1、 ? AI ? ? Open Source AI Landscape Report ? ? 2020 ? 7 ? 报告?写?明： 本报告中实?和案例数据来源于上海交?大学人工智?研究?、 机器之心的 专业?研以及中国人工智?开源?件发展?盟等平台和研究机构的相关报告、 统 ?和。

2、 人工智能报告之机器学习 Artificial Intelligence Report of Machine Learning 2020 年第 1 期 顾问：唐杰 2020 年 1 月 II rQqPrRmQmRqOnPmNxPpOpM6M8Q7NsQnNsQmMiNoOrMiNpOpPbRpPzRvPtQtMxNtRrP 图目录 图 1-1 机器学习发展历程。

3、1 浅谈人工智能的下个十年 Jie Tang Computer Science Tsinghua University 2 人工智能的第三次浪潮 pOtMmMrNmRoQnPqRyQmNsR8OaO6MoMmMoMnNiNnNqMkPtRqQ8OnNvMuOsQrPwMqNpQ 3 人工智能历史人工智能历史 4 人工智能领域发展趋势人工智能领域发展趋势Powered byClaude Shanno。

4、 中国人工智能产业中国人工智能产业 知识产权白皮书知识产权白皮书 （2 20 01919） 中国人工智能产业发展联盟中国人工智能产业发展联盟（A AIIAIIA） 2012019 9 年年 1 12 2 月月 I 中国人工智能产业知识产权白皮书中国人工智能产业知识产权白皮书 2 20 01919 编写单位编写单位 主编主编 上海交通大学苏州人工智能研究院 俞凯。

5、最大比例。
大学课程注册人工智能（AI）和机器学习（ML）正在全世界范围内不断增加，尤其是在中国的清华，其AI + ML 2017课程的总入学人数比2010年增加了16倍。
而且除了美国，中国和欧洲之外还有进步。
2014年，韩国和日本是第二大和第三大AI专利生产国，仅次于美国。
另外，南非举办了第二届深度学习Indaba会议，这是世界上最大的ML教学活动之一，吸引了来自20多个非洲人的500多名参与者国家。
人工智能的多样性不仅仅是地理上的。
今天，超过50的AI成员合作伙伴关系是非营利组织 - 包括ACLU，牛津大学人类未来研究所和联合国开发计划署。
此外，人们越来越意识到性别和种族多样性对人工智能进步的重要性。
例如，我们看到AI4ALL和女性机器学习（WiML）等组织的参与度越来越高，这些组织鼓励代表性不足的群体参与其中。

6、人工智能之机器学习 Artificial Intelligence Report of Machine Learning 2020 年第 1 期 顾问：朱军，唐杰 2020 年 1 月 1 概概述篇述篇 . 1。

7、显示了AI已经如何破坏健康和护理。
随后，报告提出了一个路线图，以帮助各国使用人工智能，并将各国的卫生系统从被动转变为主动，进而对健康情况进行预测甚至预防。
低收入和中等收入国家（LMIC）应对系统性卫生挑战，例如卫生工作者短缺，人口服务不足，城市化进程迅速和信息虚假等，从人工智能中受益最大，但也遭受了最大的损失。
对COVID-19大流行的反应只是一个例子，这个例子也说明了全球健康状况现在如何依赖数据。
但是，大多数国家仍需要建立这些数据的可使用性和可操作性，并且不投资风险的政府会进一步扩大其人口中的医疗不平等现象。
低收入和中等收入国家的许多案例已经将人工智能用于健康方面处于世界领先地位。
例如，卢旺达的虚拟健康咨询服务已经覆盖了三分之一的成年人口，并且印度的医院正在使用人工智能来预测心脏病发作的风险，即可以提前七年。
高收入国家在健康方面也可以从人工智能中受益匪浅。
例如，医护人员短缺是一项全球性挑战，到2030年，全球缺口预计将达到1800万。
这增加了对支持性人工智能工具的投资的必要性，该工具可以帮助护士和社区医护人员诊断和治疗传统上被认为有疾病的人。
人工智能不应取代人类，而应通过执行诸如处理大数据的任务来增强人类的能力，以加速和使健康问题的诊断更加准确。
“除了现有的传染病负担和不断增加的慢性病潮流之外，许多国家还没有做好应对新出现的疾病的准备，例如COVID-。

