中国人工智能创新应用白皮书

中国人工智能创新应用白皮书

人工智能的商业红利窗口期已经来临？

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。

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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，评估人工智能技术在自身业务背景下的应用机会，学习、观察、尝试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、K P I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。

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中国人工智能创新应用白皮书目录

1.人工智能发展背景介绍6

2.人工智能商业应用现状14

3.人工智能产业应用场景案例举例22

4.企业该如何借力人工智能？31

5.附录37

人工智能概念介绍

人工智能是什么？人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。人工智能、机器学习、深度学习是我们经常听到的三个热词。关于三者的关系，简单来说，机器学习是实现人工智能的一种方法，深度学习是实现机器学习的一种技术。机器学习使计算机能够自动解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测；深度学习是利用一系列“深层次”的神经网络模型来解决更复杂问题的技术。 A

人工智能从其应用范围上又可分为专用人工智能

(ANI)与通用人工智能(AGI)。专用人工智能，即 在某一个特定领域应用的人工智能，比如会下围 棋并且也仅仅会下围棋的AlphaGo ；通用人工智能是指具备知识技能迁移能力，可以快速学习， 充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至

超过人类智慧的人工智能。

通用人工智能是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象，但在理论领域，通用人工智能算法还没有真正的突破，在可见的未来，通用人工智能既非人工智能讨论的主流，也还看不到其成为现实的技术路径。

专用人工智能才是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角，我们报告的讨论范围将聚焦在更具有现实应用意义的专用人工智能技术，具体讨论现有专用人工智能技术能带来的商业价值。 B

A

资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析

B

理解特定 领域知识 实现特定 领域应用 知识技能 迁移能力 跨领域推 理能力 常识的认 识与掌握 抽象能力 的掌握 专用人工智能 √ √ ×

× × × 通用人工智能

√

√

√

√

√

√

资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析

早期的人工智能令 人兴奋不已 机器学习开始

兴起

2010's -至今 深度学习 深度学习取得突破，人工智能蓬勃发展

1980‘s -2010's 机器学习 1950‘s -1980's 人工智能

人工智能发展历史与现状

人工智能的发展历史

人工智能的概念形成于20世纪50年代，其发展阶 段经历了三次大的浪潮。第一次是50-60年代注 重逻辑推理的机器翻译时代；第二次是70-80年 代依托知识积累构建模型的专家系统时代；这一次是2006年起开始的重视数据、自主学习的认知智能时代。在数据、算法和计算力条件成熟的条 件下，本次浪潮中的人工智能开始真正解决问题， 切实创造经济效果。 C

C

1956

1960

1974 1980 1987

1941

1961

1973

E nigma

, 计算机祖

在日本开发的wabot1, 第一台基于智能软件

1980

在日本开发的wabot2, 可以与人沟通、阅读乐谱并演奏电子琴

1997

先(图灵) 的人形机器人，可以

播放音乐

通用智能机械手， 第一工业铰接臂 （通用汽车公司）

深蓝IBM 电脑击败了国际象棋冠军卡斯帕罗夫

由Aldebaran Robotics 研发的智慧机器人Nao

资料来源：案头研究；中国人工智能学会；罗兰贝格分析

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AI 的诞生 第一次爆发 第一次寒冬 第二次爆发

在达特茅斯会 第一代机器人和

议上，名词被 智能软件的出现创造

对AI 未来的失望和停止资 标志性的Lisp 机 金投入

器商业化 第二次寒冬 由于缺乏实用和商业应用，研究领域陷入了困境

人工智能开始在日常生

世界冠军

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本次人工智能浪潮的驱动因素

近年来，人工智能应用领域市场规模、人工智能领域的资金投入都迅速增长，反映了社会与市场整体对其认知程度与信心的高涨。驱动认知程度提高的一方面因素是技术本身的提高，包括数

据、算法、算力，使得人工智能技术真正为商业应用创造了价值；另一方面，大数据、物联网、 云计算等技术为人工智能的发展打下了良好基础。 D

D

人工智能市场规模预测 (2016-2025) [十亿美元]

高质量、大规模的大数据成为可能，1986-2007 年，全球单日信息交换量增长了约220倍，全球信息储存能力增加了约120倍。海量数据为人工智能技术的发展提供了充足的原材料。 E

E

量下的表现

全球数据生成量(2009-2020) [ZB]

全球人工智能融资额统计 (2012-2016) [百万美元]

训练数据量与医疗图像模型准确性关系[%]

训练数据集大小

5G 10G 50G 200G 大脑识别

0.3% 3.39% 59.7% 98.4% 脖颈识别 21.3% 30.63% 99.34% 99.74% 肩部识别 2.98% 21.39% 86.57% 92.94% 胸腔识别

