人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。弱人工智能依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。强人工智能：人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多。百度的百度大脑和微软的小冰，都算是往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋，电脑棋路其实就固定的几种）。我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。
虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 26% 增长至2017 年的 68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 64% 。 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。
未来的人工智能研究主要有两个方向：第一是人工智能应用。即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。目前的人工智能还只能解决一些功能性问题。比如Alpha Go，只能下围棋。在不更改模型结构的情况下她不能学习和实现其他功能。另外，目前的人工智能还不能真正做到一边学习一边使用。我们通常只能在训练完成后才能使用模型。
人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等本文核心数据：全球人工智能企业数量、企业区域分布、企业利润率水平等全文统计口径说明：1)上述数据均来源于全球企业数据库，存在一定的统计误差。2)搜索相关关键词为“artificial intelligence”;3)企业筛选逻辑为：企业的国家分类中的活动标签(主要代码)、任何语言的贸易描述、描述和历史、产品和服务、附加信息(完整概述、历史、主要业务线、次要业务线、主要活动、次要活动、规模估计、战略组织及规划、战略联盟、主要品牌名称、国内主要国家、主要国外地区、主要生产现场、主要分销网站、主要销售代表处、主要客户等)中包含了“artificial intelligence”的企业。4)统计时间截至2022年4月18日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。‑‑‑全球人工智能企业于2017年掀起注册潮根据全球企业数据库库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业共有8188家，其中以2017年和2018年为主要注册热潮，2017年注册企业数量为1194家，而2018年则为2597家。自2018年后，市场开始步入冷静期，2019年注册数量急剧下滑，缩水65%，随后2020和2021年的注册数量均持续下降。‑‑‑全球人工智能企业以软件企业为主根据全球企业数据库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业中产品服务仍然以软件为主，以计算机系统设计及相关服务作为主要产品和服务的企业共有755家，软件出版商共有495家，前十个类主要人工智能产品服务占总产品服务的6%。‑‑‑全球人工智能企业主要分布在中国和美国根据全球企业数据库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业主要分布在中国，截至2022年4月，中国共有活跃的相关人工智能企业数为6052家，占可查询人工智能企业总数的9%;其次为美国的609家，占可查询人工智能企业总数的4%。注：中国地区统计未包含港澳台地区。‑‑中国上市率较低在上市企业的覆盖率来看，美国共有209家人工智能企业上市，企业上市率为34%;而日本则有46家人工智能企业上市，上市率为55%;反观中国，目前仅有29家人工智能企业上市，上市率为5%。注：中国地区统计未包含港澳台地区。‑‑‑美国和日本的毛利高根据全球企业数据库，中国可查询到毛利率的企业中共有66家企业的毛利率在0%-20%的区域间，有5%的企业毛利率大于60%;美国可查询到毛利率的企业中共有16家企业的毛利率在0%-20%的区域间，有2%企业的毛利率大于60%;英国可查询到毛利率的企业中共有1%企业的毛利率大于60%;日本可查询到毛利率的企业中共有2%企业的毛利率大于60%。‑‑‑日本企业利润率较高根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，日本人工智能企业的平均利润率为7%，印度为3%，澳大利亚、英国、中国、韩国和德国分别为-7%、-6%、-7%和-2%。‑‑‑英国杠杆率最低根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，共有613家企业公示其杠杆率，从杠杆率的区间分布来看，目前0-20%的杠杆率区间有264家，而杠杆率大于100%的则有130家，而219家企业的平均杠杆率则在76%。根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，目前美国的人工智能企业平均杠杆率最高，其次是韩国、法国、日本和德国。