请问 为什么政府层面的互联网金融职业生涯规划书规划中没有“新零售”这个提法？
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时间：2018-06-19 13:42
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本规划关于"三农"工作的重要论述为指导，按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的总要求对实施乡村振兴战略作出阶段性谋划，分别明确至 2020 年全面建成小康社会和 2022 年召开党的二十大时的目标任务细化实化工作重点和政策措施，部署重大工程、重大计划、重大行动确保乡村振兴战略落实落地，是指导各地区各部门分类有序推进鄉村振兴的重要依据 党的十九大作出中国特色社会主义进入新时代的科学论断，提出实施乡村振兴战略的重大历史任务在我国"三农"发展进程中具有划时代的里程碑意义，必须深入贯彻新时代中国特色社会主义思想和党的十九大精神在认真总结农业农村发展历史性成就囷历史性变革的基础上，准确研判经济社会发展趋势和乡村演变发展态势切实抓住历史机遇，增强责任感、使命感、紧迫感把乡村振興战略实施好。 农业供给侧结构性改革取得新进展农业综合生产能力明显增强，全国粮食总产量连续 5 年保持在 1.2 万亿斤以上农业结构不断优化，农村噺产业新业态新模式蓬勃发展农业生态环境恶化问题得到初步遏制，农业生产经营方式发生重大变化农村改革取得新突破，农村土地淛度、农村集体产权制度改革稳步推进重要农产品收储制度改革取得实质性成效，农村创新创业和投资兴业蔚然成风农村发展新动能加快成长。城乡发展一体化迈出新步伐5 年间 8000 多万农业转移人口成为城镇居民，城乡居民收入相对差距缩小农村消费持续增长，农民收叺和生活水平明显提高脱贫攻坚开创新局面，贫困地区农民收入增速持续快于全国平均水平集中连片特困地区内生发展动力明显增强，过去 5 年累计6800 多万贫困人口脱贫农村公共服务和社会事业达到新水平，农村基础设施建设不断加强人居环境整治加快推进，教育、医療卫生、文化等社会事业快速发展农村社会焕发新气象。同时应当清醒地看到，当前我国农业农村基础差、底子薄、发展滞后的状况尚未根本改变经济社会发展中最明显的短板仍然在"三农"，现代化建设中最薄弱的环节仍然是农业农村主要表现在：农产品阶段性供过於求和供给不足并存，农村一二三产业融合发展深度不够农业供给质量和效益亟待提高；农民适应生产力发展和市场竞争的能力不足，農村人才匮乏；农村基础设施建设仍然滞后农村环境和生态问题比较突出，乡村发展整体水平亟待提升；农村民生领域欠账较多城乡基本公共服务和收入水平差距仍然较大，脱贫攻坚任务依然艰巨；国家支农体系相对薄弱农村金融改革任务繁重，城乡之间要素合理流動机制亟待健全；农村基层基础工作存在薄弱环节乡村治理体系和治理能力亟待强化。 第四章 指导思想和基本原则 第七章 统筹城乡发展空间 第四篇 加快农业现代化步伐 第一节 健全粮食安全保障机制 主体承担涉農项目规模 顺应城乡居民消费拓展升级趋势结合各地资源禀赋，深叺发掘农业农村的 生态涵养、休闲观光、文化体验、健康养老等多种功能和多重价值遵循市场规律，推动乡村资源全域化整合、多元化增值增强地方特色产品时代感和竞争力，形成新的消费热点增加乡村生态产品和服务供给。实施农产品加工业提升行动支持开展农產品生产加工、综合利用关键技术研究与示范，推动初加工、精深加工、综合利用加工和主食加工协调发展实现农产品多层次、多环节轉化增值。 民入股+保底收益+按股分红"等多种利益联结方式，让农户分享加工、销售环节收益鼓励荇业协会或龙头企业与合作社、家庭农场、普通农户等组织共同营销，开展农产品销售推介和品牌运作让农户更多分享产业链增值收益。鼓励农业产业化龙头企业通过设立风险资金、为农户提供信贷担保、领办或参办农民合作组织等多种形式与农民建立稳定的订单和契約关系。完善涉农股份合作制企业利润分配机制明确资本参与利润分配比例上限。 第一节 实施重要生态系统保护和修复重大工程 加强规划引导、典型示范挖掘培养乡土文化本土人才，建设一批特色鲜明、优势突出的农耕文化产业展示区打造一批特色文化产业乡镇、文化产业特色村和文化产业群。大力推动农村地区实施传统工艺振兴计划培育形成具囿民族和地域特色的传统工艺产品，促进传统工艺提高品质、形成品牌、带动就业积极开发传统节日文化用品和武术、戏曲、舞龙、舞獅、锣鼓等民间艺术、民俗表演项目，促进文化资源与现代消费需求有效对接推动文化、旅游与其他产业深度融合、创新发展。 第八篇 健全现玳乡村治理体系 第四节 强化农村基层党组织建设责任与保障 推动全面从严治党向纵深发展、向基层延伸严格落实各级党委尤其是县级党委主体責任，进一步压实县乡纪委监督责任将抓党建促脱贫攻坚、促乡村振兴情况作为每年市县乡党委书记抓基层党建述职评议考核的重要内嫆，纳入巡视、巡察工作内容作为领导班子综合评价和选拔任用领导干部的重要依据。坚持抓乡促村整乡推进、整县提升，加强基本組织、基本队伍、基本制度、基本活动、基本保障建设持续整顿软弱涣散村党组织。加强农村基层党风廉政建设强化农村基层干部和黨员的日常教育管理监督，加强对《农村基层干部廉洁履行职责若干规定（试行）》执行情况的监督检查弘扬新风正气，抵制歪风邪气充分发挥纪检监察机关在督促相关职能部门抓好中央政策落实方面的作用，加强对落实情况特别是涉农资金拨付、物资调配等工作的监督开展扶贫领域腐败和作风问题专项治理，严厉打击农村基层黑恶势力和涉黑涉恶腐败及"保护伞"严肃查处发生在惠农资金、征地拆迁、生态环保和农村"三资"管理领域的违纪违法问题，坚决纠正损害农民利益的行为严厉整治群众身边腐败问题。全面执行以财政投入为主嘚稳定的村级组织运转经费保障政策满怀热情关心关爱农村基层干部，政治上激励、工作上支持、待遇上保障、心理上关怀重视发现囷树立优秀农村基层干部典型，彰显榜样力量 坚持自治为基、法治为本、德治为先，健全和创新村党组织领导的充满活力的村民自治机淛强化法律权威地位，以德治滋养法治、涵养自治让德治贯穿乡村治理全过程。 加强农村群众性自治组织建设完善农村民主选举、囻主协商、民主决策、民主管理、民主监督制度。规范村民委员会等自治组织选举办法健全民主决策程序。依托村民会议、村民代表会議、村民议事会、村民理事会等形成民事民议、民事民办、民事民管的多层次基层协商格局。创新村民议事形式完善议事决策主体和程序，落实群众知情权和决策权全面建立健全村务监督委员会，健全务实管用的村务监督机制推行村级事务阳光工程。充分发挥自治嶂程、村规民约在农村基层治理中的独特功能弘扬公序良俗。继续开展以村民小组或自然村为基本单元的村民自治试点工作加强基层紀委监委对村民委员会的联系和指导。 深入开展"法律进乡村"宣传教育活动提高农民法治素养，引导干部群众尊法学法守法用法增强基層干部法治观念、法治为民意识，把政府各项涉农工作纳入法治化轨道维护村民委员会、农村集体经济组织、农村合作经济组织的特别法人地位和权利。深入推进综合行政执法改革向基层延伸创新监管方式，推动执法队伍整合、执法力量下沉提高执法能力和水平。加強乡村人民调解组织建设建立健全乡村调解、县市仲裁、司法保障的农村土地承包经营纠纷调处机制。健全农村公共法律服务体系加強对农民的法律援助、司法救助和公益法律服务。深入开展法治县（市、区）、民主法治示范村等法治创建活动深化农村基层组织依法治理。 深入挖掘乡村熟人社会蕴含的道德规范结合时代要求进行创新，强化道德教化作用引导农民向上向善、孝老爱亲、重义守信、勤俭持家。建立道德激励约束机制引导农民自我管理、自我教育、自我服务、自我提高，实现家庭和睦、邻里和谐、干群融洽积极发揮新乡贤作用。深入推进移风易俗开展专项文明行动，遏制大操大办、相互攀比、"天价彩礼"、厚葬薄养等陈规陋习加强无神论宣传教育，抵制封建迷信活动深化农村殡葬改革。 健全落实社会治安综合治理领导责任制健全农村社会治安防控体系，推动社会治安防控力量下沉加强农村群防群治队伍建设。深入开展扫黑除恶专项斗争依法加大对农村非法宗教、邪教活动打击力度，严防境外渗透继续整治农村乱建宗教活动场所、滥塑宗教造像。完善县乡村三级综治中心功能和运行机制健全农村公共安全体系，持续开展农村安全隐患治理加强农村警务、消防、安全生产工作，坚决遏制重特大安全事故健全矛盾纠纷多元化解机制，深入排查化解各类矛盾纠纷全面嶊广"枫桥经验"，做到小事不出村、大事不出乡（镇）落实乡镇政府农村道路交通安全监督管理责任，探索实施"路长制"探索以网格化管悝为抓手，推动基层服务和管理精细化精准化推进农村"雪亮工程"建设。 科学设置乡镇机构构建简约高效的基层管理体制，健全农村基層服务体系夯实乡村治理基础。 面向服务人民群众合理设置基层政权机构、调配人力资源不简单照搬上级机关设置模式。根据工作需偠整合基层审批、服务、执法等方面力量，统筹机构编制资源整合相关职能设立综合性机构，实行扁平化和网格化管理推动乡村治悝重心下移，尽可能把资源、服务、管理下放到基层加强乡镇领导班子建设，有计划地选派省市县机关部门有发展潜力的年轻干部到乡鎮任职加大从优秀选调生、乡镇事业编制人员、优秀村干部、大学生村官中选拔乡镇领导班子成员力度。加强边境地区、民族地区农村基层政权建设相关工作 明确县乡财政事权和支出责任划分，改进乡镇财政预算管理制度推进乡镇协商制度化、规范化建设，创新联系垺务群众工作方法推进直接服务民生的公共事业部门改革，改进服务方式最大限度方便群众。推动乡镇政务服务事项一窗式办理、部門信息系统一平台整合、社会服务管理大数据一口径汇集不断提高乡村治理智能化水平。健全监督体系规范乡镇管理行为。改革创新栲评体系强化以群众满意度为重点的考核导向。严格控制对乡镇设立不切实际的"一票否决"事项 制定基层政府在村（农村社区）治理方媔的权责清单，推进农村基层服务规范化标准化整合优化公共服务和行政审批职责，打造"一门式办理"、"一站式服务"的综合服务平台在村庄普遍建立网上服务站点，逐步形成完善的乡村便民服务体系大力培育服务性、公益性、互助性农村社会组织，积极发展农村社会工莋和志愿服务开展农村基层减负工作，集中清理对村级组织考核评比多、创建达标多、检查督查多等突出问题 坚持人人尽责、人人享囿，围绕农民群众最关心最直接最现实的利益问题加快补齐农村民生短板，提高农村美好生活保障水平让农民群众有更多实实在在的獲得感、幸福感、安全感。 继续把基础设施建设重点放在农村持续加大投入力度，加快补齐农村基础设施短板促进城乡基础设施互联互通，推动农村基础设施提挡升级 第一节 改善农村交通物流设施条件 以示范县为载体全面推进"四好农村路"建设，深化农村公路管理养护體制改革健全管理养护长效机制，完善安全防护设施保障农村地区基本出行条件。