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2020年中国人脸识别市场报告

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1、I在城市建设中的作用提供量化参考典型城市居民对AI需求度高，居民幸福感与AI感受力正相关1、根据调研结果，目前城市居民的AI需求要高于AI使用指数，说明AI技术在城市居民的生活中仍有发展潜力2、一线城市目前的AI技术发展情况相对较好，一线城市居民的AI需求指数和AI使用指数的得分情况都要高于二线城市居民。
3、根据相关性分析，各典型城市地区市民的AI使用指数与市民的城市生活幸福感呈现正相关关系，说明AI使用指数在一定程度上能够正面影响城市居民的城市生活幸福感：市民在AI层面的使用场景越频繁，其生活中的幸福感会越多。
上海、北京、深圳人工智能城市建设发展良好，安全、交通、生活办公场景AI感受力显著，未来需求、人才和感知是发展重点1、上海地区整体AI感受力较好，居民AI使用情况相对突出，安全、交通和生活办公等细分场景离AI更近，医疗娱乐等细化场景潜力高，未来挖掘潜在需求和实现全民普及是关键。
2、北京地区整体AI感受力有待加强，居民需求满足潜力较大，安全场景应用最普及，交通场景居民需求最高，未来应利用人才资源优势，聚焦技术突破推动人工智能城市建设。
3、深圳地区整体AI感受力强，居民AI使用指数较高，安全、交通普及度较高，医疗、金融方面发展潜力值高，未来应通过经济激励人才引进和多场景应用深化，加强深圳居民AI感知。

2、技术和深度学习的发展为人工智能向具体行业赋能奠定了基础，同时具体技术打破了应用到手机上的瓶颈，技术的安全、效率、准确性等指标被验证可靠，从而真正能实现落地。
AI手机商业驱动商业化由点及面的驱动：人工智能手机产业链各环节呈现出“头部带动”效应，上下游厂商之间通过合作扩大优势，呈现出AI走向主流核心应用、各方合作模式逐渐成熟清晰、争相在行业生态入口布局的特点。
而经济、政策、资本、行业的支撑，是人工智能手机行业得以发展的基础条件。
AI手机应用场景应用场景：人工智能手机通过创新和升级，在人机交互上，对用户需求先理解后执行，帮助用户解放了双手，在内容生产上，帮助应用变得更实用、更丰富。
手机用户调研消费者认知与体验：中国手机用户对人工智能手机具有较为广泛的认知与期待，现有人工智能手机用户渗透率高，潜在用户广泛存在，消费者整体认为人脸解锁和语音助手体验最好，并且最有价值。
AI手机未来展望新格局：以战略高度看待人工智能手机的竞争与布局，读懂趋势，深化与底层上游芯片、开发平台的合作，注重将手机与热门移动互联网应用有机融合。
新议题：出海战略下，手机厂商需要思考在特定海外市场，AI如何助力市场份额做大，研究细分市场和产品定位，采取因地制宜的策略。
新机遇：人工智能未来在移动互联网应用的内容产出提升方面大有可为，但需要解决硬件与。

3、1 中国普惠金融指标分析报告（2018 年）中国人民银行金融消费权益保护局为贯彻落实推进普惠金融发展规划（2016-2020 年）和 G20 普惠金融成果文件要求，2016 年底人民银行建立了中国普惠金融指标体系及填报制度。
中国普惠金融指标体系现包含使用情况、可得性、质量 3 个维度共 21 类 51 项指标，其中 8 个指标 1通过问卷调查采集从 2018 年填报结果看，各地因。

4、侧需求的快速增长，人工智能芯片市场将迎来多元化发展。
预计2023年，中国人工智能基础架构市场将超过80亿美元，未来五年年复合增长率达到33.8%，增速是中国整体基础架构市场的三倍以上。
5G和物联网将推动边缘、端侧人工智能基础架构的快速发展，性能、灵活性和能效将成为用户未来重点考量因素。
计算力的快速发展极大促进了各行业应用场景的成熟，AI产业化加速向产业AI化迈进。
互联网、智慧城市、金融行业产业AI化已经走在了前面。
未来五年，制造、零售等行业也有望逐步实现智能化。
互联网依然是人工智能算力投资最大的行业，占据中国62.4%的人工智能算力投资市场份额；排名前五的行业中，政府和金融行业增长最迅速，2018年同比增长均超过100.0%。
人工智能与云的融合将进一步加速，未来五年，AIaaS市场规模的年复合增长率为66.0%，将成为推动云计算市场增长的重要细分领域。
软件框架市场TensorFlow和PyTorch凭借性能、灵活性及生态优势依然占据主导地位；百度的深度学习开源平台PaddlePaddle是国内自主开发软件框架的代表。
越来越多的人工智能领军企业参与到行业性能评测基准建设中，但总的来说业界目前缺少统一的基准，大多数现有的。

