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麦肯锡:中国人工智能的五大发展战略

麦肯锡:中国人工智能的五大发展战略
麦肯锡:中国人工智能的五大发展战略

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麦肯锡:中国人工智能的五大发展战略

作者:鲍达民

来源:《机器人产业》2017年第03期

2016年3月,AlphaGo计算机程序轻取围棋九段棋手李世石,立刻引发全世界的讨论。这一里程碑事件向世界证明,机器可以像人类一样思考,甚至比人类做得更好。乐观人士相信人工智能技术的突破将极大推动生产力的提高。但同时也激发了对人工智能或将取代人类工作的焦虑情绪,甚至有人担心人类最终会创造出连自己都无法控制的智能机器。在纷繁的观点背后,有一点毋庸置疑:人工智能有着改变全球社会的巨大潜力。

随着人口红利的快速消失,中国急需寻找新的增长引擎。基于人工智能的自动化可以提升生产力,帮助中国实现其经济发展目标。

在这一背景下,理解人工智能的发展及其对中国的影响尤为重要。本文将涵盖以下内容:

第一部分简要介绍人工智能的发展历程、现有技术水平及未来展望。第二部分分析中国在人工智能领域的实力并论述相关挑战,以及人工智能在经济、社会和地缘政治方面的影响。第三部分对中国在产业、经济、教育、社会及国际政策方面就人工智能发展提出五大战略建议。

人工智能:拐点来临

人工智能是对人的意识、思维过程进行模拟的一门新学科。似乎在一夜之间人工智能从虚无缥缈的幻想成为了现实。计算机科学家们在机器学习和深度学习领域已取得重大突破,可以赋予机器认知及预测能力。如今在现实世界中,这些系统的应用已不鲜见。

回顾变革前的简史

人工智能意为机器对人脑思维认知功能的模拟。这一概念长期以来只存在于人类幻想和科幻小说中,直至20世纪五六十年代,有关人工智能的理论初步形成后,才开始引发普遍乐观情绪和第一波热潮。但由于技术未能实现突破性进展,人工智能无法达成预期效果,因此陷入了一段沉寂期。往后数十年间虽然不乏成功案例(如IBM的超级计算机“深蓝”击败国际象棋

冠军加里·卡斯帕罗夫),但因为人工智能在现实世界的成功案例太过孤立,所以不足以支撑大规模商业化。

让我们快进至21世纪。数据收集及整理、算法(尤其是机器学习)以及高性能计算等技术的突飞猛进促成了革命性进步。例如,在以往被认为是机器“无法取胜”的围棋比赛中,AlphaGo成功击败人类世界冠军,从而赋予了这场获胜历史性的意义。

人工智能日常应用2020考试答案

人工智能日常应用 1.《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中指出,到()年人工智能理论、技术与应用达到世界领先水平。(10.0分) A.2020 B.2025 C.2030 D.2035 我的答案:C√答对 2.《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中指出,到2025年人工智能要达到的目标不包括()。(10.0分) A.人工智能基础理论实现重大突破 B.部分技术与应用达到世界领先水平 C.智能社会建设取得积极进展 D.成为世界主要人工智能创新中心 我的答案:D√答对 3.下列对我国未来人工智能产业的表述不当的是()。(10.0分) A.人机协同成为主流生产和服务方式 B.跨界融合成为重要经济模式

C.共创分享成为经济生态基本特征 D.劳动力成为经济增长的第一要素 我的答案:D√答对 4.下列对战斗机器人的表述,不当的是()。(10.0分) A.目前战场上的主要力量 B.配合人类士兵作战的角色 C.在执行低烈度作战和危险任务时可以大大减轻人类士兵的负担和伤亡 D.具有较高智能、全方位作战能力、较强战场生存能力、绝对服从命令等优势我的答案:A√答对 1.人工智能技术在军事上的应用特点包括()。(10.0分)) A.行为个人化 B.竞争常态化 C.行为国家化 D.竞争失常化 我的答案:BC√答对 2.智能制造发展特点包括()。(10.0分)) A.向智能化、网络化发展 B.实现高效绿色制造 C.生产过程透明化 D.生产现场无人化

