2018年人工智能行业市场调研分析报告

第一节未来已来，人工智能时代开启 (12)

一、弱人工智能已加速渗透，强人工智能并不遥远 (12)

二、人工智能发展历经波折，现已进入加速爆发期 (13)

三、算法层、硬件层、数据层均实现突破，人工智能加速爆发 (15)

1、深度学习推动神经网络算法发展步入爆发期 (15)

2、计算成本指数级下降，芯片加速发展为深度学习奠定计算基础 (19)

3、数据量爆炸，为深度学习奠定数据基础 (23)

第二节巨头涌入、资本角力，加速布局未来 (27)

第三节政策不断强化，支撑人工智能产业发展 (31)

第四节市场前景广阔，中国在全球竞争力强 (34)

一、人工智能底层技术相对成熟，大规模应用仍需探索 (34)

二、华人在人工智能领域贡献度高，中国全面发力追赶美国 (35)

三、市场空间大，预计未来应用加速落地后将进一步打开增长空间 (37)

第五节人工智能在各行业的应用 (39)

一、人工智能+通信 (39)

1、国际通信行业发展状况 (39)

（1）通信行业总体状况 (39)

（2）通信行业的新视角 (40)

1）通信资源共享 (40)

2）视频流量爆发 (40)

3）数字化演进 (41)

（3）通信行业发展重点 (41)

2、国内通信行业状况 (42)

（1）国内通信行业总体状况 (43)

（2）国内电信用户与业务发展状况 (44)

（3）国内通信能力 (47)

3、人工智能技术对通信行业的影响 (49)

（1）通信行业对人工智能技术的需求 (49)

（2）通信领域中的数据分析与机器学习 (51)

1）数据分析实现精准化市场营销 (51)

2）数据分析实现数字化产品创新 (52)

3）数据分析实现个性化客户服务 (52)

（3）人工智能纳入通信系统的必然性 (53)

1）面对日益复杂的资源和动态的流量经营，运营商需要更智能化的管理 (53)

2）决策和管理的智能化，自动化将给运营商带来成本降低和效率提高 (53)

3）运营商需要进行数字转型，按需提供服务 (54)

（4）人工智能对通信系统的创新改造 (54)

4、人工智能与5G技术 (56)

5、通信行业人工智能相关企业 (60)

二、人工智能+金融 (61)

1、Fintech发展现状 (61)

（2）Fintech不同场景的应用 (61)

1）以嘉信理财为例，智能投顾扩大其受托管理资产规模 (62)

2）监管科技伴随 Fintech 而来，获政策加持 (65)

3）保险科技发展迅速，政策支持力度较大 (67)

2、我国Fintech发展现状 (68)

（1）我国保险科技处在发展初期，发展较为迅速 (69)

（2）Fintech 在智能投顾方面的应用被部分券商视为其转型财富管理业务的工具之一 (70)

（3）微众银行、网商银行作为互联网银行代表陆续进入盈利期 (70)

（4）我国Fintech企业中，应用在大数据调查、消费金融以及全产业链金融服务的数量较多 (72)

3、我国 Fintech 的发展趋势 (74)

（1）我国 Fintech 企业大多数处在风投早期投资阶段，未来发展潜力大 (74)

（2）政策支持发展金融科技，央行成立金融科技委员会 (75)

4、金融科技公司对标部分A股上市公司 (76)

三、人工智能+芯片 (76)

1、人工智能芯片概况 (76)

（1）芯片在人工智能体系中的作用 (76)

（2）人工智能芯片市场规模 (77)

2、人工智能芯片主流架构分析 (78)

（1）GPU (78)

1）什么是GPU? (79)

2）GPU 的发展历史 (80)

3）GPU 快速发展的原因——特殊的技术迎来了最好的的时代 (81)

4）GPU代表厂商英伟达 (83)

（2）FPGA (86)

1）什么是FPGA (86)

2）FPGA相比与其他芯片的优势 (86)

3）FPGA在人工智能中的应用 (87)

4）FPGA 市场分析 (88)

（3）FPGA VS GPU 优劣势对比 (90)

3、人工智能主要应用领域之安防 (90)

（1）安防市场分析 (90)

（2）安防对人工智能的需求分析 (93)

（3）芯片在安防产业链中的作用 (95)

4、国内芯片发展现状与有利因素 (97)

5、行业相关企业分析 (99)

四、人工智能+汽车 (99)

1、智能汽车概念及分级 (99)

2、智能汽车发展动态及路径探讨 (101)

（1）国内外发展动态分析 (101)

1）国外发展情况 (102)

2）国内发展情况 (107)

3、受益路径分析 (113)

（1）汽车电子 (113)

（2）ADAS (120)

4、投资策略与相关企业分析 (126)

（1）政策催化，加速推进智能汽车商用化 (126)

（2）相关企业分析 (130)

五、人工智能+新药研发 (130)

1、创新药研发成本持续提升 (130)

2、巨头积极布局人工智能药物研发 (136)

3、海外初创型企业兴起助力行业发展 (138)

（1）Nmbus Therapeutics (139)

（2）BenevolentAI (142)

（3）Atomwise (143)

（4）Exscientia (143)

（5）BergHealth (145)

4、国内发展现状与有利因素 (146)

六、人工智能+医疗服务 (154)

1、医疗服务领域：医疗用机器人最具发展前景 (154)

（1）医疗机器人引领医疗技术革命 (154)

（2）国内市场：政策利好+市场需求，行业发展迅速 (156)

（3）手术机器人：突破传统手术概念，成长空间大 (159)

（4）康复机器人：增速最快的医疗机器人 (168)

2、人工智能+医学影像临床需求旺盛，已成投资热点 (174)

3、人工智能技术在医学诊疗领域应用广泛 (179)

