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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。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;其次是技术层企业数，占比为;基础层企业数占比最低，为。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;其次是硬件、机器学习和推荐、服务机器人，占比分别为、、;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、、、。
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》
1、人工智能将重塑产业结构。在当前产业结构升级的大背景下，人工智能技术将起到非常积极的作用，一方面人工智能技术将逐步替代低附加值岗位，从而推动人力岗位升级，另一方面人工智能也将开辟出大量新的工作岗位，这个过程将逐步重塑产业结构。当前人工智能尚处在行业发展的初期，随着人工智能行业的不断发展，人工智能对于传统行业的影响将逐步得到体现。2、人工智能将改变传统的供需关系。随着大量的智能体逐渐走进生产和生活环境，整个社会的供需关系也将产生变化，围绕智能体也会产生一个巨大的价值空间，从而培育出一系列新的生态体系。供需关系的变化本身就存在创新和创业的机会，所以对于创业者来说，人工智能时代的发展机会依然非常多。
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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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。
人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。以下是我精心整理的浅谈人工智能发展的大学论文的相关资料，希望对你有帮助!浅谈人工智能发展的大学论文篇一 浅谈人工智能技术的发展 1、人工智能的概念 人工智能(Artificial Intelligence，简称AI)是计算机科学的一个分支，它探究智能的实质，并以制造一种能以人类智能相类似的方式做出反应的智能机器为目的。人工智能的产生和发展首先是一场思维科学的革命，它的产生和发展一定程度上依赖于思维科学的革命，同时它也对人类的思维方式和方法产生了深刻的变革。人工智能是与哲学关系最为紧密的科学话题，它集合了来自认知心理学、语言学、神经科学、逻辑学、数学、计算机科学、机器人学、经济学、社会学等等学科的研究成果。过去的半个多世纪以来人工智能在人类认识自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以来，对人工智能研究存在两种态度：强人工智能和弱人工智能，前者认为AI可以达到具备思维理解的程度，可以具有真正的智能;后者认为研究AI只是通过它来探索人类认知，其智能只是模仿的不完全的智能。 2、人工智能的发展 对于人工智能的研究一共可以分为五个阶段。 第一个阶段是人工智能的兴起与冷落，这个时间是在20世纪的50年代。这个阶段是人工智能的起始阶段，人工智能的概念首次被提出，并相继涌现出一批科技成果，例如机器定理证明、跳棋程序、LISP语言等。由于人工智能处于起始阶段，很多地方都存在着缺陷，在加上对自然语言的翻译失败等诸多原因，人工智能的发展一度陷入低谷。同时在这一个阶段的人工智能研究有一个十分明显的特点：对问题求解的方法过度重视，而忽视了知识重要性。 第二个阶段从20世纪的60年代末到70年代。专家系统的出现将人工智能的研究再一次推向高潮。其中比较著名的专家系统有DENDAL化学质谱分析系统、MTCIN疾病诊断和治疗系统、Hearsay-11语言理解系统等。这些专家系统的出现标志着人工智能已经进入了实际运用的阶段。 第三个阶段是20世纪80年代。这个阶段伴随着第五代计算机的研制，人工智能的研究也取得了极大的进展。日本为了能够使推理的速度达到数值运算的速度那么快，于1982年开始了“第五代计算机研制计划”。这个计划虽然最终结果是以失败结束，但是它却带来了人工智能研究的又一轮热潮。 第四个阶段是20世纪的80年代末。1987年是神经网络这一新兴科学诞生的年份。1987年，美国召开了第一次神经网络国际会议，并向世人宣告了这一新兴科学的诞生。此后，世界各国在神经网络上的投资也开始逐渐的增加。 第五个阶段是20世纪90年代后。网络技术的出现和发展，为人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已经从曾经的单个智能主体研究开始转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。在这个阶段人工智能不仅仅对基于同一目标的分布式问题求解进行研究，同时还对多个智能主体的多目标问题求解进行研究，让人工智能有更多的实际用途。 3、人工智能可否超过人的智能 那么人工智能可否超过人的智能呢?关于这个问题可以从下面几个方面来分析： 首先，从哲学量变会引起质变的角度来说，人工智能的不断发展必定会产生质的飞跃。