人工耳蝸研究報告

1、中國人工智能+物流 發展研究報告 2020年 2 摘要 近年來，中國物流業在互聯網經濟的催動下發展較快，在成本不斷攀升、效率提升 緩慢的背景下，物流業最迫切的需求即“降本增效”。
人工智能技術及相關軟硬件 產品的加入能夠在運輸、倉儲、配送、客服等環節有效降低物流企業的人力成本， 提高人員及設備的工作效率，是緩解物流業頑疾的一味良藥。
人工智能在物流中的應用方向可以大致分為兩種，一是以AI技術賦能的如。

2、中國中國人工智能人工智能100100強強 研究報告研究報告 20182018年年 前瞻產業研究院出品 01012018年中國人工智能100強企業名單 02022018年中國人工智能100強產業鏈分析 03032018年人工智能百強重點企業解讀 CONTENTSCONTENTS 目錄目錄 2018年中國人工智能年中國人工智能100強企業名單強企業名單 百強企業名單企業區域分布 1-11-2 1-1 。

3、技術和深度學習的發展為人工智能向具體行業賦能奠定了基礎，同時具體技術打破了應用到手機上的瓶頸，技術的安全、效率、準確性等指標被驗證可靠，從而真正能實現落地。
AI手機商業驅動商業化由點及面的驅動：人工智能手機產業鏈各環節呈現出“頭部帶動”效應，上下游廠商之間通過合作擴大優勢，呈現出AI走向主流核心應用、各方合作模式逐漸成熟清晰、爭相在行業生態入口布局的特點。
而經濟、政策、資本、行業的支撐，是人工智能手機行業得以發展的基礎條件。
AI手機應用場景應用場景：人工智能手機通過創新和升級，在人機交互上，對用戶需求先理解后執行，幫助用戶解放了雙手，在內容生產上，幫助應用變得更實用、更豐富。
手機用戶調研消費者認知與體驗：中國手機用戶對人工智能手機具有較為廣泛的認知與期待，現有人工智能手機用戶滲透率高，潛在用戶廣泛存在，消費者整體認為人臉解鎖和語音助手體驗最好，并且最有價值。
AI手機未來展望新格局：以戰略高度看待人工智能手機的競爭與布局，讀懂趨勢，深化與底層上游芯片、開發平臺的合作，注重將手機與熱門移動互聯網應用有機融合。
新議題：出海戰略下，手機廠商需要思考在特定海外市場，AI如何助力市場份額做大，研究細分市場和產品定位，采取因地制宜的策略。
新機遇：人工智能未來在移動互聯網應用的內容產出提升方面大有可為，但需要解決硬件與。

4、器學習、深度學習開源技術全棧，通過介紹開源工具平臺及基準的方法論，降低行業人員學習和應用人工智能的技術門檻，提升研發速度，降低研發和運維管理成本，使前沿技術和新興算法能快速運用到具體領域業務中并創造價值。
（3）推動人工智能生態圈建設報告所描述的人工智能領域的經驗和需求能夠促進人工智能生態圈的良性發展，促進企業的技術創新。
標準與開源的聯動能使產業發展更加健康。
（4）推動產業以更開放的心態進行協同創新報告所倡導的開源開放的業態有助于推動中國人工智能開源走向更深層次，例如數據開放協同的文化及平臺建設、開源分享思維和隱私保密需求的平衡等。
報告會給出開放數據平臺的構建思路及四種可供參考的方案。

5、年，國務院印發的新一代人工智能發展規劃中提出，要在中小學階段設置人工智能相關課程、逐步推廣編程教育、建設人工智能學科，培養復合型人才，形成我國人工智能人才高地。
在政策的支持下，人工智能教育企業遍地開花。
目前，經營工具型輔助學習、人工智能學科教育和智慧校園的創業型企業發展得較為完善。
工具型輔助教學：目前AI+大數據、知識圖譜、語音語義識別、視覺識別等的應用逐漸廣泛，線上教育產品趨于個性化。
人工智能學科教育：以人工智能技術為依據研發出的一種學科類教學系統被稱為人工智能學科教育，其主要表現形式有編程教育、航天教育、機器人教育、創客教育等。
智慧校園：將以大數據為基礎的校園工作、學習和生活一體化，以各種應用服務系統為載體，使教學、科研、管理和校園生活充分融合。
人工智能基礎教育未來將發展成為完善的多層次的培養體系，同時，企業將從頂層建立健全的人工智能基礎教育框架，向綜合性解決方案提供商性質的人工智能教育企業發展。
未來人工智能教育企業應該做的是，加強人工智能基礎教育，依托豐富的教育資源，完善人工智能基礎教育體系和綜合服務解決方案，創新人工智能教育模式，加強人才儲備和梯隊建設，加快人工智能人才培養步伐，形成多層次的人才培養體系。

