中国人工智能40年（上）
雷锋网按：本文作者蔡自兴，来自湖南省自兴人工智能研究院、中南大学智能系统与智能软件研究所。文章来自北邮人机与认知实验室，雷锋网已获授权。
智能机器是一种能够呈现出人类智能行为的机器。人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是计算机科学或智能科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。人工智能的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，而远期目标是用自动机模仿人类的思维活动和智力功能。
人工智能探索历史
人类对人工智能和智能机器的梦想与追求，可以追溯到3000 多年前。中国也不乏这方面的故事与史料。
近代科学技术的许多重大进展都是人类智慧、思维、梦想和奋斗的成果。人类历史上从来没有出现过像今天这样的思想大解放，关于宇宙、星球、生命、人类、时空、进化和智能等思想与作品，如雨后春笋破土而出，似百花争艳迎春怒放。其中，人工智能尤其引人注目。进入20世纪后，人工智能开始孕育于人类社会母胎。到20世纪30—40年代发生了两件极其重要的事件：数理逻辑的形式化和智能可计算（机器能思维）的思想，建立了计算与智能关系的概念。被称为“人工智能之父”（ThefatherofAI）的图灵（TuringAM），于1936年创立了自动机理论，提出一个理论计算机模型，奠定电子计算机设计基础，促进人工智能特别是思维机器的研究。1950 年图灵的论文“机器能思考吗？”，为即将问世的人工智能提供了科学性和开创性的构思。
1956 年夏季由麦卡锡（McCarthyJ）、明斯基（MinskyML）、罗彻斯特（LochesterN）和香农（ShannonCE）共同发起，并邀请其他6位年轻的科学家，在美国达特茅斯（Dartmouth）大学举办了一次长达两个月的十人研讨会，讨论用机器模拟人类智能问题，首次使用“人工智能”这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着国际人工智能学科的诞生，具有十分重要的历史意义。发起这次研讨会的人工智能学者麦卡锡和明斯基，则被誉为国际人工智能的“奠基者”或“创始人”（Thefoundingfather），有时也称为“人工智能之父”。
中国的人工智能经历了怎样的发展过程？取得哪些成绩？存在什么问题？面临何种机遇？有哪些解决方案？本文力图逐一探讨。
一、发展过程
与国际上人工智能的发展情况相比，国内的人工智能研究不仅起步较晚，而且发展道路曲折坎坷，历经了质疑、批评甚至打压的十分艰难的发展历程。直到改革开放之后，中国的人工智能才逐渐走上发展之路。
1.迷雾重重
20世纪50—60年代，人工智能在西方国家得到重视和发展，而在苏联却受到批判，将其斥为“资产阶级的反动伪科学”。当时，受苏联批判人工智能和控制论（Cybernetics）的影响，中国在20世纪50年代几乎没有人工智能研究；20世纪60年代后期和70年代，虽然苏联解禁了控制论和人工智能的研究，但因中苏关系恶化，中国学术界将苏联的这种解禁斥之为“修正主义”，人工智能研究继续停滞。那时，人工智能在中国要么受到质疑，要么与“特异功能”一起受到批判，被认为是伪科学和修正主义。《摘译外国自然科学哲学》月刊1976年第3期刊文称：“在批判‘图像识别’和‘人工智能’研究领域各种反动思潮的斗争中，走自己的道路”。这足见中国人工智能研究迷雾重重的艰难处境。
1978年3月，全国科学大会在北京召开。在华国锋主持的大会开幕式上，邓小平发表了“科学技术是生产力”的重要讲话。大会提出“向科学技术现代化进军”的战略决策，打开解放思想的先河，促进中国科学事业的发展，使中国科技事业迎来了科学的春天[9]。这是中国改革开放的先声，广大科技人员出现了思想大解放，人工智能也在酝酿着进一步的解禁。吴文俊提出的利用机器证明与发现几何定理的新方法——几何定理机器证明（图1），获得1978年全国科学大会重大科技成果奖就是一个好的征兆。
20世纪80年代初期，钱学森等主张开展人工智能研究，中国的人工智能研究进一步活跃起来。但是，由于当时社会上把“人工智能”与“特异功能”混为一谈，使中国人工智能走过一段很长的弯路。一方面，包括许多人工智能学者在内的研究者把人工智能与特异功能搅在一起“研究”；另一方面，社会上在批判“特异功能”时将“人工智能”一起进行批判，把两者一并斥之为“伪科学”。
2.艰难起步
20世纪70年代末至80年代，知识工程和专家系统在欧美发达国家得到迅速发展，并取得重大的经济效益。当时中国相关研究处于艰难起步阶段，一些基础性的工作得以开展。
1）派遣留学生出国研究人工智能。
改革开放后，自1980 年起中国大批派遣留学生赴西方发达国家研究现代科技，学习科技新成果，其中包括人工智能和模式识别等学科领域。这些人工智能“海归”专家，已成为中国人工智能研究与开发应用的学术带头人和中坚力量，为发展中国人工智能做出举足轻重的贡献。
2）成立中国人工智能学会。
1981 年9 月，中国人工智能学会（CAAI）在长沙成立，秦元勋当选第一任理事长。于光远在大会期间主持了一次大型座谈会，讨论有关人工智能的一些认识问题。他指出：“人工智能是一门新兴的科学，我们应该积极支持；对所谓‘人体特异功能’的研究是一门伪科学，不但不应该支持，而且要坚决反对。”1982年，中国人工智能学会刊物《人工智能学报》在长沙创刊，成为国内首份人工智能学术刊物。
CAAI首任理事长秦元勋也颇受争议。秦元勋获美国哈佛大学博士学位后于1948年回国，历任中国科学院数学研究所研究员、执行副所长，中国核学会计算物理学会理事长，中国人工智能学会首届理事长等职。他在常微分方程的定性理论、运动稳定性、近似解析、机器推理等方面的研究，在中国处于开创的地位。其中极限环的研究，具有国际先进水平。他曾负责完成了中国第一颗原子弹和氢弹的威力计算工作，是1982年国家自然科学奖一等奖的原子弹氢弹设计原理中的物理力学数学理论项目的主要工作者之一，并开辟了计算物理学这一新的学科分支。
3）开始人工智能的相关项目研究。
20世纪70年代末至80年代前期，一些人工智能相关项目已被纳入国家科研计划。例如，在1978年召开的中国自动化学会年会上，报告了光学文字识别系统、手写体数字识别、生物控制论和模糊集合等研究成果，表明中国人工智能在生物控制和模式识别等方向的研究已开始起步。又如，1978年把“智能模拟”纳入国家研究计划。不过，当时还未能直接提到“人工智能”研究，说明中国的人工智能禁区有待进一步打开。
