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人工神经网络

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刘

刘恒懿

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行业：

信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/其他信息技术服务业

关键词：

人工智能人工神经网络深度学习模型

行业定义

人工智能是一个领域，其中包括软件设计和硬件设计，其软件设计方面的研究可延伸出机器学习。人工神经网络则是研究机器学习的全新模型，具备独立性，由多种模型组成，而深度学习则是人工神经网络对算法和模型不同角度的延伸。人工神经网络的运用能够加快AI算法的时效性，扩大其模型适用范围，主要针对语音识别技术、图像识别技术的应用，为AI产品算力提供强有力的技术支撑。

AI访谈

行业分类

人工神经网络是研究机器学习的全新模型，具备独立性，由多种模型组成。目前40余种神经网络模型中应用广泛的主要有MLP、BP、CNN与RNN。

AI访谈

行业特征

中国人工神经网络行业主要体现出本土厂商模型架构成熟度低、市场发展前景大、以华为、科大讯飞、海康威视作为行业龙头企业等行业特征。

AI访谈

发展历程

人工神经网络行业

目前已达到 4个阶段

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产业链分析

上游分析中游分析下游分析

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行业规模

人工神经网络行业规模

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政策梳理

人工神经网络行业

相关政策 3篇

AI访谈

竞争格局

现阶段中国人工神经网络行业参与者主要包括大型龙头企业以及各中小科技型公司。主要包括以华为、科大讯飞、海康威视等为首的龙头企业，也包括云从科技、商汤科技等科技类公司。

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摘要

人工神经网络对于数据量的大小决定了其训练过后所产出结果的准确率，模型可通过样本之间相关性进行对比、提取特征之间相互关系，其数据量决定训练时长。算力的体现主要体现与AI芯片性能的提升和算法挖掘芯片性能的能力。神经网络主要涉及智能人脸识别以及智能语音识别行业。中国智能人脸识别行业正处于快速发展阶段，其主要涉及安防、汽车、医疗、工业领域带动其行业发展；中国智能语音识别行业正处于快速发展阶段，为实现万物互联，体现AI产品智能化展现，语音识别技术、自由对话技术将充分展现其功能。

人工神经网络行业定义

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专家访谈

Prompt

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是由一系列相互连接的节点组成的一种计算模型。它们被设计成类似于人脑中神经元的结构和功能，可以通过学习和调整权重来逼近复杂的非线性函数。这样的模型通常用于识别模式、分类、预测和优化等任务中。在人工神经网络行业中，有不同的定义和描述。其中最常用的定义之一是“一种计算模型，它由一组相互连接的处理单元组成，这些单元类似于生物神经元的结构和功能。”这个定义着重描述了ANN的结构和功能，强调了它的生物灵感的来源。另一个常用的定义是“一种基于大量训练数据的模式识别技术，它模拟人脑的信息处理方式，通过学习和迭代优化来识别模式、分类、预测等任务。”这个定义则更加注重ANN的应用和实际意义，突出了它的模式识别和数据处理能力。此外，还有一些定义和描述注重ANN的数学和统计学特性，如“一种非线性映射函数，它可以通过梯度下降等数值优化方法来逼近任意复杂的函数”等。这些定义更加强调ANN的数学形式和算法特性。总体而言，不同的ANN定义和描述强调了不同的方面，但它们都表达了ANN作为一种计算模型的本质特征，即通过模拟神经元之间的相互作用来实现信息处理和模式识别的能力。

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1：https://blog.csdn.net/weixin_39827798/article/details/111376351

2：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111288383

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人工神经网络行业分类

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人工神经网络行业的主流分类标准是根据网络结构的不同来进行分类。根据网络结构的不同，人工神经网络可以分为单层感知器、多层感知器、循环神经网络和卷积神经网络等四类。下面将分别介绍这四类人工神经网络的典型内容和特点。 1. 单层感知器单层感知器是最简单的神经网络，也是最早被提出的神经网络之一。单层感知器只有一个输入层和一个输出层，输入层的神经元接收输入信号，输出层的神经元进行分类或回归预测。单层感知器的典型应用包括二分类、多分类、回归等任务。单层感知器的特点是结构简单，计算速度快，但是只能处理线性可分的问题。如果输入数据不是线性可分的，单层感知器就不能进行分类或回归预测。 2. 多层感知器多层感知器是一种常用的神经网络结构，也是深度学习的基础。多层感知器由多个神经元层组成，每个神经元层之间都有连接，前一层的输出是后一层的输入。多层感知器的典型应用包括图像分类、语音识别、自然语言处理等任务。多层感知器的特点是可以处理非线性可分的问题，具有很强的拟合能力和泛化能力。但是，多层感知器的训练过程比较困难，需要大量的数据和计算资源。 3. 循环神经网络循环神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络。循环神经网络通过在神经元之间添加反馈连接来处理序列数据，可以实现对过去信息的记忆和对未来信息的预测。循环神经网络的典型应用包括语言模型、机器翻译、语音识别等任务。循环神经网络的特点是能够处理变长序列数据，具有很强的记忆和预测能力。但是，循环神经网络的训练难度较大，容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题。 4. 卷积神经网络卷积神经网络是一种能够处理图像和视频等数据的神经网络。卷积神经网络通过卷积操作来提取输入数据中的特征，可以实现对图像和视频等数据的分类和识别。卷积神经网络的典型应用包括图像分类、目标检测、视频分析等任务。卷积神经网络的特点是具有很强的特征提取能力和平移不变性，可以处理高维数据。但是，卷积神经网络的训练难度较大，需要大量的数据和计算资源。综上所述，人工神经网络行业根据网络结构的不同可以分为单层感知器、多层感知器、循环神经网络和卷积神经网络等四类。不同类型的神经网络在应用场景、特点和训练难度等方面存在差异，需要根据具体任务选择适合的神经网络结构。

