2018年人工智能行业应用领域分析报告之汽车篇

2018年人工智能行业应用领域分析

分析和预测

Economic And Market Analysis China Industy

Research Report 2018

当前人工智能仍是以特定应用领域为主的弱人工智能，如图像识别、语音识别等生物识别分析，如智能搜索、智能推荐、智能排序等智能算法等。而涉及到垂直行业，人工智能多以辅助的角色来协助人类进行工作，诸如目前的智能投顾、自动驾驶汽车等，而真正意义上的完全摆脱人类且能达到甚至超过人类的人工智能尚未实现。未来随着运算能力、数据量的大幅增长以及算法的提升，弱人工智能将逐步向强人工智能转化，机器智能将从感知、记忆和存储向认知、自主学习、决策与执行进阶。

近年来，各国陆续出台了多种政策以支持人工智能产业发展。以谷歌、百度为首的互联网巨头以及通用、丰田等工业巨头纷纷加快这一领域的布局，风险资金加速涌入，推动着人工智能在诸多领域应用的加速落地：

应用领域分析汽车领域：

智能网联化已成为汽车产业发展的主流趋势，在国家政策大力支持下智能网联汽车行业有望迎来大爆发。根据我们测算，到2020 年国内汽车电子市场规模将超9000 亿元，年复合增速超18%，市场空间巨大；ADAS市场规模将超千亿，年复合增速超70%。

第一节智能汽车概念及分级

所谓“智能汽车”，就是在普通车辆的基础上增加了先进的传感器（雷达、摄像）、控制器、执行器等装臵，通过车载传感系统和信息终端实现与人、车、路等的智能信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，能够自动分析车辆行驶的安全及危险状态，并使车辆按照人的意愿到达目的地，最终实现替代人来操作的目的。

根据工信部 2016 年 6 月发布的《国家车联网产业体系建设指南（智能网联汽车）（2017 年）》（征求意见稿），智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装臵，并融合现代通信与网络技术，实现车与 X（人、车、路、云端等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。

目前对于自动驾驶技术定义的分级，有两个权威机构 NHTSA（美国高速公路管理局）和 SAE（汽车工程协会）分别发布了对自动驾驶各个级别的定义，其中NHTSA 将自动驾驶分为了 0 至 4 四个级别，而SAE 则将自动驾驶分为了0 至 5 六个级别；真正的自动驾驶，是最后一级的完全自动化，驾驶员可以在不对车辆有任何操控的情况下由车辆操作完成所有的驾驶程序。

：NHTSA 和 SAE 对自动驾驶的分级

国内对汽车智能化和网联化分别作了分级，其中智能化分为驾驶辅助（DA）、部分自动驾驶（PA）、有条件自动驾驶（CA）、高度自动驾驶（HA）、完全自动驾驶（FA）五个等级；网联化分为网联辅助信息交互、网联协同感知、网联协同决策与控制三个等级。

：智能网联汽车智能化等级

：智能网联汽车网联化等级

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。

人工智能地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。

人工智能完成总结报告

完成总结报告 项目名称：数独游戏设计与实现组员：王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日

1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士，由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明，是一种数字拼图游戏，其游戏规则是： ①在9×9的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件：每一行与每一列都有1到9的数字，每个小九宫格里也有1到9的数字，并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次，既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索，推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及，在当今世界上有着大量的数独爱好者，本项目的目的就是按照数独的游戏规则，通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究，利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异，对数独题目的难度要求各不相同，所以本项目致力于设计一种算法，使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题，以满足不同水平游戏者的需求。同时，该算法还要考虑到三个方面要求：可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 功能分析 2.1 数独求解 数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法，事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后，要想在空格中填入正确的数字，先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断，然后选择正确的数字填入空格。另外，由于某个格子填入数据时，有可能还要对原来已填入的数据进行修正，所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题 出题时，要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法，将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度，通过避免重填一个被“挖去”的格子，或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子，来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存 当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时，可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要，本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来，以便用户下次使用本系统时，可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取 用户可以在程序开始运行后，选则读取一道之前保存起来的题目进行解答，被读取的题目将会显示到程序界面上。

