-
讓品牌有溫度、有情感
專注品牌策劃15年
-
當(dāng)前位置：首頁 > 創(chuàng)意學(xué)院 > 營(yíng)銷推廣 > 專題列表 > 正文
- 人工智能發(fā)展現(xiàn)狀是什么樣的？
- 我了解的人工智能項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃表怎么寫
- 人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報(bào)告：格局、潛力與展望
- 人工智能邏輯智能實(shí)驗(yàn)報(bào)告怎么寫
人工智能項(xiàng)目實(shí)施報(bào)告（人工智能項(xiàng)目實(shí)施報(bào)告范文）
發(fā)布時(shí)間：2023-05-20 16:56:25
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
121
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于人工智能項(xiàng)目實(shí)施報(bào)告的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
開始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等
只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，有小程序、在線網(wǎng)頁版、PC客戶端和批量生成器
官網(wǎng)：https://ai.de1919.com。
本文目錄:
人工智能發(fā)展現(xiàn)狀是什么樣的？
1、市場(chǎng)規(guī)模：中國(guó)人工智能行業(yè)呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)
人工智能產(chǎn)業(yè)是智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心，是其他智能科技產(chǎn)品發(fā)展的基礎(chǔ)，近年來，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)在政策與技術(shù)雙重驅(qū)動(dòng)下呈現(xiàn)高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。根據(jù)中國(guó)信通院數(shù)研中心測(cè)算，2020年中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模為3031億元人民幣，同比增長(zhǎng)15.1%。中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模增速超過全球。
注：中國(guó)信通院的市場(chǎng)規(guī)模根據(jù)IDC數(shù)據(jù)測(cè)算，統(tǒng)計(jì)口徑與IDC一致，即包括軟件、硬件與服務(wù)市場(chǎng)。
2、競(jìng)爭(zhēng)格局：中國(guó)人工智能企業(yè)主要分布在應(yīng)用層 占比超過80%
——中國(guó)人工智能企業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈布局完善
我國(guó)作為全球人工智能領(lǐng)域發(fā)展較好的地區(qū)，無論是人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層，還是人工智能的硬件產(chǎn)品、軟件產(chǎn)品及服務(wù)，我國(guó)企業(yè)都有涉及。在國(guó)內(nèi)，除去訊飛等垂直類企業(yè)，真正在人工智能有所長(zhǎng)進(jìn)的巨頭依然是百度、阿里、騰訊這三家。
——中國(guó)人工智能企業(yè)主要分布在應(yīng)用層，占比超過80%
據(jù)中國(guó)新一代人工智能發(fā)展戰(zhàn)略研究院2021年5月發(fā)布的《中國(guó)新一代人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展報(bào)告(2021)》數(shù)據(jù)，截至2020年底，中國(guó)人工智能企業(yè)布局側(cè)重在應(yīng)用層和技術(shù)層。其中，應(yīng)用層人工智能企業(yè)數(shù)占比最高，達(dá)到84.05%;其次是技術(shù)層企業(yè)數(shù)，占比為13.65%;基礎(chǔ)層企業(yè)數(shù)占比最低，為2.30%。應(yīng)用層企業(yè)占比高說明中國(guó)的人工智能科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要以應(yīng)用需求為牽引。
3、技術(shù)分布：中國(guó)人工智能企業(yè)核心布局的技術(shù)主要為大數(shù)據(jù)和云計(jì)算
從人工智能企業(yè)核心技術(shù)分布看，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算占比最高，達(dá)到41.13%;其次是硬件、機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦、服務(wù)機(jī)器人，占比分別為7.64%、6.81%、5.64%;緊隨其后，物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)機(jī)器人、語音識(shí)別和自然語言處理、圖形圖像識(shí)別技術(shù)的占比依次為5.55%、5.47%、4.76%、4.72%。
4、細(xì)分領(lǐng)域：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域?yàn)橹袊?guó)AI研究熱門
根據(jù)清華大學(xué)人工智能研究院、與中國(guó)工程院知識(shí)智能聯(lián)合研究中心聯(lián)合發(fā)布的《人工智能發(fā)展報(bào)告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究熱點(diǎn)分別為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、特征抽取、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語義分割、表示學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、語義網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過濾和機(jī)器翻譯。
—— 更多行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)請(qǐng)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》
