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。

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一、工业智能的内涵

（一）工业智能发展背景

1、提升工业智能化水平成为全球共识与趋势

新一轮信息革命与产业变革蓬勃兴起，工业的智能化发展成为全球关注重点与趋势。世界主要发达国家政府及组织高度重视，积极出台相关战略政策，促进人工智能在生产制造及工业领域的应用发展。美国于2016年10月和2018年10月陆续发布了《国家人工智能研究和发展战略规划》和《美国先进制造领导力的战略报告》，其中重点提及了产品全生命周期优化、先进机器人发展、大数据挖掘、制造系统网络安全等内容。日本从2015年起，发布了4份与工业智能相关的政策文件，包括《新机器人战略》《2015年制造业白皮书》《日本高级综合智能平台计划（AIP）》《人工智能产业化路线图》，聚焦先进机器人及大数据挖掘领域，推动设备故障智能预测系统的发展。欧盟2016年5月发布了《数字化工业战略》，重点关注先进机器人和工业自治系统的研发。

我国政府双侧发力，推动人工智能与制造业的融合发展。一方面，积极推动人工智能技术为制造业发展注入新动力，在《智能制造发展规划（2016-2020）》《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》《国务院关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》《增强制造业核心竞— 2 —

争力三年行动计划》等20个政策文件按中均强调推动人工智能等技术在工业制造领域的应用与融合。另一方面，将制造业作为人工智能落地的重点行业，在《互联网+人工智能三年行动实施方案》《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》等10余个文件中均提出将制造业作为开展人工智能应用试点示范的重要领域之一。同时，辽宁、四川、河南等各地方纷纷出台相关文件，推动人工智能等新一代信息技术与实体经济或制造业融合。

2、人工智能技术加速渗透，构建制造业智能化基础

制造业智能化升级需求是工业智能发展的根本驱动。制造业升级的最终目的，是从数字化、网络化转而最终实现智能化。当前制造业正处在由数字化、网络向智能发展的重要阶段，核心是要实现基于海量工业数据的全面感知，和通过端到端的数据深度集成与建模分析，实现智能化决策与控制指令。工业智能强化了制造企业的数据洞察能力，实现了智能化管理和控制，是企业转型升级的有效手段，也是打通智能制造最后一公里的关键环节。

人工智能技术体系逐步完善，推动工业智能快速发展。一方面是支撑技术实现纵向升级，为工业智能的落地应用奠定基础。算法、算力和数据的爆发推动人工智能技术不断迈向更高层次，使采用多种路径解决复杂工业问题成为可能。传感技术的发展、传感器产品的规模化应用及采集过程自动化水平的不

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断提升，推动海量工业数据快速积累。工业网络技术发展保证了数据传输的高效性、实时性与高可靠性。云服务为数据管理和计算能力外包提供途径。另一方面是人工智能技术实现横向融合，为面向各类应场景形成智能化解决方案奠定了基础。人工智能具有显著的溢出效应，泛在化人工智能产业体系正在快速成型，工业是其涵盖的重点领域之一。

（二）工业智能的主要类型

1、工业智能的定义

工业智能（或工业人工智能）是工业领域中由计算机实现的智能，具有自感知、自学习、自执行、自决策、自适应等特征。可以认为，工业智能的本质是承载于实体与系统，即计算机上的人工智能技术在工业领域中的应用，能不断丰富和迭代自己的分析与决策能力，以适应变幻不定的工业环境，并完成多样化的工业任务，最终达到提升企业洞察力，提高生产效率或设备产品性能的目的。

将工业智能定义为由计算机实现的智能，具体是指在现代计算机的计算能力基础上，在时间和成本可接受的范围内，通过计算机解决的问题。目前来看，在可预见的相当长的时间内，计算机将成为研究工业智能的主要物质手段和实现工业智能技术的唯一实体。

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2、工业智能的问题分类

现代计算机解决工业问题需要三个步骤，采集数据，将数据代入机理，最终形成结果。通过既定数据带入已知机理形成预期结果的方式并不具备智能特征，而基于已知结果的梳理自动回答问题，或者通过数据直接绕过机理或者方程直接形成结果的过程才是真正的智能化。

图1：工业领域相关问题分类

为了更好的分析工业智能的功能范围，我们提出了工业智能的基本框架：构建一个四象限横纵坐标轴，其中横轴为计算的复杂度，是计算机算法的时间复杂度，与工业机理的复杂性和算法的实现效率直接相关；纵轴是影响因素的多少，与相关问题涉及的变量个数直接相关

。据此可将工业问题分解为四类，

一是多因素复杂问题，二是多因素简单问题，三是少因素简单问题，四是少因素复杂问题。

图2：工业领域问题的制造系统层级分布

工业系统自下而上包括设备/单元级、车间级、企业级、协同级等四个层级，其对应的工业问题也呈现一定的规律性分布。具体地，设备/单元级和车间级工业问题的影响因素通常较少，但和工业机理密切相关，导致计算复杂度较高，其中设备/单元级问题的复杂度更是普遍高于车间级。企业级和协同级的工业问题并没有过于复杂的机理，但影响的因素较多，其中协同级问题的影响因素普遍多于企业级。除各层级在体系中的范围性分布外，还存在部分多影响因素高复杂度的点状问题。