大家都知道，人工智能从最初的简单模拟功能，到现在能进行推理分析 (比如计算机战胜了国际象棋世界冠军)，这本身就是巨大的量变。在一部科幻电影中，父亲把儿子生前的记忆输人芯片，装在机器人中，这个机器人就与他的儿子死去时具有相同的思维和记忆，虽然他不会长大。从技术的角度来说，科幻电影中的东西在不久的将来也可以成为现实。到那个时候，真的就很难辨别是人还是机器了。 第二，有的人会说，人工智能不会超过人的智能，因为人工智能是人制造出来的，所以不可能超过人的智能。对于这个观点，我们这样想一想，起重机也是人造出来的，它的力量不是超过人类很多吗?汽车也是人制造出来的，它的速度不也远超过人类的速度吗?从科学技术的角度来说，智能和力气、速度一样，也是人的某个方面的特性，为什么人工智能就不能超过人类的智能呢? 第三，还有的人认为，人工智能是人制造的，必有其致命的弱点，所以人的智能胜于人工智能。我认为这一点也不成立，因为人与机器人比较，也可以说有致命弱点，比如说人如果没有空气的话，就不能生存，就好比是机器人没有电一样。再比如，人体在超过一定的温度或压力的环境下，不能生存，在这一点上，机器人却可以远胜于人类。因此，在弱点比较方面，我认为人工智能的机器人并不比人差，在某些方面还远胜于人类。 第四，随着科学技术的发展，人工智能不单需要逻辑思维与模仿。科学家对人类大脑和精神系统研究得越多，他们越加肯定情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予它情感能力。 4、结束语 人工智能一直处于计算机技术的前沿，其研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术、控制科学与技术的发展方向。今天，已经有很多人工智能研究的成果进入人们的日常生活。将来，人工智能技术的发展将会给人们的生活、工作和教育等带来更大的影响。
高中有关人工智能的议论文篇一
1977年英国世界上的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务;漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色;学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文;打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
展望未来。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢?是一片黑暗吗?不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗?不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来!
其实幸福。很难!当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市?现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市!
高中有关人工智能的议论文篇二
诞生初期，人工智能技术(AI)也经历过大起大落，但在过去几年的发展黄金期，AI技术突飞猛进，这都得益于“深度学习”技术开启的新篇章。深度学习旨在模拟人脑结构建立大规模(或者“深度”)神经网络，在充沛的数据支持下，神经网络可以通过训练来处理各种各样的事情。
其实所谓深度学习技术已经默默为我们服务多年了，谷歌搜索、Facebook的自动图片标记功能、苹果的siri语音助手、亚马逊推送的购物清单，甚至特斯拉的自动驾驶汽车都是深度学习的产物。但是这种快速的发展也引发了人们对于安全和失业问题的担忧。霍金、马斯克等科技大佬都公开发声，担心人工智能会失去控制，上演科幻小说中人机大战的情节，其他人则害怕认知工作的自动化会将会导致大面积的失业。两个世纪以后的今天，曾经的“机器问题”卷土重来，我们需要找出可行的解决方案。
“机器问题”和解决方案
启示人们最为担忧的是人工智能技术会破开牢笼，变得邪-恶而不可控。早在工业革命浪潮席卷全球时，人机矛盾已经出现，现在的矛盾不过是披上了人工智能的新外衣，人类的焦虑依旧，《科学怪人》及此后类似的文学作品都是这种担忧的映射。然而，尽管人工智能技术已成为一门显学，但是它们只能完成特定的任务。想在智商上战胜人类，AI还差得远呢。此外，AI是否真能超越人类还未可知。名为安德鲁的AI研究人员表示，对人工智能的恐惧无异于在火星殖民还未实现时就担心人口膨胀的问题。在“机器问题”上，人们更加关注人工智能对人类就业和生活方式的影响。
失业恐惧由来已久。“科技性失业”的恐慌在20世纪60年代(公司开始安装计算机和使用机器人)和80年代(个人电脑开始上市)都曾弥漫开来，似乎大规模的自动化办公马上就要到来，让人类下岗。
但事实上，每一次恐慌之后，科技进步为社会创造的就业岗位远多于它杀死的过时职位，我们需要更多人从事全新的工作。举例来说，ATM机替代了一些银行柜员，为银行设立分行节约了成本，让雇员进入了机器不能做的销售和客服领域。同样地，电子商务的出现增加了零售商的生存空间。而在办公中引进电脑则不是为了取代员工的位置，员工习得新技能后，会成为电脑的辅助。尽管此前曾有报道称，未来10年或20年间，美国47%的岗位将面临自动化，但是我们的研究显示，这一数值恐怕连10%都不到。