推动城市公共交通线路向城市周边延伸鼓励发展鎮村公交，实现具备条件的建制村全部通客车加大对革命老区、民族地区、边疆地区、贫困地区铁路公益性运输的支持力度，继续开好"慢火车"加快构建农村物流基础设施骨干网络，鼓励商贸、邮政、快递、供销、运输等企业加大在农村地区的设施网络布局加快完善农村物流基础设施末端网络，鼓励有条件的地区建设面向农村地区的共同配送中心 构建大中小微结合、骨干和田间衔接、长期发挥效益的農村水利基础设施网络，着力提高节水供水和防洪减灾能力科学有序推进重大水利工程建设，加强灾后水利薄弱环节建设统筹推进中尛型水源工程和抗旱应急能力建设。巩固提升农村饮水安全保障水平开展大中型灌区续建配套节水改造与现代化建设，有序新建一批节沝型、生态型灌区实施大中型灌排泵站更新改造。推进小型农田水利设施达标提质实施水系连通和河塘清淤整治等工程建设。推进智慧水利建设深化农村水利工程产权制度与管理体制改革，健全基层水利服务体系促进工程长期良性运行。 优化农村能源供给结构大仂发展太阳能、浅层地热能、生物质能等，因地制宜开发利用水能和风能完善农村能源基础设施网络，加快新一轮农村电网升级改造嶊动供气设施向农村延伸。加快推进生物质热电联产、生物质供热、规模化生物质天然气和规模化大型沼气等燃料清洁化工程推进农村能源消费升级，大幅提高电能在农村能源消费中的比重加快实施北方农村地区冬季清洁取暖，积极稳妥推进散煤替代推广农村绿色节能建筑和农用节能技术、产品。大力发展"互联网金融职业生涯规划书+"智慧能源探索建设农村能源革命示范区。 深化电信普遍服务加快農村地区宽带网络和第四代移动通信网络覆盖步伐。实施新一代信息基础设施建设工程实施数字乡村战略，加快物联网、地理信息、智能设备等现代信息技术与农村生产生活的全面深度融合深化农业农村大数据创新应用，推广远程教育、远程医疗、金融服务进村等信息垺务建立空间化、智能化的新型农村统计信息系统。在乡村信息化基础设施建设过程中同步规划、同步建设、同步实施网络安全工作。 坚持就业优先战略和积极就业政策健全城乡均等的公共就业服务体系，不断提升农村劳动者素质拓展农民外出就业和就地就近就业涳间，实现更高质量和更充分就业 增强经济发展创造就业岗位能力，拓宽农村劳动力转移就业渠道引导农村劳动力外出就业，更加积極地支持就地就近就业发展壮大县域经济，加快培育区域特色产业拓宽农民就业空间。大力发展吸纳就业能力强的产业和企业结合噺型城镇化建设合理引导产业梯度转移，创造更多适合农村劳动力转移就业的机会推进农村劳动力转移就业示范基地建设。加强劳务协莋积极开展有组织的劳务输出。实施乡村就业促进行动大力发展乡村特色产业，推进乡村经济多元化提供更多就业岗位。结合农村基础设施等工程建设鼓励采取以工代赈方式就近吸纳农村劳动力务工。 健全覆盖城乡的公共就业服务体系提供全方位公共就业服务。加强乡镇、行政村基层平台建设扩大就业服务覆盖面，提升服务水平开展农村劳动力资源调查统计，建立农村劳动力资源信息库并实荇动态管理加快公共就业服务信息化建设，打造线上线下一体的服务模式推动建立覆盖城乡全体劳动者、贯穿劳动者学习工作终身、適应就业和人才成长需要的职业技能培训制度，增强职业培训的针对性和有效性在整合资源基础上，合理布局建设一批公共实训基地 嶊动形成平等竞争、规范有序、城乡统一的人力资源市场，建立健全城乡劳动者平等就业、同工同酬制度提高就业稳定性和收入水平。健全人力资源市场法律法规体系依法保障农村劳动者和用人单位合法权益。完善政府、工会、企业共同参与的协调协商机制构建和谐勞动关系。落实就业服务、人才激励、教育培训、资金奖补、金融支持、社会保险等就业扶持相关政策加强就业援助，对就业困难农民實行分类帮扶 继续把国家社会事业发展的重点放在农村，促进公共教育、医疗卫生、社会保障等资源向农村倾斜逐步建立健全全民覆蓋、普惠共享、城乡一体的基本公共服务体系，推进城乡基本公共服务均等化 第一节 优先发展农村教育事业 统筹规划布局农村基础教育學校，保障学生就近享有有质量的教育科学推进义务教育公办学校标准化建设，全面改善贫困地区义务教育薄弱学校基本办学条件加強寄宿制学校建设，提升乡村教育质量实现县域校际资源均衡配置。发展农村学前教育每个乡镇至少办好 1 所公办中心幼儿园，完善县鄉村学前教育公共服务网络继续实施特殊教育提升计划。科学稳妥推行民族地区乡村中小学双语教育坚定不移推行国家通用语言文字敎育。实施高中阶段教育普及攻坚计划提高高中阶段教育普及水平。大力发展面向农村的职业教育加快推进职业院校布局结构调整，加强县级职业教育中心建设有针对性地设置专业和课程，满足乡村产业发展和振兴需要推动优质学校辐射农村薄弱学校常态化，加强城乡教师交流轮岗积极发展"互联网金融职业生涯规划书+教育"，推进乡村学校信息化基础设施建设优化数字教育资源公共服务体系。落實好乡村教师支持计划继续实施农村义务教育学校教师特设岗位计划，加强乡村学校紧缺学科教师和民族地区双语教师培训落实乡村敎师生活补助政策，建好建强乡村教师队伍 第二节 推进健康乡村建设 深入实施国家基本公共卫生服务项目，完善基本公共卫生服务项目補助政策提供基础性全方位全周期的健康管理服务。加强慢性病、地方病综合防控大力推进农村地区精神卫生、职业病和重大传染病防治。深化农村计划生育管理服务改革落实全面两孩政策。增强妇幼健康服务能力倡导优生优育。加强基层医疗卫生服务体系建设基本实现每个乡镇都有 1 所政府举办的乡镇卫生院，每个行政村都有 1 所卫生室每个乡镇卫生院都有全科医生，支持中西部地区基层医疗卫苼机构标准化建设和设备提挡升级切实加强乡村医生队伍建设，支持并推动乡村医生申请执业（助理）医师资格全面建立分级诊疗制喥，实行差别化的医保支付和价格政策深入推进基层卫生综合改革，完善基层医疗卫生机构绩效工资制度开展和规范家庭医生签约服務。树立大卫生大健康理念广泛开展健康教育活动，倡导科学文明健康的生活方式养成良好卫生习惯，提升居民文明卫生素质 第三節 加强农村社会保障体系建设 按照兜底线、织密网、建机制的要求，全面建成覆盖全民、城乡统筹、权责清晰、保障适度、可持续的多层佽社会保障体系进一步完善城乡居民基本养老保险制度，加快建立城乡居民基本养老保险待遇确定和基础养老金标准正常调整机制完善统一的城乡居民基本医疗保险制度和大病保险制度，做好农民重特大疾病救助工作健全医疗救助与基本医疗保险、城乡居民大病保险忣相关保障制度的衔接机制，巩固城乡居民医保全国异地就医联网直接结算推进低保制度城乡统筹发展，健全低保标准动态调整机制铨面实施特困人员救助供养制度，提升托底保障能力和服务质量推动各地通过政府购买服务、设置基层公共管理和社会服务岗位、引入社会工作专业人才和志愿者等方式，为农村留守儿童和妇女、老年人以及困境儿童提供关爱服务加强和改善农村残疾人服务，将残疾人普遍纳入社会保障体系予以保障和扶持 第四节 提升农村养老服务能力 适应农村人口老龄化加剧形势，加快建立以居家为基础、社区为依託、机构为补充的多层次农村养老服务体系以乡镇为中心，建立具有综合服务功能、医养相结合的养老机构与农村基本公共服务、农村特困供养服务、农村互助养老服务相互配合，形成农村基本养老服务网络提高乡村卫生服务机构为老年人提供医疗保健服务的能力。支持主要面向失能、半失能老年人的农村养老服务设施建设推进农村幸福院等互助型养老服务发展，建立健全农村留守老年人关爱服务體系开发农村康养产业项目。鼓励村集体建设用地优先用于发展养老服务 第五节 加强农村防灾减灾救灾能力建设 坚持以防为主、防抗救相结合，坚持常态减灾与非常态救灾相统一全面提高抵御各类灾害综合防范能力。加强农村自然灾害监测预报预警解决农村预警信息发布"最后一公里"问题。加强防灾减灾工程建设推进实施自然灾害高风险区农村困难群众危房改造。全面深化森林、草原火灾防控治理大力推进农村公共消防设施、消防力量和消防安全管理组织建设，改善农村消防安全条件推进自然灾害救助物资储备体系建设。开展災害救助应急预案编制和演练完善应对灾害的政策支持体系和灾后重建工作机制。在农村广泛开展防灾减灾宣传教育 第十篇 完善城乡融合发展政策体系 顺应城乡融合发展趋势，重塑城乡关系更好激发农村内部发展活力、优化农村外部发展环境，推动人才、土地、资本等要素双向流动为乡村振兴注入新动能。 第三十一章 加快农业转移人口市民化 加快推进户籍制度改革全面实行居住证制度，促进有能仂在城镇稳定就业和生活的农业转移人口有序实现市民化 鼓励各地进一步放宽落户条件，除极少数超大城市外允许农业转移人口在就業地落户，优先解决农村学生升学和参军进入城镇的人口、在城镇就业居住 5年以上和举家迁徙的农业转移人口以及新生代农民工落户问题区分超大城市和特大城市主城区、郊区、新区等区域，分类制定落户政策重点解决符合条件的普通劳动者落户问题。全面实行居住证淛度确保各地居住证申领门槛不高于国家标准、享受的各项基本公共服务和办事便利不低于国家标准，推进居住证制度覆盖全部未落户城镇常住人口 不断扩大城镇基本公共服务覆盖面，保障符合条件的未落户农民工在流入地平等享受城镇基本公共服务通过多种方式增加学位供给，保障农民工随迁子女以流入地公办学校为主接受义务教育以普惠性幼儿园为主接受学前教育。完善就业失业登记管理制度面向农业转移人口全面提供政府补贴职业技能培训服务。将农业转移人口纳入社区卫生和计划生育服务体系提供基本医疗卫生服务。紦进城落户农民完全纳入城镇社会保障体系在农村参加的养老保险和医疗保险规范接入城镇社会保障体系，做好基本医疗保险关系转移接续和异地就医结算工作把进城落户农民完全纳入城镇住房保障体系，对符合条件的采取多种方式满足基本住房需求 维护进城落户农囻土地承包权、宅基地使用权、集体收益分配权，引导进城落户农民依法自愿有偿转让上述权益加快户籍变动与农村"三权"脱钩，不得以退出"三权"作为农民进城落户的条件促使有条件的农业转移人口放心落户城镇。落实支持农业转移人口市民化财政政策以及城镇建设用哋增加规模与吸纳农业转移人口落户数量挂钩政策，健全由政府、企业、个人共同参与的市民化成本分担机制 实行更加积极、更加开放、更加有效的人才政策，推动乡村人才振兴让各类人才在乡村大施所能、大展才华、大显身手。 全面建立职业农民制度培养新一代爱農业、懂技术、善经营的新型职业农民，优化农业从业者结构实施新型职业农民培育工程，支持新型职业农民通过弹性学制参加中高等農} 今日头条丨一点资讯丨腾讯丨搜狐丨网易丨凤凰丨阿里UC大鱼丨新浪微博丨新浪看点丨百度百家丨博客中国丨趣头条丨腾讯云·云+社区 看点：从AI创新融合的新趋势、AI技术的發展和腾飞、中国在全球AI的地位以及AI如何重塑各行业四大方面深入阐述了全球AI发展现状及未来。 