2023年人工智能行业研究报告
第一章行业概况1.1定义和分类人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一个广泛的计算机科学分支，它致力于创建和应用智能机器。在更深入的层次上，人工智能可以被理解为以下几个方面：
学习和适应：人工智能系统需要具有学习和适应的能力。这意味着这些系统能从数据中学习，并在新的、未曾见过的情况下，根据所学到的知识做出适应性的反应。
理解和解析：人工智能系统需要有能力理解和解析其所处的环境。这可能包括理解语言，识别图像，或者理解复杂的模式和关系。
决策和行动：人工智能系统需要能够基于其理解和学习，做出决策并采取行动。这可能包括自动驾驶汽车的导航决策，或者聊天机器人产生回应的决策。
自我改进：人工智能系统需要有能力进行自我改进。这意味着系统能够根据其性能的反馈，调整其行为以提高未来的性能。
人工智能可以按照不同的标准进行分类。以下是一些常见的分类方式：
（1）按照功能分类：
弱人工智能（NarrowAI）：这类人工智能系统专门针对某一特定任务进行优化，例如语音识别或图像识别。它们只能在特定领域内表现出人类级别的智能。
强人工智能（GeneralAI）：强人工智能系统能够执行任何人类智能能够执行的任务，理论上它们能够理解、学习、适应并执行任何一种可以由人类大脑完成的认知任务。
超人工智能：各个领域超越人类，创新创造领域超越人类，解决人类无法解决的问题。
当前，人工智能的发展仍处于“弱”人工智能阶段，只具备在特定领域模拟人类的能力，“工具性”仍是该阶段主要特点，同全面模拟或者超越人类能力的强人工智能、超人工智能差距巨大。
图智能的构成以及人工智能分级
资料来源：资产信息网千际投行平安证券研究所
（2）按照技术分类：
机器学习（MachineLearning）：机器学习是一种让计算机系统从数据中学习的方法。机器学习算法使用统计学习理论，从输入数据中找到并学习潜在的模式。
深度学习（DeepLearning）：深度学习是机器学习的一个子领域，使用神经网络模拟人脑神经元的工作方式，从复杂的、大量的数据中进行学习。
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing）：自然语言处理是计算机用来理解、解析和生成人类语言的技术。
计算机视觉（ComputerVision）：计算机视觉是让计算机和机器能够“看到”和理解视觉信息的技术。
以上就是人工智能的一些主要分类，它们不同的特性和应用场景使得人工智能在各个领域都有广泛的应用。
1.2发展历程人工智能的历史已有七十余年的长河，其脉络可追溯到上世纪初的岁月。如今，AI已然深入到我们生活的每个角落，无论是医疗保健、汽车产业、金融业、游戏产业、环境监测、农业、体育、能源管理，还是安全领域，大量的AI应用都正在彻底改变我们的生活方式、工作习惯以及娱乐模式。这些技术的持续进步预示着第四次工业革命的到来。
（1）萌芽1900-1956
1900年，希尔伯特在数学家大会上宣布了23个未解决的问题，其中第二和第十个问题与人工智能密切相关，最终促进了计算机的发明。1954年，冯-诺依曼完成了早期计算机EDVAC的设计，并提出了“冯-诺依曼架构”。图灵、哥德尔、冯-诺依曼、维纳、克劳德-香农和其他的先驱者奠定了人工智能和计算机技术的基础。
（2）黄金时代1956-1974
1965年，麦卡锡、明斯基等科学家召开“达特茅斯会议”，首次提出“人工智能(AI)”的概念，标志着人工智能学科的诞生。随后，人工智能研究进入了20年的黄金时代，取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明和跳棋程序，掀起了人工智能发展的第一个高潮。
在这个黄金时代，约翰-麦卡锡开发了LISP语音，成为此后几十年人工智能领域最主要的编程语言；马文-明斯基对神经网络有了更深入的研究，也发现了简单神经网络的缺点；接着开始出现多层神经网络和反向传播算法。
（3）第一次寒冬1974-1980
人工智能发展的最初突破极大地提高了人们的期望，使人们高估了科技发展的速度。然而，连续的失败和预期目标的落空使人工智能的发展进入低谷。
1973年，赖特-希尔关于人工智能的报告，拉开了人工智能冬天的序幕。此后，科学界对人工智能进行了一轮深入的拷问，使人工智能受到了严厉的批评和对其实用价值的质疑。随后，政府和机构也停止或减少了资助，人工智能在20世纪70年代陷入了它的第一个冬天。
有限的计算能力和大量常识性数据的缺乏使发展陷入瓶颈，尤其是过度依赖计算能力和经验数据量的神经网络技术，在很长一段时间内没有取得实质性的进展。
（4）应用发展1980-1987
专家系统模拟人类专家的知识和经验来解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究到实际应用的重大突破。专家系统在医学、化学、地质学等领域的成功，将人工智能推向了应用发展的新高潮，1980年XCON在卡内基梅隆大学(CMU)正式启动，成为专家系统开始在特定领域发挥作用的里程碑，推动了整个人工智能技术进入繁荣阶段。
经过十年的沉寂，神经网络有了新的研究进展，并发现了具有学习能力的神经网络算法，这使得神经网络的发展在20世纪90年代后期一路走向商业化，被应用于文字图像识别和语音识别。
（5）第二次寒冬1987-1993
随着人工智能应用规模的不断扩大，应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、与现有专家系统数据库难以兼容等问题逐渐暴露出来。当时的人工智能领域主要使用约翰-麦卡锡的LISP编程语言。LISP机的逐步发展被蓬勃发展的个人电脑打败了，专用LISP机的硬件销售市场严重崩溃，人工智能领域再次进入寒冬。
