人工智能时代的基础

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇人工智能时代的基础范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能时代的基础范文第1篇

关键词：人工智能；教学改革；教学方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。

1、教学现状与问题

作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。

2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略

课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。

2.1教学方法改进

教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。

2.2教学内容设置

世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。

人工智能时代的基础范文第2篇

［关键词］人工智能会计变革;应对策略;会计人才

数据和人工智能技术逐步应用于会计行业，德勤等四大会计师事务所相继推出财务机器人，RPA技术被越来越多的企业广泛运用。这一科技创新将帮助会计从业人员从许多重复性、标准化、流程化的核算工作中解放出来，与此同时也催生了新型会计岗位，给会计从业人员带来新的挑战。毋庸置疑，人工智能技术引发会计变革，究竟会带来何种变革，会计从业人员该如何应对会计变革是文章探讨的关键问题。

1人工智能概述

人工智能(ArtificialIntelligence)是计算机科学的分支，它试图通过研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术，以构建出一种新的能模拟人类意识和思维模式的一门新的技术科学。其研究内容包括知识表示与自动推理、机器学习与知识获取、自动编程与智能化机器人等。人工智能的发展经历了萌芽、诞生、发展到集成四个阶段。人工智能应用于财务领域始于1987年美国注册会计师协会发表的《人工智能与专家系统简介》，后来国外对此进行了深入的研究与探索，开发出相应技术与专家系统解决财会领域的分析决策工作，目前主要是运用模型化的财务管理理论，将匹配后的数据导入信息库，据以分析得出企业财务报告，形成战略经营建议。财务领域中的人工智能技术主要在于机器视觉和语音识别两个方向，着重模仿人类的财务操作和判断，多应用于业务收支预测、风险管控、税务优化等方面。

2人工智能技术对会计行业的影响

随着大数据、人工智能、移动互联网、云计算技术的发展和应用，为我国企业管理的模式注入新的理念，传统的基础会计核算工作会被财务机器人替代，会计数据的采集、挖掘、分析，会计核算流程的再造以及随之而来的对新型会计岗位人才的需求，都将推动企业会计模式的变革。

2.1人工智能实现会计数据质的飞跃

数据是会计核算的起点，为企业决策提供依据。在人工智能技术的支持下，海量的结构化和非结构化数据在数据处理系统中整合和分类;数据挖掘技术对数据进行深度挖掘，发现其潜在价值，数据的质量随之提升。会计人员通过人工智能辅助系统，利用信息自动集成技术，自动将各种会计信息记录到会计系统，避免了以往财务人员花费大量时间和精力于采集和录入数据信息。随后利用人工智能自动核算功能进行账务处理，智能分析系统进行一定的数据分析，避免了会计从业人员处理大量的基础核算工作，将工作重心转移到为企业创造更多价值的预测、分析与决策工作中去，提高企业决策的效率和准确性。

2.2人工智能促进会计信息互联

在会计核算方面，大量企业采用PRA，其被普遍认为是业务流程自动化软件，结构化、常规化会计流程均由自动化机器人来执行，不受时间和空间的限制，自动生成各项报表，及时快速，灵活准确。人工智能为企业管理者和财务信息使用者搭建起信息共享平台，使企业与其客户、银行、税务、会计师事务所等广泛互联，实现上下游企业沟通、银企对账、网上报税等。财务智能系统通过科学的决策程序，利用会计数据和模式，以不同角度、不同层次、不同时期进行分析，揭示隐藏在财务数据背后的价值，使得会计信息质量大幅提高，提高企业决策效率。

2.3人工智能催生新型会计岗位

核算和监督是会计的两个基本职能，财务人员日常主要完成建账、填制和审核原始凭证、填制记账凭证、登记账簿、编制财务报告等基础性工作。伴随人工智能的发展，这种日常的标准化、流程化的基础核算工作可由财务机器人完成。财务机器人高效低耗、精准可靠、快速反应的优势相较于会计工作人员日益明显。与此同时，机器人间无须回避职务职能的利害冲突，这些都降低了会计人员在单位内部运营管理的重要地位。未来财务领域对基础会计从业人员的需求大幅减少，会计人员岗位需求结构面临变革。管理会计人才是集财务会计、法律、财务管理、计算机等知识于一体的复合型人才，并具有数据分析思维和预测思维，国家倡导的未来的管理会计师应同时是价值分析师。利用大数据和云计算等信息技术，解析过去、控制现在、分析未来，是对未来会计岗位人才提出的新的要求。

