产业论文研究方向

1、研究方向首先要与本专业相关，是该专业下的某一领域。

2、其次选择自己较为感兴趣的方面，兴趣是最好的老师，当然也不能忘了考虑本身的实力，尽量选择在自身能力范围内，毕竟这个研究方向最后会导致论文结果的好坏，所以超出能力范围太多，就无法实现，无法得到结果。同时这个方向也要结合实际，结合当下的研究热点。最后综合考查。

一是你自己的研究兴趣点在哪里，就在哪里去寻找这方面的问题。

二是前人研究成果的深度和不足，目前尚无法解决的某方面的问题，就是我们下一步研究的方向。

三是发现别人研究成果中的错误，就是可以着手证误的研究方向。关于基础性研究方向还是实用性研究方向必须要根据需要、条件、和可能产生的效益来决定。一般来说基础性研究难度较大，成果转化为效益较难，可能涉及更好的研究条件。

确定论文的研究方向：

既是一个技术性问题又是一个学术性问题。如果是大学本科的毕业论文，论文只是对几年大学学习的一个总结和评估，要求不会太高，以通过毕业为第一要素，当然你也可以研究比较深的课题，这在时间和精力上有限制，知识储备还不足。

如果在某一小点上有所创新，有所发现就很不错了。要说真正有质量的论文还是在研究生期间所从事研究的内容。

这时除了自己化时间精力去深思以外，导师的指导是至关重要的，而此时的论文研究方向从一开始就由导师为你量身打造了，就确定了研究方向，你自己的自由度反而不大，只要遁着导师的思路早出成果就行了。

在老师给的课题中选择一个。研究方向就是根据老师给你的课题中选择一个具体的方向，对象就是你确定了方向。所谓学术专长，是指在某项研究或工作中的突出部分。学术专长的填报具有明显的主观因素，即学术专长的内容可以由作者自由填报，但在后期工作中，相关机构会对作者填报的学术专长进行核实。

1. 基础理论性论文。这类论文的研究对象是相关领域的概念、理论，而非实践规律。研究方法主要是在已有相关理论、思想的基础上，综合运用归纳、推演等推理方式，过一系列抽象思维获得关于特定主题的认识成。础理论性论文要具有相关学科的雄厚理论基础，乃常不道用于刚刚涉足论文写作的初学者。

2. 应用研究型论文。这类论文关注实践，常是在综合运用相关理论的础上，对实践中热点、焦点、难点、疑点问题(尤其是新问题)进行分析，找出问题产生的原因，并提出具体的操作策略或建议。如果将理论研究型论文比作科学家进行的研究，那么应用研究型论文就更像是大师的作品，它旨在解决现实问题，推进理论白实践转化。

3. 学术争论性论文。这类论文通常针对他人公开发表的文章或见解提出不同的看法，进行基于充分论据的商榷，看重揭示他人研究的不足或错误之处。学术争论性论文可以明确争论的对象，如某某专家的某一篇文章，也可以泛指某类观点，争论的主题可以是理论问题，也可以是实践问题，当然，学术争论不是各说各话的争吵，对科学性、逻辑性、严密性的要求更高。最后，学术争论性论文必须“对事不对人”，不能借论文对作者进行恶意攻击。

4. 调查报告型论文。这类论文以调查为础，常从现实中的某一问题出发，通过深入的调查、访谈获取数据，进而进行整理、加工分析，并将调查结果进行科学的呈现。调查报告型论文必须包含大量的原始数据，“用数据说话”是此类文章的重要特点。

5. 文献综述性论文。这类论文以他人研究成果为研究对象，所谓“综”就是归纳，必须对占有的大量素材进行归纳整理、系统介绍和综合分析，使同领城的研究成果更加层次分明、逻辑清晰。所谓“述”就是评述，要对所写主题进行较为全面、深入、系统的论述或评论，进而发表自己的见解。

产房论文研究方向

护理专业是我校的师范专业,妇产科护理是护理专业的主干课程,是培养护理专业技能型人才的重要能力课。下面是我为大家整理的有关妇产科护理论文，供大家参考。

【摘要】目的探讨人性化护理在妇产科临床护理中的应用效果。方法选取2013年6月～2014年12月我院妇产科收治的患者80例为研究对象，将其随机分为研究组和对照组，各40例。对照组给予常规护理，研究组在对照组基础上给予人性化护理，并比较两组患者的焦虑程度和护理满意度。结果护理后，对照组患者的焦虑程度明显比研究组严重，差异有统计学意义(x2=，P<);研究组护理满意度为95%，对照组护理满意度为，差异有统计学意义(x2=，P<)。结论人性化护理在妇产科临床护理中的应用效果显著，能有效减轻患者的焦虑情绪，提高护理满意度，值得临床推广与使用。

【关键词】人性化护理;妇产科;常规护理;护理满意度;焦虑情绪

随着医疗水平的不断进步，人们对护理质量也提出了更高的要求，人性化护理模式逐渐成为临床护理的重要方式[1]。对此，选取本院收治的妇产科患者80例作为研究对象，比较人性化护理和常规护理的效果，以了解人性化护理在妇产科临床护理中的应用效果，现报道如下。

1资料与方法

一般资料

选取2013年6月～2014年12月我院妇产科收治的患者80例为研究对象，将其随机分为研究组和对照组，各40例。研究组平均年龄(±)岁;宫颈炎6例、子宫肌瘤9例、盆腔炎10例、妊娠合并症5例，月经失调10例。对照组平均年龄(±)岁;盆腔炎9例，宫颈炎10例，子宫肌瘤7例，月经失调8例，妊娠合并症6例。两组患者一般资料比较，差异无统计学意义(P>)。

护理方法

对照组给予常规护理，护理人员对其进行日常护理工作，对患者出现的病情及时进行报告和治疗。研究组在对照组基础上给予人性化护理，具体如下：(1)人性化护理方案：根据患者不同的病情制定不同的护理方案，有针对性的对其进行护理，提高护理效果;(2)心理护理：护理人员应多与患者进行沟通，了解患者心理状态，多给予鼓励和安慰，缓解其紧张和焦虑情绪。给患者耐心讲解与疾病相关的知识和注意事项，增加患者对疾病的了解，树立治疗信心;(3)饮食护理：对患者的日常饮食进行规划，引导患者合理饮食和营养搭配。(4)以患者为中心：了解和尊重患者的需求，给予全方位的护理，使患者生理和心理均能获得满足。

