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天津高校

1 南开大学 教育部 天津市 本科
2 天津大学 教育部 天津市 本科
3 天津医科大学 教育部 天津市 本科
4 天津工业大学 天津市 天津市 本科
5 天津师范大学 天津市 天津市 本科
6 天津理工大学 天津市 天津市 本科
7河北工业大学 河北省 天津市 本科
8 天津中医药大学 天津市 天津市 本科
9 天津科技大学 天津市 天津市 本科
10 天津财经大学 天津市 天津市 本科
11 天津商业大学 天津市 天津市 本科
12 中国民航大学 交通运输部民航局 天津市 本科
13 天津城市建设大学 天津市 天津市 本科
14 天津农学院 天津市 天津市 本科
15 天津技术师范大学 天津市 天津市 本科
16 天津外国语大学 天津市 天津市 本科
17 天津体育学院 天津市 天津市 本科
18 天津美术学院 天津市 天津市 本科
19 天津音乐学院 天津市 天津市 本科
20 天津广播电视大学 天津市 天津市 本科
21 天津大学仁爱学院 天津市 本科
22天津南开大学滨海学院 天津市 天津市 本科
23 天津商业大学宝德学院 天津市 天津市 本科
24天津师范大学津沽学院 天津市 天津市 本科
25天津理工大学中环信息学院 天津市 天津市 本科
26天津外语学院滨海外事学院 天津市 天津市 本科
27天津城市建筑学院 天津市 天津市 专科
28 天津医学高等专科学校 天津市 天津市 专科
29 天津渤海职业技术学院 天津市 天津市 专科
30 天津滨海职业学院 天津市 天津市 专科
31 天津工程职业技术学院 天津市 天津市 专科
32天津职业大学 天津市 天津市 专科
33 民办天狮职业技术学院 天津市教委 天津市 专科
34 天津电子信息职业技术学院 天津市 天津市 专科
35 天津机电职业技术学院 天津市 天津市 专科
36 天津轻工职业技术学院 天津市 天津市 专科
37 天津现代职业技术学院 天津市 天津市 专科
38 天津公安警官职业学院 天津市 天津市 专科
39 天津青年职业学院 天津市 天津市 专科
40 天津对外经济贸易职业学院 天津市 天津市 专科
41 天津国土资源和房屋职业学院天津市 天津市 专科
42 天津城市建设管理职业技术学院天津市 天津市 专科
43天津中德职业技术学院 天津市 天津市 专科
44天津铁道职业技术学院 天津市 天津市 专科
45天津交通职业学院 天津市 天津市 专科
46天津生物工程职业技术学院 天津市 天津市 专科
47 天津海运职业学院 天津市 天津市 专科
48 天津开发区职业技术学院 天津市 天津市 专科
49 天津城市职业学院 天津市 天津市 专科
50 天津艺术职业学院 天津市 天津市 专科
51 天津工艺美术职业学院 天津市 天津市 专科
52 天津市经济贸易学校 天津市 天津市 专科
53天津工会管理干部学院 天津市 天津市 专科
54 天津机电工艺学院 天津市 天津市 高自考专科
55 天津工程技师学院 天津市 天津市 高自考专科
56天津华夏专修学院 天津市 天津市 高自考本科
57天津南开现代管理培训学校 天津市 天津市 高自考本科
58天津新闻出版专修学院 天津市 天津市 高自考本科
59天津国际文化进修学院 天津市 天津市 高自考本科
60天津冶金职业技术学院 天津市 天津市 专科
61天津社会科学院 天津市 天津市 高自考本科
62天津汇知专修学院 天津市 天津市 高自考本科

天津开发区的企业

泰达开发区内的世界500强
天津开发区吸引了一大批代表世界最先进生产力的跨国公司投资企业。截止2007年3月，《财富》全球500强公司中共有来自境外10个国家和地区的59个跨国公司在天津开发区投资了129家企业。

企业名称 企业名称（英文）
丰田汽车 The Toyota Motor Co., Ltd.
三菱商事 Mitsubishi Corporation
三井物产 Mitsui & Co., Ltd.
伊藤忠商事 Itochu Corporation
住友商事 Sumitomo Corporation
丸红商事 Marubeni Corporation
本田汽车 Honda Motor Co., Ltd.
松下电器 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.
日商岩井 Nissho Iwai
佳能 Canon Inc.
大荣 The Daiei, Inc.
电装 Denso Corporation
丰田通商 Toyota Tsusho
爱信精机 Aisin Seiki
三洋电机 Sanyo Electric Co., Ltd.
出光兴产株式会社 Idemitsu Kosan
普利司通 Bridgestone
积水 SEKISUI
日本邮船 Nippon Yusen
日本电气 NEC
三菱化学 Mitsubishi Chemical
京瓷 Kyocera
日绵、全药 日绵
野村 NomuraSecurities
川崎重工 Kawasaki Heavy Industries
国际商用机器（IBM）
International Business Machines Corporation
埃克森美孚 Exxon Mobil
阿尔特里亚 Altria Group
摩托罗拉 Motorola, Inc.
百事可乐 PepsiCo, Inc.
霍尼韦尔 Honeywell， Inc.
可口可乐 The Coca-Cola Company
艾默生 Emerson Electric Co.
哈里伯顿 Halliburton Co.
迪尔 Deere & Company
泰科国际 Tyco International
伊士曼柯达 Eastman Kodak
联合技术 United Technologies
艾默生电器 Emerson Electric
雪佛龙 Chevron
美国电话电报 AT&T
大众 Volkswagen AG, Germany
博世 Robert Bosch
大陆 Continental
三星电子 Samsung Electronics Co., Ltd.
现代 Hyundai Motor Company
乐喜金星国际 LG International Co.
埔项制铁 Pohang Iron & Steel Co., Ltd.
阿克苏诺贝尔 Akzo Nobel
荷兰贸易 SHV Holdings
伟创力 Flextronics International Ltd.
阿尔卡特 Alcatel Co.
拉法基 The Lafarge Group
施奈德 Schneider-Electric
汇丰控股 HSBC HOLDING
葛兰素史克 GlaxoSmithKline, Inc.
雀巢 Nestlé SA
阿西布朗勃法瑞 ABB Group
鸿海精密 Foxconn

