【干货】人工智能产业产业链全景梳理及区域热力地图
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏【干货】人工智能产业产业链全景梳理及区域热力地图UVc分享到：朱茜•2021-08-0909:00:30来源：前瞻产业研究院E18701G12023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年全球人工智能芯片（AI芯片）行业市场调研与发展前景研究报告2023-2028年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告2023-2028年中国云计算产业发展前景预测与投资战略规划分析报告2023-2028年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告人工智能产业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
人工智能产业产业链全景梳理：产业链涵盖行业庞大
人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是包括AI芯片等硬件设施及云计算等服务平台的基础设施、数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑;技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径;应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。
人工智能产业产业链区域热力地图：四大都市圈最集中
继国家出台《新一代人工智能发展规划》之后，各省市自治区纷纷响应，制定了各自的人工智能发展规划、实施意见和行动方案。地方政府的政策不仅在针对国家战略作出响应，还在对当地智能企业和产业发展需求的作出响应。
目前，我国人工智能企业主要分布在京津冀、长三角、珠三角、川渝四大都市圈。京津冀区域竞争力最强，长三角位列第二，珠三角位列第三。
从人工智能行业代表性企业的所属地分布来看，北京、深圳市人工智能代表性企业的集中地。
人工智能产业产业园区分布图：东部沿海地区分布较多
截至目前中国新一代人工智能创新发展实验区已经获批的地区主要集中在东部沿海地区，主要围绕北京、杭州、深圳展开。已经获批的地区有北京、天津、济南、苏州、安徽、上海、杭州、德清县、西安、武汉、长沙、深圳、广州、成都、重庆。
人工智能产业代表性企业产品情况
从人工智能企业的核心技术布局来看，百度、腾讯、阿里云、华为等头部平台企业已布局了多项AI技术;而像平安科技、京东、小米等融合性公司，其技术布局主要针对应用层，针对性较强。
人工智能产业代表性企业最新投资动向
2020年以来，人工智能产业代表性企业的投资动向主要包括收购公司拓展业务、通过对子公司增资的方式投资人工智能生产基地项目。人工智能产业代表性企业最新投资动向如下：
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、招股说明书撰写等解决方案。
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零售业的人工智能
为了在今天的市场上竞争，零售商们必须以前所未有的方式回应客户，同时在运营中杜绝浪费和低效。数据可以让你做到这一点，但要弄清楚规模庞大的数据，就需要真正的智能。
零售业的数字化转型不仅仅是将事物连接起来。而是要将数据转化为洞察，了解哪些行动能够推动更好的业务结果。零售业的人工智能（包括机器学习和深度学习）是产生这些洞见的关键。对于零售商来说，这会带来绝妙的客户体验、收入增长机会、快速创新和智慧运营，所有这些都有助于将您与竞争对手区分开来。
很多零售商已经在部分业务中使用了人工智能。您可能会在客户关系管理软件中使用人工智能使营销活动自动化，或者通过预测分析来确定哪些客户可能会购买特定的产品。云计算可以支持人工智能工作负载，后者需要来自不同来源的大量数据能够得到存储和处理一些云零售工作负载的例子包括需求预测、机器学习和在线产品推荐。