‑‑‑中国对外扩张规模最大根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，目前中国有2358家企业对外开设子公司，而美国是330家，欧洲国家如德国、荷兰、英国和法国则分别为65家、64家、71家和20家。‑‑全球人工智能企业区域竞争力解析根据前瞻产业研究院的综合分析，目前中国基数大但运营难，属于扩张型发展市场，日本基数小同时运营能力优秀，属于稳健型发展市场;美国较为依赖资本，运营能力均较弱，属于资本型发展市场。综合来看，因为中国“企业多运营难”的发展特征，在蛋糕有限的情况下，中国的人工智能行业发展“最卷”。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 26% 增长至2017 年的 68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 64% 。 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。
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人工智能绝对是人类未来的发展方向，因为人工智能解决文的很多，很难解决的问题。
未来的人工智能研究主要有两个方向：第一是人工智能应用。即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。目前的人工智能还只能解决一些功能性问题。比如Alpha Go，只能下围棋。在不更改模型结构的情况下她不能学习和实现其他功能。另外，目前的人工智能还不能真正做到一边学习一边使用。我们通常只能在训练完成后才能使用模型。
人工智能的就业前景非常不错，现在的科技日新月异，人工智能领域需要大量的人才。而且当前时代属于人工智能时代，各种家电品都充斥着人工智能技术。人工智能以计算机为基础，主要从事科研技术类工作。
未来的人工智能研究主要有两个方向：第一是人工智能应用。即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。目前的人工智能还只能解决一些功能性问题。比如Alpha Go，只能下围棋。在不更改模型结构的情况下她不能学习和实现其他功能。另外，目前的人工智能还不能真正做到一边学习一边使用。我们通常只能在训练完成后才能使用模型。
人工智能未来的发展前景还是很不错的。未来的人工智能研究主要有两个方向：第一是人工智能应用。即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。因此现在学习人工专业是非常不错的选择。
未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的，原因有以下几点：一是智能化是未来的重要趋势之一。1、随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。2、人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。1、随着智能体逐渐走进生产环境，未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作，这对于职场人提出了新的要求。2、未来需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看，未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势，相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。四是人工智能取代人力，对全球的经济产生影响1、说到人工智能，大多数人都是比较期待的，当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它，因为人工智能的发展，让我们看到了人工智能的高效和服从。2、在未来，当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段，它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢？如果是的话，那么将会有大面积的失业问题出现。3、人工智能的发展，能够在短时间内对其进行量产，这样就会有很多人下岗，对全球的经济和社会来说，影响都是巨大的。在人工智能研究的过程中，机器学习是行业研究的核心，也是人工智能目标实现的最根本途径，是当前人工智能发展的主要瓶颈。有关于机器学习问题的研究是行业研究的重点，无论是融资金额，还是公司的数量都明显超过其他研究内容。人工智能属于全世界科研发展的前沿技术，发展过程中与信息技术、计算机技术、精密制造技术、互联网技术密切相关，对各行业、各领域的发展都有一定的影响，在人工智能发展过程中要认真、深刻地研究其未来的发展方向。
虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 26% 增长至2017 年的 68%，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 64% 。 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。
