OBEN-PAI(人工智能)白皮书

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

2018年中国人工智能创新应用白皮书

２０１８年中国人工智能创新应用白皮书

报告背景介绍在全球人工智能发展的浪潮下，市场对人工智能的投入与期望空前巨大，正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态以及与市场预期间的距离，成为了各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了参考信息与建议，同时也为人工智能企业在具体行业发展方向的选择上提供了参考。我们的讨论将由四个部分组成，第一部分为人工智能发展背景介绍，对人工智能的概念、发展历史、人工智能企业目前发展状况、人工智能未来的技术与应用走向进行讨论；第二部分为人工智能的商业应用情况，将讨论人工智能能够为各行业带来的具体价值，评估各个行业目前应用条件的成熟程度；第三部分梳理总结了人工智能在20个行业的80个具体应用场景，并详细介绍典型的行业应用场景与案例；第四部分将为企业当下如何借力人工智能给出行动举措方面的建议。此份独立报告整合了中国人工智能学会与罗兰贝格在数字化领域积累的项目经验与素材，以及对人工智能领域初创企业管理人、各行业内企业经理人、人工智能研发人员的访谈等多方信息数据源，旨在提供具有落地意义的参考与建议，推动人工智能的应用与发展。

执行总结今年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大成本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展已突破了商业领域对其应用效果的预测，受到风险投资基金的热烈追捧，人工智能技术的应用场景也在各个行业逐渐明朗，开始带来降本增益的实际商业价值。在巨大的产业需求规模与强有力的金融投资支持下，中国在全球新一代人工智能中发展态势良好，北京、深圳和上海在人工智能企业与人才积累上名列全球城市前茅，中国人工智能产业的发展进入了技术逐渐渗透到各行业产生实际价值的阶段。根据大量行业研究，我们发现，除了互联网行业以外，汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业等数据基础比较完善、数据资源比较丰富的行业具有最为成熟的发展基础与最大的市场应用潜力。根据我们的估算，在中国至2030年，在金融行业，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶等技术上的突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，预计人工智能技术将带来约4200亿人民币的降本与增益价值。我们在价值链的研发、制造、营销、服务以及物流等环节上梳理并描述了这些典型行业内人工智能的主要应用场景。就中国企业应如何把握机遇，抓住战略机会，我们提出了一系列的行动建议。企业在制定人工智能发展计划时，首先应当明确在当前业务场景下的应用机会点，这些机会点应当能够带来足够的商业价值，并且企业自身也具备应用这些机会点的条件。企业需要通过研究外部市场发展情况，了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技在价值链各环节上的商业应用案例。其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供包括组织、流程、KPI等各方面的支持与引导。最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关的配套能力支持计划执行。新一代人工智能技术的应用将给各行业带来众多新的可能性，甚至有可能颠覆现有的行业格局并可能重塑行业，我们期待看到中国的企业在新一次人工智能浪潮中抢占先机。

2019全球人工智能发展白皮书

全球人工智能发展白皮书（2019年度）

全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑各行业一、AI创新融合新趋势4 1.1人工智能正全方位商业化4 1.2AI全面进入机器学习时代5 1.3市场对投资回归理性8 1.4城市逐渐成为AI创新融合应用主战场13 1.5AI支持体系不断发力21 1.6顶层政策倾斜力度持续增加23 1.7全球AI市场超6万亿美元29 1.8京津冀、长三角、珠三角AI企业云集31 二、人工智能技术发展腾飞40 2.1人工智能关键技术日趋成熟40 2.2人工智能开放平台建设稳步推进42 2.3“人机大战”谁更能更胜一筹？45 三、中国在全球AI地位52 3.1中国拥有更为庞大的数据规模以及更丰富数据使用环境53 3.2中国是全球芯片需求量最大的市场，但高端芯片依赖进口54 3.3中国机器人企业快速成长核心零部件技术国产化加速54 3.4美国人工智能底层技术实力更为雄厚，中国则在语音识别技术上更优55 3.5中国在AI应用上呈现追击态势55 四、人工智能重塑各行业58 4.1金融：人工智能提升金融企业商业效能并变革企业内部经营60 4.2教育：人工智能技术应用覆盖教学全流程65 4.3数字政务：政策利好加速政府智能化变革70 4.4医疗：人工智能应用日趋成熟71 4.5无人驾驶：主导汽车产业革新75 4.6零售：人工智能驱动行业走向聚合79 4.7制造业：智能制造应用潜力巨大82 4.8智慧城市：人工智能塑造城市基础设施创新系统86

