2020人工智能研究报告

就一年时间你觉得这个世界会飞吗，想实现人工智能机器人还有很长的一段路要走。

今年以来，各地纷纷出台人工智能产业发展政策，“人工智能+”产业应用已经成为经济增长的新3365656536引擎。6月26日，为推动人工智能产业发展迈上新台阶，在深化融合应用的同时，我国还将突破核心技术，引导人工智能产业技术创新体系建设，加快打造一批人工智能产业集群，完善政策体系，构建人工智能基础支撑平台。我国人工智能市场规模今年以来，广东、天津、辽宁、黑龙江、福建、四川、安徽等多个省市已经相继发布了人工智能规划。比如，安徽省日前发布的新一代人工智能产业发展规划明确提出，到2020年人工智能产业规模超150亿元，带动相关产业规模达到1000亿元。据前瞻产业研究院发布的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年，我国人工智能市场规模达到了216.9亿元，比2015年增长了52.8%。预计2018年将达到339亿元，到2020年将超710亿元增长超2倍。人工智能发展趋势分析我国提出的智能化标准提案已经成为全球首个面向智能制造服务平台的国际标准。人工智能技术已经成为推动移动互联时代向智能互联时代转变的重要驱动力量，“人工智能+产业应用”也成为经济增长的新引擎。“人工智能+制造业”仍是人工智能发展的重要落点。2017年12月，我国出台《计划》，以信息技术与制造技术深度融合为主线，明确了未来三年产业发展的重点和目标。随着人工智能算法、智能语音与计算机视觉、智能驾驶等领域的不断发展，人工智能企业将加速崛起。下一步，在突破核心技术方面，将引导人工智能产业技术创新体系建设，夯实智能传感器、人工智能芯片和基础软件等产业核心基础;在深化融合应用方面，将培育推广智能制造新模式、新业态，推进产业智能化升级;在打造产业集群方面，将强化部省合作联动，加快打造一批特色突出、辐射带动作用明显的人工智能产业集群;在完善政策体系方面，将建立人工智能标准、测评、知识产权等服务体系，推动建设行业训练资源库、标准测试数据集和开放平台，构建人工智能基础支撑平台。

  这世界，变化太快！智能化、互联化、共享化、国际化，让无人驾驶技术研发风靡全球，国内众多汽车厂商、科技互联网公司也纷纷跟进，从3月份上汽集团率先拿到国内第一张无人驾驶上路测试牌照开始，注定了2018将成为无人汽车迅速发展的一年。无人驾驶，真的不远了。  无人驾驶只是人工智能技术的代表之一，随着人工智能技术的普及和使用成本的降低，不仅仅是司机，越来越多的人担心自己的工作将会被机器人取代。  特斯拉CEO斯隆马斯克也曾公开表示：“未来一定会有人失业，因为机器人在一些领域要比人类做得更好，没错是所有人。”他还指出，人类必须与机器结合，才能避免因为人工智能的广泛普及而遭到排挤。  如何判断你的工作是否会被人工智能所取代，可以借用李开复的“五秒钟准则”来解释：一项工作，如果能够在五秒钟之内针对问题作出相应的决策，那么，这项工作未来就很有可能会被人工智能所取代。随着轻松呼智能电呼系统-轻松呼智能电呼机器人的推出，电话销售人员确实会成为被人工智能所取代的职业之一。  因为轻松呼智能电呼机器人具备高效、智能、低成本、不知疲倦、不带情绪、永不离职的特点，具有超强的语言理解能力，能够快速识别出客户对话中表达的意思。  识别准确率高达95%，平均响应时间达0.5秒，随时打断，精准判断客户意向，并以类人化的语气进行准确沟通，迅速而高效，可以完美替代电销人员工作职能。  据Gartner在最新发布的报告预测，虽然到2020年人工智能将淘汰180万个工作岗位，与此同时，它也将创造230万个工作岗位，其中包括云端、大数据、物联网、机器人等行业的各种岗位。不管人工智能未来是否会对人类生存造成威胁，可以肯定的是，当下它已成为风口。

了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。1、大数据大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。2、人工智能人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。3、大数据与人工智能大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。

