【精品报告】2019-2021年中国人工智能与智能制造市场预测与展望数据

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

人工智能系列白皮书-智慧农业

中国人工智能系列白皮书 -- 智慧农业

目录 第1 章智慧农业发展背景 (1) 1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1) 1.2 智慧农业及其发展趋势 (8) 第2 章农业智能分析 (12) 2.1 农业数据挖掘 (12) 2.1.1 农业数据挖掘特点 (12) 2.1.2 农业网络数据挖掘 (13) 2.1.3 农业数据挖掘应用 (16) 2.2 农业数据语义分析 (18) 2.2.1 农业数据语义模型 (18) 2.2.2 农业数据存储模型 (19) 2.2.3 农业数据知识发现 (20) 2.2.4 农业数据语义检索 (21) 2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21) 2.3 农业病虫害图像识别 (22) 2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 23 2.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24) 2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26) 2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27) 2.3.5 农业病虫害模式识别 (28) 2.4 动物行为分析 (29) 2.5 农产品无损检测 (34) 2.5.1 农产品的无损检测 (35) 2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36) 2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)

2.5.4 问题与展望 (38) 第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40) 3.1 作物生产决策系统 (40) 3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40) 3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41) 3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41) 3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42) 3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43) 3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。 3.2 作物病害诊断专家系统 (45) 3.2.1 病害诊断知识表达 (45) 3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47) 3.2.3 病害诊断知识推理 (47) 3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48) 3.3 水产养殖管理专家系统 (49) 3.3.1 问题与挑战 (49) 3.3.2 主要进展 (51) 3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52) 3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54) 3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54) 3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56) 3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57) 3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58) 3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59) 3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59) 3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 60 3.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)

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

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资料

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

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。

人工智能系列白皮书-可拓学

中国人工智能系列白皮书 ----可拓学

目录 第1 章可拓学概述 (1) 1.1可拓学的学科体系 (1) 1.1.1可拓学的定义和定位 (1) 1.1.2可拓学的理论体系——可拓论 (1) 1.2可拓学的方法体系——可拓创新方法 (3) 1.2.1拓展分析方法 (5) 1.2.2共轭分析方法 (5) 1.2.3可拓变换方法 (5) 1.2.4可拓集方法 (5) 1.2.5优度评价方法 (6) 1.3可拓工程 (6) 1.3.1可拓学在人工智能领域的应用 (6) 1.3.2可拓学在工程技术领域的应用 (9) 1.3.3管理可拓工程 (10) 1.3.4可拓学与其他领域的交叉融合 (10) 第2 章可拓策略生成方法与系统 (11) 2.1 引言 (11) 2.2可拓策略生成的一般方法 (12) 2.2.1问题的形式化界定方法 (12) 2.2.2问题相容性的判断方法 (13) 2.2.3问题相关度的计算方法 (13) 2.2.4拓展分析方法与共轭分析方法 (13) 2.2.5可拓变换及其筛选方法 (14) 2.2.6可拓策略的优度评价方法 (15)

2.3可拓策略生成系统 (15) 2.3.1ESGS 的主要功能模块 (15) 2.3.2应用ESGS 求解不相容问题的一般步骤 (18) 2.3.3ESGS 的软件架构 (19) 2.4ESGS 软件研制情况 (19) 2.5结束语 (20) 第3 章基于可拓学的数据挖掘研究与应用 (21) 3.1 引言 (21) 3.2可拓分类知识获取 (22) 3.3传导知识获取 (24) 3.4基于知识库的可拓知识获取 (24) 3.4.1拓展型可拓知识获取 (24) 3.4.2从知识库中获取可拓知识的理论基础 (25) 3.4.3基于决策树知识的可拓知识获取 (25) 3.5智能知识的挖掘算法、技术与管理 (26) 3.5.1转化规则挖掘方法 (26) 3.5.2基于多目标线性规划的二次挖掘方法 (27) 3.5.3智能知识管理系统设计技术 (27) 3.5.4知识可拓优化技术 (27) 3.6可拓模式识别 (28) 3.7可拓神经网络 (29) 3.7.1可拓神经网络的基本思想 (30) 3.7.2可拓神经网络的类型与算法分析 (30) 3.8应用研究成果 (34) 3.8.1基于可拓数据挖掘的客户价值获取 (34) 3.8.2产品销售问题可拓分类知识挖掘 (34) 3.8.3基于变换选择策略的可拓知识挖掘系统 (35)