6、跡象似乎表明，因深度學習而進入“二次革命”的人工智能的創業窗口期正在關閉。
八年來，人工智能浪潮從最初的興奮高漲到逐步冷卻，投資市場趨于飽和。
當人們重新審視這個籠罩著“AI光環”的絢爛氣泡，將仰望未來前景的雙眼聚焦于當下現實，回歸理性，增速放緩，是人工智能投資市場必然經歷的事情。
2019年，人工智能企業繼續在沖往嶄新世界的道路上求索。
度過了過往幾年快速沖刺的階段，人工智能新的投資布局究竟如何？這艘滿載而起的火箭未來又在何方？2012-2018年間，“人工智能” 在學術、投資以及輿論界的熱度整體持增長趨勢，其中投資熱度的增長相較最快。
根 據 億 歐 智 庫 統 計 ，截止2019年5月，中國人工智能企業共計1093家，2014-2016年間創業熱潮顯著，集中在行業解決方案、機器人、企業服務和汽車行業。
此后人工智能領域創業增速減緩。
上述1093家企業，分布于25個省份的45個城市，其中北京 、上海、深圳、 杭 州 占77.6%，相關政策頒布與當地企業數量有高度關聯性。
在13項人工智能技術方向上，計算機視覺、數據挖掘、機器學習、機器人和IC設計占比有所增長。
人工智能技術在高精尖領域應用的同時實現了生產生活領域的全方位應用。

7、助降本增效。
宏觀環境變化、政策、數據和技術是人工智能進入商業化探索階段的四大驅動力。
資本趨于理性，人工智能早期項目融資難度增加，B輪及以后獨角獸融資熱度不減。
中國人工智能產業鏈快速完善，大致可分為基礎層、技術層和應用層中國人工智能產業鏈快速完善，各環節合作模式逐漸成型，并呈現出精細化發展的趨勢 。
根據產品和業務側重的不同，人工智能產業鏈可大致分為基礎層、技術層和應用層。
基礎層資本注入穩定，各環節技術、產品和商業模式上均有不同程度的突破。
技術層早期大量研發投入帶來的技術優勢，轉化為商業化的先發優勢，進而帶來市場機會和規模優勢。
應用層深入到各行各業，行業呈現“一專多能”的趨勢，即：專注于某一領域的技術公司，同時也關注更多的行業和場景機會。
人工智能與實體產業深度結合的商業化時代已經到來，未來潛力巨大各類人工智能技術都已進入在實體產業應用場景中落地的階段，受政策和市場環境驅動 ，人工智能商業化的進程加快，未來，將在帶動行業創造新的增長點上發揮巨大潛力。
隨著開源算法、開放平臺的應用，人工智能的使用門檻在逐漸降低，這將使得更多的企業可以利用人工智能技術來為場景和行業賦能。
在探索技術邊界的過程中，人工智能所能解決的問題更加精細化，對應的產品和服務也更加專業化。
整。