汽车零配件行业市场行情分析分析行情调研分析

一、汽车零配件行业市场分析 1．行业分析 汽车后市场目前在成熟的汽车大国如美国、日本等国家在整个汽车产业链上占据举足轻重的地位，据统计，在这些国家或地区，按照收益比例来计算，整车销售利润通常不足20%，而在汽车零配件、维修养护等汽车后市场中产生的利润超过70%。中国已然成为全球第一大汽车市场，据预测，到2020年中国汽车保有量将超过2亿辆。另一方面，据中国汽车工业协会数据表明，目前我国的汽车零部件企业数量已经达到20多万家，从业人员接近千万，2014年汽车零配件市场销售1.68万亿，预计到2015年中国汽车零配件行业规模产值可达到2.5万亿元人民币。但我国汽车零配件总产值与汽车整车制造业工业总产值比值仅为0.7：1，远低于国际标准的1.7：1。 目前，汽车主机厂四十多家，维修商户（包括4s店）48万家，汽车后服务领域大举迈入互联网时代，B2C、B2B、O2O，未来10年还将保持年增长率20-35%！无论从市场前景、规模还是利润来分析，无一不显示汽车零配件行业发展尚存无限发展空间。 2．目前渠道 众所周知，尽管各大汽车厂商在整车销售上争夺的异常激烈，但在汽车零配件供应等后市场服务上，面对巨大的经济利益驱使，各大主机厂在对于汽车配件销售这一块作法很是一致，以汽配分销为例，纯正维修件分销经营是由主机厂来主导的，大多是通过汽车4S店来直接销售给终端客户，从而获取高额的零配件销售利润。可随着汽车保有量的加大、车主对后市场认知度的提高，单靠4S店垄断售后市场已经远远不能满足市场的需求，市场终归是要回到公平、公开竞争的层面。 4S店之外，以汽配城为主要形式的汽车零配件代理分销渠道，是一种非常有效的汽车零配件及用品的销售渠道，据不完全统计，目前国内大约有20多万个汽车配件销售商店在销售各种汽车零配件，而且他们大都集中在各地的汽配城中。但是由于目前汽配市场普遍缺乏行业管理标准，管理制度上存在很大的缺失，政策上也缺乏进行必要的引导，其现状是经销商的数量大，规模小，素质低，产品质量良莠不齐，假冒伪劣配件充斥市场，这样的结果

2018年汽车内饰件行业分析报告

2018年汽车内饰件行业分析报告 2018年11月

目录 一、汽车内外饰简介 (6) 1、汽车内饰件 (7) （1）汽车内饰简介 (7) （2）汽车内饰工艺 (8) ①搪塑成型 (8) ②PU（聚氨酯）喷涂 (9) ③模内转印（IMD） (10) ④模内嵌膜（INS） (11) ⑤水辅注塑 (11) ⑥低压注塑 (12) （3）汽车内饰原材料 (13) 2、汽车外饰件 (15) （1）汽车外饰简介 (15) （2）汽车外饰工艺 (16) ①外饰件成型工艺 (16) A.注塑成型 (16) B.吸塑成型 (17) C.吹塑成型 (17) D.挤出成型 (17) ②外饰件表面工艺 (18) A.喷涂 (18) B.电镀 (18) C.热烫印 (19) （3）汽车外饰原材料 (19) 二、汽车内外饰市场空间 (20) 1、汽车内饰件市场空间 (20)

