人工智能商业模式学术论文分析报告
人工智能商业模式学术论文分析报告
Artificial intelligence business model academic paper
analysis report
方建勇1（余姚，浙江315400）
摘要：通过超星发现系统，我们大致了解到人工智能商业模式学术论文所
涉及的相关领域，可以明确地判断出哪些高校院所发表的学位论文较多，为我们从事人工智能商业模式相关研究做了比较好的指引。
关键词：人工智能商业模式学术论文分析报告
Abstract ：Through the superstar discovery system,we generally understand
the related fields involved in the academic papers on artificial intelligence business models.We can clearly determine which college academic papers have published more dissertations and do a better job for us in the research related to the artificial intelligence business model.Guidelines.
Key words ：Artificial Intelligence;Business Models;Academic Papers;Analysis
Reports
一、人工智能商业模式学术发展趋势
表1人工智能商业模式学术发展趋势
1方建勇，男，1978年-，美国电气电子工程师学会IEEE 会员，美国计算机学会ACM 会员，中国工业与应用数学学会会员，中国计算机学会会员，中国中文信息学会会员，中国物流学会会员，浙江大学数学与应用数学专业毕业，MachineCoastline （机器海岸线）CEO&Founder 。商业模式人工智能-各类型学术发展趋势序号年份图书(数量)期刊(数量)学位论文(数量)会议论文(数量)专利(数量)报纸(数量)科技成果(数量)
119960100000 219970100000 319980010000 419990120000 520000720000 620010130001 720020230002 820031261001 9200401130100 1020050090006 11200603210102 12200700230002 13200803250005 14200916271102 152010019222002 16201105281004 172012012330001 18201316331100 19201408280100 202015419411300 212016151320460 22201715209210790 2320182271170000
二、人工智能商业模式成果统计2
1、关键词
关键词涉及人工智能(1373)、数据挖掘(68)、商业模式(64)、物联网(22)、关联
规则(22)、云计算(22)、电子商务(20)、驱动(19)、趋势(18)、突破(18)、商业银行(16)、人脸识别(16)、移动互联网(15)、互联网(14)、神经网络(12)、支持向量机(12)、
模式识别(12)、决策树(12)、信息技术(9)、商业(8)、客户关系管理(8)、人工智能
技术(8)、金融(7)、新技术(7)、管理信息系统(7)、智能化(7)、智能(7)、搜索引擎
2数据来源于超星发现系统。
3括号内数字为出现频次，下同。
(7)、图书(7)、数据库(7)、机器学习(7)、商业模式创新(7)、发展趋势(6)、网络(6)、技术创新(6)、管理模式(6)、系统设计(6)、Bp神经网络(6)、特征提取(6)、虚拟现实(6)、互联网技术(6)、创新(5)、企业管理(5)等。
图1人工智能商业模式学术论文关键词频次泡型图
2、学术论文所在高校院所分布
学术论文所在高校院所依次为中国人民大学(36)、吉林大学(26)、武汉大学(16)、华中科技大学(12)、山东大学(10)、重庆大学(10)、电子科技大学(10)、中山大学(9)、华南理工大学(9)、清华大学(8)、北京邮电大学(8)、华东师范大学(8)、厦门大学(8)、北京航空航天大学(7)、天津大学(7)、安徽大学(7)、湖南大学(7)、复旦大学(6)、上海交通大学(6)、合肥工业大学(6)、北京工业大学(5)、东华大学(5)、上海大学(5)、东南大学(5)、浙江大学(5)、武汉理工大学(5)、西南财经大学(5)、西安电子科技大学(5)、北京大学(4)、北京理工大学(4)、北京科技大学(4)、中国农业大学(4)、中国传媒大学(4)、大连理工大学(4)、东北大学(4)、哈尔滨工业大学(4)、哈尔滨工程大学(4)、中国地质大学（武汉）(4)、无锡商业职业技术学院(3)、北京交通大学(3)、大连海事大学(3)、东北师范大学(3)、哈尔滨商业大学(3)、同
济大学(3)、上海财经大学(3)、南京理工大学(3)、杭州电子科技大学(3)、山东科技大学(3)、山东师范大学(3)等。
图3人工智能商业模式学术论文所在高校院所频次泡型图
3、学术论文成果
表2学术论文成果
[期刊]科技创新和商业模式创新双轮驱动智慧城市建设[CSSCI中文社科引文索引(南大)][中文核心期刊(北大)][统计源期刊(中信所)]
作者：罗尚忠
出处：中国科技论坛2017第12期P11002-6711
关键词：科技创新；城市建设；双轮驱动；商业模式；智慧；数字中国；需求侧
[期刊]对人工智能与未来商业模式的探讨
作者：王英杰
出处：中国商论2017第17期P132-1332096-0298
关键词：人工智能；商业模式；影响；探讨
[学位论文]互联网金融企业Lending Club的商业模式及价值评估研究
作者：梁宇（中国人民大学）
学位名称：硕士
出处：中国人民大学2017
关键词：互联网金融；P2P网贷；Lending；Club；商业模式；价值评估
