人工智能研究报告精选(九篇)

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人工智能研究报告

第1篇：人工智能研究报告范文

人力资源和社会保障部副部长张义珍表示，人工智能的发展催生了一批新生产业，创造了大量新就业机会，改善了就业条件，拓展了就业空间。教育部原副部长鲁昕长鲁昕表示，人工智能发展与增加社会就业岗位不是悖论，人工智能技术发展替代了人类重复性劳动，同时还细化生产过程分工，创造大量新兴就业，教育应积极拥抱人工智能等新兴技术，适应未来，培养多层次的数字化技术人才，以补数字化人才短板。

阿里研究院作为中国发展研究基金会课题合作方，承担了（以下简称《报告》）撰写。《报告》研究发现，人工智能技术应用显著提高了电商从业人员的收入。人工智能技术对就业的正向促进超过了负向冲击，在少数技术替代人工的商家中，绝大部分被替代人员都获得了转岗或调岗的机会。

近95%的岗位从智能化工具获益

第一，在商家业务量不断增长的情况下，智能化工具的使用对约180万个岗位（包括客服岗位、店面设计、数据分析岗位3类岗位）产生影响，其中有170万岗位从智能工具使用获得工作效益提升，有9.6万的岗位存在替代可能。

“提高工作效率”是使用智能化工具的主要原因

第二，超八成商家已经采用平台提供的人工智能工具。使用前三的智能工具是智能客服、智能化店面设计和生意参谋，其他智能化工具的普及程度相对较低，仍有发展潜力。超过80%的受访商家认为，“提高工作效率”是采用智能化工具的主要原因，而只有一半的商家认为“降低人工成本”是使用智能化技术的原因。

智能工具使用使得商家销售额显著提升

第三，使用了智能工具的电商，其销售额总量、销售额同比增长率以及人均销售额均显著大于未使用智能工具的电商。使用了智能数据分析工具的商家，年销售额增长了75.8%；使用了智能店面设计工具的商家，年销售额增长了31.4%；使用了智能客服工具的商家，年销售额增长了10.8%。智能数据分析工具和智能店面设计工具的使用也使得相应部门的人均销售额分别提升了51.3%和11.2%。

人工智能技术就业正向促进远超负向冲击

第四，人工智能技术对就业的正向促进超过了负向冲击。目前，未发现三大智能工具对就业岗位的显著替代作用。在少数技术替代人工的商家中，绝大部分被替代人员都获得了转岗或调岗的机会，因智能工具使用直接带来人员消减的情况很少。

人工智能技术使用显著提高电商从业人员收入

第五，人工智能技术应用显著提高了电商从业人员的收入。其中，数据分析人员的月收入提高了9.7%，设计人员的月收入提高了7.7%，客服人员月收入提高了5.6%。技术水平较高的岗位收入增幅更大。

近年来，商家业务量的快速增长，客观上要求商家向技术进步（人工智能等）要红利。智能工具的使用可能会替代少量就业人员，但其通过大幅提升电商业绩，创造了更多新兴岗位就业，同时提高了岗位人员收入。总体来看，电商行业人工智能技术在商家的使用，对商家和个人的绩效是正面、积极的。

人工智能发展与未来新兴职业、就业新物种

人工智能增加了对专业人才的需求量，催生出新的就业模式和业态。人工智能产业发展直接带来了对专业数字技术人才需求量的增长。到2025年，新一代信息技术产业领域的人才缺口将超过900万人。其次，人工智能的发展极大地刺激了新兴创新市场活力，催生出很多就业的新模式、新业态。这些新业态短期内创造了许多新的岗位并带来大量的就业，例如快递配送、外卖配送、电商客服、专车司机、网络主播、数据标注员等等。

人工智能对我们而言，未知远大于已知。相信，在未来有更多创意、奇特的岗位会衍生出来，让我们拭目以待。

表示，人工智能发展与增加社会就业岗位不是悖论，人工智能技术发展替代了人类重复性劳动，同时还细化生产过程分工，创造大量新兴就业，教育应积极拥抱人工智能等新兴技术，适应未来，培养多层次的数字化技术人才，以补数字化人才短板。

近95%的岗位从智能化工具获益

“提高工作效率”是使用智能化工具的主要原因

智能工具使用使得商家销售额显著提升

人工智能技术就业正向促进远超负向冲击

人工智能技术使用显著提高电商从业人员收入

人工智能发展与未来新兴职业、就业新物种

第2篇：人工智能研究报告范文

关键词：人工智能；智能家居；智能音箱

一、相关概念

（一）人工智能。人工智能是一门研究、理解和模拟人类智能，并且发现其内在规律的学科。它是计算机科学的一个分支，试图发现智能的实质，并创造出一种以人类思考的方式做出相似反映的智能机器。同时，它又是计算机知识、心理学知识和哲学知识的集合，模拟人的意识和思维过程，让机器能够做到只有人类智慧才能做到的复杂的事项。

（二）智能家居。智能家居是嵌入式技术、通信技术和网络技术的集合，通过系统将各种家居与人们的居家生活紧密结合，以提高人们生活的舒适感和安全感。随着人工智能的迅猛发展，智能家居正与人工智能紧密结合，让消费者享受到更人性化的居家体验。

二、文献综述

欧阳婷梓研究了人工智能对智能家居的影响，认为人工智能应用的落地将会使智能家居产业升级，同时还指出Al技术还有待突破，市场决定人工智能能否再次爆发。荣华英和兼国恩研究了人工智能发展背景下国际智能家居行业贸易发展前景，认为国际智能家居行业贸易将朝智能产品设计、智能生产制造、智能高效物流和智能商业服务方向发展。吴斌在研究我国智能家居系统发展存在的问题时，指出要制定行业标准体系，降低系统成本并完善售后服务。

观察现有研究，发现有关人工智能时代下智能家居行业发展的研究仍相对较少，本文指出Al对智能家居行业发展的影响，指出未来发展机遇，并预测未来该行业的发展趋势，对行业发展具有指导意义。

三、智能家居行业发展现状

（一）国际智能家居行业发展现状。美国的Amazon Echo、Google Home和Apple HomeKit占据了国外的智能家居语音控制平台市场，Contro14 利用Zigbee技术可以与世界知名品牌的家电产品连接，控制各种设备和系统；英国的Laing Homt公司早在2000年建立了“智能家居”示范街，给每栋房子都装上了智能管理系统，近年也在国内建立起了一些智能家居体验式展厅；日本软银生产的Pepper人形情感机器人能够读懂人类的情感，并做出相应的反映，在各种场合为人们服务，松下于2017年“Panasonic Home+全屋智能”战略，让全屋各个部分的功能都智能化；德国的Apartimentum未来型公寓将物联网应用和先进科技结合起来让住户的生活更加简洁舒适。据中国报告大厅的《2016-2021年中国智能家居产业市场运行暨产业发展趋势研究报告》数据显示智能家居市场规模逐年上涨，但增长速度开始放缓，随着人工智能的发展，行业开始进入技术融合，技术沉淀打造更加智能的家居用品的阶段，2016～2018年全球智能家居市场规模变化如图1所示。

（二）国内智能家居行业发展现状。2012年智能家居行业进入快速发展期，深受大众追捧，但进入2015年，销售增速开始放缓，随着政策的扶持，2016年市场规模增速开始上涨。工信部数据显示，我国物联网产业规模发展迅速，2010年规模超过2，600亿元，2015年达到7，500亿元，2020年产业规模将突破15，000亿元，物联网在智能家居、智能社区和智慧城市等领域发展愈发强劲。面对如此红利，相关企业加快布局，海尔建立U-home平台、美的建立M-Smart平台、阿里巴巴建立人工智能实验室并了智能音箱等产品。据中国报告大厅的《2016-2021年中国智能家居产业市场运行暨产业发展趋势研究报告》数据显示，未来几年智能家居市场规模持续上涨，市场前景看好，市场规模增长情况如图2所示。

智能家居产业错综复杂，涉及众多产品，根据目前各企业涉及的领域，大致分为六个流派：以海尔、美的为代表的传统家电企业，通过将原有的产品智能化提高销售；以阿里巴巴和京东为代表的互联网企业，通过自产智能硬件或与传统家电企业建立合作涉足智能家居行业；以华为和小米为代表的手机硬件企业，通过研发软件、生产硬件和建立智能家居生态系统进军智能家居行业；以Honeywell、Bosch和松下为代表的安防企业，在本身安防设备的基础上智能化，占据智能家居安防市场；以Amazon Echo和Google Home为代表的国外智能家居企业，通过语音识别和人工智能技术进军国内市场；以及一些提供云平台服务和小型硬件的供应商。

四、当前智能家居行业面临的问题

（一）缺乏规范统一的标准。在整个智能家居产业中，至今还没有制定统一的标准，导致各大公司各行其道，各自开发自己的系统，与其他厂商开发出来的系统并不兼容，目前具有代表性的是谷歌、苹果、微软加入了高通主导的AllSeen联盟，英特尔、三星、戴尔等公司组成了智能家居设备标准联盟OIC。之后，谷歌在收购Nest之后力推Thread，苹果自家提出Homekit。一方面用户的智能体验降低；另一方面加重了用户的转换成本。而人工智能是一项复杂的产业，它不是一两家公司就能经营好的，它需要各领域的公司参与进来研发技术、搭建平台、生产终端，各司其职，并用统一的标准将各个环节连接起来。

（二）缺乏人性化的伪智能。目前，智能家居产品大多通过手机来实现，但有些厂商以“智能”为噱头，将原本简单的操作强加到手机上，使得手机承担较多的功能。然而，除了年轻人对智能手机的操作较为熟悉，其他用户面对复杂的“智能”操作只能望而却步，严重缺乏人性化设计。

（三）需求低且价格高。一方面智能家居概念映入人们眼帘的时间较短，人们对智能家居还不太了解；另一方面智能家居智能化水平不高，操作复杂，运行过程中经常出错，严重打击了消费者的体验。同时，目前的技术水平有限，技术和产品的研发需要较高的研发费用，加上日常的维护费用，导致智能家居的消费价格偏高，打击了消费者的购买欲望。

（四）信息安全存在隐患。物联网信息传输过程中，个人信息极易被黑客窃取，不法分子通过这些个人信息进一步窃取用户的财产，会造成巨大的社会不稳定，对智能家居未来发展构成巨大威胁。如果智能家居产业在未来想占据较大一部分家居市场，就必须克服信息安全问题，加大信息的监管力度。

五、Al助力智能家居行业发展

（一）AI与智能家居结合进入最终状态。经过几十年的发展，智能家居经过了用App远程控制家电的单品智能化和多个电器间相互感应的智能互动两个阶段，以上两个阶段均为弱智能阶段，得通过手机来操作。而第三阶段是家居产品与人工智能的深入结合，赋予家居产品人性化，摆脱手机的操控，通过自主学习、主动记忆、自主决策为用户提供舒适的生活。

