2018年智能制造行业分析报告

2018年智能制造行业

分析报告

2018年6月

一、工业互联网是制造业升级的核心 (2)

1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 (2)

2、政策春风拂面，市场前景可期 (4)

二、平台体系是工业互联网的关键 (6)

1、不同分类下，国内外工业互联网平台一览 (6)

2、三类平台的比较分析及未来发展趋势 (10)

3、他山之石：GEPredix——全球工业互联网平台的典型 (12)

三、工业软件应用构成工业互联网平台的重要资源 (17)

1、工业软件丰富程度决定工业平台整体竞争力 (17)

2、工业互联网平台助力软件企业打开发展空间 (22)

四、投资标的 (23)

五．风险提示 (28)

一、工业互联网是制造业升级的核心

1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽

工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、

全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。

1>数据采集是基础。工业大数据有三类：生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部互联网数据。其中，设备物联数据采集受制于传感器部署不足，装备智能化水平低，数据采集颗粒度不足，无法支持上层应用。随着兼容多种协议的技术产品构建，此类问题将得到改善。同时通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析。可以缓解数据的云端计算压力。

2>工业PaaS是关键。现有的通用PaaS平台尚不能满足工业级应用需要。未来通过对通用PaaS的深度改造，构

造满足工业实时、可靠、安全需求的云平台，将大量工业技术原理、行业知识、基础模型模块化，并封装成为可重复使用的API，降低应用程序开发门槛，为工业APP的发展打下基础。

3>工业APP是重点。目前传统生产管理软件云化步伐缓慢，专业的工业APP较少。随着未来工业PaaS平台的成熟，工业软件的数量将快速增加。未来的发展方向包括两个：传统软件云化+新型工业APP的开发。

企业借助工业互联网平台有助于实现智能化转型。工业企业上云实现数据在线化，一方面可以依托工业互联网平台形成创新服务模式；另一方面可以借助平台上被封装成软件的管理发展经验，实现自身的产业升级；同时也可以通过数据的集中分析实现更为智能化的设备监控、资源配置和产业协同。在现阶段上云的过程中，大企业具备上云基础，有望推动核心业务和机器设备共同上云，追求价值创造，形成样板案例；小企业生产设备数字化程度低，上云可实现具备优化和成本节约。

2、政策春风拂面，市场前景可期

国家政策频出，推进工业互联网发展步入快车道。自2015年以来，国家陆续出台了“中国制造2025”、“互联网+”等多项产业政策，推动工业互联网的建设。尤其在十九

大报告中提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济融合”后，工业互联网相关政策更是持续加码，2017年11月国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，2018年2月工信部开展工业互联网“323”行动，计划实施工业互联网三年行动计划，紧接着国家制造强国建设领导小组下设立工业互联网专项工作组，统筹协调我国工业互联网发展工作，另外2018年的政府工作报告中也提出“发展工业互联网平台，创建’中国制造2025’示范区”。这些政策频出的背后，是国家希望以推进供给侧结构性改革为主线，结合实施“中国制造2025”和“互联网+”，依托工业互联网，促进新一代信息技术与制造业的深度融合，从而推动实体经济的转型升级。

地方政策陆续落地，推动“企业上云计划”，加速工业互联网落地。自2017年起，各地相继出台了一系列政策，如浙江省发布的《浙江省“企业上云”行动计划（2017年）》、湖南省发布的《湖南省中小企业“上云”行动计划（2018）》等。地方政府通过财税支持、政府购买等方式，促进工业互联网平台在产业集聚区快速落地，鼓励中小企业业务系统向云端迁移，从而实现“大企业建平台，中小企业用平台”的互促互进的格局。

2018年3月，广东省发布全国首个工业互联网地方政策：《广东省深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的

