一、选手介绍
队长：秦申燊
指导老师：严炜炜
学校：武汉大学
二、作品介绍
1. 作品背景
人工智能（AI）的发展是 21 世纪最引人注目的技术进步之一。它源于对模拟人类智能过程的长期探索，如今已经成为推动全球创新和经济增长的关键力量。AI 的发展背景深植于计算机科学、数据分析、机器学习等领域的突破，特别是随着大数据和高性能计算能力的提升，使得 AI 技术迎来了快速发展期。
AI 不仅改变了商业运作方式，提高了生产效率和创新速度，还在医疗、教育、交通等多个领域发挥了重要作用。AI 的应用使得疾病诊断更为准确，教育资源更加个性化和普及，同时也在智能交通和城市管理中展现出巨大潜力。
在全球范围内，AI 的发展现状呈现出不均衡但迅速进步的特点。美国和中国是 AI 技术的主要推动者，拥有领先的技术和巨大的市场规模。欧洲也在 AI 伦理和法规方面走在前列。同时，国际间对于 AI 技术的竞争和合作并存，形成了一个复杂的全球 AI 生态系统。
中国的 AI 发展尤为引人注目。中国政府对 AI 技术的发展给予了高度重视和大量投资，目标是到 2030 年成为世界领先的 AI 创新中心。中国拥有庞大的数据量和强大的市场需求，为 AI 应用提供了独特的测试场。中国在语音识别、面部识别、自动驾驶等领域取得了显著成就，同时也面临数据隐私和安全等挑战。
AI 的发展为全球带来了前所未有的机遇和挑战。它不仅是科技进步的象征，更是推动社会和经济转型的关键因素。未来，AI 将继续深刻影响我们的工作和生活方式，同时也需要国际社会共同努力，以确保这一技术的健康、公平和可持续发展。
2. 分析目标
从多维度切入，分析 AI 发展现状与前景，为理解和解释 AI 技术的发展趋势、影响力以及潜在的市场和社会影响提供实证基础。识别领先的 AI 技术和潜在的增长领域，为企业和政策制定者提供重要的决策支持。为企业战略规划和政府长期规划提供信息，了解 AI 的发展动态和潜在的市场需求，帮助企业和政府制定更有效的投资和研发策略。
- 分析现阶段与预测环境下的 AI 全球发展规模、市场、排名、企业、AI 指数影响因
素等，探寻全球 AI 市场的下一阶段风口；
- 分析现阶段与预测环境下中国的 AI 市场发展规模、地区发展情况、企业排名、应
用领域，为未来从事 AI 类岗位提供职业规划参考；
3. 数据来源
- Statistics
- Kaggle
- 网上公开数据集
- 模型视图
 
- 指标体系
三、 作品分析
1. 全球
（1） 市场规模
根据预测数据，全球人工智能市场规模逐年上涨，并且增长率快速上升，预测到 2030年达到 1847495.6 百万美元。
 从对比折线图来看，人工智能（AI）被大量用于服务运营、战略和企业财务，几乎所有行业都报告称，在这些职能中，人工智能的使用率约为 20%。在金融服务业，人工智能在产品制造中的应用最为广泛，2023 年将有超过 30% 的用户使用人工智能。人工智能在制造和营销领域的使用率较低，因为这些领域可能需要人类的个人直觉，因此不太容易应用人工智能。
采用人工智能并非易事 要改造像人工智能这样广泛应用的新技术并非易事。无论是技术本身的使用，还是外部人员的行为造成的问题，都会带来许多隐患和问题。许多公司认为，，网络安全是需要降低的主要风险之一。
此外，监管合规也是一个相当大的挑战。此外， 人工智能将对世界各国的劳动力需求产生巨大影响。在众多职业中，办公室和行政支持面临的自动化风险最大。这些都是线性和公式化的岗位，许多职责都可以委托给高级程序。
（2） 根据清洗后的 CB Insights 年度 AI 100 全球榜单，拆分为四个表:
Top_global（companies, focus, category, country）;
Top_global_companies_number (country, companies_number, companies_number_ln);
Top_global_ focus (focus, number)
Top_global_rank（country, rank）
可视化选取了热力地图类型，旨在直观的呈现各国 AI 企业的在榜数量与排名情况。由于美国与其他国家在榜企业数量的数据离散程度大，导致其他国家热力圈大小呈现效果不显著，采用取对数的方式——ln(x)+1（“+1 是因为当数据=1 时 ln 结果为 0”），对数据进行缩小（companies_number_ln）。
通过可视化结果，可以清楚的观察到，美国的人工智能的 TOP 企业在数量上遥遥领先，排在第二位的是中国，在榜企业数量达到 5 家，聚焦领域覆盖 2/3。
联动设置，便于筛选国家，在图片示例中，可以直观看到，中国登 TOP100 磅的企业数量、企业名称与其对应排名。中国的总企业在榜数量拍在全球第 3 位，可以展现出中国AI 的强大潜力。
- 全球 AI 指数排名
利用柱形图对各个指标下的国家 AI 指数进行排名，可以动态的看到不同指标下各国的AI 发展情况。
 
多层饼图分析不同国家、地区的 AI 指数，通过调节右侧的 Total score，可以清楚的看到国家的排名情况。
 通过联动设置，可以关联国家、各指标与 AI 总分的关系。
- 各指标对全球 AI 指数的影响
人工智能全球指数由 Tortoise Media 通过对 7 项指标进行加权和汇总计算得出： 人
才、基础设施、运营环境、研究、开发、政府战略、商业。但并未给出各指标与总分的关系，
因此，利用 python 线性回归算法预测。
7 个指标创建一个多元线性回归模型，特征对目标值差异的解释能力高达 99.9%。由于 FineBI 导入表格时会自动将数值型数据精确到小数点后两位数，会使得得出结果的精确度降低，因此需要利用线性变换放大数据特征，在 python 中采用最小-最大缩放，得到列 coefficient_normalized。
研究指标对全球人工智能指数的影响最大，其次是人才和商业指标。从中分析可得出，AI 的发展离不开人才培养与科技创新，AI 将如何运用到商业领域也是 AI 发展未来探索的重要一环。
2. 中国
- 市场规模
截至 2020 年，中国人工智能产业总体规模超过 7270 亿元，预计在观察期内将以年均25% 的复合增长率增长，到 2026 年将超过两万亿元。更具体地说，预计未来几年人工智能相关产业的规模将超过核心产业的四倍。
- 人工智能百强企业
 
根据填色地图，我们可以直观的看到，中国的人工智能领军企业主要集中于沿海的发达城市，国内的 AI 发展呈现地区不平衡的特点。
名单与指标影响的数据分析方法与“全球”部分类似，有趣的是，我们可以看到“影响力”指标对人工智能企业的评分影响最大，对照左侧的名单，可以看到左侧所显示前 8 的都是影响力大的知名企业，这一现象可以通过资源配置来解释，大企业拥有更多的资源、人才、数据、技术等，更容易实现 AI 工具的开发与应用。反之，对于中小企业来说，加入 AI 赛道可谓竞争激烈难上加难。
综上，为了实现 AI 产业的可持续发展，企业应利用集群效应，像东部沿海地区集中，获取更多的资源与帮助。政府应扶持人工智能中小企业的发展，实现百花齐放的目标。
3. AI 工具
散点图表明，近 5000 种 AI 工具中，大部分采取了“免费+部分收费”的策略，大部分工具集中应用于商业领域与文本生成服务，其次是音视频与代码服务。可以看到，目前的 AI已经逐步跳脱出基础功能，偏向于应用于服务。
四、 作品展示
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