全球人工智能发展白皮书 | 主要发现主要发现： 1

全球人工智能发展白皮书 | 主要发现 2

报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书(2017)

报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书 (2017) 指导单位、专家顾问及编写人员顾问潘云鹤中国工程院院士指导单位工业和信息化部信息化和软件服务业司指导委员会谢少锋工信部信软司司长李冠宇工信部信软司副司长徐晓兰中国电子学会副理事长兼秘书长张宏图中国电子学会总部党委书记兼副秘书长商超工信部信软司软件处处长傅永宝工信部信软司软件处调研员专家委员会（排名不分先后，按姓氏笔画排序）王士进科大讯飞研究院副院长韦青微软中国公司首席技术官宋波国安瑞（北京）科技有限公司总经理刘志坚京东金融总法律顾问吴甘沙驭势科技联合创始人兼CEO 季向阳清华大学自动化系教授陈丽娟阿里巴巴人工智能实验室负责人梁家恩云知声信息技术有限公司董事长兼CTO 崔岩中德人工智能研究院院长蔡雄山腾讯研究院法律研究中心副主任编写单位中国电子学会编写人员李颋周岷峰马良

凌霞李岩张雅妮许华磊张婵张力陈濛萌樊江洋朱毅李俊平阎德利谢中业陈岩报告链接:https://https://www.360docs.net/doc/1217438236.html,/s/1oAn8flo 密码:3gme编制概要（一）编制背景自1956年概念得以确立以来，人工智能发展至今已逾60年，随着所处信息环境和数据基础的深刻变革，开始迈进新一轮发展阶段，呈现出大数据、跨媒体、群体性、自主化、人机融合的发展新特征，从学术牵引式发展迅速转变为需求牵引式发展，相比历史上的任何时刻，都要更加接近于人类智能，既能为进一步掌握城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观系统提供指导，也能为设计制造、健康医疗、交通管理、能源节约等微观领域提供解决方案。我国正值工业化、城镇化、信息化、农业现代化的攻坚阶段，迫切需要加快推动人工智能在国民经济社会各行业、各领域的创新应用，促进产业提质增效，改善人民生活水平，切实解决经济运行的重大结构性失衡。针对于此，有必要研究编制新一代人工智能发展白皮书，明确人工智能在新时期、新形势下的技术框架、关键环节、应用前景，为推动人工智能关键技术进步和产业化应用推广提供措施建议，进一步推动我国智能相关的

新一代人工智能发展白皮书

内容摘要随着信息时代的来临，人类生产生活的数据基础和信息环境有了大幅提升，人工智能正从学术驱动转变为应用驱动，从专用智能迈向通用智能，比历史上任何一个时期都要更加接近于人类智能水平，进入了新的发展阶段。全球各国均围绕新一代人工智能技术及产业发展进行前瞻布局，我国也已将其提升到了国家战略层面。基于此，本白皮书重点围绕新一代人工智能面临的新形势、驱动的新因素、呈现的新特征，对架构、算法、系统等技术演进方向作出研判，详细梳理了包括云计算、大数据两大基础平台和机器学习、模式识别、人机交互三大通用技术的技术体系，深入论证了新一代人工智能产业边界和范围，划分了基础层、技术层、应用层三大产业化领域，研究了智能传感器、智能芯片、算法模型、语音识别、图像视频识别、文本识别、智能机器人、智能制造系统、智能安防、智能驾驶等具体产业化方向的产业规模、核心技术、主要产品、典型企业，归纳了近年来全球和我国在人工智能领域的投融资特征趋势，并对国内外人工智能的技术及产业发展状况进行了系统对比和趋势展望，最后提出了发展理念、治理体系、创新能力、发展基础、资本环境、行业组织、全球统筹共七项措施建议，进一步推动我国人工智能相关的前沿新兴产业持续健康快速发展，有力支撑信息化与工业化深度融合迈上新台阶。

