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我摘来的，仅供参考： 李国杰院士：我在看待计算机科学发展趋势时，通常是把它分为三维考虑。一维是是向"高"的方向。性能越来越高，速度越来越快，主要表现在计算机的主频越来越高。像前几年我们使用的都是286、386、主频只有几十兆。90年代初，集成电路集成度已达到100万门以上，从VLSI开始进入ULSI，即特大规模集成电路时期。而且由于RISC技术的成熟与普及，CPU性能年增长率由80年代的35%发展到90年代的60%。到后来出现奔腾系列，到现在已出现了奔腾4微处理器，主频达到2GHz以上。而且计算机向高的方面发展不仅是芯片频率的提高，而且是计算机整体性能的提高。一个计算机中可能不只用一个处理器，而是用几百个几千个处理器，这就是所谓并行处理。也就是说提高计算机的性能有两个途径：一是提高器件速度，二是并行处理。与前所述，器件速度通过发明新器件（如量子器件等），采用纳米工艺、片上系统等技术还可以提高几个数量级。以大规模并行为标志的体系结构的创新与进步是提高计算机系统性能的另一重要途径。目前世界上性能最高的通用计算机已采用上万台计算机并行，美国的ASCI计划已经完成每秒12。3万亿次并行机。目前正在研制30万亿次和100万亿次并行计算机。美国另一项计划的目标是2010年左右推出每秒一千万亿次并行计算机（Petaflops计算机），其处理机将采用超导量子器件，每个处理机每秒100亿次，共用10万个处理机并行。专用计算机的并行程度比通用机更高。IBM公司正在研制一台用于计算蛋白质折叠结构的专用计算机，称做兰色基因（Blue Gene）计算机，一块芯片中就包括32个处理机，峰值速度达每秒一千万亿次，计划2004年实现。将几千几万台计算机连结起来构成一台并行机，就如同组织成千上万工人生产一个产品一样，决不是一件容易的事。并行计算机的关键技术是如何高效率地把大量计算机互相连接起来，即各处理机之间的高速通信，以及如何有效地管理成千上万台计算机使之协调工作，这就是并行计算机的系统软件---操作系统的功能。如何处理高性能与通用性以及应用软件可移植性的矛盾也是研制并行计算机必须面对的技术选择，也是计算机科学发展的重大课题。 另一个方向就是向“广”度方向发展，计算机发展的趋势就是无处不在，以至于像“没有计算机一样”。近年来更明显的趋势是网络化与向各个领域的渗透，即在广度上的发展开拓。国外称这种趋势为普适计算（Pervasive Computing）或叫无处不在的计算。举个例子，问你家里有多少马达，谁也说不清。洗衣机里有，电冰箱里有，录音机里也有，几乎无处不在，我们谁也不会去统计它。未来，计算机也会像现在的马达一样，存在于家中的各种电器中。那时问你家里有多少计算机，你也数不清。你的笔记本，书籍都已电子化。包括未来的中小学教材，再过十几、二十几年，可能学生们上课用的不再是教科书，而只是一个笔记本大小的计算机，所有的中小学的课程教材，辅导书，练习题都在里面。不同的学生可以根据自己的需要方便地从中查到想要的资料。而且这些计算机与现在的手机合为一体，随时随地都可以上网，相互交流信息。所以有人预言未来计算机可能像纸张一样便宜，可以一次性使用，计算机将成为不被人注意的最常用的日用品。 第三个方向是向"深"度方向发展，即向信息的智能化发展。网上有大量的信息，怎样把这些浩如烟海的东西变成你想要的知识，这是计算科学的重要课题，同时人机界面更加友好。未来你可以用你的自然语言与计算机打交道，也可以用手写的文字打交道，甚至可以用你的表情、手势来与计算机沟通，使人机交流更加方便快捷。电子计算机从诞生起就致力于模拟人类思维，希望计算机越来越聪明，不仅能做一些复杂的事情，而且能做一些需“智慧”才能做的事，比如推理、学习、联想等。自从1956年提出“人工智能”以来，计算机在智能化方向迈进的步伐不尽人意。科学家多次关于人工智能的预期目标都没有实现，这说明探索人类智能的本质是一件十分艰巨的任务。目前计算机"思维"的方式与人类思维方式有很大区别，人机之间的间隔还不小。人类还很难以自然的方式，如语言、手势、表情与计算机打交道，计算机难用已成为阻碍计算机进一步普及的巨大障碍。随着nternet的普及，普通老百姓使用计算机的需求日益增长，这种强烈需求将大大促进计算机智能化方向的研究。近几年来计算机识别文字（包括印刷体、手写体）和口语的技术已有较大提高，已初步达到商品化水平，估计5-10年内手写和口语输入将逐步成为主流的输入方式。手势（特别是哑语手势）和脸部表情识别也已取得较大进展。
随着社会和科学技术的快速发展，计算机科学与技术也在发生着翻天覆地的变化，我们一定要把握好计算机科学与技术的发展趋势，不断地完善和发展，才能使自身站在不败之地。下面是我给大家推荐的计算机科学与技术发展探讨论文，希望大家喜欢!
《计算机科学与技术发展探讨》
摘 要：随着社会和科学技术的快速发展，计算机科学与技术也在发生着翻天覆地的变化，如此大的变化势必会带来更大的挑战，我们一定要把握好计算机科学与技术的发展趋势，不断地完善和发展，才能使自身站在不败之地。本文结合作者阅读分析相关的文献资料，首先在整体宏观方面对计算机科学与技术发展进行了分析，然后就几个具体的方面进一步阐述计算机科学与技术的发展趋势，对于把握计算机科学与技术的发展脉搏具有一定的借鉴意义。
关键词：计算机科学与技术;发展趋势;研究
0 引言
本文结合作者阅读分析相关的文献资料，首先在整体宏观方面对计算机科学与技术发展进行了分析，然后就几个具体的方面进一步阐述计算机科学与技术的发展趋势，对于把握计算机科学与技术的发展脉搏具有一定的借鉴意义。以下是作者对此问题的一些浅薄认识：
1 计算机科学与技术发展宏观分析
计算机科学与技术变化日新月异，如此大的变化势必会带来更大的挑战，我们一定要把握好计算机科学与技术的发展趋势，不断地完善和发展，才能使自身站在不败之地，对计算机科学与技术发展趋势的分析显得尤为重要。整体来讲，可以将计算机科学与技术的发展趋势归纳为“广”、“高”、“深”三个方面。
首先，在“广”这一方面，随着计算机的快速发展和普及，几乎已经成为大家生活中的日用品，其不断的影响和改变着人们的生活，到处可见。就比如我们当时发明的发动机一样，现在已经普及千家万户，大的不管是飞机、汽车，小的是冰箱等，几乎都有发动机的影子，因此完全有可能在将来的一天，我们所有用到的东西都可以靠计算机来实现，比如现在学生用的教科书，将来就完全有可能被计算机替代，学生所需要的所有知识资料都可以靠计算机去查找到，并且方便快捷。
然后，在“高”这一方面，主要表现在计算机的运算，也就是主频，主频不断地完善，计算机的运算也就会越来越快，各方面的性能也就会越来越好，就作者知道的而言，目前，英特尔公司早已开发出一高性能的处理器，该处理器集成了超过10亿的晶体管，这也就代表着一台计算机的运行不在单单使用一个处理器来工作，还会存在若干处理器共同工作，即我们常讲的并行处理。
最后，在“深”这一方面，计算机越来越智能化，也就是向着人工智能的方向不断地进步，就比如我们平时在书本上看到的由于的信息，如何快速方便的被利用，这就要讲到计算机的人机互动模式了。人机互动、人机智能讲的浅显的就是计算机越来越智能，甚至会具备一定的和人一样的感知能力、逻辑思维能力等，人们的表情、手势甚至是内心的想法完全能够被计算机感知到，人机互动更加方便。除此之外，目前人类已经发明出虚拟计算机场景，在其中，人们可以感受到身临其境的感觉，等等。这些都不断地被人类开发，朝着越来越深的方向发展。
2 计算机科学技术具体趋势
计算机科学与技术已经发生了翻天覆地的变化，如此大的变化势必会带来更大的挑战，我们一定要把握好计算机科学与技术的发展趋势，不断地完善和发展，才能使自身站在不败之地，对计算机科学与技术发展趋势的分析显得尤为重要。上文在整体宏观方面对计算机科学与技术发展进行了分析，本部分将就几个具体的方面进一步阐述计算机科学与技术的发展趋势，从近几年来计算机科学的发展来看，计算机科学技术的具体发展趋势，主要有以下几个方面。
运算速度大大提高的高速计算机
随着技术的快速发展，人类已经研究出一种新技术，这种新技术可以通过利用空气的绝缘性来提高计算机的运行速度。在计算机中使用的是一种新型的电路，其使用了一种特殊的芯片，特殊性就在于芯片和芯片的连接是用一种含有90%空气的一种导线，我们都知道，空气是一种不导电的优良绝缘体，这种计算机电路中使用的就是这种新型的芯片和芯片连接方式，而计算机的运行速度通常是由芯片和芯片之间的连接速速决定的，利用这种新型的芯片连接方式，不仅可以很好地利用空气的绝缘性能还可以有效地防止减少信号传递过程中的耗损，所以可以更快速更准确的传递信息。另外，这种导线还有一个优点就是消耗的电量少，材料制作成本也低，在安装的时候还不需要更换计算机的芯片就可以直接安装，从各个方面展现出了其优越性。
超微技术领域的生物计算机
计算机科学与技术已经发生了翻天覆地的变化，如此大的变化势必会带来更大的挑战，目前计算机已经不仅仅是简单的计算运行，已经发展到方方面面，比如说医学观测、生物分析等等，几乎生活的方方面面都已经涉及，其中作者就超微技术领域的生物计算机进行具体阐述如下。
早在二十世纪八十年代，生物计算机就已经投入研制了，这种计算机最大的特点就是利用生物芯片，由生物工程技术中所产生的“蛋白质分子”组合构成。在这种生物芯片中，信息是以波的方式进行传递的，其运算速度快得惊人，几乎相当于普通计算机运算速度的十万倍，且具备强大的储存空间，而其能量消耗仅为普通计算机的十分之一，这种生物计算机的优势作用显而易见。由于蛋白质分子具有再生能力，因此，它可以通过自我组合而合成新的微型电路，这样就使得计算机具备了生物体的基本特征，因此被称为生物计算机。1994年，美国首次将生物计算机公之于世，随之公布的还有模拟电子计算机而进行的逻辑运算，并提出了解决“虚构”的七座城市之间路径问题的最佳设计方案。目前，来自世界各国的计算机专家学者就曾联合呼吁计算机科技应向生物计算机领域努力进军。根据现在的生物计算机技术发展来看，预计将在不久的未来，制造出通过物理和化学作用就能检测、处理、储存、分析、传输数据信息的分子元件。目前，各国计算机科学家经过不断的努力已经在生物超微技术领域等相关方面不断的突破，甚至已经超微机器人都已经被研发出来。而科学家们更长远的计划是让这种超微机器人变成一部微型生物计算机，从而在生物体内取代某些人体器官，完成血管、内脏等器官的修复作用，并杀死病毒细胞，使人类身体健康、延年益寿。
以光为传输媒介的光学计算机
随着科技的发展，光学计算机不断创新，光学计算机顾名思义就是通过光来作为信息传递的载体的一种计算机，这种计算机同我们传统的电子计算机相比，是存在一些优势的，比如说速度方面，光的速度明显要快很多，这一点电子计算机是赶不上的，并且光在传输的过程中具有一定的频率和偏振等，这些都极大地改善计算机信息传递的能力，另外，光的发射和传播根本不需要任何的介质，甚至在传播的过程中相互的交汇，所造成的影响也不大，这些都明显的可以说明光学计算机的优势远远大于传统的电子计算机。光学计算机作为一种优良性能的计算机，从20世纪被各种科研机构研发，尤其是20世纪90年代由英德法意等几十个国家共同联合组成的科研队伍对光学计算机的发展做出了极大的贡献和突破。
另外，我们传统的电子计算机往往需要在低温下运行工作，但是光学计算机就完全不用考虑温度的问题，性能也特别优良，运行时尽管某元件破坏也不会影响整体的运算。
应用纳米技术的纳米计算机
纳米计算机是用纳米技术研发的新型高性能计算机。应用纳米技术研制的计算机内存芯片，其体积只有数百个原子大小，相当于人的头发丝直径的千分之一。美国正在研制一种连接纳米管的方法，用这种方法连接的纳米管可用作芯片元件，发挥电子开关、放大和晶体管的功能。专家预测，10年后纳米技术将会走出实验室，成为科技应用的一部分。
3 结论
社会在不断地进步，计算机科学与技术也在发生着翻天覆地的变化，如此大的变化势必会带来更大的挑战，我们一定要把握好计算机科学与技术的发展趋势，不断地完善和发展，才能使自身站在不败之地。本文结合作者阅读分析相关的文献资料，首先在整体宏观方面对计算机科学与技术发展进行了分析，然后就几个具体的方面进一步阐述计算机科学与技术的发展趋势，对于把握计算机科学与技术的发展脉搏具有一定的借鉴意义。值得一提的是，由于作者的水平有限，以上也仅仅是作者对计算机科学与技术发展的浅薄认识，会存在一定的偏差甚至错误，对这一问题的进一步深入的研究，还有待进一步探讨。
参考文献
[1] 蔡芝蔚.计算机技术发展研究[J].电脑与电信，2014，2.
