-
讓品牌有溫度、有情感
專注品牌策劃15年
-
當前位置：首頁 > 創(chuàng)意學院 > 營銷推廣 > 專題列表 > 正文
人工智能寫報告（人工智能寫報告軟件）
發(fā)布時間：2023-06-13 04:24:49
稿源：
創(chuàng)意嶺 閱讀：
93
大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于人工智能寫報告的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。
開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等
只需要輸入關鍵詞，就能返回你想要的內容，有小程序、在線網頁版、PC客戶端和批量生成器
問友Ai官網：https://ai.de1919.com。
本文目錄:
大數據報告惹出侵權官司，AI“寫”文章著作權到底是誰的？
大數據報告惹出侵權官司，AI“寫”文章著作權到底是誰的？AI文章遭擅用惹出侵權官司 12月4日上午，北京互聯(lián)網法院公開審理了一件讓人意想不到的版權侵權糾紛案。本案因涉及利用人工智能、大數據生成的文章，是否應該受到著作權法保護，所以備受關注。庭審中，原告表示，被告侵犯了自己的信息傳播權、署名權等著作權。百度方面則表示，涉案文章是數據軟件分析而成的，不是通過勞動創(chuàng)造獲得的，原告對文章沒有著作權。AI文章遭擅用惹出侵權官司2018年9月9日，北京菲林律師事務所在自己的公眾號上發(fā)表了一篇名為影視娛樂行業(yè)司法大數據分析報告的文章。菲林律所訴稱，就在文章發(fā)布的第二天，網民點金圣手就在百度公司經營的內容發(fā)布、內容變現和粉絲關系平臺百家號上發(fā)布了上述文章，且將文章的署名及收尾段進行了刪除。菲林律師事務所認為，百度公司未經許可在其經營的百家號平臺上發(fā)布涉案文章，侵害了原告的信息網絡傳播權。被告將涉案文章首尾段進行刪除，侵害了原告的保護作品完整權。被告將署名刪除，侵害了原告的署名權。被告的侵權行為對原告造成了經濟損失，因此原告起訴到法院，請求法院判令被告賠禮道歉、消除影響，在百家號平臺上發(fā)布道歉聲明；被告賠償原告1萬元及合理支出560元；案件受理費由被告承擔。人工智能產業(yè)發(fā)展深度報告：格局、潛力與展望
人
工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用機器學習和數據分析方法賦予機器模擬、延伸
近年來， 在大數據、算法和計算機能力三大要素的共同驅動下，人工智能進入高速發(fā)展階段。
人工智能市場格局
人工智能賦能實體經濟，為生產和生活帶來革命性的轉變。 人工智能作為新一輪產業(yè)變革 的核心力量，將重塑生產、分配、交換和消費等經濟活動各環(huán)節(jié)，催生新業(yè)務、新模式和 新產品。從衣食住行到醫(yī)療教育，人工智能技術在 社會 經濟各個領域深度融合和落地應用。同時，人工智能具有強大的經濟輻射效益，為經濟發(fā)展提供強勁的引擎。據埃森哲預測， 2035 年，人工智能將推動中國勞動生產率提高 27%，經濟總增加值提升 7.1 萬億美元。
多角度人工智能產業(yè)比較
戰(zhàn)略部署：大國角逐，布局各有側重
全球范圍內，中美“雙雄并立”構成人工智能第一梯隊，日本、英國、以色列和法國等發(fā) 達國家乘勝追擊，構成第二梯隊。同時，在頂層設計上，多數國家強化人工智能戰(zhàn)略布局， 并將人工智能上升至國家戰(zhàn)略，從政策、資本、需求三大方面為人工智能落地保駕護。后起之秀的中國，局部領域有所突破。中國人工智能起步較晚，發(fā)展之路幾經沉浮。自 2015 年以來，政府密集出臺系列扶植政策，人工智能發(fā)展勢頭迅猛。由于初期我國政策 側重互聯(lián)網領域，資金投向偏向終端市場。因此，相比美國產業(yè)布局，中國技術層（計算 機視覺和語音識別）和應用層走在世界前端，但基礎層核心領域（算法和硬件算力）比較 薄弱，呈“頭重腳輕”的態(tài)勢。當前我國人工智能在國家戰(zhàn)略層面上強調系統(tǒng)、綜合布局。