4、健康管理成为蓝海市场，人工智能有望逐步介入 (183)

（1）智能健康和养老迎来发展契机 (183)

（2）可穿戴设备和家用医疗器械行业发展现状 (186)

（3）积极对接健康管理，借力人工智能，提升附加价值 (194)

七、人工智能+医保控费 (198)

1、医保基金日趋紧张，控费刻不容缓 (198)

2、医保违规问题较多，传统监管效果不佳 (199)

3、智能化监管成为有效提高医保监管水平的新手段 (204)

4、相关公司介绍—成都数联易康科技有限公司 (208)

图表目录

图表1：智能具体包含四种能力 (12)

图表2：人工智能分类与应用场景 (13)

图表3：人的视觉处理系统 (15)

图表4：人工智能算法发展历程 (16)

图表5：传统神经网络和深度学习神经网络对比 (17)

图表6：Google translate 语义识别准确率 (18)

图表7：2010-2016 年ImageNet 比赛图像识别错误率 (18)

图表8：芯片性能进化过程 (19)

图表9：1000 美元能买到的计算能力呈指数级增长 (20)

图表10：Nvidia Titan X 与CPU 大数据训练时间对比 (21)

图表11：GPU 计算能力发展趋势 (21)

图表12：传统DNNs 中FPGA 与GPU 性能对比 (22)

图表13：稀疏DNNs 中FPGA 与CPU 性能对比 (22)

图表14：大数据是人工智能发展的保障 (23)

图表15：全球数据总量（ZB） (24)

图表16：数据量与准确率之间的关系 (25)

图表17：人工智能领域季度投资金额持续增长（截至2017Q1） (28)

图表18：人工智能领域投资分布 (29)

图表19：Gartner2017 新兴技术成熟度曲线 (34)

图表20：2006-2015 年华人在AI 领域贡献变化趋势 (35)

图表21：中美人工智能各领域团队人数分布 (36)

图表22：全球人工智能产业规模 (37)

图表23：2016－2017 年6 月电信业务收入发展情况 (43)

图表24：2017 年1－6 月电信业务收入结构占比情况（固定和移动） (43)

图表25：移动宽带用户当月净增数和总数占比 (44)

图表26：光纤接入固定宽带接入用户占比 (45)

图表27：手机上网用户和对移动电话用户渗透率 (45)

图表28：移动电话用户和通话量增幅比较 (46)

图表29：移动互联网接入流量和户均流量比较 (47)

图表30：互联网宽带接入端口数发展情况 (48)

图表31：移动电话基站数发展情况 (48)

图表32：光缆线路总长度发展情况 (48)

图表33：5G 网络逻辑视图 (57)

图表34：5G 技术路线与场景 (58)

图表35：金融科技生态示意图 (61)

图表36：嘉信理财每1%受托管理客户资产的成本支出 (63)

图表37: 嘉信理财收入结构图 (63)

图表38：2017Q2 年嘉信理财收入结构 (64)

图表39：公司受托管理客户资产规模（单位：十亿美元）及增速（右轴） (65)

图表40：全球范围内监管科技的投资额度（左轴，百万美元）及投资企业数量（右轴） (66)

图表41：全球范围内保险科技的投资额度（左轴，百万美元）及投资企业数量（右轴）

(67)

图表42：众安保险2015-2016 年度各险种保险保费收入（亿元，左轴）及同比增速（右轴） (69)

图表43：微众银行营业收入（左轴，亿元）及同比增速（右轴） (72)

图表44：截至2016 年末，我国风投对Fintech 企业不同轮投资额度占比 (74)

图表45：美国风投自2010-2017Q1 针对Fintech 企业投资额度（单位：十亿美元） (75)

图表46：人工智能系统 (77)

图表47：人工智能芯片主要市场数据 (77)

图表48：人工智能芯片市场规模预测（亿美金） (78)

图表49：Nvidia 独立显卡 (79)

图表50：CPU 与GPU 架构对比 (81)

图表51：Nvidia GeForce 8 并行架构 (82)

图表52：Nvidia 最新人工智能系统 (83)

图表53：英伟达合作组织数目增长情况 (83)

图表54：英伟达营收及增长率 (84)

图表55：英伟达归母净利润及增长率 (85)

图表56：FPGA Stratix (86)

图表57：FPGA + CPU 架构图 (87)

图表58：亚太地区FPGA 市场按应用市场规模预测 (88)

图表59：2016FPGA 市场份额比较 (89)

图表60：CPU、GPU 与FPGA 应用方向对比 (90)

图表61：中国安防行业市场规模 (91)

图表62：2015 中国安防市场结构 (91)

图表63：人脸识别与人体识别 (93)

图表64：车辆识别 (94)

图表65：智能安防流程 (95)

图表66：安防系统主要构成 (95)

图表67：网络摄像机部署方案 (96)

图表68：主要汽车企业与自动驾驶公司合作情况 (102)

图表69：国外智能汽车发展历程简析 (102)

图表70：宝马无人驾驶时代座舱（2017 CES Asia） (105)

图表71：本田自动驾驶共享汽车（2017 CES Asia） (105)

图表72：MOBILEYE 近几年营收持续快速增长（单位：亿元） (106)

图表73：英伟达今年Q1 营收继续高速增长（单位：亿元） (106)

图表74：百度无人驾驶汽车 (109)

图表75：长安无人驾驶汽车 (110)

图表76：国内主要车企自动驾驶发展规划 (110)

图表77：传统车厂自动驾驶汽车演进路线 (111)

图表78：以谷歌为代表的互联网厂商直接切入无人驾驶汽车 (112)

图表79：汽车电子模块示意图 (113)

图表80：汽车电子架构图 (114)

图表81：汽车电子成本占整车比重 (115)

图表82：国汽车消费升级较明显（09/16 年受政策扰动大） (115)