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人工神经网络是研究机器学习的全新模型，具备独立性，由多种模型组成。目前40余种神经网络模型中应用广泛的主要有MLP、BP、CNN与RNN。

人工神经网络分类

MLP

MLP的机制是各层神经元全连接；有非线性映射、并行性高、全局优化的特点；但也有泛化能力不足、处理多维度数据能力的缺陷。

BP的机制是梯度下降局部优化；有非线性映射、自适应能力的特点；其缺陷在于易出现局部最优、预测精度较低、收敛较慢等问题。

CNN

CNN的机制是卷积核特征提取，降采样保留信息；具有稀疏连接、权值共享的特点；缺陷在于计算量大、输入图片尺寸固定数据要求格式严格。

RNN

RNN的机制是隐藏层节点输出取决于当前节点输入和上个节点值；带有提取时序特征能力强的特点；缺陷在于输入与输出序列不同、处理长期数据问题精度下降。

[2]

1：https://blog.csdn.net/weixin_39827798/article/details/111376351

2：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111288383

3：间接引用

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1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/111288383

2：https://blog.csdn.net/weixin_39827798/article/details/111376351

3：间接引用

人工神经网络行业特征

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专家访谈

Prompt

中国人工神经网络行业特征分析人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）是一种模仿生物神经系统的计算模型，具有学习、归纳、泛化、容错等特性，被广泛应用于机器学习、数据挖掘、模式识别等领域。随着云计算、大数据、物联网等技术的发展，人工神经网络行业也逐渐兴起，成为新的经济增长点。商业模式中国人工神经网络行业的商业模式主要有三种：技术服务、软件销售和智能硬件。技术服务是指以人工神经网络技术为核心，为企业提供数据分析、预测、优化等服务。这种商业模式具有较高的技术门槛和较强的专业性，通常由一些科技公司或专业机构提供，如微软、IBM、百度等。软件销售是指将人工神经网络技术应用于软件开发中，推出相应的产品，供企业自主使用。这种商业模式具有较低的进入门槛和较强的市场竞争性，如TensorFlow、Caffe等。智能硬件是指将人工神经网络技术应用于智能家居、智能驾驶等领域，推出相应的硬件产品，供消费者购买和使用。这种商业模式具有较高的技术门槛和较强的市场前景，如小米、华为等。竞争环境中国人工神经网络行业的竞争环境主要由技术、品牌和服务等方面构成。技术方面，人工神经网络是一种比较新的技术，国内外存在较多的技术差距，如Google、Facebook等国际巨头在人工神经网络领域具有较强的技术优势，而国内则存在一些技术领先企业，如百度、阿里等。品牌方面，国内外一些知名企业在人工神经网络领域具有较高的品牌知名度和美誉度，如IBM、微软、百度等。服务方面，人工神经网络技术具有较高的专业性和技术门槛，企业需要提供高质量的技术服务，如数据分析、预测、优化等。用户画像中国人工神经网络行业的用户主要包括大型企业、中小企业和个人用户。大型企业通常具有较强的数据分析和处理能力，需要人工神经网络技术为其提供更精准的数据分析和预测服务，如金融、电商、物流等领域。中小企业通常具有较低的技术门槛和较少的数据处理能力，需要人工神经网络技术为其提供更简单、易用、经济的数据分析和优化服务，如制造业、零售业等领域。个人用户通常具有较高的数据隐私和安全需求，需要人工神经网络技术为其提供更安全、便捷的智能化生活服务，如智能家居、智能驾驶等领域。综上所述，中国人工神经网络行业的商业模式多

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中国人工神经网络行业主要体现出本土厂商模型架构成熟度低、市场发展前景大、以华为、科大讯飞、海康威视作为行业龙头企业等行业特征。

