2019先进制造业发展白皮书：先进制造之人工智能驱动

目 录

序言 (1)

1 概述 (2)

1.1 研究背景及意义 (2)

1.2 研究思路与方法 (6)

1.3 城市人工智能发展预期指数说明 (7)

2 中国内地36个直辖市、计划单列市、省会城市人工智能发展预期指数 (8)

2.1 人工智能发展预期指数 (8)

2.2 人工智能产业竞争力指数 (9)

2.3 人工智能应用创新力指数 (13)

2.4 人工智能环境驱动力指数 (18)

3 中国城市人工智能发展典型模式 (23)

3.1 深圳模式：企业主导创新，产业加速落地 (23)

3.2 广州模式：政府大力支持，重视技术应用 (24)

3.3 重庆模式：顶层规划引领，强化政府推动 (26)

3.4 贵阳模式：数据平台支撑，示范应用带动 (28)

4 中国城市人工智能未来发展建议 (29)

4.1 加快关键环节布局，推动人工智能产业生态化发展 (30)

4.2 支持智能新兴产业，形成人工智能产业集群化优势 (30)

4.3 加快完善基础环境，确保人工智能产业融合化发展 (31)

图表目录

图表 1 全球人工智能发展历程 (2)

图表 2 城市人工智能发展预期指数 (7)

图表 3 中国内地36个直辖市、计划单列市、省会城市人工智能发展预期指数排行榜 (8)

图表 4 中国内地36个直辖市、计划单列市、省会城市人工智能产业竞争力排行榜 (9)

图表 5 城市人工智能企业实力TOP10 (10)

图表 6 城市人工智能企业数量TOP15 (10)

图表 7 城市人工智能科研实力TOP10 (11)

图表 8 城市人工智能相关研究机构数TOP15 (11)

图表 9 城市人工智能园区实力TOP10 (12)

图表 10 城市人工智能相关园区数TOP15 (12)

图表 11 中国内地36个直辖市、计划单列市、省会城市人工智能应用创新力排行榜 (13)

图表 12 城市人工智能应用特色TOP10 (14)

图表 13 城市人工智能应用水平TOP10 (15)

图表 14 城市人工智能工业领域应用TOP15 (15)

图表 15 城市人工智能应用条件TOP10 (16)

图表 16 城市人工智能认知程度TOP15 (17)

图表 17 城市技术吸纳市场规模TOP15 (17)

图表 18 中国内地36个直辖市、计划单列市、省会城市人工智能环境驱动力排行榜 (18)

图表 19 城市人工智能人才驱动力TOP10 (19)

图表 20 城市高等院校毕业生数TOP15 (19)

图表 21 城市人工智能资本驱动力TOP10 (20)

图表 22 城市人工智能融资次数TOP15 (20)

图表 23 城市人工智能政策驱动力TOP10 (21)

图表 24 城市R&D经费支出TOP15 (22)

图表 25 深圳人工智能发展雷达图 (24)

图表 26 广州人工智能发展雷达图 (26)

图表 27 重庆人工智能发展雷达图 (27)

图表 28 贵阳人工智能发展雷达图 (29)

序言

当前，新一轮科技革命和工业革命正在全球孕育和兴起，技术加速创新与渗透融合推动制造业向数字化、网络化、智能化方向延伸拓展，新产品、新模式、新业态层出不穷，以自动化、机器人和数字产品为代表的先进制造业迅猛发展。

在日益错综复杂的国内外形势下，中国深入推进“中国制造2025”战略，加快推动工业高质量发展，增强工业特别是制造业的国际竞争力。2019年全国两会政府工作报告中提出：“打造工业互联网平台，拓展‘智能+’，为制造业转型升级赋能。”随着“智能+”时代的到来，可以预见，以人工智能、区块链、云计算、大数据等为代表的新一代信息技术与产业快速发展的同时，将逐渐与制造业融合，加速经济结构优化升级，对人们的生产和生活方式产生深远的影响。