8、利用AI/ML投资研究，创意产生和绿色金融亚太地区40%的受访者将AI/ML用于投资研究和创意产生，显著高于欧洲、中东和非洲（19%）和美洲（35%）。
亚太地区44%的公司将ESG数据用于AI/ML。
亚太地区正在培养金融数据科学人才超过三分之一（39%）的受访者预计2021年数据科学角色的数量将增加。
亚太地区71%的数据从业者正在使用深度学习。
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数据来源：路孚特（Refinitiv）：亚太金融公司如何接受人工智能和机器学习。
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9、了自己的作用 随着金融犯罪领域的不断发展，人工智能正在为银行提供一种更快、更智能的方法，以减少误报，获得对客户行为更全面的认识，并在此过程中降低成本。
全球研究发现，金融服务机构每年在金融犯罪调查上的支出为180.9亿美元，其中62% 用于欧洲、中东和非洲地区的劳动力支出。
根据联合国的数据，所有这些只能追回不到1% 的犯罪所得。
尽管银行一直在寻求通过简单在现有系统上加倍下注，来更有效地采用这种技术，但反洗钱过程往往保持着严重的“孤立”状态，系统和部门之间缺乏凝聚力。
人工智能遗留技术是一种很好的抑制剂，在开放源码技术使罪犯能够更快地适应和发展的时候，减缓了银行的速度。
银行必须找到更广泛、更智能地寻找系统脆弱性的方法，同时促进各部门之间更密切的协调。
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数据来源：Raconteur：2020年人工智能商业报告。
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10、境中接收感知并采取影响该环境的行动的智能代理，通常作为软件程序来实现。
为了影响行为，人工智能系统旨在对人类的学习、推理和自我修正等智能过程进行机器模拟。
诺华公司正在利用数据和数字技术的力量重塑医学形象，在三大领域运用数据科学和人工智能(AI)：1.开发新的疗法和药物在临床前阶段，正在探索人工智能的应用，以了解疾病生物学和候选药物;在临床阶段，帮助目标人群和设计干预研究;以及在发展数字疗法和设备，以实现持续监测。
2.业务流程和操作的优化人工智能的应用正在探索中，它可以通过自动化、优化和重新设计流程来改进临床开发、制造和供应链中的流程。
在业务服务领域，我们使用人工智能来确保效率、有效性，并推动卓越运营和法规遵从性。
3.与患者、医疗专业人员和合作伙伴的接触目前正在探索人工智能的使用，以加强与医疗保健系统的利益相关者和参与者的接触，目的是支持患者并产生见解。
诺华认为，人工智能系统的任何开发、应用或使用都应遵循以下道德原则。
问责诺华致力于对人工智能的设计和使用建立强有力的治理，这种严格的治理包括适当的领导和监督、风险和影响评估、适当的政策和程序、透明度、培训和认识、监测和核查、应对和执行。
减轻偏见人工智能系统中使用的数据和算法需要满足诺华对公平和不歧视的坚定承诺，特别是人工智能系统用于敏感领域，这些领域与药物开发、社会经济效益、招聘和人身安全相关事。

11、的作用，意味着政府在这些领域干预的全新途径。
此外，NSAI强调需要一个健全的生态系统，以促进前沿研究，不仅解决这些社会问题，并作为人工智能创新的试验台，同时使印度能够通过在全球范围内扩展这些解决方案，以取得全球战略领先地位。
2.基于技术的人工智能系统管理方法：人们对使用技术和统计方法来解决人工智能相关问题的兴趣越来越大，这不仅增加了该领域的研究主体，也促进了学术界和业界解决方案开发者的责任感。
下图图显示，在过去十年中，在人工智能、机器人和计算机科学相关的会议上，“伦理”主题的论文数量正在增加。
该领域的进展尚处于萌芽阶段，必须加以推进，以跟上人工智能领域一些经典和热门话题的总体增长步伐。
人工智能领域关键词与“伦理”主题相关的论文数量：人工智能领域关键词涉及“经典”、“热门”和“伦理”主题的论文数量：世界各地的私营部门、学术机构、政府组织和国际机构都为负责管理人工智能系统的技术工具的研发做出了贡献。
国防高级研究计划局(DARPA)致力于可解释人工智能(XAI)，确保人工智能抗欺骗(GARD)的稳健性，理解群体偏见(UGB)和机器常识(MCS)。
世界经济论坛启动了全球人工智能行动联盟，以加速在全球和跨部门采用可信任、透明和包容的人工智能。
文本由木子日青 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：印度国家研究院(NITI Aayog。

12、人工智能之人工智能之知识知识表示学习表示学习 报告报告顾问：刘知远顾问：刘知远 清华大学人工智能研究院 北京智源人工智能研究院 清华-中国工程院知识智能联合研究中心 2020 年 7 月 rQnQpOrRtOnMqPtRtOmMpQ6M8Q7NsQmMoMmMeRoPoOiNtRoQ9PpPwPNZrMzRMYpPqP I 目录目录 报告说明.。