图表83：国内主要豪华车销量占比逐步提升 (116)

图表84：新能源汽车销量快速增长（单位：辆） (117)

图表85：汽车电子各模块所处生命周期 (117)

图表86：我国汽车电子市场规模预测 (117)

图表87：摄像头与传感器是实现ADAS 功能解决方案以及完全自动驾驶的重要前提 (118)

图表88：我国车用传感器产量（单位：万只） (119)

图表89：我国车载传感器市场预测 (120)

图表90：80-90 后对汽车功能需求多样化 (121)

图表91：ADAS 作用多 (122)

图表92：ADAS 模块主要功能 (123)

图表93：智能驾驶未来发展目标 (124)

图表94：国内ADAS 渗透率及预测 (124)

图表95：国内新车ADAS 市场空间大 (125)

图表96：我国智能网联汽车发展目标及路径 (126)

图表97：我国智能网联汽车发展阶段规划 (127)

图表98：汽车电子及ADAS相关企业 (130)

图表99：FDA 历年批准新药数量 (131)

图表100：全球生物医药企业研发投入 (131)

图表101：不同年代新药研发总体成功率 (132)

图表102：不同年代小分子药物和生物药研发成功率 (133)

图表103：不同年代新药研发成本（百万美元） (134)

图表104：新药研发效率情况 (134)

图表105：新药研发的流程 (135)

图表106：新药研发各阶段所需时间 (136)

图表107：Nimbus Therapeutics 重点关注的领域 (140)

图表108：Nimbus Therapeutics 的优势 (140)

图表109：Nimbus Therapeutics 自有产品研发管线 (141)

图表110：Nimbus Therapeutics 合作产品研发管线 (141)

图表111：Exscientia的药物研发过程 (144)

图表112：Exscientia 的合作伙伴和领域 (145)

图表113：晶泰科技投资方 (146)

图表114：晶泰科技药物固相筛选与设计平台架构图 (147)

图表115：我国人工智能药物研发企业兴起的先决条件 (148)

图表116：近年医药行业股权投资的机构数量 (149)

图表117：近年来医药行业股权投资金额和案例数 (149)

图表118：各国生物医药领域研发支出占比 (150)

图表119：近年来1.1 类化药申报数量 (150)

图表120：不同研究阶段发生并购案例数量比例 (151)

图表121：医疗机器人的主要应用领域 (154)

图表122：全球医疗机器人销售量 (155)

图表123：全球医疗机器人市场规模预测 (155)

图表124：2014 年全球医疗机器人市场分布 (156)

图表125：2014 年全球医疗机器人公司收入分布情况 (156)

图表126：我国老龄化进程加快 (158)

图表127：我国城镇居民可支配收入逐年增加 (158)

图表128：PUMA560 工业机器人 (159)

图表129：Intuitive Surgical 生产的达芬奇医疗机器人 (160)

图表130：未来全球手术机器人数量及相关医生人数 (161)

图表131：达芬奇手术机器人系统组成构建及各自功能特点 (162)

图表132：截至2016Q2 全球达芬奇机器人系统装机量 (163)

图表133：近年来达芬奇机器人在各治疗领域使用次数 (163)

图表134：2007-2016 年Intuitive Surgical 营收及增速 (164)

图表135：2007-2016 年Intuitive Surgical 净利润及增速 (164)

图表136：近年来达芬奇在我国大陆的装机量 (165)

图表137：2011-2016 年我国达芬奇机器人手术数量情况 (167)

图表138：2016 年国内达芬奇手术按病种分类 (167)

图表139：截止2015 年底国内手术累计量超1000 例的医院 (168)

图表140：牵引式和悬挂式康复机器人 (169)

图表141：可穿戴外骨骼式康复机器人 (169)

图表142：全球康复机器人市场发展预期 (170)

图表143：全球不同区域康复机器人市场发展预期 (170)

图表144：ReWalk 公司两款产品 (171)

图表145：近年来ReWalk 营业收入情况 (172)

图表146：近年来ReWalk 净利润情况 (172)

图表147：国产康复机器人系统 (173)

图表148：糖尿病导致的视网膜病变 (175)

图表149：4D flow MRI 技术下的心脏血液流动 (176)

图表150：国外部分医疗影像人工智能公司 (176)

图表151：IBM Watson 模拟人类医生诊断模式的处理逻辑 (180)

图表152：2016 年IBM Watson 所布局的医疗领域一览 (181)

图表153：IBM 与杭州认知合作的首批医院 (181)

图表154：沃森智能联合会诊平台图示 (183)

图表155：城镇和农村居民收入情况 (184)

图表156：城镇和农村居民医疗保健支出情况 (184)

图表157：不同慢性疾病的患病率（‰） (185)

图表158：各种问市的可穿戴设备 (186)

图表159：可穿戴设备发展历程 (186)

图表160：历年全球可穿戴设备出货量 (188)

图表161：可穿戴设备市场份额情况 (188)

图表162：历年全球可穿戴设备出货量 (189)

图表163：2017 年Q1 中国可穿戴设备市场份额情况 (190)

图表164：不同种类可穿戴设备出货量 (191)

图表165：全球家用医疗器械市场规模(亿美元) (192)

图表166：中国医疗器械市场规模(亿元) (192)

图表167：家用医疗器械发展趋势 (193)

图表168：Fitbit 营业收入情况 (195)

图表169：Fitbit 净利润情况 (196)

图表170：北京健康云层级图 (197)

图表171：乐心智能健康云平台 (198)

图表172：近年我国城镇基本医疗保险基金收入与支出情况 (198)

图表173：公司主要产品介绍 (208)

表格目录

表格1：人工智能发展历程 (13)

表格2：国内外巨头?人工智能?布局 (27)

表格3：科技巨头AI 芯片布局情况 (28)