3会计行业在人工智能时代下的应对策略

3.1提高思想认识

人工智能技术在财务领域的广泛应用已是必然趋势，利用数据挖掘技术、智能决策支持系统等将财务人员从烦琐复杂的工作中解脱出来，会计核算职能向管理决策职能转变，同时也对会计从业人员提出更高要求。面对人工智能技术带来的巨大变革，财务人员应在了解人工智能技术的基础上，努力学习新技能，加强计算机、信息技术知识的学习研究，以顺应时展的需要。与此同时也应认识到，不论是信息化系统，还是财务机器人，仅仅起到辅助决策作用，仍由人类进行开发、使用和维护。因此会计人应审时度势、转变观念，全面认识人工智能，努力使自己成为兼具财务知识和信息系统操作能力的驾驭财务机器人的复合型人才。

3.2实现管理会计转型

2014年10月财政部颁布了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，要求在5年之内提升管理会计人才的职业能力。中国总会计师协会会长刘红薇在2018年5月世界会计论坛上表示:管理会计已经在全球进入了一个大变革和大发展的历史时期。财务人工智能技术实现了会计信息的标准化流程化处理，会计核算职能逐渐被财务机器人取代，这种以技术手段革新形式带来的会计职能的变化，释放出大量基础会计核算人员，他们必须综合学习会计、财务管理、税务以及信息系统的相关知识，向管理会计人才转型。在企业发展战略的指导下，以管理会计的视角，将数据进行分析和提炼，编制预算计划，对企业经营业务进行控制，对业绩进行评价，为企业发展和治理提供指导，以适应时代变化，成为多元化人才。

人工智能时代的基础范文第3篇

关键词：人工智能；电子信息技术；模糊信息

引言

科学技术在电子信息技术中的高效应用十分普及，并且随着时展的潮流，智能化已经成为当下时展的主流，各种智能化产品的衍生也代表了我国的各种信息技术已经在世界前沿。随着当下我国各种智能化产品的普及，无论是什么产品都能对人们的生产生活起着至关重要的作用。人工智能与电子信息技术的高效融合，是信息时展的必然趋势。