8、產業鏈作出分析，并對重點企業進行解讀。
（原文來自皮匠網，關注“三個皮匠”微信公眾號，每天分享最新行業報告）北京為主要人工智能企業孵化地前瞻統計發現，100強人工智能企業大多分布在北上廣等一線城市。
其中，北京是人工智能企業的主要孵化地，過半數企業在此誕生，占比達到52%。
其次為廣東和上海，分別為23和12家企業。
2018年中國人工智能100強企業產業鏈分析人工智能產業鏈包括三層：基礎層、技術層和應用層。
其中，基礎層是人工智能產業的基礎，主要是研發硬件及軟件，如AI芯片、數據資源、云計算平臺等，為人工智能提供數據及算力支撐；技術層是人工智能產業的核心，以模擬人的智能相關特征為出發點，構建技術路徑；應用層是人工智能產業的延伸，集成一類或多類人工智能基礎應用技術，面向特定應用場景需求而形成軟硬件產品或解決方案。
基礎層：基礎層是人工智能產業的基礎，主要是研發硬件及軟件，如AI芯片、數據資源、云計算平臺等，為人工智能提供數據及算力支撐。
主要包括計算硬件（AI芯片）、計算系統技術（大數據、云計算和5G通信）和數據（數據采集、標注和分析）。
技術層：技術層是人工智能產業的核心，以模擬人的智能相關特征為出發點，構建技術路徑。
主要包括算法理論（機器學習）、開發平臺（基礎開源框架、技術開放平臺）和應用技術（計算機視覺、機器視覺、智能語音、自然語言理解）。
應用層：應用層是人工智能產業的延伸，集成一類或多類人。

9、批三類證審批企業處在臨床試驗階段，“多中心驗證”成為“金標準”。
1家企業進入三類證注冊審批綠色通道。
醫療人工智能：“醫療人工智能”概念出現之初，業內對于“人工智能是學科還是技術、醫療的內涵和外延是什么”展開了一場大討論。
隨著“醫療人工智能”從概念走向實體、應用場景越來越明晰、各類產品走入目標市場、相關標準及規范相繼出臺，現在業內對于“醫療人工智能”已有較為統一的認知。
目標市場：醫療人工智能企業決定進入的、具有某一共同需要及特征的購買者集合。
落地、商業化*：.“落地”是指“產品走出實驗室，進入目標市場”。
其特征是應用對象及應用場景從實驗室轉變為真實世界。
.“商業化”是指企業所處的“真實可見的實際應用案例、能規?；茝V的對應產品、可用統計數據證明的應用成效、合法合規并可執行的商業模式”的狀態。
需要說明的是，醫療大數據作為醫療人工智能的底層支撐，并不在本報告所述“應用場景”范圍內。
但不可否認，醫療大數據是醫療人工智能能夠實現的重要一環，是后者不可或缺的原材料。
為滿足敘述的完整性，本報告的企業圖譜章節仍將“醫療大數據”相關企業納入其中。
醫療人工智能各應用場景下引入NLP、深度學習、計算機視覺等人工智能相關技術所開發的，使醫療活動成本降低、效果增強，而且為醫療相關產業鏈帶來了新變化的產品及服務。
目標市場。

10、于教育而言到底意味著什么？從教育本身的發展階段來看，教育正從以教師為核心的模式走向以學生為核心的模式，這一轉變的基礎就是大數據和人工智能，AI正讓教育走向真正的個性化、規?；托驶?，用AI技術培養人才已成為未來的趨勢之一。
當然，人工智能時代對于教育的影響絕不僅僅是技術的賦能，更有對人才培養方向和理念的影響。
如何做好新時代的人才培養在主要發達國家已上升至國家戰略層面，甚至與未來國際競爭力直接掛鉤，中國、以色列等新興國家在市場反響和政策層面的重視程度也在逐步增加。
關于人工智能教育公司的7點總結1、教育公司定位“因地制宜”，中國人工智能教育公司發展速度領先全球我們研究發現，僅從功能實現上而言，中外人工智能教育企業的差別不大，甚至在細分功能上，中國教育企業業務比海外企業更為豐富。
而且相似的，全球人工智能教育企業選擇的業務都與本國或本地區教育發展現狀息息相關，例如：中國教育企業集中在自適應的學科輔導，而美國教育企業更多在提供升學與獎學金配套的指導上。
這樣的事實對應的是中美不同的教育現狀：中國學生升入普通高中的篩選率接近50%，學習成績是唯一的影響因子，而美國，大學整體的輟學率接近50%，其中60%的輟學是經濟原因導致。
中國速度領先全球，一方面體現在中國對于人工智能教育的總融資金額和融資數量上；2、中外教育機構對于“人工智能”的。

