人工智能发表论文比例

发布时间：2024-07-03 07:45:51

人工智能发表论文比例

人工智能，未来竞争压力大我想起了有一次在节目上看到李开复说的一句话：未来50%的职业都将被人工智能取代。‍海底捞花巨资在北京开了这样的一家餐厅，在这家餐厅里面没有任何的服务员，从排队到上菜再到结账，全部都是自动化。不止餐饮行业，现在各行各业都在尝试着引用AI技术，想要通过AI技术来节省人力成本。我们的孩子会生活在一个充满了人工智能的时代，或者说我们现在已经面临这样的竞争，却浑然不觉。人工智能时代需要什么样的“工作者？”‍几年前还在职场时，有幸去参观了海尔的全自动化工厂，当时直接震惊到掉渣。我问同事，所以这个工厂里几千名员工，现在就只剩下这四五个人吗？那种被降维打击的感觉，让我觉得深深不安。也开始思考，人工智能时代需要什么样的“工作者。”？在几年前，我们或许会说，没事儿我是脑力工作者，人工智能总不会代替作家、作曲家或者艺术家的工作吧。但是随着机器学习、神经网络技术的发展，越来越多的创意类工作，也失去了“护城河”。例如机器人撰写财报、索尼的计算机科学家编写的DeepBach经过学习，可以模拟巴赫的创造。而我们的孩子，依旧在工业时代就产生的学校中上课，学习编订好的教材，被外部的评价体系衡量，用成绩来证明在自己，怎么能不让人担心。事实上，越来越多的教育者也发现了先行教育体系的不妥。作为父母如果还一门心思想着要提高孩子的成绩，不注重孩子的其他核心能力的发展，就有可能导致孩子在未来就业中，因无法适应多变的时代而遭到淘汰。正如报告中所说：人工技术的发展，将会取代现在我们所熟知的许多工作，但也会因为AI技术的发展衍生出更多的新工作。

虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入1. 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 4.26% 增长至2017 年的 27.68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 42.64% 。2. 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。