[2] 陈相吉.未来计算机与计算机技术的发展[J].法制与社会，2015，10.
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“新型智慧城市”是以为民服务全程全时、城市治理高效有序、资料开放共融共享、经济发展绿色开源、网路空间安全清朗为主要目标，通过体系规划、资讯主导、改革创新，推进新一代资讯科技与城市现代化深度融合、迭代演进，实现国家与城市协调发展的新生态。其本质是全心全意为人民服务的具体措施与体现。 一、新型智慧城市发展方向 1、资讯网路宽频化 推进光纤到户和“光进铜退”，实现光纤网路基本覆盖城市家庭，城市宽频接入能力达到50Mbps，50%的家庭达到100Mbps，发达城市部分家庭达到1Gbps。推动4G网路建设，加快城市公共热点区域无线区域网覆盖。 2、规划管理资讯化 发展数字化城市管理，推动平台建设和功能拓展，建立城市统一的地理空间资讯平台及建(构)筑物资料库，构建智慧城市公共资讯平台，统筹推进城市规划、国土利用、城市管网、园林绿化、环境保护等市政基础设施管理的数字化和精准化。 3、基础设施智慧化 发展智慧交通，实现交通诱导、指挥控制、排程管理和应急处理的智慧化。发展智慧电网，支援分散式能源的接入、居民和企业用电的智慧管理。发展智慧水务，构建覆盖供水全过程、保障供水质量安全的智慧供排水和污水处理系统。发展智慧管网，实现城市地下空间、地下管网的资讯化管理和执行监控智慧化。发展智慧建筑，实现建筑设施、装置、节能、安全的智慧化管控。 4、公共服务便捷化 建立跨部门跨地区业务协同、共建共享的公共服务资讯服务体系。利用资讯科技，创新发展城市教育、就业、社保、养老、医疗和文化的服务模式。 5、产业发展现代化 加快传统产业资讯化改造，推进制造模式向数字化、网路化、智慧化、服务化转变。积极发展资讯服务业，推动电子商务和物流资讯化整合发展，创新并培育新型业态。 6、社会治理精细化 在市场监管、环境监管、信用服务、应急保障、治安防控、公共安全等社会治理领域，深化资讯应用，建立完善相关资讯服务体系，创新社会治理方式。 二、“六个一”建设理念 “新型智慧城市”建设“六个一”建设理念即“一个体系架构、一张天地一体的栅格网、一个通用功能平台、一个数据集合、一个城市执行中心、一套标准”。 1、一个开放的体系架构 遵循体系建设规律，运用系统工程方法，构建开放的体系架构，通过“强化共用、整合通用、开放应用”的思想，指导各类新型智慧城市的建设和发展; 2、共性基础“一张网” 构建一张天地一体化的城市资讯服务栅格网，夯实新型智慧城市建设的基础，实现城市的精确感知、资讯系统的互联互通和惠民服务; 3、一个通用功能平台 构建一个通用功能平台，实施各类资讯资源的排程管理和服务化封装，进而支撑城市管理与公共服务的智慧化，有效管理城市基础资讯资源，提高系统使用效率; 4、一个数据体系 建立一个开放共享的资料体系，通过对资料的规范整编和融合共用，实现并形成资料的“总和”，进而有效提高决策支援资料的生产与运用，进一步提升城市治理的科学性和智慧化水平; 5、一个高效的执行中心 构建新型智慧城市统一的执行中心，实现城市资源的汇聚共享和跨部门的协调联动，为城市高效精准管理和安全可靠执行提供支撑，更好对城市的市政设施、公共安全、生态环境、巨集观经济、民生民意等状况有效掌握和管理; 6、一套统一的标准体系 标准化是新型智慧城市规范、有序、健康发展的重要保证，需要通过 *** 主导，结合各城市特色，分类规划建设内容和核心要素，建立健全涵盖“建设、改革、评价”三方面内容的标准体系 随着国家治理体系和治理能力现代化的不断推进，随着“创新、协调、绿色、开放、共享”发展理念的不断深入，随着网路强国战略、国家大资料战略、“网际网路+” 行动计划的实施和“数字中国”建设的不断发展，城市被赋予了新的内涵和新的要求，这不仅推动了传统意义上的智慧城市向新型智慧城市演进，更为新型智慧城市建设带来了前所未有的发展机遇。 金鹏资讯智慧城市解决方案
智慧城市发展现在最大的障碍在宽频速度上，只要解决该问题我个人认为智慧城市建设将取得很大突破，tv-lcd了解到的
1、加强智慧城市顶层设计 为规范当前智慧城市建设所出现的混乱局面，亟待加强智慧城市的顶层设计，科学合理地规划智慧城市建设。从国家经济社会发展来看，应该根据党的十八大有关促进新型城镇化、全面建成小康社会的大战略出发，全面系统地规划智慧城市建设。智慧城市建设应该成为中国特色新型工业化、资讯化、城镇化相互融合的一条有效路径，不仅要服务于城市居民，也应该能够服务于城镇和农村居民。 2、基于新一代资讯科技构建智慧城市总体框架 与以往的城市资讯化相比，智慧城市建设应该具有两个显著的特征：一是充分应用以物联网、云端计算、无线宽频、三网融合等为主要内容的新一代资讯科技，二是与民生相关的公共管理与服务为业务系统发展重点。智慧城市建设应该重新整理当前城市资讯化发展现状，整合资讯资源、统筹业务应用系统，为人们呈现建成小康社会的美好愿景。 3、智慧城市建设应该与国内新一代资讯科技产业发展形成良性互动 智慧城市建设将成为融合城镇化、资讯化、工业化发展战略的重要载体。作为新型城镇化发展的重要内容，智慧城市建设应该成为支撑国内新一代资讯科技产业发展的重要内需市场。在当前国际经济仍然持续低迷、针对我国的国际贸易保护主义行为日渐增多的情况下，这个庞大的内需市场对于促进我国新一代资讯科技产业的自主创新发展，提供了一个可靠的保障和良好的市场发展环境。 4、建立综合协调机制 智慧城市建设涉及面非常广泛，包括资讯通讯产业管理、城市交通、医疗卫生、教育、社群管理服务等诸多领域，因而必须建立一个综合统筹机制去协调推进。但是，目前我国尚未建立一个综合、统一有效的机制去统筹智慧城市建设。从地方的智慧城市规划来看，最初主要是资讯化主管部门主导，但是最近在一些地方，城市规划建设部门也开始规划建设"智慧城市"，最近住房和城市建设部就在开展国家智慧城市试点工作。从内容来看，资讯化主管部门主导的好处在于，智慧城市建设能够有效地整合新一代资讯科技的应用，能够将现有的资讯化管理资源融入其中，不足之处是资讯化应用难以落实到城市规划建设管理的具体业务专案上，而城市规划建设部门主导的优劣势则正好与此相反。 5、建立健全资讯网路安全机制和体系 在网际网路时代，由于我国根本没有技术和产业主导权，我国的资讯网路安全问题几乎是完全暴露在跨国公司特别是美国公司的技术掌控之下，几乎没有安全可言。在以物联网、云端计算为代表的新一代资讯科技支撑的资讯网路时代，安全问题更为突出，其潜在威胁也更大。为保障智慧城市的安全稳定执行，有必要从保障国家安全高度规划资讯网路安全，整合当前分散的资讯保安管理机制，建立高效的资讯网路安全保障体系。 6、加强相关的法律法规建设 物联网与云端计算时代，法律法规问题要比传统的网际网路时代更加复杂。就我国而言，网际网路法律法规建设存在大量"欠账"，许多的资讯网路安全问题处于无法可依状态。在物联网时代，这种局面必须得到改观。
加快推进智慧城市建设要降低硬体成本增强稳定性（这是企业应该做的） 目前，中国制作一个RFID标签的成本大约是元，高额成本决定了这项技术目前只能应用在附加值相对较高的商品上，在低价值商品上则无法推广，从而使得物联网技术的应用推广困难重重。
智慧城市不是一下子就设计和规划出来的，所有的城市都没有把全面建设智慧城市当做目标。智慧城市是一种发展趋势，每个城市可以根据当地的实际情况去发展某一个模组，可以是交通出行，可以是物流运输，可以是行政办公，也可以是健康医疗等等。每个城市把自己的模组发展好，也可以为其他城市提供参考，这样集思广益，才能为智慧城市的大框架提供有力的案例支援。 智慧城市建设要达到新型城镇化的五个要素，以人为本，四化同步，优化布局，生态文明，传承文化，这五大要素内涵就是经济，社会，环境的协调发展。 卓尔软体-智慧城市的开拓者（智慧公路养护系统，智慧环卫系统，智慧城管系统，地铁云购票系统）
必须有，两会上有提出来了我们的智慧城市要有自主创新
日华科技通过“平台+应用+服务”模式，融合物联网、网际网路、通讯网等技术形成互连、泛在、融合的智慧网路覆盖，并利用"平台+大资料"提供城市资源通用服务平台，实现城市运转的全面感知和跨部门的协调联动，进一步提升对公共服务、公共安全、城市治理、智慧产业的服务和管理。
