人工智能发展趋势报告

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人工智能发展趋势报告范文第1篇

市场研究公司Counterpoint Research的最新报告显示，2016年第三季度，OPPO、vivo双双超越了华为、小米，成为中国第一大、第二大智能机制造商，OPPO市场份额达到16.6%，vivo为16.2%，华为位列第三为15%，小米则跌至10.6%。

就在“华米欧维”（华为、小米、OPPO、vivo）争得你死我活的时候，在竞争激烈的中国手机市场，还有一些企业，一直用自己的生存法则在最具有戏剧性、风云变幻的商业市场拼杀。卓易科技就是这样的一位生存者。

卓易科技成立于2007年，为全球中小手机品牌商提供软硬件一体的解决方案，其研发的基于Android系统深度定制的智能操作系统Freeme OS全球用户过亿；基于Android系统打造的本土化应用商店卓易市场合作的内容提供商上千家，收录的游戏应用超过120万余款，截止到2016年5月，卓易市场用户数量已突破1.5亿，累积下载量超过39亿次。

“大家看到更多的是关于像华为、小米这类知名度及曝光率较高的大品牌，但事实上，在中国手机市场还有一些区域性品牌大家见的比较少，但这些品牌在三四线城市有着自己的渠道和市场，能占到10%到15%的市场份额，卓易科技主要和这些品牌合作。”卓易科技执行副总裁马超表示。

中国手机市场饱和已是不争事实，品牌集中化趋势也越发明显，为了与国内其他手机操作系统展开差异化竞争，卓易科技与新晋人工智能创新公司竹间智能科技公司进行了合作，把人工智能等技术运用到了Freeme OS之中。与此同时，卓易科技还把目光投向了海外，积极探索中国之外的市场。

能人机情感交互的安卓

对于卓易科技来说，近期有个不错的消息。市场调研公司Strategy Analytics的报告称，Android设备2016年第三季度出货总量达3.286亿部，同比去年增长10.3%，占据了智能操作系统市场87.5%的份额，这意味着全球十部智能手机中近九部搭载的是Android操作系统。

不过，在Android市场扩大的同时，也意味着Android操作系统的竞争越发激烈。过去几年，由于小米模式的成功，国内绝大多数智能手机企业都有了自己深度开发的Android操作系统，小米有MIUI、华为有EMUI、OPPO有ColorOS、vivo有Funtouch OS、魅族有Flyme OS，在这种情况下，像Freeme OS这样能生存的第三方Android操作系统屈指可数，除了Freeme OS，还有一家就是阿里Yun OS。

马超认为，Android操作系统已经进入了一个极端饱和、碎片的世界，无论海内外，市场格局也已非常清晰，卓易科技将赢得市场和用户的前提是――能在前沿技术上赋予Android操作系统以生命，这便是人工智能。

提到卓易科技的人工智能，就不得不提简仁贤。他曾任微软（亚洲）互联网工程院副院长，负责微软必应全球搜索及亚太地区产品和技术开发和运营，在人工智能、搜索引擎、机器学习和大数据等方面有着深入的研究及丰富经验，负责领导微软小冰及小娜的产品技术研发，奠定了微软在人工智能领域的领导地位。

2015年，简仁贤离开微软，与卓易科技创始人、总裁杨虎等创办竹间智能科技公司，随后推出机器人小影。2016年，卓易科技成立“首席科学家办公室”，并邀请简仁贤加入。简仁贤强调，“首席科学家办公室”工作的重中之重，是把人工智能技术转化到日常生活所接触的产品，让这种技术真正为生活所用。

“我和杨虎本来就是好朋友，平时经常会探讨一下业内话题。”简仁贤回忆，“通过一段时间对人工智能的探讨，我们觉得人工智能时代已经来临，现在不做人工智能就晚了。我希望在我退休之前不留遗憾，让这个技术能够在企业成功的基础上为普通用户带来一些帮助。”

卓易科技与简仁贤发生化学反应的首款产品就是Freeme OS 7.0。这是国内首款搭载情感机器人技术的、具备人机情感交互模式的智能操作系统，颠覆了传统触屏交互模式，以情感为纽带首度实现了人机交互的双向对话，依据用户当下情绪、平常喜好、生活习惯等进行智能化甄别，实现情感化互动和针对。

简仁贤表示：“手机下一步竞争的差异化是什么？我认为是人工智能。搭载了竹间智能科技人工智能技术的Freeme OS将强而有力。不只是在国内，未来在国外市场竹间智能科技也会为Freeme OS推出英文版类脑对话机器人。”

国内+海外

回顾卓易科技的历史，这家成立近十年的公司由为手机厂商设计主板起家，发展到手机方案设计，包括操作系统、云计算等业务。2011年，当友商还停留在功能机时，卓易科技就开始在操作系统有了深入的研究，并于2012年10月推出基于Android系统深度优化的智能操作系统Freeme OS并升级到今天的Freeme OS7.0。

卓易科技本身的业务逻辑很清晰，那就是从硬件设计覆盖到智能终端，以及Freeme OS上的很多应用服务，包括应用分发和其它互联网服务体验。而与卓易科技合作的企业大都是三四线手机厂商，如黑米等，他们更多的是区域性品牌，但在某个区域其实也有极强的生存能力。

