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人工智能芯片技术白皮书2018(中文版)

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

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)

大数据与AI的介绍以及它们关系的描述

大数据与AI的介绍以及它们关系的简述当我们谈论到AI时，就不可避免的联系到大数据，因为大数据与AI的结合才有可能实现真正的人工智能。大数据和AI分别是指什么呢?智金工小编就来分别介绍一下大数据与AI以及它们之间的关系。简单的讲，AI是基于计算机软硬件，通过模拟人类思考和智能行为的一种理论方法和技术。而大数据则是将结构化数据和非结构化数据形成的所有数据整合起来，用以分析发现数据背后相关关系的信息资产。大数据，或者称之为巨量资料，指的是需要全新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。也就是说，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。而大数据思维创新应用者，通过对大数据的组合引用实现新的商业模式创新，获取潜在空白市场的收入。大数据与AI之间的关系——大数据的沃土滋养AI

大数据便是AI智能化程度升级和进化的基础，拥有大数据，AI 才能够不断的进行模拟演练，不断向着真正的人工智能靠拢。AI主要包括计算机实现智能的原理、制造类似与人脑智能的计算机，是计算机能够实现更高层次的应用。并且AI还涉及到计算机科学、心理学、哲学以及语言学等学科。从思维观点看，AI不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进AI的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，AI学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入AI学科，它们将互相促进而更快地发展。AI目前市场最为广阔，作为替代人力劳动的工具，在一些场景中，AI的效率要比人类更高，并且还能保持稳定的质量以及更好的服务，从而创造更多的商业价值。 AI以及大数据，发展到如今，它们的边界也越来越模糊，所产生的的职能重叠性也越来越高。以上是大数据与AI以及它们之间的关系的介绍。，如果您还想了解更多内容可以扫描上面的二维码关注我们，或者拨打我们的热线

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

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析中投顾问发布的《2018-2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着人工智能技术研究的逐步成熟，人工智能在各个领域的应用进程也将进一步加快。在发展基础成熟且市场应用潜力大的汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业内，人工智能将发挥重要的应用价值。无人驾驶领域驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。在感知层面，其利用机器视觉与语音识别技术感知驾驶环境、备识别车内人员、理解乘客需求；在决策层面，利用机器学习模型与深度学习模型建立可自动做出判断的驾驶决策系统。按照机器介入程度，无人驾驶系统可分为无自动驾驶（L0）、驾驶辅助（L1）、部分自动驾驶（L2）、有条件自动（L3）和完全自动（L4）五个阶段。目前，技术整体处于多个驾驶辅助系统融合控制、可监控路况并介入紧急情况（L2）向基本实现自动驾驶功能（L3）的转变阶段。未来，完全的自动驾驶可以基于感知的信息作出应变，一边担任驾驶员的角色，一边提供车内管家的服务，还能应对其他各方面的需求和任务。医疗图像分析人工智能在医学影像的应用主要分为两个部分：第一部分是在感知环节应用机器视觉技术识别医疗图像，帮助影像医生减少读片时间，提升工作效率，降低误诊的概率；另一部分是在学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。一个典型的例子为贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统。该系统对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率可达92%，与病理学家的分析结合时，其诊断准确率可以高达99.5%。智能投资顾问智能投顾是根据客户理财需求和资质信息、市场状况、投资品信息、资产配置经验等数据，基于大数据的产品模拟和模型预测分析等人工智能技术，输出符合客户风险偏好和收益预期的投资理财建议。国内智能投顾的参与者众多，包括如银行系（如广发智投、招商摩羯智投）、基金系（如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财、天弘基金犇跑篮子）、大型互联网公司系（如百度金融、京东智投、同花顺）和第三方创业公司系（如弥财、蓝海财富、拿铁财经）等。中投顾问·让投资更安全经营更稳健