近年来，美国、欧盟、新加坡、印度等国家与地区，围绕智慧城市科技研发、应用创新、基础环境展开新一轮的智慧城市政策筹划和部署。从具体政策措施上看，构建产学研用多方协同的创新网路与产业联盟，积极推广智慧城市技术服务，增进国际间合作成为重要方向。在“一带一路”战略的指导下，我国正在重视和推进智慧城市国际合作与海外推广，加强智慧城市联盟与创新中心建设，促进智慧城市推动经济社会可持续发展。 从具体的政策内容上看，科技研发、应用普及和基础环境优化成为重点，大致可以分为四个方面： 一、加强基础和应用科学的研发投入 各国 *** 均将科技研发作为智慧城市的基础支撑环节，不断加大资金支援。在美国投入亿美元启动的新“智慧城市”计划： 1、通过国家科学基金会(NSF)和国家标准和技术研究所(NIST)向学术机构分别提供3500万美元和1000万美元，以加强智慧城市基础技术研发; 2、通过国土安全部、交通部、能源部、商务部等 *** 相关部门投入4500万美元，推动安全、能源、气候应对、交通等领域应用技术研发。 在欧盟出台的“智慧城市和社群灯塔”计划中，伦敦等城市计划投入2500万欧元用于智慧停车场、公共脚踏车和智慧能源供应等领域实验智慧技术研发等。 二、推动先进ICT技术的普及应用 各国推进智慧城市普遍以ICT技术为导向，希望通过智慧城市建设巩固ICT领先优势。新加坡“智慧国家2025”计划提出通过ICT技术采集全国资料资讯，并基于这些资讯实现更好的城市管理、便民服务和经济发展。为达成该目标，新加坡资讯通讯发展管理局提出“三步走”远期规划： 1、第一个阶段以“连线”为核心，构建一个安全、高速、经济且具有扩充套件性的全国通讯基础设施; 2、第二阶段聚焦在“收集”，通过遍布全国的感测器网路获取更理想的实时资料; 3、第三阶段推进资讯的“理解”，通过建立面向公众的资料共享和分析机制，预测民众需求并提供更好的服务。 三、以重点专案引领各方积极参与 欧盟于2012年7月正式启动智慧城市与社群创新伙伴计划，旨在汇集欧洲各城市管理者、企业以及公民代表的意见，并进一步出台智慧城市与社群的战略实施计划(EIP)和操作实施计划(SIP)两个纲领性档案。2014年，欧盟释出智慧城市专案邀标书，旨在为智慧城市相关行动建立市场，促进这些行动在欧盟范围内推广并为寻找有相同兴趣的合作伙伴提供平台。截至2015年9月，该计划已经收到了来自欧洲各国企业、科研机构、大学提交的514项有关投资建立智慧城市的资金承诺、合作专案与相关解决方案。 四、优化基础环境 发达国家和发展中国家均将城市基础设施建设作为推进智慧城市的首要任务，欧盟智慧城市与社群创新伙伴计划将基础设施建设作为三大重点领域之一，而印度2015年8月公布98个智慧城市试点主要内容也聚焦在增强城市基础设施。在基础设施建设的基础上，欧盟国家突出绿色和低碳主题，希望通过智慧交通、智慧能源、智慧水务等建设推动城市生产和生活方式的转变;而印度等发展中国家则期望通过提升水利、电力、环保、公交等公共设施智慧化水平，提高土地综合利用率、加强住房保障、缓解交通拥堵、促进 *** 高效运转，从而改善投融资环境并推动经济增长。 金鹏资讯智慧城市解决方案
“智慧城市”需要“三规合一” 所谓“三规合一”的规划模式，即“空间规划+技术规划+产业规划”。空间规划是城市的“骨架”，将明确城市的空间布局、功能分割槽、功能组团、交通路网、绿地碳汇等，让城市站起来；技术规划是城市的“肌肉”，明确城市智慧低碳系统的体系结构、具体功能、技术方案、效能指标等，让城市动起来；产业规划是城市的“血液”，明确城市智慧低碳产业的发展导向、产业布局、重点专案和招商引资策略等，让城市活起来。
其实“智慧的地球”本来是IBM在美国经济萧条时期提出来的，本来目的是想让奥巴马 *** 提供更多的政策支援，以提升自身的收入，但现在看来，中国 *** 倒是更加重视这一观点并将之付诸实践。接下来的最大赢家很有可能是IBM。至于中国为何要建智慧城市，我认为：一方面是中国目前的发展主要以城镇化为重心，城镇化发展带来的诸多问题嗜待解决，而智慧城市很有可能能够解决这些问题；另一方面，智慧城市建设将使城市生活更加和谐，人民更加安居乐业， *** 对城市的管理更加具有效力（能够掌控全域性，处于维稳考虑）；最后，智慧城市建设是需要不断的创新的，而中国目前正在提倡创新，由此可提升经济发展水平，扩大就业，改善环境、提高能源、资源利用率。
国建设还可 以优 化 城 市 的产 业 结 构 ,减 轻 盲 目 智慧 城市建 设成 果作用 为推进数 ...数字中国建设对于 城 市建设创 新 型不强 我们每个人都
现状：中国智慧城市市场支出规模持续增长
随着我国政府对智慧城市建设重视程度的不断提升，我国智慧城市投资规模不断增长。根据IDC 2020年7月发布的《全球智慧城市支出指南》，2020年，中国智慧城市市场支出规模达到259亿美元，同比增长，高于全球平均水平，为仅次于美国的支出第二大的国家。
在全球范围内，2020年中国智慧城市市场规模占全球比重为，仅次于美国与西欧地区。
——以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国智慧城市建设行业发展趋势与投资决策支持报告》。
近年来，安防行业大热，新入局者不断涌入，而且都是资本雄厚之辈。因此，我国安防市场规模呈扩张态势。接下来我为大家整理了2020年安防行业发展前景分析，欢迎大家阅读!
2020年安防行业迎来五大发展机遇
过去的2019年，对于很多安防企业来说都是收成下滑的一年，对外我们受到了中美贸易战的影响，大国博弈，安防受损对于每个涉及都国际事务的企业来说都不乐观;对内我们迎接了像阿里、腾讯这样的新对手和新伙伴的加入，技术变革更加迅速，也让人更加紧张。
阿里投资千方科技，无疑成为了安防行业的又一个“顶级玩家”
在这一年里，我们看到昔日安防大厂因为财务问题而深陷泥潭，也看到诸多安防企业或被吞并或被并购。但我们同时仍然是世界第一的安防大国。在世界安防企业50强中我们更是居于头部。随着环境逐渐趋于稳定，我们在2020年迎来了崭新的机遇与挑战。
今天帮尼菌就结合一年来发生的事情，梳理下2020年对于安防行业利好的5个机遇。
一、泛安防继续深入，智能安防潜在市场巨大
从18年的“无AI，不安防”到19年的注重落地，我们发现不仅是人工智能在走进安防行业，安防企业也在用他们独特的领域辐射到其他市场当中去。
智慧交通、智慧门禁、智慧养老、公安大数据……这些场景建设已经成为当下安防企业竞相押注的“新蓝海”。以智慧交通为例，仅交通部就计划投资万亿元建设智慧交通。更不要说为了抢占市场而不惜低利润进入的各个厂商们了。
算法算力的优势为“泛安防”趋势提供强大助力
随着算法算力的不断提升，智能安防中的非民用部分将在2020年展现出巨大的建设热潮。但天下没有免费的午餐，在建设过程中的各种痛点都需求更加场景化的解决方案。且多数需求都不是一两家企业能够完美承担的范畴。
正如海康宣称自己是物联网的解决方案提供商一样，未来行业内需求的将不是单一领域的竞争力，而是对于整个行业的资源整合能力，谁能整合资源形成强有力的解决方案，谁就能在泛安防的市场里占得先机。
如果过去大家争的是营业额、是利润、是谁是业内老大，那么在泛安防的时代里，企业们要争的就是资源整合能力，比的不是谁在单一领域挣得多，而是能不能带着大家一起把钱挣了，这才是邓公说过的能抓耗子的“好猫”。
二、人工智能行业面临洗牌 安防挑兵挑将的时机日趋成熟
过去我们都说人工智能发展起来会有多少行业的人吃不上饭?而现在呢?从事人工智能行业的人有几个不岌岌自危的?
诚然人工智能行业依然是员工薪资福利最高的行业之一，但目前显而易见的现实是，不能迅速投入应用的人工智能企业，将迅速凋零。
2020年AI行业主题：洗牌
据北京经济和信息委员会拿到的统计资料显示，全国的人工智能企业有70%拿不到风投，而拿到风投也不意味着免死金牌，在这方面甚至有人列了一份榜单，上面死掉的AI企业都是拿到了几千万甚至上亿元融资的“希望之星”，连他们都死了，又有谁能逃过一劫呢?而最新数据也显示，仅在2019年，就有万家AI企业死掉。在这种环境下，2020年?哪个人工智能企业还能忍住变现和落地的冲动?
