人工智能技术优势

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篇人工智能技术优势范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

人工智能技术优势范文第1篇

 

《中国经济信息》综合报道

 

由美国科技媒体Re/Code举办的Code Conference日前在南加州举行，微软公司创始人比尔·盖茨、特斯拉创始人伊隆·马斯克、亚马逊创始人杰夫·贝索斯以及谷歌CEO桑达尔·皮查伊受邀参加，并且在大会上发表了各自对人工智能技术的看法。

 

比尔·盖茨：梦想终于实现

 

首先是比尔·盖茨，这位微软帝国的缔造者，虽然对人工智能的崛起感到激动，但是他也承认，能力超过人类的机器将会带来一些挑战。微软公司在语音识别和计算机视觉等领域进行了多年的研发，比尔盖茨表示，目前人类已经在相关领域取得了足够的进展，足以肯定未来十年将会有机器人能够执行类似驾驶、库管等工作，机器在某些知识工作的领域也能够超过人类。

 

“曾经的梦想终于到来了，”盖茨在Code Conference大会上说道，“这是科技一直以来发展前进的方向。”

 

但是盖茨在去年的一次采访中，也曾表示机器的超人能力将会带来两个大问题。第一个，机器将会让人类社会目前现存的许多工作机会消失。第二个，则是如何让人类保持对机器的控制。盖茨透露，目前他已经在接触有想法能够解决这一问题的人。

 

马斯克：人工智能可能会成为少数人的工具

 

马斯克对人工智能的发展也很激动，他认为人工智能的出现，实现了科技迷们儿时的梦想。他认为，人工智能是通往未来的途径，机器将越来越强大，甚至会超过人类智慧。但是，马斯克同样对人工智能的发展表示出担忧。“它们可能对未来产生负面影响，并非所有人工智能功能都是良性的。”他说。

 

马斯克认为，如果人类创造出超越人类智慧很多的超级人工智能，确保其处于良性状态非常重要。马斯克特别强调，人工智能可能落入少数人之手。当被问及这里的“少数人”指的是谁，马斯克并没有明确指明。

 

贝索斯：亚马逊从事相关项目的团队超1000人

 

亚马逊虽然是一家电商科技公司，但是贝索斯也对人工智能技术极为热衷。该公司的Alexa智能语音助手和Echo智能音箱，背后都有人工智能技术的影子。在Code Conference大会上，贝索斯透露，亚马逊正在发力人工智能。“亚马逊从事这些项目的团队超1000人，你看见的只是冰山一角。”他对Re/Code创始人莫博士说。

 

他表示，亚马逊针对人工智能领域关键项目的投资，已经持续了四年时间。他表示，人工智能产业会越来越大，亚马逊有大量数据的积累，这一点在人工智能的竞争中有优势。

 

皮查伊：谷歌人工智能的优势是能够理解语境

 

谷歌一直是人工智能领域的明星公司，该公司研发的AlphaGo不久前击败了韩国的顶级棋手。外界看好谷歌发力人工智能领域的原因之一，正是谷歌在数据积累方面的优势。谷歌的搜索引擎，每天都会获得各种各样大量的数据。

 

皮查伊表示，谷歌在人工智能上的技术优势之一，就是其语音助手可以处理人机对话的语境。在前后问题有关联的时候，谷歌的人工智能助手也能实现一定程度的理解。

 

人工智能之外，皮查伊再一次表达了谷歌重返中国的意愿，但是我们可能都知道，这件事要比人工智能的研发，难多了。

人工智能技术优势范文第2篇

关键词：电气自动化；人工智能；技术

中图分类号：C35文献标识码： A

引言

在经济合理的条件下为用户提供高质量的电能是电力系统运行控制的最基本目标，因此对电力系统进行规划、监视和控制一直以来都是电力企业关注的重点。而随着社会经济的日益发展，国家电网的规模也在不断扩大，特别是各地区特高压电网建设的顺利完成，能源管理系统（EMS）运行人员面临着前所未有的压力，这种情况下很难保证电力系统安全、经济、可靠运行。除此之外还有一个不容忽略的问题就是目前EMS中心的计算机软件主要是以数据分析软件为主，对于电力系统运行中的突发事件缺乏智能化处理，这一实际情况使得电力系统运行控制完全依靠人工决策，尤其是在事故状态中，人工决策对于电力系统的正常运行有着决定性作用。为此，将智能技术引入到电力系统来推动电力系统自动化的发展具有普遍的现实意义。