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图3：工业智能的主要类型

深度学习和知识图谱是当前工业智能实现的两大技术方向，正不断拓展可解工业问题的边界。“根据已知结果梳理实现自动问答”是基于以知识图谱、专家系统为代表的认知科学，是解决已知工业知识的主要途径。“绕过机理直接通过数据形成结果”是基于以深度学习和机器学习为代表的数据科学，能更好地解决机理未知或模糊的工业问题。当前工业智能主要体现在以知识图谱为代表的知识工程以及以深度学习为代表的机器学习两大技术领域的突破，其中深度学习侧重于解决影响因素较少，但计算高度复杂的问题，如产品复杂缺陷质量检测。而知识图谱侧重于解决影响因素较多，但机理相对简单的问题，如供应链管理等。多因素复杂问题可以分解为多因素简单问题和少因素复杂问题进行求解，例如产品设计等。两大驱动技术

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的发展，使工业领域内多因素简单问题与少因素复杂问题的可解范围进一步扩大，同时使部分多因素复杂问题可解。

图4：当前工业智能两大技术方向

除上述两大技术方向外，工业领域还存在许多解决问题的其它方法：对于影响因素少、计算复杂度低的问题，通常采用最优化方法进行精确求解。对于影响因素相对较多、计算复杂度相对复杂的问题，通常利用数学近似的方法对真实物理系统（几何和载荷工况）进行模拟，即有限元分析，实质是对复杂问题拆分为若干简单问题的近似求解。对于复杂度较高且影响因素较多的问题，目前仍然主要通过实验方法来解决，比如原材料的配比。由于以上方法没有体现工业智能所定义的自适应自学习等智能化特征，故不作过多讨论。

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（三）工业智能的发展历程

图5：工业智能的发展历程

总体来看，工业智能的发展与人工智能技术的演进密切相关，从人工智能概念诞生至今，工业智能经历了三个发展阶段，推动工业领域可解问题边界不断扩展。一是80年代开始的萌芽期，可概括为基于规则的时代，规则型专家系统逐渐成熟，并应用于工业企业信息系统中。如美国车间调度专家系统ISIS，日本新日铁FAIN专家系统等。然而专家系统的实质是领域专家知识的程序化执行，并不具备前述定义的智能化特征，本文不过多论述。二是90年到21世纪初的渗透期，可概括为传统人工智能方法渗透应用的时代，通过机器学习、数据科学与工业机理结合解决相对复杂问题，典型代表是：以模糊控制、神经网络控制和专家系统控制为代表的智能控制理论在工业过程控制和机器人领域的应用；将图像处理方法应用于产品视觉质量检测，使用机器学习进行工业数据的建模分析，形成工业数据模型并指导优化制造过程。然而以神经网络为代表的机器学习

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方法是一种黑箱方法，其可靠性和可解释性问题限制了此类实际应用的深入推进。三是21世纪初至今，可概括为数据/知识深度洞察的时代，以深度学习、知识图谱等为代表的新一代人工智能引发工业智能发展浪潮，典型代表有：基于工业大数据驱动的优化、决策、深度视觉质量检测；工业知识图谱，解决全局性、行业性问题；人机协作等智能工业机器人蓬勃发展并实际应用。

二、工业智能的典型应用

工业智能在工业系统各层级各环节具有广泛应用，其细分应用场景达到数十种，如不规则物体分拣、复杂质量检测、供应链风险管理、融资风险管控、设备运行优化、复杂质量检测等。按照制造系统自下而上、产品、商业的维度，工业智能的应用领域可以总结为五大类，即生产现场优化、生产管理优化、经营管理优化、产品全生命周期和供应链优化，五类问题具有不同复杂度和影响因素。

工业智能主要通过三种方式解决上述问题：一是通过知识图谱和专家系统解决多因素低复杂度问题，在影响因素快速提升的场景，比如供应链风险管理、融资风险管控等，知识图谱的作用会更加明显。二是通过机器学习与深度学习解决少因素高复杂度问题，一些传统方法无法有效解决的场景如及微小故障的检测、不规则物体的分拣等，是深度学习发挥重要作用的领域，而随着场景机理的计算复杂度提升，深度学习则发挥更— 10 —

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大作用。三是通过问题拆解解决多因素高复杂度问题，如产品研发等。而在例如安全风险分析、生产排程等因素和复杂度都较低的场景，可以依靠人工经验或成熟的解析法解决，并不需工业智能方法。