（二）提升全新的交互体验。语音交流以其与人交流的亲和感，成为当今最流行的人机交互方式。人类通过语音给机器下达指令，机器通过语音识别执行指令。近几年，语音识别技术取得重大突破，语音识别准确率达到97%以上。而智能音箱具有语音交互、提供音乐和有声读物等媒体内容、提供多种互联网服务以及可以对智能家居进行控制等功能，深受大众追捧，因而被称为智能家居的入口。为抢占智能家居的入口，互联网各大巨头纷纷加紧研究抢占市场。2014年11月，亚马逊推出智能音箱Echo，至今已有几千万的销量，随后谷歌推出GoogleHome，微软推出Cortana，紧接着国内的京东推出叮咚音箱，阿里巴巴也推出了“天猫精灵”，小米推出“小爱同学”。

（三）提供更安全、可控的应用环境。传统的密码输入和保护方式已经不再满足人们对操作便捷性和安全性的要求，于是推动了人们对生物识别技术的开发。生物识别是指通过计算机与生物传感器等高科技结合，提取人固有的生理特征和行为特征，以鉴定个人身份。目前人脸识别、指纹识别和虹膜识别已经得到广泛的应用。为达到更高的安全水准，通过红外线照射获取手指静脉图像的指静脉技术也在紧密研究当中，极大地迎合了人们对智慧生活的追求。

六、我国智能家居发展的机遇

（一）我国加速进入老龄化社会，智能家居需求增大。因为工作关系很多子女与父母在异地生活，难以妥善地照顾好父母的生活，而智能家居可以方便老人们的日常生活，提高老年人的生活质量，加上多年财富的积累，老年人的经济实力比年轻人要高，随着老龄化进程的加快，老年人人口的比例将加重，多重原因结合起来支撑起了未来潜在的市场需求。

（二）“智能家居”概念将越来越普及。通过前些年“智能家居”概念的炒作，各大新闻客户端、网站的转载宣传，让越来越多的人认识了解到智能家居的相关概念。近些年各大浏览器对“智能家居”关键词的搜索数量大幅度增长，随着科学技术的发展，人们对智能家居产品的信赖感也在增强。如今人们购买家具，对房屋进行装修也会考虑适当引进智能家居的相关元素进入日常的起居中。

（三）居民收入增多，消费价格将降低。随着经济的不断发展，人们的收入也在逐年上涨，到2020年我国将全面建成小康社会，届时人们的收入水平将会大幅增长，相比2010年翻一番。经济增长的同时，科技也在飞速发展，技术水平的不断完善降低了智能家居产品的成本，同时电信运营商的网络费用也在下调，日常的运营维护成本也在下降，消费者的消费成本将会大幅下降，市场需求将会激增，市场规模将会扩大。

（四）政策扶持，发展道路顺畅。智能家居产业发展被写入政府工作报告，政府相继出台《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》、《智能制造工程实施指南（2016-2020年）》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等指导性文件，促进智能家居、智能机器人、智能制造装备等领域产业发展。并成立“中国人工智能产业创新联盟”和“人工智能产业技术创新战略联盟”，把涉及人工智能领域的所有环节全面整合，扫除阻碍人工智能发展的一切障碍。

七、我国智能家居行业未来发展趋势

（一）标准日趋统一。当智能家居行业依旧遵循现在的发展方式，各企业各行其道，系统间互不兼容，消费者将会对该行业产生疲倦，未来市场规模可能难以扩大。除非出现一家领导性标杆企业，拥有自己的系统，能够生产出所有类别的智能家居产品，用户对该企业提供的方方面面都很满意，进而垄断了整个智能家居市场。很显然，出现这种情况的概率很小，没有一家企业可以力挽狂澜，所以市场逼着企业间建立起统一的标准，为用户提供便捷舒适的生活体验。

（二）AI与智能家居的完美融合。人工智能在智能家居领域的广泛应用已是大势所趋，只有智能家居与人工智能的完美结合才会让人们的生活更加便捷。未来智能家居将会更加智能化、人性化，能够准确抓住用户的喜好提供相应的服务，根据用户的工作安排相应的行程。一整套智能家居系统犹如一个智能管家，在最优的时间提供最优的服务。

（三）个人信息更加安全。个人信息的安全是制约智能家居市场规模扩大的又一要素，因此行业内将建立起一套世界领先的信息安全标准，并且该标准能够和各地的法律法规衔接好，收集到的数据能够安全地储存好，能够记录数据的产生时间地点等情况，以便需要的时候能够查证。

八、结语

人工智能时代下智能家居行业仍将在相当的一段时间处于一个无统一标准、需求低、价格高的阶段，但随着老龄化进程的加快，智能家居概念的逐渐普及、居民收入不断增加、产品价格的不断下降，智能家居产品的市场需求将会逐渐增长，将促使企业间制定规范统一的标准，人工智能将会与智能家居完美结合，为用户提供更加舒适便捷的生活。

（来源：合作经济与科技文/陈功正王腾陆畅王蕴鑫陈黎阳编选：电子商务研究中心）

主要参考文献

［1］陈晋.人工智能技术发展的伦理困境研究［D］.吉林大学，2016.

［2］邓中祚.智能家居控制系统设计与实现［D］.哈尔滨工业大学，2015.

［3］欧阳婷梓.人工智能能否成为智能家居的强心剂［J］.通信企业管理，2018.1.

第3篇：人工智能研究报告范文

前言

2017年，人工智能全面爆发，资本大量涌入，政策不断加持，各企业趋之若鹜。在此时刻，中国完全掌握着弯道超车的良机，只是，我们更需要理性认知，毕竟健康发展、蹄疾步稳的人工智能发展才会对未来有益。

风口已来，静待腾飞……

在不久前结束的2018年全国研究生招生统一考试中，“人工智能对人类社会产生哪些影响，对经济发展带来哪些改变”成为管理类联考综合能力考试中一道分值很重的作文题目。这从一个侧面可以看出，2017年成为国家战略的人工智能之火热程度。

在浙江乌镇落幕的第四届世界互联网大会上，人工智能同样是最热门的话题，在以人工智能为主题的分论坛会场，已经到了人满为患、不得不限制进场人数的地步。

回顾2017年的科技创新，坦率地说并没有给人太多惊喜，最引人关注的，莫过于人工智能。这一年，人工智能全面爆发，成为国家战略。

2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中，明确新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。这是中国首个面向2030年的人工智能发展规划。随着人工智能上升为国家战略，顶层设计框架搭建完成，产业发展有望持续提速，带来投资新机遇。

实际上，在政策出台前，对市场异常敏感的企业层面已经开始布局，2017年只是进入到了发轫期。

也许，不少“吃瓜群众”此刻方才明白，为何做搜索引擎的百度提出“all in”(全面进入)人工智能战略，阿里巴巴也提出了数据是生产资料的概念，而腾讯早已经开始“连接”一切。

“作为一项改变世界的技术，人工智能已经到了从实验室走入真实的生产环境和日常生活的‘临界点’。”阿里巴巴集团副总裁刘松说。

在政策信号如此明确的背景下，人工智能几乎到了“人人争说”的地步。如今的中国，人工智能缺的不是关注和热度，而是理性的思考，是对未来风向的把握。

人工智能发展如何脱虚入实？人才与核心技术瓶颈如何取得突破？法律伦理责任如何界定？将会砸了谁的饭碗？背后的算法歧视如何解决？梳理过去一年人工智能发展，理性看待目前的阶段，这五大关键之问可能将是人工智能发展的风向标。

与实体经济结合去泡沫化

到了2017年年尾，曾经让各界争得面红耳赤的实体经济和虚拟经济之辩似乎已经没有太多意义。因为“取代谁”在当下已经成为非常不明智的设问。答案已经越来越明晰：实体经济是根本，虚拟经济也需要结合实体。换句话说也许更清楚，脱离实体的人工智能发展很难不出现泡沫。

于是在2017年，我们看到，很多的互联网工程师开始进入工厂深度研究流水线，拜师高级技工，在工厂写代码，而结合了人工智能的生产线大大提高了生产率。

阿里云总裁胡晓明认为，人工智能的发展要去泡沫化，下一站将是“产业AI”。目前，该公司在城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个场景推出ET大脑等“产业AI”方案，这些能力、产品和解决方案都通过虚拟的云端结合了扎实的工业流水线。

胡晓明告诉记者：“现在人工智能领域有种浮躁的氛围，有些企业靠AI讲资本故事、炒作股价。人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的‘概念上的AI’，更应是‘产业AI’。”

人工智能若要健康发展，首先必须要有场景驱动，人工智能在解决什么问题、为这个社会的成本降低了多少、效率提高了多少；人工智能背后，是否有足够的数据来驱动AI能力的提升；是否有足够的计算能力支撑算法和深度学习？只有在这三个场景同时具备的前提下，人工智能才会有价值。

在2017年，工业大脑走进车间，突破了良品率提升、故障率预测等制造业核心难题，互联网与工业的结合帮助类似协鑫光伏、中策橡胶、天合光能、盾安新能源等大型制造企业创造利润数十亿元。在天合光能，工业大脑帮助其提升了电池片A品率达7%，而之前预设的目标是1%。

机器观察世界，机器学习规律，数据的积累、计算能力的提升，让人工智能由此变得真正聪明可用。

猎豹移动CEO傅盛认为，传统行业的智能化核心是把传统行业数据化，今天人工智能有机会把传统的物理世界数据化。物理世界的数据化是传统行业真正转型的核心。如果实体经济想实现10倍数增长，关键是要实现物理世界的数据化，用更多人工智能的方式，去获取更多来自于这个产业的数据。

2017年，时髦的城市大脑、工业大脑、无人驾驶、无人超市、无人机、语音识别、唇语识别，无一不是人工智能与实体结合的应用。

进入商店的每一张人脸，其实就是每一个访客的访问，在里面顾客拿起的每个动作都可以被识别。进入无人超市看上去是一个人脸识别签到，其实就是一个数据的来回流动。线上和线下没有界限，电商开始进军零售店，融合的前提就是数据化。

傅盛说自己的公司在美国硅谷只干了一件事，就是投了一个小基金，让它每次带自己去看硅谷的创业公司，从中可以知道美国企业在干什么。后来傅盛发现在数字化这一点上，美国公司在做的事情就是把物理世界数据化。

将物理世界数据化，与实体经济结合，降低社会成本，而不是空炒概念，数字对数字，将是人工智能未来健康发展的重要一环。

人才还得自己来培养

得人工智能者得天下，得人才者得人工智能。

人工智能火热自不待言，但是必须清醒认识到，在人才储备和核心技术方面我们尚存突破空间。

打开某知名招聘网站，搜索“人工智能”后马上会出现很多招聘岗位，具有诱惑力的薪酬让人眼前一亮。以人工智能算法工程师为例，该职位少则月薪一两万元，多则年薪百万元。

这种供需不平衡的现象，不仅在中国有，在美国硅谷亦是如此。

早在2016年，创新工场创始人李开复曾公开透露：“在硅谷，做深度学习的人工智能博士生，现在一毕业就能拿到年薪200万到300万美元的录用通知。”

据领英近日的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI(人工智能)领域技术人才数量超过190万，其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首，而中国的相关人才总数也超过5万人，位居全球第七。