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

2018-2019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)

2019年中美人工智能产业分析报告

2019年中美人工智能产业分析报告 2019年8月

目录 一、走进人工智能新时代 (6) 1、人工智能是什么 (6) 2、中美两国引领全球人工智能发展 (8) 二、多角度对比中美人工智能投资 (11) 1、看规模,中国人工智能投资额已超过美国 (11) 2、看轮次,中国人工智能投融资更偏早期 (12) 3、看投向,中国重应用层而美国重基础层 (13) 三、人工智能带来新机会,中国有望从AI芯片突围 (18) 1、人工智能的发展加速芯片专用化进程 (18) 2、高端人才缺乏是中美AI芯片领域投资差异的最大原因 (21) (1)美国在芯片领域起步早,巨头众多,培养并积累了丰富的人才 (21) (2)美国芯片和互联网巨头众多,为资本退出提供更多选择 (22) (3)美国芯片产业链齐全,产业布局完整 (24) 3、换道超车,中国在AI芯片上可以有所作为 (25) (1)AI芯片处于发展早期,竞争格局未定 (25) (2)边缘AI芯片领域,广阔的应用场景为中国提供巨大机会 (28) (3)芯片自主可控呼声高涨,政策为芯片研发保驾护航 (28) 四、深入落地,计算机视觉仍有广阔的应用场景 (30) 1、计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分 (30) 2、多重因素促成中美计算机视觉领域投资差异 (33) (1)安防千亿市场成为拉动中国计算机视觉发展的最大需求 (33) (2)我国计算机视觉技术领先,在数据方面占有优势 (35) (3)中国消费者对新技术接受度更高 (36)

3、对比美国,看好中国计算机视觉应用领域进一步拓宽 (37) (1)新零售 (38) (2)医疗影像 (38) (3)保险行业 (39) (4)工业制造 (39) 五、主要风险 (40) 1、人工智能芯片研发不及预期 (40) 2、计算机视觉技术发展不及预期 (40)

2020年中国人工智能产业发展分析报告

2020年中国人工智能产业发展分析报告

目录 一、对2020年形势的基本判断 (4) (一)从产业链建设看,人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟。 4 (二)从政策推动来看,全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区。 (6) (三)从投融资情况看,我国人工智能产业投资市场将关注易落地的底层技术公司。 (7) 二、需要关注的几个问题 (9) (一)我国人工智能领域的基础创新投入严重不足。 (9) (二)我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱。 (10) 三、应采取的对策建议 (13) (一)以算力为核心加强人工智能基础能力建设。 (13) (二)体系化梳理我国人工智能产业供应链现状。 (13) (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。 (14) (四)在国际社会上提出发展“负责任的人工智能”。 (14)

【内容提要】 2019年以来,中国人工智能产业发展迅猛,在产业链建设、政策推动、投融资发展上取得新进展,但也面临各种内外部压力和挑战。展望2020年,全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区,国内人工智能产业投融资将更关注落地前景好的底层技术公司,但产业整体面临的外部形势将更为严峻。需关注的问题有我国人工智能领域的基础创新投入严重不足,国内人工智能产业的算力算法基础相对薄弱,以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给我国经济社会带来潜在负面影响等。基于上述分析,赛迪智库电子信息研究所提出,以算力为核心加强人工智能基础能力建设、体系化梳理我国人工智能产业供应链现状、加快开拓国内外应用市场并提升出海抗风险能力、发展“负责任的人工智能”等措施建议。 2019年人工智能数据、算法、算力生态条件日益成熟,我国人工智能产业发展将迎来新一轮战略机遇,智能芯片、智能无人机、智能网联汽车、智能机器人等细分产业,以及医疗健康、金融、供应链、交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域发展势头良好。展望2020年,全国各级地方将根据自身实际情况申报和落地人工智能创新应用先导区,国内人工智能产业投融资将更关注易落地的底层技术公司,但同时产业发展的外部形势将更为严峻,美国对我国人工智能产业的压制可能从上游元器件转向下游行业应用。