3.迎来曙光
1984年1月和2月，邓小平分别在深圳和上海观看儿童与计算机下棋时，指示“计算机普及要从娃娃抓起”。此后，中国人工智能研究的境遇有所好转。例如，人民日报关于人工智能的报道也渐渐多了起来。20世纪80年代中期，中国的人工智能迎来曙光，开始走上比较正常的发展道路。
国防科工委于1984年召开了全国智能计算机及其系统学术讨论会，1985年又召开了全国首届第五代计算机学术研讨会。1986年起把智能计算机系统、智能机器人和智能信息处理等重大项目列入国家高技术研究发展计划（863计划）。
1986 年，清华大学校务委员会经过三次讨论后，决定同意在清华大学出版社出版《人工智能及其应用》著作。
1987年7月《人工智能及其应用》在清华大学出版社公开出版，成为国内首部具有自主知识产权的人工智能专著。接着，中国首部人工智能、机器人学和智能控制著作分别于1987年、1988 年和1990 年问世。1988 年2月，主管国家科技工作的国务委员兼国家科委主任宋健亲笔致信蔡自兴（图2），对《人工智能及其应用》的公开出版和人工智能学科给予高度评价，指出该人工智能著作的编著和出版“使这一前沿学科的最精彩的成就迅速与中国读者见面，这对人工智能在中国的传播和发展必定会起到重大的推动作用……我深信，以人工智能和模式识别为带头的这门新学科，将为人类迈进智能自动化时期做出奠基性贡献。”宋健对该书的高度评价，体现出他对发展中国人工智能的关注和对作者的鼓励，对中国人工智能的发展产生了重大和深远的影响。
在这封信中宋健还提到：“十年前，当我们和钱先生修订工程控制论时，尚无系统参考书可言，只能断断续续介绍一些思路。现在钱先生看到此书，也一定会欣喜万分。”这体现了宋健的谦虚品德，也表现出钱学森当时对人工智能的热烈支持。
1987年《模式识别与人工智能》杂志创刊。
1989年首次召开了中国人工智能联合会议（CJCAI），至2004年共召开了8次。此外，还曾经联合召开过6届中国机器人学联合会议。
1993年起，把智能控制和智能自动化等项目列入国家科技攀登计划。
1993年7月，宋健应邀为中国人工智能学会智能机器人分会成立题词“人智能则国智科技强则国强”，向成立大会表示祝贺。本题词很好地阐明了人工智能与提高民族素质、增强科技实力和建设现代化强国的辩证关系，也是国家科技领域领导人对中国人工智能事业的有力支持以及对全国人工智能工作者的殷切期望。
4.蓬勃发展
进入21世纪后，更多的人工智能与智能系统研究课题获得国家自然科学基金重点和重大项目、国家高技术研究发展计划（863 计划）和国家重点基础研究发展计划（973计划）项目、科技部科技攻关项目、工信部重大项目等各种国家基金计划支持，并与中国国民经济和科技发展的重大需求相结合，力求为国家做出更大贡献。这方面的研究项目很多，代表性的研究有视觉与听觉的认知计算、面向Agent的智能计算机系统、中文智能搜索引擎关键技术、智能化农业专家系统、虹膜识别、语音识别、人工心理与人工情感、基于仿人机器人的人机交互与合作、工程建设中的智能辅助决策系统、未知环境中移动机器人导航与控制等。
2006年8月，中国人工智能学会联合其他学会和有关部门，在北京举办了“庆祝人工智能学科诞生50周年”大型庆祝活动。除了人工智能国际会议外，纪念活动还包括由中国人工智能学会主办的首届中国象棋计算机博弈锦标赛暨首届中国象棋人机大战。东北大学的“棋天大圣”象棋软件获得机器博弈冠军；“浪潮天梭”超级计算机以11：9的成绩战胜了中国象棋大师。这些赛事的成功举办，彰显了中国人工智能科技的长足进步，也向广大公众进行了一次深刻的人工智能基本知识普及教育。主办者认为，这次中国象棋人机大战“无论赢家是人类大师或超级计算机，都是人类智慧的胜利”。
同年，《智能系统学报》创刊（图3），这是继《人工智能学报》和《模式识别与人工智能》之后国内第3份人工智能类期刊。他们为国内人工智能学者和高校师生提供了一个学术交流平台，对中国人工智能研究与应用起到促进作用。
2009 年，中国人工智能学会牵头组织，向国家学位委员会和国家教育部提出设置“智能科学与技术”学位授权一级学科的建议。该建议指出：现在信息化向智能化迈进”的趋势已经显现；因此，今天培养的智能科学技术高级人才大军，正好赶上明天信息化向智能化大规模迈进的需要。为此，一个顺理而紧迫的建议就是：为了适应信息化向智能化迈进的大趋势，为了实现建设创新型国家的大目标，在中国学位体系中增设智能科学与技术博士和硕士学位授权一级学科。这个建议凝聚了中国广大人工智能教育工作者的心智心血和他们的远见卓识，对中国人工智能学科建设具有十分深远的意义。
5.国家战略
近两年来，中国的人工智能已发展成为国家战略。国家最高领导人习近平、李克强发表重要讲话，对发展中国人工智能和机器人学给予高屋建瓴的指示与支持。
2014年6月9日，习近平总书记在中国科学院第十七次院士大会、中国工程院第十二次院士大会开幕式上发表重要讲话强调：“由于大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术同机器人技术相互融合步伐加快，3D打印、人工智能迅猛发展，制造机器人的软硬件技术日趋成熟，成本不断降低，性能不断提升，军用无人机、自动驾驶汽车、家政服务机器人已经成为现实，有的人工智能机器人已具有相当程度的自主思维和学习能力。……我们要审时度势、全盘考虑、抓紧谋划、扎实推进。”这是党和国家最高领导人首次对人工智能和相关智能技术的高度评价，是对开展人工智能和智能机器人技术开发的庄严号召和大力推动。
2015年十二届全国人大三次会议上，李克强总理在政府工作报告中提出：“人工智能技术将为基于互联网和移动互联网等领域的创新应用提供核心基础。未来人工智能技术将进一步推动关联技术和新兴科技、新兴产业的深度融合，推动新一轮的信息技术革命，势必将成为我国经济结构转型升级的新支点。”这是对人工智能技术的重要作用给予的充分肯定，是对人工智能的有力促进。
2015年5月，国务院发布《中国制造2025》（图4），部署全面推进实施制造强国战略。这是中国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。围绕实现制造强国的战略目标，《中国制造2025》明确了9项战略任务和重点。
