林晨晨。学位论文大学生对高校图书馆智慧服务使用意愿影响因素研究的作者为林晨晨，学位为硕士，学位授予单位为扬州大学，导师是程结晶，王前。主要讲述了随着智能时代的到来，越来越多的智慧服务走入人们的生活，智能技术在高校图书馆领域的应用也大放异彩，各式各样新型的智慧服务吸引着越来越多的大学生用户。
智能化图书馆建设和管理问题及对策论文
在学习和工作的日常里，大家总免不了要接触或使用论文吧，论文是我们对某个问题进行深入研究的文章。怎么写论文才能避免踩雷呢？下面是我为大家收集的智能化图书馆建设和管理问题及对策论文，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
摘要： 我国经济和科技水平的不断提升，使高科技融入到各个行业，为行业的发展和进步带来了显着的效果。针对智能化图书馆的具体建设和管理进行分析，优化图书馆管理工作，为图书馆用户利用科技手段快速地进行查阅提供帮助，以此为社会整体发展水平的提升做出贡献。
关键词： 智能化；图书馆；建设；管理；
引言： 在社会发展速度正处于不断加快阶段，科学技术的进步使素质教育得到普及，在这样的背景下，人们对于知识的需求在不断的提高，图书馆对于人们知识的获取，以及自身修养的提升有着非常重要的作用。所以需要大力开展读书活动，使读书成为我国社会发展的良好风气，改进图书馆的精神面貌，这样才能够真正发挥出图书馆的作用。笔者提出智能化图书馆具体的建设与管理工作开展形式，希望能够为我国图书馆未来的发展提供新的思路。
1、智能化图书馆建设和管理的意义
在大数据时代背景下，智能化图书馆的应用正在不断的发展、普及和强化，这种新的管理模式，属于智能化管理范围之内，主要是通过网络，实现人们在使用图书过程中的借与还等相关工作。同时，也可以利用互联网，根据想查阅的书籍关键词进行图书的查找，这能够保证整个图书馆在实际管理工作中变得更加的智能化，同时也能够提高工作效率，在一定程度上节省读者所花费的时间。在整个智能化的过程中，人们通过大数据背景下智能化图书馆的使用，就可以有效避免图书馆内部存在的不规范的管理情况，从而达到资源的共享。所以，对图书馆进行智能化的管理，不仅能够提高工作人员的工作效率，也能够保证图书馆的管理摆脱传统的方式，整体管理水平得到优化。
2、智能化图书馆建设和管理过程中存在的问题
2.1传统的管理模式影响智能化的管理
当前，我国部分图书馆所使用的书籍管理设备比较落后，对图书馆电子信息资源的融入和使用造成了一定的影响。因此，为了能够对图书馆建设工作起到加强性的效果，相关人员也提出了一系列建议，但是，这些建议在实施过程中，由于传统管理模式与智能化的管理方式形成了反差，智能化方法很难顺利融入其中，甚至传统的图书馆管理方法，还制约着智能化的发展。面对传统管理方法，管理人员需要积极的对待，不能全盘否定，也不能全部接受，取其精华，弃其糟粕。因为传统管理工作开展中，相关的模式也具有一定的优势，这一点对于图书馆的发展，也有着非常重要的促进作用。
其所具有的优点是在管理的'过程中，管理人员能够清楚地了解到图书馆一天之内书籍借出的数量，也能够针对所借出的图书，进行人工的分类、记录，了解书籍借出后的质量问题等。在智能化图书馆建设过程中，也需要保证对智能化图书馆进行管理，还需要突出智能管理工作的优势。
2.2管理员的综合素质影响智能化的管理
当前，在我国图书馆相关工作开展过程中，很多传统的图书馆都有相应的管理人员，这些管理人员在图书馆工作的时间较长，习惯性使用传统方法对借出和归还的书籍内容进行管理。因为长久使用这种管理方法，所以相关人员认为传统的管理方法依然适用于当前的图书馆，甚至有很多工作人员抵制智能化的管理方法，这也导致智能化图书馆的建设受到影响。再加上传统的图书管理工作人员中有部分人综合素质不高，很多工作人员并不具备利用高科技的能力，如果强行要求这些人员进行知识的学习，不仅无法提高智能化图书馆管理的效果，也会导致人员出现抵触的心理状态。所以，图书馆内部管理员的综合素质，直接影响到智能化建设工作的开展，还需要相关人员给与足够的重视，并选择适合现代社会发展的工作人员，才能够提高图书馆建设的效果。
3、智能化图书馆的建设与管理
3.1管理系统分析
在图书馆向着智能化方向发展的过程中，想要真正提高建设和管理工作的效果，一方面是需要对其中的资源性内容进行管理。因为智能化图书馆内部资源的管理，需要使用RFID系统，该系统由读写器、电子标签、管理系统等各个重要的内容所构成，可以为每一个光盘和文献都附上相应的识别码，这样不仅能够在图书的借阅过程中进行检索，也能够把典藏的书籍清楚地排列其中，让借阅人员利用这一程序，了解到图书当前的状况，也能够体现图书馆内部多样化的管理形式，利用这套系统就能实现图书馆内部的智能化；另一方面是综合性的管理工作。当前数字化发展是图书馆的大势所趋，图书馆逐渐向无纸化方向转变，还需要经历一系列的变革，这也是目前最难达到的超高技术要求。由于图书馆正在向着全智能的方向转变，所以业务是多样性的，需要经过计算机进行加工和处理，这也能够为智能化图书馆发展提供便捷，使图书馆向着智能化和现代化方向推进。
3.2管理队伍建设
图书馆内部智能化的建设工作，不仅要依靠先进的科学技术内容，还需要拥有高素质的管理人员，所以在当前我国智能化图书馆建设阶段，就需要加强整个管理队伍的建设，组建一支优秀的图书馆管理人员队伍，才能够实现图书馆向着智能化方向发展。其中，管理人员的选择，要遵循相应的要求，适应和熟悉当前管理工作整体的系统，以及图书馆内部的具体结构，对于其中存在的异常问题，采取有针对性的解决措施，给予彻底解决。对相关的管理人员进行专业化的培训，以此保证人员整体的业务水平和综合素质得以提升。同时，不仅要求图书馆内的管理人员要熟悉与智能化图书馆有关的知识内容，还要具备一定的外语水平，这样才能够提高整个图书馆内部的专业化程度以及外在的形象。图书馆内部高层管理人员要具有足够的远见，这样才能够对图书馆未来的发展建立起良好的预见性，管理层的决策直接影响到图书馆未来的发展。
4、结语
纵观我国目前的发展形势能够了解到，随着科学技术的迅猛发展，智能化已快速地被应用到各个领域之中，很多办公的场馆都向着智能化方向发展。图书馆是信息高度集中的场馆，智能化发展也势在必行。
5、参考文献
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[3]林志军.大中型公共图书馆智能化系统建设述略-以厦门市图书馆集美新馆智能化系统建设为例[J].新媒体研究,2019,5(17):26-28.