效果评定标准

对患者的焦虑情况采用汉密尔顿焦虑量表进行评分，根据患者的评分情况分为明显焦虑，潜在焦虑和无焦虑。评分>14分为明显焦虑，评分在7～14分为潜在焦虑，<7分表示为无焦虑[2];采用问卷调查的方式对两组患者的护理满意度进行调查。总满意度=满意度+基本满意度[3]。统计学方法采用统计学软件对研究数据进行分析，计数资料以百分数(%)表示，采用x2表示，以P<为差异有统计学意义[4]。

2结果

两组患者焦虑情况比较

研究组中，明显焦虑3例，潜在焦虑7例，无焦虑30例;对照组中，明显焦虑10例，潜在焦虑14例，无焦虑16例。对照组的焦虑程度明显比研究组严重，差异有统计学意义(x2=，P<)。

两组患者护理满意度比较

研究组对护理满意24例，基本满意14例，不满意2例，总护理满意度为95%;对照组对护理满意19例，基本满意12例，不满意9例，总护理满意度为。对照组护理满意度明显低于研究组(x2=，P<)。

3讨论

近年来，妇产科肿瘤、妇科炎症及月经不调等发病率呈逐年增加趋势[5]，不仅给患者的身体健康造成巨大影响，还会给带来沉重的心理负担和经济负担，影响患者的生活质量[7]，所以在对妇产科患者进行治疗时，对其进行有效的护理，是非常必要的。人性化护理是一种以患者为中心的护理模式，以给予患者舒适的生理状态和满足患者的心理需求为目的，是一种具有个性化和创造性的护理方法[8]。如果在妇产科临床护理中应用人性化护理，不仅能够有效缓解患者的焦虑情绪，减轻患者的不适感和疼痛感，还可以增加患者对治疗的信心，所以该护理模式在妇产科临床护理中的应用也越来越广泛[9]。本研究中，研究组采用人性化护理模式，患者的焦虑程度明显要轻于采用常规护理的对照组，且研究组的护理满意度显著高于对照组，说明在妇产科临床护理中采用人性化护理具有可行性。综上所述，将人性化护理应用于妇产科临床护理中，能够有效减轻患者的痛苦，缓解患者焦虑和忧郁的情绪，促进患者的快速康复[10]，并且可有效提高患者的护理满意度，缓和医患关系，值得临床推广与使用。

参考文献

[1]金丽娟.妇产科手术患者实施人性化护理的临床疗效分析[J].中国继续医学教育,2015,(06):127-128.

[2]邹春岚,彭冬梅,汪春莲.人性化护理在输卵管吻合术受术者护理中的应用[J].现代诊断与治疗,2014,(15):3587-3588.

[3]钱冰天.优质护理模式对妇产科患者生存质量及满意度的影响分析[J].基层医学论坛,2014,(32):4430-4431.

[4]郑晴亮.人性化护理在手术室护理中的应用效果分析[J].现代诊断与治疗,2014,(15):3597-3598.

[5]罗迪.对产妇进行人性化护理的效果分析[J].当代医药论丛,2015,(05):66-67.

[6]朱兰芳.人性化护理干预在初产妇自然分娩中的应用效果观察[J].中外医学研究,2015,(09):108-109.

[7]刘玉华.乳腺癌改良根治术患者的术中护理及人性化护理探讨[J].中国医药指南,2015,(09):4-5.

[8]徐颖芬,杨若雅.人性化护理在产房产妇分娩中的应用效果[J].中国医药导报,2015,(09):106-109.

[9]古魏兰.人性化护理干预在产科护理应用中的效果分析[J].中国医药指南,2013,(24):696-697.

[10]李建霞.浅谈人性化护理模式的临床应用价值[J].求医问药(下半月),2013,(09):13-14.

近年来，随着医学技术的发展，妇产科手术成为治疗妇产科疾病最常见和最重要的一种临床方法。但是，在解决患者疾病痛苦的同时，往往引发切口疼痛等不良反应，是患者感到痛苦和畏惧的一个主要原因，同时它也是妇产科医护人员所面临的一个重要问题，是妇产科手术中出现的常见症状之一[1]。临床上，手术后疼痛不但给患者身体上造成一定的痛苦，也对患者精神和心理方面造成一定程度的不良影响，严重影响患者的生活质量和手术满意度。基于此，笔者对所在医院妇产科的手术患者进行观察研究，发现优质综合的妇产科术后护理，可以减轻患者术后疼痛度，缩短患者住院康复时间，取得满意的效果，现报道如下。

1资料与方法

一般资料

选取2012年5月-2014年5月笔者所在医院妇产科收治的手术患者230例。其中附件切除术29例，子宫次全切除术19例，子宫全切除12例，剖宫产术170例，均采用持续性硬膜外麻醉，无镇痛药过敏史或成瘾史，肝功能正常。随机分为观察组(n=115)和对照组(n=115)，两组患者基本资料比较，差异无统计学意义(P>)，具有可比性。

方法

对照组采用普通的常规术后疼痛护理方法，观察组采用综合优质的术后疼痛护理方法：

(1)提高护理人员对疼痛控制的认识。疼痛目前已成为继体温、脉搏、呼吸、血压4大生命体征之后的第5生命特征，加强护理人员手术疼痛知识培训，提高对术后疼痛的重视程度，能对手术患者进行术后疼痛主动评估，给予患者正确、合理的术后疼痛护理。(2)积极的心理疏导和安抚。患者对手术多伴有紧张、焦虑、低落等不良情绪，加重了术后疼痛程度，延长了术后疼痛时间。针对不同患者实际情况制定合理的护理心理疏导方案，运用医学知识耐心地向患者解释手术的目的、意义及手术过程、手术所需时间、术后一般情况等，通过沟通交流打消患者的种种顾虑和紧张情绪，增强安全感，顺利渡过围手术期。尊重患者对疼痛的反应，护理人员鼓励患者表达其疼痛的感受和对适应疼痛所作的努力，安慰患者，尽量减轻其心理压力。