美國引領人工智能前沿研究，布局慢熱而強勢。 美國政府稍顯遲緩，2019 年人工智能國 家級戰(zhàn)略（《美國人工智能倡議》）才姍姍來遲。但由于美國具有天時（5G 時代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然優(yōu)勢，其在人工智能的競爭中已處于全方位領先狀態(tài)。總體來看， 美國重點領域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片腦科學等領域布局超前。此外，美國聚焦人工智能對國家安全和 社會 穩(wěn)定的影響和變革，并對數據、網絡和系統(tǒng)安全十分重視。
倫理價值觀引領，歐洲國家搶占規(guī)范制定的制高點。 2018 年，歐洲 28 個成員國(含英國) 簽署了《人工智能合作宣言》，在人工智能領域形成合力。從國家層面來看，受限于文化和語言差異阻礙大數據集合的形成，歐洲各國在人工智能產業(yè)上不具備先發(fā)優(yōu)勢，但歐洲 國家在全球 AI 倫理體系建設和規(guī)范的制定上搶占了“先機”。歐盟注重探討人工智能的社 會倫理和標準，在技術監(jiān)管方面占據全球領先地位。
日本尋求人工智能解決 社會 問題。 日本以人工智能構建“超智能 社會 ”為引領，將 2017 年確定為人工智能元年。由于日本的數據、技術和商業(yè)需求較為分散，難以系統(tǒng)地發(fā)展人 工智能技術和產業(yè)。因此，日本政府在機器人、醫(yī)療 健康 和自動駕駛三大具有相對優(yōu)勢的 領域重點布局，并著力解決本國在養(yǎng)老、教育和商業(yè)領域的國家難題。
基礎層面：技術薄弱，芯片之路任重道遠
基礎層由于創(chuàng)新難度大、技術和資金壁壘高等特點，底層基礎技術和高端產品市場主要被歐美日韓等少數國際巨頭壟斷。 受限于技術積累與研發(fā)投入的不足，國內在基礎層領域相 對薄弱。具體而言，在 AI 芯片領域，國際 科技 巨頭芯片已基本構建產業(yè)生態(tài)，而中國尚 未掌握核心技術，芯片布局難以與巨頭抗衡；在云計算領域，服務器虛擬化、網絡技術 （SDN）、 開發(fā)語音等核心技術被掌握在亞馬遜、微軟等少數國外 科技 巨頭手中。雖國內 阿里、華為等 科技 公司也開始大力投入研發(fā)，但核心技術積累尚不足以主導產業(yè)鏈發(fā)展；在智能傳感器領域，歐洲（BOSCH，ABB）、美國（霍尼韋爾）等國家或地區(qū)全面布局傳 感器多種產品類型，而在中國也涌現了諸如匯頂 科技 的指紋傳感器等產品，但整體產業(yè)布 局單一，呈現出明顯的短板。在數據領域，中國具有的得天獨厚的數據體量優(yōu)勢，海量數 據助推算法算力升級和產業(yè)落地，但我們也應當意識到，中國在數據公開力度、國際數據 交換、統(tǒng)一標準的數據生態(tài)系統(tǒng)構建等方面還有很長的路要走。
“無芯片不 AI”，以 AI 芯片為載體的計算力是人工智能發(fā)展水平的重要衡量標準，我們 將對 AI 芯片作詳細剖析，以期對中國在人工智能基礎層的競爭力更細致、準確的把握。
依據部署位置，AI 芯片可劃分為云端（如數據中心等服務器端）和終端（應用場景涵蓋手 機、 汽車 、安防攝像頭等電子終端產品）芯片；依據承擔的功能，AI 芯片可劃分為訓練和 推斷芯片。訓練端參數的形成涉及到海量數據和大規(guī)模計算，對算法、精度、處理能力要 求非常高，僅適合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成為 AI 芯片行業(yè)的主流技術路線。不同類型芯片各具優(yōu)勢，在不同領域呈現多 技術路徑并行發(fā)展態(tài)勢。我們將從三種技術路線分別剖析中國 AI 芯片在全球的競爭力。