5、定制服务占比86%，预计2025年市场规模将突破113亿元。
市场供给方主要由人工智能基础数据服务供应商和算法研发单位自建或直接获取外包标注团队的形式组成，其中供应商是行业主要支撑力量。
数据安全、采标能力、数据质量、管理能力、服务能力等仍是需求方的痛点，需要人工智能基础服务商有明确具体的安全管理流程、能够深入理解算法标注需求、可提供精力集中且高质量的服务、能够积极配合、快速响应需求方的要求。
随着算法需求越来越旺盛，依赖人工标注不能满足市场需求，因此增强数据处理平台持续学习能力，由机器持续学习人工标注，提升预标注和自动标注能力对人工的替代率将成趋势。
远期，越来越多的长尾、小概率事件所产生的数据需求增强，机器模拟或机器生成数据会是解决这一问题的良好途径，及早研发相应技术也将成为AI基础数据服务商未来的护城河。

6、进展。
中国人民银行坚持金融服务实体经济的根本要求，实施稳健的货币政策，加强逆周期调节，在多重目标中寻求动态平衡，保持货币信贷合理增长，推动信贷结构持续优化，以改革的办法疏通货币政策传导，为实现“六稳”和经济高质量发展营造了适宜的货币金融环境。
全年，东部、中部、西部和东北地区生产总值加权平均增长率分别为 6.2%、7.3%、6.7%和 4.5%，东部地区对全国经济的拉动和引领作用明显，中西部地区经济占比持续提升，东北地区经济新动能加速发展壮大。
具体来看，东部地区经济总量继续走在全国前列，高技术产业投资和重大战略投资保持快速增长，第三产业增加值对经济增长的贡献率持续提升；存贷款稳步增长，普惠小微贷款增长较快，实体经济融资成本明显下降；表外融资规模持续收缩，直接融资积极发展；金融风险防控有序推进，资产质量改善。
中部地区产业结构持续调整优化，第三产业对经济增长的支撑作用稳步提升，国有资本加大了对支柱产业和战略性新兴产业的支持；金融业运行稳健，社会融资规模和信贷总量较快增长，社会融资结构进一步优化，金融供给侧结构性改革深化。
西部地区转型升级加快推进，各项经济指标稳中有进，制造业和新兴产业加快发展，服务业占比显著提升；“一带一路”经贸合作深入推进，实际利用外资快速增长；融资总量合理增长，乡村振兴、精准扶贫等领域信贷支持力度持续提升。
东北地区经济筑底企稳，农业生产平稳增长，工业经济稳中有。

7、流的市场规模为15.9亿元，预计到2025年市场规模将接近百亿。
在物流各环节的应用分布方面，仓储与运输占比较大，两者占比之和超过八成。
人工智能在物流中的应用方向可以大致分为两种，一是以AI技术赋能的如无人卡车、AMR、无人配送车、无人机、客服机器人等智能设备代替部分人工；二是通过计算机视觉、机器学习、运筹优化等技术或算法驱动的如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系统等软件系统提高人工效率。
代替人工方向的AI应用市场前景广阔，但受技术水平和政策限制等因素影响，落地条件尚不成熟，还需要较长的培育时间。
提效方向的AI应用已具备一定的技术基础，但实际场景散落在物流业务体系中的各个角落，场景清晰度不高，空间不足。
目前，人工智能在物流领域还处于探索之中，但从已经取得的成果来看，“人工智能+物流”的确能够给物流企业在降本增效层面带来收益。
物流企业应该以立足当下、着眼长远的原则，以辅助管理、提升效率为短期目标，寻找自身业务链条中能够被AI技术赋能的环节并通过试点论证，稳步推进；对未来有望打破物流现有业态的前沿应用做好技术储备。
AI公司一方面要把握与物流企业与电商平台的合作机会，在不断地测试积累中打磨核心技术；另一方面也要灵活运用自己研发的技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，具备一定的造血能力，以待机会到来之时能够迅速响应物流领域的市场需求。

8、19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，例如腾讯AI Lab、百度机器人与自动驾驶实验室等。
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。
而目前以迁移学习、类脑学习等为代表的认知智能研究热度也在不断攀升，与传统深度学习不断融合，助推人工智能向认知智能过渡。
企业视角：AI创业窗口期临近尾声，人工智能整体步入商业驱动发展阶段人工智能的创业机会窗口期迈入尾声阶段根据亿欧智库统计，中国AI初创企业从2012年起，经过4年的高速发展，在2016年达到顶峰，而后AI创业热度逐。