图6：工业智能应用总体视图

（一）高计算复杂度、少影响因素问题

针对高度复杂问题，深度学习方法能够绕过机理障碍，解决传统方法无法解决的问题，如复杂质量（缺陷）检测、复杂（环境/系统）指标软测量、不规则物体分拣等。

复杂质量（缺陷）检测场景中，利用基于深度学习的解决方案代替人工特征提取，能够在环境频繁变化条件下检测出更微小、更复杂的产品缺陷，提升检测效率，成为解决此问题主要方法。美国机器视觉公司康耐视（COGNEX

）开发了基于深度

学习进行工业图像分析软件，利用较小的样本图像集合就能够

在数分钟内完成深度学习模型训练，能以毫秒为单位识别缺陷，支持高速应用并提高吞吐量，解决传统方法无法解决的复杂缺陷检测、定位等问题，检测效率提升30%以上。富士康、奥迪等制造企业利用深度学习，实现电路板复杂缺陷检测、汽车钣金零件微小裂缝检测、手机盖板玻璃检测、酒精质量检测等高质量检测。另一方面，基于深度学习的技术协作有望解决更复杂问题，如美国工业智能企业将深度学习与3D显微镜结合，将缺陷检测降低到纳米级；荷兰初创公司Scyfer使用深度学习与半监督学习结合的方法对钢表面进行检测，实现对罕见未知缺陷的检测。

图7：康耐视基于深度学习质量检测软件复杂（环境/系统）指标软测量场景中，通过深度学习方法挖掘更深层次隐藏结构与特征的抽象关系，能够打破传统机器

学习模型的泛化能力界限，同时保障模型的精确性和鲁棒性，— 12 —

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已在食品、冶金、化工等领域得到实验验证，并逐步实现工业应用。

不规则物体分拣场景中，通过深度学习构建复杂对象的特征模型，实现自主学习，能够大幅提高分拣效率。慕尼黑公司Robominds 开发了Robobrain-Vision 系统，基于深度学习与3D 视觉相机帮助机器人自动识别各种材料、形状甚至重叠的物体，并确定最佳抓取点，无需任何编程。同时具有直观的用户界面，用户可通过大型操作面板或直接在Web 浏览器中轻松完成配置。爱普生、埃尔森、梅卡曼德等纷纷推出基于3D 视觉与深度学习的复杂堆叠物体、不规则物品的识别和分拣机器人。发那科利用深度强化学习使机器人具备自主及协同学习技能，能够将零部件从一堆杂物中挑选出来，并达到90%准确率，极大地提升工程师编程效率。

图8：robobrain ?.vision 自动拣选系统

针对较为复杂问题，利用机器学习方法增强传统场景的应用效果/性能，如设备自执行、设备（系统）维护、设备/制造工艺优化等。

设备自执行场景中，通过机器学习方法对人类行为及语音的复杂分析，能够增强协作机器人的学习、感知能力，提升生产效率。西班牙 P4Q 公司应用 Sawyer 机器人组装电路板，实现生产量提高25%；德国Bahlsen应用协作机器人进行食品包装，实现生产效率提升三倍；Novarc 焊接协作机器人的应用部署，使吞吐量和生产能力提高四倍。

设备/系统预测性维护场景中，机器学习方法拟合设备运行复杂非线性关系，能够提升预测准确率，减少成本与故障率，是工业智能应用最为广泛的场景之一。德国 KONUX 结合智能传感器及机器学习算法，能利用除传感器以外的数据源如传感数据、天气数据和维护日志等构建设备运行模型，使机器维护成本平均降低 30%，实际故障率降低 70%。还能不断自我学习进化，并为优化维护计划和延长资产生命周期提供建议。帕绍大学使用机器学习技术来准确预测机床的磨损状态，通过传感器和功耗数据预测锤子何时停止正常工作以确定更换关键组件的最佳时间，避免原始零件加工中的意外停机。能源供应商Hansewerk AG 基于机器学习，利用来自电缆的硬件信息以及实时性能测量（负载行为等）和天气数据检测和预测电网中断和停电，主动识别电网缺陷的可能性增加了两到三倍。纽约创业公司Datadog 推出基于 AI 的控制和管理平台，其机器学习模块能提前几天、几周甚至几个月预测网络系统问题和漏洞。

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图9：KONUX设备预测性维护系统

设备/制造工艺优化场景中，采用深度学习方法对设备运行、工艺参数等数据进行综合分析并找出最优参数，能够大幅提升运行效率与制造品质。德国SCANLAB公司开发了将检流计扫描仪与数字角度传感器相结合，并配备了基于机器学习控制系统的智能扫描头，能够实时独立地计算控制参数，从而帮助系统更快、更精确地工作。西门子利用机器学习使用天气和部件振动数据来不断微调风机，使转子叶片等设备能根据天气调整到最佳位置，以提高效率，增加发电量。恒逸石化、天合光能等企业借助阿里云ET工业大脑的机器学习技术识别生产制造过程中的关键因子，找出最优参数组合，提升效率与在制品良品率。经统计，恒逸石化燃煤效率提升 2.6%，天合光能生产A品率的测试值提升7%。TCL格创东智针对液晶面板的成膜工序，通过机器学习算法建立过程数据和膜厚之间

