中国人工智能论文发表网站

这个就多了，网上一大堆，但是真正靠谱可靠的没几个，计算机类的很多期刊都会收，如果你不知道，可以直接百度搜：普刊学术中心，算是一个比较靠谱的，我一个朋友找人弄过几篇，目前还不错。

《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。

1 软件学报2 计算机学报3 计算机研究与发展4 计算机辅助设计与图形学学报6 中国图象图形学报7 计算机工程与应用8 系统仿真学报9 计算机工程10 计算机集成制造系统12 小型微型计算机系统14 计算机应用研究15 机器人17 计算机应用18 信息与控制19 计算机科学20 计算机测量与控制21 模式识别与人工智能22 计算机仿真23 计算机工程与科学26 计算机工程与设计30 微电子学与计算机

蔡自兴教授已在国内外发表论文和科技报告等860多篇。2010年：1.Cai Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26- 28, 2010.2.Cai Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26-28, 2010.3. Chen Baifan,Zi-Xing Cai, Zhi-Rong Zou. A Hybrid Data Association Approach for Mobile Robot SLAM. International Conference on Control, Automation and Systems, October 27-30, 2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA (Accepted).4. Guo Fan,Cai Zixing, Xie Bin, Tang Jin. Automatic Image Haze Removal Based on Luminance Component. The International conference on Signal and Image Processing (SIP 2010).May 2010 (Accepted).5. Linai. Kuang,Zixing. Cai.Immune System based Redeployment Scheme for Wireless Sensor Networks[C].In proceeding of 1st IET International Conference on Wireless Sensor Network. Beijing, China, November,2010.6. Lingli YU,Zixing CAI, A Study of Multi-Robot Stochastic Increment Exploration Mission Planning [J]. Frontiers of Electrical and Electronic Engineering in China, (Received).7. Liu Hui,Cai Zixing, and Wang Yong. Hybridizing particle swarm optimization with differential evolution for constrained numerical and engineering optimization. Applied Soft Computing, 2010,10(2): 629–640.8. LIU Xian-ru,CAI Zi-xing. Advanced obstacles detection and tracking by using fusing radar and image sensor data. International Conference on Control, Automation and Systems，2010/10/27,Korea.9. Liu Xianru,Cai zixing. Advanced obstacles detection and tracking by using fusing Radar and Image Sensor Data[C]. International Conference on Control, Automation and Systems. (October 27-30,2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA).10. Ren Xiaoping,Zixing Cai. Kinematics Model of Unmanned Driving Vehicle. Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation, July 6-9 2010, Jinan, China, 2010: 5910-5914.11. Suqin Tang,Zixing Cai: Tourism Domain Ontology Construction from the Unstructured Text Documents. The 9th IEEE International Conference on Cognitive Informatics, Beijing, China.2010,pp297-301.12. Suqin Tang,Zixing Cai: Using the Format Concept Analysis to Construct the Tourism Information Ontology. The 2010 Seventh International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD'10)，Yantian, China.2010, pp2941-2944.13. Tan Ping,Zixing Cai. An Adaptive Particle Filter Based on Posterior Distribution. Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation, July 6-9 2010, Jinan, China, 2010: 5886-5890.14. Wang Yong,Cai Zixing, Zhang Qingfu. Differential evolution with composite trial vector generation strategies and control parameters. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Accept, regular paper.15. Wang Yong,Cai Zixing. Constrained evolutionary optimization by means of (mu+lambda)-differential evolution and improved adaptive trade-off model. Evolutionary Computation, in press.16. Wang Yong, Combining multiobjective optimization with differential evolution to solve constrained optimization problems. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, (regular paper, Accepted).17. Xianru Liu,Zixing Cai.Advanced Obstacles Detection and tracking by Fusing Millimeter Wave Radar and Image Sensor Data,International IEEE Intl Coference on Control,Automation and Systems , Korea, 2010, 22:1115-1121.18. Xie Bin, Fan Guo,Zixing Cai. Improved Single Image Dehazing Using Dark Channel Prior and Multi-Scale Retinex. 2010 International Conference on Intelligent System Design and Engineering Application, Changsha, China, 2010. (Accepted) .19. YU Ling-li,CAI Zi-xing, GAO Ping-an, LIU Xiao-ying. A spatial orthogonal allocation and heterogeneous cultural hybrid algorithm for multi-robot exploration mission planning. Journal of control theory and applications (Received) .20.蔡自兴，陈白帆，刘丽珏. 智能科学基础系列课程国家级教学团队的改革与建设. 计算机教育，2010，（127）：40-44 .21.蔡自兴，任孝平，李昭.一种基于GPS/INS组合导航系统的车辆状态估计方法. Proc.CCPR2010, 2010.22.蔡自兴。智能科学技术课程教学纵横谈. 计算机教育，2010，（127）：2-6.23.蔡自兴，蒋冬冬，谭平，安基程。H.264中快速运动估计算法的一种改进方案;计算机应用研究2010,27(4):1524-1525.24.蔡自兴; 任孝平; 邹磊; 匡林爱. 一种簇结构下的多移动机器人通信方法.小型微型计算机系统,2010,31(3):553-556.25. 陈爱斌，蔡自兴.一种基于目标和背景加权的目标跟踪方法,控制与决策，2010,25(8):1246-1250.26. 陈爱斌;蔡自兴; 文志强; 董德毅. 一种基于预测模型的均值偏移加速算法. 信息与控制 2010,39(2): 234-237.27. 陈爱斌; 董德毅;杨勇;蔡自兴. 基于目标中心定位和NMI特征的跟踪算法.计算机应用与软件,2010,27(4):276-279.28. 陈白帆，蔡自兴，刘丽珏. 人工智能课程的创新性教学探索——人工智能精品课程建设与改革. 计算机教育，2010，（127）：27-31.29. 官东，蔡自兴，孔志周. 一种基于推荐证据理论的网格信任模型.系统仿真学报，2010，22（8）：1895-1898.30.郭璠,蔡自兴,谢斌, 唐琎. 图像去雾技术研究综述与展望. 计算机应用, 2010, 30(9):2417-2421.31. 郭璠,蔡自兴, 谢斌, 唐琎. 一种基于亮度分量的自动图像去雾方法. 中国图象图形学报. 2010年3月(录用).32. 江中央,蔡自兴,王勇. 一种新的基于正交实验设计的约束优化进化算法. 计算机学报, 2010，33（5）：855-864.33. 江中央,蔡自兴,王勇.求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法.软件学报, 2010,21(6):1296-1307.34. 匡林爱,蔡自兴. 基于遗传算法的无线传感器网络重新部署方法. 控制与决策，2010,25(9):1329-1332.35. 匡林爱,蔡自兴.一种簇机构下的多移动机器人通讯方法.小型微型计算机系统.，2010，31（3）：553-556.36. 匡林爱,蔡自兴.一种带宽约束的无线传感器网络节点调度算法.高技术通讯，2010,20(3):309-313.37. 刘丽珏，蔡自兴，唐琎. 人工智能双语教学建设. 计算机教育，2010，（127）：74-77.38. 刘献如，蔡自兴. 基于SAD与UKF-Mean shift的主动目标跟踪. 模式识别与人工智能，2010,23(5)：646-652.39. 刘献如，蔡自兴. 结构化道路车道线的鲁棒检测与跟踪. 光电子.激光，2010，21(12):1834-1838.40. 刘献如,蔡自兴.UKF 与Mean shift 相结合的实时目标跟踪.中南大学学报，2009年录用.41. 刘晓莹;蔡自兴; 余伶俐; 高平安. 一种正交混沌蚁群算法在群机器人任务规划中的应用研究. 小型微型计算机系统, 2010,31(1):164-168.42. 蒙祖强，蔡自兴，黄柏雄. 课程交叉教学在应用型人才培养中的实践探索. 计算机教育，2010，（127）：55-57.43. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 复杂环境下多机器人协作构建地图的方法;四川大学学报(工程科学版) 2010-01-20.44. 任孝平,蔡自兴,邹磊,匡林爱.“中南移动二号”多移动机器人通信系统.中南大学学报（自然科学版）,2010,41(4):1442-1448.45. 任孝平,蔡自兴.四种虚拟力模型在传感器网络覆盖中的性能分析.