GPU（Graphics Processing Unit）的設計和生產均已成熟，占領 AI 芯片的主要市場份 額。GPU 擅長大規(guī)模并行運算，可平行處理海量信息，仍是 AI 芯片的首選。據 IDC 預測， 2019 年 GPU 在云端訓練市場占比高達 75%。在全球范圍內，英偉達和 AMD 形成雙寡頭 壟斷，尤其是英偉達占 GPU 市場份額的 70%-80%。英偉達在云端訓練和云端推理市場推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 產品具有極高性能和強大競爭力，其壟斷地位也在不斷 強化。目前中國尚未“入局”云端訓練市場。由于國外 GPU 巨頭具有豐富的芯片設計經 驗和技術沉淀，同時又具有強大的資金實力，中國短期內無法撼動 GPU 芯片的市場格局。
FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件編程、配置高靈活性和低能耗等優(yōu)點。FPGA 技術壁壘高，市場呈雙寡頭壟斷：賽靈思（Xilinx）和英特爾（Intel）合計 占市場份額近 90%，其中賽靈思的市場份額超過 50%，始終保持著全球 FPGA 霸主地位。 國內百度、阿里、京微齊力也在部署 FPGA 領域，但尚處于起步階段，技術差距較大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用戶需求設計的定制芯片， 可滿足多種終端運用。盡管 ASIC 需要大量的物理設計、時間、資金及驗證，但在量產后， 其性能、能耗、成本和可靠性都優(yōu)于 GPU 和 FPGA。與 GPU 與 FPGA 形成確定產品不 同，ASIC 僅是一種技術路線或方案，著力解決各應用領域突出問題及管理需求。目前， ASIC 芯片市場競爭格局穩(wěn)定且分散。我國的 ASIC 技術與世界領先水平差距較小，部分領域處于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主導者；國內初創(chuàng)芯片企業(yè)（如寒武紀、比特大陸和地平線），互聯(lián)網巨頭（如百度、華為和阿里）在細分領域也有所建樹。
總體來看 ，歐美日韓基本壟斷中高端云端芯片，國內布局主要集中在終端 ASIC 芯片，部分領域處于世界前列，但多以初創(chuàng)企業(yè)為主，且尚未形成有影響力的“芯片−平臺−應用” 的生態(tài)，不具備與傳統(tǒng)芯片巨頭（如英偉達、賽靈思）抗衡的實力；而在 GPU 和 FPGA 領域，中國尚處于追趕狀態(tài)，高端芯片依賴海外進口。
技術層面：乘勝追擊，國內頭部企業(yè)各領風騷
技術層是基于基礎理論和數據之上，面向細分應用開發(fā)的技術。 中游技術類企業(yè)具有技術 生態(tài)圈、資金和人才三重壁壘，是人工智能產業(yè)的核心。相比較絕大多數上游和下游企業(yè)聚焦某一細分領域、技術層向產業(yè)鏈上下游擴展較為容易。該層面包括算法理論（機器學 習）、開發(fā)平臺（開源框架）和應用技術（計算機視覺、智能語音、生物特征識別、自然 語言處理）。眾多國際 科技 巨頭和獨角獸均在該層級開展廣泛布局。近年來，我國技術層 圍繞垂直領域重點研發(fā)，在計算機視覺、語音識別等領域技術成熟，國內頭部企業(yè)脫穎而 出，競爭優(yōu)勢明顯。但算法理論和開發(fā)平臺的核心技術仍有所欠缺。
具體來看，在算法理論和開發(fā)平臺領域，國內尚缺乏經驗，發(fā)展較為緩慢。 機器學習算法是人工智能的熱點，開源框架成為國際 科技 巨頭和獨角獸布局的重點。開源深度學習平臺 是允許公眾使用、復制和修改的源代碼，是人工智能應用技術發(fā)展的核心推動力。目前， 國際上廣泛使用的開源框架包括谷歌的 TensorFlow、臉書的 Torchnet 和微軟的 DMTK等， 美國仍是該領域發(fā)展水平最高的國家。我國基礎理論體系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 騰訊的 Angle 等國內企業(yè)的算法框架尚無法與國際主流產品競爭。