1人工智能与电子信息技术的特点

人工智能在电子信息技术中的应用特点随着时代的更新进步，人工智能和电子信息技术得到了全面的发展，人工智能在电子信息技术中的应用成为时代进步的重要发展方向，为了能够更好地适应智能化和电子信息化全面普及的今天，全面剖析其人工智能在电子信息技术中应用特点，是促进人工智能在电子信息技术中能得以更好发展的关键性因素。双赢性。将人工智能与电子信息技术的高效整合，是一件双赢的结合。它涵盖了广域的学科技术。无论是计算机还是心理学、工程学等等，都添进了很多国内外先进的技术，电子信息加以融合从而更加精准高效地实现对各种复杂信息的处理能力，进而在很大程度上提高了人工智能和电子信息技术[1]。同时，在复杂多变的现代环境下，多元化也成为人工智能与电子信息技术高效融合的显著特点，人工智能技术通过机器人模仿人、物的动作，呈现出它的作用，电子信息技术通过计算机的高效处理与计算，让更加高效的机器将人的思维模式表现出来，进而实现它的价值。两者的融合，利用先进的计算机技术将高效的思维方式应用于人工智能上，让人工智能更加方便人们的生活，让人工智能呈现出更加多元的功能。服务性。人类的生活丰富多彩，工作的种类也有很多的不同，基于目前我国对人工智能的开发和应用尚处于基础阶段，对人们的生活而言也是较为基础的帮助，电子信息技术的融合，能够为人工智能提供更加精准地让人工智能拓宽自身的技能，从而为人类提供更加丰富的帮助。我国对人工智能的探索也愈发的深入，经过不断的探索、发展、变革，人工智能也呈现出了更多的优点。并且，将人工智能在电子信息技术的高效应用上，人工智能更是毫无保留地将自身的优势展现发挥出来，在促进电子信息技术发展的同时，也推进了我国综合国力的提升。无论是在我们的日常生活中，还是工作中，电子信息技术无处不在，为了能够保障其高效、安全、精准而又稳定的运行，支持我们的生活，就要不断提升其核心技术，随着时代的更新而变革发展，所以人工智能在电子信息技术的应用具有以下的优势。（1）高效处理模糊信息。在当前飞速发展的时代背景下，大数据的巨大冲击，使得信息数量多且杂，人工智能系统在电子信息技术的应用过程中，能够对各种未知复杂而又模糊的问题进行更加精准高效的处理，它的功能就是对海量的数据进行高速的分析，而电子信息技术却是集成海量信息却很难精准高效分析，所以在人工智能系统的帮助下，能够高效的提升信息处理的效率，从而大大弥补了在电子信息技术发展过程中的不足与缺陷。（2）精准选择排列信息。电子信息技术中囊括了种类丰富的信息，无论是低等信息还是高等信息都较为混乱，所以如何精准高效地实现信息的排序，就要利用人工智能的手段，将其海量信息进行高低有序的排列，对其进行深度分析后，再推理出信息的深度与层次，进而实现信息在利用的时候高效精准的选择，更好地模拟人类的思维方式，让其具有更强的实际问题，更加方便于人们的生活。（3）节约计算资源。人工智能在电子信息技术中的应用，能够更好地应用各种计算资源高效运用。我国将成本最小的人工智能发展至今，它通过利用各种迅速、精准的运算方式，来提升电子信息技术的效率，能够在很大程度上节省了不必要的计算资源，进而也在很大程度上节省了成本的输出[2]。

2人工智能在电子信息技术中的应用

（1）网络与信息安全维护中的应用。大数据云计算的时代背景下，信息数据的安全受到了很大的威胁，人工智能系统应用在电子信息技术上能够更好地维护网络信息安全的维护。虽然，电子信息技术随着时代进步而进步，但是在发展过程不可避免会出现很多不同程度的网络安全性问题，所以保障网络与信息安全是当前时展下必须要实现的难题。传统的网络信息安全所利用的计算机技术都是较为基本的，随着技术的更新发展，在现如今的网络信息安全的维护已经暴露出了很多的缺陷与问题，在较为严峻的网络安全形势下，人工智能系统能够巧妙地利用相关科技手段，使得网络信息安全得到更好的保障。例如，人工智能系统在电子信息技术的应用过程中，能够精准分析出海量信息中的危险信息类型，并且能够在短时间内快速分析采取科学正确的防范手段，从而在最大程度上高效节约了网络信息安全维护成本，大大提高了网络信息安全效率。（2）数据集成与分析中的应用。人工智能在电子信息技术中的应用，集中体现在了数据集成与分析。当前，受大数据云计算的时代冲击，电子信息技术在变革发展中收集了海量的数据信息，并且数量多而杂，电子信息技术虽然具备挖掘信息价值的作用，但是深度挖掘不够具备，并且大数据时代信息更新的速度特别快，如果不抓住就会很容易出现信息难以适应时代的问题。同时当前我国电子信息技术缺乏数据集成分析的作用，所以在数据采集的过程中难免会出现诸多的缺陷与问题。人工智能系统就能够弥补电子信息技术这方面的缺陷，它能够精准地对不同数据进行分类，从而将具有高等价值的信息从种类繁多的数据库中筛选出来，将类似的信息进行高度集成分析，得到更加有效有益的信息集，更方便于以后的工作与生活。（3）软件、硬件的更新升级中的应用。人工智能在电子信息技术中的高效应用也突出体现在了软件、硬件及系统的更新升级的维护中。电子信息技术高效而又安全的运行需要各项软件与硬件及核心系统的支撑，核心系统推动电子信息正常运行，软件硬件则让电子信息技术能够发挥自身真正的价值。现阶段，我国的电子信息技术仍然在变革发展中，软件硬件的升级更新能够更好表现出其技术优势。人工智能系统在电子信息技术的应用中，于软件、硬件的更新升级的维护而言，贡献巨大。其中表现最为突出的就是网易公司，它在各个软件的应用中安插了人工智能系统，实时跟踪用户的应用软件运行，并全程参与维护及时发现该应用软件是否更新升级，若是需要更新就及时向用户推送，用户再根据自身需求来进行更新下载。（4）网络资源共享中应用。网络平台具有一定的开放性，同时资源量也巨大，并且不同网络平台之间也能够实现资源共享。电子信息技术作为网络平台的技术载体，具有高度的应用价值。人工智能系统在电子信息技术中的应用也集中体现在不同网络平台的资源共享中。人工智能系统的参与，使得网络资源选取的效率也得到了很大的提升。例如，投屏影视这一共享形式就将用户的不同体验兴趣广泛的结合利用电子信息技术和人工智能系统将不同平台高效整合，进而将其视频内容得以呈现。在用户观看浏览的过程中，人工智能系统也能够精准的掌握其网络信号强度，对其进行缓存下载，让用户在畅通无阻的情况下，实现高度的网络资源共享。