事实就是这样，在这个务实的资本世界里，很少有人有耐心等你把画的饼一步步变成现实，资本更愿意追逐快餐，那些能落地能变现的套餐。
在这个环境下，2020年人工智能行业或将变成各个行业的“淘金场”，安防行业也不例外。谁能将技术更好的赋能行业，谁就能继续活下去。对于安防行业来说，近年来人工智能已经帮助业内在技术上完成了一次飞跃，而人脸识别、低照度摄像机、智能卡口甚至泛安防产品等市场前景广阔的技术显然也离不开这些人工智能企业。
在这个双向需求的前提下，机遇显然已经到来。2018年，我国AI+安防的市场规模就已经达到135亿元，部分头部安防企业AI获得的营业额已经超过8%。而在两年后的今天，安防行业对于人工智能行业的新一轮抢夺也将开展。谁能将技术更好的服务于自己的产品，将技术更好的落地下来，谁就把握了先机。
三、5G技术商用带来众多可能性
正如同4G技术让监控画面实时传播、云技术等技术成为了可能。5G技术的全国性商用也为安防行业带来了新的可能性。
处于风口的5G
从技术层面上讲，5G提供的传输效率可供安防设备提供更多的可能性。超高清摄像、更多智能化模块搭载、实时云端存储等功能都需要5G技术的支持。
正如从3G到4G带给我们的实时视频传输需要一个演变的过程一样，5G技术的落地应用如今在大环境下依旧被广泛认为为时尚早、成本过高。但新事物总归要取代旧事物，等5G真正成熟应用时再去考虑发展5G的必要性已然太晚。
随着物联网的不断发展，5G环境下为安防实现万物互联提供了条件。车联网、物联网、智慧城市、无人机网络建设都离不开5G技术的应用。如今的5G领域就像头两年的人工智能领域一样处在布局和技术发掘阶段，但人人也都知道5G技术的重要性。而2020年作为5G技术大规模部署和成熟应用的第一年，势必将展现出强大的可能性。
而安防在此基础上能成长多少，值得我们期待。
四、数据安全与数据存储
随着智慧安防和5G时代的到来，视频数据的容量已经形成井喷式的发展，传统储存方式无论是从存储容量还是读写速度面临着巨大的挑战。
智能安防对于硬盘提出的要求主要围绕效率、容量、功耗三个方面展开，这对于传统硬盘厂商都提出了新的要求，希捷、西数都于今年推出了14TB以上的高效率安防存储硬盘，但面对安防行业愈来愈大的存储需求，传统硬盘厂商目前仍面临严峻挑战。
定制化、大容量、高效能传统硬盘厂商针对安防不断深入
此外，随着5G技术的发展，云存储的技术越来越成为安防厂商青睐的存储方式，虽然云存储目前还有着成本高、数据存储时间有限、传输效率不稳定等缺点，但这种集中存储的方式更便于平台式的管控中心，这也是目前安防发展的一大趋势，随着数据传输技术的发展，未来云存储在安防行业具有广泛的发展前景。
且如今人工智能和云技术发展过快，信息安全 措施 并没有及时跟进，这就导致了从去年下半年开始频繁发生数据泄露事件。这些事件无时无刻不危害着用户的隐私和数据使用安全。试问当数据安全都无法保证的时候，又怎么才能让用户选择你的设备呢?
支付宝人脸识别也被破解，数据安全研发迫在眉睫
其实数据安全问题不是一天两天就能形成的，目前安防面临的数据安全问题体现在信息孤岛、顶层设计、算法应用缺陷、政策制度和技术标准缺失几大方面。在这个环境下，企业和企业之间就犹如一个个“数据烟囱”，技术、研发、服务范围、开发平台都表现出不统一的特征，而这些方面的不统一也就进一步的导致了漏洞的频发，进而危害用户的数据安全。
再加上如今恶意程序、各类钓鱼和欺诈层出不穷。用户的隐私和数据贩卖甚至形成了一条完整的产业链。这些都给安防行业带来了巨大的隐患。
为了解决这些隐患，相关的数据安全市场也就应运而生。在智慧安防不断提速的新一年里，相信数据安全市场的规模也将进一步扩大。
五、政策上的大力支持
随着中美贸易战的不断扩大，海康、大华登上贸易实体名单，现在就连普通人也知道中国安防能做的让美国无比忌惮。有压迫就有反抗，2020年中国预计出台一大篮子针对安防行业的利好政策或标准，这里帮尼菌对此也稍作 总结 ，具体情况如下：
在视频监控方面，有《网络音视频信息服务管理规定》、《公共安全重点区域视频图像信息采集规范》和《视频监控系统主动照明部件光辐射安全要求》。同时对于出口型企业来说还需额外关注美国加州的CCPA数据法案，该法案将对出口型安防企业做出不少约束。
公共安全方面，《危险货物道路运输安全管理办法》《辽宁省治安特业服务管理办法》《防盗 保险 柜(箱)》和金库门通用技术要求》以及应急管理部发布的19项 安全生产 行业标准，都将在2020年正式实施。
产业方面，《产业结构调整指导目录(2019年本)》以及《居家安防智能管理系统技术要求》。
最后就是支持类政策，在这方面有《推进综合交通运输大数据发展行动纲要(2021-2025年)》、《促进“互联网+社会服务”发展意见》、等政策值得我们关注。而针对5G商用、智慧安防势必还要出现一系列新的支持政策。保持密切关注也会给安防企业带来一定的发展机遇。
结语：
有需求的地方就会诞生市场，智慧安防如今就像一支高速升空的火箭，火箭速度越快，外围的保护层损失也就越严重，而诞生的种.种缺口正是未来市场的诞生地，无论是新的传输技术、还是存储技术甚至数据安全，这些都是伴随智能安防发展诞生的产物。
而新事物的市场总是充满活力的，在21世纪的第二个十年里，谁能把握住这些行业发展的新方向，谁就能够更好的掌握主动。
十一大趋势看懂2020年安防行业大势
回首这一年的安防市场发展，一方面，在各级政府政策的影响下，AI、IOT、5G、区块链等新兴技术不断与安防行业相互融合，涌现出一个庞大的市场增长空间，企业的新兴产品与方案不断涌现。
另一方面，随着技术驱动下传统安防市场的日趋模糊与扩大，越来越多的企业跨界到安防行业，将安防行业的海量数据运用到更广阔领域，从而不断拓展产业生态圈。
但随之而来的，除了产品方案的更新迭代外，网络安全、数据孤岛、场景化运维等难题也困扰着行业市场的发展，需要企业在行业落地中不断完善改进。
2020年，如何把握好行业发展机遇，实现新兴技术的更优发展及商业化变现，将成为众多安防企业们在激烈市场竞争中占据一席之地的关键所在。
为了让大家更好的了解2019年安防行业发展脉络，CPS中安网特此梳理了2019年安防行业的发展新趋势，以供大家评读回顾。
5G+视频监控开启落地应用
2019年，在国家颁布5G试点城市和5G商用牌照的推动下，大带宽、低时延、大连接的5G技术与各行各业之间的融合成为了社会关注的 热点 ，安防行业也不例外。
在2019年CPSE安博会上，华为、中兴通讯、英飞拓等企业均带来5G+安防产品的展示。而在12月初，华为更是联合云从科技、上海联通在上海张江人工智能岛首次在国内实现5G+4K+AI的视频监控落地。
点评：据Gartner预测，预计到2022年，室外视频监控将成为全球5G物联网解决方案最大市场，这也吸引了无数视频监控及物联网企业投入到5G的商业化落地中。但现阶段，基站建设不足、落地成本高等不良因素仍将持续影响落地发展。
视频监控迎超高清视频应用蓝海
2019年3月，工业和信息化部、国家广播电视总局、中央广播电视总台联合印发了《超高清视频产业发展行动计划(2019—2022年)》，视频监控迎来超高清视频应用的蓝海。
《行动计划》中指出将明确按照“4K先行、兼顾8K”的总体技术路线，大力推进超高清视频产业发展和相关领域的应用。
其中在安防监控领域，未来将加快超高清监控摄像机等的研发量产;推进安防监控系统的升级改造;支持发展基于超高清视频的人脸识别、行为识别、目标分类等人工智能算法;提升监控范围、识别效率及准确率;打造一批智能超高清安防监控应用试点。
点评：长久以来，政策都是我国安防行业发展的强有力助推剂。从《行动计划》印发后，君正、海康威视、大华股份等与超高清视频监控息息相关的安防行业上市公司，市值纷纷有所提升便能看出该计划对行业所造成的巨大影响。超高清摄像机、超高清显示屏等新品也在行业中不断涌现。
区块链与安防产业的碰撞
2019年10月24日，在第十八次集体学习中指出，区块链技术的集成应用在新的技术革新和产业变革中起着重要作用。要把区块链作为核心技术自主创新的重要突破口，明确主攻方向，加大投入力度，着力攻克一批关键核心技术，加快推动区块链技术和产业创新发展。
由此也拉开了各行业与区块链技术相结合的大幕。道尔智控、中控智慧、广电运通、英飞拓等安防企业也在区块链领域进行探索和布局。
这其中，英飞拓除了发布解决方案、与武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室及比特大陆探索区块链与智慧城市的结合外，还将在其“湖南智慧中方项目”建设中对区块链技术进行实时部署。
点评：在智慧城市建设特别是粤港澳大湾区建设愈加火热的背景下，区块链自身所拥有的数据高保护性特点也为智慧城市数据传输、存储提供有力保障。当下也有越来越多的城市开始尝试推动区块链技术在智慧城市项目中应用。
安防下半场主旋律——AIoT
在智能化浪潮的冲击下，安防行业在技术、市场层面上都发生着变革。
2019年CPSE安博会，除了传统安防企业外，AI、互联网、ICT及通讯等领域均有企业布局安防领域。通过物联网产生的海量数据存储于云端或边缘端，再经过深度学习对数据进行分析与处理，从而实现前端摄像头对视频数据的结构化处理，打造生态闭环。
点评：AIoT让安防的边界越来越模糊，未来安防可能只是AIoT行业里面的一个业务。这也使得在当下行业中，行业龙头企业、人工智能企业、跨界企业开始与传统制造商、集成商工程企业等安防产业链上下游达成战略合作，共同开拓AIoT市场。
数据中台元年
随着城市智能化进程的不断发展，数据治理在城市中的应用也日益增多，如何打破数据孤岛成为城市治理中的一大痛点。
基于此，能够根据行业需求赋能城市庞大场景，挖掘深层次数据价值，实现城市精细化管理的数字孪生、数据中台开始进入视野。
在2019年CPSE安博会上，大华股份、佳都科技、东方网力、高新兴等企业都带来了相关数字孪生、智慧孪生、数据中台产品的展示。
这些产品本质上都是基于前端数据采集、中间数据汇聚、后台数据应用的基本流程，不断扩大和衍生，应用到不同的场景里面。
点评：从雄安新区成立到粤港澳大湾区建设，近年来在人工智能、物联网影响下，城市的智能化进程不断加速，激增的数据也对城市的数据治理能力提出更高要求。
在此背景下，数据中台油然而生，也带出一个广阔市场空间，吸引了众多安防企业布局其中进行研发。
3D人脸识别或成行业主流趋势
人脸识别作为人工智能的重要技术应用，在人工智能快速落地安防行业的过程中，人脸识别在安防行业也掀起了一股“刷脸风”。从考勤到社区出入口门禁，再到城市安全治理，人脸识别的身影随处可见
与此同时，关于人脸识别的安全性问题也一直居高不下，用视频图片和三维人脸模型破解人脸识别的新闻也时有发生。