卓易科技为海内外近300家手机厂商提供软硬件解决方案，目前合作的国内厂商有100家左右，而中国手机品牌厂商大概为260家左右，其中约200家是中小品牌。不过，主流品牌向三四线城市下沉已是不争事实，品牌集中化趋势日益明显，卓易科技赖以生存的区域性中小品牌的生存空间越来越小。

“商业的发展趋势总是有人退出，有人重新加入。”马超总结，“品牌不同、运营理念不一样所获得的结果也会不一样，比如手机设计这个业务从2002年诞生走了不短的历程，虽然有人质疑过它，但这个业务到今天一直都存在，完全不用担心它会瞬间消失，而且它的整个业务形态也不会因为有一家手机品牌转型或消失就会受到影响，因为品牌是有差异化的。”

事实上，自2011年起，不断转型中的卓易科技也曾思考是否推出自有品牌智能手机。但由于卓易科技85%的员工来自IT行业，自身优势在技术研发，最终确定继续为中小品牌手机厂商服务，提供包括主板、操作系统、应用商店在内的一体化解决方案的发展战略。

只不过，卓易科技启动了FreemeOS+布局，向智能电视、智能穿戴、汽车电子等多个智能硬件领域拓展的同时，还把眼光投向了海外。

卓易科技海外主板出货始于2010年。在深化海外合作模式后，卓易科技分别与法国、意大利、俄罗斯、印度、泰国及南美洲等国家和地区的手机厂商签约，提供操作系统或软硬件一体化解决方案。

“目前海外智能手机正处于快速发展的阶段，海外品牌很多都没有自己的系统或硬件，更多是依托于中国企业设计和代工。”马超解释，“卓易科技已经从硬件设计到操作系统到应用服务，形成了一整套的方案，我们有足够的经验快速服务海外市场。”

据悉，从2015年年底开始，卓易科技已正式启动海外战略，与很多海外品牌进行了合作，比如印度松下，泰国true等。卓易科技的硬件设计、操作系统都得到了海外客户的高度认可，在海外的市场份额也得到了大幅提升。

毫无疑问，海外市场已经成为卓易科技的发展重点。“我认为海外是我们实现所谓弯道超车的一个至关重要的优势，所以我们加速了海外布局。”马超透露。据他透露，卓易科技已陆续在中国台湾、美国波士顿以及以色列建立了研发中心。

人工智能发展趋势报告范文第2篇

［关键词］人工智能；会计；基础会计

1人工智能在会计领域的应用特质

将德勤财务机器人、用友财务机器人等人工智能在会计领域的应用状况进行分析，可以看到人工智能在会计领域的应用有以下特点。（1）大量规则化应用领域被人工智能取代。原始凭证审核，依托于电子票据二维码应用，票据关键信息（如发票抬头、税号、发票内容、金额等）被人工智能识别并依照规则进行判断；根据原始凭证相关信息依照借、贷规则选择相应会计科目编制会计凭证，也是人工智能依照既定规则完成；根据记账凭证完成记账和报表编制，在会计电算化时代即已完成，对于人工智能而言，则更是“小儿科”，仅需要依照既定规则将数据库文件以视图形式呈现。可以看到，从原始凭证审核、记账凭证编制再到账簿形成、报表形成，会计明晰的规则为人工智能应用提供了切合的舞台，而有明确规则的领域是人工智能能够凸显其计算能力的优势领域。由此可见，以规则为基础的会计核算应用领域能够被人工智能“完美”替代。这也是德勤机器人、用友财务机器人等人工智能最先得以应用的领域。（2）经验化应用领域将被人工智能取代。人工智能以超强的自我学习能力著称，能够通过大数据获取认知上的进步，可以从大量的图片中学习识别猫，也可以从大量的棋谱中学习对弈。会计、医生曾经被认为“越老越值钱”，即是基于经验的价值增加，在工作中不断学习积累经验，能够借助经验处理非常规、复杂的情形。通过学习积累经验获得认知进步，已经成为人工智能擅长的领域。在大数据的基础上，人工智能可以通过案例学习获得“经验”，并且由于存储记忆能力的显著优势超过会计、医生的经验。因此，经验化应用领域将被人工智能取代。（3）人工智能应用推广速度受到成本的影响。2017年德勤财务机器人推出，随后用友财务机器人、浪潮财务机器人也相继面世，一年时间之后这些财务机器人并没有大量应用，其原因既有技术成熟度方面的原因，也有成本方面的原因。财务机器人的应用成本，不仅包括购买财务机器人的价格，还包括企业转换成本。在ERP、财务共享中心等信息化建设之后，信息系统建设的投入大、实施风险高的特征使得企业对于系统切换心存顾虑，使用财务机器人是否又将成为投入高、见效慢的项目，成为企业应用财务机器人不得不考虑的问题。也正是由于受到应用成本的影响，财务机器人在2017年推出之后只是引起了观念、认知上的“地震”，广泛的应用并未看见。