目录一、编制概要 (1) （一）编制背景 (1) （二）编制目标 (2) （三）编制方法 (2) （四）特别声明 (3) 1、研究主题充分考虑了与国家规划的互动和呼应 (3) 2、研究范围聚焦技术和产业发展 (4) 3、研究内容仍有待进一步丰富完善 (4) 二、新一代人工智能研究综述 (5) （一）人工智能简要发展历程 (5) 1、第一次浪潮：人工智能诞生并快速发展，但技术瓶颈难以突破..6 2、第二次浪潮：模型突破带动初步产业化，但推广应用存在成本障碍 (7) 3、第三次浪潮：信息时代催生新一代人工智能，但未来发展存在诸多隐忧 (8) （二）新一代人工智能的主要驱动因素 (9) 1、人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长 (10) 2、数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升 (10) 3、深度学习研究成果卓著，带动算法模型持续优化 (11) 4、资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起 (11) （三）新一代人工智能主要发展特征 (12) 1、大数据成为人工智能持续快速发展的基石 (13) 2、文本、图像、语音等信息实现跨媒体交互 (13) 3、基于网络的群体智能技术开始萌芽 (14) 4、自主智能系统成为新兴发展方向 (14) 5、人机协同正在催生新型混合智能形态 (15) 三、新一代人工智能技术框架 (15) （一）新一代人工智能的技术演进 (16) 1、从原有的CPU 架构，转变为GPU 并行运算架构 (16) 2、从单一算法驱动，转变为数据、运算力、算法复合驱动 (17) 3、从封闭的单机系统，转变为快捷灵活的开源框架 (18) 4、从学术研究探索导向，转变为快速迭代的实践应用导向 (18)

人工智能数据白皮书-CAICT

人工智能数据安全白皮书中国信息通信研究院安全研究所 2019年8月

前言人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为世界主要国家谋求新一轮国家科技竞争主导权的关键领域。随着政府人工智能战略布局的落地实施，全球人工智能发展正进入技术创新迭代持续加速和融合应用拓展深化的新阶段，深刻改变着国家政治、经济、社会、国防等领域的运行模式，对人类生产生活带来翻天覆地的变化。数据作为驱动本轮人工智能浪潮全面兴起的三大基础要素之一，数据安全风险已成为影响人工智能安全发展的关键因素。与此同时，人工智能应用也给数据安全带来严峻挑战,如何应对人工智能场景下的数据安全风险日渐成为国际人工智能治理的重要议题。部分国家已率先探索人工智能数据安全风险的前瞻研究和主动预防，并积极推动人工智能在数据安全领域应用，力求实现人工智能与数据安全的良性互动发展。本白皮书从人工智能数据安全的内涵出发，首次提出人工智能数据安全的体系架构，在系统梳理人工智能数据安全风险和安全应用情况的基础上，总结了国内外人工智能数据安全治理现状，研究提出了我国人工智能数据安全治理建议。