硬件市场的崩溃和理论研究的混乱，再加上政府和机构纷纷停止对人工智能研究领域的资金投入，导致人工智能领域几年来一直处于低迷状态。但另一方面在理论方法的研究上也取得了一些成果。
1988年，美国科学家朱迪亚-皮尔将概率统计方法引入人工智能的推理过程;IBM的沃森研究中心将概率统计方法引入到人工智能的语言处理中；1992年，李开复利用统计方法设计开发了世界上第一个独立于扬声器的连续语音识别程序；1989年，AT&T贝尔实验室的亚恩-莱坤和团队将卷积神经网络技术应用在了人工智能的手写数字图像识别中。
（6）稳步发展1993-2011
人工智能的创新研究因网络技术的发展而加速，尤其是互联网的发展，使人工智能技术进一步实用化。
1995年，理查德-华莱士开发了新的聊天机器人程序Alice，它能够利用互联网不断增加自己的数据集并优化内容。
1997年，IMB的计算机Deepblue深蓝击败了世界象棋冠军卡斯帕罗夫。德国科学家霍克赖特和施米德赫伯提出了LSTM递归神经网络，至今仍被用于手写识别和语音识别，对后来的人工智能研究产生了深远影响。
2004年，美国神经科学家杰夫·霍金斯出版了《人工智能的未来》，2006年，杰弗里辛顿出版了《学习多层表征》，为神经网络奠定了一个新的架构，对未来人工智能中的深度学习的研究产生了深刻影响。
（7）深化阶段2012-至今
随着移动互联网技术和云计算技术的爆发，积累了难以想象的数据量，为人工智能的后续发展提供了足够的素材和动力，以深度神经网络为代表的人工智能技术的快速发展，大大跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，迎来了爆发式增长。
2012年，多伦多大学在ImageNet视觉识别挑战赛上设计的深度卷积神经网络算法，被认为是深度学习革命的开始。
2014年，IanGoodfellow提出了GANs生成式对抗网络算法，这是一种用于无监督学习的人工网络。这是一种用于无监督学习的人工智能算法，由生成网络和评估网络组成，这种方法很快被人工智能的许多技术领域所采用。
2016年和2017年，谷歌推出的人工智能程序AlphaGo连续击败了前围棋世界冠军韩国的李世石，以及现任围棋世界冠军中国的柯洁，引起了巨大轰动。同时语音识别、图像识别、无人驾驶等技术不断进步。
2022年11月，OpenAI推出其开发的一个人工智慧聊天机器人程序ChatGPT。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练，成为AIGC现象级应用。
在2023年3月，OpenAI又推出了ChatGPT的升级版——GPT-4，迭代速度极快。其包含的重大升级是支持图像和文本的输入，并且在GPT-3原来欠缺的专业和学术能力上得到重大突破，它通过了美国律师法律考试，并且打败了90%的应试者。在各种类型考试中，GPT-4的表现都优于GPT-3。
1.3市场现状全球AI产业规模预计2030年将达到1500亿，未来8年复合增速约40%。目前全球人工智能企业的数量迅速增长，2022年，全球人工智能(AI)市场规模估计为197.8亿美元，预计到2030年将达到1591.03亿美元，从2022年到2030年，复合年增长率为38.1%。
图人工智能全球市场规模预测
资料来源：资产信息网千际投行PrecedenceResearch
2022年中国人工智能产业规模达1958亿元，年增长率7.8%，整体稳健增长。而从应用格局来看，机器视觉、智能语音和自然语言处理是中国人工智能市场规模最大的三个应用方向。根据清华大学数据显示，三者占比分别为34.9%、24.8%和21%。一方面，政策推动下国内应用场景不断开放，各行业积累的大量数据为技术落地和优化提供了基础条件。另一方面，以百度、阿里、腾讯和华为为代表的头部互联网和科技企业加快在三大核心技术领域布局，同时一系列创新型独角兽企业在垂直领域快速发展，庞大的商业化潜力推动核心技术创新。
图中国人工智能产业规模
资料来源：资产信息网千际投行艾瑞咨询
第二章商业模式和技术发展2.1产业链人工智能产业链主要分为基础层、技术层、应用层三个层级：
基础层以数据、算力、算法为核心；
技术层是建立在基础层的核心能力之上，通过打造一套人工智能系统使机器能够像人类一样进行感知与分析，其中最关键的领域包括计算机视觉（图像识别与分析）、语音识别与自然语言处理技术（语音识别与合成）、机器学习与深度学习（分析决策及行动）等；
应用层是将技术能力与具体场景相融合，帮助企业/城市管理者等客户降本增效，目前主要应用的场景有泛安防、金融、医疗、自动驾驶等领域。
在上述三个层级之外，通常面向终端时还涉及硬件交付，如摄像头、服务器、芯片等，所以人工智能产业链涉及业务方众多。
图：产业链
资料来源：资产信息网千际投行招商银行
上游
人工智能基础层是支撑各类人工智能应用开发与运行的资源平台，主要包括数据资源、硬件设置和计算力三大要素。
人工智能基础层主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具、数据基础服务与治理平台三个板块。
智能计算集群：提供支持AI模型开发、训练或推理的算力资源，包括系统级AI芯片和异构智能计算服务器，以及下游的人工智能计算中心等;
智能模型敏捷开发工具：主要实现AI应用模型的生产，包括开源算法框架，提供语音、图像等AI技术能力调用的AI开放平台和AI应用模型效率化生产平台;
数据基础服务与治理平台：实现应用所需的数据资源生产与治理，提供AI基础数据服务及面向AI的数据治理平台。
AI基础层企业通过提供AI算力、开发工具或数据资源助力人工智能应用在各行业领域、各应用场景落地，支撑人工智能产业健康稳定发展。
图：人工智能基础层分类
资料来源：资产信息网千际投行
通用计算芯片CPU、GPU全球市场基本被Intel、Nvidia等美国芯片厂商垄断，技术与专利壁垒较高，卡脖子现象严重。华为麒麟、巴龙、昇腾及鲲鹏四大芯片有望突破此壁垒。未来几年，全球各大芯片企业、互联网巨头、初创企业都将成为该市场的主要玩家。