（1）内饰件的单车配套价值约为4000元 (20) （2）国内内饰件市场空间超1000亿 (20) （3）全球内饰件市场空间约4000亿 (21) 2、汽车外饰件市场空间 (22) （1）外饰件的单车配套价值约为2500元 (22) （2）国内外饰件市场空间超700亿 (22) （3）全球外饰件市场空间约2500亿 (23) 三、汽车内外饰行业格局 (23) 1、行业格局散乱，集中度较低 (23) （1）产品差异化 (24) （2）技术要求多样 (24) （3）模具开发费用大 (25) （4）单件价值量低 (25) 2、行业整合进行时，集中度正在提升 (28) 3、全球内外饰巨头梳理 (29) （1）安道拓：全球汽车座椅龙头 (29) （2）麦格纳：全球最大的汽车零部件供应商之一 (30) （3）李尔：全球最大的内饰系统供应商之一 (32) （4）佛吉亚：背靠PSA的全球大型零部件供应商 (33) （5）安通林：全球最大的内外饰件供应商之一 (34) 四、内外饰行业国际对比 (35) 1、中国内外饰行业市场格局 (35) （1）国内内外饰行业呈现一超多强格局 (35) （2）内外饰件行业进入壁垒较低，同类产品竞争激烈 (36) （3）做精单一产品的细分龙头亦有望脱颖而出 (37) 2、内外饰行业国内外对比 (38) （1）规模对比 (38)

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。

汽车后市场现状分析

汽车后市场现状分析 所谓汽车后市场是指汽车销售以后，围绕汽车使用过程中的各种服务，它涵盖了消费者买车后所需要的一切服务。 一、何为汽车后市场? 所谓汽车后市场是指汽车销售以后，围绕汽车使用过程中的各种服务，它涵盖了消费者买车后所需要的一切服务。也就是说，汽车从售出到报废的过程中，围绕汽车售后使用环节中各种后继需要和服务而产生的一系列交易活动的总称。这是近年来比较权威的解释。笔者认为从发展角度看，这样解释是不全面的。举例来说，汽保行业、汽车IT行业在汽车销售之前就必须到位。当汽车4S经销商还没有进行汽车销售时就要将汽车维修厂建好，相应的汽保设备、电脑及软件都要安装到位，并经过汽车生产厂家的验收才可以进行新车的销售。从这个角度来讲，汽车后市场的很多项目及内容在新车销售之前就已经开始运作或必须运作完成。另外，随着汽车文化产业的发展，汽车后市场服务的对象有很多是不曾拥有汽车的广大群众或目标客户。而且汽车后市场的服务将有一部分是不发生交易就可以完成的。同时，这些服务也是不以赢利为目的的。所以笔者认为，准确的汽车后市场解释(定义)应是：在汽车销售前后，一切围绕汽车、汽车使用者以及相应的社会公民所产生的服务行为总称为汽车后市场。

20世纪30年代初，汽车美容、养护业在英美等发达国家开始起步，汽车后市场的雏形开始形成。第二次世界大战后，经济的复苏使汽车工业飞速发展。同时，也使汽车美容、养护业日益壮大，汽车已经不再采用“大拆大卸”的维修方式，而是采用以维护为主，视情维修的方式，推行免拆维护。汽车后市场逐渐走向成熟。汽车美容、养护业在我国兴起于20世纪90年代。随着轿车拥有量特别是私家车拥有量的增加，汽车美容、养护业开始被有车族所熟知，“七分养，三分修”，以养代修的爱车新理念逐步被广大有车族所接受。发展至今，我国的汽车后市场已初具规模，从业人员达240万人，年维修产值300亿元。但与英美等发达国家相比，我国的汽车后市场总体水平依然落后，停留在汽车后市场的初级阶段。2002年以来，伴随着我国汽车工业的发展、相关政策的调整与完善，以及汽车保有量的迅速增加，汽车后市场发展迅猛，市场前景十分看好。但是，随着国内汽车后市场的成熟，国外汽车后市场的行业巨头也都纷纷进入中国，美国“胜牌”、日本“黄帽子”等国际大品牌都已相继举旗进入，其他的一些国际大品牌也在跃跃欲试。相信不久，我国的汽车后市场竞争将更为激烈。 二、汽车后市场的分类 汽车后市场最早的分类是以汽车整车销售的前、后顺序进行分类的。一是汽保行业；二是汽车维修及配件行业；三是汽车精品、用品、美容、快修及改装行业；四是二手车及汽车租赁行业。进入21世纪，