表格4：我国人工智能政策 (31)

表格5：全球监管科技公司的案例 (65)

表格6：微众银行经营数据（单位：亿元） (71)

表格7：Fintech 商业模式全球比较 (73)

表格8：金融科技公司对标的部分A 股上市公司 (76)

表格9：GPU 发展路径 (80)

表格10：GPU 与FPGA+CPU 优劣势对比 (90)

表格11：安防政策汇总 (92)

表格12：智能安防中的主流AI 芯片对比 (96)

表格13：NHTSA 和SAE 对自动驾驶的分级 (100)

表格14：智能网联汽车智能化等级 (100)

表格15：智能网联汽车网联化等级 (101)

表格16：国外主要汽车企业无人驾驶技术发展概况 (103)

表格17：国内主要车企智能汽车发展进展及规划情况 (108)

表格18：自动驾驶与无人驾驶的差异 (113)

表格19：传感器类型介绍 (119)

表格20：ADAS 主要功能及所需部件 (122)

表格21：国外主流厂商ADAS 产品及功能 (125)

表格22：欧美日等主流国家强制要求安装部分ADAS 功能 (125)

表格23：国家智能汽车相关支持政策 (127)

表格24：国内智能网联汽车示范基地成立情况 (129)

表格25：FDA 优化药物审评程序的主要政策 (132)

表格26：与国际医药巨头开展合作的人工智能/新药研发公司 (138)

表格27：国内外AI+新药研发企业 (138)

表格28：BergHealth 研发管线情况 (146)

表格29：国内创新药企业licence-out 项目统计 (152)

表格30：近年来涉及创新药的一系列政策 (153)

表格31：近年来支持医疗机器人发展的相关政策和文件 (157)

表格32：医疗机器人发展历程中代表性产品 (161)

表格33：目前达芬奇机器人在全国医院的装机情况 (165)

表格34：人工读片和人工智能影像分析对比 (175)

表格35：近年来国内医疗影像企业在人工智能领域融资情况 (177)

表格36：近年来国内医疗影像企业在人工智能领域融资情况 (178)

表格37：2016 年IBM Watson 在医疗领域的大事记一览 (180)

表格38：部分可穿戴设备主要功能 (187)

表格39：部分可穿戴设备主要功能 (191)

表格40：天津市医保违规六大案例 (199)

表格41：目前我国医保基金使用监管存在的主要问题 (201)

表格42：部分地区规范医保定点医疗机构行为的相关政策 (202)

表格43：六国对医疗机构违规行为监管情况 (203)

表格44：近年我国政府出台的鼓励医保智能监管的相关政策 (205)

表格45：各地引入医保智能监管系统后成效显著 (206)

第一节未来已来，人工智能时代开启

一、弱人工智能已加速渗透，强人工智能并不遥远

根据传统认知科学的研究成果，智能包含以下几种能力：1）感知能力。感知能力即对外界情况的感受与认知，其中包含两种处理方式：一种是面对简单或紧急情况，可不经大脑思考进行本能反应与应对。另一种是面对复杂情况，需要经大脑皮层进行处理与思考后，做出反应与应对；2）记忆与思维能力。其中，记忆是对感知到的外界信息或由思维产生的内部知识的存储过程，思维是对所存储的信息或知识的本质属性、内部规律等的认识过程；3）学习和自适应能力。能通过学习和自适应进行智能思维能力进化是人类智能的重要体现；4）决策与行为能力。即通过对信息或知识判别后，进行主观决策与行为。

图表1：智能具体包含四种能力

资料来源：北京欧立信咨询中心

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做出反应的智能机器，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。人工智能产品背后的数据、软件及算法等是人工智能的核心要素，而包括机器人、语音助手等在内的软硬件产品仅是人工智能的载体。人工智能的概念很宽泛，可将人工智能依据实力划分为三类：

1）弱人工智能：仅擅长某个单方面应用的人工智能，超出特定领域外则无有效解；

2）强人工智能：人类级别的人工智能，在各方面都能和人类比肩，且无法

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。

房地产行业调研分析报告

【最新资料，WORD文档，可编辑修改】一、房地产行业概况 1、房地产基本概念

1）房地产定义 ◆房地产是指土地、建筑物和其他土地定着物及其附带的各种权益。由于其自己的特点即位置的固定性和不可移动性，又被称为不动产。 ◆房地产是实物、权益、区位三者的综合体，也可以说是房地产存在的三种形态。 2）房地产基本分类 ◆房地产是房产和地产的合称，是一种不能移动，或移动后会引起性质、形状改变的财产。 ①房产主要包括住房房产和营业性房产。房产的交易形式有：（1）房产买卖。（2）房屋租赁。（3）房产互换。（4）房产抵押。 ②地产地产的交易形式有：（1）一级市场。这是由国家垄断经营的市场，它涉及集体土地所有权的变更和国有土地所有权的实现。经营业务包括：征用土地，办理产权转移手续；以出售或拍卖的方式转让土地的一定时期的使用权；出租土地，定期收取地租等。2）二级市场。这是由具有法人资格的土地开发公司对土地进行综合开发、经营所形成的市场。外资进入房地产市场的主要渠道，包括外商直接投资、借用外债、境外机构和个人以自购和包销方式买入商品房等方式。

