湖南人工智能项目可行性分析报告
投资分析/实施方案
摘要说明—
随着人工智能的迅速发展，将提升社会劳动生产率，特别是在有效降
低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类的生产和
生活带来革命性的转变。基于人工智能产业的战略作用，中国政府正通过
多种形式支持人工智能的发展，形成了科学技术部、国家发改委、中央网
信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工智能联合推进机制。
2017年，人工智能首次写入政府工作报告，同年7月，国务院印发《新一
代人工智能发展规划》，明确人工智能的发展在国家战略中的地位。
该人工智能设备项目计划总投资7968.78万元，其中：固定资产投资6569.41万元，占项目总投资的82.44%；流动资金1399.37万元，占项目
总投资的17.56%。
达产年营业收入11357.00万元，总成本费用8576.36万元，税金及附
加141.86万元，利润总额2780.64万元，利税总额3306.04万元，税后净
利润2085.48万元，达产年纳税总额1220.56万元；达产年投资利润率
34.89%，投资利税率41.49%，投资回报率26.17%，全部投资回收期5.32年，提供就业职位182个。
人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据
分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本
市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交易和风险管理。
报告内容：项目概况、背景及必要性研究分析、项目市场空间分析、建设规模、项目选址说明、工程设计说明、工艺说明、环境保护概况、安全管理、项目风险性分析、项目节能评价、实施安排、投资估算与资金筹措、经营效益分析、项目总结等。
规划设计/投资分析/产业运营
湖南人工智能项目可行性分析报告目录
第一章项目概况
第二章背景及必要性研究分析
第三章项目市场空间分析
第四章建设规模
第五章项目选址说明
第六章工程设计说明
第七章工艺说明
第八章环境保护概况
第九章安全管理
第十章项目风险性分析
第十一章项目节能评价
第十二章实施安排
第十三章投资估算与资金筹措
第十四章经营效益分析
第十五章招标方案
第十六章项目总结
第一章项目概况
一、项目承办单位基本情况
（一）公司名称
xxx公司
（二）公司简介
公司坚持“以人为本，无为而治”的企业管理理念，以“走正道，负
责任，心中有别人”的企业文化核心思想为指针，实现新的跨越，创造新
的辉煌。热忱欢迎社会各界人士咨询与合作。公司坚持诚信为本、铸就品牌，优质服务、赢得市场的经营理念，秉承以人为本，宾客至上服务理念，将一整套针对用户使用过程中完善的服务方案。
公司根据市场调研，结合国家产业发展政策，在大力发展相关产业的
同时，积极实施以“节能降耗、环境保护、清洁生产”为重点的技术改造
和产品升级换代，取得了较好的经济效益和社会效益；企业将以全国性的
销售网络、现代化的物流运作、科学的管理、良好的经济效益、与客户双
赢的经营方针，努力把公司发展成为国内综合实力较强的相关行业领军企
业之一。
公司以生产运行部、规划发展部等专业技术人员为主体，依托各单位
生产技术人员，组建了技术研发团队。研发团队现有核心技术骨干十余人，均有丰富的科研工作经验及实践经验。贯彻落实创新驱动发展战略，坚持
问题导向，面向未来发展，服务公司战略，制定科技创新规划及年度实施计划，进行核心工艺和关键技术攻关，建立了包括项目立项审批、实施监督、效果评价、成果奖励等方面的技术创新管理机制。
（三）公司经济效益分析
上一年度，xxx投资公司实现营业收入5893.59万元，同比增长9.02%（487.59万元）。其中，主营业业务人工智能设备生产及销售收入为5400.32万元，占营业总收入的91.63%。
根据初步统计测算，公司实现利润总额1569.39万元，较去年同期相比增长225.39万元，增长率16.77%；实现净利润1177.04万元，较去年同期相比增长214.21万元，增长率22.25%。
上年度主要经济指标
二、项目概况
（一）项目名称
湖南人工智能项目
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是利用机器学习和数据分
析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力，本质上是对人类思
维过程的模拟。AI概念最早始于1956年的达特茅斯会议，受限于算法和算力的不成熟，未能实现大规模的应用和推广。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。据中国
电子学会预测，2022全球人工智能市场将达到1630亿元，2018-2022年CAGR达31%。
人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革
命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、
交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，
催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各
业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新
的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新
一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月
和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动
人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。
（二）项目选址
某产业发展示范区
湖南省，简称湘，是中华人民共和国省级行政区，界于北纬
24°38′～30°08′，东经108°47′～114°15′之间，东临江西，西接
重庆、贵州，南毗广东、广西，北连湖北，总面积21.18万平方千米。湖
南地处云贵高原向江南丘陵和南岭山脉向江汉平原过渡的地带，地势呈三
面环山、朝北开口的马蹄形地貌，由平原、盆地、丘陵地、山地、河湖构成，地跨长江、珠江两大水系，属亚热带季风气候。截至2019年7月，湖
南省下辖13个地级市，1个自治州。共有36个市辖区、18个县级市、61
个县、7个自治县，合计122个县级区划。403个街道、1138个镇、309个乡、83个民族乡，合计1933个乡级区划。2019年末全省常住人口6918.38万人。2019年，湖南省地区生产总值39752.12亿元。
（三）项目用地规模
项目总用地面积23958.64平方米（折合约35.92亩）。
（四）项目用地控制指标
该工程规划建筑系数64.67%，建筑容积率1.41，建设区域绿化覆盖率6.97%，固定资产投资强度182.89万元/亩。
（五）土建工程指标
项目净用地面积23958.64平方米，建筑物基底占地面积15494.05平
方米，总建筑面积33781.68平方米，其中：规划建设主体工程25269.58
平方米，项目规划绿化面积2353.41平方米。
（六）设备选型方案
项目计划购置设备共计62台（套），设备购置费1816.67万元。
（七）节能分析
1、项目年用电量743034.31千瓦时，折合91.32吨标准煤。
2、项目年总用水量9152.93立方米，折合0.78吨标准煤。
3、“湖南人工智能项目投资建设项目”，年用电量743034.31千瓦时，年总用水量9152.93立方米，项目年综合总耗能量（当量值）92.10吨标准煤/年。达产年综合节能量35.82吨标准煤/年，项目总节能率29.59%，能