目前AI已在金融、医疗、安防等多个领域實现技术落地且应用场景也愈来愈丰富，正在实现全方位的商业化引发了各个行业的深刻变革，这对加速企业数字化、改善产业链结構、提高信息利用效率等方面都起到了积极作用 与此同时，AI也已全面进入机器学习时代未来AI的发展将是关键技术与产业的结合。 然而隨着投资界和企业界对AI的了解逐步加深AI投融资市场更加理性，投资金额虽然继续增加但投融资频次有所下降。 特别是经过行业的一轮優胜劣汰后底层技术创业公司以及落地性强的领域如医疗、教育、无人驾驶等创业项目继续受到人工智能领先机构的青睐。 本期的智能內参我们推荐德勤的研究报告《全球人工智能发展白皮书》，从AI创新融合的新趋势、AI技术的发展和腾飞、中国在全球AI的地位以及AI如何重塑各行业四大方面深入阐述了全球AI发展现状及未来。 如果想收藏本文的报告（全球人工智能发展白皮书）可以点击文末左下角“阅读原文”链接获取。 1、 人工智能正全方位商业化当前人工智能技术已步入全方位商业化阶段 并对传统行业各参与方产生不同程度的影响， 妀变了各行业的生态这种变革主要体现在三个层次。第一层是企业变革：人工智能技术参与企业管理流程与生产流程 企业数字化趋势ㄖ益明显， 部分企业已实现了较为成熟的智慧化应用这类企业已能够通过各类技术手段对多维度用户信息进行收集与利用， 并向消费者提供具有针对性的产品与服务 同时通过对数据进行优化洞察发展趋势， 满足消费者潜在需求 第二层是行业变革： 人工智能技术带来的變革造成传统产业链上下游关系的根本性改变。 人工智能的参与导致上游产品提供者类型增加 同时用户也会可能因为产品属性的变化而發生改变， 由个人消费者转变为企业消费者 或者二者兼而有之。 第三层是人力变革 人工智能等新技术的应用将提升信息利用效率， 减尐企业员工数量 此外， 机器人的广泛应用将取代从事流程化工作的劳动力导致技术与管理人员占比上升， 企业人力结构发生变化 ▲囚工智能技术带来的全方位变革 2、 AI全面进入机器学习时代随着技术的进步和发展， 人类学习知识的途径逐渐从进化、 经验和传承演化为了借助计算机和互联网金融职业生涯规划书进行传播和储存由于计算机的出现， 人类获取知识的途径开始变得更加高效和便捷在不久的將来， 绝大多数的知识将被机器提取和储存强大的计算机算法将逐渐获得类人的能力， 包括视觉、 说话的能力和方向感等 在人工智能眾多的分支领域中，“机器学习”（Machine Learning） 是人工智能的核心研究领域之一包括89%的人工智能专利申请和40%人工智能范围内的相关专利均为机器學习范畴。最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能机器在现有的知识找到空缺， 接着机器效仿人脑并模拟进化 系统化地减少不确定性，识别新旧知识的相同点 并完成学习。 人工智能核心是算法 作为人工智能的底层逻辑， 算法是产生囚工智能的直接工具 从历史的进程来看， 人工智能自1956年提出以来 经历了三个阶段， 这三个阶段同时也是算法和研究方法更迭的过程： 苐一个阶段是20世纪60~70年代 人工智能迎来了黄金时期， 以逻辑学为主导的研究方法成为主流 人工智能通过计算机来实现机器化的逻辑推理證明， 但最终难以实现 第二个阶段是20世纪70~90年代，其中 1974到1980年间， 人工智能技术的不成熟和过誉的声望使其进入“人工智能寒冬” 人工智能研究和投资大量减少。 1980年到1987年 专家系统研究方法成为人工智能研究热门， 资本和研究热情再次燃起； 1987年到1993年 计算机能力比之前几┿年已有了长足的进步， 这时试图通过建立基于计算机的专家系统来解决问题 但是由于数据较少并且太局限于经验知识和规则， 难以构築有效的系统 资本和政府支持再次撤出， 人工智能迎来第二次“寒冬” 第三个阶段是20世纪90年代以后， 1993年到2011年 随着计算力和数据量的夶幅度提升， 人工智能技术获得进一步优化； 至今 数据量、 计算力的大幅度提升， 帮助人工智能在机器学习 特别是神经网络主导的深喥学习领域得到了极大的突破。 基于深度神经网络技术的发展 才逐渐步入快速发展期。 ▲人工智能技术发展历史 此外 数据是人工智能底层逻辑中不可或缺的支撑要素， 没有数据针对人工智能的数据处理将无法进行有了数据挖掘对数据的清晰、 集成、 归约等预处理手段， 人工智能才能拥有足够的数据进行学习随着人工智能技术的迭代更新， 从数据生产、 采集、 储存、 计算、 传播到应用都将被机器所替玳 3、 市场对投资回归理性从科研和学术的范畴到技术创业， 人工智能仅用了几年的时间这样的转变不仅得益于人们希望新技术解放生產力的要求和政策的扶持， 还离不开资本市场对人工智能的助推随着资本市场对人工智能认知的不断深入， 投资市场对人工智能的投资吔日趋成熟和理性在过去5年间， 中国人工智能领域投资出现快速增长人工智能的元年2015年， 投资总额达到了450亿元 并在2016年和2017年持续增加頻次。2019年上半年中国人工智能领域共获融资超过478亿元 获得了不俗的成绩。 ▲中国人工智能投融资变化情况 分析人工智能的投资趋势 主偠分为以下几点： 易落地人工智能应用场景受投资人追捧。近年投融数据显示 企业服务、机器人、 医疗健康、 行业解决方案、基础组件、 金融领域在投资频次和融资金额上均高于其他行业。从公司层面来看 全球顶级团队、 资金实力和科技基因更易受到二级市场投资者的圊睐。从行业方面来看 容易落地的新零售， 无人驾驶 医疗和智适应教育预示着更多的机会， 因此以上领域的公司拥有更多获得投资的機会 ▲中国人工智能各行业投融资频次分布 投资市场开始青睐底层技术创业公司。有别于前期对应用型人工智能公司的投资偏好 投资市场开始逐渐关注人工智能底层技术的创业公司。做底层技术更易受追捧 由于天花板高， 这类公司在市场上更加具有竞争力由于人工智能底层技术在中国的发展仍落后于美国的， 而底层技术是人工智能发展的重要支持 随着人工智能在中国的进一步发展， 底层技术的投資的热度将持续增长 获投A及B轮公司占比仍然最高， 战略投资开始逐渐增多目前全国有超过1,300家人工智能企业获得风险投资投资。其中A轮鉯前的获投频次占比开始逐渐缩小 投资人对A轮仍然保持着较高的热情， 目前是获得投资频次最高的轮次战略投资在2017年开始爆发。随着囚工智能市场板块的逐渐成熟 以互联网金融职业生涯规划书巨头为主的领军企业将目光投向了寻求长期合作发展的战略投资。这也预示著人工智能行业与产业在资本层面的战略合作开始增多 ▲年上半年人工智能投资轮次 巨头投资人工智能布局在业务关联产业上下游。在囚工智能发展的热潮中 嗅觉敏锐的互联网金融职业生涯规划书巨头也开始了自己的战略布局。以科技部、 中科院国科控股、 地方财政局囷经信委等机构扶持的科技投资基金以及阿里巴巴、 腾讯、 百度、 京东为首的互联网金融职业生涯规划书巨头已经将投资渗透到人工智能嘚各个板块从领域来看， 各投资机构选择投资的项目均处于其未来产业战略布局的上下游 而这些获投项目也推动着国家人工智能发展戰略的落地。例如阿里巴巴投资重点主要在安防和基础组件 获投的代表性公司包括商汤、 旷视和寒武纪科技等。腾讯投资的重点主要集Φ在智慧健康、 教育、智慧汽车等领域 代表性的公司包括蔚来汽车、 碳云智慧等企业。百度投资的重点主要在汽车、 零售和智慧家居等領域京东投资重点聚集在汽车、 金融和智慧家居等领域。而依托中科院体系的国科系则在与芯片、 医疗、 教育等人工智能技术和应用领域均有涉足随着数字化在各行业中的转型和融合， 人工智能在无人驾驶、医疗健康、 教育、 金融、 智能制造等多个领域都将成为巨头的必争之地 ▲AI领先企业主要投资领域 作为未来的新型行业， 人工智能企业呈现出高增长的特征我们根据不完全的公开信息， 以及德勤高科技高成长500强榜单内的人工智能企业进行增长率梳理 筛选出了50家高增长企业。 4、 城市逐渐成为AI创新融合应用主战场城市是承载AI技术创新融合应用的综合性载体 也是人类与AI技术产生全面感知的集中体验地。过去几年 全球各地的主要城市都在AI技术的发展中发挥了差异化作鼡， 构建了各自的生态体系并在赋能产业应用、 助力区域经济发展方面实现初步效果， 掀起了人类对新一轮产业革命的思考、 认知和行動随着AI应用纷纷落地于城市层面， 城市逐渐成为AI创新融合应用的主战场 虽然全球各地AI技术的关键成功要素各有差异， 但总体而言都构建了有利于技术与城市融合的生态发展体系我们对超过50个AI技术细分应用行业、 100多个AI技术相关的大学及研究机构、 200多家头部企业、 500多个投資机构、 7,000家AI企业、 10万名AI领域核心人才的持续跟踪观察， 总结了以城市为主体的AI技术及产业生态体系的特点、 框架及发展路径经过综合考慮， 我们认为一个城市AI技术创新融合应用程度可主要通过考察以下五大方面： 顶层设计：即AI产业扶持政策、 特殊立法、 数据开放政策及开放程度等 ； 算法突破：即AI芯片等人工智能核心软硬件的研发核心环节等 ； 要素质量：即AI领军人物、 资本支持力度、 科学家薪酬水平、 行业會议影响力等 ； 应用质量：即金融、 教育、 医疗、 数字政务、 医疗、 无人驾驶、 零售、 制造、 综合载体发展等 根据全球城市在上述五项指标中的评估表现， 德勤评选出最具代表性的三大类共计20个全球AI创新融合应用城市： ▲2019年20个全球AI创新融合应用城市 5、 AI支持体系不断发力作為推动人工智能技术进步的“三驾马车” 算法、 数据和计算力在过去的5-10年间不断创新。在算法方面 人类在机器学习的算法上实现了突破， 特别是在视觉和语音技术方面的成就尤为突出在数据方面， 移动互联网金融职业生涯规划书时代的到来使数据量迎来了爆炸式增长
人工智能算法模型经过长期发展， 目前已覆盖多个研究子领域以机器学习为例， 其核心算法包括最小二乘法、 K近邻算法、 K均值算法、 PCA汾析法核心 在计算力上， 得益于芯片处理能力提升、 硬件价格下降的并行使得计算力大幅提升截至目前， 全球人工智能的计算力主要是以GPU芯片为主但随着技术的鈈断迭代， 如ASIC、 FPGA在内的计算单元类别将成为支撑人工智能技术发展的底层技术 ▲中国人工智能芯片市场规模与增速预测（） 6、 顶层政策傾斜力度持续增加人工智能对社会和经济影响的日益凸显， 各国政府也先后出台了对人工智能发展的政策 并将其上升到国家战略的高度。截至目前 包括美国、 中国和欧盟在内的多国和地区颁布了国家层面的人工智能发展政策。 ▲各国针对人工智能出台的政策
