數據挖掘（Data Mining）旨在從大規模、不完全、有噪聲、模糊隨機的數據集中自動抽取隱含的、以前未知的、具有潛在應用價值的模式或規則等有用知識的復雜過程，是一類深層次的數據分析方法，也是知識發現的關鍵步驟。
本報告圍繞數據挖掘的概念內涵、關鍵技術、人才研究、應用場景、發展趨勢等方面展開深入研究，主要內容包括：
一、數據挖掘基本概念、發展歷程、研究進展、問題與挑戰。詳細介紹了數據挖掘的基本概念、發展歷程、技術研究關鍵詞圖譜、研究進展，以及研究過程中面臨的問題與挑戰。
附件：人工智能之數據挖掘2020年第9期
報告從善政、惠民、興業、智融四個部分對知識圖譜技術在其他行業中的代表性應用場景進行梳理，對知識圖譜未來的發展和應用做出展望，對城市數字化、智慧化發展的創新場景進行展示
智能體把聯接、計算、云、AI、行業應用一體化協同發展，形成開放兼容、穩定成熟的基礎支撐技術體系，是智能升級的參考架構。根據不同的需求提供場景化解決方案，幫助企業客戶實現商業成功，幫助政府實現興業、惠民、善政
本研究報告得到了中通、京東、蘇寧、快倉、海康威視等知名企業的案例支持，為行業提供了很好的參考，是物流行業產學研合作的又一典范
AI與傳統行業的邂逅已無處不在，API在產業鏈的快速拆分重組、行業分層細化、加速融合創新過程中發揮了極大作用，中國人工智能開放平臺市場規模104億
1. WeTransport未來交通的提出背景 2. WeTransport未來交通的愿景與理念 3. WeTransport未來交通的能力架構. WeTransport未來交通的生態合作
我國 36 所“雙一流”普通高等學校、56 所“雙高”高職院校以及 28 所開放大學（廣播電視大學）在 2019 年累計實施 424 個項目，涉及金額超過 17 億元
人工智能在物流中的應用方向可以大致分為兩種，一是以AI技術賦能的如無人卡車、AMR、無人配送車、無人機、客服機器人等智能設備代替部分人工
全面梳理總結了人工智能在交通領域的技術現狀、典型應用、產業生態，并編制了典型應用案例，以供相關部門和業界參考
人工智能賦能地鐵的新浪潮 （一）智慧地鐵建設正當其時 （二）人工智能持續快速發展 （三）人工智能對于地鐵意義重大
一張網、一朵云、一平臺、N應用、五中心，組成了華為智能礦山聯合解決方案，華為的合作伙伴開發出滿足各種場景化的創新應用，解決煤礦實際生產和經營管理中的核心痛點
十大城市：北京，上海，深圳，杭州，重慶，西安，武漢，蘇州，成都
曠世，商湯科技，馬上金融，影譜科技，優必選，云叢科技，深蘭科技，松鼠ai,特斯聯，創新奇智，伯俊軟件，地平線
