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【篇一】:2017年中国人工智能行业现状及发展趋势分析
▄ 前言
行业研究是开展一切咨询业务的基石，通过对特定行业的长期跟踪监测，分析行业需求、供给、经营特性、获取能力、产业链和价值链等多方面的内容，整合行业、市场、企业、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，以专业的研究方法帮助客户深入的了解行业，发现投资价值和投资机会，规避经营风险，提高管理和运营能力。
行业研究是对一个行业整体情况和发展趋势进行分析，包括行业生命周期、行业的市场容量、行业成长空间和盈利空间、行业演变趋势、行业的成功关键因素、进入退出壁垒、上下游关系等。
一般来说，行业（市场）分析报告研究的核心内容包括以下三方面： 一是研究行业的生存背景、产业政策、产业布局、产业生命周期、该行业在整体宏观产业结构中的地位以及各自的发展演变方向与成长背景；
二是研究各个行业市场内的特征 、竞争态势、市场进入与退出的难度以及市场的成长性；
三是研究各个行业在不同条件下及成长阶段中的竞争策略和市场行为模式，给企业提供一些具有操作性的建议。
常规行业研究报告对于企业的价值主要体现在两方面：
第一是，身为企业的经营者、管理者，平时工作的忙碌没有时间来对整个行业脉络进行一次系统的梳理，一份研究报告会对整个市场的脉络更为清晰，从而保证重大市场决策的正确性；
第二是如果您希望进入这个行业投资，阅读一份高质量的研究报告是您系统快速了解一个行业最快最好的方法，让您更加丰富翔实的掌握整个行业的发展动态、趋势以及相关信息数据，使得您的投资决策更为科学，避免投资失误造成的巨大损失。
因此，行业研究的意义不在于教导如何进行具体的营销操作，而在于为企业提供若干方向性的思路和选择依据，从而避免发生“方向性”的错误。
▄报告信息
? 【出版日期】2016年7月
? 【交付方式】Email电子版/特快专递
? 【价 格】纸介版：7000元 电子版：7200元? 【文章来源】▄ 报告目录
第一章 人工智能的基本介绍
第一节、人工智能的基本概述
一、人工智能的内涵
二、人工智能的分类
三、人工智能关键环节
四、人工智能研究阶段
五、人工智能的产业链
第二节、人工智能发展历程
一、发展历程
二、研究历程
三、发展阶段
第三节、人工智能的研究方法
一、大脑模拟
二、符号处理
三、子符号法
四、统计学法
五、集成方法
纸介+电子：7500元
第二章 2014-2016年国际人工智能行业发展分析
第一节、2014-2016年全球人工智能行业发展综况
一、人工智能概念的悄然兴起
二、驱动人工智能的内外动因
三、人工智能的发展阶段分析
四、全球人工智能产业发展状况
五、发达国家重视人工智能产业
六、世界人工智能迎来发展新阶段
第二节、美国
一、人工智能成美国发展战略
二、人工智能应用于美国国防
三、美国量子技术助力AI发展
四、美国机器人市场需求预测
第三节、日本
一、AI成日本工业发展重点
二、日本政府推进人工智能
三、日本重视人工智能研究
四、日本人工智能投资计划
五、日本科技发展借力人工智能
第四节、2014-2016年各国人工智能产业发展动态
一、欧盟推进服务机器人研发
二、欧美推出大脑发展计划
三、俄国成功开发AI系统
四、韩国人工智能研发动态
【篇二】:中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测
中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测
在东西方神话中，上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能；而到了中世纪的欧洲，古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动；直到20世纪40年代，来自数学，心理学，工程学，经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。
1950年，Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC（Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。
同期，被誉为「计算机科学之父」的AlanTuring在Mind上发表论文，第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法，但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。
图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述，这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。
随后的1956年，在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上，「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。
在中国，关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前，直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。
而今，全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业，国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。
除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销，这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。