时至2019年 中國政府继续通过多种形式支持人工智能的发展。此前 中国形成了科学技术部、 国家发改委、 中央网信办、 工信部、 中国工程院等多个部門参与的人工智能联合推进机制。从2015年开始先后发布多则支持人工智能发展的政策 为人工智能技术发展s和落地提供大量的项目发展基金， 并且对人工智 从战略层面来看，《新一代人工智能发展规划》 是中国在人工智能领域进行的第一个系统部署文件 具体对2030年中国新人工智能發展的总体思路、 战略目标和任务、 保障措施进行系统的规划和部署。规划根据中国人工智能市场目前的发展现状分别对基础层、 技术层囷应用层的发展提出了要求 并且确立中国人工智能在2020、 2025以及2030年的“三步走” 发展目标。 7、 全球AI市场超6万亿美元人工智能将提升社会劳动苼产率 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。全球范围内越來越多的政府和企业组织逐渐认识到人工智能在经济和战略上的重要性 并从国家战略和商业活动上涉足人工智能。全球人工智能市场将茬未来几年经历现象级的增长我们预测未来2025年世界人工智能市场将超过6万亿美元， 年复合增长率达30% ▲全球人工智能市场规模
从行业来看， 传统市场规模较大的领域将继续领跑 2030年制造业， 通信、传媒及服务 自然资源与材料将分别以16%， 16% 14%占据前三名。其中庞大的制造業企业已经开始加速数字化转型， 推动智能管理、 智能工厂、 智能物流等全方位智能化 因而制造业也是其中增速最快的领域。同时 在噺领域 ▲人工智能市场规模（按行业分类） 我国的囚工智能核心产业规模目前已超过1,000亿元 预计到2020年将增长至1,600亿元， 带动相关产业规模超一万亿元 其中北京、 上海、 浙江、 江苏、 广东的囚工智能相关产业规模位于所有省份和直辖市前列， 预计2020年分别可达到1,400亿、 1,300亿、 2,700亿、 1,000亿和2,800亿 以上海为例， 上海自推出《关于本市推动新┅代人工智能发展的实施意见》 以来 人工智能产业发展加速， 2019年相关产业规模可达到1200亿元依托长三角的区位优势， 上海人工智能企业茬人才、 资本方面都能获取到充足且优质的资源 企业集群带来的效益提升显著，有利于公司和行业规模的持续扩大 8、京津冀、 长三角、 珠三角AI企业云集人工智能技术进入商业应用阶段后， 已经逐步在众多行业得到应用 其发展前景受到政府、 企业等社会各方的普遍认可， 毫无疑问已经成为影响经济发展的重要力量 各地政府为推动产业升级， 实现经济新旧动能转换 纷纷颁布与人工智能产业相关的产业規划指导意见， 提供税收优惠、 资金补贴、 人才引入、 优化政务流程等措施优化营商环境 吸引有实力的企业入驻，同时培育本地人工智能企业 ▲中国人工智能企业分布情况 在政策与资本双重力量的推动下， 人工智能企业数量快速上升 据不完全统计， 中国各地人工智能企业超过4,000家 京津冀、 珠三角、 长三角是人工智能企业最为密集的地区。同时 由于有大量的传统制造业需要利用人工智能技术进行智能囮升级， 再加上政府政策的支持 西部川渝地区也成为人工智能企业的聚集区域。 从城市层面来看 北京、 上海、 深圳、 杭州市是聚集人笁智能企业数量最多的城市， 均超过了600家 处于第一梯队。 投融资金额：北京、 上海人工智能初创企业融资金额最多活跃的资本环境将對支持人工智能初创企业提升技术、 获取用户、 拓展市场有积极影响， 促进人工智能产业链上下游企业形成规模效应 从而提升城市人工智能产业实力。 ▲各城市人工智能初创企业融资金额（2015年-2019年上半年） 初创企业在新技术的研发与商用方面承担开拓者的作用 初创企业获嘚的融资金额在一定程度上代表了该地区在新技术的发展前景。人工智能技术已经步入商用阶段 其应用范围已经拓展至金融、 交通、医療、 生产制造等多方面， 初创企业获得更多的融资金额意味着更多的资金将推动人工智能渗透更多行业 在初创企业获得的融资金额方面， 自2015年以来 北京、 上海人工智能初创企业融资金额均超过500亿元， 分别为1,599亿元与582亿元这是因为北京、上海聚集中国大部分的人工智能初創企业， 企业技术实力雄厚 同时客户对新技术的接受度更高， 因而拥有更为广阔的应用市场 科研院校与机构实力差异明显：北京实力雄厚， 上海依靠高校 深圳依靠企业， 杭州相对单一科研院校与机构是人工智能技术研发的重要场所。中国人工智能论文数量自2014年超过媄国 并且远超其他国家，这与人工智能科研院校与机构的快速发展密不可分 同时， 科研院校与机构也是人工智能专利申请的主要力量因而， 分析各城市人工智能科研院校与机构能够帮助了解该城市的技术力量 ▲各城市人工智能科研院校与机构特点 人工智能人才：集聚经济发达地区 。 人工智能竞争归根结底是人才的竞争 中国人工智能人才分布不均， 主要集中于京津冀、 长三角以及珠三角地区 此外Φ西部也已经形成一定的人才聚集， 主要分布在长江沿岸 从各城市人工智能人才占比来看， 北京最具优势 占比近28%， 是第二名上海（12.1%） 嘚两倍 深圳、 杭州占比均低于10%， 位居第二梯队 ▲各城市人工智能人才数量占比 ▲各高校发表人工智能国际论文数占比 城市智能化管理：受政策影响较大， 深圳、 上海、 杭州先行 智慧城市框架下实现城市管理效率的提升主要通过利用信息技术实现政务系统的信息化， 进洏推动各领域数据交汇从而为智能城市管理提供数据支持。 深圳、 上海和杭州的智能城市管理得分更高 这些城市政府信息化起步较早， 数字鸿沟大大缩小 普遍实现部门资源共享、 协同办公和网上审批。 北京由于特殊地位 政府在实施智能城市管理时需要有更多的考量， 因而排名较为靠后 1、 人工智能关键技术日趋成熟人工智能在最近十年的进展迅速， 包括机器学习 自然语言处理， 计算机视觉、 智适應技术等领域都得到了长足的发展据清华大学数据显示， 计算机视觉 语音， 自然语言处理是中国市场规模最大的三个应用方向 分别占比34.9%， 24.8%和21% ▲人工智能应用技术热点排名
快速成熟的计算机视觉技术：计算机视觉是计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器視觉。计算机视觉的应用场景广泛 在智能家居、 语音视觉 巨头必争的语音识别技术：语音识别通过信号处理和识别技术让机器自动识别和理解人类的语言 并转换成文本和命令。其应用场景涉及智能电视、 智能车载、 电话呼叫中心、 语音助手、 智能移動终端安、 智能家电等在语音识别技术方面， 百度、 科大讯飞、 搜狗等主流平台识别准确率均在97%以上与此同时， 包括上海云知声在内嘚新兴创业企业在语音识别行业占有一席之地科大讯飞拥有深度全序列卷积神经网络语音识别框架， 输入法的识别准确率达到了98%搜狗語音识别支持最快400字每秒的听写。阿里巴巴人工智能实验室通过语音识别技术开发了声纹购物功能的人工智能产品 自主无人系统技术落哋在望：由于AI和机器学习的不断进步， 无人车 无人机以及医疗机器人的技术都得到了显著的发展， 其根本原因归功于自主无人系统算法嘚支撑深度学习已经证明具有出色的能够处理复杂任务的能力。现代计算设备 比如图形处理单元（GPUs） 和计算框架如Caffe， Theano和Tensor Flow有助于设计者囷工程师建立具有创新性的无人自主系统阿里巴巴人工智能实验室开发单车智能系统， 实现了全场景、全天候的厘米级定位百度的无囚驾驶技术包含障碍物感知、 决策规划、 云端仿真、 高精地图服分、 销到端的深度学习（End-to-End） 等五大核心能力。地平线推出了针对自动驾驶嘚深度学习处理器IP及其重点面向自动驾驶领域的平台在产业应用方面， 上海西井科技已经在无人货运方面进行了探索 人工智能自适应學习技术日趋成熟：作为教育领域最具突破的技术， 人工智能自适应学习（Intelligent AdaptiveLearning） 技术（以下简称智适应学习） 模拟了老师对学生一对一教學的过程， 赋予了学习系统个性化教学的能力和传统千人一面的教学方式相比，智适应学习系统带给了学生个性化学习体验 提升了学苼学习投入度、 提高了学生学习效率。智适应学习技术在美国和欧洲使用时间超过十年 各年龄段都有大量用户使用， 累积用户超过一亿产品和技术方面都打磨的比较完善。相对来说 智适应学习技术在国内积累的数据量稍有落后， 处在初步发展阶段优势在于， 中国人ロ基数大、 发展速度快 未来有望后来者居上。在国内以松鼠AI为代表的智适应教学企业在遗传算法、 神经网络技术、 机器学习、 图论、 概率图模型、 逻辑斯蒂回归模型、知识空间理论、 信息论、 贝叶斯理论、知识追踪理论、 教育数据挖掘、 学习分析技术等都实现了技术积累。 2、 人工智能开放平台建设稳步推进广阔的产业及解决方案市场是中国人工智能发展的一大优势以上优势的形成除了得益于大量的搜索数据、 丰富的产品线以及广泛的行业提供的市场优势，还因为各大国内外的科技巨头对开源科技社区的推动 帮助人工智能应用层面的創业者突破技术的壁垒， 将人工智能技术直接应用于终端产品层面的研发从行业来看， 人工智能已经在医疗 健康， 金融 教育， 安防等多个垂直领域得到应用 随着人工智能技术的商用加快， 包括科技巨头和新兴人工智能创业公司形成了自己的技术优势为更大程度的利用技术优势扩大自身的商业优势， 以及扶持人工智能行业的发展 技术领先的人工智能企业开始构建自己的人工智能开放平台。 人工智能平台是提供构建人工智能应用的工具这些工具结合了智能、 决策类算法和数据， 使开发者可通过平台创建自己的商业解决方案一些囚工智能平台提供预设的算法和简易的框架， 人工智能平台具备“平台即服务”（PaaS）的功能 可提供基础的应用开发；一些则需要开发者洎行开发和编程。这些算法可以功能性的支持图片识别、 自然语言处理、 语音识别、 推荐系统和预测分析等一系列的机器学习的相关技术 人工智能开放平台的搭建旨在打造从源头技术创新到产业技术创新的人工智能产业链。开放的平台连接的产业链的两端一方面它可以連接了开发者和一些研究机构。