11、習、機器學習、強化學習等領域展開研究。
具體而言，算法模型的開發正逐步從標準化、高人工干預的監督學習轉向小樣本、少監督、場景化的模式，利用更少數據、更高時效訓練出可處理復雜任務的模型成為重點訴求。
人工智能子領域也出現一系列突破：預訓練模型已被批量應用于自然語言處理任務中；融合視覺、語音的多模態感知計算備受關注；生成對抗模型（GANs）則拓展進入到圖像、文本生成等領域人工智能普惠化以往的人工智能框架在使用過程中仍需要開發者自行設計模型，2018年以來，NAS和AutoML等工具正使AI技術變得更為簡單易用。
用戶只需喂食數據，工具就能夠自行快速地搜索并創建由復雜神經網絡驅動的決策功能，這使人工智能在實際場景中更具可用性，降低了開發者和客戶使用AI及相應服務的門檻和轉換成本。
標準化推進就國內而言，2018年1月，國家人工智能標準化總體組、專家咨詢組成立，標準化工作全面推進。
2019年4月，國家人工智能標準化總體組第二次全體會議召開，發布了人工智能開源與標準化研究、人工智能倫理風險分析等研究成果，國家新一代人工智能標準體系建設指南也進入審改完善階段。
人工智能標準化取得進展，將加速相關技術創新和成果轉化。
企業視角：AI創業機會收窄，研發+商業化并重成創企共識人工智能的創業機會收窄億歐智庫統計數據顯示，自2012年起，人工智能創業初見端倪，在2014年快速增長，到2016年達到頂峰，之。

12、流的市場規模為15.9億元，預計到2025年市場規模將接近百億。
在物流各環節的應用分布方面，倉儲與運輸占比較大，兩者占比之和超過八成。
人工智能在物流中的應用方向可以大致分為兩種，一是以AI技術賦能的如無人卡車、AMR、無人配送車、無人機、客服機器人等智能設備代替部分人工；二是通過計算機視覺、機器學習、運籌優化等技術或算法驅動的如車隊管理系統、倉儲現場管理、設備調度系統、訂單分配系統等軟件系統提高人工效率。
代替人工方向的AI應用市場前景廣闊，但受技術水平和政策限制等因素影響，落地條件尚不成熟，還需要較長的培育時間。
提效方向的AI應用已具備一定的技術基礎，但實際場景散落在物流業務體系中的各個角落，場景清晰度不高，空間不足。
目前，人工智能在物流領域還處于探索之中，但從已經取得的成果來看，“人工智能+物流”的確能夠給物流企業在降本增效層面帶來收益。
物流企業應該以立足當下、著眼長遠的原則，以輔助管理、提升效率為短期目標，尋找自身業務鏈條中能夠被AI技術賦能的環節并通過試點論證，穩步推進；對未來有望打破物流現有業態的前沿應用做好技術儲備。
AI公司一方面要把握與物流企業與電商平臺的合作機會，在不斷地測試積累中打磨核心技術；另一方面也要靈活運用自己研發的技術與產品，在關注物流行業的同時尋找其他的適配領域和變現途徑，具備一定的造血能力，以待機會到來之時能夠迅速響應物流領域的市場需求。

13、19顯示，目前我國人工智能論文發文量全球領先。
一方面科研院校與機構是人工智能技術實現突破的重要力量，另一方面企業自建或者聯合高校共同創立的人工智能實驗室為人工智能技術商用落地和技術儲備付出了重大努力，例如騰訊AI Lab、百度機器人與自動駕駛實驗室等。
深度學習不斷取得突破，圖神經網絡成為新研究方向由深度學習引起的AI熱潮，深度學習從一開始的深度神經網絡到循環神經網絡、卷積神經網絡，再到生成對抗網絡，AI核心技術不斷取得創新突破。
近兩年深度學習的一個分支圖神經網絡又成為新的熱點研究方向。
圖神經網絡的兩大特點是不規則性和無序性，能夠很好地發現實體之間依賴關系，可以在社交網絡、推薦系統、金融風控、分子化學和知識圖譜等領域產生巨大價值。
人工智能從感知智能向認知智能邁進近年來人工智能高速發展，雖然在計算機視覺、智能語音領等特定領域實現了單點突破，但尚未具備通用性，AI技術整體還處于依托數據驅動的感知智能階段，存在深度學習依賴海量標準數據、中間過程不可解釋等問題。
而目前以遷移學習、類腦學習等為代表的認知智能研究熱度也在不斷攀升，與傳統深度學習不斷融合，助推人工智能向認知智能過渡。
企業視角：AI創業窗口期臨近尾聲，人工智能整體步入商業驅動發展階段人工智能的創業機會窗口期邁入尾聲階段根據億歐智庫統計，中國AI初創企業從2012年起，經過4年的高速發展，在2016年達到頂峰，而后AI創業熱度逐。

