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智慧公路行业主要上市公司：海康威视(002415)、易华录(300212)、大华股份(002236)、千方科技(002373)、新智认知(603869)、四维图新(002405)、皖通科技(002331)等。
本文核心数据：车联网市场规模
1、车联网进入5G阶段
中国车联网起始于2009年，经历了起步阶段和手机互联阶段，2016年后互联网公司的进入加速了车联网产业向车端网联阶段的发展，5G普及后，车联网进一步提升车载信息服务体验，逐步实现自动驾驶和满足智慧公路业务需求。
2、车联网规模的成长是智慧公路发展的真实写照
据据赛迪数据显示，2016年中国车联网市场规模不足400亿元，2020年约为975亿元，由于2020年5G技术的推广应用、V2X技术发展、用户增值付费提升等因素，市场迎来爆发式增长，增速超过60%。前瞻测算2021年车联网规模已超过1100亿元。车联网规模的成长成为智慧公路发展的真实写照。
3、车联网地域发展以北京、上海、广东为主
从车联网行业代表性企业的所属地分布来看，广东省和湖北省为车联网代表性企业的主要集中地。主要代表性企业主要集中在北京、广东和上海。
4、车联网在智慧公路中的三层架构
单独从车联网技术来看，其可以由各个车辆进行构成，形成一个车辆、速度、路线等信息整合在一起的巨大交互网络，并且通过RFID、摄像头、GPS、传感器等软硬件设备实现信息处理，车辆可以完成自身环境状态信息的采集，并且通过物联网技术将车辆的各种信息汇聚到中央处理器，分析和处理驾驶员、车辆的工作状态，及时安排车辆最佳路线、汇报路况和信号灯周期，保证车辆安全驾驶。
5、车联网保证智慧公路的安全与畅通
车联网基于物联网发展而来，属于物联网中的一个分支。我国物联网在智慧公路建设中的应用主要体现在公路交通诱导系统、救援系统、车辆识别与车辆监控系统、电子不停车收费系统等方面。这些方面为车辆用户提供安全与便利，同时保障了公路的畅通。
智能汽车”是在普通车辆的基础上增加先进的传感器（如雷达、摄像等）、控制器及执行器等装置，通过车载传感系统和信息终端实现与人—车—路—云等的信息交换，使车辆具备智能的环境感知能力，使之能够自动分析车辆行驶的安全和及时处理突发状况，通过AI替代人为操作，并实现车辆按照人的意愿到达目的地并获得良好的交互体验。智能汽车主要内容是智能驾驶，主要是利用北斗导航系统对车辆所在道路位置进行精准定位，并与道路资料库中的数据相结合，使其在智能交通网络的环境下，能够准确寻找到通往目的地的最佳路径，并且利用驾驶控制系统，对道路状况信息进行获取及分析，同时通过调整车辆速度来保持车辆与其他车辆的安全距离，避免在行驶过程中与其他车辆发生安全事故。若因系统故障发生事故，则自动启动紧急报警系统，并联络指挥中心报告位置以及其他关键信息，以便辅助救援行动等。智能汽车综合系统主要包括智能驾驶系统、生活服务系统、安全防护系统、位置服务系统以及用车服务系统等。智能汽车包括三大要素：车辆主体、驾驶系统和服务体系。基于此，各发达国家早在20世纪70年代就开始智能汽车的研究，随着以互联网、通信技术、云计算、人工智能等技术驱动的产业创新和以清洁能源替代化石燃料的能源创新，汽车产业正迎来承接着第四次重大变革的时代——智能汽车时代。
智能网联汽车是我国5G时代的重要的产业之一，目前我国企业已经多处布局智能网联汽车产业链环节，中国的智能网联汽车产业规模也呈快速增趋势。从投融资看，股权投融资数量减少，IPO数量增多，产业正在向成熟阶段发展。
智能网联汽车相关上市公司：目前国内智能网联汽车产业的上市公司主要有四维图新(002405)、海格通信(002465)、凯龙高科(300912)、华域汽车(600741)、科大讯飞(002230)、上汽集团(600104)等。
本文核心数据包含：智能网联汽车渗透率、智能网联汽车产业规模
智能网联汽车技术发展和应用是我国科技创新支撑加快建设交通强国的重要内容，从智能网联汽车的产业链结构来看，智能网联汽车产业上游行业有：感知系统制造业，包含摄像头制造业、雷达制造业和高精地图与定位系统设计行业等;控制系统制造业，包含有算法设计行业、芯片制造业和操作系统供应业等;通讯系统制造业，包含有电子电器架构制造业和云平台设计行业。
产业链中游行业有执行系统制造业和整车制造行业，执行系统行业中包含了ADAS系统、智能中控和语音交互等的设计和制造行业。
产业链下游主要为开发测试和运营的行业，包含有开发测试业、出行服务业和物流服务业等。
从智能网联汽车产业链全景图来看，智能网联汽车产业链涵盖了互联网产业和汽车产业的诸多企业，并且我国国产企业已经在产业链多个环节完成布局。智能网联汽车产业链中，我国具有代表性的公司有中科创达、德赛西威、路畅科技、科大讯飞、傲硕科技、东软集团等。
智能网联汽车产业链现状
——总体情况
随着智能网联技术的进步、产品持续迭代升级以及整车电子电气架构发展颠覆性改变，大批互联网公司涌入国内市场，以跨界合作方式切入智能网联汽车领域，上汽、北汽、长安、广汽等传统车企开始研发、测试和推出智能网联车型。
目前，我国企业已经布局智能网联汽车各个产业链环节中的大部分生产环节，从而引领中国智能网联汽车产业实现由大变强。根据iResearch统计数据，2016-2020年我国智能网联汽车产业规模呈现连续上涨趋势，2020年产业规模增长到了2556亿元，同比增长54.3%。
——上游情况