人工智能时代的基础范文第4篇

如何应对人工智能时代的转型？人工智能的商业价值地图中，哪些产业将最先享受技术红利？

“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的发明让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让普通人也可以通过智造来实现想法。而今天，我们都看到“智”的含义又进化了。

人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。从去年开始，腾讯研究院就对人工智能的产业发展有一个持续的跟踪。我今天将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家分享关于人工智能如何融合产业，创造万亿实体经济新动能的一些观察。

人工智能认知差距存在：已走入平常生活

在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时发展出“强人工智能”并无定论。

现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。你可能没有意识到，我们日常生活中已经用到了许多人工智能技术：早在2011年，苹果就率先将人工智能应用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的新闻推荐引擎，也都用到了深度学习的算法。

人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。虽然我们不一定能够时时刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。

人工智能的商业潮起：九大领域形成热点

人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年爆发的。与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。

下图为腾讯研究院的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破。

IT产业经过数十年的发展，在存储、运算和传输能力上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。互联网积累了20年的数据终于有了用武之地——训练数据。机器学习和深度学习的飞速发展直接引领了此次人工智能产业浪潮。

截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。人工智能产业发展出了九大热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。

另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是屹立不败的关键。技术革命将带来基础设施、商业模式、行业渠道、竞争规则变化的涟漪效应。

谷歌最早意识到机器学习的重要性，从2012年开始从搜索业务积累数据。从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。业务发展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。除此以外，美国的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：

第一，通过建立AI实验室，来建立核心的人才队伍。第二，持续并购来争夺人才和技术。第三，建立开源的生态，占领产业核心。今天，大多数技术进步都不是封闭的创造发明。技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将自己的服务“云端化”来赋能全行业。正如马化腾所说的未来的企业都是在云端用AI处理大数据。并且在一些领域开始试水消费级人工智能的场景。

认识人工智能的能力与局限

认识人工智能的能力与局限AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实能力。AI的爆发对商业的塑造也许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。应用场景不再是新奇的概念展示，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，创造直接的经济价值。

认识人工智能的能力与局限从认识物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种能力：

认识人工智能的能力与局限感知智能：在语音识别、图像识别领域已经有很深入的应用，赋予了机器“看”和“听”的能力。甚至情感也能被机器理解 ；语音识别和图像识别都有了显著的提升。

认识人工智能的能力与局限理解能力：自然语言理解成为隐形的标配植入到产品中。配合计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。

认识人工智能的能力与局限数据智能：机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的秘密，并且不断自动优化算法，提升数据分析能力。

认识人工智能的能力与局限决策能力：本质是用数据和模型为现有问题提供解决方案。棋类游戏是一种典型的决策能力，人类在完美信息博弈的游戏中已彻底输给机器，只能在不完美信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策能力的用武之地。