然而，这些人才仍不能满足互联网行业的需求。不少互联网企业人士告诉记者，目前互联网行业中最稀缺的就是人工智能人才，甚至很多行业巨头会用月薪几十万元招聘人工智能顶级人才。

傅盛表示：“下大力气把海外人才引入中国是合理的，但核心人才还是要中国自己来培养。”

目前，业界对AI人才的争抢近乎白热化，但是“缺口”同样明显。来自第三方数据显示，过去一年中，人工智能人才需求量增长近2倍，2017年第三季度，人工智能人才需求量相较2016年同期增长高达179%。中兴研究院副院长董振江坦言：“去年招人非常困难，在人工智能领域，大家都在抢人，薪酬也一再加码。”

AI技术人才是主导这一变革的中流砥柱。人工智能的竞争说到底是对人才的竞争，在国内人才竞争中，数字挖掘、算法分析、语言识别、自然语言处理是人才竞争的核心。

而在核心技术方面，虽然我国已经取得了多项创新，但主要偏向应用和数据积累，在核心技术方面与美国尚存差距。我国虽然已从跟跑走向领跑，并有了弯道超车的机会，但美国仍是目前出台人工智能战略最多、核心技术和人才最多的国家。

如何在人才和核心技术方面取得突破，将是未来我国在人工智能发展中最需要注意的问题。

意味着更多从业机会

当机器越来越像人，能够做人的工作时，这是否意味着它们会抢走人类的饭碗？

来自互联网业界的声音相对乐观，一个普遍的观点是：人工智能对就业的冲击正在发生，但被取代的主要是重复性的工作。实际上，人工智能也会带来新的职位，让人类可以从事更多创造性的工作。

阿里巴巴集团副总裁刘松对记者说，人工智能将是人类历史上的第四次工业革命，其实每次新的工业革命到来的时候，都有类似“砸饭碗”的恐慌，事实证明，创新带来的更多的是机会。

他认为，未来人工智能意味着更多从业机会。确实会有很多职业被人工智能取代，但人类可以空出来更多时间做创造性的东西，或是享受创造性的内容。这将为设计师、艺术从业者带来更多可能性。

“什么人才最缺，可能是艺术类的创造者，而大量简单重复类工作会遇到冲击。”刘松表示。

数据似乎同样在支撑这样的说法。来自智联招聘的一份研究报告显示，程式化、重复性、依靠反复操作实现的熟练工种已经开始受到冲击，投资银行业务、校对录入这两个典型职位在过去三个季度连续出现大幅同比负增长。咨询公司德勤的报告也显示，人工智能已经在英国取代了80万个低技能工作岗位，但同时也创造出350万个新就业机会，后者的年收入比前者多1.3万英镑。

人工智能的研发者认为，机器永远不可能取代人的作用，人工智能只能解放人类，让人类从事更多的创造性和服务性工作。机械化程度越高的工作，人们越希望由人工智能完成，而需要创作的工作，则需要人类来完成。

问题的关键在于，这些“新饭碗”谁来端？

懂得学习、勇于迎接挑战的人，将是未来端“新饭碗”的人。具体而言，艺术创造者、心理医生等精神层面的从业者，未来将越来越受欢迎，而高危和恶劣环境的稳定岗位将大量被人工智能取代。

第4篇：人工智能研究报告范文

人工智能在会计领域的应用现状

今年3月份，德勤会计师事务所宣布与Kira Systems联手，将人工智能引入会计、税务、审计等工作当中，引发会计行业对人工智能的关注。其实，在某些领域，人工智能已经涉入颇深，如机器人顾问已经成为金融服务领域的最佳拍档，而自动化的税务筹划也已经成为今年美国报税季手机应用程序中主推的一款APP（应用程序）。

目前，财务、审计及税务自动化软件已被普遍使用，人工智能已经与这三大行业有了初步接触。但从相关软件在这三大行业的实际应用情况来看，应用范围还不是很广，应用层次同样不高，应用的程度也不是很深，还仅停留在对机械、单一、重复的财会事项的处理上。

不过，可以预见的是，在不远的将来，人工智能不仅会进一步夯实和拓宽自己在财会、审计领域的应用范围，而且还会向纵深及横向发展。比如，财务人工智能会将企业的财务管理与日常生产经营管理相结合，这不仅会大大提升企业财务管理的水平、拓展财务管理的功能，而且还会大大促进财务管理向管理会计的拓展和升级，促进企业的战略、业务和财务一体化，使得企业各级管理人员能据以对日常发生的各项经济活动进行规划与控制，并帮助决策者做出各种专门决策，从而更好地改善经营管理，更好地创造和维护价值，提高企业经济效益。

人工智能将重塑会计、审计行业

随着大数据等基础人工智能技术的飞速发展，人工智能所需的基本框架已经搭建起来，其对会计、审计等行业的影响会越来越深刻。英格兰威尔士特许会计师协会联合上海国家会计学院于9月12日举办了“大数据重塑财务与审计”论坛，与会学者预测：大数据将重塑财务与审计行业，不仅基层会计人员将大幅减少、业务会计界限逐步消失、专业会计机构高度集中，同时财会部门还将成为大数据处理部门。

第一，可以大幅度提高会计及审计信息的质量。现阶段我国会计及审计行业普遍存在着信息失真的问题，而这些问题产生的根源就在于对会计及审计信息的处理存在着大量的手工编制、人脑思维及判断等人工操作，而人工操作不仅可能存在人为失误，更可能存在人为故意篡改或造假等舞弊问题，事实上，人为因素正是造成我国会计及审计信息失真的重要原因。通过人工智能，不仅可以在很大程度上降低因人工失误造成会计及审计信息失真的可能性，而且也会在很大程度上减少人为篡改或造假财务资料等舞弊的可能，从而使得会计及审计信息质量大幅提高。

第二，可以使得会计及审计行业的工作效率大大提高、人力成本大大降低。例如企业使用财务软件，不仅可以不必花费更多的人力和时间处理机械、单一、重复的财务事项，而且还会大大提高会计核算的效率和质量；审计部门使用审计软件，不仅同样可以大大降低人力资源耗费，而且还会在对各类报表项目、交易及披露进行即时全面分析后，在更短的时间里对账面数据进行风险评估，找出可能存在问题的风险点，从而提高审计的效率和效果。

第三，可以更好地防范风险，提高企业竞争力。人工智能在挖掘数据的基础上不仅可以处理大量数据并建立数据库，而且还可以对数据模型进行持续跟踪分析，从而对企业的各类投融资及盈利等重大事项进行预测，这相对于人类有限的信息存储量和计算能力，人工智能具有更加齐备的信息和更为高速的运算能力。同时，人工智能可以结合专家决策系统识别并消除金融危机给企业财务管理带来的影响，还可以通过建立风险预警模型，来识别财务风险，化解安全隐患，从而大幅度提升企业的竞争力。

第四，促进传统财务、审计工作模式的改进。现行企业财务核算大多按照基本业务流程来划分会计人员的工作职能，人工智能的引进不仅可以大量解决一些繁琐、程式、高频的工作，而且一定会在很大程度上打破以往对财务及审计工作的分工。在手工记账环境下存在的机械、单一、重复财务事项，在实行人工智能后，相关人工岗位可能会取消或大幅度精简人员，而精简的财务人员则可能改为程序操作员或从事管理会计岗位，这就打破了以往对财务岗位的分工格局。人工智能对审计工作也同样会产生大幅度的影响，如会打破原来按照会计业务的类别或性质进行分工审计的格局，这不仅需要增加精通财务软件和审计软件的技术人员，以适应人工智能下审计工作的需要；同时还要考虑在人工智能下企业财务可能出现的新情况、新问题，如新的舞弊形式和错误类型，以便更有针对性、实效性地开展审计工作。

智能会计时代的会计人才特质

未来随着人工智能对会计行业的重塑，会计职能也将随社会及企业要求的变化而转变。企业需要的是对财会工作具有较高业务水平和胜任能力，而且在至少一个或多个相关领域能出类拔萃的财务人。会计人才将摆脱低端、纯粹的财务处理工作，进而将信任度、创造力、沟通能力、洞察能力、解释能力以及对税法与传统簿记掌握能力置于优先考虑的位置。

首先，在智能会计时代全面数据化的大环境下，会计人必须成为确保数据安全以及软件正常运行方面的专家；在拥有更多的可用数据、历史数据越来越可靠的情况下，必须提高对风险的识别与分析，从而为商界客户提供战略的预测模型和未来规划。

其次，伴随着智能会计时代会计处理全流程自动化、会计决策分析智能化和会计服务共享化等趋势的到来，一方面会计基础工作将更加专业化，另一方面大量程序性的会计基础工作将被会计信息系统所取代，从而导致会计人才从基础性的、程序性的、重复性的会计核算工作，转向更有价值的、需要更多职业判断的、基于大数据的数据分析和挖掘等会计管理工作，会计人才的管理职能与数据分析师职能将越发凸显。

再者，智能会计时代，企业内部经营管理和外部生存发展都将产生重大变革，具体而言有十大趋势：业财深度一体化、处理全程自动化、内外系统集成化、操作终端自动化、信息提供频道化、处理规则国际化、会计信息标准化、会计组织共享化、风险威胁扩大化、处理平台云端化。这些发展趋势要求会计人才必须向复合型人才转型。复合型财会人才应熟练掌握财会理论和实务操作，擅长IT技术，同时还应精通资本运作、内部控制、管理会计、纳税筹划、金融保险等与财会相关某一或多个领域的专业知识和实务操作，对本职工作所涉及的方方面面具有很强的应变和处置能力，能够在以财会领域为中心的较大范围内驾驭自如。简而言之，复合型财会人才要能够及时适应以下三方面的变化和发展：一是要能够及时适应财会专业及相关专业各方面的更新和发展；二是要及时适应各种新生事物所带来的新思考、新问题、新变化；三是要适应整个社会不断进步带来的各种变化和发展，要具有很强的适应性和应对能力。

会计行业如何应对人工智能的冲击

智能会计时代的到来，是一场会计生产力的变革，必然引发生产关系的调整。会计行业应该从整体出发，充分认识技术进步对整个行业带来的重大变革。

首先，人工智能技术的提升与应用倒逼会计人才转型升级，对会计人才的能力框架建设提出了新的要求。会计行业需要对会计工作的性质和会计人才种类进行重新分类，一些传统、简单、重复等依靠手工进行的会计工作应该取消，以采用新技术的新型会计工作取而代之。同时，会计人才的种类也应随会计工作性质的调整而相应调整。

第5篇：人工智能研究报告范文

这一年，中国政府门户网站（gov.cn）在新年伊始正式开通，3 月，国务院信息化领导小组印发《国家电子政务总体框架》，为电子政务发展提供了顶层设计方案。

这一年，中国网民数量增加了 2600 万，达到 1.37 亿人，在总人口比例中突破 10%。

也是在这一年，中国网站一年增加了 15 万个，总数突破 84 万个；中国域名总数则已每月增长近 20 个万个速度快速增长，域名总数为 410 万个，CN 域名就多达 180 万。