2“基础会计”课程核心

从目前国内高校会计专业、财务管理专业所开设“基础会计”（会计学）课程的情况来看，该课程仍然作为专业基础课开设，其核心内容一般包括：（1）会计核算基本方法，涉及会计要素、会计等式、复式记账、凭证、账簿、财务报告等内容。通过这些内容的学习，学生将掌握借贷记账、凭证编制、账簿登记、财务报告编制等基本方法，掌握会计核算的基本规则，理解会计的基本逻辑与方法。（2）会计核算基本操作，涉及凭证填写与审核、账簿登记、财务报表编制等内容。在会计基本方法学习的基础上，学生将通过实验等方式，掌握凭证填写与审核的规范、账簿登记的规范、财务报表编制规范等操作环节的要求，通过实践体会从凭证填制与审核、账簿登记、财务报表编制的规则与过程，并完成从理论到实践的转换。（3）会计视角的形成。在对会计要素、复式记账的理解中，学生将完成对经济活动的会计视角理解。例如，企业完成销售活动，从经济活动的范畴理解，更多强调客户关系管理、合同签订、履行合同等节点，而从会计视角理解，则更强调伴随销售活动产生的资金流和成本化物流，即在收入形成的同时，根据资金支付的状况选择银行存款、或者应收账款、或者应收票据、或者预收账款进行核算，同时在物流发生后结转相应成本。将经济活动的会计本质进行识别，培养和形成会计视角成为“基础会计”课程的关键内容。也正是因为这个原因，“基础会计”成为会计入门课程。

3人工智能对“基础会计”课程的挑战

（1）规则化应用将被人工智能取代，但修订完善规则为会计人员留出了空间。人工智能因其超强的运算能力，能够在既定规则的指挥下“毫无怨言”地处理原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、报表编制等工作，并且处理效率更高。单纯地规则化应用，会计人员与人工智能相比，完全不具有优势。仅仅只有在人工智能技术应用的成本还相比人工成本更好的前提下，原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、编表编制工作仍由会计人员完成。当人工智能技术应用成本得以降低，采用人工智能技术相比雇佣会计人员成本更低，会计人员无疑将面临被人工智能所取代。这也是业界认为人工智能带来会计“地震”的重要原因。虽然2017年会计人工智能出现后并没有马上带来会计人员下岗潮，但这一时刻不会太远，一旦人工智能应用成本得以降低，在人工成本逐渐上升的现实状况下，处理原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、编表编制的纯规则化会计岗位将被人工智能取代。与此同时，我们必须意识到，人工智能以规则为基础完成会计活动，那么谁来定义规则？战胜棋圣的人工智能以围棋规则为基础开展对弈，无人驾驶以道路交通规则为基础完成驾驶，财务机器人在完成会计活动时同样基于既定的规则。从国家层面看，“会计准则”处于不断的修订完善过程中，新的经济形式不断出现，会计准则往往紧随着新经济活动而修订完善。一旦会计准则变更，意味着完成会计活动的人工智能所依据的规则也需要变更。因此，规则变更与修订为会计人员留出了空间。“人工制定规则，人工智能完成规则”可能成为未来会计活动的新形式！会计人员制定规则，是否需要从了解基本规则入手呢？答案无疑是肯定的。作为制定规则的会计人员，不可能完全不了解基本的借贷规则、基本的账务处理规则，就开始着手调整规则。基于此，了解和掌握基本会计规则应当成为会计人员的必须，通过“基础会计”课程促使会计人员了解和掌握会计基本规则也成为必要选择。但人工智能应用会计规则的优势，促使会计人员在学习掌握基本会计规则时必须思考，学习基本会计规则的目的是应用还是修订完善？如果仅仅将学习会计规则的目的定位于应用，这样的会计人员只能定义为初级会计人员，一旦其人力成本高于人工智能技术应用成本，这种岗位人员无疑是会惨遭淘汰。因此人工智能的出现逼迫会计人员将学习会计规则的目的定位于修订会计规则的高端人才，只有在基础规则之上，跳出规则制定规则，才可能在人工智能应用的大趋势下赢得一席之地。（2）经验积累将被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间。会计人员的经验积累建立在大量案例处理的基础上，在复杂经济业务处理过程中形成隐性知识，如果这些隐性知识不能显性化、不能总结提升为规则，这些隐性知识只能藏于人员的头脑里，导致似乎“越老越值钱”。人工智能具有大数据处理能力，在大数据基础上形成“经验”从而自我学习，并且其总结的经验将以“代码化”的形式显性体现，相比会计人员而言，经验形成的能力更强、经验显性化的能力也更强。但从经验到规则，人工智能还不能直接将积累的经验形成规则，规则的形成还需要人工干预。因此，会计人员的经验积累可以被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间。面临人工智能应用，会计人员“越老越值钱”的优势将不复存在，会计人员的价值不再建立在工作经验的基础上，而是建立在经验知识化、并进一步规则化的基础上。会计人员要完成经验规则化过程，也需要对基本规则熟悉了解、并对经验是否作用于规则修订进行判断的基础上，因此对于基本规则的了解和掌握也是必不可少的。尽管“基础会计”课程仅仅是会计入门知识的介绍，不能形成会计处理经验，在经验积累方面不存在是否课程内容是否被人工智能取代的问题，但由于会计人员需要将经验规则化，需要熟悉了解基本规则，并对经验是否推动规则变化做出判断，因此通过“基础会计”课程学习了解基本规则仍然是必要的。（3）会计视角的形成仍需通过“基础会计”课程培养。人工智能完成了从原始凭证审核到记账凭证编制、再到账簿登记、报表编制的任务，使用人工智能完成这些任务得到的是凭证、账簿、报表这些结果的呈现，对于这些结果、这些信息究竟对于会计人员意味着什么，会计人员通过这些信息怎样从会计的视角去理解经济业务，人工智能并未给出答案。而“基础会计”课程则是从经济业务到会计业务的桥梁和纽带，通过“基础会计”课程的学习，会计要素、会计科目等内容成为将经济语言转换为会计语言的工具，会计视角得以培养形成。因此，从会计视角培育需要来看，“基础会计”课程仍然是有必要开设的。

