人工智能研究報告精選(九篇)
前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的人工智能研究報告主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。
第1篇：人工智能研究報告范文
人力資源和社會保障部副部長張義珍表示，人工智能的發展催生了一批新生產業，創造了大量新就業機會，改善了就業條件，拓展了就業空間。教育部原副部長魯昕長魯昕表示，人工智能發展與增加社會就業崗位不是悖論，人工智能技術發展替代了人類重復性勞動，同時還細化生產過程分工，創造大量新興就業，教育應積極擁抱人工智能等新興技術，適應未來，培養多層次的數字化技術人才，以補數字化人才短板。
阿里研究院作為中國發展研究基金會課題合作方，承擔了（以下簡稱《報告》）撰寫。《報告》研究發現，人工智能技術應用顯著提高了電商從業人員的收入。人工智能技術對就業的正向促進超過了負向沖擊，在少數技術替代人工的商家中，絕大部分被替代人員都獲得了轉崗或調崗的機會。
近95%的崗位從智能化工具獲益
第一，在商家業務量不斷增長的情況下，智能化工具的使用對約180萬個崗位（包括客服崗位、店面設計、數據分析崗位3類崗位）產生影響，其中有170萬崗位從智能工具使用獲得工作效益提升，有9.6萬的崗位存在替代可能。
“提高工作效率”是使用智能化工具的主要原因
第二，超八成商家已經采用平臺提供的人工智能工具。使用前三的智能工具是智能客服、智能化店面設計和生意參謀，其他智能化工具的普及程度相對較低，仍有發展潛力。超過80%的受訪商家認為，“提高工作效率”是采用智能化工具的主要原因，而只有一半的商家認為“降低人工成本”是使用智能化技術的原因。
智能工具使用使得商家銷售額顯著提升
第三，使用了智能工具的電商，其銷售額總量、銷售額同比增長率以及人均銷售額均顯著大于未使用智能工具的電商。使用了智能數據分析工具的商家，年銷售額增長了75.8%；使用了智能店面設計工具的商家，年銷售額增長了31.4%；使用了智能客服工具的商家，年銷售額增長了10.8%。智能數據分析工具和智能店面設計工具的使用也使得相應部門的人均銷售額分別提升了51.3%和11.2%。
人工智能技術就業正向促進遠超負向沖擊
第四，人工智能技術對就業的正向促進超過了負向沖擊。目前，未發現三大智能工具對就業崗位的顯著替代作用。在少數技術替代人工的商家中，絕大部分被替代人員都獲得了轉崗或調崗的機會，因智能工具使用直接帶來人員消減的情況很少。
人工智能技術使用顯著提高電商從業人員收入
第五，人工智能技術應用顯著提高了電商從業人員的收入。其中，數據分析人員的月收入提高了9.7%，設計人員的月收入提高了7.7%，客服人員月收入提高了5.6%。技術水平較高的崗位收入增幅更大。
近年來，商家業務量的快速增長，客觀上要求商家向技術進步（人工智能等）要紅利。智能工具的使用可能會替代少量就業人員，但其通過大幅提升電商業績，創造了更多新興崗位就業，同時提高了崗位人員收入。總體來看，電商行業人工智能技術在商家的使用，對商家和個人的績效是正面、積極的。
人工智能發展與未來新興職業、就業新物種
人工智能增加了對專業人才的需求量，催生出新的就業模式和業態。人工智能產業發展直接帶來了對專業數字技術人才需求量的增長。到2025年，新一代信息技術產業領域的人才缺口將超過900萬人。其次，人工智能的發展極大地刺激了新興創新市場活力，催生出很多就業的新模式、新業態。這些新業態短期內創造了許多新的崗位并帶來大量的就業，例如快遞配送、外賣配送、電商客服、專車司機、網絡主播、數據標注員等等。
人工智能對我們而言，未知遠大于已知。相信，在未來有更多創意、奇特的崗位會衍生出來，讓我們拭目以待。
表示，人工智能發展與增加社會就業崗位不是悖論，人工智能技術發展替代了人類重復性勞動，同時還細化生產過程分工，創造大量新興就業，教育應積極擁抱人工智能等新興技術，適應未來，培養多層次的數字化技術人才，以補數字化人才短板。
阿里研究院作為中國發展研究基金會課題合作方，承擔了（以下簡稱《報告》）撰寫。《報告》研究發現，人工智能技術應用顯著提高了電商從業人員的收入。人工智能技術對就業的正向促進超過了負向沖擊，在少數技術替代人工的商家中，絕大部分被替代人員都獲得了轉崗或調崗的機會。
近95%的崗位從智能化工具獲益
第一，在商家業務量不斷增長的情況下，智能化工具的使用對約180萬個崗位（包括客服崗位、店面設計、數據分析崗位3類崗位）產生影響，其中有170萬崗位從智能工具使用獲得工作效益提升，有9.6萬的崗位存在替代可能。
“提高工作效率”是使用智能化工具的主要原因
第二，超八成商家已經采用平臺提供的人工智能工具。使用前三的智能工具是智能客服、智能化店面設計和生意參謀，其他智能化工具的普及程度相對較低，仍有發展潛力。超過80%的受訪商家認為，“提高工作效率”是采用智能化工具的主要原因，而只有一半的商家認為“降低人工成本”是使用智能化技術的原因。
智能工具使用使得商家銷售額顯著提升
第三，使用了智能工具的電商，其銷售額總量、銷售額同比增長率以及人均銷售額均顯著大于未使用智能工具的電商。使用了智能數據分析工具的商家，年銷售額增長了75.8%；使用了智能店面設計工具的商家，年銷售額增長了31.4%；使用了智能客服工具的商家，年銷售額增長了10.8%。智能數據分析工具和智能店面設計工具的使用也使得相應部門的人均銷售額分別提升了51.3%和11.2%。
人工智能技術就業正向促進遠超負向沖擊
第四，人工智能技術對就業的正向促進超過了負向沖擊。目前，未發現三大智能工具對就業崗位的顯著替代作用。在少數技術替代人工的商家中，絕大部分被替代人員都獲得了轉崗或調崗的機會，因智能工具使用直接帶來人員消減的情況很少。
人工智能技術使用顯著提高電商從業人員收入
第五，人工智能技術應用顯著提高了電商從業人員的收入。其中，數據分析人員的月收入提高了9.7%，設計人員的月收入提高了7.7%，客服人員月收入提高了5.6%。技術水平較高的崗位收入增幅更大。
近年來，商家業務量的快速增長，客觀上要求商家向技術進步（人工智能等）要紅利。智能工具的使用可能會替代少量就業人員，但其通過大幅提升電商業績，創造了更多新興崗位就業，同時提高了崗位人員收入。總體來看，電商行業人工智能技術在商家的使用，對商家和個人的績效是正面、積極的。
人工智能發展與未來新興職業、就業新物種
人工智能增加了對專業人才的需求量，催生出新的就業模式和業態。人工智能產業發展直接帶來了對專業數字技術人才需求量的增長。到2025年，新一代信息技術產業領域的人才缺口將超過900萬人。其次，人工智能的發展極大地刺激了新興創新市場活力，催生出很多就業的新模式、新業態。這些新業態短期內創造了許多新的崗位并帶來大量的就業，例如快遞配送、外賣配送、電商客服、專車司機、網絡主播、數據標注員等等。
第2篇：人工智能研究報告范文
關鍵詞：人工智能；智能家居；智能音箱
一、相關概念
（一）人工智能。人工智能是一門研究、理解和模擬人類智能，并且發現其內在規律的學科。它是計算機科學的一個分支，試圖發現智能的實質，并創造出一種以人類思考的方式做出相似反映的智能機器。同時，它又是計算機知識、心理學知識和哲學知識的集合，模擬人的意識和思維過程，讓機器能夠做到只有人類智慧才能做到的復雜的事項。
（二）智能家居。智能家居是嵌入式技術、通信技術和網絡技術的集合，通過系統將各種家居與人們的居家生活緊密結合，以提高人們生活的舒適感和安全感。隨著人工智能的迅猛發展，智能家居正與人工智能緊密結合，讓消費者享受到更人性化的居家體驗。
二、文獻綜述
歐陽婷梓研究了人工智能對智能家居的影響，認為人工智能應用的落地將會使智能家居產業升級，同時還指出Al技術還有待突破，市場決定人工智能能否再次爆發。榮華英和兼國恩研究了人工智能發展背景下國際智能家居行業貿易發展前景，認為國際智能家居行業貿易將朝智能產品設計、智能生產制造、智能高效物流和智能商業服務方向發展。吳斌在研究我國智能家居系統發展存在的問題時，指出要制定行業標準體系，降低系統成本并完善售后服務。
觀察現有研究，發現有關人工智能時代下智能家居行業發展的研究仍相對較少，本文指出Al對智能家居行業發展的影響，指出未來發展機遇，并預測未來該行業的發展趨勢，對行業發展具有指導意義。
三、智能家居行業發展現狀
（一）國際智能家居行業發展現狀。美國的Amazon Echo、Google Home和Apple HomeKit占據了國外的智能家居語音控制平臺市場，Contro14 利用Zigbee技術可以與世界知名品牌的家電產品連接，控制各種設備和系統；英國的Laing Homt公司早在2000年建立了“智能家居”示范街，給每棟房子都裝上了智能管理系統，近年也在國內建立起了一些智能家居體驗式展廳；日本軟銀生產的Pepper人形情感機器人能夠讀懂人類的情感，并做出相應的反映，在各種場合為人們服務，松下于2017年“Panasonic Home+全屋智能”戰略，讓全屋各個部分的功能都智能化；德國的Apartimentum未來型公寓將物聯網應用和先進科技結合起來讓住戶的生活更加簡潔舒適。據中國報告大廳的《2016-2021年中國智能家居產業市場運行暨產業發展趨勢研究報告》數據顯示智能家居市場規模逐年上漲，但增長速度開始放緩，隨著人工智能的發展，行業開始進入技術融合，技術沉淀打造更加智能的家居用品的階段，2016～2018年全球智能家居市場規模變化如圖1所示。
（二）國內智能家居行業發展現狀。2012年智能家居行業進入快速發展期，深受大眾追捧，但進入2015年，銷售增速開始放緩，隨著政策的扶持，2016年市場規模增速開始上漲。工信部數據顯示，我國物聯網產業規模發展迅速，2010年規模超過2，600億元，2015年達到7，500億元，2020年產業規模將突破15，000億元，物聯網在智能家居、智能社區和智慧城市等領域發展愈發強勁。面對如此紅利，相關企業加快布局，海爾建立U-home平臺、美的建立M-Smart平臺、阿里巴巴建立人工智能實驗室并了智能音箱等產品。據中國報告大廳的《2016-2021年中國智能家居產業市場運行暨產業發展趨勢研究報告》數據顯示，未來幾年智能家居市場規模持續上漲，市場前景看好，市場規模增長情況如圖2所示。
智能家居產業錯綜復雜，涉及眾多產品，根據目前各企業涉及的領域，大致分為六個流派：以海爾、美的為代表的傳統家電企業，通過將原有的產品智能化提高銷售；以阿里巴巴和京東為代表的互聯網企業，通過自產智能硬件或與傳統家電企業建立合作涉足智能家居行業；以華為和小米為代表的手機硬件企業，通過研發軟件、生產硬件和建立智能家居生態系統進軍智能家居行業；以Honeywell、Bosch和松下為代表的安防企業，在本身安防設備的基礎上智能化，占據智能家居安防市場；以Amazon Echo和Google Home為代表的國外智能家居企業，通過語音識別和人工智能技術進軍國內市場；以及一些提供云平臺服務和小型硬件的供應商。
四、當前智能家居行業面臨的問題
（一）缺乏規范統一的標準。在整個智能家居產業中，至今還沒有制定統一的標準，導致各大公司各行其道，各自開發自己的系統，與其他廠商開發出來的系統并不兼容，目前具有代表性的是谷歌、蘋果、微軟加入了高通主導的AllSeen聯盟，英特爾、三星、戴爾等公司組成了智能家居設備標準聯盟OIC。之后，谷歌在收購Nest之后力推Thread，蘋果自家提出Homekit。一方面用戶的智能體驗降低；另一方面加重了用戶的轉換成本。而人工智能是一項復雜的產業，它不是一兩家公司就能經營好的，它需要各領域的公司參與進來研發技術、搭建平臺、生產終端，各司其職，并用統一的標準將各個環節連接起來。