计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人和语音识别是人工智能的五大核心技术,它们均会成为独立的子产业。计算机视觉计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。计算机视觉有着广泛的应用，其中包括：医疗成像分析被用来提高疾病预测、诊断和治疗；人脸识别被Facebook用来自动识别照片里的人物；在安防及监控领域被用来指认嫌疑人；在购物方面，消费者现在可以用智能手机拍摄下产品以获得购买选择。机器视觉作为相关学科，泛指在工业自动化领域的视觉应用。在这些应用里，计算机在高度受限的工厂环境里识别诸如生产零件一类的物体，因此相对于寻求在非受限环境里操作的计算机视觉来说目标更为简单。计算机视觉是一个正在进行中的研究，而机器视觉则是“已经解决的问题”，是系统工程方面的课题而非研究层面的课题。因为应用范围的持续扩大，某些计算机视觉领域的初创公司自2011年起已经吸引了数亿美元的风投资本。机器学习机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。机器学习的应用范围非常广泛，针对那些产生庞大数据的活动，它几乎拥有改进一切性能的潜力。除了欺诈甄别之外，这些活动还包括销售预测、库存管理、石油和天然气勘探，以及公共卫生等。机器学习技术在其他的认知技术领域也扮演着重要角色，比如计算机视觉，它能在海量图像中通过不断训练和改进视觉模型来提高其识别对象的能力。现如今，机器学习已经成为认知技术中最炙手可热的研究领域之一，在2011~2014年这段时间内就已吸引了近10亿美元的风险投资。谷歌也在2014年斥资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。资4亿美元收购Deepmind这家研究机器学习技术的公司。自然语言处理自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点；识别文档的核心议题；在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。以上这些任务通过传统的文本处理软件根本不可能完成，后者仅针对简单的文本匹配与模式就能进行操作。自然语言处理像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合。建立语言模型来预测语言表达的概率分布，举例来说，就是某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以和文中的某些元素结合来识别一段文字，通过识别这些元素可以把某类文字同其他文字区别开来，比如垃圾邮件同正常邮件。以机器学习为驱动的分类方法将成为筛选的标准，用来决定一封邮件是否属于垃圾邮件。因为语境对于理解“timeflies”（时光飞逝）和“fruitflies”（果蝇）的区别是如此重要，所以自然语言处理技术的实际应用领域相对较窄，这些领域包括分析顾客对某项特定产品和服务的反馈，自动发现民事诉讼或政府调查中的某些含义，自动书写诸如企业营收和体育运动的公式化范文，等等。机器人将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。语音识别语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词（“buy”和“by”听起来是一样的）方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列与语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino抯Pizza，最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。上述5项技术的产业化，是人工智能产业化的要素。人工智能将是一个万亿级的市场，甚至是10万亿级的市场，将会为我们带来一些全新且容量巨大的子产业，比如机器人、智能传感器、可穿戴设备等，其中最令人期待的是机器人子产业。机器人应用的分法有很多种，从应用层面可以粗略地分为以下几个类别。第一个类别是工业级机器人，像富士康这种公司已经运用得很好了，因为劳工成本越来越高，用工风险越来越高，而机器人则可以解决这些问题。第二个类别是监护级机器人，它可以在家里和医院里作为病人、老人或孩子的护理，帮助他们做一定复杂程度的事情。中国对监护级机器人需求其实更迫切一些，因为中国人口红利在下降，同时老龄化又不断地上升，这两个矛盾，机器人都可以帮助解决。因此，这个领域的需求在民用市场占比很大。第三个类别就是探险级机器人，用来采矿或者探险等，大大避免了人所要经历的危险。此外还有用来打仗的军事机器人等。网络媒体Business Insider预测，机器人将在许多岗位上取替人类：电话营销员、校对员、手工裁缝师、数学家、保险核保人、钟表修理师、货运代理商、报税员、图像处理人员、银行开户员、图书馆员、打字员等。因为它们的价格竞争力惊人。麦肯锡全球研究院的研究表明，当中国制造业工资每年增长10%~20%时，全球机器人的价格每年下调10%，一台最便宜的低阶机器人只需花费美国人年平均工资的一半。国际研究机构顾能预测：2020年机器人将导致全球新一波失业潮。同时，人工智能技术的发展还将让许多旧产业获得改头换面式的新生，其中最典型的是汽车产业。汽车产业已存在上百年了，其间的变革也是非常大的，但驾驶汽车的始终是人，可最近几年，随着谷歌等公司的大力投入，机器或者说某种自动化的系统已经有望取代人来驾驶汽车，从而形成一个市场容量巨大的新产业，即无人驾驶汽车产业。这个产业的规模也将是万亿级甚至是10万亿级的。而且，这个产业还将与新能源产业叠加、融合在一起，形成“车联网＋能联网＋互联网＋电动汽车”的复合产业——未来，我们会把插电式汽车和氢燃料汽车作为发电厂使用，从而使新能源汽车成为电网的一部分，成为新能源的供给者，与现在一些装有太阳能发电系统的房屋是太阳能的供给者一样。毫无疑问，与互联网一样，智能技术会向几乎所有旧产业渗透。华泰证券在一份人工智能产业的研究报告中提及了九大行业：生活服务O2O、医疗、零售业、金融业、数字营销业、农业、工业、商业和在线教育。实际上，将获得新生的旧产业还有许多，如军事、传媒、家居、医疗健康业、生命科学、能源、公共部门……甚至包括受VR/AR（虚拟现实与增强现实）技术发展影响而产生的虚拟产业。（内容来自机器人家）望采纳，谢谢