2018年汽车行业市场调研分析报告

2018年汽车行业市场调研分析报告 报告编号：3

目录 第一节乘用车：增速下行、行业分化 (4) 一、优惠政策退出、关税下降，行业承压 (4) 二、自主品牌强者恒强，豪华车渗透率提高 (7) 第二节新能源：补贴退去，主流车企优势明显 (13) 一、过渡期内，销售超预期，新车高端化明显 (13) 二、政策护航，行业景气度无忧 (16) 三、后补贴时代，竞争加剧 (18) 第三节商用车：重卡持续高增长，关注新能源客车龙头 (21) 一、重卡：持续高增长，全年销量有望破百万 (21) 二、新能源客车：行业分化，关注龙头 (25) 第四节零部件：关注上汽、吉利、大众产业链 (28) 一、当前零部件估值存在下行风险 (28) 二、关注上汽、吉利、大众产业链 (30) 第五节风险提示 (34)

图表目录 图表1：我国乘用车年销量（辆）、增速 (4) 图表2：我国乘用车月销量增速 (4) 图表3：我国汽车进口量（辆） (5) 图表4：我国汽车产品进口金额（亿美元） (6) 图表5：2018年中国品牌乘用车前十家生产企业销售情况（万辆） (7) 图表6：上汽通用五菱中宝骏品牌占比逐年提升 (7) 图表7：自主品牌分车型渗透率情况 (8) 图表8：国内豪华品牌销量（万辆） (9) 图表9：2017年中国复购用户汽车品牌国别选择 (10) 图表10：2017年中国复购用户购车价格区间变化 (10) 图表11：豪华品牌分层销量占比 (11) 图表12：BBA国内销量（万辆） (12) 图表13：2018年豪华品牌新车上市计划 (13) 图表14：新能源汽车月度销量（辆） (14) 图表15：2018年新车产品力提升明显 (14) 图表16：电动车续航和带电量明显提升 (15) 图表17：18年4月结构升级明显 (16) 图表18：热销电动车新能源积分情况 (17) 图表19：限牌城市销售占比持续下降 (18) 图表20：2017及20181Q新能源整车上市公司业绩 (18) 图表21：造车新势力融资及车型情况 (19) 图表22：国内外主力新能源汽车对比 (20) 图表23：2017年全球新能源汽车销量排名 (20) 图表24：2018年1-4月新能源汽车车企销售排名 (21) 图表25：我国重卡月度销量（辆） (21) 图表26：重卡分种类销量（辆） (22) 图表27：2016年超载标准后单车运力下降20%左右 (23) 图表28：国三柴油机主要技术路线比较 (23) 图表29：多地禁行国三车辆 (23) 图表30：2016年重卡按排放标准保有量构成（万辆） (24) 图表31：重卡销量预测（万辆） (25) 图表32：2017年新能源客车补贴方案 (25) 图表33：2018年新能源客车补贴调整方案 (26) 图表34：2017年新能源客车销量结构 (26) 图表35：2018年1-4月新能源客车销量结构 (27) 图表36：中国汽车销量（万辆） (28) 图表37：WIND汽车行业单季度ROE（%） (29) 图表38：上汽乘用车销量（万辆） (30) 图表39：吉利汽车销量（万辆） (30) 图表40：乘用车月零售销量（辆） (31) 图表41：乘用车累计零售销量（辆） (32) 图表42：大众集团主要新车（含换代）投放计划 (33) 图表43：今年上半年一汽大众四家新工厂建成并投产 (34)