9、否采集自真实人体。
在实际应用中，除了上述人脸识别算法，前端视图采集技术、人脸数据存储技术、应用软件管理技术也是人脸识别技术应用中重要的技术部分。

10、经济和ICT市场也受到巨大冲击。
IDC预计，2020年全球ICT市场规模将同比下滑2.5%，随着企业适应新常态，2021年ICT支出将逐步恢复正常化。

11、2020年深度行业分析研究报告,摘要,中小型数据供应商的整体体量仍然可观，但随着业务门槛提升、客户需求多样化，越来越多的“中小型数据供应商” 在苦恼生存问题，该群体在未来1-2年内将迎来一阵“倒闭潮”。
,4,“品牌数据服务商” 在这1-2年内应该“居安思危”，注重品牌认可度塑造、提高规模化生产能力、大力发展如预标注、项目进度可视化等精细化运营方式、增加如语音合成（TTS）数据处理等差异。

12、2020年深度行业分析研究报告,契合：人工智能是物流降本增效的良药,1,赋能：中国人工智能+物流应用分析,2,实践：中国人工智能+物流典型案例,3,展望：人工智能在物流领域的发展前景,4,物流的概念与地位,7.1,7.6,7.9,8.8,10.1,10.3,6.9%,4.5%,4.6%,11.5%,14.5%,9.0%,2014,2015,2。

13、 1 | 2020 爱分析中国人力资源数字化厂商全景报告 ? ? ? 2 | 2020 爱分析中国人力资源数字化厂商全景报告 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?&? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 3 | 2020 爱。

14、乌镇世界互联网大会数据赋能智能无限中国人工智能发展报告 2016 DT 大数据产业创新研究院（DTiii）AI 研究中心 2016-11-18 1 数据赋能，智能无限中国人工智能发展报告 2016 目录前言 .。

15、中国人工智能城市展望中国人工智能城市展望研究报告研究报告 2017年 2 2017.12 iResearch Inc 摘要来源：艾瑞咨询研究院自主研究绘制。
艾瑞认为：科技蕴藏无限的生产创造力生产创造力，但用户更需要的是通过技术确切改善生活，因此，技术落地技术落地才是科学改变生活的实践证明。
。

16、中国信通院品牌数据系列 2018 年 2 月 2017 年中国人工智能产业数据报告 2017 年中国人工智能产业数据报告（2018 年 2 月）中国信息通信研究院数据研究中心中国信息通信研究院数据研究中心中国信通院数据研究系列中国信通院品牌数据系列。

17、中国人工智能手机行业研究报告 2018年 2 2018.12 iResearch Inc 开篇摘要发展阶段：当下人工智能手机进入了早期发展阶段，部分功能已举足轻重。
发展特点：人工智能手机的题中之义是通过AI技术让手机软硬件升级的效用最大化，重在“升级”而非“颠覆”，并以视觉、语音等重头应用场景为核心。
AI手机发展概况商业化由点及面的驱。

18、中国电影市场报告艺恩出品 2022年1月20212前言2021年中国电影市场繁荣与隐忧并存。
全年大盘报收472.58亿元，超出北美市场票房六成以上，蝉联全球榜首。
重大档期再创佳绩，春节档五一档国庆档三大假日档期打破多项影史纪录。
国产片影响力。

19、出境旅游受阻海南免税发力数字化发展推进，进一步推动2021年境内奢侈品消费增长2021年中国奢侈品市场：整体蓬勃向上，增速高开低走2021年中国奢侈品市场：整体蓬勃向上，增速高开低走1摘要 2021年中国境内奢侈品市场延续了2020年两位。

20、1报告标签：自适应云原生人工智能超速响应架构适配沙利文市场研读 202012报告提供的任何内容包括但不限于数据文字图表图像等均系头豹研究院独有的高度机密性文件在报告中另行标明出处者除外。
未经头豹研究院事先书面许可，任何人不得以任何方式擅自复。

21、第一章近十年中国人工智能行业发展状况1第一章近十年中国人工智能行业发展状况2第一章近十年中国人工智能行业发展状况3第一章近十年中国人工智能行业发展状况4第一章近十年中国人工智能行业发展状况5第一节中国人工智能领域创业数据观察科技。

22、在支付系统之间。
目前，信用卡是西方市场的主要支付方式。
在中国，支付方式更为分散。
有多种选择，从在线计费，到电子钱包和短信支付。
Android在中国的市场是分散的。