（二）缺乏人性化的偽智能。目前，智能家居產品大多通過手機來實現，但有些廠商以“智能”為噱頭，將原本簡單的操作強加到手機上，使得手機承擔較多的功能。然而，除了年輕人對智能手機的操作較為熟悉，其他用戶面對復雜的“智能”操作只能望而卻步，嚴重缺乏人性化設計。
（三）需求低且價格高。一方面智能家居概念映入人們眼簾的時間較短，人們對智能家居還不太了解；另一方面智能家居智能化水平不高，操作復雜，運行過程中經常出錯，嚴重打擊了消費者的體驗。同時，目前的技術水平有限，技術和產品的研發需要較高的研發費用，加上日常的維護費用，導致智能家居的消費價格偏高，打擊了消費者的購買欲望。
（四）信息安全存在隱患。物聯網信息傳輸過程中，個人信息極易被黑客竊取，不法分子通過這些個人信息進一步竊取用戶的財產，會造成巨大的社會不穩定，對智能家居未來發展構成巨大威脅。如果智能家居產業在未來想占據較大一部分家居市場，就必須克服信息安全問題，加大信息的監管力度。
五、Al助力智能家居行業發展
（一）AI與智能家居結合進入最終狀態。經過幾十年的發展，智能家居經過了用App遠程控制家電的單品智能化和多個電器間相互感應的智能互動兩個階段，以上兩個階段均為弱智能階段，得通過手機來操作。而第三階段是家居產品與人工智能的深入結合，賦予家居產品人性化，擺脫手機的操控，通過自主學習、主動記憶、自主決策為用戶提供舒適的生活。
（二）提升全新的交互體驗。語音交流以其與人交流的親和感，成為當今最流行的人機交互方式。人類通過語音給機器下達指令，機器通過語音識別執行指令。近幾年，語音識別技術取得重大突破，語音識別準確率達到97%以上。而智能音箱具有語音交互、提供音樂和有聲讀物等媒體內容、提供多種互聯網服務以及可以對智能家居進行控制等功能，深受大眾追捧，因而被稱為智能家居的入口。為搶占智能家居的入口，互聯網各大巨頭紛紛加緊研究搶占市場。2014年11月，亞馬遜推出智能音箱Echo，至今已有幾千萬的銷量，隨后谷歌推出GoogleHome，微軟推出Cortana，緊接著國內的京東推出叮咚音箱，阿里巴巴也推出了“天貓精靈”，小米推出“小愛同學”。
（三）提供更安全、可控的應用環境。傳統的密碼輸入和保護方式已經不再滿足人們對操作便捷性和安全性的要求，于是推動了人們對生物識別技術的開發。生物識別是指通過計算機與生物傳感器等高科技結合，提取人固有的生理特征和行為特征，以鑒定個人身份。目前人臉識別、指紋識別和虹膜識別已經得到廣泛的應用。為達到更高的安全水準，通過紅外線照射獲取手指靜脈圖像的指靜脈技術也在緊密研究當中，極大地迎合了人們對智慧生活的追求。
六、我國智能家居發展的機遇
（一）我國加速進入老齡化社會，智能家居需求增大。因為工作關系很多子女與父母在異地生活，難以妥善地照顧好父母的生活，而智能家居可以方便老人們的日常生活，提高老年人的生活質量，加上多年財富的積累，老年人的經濟實力比年輕人要高，隨著老齡化進程的加快，老年人人口的比例將加重，多重原因結合起來支撐起了未來潛在的市場需求。
（二）“智能家居”概念將越來越普及。通過前些年“智能家居”概念的炒作，各大新聞客戶端、網站的轉載宣傳，讓越來越多的人認識了解到智能家居的相關概念。近些年各大瀏覽器對“智能家居”關鍵詞的搜索數量大幅度增長，隨著科學技術的發展，人們對智能家居產品的信賴感也在增強。如今人們購買家具，對房屋進行裝修也會考慮適當引進智能家居的相關元素進入日常的起居中。
（三）居民收入增多，消費價格將降低。隨著經濟的不斷發展，人們的收入也在逐年上漲，到2020年我國將全面建成小康社會，屆時人們的收入水平將會大幅增長，相比2010年翻一番。經濟增長的同時，科技也在飛速發展，技術水平的不斷完善降低了智能家居產品的成本，同時電信運營商的網絡費用也在下調，日常的運營維護成本也在下降，消費者的消費成本將會大幅下降，市場需求將會激增，市場規模將會擴大。
（四）政策扶持，發展道路順暢。智能家居產業發展被寫入政府工作報告，政府相繼出臺《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》、《智能制造工程實施指南（2016-2020年）》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》等指導性文件，促進智能家居、智能機器人、智能制造裝備等領域產業發展。并成立“中國人工智能產業創新聯盟”和“人工智能產業技術創新戰略聯盟”，把涉及人工智能領域的所有環節全面整合，掃除阻礙人工智能發展的一切障礙。
七、我國智能家居行業未來發展趨勢
（一）標準日趨統一。當智能家居行業依舊遵循現在的發展方式，各企業各行其道，系統間互不兼容，消費者將會對該行業產生疲倦，未來市場規模可能難以擴大。除非出現一家領導性標桿企業，擁有自己的系統，能夠生產出所有類別的智能家居產品，用戶對該企業提供的方方面面都很滿意，進而壟斷了整個智能家居市場。很顯然，出現這種情況的概率很小，沒有一家企業可以力挽狂瀾，所以市場逼著企業間建立起統一的標準，為用戶提供便捷舒適的生活體驗。
（二）AI與智能家居的完美融合。人工智能在智能家居領域的廣泛應用已是大勢所趨，只有智能家居與人工智能的完美結合才會讓人們的生活更加便捷。未來智能家居將會更加智能化、人性化，能夠準確抓住用戶的喜好提供相應的服務，根據用戶的工作安排相應的行程。一整套智能家居系統猶如一個智能管家，在最優的時間提供最優的服務。
（三）個人信息更加安全。個人信息的安全是制約智能家居市場規模擴大的又一要素，因此行業內將建立起一套世界領先的信息安全標準，并且該標準能夠和各地的法律法規銜接好，收集到的數據能夠安全地儲存好，能夠記錄數據的產生時間地點等情況，以便需要的時候能夠查證。
八、結語
人工智能時代下智能家居行業仍將在相當的一段時間處于一個無統一標準、需求低、價格高的階段，但隨著老齡化進程的加快，智能家居概念的逐漸普及、居民收入不斷增加、產品價格的不斷下降，智能家居產品的市場需求將會逐漸增長，將促使企業間制定規范統一的標準，人工智能將會與智能家居完美結合，為用戶提供更加舒適便捷的生活。
（來源：合作經濟與科技 文/陳功正 王騰 陸暢 王蘊鑫 陳黎陽 編選：電子商務研究中心）
主要參考文獻
［1］陳晉.人工智能技術發展的倫理困境研究［D］.吉林大學，2016.
［2］鄧中祚.智能家居控制系統設計與實現［D］.哈爾濱工業大學，2015.
［3］歐陽婷梓.人工智能能否成為智能家居的強心劑［J］.通信企業管理，2018.1.
第3篇：人工智能研究報告范文
前言
2017年，人工智能全面爆發，資本大量涌入，政策不斷加持，各企業趨之若鶩。在此時刻，中國完全掌握著彎道超車的良機，只是，我們更需要理性認知，畢竟健康發展、蹄疾步穩的人工智能發展才會對未來有益。
風口已來，靜待騰飛……
在不久前結束的2018年全國研究生招生統一考試中，“人工智能對人類社會產生哪些影響，對經濟發展帶來哪些改變”成為管理類聯考綜合能力考試中一道分值很重的作文題目。這從一個側面可以看出，2017年成為國家戰略的人工智能之火熱程度。
在浙江烏鎮落幕的第四屆世界互聯網大會上，人工智能同樣是最熱門的話題，在以人工智能為主題的分論壇會場，已經到了人滿為患、不得不限制進場人數的地步。
回顧2017年的科技創新，坦率地說并沒有給人太多驚喜，最引人關注的，莫過于人工智能。這一年，人工智能全面爆發，成為國家戰略。
2017年7月，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》中，明確新一代人工智能發展分三步走的戰略目標，到2030年使中國人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心。這是中國首個面向2030年的人工智能發展規劃。隨著人工智能上升為國家戰略，頂層設計框架搭建完成，產業發展有望持續提速，帶來投資新機遇。
實際上，在政策出臺前，對市場異常敏感的企業層面已經開始布局，2017年只是進入到了發軔期。
也許，不少“吃瓜群眾”此刻方才明白，為何做搜索引擎的百度提出“all in”(全面進入)人工智能戰略，阿里巴巴也提出了數據是生產資料的概念，而騰訊早已經開始“連接”一切。
“作為一項改變世界的技術，人工智能已經到了從實驗室走入真實的生產環境和日常生活的‘臨界點’。”阿里巴巴集團副總裁劉松說。
在政策信號如此明確的背景下，人工智能幾乎到了“人人爭說”的地步。如今的中國，人工智能缺的不是關注和熱度，而是理性的思考，是對未來風向的把握。
人工智能發展如何脫虛入實？人才與核心技術瓶頸如何取得突破？法律倫理責任如何界定？將會砸了誰的飯碗？背后的算法歧視如何解決？梳理過去一年人工智能發展，理性看待目前的階段，這五大關鍵之問可能將是人工智能發展的風向標。
與實體經濟結合去泡沫化
到了2017年年尾，曾經讓各界爭得面紅耳赤的實體經濟和虛擬經濟之辯似乎已經沒有太多意義。因為“取代誰”在當下已經成為非常不明智的設問。答案已經越來越明晰：實體經濟是根本，虛擬經濟也需要結合實體。換句話說也許更清楚，脫離實體的人工智能發展很難不出現泡沫。
于是在2017年，我們看到，很多的互聯網工程師開始進入工廠深度研究流水線，拜師高級技工，在工廠寫代碼，而結合了人工智能的生產線大大提高了生產率。
阿里云總裁胡曉明認為，人工智能的發展要去泡沫化，下一站將是“產業AI”。目前，該公司在城市、工業、零售、金融、汽車、家庭等多個場景推出ET大腦等“產業AI”方案，這些能力、產品和解決方案都通過虛擬的云端結合了扎實的工業流水線。
胡曉明告訴記者：“現在人工智能領域有種浮躁的氛圍，有些企業靠AI講資本故事、炒作股價。人工智能不應僅僅是實驗室里的、PPT里的‘概念上的AI’，更應是‘產業AI’。”
人工智能若要健康發展，首先必須要有場景驅動，人工智能在解決什么問題、為這個社會的成本降低了多少、效率提高了多少；人工智能背后，是否有足夠的數據來驅動AI能力的提升；是否有足夠的計算能力支撐算法和深度學習？只有在這三個場景同時具備的前提下，人工智能才會有價值。
在2017年，工業大腦走進車間，突破了良品率提升、故障率預測等制造業核心難題，互聯網與工業的結合幫助類似協鑫光伏、中策橡膠、天合光能、盾安新能源等大型制造企業創造利潤數十億元。在天合光能，工業大腦幫助其提升了電池片A品率達7%，而之前預設的目標是1%。
機器觀察世界，機器學習規律，數據的積累、計算能力的提升，讓人工智能由此變得真正聰明可用。
獵豹移動CEO傅盛認為，傳統行業的智能化核心是把傳統行業數據化，今天人工智能有機會把傳統的物理世界數據化。物理世界的數據化是傳統行業真正轉型的核心。如果實體經濟想實現10倍數增長，關鍵是要實現物理世界的數據化，用更多人工智能的方式，去獲取更多來自于這個產業的數據。
2017年，時髦的城市大腦、工業大腦、無人駕駛、無人超市、無人機、語音識別、唇語識別，無一不是人工智能與實體結合的應用。
進入商店的每一張人臉，其實就是每一個訪客的訪問，在里面顧客拿起的每個動作都可以被識別。進入無人超市看上去是一個人臉識別簽到，其實就是一個數據的來回流動。線上和線下沒有界限，電商開始進軍零售店，融合的前提就是數據化。
傅盛說自己的公司在美國硅谷只干了一件事，就是投了一個小基金，讓它每次帶自己去看硅谷的創業公司，從中可以知道美國企業在干什么。后來傅盛發現在數字化這一點上，美國公司在做的事情就是把物理世界數據化。
將物理世界數據化，與實體經濟結合，降低社會成本，而不是空炒概念，數字對數字，將是人工智能未來健康發展的重要一環。
人才還得自己來培養