我了解的人工智能項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃表怎么寫
我了解的人工智能項(xiàng)目實(shí)施計(jì)劃表要寫清項(xiàng)目名稱和主要負(fù)責(zé)人，項(xiàng)目背景，結(jié)論分析，主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)一覽表。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會(huì)是人類智慧的“容器”。人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過程的模擬。目實(shí)施報(bào)告&w=400&h=250&c=1&rs=1.jpg)
人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展深度報(bào)告：格局、潛力與展望
人
工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析方法賦予機(jī)器模擬、延伸
近年來， 在大數(shù)據(jù)、算法和計(jì)算機(jī)能力三大要素的共同驅(qū)動(dòng)下，人工智能進(jìn)入高速發(fā)展階段。
人工智能市場(chǎng)格局
人工智能賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)，為生產(chǎn)和生活帶來革命性的轉(zhuǎn)變。 人工智能作為新一輪產(chǎn)業(yè)變革 的核心力量，將重塑生產(chǎn)、分配、交換和消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)活動(dòng)各環(huán)節(jié)，催生新業(yè)務(wù)、新模式和 新產(chǎn)品。從衣食住行到醫(yī)療教育，人工智能技術(shù)在 社會(huì) 經(jīng)濟(jì)各個(gè)領(lǐng)域深度融合和落地應(yīng)用。同時(shí)，人工智能具有強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)輻射效益，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供強(qiáng)勁的引擎。據(jù)埃森哲預(yù)測(cè)， 2035 年，人工智能將推動(dòng)中國(guó)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高 27%，經(jīng)濟(jì)總增加值提升 7.1 萬億美元。
多角度人工智能產(chǎn)業(yè)比較
戰(zhàn)略部署：大國(guó)角逐，布局各有側(cè)重
全球范圍內(nèi)，中美“雙雄并立”構(gòu)成人工智能第一梯隊(duì)，日本、英國(guó)、以色列和法國(guó)等發(fā) 達(dá)國(guó)家乘勝追擊，構(gòu)成第二梯隊(duì)。同時(shí)，在頂層設(shè)計(jì)上，多數(shù)國(guó)家強(qiáng)化人工智能戰(zhàn)略布局， 并將人工智能上升至國(guó)家戰(zhàn)略，從政策、資本、需求三大方面為人工智能落地保駕護(hù)。后起之秀的中國(guó)，局部領(lǐng)域有所突破。中國(guó)人工智能起步較晚，發(fā)展之路幾經(jīng)沉浮。自 2015 年以來，政府密集出臺(tái)系列扶植政策，人工智能發(fā)展勢(shì)頭迅猛。由于初期我國(guó)政策 側(cè)重互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，資金投向偏向終端市場(chǎng)。因此，相比美國(guó)產(chǎn)業(yè)布局，中國(guó)技術(shù)層（計(jì)算 機(jī)視覺和語音識(shí)別）和應(yīng)用層走在世界前端，但基礎(chǔ)層核心領(lǐng)域（算法和硬件算力）比較 薄弱，呈“頭重腳輕”的態(tài)勢(shì)。當(dāng)前我國(guó)人工智能在國(guó)家戰(zhàn)略層面上強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)、綜合布局。
美國(guó)引領(lǐng)人工智能前沿研究，布局慢熱而強(qiáng)勢(shì)。 美國(guó)政府稍顯遲緩，2019 年人工智能國(guó) 家級(jí)戰(zhàn)略（《美國(guó)人工智能倡議》）才姍姍來遲。但由于美國(guó)具有天時(shí)（5G 時(shí)代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然優(yōu)勢(shì)，其在人工智能的競(jìng)爭(zhēng)中已處于全方位領(lǐng)先狀態(tài)?？傮w來看， 美國(guó)重點(diǎn)領(lǐng)域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片腦科學(xué)等領(lǐng)域布局超前。此外，美國(guó)聚焦人工智能對(duì)國(guó)家安全和 社會(huì) 穩(wěn)定的影響和變革，并對(duì)數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)安全十分重視。
倫理價(jià)值觀引領(lǐng)，歐洲國(guó)家搶占規(guī)范制定的制高點(diǎn)。 2018 年，歐洲 28 個(gè)成員國(guó)(含英國(guó)) 簽署了《人工智能合作宣言》，在人工智能領(lǐng)域形成合力。從國(guó)家層面來看，受限于文化和語言差異阻礙大數(shù)據(jù)集合的形成，歐洲各國(guó)在人工智能產(chǎn)業(yè)上不具備先發(fā)優(yōu)勢(shì)，但歐洲 國(guó)家在全球 AI 倫理體系建設(shè)和規(guī)范的制定上搶占了“先機(jī)”。歐盟注重探討人工智能的社 會(huì)倫理和標(biāo)準(zhǔn)，在技術(shù)監(jiān)管方面占據(jù)全球領(lǐng)先地位。
日本尋求人工智能解決 社會(huì) 問題。 日本以人工智能構(gòu)建“超智能 社會(huì) ”為引領(lǐng)，將 2017 年確定為人工智能元年。由于日本的數(shù)據(jù)、技術(shù)和商業(yè)需求較為分散，難以系統(tǒng)地發(fā)展人 工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)。因此，日本政府在機(jī)器人、醫(yī)療 健康 和自動(dòng)駕駛?cè)缶哂邢鄬?duì)優(yōu)勢(shì)的 領(lǐng)域重點(diǎn)布局，并著力解決本國(guó)在養(yǎng)老、教育和商業(yè)領(lǐng)域的國(guó)家難題。
基礎(chǔ)層面：技術(shù)薄弱，芯片之路任重道遠(yuǎn)
