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完整產品說明
材質：PVC
尺寸：高約5公分
商品圖檔顏色因電腦螢幕設定差異會略有不同，以實際商品顏色為準。
品牌名稱
圖案
- 日本卡通
商品規格
- 材質:PVC
尺寸:約5cm
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人工智慧（AI） 作為全球科技和產業變革的關鍵驅動力，正在釋放巨大能量。以谷歌、微軟、百度等大型人工智慧廠商為主導，人工智慧持續與各種應用場景深度融合，催生出大量新技術、新業態與新模式。本報告摘錄沙利文中美AI產業報告，對比中美人工智慧產業狀況，分析兩國頭部AI廠商，並從技術儲備、技術布局、技術生態與應用維度對各廠商進行綜合評價，以及歸納最新發展趨勢。 ... 1 中美人工智慧產業概況 ◆ 中國在部分AI核心技術領域已與美國比肩，但整體實力仍有差距 - 得益於頭部AI廠商的帶領，中國AI在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域已局部與美國對齊 ◆ 中國正在AI基礎層加快追趕，欲見成效仍需時日 - 中國AI廠商加快在基礎層布局，帶動AI技術實力整體提升，但由於基礎層技術難度較高，短期內較難趕超 ◆ 美國在技術儲備與技術布局上優勢明顯 - 美國擁有較好的科研院校與產學研合作環境，使其在人才儲備及技術深度等方面領先 ◆ 美國政策注重保持其AI核心技術優勢 - 美國政策傾向於引導廠商加大研發投入，建立一批專業研發機構，並逐步開放數據資源，致力於保持技術優勢 人工智慧產業發展歷程歷經60餘年，AI技術日趨成熟，產業布局和生態建設逐步完善，中美兩國領銜發展， 隨著算法、算力的快速提升與基礎設施的逐步完善，當前處於高速發展期，與各行業持續融合，深化產業賦能。 ➢ 起步期1956-1980年代初：社會關注度高，在上世紀70年代中期達到頂峰， 但現實表現較差，市場失去信心，產業進入下行期 ➢ 探索期1980-21世紀初：AI研究逐漸系統化，但由於實用性受挫，AI市場逐漸遇冷，且網際網路爆發，社會關注度轉向網際網路等領域 ➢ 高速發展期2006-至今：政策紅利下， AI再次獲得市場廣泛關注，大數據時代背景下， AI理論框架與技術均逐步成熟，各大科技廠商推動AI技術與各行業深度融合 ... 中美AI產業發展歷程對比中國起步晚，但應用環境較好，正深度驅動中國經濟智能化轉型；美國在技術儲備與布局領先，通過政策驅動保持全球領先地位 中國vs美國 概述 • 中國在政府、企業和研究機構的共同推動下發展迅速， 為AI產業落地創造良好環境 • 中國擁有豐富的AI應用場景，加之近年來利好政策頻出，在AI商業化方面優勢突出 • 美國是人工智慧的誕生地，諸多高校以及企業為AI發展貢獻了深厚的理論與算法基礎。 技術儲備與布局基礎深厚， 處於全球領頭羊地位 • 美國已正式出臺AI國家戰略，決心從技術生態與AI應用等方面發力， 以保持其AI領先地位 起步 1978年中國科學大會在北京召開，為中國AI產業發展提供基礎；同年， 「智能模擬」被納入國家研究計劃， 中國AI產業在國家層面的推動下正式發展 1956年AI 正 式 在 美國 誕 生，卡內基梅隆大學 、麻省理工學院、IBM公 司 成 為 美國最初的3個核 心 AI 研 究機構 探索 1986年智能計算機系統、 智能機器人和智能信息處理等重大項目被列入「863計劃」 1997年國家重點基礎研究發展計劃被提出， 更多人工智慧相關的項目獲得國家資金支持 60年代至90年代初 • 相關程序設計語言、專家系統等取得重大進展， 產品化方面取得成就， 例如1983年世界第一家批量生產統一規格電腦的公司誕生 • 已嘗試應用AI研究成果， 例如利用礦藏勘探專家系統PROSPECTOR在華盛頓發現一處礦藏 快速 成長 2006年至2017年 • 2006年超級計算機戰勝象棋大師， 「人機大戰」機器「獲勝」，人工智慧熱度持續提升 • 以百度為代表的中國網際網路廠商加快布局AI產業。