4“基础会计”应对人工智能应用的适应性调整

概括起来看，面对人工智能应用的大趋势，“基础会计”课程仍有必要开设，但应对这一趋势，需要从课程目标、课程内容上进行适应性调整。具体包括：（1）“基础会计”课程目标需要定位于会计基本规则体系建立而非操作能力。由于人工智能能够以高效率的优势完成规则应用，因此“基础会计”课程目标不能再强调凭证编制、账簿登记、报表编制等应用能力，应该将“基础会计”的课程目标定位于促使学生构建会计规则体系，培育经济业务的会计视角。学生学习“基础会计”的目的不再是掌握原始凭证审核、记账凭证编制、账簿登记、报表编制操作，而是建立会计规则体系，掌握会计语言实现从会计角度理解经济业务。（2）“基础会计”课程内容需要强化会计要素、会计等式、借贷记账等基本规则体系内容，弱化凭证、账簿等操作性内容。根据前面的分析可见，“基础会计”作为基本规则介绍的入门课程，学生需要通过该门课程的学习，掌握会计基本规则，并在此基础上逐步培养提升规则制定的能力。以往课程中，通过实验、实训提高学生填写凭证、登记账簿的操作能力，但这些操作未来将被人工智能高效替代。在人工智能在会计规则化应用领域形成趋势的当前，操作能力培养这部分内容需要弱化，而对于会计规则体系的理解、会计视角的培养应当强化。（3）“基础会计”课程内容中需要适当增加有关大数据、人工智能方面的内容，介绍大数据、人工智能在会计领域的应用趋势，以帮助学生了解会计在信息时代、人工智能时代可能发生的变革，提前应对可能发生的变化。会计不能脱离社会经济生活而存在，人工智能时代已经对会计提出了变革要求，应对这一要求，“基础会计”应当不回避，主动做出调整和适应。例如，对于会计总论的阐述中，介绍会计的发展趋势，不能还停留将会计电算化作为发展前沿，电算化阶段已经成为过去，大数据、人工智能才是未来的发展前沿；在会计的发展阶段中，古代会计阶段、现代会计阶段、电算化会计阶段的划分也值得商榷，复式记账、计算机的出现作为阶段划分的关键节点，但在2017年人工智能推出后，是否在电算化会计阶段之后已经需要重新再切分出人工智能会计应用阶段，值得学术界探讨。

5结语

财务机器人诞生后会计岗位可能面临失业潮，“基础会计”课程似乎也已经没有必要开设。通过分析人工智能的特质、“基础会计”课程的核心，指出在人工智能应用趋势到来的当前，规则化应用将被人工智能取代，但修订完善规则为会计人员留出了空间；经验积累将被人工智能取代，但经验规则化为会计人员留出了空间；会计视角的形成仍需通过“基础会计”课程培养。因此“基础会计”课程仍然有必要开设，其课程目标需要定位于会计基本规则体系建立而非操作能力，其课程内容需要强化会计要素、会计等式、借贷记账等基本规则体系内容，弱化凭证、账簿等操作性内容，同时课程内容中需要适当增加有关大数据、人工智能方面的内容。

主要参考文献

［1］陈婷蔚．人工智能在会计领域的应用探析———以德勤财务机器人为例［J］．商业会计，2018，5（10）：77－78．

［2］王加灿，苏阳．人工智能与会计模式变革［J］．财会通讯，2017（22）：41－43．

［3］任世赢．人工智能技术对会计行业的影响及对策［J］．北方经贸，2018（1）：96－97．

［4］邓文伟．人工智能时代的会计研究综述［J］．国际商务财会，2018（5）：86－88．

人工智能发展趋势报告范文第3篇

报告指出，2017年中国互联网产业呈现以下五大发展态势：

一是提网速，广连接。骨干网络优化提速明显，固定宽带普及目标提前完成；网络提速降费成效显著，移动网络体系建设加快推进；物联网络部署大幕拉开，专有网络连接更加广泛；智能硬件丰富信息交互，推进传统产业转型升级；资源连接范围持续扩大，产业互联互通步伐加快。

二是深融合，强制造。产业互联网全面深度融合，服务实体经济创新发展；“中国制造2025”全面实施，制造强国建设迈上新台阶；工业互联网全力纵深推进，产业生态体系显现雏形；“互联网+农业”迸发巨大能量，技术助推产业链升级；“双创”平台持续普及推广，成为融合发展新动能。

三是兴业态，惠民生。智能技术助力业态焕新，打造科技时尚新生活；新型消费优化产业布局，构筑个性化、智能化应用场景；无人零售领域百花竞放，服务布局向线下聚拢；分享经济加速优胜劣汰，强势企业瞄准AI领域；在线娱乐行业加速升温，产品丰富但问题不容小觑；创新领域覆盖更广更深，网络惠民触手可及。