2019年度人工智能与健康考试答案95分

2019 年度人工智能与健康考试答案 1.据清华原副校长施一公教授研究,中国每年有 265 万人死于(),占死亡人数的28% 。( 2.0 分) A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案: A √答对 2.在 2017 年国务院印发的()中规定了我国到2030 年人工智能发展三步走的部署和设想。( 2.0 分) A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网 + ”行动的指导意见》 C.《“互联网 + ”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 我的答案: D √答对 3.在国际评判健康的标准中,空腹血糖值低于()才是健康的。( 2.0 分) A.90mg/dl B.95mg/dl C.100mg/dl

D.110mg/dl 我的答案: C √答对 4.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 我的答案: A √答对 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 我的答案: C √答对 6.关于中国人工智能产业技术创新日益活跃,下列说法不正确的是()。(2.0 分) A.语音识别、视觉识别技术达到世界领先水平 B.在脑科学等基础研究领域取得显著进展 C.人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第一位 D.人工智能领域的国际科技论文引用量达到世界第一位 我的答案: C √答对

7.在大数据隐私保护生命周期模型中,大数据使用的风险是()。( 2.0 分) A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据 可用我的答案: B √答对 8.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 癌我的答案: A √答对 9.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于()。( 2.0 分) A.1948 年 B.1971 年 C.1989 年 D.2000 年 我的答案: A √答对 10.据 2005 年美国一份癌症统计报告表明,在男性的所有死亡原因中,排在第 二位的是()。( 2.0 分)

一文读懂国内人工智能产业链(附人工智能企业TOP100)

一文读懂国内人工智能产业链(附2017 人工智能企业 TOP100 ) 随着互联网的快速发展及信息化建设的大力推进,人工智能逐渐进入人们的视野中。近年来,AI 厚积薄发,因深度学习获得突破,创业和投资的情绪高涨,全球科技巨头如谷歌、微软、苹果、IBM 、Facebook 、英特尔等都砸入巨额投资,将人工智能视为下一个技术引爆点,包括欧、美、日本与中国大陆等国纷纷将人工智能技术纳入国家蓝图,人工智能显然已成为各国、各科技企业竞争的下一个战场。 一、什么是人工智能? 人工智能,英文缩写为AI ,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的一门新的技术科学,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防御的智能机器,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。如今,人工智能已经演化成了机器学习、自然语言处理、图像识别以及人机交互这四大模块。 机器学习技术:指计算机通过对大量已有数据的处理分析和学习,从而拥有预测判断和做出最佳决策的能力。这项技术与计算机科学、统计学、数学优化算法等都有着密不可分的关系。其代表算法有深入学习、人工神经网络、决策树、增强算法等。 自然语言处理技术:指让计算机可以理解人类的语言,包括将人类语言转化为计算机程序可以处理的形式及将计算机数据转化为人类自然语言两种形式。这里指的语言可以是声音也可以是文字。这项技术的主要内容包括信息检索、信息抽取、词性标注、句法分析、多语处理、语音识别等。

图像处理技术:指让计算机拥有人类的视觉功能,可以获得、处理并分析和理解图片或多维度数据。这项技术的主要内容包括图像获得、图像过滤和调整、特征提取等。 人机交互技术:指计算机系统和用户可以通过人机交互界面进行交流。这项技术包括的主要内容包括计算机图像学、交互界面设计、增强现实等。 二、人工智能发展前景无限 咨询公司Venture Scanner 统计,2016 年全球人工智能公司已突破1000 家,跨越13 个子门类,融资金额高达48 亿美元。整体来看,AI 产业不论是行业规模、还是吸金能力都在飞速扩张中。根据Bank of America 预测的数据:未来五年人工智能的年复合增速36% ,预计2020 年将达到700 亿美元。 数据显示,中国人工智能产业规模2016 年已突破100 亿,以43.3% 的增长率达到了100.60 亿元,预计2017 年增长率将提高至51.2% ,产业规模达到152.10 亿元,并于2019 年增长至345.2 亿元。 三、人工智能产业链分布 一般而言,人工智能产业链可以分为基础层、技术层和应用层。当前中国还处于行业应用层起步到快速发展的阶段,应用层的投资机会和投入回报率远高于技术层和基础设施层,当这个阶段出现泡沫时,投资机会可能更多地出现在技术层,当技术层停滞并出现泡沫时,投资机会可能更多在基础设施层。