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的关系模型，实现关键指标的预测与品质优化，使站点抽检比例降低30%，年效益近千万。

图10：阿里工业大脑工艺参数优化流程

（二）低计算复杂度、多影响因素问题

针对场景影响因素较多的问题，构建知识图谱能够明确各影响因素相互关系，解决此类问题，包括供应链风险管理和融资风险管控等应用场景。

供应链风险管理场景中，通过知识图谱汇集影响供应链各关键环节的因素并提供管理建议，能够实现各类风险预判并保证供应链稳定。华为通过汇集学术论文、在线百科、开源知识库、气象信息、媒体信息、产品知识、物流知识、采购知识、制造知识、交通信息、贸易信息等信息资源，构建华为供应链知识图谱，通过企业语义网（关系网）实现供应链风险管理与零部件选型。

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图11：华为供应链知识图谱

融资风险管控场景中，依靠知识图谱将多个对象进行关联分析，能够实现对金融风险的预测及管控。西门子基于知识图谱打破信息孤岛，建立自营、合作伙伴、竞争对手等对象之间的高维关系网络，实现融资过程不可预见事件的风险识别。

（三）高计算复杂度、多影响因素问题

针对多影响因素高复杂性问题，利用知识图谱和深度（机器）学习可以将问题简化为少因素问题和(或)低复杂性问题进行解决，如产品研发、企业决策管理等场景。

产品研发场景中，通过知识图谱构建设计方案库，再运用深度学习进行搜索与优化计算，能够实现复杂产品的智能化设计。例如，UTC 联合技术研究中心将知识图谱与深度学习引入设计过程中，依靠知识图谱解决多因素产品研发问题，将产品分解为不同的功能块，构建设计方案库，然后利用深度学习的复杂计算能力进行指标分析和方案评估，通过学习确定最佳设计方案，设计出的换热器重量减轻20%，传热效率提高80%

，设计

周期加快9倍。瑞士创业公司Neural Concept开发了人工智能软件并应用于自行车设计，首先构建结构形状库，然后利用深度学习网络对不同设计方案进行空气动力学分析，在几分钟内设计出的产品动力学特性比传统方法高5-20％，并有望应用于无人机、风力涡轮机和飞机等设计过程。

图12：UTC换热器智能设计

企业决策管理场景中，通过知识图谱与数据科学协同，能够实现企业级优化运营。美国初创公司Maana聚焦石油和天然气领域，打造名为Knowledge Platform的平台，梳理领域知识打造计算知识图谱，与机器学习计算模型相结合，为GE、壳牌、阿美等石油巨头提供决策和流程优化建议。

三、工业智能的关键技术

工业智能依靠通用技术与专用技术协同实现智能化应用。一方面，通用技术以工业互联网和工业大数据为核心，整体上遵循人工智能的数据、算力和算法三要素的逻辑，包含智能算— 18 —

2020年公需课考试——人工智能技术及其发展趋势(93分)

单选题： 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 2.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（ 3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C√答对

4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（3.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 5.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对

7.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 8.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 9.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对

人工智能产业分析

人工智能产业分析 1 月 3 日，中国着名围棋棋手古力在微博上说道：今天又有四位勇士被抬走了... 谁来 守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜，古力再次发博， Master 已经拿下 50 连胜，不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的 Master 近日一个注册为“ Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”，从 2016年12月29日晚 起，接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至 2017年 1 月 3 日夜，期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后， master 已经斩获了 50 连胜，击败 1 5位世界冠军。在斩获的选手中，包括了连续 37 个月排名韩 国等级分第一朴廷桓九段（“ XIUZHI”）、中国名人战冠军连笑七段（“剑术”）、新科百灵杯冠军陈耀烨（“龙胆”）、 2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为，这位master不是人类，而是人工智能。但该 AI （人工智能）是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在 1 月 2 日晚上发博文，称人工智能告诉了我们，人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master 或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示，“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩，几乎可 以排除是人类棋手。’阿尔法狗’（AlphaGo）是有能力做到的，当然，它也有可能是日本的ZEN虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋，但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master 是最新研发出来的其他‘狗'。”中国围棋队领队华学明表示：“应该是新‘狗'，可能是韩国研发的‘狗'。” 如果 master 最终被确定为人工智能，那么 1 月 3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的 一个时刻。毕竟，柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”，但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗（AlphaGo）狂虐围棋大师李世石之后，AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识，并且很快成了 IT 产业发展和投资的最新宠儿。然而，阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前，从很早之前就在中文版的 Windows 中预装的象棋小游戏，到 1997 年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫，这些都是电脑和人类下棋的时间。然而，阿尔法狗的胜利却意义非凡。