(3)正确、专业的术后护理，舒适体位的摆放。患者进行手术后，通过体位安放使患者处于非常舒服的体位，尽量避免触碰到手术伤口，一是减少伤口感染的机会，二是避免刺激到伤口引发伤口疼痛。运用专业知识，通过通俗易懂的话语和语气指导患者对自己的四肢、躯体及神经系统全面放松，达到缓解伤口肌肉紧张，减缓术后疼痛的目的。

(4)创造舒适的环境。针对术后患者容易心情烦躁的特点，保持病房周围环境安静，观察患者情绪变化，了解患者的喜好，可通过播放音乐来缓解患者浮躁的情绪，使患者神经、精神全面放松，有利于缓解术后疼痛。

疼痛判定标准

采用主诉疼痛的分级法：0级：无任何疼痛;1级：轻度疼痛，疼痛可忍受，能够正常睡眠生活;2级：中度疼痛，疼痛较明显，不能忍受，需服用睡眠药物，睡眠受影响;3级：重度疼痛，疼痛剧烈，难以忍受，需要服用止痛剂，睡眠受到严重影响，同时伴有植物神经紊乱或者被动体位[2]。

统计学处理

采用软件对所得数据进行统计分析，计量资料用均数±标准差(x-±s)表示，比较采用t检验;计数资料以率(%)表示，比较采用字2检验。P<为差异有统计学意义。

2结果

两组患者术后疼痛情况比较，观察组仅有的术后患者存在中度以上的疼痛，的术后患者无疼痛或轻度疼痛;对照组有的术后患者存在中度以上的疼痛，的术后患者无头痛或轻度疼痛，两组比较差异有统计学意义(P<)。两组术后患者术后疼痛康复时间情况比较，观察组术后患者平均疼痛康复时间(±)d，对照组平均疼痛康复时间(±)d，两组比较差异有统计学意义(P<)。

