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。

中国发表论文的人数占比

2013年我国sci论文数量和发明专利授权量都位居世界第二位。2013年我国知识产出总量优势显著，SCI论文位居世界第2位，国内发明专利申请量和授权量分别位居世界首位和第2位。

较高的知识产出与扩散应用能力是创新型国家的共同特征之一。国际科技论文（SCI论文）和发明专利申请、授权量作为测度知识产出水平的重要指标，在一定程度上反映了国家的原始创新能力、创新活跃程度和技术创新水平。

中国科技发展战略研究院副院长武夷山表示，中国SCI论文在保持数量持续增长的同时，质量也在不断提高。2009—2013年中国SCI论文被引证次数达到360.7万次，超过德国居世界第3位，逐步逼近英国。

尽管国内发明专利申请和授权量均居世界前列，但真正高水平的专利却并不是很多。就像从重视SCI论文数量到重视论文质量的转变一样，我国的专利现在也到了强调质量的阶段。

扩展资料

《国家创新指数报告2014》显示2013年，中国SCI论文数量达到21.3万篇，仅次于美国居全球第2位，占到全球总量的15.0%。

2004—2014年间中国高被引论文数量突破1.2万篇，占到全世界高被引论文总量的10.4%，位于美国（6.2万篇）、英国（1.6万篇）、德国（1.4万篇）之后，居世界第4位。

2013年，中国国内发明专利申请量达到70.5万件，占40个国家总量的44.1%，连续4年居世界首位；国内发明专利授权量达到14.4万件，仅居日本之后，占到40个国家总量的21.4%。

参考资料来源：人民网-《报告》显示：中国创新能力位列世界第二梯队

参考资料来源：中华人民共和国科学技术部-《国家创新指数报告2014》发布

意味着我国科研水平又上了一个台阶。其科研成果为世界所认可，并且在世界范围各自领域发挥了实用价值。也反映了我国科教兴国、科技强国战略的显著成绩。

第一，我国的顶尖科学家非常多，第二，他们在各个领域都有很多发现，第三，我国的科学技术水平在国际上处于领先，第四，中国人最善于写论文，第五，论文水平很高。

11.67万篇 9.8%详细知识：中国科学技术信息研究所11月27日在京公布的2008年度中国科技论文统计结果显示，2008年主要反映基础研究状况的《科学引文索引》（SCI）收录的中国科技论文总数为11.67万篇，较2007年的94800篇增加了21900篇，占世界份额的9.8%，位列世界第二位。2008年SCI收录论文较多的20家科研机构均为中科院所属研究院所，中科院化学所、长春应化所和上海生命科学院分列前三名。在反映工程科学研究情况的《工程索引》（EI）收录期刊论文中，2008年共收录中国论文8.94万篇，占世界论文总数的22.53%，超过位列第二的美国5.42个百分点。其中，中国国内机构产生的论文为8.5万篇，比2007年增长了12.3%，占世界总数的份额为21.5%，较上一年度提高了2.9个百分点，继续排名世界第一位。2008年EI收录论文较多的20家研究机构中有19家为中科院所属研究院所，中科院金属所、化学所和长春应化所分列前三名。

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。

中国发表人工智能论文

目前，人工智能是一个快速发展的领域，对人才的需求很大。和其他技术岗位相比，竞争低，工资相对高。所以现在是进入人工智能领域的好时机。研究还表明，三项技能以上的人才对企业更有吸引力，而且趋势越来越明显。所以IT技术人员需要在掌握一门技术的同时掌握更多的技能！人工智能人才目前处于明显短缺状态，这种状况还存在扩大的趋势。当前社会技术环境下，需要兼顾扎实的专业技术和复合型背景的人才。在互联网企业中，人工智能的薪酬排在第三位，其中薪酬最高的是声音识别方向的从业者。

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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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. 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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.

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。