源利用效果良好。
（八）环境保护
项目符合某产业发展示范区发展规划，符合某产业发展示范区产业结
构调整规划和国家的产业发展政策；对产生的各类污染物都采取了切实可
行的治理措施，严格控制在国家规定的排放标准内，项目建设不会对区域
生态环境产生明显的影响。
（九）项目总投资及资金构成
项目预计总投资7968.78万元，其中：固定资产投资6569.41万元，
占项目总投资的82.44%；流动资金1399.37万元，占项目总投资的17.56%。
（十）资金筹措
该项目现阶段投资均由企业自筹。
（十一）项目预期经济效益规划目标
预期达产年营业收入11357.00万元，总成本费用8576.36万元，税金
及附加141.86万元，利润总额2780.64万元，利税总额3306.04万元，税
后净利润2085.48万元，达产年纳税总额1220.56万元；达产年投资利润
率34.89%，投资利税率41.49%，投资回报率26.17%，全部投资回收期
5.32年，提供就业职位182个。
（十二）进度规划
本期工程项目建设期限规划12个月。
项目承办单位组建一个投资控制小组，负责各期投资目标管理跟踪，
各阶段实际投资与计划对比，进行投资计划调整，分析原因采取措施，确
保该项目建设目标如期完成。项目承办单位要合理安排设计、采购和设备
安装的时间，在工作上交叉进行，最大限度缩短建设周期。将投资密度比
较大的部分工程尽量押后施工，诸如其他配套工程等。实行动态计划管理，
加强施工进度的统计和分析工作，根据实际施工进度，及时调整施工进度
计划，随时掌握关键线路的变化状况。
三、项目评价
1、本期工程项目符合国家产业发展政策和规划要求，符合某产业发展
示范区及某产业发展示范区人工智能设备行业布局和结构调整政策；项目
的建设对促进某产业发展示范区人工智能设备产业结构、技术结构、组织
结构、产品结构的调整优化有着积极的推动意义。
2、xxx投资公司为适应国内外市场需求，拟建“湖南人工智能项目”，本期工程项目的建设能够有力促进某产业发展示范区经济发展，为社会提
供就业职位182个，达产年纳税总额1220.56万元，可以促进某产业发展
示范区区域经济的繁荣发展和社会稳定，为地方财政收入做出积极的贡献。
3、项目达产年投资利润率34.89%，投资利税率41.49%，全部投资回
报率26.17%，全部投资回收期5.32年，固定资产投资回收期5.32年（含
建设期），项目具有较强的盈利能力和抗风险能力。
4、2016年7月，工业和信息化部与发展改革委等11部门联合发布了《关于引导企业创新管理提质增效的指导意见》，并采取了一系列卓有成
效的具体措施。认真贯彻落实十八届三中全会提出“鼓励有条件的私营企
业建立现代企业制度”，会同发展改革委等有关部门，推动有条件的地区
开展非公有制企业建立现代企业制度试点工作，引导企业树立现代企业经
营管理理念，增强企业内在活力和创造力。开展管理咨询服务，建立中小
企业管理咨询服务专家信息库，并在中国中小企业信息网和中国企业家联合会网站公布，供广大民营企业、中小企业选用，为各地开展管理咨询服务提供支撑；鼓励和支持管理咨询机构和志愿者开展管理诊断、管理咨询服务，帮助企业提升管理水平。实施企业经营管理人才素质提升工程和中小企业银河培训工程，全年完成对50万中小企业经营管理者和1000名中小企业领军人才的培训，推动企业提升管理水平。从促进产业发展看，民营企业机制灵活、贴近市场，在优化产业结构、推进技术创新、促进转型升级等方面力度很大，成效很好。据统计，我国65%的专利、75%以上的技术创新、80%以上的新产品开发，是由民营企业完成的。从吸纳就业看，民营经济作为国民经济的生力军是就业的主要承载主体。全国工商联统计，城镇就业中，民营经济的占比超过了80%，而新增就业贡献率超过了90%。从经济的贡献看，截至2017年底，我国民营企业的数量超过2700万家，个体工商户超过了6500万户，注册资本超过165万亿元，民营经济占GDP 的比重超过了60%，撑起了我国经济的“半壁江山”。同时，民营经济也是参与国际竞争的重要力量。提振民营经济、激发民间投资已被列入重要清单。民营经济是经济和社会发展的重要组成部分，在壮大区域经济、安排劳动就业、增加城乡居民收入、维护社会和谐稳定以及全面建成小康社会进程中起着不可替代的作用，如何做大做强民营经济，已成为当前的一项重要课题。
综上所述，项目的建设和实施无论是经济效益、社会效益还是环境保护、清洁生产都是积极可行的。
四、主要经济指标
主要经济指标一览表
第二章背景及必要性研究分析
一、人工智能设备项目背景分析
人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科
技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智
能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工
智能正在与各行各业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，
在全球范围内引发全新的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，对人工智能产
业进行战略部署;在2018年3月和2019年3月的政府工作报告中，均
强调指出要加快新兴产业发展，推动人工智能等研发应用，培育新一
代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。
自2006年深度学习算法被提出，人工智能技术应用取得突破性发展。2012年以来，数据的爆发式增长为人工智能提供了充分的“养料”，深度学习算法在语音和视觉识别上实现突破，令人工智能产业
落地和商业化发展成为可能。
从市场规模来看，自2015年开始，中国人工智能市场规模逐年攀升。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头不断深
入布局。数据显示，2018年中国人工智能市场规模约为339亿元，增
长率达到56.2%。据预测，到2019年，中国在人工智能的市场规模有
望达到500亿元。
在人工智能产业技术与应用取得突破的同时，人工智能领域获得
资本青睐，成为风口产业，在资本和技术协同支持下进入了高速进步期。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%。
“十三五”期间，我国人工智能技术不断创新，专利申请数量突
破30000项。2010年，我国移动互联网开始发展，技术和数据积累给
人工智能研究带来了较大的增长动能。进入2015年，在国内外人工智
能研究和应用场景不断进步的基础上，我国人工智能相关研究开始进
入高速发展阶段。统计数据显示，中国人工智能相关专利申请数从
2010年开始出现持续增长，并于2015年开始大幅增长，达到28022项。中国人工智能相关专利申请数在近20年内持续增长，
目前，中国人工智能研究水平正在处于不断提高的阶段，已取得
一定阶段性成果，有望持续发展。相关数据显示，2018年，中国共计
申请人工智能公开专利达3万项。
我国人工智能产业起步相对较晚，但产业布局、技术研究等基础
设施正处于进步期，随着科技、制造等业界巨头公司的布局深入，人
工智能产业的规模将进一步扩大。而随着众多垂直领域的创业公司的
诞生和成长，人工智能将出现更多的产业级和消费级应用产品。预计
到2025年，我国人工智能产业市场规模接近1500亿元，市场空间潜
力巨大。
当前，我国人工智能产业发展的基础条件已经具备，未来十年内
都将是人工智能技术加速普及的爆发期。人工智能专用芯片有望成为
下一个爆发点，智能语音产业链逐渐成形，产业规模大幅提升。同时，人工智能具有显著的溢出效应，将带动其他相关技术的持续进步，助
推传统产业转型升级和战略性新兴产业整体性突破。
二、人工智能设备项目建设必要性分析
