人工智能看相报告怎么写

一份报告四项都要收费,“AI面相”是“算命”还是在“算钱”?

东南大学网络空间安全学院副教授宋宇波解释，所谓的人工智能的面相，其实跟人工智能没有任何关系，不过是把街头的招数搬到了网上来实现，本质上来讲还是一种传统的迷信的面相方法。然而，想要阅读这样一份没有科学依据的面相报告，可不止最先支付的9.9元。其中，鼻相解析、事业运程报告、情感运程报告，都需要单独支付相应费用，算下来一共需要52.4元。

南京航空航天大学人文与社会科学学院博士邱健新说，想算命的人他之所以能够认为这个是准的，就在于在信息的对接方面，会形成某种思维定势。测试的人会往和命运相吻合的一方面加以解读，和命运中不相吻合的信息筛选掉。

专家提醒，看相对于不少网友来说，可能只是一种消遣。可是在不经意间，你自己的脸部特性、掌纹信息，很可能成为别人数据库里的“摇钱树”。上传手相的话，很有可能泄露指纹信息，上传个人头像照片相当于把个人的脸部信息泄露了，现在有很多的身份识别都是采用的指纹和脸部识别，进而会对个人信息安全造成风险。

然而，网络看相的背后，不仅仅是朋友圈的互动，还有隐藏着极深的分销体系。在“推广渠道”一栏，旁边赫然写着“躺赚”两个红字。支付99元就可以升级为代理，支付199元就可以成为合伙人。通过一级级的分销，让成千上万的代理商，甚至是普通用户，为小程序开发商“打工”，把小程序扩散到网络的角角落落。

这种所谓的“AI看相、算命”，其实就披着“大数据、人工智能”外衣的网络迷信。明明是重拾封建糟粕的行为，却因为打着科学的旗号，而具有欺骗性、迷惑性，潜在危害不容小视！此外，“AI算命”虽然披着算命的皮，实则是在“算钱”，想看具体内容，那就先把钱包准备好吧。而用户在授权个人信息、上传照片时，也在无形中泄露着自己的隐私。所以我们每个人都要有防范意识不要相信这种江湖骗局。