我的答案:ABCD√答对 1.我国于2018年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。(10.0分) 我的答案:错误√答对 2.在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下,人工智能发展进入新阶段。(10.0分) 我的答案:正确√答对 3.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。(10.0分) 我的答案:正确√答对 4.无人机作战飞机、无人潜航器、战场机器人等基于人工智能的无人机器能够自动搜索和跟踪目标, 但不能自主识别地形并选择前进道路。(10.0分) 我的答案:错误√答对

麦肯锡《城市可持续性发展指数:衡量中国城市的新工具》

中国城市有多“绿”? ——“城市可持续性指数”管窥 一项新指数显示,中国推行城市可持续发展的结果让人喜忧参半。 2011年2月? 华强森 本文包括: ?第1 页 ?第2 页 o图表:中国城市在可持续发展的某些方面取得了长足的进步,但在另一些方面却仍然落后。 ?作者简介 ?致函编辑 随着各国都力图在不牺牲未来的前提下实现经济增长,可持续发展已经在全球范围内成为一个首要政策问题。中国的情况比其他所有地方都更加紧迫,因为中国城市的区域和经济预计在未来几十年都将保持快速发展,而这里的资源使用及环境质量问题已经引起人们的严重担忧。国家和地方领导人已将可持续发展列为重中之重,采取应对措施。 使用“城市可持续性指数”这项新的衡量标准,我们发现,中国这一新努力所产生的结果令人喜忧参半1。该指数显示,表现最好和最差的城市在几个指标上存在相当大的差距。尽管中国目前的城市发展模式并不符合可持续性的全球基准,但有些城市已经为可持续发展树立了正面典型,其做法可复制到中国的其他地方乃至其他发展中国家。 我们选择中国作为该指数的测试地,首先是因为中国的城市发展速度快得惊人。麦肯锡全球研究院估计,中国的城市人口将从2008年的6亿左右增加到2025年的9.26亿,在2030年将达到10亿。其次,近年来,中国国家统计局的信息日趋详细、可靠,更容易获得。最后,中国在2008年成立环境保护部以及近年来采取的其他举措均表明,中国领导人了解这个问题的紧迫性,并已开始积极应对。 为发现基本趋势,我们将中国政府确定的112个可持续发展重点城市作为研究对象,收集了这些城市从2004年至2008年的相关数据。毋庸置疑,中国大部分城市在大多数可持续性衡量指标上都落后于发达国家,但有许多中国城市已经取得了进展,其中最好的一些城市的情况正在迅速改善。在对中国的城市初步进行相互比较时,我们选择了在财力、政策

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。

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

人工智能学习研究的现状其发展趋势

浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要:自上世纪五十年代以来,经过了几个阶段的不断探索和发展,人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就,但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来,随着信息技术的快速进步,与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用,对人工智能的需求,变得越来越迫切,也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代,作为信息技术的先导,人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向,要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新,就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点,尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体,是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象,要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型,发展不确定性人工智能;要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性,把网络拓扑作为知识表示的一种新方法,研究网络拓扑的演化与网络动力学行为,研究网络化了的智

能,从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求,迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来,随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈,对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注,且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献,而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致,特别是在计算机领域,人工智能的应用更加突出,可以说,哪里有计算机应用,哪里就在应用人工智能;哪里需要自动化或半自动化,哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前,人工智能应用的主要领域,也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲,人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的,它一方面成为人类智能的延长,另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具