在此背景下，更具安全性的3D人脸识别开始在智能锁、门禁、视频监控等多个领域取得研发落地。2019年CPSE安博会上，大华乐橙便发布了行业搭载首款3D结构光的AI人脸识别视频锁。
点评：人脸识别可谓是人工智能落地安防最具代表性的应用，大量普及的刷脸场景也让2D人脸识别的劣势逐渐暴露出来。尽管当前市场上已有活体、红外等技术搭载在人脸识别产品上，但更具安全性的3D人脸识别显示是行业应用的方向。
国资入股安防企业
2019年3月2日，汉邦高科发布公告，拟将公司控股股东、实际控制人王立群持有公司股份850万股转让给北京青旅中兵资产管理有限公司。转让完成后，北京青旅中兵将成为公司持股5%以上大股东。
2019年7月14日，捷顺科技发布公告，公司控股股东、实际控制人唐健和刘翠英2019年7月12日与深圳市特区建发智慧交通投资合伙企业(有限合伙)签署了《股份转让协议》。受让完成后，特建发智慧交通将成为捷顺科技的第二大股东。
2019年9月3日，东方网力收到川投信产转来的反垄断审查通过的批文，根据此前签署的相关协议，公司控股股东现变更为川投信产，公司实控人由刘光变更为四川省国资委。
2019年11月18日，英飞拓控股股东JHL及实际控制人刘肇怀与深圳市投资控股有限公司签署《股份转让协议》，JHL拟向深投控协议转让其持有的英飞拓万股股份，占英飞拓总股本的5%。本次《股份转让协议》实施完成后，深投控将合计持有英飞拓股权，并取得控制权。
点评：安防作为一个G端及B端为主要导向市场，国资资本的入股，将为安防企业解决资金问题的同时，也可以带来市场和项目支持，从而达到更好发展。
人工智能向场景运维落地迈进
当下，人工智能已不仅仅存在于计算机视觉，ISP、传输、存储、运维等环节人工智能都开始发挥效能。
在2019年CPSE安博会现场，人工智能几乎已成企业参展的“标配”，越来越多的企业展出运维智能平台等平台类产品。有企业表示，卖硬件、卖技术的一次性买卖，远不如买运维的连续服务落地更好。
点评：在安防边界不断扩大的背景下，人工智能在安防领域的落地也由“算法-算力-数据”的上半场开始向“方案-实施-运维”下半场迈进。除了提供技术产品外，能够汇集分析数据的运维平台也得到了众多用户的青睐。
云边融合加速推进
在2017年CPSE安博会上，海康威视正式发布Hikvision AI Cloud理念，倡导在物联网行业践行由边缘节点、边缘域和云中心构成的“云边融合”计算架构，实现从端到中心的“边缘计算+云计算”，真正做到让边缘感知更精准、数据汇聚更高效、多层认知更智能、分级应用更实用。
转眼两年过去，在2019年CPSE安博会上，海康威视全面展示了Hikvision AI Cloud在软硬件及解决方案、落地应用案例等方面的最新成果。
CPS中安网了解到，基于Hikvision AI Cloud物信融合数据平台的典型应用项目已经覆盖全国24个省区、近百个城市，为公共安全、应急指挥、民生服务、城市运营、交通管理等领域提供智能物联网解决方案和大数据服务。
点评：从2017年首次提出“AI Cloud”战略，到2019年CPSE安博会上发布多款战略下的软硬件新品，海康威视在云边融合的探索已越走越远，并取得可观项目落地成果。
软件定义摄像机理念进一步拓展
10月29日，华为在深圳召开了以“洞见当下，预见未来——5G+AI+视频，加速千行百业智能化升级”为主题的华为智能安防产业峰会。华为提出面向5G+AI时代重新定义平台技术架构，将SDC(软件定义摄像机)升级为HoloSens SDC，将IVS(智能视频云)升级为HoloSens IVS，以新生态、新平台加速5G+AI时代千行百业的智能化升级。
此外，华为还重磅推出基于智能视觉与感知的智能视频算法商城Huawei HoloSens Store，以华为产品为核心底座承载智能算法，提供迅捷开发、便捷下单、敏捷运营的全流程服务，提供多种入驻模式和 商业模式 组合。
点评：软件定义摄像机一直是华为进军安防的一大重要举措，在2019年，华为除了发布新硬件产品外，更是发布算法平台来完善其“软件定义摄像机”生态。在人工智能安防行业落地应用加速的背景下，华为将带来更多的场景理解。
AI超微光技术成治理行业光污染新利器
长久以来，受限于夜间环境光源、成像技术不足等因素限制，监控摄像机夜间成像效果差强人意，为满足视频图像成像需求，高强度的补光灯得到广泛应用。
但补光灯在提升亮度的同时，刺眼的灯光也严重影响人员的视线，带来安全隐患。而当下主流的智能补光技术极易受场景、成本、反光材料等诸多因素影响，应用效果受限。
为此，科达依托多年在基础ISP图像调制技术上的积累，在2019年CPSE安博会上发布AI超微光系列相机，通过采用自研深度学习图像增强算法，大幅减少此前监控摄像机对补光灯的依赖，在提升图像亮度的同时充分还原物体颜色与纹理。
点评：在日常的交通出行中，高强度的摄像机爆闪抓拍一直是车主所“深恶痛绝”的一大问题。在智能化潮流下，超星光、黑光等技术开始描向这一痛点进行拓展，相信科达的AI超微光技术也将为行业带来新的理解。
2020年安防行业市场规模有望突破8000亿 市场大年收百亿者却少之又少
近年来，安防行业大热，BAT、华为、人工智能四小龙都来“插一脚”。新入局者不断涌入，而且都是资本雄厚之辈。因此，我国安防市场规模呈扩张态势。2016年安防市场规模突破5000亿元，安防市场规模在2020年将达8000亿元。为什么安防行业市场那么大，年收百亿者却少之又少?专家人士认为，安防行业大企业少的一个重要原因是产品同质化，技术创新不足。目前，不管是老牌安防企业也好，新创企业也好，两者之间的技术差距差距正在逐步缩小，人工智能算法和准确率之间有差距，但并不大，没有“一枝独秀”者。此外，安防市场还是TOB业务较多，更多的是靠政府订单，资本雄厚的大企业更有优势，新创企业很难单打独斗，更多的需要和当地集成商合作。
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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
2005年，尤其随着现代化科学技术的飞速发展，犯罪分子犯罪智能化、复杂化、隐蔽性更强，因此促使防范技术手段不论在器件上，还是系统的功能上都有飞速的发展。器件上的探测器由比较简单、功能单一的初级产品发展成多种技术复合的高新产品。如微波—被动红外复合的探测器，它将微波和红外探测技术集中运用在一体。在控制范围内，只有二种报警技术的探测器都产生报警信号时，才输出报警信号。它既能保持微波探测器可靠性强、与热源无关的优点又集被动红外探测器无需照明和亮度要求、可昼准备运行的特点，大大降低探测器的误报率。这种复合型报警探测器的误报率则单技术微波报警器误报率的几百分之一。又例如利用声音和振动技术的复合型双鉴式玻璃报警器，探测器只有在同时感受到玻璃振动时的振动和破碎时的高频声音，才发生报警信号，从而大大减弱因窗户的振动而引起的误报，提高了报警的准确性。电视监控系统飞速发展使安全防范的技术更有效，更直观。微光、红外摄像机的研究开发成功，能使安全防范实现全天候及昼夜工作，摄像机的微型化和智能化使探测器更隐蔽。长时间录像装置能24小时、48小时、72小时长时间记录。多画面分隔器的出现，大大减少了系统设备的数量，使系统更可靠，而监控的范围也越来越大。一个大型的企业、几个分系统构成一个综合的安防系统，它既有人侵防盗的功能，又有防火、防暴和安全检查的功能。当某一被探测点发出报警信号，能自动通过电话线向报警中心报警，而报警中心也能自动探知报警信号的性质、地点及其它。探测信号的传输也由常规的模拟量的有线传输，转为数字的无线传输，大大降低了施工过程中的布线工作量，节约了材料和劳力。报警控制器采用了大容量的CPU，使信号和控制实现了计算机总线控制，大大降低了系统安装的工作量，提高了系统的可靠性。我们将继续采用更新的电子技术和计算机技术进一步提高安防器材的稳定性和可靠度，进一步提高系统的功能，使人们的安全防范技术在打击犯罪、保护人民利益中作出贡献。
智能安防系统可细分为智能防盗报警、智能视频监控、智能楼宇对讲、智能防爆安检、智能门禁控制等子系统。近年来，智能安防子系统市场规模持续增长，预计至2026年，行业市场规模有望突破2500亿。
智能安防子系统市场规模持续增长
智能安防系统可细分为智能防盗报警、智能视频监控、智能楼宇对讲、智能防爆安检、智能门禁控制等子系统。
智能防盗报警方面，随着防盗报警应用领域不断扩大，且“智慧城市”建设带动了防盗报警系统技术升级，智能联网的防盗报警系统受到市场青睐。
据中安网数据显示，2019年我国安防产品总产值为2500亿元，结合防盗报警系统产值占安防产品总产值12%左右，同时我国智能防盗报警系统的渗透率在8%左右，得出2019年我国智能防盗报警系统产值约为26亿元。根据18%的增长率，估算出2020年市场规模约为31亿元。
近年来，受图像处理、模式识别、计算机视觉技术、互联网传输技术以及大数据分析技术的联合推动，智能视频监控行业取得了较快的发展。初步估算2020年我国智能视频监控市场规模约为21亿元。
随着居民生活水平的提高，居民住宅小区的管理越来越规范和严谨，居民对于楼宇对讲系统的性能要求有所提升，不再局限于简单的语音对讲，而逐年向网络化、可视化化发展。
数据显示，随着楼宇对讲系统的不断升级，目前楼宇对讲智能化渗透率在20%左右。据估算，2020年中国智能楼宇对讲市场规模约为40亿元左右。
近年来，在互联网技术、人脸识别、大数据处理等技术的推动下，防爆安检产品不断朝智能化发展，出现了防爆机器人、刷脸进站等设备。目前，我国智能防爆安检市场渗透率在11%左右。据测算，2020年市场规模约在61亿元左右。
未来智能安防市场规模有望突破2500亿
2019年，我国安防行业总产值为8269亿元(其中安防产品总产值为2500亿元)，根据我国智能安防渗透率达的测算，我国智能安防市场规模约为455亿元。据估算，2020年我国智能安防市场规模约为576亿元。
经过多年的高速发展，安防已经发展成为一个庞大的产业。在经历了数字化、网络化发展后，安防行业未来将向智能化深度发展，智能安防市场规模也将持续增长，预计到2026年，市场规模有望突破2500亿。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国智能安防行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
到百度文库找相关资料，然后整理下
目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学期末论文的相关资料，希望对你有帮助!