1、人工智能技术概况

随着社会的发展，各种工程计算的增多，人脑无法承担越来越繁重的科学和工程计算，计算机能够比人脑更加快速、准确的计算出这些数据，因此，利用计算机形成的人工智能技术也就随之应运而生了。人工智能技术是于1956年的一次会议上提出来的，涉及到计算机、心理学、数学、认知科学、哲学等多个学科，属于自然科学和社会科学的交叉学科，和空间技术、能源技术并称为世界三大尖端技术。人工智能研究的主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，它主要通过计算机来实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使得计算机能够实现更高层次的应用。人工智能不仅局限于逻辑思维，还综合考虑了形象思维和灵感思维，此外，还可以借助数学工具，使数学进行人工智能的学科。不同的人工智能技术具有不同的优势，例如人工智能建模技术就具有以下的优点：自治性、社会能力、响应性、能动性等。在复杂工程系统中运用人工智能建模技术，可以通过复杂系统中的基本元素及其之间的交互的建模和仿真，将复杂系统的微观行为和宏观“涌现”现象有机的结合到一起。人工智能建模技术对自身状态和行为有一定程度的控制能力，在完成建模和仿真任务时无需人为的干预，具有一定的自治性。人工智能建模技术能够理解自身所处的环境，可以对周围的环境变化作出及时和快速的响应。此外，人工智能建模技术还可以显示出有意识的不失时机和目标导向的行为表现。

智能控制理论概述智能控制是随着控制理论的发展而提出的一项控制技术，其主要作用是帮助解决传统控制方法中无法解决的控制问题，对于那些适应性要求高、不确定性和非线性强的控制系统尤为适用。而电力系统就是一个不确定性和非线性很强的复杂系统，系统中包含了大量未实现建模的动态部分，加上其分布地域范围十分广，对其进行控制管理是非常困难的。同时，随着我国经济社会和科学技术的不断发展，传统的调度控制模式已经无法适应时代对电网运行控制的要求，传统电网控制调度缺少必要的控制技术和指令设备，在控制过程中易出现误动、据动等问题，影响了电网运行效率。为了解决这些问题，电力控制系统中的智能控制就被提了出来。

2、电气自动化控制中人工智能技术的应用

2.1、人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状

虽然科学技术在不断的进步，电气自动化控制水平也在不断的提高，传统的发展模式逐步得到改善，但相比于其他行业，电气自动化控制还需要不断的引进先进的自动化科学技术。

人工智能技术的引进，把电气设备设计从手工制图中解放出来，利用人工智能技术进行设计（例如遗传算法、专家系统等），大大提高了设计的效率和设计的质量，缩短了产品开发的周期。

在电气自动化控制系统中运用人工智能技术可以对所有开关量、模拟量进行实时采集，并按要求处理或存储。人工智能技术还可以模拟电气设备系统运行的实际情况，可以实时的显示电流、电压等实际开关状态及挂牌检修功能，并自动的生成历史趋势图。此外，还可以对电气工程中的主要设备、系统的运行进行监视，一旦发生故障，立刻报警。人工智能技术还可以对运行人员的权限加以限制，方便各级运行值班的管理。

2.2、模糊逻辑控制技术

对电力系统自动化的影响在智能技术的众多分支中，模糊逻辑控制技术可以说是最简单、最容易掌握的一种控制技术，从应用效果和应用范围来考虑这种技术具有很强的实用性和优越性，目前在家用电器中已经得到了广泛的应用如生活中常见的电风扇、电磁炉、电饭煲等都是通过模糊逻辑控制技术来实现控制的。而以模糊逻辑控制技术为基础的电力自动化控制系统具有一个完整、系统的逻辑推理，能够充分的表达语言变量，从而实现与人类逻辑相似的性能。2.5综合智能控制技术对电力系统自动化的影响智能技术是一个广泛的概念，到目前为止其已经衍生出专家控制技术、神经网络控制技术等多个分支，其中每一个分支都有着自己的优势和不足之处，而综合智能控制技术则是对这些智能技术的一种综合性应用。这种控制技术对于电力系统的影响将是全方位的，例如模糊控制技术只适合处理机构化知识，而神经网络控制技术在处理非机构化信息上更有优势，那么通过综合智能控制技术将二者进行补充结合，可以从不同方面来为电力系统自动化提供服务。笔者认为，融合了多种智能技术优势的综合智能控制技术对于电力系统自动化的发展所起到的推动作用更大，在未来将成为主要的研究方向。

2.3、线性最优控制技术

最优控制是最优化理论在系统控制方面的具体应用，其原理是在一定条件下，寻找最适合系统的控制策略，以使性能指标达到最大化或最小化。其在电力控制系统中的应用由来已久，有研究已经证明，利用最优控制手段能够提高电网远距离输电的输电能力，并能提高输电线路的输电品质。但由于其只能对电力控制系统中的局部线性模型进行最优策略的选择，因而控制作用有限，对于强非线性电力控制系统的最优控制效果并不理想，在实际应用过程中多用于对电力系统中局部进行控制的线性模型中。