基礎(chǔ)層由于創(chuàng)新難度大、技術(shù)和資金壁壘高等特點(diǎn)，底層基礎(chǔ)技術(shù)和高端產(chǎn)品市場(chǎng)主要被歐美日韓等少數(shù)國(guó)際巨頭壟斷。 受限于技術(shù)積累與研發(fā)投入的不足，國(guó)內(nèi)在基礎(chǔ)層領(lǐng)域相 對(duì)薄弱。具體而言，在 AI 芯片領(lǐng)域，國(guó)際 科技 巨頭芯片已基本構(gòu)建產(chǎn)業(yè)生態(tài)，而中國(guó)尚 未掌握核心技術(shù)，芯片布局難以與巨頭抗衡；在云計(jì)算領(lǐng)域，服務(wù)器虛擬化、網(wǎng)絡(luò)技術(shù) （SDN）、 開發(fā)語音等核心技術(shù)被掌握在亞馬遜、微軟等少數(shù)國(guó)外 科技 巨頭手中。雖國(guó)內(nèi) 阿里、華為等 科技 公司也開始大力投入研發(fā)，但核心技術(shù)積累尚不足以主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展；在智能傳感器領(lǐng)域，歐洲（BOSCH，ABB）、美國(guó)（霍尼韋爾）等國(guó)家或地區(qū)全面布局傳 感器多種產(chǎn)品類型，而在中國(guó)也涌現(xiàn)了諸如匯頂 科技 的指紋傳感器等產(chǎn)品，但整體產(chǎn)業(yè)布 局單一，呈現(xiàn)出明顯的短板。在數(shù)據(jù)領(lǐng)域，中國(guó)具有的得天獨(dú)厚的數(shù)據(jù)體量?jī)?yōu)勢(shì)，海量數(shù) 據(jù)助推算法算力升級(jí)和產(chǎn)業(yè)落地，但我們也應(yīng)當(dāng)意識(shí)到，中國(guó)在數(shù)據(jù)公開力度、國(guó)際數(shù)據(jù) 交換、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建等方面還有很長(zhǎng)的路要走。
“無芯片不 AI”，以 AI 芯片為載體的計(jì)算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)，我們 將對(duì) AI 芯片作詳細(xì)剖析，以期對(duì)中國(guó)在人工智能基礎(chǔ)層的競(jìng)爭(zhēng)力更細(xì)致、準(zhǔn)確的把握。
依據(jù)部署位置，AI 芯片可劃分為云端（如數(shù)據(jù)中心等服務(wù)器端）和終端（應(yīng)用場(chǎng)景涵蓋手 機(jī)、 汽車 、安防攝像頭等電子終端產(chǎn)品）芯片；依據(jù)承擔(dān)的功能，AI 芯片可劃分為訓(xùn)練和 推斷芯片。訓(xùn)練端參數(shù)的形成涉及到海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模計(jì)算，對(duì)算法、精度、處理能力要 求非常高，僅適合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成為 AI 芯片行業(yè)的主流技術(shù)路線。不同類型芯片各具優(yōu)勢(shì)，在不同領(lǐng)域呈現(xiàn)多 技術(shù)路徑并行發(fā)展態(tài)勢(shì)。我們將從三種技術(shù)路線分別剖析中國(guó) AI 芯片在全球的競(jìng)爭(zhēng)力。
GPU（Graphics Processing Unit）的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)均已成熟，占領(lǐng) AI 芯片的主要市場(chǎng)份 額。GPU 擅長(zhǎng)大規(guī)模并行運(yùn)算，可平行處理海量信息，仍是 AI 芯片的首選。據(jù) IDC 預(yù)測(cè)， 2019 年 GPU 在云端訓(xùn)練市場(chǎng)占比高達(dá) 75%。在全球范圍內(nèi)，英偉達(dá)和 AMD 形成雙寡頭 壟斷，尤其是英偉達(dá)占 GPU 市場(chǎng)份額的 70%-80%。英偉達(dá)在云端訓(xùn)練和云端推理市場(chǎng)推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 產(chǎn)品具有極高性能和強(qiáng)大競(jìng)爭(zhēng)力，其壟斷地位也在不斷 強(qiáng)化。目前中國(guó)尚未“入局”云端訓(xùn)練市場(chǎng)。由于國(guó)外 GPU 巨頭具有豐富的芯片設(shè)計(jì)經(jīng) 驗(yàn)和技術(shù)沉淀，同時(shí)又具有強(qiáng)大的資金實(shí)力，中國(guó)短期內(nèi)無法撼動(dòng) GPU 芯片的市場(chǎng)格局。
FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件編程、配置高靈活性和低能耗等優(yōu)點(diǎn)。FPGA 技術(shù)壁壘高，市場(chǎng)呈雙寡頭壟斷：賽靈思（Xilinx）和英特爾（Intel）合計(jì) 占市場(chǎng)份額近 90%，其中賽靈思的市場(chǎng)份額超過 50%，始終保持著全球 FPGA 霸主地位。 國(guó)內(nèi)百度、阿里、京微齊力也在部署 FPGA 領(lǐng)域，但尚處于起步階段，技術(shù)差距較大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用戶需求設(shè)計(jì)的定制芯片， 可滿足多種終端運(yùn)用。盡管 ASIC 需要大量的物理設(shè)計(jì)、時(shí)間、資金及驗(yàn)證，但在量產(chǎn)后， 其性能、能耗、成本和可靠性都優(yōu)于 GPU 和 FPGA。與 GPU 與 FPGA 形成確定產(chǎn)品不 同，ASIC 僅是一種技術(shù)路線或方案，著力解決各應(yīng)用領(lǐng)域突出問題及管理需求。目前， ASIC 芯片市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局穩(wěn)定且分散。我國(guó)的 ASIC 技術(shù)與世界領(lǐng)先水平差距較小，部分領(lǐng)域處于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主導(dǎo)者；國(guó)內(nèi)初創(chuàng)芯片企業(yè)（如寒武紀(jì)、比特大陸和地平線），互聯(lián)網(wǎng)巨頭（如百度、華為和阿里）在細(xì)分領(lǐng)域也有所建樹。
總體來看 ，歐美日韓基本壟斷中高端云端芯片，國(guó)內(nèi)布局主要集中在終端 ASIC 芯片，部分領(lǐng)域處于世界前列，但多以初創(chuàng)企業(yè)為主，且尚未形成有影響力的“芯片−平臺(tái)−應(yīng)用” 的生態(tài)，不具備與傳統(tǒng)芯片巨頭（如英偉達(dá)、賽靈思）抗衡的實(shí)力；而在 GPU 和 FPGA 領(lǐng)域，中國(guó)尚處于追趕狀態(tài)，高端芯片依賴海外進(jìn)口。
技術(shù)層面：乘勝追擊，國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)各領(lǐng)風(fēng)騷