随着当今科技文化的发展，图书馆的管理所存在的现实问题也逐渐暴露出来,所以图书馆管理系统需要紧随时代发展的趋势而尽快地实现现代化、资讯化、自动化，以切实提高图书馆管理水平，更好的为读者服务。下文是我给大家蒐集整理的关于的内容，希望能帮到大家，欢迎阅读参考! 篇1 浅谈图书馆管理系统的发展趋势 资讯科技的发达给图书馆管理工作带来了翻天覆地的变化，图书馆运作环境、资讯载体、服务模式等都发生了较为明显的变化，纸质资源和实物资源已经不是图书馆中的主要资源了，数字资源在图书馆资源中占据重要地位，并形成一定规模，而读者受搜寻引擎的影响也开始喜欢采用快速即时性的图书馆资源搜寻工具，希望图书馆能提供者方面的服务。 虽然说图书馆的各方面都发生了较大变化，但作为作为核心的应用技术――图书馆管理系统***LMS***则没有多大变化，甚至受到人们的质疑。而Web2.0和Library2.0的发展给图书馆管理系统带来了新的变化，LMS也开始发展起来，成为推动图书馆管理创新的重要技术手段。 1.图书馆管理系统现状 1.1资讯孤岛 随着图书馆的发展，业务也在不断增加，现有的LMS已经无法满足所有的业务需求了，图书馆开始多了许多独立的业务系统，资讯孤岛现象越来越严重，这种现状又给读者的资源获取带来了诸多麻烦，造成了图书馆资源的浪费，服务得不到整合。比如说，在论文购买提交系统上，读者无法使用个人图书馆进行论文提交的操作，而且也会出现重复登入问题，这给读者的资源获取带来了很大麻烦，而图书馆也无法通过LMS获取读者的论文提交情况。 1.2整合思路不明显 LMS只是图书馆业务的自动化管理系统，其重点在于纸质图书和文献，对数字资源的管理效能低，难以在图书馆形成一个整合化的网路资讯服务系统，无法兼顾图书馆的所有业务，整合思路不明显。如：电子公文、资金管理、党务管理等内容无法使用LMS进行资讯交流，LMS还有待进一步发展。 1.3与其他应用系统的关联性和互操作少 在图书馆业务日益增多的情况下，LMS中部可能集中所有的业务，那么要实现图书馆的整合化管理，那么就需要实现LMS与其他应用系统之间的无缝对接和互操作。但是，现有的LMS无法实现与其他应用系统的无缝对接，最终导致图书馆的各项管理工作效率低、资源消耗量大，不利于体现出以读者为中心的管理理念。 2.图书馆管理系统的发展趋势 2.1管理理念在LMS中的体现 没有管理理念渗透的LMS只能实现图书馆管理流程的自动化，难以体现出管理思路，也难以推动图书馆的可持续发展。当前图书馆应用的LMS大多不能体现出管理者的管理理念，是以图书馆的纸质资源的管理为中心而构建的应用系统。也正是因为LMS无法体现出图书馆的管理理念，馆长无法通过LMS获取大量图书馆执行资讯，无法据此作出科学的发展决策，故而使得许多馆长不愿意使用LMS。因此，在LMS构建中，设计者应以读者为中心，一切活动都围绕使用者进行，实现资源、服务、管理三者的并重。资源是服务开展的基础，服务是管理的目的，管理是提高服务效率和质量的手段。管理理念在LMS中的体现是图书馆管理系统未来的一个重要发展方向，也是从业人员需要努力的重点。 2.2开放合作化管理理念 当前的图书馆管理系统以纸质资源为核心，无法兼顾数字资源的管理，故而难以实现纸质资源与数字资源的整合，资讯孤岛严重，不同应用系统的无缝对接很难实现等等，这些问题是LMS发展面临的重要问题，LMS必须秉持开放合作的理念，实现元资料供应商、系统供应商之间的有效合作，最终创造出满足图书馆管理需求的LMS，推动其在资讯科技的发展下不断升级改造。比如说：重庆大学图书馆的ADLIB2.0系统与北京的超星公司进行合作探索，开发出图书馆知识搜寻系统***LKS***，超星公司提供元资料检索***，开发出的LKS不仅能搜寻到重庆大学的馆藏资源，还能展现出超星数字图书和读秀知识库的图书资讯，检索到期刊资料库的元资料，大大方便读者的资源检索，推动了重庆大学图书馆资源和服务的整合。 2.3资料驱动管理 大部分图书馆都会通过读者交流会、问卷调查、满意度调查等获取图书馆的管理现状，然后在此基础上提升图书馆资源建设水平、服务水平。但是，这些方式收效甚微，工作量大，反映的内容页比较单一，不全面，无法客观公正反映出图书馆的管理现状。而资料驱动管理作为LMS发展的重要方向之一，其能利用资料发现问题，对图书馆执行过程中产生的日志、历史资料进行挖掘处理，得出有价值的资料和资讯，促进管理者做出科学的决策，促进图书馆各项管理工作的顺利开展。比如说：其通过分析读者借阅历史资料了解读者的借阅习惯、发现得这的借阅兴趣，从而提高图书馆资源建设水平，给读者提供更多需要的资源。 2.4整合服务评价体系 在评价上，图书馆多采用SERVQUAL、LiBQUAL+TM等评价体系来评价图书馆的各项服务，监控图书馆各项服务的情况，生成服务状况评估表，促进管理者对图书馆提供的各项服务进行及时的调整，为读者提供更加满意的服务，真正推动图书馆管理水平的提高，促进图书馆的健康可持续发展。 3.结束语 图书馆管理系统是图书馆各项业务、读者服务和管理工作的基础应用系统，是当前图书馆管理活动的主要技术手段，其在而Web2.0和Library2.0的影响下发生了重大变化，推动了图书馆管理效率的提高，但仍存在资讯孤岛、整合管理效力低等问题。在资讯科技和图书馆的发展下，图书馆管理系统将朝着管理思路的渗透、资料驱动管理、开放合作管理、整体服务评价体系等方向发展。 篇2 浅谈基于RFID技术的图书馆管理系统 一、RFID技术管理系统原理和概述 ***一***无线射频技术的涵义[1] 无线射频技术***Radio Frequency IDentification，缩写：RFID***是一种非接触、自动识别的无线通讯技术，将无线电讯号识别作为介质读写相关目标的资料，实现无人工干扰自动识别目标。 ***二***资料集的构成 读写器和标签的组合构成RFID系统，它把资讯变成资料流的方式写在读写器中并使其产生资料，如果图书贴有RFID标签，在被扫描过之后，标签内的图书资讯会被自动记录到读写器中，经过多次扫描产生的资料构成RFID资料集[2]。EPC***Engineer，Procure，Construct***即电子产品程式码，用来唯一识别某一个资讯，是每条记录标签唯一的扫描识别符号。RFID产生的资料可以用一个三元组的形式来看，即EPC、Location、Time这三种，EPC是唯一识别电子扫描程式码，Location是扫描后得出的图书所在地点，Time则表示贴有标签的图书被扫描的时间。在固定时间使用读写器对带有标签的图书进行扫描并记下扫描时刻的EPC、Location、Time，这三部分资讯组成了最原始的RFID。RFID多维资料集的构成则是根据资料压缩的思想，将RFID资料仓库压缩合并后得出资料。它的构成主要是由三部分，即资讯表***Information***/地图表***map***、驻留表***Stay*** ***三***RFID技术管理系统的设计原则 基于RFID是智慧化图书管理系统，它对传统的条形磁条技术及条码技术都进行了全面升级，充分展示了安全、实用、标准、便于维护、有扩充套件性这五大原则，利用RFID技术的技术优势把图书馆管理系统与之相对接，全方位完成图书管理的自动化。 二、基于RFID技术的图书馆管理系统应用 图书馆在应用RFID技术的时候，遇到的最大的问题就是如何选择频段，一般来说，高频RFID的工作频率是13.56MHz，它的阅读距离一般情况下小于1米，而超高频RFID标签工作时的频率一般是在860到960MHz之间，并且还可以被分成无源标签和有源标签这两大类[3]。由于他的超高频工作效率，射频识别系统的阅读距离大于一米，一般可以达到4到6米，最大甚至可以达到10米以上。高频技术采用的电磁发射原理由于受到电磁的干扰影响，使得标签的正常功能会受到影响，所以超高频RFID技术如果想要实现ATM24小时自助借助还书会有一定的困难。 ***一***RFID技术在国内外的实际应用 目前越来越多的国家都已经开始尝试采用或已投入使用RFID技术，在美国、新加坡、纽西兰等国家都将RFID技术越来越成熟的运用到图书馆管理技术当中。世界上最早运用RFID技术的是新加坡图书馆，他们早在2002年就使用每位新加坡公民的身份证或驾驶证来借阅国家图书馆的图书。将RFID标签贴在每一本图书后面，借阅者只需要在自助借阅机上插入身份证或驾驶证等有效证件，把书放置于扫描版上进行扫描并列印相关的借书凭条。凭条上会显示所借书的书名、借书日期、还书日期等，看起来一目了然。在还书时，不是一定要去借书时的那家图书馆，可以选择就近的图书馆进行自助还书。 这样的异地图书馆在新加坡一共设立了76个，由于是自主无人还书，所以该图书馆是24小时开放的，新加坡邮政部门每天会对读者异地归还的图书进行收集、整理、归类并运送会他们所在的图书馆。利用RFID技术中书籍内的电子晶片解读器不仅能够自动核对读者是否及时还书，也可发现图书是否按照顺序摆放在相应位置。仅新加坡RFID技术在图书馆管理系统上的使用就节省了图书管理工作人员2000余人，比传统条形扫描码借阅时间节省了80%，RFID技术的应用极大地增长了人们的阅读量，2002年，新加坡公民的图书馆借阅量就达到了30%。RFID技术已逐步成为国籍流行趋势[4]，随着它的广泛使用和日渐成熟，中国国家图书馆也引入RFID技术，随后杭州市图书馆、深圳图书馆、厦门集美大学图书馆也陆续成功汇入。 ***二***RFID技术在图书馆应用效果的分析 从国内外RFID技术的多年应用来看，在很多方面都取得了显著的效果，最深刻的变革就在于大容量的资料储存和无线传播的便捷，推动了与图书事业相关的一系列产业的发展，极大力度的促进了国家公共文化事业，将图书的借阅、馆藏、流通推向自动化，整合、高效、简约完成一系列图书借阅、归还活动。RFID技术推动了图书馆事业的发展，据资料显示，RFID技术在世界大型图书馆的应用正在以每年30%的速度增长，虽然中国在RFID技术应用在图书馆的基数最小，但发展速度最快。 三、结束语 综上所述，现如今智慧图书馆管理研究的重要课题是如何进一步提高馆藏管理效率和图书流通速度，基于RFID技术的图书馆管理系统研究将成为图书馆管理系统一站式服务的崭新模式，笔者认为RFID技术是实现资讯化的重要手段，使得图书馆管理更加科学化自主化，是图书馆行业发展新的机遇。
未来的图书馆可能是
工作网络化
指的是图书馆所有资源都可以通过网络来提供，图书馆所有服务都可以通过网络来获取，网络环境是全天候的，因此图书馆的服务也是永不间断的。简言之，未来图书馆的资源和服务，一切都可以在网上。
图书馆功能智慧化
随着移动终端和穿戴设备的普及，以及各类信息感知技术、增强现实和大数据分析的采用，图书馆服务的智能化水平将大幅提高。“智慧图书馆”的核心要素是“书书相连”“书人相连”“人人相连”。任何时间、任何地点、任何方式可用。智能图书馆与传统图书馆的根本性区别就在于它的个性化服务和智能交互能力。传统的图书馆服务是被动的，机械的，以单项信息交流为主，智能图书馆更像是一个充满智慧的有应答的朋友，而不是简单的应答服务。
但是前的手机图书馆应用还存在一些不足：系统稳定性不够，电子资源覆盖面不足，全文文献阅读软件欠缺，手机图书馆整体宣传不够，读者被动接受多、主动使用少。“下一步，我们要重视资源和功能的全面和完备，尽可能多地展示图书馆的服务和资源，把核心技术研究和一般服务推广结合起来，加强宣传和展示，通过尽可能多的途径引导读者进入手机图书馆的服务环境。不仅把它作为一种新技术应用，更要作为一个有发展潜力的服务平台来建设。”