一、国内人工智能产业链解构
「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。
（一）基础技术提供平台
人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务
性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即「基础设施即服务（IaaS）」、「平台即服务（PaaS）」和「软件即服务（SaaS）」。
基础技术提供平台为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，也是一切人工智能技术和应用实现的前提。
对于许多中小型企业来说，SaaS是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要；而IaaS通过三种不同形态服务的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地开发应用程序和服务，缩短开发和测试周期；作为SaaS和IaaS中间服务的PaaS则为二者的实现提供了云环境中的应用基础设施服务。
SaaS：提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序，用户可以在各种设备上通过客户端界面访问，如浏览器。
PaaS：将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。
IaaS：分为公有云、私有云和混合云三种形态，提供给消费者的服务是对所有设施的利用，包括处理器、存储、网络和其它基本的计算资源，用户能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。
（二）人工智能技术平台
与基础技术提供平台不同，人工智能技术平台主要专注于「机器学习」、「模式识别」和「人机交互」三项与人工智能应用密切相关的技术，所涉及的领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学、语言和图像理解和遗传编程等。
机器学习：通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。我们用大量的待遇标签的样本数据来让计算机进行运算并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。这些学到的分类规则可以进行预测等活动，具体应用覆盖了从通用人工智能应用到专用人工智能应用的大多数领域，如：计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、证券市场分析和DNA测序等。
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，它偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征来实现一定的目标。文字识别、语音识别、指纹识别和图像识别等都属于模式识别的场景应用。
人机交互：人机交互是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。在应用层面，它既包括人与系统的语音交互，也包含了人与机器人实体的物理交互。
而在国内，人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，其中的代表企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
（三）人工智能应用
人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，这也是「机器学习」、「模式识别」和「人机交互」这三项人工智能技术的落地实现形式。
其中，专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用，包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面；而通用型则侧重于金融、医疗、智能家居等领域的通用解决方案，目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。
1、计算机视觉
在国内计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向：
图像识别，是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
目前，由于动态检测与识别的技术门槛限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置，其中既有腾讯、蚂蚁金服、百度和搜狗这样基于社交、社交、搜索大数据整合的互联网公司，也有三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院这类的传统硬件与技术服务商；同时，类似于Face++和FaceID这类的新兴技术公司也在各自专业技术和识别准确率上取得了不错的突破。
而在难度最大的动态视觉检测领域，格灵深瞳、东方网力和Video++等企业的着力点主要在企业和家庭安防，在一些常见的应用场景也与人脸识别技术联动使用。
图像识别代表企业：百度、搜狗、三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院等。
人脸识别代表企业：旷视科技、腾讯优图、蚂蚁金服、FaceID、汉王科技、三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、中科奥森、深圳科葩、linkface、SenseTime等。