得人工智能者得天下，得人才者得人工智能。
人工智能火熱自不待言，但是必須清醒認識到，在人才儲備和核心技術方面我們尚存突破空間。
打開某知名招聘網站，搜索“人工智能”后馬上會出現很多招聘崗位，具有誘惑力的薪酬讓人眼前一亮。以人工智能算法工程師為例，該職位少則月薪一兩萬元，多則年薪百萬元。
這種供需不平衡的現象，不僅在中國有，在美國硅谷亦是如此。
早在2016年，創新工場創始人李開復曾公開透露：“在硅谷，做深度學習的人工智能博士生，現在一畢業就能拿到年薪200萬到300萬美元的錄用通知。”
據領英近日的《全球AI領域人才報告》顯示，截至2017年一季度，基于領英平臺的全球AI(人工智能)領域技術人才數量超過190萬，其中美國相關人才總數超過85萬，高居榜首，而中國的相關人才總數也超過5萬人，位居全球第七。
然而，這些人才仍不能滿足互聯網行業的需求。不少互聯網企業人士告訴記者，目前互聯網行業中最稀缺的就是人工智能人才，甚至很多行業巨頭會用月薪幾十萬元招聘人工智能頂級人才。
傅盛表示：“下大力氣把海外人才引入中國是合理的，但核心人才還是要中國自己來培養。”
目前，業界對AI人才的爭搶近乎白熱化，但是“缺口”同樣明顯。來自第三方數據顯示，過去一年中，人工智能人才需求量增長近2倍，2017年第三季度，人工智能人才需求量相較2016年同期增長高達179%。中興研究院副院長董振江坦言：“去年招人非常困難，在人工智能領域，大家都在搶人，薪酬也一再加碼。”
AI技術人才是主導這一變革的中流砥柱。人工智能的競爭說到底是對人才的競爭，在國內人才競爭中，數字挖掘、算法分析、語言識別、自然語言處理是人才競爭的核心。
而在核心技術方面，雖然我國已經取得了多項創新，但主要偏向應用和數據積累，在核心技術方面與美國尚存差距。我國雖然已從跟跑走向領跑，并有了彎道超車的機會，但美國仍是目前出臺人工智能戰略最多、核心技術和人才最多的國家。
如何在人才和核心技術方面取得突破，將是未來我國在人工智能發展中最需要注意的問題。
意味著更多從業機會
當機器越來越像人，能夠做人的工作時，這是否意味著它們會搶走人類的飯碗？
來自互聯網業界的聲音相對樂觀，一個普遍的觀點是：人工智能對就業的沖擊正在發生，但被取代的主要是重復性的工作。實際上，人工智能也會帶來新的職位，讓人類可以從事更多創造性的工作。
阿里巴巴集團副總裁劉松對記者說，人工智能將是人類歷史上的第四次工業革命，其實每次新的工業革命到來的時候，都有類似“砸飯碗”的恐慌，事實證明，創新帶來的更多的是機會。
他認為，未來人工智能意味著更多從業機會。確實會有很多職業被人工智能取代，但人類可以空出來更多時間做創造性的東西，或是享受創造性的內容。這將為設計師、藝術從業者帶來更多可能性。
“什么人才最缺，可能是藝術類的創造者，而大量簡單重復類工作會遇到沖擊。”劉松表示。
數據似乎同樣在支撐這樣的說法。來自智聯招聘的一份研究報告顯示，程式化、重復性、依靠反復操作實現的熟練工種已經開始受到沖擊，投資銀行業務、校對錄入這兩個典型職位在過去三個季度連續出現大幅同比負增長。咨詢公司德勤的報告也顯示，人工智能已經在英國取代了80萬個低技能工作崗位，但同時也創造出350萬個新就業機會，后者的年收入比前者多1.3萬英鎊。
人工智能的研發者認為，機器永遠不可能取代人的作用，人工智能只能解放人類，讓人類從事更多的創造性和服務性工作。機械化程度越高的工作，人們越希望由人工智能完成，而需要創作的工作，則需要人類來完成。
問題的關鍵在于，這些“新飯碗”誰來端？
懂得學習、勇于迎接挑戰的人，將是未來端“新飯碗”的人。具體而言，藝術創造者、心理醫生等精神層面的從業者，未來將越來越受歡迎，而高危和惡劣環境的穩定崗位將大量被人工智能取代。
相關法規需要不斷突破
伴隨人工智能的應用不斷落地，法律責任的劃分和承擔是人工智能發展面臨的首要法律挑戰。其涉及如何確保人工智能和自主系統是可以被問責的。
百度創始人李彥宏第一次正式介紹百度無人車時就遇到了這一問題——他駕駛無人車到會場后不久，就收到了交管部門的罰單。而最近百度無人車在河北雄安進行試駕，當地相關部門特別出臺了臨時交通規則讓其上路，這就是法規上的突破。
由此說明，伴隨著人工智能的進步，法規也需要不斷取得突破。“無人車收到罰單了，距離大規模上路還會遠嗎？”李彥宏如此認識這個問題，而在世界各國，關于無人駕駛的立法也正在不斷取得突破。
然而，當此人工智能的發軔期，有一個繞不過去的法律問題就是數據隱私保護。
人工智能的發展越來越依賴大量的數據分析，大規模的數據收集、分析和使用，使傳統社會走向透明化，在萬物互聯、大數據和機器智能三者疊加后，人們或許不再有隱私可言。
如今，商家越來越夸大大數據、人工智能給人類的生產、生活帶來的極大便利，而用戶本身也往往忽視了這些新技術新應用對隱私和個人數據帶來的危害。
人工智能能帶來精準營銷，而精準營銷的背后可能就是“精準詐騙”。因此，在發展人工智能的過程中，個人隱私和數據保護是國際社會長期以來重點關注的內容。近年來，隨著大數據、云計算以及人工智能新技術的快速發展和應用，給現有個人信息保護法律制度帶來了新的挑戰，各國立法、修訂法律活動更加頻繁。
人工智能時代要負起責任
今日頭條是過去一年各界爭相關注的一個信息平臺，基于一種設計后的算法，今日頭條作為信息集合平臺為用戶推薦最感興趣的內容。由于對用戶注意力的精準抓取，今日頭條取得了巨大成功，其身價不斷增高。
今日頭條的成功之處，在于其所謂基于算法的精準推送，但問題的關鍵還在于，這種算法已經越來越成為一種“看不見的正義”。這種算法是不是用戶真正所需要的？對此，一些用戶抱怨，往往因誤點了一兩條新聞，或者僅僅出于好奇點了一下相關新聞，就導致之后不斷大量地被推送相關內容的新聞。這實際上也變相剝奪了用戶的選擇權。
必須明確的是，就目前發展階段而言，認為算法可以為人類社會中的各種事務和決策工作帶來完全的客觀性只是一廂情愿。無論如何，算法的設計都是編程人員的主觀選擇和判斷，他們是否可以不偏不倚地將既有法律和道德原封不動地寫入程序，值得深究。
算法歧視由此成為一個值得重視的問題。
今日頭條的出現說明這樣一個問題，算法開始越來越多地左右著移動互聯網，比如可以決定你看到什么新聞，聽到什么歌曲，看到哪個好友的動態。那么，算法可以做到公平正義嗎？
互聯網上的算法歧視早已有之，圖像識別系統就曾犯過種族主義大錯，比如，谷歌公司的圖片軟件曾錯將黑人的照片標記為“大猩猩”。
英國《衛報》曾發表評論指出，人工智能可能已經開始出現了種族和性別偏見，但這種偏見并非來自機器本身，而是計算機在學習人類語言時吸收了人類文化中根深蒂固的觀念，從而出現了種族和性別偏見。這些發現令人擔憂現有的社會不平等和偏見正在以不可預知的方式得到強化。
第4篇：人工智能研究報告范文
人工智能在會計領域的應用現狀
今年3月份，德勤會計師事務所宣布與Kira Systems聯手，將人工智能引入會計、稅務、審計等工作當中，引發會計行業對人工智能的關注。其實，在某些領域，人工智能已經涉入頗深，如機器人顧問已經成為金融服務領域的最佳拍檔，而自動化的稅務籌劃也已經成為今年美國報稅季手機應用程序中主推的一款APP（應用程序）。
目前，財務、審計及稅務自動化軟件已被普遍使用，人工智能已經與這三大行業有了初步接觸。但從相關軟件在這三大行業的實際應用情況來看，應用范圍還不是很廣，應用層次同樣不高，應用的程度也不是很深，還僅停留在對機械、單一、重復的財會事項的處理上。
不過，可以預見的是，在不遠的將來，人工智能不僅會進一步夯實和拓寬自己在財會、審計領域的應用范圍，而且還會向縱深及橫向發展。比如，財務人工智能會將企業的財務管理與日常生產經營管理相結合，這不僅會大大提升企業財務管理的水平、拓展財務管理的功能，而且還會大大促進財務管理向管理會計的拓展和升級，促進企業的戰略、業務和財務一體化，使得企業各級管理人員能據以對日常發生的各項經濟活動進行規劃與控制，并幫助決策者做出各種專門決策，從而更好地改善經營管理，更好地創造和維護價值，提高企業經濟效益。
人工智能將重塑會計、審計行業
隨著大數據等基礎人工智能技術的飛速發展，人工智能所需的基本框架已經搭建起來，其對會計、審計等行業的影響會越來越深刻。英格蘭威爾士特許會計師協會聯合上海國家會計學院于9月12日舉辦了“大數據重塑財務與審計”論壇，與會學者預測：大數據將重塑財務與審計行業，不僅基層會計人員將大幅減少、業務會計界限逐步消失、專業會計機構高度集中，同時財會部門還將成為大數據處理部門。
第一，可以大幅度提高會計及審計信息的質量。現階段我國會計及審計行業普遍存在著信息失真的問題，而這些問題產生的根源就在于對會計及審計信息的處理存在著大量的手工編制、人腦思維及判斷等人工操作，而人工操作不僅可能存在人為失誤，更可能存在人為故意篡改或造假等舞弊問題，事實上，人為因素正是造成我國會計及審計信息失真的重要原因。通過人工智能，不僅可以在很大程度上降低因人工失誤造成會計及審計信息失真的可能性，而且也會在很大程度上減少人為篡改或造假財務資料等舞弊的可能，從而使得會計及審計信息質量大幅提高。
第二，可以使得會計及審計行業的工作效率大大提高、人力成本大大降低。例如企業使用財務軟件，不僅可以不必花費更多的人力和時間處理機械、單一、重復的財務事項，而且還會大大提高會計核算的效率和質量；審計部門使用審計軟件，不僅同樣可以大大降低人力資源耗費，而且還會在對各類報表項目、交易及披露進行即時全面分析后，在更短的時間里對賬面數據進行風險評估，找出可能存在問題的風險點，從而提高審計的效率和效果。
第三，可以更好地防范風險，提高企業競爭力。人工智能在挖掘數據的基礎上不僅可以處理大量數據并建立數據庫，而且還可以對數據模型進行持續跟蹤分析，從而對企業的各類投融資及盈利等重大事項進行預測，這相對于人類有限的信息存儲量和計算能力，人工智能具有更加齊備的信息和更為高速的運算能力。同時，人工智能可以結合專家決策系統識別并消除金融危機給企業財務管理帶來的影響，還可以通過建立風險預警模型，來識別財務風險，化解安全隱患，從而大幅度提升企業的競爭力。
第四，促進傳統財務、審計工作模式的改進。現行企業財務核算大多按照基本業務流程來劃分會計人員的工作職能，人工智能的引進不僅可以大量解決一些繁瑣、程式、高頻的工作，而且一定會在很大程度上打破以往對財務及審計工作的分工。在手工記賬環境下存在的機械、單一、重復財務事項，在實行人工智能后，相關人工崗位可能會取消或大幅度精簡人員，而精簡的財務人員則可能改為程序操作員或從事管理會計崗位，這就打破了以往對財務崗位的分工格局。人工智能對審計工作也同樣會產生大幅度的影響，如會打破原來按照會計業務的類別或性質進行分工審計的格局，這不僅需要增加精通財務軟件和審計軟件的技術人員，以適應人工智能下審計工作的需要；同時還要考慮在人工智能下企業財務可能出現的新情況、新問題，如新的舞弊形式和錯誤類型，以便更有針對性、實效性地開展審計工作。
智能會計時代的會計人才特質
未來隨著人工智能對會計行業的重塑，會計職能也將隨社會及企業要求的變化而轉變。企業需要的是對財會工作具有較高業務水平和勝任能力，而且在至少一個或多個相關領域能出類拔萃的財務人。會計人才將擺脫低端、純粹的財務處理工作，進而將信任度、創造力、溝通能力、洞察能力、解釋能力以及對稅法與傳統簿記掌握能力置于優先考慮的位置。
首先，在智能會計時代全面數據化的大環境下，會計人必須成為確保數據安全以及軟件正常運行方面的專家；在擁有更多的可用數據、歷史數據越來越可靠的情況下，必須提高對風險的識別與分析，從而為商界客戶提供戰略的預測模型和未來規劃。