图中国及全球人工智能基础层产业规模及年增长率
资料来源：资产信息网千际投行中国电子学会
计算力指数国家排名中美国列国家计算力指数排名第一，坐拥全球最多超大规模数据中心，这是美国算力的基础保障。中国列第二，AI算力领跑全球。日本、德国、英国分别位列第三至第五名。
计算平台方面，全球市场被亚马逊、谷歌、阿里、腾讯、华为等公司基本垄断，但小公司的计算平台凭借价格优势仍有生存空间。
中游
技术层作为人工智能产业的核心，主要依托基础层的运算平台和海量数据资源进行识别训练和机器学习建模，以开发面向不同领域的应用技术，对应用层的产品智能化程度起着决定性作用。根据技术层级分为通用技术层、AI软件框架层和算法模型层。
算法作为人工智能技术的引擎，主要用于计算、数据分析和自动推理。当前最为主流的基础算法是深度学习算法，深度学习可以从大量数据中自动总结规律，并使其适应自身结构，从而应用到案例中。随着基础算法的成熟和稳定，算法发展重点转向工程实现——软件框架，很多企业开始转向建设算法模型工具库，将算法封装为软件框架，提供给开发者使用。
图中国及全球人工智能技术层产业规模及年增长率
资料来源：资产信息网千际投行中国电子学会
目前美国是该领域发展水平最高的国家，以谷歌、Facebook、IBM和微软为主的科技巨头均将人工智能的重点布局在算法理论和软件框架等门槛高的技术之上。而我国基础理论体系尚不成熟，鲜有拥有针对算法的开放平台，百度的Paddle-Paddle、腾讯的Angle等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
下游
应用层是基于技术层的能力，去解决具体现实生活中的问题。比如利用计算机视觉技术，实现金融、安防等多个领域的人脸识别；利用智能语音技术，实现智能音箱、录音笔等的语音识别；利用自然语言处理技术，用于智能客服的问答。
图全球及中国应用层产业规模及增速
资料来源：资产信息网千际投行中国电子学会
在实际的应用中，技术层和应用层的关系是相互交叉的，某个领域的应用可能用到多个维度的技术层的能力，比如金融行业的应用对于智能语音、计算机视觉、自然语言处理技术都会有需求；同样某个技术层的能力也可以广泛应用到多个不同的应用领域，比如计算机视觉技术可以广泛应用到金融、安防、医疗、交通、教育等多个维度。
2.2商业模式人工智能相关产业大概分为五类：销售智能设备、提供智能服务、智能平台变现、智能软件授权以及智能项目整合。不同的商业领域决定AI技术的变现能力，根据五类产业内容又可分为计算能力、数据、算法框架、应用平台和解决方案六类商业领域，其进入壁垒、演化路径与短期长期价值各不相同。
图：人工智能常见五种商业模式
资料来源：资产信息网千际投行
目前，国内外的中大型厂商都已经初步形成了各自不同的核心竞争力，依据五大类人工智能商业内容呈现出的最终形式大致可以分为以下三类公司。
人工智能创业公司：主要是依靠其对于某一垂直领域的技术研发或渠道优势，通过销售相关技术产品设备或服务获得盈利。人工智能领域创业的技术门槛较高，一旦成功产业化，则竞争压力相对较小。商业模式相对比较传统，在获得市场关注和盈利前，需要投资人在人才与研发环节持续投入。而获得源源不断的融资也靠创始人的声誉背书，因此这类企业短时间内的收入模型和盈利模式比较模糊。
人工智能平台：大型人工智能科技公司一般布局都在基础功能平台服务上，如大数据、云计算平台。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，如微软旗下成熟的AI平台。大型科技巨头公司将主要精力花在布局基础设施上，且大型人工智能平台主要都是靠应用程序接口（API）来盈利，调用的API次数越多，收费越高。而在调用这些API的同时，用户通常还会涉及其他服务，如服务器、虚拟机、数据库等，这也将为企业盈利带来新的增长点。
人工智能咨询与定制服务：主要根据企业和客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。现阶段，人工智能方案对于传统制造与服务类企业来说，规模化应用及成本控制难度较大。但随着未来AI技术的发展，与人工智能服务相关的产品成本必将下降，中小型企业也可以负担并愿意进行智能升级改造。
AI咨询与定制服务的商业模式较为独特，目前大致有以下两种模式：
成熟的AI专利应用，如开发一个独家专利的人工智能解决方案产品，并出售给下游用户，其产品可标准化、规模化量产。
客户定制化服务，比如为某家公司客户进行产品定制服务，服务的归属权归客户所有，服务公司无权转卖，此类定制服务价格较高，竞争能力强。
2.3专利申请量专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000年至2018年间，中美日三国AI专利申请量占全球总申请量的73.95%。中国虽在AI领域起步较晚，但自2010年起，专利产出量首超美国，并长期雄踞申请量首位。
从专利申请领域来看，深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别(中文语音识别正确率世界第一)、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于AI科技热潮兴起后申请，并集中在应用端(如智能搜索、智能推荐)，而AI芯片、基础算法等关键领域和前沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国AI发展存在基础不牢，存在表面繁荣的结构性不均衡问题。
从专利权人分布来看，中国高校和科研机构创新占据主导地位，或导致理论、技术和产业割断的市场格局。欧美日人工智能申请人集中在企业，IBM、微软、三星等巨头企业已构建了相对成熟的研发体系和策略，成为专利申请量最多的专利人之一。其中，IBM拥有专利数量全球遥遥领先。而中国是全球唯一的大学和研究机构AI专利申请高于企业的国家。由于高校与企业定位与利益追求本质上存在差异，国内技术创新与市场需求是否有效结合的问题值得关注。