智能网联汽车的上游行业包含感知系统、控制系统和通讯系统制造业。不过在智能网联汽车制造中，上游环节最重要的是感知系统。当前自动驾驶环境感知的技术路线主要有两种，一种是摄像头主导、配合毫米波雷达等低成本传感器的视觉主导方案;另一种则以激光雷达为主导，配合摄像头、毫米波雷达等传感端元器件。
在车载摄像头市场方面，据统计，2015-2020年中国车载摄像头市场规模呈现逐年增长的态势，预计到2020年有望达到57亿元，年复合增长率CAGR超过32%。
在车载毫米波雷达市场方面，24GHz目前大量应用于汽车的盲点监测、变道辅助，2015-2019年中国毫米波雷达市场规模持续增长，2019年约为57亿元，同比增长35.7%，预计2020年中国车载毫米波雷达市场航规模增长到75亿元。
在激光雷达市场现状方面，激光雷达被认为是汽车市场自动驾驶车辆开发和运行的关键部件。该技术是光检测和测距的简称，它使用激光计算物体的距离，这些激光的光脉冲会生成这些物体的3D信息。
2016-2019年，我国车载激光雷达市场市场规模持续扩大，2019年，我国车载激光雷达市场规模由2016年的1.9亿元扩大到4.5亿元，2019年中国车载激光雷达市场超过2016年的2倍。预计2020年中国车载激光雷达市场规模达到6.7亿元。
——中游情况
从执行系统中最重要的ADAS系统市场现状来看，ADAS系统主要的功能在于感知道路环境以及做出相应决策上，近年来随着我国汽车市场迅速发展，ADAS市场增长迅速。随着新型传感器技术的开发和突破，ADAS系统应用将在中低端汽车市场开始推广。
而规模经济优势助力厂商降低成本，进一步推动ADAS系统市场的增长。2016-2019年中国ADAS系统市场规模快速增长，2019年ADAS市场规模约为542亿元，同比45.7%，预计2020年市场规模增长到800亿元。
在智能联网汽车整车方面，根据国家工业信息安全发展研究中心的《AI智能下的汽车产业裂变——中国汽车企业与新一代信息技术融合发展报告(2019)》，2018年智能网联新车型渗透率达到31.1%，相较2016年增长近5倍;
2018年中国品牌智能网联新车型渗透率达到35.3%，相较2016年增长15倍。《报告》预计到2020年智能网联汽车新车型渗透率将达到51.6%。初步估计，2020年我国智能汽车销量约为1306万辆。
——下游情况
智能网联汽车的下游应用端主要包括有出行、物流、城市交通管理等场景，在出行场景、物流场景等领域我国企业已经有了一定程度的尝试，例如滴滴出行利用自动驾驶车辆在收集路测数据的同时提升研发效率。
智能网联汽车核心系统部件以外资占主导
目前全球ADAS系统集成商主要由海外零部件巨头垄断，如博世、大陆、德尔福、电装、奥托立夫等，全球前五名的系统集成商占据超过65%的市场份额。
从智能网联汽车核心的汽车电子领域竞争格局来看，2019年全球汽车电子市场份额中，绝大部分都属于外资企业，根据赛迪统计数据，2019年全球汽车电子市场中，德国博世、德国大陆和日本电装的市场份额占比位列前三位，分别占比为16.6%、10.8%和9.8%;而前十名企业中中国国内企业数量稀少。
政策加码，市场前景广阔
2015-2021年随着5G的不断普及，国内为了推动智能网联汽车的发展，从中央政府到各级地方政府，相继制定了一系列政策法规和标准体系，打通汽车、通信、交通等各方面关联方，协同发展。
随着智能网联技术的快速发展，智能汽车领域正成为新一轮科技革命和产业革命的战略高地，我国智能汽车行业迎来了发展的黄金期，车联网汽车的数量不断增加，智能网联汽车的产业规模预计也将呈现连续增长趋势。到2026年，预计我国智能网联汽车产业规模将达到5859亿元。
以上数据及分析来源参考前瞻产业研究院发布的《中国智能网联汽车(ICV)行业发展模式与投资战略规划分析报告》。
汽车智能联网未来发展已经成为了时代发展的必然趋势，未来汽车智能联网联未来发展将会逐渐的融入到我们的生活当中。
有《会计电算化教程》《管家婆会计电算化简明教程》《会计电算化理论与实务》等等。据查询相关公开信息《会计电算化教程》《管家婆会计电算化简明教程》《会计电算化理论与实务》均属于人工智能与会计电算化参考文献。受时代发展人工智能得以更加便捷系统地处理、呈现财务信息。这意味着人工智能将渐渐取代基层会计人员。
人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。以下是我整理的人工智能的期末论文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能技术无论是在过去。认知心理学和人工智能。使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。
关键词：人类智能，人工智能，认知，心理学
人工智能技术无论是在过去，现在还是将来，都作为科学研究的热点问题之一。人类对自己本身的秘密充满好奇，随着生物技术的飞速发展，人类不断破译人体的生命密码。而以生物科学为基础的人工智能技术也得到了长足的发展。人们希望通过某种技术或者某些途径能够创造出模拟人思维和行为的“替代品”，帮助人们从事某些领域的工作。为了让计算机能够从事一些只有人脑才能完成的工作，解脱人的繁重的脑力劳动，人类对自身的思维和智能不断地研究探索。但是，科学技术是一柄双刃剑，人们对人工智能技术的飞速发展存在着恐慌。如果机器真的具有了人类的智能，在未来的某一天，他们会不会取代人类而成为地球的主宰者?人类智能和人工智能，谁才是未来的传奇?