本项研究选择人工智能这一“智能+”典型代表领域和先进制造业重要驱动力，面向中国内地36个直辖市、计划单列市、省会城市，采用指数评估的方式，通过综合发展预期、产业竞争力、应用创新力、环境驱动力等层面的评价，力图为各地政府了解自身发展程度、借鉴先进发展模式及确定未来发展重点提供些许参考。

鉴于时间、精力、能力有限，虽经反复论证推敲，本项研究尚有不足之处，请业界同仁不吝赐教。

1 概述

1.1 研究背景及意义

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括研究计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能产业生态通常可以分为基础层、技术层、应用层三大板块。其中，基础层包括大数据、云计算、开源框架、芯片、传感器、操作系统等基础技术；技术层包括人工智能的核心技术，如机器学习、语音识别、语义理解、计算机视觉等；应用层即人工智能与垂直细分领域的融合发展，包括智能医疗、智能安防、智能教育、智能家居等。

人工智能自20世纪50年代诞生至今，大致经历了三次浪潮。图表 1 全球人工智能发展历程

来源：众诚智库研究绘制

如今，人工智能正经历着从硬件、软件到系统、应用的全方位演进历程。

一是从原有的CPU架构转变为GPU并行运算架构。以X86、ARM为代表的传统CPU架构不适合程序指令少但数据运算量大的深度学习的要求，GPU（图形处理器）应运而生。GPU可以快速处理图像上的每一个像素点，其海量数据并行运算的能力非常适合深度学习的需求。谷歌大脑的研究结果表明，12颗英伟达（Nvidia）公司的GPU可以提供相当于2000颗CPU的深度学习性能。

二是从单一算法驱动转变为数据、运算力、算法复合驱动。在数据方面，信息技术的快速推广使各类数据资源不断积累，为人工智能的训练学习过程奠定了良好的基础；在运算力方面，云计算、并行计算、网格计算等新型计算方式的出现拓展了现代计算机的性能；在算法方面，深度学习运算模型日益优化，智能算法不断更新，模型辨识解析的准确度持续提升。

三是从封闭的单机系统转变为快捷灵活的开源框架。随着人工智能系统开发工具的日益成熟，通用性较强且各具特色的开源框架不断涌现，如谷歌的TensorFlow、Facebook的Torchnet、百度的PaddlePaddle 等。这些开源框架能在GPU上更好地继承Hadoop和Spark架构，广泛支持Python、Java、Scala、R等流行开发语言，能提供各种应用场景下的人工智能系统与解决方案。

四是从学术研究探索导向转变为快速迭代的实践应用导向。当前快速发展的互联网+各领域行业应用所产生的海量数据驱使人工智能在算法模型、图像识别、自然语言处理等方面涌现出迭代式的技术突破，出现了“数据-技术-产品-用户”的往复正循环，实现了由学术驱动向应用驱动的转变。

随着产业的持续积累、应用的市场发展和政策的不断助力，对于我国的城市来说，推进本地人工智能产业和应用的战略机遇期已经到来。

产业技术基础逐步提升，产业生态链日益丰富完善。国内科研机构已在泛逻辑理论、拓扑学、模式识别等基础研究领域取得了一批国际领先的创造性成果，相关企业在生物识别、自动驾驶、人工智能重点技术领域也有了一定的积累，除了华为、百度、阿里、腾讯等科技企业巨头重视人工智能投入外，大量的中小型初创企业深耕人工智能细分领域，出现了科大讯飞、旷视科技、第四范式等行业领军企业。

产业应用需求持续增加，各类场景创新不断探索落地。政府客户方面，基于人工智能的城市管理应用展现出了丰富的使用场景和良好的应用效果，依托大数据分析和仿真模拟的城市交通管理应用成为智慧城市建设的热点。企业客户方面，人工智能在生产制造、仓储物流、要素管理等企业运行全流程都展现出巨大的应用价值。个人用户方面，智能家居、智能交通的各类应用已逐渐走入普通百姓的家庭。