图AI领域主要专利权人分布
资料来源：资产信息网千际投行Derwent
通过对国内人工智能行业的各个专利申请人的专利数量进行统计，排名前列的公司依次为：中兴通讯、京东方A、四川长虹、视源股份、海康威视、浪潮信息、大华股份、航天信息等。
图国内人工智能行业专利数量Top10
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
中国AI专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国AI专利国内为主，高质量PCT数量较少。
PCT(PatentCooperationTreaty)是由WIPO进行管理，在全球范围内保护专利发明者的条约。PCT通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国PCT申请量占全球的41%，国际应用广泛。而中国PCT数量(2568件)相对较少，仅为美国PCT申请量的1/4。
目前，我国AI技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布局欠缺;其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有AI专利中较多为门槛低的实用新型专利。此外，据剑桥大学报告显示，受高昂专利维护费用影响，我国61%的AI实用新型和95%的外观设计将于5年后失效，而美国85.6%的专利仍能得到有效保留。
2.4政策监管人工智能行业根据中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订）和国家统计局《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017）隶属于“软件和信息技术服务业”（行业代码为I65）。根据《战略性新兴产业分类（2018）》隶属于“新一代信息技术产业”中的“人工智能”行业。
人工智能行业的行政监管部门为工信部，负责拟订信息产业的规划、政策和标准并组织实施，指导行业技术创新和技术进步，组织实施有关国家科技重大专项，推进相关科研成果产业化，推动软件业、信息服务业和新兴产业发展。
人工智能的自律协会包括：
中国软件行业协会：协助政府部门组织制定、修改行业的国家标准、行业标准及推荐性标准，并推进标准的贯彻落实；开展软件和信息服务行业的调查与统计，提出行业中、长期发展规划的咨询建议；根据软件行业发展需要，组织行业人才培训、人才交流等。
中国人工智能产业发展联盟：聚集产业生态各方力量，联合开展人工智能技术、标准和产业研究，共同探索人工智能的新模式和新机制，推进技术、产业与应用研发，开展试点示范，广泛开展国际合作等。
中国人工智能学会：组织和领导会员开展人工智能科学与技术的创新研究，促进人工智能科学与技术的发展；开展国内、国际学术交流活动，提高会员的学术水平；开展人工智能科学与技术的咨询与培训；组织开展对人工智能领域科学技术和产业发展战略的研究，向政府部门提出咨询建议等。
人工智能的行业政策包括：
资料来源：资产信息网千际投行
2020年国家标准化管理委员会、中央网信办国家发展改革委、科技部、工业和信息化部关于印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》的通知，将人工智能标准体系结构分为八大部分。
基础共性标准：包括术语、参考架构、测试评估三大类，位于人工智能标准体系结构的最左侧，支撑标准体系结构中其它部分。
支撑技术与产品标准：对人工智能软硬件平台建设、算法模型开发、人工智能应用提供基础支撑。
基础软硬件平台标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
关键通用技术标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
关键领域技术标准：主要围绕自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实/增强现实、人机交互等方面，为人工智能应用提供领域技术支撑。
产品与服务标准：包括在人工智能技术领域中形成的智能化产品及新服务模式的相关标准。
行业应用标准：位于人工智能标准体系结构的最顶层，面向行业具体需求，对其它部分标准进行细化，支撑各行业发展。
安全/伦理标准：位于人工智能标准体系结构的最右侧，贯穿于其他部分，为人工智能建立合规体系。
图：人工智能标准体系结构
资料来源：资产信息网千际投行东吴证券
第三章行业估值、定价机制和全球龙头企业3.1行业综合财务分析和估值方法图：指数表现
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
人工智能行业估值方法可以选择市盈率估值法、PEG估值法、市净率估值法、市现率、P/S市销率估值法、EV/Sales市售率估值法、RNAV重估净资产估值法、EV/EBITDA估值法、DDM估值法、DCF现金流折现估值法、NAV净资产价值估值法等。
3.2行业发展和驱动因子多个行业希望利用AI实现数字化转型
当前，数字化浪潮来袭，以人工智能为代表的新一代数字技术日新月异，催生了数字经济这一新的经济发展形态。过去20余年消费互联网的充分发展为我国数字技术的创新、数字企业的成长以及数字产业的蓬勃发展提供了重要机遇。人工智能等新一代信息技术的快速发展和应用，推动着各行各业加速向数字化迈进。伴随着数字技术的融合应用以及我国供给侧结构性改革的不断深化，加快AI等数字技术与产业经济的融合发展成为多个行业的共识。