人工智能的利与弊为题,这篇作文该怎么写,请指导,谢谢

人工智能的利与弊
我们期待机器智能化，通常想的是智能化带来的便利，很少思考智能化的机器可能产生的不利影响。机器智能化可以为我们节省很多精力，可以节省很多时间，可以辅助工业生产，降低生产成本，带来廉价的产品。凡事有一利必有一弊，机器智能化也改变了人们的生活，从深层次上改变人们的生活形态。1、造成人对机器的过度依赖。2、侵犯了人的隐私空间。3、打破原生态环境。4、造成新的不平等。5、生活节奏加快使人们不能适应。6、造成就业问题。7、造成人的自卑。8、挑战人类生存。
凡是都有替代性，当我们依靠吃药来抵抗病菌的时候，人体自身免疫力就会下降；当我们依靠激素来对抗感染时，会造成很多后遗症；当我们吃甜食来维持血糖时，人体本身的血糖调节能力就会下降。同样，如果机器替代了人们的劳动，人们的劳动能力就会下降；当机体替代我们的技能，我的技能就会下降；当机器代替我们的思考和记忆，我们的思考和记忆能力就会下降。机器的智能化必然使在替代人们体力劳动和脑力劳动的同时，让人们逐渐依赖机器，使独立生存能力下降。应对办法就是主动进行体力运动和思维训练，维持一定的独立生存能力。
过去人们生活相对隔离，由于现代通讯、网络技术，信息到达速度极快，我们很难置身世外了，想关闭电话、网络，到一个无人打扰的地方，已经成为一种奢侈的生活方式，不是所有人都能做到的。当摄像头被安装的时候，人们担心被录像，但现在已经习以为常；当拍照手机出现时，人们担心肖像权被侵犯，担心被偷排，但很快人们适应了这种手机功能和生活改变；当手机定位跟踪出现时，人们担心自己的行踪被跟踪，还出现了一部《手机》电影，但是人们很快又适应了；现在互联网数据挖掘，广告跟随，能够跟踪人们的位置、通讯录、通话记录、聊天记录等等，在高科技面前几乎无处遁形，人们采取的是睁一只眼闭一只眼的态度，看就看了，拍就拍了，跟踪就跟踪了，就连艳照门也不新鲜了。毕竟人们的隐私被高科技打破了，从人们基本需求来说，隐私权还是遭到了侵犯。
人们对原生态环境有一种本能的热爱，蓝天碧水，绿树成荫，鸟语花香，天籁之音。但是我们现在居住在水泥森林里，听着电子乐器产生的音乐，吃这垃圾食品，穿着化纤布料，乘着机动车辆，过着与原生态毫不相关的生活，有时感到莫名的孤独。这种生活完全脱离了我们人类原本的生活，这种变化，人类进化速度远远不能适应，于是人们通过另一套科技手段还原原生态：制造负离子空气，录制沙滩和森林的声音，用壁画、人造景观、假花装点厅堂，用跑步机代替林荫小路锻炼身体，制造人造草坪打室内高尔夫球。欺骗了人的感官，欺骗不了人的身体，现代城市癌症发病率逐年升高，与现代化生活方式不无关系。
公平心人人都有，但是公平自古就没有，这个社会本身就是竞争的社会，公平只是人们的梦想，是人们的一种美好追求。只不过在不同时代，不公平的表现形式不同。在原始社会，分工不公平，社会地位不公平，生殖权不公平；奴隶社会，不公平，分配不公平，生殖权不公平；封建社会，土地拥有权不公平，社会地位不公平，知识获取权不公平，财富分配权不公平；资本主义社会，财富拥有权和分配权不公平，社会发言权不公平；社会主义社会，企业地位不公平，信息获取权不公平。社会的发展，竞争激烈程度降低，表面的不公平减少，但实质的不公平并没有根本得到解决。有些人拥有智能化机器而另一些人没有，这又形成了不公平，不公平造成的一系列竞争力差异和社会分配差异逐渐拉大。
信息社会，信息量呈爆炸性增长，对人们的知识水平需求逐渐增高。解放前能够识字就是秀才，就成为知识分子；七十年代生人能够考上大学就属于高学历，能够谋取一个很好的工作职务；90后硕士、博士满街跑，找份工作不仅要高学历还要高能力，不是海归就不被人重视，再往后，不仅要求高学历，还要求知识的高更新率，在职学习，不断进修、充电、更新。这给人们的大脑增加了很大的负担。过去从小学到成年学习时间十年左右，现在达到二十年，不仅早教盛行，而且课本低龄化：大学的知识移到中学，中学的知识移到小学，小学的知识移到幼儿园，幼儿园的知识移到胎教，无形中增加大脑学习负担。照此发展下去，人脑真的要爆炸了。另一个趋势是人脑思维活动外包。能够网络上查到的就不用去记；能够电脑打字就不用手写；能够计算机计算的就不用心算。按照这种趋势发展下去，最终人们会把几乎所有思维活动交给之智能机器，人们就是一个不劳而获、发号司令、坐拥其成的废人。是机器超越了人类，而不是人类退化了，这是机器智能化让人类产生的窘境。
机器智能化的确会阶段性地产生就业问题，但是这种问题也随着机器的产出和人们就业定位的改变而消除。工业化使得很多工人失业，但是这些工人并没有饿死，反而生活水平得到了改善。富士康用100万台机器人生产代替民工，民工并没有饿死，而是寻求其他工作营生；地铁使公交司机失业，公交司机并没有饿死，而是转为其他行业；网络教育将使大批教师失业，教师也不会饿死。最终理想的情况是几乎所有人的工作都被机器人替代，人们则是享受生活。过去一周工作六天，后来一周工作五天，现在很多企业弹性工作时间，或者在家上班，最后可能发展到自由支配时间。机器智能化对就业造成的冲击是阶段性的，这种阶段性的副作用和带来的红利能够抵消，还会有盈余。
人的工作被机器替代，人会有自卑感吗？近期央视播出的《我爱发明》，里面经常是以人机大赛的方式展示发明出来的机器如何超过人力，展示科技的力量。一台机器少则赶上十几个人的劳动，多则能够赶上数百人力劳动，最终人败下阵来。体力方面超越了人，人们还有借口挽回面子，说我们是靠脑子生存。后来计算机战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫，舆论一片哗然，再次挫伤了人们的优越感，机器人一次次超越人类，人类的优越感逐渐荡然无存，开始产生自卑和危机感，这种趋势将会继续，并逐渐发展到无地自容。最后的阵地是人类认为人类拥有的创造性是机器人无法替代的。这种掩耳盗铃的谎言，从理论上已经能够戳破，实际的超越也将指日可待。人类的自卑是人类创造机器人之后自己赋予自己的，而人类自我超越的革命是消除这种自卑的最好出路。
机器人挑战人类生存。这是人们的假想，也是人们的忧虑。机器人真的在各方面都超越人类之后，还能让人类在地球上作威作福吗？由于生存的社会同时也是竞争的社会，竞争力的衰败必然伴随这地位的失去。如果人类不发展，将来必然要让位于机器人。那么我们唯一的出路是自我进化，而最具竞争力的是机器人，我们人类向机器人进化是保住人类地位的唯一出路。人如何进化成机器人又维持人类本质属性不变？意识上载和机器化存在，是既保持人类生存形态不变，又不至于使人类失去地位的一条光明大道。也就是人类在生命结束前将意识同步到计算机中，在肉体生命结束后让意识在计算机中延续存在。这样不仅保持了意识的连续不灭，还能够保持人性的一致性，保持对人类的忠实拥护。机器人就是我们自己，我们因此得以长生。
面对机器智能化产生的有利一面，我们应积极张扬；面对机器智能化产生的不利一面，我们要尽力化解，最终使机器智能为人类带来最大利益。