在應用技術的部分領域，中國實力與歐美比肩。 計算機視覺、智能語音、自然語言處理是三大主要技術方向，也是中國市場規(guī)模最大的三大商業(yè)化技術領域。受益于互聯(lián)網產業(yè)發(fā) 達，積累大量用戶數據，國內計算機視覺、語音識別領先全球。自然語言處理當前市場競 爭尚未成型，但國內技術積累與國外相比存在一定差距。
作為落地最為成熟的技術之一，計算機視覺應用場景廣泛。 計算機視覺是利用計算機模擬 人眼的識別、跟蹤和測量功能。其應用場景廣泛，涵蓋了安防（人臉識別）、醫(yī)療（影像診斷）、移動互聯(lián)網（視頻監(jiān)管）等。計算機視覺是中國人工智能市場最大的組成部分。據艾瑞咨詢數據顯示，2017 年，計算機視覺行業(yè)市場規(guī)模分別為 80 億元，占國內 AI 市 場的 37%。由于政府市場干預、算法模型成熟度、數據可獲得性等因素的影響，計算機視覺技術落地情況產生分化。我國計算機視覺技術輸出主要在安防、金融和移動互聯(lián)網領域。而美國計算機視覺下游主要集中在消費、機器人和智能駕駛領域。
計算機視覺技術競爭格局穩(wěn)定，國內頭部企業(yè)脫穎而出。 隨著終端市場工業(yè)檢測與測量逐 漸趨于飽和，新的應用場景尚在 探索 ，當前全球技術層市場進入平穩(wěn)的增長期，市場競爭格局逐步穩(wěn)定，頭部企業(yè)技術差距逐漸縮小。中國在該領域技術積累豐富，技術應用和產 品的結合走在國際前列。2018 年，在全球最權威的人臉識別算法測試（FRVT）中，國內 企業(yè)和研究院包攬前五名，中國技術世界領先。國內計算機視覺行業(yè)集中度高，頭部企業(yè) 脫穎而出。據 IDC 統(tǒng)計，2017 年，商湯 科技 、依圖 科技 、曠視 科技 、云從 科技 四家企業(yè) 占國內市場份額的 69.4%，其中商湯市場份額 20.6%排名第一。
應用層面：群雄逐鹿，格局未定
應用場景市場空間廣闊，全球市場格局未定。 受益于全球開源社區(qū)，應用層進入門檻相對較低。目前，應用層是人工智能產業(yè)鏈中市場規(guī)模最大的層級。據中國電子學會統(tǒng)計，2019 年，全球應用層產業(yè)規(guī)模將達到360.5 億元，約是技術層的1.67 倍，基礎層的2.53 倍。 在全球范圍內，人工智能仍處在產業(yè)化和市場化的 探索 階段，落地場景的豐富度、用戶需 求和解決方案的市場滲透率均有待提高。目前，國際上尚未出現擁有絕對主導權的壟斷企 業(yè)，在很多細分領域的市場競爭格局尚未定型。
中國側重應用層產業(yè)布局，市場發(fā)展?jié)摿Υ蟆?/strong> 歐洲、美國等發(fā)達國家和地區(qū)的人工智能產 業(yè)商業(yè)落地期較早，以谷歌、亞馬遜等企業(yè)為首的 科技 巨頭注重打造于從芯片、操作系統(tǒng) 到應用技術研發(fā)再到細分場景運用的垂直生態(tài)，市場整體發(fā)展相對成熟；而應用層是我國 人工智能市場最為活躍的領域，其市場規(guī)模和企業(yè)數量也在國內 AI 分布層級占比最大。據艾瑞咨詢統(tǒng)計，2019 年，國內77%的人工智能企業(yè)分布在應用層。得益于廣闊市場空間以及大規(guī)模的用戶基礎，中國市場發(fā)展?jié)摿^大，且在產業(yè)化應用上已有部分企業(yè)居于 世界前列。例如，中國 AI+安防技術、產品和解決方案引領全球產業(yè)發(fā)展，?？低暫痛?華股份分別占據全球智能安防企業(yè)的第一名和第四名。
