瑞銀ai產業發展報告

Ⅰ 中國人工智慧產業還存在哪三項弱點

如今，「智能+」社會已步步臨近，社會各界也正積極勾勒未來社會圖景。國外人工智慧巨頭動作不斷，在基礎技術、應用領域方面都有諸多突破，可以總結為三點：基礎研究能力強、跨界創新密集、人才紅利持續發揮。

騰訊研究院發布的《中美兩國人工智慧產業發展全面解讀》，從企業人數分布可以看出中美之間的巨大差異。報告顯示，截至2017年6月，美國共有1078家人工智慧企業，員工數量為78700名；中國有592家人工智慧企業，員工數量為39200名，約為美國的50%。分領域來看，在處理器/晶元領域，美國員工人數是中國的13.8倍，美國17900人，中國1300人。中國在技術層領域的企業人數也遠遠落後於美國，僅在智能機器人領域人才稍多，為6400人，是美國同領域人數的3倍。

根據全球職場社交平台「領英」的數據，7成美國人工智慧人才從業10年以上，而中國僅有4成相關人才有這樣的從業經驗。報告分析，這源於中國人工智慧產業起步比美國晚，人才培養模式尚存差距。

中國高校在很長時間內並沒有人工智慧專業，而美國是人工智慧概念的誕生地，基本上大院校都有人工智慧專業和研究方向。根據美國國家科技委員會的人工智慧全球大學排名，前20名中有16所是美國大學，這些大學源源不斷地向科技企業輸送人才。

業內人士表示，由於人才匱乏，人工智慧工程師的年薪水漲船高。博士畢業進入企業，起薪或可高達百萬元，「否則根本留不住人」。而且，即便這樣的人也很難「上手就用」，都要在公司經過數月至一年的專業培訓。

目前，中國正在快速追趕美國人工智慧人才的培養步伐。從論文發表數量來看，華人作者的領先優勢日益明顯。在「深度學習」領域，中國的論文數量從2014年開始超越美國。專家認為，人才培養是「智能+」發展的關鍵，而且，人才培養要與重點項目相結合，真正做到核心人才本土化、核心項目自主化。

《中國機器人產業發展報告》建議，應建立機器人行業亟須的多層次、多類型技能人才培養體系，建立校企聯合培養人才的新機制。同時，建立培養標准體系，運用職業培訓和職業資格制度加深與汽車、電子、化工、消防等相關行業合作，實現人才培養與企業需求的良好對接。

國務院2017年印發《新一代人工智慧發展規劃》，提到將「加快培養聚集人工智慧高端人才」。伴隨著巨大的市場需求和應用場景，我國有望吸引更多人才來華從事人工智慧行業。

在面向2030年對我國人工智慧發展進行的戰略性部署中，我國新一代人工智慧發展規劃也明確提出了我國人工智慧發展的「三步走」目標：

第一步，到2020年，人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧產業進入國際第一方陣，成為我國新的重要經濟增長點；第二步，到2025年，人工智慧基礎理論實現重大突破、技術與應用部分達到世界領先水平，人工智慧產業進入全球價值鏈高端，成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展；到2030年，人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，我國成為世界主要人工智慧創新中心，人工智慧產業競爭力達到國際領先水平。

專家認為，要想讓機器人滲透到人們生活，真正實現智能社會，一定要把相應的基礎設施建設好，建立知識庫、大資料庫、面向各類具體問題的智能系統等。「這不僅要有技術，還涉及整個社會體系、服務體系和治理體系等。」業內人士呼籲，要加快機器人向各領域的應用，實現人機協調、跨界融合、共創分享，營造有利於機器人發展的良好生態。

瑞銀研究報告顯示：至2030年AI每年將為亞洲貢獻經濟價值高達1.8萬億至3.0萬億美元，將對金融服務、醫療保健、製造、零售和交通等行業產生巨大影響。這些行業加起來，相當於目前亞洲GDP的三分之二。

據統計，2000至2016年，中國人工智慧企業數量累計增長1477家，融資規模達27.6億美元。其中，2014至2016年三年是中國人工智慧發展最為迅速的時期。這三年裡新增的人工智慧企業數量占累計總數的55.38%。另據艾瑞咨詢公開數據，中國人工智慧產業規模2016年已突破100億元。

面對優勢，還需戒驕戒躁；面對補足，還需踏實補強；我國應在人工智慧產業發展的浪潮中爭當「弄潮兒」。

未來已來，當時代的鍾聲緩緩敲響，新科技革命和產業變革將是最難掌控但必須面對的不確定性因素之一，抓住了就是機遇，抓不住就是挑戰，必須在日新月異的科技大變革中、在國際合作與競爭的征程中加速前進。