其次，伴隨著智能會計時代會計處理全流程自動化、會計決策分析智能化和會計服務共享化等趨勢的到來，一方面會計基礎工作將更加專業化，另一方面大量程序性的會計基礎工作將被會計信息系統所取代，從而導致會計人才從基礎性的、程序性的、重復性的會計核算工作，轉向更有價值的、需要更多職業判斷的、基于大數據的數據分析和挖掘等會計管理工作，會計人才的管理職能與數據分析師職能將越發凸顯。
再者，智能會計時代，企業內部經營管理和外部生存發展都將產生重大變革，具體而言有十大趨勢：業財深度一體化、處理全程自動化、內外系統集成化、操作終端自動化、信息提供頻道化、處理規則國際化、會計信息標準化、會計組織共享化、風險威脅擴大化、處理平臺云端化。這些發展趨勢要求會計人才必須向復合型人才轉型。復合型財會人才應熟練掌握財會理論和實務操作，擅長IT技術，同時還應精通資本運作、內部控制、管理會計、納稅籌劃、金融保險等與財會相關某一或多個領域的專業知識和實務操作，對本職工作所涉及的方方面面具有很強的應變和處置能力，能夠在以財會領域為中心的較大范圍內駕馭自如。簡而言之，復合型財會人才要能夠及時適應以下三方面的變化和發展：一是要能夠及時適應財會專業及相關專業各方面的更新和發展；二是要及時適應各種新生事物所帶來的新思考、新問題、新變化；三是要適應整個社會不斷進步帶來的各種變化和發展，要具有很強的適應性和應對能力。
會計行業如何應對人工智能的沖擊
智能會計時代的到來，是一場會計生產力的變革，必然引發生產關系的調整。會計行業應該從整體出發，充分認識技術進步對整個行業帶來的重大變革。
首先，人工智能技術的提升與應用倒逼會計人才轉型升級，對會計人才的能力框架建設提出了新的要求。會計行業需要對會計工作的性質和會計人才種類進行重新分類，一些傳統、簡單、重復等依靠手工進行的會計工作應該取消，以采用新技術的新型會計工作取而代之。同時，會計人才的種類也應隨會計工作性質的調整而相應調整。
第5篇：人工智能研究報告范文
這一年，中國政府門戶網站（gov.cn）在新年伊始正式開通，3 月，國務院信息化領導小組印發《國家電子政務總體框架》，為電子政務發展提供了頂層設計方案。
這一年，中國網民數量增加了 2600 萬，達到 1.37 億人，在總人口比例中突破 10%。
也是在這一年，中國網站一年增加了 15 萬個，總數突破 84 萬個；中國域名總數則已每月增長近 20 個萬個速度快速增長，域名總數為 410 萬個，CN 域名就多達 180 萬。
這一切看似無聊的數字也為接下來的中國互聯網以及云計算的發展做了最好的注腳。12 年里，亞馬遜 EC2 從小到大，成為亞馬遜帝國新的增長引擎，中國云計算產業也在歷經多年摸爬滾打之后迎來新生。
根據工信部去年在《云計算發展三年行動計劃（2017-2019）》的預計，到 2019年，整個云計算的產業規模將達到 4300 億元。
如此難得的歷史機遇和巨大的市場規模，也讓越來越多的互聯網巨頭、IT 廠商以及創業公司們加入其中，過去的 2017年，以阿里、騰訊為代表的互聯網巨頭，過去一年在公有云市場跑馬圈地，利用公有云的規模優勢挑起一輪輪價格戰；以金山、青云為代表的創業公司，則在如游戲等垂直領域攻城拔寨；而早已耕耘私有云多年的華為，也在 2017 年通過組織架構調整，全面啟動公有云服務。
行業里普遍共識是，不管是公有云市場還是私有云領域，都不可能存在一家獨大的局面，這既是市場容量所決定的，就像美國市場一樣，盡管亞馬遜 AWS 早已一騎絕塵，但微軟、Google 等巨頭依然占據了不小的市場份額。
但另一方面，關注云計算的進化路徑，依然要從幾家巨頭開始，畢竟，隨著企業云服務支出在整個 IT 支出中的比例越來越高，企業對于云服務的需求開始變得急迫，鑒于云服務頭部廠商在硬件、機房、運維和售前售后的體量，這些巨頭正在建立起一條條全新的護城河。
接下來，我將以阿里巴巴、華為和騰訊為例，從布局開始，再到中盤走勢以及可能的收官，梳理富有中國特色的云計算的現狀與未來。
布局
在圍棋的規則里，布局的重要性不言而喻，在這個階段，棋手們各自搶占棋盤上的空地，同時盡量阻止對方占地。
云計算領域同樣如此。亞馬遜在全球范圍內的先發優勢就來自于其布局之早，而在中國的云計算市場，阿里、華為、騰訊幾乎都在 2010 年前后進軍云計算市場。
公開資料顯示，阿里云成立于 2009 年 9 月，其早期主要為阿里內部業務服務。而直到 2010 年 5 月，阿里云的云服務器才正式開始對外服務。也是在 2010 年，華為、騰訊也相繼了云戰略。
在那個略顯「遙遠的 2010 年，當李彥宏不相信云計算、馬化騰云計算覺得太早的背景下，事實上也只有阿里和華為將云計算看作下一步的重點發展戰略。馬云當著李彥宏、馬化騰的面說道：「我們自己公司對云計算是充滿信心和希望……阿里巴巴擁有大量消費數據、支付寶交易數據，我們覺得這些數據對我們有用，對社會更有用。
而華為則用一場會宣告云計算正式起航。2010 年 11 月，華為正式全球云計算戰略及端到端的解決方案，希望通過推出的開放云計算平臺，使客戶像用電一樣使用數據中心、計算和存儲資源共享等ICT應用。
如果說馬云當時對于阿里云計算發展的規劃是希望將內部海量數據消化進而升級改造，那么，彼時深耕電信服務領域多年的華為，或許早已看準了云之于華為以及 IT 行業的意義，任正非曾在 2010 年 11 月的一個發言里斷言：「信息網絡的未來其實就簡單化到兩個東西，一個是管道，一個是云。
正如棋手布局對于中盤的影響一樣，發生在 2010 年的諸多事情也部分意義上決定了各家公司未來幾年的戰略布局。阿里在數據上的優勢推動阿里云計算業務在數據層面的布局，其先后了處理數據問題的 Maxcompute 以及大數據應用的數加平臺；華為則通過自身的生態以及軟硬一體化優勢，整合內部的服務器、存儲資源，推出一系列一體化的解決方案；而騰訊云的發展，雖然長期以來游離在媒體聚光燈下，但依托其在游戲、支付領域的技術積累和海量用戶，逐步在這些領域取得突破。
中盤戰事 1：數據中心分布
棋到中盤，各家的優勢、劣勢也逐漸顯現。先看數據中心分布，對云計算廠商而言，多樣化的數據中心布局不言而喻。一方面，要保證云服務的正常運維，同時還能在數據保護方面靈活控制，另外則是用戶體驗，企業的某些應用中，對用戶響應時間有很高的要求，此時，倘若有靠近企業的數據中心來存儲數據，也就能夠最大化地降低用戶延遲。
也因此，數據中心數量一度成為巨頭們宣傳自身云計算的一個重點。
下圖是阿里云目前的數據中心分布，從中可以看出，除中國市場之外，阿里云同樣看重南亞、東南亞市場。
而在騰訊云官方「認可的全球基礎設施圖里，還有不少「海外合作基礎設施，這其實一個頗為討巧的說法，換言之，這是騰訊「租用的服務設施。
2018 年 3 月，隨著香港節點正式開服，華為云的亞太市場也開始啟動。相較于阿里、騰訊等主打公有云的公司，華為的數據中心布局更多體現在其和眾多合作伙伴的「伙伴云中，比如通過與德國電信、Orange法國電信的合作，構建了一個面向全歐洲的開放云平臺，而與西班牙電信的合作，則將華為的云業務擴展到拉丁美洲地區。
隨著全球化的進一步深入，越來越多的企業需要全球化的數據、計算平臺，云服務商為了滿足上述需求，還將繼續爭奪更多的數據中心和服務區域。
中盤戰事 2：私有云成為產品變量
媒體對于云計算「產品的宣傳，長期以來都等同于公有云產品。這種頗具誤導性的宣傳部分原因是將美國的云計算標準放在了中國市場，下圖來自中國產業信息網，可以看出公有云的全球市場規模的確非常喜人。
在美國市場，公有云優勢明顯，這是智研咨詢的一份數據。
但「公有云就是云計算顯然只是一個地區性的說法，在中國，公有云和私有云之間的格局顯然是另一個故事版本。
事實上，如果仔細觀察上圖美國公有云、私有云的規模，或許也會發現，盡管公有云幾乎占據了將近六成的份額，但私有云的市場規模，也在逐步擴大。
類似的結論也可以在「互聯網女皇瑪麗·米克爾 2017 年的《互聯網趨勢報告》中，如下圖所示，從 2014 到 2016 年的三年時間，私有云的同比增幅均高于公有云，2016 年私有云同期增幅比公有云的增幅更是高出 5.39個百分點。
中美兩國出現如此大的差異，原因也非常復雜。比如很多中國企業，尤其是大型企業，長期以來有著自己的 IT 建設路線和規范，并且在業務需求和數據安全方面要求甚高，市場上的公有云服務者無法滿足其需求，因此需要私有云來實現業務的高效運營。
根據中國信息通信院的一份數據顯示，2016年，中國私有云市場規模達到 344.8 億元，相比2015 年增長 25.1%。預計 2017—2020年中國私有云市場仍將保持穩定增長，到 2020 年市場規模將達到762.4億元。
上述趨勢也可以從各大巨頭的戰略調整中可見一斑。依靠公有云起家的阿里云在 2016 年 4 月專有云（Apsara Stack），支持企業客戶在自己的數據中心部署阿里云的云操作系統。
騰訊則在 2018 年初推出私有云解決方案：TCE（Tencent Cloud Enterprise）。這個產品針對大中企業，提供了網絡到數據庫再到服務的一整套解決方案。
而華為在私有云領域更具話語權。2013 年，華為先后了針對虛擬化和大數據的 FusionSphere 和 FusionInsight。根據 IDC 的報告，FusionSphere 虛擬化解決方案在中國OpenStack軟件市場和中國服務器虛擬化市場中國廠商雙雙排名第一。而在Gartner《分析數據管理解決方案(DMSA)魔力四象限研究報告》中，FusionInsight 進入了DMSA魔力象限特定領域者象限。
這一切也讓華為私有云產品 FusionCloud 有了更大的底氣。以政務云領域，在IDC 報告中，華為云政務云解決方案無論是現有能力、未來戰略和市場表現都位居中國政務云市場廠商領導者區間。
不過，正如公有云不是故事的全部一樣，私有云也只是云計算的一個組成部分，某種意義上說，阿里云進入私有云市場與華為成立 Cloud BU，其目的是一樣的，那就是搶占整個云計算領域。
如今，云計算的公有云市場有了一個新變量，那就是人工智能。
中盤戰事 3：當公有云碰上人工智能
人工智能并不是新概念，甚至都不是一個準確的概念，但以深度學習為代表的人工智能各項技術卻給整個科技行業帶來新的驚喜。其中，圖像、語音識別的發展尤為突出，下圖是歐洲投資公司MMC的一份數據，顯示出機器在圖像和語音領域已經部分超越人類。
不過，不管是圖像識別還是語音識別，都需要巨額的前期投入，包括硬件（如 GPU 采購）、人員（高級人工智能人才非常昂貴）。這恰恰也是最適合云服務的最佳產品，通過公有云的規模優勢，可以大幅降低人工智能的開發應用成本，從而推動相關技術的普及。
2016 年開始，阿里云開始加大在公有云上的人工智能元素。當年 10 月的云棲大會上，阿里云推出 ET 城市大腦，其關鍵就是基于對城市交通數據，特別是交通攝像頭監控視頻/圖像數據的分析，形成一套更優化的解決方案。
隨后，阿里云繼續將 ET 大腦延伸到工業、環境等領域。與之類似，2017 年的騰訊云峰會上，馬化騰親自站臺并了戰略產品「智能云，宣布開放騰訊在計算機視覺、智能語音識別、自然語言處理的三大核心能力，下圖是騰訊云所提供的人工智能產品。
在馬化騰看來，人工智能與云計算幾乎就是「絕配，換句話說，云計算的最好落地方式就是人工智能，「云是人工智能的強載體也成為騰訊云發展的一個方向之一。
華為云在人工智能領域也頗有建樹。由于華為自身的企業屬性，其在制造業領域的豐富經驗，促成了華為云 EI（企業智能）的出現。下圖是華為云 EI 的基本架構，從計算層、數據層、平臺層和應用層，構建了一整套基于公有云上的人工智能開放平臺。