技術(shù)層是基于基礎(chǔ)理論和數(shù)據(jù)之上，面向細(xì)分應(yīng)用開發(fā)的技術(shù)。 中游技術(shù)類企業(yè)具有技術(shù) 生態(tài)圈、資金和人才三重壁壘，是人工智能產(chǎn)業(yè)的核心。相比較絕大多數(shù)上游和下游企業(yè)聚焦某一細(xì)分領(lǐng)域、技術(shù)層向產(chǎn)業(yè)鏈上下游擴(kuò)展較為容易。該層面包括算法理論（機(jī)器學(xué) 習(xí)）、開發(fā)平臺(tái)（開源框架）和應(yīng)用技術(shù)（計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、生物特征識(shí)別、自然 語言處理）。眾多國(guó)際 科技 巨頭和獨(dú)角獸均在該層級(jí)開展廣泛布局。近年來，我國(guó)技術(shù)層 圍繞垂直領(lǐng)域重點(diǎn)研發(fā)，在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別等領(lǐng)域技術(shù)成熟，國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)脫穎而 出，競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)明顯。但算法理論和開發(fā)平臺(tái)的核心技術(shù)仍有所欠缺。
具體來看，在算法理論和開發(fā)平臺(tái)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)尚缺乏經(jīng)驗(yàn)，發(fā)展較為緩慢。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是人工智能的熱點(diǎn)，開源框架成為國(guó)際 科技 巨頭和獨(dú)角獸布局的重點(diǎn)。開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái) 是允許公眾使用、復(fù)制和修改的源代碼，是人工智能應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的核心推動(dòng)力。目前， 國(guó)際上廣泛使用的開源框架包括谷歌的 TensorFlow、臉書的 Torchnet 和微軟的 DMTK等， 美國(guó)仍是該領(lǐng)域發(fā)展水平最高的國(guó)家。我國(guó)基礎(chǔ)理論體系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 騰訊的 Angle 等國(guó)內(nèi)企業(yè)的算法框架尚無法與國(guó)際主流產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)。
在應(yīng)用技術(shù)的部分領(lǐng)域，中國(guó)實(shí)力與歐美比肩。 計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、自然語言處理是三大主要技術(shù)方向，也是中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模最大的三大商業(yè)化技術(shù)領(lǐng)域。受益于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā) 達(dá)，積累大量用戶數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別領(lǐng)先全球。自然語言處理當(dāng)前市場(chǎng)競(jìng) 爭(zhēng)尚未成型，但國(guó)內(nèi)技術(shù)積累與國(guó)外相比存在一定差距。
作為落地最為成熟的技術(shù)之一，計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用場(chǎng)景廣泛。 計(jì)算機(jī)視覺是利用計(jì)算機(jī)模擬 人眼的識(shí)別、跟蹤和測(cè)量功能。其應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，涵蓋了安防（人臉識(shí)別）、醫(yī)療（影像診斷）、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)（視頻監(jiān)管）等。計(jì)算機(jī)視覺是中國(guó)人工智能市場(chǎng)最大的組成部分。據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2017 年，計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模分別為 80 億元，占國(guó)內(nèi) AI 市 場(chǎng)的 37%。由于政府市場(chǎng)干預(yù)、算法模型成熟度、數(shù)據(jù)可獲得性等因素的影響，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)落地情況產(chǎn)生分化。我國(guó)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)輸出主要在安防、金融和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。而美國(guó)計(jì)算機(jī)視覺下游主要集中在消費(fèi)、機(jī)器人和智能駕駛領(lǐng)域。
計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)格局穩(wěn)定，國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)脫穎而出。 隨著終端市場(chǎng)工業(yè)檢測(cè)與測(cè)量逐 漸趨于飽和，新的應(yīng)用場(chǎng)景尚在 探索 ，當(dāng)前全球技術(shù)層市場(chǎng)進(jìn)入平穩(wěn)的增長(zhǎng)期，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局逐步穩(wěn)定，頭部企業(yè)技術(shù)差距逐漸縮小。中國(guó)在該領(lǐng)域技術(shù)積累豐富，技術(shù)應(yīng)用和產(chǎn) 品的結(jié)合走在國(guó)際前列。2018 年，在全球最權(quán)威的人臉識(shí)別算法測(cè)試（FRVT）中，國(guó)內(nèi) 企業(yè)和研究院包攬前五名，中國(guó)技術(shù)世界領(lǐng)先。國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)視覺行業(yè)集中度高，頭部企業(yè) 脫穎而出。據(jù) IDC 統(tǒng)計(jì)，2017 年，商湯 科技 、依圖 科技 、曠視 科技 、云從 科技 四家企業(yè) 占國(guó)內(nèi)市場(chǎng)份額的 69.4%，其中商湯市場(chǎng)份額 20.6%排名第一。
應(yīng)用層面：群雄逐鹿，格局未定
