该统计数据包含了截至2018年上半年全球人工智能应用技术专利分布情况。计算机视觉类占比49%。

该统计数据包含了2019年中国部分大城市人工智能人才数量占全国比例情况。北京占比27.9%。

该统计数据包含了2018年中国人工智能企业技术的应用分布情况。视觉的应用占比最高，占比46%。

本报告探讨全球以及中国的智慧城市发展状况和成功经验，分析目前中国26个城市的智慧城市发展现状，深入解读超级智能城市新风向。

超级智能城市2.0人工智能赋能智慧城市以人为本：从智慧城市向智慧社会转变

《智能互联构建新时期的人车关系》报告基于目前市场与宏观环境的变化展望了未来智能互联时代的人车关系。并对未来车联网产业链中，整车厂商与互联网企业、高科技企业之间的竞合关系与发展趋势进行了阐述，还提出了整车厂商未来有待思考的问题。

随着中国劳动力成本和工业转型需求的提升，政策和技术的支持，中国智能制造进入实质性落地阶段，亿欧智库从工业化进程和智能制造需求两个角度，结合2000+制造业上市企业数据及专家调研，衡量中国制造业19个细分领域的智能制造现状，将其分为领导者、挑战者、探索者及观望者四大象限，并选择四大典型行业进行深入研究。

物流产业是融合信息业、运输业、仓储业和邮政业等的复合型产业。报告聚焦物流仓储、运输和配送的智能化作业环节，对其中涉及的物流智能仓储、物流自动驾驶、物流无人机几大主要物流科技行业进行研究，希望以此了解目前中国智能物流产业的发展现状及发展趋势，并对未来物流行业的发展做出展望。

车的智能化和网联化是整个汽车制造业数字化转型的启动按钮，从赋能产品力的提升，到赋能汽车后市场的价值挖掘，再到赋能产品研发以及全价值链的协同创新，成为汽车行业“新四化”（电动化、智能化、网络化、共享化）趋势下车企的兵家必争之地。那么，每个车企都会面临的问题是，如何打造面向未来的智能网联汽车？本文回答了这一问题。

人工智能（AI）成为越来越多企业的战略方向，有效风险管理不应是抑制人工智能创新的因素，而是公司成功运用AI技术的基础，本篇报告旨在让相关受众理解AI时代的监管环境和AI相关风险管理方式。通过关注这些领域，我们希望帮助企业在制定AI风险管理框架时，提供更加高效的解决方案和监控机制。

2018年全球智能制造市场规模约为1770亿美元，是2015年的近4倍，今年，根据两国对国内生产总值（GDP）增速的估计，全球最大经济体美国和中国的制造业增加值预计将达到6.4万亿美元，2018年工业机器人市场（不包括外围设备、软件和系统工程的价格）规模为169亿美元，预计2019-2024年复合年增长率为12%，到2024年将达到317亿美元。汽车行业为最大的下游应用，在所有制造流程与工序中，可预测的体力劳动是最可替代的，2018年，全球增材制造总市场规模达到96.8亿美元，5年复合年增长率为26.1%。应用领域已经从学术界、消耗品和电子领域转移到航空航天和汽车领域，作为人工智能+工业的落地场景，2025年机器视觉市场规模有望达到150亿美元，5年复合年增长率为14%。

Part1.智能座舱发展现状及背景Part2.智能座舱产业结构分析Part3.智能座舱发展挑战与趋势

2019年5月，由中国政府与联合国教科文组织合作在北京举办国际人工智能与教育大会上，来自全球100多个国家、10余个国际组织的约500位代表共同探讨智能时代教育发展大计，审议并通过成果文件《北京共识——人工智能与教育》，这是联合国教科文组织首个为利用人工智能技术实现2030年教育议程提供指导和建议的重要文件，形成了国际社会对智能时代教育发展的共同愿景。共识中提到，必须利用新兴技术强化教育体系、拓展全民受教育机会，提高学习质量和效果以及强化公平和更高效的教育服务供给。2020年新冠疫情肆虐全球，线上学习成为常态，后疫情时代，人工智能等新技术让人类看到了教育变革发展的巨大潜能。2019年发布的《中国教育现代化2035》中提到的要实现规模化教育和个性化培养的有机结合，随着人工智能与教育的融合不断加深，教育正在离真正的个性化、规模化、高效率越来越近。而当技术与教育的结合越来越紧密之时，我们更应思考人工智能教育发展的目的是什么以及如何使得技术更好地赋能教育行业，推动人才培养模式的改革。与此同时，人工智能技术也赋能到越来与越多的领域，产业的升级更是离不开产业人才的输送，人工智能人才的培养和储备已成为世界各国新的竞赛。

本系列报告着眼于11个行业，梳理新兴创新所带来的价值，旨在寻找各细分市场前沿技术领域极有可能成长为独角兽的潜力AI企业。