2.4、监控技术

监控技术是电力自动化系统中不可缺少的一部分，通过监控，电力控制中心人员能够实时掌握电力系统各部分的运行状况。而随着电力行业的发展，智能监控技术得到了广泛应用。智能监控技术能够为用户提供数字化的监控界面，并对电力系统的运行进行实时地图形和数据分析，为控制人员提供决策支持。另外，现代智能监控系统还具备远程遥控界面、实时报警以及遥控闭锁等功能，使电力自动化控制的工作效率得到明显提高，节约了电力企业人力资源，增强了电力生产的安全可靠性，提升了电力系统的自动化水平，适应了时展要求。其智能性主要体现在，当对电力系统中高压进线部分，低压进线部分以及电源切换等部分进行分析时，会优先使用分布分层式的系统结构，并对各层的温度变化和运行状况进行监控。同时，智能监控还能够监测到电力系统中多种遥信量信号，并将这些信号实时反馈给监控中心。

3、结语

人工智能技术随着科技的不断发展，已经广泛应用在生活和生产当中，它作为一种高科技手段，改变着人类的产生、生活方式。人工智能代替传统智能在电气自动化中的应用，标志着电气产业的改革与发展，有效的降低了电气自动化的投入成本，最大程度的提高了工作效率，推动了电气自动化的健康发展。

参考文献

[1]周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷,2012,08:21+87.

[2]张聪一,刘颖超.电气自动化控制中人工智能技术[J].科技传播,2012,15:83+79.

人工智能技术优势范文第3篇

2012年，在技术创业尚未形成风气之时，他中断了在美国的学术道路，回到中国，与中学同学、前阿里云总监林晨曦创办了依图科技公司，致力于计算机视觉业务。谈到创业的初衷，他说：“我始终认为，技术要应用于现实生活中，才能发挥出最大的价值。”

2013年，依图科技拿到了真格基金百万美元的天使投资。2015年和2016年，依图科技先后完成A轮、B轮融资，估值数千万美元，成为业界最被看好的计算机视觉创业公司之一。

创业四年，甘苦尝尽。朱珑的技术优势显而易见，要面对的难题也不少：没有商科背景，是否会让他在管理上左支右绌？在人工智能这样的前沿领域，没有现成的商业模式可供借鉴，他该如何取舍公司的业务方向？

8月，趁朱珑在北京出差之际，《时间线》对他进行了专访，听朱珑讲述行走在中国科技产业浪潮之巅的故事。

《时间线》：2012年你创业的时候，国内人工智能市场是怎样的？

朱珑：当时大家对人工智能的未来不像今天这样有信心，资本对这个圈子的热度也远不如今天。并不是说你来自MIT就很容易拿到投资。我认为2012年是技术类创业的标杆性的一年，此后，创投圈开始从“资金密集型”和“资源密集型”转向“智慧密集型”。

《时间线》：如你所说，当时资本圈对AI并不像今天这样抱有信心，依图拿到真格基金百万美元的天使投资，经历了怎样的过程？

朱珑：在红杉资本中国基金副总裁吴莹的介绍下，我和我的合伙人林晨曦与真格基金的创始人徐小平先生在他的家中见面，交流了十几个小时。当时，徐老师对人工智能技术并不十分了解，但非常看好我们的团队和AI的未来，提出给依图两百万美元的投资，这笔资金动用了当时真格基金总额的7%，我认为徐小平老师是个非常有魄力的投资人。

《时间线》：你们的很多项目都是与政府部门合作的，一家创业公司是如何取得政府的信任的？

朱珑：我回国之后动用了自己在国内所有的人际关系，最终获得了在某个公安系统会议的茶歇时间与一名负责人交流3分钟的机会。经过一番争取，他愿意让我尝试计算机车辆识别系统，当时计算机的车辆自动识别准确率不到30%，对方希望提升到70%。接到任务两个月后，我们做出了一套车辆识别系统，识别准确率达到了90%，获得公司成立后的第一单业务。

由此开始，我们与公安系统开始了长期紧密合作，将人脸识别技术应用于追逃、刑侦、监控等方 面。

《时间线》：人脸识别技术具体可以如何应用到公安系统的工作中？

朱珑：我们曾协助苏州公安完成一起追逃任务，公安用全国在逃库的26万人与常住及暂住人口库中的1300万人进行比对，通过人脸识别的捕捉，系统共预警25人。经过人工甄别，最终确定了17人为嫌疑人，其中9人已撤销，最后现场捕获了3人。这是过去单靠警力无法做到的事情，现在人工智能技术可以帮助我们实现。此外，人脸识别技术还可以应用到金融等其他行业。

《时间线》：从创业到现在，人工智能市场经历了怎样的变化？

朱珑：今年的前三、四个月，比过去一年的变化还大。很多投资人的逻辑是“我就要投资人工智能，一定要进来参与这个领域。”

《时间线》：在人工智能大热的今天，可能会有一些投机主义的公司涌现，这是否会成为你的困扰？

朱珑：肯定有，这很正常。有一些公司不见得会涉及智能的那些部分，只是包装一个概念，但时间会自动筛选出真伪，有实力的公司很稀缺，团队会更加值钱。

为杭州打造“城市数据大脑”

