一、文化创意产业有哪些风险点？

创意产业主要风险包括：知识产权受侵害和侵害他人知识产权的风险、人力资本风险、商业模式被复制的风险、政策风险。(1)知识产权受侵害的风险创意产业最主要的产品是智力劳动的成果，体现为知识产权。创意产品具有初始成本投入高，而复制、模仿成本低的特点。倘若知识产权保障不足，大量仿制品充斥市场，使得原创产品销售难度大幅增加，原创人员在创作过程中所做的大量投资便难以收回甚至“为她人做嫁衣”。

在目前我国知识产权保护体系还不尽完善的情况下，创意企业面临着知识产权被侵害而带来的较大风险。(2)商业模式被复制的风险创意产业一般企业规模不大、固定资产投入少、生产经营不需要专门的设备或复杂的工艺技术，进入行业的资金门槛较低。有些创意企业的产品依赖特有的经营模式

盈利，而商业模式一旦被竞争对手或潜在的有实力的竞争者了解，就有可能被它们模仿和替代。

竞争者一旦投入重金进行批量化生产，就会给原创企业带来巨大的竞争压力，甚至导致原创企业破产。(3)人力资本风险人才是创意的来源，人力资本是创意企业核心竞争力的来源。但是，人力资本的所有权属于劳动者个人，企业只能拥有人力资本在合同期内的使用权，而且人力资本的使用效益还在很大程度上受个人主观能动性的影响。

如果创意企业不能做好利益激励，创造良好的企业文化，组建高效率的团队，那么个人的积极性和创造性就会受影响，甚至出现消极怠工或人才流失的现象，大幅削弱创意企业的竞争力。(4)政策风险创意产业属于新兴产业，面临着较多政策不确定性，有些创意产业（如影视传媒产业）还面临着较严格的行政管制，政策的变动会给企业带来较大风险。

二、产业风险属于什么风险？

产业风险与企业选择在哪个产业中经营直接相关，属于经营性风险。

三、人工智能产业？

这是指的人工智能的产业集群、产业园区。它涵盖了人工智能专业、机器人工程专业等相关专业。当前我国人工智能产业加速发展，从基础支撑、核心技术到行业应用的产业链条正在形成，产业集群初步显现，一批创新活跃、特色鲜明的创新企业加速成长，新模式、新业态不断涌现，整体呈现蓬勃发展态势。但产业发展也面临核心基础技术薄弱、与实体经济融合不够深入等问题。

四、人工智能产业体系的融合产业有？

AI引领数字生活之外，在金融科技展区，云计算、大数据、区块链、人工智能等作为较为成熟的技术应用，所展示给观众的均是已在行业落地应用并取得卓越科技赋能成效的技术产品。

在建行“AI赋能产业”展区，通过北斗七星人工智能平台、龙眼通项目、普惠金融、乡村振兴、全球撮合家等展项的展示，突出了建行在智能业务场景应用、助力国家“一带一路”倡议落地、助力中小企业和实体经济发展、贯彻落实乡村振兴战略，以及在疫后经济时期为加快构建以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局提供助力的一系列重要成果

五、产业投资风险的类型？

1.按投资风险形成的原因划分为自然风险、社会风险、经济风险和技术风险。

2.按投资风险的性质划分为纯粹风险和投机风险。

3.按投资风险涉及的范围划分为系统风险和非系统风险。

六、揭秘人工智能产业的风险与挑战

人工智能产业的前景与挑战

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为当今科技领域的热门话题，已逐渐成为各行各业的重点关注对象。然而，崭新的AI产业也随之引发了一系列的风险与挑战。

技术风险

AI技术发展迅猛，但其中存在着许多不确定性和风险。首先，由于数据的质量和多样性不足，AI的决策和预测结果可能存在偏见和不准确性。其次，AI技术的复杂性导致其难以解释和验证。这使得人们无法完全理解AI系统做出的决策，从而增加了技术风险。

伦理道德风险

人工智能的发展也带来了伦理和道德方面的风险。例如，自动驾驶技术的出现引发了关于安全、责任和法律问题的争议。此外，AI在取得巨大成就的同时，也在一些方面挑战了人类的价值观和社会道德准则。

就业风险

人工智能的广泛应用也带来了对就业市场的冲击。一些传统行业可能因自动化和机器替代而失去大量工作岗位。虽然新的AI相关工作岗位也会出现，但需要重新培训和提高技能。这种转型对于不具备相关技能的人群可能带来一定的就业风险。

