人工智能與教育的融合精品(七篇)

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篇(1)

關(guān)鍵詞：貿(mào)易經(jīng)濟(jì)人才培養(yǎng)大數(shù)據(jù)與人工智能挑戰(zhàn)

中圖分類號：G71文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1672-3791（2020）06（a）-0028-02

21世紀(jì)是一個智能化時代，人工智能與智能系統(tǒng)的不斷發(fā)展，成為當(dāng)今世界各國發(fā)展的重中之重。2015年來，人工智能快速覆蓋了我國的各行各業(yè)，這些新型行業(yè)的出現(xiàn)，一方面給傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)、行業(yè)和企業(yè)帶來挑戰(zhàn)，使得傳統(tǒng)行業(yè)開始萎縮，對人才的需求開始下降，而新產(chǎn)業(yè)、行業(yè)和企業(yè)的出現(xiàn)并得到快速發(fā)展，因此對人才的需求量逐年增加。這一變革，給高校人才培養(yǎng)帶來了巨大的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

1人工智能背景下的貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀分析

1.1貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)辦學(xué)與人工智能的聯(lián)系很弱

從貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的辦學(xué)水平和內(nèi)容來看，均處于傳統(tǒng)階段，對行業(yè)在人工智能方向上的變遷沒有系統(tǒng)的認(rèn)識和認(rèn)知性教育，貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的改革勢在必行。

以重慶工商大學(xué)為例，貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的辦學(xué)與人工智能的結(jié)合非常微弱，甚至可以說基本沒有考慮到人工智能與專業(yè)辦學(xué)的結(jié)合。最近三年，重慶工商大學(xué)的貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)開始探索大數(shù)據(jù)與專業(yè)辦學(xué)的結(jié)合，苦于師資和其他辦學(xué)資源的限制，目前仍處于討論階段。

1.2貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的人才培養(yǎng)仍停留在傳統(tǒng)模式上

從開設(shè)貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的高校來看，人才培養(yǎng)模式均未與人工智能、大數(shù)據(jù)進(jìn)行緊密結(jié)合，這一現(xiàn)狀對專業(yè)建設(shè)與快速發(fā)展的行業(yè)之間對現(xiàn)代人才需求之間存在著較大的差距，貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)需要加快改革的力度。

1.3貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的課程體系仍未與人工智能結(jié)合起來

從課程體系來看，貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的專業(yè)類課程設(shè)置中不同學(xué)校有些差異，標(biāo)志著各校的專業(yè)建設(shè)和人才培養(yǎng)有所不同，但是大部分課程設(shè)置都是傳統(tǒng)類課程，如西方經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治經(jīng)濟(jì)學(xué)、會計學(xué)、貿(mào)易經(jīng)濟(jì)學(xué)、零售學(xué)、消費(fèi)經(jīng)濟(jì)學(xué)、商品學(xué)、市場營銷、商務(wù)談判、國際貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。與人工智能、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析的課程很少出現(xiàn)，傳統(tǒng)課程也未與人工智能進(jìn)行交叉，或者以多種方式將人工智能、大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)分析嵌入各門課程中。

2人工智能背景下貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)發(fā)展的機(jī)遇

人工智能與大數(shù)據(jù)的發(fā)展勢不可擋，產(chǎn)業(yè)體系初具規(guī)模，支撐能力日益增強(qiáng)。為貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的未來發(fā)展帶來了不可多得的機(jī)遇。

2.1人工智能給貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)帶來了新的發(fā)展方向

無論從流通2025還是從流通4.0來看，人工智能與流通、貿(mào)易行業(yè)的深度結(jié)合形成的新行業(yè)，成為未來發(fā)展的新趨勢，這些行業(yè)的快速發(fā)展，對人才的需求，為貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)明確了未來的辦學(xué)方向。

2.2人工智能給貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的課程體系改革帶來了新方向

開設(shè)貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的各高校均有自己的一些課程建設(shè)的特征和特色，在科學(xué)研究方面，多學(xué)科之間互相支持也具備了前提條件，這一先天優(yōu)勢，給貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)進(jìn)行的課程體系的重構(gòu)，提供了優(yōu)越的前提條件。人工智能背景為貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的課程體系重構(gòu)和改革提供了新的方向，貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)可以在專業(yè)課程體系設(shè)計上，加大大數(shù)據(jù)與人工智能與貿(mào)易經(jīng)濟(jì)課程的結(jié)合力度。

2.3人工智能給貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)學(xué)生就業(yè)帶了新機(jī)遇

傳統(tǒng)時代貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)主要為商貿(mào)流通類企業(yè)培養(yǎng)高端商貿(mào)人才，或者為政府部門、科研單位培養(yǎng)管理和科研型人才。人工智能與各行業(yè)的結(jié)合，孕育出了一些新的崗位，這些崗位需要高端人才，這些人才不止懂貿(mào)易、物流、商務(wù)的專業(yè)知識，更要懂?dāng)?shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)，尤其是能夠進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，并等運(yùn)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。同時智能貿(mào)易、智能零售、智慧商業(yè)、智慧物流等行業(yè)對新型人才的需求非常緊迫。

因此，貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的辦學(xué)需要進(jìn)行深入的市場調(diào)研，全面深入掌握行業(yè)發(fā)展和人才需求的實(shí)際情況，重構(gòu)人才培養(yǎng)的體系和思路，重新設(shè)計專業(yè)課程，這是提升人才質(zhì)量的關(guān)鍵。

3人工智能背景下貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)發(fā)展的挑戰(zhàn)

人工智能+商貿(mào)流通的快速發(fā)展，以及人工智能在高等教育中的廣泛應(yīng)用，給高校貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的辦學(xué)和未來發(fā)展帶來了很大的挑戰(zhàn)，一方面?zhèn)鹘y(tǒng)行業(yè)的升級換代需要新型人才；另一方面當(dāng)前高校貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的現(xiàn)有資源的落后制約了教育改革。與此同時，智能化不斷進(jìn)入課程，對教師的替代力度在不斷提高，這些變化，給高校的專業(yè)建設(shè)和專業(yè)發(fā)展帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

4人工智能背景下貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)發(fā)展的路徑

4.1建立適應(yīng)人工智能+背景下的貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)人才培養(yǎng)理念

人才培養(yǎng)的創(chuàng)新首先是理念的創(chuàng)新與形成，貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)在人工智能時代的未來發(fā)展之路，是從人才培養(yǎng)創(chuàng)新出發(fā)，所以首當(dāng)其沖的是人工智能+的培養(yǎng)理念的形成，根據(jù)區(qū)域商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展與社會對貿(mào)易經(jīng)濟(jì)人才培養(yǎng)提出的新需求和高等教育與人工智能的融合發(fā)展的新趨勢，在持續(xù)深入開展貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)人才培養(yǎng)模式的社會調(diào)研的同時，深入進(jìn)行理論研究和實(shí)踐探索的基礎(chǔ)上，形成適合本校獨(dú)特的人工智能背景下的貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)獨(dú)特的培養(yǎng)模式。即“大德育理念”“大商科理念”“學(xué)科交叉融合發(fā)展理念”。

4.2構(gòu)建人工智能+的人才培養(yǎng)方式與手段

貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的教師和學(xué)生面對的是一個瞬息萬變的時代，因此，教師要不斷地跟進(jìn)行業(yè)發(fā)展，成為理論的“創(chuàng)新者”，同時還要增加著名企業(yè)的管理者和實(shí)踐者成為教學(xué)團(tuán)隊成員，來促進(jìn)貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)教學(xué)與時俱進(jìn)，促進(jìn)科研、教學(xué)與社會服務(wù)一體化，形成風(fēng)格獨(dú)特的教學(xué)內(nèi)容體系和教學(xué)方法，啟發(fā)學(xué)生多思考，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新能力和決策能力。

4.3加強(qiáng)適應(yīng)人工智能+貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)教學(xué)的新型教師團(tuán)隊