这些战略任务，无论是提高创新能力、信息化与工业化深度融合、强化工业基础能力、加强质量品牌建设，或是推动重点领域突破发展、全面推行绿色制造、推进制造业结构调整、发展服务型制造和生产性服务业、提高制造业国际化发展水平，都离不开人工智能的参与，都与人工智能的发展密切相关。人工智能是智能制造不可或缺的核心技术。
2016年4月，工业和信息化部、国家发展改革委、财政部等三部委联合印发了《机器人产业发展规划（2016—2020年）》，为“十三五”期间中国机器人产业发展描绘了清晰的蓝图。该发展规划提出的大部分任务，如智能生产、智能物流、智能工业机器人、人机协作机器人、消防救援机器人、手术机器人、智能型公共服务机器人、智能护理机器人等，都需要采用各种人工智能技术。人工智能也是智能机器人产业发展的关键核心技术。
2016年5月，国家发改委和科技部等4部门联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，明确未来3年智能产业的发展重点与具体扶持项目，进一步体现出人工智能已被提升至国家战略高度。根据方案的内容，未来3年将在3个大方面、9个小项推进智能产业发展。
国家最高领导人对人工智能的高度评价和对发展我国人工智能的指示，《中国制造2025》、《机器人产业发展规划（2016—2020 年）》和《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》的发布与施行，体现了中国已把人工智能技术提升到国家发展战略的高度，为人工智能的发展创造了前所未有的优良环境，也赋予人工智能艰巨而光荣的历史使命。
2015年7月在北京召开了“2015中国人工智能大会”。发表了《中国人工智能白皮书》，包括“中国智能机器人白皮书”、“中国自然语言理解白皮书”、“中国模式识别白皮书”、“中国智能驾驶白皮书”和“中国机器学习白皮书”，为中国人工智能相关行业的科技发展描绘一个轮廓，给产业界指引一个发展方向。
2016年4月由中国人工智能学会发起，联合20余家国家一级学会，在北京举行“2016 全球人工智能技术大会暨人工智能60 周年纪念活动启动仪式”（图5）。这次活动恰逢国际人工智能诞辰60周年，谷歌AlphaGo与韩国围棋九段棋手李世石上演“世纪人机大战”（图6），将人工智能的关注度推到了前所未有的高度。启动仪式共同庆祝国际人工智能诞辰60周年，传承和弘扬人工智能的科学精神，开启智能化时代的新征程。
现在，人工智能已发展成为国家发展战略，中国已有数以10万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能相关领域研究、学习、开发与应用，人工智能研究与应用已在中国空前开展，硕果累累，必将为促进其他学科的发展和中国的现代化建设做出新的重大贡献。
二、主要成就
中国的人工智能研究开发、学科建设、产业应用和社会服务等方面，已经取得不俗的成就，主要可以从以下几点得到证实。
1.形成人工智能学科
1981年9月建立了全国性的人工智能组织中国人工智能学会（CAAI），标志着中国人工智能学科的诞生。1982年在长沙创办中国人工智能学会刊物《人工智能学报》，成为中国人工智能学科领域的第一份学术刊物。中国人工智能学会大会每两年举行一次，至目前已举办16届。中国人工智能学会成立后，又相继成立了中国人工智能学会智能机器人专业委员会、机器学习专业委员会、模式识别专业委员会、自然语言处理专业委员会和智能控制专业委员会、人工智能教育工作委员会等。
此外，中国计算机学会的一些二级学会也开展人工智能相关学术活动，为中国人工智能的发展做出了应有贡献。例如，中国计算机学会成立了人工智能与模式识别专业委员会，中国自动化学会成立了模式识别与机器智能专业委员会以及智能自动化专业委员会等二级学会。有些省市也成立了地方人工智能学会。1989—2004 年，由中国人工智能学会、中国计算机学会等多个学会联合举办过7届中国人工智能联合会议（CJCAI）。
与人工智能密切相关的机器学习、模式识别、智能机器人、自然语言处理、专家系统等领域的学术组织也先后成立，学术活动也十分热烈。例如，国内机器学习的重要学术活动包括每两年举行一次的中国机器学习会议和每年举行的中国机器学习及其应用研讨会。前者由中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会协办，目前已历经15届。后者每届会议包括特邀报告、大会交流及TopConferenceReview等部分，迄今已历经13届。又如，中国人工智能学会智能机器人专业委员会自1993年成立以来，每两年举行一次全国智能机器人学术会议，已组织过11届，还与其他学会共同举办过6次中国机器人联合会议。在王湘浩倡导与组织下，全国高校人工智能研讨会研究班自1980年起每年举行一次，是国内最早的人工智能学术研讨活动。
这些人工智能学术组织和会议开展广泛深入的国内外学术交流，对开展人工智能学术活动和组织科技交流起到积极的作用，有力推动了中国人工智能科技发展和学科建设。
2.科学研究成绩斐然
国家已先后设立了各种与人工智能相关的研究课题，如国家自然科学基金重大专项、重点项目和面上项目，国家863计划项目，国家重大战略项目智能制造2025等。在这些科研基金的支持下，国内人工智能研究已取得许多突出成果。
1）人工智能基础研究成果突出
除了前面提到的几何定理证明的“吴氏方法”外，吴文俊还于2004年发表了重要论文“计算机时代的脑力劳动机械化与科学技术现代化”，宣布他在几何定理证明“机械化”方面的系列成果，指出：“在几何定理机器证明取得成功之后的20多年来，笔者与许多志同道合的同志们在科技部、科学院、基金委等大力支持下，开展了一场可谓‘数学机械化’的‘运动’，在理论与应用诸多方面都已取得了若干成功。”
国内学者在人工智能的诸多领域，如问题求解、不确定推理、泛逻辑理论、拓扑学、模式识别、图像处理、机器学习、专家系统、智能计算和智能控制等领域的基础研究也多有建树，取得一批具有国际先进水平的创造性成果。例如，在模式识别方面，对文字识别、语音识别（图7）、指纹识别、人脸识别、虹膜识别和步态识别等进行深入研究，涉及生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主导航、保安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等应用领域。