2、房地产行业 1）行业定义 ◆房地产业是指从事土地和房地产开发、经营、管理和服务的行业。 ◆房地产业主要包括以下一些内容：（1）国有土地使用权的出让，房地产的开发和再开发，如征用土地、拆迁安置、委托规划设计、组织开发建设、对旧城区土地的再开发等；（2）房地产经营，包括土地使用权的转让、出租、抵押和房屋的买卖租赁、抵押等活动；（3）房地产中介服务，包括房地产咨询、估价和经纪代理、物业管理；（4）房地产的调控和管理，即建立房地产的资金市场、技术市场、劳务市场、信息市场，制定合理的房地产价格，建立和健全房地产法规，以实现国家对房地产市场的宏观调控。 2）房地产企业类型（1）房地产开发企业（2）房地产物业管理企业（3）房地产价格评估机构（4）房地产经纪机构（5）拆迁企业 3）近几年房地产行业宏观分析（一）房地产开发企业资金链条绷紧，企业资金来源增速明显回落，个人按揭贷款已出现负增长

市场调研报告范文精选3篇

市场调研报告范文精选3篇调查报告是反映对某个问题、某个事件或某方面情况调查研究所获得的成果的文章，通过事实说明其观点，对调查对象作出评价，阐明其意义，或从总结点上的经验入手，讲明某个道理。调查报告要怎么写呢?我精选了一些关于调查报告的优秀范文，让我们一起来看看吧。市场调研报告一、调查方案 (一)调查目的：通过了解大学生手机使用情况，为手机销售商和手机制造商提供参考，同时为大学生对手机消费市场的开发提供一定的参考。 (二)调查对象：在校生 (三)调查程序： 1、设计调查问卷，明确调查方向和内容; 2、进行网络聊天调查。随机和各大学的学生相互聊天并让他们填写调查表; 3、根据回收网络问卷进行分析，具体内容如下： (1)根据样本的购买场所、价格及牌子、月消费分布状况的均值、方差等分布的数字特征，推断大学生总体手机月消费分布的相应参数;

(2)根据各个同学对手机功能的不同要求，对手机市场进行分析; 二、问卷设计大学生手机使用情况调查问卷三、数据分析根据以上整理的数据，我进行数据分析，得出结论：学生手机市场是个很广阔的具有巨大发展潜力的市场。 (一)根据学生手机市场份额分析 (二)学生消费群的普遍特点作为学生我对这个群体做了一些了解，对于我们共同的特点进行分析，得出手机市场应该针对不同学生群体开发产品或进行针对性的营销手段，才能够抢占市场。下面我们就来对学生群体的特点来进行分析： 1、学生消费群的普遍特点： 1)没有经济收入; 2)追逐时尚、崇尚个性化的独特风格和注重个性张扬; 4)学生基本以集体生活为主，相互间信息交流很快易受同学、朋友的影响。 5)品牌意识强烈，喜爱产品; (三)学生消费者购买手机的准则和特点

互联网行业市场调研分析报告

目录第一节中国互联网产品发展趋于成熟，海外市场成为新蓝海 (5) 一、互联网经历从PC端到移动端的发展历程 (5) 二、移动互联网产品快速崛起，经历“工具-娱乐-消费-服务”的演变 (6) 1、PC互联网产品从媒介向内容和服务延伸，并快速与移动互联网相融合.. 6 2、移动互联网产品经历“工具-娱乐-消费-服务”的变迁之路 (8) 三、国内移动互联网发展逐步成熟，出海市场成蓝海 (11) 第二节海外市场：移动互联网快速崛起，产品正在经历高速成长期 (15) 一、新兴市场移动互联网迅速崛起，中国发展历程可参考 (15) 二、欧美日韩互联网发展成熟，新兴市场各类产品高速成长 (17) 1、拉美市场 (18) 2、印度市场 (21) 第三节互联网产品的出海现状及出海趋势 (27) 一、出海产品以工具为主，用户和区域覆盖度高 (27) 二、“工具-内容-平台-电商-服务”的产品出海趋势 (30) 第四节互联网出海产品分领域分析 (34) 一、海外工具产品发展较成熟，未来巨头已显现 (34) 二、内容产品极具本地化特征，视频直播成为出海最大亮点 (35) 三、社交平台被巨头垄断，垂直社交存在机会 (39) 四、跨境电商发展火热，投资收购布局海外O2O (40) 五、游戏出海极具竞争力，海外市场遍地开花 (43) 第五节部分相关企业分析 (45) 二、梅泰诺：收购BBHI，布局移动互联网营销领域 (45) 三、金利科技：剥离原有业务，海外电商平台潜力巨大 (46) 三、宝通科技：加码游戏发行，海外业务成主要利润来源 (47) 四、天神娱乐：游戏、广告双引擎助推业务全球化 (48) 五、二六三：互联网出海成趋势，IDC业务成为增长点 (50) 六、高升控股：转型进入互联网云基础服务领域，构建云管端全产业链生态闭环 (51)

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。

各个行业调查报告

各个行业调查报告调查报告是对某一情况、某一事件“去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里”的分析研究，揭示出本质，寻找出规律，总结出经验，最后以书面形式陈述出来。以下是小编精心准备的各个行业调查报告，大家可以参考以下内容哦！家电行业调查报告【1】1、市场总量及增长中国家电市场调查研究课题组调研数据显示，随着我国经济的发展和人们生活水平的提高，人们对品质生活有了更高要求，小家电产品开始跟随彩电、空调、冰箱等大家电之后，成为每个家庭的追求产品。近几年小家电市场每年以15%左右的增长速度快速发展，20xx年，中国小家电生产规模达到14.4亿台，同比增长12.7%，全国小家电销售额达到971.9亿元(在各小家电品类中，厨卫类小家电占据最大的份额，占整体小家电市场销售额的78%，家居类小家电紧随其后)。 20xx年销售规模达到1109亿元人民币，同比预计增长14.1%，预计20xx年会突破1500亿元，市场潜力巨大。从市场需求量上看，欧洲平均每家有30多种小家电，而在中国平均每家仅有3～4种小家电。随着人们经济水平的提高，小家电快速进入消费者家庭，在大家电市场日趋饱和、受人民币升值以及经济发展带来的收入增长、国家