14、2020年深度行業分析研究報告,契合：人工智能是物流降本增效的良藥,1,賦能：中國人工智能+物流應用分析,2,實踐：中國人工智能+物流典型案例,3,展望：人工智能在物流領域的發展前景,4,物流的概念與地位,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。

15、span style;font-size13px;font-family等線;colorrgb0,0,0人工耳蝸是植入式聽覺輔助設備的一種，其體外言語 span style;font-size13px;font-family等線;colorrgb0,0,0處理器將聲音轉換為一定編碼形式的電信號傳入.。

16、 報告提供的任何內容（包括但不限于數據、文字、圖表、圖像等）均系弗若斯特沙利文公司獨有的高度機密性文件（在報告中另行標明出處者除外）。
未經弗若斯特沙利文公司事先書面許可，任何人不得以任何 方式擅自復制、再造、傳播、出版、引用、改編、匯編本報告內容，若有違反上述約定的行為發生，弗若斯特沙利文公司保留采取法律措施，追究相關人員責任的權利。
弗若斯特沙利。

17、ffalo在三個月內(2018年10月至2018年12月)的員工人工成本估計為120,600美元。
成本中最大的比例來自數據活動(23%)，輔導(18%)，管理(14%)以及推廣和注冊(12%)。
在數據活動上花費的費用份額與Buffalo強調完善其數據跟蹤程序并將其用于管理目的相一致。
在三個月的時間(2019年1月至3月)中，圣安東尼奧市的人工成本估計為295,300美元。
成本最高的是領導活動(21%)，其次是管理層(20%)，數據活動(16%)和兒童服務(14%)。
在整個贈款期間，圣安東尼奧市正式招募461個家庭。
哥倫布在三個月內(2019年10月至12月)的員工人工成本估計為104,200美元。
大多數成本與教練(22%)，領導力活動(19%)，兒童服務(16%)和數據活動(15%)有關。
教練花費的費用份額與哥倫布針對家庭教練的強化方法相吻合。
在哥倫布，有112個家庭正式加入了FCCC。
二、協調兩代程序的成本協調和整合現有的兒童服務以及成人教育和培訓服務：這些費用包括工作人員花在外展和注冊上的時間協調兩代計劃的成本。
領導，管理和數據活動; 在計劃的整個生命周期內發展和維持跨行業的伙伴關系和關系。
圖1 將FCCC兩代程序結合在一起的膠水三、估計的BUFFALO勞工成本在所有費用中，有三分之二以上涉及數據活動(23%)，輔導(18%)，管理活動(14%。

18、中國人工智能應用市場 2015年 研究報告 人工智能發展現狀分析 人工智能應用現狀分析 人工智能前景及市場機會分析 人工智能概況 人工智能國內發展情況 3 3 3 定義：用計算機實現目前必須 借助人類智慧才能實現的任務 什么是人工智能？ 人工智能 (Artificial Intelligence)： 用機器去實現所有目前必 須借助人類智慧才能實現 的任務。
Example:Example: 讓。

19、2017年6月 36氪研究院 人工智能行業研究報告 （2017年） 2 報告摘要 人工智能（Artificial Intelligence）是指使用機器代替人類實現認知、識別 、分析、決策等功能，其本質是對人的意識與思維的信息過程的模擬。
在AI發展的不同階段，驅動力各有側重，我們可以將AI的發展劃分為三個 階段：技術驅動階段、數據驅動階段和場景驅動階段。
其中技術驅動階段 集中誕生了基礎理論、基。