23.39% 34.45% 96.18% 99.61% 腹部识别 0.1% 3.23% 65.38% 95.18% 胯部识别 0% 1.15% 55.9% 88.45% 平均准确性

8.01%

17.37%

77.15%

95.67%

资料来源：Forrester; Transparency Market Research ；

中国人工智能学会；罗兰贝格分析

资料来源：哈佛大学医学院; 中国人工智能学会；罗兰贝格分析

3,061

计算力提升突破瓶颈，以GPU 为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快， 同时在集群上实现的分布式计算帮助人工智能模型可以在更大的数据集上运行。

机器学习算法取得重大突破，以多层神经网络模

型为基础的算法，使得机器学习算法在图像识别

等领域的准确性取得了飞跃性的提高。

社会理解与接受程度广泛提升，随着社会信息化

及互联网/移动互联网的普及，以及受AlphaGo 等 大量热点舆论事件影响，全社会对人工智能的态 度已逐渐从怀疑、恐惧转变为好奇、接受和认同。 F

物联网、 大数据、云计算技术提供了人工智能的发展基础 物联网、大数据、云计算技术为人工智能技术的

发展提供了其所需要的关键要素。物联网为人工 智能的感知层提供了基础设施环境，同时带来了 多维度、及时全面的海量训练数据。大数据技术 为输入数据在储存、清洗、整合方面做出了贡献， 帮助提升了深度学习算法的性能。云计算的大规 模并行和分布式计算能力带来了低成本、高效率 的计算力，并降低了计算成本。

F

人工智能社会接受程度逐步递增

资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析

10

超级电脑“沃森”(Watson)

人工智能产业发展状况

技术方向方面

人工智能方向的企业目前主要分为两类：专注于 技术研发的通用型人工智能企业，如DeepMind 、

Facebook AI Research 、Google Brain 与Baidu AI 等， 以及专注于人工智能技术应用的专用型人工智能

企业。通用型人工智能由于研发技术难度大，目

前多由巨头互联网公司在进行布局，短期内没有

明确的技术突破前景。专用型人工智能企业数量

众多，但其发展仍然受制于需要人工标注的数据限制。 应用方向方面

从应用方向上来看，金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业方向应用场景目前相对成

熟，相关方向企业的融资热度也较高。以自动驾

驶领域为例，谷歌、百度、特斯拉、奥迪等科技和传统巨头纷纷加入；人工智能在金融领域的智

能风控、智能投顾、市场预测、信用评级等领域都有了成功的应用；在医疗领域，人工智能算法被应用到新药研制，提供辅助诊疗、癌症检测等方面都有突破性进展，凡此种种，不一而足。 G

G

热度低

热度高

资料来源：案头研究；CB insights ；中国人工智能学会；罗兰贝格分析

地域发展方面

纵观全球人工智能产业的发展，我们可以发现， 全球领先的创新高点散落在各个国家，如美国纽约与硅谷、英国伦敦、以色列，以及中国的北 京、上海与深圳。人工智能技术本身具有高流通、易传导的性质，在全球信息流通开放的大环境 下，人工智能的发展不再受限于国家或地域。

借助于良好的人才基础、巨大的应用市场、强有 力的风投基金支持，中国人工智能企业的发展势 头良好，在全球处在优势领先地位。中国的人工 智能企业数量、专利申请数量以及融资规模均仅 次于美国，位列全球第二。在国内，计算机视觉、服务机器人、自然语言处理方向的人工智能企业 占据了人工智能企业个数的一半以上。北京、上 海、深圳作为国内人工智能创新的高地，其相关 企业数量占据了国内企业总数的近80%。 H I

国内人工智能企业生态

H I 截止2017年1月18日

截止2017年1月18日

其他

其他

广州

语言处理

资料来源：iMedia Research ；中国人工智能学会；罗兰贝格分析

资料来源：iMedia Research ；中国人工智能学会；罗兰贝格分析

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人工智能未来发展的预测

我们认为，短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。同时，机器学习技术会更注重迁移学习与小样本学习等方向，近期AlphaGo Zero在无监督模式下取得的惊人进步充分体现了此方向的热度。长期来看，通用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究，其发展前景目前尚处于无法预测的状态。

在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。长期来看，正如国际人工智能领域著名学者Michael I.Jordan所说，人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业，从细分行业的特定应用场景应用到更加普世化的情景。