鼓励消费政策的出台等环境下，业内人士指出，今后2—5年仍将是我国小家电发展的黄金时期，年需求量增幅在30%以上。另据中怡康数据显示，20xx年前三季度厨卫、小家电行业整体销售额达到1094亿元，同比增长16%，预计全年将达到1500亿元的市场规模。面对如此巨大的市场机遇，雅乐思、爱庭、浪木等小家电品牌开始借助三四级市场高速成长从而快速崛起。 2、家电行业整体情况最新统计数据显示，在发布20xx年度业绩预报的28家家电行业上市公司中，预增的有21家，续盈2家，扭亏1家，首亏2家，预减2家。整体而言，报喜的上市公司达到24家，占比高达85%，整体大面积盈利，意味着行业景气度持续高涨。但是分析发布业绩预告的公司数据，却可以发现一个事实：主营冰箱、洗衣机、空调的青岛海尔(29.06,0.44,1.54%)、美的电器(18.73,-0.22,-1.16%)、格力电器(19.00,-0.27,-1.40%)等主流大家电公司尽管营收规模都在四百亿元以上，但是业绩增幅都较大，可谓是大象起舞。而形成鲜明对比的是，近年来持续登陆资本市场的厨卫类小家电上市公司，尽管营收规模多在二三十亿元，其增幅却明显缓慢。 3、小家电企业为何不及大家电公司美的电器前三季主营业务收入达570亿元，预计20xx年度净利润增长50%-100%，在28亿元至38亿元之间。青岛海尔前三季营收450亿元，净利润预增60%，在18亿元至20亿元之间。格力电器前

调研报告的格式及写作方法-实用珍藏版

调研报告的格式及写作方法什么是调研报告? 对某一情况、某一事件、某一经验或问题,经过在实践中对其客观实际情况的调查了解,将调查了解到的全部情况和材料进行“去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里”的分析研究,揭示出本质,寻找出规律,总结出经验,最后以书面形式陈述出来,这就是调研报告。调研报告的核心是实事求是地反映和分析客观事实。调研报告主要包括两个部分:一是调查,二是研究。调查,应该深入实际,准确地反映客观事实,不凭主观想象,按事物的本来面目了解事物,详细地占有材料。研究,即在掌握客观事实的基础上,认真分析,透彻地揭示事物的本质。至于对策,调研报告中可以提出一些看法,但不是主要的。因为,对策的制定是一个深入的、复杂的、综合的研究过程,调研报告提出的对策是否被采纳,能否上升到政策,应该经过政策预评估。调研报告的格式标题页 1、标题 2、客户(委托人) 3、调研公司 4、日期内容目录 1、章节标题和副标题,附页码

2、图表目录 3、附录目录执行性摘要 1、目标的简要陈述 ** 2、调研方法的简要陈述 3、主要调研结果的简要陈述 *** 4、结论与建议的简要陈述 *** 5、其他相关信息(如特殊技术、局限、背景信息) 分析与结果(详细) **** 1、调查基础信息 2、一般性的介绍分析类型 3、表格与图形 4、解释性的正文结论与建议 *** 调查方法 1、研究类型、研究意图、总体的界定 2、样本设计与技术规定

a、样本单位的界定 b、设计类型(概率性与非概率性,特殊性) 3、调查问卷 a、一般性描述 b、对使用特殊类型问题的讨论 4、特殊性问题或考虑 5、局限 a、样本规模的局限 b、样本选择的局限 c、其他局限(抽样误差、时机、分析等) 附录 1、调查问卷 2、技术性附录(如统计工具、统计方法) 3、其他必要的附录(如调查地点的地图等) 如何撰写市场调研报告调查报告是整个调查工作,包括计划、实施、收集、整理等一系列过程的总结,是调查研究人员劳动与智慧的结晶,也是客户需要的最重要的书面结果之一。

2018年软件行业市场调研分析报告

目录 1、2017年三季报汇总：收入、净利润较之2Q略有改善 (4) 2、2017年前三季度板块业绩回顾：全行业/软件及服务业收入和利润增速的中位数均有所下滑 (5) 2.1 数量总览：营收、利润增速低于30%的公司数量明显增多。 (5) 2.2 利润表：全行业/软件及服务业收入和利润增速的中位数均有所下降 (6) 2.3 资产负债表：全行业/软件及服务业的资产负债表质量有所下降 (11) 2.4 现金流量表：经营性现金流/营业收入的比值的中位数有所降低 (13) 3、重点细分子行业概述：细分行业景气度普遍较低 (14) 3.1 信息安全：收入增速下行，归属净利润增速上行，扣非净利润大幅下行 (14) 3.2 银行IT：收入增速下行，扣非后利润增速大幅下行 (15) 3.3 券商IT：收入增速下行、扣非后净利润增速上行，但略低于1H2017 (16) 3.4 医疗IT：收入增速下行，扣非净利润增速大幅下行 (18) 3.5 智慧城市：收入和扣非后净利润增速均有所降低 (19) 3、重点关注云计算、AI等行业方向 (22) 图表图表1: 计算机板块企业的收入增速分布 (5) 图表2: 计算机板块企业的归属净利润增速分布 (6) 图表3: 计算机板块企业的扣非后净利润增速分布 (6) 图表4: 全行业/软件及服务业收入增速的中位数均比去年同期有所下降，较中报有所上升 (7) 图表5: 软件及服务业毛利率中位数比去年同期有所下降，较今年中报有所提升 (7) 图表6: 全行业/软件及服务业的销售费用增速的中位数均较去年同期略有下降 (8) 图表7: 全行业/软件及服务业的销售费用率中位数略有变化 (8) 图表8: 全行业/软件服务业管理费用增速的中位数有所下降 (8) 图表9: 全行业/软件及服务业管理费用率的中位数有所提升 (8) 图表10: 全行业/软件及服务业员工数量增速的中位数有所提升 (9) 图表11: 由于会计准则变化，全行业/软件及服务业的营业外收入增速的中位数大幅下降 (9) 图表12: 全行业/软件及服务业营业利润增速的中位数均比去年同期有所提升 (10) 图表13: 全行业归属净利润增速的中位数均比去年同期有所提升，软件及服务业大幅下降 (11) 图表14: 全行业扣非后净利润增速的中位数均比去年同期相比大幅度提升，软件及服务业大幅下降 (11) 图表15: 全行业/软件及服务业的商誉仍在快速增加 (11) 图表16: 存货/营业成本：全行业/软件及服务业存货/营业成本的中位数均有提高 (12) 图表17: 全行业/软件及服务业应收账款/营业收入的中位数均有较大幅度提升 (12) 图表18: 2016年全行业/软件及服务业开发支出/总资产的中位数均有提升 (12) 图表19: 信息安全板块营收增速下行 (14) 图表20:信息安全板块的毛利率均略有下降 (14) 图表21: 信息安全板块销售费用增速下行 (14) 图表22: 信息安全板块管理费用增速下行 (14) 图表23: 信息安全板块归属净利润增速上行 (15) 图表24: 2016年，信息安全板块扣非后净利润增速大幅降低 (15) 图表25: 银行IT板块收入增速下行 (15) 图表26: 银行IT板块的毛利率略有下降 (15) 图表27: 银行IT板块销售费用增速大幅降低 (16) 图表28: 银行IT板块的管理费用增速放缓 (16)

