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人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等本文核心数据：人工智能市场规模 各层次企业分布 企业技术分布 人工智能细分领域占比等1、市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在政策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。根据中国信通院数研中心测算，2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长1%。中国人工智能产业规模增速超过全球。注：中国信通院的市场规模根据IDC数据测算，统计口径与IDC一致，即包括软件、硬件与服务市场。2、竞争格局：中国人工智能企业主要分布在应用层 占比超过80%——中国人工智能企业全产业链布局完善我国作为全球人工智能领域发展较好的地区，无论是人工智能领域的基础层、技术层、应用层，还是人工智能的硬件产品、软件产品及服务，我国企业都有涉及。在国内，除去讯飞等垂直类企业，真正在人工智能有所长进的巨头依然是百度、阿里、腾讯这三家。——中国人工智能企业主要分布在应用层，占比超过80%据中国新一代人工智能发展战略研究院2021年5月发布的《中国新一代人工智能科技产业发展报告(2021)》数据，截至2020年底，中国人工智能企业布局侧重在应用层和技术层。其中，应用层人工智能企业数占比最高，达到05%;其次是技术层企业数，占比为65%;基础层企业数占比最低，为30%。应用层企业占比高说明中国的人工智能科技产业发展主要以应用需求为牵引。3、技术分布：中国人工智能企业核心布局的技术主要为大数据和云计算从人工智能企业核心技术分布看，大数据和云计算占比最高，达到13%;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为64%、81%、64%;紧随其后，物联网、工业机器人、语音识别和自然语言处理、图形图像识别技术的占比依次为55%、47%、76%、72%。4、细分领域：深度神经网络领域为中国AI研究热门根据清华大学人工智能研究院、与中国工程院知识智能联合研究中心联合发布的《人工智能发展报告2011-2020》，2011-2020年十大AI研究热点分别为深度神经网络、特征抽取、图像分类、目标检测、语义分割、表示学习、生成对抗网络、语义网络、协同过滤和机器翻译。更多行业相关数据请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
此刻，越来越多的人工智能技术在肿瘤领域得到操作。但作为医学与工程学科交叉联结的代表，相关常识遍布、技术操作、钻研敦促、平台树立及尺度制定，仍必要来自各方的深刻交换和密切协作。日前，由中国抗癌协会肿瘤人工智能专业委员会主办、天津医科大学肿瘤医院承办的“第一届智能肿瘤学天津论坛”在天津举行，大会针对我国人工智能技术的展开计谋及其在肿瘤影像学、病理学、喷射治疗、手术机器人和大数据等方面的操作中止了讨论。 1、数据融合加速肿瘤精准诊断“人工智能在恶性肿瘤的准确诊断上具有较大操作前景。”据大会主席、天津医科大学肿瘤医院副院长徐波传授引见，人工智能可以经过深度学习等要领，实现对肿瘤影像学数据的图像支解、目的检测和分类等事情；对大量数字化信息的掘客，并与肿瘤的生物学行为相关联，将有助于临床大夫更精准地实现肿瘤的诊断和治疗。例如乳腺癌就是目前与人工智能相联结获益较多的疾病。人工智能已经在乳腺癌的良恶性判定、HER2检测、分子分型、成效评估等方面，取得了未必的钻研结果。人工智能对海量的基因组学信息中止技术阐明，也可认为大夫在临床诊治过程中提供更多的信息，更精确地对症状、疗效中止判别，是乳腺癌得以做到个别化精准治疗的前提和根本，未来也将为乳腺癌患者带来更为丰富有效的临床方案。再以目前国内肿瘤发病率排名第一的肺癌为例。在肺癌治疗中，本性化治疗关于晋升患者保留率具有严重意义，基于EGFR基因渐变的靶向治疗是往常主流的治疗形式之一。为了保障治疗的有效性，运用EGFR靶向药物前，大夫必要先确认患者有EGFR基因渐变情况。当前常规的临床诊断必要经过穿刺活检取得肺癌组织，再中止基因测序来必定EGFR基因渐变状态。但穿刺活检是一项有创审查，对患者会发生未必伤害，且覆盖面有限，只能取得目的区域内的部门组织，难以做到完整的精准诊断，存在基因渐变组织后果假阴性的可能。“我们与上海肺科医院、天津医科大学肿瘤医院团队一起，以数百例实践病例中止阐明和考证，研发了人工智能新算法，完成了肺癌CT影像的分层特色提取，并抵达较好的预测精度。”中科院分子影像重点试验室钻研员田捷引见说，人工智能模型可符号出肿瘤中EGFR基因渐变可疑度较高的区域，带领临床穿刺时穿刺位点的选取，也为临床大夫术前无创的EGFR基因渐变预测提供参考。田捷示意，医学影像学是当前与人工智能技术联结最紧密的学科，但融合人工智能技术钻研的医学数据的不能仅限于影像学。