又如，机器学习也是人工智能的核心研究领域之一。现在机器学习的大数据往往体现出多源异构、语义复杂、规模巨大、动态多变等特殊性质，为传统机器学习技术带来了新的挑战。为应对这一挑战，国内科技企业巨头华为、百度等与国外巨头谷歌、微软、亚马逊等展开竞争，纷纷成立以机器学习技术为核心的研究院，以充分挖掘大数据中蕴含的巨大商业与应用价值。深度学习是机器学习领域一个新兴的子领域与研究方向，它是一种通过多层表示来对数据之间的复杂关系进行建模的算法。深度学习模仿人脑结构，具有更强的建模和推理能力，能够更有效地解决多类复杂的智能问题。近年来，中国在深度学习研究方面也取得重要进展，一些研究成果接近或达到国际先进水平。
中国学者在自动规划领域也取得开创性成果。1985年提出与发展了基于专家系统的机器人规划机理与方法，实现了人工智能专家系统与机器人技术的结合，为基于知识的自动规划和高层控制开辟了一条新途径，对提高生产的智能化水平具有重要意义，并推动国内外机器人规划研究的发展。该成果被广泛引用，并被收入清华大学吴麒等主编的全国高校规划教材《自动控制原理》。1999年以来，又在机器人进化规划方面取得创新性成果。
国内在认知计算、情感计算、模式识别、神经网络、智能驾驶、水下机器人和其他智能机器人等领域也取得一批具有国际先进水平的研究成果，培养了一批优秀的学术带头人：郭爱克、任继福、李衍达、王守觉、焦李成、贺汉根、蔡鹤皋、徐玉如和黄心汉等。
此外，有些人工智能基础研究获得国际奖励，如1990年张钹获得ICL欧洲人工智能奖，蔡自兴指导的王勇博士获得2015IEEE计算智能学会优秀博士学位论文奖等。
值得一提的是美籍华裔学者王浩对人工智能的杰出贡献。1958 年夏天，王浩在纽约州的IBM实验室的一台IBM704机器上用汇编语言编写了3个程序，证明了罗素和怀特海《数学原理》中的200多个定理。他关于数理逻辑的一个命题被国际上定为“王氏悖论”。1966年，他在哈佛大学指导的博士生StephenCook，因NP 完全性方面的开创性研究成果而获得1982年图灵奖。王浩还与吴文俊进行了合作研究。
2）专用人工智能开发有所突破
中国在专用人工智能领域取得了突破性的进展，已在自然语言处理和语音识别、图像识别、机器学习、虚拟现实、智能处理器、认知计算、智能驾驶和智能机器人等方面取得一大批具有国际先进水平的应用成果。
互联网和大数据推动人工智能进入了新的发展阶段。中国的智能语音技术在移动互联网、呼叫中心、智能家居、汽车电子等领域的研究与应用逐步深入，带动智能语音产业规模持续快速增长。2013年科大讯飞以54.2%的市场份额继续处于国内领先地位。智能语音正在成为主流的交互方式之一。
近几年在多层神经网络基础上发展起来的深度学习和深度神经网络已在中国很多模式识别领域获得成功应用。其中，中国科学院自动化研究所谭铁牛团队在虹膜识别领域，坚持从虹膜图像信息获取的源头进行系统创新，全面突破虹膜识别领域的成像装置、图像处理、特征抽取、识别检索、安全防伪等一系列关键技术，建立了虹膜识别比较系统的计算理论和方法体系，还建成目前国际上最大规模的共享虹膜图像库，已大规模用于煤矿人员辨识和北京城铁监控等，并在70个国家和地区的3000 多个科研团队推广使用，有力推动了虹膜识别学科发展。
在2010年举行的国际上难度最高、规模最大的虹膜识别专业测评竞赛中，谭铁牛团队提交的算法，从来自25个国家和地区的41支参赛团队里脱颖而出，以测试性能指标超过第2名41.3%的绝对优势蝉联虹膜识别算法赛事冠军（图8）。在2008年进行的上届国际虹膜识别算法竞赛上，谭铁牛团队战胜来自35个国家和地区的97支参赛队伍。这充分展示出中国在虹膜识别领域领先国际的整体实力。
在模式识别领域，石青云领衔的北大高科指纹技术有限公司在指纹识别领域取得领先成果，成为国家科技强警的利剑。
专家系统已在国内获得广泛应用，应用领域涉及工业、农业等行业，其经济效益相当可观。例如，在冶金专家系统的开发与应用方面，已把专家系统技术用于高炉建模、监控与诊断等，建立了基于多核学习的高炉自动化框架、基于Volterra级数的高炉系统数据驱动建模、高炉热风炉流量设定、高炉炉温预测、铁水含硅量预报、数据采集处理、布料状态评估、炉况分析与监控、诊断与决策支持等专家系统，实现高炉炼铁过程的智能化（图9）。
3）计算智能与进化计算研究引人注目
计算智能是人工智能的新领域，涉及模糊计算，神经计算、进化计算和免疫计算等。近10多年来，中国在计算智能特别是进化计算研究方面取得不少国际领先成果。中国科技大学、中南大学、西安电子科技大学和中国科学院自动化研究所等院校都做出颇具影响的贡献。蔡自兴团队在进化计算领域研究取得的成果就是一个很好的例证。
蔡自兴团队提出的一些进化计算算法处于国际领先水平，引起国际进化计算学界的广泛重视，已成为相关算法比较的基准，不仅对算法设计观点颇有指导价值，而且已成功地应用于国内外30多个领域，并得到国际高级检索机构的顶级检录，已对国际计算智能研究产生重要影响。例如，他们提出的一种单目标差分进化算法CoDE，已成为美国加州大学伯克利分校RickardOC 和SitarN 设计的商业软件bSLOP 的核心技术；该软件已在苹果官方网站上售出。SahalosJN、YaoX 和NajyWKA 分别把CoDE 算法成功地直接应用于移动通信系统设计、产品缺陷预测软件和电网保护协调。很少有同类算法能够引起国际上如此密切关注和获得这么多的优化问题的成功应用。此外，他们提出的一种被国际上广泛引用和应用的算法，被称为“蔡王算法”（CWAlgorithm），获得好评。
近10多年来，计算智能“中国海外军团”异军突起，成绩斐然。在计算智能与进化算法研究领域，YaoX（姚JinYC（金耀初）等的研究成果获得国际同行公认，成为进化计算领域的国际学术领军人物，并为中国的计算智能与进化计算研究起到促进作用。
3.著作和科技论文出版发行
据不完全统计，自1987 年人工智能著作开禁以来全国已编著出版了70多部人工智能著作。这些著作有专著，也有教材，不乏深受读者欢迎的高水平作品。例如，上面提到的引领人工智能著作开禁的《人工智能及其应用》（图10），已先后出版了7个版本，印刷50多次，发行40多万册，拥有上百万读者，得到广泛应用，对国内人工智能基础研究、开发应用和人才培养发挥了重大作用。张钹的专著《问题求解理论与应用》先后在国内外出版，提出基于统计推断的启发式搜索和基于拓扑的空间规划方法，降低了计算复杂性，具有重要的应用价值。此外，谭铁牛、陆汝钤、何新贵、石青云、何志均、涂序彦、钟义信、李德毅、周志华、蔡自兴、蔡文、史忠植、何华灿、施鹏飞、王万森等在国内外出版的人工智能相关专著，在一定程度上反映出中国人工智能的研究成果，对进一步开展国内外学术交流起到重要作用。