尽管短期内一些工作消失的弊端会被全新职位出现的长期影响完全抵消且带来更大的好处，但是19世纪工业革命的经验表明，转变的过程极其痛苦。从停滞不前的生活水平上反映出经济的增长需要几百年，而从显著的收入变化上来看只需几十年。人口从乡村大量涌入城市工厂，在当时的欧洲引发动荡。各国政府花费了整整一百年的时间构建新的教育和福利体系适应这种转变。
这一次的转变似乎更为迅速，当前科技传播的速度可比200多年前快多了。得益于技术的辅助，高技术工作者的薪资会更高，因此收入不平等的现象正在不断加深。这给用人公司和政府带来了两大挑战：如何帮助工作者学习掌握新技能;如何让后代做好准备，在满世界都是人工智能的社会求得工作机会。
聪明的回应
技术的发展使得岗位的需求产生变化，工作者必须适应这种转变。这意味着要调整教育和训练模式，使其足够灵活，从而快速、高效地教授全新的技能。终生学习和在职培训的重要性更加凸显，在线学习和电子游戏式的仿真模拟会更加普遍。而人工智能可以帮助制定个性化计算机学习计划，依照工作者技能差距提供新技术培训机会。
此外，社会交往技能也会变得更加重要。由于工作岗位的更迭变快，技术革新的脚步也逐渐加快，人类的工作年限越来越长，社交技能成了社会的基石。它能在人工智能主导的社会保持人类的优势，帮助人类完成基于情感和人际往来的工作，这是机器无法拥有的优越性。
对人工智能和自动化的担忧也催生了人们对“安”的渴望，有了它普通人就能免受劳动力市场动-乱影响。一些人认为应该革新福利系统，让每个人都享有保障生存的“基本收入”。但是在没有充足证据表明技术革命会导致劳动力需求锐减的形势下，这种做法并不可龋反之，各国应该学习丹麦的“灵活安全系统”制度，让企业裁员更加容易，但是在被裁员的职工接受再培训和再求职期间提供保障。这种制度下，福利、养老金、医保等应该跟随个体本身，而不是与职员身份挂钩。
尽管技术快速进步，工业时代的教育和福利系统并没有完全实现现代化，相关制度也不够灵活。革新势在必行，决策者必须行动起来，否则当前福利系统会面临更大的压力。19世纪40年代，约翰·穆勒写道，“没有什么比立法者对这类人的照顾更为正当了”，他们的生活被技术的发展所累。在蒸汽时代，这是真理，在人工智能的时代，同样也是。
高中有关人工智能的议论文篇三
自然语音理解主要是研究如何使计算机能够理解和生或自然语音的技术，自然语音理解过程可以分为三个层次：词法分析，句法分析和语义分析，由于自然语音是丰富多彩的，所以，自然语音理解也是相当困难的，从话动中，我们可以发现目前水平的自然语音理解能力的一些不足。
广播、电视和网络通过电波、数字线路进行传播，发布的速度快，报纸需要排版印刷，速度慢了一步。杂志、书籍、电影更慢。发布速度快的工具，在发布新闻方面占有很大的优势;发布速度慢的工具，则多用来发布需要思考和研究的材料，如发布各种社会科学和自然科学的研究成果，常采用杂志与书籍的形式。
在信息社会中，利用网络进行进行网络进行交流已经越来越快受到人们的重视，因为网络给人们提供了广阔的空间，缩短了人与人之间的距离。在一定的时间内，我们可以聚集不同地方、不同年龄、不同学历、不同阶层的人们进行交流和探讨，使人们的视野更加广阔，了解到信息更为全面，得到的经验更加丰富，因此，随着信息技术的进一步发展和社会的进步，相信会有更多的人利用网络这种媒介进行交流和学习，但是我们也应该看到，网络上也存在各种各样的问题，如有些人在网上发布一些不良的信息，设置各种信息陷阱。对比我们应该分辨是非，明察秋毫，劫为存真，让因特网成为我们学习交流的好地方。
智能接口技术是研究如何使人们能够方使自然地与计算机交流，为了实现这目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表达方法的研究，因此，智能接口技术已经取得显著成果，文字识别、语言识别、语音合成、图像机器翻译以及自然语言理解等技术已经实用化。
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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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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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
人工智能行业界定
人工智能的界定
人工智能相似概念辨析
《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
人工智能行业分类
人工智能行业监管规范体系
人工智能专业术语说明
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
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
本报告研究范围界定说明
本报告数据来源及统计标准说明
本报告权威数据来源
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