撰写图书馆论文就是运用图书情报专业知识解决一个学术问题，其最重要的是图书馆的论文题目，题目是论文的眼睛，有一半文的作用。下面我将为你推荐图书馆论文题目，希望能够帮到你!图书馆论文题目(一) 1. 如何做好传统图书馆向数字化图书馆转型时期的图书馆工作 2. 校园图书馆从传统图书馆新的模式到复合图书馆的转变 3. 区域特色图书馆和大学学科特色图书馆建设 4. 构建我国图书馆格局 5. 从传统图书馆到现代图书馆：图书馆信息服务的演变 6. 图书馆知识管理在图书馆管理创新中的应用探析 7. 浅析高校图书馆真人图书馆服务实践 8. 公共图书馆与中小学图书馆信息资源共享分析 9. 以近代公共图书馆的使命谈为什么研究图书馆 10. 浅析图书馆知识管理对图书馆管理的创新 11. 图书馆开展亲子图书馆开展亲子 12. 国外图书馆联盟的发展对我国图书馆联盟发展的启示 13. 图书馆发展与建设 文化 强市的探索研究 14. 图书馆发展与建设文化强市的探索研究 15. 公共图书馆手机(移动)图书馆的设计、开发与应用 16. 谷歌数字图书馆对我国图书馆数资源版权获取的启示 17. 数字图书馆 教育 在高校图书馆建设中的作用 18. 关于公共图书馆图书馆管理发展创新 19. 从图书馆职能演变看图书馆的继承与创新 20. 数字图书馆与传统图书馆的区别 21. 高校图书馆、公共图书馆用户认知与使用现状调查 22. 浅析提高图书馆馆员素质对图书馆事业发展的重要作用 23. 传统图书馆与电子图书馆的比较与思考 24. 高校图书馆与公共图书馆资源共建共享模式研究 图书馆论文题目(二) 1. 图书馆工作创新中图书馆知识管理的运用初探 2. 结合茂名市图书馆谈公共图书馆在地方公共文化体系中的作用及定位 3. 图书馆利用优势资源助推社区图书馆发展 4. 数字图书馆管理对传统图书馆管理的继承与创新分析 5. 借鉴发达国家少儿图书馆的发展 经验 、建设我国少儿图书馆 6. 中国高校图书馆与公共图书馆对比分析 7. 对传统图书馆与数字图书馆资源整合的思考 8. 浅析图书馆知识管理对图书馆管理的创新 9. 浅议数字图书馆与传统图书馆差异 10. 我国省级公共图书馆网站、移动图书馆的讲座服务现状调查 11. 图书馆2.0环境下的高校图书馆馆藏资源建设的思考 12. 数字图书馆推广工程中公共图书馆虚拟网部署的新思考 13. 基于“图书馆—环境—用户”三螺旋理论的图书馆服务 14. 创新图书馆机制 推进图书馆发展 15. 基层公共图书馆与企业图书馆阅读推广实践与思考 16. 数字图书馆条件下的高校图书馆服务模式与服务内容的转型 17. 图书馆与图书馆业务外包图书馆与图书馆业务外包 18. 公共图书馆延伸社区图书馆服务模式探索 19. 手机图书馆对传统图书馆的影响 20. 地方社院图书馆在图书馆联盟中的角色和定位 21. 大学图书馆管理与信息时代的图书馆服务 图书馆论文题目(三) 1. 数字图书馆时代图书馆读者服务工作的思考 2. 图书馆知识管理对图书馆管理的创新 3. 图书馆本质和职业以及图书馆创新服务刍议 4. 数字图书馆与图书馆编目标准的发展 5. 智慧图书馆让图书馆服务更精彩 6. 浅议在和谐图书馆背景下以人为本公共图书馆队伍的建设 7. 中国图书馆年会上广西壮族自治区图书馆获得多项表彰 8. 图书馆知识管理对图书馆管理的创新探究 9. 创新图书馆服务 焕发图书馆丰采 10. 图书馆2.0背景下高校图书馆对外开放的可行性研究 11. 中小学图书馆与公共图书馆合作办馆开辟建设新模式 12. 图书馆档案管理与图书馆事业的发展研究 13. 高校图书馆读者图书馆利用习惯研究 14. 学校图书馆与公共图书馆合作服务构想 15. 图书馆精神对高职院校图书馆的重要性 猜你喜欢： 1. 图书馆管理论文 2. 图书馆专业论文优秀范文 3. 图书馆方面的论文范本 4. 图书馆学术论文的选题与格式规范论文 5. 关于图书馆论文
近年来，5G技术、物联网、人工智能、大数据、区块链技术等新一代信息技术正蓬勃发展，曾经还处在科幻故事或者预言中的智能设备也变成了现实，同样的，由于技术的发展，智慧教育、智慧城市、智慧医疗等正从专家们的预言逐步走向现实，并日益深刻影响着人们的生产、生活、生命。
与传统医疗模式不同，智慧医疗具有数据密集型等特点，通过简单、友好的交互方式、大数据分析和人工智能，可以辅助医生进行病变检测，提高诊断准确率与效率，在提升医疗服务水平、缓解医疗资源紧张等方面发挥作用。
而现在数字化、网络化、智能化的设施和解决方案与医疗场景加快结合，使智慧医疗已经来到我们身边。
什么是智慧医疗
智慧医疗是生命科学和信息技术融合的产物，是现代医学和通信技术的重要组成部分。
智慧医疗和数字医疗、移动医疗等概念存在相似性，但智慧医疗在系统集成、信息共享和智能处理等方面优势明显，是物联网在医疗卫生领域具体应用的更高阶段。
简单来说，就是利用新一代信息技术、网络技术和物联网技术等，通过打造 健康 档案区域医疗信息平台，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，最终解决各方存在的信息不对称问题，实现多方共赢。
智慧医疗的核心是数字化，让医疗信息、疾病信息等数据化，用数据来记录、传输。随着科学技术进步，在医疗 健康 领域已经有不少智慧医疗应用成功的案例。手术机器人、VR、智能血糖仪、可穿戴设备、智小马等，都是智慧医疗的有机组成部分。
智慧医疗现状
1、国家政策扶持
随着我国 社会 老龄化趋势的加速， 健康 服务需求不断增长，自2014年开始，中央及地方政府就围绕智慧医疗、医药行业，密集出台了一系列深化改革的政策，为智慧医疗的建设奠定了政策基础。根据中国行业研究报告网发布的《2017-2021年中国智慧医疗行业市场开发及投资趋势研究报告》。在政策的助力下，国内医疗信息化解决方案市场规模达到108.5亿元，2015年至2020年的年复合增长率达到29.6%，未来这一市场规模将超500亿元。
当前，新兴技术赋能医疗业务的程度越来越高。“互联网+医疗”、“5G+医疗”等概念被两会代表频繁提出。
2、互联网企业入局
在智慧医疗广阔前景的吸引下，以BAT为首的互联网企业纷纷对医疗行业展开布局，其中阿里巴巴创立了阿里 健康 和“医疗云”服务；腾讯、丁香园、众安保险三方合作打造的互联网医疗生态链已现雏形；诸多大型企业通过并购，整合医疗资源，布局智慧医疗产业链。《2017-2021年中国 智慧医疗 市场专题研究及未来市场容量评估报告》中数据统计，截止2016年，我国智慧医疗投资规模将近500亿元，预计到2020年，投资规模将扩大到1000亿元。
智慧医疗作用
智慧医疗的作用，概括来说，就是：
1. 为患者提供优质、高效、安全的医疗服务
2. 降低医务工作人员的工作负荷，提升医疗效率
3. 普及医疗 健康 知识，宣贯公共卫生政策
4. 提高国民身体 健康 素质
5. 加强医疗资源共享，降低 社会 医疗成本
6. 更有效地防范和应对公共卫生突发事件
智慧医疗存在的问题
我国的智慧医疗现目前仍处于起步阶段，还需要需在政策、机制和技术创新等方面协同发力。
1. 医疗数据难共享
我国智慧医疗建设发展，总体上呈现稳健上升的态势，但是医疗行业的智能化、信息化水平还不够高，医疗资源的整合和共享，难以得到充分的展现。
由于各地区城市发展不同，每个区域当地的医疗数据化程度也不尽相同，由于数据化程度不一，各医院之间存在着明显的信息不对称现象。这样就易造成得各地区对医疗 健康 数据的采集和整理程度不一致、评判标准不一致等等情况，也就导致“数据孤岛”的产生。
由于医院间相互孤立，病人信息无法同步，病人进医院后，可能同样的检查要重复做，由此带来了巨大的人力物力的浪费，降低了行业的效率，阻碍行业快速发展。
2. 数据安全成问题
数据作为人工智能的重要支撑，却对医疗数据的来源、安全等方面存在很大的欠缺。
例如2019年的谷歌与美国第二大医疗保健系统阿森松公司合作项目“夜莺计划”，在没有通知病人的情况下收集了数百万美国人的 健康 数据。
随着公众对个人数据隐私安全的警惕心越来越强，如何寻求医疗大数据的“开放”与“隐私”的平衡，将成为亟待解决的问题。除此之外，智慧医疗行业本身还面临着真实可靠、有质量的数据量远远不足的问题
3. 智慧医疗水平偏低
虽然现目前我国政策和相关法律法规都在给智慧医疗发展的一定空间和资源倾斜，但现状是很多医疗 健康 相关企业、机构却没有和医院等形成一条完整的链条，对覆盖全生命周期，涵盖预防-诊疗-康养的智慧服务链尚未建立，如在线诊疗与智能监测“断联”，心脏监测、睡眠监测等智能设备尚未与医疗机构连接，影响救治效率。
我们需要尽快建设全民 健康 信息平台，打通区域数据资源通道，提升业务协同能力；实现跨部门的数据流转，构建一体化交互网络。
如何通过机器、人工智能以及互联网的优势来帮助医生解决难题，成为当下智慧医疗的建设难点。
智慧医疗目前问题解决方案
医疗 健康 行业不比其他行业，是关乎人们生命安全的重要支柱性行业，因此无论国家还是 社会 都对这些问题相当重视。
喜马大 健康 作为医疗 健康 行业中的一员，也在积极寻求解决上述存在问题的解决方案，于是将区块链加入到智慧医疗当中，创新性提出医疗 健康 数据上链，保证数据真实性和安全性的同时，打破数据孤岛，促进数据交流，并将数据产生的价值返还给数据产生者本身。
1. 数据上链，保证数据真实、安全
喜马大 健康 智能终端智小马通过可信 健康 数据采集设备，将用户真实、可信的 健康 数据收集起来，上传至个人 健康 数据中心，再通过个人 健康 数据中心将用户数据经过数据脱敏、加密、分布式存储至区块链中，利用区块链安全、不可篡改等特点，保障数据安全。
2. 打破数据孤岛，整合数据资源
医院或者医疗机构可以通过用户已经授权的相关 健康 数据，用作病情诊断、医疗研究等，并且用户可通过授权记录来追溯数据查看情况，以此监控数据的访问情况。既保证数据不被滥用，也有利于医疗数据的共享和使用。
医生通过患者在个人 健康 数据中心中用户提供的共享数据中查看病人既往 健康 数据，方便了医生对用户的病况的了解，加强了就诊的精准程度同时也提高了看病效率，也让患者不用再频繁地上医院，使患者用户避免过多的重复检查，也一定程度上的减轻医疗资源的浪费。
个人 健康 数据中心在保障了用户对数据使用的知情权的同时，运用区块链作为点对点数据共享网络的作用，鼓励用户有选择地、匿名地分享其个人 健康 数据，让数据流动起来，从而打破数据孤岛。并且为了激励用户该行为，喜马大 健康 还会给予相应的数字积分以作奖励。
3. 定制化、精准化 健康 服务
AI智能根据用户个人数据中心上传数据情况进行前瞻性疾病预测，并为其精准匹配 健康 保险、 健康 管理等定制化服务方案，实现用户疾病预测，使其可以有针对性的提前预防，用户将不再是生病了才去进行治疗，而是可以全程监测、预防身体疾病。
4. 普及医疗 健康 知识，病情交流互助
喜马大 健康 平台设立的 健康 社区，包含各种病症交流社区，并且分享各种相关小知识，帮助病友们或者 健康 人群有针对的预防和调理治疗，让大家不仅有朋友圈，更有 健康 生活圈。
结束语
智慧医疗的发展将有力的解决病患看病贵，看病难的问题，以及加强医疗 健康 领域各主体间的协同合作，提高我国医疗现代化，提高医疗服务水平。而喜马大 健康 也将以医疗数据互通互享，有效整合医疗档案，搭建智慧医疗平台实现医疗智能化、信息化，使中国的 健康 事业更上一层楼为目标而努力。
人
工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸
近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。
人工智能市场格局
人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 7.1 万亿美元。
多角度人工智能产业比较
战略部署：大国角逐，布局各有侧重
全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。
美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。
伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。
日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。
基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远
基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。
“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。
依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。
GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。
FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。
ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。
总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。
技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。
具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。
作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。
计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 69.4%，其中商汤市场份额 20.6%排名第一。
应用层面：群雄逐鹿，格局未定
应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到360.5 亿元，约是技术层的1.67 倍，基础层的2.53 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。
中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。
整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。
透析人工智能发展潜力
基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。
从智能产业基础的角度
产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国
中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。
技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺
专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 73.95%。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。
从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。
中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 85.6%的专利仍能得到有效保留。
人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大
人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 21.1%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍，基础层人才数是中国的 13.8 倍。
我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。
人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 43.9%。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。
从学术生态的角度
技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强
科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 69.64%。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。
我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 0.80，较 2010 年增长 44.23%，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。
从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍，欧盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%，与以色列（10.06%）、美国（9.53%）、日本（6.47%）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。
中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。
从创新环境的角度
研发投入：中美研发投入差距收窄
中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 14.43%，同期美国 CAGR 仅 2.99%。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 1.97%，低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点。
资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场
中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 50.7%。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。
相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。
基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估
数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。
展望
转自丨 信息化协同创新专委会
前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
——综述篇——
第1章： 人工智能行业综述及数据来源说明
1.1 人工智能行业界定
1.1.1 人工智能的界定
1.1.2 人工智能相似概念辨析
1.1.3 《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
1.2 人工智能行业分类
1.3 人工智能行业监管规范体系
1.3.1 人工智能专业术语说明
1.3.2 人工智能行业监管体系介绍
1、 中国人工智能行业主管部门
2、 中国人工智能行业自律组织
1.3.3 人工智能行业标准体系建设现状（国家/地方/行业/团体/企业标准）
1、 中国人工智能标准体系建设
2、 中国人工智能现行标准汇总
3、 中国人工智能即将实施标准
4、 中国人工智能重点标准解读
1.4 本报告研究范围界定说明
1.5 本报告数据来源及统计标准说明
1.5.1 本报告权威数据来源
1.5.2 本报告研究方法及统计标准说明
——现状篇——
第2章： 全球人工智能行业市场发展现状及趋势
2.1 全球人工智能行业发展现状分析
2.1.1 全球人工智能发展所处阶段
2.1.2 全球人工智能行业发展概况
2.1.3 全球人工智能企业增长情况
2.1.4 全球人工智能行业布局分析
1、 企业布局情况
2、 AI领域高层次人才分布情况
2.1.5 全球人工智能行业竞争分析
1、 区域竞争情况
2、 企业竞争
2.2 全球人工智能行业投资现状分析
2.2.1 全球人工智能整体投资规模分析
2.2.2 全球人工智能融资轮次情况分析
2.2.3 全球人工智能企业融资情况分析
2.3 欧洲人工智能行业发展现状分析
2.3.1 欧洲人工智能市场发展现状
2.3.2 欧洲人工智能市场投资现状
2.3.3 欧洲人工智能市场应用领域
2.3.4 欧盟人脑工程项目（HBP）
1、 项目概况
2、 项目内容
3、 经验和启示
2.4 美国人工智能行业发展现状分析
2.4.1 美国人工智能市场发展现状
2.4.2 美国人工智能市场投资现状
2.4.3 美国人工智能企业数量分析
2.4.4 美国人工智能市场应用领域
2.4.5 美国大脑研究计划（BRAIN）
2.5 日本人工智能行业发展现状分析
2.5.1 日本人工智能市场发展现状
2.5.2 日本人工智能市场投资现状
2.5.3 日本人工智能市场企业数量分析
2.5.4 日本人工智能市场应用领域
2.5.5 日本大脑研究计划（MINDS）
2.6 全球人工智能行业发展趋势分析
2.6.1 全球人工智能行业整体发展趋势
2.6.2 全球人工智能行业技术发展趋势
第3章： 中国人工智能行业市场发展现状分析
3.1 中国人工智能行业所处发展阶段分析
3.2 中国人工智能行业发展现状分析
3.2.1 中国人工智能行业市场规模
3.2.2 中国人工智能企业层次和技术分析
3.2.3 人工智能热点细分领域分析
3.2.4 人工智能行业人才培养体系分析
1、 人工智能人才供需情况
2、 人工智能人才培养情况
3.3 4.3 中国人工智能行业生态格局分析
3.3.1 人工智能行业生态格局基本架构
3.3.2 人工智能行业基础资源支持层
1、 运算平台
2、 数据工厂
3.3.3 人工智能行业技术实现路径层
3.3.4 人工智能行业应用实现路径层
3.3.5 人工智能行业未来生态格局展望
1、 基础资源支持层实现路径
2、 AI技术层的实现路径
第4章： 中国人工智能行业市场竞争状况及融资并购分析
4.1 中国人工智能行业市场竞争布局状况
4.1.1 中国人工智能行业竞争者入场进程
4.1.2 中国人工智能行业竞争者省市分布热力图
4.1.3 中国人工智能行业竞争者战略布局状况
4.2 中国人工智能行业市场竞争格局分析
4.2.1 中国人工智能行业企业竞争集群分布
4.2.2 中国人工智能行业企业竞争格局分析
4.3 中国人工智能行业市场集中度分析
4.4 中国人工智能行业波特五力模型分析
4.4.1 中国人工智能行业供应商的议价能力
4.4.2 中国人工智能行业消费者的议价能力
4.4.3 中国人工智能行业新进入者威胁
4.4.4 中国人工智能行业替代品威胁
4.4.5 中国人工智能行业现有企业竞争
4.4.6 中国人工智能行业竞争状态总结
第5章： 中国人工智能行业投资现状及趋势分析
5.1 中国人工智能投融资规模分析
5.1.1 中国人工智能投融资规模
5.1.2 中国人工智能投融资轮次分布
5.2 中国人工智能投资企业分析
5.2.1 人工智能领先企业投资情况
5.2.2 人工智能行业独角兽企业
5.3 中国人工智能细分领域现状
5.3.1 人工智能细分领域投资结构
5.3.2 计算机视觉领域投资分析
5.3.3 语音识别领域投资分析
5.3.4 自然语言处理领域投资分析
5.3.5 机器学习领域投资分析
5.4 中国人工智能投资区域分布
5.5 中国人工智能行业投资趋势分析
第6章： 中国人工智能产业链全景梳理及配套产业发展分析
6.1 中国人工智能产业结构属性（产业链）分析
6.1.1 中国人工智能产业链结构梳理
6.1.2 中国人工智能产业链生态图谱
6.2 人工智能基础层分析
6.2.1 人工智能基础层功能分析
6.2.2 AI芯片市场分析
1、 AI芯片定义及分类
2、 AI芯片发展阶段
3、 AI芯片市场规模
4、 AI芯片竞争格局
6.2.3 云计算市场分析
1、 云计算行业发展历程
2、 云计算行业市场规模
3、 云计算行业竞争格局
6.3 中国人工智能技术层分析
6.3.1 人工智能技术层功能分析
6.3.2 人工智能技术层代表企业
6.4 中国人工智能应用层分析
第7章： 中国人工智能行业细分市场发展状况
7.1 中国人工智能行业细分市场结构
7.2 中国人工智能市场分析：机器学习
7.2.1 机器学习市场概述
7.2.2 机器学习市场发展现状
7.2.3 机器学习发展趋势前景
7.3 中国人工智能市场分析：机器视觉