随着人工智能的迅速发展，将提升社会劳动生产率，特别是在有
效降低劳动成本、优化产品和服务、创造新市场和就业等方面为人类
的生产和生活带来革命性的转变。基于人工智能产业的战略作用，中
国政府正通过多种形式支持人工智能的发展，形成了科学技术部、国
家发改委、中央网信办、工信部、中国工程院等多个部门参与的人工
智能联合推进机制。2017年，人工智能首次写入政府工作报告，同年
7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能的发展在国家战略中的地位。
2015中国人工智能市场规模已突破100亿元，到了2016年中国人
工智能市场规模达到141.9亿元，同比增长26.3%。截止到2017年中
国人工智能市场规模增长至216.9亿元，同比增长52.8%。初步测算2018年中国人工智能市场规模将达339亿元左右，比2017年增长
56.3%，远高于全球17%的增速水平。并预测在2019、2020年中国人工智能市场规模将达500亿元、710亿元。2015-2020年复合年均增长率
为44.5%。
在无人机领域，2018年中国工业级无人机市场规模将达到72亿元，未来五年（2018-2022）年均复合增长率约为46.87%，2022年中国工
业级无人机市场规模将达到335亿元。
在机器人领域，近年来，全球机器人产业在基础技术、市场规模、企业智能化转型方面持续提升。2018年全球市场规模达到298.2亿美元，2013-2018年平均增长率约为15.1%。2019年上半年，我国机器人市场规模为42.5亿美元，占比全球机器人市场接近三成，业内预计全
年市场规模将达86.8亿美元。
产量方面，2018年我国工业机器人的产量达到了14.8万台（套），占全球产量的比重超过了38%。机器人通常分为工业机器人、服务机器人、特种机器人。服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，
能帮助人类完成除生产制造加工过程之外的工作。服务机器人包括专
用服务机器人和家用服务机器人。其中专用服务机器人是指在特殊环
境下作业的机器人，家用机器人是服务于人的机器人。我国服务机器
人的市场规模快速增长，成为机器人市场应用中颇具亮点的领域。随
着人口老龄化加快以及医疗、教育需求的持续旺盛，我国服务机器人
市场存在巨大潜力和发展空间，2018年我国服务机器人市场规模达到18.4亿美元。
我国人脸识别产业供需两旺，人脸识别市场规模有望快速增长。
中国在人工智能初创公司的资金支持方面已超过美国，位列世界第一，其投入的资金主要专注于人脸识别核心技术。未来中国人脸识别整体
市场成长迅速，未来市场渗透快速攀升，预计到2021年中国人脸识别
市场规模将突破50亿元，达到53.16亿元。从国际视野来看，中国是
全球人脸识别设备市场最大的消费区域，2017年占全球比例29.29%，2023年将达到44.59%，在2018-2023年复合年增长率为29.53%。
人脸识别市场应用涵盖安防、金融、智慧园区、交通出行、互联
网服务等多个行业领域。年我国人脸识别技术72%应用在安防领域，20%应用在金融领域，安防和金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域，未来两大市场对人脸识别需求依然十分旺盛。预计2022年人脸识别在金融领域的市场规模达到14.68亿元，人脸识别技术在金融领域
将持续渗透。
XXXXXX项目 可行性分析报告 项目名称 申报单位
2010-4-01 目录 一、总论 (1) 二、立项的目的和意义 (1) 三、国内外研究开发现状及市场需求分析 (2) 1、国内外研究开发现状 (2) 2、市场需求分析 (3) 四、承担单位的技术优势和条件 (4) 1、承担单位基本情况 (4) 2、企业管理情况 (6) 3、企业未来发展思路 (6) 4、本项目现有的科研工作基础 (6) 5、知识产权表 (8) 6、企业的财务经济状况 (9) 五、项目研发的主要内容、关键技术和特色创新之处 (9) 1、本项目设备系列基本工作原理和功能 (9) 2、主要研究内容 (10) 3、重点解决的关键技术 (11) 4、项目的特色和创新之处 (11) 六、项目采用的方法、技术路线和工艺流程 (11) 1、项目所采用的方法 (12)
2、项目实施的具体技术路线 (12) 3、工艺流程 (13) 七、预期成果（包括技术指标、社会和经济效益等） (14) 1、本项目设备拟要达到的主要技术指标 (14) 2、主要经济指标 (14) 3、社会及经济效益 (15) 4、对环境的影响及预防治理方案 (15) 八、项目工作进度 (16) 九、以往科技成果转化情况和以往承担项目完成情况 (16) 1、以往科技成果转化情况 (17) 2、以往承担项目完成情况 (17) 十、项目经费预算(投资预算和资金筹措) (18) 十一、项目负责人的基本情况，技术水平和组织管理能力介绍 (19)
一、总论： 二、立项的目的和意义 三、国内外研究开发现状及市场需求分析 1、国内外研究开发现状 2、市场需求分析
概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机，到计算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。
与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不，然而 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开发新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。
完成总结报告 项目名称：数独游戏设计与实现组员：王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日
1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士，由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明，是一种数字拼图游戏，其游戏规则是： ①在9×9的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件：每一行与每一列都有1到9的数字，每个小九宫格里也有1到9的数字，并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次，既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索，推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及，在当今世界上有着大量的数独爱好者，本项目的目的就是按照数独的游戏规则，通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究，利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异，对数独题目的难度要求各不相同，所以本项目致力于设计一种算法，使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题，以满足不同水平游戏者的需求。同时，该算法还要考虑到三个方面要求：可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。
