中國智能交互平板行業

1、AI賦?招? 探索招聘的星辰大海 智能化招聘 圍繞AI智?招?我們經常會聽到這6個關鍵 詞?知識圖譜?簡歷?析?析?索引?推 ?引?和?天機器和?型?析?這? 具體對我們的實際招?哪?價值? 業智?的核基礎建 設?機器可?效? 組織信息?構建知識?為 推?型提供關鍵? 根據對事實邏輯的?析和 與海量真實簡歷寫法的? 對?對簡歷進?位的 ?點?注和虛假鑒偽? ?過知識圖譜的?。

2、原因是：1）各個應用場景的市場體量要遠超西方，比如在教育領域，每個老師需要面對的學生數量，以及銀行客服領域，每一個客戶需要處理的請求數量比西方更大。
2）相比于西方語言，中文更難書寫，但是句法和語法更易理解。
因此對于中文，語音是相比于書寫和輸入來說，更自然的交互方式。
智能語音廠商各有所長，我們更看好服務于垂直行業的專業廠商。
我們對比了國內智能語音領域的三類主要玩家，上市公司科大訊飛、一級市場公司和互聯網企業。
我們看好垂直行業廠商的原因有：1）付費企業客戶對廠商的技術準確性和可靠性要求更高，廠商會針對特定垂直行業場景投入大量研發，形成產品壁壘。
2）消費者市場的直接變現機會很少，因為消費者注重的是便利性（比如詢問 Alexa 收音機：“今天天氣怎么樣？”），而企業則注重節約成本、減少員工人數等因素。
此外在消費市場中，一些硬件+語音提供商以成本價或接近成本價的價格銷售設備/服務（亞馬遜和小米就是最好的例子），然后在其他業務中盈利。
科大訊飛在智能語音領域已形成壁壘和優勢。
盡管行業參與者聲稱語音識別正確率達到 90%以上，但我們仍然認為科大訊飛在行業中具備獨特優勢：1）在底層技術端，科大訊飛擁有綜合實力和處理現實問題能力。
從專利數和獎項來看，科大訊飛在智能語音的各個技術領域都具備較高實力。
公司在中文方言處理、遠場識別上將逐漸形成壁壘，這些是在真實場景中不可避免但較難解決的問題。

3、聯合發布： 金融壹賬通 中國保險學會 技術支持： 對外經濟貿易大學 2019年中國保險行業智能風控 白皮書 2019.06 目 錄 C O N T E N T S 前言 核心發現 第一部分 中國保險科技發展及應用現狀 一、 中國保險行業發展現狀與趨勢 （一） 三大機遇， 推動發展 （二） 四大挑戰， 亟待破局 二、 中國保險科技的發展及應用 第二部分 中國保險行業的風控現狀 一、 保險行業風險管。

4、聯合發布： 金融壹賬通 中國保險學會 技術支持： 對外經濟貿易大學 2019年中國保險行業智能風控 白皮書 2019.06 關注微信公眾號“金科知識局”，獲取更多金融科技行業研究報告！ 目 錄 C O N T E N T S 關注微信公眾號“金科知識局”，獲取更多金融科技行業研究報告！ 前言 核心發現 第一部分 中國保險科技發展及應用現狀 一、 中國保險行業發展現狀與趨勢 （一） 三大機遇， 推。

5、凝望璀璨星河： 中國智能語音行業研究報告 2020年 2 2020.1 iResearch Inc. 摘要 來源：艾瑞自主研究繪制。
目前全國約有超過250家企業參與智能語音語義市場。
互聯網巨頭、技術提供方、 設備商和行業集成商應分別重視連續性投入支持問題、基礎開發模塊標準化程度提 升與商務團隊配置問題、設備后服務增長問題和軟件研發能力建。