政策支持力度不断加强，人工智能发展环境持续优化。人工智能相关政策自2016年起进入爆发期，2016年5月，国家发布《“互联网＋”人工智能三年行动实施方案》，明确提出到2018年要形成千亿级的人工智能市场应用规模。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，明确指出到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。2017年12月，《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》的发布，详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标。

我国人工智能的发展与应用主要集中在经济相对发达的地区，随着国家人工智能相关政策的陆续出台，各地对于人工智能的关注度持续提升，因此本报告选取中国内地36个直辖市、计划单列市、省会城市作为研究对象，目的在于帮助各区域城市了解人工智能自身发展的程度和在全国所处的位置，为我国人工智能产业发展与应用提供方向性的参考，同时为企业和投资者未来布局提供参考。

本报告创新研究之处在于，既关注人工智能产业发展，又关注人工智能融合应用；既关注人工智能发展所需的自然禀赋，又关注人工智能背后的政府支撑；既关注人工智能发展的现状，又关注人工智能发展的未来。

1.2 研究思路与方法

用发展的观点去观察特定区域人工智能的发展，可以发现一个城市的人工智能水平体现在其产业竞争力和应用创新力之中，而环境驱动力对产业和应用的发展同时起到催化助推作用。

产业竞争力+应用创新力环境驱动力

人工智能发展预期

对于人工智能产业竞争力来说，参考波特的产业竞争力模型，人工智能产业及相关支持性产业的发展现状，反映了人工智能产业竞争力情况，而人工智能的发展潜力主要由相关科研机构的研究实力所决定。对于人工智能应用创新力来说，参考熊彼得创新理论，人工智能已有的各类应用水平，其应用的广度、深度、效率、效果等，反映了人工智能应用创新力情况，而其发展潜力主要由其需求水平决定。对于人工智能环境驱动力来说，分析人工智能产业和发展所需的各类要素，政策环境、资金保障、公众认知、人才基础等方面共同决定了人工智能产业和应用发展的环境驱动力水平。

本次研究针对被评价的城市在产业竞争力、应用创新力和环境驱动力等三方面的排名情况，对参评对象进行具体分析，总结特色城市的人工智能发展模式，并根据特征现状及人工智能发展的需求，提出中国城市人工智能未来发展的重点方向建议。

1.3 城市人工智能发展预期指数说明

综合我国城市人工智能发展的情况，众诚智库人工智能发展预期指数共包括产业竞争力、应用创新力、环境驱动力三个层面，覆盖政府、企业、科研机构三类主体，采用的数据来源包括中国统计年鉴、中国知网、ScienceDirect、工业和信息化部、科技部、国家市场监督管理总局、国家知识产权局、及各级地方政府发布的公开数据，数据统计截至2018年底。在可获得的数据中，众诚智库尽可能优化代表性数据的选择。未来，我们还将不断扩大数据获取范围，提升研究精准性。

图表 2 城市人工智能发展预期指数

来源：众诚智库研究绘制 产业竞争力

应用创新力

环境驱动力

?企业实力

?园区实力

?科研实力

?应用特色

?应用条件

?应用水平

?人才驱动力

?资本驱动力

?政策驱动力

2 中国内地36个直辖市、计划单列市、省会城市人工智能发展预期指数及排名

2.1 人工智能发展预期指数

众诚智库此次评价共涉及全国36个城市，具体评价结果如下：东部地区经济实力强，排名前十中占据7席，北京凭借产业、科研、政策、人才等领域突出实力，稳居榜首；西部地区整体经济实力较弱，但重庆和成都凭借政策支持、人才供给、应用创新等优势跻身前十。