人工智能课程报告-138071解读

研究生课程考试成绩单 任课教师签名： 日期：

浅谈基于人工神经网络的日负荷预测 学号：138071 姓名：万玉建 摘要 本文是作者在学习《人工智能》课程以后，结合作者本人工作的需要，根据《人工智能》课程中人工神经网络知识和在网上搜索到的相关资料，提出关于电力系统日负荷预测，运用基于人工神经网络的算法的组网结构和实现步骤的一些简单的构思和设想。 1引言 本人一直从事电力系统监控软件研发和管理工作，电力系统监控软件监控的对象就是电力负荷情况，而电力负荷预测则是系统的高级应用，它是根据历史的负荷数据，预测未来的负荷情况。由于电力负荷资源不可储存性，即发电机发出多少电，实时就要用多少负荷量，因此，就要求事先需要知道未来的用电负荷。正确地预测电力负荷，既是为了保证人们生活充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。 日负荷预测是指对未来1日的负荷进行预测，一般每15分钟一个负荷点，1日共96个数据。实际工作中，当天上午负荷预测人员根据昨天和更前的历史负荷数据预测明天的负荷数据，然后按一定格式生成文件上传到相关负荷管理部门。之前公司负荷预测软件中提供了线性回归法、曲线拟合法、平均值外推法、最小二乘法等负荷预测算法，但是这些算法都只是根据历史负荷数据进行一些数学的运算，没有考虑天气、节假日等情况，这些因素是负荷变化的重要的因素，而这些算法无法将这些因素量化并参加计算。 本学期学习了《人工智能》课程，其中有关于人工神经网络知识，这让本人想起来早在几年前在设计负荷预测软件时，曾经看到有人使用基于人工神经网络，把天气、节假日等因素加进来的进行预测的算法，当时也想增设这样的算法，但因为对算法不是很理解和其他种种原因一直没有实现。而今，恰好在课本学了人工神经网络，就考虑设计一种基于人工神经网络的负荷预测算法。本文描述这种算法的构思和设想。 2影响负荷预测因素的分析 由于电力系统负荷是一个很复杂的非线性系统，有许多直接或间接的因素都会对电力系统的日负荷产生直接的影响。但是在实际的负荷预测中，又不能考虑太多的影响因素。这一方面是收集这些资料困难，另一方面因素太多会造成建模困难，并且会带来大量的计算。因此，在考虑神经网络输入量的问题上，应抓住其中几个最具特征的影响因素。根据对历史负荷的分析，一般可把负荷分为两类：周期性负荷和变动性负荷。周期性负荷，或者说标准负荷，反映的是负荷自身变化的基本规律，呈较强的周期性，尤其受到时间周期的影响。针对短期负荷，时间周期因素包括：周周期、日周期等。它们对于日负荷的曲线模式有着极为重要的影响。 在气象条件中，起主要作用的是温度因素和天气状况。因此为了在负荷预测中考虑这两方面的影响，本文对每天的气温的输入变量可以进行分段处理，将天气状况中最重要的气温因素进行量化处理并作为神经网络的一个输入量。这样就更加能够体现出实际负荷的变化情况。

2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告

2016年2月出版

正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理：利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即，AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代，2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局，2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟：人脑工程项目（HBP） (8) 2.2.2、美国：大脑研究计划（BRAIN） (8) 2.2.3、日本：大脑研究计划（Brain/MINDS） (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型，人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动，人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视，2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革，AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起，科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增，科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化，机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿，有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素，人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加，2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段，预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆：企业数量激增发展迅猛，机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新，创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景，未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业，软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域：IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域：Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域：Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域：Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域：Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑：短期看好应用开发领域，长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录

人工智能企业现状分析报告

人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。

人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来，我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时，我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日，国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一；而时至11月，《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。

2018年汽车行业广州车展分析

2018年汽车行业广州车展分析 一、豪华品牌：横纵双维度扩充产品线，核心车型稳健更新 (3) 二、合资品牌：丰田轿车产品线更新，大众强产品周期持续验证 (5) 三、自主品牌：长续航纯电车型集中发布，A级MPV市场竞争或加剧 (6) 四、造车新势力：行业竞争有望加剧，新势力进入交卷高峰期 (8)