教師是教學(xué)的最根本資源，是確保教學(xué)質(zhì)量提升的根本性條件，也是推動教學(xué)改革的主要力量，貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的一切改革均是基于教師的改革。首先，要加強(qiáng)教師在人工智能方面的學(xué)習(xí)和提升。其次，我國高等院校的貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)教師還要探索信息技術(shù)、人工智能如何支持教師決策、教師教育教學(xué)、改進(jìn)教學(xué)手段等，推動新技術(shù)與教師專業(yè)發(fā)展有機(jī)融合，實(shí)行線上線下結(jié)合的混合教學(xué)。最后，貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)教師要充分認(rèn)識到人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用，不斷可以促使和推進(jìn)教師的研究能力，形成新型的教師團(tuán)隊。

4.4提升學(xué)生的在智慧產(chǎn)業(yè)中的就業(yè)能力

篇(2)

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)時代；人工智能；計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

引言

科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，使計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)成為人們生活和工作的重要組成部分。在計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域，將人工智能與大數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，可有效解決計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中安全性的問題。然而，在大數(shù)據(jù)時代背景下，由于人工智能技術(shù)的發(fā)展仍處在探索階段，在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用還存在許多問題。基于此，深度探討人工智能應(yīng)用優(yōu)勢，并針對人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用提出幾點(diǎn)建議，具有十分重要的意義。

1大數(shù)據(jù)時代人工智能技術(shù)的含義及應(yīng)用優(yōu)勢

1.1大數(shù)據(jù)下的人工智能技術(shù)

人工智能作為計算機(jī)技術(shù)體系下的分支，是一門融合開發(fā)和研究為一體，主要作用于開發(fā)人類智慧所應(yīng)用的科學(xué)技術(shù)。在人工智能不斷發(fā)展的歷程中，對于人工智能的探索逐漸延伸至管理學(xué)、語言學(xué)、社會學(xué)等學(xué)科，使人工智能能夠更好地接近人類大腦，完成對社會中存在各類要素和信息的采集，并模擬出人腦對圖像和聲音出現(xiàn)的反應(yīng)。在大數(shù)據(jù)時代背景下，人工智能可借助大數(shù)據(jù)內(nèi)容多和規(guī)模大的特征，替代人們完成部分工作，為人們生活和生產(chǎn)提供便利，以進(jìn)一步增強(qiáng)人們的幸福感。人工智能與大數(shù)據(jù)的配合，可將人類思考習(xí)慣進(jìn)行數(shù)字化處理，并完成對數(shù)據(jù)的儲存。在未來發(fā)展中，人工智能可實(shí)現(xiàn)對人類日常生活的復(fù)制，實(shí)現(xiàn)機(jī)械化的自動操作和控制。通過大數(shù)據(jù)和人工智能的相互配合，可為人類和技術(shù)的發(fā)展提供更廣闊的空間。1.2大數(shù)據(jù)時代下人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用優(yōu)勢在大數(shù)據(jù)時代背景下，人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用所體現(xiàn)的優(yōu)勢，主要體現(xiàn)在以下幾方面：①完成對信息的預(yù)測，在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中，要想提升運(yùn)轉(zhuǎn)速度就要及時處理系統(tǒng)中存在的模糊數(shù)據(jù)，但對于這部分信息價值的辨別存在一定的難度。如依照傳統(tǒng)處理方法會增加系統(tǒng)運(yùn)行成本，對系統(tǒng)造成影響。在大數(shù)據(jù)時代人工智能的干預(yù)，可依據(jù)模糊分析理論更有效辨別信息價值，完成對信息的預(yù)見，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率的提高。②增加網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管能力，計算機(jī)系統(tǒng)的快速發(fā)展使得計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，為網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管帶來難度。而人工智能的參與可實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)的分類管理，不但提升管理的效果和能力，還為網(wǎng)絡(luò)營造更加安全的環(huán)境。③人工智能強(qiáng)化數(shù)據(jù)整合，在人工智能和大數(shù)據(jù)相互協(xié)作下，對于計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)空間中存在的信息進(jìn)行快速整合，完成對各類資源的有效配置。還可加快資源整合的速度，減少資源的消耗，降低計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行成本。

2大數(shù)據(jù)時代下人工智能在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用對策

2.1計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中人工智能的參與

①在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測中應(yīng)用人工智能。在大數(shù)據(jù)時代下，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境日趨復(fù)雜，各類病毒和木馬的入侵可對網(wǎng)絡(luò)造成不可逆的影響。而在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中應(yīng)用人工智能，可通過對以往入侵情況的分析，建立數(shù)據(jù)集成的系統(tǒng)，通過數(shù)據(jù)編碼將入侵特征進(jìn)行編碼轉(zhuǎn)換，在系統(tǒng)中儲存完整的信息。一旦計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)入侵系統(tǒng)的情況，對網(wǎng)絡(luò)安全造成威脅，系統(tǒng)就可依據(jù)設(shè)定對入侵類型進(jìn)行辨別，并完成安全處理，保障計算機(jī)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)的安全。②數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘主要是指將網(wǎng)絡(luò)從主機(jī)會話中分離出來，并通過對網(wǎng)絡(luò)控制實(shí)現(xiàn)計算的規(guī)范化，并將其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)儲存到數(shù)據(jù)庫中，在遇到網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險時就能完成數(shù)據(jù)的辨別。③人工神經(jīng)模擬。人工智能的模擬技術(shù)可模仿人類大腦的思考和處理邏輯，在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中，可對噪聲等要素進(jìn)行識別，并通過檢測，完成對網(wǎng)絡(luò)的安全性檢查，提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全性，提升檢測的質(zhì)量。④危險信息攔截和垃圾處理。在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中，人工智能可在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中建立智能防火墻，對部分危險信息進(jìn)行識別，并完成攔截。還可在系統(tǒng)設(shè)置訪問權(quán)限，提升安全防控的效果。同時，在垃圾處理方面，人工智能和大數(shù)據(jù)的相互配合，可實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)遺留數(shù)據(jù)痕跡和垃圾的檢測，快速找到包含病毒的文件，并在人工智能處理模式下完成病毒的處理，消除網(wǎng)絡(luò)中存在的安全隱患。另外，人工智能可完成對系統(tǒng)資源的掃描，通過對信息的分析和處理，將數(shù)字化數(shù)據(jù)反饋給用戶，使用戶更加直接地了解計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀況，為進(jìn)一步保障計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全提供幫助。

2.2計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)中人工智能的導(dǎo)入

①系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)。在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，利用人工智能技術(shù)將計算機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)，將簡單內(nèi)容在變?yōu)閺?fù)雜的程序，在運(yùn)行中對其進(jìn)行不斷的優(yōu)化，找到有效的運(yùn)行方式，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)對有效的管理。這種人工智能和大數(shù)據(jù)的相互配合，可有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)加工在內(nèi)容邏輯性方面的缺陷，并通過數(shù)據(jù)庫的建立，使得計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在運(yùn)行速度和儲存空間方面都得到提升。②智能問答技術(shù)。在計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)搜索功能中，人工智能技術(shù)的參與可使得用戶利用部分有效信息就能獲得海量的資源，提升網(wǎng)絡(luò)資源的使用效率。這種智能問答方式主要以簡單指令為核心，通過對關(guān)鍵詞的識別在海量數(shù)據(jù)中快速篩選到相關(guān)的資料，獲取到用戶需要的內(nèi)容。這種工作方式可減少搜索的時間，完成對資源的合理應(yīng)用。比如，用戶在搜索欄中輸入“流行樂”，當(dāng)下在音樂市場中流行的樂曲都能顯示出來，并帶出“流行樂”相關(guān)的搜索標(biāo)簽，找到更多相關(guān)的信息和數(shù)據(jù)，減少搜索的時間，并提升搜索的整體質(zhì)量。③智能技術(shù)。計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可完整記錄用戶的搜索數(shù)據(jù)，并從海量資源中挑選出相關(guān)內(nèi)容，完成對用戶的精準(zhǔn)推送，這種服務(wù)的機(jī)制，可減低用戶大量搜索的時間，并在短時間內(nèi)找到更有效的相關(guān)信息，提升計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的應(yīng)用效果，帶給人們更多的便利和幫助。