7.3.1 机器视觉市场概述
7.3.2 机器视觉市场发展现状
7.3.3 机器视觉发展趋势前景
7.4 中国人工智能市场分析：语音识别
7.4.1 语音识别市场概述
7.4.2 语音识别市场发展现状
7.4.3 语音识别发展趋势前景
7.5 中国人工智能市场分析：自然语言处理
7.5.1 自然语言处理市场概述
7.5.2 自然语言处理市场发展现状
7.5.3 自然语言处理发展趋势前景
7.6 中国人工智能行业细分市场战略地位分析
第8章： 中国人工智能行业细分应用市场需求状况
8.1 中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布
8.1.1 中国人工智能应用场景分布（有什么用？能解决哪些问题？）
1、 应用场景一
2、 应用场景二
3、 应用场景三
8.1.2 中国人工智能应用行业领域分布及应用概况（主要应用于哪些行业？）
1、 人工智能应用行业领域分布
2、 人工智能各应用领域市场渗透概况
8.2 中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析
8.2.1 中国智慧安防发展状况
1、 智慧安防发展现状
2、 智慧安防趋势前景
8.2.2 中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
8.2.3 中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
8.2.4 中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
8.3 中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析
8.3.1 中国智慧金融发展状况
1、 智慧金融发展现状
2、 智慧金融趋势前景
8.3.2 中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
8.3.3 中国智慧金融领域人工智能需求现状分析
8.3.4 中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景
8.4 中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析
8.4.1 中国智慧医疗发展状况
1、 智慧医疗发展现状
2、 智慧医疗趋势前景
8.4.2 中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型
8.4.3 中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析
8.4.4 中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景
8.5 中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析
8.5.1 中国智能机器人发展状况
1、 智能机器人发展现状
2、 智能机器人趋势前景
8.5.2 中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型
8.5.3 中国智能机器人领域人工智能需求现状分析
8.5.4 中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景
8.6 中国智能家居领域人工智能需求潜力分析
8.6.1 中国智能家居发展状况
1、 智能家居发展现状
2、 智能家居趋势前景
8.6.2 中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型
8.6.3 中国智能家居领域人工智能需求现状分析
8.6.4 中国智能家居领域人工智能需求趋势前景
8.7 中国人工智能行业细分应用市场战略地位分析
第9章： 全球及中国人工智能行业代表性企业布局案例研究
9.1 全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比
9.2 全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
9.2.1 Google（谷歌）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
9.2.2 Microsoft（微软）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
9.3 中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
9.3.1 百度
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.2 华为
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.3 阿里巴巴
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.4 科大讯飞
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.5 寒武纪
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.6 格灵深瞳
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.7 旷视科技
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.8 优必选
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.9 思必驰
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
9.3.10 博联智能
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
——展望篇——
第10章： 中国人工智能行业发展环境洞察
10.1 中国人工智能行业经济（Economy）环境分析
10.1.1 中国宏观经济发展现状
10.1.2 中国宏观经济发展展望
10.1.3 中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析
10.2 中国人工智能行业社会（Society）环境分析
10.2.1 中国人工智能行业社会环境分析
10.2.2 社会环境对人工智能行业发展的影响总结
10.3 中国人工智能行业政策（Policy）环境分析
10.3.1 国家层面人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 国家层面人工智能行业政策汇总及解读
2、 国家层面人工智能行业规划汇总及解读
10.3.2 重点省/市人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 重点省/市人工智能行业政策规划汇总
2、 重点省/市人工智能行业发展目标解读
10.3.3 国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响
10.3.4 政策环境对人工智能行业发展的影响总结
10.4 人工智能行业技术环境分析
10.4.1 人工智能技术发展现状
1、 人工智能重点技术发展状态
2、 人工智能重大技术成果
10.4.2 人工智能相关专利情况分析
10.4.3 技术环境对行业发展的影响分析
10.5 中国人工智能行业SWOT分析（优势/劣势/机会/威胁）
第11章： 中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判
11.1 中国人工智能行业发展潜力评估
11.2 中国人工智能行业未来关键增长点分析
11.3 中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）
11.4 中国人工智能行业发展趋势预判（疫情影响等）
第12章： 中国人工智能行业投资战略规划策略及建议
12.1 中国人工智能行业进入与退出壁垒
12.1.1 人工智能行业进入壁垒分析
12.1.2 人工智能行业退出壁垒分析
12.2 中国人工智能行业投资风险预警
12.3 中国人工智能行业投资机会分析
12.3.1 人工智能行业产业链薄弱环节投资机会
12.3.2 人工智能行业细分领域投资机会
12.3.3 人工智能行业区域市场投资机会
12.3.4 人工智能产业空白点投资机会
12.4 中国人工智能行业投资价值评估
12.5 中国人工智能行业投资策略与建议
12.6 中国人工智能行业可持续发展建议
图表目录
图表1：人工智能的界定
图表2：人工智能相关概念辨析
图表3：《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
图表4：人工智能的分类
图表5：人工智能专业术语说明
图表6：中国人工智能行业监管体系
图表7：中国人工智能行业主管部门
图表8：中国人工智能行业自律组织
图表9：中国人工智能标准体系建设
图表10：中国人工智能现行标准汇总
图表11：中国人工智能即将实施标准
图表12：中国人工智能重点标准解读
图表13：本报告研究范围界定
图表14：本报告权威数据资料来源汇总
图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明
图表16：人工智能行业发展历程
图表17：2019-2021年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）
图表18：2019-2021年全球人工智能独角兽数量情况（单位：家）
图表19：全球科技巨头人工智能布局情况
图表20：截至2022年全球人工智能领域高层次学者数量前十国家（单位：人次）
图表21：2019-2021年全球人工智能独角兽企业数量前三国家（单位：家）
图表22：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）
图表23：2022年全球人工智能企业TOP20（单位：家）
图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析
图表25：2013-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）
图表26：2022年全球人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表27：2022年全球人工智能企业融资事件汇总
图表28：截止到2022年11月欧洲人工智能重点政策汇总
图表29：2014-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表30：截至2022年11月欧洲人工智能部分投融资情况
图表31：人脑计划阶段分析
图表32：人脑计划搭建的6个信息平台介绍
图表33：欧盟人脑计划启示
图表34：截止2022年11月美国人工智能重点政策汇总
图表35：2014-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表36：截至2022年11月美国人工智能部分投融资情况
图表37：2022年全球人工智能企业数量分布情况（单位：%）
图表38：美国最成功的10个人工智能应用案例
图表39：2014-2025年美国大脑研究计划投资预算（单位：百万美元）
图表40：日本人工智能工程表内容
图表41：截至2022年日本人工智能部分投融资情况
图表42：日本十大AI初创公司
图表43：日本人工智能应用情况
图表44：日本Brain/MINDS计划研究机构与内容
图表45：全球人工智能行业整体发展趋势
图表46：全球人工智能行业技术发展趋势
图表47：中国人工智能发展阶段