2018年智能制造行业发展趋势分析报告

目录一、工业互联网是制造业升级的核心 (2) 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 (2) 2、政策春风拂面，市场前景可期 (4) 二、平台体系是工业互联网的关键 (6) 1、不同分类下，国内外工业互联网平台一览 (6) 2、三类平台的比较分析及未来发展趋势 (9) 3、他山之石：GEPredix——全球工业互联网平台的典型11 三、工业软件应用构成工业互联网平台的重要资源 (15) 1、工业软件丰富程度决定工业平台整体竞争力 (15) 2、工业互联网平台助力软件企业打开发展空间 (20) 四、投资标的 (21) 五．风险提示 (26) 一、工业互联网是制造业升级的核心 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。

工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心。工业互联网构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在链接、弹性供给和高效配置。工业互联网平台可以分为4个部分：1>边缘层：通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。2>IaaS层：将基础的计算网络存储资源虚拟化，实现基础设施资源池化；3>工业PaaS层：工业操作系统，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署；4>工业APP：通过调用和封装工业PaaS平台上的开放工具，形成面向行业和场景的应用。对于工业互联网平台来说，数据采集、工业PaaS、工业APP是核心三大要素。 1>数据采集是基础。工业大数据有三类：生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部互联网数据。其中，设备物联数据采集受制于传感器部署不足，装备智能化水平低，数据采集颗粒度不足，无法支持上层应用。随着兼容多种协议的技术产品构建，此类问题将得到改善。同时通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析。可以缓解数据的云端计算压力。 2>工业PaaS是关键。现有的通用PaaS平台尚不能满足工业级应用需要。未来通过对通用PaaS的深度改造，构造满足工业实时、可靠、安全需求的云平台，将大量工业技术原理、行业知识、基础模型模块化，并封装成为可重复使用的API，降低应用

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。

217年智能家具行业市场分析报告

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一、智能家电领域发展分析目前，智能家电市场处于发展初期，面临标准、成本、产业生态系统建设、商业模式等诸多问题，还需要经历一个较长的市场培育期，规模商用尚需时日。不过，由于人们提高用能效率的意识不断高涨，加上多项政府计划的激励，在接下来的几年里，智能家电的部署进程将有望加速。预计智能家电所带来的商业影响将是全球范围的。作为电力网的终端用电设备，家用电器的能耗不容小觑，即使是待机功耗也是一项不小的开销。据中国节能认证中心调查，中国城市家庭的平均待机功耗相当于每个家庭每天都亮着一盏25瓦到50瓦的长明灯。据测算，家电待机能耗已占到中国家庭电力消耗的20%以上。美国能源部的报告也显示，超过三分之一的美国发电量被用于家用电器。智能控制技术、信息技术的快速发展为家电智能化提供了可能，智能家电由于能够实现更高效能而被认为是促进节能降耗的有效途径。这一方面缘于人们生活水平的提高，倾向使用性能更好的家电产品；另一方面，在全球变暖和能源成本不断上升的压力下，市场更加青睐高能效的智能家电。人们对节能降耗、人机界面和通信功能等方面的需求将是拉动智能家电市场增长的主要力量。现在世界很多国家，包括中国在内都在鼓励家电厂商研制这类智能家电。二、智能家居领域发展分析当年比尔盖茨为了实现他的智能豪宅，铺设了84公里电缆、耗资5.3 亿美元。如今智能家居不再是镜花水月，而是未来家庭生活的发展模式，一个无线遥控器就把大小设备浓缩于手指挥若定，通过网络等信息通讯技术手段，使家居控制能按照人们设想运作，而不论距离远近，智能家居的远程控制和自动控制是真正智能化的必然结果。如朝华数码有关人士提出的：领先的无线移动、不依靠PC的独立形态是今后业界发展的趋势。智能家居控制系统可以简单概括为一个各种家庭设备互连和控制的网络。现代家居系统的服务应用平台从服务特征上来看，一般包括了娱乐、医疗、安防、通信、事务管理等，控制功能几乎渗透到每一个家居子系统。智能家居控制是通讯技术、计算机技术、网络技术、控制技术的综合运用。国家建设部住宅产业化促进中心提出住宅小区要实现六项智能化要求，其中包括实行安全防范自动化监控管理：对住宅的火灾、有害气体的泄漏实行自动报