1.你在和谁说话?
“先进的人工智能机器人不但拥有可以乱真的人类外表，而且还能像人类一样感知自己的存在。”这是人工智能发展到高级阶段的目标和任务。那么，我们在不久的未来能否实现这样一个目标呢?人类真的能发明出足以乱真的智能人类吗?隔着一堵墙，我们是否能分辨出正在与我们对话的是一部机器还是人类?
1.1. 人工智能的定义
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的技术科学。人工智能是相对于人的智能而言的。正是由于意识是一种特殊的物质运动形式，所以根据控制论理论，运用功能模拟的方法心理学，制造电脑模拟人脑的部分功能，把人的部分智能活动机械化，叫人工智能。人工智能的本质是对人思维的信息过程的模拟，是人的智能的物化。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，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该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。人工智能发展的过程归纳为机器不断取代人的过程。
1.2. 人工智能技术的发展
几个世纪以来，人类依靠智慧，发明了许多机器，使人类能够从许多体力劳动中解放出来。从1956年正式提出人工智能学科算起，40多年来取得长足的发展，成为一门广泛的交叉和前沿科学。科学家发明了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是这些不能模仿人类大脑的功能。当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着。1997年5月，IBM公司研制的深蓝(Deep Blue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。计算机的出现，使得人工智能有了突破性的进展。计算机不仅能代替人脑的某些功能，而且在速度和准确性上大大超过人脑，它不仅能模拟人脑部分分析和综合的功能，而且越来越显示某种意识的特性。真正成了人脑的延伸和增强。
1.3. 人工智能的研究领域
人工智能是一种外向型的学科，也是一门多领域综合学科。它不但要求研究它的人懂得人工智能的知识，而且要求有比较扎实的数学基础，哲学和生物学基础，只有这样才可能让一台什么也不知道的机器模拟人的思维。而人工智能的最根本目的是模拟人类的思维，因此，它的研究领域与人类活动息息相关。什么地方只要有人在工作，他就可以运用到那个领域。
现阶段主要研究领域有专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动程序设计心理学，机器人学，博弈，智能决定支持系统和人工神经网络等等。
2.机器真的可以思考吗?
机器真的可以思考吗?机器的思考归根结底还是模仿人类的思维模式，正是“思考”这一人类的本质属性，使得人工智能和心理学从最初就紧密地联系在一起。心理学研究人脑中信息的输入、输出、存储和加工，并研究人脑各个部位的功能。最早的双核计算机模仿人的左右脑，在人脑不同区域主管各个不同功能这一原理的基础上，来设计负责不同功能的芯片。以此为出发点，心理学家和计算机学者进一步合作，通过研究人解决问题的方法来研究开发人工智能。随着人工智能的发展，所要求实现的职能愈加复杂，但最基本的方式还是逻辑推理和归纳，这正是心理学家和逻辑学家的专业领域。心理学家以研究探讨人类逻辑思维方式为人工智能提供了基本原理和原则。
2.1. 人类意识的本质
意识是世界的内在规定、一般规律和组成部分，是具有客观实在性同世界的其它组成部分处在对立统一关系中的事物。意识普遍存于世界和万物之中，世界是包含意识的世界，万物是包含意识的万物。没有意识存在于其中的世界不是我们现实生活中的世界，没有意识存在于其中的万物也不是我们天天眼见手触的万物。有了意识的存在，世界和万物就有了生机和活力。
2.1.1. 意识是与物质相对应的哲学范畴，与物质既相对立又相统一的精神现象。
意识是自然界长期发展的产物，由无机物的反应特性，到低等生物的刺激感应性，再到动物的感觉和心理这一生物进化过程是意识得以产生的自然条件。意识是社会的产物，人类社会的物质生产劳动在意识的产生过程中起决定的作用。辩证唯物主义在强调物质对意识起决定作用的前提下肯定意识对于物质具有能动的反作用，在意识活动中人们从感性经验抽象出事物的本质、规律形成理性认识，又运用这些认识指导自己有计划、有目的地改造客观世界。
2.1.2. 从意识的起源看，意识是物质世界发展到一定阶段的产物;从意识的本质来看，意识是客观存在在人脑中的反映。
意识是人脑对客观存在的反映：第一，正确的思想意识与错误的思想意识都是客观存在在人脑中的反映;第二，无论是人的具体感觉还是人的抽象思维，都是人脑对客观事物的反映;第三，无论是人们对现状的感受与认识，还是人们对过去的思考与总结，以至人们对未来的预测，都是人脑对客观事物的反映。 意识的能动作用首先表现在，意识不仅能够正确反映事物的外部现象，而且能够正确反映事物的本质和规律;意识的能动作用还突出表现在，意识能够反作用于客观事物，以正确的思想和理论为指导心理学，通过实践促进客观事物的发展。
2.2. 人类意识与人工智能的关系