百度2010年率先布局人工智慧，2013年成立百度深度學習研究院， 推動中國AI領域發展 90年代初至21世紀初 • AI被應用至各個領域，1997年IBM製造的「深藍」擊敗西洋棋冠軍、麻省理工學院推出會做面部表情的機器人 • 2006 年在 Hinton 和他的學生的推動下，深度學習開始備受關注 • IBM、谷歌、亞馬遜等大型廠商加碼人工智慧 高速發展 2017年後 • 2017年發布《新一代人工智慧發展規劃的通知》，從國家戰略層面推進中國AI產業發展；同年百度、阿里、騰訊等企業入選首批中國AI「國家隊」 • 自2017開始， AI連續3年在政府工作報告中被提出，已被提升為國家發展戰略；各大廠商持續加碼AI研究， 阿里巴巴2017年成立達摩院 • 2017年3月開始正式進入人工智慧驅動的經濟數字化轉型階段 21世紀初至今 • 醫療、 金融、 教育等各領域的AI應用程度加深， 國家層面對AI給予重視與支持， 力爭保持美國在AI領域的領導地位 • 2016年以來高頻出臺AI相關扶持計劃與政策， 成立多個協會與中心， 並為AI研究持續撥備高額款項 • 2019年2月川普簽署「美國人工智慧倡議」行政命令， 強調國家和經濟安全，確保美國在人工智慧相關領域保持領先地位 政策對比 ➢ 通過產業目標規劃和法規監管引導AI產業發展，通過市場化手段為AI企業或機構提供金融財政支持，如2018年安排國撥經費概算8.7億元啟動16個人工智慧研究任務， 營造AI創新及發展的有利環境， 為AI產業快速發展奠定政策基礎 ➢ 鼓勵AI領域科學技術研究， 公布首批新一代人AI開放創新平臺， 分別依託百度自動駕駛平臺、阿里雲城市大腦平臺 騰訊醫療影像平臺、科大訊飛智能語音平臺進行建設，後續還公布商湯智能視覺平臺等創新平臺 ➢ 以企業需求為導向， 構建產業相關配套服務與措施，鼓勵AI企業探索新的商業模式和科技成果產業化路徑， 加速重大科技成果轉化應用， 為關鍵核心技術的突破和多領域的規模化應用提供有利的支撐，例如國家發改委批準鼓勵百度牽頭成立深度學習技術及應用國家工程實驗室 ➢ 北京、上海、深圳均把科研創新放在首位，並突出AI產業集群發展和產業應用的融合。2018年上半年，三大城市人工智慧企業數量約占全國總量的72%。（北京40%，上海20%，深圳12%） ➢ 全面支持AI科學技術研究， 主導並推動成立史丹福大學AI實驗室（SAIL）、麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（MIT CSAIL）等專業研究機構 ➢ 通過政府機構雲化與人工智慧化升級項目招標，間接為行業注入資金，引導谷歌、 亞馬遜等廠商將資金投入到AI研發與產業化當中， 如2019年10月微軟獲得美國國防部基礎雲項目為期10年價值100億美元的合同 ➢ 科技廠商多次因為數據安全與隱私問題受到國會與民眾的大範圍關注，甚至被起訴或召開聽證會，尤其臉書、 谷歌等大型網際網路廠商。美國隱私相關法律在一定程度上制約了人工智慧企業獲取及使用數據 ➢ 2020年1月1日生效的加州消費者隱私法案將影響超過50萬家企業， 法案通過當日， 谷歌、 亞馬遜與臉書等AI廠商的股價均下跌超過1%。為符合新法規，相關企業為獲取數據須付出更多的合規成本，特別是對於以數據作為研發基礎的AI企業而言，此類規定將影響其創新效率 產業布局 ➢ 在基礎層的晶片及傳感器等硬體方面實力較弱，少有全球領先的晶片公司。百度、阿里、騰訊及華為等廠商在基礎層軟硬體加快布局➢ 百度、阿里、騰訊和華為等綜合型廠商在計算機視覺、自然語言處理、語音識別等核心技術領域均有布局，同時創業獨角獸在垂直領域迅速發展 ➢ AI商業化潛力巨大，眾多廠商在安防、金融、出行、教育等領域發力，推動AI落地 ➢ AI產業基礎層多老牌重量級廠商，AI產業基礎層晶片與傳感器實力較強， 主要得益於英偉達、 高通等技術實力強的業內頭部廠商的參與 ➢ IBM、 微軟、 谷歌、 臉書、 亞馬遜等科技廠商在基礎層實力較強， 在算法、 算力、 數據等技術方面的布局全面， 例如谷歌的TensorFlow深度學習框架在業界廣受歡迎 ➢ 在計算機視覺、 語音識別等領域的創業公司層出不窮，應用落地多集中在醫療、 金融、 網際網路等數據基礎較好的領域 中美均從國家頂層設計整體推進人工智慧發展，中國側重資金和技術扶持，美國注重項目合作；美國整體技術實力全球領先，中國部分AI技術實力突出 AI企業數量：美國與中國的人工智慧企業數量分列全球前兩位 AI投資情況：中美AI投資應用場景各有側重， 中國主要投向應用層， 美國主要傾向於基礎層的投資 AI論文數量：中國AI論文數量增長快， 近五年中國AI論文總量高於美國， 但論文質量尚有差距 AI人才數量：中國AI人才整體在數量與質量上較美國差距較大， 但正逐步縮小差距 AI專利申請量：中國AI專利累計總量大於美國， 中美專利申請人首位分別為百度與微軟 中美人工智慧企業 美國人工智慧企業數量位居全球首位，中國位居第二；全球人工智慧企業數量TOP10城市中，北京位列第一。