[期刊]人工智能时代按键输入法的商业模式探析
作者：罗婷婷（交通运输部科学研究院）
出处：无线互联科技2017第8期P50-521672-6944
关键词：输入法；商业模式；人工智能
[期刊]人工智能的特殊商业模式探索
出处：智能城市2017第3卷第3期P15-191004-7948
关键词：人工智能；商业模式；安防监控；互联网；机器人；学习；算法
[期刊]工业4.0时代商业模式的特征与趋势[中文核心期刊(北大)]
作者：李鸿磊（中国社会科学院工业经济研究所）
出处：现代管理科学2017第5期P58-601007-368X
关键词：工业4.0；智能化；商业模式创新；云计算；跨界经营
[期刊]人工智能与数字出版的创新应用[CSSCI中文社科引文索引(南大)][中文核心期刊(北大)]引证(5)
作者：汤雪梅（中国新闻出版研究院）
出处：编辑之友2015第3期P15-181003-6687
关键词：人工智能；跨界融合；数字出版
[学位论文]电商自营商业模式对财务绩效影响分析——基于京东的案例分析
作者：王彩虹（中国人民大学）
学位名称：硕士
出处：中国人民大学2016
关键词：商业模式；电商业态；京东；财务绩效
[学位论文]互联网医疗企业的商业模式优化研究-以AB公司为例
作者：武方辉（中国人民大学）
学位名称：硕士
出处：中国人民大学2016
关键词：互联网医疗；商业模式；企业生态学；价值链理论；利益相关者理论
[期刊]资本寒冬之下，别着急说商业模式过时——读《商业模式全史》
作者：崔传刚
出处：企业观察家2017第2期P120-1212095-1620
关键词：商业模式；风险投资人；资本；技术驱动；人工智能；投资方向；黄金准则；商业规划
[期刊]人工智能十字路口
作者：周雪林
出处：中欧商业评论2017第4期P141674-4713
关键词：人工智能；十字路口；首席科学家；商业模式；技术突破；负面影响；“原罪”；百度
[学位论文]价值与关系：网络媒体商业模式研究引证(9)
作者：于正凯（复旦大学）
学位名称：博士
出处：复旦大学2013
关键词：网络媒体；商业模式；价值；关系
[期刊]人工智能的革命：人类的永生还是灭绝？
作者：王蕊，许燕红
出处：艺术与设计2017第5期P158-1591008-2832
关键词：人工智能；灭绝；人类；商业模式；社会生活；工业革命；智能化；学术界
[期刊]人工智能时代新闻业的谢幕与重生
作者：周政华，练紫嫣（腾讯研究院；中国传媒大学经管学部）
出处：新闻研究导刊2017第8卷第11期P1-41674-8883
关键词：人工智能；新闻业；机进人退
[期刊]人工智能对唱片业的再颠覆
作者：周慎（中国唱片(广州)有限公司）
出处：科学家2017第5卷第10期P1-22095-6363
关键词：人工智能；音乐创作；唱片业再造
[期刊]潘石屹：人工智能时代房价会降
出处：名人传记(下半月)2017第7期P101002-6282
关键词：人工智能；潘石屹；房价；房地产行业；互联网时代；企业利润率；活动现场；商业模式
[期刊]中国,最好的人工智能生长土壤
作者：徐枫
出处：新民周刊2017第23期P1111008-5017
关键词：人工智能；生长土壤；中国；人类生活；生产效率；生活方式
[学位论文]GMD公司的商业模式及优化策略研究
作者：胡作（华东师范大学）
学位名称：硕士
出处：华东师范大学2012
关键词：商业模式；教育机器人；目标用户；客户关系；合作伙伴；收入模型
[期刊]技术驱动下的共同物流商业模式创新路径研究[CSSCI中文社科引文索引(南大)][中文核心期刊(北大)]引证(8)
作者：周敏，黄福华（中南大学交通运输工程学院；湖南商学院工商管理学院）
出处：江汉论坛2013第6期P73-761003-854X
关键词：技术驱动；共同物流；云计算；人工智能；物联网
[期刊]人工智能来了!
作者：李开复，王咏刚
出处：中国药店2017第8期P1091009-5012
关键词：药店；药品；经营管理；市场；价格
[期刊]寻味人工智能教育：祛魅之下的实践与思考
作者：梁森山，王阳，刘军，李洪刚，丁一秋，樊磊，黄桂晶，方海光，秦曾昌，谢作如，管雪沨，马涛，吴俊杰，房桦（百度教育事业部；广东省深圳市希科普股份有限公司；创客大爆炸；科大讯飞；首都师范大学教育技术系；北京航空航天大学自动化学院；浙江省温州中学；中国电子学会创客教育专家委员会；江苏省常州市天宁区教师发展中心；北京景山学校；人民邮电出版社）出处：中国信息技术教育2018第2期P4-111674-2117
关键词：人工智能；国际竞争力；祛魅；教育；新兴产业；技术集成；
产品创新；商业模式
[期刊]基于价值网络对京东商业模式分析
作者：陕思婕（中央民族大学）
出处：财讯2017第16期1674-3091
[期刊]人工智能时代数字出版产业发展前瞻
作者：孙玉玲（湖南大学新闻传播与影视艺术学院）
出处：出版参考2017第9期P13-151006-5784
关键词：人工智能；数字出版；跨界融合
[学位论文]众包商业模式要素模型及运行机制研究引证(13)
作者：朱雅杰（山东大学）
学位名称：硕士
出处：山东大学2011
关键词：众包；商业模式；运行机制；外包
[期刊]期待人工智能的"中国时刻"
作者：李彦宏
出处：企业文化(上旬刊)2017第4期
[图书]建筑设计的新商业模式
作者：项星玮
出处：杭州：浙江教育出版社2017
ISBN：978-7-5536-5739-4
主题词：建筑设计-商业模式-研究-中国
[期刊]人工智能之中美对弈
作者：向阳（赛迪顾问）
出处：机器人产业2017第6期P48-532096-0182
摘要：人工智能诞生半个多世纪后,终于由科技研发真正走向了行业应用。人工智能作为新时代的“电力”,将极大地颠覆现有商业模式、产业链和价值链,其发挥作用的广度和深度将远超历次技术革命.
[期刊]人工智能：让世界充满AI
作者：本刊编辑部
出处：中国新闻周刊2017第15期1673-1735
摘要：人工智能的迅猛发展，对社会生活和商业模式的影响日益深刻，智能化浪潮的来临，已经成为学术界与产业界的共识.