天津开发区2006年度百强企业名单
排名 企业名称 排名 企业名称
1 摩托罗拉（中国）电子有限公司 51 天津星运（集团）有限公司
2 天津一汽丰田汽车有限公司 52 SEW-工业减速机（天津）有限公司
3 天津三星通信技术有限公司 53 美克国际家私（天津）制造有限公司
4 天津津亚电子有限公司 54 天津东海理化汽车部件有限公司
5 飞思卡尔半导体（中国）有限公司 55 飞比达电子元器件(天津)有限公司
6 天津三星电子显示器有限公司天津泰达投资控股有限公司 56 天津天管特钻具有限公司
7 天津通广三星电子有限公司 57 通用半导体（中国）有限公司
8 天津三星电子有限公司 58 天津雅马哈电子乐器有限公司
9 天津三星光电子有限公司 59 天津双叶协展机械有限公司
10 天津泰达建设集团有限公司 60 普利司通（天津）轮胎有限公司
11 天津三星视界有限公司 61 SEW-工业设备(天津)有限公司
12 SEW传动设备（天津）有限公司 62 中国农业银行天津经济技术开发区分行
13 三星高新电机(天津)有限公司 63 天津三洋通信设备有限公司
14 中国银行股份有限公司天津滨海分行 64 天津俊安煤焦化工有限公司
15 天津英泰汽车饰件有限公司 65 天津顶正印刷包材有限公司
16 天津泰达集团有限公司 66 大成万达(天津)有限公司
17 天津市金桥焊材集团有限公司 67 正大集团(天津)实业有限公司
18 俊安（天津）实业有限公司 68 巴特勒(天津)有限公司
19 天津三星视界移动有限公司 69 天津振华物流集团有限公司
20 天津电装电子有限公司 70 天津统一工业有限公司
21 罗姆半导体（中国）有限公司 71 京瓷（天津）商贸有限公司
22 亚光耐普罗精密注塑(天津)有限公司 72 天津南侨油脂有限公司
23 天津顶津食品有限公司 73 天津正大饲料科技有限公司
24 PPG涂料（天津）有限公司 74 天津钢管工程设备材料公司
25 天津中集北洋集装箱有限公司 75 天津阿尔卑斯电子有限公司
26 施耐德电气低压（天津）有限公司 76 天津浩安矿产有限公司
27 天津三星电机有限公司 77 三星爱商（天津）国际物流有限公司
28 诺维信（中国）生物技术有限公司 78 天津丰田物流有限公司
29 爱信（天津）车身零部件有限公司 79 现代高新电子（天津）有限公司
30 天津滨海发展投资控股有限公司 80 天津中远关西涂料化工有限公司
31 中国建设银行天津经济技术开发区分行 81 葛兰素史克(天津)有限公司
32 赫比（天津）电子有限公司 82 霍尼韦尔（天津）有限公司
33 中国工商银行天津经济技术开发区分行 83 天津阿克苏诺贝尔过氧化物有限公司
34 天津津滨发展股份有限公司 84 JPOWER科技（天津）有限公司
35 诺和诺德（中国）制药有限公司 85 西迪斯（天津）电子有限公司
36 天津开发区福林发展有限公司 86 劲量(中国)有限公司
37 斯必克冷却技术（天津）有限公司 87 可立新电子（天津）有限公司
38 阿克苏诺贝尔涂料（天津）有限公司 88 富士康(天津）精密工业有限公司
39 中国农业银行天津塘沽分行 89 美卓矿机(天津)有限公司
40 北海粮油工业（天津）有限公司 90 天津七一二通信广播有限公司
41 天津可口可乐饮料有限公司 91 天津经济技术开发区机电设备公司
42 中国建筑第六工程局土木工程公司 92 天津三环乐喜新材料有限公司
43 天津富士通天电子有限公司 93 天津万通时尚置业有限责任公司
44 天津津住汽车线束有限公司 94 天津艾达自动变速器有限公司
45 天津乐金大沽化学有限公司 95 天津丽通炭素制品有限公司
46 天津矢崎汽车配件有限公司 96 天津开发区金鹏塑料异型材制造有限公司
47 约翰迪尔天拖有限公司 97 天津斯坦雷电气有限公司
48 天津轧三物流有限公司 98 博爱(中国)膨化芯材有限公司
49 天津泰达津联电力有限公司 99 天津滨海能源发展股份有限公司
50 天津家世界连锁超市有限公司 100 天津美和工业发展有限公司
以上公司的电话 你可以拨25201114查号码（开发区的查号台）

人

工智能（Artificial Intelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延伸

近年来， 在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。

人工智能市场格局

人工智能赋能实体经济，为生产和生活带来革命性的转变。 人工智能作为新一轮产业变革 的核心力量，将重塑生产、分配、交换和消费等经济活动各环节，催生新业务、新模式和 新产品。从衣食住行到医疗教育，人工智能技术在 社会 经济各个领域深度融合和落地应用。同时，人工智能具有强大的经济辐射效益，为经济发展提供强劲的引擎。据埃森哲预测， 2035 年，人工智能将推动中国劳动生产率提高 27%，经济总增加值提升 7.1 万亿美元。

多角度人工智能产业比较

战略部署：大国角逐，布局各有侧重

全球范围内，中美“双雄并立”构成人工智能第一梯队，日本、英国、以色列和法国等发 达国家乘胜追击，构成第二梯队。同时，在顶层设计上，多数国家强化人工智能战略布局， 并将人工智能上升至国家战略，从政策、资本、需求三大方面为人工智能落地保驾护。后起之秀的中国，局部领域有所突破。中国人工智能起步较晚，发展之路几经沉浮。自 2015 年以来，政府密集出台系列扶植政策，人工智能发展势头迅猛。由于初期我国政策 侧重互联网领域，资金投向偏向终端市场。因此，相比美国产业布局，中国技术层（计算 机视觉和语音识别）和应用层走在世界前端，但基础层核心领域（算法和硬件算力）比较 薄弱，呈“头重脚轻”的态势。当前我国人工智能在国家战略层面上强调系统、综合布局。