應(yīng)用場(chǎng)景市場(chǎng)空間廣闊，全球市場(chǎng)格局未定。 受益于全球開源社區(qū)，應(yīng)用層進(jìn)入門檻相對(duì)較低。目前，應(yīng)用層是人工智能產(chǎn)業(yè)鏈中市場(chǎng)規(guī)模最大的層級(jí)。據(jù)中國(guó)電子學(xué)會(huì)統(tǒng)計(jì)，2019 年，全球應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達(dá)到360.5 億元，約是技術(shù)層的1.67 倍，基礎(chǔ)層的2.53 倍。 在全球范圍內(nèi)，人工智能仍處在產(chǎn)業(yè)化和市場(chǎng)化的 探索 階段，落地場(chǎng)景的豐富度、用戶需 求和解決方案的市場(chǎng)滲透率均有待提高。目前，國(guó)際上尚未出現(xiàn)擁有絕對(duì)主導(dǎo)權(quán)的壟斷企 業(yè)，在很多細(xì)分領(lǐng)域的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局尚未定型。
中國(guó)側(cè)重應(yīng)用層產(chǎn)業(yè)布局，市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿Υ蟆?/strong> 歐洲、美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)的人工智能產(chǎn) 業(yè)商業(yè)落地期較早，以谷歌、亞馬遜等企業(yè)為首的 科技 巨頭注重打造于從芯片、操作系統(tǒng) 到應(yīng)用技術(shù)研發(fā)再到細(xì)分場(chǎng)景運(yùn)用的垂直生態(tài)，市場(chǎng)整體發(fā)展相對(duì)成熟；而應(yīng)用層是我國(guó) 人工智能市場(chǎng)最為活躍的領(lǐng)域，其市場(chǎng)規(guī)模和企業(yè)數(shù)量也在國(guó)內(nèi) AI 分布層級(jí)占比最大。據(jù)艾瑞咨詢統(tǒng)計(jì)，2019 年，國(guó)內(nèi)77%的人工智能企業(yè)分布在應(yīng)用層。得益于廣闊市場(chǎng)空間以及大規(guī)模的用戶基礎(chǔ)，中國(guó)市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿^大，且在產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用上已有部分企業(yè)居于 世界前列。例如，中國(guó) AI+安防技術(shù)、產(chǎn)品和解決方案引領(lǐng)全球產(chǎn)業(yè)發(fā)展，?？低暫痛?華股份分別占據(jù)全球智能安防企業(yè)的第一名和第四名。
整體來看 ，國(guó)內(nèi)人工智能完整產(chǎn)業(yè)鏈已初步形成，但仍存在結(jié)構(gòu)性問題。從產(chǎn)業(yè)生態(tài)來看， 我國(guó)偏重于技術(shù)層和應(yīng)用層，尤其是終端產(chǎn)品落地應(yīng)用豐富，技術(shù)商業(yè)化程度比肩歐美。 但與美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)在基礎(chǔ)層缺乏突破性、標(biāo)志性的研究成果，底層技術(shù)和基 礎(chǔ)理論方面尚顯薄弱。初期國(guó)內(nèi)政策偏重互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，行業(yè)發(fā)展追求速度，資金投向追捧 易于變現(xiàn)的終端應(yīng)用。人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為“浮躁”，導(dǎo)致研發(fā)周期長(zhǎng)、資金投入大、 見效慢的基礎(chǔ)層創(chuàng)新被市場(chǎng)忽略?！邦^重腳輕”的發(fā)展態(tài)勢(shì)導(dǎo)致我國(guó)依賴國(guó)外開發(fā)工具、 基礎(chǔ)器件等問題，不利于我國(guó)人工智能生態(tài)的布局和產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)期發(fā)展。短期來看，應(yīng)用終 端領(lǐng)域投資產(chǎn)出明顯，但其難以成為引導(dǎo)未來經(jīng)濟(jì)變革的核心驅(qū)動(dòng)力。中長(zhǎng)期來看，人工智能發(fā)展根源于基礎(chǔ)層（算法、芯片等）研究有所突破。
透析人工智能發(fā)展?jié)摿?/strong>
基于人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，我們將從智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、學(xué)術(shù)生態(tài)和創(chuàng)新環(huán)境三個(gè)維度，對(duì) 中國(guó)、美國(guó)和歐洲 28 國(guó)人工智能發(fā)展?jié)摿M(jìn)行評(píng)估，并使用熵值法確定各指標(biāo)相應(yīng)權(quán)重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）構(gòu)建了一個(gè)代表人工智能發(fā)展?jié)摿φw情況的綜合指標(biāo)。
從智能產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)的角度
產(chǎn)業(yè)化程度：增長(zhǎng)強(qiáng)勁，產(chǎn)業(yè)規(guī)模僅次美國(guó)
中國(guó)人工智能尚在產(chǎn)業(yè)化初期，但市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿^大。 產(chǎn)業(yè)化程度是判斷人工智能發(fā)展活 力的綜合指標(biāo)，從市場(chǎng)規(guī)模角度，據(jù) IDC 數(shù)據(jù)，2019 年，美國(guó)、西歐和中國(guó)的人工智能 市場(chǎng)規(guī)模分別是 213、71.25 和 45 億美元，占全球市場(chǎng)份額依次為 57%、19%和 12%。中國(guó)與美國(guó)的市場(chǎng)規(guī)模存在較大差異，但近年來國(guó)內(nèi) AI 技術(shù)的快速發(fā)展帶動(dòng)市場(chǎng)規(guī)模高速增長(zhǎng)，2019 年增速高達(dá) 64%，遠(yuǎn)高于美國(guó)（26%）和西歐（41%）。從企業(yè)數(shù)量角度， 據(jù)清華大學(xué) 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中國(guó)（1011 家）和美國(guó)（2028 家） 人工智能企業(yè)數(shù)全球遙遙領(lǐng)先，第三位英國(guó)（392 家）不及中國(guó)企業(yè)數(shù)的 40%。