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

生活中的人工智能——人工智能的现状及未来

生活中的人工智能 ----人工智能发展现状及未来摘要:人工智能一词于1956年提出,经过半个多世纪的发展,已经渗透到各个领域。本文将对人工智能的发展作简要的介绍和分析,重点介绍近年来人工智能在各个领域的应用,以期我们对人工智能有更深入的了解。 关键词:人工智能、应用、发展 随着计算机技术的飞速发展,人工智能也取得了极大的发展,并且开始应用到我们生活中的方方面面。伴随着研究的深入,也许我们正要进入一个人工智能时代。 1.人工智能的兴起和早期发展 人工智能的发展历程大致可以分为下面五个阶段。 第一阶段: 20世纪50年代,人工智能的兴起和冷落。人工智能概念在1956年首次提出后,相继出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序、LISP表处理语言等。但是由于消解法推理能力有限以及机器翻译等的失败,使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是重视问题求解的方法,而忽视了知识的重要性。 第二阶段: 60年代末到70年代,专家系统出现,使人工智能研究出现新高潮。DENDRAL化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。并且,1969年成立了国际人工智能联合会议( International Joint Conferences on Artificial Intelligence即IJCAI)。 第三阶段: 80年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了飞速的发展。日本在1982年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。 第四阶段: 80年代末,神经网络飞速发展,。1987年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后,各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。 第五阶段: 90年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网技术的发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能更面向实用。另外,由于Hopfield多层神经网络模型的提出,使人工神经网络研究与应用出现了欣欣向荣的景象 2.近年来人工智能的应用 随着人工智能的发展,人工智能已经渗透到了生活中的每个方面。 2.1“人机大战” 在人工智能的发展史上,出现了很多堪称经典的“人机大战”。 1985年,当时的国际象棋世界冠军“棋王”卡斯帕罗夫在德国汉堡举行了一场人机车轮大战。他在5个小时内,以32∶0的完美比分击败了所有电脑公司祭出的硬件和象棋软件程序。然而11年之后情况发生了变化,1996年“棋王”在与“深蓝”的比赛中第一次输了一盘;1997年,升级版的“湛蓝”在决定胜负的第六个回合中,只用了22步棋便迫使卡斯帕罗夫投子认输——这是“棋王”职业生

新一代人工智能发展规划

《新一代人工智能发展规划》 解读—人工智能的过去、现在和未来 前言:人工智能的概念及发展历史 一)人工智能的概念 人工智能:以机器为载体的智能,是相对于人类智能和动物智能,也叫机器智能。2017年7月20日发布《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)一)人工智能的概念。 人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。 三个阶段的目标: 2020年:与世界先进水平同步 2025年:部分达到世界领先水平 2030年:总体达到世界领先水平 (二)世界各国高度重视人工智能的发展方向 美国:2016年10月,美国连续发布两个重要战略文件《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研究与发展战略规划》,将人工智能上升到国家战略层面。 美国有很多著名的IT跨国企业,如谷歌、Facebook、微软、IBM等,都将人工智能技术作为企业的核心战略,持续投入巨资并招聘领军人才,强力涉足该领域。 在技术方向上,美国将机器人技术列为警惕技术,主攻军用机器人技术。人工智能技术使五角大楼重新调整了人和机器在战场上的位置,这些新武器的速度和精确度都会大大提高,可以大幅减少士兵伤亡。 日本:日本政府将人工智能定位为增长战略的支柱,提出“机器人驱动的新工业革命”。 日本文部科学省计划在今后10年投入1000亿日元,用于人工智能的研发,在东京建立研究基地。 日本在2017年度预算中,对人工智能的研究是924亿日元,是2016年预算的9倍。 欧洲:欧盟2013年启动人脑计划,为期10年,欧盟和参与国投入近12亿欧元经费,在2024年设计出能够模拟人脑运作原理的超级计算机。 英国:2012年,英国政府把人工智能及机器人技术列为国家重点发展的八大技术之一。 2015年出台了《英国机器人及自主系统发展图景》。 2016年,英国政府科学办公室发布了《人工智能:未来决策制定的机遇与影响》。