大量人工智能高端人才
高端人才对于一个行业的影响毋庸置疑，甚至可以说，一个国家在人工智能领域的实力主要取决于少数精英研究人员的质量。目前世界范围内，美国仍然是拥有最多拔尖研究人员的国家，这就是为什么美国在人工智能发明的年代能够取得领先地位，并且进入应用的时代时，他们比自己的同行有优势。
近年来，我国企业对于机器学习、知识图谱等领域关注度逐年增加，尤其在金融、教育、医疗领域，并由此吸引了越来越多的人才从事相关领域的学习。在研究热度、就业前景、政策红利等多方面因素叠加下，未来我国有望培养大量该领域的高端人才。
移动互联网的推动
随着人工智能进入应用时代，数据的应用量得到了大幅提升。当今人工智能应用的核心，就是通过深度学习在海量数据中概括出人类难以发觉的细微联系的能力。数据可以被视为支撑人工智能运行的原材料。
我国拥有大量的移动互联网用户基础，为我国人工智能行业提供数据支撑。截至2021年上半年，我国手机网民规模为10.07亿，较2020年12月新增手机网民2092万，网民中使用手机上网的比例为99.6%
技术进步
（1）边缘计算技术：通过将边缘技术应用于人工智能，可以提供更快的计算和洞察力、更好的数据安全性以及对持续运营的有效控制。因此，它可以提高支持人工智能的应用程序的性能，并降低运营成本。
（2）分布式计算技术：可以将计算任务分派给多个分布式服务器进行下发，计算完成后再将结果通过不同的分布式服务器进行汇总，通过中央控制器合成展现。分布式计算架构与人工智能计算相辅相成，共同完成大数据处理和计算任务。
政府政策支持
政府政策在驱动中国人工智能发展方面的作用是显著的但常常被人误解。政府常常挑选优势企业进行补贴，或者发布命令规定应当发展的技术。如果人工智能对经济的影响远小于当前预期，那么投入人工智能的资源可能是一种浪费。
另外，由于许多人工智能技术都已经成熟，选择哪些进行支持对公共部门来说是一个问题。政府的参与绝不是技术领先的先决条件，但随着人工智能更深入地渗透到现实系统中，政府参与可能会加速技术产生经济影响。
3.3行业风险分析表：常见行业风险因子
资料来源：资产信息网千际投行
（1）美国对国内AI发展限制力度可能加大
限制我国高科技产业的发展，已经成为美国政治精英层的共识。AI作为未来全球科技的重要发展方向，美国对相关领域的出口管制力度，不但不会因中美双方的后续协商而有所缓解，甚至还有可能加大。目前，美国已经将主要AI技术列入“限制性出口清单”，虽然没有明确限制对象，我国作为其重要竞争对手，限制力度可能更为严格，国内企业在技术引进、产品进口等方面将面临更多限制。
（2）政策支持力度不达预期或调整
当前，国内人工智能发展还处在起步阶段，产业链各环节发展还较为薄弱，企业对政府在技术研发、财税优惠、公共服务平台搭建、投融资支持、政府采购、人才培养等方面支持还十分依赖。如果政策支持方向出现调整，或者力度不达预期，对企业的业务发展和公司业绩都会造成较大的影响。
（3）技术研发和产业化不及预期
人工智能作为计算机领域的交叉和新兴学科，近年来进入创新爆发期，产品周期明显缩短，技术创新迭代加速，企业面临着的技术层面的竞争更为激烈。如果企业在技术研发投入不足或者产业化不及预期，对整个公司的发展将造成严重影响。
（4）市场竞争激化的风险
目前，国内在应用领域企业较为集中，微创企业、传统互联网巨头、垂直行业企业都在积极进入，形成了“百家争鸣”的格局，而且未来在国家政策的支持下，行业新进入企业将可能增多，市场、利润争夺也将趋于白热化，企业盈利能力将可能受到挑战。
3.4竞争分析-SWOT模型优势
人工智能可以提供各种各样的应用来服务人类，比如京东和淘宝的智能推荐，无人车的自动驾驶。人工智能可用于完成最困难，最复杂甚至最危险的任务。我们可以利用人工智能的优势并充分利用它。人工智能还可以节省人力资源和提高效率，帮助我们完成单调，重复和耗时的过程。并且人工智能可以不停地工作，但人们不能这样做。同时人工智能能够比人们更快地完成复杂的任务，节省大量时间并加快进程，并且人工智能的成本与人力成本相比要低很多。
劣势
人工智能系统还无法超出场景或语境理解行为，并且具有不可预测性，用户无法预测人工智能会做出何种决策，这既是一种优势，也会带来风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决策。最后是安全问题和漏洞。机器会重结果而轻过程，它只会通过找到系统漏洞，实现字面意义上的目标，但其采用的方法不一定是设计者的初衷。例如，网站会推荐一些极端主义视频，因为刺激性内容可以增加浏览时间。再如，网络安全系统会判断人是导致破坏性软件植入的主要原因，于是索性不允许人进入系统。
机遇
无论人类社会自身的需求，还是由于人工智能的介入而产生的新需求，这些需求本身都为人工智能的发展提供了难得的机遇。虽然这些机遇不一定促成人工智能的进步，但它们的确是人工智能进一步发展的动力。人类总是期望人工智能可以更安全、更贴心地服务于人类，为人类创造更多的便利。
威胁
从技术层面来说，当前人工智能仍然面临着众多技术上的难题。技术上的难题关系着人工智能是否具有可靠性与高效性，能否取得人类信任，能否避免出现重大技术事故等。
从社会规范层面来看，人工智能的快速发展在一定程度上打破了传统的社会规范，也因此带来了一系列的社会问题。这些问题的出现，为人工智能的发展带来了诸多隐忧，甚至在一定程度上阻碍了人工智能的发展。人工智能能否解决人类对人工智能自身发展的担忧，在很大程度上决定着其自身的发展前景。
3.5重要参与企业中国主要企业有海康威视[002415.SZ]、工业富联[601138.SH]、京东方A[000725.SZ]、中兴通讯[000063.SZ]、科大讯飞[002230.SZ]、恒生电子[600570.SH]、澜起科技[688008.SH]、闻泰科技[600745.SH]、兆易创新[603986.SH]、圣邦股份[300661.SZ]等。