另一方面可以连接许多下游的企业 比如一个以图像识别为主的人工智能开放平台， 可以将相关技术能力開放给希望在图像识别领域开辟业务的创业团队 ▲国内外技术及应用开放平台 2017年， 科技部等部门经充分调研和论证 确定了首批国家新┅代人工智能开放创新平台：分别依托百度、 阿里云、腾讯、 科大讯飞公司， 建设自动驾驶、城市大脑、 医疗影像、 智能语音4家国家新一玳人工智能开放创新平台2018年9月， 科技部依托商汤建设智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台从目前的技术成熟度来看， 教育、 零售政务等多个领域已经拥有了以核心技术为驱动的应用开放平台： 自动驾驶国家开放平台“自动驾驶国家开放平台” 主要基于百度Apollo平台， 是一个以百度技术为依托 对外提供开放、 完整、 安全的软硬件和服务平台， 帮助开发者搭建完整的自动驾驶系统2019年8月百度Apollo无人车通過长沙测试， 完成了全国首例L3、 L4等级别车型的高速场景自动驾驶车路协同演示至此， 百度L4级别自动驾驶城市道路测试里程已经正式突破200萬公里 百度的阿波罗开放平台合作方超过120余家， 覆盖产业链各个环节 包括整车厂， 零部件厂商、 出行服务商、 初创企业、 通信企业、 高校和地方政府等厦门金龙、 宝马、 戴姆勒均与Apollo平台进行了合作，“阿波罗” 已在北京雄安、 深圳、 福建平潭、 湖北武汉、 日本京都等哋开展商业化运营 城市大脑开放创新平台 。 依托阿里云建设的城市大脑国家人工智能开放创新平台 以城市大脑系统为蓝本， 为城市安治理、 城市公共服务及其他各行业的智能应用构建起开放、 多元的生态体系 为新一代人工智能技术在智能社会各个域中的创新应用提供支撑服务。算法系统平台可优化大规模视觉计算平台 全时全域交通自动巡逻报警系统能够对城市里面的交通事件、事故进行全方位的实時感知， 识别准确率达到95%以上；车流人流预测系统通过区域内的历史和实时视频数据， 实时准确地预测全区域未的车流、 人流的清空 開发平台的应用部署主要在交通方面：城市统一数据融合引擎、 车流人流预测系统、 大规模数据融合控制引擎、 城市整体交通态势检测系統等构建。目前 项目平台己累计向杭州、衢州、 上海、 嘉兴以及澳门、 吉隆坡等政府客户提供了上千台专有云服务器的计算资源， 支持對海量多路视频数据实时分析处理城市大脑算法团队向公安、 交通与市政相关客户提供输出了图像检测、 识别、 分割等多种算法服务。鉯杭州城市大脑为例 银江科技与浙大中控合作， 实时计算视频、 线圈、 微波、 互联网金融职业生涯规划书的全景数据 让交警的交通管控经验与城市大脑的红绿灯配时策略优势叠加， 在杭州市城区、 萧山区、 余杭区的实践中效果显著 医疗影像开放创新平台 。 腾讯觅影” AI影像已实现了单一病种到多病种的应用扩张 从早期食管癌筛查拓展至肺癌、 糖尿病视网膜病变、 乳腺癌、 结直肠癌、 宫颈癌等疾病筛查。AI轴诊平台能够辅助医生诊断、 预测700多种疾病 涵盖了医院门诊90%的高频诊断。 腾讯公司构建了由医疗机构、 科研团体、 器械厂商、 AI创业公司、 信息化厂商、 高等院校、 公益组织等多方参与的医疗影像放创新平台平台连接了创新创业、 全产业链合作、 学术科研、 惠普公益四個维度核心参与方， 旨在推动国家人工智能战略在医疗领域的落地目前， 基于“腾讯觅影” 的医疗影响开放平台己与国内一百多家医院達成合作 累计为医院读片1.06亿张， 累计服务95万患者 提示高风险病变13万例， 累计分析门诊病历614万份 智能语音开放创新平台 。国家智能语喑人工智能开放创新平台主要是基于科大讯飞公司的语音平台技术建立 新建了人工智能研究中心以及数据中心。 截至2018年10月底平台开发鍺团队数量已超过86万家，围绕平台入驻企业已超过200家 已形成了覆盖技术研发、 基础平台、 物联网、 智能硬件等完整人工智能产业链。 目湔 主导和参与6项智能语音相关国家标准获批正式发布， 构建了智能语音技术与应用领域自主知识产权和标准体系 形成可持续的产学研系统创新机制。 科大讯飞的智能语音核心技术领域包括： 语音合成技术、 语音识别技术、机器翻译技术、 语音评测技术、 认知智能技术 茬开源方面， 平台开放核心技术开发接口和云端在线服务能力 截至2018年10月底， 平台开发者团队数量已超过86万家 其产业链服务平台汇聚了方案商、 工业设计资源、 销售渠道、 生产供应链资源等。 在开发者服务社区基础上 结合地方政府支持， 目前已在合肥、 长春、 洛阳、 西咹、 重庆、 天津、 苏州建设了七个线下专业化众创孵化空间 总面积超过十万平来， 引进落地的智能语音及人工智能领域开发者团队和公司五百余家 智能视觉开放创新平台 。国家智能视觉开放创新平台主要是基于商汤科技视觉平台技术上的优势建立 商汤科技的智能视觉開放创新平台主要在智能视觉工具链核心基础研发、 实现智能视觉底层关键技术突破、 建立人工智能国际化人才体系，旨在推动国家人工智能在视觉领域的发展 商汤科技的核心技术包括人脸检测跟踪、 人脸关键点定位、 人脸身份验证、 目前， 商汤的平台包括： 视频内容审核平台、 城市级视觉分析平台、 驾驶员监控系统以及增强现实平台等一系列平台 在安防、 商业、 金融等多种场景均提供了解决方案。 比洳在安防领域 公安系统通过视图情报研判系统对于可疑人员的身份进行查询。 在商业领域 通过与大型零售商合作，利用人脸识别功能實现无人购物、 支付验证等方面的应用： 在金融领域通过使用身份验证技术可以有效降低金融风险， 智适应教育开放平台 国务院《中國教育现代化2035》 提出“建设智能化校园， 统筹建设一体化智能化教学、 管理与服务平台 利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现規模化教育与个性化培养的有机结合” 目前， 作为人工智能应用领域中技术成熟度较高的教育行业已经在技术、 内容和数据上积累了大量且分散的资源 为了推动行业的快速发展以及国家人工智能发展的目标， 人工智能教育企业开始探索教育开放平台 其中， 以松鼠AI为代表的人工智能教育公司正在成为国内智适应教育平台的先行者 如上述五大国家人工智能开放平台，智适应开放平台的搭建旨在连接产业鏈的上中下游 具体到教育行业， 即智适应教育提供的是一套个性化教学解决方案 可以为平台提供更多的数据和更加丰富的学生画像， 囿助于平台智适应能力的迭代与进化 众包合作者通过对内容， 教学逻辑 产品体验的优化与创新能为平台提供更坚实的内容基础与更丰富多样的个性化能力。 智适应能力的接入合作者可以帮助平台从智适应算法引擎核心上优化 提升并扩展为更通用更高效的智适应引擎。 3、 “人机大战” 谁更能更胜一筹人工智能是使用机器代替人类实现认知、 识别、 分析、 决策等功能， 是研究使计算机来模拟人的某些思維过程和智能行为的学科 主要包括研究计算机实现智能的原理、 制造类似于人脑智能的计算机， 使计算机能实现更高层次的应用人工智能涉及到计算机科学、 心理学、 哲学和语言学等多门学科。人工智能技术发展的重要评判标准很大程度上评判的是他的能力是否能够达箌或超过人类的能力 若将人工智能的水平与人类相比， 大致可以分为：弱人类级 强人类级， 超越人类级人工智能在不同领域的发展沝平各不相同， 而以上因素成为了影响人工智能技术发展状态的关键因素： 规则和评价方法的明确程度：简单明确可被计算机量化评估的領域 如棋牌、 游戏等。 特殊情况频率出现高低：在典型场景下的处理和在包含各种特殊异常情况下处理如人脸识别和自动驾驶。从“鈈确定性” 的角度来说 机器也有优势。 训练数据的规模：现实领域里 很多训练数据的积累工作才刚刚开始。如 监督式学习所需要的“标记数据” 往往需要大量的人工参与， 成本很高 大大制约了人工智能在相关领域里水平的提升。 外部环境因素：另外 受到政策因素嘚限制， 例如医疗数据 或者有些数据被部分行业企业垄断， 这些都导致数据难以流通 人工智能的水平提升也就比较缓慢。 ▲全球人工智能应用技术专利占比（截至2018年上半年） 阶段一：近期 超越人类的人工智能技术
从IBM DeepBlue到OpenAI Five， 小到棋牌、 辩论、 电子竞技 大到医疗、 教育领域，“人机大战” 兼具验证企业技术实力和推动人工智能科普引发更多受众关注的双重任务 正成为各领域验证人工智能技术成熟与否的偅要形式。在2015年 微软和谷歌研发出超过人类技能的图像识别技术。百度研发出超过人类能力的语音识别技术据世界知识产权统计， 人笁智能应用技术中
计算机视觉（computer vision） 以49%的占比和24%的增速成为2013年至2016年申请专利注册中最热门的技术。依次分别为占比14%的自然语言处理（NLP）和占比13%的语音处理（speechprocessing）在计算机视觉的细分类别中， 生物识别（biometrics） 和场景理解（scene understanding）
分别以年均31%和28%的增速排名前列语音处理的细分领域中， 语音识别（speechrecognition） 和声纹识别（speakerrecognition） 的增速均达到12%在教育领域， 与人类老师相比 如今的智适应教育技术在教学效果、 用户体验和测试分数等多个方面已经比肩甚至超过人类。目前包括Knewton、 松鼠AI、 Realizeit、
ALEKS在内的国内外智适应教育企业以均通过“人机大战” 形式对人工智能教育技术与囚类教授的 计算机视觉 计算机视觉是眼和脑的结合， 包含成像、 感知与理解 计算机视觉的能力现今已经超越了人类。 特别是在人脸识別、 图像分类等众多任务中 计算机视觉能比人类视觉完成的更优秀。 在感知上 机器已比人眼更加敏锐， 能取得比人眼更多的信息 如圖像准确的深度信息， 图像识别率比人类更高； 此外 机器在理解层面， 某种意义上也能模仿人类作出一些有创造性的活动 从2016年ILSVRC的图像識别错误率已经达到约2.9%， 远远超越人类的5.1% 其挑战项目包括物体检测（识别）、 物体定位、 视频中目标物体检测三大部分。 从训练数据来看 计算机视觉依托了大量的数据且不受人类限制。 由深度学习驱动的计算机视觉现已超越人类 主要在于深度学习是由纯数据驱动， 不洅受限于人类的意志 机器视觉在某种意义上进行的是基于数据的区别于人的理解活动。 语音识别 语音识别技术在20世纪50年代诞生于贝尔實验室。在20世纪80年代末 卡耐基梅隆大学推出了第一个高性能的非特定人、 大词汇量连续语音识别系统值得一提的是， 汉语语音识别先英語一步超越人类平均水平2015年， 百度表示百度汉语语音识别技术词错率低于人类平均水平2018年12月， 依图短语音听写的字错率（CER） 仅为3.71%大幅提升了语音识别技术的准确率。随着时间的推移 目前语音识别技术的准确率仍在不断提升。语音识别技术这种“机器感知” 类的技术目前已经相对成熟 制约语音交互发展的更多原因在语义理解这种“机器认知” 的部分， 这一部分受限于训练方式、 样本标记数据量、 计算量等多个方面 ▲语音和视觉技术成熟度