图表48：2018-2022年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）
图表49：2022年中国人工智能企业层次分布（单位：%）
图表50：2022年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）
图表51：2011-2022年十大A1热点
图表52：人工智能各技术方向岗位人才供需比
图表53：人工智能各职能岗位人才供需比
图表54：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单
图表55：2018-2022年中国新增开设“人工智能”本科专业学校数量（单位：所）
图表56：中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总
图表57：人工智能产业生态格局的三层基本架构
图表58：人工智能技术层的运行机制
图表59：人工智能应用实现路径层案例分析
图表60：中国人工智能行业竞争者入场进程
图表61：中国人工智能行业竞争者区域分布热力图
图表62：中国人工智能行业竞争者发展战略布局状况
图表63：中国人工智能行业企业战略集群状况
图表64：中国人工智能行业企业竞争格局分析
图表65：中国人工智能行业国产替代布局状况
图表66：中国人工智能行业市场集中度分析
图表67：中国人工智能行业供应商的议价能力
图表68：中国人工智能行业消费者的议价能力
图表69：中国人工智能行业新进入者威胁
图表70：中国人工智能行业替代品威胁
图表71：中国人工智能行业现有企业竞争
图表72：中国人工智能行业竞争状态总结
图表73：2013-2022年中国人工智能行业投融资情况（单位：亿元，起）
图表74：2022年中国人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表75：人工智能领先企业投资情况
图表76：2022年中国人工智能行业独角兽排行榜（单位：亿元）
图表77：中国人工智能行业主要投资细分领域情况
图表78：2016-2022年中国计算机视觉领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表79：截至2022年11月中国计算机视觉领域部分投融资情况
图表80：2016-2022年中国语音识别领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表81：截至2022年11月中国语音识别领域部分投融资情况
图表82：2016-2022年中国自然语言处理领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表83：截至2022年11月中国自然语言处理领域部分投融资情况
图表84：2016-2022年中国机器学习领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表85：截至2022年11月中国机器学习领域部分投融资情况
图表86：2022年中国人工智能行业投融资事件数量地区分布情况（单位：%）
图表87：中国人工智能产业链结构
图表88：中国人工智能产业链生态图谱
图表89：人工智能芯片分类
图表90：我国人工智能芯片行业所处周期
图表91：2018-2023年中国人工智能芯片行业规模（亿元）
图表92：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况
图表93：全球主要AI芯片类型及企业
图表94：2022年中国人工智能芯片企业TOP10
图表95：中国云计算发展阶段
图表96：2016-2022年中国云计算市场规模增长情况（单位：亿元，%）
图表97：中国云计算市场竞争梯队
图表98：2022年中国云计算企业百强名单
图表99：人工智能行业技术层概况
图表100：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业
图表101：中国人工智能行业细分市场结构
图表102：中国机器学习市场发展现状
图表103：中国机器学习发展趋势前景
图表104：中国机器视觉市场发展现状
图表105：中国机器视觉发展趋势前景
图表106：中国语音识别市场发展现状
图表107：中国语音识别发展趋势前景
图表108：中国自然语言处理市场发展现状
图表109：中国自然语言处理发展趋势前景
图表110：中国人工智能行业细分市场战略地位分析
图表111：中国人工智能应用场景分布
图表112：中国人工智能应用行业领域分布及应用概况
图表113：中国智慧安防发展现状
图表114：中国智慧安防趋势前景
图表115：中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
图表116：中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
图表117：中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
图表118：中国智慧金融发展现状
图表119：中国智慧金融趋势前景
图表120：中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
略......完整报告请咨询客服
随着物联网、大数据的发展使智慧医疗更信息化。智慧医疗使现在科学和文化进步的产物，智慧医疗解决了传统的医疗的难处，比如说看病难 看病贵 排队叫号的时间长，通过智慧医疗的信息化发展趋势，现在是手机 、微信公众号各种方式直接线上挂号，或者互联网医生看病等便利一大批患者的问题。
智慧图书馆的作用大了去了比如说：（1）实现自助式借还,提高流通效率（2）实现图书的高速、准确盘点（3）实现图书三维地图定位导航，方便读者找书（4）实现错架书，旧书，“死书”的智能定位（5）实现24小时智能设备，扩展图书馆服务时间（6）街区图书馆、自助图书馆，实现图书馆服务空间的延伸（7）解放馆员的繁琐流通的日常工作，为读者提供更多专业化服务（8）图书阅览数据的自动采集，实现阅读大数据分析（9）全面数字化管理，提高图书馆运行效率
摘要：物联网作为一种新的网络形式，相关理论研究和实践应用正在探索过程中。本文介绍了物联网的概念，给出了基于智能物体层、数据传输层、信息关联层、应用服务层的物联网四层体系架构，最后探讨了物联网在实现过程中所面临的问题和挑战。关键词：物联网，RFID一、概念物联网（Internet of Things）这个概念最早由麻省理工的Auto-ID中心在1999年提出，其基本想法是将RFID和其他传感器相互连接，形成RFID架构的分布式网络。欧洲委员会[1]提出“物联网是未来因特网的综合部分之一，可以被定义为一个动态的全球网络基础。基于标准的和互操作的通信协议，无论物理的还是虚拟的“物”均有身份、物理属性和虚拟特质，具备自配置能力且使用智能接口，可以无缝地集成到信息网络中去。”本文认为，物联网实质上是将真实世界映射到虚拟世界的过程：真实世界中的事物，通过传感器采集一定的数据，在虚拟世界中形成与之对应的事物。“相关物体可能在虚拟电子空间中被创造出来，源于物理物体空间，且与物理空间的物体有关联。”[2]传感器采集到数据的详细程度，将影响到该事物在虚拟世界中的抽象程度。在虚拟世界中，对该事物最简单也最重要的描述是物体提供了一个ID用于识别（如使用RFID标签），最详细的描述则是真实世界中该事物的所有属性和状态均可在虚拟世界中被观察到。进一步的，在虚拟世界中对该物体做出控制，则可通过物联网改变真实世界中该物体的状态。对于一个真实的事物，其所需的各种应用与操作，只需在虚拟世界中对与之对应的虚拟事物进行应用和操作，即达到目的。这样将会对世界带来巨大的改变：实地实时监测和控制一个事物的成本是高昂的，通过物联网，所有事物都将在虚拟世界中被找到，以较低的成本被监测和控制，从而实现4A（anytime, any place, anyone, anything）[3]连接。虚拟世界提供了对所有事物的实时追踪的可能，所有的信息都不是孤立的，这将为各种海量运算和分析提供了最基础和最重要的信息源。真实世界存在于某一时刻，而当物联网发展到能将真实世界中的所有事物都映射到虚拟世界中时，无数个某一时刻的世界汇集起来，在虚拟世界中将形成一个可以追溯的历史，如同过去以纸质保存历史事件的发生，将来将以电子数据对所有事物进行全息描述的形式存储世界的历史。二、体系架构目前, 物联网还没有一个广泛认同的体系结构，最具代表性的物联网架构是欧美支持的EPCglobal和日本的UID物联网系统。EPC系统由EPC 编码体系、射频识别系统和信息网络系统3 部分组成。UID 技术体系架构由泛在识别码(uCode)、泛在通信器、信息系统服务器、和ucode 解析服务器等4部分构成。EPCglobal 和UID上只是RFID 标准化的团体，离全面的“物联网”体系架构相去甚远。美国的IBM公司在2008年提出“智慧的地球”这一与物联网概念相近的概念，并提出通过INSTRUMENTED，INTERCONNECTED和INTELLIGENT这三个层面来实现智慧地球。在文献基础上，本文提出了物联网体系架构。1、智能物体层：通过传感器捕获和测量物体相关数据，实现对物理世界的感知。同时具备局部的互动性，需要一定的存储和计算能力。2、数据传输层：以有线或无线的方式实现无缝、透明、安全的接入，提供并实施编码、认知、鉴权、计费等管理。3、信息关联层：通过云计算实施对海量数据的存储和管理、数据处理与融合，屏蔽其异质性与复杂性，形成一个与真实世界对应的虚拟世界。4、应用服务层：从虚拟世界中提取信息，提供丰富的面向服务的应用。如智能交通、智能电网、智能医疗等等。需要指出的是，数据由底部的传感器通过网络到达应用服务层面，而实际上，在服务应用层面，各个中心、用户可以反向的通过网络由执行器对物体进行控制。 在该体系结构中，感知层面的各种传感器、执行器都是具体的，随着技术的发展会不断升级，新设备不断引入物联网。而服务应用层的各种需求也是不断提出的，并不是一层不变的。若是每个具体的服务应用和传感设备都形成一个独立的网络，最后可能形成许多套特殊的网络，这不利于推广和不便于维护。因此这需要物联网的网络层有一定前瞻性，物体设备层可以变化，服务应用层可以变化，但它们都是通过一个普适的网络进行连接，这个网络可以在一定的时间内保持稳定。三、面临的挑战1、统一标准物联网其实就是利用物体上的传感器和嵌入式芯片，将物质的信息传递出去或接收进来，通过传感网络实现本地处理，并联入到互联网中去。由于涉及到不同的传感网络之间的信息解读，所以必需有一套统一的技术协议与标准，而且主要是集中在互联上，而不是传感器本身的技术协议。现在很多所谓的物联网标准，实际上还是将物联网作为一种独立的工业网络来看待的具体技术标准，而应对互联需要的技术协议，才是真正实现物联网的关键。2、安全、隐私在物联网中所有“事物”都连接到全球网络，彼此间相互通信，这也带来了新的安全和隐私问题，例如可信度，认证，以及事物所感知或交换到的数据的融合。人和事物的隐私应该得到有效保障，以防止未授权的识别和攻击。安全与隐私这个问题，是人类社会的问题，不论是物联网还是其他技术，都是面临这两个问题。因此，不仅要从物联网内部的技术上做出一定的控制，而且要从外部的法规环境上作出一定的司法解释和制度完善。参考文献1. Commission, I.D.E., Internet of things Strategic Research Roadmap. 2009.2. CASAGRAS Final Report: RFID and the inclusive model for the Internet of things. . 2010.3. ITU Internet Reports 2005: The Internet of Things. 2005, ITU.
智慧图书馆具有以下特征:(1)信息资源更加多元化,资源的丰富性显著提高. (2)信息服务形式更加多样化,突破了传统图书馆信息服务的时空限制.(3)信息服务由被动服务转变为主动服务.智慧图书馆可通过"用户画像",为用户提供更多的可能被用户需要的信息.