人工智能的价值地图：产业融合正在加速

与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。一大批AI应用的先导者正在将AI能力赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。下面将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业增强革命。

首先是零售行业。上图是亚马逊推出的无人超市Amazon Go。在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。从顾客进店开始，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术判断商品种类，自动生成购物订单完成自动结算。

现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般兴起。当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的应用将全面改变现在的零售模式。比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西？时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销？以前这些都靠零售人的经验做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。

第二个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济发展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。

人工智能在医疗行业的应用很广泛。用人工智能来辅助医疗影像诊断大家已经比较熟悉了。我想说的是人工智能对精准医疗的推动。所有遗传密码的信息都是非常非常多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他未来健康发展的危险因素做出评估，根据评估进行适当干预，这样的话有些疾病不发展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。

第三个例子来自制造业。波士顿有家著名的机器人公司叫Rethink Robotics，顾名思义就是重新思考机器人。这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。Baxter 采用顺应式手臂并具有力度探测功能，能够适应变化的环境，可“感知”异常现象并引导部件就位。你只要挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。其次，对于制造业来说人工智能不仅仅意味着完成某项工任务的机器人，也是未来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。

人工智能的经济影响

人工智能在经济层面的影响，主要有三个方面：

第一，生产效率的提升。人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。

第二，交易成本的下降。互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配，进一步优化资源的分配。

第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多种类型的数据交易模式。数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。

转型之路：五要素坚实人工智能基础

人工智能将一切变化都带入了超高速发展的轨道。创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：

数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以应用的基础。

第一是数据，我们对数据的认识不应该停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。而应该看到它导致机器智能的产生。但首先，数据是有条件的。垂直行业的数据，高质量的数据。在国家层面，也有许多数据开放计划。

第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企业的人才流动越来越频繁。但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。可以让更多中小企业享受AI能力。

第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。但随着数据的爆发式增长，现有算力将无法匹配。

除了这三驾马车，从实验室到行业应用，在人工智能的应用过程中还需要加入两个元素：

■ 首先是场景。理解场景是人工智能应用的核心。人工智能必须落到精准的场景，才能实现实在的价值。理解人工智能能力可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。

■ 其次是人机回环，即human-in-the-loop。“人机回圈”的第一层含义是人工智能应用中需要用户，即人的反馈来强化模型。更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。“人机回圈”的核心是构建模型的想法不仅来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。

人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的能力，再用到场景中，形成一个闭环和迭代。

总结

本轮人工智能浪潮是基于深度学习的发展，将快速渗透到数据密集行业。

人工智能目前从感知智能、理解智能、数据智能和决策智能四方面发挥在各行各业的能力。

人工智能时代的基础范文第5篇

“互联网化”的智能停车

城市是人类社会高度进步，工业、现代化高度发展的集中体现之一。当城市规模扩大、人口密集度越来越高，城市本身因土地资源的稀缺无法随之扩大时，城市曾经给人们带来的便捷生活、舒适体验也会随之变成烦恼。

这万千的烦恼里，停车难算是人们在都市生活中最有感触也最为普遍遭遇的问题：伴随着传统停车场规划车位少、过道空间狭隘、地下空间照明不足、环境差等现状，带来了大流量时期无空位停车或进场等待时间长、车辆刮擦事故等问题。

泊车机器人的概念在迪拜首先被提出，在德国得以发展，而全球首个最终落地实施的项目就是在浙江乌镇第三届世界互联网大会会场试运行的海康威视智能泊车机器人。2016年11月16日，来自全球各地的嘉宾在乌镇亲身体验了智能停车场的方便与快捷。作为全球首个机器人智能停车应用案例，海康威智能泊车机器人呈现出真正“互联网化”的智能停车体验。

“将汽车驶入停车场入口处的指定位置后，拉上手刹、熄火、锁好车门，剩下的事情就全都让机器人去完成。”这是体验者对智能泊车系统的描述。车主只需通过智能停车场的App点击取码，当智能停车系统确认车辆熄火、车内无人后，系统将自动生成取车码，并为泊车机器人规划泊车位置和最优路径，调度泊车机器人驶出，进行车辆停泊，整个过程可在 2分钟内完成。