根据Google的综合数据，全球人工智能企业排名前十分别是：Nvidia,Microsoft,IBM,Google,OpenAI,Alphabet,DataRobot,Apple,Intel,SenseTime。
第四章未来展望整体趋势
人工智能作为第四次工业革命的重要抓手之一，已经成为各国科技领域争夺的焦点。中美两国在该领域各有千秋，竞争日趋激烈。国内人工智能政策环境较好，产业基础初步具备，市场需求十分旺盛。按照中央规划，未来人工智能核心产业、“AI+”(AI与传统产业融合)均是战略发展重点。
基础层
该层主要为人工智能提供算力支撑和数据输入，包括AI芯片、算力基础设施和大数据服务等。AI芯片方面，未来随着产业自身发展以及科创板的推进，国内AI专用芯片尤其是边缘端芯片领域的投资标的可能增加，一些视觉、语音算法研发企业已经注意到该领域的发展潜力，开始增加该板块的投资。
基础设施方面，服务器、云计算、超算等算力都开始向AI倾斜，尤其是GPU服务器需求增长更为迅速，国内主要服务器企业也在持续发力，竞争优势开始凸显。
技术层
该层是人工智能的核心，除了开源技术框架主要为国外AI巨头所掌控之外，我国企业在算法、语音和视觉技术等方面的布局已经相对完善。
应用层
该层是我国AI市场最为活跃的领域，国内AI企业多集中在该板块。尤其是语音、计算机视觉、知识图谱等相对成熟的技术，在AI产品、融合解决方案市场(安防、医疗、家居和金融等)上都得到了广泛应用，随着我国“AI+”战略的实施，该领域的市场空间更为广阔。
2023年中国人工智能行业市场前景及投资研究报告（简版）
中商情报网讯：人工智能（ArtificialIntelligence），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。
一、人工智能定义
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。
人工智能可按照应用领域分为四大类别：决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人。以下为定义及应用领域：
资料来源：中商产业研究院整理
二、人工智能行业发展政策
近年来，在中国人工智能行业受到各级政府的高度重视和国家产业政策的重点支持。国家陆续出台了多项政策，鼓励人工智能行业发展与创新，《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》《新一代人工智能伦理规范》《中华人民共和国数据安全法》等产业政策为人工智能行业的发展提供了明确、广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产经营环境。具体情况列示如下：
资料来源：中商产业研究院整理
三、人工智能行业发展现状
1.市场规模
中国人工智能市场规模在2016年-2020年持续增长，市场规模从2016年的154亿元增长至2020年的1280亿元，年复合增长率达到69.79%。随着新基建产业愈发受到国家重视，人工智能产业未来将持续增长，预计2022年将达2729亿元。
数据来源：灼识咨询、中商产业研究院整理
2.市场结构
中国人工智能行业可按照应用领域分为四大类别：决策类人工智能、视觉人工智能、语音及语义人工智能和人工智能机器人。目前，视觉人工智能的占比最多，达43.4%。其次分别为决策类人工智能、语音及语义人工智能、人工智能机器人，占比分别为20.9%、18.2%、17.4%。
数据来源：灼识咨询、中商产业研究院整理
3.投融资情况
2016年到2018年中国人工智能投融资情况呈现增长趋势。2019年开始，中国人工智能市场投融资事件数量开始下滑，整体市场开始冷静，投资金额有所上升。截止至2021年7月，投融资事件达506起，投融资金额达1839.92亿元。
数据来源：中商产业研究院整理
4.企业注册量
近两三年来，人工智能相关企业注册量飞速上升。企查查数据显示，2017年人工智能上升为国家战略后，相关企业年注册量首次突破1万家，2019年注册量已达到4.26万家。2020年，人工智能新科技的链接价值、赋能价值表现得更为突出，全年注册量增至17.10万家。
数据来源：企查查、中商产业研究院整理
四、人工智能行业重点企业
1.京东方
京东方科技集团股份有限公司（BOE）创立于1993年4月，是全球领先的半导体显示技术、产品与服务提供商。基于在发展显示事业中积累的显示、传感、人工智能、大数据等技术基础，BOE（京东方）2014年启动DSH战略转型，由原有的端口器件事业向智慧物联事业和智慧医工事业延展。
2021年前三季度京东方实现营业收入1632.78亿元，同比增长72.05；实现归母净利润200.15亿元，同比增长708.36%。
数据来源：中商产业研究院整理
2.科大讯飞
科大讯飞股份有限公司是一家专业从事语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等人工智能核心技术研究，人工智能产品研发和行业应用落地的国家级骨干软件企业。
2021年前三季度科大讯飞实现营收108.68亿元，同比增长49.2%；实现归母净利润7.29亿元，同比增长30.88%。
数据来源：中商产业研究院整理
3.寒武纪
中科寒武纪科技股份有限公司创办于2016年，主营业务是应用于各类云服务器、边缘计算设备、终端设备中人工智能核心芯片的研发、设计和销售。公司的主要产品包括云端产品线、边缘产品线、处理器IP授权及软件。
2021年前三季度寒武纪营业收入实现2.22亿元，同比增长40.51%；归母净利润亏损6.29亿元，同比下降102.9%。
数据来源：中商产业研究院整理
4.阿里巴巴
阿里AI（阿里灵杰）依托阿里领先的云基础设施、大数据和AI工程能力、场景算法技术和多年行业实践，一站式地为企业和开发者提供云原生的AI能力体系。帮助提升AI应用开发效率，促进AI在产业中规模化落地，激发业务价值。