前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

——综述篇——

第1章：人工智能行业综述及数据来源说明

1.1 人工智能行业界定

1.1.1 人工智能的界定

1.1.2 人工智能相似概念辨析

1.1.3 《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属

1.2 人工智能行业分类

1.3 人工智能行业监管规范体系

1.3.1 人工智能专业术语说明

1.3.2 人工智能行业监管体系介绍

1、中国人工智能行业主管部门

2、中国人工智能行业自律组织

1.3.3 人工智能行业标准体系建设现状（国家/地方/行业/团体/企业标准）

1、中国人工智能标准体系建设

2、中国人工智能现行标准汇总

3、中国人工智能即将实施标准

4、中国人工智能重点标准解读

1.4 本报告研究范围界定说明

1.5 本报告数据来源及统计标准说明

1.5.1 本报告权威数据来源

1.5.2 本报告研究方法及统计标准说明

——现状篇——

第2章：全球人工智能行业市场发展现状及趋势

2.1 全球人工智能行业发展现状分析

2.1.1 全球人工智能发展所处阶段

2.1.2 全球人工智能行业发展概况

2.1.3 全球人工智能企业增长情况

2.1.4 全球人工智能行业布局分析

1、企业布局情况

2、 AI领域高层次人才分布情况

2.1.5 全球人工智能行业竞争分析

1、区域竞争情况

2、企业竞争

2.2 全球人工智能行业投资现状分析

2.2.1 全球人工智能整体投资规模分析

2.2.2 全球人工智能融资轮次情况分析

2.2.3 全球人工智能企业融资情况分析

2.3 欧洲人工智能行业发展现状分析

2.3.1 欧洲人工智能市场发展现状

2.3.2 欧洲人工智能市场投资现状

2.3.3 欧洲人工智能市场应用领域

2.3.4 欧盟人脑工程项目（HBP）

1、项目概况

2、项目内容

3、经验和启示

2.4 美国人工智能行业发展现状分析

2.4.1 美国人工智能市场发展现状

2.4.2 美国人工智能市场投资现状

2.4.3 美国人工智能企业数量分析

2.4.4 美国人工智能市场应用领域

2.4.5 美国大脑研究计划（BRAIN）

2.5 日本人工智能行业发展现状分析

2.5.1 日本人工智能市场发展现状

2.5.2 日本人工智能市场投资现状

2.5.3 日本人工智能市场企业数量分析

2.5.4 日本人工智能市场应用领域

2.5.5 日本大脑研究计划（MINDS）

2.6 全球人工智能行业发展趋势分析

2.6.1 全球人工智能行业整体发展趋势

2.6.2 全球人工智能行业技术发展趋势

第3章：中国人工智能行业市场发展现状分析

3.1 中国人工智能行业所处发展阶段分析

3.2 中国人工智能行业发展现状分析

3.2.1 中国人工智能行业市场规模

3.2.2 中国人工智能企业层次和技术分析

3.2.3 人工智能热点细分领域分析

3.2.4 人工智能行业人才培养体系分析

1、人工智能人才供需情况

2、人工智能人才培养情况

3.3 4.3 中国人工智能行业生态格局分析

3.3.1 人工智能行业生态格局基本架构

3.3.2 人工智能行业基础资源支持层

1、运算平台

2、数据工厂

3.3.3 人工智能行业技术实现路径层

3.3.4 人工智能行业应用实现路径层

3.3.5 人工智能行业未来生态格局展望

1、基础资源支持层实现路径

2、 AI技术层的实现路径

第4章：中国人工智能行业市场竞争状况及融资并购分析

4.1 中国人工智能行业市场竞争布局状况

4.1.1 中国人工智能行业竞争者入场进程

4.1.2 中国人工智能行业竞争者省市分布热力图

4.1.3 中国人工智能行业竞争者战略布局状况

4.2 中国人工智能行业市场竞争格局分析

4.2.1 中国人工智能行业企业竞争集群分布

4.2.2 中国人工智能行业企业竞争格局分析

4.3 中国人工智能行业市场集中度分析

4.4 中国人工智能行业波特五力模型分析

4.4.1 中国人工智能行业供应商的议价能力

4.4.2 中国人工智能行业消费者的议价能力

4.4.3 中国人工智能行业新进入者威胁

4.4.4 中国人工智能行业替代品威胁

4.4.5 中国人工智能行业现有企业竞争

4.4.6 中国人工智能行业竞争状态总结

第5章：中国人工智能行业投资现状及趋势分析

5.1 中国人工智能投融资规模分析

5.1.1 中国人工智能投融资规模

5.1.2 中国人工智能投融资轮次分布

5.2 中国人工智能投资企业分析

5.2.1 人工智能领先企业投资情况

5.2.2 人工智能行业独角兽企业

5.3 中国人工智能细分领域现状

5.3.1 人工智能细分领域投资结构

5.3.2 计算机视觉领域投资分析

5.3.3 语音识别领域投资分析

5.3.4 自然语言处理领域投资分析

5.3.5 机器学习领域投资分析

5.4 中国人工智能投资区域分布

5.5 中国人工智能行业投资趋势分析

第6章：中国人工智能产业链全景梳理及配套产业发展分析

6.1 中国人工智能产业结构属性（产业链）分析

6.1.1 中国人工智能产业链结构梳理

6.1.2 中国人工智能产业链生态图谱

6.2 人工智能基础层分析

6.2.1 人工智能基础层功能分析

6.2.2 AI芯片市场分析

1、 AI芯片定义及分类

2、 AI芯片发展阶段

3、 AI芯片市场规模

4、 AI芯片竞争格局

6.2.3 云计算市场分析

1、云计算行业发展历程

2、云计算行业市场规模

3、云计算行业竞争格局

6.3 中国人工智能技术层分析

6.3.1 人工智能技术层功能分析

6.3.2 人工智能技术层代表企业

6.4 中国人工智能应用层分析

第7章：中国人工智能行业细分市场发展状况

7.1 中国人工智能行业细分市场结构

7.2 中国人工智能市场分析：机器学习

7.2.1 机器学习市场概述

7.2.2 机器学习市场发展现状

7.2.3 机器学习发展趋势前景

7.3 中国人工智能市场分析：机器视觉

7.3.1 机器视觉市场概述

7.3.2 机器视觉市场发展现状

7.3.3 机器视觉发展趋势前景