安全与隐私风险

人工智能技术的广泛应用也带来了安全和隐私方面的风险。例如，黑客可以利用AI系统的漏洞入侵网络，或者使用AI进行欺诈和网络攻击。此外，大量个人数据被AI系统收集和分析，可能会导致隐私泄露和滥用。

监管风险

随着人工智能的快速发展，对其监管也变得愈发重要。人工智能技术的不合规使用可能会引发一系列问题，包括数据滥用、算法不透明和歧视性决策等。因此，建立有效的监管框架和法律法规对于人工智能产业的可持续发展至关重要。

尽管人工智能产业面临着各种风险与挑战，但我们应该坚信通过科学、理性和全面的应对措施，可以最大限度地减轻这些风险，并使人工智能产业在更健康、可持续的方向上发展。

七、人工智能产业体系？

第一，技术产业链体系正在形成。人工智能的产业链体系包括基础层（物联网、智能芯片、感知设备等）、技术层（深度学习、计算机视觉、自然语言处理等）和应用层（人工智能在垂直行业的智能应用）。上海在这三个层面已经聚集和培育了一批有代表性的企业。

第二，产业集群的布局正在形成。上海既有一批有示范性、带头性的创新区域，比如浦东、徐汇、临港新片区等，又有其他百花齐放的创新园区，逐渐形成了各具特色的产业集群格局。

第三，多层次的人才高地正在形成。上海的人工智能人才已超过20万，许多上海高校已经建立了人工智能研究院、人工智能专业。依托世界一流的企业、高校、研究机构，上海正在形成吸引和培养人工智能人才的一片沃土。

第四，率先建设人工智能治理体系。人工智能的创新和发展也带来了安全、治理、社会伦理等一系列的挑战和问题，上海成立了专项的人工智能治理工作组，发布了《人工智能与未来法治构建上海倡议》，有序地开展人工智能治理体系的研究与建设。

八、人工智能产业标准？

1、大数据标准。规范人工智能研发及应用等过程涉及到的数据存储、处理、分析等大数据相关支撑技术要素，包括大数据系统产品、数据共享开放、数据管理机制、数据治理等标准。

2、物联网标准。规范人工智能研发和应用过程中涉及到的感知和执行关键技术要素，为人工智能各类感知信息的采集、交互和互联互通提供支撑。包括智能感知设备标准、感知设备与人工智能平台的接口和互操作等智能网络接口、感知与执行一体化模型标准、多模态和态势感知标准等。

3、云计算标准。规范面向人工智能的云计算平台、资源及服务，为人工智能信息的存储、运算、共享提供支撑。包括虚拟和物理资源池化、调度，智能运算平台架构，智能运算资源定义和接口、应用服务部署等标准。

4、边缘计算标准。规范人工智能应用涉及的端计算设备、网络、数据与应用。包括数据传输接口协议、智能数据存储、端端协同、端云协同等标准。

5、智能传感器标准。规范高精度传感器、新型MEMS传感器等，为人工智能的硬件发展提供标准支撑，包括传感器接口、性能评定、试验方法等标准。

6、数据存储及传输设备标准。用于规范数据存储、传输设备相关技术、数据接口等。

九、风险点分析与风险点辨识的区别？

在管理风险之前，必须识别出危险和潜在的危险事件。所谓识别过程就是在问题出现之前发现它们，并从是什么、何时、何地、如何发生、为什么发生等多方面进行描述。

风险分析

分析意味着将数据转化为与风险相关的决策支持信息。这些数据可能是危险事件的概率，或者事件发生造成的后果的严重程度。这些分析是企业为关键风险元素进行排序的基础。

十、人工智能产业分布规律？

《2021人工智能发展白皮书》数据显示，2020年，我国人工智能核心产业规模达3251亿元，相关企业数量达6425家。从企业数量看，京津冀、长三角、珠三角地区企业数量占全国80%以上，北京、上海、深圳、杭州是人工智能产业发展重点城市。据不完全统计，四个城市人工智能相关企业数量超4800家，占全国企业数量约75%。其中企业数量最多为北京，其次是深圳、上海、杭州。

人工智能上中下游分为基础层、技术层、应用层。基础层包括数据资源、软件资源、计算机平台；技术层涉及机器学习、知识图谱、生物识别、计算机视觉、语音处理等；应用层包括产品服务、行业应用。

基础层方面，北京、上海、深圳、杭州企业数量占比均在22%左右；技术层方面，北京企业数量占比最高，达到28.05%；应用层方面，上海企业数量占比略高于其他城市，占比达到62.04%。