下图为阿里巴巴人工智能相关开发服务内容：
资料来源：阿里云官网
5.百度AI
百度人工智能全面开放百度大脑领先能力，包括语音识别和文字识别等335项场景化能力、飞桨企业版EasyDL和BML、智能对话定制平台UNIT、AI学习与实训社区AIStudio、及实现算法与硬件深度整合的软硬一体产品项目等。目前，百度连续四年AI专利申请和授予量全国第一，百度AI开放平台成为中国领先的软硬一体AI大生产平台。而百度的移动生态，正是在这样的人工智能技术驱动下构建强大的。在人工智能的驱动下，由百家号、小程序、托管页构成的移动生态三大支柱业务增长稳进，构建起了完善的内容和服务一体化移动生态。
五、人工智能行业发展前景
1、人工智能和实体经济融合发展空间大
人工智能正由技术研发走向行业应用,形成从宏观到微观各领域智能化新实践，逐步渗透到制造、交通、医疗、金融、零售、金融等多个行业。人工智能发展催生出新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，为产业变革带来新动力。
对于网络化、信息化尚在初级阶段的实体经济而言，发展更高阶段的智能化条件还不成熟。以工业为例，我国两化融合发展水平为51.8，其中小微企业两化融合水平仅为38.1。人工智能技术应用所需的互联网、传感器、芯片等基础设施薄弱，企业使用人工智能的成本过高也是重要制约。未来随着人工智能技术发展，人工智能和实体经济深度融合，将驱动人工智能行业发展。
2、5G赋能人工智能产业驶入快车道
我国5G发展取得领先优势，已累计建成5G基站超81.9万个，占全球比例约为70%；5G手机终端用户连接数达2.8亿，占全球比例超过80%；5G标准必要专利声明数量占比超过38%，2020年上半年以来上升近5个百分点，位列全球首位。工信部5G/6G专题会议会议表示，要持续推进5G快速健康发展。
5G是人工智能的加速器，同时5G也将为人工智能提供新动能。5G具有大连接、低延迟和高带宽三个核心特点，这些特点可以从不同侧面进一步加速人工智能技术的发展、应用、落地，促进整个供应链的智能升级。
3、技术加强带动行业发展
近年来，数据、算法与算力三大驱动因素显著发展。在数据方面，互联网的快速发展使高质量、大规模的大数据成为可能，海量数据为包括计算机视觉在内的人工智能技术的发展提供了充足的原材料。在算法方面，机器学习算法取得重大突破，以多层神经网络模型为基础的算法，使得机器学习算法在人脸识别等领域的准确性取得了飞跃性的提高，为商业化应用奠定了重要技术基础。在算力方面，计算力提升突破瓶颈，以GPU为代表的新一代计算芯片提供了更强大的计算力，使得运算更快，同时在集群上实现的分布式计算帮助算法模型可以在更大的数据集上运行。
上述三大因素不断进步极大促进了人工智能技术的发展。未来，人工智能行业在数据、算法、算力方面仍具有巨大的发展与进步空间。相关技术创新与研发投入力度将继续加大，更快更高效的算法模型与部署效率、更庞大且标准化的行业数据、更强大且成本更低的计算芯片，将进一步推动行业技术进步。
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伴随全球数字化进程的加快，人工智能成为引领未来世界发展的关键技术。近年来，各国政府、科研教育机构、科技企业及专家学者纷纷加入到推动人工智能产业发展的进程中，人工智能技术与产业融合程度不断加深。
2022年，尚普研究院从全球视角出发，对于人工智能的发展历程、产业链、核心技术、应用领域及发展趋势等方面进行全面梳理，为政府部门、从业人员、教育工作者、社会公众更好了解人工智能的过去、现状及未来提供参考。
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本科毕业设计（论文）
题目多种模式识别的调研报告姓名闫永光专业计算机科学与技术学号201115025指导教师
郑州科技学院信息工程系二○一四年六月
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摘要
信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。
模式识别(PatternRecognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。
关键词：模式识别；人工智能；多种模式识别的应用；模式识别技术的发展潜力
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引言
随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展。人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知
1、模式识别
什么是模式和模式识别？
模式可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。
模式识别(PatternRecognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（SupervisedClaification）和无监督的分类(UnsupervisedClaification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。
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2、人工智能