美国引领人工智能前沿研究，布局慢热而强势。 美国政府稍显迟缓，2019 年人工智能国 家级战略（《美国人工智能倡议》）才姗姗来迟。但由于美国具有天时（5G 时代）地利（硅 谷）人和（人才）的天然优势，其在人工智能的竞争中已处于全方位领先状态。总体来看， 美国重点领域布局前沿而全面，尤其是在算法和芯片脑科学等领域布局超前。此外，美国聚焦人工智能对国家安全和 社会 稳定的影响和变革，并对数据、网络和系统安全十分重视。

伦理价值观引领，欧洲国家抢占规范制定的制高点。 2018 年，欧洲 28 个成员国(含英国) 签署了《人工智能合作宣言》，在人工智能领域形成合力。从国家层面来看，受限于文化和语言差异阻碍大数据集合的形成，欧洲各国在人工智能产业上不具备先发优势，但欧洲 国家在全球 AI 伦理体系建设和规范的制定上抢占了“先机”。欧盟注重探讨人工智能的社 会伦理和标准，在技术监管方面占据全球领先地位。

日本寻求人工智能解决 社会 问题。 日本以人工智能构建“超智能 社会 ”为引领，将 2017 年确定为人工智能元年。由于日本的数据、技术和商业需求较为分散，难以系统地发展人 工智能技术和产业。因此，日本政府在机器人、医疗 健康 和自动驾驶三大具有相对优势的 领域重点布局，并着力解决本国在养老、教育和商业领域的国家难题。

基础层面：技术薄弱，芯片之路任重道远

基础层由于创新难度大、技术和资金壁垒高等特点，底层基础技术和高端产品市场主要被欧美日韩等少数国际巨头垄断。 受限于技术积累与研发投入的不足，国内在基础层领域相 对薄弱。具体而言，在 AI 芯片领域，国际 科技 巨头芯片已基本构建产业生态，而中国尚 未掌握核心技术，芯片布局难以与巨头抗衡；在云计算领域，服务器虚拟化、网络技术 （SDN）、 开发语音等核心技术被掌握在亚马逊、微软等少数国外 科技 巨头手中。虽国内 阿里、华为等 科技 公司也开始大力投入研发，但核心技术积累尚不足以主导产业链发展；在智能传感器领域，欧洲（BOSCH，ABB）、美国（霍尼韦尔）等国家或地区全面布局传 感器多种产品类型，而在中国也涌现了诸如汇顶 科技 的指纹传感器等产品，但整体产业布 局单一，呈现出明显的短板。在数据领域，中国具有的得天独厚的数据体量优势，海量数 据助推算法算力升级和产业落地，但我们也应当意识到，中国在数据公开力度、国际数据 交换、统一标准的数据生态系统构建等方面还有很长的路要走。

“无芯片不 AI”，以 AI 芯片为载体的计算力是人工智能发展水平的重要衡量标准，我们 将对 AI 芯片作详细剖析，以期对中国在人工智能基础层的竞争力更细致、准确的把握。

依据部署位置，AI 芯片可划分为云端（如数据中心等服务器端）和终端（应用场景涵盖手 机、 汽车 、安防摄像头等电子终端产品）芯片；依据承担的功能，AI 芯片可划分为训练和 推断芯片。训练端参数的形成涉及到海量数据和大规模计算，对算法、精度、处理能力要 求非常高，仅适合在云端部署。目前，GPU（通用型）、FPGA（半定制化）、ASIC（全定制化）成为 AI 芯片行业的主流技术路线。不同类型芯片各具优势，在不同领域呈现多 技术路径并行发展态势。我们将从三种技术路线分别剖析中国 AI 芯片在全球的竞争力。

GPU（Graphics Processing Unit）的设计和生产均已成熟，占领 AI 芯片的主要市场份 额。GPU 擅长大规模并行运算，可平行处理海量信息，仍是 AI 芯片的首选。据 IDC 预测， 2019 年 GPU 在云端训练市场占比高达 75%。在全球范围内，英伟达和 AMD 形成双寡头 垄断，尤其是英伟达占 GPU 市场份额的 70%-80%。英伟达在云端训练和云端推理市场推 出的 GPU Tesla V100 和 Tesla T4 产品具有极高性能和强大竞争力，其垄断地位也在不断 强化。目前中国尚未“入局”云端训练市场。由于国外 GPU 巨头具有丰富的芯片设计经 验和技术沉淀，同时又具有强大的资金实力，中国短期内无法撼动 GPU 芯片的市场格局。

FPGA（Field Programmable Gate Array）芯片具有可硬件编程、配置高灵活性和低能耗等优点。FPGA 技术壁垒高，市场呈双寡头垄断：赛灵思（Xilinx）和英特尔（Intel）合计 占市场份额近 90%，其中赛灵思的市场份额超过 50%，始终保持着全球 FPGA 霸主地位。 国内百度、阿里、京微齐力也在部署 FPGA 领域，但尚处于起步阶段，技术差距较大。

ASIC（Application Specific Integrated Circuits）是面向特定用户需求设计的定制芯片， 可满足多种终端运用。尽管 ASIC 需要大量的物理设计、时间、资金及验证，但在量产后， 其性能、能耗、成本和可靠性都优于 GPU 和 FPGA。与 GPU 与 FPGA 形成确定产品不 同，ASIC 仅是一种技术路线或方案，着力解决各应用领域突出问题及管理需求。目前， ASIC 芯片市场竞争格局稳定且分散。我国的 ASIC 技术与世界领先水平差距较小，部分领域处于世界前列。在海外，谷歌 TPU 是主导者；国内初创芯片企业（如寒武纪、比特大陆和地平线），互联网巨头（如百度、华为和阿里）在细分领域也有所建树。

总体来看 ，欧美日韩基本垄断中高端云端芯片，国内布局主要集中在终端 ASIC 芯片，部分领域处于世界前列，但多以初创企业为主，且尚未形成有影响力的“芯片−平台−应用” 的生态，不具备与传统芯片巨头（如英伟达、赛灵思）抗衡的实力；而在 GPU 和 FPGA 领域，中国尚处于追赶状态，高端芯片依赖海外进口。