目前，中国人工3431336139智能行业已经进入产业化阶段。根据中国国务院规划，2020年中国人工智能核心产业规模将达到1500亿元，并且此后十年将继续保持高速发展。2018年行业融资热度也持续走高，iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好发展。2019年1月18日，全球领先的新经济行业数据挖掘和分析机构iiMedia Research(艾媒咨询)权威发布《艾媒报告|2018中国人工智能产业研究报告——商业应用篇》。目前，中国人工智能行业已经进入产业化阶段。根据中国国务院规划，2020年中国人工智能核心产业规模将达到1500亿元，并且此后十年将继续保持高速发展。2018年行业融资热度也持续走高，iiMedia Research（艾媒咨询）数据显示，2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在的应用场景中得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好。中国人工智能产业规模预测根据规划，2020年中国人工智能的技术与应用水平将发展至世界先进水平，同时核心产业规模超过1500亿。2030年中国人工智能核心产业规模超过1万亿元。艾媒咨询分析师认为，中国人工智能产业的发展起步较晚，但是人工智能作为未来经济发展的新引擎，拥有较好的融资环境与政策环境。目前，中国人工智能产业正处于快速发展的阶段，随着人工智能的不断深入发展，技术商品化的进程完成，人工智能产业将进入更高的发展阶段。人工智能产业技术与应用突破2018年中国人工智能产业宏观发展环境分析2018年中国人工智能产业宏观发展环境分析iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2018年中国人工智能领域融资额高达1311亿元，增长677亿元，增长率为107%。艾媒咨询分析师认为，虽然2018年人工智能融资事件数增长幅度较缓慢，但融资总额攀升，大额融资事件频发，行业资本变动更集中于头部企业。2018年中国人工智能产业宏观发展环境分析数据显示，2017年中国人工智能领域专利申请量为46284件，增长率为59%。2018年中国人工智能热点动态中国人工智能领域生态

在市场竞争日渐猛烈的技术性销售市场中，从新科技新成立公司到全世界跨国企业都将人工智专能技术视作重要属核心竞争力。可是，人工智能技术制造行业发展趋势这般之快，以致于没办法追踪全新的科学研究提升和造就，乃至没办法应用科学成效来保持业务流程成效。在2020年以便协助业务流程制订强劲的AI对策，文中小结了不一样科学研究行业的全新发展趋势，包含自然语言理解，会话式AI，人工智能算法和增强学习。

去百度文库，查看完整内容>内容来自用户:qiuyuwt眉山市公需科目培训2020年度人工智能与健康试题及答案（十一3433646431）一、单选题1.成年女性的正常脉搏为每分钟（）次。（2.0分）A.60～80｜B.70～90｜C.80～100｜D.90～120｜我的答案：B√答对2.《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中指出，到2025年人工智能要达到的目标不包括（）。（2.0分）A.人工智能基础理论实现重大突破｜B.部分技术与应用达到世界领先水平｜C.智能社会建设取得积极进展｜D.成为世界主要人工智能创新中心｜我的答案：D√答对3.我国人工智能的发展战略是（）。（2.0分）A.新一代人工智能发展规划｜B.国家制造创新忘了｜C.“1438”战略｜D.工业互联｜我的答案：A√答对4.《献血法》规定，两次献血采集间隔期要不少于（）。（2.0分）A.30天｜B.3个月｜C.6个月｜D.一年｜我的答案：C√答对5.2019年3月5日，两会政府工作报告中，（）首次提出“智能+”。（2.0分）A.习近平总书记｜B.李克强总理｜C.张德江｜D.王岐山｜我的答案：B√答对6.智能制造的本质是通过新一代信息技术和先进制造技术的深度融合，实现跨企业价值网络的横向集成，来贯穿企业设备层、控制层、管理层的纵向集成，以及产品全生命周期的端到端集成，而（）是实现全方位集成的关键途径。（2.0分）我的答案：正确 √答对19.在商业零售领域，人工

人工智能专业怎么样？人3433633430工智能专业是中国高校人计划设立的专业，旨在培养中国人工智能产业的应用型人才，推动人工智能一级学科建设。人工智能专业作为近几年兴起的工科专业之一，虽然发展时间不久，但是非常具有竞争力，无论是对以后就业还是科研研究，人工智能专业所能从事的行业都是有广泛代表性的。那么，人工智能专业都要学哪些课程呢？人工智能专业学的主要课程有智能科学与技术、自动控制原理，传感器，单片机，微机原理，模式识别，人工智能导论，计算机视觉，数字图像处理，MATLAB ，机器人，点机控制，数字视频技术等等，分为软硬两个方向。我国人工智能的发展很迅猛，我国政府也高度重视人工智能领域的发展。预计到2020年，我国人工智能产业规模将超过1500亿元，带动相关产业规模超过1万亿元。2017年全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国。但全球人工智能人才储备，我国却只有5%左右，人工智能的人才缺口超过500万。目前，人工智能人才处于明显短缺状态，这种状况还存在扩大的趋势。当前社会技术环境下，需要兼顾扎实的专业技术和复合型背景的人才。在互联网企业中，人工智能的薪酬排在第三位，其中薪酬较好的是声音识别方向的从业者。有猎头透露，去年人工智能领域硕士应届生的年薪是30万元左右，博士生年薪50万元，今年博士生涨到80万元完全有可能。所以，人工智能的发展前景是很好的。