这一切看似无聊的数字也为接下来的中国互联网以及云计算的发展做了最好的注脚。12 年里，亚马逊 EC2 从小到大，成为亚马逊帝国新的增长引擎，中国云计算产业也在历经多年摸爬滚打之后迎来新生。

根据工信部去年在《云计算发展三年行动计划（2017-2019）》的预计，到 2019年，整个云计算的产业规模将达到 4300 亿元。

如此难得的历史机遇和巨大的市场规模，也让越来越多的互联网巨头、IT 厂商以及创业公司们加入其中，过去的 2017年，以阿里、腾讯为代表的互联网巨头，过去一年在公有云市场跑马圈地，利用公有云的规模优势挑起一轮轮价格战；以金山、青云为代表的创业公司，则在如游戏等垂直领域攻城拔寨；而早已耕耘私有云多年的华为，也在 2017 年通过组织架构调整，全面启动公有云服务。

行业里普遍共识是，不管是公有云市场还是私有云领域，都不可能存在一家独大的局面，这既是市场容量所决定的，就像美国市场一样，尽管亚马逊 AWS 早已一骑绝尘，但微软、Google 等巨头依然占据了不小的市场份额。

但另一方面，关注云计算的进化路径，依然要从几家巨头开始，毕竟，随着企业云服务支出在整个 IT 支出中的比例越来越高，企业对于云服务的需求开始变得急迫，鉴于云服务头部厂商在硬件、机房、运维和售前售后的体量，这些巨头正在建立起一条条全新的护城河。

接下来，我将以阿里巴巴、华为和腾讯为例，从布局开始，再到中盘走势以及可能的收官，梳理富有中国特色的云计算的现状与未来。

布局

在围棋的规则里，布局的重要性不言而喻，在这个阶段，棋手们各自抢占棋盘上的空地，同时尽量阻止对方占地。

云计算领域同样如此。亚马逊在全球范围内的先发优势就来自于其布局之早，而在中国的云计算市场，阿里、华为、腾讯几乎都在 2010 年前后进军云计算市场。

公开资料显示，阿里云成立于 2009 年 9 月，其早期主要为阿里内部业务服务。而直到 2010 年 5 月，阿里云的云服务器才正式开始对外服务。也是在 2010 年，华为、腾讯也相继了云战略。

在那个略显「遥远的 2010 年，当李彦宏不相信云计算、马化腾云计算觉得太早的背景下，事实上也只有阿里和华为将云计算看作下一步的重点发展战略。马云当着李彦宏、马化腾的面说道：「我们自己公司对云计算是充满信心和希望……阿里巴巴拥有大量消费数据、支付宝交易数据，我们觉得这些数据对我们有用，对社会更有用。

而华为则用一场会宣告云计算正式起航。2010 年 11 月，华为正式全球云计算战略及端到端的解决方案，希望通过推出的开放云计算平台，使客户像用电一样使用数据中心、计算和存储资源共享等ICT应用。

如果说马云当时对于阿里云计算发展的规划是希望将内部海量数据消化进而升级改造，那么，彼时深耕电信服务领域多年的华为，或许早已看准了云之于华为以及 IT 行业的意义，任正非曾在 2010 年 11 月的一个发言里断言：「信息网络的未来其实就简单化到两个东西，一个是管道，一个是云。

正如棋手布局对于中盘的影响一样，发生在 2010 年的诸多事情也部分意义上决定了各家公司未来几年的战略布局。阿里在数据上的优势推动阿里云计算业务在数据层面的布局，其先后了处理数据问题的 Maxcompute 以及大数据应用的数加平台；华为则通过自身的生态以及软硬一体化优势，整合内部的服务器、存储资源，推出一系列一体化的解决方案；而腾讯云的发展，虽然长期以来游离在媒体聚光灯下，但依托其在游戏、支付领域的技术积累和海量用户，逐步在这些领域取得突破。

中盘战事 1：数据中心分布

棋到中盘，各家的优势、劣势也逐渐显现。先看数据中心分布，对云计算厂商而言，多样化的数据中心布局不言而喻。一方面，要保证云服务的正常运维，同时还能在数据保护方面灵活控制，另外则是用户体验，企业的某些应用中，对用户响应时间有很高的要求，此时，倘若有靠近企业的数据中心来存储数据，也就能够最大化地降低用户延迟。

也因此，数据中心数量一度成为巨头们宣传自身云计算的一个重点。

下图是阿里云目前的数据中心分布，从中可以看出，除中国市场之外，阿里云同样看重南亚、东南亚市场。

而在腾讯云官方「认可的全球基础设施图里，还有不少「海外合作基础设施，这其实一个颇为讨巧的说法，换言之，这是腾讯「租用的服务设施。

2018 年 3 月，随着香港节点正式开服，华为云的亚太市场也开始启动。相较于阿里、腾讯等主打公有云的公司，华为的数据中心布局更多体现在其和众多合作伙伴的「伙伴云中，比如通过与德国电信、Orange法国电信的合作，构建了一个面向全欧洲的开放云平台，而与西班牙电信的合作，则将华为的云业务扩展到拉丁美洲地区。

随着全球化的进一步深入，越来越多的企业需要全球化的数据、计算平台，云服务商为了满足上述需求，还将继续争夺更多的数据中心和服务区域。

中盘战事 2：私有云成为产品变量

媒体对于云计算「产品的宣传，长期以来都等同于公有云产品。这种颇具误导性的宣传部分原因是将美国的云计算标准放在了中国市场，下图来自中国产业信息网，可以看出公有云的全球市场规模的确非常喜人。

在美国市场，公有云优势明显，这是智研咨询的一份数据。

但「公有云就是云计算显然只是一个地区性的说法，在中国，公有云和私有云之间的格局显然是另一个故事版本。

事实上，如果仔细观察上图美国公有云、私有云的规模，或许也会发现，尽管公有云几乎占据了将近六成的份额，但私有云的市场规模，也在逐步扩大。

类似的结论也可以在「互联网女皇玛丽·米克尔 2017 年的《互联网趋势报告》中，如下图所示，从 2014 到 2016 年的三年时间，私有云的同比增幅均高于公有云，2016 年私有云同期增幅比公有云的增幅更是高出 5.39个百分点。

中美两国出现如此大的差异，原因也非常复杂。比如很多中国企业，尤其是大型企业，长期以来有着自己的 IT 建设路线和规范，并且在业务需求和数据安全方面要求甚高，市场上的公有云服务者无法满足其需求，因此需要私有云来实现业务的高效运营。

根据中国信息通信院的一份数据显示，2016年，中国私有云市场规模达到 344.8 亿元，相比2015 年增长 25.1%。预计 2017—2020年中国私有云市场仍将保持稳定增长，到 2020 年市场规模将达到762.4亿元。

上述趋势也可以从各大巨头的战略调整中可见一斑。依靠公有云起家的阿里云在 2016 年 4 月专有云（Apsara Stack），支持企业客户在自己的数据中心部署阿里云的云操作系统。

腾讯则在 2018 年初推出私有云解决方案：TCE（Tencent Cloud Enterprise）。这个产品针对大中企业，提供了网络到数据库再到服务的一整套解决方案。

而华为在私有云领域更具话语权。2013 年，华为先后了针对虚拟化和大数据的 FusionSphere 和 FusionInsight。根据 IDC 的报告，FusionSphere 虚拟化解决方案在中国OpenStack软件市场和中国服务器虚拟化市场中国厂商双双排名第一。而在Gartner《分析数据管理解决方案(DMSA)魔力四象限研究报告》中，FusionInsight 进入了DMSA魔力象限特定领域者象限。

这一切也让华为私有云产品 FusionCloud 有了更大的底气。以政务云领域，在IDC 报告中，华为云政务云解决方案无论是现有能力、未来战略和市场表现都位居中国政务云市场厂商领导者区间。

不过，正如公有云不是故事的全部一样，私有云也只是云计算的一个组成部分，某种意义上说，阿里云进入私有云市场与华为成立 Cloud BU，其目的是一样的，那就是抢占整个云计算领域。

如今，云计算的公有云市场有了一个新变量，那就是人工智能。

中盘战事 3：当公有云碰上人工智能

人工智能并不是新概念，甚至都不是一个准确的概念，但以深度学习为代表的人工智能各项技术却给整个科技行业带来新的惊喜。其中，图像、语音识别的发展尤为突出，下图是欧洲投资公司MMC的一份数据，显示出机器在图像和语音领域已经部分超越人类。

不过，不管是图像识别还是语音识别，都需要巨额的前期投入，包括硬件（如 GPU 采购）、人员（高级人工智能人才非常昂贵）。这恰恰也是最适合云服务的最佳产品，通过公有云的规模优势，可以大幅降低人工智能的开发应用成本，从而推动相关技术的普及。

2016 年开始，阿里云开始加大在公有云上的人工智能元素。当年 10 月的云栖大会上，阿里云推出 ET 城市大脑，其关键就是基于对城市交通数据，特别是交通摄像头监控视频/图像数据的分析，形成一套更优化的解决方案。

随后，阿里云继续将 ET 大脑延伸到工业、环境等领域。与之类似，2017 年的腾讯云峰会上，马化腾亲自站台并了战略产品「智能云，宣布开放腾讯在计算机视觉、智能语音识别、自然语言处理的三大核心能力，下图是腾讯云所提供的人工智能产品。

在马化腾看来，人工智能与云计算几乎就是「绝配，换句话说，云计算的最好落地方式就是人工智能，「云是人工智能的强载体也成为腾讯云发展的一个方向之一。

华为云在人工智能领域也颇有建树。由于华为自身的企业属性，其在制造业领域的丰富经验，促成了华为云 EI（企业智能）的出现。下图是华为云 EI 的基本架构，从计算层、数据层、平台层和应用层，构建了一整套基于公有云上的人工智能开放平台。

事实上，公有云的人工智能产品正在同质化，这当然是由于人工智能各单项技术的局限所在，更重要的挑战则是，如何让这些单点技术，与行业场景结合起来，而这一点，如何争取到行业的标杆企业就成为关键。

以阿里为例，基于 ET 大脑的城市解决方案先后落地杭州等地，并在 2017 年底和 2018 年初推广到澳门、吉隆坡。而工业领域，协鑫光伏、中策橡胶也先后采用。

相对于阿里云在城市、工业等领域的梯队式运作，腾讯云的人工智能落地呈现多点开花。比如和顺丰合作，将 OCR 应用到快递单的识别中，再比如腾讯将云端人脸识别技术与多地公安部门的安防摄像头结合在一起。

华为云的人工智能产品 EI ，也在众多大企业中发挥着智能引擎的作用。公开资料显示，华为云 EI 的客户群体包括金融、电信、平安城市等领域。值得关注的是，由于华为长期以来所推行「云-端-管的战略，也使得其云端人工智能产品的落地实践中具有协同效应。比如在和标致雪铁龙的合作中，华为将自身应对全球云营收的实践与深度学习的算法结合起来，形成了一个「端管云+业务支撑系统的车联网支撑平台，下图为搭载华为车联网技术的雪铁龙 DS7 Crossback 车型。