图表 3 中国内地36个直辖市、计划单列市、省会城市人工智能发展预期指数排行榜

总排名城市总得分总排名城市总得分

1 北京78.10 19 沈阳20.90

2 深圳68.46 20 郑州20.36

3 上海67.45 21 贵阳19.86

4 南京54.5

5 22 哈尔滨18.16

5 广州52.98 23 石家庄16.56

6 武汉47.83 24 南昌13.05

7 重庆47.53 25 福州11.04

8 杭州46.68 26 银川9.17

9 成都43.22 27 太原8.42

10 天津40.15 28 长春8.41

11 西安35.74 29 海口8.40

12 青岛32.84 30 兰州7.15

13 长沙31.36 31 南宁 6.24

14 济南30.70 32 昆明 5.81

15 合肥28.48 33 呼和浩特 5.12

16 宁波25.12 34 乌鲁木齐 2.90

17 厦门24.54 35 西宁 1.86

18 大连22.68 36 拉萨0.66

来源：众诚智库研究整理

2.2 人工智能产业竞争力指数

产业竞争力指数是城市企业实力、科研实力、园区实力等方面的综合体现，从排名情况来看，人工智能产业竞争力排在前列的主要为北京、深圳、上海等经济发达地区。

图表 4 中国内地36个直辖市、计划单列市、省会城市人工智能产业竞争力排行榜

排名城市得分排名城市得分

1 北京38.29 19 郑州7.88

2 深圳34.64 20 厦门7.75

3 上海32.38 21 宁波7.13

4 南京23.31 22 石家庄 6.83

5 杭州21.1

6 23 南昌 6.26

6 广州21.08 24 长春 6.23

7 武汉19.48 25 福州 5.56

8 天津19.38 26 贵阳 4.78

9 重庆18.45 27 昆明 4.60

10 成都16.31 28 太原 4.50

11 西安11.92 29 海口 3.49

12 沈阳10.34 30 兰州 3.39

13 长沙10.12 31 呼和浩特 1.47

14 合肥10.01 32 南宁0.25

15 哈尔滨9.65 33 乌鲁木齐0.09

16 青岛8.35 34 银川0.01

17 大连7.95 35 西宁0.00

18 济南7.90 36 拉萨0.00

来源：众诚智库研究整理

从城市人工智能企业实力排名来看，深圳排名第一，这是因为深圳人工智能企业数量最多，遥遥领先于其他城市。

图表 5 城市人工智能企业实力TOP10

来源：众诚智库研究绘制

图表 6 城市人工智能企业数量TOP15

来源：IT桔子、烯牛数据，众诚智库研究绘制

从城市人工智能科研实力排名来看，北京拥有众多人工智能相关研究机构，并且人工智能领域发表论文和专利数最多，科研实力排名

第一；南京凭借整体的科研优势，排名超越上海、深圳，位居第二；而深圳由于人工智能相关科研机构少，影响其整体排名，排名第六。图表7 城市人工智能科研实力TOP10

来源：众诚智库研究绘制

图表8 城市人工智能相关研究机构数TOP15

来源：公开资料整理，众诚智库研究绘制

从城市人工智能园区实力排名来看，重庆以较多的人工智能园区数量优势排名第一；而北京和深圳则位居第七、第九。

图表9 城市人工智能园区实力TOP10

来源：众诚智库研究绘制

图表10 城市人工智能相关园区数TOP15

来源：公开资料整理，众诚智库研究绘制

2.3 人工智能应用创新力指数

应用创新力指数是城市人工智能应用特色、应用条件、应用水平等方面的综合体现，从排名情况来看，人工智能应用创新力排名前三为北京、深圳、上海；青岛凭借其应用特色和应用水平优势，排名挤进前十。