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本次人工智能可以带来的商业价值分析

随着人工智能在各个行业的应用场景逐渐明朗， 应用的行业与业务范围逐渐增加，在自动驾驶、医疗辅助诊断、金融交易风险防控等领域已有众 多企业进行了布局。我们认为，人工智能的应用 将率先在数据积累丰富的行业内发展，同时，在 应用场景较为明确、应用价值较为直接的价值链 环节（例如营销、服务等）将率先得到应用。虽 然目前人工智能在各个行业的发展受到数据量等 因素的一定制约，但随着大数据的普及和深入人 心，整体处在蓄势待发的状态。我们结合各个行 业目前人工智能的应用场景以及人工智能技术能 够带来的效应，定性总结了各个行业中各类人工 智能技术能够带来的降本与增益价值，其中又把 人工智能技术分为感知、认知、执行三个层次。感知技术包括了机器视觉、语音识别等各类运用 人工智能技术获取外部信息的应用，认知技术包括了机器学习技术，执行技术包括了人工智能与 机器人结合的硬件技术以及以智能芯片与新型计 算设施为基础的计算实施技术。 J

从定量的角度，至2030年，人工智能将在中国产 生10万亿元的产业带动效益。根据我们的估算， 人工智能带来最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。在金融行业，通过人工智能 技术在风险控制、资产配置、智能投顾等方向的 应用，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 驶上的技术突破将带来约5000亿元人民币的价值 增益。在医疗行业，通过人工智能技术在药物研 发领域提高成功率、在医疗服务机构内提供疾病 诊断辅助、疾病监护辅助等提高服务效率的应用， 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，人工智能在推荐系统上的运 用将提高在线销售的销量表现，同时更加精准的 市场预测将降低库存成本，预计人工智能技术将 带来约4200亿元人民币的降本与增益价值。 K

从定量的角度，至2030 年，人工智能将在中国产生10万亿元的产业带动效益。根据我们的估算，人工智能带来最大影响的传统产业将会是金融、汽车、零售和医疗。

J

感知认知执行1)医疗机构

制药

机械

教育

能源石油矿物

电力

金融银行

证券

保险

投资

旅游

环保

互联网

汽车

物流

交通

文娱文化传媒

体育

ICT电信

信息技术

专业服务

基础建设

制造

消费品与零售

贸易

房地产产业

商业

住宅

公共服务

降本增益降本&增益

1)执行包括计算实施、自动化实施

资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析

16

在 各 行 业 带 来 的 具 K

人工智能在自动驾驶上

的技术突破将带来

汽车 5000亿人民币的价值 行业

增益

在药物研发领域提高

成功率、疾病诊断辅

助提高服务效率，预 医疗

估人工智能可以带来

行业 4000亿人民币的降本

价值

个性化推荐提高在线

销售销量、精准的市

场预测将降低库存成 零售 本， 人工智能技术将 行业 带来4200亿人民币的

资料来源：国家统计局；中国人工智能学会；罗兰贝格分析

能 体

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目前人工智能在各行业的发展基础分析

根据不同行业的企业在组织机构方面、数据与技术基础方面以及人工智能应用情况上的现状，我们设计了不同行业人工智能发展基础的评估体系，对各个行业应用人工智能的准备程度进行了评估。L

L

资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析18

B数据、工作流与技术基础

# 维度评分

1可获取的数据量1-5

2数据积累程度1-5

3数据储存流程成熟完善1-5

4数据整洁度1-5

5数据有良好的记录与说明文档1-5

6工作流自动化程度1-5

7对AI友好的IT系统1-5 C人工智能应用基础

# 维度评分

1应用场景清晰度1-5

2AI运用准备的成熟度1-5

3部署AI应用的历史经验1-5

4解决方案服务机构合作情况1-5

通过在各个行业积累的项目经验以及与各个行业的专家访谈，我们对13个行业在组织文化基础、数据与技术基础、人工智能应用基础三大方面的17个子问题进行了定量评估。 M

M

金融 医疗 汽车 零售 制造 通信 教育 旅游 文娱 能源 物流 交通 地产

组织机构基础

人工智能应用基础

评分：

资料来源：行业访谈; 中国人工智能学会；罗兰贝格分析

高 中 低

从结果上来看，金融、零售、医疗与汽车行业发 展基础最为夯实。金融行业拥有良好的数据积累， 在自动化的工作流与相关技术的运用上也有不错的成型成效，在组织机构的创新文化与灵活性上处于中等优势地位。医疗行业拥有多年的医疗数据积累与流程化的数据使用过程，因此在数据与技术基础上有着很强的优势。汽车行业已经开始利用人工智能技术布局自动驾驶、辅助驾驶技术， 因此在组织基础与人工智能应用基础上有着很好的优势。零售行业在组织结构、数据积累、人工智能应用方面有一定基础，处于一个比较均衡的发展状态。

同时，制造、教育、通信行业值得关注。制造行业、通信行业虽然在组织机构上的基础相对薄弱， 但由于拥有大量高质量的数据积累以及自动化的 工作流，为人工智能技术的介入提供了良好的技 术铺垫。教育行业的数据积累虽然仍处于发展过 程中，但组织整体对人工智能持重点关注的态度， 同时开始在实际业务中结合或应用人工智能技术。

