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1、电池组装线行业深度调研及未来发展现状趋势报告加快高度智能化的下一代互联网、高速率大容量低时延的第五代移动通信（5G）网、快速高精度定位的导航网、泛在融合高效互联的天地一体化信息网部署和建设，加快工业互联网、车联网建设，逐步形成智能化网络基础设施体系，提升支撑服务能力。到2020年，全国90%以上地区的宽带接入速率和时延满足人工智能行业应用需求，10家以上重点企业实现覆盖生产全流程的工业互联网示范建设，重点区域车联网网络设施初步建成。支持生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新，发展人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用，拓展在安防、金融等重点领域的应用。到2020年，复杂动态场景
2、下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别。到2020年，高档数控机床智能化水平进一步提升，具备人机协调、自然交互、自主学习功能的新一代工业机器人实现批量生产及应用；增材制造装备成形效率大于450cm3/h，连续工作时间大于240h；实现智能传感与控制装备在机床、机器人、石油化工、轨道交通等领域的集成应用；智能检测与装配装备的工业现场视觉识别准确率达到90%，测量精度及速度满足实际生产需求；开发10个以上智能物流与仓储装备。一、 基本原则（一）系统布局把握人工智能发展趋势，立足国情和各地区的产业现实基础，顶层引导和区域协作相结合，加强体系化部署，做好分阶段实
3、施，构建完善新一代人工智能产业体系。（二）重点突破针对产业发展的关键薄弱环节，集中优势力量和创新资源，支持重点领域人工智能产品研发，加快产业化与应用部署，带动产业整体提升。（三）协同创新发挥政策引导作用，促进产学研用相结合，支持龙头企业与上下游中小企业加强协作，构建良好的产业生态。（四）开放有序加强国际合作，推动人工智能共性技术、资源和服务的开放共享。完善发展环境，提升安全保障能力，实现产业健康有序发展。二、 培育智能产品以市场需求为牵引，积极培育人工智能创新产品和服务，促进人工智能技术的产业化，推动智能产品在工业、医疗、交通、农业、金融、物流、教育、文化、旅游等领域的集成应用。发展智能控制产
4、品，加快突破关键技术，研发并应用一批具备复杂环境感知、智能人机交互、灵活精准控制、群体实时协同等特征的智能化设备，满足高可用、高可靠、安全等要求，提升设备处理复杂、突发、极端情况的能力。培育智能理解产品，加快模式识别、智能语义理解、智能分析决策等核心技术研发和产业化，支持设计一批智能化水平和可靠性较高的智能理解产品或模块，优化智能系统与服务的供给结构。推动智能硬件普及，深化人工智能技术在智能家居、健康管理、移动智能终端和车载产品等领域的应用，丰富终端产品的智能化功能，推动信息消费升级。（一）智能网联汽车支持车辆智能计算平台体系架构、车载智能芯片、自动驾驶操作系统、车辆智能算法等关键技术、产品研
5、发，构建软件、硬件、算法一体化的车辆智能化平台。到2020年，建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶（HA级）。（二）智能服务机器人支持智能交互、智能操作、多机协作等关键技术研发，提升清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人的智能化水平，推动巡检、导览等公共服务机器人以及消防救援机器人等的创新应用。发展三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术，支持手术机器人操作系统研发，推动手术机器人在临床医疗中的应用。到2020年，智能服务机器人环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术取得突破，智能家庭服务机器人、智能公共服务机
6、器人实现批量生产及应用，医疗康复、助老助残、消防救灾等机器人实现样机生产，完成技术与功能验证，实现20家以上应用示范。（三）智能无人机支持智能避障、自动巡航、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用，推动新一代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理等方面的应用，开展智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。到2020年，智能消费级无人机三轴机械增稳云台精度达到0005度，实现360度全向感知避障，实现自动智能强制避让航空管制区域。（四）医疗影像辅助诊断系统推动医学影像数据采集标准化与规范化，支持脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研
7、发，加快医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。到2020年，国内先进的多模态医学影像辅助诊断系统对以上典型疾病的检出率超过95%，假阴性率低于1%，假阳性率低于5%。（五）视频图像身份识别系统支持生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新，发展人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用，拓展在安防、金融等重点领域的应用。到2020年，复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过97%，正确识别率超过90%，支持不同地域人脸特征识别。（六）智能语音交互系统支持新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术的创新应用，在智能制造、智能家居等重点领域开
8、展推广应用。到2020年，实现多场景下中文语音识别平均准确率达到96%，5米远场识别率超过92%，用户对话意图识别准确率超过90%。（七）智能翻译系统推动高精准智能翻译系统应用，围绕多语言互译、同声传译等典型场景，利用机器学习技术提升准确度和实用性。到2020年，多语种智能互译取得明显突破，中译英、英译中场景下产品的翻译准确率超过85%，少数民族语言与汉语的智能互译准确率显著提升。（八）智能家居产品支持智能传感、物联网、机器学习等技术在智能家居产品中的应用，提升家电、智能网络设备、水电气仪表等产品的智能水平、实用性和安全性，发展智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品，建设一批智能家居测试