只要融合影像学数据、病理学数据、临床诊疗数据来钻研、描画和量化，威力完成人工智能技术从钻研走向临床，从而进一步拓宽其在医学上的操作。 2、工智能技术可助力医师发展除了为患者带来实践获益，人工智能的操作，也为年轻医师的疾速发展搭建起“倏地通道”。徐波指出，人工智能技术的展开可以更好地让阅历缺乏的基层大夫，倏地精确地学习到更多的临床阅历，也为基层大夫制定治疗方案提供更有效的依据。尤其是在我国各地区医疗程度、人才资源尚不均衡的情况下，人工智能技术的操作，能为各级医疗机构提供倏地、精确、便捷的帮助诊断东西，助力基层医疗机构和基层大夫诊疗程度的改进和进步。例如肿瘤临床审查名目中最广泛的超声审查，是当前甲状腺结节筛查评价最罕用的手腕。超声审查受主观影响较多，操纵者个别间的差别以及超声图像的明晰度都可能直接影响后果判别，因而对影像医师的程度请求较高，个别审查的耗费光阴也较长。据了解，天津医科大学肿瘤医院以30余万张甲状腺超声图像作为熬炼集中止人工智能模型开发，用3个独立数据集作为考证，成长了基于深度学习算法阐明超声图像，完成甲状腺癌人工智能诊断的回想性、多核心诊断钻研，发明该模型在识别甲状腺癌的敏理性和特异性方面，可以媲美具有10年以上丰富阅历的影像专家，具有倏地及可重现的特性。尽管往常的模型零碎还有一些局限性，无奈思考过多的临床参数，尚不能完整代替甲状腺癌的人工诊断，但可以帮助增强大夫在甲状腺癌诊断中的本领，进步阅片效率，制止因疲劳发生的不对。出格是我国城乡医疗资源尚有不均衡情况仍然存在，此类人工智能零碎有助于改进基层医疗机构甲状腺超声诊疗程度，为各级医疗机构提供一种倏地、精确和便捷的甲状腺癌超声诊断东西。未来通过随机临床尝试的进一步评价，人工智能还将有助于缩小不消要的细针抽吸活组织审查。 3、行业准入机制和评估尺度亟须健全近年来，人工智能技术展开迅猛。2018年，人工智能的展开与操作被正式写入当局事情陈诉，成为“2030安康中国”计谋的重要内容。人工智能行业如沐东风，数十家人工智能公司和研发机构进入医疗行业，大量的翻新技术和操作软件进入医疗领域，出格是医学影像三维重建、肺部小结节人工智能诊断等技术初步操作于临床。首都医科大学肺癌诊疗核心主任支修益示意，目前看来，人工智能已经操作到了病理阐明之中，而且表示出未必的劣势。例如关于中国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤肺癌而言，人工智能可操作于肺小结节的诊疗之中。《“安康中国2030”结构大纲》中大白指出，到2030年要完成总体癌症5年年保留率进步15%，因而，如何进步肺癌早诊早治，真实降低肺癌死亡率，成为国度科研攻关和临床科研事情的重点。支修益引见说，此刻，在肺癌高发地区，锁定肺癌高危人群，操作胸部低剂量螺旋CT中止肺癌筛查已造成宽泛共识。全国许多地区和企事业单元，也都在积极推进成长高危人群胸部CT肺癌筛查和中老年职工安康体检，而如何敦促胸部低剂量螺旋CT在高危人群中的肺癌筛查，如何使用人工智能和三维重建技术，科学精准诊断在肺癌筛查和安康体检事情中发明的肺部小结节，制止过度诊断和过度治疗等，均成为我国肺癌早诊早治和肺癌防治事情的重点。而人工智能技术能倏地高效地中止肺小结节自动检测识别，进步早期肺癌诊断效率和精确率，大幅缩小临床大夫事情量。经过肺小结节良恶性鉴别诊断，锁定疑似早期肺癌患者，资助判别肺小结节患者随访光阴、决议能否必要中止医疗干涉干与，这些都是人工智能技术的劣势地址。因此，关于肺癌来说，应联结先进的人工智能技术，组织多学科跨领域专家奇特讨论肺癌筛查与早期诊断、肺部小结节精准诊疗和外科术前导航定位等成长临床多核心钻研与临床理论，同时建设有中国特征的肺癌与人工智能的高程度数据库。“但与此同时，人工智能在医疗领域钻研与操作仍面临诸多问题。”支修益坦言，目前，人工智能在医疗领域的要害技术开发和临床操作钻研尚属低级阶段，亟须建设和健全行业准入机制和评估尺度，尽快造成人工智能医工交叉学科的专家共识，建设高程度、可复制且可延续展开的人工智能大数据，加强行业内部跨专业的交换与合作，推进医工联结和医工企融疏散等。别的，他提出，目前大大都的肺癌人工智能公司还处于摸索阶段，还没有绝对的数据标明其诊断成效高于大夫的临床阅历。另外，人工智能的展开，还必要依赖大的临床数据核心、大的肿瘤核心、肺癌钻研核心的专家的阅历和数据支持。但愿人工智能除了能在诊断、疏导、结构方面给以资助以外，还可以资助我们中止治疗。这也是目前人工智能在肺癌领域摸索所欠缺的部门。