全球人工智能行业发展现状分析
全球人工智能发展所处阶段
全球人工智能行业发展概况
全球人工智能企业增长情况
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
全球人工智能行业竞争分析
1、 区域竞争情况
2、 企业竞争
全球人工智能行业投资现状分析
全球人工智能整体投资规模分析
全球人工智能融资轮次情况分析
全球人工智能企业融资情况分析
欧洲人工智能行业发展现状分析
欧洲人工智能市场发展现状
欧洲人工智能市场投资现状
欧洲人工智能市场应用领域
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
美国人工智能行业发展现状分析
美国人工智能市场发展现状
美国人工智能市场投资现状
美国人工智能企业数量分析
美国人工智能市场应用领域
美国大脑研究计划（BRAIN）
日本人工智能行业发展现状分析
日本人工智能市场发展现状
日本人工智能市场投资现状
日本人工智能市场企业数量分析
日本人工智能市场应用领域
日本大脑研究计划（MINDS）
全球人工智能行业发展趋势分析
全球人工智能行业整体发展趋势
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
中国人工智能行业所处发展阶段分析
中国人工智能行业发展现状分析
中国人工智能行业市场规模
中国人工智能企业层次和技术分析
人工智能热点细分领域分析
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
中国人工智能行业生态格局分析
人工智能行业生态格局基本架构
人工智能行业基础资源支持层
1、 运算平台
2、 数据工厂
人工智能行业技术实现路径层
人工智能行业应用实现路径层
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
中国人工智能行业市场竞争布局状况
中国人工智能行业竞争者入场进程
中国人工智能行业竞争者省市分布热力图
中国人工智能行业竞争者战略布局状况
中国人工智能行业市场竞争格局分析
中国人工智能行业企业竞争集群分布
中国人工智能行业企业竞争格局分析
中国人工智能行业市场集中度分析
中国人工智能行业波特五力模型分析
中国人工智能行业供应商的议价能力
中国人工智能行业消费者的议价能力
中国人工智能行业新进入者威胁
中国人工智能行业替代品威胁
中国人工智能行业现有企业竞争
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
中国人工智能投融资规模分析
中国人工智能投融资规模
中国人工智能投融资轮次分布
中国人工智能投资企业分析
人工智能领先企业投资情况
人工智能行业独角兽企业
中国人工智能细分领域现状
人工智能细分领域投资结构
计算机视觉领域投资分析
语音识别领域投资分析
自然语言处理领域投资分析
机器学习领域投资分析
中国人工智能投资区域分布
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
中国人工智能产业结构属性（产业链）分析
中国人工智能产业链结构梳理
中国人工智能产业链生态图谱
人工智能基础层分析
人工智能基础层功能分析
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
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
中国人工智能技术层分析
人工智能技术层功能分析
人工智能技术层代表企业
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
中国人工智能行业细分市场结构
中国人工智能市场分析：机器学习
机器学习市场概述
机器学习市场发展现状
机器学习发展趋势前景
中国人工智能市场分析：机器视觉
机器视觉市场概述
机器视觉市场发展现状
机器视觉发展趋势前景
中国人工智能市场分析：语音识别
语音识别市场概述
语音识别市场发展现状
语音识别发展趋势前景
中国人工智能市场分析：自然语言处理
自然语言处理市场概述
自然语言处理市场发展现状
自然语言处理发展趋势前景
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
中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布
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
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
中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析
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
中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析
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