2.3計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營系統(tǒng)中人工智能的支持

目前，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與行業(yè)領(lǐng)域的深度融合，奠定了計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展基礎(chǔ)。同時計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)所支持的各類平臺，可為整體網(wǎng)絡(luò)管理工作的開展提供對接渠道，依托于信息傳輸機(jī)制，可有效提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r效性，進(jìn)一步為行業(yè)的發(fā)展提供保障。（1）在企業(yè)管理方面。大多數(shù)企業(yè)在運(yùn)行過程中，將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，有價值與無價值的信息將呈現(xiàn)出同步傳輸?shù)哪Ｊ?，計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的應(yīng)用，則是對此類數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效整合與分類，為管理人員提供一定的信息決策支持。人工智能的融合，對于原有的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營系統(tǒng)來講，則可有效建立起一種基于人工智能實(shí)現(xiàn)的運(yùn)算環(huán)境，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)的價值信息挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊網(wǎng)絡(luò)的精密算法等，可有效提高數(shù)據(jù)信息的統(tǒng)計能力，以此來節(jié)約企業(yè)資金成本的投入。此類人工之能的導(dǎo)入可為企業(yè)經(jīng)濟(jì)管理建立一種數(shù)據(jù)運(yùn)營框架，在相關(guān)信息的輸入下，可按照有序性的運(yùn)算模式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分析，進(jìn)而提高企業(yè)自身的運(yùn)營質(zhì)量。（2）在教育教學(xué)方面。計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與教育領(lǐng)域的結(jié)合，是我國教育改革的一個重要實(shí)現(xiàn)載體，通過網(wǎng)絡(luò)海量資源的支持，可為學(xué)生提供更為全面的信息。例如，以人工智能技術(shù)為載體的信息分配機(jī)制，其可有效建立起一智能化數(shù)據(jù)體系，學(xué)生通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行作答時，計算機(jī)系統(tǒng)的分配機(jī)制可依據(jù)學(xué)生作答情況，將各類信息進(jìn)行精準(zhǔn)記錄。同時，平臺本身還可依據(jù)學(xué)生的作答信息進(jìn)行學(xué)習(xí)行為方面的預(yù)期分析，然后針對某一時間點(diǎn)下數(shù)據(jù)信息呈現(xiàn)出的異常特性來分析出學(xué)生學(xué)習(xí)行為的發(fā)展方向，并將此類信息及時反饋到系統(tǒng)中。通過此類信息的正確界定，可對教師的教學(xué)行為以及學(xué)生的學(xué)習(xí)行為等進(jìn)行有效規(guī)范。人工智能的支持下，可令計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出智能化運(yùn)作的特性，對于當(dāng)前信息時代的發(fā)展態(tài)勢來講，智能化、自動化的運(yùn)營模式在行業(yè)領(lǐng)域中屬于一種必然導(dǎo)向，為此，應(yīng)針對行業(yè)本身的需求，界定出技術(shù)的應(yīng)用形式，以此來發(fā)揮出技術(shù)應(yīng)有的價值效果。

篇(3)

上市公司中，威創(chuàng)股份(002308)聯(lián)手百度利用AI技術(shù)打造“智慧幼教”，打造智慧幼教行業(yè)解決方案，助力產(chǎn)業(yè)升級。視覺中國(000681)與百度簽訂了戰(zhàn)略合作協(xié)議，將在內(nèi)容正版化、人工智能領(lǐng)域建立 全面深入合作，將業(yè)務(wù)延伸至旅游、教育等2C端產(chǎn)業(yè)。

鄭商所：調(diào)整硅鐵1801合約交易保證金標(biāo)準(zhǔn)和漲跌停板幅度，自2017年12月7日結(jié)算時起，硅鐵期貨1801合約交易保證金標(biāo)準(zhǔn)由原比例調(diào)整為14%，漲跌停板幅度由原比例調(diào)整為8%。

令人震驚！中國私募基金管理資產(chǎn)達(dá)到10.77萬億元人民幣。據(jù)中國資產(chǎn)管理協(xié)會最近報告稱，隨著中國有更多財富流向理財機(jī)構(gòu)，中國私募基金行業(yè)管理的財產(chǎn)正在迅猛增長。 這份發(fā)表于11月10日的報告稱，今年前10個月內(nèi)，中國私募基金管理的資產(chǎn)同比增長28%，達(dá)10.77萬億元人民幣（1.63萬億美元）。中國股市缺的不是資金，缺失的是信心！

篇(4)

關(guān)鍵詞： 人工智能 足球機(jī)器人 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能控制

引言

足球機(jī)器人系統(tǒng)是一個典型的多智能體系統(tǒng)和分布式人工智能系統(tǒng)，涉及機(jī)器人學(xué)、計算機(jī)視覺[1]、模式識別、多智能體系統(tǒng)[2]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[3]等領(lǐng)域，而且它為人工智能理論研究及多種技術(shù)的集成應(yīng)用提供了良好的實(shí)驗(yàn)平臺。機(jī)器人球隊與人類足球一樣，它的勝負(fù)不但取決于機(jī)器人本身的性能，而且取決于比賽策略，只有將可靠的硬件與先進(jìn)的策略結(jié)合才能取勝。人工智能技術(shù)在足球機(jī)器人的平臺上有著重要的作用。從機(jī)器人的外觀到機(jī)器人最重要的核心部分——控制、決策，都無不起著重要的作用。專家系統(tǒng)[4]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人的路徑規(guī)劃[5]上得到充分的應(yīng)用。

1.人工智能研究現(xiàn)狀

人工智能[6-8]是一門研究人類智能機(jī)理，以及如何用計算機(jī)模擬人類智能活動的學(xué)科，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別[9]、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等，涉及數(shù)理邏輯、語言學(xué)、醫(yī)學(xué)和哲學(xué)等多門學(xué)科。人工智能學(xué)科研究的主要內(nèi)容包括：知識表示[10][11]、自動推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識獲取、知識處理系統(tǒng)、自然語言理解、計算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動程序設(shè)計等方面。

幾乎所有的編程語言均可用于解決人工智能算法，但從編程的便捷性和運(yùn)行效率考慮，最好選用“人工智能語言”[12]。常用的人工智能語言有傳統(tǒng)的函數(shù)型語言Lisp、邏輯型語言Prolog及面向?qū)ο笳Z言Smalltalk、VC++及VB等，Math-Works公司推出的高性能數(shù)值計算可視化軟件Matlab中包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，提供了許多Matlab函數(shù)。另外，還有多種系統(tǒng)工具用于開發(fā)特定領(lǐng)域的專家系統(tǒng)，如INSIGHT、GURU、CLIPS、ART等。這些實(shí)用工具為開發(fā)人工智能應(yīng)用程序提供了便利條件，使人工智能越來越方便地運(yùn)用于各種領(lǐng)域。

智能機(jī)器人是信息技術(shù)和人工智能等學(xué)科的綜合試驗(yàn)場，可以全面檢驗(yàn)信息技術(shù)和人工智能等各領(lǐng)域的成果，以及它們之間的相互關(guān)系。人工智能技術(shù)中的視覺、傳感融合、行為決策、知識處理等技術(shù)，需要使無線通訊、智能控制、機(jī)電儀一體化、計算機(jī)仿真等許多關(guān)鍵技術(shù)有機(jī)、高效地集成統(tǒng)一。人們在很多領(lǐng)域都成功地實(shí)現(xiàn)了人工智能：自主規(guī)劃和調(diào)度、博弈、自主控制、診斷、后勤規(guī)劃、機(jī)器人技術(shù)、語言理解和問題求解等。

2.人工智能主要研究領(lǐng)域

人工智能的研究領(lǐng)域非常廣泛，而且涉及的學(xué)科非常多。目前，人工智能的主要研究領(lǐng)域包括：專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設(shè)計、機(jī)器人學(xué)、智能決策支持系統(tǒng)及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。下面主要介紹在足球機(jī)器人設(shè)計、制造、控制等過程中常用的人工智能技術(shù)[13]。

2.1專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一個智能計算機(jī)程序系統(tǒng)，是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個或多個專家提供的知識和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)一般具有如下基本特征：具有專家水平的專門知識；能進(jìn)行有效的推理；具有獲取知識的能力；具有靈活性；具有透明性；具有交互性；具有實(shí)用性；具有一定的復(fù)雜性及難度。