7.4 中国人工智能市场分析：语音识别

7.4.1 语音识别市场概述

7.4.2 语音识别市场发展现状

7.4.3 语音识别发展趋势前景

7.5 中国人工智能市场分析：自然语言处理

7.5.1 自然语言处理市场概述

7.5.2 自然语言处理市场发展现状

7.5.3 自然语言处理发展趋势前景

7.6 中国人工智能行业细分市场战略地位分析

第8章：中国人工智能行业细分应用市场需求状况

8.1 中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布

8.1.1 中国人工智能应用场景分布（有什么用？能解决哪些问题？）

1、应用场景一

2、应用场景二

3、应用场景三

8.1.2 中国人工智能应用行业领域分布及应用概况（主要应用于哪些行业？）

1、人工智能应用行业领域分布

2、人工智能各应用领域市场渗透概况

8.2 中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析

8.2.1 中国智慧安防发展状况

1、智慧安防发展现状

2、智慧安防趋势前景

8.2.2 中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型

8.2.3 中国智慧安防领域人工智能需求现状分析

8.2.4 中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景

8.3 中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析

8.3.1 中国智慧金融发展状况

1、智慧金融发展现状

2、智慧金融趋势前景

8.3.2 中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型

8.3.3 中国智慧金融领域人工智能需求现状分析

8.3.4 中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景

8.4 中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析

8.4.1 中国智慧医疗发展状况

1、智慧医疗发展现状

2、智慧医疗趋势前景

8.4.2 中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型

8.4.3 中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析

8.4.4 中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景

8.5 中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析

8.5.1 中国智能机器人发展状况

1、智能机器人发展现状

2、智能机器人趋势前景

8.5.2 中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型

8.5.3 中国智能机器人领域人工智能需求现状分析

8.5.4 中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景

8.6 中国智能家居领域人工智能需求潜力分析

8.6.1 中国智能家居发展状况

1、智能家居发展现状

2、智能家居趋势前景

8.6.2 中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型

8.6.3 中国智能家居领域人工智能需求现状分析

8.6.4 中国智能家居领域人工智能需求趋势前景

8.7 中国人工智能行业细分应用市场战略地位分析

第9章：全球及中国人工智能行业代表性企业布局案例研究

9.1 全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比

9.2 全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）

9.2.1 Google（谷歌）

1、人工智能发展战略

2、企业运营状况

3、企业人工智能业务布局状况

4、企业人工智能业务销售网络布局

5、企业人工智能业务市场地位及在华布局

9.2.2 Microsoft（微软）

1、人工智能发展战略

2、企业运营状况

3、企业人工智能业务布局状况

4、企业人工智能业务销售网络布局

5、企业人工智能业务市场地位及在华布局

9.3 中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）

9.3.1 百度

1、人工智能发展战略

2、人工智能市场布局

3、人工智能代表产品分析

4、人工智能市场地位

5、人工智能研发水平

6、企业智能融资历程

7、人工智能应用案例分析

9.3.2 华为

1、人工智能发展战略

2、人工智能市场布局

3、人工智能代表产品分析

4、人工智能市场地位

5、人工智能研发水平

6、企业智能融资历程

7、人工智能应用案例分析

9.3.3 阿里巴巴

1、人工智能发展战略

2、人工智能市场布局

3、人工智能代表产品分析

4、人工智能市场地位

5、人工智能研发水平

6、企业智能融资历程

7、人工智能应用案例分析

9.3.4 科大讯飞

1、人工智能发展战略

2、人工智能市场布局

3、人工智能代表产品分析

4、人工智能市场地位

5、人工智能研发水平

6、企业智能融资历程

7、人工智能应用案例分析

9.3.5 寒武纪

1、人工智能发展战略

2、人工智能市场布局

3、人工智能代表产品分析

4、人工智能市场地位

5、人工智能研发水平

6、企业智能融资历程

7、人工智能应用案例分析

9.3.6 格灵深瞳

1、人工智能发展战略

2、人工智能市场布局

3、人工智能代表产品分析

4、人工智能市场地位

5、人工智能研发水平

6、企业智能融资历程

7、人工智能应用案例分析

9.3.7 旷视科技

1、人工智能发展战略

2、人工智能市场布局

3、人工智能代表产品分析

4、人工智能市场地位

