人工智能赋能未来产业发展探析

当前,人工智能进入第三次发展热潮,它正超越单纯的技术维度,以前所未有的速度渗透至经济社会的各个方面,成为新一轮产业变革的核心驱动力。本文研究提出人工智能领域呈现指数级速度发展的三大表征,分析人工智能驱动生产率增长的内涵,梳理了英国、日本和美国近期以人工智能重点推动的领域,并以智能医疗和自动驾驶两个领域为例,探讨了人工智能赋能未来产业的路径。     

广东省人工智能产业发展现状及对策研究——以东莞市人工智能产业为例

随着信息技术的发展,人工智能技术逐渐与生产制造、金融、消费、医疗、政务等领域深度融合.在党中央"十四五"规划制定的"以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进"的经济发展格局的指导下,广东省人工智能产业链在基础层、技术层和应用层方面均进行了部署.因此,本文对广东省人工智能产业的发展现状进行了探究,并与国内各区域的人工智...     

专利视角下人工智能与车联网技术融合演化研究

通过对人工智能与车联网技术融合特征进行研究,能够精准识别车联网产业技术机会,为人工智能与车联网产业创新融合发展提供方向指引。选取2000-2019年相关专利数据,对人工智能与车联网领域技术融合进行识别与测度,采用Word2vec文本挖掘算法和社会网络分析法,揭示融合领域技术发展态势、技术主题关联模式、技术共现网络整体结构和节点功能演变情况。研究发现,融合过程呈现明显的阶段性特征,图像识别等相关算法是车联网领域最基础的人工智能算法,卷积神经网络等相关算法是最具潜力和发展前景的人工智能算法;智能交通平台是融合领域的重点发展方向;数据识别与数据表示技术在融合演变过程中的控制能力较强,无线通信网络技术发展受到相关人工智能技术发展水平的制约。基于研究结论,从研发方向、学科建设、平台搭建等方面提出启示和建议。     

人工智能芯片产业发展现状及展望

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力,已成为全球科技竞争的焦点领域。人工智能芯片（AI芯片）是人工智能技术的核心硬件基础,对人工智能的发展影响巨大。本文对人工智能与集成电路产业的深度融合点,对AI芯片的技术发展与产业趋势进行研究,展望中国AI芯片产业发展的巨大潜力。     

日本人工智能发展研究

本文分析日本人工智能技术发展进程,梳理其在图像识别、数据分析、机器翻译、自动驾驶、医疗服务、智能制造、智能服务、智慧能源、防灾减灾等领域的应用实例,讨论日本人工智能发展的基础条件和最新动向。     

浅析人工智能对财会人员的影响

近年来,人工智能技术不断突破:以人脸识别、语音识别为代表的人工智能接口相关技术日渐成熟;以工业机器人、智能汽车、智慧医疗为代表的智能应用层出不穷.人工智能也逐渐进入到财会领域,一方面优化了财会行业的效率,但另一方面也给财会从业者带来了新的挑战.针对此现状,本文主要通过对比分析法和矛盾分析法对人工智能在财会领域的运作原理及其优缺点进行分析,讨论人工智能对财会人员的影响,并给出了相应的应对措施.     

美国人工智能研发与政府管理趋势分析及启示

近年来,人工智能技术快速发展,正在或将要在交通运输、医疗健康、教育、公共安全等领域广泛应用,将深刻地改变人类生产生活方式乃至思维方式和社会治理。美国等发达国家纷纷出台相关规划与政策,强化战略部署。本文通过总结分析美国人工智能重点研究领域、研究方法、政策法规及政府治理等方面的发展趋势,对我国《新一代人工智能发展规划》实施、人才培养与引进及知识产权保护等提出建议。     

电气工程自动化的人工智能技术

以瓦特的蒸汽机为开端,电气工程自动化技术在工业革命后迅速发展成为高新技术产业的重要组成部分,应用于生产生活的各个领域,在国民经济中发挥着重要的作用。人工智能技术用以模拟和扩展人的智能,作为一门新兴技术,能够有效地提高生产生活效率,而人工智能与电气工程自动化控制的良好结合,无疑实现了技术领域的质的飞跃。本文通过介绍人工智能的特点优势,帮助我们进一步了解电气工程自动化的人工智能技术。     