事實上，公有云的人工智能產品正在同質化，這當然是由于人工智能各單項技術的局限所在，更重要的挑戰則是，如何讓這些單點技術，與行業場景結合起來，而這一點，如何爭取到行業的標桿企業就成為關鍵。
以阿里為例，基于 ET 大腦的城市解決方案先后落地杭州等地，并在 2017 年底和 2018 年初推廣到澳門、吉隆坡。而工業領域，協鑫光伏、中策橡膠也先后采用。
相對于阿里云在城市、工業等領域的梯隊式運作，騰訊云的人工智能落地呈現多點開花。比如和順豐合作，將 OCR 應用到快遞單的識別中，再比如騰訊將云端人臉識別技術與多地公安部門的安防攝像頭結合在一起。
華為云的人工智能產品 EI ，也在眾多大企業中發揮著智能引擎的作用。公開資料顯示，華為云 EI 的客戶群體包括金融、電信、平安城市等領域。值得關注的是，由于華為長期以來所推行「云-端-管的戰略，也使得其云端人工智能產品的落地實踐中具有協同效應。比如在和標致雪鐵龍的合作中，華為將自身應對全球云營收的實踐與深度學習的算法結合起來，形成了一個「端管云+業務支撐系統的車聯網支撐平臺，下圖為搭載華為車聯網技術的雪鐵龍 DS7 Crossback 車型。
經過這幾年的炒作，行業對于人工智能的判斷已基本趨于一致，也就是這一輪人工智能的爆發還處在早期階段：深度學習之外，強化學習、對抗生成網絡等新算法也在不同領域取得進展；GPU、CPU、FPGA 以及其他專屬芯片到底誰是標準還未敲定；量子計算機研究的可喜進展也讓人工智能的未來有了更多想象空間，下圖是量子計算機創業公司 D-Wave 的看法。
這也意味著，公有云的人工智能大戰才剛剛開始，在美國，Google 利用云上的人工智能，尤其是機器學習的產品，快速追趕微軟和亞馬遜，而亞馬遜也在緊鑼密鼓地「改造自身的云服務；而在中國，云上 AI 的格局也和云計算整個行業一樣處在中盤階段，未來還將有諸多值得關注的要素。
從中盤到收官還會發生什么？
和過往任何一項技術的發展脈絡一樣，云計算收官之時，也是云計算真正成為社會經濟發展基礎設施的時候。那個時候，所謂的云也不再有公有云、私有云之分，統一的 平臺統一的架構上，流動的是加密的數據，企業、開發者通過云服務的 API 獲取二次開發的資源，普通用戶則只需很少的費用就能享用到智能、安全的云服務。
但從前期戰略布局以及中盤產品的短兵廝殺來看，距離中國云計算的收官階段還有不小的距離，而且還有諸多不確定因素。
首先，數據合規與安全。在國內，私有云市場之所以如此強大，很一部分原因是企業對于核心數據上云有巨大憂慮，這在大企業當中尤為明顯。為此，阿里、騰訊等互聯網公司不斷通過外部數據安全認證來證明自身的安全能力，華為在外部安全認證之外還進一步強調云服務商的邊界：上不碰應用、下不碰數據、不做云服務的股權投資。
這也引申出第二個不確定要素，各家巨頭所言的云生態到底是開放共贏還是封閉花園。考慮到中國互聯網的特殊狀況，過往幾年時間里，阿里和騰訊利用投資、收購、合資等方式，其產品或服務幾乎涉及到普通中國人一天的衣食住行，下圖僅僅反映了 2017 年兩家公司的投資版圖。
這些投資或合資的布局，也讓兩家公司云服務的中立性受到質疑。被阿里入股的公司幾乎沒有可能使用騰訊云，而騰訊投資的公司也不會選擇阿里云。這種被人為割裂的云服務也塑造了全新的中國云服務業態。
從這個角度上看，以華為云為代表的中立性廠商，其重要性也越發明顯。這些中立廠商站在行業或企業使能者的角度，通過諸如 Openstack 等開放的架構構建一整套公有云、私有云體系，能夠最大限度提升企業上云后的生產效率。
第三，云計算本質上是一個服務行業，只不過披上了高科技的外衣。傳統的 IT 產品可以是「產品（軟件、硬件）+服務，而云產品則是從售前、售中、售后都是服務，所謂「X即服務便是如此。
這對過往依靠流量變現的互聯網公司是個巨大挑戰。Quora 上曾有一個問題提到，為什么 Facebook 沒有成立云計算業務。答案很簡單，因為 Facebook 無法組建一個線下工程師服務團隊。
Facebook 的挑戰也是中國互聯網公司，如阿里、騰訊所需要面對的問題，事實上，在阿里云的發展過程中，阿里巴巴 2009 年收購的萬網功不可沒。萬網不僅給阿里云帶來海量的中小企業用戶，還給這家以互聯網起家的公司帶來了豐富的線下服務經驗。
而在 IT 產品耕耘多年的華為，在線下服務市場更具優勢。公開資料顯示，華為在 170個國家和地區擁有線下支撐團隊，這樣一個規模和體量的全球服務網絡，未來將如何融入公有云服務中，也將成為華為云快速發展的關鍵要素。
最后則是技術儲備。云計算是一個綜合技術平臺，涉及到從硬件、軟件到算法以及客服等多方面。當 Google 的 DeepMind 用人工智能算法優化機房用電時，阿里也展示過全浸沒在水里的服務器，而華為依托自身在服務器領域的強大研發積累，充分認識到現有以 X86為中心的架構無法應對 AI 等新業務，需要走向以異構架構為核心的時代。也因此，通過 Atlas 通過異構資源池、智能編排等關鍵技術，可以將 X86、GPU、FPGA、存儲等資源池化，拉遠后進行統一編排調度，從而按需提供硬件資源，提升50% 以上的資源利用率，大幅減少硬件機型。
這些黑科技、新技術的儲備和研發，將大幅提升云服務商的運營效率，同時進一步降低成本，其最終的落腳點，是將云計算的門檻降到最低，讓云計算的各項服務普惠化。
寫在最后
如果從亞馬遜 EC2 算起，云計算到現在也不過 12 年光景。如今，當年為了解決亞馬遜閑置資源的這項「亞馬遜網絡服務（ AWS），已經成為一年近 200 億美元收入的產業。
第6篇：人工智能研究報告范文
2016年11月14日，上海市大學生科技創業基金會主辦的2016全球創業周中國站活動在上海科技館正式開幕。全國70多家創業服務機構、數百位知名投資人和企業家、近萬名創業者參與其中，活動評選出的“30位30歲以下青年創客”也悉數亮相。
與此同時，香港、蘇州、武漢、濟南、海口、西安和深圳7個分站也與上海聯動，同演全球創業周中國站的“創業嘉年華”。
整個活動持續了一周時間，除了“創業服務新業態論壇”、“新創會”、“天使走進實驗室”等往屆已有的創業活動外，“Doerlink-500強創新企業會”、“上海創業指數研究報告會”和“AIDAY，人工智能的未來”等新活動也一一亮相，讓觀眾能夠感受創業激情的同時，又能盡覽關于硬科技、健康、游戲、金融、VR/AR等熱門創業領域的最前沿項目。
打造便利的青年創業平臺
11月14日，全球創業周國際組委會主席Jonathan Ortmans親臨開幕式現場，并宣布“2016全球創業周中國站”活動正式啟動。提及“創業周”的意義，他在發言中說：國與國之間的界限在不斷地消失，我們打造出了各種各樣不同的平臺，我們打造出不同的生態系統，為更多青年企業家的創業提供便利的平臺。
據了解，全球創業周活動迄今已歷時10屆，覆蓋全球約150多個國家，超過1000萬青年創業者關注并參與。2007年，上海市大學生科技創業基金會與全球創業周組委會簽署協議，自2008年起，創業基金會作為全球創業周中國站主辦方，通過傳播創新創業理念，整合社會各方資源，逐步構建起全社會共同關注和參與創業周的開放平臺，至今在全國17個省、123個城市、超過160所高校開展相關活動。
一方面，上海市大學生科技創業基金會（EFG）借助旗下公益基金――“天使基金”專門扶持資助大學生青年創新創業項目；另一方面，通過“全球創業周中國站”這個平臺為許多優質創業項目對接投資人，成為創業者和投資人溝通的橋梁。
開幕式現場，為表彰天使基金十年間資助過的、具有高成長性的卓越創業企業，主辦方首次推出了“雄鷹獎”，其中“餓了么”、“愛回收”、“59store”等11家平臺入選。同時，主辦方也頒布“2016年度天使投資人TOP30榜單”，金沙江創投朱嘯虎、青松基金董占斌、原子創投馮一名、海泉基金胡海泉等人入選。
展示中國創新力量
本屆創業周中國站以“汲天下智，鑄創業力”為主題，演講嘉賓包括行業先鋒和投資大咖。創業圈和投資圈的重量級嘉賓在大會舞臺上分享他們的個人創業經歷，并探討炙手可熱的行業話題。大會以初創企業為核心，現場除了設有初創企業展區外，還特設了“創業加油站”和“天使有約”活動專區。臺上百位國內外知名嘉賓演講、圓桌討論，百家極具潛力的初創企業路演。臺下“創業加油站”、“天使投資培訓營”為創業者現場解惑、助力。初創企業和團隊將通過“天使有約”與“坐診”投資人面對面。
對于創業的年輕人來說，該如何選擇創業項目？主辦方特意邀請目前處于創業領域浪尖的創業新銳們現場“言傳身授”。愛回收總裁鄭浦江說，創業者要基于獨立的思考，獨立的判斷，尤其是在選擇創業方向的時候，要根據自身的情況去進行選擇，創業者應該有獨立思考和理性判斷的能力。
南芯半導體創始人阮晨杰分享自身創業歷程時提到，剛開始從有一個創業的念頭到真正決定開始去創業，醞釀和思考大概有兩年時間。ofo聯合創始人薛鼎分享時也提到，由于之前公司方向錯誤，后面不得不轉型，痛定思痛，真正開始了ofo共享單車的項目。
作為全球創業周中國站活動的“常客”，金沙江創投創始人朱嘯虎曾經在投資圈以獨具慧眼著稱，曾投資過餓了么、滴滴、小紅書、映客、大智慧等，他在分享時說，創業者最終拼的還是運營和產品，投資人會看你有沒有把自己本質內在的東西做好。
國際化已越來越成為創業孵化的新趨勢。本屆創業周組委會也邀請國外的創投及孵化器代表，以及以國際孵化為特色的主辦方發起創業活動，如邀請對中國市場有需求的國外創業企業參展，舉辦“中美創新創業大咖論壇”、“XNodePitching項目路演”等。美國硅谷著名孵化器“FoundersSpace”創始人、首席導師、著名天使投資人、連續創業者史蒂文?霍夫曼（SteveHoffman）也空降創業周，分享經驗。
同時，“智慧未來”這一新的元素也在本屆創業周上閃亮登場。“我們將著眼于AR/VR、人工智能、工業4.0、智慧地球等主題與概念，豐富創業周活動與展示，本屆創業周不僅專門設立了AR/VR展區，還特設‘智慧未來日’，‘AIDay-人工智能的未來’。”主辦方相關負責人介紹說。
“學霸”是創業主力軍
活動期間，上海市大學生科技創業基金會（EFG）及上海創業力評鑒中心《“創心之路”第二季創業數據研究報告》。報告稱，上海創業企業對早期萌芽狀態的技術敏感度嚴重不足。門檻相對較低的互聯網行業成為創業者和投資人集中的高熱地帶。“學霸”是目前創業的主力軍，占比高。
調研顯示，年輕人創業大多集中在互聯網領域，而新材料、新能源、生物醫藥等領域的創業者年齡普遍偏大。通過對創業者昔日學習成績以及創業動機等因素分析發現，學習成績優秀的“學霸”創業比例高。并且，創業動機中機會、成就、獨立成為其創業三大主要因素。
“也就是說，自信的‘學霸們’更愿意通過創業來成就自己，相對于輕松可以獲得的就業機會來說，他們的機會成本貌似很高，但目前他們依舊是創業的主力軍。”同濟大學電子與信息工程學院副教授馬小峰說。
第7篇：人工智能研究報告范文
關鍵詞:知識關系;離散數學;教學;設計
離散數學是以有限或可數個元素作為研究對象,并且是以研究離散量的結構和相互之間的關系為主要目標[1]。計算機科學領域中的離散量理論問題,需要用離散數學所涉及的概念、方法和理論做出描述和深化[2]。同時,離散數學中的理論體系結構有益于學生概括抽象能力、邏輯思維能力、歸納構造能力的提高,有益于學生嚴謹、完整、規范的科學態度的培養[2-3]。因此,研究離散數學在計算機科學和技術專業課程中的地位,分析離散數學與計算機專業其他學科間的關系,構建適合當前計算機專業的離散數學教學內容,對計算機科學與技術的發展,起著極為重要的作用。
1離散數學在計算機科學與技術專業課程中的地位