今年9月，全球瞩目的G20峰会将在杭州召开，杭州市委市政府联合众多公司，在阿里云的牵头下开展了一个名为“城市数据大脑”的城市交通规划项目，借此盛会展现大数据在城市管理中的作用，依图公司参与其中，提供车辆识别及大数据相关技术。首次涉通领域，对于依图来说是一个新的挑战。

《时间线》：“城市数据大脑”项目中，依图进行了哪些方面的技术支持？

朱珑：我们对城市中车辆的行驶路径等数据进行收集、分析，对车、道路、红绿灯的信息进行建模。在建模的基础上对政府的交通管理者给予建议和优化方法，比如红绿灯的改进措施，道路的修缮方案。我们希望通过解决城市交通这类世界级难题，让人工智能使我们的生活更加轻松便捷。

《时间线》：这个项目的难点在哪里？

朱珑：从技术层面来讲，交通管理是一个非常新的领域，世界上顶级机构对这一领域的研究也处于原始阶段，现有的学术界的模型、数据体量无法满足模型精度的需求。要完成这个项目，我们还要做很多新的研究。从操作层面来讲，我们的工作要跨越政府的不同部门，把这些数据整合到一起。

《时间线》：大数据对人工智能技术有重要作用，你们如何建立自己的数据库？

朱珑：最朴素的办法就是一点一滴积累，比如车辆数据，我们自己去路上拍了很多，慢慢地数据就积累起来了。在和客户合作的过程中，客户也会提供一些数据。

《时间线》：现阶段在中国进行技术创业，难点在哪里？

朱珑：从创业环境来看，我们没有完善的反垄断机制，也就是说大公司还是可以跟你竞争的；但在美国，这不一定行得通。而且中国的知识版权的保护尚为薄弱，小公司抄袭的情况比较多。

此外，探索出好的商业模式是非常困难的。依图成立四年，经历了很多探索，我们一直在扎实地做垂直领域，包括公安、金融等领域。我始终在问自己：人工智能的卖点是什么？

AI最大的考验是商业模式的创新

2016年初，一场人机大战成为全民热点。人工智能的概念从科技圈走向大众，做了一次生动的市场教育。影响迅速蔓延到二级市场，人工智能概念股迅速飙升，中国兴起一波人工智能创业热潮。创业四年，朱珑目睹了人工智能产业的变迁，他有着怎样的体会？作为一个创业者，他如何看待这个产业的未来

《时间线》：现在依图在技术研发和商业方面的比率大概是什么样的？

朱珑：超过50%都是技术团队，我们的核心优势是对技术的理解能力。有了技术作为基础，扩张的成本会变得很低。

《时间线》：作为学者型创业者，商业背景的匮乏会不会成为你的瓶颈？

朱珑：创业四年，这个部分的知识我补充了很多。商业知识是不断学习的过程，今天学到的商业经验不一定能解决明天的问题。换句话说，有商科背景不一定比我更有能力解决未来将面对的问题。创业本身就是个不确定的探索过程。

《时间线》：如何看待技术与商业化的平衡？

朱珑：技术与商业化从来不是矛盾的。中国现在有很多大规模的问题放到学术上都是非常有挑战性和标杆性的。在实验室是无法直接解决问题的，因为有些数据不易得到，做商业项目与学术研究并不冲突，反而可以更好地促进技术发展。

人工智能技术优势范文第4篇

一、“区块链+AI”行业概述：

1、“区块链+AI”行业简介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文缩写为“AI”，主要研究如何使计算机去做更多过去只有人类才能完成的智能工作。AI一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出，2015年美国伊利诺伊小组研究中表明，现阶段AI智力已可达4岁孩童智力水平。随着人工智能技术不断成熟应用，围绕着“AI+”的技术理念创新也在不断提出，其中“区块链+AI”的技术理念尤为突出。

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。其本身作为比特币的底层技术，拥有去中心化、开放性、自治性、信息难篡改、匿名性等特征，可有效弥补人工智能应用中存在的数据共享、数据安全等问题。区块链可以为人工智能提供“链”的功能，让人工智能的“自主”运行中需要的数据信息都得到可信记录并具备可溯源的特点，使得AI更可信、更安全。可以说“区块链+AI”是新型技术之间的通力合作，若两者可有机结合，将会创造更大的价值。

从金融、消费、医疗服务到政府服务，区块链和人工智能的结合正在逐步渗透各个行业和领域。人工智能和区块链的协作将会解决诸多的问题，在人工智能提供数据分析和匹配的同时，区块链将提供一个更加安全和可信任的网络。