6、下半場爭奪核心是場景。
場景本身的價值提升，基于業務中臺，實現場景內數據閉環，成為競爭的關鍵。
跨場景要尋找數據洼地數據智能公司的天花板由單個行業天花板和跨場景能力決定。
數據智能在各個行業發展不平衡，金融、政務、品牌營銷相對成熟，工業、農業相對處于早期。
跨場景要選擇數據基礎設施較差、格局相對分散的數據洼地場景。
技術能力強和具備獨特數據資源的公司更容易跨場景。

7、客戶的差異化渠道偏好：不同類型客戶渠道偏好各異。
根據麥肯錫全球調研，以歐洲為例，不同歐洲國家仍有30%-60%的穩健保守型和追求綜合體驗的客群愿意將網點作為其開展銀行業務的主要渠道。
復雜業務的理想渠道：針對投資顧問咨詢、中小企業貸款和公司銀行等復雜業務，網點仍然是客戶開展業務的理想渠道。
根據麥肯錫2017年的調研，零售客戶在支行每月交易的頻率占比并沒有下滑，反而是手機銀行對網上銀行和自助機具的替代更為明顯。
全渠道戰略的核心要素：麥肯錫研究發現，客戶與銀行的互動渠道越多元，對銀行的價值就越大。
比如用4個以上類型渠道與銀行互動的客戶，其客均收入是僅使用單一渠道與銀行互動客戶的兩倍多。
而網點更是轉化和維系高價值客戶的核心渠道。
線上線下不斷融合：OMO（On lin e -Merge-Offline）的影響正在從零售行業向銀行業衍生。
依托數字化技術賦能線下網點正在成為全球和中國領先銀行著力打造的能力，也是銀行應對純線上互聯網金融模式的有利武器。
金融和非金融生態不斷融合：生態圈正在成為全球領先銀行著力建設的重點，從而將金融服務融入生態場景中制造和分銷。
網點正在成為連接線上線下，構建本地化生態的重要陣地。
為了捕捉以上五大趨勢帶來的機遇，未來銀行網點必須加快自身的數字化轉型。
我們很欣喜地看到中國的領先銀行正在大規模改造現有網點，僅2018年銀行網。

8、期，出現了命令行界面，人機交互的方式變成了問答型，用戶通過命令行界面輸入指令，計算機收到指令后通過字符給出反饋。
這一階段，用戶主要通過手和眼與計算機進行對話，通過敲擊鍵盤進行輸入，通過字符獲取輸出。
圖形用戶界面交互：20世紀80年代，微軟公司推出的Windows操作系統使計算機操作系統呈現出通俗易懂的圖形化界面，配合同時期蘋果公司推出的流行于商業市場的鼠標，圖形用戶界面交互從此產生。
進入21世紀，以智能手機為代表的多點觸屏產品風靡全球，人機交互的門檻進一步降低。
在這一時期，用戶仍然通過手和眼與機器進行對話，但用戶的輸入方式從敲擊鍵盤變成了操作鍵盤、鼠標、觸摸屏等多種類型，計算機輸出的內容也從單一的字符變成了文本、圖表、音視頻等多種形式。
自然人機交互：自然人機交互是人機交互的未來。
在這一階段，用戶可以利用多種方式，包括手勢、眼神、語音、觸碰等，以最自然的方式對計算機進行多維、非精確信息的輸入，計算機可以在接收到多個維度的輸入后對信息進行整合，并進行精確的理解，對用戶輸出立體化的反饋。
得益于計算機視覺、語音識別、語義理解、深度學習等人工智能技術的發展，機器已經可以理解并執行人類語言指令。
從計算機語言到圖形界面，再到自然交互，人機交互一直朝著簡單、高效、豐富、自然的方向發展。
而在自然交互的多種方式中，語音交互起步最早、發展最深、應用最廣。
因此，可以說智能對。