2018年轨道交通装备制造行业分析报告

2018年轨道交通装备制造行业分析报告 2018年7月

目录一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规和政策 (6) 1、行业主管部门 (6) 2、行业监管体制 (6) 3、行业主要法律法规及政策 (7) （1）行业主要法律法规 (7) （2）行业相关产业政策 (7) 二、行业概况 (11) 1、轨道交通定义及分类 (11) （1）轨道交通的定义 (11) （2）轨道交通的分类 (11) 2、轨道交通行业概况及发展趋势 (12) （1）全球轨道交通行业概况 (12) ①全球铁路行业概况 (12) ②全球城市轨道交通行业概况 (13) （2）全球轨道交通行业发展趋势 (15) ①高铁扩建及升级已成为诸多国家大力发展区域经济的必然选择 (15) ②大力扩展城市轨道交通成为各国梳缓交通压力、改善职住平衡重要途径 (16) ③轨道交通路网的快速延伸必将带动全球轨道交通装备市场的快速发展 (16) （3）我国轨道交通行业概况 (17) ①我国铁路行业概况 (17) ②我国城市轨道交通行业概况 (18) （4）我国轨道交通行业发展趋势 (21) ①强化轨道交通行业领先发展优势，加快“走出去”步伐，提升国际竞争力 (21) ②高端装备、新材料及智能制造产业将实现突破发展，引领中国制造新跨越 (22) ③我国轨道交通行业市场容量大，前景广阔，可实现跳跃式快速增长 (23)

3、轨道交通装备行业概况及发展趋势 (24) （1）全球轨道交通装备行业概况及发展趋势 (24) ①伴随全球轨道交通行业技术创新更迭，全球轨道交通装备市场呈现出强劲的增长态势 (24) ②全球轨道交通装备市场寡头垄断已形成，中国中车位居首位 (25) （2）我国轨道交通装备行业概况及发展趋势 (26) ①轨道交通装备制造业已成为我国高端装备制造领域核心竞争优势之一，是推动我国新兴产业快速发展的重要原动力 (26) ②政策支持和市场需求双重作用推动我国轨道交通装备行业快速发展，市场空间巨大 (26) ③高铁动车组和城市轨道交通装备产业作为我国轨道交通装备领域重要支柱性产业，将伴随“一带一路”战略实施，全面带动整个产业链协同发展，提升全球影响力 (28) 4、轨道交通车辆空调行业概况及发展趋势 (29) （1）全球轨道交通车辆空调行业概况及发展趋势 (29) （2）我国轨道交通车辆行业概况及发展趋势 (30) ①我国铁路车辆行业基本现状 (30) ②我国城市轨道交通车辆行业发展现状 (34) 三、行业竞争格局和市场化程度 (37) 四、行业主要企业情况 (38) 1、石家庄国祥运输设备有限公司 (38) 2、广州中车轨道交通空调装备有限公司 (38) 3、上海法维莱交通车辆设备有限公司 (39) 4、金鑫美莱克空调系统（无锡）有限公司 (39) 五、行业经营模式 (39) 六、行业技术水平及特点 (40)

2018年智能制造行业分析报告

2018年智能制造行业分析报告 2018年6月

目录一、工业互联网是制造业升级的核心 (2) 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽 (2) 2、政策春风拂面，市场前景可期 (4) 二、平台体系是工业互联网的关键 (6) 1、不同分类下，国内外工业互联网平台一览 (6) 2、三类平台的比较分析及未来发展趋势 (10) 3、他山之石：GEPredix——全球工业互联网平台的典型 (12) 三、工业软件应用构成工业互联网平台的重要资源 (17) 1、工业软件丰富程度决定工业平台整体竞争力 (17) 2、工业互联网平台助力软件企业打开发展空间 (22) 四、投资标的 (23) 五．风险提示 (28) 一、工业互联网是制造业升级的核心 1、工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的重要载体，也是全球新一轮产业竞争的制高点。工业互联网是新一代信息通信技术与现代工业技术深度融合的产物，通过构建链接机器、物料、人、信息系统的基础网络，实现工业数据的全面感知、动态传输、实时分析、形成科学决策与智能控制，提供制造资源配置效率，正成为领军企业竞争的新赛道、