专业技术人员继续教育《人工智能技术发展趋势和应用》试题和答案涵盖80%内容

《人工智能技术发展趋势及应用》试题及答案 (一) 单选题，每题 2 分，共 20 题。 1. 下列有关人工智能的说法中，不正确的是（）。 (A)人工智能是以机器为载体的智能 (B)人工智能是以人为载体的智能 (C)人工智能是相对于动物的智能 (D)人工智能也叫机器智能 2. 以下属于素养性知识的是（）。 (A)为人处事方面的知识 (B)行业性知识 (C)分析性知识 (D)创造性知识 3. 本课程提到，人工智能皇冠上的明珠是（）。 (A)数据智能 (B)读写智能 (C)逻辑智能 (D)语言智能 4. 根据本课程，以下哪项不属于情感分析四维模型的内容（）。 (A)读音知情 (B)读脸知情

(C)读搏知情 (D)读书知情 5. 人工神经网络发展的第一次高潮是（）。 (A)1986年启动“863计划” (B)1977年，吴文俊创立吴方法 (C)1957年，罗森布拉特提出感知机神经元关系 (D)1985-1986年提出误差反向传播算法 6. 人工智能在围棋方面的应用之一是AlphaGo通过（）获得“棋感”。 (A)视觉感知 (B)扩大存储空间 (C)听觉感知 (D)提高运算速度 7. 以下哪项不属于教育信息化的三个阶段（）。 (A)教育创新化 (B)教育技术化 (C)教育智能化 (D)教育智慧化 8. 以下不属于人工智能对当前经济社会冲击最大的四个领域的是（）。 (A)制造 (B)教育

(C)艺术 (D)金融 9. 2013年，麻省理工学院的基础评论把（）列为第一大技术突破。 (A)机器学习 (B)人工智能 (C)智能围棋 (D)深度学习 10. 根据本课程，过去生产一台哈雷机车需要21天，但在工业4.0时代，只需要（）就可以把私人定制的摩托车交给客户，极大提高了生产效率，同时满足用户的个性化需求。 (A)2天 (B)24小时 (C)12小时 (D)6小时 11. 根据本课程，根据相关机构数据分析，中国制造业总体成本与美国相比（） (A)远远低于美国 (B)远远高于美国 (C)已经几乎相等同 (D)无法判断 12. 根据本课程，高速公路自动驾驶属于智能网联汽车的哪个发展阶段？（） (A)驾驶辅助 (B)部分自动驾驶

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。

关于人工智能技术及其发展趋势2020考试答案

人工智能技术及其发展趋势 1.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（10.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 2.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（10.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（10.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别

D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。（10.0分） A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案：C√答对 1.一般说来，人工智能技术包括（）。（10.0分）） A.深度学习、机器学习 B.计算机视觉、自然语言处理 C.人机交互、生物信息技术、智能芯片 D.虚拟现实/增强现实、机器人技术 我的答案：ABCD√答对 2.指纹识别是通过（）等物理传感器获取指纹图像，经过数据处理进行分析判别。（10.0分）） A.光 B.电 C.力 D.热

我的答案：ABCD √答对 1.机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 2.卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 3.人工智能是科学交叉的结果，它由不同领域多学科综合发展而来。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 4.机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等组成，涉及到控制论、机械电子、计算机、材料、仿生等学科，在工业、医学、农业、建筑业甚至军事等领域中均有重要用途。（10.0分） 我的答案： 正确 √答对 1、最困难的事就是认识自己。20.7.57.5.202008:2708:27:50Jul-2008:27 2、自知之明是最难得的知识。二〇二〇年七月五日2020年7月5日星期日 3、越是无能的人，越喜欢挑剔别人。08:277.5.202008:277.5.202008:2708:27:507.5.202008:277.5.2020 4、与肝胆人共事，无字句处读书。7.5.20207.5.202008:2708:2708:27:5008:27:50 5、三军可夺帅也。Sunday, July 5, 2020July 20Sunday, July 5, 20207/5/2020 6、最大的骄傲于最大的自卑都表示心灵的最软弱无力。8时27分8时27分5-Jul-207.5.2020 7、人生就是学校。20.7.520.7.520.7.5。2020年7月5日星期日二〇二〇年七月五日 亲爱的用户： 烟雨江南，画屏如展。在那桃花盛开的地方，在这醉 人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一 样美丽，感谢你的阅读。

2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告

2016年2月出版

正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理：利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即，AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代，2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局，2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟：人脑工程项目（HBP） (8) 2.2.2、美国：大脑研究计划（BRAIN） (8) 2.2.3、日本：大脑研究计划（Brain/MINDS） (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型，人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动，人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视，2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革，AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起，科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增，科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化，机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿，有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素，人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加，2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段，预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆：企业数量激增发展迅猛，机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新，创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景，未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业，软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域：IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域：Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域：Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域：Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域：Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑：短期看好应用开发领域，长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录