整體來看 ，國內人工智能完整產業(yè)鏈已初步形成，但仍存在結構性問題。從產業(yè)生態(tài)來看， 我國偏重于技術層和應用層，尤其是終端產品落地應用豐富，技術商業(yè)化程度比肩歐美。 但與美國等發(fā)達國家相比，我國在基礎層缺乏突破性、標志性的研究成果，底層技術和基 礎理論方面尚顯薄弱。初期國內政策偏重互聯(lián)網領域，行業(yè)發(fā)展追求速度，資金投向追捧 易于變現的終端應用。人工智能產業(yè)發(fā)展較為“浮躁”，導致研發(fā)周期長、資金投入大、 見效慢的基礎層創(chuàng)新被市場忽略?！邦^重腳輕”的發(fā)展態(tài)勢導致我國依賴國外開發(fā)工具、 基礎器件等問題，不利于我國人工智能生態(tài)的布局和產業(yè)的長期發(fā)展。短期來看，應用終 端領域投資產出明顯，但其難以成為引導未來經濟變革的核心驅動力。中長期來看，人工智能發(fā)展根源于基礎層（算法、芯片等）研究有所突破。
透析人工智能發(fā)展?jié)摿?/strong>
基于人工智能產業(yè)發(fā)展現狀，我們將從智能產業(yè)基礎、學術生態(tài)和創(chuàng)新環(huán)境三個維度，對 中國、美國和歐洲 28 國人工智能發(fā)展?jié)摿M行評估，并使用熵值法確定各指標相應權重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）構建了一個代表人工智能發(fā)展?jié)摿φw情況的綜合指標。
從智能產業(yè)基礎的角度
產業(yè)化程度：增長強勁，產業(yè)規(guī)模僅次美國
中國人工智能尚在產業(yè)化初期，但市場發(fā)展?jié)摿^大。 產業(yè)化程度是判斷人工智能發(fā)展活 力的綜合指標，從市場規(guī)模角度，據 IDC 數據，2019 年，美國、西歐和中國的人工智能 市場規(guī)模分別是 213、71.25 和 45 億美元，占全球市場份額依次為 57%、19%和 12%。中國與美國的市場規(guī)模存在較大差異，但近年來國內 AI 技術的快速發(fā)展帶動市場規(guī)模高速增長，2019 年增速高達 64%，遠高于美國（26%）和西歐（41%）。從企業(yè)數量角度， 據清華大學 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中國（1011 家）和美國（2028 家） 人工智能企業(yè)數全球遙遙領先，第三位英國（392 家）不及中國企業(yè)數的 40%。從企業(yè)布局角度，據騰訊研究院，中國 46%和 22%的人工智能企業(yè)分布在語音識別和計算機視覺 領域。橫向來看，美國在基礎層和技術層企業(yè)數量領先中國，尤其是在自然語言處理、機器學習和技術平臺領域。而在應用層面（智能機器人、智能無人機），中美差距略小。展 望未來，在政策扶持、資本熱捧和數據規(guī)模先天優(yōu)勢下，中國人工智能產業(yè)將保持強勁的 增長態(tài)勢，發(fā)展?jié)摿^大。
技術創(chuàng)新能力：專利多而不優(yōu)，海外布局仍有欠缺
專利申請量是衡量人工智能技術創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)撡|的核心要素。在全球范圍內，人工智 能專利申請主要來源于中國、美國和日本。2000 年至 2018 年間，中美日三國 AI 專利申 請量占全球總申請量的 73.95%。中國雖在 AI 領域起步較晚，但自 2010 年起，專利產出 量首超美國，并長期雄踞申請量首位。
從專利申請領域來看， 深度學習、語音識別、人臉識別和機器人等熱門領域均成為各國重 點布局領域。其中，美國幾乎全領域領跑，而中國在語音識別（中文語音識別正確率世界 第一）、文本挖掘、云計算領域優(yōu)勢明顯。具體來看，多數國內專利于 AI 科技 熱潮興起后 申請，并集中在應用端（如智能搜索、智能推薦），而 AI 芯片、基礎算法等關鍵領域和前 沿領域專利技術主要仍被美國掌握。由此反映出中國 AI 發(fā)展存在基礎不牢，存在表面繁 榮的結構性不均衡問題。