人工智能在各行业应用成熟度与潜力总览

根据各个行业的发展基础与应用市场规模潜力， 我们描绘出了不同行业在发展基础与应用潜力矩阵上的分布。 N

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，人工智能正在 清晰地发挥着重要作用。我们在价值链的研发、制造、营销、服务以及其他(包括物流等)环节上 总结了这四个行业内人工智能的应用场景，并将

在第三章详细介绍这四个行业内人工智能的具体

应用场景以及实际商业案例。 O

N

市场应用潜力

基础成熟程度

资料来源：中国人工智能学会；罗兰贝格分析

20

汽车消费品与零售教育

制造 交通 文化娱乐

人工智能的核心技术【精选】整理版

人工智能的核心技术是什么？ 《人工智能标准化白皮书（2018）》 1 机器学习 机器学习（Machine Learning）是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。 （1）根据学习模式将机器学习分类为监督学习、无监督学习和强化学习等。 监督学习 监督学习是利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略/方法建立一个模型，实现对新数据/实例的标记（分类）/映射，最典型的监督学习算法包括回归和分类。监督学习要求训练样本的分类标签已知，分类标签精确度越高，样本越具有代表性，学习模型的准确度越高。监督学习在自然语言处理、信息检索、文本挖掘、手写体辨识、垃圾邮件侦测等领域获得了广泛应用。 无监督学习 无监督学习是利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构/规律，最典型的非监督学习算法包括单类密度估计、单类数据降维、聚类等。无监督学习不需要训练样本和人工标注数据，便于压缩数据存储、减少计算量、提升算法速度，还可以避免正、负样本偏移引起的分类错误问题。主要用于经济预测、异常检测、数据挖掘、图像处理、模式识别等领域，例如组织大型计算机集群、社交网络分析、市场分割、天文数据分析等。 强化学习 强化学习是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。由于外部环境提供的信息很少，强化学习系统必须靠自身的经历进行学习。强化学习的目标是学习从环境状态到行为的映射，使得智能体选择的行为能够获得环境最大的奖赏，使得外部环境对学习系统在某种意义下的评价为最佳。其在机器人控制、无人驾驶、下棋、工业控制等领域获得成功应用。 （2）根据学习方法可以将机器学习分为传统机器学习和深度学习。 传统机器学习 传统机器学习从一些观测（训练）样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。相关算法包括逻辑回归、隐马尔科夫方法、支持向

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)

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资料

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

(公需科目)人工智能与健康【2020】考试题库(十六)

（公需科目）人工智能与健康【2020】考试题库（十六） 一、单项选择题 1、（）的医生收入主要来自联邦政府直接拨付。 A、英国 B、美国 C、德国 D、澳大利亚 请选择本题答案： A B C D 正确答案：D 2、“拔一毛利天下，不为也；悉天下以奉一身，不取也”是（）观点。 A、孔子 B、墨子 C、杨朱 D、列子 请选择本题答案： A B C D 正确答案：C 3、“自生人以来，未有如夫子者”出自（） A、《文心雕龙·原道》 B、《文心雕龙·序志》 C、《文心雕龙·宗经》 D、《汉书·艺文志》 请选择本题答案： A B C D 正确答案：B 4、《一般数据保护法案》中对个人数据泄露的规定是数据

控制者应在（）小时之内向监管机构报告个人数据的泄露情况。 A、24 B、48 C、72 D、96 请选择本题答案： A B C D 正确答案：C 5、2017年7月8日国务院出台了（），为推动我国人工智能的长期发展指明了方向。 A、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 B、《新一代人工智能发展规划》 C、《“十三五”战略性新兴产业发展规划》 D、《人工智能标准化白皮书2018》 请选择本题答案： A B C D 正确答案：B 6、本讲提到，2017年7月，国务院印发并实施（），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。 A、《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》 B、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》 C、《新一代人工智能发展规划》 D、《人工智能标准化白皮书（2018版）》

请选择本题答案： A B C D 正确答案：C 7、大成至圣先师是（）。 A、孔子 B、孟子 C、墨子 D、杨朱 请选择本题答案： A B C D 正确答案：A 8、根据本讲，GUI的专利类型是（） A、发明专利 B、外观设计专利 C、实用新型专利 D、方法专利 请选择本题答案： A B C D 正确答案：B 9、根据本讲，欧盟成员国中有（）个未批准新闻出版物保护的邻接权。 A、8 B、9 C、19 D、20 请选择本题答案： A B C D 正确答案：B 10、根据本讲，协同教育中的基础是（）。 A、学校教育