5、人工智能研发水平

6、企业智能融资历程

7、人工智能应用案例分析

9.3.8 优必选

1、人工智能发展战略

2、人工智能市场布局

3、人工智能代表产品分析

4、人工智能市场地位

5、人工智能研发水平

6、企业智能融资历程

7、人工智能应用案例分析

9.3.9 思必驰

1、人工智能发展战略

2、人工智能市场布局

3、人工智能代表产品分析

4、人工智能市场地位

5、人工智能研发水平

6、企业智能融资历程

7、人工智能应用案例分析

9.3.10 博联智能

1、人工智能发展战略

2、人工智能市场布局

3、人工智能代表产品分析

4、人工智能市场地位

5、人工智能研发水平

6、企业智能融资历程

7、人工智能应用案例分析

——展望篇——

第10章：中国人工智能行业发展环境洞察

10.1 中国人工智能行业经济（Economy）环境分析

10.1.1 中国宏观经济发展现状

10.1.2 中国宏观经济发展展望

10.1.3 中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析

10.2 中国人工智能行业社会（Society）环境分析

10.2.1 中国人工智能行业社会环境分析

10.2.2 社会环境对人工智能行业发展的影响总结

10.3 中国人工智能行业政策（Policy）环境分析

10.3.1 国家层面人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）

1、国家层面人工智能行业政策汇总及解读

2、国家层面人工智能行业规划汇总及解读

10.3.2 重点省/市人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）

1、重点省/市人工智能行业政策规划汇总

2、重点省/市人工智能行业发展目标解读

10.3.3 国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响

10.3.4 政策环境对人工智能行业发展的影响总结

10.4 人工智能行业技术环境分析

10.4.1 人工智能技术发展现状

1、人工智能重点技术发展状态

2、人工智能重大技术成果

10.4.2 人工智能相关专利情况分析

10.4.3 技术环境对行业发展的影响分析

10.5 中国人工智能行业SWOT分析（优势/劣势/机会/威胁）

第11章：中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判

11.1 中国人工智能行业发展潜力评估

11.2 中国人工智能行业未来关键增长点分析

11.3 中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）

11.4 中国人工智能行业发展趋势预判（疫情影响等）

第12章：中国人工智能行业投资战略规划策略及建议

12.1 中国人工智能行业进入与退出壁垒

12.1.1 人工智能行业进入壁垒分析

12.1.2 人工智能行业退出壁垒分析

12.2 中国人工智能行业投资风险预警

12.3 中国人工智能行业投资机会分析

12.3.1 人工智能行业产业链薄弱环节投资机会

12.3.2 人工智能行业细分领域投资机会

12.3.3 人工智能行业区域市场投资机会

12.3.4 人工智能产业空白点投资机会

12.4 中国人工智能行业投资价值评估

12.5 中国人工智能行业投资策略与建议

12.6 中国人工智能行业可持续发展建议

图表目录

图表1：人工智能的界定

图表2：人工智能相关概念辨析

图表3：《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属

图表4：人工智能的分类

图表5：人工智能专业术语说明

图表6：中国人工智能行业监管体系

图表7：中国人工智能行业主管部门

图表8：中国人工智能行业自律组织

图表9：中国人工智能标准体系建设

图表10：中国人工智能现行标准汇总

图表11：中国人工智能即将实施标准

图表12：中国人工智能重点标准解读

图表13：本报告研究范围界定

图表14：本报告权威数据资料来源汇总

图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明

图表16：人工智能行业发展历程

图表17：2019-2021年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）

图表18：2019-2021年全球人工智能独角兽数量情况（单位：家）

图表19：全球科技巨头人工智能布局情况

图表20：截至2022年全球人工智能领域高层次学者数量前十国家（单位：人次）

图表21：2019-2021年全球人工智能独角兽企业数量前三国家（单位：家）

图表22：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）

图表23：2022年全球人工智能企业TOP20（单位：家）

图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析

图表25：2013-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）

图表26：2022年全球人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）

图表27：2022年全球人工智能企业融资事件汇总

图表28：截止到2022年11月欧洲人工智能重点政策汇总

图表29：2014-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）

图表30：截至2022年11月欧洲人工智能部分投融资情况

图表31：人脑计划阶段分析

图表32：人脑计划搭建的6个信息平台介绍

图表33：欧盟人脑计划启示

图表34：截止2022年11月美国人工智能重点政策汇总

图表35：2014-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）