[期刊]深度学习将引爆人工智能应用
出处：领导决策信息2017第5期P41673-9256
关键词：人工智能技术；深度学习；应用；引爆；自我意识；科学原理；商业模式；机器人
[期刊]人工智能是卖点更是未来
作者：吴勇毅（厦门智者恒通）
出处：中国电信业2017第6期P68-701671-3060
关键词：人工智能；移动互联网；卖点；数字化时代；互联网经济；商业模式
期刊]智能医疗时代的曙光——人工智能+健康医疗应用概览
作者：董可男，王楠
出处：大数据时代2017第4期P26-37
[期刊]2017年中国人工智能行业分析——智能语音应用篇
作者：刘剑（产业互联网发展智库）
出处：湖南工业职业技术学院学报2017第17卷第3期P1-4
1671-5004
摘要：2016年是人工智能(AI)元年,智能语音技术作为AI应用最成熟的技术之一......,未来面向物联网的智能语音产业链的形成将引起商业模式的变化。
[学位论文]智能建物能源管理服务之商业模式探讨：以S公司为例
作者：许明治（国立中央大学）
学位名称：硕士
出处：国立中央大学2012
关键词：可行性；商业模式；云端运算；服务化；物联网；建物能源管理系统
[图书]未来地图创造人工智能万亿级产业的商业模式和路径
作者：（美）吴霁虹（Jihong Sanderson）著
出处：中信出版集团股份有限公司2017379页
ISBN：978-7-5086-7377-6
主题词：人工智能-研究
[期刊]“发飙智能”：基于人工智能的订房新模式
作者：李青（比利时哈塞尔特大学）
出处：清华管理评论2017第12期P80-841674-9103
[期刊]2017全球人工智能技术大会在京召开
出处：机器人技术与应用2017第3期P161004-6437
关键词：人工智能技术；技术专家；科技创新；商业模式；创业者；学术界；汇聚；破解
[期刊]国务院印发新一代人工智能发展规划
作者：本刊编辑部
出处：WTO经济导刊2017第8期1672-1160
[期刊]人工智能，开启金融科技服务新征途
作者：李璠（中国光大银行信息科技部）
出处：金融电子化2017第11期P22-241008-0880
关键词：人工智能技术；科技服务；金融；集中分布；学习算法；计算资源；商业模式；服务创新
[期刊]商业模式的演进：共享经济的升级之路
作者：涂科，刘于兰（北京邮电大学经济管理学院；宝钢股份中央研究院武汉分院；武汉大学马克思主义学院）
出处：商场现代化2017第17期P1-31006-3102
关键词：共享经济；人工智能；通用性；价值表达；去货币化
[期刊]人工智能领域现投资热盲目炒作商业模式存疑
出处：通信信息报2016第45期
[期刊]人工智能方兴未艾助力程序化购买
作者：赵宏源，杨雨薇（《成功营销》编辑部）
出处：成功营销2016第10期P50-511008-1429
关键词：底层结构；营销效果；营销决策；营销领域；腾讯；数字营销；投放策略；媒介管理；移动营销；新营销
[期刊]当制造业碰撞人工智能：开辟浙江发展新路径
作者：王立军（中共浙江省委党校经济学教研部；浙江省委党校软科学研究所）
出处：杭州科技2017第2期P23-271004-2652
关键词：制造业；浙江；人工智能；路径；碰撞；产业形态；经济增长点；信息技术
[期刊]人工智能在医疗行业创新应用的商业模式研究
作者：张琪（中国人民大学）
出处：中国国际财经(中英文)2017第8期P253-2541672-075X
关键词：数据；人工智能；辅助诊断
[期刊]文本技术承载商业模式转型
作者：王盈（《软件和集成电路》编辑部）
出处：软件和集成电路2016第12期P77-812096-062X
关键词：神州泰岳；文本数据；杨凯；软件股份；非结构化；副总裁；语义理解；模式转型；挖掘系统；静默期
[期刊]深度学习改变人工智能?
作者：刘洋（《环球财经》编辑部）
出处：环球财经2014第6期P86-891671-3435
关键词：深度学习；人工智能；普通消费者；在线翻译；语音识别；商业模式；意味；科学家
[学位论文]SR公用事业民用表具无线抄收方案商业模式的研究
作者：毛加兴（华东理工大学）
学位名称：硕士
出处：华东理工大学2010
关键词：无线抄表；公用事业单位；商业模式
[期刊]国务院:中小学应设置人工智能课程,逐步推广编程教育
出处：云南教育(视界时政版)2017第9期P41009-2099
[期刊]人工智能技术在家庭场景的一次重磅落地——小鱼在家、百度联手推出“分身鱼”新品
作者：李浩（《科技中国》编辑部）
出处：科技中国2017第5期P801673-5129
关键词：人工智能技术；场景；家庭；小鱼；重磅；分身；百度；交互模式
[期刊]用人工智能改变世界
作者：刘志飞，时畅
出处：留学2015第15期P63-652095-6940
关键词：视觉化；未来科技发展；技术创新；安防监控；二维图像；安防领域；赵勇；监控系统；运动轨迹；骑驴找马
[期刊]人工智能时代IMC来“踢馆”专访珍岛集团创始人·总裁赵旭隆
作者：本刊编辑部
出处：声屏世界·广告人2017第3期P108-1091006-3366
[期刊]腾讯公司政务云总经理王景田：云、大数据、人工智能是数字化三大抓手
作者：本刊编辑部
出处：通信产业报2017第41期
[会议论文]基于众包的商业模式优化引证(2)
作者：钟耕深，朱雅杰（山东大学管理学院）
出处：第五届（2010）中国管理学年会——组织与战略分会场中国辽宁大连2010
关键词：众包；商业模式；模块
[会议论文]基于众包的商业模式优化
作者：钟耕深，朱雅杰
出处：第五届中国管理学年会(MAM2010)大连2010
关键词：众包；商业模式；模块
[期刊]智能时代测绘与位置服务领域的挑战与机遇[中文核心期刊(北大)][EI工程索引(美)][统计源期刊(中信所)][CSCD中国科学引文库(中科院)]作者：刘经南，高柯夫（武汉大学卫星导航定位技术研究中心；地球空间信息技术协同创新中心）
出处：武汉大学学报(信息科学版)2017第42卷第11期P1506-1517 1671-8860
关键词：人工智能；测绘；位置服务；智能时代
[期刊]机器写作与媒体转型[中文核心期刊(北大)]
作者：周彬（中国传媒大学新闻传播学部）
出处：新闻战线2016第7期P117-1180257-5930
关键词：机器写作；新闻生产自动化；人工智能；媒体转型
[期刊]智能时代的传媒产业发展路径[中文核心期刊(北大)]引证(4)
作者：黄楚新，王丹（中国社会科学院新闻与传播研究所新闻学研究室；中国社会科学院传媒发展研究中心；中国社会科学院研究生院新闻学与传播学系）