但在店内运行人工智能有其自身的优势。零售业的边缘计算可作为获得洞察的催化剂，将大量原始数据集成并转化为有价值且可操作的智能。想象一下自动为货架补货的库存机器人；可适应受众的数字标牌；以及通过追踪客户流量模式来提示交叉销售和向上销售机会的传感器。
零售业中，一种称为计算机视觉的特殊人工智能深度学习在实体店中越来越受欢迎。计算机视觉会“观察”和理解视觉数据，在您需要的地方成为您的眼睛。它为跨越客户体验、需求预测、库存管理等方面的新零售用例打开了大门。
人工智能的工作原理是什么
原标题：人工智能的工作原理是什么？人工智能的工作原理是：计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。
简介：
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。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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。
科学介绍：
展开全文1、实际应用
机器视觉：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。
2、学科范畴
人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。
3、涉及学科
哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论。
4、研究范畴
自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法。
5、意识和人工智能
人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。返回搜狐，查看更多
责任编辑：人工智能医学影像诊断的原理和应用
卷积层
卷积是两个数组（可由矩阵转换为数组）的运算，一个数组由图像中某个位置的输入值（如像素值）组成，另一个是滤波器（或核）。计算输入与滤波器的点积得到一个输出。按一定的步长将滤波器移到图像中的下一个位置，重复上面计算过程，直到覆盖整个图像，生成特征（或激活）映射。
线性整流单元层
线性整流单元（RELU，RectifiedLinearUnit）层是一个将负输入值设置为零的激活函数，即当输入值x小于0时，输出f（x）为0；当输入值x大于等于0时，f（x）=x。RELU简化、加速了计算与训练，并且有助于避免消失梯度问题。其它一些激活函数还有sigmoid、tanh、leakyRELU，等等。
池化层
池化层的作用是减少参数数量以及图像的大小（宽度和高度，但不是深度）。最大池化是常用的方法，“最大”是指获取最大的输入值而丢弃其它值。其它池化还有平均池化等。
全连接层
“全连接”是将前一层中的每个神经元都连接到全连接层中的每个神经元。可以有一个或多个完全连接的层。这一层的任务是计算出分类中各种可能类别的概率，最终实现分类。
基于深度学习的影像分析示意图如图2所示，其基本结构是将多个卷积层、激活层和池化层堆叠起来。在空间维进行压缩，并根据学习到的特征映射数量进行扩展之后，所有特征被映射到全连接层上，由最后一个全连接层的激活函数给出分类概率，最后输出分类结果。
图2基于深度学习的医学图像分析示意图
3训练与学习要让机器能根据医学影像/图像自动给出疾病的判断结果，首先必须要对机器进行训练与学习。
训练
训练是建立一个输入—输出关系的过程。用已知的数据（样本）及其结论（标签）作为输入，让机器在知道输入数据及其应该获得的正确结论的前提下，调整内部参数，从而通过这些参数“记住”输入数据与正确结论之间的关系。可见，“训练”其实就是“教导”机器的过程。经过训练后，机器便建立起了反映输入与输出关系的一种“模型”。这种“模型”类似于函数关系，以后输入新的数据，通过模型的计算，就可以获得结论（输出结果）。
学习