全球布局的新方向、制造大国竞争的新焦点。工业互联网平台是工业全要素链接的枢纽，是工业资源配置的核心。工业互联网构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在链接、弹性供给和高效配置。工业互联网平台可以分为4个部分：1>边缘层：通过协议转化和边缘计算形成有效的数据采集体系，从而将物理空间的隐形数据在网络空间显性化。2>IaaS层：将基础的计算网络存储资源虚拟化，实现基础设施资源池化；3>工业PaaS层：工业操作系统，向下对接海量工业装备、仪器、产品，向上支撑工业智能化应用的快速开发和部署；4>工业APP：通过调用和封装工业PaaS平台上的开放工具，形成面向行业和场景的应用。对于工业互联网平台来说，数据采集、工业PaaS、工业APP是核心三大要素。 1>数据采集是基础。工业大数据有三类：生产经营相关业务数据、设备物联数据、外部互联网数据。其中，设备物联数据采集受制于传感器部署不足，装备智能化水平低，数据采集颗粒度不足，无法支持上层应用。随着兼容多种协议的技术产品构建，此类问题将得到改善。同时通过部署边缘计算模块，实现数据在生产现场的轻量级运算和实时分析。可以缓解数据的云端计算压力。 2>工业PaaS是关键。现有的通用PaaS平台尚不能满足工业级应用需要。未来通过对通用PaaS的深度改造，构

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。

智能家居行业分析研究报告

智能家居行业分析研究报告一、智能家电领域发展分析目前，智能家电市场处于发展初期，面临标准、成本、产业生态系统建设、商业模式等诸多问题，还需要经历一个较长的市场培育期，规模商用尚需时日。不过，由于人们提高用能效率的意识不断高涨，加上多项政府计划的激励，在接下来的几年里，智能家电的部署进程将有望加速。预计智能家电所带来的商业影响将是全球范围的。作为电力网的终端用电设备，家用电器的能耗不容小觑，即使是待机功耗也是一项不小的开销。据中国节能认证中心调查，中国城市家庭的平均待机功耗相当于每个家庭每天都亮着一盏25瓦到50瓦的长明灯。据测算，家电待机能耗已占到中国家庭电力消耗的20%以上。美国能源部的报告也显示，超过三分之一的美国发电量被用于家用电器。智能控制技术、信息技术的快速发展为家电智能化提供了可能，智能家电由于能够实现更高效能而被认为是促进节能降耗的有效途径。这一方面缘于人们生活水平的提高，倾向使用性能更好的家电产品；另一方面，在全球变暖和能源成本不断上升的压力下，市场更加青睐高能效的智能家电。人们对节能降耗、人机界面和通信功能等方面的需求将是拉动智能家电市场增长的主要力量。现在世界很多国家，包括中国在内都在鼓励家电厂商研制这类智能家电。

二、智能家居领域发展分析当年比尔盖茨为了实现他的智能豪宅，铺设了84公里电缆、耗资5.3 亿美元。如今智能家居不再是镜花水月，而是未来家庭生活的发展模式，一个无线遥控器就把大小设备浓缩于手指挥若定，通过网络等信息通讯技术手段，使家居控制能按照人们设想运作，而不论距离远近，智能家居的远程控制和自动控制是真正智能化的必然结果。如朝华数码有关人士提出的：领先的无线移动、不依靠PC的独立形态是今后业界发展的趋势。智能家居控制系统可以简单概括为一个各种家庭设备互连和控制的网络。现代家居系统的服务应用平台从服务特征上来看，一般包括了娱乐、医疗、安防、通信、事务管理等，控制功能几乎渗透到每一个家居子系统。智能家居控制是通讯技术、计算机技术、网络技术、控制技术的综合运用。国家建设部住宅产业化促进中心提出住宅小区要实现六项智能化要求，其中包括实行安全防范自动化监控管理：对住宅的火灾、有害气体的泄漏实行自动报警；防盗报警系统应安装红外或微波等各种类型报警探测器；系统应能与计算机安全综合管理系统联网;计算机系统能对防盗报警系统进行集中管理和控制。由此可见，家居控制已成为智能家居领域新的业务增长点。