新能源车型集中发布，造车新势力陆续交卷。上汽、广汽、长安、长城以及比亚迪等自主品牌在本届车展上集中发布了一系列主力纯 电动车型，同以往自主的A00小车相比，本届自主品牌的新能源车型NEDC续航里程均超过300km，其中唐EV600和广汽Aion S甚至超过了500km。我们认为2019年的补贴政策仍旧会以“扶优扶强”为主要目标，高续航里程的产品有望获得更多补贴增厚公司业绩，推荐行业龙头比亚迪，上汽集团。此外造车新势力们也在车展中陆续交卷，合众、小鹏和电咖共带来了4款新作品。随着新能源补贴大限2020年临近以及特斯拉上海工厂敲定，留给造车新势力的时间窗口已经十分有限，2019年有望成为造车新势力的集中交卷期。后续随着新能源补贴退出，合资大厂新能源车型集中涌入，行业竞争将会加剧，新能源汽车行业将加速出清，集中度有望快速提升，届时国内的造车新势力将会面临更大的考验。 跨界SUV有望成为下一个造型趋势。本届车展中，长安CS85和柯迪亚克GT均为亮眼的跨界型SUV新品，跨界的造型风格由宝马X6首先尝试，其个性鲜明，优劣势均十分突出。一方面流线的车身造型有效的提升了整车的颜值，非常吸引眼球；另一方面由于B柱之后是一个遛背的造型，导致第二排的头部空间被压缩，乘坐舒适性降低。我们认为跨界车身形式在颜值方面的较高表现有望吸引年轻消费者 的注意，在当前SUV的一片红海中，高颜值的车身形式有望助力产品脱颖而出，跨界风格或将成为SUV的下一个造型趋势。 自主A级MPV市场竞争或将加剧。当前自主A级MPV市场的参与

2017年面向大数据的人工智能技术综述报告

面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术，对其现状进行梳理，据此总结出目前所存在的问题及难点，并在上述研究和分析的基础上，探讨在大数据快速发展的背景下，人工智能技术的发展趋势和关键技术领域，就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨，提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据；人工智能；发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年，它从科学成果逐渐转化为商业应用成果，并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来，人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域，随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据，究竟会引爆怎样一种改变世界的力量？是更大的数据让人工智能凸显出独立性，还是更强的算法成就了机器的自我学习？ 对于进入机器学习的时代，应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴，面对空前庞大的数据量，通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据，如何进行整合处理，将大数据用于实时分析并对未来预测，使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测，转化为有利的资源，俨然成为新的思潮。 １.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据？是技术领域发展趋势的一个概括，这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大，而且全新的支流也会越来越多。比方说，现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化，并可以通信。将这些通

汽车后市场现状分析报告

汽车后市场的现状分析 2012年3月在越来越激烈的汽车装饰品行业中，低价策略，是很多后来者入市的惯用手段，更是品牌弱势的直接结果。而品牌，正是当前汽车用品行业共同的短板。同样，汽车装饰品行业也未能幸免。 我国汽车装饰用品逐步形成气候不过是近几年的事情，绝大多数企业品牌形象还很不清晰，难以摆脱低档、做工粗糙的形象，自然会影响消费者对大同小异的汽车装饰品的接受程度和信任程度。 与此同时，自主设计创新或购买授权往往需要大量的资金以及产品上市后的持续宣传和推广费用，致使很多企业放弃创新之路选择防止畅销品牌，从而陷入无品牌、利润微薄、消费者辨识度低不能获得长远市场的恶性循环中。 在汽车装饰品领域，让人印象深刻的品牌并无多少，但也正是这种具有市场影响力品牌的空缺，才是中小企业突围销路困境，逆转市场的核心竞争力。在消费者眼里，品牌是多年市场考验形成的品质与特色的凝聚，因此，汽车装饰品行业中的众多企业若想在残酷的市场拼杀中占有一席之地，必须重视品牌的塑造、强化和推广。 二、汽车装饰品产品同质化竞争

所谓“同质化”是指同一大类中不同品牌的商品在性能、外观甚至营销手段上相互模仿，以至逐渐趋同的现象，在商品同质化基 础上的市场竞争行为称为“同质化竞争”。 在“山寨”盛行的年代里，产品同质化危机已经渗透到了各行各业，汽车装饰品行业的“拿来主义”也是明显异常。产品的同质 化竞争是一个行业不断走向成熟所必经的残酷时段，对于一个只有二 十几年历史的年轻行业来说，汽车装饰行业的同质化竞争更是在所难免。 一头是嚷嚷着要树立品牌，另一头却扎进了同质化竞争的血海里拼杀个你死我活，是很多企业应对市场潮流的无奈之举。那么在 这种市场环境下，如何破局产品同质化就成为了企业占领市场先机的 重要筹码。 一个行业在其发展过程中遇到这样或者那样的问题无可厚非，也正是由于这些问题的存在才能不断推动行业的向前健康发展。汽车 用品行业的同质化竞争也许只是问题的一个表象，关键是我们要对存 在的问题有一个清醒的认识，深挖根源，才能推动行业的发展，才能 受益于一个健康的市场环境。