经过这几年的炒作，行业对于人工智能的判断已基本趋于一致，也就是这一轮人工智能的爆发还处在早期阶段：深度学习之外，强化学习、对抗生成网络等新算法也在不同领域取得进展；GPU、CPU、FPGA 以及其他专属芯片到底谁是标准还未敲定；量子计算机研究的可喜进展也让人工智能的未来有了更多想象空间，下图是量子计算机创业公司 D-Wave 的看法。

这也意味着，公有云的人工智能大战才刚刚开始，在美国，Google 利用云上的人工智能，尤其是机器学习的产品，快速追赶微软和亚马逊，而亚马逊也在紧锣密鼓地「改造自身的云服务；而在中国，云上 AI 的格局也和云计算整个行业一样处在中盘阶段，未来还将有诸多值得关注的要素。

从中盘到收官还会发生什么？

和过往任何一项技术的发展脉络一样，云计算收官之时，也是云计算真正成为社会经济发展基础设施的时候。那个时候，所谓的云也不再有公有云、私有云之分，统一的平台统一的架构上，流动的是加密的数据，企业、开发者通过云服务的 API 获取二次开发的资源，普通用户则只需很少的费用就能享用到智能、安全的云服务。

但从前期战略布局以及中盘产品的短兵厮杀来看，距离中国云计算的收官阶段还有不小的距离，而且还有诸多不确定因素。

首先，数据合规与安全。在国内，私有云市场之所以如此强大，很一部分原因是企业对于核心数据上云有巨大忧虑，这在大企业当中尤为明显。为此，阿里、腾讯等互联网公司不断通过外部数据安全认证来证明自身的安全能力，华为在外部安全认证之外还进一步强调云服务商的边界：上不碰应用、下不碰数据、不做云服务的股权投资。

这也引申出第二个不确定要素，各家巨头所言的云生态到底是开放共赢还是封闭花园。考虑到中国互联网的特殊状况，过往几年时间里，阿里和腾讯利用投资、收购、合资等方式，其产品或服务几乎涉及到普通中国人一天的衣食住行，下图仅仅反映了 2017 年两家公司的投资版图。

这些投资或合资的布局，也让两家公司云服务的中立性受到质疑。被阿里入股的公司几乎没有可能使用腾讯云，而腾讯投资的公司也不会选择阿里云。这种被人为割裂的云服务也塑造了全新的中国云服务业态。

从这个角度上看，以华为云为代表的中立性厂商，其重要性也越发明显。这些中立厂商站在行业或企业使能者的角度，通过诸如 Openstack 等开放的架构构建一整套公有云、私有云体系，能够最大限度提升企业上云后的生产效率。

第三，云计算本质上是一个服务行业，只不过披上了高科技的外衣。传统的 IT 产品可以是「产品（软件、硬件）+服务，而云产品则是从售前、售中、售后都是服务，所谓「X即服务便是如此。

这对过往依靠流量变现的互联网公司是个巨大挑战。Quora 上曾有一个问题提到，为什么 Facebook 没有成立云计算业务。答案很简单，因为 Facebook 无法组建一个线下工程师服务团队。

Facebook 的挑战也是中国互联网公司，如阿里、腾讯所需要面对的问题，事实上，在阿里云的发展过程中，阿里巴巴 2009 年收购的万网功不可没。万网不仅给阿里云带来海量的中小企业用户，还给这家以互联网起家的公司带来了丰富的线下服务经验。

而在 IT 产品耕耘多年的华为，在线下服务市场更具优势。公开资料显示，华为在 170个国家和地区拥有线下支撑团队，这样一个规模和体量的全球服务网络，未来将如何融入公有云服务中，也将成为华为云快速发展的关键要素。

最后则是技术储备。云计算是一个综合技术平台，涉及到从硬件、软件到算法以及客服等多方面。当 Google 的 DeepMind 用人工智能算法优化机房用电时，阿里也展示过全浸没在水里的服务器，而华为依托自身在服务器领域的强大研发积累，充分认识到现有以 X86为中心的架构无法应对 AI 等新业务，需要走向以异构架构为核心的时代。也因此，通过 Atlas 通过异构资源池、智能编排等关键技术，可以将 X86、GPU、FPGA、存储等资源池化，拉远后进行统一编排调度，从而按需提供硬件资源，提升50% 以上的资源利用率，大幅减少硬件机型。

这些黑科技、新技术的储备和研发，将大幅提升云服务商的运营效率，同时进一步降低成本，其最终的落脚点，是将云计算的门槛降到最低，让云计算的各项服务普惠化。

写在最后

如果从亚马逊 EC2 算起，云计算到现在也不过 12 年光景。如今，当年为了解决亚马逊闲置资源的这项「亚马逊网络服务（ AWS），已经成为一年近 200 亿美元收入的产业。

第6篇：人工智能研究报告范文

2016年11月14日，上海市大学生科技创业基金会主办的2016全球创业周中国站活动在上海科技馆正式开幕。全国70多家创业服务机构、数百位知名投资人和企业家、近万名创业者参与其中，活动评选出的“30位30岁以下青年创客”也悉数亮相。

与此同时，香港、苏州、武汉、济南、海口、西安和深圳7个分站也与上海联动，同演全球创业周中国站的“创业嘉年华”。

整个活动持续了一周时间，除了“创业服务新业态论坛”、“新创会”、“天使走进实验室”等往届已有的创业活动外，“Doerlink-500强创新企业会”、“上海创业指数研究报告会”和“AIDAY，人工智能的未来”等新活动也一一亮相，让观众能够感受创业激情的同时，又能尽览关于硬科技、健康、游戏、金融、VR/AR等热门创业领域的最前沿项目。

打造便利的青年创业平台

11月14日，全球创业周国际组委会主席Jonathan Ortmans亲临开幕式现场，并宣布“2016全球创业周中国站”活动正式启动。提及“创业周”的意义，他在发言中说：国与国之间的界限在不断地消失，我们打造出了各种各样不同的平台，我们打造出不同的生态系统，为更多青年企业家的创业提供便利的平台。

据了解，全球创业周活动迄今已历时10届，覆盖全球约150多个国家，超过1000万青年创业者关注并参与。2007年，上海市大学生科技创业基金会与全球创业周组委会签署协议，自2008年起，创业基金会作为全球创业周中国站主办方，通过传播创新创业理念，整合社会各方资源，逐步构建起全社会共同关注和参与创业周的开放平台，至今在全国17个省、123个城市、超过160所高校开展相关活动。

一方面，上海市大学生科技创业基金会（EFG）借助旗下公益基金――“天使基金”专门扶持资助大学生青年创新创业项目；另一方面，通过“全球创业周中国站”这个平台为许多优质创业项目对接投资人，成为创业者和投资人沟通的桥梁。

开幕式现场，为表彰天使基金十年间资助过的、具有高成长性的卓越创业企业，主办方首次推出了“雄鹰奖”，其中“饿了么”、“爱回收”、“59store”等11家平台入选。同时，主办方也颁布“2016年度天使投资人TOP30榜单”，金沙江创投朱啸虎、青松基金董占斌、原子创投冯一名、海泉基金胡海泉等人入选。

展示中国创新力量

本届创业周中国站以“汲天下智，铸创业力”为主题，演讲嘉宾包括行业先锋和投资大咖。创业圈和投资圈的重量级嘉宾在大会舞台上分享他们的个人创业经历，并探讨炙手可热的行业话题。大会以初创企业为核心，现场除了设有初创企业展区外，还特设了“创业加油站”和“天使有约”活动专区。台上百位国内外知名嘉宾演讲、圆桌讨论，百家极具潜力的初创企业路演。台下“创业加油站”、“天使投资培训营”为创业者现场解惑、助力。初创企业和团队将通过“天使有约”与“坐诊”投资人面对面。

对于创业的年轻人来说，该如何选择创业项目？主办方特意邀请目前处于创业领域浪尖的创业新锐们现场“言传身授”。爱回收总裁郑浦江说，创业者要基于独立的思考，独立的判断，尤其是在选择创业方向的时候，要根据自身的情况去进行选择，创业者应该有独立思考和理性判断的能力。

南芯半导体创始人阮晨杰分享自身创业历程时提到，刚开始从有一个创业的念头到真正决定开始去创业，酝酿和思考大概有两年时间。ofo联合创始人薛鼎分享时也提到，由于之前公司方向错误，后面不得不转型，痛定思痛，真正开始了ofo共享单车的项目。

作为全球创业周中国站活动的“常客”，金沙江创投创始人朱啸虎曾经在投资圈以独具慧眼著称，曾投资过饿了么、滴滴、小红书、映客、大智慧等，他在分享时说，创业者最终拼的还是运营和产品，投资人会看你有没有把自己本质内在的东西做好。

国际化已越来越成为创业孵化的新趋势。本届创业周组委会也邀请国外的创投及孵化器代表，以及以国际孵化为特色的主办方发起创业活动，如邀请对中国市场有需求的国外创业企业参展，举办“中美创新创业大咖论坛”、“XNodePitching项目路演”等。美国硅谷著名孵化器“FoundersSpace”创始人、首席导师、著名天使投资人、连续创业者史蒂文・霍夫曼（SteveHoffman）也空降创业周，分享经验。

同时，“智慧未来”这一新的元素也在本届创业周上闪亮登场。“我们将着眼于AR/VR、人工智能、工业4.0、智慧地球等主题与概念，丰富创业周活动与展示，本届创业周不仅专门设立了AR/VR展区，还特设‘智慧未来日’，‘AIDay-人工智能的未来’。”主办方相关负责人介绍说。

“学霸”是创业主力军

活动期间，上海市大学生科技创业基金会（EFG）及上海创业力评鉴中心《“创心之路”第二季创业数据研究报告》。报告称，上海创业企业对早期萌芽状态的技术敏感度严重不足。门槛相对较低的互联网行业成为创业者和投资人集中的高热地带。“学霸”是目前创业的主力军，占比高。

调研显示，年轻人创业大多集中在互联网领域，而新材料、新能源、生物医药等领域的创业者年龄普遍偏大。通过对创业者昔日学习成绩以及创业动机等因素分析发现，学习成绩优秀的“学霸”创业比例高。并且，创业动机中机会、成就、独立成为其创业三大主要因素。

“也就是说，自信的‘学霸们’更愿意通过创业来成就自己，相对于轻松可以获得的就业机会来说，他们的机会成本貌似很高，但目前他们依旧是创业的主力军。”同济大学电子与信息工程学院副教授马小峰说。

第7篇：人工智能研究报告范文

关键词:知识关系;离散数学;教学;设计

离散数学是以有限或可数个元素作为研究对象,并且是以研究离散量的结构和相互之间的关系为主要目标[1]。计算机科学领域中的离散量理论问题,需要用离散数学所涉及的概念、方法和理论做出描述和深化[2]。同时,离散数学中的理论体系结构有益于学生概括抽象能力、逻辑思维能力、归纳构造能力的提高,有益于学生严谨、完整、规范的科学态度的培养[2-3]。因此,研究离散数学在计算机科学和技术专业课程中的地位,分析离散数学与计算机专业其他学科间的关系,构建适合当前计算机专业的离散数学教学内容,对计算机科学与技术的发展,起着极为重要的作用。