2.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量處理單元互聯(lián)組成的非線性、自適應(yīng)信息處理系統(tǒng)，采用了與傳統(tǒng)人工智能和信息處理技術(shù)完全不同的機(jī)理，克服了傳統(tǒng)的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結(jié)構(gòu)化信息方面的缺陷，具有自適應(yīng)、自組織和實(shí)時學(xué)習(xí)的特點(diǎn)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在很多領(lǐng)域已得到了很好的應(yīng)用，但其需要研究的方面還很多。其中，具有分布存儲、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織和非線性映射等優(yōu)點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他技術(shù)的結(jié)合，以及由此而來的混合方法和混合系統(tǒng)，已經(jīng)成為一大研究熱點(diǎn)。由于其他方法也有優(yōu)點(diǎn)，因此將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他方法相結(jié)合，取長補(bǔ)短，可以達(dá)到更好的應(yīng)用效果。目前這方面工作有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯、專家系統(tǒng)、遺傳算法、小波分析、混沌、粗集理論、分形理論、證據(jù)理論和灰色系統(tǒng)等的融合。

2.3圖像處理

圖像處理是用計算機(jī)對圖像進(jìn)行分析，達(dá)到所需結(jié)果，又稱影像處理。圖像處理技術(shù)主要包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識別三個部分。常見的處理有圖像數(shù)字化、圖像編碼、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像分割和圖像分析等。數(shù)字圖像處理中的模式識別技術(shù)，可以對人眼無法識別的圖像進(jìn)行分類處理，可以快速準(zhǔn)確地檢索、匹配和識別出各種東西，在日常生活各方面和軍事上用途較大。

3.人工智能在足球機(jī)器人中的應(yīng)用

3.1基于專家系統(tǒng)的足球機(jī)器人規(guī)劃

路徑規(guī)劃或避碰問題是足球機(jī)器人比賽中的一個重要環(huán)節(jié)。根據(jù)工作環(huán)境，路徑規(guī)劃模型可分為基于模型的全局路徑規(guī)劃和基于傳感器的局部路徑規(guī)劃。全局路徑規(guī)劃的主要方法有：可視圖法、自由空間法、最優(yōu)控制法、柵格法、拓?fù)浞?、切線圖法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。局部路徑規(guī)劃的主要方法有：人工勢場法、模糊邏輯算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、遺傳算法[14]等。機(jī)器人規(guī)劃專家系統(tǒng)是用專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和技術(shù)建立起來的機(jī)器人規(guī)劃系統(tǒng)。大多數(shù)成功的專家系統(tǒng)都是以基于規(guī)則系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)來模仿人類的綜合機(jī)理的。它由五部分組成：知識庫、控制策略、推理機(jī)、知識獲取、解釋與說明。隨著人工智能計算智能與進(jìn)化算法研究的逐步發(fā)展，遺傳算法、蟻群算法等的提出，機(jī)器人路徑規(guī)劃問題得到了相應(yīng)發(fā)展。尤其是通過遺傳算法在路徑規(guī)劃中的應(yīng)用，機(jī)器人更加智能化，其運(yùn)行路徑更加逼近理想的優(yōu)化要求。以動態(tài)、未知環(huán)境下的機(jī)器人路徑規(guī)劃為研究背景，利用遺傳算法采用了基于路點(diǎn)坐標(biāo)值的可變長染色體編碼方式，構(gòu)造了包含障礙物排斥子函數(shù)項的代價函數(shù)，使得路徑規(guī)劃中的地圖信息被成功引入到了遺傳操作的實(shí)現(xiàn)過程中。同時針對路徑規(guī)劃問題的具體應(yīng)用，改進(jìn)了交叉和變異兩種遺傳算子，獲得了較為理想的路徑搜索效率，達(dá)到了較好的移動機(jī)器人路徑規(guī)劃效果。

3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器人定導(dǎo)航中的應(yīng)用

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種仿效生物神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理方法，其優(yōu)點(diǎn)主要體現(xiàn)在它可以處理難以用模型或規(guī)則描述的過程和系統(tǒng)；對非線性系統(tǒng)具有統(tǒng)一的描述；有較強(qiáng)的信息融合能力。因此在移動機(jī)器人定位與導(dǎo)航方面，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感器信息融合正是利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的這些特性，將機(jī)器人外部傳感器的傳感數(shù)據(jù)信息作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入處理對象，從而獲得移動機(jī)器人自身位置與對障礙物比較精確的估計，實(shí)現(xiàn)移動機(jī)器人的避障與自定位。

結(jié)語

隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步研究，足球機(jī)器人競賽水平將不斷提高。但就目前情況來看，在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上擴(kuò)大應(yīng)用的范圍，增強(qiáng)應(yīng)用的效果，還應(yīng)主要在人工智能技術(shù)上做進(jìn)一步的研究。專家系統(tǒng)在專家知識的總結(jié)、表述及不確定的情況下推理是目前專家系統(tǒng)的瓶頸所在。制造生產(chǎn)的多變復(fù)雜性及操作的人工經(jīng)驗(yàn)性，使人工智能的應(yīng)用受到限制。此外，一些工藝參數(shù)的定量化實(shí)現(xiàn)也不易。隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，人工智能技術(shù)也在進(jìn)一步完善，如多種方法混合技術(shù)、多專家系統(tǒng)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、并行分布處理技術(shù)等。隨著新型人工智能技術(shù)的出現(xiàn)，制造業(yè)將會更加光明，性能更加優(yōu)越的足球機(jī)器人也不再遙遠(yuǎn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]鄭南寧.計算機(jī)視覺與模式識別[M].北京-國防工業(yè)出版社，1998.3.

[2]Wang Hongbing Fan Zhihua She Chundong Formal Specification of Role Assignment for Open Multi Agent System Chinese of Journal Electronics[J].2007，16（2）：212-216.

[3]LIMING ZHANG AND FANJI GU NEURAL INFORMATION PROCESSING VOLUME 1[M]Fudan University Press， 2001.

[4]Cai Zixing，King-Sun Fu. Expert-System-Based Robot Planning ？Control Theory & Applications[J] .1988（2）： 35-42.

[5]張銳，吳成東.機(jī)器人智能控制研究進(jìn)展[J].沈陽建筑工程學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版），2003，19（1）：61-64.

[6]蔡自興，徐光祐.人工智能機(jī)器應(yīng)用（第三版）清華大學(xué)出版社，2004.

[7]艾輝.謝康寧，謝百治.談人工智能技術(shù)[J]中國醫(yī)學(xué)教育技術(shù)，2004，18（2）：78-80.

[8]Nilsson NJ.Artificial Intelligence：A New Synthesis[M].Beijing：China Machine Press，2006：72-95.

[9]Han Jiqing Gao Wen Robust Speech Recognition Method Based on Discriminative Environment Feature Extraction Journal of Computer Science and Technology[J]. 2001；16（5）：458-464.

[10]Tang Zhijie Yang Baoan Zhang Kejing Design of Multi-attribute Knowledge Base Based on Hybrid Knowledge Representation Journal of Donghua University 2006，23（6）：62-66.

[11]Hu Xiangpei Wang Xuyin Knowledge representation and rule——based solution system for dynamic programming model Journal of Harbin Institute of Technology 2003，10（2）：190-194.

[12]姚根.人工智能的概況及實(shí)現(xiàn)方法[J] .2009，28（3）：108.