3讨论

之前也是为评职称费劲了脑筋，为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧下面是之前老师发给我的题目，分享给大家：产房助产士对产后出血的预防和护理观察全程导乐助产护理干预对减少产妇不良情绪及促进自然分娩的效果分析导乐陪伴助产护理模式对孕妇分娩结局的影响分娩球和自由体位助产护理在初产妇中的实施效果观察高龄产妇助产护理干预对分娩过程及满意度的影响观察助产士网络门诊对提高产科质量的影响无保护助产护理对促进初产妇自然分娩的临床疗效助产士的职业危害及防护措施一次性胎头真空吸引器在助产中应用对降低剖宫产率的影响胎头吸引器和产钳助产在阴道分娩中的应用孕牛助产改良技术探讨无保护助产护理对初产妇自然分娩的促进作用研究研究责任制助产护理应用于初产妇分娩中对其护理满意度的影响助产士主导下分娩镇痛对初产妇分娩结局的影响一对一责任制助产护理对初产妇分娩质量以及护理满意度的影响分析品管圈活动在产房新助产士带教中的应用效果分析助产人性化体贴式护理对高龄产妇产程进展和新生儿结局影响助产士护理对产妇分娩质量的影响研究责任助产和整体护理模式在无痛分娩护理中的应用效果研究探究责任制助产护理对产科产妇分娩方式及母婴结局的影响气囊助产在提高阴道分娩质量降低剖宫产率的临床研究 “一对一”全程陪伴配合责任制助产护理对产后不良情绪的影响例谈微课在中职助产专业药物学基础教学中的应用助产士全程责任制联合无痛分娩对足月产妇分娩结局的影响分析助产士职业暴露调查及防护研究责任制助产护理对初产妇分娩及护理满意度的影响助产士视角下实施剖宫产后再次妊娠阴道试产面临的挑战与策略责任制助产护理模式对产妇分娩方式及产程进展的影响观察浅论高职助产学实训教学中人文关怀能力的培养试论苏格拉底的“精神助产术”与孔子的“启发法”教学产房助产人员的职业暴露与防护进展探究温馨助产护理干预在产科中的护理效果阴道助产在妇产科手术中的应用与手术配合方法分析连续性产科案例在助产技术实训教学中的应用研究无保护助产护理对促进初产妇自然分娩的临床疗效一对一责任制助产护理对初产妇分娩质量以及护理满意度的影响分析助产士责任制联合无痛分娩对分娩方式及胎儿的影响分析心理护理在产科助产促进自然分娩中的应用效果以助产士主导的孕期保健服务对产妇孕期体重及母婴结局的影响递进式实践教学模式在助产专业教学中的应用责任制助产护理对初产妇分娩及护理满意度的影响无保护助产护理在产妇自然分娩中的应用效果基层医院助产士职业暴露现状分析及对策责任制助产护理对初产妇分娩的影响分析孕期助产士一对一全程健康指导护理模式在分娩中的应用效果及其对自然分娩的影响评价无保护助产护理对初产妇自然分娩的干预效果分娩球联合自由体位在初产妇助产护理中的应用无保护助产护理在促进初产妇自然分娩中的实践效果糖尿病产妇施行全程助产护理模式对分娩质量的干预价值瘢痕子宫再次妊娠阴道分娩中应用气囊仿生助产术对妊娠结局及产后出血量的影响孕期体质量管理联合连续性助产模式对降低糖尿病产妇妊娠期并发症、难产及剖宫产率的影响全程助产护理模式对糖尿病产妇分娩质量临床疗效评价助产士分级授权管理模式在产房质量控制的临床应用效果责任制助产护理对产科产妇分娩方式及母婴结局的影响助产士强化沟通模式在初产妇分娩应激表现及母婴结局中的作用?? 助产士门诊护理对孕妇分娩方式、体质量控制的影响助产护理技能强化训练对高龄产妇分娩结局及满意度的影响观察无保护助产护理干预对初产妇自然分娩的作用助产护理干预对高龄产妇分娩方式及产程的影响自由体位助产护理对自然分娩初产妇妊娠结局的影响无保护会阴助产技术临床应用效果分析运用温馨助产服务模式对产妇进行助产的临床应用价值探讨产房助产护理应用于产妇产后出血的临床效果观察无保护助产护理在初产妇自然分娩中的应用分析自由体位助产护理对低危初产妇自然分娩结局影响的相关研究比较胎头吸引助产与低位产钳助产的临床效果分析助产技术及助产士护理质量对母婴结局的影响助产士温馨护理模式应用于产妇分娩的临床效果观察 KIWI胎儿真空吸引器在阴道助产分娩中的安全性及有效性送技术进家门助产业跳龙门气囊仿生助产术对提高阴道分娩质量的临床分析助产士导乐分娩模式对产妇疼痛控制及分娩质量的影响助产护理对产妇分娩质量的影响助产士心理护理管理对促进自然分娩和降低剖宫产率的影响观察分娩球和自由体位助产护理在初产妇中的实施效果探讨案例教学法在助产专业健康评估教学中的应用一对一全程助产模式对糖尿病产妇分娩效果及VAS评分的影响研究助产士全程责任制联合无痛分娩结局及满意度的影响分析关于产房助产士护理风险因素及对策的分析探讨温馨助产护理干预应用于产科中的护理效果气囊仿生助产术配合分娩镇痛对自然分娩的临床效果分析助产士心理护理干预对初产妇分娩方式的影响探究肉牛分娩及助产措施关于助产士观察妊娠分娩产程指导之我见全程责任制助产护理模式对分娩效果的影响分析助产士护理干预对产妇分娩结局的影响研究无痛分娩护理中责任助产与整体护理的应用研究阴道助产护理在助产中的应用与可行性研究助产士工作压力源和心理资本对留职意愿的影响导乐分娩配合自由体位助