中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧金融领域人工智能需求现状分析
中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景
中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析
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
中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析
中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景
中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析
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
中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能机器人领域人工智能需求现状分析
中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景
中国智能家居领域人工智能需求潜力分析
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
中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能家居领域人工智能需求现状分析
中国智能家居领域人工智能需求趋势前景
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
全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比
全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
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
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
中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
中国人工智能行业经济（Economy）环境分析
中国宏观经济发展现状
中国宏观经济发展展望
中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析
中国人工智能行业社会（Society）环境分析
中国人工智能行业社会环境分析
社会环境对人工智能行业发展的影响总结
中国人工智能行业政策（Policy）环境分析
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
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
国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响
政策环境对人工智能行业发展的影响总结
人工智能行业技术环境分析
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
人工智能相关专利情况分析
技术环境对行业发展的影响分析
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
中国人工智能行业发展潜力评估
中国人工智能行业未来关键增长点分析
中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）
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
中国人工智能行业进入与退出壁垒
人工智能行业进入壁垒分析
人工智能行业退出壁垒分析
中国人工智能行业投资风险预警
中国人工智能行业投资机会分析
人工智能行业产业链薄弱环节投资机会
人工智能行业细分领域投资机会
人工智能行业区域市场投资机会
人工智能产业空白点投资机会
中国人工智能行业投资价值评估
中国人工智能行业投资策略与建议
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
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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 增长至2017 年的 ，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 。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。