信息与控制,2010，39（4）：441-445.46. 任孝平;蔡自兴; 陈爱斌. 多移动机器人通信系统研究进展. 控制与决策 2010,(3): 327-332.47.唐素勤，蔡自兴，王驹，蒋运承: 基于gfp语义的描述逻辑系统FLE的有穷基,计算机研究与发展，2010,47(9):1514-1521.48. 唐素勤，蔡自兴，王驹，蒋运承: 描述逻辑非标准推理, 模式识别与人工智能，2010,23(4)：522-530.49. 肖赤心，蔡自兴，王勇. 字典序进化算法用于组合优化问题. 控制理论与应用，2010，27（4）：473-480.50. 谢斌，蔡自兴. 基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学. 计算机教育，2010，（127）：140-143.51. 余伶俐,蔡自兴,谭平,段琢华.基于多模态Rao-Blackwellized进化粒子滤波器的移动机器人航迹推算系统的故障诊断. 控制与决策，2010，25（12）：1787-1792.52. 余伶俐,蔡自兴,谭平,进化粒子滤波器对比研究及其在移动机器人故障诊断的应用. 信息与控制，2010，39（5）：621-628.53. 余伶俐，蔡自兴，肖晓明. 智能控制精品课程建设与教学改革研究. 计算机教育，2010，（127）：35-39.54. 余伶俐,焦继乐,蔡自兴. 一种多机器人任务规划算法及其系统实现. 计算机科学，2010，37（6）：252-255.55.周涛;蔡自兴。信息审计中短消息中心实验环境的仿真[J].科学技术与工程 2010,10(6): 1551-1554.56. 邹磊,蔡自兴,任孝平.一种基于虚拟力的自组织覆盖算法.计算机工程,2010,36(14):93-95 .2009年：57. Gao Ping-an,Cai Zi-xing. Evolutionary Computation Approach to Decentralized Multi-robot Task Allocation. Proc. of the 5th International Conference on Natural Computation, IEEE Computer Society, 2009,415-419.58. Wang Yong,Cai Zixing, Zhou Yuren. Accelerating adaptive trade-off model using shrinking space technique for constrained evolutionary optimization, International Journal for Numerical Methods in Engineering, 2009, 77(11):1501-1534.59. Wang Yong,Cai Zixing, Zhou Yuren, Fan Zhun. Constrained optimization based on hybrid evolutionary algorithm and adaptive constraint-handling technique, Structural and Multidisciplinary Optimization, 2009, 37(1): 395-413.60. Wang Yong,Cai Zixing. A hybrid multi-swarm particle swarm optimization to solve constrained optimization problems, Frontiers of Computer Science in China, 2009,3(1):38-52.61. Wang Yong,Cai Zixing. Constrained evolutionary optimization by applying (mu+lambda)-differential evolution and improved adaptive trade-off model. Evolutionary Computation, Accept.62. Liu Hui,Cai Zixing, and Wang Yong. Hybridizing particle swarm optimization with differential evolution for constrained numerical and engineering optimization.Applied Soft Computing, 2010,10(2):629–640.63. Liu Limei,Cai Zixing. An Improvement of Hough Transform for Building Feature map.64. Limei Liu, Zixing Cai,WeiPan.AMapBuilding Method Based on Uncertain Information of Sonar Sensor[C]. The 9th International Conference for Young Computer Scientists,2009,1738-1742.65. YU Ling-li,CAI Zi-xing. Robot Detection Mission Planning Based on Heterogeneous Interactive Cultural Hybrid Algorithm. Proc. of the 5th International Conference on Natural Computation.2009,583-587.66. Ren Xiaoping,Cai Zixing.A Distributed Actor Deployment Algorithm for Maximum Connected Coverage in WSAN. Proc. of the 2009 Fifth International Conference on Natural Computation, 2009,283-287.67. 王勇,蔡自兴,周育人,肖赤心.约束优化进化算法.软件学报, 2009,20(1): 11-29.68. 陈白帆,蔡自兴, 潘薇. 基于声纳和摄像头的动态环境地图创建方法.高技术通讯, 2009, 19(4): 410-414.69. 陈白帆,蔡自兴, 袁成. 基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法研究.机器人, 2009, 31(6)：513-517.70. 