從企業(yè)布局角度，據(jù)騰訊研究院，中國(guó) 46%和 22%的人工智能企業(yè)分布在語音識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺 領(lǐng)域。橫向來看，美國(guó)在基礎(chǔ)層和技術(shù)層企業(yè)數(shù)量領(lǐng)先中國(guó)，尤其是在自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和技術(shù)平臺(tái)領(lǐng)域。而在應(yīng)用層面（智能機(jī)器人、智能無人機(jī)），中美差距略小。展 望未來，在政策扶持、資本熱捧和數(shù)據(jù)規(guī)模先天優(yōu)勢(shì)下，中國(guó)人工智能產(chǎn)業(yè)將保持強(qiáng)勁的 增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，發(fā)展?jié)摿^大。
技術(shù)創(chuàng)新能力：專利多而不優(yōu)，海外布局仍有欠缺
專利申請(qǐng)量是衡量人工智能技術(shù)創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)撡|(zhì)的核心要素。在全球范圍內(nèi)，人工智 能專利申請(qǐng)主要來源于中國(guó)、美國(guó)和日本。2000 年至 2018 年間，中美日三國(guó) AI 專利申 請(qǐng)量占全球總申請(qǐng)量的 73.95%。中國(guó)雖在 AI 領(lǐng)域起步較晚，但自 2010 年起，專利產(chǎn)出 量首超美國(guó)，并長(zhǎng)期雄踞申請(qǐng)量首位。
從專利申請(qǐng)領(lǐng)域來看， 深度學(xué)習(xí)、語音識(shí)別、人臉識(shí)別和機(jī)器人等熱門領(lǐng)域均成為各國(guó)重 點(diǎn)布局領(lǐng)域。其中，美國(guó)幾乎全領(lǐng)域領(lǐng)跑，而中國(guó)在語音識(shí)別（中文語音識(shí)別正確率世界 第一）、文本挖掘、云計(jì)算領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)明顯。具體來看，多數(shù)國(guó)內(nèi)專利于 AI 科技 熱潮興起后 申請(qǐng)，并集中在應(yīng)用端（如智能搜索、智能推薦），而 AI 芯片、基礎(chǔ)算法等關(guān)鍵領(lǐng)域和前 沿領(lǐng)域?qū)＠夹g(shù)主要仍被美國(guó)掌握。由此反映出中國(guó) AI 發(fā)展存在基礎(chǔ)不牢，存在表面繁 榮的結(jié)構(gòu)性不均衡問題。
中國(guó) AI 專利質(zhì)量參差不齊，海外市場(chǎng)布局仍有欠缺。 盡管中國(guó)專利申請(qǐng)量遠(yuǎn)超美國(guó)，但技術(shù)“多而不強(qiáng)，專而不優(yōu)”問題亟待調(diào)整。其一，中國(guó) AI 專利國(guó)內(nèi)為主，高質(zhì)量 PCT 數(shù)量較少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 進(jìn)行管理，在全球范圍內(nèi)保護(hù) 專利發(fā)明者的條約。PCT 通常被為是具有較高的技術(shù)價(jià)值。據(jù)中國(guó)專利保護(hù)協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì)，美國(guó) PCT 申請(qǐng)量占全球的 41%，國(guó)際應(yīng)用廣泛。而中國(guó) PCT 數(shù)量（2568 件）相對(duì)較少， 僅為美國(guó) PCT 申請(qǐng)量的 1/4。目前，我國(guó) AI 技術(shù)尚未形成規(guī)模性技術(shù)輸出，國(guó)際市場(chǎng)布 局欠缺；其二，中國(guó)實(shí)用新型專利占比高，專利廢棄比例大。我國(guó)專利類別包括發(fā)明、實(shí) 用新型專利和外觀設(shè)計(jì)三類，技術(shù)難度依次降低。中國(guó)擁有 AI 專利中較多為門檻低的實(shí) 用新型專利，如 2017 年，發(fā)明專利僅占申請(qǐng)總量的 23%。此外，據(jù)劍橋大學(xué)報(bào)告顯示， 受高昂專利維護(hù)費(fèi)用影響，我國(guó) 61%的 AI 實(shí)用新型和 95%的外觀設(shè)計(jì)將于 5 年后失效， 而美國(guó) 85.6%的專利仍能得到有效保留。
人才儲(chǔ)備：供需失衡，頂尖人才缺口大
人才的數(shù)量與質(zhì)量直接決定了人工智能的發(fā)展水平和潛力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。據(jù)清華大學(xué)統(tǒng)計(jì)，截至 2017 年，人才儲(chǔ)備排名前 10 的國(guó)家占全球總量的 61.8%。歐洲 28 國(guó)擁有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球總量的 21.1%。美國(guó)和中國(guó)分別以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中國(guó)基礎(chǔ)人才儲(chǔ)備尤顯薄弱。根據(jù)騰訊研究院，美國(guó) AI 技術(shù)層人才是中國(guó) 2.26 倍，基礎(chǔ)層人才數(shù)是中國(guó)的 13.8 倍。
我國(guó)人工智能人才供需嚴(yán)重失衡，杰出人才缺口大。 據(jù) BOSS 直聘測(cè)算，2017 年國(guó)內(nèi)人 工智能人才僅能滿足企業(yè) 60%的需求，保守估計(jì)人才缺口已超過 100 萬。而在部分核心領(lǐng)域（語音識(shí)別、圖像識(shí)別等）， AI 人才供給甚至不足市場(chǎng)需求的 40%，且這種趨勢(shì)隨 AI 企業(yè)的增加而愈發(fā)嚴(yán)重。在人工智能技術(shù)和應(yīng)用的摸索階段，杰出人才對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展起著 至關(guān)重要的作用，甚至影響技術(shù)路線的發(fā)展。美國(guó)（5158 人）、歐盟（5787 人）依托雄 厚的科研創(chuàng)新能力和發(fā)展機(jī)會(huì)聚集了大量精英，其杰出人才數(shù)在全球遙遙領(lǐng)先，而中國(guó)杰 出人才（977 人）比例仍明顯偏低，不足歐美的 1/5。