图表11 中国内地36个直辖市、计划单列市、省会城市人工智能应用创新力排行榜

排名城市得分排名城市得分

1 北京29.67 19 贵阳12.23

2 深圳27.68 20 郑州8.41

3 上海27.33 21 银川8.36

4 南京24.41 22 石家庄7.29

5 广州24.33 23 沈阳7.26

6 重庆22.16 24 南昌 6.76

7 武汉22.07 25 南宁 5.95

8 青岛21.12 26 哈尔滨 5.91

9 杭州20.76 27 海口 4.66

10 成都20.58 28 福州 3.57

11 济南19.56 29 呼和浩特 3.06

12 长沙18.82 30 太原 2.57

13 西安18.36 31 乌鲁木齐 2.52

14 宁波15.91 32 长春 2.16

15 天津15.62 33 兰州 1.70

16 厦门13.65 34 西宁 1.24

17 合肥13.49 35 昆明 1.21

18 大连12.31 36 拉萨0.66

来源：众诚智库研究整理

从城市人工智能应用特色排名来看，北京、上海、深圳排名靠前；而重庆在人工智能应用方面也相当强势，仅次于北上深，排名第四位。图表12 城市人工智能应用特色TOP10

来源：众诚智库研究绘制

从城市人工智能应用水平排名来看，排名前三名的分别是南京、广州、成都；而上海、深圳、北京分别屈居第5、第6、第7名。从人工智能工业领域应用能够看出，杭州、宁波、济南、青岛等城市生产制造智能化水平高，而上海、北京相对较低。

图表13 城市人工智能应用水平TOP10

来源：众诚智库研究绘制

图表14 城市人工智能工业领域应用TOP15

来源：工信部两化融合服务平台，众诚智库研究绘制

从城市人工智能应用条件排名来看，应用条件相对较好的地区为北京、深圳、上海。在人工智能认知程度方面，北上深广排在靠前位置，说明经济发展水平较高地区对人工智能认知程度越深；在技术吸纳市场规模方面，南京成交额达到920亿元，超过深圳、上海、广州位居第二位。

图表15 城市人工智能应用条件TOP10

来源：众诚智库研究绘制

全球人工智能发展形势介绍

全球人工智能发展形势介绍 一、全球主要国家人工智能战略布局各有侧重 人工智能正处于发展的第三次“黄金时期”，人工智能相关研究正如火如荼地进行。而此次人工智能的深入发展必将引领未来科技潮流，深刻改变世界面貌，对人类文明和世界格局产生深远影响。为了在激烈的国际竞争中抢占人工智能发展的制高点，中国、美国、英国、德国、法国、日本和韩国等全球主要国家纷纷出台政策，扶持本国人工智能产业发展。 1.中国应用层发展迅猛，基础层相对薄弱 党的十八大以来，人工智能相关产业发展逐渐上升为国家战略。在顶层设计上，国家在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学、无人驾驶、智能机器人等软硬件领域综合布局，全面发展，战略分工明确，以求弯道超车。但目前中国人工智能产业仍侧重于技术应用，在基础研发、关键核心技术等方面与美国等国家相比相对薄弱。

此外，中国在人工智能产业发展中的伦理道德风险研究和行业准则制定等方面还有待提升。 2.美国产业发展体系齐全，基础研发水平领先 美国从政府到企业都极为重视人工智能所带来的机遇，在人工智能发展方面具有明显优势，互联网巨头集团式发展，推动软硬件系统协同演进，人工智能全面布局。一方面，美国政府战略层面高度重视，通过加大政策支持、推动国会立法和加大研发投入等多项措施，不断巩固世界范围内的人工智能领先地位。特朗普上任以来，美国政府更是从国家战略层面加紧布局，发布多项人工智能发展规划，重点布局互联网、芯片与操作系统等计算机软硬件以及金融、军事、能源等领域，大力扶持技术研发机构和各类实验室，为人工智能发展提供政策、法律、资金和人才等多方面保障，力图保持人工智能时代“领头羊”地位。同时，美国政府时刻关注人工智能可能伴随的相关风险并加以保障。另一方面，美国资本与政策共同发力，巨头企业形成集团式发展。美国人工智能产业的蓬勃发展不仅得益于政府的支持，还与发达完善的风投和资本体系紧密相关。从人工智能领域的融资规模来看，美国在全球占主导地位，所占比重超过60%。美国硅谷是目前人工智能发展的前沿阵地，聚集了上下游全产业链企业，业务包括人工智能芯片研发、芯片规模制造和人工智能应用产品开发。在硅谷，以谷歌、微软、亚马逊、脸书和IBM五大巨头为代表的企业自发地形成人工智能伙伴关系，通力合作推动了人工智能的研究和普及。这种新型的巨头集团式发展模式成为人工智能时代的特点之一，能保证技术方案的