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。

智能家居市场分析报告

智能家居市场分析报告内容介绍：智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、智能家居系统设计方案安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。报告主要介绍了智能家居的发展相关概述和智能家居的整体运行态势以及智能家居的市场发展情况。智能家居发展简介: 目前，随着社会经济水平的不断提高，人们对于生活环境的要求越来越高，与之相配套的智能家居产品越来越受到房地产企业、用户的青睐。在市场需求增长之时，不少家电企业、IT企业、安防企业纷纷转型，投身到这个新兴市场中，推出照明控制、远程监控、智能窗帘等智能家居类产品，满足人们的个性化需求。在中国，属于感性和持续性消费群体，每年在家居方面的支出人均远远不止1000元。且目前中国富有阶层正在形成，该部分家庭占城市人口的10%，占总人口的3.5%，主要针对这部分人的智能家居系统市场总量为1400万套。随着智能家居平民化，巨大的市场正在被国内优秀的智能家居生产企业所重视，许多智能家居品牌正在迅速崛起。智能家居可以定义为一个系统。它利用先进的计算机技术、网络通讯技术、综合布线技术、无线技术，将与家居生活有关的各种子系统有机地结合在一起。智能家居最基本的目标是为人们提供一个舒适、安全、方便和高效的生活环境。对智能家居产品来说，最重要的是以实用为核心，摒弃掉那些华而不实，只能充作摆设的功能，产品以实用性、易用性和人性化为主。地产和家装是智能家居销售的两个主要渠道。自从2012年年初，工信部发布了物联网"十二五"发展规划，将智能家居列为国家的九大重点领域应用示范工程，一举点燃了智能家居发展热潮，接下来的五到十年，将是智能家居行业发展极为快速，但也是最不可琢磨的时期，由于住宅家庭成为各行业争夺的焦点市场，智能家居作为一个承接平台成为各方力量首先争夺的目标。2013年上半年智能家居产业销售同比增长30%左

2018年焊接设备制造行业分析报告

2018年焊接设备制造行业分析报告 2018年7月

目录一、行业监管体制及政策法规 (4) 1、行业主管部门 (4) 2、行业监管体制 (4) 3、行业主要产业政策 (4) 二、行业概况 (5) 1、行业概况 (5) 2、焊接与切割设备的产品分类 (6) 3、焊接与切割设备行业规模 (7) 4、市场需求及其变动趋势 (8) （1）全球粗钢市场需求巨大 (8) （2）主要下游行业发展概况 (8) 三、行业相关企业情况 (11) 1、亨龙智能 (11) 2、亿诺焊接 (11) 3、上海威特力焊接设备制造股份有限公司 (11) 四、行业壁垒 (12) 1、产品认证的壁垒 (12) 2、品牌壁垒 (12) 3、技术和人才壁垒 (12) 五、影响行业发展的因素 (13) 1、有利因素 (13)

（1）国家政策的大力支持 (13) （2）国内制造型企业正处于升级换代的阶段 (13) （3）受益于“一带一路”的战略部署 (14) 2、不利因素 (14) （1）市场竞争无序 (14) （2）企业规模较小，在高端市场竞争力较弱 (14)