教育部高等學校計算機科學與技術教學指導委員會在2007年公布了計算機科學與技術(計算機科學方向)專業規范,共指定了15門核心課程,包括計算機導論、程序設計基礎、離散數學(結構)、算法與數據結構、計算機組成基礎、計算機體系結構、操作系統、數據庫系統原理、編譯原理、軟件工程、計算機圖形學、計算機網絡、人工智能、數字邏輯、社會與職業道德[4]。其中離散數學的教學內容不僅涉及計算機硬件,而且和計算機軟件的研究有著更密切的關系,具有鮮明的基礎特點,不僅是學習算法與數據結構、操作系統、數據庫原理、軟件工程等11門課程之前的必修內容,同時以計算機導論和程序設計基礎作為離散數學的先導課程。離散數學在計算機科學與技術專業各課程的地位及其與其他課程的關系,如圖1所示。
2計算機科學與技術專業后續課程用到的離散數學知識
離散數學所包括的多個數學分支,如數理邏輯、集合論、圖論、自動機理論等,都與計算機科學與技術專業的后續課程有緊密的關系。
算法與數據結構中將操作對象間的關系分為4類:集合、線性結構、樹形結構、圖狀結構或網狀結構。其中邏輯結構和基本運算操作來源于離散數學中的離散結構和算法思考。離散數學中的集合論、關系、圖論和樹等內容就反映了數據結構中四大結構的知識[2]。
數據庫系統原理中的關系數據庫的邏輯結構是一個由行和列組成的二維關系。在研究實體集中的域和域之間的關系、表結構的確定與設計、關系操作的數據查詢和維護功能的實現、關系分解的無損連接性分析、連接依賴等問題時都用到離散數學的關系理論[5]。
編譯程序一般由8個模塊組成,包括詞法分析程序、語法分析程序、語義分析程序、中間代碼生成程序、代碼優化程序、目標代碼生成程序、錯誤檢查和處理程序、各種信息表格的管理程序[6] 。離散數學里的形式語言與自動機所包含的文法、有限狀態機和圖靈機等知識點為編譯原理的詞法分析及語法分析等內容奠定了基礎。
離散數學中數學推理和布爾代數章節中的知識就為早期的人工智能研究領域打下了良好的數學基礎[7-8]。謂詞邏輯演算為人工智能學科提供了一種重要的知識表示方法和推理方法。
布爾代數已成功地用于計算機的硬件分析與設計[9-10]。
哈夫曼(Huffman)壓縮是一種無損壓縮法。這種方法在計算機體系結構的指令系統設計和改進內容占有相當重要的地位[11]。
鑒于篇幅所限,不再一一論述,下面列表給出計算機科學與技術專業的后續課程中所用到的主要知識點,如表1所示。
3離散數學的知識結構設計
基于離散數學在計算機專業具有基礎性的地位。從離散數學后續課程所需的離散結構基礎理論出發,根據前后課程的知識關系來構建離散數學的知識結構和體系,使所設計的離散數學教學內容適合當前計算機科學與技術專業教學需要,能夠支撐后續課程的教學且和后續課程不相互覆蓋。本文設計的離散數學知識體系結構如表2所示。
表2所設計的知識體系結構共分為5個單元,分別是集合、關系與函數,基本邏輯,布爾代數,圖與樹,形式語言與自動機。其中,集合、關系與函數單元包括集合、鴿籠原理、基數性和可數性、關系、函數等內容,是算法與數據結構、數據庫系統原理等課程的理論基礎;基本邏輯單元包括命題邏輯、謂詞邏輯、假言推理、否定式推理等內容,是計算機組成基礎、計算機體系結構、軟件工程、人工智能、數字邏輯等課程的理論基礎;布爾代數單元包括格、布爾代數等內容,是計算機組成基礎、計算機體系結構和人工智能等課程的理論基礎;圖與樹單元包括無向圖、有向圖、樹、生成樹等內容,是算法與數據結構、操作系統、軟件工程、計算機圖形學、計算機網絡等課程的理論基礎;形式語言與自動機單元包括文法、有限狀態機和圖靈機等內容,是編譯原理等課程的理論基礎。
該設計體現了“實用、管用、夠用”、“易教易學”的原則,具有以下特點:
1)5個單元由淺入深、層層遞進,并具有相對的獨立性,便于學生學習和教師授課。
2) 具有針對性,能夠支撐教育部高等學校計算機科學與技術教學指導委員會于2007年指定的11門后續課程。
3) 符合計算機科學的發展趨勢和高等院校計算機教學改革的需要。
4) 緊扣離散數學和其他計算機專業課程的知識聯系,實用性強。
4離散數學的實驗設計
由于離散數學課程理論性強、高度抽象,學生難于理解掌握。為此,在離散數學的教學過程中引入一些實驗,既對離散數學的基本理論的很好驗證,也鞏固了先導課程的學習內容,同時為后續課程的學習打下了基礎。不但能夠激發學生的學習積極性和主動性,也培養了學生的創新意識和創新能力。實驗選題既要反映理論的實質內容與思路(理論背景),又要與實際應用結合,選題不宜過多,針對不同的知識點設計了如下實驗內容:
實驗1 集合運算;
實驗2 等價關系的判定;
實驗3 用warshall算法求閉包;
實驗4 偏序集性質;
實驗5 求解范式;
實驗6 形式化證明;
實驗7 哈密爾頓圖與旅行商人問題;
實驗8 樹的遍歷、求解生成樹;
實驗9 有限自動機的運行。
實驗報告要求列出實驗目的、實驗內容、實驗步驟、源程序和實驗結果。
對源程序的設計要做到如下兩個方面的描述,其一是描述該程序具有什么功能?其二是描述程序結構,包括函數調用格式、參數含義、返回值描述、函數功能;函數之間的調用關系圖、程序總體執行流程圖。
對實驗結果要求記錄:出錯次數、出錯嚴重程度、錯誤的性質、解決辦法。還要進行簡單的實驗總結:如編程時間、設計時間、上機調試時間等;遇到了哪些難題,是怎么克服的,對程序的評價?
5結語
離散數學不僅是學習計算機科學、研究計算機科學的理論工具,也是提高學生邏輯思維能力、創造性思維能力以及形式化表述能力工具,在現代計算機科學中,對離散數學教學內容做科學合理的設計,使離散數學更好的為計算機科學服務,具有非常重要的意義。
注:河南科技學院精品課程建設項目。
參考文獻:
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[9] 白中英. 數字邏輯與數字系統[M]. 北京:科學出版社,2002:6-15.
第8篇：人工智能研究報告范文
我國傳感器行業近幾年呈現持續增長的趨勢，增長幅度超過20%，未來將在物聯網、汽車、機器人、可穿戴設備等產業的需求拉動下，呈現快速的發展。本文針對目前傳感器市場的現狀，從技術層面和應用領域層面提出了未來傳感器行業的發展趨勢。
【關鍵詞】傳感器 技術發展 應用趨勢
中國傳感器的市場近幾年一直持續增長，增長速度超過20%，傳感器應用四大領域為工業及汽車電子產品、通信電子產品、消費電子產品專用設備。目前我國從事傳感器的生產和研發的企業已經多達1700多家，所生產的產品覆蓋工業自動化、農業現代化、航天技術、軍事工程、機器人技術、資源開發、海洋探測、環境檢測、安全保衛、家用電器、醫療診斷、交通運輸等領域。傳感器在科學技術領域、工農業生產以及日常生活中發揮著越來越重要的作用。人類社會對傳感器提出的越來越高的要求是傳感器技術發展的強大動力，而現代們學技術突飛猛進則提供了堅強的后盾。隨著科技的發展，傳感器也在不斷的更新發展。傳感器的市場規模也將在市場需求額推動下大幅增長。據預測，未來幾年，中國傳感器市場規模在物聯網、智能化浪潮等的推動下，將達到1200億元左右。
傳感器產業的發展將在市場需求的推動下不論是在技術層面還是在應用領域方面，都將呈現嶄新的趨勢。
1 技術發展趨勢
從技術發展來看，未來傳感器技術的發展趨勢主要體現在以下幾點：
（1）利用新的理論、新的效應研究開發工程和科技發展迫切需求的多種新型傳感器和傳感技術系統。隨著科技的發展以及傳感器在各個領域的應用，人類社會對傳感器提出的更高更新的要求。
（2）側重傳感器與傳感技術硬件系統與元器件的微小型化。利用集成電路微小型化的經驗，從傳感技術硬件系統的微小型化中提高其可靠性、質量、處理速度和生產率，降低成本，節約資源與能源，減少對環境的污染。這種充分利用已有微細加工技術與裝置的做法已經取得巨大的效益、極大地增強了市場競爭力，例如：80年代進口一套AE傳感器及其住處預處理硬件的成本已被降至原來的百分之幾到千分之幾，使我國經“七五”和“八五”攻關的產品化系統處于無力競爭的地位。后者采用獨創的寬帶高精度AE傳感器和厚膜集成電路預處理硬件，但其成本仍比國外先進的產品高數倍到數十倍。在微小型化中，為世界各國注目的是納米技術。
（3）集成化。進行硬件與軟件兩方面的集成，它包括：傳感器陣列的集成和多功能、多傳感參數的復合傳感器（如：汽車用的油量、酒精檢測和發動機工作性能的復合傳感器）；傳感系統硬件的集成，如：信息處理與傳感器的集成，傳感器―處理單元―識別單元的集成等；硬件與軟件的集成；數據集成與融合等。
（4）研究與開發特殊環境（指高溫、高壓、水下、腐蝕和輻射等環境）下的傳感器與傳感技術系統。這類傳感器及傳感技術系統常常是我國缺少的一類高新傳感技術和產品。
（5）對一般工業用途、農業和服務業用的量大面廣的傳感技術系統，側重解決提高可靠性、可利用性和大幅度降低成本的問題，以適應工農業與服務業的發展，保證這種低技術產品的市場競爭力和市場份額。
（6）徹底改變重研究開發輕應用與改進的局面，實行需求驅動的全過程、全壽命研究開發、生產、使用和改進的系統工程。
（7）智能化。側重傳感信號的處理和識別技術、方法和裝置同自校準、自診斷、自學習、自決策、自適應和自組織等人工智能技術結合，發展支持智能制造、智能機器和智能制造系統發展的智能傳感技術系統。
2 應用趨勢
從傳感器的應用領域來看，未來傳感器在以下幾大領域的應用需求將會大幅增長。
2.1 汽車產業：智能化升級，傳感器先行
在科研、產業和政府的合力之下，全球汽車智能化升級的浪潮正奔騰而來。當下的智能汽車仍處于產業鏈發展由第一階段（以汽車制造商為中心）向第二階段（汽車制造商與電信運營商、汽車電子廠商、軟件廠商影響力此消彼長）過渡的初期，短期內需求增長最為確定的零部件主要是智能感知設備，尤其是包括攝像頭、車用雷達在內的各類傳感器等。
2.2 機器人：產業迎來爆發，拉動傳感器需求
人工替代和產業升級兩大因素驅動我國工業機器人市場快速增長，而家用服務機器人相對于人工成本的上升正顯現出越來越高的性價比。未來以e-皮膚為代表的高智能化零部件投入機器人生產制造將大大提升單個機器人使用傳感器的數量。疊加機器人需求的爆發性增長，相關傳感器未來幾年的增速有望遠遠超過工業機器人行業或服務機器人行業的需求增速。
2.3 可穿戴設備：巨頭競相布局，傳感器點石成金
全球幾大消費電子巨頭紛紛搶占可穿戴設備市場，其中以谷歌眼鏡為首的綜合智能終端最具平臺潛質，很可能成為繼電視、電腦、手機之后的“第四平臺”預計到2016 年可穿戴設備的市場規模將達100 億美元。傳感器已成為可穿戴設備產業鏈中的點金石，是硬件產業鏈上機會確定性較強的一塊領域。未來可穿戴設備的發展將會拉動對傳感器的市場需求。
2.4 物聯網：政策大力推動，傳感器基礎必備
目前，我國物聯網應用已經進入到實際運用階段，并且隨著我國近幾年物聯網產業政策的密集出臺，以及關于物聯網各種發展專項資金的突出，我國物聯網產業將出現井噴式的發展，而作為物聯網產業鏈上游的傳感器，并且傳感器是整個物聯網產業中需求量最大和最為基礎的環節，將隨著物聯網的逐步普及，未來將對傳感器的市場需求產生很大的拉動。
我國傳感器行業市場進入壁壘比較低，市場競爭激烈，整個市場基本處于完全競爭的狀態，企業如何能夠從眾多的競爭對手對手中脫穎而出，迅速的占據市場份額。關鍵就看企業能否掌握未來技術發展趨勢，加大技術研發，并且迅速布局下游應用領域，取得先發優勢。所以，企業在發展過程中，要緊貼市場脈搏，根據市場需求，加大研發投入，爭取在快速發展的下游應用領域占據一定的市場份額，保持企業的可持續增長能力。
參考文獻
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[4]新華網.智能傳感器發展趨勢分析[Z].2013.