1、增强型劳动力人们一直担心机器或机器人会取代人类工人，甚至可能使某些机器人变得多余。然而，随着公司在团队中探索创建数据和发展人工智能的过程，我们将越来越多地发现自己与智能机器一起工作，会提高我们自己的能力和技能。在某些职能部门，例如营销部门，我们已经习惯于使用工具来帮助我们确定哪些潜在客户值得追求以及我们可以从潜在客户那里获得什么价值。在工程领域，人工智能通过提供预测性维护来帮助我们，让我们提前知道机器何时需要维修或修理。在法律等知识行业中，我们将越来越多地使用智能机器来帮助我们对不断增长的数据量进行分类，用于查找特定任务所需的大量信息。几乎在所有职业中，智能工具的服务都在不断涌现，它们可以帮助我们更有效地完成工作，到 2022 年，更多人将发现它们已成为我们日常工作生活的一部分。2、网络安全中的人工智能今年，世界经济论坛确定网络犯罪对社会构成的潜在风险比恐怖分子更大。随着机器接管我们更多的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，因为添加到网络中的每个连接设备都不可避免地成为黑客用来犯罪的潜在故障点。随着连接设备的网络越来越多，识别这些故障点变得更加复杂。不过，这正是人工智能可以发挥作用的地方。通过分析网络流量和研究发现黑客入侵的模式，从而生成屏蔽代码，使我们处于一个安全的网络环境中。我们将在 2022 年看到的一些最重要的人工智能应用在这个领域。3、人工智能和元宇宙自从马克·扎克伯格谈到通过将虚拟现实技术与他的 Facebook 平台的社交系统相结合以来，这个概念已经成为一个热门话题。人工智能无疑将成为元宇宙的关键。它将有助于创造在线环境，让人们在学习或娱乐时感到身临其境。我们也很可能习惯于与AI角色共享我们的元宇宙环境，这将帮助我们完成一些工作，或者休息时的娱乐项目。4、自动驾驶汽车人工智能是引导自动驾驶汽车、船只和飞机的“大脑”，它们将在未来十年彻底改变交通和社会。因为每年有 130 万人死于交通事故，其中 90% 是由人为驾驶错误造成的。特斯拉表示，到 2022 年，汽车将展示完全的自动驾驶能力，尽管它们不太可能准备好投入使用。它的竞争对手包括Waymo（由谷歌创建）、通用和福特，它们中的任何一个都有望在明年宣布重大飞跃。今年也有望看到第一艘自动驾驶船横渡大西洋，因为由 IBM 提供支持并与非营利组织 ProMare 合作设计的 Mayflower Autonomous Ship (MAS) 将再次尝试旅程（在今年的初步尝试）。5、创意人工智能我们知道人工智能可以用来创造艺术、音乐、诗歌、戏剧，甚至是电子游戏。2022 年，随着 GPT-4 和谷歌大脑等新模型的升级改造，我们可以期待越来越富有想象力和创造力的电子工具提供更精细、看似“自然”的创意输出。与现在的情况不同，这些创作通常是展示人工智能潜力的演示或实验，在 2022 年，我们将越来越多地看到它们应用于日常的创作任务，例如为文章和时事新闻撰写标题，设计徽标和信息图表。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，我们现在看到机器中出现的这些能力意味着“人工”智能无可否认地在某些领域和功能方面越来越接近我们对“真实”的理解。四、打造人工智能品牌形象未来，人工智能将全面普及，同行业的竞争也更加激烈。所以，打造一套专业的人工智能品牌形象可以帮助企业在市场竞争中不被淘汰。拥有强大的品牌意味着可识别的公司形象；不仅要提供产品和服务，还要提供意义。在许多方面，强大的品牌是公司成功的核心。打造完整系统的品牌形象会让企业具有很多优势：1、创造良好的第一印象，吸引目标受众的注意力并让他们渴望了解更多。2、与竞争对手区分开来。否则，没有辨识度的企业很容易被遗忘。3、使客户能够体验到更轻松、更舒适的企业服务，这等于提高品牌的利润。4、具有正面形象的知名品牌更容易被信任，并让客户对品牌充满信心。5、能够利用已经建立的品牌标识将未来的产品或服务推向市场，从而在更短的时间内产生更大的影响。
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。
我出的题你还想在网上找答案， 等着不及格吧！
汽车一直在升级！ 越贵的汽车 功能也就越多！维修起来就很麻烦！ 呵呵 不过开的时候比较舒服 ！ 哈哈 ，
汽车智能化指数是指为衡量或评价汽车智能化水平,根据标准化、合理性、易比较等准则,考虑美国SAE提出的等级划分等因素构建的对应各阶段智能汽车技术与产品的一体化、可延伸的基准指标。其宗旨是基于一系列立体化、实践性、全方位定位,发挥产品研发准则、技术测评标尺、科技发展导向等作用。汽车智能化指数是引领全球汽车智能化发展的风向标,其本质是汽车智能化水平的方法论、智能汽车研发的基准值及验证系统。其基本思想是借助可横向扩充和纵向深化的系统性指标,通过科学合理地确定各个指标的不同权重,进行各个子指标的详细对标,从而完成汽车智能化水平综合评价。汽车智能化指数的构建将贯穿汽车智能化水平发展进程全周期的评价体系,依据SAE提出的Level 0-5不同阶段的汽车智能化等级,建立详细的横向扩充和纵向深化的系统性评价指标,并通过专业测评(实验室测评、虚拟场景测评、封闭场景测评)、实践工况(开放道路测评、科技赛事测评)、市场评价(品牌指标、满意度指标)等“三位一体”方法加权核算出对应指数。汽车智能化指数总体可从功能型和性能型两个阶段开展研究。