图表36：截至2022年11月美国人工智能部分投融资情况

图表37：2022年全球人工智能企业数量分布情况（单位：%）

图表38：美国最成功的10个人工智能应用案例

图表39：2014-2025年美国大脑研究计划投资预算（单位：百万美元）

图表40：日本人工智能工程表内容

图表41：截至2022年日本人工智能部分投融资情况

图表42：日本十大AI初创公司

图表43：日本人工智能应用情况

图表44：日本Brain/MINDS计划研究机构与内容

图表45：全球人工智能行业整体发展趋势

图表46：全球人工智能行业技术发展趋势

图表47：中国人工智能发展阶段

图表48：2018-2022年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）

图表49：2022年中国人工智能企业层次分布（单位：%）

图表50：2022年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）

图表51：2011-2022年十大A1热点

图表52：人工智能各技术方向岗位人才供需比

图表53：人工智能各职能岗位人才供需比

图表54：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单

图表55：2018-2022年中国新增开设“人工智能”本科专业学校数量（单位：所）

图表56：中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总

图表57：人工智能产业生态格局的三层基本架构

图表58：人工智能技术层的运行机制

图表59：人工智能应用实现路径层案例分析

图表60：中国人工智能行业竞争者入场进程

图表61：中国人工智能行业竞争者区域分布热力图

图表62：中国人工智能行业竞争者发展战略布局状况

图表63：中国人工智能行业企业战略集群状况

图表64：中国人工智能行业企业竞争格局分析

图表65：中国人工智能行业国产替代布局状况

图表66：中国人工智能行业市场集中度分析

图表67：中国人工智能行业供应商的议价能力

图表68：中国人工智能行业消费者的议价能力

图表69：中国人工智能行业新进入者威胁

图表70：中国人工智能行业替代品威胁

图表71：中国人工智能行业现有企业竞争

图表72：中国人工智能行业竞争状态总结

图表73：2013-2022年中国人工智能行业投融资情况（单位：亿元，起）

图表74：2022年中国人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）

图表75：人工智能领先企业投资情况

图表76：2022年中国人工智能行业独角兽排行榜（单位：亿元）

图表77：中国人工智能行业主要投资细分领域情况

图表78：2016-2022年中国计算机视觉领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表79：截至2022年11月中国计算机视觉领域部分投融资情况

图表80：2016-2022年中国语音识别领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表81：截至2022年11月中国语音识别领域部分投融资情况

图表82：2016-2022年中国自然语言处理领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表83：截至2022年11月中国自然语言处理领域部分投融资情况

图表84：2016-2022年中国机器学习领域投融资情况（单位：亿元，起）

图表85：截至2022年11月中国机器学习领域部分投融资情况

图表86：2022年中国人工智能行业投融资事件数量地区分布情况（单位：%）

图表87：中国人工智能产业链结构

图表88：中国人工智能产业链生态图谱

图表89：人工智能芯片分类

图表90：我国人工智能芯片行业所处周期

图表91：2018-2023年中国人工智能芯片行业规模（亿元）

图表92：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况

图表93：全球主要AI芯片类型及企业

图表94：2022年中国人工智能芯片企业TOP10

图表95：中国云计算发展阶段

图表96：2016-2022年中国云计算市场规模增长情况（单位：亿元，%）

图表97：中国云计算市场竞争梯队

图表98：2022年中国云计算企业百强名单

图表99：人工智能行业技术层概况

图表100：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业

图表101：中国人工智能行业细分市场结构

图表102：中国机器学习市场发展现状

图表103：中国机器学习发展趋势前景

图表104：中国机器视觉市场发展现状

图表105：中国机器视觉发展趋势前景

图表106：中国语音识别市场发展现状

图表107：中国语音识别发展趋势前景

图表108：中国自然语言处理市场发展现状

图表109：中国自然语言处理发展趋势前景

图表110：中国人工智能行业细分市场战略地位分析

图表111：中国人工智能应用场景分布

图表112：中国人工智能应用行业领域分布及应用概况

图表113：中国智慧安防发展现状

图表114：中国智慧安防趋势前景

图表115：中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型

图表116：中国智慧安防领域人工智能需求现状分析

图表117：中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景

图表118：中国智慧金融发展现状

图表119：中国智慧金融趋势前景

图表120：中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型

略......完整报告请咨询客服

人工智能是未来的大趋势。机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。竞争压力是会有的，这恰恰体现了人工智能专业的热门，所以学习人工智能方面的专业是很不错的。