第9篇：人工智能研究報告范文
一、大賽內容分類及說明
1．軟件應用與開發
包括以下小類：
（1）Web 應用與開發。
（2）管理信息系統。
（3）移動應用開發（非游戲類）。
（4）算法設計與應用。
說明：
（1）軟件應用與開發的作品是指運行在計算機（含智能手機）、網絡、數據庫系統之上的軟件，提供信息管理、信息服務、移動應用、算法設計等功能或服務。
（2）本大類每隊參賽人數為 1-3 人，指導教師不多于 2 人。
（3）每位作者在本大類只能提交 1 件作品，無論作者排名如何。
（4）每位指導教師，在本大類全國決賽中不能指導多于 3 件作品，每小類不能指導多于 2 件作品，無論指導教師的排名如何。
（5）每件作品答辯時（含視頻答辯），作者的作品介紹時長應不超過 10 分鐘。
（6）每校參加省級賽區每小類作品數量，由各省級賽區組委會或省級直報賽區自行規定。本大類每校最終入圍國賽決賽作品不多于 3 件。
2．微課與教學輔助
包括以下小類：
（1）計算機基礎與應用類課程微課（或教學輔助課件）。
（2）中、小學數學或自然科學課程微課（或教學輔助課件）。
（3）漢語言文學（唐詩宋詞）微課（或教學輔助課件）。
（4）虛擬實驗平臺。
說明：
（1）微課是指運用信息技術，按照認知規律，呈現碎片化學習內容、過程及擴展素材的結構化數字資源，其內容以教學短視頻為核心，并包含與該教學主題相關的教學設計、素 材課件、教學反思、練習測試及學生反饋、教師點評等輔教學資源。
（2）教學輔助課件是指根據教學大綱的要求，經過教學目標確定、教學內容和任務分析、教學活動結構及界面設計等環節，運用信息技術手段制作的課程軟件。
（3）微課與教學輔助課件類作品，應是經過精心設計的信息化教學資源，能多層次多角度開展教學，實現因材施教，更好地服務受眾。本類作品選題限定于大學計算機基礎、漢 語言文學（唐詩宋詞）和中小學自然科學相關教學內容三個方面。 作品應遵循科學性和思想性統一、符合認知規律等原則，作品內容應立足于教材的相關知識點展開，其立場、觀點 需與教材保持一致。
（4）虛擬實驗平臺是指借助多媒體、仿真和虛擬現實等技術在計算機上營造可輔助、部分替代或全部替代傳統教學和實驗各操作環節的相關軟硬件操作環境。
（5）本大類每隊參賽人數為 1-3 人，指導教師不多于 2 人。
（6）每位作者在本大類只能提交 1 件作品，無論作者排名如何。
（7）每位指導教師，在本大類全國決賽中不能指導多于 3 件作品，每小類不能指導多 于 2 件作品，無論指導教師的排名如何。
（8）每件作品答辯時（含視頻答辯），作者的作品介紹時長應不超過 10 分鐘。
（9）每校參加省級賽區每小類作品數量，由各省級賽區組委會或省級直報賽區自行規定。本大類每校最終入圍國賽決賽作品不多于 3 件。
3．物聯網應用
包括以下小類：
（1）城市管理。
（2）醫藥衛生。
（3）運動健身。
（4）數字生活。
（5）行業應用。
說明：
（1）城市管理小類作品是基于全面感知、互聯、融合、智能計算等技術，以服務城市管理為目的，以提升社會經濟生活水平為宗旨，形成某一具體應用的完整方案。例如：智慧交通、城市公用設施、市容環境與環境秩序監控、城市應急管理、城市安全防護、智能建筑、文物保護、數字博物館等。
（2）醫藥衛生小類作品應以物聯網技術為支撐，實現智能化醫療保健和醫療資源的智能化管理，滿足醫療健康信息、醫療設備與用品、公共衛生安全的智能化管理與監控等方面的需求。建議但不限于如下方面：醫院應用，如移動查房、嬰兒防盜、自動取藥、智能藥瓶等；家庭應用，如遠程監控家庭護理，包括嬰兒監控、多動癥兒童監控、老年人生命體征家庭監控、老年人家庭保健、病人家庭康復監控、醫療健康監測、遠程健康保健、智能穿戴監測設備等。
（3）運動健康小類作品應以物聯網技術為支撐，以提高運動訓練水平和大眾健身質量為目的。建議但不限于如下方面：運動數據分析、運動過程跟蹤、運動效果監測、運動興趣培養、運動習慣養成以及職業運動和體育賽事的專用管理訓練系統和設備。
（4）數字生活小類作品應以物聯網技術為支撐，通過穩定的通信方式實現家庭網絡中各類電子產品之間的“互聯互通”，以提升生活水平、提高生活便利程度為目的，包括：各類消費電子產品、通信產品、信息家電以及智能家居等。鼓勵選手設計和創作利用各種傳感器解決生活中的問題、滿足生活需求的作品。
（5）行業應用小類作品應以物聯網技術為支撐，解決某行業領域某一問題或實現某一功能，以提高生產效率、提升產品價值為目的，包括物聯網技術在工業、零售、物流、農林、環保以及教育等行業的應用。
（6）作品必須有可展示的實物系統，需提交實物系統功能演示視頻（不超過 10 分鐘）與相關設計說明書，現場答辯過程應對作品實物系統進行功能演示。
（7）本大類每隊參賽人數為 1-3 人，指導教師不多于 2 人。
（8）每位作者在本大類只能提交 1 件作品，無論作者排名如何。
（9）每位指導教師，在本大類全國決賽中不能指導多于 3 件作品，每小類不能指導多于 2 件作品，無論指導教師的排名如何。
（10）每校參加省級賽區每小類作品數量，由各省級賽區組委會或省級直報賽區自行規定。本大類每校最終入圍國賽決賽作品不多于 3 件。
4．大數據應用
下設大數據實踐一個小類。
說明：
（1）大數據應用類作品指利用大數據思維發現社會生活和學科領域的應用需求，利用大數據和相關新技術設計解決方案，實現數據分析、業務智能、輔助決策等應用。要求參賽作品以研究報告的形式呈現成果，報告內容主要包括：數據來源、應用場景、問題描述、系統設計與開發、數據分析與實驗、主要結論等。參賽作品應提交的資料包括：研究報告、可運行的程序、必要的實驗分析，以及數據集和相關工具軟件。作品涉及的領域包括但不限于：
① 環境與人類發展大數據（氣象、環境、資源、農業、人口等）。
② 城市與交通大數據（城市、道路交通、物流等）。
③ 社交與 WEB 大數據（輿情、推薦、自然語言處理等）。
④ 金融與商業大數據（金融、電商等）。
⑤ 法律大數據（司法審判、普法宣傳等）。
⑥ 生物與醫療大數據。
⑦ 文化與教育大數據（教育、藝術、文化、體育等）。
（2）本類每隊參賽人數為 1-3 人，指導教師不多于 2 人。
（3）每位作者在本類只能提交 1 件作品，無論作者排名如何。
（4）每位指導教師在本類全國決賽中不能指導多于 2 件作品，無論指導教師的排名如何。
（5）每件作品答辯時（含視頻答辯），作者的作品介紹時長（含作品的現場演示）應不超過 10 分鐘。
（6）每校參加省級賽區作品數量，由各省級賽區組委會或省級直報賽區自行規定。本類每校最終入圍國賽決賽作品不多于 3 件。
5．人工智能應用
包括以下小類：
人工智能實踐賽。
說明：
（1）人工智能實踐賽是針對某一領域的特定問題，提出基于人工智能的方法與思想的解決方案。這類作品，需要有完整的方案設計與代碼實現，撰寫相關文檔，主要內容包括：作品應用場景、設計理念、技術方案、作品源代碼、用戶手冊、作品功能演示視頻等。本類作品必須有具體的方案設計與技術實現，現場答辯時，必須對系統功能進行演示。作品涉及的領域，包括但不限于：智能城市與交通（包括汽車無人駕駛）、智能家居與生活、智能醫療與健康、智能農林與環境、智能教育與文化、智能制造與工業互聯網、三維建模與虛擬現實、自然語言處理、圖像處理與模式識別方法研究、機器學習方法研究。
（2）本大類每隊參賽人數為 1-3 人，指導教師不多于 2 人。
（3）每位作者在本大類只能提交 1 件作品，無論作者排名如何。
（4）每位指導教師，在本大類全國決賽中不能指導多于 3 件作品，每小類不能指導多于 2 件作品，無論指導教師的排名如何。
（5）每件作品答辯時（含視頻答辯），作者的作品介紹時長應不超過 10 分鐘。
（6）每校參加省級賽區每小類作品數量，由各省級賽區組委會或省級直報賽區自行規定。本大類中，每校最終入圍國賽決賽人工智能實踐賽的作品不多于 3 件。
6. 信息可視化設計
包括以下小類：
（1）信息圖形設計。
（2）動態信息影像（MG 動畫）。
（3）交互信息設計。
（4）數據可視化。
說明：
（1）信息可視化設計側重用視覺化的方式，歸納和表現信息與數據的內在聯系、模式和結構。
（2）信息圖形指信息海報、信息圖表、信息插圖、地圖、信息導視或科普圖形。
（3）動態信息影像指以可視化信息呈現為主的動畫或影像合成作品。
（4）交互信息設計指基于電子觸控媒介的界面設計，如交互圖表以及儀表板設計。
（5）數據可視化是指基于編程工具、開源軟件或數據分析工具等實現的可視化作品。
（6）該類別要求作品具備藝術性、科學性、完整性、流暢性和實用性，而且作者需要對參賽作品信息數據來源的真實性、科學性與可靠性進行說明，并提供源文件。該類別作品需要提供完整的方案設計與技術實現的說明，特別是設計思想與現實意義。數據可視化作品還需說明作品應用場景、設計理念，提交作品源代碼、作品功能演示錄屏等。
（7）本大類每隊參賽人數為 1-3 人，指導教師不多于 2 人。
（8）每位作者在本大類只能提交 1 件作品，無論作者排名如何。
（9）每位指導教師，在本大類全國決賽中不能指導多于 3 件作品，每小類不能指導多于 2 件作品，無論指導教師的排名如何。
（10）每件作品答辯時（含視頻答辯），作者的作品介紹時長應不超過 10 分鐘。
（11）每校參加省級賽區每小類作品數量，由各省級賽區組委會或省級直報賽區自行規定。本大類（組）每校最終入圍國賽決賽作品不多于 3 件。
7. 數媒靜態設計 （普通/專業組）
包括以下小類：
（1）平面設計。
（2）環境設計。
（3）產品設計。
說明：
（1）本大類的參賽作品應以 2022 年北京-張家口冬奧會、冰雪運動、冬季體育運動和中華古代體育運動相關元素為主題進行創作，以弘揚奧林匹克精神，普及冬奧會運動項目、奧運文化和知識。