出处：新闻与写作2016第2期P5-91002-2295
关键词：人工智能；传媒产业；发展路径
[期刊]论平台型出版[CSSCI中文社科引文索引(南大)][中文核心期刊(北大)]
作者：耿相新（中原传媒公司）
出处：出版科学2018第26卷第1期P9-131009-5853
关键词：图书出版业；移动互联网；经济组织形态；技术革命；出版产业链；信息技术；智能终端；人工智能
[期刊]智能＋传媒=？——智能时代的传媒产业发展路径[中文核心期刊(北大)]
作者：黄楚新，王丹（中国社会科学院新闻与传播研究所新闻学研究室、传媒发展研究中心）
出处：新闻与写作2016第2期P4-91002-2295
关键词：人工智能；传媒产业；发展路径
[期刊]认证认可行业在新一代信息技术发展下的机遇、挑战和对策
作者：（中国认证认可协会政研委2016年第11课题组）
出处：中国认证认可2017第5期P10-161674-0459
关键词：信息技术；行业；认证；人工智能；研究成果；技术创新；商业模式；互联网
[期刊]AI争夺重点是具体场景
作者：张绪旺
出处：企业文化2017第10期P841003-5400
关键词：场景；AI；人工智能；无人驾驶；人脸识别；商业模式；CEO；通用型
[期刊]别陷入AI时代的“战略无人区”
作者：周掌柜
出处：中欧商业评论2016第7期P62-671674-4713
关键词：无人区；商业模式；AI；人工智能；生产要素；信息时代
[期刊]2017高交会观展亮点“遇见”智慧城市
作者：王熙（《通信世界》编辑部）
出处：通信世界2017第31期P321009-1564
关键词：城市；智慧；生活方式；人工智能；信息技术；商业模式；物联网
[期刊]云（名人说事）
出处：销售与市场2017第17期P131005-3530
关键词：中国互联网；互联网企业；创新阶段；名人；商业模式；凤凰卫视；人工智能；产品
[期刊]彻底变革制造业的六大新兴技术[中文核心期刊(北大)]
作者：黄培（e-works数字企业网）
出处：企业管理2017第3期P11-131003-2320
关键词：增材制造；3D打印；物联网；虚实融合；材料工程；协作机器人；人工智能；制造业变革
[期刊]Watson：与未来赛跑的AI
作者：李雪（《中国经济信息》编辑部）
出处：中国经济信息2017第9期P70-711003-5974
关键词：AI；赛跑；认知系统；人工智能；IBM；行业合作；商业模式；商业化
[期刊]自动驾驶尚未实现百分之百安全
作者：朱耘
出处：商学院2017第9期P56-591672-7614
关键词：安全；驾驶；用户体验；人工智能；实际效益；商业模式；可持续性；落地
[期刊]日本制造怎么了
作者：张玉来
出处：发现2017第12期P28-301004-5023
关键词：日本制造；人类社会；人工智能；技术革命；商业模式；生产方式；神户制钢；物联网
[期刊]管理就是管人？
作者：陈浩，姜朝洋（《徽商》编辑部；）
出处：徽商2017第11期P92-971674-5736
关键词：管理；商业领域；无人驾驶；人工智能；基因测序；商业模式；想象力；经济
[期刊]“智公司”：重新定义小微企业运营规则
作者：陈杰（《中国科技财富》编辑部）
出处：中国科技财富2017第12期P771671-461X
关键词：传统企业；运营规则；定义；商业环境；人工智能；经营理念；商业模式；智能化
[期刊]技术“智”变实体零售业
作者：孙杰贤（《中国信息化》编辑部）
出处：中国信息化2017第4期P24-251672-5158
关键词：零售业；新技术；实体；商业模式；业务流程；商业业态；人工智能；物联网
[期刊]拥抱“大数据时代”
作者：朱新煜（《江苏通信》）
出处：江苏通信2017第33卷第3期P31007-9513
关键词：信息通信技术；社会经济发展；现代信息技术；人工智能；商业模式；经济转型；信息社会；世界电信
[期刊]2017中国最具影响力的50位商界领袖
出处：机电信息2017第16期P21671-0797
关键词：领袖；中国；商业模式；丛林法则；人工智能；创业者；新技术；互联网
[期刊]“新零售”来了！
作者：王悦（《中国储运》编辑部）
出处：中国储运2017第4期P60-611005-0434
关键词：商业零售；商业模式；人工智能；消费升级；消费时代；企业家；物联网；互联网
[期刊]工业物联网构建新工业生态体系
出处：中国工业评论2017第4期P26-272096-0050
关键词：物联网；工业；生态体系；贸易伙伴；网络连接；人工智能；商业模式；互联网
[期刊]微信之经营
出处：视听界2017第6期P91004-5171
关键词：经营；新闻行业；人工智能；员工流动；商业模式；受众群体；报道力度；本地新闻
[期刊]新时代·新机遇
作者：杨旭然（《英才》编辑部）
出处：英才2018第1期P56-571007-7391
关键词：创新型企业；技术革命；人工智能；智能制造
[期刊]请让互联网回归草根
出处：中国经济信息2016第16期P81003-5974
关键词：互联网；草根；回归；电子邮件；商业模式；人工智能；数据库；服务器
[期刊]雷军：中国正从模式创新转向原创技术创新
出处：服务外包2016第12期P101004-8146
关键词：原创性技术；技术创新；中国；雷军；人工智能；商业模式；智能创新；闭幕式
[期刊]有线网络大数据平台技术规划
作者：黎永安（东方有线网络有限公司）
出处：有线电视技术2018第1期P69-721008-5351
关键词：有线网络运营商；大数据；人工智能
[期刊]视窗
出处：销售与管理2016第12期P32-331009-8585
关键词：移动互联网；人工智能；捕捉信息；生活方式；商业模式；生产方式；经济运行；生活品质
[期刊]IBM认知商业战略正式落地
出处：金融电子化2016第3期P961008-0880
关键词：商业战略；IBM；商业解决方案；人工智能；商业模式；数据分析；专业能力；董事长
[期刊]深度解读海尔U＋2.0战略
作者：郝小亮
出处：企业文化2016第5期P18-191003-5400
关键词：海尔；解读；互联网技术；人工智能；平台战略；产业链条；商业模式；发布会
[期刊]永远进行时的商业演进
作者：韩璐（《21世纪商业评论》编辑部）
出处：二十一世纪商业评论2018第1期P431672-8343
关键词：商业；进行时；演进；科技应用；人工智能；金融科技
[学位论文]中国电子竞技产业发展研究（1996-2015年）引证(4)
作者：陈东（山东大学）
学位名称：博士
2020年人工智能行业问题及趋势分析
2020年人工智能行业市场问题及趋势分析 2020年