篇(5)

關(guān)鍵詞： 人工智能 發(fā)展過程 研究熱點(diǎn) 應(yīng)用領(lǐng)域 未來發(fā)展

一、人工智能概述

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI），也稱機(jī)器智能，它是計算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語言學(xué)等多種學(xué)科互相滲透而發(fā)展起來的一門綜合性學(xué)科。從計算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學(xué)。人工智能是一門交叉學(xué)科，是一門涉及心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、思維科學(xué)、信息科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)和生物科學(xué)等多學(xué)科的綜合性技術(shù)學(xué)科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設(shè)計、專家系統(tǒng)、知識庫、智能機(jī)器人等多個領(lǐng)域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發(fā)展方向。

二、人工智能的發(fā)展過程

人工智能經(jīng)歷了三次飛躍階段：第一次是實(shí)現(xiàn)問題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機(jī)器定理證明和專家系統(tǒng)；第二次是智能系統(tǒng)能夠和環(huán)境交互，從運(yùn)行的環(huán)境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內(nèi)的部分思維工作，通過自身的動作，對環(huán)境施加影響，并適應(yīng)環(huán)境的變化，如智能機(jī)器人；第三次是智能系統(tǒng)，具有類人的認(rèn)知和思維能力，能夠發(fā)現(xiàn)新的知識，去完成面臨的任務(wù)，如基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)。

三、人工智能的研究熱點(diǎn)

AI研究出現(xiàn)了新的，這一方面是因?yàn)樵谌斯ぶ悄芾碚摲矫嬗辛诵碌倪M(jìn)展，另一方面是因?yàn)橛嬎銠C(jī)硬件突飛猛進(jìn)地發(fā)展。隨著計算機(jī)速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴(kuò)大、價格的不斷降低，以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，許多原來無法完成的工作現(xiàn)在已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)。目前人工智能研究的三個熱點(diǎn)是：智能接口、數(shù)據(jù)挖掘、主體及多主體系統(tǒng)。

1.智能接口技術(shù)是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計算機(jī)能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達(dá)，甚至能夠進(jìn)行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實(shí)現(xiàn)又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術(shù)的研究既有巨大的應(yīng)用價值，又有基礎(chǔ)的理論意義。目前，智能接口技術(shù)已經(jīng)取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機(jī)器翻譯及自然語言理解等技術(shù)已經(jīng)開始實(shí)用化。

2.數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的研究目前已經(jīng)形成了三根強(qiáng)大的技術(shù)支柱：數(shù)據(jù)庫、人工智能和數(shù)理統(tǒng)計。主要研究內(nèi)容包括基礎(chǔ)理論、發(fā)現(xiàn)算法、數(shù)據(jù)倉庫、可視化技術(shù)、定性定量互換模型、知識表示方法、發(fā)現(xiàn)知識的維護(hù)和再利用、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)及網(wǎng)上數(shù)據(jù)挖掘等。

3.主體系統(tǒng)是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態(tài)的實(shí)體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨(dú)立地完成任務(wù)，而且可以和環(huán)境交互，與其他主體通信，通過規(guī)劃達(dá)到目標(biāo)。多主體系統(tǒng)主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進(jìn)行協(xié)調(diào)智能行為，最終實(shí)現(xiàn)問題求解。多主體系統(tǒng)試圖用主體來模擬人的理，主要應(yīng)用在對現(xiàn)實(shí)世界和社會的模擬、機(jī)器人及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對主體和多主體系統(tǒng)的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結(jié)構(gòu)和組織、主體語言、主體之間的協(xié)作和協(xié)調(diào)、通信和交互技術(shù)、多主體學(xué)習(xí)及多主體系統(tǒng)應(yīng)用等方面。

四、人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域

1.專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一個具有大量專門知識與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)存儲著某個專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實(shí)際問題的推理機(jī)制。專家系統(tǒng)的開發(fā)和研究是人工智能中最活躍的一個應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會各個方面。

2.知識庫系統(tǒng)

知識庫系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是儲存某學(xué)科大量事實(shí)的計算機(jī)軟件系統(tǒng)，它可以回答用戶提出的有關(guān)該學(xué)科的各種問題。知識庫系統(tǒng)的設(shè)計是計算機(jī)科學(xué)的一個活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實(shí)，已經(jīng)發(fā)展出了許多技術(shù)。但是在設(shè)計智能信息檢索系統(tǒng)時還是遇到很多問題，包括對自然語言的理解，根據(jù)儲存的事實(shí)演繹答案的問題、理解詢問和演繹答案所需要的知識都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫所表示的知識。

3.物景分析

計算機(jī)視覺已從模式識別的一個研究領(lǐng)域發(fā)展為一門獨(dú)立的學(xué)科。視覺是感知問題之一。整個感知問題的要點(diǎn)是形成一個精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經(jīng)加工的輸入數(shù)據(jù)。最終表示的性質(zhì)和質(zhì)量取決于感知系統(tǒng)的目標(biāo)。機(jī)器視覺的前沿研究領(lǐng)域包括實(shí)時并行處理、主動式定性視覺、動態(tài)和時變視覺、三維景物的建模與識別、實(shí)時圖像壓縮傳送和復(fù)原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機(jī)器視覺已在機(jī)器人裝配、衛(wèi)星圖像處理、工業(yè)過程監(jiān)控、飛行器跟蹤和制導(dǎo)及電視實(shí)況轉(zhuǎn)播等領(lǐng)域獲得極為廣泛的應(yīng)用。

4.模式識別

模式識別就是識別出給定物體所模仿的標(biāo)本或標(biāo)識。計算機(jī)模式識別系統(tǒng)能夠彌補(bǔ)計算機(jī)對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機(jī)能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環(huán)境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動目標(biāo)的識別和分析方面是目前研究的熱點(diǎn)，同時它還是智能計算機(jī)和智能機(jī)器人研究的十分重要的基礎(chǔ)。此外，人工智能還在機(jī)器視覺、組合調(diào)度問題、自然語言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、博弈、定理證明等研究應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用?？梢哉f人工智能已深入各行各業(yè)，對人類社會作出了巨大的貢獻(xiàn)。

5.機(jī)器人

機(jī)器人學(xué)所研究的問題，從機(jī)器人手臂的最佳移動到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動作序列的規(guī)劃方法，無所不包。盡管已經(jīng)建立了一些比較復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)，但是現(xiàn)在工業(yè)上運(yùn)行的機(jī)器人都是一些按預(yù)先編好的程序執(zhí)行某些重復(fù)作業(yè)的簡單裝置，大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人是“盲人”。機(jī)器人和機(jī)器人學(xué)的研究促進(jìn)了許多人工智能思想的發(fā)展。智能機(jī)器人的研究和應(yīng)用體現(xiàn)出廣泛的學(xué)科交叉，涉及眾多課題。機(jī)器人已在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)、旅游業(yè)、空中和海洋及國防等多個領(lǐng)域獲得越來越普遍的應(yīng)用。

五、人工智能的未來發(fā)展

目前絕大多數(shù)人工智能系統(tǒng)都是建立在物理符號系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號系統(tǒng)假設(shè)相抗衡的新的人工智能理論之前，無論從設(shè)計原理還是從已取得的實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，Soar在探討智能行為的一般特征和人類認(rèn)知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進(jìn)展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀(jì)80年代，以NewellA為代表的研究學(xué)者總結(jié)了專家系統(tǒng)的成功經(jīng)驗(yàn)，吸收了認(rèn)知科學(xué)研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)Soar。目前的Soar已經(jīng)顯示出強(qiáng)大的問題求解能力。在Soar中已實(shí)現(xiàn)了30多種搜索方法，實(shí)現(xiàn)了若干知識密集型任務(wù)（專家系統(tǒng)），如RI等。對于人工智能未來的發(fā)展方向，專家們通過一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其情感。

目前，人工智能的推理功能已獲突破，學(xué)習(xí)及聯(lián)想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是未來人工智能應(yīng)用的新領(lǐng)域。未來智能計算機(jī)的構(gòu)成，可能就是作為主機(jī)的馮?諾依曼型機(jī)與作為智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個突破可能在于賦予計算機(jī)情感能力。情感能力對于計算機(jī)與人的自然交往至關(guān)重要。

根據(jù)這些前瞻性研究我們也可以通過想象模擬勾畫出人工智能未來發(fā)展的三個階段。

1.融合時期（2010―2020年）

（1）用語言操縱和控制的智能化設(shè)備十分普及，像遠(yuǎn)程醫(yī)療這樣的服務(wù)也更為完善。

（2）以計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的遠(yuǎn)程教育十分普及，在家就可以上大學(xué)。