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

浅析人工智能的现状及发展趋势

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/7612996515.html, 浅析人工智能的现状及发展趋势 作者:范胜廷陈华 来源:《新教育时代·教师版》2017年第41期 摘要:人工智能是现代社会所独有的一门新兴技术科学,主要是研究、研发用于模拟、 扩展、延伸人的智能的方法、理论、技术以及应用系统。近年来,随着信息技术、计算机技术的迅速发展,人类在人工智能方面取得了一定的研究成果。本篇论文中,笔者主要对人工智能的现状进行了分析,并探讨了人工智能的发展趋势,以供参考。 关键词:人工智能现状发展趋势 人工智能科学技术归属于计算机科学,是其中的一个重要分支,人工智能领域的研究主要包括图像识别、语言识别、机器人、专家系统以及自然语言处理等。自诞生以来,人工智能理论和技术逐渐发展成熟,在社会、科技、文化、经济等领域中发挥着越来越重要的作用。 一、人工智能的现状 人工智能主要是通过研究智能的实质,企图以此为根据,开发出能够以类似于人类智能方式做出反应的智能机器。人工智能的进步,不仅可以替代脑力劳动,还可以替代某些脑力劳动职能。现阶段来说,电子仪器、机器人、电脑等诸多具有某一智能行为的机器不断涌现,这些人工智能设备可以自拟人的精神活动,同时也致力于在一些方面做出优化与改善,最终使其具备超人的功能,来帮助人类开展危险系数较高、较为复杂的工作[1]。与此同时,一些可以代 替人类劳动、用于工业生产的机器人得到了研发,这些机器人的实际应用,可以使人类的工作、生活更加高效、便利。但就目前的机器人生产技术来看,只能用于制造一些只有某一种功能的机器人,要研发人性化、多功能的机器人,还需要很长的一段时间。除此之外,还出现了一些用于商业用途的人工智能产物,如单位内部的决策支持系统、客户信息系统以及常见的法津顾问、医学顾问等软件。在我国的日常生活中,还有诸多人工智能产物,如飞机、汽车的导航系统以及家用电器中的智能芯片、电动游戏中的人工智能程序等等。可以说,人工智能的应用范围十分广泛,在社会、科技、文化、经济及人们日常生活中均得到了应用,由此可见,人工智能有着良好的发展前景与广阔的发展空间。 二、人工智能发展过程中面临的问题 现阶段,随着信息技术、计算机技术的迅速发展,人类在人工智能方面取得了一定的研究成果,诸多人工智能产物已经投入实际应用,并为方便人类的工作、生活提供了良好的帮助。但是,任何一种技术都是有利有弊的,人工智能也不例外,超智能概念的提出,让人们对智能机器产生了质疑与忧虑[2]。正如电影情节中一样,随着人工智能的高速发展,未来是否会有 一天人类世界被智能机器所统治,这是摆在人类面前的一个重要问题。然而,若是因为害怕人工智能产物的负面影响,而采取抑制人工智能的发展的这一措施,却是万万不可取的。面对风

麦肯锡中国城市群分析方法

一个国家,多个市场 ——用麦肯锡城市群方法瞄准中国消费者 用麦肯锡城市群(ClusterMap)方法,去区别对待中国的不同城市,将800多个中国城市划分为若干个城市群,关注它们在收入水平、地理位置、城市间的经济联系和贸易往来诸多方面的区别和差异、以及城市中消费者共同的消费态度和偏好等。 广州和深圳有着很多共性,但这两座同处一省、驾车距离仅为3小时的城市在人口构成、语言和消费者偏好等方面的差别却不亚于法国和德国之间的差异。深圳居民中,4/5为外来务工人员,大多数年龄在35岁以下,他们说普通话或自己的方言,习惯在酒吧喝一杯。而在邻近的广州,外来人口只占1/4,人口年龄偏高,主要说广东话,习惯于与家人一起去餐馆喝茶。 很少有跨国公司会在法国和德国市场运用同样的策略,但似乎很多公司在中国却正是这么做的。它们专注于培植最大的市场(北京、上海等一线城市,以及类似南京的较大的二线城市),而忽略了中国数以百计的城市之间的差别。 中国的市场如此之大、各地增长的速度如此千差万别,对它们进行优先排序是不二的选择。中国的800多个城市中有200多个人口超过100万(在整个欧洲,人口超100万的城市只有35个)1。另外,中国还有数百个人口在10万级的城市。 现在,很多在华公司对中国城市仍采用逐个管理的方法。然而,通过总结它们的工作经验,以及我们对中国消费者的研究2,我们发现了一种更有效且更合算的管理方法,即麦肯锡城市群(ClusterMap)方法:它不再按照简单的城市层级和地理区域来划分中国城市,而将800多个中国城市划分为若干个城市群。这些城市群少则包括2个城市,多则包括约70个邻近的城市。决定城市群的不只是其收入水平和地理位置,还包括城市之间的经济联系和贸易往来,以及城市中消费者共同的消费态度和偏好。 用麦肯锡城市群(ClusterMap)方法能帮助企业定义战略愿景、优化资源配置,跟踪业绩。与逐个管理城市的方法相比,用城市分群的方式更能在广阔地域范围内实现销售队伍、分销渠道、供应链以及营销的协同效应,更有实效性和成本效益。同时,比起将中国城市简单分成几个地区的做法,用城市分群的方式能将工作做得更细。 麦肯锡ClusterMap:从城市层级到城市群 麦肯锡城市群(ClusterMap)方法将中国城市分为22个城市群,每个城市群围绕1到2个中心城市发展。为了确保这种方法是可行并适用的,所有的卫星城距离1个中心城市不超过300公里,并且每个城市群的GDP都超过中国城市总GDP的1%(图表1)。