成熟度较低

中国人工神经网络本土厂商模型架构成熟度低

中国人工神经网络模型架构主要来源于海外市场，本土厂商模型架构仍存在关注度较低，成熟度较低等问题。本土深度学习架构在功能层面与生态层面与海外厂商依然存在不小的差距，且短时间无法超越。

发展前景大

中国人工神经网络行业市场发展前景大

1）中国AI芯片市场需求量呈持续增长态势，华为ASIC定制化AI芯片需求量有望成为人工智能产品主流应用芯片，其市场占比及需求规模持续上行。2）全球IoT模组市场呈多强竞争格局，中国本土厂商将有望成为市场主导者，全球IoT芯片市场集中度较高，中国本土厂商正处于高速发展阶段。

国内龙头企业领头

中国人工神经网络行业主要以华为、科大讯飞、海康威视作为行业龙头企业

1）华为涉及行业众多，其中芯片领域的研发正处于中国业内领先地位，ASIC作为AI芯片定制化芯片，华为昇腾910有望在未来占据主导地位。2）科大讯飞拥有国际领先的源头技术，且保持人工智能关键核心技术国际领先水平，同时全双工语音交互国际标准项目，是首个由中国制定的人工智能ISO/IEC国际标准项目。3）海康威视作为人脸识别行业内龙头企业重点关注以视频为核心的物联网解决方案，高度聚焦智能物联网、大数据服务及智慧产业的发展。

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1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/243050824

2：http://www.elecfans.com/rengongzhineng/591235.html#:~:text=%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%EF%BC%88Ar%20TI%20ficial%20Neural%20Networks%EF%BC%8CANNs%EF%BC%89%EF%BC%8C%E4%B9%9F%E7%AE%80%E7%A7%B0%E4%B8%BA%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%EF%BC%88NNs%EF%BC%89%EF%BC%8C%E6%98%AF%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E7%94%9F%E7%89%A9%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%BF%9B%E8%A1%8C%E4%BF%A1%E6%81%AF%E5%A4%84%E7%90%86%E7%9A%84%E4%B8%80%E7%A7%8D%E6%95%B0%E5%AD%A6%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E3%80%82,%E5%AE%83%E4%BB%A5%E5%AF%B9%E5%A4%A7%E8%84%91%E7%9A%84%E7%94%9F%E7%90%86%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%88%90%E6%9E%9C%E4%B8%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80%EF%BC%8C%E5%85%B6%E7%9B%AE%E7%9A%84%E5%9C%A8%E4%BA%8E%E6%A8%A1%E6%8B%9F%E5%A4%A7%E8%84%91%E7%9A%84%E6%9F%90%E4%BA%9B%E6%9C%BA%E7%90%86%E4%B8%8E%E6%9C%BA%E5%88%B6%EF%BC%8C%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E4%B8%80%E4%BA%9B%E7%89%B9%E5%AE%9A%E7%9A%84%E5%8A%9F%E8%83%BD%E3%80%82%20%E7%9B%AE%E5%89%8D%EF%BC%8C%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%B7%B2%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%BA%8E%E5%BE%88%E5%A4%9A%E9%A2%86%E5%9F%9F%E3%80%82%20%E6%9C%AC%E7%AB%A0%E4%B8%BB%E8%A6%81%E5%AF%B9%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%81%9A%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%85%A8%E9%9D%A2%E7%AE%80%E8%A6%81%E7%9A%84%E4%BB%8B%E7%BB%8D%E3%80%82%20%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E5%B1%9E%E6%80%A7%E5%8F%8D%E6%98%A0%E4%BA%86%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%89%B9%E7%82%B9%EF%BC%8C%E4%B8%BB%E8%A6%81%E8%A1%A8%E7%8E%B0%E5%9C%A8%EF%BC%9A%201%EF%BC%8E%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E5%A4%84%E7%90%86%20%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E5%85%B7%E6%9C%89%E9%AB%98%E5%BA%A6%E7%9A%84%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E7%BB%93%E6%9E%84%E5%92%8C%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E8%83%BD%E5%8A%9B%EF%BC%8C%E5%85%B7%E6%9C%89%E9%AB%98%E9%80%9F%E5%AF%BB%E6%89%BE%E4%BC%98%E5%8C%96%E8%A7%A3%E7%9A%84%E8%83%BD%E5%8A%9B%EF%BC%8C%E8%83%BD%E5%A4%9F%E5%8F%91%E6%8C%A5%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%9A%84%E9%AB%98%E9%80%9F%E8%BF%90%E7%AE%97%E8%83%BD%E5%8A%9B%EF%BC%8C%E5%8F%AF%E8%83%BD%E5%BE%88%E5%BF%AB%E6%89%BE%E5%88%B0%E4%BC%98%E5%8C%96%E8%A7%A3%E3%80%82

3：间接引用

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1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/243050824

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