认知心理学和人工智能，是认知科学的两个组成部分。人工智能使用了心理学的理论，心理学又借用了人工智能的成果。人类意识与人工智能两者具有以下关系：
l人工智能是研究用机器模拟和扩展人的智能的科学。它撇开了人脑的内在结构和意识的社会性，而只是把人脑作为一种信息处理的过程，包括信息的接收、记忆、分析、控制和输出五部分。现代科学技术用相应的部件来完成着五个过程，就构成了人工智能或电脑。
l人工智能可以代替人的某些脑力劳动，甚至可以超过人的部分思维能力，随着现代科学技术的发展，它发挥着越来越重要的作用。人工智能的出现不仅解放了人的智力，而且为研究人脑的意识活动提供了新的方法和途径。它说明了人的意识活动不管多么复杂，都是以客观物质过程为基础的，而不是什么神秘的超物质的东西，人们完全可以用自然科学的精确方法来加以研究和模拟，它进一步证实了辩证唯物主义意识论的科学性。
l人工智能的产生和发展，深化了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维即人工智能表明，思维形式在思维活动中对于思维内容具有相对独立性，它可从人脑中分化出来，物化为机械的、物理的运动形式，部分地代替人的思维活动。
随着科学技术的发展，人工智能将向更高水平发展，反过来推动科学技术、生产力和人类智慧向更高水平发展，对人类社会进步将起着巨大的推动作用。
3. 人工智能的未来
人工智能是为了模拟人类大脑的活动而产生的科学，人类已经可以用许多新技术新材料模拟人体的许多功能，诸如皮肤，毛发，骨骼等等，也就是说，人类可以创造出“类人体”。只要能够模拟人的大脑的功能，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。这就是人工智能承担的历史使命。
在科学技术日新月异的今天，知识爆炸，科技的增长超出了人类承受的速度。各种新科技的出现层出不穷，随之而来的成果简直让人瞠目结舌，克隆、基因芯片、转基因等等，人类自身的秘密开始一层一层的揭开。我们人脑的复杂结构，人体的基因链也逐渐被科学技术解剖。我们希望将来的人工智能机器能将我们从繁重的体力劳动和脑力劳动中解放出来心理学，例如机器人做家务，带孩子，做司机，秘书等等一系列我们不愿意花太多精力或者有太多限制条件的工作。然而，人类由于多种“性能”都不如机器人，反而退化成为机器人的奴隶?他们会不会有一天无法忍受人类对他们的“剥削”和“压迫”，挑战人类的统治?很多的科幻作品和电影中都预言了这样的场景，未来的智能机器人和人类争夺有限的地球资源，并最终打败人类，成为新的地球统治者。这也正是绝大多数心理学家和哲学家对人工智能的发展忧心忡忡的原因。
人工智能的发展，也只能无限接近于人的智能，而不能超越人的智能。因为人工智能技术的本质，是模拟人类的思维过程，是为人类服务的。我们在进行发明创造的同时，担心被我们所发明的物质所毁灭。正如人类发明了原子能，用于取代正在逐渐消逝的矿物能源，然而当原子能用于军事领域的时候，他产生的力量也足以毁灭人类文明。科技本身并不是问题，人类如何运用自己掌握的技术，才是问题的关键。我们最大的敌人不是我们发明的技术，而是我们自己本身。
【参考文献】
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5.(美)Nils J.Nilsson 人工智能[M].北京. 机械工业出版社 2004年
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即将到来的2020年是“中国制造2025”的第五年，也是智能制造业“十三五”规划的最后一年。当前全球各国都将制造业放到非常重要的战略位置，智能制造已成为高端制造业竞争的主战场。围绕实现制造强国的战略目标，国务院发布了《中国制造2025》，明确制造业强国的五大工程和十大领域。智能制造工程作为五大工程之一，成为国家全力打造制造强国的重要抓手。
整体来看，智能制造产业市场潜力大，各地争相抢占智能制造高地。目前，我国智能制造形成了4大聚集区：环渤海地区：依托地区资源与人力资源优势，形成“核心区域”与“两翼”错位发展的产业格局。其中，北京在工业互联网及智能制造服务等软件领域优势突出。长三角地区：培育一批优势突出、特色鲜明智能制造装备产业集群，智能制造发展水平相对平衡。珠三角地区：加快机器换人，逐步发展成为“中国制造”主阵地。其中，广州围绕机器人及智能装备产业核心区建设，深圳重点打造机器人、可穿戴设备产业制造基地、国际合作基地及创新服务基地。中西部地区：落后于东部地区，尚处于自动化阶段，依托高校及科研院所优势，以先进激光产业为智能制造发展的“新亮点”，发展出了技术领先、特色突出的先进激光产业。
智能制造行业开发区主要集中在东部沿海地区：
按开发区数量来看，拥有智能制造开发区数量最多的省市为山东省，合计达4个；其次为湖北省、河北省、江苏省，智能制造开发区数量均为3个；北京市、辽宁省各2个；贵州省、浙江省、天津市以及广西均为1个。
从面积来看，北京市、辽宁省、山东省、河北省、湖北省、江苏省智能制造开发区总面积均在1000公顷以上。
我国政策给予智能制造行业大力支持