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。

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。

人工智能系列白皮书-可拓学

中国人工智能系列白皮书 ----可拓学

目录 第1 章可拓学概述 (1) 1.1可拓学的学科体系 (1) 1.1.1可拓学的定义和定位 (1) 1.1.2可拓学的理论体系——可拓论 (1) 1.2可拓学的方法体系——可拓创新方法 (3) 1.2.1拓展分析方法 (5) 1.2.2共轭分析方法 (5) 1.2.3可拓变换方法 (5) 1.2.4可拓集方法 (5) 1.2.5优度评价方法 (6) 1.3可拓工程 (6) 1.3.1可拓学在人工智能领域的应用 (6) 1.3.2可拓学在工程技术领域的应用 (9) 1.3.3管理可拓工程 (10) 1.3.4可拓学与其他领域的交叉融合 (10) 第2 章可拓策略生成方法与系统 (11) 2.1 引言 (11) 2.2可拓策略生成的一般方法 (12) 2.2.1问题的形式化界定方法 (12) 2.2.2问题相容性的判断方法 (13) 2.2.3问题相关度的计算方法 (13) 2.2.4拓展分析方法与共轭分析方法 (13) 2.2.5可拓变换及其筛选方法 (14) 2.2.6可拓策略的优度评价方法 (15)

2.3可拓策略生成系统 (15) 2.3.1ESGS 的主要功能模块 (15) 2.3.2应用ESGS 求解不相容问题的一般步骤 (18) 2.3.3ESGS 的软件架构 (19) 2.4ESGS 软件研制情况 (19) 2.5结束语 (20) 第3 章基于可拓学的数据挖掘研究与应用 (21) 3.1 引言 (21) 3.2可拓分类知识获取 (22) 3.3传导知识获取 (24) 3.4基于知识库的可拓知识获取 (24) 3.4.1拓展型可拓知识获取 (24) 3.4.2从知识库中获取可拓知识的理论基础 (25) 3.4.3基于决策树知识的可拓知识获取 (25) 3.5智能知识的挖掘算法、技术与管理 (26) 3.5.1转化规则挖掘方法 (26) 3.5.2基于多目标线性规划的二次挖掘方法 (27) 3.5.3智能知识管理系统设计技术 (27) 3.5.4知识可拓优化技术 (27) 3.6可拓模式识别 (28) 3.7可拓神经网络 (29) 3.7.1可拓神经网络的基本思想 (30) 3.7.2可拓神经网络的类型与算法分析 (30) 3.8应用研究成果 (34) 3.8.1基于可拓数据挖掘的客户价值获取 (34) 3.8.2产品销售问题可拓分类知识挖掘 (34) 3.8.3基于变换选择策略的可拓知识挖掘系统 (35)

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

2018年全国职业院校技能大赛人工智能技术与创新应用项目申报书 (74)

2018年全国职业院校技能大赛 赛项申报书 赛项名称：人工智能技术与创新应用 赛项类别：常规赛项■行业特色赛项□ 赛项组别：中职组□高职组■ 涉及的专业大类/类：610000电子信息大类 方案设计专家组组长： 手机号码： 方案申报单位（盖章）：中国电子信息行业联合会方案申报负责人： 方案申报单位联络人： 联络人手机号码： 电子邮箱： 通讯地址： 邮政编码： 申报日期：2017年9月

内容要求1： 2018年全国职业院校技能大赛 赛项申报方案 一、赛项名称 （一）赛项名称 人工智能技术与创新应用 （二）压题彩照 （三）赛项归属产业类型 电子信息产业、战略新兴产业 （四）赛项归属专业大类/类 赛项归属高职610000电子信息大类。 1 页面布局：默认页边距 标题：小2号，黑体加粗 正文：小3号，仿宋_GB2312，28磅行间距。结构次序数依次用“一、”“（一）”“1.”“（1）”“①”。 文中表格：小4号宋体，单倍行间距。表头字体小4号宋体加粗。

说明：以上专业代码来自于《普通高等学校高等职业教育专科（专业）目录（2015年）》和《普通高等学校高等职业教育（专科）专业目录（2016年增补专业）》。 二、赛项申报专家组 三、赛项目的 2015年以来，人工智能开始大爆发。很大一部分是由于GPU的广泛应用，使得并行计算变得更快、更便宜、更有效。当然，无限拓展的存储能力和骤然爆发的数据洪流（大数据）的组合拳，也使得图像数据、文本数据、交易数据、映射数据全面海量爆发。这为AI的再次发展提供了得天独厚的历史机遇。 人工智能是程序算法和大数据结合的产物。与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。与以外传统的算法相比，这一算法并无多余的假设前提(比如线性建模需要假设数据之间的线性关系)，而是完全利用输入的数据自行模拟和构建相应的模型结构。这一算法特点决定了它是更为灵活的、且可以根据不同的训练数据而拥有自优化的能力。