人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousne）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括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。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。
3、多种模式识别的应用
3.1文字识别
汉字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋。所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将
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文字方便、快速地输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我过得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了连机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。
3.2语音识别
语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的安验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。
3.3指纹识别
我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:leftloop,rightloop,twinloop,whorl,arch和tentedarch,这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。
3.4图像模式识别
图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色
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彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。
从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。
3.5句法模式识别
对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。
句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。
3.6统计模式识别
统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如
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图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。
图2统计模式识别模型
4、模式识别技术的发展潜力
模式识别技术是人工智能的基础技术，21世纪是智能化、信息化、计算化、网络化的世纪，在这个以数字计算为特征的世纪里，作为人工智能技术基础学科的模式识别技术，必将获得巨大的发展空间。在国际上，各大权威研究机构，各大公司都纷纷开始将模式识别技术作为公司的战略研发重点加以重视。
3.1语音识别技术
语音识别技术正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。中国互联网中心的市场预测：未来5年，中文语音技术领域将会有超过400亿人民币的市场容量,然后每年以超过30%的速度增长。
3.2生物认证技术
生物认证技术本世纪最受关注的安全认证技术，它的发展是大势所趋。人们愿意忘
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掉所有的密码、扔掉所有的磁卡，凭借自身的唯一性来标识身份与保密。国际数据集团（IDC）预测：作为未来的必然发展方向的移动电子商务基础核心技术的生物识别技术在未来10年的时间里将达到100美元的市场规模。
3.3数字水印技术
90年代以来才在国际上开始发展起来的数字水印技术是最具发展潜力与优势的数字媒体版权保护技术。IDC预测，数字水印技术在未来的5年内全球市场容量超过80亿美元。
结语
综上所述，模式识别从20世纪20年代发展至今，人们的一种普遍看法是不存在对所有模式识别问题都适用的单一模型和解决识别问题的单一技术，我们现在拥有的只是一个工具袋，所要做的是结合具体问题把统计的和句法的识别结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与人工智能中的启发式搜索结合起来，把统计模式识别或句法模式识别与支持向量机的机器学习结合起来，把人工神经元网络与各种已有技术以及人工智能中的专家系统、不确定推理方法结合起来，深入掌握各种工具的效能和应有的可能性，互相取长补短，开创模式识别应用的新局面。
参考文献
1边肇祺，张学工等编著.模式识别(第二版).北京：清华大学出版社，2000.2王碧泉，陈祖荫.模式识别理论、方法和应用.北京：地震出版社，1989.3赵陵滋，甘云祥.统计模式识别算法的MATLAB语言实现.应用科技4语音识别理想与现实的距离
5人类形象思维模式识别与机器模式识别之探讨6指纹认证方法应注意的问题
人工智能调研报告[优秀]
模式识别课程报告
模式识别报告格式1
模式识别简介
数字图像模式识别
模式识别总结
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人工智能
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