我国智能制造的发展起步较晚，最近几年政府发布了一系列政策推动智能制造的发展。2015年，国务院印发的《中国制造2025》是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领，并随后出台了11个配套的实施指南、行动指南和发展规划指南，顶层设计已基本完成，全面转入实施阶段。从《中国制造2025》再到《“十四五”智能制造发展规划》(征求意见稿)的发布，都是以发展先进制造业为核心目标，布局规划制造强国的推进路径。我国我国智能制造行业相关政策如下：
八大典型智能制造模式应用广泛
近几年，工业和信息化部持续组织实施智能制造试点示范专项行动，遴选出一批先行先试的试点示范项目，有效带动了我国智能制造的发展。目前应用较为广泛的有八大典型智能制造模式，分别是大规模个性化定制、产品全生命周期数字一体化、柔性制造、互联工厂、产品全生命周期可追溯、全生产过程能源优化管理、网络协同制造，网络运维服务。
中国工业企业智能制造重点部署数字化工厂
根据德勤调查发现，中国工业企业智能制造五大部署重点依次为：数字化工厂(63%)、设备及用户价值深挖(62%)、工业物联网(48%)、重构生态及商业模式(36%)以及人工智能(21%)。
从相关技术来看，受访企业所关注的相关技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能、物联网、大数据分析等。受访企业所关注的技术包括工业软件、传感器技术、通信技术、人工智能/机器人、物联网平台、大数据、识别技术、云计算、虚拟制造技术、3D打印、C2M。
中国智能制造业产值规模迅速扩大
在我国制造行业逐渐呈现出稳定发展趋势的同时，智能制造行业成为了驱动我国制造行业的主要动力之一。我国通过试点示范应用、系统解决方案供应商培育、标准体系建设等多措并举，我国制造业数字化网络化智能化水平显著提升，形成了央地紧密配合、多方协同推进的工作格局，发展态势良好，供给能力不断提升。
随着国家对智能制造的大力支持，我国智能制造行业保持着较为快速的增长速度，2010-2020年，我国智能制造业产值规模逐年攀升;2020年，我国智能制造行业的产值规模约为25056亿元，同比增长18.85%。
中国智能制造行业增长空间巨大
中国制造业产能巨大，但同时又存在结构性产能过剩，有强烈的智能化改造需求。智能制造将为设备和软件行业带来机会，机器人、传感器、工业软件、3D打印等都蕴含百亿甚至千亿的市场容量。根据我国智能制造行业发展现状和趋势分析，预计未来几年我国智能制造行业将保持15%左右的年均复合增速，到2026年，我国智能制造行业市场规模将达5.8万亿元左右，整体来看，行业增长空间巨大。
—— 以上数据参考前瞻产业研究院《智能制造行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
中国制造业未来发展趋势 今年是中国加入WTO第十一年，这期间，中国经济从全盘接纳“全球秩序”到与美国和欧盟比肩跻身世界三大巨头之列，制造业的迅猛发展是最好的佐证。然而，面对全球制造业的产能不断扩大、劳动力成本上升、产品同质化竞争激烈、利润率下降、消费者需求更加苛刻等难题，我国制造业未来的发展趋势如何呢？ 一、走向智能化 装备制造业为国民经济和国防建设提供技术保障，是制造业的核心组成部分，是国民经济发展特别是工业发展的基础。建立起强大的装备制造业，是提高中国综合国力，实现工业化的根本保证。经过多年发展，我国装备制造业已经形成门类齐全、规模较大、具有一定技术水平的产业体系，成为国民经济的重要支柱产业。 我国已经成为装备制造业大国，但产业大而不强、自主创新能力薄弱、基础制造水平落后、重复建设和产能过剩等问题依然突出。智能制造系统最终要从以人为主要决策核心的人机和谐系统向以机器为主体的自主运行转变。例如发展智能化产品（聪明机床）；生产过程的自动化、智能化；发展工业自动控制技术和产品（传感元件、自动化仪表、PLC、DCS、FCS、现场总线、数控系统）、远程监控、检测、诊断等。 中国也是农业大国，农用机械的智能化对中国制造业影响很大，关注“三农”，扶持发展先进适用农用装备，按照先进、适用、经济、安全等原则，鼓励100马力以上大马力拖拉机及关键零部件、配套农机具，农作物移栽机械，农业收获机械，牧草收获机械，节水灌概设备，以及沼气设备等的发展。 智能制造装备是高端装备制造业的重点方向之一。随着产业结构不断调整升级，近年来我国智能制造装备市场规模不断扩大。考虑到智能装备的战略地位，以及在推动制造业产业结构调整和升级中的重要作用，“十二五”期间国家将持续加大对智能装备研发的财政支持力度，并且将建立首台(套)装备示范项目保险机制。智能化非常重要：产品装备实现数字化，向国民经济各部门提供智能化工具，从而提高我国社会生产力水平、提高我国装备制造业国际竞争力。 二、打造自主品牌 长期以来，数控机床是我国装备制造业的短板，高档数控系统与重型、精密机床，一直被国外厂家垄断。经过“十一五”期间的系统攻关，以华中数控(15.540,0.42,2.78%)“华中8型”高档数控系统为代表的国内高档数控机床取得了可喜的突破，为数控机床配套的数控系统和功能部件自给率达到了60%，自主研发的数控系统可靠性平均无故障时间达到2万小时。此外，大型飞机科技重大专项进展良好，具有自主知识产权的新支线ARJ—21飞机正在进行试飞，预计今年将开始批量交付。“嫦娥工程”及“载人航天”取得阶段性重大成果。“十一五”期间，机械产品国内市场占有率由2005年的80%进一步提高到2010年的85%以上，对国民经济各行业的保障能力明显增强。