（3）在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇。

（4）量子計算機(jī)和DNA計算機(jī)會有更大發(fā)展，新材料不斷問世。

（5）抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發(fā)災(zāi)難。

2.自信時期（2020―2030年）

（1）智能化計算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)既能自我修復(fù)，也能自行進(jìn)行研究、生產(chǎn)產(chǎn)品。

（2）一些新型材料的出現(xiàn)，促使智能化向更高層次發(fā)展。

（3）有了高水準(zhǔn)智能化技術(shù)的協(xié)助，人們“定居火星夢”可能性大增。

3.非神秘時期（2030―2040年）

（1）新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。

（2）人們對一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會有更完善的解釋。

（3）人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現(xiàn)有關(guān)法律來規(guī)范這些行為。

篇(6)

據(jù)統(tǒng)計，2017年中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過700億元，隨著各地人工智能建設(shè)的逐步啟動，預(yù)計到2020年，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1600億元，年復(fù)合增長率將達(dá)31.7%。

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術(shù)應(yīng)用所催生的商業(yè)價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產(chǎn)效率及生活品質(zhì)的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風(fēng)口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動向，抓住風(fēng)口機(jī)會？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領(lǐng)域持續(xù)研究、洞察的能力，在對國內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術(shù)、主要應(yīng)用領(lǐng)域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來發(fā)展態(tài)勢和投資機(jī)會進(jìn)行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機(jī)器智能，是指由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能，即通過普通計算機(jī)程序的手段實(shí)現(xiàn)的類人智能技術(shù)。

自1956年達(dá)特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術(shù)取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和行業(yè)應(yīng)用層。

A基礎(chǔ)層，主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導(dǎo)體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。

B技術(shù)層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供商。

C應(yīng)用層，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營銷等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來源：券商報告、互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機(jī)器視覺技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.機(jī)器視覺技術(shù)概念

機(jī)器視覺是指通過用計算機(jī)或圖像處理器及相關(guān)設(shè)備來模擬人類視覺，以讓機(jī)器獲得相關(guān)的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號進(jìn)行分析處理的技術(shù)。

機(jī)器視覺的兩個組成部分

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機(jī)器不再只是通過特定的編程完成任務(wù)，而是通過不斷學(xué)習(xí)來掌握本領(lǐng)，這主要依賴高效的模型算法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，機(jī)器視覺的主要識別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學(xué)習(xí)狀態(tài)成為視覺識別主流，即機(jī)器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識別的精準(zhǔn)度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機(jī)器視覺包括軟件平臺開發(fā)和軟硬件一體解決方案服務(wù)。整體用戶更偏向于B端。軟件服務(wù)提供商作為技術(shù)算法的驅(qū)動者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場景應(yīng)用”作為突破口。軟硬件一體化服務(wù)供應(yīng)商作為生態(tài)構(gòu)建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應(yīng)用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務(wù)：技術(shù)算法驅(qū)動者—“技術(shù)層+場景應(yīng)用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級軟件服務(wù)。有海量數(shù)據(jù)支撐，構(gòu)建起功能和信息架構(gòu)較為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動最末端的消費(fèi)者體驗(yàn)。

此類商業(yè)模式成功關(guān)鍵因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢，同時以場景應(yīng)用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務(wù)按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對比

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態(tài)構(gòu)建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場景應(yīng)用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務(wù)”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺、通用技術(shù)平臺和應(yīng)用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點(diǎn)是打造終端、操作系統(tǒng)、應(yīng)用和服務(wù)一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競爭力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語權(quán)。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設(shè)備

從需求層面講，一些場景對實(shí)時響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設(shè)備將有很大市場需求。前置計算讓前端設(shè)備成為數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。

機(jī)器視覺在消費(fèi)領(lǐng)域落地的一個障礙是支持高性能運(yùn)算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運(yùn)算能力的芯片出發(fā)，結(jié)合先進(jìn)的算法開發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類企業(yè)將在機(jī)器視覺領(lǐng)域擁有核心競爭力。

（2）深度學(xué)習(xí)解決視覺算法場景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當(dāng)大的市場空間。以手勢識別為例，傳統(tǒng)的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學(xué)習(xí)，如通過 R-CNN 訓(xùn)練大量標(biāo)注后的手勢圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復(fù)雜背景及暗光環(huán)境下的手勢識別問題時，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務(wù)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用

前沿技術(shù)帶來的新領(lǐng)域（如無人車、服務(wù)機(jī)器人、谷歌眼鏡等），對機(jī)器視覺提出了新要求。機(jī)器視覺可以讓機(jī)器人在多種場合實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。服務(wù)機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人最大的區(qū)別就是多維空間的應(yīng)用。目前國內(nèi)的機(jī)器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術(shù)基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭奪要點(diǎn)，應(yīng)用場景是著力關(guān)鍵

機(jī)器視覺的研究雖然始于學(xué)術(shù)界，但作為商業(yè)應(yīng)用，能解決實(shí)際問題才是核心的競爭力。當(dāng)一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)場景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價值的先進(jìn)技術(shù)時，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應(yīng)。創(chuàng)業(yè)公司要么通過自有平臺獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進(jìn)行合作，同時選擇一個商業(yè)落地的方向，實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語言技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.語音識別技術(shù)

（1）語音識別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語音識別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語音識別技術(shù)經(jīng)歷了長達(dá)60年的發(fā)展，近年來機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，使得語音識別的準(zhǔn)確率提升到足以在實(shí)際場景中應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步找到模型結(jié)構(gòu)和調(diào)參算法來替代或結(jié)合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達(dá)預(yù)測，2020年語音及圖像搜索占比有望達(dá)到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。

（2）語音識別進(jìn)入巨頭崛起時代，開放平臺擴(kuò)大生態(tài)圈成主流

語音識別即將進(jìn)入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術(shù)催生的新商機(jī)，吸引大大小小的公司構(gòu)建自己主導(dǎo)的語音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進(jìn)入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語音識別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢

低噪聲語料下的高識別率在現(xiàn)實(shí)環(huán)境使用中會明顯下降到70-80%，遠(yuǎn)場識別、復(fù)雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。

麥克風(fēng)陣列類前端技術(shù)不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環(huán)境音的語料的搜集、標(biāo)注可用于模型的訓(xùn)練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術(shù)。語音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車載領(lǐng)域，云端識別并非通行的最優(yōu)方案，把識別引擎結(jié)合場景進(jìn)行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術(shù)融合應(yīng)用促進(jìn)NLP技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展

深度學(xué)習(xí)、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進(jìn)了自然語言處理技術(shù)的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術(shù)研究的進(jìn)展，使DL有了路徑在語義理解領(lǐng)域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進(jìn)展。對話、翻譯、寫作新技術(shù)成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領(lǐng)域的投資熱度劇增。

深度學(xué)習(xí)能最大程度發(fā)揮對大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語義理解的發(fā)展還需要深度學(xué)習(xí)、搜索算法、知識圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領(lǐng)域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標(biāo)準(zhǔn)性較強(qiáng)的行業(yè)），技術(shù)上實(shí)現(xiàn)可能性相對較低。在各種技術(shù)融合應(yīng)用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源能力并可結(jié)合行業(yè)Domain knowledge構(gòu)建出技術(shù)、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會有更好的發(fā)展機(jī)會。

（2）NLP主要應(yīng)用場景

問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)能用準(zhǔn)確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進(jìn)行檢索，再將回答按匹配度進(jìn)行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來。

機(jī)器翻譯。機(jī)器翻譯的歷史被認(rèn)為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學(xué)習(xí)被成功地運(yùn)用到機(jī)器翻譯里，使得機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確率大幅度提升。

對話系統(tǒng)。對話系統(tǒng)的回復(fù)是完全開放的，要求機(jī)器能準(zhǔn)確地理解問題，并且基于自身的知識系統(tǒng)和對于對話目標(biāo)的理解，去生成一個回復(fù)。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)遇

1)機(jī)器翻譯方面：經(jīng)過多年的探索，機(jī)器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)能夠在相當(dāng)大程度上替代一部分人工，機(jī)器翻譯技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)開始進(jìn)入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應(yīng)用于垂直領(lǐng)域的自然語言處理技術(shù)