中国人工智能论文发表占比

人工智能的前景非常广阔，人类社会正在一点点的走近人工智能社会，应用极其广泛，比如说，你可以弄一个人工智能机器人，陪伴你，帮助你，设计可以用人工智能机器人进行设计，总之太多太多，太广泛了

人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变。任何有助于让机器(尤其是计算机)模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，都可视为人工智能的范畴,展现出无比光明的发展前景。在我们生活方面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在网络空间。网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。在生产方面，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定(或向管理员推荐)最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如，医疗方面，可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊;医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。

中国人工智能发展迅猛，政府对人工智能也是很重视的。人工智能的专业方向有科学研究、工程开发、计算机方向、软件工程、应用数学、电气自动化、通信、机械制造，人工智能的前景虽然很好，但是它的难度系数很高，目前人工智能的人才需求量很大，相比于其他技术岗位，竞争度降低，薪资相对来说是较高的，因此，现在是进入人工智能领域的大好时机。人工智能的发展前景还是很不错的，原因有几点，智能化是未来的重要趋势之一、产业互联网的发展必然带动人工智能的发展、人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。目前，人工智能在计算机领域得到了广泛的重视，我相信在未来的应用前景也会更加广泛。

未来的人工智能将更多的进入到生活的方方面面。传媒领域2019年中国两会圆满落幕之后，一位声音动听的AI女主播参与到两会的播报中，迅速走红网络。这位AI女主播不仅具有高的颜值，而且精通汉语、英语、日语、韩语等多种语言。科大讯飞股份有限公司作为中国首批新一代人工智能开放创新平台之一，此次通过语音合成技术所研发的“AI女主播”具有形象逼真、口音自然、口型精准等优点。未来人工智能在传媒领域将发挥更大的作用。交通领域搜狗作为中国最早布局人工智能的公司之一，一直以来都十分关注人工智能技术。搜狗创始人李彦宏在出席2018年世界人工智能大会上海开幕式时，以“人脸识别”和“自动驾驶”技术为例，讲述了人工智能将让社会更加美好。如今，在搜狗园区内“阿波龙”无人车、无人扫地车、无人售货车正处于工作状态中。教育领域2019年3月13日，人工智能基础基础教育学术论坛计《K12人工智能教育》系列丛书发布会在成都市武侯区举行。该系列丛书是四川省首套中小学人工智能教育用书，分为小学、初中、高中三个版本。其中初中版以培养编程思维、机器人智能化教育为主，高中版以进一步培养和提升人工智能设计思维为主。近年来，我国在人工智能教育领域一直保持着积极探索的步伐。医疗领域随着技术的成熟，人工智能越来越被应用到医疗领域。能够“读图”识别影像，还能“认字”读懂病历，甚至出具诊断报告，给出治疗建议。这些曾经在想象中的画面，逐渐变成现实。对解决医疗资源供需失衡及地域分配不均等问题意义重大。相关机构预测，中国医疗人工智能的市场需求已达数百亿元。

人工智能发论文

人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关文章，欢迎阅读!

人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨

【摘要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状，总结我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。

【关键词】人工智能;政策引导;发展模式

0 引言

工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。

1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状

从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。

1.1 搜索引擎方向的发展

信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。

从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与商业模式进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。

1.2 人脑科学助推人工智能技术发展

人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。

谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。

1.3 智能终端和可穿戴设备引起产业变革

移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。

我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。

1.4 物联网部分领域发展

全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。

物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。

2 我国ICT产业的政策引导

目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。

2.1 国家政策方面的引导

世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。

2.1.1 加强政策顶层设计

成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 2.1.2 加强自主创新能力

将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。

2.1.3 深化科技体制改革

将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。

2.2 知识产权方面的引导

2.2.1 专利方面

国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。

2.2.2 著作权方面

目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等热点领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长70.54%，云计算软件著作权共3017件，同比增长55.04%，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。

3 ICT相关企业实现方式探讨

经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。

3.1 政、学、研、产、用全面推进

政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。

3.2 加强合作、推进新技术的产业化与商用

通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。

3.3 全力抢占大数据

我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府工作报告》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。

3.4 重点发展云计算

2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的方法技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。

4 小结

发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的经验。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。

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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!

摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。

关键词：人工智能;计算机科学;发展方向

中图分类号：TP18

文献标识码：A

文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02

1人工智能的定义

人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，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。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能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。

2人工智能的应用领域

2.1人工智能在管理及教学系统中的应用

人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。

人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。

2.2人工智能专家系统在工程领域的应用

人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。

人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。

2.3人工智能在技术研究中的应用

人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。

人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。

3人工智能的发展方向

3.1人工智能的发展现状

国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。

我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械

和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。

3.2人工智能发展方向

在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。

基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。

人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。

4结语

由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。

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人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨

【关键词】人工智能;政策引导;发展模式

0 引言

1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状

1.1 搜索引擎方向的发展

1.2 人脑科学助推人工智能技术发展

1.3 智能终端和可穿戴设备引起产业变革

移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。

1.4 物联网部分领域发展

2 我国ICT产业的政策引导

2.1 国家政策方面的引导

2.1.1 加强政策顶层设计

2.1.3 深化科技体制改革

2.2 知识产权方面的引导

2.2.1 专利方面

2.2.2 著作权方面

3 ICT相关企业实现方式探讨

3.1 政、学、研、产、用全面推进

3.2 加强合作、推进新技术的产业化与商用

3.3 全力抢占大数据

3.4 重点发展云计算

4 小结

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智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关文章，欢迎阅读!

建筑智能化设计的相关探讨

【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用，在管理过程中，要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果，确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。

【关键词】智能建筑;智能化系统;设计

一、建筑智能化系统的设计原则

(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的，因此，在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况，吸收开放的先进设计理念，以完善智能建筑功能的发挥。

(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念，将智能化系统的各个子系统相互隔离，以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行，由此提高系统运行的可靠性。

(三)标准化。随着智能化系统的快速发展，相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计，以方便系统的施工与维护。

(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能，确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。

(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统，其子系统又包含多种构件和设备，因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。

(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下，当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以，在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性，确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。

二、建筑智能化系统的设计

(一)供电系统设计

智能化系统的子系统通常需要进行单独供电，因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电，在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电，而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站，也应当采用单独回路进行供电，以避免电路混用危害系统运行，如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电，以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。

(二)接地系统设计

智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计，保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式：

1、联合接地方式，其在应用中需注意：由于计算机等设备的抗雷击性能不高，且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差，很可能会受到其他系统的干扰，所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω，所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。

2、单独接地方式，在使用统一接地时主要利用自然接地体，若不再使用人工接地体其应当满足以下条件：接地电阻应当在1Ω以下，即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环，且闭合环英应当与地面保持0.7m以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点，因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。

(三)智能化管理间与智能化竖井

通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求，在智能建筑智能化系统设计中，一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路，而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽，所以根据布线标准与规范，应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件，智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜，其周围要留设合理的安装与维护空间，其平面面积应当在5～10m2之间。

(四)综合布线系统设计

在综合布线系统设计中，一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆，以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内，其中水平布线电缆的最佳长度为90m，电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m，对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算：

C=(102-H)/1.2 W=C-5

其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度，其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。

三、目前智能建筑存在的问题

(一)国产化系统集成产品

现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司，如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权，这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。

(二)技术障碍

在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷，比如网络频宽的限制：数据传输量迅速增加和多媒体的使用，要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后，通讯空间的问题可获部分解决，但缺乏全面而完整的数据模型，各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾，很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性，以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题，但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话，就会导致无法使用更先进的通讯工具。

(三)人才缺乏

从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发)，而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说，工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计，又懂施工方案的人，却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好，关系到工程的进度与质量。

智能建筑是高科技的产物，智能建筑学科是多学科的交叉和融汇，人才培养应该是多层次、多方位的，只有强调理论与实践紧密结合，设计与技术紧密结合，施工与产品紧密结合，才能培养出新一代的智能建筑人才。

四、结束语

智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑，无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理，都要进行优化控制，以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此，相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理，总结智能化系统施工中的经验与问题，以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。

参考文献：

[1] 翟伟盛，浅谈智能化系统管理及维护，消费导刊，2009年10期

[2] 金红峰，浅谈智能化系统管理及维护的一点心得，艺术科技，2007年03期

[3] 邵胜华，智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究，2010(7)

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