近年来钢铁、采矿、水泥、石化等行业的高速发展，也推动了相关装备制造业自主创新能力的提升。目前，1000万吨级钢铁企业常规流程成套设备、2000万吨级露天矿成套设备、日产4000—10000吨级熟料干法工艺水泥成套设备已能自主提供。30万吨/年合成氨设备实现自主化，百万吨乙烯装置裂解气压缩机、丙烯压缩机和乙烯压缩机等关键“三机”也已研制成功。企业自主创新动力不足，为电力、石化、冶金、铁路等行业提供的主要装备，关键技术依赖引进。用于新产品、新工艺和新技术研发的投入不足，原创性技术成果少，具有自主知识产权产品少。产、学、研、用结合不紧密，产业共性应用技术研发缺位，公共试验检测平台缺乏，社会科技成果转化率低。基础制造水平滞后，长期以来，为整机和成套设备配套的轴承、液气密元件、模具、齿轮、弹簧、粉末冶金制品、紧固件等基础件，泵、阀、风机等通用件，工业自动化控制系统、仪器仪表等测控部件，质量和可靠性不高，品种规格不全；特种原材料长期依赖进口；铸造、锻造、焊接、热处理、表面处理等基础工艺落后，专业化程度低。部分行业产能过剩矛盾突出。除中小型普通机床制造、交联电缆行业等传统行业产能过剩矛盾依然突出外，近几年来，一些地方片面追求发展速度，热衷于仍然热衷于新上项目、铺摊子，在国家严格调控“两高一资”等行业固定资产投资的形势下，纷纷将投资重点转向装备制造业，导致一些新兴行业投资过热，出现产能过剩隐优，过度竞争风险加剧，如风力发电设备、大型盾构机、大型压力机等。如不及时加以调控，不仅将使企业陷入生产经营困难，还将影响产业自主创新和结构调整的步伐。这些问题已经成为制约制造业打造自主品牌的瓶颈。 三、转向服务型制造 过去十年，中国装备制造业已经局部达到了世界先进水平，然而在未来十年，如何能从大而不强跻身真正的世界制造业强国，面临系列挑战。正如中国经济学家樊钢所指出的，中国制造的转型升级并非单纯的放弃原有产业，转而去做高科技，在企业转型升级背后，必须要与其关联的要素市场相配合。 中国机械科学研究总院原副院长屈贤明向《中国联合商报》表示，未来十年，中国装备制造业需要由生产型制造向服务型制造转变。大力发展包括系统设计、系统成套、工程承包、设备租赁、远程诊断服务、回收再制造等现代的制造服务业。制造服务业的发展滞后，也令企业在价值链高端缺席。他说：“为用户提供系统设计、系统成套、工程承包、远程诊断维护、回收再制造、租赁等服务业未能得到培育，绝大多数企业的服务收入所占比重低于10%，国外已经超过50%，我们主要业务是属于价值链低端的加工装配环节。” 事实上也证明，中国制造企业重构商业模式、向服务业务转型有两条路可走，一是提供基于产品的增值服务，从总体上提升客户的产品拥有体验;二是提供脱离产品的专业服务，利用企业在研发、供应链、销售等运营能力上的优势，为其他企业提供专业服务。湖北富邦科技和其他一些中国制造企业已经开始重构商业模式的有益探索，主要是为客户提供基于产品的增值服务，以保留自身原有的产品制造优势，减少变革风险。 服务制造是制造业产业发展的重要桥梁，中国当前的制造业虽然有“世界工厂”“制造大国”等美誉加身，实际上更多的企业是在给西方发达国家“打工”。有关专家给出的解释是，中国制造企业集中在中、低端市场竞争，纷纷搞价格战，无力争夺高端市场，这使得企业的利润率极其低下。而现代制造业作为一个整体产业链，早就脱离了单纯的产品、生产线和流水线的局限，它包含了研发、品牌、行销、物流、金融、谘询、文化、客户管理、会展、培训、设备改造、设备租赁、供应链管理、产品回收、商标专利等诸多方面。服务制造是在服务业和制造业不断融合的背景下应运而生的，是为了实现制造价值链中各自利益相关者的价值增值，进而达到一种高效创新的制造模式，也是世界先进制造业发展的新方向。它包括基于制造的服务和面向服务的制造两个方面。尤其值得一提的是，制造与服务的深度结合，一大关键因素是企业本身要具有核心产品或者说核心能力，围绕核心产品或者核心能力进行创新，与服务业相结合，才能取得更好的发展。只有围绕着它的核心产品，客户才认可它的整体解决方案。因此，“服务制造”对于中国制造业由大到强、实现产业结构的转型具有积极的意义。 四、制造业的信息化 信息技术与中国制造业的融合朝着深度、广度大力推进。信息化与工业化融合推进的重点包括发展智能工具、构建数字企业、实现节能减排、促进转型升级、做强信息产业、催生新兴产业等六个方面。 随着电子信息技术的发展，世界机床业进入了以数字化制造技术为核心的机电一体化时代，而数控机床就是代表产品之一。行业规模不断壮大，中国国产高档数控机床明显进步，国产中高档数控系统取得重大突破，这些都充分说明，中国数控机床整体水平全面提升。在数量持续增长的同时，数控机床的质量也在追赶世界的进程中不断加速。同时，作为数控机床核心技术的国产数控系统同样取得重大突破。制造业与信息技术、高新技术融合，能够促进传统制造业向现代制造业转型升级。 中国的制造业信息化已经发展到了共性和个性全面共同促进的时候。面向诸多的企业，系统集成商、社会中介机构、服务实施单位把共性的平台去和每一个企业的个性结合起来来组织实施，这样才能够良性互动地推动我国信息化的发展。未来，集成与协同将是制造业信息化技术发展的主旋律。如何来实现？在空间跨度上，从企业的集成到企业间的集成，走向企业间产业链、企业集团甚至跨国集团这种基于企业业务系统的集成；在时间跨度上，从侧重于产品的设计和制造过程，走到了产品全生命周期的集成过程；在集成和协同的重点上，从多年来以信息共享为集成的重点，走到了过程集成的阶段，正在向知识与智能发展的集成阶段迈进。在集成和协同的关键技术方面，现阶段的企业很多都集中在单元技术的应用，从发展的角度，会由这些单元技术产品通过集成平台，形成企业的信息集成平台系统，并朝着企业综合能力平台发展。