知识共享性：建立在智能性基础上的智慧图书馆，其拥有数字化、网络化和智能化的外部特征。通过互联网技术将各种具有独立性的文献信息与读者、管理人员等进行互联，将所有的信息进行串联实现读者与管理、前后台的相互智能连接，实现知识的共享，才是智慧图书馆的最终目的。
服务高效性：面对日益发展的社会形势，纸质图书馆的管理存在着一系列的问题，尤其是在服务的效率上。高效、便捷、灵敏以及整合的图书馆是数字化和智能化发展中的对图书馆提出的新要求。
使用便利性：智慧图书馆是建立在以人为本的公益惠民的理念之下的，让每一位读者都能获得同一空间的阅读学习解决方案，享受智慧图书馆带来的便利性和方便性。
下面给大家展示一个基于Hightopo可视化方案实现的智慧图书馆案例：
档案管理系统是通过建立统一的标准以规范整个文件管理，包括规范各业务系统的文件管理的完整的档案资源信息共享服务平台，主要实现档案流水化采集功能。为企事业单位的档案现代化管理，提供完整的解决方案，档案管理系统既可以自成系统，为用户提供完整的档案管理和网络查询功能，也可以与本单位的OA办公自动化和DPM设计过程管理，或者与MIS信息管理系统相结合，形成更加完善的现代化信息管理网络。
图扑软件（Hightopo ）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。Hightopo 非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。
它提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。
智慧城市适老性公共交通系统设计研究
在学习和工作中，大家肯定对论文都不陌生吧，通过论文写作可以培养我们独立思考和创新的能力。你所见过的论文是什么样的呢？下面是我整理的智慧城市适老性公共交通系统设计研究，欢迎大家分享。
构建智慧城市适老性公共交通系统不仅包括“有形产品”的实体产品设计，也包括“无形产品”的象征设计和“信息产品”的交互设计。老年用户由于人生阅历的积累，在审美品位上不再一味追求新颖与特立独行，过去的记忆是老年人珍贵的人生财富，深厚的内涵而又沉静的氛围是设计应保持的主体风格。
近年来，我国的老龄化问题日益凸显，根据国家人口和计划生育委员会的研究报告显示，我国65岁以上的老年人口规模巨大，老龄人口绝对数量居世界第一，并将在2050年超过3亿。对于老年人出行服务系统的设计需求尤其突出，但是现有的针对老年人出行系统的设计却相对滞后。这一方面与相关设计理论的研究及设计实践不足有关，另一方面，与老年出行服务系统设计的需求的社会认同度相关。同时，随着物联网基础设施、云计算基础设施、地理空间基础设施等新一代信息技术及终端的发展，建设智慧城市已成为当今世界城市发展不可逆转的潮流。知识社会环境下的智慧城市是继数字城市之后信息化城市发展的高级形态。构建智慧城市适老性公共交通系统不仅包括“有形产品”的实体产品设计，也包括“无形产品”的象征设计和“信息产品”的交互设计。因此，发掘用户深层次特点并归纳出构建智慧城市适老性公共交通各子系统特点，提高人性化程度与针对性就显得很有必要。
一、老年群体生活形态模型构建
生活形态模型是指一特定群族在生活中表现出的行为上的连贯性，反映了一种特定群体的生活形态特点。适老性设计比老年设计涉及的目标群体更广泛，针对的时间阶段更长远。适老性公共交通系统设计提出在出行的各个环节与场域中充分考虑到老年人的身体机能、行为特点与心理特点，以满足已经进入老年生活或以后将进入老年生活的人群的生活及出行需求。生活观是指心理感知生活的态度，老年人生活观归于平淡，趋向于感受家庭和谐的美感和亲情感;消费观是指消费活动行为偏好，老年人消费观受习惯势力的影响大，受消费流行影响小，愿意为出行舒适、方便付出一定的金钱;价值观是指对事物的意义或重要性进行评价和选择的标准，老年人由于经历过一段特殊的历史时期，具有艰苦朴素的优良作风和规范的行为模式;审美观是指对某一对象美好程度的认知与评判，老年人倾向于沉稳、安定的视觉平衡感，舒适自然的触感。
老年人生理功能特点主要体现在，试听的平均分辨能力，对静态物体的分辨力，反应的平均强度、速度以及记忆能力和感觉的灵活性都有所下降，较难获得复杂的思维技巧。老年人的生理机能因衰老而受到了一定程度上的影响，但要与残疾人、障碍人士区别开来，衰退并不妨碍老年人参加和进行日常生活活动。对老年人心理功能受到生理因素、生活状态、社会支持到自我控制感等多方面相互影响。步入老年生活状态的改变多使得老年人产生负面的心理暗示，又由于自身调节能力较弱，适应周期较长，需增加与社会与亲人间的良好交流沟通，使其保持心理上的健康。老年人仍然向往充实丰富、积极、自强的生活状态，对走出家门依然有强烈的意愿。
二、构建智慧城市适老性公共交通系统的设计要素研究
构建智慧城市适老性公共交通系统设计主要分为三个子系统：位移系统(有形的实际产品，如交通工具、公共设施等)、信息系统(无形的虚拟产品，如终端交互界面等)、精神系统(用户在此过程中的情感体验)。
1.位移系统设计要素
公共交通系统中最重要职能是实现用户目的性的位移，位移系统是用户得到物理移动的物质载体，满足用户的基本使用功能，为用户提供能够正常使用的有形产品：包括公共交通工具、城市公共辅助设施等。适老性针对的是城市特殊群体，应在设计中注重各环节的安全保护装置、应急报警装置、无障碍辅助装置等。同时掌握严格的设计尺寸，与老年人的人体尺寸、形体及用力相适应。
2.信息系统设计要素信息系统主要是指无形产品的信息传递。
(1)信息简化与隔离。老年用户对新兴互联网信息的熟悉程度较低，应对非法信息及干扰信息进行屏蔽，繁杂信息进行简化。
(2)信息突出清晰化。由于老年用户视力开始衰退，其界面设计要尽量避免过于复杂混乱的背景图案以及动态设置形式，注重色调的整体性。对于抽象的图标，由于更新换代较快，需对其进行文字说明标识，辅助老年人理解。适当对其图标和文字间距的放大，也对老年人识别与操作选择有所帮助。
(3)操作认知导向明确。避免认知摩擦产生的误操作行为，有清晰的逻辑和重要性区分。
3.精神系统设计要素
精神系统设计主要针对的是用户在系统使用过程中的情感体验。老年用户由于人生阅历的积累，在审美品位上不再一味追求新颖与特立独行，过去的记忆是老年人珍贵的人生财富，深厚的内涵而又沉静的氛围是设计应保持的主体风格。同时文化审美最直观的感官感受，主要从视觉、听觉和触觉三方面考虑的。在此系统设计中，视觉体验主要来自于造型和色彩等，需要突出稳重、大方、亲切，注重各元素之间的和谐关系。听觉体验主要指音乐质感或是引导性的语音，触觉体验主要是产品的工艺、材料、界面交互方式的选用。
三、总结
本文通过分析老年群体生活形态模型，提出用户深层次特点并归纳出构建智慧城市适老性公共交通各子系统特点，通过位移系统、信息系统、精神系统的设计要素进行有效整合，提高人性化程度与针对性，由设计产品的外在形式向设计服务的内在体现转变。加快构建智慧城市适老性公共交通系统的步伐，为老年人提供自主、安全、舒适的出行系统服务。
摘要:
近年来，随着社会的不断发展，智慧城市建设工作逐渐发展起来，但就当前的现状来看，城市建设项目在实施的过程中仍然存在着某些不足之处，因而在此背景下，应着重发挥城市交通管理效用，最终由此引导民众积极参与到智慧城市建设工作中来，继而由此营造一个良好的城市发展氛围，达到最佳的城市建设状态。本文从我国城市化发展标志分析入手，并详细阐述了城市交通管理在智慧城市建设重要性的体现。
关键词:
城市交通管理;智慧城市建设;重要性
前言
在2012年5月21日的《2012中国市场竞争力蓝皮书》中显示到2012年为止，我国城镇人口已经占据了总人口的50%左右，因而在此背景下，在当代智慧城市建设过程中应着重强调以城市交通管理的路径来解决城市交通问题，并就此为智慧城市建设工作的开展提供有利的基础条件，达到最佳的城市建设状态。以下就是对城市交通管理在智慧城市建设中重要性的详细阐述，望其能为当代城市化进程的不断发展提供有利的文字参考。
一、我国城市化发展标志
就当前的现状来看，我国城市化发展标志主要体现在以下几个方面:第一，据2014年联合国《世界人口城镇化展望》统计数据表明，到2014年为止，全球城镇化人口已经上升到了40亿人，即占据了总人数的50.6%;第二，我国城市化发展的标志亦体现在2011年全国人大通过的“十二五”规划纲要中显示，到2015年为止我国人口城镇化率将上升到51.4%;第三，随着社会的不断发展，我国城市用地面积也随之扩大，因而基于城市化发展的基础上加快智慧城市建设步伐是非常必要的，为此，我国政府机构应给予此问题高度的重视。
二、城市交通管理现状分析——以北京为例
2012年我国北京为完善自身交通管理将189亿元人民币投入到交通领域中，并在同年7月西郊线工程中完成了总工程量的10%，7号线完成了总工程量的.30%。同时，在交通设计过程中北京城市交通管理始终秉承着6车道的设计原则，且到2011年为止，公路总里程数达到了28445公里，运营车辆上升为25478辆。另外，为了缓解北京城市交通压力，城市交通管理部门相继实施了《关于优先发展公共交通的意见》、《绿色交通行动计划(2009－2015)》等相关政策机制，最终由此推动了城市交通管理工作的有序展开，且强调了将其贯穿于智慧城市建设过程中，达到高效率城市建设状态［1］。
三、城市交通管理在智慧城市建设中重要性的体现
(一)智慧交通形成机理