一、行业监管体制及政策法规 1、行业主管部门焊机设备制造行业的行政主管部门是国家工业与信息化部，主要负责产业政策的指定，并监督、检查其执行情况，研究制定行业发展规划，指导行业结构调整，实施行业管理。 2、行业监管体制焊接产品属于国家强制性认证的产品，其行业监管部门是国家质量监督检验检疫总局管理的国家认证认可监督管理委员会。国家认监委统一负责国家强制性产品认证制度的管理并组织实施工作。国家规定对于列入强制性产品认证目录内的产品，未获得认证、且未加施中国强制性认证标志的不得出厂销售、进口和在经营服务性活动中使用。根据国家质检总局、国家认监委2001年第33号公告《第一批实施强制性产品认证的产品目录》的规定，36伏以上的小型交流弧焊机、交流弧焊机、直流弧焊机、TIG弧焊机、MIG/MAG弧焊机、埋弧焊机、等离子弧切割焊机、等离子弧焊机、电阻焊机的销售、进口及使用需要通过中国强制性产品认证。 3、行业主要产业政策焊接设备制造行业发展受到我国通用设备制造产业政策的影响，具体如下：

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。

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

2019年中国数据智能行业分析报告

2019中国数据智能行业分析报告

?目录 ?. 大数据新篇章——数据智能07?. 数据中台的出现与未来18 三. 业务中台带来模式创新27 四. 场景争夺成为主旋律律35 五. 跨场景要寻找数据洼地38 六. 三大应?用场景相对成熟42

?数据新篇章——数据智能7|爱分析·中国数据智能?行行业报告

1. 大数据新篇章——数据智能 1.1 大数据发展历程整个大数据?行行业发展分为五个时期，即收集、监测、洞洞察、决策和重塑。五个时期对应着两大阶段，业务数据化和业务智能化，其中收集、监测和洞洞察是业务数据化阶段，决策和重塑是业务智能化阶段。 2019年，大数据正式进?入业务智能化阶段，开启数据智能新篇章。图1：大数据发展历程数据来源：爱分析 2013年，企业开始认知到数据价值，金融、电信、公安等?行行业开始建设大数据平台并购买大量外部数据，希望通过外部数据快速挖掘数据价值，因此对外输出数据的数据服务公司获得了了发展机遇。 2015年，数据大屏等监测业务成为大数据最先成熟的应?用，大数据进?入到业务监测阶段。政府、央企以及大型国企等优质客群对于数据监测展现应?用需求旺盛，BI与可视化公司发展迅速。

2017年，随着大数据平台建设完善以及企业精细化运营的需求不不断提升，单纯的数据展现很难满?足企业需求，大数据开始与业务场景结合，?行行业进?入到业务洞洞察阶段。此时，单纯的数理理统计很难满?足企业需求，因此出现了了大量数据挖掘、数据建模的需求，AI建模平台、数据科学平台开始进?入?人们的视野。明略略数据、百分点、同盾科技、百融金服等公司在这?一时期成?长为?行行业内的明星公司。 2019年，大数据从业务洞洞察进?入到业务决策阶段，即由机器?形成数据报表或者数据报告，业务 ?人员进?行行决策，变为机器?直接给出决策建议，让机器?具备推理理能?力力。例例如，在外卖、出?行行场景，美团和滴滴的系统直接形成最佳调度?方式，?自动完成决策环节，将任务下发给骑?手和司机。这种消费互联?网相对常?见的场景，将在产业互联?网、企业业务场景中落地。让机器?具备推理理能?力力，意味着NL P、知识图谱等认知技术的成熟。数据驱动决策、数据驱动业务发展的企业新需求，必然会带动?一批数据智能公司的兴起。未来，随着技术更更加成熟，大数据会从业务决策进?入业务重塑阶段。大多数执?行行环节将由机器?来实现，但仍有众多环节需要?人参与其中，因此，?人机协同会迎来迅猛发展，未来会诞?生?一批全新的数据智能公司。 1.2 数据智能对企业业务流的改造当大数据进?入到决策阶段，企业业务由原先的经验、流程驱动逐步转向数据驱动，数据中台和业务中台在整个业务链条价值度越来越?高。图 2：传统业务模式：流程驱动数据来源：爱分析

