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内容大纲
本书以面向未来产业的人工智能科技作为研究对象。在刚刚过去的十年中，人工智能科研成果从实验室走向产业化，正在重塑传统行业的技术与产品形态、发展模式。其引领未来的战略价值已经凸显，为全球经济社会高质量发展做出了不容忽视的贡献，因此也被称为“终极的突破性技术”。当前，国内外入工智能科技取得了飞速发展，在超大规模、多模态预训练行业大模型、脑机接口等不同工程应用场景中均取得了重大突破，达到或超过了人类水准，成为引领新一轮技术革命和产业变革的战略性技术。全球经济体都高度重视人工智能领域的工程科技研究和产业发展，意识到人工智能是各国新一轮经济竞争的核心驱动力，同时也意识到掌握突破性科技的高端人才对人工智能的发展至关重要。
本书采用“教育—科技—人才—政策”四维一体的数据分析模型，相关研究涵盖当前人工智能权威报告、白皮书、新闻资讯、政策、论文、专利、人才、产业等多源数据。首先运用大数据分析、专家访谈、问卷调查方法得到人工智能方向八大工程科技热点，然后利用文献计量方法得到教育、科技、人才、政策方面的分析结果，从四个维度客观地呈现了当前人工智能的总体进展、研究热点，以及未来趋势走向。本书可供人工智能领域的政策制定人员、研究人员、从业人员、普通公众客观地把握人工智能领域的最新动态，有利于在宏观层面有序引导社会资源的高效配置，加快推动人工智能产业高质量发展。本研究成果仅为“面向未来产业的工程科技”系列丛书中的起步篇，后续浙江大学全球科创与产业发展研究中心会针对不同领域的未来产业持续开展工程科技分析与预测工作。 -
作者介绍
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目录
第一章 人工智能整体情况
1.1 起源与发展历程
1.2 定义与产业链
1.3 意义与挑战
第二章 面向未来产业的八大人工智能科技
2.1 高性能计算
2.1.1 概念应用
2.1.2 前沿进展
2.1.3 商业资讯
2.1.4 未来展望
2.2 AI网络与数据安全
2.2.1 概念应用
2.2.2 前沿进展
2.2.3 商业资讯
2.2.4 未来展望
2.3 图智能
2.3.1 概念应用
2.3.2 前沿进展
2.3.3 商业资讯
2.3.4 未来展望
2.4 超大规模、多模态预训练行业大模型
2.4.1 概念应用
2.4.2 前沿进展
2.4.3 商业资讯
2.4.4 未来展望
2.5 端云协同计算
2.5.1 概念应用
2.5.2 前沿进展
2.5.3 商业资讯
2.5.4 未来展望
2.6 AI新基建
2.6.1 概念应用
2.6.2 前沿进展
2.6.3 商业资讯
2.6.4 未来展望
2.7 具身智能
2.7.1 概念应用
2.7.2 前沿进展
2.7.3 商业资讯
2.7.4 未来展望
2.8 脑机接口
2.8.1 概念应用
2.8.2 前沿进展
2.8.3 商业资讯
2.8.4 未来展望
第三章 人工智能教育维度
3.1 高校AI综合实力
3.1.1 全球各国高校AI综合实力
3.1.2 全球各国高校AI综合实力历年情况
3.1.3 中国高校AI综合实力
3.1.4 中国AI综合实力前十高校历年情况
3.1.5 三大经济圈高校AI综合实力
3.1.6 三大经济圈高校AI综合实力历年情况
3.2 高校AI学科建设情况
3.2.1 中国CS一级学科和AI交叉学科历年情况
3.2.2 三大经济圈CS一级学科和AI交叉学科累计新增数量
3.2.3 三大经济圈CS一级学科和AI交叉学科历年新增数量
3.3 高校开设AI专业情况
3.3.1 中国开设AI专业高校数量历年情况
3.3.2 三大经济圈开设AI专业高校数量比较分析
3.3.3 三大经济圈开设A1专业高校数量历年情况
3.4 AI从业者教育背景与薪酬比较
3.4.1 中美AI从业者教育背景比较分析
3.4.2 中美AI从业者薪酬比较分析
第四章 人工智能科技维度
4.1 AI创新聚集度
4.1.1 全球AI创新整体实力
4.1.2 全球AI创新领先水平
4.2 AI创新研发机构
4.2.1 AI基础研发机构
4.2.2 AI应用研发机构
4.3 AI交流合作
4.3.1 全球AI技术跨国合作
4.3.2 三大经济圈跨区域合作
4.3.3 三大经济圈跨部门合作
第五章 人工智能人才维度
5.1 A1人才基本情况
5.2 A1人才需求
5.3 A1人才缺口
5.4 顶尖A1人才
5.4.1 中国顶尖AI科学家
5.4.2 中国杰出AI专利工程师
第六章 人工智能政策维度
6.1 美国政策
6.2 欧盟政策
6.3 英国政策
6.4 日本政策
6.5 韩国政策
6.6 中国政策
6.7 全球政策比较
附件1 本书编写组其他成员
附件2 法律声明
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