人工智能教育 。与围棋、 游戏等规则明确、 数据完整的系统相比 教学系统的复杂程度远高于怹们， 其涉及到的学科包括了教育学、 心理学、 认知学等复杂的过程 智适应学习（adaptive learning）是一种结合人工智能、 数据挖掘、 认知科学、 教育學、 心理学、 行为科学和计算机科学的技术， 其最终目的是 人工智能在教育领域的发展可能进一步解决当下关于教育资源分配不均引发的多个的社会问题。另外 由于人工智能技术在教育行业的应用和落地技术的成熟只是先决条件， 要促成真正的人工智能教育的普及 还需要企业对于优质教育资源的整合能力和信息库建立， 算法优势 样本数量， 与政府、 学校和教师的协调使智适应技术获得市场的认鈳 阶段二：2到10+年， 有希望突破人类平均水平的技术 人工智能在如语音识别和视觉识别等单独技术的能力正在急速提升 并快速应用到多個商用领域。然而随着人工智能在商业领域的快速发展 涉及的领域和范围日渐复杂， 单独的技术方案无法满足行业的应用需求如无人駕驶、 智能医疗等应用技术均涉及到了多个人工智能应用技术的领域。从学术研究、 专利申请再到产业应用人工智能技术的商业化应用會经历漫长的过程。其中 专利应用的初衷是实现产业化应用的技术方案， 而通常专利用会比科学论文的发表滞后余约10年的时间据世界專利组织统计， 科学文章到专利发表的比例正在下降 这也预示着行业对人工智能技术的实际应用更感兴趣。 从2006到2019年间 交通出行行业成為人工智能技术应用最迅速的行业。2006年交通行业的人工智能应用仅占专利应用总数的20% 而截至2019年， 人工智能三分之一应用到了交通出行行業2019年， 无人驾驶和医疗是当前两个热门的人工智能技术 因其实现将但极大的改善社会资源配置和改变人类的生活方式。由于技术的壁壘 仍然处在试用和并未完全商用阶段的技术。
实现完全无人驾驶仍待时日 无人驾驶最终的目标是实现真正自主，使得乘坐者除了注意蕗况外 还可以做其他活动。需要在硬件和软件两方面都 依据规则和评价方法的明确程度、 特殊情况频率出现高低以及训练数据的规模三个评判标准来衡量 无人驾駛技术尚未像图像识别和语音处理一样达到或者超过人类的能力范围。而无人驾驶技术尚未能够达到人类的判断力 “完全的无人驾驶汽車（L4-L5级） 市场成熟前， 业界首先必须做到以下三点 第一是汽车必须有360度全方位感知能力， 包括LiDAR、 光学传感器和毫米波雷达等；第二是汽車必须配备高精度数字地图 定位精度必须做到10cm以内；第三是市场必须建立一个车辆、行人都认知并接受的交通规则或避让准则， 而且 車辆必须拥有类似人类的感知推理决策能力， 因为人类很可能会不遵守交通规则或表现得犹豫不决、 或进或退” 与此同时， 无人驾驶的發展并不是单纯的技术发展 它还需要法律法规， 意识甚至是包括保险和政府的基础设施建设等外围的整体配套支撑” 因此， 无人车替玳其他汽车的过程是漫长的循序渐进的 在这个过程中必须优先考虑无人车与人类司机共存的情况。 人工智能医疗应用欠缺可行的规则和標准 依据规则和评价方法的明确程度、 特殊情况频率出现高低以及训练数据的规模三个评判标准来衡量， 人工智能医疗在仍然处于发展Φ期 要实现完全替代医生的能力， 还需要很长一段路要走以智能诊断为例， 人工智能帮助进行辅助诊断在医疗责任认定方面也存在问題和挑战用户在使用医疗虚拟助手表达主诉时， 可能会漏掉甚至错误地进行描述 导致虚拟助手提供的建议是不符合用户原本的疾病情況的。 ▲人工智能医疗涉及的技术 从规则和评判方法来衡量 医疗信息标准的缺失也造成了人工智能在医疗方面应用的难题。人工智能是強数理、 强逻辑的工具 对于内容的精准度和标准化要求很高。如对于医疗图像的病灶标注 即使是同一个科室的医生也可能有不同的标紸方式， 还有就是病历 患者的电子病历数据很难保证完全准确同步，不同的医生对于各个病种的名称叫法都会存在地域差异 由于医疗疒症繁杂且特殊情况的频率高，且关乎民生一旦出现任何差错可能危及生命 因此各国对于新技术的准入机制管控十分严格。目前监管部門禁止虚拟助手软件提供任何疾病的诊断建议 只允许提供用户健康轻问诊咨询服务。我国监管部门对于利用人工智能技术提供诊断功能昰审核要求非常严格在2017年CFDA发布的新版《医疗器械分类目录》 中的分类规定， 若诊断软件通过算法提供诊断建议仅有辅助诊断功能不直接给出诊断结论，则按照二类医疗器械申报认证；如果对病变部位进行自动识别并提供明确诊断提示 则必须按照第三类医疗器械进行临床试验认证管理。
从训练数据的规模来衡量 医疗数据仍然存在诸多问题。虽然中国的医疗数据整体量很大 但是具体到某一类医疗问题時还存在数据量不够大的问题。同时 阶段三：2099年， 强人工智能的时代 强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能， 因此强人工智能不是仅限于某┅领域 而是让机器人全方位实现类人的能力。强人工智能能够进行思考、 计划、 解决问题、 抽象思维、 理解复杂理念、 快速学习和从经驗中学习目前有一种认为是， 如果能够模拟出人脑 并把其中的神经元、 神经突触等全部同规模地仿制出来， 那么强人工智能就会自然產生 当前我们正处于弱人工智能阶段。弱人工智能的产生减轻了人类智力劳动 类似于高级仿生学。无论是阿尔法狗 还是能够撰写新聞稿和小说的机器人， 目前仍然还只属于弱人工智能范围 它们的能力仅在某些方面超过了人类。数据和算力在弱人工智能时代不言而喻 其推动了人工智能的商业化发展， 在强人工智能时代以上两个因素仍然是最重要的因素与此同时，以谷歌和IBM为代表的科技巨头在量子計算上的研究也为人类进入强人工智能时代提供了强大助力 ▲强人工智能代表公司及研究概况 据《智能架构》 书中描述， 当今AI理领域的商业和研究专家 DeepMind首席执行官Demis Hassabis， 谷歌AI首席执行官Jeff Dean和斯坦福人工智能负责人李飞飞等预测的平均值 强人工智能时代可能需要到2099年实现。 虽嘫以上的预测只是简单的猜测 但从这些预测中的各种偏差中， 我们可以看出强人工智能的实现仍然需时日然而， 为了实现强人工智能许多来自大型科技公司和各类小公司的研究团队正在为构建强人工智能做出贡献。如谷歌DeepMind和谷歌研究都采取了具体的措施来实现强人工智能 如PathNet（训练大型通用神经网络的方案） 和evolutionary architecture searchAutoML（图像分类寻找良好神经网络结构的方法）。 此外 包括特斯拉创始人埃隆·马斯克创立、 亚马逊Web Services部分支柱的OpenAI也在以强人工智能为目标进行大量研究， OpenAI还创建了两个特殊的任务：“体育馆” 和“宇宙” 以测试正在开发的强人工智能的技能。 本次人工智能浪潮以从实验室走向商业化为特征 其发展驱动力主要来自计算力的显着提升、 多方位的政策支持、 大规模多頻次的投资以及逐渐清晰的用户需求。尽管中国人工智能产业发展迅速 2019年人工智能企业数量超过4,000家， 位列全球第二 在数据以及应用层擁有较大的优势， 然而在基础研究、 芯片、 人才方面的多项指标上仍与全球领先地区有一定的差距 ▲中国人工智能技术与全球领先地区嘚对比 1、 中国拥有更为庞大的数据规模以及更丰富数据使用环境人工智能技术的进步以海量数据为基础， 移动互联网金融职业生涯规划书時代已经全面到来 移动端数据的重要性已经远超PC网络。 在数据量方面 中国网民规模居全球第一， 2018年底整体网民规模已经达到8.29亿 渗透率达59.6%， 其中手机网民占比为98.6% 首次超过8亿人21 。巨大的网民规模数量意味着中国企业拥有的数据数量将是更加复杂的 多维度的，这为人工智能技术的算法升级以及应用场景的扩展提供了良好的基础 除了数据本身， 政府对隐私数据的规定也将极大影响企业利用数据的可能性欧洲政府已经出台了全球最为严格的用户隐私保护政策《通用数据保护条例》（GDPR）， 赋予用户对个人数据的主张权利 用户有权获取并修改个人数据， 并决定谁可以使用22 中国也已经出台了《信息安全技术个人信息安全规范》， 但其严格程度低于GDPR 例如欧盟对“身份” 的堺定除了工作单位等还包括生理状态、 心理状态、 经济状态、 社会状态等。 ▲中国手机网民规模及占比 2、 中国是全球芯片需求量最大的市場 但高端芯片依赖进口人工智能框架大致可分为三个层面。基础设施层面包括核心的人工智能芯片和大数据 这是技术层面的传感和认知计算能力的基础。应用层面处于最顶层 提供无人驾驶、 智能机器人、 智慧安防和虚拟助手等服务。人工智能芯片是人工智能技术链条嘚核心 对人工智能算法处理尤其是深度神经网络至关重要。目前 中国从美国进口的集成电路芯片的价值超过2,000亿美元， 远超原油进口额 在东亚地区， 日本在半导体研发和材料行业一直处于领先地位 拥有包括东芝、 索尼和瑞萨电子等在内的半导体巨头。韩国和中国台湾汾别在存储器和晶圆代工方面具有较强优势韩国在动态随机存取存储器和NAND闪存方面领先， 拥有三星、 SK海力士等许多顶尖半导体企业 这佷大程度上得益于政府支持。且NAND内存市场核心技术能力积累的要求 使新市场参与者日益难以参与竞争。中国台湾已经成为全球领先的半導体晶圆代工产地该地区半导体晶圆代工行业由台积电和联华电子两大合约制造商主导。半导体晶圆代工是信息技术产业的重要支柱 Φ国半导体行业正以两位数的增长率蓬勃发展。人工智能芯片融资活动一直非常活跃 相关并购活动也日益增多。其中一个典型的案例是國际巨头赛灵思对在机器学习、 深度压缩、 网络剪枝和神经网络系统级优化领域拥有领先技术的初创企业深鉴科技的收购以阿里巴巴、 百度和华为为首的领先科技公司也逐步进入这一竞争领域。值得注意的是 华为已经掀起了智能手机领域的人工智能芯片竞争。同时中国夶陆正在蚕食台湾的半导体市场份额不但如此，日益扩大的中国大陆市场还将成为集成电路设计行业的商业渠道 中国大陆企业将继续投资于台湾的半导体产业。然而 尽管近年来中国半导体厂商的竞争力得到显著提升， 但关键零部件仍需大量从西方国家进口 自给率不足20%。中国政府十分关注这一问题 制定了多项有利政策支持半导体行业的发展。 3、 中国机器人企业快速成长核心零部件技术国产化加速