对于目前已量产的智能汽车所处的Level 1-2以及向Level 3的过渡阶段,则主要考虑高级驾驶辅助系统(ADAS)、V2X通信功能等方面评价指标,建立对应的三级树型指标层级结构,形成以单车智能和联网智能为基础,以高级驾驶辅助功能、车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与网(V2N)以及车与人(V2P)等方面为划分依据,涵盖自适应巡航控制、自动泊车、车道保持辅助、前向碰撞预警、交通灯预警、在线/实时导航、行人穿行预警等功能的评价体系。基于已建立的评价指标体系,综合利用主客观评价方法确定指标权重,并构建评价模型完成汽车智能化评价实例的具体实施流程。最终计算得出的评价分数与星级结果可为汽车智能化等级提供判断依据,从而促进智能汽车技术研发及产品开发水平的整体提升,也为社会消费者提供科学、合理、可靠的参考依据。本论文的研究成果将有助于整车及零部件企业加快产业转型升级,为智能汽车技术突破以及产品制造提供“详细定位、精准对标”的指导作用;有利于国家部委制定智能汽车产业发展政策,不断完善智能汽车测试与评价技术,推动智能汽车测试与评价相关标准法规的建设与完善;有利于增强社会群体对于智能汽车的客观认知,快速推进大众对智能汽车的认同和认可,为消费者购车提供高权威、可信赖的参考依据。另外,用指数来描述智能化的思想对于研究其它产品智能化同样具有重要的意义。
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智能学堂是一款适合小学全阶段学生使用的学习软件，现已有大量的用户在使用，不过还是有部分家长及孩子对该软件不是很清楚，现在我就来简单介绍下。
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在线教育规模扩大，推动教育云市场增长
随着中国在线教育用户规模的快速增长，以及居民收入水平上升，对教育支出意愿不断上升，推动了我国在线教育市场规模快速上升。数据显示，2019年中国在线教育市场规模亿元，同比增长。2019年，素质教育、在线K12大班和高等学历教育的迅速发展进一步贡献了在线教育规模的提升。此外，用户对在线教育的接受度不断提升、在线付费意识逐渐养成以及线上学习体验和效果的提升是在线教育市场规模持续增长的主要原因。
使用云端学习管理系统可以让在线教育更灵活，更移动，同时也可以让学习更具性价比。在我国大力推进信息化教育、数字化学习时代背景之下，“教育云”将助力“云教育”产业的信息化发展。随着我国云计算特别是物联网等新兴产业快速推进，“云教育”在近年来多个城市开展了试点和示范项目，试点已经取得初步的成果，产生了巨大的应用市场。根据Frost & Sullivan数据显示，2019年教育云市场规模为85亿元，2015-2019年年均复合增长率为。
疫情加速在线教育及教育云发展，2020年教育云市场规模或达108亿
目前，云计算应用作为教育机构实现教育信息化的有效途径，将继续受到大力推崇，在国家财政对教育信息化持续大力支持的背景下，预计2020-2025年云计算在教育行业应用营收规模有望以22%左右的增长率快速增长，此外，2020年新冠疫情大力推动在线教育平台发展，也加速了教育云市场增长。据此，前瞻预计2020年中国教育云市场规模将突破100亿元，到2025年市场规模有望达到285亿元。
——更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国行业云市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
在线教育产业主要上市公司：目前国内在线教育行业的上市公司主要有豆神教育(300010)、学大教育(000526)、开元教育(300338)、中公教育(002607)、传智教育(003032)、行动教育(605098)、昂立教育(600661)等。
本文核心数据：用户规模、市场规模
行业概况
1、定义
在线教育指的是一种基于网络的学习行为，是以网络为介质的教学方式，通过网络，学员与教师之间开展的教学活动。在线教育行业是教育技术变革的产物，在互联网和移动智能设备的发展和普及下，在线教育使得传统教育的时空限制被打破，使教育得到技术、内容、形式及主体等全方位的改变，真正做到因材施教。
在线教育行业是教育技术变革的产物，在互联网和移动智能设备的发展和普及下，在线教育使得传统线下教育的时空限制被打破，使教育得到技术、内容、形式及主体等全方位的改变，真正做到因材施教。
2、产业链剖析：中游类型多样，企业众多
在线教育行业产业链上游为相关供应商，云计算、通讯技术等技术供应商，以及师资课程和配套设施的资源供应商;中游从产品形式来看，有直播、录播、学习工具等;从课程类型上看，有低幼教育、K12教育、职业教育等;下游主要是使用用户，包括B端和C端。
从参与企业来看，上游包含科大讯飞(002230)、星网锐捷(002396)等技术支持商，以及洋葱学院等资源供应商;在中游领域，K12教育有好未来()、新东方()、猿辅导、高途课堂、掌门1对1、作业帮等企业，低幼教育线上代表机构有宝宝巴士。火花思维、凯叔讲故事等;高等教育线上代表机构有中国大学MOOC、学堂在线等;职业教育线上代表机构有中公教育、中华会计网校、高顿教育等;素质教育线上代表机构有编程猫、流利说、斑马AI课等。
行业发展历程：2021年迈入规范发展期