2、人工智能和区块链行业现状概述

人工智能被誉为引领未来的战略性技术，是提升国家竞争力、维护国家安全的核心技术之一，也将成为经济发展中新一轮产业变革的核心驱动力。在我国，人工智能的发展受到高度重视，2017年7月8日国务院了《新一代人工智能发展规划》的战略部署，明确我国新一代人工智能发展的三大战略目标：至2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，成为重要经济增长点，全面支持建设小康社会；至2025年人工智能基础理论实现重大突破，成为我国产业升级和经济转型的主要动力，向智能社会建设迈进；至2030年人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，为经济强国奠基。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）2017年的《中国互联网络发展状况统计报告》显示，2016年中国人工智能相关专利年申请数量达30115项，产业规模突破百亿，2017年中国人工智能产业规模达152.1亿元，该行业每年以40%～50%增长率进行增长，预估2019年将突破300亿元，截止2017年6月我国人工智能企业总数已达592家，仅次于美国。2017年9月，华为公司推出的芯片麒麟970及苹果公司推出的芯片A11SOC均具备机器学习处理单元，为人工智能硬件打下坚实的基础。人工智能行业目前已走过技术蛮荒期，处于通用技术与行业结合形成商业化场景应用阶段。根据目前沪深两市板块分类统计，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵盖了人工智能基础层、技术层、应用层各相关领域。

相比于人工智能技术已经经历了60多年的长足发展而言，区块链技术目前起步不到10年，且刚刚经历了三个初级的阶段，分别为：

起步期：2009年-2012年，以比特币为代表的加密数字货币使得区块链技术开始走进部分极客和新兴技术爱好者的视野当中，并开始在世界范围内形成一定程度的关注和研究。

雏形期：2013年-2017年，以太坊在比特币的基础技术架构之上引入了智能合约，使得区块链的可拓展性得到极大的提升，区块链技术开始延展到更多行业和领域。

发展期：2018年-，区块链技术开始迭展，行业发展聚焦于更为安全的技术架构的搭建与更加良好基础性能的提升，区块链安全、区块链与人工智能等方向开始受到行业重视，一些应用逐步在全球各个行业领域开始试点。

目前区块链技术发展总体阶段处于类似于互联网发展的初期阶段，距离大规模的应用落地仍然需要时间积累。“区块链+AI”是新兴技术相互赋能的良好应用结合，区块链技术在人工智能这一垂直领域的探索，有助于加速新兴技术的落地，并在实践过程中不断完善。目前大部分“区块链+AI”项目仍处于概念验证阶段或早期应用阶段。

二、“区块链+AI”具有的优势与挑战

在人工智能为区块链提供更强大拓展场景与数据分析能力的同时，区块链技术可为人工智能提供高度可信的原始数据以支持其持续的“深度学习”。在未来人工智能高度发展的同时，也可通过区块链的分布式、透明、可溯源的特点，来保障人工智能始终处于人类可控的范围之内。这对两者的技术发展进程都提出了更高的要求，总体而言，区块链技术本身处于早期阶段，与人工智能相结合需要持续迭代以满足人工智能对性能和稳定性的要求。

1、“区块链+AI”两项尖端科技的相互赋能

区块链与人工智能两项技术的结合，有以下七个方面的优势：一是区块链可以提高人工智能的数据安全性；二是区块链可以加速数据的累积，给人工智能提供更强大的数据支持，解决AI的数据供应问题；三是区块链可以解决数据收集时的数据隐私问题；四是人工智能可以减少区块链的电力消耗；五是区块链使得人工智能更加的可信任；六是区块链帮助人工智能缩短训练时间；七是区块链有助于打造一个更加开放与公平化的人工智能市场。双方结合的优势具体说明如下：

（1）提高数据安全性

区块链可以帮助人工智能避免因数据存储问题导致的故障。区块链中每个节点都按照链式结构存储完整的数据，每个存储节点都是独立的、地位等同的。区块链的高冗余特性，分布式数据存储，可避免系统级别风险的发生。理论上看除非所有节点全部出现风险，否则数据就是安全的。

此外，考虑到人工智能诊断的“黑箱”问题，清晰谁建立了人工智能，使用什么数据进行训练，以及谁部署了最终的，是我们应对人工智能可能出现的问题的最佳防控手段。目前使用的大多数人工智能程序都是“深度学习”算法的变体。不良的数据内容将给人工智能带来相应的安全隐患，区块链则通过记录哪些核心算法是使用哪组训练数据开发的，避免了这一问题。更宽泛地说，区块链可以记录谁编写了原始的人工智能算法以及用什么数据来训练算法。

（2）大量且丰富的数据支持

一些企业为了自身发展会进行海量数据收集，同时因为市场竞争而拒绝进行数据共享。由此造成这些公司接触到的数据有限，缺少完整的数据集做支撑，使得人工智能产品质量较差。采用区块链技术，可以利用数据分类帐进行部分数据的购买销售。可靠性强、可用性高的数据将会使得企业生产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。

当收集了大量同类型数据用于训练AI模型时，数据会受到偏差或“过度拟合”的影响。数据样本将不具备典型的随机性来代表总体的特性。使用此类型数据训练的模型比使用更多不同样本进行训练的模型表现能力要差很多。通过引入区块链技术，让不同的人和公司来提供可信的不同数据，可以获得更多样化的数据样本，帮助AI完成“自主性”决策。