9、 愛分析 中國 BI 商業智能行業報告 2019 年 8 月 報告編委 報告指導人 金建華 愛分析 創始人&CEO 報告執筆人 李喆 愛分析 合伙人&首席分析師 田群 愛分析 分析師 彭晨 愛分析 分析師 陳小松 愛分析 助理分析師 外部專家 何春濤 永洪科技 創始人& CEO 特別鳴謝 報告摘要 BI 商業智能的核心在于體現決策。

10、一體化平臺成為趨勢企業再滿足于一般的報表與敏捷式儀表盤，企業的BI需求變得加靈活和高效。
以云BI平臺為基礎的一站式大數據平臺，成為新的趨勢。
在數據管理方面，現代BI平臺既需要利用傳統BI的數倉資產，還需具有更強數據源管能和深度分析功能。
在易用性方面，增強分析技術、語義搜索與嵌入式分析技術將大幅降低現代BI平臺的使用門檻。
技術平臺更加靈活場景融合成為關鍵隨著微服務架構及容器技術的發展，更多的BI一體化云平臺采用松耦合架構，基礎平臺具有更好的靈活性和業務適應性。
BI系統在實施過程中，需要深入挖掘企業需求，重新梳理企業管方法、流程和管理體系，這個過程技術平臺與垂直業場景的融合成為關鍵。

11、中國保險行業風控的發展可以歸結為傳統風控、數字風控和智能風控三個階段。
隨著保險科技的深度應用和廣泛應用，保險風控自2018年起進入“智能風控階段”，保險行業風控效率提升、風控流程簡化、風險隱患降低等方面將迎來一輪質變。
但是，保險行業智能風控的未來發展之路還任重道遠，目前仍處于起步和探索階段，需要行業各方共同努力。
在此背景下，中國保險行業智能風控白皮書應運而生。
中國保險行業智能風控白皮書由金融壹賬通與中國保險學會聯合發布，對外經濟貿易大學提供技術支持。
金融壹賬通作為平安集團的聯營公司，依托平安集團30余年金融行業經驗與技術積累，通過“技術”+“業務”雙賦能模式，精準把握保險、銀行、投資機構需求，提供智能風控、智能運營等4大產品體系10大解決方案。
本報告梳理了保險行業、保險科技和保險風控的發展現狀，分析了保險風控存在的問題和痛點，通過剖析保險風控的先進經驗和前沿實踐，共同探討保險風控的未來發展趨勢，期望為行業各方提供借鑒，為保險行業的健康發展貢獻綿薄之力。
核心發現在“智能+”科技浪潮的推動下，中國保險行業正面臨前所未有的變局。
一方面，中國保險深度與密度仍與全球平均水平相差近50%，保險行業面臨市場持續增長、產品結構逐步優化、客戶保險意識崛起等發展機遇。
另一方面，經過長期粗放經營與無序競爭，保險公司深陷綜合成本率高、客戶觸點低頻、欺詐風險高。

12、發展的三個階段。
人工智能對人智能模擬的實現，建立在數據、知識及其算法之上，因此數據是人工智能領域最重要的生產資料。
從感知、認知到行動的三大發展階段，也代表了數據處理的流程和深度。
感知智能主要是數據識別，只需要完成對大規模數據的采集，以及對圖像、視頻、聲音等類型的數據進行特征抽取，完成結構化處理。
認知智能則需要在數據結構化處理的基礎上，理解數據之間的關系和邏輯，并在理解的基礎上進行分析和決策,即認知智能包括理解、分析、決策三個環節。
行動智能是在認知智能基礎之上的執行，主要是人機協同。
人機協同是在復雜的環境下，以知識(比如知識圖譜)為支撐，進行數據推理，合理調度資源，使人類智能、人工智能和組織智能有效結合，打通感知、認知和行動的智能系統。
比如在公安場景下，知識圖譜有16億實體，數據比較全,是人工智能展現能力的絕佳場景。
在做人物關系的二度或三度搜索時，其搜索復雜度與數據量是指數級關系，如果單純靠機器來做,5個禮拜或者5個小時以后，才能做出空間的全景搜索,耗時相當長;如果人機協同，結合人類經驗和洞察,看到哪一個點有線索就瞄準這一個方向調查，判斷可能存在線索和可疑之處,進行深入探查，就能快速得出結論，高效解決問題。
感知智能-基于數據識別的場景應用感知智能是指將物理世界的數據通過攝像頭、麥克風或者其他傳感器等方式進行采集，借助語音識別、圖像識別等技術，映射到數字世。