目录一、人工智能数据安全概述 (1) （一）人工智能安全 (1) （二）人工智能数据安全内涵 (2) （三）人工智能数据安全体系架构 (3) 二、人工智能数据安全风险 (5) （一）人工智能自身面临的数据安全风险 (5) （二）人工智能应用导致的数据安全风险 (7) （三）人工智能应用加剧的数据治理挑战 (11) 三、人工智能数据安全应用 (13) （一）人工智能与数据安全治理 (13) （二）人工智能在数据安全治理中的应用 (15) 四、国内外人工智能数据安全治理动态 (23) （一）国内外人工智能数据安全战略规划情况 (24) （二）国内外人工智能数据安全伦理规范情况 (28) （三）国内外人工智能数据安全法律制定情况 (30) （四）国内外人工智能数据安全技术发展情况 (32) （五）国内外人工智能数据安全标准规范情况 (34) 五、人工智能数据安全治理建议 (36) （一）明晰发展与安全并举的治理思路 (36) （二）引导社会遵循人工智能伦理规范 (37) （三）建立人工智能数据安全法律法规 (37) （四）完善人工智能数据安全监管措施 (38) （五）健全人工智能数据安全标准体系 (39) （六）创新人工智能数据安全技术手段 (39) （七）培养复合人工智能数据安全人才 (40)

《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》(PPT全文详解)

《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》（PPT 全文详解）数据观获悉，近日，在“2017互联网+智慧中国年会”——数字政府与互联网+政务服务论坛上，国脉研究院副院长金婧发表了在数字政府领域的研究成果《数字政府白皮书——AI时代的数字政府发展指引》报告，以下为详情（实录系根据现场速记和录音整理，未经本人审核）。金婧：今天我的主题是《AI时代的数字政府发展指引》。最近大家一直在谈论数字政府，那么数字化概念对大家来说已经不陌生了。从1998年美国前副总统艾伯特·戈尔提出“数字地球”的概念之后，数字国家、数字城市、数字社区等概念都出来了，世界各国将数字治理提升为国家治理，乃至全球治理的战略层面。通过这样一组数据，我们也可以看到近几年在人工智能、共享经济、公益方面出现了很多值得关注的变化。生产关系和社会关系实际上也在经历着数字化洗礼、网络化重塑和分权化再造，这种情况下我们政府治理模式也进入了新的历史阶段。国脉对于数字政府相关研究主要是从基本内涵与表现特征、发展模式与实践案例、评价体系和未来展望这三方面展开的。今天时间有限我就其中观点和要点与大家分享。一、基本内涵与表现特征

▊信息社会具有一体化、社会联动性高、复杂不确定性的特征，这种背景下需要从三个维度来理解数字政府：○数字政府是一种不断演进的政府形态在不同的技术条件、需求阶段、社会响应趋势下，其所表现出来的特色、价值和影响等均不一样，本质上，数字政府是在web2.0技术、移动互联网和人工智能不同技术的作用下，不同服务模式的驱动与用户需求的倒逼下，逐渐生成的政府新形态。 ○数字政府是一种数据驱动的组织范式本质是数据驱动，无论是治理精细化、服务个性化，其背后是对数据价值的挖掘与运营，作为数据驱动的组织，数据作为一种资产、能源和组织灵魂与依归，电子政府、网络政府、智能政府等都是不同的数据价值爆发阶段对数字政府的再定义。 ○数字政府是一种社会创新的开源平台数字政府的终极模式是公民社会的成熟与自组织，主动参与政府事务并分担责任贡献力量解决问题，类似于Appstore的应用市场模式将出现，政府以开源平台模式呈现自身能力与资源，为社会创新力量提供二次创新与开发的基础资源。通过数字政府演进路线图可以直观看到以2013年大数据为基点，所有应用、设备、需求都出现爆发式增长和转变，数字化形态也从信息数字化到业务数字化再到组织数字化转变，