智能泊车机器人可以同时调度500辆汽车，让同等面积停车场的车位数量增加20%～40%。比如此次乌镇物联网街的智能停车场，通过改造后，将此前的64个车位增加到了89个。

人工智能作用凸显

作为以视频为核心的物联网解决方案和数据运营服务提供商，海康威视是全球视频监控数字化、网络化、高清智能化的见证者、践行者和推动者。数字化、网络化、智能化，这是海康威视凭着对技术的敏锐开拓和市场的前瞻性研究捕捉到的产业发展趋势。

如果说数字化时代的关键技术是视频压缩编码，网络化时代的关键技术是视频编码、网络传输、SOC技术，那么智能化时代的关键技术，现在来看无疑就是深度学习、云计算、云存储、大数据、深度学习协处理器设计技术。

关于智能化，海康威视在最初成立智能分析团队，聚焦研究如何快速实现背景建模和提取移动目标，以降低运动检测的误报，针对特定的场景做专用产品，成为诸多特定产品的领导者，比如常见的交通抓拍系列产品，获得了很好的市场回报。最近几年，不同于之前讲的“智能化”也就是VCA的建模方法，人工神经网络的深度学习快速兴起，把人工智能技术推向一个新的高度。视频智能分析是人工智能一个非常重要的应用方向，深度学习已经在视频智能分析应用上取得了实质性突破。

人工智能的重要作用正逐步显现。当前，比如用户面对海量的视频数据已无法简单利用人海战术进行“人眼”检索和分析，需要人工智能作为助手或专家，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。在这一领域，海康威视有一定的技术沉淀和积累，但是能否尽快抓住智能化时代，打开这个窗口期，在这一波技术浪潮中占领一席之地，则需要对这个行业更进一步深刻理解，研究适用于行业发展的人工智能技术新方向，制造出本行业的技术优势。

海康威视把当前的人工智能研发重点聚焦在视频结构化处理和大数据技术两方面，并已经推出了一系列基于人工智能、深度学习技术的产品。2015年推出后端产品“刀锋”“脸谱”系列，2016年推出前端智能感知产品“深眸”系列，已经在很多行业得以应用，不仅在前端实现各种复杂环境下人、车、物的多重特征信息提取和事件检测，还能后端模仿人脑的记忆及思考，集目标提取、检索、分析、存储及行业应用于一体。

视频结构化技术是融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等最前沿的人工智能技术，是理解视频内容的基石；大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力，是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑，其包含海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘三大部分。

视频的结构化处理，让视频大数据所包含的价值爆发出来，为更多行业的“可视化”管理和智能应用提供了很好的数据依据。小到一个商城的客流客情分析，大到一个城市的人、车、物等属性分析，在这样的技术应用下，“智慧城市”所能真正带给人们的安全、便捷、智能不再遥远。

人工智能任重道远

当前，视频结构化技术和大数据技术已经在公安、楼宇、交通、工厂、民用安防领域得到广泛应用，但由于人工智能在当前国内的基础还比较薄弱，总体上人工智能的发展，也面临一定的困难。

从人工智能本身看，当前数据资源分散，开放和共享程度低，难以开展多维数据融合分析，使得人工智能缺乏更多有效的数据支撑；行业领域专业知识的积累还存在一定的薄弱环节，因而会出现对视频内容的理解能力偏弱，同时也很少涉及大范围场景的关联行为分析，没有积累有效的经验知识用于异常分析和风险预测；当前很多的智能只是一种反应式智能，根据输入条件进行自动判断而已，并不具备成长能力，这是人工智能技术在行业应用中需要解决的问题。

新技术的融合应用，对企业提出更高的要求。产业的智能化发展必然面临“应用结构复杂，涉及的外部资源多、事务密集、数据量、用户数多”等问题，如何为不同层次的客户提供不同产品与解决方案也是对企业综合实力的一个挑战，需要能够将云计算、云服务、大数据、物联网技术更好地融合。