技术层面：乘胜追击，国内头部企业各领风骚

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。 中游技术类企业具有技术 生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。该层面包括算法理论（机器学 习）、开发平台（开源框架）和应用技术（计算机视觉、智能语音、生物特征识别、自然 语言处理）。众多国际 科技 巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层 围绕垂直领域重点研发，在计算机视觉、语音识别等领域技术成熟，国内头部企业脱颖而 出，竞争优势明显。但算法理论和开发平台的核心技术仍有所欠缺。

具体来看，在算法理论和开发平台领域，国内尚缺乏经验，发展较为缓慢。 机器学习算法是人工智能的热点，开源框架成为国际 科技 巨头和独角兽布局的重点。开源深度学习平台 是允许公众使用、复制和修改的源代码，是人工智能应用技术发展的核心推动力。目前， 国际上广泛使用的开源框架包括谷歌的 TensorFlow、脸书的 Torchnet 和微软的 DMTK等， 美国仍是该领域发展水平最高的国家。我国基础理论体系尚不成熟，百度的 PaddlePaddle、 腾讯的 Angle 等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。

在应用技术的部分领域，中国实力与欧美比肩。 计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发 达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。自然语言处理当前市场竞 争尚未成型，但国内技术积累与国外相比存在一定差距。

作为落地最为成熟的技术之一，计算机视觉应用场景广泛。 计算机视觉是利用计算机模拟 人眼的识别、跟踪和测量功能。其应用场景广泛，涵盖了安防（人脸识别）、医疗（影像诊断）、移动互联网（视频监管）等。计算机视觉是中国人工智能市场最大的组成部分。据艾瑞咨询数据显示，2017 年，计算机视觉行业市场规模分别为 80 亿元，占国内 AI 市 场的 37%。由于政府市场干预、算法模型成熟度、数据可获得性等因素的影响，计算机视觉技术落地情况产生分化。我国计算机视觉技术输出主要在安防、金融和移动互联网领域。而美国计算机视觉下游主要集中在消费、机器人和智能驾驶领域。

计算机视觉技术竞争格局稳定，国内头部企业脱颖而出。 随着终端市场工业检测与测量逐 渐趋于饱和，新的应用场景尚在 探索 ，当前全球技术层市场进入平稳的增长期，市场竞争格局逐步稳定，头部企业技术差距逐渐缩小。中国在该领域技术积累丰富，技术应用和产 品的结合走在国际前列。2018 年，在全球最权威的人脸识别算法测试（FRVT）中，国内 企业和研究院包揽前五名，中国技术世界领先。国内计算机视觉行业集中度高，头部企业 脱颖而出。据 IDC 统计，2017 年，商汤 科技 、依图 科技 、旷视 科技 、云从 科技 四家企业 占国内市场份额的 69.4%，其中商汤市场份额 20.6%排名第一。

应用层面：群雄逐鹿，格局未定

应用场景市场空间广阔，全球市场格局未定。 受益于全球开源社区，应用层进入门槛相对较低。目前，应用层是人工智能产业链中市场规模最大的层级。据中国电子学会统计，2019 年，全球应用层产业规模将达到360.5 亿元，约是技术层的1.67 倍，基础层的2.53 倍。 在全球范围内，人工智能仍处在产业化和市场化的 探索 阶段，落地场景的丰富度、用户需 求和解决方案的市场渗透率均有待提高。目前，国际上尚未出现拥有绝对主导权的垄断企 业，在很多细分领域的市场竞争格局尚未定型。

中国侧重应用层产业布局，市场发展潜力大。 欧洲、美国等发达国家和地区的人工智能产 业商业落地期较早，以谷歌、亚马逊等企业为首的 科技 巨头注重打造于从芯片、操作系统 到应用技术研发再到细分场景运用的垂直生态，市场整体发展相对成熟；而应用层是我国 人工智能市场最为活跃的领域，其市场规模和企业数量也在国内 AI 分布层级占比最大。据艾瑞咨询统计，2019 年，国内77%的人工智能企业分布在应用层。得益于广阔市场空间以及大规模的用户基础，中国市场发展潜力较大，且在产业化应用上已有部分企业居于 世界前列。例如，中国 AI+安防技术、产品和解决方案引领全球产业发展，海康威视和大 华股份分别占据全球智能安防企业的第一名和第四名。

整体来看 ，国内人工智能完整产业链已初步形成，但仍存在结构性问题。从产业生态来看， 我国偏重于技术层和应用层，尤其是终端产品落地应用丰富，技术商业化程度比肩欧美。 但与美国等发达国家相比，我国在基础层缺乏突破性、标志性的研究成果，底层技术和基 础理论方面尚显薄弱。初期国内政策偏重互联网领域，行业发展追求速度，资金投向追捧 易于变现的终端应用。人工智能产业发展较为“浮躁”，导致研发周期长、资金投入大、 见效慢的基础层创新被市场忽略。“头重脚轻”的发展态势导致我国依赖国外开发工具、 基础器件等问题，不利于我国人工智能生态的布局和产业的长期发展。短期来看，应用终 端领域投资产出明显，但其难以成为引导未来经济变革的核心驱动力。中长期来看，人工智能发展根源于基础层（算法、芯片等）研究有所突破。

透析人工智能发展潜力

基于人工智能产业发展现状，我们将从智能产业基础、学术生态和创新环境三个维度，对 中国、美国和欧洲 28 国人工智能发展潜力进行评估，并使用熵值法确定各指标相应权重 后，利用理想值法（TOPSIS 法）构建了一个代表人工智能发展潜力整体情况的综合指标。