随着现代化科学技术的不断发展，城市交通管理工作在实践开展过程中提出了“智慧交通”理念，即将物联网技术、移动计算、智能识别、数据融合等现代化科学技术应用于城市交通管理中，继而由此来改善城市交通状态，且为城市居民营造一个良好的通行环境，满足其交通服务需求，同时为智慧城市建设工程的展开提供有利的基础条件。此外，随着现代化信息技术的不断涌现，公交车智能服务管理系统、电子收费系统等被广泛应用于智慧交通管理中，继而由此提升了整体城市交通管理水平，且就此推动了智慧城市建设步伐的不断加快。另外，基于全联网技术、传感技术等应用的基础上城市交通管理逐渐达成了安全、便捷的管理目标，且就此凸显出高效性的管理特点，提升了整体城市建设水平［2］。
(二)完善交通管理系统
城市交通管理在智慧城市建设中的重要性亦体现在交通管理系统逐步得到完善，即在现代化技术的引导下城市交通管理中的技术人员以交通指挥调度集成系统、交通事故分析处理系统、信息服务系统等的方式解决了传统交通管理模式下凸显出的交通堵塞等问题，且为城市居民提供了良好的交通服务项目，满足了其出行需求，并就此引导其对智慧城市建设产生相应的认可态度。此外，在交通管理系统完善过程中逐渐实现了“智能停车位引导”、“公交优先”的建设，最终将交通问题控制到最小化状态。从以上的分析中即可看出，交通管理系统的完善有助于智慧城市建设项目的开展，因而应强化对其的有效实施，达到最佳的城市建设状态。
(三)扩大城市公共交通供给
在城市交通管理工作开展过程中着重倡导将公共交通市场化，即引入到公共交通市场中，最终由此来引导城市交通管理在发展的过程中为稳固自身在市场竞争中的地位，不断优化公共交通服务质量，且就此来解决智慧城市建设过程中凸显出的城市交通拥挤问题，并扩大城市公共交通供给范围，达到最佳的城市交通通行状态。此外，在城市交通管理开展过程中要求政府部门应担负起自身工作职责，完善公共交通市场准入制度，最终由此来控制公共交通数量及质量，并就此来维护公共交通市场的稳定运行，为城市居民提供一个良好的交通环境，同时加快智慧城市建设步伐。另外，合作制、股份制等公共交通市场运营机制的运用亦有助于改善公共交通管理水平，因而应强化对其的有效实施［3］。
(四)提高民众参与意识
在当前城市交通管理项目开展过程中为提升整体管理成效，以绿色公共交通宣传路径来强化民众安全通行意识，并引导其主动参与到城市交通管理项目中，规范自身通行行为，达到文明通行状态。例如，新加坡在实施城市交通管理的过程中即营造了良好的交通氛围，并以文明出行长效机制的构建方式来规范民众行为习惯，避免不文明通行行为的凸显，同时加快智慧城市建设步伐。为此，我国在实施城市交通管理规划过程中应注重结合国外成功经验，并通过开展“无车日”等活动来调动民众提高自身绿色通行意识，且主动参与到智慧城市建设项目中，以自行车、步行等通行方式来为全体民众树立一个良好的榜样，最终达成高水平智慧城市建设目标，并就此改善交通堵塞问题，同时由此提升城市居民整体生活质量［4］。
结论
综上可知，就当前的现状来看，智慧城市建设计划在实施的过程中逐渐凸显出城市交通管理行为不规范等问题影响到了整体智慧城市建设水平。因而在此背景下，我国政府机构在实施管理工作的过程中应提高对此问题的重视程度，并通过提高民众参与意识、扩大城市公共交通供给、完善交通管理系统、智慧交通形成机理等路径来营造一个良好的城市交通管理氛围，且就此满足城市居民通行需求，同时为智慧城市建设工作的开展提供有利的基础条件。
参考文献:
［1］安裕东,谢丹,王丽等.京津合作示范区智慧城市建设开发探索［J］.建设科技,2015,15(05):71－74.
［2］曹小曙,杨文越,黄晓燕.基于智慧交通的可达性与交通出行碳排放——理论与实证［J］.地理科学进展,2015,12(04):418－429.
［3］丁国胜,宋彦.智慧城市与“智慧规划”——智慧城市视野下城乡规划展开研究的概念框架与关键领域探讨［J］.城市发展研究,2013,12(08):34－39.
［4］丁国胜,宋彦.智慧城市与“智慧规划”——智慧城市视野下城乡规划展开研究的概念框架与关键领域探讨［J］.城市发展研究,2013,12(08):34－39.
近日，印度启动了智能城市项目，作为莫迪总理的首要计划之一，将为其科技市场带来了巨大的发展潜力，区块链就是其中之一。尽管自2015年6月25日发布至今，其大型项目未能达到，目前为止只有1.8％的资金落实使用，但其区块链作底层技术的城市构建思路依然充满潜力，EtherFlyer将带您揭开区块链智慧城市的面纱。为了创造更宜居城市，智慧城市计划将在100个城市中开展。该其目标是在这些城市中运用创新的数字技术，并与“数字印度”的愿景相结合，实现公民的数字化授权。该项目将把“数字”整合到城市生活的各个方面：从基础设施，医疗保健，教育，清洁，卫生，废物管理等各类服务。5月17日，印度住房和城市扶贫部发布了关于智能城市计划的最新情况，称到目前为止已完成或正在实施、招标的超一千个项目。EtherFlyer了解到，这些项目的底层技术是区块链，其作用是保证智能城市的运转。区块链的出现将改变城市的基础，甚至是智慧城市的“大脑”，这个机制将适应性、问责制、透明性、准确性和运转效率等关键因素整合到整个城市中。EtherFlyer先简要介绍一下，区块链是一种分布式账本技术，可以在多个系统中存储信息，实现点对点（P2P）交换，并使用验证过程创建可信、安全的分布式存储，这种方式是民主的，基于共识的。这里的安全可信是指：区块链网络不需要任何中间实体进行任何类型的验证。 最重要的是，区块链（公共）使用工作证明（PoW，Proof of Work）或股权证明（PoS，Proof of Stake）来达成共识，一旦信息记录在区块中并上链（区块链），该数据就不能被删除和操纵。这带来了数据的透明，消除了任何形式的篡改和操纵。从投票，安全，土地登记，物流，医疗保健，配电，银行，证书，出生，死亡，教育，住宅等几乎任何需要登记治理的领域，区块链完全解决了信任问题。虽然印度政府尚未开发智能城市中区块链的所有潜能，但已经在上述领域内建立了一系列基于区块链的概念验证（PoC，Proof of Concept）。 尤其是在新技术出现的前夕，EtherFlyer认为这概念验证非常重要，对于区块链技术的大规模应用，印度的这一计划很有借鉴性，值得关注。所以EtherFlyer将这个项目的框架描绘出来，希望大家能对区块链“智慧城市”认识更具体，也带来更多启发。澳洲格里菲斯大学的研究“使用区块链技术确保智能城市安全”中展示了安全框架，提出了如何将区块链与智能设备集成在一起，为智能城市提供安全的通信平台。使用区块链安全框架的主要优势在于，这种机制可以抵御许多威胁。此外，它还提供了许多独特的功能，例如提高可靠性，更好的容错能力，更快更有效的操作和可扩展性。EtherFlyer认为，结合区块链技术的设备将在智能城市中集成为一个通用平台，所有设备都能够在分布式环境中安全地运行。 “未来应设计一个系统级模型，以调查智能城市中使用的不同平台的互操作性和可扩展性，”该论文也说明了这点。在印度的现有体制下，一半的数据是硬盘拷贝，一半是跨部门和组织的系统集成，数据在任何中间环节可被轻易改动，控制或删除，用户必须依赖于对数据运营商，控制系统和处理器的“信任”。例如，对大量身份数据泄漏曾遭到大量投诉，但印度唯一身份识别机构（UIDAI）没有一次承认这个问题。现在的问题不仅仅是数据安全，而是关于组织中人员的“信任”。为了解决这个问题，印度从爱沙尼亚的管理中得到了启发。爱沙尼亚已完成居民电子数据的构建，而印度的智能城市公民身份数据将运用公共区块链模型，这将一劳永逸地消除组织的“信任”问题。在爱沙尼亚，即使在获取数据节点后，公民也可获知谁查看了其个人信息，查看访问数据的组织列表，访问时的数据以及数据的用途。区块链可以实现类似的系统，以确保印度投票系统的透明度和安全性。在以往每次选举时，关于操纵电子投票机（EVM），记录和数据的投诉都在增加。区块链将是消除机器“信任危机”的可靠方法，区块链不像机器那样可被随意操纵。印度智慧城市项目将应用到世界上最大的投票系统中，这将是区块链大规模应用的实例，不仅可以降低选举成本，还可以大大提高系统的透明度和效率。除了银行业务，政府和私营医疗机构将推进电子健康记录（EHR），区块链可以改变目前药物、血液、器官、医疗许可证和医生记录等医疗数据的记录方式。EtherFlyer了解到，约70％的健康计划和卫生系统IT主管认为，区块链对医保的操作性有很大帮助。与其他记录类似， 教育证书或记录，出生/死亡证明，土地记录，能源供给以及通讯的所有其他数据都可以上链。EtherFlyer在此说明一下，上链不是要把这些庞大的数据在区块链上运行，而是将区块链作为底层逻辑，保证数据不可篡改与记录透明。区块链还可用于仓储、冷藏、运输等相关农业数据，以提高透明度，降低复杂性和成本。一旦在公共区块链上添加了与任何主题相关的数据，它就可以取代现有的“不可信”系统，任何人都可以随时获取数据，具体情况取决于授予的权限。在农业方面的垂直应用，EtherFlyer在《区块链在农业供应链上的应用》中有详细的介绍。NITI Aayog一直致力于印度链（当地的一个区块链项目）的概念构建，它被描述为“共享的，印度专属的区块链基础设施”，但自去年以来没有提供进一步更新，而智能城市使命也没有按照计划的方式实施。执行力的缺乏（印度以行政效率低下而闻名），以及利益集团的阻碍，这两点都导致了区块链智能城市推进缓慢。但EtherFlyer认为，这个项目的框架还是非常有远见的，展现了区块链应用的巨大潜力，可以让智慧城市真正意义上变的“聪明”。EtherFlyer所理解的“聪明”不是科技发达或物质丰富，而是在底层逻辑上的公平、公开、透明、不可篡改，这与以飞的去中心化交易理念是一致的。个人通过区块链形成了真实的社会组群而非权利中心，这是未来的“智慧城市”。