人才流入率和流出率可以衡量一國(guó)生態(tài)體系對(duì)外來人才吸引和留住本國(guó)人才的能力。 根據(jù) Element AI 企業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，中國(guó)、美國(guó)等國(guó)家屬于 AI 人才流入與流出率均較低的錨定 國(guó)（Anchored Countries），尤其是美國(guó)的人工智能人才總量保持相對(duì)穩(wěn)定。具體來看， 國(guó)內(nèi)人工智能培育仍以本土為主，海外人才回流中國(guó)的 AI 人才數(shù)量?jī)H占國(guó)內(nèi)人才總量的 9%，其中，美國(guó)是國(guó)內(nèi) AI人才回流的第一大來源大國(guó)，占所有回流中國(guó)人才比重的 43.9%。 可見國(guó)內(nèi)政策、技術(shù)、環(huán)境的發(fā)展對(duì)海外人才的吸引力仍有待加強(qiáng)。
從學(xué)術(shù)生態(tài)的角度
技術(shù)創(chuàng)新能力：科研產(chǎn)出表現(xiàn)強(qiáng)勁，產(chǎn)學(xué)融合尚待加強(qiáng)
科研能力是人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力。從論文產(chǎn)出數(shù)量來看，1998-2018 年，歐盟、中國(guó)、美國(guó)位列前三，合計(jì)發(fā)文量全球占比 69.64%。近些年，中國(guó)積極開展前瞻性 科技 布 局， AI發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，從1998年占全球人工智能論文比例的8.9%增長(zhǎng)至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中國(guó)以 24929 篇 AI 論文居世界首位。中國(guó)研究活動(dòng)的活躍從 側(cè)面體現(xiàn)在人工智能發(fā)展?jié)摿^大。
我國(guó)論文影響力仍待提高，但與歐美差距逐年縮小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加權(quán)引用影響力）指標(biāo)是目前國(guó)際公認(rèn)的定量評(píng)價(jià)科研論文質(zhì)量的最優(yōu)方法，我們利用 FWCI 表征標(biāo)準(zhǔn)化1后的論文影響力。當(dāng) FWCI≥1 時(shí)，代表被考論文質(zhì)量達(dá)到或超過了世 界平均水平。近 20 年，美國(guó)的 AI 論文加權(quán)引用影響力“獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷”，2018 年，F(xiàn)WCI 高 于全球平均水平的 36.78%；歐洲保持相對(duì)平穩(wěn)，與全球平均水平相當(dāng)；中國(guó) AI 領(lǐng)域論文 影響力增幅明顯，2018 年，中國(guó) FWCI 為 0.80，較 2010 年增長(zhǎng) 44.23%，但論文影響力仍低于世界平均水平的 20%。從高被引前 1%論文數(shù)量來看，美國(guó)和中國(guó)高質(zhì)量論文產(chǎn)出 為于全球第一、第二位，超出第三位英國(guó)論文產(chǎn)出量近 4 倍。綜合來看，中國(guó)頂尖高質(zhì)量 論文產(chǎn)出與美國(guó)不分伯仲，但整體來看，AI 論文影響力與美國(guó)、歐美仍有差距。
從發(fā)文主體來看，科研機(jī)構(gòu)和高校是目前中國(guó)人工智能知識(shí)生產(chǎn)的絕對(duì)力量，反映出科研成 果轉(zhuǎn)化的短板。 而美國(guó)、歐盟和日本則呈現(xiàn)企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)和高校聯(lián)合參與的態(tài)勢(shì)。據(jù)Scopus 數(shù)據(jù)顯示，2018 年，美國(guó)企業(yè)署名 AI 論文比例是中國(guó)的 7.36 倍，歐盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美國(guó)企業(yè)署名 AI 論文比例增長(zhǎng) 43pct，同期中國(guó)企業(yè)署名 AI 論文僅增長(zhǎng) 18pct。 此外，人工智能與市場(chǎng)應(yīng)用關(guān)聯(lián)密切，校企合作論文普遍存在。而我國(guó)校-企合作論文比例僅為 2.45%，與以色列（10.06%）、美國(guó)（9.53%）、日本（6.47%）差別較大。從產(chǎn)學(xué)結(jié)合的角度， 中國(guó)人工智能研究以學(xué)術(shù)界為驅(qū)動(dòng)，企業(yè)在科研中參與程度較低，或難以實(shí)現(xiàn)以市場(chǎng)為導(dǎo)向。
中國(guó)人工智能高校數(shù)量實(shí)位于第二梯隊(duì)，實(shí)力比肩美國(guó)。高校是人工智能人才供給和論文 產(chǎn)出的核心載體。 據(jù)騰訊研究院統(tǒng)計(jì)，全球共 367 所高校設(shè)置人工智能相關(guān)學(xué)科，其中， 美國(guó)（168 所）獨(dú)占鰲頭，占據(jù)全球的 45.7%。中國(guó)擁有 20 所高校與英國(guó)并列第三，數(shù) 量上稍顯遜色。此外，中國(guó)高校實(shí)力普遍上升，表現(xiàn)強(qiáng)勁。據(jù)麻省理工學(xué)院 2019 年發(fā)布的AI 高校實(shí)力 Top20 榜單中，中國(guó)清華大學(xué)、北京大學(xué)包攬前兩名，較 2018 年分別上 升 1 個(gè)和 3 個(gè)名次。
從創(chuàng)新環(huán)境的角度
研發(fā)投入：中美研發(fā)投入差距收窄
中國(guó)研發(fā)高投入高強(qiáng)度，在全球研發(fā)表現(xiàn)中占據(jù)重要地位。 從研發(fā)投入的角度，美國(guó)、中國(guó)、日本和德國(guó)始終是全球研發(fā)投入的主力軍。據(jù) IDC 統(tǒng)計(jì)顯示，2018 年四國(guó)的研發(fā)投 入總和占全球總量的比例已達(dá) 60.77%。其中，美國(guó)憑借其強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力連續(xù)多年位居 全球研發(fā)投入的榜首。近年來，中國(guó)研發(fā)投入呈現(xiàn)一路猛增的強(qiáng)進(jìn)勢(shì)頭，據(jù) Statista 統(tǒng)計(jì)， 國(guó)內(nèi) 2019 年研發(fā)投入額為 5192 億美元，僅次于美國(guó)。且趨勢(shì)上與美國(guó)差距不斷縮小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高達(dá) 14.43%，同期美國(guó) CAGR 僅 2.99%。由于經(jīng)濟(jì)疲軟等 諸多原因，歐盟與日本則呈現(xiàn)較為緩慢的上升趨勢(shì)。據(jù)研發(fā)投入與強(qiáng)度增長(zhǎng)的趨勢(shì)推測(cè)， 中國(guó)或在 1-2 年內(nèi)取代美國(guó)的全球研發(fā)領(lǐng)先地位。從研發(fā)強(qiáng)度的角度，中國(guó)研發(fā)強(qiáng)度總體 上呈逐步攀升的趨勢(shì)，且漲幅較大。但對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)投入強(qiáng)度的重視程度仍與美國(guó)和日本存 在差距。2018 年中國(guó)研發(fā)強(qiáng)度 1.97%，低于日本和美國(guó) 1.53、0.87 個(gè)百分點(diǎn)。