1离散数学在计算机科学与技术专业课程中的地位

教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会在2007年公布了计算机科学与技术(计算机科学方向)专业规范,共指定了15门核心课程,包括计算机导论、程序设计基础、离散数学(结构)、算法与数据结构、计算机组成基础、计算机体系结构、操作系统、数据库系统原理、编译原理、软件工程、计算机图形学、计算机网络、人工智能、数字逻辑、社会与职业道德[4]。其中离散数学的教学内容不仅涉及计算机硬件,而且和计算机软件的研究有着更密切的关系,具有鲜明的基础特点,不仅是学习算法与数据结构、操作系统、数据库原理、软件工程等11门课程之前的必修内容,同时以计算机导论和程序设计基础作为离散数学的先导课程。离散数学在计算机科学与技术专业各课程的地位及其与其他课程的关系,如图1所示。

2计算机科学与技术专业后续课程用到的离散数学知识

离散数学所包括的多个数学分支,如数理逻辑、集合论、图论、自动机理论等,都与计算机科学与技术专业的后续课程有紧密的关系。

算法与数据结构中将操作对象间的关系分为4类:集合、线性结构、树形结构、图状结构或网状结构。其中逻辑结构和基本运算操作来源于离散数学中的离散结构和算法思考。离散数学中的集合论、关系、图论和树等内容就反映了数据结构中四大结构的知识[2]。

数据库系统原理中的关系数据库的逻辑结构是一个由行和列组成的二维关系。在研究实体集中的域和域之间的关系、表结构的确定与设计、关系操作的数据查询和维护功能的实现、关系分解的无损连接性分析、连接依赖等问题时都用到离散数学的关系理论[5]。

编译程序一般由8个模块组成,包括词法分析程序、语法分析程序、语义分析程序、中间代码生成程序、代码优化程序、目标代码生成程序、错误检查和处理程序、各种信息表格的管理程序[6] 。离散数学里的形式语言与自动机所包含的文法、有限状态机和图灵机等知识点为编译原理的词法分析及语法分析等内容奠定了基础。

离散数学中数学推理和布尔代数章节中的知识就为早期的人工智能研究领域打下了良好的数学基础[7-8]。谓词逻辑演算为人工智能学科提供了一种重要的知识表示方法和推理方法。

布尔代数已成功地用于计算机的硬件分析与设计[9-10]。

哈夫曼(Huffman)压缩是一种无损压缩法。这种方法在计算机体系结构的指令系统设计和改进内容占有相当重要的地位[11]。

鉴于篇幅所限,不再一一论述,下面列表给出计算机科学与技术专业的后续课程中所用到的主要知识点,如表1所示。

3离散数学的知识结构设计

基于离散数学在计算机专业具有基础性的地位。从离散数学后续课程所需的离散结构基础理论出发,根据前后课程的知识关系来构建离散数学的知识结构和体系,使所设计的离散数学教学内容适合当前计算机科学与技术专业教学需要,能够支撑后续课程的教学且和后续课程不相互覆盖。本文设计的离散数学知识体系结构如表2所示。

表2所设计的知识体系结构共分为5个单元,分别是集合、关系与函数,基本逻辑,布尔代数,图与树,形式语言与自动机。其中,集合、关系与函数单元包括集合、鸽笼原理、基数性和可数性、关系、函数等内容,是算法与数据结构、数据库系统原理等课程的理论基础;基本逻辑单元包括命题逻辑、谓词逻辑、假言推理、否定式推理等内容,是计算机组成基础、计算机体系结构、软件工程、人工智能、数字逻辑等课程的理论基础;布尔代数单元包括格、布尔代数等内容,是计算机组成基础、计算机体系结构和人工智能等课程的理论基础;图与树单元包括无向图、有向图、树、生成树等内容,是算法与数据结构、操作系统、软件工程、计算机图形学、计算机网络等课程的理论基础;形式语言与自动机单元包括文法、有限状态机和图灵机等内容,是编译原理等课程的理论基础。

该设计体现了“实用、管用、够用”、“易教易学”的原则,具有以下特点:

1)5个单元由浅入深、层层递进,并具有相对的独立性,便于学生学习和教师授课。

2) 具有针对性,能够支撑教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会于2007年指定的11门后续课程。

3) 符合计算机科学的发展趋势和高等院校计算机教学改革的需要。

4) 紧扣离散数学和其他计算机专业课程的知识联系,实用性强。

4离散数学的实验设计

由于离散数学课程理论性强、高度抽象,学生难于理解掌握。为此,在离散数学的教学过程中引入一些实验,既对离散数学的基本理论的很好验证,也巩固了先导课程的学习内容,同时为后续课程的学习打下了基础。不但能够激发学生的学习积极性和主动性,也培养了学生的创新意识和创新能力。实验选题既要反映理论的实质内容与思路(理论背景),又要与实际应用结合,选题不宜过多,针对不同的知识点设计了如下实验内容:

实验1 集合运算;

实验2 等价关系的判定;

实验3 用warshall算法求闭包;

实验4 偏序集性质;

实验5 求解范式;

实验6 形式化证明;

实验7 哈密尔顿图与旅行商人问题;

实验8 树的遍历、求解生成树;

实验9 有限自动机的运行。

实验报告要求列出实验目的、实验内容、实验步骤、源程序和实验结果。

对源程序的设计要做到如下两个方面的描述,其一是描述该程序具有什么功能?其二是描述程序结构,包括函数调用格式、参数含义、返回值描述、函数功能;函数之间的调用关系图、程序总体执行流程图。

对实验结果要求记录:出错次数、出错严重程度、错误的性质、解决办法。还要进行简单的实验总结:如编程时间、设计时间、上机调试时间等;遇到了哪些难题,是怎么克服的,对程序的评价?

5结语

离散数学不仅是学习计算机科学、研究计算机科学的理论工具,也是提高学生逻辑思维能力、创造性思维能力以及形式化表述能力工具,在现代计算机科学中,对离散数学教学内容做科学合理的设计,使离散数学更好的为计算机科学服务,具有非常重要的意义。

注:河南科技学院精品课程建设项目。

参考文献:

[1] 王蕾,李永. 浅析离散数学在计算机科学中的应用[J]. 平顶山师专学报,2003,18(5):63-64.

[2] 陈敏,李泽军. 离散数学在计算机学科中的应用[J]. 电脑知识与技术,2009,5(1):251-252.

[3] 王玉红. 离散数学在计算机教学中的作用[J]. 赤峰学院学报:自然科学版,2008,24(1):90-91.

[4] 教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会. 高等学校计算机科学与技术发展战略研究报告暨专业规范(试行)[M].北京:高等教育出版社,2006:35.

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[9] 白中英. 数字逻辑与数字系统[M]. 北京:科学出版社,2002:6-15.

第8篇：人工智能研究报告范文

我国传感器行业近几年呈现持续增长的趋势，增长幅度超过20%，未来将在物联网、汽车、机器人、可穿戴设备等产业的需求拉动下，呈现快速的发展。本文针对目前传感器市场的现状，从技术层面和应用领域层面提出了未来传感器行业的发展趋势。

【关键词】传感器技术发展应用趋势

中国传感器的市场近几年一直持续增长，增长速度超过20%，传感器应用四大领域为工业及汽车电子产品、通信电子产品、消费电子产品专用设备。目前我国从事传感器的生产和研发的企业已经多达1700多家，所生产的产品覆盖工业自动化、农业现代化、航天技术、军事工程、机器人技术、资源开发、海洋探测、环境检测、安全保卫、家用电器、医疗诊断、交通运输等领域。传感器在科学技术领域、工农业生产以及日常生活中发挥着越来越重要的作用。人类社会对传感器提出的越来越高的要求是传感器技术发展的强大动力，而现代们学技术突飞猛进则提供了坚强的后盾。随着科技的发展，传感器也在不断的更新发展。传感器的市场规模也将在市场需求额推动下大幅增长。据预测，未来几年，中国传感器市场规模在物联网、智能化浪潮等的推动下，将达到1200亿元左右。

传感器产业的发展将在市场需求的推动下不论是在技术层面还是在应用领域方面，都将呈现崭新的趋势。

1 技术发展趋势

从技术发展来看，未来传感器技术的发展趋势主要体现在以下几点：

（1）利用新的理论、新的效应研究开发工程和科技发展迫切需求的多种新型传感器和传感技术系统。随着科技的发展以及传感器在各个领域的应用，人类社会对传感器提出的更高更新的要求。

（2）侧重传感器与传感技术硬件系统与元器件的微小型化。利用集成电路微小型化的经验，从传感技术硬件系统的微小型化中提高其可靠性、质量、处理速度和生产率，降低成本，节约资源与能源，减少对环境的污染。这种充分利用已有微细加工技术与装置的做法已经取得巨大的效益、极大地增强了市场竞争力，例如：80年代进口一套AE传感器及其住处预处理硬件的成本已被降至原来的百分之几到千分之几，使我国经“七五”和“八五”攻关的产品化系统处于无力竞争的地位。后者采用独创的宽带高精度AE传感器和厚膜集成电路预处理硬件，但其成本仍比国外先进的产品高数倍到数十倍。在微小型化中，为世界各国注目的是纳米技术。

（3）集成化。进行硬件与软件两方面的集成，它包括：传感器阵列的集成和多功能、多传感参数的复合传感器（如：汽车用的油量、酒精检测和发动机工作性能的复合传感器）；传感系统硬件的集成，如：信息处理与传感器的集成，传感器―处理单元―识别单元的集成等；硬件与软件的集成；数据集成与融合等。

（4）研究与开发特殊环境（指高温、高压、水下、腐蚀和辐射等环境）下的传感器与传感技术系统。这类传感器及传感技术系统常常是我国缺少的一类高新传感技术和产品。

（5）对一般工业用途、农业和服务业用的量大面广的传感技术系统，侧重解决提高可靠性、可利用性和大幅度降低成本的问题，以适应工农业与服务业的发展，保证这种低技术产品的市场竞争力和市场份额。

（6）彻底改变重研究开发轻应用与改进的局面，实行需求驱动的全过程、全寿命研究开发、生产、使用和改进的系统工程。

（7）智能化。侧重传感信号的处理和识别技术、方法和装置同自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术结合，发展支持智能制造、智能机器和智能制造系统发展的智能传感技术系统。

2 应用趋势

从传感器的应用领域来看，未来传感器在以下几大领域的应用需求将会大幅增长。

2.1 汽车产业：智能化升级，传感器先行

在科研、产业和政府的合力之下，全球汽车智能化升级的浪潮正奔腾而来。当下的智能汽车仍处于产业链发展由第一阶段（以汽车制造商为中心）向第二阶段（汽车制造商与电信运营商、汽车电子厂商、软件厂商影响力此消彼长）过渡的初期，短期内需求增长最为确定的零部件主要是智能感知设备，尤其是包括摄像头、车用雷达在内的各类传感器等。

2.2 机器人：产业迎来爆发，拉动传感器需求

人工替代和产业升级两大因素驱动我国工业机器人市场快速增长，而家用服务机器人相对于人工成本的上升正显现出越来越高的性价比。未来以e-皮肤为代表的高智能化零部件投入机器人生产制造将大大提升单个机器人使用传感器的数量。叠加机器人需求的爆发性增长，相关传感器未来几年的增速有望远远超过工业机器人行业或服务机器人行业的需求增速。