高平安,蔡自兴. 多移动机器人任务负载均衡分组规划方法.高技术通讯,2009, 19(5):501-505.71. 高平安,蔡自兴. 一种基于多子群的动态优化算法.中南大学学报(自然科学版) 2009, 40(3): 731-736.72. 刘献如,;蔡自兴. 一种基于Integral Imaging和与模拟退火相结合的深度测量方法研究. 系统仿真学报. 2009，21(8)：2303~2306.73. 刘利枚，蔡自兴，潘薇.一种基于声纳信息的地图创建方法.计算机工程，2009，35（7）：166-185.74. 余伶俐，蔡自兴. 基于异质交互式文化混合算法的机器人探测任务规划.机器人.2009, 31(2):137-145.75. 余伶俐，蔡自兴，刘晓莹，高平安. 均分点蚁群算法在群集机器人任务规划中的应用研究[J].高技术通讯. 2009,19(10),1054-1060.76. 余伶俐，蔡自兴. 改进混合离散粒子群的多种优化策略算法.中南大学学报,2009, 40(4): 1047-1053.77. 余伶俐，蔡自兴，高平安，刘晓莹. 当代学习自适应混合离散粒子群算法研究. 小型微型计算机系统. 2009, 30(9):1800-1804.78. 余伶俐，蔡自兴. 基于当代学习离散粒子群的多机器人高效任务分配算法研究. 计算机应用研究. 2009, 26(5):1691-1694.79.蔡自兴; 谢斌; 魏世勇; 陈白帆. 《机器人学》教材建设的体会. 2009年全国人工智能大会(CAAI-13)，北京：北京邮电大学出版社，252-255，2009年9月.80.蔡自兴，郭璠. 密码学虚拟实验平台的设计与实现.中国人工智能进展（2009），中国人工智能大会(CAAI-13)论文集，北京：北京邮电大学出版社，432-438，2009年9月.81.蔡自兴,任孝平,邹磊.分布式多机器人通信仿真系统.智能系统学报,2009,4(4): 309-313.82. 任孝平,蔡自兴.基于阿克曼原理的车式移动机器人运动学建模.智能系统学报, 2009,4(6);534-537.83.蔡自兴; 任孝平; 邹磊. 分布式多机器人通信仿真系统.智能系统学报, 2009,4(4);309-313.84. 文志强;蔡自兴. 一种目标跟踪中的模糊核直方图. 高技术通讯, 2009,19(2):174-180.85.刘星宝;蔡自兴. 种子检测器刺激-应答变异算法研究. 高技术通讯, 2009,19(3):273-278.86. 刘星宝;蔡自兴. 负选择算法中的检测器快速生成策略. 小型微型计算机系统, 2009-07-15.87. 刘星宝;蔡自兴. 异常检测系统的漏洞分析.中南大学学报(自然科学版), 2009-08-26.88. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 一种非结构环境下多机器人构建地图的方法. 高技术通讯, 2009-05-25.89. 孔志周;蔡自兴; 官东. 两种模糊密度确定方法的实验比较. 小型微型计算机系统, 2009-02-15.90. 江中央;蔡自兴; 王勇. 用于全局优化的混合正交遗传算法. 计算机工程, 2009-02-20.91. 肖赤心;蔡自兴; 王勇; 周经野. 一种基于佳点集原理的约束优化进化算法. 控制与决策, 2009-02-15 .92. 官东;蔡自兴; 孔志周. 一种基于网格技术的HLA分布仿真实现方法. 系统仿真学报, 2009,21(5):1363-1366.93.刘慧;蔡自兴; 王勇. 基于佳点集的约束优化进化算法. 系统仿真学报, 2009-03-20 .94. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 基于遗传算法的多机器人协作建图方法. 计算机应用研究, 2009-04-15.95. 任孝平;蔡自兴; 卢薇薇. 一种基于扫描相关度的LSB算法. 计算机应用, 2009-05-01.96.胡强;蔡自兴. 一种基于改造时钟系统的Linux实时化方案. 计算机工程, 2009-06-05.97. 袁成;蔡自兴; 陈白帆. 粒子群优化的同时定位与建图方法. 计算机工程, 2009-06-05.98. 王勇;蔡自兴. “智能优化算法及其应用”课程教学的实践与探索. 计算机教育, 2009-06-10.99. 任孝平;蔡自兴; 卢薇薇. 网络可重构的多机器人仿真系统. 计算机应用研究, 2009-06-15.100. 袁湘鹏;蔡自兴; 刘利枚. 基于声纳的移动机器人环境建图的设计与实现. 计算机应用研究, 2009-07-15.101. 官东;蔡自兴; 孔志周.网格服务本体匹配算法研究. 小型微型计算机系统, 2009，30(8):1639-1643.102. 邹磊;蔡自兴; 任孝平. 基于簇的多移动机器人通信系统. 计算机应用研究, 2009-08-15.103.蔡自兴. 从严施教,精心育才,培养高素质人才. 计算机教育, 2009-09-10.104. 肖晓明; 旷东林;蔡自兴. 单亲遗传算法种群初始化方法分析. 电脑与信息技术, 2009-08-15.105. 刘丽珏; 陈白帆; 王勇; 余伶俐;蔡自兴. 精益求精建设人工智能精品课程. 计算机教育, 2009-09-10.106. 陈爱斌;蔡自兴; 安基程. 一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法.中南大学学报(自然科学版), 2009-09-10.107. 唐素勤;蔡自兴; 江中央; 肖赤心. 用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法. 小型微型计算机系统,2009,第9期，2009-11-15.108.胡扬;桂卫华;蔡自兴. 多元智能算法控制结构综述. 计算机科学, 2009-10-15.109.蔡自兴. 《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》评介. 计算技术与自动化, 2009-12-15.110. 陈爱斌;蔡自兴; 安基程. 一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法. 2009年中国智能自动化会议论文集（第六分册）[中南大学学报（增刊）], 2009-09-27.111. 于金霞;蔡自兴; 段琢华. 复杂地形下移动机器人运动学建模研究. 2009中国控制与决策会议论文集（1）, 2009-06-17.112. 刘献如，蔡自兴，杨欣荣. Integral Imaging与模拟退火相结合的深度测量方法研究. 系统仿真学报，2009,21（8）：2303－2307.