人工智能的就业前景非常不错，现在的科技日新月异，人工智能领域需要大量的人才。而且当前时代属于人工智能时代，各种家电品都充斥着人工智能技术。人工智能以计算机为基础，主要从事科研技术类工作。
人工智能行业主要上市公司：海康威视(002415)、科大讯飞(002230)、赛为智能(300044)、东杰智能(300486)、闻泰科技(600745)、中兴通讯(000063)、恒生电子(600570)等本文核心数据：全球人工智能企业数量、企业区域分布、企业利润率水平等全文统计口径说明：1)上述数据均来源于全球企业数据库，存在一定的统计误差。2)搜索相关关键词为“artificial intelligence”;3)企业筛选逻辑为：企业的国家分类中的活动标签(主要代码)、任何语言的贸易描述、描述和历史、产品和服务、附加信息(完整概述、历史、主要业务线、次要业务线、主要活动、次要活动、规模估计、战略组织及规划、战略联盟、主要品牌名称、国内主要国家、主要国外地区、主要生产现场、主要分销网站、主要销售代表处、主要客户等)中包含了“artificial intelligence”的企业。4)统计时间截至2022年4月18日。5)若有特殊统计口径会在图表下方备注。‑‑‑全球人工智能企业于2017年掀起注册潮根据全球企业数据库库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业共有8188家，其中以2017年和2018年为主要注册热潮，2017年注册企业数量为1194家，而2018年则为2597家。自2018年后，市场开始步入冷静期，2019年注册数量急剧下滑，缩水65%，随后2020和2021年的注册数量均持续下降。‑‑‑全球人工智能企业以软件企业为主根据全球企业数据库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业中产品服务仍然以软件为主，以计算机系统设计及相关服务作为主要产品和服务的企业共有755家，软件出版商共有495家，前十个类主要人工智能产品服务占总产品服务的6%。‑‑‑全球人工智能企业主要分布在中国和美国根据全球企业数据库查询，目前人工智能行业的主要活跃企业主要分布在中国，截至2022年4月，中国共有活跃的相关人工智能企业数为6052家，占可查询人工智能企业总数的9%;其次为美国的609家，占可查询人工智能企业总数的4%。注：中国地区统计未包含港澳台地区。‑‑中国上市率较低在上市企业的覆盖率来看，美国共有209家人工智能企业上市，企业上市率为34%;而日本则有46家人工智能企业上市，上市率为55%;反观中国，目前仅有29家人工智能企业上市，上市率为5%。注：中国地区统计未包含港澳台地区。‑‑‑美国和日本的毛利高根据全球企业数据库，中国可查询到毛利率的企业中共有66家企业的毛利率在0%-20%的区域间，有5%的企业毛利率大于60%;美国可查询到毛利率的企业中共有16家企业的毛利率在0%-20%的区域间，有2%企业的毛利率大于60%;英国可查询到毛利率的企业中共有1%企业的毛利率大于60%;日本可查询到毛利率的企业中共有2%企业的毛利率大于60%。‑‑‑日本企业利润率较高根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，日本人工智能企业的平均利润率为7%，印度为3%，澳大利亚、英国、中国、韩国和德国分别为-7%、-6%、-7%和-2%。‑‑‑英国杠杆率最低根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，共有613家企业公示其杠杆率，从杠杆率的区间分布来看，目前0-20%的杠杆率区间有264家，而杠杆率大于100%的则有130家，而219家企业的平均杠杆率则在76%。根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，目前美国的人工智能企业平均杠杆率最高，其次是韩国、法国、日本和德国。‑‑‑中国对外扩张规模最大根据全球企业数据库中可查询到的企业数据，目前中国有2358家企业对外开设子公司，而美国是330家，欧洲国家如德国、荷兰、英国和法国则分别为65家、64家、71家和20家。‑‑全球人工智能企业区域竞争力解析根据前瞻产业研究院的综合分析，目前中国基数大但运营难，属于扩张型发展市场，日本基数小同时运营能力优秀，属于稳健型发展市场;美国较为依赖资本，运营能力均较弱，属于资本型发展市场。综合来看，因为中国“企业多运营难”的发展特征，在蛋糕有限的情况下，中国的人工智能行业发展“最卷”。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
定义：“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。未来趋势：人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能绝对是人类未来的发展方向，因为人工智能解决文的很多，很难解决的问题。
屌丝和高富帅幸福的生活在一起
未来的人工智能研究主要有两个方向：第一是人工智能应用。即如何更广泛更高效地把人工智能应用到某个具体场景中。第二是人工智能理论研究的突破。这主要是指对抗学习、遗传算法、进化学习和强化学习理论的突破。目前的人工智能还只能解决一些功能性问题。比如Alpha Go，只能下围棋。在不更改模型结构的情况下她不能学习和实现其他功能。另外，目前的人工智能还不能真正做到一边学习一边使用。我们通常只能在训练完成后才能使用模型。