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更新时间:2025-04-252020年中国人工智能商业落地研究报告
人工智能科研力度持续加码,理论积累与技术落地同时运转
技术研发需要强大的理论支撑,面对人工智能发展机会窗口期,我国不断加强人工智能学术科研投入,根据科技部新一代人工智能发展研究中心联合国内外10余家机构联合发布的《中国新一代人工智能发展报告2019》显示,目前我国人工智能论文发文量全球领先。一方面科研院校与机构是人工智能技术实现突破的重要力量,另一方面企业自建或者联合高校共同创立的人工智能实验室为人工智能技术商用落地和技术储备付出了重大努力。
深度学习不断取得突破,图神经网络成为新研究方向
由深度学习引起的AI热潮,深度学习从一开始的深度神经网络到循环神经网络、卷积神经网络,再到生成对抗网络,AI核心技术不断取得创新突破。近两年深度学习的一个分支——图神经网络又成为新的热点研究方向。
图神经网络的两大特点是不规则性和无序性,能够很好地发现实体之间依赖关系,可以在社交网络、推荐系统、金融风控、分子化学和知识图谱等领域产生巨大价值。
人工智能从感知智能向认知智能迈进
近年来人工智能高速发展,虽然在计算机视觉、智能语音领等特定领域实现了单点突破,但尚未具备通用性,AI技术整体还处于依托数据驱动的感知智能阶段,存在深度学习依赖海量标准数据、中间过程不可解释等问题。
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- 2022中国人工智能芯片行业研究报告人工智能芯片领域的研究,或将科技发展推向一个更高的阶层。四大类人工智能芯片(GPU、ASIC、FGPA、类脑芯片〉及系统级智能芯片在国内的发展进度层次不齐。2022年发布时间:2022-03-17
- 2019中国人工智能商业落地研究报告2019年发布时间:2019-09-05
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- 2019年中国部分大城市人工智能人才数量占全国比例情况该统计数据包含了2019年中国部分大城市人工智能人才数量占全国比例情况。北京占比27.9%。2019年发布时间:2020-07-09
- 截至2018年上半年全球人工智能应用技术专利分布情况该统计数据包含了截至2018年上半年全球人工智能应用技术专利分布情况。计算机视觉类占比49%。2018年发布时间:2020-07-09
- 2013-2019年中国人工智能领域在各地区的投资事件情况该统计数据包含了2013-2019年人工智能领域在各地区的投资事件情况。2019年人工智能领域在北京投资8起,广东6起,上海4起。2013-2019年发布时间:2019-05-13
- 2022年中国创投市场数据报告2022年发布时间:2023-04-27
- 2021年中国创投市场数据报告2021年发布时间:2023-04-27
- 2013-2019年中国人工智能领域在各行业的投资事件情况该统计数据包含了2013-2019年人工智能领域在各行业的投资事件情况。2019年人工智能领域在企业服务行业的投资事件最多,有15起。2013-2019年发布时间:2019-05-13
- 2017中美人工智能创投现状与趋势研究报告人工智能能否完成人类历史上的颠覆式创新?60余年来一直争论不休。2006年,有人提出一种训练深层网络的新思路,随后三篇论文打开了深度学习算法突破口,大量的深度学习论文随之涌现。接着,用于支持深度学习算法的新型芯片问世,大大改善了旧芯片计算能力不足的缺陷。近年来,伴随着移动通信、大数据和芯片技术的发展,人工智能的计算能力得到了大幅提升,AI正在承担一些复杂的任务,进一步提升自身感知和思维能力。世界发达经济体在面临这一变革之时,充分认识到其中蕴含的磅礴力量。政府从战略层面加强顶层设计,企业从底层应用提速发展,巨头从产业布局建立生态,资本从资金层面助力成长。风云际会,各种有利因素正在加速产业发展。当前人工智能产业的核心矛盾有两个:一是投资需求大而创业项目供给减少;二是市场期望高而产品体验却不佳。全球平均每年花费110亿元。2017年发布时间:2021-06-23
- 2023年上半年中国创投市场数据报告2023年发布时间:2023-07-31
- 2013-2019年中国人工智能领域投资公司的轮次情况(按轮次维度)该统计数据包含了2013-2019年人工智能领域投资公司的轮次情况(按轮次维度)。其中A轮轮次的投资公司数量为74家,天使轮轮次的投资公司数量为69家,种子轮轮次的投资公司数量为50家.2013-2019年发布时间:2019-05-13
- 2013-2019年中国人工智能领域在各行业投资公司的轮次情况该统计数据包含了2013-2019年人工智能领域在各行业投资公司的轮次情况。其中企业服务行业中,天使轮轮次投资公司35家,A轮轮次投资公司29家,种子轮轮次投资公司16家。2013-2019年发布时间:2019-05-13
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- 人工智能与风险管理报告人工智能(AI)成为越来越多企业的战略方向,有效风险管理不应是抑制人工智能创新的因素,而是公司成功运用AI技术的基础,本篇报告旨在让相关受众理解AI时代的监管环境和AI相关风险管理方式。通过关注这些领域,我们希望帮助企业在制定AI风险管理框架时,提供更加高效的解决方案和监控机制。2019年发布时间:2019-07-12
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