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。

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。

大学生市场调研报告范文5篇

大学生市场调研报告范文5篇大学生市场调研报告范文1 一、调查方案（一）调查目的：通过了解大学生手机使用情况，为手机销售商和手机制造商提供参考，同时为大学生对手机消费市场的开发提供一定的参考。（二）调查对象：在校生（三）调查程序： 1、设计调查问卷，明确调查方向和内容； 2、进行网络聊天调查。随机和各大学的学生相互聊天并让他们填写调查表； 3、根据回收网络问卷进行分析，具体内容如下：（1）根据样本的购买场所、价格及牌子、月消费分布状况的均值、方差等分布的数字特征，推断大学生总体手机月消费分布的相应参数；（2）根据各个同学对手机功能的不同要求，对手机市场进行分析；二、问卷设计大学生手机使用情况调查问卷三、数据分析根据以上整理的数据，我进行数据分析，得出结论：学生手机市

场是个很广阔的具有巨大发展潜力的市场。（一）根据学生手机市场份额分析（二）学生消费群的普遍特点作为学生我对这个群体做了一些了解，对于我们共同的特点进行分析，得出手机市场应该针对不同学生群体开发产品或进行针对性的营销手段，才能够抢占市场。下面我们就来对学生群体的特点来进行分析：学生消费群的普遍特点： 1）没有经济收入； 2）追逐时尚、崇尚个性化的独特风格和注重个性张扬； 4）学生基本以集体生活为主，相互间信息交流很快易受同学、朋友的影响。 5）品牌意识强烈，喜爱产品；（三）学生消费者购买手机的准则和特点通过调查大学生购买手机主要考虑因素是时尚个性化款式、功能、价格、品牌等，这也成为学生购买手机的四个基本准则。在调查中表明，大学生选择手机时最看重的是手机的外观设计，如形状、大小、厚薄、材料、颜色等，占65%；但大学生也并非一味追求外表漂亮，“内涵”也很重要，所以手机功能也占有一席之位，占50%；其次看重的是价格，而较少看重的是品牌，看来现在的大学生还是比较看重实际的。大学生市场调研报告范文2

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

市场调研报告写法及范文

市场调研报告写法及范文【市场调研报告写法】市场调研报告的内容结构一般由如下几部分组成： (一)市场调研报告的标题标题是市场调研报告的题目，一般有两种构成形式：市场调研报告标题——公文式标题，即由调查对象和内容、文种名称组成，例如《关于20**年全省农村服装销售情况的调研报告》。值得注意的是，实践中常将市场调研报告简化为“调查”，也是可以的。市场调研报告标题——文章式标题，即用概括的语言形式直接交待调查的内容或主题，例如《全省城镇居民潜在购买力动向》。实践中，这种类型市场调研报告的标题多采用双题(正副题)的结构形式，更为引人注目，富有吸引力。例如《竞争在今天，希望在明天——全国洗衣机用户问卷调查分析报告》、《市场在哪里——天津地区三峰轻型客车用户调查》等。 (二)市场调研报告的引言引言又称导语，是市场调研报告正文的前置部分，要写得简明扼要，精炼概括。一般应交待出调查的目的、时间、地点、对象与范围、方法等与调查者自身相关的情况，也可概括市场调研报告的基本观点或结论，以便使读者对全文内容、意义等获得初步了解。然后用一过渡句承上启下，引出主体部分。例如一篇题为《关于全市20**年电暖器市场的调查》的市场调研报告，其引言部分写为：“XX市北方调查策划事务所受XX委托，于20**年3月至4月在国内部分省市进行了一次电暖器市场调查。现将调查研究情况汇报如下：”用简要文字交待出了调查的主体身份，调查的时间、对象和范围等要素，并用一过渡句开启下文，写得合乎规范。这部分文字务求精要，切忌罗嗦芜杂;视具体情况，有时亦可省略这一部分，以使行文更趋简洁。 (三)市场调研报告的主体这部分是市场调研报告的核心，也是写作的重点和难点所在。它要完整、准确、具体地说明调查的基本情况，进行科学合理地分析预测，在此基础上提出有针对性

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)