目前，AI可以应用在医疗领域的各个方面，商业化前景很好，具体如下：病人视角当患者走进医院时，通常会问最外面的导诊，该去挂哪个科，未来可以由导诊机器人来做或者下载相应的导诊软件，帮助你挂号。当因某些原因不能去医院时，可以远程与医生沟通或者询问智能化医学助理，解决小病困惑。医生视角 医疗图像辅助诊断系统所有涉及到医学图像的均有应用潜能。首先是放射科（医学影像），比如你去医院拍的X片，CT，这个可以进行辅助诊断。另外就是病理科和检验科，医学上根据病理图像对疾病进行最准确的诊断，被誉为“金标准”。通过标注病灶区域，提取图像特征，构建分类模型。此类产品可以初期应用的话定位在辅助医生诊断，提高筛查效率。国内外都有很多公司在做这个，如google AI，IBM沃森，deepcare等。2 语音电子病历可以将语音自动转化为电子病历，节省医生手动录入电子病历的时间或者医生在进行手术时，不方便随时用手记录进展，可以用语音电子病例随时记录相关情况。医院视角构建大数据监测平台，提供一体化信息管理综合管理患者的数据，并对患者出院后进行有效的跟踪随访。患者出院后的管理其实一直都是难题和痛点，随访质量差对疾病的跟踪和流行病学调查有很大的影响。如果可以构建一个大数据监测平台，不仅能维护患者健康，还能促进相关学科的研究和发展，这样医院也就更愿意和你合作了。
进行自动无害的手术
人工智能的时代，在医学上智能纳米机器人将会使手术变得非常简单，不用开刀，只需要派纳米机器人进入人体内部进行手术即可，安全高效无风险。
人工智能助力辅助诊断事实上，国外早已有科学家和医生正在利用人工智能来从海量数据，比如电子健康记录、影像诊断、处方、基因组分析、保险记录甚至是可穿戴设备所产生的数据中来提取有用信息，来为特定的一类人群而不是特定疾病来制定合理的卫生保健计划。最为知名的当属IBM的“Waston”医生。人的大脑的记忆容量和时间是有限的，难以记住并理解日新月异的医学研究论文和上万种疾病。但人工智能不同，它可以通过深度学习技术，可以不间断从大量医学书籍、电子病历等完善自己。然后通过认知分析技术，凭借从各种渠道搜集的海量数据，迅速给出“意见”，指导医生做出诊断和治疗决策，并且不会因为人的各情绪导致缺诊或误诊，同时患者能够更快速地获得医疗服务，而医疗机构也可节省成本。对于医生来说，通过人工智能可以辅助诊断，减少筛选对比病例的时间，为患者制定准确的治疗方案；对于患者来说，可以更快速的完成健康检查，获得更为精准的诊断建议，节省大量的时间、金钱成本；对于医疗来讲，深度学习可以提高准备效率，同进系统性降低医疗成本。基因分析和精准医疗当然，人工智能不仅仅只在辅助诊疗方面发光发热，它在基因分析和精准医疗方面更能展现自己的优势。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，主要的是基因数据。对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，但随着深度学习的出现，像IBM Waston、Google大脑、百度大脑这些应用深度学习的计算处理系统，他们能够不断的通过已有数据进行训练，在“黑盒”中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。人工智能的计算能力还有效地推动更多精准治疗新药的出现，让我们攻克现有的一些疑难杂症，比如癌症、艾滋病等一些当前医疗水平较难处理的疾病。在美国像AtomWise、Flatiron Health等公司已经在尝试这方面的创新。人工智能仍然代替不了医生虽然人工智能在医学领域的应用越来越广泛，但人工智能终究不能代替医生。人工智能这项技术，其最大的作用在于整合海量的信息，从之筛选出有价值的数据，是作为医生诊断的辅助。而到真正的治疗阶段，则更多需要医生对患者面对面的沟通、交流，来确定合适的治疗方案。而患者也更需要医生亲切的关怀，是有血有肉的交流方式，而不是机器冷冰冰的问答。
未来的人工智能研究主要有两个方向：第一是人工智能应用。即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。目前的人工智能还只能解决一些功能性问题。比如Alpha Go，只能下围棋。在不更改模型结构的情况下她不能学习和实现其他功能。另外，目前的人工智能还不能真正做到一边学习一边使用。我们通常只能在训练完成后才能使用模型。
给我们带来了更加方便的医疗。也可以更加方便快速的挂号。
工智能（Artificial Intelligence）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，可以产出一种新的可以和人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究主要有机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。自从人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域在不断的扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以把人的意识、思维的信息过程的模拟。虽然人工智能不是人的智能，但可以像人那样思考、最终可能超过人的智能。优点：1、在生产方面，效率更高且成本低廉的机器及人工智能实体代替了人的各种能力，人类的劳动力将大大被解放。2、人类环境问题将会得到一定的改善，较少的资源可以满足更大的需求。3、人工智能可以提高人类认识世界、适应世界的能力。缺点：1、人工智能代替了人类做各种各样的事情，人类失业率会明显的增高，人类就会处于无依靠可生存的状态。2、人工智能如果不能合理利用，可能被坏人利用在犯罪上，那么人类将会陷入恐慌。3、如果我们无法很好控制和利用人工智能，我们反而会被人工智能所控制与利用，那么人类将走向灭亡，世界也将变得慌乱。