中国人工智能论文发表网

科技竞争的胜负不仅决定国家命运，也决定未来全球经济竞争格局的走向。未来，人工智能，将在推动各国经济发展以及产业升级道路中扮演重要角色。

近日，China Daily在文章"Artificia Intelligence Accelerating Nation's Industrial Upgrade Efforts"（《人工智能加速中国产业升级》）中提及，中国人工智能技术发展势头日益增强，已广泛应用于各个领域。

文章认为，在过去五年里，中国在人工智能领域取得了巨大的进步，中国在全球人工智能相关专利申请数量上超过了美国，而作为在中国人工智能专利申请量中排名第一的百度，在中国人工智能产业发展中扮演了重要角色，成为我国产业智能化升级的中坚力量。2017年，由李彦宏带领的百度被国家选中牵头成立深度学习技术及应用国家工程实验室，以解决中国人工智能基础支撑能力不足等问题，全方面提升中国人工智能领域整体竞争力。

文章中提到，人工智能迅速改变了人们的生活方式和生产方式，在城市规划、智能交通、社会管理、医疗保健、国家安全等领域有着广泛的应用。对于大众来说，自动驾驶的普及程度，成为最直观衡量城市是否向智能化转型的标准之一。在今年9月的百度世界大会上，李彦宏预测，未来5年内，自动驾驶将全面商用，中国的很多城市拥堵将大大缓解，不再需要限购限行。最近，百度在北京等数个城市开放的Apollo Go自动驾驶出租车服务，也成为China Daily关注的话题。

同样在今年，全球知名调研机构Navigant Research将百度Apollo列为全球自动驾驶领域四大“领导者”之一。今年2月加州车辆管理局（DMV）公布的自动驾驶脱离报告中，百度Apollo超越谷歌Waymo和通用Cruise，位列全球提交报告的60家公司中的第一名，中国速度可见一斑。