当前，世界经济进入下行趋势，各国对于制造业发展愈发重视，纷纷加快推动技术创新，促进制造业转型升级，智能制造行业由此不断升温。
同时，在行业形势及国家大力支持下，我国智能制造产业发展迅速，未来仍有巨大的发展空间。智能制造越来越受到重视，所以智能制造在未来一定是一条长期发展的主线，有较快的发展机会。
智能制造技术的相关说明
智能制造是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，源于人工智能的研究，一般认为智能是知识和智力的总和，前者是智能的基础，后者是指获取和运用知识求解的能力。
它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等，通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
智能制造系统不单单是“人工智能系统，而且是人机一体化智能系统，是一种混合智能。想以人工智能全面取代制造过程中人类专家的智能，独立承担分析、判断、决策等任务，说是不现实的。
人机一体化突出人在制造系统中的核心地位，同时在智能机器的配合下，更好的发挥人的潜能，使达到一种相互协作平等共事的关系，使二者在不同层次上各显其能，相辅相成。
以上内容参考：百度百科-智能制造
2017年3月5日“人工智能”正式写入2017政府工作报告，！Python凭借高效的开发与丰富的类库及超高的性能，被称为智慧语言，主要用途，金融、电商、医疗、教育等各大领域。预计2030年人工智能将造就七万亿美元规模的大市场，而Python就是人工智能七万亿市场的未来。国家政府多次强调，加快发展人工智能是赢得全球科技竞争主动权的重要战略抓手，是推动我国科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升的重要战略资源，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。为此国家还制定了《新一代人工智能发展规划》。这份具有里程碑意义的规划，对人工智能发展进行了战略性部署，确立了“三步走”目标，力争到2030年把我国建设成为世界主要人工智能创新中心。人工智能终将改变世界，而由其导致的大规模失业和全球经济结构的调整，未来你我都将亲眼看到这一切的发生。
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。
定义：“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。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的技术科学。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，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该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。未来趋势：人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，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”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
1.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。2.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6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。3.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。4.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)。5.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。6.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。
美容美发行业市场规模持续上升
美容美发在《国民经济行业分类》(2019年修订版)(GB/T4754-2017)中属于理发及美容服务类别，指专业理发、美发、美容、美甲等保健服务。中国美容美发行业已经发展成为了一个涉及领域广泛的行业，包括美发、传统美容、医疗美容、教育培训、线上线下营销等不同的领域。随着消费者的消费水平的提高以及对美丽的诉求愈发强烈，美容美发行业市场规模持续扩大。iiMedia Research数据显示，截至2019年底，中国美容美发行业规模达到了3512.6亿元;预计未来五年内，中国美容美发行业市场规模将维持4.6%的复合增速增长，到2022年市场规模将突破4000亿元。