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。

大数据人工智能课程培训

大数据人工智能课程培训依据IDC的调查报告显示，2017年大数据相关岗位空缺将升至900万，巨大的技术人才空缺，让众多互联网技术人才培训机构看到先机，那么想学习大数据，该去哪家比较好呢？为什么很多人都推荐千锋大数据课程培训呢？其实，同行业之间的比较总会带有尖锐性的特点，其实这种尖锐性的特点对比并不是划清好与坏的标准，只是想让更多关注相关内容的人在短时间内了解各自培训机构的优势不同而已。下面我们就来共同看看千锋大数据课程培训的优势特点：采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成；讲师的团队素质够硬，工作15年的开发经验的大牛（总监级）进行授课； “技术+ 项目”是先进的内容，是以北京的中关村、西二旗等IT公司密集的公司为技术背景，如：Sina&微博的推荐系统项目，作为教学项目等；数据来源于一线互联网公司的源数据，作为学生的结业项目，具有一定的商业价值；严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark的版本迭代，机器学习中的算法革新；贯穿整个项目教学环节，能够潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，

既能独立思考，又能组织团队开发；定期组织与一线名企的工程师，进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向；课余时间，定期邀请其他领域的技术专家，与学生互动，其讲解内容除了本专业以内知识内容，还有以外的知识扩展，其目的是进一步拓展学生的视野，为未来在工作中的技术选型、岗位调配、服务与大数据分析等，打下良好的基础。另外，据千锋大数据讲师介绍：“在千锋大数据课程培训毕业的学员，未来不仅可以在生产、管理及服务第一线从事大数据系统建设与规划、运维、测试、技术支持与销售工作，也可胜任企事业单位的大数据应用开发、管理与维护、培训教育机构的大数据教育与培训等工作。学习大数据，当属千锋；学真正的大数据技术，高薪就业不用愁！

2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告重磅发布

2018-2019年中国人工智能计算力发展评估报告重磅发布进入21世纪，信息技术引领的第三次工业革命改变了人类的生产和生活的方式。借助信息技术，人类社会实现了人与人的连接、人与物的连接以及物与物的连接，同时也产生了海量数据。当DT时代到来，数据成为企业新的固定资产，如何准确处理、分析和应用数据，使其成为新的生产力成为问题。借助人工智能，实现人与物两两之间关系的转变，成为破局关键。

在人工智能的三驾马车中，数据不是问题，算法历经数十余年发展已相对成熟。毫无疑问，算力决定着人工智能整体的发展状况，也是承载和推动人工智能走向实际应用的基础平台和决定性力量。 2017年7月8日，国务院《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，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。时至今日，中国人工智能是怎样的发展现状，算力在场景、行业以及地域上又呈现何种态势？基于此，浪潮联合IDC共同研究发布《2018-2019 年中国人工智能计算力发展评估报告》，试图通过对中国人工智能市场的全面洞察与客户调研，客观全面的展现中国人工智能计算发展现状与趋势，并针对人工智能行业发展提出具体行动建议。报告亮点： 1.人工智能将成为引领第四次工业革命的核心驱动力，2022年时中国的人工智能市场投资规模将超过百亿美元，未来五年复合增长率超过 59%，其中人工

智能基础架构硬件市场规模将超过千亿人民币。 2.人工智能的算力分布将呈现“二八法则”：早期阶段，80%的算力集中在训练场景；未来大规模应用阶段，80%的算力将集中在推理场景。 3.从行业维度上，人工智能行业应用情况与算力投资行业分布保持一致，互联网、政府、服务和金融行业是中国人工智能算力发展的领先行业；从地域维度上，人工智能算力分布呈现明显地域属性，地域人工智能热图和 TOP10 的城市排行榜显示，排在首位的并非北上广，而是杭州，合肥进入前五。 4.针对行业客户和人工智能解决方案提供商分别给出的行动建议。进一步了解《2018-2019 年中国人工智能计算力发展评估报告》，请点此链接下载报告原文