学习是遵循某种规则（学习算法）调整神经网络内部参数的过程。机器学习可分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。在当前的研究中，大部分医学影像诊断是采用监督学习。它的基本原理是：计算输出结果，并与应有的正确结论（标签）进行比较，计算出误差，依据此误差去调整神经网络中各神经元之间的连接系数（即权值Wij），然后又根据新的输出计算误差，再调整Wij。重复上述过程，直到完成全部训练数据。如图3所示。
图3图监督学习示意图
4典型例子近几年，深度学习在医学影像分析中的研究获得了显著进展，限于篇幅，下面给出三个研究例子。
皮肤癌诊断
2017年，斯坦福大学A.Esteva等人在《Nature》发表了利用深度神经网络实现皮肤癌诊断的论文（“Dermatologist-LevelClassificationofSkinCancerWithDeepNeuralNetworks，”Nature,vol.542,no.7639,p.115,2017）。皮肤癌的诊断一般是先临床筛查，然后有可能再做皮肤镜分析、活检和组织病理学检查。该文阐述了使用深度卷积神经网络进行的皮肤病变分类。该系统使用的是预先在ImageNet数据集上训练的GoogleInceptionv3CNN架构，并在自己的数据集（包含2,032种不同疾病的129,450张临床病变图像）上使用像素和标签输入进行训练微调，如图4所示。757个训练分类，其由皮肤病新分类法和将疾病映射到训练分类的划分算法来定义。最后的推理分类要笼统一些，由一个或多个训练分类组成（例如，恶性黑色素细胞病变——黑色素瘤类）。推理分类的概率是根据分类结构对训练分类的概率进行求和。系统性能的测试使用经活检证实的临床图像，其测试性能与21位经过认证的皮肤科医生进行对比。使用两个关键的二元分类：角质形成细胞癌与良性脂溢性角化病、恶性黑色素瘤与普通的痣。第一个二元分类代表对最常见癌症的识别，第二个则代表对最致命皮肤癌的识别。结果表明，CNN在这两项任务中都取得了与所有专家同等的性能，其能力水平堪比皮肤科医生，从而展示了人工智能在皮肤癌诊断中的前景。
图4深度卷积神经网络架构（采用GoogleInceptionv3）
间质性肺病诊断
瑞士伯尔尼大学MariosAnthimopoulos等人于2016年发表了利用深度CNN实现间质性肺疾病诊断的论文（LungPatternClassificationforInterstitialLungDiseasesUsingaDeepConvolutionalNeuralNetwork，IEEETransactionsonMedicalImaging,Vol.35,No.5,May2016）。间质性肺病（ILD）是以弥漫性肺实质、肺泡炎症和间质纤维化为病理基本病变。伯尔尼大学的论文提出并评价了一种用于ILD模式分类的卷积神经网络（CNN），如图5所示。该网络由5个卷积层，核为2×2，激活函数是LeakyReLU，采用平均池化，全连接层最后一层的激活函数是softmax，给出7个分类的概率分布。7个输出对应的分类是：健康、毛玻璃不透明度（GGO）、微结节、实变、网状、蜂窝和GGO/网状的组合。训练和评估的数据集包含14696个图像。这是一个针对特定问题设计的深度CNN。在一个具有挑战性的数据集中，对比分析证明了有效性。该系统旨在为ILDs提供鉴别诊断，作为放射科医生的辅助工具。
图5肺模式分类的CNN结构
乳腺癌诊断
美国德克萨斯大学埃尔帕索分校WenqingSun等人关于深度CNN用于乳腺外诊断的论文（Enhancingdeepconvolutionalneuralnetworkschemeforbreastcancerdiagnosiswithunlabeleddata，ComputMedImagingGraph，2016），给出了一个基于图的半监督学习（SSL）方案，使用深度CNN诊断乳腺癌。CNN通常需要大量的标记数据进行训练和参数微调，而该方案只需要训练集中的一小部分标签数据，其余大量数据为无标签数据。诊断系统包括四个模块：数据加权、特征选择、分割协同训练数据标注和CNN，如图6所示。该研究使用3158个感兴趣区域（ROIs），每个感兴趣区域包含从1874对乳房X线照片中提取的肿块，其中的100个ROIs作为标签数据，其余的作为无标签数据，实验结果表明该方案的准确度为0.8243。对于混合数据与采用同样数量的有标签数据相比，后者方案的精度较前者高3.75%。不过，混合数据方案（SSL）的优点是可以利用无标签数据提高准确度，这在缺乏大量标签数据时是很有意义的。