13、人機交互界面通常是指用戶可見的部分，用戶通過人機交互界面與系統交流，并進行操作。
人機交互技術是計算機用戶界面設計中的重要內容之一，它與認知學、人機工程學、心理學等學科領域有密切的聯系。
目前關于人機交互的定義主要有三種：一是 ACM（Association for Computing Machinery）的觀點，它將人機交互定義為：有關交互計算機系統設計、評估、實現以及與之相關內容的學科；二是伯明翰大學教授 Alan Dix 的觀點：人機交互指的是研究人、計算機以及它們之間相互作用方式的學科，學習人機交互的目的是使計算機技術更好地為人類服務；三是賓夕法尼亞州立大學 John M. Carroll的觀點：人機交互指的是有關可用性的學習和實踐，是關于理解和構建用戶樂于使用的軟件和技術，并能在使用時發現產品有效性的學科。
無論是哪一種定義方式，人機交互所關注的首要問題都是人與計算機之間的關系問題。
人機交互技術的發展與國民經濟發展有著直接的聯系，它是使信息技術融入社會、深入群體，達到廣泛應用的技術門檻。
任何一種新交互技術的誕生，都會帶來其新的應用人群、新的應用領域，帶來巨大的社會經濟效益。
從企業的角度，改善人機交互能夠提高員工的生產效率，學習人機交互能夠降低產品的后續支持成本。
在個人的角度，可以幫助用戶有效地降低錯誤發生的概率，避免由于錯誤引發的損失。
在現代和未來的社會里，只要有。

14、 2020 年深度行業分析研究報告 目錄 一、消費電子朝多功能、輕薄化方向發展，提高散熱需求3 (一)高性能電子產品發展突出散熱需求3 (二)導熱材料廣泛應用于消費電子散熱，但散熱效果減弱4 二、5G 發展提高散熱需求，新技術推動散熱革新7 (一)5G 對散熱要求急劇增加7 (二)手機散熱方案對比，熱管、均溫板方案突出8 (三)石墨烯、熱管/均溫板散熱技術興起9 (四)對比各類散熱技術，。

15、 2020 年深度行業分析研究報告 內容目錄 1、 靶材概況4 1.1 產業鏈條5 1.2 制造工藝7 1.3 產業格局8 1.4 產業政策9 2、 半導體用濺射靶材11 2.1 更小制程，利好銅鉭靶材12 2.2 供應格局：國產靶材定點突破13 2.3 供應商認證：周期漫長，標準苛刻14 2.4 市場規模15 3、 平板顯示用靶材15 3.1 競爭格局：定點突破重點品種16 3.2 市場空。

16、造類薪酬一般在15000-10000之間；研發類薪酬一般在20000-90000之間；服務外包類一般5000-1800廣州地區地區制造類薪酬一般在15000-10000之間；研發類薪酬一般在20000-90000之間；服務外包類一般5000-1800深圳地區地區制造類薪酬一般在15000-10000之間；研發類薪酬一般在12000-96000之間；服務外包類一般5000-1800南京地區地區制造類薪酬一般在4000-130000之間；研發類薪酬一般在10000-50000之間；服務外包類一般4000-1700蘇州地區地區制造類薪酬一般在12000-70000之間；研發類薪酬一般在20000-60000之間；服務外包類一般4000-1400綜合上面的數據，上海的制造及研發薪資總體來說相對較高；北京和廣州相對持平；南京最低。
文本由栗栗-皆辛苦 原創發布于三個皮匠報告網站，未經授權禁止轉載。
數據來源任仕達：2021年市場展望與薪酬報告（44頁）點擊下載PDF原文。