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

人与人工智能的创新

人与人工智能的创新 王慧东 【摘要】 人类的创新能力应用到人工智能身上，可以自动的修补人工智能中关于灵智方面的短板，使之成为强智能生物。强智能生物在特定的环境下可以加速进化，从而能够产生出一个新的物种。这或许就是在对这个新物种所进行的赋灵。 【引言】 什么是创新？ 创新是人类所特有的吗？ 机器人能够自我创新吗？如果能的话又该如何实现？ 【正文】 创新在汉语词典中的名词解释是：抛开旧的，创造新的。这个解释的很笼统，事实上创新与是否“抛开旧的”没有关系，比如继承和发扬也当归属于创新（之前有的继承，没有的创造）。‘创’是开始、初次的意思；‘新’是新的（与‘旧’相对），也有初次出现的意思。所以创新强调某事物是以前从来没有出现过的。另外还需要区分一下与创新相关的近义词，如创造与发明，虽然都是指头一次产生的事物，不过侧重稍有不同，适用于不同的语境。创新强调的是新，而创造强调的是产生制造过程，发明则更多强调的是结果。

就创新中的“初次”而言，人类从初次使用工具、初次使用火、初次使用陶器，到初次登上月球、初次使用互联网络等等。无数的初次所总结出来的规律、原理、经验沉淀下来构成了我们人类社会知识传承的内容，使得我们每一个人能够在出生后短短十几年的时间里，通过学习这些知识，让自身的智能水平从近乎于“零”开始逐步的、迅速的提升，最终远远的超过其他生物物种，那么这些初次都是怎么形成的呢？ 在人工智能领域，也有一个类似的问题长期以来一直困扰我们，那就是机器都是按照程序来运行的，而程序都是由建造者或是程序员编写出来的处理逻辑，因此机器预装了程序之后，其处理能力也就被确定了下来。如果想要提高机器的智能水平，增加新的功能，就必须要刷入一个具有新功能的软件版本才行，也就是我们常说的升级。如果离开程序员，没有人来编写和更新它的程序，即便是智能水平再高的机器，也是台不会成长的弱智能机器，一旦环境发生改变就很容易被淘汰。那么有没有可能让机器能够像生命体一样，通过自己学习来产生出新的处理逻辑，自动地提升自身的处理能力呢？即拥有自我创新的能力。 拥有创新能力的机器，哪怕刚开始显得很‘弱智’，但是只要能够不断地提升，终究会有一天，他的智能水平将达到甚至是超过人类的平均水平。对于这种能够自我提升的智能，人工智能领域称之为强智能（相对于弱智能而言），所以可以有很“弱智”的强智能，也可以有很强智（智能水平很高）的弱智能，而有无自我创新能力

人工智能三宝平台机器人的创新行业应用案例

2016是人工智能的元年，中国也正致力于传统制造业向互联网化智能制造转型升级，随着机器人行业对现代生活的影响不断加深，国家领导人及各行业领军人物也纷纷肯定以机器人为代表的人工智能行业的影响力。 在践行互联网+大数据和行业应用现状背景下，平台型服务机器人产业因其自身开放及可定制的特性，或将成为未来机器人制造业主力军。平台型服务机器人市场潜力的挖掘、行业的飞速发展，将具有更大的机遇与空间，市场份额不可估量。 以智能为核心，三宝平台机器人强势发力 三宝平台机器人是深圳旗瀚科技推出的首款平台机器人，首次将“平台机器人”的概念第一次带到了大众视野范围。基于中美日韩四地人工智能先进研究成果的三宝平台机器人，将机器人升级为“硬件、APP、云服务”为一体的可定制化开放生态平台，结合了互联网云计算与物联网技术，以大数据、智能语音、人脸识别、智能家居、自主学习、自动充电、家庭娱乐、强大的人工智能与丰富的云服务成为机器人的集大成者。三宝平台机器人可以通过深度学习持续提升人机交互体验的家用和商用价值，是能满足在家庭和不同商业场景下提供不同智能化服务的平台型机器人。 助力“智慧海关”建设，促进海关服务革新 海关被誉为“国门”，关系到我国进出境运输、关税征收以及走私缉查等重要任务。随着“互联网+”概念的推进，我国的海关信息化建设日臻完善，更加需要智慧海关机器人这个实干家，为智慧海关提供智能高效、简单便捷的机器人设备与解决方案。三宝平台机器人创新性应用海关建设、为海关量身定制打造的“小海”机器人，功能主要表现以下几点： 人机互动——运用先进的图像识别和语音交互技术，机器人与旅客进行精准语音互动交流，实现路径导航指引、业务咨询指南、海关政策法规宣导等功能，为旅客提供更加安全便捷的服务体验。 在线服务——强大的后台研发能力，可整合开发海关现有线上业务系统，实现业务自主办理，培养旅客在线办理业务的习惯，大大降低业务高峰期的客流压力，提升海关业务整体办事效率，促进服务满意度提升。 安防监控——高清摄像、人脸识别、图像分析等先进技术，大大提升对周围环境的监测、统计、分析，发现异常及时报警、处理，为服务场所安全保驾护航。 除此之外，三宝平台机器人在研发上更加大力度，定制海关业务知识库，可以精准实现常见问题智能问答。内置的语言引擎支持多种语种识别，如英语、粤语等，超95%的语义可以做到精确识别。若旅客要需要进行复杂问题咨询，还可以直连12360智能客服，后台人工客服可以灵活切换，打通人机壁垒。三宝平台机器人助力提供最优质解决方案，为推动智慧海关进程、促进海关服务革新服务。 创新驱动开启税务智能化，公共服务更完善 公共服务是政府与用户“交互”最高频也是最能体现服务成果的领域。“营 改增”后，纳税人规模增容和服务需求日益膨胀，为贯彻落实国家税务总局“互 联网+”行动计划，三宝平台机器人大胆尝试拓展创新领域的智能机器人。在三