2.3 可穿戴设备：巨头竞相布局，传感器点石成金

全球几大消费电子巨头纷纷抢占可穿戴设备市场，其中以谷歌眼镜为首的综合智能终端最具平台潜质，很可能成为继电视、电脑、手机之后的“第四平台”预计到2016 年可穿戴设备的市场规模将达100 亿美元。传感器已成为可穿戴设备产业链中的点金石，是硬件产业链上机会确定性较强的一块领域。未来可穿戴设备的发展将会拉动对传感器的市场需求。

2.4 物联网：政策大力推动，传感器基础必备

目前，我国物联网应用已经进入到实际运用阶段，并且随着我国近几年物联网产业政策的密集出台，以及关于物联网各种发展专项资金的突出，我国物联网产业将出现井喷式的发展，而作为物联网产业链上游的传感器，并且传感器是整个物联网产业中需求量最大和最为基础的环节，将随着物联网的逐步普及，未来将对传感器的市场需求产生很大的拉动。

我国传感器行业市场进入壁垒比较低，市场竞争激烈，整个市场基本处于完全竞争的状态，企业如何能够从众多的竞争对手对手中脱颖而出，迅速的占据市场份额。关键就看企业能否掌握未来技术发展趋势，加大技术研发，并且迅速布局下游应用领域，取得先发优势。所以，企业在发展过程中，要紧贴市场脉搏，根据市场需求，加大研发投入，争取在快速发展的下游应用领域占据一定的市场份额，保持企业的可持续增长能力。

参考文献

[1]北京智道顾问有限责任公司.中国传感器行业研究报告[Z].2012.

[2]安信证券.安信证券传感器行业研究专题[Z].2013.

[3]前瞻网.2013-2017中国传感器制造行业发展前景及投资预测分析报告[Z].2014.

[4]新华网.智能传感器发展趋势分析[Z].2013.

第9篇：人工智能研究报告范文

一、大赛内容分类及说明

1．软件应用与开发

包括以下小类：

（1）Web 应用与开发。

（2）管理信息系统。

（3）移动应用开发（非游戏类）。

（4）算法设计与应用。

说明：

（1）软件应用与开发的作品是指运行在计算机（含智能手机）、网络、数据库系统之上的软件，提供信息管理、信息服务、移动应用、算法设计等功能或服务。

（2）本大类每队参赛人数为 1-3 人，指导教师不多于 2 人。

（3）每位作者在本大类只能提交 1 件作品，无论作者排名如何。

（4）每位指导教师，在本大类全国决赛中不能指导多于 3 件作品，每小类不能指导多于 2 件作品，无论指导教师的排名如何。

（5）每件作品答辩时（含视频答辩），作者的作品介绍时长应不超过 10 分钟。

（6）每校参加省级赛区每小类作品数量，由各省级赛区组委会或省级直报赛区自行规定。本大类每校最终入围国赛决赛作品不多于 3 件。

2．微课与教学辅助

包括以下小类：

（1）计算机基础与应用类课程微课（或教学辅助课件）。

（2）中、小学数学或自然科学课程微课（或教学辅助课件）。

（3）汉语言文学（唐诗宋词）微课（或教学辅助课件）。

（4）虚拟实验平台。

说明：

（1）微课是指运用信息技术，按照认知规律，呈现碎片化学习内容、过程及扩展素材的结构化数字资源，其内容以教学短视频为核心，并包含与该教学主题相关的教学设计、素材课件、教学反思、练习测试及学生反馈、教师点评等辅教学资源。

（2）教学辅助课件是指根据教学大纲的要求，经过教学目标确定、教学内容和任务分析、教学活动结构及界面设计等环节，运用信息技术手段制作的课程软件。

（3）微课与教学辅助课件类作品，应是经过精心设计的信息化教学资源，能多层次多角度开展教学，实现因材施教，更好地服务受众。本类作品选题限定于大学计算机基础、汉语言文学（唐诗宋词）和中小学自然科学相关教学内容三个方面。作品应遵循科学性和思想性统一、符合认知规律等原则，作品内容应立足于教材的相关知识点展开，其立场、观点需与教材保持一致。

（4）虚拟实验平台是指借助多媒体、仿真和虚拟现实等技术在计算机上营造可辅助、部分替代或全部替代传统教学和实验各操作环节的相关软硬件操作环境。

（5）本大类每队参赛人数为 1-3 人，指导教师不多于 2 人。

（6）每位作者在本大类只能提交 1 件作品，无论作者排名如何。

（7）每位指导教师，在本大类全国决赛中不能指导多于 3 件作品，每小类不能指导多于 2 件作品，无论指导教师的排名如何。

（8）每件作品答辩时（含视频答辩），作者的作品介绍时长应不超过 10 分钟。

（9）每校参加省级赛区每小类作品数量，由各省级赛区组委会或省级直报赛区自行规定。本大类每校最终入围国赛决赛作品不多于 3 件。

3．物联网应用

包括以下小类：

（1）城市管理。

（2）医药卫生。

（3）运动健身。

（4）数字生活。

（5）行业应用。

说明：

（1）城市管理小类作品是基于全面感知、互联、融合、智能计算等技术，以服务城市管理为目的，以提升社会经济生活水平为宗旨，形成某一具体应用的完整方案。例如：智慧交通、城市公用设施、市容环境与环境秩序监控、城市应急管理、城市安全防护、智能建筑、文物保护、数字博物馆等。

（2）医药卫生小类作品应以物联网技术为支撑，实现智能化医疗保健和医疗资源的智能化管理，满足医疗健康信息、医疗设备与用品、公共卫生安全的智能化管理与监控等方面的需求。建议但不限于如下方面：医院应用，如移动查房、婴儿防盗、自动取药、智能药瓶等；家庭应用，如远程监控家庭护理，包括婴儿监控、多动症儿童监控、老年人生命体征家庭监控、老年人家庭保健、病人家庭康复监控、医疗健康监测、远程健康保健、智能穿戴监测设备等。

（3）运动健康小类作品应以物联网技术为支撑，以提高运动训练水平和大众健身质量为目的。建议但不限于如下方面：运动数据分析、运动过程跟踪、运动效果监测、运动兴趣培养、运动习惯养成以及职业运动和体育赛事的专用管理训练系统和设备。

（4）数字生活小类作品应以物联网技术为支撑，通过稳定的通信方式实现家庭网络中各类电子产品之间的“互联互通”，以提升生活水平、提高生活便利程度为目的，包括：各类消费电子产品、通信产品、信息家电以及智能家居等。鼓励选手设计和创作利用各种传感器解决生活中的问题、满足生活需求的作品。

（5）行业应用小类作品应以物联网技术为支撑，解决某行业领域某一问题或实现某一功能，以提高生产效率、提升产品价值为目的，包括物联网技术在工业、零售、物流、农林、环保以及教育等行业的应用。

（6）作品必须有可展示的实物系统，需提交实物系统功能演示视频（不超过 10 分钟）与相关设计说明书，现场答辩过程应对作品实物系统进行功能演示。

（7）本大类每队参赛人数为 1-3 人，指导教师不多于 2 人。

（8）每位作者在本大类只能提交 1 件作品，无论作者排名如何。

（9）每位指导教师，在本大类全国决赛中不能指导多于 3 件作品，每小类不能指导多于 2 件作品，无论指导教师的排名如何。

（10）每校参加省级赛区每小类作品数量，由各省级赛区组委会或省级直报赛区自行规定。本大类每校最终入围国赛决赛作品不多于 3 件。

4．大数据应用

下设大数据实践一个小类。

说明：

（1）大数据应用类作品指利用大数据思维发现社会生活和学科领域的应用需求，利用大数据和相关新技术设计解决方案，实现数据分析、业务智能、辅助决策等应用。要求参赛作品以研究报告的形式呈现成果，报告内容主要包括：数据来源、应用场景、问题描述、系统设计与开发、数据分析与实验、主要结论等。参赛作品应提交的资料包括：研究报告、可运行的程序、必要的实验分析，以及数据集和相关工具软件。作品涉及的领域包括但不限于：

① 环境与人类发展大数据（气象、环境、资源、农业、人口等）。

② 城市与交通大数据（城市、道路交通、物流等）。

③ 社交与 WEB 大数据（舆情、推荐、自然语言处理等）。

④ 金融与商业大数据（金融、电商等）。

⑤ 法律大数据（司法审判、普法宣传等）。

⑥ 生物与医疗大数据。

⑦ 文化与教育大数据（教育、艺术、文化、体育等）。

（2）本类每队参赛人数为 1-3 人，指导教师不多于 2 人。

（3）每位作者在本类只能提交 1 件作品，无论作者排名如何。

（4）每位指导教师在本类全国决赛中不能指导多于 2 件作品，无论指导教师的排名如何。

（5）每件作品答辩时（含视频答辩），作者的作品介绍时长（含作品的现场演示）应不超过 10 分钟。

（6）每校参加省级赛区作品数量，由各省级赛区组委会或省级直报赛区自行规定。本类每校最终入围国赛决赛作品不多于 3 件。

5．人工智能应用

包括以下小类：

人工智能实践赛。

说明：

（1）人工智能实践赛是针对某一领域的特定问题，提出基于人工智能的方法与思想的解决方案。这类作品，需要有完整的方案设计与代码实现，撰写相关文档，主要内容包括：作品应用场景、设计理念、技术方案、作品源代码、用户手册、作品功能演示视频等。本类作品必须有具体的方案设计与技术实现，现场答辩时，必须对系统功能进行演示。作品涉及的领域，包括但不限于：智能城市与交通（包括汽车无人驾驶）、智能家居与生活、智能医疗与健康、智能农林与环境、智能教育与文化、智能制造与工业互联网、三维建模与虚拟现实、自然语言处理、图像处理与模式识别方法研究、机器学习方法研究。

（2）本大类每队参赛人数为 1-3 人，指导教师不多于 2 人。

（3）每位作者在本大类只能提交 1 件作品，无论作者排名如何。

（4）每位指导教师，在本大类全国决赛中不能指导多于 3 件作品，每小类不能指导多于 2 件作品，无论指导教师的排名如何。

（5）每件作品答辩时（含视频答辩），作者的作品介绍时长应不超过 10 分钟。

（6）每校参加省级赛区每小类作品数量，由各省级赛区组委会或省级直报赛区自行规定。本大类中，每校最终入围国赛决赛人工智能实践赛的作品不多于 3 件。

6. 信息可视化设计

包括以下小类：

（1）信息图形设计。

（2）动态信息影像（MG 动画）。

（3）交互信息设计。

（4）数据可视化。

说明：

（1）信息可视化设计侧重用视觉化的方式，归纳和表现信息与数据的内在联系、模式和结构。

（2）信息图形指信息海报、信息图表、信息插图、地图、信息导视或科普图形。

（3）动态信息影像指以可视化信息呈现为主的动画或影像合成作品。

（4）交互信息设计指基于电子触控媒介的界面设计，如交互图表以及仪表板设计。

（5）数据可视化是指基于编程工具、开源软件或数据分析工具等实现的可视化作品。

（6）该类别要求作品具备艺术性、科学性、完整性、流畅性和实用性，而且作者需要对参赛作品信息数据来源的真实性、科学性与可靠性进行说明，并提供源文件。该类别作品需要提供完整的方案设计与技术实现的说明，特别是设计思想与现实意义。数据可视化作品还需说明作品应用场景、设计理念，提交作品源代码、作品功能演示录屏等。