四是谋创新，拓市场。应用创新向技术创新挺进，商业化应用竞争加剧；多级平台同步孵化产品，“内容为王、创意为先”优势凸显；互联网平台走向生态化，产业链依存关系持续增强；企业“进军”农村市场，县域经济蓬勃发展；推广中国本土优势经验，“出海”足迹延伸更广。

五是重安全，共治理。系列法律法规加速实施落地，为网络安全保驾护航；网络安全保障能力持续提升，安全产业向服务主导转型；有效防范打击通讯信息诈骗，全力保障社会民生；不良信息治理力度持续加大，网络空间更加清朗；命运共同体理念深入人心，互联网全球治理体系深度变革。

报告指出，2018年的中国互联网产业六个方面发展趋势值得关注：

一是新技术，下一代网络建设带动5G产业崛起，工业互联网促进制造业集成创新，大数据、人工智能将加速推进产业深度融合，技术创新推动金融信用体系趋于完善。

二是新动能，产业互联网推动新旧动能加速转换，“互联网+先进制造业”成为振兴实体经济的重要途径，制造业与互联网融合的行业解决方案将继续突破，智能制造的网络安全保障将成为关键一环，农业全产业链信息化升级将加速。

三是新场景，数据与服务开辟未来消费新场景，共享服务更加智能化和全球化，智能化赋能更多平台场景。

四是新体验，智能交互催生消费新体验，车联网、智能家电促进“住行”新体验升级，AR有望重新定义移动交互体验。

五是新挑战，勒索病毒攻击类或将成为常态，个人信息保护将面临严峻挑战，关键信息基础设施的安全风险将不断攀升，网络空间安全防护能力将大幅加强，企业拓展国际化市场将面临激烈竞争。

六是新生态，物联网和工业互联网安全生态建设将日益完善，平台经济创新与协同治理的需求将更加迫切，数据权属关系受到广泛关注，网络综合治理体系将加快完善，全球互联网治理体系将深度变革。

人工智能发展趋势报告范文第4篇

关键词 网络文化安全；网络舆情；预警；智能分析

中图分类号TP393 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2011）57-0213-02

0 引言

随着计算机网络技术及其应用的迅速发展，以数字内容为标志、以互联网为主要载体、以开放、多元、虚拟、交互为特征的网络文化，成为文化传播的主要形式之一。互联网在为人们提供大量的有用信息，给学习、生活带来便利的同时，也带来制造和传播不良甚至非法网络信息等新问题。在 Internet 普及的过程中，网民们积极参与网络讨论、自由表达个人观点、自主传播思想文化，从而形成网络舆情，网络舆情是社会舆情的直接反映。由于网络的开放性和虚拟性，决定了网络舆情具有直接性、突发性和偏差性等特点[1]。网络舆情的广泛传播常常导致现实社会有关事件的放大升级，甚至对事件的发展和结果产生巨大的影响力。针对网络文化中存在的安全威胁，实现对网络文化内容的有效监管，加强对网络舆情的及时监测和有效引导，成为当前亟待解决的问题。

1 网络文化安全预警系统模型构建方法

要保障网络文化安全，实现全面、准确、及时地掌握网络舆情，必须依靠科学的方法体系，运用信息化手段，构建网络文化安全监管系统，网络文化安全预警系统是其重要组成部分。

首先必须明确网络文化安全预警系统的性质和类型，采用科学的研究方法才能建立符合需求的应用模型，进而实现系统安全、可靠、有效的应用目标。

Internet安全对象不是一般的系统，而是开放、人在其中、与社会系统紧密耦合的复杂巨系统， Internet安全过程不是一般工程化的过程，而是一个时时处处有人参与的、自适应的、不断演化的、不断涌现出新的整体特性的过程[2]。因此，在建立网络文化安全预警系统时是由人、机和环境构成的人机系统，应采用“人网结合、人机结合”的模式，运用钱学森提出的综合集成方法[3]，将各行专家的经验、知识与先进的数据挖掘、检测与阻断、模式识别、趋势分析等处理技术结合起来，充分发挥各自优势，建立基于“专家群体+数据信息+计算机技术+专家经验知识”的系统应用模型。图1为运用综合集成方法构建网络文化安全预警系统的理想参考模型。

2 网络文化安全预警系统总体框架

互联网技术的发展日新月异，威胁网络文化安全的网络犯罪日益趋向智能化、技术化，要保障网络文化安全，必须综合运用互联网技术、信息处理技术、人工智能技术及数据挖掘等技术。运用综合集成方法构建的网络文化安全预警系统模型分为支撑层、数据层、分析层和应用层四个层次，具体框架如图2所示。

3 网络文化安全预警系统模型分析

3.1 支撑层

支撑层由Internet和计算机软硬件平台构成，利用互联网技术，为系统上层提供海量数据源和信息处理平台。

3.2 数据层

数据层实现信息采集的功能，利用网络爬虫对互联网信息进行实时监控和采集，并进行有效的过滤和存储，建立网络舆情信息库。

信息采集是网络舆情分析的基础，采用纵向横向结合的采集方式，满足实时网络信息和互动信息源定点提取的需要。定向采集保证监控的深度和实时性，主要实现对新闻、论坛、评论、博客等设定站点板块的信息采集。全网采集主要通过搜索引擎进行广度采集，保证监控的覆盖面。对采集到的信息需要进行必要的预处理，如格式转换、数据清理、主题提取、相关性判断等，最后形成格式化信息，存储在数据库中。