人工智能的日常应用 论文

研究生学位课程论文论文题目：人工智能的日常应用

人工智能的日常应用 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展的综合性学科。21世纪是计算机科技飞速发展的时代，随着科技的不断发展，一些新型人工智能技术正在走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，通过这篇文章使我们对身边的人工智能应用有一个感性的认识。 关键词：人工智能（AI）应用计算机 人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译四个方面的人工智能的日常生活应用。 一、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,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。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。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,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Mathematica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。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。 计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。 尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran 语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展和完善之中。

2018年新能源汽车行业分析报告

2018年新能源汽车行业分析报告 2018年9月

目录 一、行业管理 (4) 1、行业主管部门和监管体制 (4) 2、行业主要法律法规和政策 (5) 二、新能源汽车行业概况 (7) 1、全球新能源汽车市场概况 (7) 2、我国新能源汽车市场概况 (9) 三、新能源汽车市场竞争格局与市场化程度 (11) 四、行业主要企业及其市场份额 (13) 1、郑州宇通客车股份有限公司 (13) 2、中通客车控股股份有限公司 (14) 3、比亚迪股份有限公司 (14) 4、厦门金龙旅行车有限公司 (14) 5、北汽福田汽车股份有限公司 (15) 6、东风汽车股份有限公司 (15) 五、行业市场供求状况及变动原因 (15) 六、行业利润水平的变动趋势及变动原因 (17) 七、影响行业发展的因素 (18) 1、有利因素 (18) （1）宏观经济运行良好，居民收入保持较快增长 (18) （2）国家相关政策支持 (18) （3）我国发展新能源汽车产业具有资源优势 (20)

2、不利因素 (20) （1）配套设施有待完善 (20) （2）未来新能源汽车补贴将逐步退坡 (21) 八、进入行业的主要壁垒 (21) 1、生产资质壁垒 (21) 2、资金壁垒 (22) 3、技术壁垒 (23) 4、规模壁垒 (23) 九、行业技术水平及技术特点 (24) 十、行业经营模式及特征 (25) 1、行业经营模式 (25) 2、周期性 (27) 3、季节性 (27) 4、地域性 (28) 十一、上下游行业的关联性及对本行业的影响 (28) 1、与上游行业的关联性 (29) （1）与动力电池行业的关联性 (29) （2）与驱动电机行业的关联性 (30) （3）与其他零部件行业的关联性 (31) 2、与下游行业的关联性 (31) （1）与公共交通系统的关联性 (31) （2）与充电设施的关联性 (33)

人工智能行业调研分析报告

人工智能行业调研分析报告 摘要—— 该人工智能行业调研报告仅针对xx区域分析，时间2016-2017年度。 目前，区域内拥有各类人工智能企业663家，从业人员33150人。截至2017年底，区域内人工智能产值145901.24万元，较2016年122771.15万元增长18.84%。产值前十位企业合计收入64158.01万元，较去年54514.41万元同比增长17.69%。 ...... 主要通过增量带动，大力发展新兴产业，即紧紧依靠招商引资，招大商、引大资、引大智，培育和发展高端制造业，增添台州经济发展新动力。具体方向在哪里？《中国制造2025浙江纲要》明晰了我省11大产业发展重点领域，各地要坚持“工业立市”不动摇，瞄准高端和前沿产业，扩大开放，超前布局，积极参与长三角的合作与开发，积极融入全球制造业体系，主动参与国际竞争与合作，在每个领域努力寻求新的突破，打造一批国际竞争力领先的企业和产业集群。要顺应改革大势继续深化体制机制改革，加快建立有利于引导各类投资主体发展先进制造业的经济调控机制，并充分发挥市场在资源配置

中的决定性作用，撬动和激活充裕的民间资本，引导民间资本与实体经济结合，使得好项目获得资本的“青睐”和“浇灌”，激发有潜力企业的创新能力和创业激情，为制造业提供不竭动力和支撑。