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中国人工智能行业建设现状及发展规划分析整体看，人工智能政策支撑力度强，配套措施到位，行业投资事件频繁，而上述利好条件也进一步带来了其市场规模的迅速发展。——建设现状(1)市场规模近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，我国人工智能产业市场规模已达到5亿元。随着人工智能专用芯片的突破、人工智能应用范围的不断扩大，以及众多人工智能创业公司的诞生和成长，2019年我国人工智能产业规模持续增长，2019年市场规模达到554亿元。注：由于目前中国信通院还未公布2019年中国人工智能产业市场规模，2019年数据为前瞻根据市场情况做的测算值，仅供参考，望客户谅解!(2)创新发展试验区观察创新发展试验区——2020年3月9日，中国科学技术部对外公布，支持重庆、成都、西安、济南建设国家新一代人工智能创新发展试验区。至此，在2019年北京、上海、天津、深圳、杭州、合肥及浙江省德清县基础上，获科技部支持建设的国家新一代人工智能创新发展试验区已增至11个。按照2019年8月科技部制定并发布的《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》，到2023年，布局建设20个左右试验区，打造一批具有重大引领带动作用的人工智能创新高地。2)发展规划分析国家政策层面看——《新一代人工智能发展规划》提出，到2020年初步建成人工智能技术标准、服务体系和产业生态链，培育若干全球领先的人工智能骨干企业，人工智能核心产业规模超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。在国家层面政策的不断推动下，我国各省市也相继出台了适合本地发展环境的人工智能“十三五”相关规划，据前瞻对制定了具体产业规模发展目标省市的整理，中国12个省市2020年的规模目标达到4290亿，远远超过国家层面制定的1500亿的目标。另进一步研读各省市的政策，可知现阶段国家较为注重人工智能领域四个领域的建设——基础层看，注重芯片等硬件研发、技术层则注重智能计算平台的搭建、智能感知处理、智能交互中心的建设，而应用层则注重人工智能创新发展试验区建设。——更多数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
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。
行业垂直领域应用人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素，是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加，尤其是改善对终端消费者服务。医疗保健行业成长机器学习和大数据都是掌握海量潜在医疗数据的关键因素。基于AI的系统也能帮助医院改善其操作的流程和数据的管理。鉴于医疗保健专业人员在阅读剂量指示、或诊断数据方面难免会经常犯错，智能AI系统通过具有图像识别和光学字符辨识的功能对所有的数据进行二次检查，以减少此类错误的发生频率。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长，预计从2016年的671亿美元达到2022年的888亿美元年均复合增长率为68%。AI晶片关键在于成功整合软硬体AI晶片的核心是半导体及演算法。软件硬件成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快，而在功率效能方面FPGA比GPU好，所以AI硬体选择就看产品供应商的需求考量而定。自主学习是目标AI“大脑”变聪明是分阶段进行，从机器学习进化到深度学习，再进化至自主学习。首先，是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境，必须符合物理法则，碰撞，压力，效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)。CPU和GPU结合CPU是通用于各种设备的超强性能的处理器，什么场景都可以适用，所以就需要将CPU和GPU(或其他处理器)结合起来，做到最完美的构架。为开发人员提供更多算法等。AR和 AI共进退AR成为AI的眼睛，两者是互补、不可或缺，为了机器人学习而创造的在虚拟世界，本身就是虚拟现实。还有，如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练，还需要更多其它的技术。如今，基于AI的发展已经成为了主流。各种企业不仅热衷于改进其现有的流程，而且还能看到AI给他们带来的潜在增长点。这也就是为什么CIO们应当重视AI的战略意义和其创新发展的空间。