（2）平面設計，內容包括服飾、手工藝、手工藝藝品、海報招貼設計、書籍裝幀、包裝設計等利用平面視覺傳達設計的展示作品。
（3）環境設計，內容包括空間形象設計、建筑設計、室內設計、展示設計、園林景觀設計、公共設施小品（景觀雕塑、街道設施等）設計等環境藝術設計相關作品。
（4）產品設計，內容包括傳統工業和現代科技產品設計，即有關生活、生產、運輸、交通、辦公、家電、醫療、體育、服飾等工具或生產設備等領域產品設計作品。該小類作品必須提供表達清晰的設計方案，包括產品名稱、效果圖、細節圖、必要的結構圖、基本外觀尺寸圖、產品創新點描述、制作工藝、材質等，如有實物模型更佳。要求體現創新性、可行性、美觀性、環保性、完整性、經濟性、功能性、人體工學及系統整合。
（5）本大類作品分普通組與專業組進行報賽與評比。普通組與專業組的劃分，參見后面“二、界定數媒類專業組作者清單”所述。
（6）參賽作品有多名作者的，如有任何一名作者的專業屬于專業組專業清單，則該作品屬于專業組作品。屬于專業組的作品只能參加專業組競賽，不得參加普通組的競賽；屬于普通組的作品只能參加普通組競賽，不得參加專業組的競賽。
（7）本大類每隊參賽人數為 1-3 人，指導教師不多于 2 人。
（8）每位作者在本類（組）只能提交 1 件作品，無論作者排名如何。
（9）每位指導教師，在本大類全國決賽中不能指導多于 3 件作品，每小類不能指導多于 2 件作品，無論指導教師的排名如何。
（10）每件作品答辯時（含視頻答辯），作者的作品介紹時長應不超過 10 分鐘。
（11）每校參加省級復賽作品每小類數量，由各省級賽組委會或省級賽直報賽區自行規定。本大類（組）每校最終入圍國賽決賽作品不多于 3 件。
8.數媒動漫與短片 （普通/專業組）
包括以下小類：
（1）微電影。
（2）數字短片。
（3）紀錄片。
（4）動畫。
（5）新媒體漫畫。
說明：
（1）本大類的參賽作品應以 2022 年北京-張家口冬奧會、冰雪運動、冬季體育運動和中華古代體育運動相關元素為主題進行創作，以弘揚奧林匹克精神，普及冬奧會運動項目、奧運文化和知識。
（2）微電影作品，應是借助電影拍攝手法創作的視頻短片，反映一定故事情節和劇本創作。
（3）數字短片作品，是利用數字化設備拍攝的各類短片。
（4）紀錄片作品，是利用數字化設備和紀實的手法，拍攝的反映人文、歷史、景觀和文化的短片。
（5）動畫作品，是利用計算機創作的二維、三維動畫，包含動畫角色設計、動畫場景設計、動畫動作設計、動畫聲音和動畫特效等內容。
（6）新媒體漫畫作品，是利用數字化設備、傳統手繪漫畫創作和表現手法，創作的靜態、動態和可交互的數字漫畫作品。
（7）本大類作品分普通組與專業組進行報賽與評比。普通組與專業組的劃分，參見后面“二、界定數媒類專業組作者清單”所述。
（8）參賽作品有多名作者的，如有任何一名作者的專業屬于專業組專業清單，則該作品屬于專業組作品。屬于專業組的作品只能參加專業組競賽，不得參加普通組的競賽；屬于普通組的作品只能參加普通組競賽，不得參加專業組的競賽。
（9）本大類每隊參賽人數為 1-5 人，指導教師不多于 2 人。
（10）每位作者在本大類（組）只能提交 1 件作品，無論作者排名如何。
（11）每位指導教師，在本大類全國決賽中不能指導多于 3 件作品，每小類不能指導多于 2 件作品，無論指導教師的排名如何。
（12）每件作品答辯時（含視頻答辯），作者的作品介紹時長應不超過 10 分鐘。
（13）每校參加省級復賽作品每小類數量，由各省級賽組委會或省級賽直報賽區自行規定。本大類（組）每校最終入圍國賽決賽作品不多于 3 件。
9.數媒游戲與交互設計 （普通/專業組）
包括以下小類：
（1）游戲設計。
（2）交互媒體設計。
（3）虛擬現實 VR 與增強現實 AR。
說明：
（1）本大類的參賽作品應以 2022 年北京-張家口冬奧會、冰雪運動、冬季體育運動和中華古代體育運動相關元素為主題進行創作，以弘揚奧林匹克精神，普及冬奧會運動項目、奧運文化和知識。
（2）游戲設計作品的內容包括游戲角色設計、場景設計、動作設計、關卡設計、交互設計，是能體現反映主題，具有一定完整度的游戲作品。
（3）交互媒體設計，是利用各種數字交互技術、人機交互技術，借助計算機輸入輸出設備、語音、圖像、體感等各種手段，與作品實現動態交互。作品需體現一定的交互性與互動性，不能僅為靜態版式設計。
（4）虛擬現實 VR 與增強現實 AR 作品，是利用 VR、AR、MR、XR、AI 等各種虛擬交互技術創作的圍繞主題的作品。作品具有較強的視效沉浸感、用戶體驗感和作品交互性。
（5）本大類作品分普通組與專業組進行報賽與評比。普通組與專業組的劃分，參見后面“二、界定數媒類專業組作者清單”所述。
（6）參賽作品有多名作者的，如有任何一名作者的專業屬于專業組專業清單，則該作品屬于專業組作品。屬于專業組的作品只能參加專業組競賽，不得參加普通組的競賽；屬于普通組的作品只能參加普通組競賽，不得參加專業組的競賽。
（7）本大類每隊參賽人數為 1-5 人，指導教師不多于 2 人。
（8）每位作者在本類（組）只能提交 1 件作品，無論作者排名如何。
（9）每位指導教師，在本大類全國決賽中不能指導多于 3 件作品，每小類不能指導多于 2 件作品，無論指導教師的排名如何。
（10）每件作品答辯時（含視頻答辯），作者的作品介紹時長應不超過 10 分鐘。
（11）每校參加省級復賽作品每小類數量，由各省級賽組委會或省級賽直報賽區自行規定。本大類（組）每校最終入圍國賽決賽作品不多于 3 件。
10．計算機音樂創作（普通/專業組）
包括以下小類：
（1）原創音樂類（純音樂類，包含 MIDI 類作品、音頻結合 MIDI 類作品）。
（2）原創歌曲類（曲、編曲需原創，歌詞至少擁有使用權。編曲部分至少有計算機 MIDI制作或音頻制作方式，不允許全錄音作品）。
（3）視頻音樂類（音視頻融合多媒體作品或視頻配樂作品，視頻部分鼓勵原創。如非原創，需獲得授權使用。音樂部分需原創）。
（4）交互音樂與聲音裝置類（作品必須是以計算機編程為主要技術手段的交互音樂，或交互聲音裝置。提交文件包括能夠反應作品整體藝術形態的、完整的音樂會現場演出或展演視頻、工程文件、效果圖、設計說明等相關文件）。
（5）音樂混音類（根據提供的分軌文件，使用計算機平臺及軟件混音）。
說明：
（1）本大類的參賽作品應以 2022 年北京-張家口冬奧會、冰雪運動、冬季體育運動和中華古代體育運動相關元素為主題進行創作，以弘揚奧林匹克精神，普及冬奧會運動項目、奧運文化和知識。
（2）計算機音樂創作類作品分普通組與專業組進行競賽。普通組與專業組的劃分，參見后面“三、界定音樂創作類專業組作者清單”所述。屬于普通組的作品只能參加普通組競賽，不得參加專業組競賽。
（3）本大類每隊參賽人數為 1-3 人，指導教師不多于 2 人。
（4）每位作者在本大類中只能提交 1 交作品，無論作者排名如何。
（5）每位指導教師，在本大類全國決賽中不能指導多于 4 件作品，每小類不能指導多于 2 件作品，無論指導教師的排名如何。
（6）每件作品答辯時（含視頻答辯），作者的作品介紹時長應不超過 10 分鐘。
（7）每校參加計算機音樂類直報平臺每小類數量不限。本大類（組）每校最終入圍決賽作品總數不多于 4 件。
（8）為更有利于參賽作品的創作，本屆大賽暫時取消往屆大賽中“編曲類”計算機音樂作品小類，新增“交互音樂與聲音裝置類”小類。
二、界定數媒類專業組作者清單
（1）教育學類：040105 藝術教育
（2）新聞傳播學類：050302 廣播電視學、050303廣告學、050306T網絡與新媒體、050307T數字出版
（3）機械類：080205工業設計
（4）計算機類：080906 數字媒體技術、080912T 新媒體技術、080913T電影制作、080916T虛擬現實技術
（5）建筑類：082801 建筑學、082802 城鄉規劃、082803 風景園林、082805T人居環境科學與技術、082806T城市設計
（6）林學類：090502 園林
（7） 戲劇與影視學類： 130303 電影學、130305 廣播電視編導、130307 戲劇影視美
術設計、130310 動畫、130311T 影視攝影與制作、130312T 影視技術
（8）美術學類：130401 美術學、 130402 繪畫、130403雕塑、130404攝影、130405T書法學、130406T 中國畫、130408TK 跨媒體藝術、130410T 漫畫
（9）設計學類： 130501 藝術設計學、130502視覺傳達設計、130503環境設計、130504產品設計、130505 服裝與服飾設計、130506 公共藝術、130507 工藝美術、130508 數字媒體藝術、130509T 藝術與科技、130511T 新媒體藝術、130512T 包裝設計
三、界定音樂創作類專業組作者清單
同時符合以下三個條件的作者，劃歸計算機音樂創作類專業組：
① 在以專業音樂學院、藝術學院與類似院校（諸如武漢音樂學院、南京藝術學院、中國傳媒大學）、師范大學或普通本科院校的音樂專業或藝術系科就讀。
② 所在專業是電子音樂制作或作曲、錄音藝術等類似專業，諸如：電子音樂制作、電子音樂作曲、音樂制作、作曲、音樂錄音、新媒體（流媒體）音樂，以及其它名稱但實質是相似的專業。
③ 在校期間，接受過以計算機硬、軟件為背景（工具）的音樂創作、錄音藝術課程的正規教育。
四、參賽作品相關要求
1．所有類別、所有小類的每一件作品均必須為作者原創，如果和已發表、展出、獲
獎的作品雷同或相似的作品（包括作者前期的作品），均不得參賽。