中美人工智慧企業數量在全球範圍內占據絕對優勢 ➢ 截至2018年中， 美國人工智慧企業數量2039家， 位居世界首位， 主要源於美國較好的人工智慧產業發展基礎 ➢ 中國人工智慧產業起步晚於美國， 但在社會各界推動下發展迅速， 2014年至2016年間的AI創業潮中新增企業多， 截至2018年中，AI企業數量占全球比例近40% 北京、 舊金山的人工智慧企業數量位居全球一二位 ➢ 中美企業在全球人工智慧企業數量TOP10中占比分別為40%、 30%， 其中北京以412家人工智慧企業位列全球首位， 舊金山以289家位居第二 ➢ 中美人工智慧城市主要集中在經濟發達、 科技發達、 創業環境寬鬆的區域。中國以北上廣深一線城市為主要聚集區， 美國以舊金山灣區、 紐約灣區為主要聚集地 中美人工智慧人才 中美領銜全球人工智慧領域人才分布，中國在人才總量、傑出人才數量與占比上均落後於美國，在人才培養上有明顯差距，但人才吸引力正在增長 ➢ 中國AI領域科研教育水平不如美國， 人才資源較少： 全球77%的AI專家工作於學界， 23%工作於業界， 導致高校及科研機構成為人工智慧人才競爭的核心要素， 中國頂級人工智慧人才中40%需依靠從美國高校科研機構引進 ➢ 美國對頂尖AI人才的吸引力更大： 美國高校培養了44%的AI頂會作者但吸引了46%的AI頂會作者在美國就業， 證明了美國在頂尖人才吸引力的領先地位， 中國整體落後， 但頭部廠商人才吸引力正在增長， 例如百度先後吸引王海峰博士、 吳華博士、 賈磊博士等一大批人工智慧權威科學家， 同時由於人才向心力的作用， 中國AI領域人才儲備有望持續提升 中美人工智慧論文對比 中國人工智慧論文近五年在產出量和增速上大幅領先美國，整體論文質量仍有差距，但頂尖論文水平正逐步接近 從被引用頻率看，中美在世界頂尖論文數量上大幅領先，但其中最頂尖論文更多來自於美國 ➢ 對比AI領域高被引前1%的4130篇論文國家分布，中國1166篇美國1345篇遙遙領先其他各國，合占總數的60.8%，中美兩國在理論基礎與科研成果上領先全球 ➢ 高被引前100篇論文美國占59篇，中國僅占16篇，主要原因在於中國整體科研環境及AI人才培養較美國仍有一定差距 中美人工智慧頂會論文數量領銜全球， 但美國普遍論文錄取率更高 ➢ 2019年自然語言處理頂會ACL與計算機視覺頂會ICCV上， 中美錄取論文數遙遙領先其他國家， 如ACL上第二名的中國論文錄取數接近第三名英國的7倍 ➢ 中國在2019年AAAI峰會提交論文數量接近去年1242篇的兩倍， 美國較去年僅增長37%， 可見中國AI領域研究成果增速較快， 而錄取率方面， 中國以15.8%落後於美國的20.6%， 整體論文質量稍差於美國， 但部分領域質量逐漸趕上美國 中美人工智慧專利對比 中國人工智慧專利申請數量大於美國，但國際專利數量上低於美國，百度與微軟分列中美第一，展現一定頭部效應 ➢ 中國AI國內專利申請數量位居全球第一， 且與其他國家有拉開差距之勢：2012年超過日本，2017年超過美國，中國專利數量五年內增長約10倍，大約是美國的2.5倍， 在國內專利申請數上占優 ➢ 中國國際專利數量與美國差距較大： 在PCT國際專利申請上美國以超過一萬項PCT國際專利申請位列世界第一位，占世界所有人工智慧PCT國際專利申請的41%，而中國位列第三位，占10%，證明中國人工智慧專利國際化水平較美國有待提高 百度與微軟領銜中美AI國內專利申請 ➢ 微軟及IBM專利申請數量大幅領先美國其他廠商；根據2019年12月工信部發布的報告，百度以5712件專利申請量連續三年位列第一，並包攬深度學習、語音識別、自然語言處理、智能駕駛等多個AI核心領域專利數量第一 ... 