13、年，北美人工智能博士毕业生中有65%进入了产业，高于2010年的44.4%，凸显了产业已开始在人工智能发展中发挥更大的作用。
3.创造一切：人工智能系统现在可以以足够高的标准合成文本、音频和图像，以至于人类很难分辨出合成和非合成输出的区别，因为这项技术的某些应用受到限制。
4.人工智能面临着多样化的挑战：相比之下，2019年，45%的美国居民人工智能博士毕业生是白人，2.4%是非裔美国人，3.2%是西班牙裔。
5. 中国在人工智能期刊引文方面超过了美国：几年前，中国在期刊出版物总数上超过了美国，现在在期刊引文方面也领先于美国；然而，过去十年，美国的人工智能会议论文(也被大量引用)一直显著多于中国。
6.大多数美国人工智能博士毕业生来自国外，且留在美国：2019年，北美新的人工智能博士中，国际学生的比例继续上升，达到64.3%比2018年增加了4.3%。
在外国毕业生中，81.8%留在美国，8.6%在国外工作。
7.监视技术快速、廉价，而且越来越普遍：大规模监视所需的技术正在迅速成熟，图像分类、人脸识别、视频分析和语音识别等技术都在2020年取得重大进展。
8. 人工智能伦理缺乏基准和共识：尽管许多团体在人工智能伦理领域产生了一系列定性或规范性的产出，但该领域通常缺乏可用于衡量或评估关于技术发展的更广泛社会讨论与技术发展之间关系的基准它自己。
此外，研究人员和民间。

14、从2019年到2020年，人工智能期刊出版物的数量增长了34.5%，比2018年到2019年(19.6%)的增长率要高得多。
2000-19年经同行评审的人工智能出版物数量在每个主要国家和地区，同行评审的人工智能论文比例最高的是学术机构。
但第二重要的发起者则不同：在美国，企业附属研究占总出版物的19.2%，而在中国(15.6%)和欧盟(17.2%)政府是第二重要的发起者。
2000至2019年度中国经同行评审的人工智能出版物数目2020年，中国人工智能期刊在世界上的引用份额首次超过美国，2004年，中国人工智能期刊的总发表量曾短暂超过美国，然后在2017年重新夺回领先地位。
然而，在过去十年中，美国引用人工智能会议论文的次数一直显著多于中国。
为了响应新冠疫情，大多数主要的人工智能会议实际上都举行了，因此出席人数显著增加。
2020年，参加9次会议的人数几乎翻了一番。
仅在过去六年中，ARXIV上人工智能相关出版物的数量就增长了六倍多，从2015年的5478份增加到2020年的34736份。
2015-20年按研究领域划分的ARXIV人工智能相关出版物数量2019年，人工智能出版物占全球同行评审科学出版物的3.8%，高于2011年的1.3%。
文本由云闲 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：人工智能研究所(HAI)：2。

15、智能会议上提出的与伦理学相关的研究，以及世界各地大学的计算机科学(CS)系正在提供什么样的伦理学课程。
报告关键摘要自2015年以来，提交给人工智能会议的标题中包含伦理相关关键词的论文数量有所增长，尽管在主要人工智能会议上匹配伦理相关关键词的论文标题平均数量多年来仍然较低。
2000-19年在人工智能会议上提及伦理关键词的论文标题数量2020年，与人工智能的道德使用相关的五个最受关注的新闻话题是：欧盟委员会关于人工智能的白皮书的发布、谷歌解雇道德研究人员蒂姆尼特盖布鲁、联合国成立的人工智能道德委员会、梵蒂冈的人工智能道德计划以及IBM退出面部识别企业。
按主题分列的2020年人工智能伦理新闻报道(占总数的%)文本由云闲 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：人工智能研究所(HAI)：2021年人工智能指数报告。

16、发现新机制和新靶点。
先导化合物研究和化合物筛选主要是利用机器学习(或深度学习)技术，学习海量化学知识及资料，建立高效的模型，快速过滤“低质量”化合物，富集潜在有效分子。
化合物合成主要是利用机器学习(或深度学习)技术，学习海量已知的化学知识，之后预测在任何单一步骤中可以使用的化学反应，解构所需分子，得到可用试剂。
临床前研究主要应用环节有两个，分别是新适应症发现和晶型预测，其应用场景分别是：新适应症发现主要是借助AI的深度学习能力和认知计算能力，将已上市或处于研发管线的药物与疾病进行匹配，发现新靶点，扩大药物的治疗范围。
晶型预测主要是晶型变化会改变固体化合物的物理及化学性质(如溶解度、稳定性、熔点等)，导致药物在临床治疗、毒副作用、安全性方面的差异。
这一多晶型现象会对药物研发造成干扰，可以利用认知计算实现高效动态配置药物晶型，预测小分子药。
临床试验的应用环节有两个，分别是临床实验设计和患者招募，其应用场景分别是：临床实验设计主要是利用自然语言处理(NLP)技术检索过去临床实验中的成功和失败经验，使临床实验方案避免重复常见的遗漏、安全等。
患者招募主要是利用自然语言处理(NLP)技术提取患者数据，为临床实验匹配相应患者。
文本由栗栗-皆辛苦 原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源药明康德-观往昔，展未来，奋楫扬帆立潮头。