【完整版】2020-2025年中国人工智能基础数据服务行业成本领先战略制定与实施研究报告

（二零一二年十二月） 2020-2025年中国人工智能基础数据服务行业成本领先战略制定与实施研究报告 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 第一章企业成本领先战略概述 (8) 第一节报告简介 (8) 第二节企业成本领先战略的重要性及作用 (9) 一、成本领先战略是构建竞争优势的基础 (9) 二、成本领先战略还具有无可比拟的优势作用 (9) 二、是决定企业经营活动成败的关键性因素 (10) 三、是实现企业快速、健康、持续发展的需要 (10) 四、是企业扩展市场、高效持续发展的有效途径 (11) 五、是强化企业核心竞争力的有利武器 (11) 第三节企业成本领先战略的特性 (11) 一、长期性 (11) 二、全局性 (12) 三、外向性 (12) 四、竞争性 (12) 五、动态性 (12) 第二章市场调研：2019-2020年中国人工智能基础数据服务行业市场深度调研 (13) 第一节前言 (13) 第二节人工智能基础数据服务行业概述 (13) 一、人工智能基础数据服务定义 (13) 二、人工智能基础数据服务发展历程 (14) 三、人工智能基础数据服务的行业价值 (15) 四、人工智能基础数据服务的主要产品形式 (16) 第三节2019-2020年人工智能基础数据服务的发展背景 (17) 一、人工智能经济崛起为基础数据服务提供长期向好的基本面 (17) 二、数据量呈指数式增长，非结构化数据的应用依赖于清洗标注 (18) 第四节2019-2020年人工智能基础数据服务市场现状 (19) 一、人工智能基础数据服务产业链 (19) 二、人工智能基础数据服务产业图谱 (20) 三、人工智能基础数据服务行业投融资 (20) 四、人工智能基础数据服务行业商业模式 (21) 五、人工智能基础数据服务市场规模 (22) 六、人工智能基础数据服务细分结构 (23) 七、人工智能基础数据服务市场格局 (24) 第五节2019-2020年人工智能基础数据服务场景分析 (26) 一、视图基础数据服务市场现状 (26) 二、视图基础数据服务技术趋势 (27) 三、自动驾驶基础数据服务应用场景 (27) 四、自动驾驶基础数据服务市场现状 (28) 五、智能交互基础数据服务市场现状 (29) 六、智能交互基础数据服务技术趋势 (30)

人工智能与实体经济深度融合创新项目申报方案

附件 人工智能与实体经济深度融合创新项目申报方案 为推动人工智能与实体经济深度融合，找准人工智能产业创新发展的切入点，加快落实《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，切实做好人工智能与实体经济深度融合创新项目申报工作，特制定本方案。 一、总体思路 以推动人工智能与制造业融合为主线，设置“智能产品、行业应用、支撑体系”3个方向，重点关注项目的创新性、推广性、应用价值等方面要素，支持一批创新性强、应用效果好的产品和项目，发现一批研发实力突出、具有明显带动作用的企业，探索形成可推广的新业态和新模式，调动各地区积极性，促进人工智能产业加速发展。 二、申报条件和流程 （一）申报要求 请各地工业和信息化主管部门紧密结合地区人工智能发展基础和优势，面向各自区域人工智能产业和应用单位全面征集，汇总后上报部科技司。中央企业及相关单位直接报送至部科技司。筛选评审工作由部科技司统一组织。申报主体应在行业具有较好的经济实力、技术研发水平和融合创新