从智能产业基础的角度

产业化程度：增长强劲，产业规模仅次美国

中国人工智能尚在产业化初期，但市场发展潜力较大。 产业化程度是判断人工智能发展活 力的综合指标，从市场规模角度，据 IDC 数据，2019 年，美国、西欧和中国的人工智能 市场规模分别是 213、71.25 和 45 亿美元，占全球市场份额依次为 57%、19%和 12%。中国与美国的市场规模存在较大差异，但近年来国内 AI 技术的快速发展带动市场规模高速增长，2019 年增速高达 64%，远高于美国（26%）和西欧（41%）。从企业数量角度， 据清华大学 科技 政策研究中心，截至 2018 年 6 月，中国（1011 家）和美国（2028 家） 人工智能企业数全球遥遥领先，第三位英国（392 家）不及中国企业数的 40%。从企业布局角度，据腾讯研究院，中国 46%和 22%的人工智能企业分布在语音识别和计算机视觉 领域。横向来看，美国在基础层和技术层企业数量领先中国，尤其是在自然语言处理、机器学习和技术平台领域。而在应用层面（智能机器人、智能无人机），中美差距略小。展 望未来，在政策扶持、资本热捧和数据规模先天优势下，中国人工智能产业将保持强劲的 增长态势，发展潜力较大。

技术创新能力：专利多而不优，海外布局仍有欠缺

专利申请量是衡量人工智能技术创新能力和发展潜质的核心要素。在全球范围内，人工智 能专利申请主要来源于中国、美国和日本。2000 年至 2018 年间，中美日三国 AI 专利申 请量占全球总申请量的 73.95%。中国虽在 AI 领域起步较晚，但自 2010 年起，专利产出 量首超美国，并长期雄踞申请量首位。

从专利申请领域来看， 深度学习、语音识别、人脸识别和机器人等热门领域均成为各国重 点布局领域。其中，美国几乎全领域领跑，而中国在语音识别（中文语音识别正确率世界 第一）、文本挖掘、云计算领域优势明显。具体来看，多数国内专利于 AI 科技 热潮兴起后 申请，并集中在应用端（如智能搜索、智能推荐），而 AI 芯片、基础算法等关键领域和前 沿领域专利技术主要仍被美国掌握。由此反映出中国 AI 发展存在基础不牢，存在表面繁 荣的结构性不均衡问题。

中国 AI 专利质量参差不齐，海外市场布局仍有欠缺。 尽管中国专利申请量远超美国，但技术“多而不强，专而不优”问题亟待调整。其一，中国 AI 专利国内为主，高质量 PCT 数量较少。PCT（Patent Cooperation Treaty）是由 WIPO 进行管理，在全球范围内保护 专利发明者的条约。PCT 通常被为是具有较高的技术价值。据中国专利保护协会统计，美国 PCT 申请量占全球的 41%，国际应用广泛。而中国 PCT 数量（2568 件）相对较少， 仅为美国 PCT 申请量的 1/4。目前，我国 AI 技术尚未形成规模性技术输出，国际市场布 局欠缺；其二，中国实用新型专利占比高，专利废弃比例大。我国专利类别包括发明、实 用新型专利和外观设计三类，技术难度依次降低。中国拥有 AI 专利中较多为门槛低的实 用新型专利，如 2017 年，发明专利仅占申请总量的 23%。此外，据剑桥大学报告显示， 受高昂专利维护费用影响，我国 61%的 AI 实用新型和 95%的外观设计将于 5 年后失效， 而美国 85.6%的专利仍能得到有效保留。

人才储备：供需失衡，顶尖人才缺口大

人才的数量与质量直接决定了人工智能的发展水平和潜力。目前，全球人工智能人才分布 不均且短缺。据清华大学统计，截至 2017 年，人才储备排名前 10 的国家占全球总量的 61.8%。欧洲 28 国拥有 43064 名人工智能人才，位居全球第一，占全球总量的 21.1%。美国和中国分别以 28536、18232 列席第二、第三位。其中，中国基础人才储备尤显薄弱。根据腾讯研究院，美国 AI 技术层人才是中国 2.26 倍，基础层人才数是中国的 13.8 倍。

我国人工智能人才供需严重失衡，杰出人才缺口大。 据 BOSS 直聘测算，2017 年国内人 工智能人才仅能满足企业 60%的需求，保守估计人才缺口已超过 100 万。而在部分核心领域（语音识别、图像识别等）， AI 人才供给甚至不足市场需求的 40%，且这种趋势随 AI 企业的增加而愈发严重。在人工智能技术和应用的摸索阶段，杰出人才对产业发展起着 至关重要的作用，甚至影响技术路线的发展。美国（5158 人）、欧盟（5787 人）依托雄 厚的科研创新能力和发展机会聚集了大量精英，其杰出人才数在全球遥遥领先，而中国杰 出人才（977 人）比例仍明显偏低，不足欧美的 1/5。

人才流入率和流出率可以衡量一国生态体系对外来人才吸引和留住本国人才的能力。 根据 Element AI 企业的划分标准，中国、美国等国家属于 AI 人才流入与流出率均较低的锚定 国（Anchored Countries），尤其是美国的人工智能人才总量保持相对稳定。具体来看， 国内人工智能培育仍以本土为主，海外人才回流中国的 AI 人才数量仅占国内人才总量的 9%，其中，美国是国内 AI人才回流的第一大来源大国，占所有回流中国人才比重的 43.9%。 可见国内政策、技术、环境的发展对海外人才的吸引力仍有待加强。

从学术生态的角度

技术创新能力：科研产出表现强劲，产学融合尚待加强

科研能力是人工智能产业发展的驱动力。从论文产出数量来看，1998-2018 年，欧盟、中国、美国位列前三，合计发文量全球占比 69.64%。近些年，中国积极开展前瞻性 科技 布 局， AI发展势头强劲，从1998年占全球人工智能论文比例的8.9%增长至2018年的28.2%， CAGR17.94%。2018 年，中国以 24929 篇 AI 论文居世界首位。中国研究活动的活跃从 侧面体现在人工智能发展潜力较大。