人工智能在金融领域的应用研究进展

人工智能在金融领域的应用使得金融与人工智能深度融合，这种融合凸显了人工智能技术在金融领域的广泛应用。人工智能等新一代信息技术的快速发展驱动金融领域的发展逐渐向智能化迈进。本文首先系统梳理了人工智能在金融领域应用的发展阶段和方向。其次，从技术进步、资本支持、环境改变三个宏观因素以及数据资源、成本优势、效率改善三个微观因素分析了人工智能影响金融发展的理论机制。再次，从生产、消费和就业三个角度分析了人工智能应用于金融领域产生的经济社会效应，以及相关的风险和监管研究。最后，总结了人工智能在金融领域应用的研究进展，并对未来的研究问题进行了展望。     

中国人工智能产业区域发展差异性研究

随着互联网技术的快速发展,中国人工智能产业也迎来了前所未有的大发展,智能汽车、智能机器人、智能无人机等产业相继出现.文章基于中国2009-2019年人工智能产业发展的经济数据,利用锡尔系数、基尼系数、对数离差值和泰尔指数分析了中国人工智能产业发展存在的区域差异性.研究发现:一是从整体上来看,中国人工智能产业发展水平存在着较大的差异.中国东部地区人工智能产业的发展水平要明显高于中西部地区.在区域内部差异和区域外部差异系数中,区域间差异要明显高于区域内差异;二是无论是区域内部差异和还是区域外部差异都在逐渐缩小,但是绝对差异依然较大.这可能是因为中国人工智能产业的快速发展和布局,加速了部分城市人工智能产业的发展.企业规模、产业结构、人力资本、政府资金投入会对人工智能产业发展产生显著的正向影响,在人工智能产业的推进过程中可以此为突破口.     

智能生产力：一种新质生产力

人工智能代表着新的生产力和新的发展方向。智能生产力是马克思主义生产力理论的创新发展,是人工智能作为时代主导性技术与社会生产深度融合的产物,是人类为了实现自我解放而不断深化对自然力运用的结果。作为一种新质生产力,智能生产力具有以人工智能生产力要素化为引擎的先进性,以生产力要素智能化为依托的快速迭代性,满足多样发展需求的普惠性,使各领域联系日益紧密的通约性,推动人类持续发展的绿色性。智能生产力是适应社会化大生产的新质态的生产力。解放和发展智能生产力,要深刻认识加强人工智能新型基础设施建设的重要意义,坚持以习近平关于新质生产力重要论述为指导,以实现高质量发展为主线,以培养规模宏大的创造性劳动阶层为抓手,以突破人工智能技术为核心动力,以构建风险防范体系为保障。     

美日欧政府发展人工智能的新举措及对我国的启示

人工智能技术在机器人、语言翻译、图像识别等领域已经获得了广泛的应用,正不断融入现代生活,并将逐步改变社会形态及产业发展模式。综观各发达国家和地区的实践,其均在积极应对以迎接智能时代的到来,竞相将人工智能推向国家战略层面。本文分析了当前美国、日本和欧洲国家近期的新举措,并讨论了我国的应对措施。     

人工智能赋能农业发展的路径探析——基于区域农业的产业集聚度、产业关联性与产业效率性

农业是关系国计民生的重要行业,为国民经济其他行业的发展提供必要的物质基础.人工智能是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能理论、方法、技术及应用系统的一门新兴技术科学.人工智能在农业领域的应用可以优化农业全产业链,有效提高农业生产效率、提升农产品品质及加速农业与其他产业融合的进程.中国地理区域广阔,气候种类多样,地区农业经济发展不平衡,人工智能在农业领域的应用需要充分考虑区域经济的发展特点,并在此基础上制定针对性的实施方案.     