动态视觉检测代表企业：格灵深瞳、东方网力、Video++等。人工智能取代基础行业。
2、语音/语义识别
语音识别的关键在于基于大量样本数据的识别处理，因此，国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，希望通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高识别准确率。
在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在95%左右，真正的差异化在于对垂直领域的定制化开发。
类似百度、科大讯飞这样的上市公司凭借着深厚的技术、数据积累占据在市场前列的位置，并且通过软硬件服务的开发不断进化着自身的服务能力；此外，在科大讯飞之后发布国内第二家「语音识别公有云」的云知声在各项通用语音服务技术的提供上也占据着不小的市场空间。
另外，除了科大讯飞，依托中科院自动化所的紫冬锐意和纳象立方以及有着海外背景的苏州思必驰在教育领域的语音识别上占据着领先的位置。
值得注意的是，不少机器人和通用硬件制造商在语音、语义的识别上也取得了不错的进展，例如智臻智能推出的小i机器人的语义识别、图灵机器人的个性化语音助手机器人和服务、被Google投资的出门问问的软硬件服务。
语音识别：科大讯飞、百度、出门问问、智齿客服、思必驰、云知声、助理来也、京东JIMI智能客服、普强科技、捷通华声、紫冬锐意、纳象立方等。
语义识别：科大讯飞、百度、腾讯、智臻智能、智齿客服、助理来也、京东JIMI智能客服等。
3、智能机器人
由于工业发展和智能化生活的需要，目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业\企业服务和智能助手三个方面。
根据《中国服务机器人市场现状调研与发展前景分析报告（2015-2020年）》中的数据，2014年，我国服务机器人销售额45.56亿元，同比增长34%；分布地区主要集中在经济较为发达的环渤海（27.3%）及长三角（29.6%）、珠三角地区（32.7%），中部地区（8.9%）和西部地区（1.5%）应用较少。
其中，工业及企业服务类的机器人研发企业依托政策背景和市场需要处于较为发达的发展阶段，代表性企业包括依托中科院沈阳自动化研究所的新松机器人、聚焦智能医疗领域的博实股份，以及大疆、优爱宝机器人、Slamtec这类专注工业生产和企业服务的智能机器人公司。
在以上三个分类中，从事家庭机器人和智能助手的企业占据着绝大多数比例，涉及到的国内企业近300家，其中的代表性企业包括：
家庭机器人：优必选、Rokid、公子小白机器人、北冥星眸GalaxyEye、A.I.Nemo、极思维智能科技等。
智能助手：百度、小i机器人、图灵机器人、优必选、北冥星眸GalaxyEye、萝卜科技等。
工业\企业服务：新松机器人、博实股份、优爱宝机器人和Slamtec等。
4、智能家居
与家庭机器人不同，智能家居和物联企业的主要着力点在于智能设备和智能中控两个方面。
在这其中，以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态。
而以阿里、腾讯、京东、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。
值得关注的是，科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感和华为等技术解决方案商在通用硬件和技术、系统级解决方案上已成为诸多智能家居和物联企业的合作伙伴。
综合来看，智能家居和物联企业由于市场分类、技术种类和数据积累的不同各自提供着差异化的解决方案。在既定市场中，没有绝对意义上的排斥竞争，各企业之间的合作融合度较强。
传统家电企业：海尔U＋、美的M-Smart等。
互联网企业：阿里小智、QQ物联、京东微联、小米、乐视乐居家等。
技术解决方案商：科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感、华为等。
5、智能医疗
目前国内智能医疗领域的研究主要集中于医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。 由于起步较晚和技术门槛的限制，目前国内医用机器人的研发水平和普及率相较于国际一线水平仍存在一定的差距，从事企业主要集中与手术机器人和康复机器人两大领域，以新松机器人、博实股份、妙手机器人、璟和技创等企业为代表。
在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞为代表的公司通过和政府、医疗机构的合作，为脑科学、疾病防治与医疗信息数据等领域提供智能解决方案。
而在生命科学领域，研究的着眼点在以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域，代表企业有华大基因、碳云智能和贝瑞和康等。
医疗机器人代表企业：新松机器人、博实股份、妙手机器人、璟和技创等。
医疗解决方案代表企业：腾讯、阿里巴巴、百度、科大讯飞等。
【篇三】:2016继续教育网上学习《专业技术人员创新与经营》单选题
1、要警惕“知识过度（ ）化所带来的危险。
A、专业
B、商品
C、娱乐
D、老
答案： B
2、知识的创造要符合一个人成长的（ ），否则知识创造是难以发挥功效或者难以持续的。
A、经历
B、过程
C、路径
D、大方向
答案： D
3、（ ）是一种包含了一系列要素及其关系的概念性工具，用以阐明某个特定实体的商业逻辑。
A、经营知识
B、商业活动
C、商业模式
D、 经营模式
答案： C
4、人受（ ）的影响是巨大的，这里有少数人会主动影响环境，但多数人会接受环境的影响。在团队、组织氛围、组织制度因素和社会
因素中个人所在组织的制度和氛围影响更为直接，但社会因素也不容忽视。
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