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)

2020年度人工智能与健康(参考答案)

1.（）提出了“工业互联”的智能制造发展规划。（ 2.0分） A.中国 B.美国 C.德国 D.日本 2.（）被誉为“十七世纪的亚里士多德”。（2.0分） A.拉蒙·柳利 B.布莱兹·帕斯卡 C.莱布尼茨 D.托马斯·霍布斯 3.DeepMind公司开发的（）程序专门用于平面设计，可以通过选取素材制作精美的海报。（2.0分） A.AlphaGo B.AlphaZero C.AlphaGd D.Alpha-Beta 4.（）是普遍推广机器学习的第一人。（2.0分）

A.约翰·冯·诺依曼 B.约翰·麦卡锡 C.唐纳德·赫布 D.亚瑟·塞缪尔 5.黄色的三角形内画着一颗骷髅头，这个危险标识是在提示人们周围环境中有（）因素存在。（2.0分） A.易燃 B.放射性 C.剧毒 D.高压 6.下列对我国未来人工智能产业的表述不当的是（）。（2.0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 7.新生儿的正常脉搏为每分钟（）次。（2.0分） A.60～80

C.80～100 D.90～120 8.“中国制造2025”是以新一代信息技术与制造业深度融合为主线, 以推进智能制造为主攻方向, 并规划了实施制造强国十年行动纲领, 其中提出重点实施（）工程。（2.0分） A.智能交通 B.智能军事 C.智能制造 D.智能教育 9.19世纪20年代，英国科学家（）设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。（2.0分） A.笛卡尔 B.奥古斯塔斯·德摩根 C.乔治·布尔 D.查尔斯·巴贝奇 10.人工智能的基本假设是人类的思考过程可以（）。（2.0分）

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

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

人工智能在制造业中的应用

人工智能在制造业中的应用目录 摘要：

针对制造业的高度复杂性，结合人工智能的研究进展，详细论述了计算机在制造生产中的应用现状及发展方向，阐明了各种技术的特点，并指出多种技术相结合进一步实现制造生产自动化，使人工智能更好地应用于制造生产，这对提高生产率及质量有重要意义。 关键字：人工智能；计算机；制造 引言： 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，旨在研究如何利用计算机等现代化工具种系统来模仿人类的智能行为。人工智能技术的发展为生产数据与信息的分析和处理提供了有效的方法，给制造技术增添了智能的翅膀。人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题，在制造过程的各个环节几乎都可广泛应用人工智能技术。 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这个术语，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。

1.有关人工智能 人工智能也称机器智能，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出人造的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。 2.传统制造业谋求转型跨越 传统的设计模式已远远不能满足现代科技的迅猛发展，为了克服传统设计方法的不足，人工智能在现代设计领域逐渐受到重视。20世纪50年代诞生的数控技术以及随后出现的机器人技术和计算机辅助设计技术，开创了数字化技术用于制造活动的先河，也满足了制造产品多样化对柔性制造的要求。而传感技术的发展和普及，为大量获取制造数据和信息提供了便捷的技术手段。 3.制造工业的现状 随着制造信息的爆炸性增长以及处理信息工作量的猛增, 要求制造系统表现出更大的智能, 但是专业人才的缺乏和专门知识的短缺, 严重制约了制造工业的发展, 在发展中国家是如此, 在发达国家由于制造企业向第三世界转移, 同样也造成我国技术力量的空虚, 这动荡不定的市场和激烈的竞争要求制造企业在生产活动中表现出更高的机敏性和智能; 而CIMS 的实施和制造业的全球化发展遇到两个重大的障碍, 即目前已形成的“自动化孤岛”的连接和全局优化问题以及各国、各地区的标准、数据和人- 机接口的统一问题, 这些问题的解决促进了智能制造系统的产生。