各行各业都在用人工智能提升效率，替代人，减少误差人开始被赶到越来越低端的工作去这就是现实和趋势
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人工智能的本质让使计算机模拟人的意识、思维的信息过程。简单来说，就是能够做出和人类智能相似反应的智能机器，这个领域还包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。所以，人工智能的发展前景非常广阔，在各行各业会发挥重要作用。
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 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 26% 增长至2017 年的 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 64% 。 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。
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回答 您现在可以使用这种新的图像到图像转换技术，从粗糙甚至不完整的草图生成高质量的人脸图像，无需绘图技巧!如果你的画技和我一样差，你甚至可以调整眼睛、嘴巴和鼻子对最终图像的影响。让我们看看它是否真的有效，以及他们是如何做到的。 Learning to Simulate Dynamic Environments with GameGAN [3] 这项研究由英伟达多伦多AI实验室和日本游戏大厂万代南梦宫 *BANDAI NAMCO) 一同开发，技术来自前者，数据来自后者。 简单来说，仅对简单的游戏录像和玩家输入进行学习，GameGAN 就能够模拟出接近真实游戏的环境，还不需要游戏引擎和底层代码。它的底层是在 AI 领域很有名的生成对抗网络 (GAN)。 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models [4] 它可以把超低分辨率的16x16图像转换成1080p高清晰度的人脸!你不相信我?然后你就可以像我一样，在不到一分钟的时间里自己试穿一下! Unsupervised Translation of Programming Languages [5] 这种新模型在没有任何监督的情况下将代码从一种编程语言转换成另一种编程语言!它可以接受一个Python函数并将其转换成c++函数，反之亦然，不需要任何先前的例子!它理解每种语言的语法，因此可以推广到任何编程语言!我们来看看他们是怎么做到的。 PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization [6] 这个人工智能从2D图像生成3D高分辨率的人的重建!它只需要一个单一的图像你生成一个3D头像，看起来就像你，甚至从背后! High-Resolution Neural Face Swapping for Visual Effects [7] 迪士尼的研究人员在论文中开发了一种新的高分辨率视觉效果人脸交换算法。它能够以百万像素的分辨率渲染照片真实的结果。。它们的目标是在保持actor的性能的同时，从源actor交换目标actor的外观。这是非常具有 提问 大一人工智能课程学习总结，八百字。 回答 我学习人工智能已经快一年的时间，有许多心得可以和大家分享一下。人工智能，英文是Artificial Intelligence，简称AI。人工智能，最早是由著名计算机科学家图灵在20世纪50年代提出的，就是著名的“图灵测试”。最近几年，随着深度学习发展，人工智能被运用在各行各业，因此有人把人工智能称为第四次科技革命，他将给人们的生活带来翻天覆地的变化。 人工智能怎么学习呢？ AI的基础是数据，是对数据进行挖掘、训练和应用。所以基础中的基础是数学，你得要先掌握高等数学、线性代数、概率论和数理统计等相关知识。 学习Python语言。Python最近几年非常火，学习的人非常多，甚至有些地区小学也开设这门课。为什么Python会迅速传红呢？首先，Python编程的代码量只有Java的1/5不到，简单易学。其次，Python的功能强大，写爬虫、游戏开发、自动化运维、机器学习和人工智能领域。最后，Python拥有丰富强大的库，如前端开发的Flask和Django、图形界面的tkInter、矩阵计算numpy、绘图的matplotlib等等。 学习各类机器学习和算法模型。这其中主要包含监督学习和非监督学习，监督学习中有：线性回归、逻辑回归、随机森林、SVM、决策树、等。非监督学习有：聚类、KMeans、DBScan等。 深度学习可以说是AI的精髓。深度学习主要流行的框架有：Tensorflow、Caffe、MXNet、Keras、Pytorch等。 我觉得自学，还是非常费劲的，效果不一定好，最好有老师指导，否则进展很慢，可以先跟教学视频学习，看书实操，做一些具体的项目等。 更多18条