市场调研分析报告基本格式

市场调研报告基本格式

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调研报告的基本格式及范例文章一一、什么是调研报告? 对某一情况、某一事件、某一经验或问题，经过在实践中对其客观实际情况的调查了解，将调查了解到的全部情况和材料进行“去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里”的分析研究，揭示出本质，寻找出规律，总结出经验，最后以书面形式陈述出来，这就是调研报告。调研报告的核心是实事求是地反映和分析客观事实。调研报告主要包括两个部分：一是调查，二是研究。调查，应该深入实际，准确地反映客观事实，不凭主观想象，按事物的本来面目了解事物，详细地占有材料。研究，即在掌握客观事实的基础上，认真分析，透彻地揭示事物的本质。至于对策，调研报告中可以提出一些看法，但不是主要的。因为，对策的制定是一个深入的、复杂的、综合的研究过程，调研报告提出的对策是否被采纳，能否上升到政策，应该经过政策预评估。二、调研报告的格式标题页 1、标题 2、客户（委托人） 3、调研公司 4、日期内容目录 1、章节标题和副标题，附页码 2、图表目录 3、附录目录执行性摘要 1、目标的简要陈述** 2、调研方法的简要陈述 3、主要调研结果的简要陈述*** 4、结论与建议的简要陈述*** 5、其他相关信息（如特殊技术、局限、背景信息）分析与结果（详细）**** 1、调查基础信息 2、一般性的介绍分析类型 3、表格与图形 4、解释性的正文结论与建议***

调查方法 1、研究类型、研究意图、总体的界定 2、样本设计与技术规定 a、样本单位的界定 b、设计类型（概率性与非概率性，特殊性） 3、调查问卷 a、一般性描述 b、对使用特殊类型问题的讨论 4、特殊性问题或考虑 5、局限 a、样本规模的局限 b、样本选择的局限 c、其他局限（抽样误差、时机、分析等）附录 1、调查问卷 2、技术性附录（如统计工具、统计方法） 3、其他必要的附录（如调查地点的地图等）三、如何撰写市场调研报告调查报告是整个调查工作，包括计划、实施、收集、整理等一系列过程的总结，是调查研究人员劳动与智慧的结晶，也是客户需要的最重要的书面结果之一。它是一种沟通、交流形式，其目的是将调查结果、战略性的建议以及其他结果传递给管理人员或其他担任专门职务的人员。因此，认真撰写调查报告，准确分析调查结果，明确给出调查结论，是报告撰写者的责任。 1．题页题页点明报告的主题。包括委托客户的单位名称、市场调查的单位名称和报告日期。调查报告的题目应尽可能贴切，而又概括地表明调查项目的性质。 2．目录表 3．调查结果和有关建议的概要这是整个报告的核心，匝简短，切中要害。使阅读者既可以从中大致了解调查的结果，又可从后面的本文中获取更多的信息。有关建议的概要部分则包括必要的背景、信息、重要发现和结论，有时根据阅读者之需要，提出一些合理化建议。 4．本文(主体部分) 包括整个市场调查的详细内容，含调查使用方法，调查程序，调查结果。对调查方法的描述要尽量讲清是使用何种方法，并提供选择此种方法的原因。在本文中相当一部分内容应是数字、表格，以及对这些的解释、分析，要用最准确、恰当的语句对分析作出描述，结构要严谨，推理要有一定的逻辑性。在本文部分，一般必不可少地要对自己在调查中出现的不足之处，说明清楚，不能含糊

2018年教育行业市场调研分析报告

从教育观念的变化看教育产业的发展 (1) （一）国家教育战略：始终围绕推动国家发展 (2) 1、精英主义为主时期（1977-1993年）：经济建设成为重心，迫切需要人才 (2) 2、“全民教育”探索期（1993年-2009年）：提高国民素质，加快现代化进程 (3) 3、“全民教育”深入期（2010年至今）：着重提高教育质量，建设人力资源强国 (5) （二）居民教育观念：产业发展的风向标 (6) 1、学习效果成为教育投入时的首要考量因素 (7) 2、综合素质提升赢得新生代父母关注 (8) 3、教育投入的本质是投资未来 (9) （三）影响因素：人口与经济因素利好教育产业发展 (11) 1、人口：新生人口企稳回升，人口聚集现象明显 (12) 2、投入：政府投入增长乏力，民营资本走上舞台 (15) 3、经济发展：引发城市和家庭的教育分化 (19) （四）产业发展机会：幼教、信息化和K12课外辅导引领发展 (22) 1、教育信息化：颠覆教学方式，促进教育公平 (22) 3、K12课外辅导：实现名校梦的必由之路 (25) 资本盛宴尚未结束，优质企业仍受追捧 (27) （一）爆发式增长后投资回归理性，“大项目”仍受青睐 (27) （二）细分赛道：幼教、K12位于领先位置 (30) 1、K12课外辅导：领跑教育全产业，明星企业数量居首 (30) 2、职业培训：逆势增长，IT培训一枝独秀 (32) 3、儿童早教：17年下滑较大，投资热情仍将持续 (33) 4、教育信息化：逐渐崛起的细分领域 (35) 5、兴趣教育：2017年黑马赛道，引领产业发展 (36) 图1：1977-1992年高考录取率 (3) 图2：1977-1992年学校显著减少 (3) 图3：98年高考扩张后录取率飙升 (4) 图4：1995-2003年全国预算内教育经费占财政支出比例不断下滑 (5) 图5：以“三通两平台”为标志的教育信息化 (6) 图6：改革开放后历次“教育”热潮 (6) 图7：学而思课外辅导班 (7) 图8：新东方课外辅导班 (7) 图9：各线城市家庭参与线下课外辅导班的比例 (7) 图10：学习成绩在家长关注事项中排名第六 (8) 图11：2016年家长对素质教育态度积极 (8) 图12：素质教育课程占比呈全面上升趋势 (9)

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。