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。

工业智能白皮书：类型、典型应用、产业发展趋势、技术应用展望

工业智能白皮书 2019年

目录前言 (1) 一、工业智能的内涵 (2) （一）工业智能发展背景 (2) （二）工业智能的主要类型 (4) 二、工业智能的典型应用 (10) （一）高计算复杂度、少影响因素问题 (11) （二）低计算复杂度、多影响因素问题 (16) （三）高计算复杂度、多影响因素问题 (17) 三、工业智能的关键技术 (18) （一）深度学习基础技术的工业化适配是未来发展方向 (20) （二）知识图谱通用技术的规范化适配成为主要推进方向 (28) 四、工业智能的产业发展 (30) （一）工业智能形成两横两纵产业视图 (31) （二）工业智能通用技术产业发展趋势各异 (34) （三）工业化与智能化双向渗透成为两类核心路径 (36)

前言人工智能自诞生以来，经历了从早期的专家系统、机器学习，到当前持续火热的深度学习等多次技术变革与规模化应用的浪潮。随着硬件计算能力、软件算法、解决方案的快速进步与不断成熟，工业生产逐渐成为了人工智能的重点探索方向，工业智能应运而生。当前，新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，工业经济数字化、网络化、智能化发展成为第四次工业革命的核心内容。作为助力本轮科技革命和产业变革的战略性技术，以深度学习、知识图谱等为代表的新一轮人工智能技术呈现出爆发趋势，工业智能迎来了发展的新阶段。通过海量数据的全面实时感知、端到端深度集成和智能化建模分析，工业智能将企业的分析决策水平提升到了全新高度。然而，工业智能仍处于发展探索时期，各方对工业智能的概念、类型、应用场景、技术特点及产业发展等尚未形成共识。在此形势下，工业互联网产业联盟（以下简称“联盟/AII”）联合多家企业共同编写和发布《工业智能白皮书》（2019讨论稿），本白皮书深入解读了工业智能的背景内涵，分析了工业智能主要类型，并从应用、技术和产业等方面研究和分析工业智能的发展脉络和最新状况，并在一定程度上对未来发展变革方向有所预见。希望能与业内同仁等共享成果，共谋工业智能新发展。 — 1 —

2020腾讯人工智能白皮书

2020腾讯人工智能白皮书在2020世界人工智能大会腾讯论坛上，腾讯公司副总裁、腾讯研究院院长司晓正式发布了《腾讯人工智能白皮书：泛在智能》（以下简称白皮书）。作为腾讯第一份全面介绍AI、阐述腾讯人工智能布局和思考的白皮书，该书从宏观环境、技术研究、落地应用、创新经济、制度保障五维度，勾勒出了泛在智能的全景全貌。司晓在演讲中指出：“未来，智能技术会是一个渗入到生活、无所不在的状态，可以说它很重要，因为万物都会依赖于它；也可以说它不起眼，因为智能技术化为无形，融于万物其中了。腾讯正在向着这样的目标努力。” “泛在智能”，是此次白皮书中腾讯对人工智能当前及未来一段时间发展状态的描述。用更通俗的话来说，即人工智能技术将广泛渗入新型基础设施建设，且获得越来越多元的应用场景和更大规模的受众。在“泛在智能”背后，是人工智能正在走进产业供需融合的新发展期。为此，白皮书还对AI基础技术的发展进程及趋势，疫情背景下AI的落地应用，AI催生创新经济的表现以及相应制度保障进行了专门的分析。人工智能进入泛在智能阶段近十余年来，人工智能迎来了高速发展，最早期的学术探索快速转向应用落地，人工智能已经成为企业数字化、产业智能化的全新主动力。白皮书认为，在疫情之后的近未来，将是全球经济重建的重要时期，也是社会转型的重要时期。这为人工智能的发展打开了新的窗口期，并将提供丰富的实践场，一个“泛在智能”的世界正在加速成为现实。这一观点的背景，是当前AI和产业互联网的发展阶段和状态。白皮书指出，国家层面对人工智能的政策支持正在为产业发展按下快进键。自2015年国家产业政策正式提及人工智能以来，政策从初期的聚焦于体系设计、技术研发以及标准制定，发展至将AI纳入“新基建”范畴。至今，相关政策在5年时间内已经历了4个阶段的发展升级，为我国进一步加快推进“泛在智能”提供了极为有利的条件与机遇。同时，白皮书提到，泛在智能的加速发展，也依赖于市场需求和供给各方面所具备的资源禀赋。如今，人工智能正在进入供需融合创新的发展期。