中国人工智能产业发展分析及对策研究

中国人工智能产业发展分析及对策研究 人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议，并在2016年随着AlphaGo 人机围棋大战引发的强烈关注而再次称为热词。从本质上来说，人工智能是指用于模拟和扩展人类智能的技术应用系统，具备快速处理和自主知识管理能力，能够通过“试验—验证—学习”实现决策的迭代和优化。[1]77其价值始终体现在代替或者辅助人类完成任务，从而解放劳动力，提高劳动效率。当前，人工智能正处于专有型向通用型人工智能转变的发展阶段，应用模式也由执行式服务向交互式服务转变。在一些数据可得性高的行业，例如安防、医疗、教育和商业服务等领域，人工智能已率先爆发出大量场景应用，用以解决行业痛点。自20世纪60年代以来，人工智能的发展经历了三次技术革命浪潮。进入到21世纪的两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。[2]关于互联网和大数据时代下的产业结构和社会状态已有相当多的研究分析，本文则侧重于讨论中国在人工智能时代的战略方向。 从人工智能领域相关文献看，国内学者主要将研究重点集中在基于人工智能算法的特定领域应用和技术伦理问题（哲学角度）两方面。吴永和等依据教育人工智能（EAI）的内涵，尝试从应用形态和技术架构两方面构建“人工智能+教育”的生态系统以及相应的人才培养体系。[3]梁志勇等则聚焦新闻生产领域，认为人工智能技术将给新闻行业的内容生产、议题设置和运作方式带来革命性影响。[4]相对而言，人工智能与工程技术融合的研究更为广泛。李漫江创新性地提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法，进而实现农用发动机不解体且能快速诊断的效果。[5]秦爱梅等基于人工智能视觉算法，调制出一套具有较高识别效率和精度的特定场景识别系统。[6]尽管如此，蔡自兴仍认为国内存在以哲学研究替代人工智能技术研究的倾向。[7]23孙振杰提出，人类亟需深思围绕人工智能意识与情感的发展将引发“五化”的问题，即人造物的退化、进化、蜕化、异化和黑化。[8]余乃忠则揭示出人工智能类本质的实现与新时代人类的类本质间的矛盾，

人工智能行业发展前景展望及市场规模预测

一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 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（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。

人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 1.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A√答对 2.（），中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。（ 3.0分） A.2018年3月15日 B.2018年10月31日 C.2018年12月31日 D.2019年1月31日 我的答案：B√答对 3.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别

D.虹膜识别 我的答案：C√答对 4.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D√答对 5.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题

D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D√答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A√答对 8.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C√答对 9.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片

2020年人工智能产业发展深度研究报告

2020年人工智能产业发展深度研究报告 一、人工智能市场格局 人工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力，本质上是对人类思维过程的模拟。AI 概念最早始于1956 年的达特茅斯会议，受限于算法和算力的不成熟，未能实现大规模的应用和推广。近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测，2022全球人工智能市场将达到1630亿元，2018-2022年CAGR达31%。 人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测，2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高27%，经济总增加值提升7.1 万亿美元。 二、多角度人工智能产业比较 目前，全球人工智能产业的生态系统正逐步成型。依据产业链上下游关系，可以将人工智能划分为基础支持层、中间技术层和下游应用层。基础层是人工智能产业的基础，主要提供硬件（芯片和传感器）及软件（算法模型）等基础能力；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的

智能相关特征为出发点，将基础能力转化成人工智能技术，如计算机视觉、智能语音、自然语言处理等应用算法研发。其中，技术层能力可以广泛应用到多个不同的应用领域；应用层是人工智能产业的延伸，将技术应用到具体行业，涵盖制造、交通、金融、医疗等18 个领域，其中医疗、交通、制造等领域的人工智能应用开发受到广泛关注。 （一)战略部署：大国角逐，布局各有侧重 全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局，并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。 1、美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看，美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超

人工智能行业分析

人工智能行业分析 人工智能行业可谓是现在科技的前端，高科技的行业，那么关于人工智能行业的分析有哪些知识呢?下面是为你整理的人工智能行业分析，供大家阅览! 人工智能行业简要分析 一、机遇 在2017政府工作报告中提到：“2017年将加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。”这是“人工智能”首次被列入政府工作报告。 3月11日，科技部部长万钢在“全国人大会议新闻中心记者会”上表示，正在起草促进中国人工智能(AI)创新发展的规划，并估计两会后将很快出台。 二、行业简介 人工智能英文缩写为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重要分支，它的研究目标是了解智能的实质，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，该领域的研究包括智能语音技术、图像识别技术、自然语言理解、专家系统和机器人等。