9、评价、示范应用项目并推广。到2020年，智能家居产品类别明显丰富，智能电视市场渗透率达到90%以上，安防产品智能化水平显著提升。三、 加强组织实施强化部门协同和上下联动，建立健全企业、行业组织和产业联盟、智库等的协同推进机制，加强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。加强部省合作，依托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势，培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区，促进人工智能产业突破发展。面向重点行业和关键领域，推动人工智能标志性产品应用。建立人工智能产业统计体系，关键产品与服务目录，加强跟踪研究和督促指导，确保重点工作有序推进。四、 智能传感器支
10、持微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发，支持基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用。发展市场前景广阔的新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器，推动压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术革新，支持基于微机电系统（MEMS）和互补金属氧化物半导体（CMOS）集成等工艺的新型智能传感器研发，发展面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器，推动智能传感器实现高精度、高可靠、低功耗、低成本。到2020年，压电传感器、磁传感器、红外传感器、气体传感器等的性能显著提高，信噪比达到70d
11、B、声学过载点达到135dB的声学传感器实现量产，绝对精度100Pa以内、噪音水平06Pa以内的压力传感器实现商用，弱磁场分辨率达到1pT的磁传感器实现量产。在模拟仿真、设计、MEMS工艺、封装及个性化测试技术方面达到国际先进水平，具备在移动式可穿戴、互联网、汽车电子等重点领域的系统方案设计能力。五、 智能装备行业技术水平智能装备是一种集光学成像技术、机械运动技术、电气控制技术、人工智能算法和数据控制软件技术于一体，具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等功能的先进生产装备。德国、日本等发达国家有着深厚的工业发展积淀，装备设计理论成熟，底层技术积累丰富，材料、工艺和制造手段先进，促进了其智
12、能装备制造业的发展。我国智能装备制造行业起步较晚，在技术领域较先进国家仍存在短板，新型传感器件、量测器具、控制单元等核心技术还需要向国外厂商采购，限制了行业的发展空间。此外，我国工业产业基础薄弱，高精度和超高精度数控机床加工能力较弱，为智能装备提供基础零部件、元器件、材料的工艺水平与工业发达国家相比存在较大差距，制约了行业的发展速度。近年来，在国家产业政策鼓励支持、下游客户需求增加、基础技术不断提高的三重有利因素推动下，国内的智能装备企业不断加强自身研发能力，有针对性的进行技术突破，在消费电子、光伏组件、新能源电池等行业涌现了一批具有较强竞争力的企业，行业技术水平有了显著的提升。同时，随着应用
13、场景的不断丰富，各行业客户对智能装备的功能、性能、效能等方面均提出了更加细致的要求，部分国内从业企业抓住市场需求变化的机遇，在定制化开发、制造成本、销售渠道、客户业务理解和客户服务能力等方面增强竞争优势，从而在长期的市场竞争中产生了一批设计研发能力强、服务质量良好的企业，在市场中占据有利的竞争地位。六、 智能装备行业的主要壁垒（一）智能装备行业技术壁垒智能装备行业本身系及精密光学、电气控制、精密机械、计算机算法及人工智能等学科知识于一体的复合型产业，对于相关产业的技术团队而言，需要长时间的经验积累才能纯熟掌握核心的设计研发工艺。核心技术的积累和持续的技术创新能力是企业在竞争中处于优势地位的有力
14、保障，特别是关键的光学成像、视觉系统算法、机械系统设计、运动控制技术、软件处理技术等更是需要长时间的积累及技术更新才能逐步形成可随时调用的解决方案模块。（二）智能装备行业人才壁垒智能装备行业从研发、设计、生产、调试及后期维护、产品升级等都需要相关人员具备专业的知识和丰富的经验。除需要专业人才具备物理学、软件算法、硬件、机械动力、电气控制等方面的个人专业能力外，亦对人员的团队协作能力要求较高。因而，行业内专业人才的培养对于企业保持竞争优势地位至关重要。（三）智能装备行业客户资源壁垒因客户采购智能检测、组装设备涉及的固定资产投入额较大，使用智能装备的企业本身系行业内较为知名的企业，客户采购智能装备
15、主要为提高其自身生产的稳定性、持续性、良率等指标。因此，客户对于智能装备供应厂商的生产能力、服务能力有一定的要求，并且同类型的产品一旦选定供应商后，非重大问题不会出现更换供应商的情形。除此以外，基于一定存量的售出智能装备，后期客户的更新、升级换代的需求及新项目的开展需求均有助于智能装备供应厂商经营规模的进一步提升。（四）智能装备行业品牌壁垒企业品牌的构建是一项长期工程，品牌美誉度高是产品质量及服务的重要保证，亦是行业开拓新市场、招聘优秀人才的有力抓手，意味着企业具备更强的竞争力。新进入者建立一个为潜在客户所接受的新品牌除需要经过较长时间的积累外，往往还需要大量资金投入，且在品牌建立初期，新进入
16、者在竞争中将处于不利地位。七、 优化发展环境开展人工智能相关政策和法律法规研究，为产业健康发展营造良好环境。加强行业对接，推动行业合理开放数据，积极应用新技术、新业务，促进人工智能与行业融合发展。鼓励部门率先运用人工智能提升业务效率和管理服务水平。充分利用双边、多边国际合作机制，抓住一带一路建设契机，鼓励国内外科研院所、企业、行业组织拓宽交流渠道，广泛开展合作，实现优势互补、合作共赢。八、 行动目标通过实施四项重点任务，力争到2020年，一系列人工智能标志性产品取得重要突破，在若干重点领域形成国际竞争优势，人工智能和实体经济融合进一步深化，产业发展环境进一步优化。人工智能重点产品规模化发展，智能网联汽车技术水平大幅提升，智能服务机器人实现规模化应用，智能无人机等产品具有较强全球竞争力，医疗影像辅助诊断系统等扩大临床应用，视频图像识别、智能语音、智能翻译等产品达到国际先进水平