3.3 分析层

分析层作为系统模型的核心层，主要利用人工智能和数据挖掘等技术实现对舆情信息的智能分析，生成舆情分析报告提交给决策机构实现智能辅助决策。

1）自动摘要

自动摘要是通过智能手段为文档自动形成摘要的技术，是进行信息抽取的重要形式，融合了数据挖掘和机器学习技术[4]。用户无需查看全部文档内容，通过该智能摘要即可快速了解文档核心内容，提高信息利用效率。主要采用基于统计与基于理解的方法，对舆情信息中各类主题、各类倾向形成自动摘要。

2）热点发现

根据舆情信息出处的权威度、评论数量、发言时间密集程度等参数，识别出给定时间段内的热门话题，利用关键字布控和语义分析，识别敏感话题。

3）主题跟踪

由于主题具有实时动态性，所以主题跟踪是一个动态学习过程。针对热点话题，实时地进行信息跟踪，分析网络上新发表的新闻文章和论坛帖子，关注话题是否与已有主题相同或类似。

4）趋势分析

通过对某个主题在不同的时间段内被关注的程度进行跟踪，可以获取舆情随时间的发展变化趋势或规律，以及地域信息分布，从而提供阶段性的分析，实现对舆情环境的监控和预警，进行适时控制和疏导。

5）倾向性分析

对每个主题，将各种信息进行自动聚合并利用文本聚类和观点挖掘技术对信息阐述的观点、主旨进行倾向性分析，判别信息的发展趋势，从而明确公众对相关热点事件所持的态度和倾向，以便帮助政府职能部门及时了解社情民意，做出及时反馈。

6）舆情分析报告

将智能分析的结果形成简报、报告、图表等智能舆情报告，为相关职能部门快速、全面掌握网络舆情爆发点和事态发展趋势，做出正确舆论引导，提供可信的分析依据。

3.4 应用层

应用层是人机交互层，一方面用户可以通过一定的软件环境对舆情信息的采集及舆情分析过程加以指导；另一方面则将舆情分析结果以直观、简洁的形式展现给用户，便于用户深入理解舆情信息，同时，提供信息检索功能，用户可以针对系统预设关键词进行定制查询，并能够根据指定条件对热点话题、关键信息及倾向性进行查询，采用多种检索方式，可以有效提高信息检索的准确率。

更为重要的是，应用层将结合智能决策系统实现对舆情信息的智能决策。针对热点信息与突发事件进行监测分析，构建趋势预测模型，根据知识库存储的先验专家知识进行推理判断，形成最终的舆情分析结果，进而实现舆情预警。同时，对每次舆情预警进行必要的评价，优化预测模型的参数，调整和完善知识库存储的知识，使预测意见更接近实际情况，提高舆情分析的准确率。

4 结论

本文针对Internet安全对象的特点，运用综合集成方法构建了网络文化安全预警系统模型。该模型采用纵向横向相结合的采集方式，保证了对互联网海量信息监测的深度、广度和实时性，运行人工智能、数据挖掘等技术和智能决策系统对舆情信息进行智能分析和智能决策，发现网络热点问题并实时跟踪，从而实现对网络文化安全态势的预报和对危机的快速反应，通过舆情评价模块将有助于完善系统模型，提高预警的准确率。

参考文献

[1]张虹.基于统计分析和知识挖掘的网络舆情管理决策平台研究[J].科技信息，2011(7)：495，502.

[2]何德全.互联网时代信息安全的新思维[J].科学中国人，2003(1)：14-15.

人工智能发展趋势报告范文第5篇

2014年10月，由于智能手机Fire Phone的失败，导致亚马逊不得不计提1.7亿美元的财务损失，亚马逊股价大幅下跌到287美元，市值1350亿美元。但是今天，其股价已经上涨到每股780美元，增幅高达172%，市值突破3650亿美元，超越伯克希尔・哈撒韦成为全球第4大公司，创始人贝索斯也以650亿美元的身价超越巴菲特成为全球第3大富豪。

是什么原因让亚马逊的市值在过去两年以超过千亿美元的巨大体量如此快速地上涨，亚马逊究竟做对了哪些事情令投资人如此欣赏这家市盈率数百倍的公司？未来还有多少上升空间？

Prime会员数量快速增长助推电商

2014年初，亚马逊将Prime会员年费从79美元提升到99美元，虽然年费价格上涨，但是所提供的服务也在不断增加，反而提升了Prime会员对用户的吸引力。根据亚马逊官方数据，2013年底全球Prime会员总数为2000万，在2014年和2015年Prime会员数量分别同比增长53%和51%，到2015年底，Prime会员总数已经超过4600万，预计到2016年底，Prime会员总数将接近6000万。

笔者曾在《亚马逊的秘密》（刊发于2014年《证券市场周刊》第34期）一文中介绍过亚马逊电商业务的盈利模式。虽然亚马逊在Prime会员项目中产生了不小的亏损，但是快速增长的Prime会员改变了越来越多的用户的购物习惯，这些用户的购物首选方式正在从线下转移到线上。根据市场研究机构CIRP的数据，Prime会员在亚马逊网站上的年均消费额约为1200美元，比非会员的600美元高出一倍。2016年上半年，亚马逊电商自营业务销售额同比增长22%，增速比2015年上半年的增速提高了12个百分点，Prime会员项目的成功对亚马逊电商业务的推动力可见一斑。