图6乳腺癌诊断用的CNN结构
5结束语用人工智能实现医学影像智能分析，关键还是神经网络的训练和学习。训练的效果与数据密切相关。一是需要用大量的数据“教导”机器，对于医学影像诊断而言，即需要大量的病例影像。尤其是监督学习，需要很大的有标签数据。二是数据的正确性，即原始数据与结论（标签）的正确关系，显然，如果使用错误的数据，训练后得出的模型就可能导致错误。
许多用于医学影像分析的公共数据集已经开始出现，而且还会有更多的公共数据集出现，这将为人工智能机器学习提供极大的数据支持。然而，数据是过去的，对于一些突发的新型疾病，比如新病毒传染病，由于初期缺乏足够的有标签数据，对于机器学习是一个很大的挑战，而学习算法的进步则是应对这一挑战的关键。
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谷歌的智能音箱产品的优势介绍
亚马逊和谷歌在人工智能领域一直都处于领先地位，一直都积极的将技术实现落地。不过在智能家具这块市场上，亚马逊先做表率，早在2014年就发布了智能音箱硬件产品Echo，虽然亚马逊Echo在智能音箱领域属于开创者，但考虑到谷歌自身强大的服务生态，即使GoogleHome来得要晚一些，却依旧让人充满期待。
智能音箱是传统音箱升级后的科技智能产品，它是家庭消费端通过语音与互联网实现交互的工具，如点歌、购物、上网或实时播报天气情况。它还可以控制智能家居设备，如打开窗帘，设置冰箱温度，提前预热热水器等。
智能音箱作为一款具备智能语音交互系统和互联网服务内容的互联网终端产品，同时可扩展接入更多设备和内容，可为家庭消费者随时享受互联网时代提供便利。目前，智能音箱已经成为小家电的存在，渗透到人们的生活日常。
谷歌智能音箱是一款集语音识别、智能家居控制、音乐播放等多种功能于一体的智能音箱产品。
以下是对谷歌智能音箱产品的全面解析：
先进的语音识别技术
谷歌智能音箱产品采用了先进的语音识别技术，可以准确地识别用户的语音指令，从而为用户提供更加智能化的服务。用户可以通过语音指令控制智能家居设备、播放音乐、获取天气信息、设定闹钟等。此外，谷歌智能音箱产品还可以支持多种语言的语音指令，例如英语、法语、德语、意大利语等，满足了不同用户的需求。
优质的声音质量
谷歌智能音箱产品采用了高品质的音频组件，包括高保真音频放大器和优质扬声器，为用户带来清晰、高品质的音质体验。用户可以在家居环境中享受到更加真实、逼真的声音效果。此外，谷歌智能音箱产品还支持多种音频格式，例如MPEG-4、AAC等，用户可以根据自己的喜好选择适合自己的音频格式。
丰富的功能
谷歌智能音箱产品不仅具有基本的语音识别和音频播放功能，还提供了丰富的功能，例如智能家居控制、语音助手、在线购物、音乐播放等。这些功能满足了用户在日常生活和工作中的多种需求。用户可以通过谷歌智能音箱产品控制家居设备的开关、亮度、温度等，还可以查询菜谱、听新闻、查交通信息等。
灵活的尺寸和外观选择
谷歌智能音箱产品有多种尺寸和外观选择，用户可以根据自己的喜好和家居环境选择适合自己的产品。从小型到大型，从圆润到棱角分明，用户可以根据自己的喜好和家居风格选择最适合的产品。
优秀的续航表现
谷歌智能音箱产品采用了高性能的电池技术，续航表现优秀。用户可以在不插电源的情况下长时间使用智能音箱产品，更加方便和实用。
云端智能升级
谷歌智能音箱产品采用了云端智能升级技术，用户可以通过互联网实时升级智能音箱产品的软件和硬件，从而不断提升产品的性能和功能。云端智能升级还可以保障产品的安全性和稳定性，避免因为软件漏洞等原因导致的系统崩溃等问题。
综上所述，谷歌智能音箱产品是一款集语音识别、智能家居控制、音乐播放等多种功能于一体的智能音箱产品。它具有先进的语音识别技术、优质的声音质量、丰富的功能、灵活的尺寸和外观选择、优秀的续航表现和云端智能升级等多种优势，可以满足用户在日常生活和工作中的多种需求。同时，谷歌智能音箱产品还可以与其他智能设备进行联动，例如与智能电视、智能灯、智能插座等设备进行联动，为用户打造更加智能化的家居生活体验。因此，如果你想要一款性能全面、功能丰富的智能音箱产品，谷歌智能音箱产品是一个不错的选择。