人工智能也将在推动全球经济中发挥巨大作用，预计到2030年，人工智能对全球经济的贡献将从2018年的2万亿美元跃升至15.7万亿美元。李彦宏认为：AI驱动的智能经济将成为经济增长的新引擎，AI将从人机交互、基础设施和行业应用三个方面对社会、经济和生活产生深远影响。

百度表示，将继续开展人工智能核心领域的研究，为中国科技创新贡献力量，积极推动人工智能在更多垂直领域的应用。报道也提及阿里巴巴、腾讯等企业巨头，矿视科技、云从科技等初创企业也将在人工智能领域深耕。在全球竞争格局进入新赛道之下，这些中国企业的持续发力，将为中国经济在全球格局中持续领跑提供强劲动力。

2017年，我国制定了《新一代人工智能发展规划》，描绘了未来十几年我国人工智能发展的宏伟蓝图，确立了 “三步走” 目标：

国内人工智能论文发表网站

到发表吧找找看，那得文章挺全的，应该能找到。

我擅长交给我你放心

人工智能导论

人工智能论文发表网站

作为一种新兴的机器学习方法,基于统计学习理论的支持向量机,最初是用来解决二类分类问题的。对于实际中主要遇到的多类分类问题,目前常用的两大类改进推广方法为＂分解—重组＂法和＂直接求解＂法。

人工智能领域、计算机领域是推荐考虑的方向。文章《人工智能方向的论文发表和范文》

还有一种找投稿期刊的方法，就是在知网检索一下人工智能或者是你说的支持向量机，看这些文章是发表在了哪些期刊上，非常值得借鉴。qikanzj编辑拙见，如有帮助欢迎点赞。

我所知道的有《软件导刊》《福建电脑》《信息与电脑》《电脑知识与技术》《数字技术与应用》《电脑编程技巧与维护》《计算机光盘软件与应用》这些国家级省级的都有。可以向公务员之家具体了解一下。

中国人工智能论文发表

人工智能现在备受大家关注，各个国家的科技团队都开始并致力于钻研人工智能，人工智能产品层出不出，让我们大呼惊奇。在美国，人工智能的发展处于顶尖状态，而我国的人工智能也已经位于第一梯队，不管是从融资规模和新增企业数量上，中国排名仅位于美国之后位居第二。那么我们当前的人工智能的发展状况是什么样的呢？下面我们就给大家介绍一下这个问题。可以说中国的人工智能领域在世界排名第二，这是由于在人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，依托于庞大的网络和用户，国内拥有先进的语音、视觉、传感等人工智能相关领域的技术优势。中国人工智能的产业十分的发达，并且有极大的优势可以发展人工智能。但是中国的人工智能还是存在着很多的瓶颈问题，这些问题包括人工智能原创性理论基础不强，重大原创成果不足；在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面，与以美国的人工智能发达国家相比还存在较大差距。当然，人工智能产业结构布局还不完善，人工智能人才队伍，特别是尖端人才不能满足发展需求等。可以用一个词来总结中国的人工智能，那就是大而不强。而中国的人工智能开始被很多国家限制，这是因为中国的人工智能发展前景十分好，好的让这些国家眼红，而美国政府正在考虑采取类似的措施，原因也是出于对中国可能获得珍贵的人工智能知识的担忧。中国对机器人和人工智能的兴趣尤其令人担忧，并扬言要对中国投资技术企业进行立法上的限制。在这里需要给大家说明的是，人工智能中的10%在于算法，20%在于技术，70%在于应用场景和落地。这一推断没错，但是如果在前面30%失去技术优势，后面的70%就没有了什么意义。因此，增强人工智能基础，必须在大数据分析、深度学习、自主协同等方面进行学科理论梳理和研究，开展类脑智能计算、生物仿真等基础技术的研究，以实验室和研究院等形式专注研究成果的产品转化。当然我们需要意识到一个问题，那就是基础理论是根本，基础技术是主干，应用是枝叶。只有根底深厚庞大，主干强劲，人工智能产业才能日益兴荣昌盛。目前人工智能共享技术包括知识计算引擎技术、自然语言处理技术、群体智能关键技术、自主无人系统智能技术、虚拟现实智能建模技术，以及智能计算芯片与系统等。中国人工智能的未来前景还是比较乐观的，但是这些乐观还是多少有一点悲观的，不过相信我们的国家会解决这些问题。