中國 AI 專利質量參差不齊，海外市場布局仍有欠缺。 盡管中國專利申請量遠超美國，但技術“多而不強，專而不優(yōu)”問題亟待調整。其一，中國 AI 專利國內為主，高質量 PCT 數量較少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 進行管理，在全球范圍內保護 專利發(fā)明者的條約。PCT 通常被為是具有較高的技術價值。據中國專利保護協(xié)會統(tǒng)計，美國 PCT 申請量占全球的 41%，國際應用廣泛。而中國 PCT 數量（2568 件）相對較少， 僅為美國 PCT 申請量的 1/4。目前，我國 AI 技術尚未形成規(guī)模性技術輸出，國際市場布 局欠缺；其二，中國實用新型專利占比高，專利廢棄比例大。我國專利類別包括發(fā)明、實 用新型專利和外觀設計三類，技術難度依次降低。中國擁有 AI 專利中較多為門檻低的實 用新型專利，如 2017 年，發(fā)明專利僅占申請總量的 23%。此外，據劍橋大學報告顯示， 受高昂專利維護費用影響，我國 61%的 AI 實用新型和 95%的外觀設計將于 5 年后失效， 而美國 85.6%的專利仍能得到有效保留。
人才儲備：供需失衡，頂尖人才缺口大
人才的數量與質量直接決定了人工智能的發(fā)展水平和潛力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。據清華大學統(tǒng)計，截至 2017 年，人才儲備排名前 10 的國家占全球總量的 61.8%。歐洲 28 國擁有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球總量的 21.1%。美國和中國分別以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中國基礎人才儲備尤顯薄弱。根據騰訊研究院，美國 AI 技術層人才是中國 2.26 倍，基礎層人才數是中國的 13.8 倍。
我國人工智能人才供需嚴重失衡，杰出人才缺口大。 據 BOSS 直聘測算，2017 年國內人 工智能人才僅能滿足企業(yè) 60%的需求，保守估計人才缺口已超過 100 萬。而在部分核心領域（語音識別、圖像識別等）， AI 人才供給甚至不足市場需求的 40%，且這種趨勢隨 AI 企業(yè)的增加而愈發(fā)嚴重。在人工智能技術和應用的摸索階段，杰出人才對產業(yè)發(fā)展起著 至關重要的作用，甚至影響技術路線的發(fā)展。美國（5158 人）、歐盟（5787 人）依托雄 厚的科研創(chuàng)新能力和發(fā)展機會聚集了大量精英，其杰出人才數在全球遙遙領先，而中國杰 出人才（977 人）比例仍明顯偏低，不足歐美的 1/5。
人才流入率和流出率可以衡量一國生態(tài)體系對外來人才吸引和留住本國人才的能力。 根據 Element AI 企業(yè)的劃分標準，中國、美國等國家屬于 AI 人才流入與流出率均較低的錨定 國（Anchored Countries），尤其是美國的人工智能人才總量保持相對穩(wěn)定。具體來看， 國內人工智能培育仍以本土為主，海外人才回流中國的 AI 人才數量僅占國內人才總量的 9%，其中，美國是國內 AI人才回流的第一大來源大國，占所有回流中國人才比重的 43.9%。 可見國內政策、技術、環(huán)境的發(fā)展對海外人才的吸引力仍有待加強。
從學術生態(tài)的角度
技術創(chuàng)新能力：科研產出表現強勁，產學融合尚待加強
科研能力是人工智能產業(yè)發(fā)展的驅動力。從論文產出數量來看，1998-2018 年，歐盟、中國、美國位列前三，合計發(fā)文量全球占比 69.64%。近些年，中國積極開展前瞻性 科技 布 局， AI發(fā)展勢頭強勁，從1998年占全球人工智能論文比例的8.9%增長至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中國以 24929 篇 AI 論文居世界首位。中國研究活動的活躍從 側面體現在人工智能發(fā)展?jié)摿^大。