人工智能可分为基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑(AI 芯片、云计算)，技术层为算法平台，应用层是AI向各传统行业的渗透应用。 AI 产业链中，芯片产业率先引来爆发。PC GPU 巨头NVIDIA 已经将业务重点转向AI 领域，应用在人工智能领域的可进行通用计算的GPU市场基本被NVIDIA垄断。但是芯片巨头英特尔明显对人工智能市场虎视眈眈，至强处理器Xeon+FPGA也将在2017年下半年量产，预计英特尔有很大的机会在2017年四季度迎来人工智能的第一波红利。 云计算方面，亚马逊、微软云计算业务爆发，其中亚马逊的AWS 云服务平台表现尤为靓丽。(先前我写的文章《网宿科技为什么大跌?》也有所涉及)。 技术层方面，Google、IBM 专注于人工智能(AI)技术层，研发更高级AI 算法，积累AI 底层技术。国内百度在这方面也有相当的投入并取得较大的进展。 应用层方面各显神通，Facebook、苹果在AI 应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域;IBM 加速向医疗领域渗透，盈利前景已开始显现。 国内的话，目前主要还是在应用层耕耘较多，基础层和技术层方面与外国的差距较大。 三、部分上市公司 科大讯飞作为中国智能语音及人工智能产业的领导者，以“从能

2020年继续教育答案人工智能技术及其发展趋势

单选题 1.生物特征识别技术不包括（）。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 2.立体视觉是（）领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信息。（ 3.0分） A.人机交互 B.虚拟现实 C.自然语言处理 D.计算机视觉 我的答案：D √答对 3.下列对人工智能芯片的表述，不正确的是（）。（3.0分） A.一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务的芯片 B.能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 C.目前处于成熟高速发展阶段 D.相对于传统的CPU处理器，智能芯片具有很好的并行计算性能 我的答案：C √答对 4.下列选项中，不属于生物特征识别技术的是（）。（3.0分） A.步态识别 B.声纹识别 C.文本识别 D.虹膜识别 我的答案：C √答对

5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案：A √答对 6.关于专用人工智能与通用人工智能，下列表述不当的是（）。（3.0分） A.人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域 B.专用人工智能形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能 C.通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D.真正意义上完备的人工智能系统应该是一个专用的智能系统 我的答案：D √答对 7.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。（3.0分） A.体感交互 B.指纹识别 C.人脸识别 D.虹膜识别 我的答案：A √答对 8.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。（3.0分） A.深度学习 B.机器学习

人工智能行业调研分析报告

人工智能行业调研分析报告 摘要—— 该人工智能行业调研报告仅针对xx区域分析，时间2016-2017年度。 目前，区域内拥有各类人工智能企业663家，从业人员33150人。截至2017年底，区域内人工智能产值145901.24万元，较2016年122771.15万元增长18.84%。产值前十位企业合计收入64158.01万元，较去年54514.41万元同比增长17.69%。 ...... 主要通过增量带动，大力发展新兴产业，即紧紧依靠招商引资，招大商、引大资、引大智，培育和发展高端制造业，增添台州经济发展新动力。具体方向在哪里？《中国制造2025浙江纲要》明晰了我省11大产业发展重点领域，各地要坚持“工业立市”不动摇，瞄准高端和前沿产业，扩大开放，超前布局，积极参与长三角的合作与开发，积极融入全球制造业体系，主动参与国际竞争与合作，在每个领域努力寻求新的突破，打造一批国际竞争力领先的企业和产业集群。要顺应改革大势继续深化体制机制改革，加快建立有利于引导各类投资主体发展先进制造业的经济调控机制，并充分发挥市场在资源配置

中的决定性作用，撬动和激活充裕的民间资本，引导民间资本与实体经济结合，使得好项目获得资本的“青睐”和“浇灌”，激发有潜力企业的创新能力和创业激情，为制造业提供不竭动力和支撑。

第一章宏观环境分析 一、宏观经济分析 1、新常态下新旧力量将长期并存，原有优势和新优势双轮驱动。中国经济之所以在过去取得了令世人瞩目的成绩，一定是中国经济大方向选对了，一些因素一定会继续发挥重要作用。中国经济进入新常态，出现了很多新的特征和趋势，但并不意味着未来经济发展将完全不同以往。经济发展是连续的过程，不会因为开启了一扇窗，就会关掉一道门。新常态需要新思路和新方式，但不否定那些仍继续有效的做法。新常态下我国增长动力结构，将既不同于原 2、9月末，规模以上工业企业资产负债率为56.7%，同比降低0.4个百分点。其中，国有控股企业资产负债率为59%，同比降低1.6个百分点，国有企业降杠杆成效更为显著。何平指出，从9月份当月情况看，主要受工业产销增速放缓、价格涨幅回落、上年利润基数偏高等因素影响，工业利润增速比8月份减缓。值得一提的是，在工业企业利润新增中，主要来源属于钢铁、建材、石油、化工等传统中上游行业。数据显示，前三季度，钢铁行业利润增长71.1%，建材行业增长44.9%，石油开采行业增长4倍，石油加工行业增长30.8%，化工行业增长24.5%。5个行业合计对规模以上工业企业利润增长的贡

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

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力

未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI 关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业生态，促进人工智

能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破 当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的