我国论文影响力仍待提高，但与欧美差距逐年缩小。 FWCI（Field-Weighted Citation Impact， 加权引用影响力）指标是目前国际公认的定量评价科研论文质量的最优方法，我们利用 FWCI 表征标准化1后的论文影响力。当 FWCI≥1 时，代表被考论文质量达到或超过了世 界平均水平。近 20 年，美国的 AI 论文加权引用影响力“独领风骚”，2018 年，FWCI 高 于全球平均水平的 36.78%；欧洲保持相对平稳，与全球平均水平相当；中国 AI 领域论文 影响力增幅明显，2018 年，中国 FWCI 为 0.80，较 2010 年增长 44.23%，但论文影响力仍低于世界平均水平的 20%。从高被引前 1%论文数量来看，美国和中国高质量论文产出 为于全球第一、第二位，超出第三位英国论文产出量近 4 倍。综合来看，中国顶尖高质量 论文产出与美国不分伯仲，但整体来看，AI 论文影响力与美国、欧美仍有差距。

从发文主体来看，科研机构和高校是目前中国人工智能知识生产的绝对力量，反映出科研成 果转化的短板。 而美国、欧盟和日本则呈现企业、政府机构和高校联合参与的态势。据Scopus 数据显示，2018 年，美国企业署名 AI 论文比例是中国的 7.36 倍，欧盟的 1.92 倍。2012 年 至 2018 年，美国企业署名 AI 论文比例增长 43pct，同期中国企业署名 AI 论文仅增长 18pct。 此外，人工智能与市场应用关联密切，校企合作论文普遍存在。而我国校-企合作论文比例仅为 2.45%，与以色列（10.06%）、美国（9.53%）、日本（6.47%）差别较大。从产学结合的角度， 中国人工智能研究以学术界为驱动，企业在科研中参与程度较低，或难以实现以市场为导向。

中国人工智能高校数量实位于第二梯队，实力比肩美国。高校是人工智能人才供给和论文 产出的核心载体。 据腾讯研究院统计，全球共 367 所高校设置人工智能相关学科，其中， 美国（168 所）独占鳌头，占据全球的 45.7%。中国拥有 20 所高校与英国并列第三，数 量上稍显逊色。此外，中国高校实力普遍上升，表现强劲。据麻省理工学院 2019 年发布的AI 高校实力 Top20 榜单中，中国清华大学、北京大学包揽前两名，较 2018 年分别上 升 1 个和 3 个名次。

从创新环境的角度

研发投入：中美研发投入差距收窄

中国研发高投入高强度，在全球研发表现中占据重要地位。 从研发投入的角度，美国、中国、日本和德国始终是全球研发投入的主力军。据 IDC 统计显示，2018 年四国的研发投 入总和占全球总量的比例已达 60.77%。其中，美国凭借其强大的研发实力连续多年位居 全球研发投入的榜首。近年来，中国研发投入呈现一路猛增的强进势头，据 Statista 统计， 国内 2019 年研发投入额为 5192 亿美元，仅次于美国。且趋势上与美国差距不断缩小， 2000 年至 2019 年，CAGR 高达 14.43%，同期美国 CAGR 仅 2.99%。由于经济疲软等 诸多原因，欧盟与日本则呈现较为缓慢的上升趋势。据研发投入与强度增长的趋势推测， 中国或在 1-2 年内取代美国的全球研发领先地位。从研发强度的角度，中国研发强度总体 上呈逐步攀升的趋势，且涨幅较大。但对创新活动投入强度的重视程度仍与美国和日本存 在差距。2018 年中国研发强度 1.97%，低于日本和美国 1.53、0.87 个百分点。

资本投入：资金多而项目缺，资本投向侧重终端市场

中美是全球人工智能“融资高地”。 人工智能开发成本高，资本投入成为推动技术开发的主力。在全球范围内，美国是人工智能新增企投融资领先者，据 CAPIQ 数据显示，2010 年至 2019 年 10 月，美国 AI 企业累计融资 773 亿美元，领先中国 320 亿美元，占全球总 融资额的 50.7%。尤其是特朗普政府以来，人工智能投资力度逐步加码。中国作为全球第 二大融资体，融资总额占全球 35.5%。考虑到已有格局和近期变化，其他国家和地区难以 从规模上撼动中美两国。从人工智能新增企业数量来看，美国仍处于全球领先地位。2010 至 2018 年，美国累计新增企业数量 7022 家，较约是中国的 8 倍（870 家）。中国每年新 增人工智能企业在 2016 年达到 179 家高点后逐渐下降，近两年分别是 179 家（ 2017 年）， 151 家（2018 年），表明中国资本市场对 AI 投资也日趋成熟和理性。整体来看，中国人 工智能新增企业增势缓慢，但融资总额涨幅迅猛。这一“资金多而项目缺”的态势或是行 业泡沫即将出现的预警。

相比较美国，中国资本投向侧重易落地的终端市场。 从融资层面来看，中国各领域发展较 为均衡，应用层是突出领域，如自动驾驶、计算机学习与图像、语音识别和无人机技术领 域的新增融资额均超过美国。而美国市场注重底层技术的发展。据腾讯研究院数据显示， 芯片和处理器是美国融资最多的领域，占总融资额的 31%。当前中国对人工智能芯片市场 高度重视，但受限于技术壁垒和投资门槛高，国内芯片融资处于弱势。

基于信息熵的 TOPSIS 法：综合指标评估

数据结果显示，美国综合指标及三大项目指标评分绝对领先，中国第二，欧洲 28 国暂且落后。 具体来看，美国在人工智能人才储备、创新产出、融资规模方面优势明显。中国作为后起之秀，尽管有所赶超，但总体水平与美国相比仍有差距，尤其是杰出人才资源、高 质量专利申请上存在明显的缺陷和短板。但在论文数量和影响力、研发投入等指标上，中国正快速发展，与美国差距收窄。从各指标具体分析来看，我国人工智能研究主要分布在 高校和科研机构，企业参与度较低，产出成果较多呈现条块化、碎片化现象，缺乏与市场 的系统性融合，这将不利于中国人工智能技术的发展和产业优势的发挥。此外，我国科研 产出、企业数量和融资领域集中于产业链中下游，上游核心技术仍受制于国外企业。未来， 若国内底层技术领域仍未能实现突破，势必导致人工智能产业发展面临瓶颈。