2 功能分析 2.1 数独求解 数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法，事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后，要想在空格中填入正确的数字，先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断，然后选择正确的数字填入空格。另外，由于某个格子填入数据时，有可能还要对原来已填入的数据进行修正，所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题 出题时，要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法，将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度，通过避免重填一个被“挖去”的格子，或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子，来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存 当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时，可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要，本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来，以便用户下次使用本系统时，可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取 用户可以在程序开始运行后，选则读取一道之前保存起来的题目进行解答，被读取的题目将会显示到程序界面上。
人工智能论文 班级：计算机0901 姓名：李佳林 学号：3070602044
人工智能 摘要：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的技术科学。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，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该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。人工智能是当前科学技发展的一门前沿学科，同时也是一门新思想，新观念，新理论，新技术不断出现的新兴学科以及正在发展的学科。它是在计算机科学，控制论，信息论，神经心理学，哲学，语言学等多种学科研究的基础发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视,并取得了很高的评价。有的人把它与空间技术，原子能技术一起并誉为20世纪的三大科学技术成就。 归纳逻辑是人工智能的逻辑基础。伴随人工智能研究的逐步深入，科学哲学、人工智能和归纳逻辑研究相互影响，出现了新的研究方向。以归纳逻辑为基础，多学科相互合作，可以建立新的机器学习系统或归纳学习系统。 关键词：人工智能发展；机器学习；专家系统 一：人工智能的定义 人工智能是计算机科学的一个分支，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。其精确的定义是：一个电脑系统具有人类的知识和行为，并具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程则是：对于人类因问题和事物所引起的刺激和反应，以及因此所引发的推理、解问题、学习、判断及思考决策等过程，将这些过程分解成一些基本步骤，再透过程序设计，将这些人类解问题的过程模组化或公式化，使得电脑能够有一个结构的方法来设计或应付更复杂的问题。这套能够应付问题的软体系统，即称之为人工智能系统。人工智能是一种技术，而不是一项产品它的目的是让电脑更能了解一般化的事物。
2019人工智能产业投资分析报告 前言： 人工智能(AI)将接棒移动互联网，成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI)，科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。 AI将广泛助力传统行业转型，渗透互联网竞争下半场，催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用，酝酿万亿级市场和投资机会。
▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场 人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人，乃至超越人类智能的综合学科。人工智能技术可以显著提升人类效率，在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。 此外，面对开放性问题，人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出，AI技术“三起两落”。 本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。 AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。 基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等，技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等，应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。 AI市场规模快速成长。 中国是全球第二大AI力量，人工智能企业超过1000家。
2018年中国AI市场规模约330亿元人民币，全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计，中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级，成为下一轮科技创新红利的主导力量。 Statista预计2019、2020年，全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%，成长至6800亿美元量级。 我们判断，中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级，传统行业和技术的结合是主要的应用领域，2G(对政府）和2B（对企业）将成为主要的营收来源。
人工智能产业分析 1 月 3 日，中国着名围棋棋手古力在微博上说道：今天又有四位勇士被抬走了... 谁来 守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜，古力再次发博， Master 已经拿下 50 连胜，不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的 Master 近日一个注册为“ Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”，从 2016年12月29日晚 起，接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至 2017年 1 月 3 日夜，期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后， master 已经斩获了 50 连胜，击败 1 5位世界冠军。在斩获的选手中，包括了连续 37 个月排名韩 国等级分第一朴廷桓九段（“ XIUZHI”）、中国名人战冠军连笑七段（“剑术”）、新科百灵杯冠军陈耀烨（“龙胆”）、 2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为，这位master不是人类，而是人工智能。