人工智能的现状及今后发展趋势展望

人工智能的现状及今后发展趋势展望 一.引言 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI,也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发,人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力,以延伸人们智能的科学。 二.目前人工智能技术的研究和发展状况 目前,人工智能技术在美国、欧洲和日本依然飞速发展。在AI技术领域十分活跃的IBM公司,已经为加州劳伦斯·利佛摩尔国家实验室制造了ASCI White电脑,号称具有人脑的千分之一的智力能力。而正在开发的更为强大的新超级电脑———“蓝色牛仔”(Blue Jean),据其研究主任保罗·霍恩称,“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。 三.技术应用 随着AI技术的发展,现代几乎各种技术的发展都涉及到了人工智能技术,可以说人工智能已经广泛应用到许多领域,其典型的应用包括: 1符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值;另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式、函数、集合等。随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematic和Maple是它们的代表。由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。 2模式识别 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。这里,我们把环境与客体统称为“模式”。用计算机实现模式(文字、声音、人物、物体等)的自动识别,是开发智能机器的一个关键的突破口,也为人类认识自身智能提供线索。计算机识别的显著特点是速度快、准确性和效率高。识别过程与

2019年中美人工智能产业分析报告

2019年中美人工智能产业分析报告 2019年8月

目录 一、走进人工智能新时代 (6) 1、人工智能是什么 (6) 2、中美两国引领全球人工智能发展 (8) 二、多角度对比中美人工智能投资 (11) 1、看规模,中国人工智能投资额已超过美国 (11) 2、看轮次,中国人工智能投融资更偏早期 (12) 3、看投向,中国重应用层而美国重基础层 (13) 三、人工智能带来新机会,中国有望从AI芯片突围 (18) 1、人工智能的发展加速芯片专用化进程 (18) 2、高端人才缺乏是中美AI芯片领域投资差异的最大原因 (21) (1)美国在芯片领域起步早,巨头众多,培养并积累了丰富的人才 (21) (2)美国芯片和互联网巨头众多,为资本退出提供更多选择 (22) (3)美国芯片产业链齐全,产业布局完整 (24) 3、换道超车,中国在AI芯片上可以有所作为 (25) (1)AI芯片处于发展早期,竞争格局未定 (25) (2)边缘AI芯片领域,广阔的应用场景为中国提供巨大机会 (28) (3)芯片自主可控呼声高涨,政策为芯片研发保驾护航 (28) 四、深入落地,计算机视觉仍有广阔的应用场景 (30) 1、计算机视觉是中国人工智能市场的最大组成部分 (30) 2、多重因素促成中美计算机视觉领域投资差异 (33) (1)安防千亿市场成为拉动中国计算机视觉发展的最大需求 (33) (2)我国计算机视觉技术领先,在数据方面占有优势 (35) (3)中国消费者对新技术接受度更高 (36)

3、对比美国,看好中国计算机视觉应用领域进一步拓宽 (37) (1)新零售 (38) (2)医疗影像 (38) (3)保险行业 (39) (4)工业制造 (39) 五、主要风险 (40) 1、人工智能芯片研发不及预期 (40) 2、计算机视觉技术发展不及预期 (40)

2020专技公需课人工智能技术及其发展趋势

人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 1.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 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.()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 4.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 5.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 6.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 7.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