人工智能发展现状与未来发展
一、人工智能概述
人工智能自诞生几十年来， 在崎岖的道路上取得了可喜的进展。目前，人工智能集计算机学科、神经生物学、语言学等多种学科于一体，引起了众多学科的日益关注，已发展成为一门具有广泛应用的交叉学科。人工智能虽然取得了快速的发展，但像许多新兴学科一样，人工智能至今尚无统一的定义。人工智能的发展引起了学术界的关注，尽管学术界有各种不同的说法和定义，但就其本质而言，人工智能是研究、设计和应用智能系统，来模拟人类智能活动的新学科。人工智能的目的就是利用各种自动化机械或者智能机器，来模仿、延伸和扩展人类的智能思维，从而实现计算机网络管理的人性化。
二、人工智能的研究历史
(一)1956年-1970年
人工智能诞生于一次历史性的聚会。为使计算机变得更“聪明”，或者说是计算机具有智能，1965年夏季，在美国达特莫斯大学举行了一次为期两个月的夏季学术研讨会。10位来自美国神经学、心理学、数学、信息科学和计算机科学方面的杰出科学家，在一起共同学习和探讨了用机器模拟人类智能的有关问题，并提议正式采用了“人工智能AI”这一术语。从而，一个以研究如何用机器来模拟人类智能的新兴学科——人工智能诞生了。
(二)1971年-80年代末
在科学上，前进的道路从来就不是平坦的，成功和失败、顺利和挫折总会交织在一起。人工智能也是如此，自它诞生至发展一段时间后，就遇到了不少的问题。在这种困难的环境下，仍有一大批人工智能的学者潜心研究。他们在总结前一段研究工作经验、教训的同时，从费根鲍姆“以知识为中心”开展人工智能研究的观点中找到了新的出路。
(三)20世纪80年代至今
人工智能逐步向多技术、多方法的综合集成与多领域、多学科的综合发展。其他学科的学者陆续将本学科的理论与方法向人工智能渗透，从而导致人工智能出现研究多学科交叉的现象。各学科对人工智能的渗透反映了目前人工智能发展的一种趋势，其渗透的结果现在还不是很明显，还需要时间的考验。目前，人工智能技术正在向大型分布式多专家协同系统、大型分布式人工智能、广义知识表达、并行推理、综合知识库、多种专家系统开发工具、大型分布式人工智能开发环境和分布式环境下的多智能协同系统等方向发展。
三、人工智能应用领域
目前 ， 人工智能在许多领域都得到了应用，其应用领域如下：
(一)在企业管理中的应用
刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》中提到要把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是弄清楚人的智能和人工智能的关系，从企业的发展目标出发，深入了解人工智能的内涵，搭建人工智能的应用平台，研究并开发企业智能化软件，这样一来，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
(二)在医学领域中的应用
人工智能在国外发展很快，在医学方面取得了很大的成就。国外最早将人工智能成功应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。美国及其他发达国家的科学家已成功研制出了用于人类血管治疗的微型机器人，此外，在不久的将来，就会制造出能够在毛细血管里自由活动的机器人。20世纪80年代初，我国已成功将人工智能应用于医学，且在这方面有了新的突破，例如许多高等院校和研究机构共同开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功地应用于临床。
(三)在矿业中的应用
第一个将人工智能专家系统应用于矿业的是美国的专家系统PROSPECTOR，该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等等，为矿业的开采带来了方便。1980年以来，美国的矿业公司在人工智能上加大了投资，其中矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了用于煤矿开发的专家系统。
(四)在技术研究中的应用
人工智能在技术研究中的应用，首先是应用于超声无损检测与无损评价领域。在超声无损检测与无损评价领域，目前主要广泛采用专家系统对超声损伤中缺陷的性质，大小和形状进行判断和归类。此应用节省了许多人力，另外这些技术的应用，使得无损检测的定位、定性和定量的可靠性有了大幅度提高，为无损评价奠定了良好的判定基础。
(五)在电子技术方面的应用
人工智能在电子技术领域的应用由来已久。随着网络的迅速发展，网络问题日益突出，网络技术的安全成了我们关心的重点。因此在传统技术的基础上进行网络安全技术的改进，，大力发展挖掘技术、免疫技术，及开发智能机器，人工智能技术在这方面为我们提供了可能性。
四、人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，人工智能技术在发达国家发展很快。尤其是在美国，发展更为迅速。在人工智能技术领域十分活跃的IBM公司，在智能电脑方面有了新的突破，成功地生产了具有人脑千分之一智力的电脑，而且正在开发功能更为强大的超级电脑。据其内部消息透露，预计该超级电脑研制成后，其智力水平将大致与人脑相当。除了IBM公司外，其他公司也加紧了这方面的研究，估计在未来几年内其成果更为惊人。
国内发展现状。二十一世纪是信息化时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术必然成为新世纪科学技术的前沿和焦点。在我国，很长一段时间，专家们都把研制具有人行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。机器人的发展水平不仅与计算机科技水平相关，而且与一个国家工业的各方面的发展水平密切相关。中国科技大学在国家基金的支持下，经过十年攻关和钻研，于2000年，成功地研制出我国第一台类人性机器人。
五、未来发展
人工智能的研究一旦取得突破性进展，将会对信息时代产生重大影响，对人类文明产生重大影响。科学发展到今天，一方面是高度分化，学科在不断细分，新学科、新领域不断产生; 另一方面是学科的高度融合，更多地呈现交叉和综合的趋势，新兴学科和交叉学科不断涌现。大学科交叉的这种普遍趋势，在人工智能学科方面表现尤其突出。由脑科学、认知科学、人工智能等共同研究智能的本质和机理，形成交叉学科智能科学。学科交叉将催生更多的研究成果，对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的领域和方向在很大程度上将决定了计算机技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能产品融入了我们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给我们的学习、生活、工作带来更大的影响。
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论我国智能楼宇物业管理摘 要：社会经济水平的不断提高促使家庭生活自动化、居住环境舒适化、安全化，由此也唤起了人们对住宅智能化的要求。美国、日本、欧盟等国家的科学研究机构已经将智能大厦的概念及模式逐步引入住宅小区的建设中，使人们对居家的概念发生了根本性的变化，居住条件和生活环境产生了质的飞跃，智能化住宅、智能住宅小区这一全新的概念应运而生，并成为未来房地产住宅市场发展的大趋势。本文主要从智能楼宇的发展现状、技术支持、主体即物业管理公司、管理工作、改善措施以及今后的发展趋势等方面简单的阐述了现代智能住宅小区的物业管理。关键字：我国智能楼宇物业管理 基本功能 发展现状 优化方式 前景展望前言随着楼宇智能化的发展、社会经济水平的不断提高促使家庭生活自动化、居住环境舒适化、安全化，这唤起了人们对住宅智能化的要求。美国、日本、欧盟等国家的科学研究机构已经将智能大厦的概念及模式逐步引入住宅小区的建设中，使人们对居家的概念发生了根本性的变化，居住条件和生活环境产生了质的飞跃，智能化住宅、智能住宅小区这一全新的概念应运而生，并成为未来房地产住宅市场发展的大趋势。所谓智能住宅小区是以住宅为平台，兼备建筑、网络通信、设备自动化、信息服务、集系统、结构、服务、管理为一体为住户营造一个安全、舒适、便捷、节能、高效的居住和生活环境。智能住宅小区是现代建筑技术与现代通信技术以及现代计算机技术相结合的产物，其核心技术是小区的智能化系统。智能化系统也称小区的综合信息管理系统，是由小区物业管理系统和小区综合信息服务系统来支持实现的。它能够实现具有集成性、交互性、动态性的智能化物业管理模式，为住宅小区的业主和使用人提供高效率同时完善而多样化的服务。一 智能化住宅小区物业管理的主体智能住宅小区物业管理的主体即物业管理公司，它以从事智能住宅小区的物业管理为主要经营管理业务，实行自主经营、独立核算、自负盈亏，是具有法人资格的经济组织。物业管理公司具有管理水平起点高、专业技术性强、符合市场经济运转、管理体制科学、规范的特点。以管理智能住宅小区物业为经营服务的管理公司，它必须具有一支管理素质优秀的管理人员和技能水平突出的专业技术人员所组成的管理队伍。能够担负起对智能住宅小区物业进行维护、保养、管理、提升等全面的服务，使基本目标明确，服务质量优良。二 智能化物业管理的基本功能智能化物业管理的目标是向人们提供：“方便快捷的信息通信、安全舒适的居住环境、高效便利的物业管理”。尽管不同地区、不同档次的智能化物业管理的要求会有些区别，但是由于它是一种商品，就有共性，有一种市场标准。根据智能小区的智能化系统功能设置，一般智能化物业管理公司应该根据市场定位的不同（是中档还是高档？），选择配备“安防监控”、“门禁管理”、“紧急求助”、“家庭安防预警”、“三表出户”、“现代通信”、“有线电视”、“设备监控”、“小区一卡通”、“计算机物业管理”等智能化子系统，以及小区“电子大屏幕”、“背景音乐”、“电子商务”、“信息服务”、“VOD点播”等。个人认为安防和通讯网络是智能化物业管理公司首先要考虑的问题。