我国在线教育行业2013年在资本推动下开始蓬勃发展，并于2017年借助直播形式实现规模化，并逐步走向成熟。近年来，在线教育行业已形成多样的细分领域，行业呈现精细化发展趋势。2021年7月国家监管措施陆续发布，相关政策配套不断完善，由K12板块开始的在线教育市场规范化发展正式拉开序幕。
行业政策背景：鼓励职业教育和素质教育发展
2021年以来，国务院、教育部、发改委等多部门都陆续印发了支持、规范在线教育行业的发展政策。尤其是在2021年7月“双减”靴子落地后，政策着重整顿、监管K12学科培训机构。
2021年7月23日，我国出台《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见》，对于教育培训机构进行了资质限制和融资限制，政策明确规定，各地不再审批新的面向义务教育阶段学生的学科类校外培训机构，现有学科类培训机构统一登记为非营利性机构;对非学科类培训机构，各地要区分体育、文化艺术、科技等类别，明确相应主管部门，分类制定标准、严格审批。学科类培训机构一律不得上市融资，严禁资本化运作;已违规的，要进行清理整治。
行业发展现状
1、我国在线教育行业用户规模2021年呈下降趋势
2020年，我国在线教育用户规模达亿，较2020年3月减少8125万，占网民整体的;手机在线教育用户规模达亿，较2020年3月减少7950万，占手机网民的。下半年，随着疫情防控取得积极进展，大中小学基本都恢复了正常的教学秩序，在线教育用户规模进一步回落，但较疫情之前(2019年6月)仍增长了亿，行业发展态势良好。
2021年上半年，由于K12市场的政策趋严，高等教育市场因疫情影响业务受到影响，如留学课程等，市场整体稍有降温，在线教育用户规模为亿人，同比下降5567万人。
注：CNNIC第48次《中国互联网络发展状况统计报告》中未披露手机在线教育用户规模情况，望知悉。
2、我国在线教育市场规模2021年或首次下降
随着中国在线教育用户规模的快速增长，以及居民收入水平上升，对教育支出意愿不断上升，推动了我国在线教育市场规模快速上升。
据网经社发布的《2021年(上)中国在线教育市场数据报告》数据显示，2020年中国在线教育市场规模达4328亿元，同比2019年的3468亿元增加。
据中科院发布数据，2020年我国在线教育市场规模为3807亿元，同比上升。
两家权威机构发布数据均在4000亿元左右，数据较为接近，说明我国在线教育行业市场体量较大。此外，用户对在线教育的接受度不断提升、在线付费意识逐渐养成以及线上学习体验和效果的提升是在线教育市场规模持续增长的主要原因。
但受“双减”政策影响，K12教育板块遇冷，低幼板块外教课程全部叫停，鉴于两者占比约在40%左右，对在线教育行业整体影响较大，未来在线教育行业整体的发展趋势不容乐观。
注：2021年前瞻依据细分领域增长情况测算而得。
行业竞争格局
1、区域竞争：广东企业密度最高
从我国在线教育产业链企业区域分布来看，我国在线教育企业分布广泛，初步形成了以广东为首的产业集聚区，此外，在安徽、福建、北京等教育发展较为成熟的地区，在线教育水平也得到快速发展。
注：颜色越深代表相关企业数量越多。
从上市公司的区域分布来看，我国在线教育产业主要集中在广东、北京、浙江、湖南、江苏等地区。其中，北京坐拥两大老牌龙头企业好未来()、新东方()，安徽省含有国内领先全品类职业教育机构中公教育(002607)以及上游顶尖技术支持企业科大讯飞(002230)。
2、企业竞争：K12教育龙头实力强劲，职业教育领先企业数量占优
在线教育行业企业依据2021年前三季度的营收情况，可分为三大梯队。第一梯队，以新东方()和好未来()为主，2021年前三季度营收突破100亿元;第二梯队以中公教育(002607)和学大教育(000526)等为主，营收在20-100亿元;第三梯队以昂立教育(600661)、开元教育(300338)、豆神教育(300010)等企业为主，营收在1500亿元以下。
注：营业收入统计时间范围为2021年前三季度。新东方和好未来为预测值。
依据网经社发布，2021年度，我国在线教育百强榜中，职业教育和教育服务两大类型的企业上榜数量最多，分别有28家和21家。
注：排名不分先后。
行业发展前景及趋势预测
1、市场良性竞争，用户下沉，商业模式转变
我国在线教育行业迎来“强监管”期，市场良性竞争，用户由一二线城市下沉至三四线城市。未来，在线教育行业的商业模式亦有所创新，将与知识付费相结合，并利用直播和AI等现代化方式升级。
2、未来在线教育规模增速有所放缓
过去几年，基于互联网的普及和技术发展，以及教育意识的增长，中国在线教育行业市场规模一直保持在20%以上的增速增长，尤其是低幼及素质教育领域和K12学科培训领域在线化进程加快，是在线教育市场快速增长的最主要贡献因素。疫情影响下，低幼及素质教育领域的在线化范围持续纵深，职业教育领域的在线化进程也在不断加速，新的供给和需求不断产生。
但是，2021年“双减”政策下，K12在线教育受挫，语言培训以外教课程为主的机构面临生存危机，未来2-3年，在线教育行业受政策的影响较大，且市场修复需要一定时间。前瞻预计，到2027年中国在线教育行业市场规模约在4800亿元左右。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国在线教育行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。