目录 1.人工智能行业存在的问题 (5) 1.1适应人工智能特征的政策、标准体系尚不健全 (5) 1.2基础技术积累不足 (5) 1.3资本布局多样性不足 (6) 1.4技术创新的商业应用模式不明朗 (6) 1.5人工智能发展陷入了拿来主义怪圈 (7) 2.人工智能行业概况及现状 (9) 2.1人工智能历史沿革 (9) 2.2扶持政策持续加码出台细分方向有“钱景” (9) 2.3人工智能市场规模将超700亿 (9) 2.4人工智能加速发展 (10) 2.5人工智能应用分类 (12) 2.6交通行业应用现状 (12) 2.7安防行业应用现状 (13) 2.8医疗行业应用现状 (13) 2.9教育行业应用现状 (14) 2.10物流行业应用现状 (14) 3.人工智能行业发展趋势分析 (16) 3.1发展人工智能，芯片先行 (16) 3.2人工智能上升为国家战略 (16) 3.3人工智能芯片“云+端” 高速发展 (18)
4.人工智能行业市场竞争格局 (19) 4.1中科曙光：高性能计算+芯片共造人工智能 (19) 4.2四维图新：地图领军企业切入无人驾驶 (19) 4.3科大讯飞：人工智能领军企业 (20) 4.4华宇软件：人工智能助力司法信息化领导者更进一步 (21) 4.5海康威视：安防领域人工智能龙头 (21) 4.6东华软件：人工智能+行业应用大有可为 (22) 5.人工智能行业政策及环境分析 (22) 5.1国家加强政策支持力度 (22) 5.2地方政府扶持政策不断落地 (24) 6.人工智能行业发展前景 (26) 6.1万物互联的背景下，AI 芯片的应用拥有广阔的想象空间 26 6.2智能硬件抢占C 端入口，数据端入口打通，为算法奠定基 础26 6.3机器人按照应用领域的不同分为工业机器人、服务机器人、 特种机器人 (27) 6.4多层次特征提取提升计算机视觉识别效果 (28) 6.5语音逐渐成为人机交互的新范式，产品及商业模式成为盈 利的关键 (29) 6.6技术进步与市场需求推动语音识别快速发展 (29) 6.7语音识别效果不断提升，国内语音识别与合成研究领先国
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。
DX3004模式识别与人工智能--教学大纲概要
《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；
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。
人工智能在物联网中的应用毕业论文
毕业设计 设计（论文）题目：人工智能在物联网中的应用 专业班级：物联网141 学生姓名：周钟婷 指导教师：李生好 设计时间：2017.5.8——2017.6.9 重庆工程职业技术学院
重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）任务书 任务下达日期：2017.5.8 设计（论文）题目：人工智能在物联网中的应用 设计（论文）主要内容和要求： 1.显示器件：引领TFT-LCD技术的创新和发展，致力于加快AMOLED、柔性显示、增强 现实、虚拟现实等新型显示器件及薄膜传感器件的进步。 2.智慧系统：以“物联网和人工智能”为主要方向，以用户为中心，基于在显示、人 工智能和传感技术优势，发展智能制造、智慧屏联、智慧车联、智慧能源四大物联网解决方案。 3.智慧健康服务：将显示技术、信息技术与医学、生命科技跨界结合，发展信息医学， 提供物联网智慧健康产品及服务。 教学团队主任签字：指导教师签字： 年月日年月日
重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）指导教师评语评语： 成绩： 指导教师签名： 年月日
重庆工程职业技术学院毕业设计（论文）答辩记录
目录 摘要................................................... (1) 第一章目前人工智能技术的研究和发展状况......... . (2) 第二章显示器件事业技术应用 (2) 第三章智慧系统事业技术应用 (2) 3.1智能制造 (2) 3.2智慧屏联 (2) 3.3智慧能源 (2) 3.4智慧车联 (3) 第四章智慧健康服务事业技术应用.................... .. (3) 第五章目前人工智能发展中所面临的难题.......... . (3) 5.1计算机博弈的困难................... .. (3) 5.2机器翻译所面临的问题................... . (4) 5.3自动定理证明和GPS的局限.......... (4) 5.4模式识别的困惑 (5) 第六章人工智能的发展前景 (5) 6.1人工智能的发展趋势 (5) 6.2人工智能的发展潜力大 (5) 结束语 (6) 参考文献 (6)
我国人工智能行业投融资分析
我国人工智能行业投融资分析 能让Microsoft 、Google、Facebook、Amazon等巨头不惜重金一砸的领域，想必只有人工智能了。国内公司也没有错过如此风口，2015年，百度推出度秘、小度机器人两款产品，腾讯财经开发出自动化新闻写作机器人，阿里巴巴与富士康联手向软银机器人控股公司分别注资145亿日元······ 2015年，机器人不再是“黑科技”，变成了一门市场前景巨大的生意。麦肯锡咨询公司预测，到2025年，机器人在制造业、服务产业应用创造的产值为1.7万亿到4.5万亿美元。这也不难解释，为什么连马云、孙正义和郭台铭都开始一起制造机器人了。 而在不为人所熟知的工业机器人方面，国际机器人联合会最新给出的数据是，2014年中国工厂里的机器人占了全球工业机器人的四分之一，同比增加54%，预计到2017年中国安装的工业机器人数量将居全球之首。 中投顾问在《2016-2020年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》中表示，更多的资本也正在流向这一领域，试图在真正起风之前抢占风口位置。 1、融资阶段：天使、A轮仍是主流 图表2015年AI领域投融资所处阶段 数据来源：中投顾问产业研究中心整理 和几乎所有科技领域一样，AI领域初创公司所处融资阶段也以A轮为主，达到了一半以上。