20、中國人工智能城市展望中國人工智能城市展望 研究報告研究報告 2017年 2 2017.12 iResearch Inc 摘要 來源：艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。
艾瑞認為：科技蘊藏無限的生產創造力生產創造力，但用戶更需要的是通過技術確切改善生活， 因此，技術落地技術落地才是科學改變生活的實踐證明。
。

21、中國人工智能手機行業研究報告 2018年 2 2018.12 iResearch Inc 開篇摘要 發展階段：當下人工智能手機進入了早期發展階段，部分功能已舉足輕重。
發展特點：人工智能手機的題中之義是通過AI技術讓手機軟硬件升級的效用最大化，重在“升級”而非“顛 覆”，并以視覺、語音等重頭應用場景為核心。
AI手機發展 概況 商業化由點及面的驅。

22、中國人工智能產業研究報告 2020年 iResearch Serial Market Research on Chinas AI Industry 公開版 2 序言 2020年是不平凡的一年，新冠疫情打亂了很多經濟生活的節奏，人工智能站上了。

23、人工智能技術進入商業應用階段后，已經逐步在眾多行業得到應用，成為影響經濟發展的重要力量。
各地政府為推動產業升級，實現經濟新舊動能轉換，紛紛頒布與人工智能產業相關的產業規劃指導意見，提供稅收優惠資金補貼人才引入優化政務流程等措施優化2商環境。

24、AI技術作為智能化轉型的重要工具，是指通過機器學習計算機視覺智能語音和自然語言處理等技術，處理企業的結構 化與非結構化數據等，以提升業務流程效率進行產品與服務創新并對整體業務作出分析與反饋等。
現階段，各行業企業 在改善價值鏈降本增效的內在需。

25、AI 算法龍頭，11X打造核心競爭力。
公司成立于 2014 年，創始人為香港中文大學工程學院教授湯曉鷗，業務聚焦于計算機視覺和深度學習領域。
公司推行1基礎研發1產品和服務化X行業應用戰略，通過自行研發的 SenseCore 商湯 AI 大裝。

26、AI安防SpeakInSpeakIn勢必可贏科技 2015 年誕生于美國硅谷，是一家全球領先的專注于聲紋識別與身份安全人工智能公司。
以聲紋識別技術為落腳點，深耕國家安全和物聯網領域。
通過產業研發和技術創新打造出一系列具有大規模開放性1：N場。

27、中國人工智能產業研究報告2019年2序言在新一輪科技革命和產業變革的浪潮中，人工智能從感知和認知兩方面模擬人類智慧，賦予機器學習以及推斷能力，在與5G通信技術物聯網以及云計算的協同下，成為能夠真正改變現有人類社會生產工藝的科學技術。
自201。

28、中國面向人工智能的數據治理行業研究報告2022.3 iResearch Inc. 擊破業務落地要害22022.3 iResearch Inc. 摘要來源：艾瑞研究院自主研究繪制。
實踐高頻高價值應用及數據痛點：本篇報告選擇金融零售醫療和工業四。

29、工業人工智能Industrial Artificial Intelligence，簡稱Al是鋁在工業應用中的應用，是第四次工業革命中價值創造的主要貢獻者。
Al被嵌入到廣泛的應用程序中，幫助組織獲得顯著的利益，并授權他們轉換他們向市場交付價值。

30、 1 目目 錄錄 報告摘要 . 2 圖表目錄 . 3 一研究背景情況 . 6 一研究背景 . 6 二研究分析框架 . 7 三課題調研 . 8 三人工智能應用總體情況 . 14 一總體應用情況 . 14 二不同類型商家智能化工具應用情況 . 。

31、中國人工智能自適應教育行業研究報告2018年22018.2 iResearch Inc 摘要來源：艾瑞咨詢研究院自主研究繪制。
SMSSMS自適應學習產品有智能程度之分，區分標準是看它的技術水平基于人工基于計算機編程還是基于人工智能。
人工智能。