17、1 人工智能安全框架人工智能安全框架 （20202020 年）年） 中國信息通信研究院安全研究所中國信息通信研究院安全研究所 20202020 年年 1212 月月 pOtMmMtOyRpOrOnMmRnQtNbRaOaQnPrRpNnNkPnMmOiNpOrO7NpOnRxNoPnONZoOrO 牽頭編寫單位：牽頭編寫單位：中國信息通信研究院安全研究所 參與編寫單位：參與編寫單位：北京瑞萊智慧。

18、本產品保密并受到版權法保護 Confidential and Protected by Copyright Laws I, Robot 全球及中國智能駕駛行業研究報告2016 前言 指數成長的比特動能 2 2016/9/19 研究背景 研究范疇 研究方法 智能駕駛汽車，是自動化載具的一種，具有傳統汽車的運輸能力。
作為自動化載具，智能駕駛汽車能夠部分或全面代替 駕駛員感測其環境及進行駕駛行為。
智。

19、p管理變革:管理變革是轉型的心臟，可為智能化轉型提供源源不斷的動力。
智能化與數字化pp舉措的實施，必將帶來整體運營環境與工作方式的改變,因此,企業需要相應調整管理理念和管理方法,適應新型運營模式的需求。
在設計階段,企業應以智能化的預期目標為。

20、行業需求端驅動因素:居民火災和盜竊案件占比高，亟待遠程監控落地家用pp據應急管理部消防救援局數據，近年來隨著消防救援工作的完善和國民防火意識的增強，我國火災發生總數穩中有降，但是居民火災發生數仍居于高位，占比在44左右徘徊，是按發生場所分。

21、我國視障盲用輔具企業長期以低科技低成長性企業為主，殘疾人基本輔助器具指導目錄2020版中涉及到視障人群的助視器，限于放大鏡低視力眼睛電子助視器等，呈現低技術附加值特點。
盲人群體能使用的智能產品更是極度稀缺，相關自主知識產權較少:新科技型企業。

22、容聯七陌全場景智能客服賦能學霸君，驅動企業服務與營銷升級學霸君是國內知名的K12在線教育賽道的頭部企業，也是國內領先的中小學智能化教育公司。
自2012年成立以來，學霸君始終堅持踐行用技術提升教學效率，引領AlI大數據智能化技術在教育領域的融。

23、訊飛聽見隸屬于科大訊飛股份有限公司，是一個以語音轉文字及多語種翻譯為核心功能的綜合性服務平臺。
目前主要通過訊飛聽見APP以及網頁開放智能語音轉寫服務。
此外，訊飛聽見增設人工精轉的特色服務，提供以機器快速處理，結合人工服務高效精準的專有商業模。

24、2019中國智能家居發展白皮書發起單位：ICA聯盟中國智能家居產業聯盟CSHIA新浪家居主筆單位：中國智能家居產業聯盟CSHIA阿里云IoT事業部鴻雁電器杜亞匯泰龍筑家易雅觀科技名特網絡參編單位：艾特智能施耐德羅格朗華居智能山西郵電建設上海。

25、數字化轉型系列報告數字決策：中國商業數據智能行業研究22022.3 iResearch Inc. 來源：艾瑞咨詢研究院自主研究及繪制。
摘要SMS驅動因素：中國商業數據智能市場具備良好的發展前景，其驅動因素主要包括以下方面：行業政策支持以信息。

26、中國智能客服行業研究報告2018.05鯨準研究院數 據 來 源 ： 鯨 準 數 據w w w . j i n g d a t a . c o m本報告作者具有專業勝任能力，保證報告所采用的數據均來自合規渠道，分析邏輯基于作者的職業理解，本報。