Ⅱ 今年的產業互聯網發展報告有那些看點

2019年12月19-21日，第六屆中國產業互聯網大會暨第三屆寧波產業發展論壇在寧波成功舉辦。托比網高級分析師唐雪松在會上分享了年度報告——《中國產業互聯網發展報告（2019）》，此份報告由托比研究院撰寫，從中國產業互聯網發展背景切入，重點分析產業互聯網中的一類角色「B2B」——B2B行業發展現狀，以及投融資如何；同時結合對交易型B2B的長期以來的觀察，首次推出「B2B智能交易評估模型」，來幫助行業更好的發展；報告最後依然給出了整個行業發展趨勢兩點看法。

Ⅲ 人工智慧產業將尋求哪三方面的突破

未來將扎實推進理論發展，加強新技術整合能力

如今，「智能+」社會已步步臨近，社會各界也正積極勾勒未來社會圖景。國外人工智慧巨頭動作不斷，在基礎技術、應用領域方面都有諸多突破，可以總結為三點：基礎研究能力強、跨界創新密集、人才紅利持續發揮。

第一步，到2020年，人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧產業進入國際第一方陣，成為我國新的重要經濟增長點；第二步，到2025年，人工智慧基礎理論實現重大突破、技術與應用部分達到世界領先水平，人工智慧產業進入全球價值鏈高端，成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展；到2030年，人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，我國成為世界主要人工智慧創新中心，人工智慧產業競爭力達到國際領先水平。

專家認為，要想讓機器人滲透到人們生活，真正實現智能社會，一定要把相應的基礎設施建設好，建立知識庫、大資料庫、面向各類具體問題的智能系統等。「這不僅要有技術，還涉及整個社會體系、服務體系和治理體系等。」業內人士呼籲，要加快機器人向各領域的應用，實現人機協調、跨界融合、共創分享，營造有利於機器人發展的良好生態。

瑞銀研究報告顯示：至2030年AI每年將為亞洲貢獻經濟價值高達1.8萬億至3.0萬億美元，將對金融服務、醫療保健、製造、零售和交通等行業產生巨大影響。這些行業加起來，相當於目前亞洲GDP的三分之二。

據統計，2000至2016年，中國人工智慧企業數量累計增長1477家，融資規模達27.6億美元。其中，2014至2016年三年是中國人工智慧發展最為迅速的時期。這三年裡新增的人工智慧企業數量占累計總數的55.38%。另據艾瑞咨詢公開數據，中國人工智慧產業規模2016年已突破100億元。

面對優勢，還需戒驕戒躁；面對補足，還需踏實補強；我國應在人工智慧產業發展的浪潮中爭當「弄潮兒」。

未來已來，當時代的鍾聲緩緩敲響，新科技革命和產業變革將是最難掌控但必須面對的不確定性因素之一，抓住了就是機遇，抓不住就是挑戰，必須在日新月異的科技大變革中、在國際合作與競爭的征程中加速前進。

Ⅳ 有關瑞銀發布的「全球財富報告」的困惑謝謝了，大神幫忙啊

瑞士銀行發布的「全球財富報告」里的財富總值，也就是每個國家每年對外公布的GDP（國民生產總值）等經濟數據。國內生產總值（Gross Domestic Proct，簡稱GDP）是指在一定時期內（一個季度或一年），一個國家或地區的經濟中所生產出的全部最終產品和勞務的價值，常被公認為衡量國家經濟狀況的最佳指標。它不但可反映一個國家的經濟表現，更可以反映一國的國力與財富。你提到的世界財富總值，我覺得應該說的就是國家財政收入。 國內生產總值 = 私人消費 + 投資 + 政府消費支出 + 出口 - 進口。 這條計算公式也可以寫成：GDP = C + I + G + X - M。 它被定義為所有在一個國家地區內一段特定時間（一般為一年）里所生產的商品和服務的總值。它與國民生產總值（英語縮寫：GNP）不同之處在於，國內生產總值不將國與國之間的收入轉移計算在內。也就是說，國內生產總值計算的是一個地區內生產的產品價值，而國民生產總值則計算一個地區實際獲得的生產性收入。不同國家間的國內生產總值比較需要轉換各國貨幣，轉換方式主要有兩種： 1、使用各國貨幣的國際匯率轉換， 2、根據各國貨幣與一選定標准（一般為美元）的購買力平價（英語縮寫：PPP）。 GDP = CA + I + CB + X 式中：CA為消費、I為私人投資、 CB為政府支出、X為凈出口額。 現在通常採用三種測演算法：生產法，收入法，支出法，一般最常使用支出法或收入法。 1、生產法： GDP＝∑各產業部門的總產出－∑各產業部門的中間消耗 2、收入法： GDP＝∑各產業部門勞動者報酬＋∑各產業部門固定資產折舊＋∑各產業部門生產稅凈額＋∑各產業部門營業利潤 3、支出法： GDP＝總消費＋總投資＋政府支出+凈出口（C+I+G+X-M）。 世界各國每年的財政收入總值，是可以在國家財政局和各個國家銀行的官網上查到的，而每年各種財富排行榜上也都會顯示，今年世界各國的財政收入排名、總量和個人的排名！