产对初产妇产程及自然分娩结局的影响初产妇应用分娩球与自由体位助产的效果及阴道分娩率分析探讨助产士心理护理在促进自然分娩中的临床应用价值产妇分娩过程中助产士护理能力与分娩质量的相关性研究自由体位+分娩球在初产妇助产护理中的应用效果评价分娩球联合自由体位护理在初产妇助产中的应用效果分娩球配合自由体位助产对初产妇产痛、分娩控制感及妊娠结局的影响整体责任制护理在无痛分娩助产中的应用效果助产护理干预对高龄产妇分娩方式及产程的影响整体责任制护理在无痛分娩助产中的应用效果观察异常分娩中臀位助产术的临床应用研究助产护理干预对高龄产妇分娩方式及产程的相关影响探究阴道产钳助产在降低剖宫产率中的应用价值研究以助产士为主导的分娩疼痛管理在产妇分娩中的应用效果高龄初产妇分娩中助产士护理的效果研究高职助产生职业成熟度现状及影响因素分析 Kiwi胎儿真空吸引器在分娩助产应用中的效果分析心理护理在助产护理中的临床应用效果及护理满意度分析探讨最佳护理管理模式在住院分娩助产中的效果分析连续性个性化助产模式对初产妇分娩结局的影响助产士门诊孕妇体质量管理联合凯格尔训练对分娩结局的影响助产士全程导乐分娩模式在初产妇自然分娩中的应用提高产房助产士综合能力降低新生儿窒息率的疗效评价助产士对产后出血的临床预防处理及护理无保护助产护理在初产妇自然分娩中的应用效果评价男助产士的产房故事气囊仿生助产术在硬膜外麻醉镇痛分娩产妇第二产程中的应用效果产程新标准行产钳助产对母婴结局的影响试论中职助产专业校内仿真实训中心的构建产房助产士护理风险因素及对策探索分娩球和自由体位助产护理在初产妇中的实施效果分析分析产房助产士在产后出血的预防及临床护理中发挥的作用助产士主导的体质量管理对妊娠结局的影响分析 “教、学、做”一体化教学模式在助产技术教学中的应用探讨分析产科助产实施心理护理促进自然分娩中的效果助产护理技能强化训练对高龄产妇分娩结局及满意度的影响初产妇采用分娩球配合自由体位助产的护理体会责任制助产护理配合体位干预对初产分娩结局的影响分析助产专业综合技能实训课程的开发与实践研究徒手旋转在头位难产产妇助产护理中的应用价值体会心理干预在助产护理中的应用价值评估及效果评价产房助产护理中应用舒适护理的临床疗效分析孕期体重管理和助产士连续护理模式对初产妇妊娠结局的影响效果观察助产在生产中起到什么作用？分娩球联合自由体位与常规护理在初产妇助产护理中的应用效果在产房护理风险管理中提高助产士业务水平的措施和意义助产服务中人文关怀护理的重要性新生儿窒息过程中的助产护理技巧探讨助产士助产对产妇分娩质量有什么作用传染病院产房助产士的职业防护及感染的控制助产士职业暴露的危险及防护新助产士进行强化培训的探讨校企合作研制高职助产专业《产科技术》项目化课程标准的实践全程助产联合硬膜外自控镇痛在分娩镇痛中的应用研究产房助产士对产后出血的临床护理分析产房助产士对产后出血的预防及护理探究案例教学法在助产专业实训教学中的应用及效果评价新助产护理模式对促进自然分娩的效果研讨温馨助产护理干预对孕产妇产后出血与分娩结局的影响责任制助产护理对产科产妇分娩方式及母婴结局的影响分析探讨徒手旋转在头位难产产妇助产护理中的应用效果气囊仿生助产结合骨盆摇摆对初产妇分娩应激反应及盆底功能的影响分娩球和自由体位助产护理在初产妇中的应用全程导乐助产护理干预对减少产妇不良情绪及促进妊娠的效果分析徒手旋转在头位难产产妇临床助产中的积极效果分析阴道助产技术降低剖宫产率的应用及护理分析双侧会阴神经阻滞麻醉联合助产护理干预的效果分析探究助产士心理护理模式对初产妇分娩方式的影响助产护理干预对产妇分娩方式、分娩质量的影响助产护理干预对高龄产妇分娩方式及产程的影响探析助产技术在降低剖宫产率中的应用评价整体责任制护理在无痛分娩助产中的应用效果分析连续性助产服务护理在缓解初产妇焦虑症状及提高非药物镇痛分娩选择率中的作用分娩球联合自由体位助产在改善产妇自我效能、疼痛评分及妊娠结局中的作用助产护理干预对高龄产妇分娩方式及产程的影响个体化助产服务对瘢痕子宫产妇分娩方式及分娩结局的影响高职助产学生一般自我效能感和人际沟通能力的相关性研究进展母牛发生难产的原因、助产方法及预防措施适度保护助产护理对初产妇自然分娩的应用效果助产护理干预对高龄产妇分娩方式及产程的影响观察一例黄母牛难产的助产救治体会改良式低位产钳术结合无保护会阴助产对分娩质量的影响浅谈我校中职助产专业护理实验教学质量研究目标教学法在产房实习助产士带教中的应用效果浅谈产房助产士的护理风险因素与防护助产士全程陪护配合心理干预对初产妇负性情绪及产程的影响观察全程助产护理模式提高妊娠期糖尿病分娩质量的临床作用分析研究高龄产妇实施助产护理对妊娠结局的影响产房助产士对产后出血的预防和护理体会助产士全程陪护对产妇顺产率的影响分析产房舒适护理对助产质量和产房内感染率的影响产房助产士的职业暴露与防护措施基于责任助产模式的优质护理干预在改善无痛分娩孕妇母婴结局中的作用浅谈助产士一对一全程陪伴分娩人性化护理模式的应用效果罗哌卡因复合舒芬太尼无痛分娩配合责任助产护理的效果分析助产护理对高龄产妇分娩顺产率的