避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細(xì)分行業(yè)為切入點(diǎn)，深耕垂直領(lǐng)域，對創(chuàng)業(yè)公司也是一個不錯的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個層面。基礎(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計算等細(xì)分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細(xì)分領(lǐng)域；技術(shù)層的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機(jī)視覺與生物識別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識別，語音識別及自然語言處理應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能客服、智能投研；應(yīng)用層的認(rèn)知智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應(yīng)用情況

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領(lǐng)域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應(yīng)用發(fā)展速度較快。

圖 人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應(yīng)用場景

醫(yī)學(xué)影像。人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像，通過深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器對醫(yī)學(xué)影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進(jìn)行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標(biāo)注，三維重建，靶區(qū)自動勾畫與自適應(yīng)放療等功能，應(yīng)用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應(yīng)用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應(yīng)用可總結(jié)為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，在計算機(jī)上模擬藥物篩選的過程，包括靶點(diǎn)選擇、藥效和晶型分析等，預(yù)測化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速 、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構(gòu)效關(guān)系。臨床后階段：針對臨床試驗(yàn)的不同階段，利用人工智能技術(shù)對患者病歷進(jìn)行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測管理臨床試驗(yàn)過程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過程，提高臨床試驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識系統(tǒng)，通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，從而在就醫(yī)過程中，承擔(dān)診前問詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務(wù)人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時間可以與患者互動。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過程的功能不同，主要有智能導(dǎo)診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務(wù)是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費(fèi)者，在整個業(yè)務(wù)鏈中扮演至關(guān)重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細(xì)分技術(shù)提供商，如深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場分析

伴隨著 ADAS 技術(shù)的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內(nèi)處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進(jìn)入穩(wěn)速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進(jìn)入市場成熟期。預(yù)測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達(dá)到 15%，單車應(yīng)用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產(chǎn)業(yè)帶來全面的市場機(jī)會。

按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復(fù)合增長率將達(dá)到43%，并在2035年達(dá)到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場的大規(guī)模催化擴(kuò)張。

根據(jù)獨(dú)立市場調(diào)研機(jī)構(gòu) Strategy Engineers 的預(yù)測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產(chǎn)規(guī)模計算，理想假設(shè)所有車輛全部達(dá)到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規(guī)模在 2020 年 將達(dá)到 3100 億美元。

第八部分中國人工智能企業(yè)畫像分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入。為了觀察行業(yè)風(fēng)向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對國內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標(biāo)，評選出“2018中國人工智能創(chuàng)新成長企業(yè)50強(qiáng)”。

地域分布

全國88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達(dá)39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達(dá)21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達(dá)15.52%。北京以領(lǐng)先全國其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技實(shí)力，人工智能應(yīng)用實(shí)力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，企業(yè)對數(shù)據(jù)需求強(qiáng)烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類分布來看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達(dá)31.04%;基礎(chǔ)技術(shù)層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。在基礎(chǔ)層技術(shù)方面，國際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位， 國內(nèi)與國際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進(jìn)入。

從行業(yè)應(yīng)用來看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機(jī)器人企業(yè)，占比達(dá)15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向?yàn)槿斯ぶ悄艿穆涞靥峁┝水a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，智慧金融被列入國家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發(fā)展前景。機(jī)器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出， 目前市場需求較大，商業(yè)機(jī)器人占據(jù)較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進(jìn)入者較多，企業(yè)積極推動應(yīng)用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍(lán)海，推動智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬之間的企業(yè)最多，占比達(dá)49.14%;500萬以下的企業(yè)位居其次，占比達(dá) 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業(yè)，占比為17.24%。

最新估值

企業(yè)最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業(yè)估值超過15億元，還有企業(yè)估值達(dá)到百億級別，如優(yōu)必

選科技、達(dá)闥科技和商湯科技等，將來或?qū)④Q身人工智能獨(dú)角獸企業(yè)。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業(yè))

第九部分典型企業(yè)案例分析

1.Atman

企業(yè)概述

Atman由來自微軟的人工智能科學(xué)家和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的產(chǎn)品團(tuán)隊創(chuàng)辦，提供專業(yè)領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫作、知識圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語言智能產(chǎn)品，致力于成為醫(yī)學(xué)、新聞、法律等專業(yè)領(lǐng)域語言智能專家，為專業(yè)領(lǐng)域用戶賦能，推動專業(yè)領(lǐng)域用戶進(jìn)入人工智能時代，助力專業(yè)領(lǐng)域文字智能水平實(shí)現(xiàn)跨越式提升。Atman已為強(qiáng)生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務(wù)所等世界領(lǐng)先藥企、新聞媒體、法律服務(wù)機(jī)構(gòu)開發(fā)機(jī)器翻譯、機(jī)器寫作、知識圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語言智能產(chǎn)品。

目前Atman在北京和蘇州兩地運(yùn)營，能快速響應(yīng)全國各地客戶需求。

企業(yè)團(tuán)隊

創(chuàng)始人&CEO：馬磊

清華大學(xué)計算機(jī)系畢業(yè)，曾先后在微軟研究院和工程院擔(dān)任研究員和架構(gòu)師，機(jī)器學(xué)習(xí)專家、多次創(chuàng)業(yè)者、曾主導(dǎo)多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。

Atman公司核心團(tuán)隊由來自微軟、百度、法電等領(lǐng)域高端人才和資深技術(shù)人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學(xué)歷占比60%，技術(shù)開發(fā)人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，擅長機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、群體智能）在復(fù)雜問題的應(yīng)用，和國際專利15項，Atman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業(yè)領(lǐng)域翻譯效果在公測標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)客戶測試中均持續(xù)領(lǐng)先。核心產(chǎn)品為垂直領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫作、知識圖譜抽取構(gòu)建、大數(shù)據(jù)智能挖掘等語言智能產(chǎn)品。

Atman的機(jī)器翻譯產(chǎn)品可自動翻譯編輯專業(yè)文獻(xiàn)、報告、音視頻和網(wǎng)頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數(shù)據(jù)隱私安全以及自學(xué)習(xí)的端到端解決方案。

機(jī)器寫作可對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速搜索、過濾、聚類，根據(jù)行業(yè)需求自動生成專業(yè)文檔，適用于所有專業(yè)寫作場景，可大幅減少專業(yè)報告寫作過程中的繁復(fù)工作，大幅提升專業(yè)領(lǐng)域?qū)懽餍省?/p>

知識圖譜可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數(shù)據(jù)智能采集挖掘系統(tǒng)為專業(yè)領(lǐng)域用戶提供智能數(shù)據(jù)源管理、海量專業(yè)數(shù)據(jù)獲取和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動解析并結(jié)合知識圖譜提供auto-screening、知識重構(gòu)、專業(yè)決策輔助，幫助用戶建立強(qiáng)大的以專業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)輔助能力。

2.黑芝麻

企業(yè)概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術(shù)與應(yīng)用軟件開發(fā)企業(yè)，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發(fā)中心，主攻領(lǐng)域?yàn)榍度胧綀D像、計算機(jī)視覺，公司核心業(yè)務(wù)是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創(chuàng)達(dá)、車聯(lián)天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費(fèi)電子、智能家居等領(lǐng)域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經(jīng)完成A+輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊

團(tuán)隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達(dá)和高通等知名企業(yè)，平均擁有超過15年以上的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，畢業(yè)于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。

創(chuàng)始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔(dān)任該公司的技術(shù)副總裁一職，工作內(nèi)容覆蓋了圖像傳感器研發(fā)和設(shè)計、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設(shè)計。

核心技術(shù)和產(chǎn)品

在汽車領(lǐng)域，黑芝麻可提供車內(nèi)監(jiān)控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎(chǔ)的控光技術(shù)，到面向AI的圖像處理技術(shù)出發(fā)來提高成像質(zhì)量，以及應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，結(jié)合視頻處理和壓縮技術(shù)，形成從傳感器端到應(yīng)用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨(dú)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括獨(dú)有的圖像處理，視頻壓縮和計算機(jī)視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結(jié)合，采用16nm制程，設(shè)計功耗2.5w，每秒浮點(diǎn)計算達(dá)20T。