中国电信发布人工智能发展白皮书

6月27日，GSMA全球终端峰会在上海召开，《中国移动2019年智能硬件质量报告（第一期）》正式公布。中国移动紧贴5G和AI两大技术热点，聚焦手机、智能硬件两大类产品，通过不同的通信深度测试，对产品进行了客观评估。作为业界首份5G专业评测报告，此次评测的结果提供了相关项目数据的专业参考，也为消费者选购5G产品提供了更多可靠的依据，具有较高的权威性以及指导性。值得注意的是，5G专题评测包括5G芯片和5G终端两部分，3款主流5G芯片、6款5G手机、3款5G CPE均参与到评测当中，而巴龙5000以及搭载该芯片的华为Mate20X(5G)在评测中更是表现突出，受到了广泛关注。 5G芯片性能整体评测聚焦5G协议栈成熟度与网络兼容性、MIMO吞吐量性能、典型场景功耗3个关键维度。结果显示，巴龙5000芯片的网络兼容性和吞吐量性能表现良好。巴龙5000支持上行SRS4天线轮发，结合TDD系统上下行信道互易的特点，为下行MIMO吞吐量性能带来额外增益，综合来看，在5G芯片性能测试环节中，巴龙5000表现得十分亮眼。作为华为首款搭载巴龙5000芯片的量产智能手机产品，刚刚获得中国首张5G终端电信设备进网许可证的华为Mate 20X(5G)，也是全球首款同时支持NSA和SA组网的5G双模手机终端产品。当前，全球各地5G产业正在快速发展，各个国家和地区的电信运营商依据本地5G发展情况，采用了SA和NSA两种主流组网方式建设本地5G网络。而无论是哪一种组网方式下的5G网络，华为Mate20X(5G)都能够很好的适配，此次中国移动的测试结果也再次印证了华为5G技术的领先性。事实上，支持SA/NSA的5G双模，以及采用双卡设计，支持“一张卡4G、一张卡5G”的双卡双待，都让华为Mate20X (5G)拥有了更卓越的5G体验。除此之外，华为Mate20X(5G)还拥有AI性能强大的麒麟980芯片，在双NPU加持之下可以提供端侧AI算力，能够让用户借助手机的AI技术更从容地应对5G时代丰富的应用场景。 ■吕惠 2019年6月27日，《中国电信人工智能发展白皮书》（以下简称“白皮书”）在MWC19上发布，这是中国电信首次发布电信行业人工智能战略的白皮书。在白皮书中，中国电信从运营商自身业务发展、网络演进和用户感知的需求出发，全面系统地阐述了中国电信应用、发展人工智能技术的未来愿景与顶层设计，介绍了中国电信人工智能发展的驱动力、发展目标、演进路线、切入领域与关键举措，向用户展示了中国电信应用人工智能技术提供的智慧服务与智慧运营，为生态合作伙伴介绍了与中国电信在人工智能技术领域的合作方式，服务国家“智能+”发展战略。中国电信副总经理陈忠岳在致辞时表示，人工智能是时代发展的迫切需求，中国电信有能力也有信心在未来发展人工智能技术，将人工智能技术应用于电信网络，中国电信愿携手合作伙伴，共建AI生态圈，共同推动人工智能产业的发展，共筑美好生活，为社会智能化发展和行业数字化转型注入强大的发展源动力! 中国电信科技委主任韦乐平发表题为《AI助力5G发展》演讲，深入剖析了人工智能技术在5G时代的重要价值。他表方位助力5G发展，中国电信发展人工智能将使未来的5G网络能够更高效、更节能和更智能地运行。中国电信研究总院副院长吴湘东向与会嘉宾详细解读了白皮书的主要内容。他表示，中国电信基于自身在数据、算法、通用算力和渠道方面的优势，将从面向客户与网络运营两大切入领域发展人工智能，六大关键举措包括建设开放的人工智能通用赋能平台，建立“大数据湖”，建设随愿网络基础设施，建设测试验证平台和评估体系，建设复合型人才队伍以及成立中国电信人工智能发展联盟等。中国电信人工智能发展将以战略转型3.0为方向，深度嵌入AI技术能力，提供AI通用能力平台、应用和解决方案。面向未来，中国电信将建设具备跨网跨越、统一接口、敏捷可靠、极简运维、提升体验和网络云化六大特点的全面融智的随愿网络，提供以用户为中心的随心业务。如在智慧家庭领域，将可提供随需接入、超低时延和超高安全的网络服务。中国电信期望人工智能可以助力未来网络发展，打造统一的能力平台，服务各行各业，为“数字中国”注智，为“网络强国”筑力，加快“以信息化带动工业化、以工业化促进信息化”的落中国电信发布人工智能发展白皮书 15