中国人工智能学会

可视化多主体系统开发平台V AStudio设计与实现 林芬1,2邱莉榕1,2贾颖杰1,2史忠植1 1中国科学院计算技术研究所北京100080 2中国科学院研究生院北京100039 linf@https://www.360docs.net/doc/5b18876231.html, 摘要:多主体系统(Multi-Agent System)开发工具是解决面向主体的程序设计的关键技术,目前开发的多种多主体系统开发工具都尚未满足实际要求或存在某些缺陷,本文设计和实现了可视化多主体系统开发平台VAStudio,为用户提供一个功能强大的可视化多主体系统设计和编程环境,根据用户的需求,可视化智能引导生成主体,方便了基于主体的应用系统的开发,很大程度上提高了多主体系统开发的适应性。本文详细介绍了VAStudio的设计思想包括体系结构和各个功能模块,并以分布式数据挖掘为例验证了该工具的可行性和优越性。 关键词:主体多主体系统设计工具开发工具 Design and Implementation of Visual Multi- Agent Studio Fen Lin1,2 Lirong Qiu1,2 Yingjie Jia1,2 Zhongzhi Shi1 1 (Institute of Computing Technology, CAS, Beijing 100080) 2 (Graduate School of Chinese Academy of Science, Beijing 100039) linf@https://www.360docs.net/doc/5b18876231.html, Abstract:Multi-Agent Toolkits is an important field in the research domain of agent-oriented software engineering. However there still lies this or that kind of deficits in most traditional multi-agent toolkits. This paper introduces the implementation of Visual Multi-Agent Studio, which provides an integrated design and programming environment to support generating agents automatically. Also the system makes it easy to develop agent-oriented application system and improve its adaptability on a large scale. This paper introduces the design philosophy such as architecture and functional module of V AStudio in detail. Finally it proves the feasibility and superiority of the toolkit by taking Distribute Data Mining for example. Key Words: Agent Multi-Agent System Design Tool Development Tool 1.引言 主体和多主体系统经过了20多年的研究和发展,已经成为人工智能甚至计算机科学的研究热点之一,并已经广泛应用到很多领域之中。主体技术被认为是在复杂计算环境下构建可扩展的、健壮的、可重用的、一致的高质量软件系统的最有前途的技术之一。智能主体和多主体系统为开发分布式、智能化、开放性复杂软件系统提供了一种新的实现范型[1,2]。 虽然主体和多主体系统技术受到了越来越多的重视,目前已出现了各种各样的关于主体 基金项目:国家973计划项目(2003CB317004),国家863计划项目(2003AA115220),自然科学基金(60435010),北京科学基金(4052025) 作者简介:林芬,硕士生,主要研究方向为智能主体技术、数据挖掘等。

我国人工智能的发展战略是()