資本投入：資金多而項(xiàng)目缺，資本投向側(cè)重終端市場(chǎng)
中美是全球人工智能“融資高地”。 人工智能開發(fā)成本高，資本投入成為推動(dòng)技術(shù)開發(fā)的主力。在全球范圍內(nèi)，美國(guó)是人工智能新增企投融資領(lǐng)先者，據(jù) CAPIQ 數(shù)據(jù)顯示，2010 年至 2019 年 10 月，美國(guó) AI 企業(yè)累計(jì)融資 773 億美元，領(lǐng)先中國(guó) 320 億美元，占全球總 融資額的 50.7%。尤其是特朗普政府以來，人工智能投資力度逐步加碼。中國(guó)作為全球第 二大融資體，融資總額占全球 35.5%?？紤]到已有格局和近期變化，其他國(guó)家和地區(qū)難以 從規(guī)模上撼動(dòng)中美兩國(guó)。從人工智能新增企業(yè)數(shù)量來看，美國(guó)仍處于全球領(lǐng)先地位。2010 至 2018 年，美國(guó)累計(jì)新增企業(yè)數(shù)量 7022 家，較約是中國(guó)的 8 倍（870 家）。中國(guó)每年新 增人工智能企業(yè)在 2016 年達(dá)到 179 家高點(diǎn)后逐漸下降，近兩年分別是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中國(guó)資本市場(chǎng)對(duì) AI 投資也日趨成熟和理性。整體來看，中國(guó)人 工智能新增企業(yè)增勢(shì)緩慢，但融資總額漲幅迅猛。這一“資金多而項(xiàng)目缺”的態(tài)勢(shì)或是行 業(yè)泡沫即將出現(xiàn)的預(yù)警。
相比較美國(guó)，中國(guó)資本投向側(cè)重易落地的終端市場(chǎng)。 從融資層面來看，中國(guó)各領(lǐng)域發(fā)展較 為均衡，應(yīng)用層是突出領(lǐng)域，如自動(dòng)駕駛、計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)與圖像、語音識(shí)別和無人機(jī)技術(shù)領(lǐng) 域的新增融資額均超過美國(guó)。而美國(guó)市場(chǎng)注重底層技術(shù)的發(fā)展。據(jù)騰訊研究院數(shù)據(jù)顯示， 芯片和處理器是美國(guó)融資最多的領(lǐng)域，占總?cè)谫Y額的 31%。當(dāng)前中國(guó)對(duì)人工智能芯片市場(chǎng) 高度重視，但受限于技術(shù)壁壘和投資門檻高，國(guó)內(nèi)芯片融資處于弱勢(shì)。
基于信息熵的 TOPSIS 法：綜合指標(biāo)評(píng)估
數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，美國(guó)綜合指標(biāo)及三大項(xiàng)目指標(biāo)評(píng)分絕對(duì)領(lǐng)先，中國(guó)第二，歐洲 28 國(guó)暫且落后。 具體來看，美國(guó)在人工智能人才儲(chǔ)備、創(chuàng)新產(chǎn)出、融資規(guī)模方面優(yōu)勢(shì)明顯。中國(guó)作為后起之秀，盡管有所趕超，但總體水平與美國(guó)相比仍有差距，尤其是杰出人才資源、高 質(zhì)量專利申請(qǐng)上存在明顯的缺陷和短板。但在論文數(shù)量和影響力、研發(fā)投入等指標(biāo)上，中國(guó)正快速發(fā)展，與美國(guó)差距收窄。從各指標(biāo)具體分析來看，我國(guó)人工智能研究主要分布在 高校和科研機(jī)構(gòu)，企業(yè)參與度較低，產(chǎn)出成果較多呈現(xiàn)條塊化、碎片化現(xiàn)象，缺乏與市場(chǎng) 的系統(tǒng)性融合，這將不利于中國(guó)人工智能技術(shù)的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)的發(fā)揮。此外，我國(guó)科研 產(chǎn)出、企業(yè)數(shù)量和融資領(lǐng)域集中于產(chǎn)業(yè)鏈中下游，上游核心技術(shù)仍受制于國(guó)外企業(yè)。未來， 若國(guó)內(nèi)底層技術(shù)領(lǐng)域仍未能實(shí)現(xiàn)突破，勢(shì)必導(dǎo)致人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨瓶頸。
展望
轉(zhuǎn)自丨 信息化協(xié)同創(chuàng)新專委會(huì)
人工智能邏輯智能實(shí)驗(yàn)報(bào)告怎么寫
人工智能實(shí)驗(yàn)報(bào)告.docx
文檔名稱:人工智能實(shí)驗(yàn)報(bào)告.docx
格式:docx 大小:0.06MB 總頁數(shù):14 展開↓
更多功能
免費(fèi)預(yù)覽本文檔（全文）
下載敬告：本站不保證該用戶上傳的文檔完整性，不預(yù)覽、不比對(duì)內(nèi)容而直接下載產(chǎn)生的反悔... 展開↓
文檔介紹：“人工智能”實(shí)驗(yàn)報(bào)告專業(yè)智能科學(xué)與技術(shù)班級(jí)學(xué)號(hào)姓名日期：2015.實(shí)驗(yàn)一搜索策略一實(shí)驗(yàn)內(nèi)容熟悉和掌握啟發(fā)式搜索的定義、估價(jià)函數(shù)和算法過程；比較不同算法的性能。2. 修改八數(shù)碼問題或路徑規(guī)劃問題的源程序，改變其啟發(fā)函數(shù)定義，觀察結(jié)果的變化，分析原因。3. 熟悉和掌握各種搜索策略的思想，掌握A*算法的定義、估價(jià)函數(shù)和算法過程，理解求解流程和搜索順序。二實(shí)驗(yàn)思路1．分別以各種搜索算法為例演示搜索過程，分析各種算法中的OPEN表CLOSE表的生成過程，分析估價(jià)函數(shù)對(duì)搜索算法的影響，分析某種啟發(fā)式搜索算法的特點(diǎn)。進(jìn)入演示系統(tǒng)后，選擇搜索策略演示程序，可從多種不同搜索算法選擇裝載相
以上就是關(guān)于人工智能項(xiàng)目實(shí)施報(bào)告相關(guān)問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。
推薦閱讀：
餓了么客服電話95188（餓了么24小時(shí)人工客服）
怎么注冊(cè)個(gè)人工作室（個(gè)人工作室怎么注冊(cè)營(yíng)業(yè)執(zhí)照）
現(xiàn)在最火的人工智能軟件（現(xiàn)在最火的人工智能軟件排名）
贛公網(wǎng)安備 50019002502384號(hào)
