近年来大数据云计算人工智能(大数据云计算人工智能应用例子)

1、人工智能将改变产业结构。在当前产业结构现代化的背景下，人工智能技术将发挥非常积极的作用。新的就业机会将被创造出来，这个过程将逐步改变产业结构。目前，人工智能仍处于产业发展的早期阶段，随着人工智能产业的不断发展，人工智能对传统产业的影响将逐渐体现。2、人工智能将改变传统的供需关系。随着大量智能体逐渐进入生产生活环境，整个社会的供需关系也将发生变化，围绕智能体将创造出巨大的价值空间，从而培育出一系列新的生态。供需关系的变化本质上为创新创业提供了机会，因此人工智能时代仍然有很多发展机会。

2016年，我大数据产业延续快速发展态势。各级和企业都大力推动。科技创新取得重大突破。大数据应用具有良好的动态性。产业体系已初具规模，配套能力日益增强。2017年，大数据产业发展将迎来“黄金期”。产业集聚将继续形成特色，大数据融合应用进程加快，为做强数字经济、带动传统产业转型升级提供新动力。
趋势一：政策环境持续优化，产业发展迎来“黄金期”
随着家大数据战略的深入发展和配套政策的落实，大数据数据产业发展环境将进一步优化，社会将进一步优化。各经济领域对大数据服务的需求将不断增加，大数据新技术、新业态、新模式不断涌现，产业规模不断增大，保持30%以上的快速增长速度%。
趋势二：大数据产业集聚将呈现特色发展
大数据综合试验区建设是家推动大数据产业协调发展的重要举措并推广。2016年，家对大数据产业区域发展进行总体规划和布局，共批准建设8个家大数据试验区。2017年，8个家大数据实验区建设将进一步加快，产业发展推动特色领域形成。以京津冀、珠三角泛区域综合试验区为重点，更加注重数据要素流转，用数据流管理技术流、物资流、资金流、人才流，提供跨境支持。区域公共服务、社会治理和产业转移，促进区域一体化发展。结合当地产业发展和应用特点，不断推进大数据产业集群和新型大数据产业化产业示范基地建设。
趋势三：大数据与人工智能、云计算、物联网等技术融合创新将深入
信息技术领域研发投入最为集中，全球创新最活跃、应用最全面。辐射和带动作用的科技创新领域，是全球科技创新竞争激烈的高地。大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术是最典型的信息技术。创新的渴望是他们发展的动力。新技术的融合与创新是产业发展的主要原则。2017年，大数据技术发展将与物联网、云计算、人工智能等新技术领域更加紧密地联系在一起。物联网的发展将大大提高获取数据的能力，云计算和人工智能将与数据深度融合。分析和集成创新将不断出现和深化。
趋势四：工业大数据对智能制造的有益作用进一步凸显
《2016-2020年大数据产业发展规划》中，深化工业大数据创新应用的重点任务是提出实施工业大数据创新发展工程，加快工业大数据基础设施建设，推动工业大数据跨流程应用，培育数据驱动的制造新模式。2017年，随着《务院关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》、《2016-2020年大数据产业发展规划》等政策和规划的实施，我将进一步深化制造业与互联网融合发展应用工业云、大数据等技术。融合工业领域应用，探索建立工业大数据中心，实施工业大数据应用示范工程，工业大数据对智能制造的有益效应将进一步释放。
趋势五：大数据安全和数据跨境流动正在成为家和社会关注的焦点
数据资源是信息社会重要的生产要素、无形资产和社会财富家战略资源的基础。近年来，由于空间数据快速激增，且现有技术和管理手段无法对其进行有效监控，大数据安全问题和数据跨境流动的安全风险日益严峻。2016年，家和地方大力推动大数据安全创新发展。2017年，随着《中华安全法》及相关配套规则的正式实施，大数据安全市场空间将进一步打开，和企业将进一步加大对大数据安全的投入技术、产品和服务创新；家大力推动双边区域跨境数据流动合作，建立家间数据流动保护协调机制，更加积极参与跨境数据流动际标准和规则的制定。