展望

转自丨 信息化协同创新专委会

净水器10大排名有：冰尊净水器、格力、爱惠浦、泉露物云、海尔、斯帝沃、力斯、水宜家、韩乐、3M。

1、冰尊净水器

2019年冰尊(BENSHION)被 中央电视台 CCTV推荐上榜，我们要相信品牌的力量！   冰尊净水器优势：技术强、资格老、效果好。21世纪的今天，冰尊净水器、冰尊果蔬清洗机、冰尊空气净化器、冰尊扫地机器人、冰尊吸尘器和冰尊 美容仪 已全面推向市场，是行业的标杆。 冰尊产品采用“弱碱性净化”、“等离子净化”、“超声波消毒灭菌”、“HEPA过滤”、“双核内胆”、“无缝设计”、“多层分体压缩”、“纯天然物理净芯”、“高氧活化”等高精技术，所以净化更干净，更健康！

2、格力净水器

格力净化水和创造优质生活的文化。时尚设计展示现代净水的高雅艺术，并赋予每一款产品丰富的文化接触，向消费者充分展示“智、净、质”的生活理念，为客户带来更多、享受高品质的净水生活。

3、爱惠浦净水器

爱惠浦净水器作为老牌净水器品牌，在国内占据一定的净水器市场，但是，随着国内净水器品牌的迅速崛起，面临巨大的挑战压力，为了稳固净水器市场，不得不加大在国内的市场推广和宣传费用，如电视广告、新媒体之类等，希望借此机会来稳定住在国内净水器的 市场份额 。

4、泉露物云净水器

泉露物云净水器通过自身不懈的努力，提供符合 饮水标准 的净水产品。泉露物云净水器准备用纯净的水为社会服务。通过向社会提供标准的水处理产品，关注健康和环境保护，这能够而且将为构建和谐社会和实现社会可持续性提供坚实的支撑。

5、海尔净水器

海尔是国内曾经的家电王国， 海尔冰箱 和洗衣机一度占据国内家电市场头把交椅，后面随着格力和美的兴起，国内家电市竞争越来越激烈，因此海尔把市场转向净水器领域，通过自建净水器商城来打通净水器线上和线下的 销售渠道 使其在净水器行业的影响力还不错。

6、斯帝沃净水器

斯帝沃是追求完美的净水器品牌，拥有不错的研发技术和生产工艺，但是在净水机的 产品设计 平庸。斯帝沃的净水器 品牌定位 高端但品类单一，也正因为这一品牌定位，斯帝沃净水器成立几十年来在净水行业略显尴尬。

7、力斯净水器

力斯净水器采用K膜技术其实就是 超滤膜 的一种，虽然不是主流技术，但以前卫、时尚、休闲的手法满足了不同文化、不同生活方式的人们，以截然不同的语言体现力斯独特的魅力，力斯是一个还不错的品牌。

8、水宜家净水器

水宜家净水器在国内净水器行业耕耘多年，从一个默默无闻的净水器品牌蜕变成国内有名的净水器品牌，说明了水宜家净水器的产品和质量都受到消费者的认可！多年的行业经验，也让水宜家积累了丰富的行业经验，净水技术也逐渐成熟，线下等渠道也日渐完善！

9、韩乐净水器

韩乐作为净水器创新型技术企业，韩乐拥有一个充满朝气、年轻化的研发团队，为公司的系列产品更新换代，为公司给客户提供系统化解决方案，提供了强有力的科技支撑。

10、3M净水器

3M产品线非常丰富，涉及医疗，工业，日化和食品饮料等，净水器只是3M旗下的一个小品牌，3M净水器缺乏对国内市场的重视，在国内销售的3M净水器采用的净水技术都不是最先进的，而是前几年研发的净水技术，在市场宣传和推广方面也没有较大的投入，不过得利于3M的品牌影响力。

麦考瑞大学是澳大利亚最富进取精神的大学之一， 其一直以一流的教学与创新精神著称，作为澳洲第一所开设精算课程的大学，麦考瑞大学不仅在以金融，精算，会计为代表的商科在世界上享有盛名。

1，麦考瑞大学（Macquarie University)建于1964年，以拥有“The Father of Australia”之称的Lachlan Macquarie总督命名。其高质量的教学和科研水准受到了QS WORLD UNIVERSITY RANKINGS八个项目的5星认证，并且为澳洲大学学术排名前8。在人文科学方面，其在世界上位列31的语音学，以及位列45的心理学，亦是其科研实力的展现。

2，学校成立于1964年，致力于成为澳大利亚领先的研究型大学，目标是在2014年学校50周年校庆之际成为澳大利亚八大研究型大学之一和世界排名前200强之一。据2012年统计，学校有约37,000名学生，其中约7,910名海外留学生来自于71个不同的国家，教职员2,221名，65%的教员拥有博士学位，高于全国平均水平。园林般的校园占地126公顷，距离西北部的悉尼港30分钟车程。校园毗邻悉尼最大的购物中心之一--麦考瑞中心，离微软、思科、康柏、霍尼韦尔、甲骨文、索尼等一些著名跨国公司的办公楼也不远。

3，麦考瑞大学的目标是成为一所无国界的世界名牌大学，十分重视发展学生的全球适应能力，努力为21世纪培养国际化人才。麦考瑞大学在课程设置的国际化方面被国际经济合作与发展组织认可为最佳实践者。大学提供超过100个旅行奖学金，鼓励学生们参与海外合作院校的学生交换项目。

4，除了在校的海外留学生以外，麦考瑞大学还有在日本、新加坡、香港及中国各地的分校学习大学课程的海外学生。许多作为交换生的海外学生也选择在麦考瑞大学完成1至2个学期的课程。麦考瑞大学在全球有超过250个合作院校，有多种不同的交换学习机会可供选择。如，清华大学“应用金融硕士”项目是自2004年起与麦考瑞大学联合创办，由麦考瑞大学教师负责教学。

5，大学分为商业学院、人文和社会科学学院、科技学院三大院系。主要学科有经济与金融、管理、教育学、语言学与心理学、人文学科、法学、社会学、文化媒体、激光研究、环境与生命科学、信息与电脑科学等，在国际上享有盛誉。