【完整版】2020-2025年中国人工智能行业市场突围策略研究报告

(二零一二年十二月) 2020-2025年中国人工智能行业市场突围战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业市场突围战略概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节研究企业市场突围战略的意义 (9) 第二章市场调研:2019-2020年中国人工智能行业市场深度调研 (10) 第一节人工智能走向产业应用 (10) 一、人工智能行业图谱 (10) 二、人工智能的商业模式 (12) 第二节人工智能助力企业数字化转型 (13) 一、人工智能价值创造的三个层次 (13) 二、人工智能助力企业业务智能化 (14) 第三节2019-2020年人工智能行业发展情况分析 (15) 一、美国规定10项AI监管原则 (16) 二、发展人工智能各国争先 (16) 三、人工智能以人为本 (18) 四、2019年人工智能发展的热点透视 (18) 五、人工智能将在回归理性中走向新的飞跃 (23) 第四节2020年人工智能行业发展展望 (25) 一、2020年形势的基本判断 (26) (一)从产业链建设看 (26) (二)从政策推动来看 (26) (三)从投融资情况看 (26) (四)从外部形势看 (27) 二、2020年新一代人工智能将围绕五大方向持续攻关 (27) 三、需要关注的几个问题 (28) (一)我国人工智能领域的基础创新投入严重不足 (28) (二)我国人工智能产业的算力算法核心基础相对薄弱 (28) (三)以算法战、深度伪造为代表的人工智能技术滥用给经济社会带来严重负面影响 (29) 四、应采取的对策建议 (29) (一)以算力为核心加强人工智能基础能力建设 (29) (二)体系化梳理我国人工智能产业供应链现状 (29) (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 (29) (四)在国际社会上提出发展“负责任的人工智能” (29) 第五节全球主要经济体人工智能发展战略 (30) 一、美国:政府高度重视,旨在继续“全面领先” (30) 二、欧盟:伦理价值观引领,协同合作推进战略 (32) 三、英国:积极推动产业创新发展 (33) 四、德国:借势工业4.0打造国家品牌 (34) 五、日本:以人工智能构建“超智能社会” (35)

为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35

新一代人工智能产业创新重点任务 揭榜工作方案 为贯彻落实《新一代人工智能发展规划》(国发〔2017〕35号)和《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》(工信部科〔2017〕315号)要求,加快推动我国新一代人工智能产业创新发展,制定本方案。 一、工作目标 聚焦“培育智能产品、突破核心基础、深化发展智能制造、构建支撑体系”等重点方向,征集并遴选一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的单位集中攻关,重点突破一批技术先进、性能优秀、应用效果好的人工智能标志性产品、平台和服务,为产业界创新发展树立标杆和方向,培育我国人工智能产业创新发展的主力军。 二、揭榜任务和预期目标 (一)智能产品 1.智能网联汽车 揭榜任务:包括研发自动驾驶芯片、车辆智能算法、自动驾驶系统、车载通信系统等关键技术和产品,打造以车辆智能化计算平台为核心,集软件、硬件、算法、网联通信、信息安全一体化的车辆智能化平台。

预期目标:到2020年,突破自动驾驶智能芯片、车辆智能算法、自动驾驶、车载通信等关键技术,实现智能网联汽车达到有条件自动驾驶等级水平,自动驾驶智能芯片图像处理、信息融合、智能控制等计算能力缩小与国际先进水平差距,车载V2X系统通信能力及其能效比达到国际先进水平,满足车辆有条件自动驾驶等级下智能感知、自主决策、协同控制以及智能信息交换共享等计算和通信技术要求,完成安全、可靠的车辆智能化平台技术与功能验证及应用示范,形成平台相关标准,支撑高度自动驾驶(HA级)。 2.智能服务机器人 揭榜任务:包括智能交互、智能操作、多机协作、三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术研发;清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人,以及巡检、导览等公共服务机器人,消防救援机器人等特殊服务机器人研发;手术机器人及其操作系统研发。 预期目标:到2020年,突破智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术,实现智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人的批量生产及应用,实现医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人的样机生产,完成技术与功能验证及应用示范。 3.智能无人机 揭榜任务:包括智能避障、自动巡航、面向复杂环境的

麦肯锡-下一个十年的中国中产阶级

中国发展研究基金会 研究参考第4号(总179号)2014年5月8日 麦肯锡:下一个十年的中国中产阶级 ——他们的面貌及其制约因素 内容摘要:2014年3月22-24日,由国务院发展研究中心主办、中国发展研究基金会承办的“中国发展高层论坛2014年会”在北京举行,本届论坛的主题为“全面深化改革的中国”。 为了更好地倾听国际组织、跨国企业对中国发展的意见和建议,本届论坛邀请了与会公司结合自己的专长和论坛的主题撰写专题报告。本期研究参考是麦肯锡咨询公司为论坛提供的报告。 中产阶级的成长正在潜移默化地推动着中国的经济变革与社会转型。在这份报告中,麦肯锡将探讨中产阶级如何成为中国可持续增长的经济驱动力。同时也慎重指出,如果不着力打造中国年轻一代的能力,使之符合未来中产阶级的要求的话,这一幕也许并不会真的发生。 关键词:中产阶级;驱动力;制约因素