第一章宏观环境分析 一、宏观经济分析 1、新常态下新旧力量将长期并存，原有优势和新优势双轮驱动。中国经济之所以在过去取得了令世人瞩目的成绩，一定是中国经济大方向选对了，一些因素一定会继续发挥重要作用。中国经济进入新常态，出现了很多新的特征和趋势，但并不意味着未来经济发展将完全不同以往。经济发展是连续的过程，不会因为开启了一扇窗，就会关掉一道门。新常态需要新思路和新方式，但不否定那些仍继续有效的做法。新常态下我国增长动力结构，将既不同于原 2、9月末，规模以上工业企业资产负债率为56.7%，同比降低0.4个百分点。其中，国有控股企业资产负债率为59%，同比降低1.6个百分点，国有企业降杠杆成效更为显著。何平指出，从9月份当月情况看，主要受工业产销增速放缓、价格涨幅回落、上年利润基数偏高等因素影响，工业利润增速比8月份减缓。值得一提的是，在工业企业利润新增中，主要来源属于钢铁、建材、石油、化工等传统中上游行业。数据显示，前三季度，钢铁行业利润增长71.1%，建材行业增长44.9%，石油开采行业增长4倍，石油加工行业增长30.8%，化工行业增长24.5%。5个行业合计对规模以上工业企业利润增长的贡

汽车后市场行业现状分析与前景分析

汽车后市场发展战略分析 在我国，经过十年黄金时期的发展，汽车前端市场已逐渐成为不逊色欧美的较为成熟的市场。但是，相比于欧美国家伴随汽车市场发展起来的汽车后市场单元，我国在汽车后服务市场上仍然存在较大的问题。这一切源于我国汽车后市场行业障碍的阻挠以及后服务企业的薄弱。汽车后市场的薄弱也恰恰是所有有志于分享汽车后市场蛋糕企业的机会。在薄弱之时把握机会，发展自身实力，在市场成熟之际便形成行业壁垒，因而当前是HD集团不可不重视的黄金时期。然而，欲为HD集团在汽车后市场筹谋，不可忽视HD集团在汽车后市场所面临的内外部环境。在本章，将会对汽车后市场环境进行分析，进而分析HD集团内部组织情况。最后，简要介绍HD集团产业链集聚情况以及欧美国家汽车后市场成熟模式，作为HD集团汽车后市场发展战略的规划。 1 HD集团汽车后市场外部环境分析 在前文理论回顾部分已经论述，战略规划前对于外部环境的分析最终着眼于总体环境分析、行业环境分析以及竞争对手分析三大方面。对于总体环境的分析是为了放眼威力，对行业分析的重点是在于了解影响企业在行业内盈利能力的条件和因素，而对竞争对手的分析是为了预测竞争对手的行动、反应与意图。在此，本节主要将外部环境分析分为总体环境分析、行业环境分析以及竞争对手分析。 1.1.汽车后市场总体环境分析 总体环境由企业外部的方方面面构成。虽然这些因素对于企业的影响各不相同，但是对于总体环境的认识的努力，必然会转化为企业对环境变化、趋势、机会和威胁的洞察。 政策因素。2014年是汽车后市场充满戏剧性的一年，就在这一年，汽车后市场实现了从无人问津的二级市场到资本趋之若鹜的投资风口的“逆袭之路”。造成这一切的根源始于由交通部牵头，十部委共同发布的《关于促进汽车维修业转型升级和提升服务质量的指导意见》。这一步文件最核心的变化在于在原有的汽车后市场“原厂配件模式”之外，政策还允许并鼓励“同质配件模式”。这一变化意味着原有的汽车后市场竞争格局打破与市场力量的动荡。政策的反垄断将带来整个产业链上下游产商利润分配格局的变化，原有的利益蛋糕被打破，后市场的盈利能力持续改善，汽车后市场将引来新一轮的洗牌。产业链利润再分配的行业背景下，一众汽车后市场上的企业与组织必将面对百舸争渡、千帆竞发的局面。除此之外，《机动车维修管理规定》的修订版于2016年1月1日正式实施；《汽车