此外，从事人工智能相关研究人员和高校师生，已在国内外知名刊物与学术会议上发表了数以万计的人工智能相关论文。其中不乏高水平文章，例如，王勇与蔡自兴合作的论文曾被列为2012 年进化计算国际顶级刊物《IEEETransactionsonEvolutionaryComputation》他引次数最高的论文。
还有一些论文被评为国内外学术会议与学术刊物的优秀论文。
4.人工智能教育培养大批专门人才
人工智能教育和人才培养是人工智能学科发展的重要基础。国内自20世纪80年代中期始，在少数高校开设各种人工智能类课程。经过推广与提高，30年前的人工智能星星之火如今已形成燎原之势，数以百计的高校开设了各种层次的人工智能课程，有些课程已成为我国高校教育园地上的奇葩。
例如，中南大学的“人工智能”课程已成为首批国家级精品课程、教育部新世纪优秀网络课程、国家级全国双语示范课程、首批国家级精品视频公开课和国家级精品资源共享课程。表1所示为入选国家级质量工程的人工智能类相关精品课程名单。这些人工智能类课程在改革中不断发展壮大，已为国家培养了成千上万的人工智能专门人才。虽然这些课程只占数以千计的国家级质量工程课程的冰山一角，但也表明人工智能课程仍然占有一席之地，并具有不可替代的作用，产生了非常的影响力。
全国智能科学与技术教育暨教学学术会议是国内人工智能教育与教学领域具有特色的最权威的学术盛会，自2003年起已举办10次，对于人工智能及其相关学科的教育教学、学科建设和人才培养发挥了关键作用。
2005年在北京大学开设的智能科学与技术专业，已在全国近30所大学开设，仅这些大学的“智能”专业每年就培养大约2000名人工智能专业人才。据估计，近30年来，全国高校已培养人工智能及其相关学科的硕士和博士数以千计，本科毕业生数以万计。这些高层次的人工智能专门人才是中国发展人工智能的最为宝贵的财富。他们有幸遇上难逢的人工智能大好发展机遇，必将成为中国人工智能跨越式发展的中坚力量。
5.人工智能产业化蓬勃发展
尽管中国的人工智能产业化应用尚存在较大不足，但仍然已建立了一定的基础，并呈现蓬勃发展的势头。据不完全统计，最近5年内，中国在人工智能产业化应用领域的投资已超过1000多亿元。下面略举数例说明中国人工智能产业化的发展情况。
1）模式识别
在虹膜识别、步态识别、身份识别等领域取得新成果。近年来，在多层神经网络基础上发展起来的深度学习和深度神经网络在很多模式识别应用领域产生了领先的性能，成为当前最热门的方法。前面提到的虹膜识别及其在身份识别等方面的成功应用，已形成产业，占领国内外市场，就是很好的例证。
2）语音识别
中国在自然语言处理特别是语音识别领域已经达到国际先进水平。
2015 年中国智能语音产业规模达到40.3亿元，较2014年增长41.0%，远高于全球语音产业增长速度。预计到2017年，中国语音产业规模预计达到100.7亿元。2015年智能语音市场继续保持寡头垄断格局，科大讯飞已跻身全球排名前五，占有中文语音技术市场70%以上市场份额，语音合成产品市场份额达到70%以上。现在中国智能语音的应用需求不断增加，应用市场更加广阔，已在智能家居、智能车载、智能客服、智能金融、智能教育和智能医院等场合得到越来越多的应用。此外，一些海外留学人员也在语音识别领域取得国际领先水平的成果，微软研究院黄学东就是该领域的一位突出代表。
3）人机博弈
中国象棋是中华民族的文化瑰宝，是一种怡神益智的活动，千百年来长盛不衰，深受广大群众的喜爱。自2006年8月举行“浪潮杯”首届中国象棋人机大战（图11），至今已有10年，共举行过5届大赛，产生深远影响。同样中国也是国际围棋的发源地，无论是国际围棋或中国象棋，在国内具有众多的人机博弈爱好者，其产业发展和市场前景十分看好。仅一款象棋对战游戏平台软件，就可以万人同时参与在线对决。
4）专家系统
自20世纪80年代以来，专家系统在工业、农业、商业、科技、教育、服务业等领域获得广泛应用。以农业专家系统为例，开展了各种农业专家系统的研究、开发及推广应用（图12）。例如，作物病虫预测专家系统、农作制度专家系统、玉米低温冷害防御专家系统、蚕育种专家系统、小麦专家系统等。
20世纪90年代以后，中国农业专家系统得到了迅速发展，已成为农业信息技术的突破口。国家自然科学基金委、科技部、农业部和许多省级部门都安排了相应的攻关课题；863计划项目已将农业专家系统等智能化农业信息技术列为国家重点课题，搭建了中国农业专家系统研究开发的战略平台，为农业专家系统的进一步开发起到了积极催化作用。进入2l 世纪以后，农业专家系统的开发速度日益加快，不仅数量增多，而且涉及的领域也更加全面，开发的深度和广度有了很大的进展，为大范围推广应用农业专家系统铺平了道路。如小麦栽培管理农业专家系统、水稻高产栽培专家决策系统、番茄栽培管理专家系统、温室番茄病虫害缺素诊断与防治系统等。这些农业专家系统的开发，促进了农业科技成果的转化，为发展高产、优质、高效农业做出了巨大贡献。
此外，我国在机器学习、智能机器人、智能驾驶等人工智能领域，也已有不同程度的产业集聚，产业化步伐逐步加快。
在中国人工智能产业化过程中，企业巨头抢滩布局人工智能产业链，各大IT公司积极投入人工智能产业研发。
他们非常关注深度学习的应用前景，纷纷成立以机器学习技术为核心的研究院，充分挖掘大数据中蕴含的巨大商业与应用价值。例如，2012年，华为成立诺亚方舟实验室，运用以深度学习为代表的人工智能技术对移动信息大数据进行挖掘，寻找有价值的规律。2013年，百度成立深度学习研究院，研究如何运用深度学习技术对大数据进行智能处理，提高分类和预测等任务的准确性。近年来还涌现出寒武纪、甲骨文、地平线、北京云知音和湖南自兴等一批初露头角的涉及人工智能的创业实体，从某种程度上体现出人工智能领域大众创业万众创新的磅礴生机。
从整体来看，中国的人工智能产业化仍处于起步阶段。毫无疑问，在人工智能产业创业与竞争过程中，会出现多家实力强大的企业，有些企业也会在某些领域内形成领先优势甚至垄断局面。
6.开设多种人工智能奖项
为了总结中国人工智能的研究成果，表彰人工智能工作者的突出贡献，鼓励更多的人员投身人工智能的创造性研究，设立了一些人工智能奖项，其中比较重要的有如下几种。
吴文俊人工智能科学技术奖是中国智能科学技术领域唯一以个人名字命名、依托社会力量设立的科学技术奖。该奖项以“尊重知识、尊重人才、尊重创造”为方针，奖励在智能科学技术活动中做出突出贡献的单位和个人，以不断推进中国智能科学技术领域创新与发展。该奖项是经国家科学技术奖励委员会批准设立的全国奖项，被誉为“中国人工智能科技最高奖”，于2010年起开设，已举行了5届。