下一个十年的中国中产阶级 ——他们的面貌及其制约因素 麦肯锡咨询公司 中产阶级的成长正在潜移默化地推动着中国的经济变革与社会转型。在这份报告中,我们将探讨中产阶级如何成为中国可持续增长的经济驱动力。同时也慎重指出,如果不着力打造中国年轻一代的能力,使之符合未来中产阶级的要求的话,这一幕也许并不会真的发生。 一、中国中产阶级的潜力 就在2000年,中产阶级仅占中国城市家庭的4%1;到2012年,这一比例已飙升至68%。今天,城市人口占到中国总人口的52%;到2022年,还将涌现1.7亿城市新居民,届时城市化比例可能攀升至63%。到2022年,中产阶级的数量将达到6.3亿,为城市家庭的76%和总人口的45%。中国正在快速成长为中产阶级国家。这股浪潮的核心是城市化,以及伴随而来的居民收入的水涨船高。 不断壮大的中产阶级主力军来自技能型白领,他们代表着更高的生产力,也赚取更高的薪水。这既体现在基础设施建设“硬”效益,也反映在教育和医疗保健条件改善的“软”效益。中国城市基础设施的迅猛发展众所周知,但政府对有利于释放中产阶级经济潜能的软性推动力的投资或许不太为人所知。以保险为例:2005年基本医疗保险覆盖了近1.5亿中国人,如今95%的中国人享受着基本医疗保险。对于城市居民而言,自费比例已经从59%下降到35%。这表明中国政府已经意识到,中产阶级的发展质量与数量同等重要。 二、上层中产阶级将成为新主流群体 我们将中国中产阶级划分为两大类:大众中产阶级——家庭年收入在6-10.6万元人民币之间,相当于9000-1.6万美元之间,这个群 1我们将“中产阶级”定义为家庭可支配年收入在6万~ 22.9万元人民币之间的人士,以购买力平价法计 算,这一范围处于巴西和意大利的平均收入之间。这一群体在生活必需品上的支出低于50%,同时,其消费行为比起其他阶层也独具特点。

人工智能产业化项目立项计划书

人工智能产业化项目 立项计划书 规划设计 / 投资分析

人工智能产业化项目立项计划书说明 人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源,提高获取信息的及时性,减少基础数据处理的工作量,通过自动化的数据 分析,为投资决策提供参考,从而提高投资研究的效率。人工智能在资本 市场相关领域的应用。从使用者的角度来看,智能投研的受众包括各种类 型的投资者(买方)、券商(卖方)、监管机构、银行和财经媒体等。从 投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的 应用场景涉及业务的各种环节,与投研直接相关的就包括研究、投资、交 易和风险管理。 该人工智能项目计划总投资12075.37万元,其中:固定资产投资9241.52万元,占项目总投资的76.53%;流动资金2833.85万元,占项目 总投资的23.47%。 达产年营业收入25559.00万元,总成本费用19817.41万元,税金及 附加221.47万元,利润总额5741.59万元,利税总额6755.00万元,税后 净利润4306.19万元,达产年纳税总额2448.81万元;达产年投资利润率47.55%,投资利税率55.94%,投资回报率35.66%,全部投资回收期4.30年,提供就业职位556个。

报告根据我国相关行业市场需求的变化趋势,分析投资项目项目产品 的发展前景,论证项目产品的国内外市场需求并确定项目的目标市场、价 格定位,以此分析市场风险,确定风险防范措施等。 ...... 报告主要内容:基本情况、项目建设背景分析、项目市场空间分析、 建设规模、选址可行性分析、土建方案说明、工艺方案说明、环境影响概况、项目职业保护、风险应对评价分析、项目节能分析、实施进度、项目 投资方案分析、经济效益分析、项目总结、建议等。 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革 命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎,重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各 业快速融合,助力传统行业转型升级、提质增效,在全球范围内引发全新 的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新 一代人工智能发展规划》,对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月 和2019年3月的政府工作报告中,均强调指出要加快新兴产业发展,推动 人工智能等研发应用,培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。

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