2015年1至9月披露了融资阶段的事件中，只有Makeblock为C轮融资（红杉资本投资600万美元）。Makeblock是一个基于开源硬件的机器人积木搭建平台，让用户通过乐高积木的方式搭建自己的机器人，并进行可视化编程。借助Makeblock，用户既可以自己动手组装一台3D打印机，也可以DIY属于自己的瓦力机器人。 云从科技则在4月20日获得佳都科技5000万人民币战略投资。云从科技是一家专业的人脸识别技术服务提供商，其技术核心是通过基于异构深度神经网络的目标深度解析，突破人脸识别在各种复杂环境下通用性差的难题。 2、融资金额：千万投资成门槛 图表2015年AI领域投融资的金额分布 数据来源：中投顾问产业研究中心整理 与智能硬件等领域不同，由于AI及机器人制造对技术水平和资金投入的要求较高，因此千万元以上的投资占据多数。 融资额最高的企业为Ninebot，其在4月15日获得小米科技、红杉资本等8000万美元A轮投资。Ninebot 是国内首家集研发、生产、销售和服务于一体的智能短途代步设备运营商，专注于智能短途代步机器人产品，已成功收购全球自平衡车的领导者Segway。 地平线机器人则在天使轮即获得晨兴创投、红杉资本等数百万美元投资，在起跑线上即取得了领先地位。公司创始人曾任百度深度学习研究院IDL的负责人，从百度离职后组建Horizon Robotics，致力于定义机器人的“大脑”芯片，想要帮助硬件产品实现复杂智能化功能，进而成为机器人时代的Intel。 3、融资领域：机器人成最大热点 从细分领域来看，机器人占了绝对多数。 工业机器人依旧抢眼。李群自动化定位于中高端工业机器人制造商，2015年4月获得了红杉资本的3000万元A轮融资，目前可以为客户提供全套机器人自动化解决方案的业务模式。
《人工智能及应用》论文
重庆理工大学 专业选修课课程考察报告《人类智能与人工智能的思考》 课程名称：《人工智能及应用》学生姓名： 学号： 提交时间：2016年12月12日
[摘要] 计算机技术的高速发展使得计算机的运算速度可以超过人脑的运算速度，同时出现了诸如进行人机对弈等高度智能的计算机，那么是否意味着人工智能能够达到或超过人类智能的程度呢？本文将对此进行分析、思考。 [关键词] 计算机；人类智能；人工智能；算法；思维 进入2l世纪，计算机硬件和软件更新的速度越来越快，计算机这个以往总给人以冷冰冰的机器的形象也得到了彻底的改变。人机交互的情形越来越普遍，计算机被人类赋予了越来越多的智能因素。伴随着人类把最新的计算机技术应用于各个学科，对这些学科的认知也进入了日新月异的发展阶段，促使大量的新的研究成果不断涌现。例如：“人机大战”中深蓝计算机轻松的获胜、人类基因组排序工作的基本完成、人类大脑结构性解密、单纯器官性克隆的成功实现等等。随着计算机这个人类有史以来最重要的工具的不断发展，伴随着不断有新理论的出现，人类必须重新对它们进行分析和审视。由于近几年生物学和神经生理学等许多新的研究成果的出现，对于人工智能与人类智能之间的关系引起了人们更多的思考。本文以比较的方法分析人类智能与人工智能二者的异同，并从马克思主义哲学的角度再次对人工智能与人类智能的进行了分析。 一、人类智能与人脑思维 我们知道所有的动物都有中枢神经控制系统，有了这一套系统也就有了思维。思维在不同的生物之间具有不同的功能，在低等动物中思维的作用更多的是本能控制，高等动物除了本能控制以外还有为适应环境所工作，人类思维则具有了改造环境所进行的工作。人类的思维起源于对周围事物的认识，最初是形象思维过程，等人们发现各个事物之间的相互关系之后，就开始了逻辑思维过程，随着对事物之间相互关系的分门别类和对周围世界认识的加深，又有形式逻辑，数理逻辑，抽象逻辑等等。人类自身的智能是人类思维活动中表现出来的能力，大脑是人类认知和智能活动的载体，思维是大脑对客观事物的本质及其内在联系的概括和反映。人类智能的也就是人类思维的结果。但是直到现在，科学家对于人脑的结构以及人脑的思维过程一直处于研究阶段，当然，随着时间的推移和科学技术水平的提高，有一天人类应该会破解自身的思维过程。
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。
浅析人工智能中的图像识别技术
浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的
目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有
人工智能与模式识别
人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,
人工智能论文3500字
研究生课程论文 人工智能前沿 论文题目:人工智能技术在求机器人工作 空间的应用 课程老师:罗亚波 学院班级:汽研1602班 学生姓名:张小涵 学号:15 2016年10月
人工智能技术在求机器人工作空间的应用 摘要 人工智能的发展迅速,现在已经渗透到机器人的全方位分析与机器人的工作空间的计算中,其对机器人的应用起着越来越重要的作用。元素限制法由三个限制元素构成,分别为杆长限制、转角限制、连杆的干涉。在初步确定限制元素后即可得到边界条件,即可得到工作空间。圆弧相交法由运动学反解过程、工作空间的几何描述以及工作空间的计算过程组成。两者各有其优缺点,都就是可取的求工作空间的方法。 关键词:人工智能元素限制圆弧相交工作空间 Abstract With the rapid development of artificial intelligence, it has been applied to the analysis of the robot and the working space of the robot、It plays a more and more important role in the application of the robot、The element restriction method is composed of three elements, which are the length of the rod, the restriction of the angle and the interference of the connecting rod、 Boundary conditions can be obtained after the preliminary determination of the limiting element、 The arc intersection method is composed of the process of the inverse kinematics of the kinematics, the geometric description of the working space and the calculation process of the working space、 Both have their own advantages and disadvantages, are desirable for the working space of the method、Key words: artificial intelligence element limit arc intersection working space