《人工智能》观后感怎么写

在看到片名的时候，我就认为这是一部科幻片，无非是主要以特技为重点，讲讲人与机器人之间的关系的影片。可是看完《人工智能》电影后，我发现我错了，这不是一部单纯的科幻片，当然它的特技无可挑剔。但我更注重的是，这是一部解剖人性，研究伦理、文学、哲学、道德等多方面内涵的影片。
这部影片在上映的时候备受瞩目，并不是没有它的道理的。首先，在导演方面已经有足够的噱头了。电影大师库布里克已于 1999 年去世，他在生命的最后 15 年里一直酝酿着这部影片，并经常跟斯匹尔伯格反复切磋，他也曾提出由斯氏来执导筒。但由于当年的电脑科技不够发达，这个项目被耽搁下来。库氏过世后，斯氏接过库氏构思的大量草稿和草图，并 20 年来首次挥笔撰写剧本，以完成前辈的遗愿。所以在这部影片中，充满了矛盾，每一个镜头的安排不落俗套，它需要你用智慧和灵魂去享受。最明显的一个矛盾是，前面大卫所受冷落的镜头充满了灰色调，而后面的结局却充满了温馨。不少人认为大卫与和蒙妮卡相聚的那一天是败笔，因为后面的情节无论从戏剧张力还是视觉冲击力来看，均有点压不住，认为这是这就是好莱坞非明文规定的大团圆结局。但我却并不这样认为，最后的情节不仅承接了前面的伏笔（蒙妮卡的头发），更重要的是，在现实生活中，悲剧已经够多了，大团圆结局不过就是弥补现实的残酷。而在影片中的大团圆结局是更深层次的表现。
1.简介:
《人工智能》是由华纳兄弟影片公司于2001年拍摄发行的一部未来派的科幻类电影。由史蒂文·斯皮尔伯格执导，裘德·洛、海利·乔·奥斯蒙特主演。影片讲述21世纪中期，人类的科学技术已经达到了相当高的水平，一个小机器人为了寻找养母，为了缩短机器人和人类差距而奋斗的故事。
2.观后感:
关后感，就是看了一部影片或连续剧后，把具体感受和得到的启示写成的文章。所谓“感”，可以是从作品中领悟出来的道理或精湛的思想，可以是受作品中的内容启发而引起的思考与联想，可以是因观看而激发的决心和理想，也可以是因观看而引起的对社会上某些丑恶现象的抨击。
3.观后感写作技巧:
首先概述所读的书本或文章的大致内容，类似写语文概括，然后表达自己的看法，再对这本书的优点缺点进行论述，论述过程中最好引入书中内容，这样会让你的文章看起来不那么枯燥乏味。

ai人工智能测试手相,求有缘人看手相

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1、ai人工智能测试手相:求有缘人看手相

若真想知道的话可以，上面有图像识别，里面有个AI测手相。如下图：你可以去测试看看。谢谢，望采纳！

2、ai人工智能测试手相:AI看手相，究竟是真科学还是伪命题

手相本身可以判断一些疾病，这是科学，至于判断人的凶吉，那就是伪命题了。

3、ai人工智能测试手相:ai人工智能这个程序盈利效果如何？

不高这种东西都是仁者见仁智者见智信则有不信则无

通过风水演变出来的项目有许多，比较常见的星座、手相、塔罗牌占卜等项目跟风水项目一比，其实都大同小异。并且，星座、塔罗牌等还有风水项目不具备的一个优势。那就是星座、塔罗牌更容易俘获年轻用户的心，很容易在朋友圈等地方形成裂变传播。

当然，星座、配对、塔罗牌等项目现在来看也可以称为老掉牙了。虽说会不断有新用户这个领域，但更多的用户会对此产生疲劳感。因此我们还想做这类项目就需要找到一个新噱头来用户的兴趣。

ai人工智能这个程序盈利效果如何？

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1、ai人脸识别算命:ai人脸监测颜值分20多是不是没救了?