（3）隐私保护

人工智能的高速发展需建立在大量的数据基础上，不可避免地涉及到个人隐私数据合理使用的问题，例如从公共数据库中推导出私人隐私信息，通过这些信息又推导到其他相关人员的信息，这已经超出大部分人同意披露的信息范围。区块链采用非对称加密和授权技术，交易信息公开透明，但对于账户身份信息是高度加密的，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，即使遭到入侵，也仅是一小部分信息内容，无法获取用户完整的个人身份信息，此技术在AI大数据运行环境下，个人的隐私免于被侵犯，不法企业难以利用用户数据来牟取不正当利益。同时，区块链与加密算法相结合可以在数据分享过程中分离数据所有权和使用权，让数据使用方可以利用密文进行模型训练和使用，彻底杜绝原始数据泄露的风险，从而打通企业和政府中的数据孤岛。

（4）能源消耗减少

采用POW共识机制的区块链项目需要消耗大量的电力资源，人工智能可以通过学习算法，提升数据中心的负载，操控计算机服务器和相关的散热系统，优化冷却，有效地进行设备管理，从而减少电力的消耗。对于AI可以优化能源消耗已被谷歌和百度等公司证实，2017年6月百度的智能楼宇项目一个月内为百度省下了25万度用电量，谷歌旗下AI实验室DeepMind利用人工智能技术帮助谷歌削减了15%的用电量。

（5）可信任度的提升

一个人工智能管理的区块链可以为独立于人工智能运行的底层平台的人工智能提供一个分散的标识。每一个主要的人工智能都可以注册成为被普遍认同的节点，这将为AI识别提供一个解决方案，类似于今天的网站证书，以验证网站所有权。

一个人工智能管理的区块链还可以允许每个人工智能将其活动的常规哈希函数写入区块链分类，以便具有加密密钥的可以对其进行不可篡改的检查。区块链搭载的人工智能分布式账本记录了人工智能做了什么，确保人工智能的错误行为被及时的发现、分析和纠正。而区块链的不可篡改性使得人工智能几乎不可能“掩盖它的踪迹”和删除犯罪活动数据。

最后，区块链的共识机制可以确保人工智能处于控制之下。通过人工智能执行任务的公共记录(必须由多个区块链节点进行验证)，我们可以确保人工智能的运行不会超出界限。

（6）更短的AI训练时间

在使用区块链技术保障训练数据的真实可靠性的前提之下，可以通过区块链的分布式数据存储的方式将一台人工智能的深度学习训练时间大幅度的减少。例如一个人工智能的训练可以采用模型并行或者数据并行的方式，将单个的模型或者数据分布在不同的机器之上，从而减少训练时间。人工智能也可以在同步数据并行中删除同步约束限制，而采用异步并行模式——人工智能在每一步的信息处理中不必等待数据的相互确认，可以直接进行下一步的操作，从而进一步减少人工智能的深度学习训练时间。

（7）开放公平性

区块链提供的核心价值是“去信任中介化”。如果想要创建一个自组织和自我调节的人工智能网络——那么分布式记账技术是最好的途径。谷歌、腾讯、IBM、Facebook和其他大型科技公司已经彻底改变了分布式计算——将计算任务分散在多台虚拟机之间，以实现高效的可伸缩任务处理。但是他们的布式处理工具仍然是非常集中的，并且专注于由中心化的控制器统一调度特定任务，以实现非常特定的目标。

而基于区块链技术的智能合约将使“去信任中介”的网络得以实现，在这种可信网络中，两个人工智能系统可以安全可靠地进行交互，而无需任何中心化的中介。区块链还可为人工智能提供声誉系统，这样每个人工智能都可以在选择与其他人工智能进行交易之前检查其声誉。另外，区块链的无中介、高透明度将鼓励这些人工智能开发人员共享他们的数据和他们的产品，而不必担心出现某些偏袒竞争对手或窃取其知识产权的情况，并确保所有相关方为他们的工作获得适当的报酬。

2、“区块链+AI”面临的挑战

“区块链+AI”的面临的问题主要包括两方面：一方面是AI和区块链自身的缺点，在结合后仍无法有效解决；另一方面是AI和区块链结合过程中可能造成原有优势被破坏。例如：

（1）政策性风险

区块链目前部分的衍生应用在世界各地存在着一定的政策风险——例如未来是否采用区块链技术伴生的通证来激励人工智能开发或节点管理，但无论是在经济上还是在政策上如何定义通证仍有很大的不确定性。

（2）技术融合的不确定性

作为两个前沿的新兴技术，且都处于尚未完全成熟的阶段。无论是从当前区块链的技术指标，还是从人工智能的实际落地性来讲，距离两者真正的结合并实现落地，需要面对的不确定性因素仍然存在。目前区块链的主要问题为扩容、隐私、和计算能力，主流的公有链难以支撑人工智能的链上实现。