人工智能结课论文
内蒙古科技大学2014/2015 学年第一学期《人工智能》结课报告 课程号：76807376-01 考试方式：结课报告 使用专业、年级：计算机应用2012-3,4 任课教师：陈淋艳 班级：12级计算机3班 学号：1276807336 姓名：王志鹏
目录 前言 (3) 一、专家系统简介 (4) 二、关键字： (5) 三、专家系统概念和理论 (6) 四、专家系统的发展概况 (7) 五、专家系统的应用分析 (8) 六、专家系统的发展前景 (12) 七、专家系统的总结 (13) 八、学习心得 (14) 参考文献 (15)
前言 人工智能是经过40多年发展起来的一门综合性学科，它旨在研究如何利用计算机等现代工具设计模拟人类智能行为的系统。在众多的人工智能应用领域中，专家系统是30多年来发展起来的一种最具代表性的智能应用系统，它旨在研究如何设计基于知识的计算机程序系统来模拟人类专家求解专门问题的能力。专家系统是人工智能中最活跃的一个分支，是人工智能发展最重要的推动力。 由于人类对自身的思维规律和智能行为仍在探索中，因此，人工智能与专家系统仍然是一门开放的年轻学科。近几年来，人工智能与专家系统的研究越来越深入，新的思想、新的理论以及新的方法与技术不断涌现，新的研究成果不断充实着这一研究领域，尤其是模糊逻辑与神经网络及其结合的研究已成为当前人工智能或智能模拟的重要研究方向，学术论文数以千计，应用成果迭出。
一、专家系统简介 摘要:自从1965年世界上第一个专家系统DENDRAL问世以来，专家系统的技术和应用，在短短的30年间获得了长足的进步和发展。特别是20世纪80年代中期以后，随着知识工程技术的日渐丰富和成熟，各种各样的实用专家系统如雨后春笋般地在世界各地不断涌现。构建专家系统用到的思维方式可能是各种认知工具中最难的,因为它需要形式推理与逻辑推理,建构专家系统需要智力上的参与和挑战。本文首先介绍了专家系统的概念和理论及发展概况，并着重分析他们的应用和发展前景。
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
人工智能中的模式识别
人工智能与模式识别 摘要：模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词:人工智能模式识别模式识别的方法模式识别的应用模式识别的发展潜力 正文: 模式识别的定义是借助计算机，就人类对外部世界某一特定环境中的客体、过程和现象的识别功能(包括视觉、听觉、触觉、判断等)进行自动模拟的科学技术。随着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。(计算机)模式识别在20世纪60年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数 值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。 此外，模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。 模式识别与很多学科都有联系，它与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别的方法主要有决策理论方法和句法方法，模式识别方法的选择取决于问题的性质。如果被识别的对象极为复杂，而且包含丰富的结构信息，一般采用句法方法；被识别对象不很复杂或不含明显的结构信息，一般采用决策理论方法。这两种方法不能截然分开，在句法方法中，基元本身就是用决策理论方法抽取的。在应用中，将这两种方法结合起来分别施加于不同的层次，常能收到较好的效果。 模式识别的应用非常广泛，比较典型的有：1 文字识别：在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。
人工智能在金融行业的应用与风险分析
人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下
最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人
人工智能的模式识别与机器视觉
人工智能的模式识别与机器视觉 模式识别 “模式”(Panern)一词的本意是括完整天缺的供模仿的标本或标识。模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。 模式识别是一个不断发展的学科分支，它的理论基础和研究范围也在不断发展。在二维的文字、图形和图像的识别方而，已取得许多成果。三维景物和活动目标的识别和分析是目前研究的热点。语音的识别和合成技术也有很大的发展。基于人工神经网络的模式识别技术在手写字符的识别、汽车牌照的识别、指纹识别、语音识别等方面已经有许多成功的应用。模式识别技术是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础 机器视觉 实验表明，人类接受外界信息的80％以上来自视觉，10％左右来自听觉，其余来自嗅觉、味觉及触觉。在机器视觉方面，只要给计算机系统装上电视摄像输入装置就可以“看见”周围的东西。但是，视觉是一种感知，机器视觉的感知过程包含一系列的处理过程，例如，一个可见的景物由传感器编码输入，表示成一个灰度数值矩阵；图像的灰度数值由图像检测器进行处理，检测器检测出图像的主要成分，如组成景物的线段、简单曲线和角度等；这些成分又校处理，以便根据景物的表面特征和形状特征来推断有关景物的特征信息；最终目标是利用某个适当的模型来表示该景物。 视觉感知问题的要点是形成一个精练的表示来取代极其庞大的未经加工的输入情息，把庞大的视觉输人信息转化为一种易于处理和有感知意义的描述。 机器视觉可分为低层视觉和高后视觉两个层次，低层视觉主要是对视觉团像执行预处理，例如，边缘检测、运动目标检测、纹理分析等，另外还有立体造型、曲面色彩等，其目的是使对象凸现出来，这时还谈不上对它的理解。高层视觉主要是理解对象，显然，实现高层视觉需要掌捏与对象相关的知识。 机器视觉的前沿研究课题包括：实时图像的并行处理，实时图像的压缩、传输与复原，三绍景物的建模识别，动态和时变视觉等。 人娄的钉能活动过程主要是一个获得知识并运用知识的过程，知识是智能的基础。为了使计算机具有钉能，能模拟人类的智能行为，就必须使它具有知识。把人类拥有的知识采用适当的模式表示出来以便存储到计算机中，这就是知识表示要解决的问题。知识表示是对知识的一种描述，或者说是一组约定，是一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构，对知识进行表木就是把知识表示咸便于计算机存储和利用的菜种数据结构。知识表示方法给出的知识表示形式称为知识表示程式，知识表示模式分为外部表示模式和内部表示模式两个层次。知识外部表示模式是与软件开发的工具、运行的软件平台无关的知识表示的形式化描述。知