2018年制造业分析报告

2018年制造业分析报告 2018年4月

目录一、中美强调制造业升级，制造立国战略意义凸显 (6) 1、积重难返：美国反复强调“制造业回归” (7) （1）比较优势丧失，美国制造业出逃 (7) （2）奥巴马“再工业化”效果有限 (9) （3）特朗普欲通过制造业“让美国再次伟大” (11) 2、脱虚向实：中国强调制造强国 (13) （1）改革开放创造经济奇迹，制造业迅猛发展 (13) （2）信贷扩张导致资产泡沫，制造业发展放缓 (15) （3）“脱虚向实”，制造立国战略地位凸显 (17) 二、制造业中心四次大迁徙，创新是重要驱动力 (18) 1、第一次迁徙：美国在制造流程上创新，造成制造业中心转移 (19) 2、第二次迁徙：日本、德国在协作体系上创新，迎来制造业转移 (20) 3、第三次迁徙：亚洲新兴工业体通过整合产业链承接全球制造业转移 (21) 4、第四次迁徙：中国构建新型制造业体系，迎来全球制造业转移 (23) 三、制造业是国民经济根基，大国角力抓手 (24) 1、英美崛起皆依靠强大制造业 (24) （1）工业革命成就“日不落帝国” (24) （2）美国不断加强工业化，二战后成为“全球霸主” (25) 2、制造业是国民经济根基 (28) （1）制造业能有效拉动经济增长 (28) （2）制造业是解决就业问题的重要部门 (29) （3）制造业发展是我国跨越“中等收入陷阱”的内在要求 (30) 3、制造业是大国角力抓手 (31) （1）制造业关乎军事实力 (31)

（2）制造业保障国家安全 (34)

中美同时强调制造业升级，制造强国是必由之路。美国二战之后成为“世界工厂”，制造业非常发达，但是从20世纪80年代开始，由于比较优势丧失，制造业开始出逃。2008 年金融危机后，奥巴马政府陆续推出一系列政策措施来实现“再工业化”。但是根据Statista 网站的数据，2016 年美国制造业增加值占GDP 比重滑落至历史低点11.7%，表明“再工业化”效果不理想。特朗普当选美国总统后进一步强调让“制造业重回美国”，并推出一系列政策，包括将企业所得税最高税率由35%降至21%。根据万德数据，中国制造业在改革开放后迅速发展，40年间工业增加值复合增长率13.75%。但是我国人口红利逐渐丧失，低端初级制造开始往东南亚等国转移。2008 年后，我国推出了四万亿刺激政策，国内出现了房价等资产泡沫，根据Wind 数据，一线城市百城平均房价由2011 年的22091 元/平米上涨至2017 年的41055 元/平米，一定程度上抑制了实体经济发展。新一届领导不断强调中国经济需要“脱虚向实”，并制定了“中国制造2025”等规划，中国实体经济需要通过“三步走”，实现制造强国的战略目标。回顾全球制造业四次迁移，创新才能驱动产业发展。制造业是一个国家发展的基础，全球制造业转移走向对一个国家的前途命运乃至世界格局都有重大的影响，近代世界历史上共出现过四次制造业大迁徙，其背后驱动力都是创新因素。第一次制造业中心迁移发生在1920年代，由英国迁往美国，原因

未来人工智能行业分析调研报告

2019年人工智能行业分析调研报告 2019年11月

目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足，激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足，产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)

3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)

2018年智能投研行业分析报告

2018年智能投研行业分析报告 2018年1月

目录一、人工智能技术实现计算机“自主学习” (4) 1、基于统计学，实现机器学习 (4) 2、深度学习是机器学习的重要算法 (6) 二、借助“人工智能”，实现智能投研 (11) 1、存在众多人工智能手段解决投研问题 (11) （1）打破传统投研“数据孤岛”，智能投研提高传统投研效率 (14) （2）应用“另类投资数据”，智能投研提升传统投研前瞻性、准确性 (16) （3）数据多样化+模型多样化，智能投研丰富传统投研方式 (19) 2、智能投研将凸显金融专业知识的重要性 (22) 三、逻辑仍为核心，智能投研“工具革命”影响深远 (23)