但该 AI （人工智能）是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在 1 月 2 日晚上发博文，称人工智能告诉了我们，人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master 或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示，“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩，几乎可 以排除是人类棋手。’阿尔法狗’（AlphaGo）是有能力做到的，当然，它也有可能是日本的ZEN虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋，但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master 是最新研发出来的其他‘狗'。”中国围棋队领队华学明表示：“应该是新‘狗'，可能是韩国研发的‘狗'。” 如果 master 最终被确定为人工智能，那么 1 月 3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的 一个时刻。毕竟，柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”，但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗（AlphaGo）狂虐围棋大师李世石之后，AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识，并且很快成了 IT 产业发展和投资的最新宠儿。然而，阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前，从很早之前就在中文版的 Windows 中预装的象棋小游戏，到 1997 年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫，这些都是电脑和人类下棋的时间。然而，阿尔法狗的胜利却意义非凡。
人工智能研究报告 产生背景 人工智能的出现不是偶然的，它是人们长期以来探索和研制能进行计算、推理和思维的智能机器的必然结果。自古以来，人们一直在试图用各种机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人类征服自然和改造自然的能力。古希腊的哲学家亚里士多德就提出了形式逻辑问题。12世纪末至13世纪初，西班牙逻辑学家卢乐提出了制造可以解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，法国的物理学家和数学家帕斯卡制造出世界上第一台机械式加法器，并得到广泛应用。随后德国哲学家和数学家莱布尼茨在帕斯卡加法器的基础上进一步制成了可进行四则运算的计算器。莱布尼茨还提出了“符号语言”和“思维演算”的重要设想，他认为：必须将人的思维代数几何化，即像代数那样按照公式来思考，像几何那样直观的通过图画来思维。这一思想导致了后来的数理逻辑的诞生，成为了现代机器思维设计思想的萌芽。 19世纪，英国数学家布尔在《思维法则》一书中，第一次用符号语言描述了思维活动中推理的基本法则，创立了布尔代数。英国数学家和发明家巴贝奇发明了差分机和分析机，其中分析机的设计思想与现代电子计算机十分相似。虽然巴贝奇的发明在当时没有得到实现和收到应有的重视，但是他的科学思想为研制“思维机器”做出了巨大的贡献。 20世纪30年代，英国数学家图灵开始了寻求智力机的研究工作。1937年，图灵发表了“理想自动机”的论文，该文给可计算性这一概念下了严格的数学定义，并论证了任何需要精确的加以确定的计算过程，都能由“图灵机”完成，为人们清晰地描绘出理想自动机的蓝图，同时也为电子计算机的诞生奠定了基础。(1937年，伦敦权威的数学杂志又收到图灵一篇论文《论可计算数及其在判定问题中的应用》，作为阐明现代电脑原理的开山之作，被永远载入了计算机的发展史册。这篇论文原本是为了解决一个基础性的数学问题：是否只要给人以足够的时间演算，数学函数都能够通过有限次机械步骤求得解答？传统数学家当然只会想到用公式推导证明它是否成立，可是图林独辟蹊径地想出了一台冥冥之中的机器。图林想象的机器说起来很简单：该计算机使用一条无限长度的纸带，纸带被划分成许多方格，有的方格被画上斜线，代表“1”；有的没有画任何线条，代表“0”。该计算机有一个读写头部件，可以从带子上读出信息，也可以往空方格里写下信息。该计算机仅有的功能是：把纸带向右移动一格，然后把“1”变成“0”，或者相反把“0”变成“1”。图林设计的“理想计算机”被后人称为“图林机”，实际上是一种不考虑硬件状态的计算机逻辑结构。图林还提出可以设计出另一种“万能图林机”，用来模拟其它任何一台“图林机”工作，从而首创了通用计算机的原始模型。图林甚至还想到把程序和数据都储存在纸带上，比冯·诺依曼更早提出了“储存程序”的概念。1945年，匈牙利数学家冯诺依曼提出了存储程序的思想，在计算机领域建立了不朽的功勋。目前的计算机体系结构仍然是冯诺依曼型的。1946年，美国数学家、电子计算机先驱莫克利和他的研究生埃克特合作，成功研制了世界上第一台电子数字计算机ENIAC，为机器智能的研究和实现提供了物质基础。
项目可行性报告范文 一、基本情况 1．项目单位基本情况：单位名称、地址及邮编、联系电话、法人代表姓名、人员、资产规模、财务收支、上级单位及所隶属的市级部门名称等情况。 可行性研究报告编制单位的基本情况：单位名称、地址及邮编、联系电话、法人代表姓名、资质等级等。 合作单位的基本情况：单位名称、地址及邮编、联系电话、法人代表姓名等。 2．项目负责人基本情况：姓名、职务、职称、专业、联系电话、与项目相关的主要业绩。 3．项目基本情况：项目名称、项目类型、项目属性、主要工作内容、预期总目标及阶段性目标情况；主要预期经济效益或社会效益指标；项目总投入情况（包括人、财、物等方面）。 二、必要性与可行性 1．项目背景情况。项目受益范围分析；国家（含部门、地区）需求分析；项目单位需求分析；项目是否符合国家政策，是否属于国家政策优先支持的领域和范围。 2．项目实施的必要性。项目实施对促进事业发展或完成行政工作任务的意义与作用。 3．项目实施的可行性。项目的主要工作思路与设想；项目预算的合理性及可靠性分析；项目预期社会效益与经济效益分析；与同类项目的对比分析；项目预期效益的持久性分析。 4．项目风险与不确定性。项目实施存在的主要风险与不确定分析；对风险的应对措施分析。 三、实施条件 1.人员条件。项目负责人的组织管理能力；项目主要参加人员的姓名、职务、职称、专业、对项目的熟悉情况。 2.资金条件。项目资金投入总额及投入计划；对财政预算资金的需求额；其他渠道资金的来源及其落实情况。 3.基础条件。项目单位及合作单位完成项目已经具备的基础条件（重点说明项目单位及合作单位具备的设施条件，需要增加的关键设施）。 4.其他相关条件。 四、进度与计划安排 五、主要结论 项目可行性报告编制要求 一、概述 1 项目概况 1．1 项目名称 1．2 项目承担单位及负责人 1．3 项目起止日期
研究生课程考试成绩单 任课教师签名： 日期：