（3）大规模的社会应用面临挑战

数据共享威胁大型企业利益。通过弱化数据的中心化，降低了大型企业相对小公司的竞争优势。如果任何人都可以访问这些数据集和计算，那么任何人都有机会与世界上最大的公司竞争。从技术领域中去除这些障碍将会改善社会，但共享市场的尝试可能会让大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市场将与许多正在争夺一部分市场的初创企业和小企业共同分享。之前使用用户数据来制定广告或业务策略的公司和政府组织将再次被迫以较不直接的方式获取其数据。因此，大公司可能会反对数据去中心化，并可能游说维持AI模型开发方面集中式数据集的现状。

（4）不可控性

当使用了“一旦运行不可停止”的智能合约时，如果合约代码存在漏洞被黑客利用，黑客将通过智能合约漏洞牟利，因在区块链上运行的事务和交易不可撤销，可能会给企业和个人造成不可挽回的损失。

三、AI与区块链结合的应用场景

结合两者技术优势，通过AI让区块链更智能，区块链让AI更“自主”，更可信。目前对于AI和区块链的结合应用，市场上已经涌现出很多相关项目和理论创新，描述了不同场景下结合，比如：

（1）区块链+AI在医疗方面进行结合

相关的结合领域有医疗数据加密和医疗计算分析。关于医疗数据方面，据统计，大部分的医生会直接将病人的病情、个人信息等信息发给同事，这涉及侵犯病人隐私的问题。应用区块链的非对称加密和授权等技术，对关键信息进行加密，只有经过数据拥有者授权才可访问该数据，将大大的提高医疗数据的隐私性。关于医疗计算分析方面，AI在医疗机构提供数据错误率小于2%，利用区块链的技术，可以对于医疗数据进行信息交换，相比传统AI，数据可更好地进行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在开发区块链医疗数据审计系统，利用“区块链+AI”技术让医院、NHS、病人自身都能实时跟踪其个人健康数据。

（2）区块链+AI在数据市场进行结合

利用区块链集合群体的力量，进行数据上的共享、AI模型的训练等。AI的发展离不开庞大的数据集，区块链可以利用数据分类帐进行高质量数据的购买销售，当收集了大量的、多样化的数据样本后，可用于训练AI模型，这些数据及AI模型将会解决信任的数据孤岛问题，使得人工智能机器人可以进行共享学习，自我成长，产出高质量的计算机识别，语音识别和其他数据密集型应用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等项目涉及该领域。

（3）区块链+AI在金融领域进行结合

相关的结合领域有市场情绪分析、去中介交易商经纪人（IDB）和检测金融欺诈行为等。关于市场情绪分析及去IDB方面，利用AI进行深度学习和时序分析，再结合区块链技术保护下的个人数据相整合，为个人提供更精准的交易服务。具体来说，就是从用户面板上进行大数据采集及处理，通过人工智能分析用户情绪数据，对市场波动进行预算，最后自动化下单。利用机器人取代人工，提升效率，降低了IDB佣金。在检测金融欺诈行为方面，使用交易机器人，高频加密交易，弱中心化减少人为操控的可能性，降低金融欺诈风险，此外，AI监控加密市场，让恶意攻击变得更难。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等项目涉及该领域。

（4）区块链+AI在云计算方面进行结合

当前AI云计算方面面临计算资源昂贵、训练时间长、训练数据多、开发去中心应用困难等问题，结合区块链技术后能较好地解决以上问题。把区块链中挖矿及电力消耗过程中过剩的资源转换为AI云算力，资源上进行整合，降低计算成本。目前有NebulaAI项目涉及该领域。

（5）区块链+AI在物联网方面进行延展

首先，区块链技术可以帮助解决“如何证明自己是自己”的问题，用户可通过区块链+AI技术完成生物身份识别和身份认证，将个人身份与物联网联系在一起。其次，解决了更新的问题，所有物联网设备在区块链+AI的加持下，数据共享，设备可智能化更新。具体的垂直应用包括：应用在工业制造上，制造生产的设备在区块链中传递信息，更智能化地成长，提高效率、增加产能；应用在交通上，更好地铺开无人驾驶应用，解放人们的时间，智能化管理交通，有利于减少交通堵塞、交通事故的发生；应用在监控等公共基础设备上，身份认证能快速的识别出罪犯，有利于维护社会稳定。目前有智行者、美图等项目涉及该领域。

四、“区块链+AI”行业展望

人工智能技术优势范文第5篇

此前，百度在2013年第四季度财报中披露，移动业务占比突破了20%，增长迅速。尽管传统PC互联网业务每季度高速增长，百度移动业务占比不断扩大，显示出百度在移动业务发展远超外界预期。