以计算机技术为基础，基于大数据、量化投资以及人工智能技术，将传统投研实现“智能化”，是智能投研的一种重要实现方式。具体而言，我们认为智能投研具体包括以下几方面：①传统投研中数据分析实现智能化；②大数据技术应用于传统投研；③量化投资技术继续发展；④人工智能技术对大数据技术和量化投资优化与改造，应用于传统投研。智能投研以数据为基础，以逻辑为核心。①数据是基础。在表现形式上，智能投研可以认为是数据+模型，其中，大量的、多种类型的数据是所有分析和计算的基础。②逻辑是核心。智能投研所揭示的规律实际上是一种“变量间的相关关系”，而不是准确的因果关系，所以，智能投研的兴起可以认为是基于数据来发现、验证行业逻辑或是公司逻辑中的某一个环节，之后更重要的是依照行业逻辑以及专业知识等来解释这种数据上的相关关系，即使发现的这种“相关关系”不能进行专业的解释（并不是所有的经验都能上升到理论层面），这种关系的成立和应用也需要使用者“具体问题具体分析”，形成新的应用逻辑（比如高频交易算法获得的相关关系）。因此，无论这种新兴的投研工具如何发展，最核心的还是“逻辑”。智能投研强化逻辑能力（认知能力）在投研领域的地位。①智能投研将新工具应用于传统投研，“人”的部分技能被工具替代，由此投研领域的角逐将集中在更核心的逻辑能力-即认知能力；②智能投研基于统计学原理，人的逻辑能力在整个模型的设置、优化等环节中都发挥着重要作用。

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告 2019年4月

目录一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规政策 (5) 1、行业主管部门及监管体制 (5) 2、行业主要法律法规政策 (6) 3、行业主要法律法规政策的影响 (8) 二、行业发展情况和发展趋势 (9) 1、行业技术发展概况 (9) （1）深度学习算法突破人工智能算法瓶颈 (9) （2）大量、优质的训练数据是人工智能持续发展的基础性动力 (10) （3）运算力的提升大幅推动人工智能发展 (10) 2、行业模式与发展业态 (11) 3、行业现状与发展趋势 (12) 三、行业竞争格局 (14) 1、Appen (15) 2、慧听科技 (15) 3、标贝科技 (15) 4、海天瑞声 (16)

数据、算力和算法是当前人工智能发展的三个核心要素。近年来，国内在人工智能算法和算力领域涌现出了一大批新兴优质企业。国内人工智能数据领域的领先企业，通过供给海量优质的人工智能数据资源产品，为国内人工智能领域的高速发展提供了重要支持与助力。图：人工智能技术架构示意人工智能技术从架构上分为基础层、技术层和应用层。基础层主要为人工智能技术提供计算能力以及数据输入；技术层包括算法和其他人工智能技术，主要在基础层上开发算法模型，并通过数据训练和机器学习建模开发面向不同应用领域的技术，如智能语音、计算机视觉和自然语言处理等，在应用层将人工智能技术与应用场景结合起来，

实现商业化落地。人工智能数据资源产品及服务隶属于人工智能产业链的基础层，是自主研发人工智能技术的企业与机构必需的基础生产要素，其数量多寡和质量高低将会直接影响到人工智能产业链内企业的研发周期、产品性能和可扩展性。例如，要搭建和实现一个较成熟的人工智能语音识别引擎，就必须导入海量经过精确结构化处理的语音数据进行深度学习和模型训练，数据量至少需要达到上万小时。数据资源定制服务。根据客户对人工智能算法模型开发、训练、拓展及优化等过程所需数据资源的个性化需求，为客户量体裁衣地提供定制化数据资源的设计及开发服务，对客户提供的数据进行处理，最终形成符合客户需求的定制化数据资源。在该种业务类型下，企业为客户提供数据资源定制服务，客户享有最终形成的定制化数据资源的知识产权。数据资源定制服务内容具体如下：数据库产品。根据对人工智能算法模型应用领域、行业发展趋势、市场需求等的评估和研判，设计并开发多种数据库产品，开发完成后授权给客户使用。在该种业务类型下，企业开发数据库产品，并拥有数据库产品的知识产权。