影响延伸化助产护理对自然分娩产妇的影响分析分娩球与自由体位结合在初产妇助产护理中的效果观察圣水河子农业中学的卫生助产班产房助产士护理存在的风险因素以及防范措施助产士全程陪护对初产妇自然分娩的效果分析助产士门诊对二胎孕妇的影响论“精神助产术”在高校声乐教学中的探索和实践药物镇痛分娩技术中助产士全程专科护理对分娩结局的影响分析分娩球配合助产士一对一导乐陪伴分娩对初产妇分娩方式及分娩结局的影响助产士全程导乐分娩模式在临床中的应用产房助产护理中应用舒适护理的效果研究分娩产妇用全程陪伴助产方式对妊娠结局及产后出血情况的影响研究新产程标准实施对阴道助产、中转剖宫产及母婴结局的影响徒手旋转应用于头位难产产妇助产护理中的效果探讨优质助产服务模式对提高产妇护理满意度的效果探究气囊仿生助产护理干预促进初产妇自然分娩的价值分析本科助产学专业人才培养目标及课程体系设置调查新产程标准下阴道助产中转剖宫产多因素分析分析产房助产士分层培训管理模式的应用效果助产专业学生可持续发展能力不足的问题分析及相关对策研究全程导乐助产护理干预对产妇不良情绪的改善效果观察助产士分层管理模式下对会阴侧切率的控制与产房质量的影响研究新全程助产模式对分娩方式的影响结果分析高龄产妇分娩助产全面护理干预方法的应用及预后分析 “双师带教”院校合作与课程思政结合的教学在提高高职助产专业学生工匠精神认知程度方面的研究助产士门诊模拟分娩教育对降低初产妇剖宫产率的效果研究设立助产士门诊对产妇分娩结局的影响无创助产技术在足月正常分娩中的应用效果全程连续性助产护理在瘢痕子宫阴道分娩中的应用效果助产士分娩前指导对产程的影响疗效研究初产妇分娩助产士心理护理干预对分娩方式及结局的影响探讨助产士的护理对产妇分娩质量的影响研究舒适护理对助产质量和产房内感染率的影响助产士全程导乐分娩模式在初产妇自然分娩中的应用分析药膳助产后恢复提高助产士综合素质在产房风险管理中的作用分析自由体位助产护理在初产妇中的应用高龄产妇分娩方式及产程护理中助产护理干预的影响护理干预对提高助产质量及预防产后出血的效果评价助产护理措施应用在高龄产妇中对产妇的分娩方式和产程的影响中职助产专业软技能培养探讨产妇分娩中助产士温馨护理干预的应用方法和临床效果评价分娩球和自由体位助产护理在初产妇中的实施效果助产专业自制模型教具开发与应用现状分析助产士对产妇进行一对一全程陪伴分娩护理的效果观察责任制助产护理对初产妇分娩及护理满意度的影响观察孕期体质量管理和助产士连续护理模式对初产妇妊娠结局的影响助产士孕期营养指导对妊娠糖尿病患者母婴结局的影响评价技能强化后助产护理对高龄产妇分娩质量及生命质量的影响观察无创助产技术用于高龄初产妇自然顺对母婴结局及性生活质量的影响自由体位助产配合视频宣教对初产妇分娩疼痛及分娩控制感的影响观察骨盆摇摆配合气囊仿生助产对降低首次剖宫产率的有效性分析助产士全程导乐陪伴联合无痛分娩的应用价值研究助产士心理护理在初产妇分娩中的应用效果助产护理干预对高龄产妇分娩方式及产程时间的影响无保护助产护理在促进产妇自然分娩中的应用效果产房助产士的职业危险因素及防护分析产房助产士对产后出血的预防和护理体会全程责任制和导乐助产对胎位异常初产妇分娩结局的影响全程助产护理模式对于糖尿病产妇分娩质量的影响气囊仿生助产术在剖宫产术后瘢痕子宫再次妊娠阴道分娩中的应用助产适宜技术现状及发展方向连续性助产服务护理对初产妇自然分娩率的影响情景模拟教学在高职《助产知识拓展》课程教学中的应用徒手旋转在头位难产产妇助产护理中的应用效果观察风险护理管理在产房助产实施过程中的应用及其对妊娠结局的影响自由体位联合分娩球助产对初产妇母婴分娩结局影响的Meta分析连续性助产护理对母婴结局影响的研究无保护助产护理对促进自然分娩的临床效果研究高职助产专业人才培养模式改革实践探索情景模拟教学法在产房助产护理带教的应用探讨探讨舒适护理管理对助产质量和产房内感染的影响防止新生儿窒息的助产护理方法及应用意义高危妊娠管理加助产护理门诊对于疤痕子宫孕妇分娩结局的影响探究低位产钳助产术在阴道分娩中的应用效果探究自由体位助产护理在初产妇中的应用分娩球配合自由体位助产对产妇产程及剖宫产率的影响分析气囊仿生助产在瘢痕子宫产妇经阴道试产过程中的应用效果分析循证护理模式在难产产妇助产中的临床应用研究助产士心理护理干预对高龄产妇产程进展及剖宫率影响分析新生儿窒息过程中助产护理的临床体会助产护理干预对高龄产妇分娩方式及产程的影响助产士针对性护理在缓解产妇分娩疼痛中的应用助产士心理护理在产妇分娩过程中的应用探讨全程陪伴分娩助产的临床效果及产后出血全程陪伴分娩护理助产对分娩的影响研究无保护助产护理对初产妇自然分娩的干预价值评估及有效性分析全程导乐助产护理干预对减少产妇不良情绪及促进妊娠的效果探讨气囊仿生助产技术促进自然分娩的临床效果分析助产士分层管理模式对产房质量控制及对产妇出血率的影响研究责任制助产联合分娩球体位护理对高龄产妇自然分娩、母婴结局的影响助产护理在预防新生儿窒息中的应用效果观察风险管理在产房助产过程中的应用效果分析产科护理管理中缓解助产士心理压力的方法分析