探索大数据和人工智能最全试题

探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长

B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习

8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据

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。

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

2019年基于大数据和人工智能的视频云平台项目可行性研究报告

目录一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况 (3) 二、项目实施的必要性 (3) （1）行业发展与新技术融合的现实需求 (3) （2）顺应市场发展趋势，增强企业竞争力的需要 (4) ①提升资源使用效率 (4) ②为数据的融通提供可能 (5) ③解决海量视频图像信息大数据和人工智能处理的算力问题 (5) ④开放的云模式构建繁荣生态 (5) ⑤更为强大的智能化功能 (6) 三、项目实施对企业未来盈利能力的影响 (6) 四、项目实施对偿债能力和资本结构的影响 (6) 五、项目投资概算 (6) 六、项目建设期及实施进度 (7)

一、大数据和人工智能的视频云平台项目概况企业计划在现有智能视频产品研发中心基础上组建基于大数据和人工智能的视频云平台开发团队，开发新一代视频云平台产品，提供对结构化、非结构化数据的统一存储、查询、分析和二次加工能力。新一代视频云平台将利用云计算、大数据、智能视频等新技术升级改造现有视频图像监控系统，有效解决视频图像数据采集整合、价值信息提取、数据结构化处理及存储应用模式变革等问题，建设云架构下视频信息应用平台，为安防实战应用提供服务支撑。通过本项目的开发，企业将进一步提升服务于平安城市、雪亮工程和智慧城市项目的能力，满足市场发展需求，新一代视频云平台的具体建设内容包括：视频云基础设施平台、SVAC视音频数据解析平台、SVAC结构化大数据平台以及丰富多样的业务应用系统。二、项目实施的必要性新一代视频云平台产品有助于进一步提升中星技术的技术领先地位，保持企业在行业中的竞争力。同时可以为政府、公安用户实现从网络监控向智能监控的迁移，扩大企业在平安城市、雪亮工程和智慧城市的市场份额，带动企业收入和利润的不断增长。（1）行业发展与新技术融合的现实需求云计算、物联网、大数据以及人工智能等创新技术的不断发展，推动着安防行业与IT技术愈发紧密的融合，云安防时代即将到来。

云计算、大数据和人工智能的区别与联系详解

本文介绍云计算、大数据和人工智能。为什么讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常火，并且它们之间好像互相有关系：一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。一、云计算最初的目标我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、网络资

源、存储资源三个方面。 1. 数据中心就像配电脑什么叫计算、网络、存储资源？比如你要买台笔记本电脑，是不是要关心这台电脑是什么样的CPU？多大的内存？这两个就被我们称为计算资源。

这台电脑要上网，就需要有个可以插网线的网口，或者有可以连接我们家路由器的无线网卡。您家也需要到运营商比如联通、移动或者电信开通一个网络，比如100M的带宽。然后会有师傅弄一根网线到您家来，师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络连接配置好。这样您家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过您的路由器上网了。这就是网络资源。您可能还会问硬盘多大？过去的硬盘都很小，大小如10G之类的；后来即使500G、1T、2T的硬盘也不新鲜了。(1T是1000G)，这就是存储资源。对于一台电脑是这个样子的，对于一个数据中心也是同样的。想象你有一个非常非常大的机房，里面堆了很多的服务器，这些服务器也是有CPU、内存、硬盘的，也是通过类似路由器的设备上网的。这时的问题就是：运营数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢？ 2. 灵活就是想啥时要都有，想要多少都行管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢？举个例子来理解：比如有个人需要一台很小的电脑，只有一个CPU、1G内存、10G的硬盘、一兆的带宽，你能给他吗？像这种这么小规格的电脑，现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了，家里随便拉一个宽带都要100M。然而如果去一个云计算的平台上，他要想要这个资源时，只要一点就有了。

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.docsj.com/doc/20262000.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)

《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，

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)

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)

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。