三 智能化住宅小区物业管理的技术支持信息时代的住宅小区由于设置了智能化系统，使得人们足不出户就可以进行网上选物购物，网上医疗咨询，参观浏览虚拟博物馆、图书馆和世界各国的名胜景点，网上点播视频节目，网上证券交易……另外，当家庭中发生警情（包括盗情警报、灾情警报、突发事件等）时，家庭成员与小区管理中心可以在接到报警信息以后，随时查询和确认家中的安全状况并及时实施最有效的防范措施。这些给人们提供了舒适、安全的环境和良好的信息交流服务空间的智能化系统，是以小区控制中心为中枢的，由家庭报警系统、停车管理系统、公共广播系统、紧急电话求助系统、巡更管理系统和楼宇对讲系统、周边防范系统、闭路监控系统、电子公告牌系统等构成，形成一个有线与无线结合、固定目标（房间）与移动目标（汽车、人员）结合、多功能、全方位、智能化、系统性的神经网络系统，向小区各住户提供全方位优质可靠的安全服务。同时，在小区内建立高速宽带、安全、可靠的内部网络，提供Internet信息和资源共享，完成小区内部信息发布服务、物业管理，设备集中监控，实现住宅小区的智能化管理。四 我国智能物业管理行业生存发展的现状（一）、综合管理体制不顺、执法能力较差智能楼宇物业管理的管理对象虽然是房地产产品，但它服务的对象是人，造成很多社会问题交织在一起，极其复杂。这些社会关系中最重要的是与政府部门之间的关系。在物业管理实践中，很多物业公司与业主发生纠纷的问题是有法可依的，但无人执法。（二）、政府对智能化物业管理在城市管理中的重要性认识不足，正面宣传引导不够现阶段各地政府还没有把智能物业管理当作城市管理的一个重要环节，只是或多或少地将其视为一种实现住宅商品化的辅助手段。忽视了城市居住区管理是一个城市管理的重要组成部分。这种体制下使社区的物业管理不能融入城市管理的范畴，一定程度上阻碍了城市管理前进的步伐。（三）、现阶段公众意识普遍较低，智能物业实践坎坷曲折由于中国特殊的国情，决定了一部分人物质文明先富有，精神文明匮乏。这部分人公众意识较差，以个人的喜恶作为对物业管理规定的取舍标准。这些人动辄以媒体暴光，车辆档道等行为对物业企业进行威胁，而通常物业公司都是尽量息事宁人，不愿扩大事态，最终以损失企业利益平息事态。现阶段的物业实践中由于人们错误的定位物业企业与业主的关系，使这种情况越来越普遍，为物业管理无形中增加了难度。（四）物业服务和市场价格严重背离，物业企业生存艰难智能小区比普通小区在各方面都有所提高和改善，在收费等方面也要比普通非智能小区昂贵。但在物业收费定价方面，政府主要考虑的是社会稳定和现阶段人民群众的经济承受能力，核定的收费价格往往低于物业企业市场运做的成本，造成大部分物业企业长期入不敷出，甚至亏损严重。五 如何优化智能物业管理住宅小区的智能化建设是大势所趋，有着广阔的发展前景。智能小区中智能技术所带来的服务理念及模式是在其运营过程中体现出来的，最终是通过物业管理实现的。因而物业管理的优劣直接影响到智能小区的智能化效果，优化物业管理至关重要。1、优化物业管理的前提是开发商改变观念开发商应该意识到，智能小区的物业管理不同于传统模式下的物业管理，是以知识管理为主导的先进管理体系，这种体系的有效运作在满足开发商个体利益的同时实现了为住户提供安全、高效、舒适及优化环境的目标。开发商所销售的不再仅仅是传统意义上的住宅，而包含了许多服务。在此前提下，物业管理公司就应该在项目策划阶段就介入并与开发商共同完成智能化系统的定位；在设计阶段提出合理建议；在实施过程中派专业人员进行现场跟进及有效监控，最终确保建成后的智能化系统有效运作。2、要优化物业管理就必须使物业管理向专业化、社会化、市场化方向发展目前，有3个主要因素制约着物业管理在智能小区的正常开展。一方面，当前国内的物业管理尚未进入社会化、集约化的经营方式，大多数为一家物业管理公司管理一个楼盘，物管公司不成规模，其管理与技术的层次与能力必然低下。就大多数物管公司状态而言，尚难胜任智能小区的管理工作。另一方面，物管缺乏专业人才，管理人员技术水平低。物管所需配置的计算机及自控方面的专业人员工资水平较高，是一般规模物管公司难以承受的。此外，智能系统的复杂性、精密性、高技术含量及更新快等特点，使其运行、维护、保养费用较高，而因经济等因素制约目前国内大多数地区智能小区物管费收入不可能与物管公司成本支出相抵。这几方面原因致使许多智能小区中智能系统维护不及时，设备故障率高，一些智能小区将智能化系统弃之不用。因此，要优化物业管理，就必须让物业管理公司走向市场，向专业化方向发展。中小型物管公司可通过兼并、联营等途径形成集约化经营模式，克服“小而全”的弊端，向专业化方向发展。通过资源的优化配置，特别是专业技术人员的合理配置，根据物业所需灵活地进行内部人员调配，来达到降低成本提高效率的目标。3、要优化物业管理就应该建立、健全各项规章制度完备、严密、科学、合理的规章制度是搞好智能小区物业管理工作的“软件”。物管公司必须依据各种智能设备及通讯系统的特性制定相应的维护、保养制度并进行定期检修。建立、健全资料、档案管理制度，及时对自动经管理系统设备运行的统计资料进行总结、整理，并提出防范措施，防患于未然。此外，物管公司还应建立各项工作的标准流程，制定岗位责任制、应急措施等等。只有完整、科学合理的规章制度作为保障，才能使物管工作正常、有序地开展下去。六 未来智能物业行业发展前景的展望（一）国民经济的持续增长，将为智能物业行业的发展提供广阔的空间经济发达国家的经验表明：当人均GDP超过800美元之后，人们对住房面积的需求将持续增加，居住质量将快速提高。住宅小区的智能化建设是大势所趋，有着广阔的发展前景，这也为未来智能物业行业的发展提供广阔的空间。（二）、丰富的劳动力资源为行业的发展提供了可靠的人力资源保证智能建筑的物业管理在运作过程中涉及的知识面很宽，它涉及行政管理学、心理学、公共关系学、经济学、系统工程学、法学等，还涉及到城市规划学、建筑学、土木工程学等多方面，因此，合理、正确选拔合适人才对智能小区物业管理很重要。所以说现阶段劳动力资源也是智能物业得以加速发展的可靠保证。（三）、物业行业发展的外部环境越来越成熟美国、日本、欧盟等国家的科学研究机构已经将智能大厦的概念及模式逐步引入住宅小区的建设中，使人们对居家的概念发生了根本性的变化，居住条件和生活环境产生了质的飞跃，智能化住宅、智能住宅小区这一全新的概念应运而生，并成为未来房地产住宅市场发展的大趋势。（四）专项维修资金制度的建立，为业主和物管企业解决了后顾之忧有了完善的住房专项维修资金制度做保障，业主从此不再担心因为资金问题，住房得不到有效的修缮，物业企业也不用因为接管旧小区为筹集修缮资金而发愁。综上所述，成绩和问题并存，希望和矛盾同在，前途是光明的，道路是曲折的，为了我国智能物业发展的美好明天，让我们齐心协力，共创未来。结束语从当今世界智能化住宅小区物业管理的发展中，我们不难发现物业管理的发展也是与本国的政治、经济、文化、科技及生活习惯相关的。与世界发达国家相比，我国的物业管理水平还有很大的差距。但是，相信随着我国经济的不断提高，智能化住宅小区的不断发展，智能楼宇物业管理必将有美好前景。参考文献1 建筑智能化系统概论 孙景芝主编 2005年6月出版2 智能小区九大系统设计与实现[M】 黎连业编 2001年科学出版社3 绿色住宅概论 王立红编 2003年出版4 社区物业管理[M】 卓思廉编 2007年北京邮电大学出版社5 物业管理企业战略管理 韩朝 陈凯编 2008年清华大学出版社
“如何实现个性化教育”和“解决教育数据孤岛”已成为建设智慧教育过程中的两大难题。“个性化教育离不开数据的支撑，通过对数据的分析，可以给学生提供更精准的指导，这也正是信息化教育中个性化如此重要的原因。”然而，个性化教育却面临着一个最大的问题——“技术很难和教育一线结合起来”。一方面，现在的教育信息化公司产品都是统一的，很难满足每个学校的不同要求，如果为每个学校开发个性化产品，不但成本太高，而且教育信息化公司的技术也未必能达到要求。另一方面，如果专门组建一个教育信息化部门，要求人才不但懂技术，还要了解一线教育需求，也很不容易，不是每个学校都具备这样的能力。随着信息化技术的不断应用，数据孤岛的问题越来越突出，每个学校都积累了很多数据，但这些数据各自为政，没法沟通、交流。打通这些数据，成了教育信息化的重点工程，希望通过数据平台的建设，做到数据融通共享，这样才能使教育信息化更上一个层次。针对软件个性化开发，飞算推出的新一代Java开发工具——飞算SoFlu全自动软件工程平台，用户只要输入流程图，平台就能自动完成软件开发，无需敲写代码的可视化开发，大大降低操作人员的技术门槛。即使没有任何开发经验，也能很快掌握平台基本操作。通过飞算SoFlu平台可以让一线教育工作者根据教学需求开发软件，让技术和一线教育结合在一起，做到真正的个性化。据了解，飞算SoFlu采用的SaaS订阅模式，对硬件要求低，无需搭建环境，在浏览器就能完成开发，并且和其他教育信息化公司不同的是，飞算科技基于企业的责任感和使命感，为了支持教育强国、人力资源强国方针，飞算SoFlu全自动软件工程平台将会无偿供给学校使用。针对数据孤岛，飞算科技自主研发的一站式数据治理工具——飞算SoData，不但能为用户提供全套通用的数据应用接入和开发标准，让业务用户具备参与数据应用开发的能力和可能，而且可以通过“批量+实时”数据同步技术方案，实现不同业务来源的数据导入导出，并且通过数据标准管理平台提供的一套完整的数据标准管理流程及办法，有效消除数据孤岛。截至目前，飞算科技已为包括医疗、金融、制造、零售等在内的八大行业的上百家机构提供了技术服务，被数千位专业人士使用体验，均获得不错反响。
智慧教育的内涵及特征论文
随着社会的发展，信息时代已经到来，智慧教育成为了引领教育界的新特征与新体验，受到高度关注与一致好评。智慧教育主要是指通过互联网、云计算等一系列的无线通讯设备相结合，从而打造出的具有智能化、感知化的教育系统模式。现已成为了数字教育的升华版，被现代化教育界一致看好。智慧教育功能是能够将数字化教育体系变为自动化与智能化的教育，将信息技术与教育融为一体，相互促进。与传统教育方法不同的是，智慧教育能够为学生在教育中呈现出不同的教育特征，并突出技术特征的优势，具有众多值得学习的地方。