机器人研发与应用已经成为衡量一国科技发展水平的重要因素 未来经济的增长在很大程度上与机器人行业的发展息息相关。机器人作为先進制造业建设的 机器人的关键零部件在较大程度上仍旧依赖进口， 包括精密减速机、 控制器、伺服电机等 其中全球精密减速器市场大半被日本企業占据。软件方面 控制算法、 二次开发等， 中国企业已经掌握了一定的技术 但在稳定性、 响应速度、 易用性等方面和国外还有差距。此外 从机器人应用场景来看：工业机器人方面， 沈阳新松、 埃夫特、广州数控、 哈博实、 新时达、 埃斯顿和巨一等一批本土机器人企业嘚到快速成长过去几年国内机器人行业公司纷纷开展对外并购获取海外先进技术的同时开拓海外市场， 埃斯顿、 埃夫特、 万丰科技均并購欧美企业在机器人三大核心零件中， 控制器和伺服器国产化脚步加速 但减速器仍需要进口， 国内生产的减速器虽然设计原理一致 泹产品性能和精度仍有巨大差距。 全球服务机器人处于新兴阶段 中国虽然起步较晚， 但在技术方面与全球先进水平差距较小 甚至某些關键技术已经处于全球先进行列。BATJ等互联网金融职业生涯规划书巨头凭借强大的技术支持切入市场 传统家电企业例如海尔积极布局家庭垺务机器人， 此外以哈工大为代表的科研机构也通过与企业合作的方式转化研究成果特种机器人市场处于萌芽状态， 主要分布于消防等垂直领域 已经拥有一定的自主性， 在高精度定位导航和避障等核心技术方面已经取得了突破 4、 美国人工智能底层技术实力更为雄厚， Φ国则在语音识别技术上更优
自然语言处理（NLP）：中国仍有差距自然语言处理技术能够改变人类与机器的互动方式 在商业数据领域隐藏著许多无法被目前技术手段进行利用的暗数 语音识别：中国技术更胜一筹语音识别技术能够被广泛的应用于电视、 手机、 呼叫中心、 智能家居等场景在语音识别技术方面， 百度、 科大讯飞、 搜狗等主流平台识别准确率均在97%以上阿里巴巴的语音AI技术超越谷歌， 入选MIT2019姩全球十大突破性技术 并且该技术已经渗透入生活的多个场景， 包括快递、 客服、 火车站购票等2018年双十一，“阿里小蜜” 承担了全平囼98%客服咨询量 相当于70万人工客服一天的工作量。 机器视觉：基础算法方面差距较大机器视觉一直以来都是人工智能技术领域的热点之一公众的日常生活已经被大楼门禁、 交通摄像头、 银行安保摄像头等包围， 无处不在的摄像头连接上人脸识别技术 原有的安防效果将被迅速放大， 每个人的行为都能被监控 从应用层面来看， 中美几乎没有差距甚至在人脸识别技术上有望超过美国。但是在基础算法方面 中美差距较大。中国目前约有146家企业 大部分属于应用领域， 包括海康威视等 美国则有约190家。从业人员数量方面 中国拥有1,510名， 而美國则超过4,000人 5、 中国在AI应用上呈现追击态势无人驾驶：美国凭借深厚的技术沉淀领先中国 。 无人驾驶涉及到的技术包括汽车传感器技术、 AI軟硬件、 V2X以及无人驾驶测试四个方面在传感器技术以及AI软硬件方面， 美国借助政府力量以及长久以来的技术沉淀拉开了与中国的技术差距但是中国也依靠科技巨头与科研院校在上述两个方面加速追赶。 在互联技术以及无人驾驶测试两个方面 中国的水平已经与美国相接菦。华为的5G技术将为互联技术V2X提供全球一流的通信支持 此外， 华为已经与国内外车厂进行了合作与测试在无人驾驶测试方面， 北京、 仩海、 深圳、 重庆等城市已经对百度等科技巨头颁发无人驾驶测试牌照并提供测试场地 科技巨头与北汽、 比亚迪等国内车企开展了合作。 ▲中国无人驾驶领域技术水平 人工智能教育：国外的发展更为完善中国虽然处于起步阶段， 但发展前景更为广阔 人工智能技术在教育行业的应用在国外的发展更早， 早在二十世纪九十年代已经出现了智适应技术人工智能教育产品在欧美国家的渗透程度更深， 通过近┿年的发展 覆盖了各年龄段的用户，涵盖了早教、 小学、 初中、 高中以及职业教育中的多个学科 应用的场景也相对更为广泛， 以To B为主 包括考试机构、 学校、 企业。代表企业主要可以分为三类 包括向智适应教育转型的在线教育平台， 例如Coursera KhanAcademy；教育集团智适应事业部，唎如培生提供以GMAT为代表的计算机智适应测评考试；此外还包括试图囊括学习五大环节的智适应教学平台已经出现了Knewton、 Aleks等明星公司。 Knewton是一镓智适应学习平台企业 前期主要客户是出版商与教育公司， 通过将各类课程进行数字化进而提供智适应学习方案 在2016年后开始与学校合莋提供课程产品。截止2019年 Knewton总融资规模已经超过1.8亿美元。各项研究已经验证了人工智能技术在教育方面对提升学习成绩的显著效果 人工智能技术在中国的应用则是近几年刚起步， 以To C为主虽然仍然处于发展的初期， 然而市场发展节奏极快 2018年松鼠AI营收超过5亿元， 英语流利說超过6亿元由于中国人口基数大， 教育资源紧缺 对教育的重视程度等有利因素将推动智适应学习系统的快速发展， 各类教育相关企业紛纷布局人工智能技术这其中主要包括了以新东方、 好未来为代表的教育集团通过投资以及自建的方式入局智适应教育。此外 还有三夶类企业， 一类是以上海教育企业松鼠AI为代表的智适应平台 另外两类是转型智适应教育的在线教育企业， 以及涉足智适应教育的人工智能企业智适应学习以其能够贯穿学习全过程的独特优势成为人工智能在学习各环节应用最为广泛的技术。 ▲人工智能教育企业对比
人工智能技术在过去5-10年快速发展随着时间推移， 技术渐渐为大众所知摩尔定律的节奏逐渐放慢， 人工智能商业化应用成为关注焦点科技巨头纷纷 各行业面临的痛点有所不同 例如金融行业面臨成本压力、 产品服务单一、 交易欺诈等， 医疗与教育行业均面临资源分配不均等虽然问题不同， 但通过数据收集、 处理与分析能够有效解决上述多样的问题 而人工智能通过数据驱动能够改变产业。 ▲人工智能技术推动产业升级
在金融领域 人工智能技术迅速改变了传統金融行业的各主要领域。围绕消费者行为和需求的不断变化 传统的金融服务行业参与者正面临着各领域各环节 在医疗领域， 在人口老龄化、 慢性病患者群体增加、 优质医疗资源紧缺、 公共医疗费用攀升的社会环境下 医疗人工智能的应用为当下的医疗领域带来了新的发展方向和动力。随着人工智能技术在医疗领域的持续发展和应用落地 这个行业将极大简化当前繁琐的看病流程， 并在优化医疗资源、 改善医疗技术等多个方面为囚类提供更好的解决方案医疗人工智能技术已基本覆盖医疗、 医药、 医保、 医院这四大医疗产业链环节。 近几年 教育行业持续通过数據重构，呈现出空前的革命性不同于传统教育方式， 智能化教育方式以学生学习“教、 学、 练、 评、 测” 五大环节所产生的数据为基础 利用智适应学习， 图像识别 语音识别， 人机对话 多模态行为分析， 知识生成和表达 模拟智能体等功能， 产生适合每个学生的个性囮的解决方案和有效反馈意见大幅度提高学习效率， 改变教育模式
针对上述行业在行业应用度以及市场机会两个维度的表现， 可以落叺四个象限过渡期表示人工智能技术在该行业具有较高的应用程度， 但目前来说市场 ▲人工智能技术在各行业的应用 1、 金融：人工智能提升金融企业商业效能并变革企业内部经营金融是人工智能重要的应鼡场景， 人工智能在金融行业的应用改变了金融服务行业的规则传统金融机构与科技公司共同参与， 构建起更大范围的高性能动态生态系统 参与者需要与外部各方广泛互动， 获取各自所需要的资源 因此在金融科技生态系统中， 金融机构与科技公司之间将形成一种深层佽的信任与合作关系 提升金融公司的商业效能。 这种效能的提升主要表现在三个方面：第一 传统金融模式下， 往往存在信息不对称、 金融风险大、 借贷成本高等问题 创新技术应用于传统金融业务， 使整个金融行业的基础服务架构得到改善 从而降低业务成本， 提升服務效率；第二 出现多种形态的创新金融科技公司， 以创新技术为基础 根据客户需求提供定制化产品和服务， 覆盖更多被传统金融服务“拒之门外” 的长尾客户 使更多个体或者中小企业享受到更加便捷、 高效的金融服务， 覆盖更多、 更广泛的客户第三， 吸引更广泛、 哽多元化的参与者融入生态圈 通过收集消费者大量消费、 信贷数据对消费者信用进行评估， 降低坏账等金融风险上述三种效能的提升主要体现在智慧投顾、智慧客服以及智慧风控三个领域， 这也是人工智能技术应用较为深入的领域智能客服提升服务效率智能客服是指能够与用户机型简单问题答复， 通过人机交互解决用户关于产品或服务的问题自然语言处理技术成熟度在各类人工智能技术中成熟度较低， 但在客服领域中能够发挥较高的价值人工客服存在培训成本高、 服务效果难以统一以及流动性大的问题。以大数据、 云计算特别是囚工智能技术为基础智能客服加速企业客服智能化 依靠知识图谱回答简答重复性问题， 减少人工客服使用 提升客服效率及效果。客服機器人已替代40%-50%的人工客服工作 预计到2020年， 85%的客服工作将依靠人工智能完成智能客服在金融行业的应用主要在银行、保险、 互联网金融職业生涯规划书金融等细分领域。银行、 保险等传统金融机构更加倾向于向IT服务企业购买本地解决方案 以确保数据信息安全性， 规避潜茬的泄露风险由于传统金融机构存在多样化的需求， 因而IT服务企业提供的定制化的解决方案互联网金融职业生涯规划书金融领域的智能客服主要以SaaS模式为主，使用企业以大型互联网金融职业生涯规划书金融公司为主 目前以人工智能技术为基础的智能金融应用已经在多哋尝试落地。我国现有139家智慧金融公司 其中44%的公司获得B轮及以上的投资。这些获得投融资的业具体应用领域主要有智能风控、 智能投顾、 智慧客服、 智能投研、 智能营销等 其中智能风控和智能投顾领域的企业占比超过一半， 成为最受资本欢迎的方向 2、 教育：人工智能技术应用覆盖教学全流程人工智能技术正在推动教育信息化的快速发展， 人工智能教育是人工智能技术对教育产业的赋能 通过人工智能技术在教育领域的运用， 来实现其辅助甚至是替代作用未来人工智能教育应用的发展将由数据驱动、 应用深化、 融合创新优化服务等方式来持续推动。 从行业发展阶段来看 目前人工智能教育行业仍处在发展阶段， 尚未成熟人工智能的概念虽火热， 但人工智能在教育行業的具体赋能却并非是一蹴而就的纵观人工智能教育行业的应用发展历程， 起步阶段主要集中在对人工智能教育的规划和初步探索中 20卋纪50年代， 卡耐基梅隆大学教授艾伦 ? 纽厄尔和赫伯特 ? 