能力。创新产品及服务项目要求拥有自主知识产权、技术先进、应用带动作用良好，并具有一定的代表性和标志性，对其他企业或行业具有较强借鉴意义和推广价值。 （二）申报数量 人工智能与实体经济深度融合创新项目由各地工业和信息化主管部门、中央企业集团推荐。项目容包括3类9项，每个申报主体只能申报一项。各省、自治区、直辖市及计划单列市、生产建设兵团工业和信息化主管部门推荐的创新项目数量一般不超过15个，中央企业集团推荐的创新项目数量一般不超过3个。 （三）遴选要求 工业和信息化部组织行业专家依据项目申报书进行评审，坚持公平公正原则，筛选出具备行业代表性的创新项目。申报材料要求描述详实、重点突出、表述准确、逻辑性强、具有较强可读性，既包括实践容，又涵盖理论剖析，杜绝虚构和夸大。 （四）评选标准 申报单位应在人工智能领域致力技术发展创新、促进行业深度应用。创新产品或服务应具有为企业创造和改变商业机会、重塑产业格局、改变人才团队结构等效果，为企业盈利状况及市场价值带来提升。产品类项目应基于人工智能技

2019年公需科目：人工智能与健康考试题(四)

2019年公需科目：人工智能与健康考试题（四） 一、判断题(每题2分) 1.农业社会的显著特征是以个人为个人提供基础服务为基础。 正确 2.智慧社区的概念强调的是一种新型的治理形态，即在社区的服务管理过程中是不同于以往的，是用新的技术手段，使这些服务的供给和需求能够更加分散、各自分配的一种方式。 错误 3.智慧社区的概念最终目的是发展互联网、物联网这种新型的治理形态。 错误 4.从老龄研究的角度，智慧养老能够解决根本性的问题。 错误 5.马斯洛的需求层次理论认为，人类需要的最高层次是自我实现。 正确 6.有了智慧养老这些手段，老年人的信息掌握在社区的服务平台上，如果老人一旦遇到了危险，由智慧养老的平台及时地做出响应，更多的责任转移到了政府、社会和社区来了，老人的子女就不用承担主要的责任了。 错误 7.在老人生活中安装监控摄像头只是为了能更好的保障老人安全，不会影响日常独立生活。错误 8.为了智慧养老服务的更快实现，我国应尽快制定绩效评估标准。 正确 9.以大数据应用促进医药分离改革，遏制虚高药价。 正确 10.习近平总书记指出，网信事业代表着新的生产力、新的发展方向，应该也能在践行新发展理念上先行一步。 正确 11.在没有大数据的条件下，人才的发现与选拔都很难做到“全信息”，大数据能够帮助人们解决这个问题。 正确 12.2016年，发布报告《人工智能给未来决策带来的机遇及影响》、《机器人技术和人工智能》。正确 13.1956年达特茅斯会议提出“人工智能”。 正确 14.美国在人工智能方面取得了较好的成果。 正确 15.2014年7月，日本公布了《机器人白皮书》。 正确 16.韩国第四次工业革命在举行的第四次会议上，通过了人工智能研发战略。 错误 17.GDPR中规定数据控制者应在48小时内向监管机构报告个人数据泄露情况。 错误 18.在中国，人工智能已被纳入国家科研计划。

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）。

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

2019年度人工智能与健康考试答案95分

2019 年度人工智能与健康考试答案 1.据清华原副校长施一公教授研究，中国每年有 265 万人死于（），占死亡人数的28% 。（ 2.0 分） A.癌症 B.心脑血管疾病 C.神经退行性疾病 D.交通事故 我的答案： A √答对 2.在 2017 年国务院印发的（）中规定了我国到2030 年人工智能发展三步走的部署和设想。（ 2.0 分） A.《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》 B.《关于积极推进“互联网 + ”行动的指导意见》 C.《“互联网 + ”人工智能三年行动实施方案》 D.《新一代人工智能发展规划》 我的答案： D √答对 3.在国际评判健康的标准中，空腹血糖值低于（）才是健康的。（ 2.0 分） A.90mg/dl B.95mg/dl C.100mg/dl

D.110mg/dl 我的答案： C √答对 4.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 我的答案： A √答对 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 我的答案： C √答对 6.关于中国人工智能产业技术创新日益活跃,下列说法不正确的是（）。（2.0 分） A.语音识别、视觉识别技术达到世界领先水平 B.在脑科学等基础研究领域取得显著进展 C.人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第一位 D.人工智能领域的国际科技论文引用量达到世界第一位 我的答案： C √答对

7.在大数据隐私保护生命周期模型中，大数据使用的风险是（）。（ 2.0 分） A.被第三方偷窥或篡改 B.如何确保合适的数据及属性在合适的时间地点给合适的用户访问 C.匿名处理后经过数据挖掘仍可被分析出隐私 D.如何在发布时去掉用户隐私并保证数据 可用我的答案： B √答对 8.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 癌我的答案： A √答对 9.最经典的西方健康研究——佛雷明翰研究开始于（）。（ 2.0 分） A.1948 年 B.1971 年 C.1989 年 D.2000 年 我的答案： A √答对 10.据 2005 年美国一份癌症统计报告表明，在男性的所有死亡原因中，排在第 二位的是（）。（ 2.0 分）