浅谈基于人工神经网络的日负荷预测 学号：138071 姓名：万玉建 摘要 本文是作者在学习《人工智能》课程以后，结合作者本人工作的需要，根据《人工智能》课程中人工神经网络知识和在网上搜索到的相关资料，提出关于电力系统日负荷预测，运用基于人工神经网络的算法的组网结构和实现步骤的一些简单的构思和设想。 1引言 本人一直从事电力系统监控软件研发和管理工作，电力系统监控软件监控的对象就是电力负荷情况，而电力负荷预测则是系统的高级应用，它是根据历史的负荷数据，预测未来的负荷情况。由于电力负荷资源不可储存性，即发电机发出多少电，实时就要用多少负荷量，因此，就要求事先需要知道未来的用电负荷。正确地预测电力负荷，既是为了保证人们生活充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。 日负荷预测是指对未来1日的负荷进行预测，一般每15分钟一个负荷点，1日共96个数据。实际工作中，当天上午负荷预测人员根据昨天和更前的历史负荷数据预测明天的负荷数据，然后按一定格式生成文件上传到相关负荷管理部门。之前公司负荷预测软件中提供了线性回归法、曲线拟合法、平均值外推法、最小二乘法等负荷预测算法，但是这些算法都只是根据历史负荷数据进行一些数学的运算，没有考虑天气、节假日等情况，这些因素是负荷变化的重要的因素，而这些算法无法将这些因素量化并参加计算。 本学期学习了《人工智能》课程，其中有关于人工神经网络知识，这让本人想起来早在几年前在设计负荷预测软件时，曾经看到有人使用基于人工神经网络，把天气、节假日等因素加进来的进行预测的算法，当时也想增设这样的算法，但因为对算法不是很理解和其他种种原因一直没有实现。而今，恰好在课本学了人工神经网络，就考虑设计一种基于人工神经网络的负荷预测算法。本文描述这种算法的构思和设想。 2影响负荷预测因素的分析 由于电力系统负荷是一个很复杂的非线性系统，有许多直接或间接的因素都会对电力系统的日负荷产生直接的影响。但是在实际的负荷预测中，又不能考虑太多的影响因素。这一方面是收集这些资料困难，另一方面因素太多会造成建模困难，并且会带来大量的计算。因此，在考虑神经网络输入量的问题上，应抓住其中几个最具特征的影响因素。根据对历史负荷的分析，一般可把负荷分为两类：周期性负荷和变动性负荷。周期性负荷，或者说标准负荷，反映的是负荷自身变化的基本规律，呈较强的周期性，尤其受到时间周期的影响。针对短期负荷，时间周期因素包括：周周期、日周期等。它们对于日负荷的曲线模式有着极为重要的影响。 在气象条件中，起主要作用的是温度因素和天气状况。因此为了在负荷预测中考虑这两方面的影响，本文对每天的气温的输入变量可以进行分段处理，将天气状况中最重要的气温因素进行量化处理并作为神经网络的一个输入量。这样就更加能够体现出实际负荷的变化情况。
2016年2月出版
正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理：利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即，AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代，2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局，2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟：人脑工程项目（HBP） (8) 2.2.2、美国：大脑研究计划（BRAIN） (8) 2.2.3、日本：大脑研究计划（Brain/MINDS） (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型，人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动，人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视，2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革，AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起，科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增，科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化，机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿，有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素，人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加，2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段，预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆：企业数量激增发展迅猛，机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新，创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景，未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业，软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域：IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域：Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域：Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域：Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域：Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑：短期看好应用开发领域，长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录
中国人工智能产业发展分析及对策研究 人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议，并在2016年随着AlphaGo 人机围棋大战引发的强烈关注而再次称为热词。从本质上来说，人工智能是指用于模拟和扩展人类智能的技术应用系统，具备快速处理和自主知识管理能力，能够通过“试验—验证—学习”实现决策的迭代和优化。[1]77其价值始终体现在代替或者辅助人类完成任务，从而解放劳动力，提高劳动效率。当前，人工智能正处于专有型向通用型人工智能转变的发展阶段，应用模式也由执行式服务向交互式服务转变。在一些数据可得性高的行业，例如安防、医疗、教育和商业服务等领域，人工智能已率先爆发出大量场景应用，用以解决行业痛点。自20世纪60年代以来，人工智能的发展经历了三次技术革命浪潮。进入到21世纪的两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。[2]关于互联网和大数据时代下的产业结构和社会状态已有相当多的研究分析，本文则侧重于讨论中国在人工智能时代的战略方向。 从人工智能领域相关文献看，国内学者主要将研究重点集中在基于人工智能算法的特定领域应用和技术伦理问题（哲学角度）两方面。吴永和等依据教育人工智能（EAI）的内涵，尝试从应用形态和技术架构两方面构建“人工智能+教育”的生态系统以及相应的人才培养体系。[3]梁志勇等则聚焦新闻生产领域，认为人工智能技术将给新闻行业的内容生产、议题设置和运作方式带来革命性影响。[4]相对而言，人工智能与工程技术融合的研究更为广泛。李漫江创新性地提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法，进而实现农用发动机不解体且能快速诊断的效果。[5]秦爱梅等基于人工智能视觉算法，调制出一套具有较高识别效率和精度的特定场景识别系统。[6]尽管如此，蔡自兴仍认为国内存在以哲学研究替代人工智能技术研究的倾向。[7]23孙振杰提出，人类亟需深思围绕人工智能意识与情感的发展将引发“五化”的问题，即人造物的退化、进化、蜕化、异化和黑化。[8]余乃忠则揭示出人工智能类本质的实现与新时代人类的类本质间的矛盾，