我國論文影響力仍待提高，但與歐美差距逐年縮小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加權引用影響力）指標是目前國際公認的定量評價科研論文質量的最優(yōu)方法，我們利用 FWCI 表征標準化1后的論文影響力。當 FWCI≥1 時，代表被考論文質量達到或超過了世 界平均水平。近 20 年，美國的 AI 論文加權引用影響力“獨領風騷”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%；歐洲保持相對平穩(wěn)，與全球平均水平相當；中國 AI 領域論文 影響力增幅明顯，2018 年，中國 FWCI 為 0.80，較 2010 年增長 44.23%，但論文影響力仍低于世界平均水平的 20%。從高被引前 1%論文數量來看，美國和中國高質量論文產出 為于全球第一、第二位，超出第三位英國論文產出量近 4 倍。綜合來看，中國頂尖高質量 論文產出與美國不分伯仲，但整體來看，AI 論文影響力與美國、歐美仍有差距。
從發(fā)文主體來看，科研機構和高校是目前中國人工智能知識生產的絕對力量，反映出科研成 果轉化的短板。 而美國、歐盟和日本則呈現企業(yè)、政府機構和高校聯(lián)合參與的態(tài)勢。據Scopus 數據顯示，2018 年，美國企業(yè)署名 AI 論文比例是中國的 7.36 倍，歐盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美國企業(yè)署名 AI 論文比例增長 43pct，同期中國企業(yè)署名 AI 論文僅增長 18pct。 此外，人工智能與市場應用關聯(lián)密切，校企合作論文普遍存在。而我國校-企合作論文比例僅為 2.45%，與以色列（10.06%）、美國（9.53%）、日本（6.47%）差別較大。從產學結合的角度， 中國人工智能研究以學術界為驅動，企業(yè)在科研中參與程度較低，或難以實現以市場為導向。
中國人工智能高校數量實位于第二梯隊，實力比肩美國。高校是人工智能人才供給和論文 產出的核心載體。 據騰訊研究院統(tǒng)計，全球共 367 所高校設置人工智能相關學科，其中， 美國（168 所）獨占鰲頭，占據全球的 45.7%。中國擁有 20 所高校與英國并列第三，數 量上稍顯遜色。此外，中國高校實力普遍上升，表現強勁。據麻省理工學院 2019 年發(fā)布的AI 高校實力 Top20 榜單中，中國清華大學、北京大學包攬前兩名，較 2018 年分別上 升 1 個和 3 個名次。
從創(chuàng)新環(huán)境的角度
研發(fā)投入：中美研發(fā)投入差距收窄
中國研發(fā)高投入高強度，在全球研發(fā)表現中占據重要地位。 從研發(fā)投入的角度，美國、中國、日本和德國始終是全球研發(fā)投入的主力軍。據 IDC 統(tǒng)計顯示，2018 年四國的研發(fā)投 入總和占全球總量的比例已達 60.77%。其中，美國憑借其強大的研發(fā)實力連續(xù)多年位居 全球研發(fā)投入的榜首。近年來，中國研發(fā)投入呈現一路猛增的強進勢頭，據 Statista 統(tǒng)計， 國內 2019 年研發(fā)投入額為 5192 億美元，僅次于美國。且趨勢上與美國差距不斷縮小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高達 14.43%，同期美國 CAGR 僅 2.99%。由于經濟疲軟等 諸多原因，歐盟與日本則呈現較為緩慢的上升趨勢。據研發(fā)投入與強度增長的趨勢推測， 中國或在 1-2 年內取代美國的全球研發(fā)領先地位。從研發(fā)強度的角度，中國研發(fā)強度總體 上呈逐步攀升的趨勢，且漲幅較大。但對創(chuàng)新活動投入強度的重視程度仍與美國和日本存 在差距。2018 年中國研發(fā)強度 1.97%，低于日本和美國 1.53、0.87 個百分點。
資本投入：資金多而項目缺，資本投向側重終端市場