17、 报告提供的任何内容（包括但不限于数据、文字、图表、图像等）均系弗若斯特沙利文公司独有的高度机密性文件（在报告中另行标明出处者除外）。
未经弗若斯特沙利文公司事先书面许可，任何人不得以任何 方式擅自复制、再造、传播、出版、引用、改编、汇编本报告内容，若有违反上述约定的行为发生，弗若斯特沙利文公司保留采取法律措施，追究相关人员责任的权利。
弗若斯特沙利。

18、AI + : 2016 人工智能影响力微报告 AI 对 8 大领域及法律规则的影响分析 阿里研究院 2017 年 1 月 主要观点 人工智能已经无处不在，但目前还是处在弱人工智 能阶段，只能解决特定的具体任务类问题； 人工智能发展第三次热潮主要源于三个重要因素： 计算能力、深度学习算法和大数据的发展； 人工智能未来最可能替代掉的是重复性高、规则相 对标准化的工作机会，比如客户服务人员、电话销 售。

19、98 280516 02RTDL 1AI 3 OR P7SC l N 7S 0go93e8 7S95 G 8 O R 1 2RC ADI RS S 0A C P 1 S NL 0 BT 3 0 0 0 3 . 67 0 93 1CB 50 。

20、p欢迎来到第四版的人工智能指数报告。
今年，我们显著扩大了报告中可用的数据量，与更广泛的外部组织合作校准我们的数据，并加深了我们与斯坦福大学以人为中心的人工智能研究所HAI的联系。
人工智能索引报告跟踪整理提取和可视化与人工智能相关的数据。
它的。

21、人工智能技术进入商业应用阶段后，已经逐步在众多行业得到应用，成为影响经济发展的重要力量。
各地政府为推动产业升级，实现经济新旧动能转换，纷纷颁布与人工智能产业相关的产业规划指导意见，提供税收优惠资金补贴人才引入优化政务流程等措施优化2商环境。

22、以用户为中心的营销这一术语将是公司内部讨论以及与外部营销合作伙伴讨论中最常见的术语。
这一趋势表明，人们的注意力从互联网流量和渠道转向以用户为中心和用户运营。
一句话概括了六个具体的趋势：中间数据平台和中间业务平台支持的营销操作系统将大大提高。

23、在过去的58年中，人们对人工智能Al的出现和发展非常着迷。
我的爱好是支付，尤其是资金的跨境流动，在过去几年中，资金的效率有了巨大的提高。
我相信，在这一领域，Al的发展将加速这一改进，降低成本，同时实现实时支付。
在本白皮书中，你将看到Al在支。

24、 人工智能的认知神经基础Brain and Machine Intelligence 智源人工智能的认知神经基础重大研究方向 编著 白皮书 北京智源人工智能研究院 2022 年 1 月 搭建脑科学与人工智能的桥梁 智源研究院院长 黄铁军 智。

25、 中国中国人工智能系列人工智能系列白皮书白皮书 智能交通智能交通 中国中国人工智能学会人工智能学会 二二一一六六年年九九月月 目 录 第 1 章 引言. 1 第 2 章 智能交通系统概述 . 3 2.1 智能交通系统起源 . 3 2.2 智。

26、中国人工智能系列白皮书 中国人工智能系列白皮书中国人工智能系列白皮书 智能农业智能农业 中国人工智能学会中国人工智能学会 二二一六年九月一六年九月 中国人工智能系列白皮书 目 录 第 1 章 智能农业发展背景 .1 1.1 人工智能在农业领。

27、在多年的谨慎之后，企业正争相采用人工智能，认识到它在削减成本优化现有运营和创造新收入流方面的潜力。
但这项技术走出实验室，进入产品和服务世界的旅程才刚刚开始第一代用于Al部署的工具基本上是重新利用为其他任务设计的硬件和软件。

28、家顶尖药企AI辅助药研行动白皮书全球20 44 01.前言06.AI制药联盟07.药企AI行动详表08.AI初创公司详表02.主要结论03.AI辅助药物研发阶段和关注疾病制药阶段聚焦疾病04.药企使用AI技术服务行动全球知名药企行动次数中国。

29、 电信网络人工智能应用电信网络人工智能应用 白皮书白皮书 2018 年年 中国人工智能产业发展联盟中国人工智能产业发展联盟 2018年年9月月AIIA 电信网络人工智能应用白皮书2018 年 引 言 1956 年， 在达特茅斯学院举行的一次。