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正文目录 人工智能需要网络安全保护和限制 (5) 人工智能对网络安全需求程度高于互联网 (5) 人工智能需要网络安全限制边界 (6) 网络安全需要人工智能提升防护能力 (7) “人工智能+网络安全”出现频次急剧上升 (7) 防护边界泛网络化 (9) UEBA用于网络安全 (10) EDR用于网络安全 (12) 人工智能网络安全成为创投并购重点 (13) 2017前2月已有5家AI网络安全企业被收购 (13) 防止未知威胁的Invincea被Sophos收购 (13) UEBA技术的被惠普收购 (14) 关键IP用户行为分析的Harvest.ai日被亚马逊收购 (15) 值得关注的人工智能与网络安全公司 (16) 政策驱动网络安全下游需求 (17) 《网络安全法》实施将有法可依扩大市场空间 (17) 《工控安全指南》指明方向 (18) 工控信息安全是新增长点 (18) 三大潜在风险 (19) 工业控制系统潜在的风险 (19) 两化融合"给工控系统带来的风险 (20) 工控系统采用通用软硬件带来的风险 (20) 工控安全漏洞数回升 (20) 服务器系统和工控数据危害集中区 (21) 启明星辰绿盟科技引领工控安全 (22) 网络信息安全龙头启明星辰 (23) 领航网络信息安全 (23) 政府军队等客户的选择证明公司实力雄厚 (24) 外延收购扩大网络安全服务领域 (25) 安全产品是主力，数据安全是亮点 (27) 受益于并表和内生增长 (27)
相关建议 (30) 风险提示 (30) 图目录 图1：级别越高安全保障要求越高 (5) 图2：无人机撞击电线 (6) 图3：《西部世界》剧照 (7) 图4：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图5：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图6：传统网络安全原理 (9) 图7：人工智能时代网络安全需求 (9) 图8：数据泄密渠道和方式 (10) 图9：UEBA工作原理 (11) 图10：传统安全产品与AI安全产品比较 (12) 图11：Invincea首页 (14) 图12：niara官网 (15) 图13：Harvest.ai官网 (16) 图14：投资机器学习与人工智能的网络安全公司列表 (17) 图15：《网络安全法》出台有法可依解决三大问题 (18) 图16：工控安全三大风险 (19) 图17：2000-2016 年公开工控漏洞趋势图 (21) 图18：2000-2016 年公开工控漏洞主要类型统计 (21) 图19：国内工控安全厂商比较 (22) 图20：启明星辰产品和服务 (23) 图21：启明星辰收入构成 (24)
项目可行性分析报告 第一部分：项目总论 一、项目概况 二、可行性研究结论 三、主要技术经济指标表 四、项目存在问题与建议 第二部分项目背景 一、项目提出背景 二、项目发展概况 三、项目投资的必要性 第三部分项目投资所在城市的基本概况 一、城市基本发展情况 二、城市地理位置、交通、 三、城市气候与生态环境 四、城市的人文环境 五、城市经济状况 六、城市的人口结构及人均经济状况 七、城市整体发展规划及功能布局 八、城市对项目的影响与建议措施 第四部分市场分析 一、整体房地产市场发展状况分析 二、项目区域市场分析 第五部分地块分析 一、地块概况 二、地块分析 三、土地价格 四、土地升值潜力初步评估 五、项目取得用地的法律及政策性风险分析
六、地块SWOT分析 七、项目评价 第六部分项目定位 一、项目目标设置 二、项目整体定位策略 三、项目定位建议 第七部分项目整体规划分析 一、项目规划设计可行性分析 二、项目规划设计的主题及概念 第八部分项目开发建设进度安排与销售节点 一、项目分期开发设置 二、工程计划 三、销售节点 第九部分投资估算与资金筹措 一、成本预测 二、税务分析 三、资金筹措 四、资金投放使用计划 第十部分销售收入测定 一、销售收入测算 二、销售利润测算 第十一部分财务与敏感性分析 一、项目盈利能力分析 二、项目盈亏平衡分析 三、项目敏感性分析 第十二部分综合评价 一、经济评价（定性） 二、社会评价（定性） 三、环境评价 四、市场预测
五、存在问题与建议 六、总体结论及建议 第十三部分竞拍和投标方式取得土地需要增加和完善的内容 一、主要指标测算 二、竞争对手分析 三、制定策略 第十四部分附件 第一部分：项目总论 一、项目概况
人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。
人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来，我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时，我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日，国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一；而时至11月，《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。
面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术，对其现状进行梳理，据此总结出目前所存在的问题及难点，并在上述研究和分析的基础上，探讨在大数据快速发展的背景下，人工智能技术的发展趋势和关键技术领域，就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨，提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据；人工智能；发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年，它从科学成果逐渐转化为商业应用成果，并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来，人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域，随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据，究竟会引爆怎样一种改变世界的力量？是更大的数据让人工智能凸显出独立性，还是更强的算法成就了机器的自我学习？ 对于进入机器学习的时代，应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴，面对空前庞大的数据量，通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据，如何进行整合处理，将大数据用于实时分析并对未来预测，使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测，转化为有利的资源，俨然成为新的思潮。 １.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据？是技术领域发展趋势的一个概括，这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大，而且全新的支流也会越来越多。比方说，现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化，并可以通信。将这些通
江苏大学 《人工智能》报告 设计题目人工智能报告 学生姓名叶澔鹏 指导老师赵跃华 学院计算机科学与通信工程学院专业班级信息安全1202班 学号 3120604053 完成时间2015年10月25日