我国人工智能的发展战略是() 战略重点之一:建立完善的数据生态系统 海量数据是训练人工智能系统、吸引人才、加速创新的核心要素之一。中国可以通过建立并落实数据规范、向私营领域开放公共数据、鼓励跨国数据交流来构建一个更为完善的数据生态系统。 首先,建立数据标准是进行广泛数据分享和实现系统间交互操作的重要前提条件,有助于提升物联网及人工智能技术的价值。潜在的庞大数据体量是中国的天然优势,使中国有机会在国际上更好地发挥领头羊的作用。而且,在与中文语言相关的数据规范制定方面,中国也应起到主导作用。 对于特定行业数据,政府可要求现有的监管机构制定必要规则。比如美国证券交易委员会在2009年出台规定,要求所有上市公司使用XBRL(可扩展商业 报告语言)格式发布财报,确保所有公开数据的机器可读性。 其次,为了提升数据的多样性,政府应提高公共数据的开放程度,并带头建设行业数据库。这些举措同时能够提升公共服务质量、提供政策制定洞见,从而带来额外益处。比如纽约市政府就建立了公开数据门户网站,为市民提供经济发展、医疗、休闲、公共服务等领域的数据。 2012年纽约市还颁布了《开放数据法案》,要求政府部门使用机器可读取的数据并建立API(应用程序编程接口),方便软件研发人员直接连接政府系统并获取数据。 最后,中国政府还需考虑国际数据流的价值。麦肯锡全球研究院的调查表明,2014年,跨境数据流为全球经济创造了2.8万亿美元的价值,对经济增长的贡献已经超过实体贸易。此外,研究还指出,由于经济体需要接触全球的思想、研究、科技、人才和最佳实践案例,数据流入和流出都能十分重要。 数据是未来的货币。例如在医学研究中,如果没有全球海量临床数据的支持,人工智能的潜力就无法得到充分挖掘。过多的桎梏将会束缚中国的人工智能企业,导致其丧失开发具有全球竞争力产品的能力。 战略重点之二:拓宽人工智能在传统行业的应用 只有当人工智能技术在中国真正普遍的应用于传统行业,而不仅仅属于科技巨头时,其经济潜力才会充分彰显。提升各行各业的生产力水平将创造巨大的价值,但中国首先需要克服重重障碍。

度人工智能与健康分完整版

度人工智能与健康分 HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】

我的答案:D√答对 2.在()年,AlphaGo战胜世界围棋冠军李世石。(2.0分) A.2006 B.2012 C.2016 D.2017

我的答案:D×答错 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区,排名第一的城市是()。(2.0分) A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州 我的答案:B√答对 4.1997年,Hochreiter&Schmidhuber提出()。(2.0分) A.反向传播算法 B.深度学习 C.博弈论 D.长短期记忆模型

我的答案:D√答对 5.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于()。(2.0分) A.1948年 B.1971年 C.1989年 D.2000年 我的答案:A√答对 6.()是自然语言处理的重要应用,也可以说是最基础的应用。(2.0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 7.2012年,Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠,降低了几乎()的错误率。(2.0分) A.25% B.50% C.75% D.100% 我的答案:C×答错 8.《“健康中国2030”规划纲要》中提到,健康是经济社会发展的()。(2.0分) A.必然要求 B.基础条件 C.核心要义 D.根本目的

我的答案:B√答对 9.在2017年国务院印发的()中规定了我国到2030年人工智能发展三步走的部署和设想。(2.0分) A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》 C.《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 我的答案:D√答对 10.人工智能是()的一个分支,它试图揭示人类智能的实质和真相,并以模拟人类智能的方式去赋能机器,使机器能够模拟人类的智能进行学习、思维、推理、决策和行动。(2.0分) A.自然科学 B.社会科学

2019-2023年中国人工智能行业预测分析

2019-2023年中国人工智能行业预测分析 2019-2023年中国人工智能行业影响因素分析 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12月13日,工信部印发了《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1月,《人工智能标准化白皮书(2018版)》发布,《白皮书》从支撑人工智能产业整体发展的角度出发,研究制定了能够适应和引导人工智能产业发展的标准体系,进而提出近期急需研制的基础和关键标准项目。 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)科技新基建将带动人工智能基础设施建设 “科技新基建”即信息产业领域的新型基础设施建设,被列入18年底中央经济会议报告中基础设施建设部分,成为扩大内需,发挥投资关键作用的重要内容。 基础设施建设通常是国家发挥投资杠杆作用,拉动内需的主要方式,而2019年是历史上头一次,以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施建设,也就是我们总结的“科技新基建”首次被定性为基建的重要内容,排列顺序甚至在城际交通、物流、市政基础设施等传统基建类项目之前,充分表明我国未来基建投资的侧重点将更加向科技产业领域倾斜,财政资金配套将更加到位。科技新基建将带动5G、人工智能、工业互联网、物联网等信息基础设施建设。 (三)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。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

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。

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