人工智能技术的发展趋势

人工智能技术的发展趋势 人工智能，简称AI。是当今世界炙手可热的行业之一。众所周知，人工智能自提出以来，到发展至今天，一直为大众所看好。下面给大家带来人工智能技术的发展趋势，喜欢人工智能专业的高考生可以参考参考! 人工智能技术的发展趋势 更多高级AI助手 随着亚马逊的Alexa，苹果的Siri以及其他类似设备的推出，人们看到了在家中从AI助手中受益匪浅的消费者。此类AI助手可用于获取天气报告，播放歌曲，关闭房间的灯，在线查找一些信息等等。 新的人工智能技术正在受到消费者的欢迎。根据Adobe Analytics的研究，据说拥有智能扬声器的人中约有71%的人每天至少使用一次，而拥有智能扬声器的人中约有44%的人每天承认多次使用智能扬声器。因此，在2019年，我们将能够看到更多高级AI助手帮助家庭和工作场所以及影响其他生活领域。 如今，用户使AI助手执行基本任务，例如在线搜索信息或播放歌曲。在未来几年中，随着AI助手将执行更大的任务，变

化将很大。仅通过识别用户的声音，他们就能为用户提供个性化的体验。 因此，不久后，您将与电视或冰箱通话，而不仅仅是像今天这样与人工智能设备通话。 人工智能支持的招聘工具 根据Indeed进行的调查，有42%的雇主不确定要找到合适的人才。对于企业而言，招聘过程是一项既费时又繁琐的任务。人工智能可以改变一切。这意味着在2019年，企业将能够使用基于AI的招聘工具，这将有助于他们进行招聘。 例如，像Mya这样的聊天机器人招聘代理(我的招聘助手)可以通过文本，电子邮件或Skype与候选人沟通。该应用程序可以帮助您完成第一级任务，并为您确定或拒绝候选人。 随着使用AI驱动的候选人交流和筛选工具的出现，大量的AI工具应运而生，这将帮助公司和组织节省更多的时间来选择候选人。 对话式AI搜寻 随着越来越多的人使用人工智能支持的助手，未来的趋势将是使用高级对话人工智能支持的搜索。随着语音搜索的推出，消费者在线搜索事物和答案的方式已经发生了很大变化。用户不必在搜索栏中输入单词，而是可以对设备说出搜索查询，而可以构

2020年中国人工智能产业发展分析报告

2020年中国人工智能产业发展分析报告

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

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

全球人工智能产业发展和趋势(下)试卷

一、单选题 1.AlphaZero训练（）击败日本将棋程序。（3.0分） A.2小时 B.4小时 C.8小时 D.24小时 我的答案：D ×答错 2.《人工智能：未来决策的机遇与影响》，这是下列哪个国家发布的报告？（ 3.0分） A.美国 B.日本 C.德国 D.英国 我的答案：D √答对 3.DQN在49种Atari视频/像素游戏中，（）达到乃至超过人类职业选手的水平，以智商比喻，远超人类。（3.0分） A.9种 B.19种 C.29种 D.39种 我的答案：C √答对 4.Google Waymo于（）10月在美国凤凰城Chandler镇100平方英里范围内，对500辆L4自动驾驶汽车进行社会公测，这是Waymo自动驾驶商业化落地的前奏。（3.0分） A.2014年 B.2015年 C.2016年 D.2017年 我的答案：D √答对 5.IBM超级电脑程序“深蓝”，于（）击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。（3.0分） A.1996年 B.1997年 C.1998年 D.1999年 我的答案：B √答对 6.智能音箱Echo是下列哪家企业推出的产品？（3.0分） A.亚马逊 B.百度 C.阿里巴巴 D.小米 我的答案：A √答对 7.邓志东教授预测，（）是无人驾驶汽车元年。（3.0分） A.2020年 B.2021年 C.2022年 D.2023年

我的答案：B √答对 8.国务院是在哪一年印发《新一代人工智能发展规划》的？（3.0分） A.2015年 B.2016年 C.2017年 D.2018年 我的答案：C √答对 9.在人工智能速记领域，2016年10月17日，（）的语音识别系统实现了5.9％的词错率。（3.0分） A.科大讯飞 B.惠普 C.英特尔 D.微软 我的答案：D ×答错 10.IBM的自动问答系统，于（）2月在美国最受欢迎的智力竞答电视节目《危险边缘》中战胜了人类冠军。（3.0分） A.2011年 B.2012年 C.2013年 D.2014年 我的答案：A √答对 二、多选题 1.中国人工智能产业发展的短板包括（）。（4.0分）） A.原始创新能力不足 B.投资界过于追求短线逐利 C.体制机制障碍 D.缺乏高端基础性研究人才和AI工程开发人才 我的答案：ABCD √答对 2.根据邓志东教授所讲，AlphaGo如何进行学习？（4.0分）） A.深度监督学习 B.深度强化学习 C.大数据 D.TPU 我的答案：AB ×答错 3.下列哪些行业未来可以通过人工智能实现自动化？（ 4.0分）） A.传统制造业 B.长途运输 C./物流运输行业 D.翻译 我的答案：ABCD √答对 4.智能音箱Echo基于语音助手Alexa可以实现（）、外卖预定等服务。（4.0分）） A.音乐播放 B.新闻搜索