——2023年预测：《2023年中人工智能产业全景》（市场规模、竞争格局、发展前景等）目前内人工智能行业上市公司主要包括：百度（BAIDU）、（TCTZF）、阿里巴巴BABA、科大讯飞(002230)等本文核心数据：人工智能企业核心技术分布、中人工智能市场规模、中人工智能产业投融资情况、中人工智能产业轮次及融资分布、人工智能各技术方向人才供需情况、新增人工智能硕士专业高校名单、人工智能技术产业区域竞争力、人工智能产业代表性企业区域分布、中人工智能竞争派别行业、人工智能发展趋势、行业概况中人工智能产业规模预测1人工智能的定义人工智能作为一门交叉学科的前沿学科，研究开发理论、、技术和应用，进行模拟、延伸和发展的一门新技术科学。人类智慧。它认为它是计算机科学的一个分支，并表明其研究包括机器人技术、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家等。人工智能产业是战略性新兴产业。根据家发布的《战略性新兴产业重点产品和服务引导目录（2016年）》，我人工智能可分为三个下属产业，即人工智能软件开发、人工智能制造与人工智能使用相关的设备和人工智能服务。2、产业链分析：产业链涵盖众多行业。人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要包括AI芯片等硬件设施和云计算等服务平台的基础设施和数据资源，为人工智能提供数据服务和算力支撑；层是人工智能产业的基础。核心是构建基于模拟人类智能相关特征的技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类底层人工智能应用技术，形成对特定应用场景需求的软硬件产品或解决方案。。行业发展历史：该行业正处于快速发展阶段。人工智能的概念始于1956年的美达特茅斯会议。人工智能已有60多年的发展历史，自诞生以来经历了三波发展浪潮。它们是1956-1970年、1980-1990年和2000年至今。1959年，阿瑟·塞缪尔提出机器学习，将人工智能推向个发展高峰。随后，专家在20世纪70年代末出现，标志着人工智能从理论研究转向实际应用。20世纪80年代到90年代，美和日本设立项目支持人工智能研究，人工智能进入第二个发展高峰。在此期间，与人工智能相关的数学模型取得了一系列巨大成功，如著名的多层神经、BP逆算法等。在传播算法等方面，算法模型和专家的准确性进一步提高。在此期间，研究人员专门设计了LP语言和LP计算机，最终因成本高、维护困难而失败。1997年，IBM深蓝击败了际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，这是一件意义重大的事件。受益于算法、数据和计算能力的不断进步，人工智能目前正处于第三个发展高峰。2006年，加拿大Hinton教授提出深度学习的概念，极大地发展了人工神经算法，提高了机器的自学习能力。接下来，以深度学习、强化学习为代表的算法研究发现，算法模型不断优化，大幅提升语音识别、图像识别等人工智能应用的准确率。随着互联网和移动互联网的普及，全球数据量急剧增加，大数据为人工智能的发展提供了良好的基础。大数据、云计算等信息技术的快速发展，以及GPU、NPU、FPGA等各类人工智能专用计算芯片的应用，提高了机器处理、图像等的计算能力。。随着算法、计算能力和数据能力的不断提升，人工智能技术正在快速发展。产业政策背景：产业发展从科技型向产业融合型转变。人工智能是家战略的重要组成部分。是未来际竞争的焦点和经济发展的新引擎。近年来，我人工智能产业受到各级的高度重视和家产业政策的大力支持。家连续多项政策鼓励人工智能产业发展和创新。《关于支持新一代人工智能示范应用场景建设的通知》《关于加快场景创新以高水平人工智能应用推动经济高质量发展的指导意见》《三年行动》等行业政策《新型数据中心发展规划（2021-2023年）》为我人工智能产业发展提供长期指导。当然。2017年之前，人工智能相关政策主要聚焦于人工智能技术研发的突破。2017年以来，政策重点从人工智能技术转向技术与产业深度融合，特别是2017年7月务院发布的《新一代人工智能发展条例》。