所谓颜值得分只是游戏玩玩而已，不必当真，只能是大概其。因为人的颜值不是机器可以确认的。俗话说，情人眼里出西施，判断一个人颜值是多方面的，不是外貌所决定的。

影响人脸识别的因素有很多，其中影响人脸检测的因素有：光照、人脸姿态、遮挡程度;影响特征提取的因素有：光照、表情、遮挡、年龄，模糊是影响人脸识别精度的关键因素。而在跨年龄人脸检测中影响因素更多。

一般而言，在跨年龄阶段人脸识别中，类内变化通常大于类间变化(不同人相似年龄的照片的相似度有时比同一人不同年龄段的照片相似度更高)，这造成了人脸识别的巨大困难。同时，跨年龄的训练数据难以收集，没有足够多的数据，基于深度学习的神经网络很难学习到跨年龄的类内和类间变化。

用AI技术算命有哪些套路？

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人脸识别技术

首先我们来了解下人脸识别本身的技术。在人工智能技术的持续的进化下，人脸识别的准确率也在逐渐提升，我们已经能看到有多家企业在权威人脸识别数据库LFW上刷新纪录的消息，实验室的数据高达99.5%甚至往上，这是人脸识别技术应用到实际业务中的基础，我们也为此感到高兴。

一般而言，在跨年龄阶段人脸识别中，类内变化通常大于类间变化(不同人相似年龄的照片的相似度有时比同一人不同年龄段的照片相似度更高)，这造成了人脸识别的巨大困难。同时，跨年龄的训练数据难以收集，没有足够多的数据，基于深度学习的神经网络很难学习到跨年龄的类内和类间变化。扫一扫测脸型算命。

针对这些技术难点，目前相关技术提供商均在通过优化算法以及加大对模型的训练来寻求突破，我们也能从相关的资讯中了解到人脸识别监测精度的发展进度，它们的落地领域包括应用最为广泛的安防以及金融、商业应用等领域

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人工智能产业发展深度报告:格局、潜力与展望

人

工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸

近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。

人工智能市场格局

人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在社会经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 7.1 万亿美元。

多角度人工智能产业比较

战略部署：大国角逐，布局各有侧重

全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局，并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国稍显迟缓，2019 年人工智能国家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看，美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和社会稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。

伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。

日本寻求人工智能解决社会问题。 日本以人工智能构建“超智能社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人工智能技术和产业。因此，日本在机器人、医疗健康和自动驾驶三大具有相对优势的领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。

基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远

基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际科技巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术（SDN）、开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外科技巨头手中。虽国内阿里、华为等科技公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶科技的指纹传感器等产品，但整体产业布局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手机、汽车、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。

GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。

ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片，可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后，其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。

总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。

技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然语言处理）。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际科技巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前，国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等，美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、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。

在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市场的 37%。由于市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐渐趋于饱和，新的应用场景尚在探索，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技四家企业占国内市场份额的 69.4%，其中商汤市场份额 20.6%排名第一。

应用层面：群雄逐鹿，格局未定

应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到360.5 亿元，约是技术层的1.67 倍，基础层的2.53 倍。在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的探索阶段，落地场景的丰富度、用户需求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。

中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的科技巨头注重打造于从芯片、操作系统到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。

整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看，我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。

透析人工智能发展潜力

基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。

从智能产业基础的角度

产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国

中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度，据清华大学科技政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家）人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的增长态势，发展潜力较大。

技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺

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。

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（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护专明者的条约。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，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。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。

人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大

人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 21.1%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍，基础层人才数是中国的 13.8 倍。

我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。

人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看，国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 43.9%。可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。

从学术生态的角度

技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强

科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 69.64%。近些年，中国积极开展前瞻性科技布局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从侧面体现在人工智能发展潜力较大。

我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact，加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高于全球平均水平的 36.78%；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 0.80，较 2010 年增长 44.23%，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。

从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍，欧盟的 1.92 倍。2012 年至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%，与以色列（10.06%）、美国（9.53%）、日本（6.47%）差别较大。从产学结合的角度，中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。

中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中，美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上升 1 个和 3 个名次。

从创新环境的角度

研发投入：中美研发投入差距收窄

中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计，国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 14.43%，同期美国 CAGR 仅 2.99%。由于经济疲软等诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测，中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存在差距。2018 年中国研发强度 1.97%，低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点。

资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场

中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总融资额的 50.7%。尤其是特朗普以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第二大融资体，融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行业泡沫即将出现的预警。

相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示，芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。

基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估

数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来，若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。

展望

转自丨信息化协同创新专委会

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