其中，有4位人工智能杰出学者获得（终身）成就奖。中国计算机学会也于2010年始设立终身成就奖，授予70岁以上、在计算领域做出卓越成就与贡献、被业界广泛认可的老科学家，其中，有2位从事人工智能研究取得突出成果的计算机学者获得此项殊荣。
“中国象棋人机大战”计算机博弈大赛始于2006年，已举行5届，引起国内外人工智能学界和主流媒体的高度重视。随着今年AlphaGo与围棋九段李世石人机对决引发的新一轮的人工智能与机器博弈热潮，中国象棋的人机大战必将攀上新的高度，为推动中国人工智能发展做出其独特的贡献。
自1998 年以来，已在中国举行了数百场智能系统、智能机器人和智能小车比赛，其中包括一些国际比赛。这些比赛吸引了成千上万的青少年学生参加，并获得大批国内外奖励，这对于提高他们对信息科技特别是人工智能的兴趣，培养他们的创新思维和创新能力，锻炼人工智能科技接班人具有不可替代的重要作用。
中国一些学者和学生还获得国际重要奖励。例如，王勇获得2015 年IEEE计算智能学会优秀博士学位论文奖（图17），这是中国大学首次获得该项殊荣。
据不完全统计，表2给出获得国内外人工智能重要奖项的名单。
7.国际交流
改革开放以来，特别是进入21世纪以来，中国的人工智能国际交流与合作进一步开展。
2006 年，中国人工智能学会联合美国人工智能学会和欧洲人工智能协调委员会，共同发起在北京召开了InternationalConferenceonArtificialIntelligence（人工智能国际学术会议，图18），隆重庆祝国际人工智能学科诞生50周年。时任全国人大常委会副委员长的许嘉璐等在大会上致词。中国人工智能研究开拓者和领军人物吴文俊、模糊数学创始人美国ZadehLA、国际EBMT机器翻译方法发明人NagaoM等在大会上做主题报告。大会开得非常成功，影响广泛。
2013年还承办了第23届国际人工智能联合会议（InternationalJointConferenceonArtificialIntelligence，IJCAI），这是国际人工智能领域规模最大、影响最广泛、学术地位最高的综合性会议。承办国际人工智能联合会议表明中国的人工智能研究与应用已在世界范围内产生积极影响。
中国还创办与主办一些人工智能或与人工智能密切相关的国际会议。例如，2010 年举办了全球智能控制与自动化国际会议（TheWorldCongressonIntelligentControlandAutomation，WCICA），自1993年以来每2年举行一次，共举行了12届。本会议已成为具有国际影响力的智能科技盛会。此外，中国人工智能学会还发起组织“国际高级智能会议”，已经举办了2次。
8.人工智能对社会的影响日益扩大
人工智能的发展已对人类及其未来产生深远影响，这些影响涉及人类的经济利益、社会作用和文化生活等方面。仅社会影响而言，就包括劳动就业问题、社会结构变化、思维方式与观念、心理上的威胁等。
1）劳务就业问题。由于人工智能能够代替人类进行各种脑力劳动，将会使一部分人不得不改变他们的工作方式或工种，甚至造成失业。
2）社会结构变化。社会结构正在悄然改变，人-机器的社会结构终将被人-智能机器（人工智能）-机器的社会结构取代。从发展的角度看，从医院里看病的“医生”和护理病人的“护士”，旅馆、饭店和商店的“服务员”，办公室的“秘书”，指挥交通的“交通警察”，到家庭的“勤杂工”和“保姆”等，都将由智能机器人取代。因此，人们将不得不学会与智能机器相处，并适应这种变化了的社会结构。
3）思维方式与观念的变化。一旦智能系统的用户开始相信系统（智能机器）的判断和决定，那么他们有可能不愿多动脑筋，变得懒惰，并失去对许多问题及其求解任务的责任感和敏感性。过分地依赖计算机的建议而不加分析地接受，将会使智能机器用户的认知能力下降，并增加误解。
4）心理上的威胁。人工智能还使一部分社会成员感到心理上的威胁，或叫做精神威胁。人们一般认为，只有人类才具有感知精神，而且以此与机器相别。如果智能机器的人工智能会超过人类的自然智能，那么人类可能沦为智能机器和智能系统的奴隶。
上述这些影响在国内同样存在。针对社会各界广泛关注人工智能对人类社会的影响，国内已开展人工智能科技知识的普及宣传。例如，通过视频公开课普及人工智能知识。精品视频公开课是向大学生和社会大众免费开放的科学与文化素质教育网络视频课程与讲座，着力广泛传播人类文明优秀成果和现代科学技术前沿知识，提升大学生及社会大众的科学文化素养，服务社会主义先进文化建设，增强中国文化软实力和中华文化国际影响力。国家级精品视频公开课“人工智能PK人类智能”和“从自然世界到智能时代”等，在国内网络媒体播出后，反映热烈，深受欢迎，对扩大人工智能对社会的正面影响，减少人工智能对社会的负面影响起到积极引导的应有效果。
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人工智能发展历程及未来发展趋势
4
低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中
随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、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、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
5
稳步发展期：20世纪90年代中—2010年
由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化
6
蓬勃发展期：2011年至今
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长新高潮
02
人工智能发展现状
全球各国充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷着重发展，抢滩布局人工智能创新生态。
国际形势
世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力，维护国家安全的重大战略，各国人工智能战略与政策各有着重点。
2013年以来，美、德、英、法、日、中等国都纷纷出台人工智能战略和政策。各国人工智能战略各有侧重，美国重视人工智能对经济发展、科技领先和国家安全的影响;欧盟国家关注人工智能带来的安全、隐私、尊严等方面的伦理风险;日本希望人工智能推进其超智能社会的建设;中国人工智能政策聚焦于实现人工智能领域的产业化，助力中国的制造强国战略。