《“人工智能+制造”的现状和前景怎样》阅读练习及答案

阅读下面的文字，完成小题 （材料一） 人工智能可以简单地理解为“像人类一样聪明的人造机器”。将 这个聪明的“人造机器”应用到制造业，主要的作用就是使机器能够“达到甚至超过人类技工水平”，实现制造企业生产运营效率的提 升。 “人工智能+制造”的“智能化”过程，与过去制造业追求“自动化”的过程有本质上的区别。“自动化”追求的是机器自动生产，本质是机器替代人、强调大规模的机器生产；而“智能化”追求的是机器的柔性生产，本质是“人机协同”，强调机器能够自主配合人的工作，自主适应环境变化。 “人工智能+制造”追求的不是简单粗暴的机器换人，而是将工业革命以来极度细化的工人流水线工作，拉回到“以人为本”的组织模式，让机器和人分别从事自己更擅长的事，机器承担更多重复、枯燥 和危险的工作，人类承担更多创造性的工作。 （摘编自李晓华、吴朋阳《“人工智能+制造”的本质是“人机协 同”》，《经济日报》2018年9月28日）（材料二） “是喊‘狼来了’，还是真的来了？”说起人工智能，中国工业 和信息化部原副部长杨学山说，“智能时代真的要来了”，中国要把这样的技术，聚焦到影响中国经济社会发展的重点领域和重点问题 上，尤其是制造业。

杨学山认为，人工智能的技术资源现在基本具备，从感知技术， 到传输技术、处理技术，以及计算能力，这样的能力有的已经大致具备，有的正在形成中，2136年这些能力都会具备。 在日常生活中，刷脸门禁、智能翻译、语音识别、新闻智能分发 都已经进入普通人的生活。大型互联网公司更是使用人工智能技术的 领先者。京东集团副总裁翁志介绍，电商有丰富的人工智能应用场景，如用人工智能预测销售数据、精准营销，智能客服，仓库机器人等。 作为工业和信息化部的原副部长，杨学山尤其重视人工智能和制 造业的融合，“制造业的智能化，对于经济社会发展有着十分重要的作用”。 2015年中国发布的《中国制造2025》中，提出制造强国发展路线图，智能制造是制造业转型升级的突破口。 目前，中国的海尔、华为、阿里云等企业都在探索智能制造，不 过距离智能化仍然很远。广大中小企业更不具备智能化的基础。 （摘编自《人工智能应聚焦制造业》，中国新闻网，2017年6月 22日）（材料三） ABB集团首席执行官史毕福在中国发展高层论坛2018年会上提交了一份题为“人工智能时代的制造业转型升级”的建议，建议中国利用先进自动化和人工智能技术加速制造业升级。 史毕福指出，当前，在全球范围内，大量资本正涌入人工智能， 特别是机器学习领域。渐趋复杂的算法、日益强大的计算机、激增的

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

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

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

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/c72359518.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

人工智能在制造业中的应用

人工智能在制造业中的应用 目录 摘要 (1) 引言 (2) 1.有关人工智能 (2) 2.传统制造业谋求转型跨越 (2) 3.制造工业的现状 (3) 4.智能机器人的诞生 (3) 5.软件将成为构建智能化工厂的重要基础 (3) 6.数字技术和自动化技术的提高 (3) 7.低端制造业造就巨大潜在市场 (4) 8.我国制造业面临诸多困难 (4) 9.如何摆脱我制造业的困境 (4) 10.加快推进高技术服务业的发展，特提出以下建议 (5) 第一要加快培育专业化的高技术服务人才队伍 (5) 第二是要注重引导高技术服务业集聚发展 (5) 第三是要积极承接国际高技术服务业转移 (5) 第四是要进一步加大对高技术服务业的R&D投入 (5) 第五是要加强知识产权保护，为高技术服务业的创新发展保驾护航 (5) 总结 (5) 摘要： 针对制造业的高度复杂性，结合人工智能的研究进展，详细论述了计算机在制造生产中