中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。2019年中国AI芯片市场规模约为115.5亿元，在5G商用的普及和政策、技术等各因素的推动下，AI芯片有望在云计算、安防、消费电子、机器人等领域实现大规模商用，预计2021年AI芯片市场规模将达到436.8亿元。但值得注意的是，随着人工智能技术的加速普及，下游应用领域对AI算力和能耗的要求越来越高，传统冯诺依曼架构式芯片的瓶颈逐渐显露，AI芯片将朝着存算一体化方向发展。有分析师认为，存算一体AI芯片的发展前景虽受到广泛认可，但整体仍处在发展的起步阶段。从实现计算与存储的融合设计，到技术的落地、量产、规模化商用，还有较长阶段。能够率先实现技术、产品突破的企业将更容易获得资本、人才、市场的支持。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况我国人工智能发展全球论文占比情况（数据来源：艾媒数据中心）相关调查机构数据显示，截至2017年12月31日，中国人工智能专利申请数达46284件。随着国家大力提倡、投入研发逐渐增加，人工智能运用到越来越多的行业领域，未来相关专利数量应当会持续增加，人工智能技术产业化发展前景向好。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况截止2017年我国人工智能专利申请数量（数据来源：艾媒数据中心）2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好。1.中国步入技术驱动增长的高质量发展阶段，政策将持续加码推动芯片全面国产化中国数字经济产业已经成为驱动经济增长的新动能，2019年数字经济规模占GDP的比重达36.2%;作为数字经济产业底层基础的集成电路，却严重依赖进口，2020年前八个月，中国集成电路进口金额超过万亿元;未来政策将持续加码发展集成电路产业，实现芯片全面国产化。2.中国AI芯片有望引领国产芯片实现弯道超车，预计2023年中国AI芯片市场规模将突破千亿元5G基站、大数据中心、人工智能等新型基础建设的完善，促使AI芯片成为引领芯片行业未来发展的重要方向;政策、资本、技术、市场等多重因素将驱动AI芯片这一新赛道快速发展，中国芯片有望实现弯道超车;预计2023年中国AI芯片市场规模将超过千亿元。3.存算一体化AI芯片是未来主流方向，受益于下游需求的强劲驱动力而快速发展人工智能产业的成熟化发展驱动AI芯片由通用型向专用型发展，急剧增长的数据量对AI芯片的性能以及能耗提出了更高要求;能够兼具性能和成本的存算一体化AI芯片符合未来发展趋势，在下游需求的推动下有望快速发展。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况AI芯片概念描述直观图（来源：艾媒咨询）人工智能，作为计算机科学最前沿的发展方向，同时也是新一轮产业变革的核心驱动力，具有巨大的市场前景。面向人工智能应用的AI算法，除具有传统算法一般的性能特征，还具备处理大量非结构化数据、处理过程计算量大、参数量大等新特质，亟须强大的运算能力和高效的访存能力支撑。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况人工智能相关学科及关联关系（来源：艾媒咨询）4.中国人工智能未来热度持续目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。

我国人工智能产业技术基础已经具备，各应用场景的技术研发及落地也进展顺利，人工智能的产业化应用趋势日趋明朗。2017年我国人工智能市场规模达到216.9亿元，同比2016年增长52.8%。产业政策规划指出，到2020年中国人工智能核心产业规模超过1500亿元、人工智能是典型的高增速、大增量的蓝海市场，未来行业发展前景广阔。人工智能技术门槛较高，目前大多数的领域的发展还依赖于国家技术战略的推动以及资本的推动。人工智能的市场分割性主要存在于技术应用场景方面，巨头大而全的布局难以深度介入，这也正是初创企业以及正在转型的非巨头上市公司机会所在。

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。