Prime会员的快速增长不仅推动了亚马逊自营业务销量增长，同时也推动着第三方卖家平台的销量增长，而且第三方卖家平台的增速更快，2016年上半年，刨除云计算收入的净服务收入同比增长38%，增速远高于此前两年，其中贡献最大的就是Prime会员费用和第三方卖家平台佣金费用。2013年第三方卖家平台销售的商品单位占亚马逊网站总销售商品单位的39%，现在已经增长到49%。

而第三方卖家平台的增长又推动了亚马逊物流体系的进步。目前亚马逊第三方卖家平台销售的商品单位总数的一半都采用了FBA（Fulfillment by Amazon）。在7月15日的Prime Day（Prime会员促销日）活动之前的准备期，FBA提供给第三方卖家平台卖家的仓库竟然出现了爆满的情况，导致大量卖家的货物无法入仓，这说明FBA的需求还有巨大的提升空间。

亚马逊的物流系统是其电商业务中最核心的竞争力所在，所以亚马逊也在不断地强化自身的物流系统，2016年，亚马逊就租赁了数十架波音767飞机用做物流运输。根据彭博社的报道，亚马逊希望将来有一天能够完全掌控整个物流配送系统，从而在和UPS和FedEx的谈判中占据主导地位，甚至是更进一步，直接与两家物流公司展开竞争。

另外，在当今世界上电商发展最快的国家印度，亚马逊也在同本土最大电商创业公司Flipkart的较量中逐渐占据上风，2015年第四季度，亚马逊网站和移动端APP的访问量分别超过Flipkart。2016年7月，亚马逊印度站的第三方买家数量和商品销售总额也双双超过了Flipkart。全球一级资本市场冷却，印度也不例外，对于Flipkart这样需要在前期不断烧钱投入的电商创业企业来说，融资突然变得非常困难，即使有投资机构愿意投资，给出的估值价格也要大打折扣，这让Flipkart大举建设物流仓储系统的计划不得不放缓。而亚马逊却是现金流极其充沛并且丝毫不惧怕大手笔支出，根据财报，过去12个月亚马逊经营现金流高达127亿美元，自由现金流73亿美元。贝索斯在6月宣布，计划未来几年在印度的总投资额将达到50亿美元。现在，亚马逊已经在印度100个城市开放了Prime会员系统，同时还提供了Prime Video服务。

所以，除非有不可抗因素，否则亚马逊这一次在印度将很有可能赢得最终的胜利，届时，其电商业务估值将会再增加数百亿美元，因为在印度这么庞大的零售市场中，诞生一家数百亿美元估值的电商企业可以说是必然的事情。

对于亚马逊来说，它在电子商务领域里已经没有真正能和它抗衡的对手，最大的竞争对手Ebay已经接近停止增长（2014年、2015年和2016年上半年的电商GMV增幅分别为4%、-2%和2%）。虽然沃尔玛近期收购了电商创业公司Jet，意图加强电商方面的竞争力，但是实际的帮助会非常有限。

确立了在云计算领域的领导地位

目前已经有超过100万家企业在使用AWS服务（亚马逊云计算服务）。最新的引人瞩目的案例是全球最大SAAS企业Salesforce在5月份宣布将和亚马逊合作，Salesforce将把部分核心云业务转移到AWS上来，很多企业可以同时采用亚马逊的IAAS（基础设施既服务）和Salesforce的SAAS（软件既服务）。类似Salesforce的SAAS厂商数量非常之多，这些SAAS厂商围绕AWS已经形成了一个完整的生态系统。

在过去的两年半时间里，AWS的增速超出所有人的预期，2014年、2015年和2016年上半年，AWS同比增速分别为49%、71%和61%，营收分别为46亿美元、79亿美元和55亿美元。根据Synergy的报告，AWS的市场份额为31%，比微软（11%）、IBM（8%）和谷歌（5%）三家的总和还要多8%。在另一家机构Gartner的报告中，AWS则继续在云计算魔力象限中保持绝对的领先优势。

对亚马逊利好的是，云计算的发展趋势越来越有利于领先的少数巨头，在这场竞争中排名靠后的云计算企业现在已经开始逐渐退出云计算基础服务市场，未来几年，AWS的市场份额有机会获得更进一步的提升。

按60%的增速计算，2016年AWS营收将超过120亿美元，如果把AWS单独作为一家企业的话，只有早期的谷歌能够与之相比，毫无疑问，AWS未来将像贝索斯所说的那样：“成长为一棵参天大树，并且在营收规模上超过亚马逊的电商业务”。

发力人工智能

2014年11月，亚马逊了内置Alexa语音系统的智能硬件Amazon Echo，最初这款产品只向部分获得邀请的Prime会员开放预订，并且功能有限，市场并不看好这款产品。不过开发团队在随后的几个月里为Echo增添了多项实用功能，逐渐受到用户的欢迎。