的应用现状及发展方向，阐明了各种技术的特点，并指出多种技术相结合进一步实现制造生产自动化，使人工智能更好地应用于制造生产，这对提高生产率及质量有重要意义。 关键字：人工智能；计算机；制造 引言： 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，旨在研究如何利用计算机等现代化工具种系统来模仿人类的智能行为。人工智能技术的发展为生产数据与信息的分析和处理提供了有效的方法，给制造技术增添了智能的翅膀。人工智能技术尤其适合于解决特别复杂和不确定的问题，在制造过程的各个环节几乎都可广泛应用人工智能技术。 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能”(Artificial Intelligence，AI)这个术语，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。 1.有关人工智能 人工智能也称机器智能，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出人造的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。 2.传统制造业谋求转型跨越 传统的设计模式已远远不能满足现代科技的迅猛发展，为了克服传统设计方法的不足，人工智能在现代设计领域逐渐受到重视。20世纪50年代诞生的数控技术以及随后出现的机

新一代人工智能发展白皮书

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)

2020年度人工智能与健康(满分答案)

2020年度人工智能与健康（满分答案） 单选题多选题判断题 答对251020 答错000 未答000 得分50.0030.0020.00 单选题多选题判断题 1.（）是普遍推广机器学习的第一人。（ 2.0分） A.约翰·冯·诺依曼 B.约翰·麦卡锡 C.唐纳德·赫布 D.亚瑟·塞缪尔 我的答案：C √答对 2.（）被誉为“十七世纪的亚里士多德”。（2.0分） A.拉蒙·柳利 B.布莱兹·帕斯卡 C.莱布尼茨 D.托马斯·霍布斯 我的答案：C √答对 3.人工智能的基本假设是人类的思考过程可以（）。（2.0分） A.系统化 B.标准化 C.机械化 D.自动化 我的答案：D √答对 4.1956年之前，人工智能的发展处于（）。（2.0分） A.萌芽期 B.第一次繁荣期 C.第一次低谷期 D.复苏期 我的答案：A √答对 5.下列关于人工智能对实体经济的影响说法不正确的是（）。（2.0分） A.人工智能能够提升实体经济能级 B.人工智能能够加快经济转型 C.人工智能能够加快创新驱动发展 D.人工智能能够促进数字经济繁荣 我的答案：B √答对 6.大数据不等于完全的人工智能，人工智能里面还有像逻辑、分析等方法。如果说仅仅使用的数据来做人工智能的话，会有三个分析的问题，其中不包括（）。（2.0分） A.模型受限 B.流程复杂 C.价值偏低 D.路径狭窄 我的答案：B √答对

7.实现智能制造的重要条件是（）。（2.0分） A.互联网的革新 B.创新商业模式 C.生产工具的革命性演进 D.大数据的应用 我的答案：C √答对 8.在1986年，罗斯·昆兰提出了（）概念，这是机器学习另一个主流的闪光点。（2.0分） A.BP B.决策树 C.感知机 D.随机森林 我的答案：B √答对 9.我国于（）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》。（2.0分） A.2016 B.2017 C.2018 D.2019 我的答案：B √答对 10.下列对我国未来人工智能产业的表述不当的是（）。（2.0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 11.2016年3月9日至15日，谷歌AlphaGo机器人在围棋比赛中以比分（）击败了世界冠军李世石。（2.0分） A.5:0 B.3:2 C.4:1 D.4:2 我的答案：C √答对 12.2016年8月，日本电视台报道称，东京大学医学研究所通过运用IBM的人工智能平台Watson仅用10分钟就诊断出了资深医师难以判别出来的（）。（2.0分） A.甲状腺癌 B.胰腺癌 C.淋巴癌 D.白血病 我的答案：D √答对 13.（）开发出了一套程序，可以将普通的照片变成不同著名绘画大师和流派风格的艺术照，创造每一幅照片仅用20秒的时间。（2.0分） A.美国 B.英国 C.俄罗斯 D.中国