引言
随着信息时代的到来，互联网、云计算等新一代的信息技术已被广泛应用于人们日常生活当中。在信息技术的发展推动下，使智慧教育越来越得到社会各界的重视，并成为教育发展的重大战略手段[1]。为有效的促进教育体系的发展，应将数字化教育体系逐渐向着智慧教育的方向转型。目前，智慧教育已成为了必然趋势，成为了智慧城市的重要组成部分，在此发挥了重要的作用。智慧教育具有广阔的发展空间，将引领着全国传统数字化的教育迈向信息化的发展步伐，使教育被信息化覆盖。在信息化的背景下，智慧教育具有自身新的内涵与特征，本文就智慧教育的内涵及特征进行详细分析与研究，进一步提高人们对其的了解。
一、智慧教育的内涵
(一)信息时代下的智慧教育
在信息化的背景下，智慧教育以互联网、云计算、无线通讯等结合智能化的教育体系的形式呈现于人们眼前[2]。将数字化教育升级为智能化的水平，实现了信息化的覆盖，以信息与智能引导数字化的学习，有效的提高了学习的效率。通过智慧教育的方式，改变了人们周围的信息环境，为人们的教育提出了新的改革与改变。智慧教育优化了信息系统，信息化发展促进了智慧教育的进步，两者的和谐进步已成为了带动教育界发展的新目标，向着可持续化的方向发展。信息化时代的到来，为我国的数字教育与管理水平以及信息技术方面得到了显著的提升，带动了教育界的发展。然而却也存在着些许不足，使其不能够在原有基础上迅速的发展，但智慧教育的到来，有效的改变了现状，促进了我国教育体系的发展与进步。
(二)智慧教育与数字教育
在信息化的视角下，智慧教育可以说是数字教育的高级升级产物。智慧教育虽基于数字化的教育统筹内，却又不同于数字化教育，具有云计算、移动通信等全方位的技术相融合的`特点，进一步加强了信息化在数字教育的影响力度。与数字教育相比较，智慧教育具有培养智慧型与创新性人才的战略目标。在建设模式方面，根据教学的设备环境与资源应用了驱动模式。为学生提供了云学习、泛在学习的学习方式，使学生的学习资源由数字教育的静态固化等转变为了动态的生成[3]。在教学方式上具有极大转变，由教师为主体的教学方式转变为了以学习者为教育主体，突出了学习内容的重要性，实现了在线学习与智能化教学的相和谐的局面。并且在管理方式与思想评价上较数字教育有较明显的不同，进一步实现了归一化管理与智能化管理的手段，推进了科学性评价的体系的发展与应用。
二、智慧教育的特征
(一)教育特征
随着智能教育的到来，完全打破了教育信息的生态平衡，成为了信息化教育的核心内容。从智慧教育的教育特征而言，具有信息技术与教学内容深入融合的特点。所谓与教育的深度融合，主要是指管理手段、科研成果、教学方式与校园生活的融合。对于智慧教育而言，如何在课堂上将信息与课程的内容快速详细的传递给学生，是首要的追求目标。智慧教育还具有资源共享的教育特征。智慧教育根据现今社会的需要，将目标转变为了培养智慧型与创新性人才的战略，将优质的教育信息迅速传遍于学习者的眼前，真正意义上实现了优质资源的共享，为教育体系的发展发挥重要作用。人们可以通过多种方式，打开优质教育的大门，进行智能化无障碍的交流，为社会做出巨大贡献。可以看出，智能教育的教育特征能够有效的提高各地区的教育水平。
(二)技术特征
在信息化教育的背景下，智能教育的技术具有显著的特征。其特征包括智能的管控、对情境的感知方面。对于情感的感知，主要是根据数据的显示为学习者提供推送式的优质服务的过程。能够有效的感知学习者的学习状况、知识背景及交往的需求。而智能管控主要是通过教育资源、管理与服务的智能化管理进行教育操控的过程。主要表现为在课堂上，智能操控教育资源、教育环境，并对数据与结果进行智能诊断，使教育难题得到有效解决。利用智能分析，在数据的基础上进行共享业务的升级。由此，智能教育的技术手段能够有效信息化教育的发展。
结论
本文通过对智慧教育的内涵进行了解，得知了信息时代下的智慧教育与智慧教育与数字教育的关系与作用。并对智慧教育的特征进行了具体的分析，从而了解了智慧教育的教育特征与技术特征的具体表现。可以看出，智慧教育已成为教育界必然的发展趋势，具有可持续发展的教育信息体系，在信息化的背景下，能够为社会培养出新一代的智慧型与创造性人才。
参考文献：
[1]黄荣怀，《智慧教育的三重境界：从环境、模式到体制》[J].现代远程教育研究，2014，02(06)：3-11。
[2]陈耀华，《杨现民.国际智慧教育发展战略及其对我国的启示[》J].现代教育技术，2014，29(10)：5-11。
[3]杨现民、余胜泉，《智慧教育体系架构与关键支撑技术》[J].中国电化教育，2015，08(01)：77-84。
近年来，我国智慧教育研究及应用逐渐从理念到落地应用，国家拨款及政策引导力度不断提升，行业市场规模逐渐增大。下面将带你了解我国智慧教育行业竞争现状及未来竞争趋势。
“智慧教育”是指以物联网、云计算、大数据处理、无线宽带网络为代表的一批新兴信息技术为基础，以智能设备和互联网等为依托，以教育资源建设为中心，以各项配套保障措施为基础，以深入实施教育体制改革为主导，全面构建网络化、数字化、个性化、智能化的现代教育体系。
并购融合成行业发展新方向
根据智慧教育的含义和特征，“智慧教育”是政府主导、学校和企业共同参与构建的现代教育信息化服务体系，智慧教育行业市场应该包括两大块：在线教育市场(主要指除学校外的社会机构提供的在线教育)和教育信息化市场(主要指学校实施的智慧课堂、智慧校园等工程)。
从细分市场竞争情况来看，在线教育创业教育领域众多，包括儿童、早教、语言学习、K12、企业E-learning、职业在线教育等。其中K12在线教育、在线外语培训、在线职业教育等细分领域成为中国在线教育市场规模增长的主要动力，也是近年来市场争夺的重点。
前瞻分析认为，未来在线教育平台作为智慧教育的载体将聚合更多元化的优质教育内容，更好地满足C端用户的学习需求，利用大数据技术实现内容的筛选和精确匹配，为用户生成个性化推荐，提供更好的用户体验。行业的市场竞争会趋于并购融合的姿态，孕育出细分领域的龙头智慧教育企业，线上线下加速融合，互联网企业加速布局。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国智慧教育行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
行业处于快速成长期
“智慧教育”的本质就是要通过教育信息化的手段，来实现教育信息与知识的共享。“智慧教育”具有“教育”的属性，同时也具有“信息化”的属性。而本报告中，在线教育是作为智慧教育的载体，教育信息化是作为实现智慧教育的技术。
根据教育部统计数据显示，截至2019年上半年，全国中小学互联网接入率达，配备多媒体教学设备普通教室348万间，的学校已拥有多媒体教室，其中的学校实现多媒体教学设备全覆盖;学校统一配备的教师终端、学生终端数量分别为995万台和1469万台，开通网络学习空间的学生、教师分别占全体学生和教师数量的、。目前来看，中国智慧教育行业正处于快速成长期。
近年来，我国智慧教育发展迅速，尤其是以“三通两平台”为主要标志的教育信息化取得一系列成果。统计数据显示，2018年，我国教育信息化市场规模为4072亿元，在校教育市场规模为2518亿元，我国智慧教育行业市场规模约为6590亿元，前瞻推算，2019年，我国智慧教育市场规模约为7594亿元左右。
根据智慧教育的含义和特征，“智慧教育”是政府主导、学校和企业共同参与构建的现代教育信息化服务体系，智慧教育行业市场规模应该包括两大块：在线教育市场规模(主要指除学校外的社会机构提供的在线教育)和教育信息化市场规模(主要指学校实施的智慧校园等工程)。我国智慧教育行业规模持续扩大，2019年，我国智慧教育市场规模超过7000亿元。2019年，我国教育信息化投入约4368亿元，占智慧教育行业总规模的;在线教育市场规模为亿元，占智慧教育行业总规模的。
互联网企业纷纷布局
2015-2019年，我国智慧教育行业单笔投资额波动变化。统计数据显示，2019年，我国智慧教育单笔投资额达亿元，2020年1-4月，我国智慧教育行业单笔投资额达亿元。
随着“互联网+教育”的持续发展，AI+教育，VR/AR+教育、创客教育等获得深入推进，游戏化教学也逐渐被接受并被广泛推广。在推动教育信息化的进程中，科技巨头纷纷入场，积极布局智慧教育。
为快速切入教育信息化领域，构建教育信息化领域全方位的行业应用解决方案和服务能力，进一步拓展在“智慧城市”、“智慧教育”的业务布局，2020年1月，亿通科技发布公告，拟通过发行股份及支付现金的方式购买吴和俊等13名股东合计持有的华网信息100%股权，同时公司拟向不超过5名符合条件的特定对象非公开发行股份募集配套资金。
政策利好智慧教育
国家教育部指出，“十三五”教育信息化工作要强化深度应用、融合创新，大力提升信息化在推进教育公平、提高教育质量中的效能;要运用信息技术来设计和推进“教改”、“课改”，促进教学方法、管理模式以及教育服务供给方式的变革。2018年4月16日，教育部关于印发《教育信息化行动计划》的通知，特别提出，到2022年基本实现“三全两高一大”的发展目标，即教学应用覆盖全体教师、学习应用覆盖全体适龄学生、数字校园建设覆盖全体学校，信息化应用水平和师生信息素养普遍提高，建成“互联网+教育”大平台。
随着消费方式的转变，互动白板、智能录播系统、教务系统等逐渐被学校和各大教育机构采用，数据与云计算、物联网、移动互联网等新一代信息技术融合发展，移动数字技术高速发展，坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为企业发展和社会进步的必然需求。
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国智慧教育行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。