说到这儿，肥猫想先不说百度，先来说说Facbook，从Facebook的股价走势来看，2013年6月份开始(Facebook移动收入占比突破30%)，Facebook股价从24美元附近强劲上涨，到今年3月份一度突破72美元，目前保持在64美元附近，一年时间上涨了2倍多，显示了资本市场对互联网公司移动业务发展情况的重视。

由此不难看出，按照目前百度移动业务收入的发展趋势，7月末公布2014年第二季度财报时，移动业务占比很有可能突破30%，届时百度的股价有望步入强劲上涨的通道。

那么，为什么百度移动业务收入会快速增长？经过深度分析与研究，肥猫认为百度具有的三大特性促进了整个百度在移动互联网领域的爆发。

一、入口优势。

大家都知道，早在2013年，百度在加强移动生态建设的基础上，着重布局了移动搜索、应用分发、地图和移动视频四大入口，14款移动产品用户数过亿的App，其中最核心的“手机百度”用户在最近3个月内由4亿增至5亿，日活跃用户超过6000万。

由于移动端信息的分散化，移动互联网服务和内容日益丰富，搜索最喜欢的就是信息的分散化，越分散，搜索越有价值。正是百度具有的技术优势，因此，百度利用基于大数据、百度大脑的精准推荐技术，能够更加精准地匹配用户和广告，移动端的广告能够获得更高的点击率。在营收方面，百度网盟利用基于大数据的CTR(广告内容匹配)数据，让站长的平均收入提升70%。

与此同时，移动设备解决了百度账号体系的短板，每台手机、平板电脑都有唯一的设备号，百度不必通过账号来锁定用户，同样可以精准地刻画用户的人群画像，分析用户的特点、消费喜好，从而更精准地推荐相关内容和服务。

二、品牌优势。

无庸置疑，在互联网“搜索”领域，已经被谷歌和百度所定义了，在国外就是“谷歌一下”，在中文世界就是“百度一下”，谷歌百度已经让搜索变得日常化、社会化。而在移动搜索领域，百度目前超过72%的市场份额，也证实了其在掌上世界的品牌价值。

移动端碎片化的使用时间，也让移动搜索的需求越发倾向于本地化搜索和生活服务类搜索。由于屏幕等移动设备的限制，又要求移动搜索要做到能精准把握用户需求，这就要求能准确洞察和理解用户的真实意图。而百度庞大的搜索数据以及前卫的挖掘技术，之前已为对接这些需求奠定了基础。

三、技术优势。

百度在技术上的研发与投入，大家都是有目共睹的。既有的成熟搜索技术不用多说，更关键是百度用来构建未来5年移动搜索雏形的前沿技术，未来移动搜索的需求将更贴近生活和娱乐，搜索框不仅要能进行文字搜索，还要能识别用户输入的声音和图像信息。

而对于，百度在开发者和商家两大群体构建起来开发者生态体系和商业生态体系来说，百度做的移动搜索已经不仅仅是搜索工具、浏览工具它还是综合服务、商业交易的大平台。

所以说，在百度之后做移动搜索，光靠简单的技术研发、数据积累肯定不行，还得能有建立生态圈的前瞻性和实力。

由此，也不难看出，根据数据对比，BAT里百度移动收入占比是最高的，移动互联网时代，搜索广告仍然是效率最高的商业模式。百度移动端商业模式已经从单一的搜索广告丰富为搜索广告、应用分发分成、LBS、在线视频广告等多个模式。在连接人与服务方面，百度效率明显高出许多。

从腾讯方面来看，以京东618大促为案例分析，腾讯微信、QQ两个一级入口总共为京东移动端带来移动端订单仅占7%，京东APP订单量占比为18%。微信和QQ在电商转化效率表现低于大多数人预期。社交网络的电商潜力有限。阿里方面的情况明显比腾讯好，Q1移动营收11.62亿，还是较去年同期增长了6倍的背景下，这离不开淘宝大力促销、UC、微博导流的情况下。但缺乏入口、用户习惯迁移缓慢是阿里移动滞后的原因。

相比之下，百度大数据、人工智能等基础技术创新催生了移动商业模式的实现，比如人工智能技术通过智能推荐，提升了搜索广告的点击转化。大数据、LBS为用户提供了更加便利的本地服务。而定位、语音、图像识别等技术的突破，提升了用户移动应用便利性，也更多维度丰富了用户大数据。

按照百度副总裁、移动·云事业部总经理李明远的说法就是——与PC互联网时代相比，移动时代的搜索服务对大数据、云计算、人工智能等技术提出了更高需求，而这正是百度所擅长的领域。

今年4月，百度正式了包括“百度大脑”在内的“大数据引擎”，向外界提供大数据分析处理和挖掘能力，并展示出百度在云能力与APP端之间的数据协同能力；5月，百度在硅谷宣布成立人工智能实验室，并聘请到全球顶尖的人工智能科学家吴恩达博士担任首席科学家，管理百度研究院。