中美人工智慧投融資對比 人工智慧是中美一級市場熱門投資領域，中國人工智慧細分領域投資方向廣於美國，投資輪次正在後移；受中國一級市場大環境趨冷與AI投資熱度下降影響， 中國AI投資額自2015年來首次低於美國 ... ➢ 2013年至2018年，中國AI領域投資熱度遠高於美國，5年間投資規模複合增長率為96.8%，而美國為52.1%，中國AI投資額從2015年開始超過美國， 至2018年達到約160.5億美元， 而2019年在投資額與投資筆數上均低於美國 ➢ 2019年中國一級市場投資機構遇到募資難退出難等問題，導致整體投融資大環境趨冷，一級市場整體投融資筆數較2018年下降29.8%。中國AI投資熱度伴隨政策紅利在2017-2018年達到頂峰，但由於行業競爭加劇，投資決策難度增加，熱度下降，趨於冷靜，AI相關投資開始縮水 中美投資方向相對一致， 部分細分領域差別較大， 而中國投資方向整體更廣 ... ➢ 中美兩國的AI投資方向大體一致， 但由於中國應用場景廣闊， 資金流向應用層可更快獲利，而基礎層資金與技術門檻較高，中國缺乏高端人才與基礎理論的積累，切入基礎層的難度較大，中國AI投資相對聚焦在應用層 ➢ 2019年中國投資了超過70個AI相關的細分行業，而美國僅50餘個，側面說明中國AI投融資方向與思路更廣 2019年開始中國對AI初創企業的關注度低於美國 ➢ 2019年之前， 中國對於AI初創企業關注度更高，與美國相比，2018年中國AI企業平均獲投率高出18%，平均快5個月獲得第一筆融資 ➢ 2019年開始，中國開始更關注AI領域戰略投資與併購，隨著一級市場大環境收緊，競爭格局進一步顯現，初創企業較以往融資困難，中國AI領域A輪及以前融資比例下降而戰略融資比例較2018年增加17% 總結 美國在技術布局上優勢明顯， 中國在計算機視覺與語音處理等技術領域已與美國比肩。 ➢美國技術布局更廣、 更精： 美國在基礎層與技術層的布局領先於中國，如晶片上擁有行業領先的英偉達GPU與谷歌TPU等；除百度的飛槳外，其他主流深度學習開源框架均來自於美國 ➢ 中國在計算機視覺、語音識別等領域已與美國對齊：如百度預訓練模型ERNIE超越微軟、谷歌拿下Glue冠軍，商湯一舉拿下ImageNet 2016年三項冠軍；雲從科技在Librispeech上刷新世界紀錄中國雖已在論文與專利數量上趕超美國，但技術儲備整體實力相對落後 ➢ 中美廠商專利儲備布局均較全面，但細分領域方向不一： 美國廠商較熱衷於機器學習、語音識別與合成處理等領域，中國廠商則較傾向支付、交互技術、視頻圖像信息處理、智能搜索等領域，二者均聚焦無人駕駛、數據文本聚類等領域 ➢ 美國AI科研院校與廠商AI人才儲備有明顯優勢： 2019年AI頂會作者中44%博士畢業地為美國，是中國的四倍，來自MITCSAIL、斯坦福SAIL、卡耐基梅隆RA等多個老牌AI領先院校研究所，同時美國廠商擁有接近中國5倍的AI傑出人才儲備 美國AI技術生態占優，但中國政策推動AI生態高速發展 ➢ 美國AI技術為行業主流，利於搭建AI技術生態：美國在晶片與算力、深度學習框架等領域上領先中國，如亞馬遜與谷歌擁有超過300萬臺伺服器，谷歌與臉書擁有TensorFlow與Pytorch等行業主流框架 ➢ 中國政策推動： 政策推動下，各級政府、企業、投資機構和學術界之間進行高度緊密合作，構建良好的AI投資、創業研究與合作環境中國AI技術國產化趨勢明顯， 百度等廠商起到推動作用 ➢ 中美貿易衝突升級： 中美貿易環境持續惡化，美國出現針對中興、華為等中國企業的出口禁令，到2020年1月5日美國商務部宣布對中國禁止出口AI軟體，由於中國部分AI技術仍高度依賴美國，貿易環境惡化對中國AI可持續發展造成一定威脅 ➢ 百度等廠商正引領轉型進程： 百度等廠商高度重視AI領域自主智慧財產權，推出國產AI晶片崑崙與鴻鵠、深度學習平臺飛槳等。 美國AI產業整體領先，中國緊隨其後。中國AI整體發展相對偏弱，但部分領域的頂尖技術已能與美國對齊，且國產化趨勢明顯。
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文章來源取自於：
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