监管加强促行业规范化发展
国家对于美容美发行业一直没有放松监管，自2013-2015年，国家相继出台《美容美发单位化妆品日常监督工作指南(征求意见稿)》和《美容美发业管理暂行办法》，对美容美发行业明确保护消费者权益之外，2020年6月，国务院出台《化妆品监督管理条例》，指出化妆品分为特殊化妆品和普通化妆品。国家对特殊化妆品实行注册管理，对普通化妆品实行备案管理。用于染发、烫发、祛斑美白、防晒、防脱发的化妆品以及宣称新功效的化妆品为特殊化妆品。特殊化妆品以外的化妆品为普通化妆品。从整体上提升化妆品生产经营者的准入门槛，引导并规范中小型企业的生产经营行为。
互联网的发展使得美容美发行业朝着互联网+的创新方向发展，美容美发行业将长期向好发展。但是另一方面，行业快速发展的同时，问题也较多，美容行业无序状态问题严重，监管加强促进行业规范化发展。
——更多数据请参考前瞻产业研究院《中国美容美发行业市场前瞻与投资规划分析报告》。
随着经济水平的不断发展，美容行业发展前景越来越好。
因此，美容行业的前景越来越好。
美容产业所具有的集中性、广泛性、示范性、主导性和阶段性等特点，据《2013-2017年中国美容机构行业深度调研与投资战略规划分析报告》部分数据统计，2009年我国从事医疗整形美容的专业技术人员和相关人员达20余万人，以开展医疗整形美容诊疗业务为主的医疗机构如医疗整形美容医院、诊所和科室超过5万余所(个)，年总营业收入超过150亿元，不包括没有资质而从事美容行业人员，仅仅接受过医疗整形美容服务的人员就累计达到300万人次左右。
随着人们消费水平的提高，人们对美的追求也在逐渐提高，加上媒体的引导渲染，美业发展空间还是很大的。有数据指出，在2006-2017年内，美业门店复合增长率达10.08%，美业已成为我国居民的第五消费热点。然而，不得不注意的是，在2018年一年里，美业门店新增比例为48%，闭店率竟也高达37.8%。所以说，虽然美业的发展空间巨大，但是传统美业依然存在管理效率低下、服务模式落后的情况，急需升级转型！自主创业，需要的不仅仅是优秀的手艺，更需要的是扎实的管理能力，以及深思熟虑后的周全计划。现在的传统美业都在向互联网+美业转型，比如水单被无纸化收银取代，比如以前的传单拉人的营销被拼团小程序代替，比如以前富丽堂皇的装修风格转向更多的简洁轻奢的风格，总之，美业门店越来越个性化，管理越来越系统化，很多门店也开始使用伊智软件来进行店铺管理和线上营销。所以，美业这行的前景肯定是客观的，但是如果你不能全面的认清美业所处的形式，顾客喜欢的东西，那你的创业会显得风险比较大。
随着「悦己经济」、「颜值经济」的火爆，给美业市场带来了巨大的商机。美容、美发、美甲、美睫、医美等等，作为朝阳行业的美业行业，由于门槛较低，众多创业者、投资者都乘势而上，躬身入局期望瓜分这个大蛋糕，许多的美业品牌、美业平台应运而生。那么在新美业连锁业态下，交易数字化如何破局？今天小编就跟大家聊聊支付分账户系统对交易数字化的作用。据数据显示，2015-2021年中国美容美发行业市场规模复合增长率为4%，2021年市场规模为3863亿元，我国美容机构市场容量已突破6000亿元规模。然而在这个行业蓬勃发展的背后也存在着诸多问题。如运营手段升级后，加上分销返佣、用户返佣等复杂繁琐资金结算，使得财务人员工作效率不断下降；品牌旗下的的连锁门店与经销商、代理商等配合度不够高，品牌难以实现统一管控；系统冗杂且不互通，形成交易数据孤岛等等。而支付分账户系统的出现，则成为了破局之道。一、灵活分账，提高效率在接入支付分账户系统后，美业平台方会收到登录管理控台的账号密码，只需在管理控台中配置好连锁门店、分销商、代理商以及会员用户分销返佣等多方分润比例规则，系统即可全流程自动化分润分账，同时也支持向门店、分销商、会员等定期分润结算。在支付分账户系统的助力下，财务人员能够大大提高分账核算工作效率，降低人力成本。二、统一收银，统一管控支付分账户系统是一个以账户为核心的管理系统，能够帮助平台与门店、代理商、分销商等业务关系建立层级管理，同时也支持线下扫码、线上 PC、APP、H5、公众号、小程序等不同分销场景的收付款，实现统一收银，并提高品牌集团旗下的经销商、代理商、门店等的积极性和配合度，让平台方真正了解连锁门店的经营情况，实施有效的统一管控。三、打通数据流，提高数据价值支付分账户系统可通过API接口一键接入，高效快速实现与平台业务系统的数据对接，打通数据流，让平台业务链条更加顺畅。并且系统可自主形成交易数据报表，提供清晰的数据展示，平台方可实时了解门店的运营情况，共同实现收益增长。另外，基于这些真实的交易数据，能够形成品牌的数据资产，帮助平台方与合作伙伴获得更多的金融服务，提高数据价值。四、多门店管理，权限细分总部与门店皆可登录支付分账户系统的管理控台，查看门店流水、营收等情况，财务、运营、开发人员等不同的角色拥有不同的操作权限，有效保障了业务安全与资金安全。并且通过商户管理控台可以自行管理日常交易数据，可根据用户画像精准营销，提高客户生命周期价值。如今，疫情加速了传统美业的数字化进程，借助数字化之力才能提升传统美业的核心竞争力，而在交易数字化方面，支付分账户系统无疑是破局之道，其是美业行业冲破眼前的迷雾环绕、赢得商业未来的必由之路。