我国智能交通产业与物联网技术的融合与发展分析

智能交通技术已成为解决交通运输供需匹配和可持续发展的重要技术性手段之一,并在推动交通运输发展的同时也逐渐形成一种资本技术密集型的高新技术产业。文章对美国、日本及欧盟等发达国家智能交通产业的发展状况进行了梳理和研究,并以此视角审视和考察了我国智能交通产业的发展状况,在深入分析我国智能交通产业发展困境和国外先进经验的基础上,基于物联网技术与智能交通业的高度融合性,提出了我国智能交通产业未来发展的方向和路径。     

中国人工智能产业发展研究

2020年中国人工智能产业发展情况 产业链分析 人工智能产业链主要分为三层,分别是基础层、技术层和应用层. 其中,基础层是人工智能网络、算力、硬件和数据获取的基础,为人工智能提供数据及算力基础支撑环节,主要包括感知和技术两个方面,具体包括传感器、摄像头、云端计算和芯片;技术层是人工智能通用算法的核心技术环节,主要包括人工智能系统平台和人工智能基础服务,具体包括人工智能平台、智能化系统、智能语音和语言、计算机视觉等技术;应用层是集成一类或多类人工智能技术,面向特定应用场景需求而形成的软硬件产品或综合应用解决方案,主要包括提供场景服务的智能解决方案和提供硬件产品的机器人、无人系统和智能硬件.     

欧盟人工智能治理政策述评

近年来，欧盟面对美国和中国人工智能方面发展的优势，在人工智能治理领域持续发力，加快推进人工智能立法，旨在以高标准伦理监管塑造其在人工智能领域的全球影响力。欧盟的人工智能立法正在从“软法”走向“硬法”，从通用法走向专门法，从共识构建走向治理实践，从域内治理走向域外管辖。中国应认真研究欧盟人工智能治理的政策及其影响，立足国情探索科学合理的人工智能治理模式，促进人工智能技术和产业的健康发展，并积极参与人工智能全球治理。     

人工智能影响产业协同集聚的效应研究

在智能技术逐渐融入企业生产的大背景下，产业如何演变引起了学术界的广泛关注。本文将产业演进路径拓展到产业间，利用城市样本数据检验人工智能如何赋能产业协同集聚。研究显示：人工智能与产业协同集聚呈现U型关系，在经过一系列稳健性检验后依然成立。机制分析发现，人工智能通过人力资本与技术溢出对产业协同集聚产生影响。时间、空间与结构差异均会改变人工智能的作用效果，即产业协同集聚效应依赖于智能政策文件的出台、地理区位的改变和协同集聚的维度。从经济后果来看，人工智能应用引发的产业协同集聚不仅促进了经济增长数量的提升，而且有助于经济增长质量的改善。本文研究既拓宽了人工智能的作用领域，又为通过智能手段实现产业协同集聚提供有益参考。     

中美人工智能垂直应用及产业趋势研究

作为国家关键基础性创新能力的重要体现,人工智能技术代表了信息发展的高级阶段,引发世界主要国家的青睐与关注。中美两国政府、智库各自推出相关战略文件及研究报告;美国在人工智能基础层、技术层的实力较优,而中国在安防、医疗、交通等应用层显现出强劲的发展势头。随着数据、算法和算力的不断突破,人工智能不断向垂直行业领域下沉,以服务平台为核心构建生态系统,以产学研融合为路径聚焦人才资源。     

深度学习框架：算法集成和产业基础

人工智能发展离不开算法、算力、数据三要素，深度学习框架是加速算法创新和应用的基础软件，是决定产业技术水平的关键。在深度学习框架方面，我国与美国存在较大差距。美国的领先地位源自先发优势，也得益于科技巨头的大力推动，更重要的是生态体系导致的强者恒强。在大国竞争的背景下，应高度重视深度学习框架在人工智能产业发展中的关键作用，遵循产业发展规律制定长期追赶策略。     

人工智能对制造企业是否存在“生产率悖论”

在新一轮科技变革和产业革命背景下,人工智能已深度融入国民经济各产业,成为产业发展的重要驱动力。人工智能能否促进制造企业生产率提升,已成为新时代中国制造业高质量发展的关键。利用2015—2017年中国A股制造业上市公司相关数据,实证检验人工智能对制造企业生产率的影响,构建基于结构方程的多重中介效应模型,分析制造企业应用人工智能技术影响生产率的内在机制及路径。研究发现,人工智能提升了制造企业生产率;市场份额对人工智能与制造企业生产率的关系有显著负向调节作用;人工智能通过劳动力数量、物质资本使用效率和技术创新产出3种中介变量显著促进企业生产率提升,并通过人力资本使用效率和技术创新投入抑制企业生产率提升。