中美是全球人工智能“融資高地”。 人工智能開發(fā)成本高，資本投入成為推動技術開發(fā)的主力。在全球范圍內，美國是人工智能新增企投融資領先者，據 CAPIQ 數據顯示，2010 年至 2019 年 10 月，美國 AI 企業(yè)累計融資 773 億美元，領先中國 320 億美元，占全球總 融資額的 50.7%。尤其是特朗普政府以來，人工智能投資力度逐步加碼。中國作為全球第 二大融資體，融資總額占全球 35.5%?？紤]到已有格局和近期變化，其他國家和地區(qū)難以 從規(guī)模上撼動中美兩國。從人工智能新增企業(yè)數量來看，美國仍處于全球領先地位。2010 至 2018 年，美國累計新增企業(yè)數量 7022 家，較約是中國的 8 倍（870 家）。中國每年新 增人工智能企業(yè)在 2016 年達到 179 家高點后逐漸下降，近兩年分別是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中國資本市場對 AI 投資也日趨成熟和理性。整體來看，中國人 工智能新增企業(yè)增勢緩慢，但融資總額漲幅迅猛。這一“資金多而項目缺”的態(tài)勢或是行 業(yè)泡沫即將出現的預警。
相比較美國，中國資本投向側重易落地的終端市場。 從融資層面來看，中國各領域發(fā)展較 為均衡，應用層是突出領域，如自動駕駛、計算機學習與圖像、語音識別和無人機技術領 域的新增融資額均超過美國。而美國市場注重底層技術的發(fā)展。據騰訊研究院數據顯示， 芯片和處理器是美國融資最多的領域，占總融資額的 31%。當前中國對人工智能芯片市場 高度重視，但受限于技術壁壘和投資門檻高，國內芯片融資處于弱勢。
基于信息熵的 TOPSIS 法：綜合指標評估
數據結果顯示，美國綜合指標及三大項目指標評分絕對領先，中國第二，歐洲 28 國暫且落后。 具體來看，美國在人工智能人才儲備、創(chuàng)新產出、融資規(guī)模方面優(yōu)勢明顯。中國作為后起之秀，盡管有所趕超，但總體水平與美國相比仍有差距，尤其是杰出人才資源、高 質量專利申請上存在明顯的缺陷和短板。但在論文數量和影響力、研發(fā)投入等指標上，中國正快速發(fā)展，與美國差距收窄。從各指標具體分析來看，我國人工智能研究主要分布在 高校和科研機構，企業(yè)參與度較低，產出成果較多呈現條塊化、碎片化現象，缺乏與市場 的系統(tǒng)性融合，這將不利于中國人工智能技術的發(fā)展和產業(yè)優(yōu)勢的發(fā)揮。此外，我國科研 產出、企業(yè)數量和融資領域集中于產業(yè)鏈中下游，上游核心技術仍受制于國外企業(yè)。未來， 若國內底層技術領域仍未能實現突破，勢必導致人工智能產業(yè)發(fā)展面臨瓶頸。
展望
轉自丨 信息化協(xié)同創(chuàng)新專委會
人工智能邏輯智能實驗報告怎么寫
人工智能實驗報告.docx
文檔名稱:人工智能實驗報告.docx
格式:docx 大小:0.06MB 總頁數:14 展開↓
更多功能
免費預覽本文檔（全文）
下載敬告：本站不保證該用戶上傳的文檔完整性，不預覽、不比對內容而直接下載產生的反悔... 展開↓
文檔介紹：“人工智能”實驗報告專業(yè)智能科學與技術班級學號姓名日期：2015.實驗一搜索策略一實驗內容熟悉和掌握啟發(fā)式搜索的定義、估價函數和算法過程；比較不同算法的性能。2. 修改八數碼問題或路徑規(guī)劃問題的源程序，改變其啟發(fā)函數定義，觀察結果的變化，分析原因。3. 熟悉和掌握各種搜索策略的思想，掌握A*算法的定義、估價函數和算法過程，理解求解流程和搜索順序。二實驗思路1．分別以各種搜索算法為例演示搜索過程，分析各種算法中的OPEN表CLOSE表的生成過程，分析估價函數對搜索算法的影響，分析某種啟發(fā)式搜索算法的特點。進入演示系統(tǒng)后，選擇搜索策略演示程序，可從多種不同搜索算法選擇裝載相
以上就是關于人工智能寫報告相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。
推薦閱讀：
贛公網安備 50019002502384號