（7）本大类每队参赛人数为 1-3 人，指导教师不多于 2 人。

（8）每位作者在本大类只能提交 1 件作品，无论作者排名如何。

（9）每位指导教师，在本大类全国决赛中不能指导多于 3 件作品，每小类不能指导多于 2 件作品，无论指导教师的排名如何。

（10）每件作品答辩时（含视频答辩），作者的作品介绍时长应不超过 10 分钟。

（11）每校参加省级赛区每小类作品数量，由各省级赛区组委会或省级直报赛区自行规定。本大类（组）每校最终入围国赛决赛作品不多于 3 件。

7. 数媒静态设计（普通/专业组）

包括以下小类：

（1）平面设计。

（2）环境设计。

（3）产品设计。

说明：

（1）本大类的参赛作品应以 2022 年北京-张家口冬奥会、冰雪运动、冬季体育运动和中华古代体育运动相关元素为主题进行创作，以弘扬奥林匹克精神，普及冬奥会运动项目、奥运文化和知识。

（2）平面设计，内容包括服饰、手工艺、手工艺艺品、海报招贴设计、书籍装帧、包装设计等利用平面视觉传达设计的展示作品。

（3）环境设计，内容包括空间形象设计、建筑设计、室内设计、展示设计、园林景观设计、公共设施小品（景观雕塑、街道设施等）设计等环境艺术设计相关作品。

（4）产品设计，内容包括传统工业和现代科技产品设计，即有关生活、生产、运输、交通、办公、家电、医疗、体育、服饰等工具或生产设备等领域产品设计作品。该小类作品必须提供表达清晰的设计方案，包括产品名称、效果图、细节图、必要的结构图、基本外观尺寸图、产品创新点描述、制作工艺、材质等，如有实物模型更佳。要求体现创新性、可行性、美观性、环保性、完整性、经济性、功能性、人体工学及系统整合。

（5）本大类作品分普通组与专业组进行报赛与评比。普通组与专业组的划分，参见后面“二、界定数媒类专业组作者清单”所述。

（6）参赛作品有多名作者的，如有任何一名作者的专业属于专业组专业清单，则该作品属于专业组作品。属于专业组的作品只能参加专业组竞赛，不得参加普通组的竞赛；属于普通组的作品只能参加普通组竞赛，不得参加专业组的竞赛。

（7）本大类每队参赛人数为 1-3 人，指导教师不多于 2 人。

（8）每位作者在本类（组）只能提交 1 件作品，无论作者排名如何。

（9）每位指导教师，在本大类全国决赛中不能指导多于 3 件作品，每小类不能指导多于 2 件作品，无论指导教师的排名如何。

（10）每件作品答辩时（含视频答辩），作者的作品介绍时长应不超过 10 分钟。

（11）每校参加省级复赛作品每小类数量，由各省级赛组委会或省级赛直报赛区自行规定。本大类（组）每校最终入围国赛决赛作品不多于 3 件。

8.数媒动漫与短片（普通/专业组）

包括以下小类：

（1）微电影。

（2）数字短片。

（3）纪录片。

（4）动画。

（5）新媒体漫画。

说明：

（2）微电影作品，应是借助电影拍摄手法创作的视频短片，反映一定故事情节和剧本创作。

（3）数字短片作品，是利用数字化设备拍摄的各类短片。

（4）纪录片作品，是利用数字化设备和纪实的手法，拍摄的反映人文、历史、景观和文化的短片。

（5）动画作品，是利用计算机创作的二维、三维动画，包含动画角色设计、动画场景设计、动画动作设计、动画声音和动画特效等内容。

（6）新媒体漫画作品，是利用数字化设备、传统手绘漫画创作和表现手法，创作的静态、动态和可交互的数字漫画作品。

（7）本大类作品分普通组与专业组进行报赛与评比。普通组与专业组的划分，参见后面“二、界定数媒类专业组作者清单”所述。

（8）参赛作品有多名作者的，如有任何一名作者的专业属于专业组专业清单，则该作品属于专业组作品。属于专业组的作品只能参加专业组竞赛，不得参加普通组的竞赛；属于普通组的作品只能参加普通组竞赛，不得参加专业组的竞赛。

（9）本大类每队参赛人数为 1-5 人，指导教师不多于 2 人。

（10）每位作者在本大类（组）只能提交 1 件作品，无论作者排名如何。

（11）每位指导教师，在本大类全国决赛中不能指导多于 3 件作品，每小类不能指导多于 2 件作品，无论指导教师的排名如何。

（12）每件作品答辩时（含视频答辩），作者的作品介绍时长应不超过 10 分钟。

（13）每校参加省级复赛作品每小类数量，由各省级赛组委会或省级赛直报赛区自行规定。本大类（组）每校最终入围国赛决赛作品不多于 3 件。

9.数媒游戏与交互设计（普通/专业组）

包括以下小类：

（1）游戏设计。

（2）交互媒体设计。

（3）虚拟现实 VR 与增强现实 AR。

说明：

（2）游戏设计作品的内容包括游戏角色设计、场景设计、动作设计、关卡设计、交互设计，是能体现反映主题，具有一定完整度的游戏作品。

（3）交互媒体设计，是利用各种数字交互技术、人机交互技术，借助计算机输入输出设备、语音、图像、体感等各种手段，与作品实现动态交互。作品需体现一定的交互性与互动性，不能仅为静态版式设计。

（4）虚拟现实 VR 与增强现实 AR 作品，是利用 VR、AR、MR、XR、AI 等各种虚拟交互技术创作的围绕主题的作品。作品具有较强的视效沉浸感、用户体验感和作品交互性。

（5）本大类作品分普通组与专业组进行报赛与评比。普通组与专业组的划分，参见后面“二、界定数媒类专业组作者清单”所述。

（7）本大类每队参赛人数为 1-5 人，指导教师不多于 2 人。

（8）每位作者在本类（组）只能提交 1 件作品，无论作者排名如何。

（9）每位指导教师，在本大类全国决赛中不能指导多于 3 件作品，每小类不能指导多于 2 件作品，无论指导教师的排名如何。

（10）每件作品答辩时（含视频答辩），作者的作品介绍时长应不超过 10 分钟。

（11）每校参加省级复赛作品每小类数量，由各省级赛组委会或省级赛直报赛区自行规定。本大类（组）每校最终入围国赛决赛作品不多于 3 件。

10．计算机音乐创作（普通/专业组）

包括以下小类：

（1）原创音乐类（纯音乐类，包含 MIDI 类作品、音频结合 MIDI 类作品）。

（2）原创歌曲类（曲、编曲需原创，歌词至少拥有使用权。编曲部分至少有计算机 MIDI制作或音频制作方式，不允许全录音作品）。

（3）视频音乐类（音视频融合多媒体作品或视频配乐作品，视频部分鼓励原创。如非原创，需获得授权使用。音乐部分需原创）。

（4）交互音乐与声音装置类（作品必须是以计算机编程为主要技术手段的交互音乐，或交互声音装置。提交文件包括能够反应作品整体艺术形态的、完整的音乐会现场演出或展演视频、工程文件、效果图、设计说明等相关文件）。

（5）音乐混音类（根据提供的分轨文件，使用计算机平台及软件混音）。

说明：

（2）计算机音乐创作类作品分普通组与专业组进行竞赛。普通组与专业组的划分，参见后面“三、界定音乐创作类专业组作者清单”所述。属于普通组的作品只能参加普通组竞赛，不得参加专业组竞赛。

（3）本大类每队参赛人数为 1-3 人，指导教师不多于 2 人。

（4）每位作者在本大类中只能提交 1 交作品，无论作者排名如何。

（5）每位指导教师，在本大类全国决赛中不能指导多于 4 件作品，每小类不能指导多于 2 件作品，无论指导教师的排名如何。

（6）每件作品答辩时（含视频答辩），作者的作品介绍时长应不超过 10 分钟。

（7）每校参加计算机音乐类直报平台每小类数量不限。本大类（组）每校最终入围决赛作品总数不多于 4 件。

（8）为更有利于参赛作品的创作，本届大赛暂时取消往届大赛中“编曲类”计算机音乐作品小类，新增“交互音乐与声音装置类”小类。

二、界定数媒类专业组作者清单

（1）教育学类：040105 艺术教育

（2）新闻传播学类：050302 广播电视学、050303广告学、050306T网络与新媒体、050307T数字出版

（3）机械类：080205工业设计

（4）计算机类：080906 数字媒体技术、080912T 新媒体技术、080913T电影制作、080916T虚拟现实技术

（5）建筑类：082801 建筑学、082802 城乡规划、082803 风景园林、082805T人居环境科学与技术、082806T城市设计

（6）林学类：090502 园林

（7）戏剧与影视学类： 130303 电影学、130305 广播电视编导、130307 戏剧影视美

术设计、130310 动画、130311T 影视摄影与制作、130312T 影视技术

（8）美术学类：130401 美术学、 130402 绘画、130403雕塑、130404摄影、130405T书法学、130406T 中国画、130408TK 跨媒体艺术、130410T 漫画

（9）设计学类： 130501 艺术设计学、130502视觉传达设计、130503环境设计、130504产品设计、130505 服装与服饰设计、130506 公共艺术、130507 工艺美术、130508 数字媒体艺术、130509T 艺术与科技、130511T 新媒体艺术、130512T 包装设计

三、界定音乐创作类专业组作者清单

同时符合以下三个条件的作者，划归计算机音乐创作类专业组：

① 在以专业音乐学院、艺术学院与类似院校（诸如武汉音乐学院、南京艺术学院、中国传媒大学）、师范大学或普通本科院校的音乐专业或艺术系科就读。

② 所在专业是电子音乐制作或作曲、录音艺术等类似专业，诸如：电子音乐制作、电子音乐作曲、音乐制作、作曲、音乐录音、新媒体（流媒体）音乐，以及其它名称但实质是相似的专业。

③ 在校期间，接受过以计算机硬、软件为背景（工具）的音乐创作、录音艺术课程的正规教育。

四、参赛作品相关要求

1．所有类别、所有小类的每一件作品均必须为作者原创，如果和已发表、展出、获

奖的作品雷同或相似的作品（包括作者前期的作品），均不得参赛。

人工智能研究报告精选(九篇)

第1篇：人工智能研究报告范文

第2篇：人工智能研究报告范文

第3篇：人工智能研究报告范文

第4篇：人工智能研究报告范文

第5篇：人工智能研究报告范文

第6篇：人工智能研究报告范文

第7篇：人工智能研究报告范文

第8篇：人工智能研究报告范文

第9篇：人工智能研究报告范文

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