中国人工智能创新应用白皮书

中国人工智能创新应用白皮书人工智能的商业红利窗口期已经来临？

执行总结今年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大成本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展已突破了商业领域对其应用效果的预测，受到风险投资基金的热烈追捧，人工智能技术的应用场景也在各个行业逐渐明朗，开始带来降本增益的实际商业价值。在巨大的产业需求规模与强有力的金融投资支持下，中国在全球新一代人工智能中发展态势良好，北京、深圳和上海在人工智能企业与人才积累上名列全球城市前茅，中国人工智能产业的发展进入了技术逐渐渗透到各行业产生实际价值的阶段。根据大量行业研究，我们发现，除了互联网行业以外，汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业等数据基础比较完善、数据资源比较丰富的行业具有最为成熟的发展基础与最大的市场应用潜力。根据我们的估算，在中国至2030年，在金融行业，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶等技术上的突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，预计人工智能技术将带来约4200 亿人民币的降本与增益价值。我们在价值链的研发、制造、营销、服务以及物流等环节上梳理并描述了这些典型行业内人工智能的主要应用场景。就中国企业应如何把握机遇，抓住战略机会，我们提出了一系列的行动建议。企业在制定人工智能发展计划时，首先应当明确在当前业务场景下的应用机会点，这些机会点应当能够带来足够的商业价值，并且企业自身也具备应用这些机会点的条件。企业需要通过研究外部市场发展情况，了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技术在自身业务背景下的应用机会，学习、观察、尝试在价值链各环节上的商业应用案例。其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供包括组织、流程、K P I等各方面的支持与引导。最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关的配套能力支持计划执行。新一代人工智能技术的应用将给各行业带来众多新的可能性，甚至有可能颠覆现有的行业格局并可能重塑行业，我们期待看到中国的企业在新一次人工智能浪潮中抢占先机。 3

中国人工智能计算力发展评估报告

算?+?态中国??智能迈向产业AI化中国人工智能计算力发展评估报告

3内容?录核?观点....................................................................?、前?......................................................................1.1??智能的定义及核?技术 1.2国家政策引领中国??智能?速发展 1.3数据、算法、算??益成熟，为??智能发展提供富饶的?壤 ?、中国??智能算?及应?的发展现状..................2.1算?基础架构的发展 2.2算?是推动产业AI化前进的源动? 2.3?态是产业AI化前进的必经之路三、中国??智能算?发展评估..................................3.1评估体系框架 3.2评估结果分析四、?动建议...............................................................4.1对?业?户的建议 4.2对??智能解决?案提供商的建议 04 05 08 18 29