因各国科学技术水平和实际国情存在重大差异，因此各个国家人工智能政策在研发重点和重点应用领域存在极大不同。
国内形势
近年来，中国人工智能产业发展迅速，语音识别和计算机视觉成为国内人工智能市场最成熟的两个领域。自2015年开始，中国人工智能产业规模逐年上升，据中国信通院数据，2015年到2018年复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平（约36%）。
下面从多个方面描绘中国人工智能的发展面貌：
01
论文产出：中国人工智能论文总量和高被引论文数均世界第一，人工智能领域论文的全球占比从1997年4.26%增长至2017年的27.68%，遥遥领先其他国家；高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国的高被引论文呈现出快速增长趋势，并在2013年超过美国成为世界第一
02
专利申请：中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。专利技术集中在数据处理系统和数字信息传输等领域，其中图像处理分析的相关专利占总发明件数的16%。电力工程也已成为中国人工智能专利布局的重要领域
03
人才投入：中国人工智能人才总量居世界第二，但是杰出人才占比偏低。截至2017年，中国的人工智能人才拥有量达到18232人，占世界总量的8.9%，仅次于美国(13.9%)；高校和科研机构是人工智能人才的主要载体。但按高H因子（又称H指数，用于评价科学家的科研绩效）衡量的中国杰出人才只有977人，不及美国的五分之一，排名世界第六
04
企业规模：中国人工智能企业数量为全球第二，北京是全球人工智能企业最集中的城市。截至2018年6月，全球共监测到人工智能企业总数达4925家，其中美国人工智能企业数2028家，位列全球第一
05
风险投资：中国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家；根据2013年到2018年第一季度全球的投融资数据，中国已在人工智能融资规模上超越美国成为全球最“吸金”国家，但是在投融资笔数上，美国仍然在全球处于领先地位
06
产品应用：中国人工智能市场增长迅速，计算机视觉市场规模最大；应用范围广泛，语音和视觉类产品最为成熟。伴随着算法、算力的不断演进和提升，基于语音、自然语言处理和视觉技术，有越来越多的应用和产品落地
03
人工智能发展趋势
人工智能总体将向着规模化、安全化、健康化趋势发展；从全球层面来看，新一代人工智能产业将呈现四个发展趋势。
产业规模趋势
各国政府和产业界投入日益增长，人工智能技术的进一步成熟将带来更多的新产品、新服务，人工智能驱动的自动化将提升全要素生产率增长，产业规模将爆发式增长。
国际竞争趋势
近年来，世界各国紧密出台人工智能规划、政策和投资计划，从国家战略层面强化人工智能布局，在新一轮国际科技竞争将展现出新局面。中国未来将更加深度参与全球人工智能产业合作竞争，成为人工智能的重要推动者。
技术趋势
类脑智能蓄势待发，目前已有多国开始了“脑科学研究”；量子智能也将加快孕育，已成为全球公认下一代计算技术，将为人工智能带来革命性发展机遇。
风险趋势
随着人工智能逐渐普惠社会，人工智能安全风险和社会治理等问题将逐步提上日程。
亿欧智库发布“2018年中国人工智能产业发展城市排行榜”，从城市的企业规模、政策基础、学术基础、产业基础、资本环境五个层面测评城市发展人工智能的实力和前景
北上深杭牢牢占据AI城市实力第一梯队的位置，其他城市在企业规模、资本环境等方面远不及第一梯队城市，但已处于起步发展阶段，在AI商用化阶段有机会快速提升自身实力。返回搜狐，查看更多
中国人工智能技术行业运行分析及投资前景规划报告2023
【报告编号】: 436584
【出版 】: 中商经济研究网
第一章人工智能技术发展分析
1.1人工智能技术研究进展
1.1.1专利申请排名
1.1.2专利申请规模
1.1.3细分技术占比
1.1.4申请主体排名
1.1.5外国申请主体
1.1.6技术发展要点
1.1.7技术发展趋势
1.2人工智能技术认知状况调研
1.2.1认知历程
1.2.2认知程度
1.2.3认知渠道
1.2.4认可领域
1.2.5取代趋势
1.2.6争议领域
第二章人工智能行业发展分析
2.1人工智能行业运行综况
2.1.1行业发展阶段
2.1.2政策环境分析
2.1.3产业规模状况
2.1.4产业投资情况
2.1.5发展前景展望
2.2人工智能初创企业分析
2.2.1全球人工智能创业公司
2.2.2中国人工智能创业公司
2.2.3AI科创板潜力企业名单
2.3人工智能人才投入状况分析
2.3.1国际人才投入状况
2.3.2我国AI学院建设规模
2.3.3高校AI创新行动计划
第三章人工智能技术应用状况分析
3.1人工智能技术应用综况
3.1.1技术应用领域广泛
3.1.2技术应用价值分析
3.1.3技术应用基础水平
3.1.4具体应用场景分析
3.2新一代人工智能发展特点及应用
3.2.1新一代人工智能发展特点
3.2.2新一代人工智能应用领域
3.3企业人工智能应用分析
3.3.1应用背景分析
3.3.2应用要素分析
3.3.3应用现状分析
3.3.4应用机会定位
3.3.5应用路径分析
3.3.6应用建议分析
第四章人工智能技术应用于传统行业
4.1金融行业
4.1.1技术应用领域
4.1.2主要应用场景
4.1.3AI+金融科技
4.1.4助力服务升级
4.1.5应用趋势展望
4.1.6应用挑战分析
4.2零售行业
4.2.1应用环境分析
4.2.2零售市场规模
4.2.3应用地位分析
4.2.4应用领域分析
4.2.5应用实例分析
4.2.6应用布局企业
4.2.7未来应用热点
4.3医疗行业
4.3.1应用背景分析
4.3.2应用需求分析
4.3.3应用规模状况
4.3.4应用领域分析
4.3.5企业应用布局
4.3.6应用障碍分析
4.3.7未来应用展望
4.4安防行业
4.4.1应用背景分析
4.4.2应用潜力分析
4.4.3AI+安防产业链
4.4.4应用层次分析
4.4.5应用规模状况
4.4.6企业应用布局
4.5家居行业
4.5.1产业发展提速
4.5.2产业规模状况
4.5.3技术应用阶段
4.5.4技术应用领域
4.5.5应用瓶颈分析