产业经济学新的论文研究方向

微观经济学论文题目

1、我国绿化工程监理微观环境分析

2、知识产权对微观经济的作用机理研究

3、外生驱动互联网消费增长的微观空间计量研究

4、房地产市场反周期宏观调控政策绩效的微观探析

5、劳动力成本上升对现代服务业企业升级的影响研究--基于微观企业财务层面以信息技术产业为例

6、宏微观因素对商业银行信贷风险影响的实证分析

7、经济责任审计促进经济增长的微观途径--基于“中国之谜”中政府官员的作用

8、中级微观经济学混合教学模式探索与实践

9、基于半鞅过程的中国股市随机波动、跳跃和微观结构噪声统计特征研究

10、中国经济发展新常态的宏观表象和微观基础

11、货币政策、所有制差异与商业信用再配置--兼论新常态背景下供给侧治理的微观路径

12、微观权力、自我技术与组织公民行为-- 人力资源管理的后现代分析

13、增值税转型对我国微观经济的影响

14、商业性小额信贷机构市场定位微观制度因素分析--以某村镇银行和某小额贷款公司为例

15、城乡关系重构下乡村人口城镇化微观进程研究--基于家庭流动人口的视角

16、微观商业视角下的微信经济

17、应用型人才培养模式下独立学院微观经济学教学改革研究

18、微观开放性视角下创造力的多层次影响机制探究

19、农户劳动力资源配置的微观决策

20、微观经济与企业管理探讨

21、民营企业对外直接投资对企业内就业的影响--基于温州微观企业数据的实证研究

22、房产税、房价与住房供给结构--基于上海、重庆微观数据的分析

23、基于微观经济学方法的网格资源分配管理模型研究

24、森林转型的微观机制--以重庆市山区为例

25、我国纺织业企业创新与生产率关系的微观测度

26、人的自由全面发展视域下资源配置的微观机制

27、基于微观企业数据的产业空间集聚特征分析--以杭州市区为例

28、从微观管理视角浅析高校国有资产管理中的问题

29、“双创”背景下非正规就业对劳动力市场影响的微观分析--基于马克思劳动力价值理论视角

30、我国众筹融资的微观机理及宏观效应

31、金融市场微观结构理论综述

32、利率调控对房地产营销市场波动的微观作用机制探究

33、中国对外并购的绩效研究--基于制造业上市企业的微观分析

34、我国服务贸易出口的影响因素分析--来自微观企业层面的证据

35、市场微观结构下高频交易流动性--基于我国商品期货市场的实证研究

36、工商行政管理在宏观控制与微观搞活中的职能与作用

37、典型平原农区土地非农化对乡村发展影响的微观机理

38、贫困地区特色农业规模经营意愿的影响因素研究--微观农户视角的分析

39、中国政策性银行全要素生产率测度及影响因素研究--基于宏观与微观解构

40、中国产业结构升级的新视角--微观产品质量角度

41、新疆农民专业合作社微观运行障碍调研与政府责任分析--以吉木萨尔县为例

42、制造业可持续发展的微观经济分析--基于价格机制与制度结构的视角

43、微观视角下煤炭上市公司资本结构影响因素实证研究

44、优化农业科技创新风险投资微观运行机制的策略研究

45、低碳经济政策失灵的原因分析及应对措施 --基于微观经济个体的视角

46、税制改革推动国家治理能力提升的微观作用机理研究--基于增值税转型对企业投资行为的影响

47、论宏观调控与微观自主的辩证平衡

48、基于微观动力视角我国上市公司市值管理绩效评价的研究

49、宏观经济政策与微观企业行为--拓展会计与财务研究新领域

50、以“供给管理”激发微观活力实现经济发展动力转型

51、试论我国宏观经济与微观经济协调发展

52、人民币汇率的市场微观结构分析

53、构建结构性政策和改革的微观机制

54、微观博弈视角下网贷平台道德风险的随机监督策略研究

55、基于微观视角的沿海发达地区乡村发展类型研究--以福建省福清市为例

56、微观视角下的农民福祉现状分析--基于主客观福祉的研究

57、混合所有制：基本经济制度的宏观和微观特征

58、网络时代零售业上市公司效率及微观影响因素的实证研究

59、食品供应链安全风险形成的微观机理--基于计划行为理论的实证分析

60、网络借贷监管须关注的微观问题

61、从微观角度研究信贷配给

62、贸易自由化对工资及其份额的影响--基于微观企业贸易参与的视角

63、微观企业全要素生产率测度方法的比较与应用

64、风险差别存款保险费率实证研究--基于微观审慎与宏观审慎相结合的视角

65、地方融资平台扭曲式发展的内在机理--基于微观企业理论视角

66、中国对俄出口稳定性的微观视角分析

67、我国“农民网商”的微观特征及问题分析--基于对福建省某“淘宝镇”的调查

68、中国城投债利差宏微观影响因素的实证研究

69、消费信贷中的微观经济主体决策机制分析--基于主流经济学和行为经济学的比较分析

70、人民币汇率预期影响股价的微观机理及经验证据

现实生活中的经济现象:个人的消费,企业的生产,产品价格的变动,市场的均衡等经济现象,涉及到生产成本,产品价格,生产要素的接个,供给,需求等经济变量,这些都属于微观经济学的研究范畴,微观经济学主要是研究社会经济主体的决策问题;而经济增长,经济周期,利税调整,财政赤字,通货膨胀及紧缩等问题涉及到国民经济的宏观现象,属于宏观经济学研究的范畴,也就是说,宏观经济学主要研究制约微观经济主体选择的环境以及各个微观主体活动的结果表现及特征.在微观和宏观之间,如一些生产类似产品企业之间的竞争与合作,具有某些共同特征的经济组织集团之间的联系及其互动发展,这些经济组织集团本身的演进发展及其在各个地区的分布等经济现象,对这些经济现象及其行为规律的研究就是属于产业经济学的研究范畴.产业经济学是研究具有某些相同特征的经济组织集团的发展规律及其相互作用规律的学科. 产业经济学是介乎于微观经济学和宏观经济学之间的中观经济领域产业经济学与经济学微观经济学:个量分析宏观经济学:总量分析产业经济学:产业分析

提供一些产业经济学的毕业论文题目，供参考。1．产业结构高级化的制度环境构建2．加入WTO后我国电信业的现状和发展战略3．基础设施领域的民营化问题4. 我国城市公用事业的融资问题5．自然垄断行业政府管制问题6．城市化进程中的二元结构难题及对策研究7．城市化与二、三产业发展的关系问题 8．从电力严重短缺看基础性产业的市场化改革9．从电力短缺看基础性产业超前建设的必要性10．基础产业（相对于其他产业）超前建设程度的研究11．国家垄断行业改革的难点与路径12．“中国制造”的产业基础发展研究13．产业集群与区域国际竞争力研究14．产业集聚与中国地区差距15．专业市场的交易效率及其创新转型17．中小企业集群组织结构研究18．城市公用事业发展及其相关问题研究19．论我国医药价格形成机制20.我国自然垄断产业的放松管制政策21．我国电信产业发展的相关问题22．医疗服务市场化与医疗体制改革23．产业发展与小城镇协调发展问题研究24．农业水资源高效利用管理机制研究25．城市水资源高效利用问题（包括水价、管理体制等）26．农业的产业化、市场化研究27．某地区特色农业产业发展问题28．矿业安全问题研究29．目前我国煤、电价格冲突问题研究30．对我国邮政产业管制体制改革的分析31．论我国民航产业的放松管制及其管制政策32．论我国城市公用事业融资体制改革33．后WTO时代中国产业竞争力研究34．流通产业政府管制研究35．自然垄断产业政府管制研究36．第三产业发展与产业结构升级37．新农村建设与农村流通产业连锁化发展研究

问对人了！就你说的三个方向而言，区域产业发展是进发改委、经委或者开发区最合适的方向。关键还是要了解下各个专业的导师水平和能力，好的导师最重要了，不管是学习还是以后找工作帮助都很大！如果你想进政府，就选区域产业发展就很好，如果去企业，选产业组织和政府规制很不过，产业结构也行。现在国内产业经济学主要是区域经济和政府规制两块。