6，著名课程包括商务（精算、会计学、金融、国际商务、市场营销等）、语言学、教育学、环境工程、翻译（TRANSLATING/INTERPRETING、TESOL等）、大众传媒、酒店管理（ICMS）等。其会计专业名列澳洲第一，享有盛名；其MBA课程名列亚太排名13（2013年QS商学院排名）。此外，麦考瑞大学精算专业列入全球15强。

7，麦考瑞大学一直以会计和商业课程闻名遐迩。会计和商业研究生院（GACC）提供一系列与学生职业需求相关的研究生课程，包括国际贸易硕士学位（Master of International Business）、会计与金融硕士学位Master of Commerce inAccounting & Finance）、商务硕士学位（Master of mmerce inBusiness）、市场学硕士学位（Master of Commerce in Marketing）、信息系统与技术硕士学位（Master ofCommerce in Information System & Technology）。

8，GACC的入学要求申请学生必须有相当于澳大利亚三年本科的本科学位，专业不限。申请人的英语水平必须达到雅思6.5分或托福580分。申请国际贸易硕士学位（Master of International Business）、市场学硕士学位（Master of Commerce inMarketing,）、商务硕士学位（Master of Commerce in Business）、信息系统与技术硕士学位（Masterof Commerce in Infromation System &Technology）等四门研究生课程的学生，如果本科没学过相关课程的话，就要求先完成一个学期的预备课程再接着修研究生课程。预备课程的目的是给学生打下一个专业知识底子，便于他们顺利完成研究生课程。

市场营销这个专业其实并不难学，不至于像题主说的一头雾水呀！想学好市场营销其实还是很简单的，建立专业的知识体系是第一步哦。关键还是要选对入门教材，其实关于营销的核心专业知识统共也没有多少，关键还是要看实践了，推荐你看下《营销管理必读12篇》。以下为转来的书评，希望对你有帮助。

想彻底掌握一门学科，读书是最好的方法。而说起市场营销书籍，对我影响最大的一本书当属《营销管理必读12篇》了。

关于市场营销方面的大部头书籍其实有很多，譬如大家耳熟能详的所谓的「营销圣经」《营销管理》、《定位》等等。这些大多严格遵循教科书的套路，理论和内容乏善可陈，毫无新意，丝毫点不起全身心投入学习、立即行动的欲望。

读书在精而不在多、在实践而不在理论，没有「JUST DO IT」的果敢和魄力、没有探求本源的细节与精致，就难以称之为市场营销书籍中的经典。而《营销管理必读12篇》恰恰做到了这两点的完美结合。

当然，笔者在此没有批判大师菲利普·科特勒的意思，毕竟《营销管理》这本书曾经影响了无数的市场营销从业者、帮助很多人建立了从零到一的对营销学的基础认识。我只是想表达，在这样一个竞争无序化的时代，我们更需要的是像《营销管理必读12篇》这样切合实际、能真正落到实处的著作。

市场营销这门专业经过这么多年的发展，理论框架和知识体系其实已经相当完善。相信随便从书架上取出一本关于营销管理的书，都可以把这些条条框框讲得清清楚楚、明明白白。这不在于建立这些理论框架和体系的难度有多大，而是这门学科的知识的饱和度和大众认知度都已经很高了。

然而，若是脱离实践，理论永远都只是理论，知识永远都只是躺在书本中的「知识」。

这就像有人对你讲4P但他不一定会告诉你「4P」真正放到一系列复杂的企业结构中会是什么样；讲客户需求和产品但不一定会告诉你这些「需求」和「产品」如何变成企业的下一个盈利和爆发点。以此类推，这样的形而上学的例子还有很多。

这也是《营销管理必读12篇》这本书真正值得推荐的原因。它不仅会告诉你所有关于市场营销的必备知识，还会教会你如何从实践的角度出发，真正将「理论」变成「现实」，进而转化成对企业有益的结果。

如果只看一本营销书籍，那么我推荐你看《营销管理必读12篇》。

相关阅读：市场营销学的学习方法

（一）全面系统地阅读，弄懂教材

每门学科都有一个完整的体系，市场营销学也是这样。初学者首先应该弄通弄住每章的基本概念、基本理论、基本方法。要理解，不能仅仅满足于死记硬背；要完整地理解，不能似是而非。在理解的基础上加以记忆，遇到不懂的地方多问几个为什么，这是学好一门学科的基础和最起码的要求。其次，应该运用系统方法学习这门课。任何学科的重点理论和命题皆存在于一个完整的系统之中、片面追求重点理论和命题的把握，忽略系统中的辅助性理论和命题，就会造成理解上的偏差和歧义。不要孤立地去抓重点，重点就像红花一样，需要绿叶的陪衬。只有综合掌握系统理论以后，才会真正理解“重点”在某些问题中的地位。

（二）正确使用有关的自学辅导书

使用自学辅导书，应注意两点，一是要处理好自学辅导书与教材的关系。自学辅导书是以指定的教材和大纲为依据来编写的，它主要是帮助考生理解和掌握教材的内容，解答考生在自学过程中遇到的疑难问题。但是，教材是基础，教材的内容是辅导书无法涵盖完的。只有弄通弄懂了教材内容，辅导书才能产生画龙点睛的、事半功倍的效果。二是不要陷人题海战术。试题只是帮助考生理解和掌握基本概念、基本理论的。通过作题，会把一些掌握不准的东西弄准，也可把一些杂乱无章、头绪繁多的东西条理化、系统化。但是，如果教材上的理论就没有领会，题做得越多，反而会使人越糊涂。

（三）把理论与实际结合起来

市场营销学是一门实践性、操作性很强的学科，其理论涉及到我们生活和工作的方方面面。因此，考生在学习时，应注意把理论与实际结合起来。为此，要做到两点，一是勤于思考。遇到一些难以掌握的概念或理论，不要仅限于记忆，要结合实际多思考。

（四）用自己的语言整理笔记 读书笔记是学习的好帮书，它可以总结、加深你学习的成果。但是，不要把读书笔记等同于课堂笔记。读书笔记是对书本知识和课堂知识的总结和概括，你可用简单的一两句话或一两个字把复杂的理论提炼出来。这样，整个课本学下来，笔记上装的全是你自己的东西，这不仅利于你对课本的理解，更有利于你考前的复习。