4.5.6应用前景分析
4.5.7应用趋势分析
4.6教育领域
4.6.1应用背景分析
4.6.2行业发展态势
4.6.3核心技术应用
4.6.4典型应用产品
4.6.5典型企业案例
4.6.6企业运行状况
4.6.7应用前景分析
第五章人工智能应用于制造行业
5.1人工智能助力制造业转型
5.1.1第一个方向
5.1.2第二个方向
5.1.3第三个方向
5.2制造业相关环节的智能升级
5.2.1研发环节
5.2.2制造环节
5.2.3物流环节
5.2.4营销环节
5.2.5售后环节
5.3“人工智能+制造”行业发展综况
5.3.1应用影响分析
5.3.2应用阶段分析
5.3.3应用体系分析
5.3.4应用企业分类
5.3.5应用规模预测
5.3.6应用困境分析
5.3.7应用对策建设
5.4人工智能技术应用于制造业
5.4.1机器视觉技术应用于制造业
5.4.2数据挖掘技术应用于制造业
5.4.3深度学习技术应用于制造业
5.5“人工智能+制造”应用场景
5.5.1制造云
5.5.2智能工厂
5.5.3工业物联网
5.5.4AGV搬运机器人
第六章人工智能应用于新兴技术产业
6.1无人驾驶行业
6.1.1应用背景分析
6.1.2技术应用环节
6.1.3行业发展状况
6.1.4技术应用逻辑
6.1.5技术应用前景
6.1.6企业应用案例
6.2无人机行业
6.2.1应用背景分析
6.2.2应用地位分析
6.2.3产业发展状况
6.2.4应用领域分析
6.2.5技术应用需求
6.2.6企业案例分析
6.3可穿戴设备行业
6.3.1应用背景分析
6.3.2行业发展规模
6.3.3应用需求分析
6.3.4细分产品应用
6.3.5应用前景分析
第七章人工智能衍生的新型技术产业
7.1智能语音技术产业
7.1.1应用背景分析
7.1.2应用阶段分析
7.1.3应用政策分析
7.1.4应用案例分析
7.1.5应用产品状况
7.1.6应用趋势分析
7.2人脸识别技术产业
7.2.1应用背景分析
7.2.2应用场景分析
7.2.3社会应用案例
7.2.4应用规模状况
7.2.5应用瓶颈分析
7.2.6应用布局企业
第八章人工智能技术应用前景及趋势分析
8.1技术应用前景分析
8.1.1应用潜力分析
8.1.2应用效益预测
8.1.3应用场景展望
8.2商业化应用趋势分析
8.2.1AI技术产品化变现
8.2.2技术融合趋势加强
8.2.3AI企业平台化加速
图表目录
图表12023年全球AI专利申请量Top10国家
图表22000-2023年我国人工智能专利申请量年度变化趋势
图表32023年人工智能技术分支申请量占比
图表42023年人工智能申请人专利申请数量排名
图表52023年人工智能申请人专利授权数量排名
图表62023年国外来华申请人申请量比例图
图表7人工智能发展过程中具有社会意义的重要事件
图表8大众对人工智能的了解程度
图表9大众了解人工智能的主要渠道
图表10人工智能水平最受认可领域
图表11人工智能最具价值的领域
图表12体力劳动将会被AI取代
图表13人工智能历史发展阶段
图表142019-2029年中国人工智能产业规模
图表152018-2023年中国一级市场人工智能行业投融资情况
图表16我国人工智能发展前景预测
图表172023年全球30家顶级AI创业公司名单
图表18人工智能科创板潜力企业榜单
图表19虹软科技的产业布局
图表202023年度新增备案本科专业前十排名情况
图表21人工智能应用领域
图表22人工智能在各行业带来价值的定性总结
图表23各行业人工智能发展基础的评分体系
图表24各行业人工智能发展基础的评分
图表25金融、医疗、汽车、零售行业在价值链各环节上的应用场景归纳
图表26新一代人工智能的演变
图表27企业发展人工智能的总体思路总结
图表28企业发展人工智能的战略框架示意图
图表29人工智能在金融领域的应用
图表30人工智能技术在金融领域的应用场景（一）
图表31人工智能技术在金融领域的应用场景（二）
图表322018-2023年社会消费品零售总额月同比增长速度
图表33AI+零售主要应用领域分析
图表342023年中国及全球AI+医疗发展历程
图表352017-2023年中国医疗人工智能行业市场规模分析
图表36国内医疗人工智能典型产品及主要布局企业
图表372023年中国AI+安防产业链
图表382016-2023年中国智能安防市场规模分析
图表392016-2023年中国智能家居市场规模分析
图表40智能教育主要产品及典型企业
图表41A股在线教育&教育信息化相关公司
图表42A股在线教育&教育信息化相关公司（续）
图表43AI+制造：推动生产与业务模式转型
图表44中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程
图表45“人工智能+制造”魔方体系模型
图表462015-2029年人工智能在中国制造业应用规模及预测
图表47深度学习分割算法对图片进行标记训练
图表48工业相机在进行字符识别应用
图表49感应和判断货架的冷热度
图表50深度学习信息处理模式
图表51机器学习识别模式
图表52深度学习识别模式
图表53字符识别标记训练
图表54字符缺陷检测
图表55物体或场景进行分类
图表56云制造图示
图表57苏宁移动机器人（AGV）在送货
图表582019-2024年中国移动AGV机器人销量及预测
图表59自动驾驶汽车的目标探测
图表60无人驾驶系统逻辑结构
图表61国内自动驾驶企业地域分布
图表62百度无人驾驶汽车
图表632023年全球主要国家可穿戴设备使用率
图表642015-2023年中国可穿戴设备出货量情况
图表65智能可穿戴终端类别
图表66语音识别流程：从信号收入、输出结果到语音合成
图表67智能语音技术得到广泛应用
图表68语音识别应用呈现不同难度
图表69中国智能语音市场AMC模型
图表702018-2023年中国智能语音市场相关政策及音响
图表71智能音响提供的主要功能分布
图表722018-2023年中国智能音箱市场出货量统计及增长情况
图表732019年中国智能音箱用户分析
图表74中国人工智能技术成熟曲线
图表75中国人脸识别企业服务模式
图表76中国人脸识别具体行业运用
图表77人脸识别应用场景案例
图表782016-2024年中国机器视觉行业规模分析及预测
图表79中国人脸识别行业厂商竞争格局
图表80各行业人工智能发展基础与市场应用潜力评估
图表81人工智能在各行业带来价值的定量总结