摘要：知识处理是人工智能这一科学领域的关键问题。本文对知识处理的核心问题之——识的表示进行了全面的综述,目前流行的知识表达方式不下十种，在此只介绍一阶谓词逻辑、产生式、语义网络、框架、混合等目前最常用的知识表示方法。并对其进行了优缺点分析及简单对比。最后对知识表示的发展趋向作出了展望。 关键词：知识人工智能（AI）知识表达式一阶谓词逻辑产生式语义网络框架 一．知识的概念 知识（Knowledge）是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物（包括自然的和人造的）及其规律的认识，包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识。 经过人的思维整理过的信息、数据、形象、意象、价值标准以及社会的其他符号产物，不仅包括科学技术知识----知识中最重要的部分，还包括人文社会科学的知识、商业活动、日常生活和工作中的经验和知识，人们获取、运用和创造知识的知识，以及面临问题做出判断和提出解决方法的知识。 知识是把有关的信息关联在一起，形成的关于客观世界某种规律性认识的动态信息结构。 知识=事实+规则+概念 事实就是指人类对客观世界、客观事物的状态、属性、特征的描述，以及对事物之间关系的描述。 规则是指能表达在前提和结论之间的因果关系的一种形式； 概念主要指事实的含义、规则、语义、说明等。 (1) 知识只有相对正确的特性。 常言道：实践出真理。只是源于人们生活、学习与工作的实践，知识是人们在信息社会中各种实践经验的汇集、智慧的概括与积累。 只是爱源于人们对客观世界运动规律的正确认识，是从感知认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结晶，故相应于一定的客观环境与条件下，只是无疑是正确的。然而当客观环境与条件发生改变时，知识的正确性就接受检验，必
人工智能行业调研分析报告 摘要—— 该人工智能行业调研报告仅针对xx区域分析，时间2016-2017年度。 目前，区域内拥有各类人工智能企业663家，从业人员33150人。截至2017年底，区域内人工智能产值145901.24万元，较2016年122771.15万元增长18.84%。产值前十位企业合计收入64158.01万元，较去年54514.41万元同比增长17.69%。 ...... 主要通过增量带动，大力发展新兴产业，即紧紧依靠招商引资，招大商、引大资、引大智，培育和发展高端制造业，增添台州经济发展新动力。具体方向在哪里？《中国制造2025浙江纲要》明晰了我省11大产业发展重点领域，各地要坚持“工业立市”不动摇，瞄准高端和前沿产业，扩大开放，超前布局，积极参与长三角的合作与开发，积极融入全球制造业体系，主动参与国际竞争与合作，在每个领域努力寻求新的突破，打造一批国际竞争力领先的企业和产业集群。要顺应改革大势继续深化体制机制改革，加快建立有利于引导各类投资主体发展先进制造业的经济调控机制，并充分发挥市场在资源配置
中的决定性作用，撬动和激活充裕的民间资本，引导民间资本与实体经济结合，使得好项目获得资本的“青睐”和“浇灌”，激发有潜力企业的创新能力和创业激情，为制造业提供不竭动力和支撑。
第一章宏观环境分析 一、宏观经济分析 1、新常态下新旧力量将长期并存，原有优势和新优势双轮驱动。中国经济之所以在过去取得了令世人瞩目的成绩，一定是中国经济大方向选对了，一些因素一定会继续发挥重要作用。中国经济进入新常态，出现了很多新的特征和趋势，但并不意味着未来经济发展将完全不同以往。经济发展是连续的过程，不会因为开启了一扇窗，就会关掉一道门。新常态需要新思路和新方式，但不否定那些仍继续有效的做法。新常态下我国增长动力结构，将既不同于原 2、9月末，规模以上工业企业资产负债率为56.7%，同比降低0.4个百分点。其中，国有控股企业资产负债率为59%，同比降低1.6个百分点，国有企业降杠杆成效更为显著。何平指出，从9月份当月情况看，主要受工业产销增速放缓、价格涨幅回落、上年利润基数偏高等因素影响，工业利润增速比8月份减缓。值得一提的是，在工业企业利润新增中，主要来源属于钢铁、建材、石油、化工等传统中上游行业。数据显示，前三季度，钢铁行业利润增长71.1%，建材行业增长44.9%，石油开采行业增长4倍，石油加工行业增长30.8%，化工行业增长24.5%。5个行业合计对规模以上工业企业利润增长的贡
人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、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的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下
最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人
人工智能研究报告 成员： E01214 祝激文 E01214 张荡荡 E01214116 潘学峰 E01214 贾鹏飞
基本信息 概念 各个蚂蚁在没有事先告诉他们食物在什么地方的前提下开始寻找食物。当一只找到食物以后，它会向环境释放一种挥发性分泌物pheromone (称为信息素,该物质随着时间的推移会逐渐挥发消失，信息素浓度的大小表征路径的远近)来实现的，吸引其他的蚂蚁过来，这样越来越多的蚂蚁会找到食物。有些蚂蚁并没有象其它蚂蚁一样总重复同样的路，他们会另辟蹊径，如果另开辟的道路比原来的其他道路更短，那么，渐渐地，更多的蚂蚁被吸引到这条较短的路上来。最后，经过一段时间运行，可能会出现一条最短的路径被大多数蚂蚁重复着。 原理 设想，如果我们要为蚂蚁设计一个人工智能的程序，那么这个程序要多么复杂呢？首先，你要让蚂蚁能够避开障碍物，就必须根据适当的地形给它编进指令让他们能够巧妙的避开障碍物，其次，要让蚂蚁找到食物，就需要让他们遍历空间上的所有点；再次，如果要让蚂蚁找到最短的路径，那么需要计算所有可能的路径并且比较它们的大小，而且更重要的是，你要小心翼翼地编程，因为程序的错误也许会让你前功尽弃。这是多么不可思议的程序！太复杂了，恐怕没人能够完成这样繁琐冗余的程序。 然而，事实并没有你想得那么复杂，上面这个程序每个蚂蚁的核心程序编码不过100多行！为什么这么简单的程序会让蚂蚁干这样复杂的事情？答案是：简单规则的涌现。事实上，每只蚂蚁并不是像我们想象的需要知道整个世界的信息，他们其实只关心很小范围内的眼前信息，而且根据这些局部信息利用几条简单的规则进行决策，这样，在蚁群这个集体里，复杂性的行为就会凸现出来。这就是人工生命、复杂性科学解释的规律！那么，这些简单规则是什么呢？ 问题 蚂蚁究竟是怎么找到食物的呢？在没有蚂蚁找到食物的时候，环境没有有用的信息素，那么蚂蚁为什么会相对有效的找到食物呢？这要归功于蚂蚁的移动规则，尤其是在没有信息素时候的移动规则。首先，它要能尽量保持某种惯性，这样使得蚂蚁尽量向前方移动（开始，这个前方是随机固定的一个方向），而不是原地无谓的打转或者震动；其次，蚂蚁要有一定的随机性，虽然有了固定的方向，但它也不能像粒子一样直线运动下去，而是有一个随机的干扰。这样就使得蚂蚁运动起来具有了一定的目的性，尽量保持原来的方向，但又有新的试探，尤其当碰到障碍物的时候它会立即改变方向，这可以看成一种选择的过程，也就是环境的障碍物让蚂蚁的某个方向正确，而其他方向则不对。这就解释了为什么单个蚂蚁在复杂的诸如迷宫的地图中仍然能找到隐蔽得很好的食物。 当然，在有一只蚂蚁找到了食物的时候，大部分蚂蚁会沿着信息素很快找到食物的。但不排除会出现这样的情况：在最初的时候，一部分蚂蚁通过随机选择了同一条路径，随着这条路径上蚂蚁释放的信息素越来越多，更多的蚂蚁也选择这条路径，但这条路径并不是最优（即最短）的，所以，导致了迭代次数完成后，蚂蚁找到的不是最优解，而是次优解，这种情况下的结果可能对实际应用的意义就不大了。 蚂蚁如何找到最短路径的？这一是要归功于信息素，另外要归功于环境，具体说是计算机时钟。信息素多的地方显然经过这里的蚂蚁会多，因而会有更多的蚂蚁聚集过来。假设有两条