DataErrException(); } } 2.basefun.cpp #include
人工智能实验报告
人工智能课程项目报告 姓名： 班级：二班
一、实验背景 在新的时代背景下，人工智能这一重要的计算机学科分支，焕发出了他强大的生命力。不仅仅为了完成课程设计，作为计算机专业的学生， 了解他，学习他我认为都是很有必要的。 二、实验目的 识别手写字体0~9 三、实验原理 用K-最近邻算法对数据进行分类。逻辑回归算法（仅分类0和1）四、实验内容 使用knn算法： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3.使用knnClassify（）进行测试 4.依据k的值，得出结果 使用逻辑回归： 1.创建一个1024列矩阵载入训练集每一行存一个训练集 2. 把测试集中的一个文件转化为一个1024列的矩阵。 3. 使用上式求参数。步长0.07，迭代10次 4.使用参数以及逻辑回归函数对测试数据处理，根据结果判断测试数 据类型。 五、实验结果与分析 5.1 实验环境与工具 Window7旗舰版+ python2.7.10 + numpy（库）+ notepad++（编辑）
Python这一语言的发展是非常迅速的，既然他支持在window下运行就不必去搞虚拟机。 5.2 实验数据集与参数设置 Knn算法： 训练数据1934个，测试数据有946个。
数据包括数字0-9的手写体。每个数字大约有200个样本。 每个样本保持在一个txt文件中。手写体图像本身的大小是32x32的二值图，转换到txt文件保存后，内容也是32x32个数字，0或者1，如下图所 示 建立一个kNN.py脚本文件，文件里面包含三个函数，一个用来生成将每个样本的txt文件转换为对应的一个向量：img2vector(filename):，一个用 来加载整个数据库loadDataSet():，最后就是实现测试。
对人工智能现状及发展思考
《人工智能》课程论文 对人工智能现状及发展的思考 【摘要】：自从计算机诞生以来，计算机的发展十分迅猛快速，而且计算机的运算速度已经超过了人脑的运算速度。目前对于计算机科学的研究已经出现了很多的分支，其中的人工智能在整个计算机科学领域中也是一个十分热门的课题。本文从人工智能的概念开始，并对人工智能的发展进行讲述，最后对人工智能进行人文思考。 【关键词】：人工智能，发展，思考 "人工智能"一词最早是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。从那以后,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。人工智能其英文全称为Artificial Intelligence，缩写为人所共知的AI，它主要是对用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统等进行研究讨论。 对于人工智能的定义义众说不一，一般有两种说法：一种是人工智能是关于知识的学科，即怎样对知识进行表示以及怎样获取知识并对知识进行使用的科学；另一种是人工智能研究的是如何实现让计算机做过去只有人才能够做的智能工作。但是不管是哪一种，它都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。 人工智能的定义可以分为两部分，即"人工"和"智能"。对于"人工"，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但
总的来说，"人工系统"就是通常意义下的人工系统。诞生对于"智能"，则存在着很大的争议。因为这涉及到了诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人类唯一能够了解的智能就是人类本身的智能。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是"人工"制造的"智能"了。 人工智能的实现方式有2 种方法。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（Engineering approach），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。 2、人工智能的发展 对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。 第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20 世纪的50 年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP 表处理语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入了低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：问题求解的方法过度重视，却忽视知识重要性。 第二个阶段从20 世纪的60 年代末到70 年代。专家系统的出现
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
人工智能实验报告
《一人工智能方向实习一》 实习报告 专业：计算机科学与技术 班级：12419013 学号: 姓名: 江苏科技大学计算机学院 2016年3月
实验一数据聚类分析 一、实验目的 编程实现数据聚类的算法。 二、实验内容 k-means聚类算法。 三、实验原理方法和手段 k-means算法接受参数k ;然后将事先输入的 n个数据对象划分为 k个聚类以便使得 所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高 四、实验条件 Matlab2014b 五、实验步骤 (1)初始化k个聚类中心。 (2)计算数据集各数据到中心的距离，选取到中心距离最短的为该数据所属类别。 (3)计算(2)分类后，k个类别的中心(即求聚类平均距离) (4)继续执行(2)(3)直到k个聚类中心不再变化(或者数据集所属类别不再变化) 六、实验代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % mai n.m % k-mea ns algorithm % @author matcloud %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% clear; close all ; load fisheriris ; X = [meas(:,3) meas(:,4)]; figure; plot(X(:,1),X(:,2), 'ko' ,'MarkerSize' ,4); title( 'fisheriris dataset' , 'FontSize' ,18, 'Color' , 'red'); [idx,ctrs] = kmea ns(X,3); figure; subplot(1,2,1); plot(X(idx==1,1),X(idx==1,2), 'ro' , 'MarkerSize' ,4); hold on;