人工智能商业化研究报告

宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力？商业化是相对于实验室产品而言。人工智能商业化，即：企业利用人工智能技术来解决实际的问题，并通过市场进行规模化变现的行为。？目前，七类人工智能技术已经进入商业化阶段，商业化路径大致可分为两种。一种是人工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的落地；另一种是实体产业积极的思考人工智能是否可应用于相关的业务场景来协助降本增效。

2021-03-28
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人工智能+制造产业发展研究报告

过去两年，消费升级、智慧零售、智慧城市等概念成了大众讨论的热点。　　除了这些概念是新经济的增长点之外，另一个原因是当这些概念落实在我们生活中一个又一个场景的时候，为我们的生活、工作和学习带来了许多便利和变化。　　然而你知道吗？消费者端的众多变化其背后是对制造业和供应链体系的全新挑战。已经成熟的制造业体系如何应对全新的消费升级需求？

2021-03-28
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2019全球人工智能产业数据报告

1. 截至2019年3月底全球活跃人工智能企业达5386家，其中美国、中国、英国、加拿大、印度位列全球前五。中国人工智能企业集中在北上广和江浙地区，美国人工智能企业集中在加州、纽约等地。 2. 全球AI领域独角兽企业有41家，其中中国17家，美国18家，日本3家，印度、德国和以色列各1家。

2021-03-28
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2019中国人工智能产业发展指数

人工智能已成为促进经济社会发展的重要驱动力。国家工业信息安全发展研究中心(工业和信息化部电子第一研究所)副主任李新社在发布时说，当前，我国人工智能产业发展步入快车道，各地结合自身条件，加快人工智能产业发展布局，相继出台产业支持政策，区域间竞争态势初步形成。

2021-03-28
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干货“5G+人工智能”融合发展与应用

5G 和人工智能是目前科技界两大热点研究领域，两者都是能够改变时代的颠覆性技术。作为通用基础技术，5G 将从线上到线下、从消费到生产、从平台到生态，推动我国数字经济发展迈上新台阶。目前，5G 正在阔步前行，它将以全新的网络架构，提供至少 10 倍于 4G的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力，开启万物广泛互联、人机深度交互的新时代。

2021-03-28
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电信网络人工智能及应用

1956 年，在达特茅斯学院举行的一次会议上，人工智能这个研究领域被正式确立，距今 60 多年里，人工智能先后经历了上世纪六十年代和八十年代两次繁荣。进入 21 世纪后，借助互联网、云计算等信息基础设施的广泛应用以及 CPU/GPU 等计算硬件能力的大幅提升，深度学习算法带动了本轮人工智能大发展，并给出了亮眼的成绩。例如：在围棋方面，AlphaGo 力胜世界冠军；语音识别方面，目前所有的商用语音识别算法都基于深度学习算法，并带动了一大批智能音箱、智能手机语音应用的繁荣；在图像分类领域，目前针对某些具体任务的图像算法分类正确率可以达到或超过人的水平，但软件系统处理速度和效率可以远超人类。除此之外，深度学习在人脸识别、通用物体检测、图像语义分割、自然语言理解等领域的应用也取得了突破性的进展并不乏成功商用的案例。

2021-03-28
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AI助力中国智造白皮书

2019世界智能制造大会围绕“AI助力中国制造”的办会主题，聚焦智能制造赋能制造业转型升级，汇聚众多领先企业、权威机构、卓越领袖与前沿专家，共同探讨智能制造新图景，培育经济发展新动能，引领和促进产业新发展。制造业是立国之本、强国之基，从根本上决定着一个国家的综合实力和国际竞争力，国家繁荣离不开现代化的制造业。随着中国劳动力成本和工业转型需求的提升、政策和技术的支持，中国制造升级至“智能制造”进入实质性落地阶段。我国目前正处于从制造业大国到制造业强国转型升级中，制造业发展面临着劳动力和原材料成本上升的双重压力，传统层面的成本优势逐渐消失，通过强化工业基础和技术创新提升效率、节约成本成为制造企业的普遍需求。

2021-03-28
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网络人工智能应用

1955 年，麦卡锡(John McCarthy)、明斯基(Marvin Minsky)、罗切斯特(Nathaniel Rochester)和香农(Claude Shannon)等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能”这…概念，标志着人工智能学科的诞生⑴。

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