人工智能论文
重庆理工大学 专业选修课课程考查报告 《AI的发展与未来》 课程名称：《人工智能及应用》 专业：软件工程 学号： 学生姓名： 提交时间：2017年5月5日
进入人工智能 人工智能的话题，在近年尤其火热，很多人是因为在2016年看到AlphaGo打败了世界围棋冠军李世石。这使得大家对人工智能非常感兴趣，同时也有很多人思考人工智能是否应该继续无节制地发展下去？人们会担忧将来人工智能发展到一定的高度可能会取代人类。包括霍金、比尔·盖茨这样伟大的人物也怀疑人工智能。 我们谁都无法下结论说到底该不该发展人工智能，所以我们先来了解一下什么是人工智能，否则我们只会在对人工智能的恐惧中无法获得理性认知。 人工智能似乎没有明确的定义。人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作[1]，这是美国麻省理工学院的温斯顿教授认为的人工智能。人工智能大概来说可能是有几个部分，首先是感知，感知是包括视觉、语音、语言；然后是决策，做一些预测，做一些判断；那当然如果你要做一套完整的系统，就像机器人或是自动驾驶，它会需要一个反馈[2]。 人工智能的发展 通过了解人工智能发展的主要里程碑，可能会更加直观的了解人工智能。在感知方面，比如我国的科大讯飞。该企业使命是让机器能听会说，能理解会思考；用人工智能建设美好世界[3]。正如他们的企业使命，讯飞语音识别软件现在已经能听懂人们所说的，而且正确率相当高，如果要打很多字完全可以不动手，直接念一遍就都以文字的形式输出来。以前电视里播的现场直播都是没有字幕的，现在已经可以在直播的时候也可以看到实时字幕。可见语音识别给我们带来了巨大的便利。还如微软的小冰，你可以在微信关注她，并且同她聊天，还可以和她语音聊天，她甚至可以为你唱歌。现在小冰会的东西越来越多，也越来越智能。 决策方面，从早期MicrosoftOffice里的工具到Google广告的推荐，然后到金融行业的很多智能决策公司的出现，进步迅速。现在的gamil，有时候收到email，Google会跳出来问要不要发回复，有时候它连回复都帮你写好了，而且写的很精确。这也是人工智能的体现。可能以后我们讲话都不用，助理能帮我们搞定。最后是反馈，比如无人驾驶汽车，它通过车载传感系统感知道路环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和信息，控制车辆的转向和速度，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的。从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。 深度学习及其应用领域 提到人工智能就不得不提深度学习，它是一种神经网络，它的特点是使用了多层网络，能够学习抽象概念，同时融入自我学习，而且收敛相对快速。收敛快速可能是一种技巧，不见得是一个理论，但是有一批人通过它解决了很多重要的问题。简单的来说，如果我们有很多笑脸，然后我们把笑脸的像素输入到一个神经网络里面去，最后你那儿希望让机器能识别这是姚明，那是马云，但是因为你这个深度学习的网络很深，要一次性学会这么多也会比较困难，所以就需要用到一个比较快速收敛的技巧——自我学习。通过自我学习，机器会逐步从大量的样本中逐层抽象出相关的概念，然后做出理解，最终做出判断和决策。深度学习或者是任何的机器学习，它是不是超越人类的能力表现，如果超越的话，可能很多应用就会产生。比如在机场，如果机器识别人脸的准确度超过人，那么那些边防的人就可能不需要那么多。这并不是说机器不会犯错，而是说既然人不能比机器做的更好，那不妨就用机器取代。
Fisher线性判别分析实验(模式识别与人工智能原理实验1)
实验1 Fisher 线性判别分析实验 一、摘要 Fisher 线性判别分析的基本思想：通过寻找一个投影方向（线性变换，线性组合），将高维问题降低到一维问题来解决，并且要求变换后的一维数据具有如下性质：同类样本尽可能聚集在一起，不同类的样本尽可能地远。 Fisher 线性判别分析，就是通过给定的训练数据，确定投影方向W 和阈值y0，即确定线性判别函数，然后根据这个线性判别函数，对测试数据进行测试，得到测试数据的类别。 二、算法的基本原理及流程图 1 基本原理 （1）W 的确定 各类样本均值向量mi 样本类内离散度矩阵i S 和总类内离散度矩阵 w S [ 12w S S S =+ 样本类间离散度矩阵b S 在投影后的一维空间中，各类样本均值T i i m '= W m 。样本类内离散度和总类内离散度 T T i i w w S ' = W S W S ' = W S W 。样本类间离散度T b b S ' = W S W 。 Fisher 准则函数满足两个性质： ·投影后，各类样本内部尽可能密集，即总类内离散度越小越好。 ·投影后，各类样本尽可能离得远，即样本类间离散度越大越好。 根据这个性质确定准则函数，根据使准则函数取得最大值，可求出W ： -1w 12W = S (m - m ) 。 （2）阈值的确定 实验中采取的方法：012y = (m ' + m ') / 2。 \ T x S (x m )(x m ), 1,2 i i i i X i ∈= --=∑T 1212S (m m )(m m )b =--
（3）Fisher线性判别的决策规则 对于某一个未知类别的样本向量x，如果y=W T·x>y0，则x∈w1；否则x∈w2。 2 流程图 方差标准化（归一化处理） 一个样本集中，某一个特征的均值与方差为： 归一化： 三、实验要求 寻找数据进行实验，并分析实验中遇到的问题和结论，写出实验报告。