2015年6月，Echo开放销售，极受欢迎。据互联网女皇玛丽・米克尔的《2016年互联网趋势报告》中所提供的数据，Echo截至到2016年一季度末总销量达到400万台，考虑到这款产品真正开放销售只有三个季度，这样的销量成绩非常惊人。随后，亚马逊又趁热推出价格更低的Echo Tap和Echo Dot两款产品作为Echo的补充，亚马逊希望推动Echo系列产品到2017年能够达到1000万台的总销量。

Echo之所以能够创造如此优秀的销售成绩，背后的核心因素有两点：人们对人工智能的强烈需求； Alexa智能语音技术满足了这种需求，虽然它目前还不是非常成熟。这和苹果在2007年最初一代Iphone手机和Ios系统非常相似。

如同当年Iphone开创智能手机黄金时代一样，Echo能够在智能硬件领域一马当先也正是因为它们提供了优秀的用户体验。其背后是Echo的“灵魂”――亚马逊下一个核心项目Alexa人工智能语音技术在起决定性的作用。相比其他科技巨头的语音产品，Alexa的交互体验更加人性化，在处理用户的重叠命令时能够很清楚地分清每个命令应该属于哪个语境，虽然还无法做到百分之百，但是已经达到让用户乐于接受的程度。

亚马逊发展Alexa的战略思路相当清晰，当发现Alexa颇受欢迎之后，亚马逊立即在2015年7月开放了Alexa语音技术，推出SDK，任何一家公司或个人开发者都可以免费把Alexa语音技术结合在自己的软硬件产品中，亚马逊还推出一亿美元的基金来扶持有前景的第三方开发商。在一年多的时间里，第三方开发商已经为Alexa增添了1900种新功能，围绕着Alexa已经形成了一个正循环。这和当初AWS早期的正循环状态颇为相似，目前市场上几乎所有的智能家居硬件厂商都在考虑整合Alexa语音技术，在汽车领域里福特、宝马和现代都已经把Alexa整合到自家的车型中，PC厂商联想也正在和亚马逊谈判，Alexa有望整合到所有的联想在欧美市场的产品中。此外，亚马逊也已经把Alexa语音技术整合到新版的Fire TV（智能电视机顶盒）和Kindle Fire平板电脑中，将来甚至有可能会把Alexa整合到新一代的Kindle中。总体而言，Alexa扩张的势头非常之强，令人充满期待。

从长远来看，亚马逊的人工智能战略也是相当有前瞻性的，它之所以愿意完全免费开放Alexa语音技术，是看清了人工智能时代究竟什么将是最核心的要素，那就是数据，未来所有的人工智能都将以大数据为基础。贝索斯在Code Conference大会上接受采访时说的话解释了一切：“人工智能将获得巨大的发展，但是首先只有获得大量的数据才能取得杰出的成就。”

等待估值再提升

在《亚马逊的秘密》中，我曾经预判亚马逊的电子商务业务将在五年内达到3000亿美元的估值，如果给予一定安全边际的话可以按八折估值2400亿美元，但是由于Prime会员的惊人增长，很明显我的预测有些保守，亚马逊的电商业务2016年的实际盈利大概在70亿到80亿美元之间（计算方法请参考《亚马逊的秘密》），资本市场给予其超过30倍的市盈率，所以亚马逊电商业务目前的估值在2100亿至2400亿美元左右。

未来几年亚马逊电商业务的发展仍然会保持不错的势头，如果亚马逊在印度能够和Flipkart拉开距离，占据主导地位，资本市场还会给予亚马逊电商业务更高估值，那么亚马逊电商业务估值有可能会达到3500亿美元。

再来看云计算业务的估值。2015年AWS营收79亿美元，2016年上半年AWS营收54.5亿美元，同比增长61%，按照这个增速，AWS全年收入为127亿美元，即使保守计算，至少也有120美元。资本市场现在给予AWS业务的估值为10倍的市销率，1200亿美元。

2016年第二季度，AWS营收29亿美元，经营费用和股权激励费用共22亿美元，经营利润7亿美元，经营利润率24%，如果按全年120亿美元营收计算，AWS的全年经营利润约为29亿美元，扣除相关税费成本之后，AWS业务全年的净利润应该在25亿美元左右，同时这项业务拥有60%的增速，所以1200亿美元的估值虽然看上去很高，实际上却是比较合理的。另外还有很关键的一点，随着规模的提升，规模效应开始发挥作用，AWS的经营利润率正在不断地提高：2014年第三季度AWS的经营利润率只有8%，2015年第一季度提升到17%，2015年第二季度21%，2016年第一季度23%，2016年第二季度25%。

考虑到移动互联网、视频直播和人工智能的快速发展所产生的巨大需求，未来几年云计算仍然会拥有很高的增速，假设AWS的营收未来三年以年均35%的速度增长，到2019年AWS的营收大致在300亿美元，随着规模的提升，经营利润率也将进一步提高，如果按30%的经营利润率来算的话，AWS在2019年的经营利润约为90亿美元，净利润约80亿美元，按照30倍市盈率计算，AWS的估值将达到2400亿美元。

电商业务加上AWS，这两项业务的估值就达到5400亿至5900亿美元。如果亚马逊在未来几年能够通过Alexa在人工智能领域打造出一个出色的生态系统，那么亚马逊的估值将会超过6000亿美元。换一个角度看，由于亚马逊在核心业务上拥有着巨大的竞争优势，这家公司估值的下限不应低于5000亿美元。