4 ? 计算?是承载和推动??智能?向实际应?的基础平台和决定性?量，根据IDC 全球DataSphere的研究，全球新创建的数据量将从2018年的33ZB增?到2025年的175ZB。随着数据持续爆炸性增?及算法的不断演进，未来算?仍有很?的发展空间。?预计2022年，??智能推理市场占?将超过训练市场，GPU依然是数据中?加速的?选，随着边缘、端侧需求的快速增?，??智能芯?市场将迎来多元化发展。?预计2023年，中国??智能基础架构市场将超过80亿美?，未来五年年复合增?率达到33.8%，增速是中国整体基础架构市场的三倍以上。?5G和物联?将推动边缘、端侧??智能基础架构的快速发展，性能、灵活性和能效将成为??未来重点考量因素。?计算?的快速发展极?促进了各?业应?场景的成熟，AI产业化加速向产业AI化迈进。互联?、智慧城市、?融?业产业AI化已经?在了前?。未来五年，制造、零售等?业也有望逐步实现智能化。?互联?依然是??智能算?投资最?的?业，占据中国62.4%的??智能算?投资市场份额；排名前五的?业中，政府和?融?业增?最迅速，2018年同?增?均超过100.0%。???智能与云的融合将进?步加速，未来五年，AIaaS市场规模的年复合增?率为66.0%，将成为推动云计算市场增?的重要细分领域。?软件框架市场TensorFlow和PyTorch凭借性能、灵活性及?态优势依然占据主导地位；百度的深度学习开源平台PaddlePaddle是国内?主开发软件框架的代表。?越来越多的??智能领军企业参与到?业性能评测基准建设中，但总的来说业界?前缺少统?的基准，?多数现有的深度学习性能基准相对单?。随着AI框架不断优化，模型不断迭代以及算法不断更新，各类基准也将持续的完善升级与之适应。?2019年中国??智能城市排?榜，TOP5城市依次为北京、杭州、深圳、上海、?州，排名6-10的城市为合肥、苏州、重庆、南京、西安。跟2018年相?，北京超越杭州位居第?，?州进?第?梯队，苏州、南京、西安?次跻?前?。核?观点

2019-2020年网络人工智能应用白皮书

网络人工智能应用白皮书（Rev. 20190626） 2 0 1 9 年6 月

网络人工智能应用白皮书（Rev. 20190626）目录第一章人工智能技术简介与前沿进展 (7) 1.1人工智能发展历史 (7) 1.2人工智能前沿进展 (8) 1.3网络人工智能（Network AI） (8) 第二章标准组织与开源组织进展 (10) 2.1标准组织 (10) 2.1.1 3GPP (10) 2.1.2ETSI (10) 2.1.3ITU-T (11) 2.1.4CCSA (11) 2.1.5O-RAN (11) 2.2开源组织 (12) 2.2.1 Linux 基金会(Linux Foundation)[8] (12) 2.3产业联盟 (14) 2.3.1 中国人工智能产业发展联盟（AIIA） (14) 第三章人工智能在通信网中的主要应用场景 (15) 3.1网络规划 (15) 3.1.1智能化容量评估 (15) 3.1.2自动站址规划及覆盖效果评估 (15) 3.2网络运维 (15) 3.2.1智能故障溯源 (16) 3.2.2智能健康度预测 (17) 3.2.3智能工单管理 (18) 3.2.4智能DevOps (19) 3.3网络优化 (19) 第四章人工智能在运营商业务创新中的应用 (22) 4.1边缘智能 (22) 4.1.1无线感知服务 (22) 4.1.2应用使能服务 (23) 4.2物联网 (24) iii

4.3创新业务 (25) 4.3.1自动驾驶 (25) 4.3.2VR/AR (25) 4.3.3智慧家庭 (26) 第五章面向5G 的人工智能应用 (27) 5.15G 网络编排 (27) 5.25G 网络节能 (27) 5.2.1 基于人工智能的网络节能 (27) 5.35G 基站调优 (28) 第六章网络AI 能力平台 (29) 6.1中国联通AI 人工智能平台系统架构 (29) 6.2基于人工智能网络平台的应用实现流程 (31) 总结 (33) 缩略语 (35) iv