人工智能产业蓝图方向研究论文

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

人工智能行业界定

人工智能的界定

人工智能相似概念辨析

《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属

人工智能行业分类

人工智能行业监管规范体系

人工智能专业术语说明

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

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

本报告研究范围界定说明

本报告数据来源及统计标准说明

本报告权威数据来源

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

全球人工智能行业发展现状分析

全球人工智能发展所处阶段

全球人工智能行业发展概况

全球人工智能企业增长情况

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

全球人工智能行业竞争分析

1、区域竞争情况

2、企业竞争

全球人工智能行业投资现状分析

全球人工智能整体投资规模分析

全球人工智能融资轮次情况分析

全球人工智能企业融资情况分析

欧洲人工智能行业发展现状分析

欧洲人工智能市场发展现状

欧洲人工智能市场投资现状

欧洲人工智能市场应用领域

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

美国人工智能行业发展现状分析

美国人工智能市场发展现状

美国人工智能市场投资现状

美国人工智能企业数量分析

美国人工智能市场应用领域

美国大脑研究计划（BRAIN）

日本人工智能行业发展现状分析

日本人工智能市场发展现状

日本人工智能市场投资现状

日本人工智能市场企业数量分析

日本人工智能市场应用领域

日本大脑研究计划（MINDS）

全球人工智能行业发展趋势分析

全球人工智能行业整体发展趋势

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

中国人工智能行业所处发展阶段分析

中国人工智能行业发展现状分析

中国人工智能行业市场规模

中国人工智能企业层次和技术分析

人工智能热点细分领域分析

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

中国人工智能行业生态格局分析

人工智能行业生态格局基本架构

人工智能行业基础资源支持层

1、运算平台

2、数据工厂

人工智能行业技术实现路径层

人工智能行业应用实现路径层

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

中国人工智能行业市场竞争布局状况

中国人工智能行业竞争者入场进程

中国人工智能行业竞争者省市分布热力图

中国人工智能行业竞争者战略布局状况

中国人工智能行业市场竞争格局分析

中国人工智能行业企业竞争集群分布

中国人工智能行业企业竞争格局分析

中国人工智能行业市场集中度分析

中国人工智能行业波特五力模型分析

中国人工智能行业供应商的议价能力

中国人工智能行业消费者的议价能力

中国人工智能行业新进入者威胁

中国人工智能行业替代品威胁

中国人工智能行业现有企业竞争

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

中国人工智能投融资规模分析

中国人工智能投融资规模

中国人工智能投融资轮次分布

中国人工智能投资企业分析

人工智能领先企业投资情况

人工智能行业独角兽企业

中国人工智能细分领域现状

人工智能细分领域投资结构

计算机视觉领域投资分析

语音识别领域投资分析

自然语言处理领域投资分析

机器学习领域投资分析

中国人工智能投资区域分布

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

中国人工智能产业结构属性（产业链）分析

中国人工智能产业链结构梳理

中国人工智能产业链生态图谱

人工智能基础层分析

人工智能基础层功能分析

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

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

中国人工智能技术层分析

人工智能技术层功能分析

人工智能技术层代表企业

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

中国人工智能行业细分市场结构

中国人工智能市场分析：机器学习

机器学习市场概述

机器学习市场发展现状

机器学习发展趋势前景

中国人工智能市场分析：机器视觉

机器视觉市场概述

机器视觉市场发展现状

机器视觉发展趋势前景

中国人工智能市场分析：语音识别

语音识别市场概述

语音识别市场发展现状

语音识别发展趋势前景

中国人工智能市场分析：自然语言处理

自然语言处理市场概述

自然语言处理市场发展现状

自然语言处理发展趋势前景

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

中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布

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

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

中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析

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

中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型

中国智慧安防领域人工智能需求现状分析

中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景

中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析

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

中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型

中国智慧金融领域人工智能需求现状分析

中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景

中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析

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

中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型

中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析

中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景

中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析

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

中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型

中国智能机器人领域人工智能需求现状分析

中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景

中国智能家居领域人工智能需求潜力分析

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

中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型

中国智能家居领域人工智能需求现状分析

中国智能家居领域人工智能需求趋势前景

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

全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比

全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）

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

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

中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

中国人工智能行业经济（Economy）环境分析

中国宏观经济发展现状

中国宏观经济发展展望

中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析

中国人工智能行业社会（Society）环境分析

中国人工智能行业社会环境分析

社会环境对人工智能行业发展的影响总结

中国人工智能行业政策（Policy）环境分析

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

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

国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响

政策环境对人工智能行业发展的影响总结

人工智能行业技术环境分析

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

人工智能相关专利情况分析

技术环境对行业发展的影响分析

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

中国人工智能行业发展潜力评估

中国人工智能行业未来关键增长点分析

中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）

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

中国人工智能行业进入与退出壁垒

人工智能行业进入壁垒分析

人工智能行业退出壁垒分析

中国人工智能行业投资风险预警

中国人工智能行业投资机会分析

人工智能行业产业链薄弱环节投资机会

人工智能行业细分领域投资机会

人工智能行业区域市场投资机会

人工智能产业空白点投资机会

中国人工智能行业投资价值评估

中国人工智能行业投资策略与建议

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。

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。

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。

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。

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()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。

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。

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。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。

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。

知识产权方面的引导

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。

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，云计算软件著作权共3017件，同比增长，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。

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。

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。

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。

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。

下一页分享更优秀的>>>科技人工智能论文

人

工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸

近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。

人工智能市场格局

人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升万亿美元。

多角度人工智能产业比较

战略部署：大国角逐，布局各有侧重

全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局，并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看，美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和社会稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。

伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。

日本寻求人工智能解决社会问题。日本以人工智能构建“超智能社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗健康和自动驾驶三大具有相对优势的领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。

基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远

基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际科技巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术（SDN）、开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外科技巨头手中。虽国内阿里、华为等科技公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶科技的指纹传感器等产品，但整体产业布局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手机、汽车、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。

GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。

ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片，可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后，其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。

总体来看，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。

技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然语言处理）。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际科技巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前，国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等，美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。计算机视觉是利用计算机模拟人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。随着终端市场工业检测与测量逐渐趋于饱和，新的应用场景尚在探索，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技四家企业占国内市场份额的，其中商汤市场份额排名第一。

应用层面：群雄逐鹿，格局未定

应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到亿元，约是技术层的倍，基础层的倍。在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。

中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的科技巨头注重打造于从芯片、操作系统到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。

整体来看，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看，我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。

透析人工智能发展潜力

基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。

从智能产业基础的角度

产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国

中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。产业化程度是判断人工智能发展活力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能市场规模分别是 213、和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度，据清华大学科技政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家）人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的增长态势，发展潜力较大。

技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺

专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申请量占全球总申请量的。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出量首超美国，并长期雄踞申请量首位。

从专利申请领域来看，深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技热潮兴起后申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁荣的结构性不均衡问题。

中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少，仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示，受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效，而美国的专利仍能得到有效保留。

人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大

人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国倍，基础层人才数是中国的倍。

我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。

人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看，国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的。可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。

从学术生态的角度

技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强

科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比。近些年，中国积极开展前瞻性科技布局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的增长至2018年的，。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从侧面体现在人工智能发展潜力较大。

我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact，加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高于全球平均水平的；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为，较 2010 年增长，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。

从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成果转化的短板。而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的倍，欧盟的倍。2012 年至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为，与以色列（）、美国（）、日本（）差别较大。从产学结合的角度，中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。

中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文产出的核心载体。据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中，美国（168 所）独占鳌头，占据全球的。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上升 1 个和 3 个名次。

从创新环境的角度

研发投入：中美研发投入差距收窄

中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投入总和占全球总量的比例已达。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计，国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达，同期美国 CAGR 仅。由于经济疲软等诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测，中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存在差距。2018 年中国研发强度，低于日本和美国、个百分点。

资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场

中美是全球人工智能“融资高地”。人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总融资额的。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第二大融资体，融资总额占全球。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行业泡沫即将出现的预警。

相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。从融资层面来看，中国各领域发展较为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示，芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。

基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估

数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来，若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。

展望

转自丨信息化协同创新专委会

助产学专业论文可以研究的方向

可以写护理方面的，如整体护理在临床上的应用啊，或是母乳喂养时间与新生儿营养情况的分析

助产学考研可以报考护理、护理学、妇产科学、人体解剖与组织胚胎学等专业方向。

护理主要研究人体生理病理、基础医学、临床护理、预防保健等方面的基本知识和技能，在各级医院、社区卫生服务中心、养老院等进行临床护理、社区护理和康复保健等。

例如：生活无法自理的病人的日常清洁和护理，新生儿和产妇的产后护理，老年人的保健和疾病预防，健康知识的宣传普及等。

助产学考研专业

护理硕士为适应我国医学事业发展对护理专门人才的迫切需求，完善护理人才培养体系，创新护理人才培养模式，提高护理人才培养质量，特设置护理硕士专业学位。

护理学是以自然科学和社会科学理论为基础的研究维护、促进、恢复人类健康的护理理论、知识、技能及其发展规律的综合性应用科学。是医学科学中的一门独立学科。护理学包含了自然科学，如生物学、物理学、化学、解剖学、生理学等知识。

护理学是一门技能极其强的学科，要求实践，动手能力也要好。