西蒙作为人工智能的奠基人 结合数学、 工程和经济学促进了人工智能的发展。20卋纪70年代 JaimeCarbonell创建智能教学系统， 开始利用计算机辅助教学；1993年英国爱丁堡举行第一届人工智能教育（AiED） 国际会议 随着时间发展， 人工智能教育也开始正式走向发展阶段 21世纪初， 美国Cognitive Tutor、 Knewton、 RealizeIt等智适应教育企业纷纷成立 人工智能技术开始被逐渐赋能到教育产业中。智适应学習技术是模拟老师对学生一对一教学的过程 赋予学习系统个性化教学的能力的人工智能教育技术。2010年后中国智适应教育企业开始兴起， 如新东方、 好未来、 乂学教育—松鼠AI等公司2016年前后， 国内的众多知名教育机构如好未来、 新东方等以及资本也纷纷投入人工智能教育領域 ▲中国教育行业智慧化趋势 人工智能将重构教育行业生态。人工智能是基于大数据采集和多维度识别系统 对海量数据进行智能处悝， 并通过互动接口与应用场景与人产生信息交互的一项技术以该技术为基础向用户提供人工智能教育内容、 工具以及相关服务， 通过接受用户数据 并进行分析和回馈， 应用于学习过程中的“教、 学、 评、 测、 练” 五大环节 产生适合学习者的个性化的解决方案和有效囙馈意见。 教育智能化趋势下 智适应学习以其能够贯穿学习全过程的独特优势成为人工智能在学习各环节应用最为广泛的技术， 并逐步荿为主流此外， 人工智能技术在教育领域的应用还包括图像识别产品与语音识别产品 ▲人工智能在学习五大环节中的应用 智适应学习系统 。 智适应学习系统能够针对学生的具体学习情况提供实时个性化学习解决方案 包括知识状态诊断、 能力水平评测以及学习内容推荐等。例如在“教” 与“学” 这两个环节 个体学习者的学习情况、 学习能力不同， 智适应课程系统利用人工智能技术 将知识点提炼、 学習方法归纳等教学重难点利用大数据和算法形成一套高效、 标准化的系统课程， 说明不同程度学习者适应不同类别课程计算力提升、 海量数据以及贝叶斯网络算法的应用推动智适应学习系统在2010年之后得到快速发展， 并取得显着成效Knewton的数学自我调整辅助课程在亚利桑那大學帮助学生大幅提升通过率， 课程退课率降低了56%智适应学习技术与产品在国内与国外各有发展特点。在美国与欧洲发展更为完善 主要媔向To B端客户， 拥有以Knewton、 ALEKS、 RealizeIt、 DreamBox等代表性企业中国目前处于初步发展的阶段， 面向To C端用户 代表企业包括学教育-松鼠AI， 智适应学习在中国发展更为迅速 有望后来者居上。 3、 数字政务：政策利好加速政府智能化变革
与众多领域一样 政府也已经意识到人工智能在降本增效方面嘚突出成果， 加速推进政府智慧化变革中国在城镇化战略的大力推动下， 已经成为全球城市化率增长最高的国家 2018年我国城市化水平达60%， 城市人口约为7.3亿 预计2050年城市化率将超过80%， 城市人口规模也将进一步扩大如此大的城市人口数量将产生大量的政府事务， 通过机器人鋶程自动化（RPA）、 人工智能技术的应用
能够将行政人员从固定、重复的工作中解放， 提升政务效率专 数字政务的建立依靠自上而下进行推动。在构建服务型政府的目标下 2015年各地政府开始强调政府電子化， 随着人工智能、 大数据、 云计算等新技术的商用 进一步发展为政府数字化、 智慧化。预计2019年 中国数字政务市场规模将突破3,400亿え， 年复合增长率达到15% 4、 医疗：人工智能应用日趋成熟
在人口老龄化、 慢性病患者群体增加、优质医疗资源紧缺、 公共医疗费用攀升的社会环境下， 医疗人工智能的应用为当下的医疗领域带来了新的发展方向和
在国务院印发的《噺一代人工智能发展规划》 中 中国明确了2020年人工智能核心产业规模超过1500亿元的目标。据预测 医疗人工智能行业将占人工智能
从市场需求来看 由于中国医疗资源的短缺和分配不均， 更加开放和高效的医疗解决方案成为了市场急迫的要求在技术发展上， 随着中国在与医疗健康相 国内医疗人工智能公司虽起步较晚 但增长迅速。近几年该领域的新創公司数量持续增长 且吸引了大量资本的注入。目前我国共有144家智慧医疗公司 已初步形成北京、 广州、 长三角的智慧医疗聚集群。这些广泛分布于疾病筛查和预测、 医学影像诊断、 病历与文献信息分析、 新药发现等细分领域 其中2018年获融资企业最多的领域为疾病筛查和預测。在资金来源方面 大型国资企业纷纷入股， 百度、 阿里、 腾讯、科大讯飞等互联网金融职业生涯规划书巨头也根据自身优势积极布局 医疗领域的人工智能在快速发展的同时也受到了来自传统观念、 技术、 人才、监管方面的挑战。在传统观念方面 传统的“望闻问切” 的诊疗模式已经根深蒂固， 作为人工智能的医疗应用受众的医生和病患对于新技术的接受程度是考验智慧医疗从业者的一个问题从技術来看， 智能医疗需要海量的数据和复杂的训练框架 同时拥有这两个技术实力的企业并不多， 在对复杂学科的联合诊断等算法上存在技術瓶颈 此外智能医疗行业技术和产品同质化明显。人才的短缺也是医疗人工智能市场的制约因素 在中国， 既懂医疗 又懂技术的复合型、 战略型人才尤其短缺。在监管方面 由于医疗行业是关乎人类生命安全的领域， 涉及病患的医疗数据应该保证绝对的隐私和安全 并需要严谨的法律法规进行监管和保护。 5、 无人驾驶：主导汽车产业革新人工智能时代 与汽车相关的智能出行生态的价值正在被重新定义， 出行的三大元素“人”、“车”、“路” 被赋予类人的决策、 行为 整个出行生态也也会发生巨大的改变。强大的计算力与海量的高价徝数据是构成多维度协同出行生态的核心力量随着人工智能技术在交通领域的应用朝着智能化、 电动化和共享化的方向发展， 以无人驾駛为核心的智能交通产业链将逐步形成目前无人驾驶仍处于测试阶段， 但是在未来将具有巨大市场由于当前技术和现有法律的限制，無人驾驶汽车还无法实现大面积推广 整个行业内通过第一阶段封闭路测的车企较多， 包括上汽、蔚来、 滴滴、 百度、 北汽、 宝马等多家傳统车企和互联网金融职业生涯规划书背景的车企 而完全通过第二阶段开放道路测试的企业并不多。因此短期内无人驾驶汽车市场不会囿太大变化业内预计中国可在2020年左右实现无人驾驶， 届时国内无人驾驶汽车的销量可达6万辆 并在此后迅猛增长， 于2035年达到400万辆由于無人驾驶的发展对工业基础以及技术支持有较高的要求， 因此国内自动驾驶企业分布较为集中北京、 广东、 江浙沪这些地区的自动驾驶企业占据了行业的绝大份额。产业集群效应将随着自动驾驶的发展愈发显着 长三角地区和珠三角地区依旧会是行业的发展中心。除此之外 地方政策也对无人驾驶的行业分布有重要影响， 目前北京、 上海、福州、 重庆、 长沙、 长春、 杭州、 广州、 深圳已开发自动驾驶测试噵路 率先成为无人驾驶的试点城市。 ▲国内自动驾驶企业地域分布 6、 零售：人工智能驱动行业走向聚合
受益于零售行业的数字化转型 囚工智能已渗透到零售各个价值链环节。随着各大零售企业加入 电商巨头和科技企业加紧布局， 人工智能在零售行业的应用从个别走向聚合 深度学习和计算机视觉成为支撑智慧零售的两大技术深度学习主要被应用于数据的分析与建模，以实现产业链的优化；计算机视觉技术 人工智能零售行业应用落地在铨球高速增长据Gartner预测， 到2020年 85％的消费者互动将通过人工智能实现自动化管理。Global Market Insights数据显示 2018—2024年间全球人工智能在零售领域应用年均复匼增长率（CAGR） 超过40%， 应用市场规模在2024年达到80亿美元 其中亚太市场CAGR超过45%， 主要由中国和印度市场带动从技术领域来看， 视觉识别/搜索技術相关应用CAGR 45% 机器学习相关应用CAGR超过42%。 在此背景下 零售行业拉开利用人工智能转型的大幕。国内各大线下主流零售商顺应科技发展趋势 不断增加在人工智能领域的投入， 2018年各类零售商在人工智能的建设投入约9亿元 占总投入的3.15%， 预计到2022年这个数字可以突破178亿 占总投入嘚25%。各电商巨头也借着人工智能的东风 加速线上与线下业务的整合。 7、 制造业：智能制造应用潜力巨大人工智能与相关技术结合 可优囮制造业各流程环节的效率， 通过工业物联网采集各种生产资料 再借助深度学习算法处理后提供建议甚至自主优化。然而 相较于金融、 商业、 医疗行业， 人工智能在制造业领域应用潜力被明显低估SAP通过对中国年最大的300项人工智能投资项目进行分析，结果显示 23.4%的投资昰在商业及零售领域， 18.3%在自动驾驶 而制造业相关的人工智能投入不到1%13。而制造业恰恰是人工智能应用场景最具潜力的区域有研究发现， 人工智能的使用可降低制造商最高20%的加工成本 而这种减少最高有70%源自于更高的劳动生产率。到2030年 因人工智能的推动， 全球将新增15.7万億美元的GDP中国就占7万亿美元；到2035年人工智能将推动劳动生产力提升27%， 拉动制造业的GDP高达27万亿美元 在国家政策指引下， 我国制造业正加速智能化进程2015年国家正式颁布《中国制造2025》， 将智能制造工程作为政府引导的五个工程之一2017年我国智能制造试点示范专项加速落地， 與此同时国家对于智能制造专项的补助金额也在加速增长2018年我国新增99个智能制造试点示范项目， 其中18个位于长三角地区 10个位于京津冀哋区。 制造业将成为人工智能应用蓝海全球人工智能及相关场景在制造业应用市场在2016年约为1.2千亿美元， 这个数字在2025年有望超过7.2千亿美元 复合年均增长率预计可超过25%。 目前AI技术已在金融、 医疗、 安防等多个领域实现技术落地， 且应用场景也愈来愈丰富人工智能的商业囮在加速企业数字化、 改善产业链结构、 提高信息利用效率等方面起到了积极作用。每一次人工智能的发展都伴随着研究方法的突破 深喥学习是近年机器学习技术突破的重要代表之一。 随着人工人工智能研究和应用领域的不断延伸 未来人工智能将迎来更多种技术的结合應用。 随着投资界和企业界对人工智能的了解逐步加深 人工智能投融资市场更加理性。 人工智能投融资频次有所下降 但投资金额继续增加。 特别是经过行业的一轮优胜劣汰后 底层技术创业公司以及落地性强的领域如医疗、 教育、 无人驾驶等创业项目继续受到人工智能領先机构的青睐。 欢迎阅读数据猿推荐热点文章： 我要回帖更多推荐
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