3.乂學(xué)教育

企業(yè)概述

乂學(xué)教育，成立于2014年，是一家網(wǎng)絡(luò)教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，為學(xué)生提供量身定制學(xué)習(xí)解決方案和個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。核心團(tuán)隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團(tuán)隊有全國40億toC銷售額的經(jīng)驗(yàn)。

企業(yè)自主研發(fā)了針對中國K12領(lǐng)域的學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎“松鼠AI”，該產(chǎn)品擁有完整自主知識產(chǎn)權(quán)，能夠模擬真實(shí)特級教師教學(xué)。企業(yè)發(fā)表的學(xué)術(shù)論文得到了全球國際學(xué)術(shù)會議AIED、CSEDU、UMAP認(rèn)可，并在紐約設(shè)計了人工智能教育實(shí)驗(yàn)室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

主要產(chǎn)品

學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)是以學(xué)生為中心的智能化、個性化教育，在教、學(xué)、評、測、練等教學(xué)過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，在模擬優(yōu)秀教師的基礎(chǔ)之上，達(dá)到超越真人教學(xué)的目的。該產(chǎn)品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統(tǒng)教育課時費(fèi)用高，名師資源少，學(xué)習(xí)效率低等問題。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機(jī)器學(xué)習(xí)完成知識點(diǎn)拆分和個人學(xué)習(xí)畫像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學(xué)生實(shí)時動態(tài)推薦最佳學(xué)習(xí)路徑，實(shí)現(xiàn)個性化教育。

業(yè)務(wù)模式

線上與線下，2B和2C相結(jié)合。以松鼠AI智適應(yīng)系統(tǒng)教學(xué)為主，真人教師輔助，學(xué)生通過互聯(lián)網(wǎng)在線上學(xué)習(xí)課程。開創(chuàng)教育新零售模式，授權(quán)線下合作學(xué)校，已在全國100多個城市開設(shè)500多家學(xué)校。

4.云從科技

企業(yè)概述

云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學(xué)院重慶研究院的高科技企業(yè)，專注于計算機(jī)視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業(yè)國家隊，是中科院戰(zhàn)略先導(dǎo)項目人臉識別團(tuán)隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰(zhàn)略實(shí)行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經(jīng)濟(jì)體津巴布韋政府完成簽約。

云從科技奠定了行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位： 國家肯定，國家發(fā)改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設(shè)計，唯一同時制定國標(biāo)、部標(biāo)和行標(biāo)的人工智能企業(yè)；模式創(chuàng)新，三大平臺解決方案，科學(xué)家平臺、核心技術(shù)平臺和行業(yè)應(yīng)用平臺。

企業(yè)核心團(tuán)隊

創(chuàng)始人

周曦博士，師從四院院士、計算機(jī)視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領(lǐng)域的計算機(jī)視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學(xué)院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術(shù)研究中心主任。

周曦博士帶領(lǐng)團(tuán)隊曾在計算機(jī)視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發(fā)表60余篇文章，被引用上千次。

核心技術(shù)團(tuán)隊

云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實(shí)驗(yàn)室，中科院、上海交大兩個聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室上海、廣州、重慶、成都四 個研發(fā)中心組成的三級研發(fā)架構(gòu)。目前研發(fā)團(tuán)隊已經(jīng)超過300人，80%以上擁有碩士學(xué)歷。

技術(shù)優(yōu)勢

全方位多維智能學(xué)習(xí)模塊適應(yīng)不同場景要求；模塊化設(shè)計為在工業(yè)視覺、醫(yī)學(xué)影像、自動駕駛AR等領(lǐng)域擴(kuò)展打下良好基礎(chǔ)。

云從科技具有高技術(shù)壁壘：世界智能識別挑戰(zhàn)賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰(zhàn)賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識別技術(shù) PK實(shí)戰(zhàn)中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術(shù)代表企業(yè)。

在跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數(shù)據(jù)同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達(dá)到96.6%，首次達(dá)到商用水平。

正式在國內(nèi)“3D結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)”，可全面應(yīng)用于手機(jī)、電腦、機(jī)具、設(shè)備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術(shù)，3D結(jié)構(gòu)光人臉識別技術(shù)擁有不需要用戶進(jìn)行任何動作配合完成活體驗(yàn)證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環(huán)境光線強(qiáng)弱的影響等諸多優(yōu)點(diǎn)，受到國際巨頭公司的關(guān)注。

行業(yè)應(yīng)用

目前國內(nèi)有能力自建系統(tǒng)的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經(jīng)完成招標(biāo)的銀行約為121家，其中云從科 技中標(biāo)了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領(lǐng)域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發(fā)火眼人臉大數(shù)據(jù)平臺等智能化系統(tǒng)，在民航領(lǐng)域，已經(jīng)與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機(jī)場。

5.Yi+

企業(yè)概述

北京陌上花科技是領(lǐng)先的計算機(jī)視覺引擎服務(wù)商，為企業(yè)提供視覺內(nèi)容智能化和商業(yè)化解決方案。致力于“發(fā)現(xiàn)視覺信息的價值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機(jī)視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達(dá)到領(lǐng)先水平。

目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優(yōu)酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數(shù)十家頂級機(jī)構(gòu)/產(chǎn)品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內(nèi)容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品服務(wù)于海量用戶，同時幫助政府機(jī)構(gòu)、廣電系統(tǒng)、內(nèi)容媒體、零售商、電商、視聽設(shè)備等行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經(jīng)獲得B輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊

團(tuán)隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。

創(chuàng)始人&CEO：張默

北京大學(xué)軟件工程碩士， 南洋理工大學(xué)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新碩士。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構(gòu)師，北方區(qū)合作伙伴經(jīng)理，主機(jī)Linux中國區(qū)負(fù)責(zé)人，中國區(qū)開源聯(lián)盟負(fù)責(zé)人，年銷售額數(shù)億。 2013年創(chuàng)業(yè)于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設(shè)立北京陌上花科技有限公司。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，在國際頂級計算機(jī)視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準(zhǔn)確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標(biāo)記的外部數(shù)據(jù)協(xié)議。 Yi+的系統(tǒng)由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重?fù)p失和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應(yīng)用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優(yōu)異成績。

公司的核心產(chǎn)品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：

行業(yè)解決方案

針對營銷、安防、相機(jī)和電視的不同特點(diǎn)，推出相應(yīng)解決方案。

營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態(tài)貼圖、video-out、場景化角標(biāo)與廣告濾鏡等形式的廣告內(nèi)容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務(wù)等多個行業(yè)。

智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區(qū)等方面提供解決方案。在智慧安防實(shí)時識別上，實(shí)時處理直播攝像頭信息，算法反應(yīng)敏捷，相應(yīng)迅速。建立智慧園區(qū)方案模型，考慮擴(kuò)展性&靈活性、數(shù)據(jù)管理、松散耦合性、安全性、實(shí)時整合性以及功能性和非功能性需求等技術(shù)方案要素，從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩方面整合解決方案實(shí)現(xiàn)步驟。

電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。

相機(jī)+AI。相機(jī)更具交互能力。用戶通過搜索關(guān)鍵字標(biāo)簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗(yàn)。準(zhǔn)確識別人物屬性特征，動態(tài)適應(yīng)表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實(shí)時檢測，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行人臉相似度檢測，實(shí)現(xiàn)面部關(guān)鍵點(diǎn)定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實(shí)時檢測攝像頭中出現(xiàn)的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達(dá)到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發(fā)的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術(shù)為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數(shù)據(jù)采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數(shù)據(jù)采集包括人臉數(shù)據(jù)采集、商品數(shù)據(jù)采集；算法模型說明包括識別算法訓(xùn)練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結(jié)合。

6.擎創(chuàng)科技

企業(yè)簡介

擎創(chuàng)科技成立于2016年，專注于將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)賦予傳統(tǒng)IT運(yùn)維／企業(yè)運(yùn)營管理，為企業(yè)客戶提供智能運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析解決方案，從而取代和改善對高技能運(yùn)維人員嚴(yán)重依賴的現(xiàn)狀。2017年，擎創(chuàng)科技已實(shí)現(xiàn)全年2000萬營收，迅速成為國內(nèi)AIOps領(lǐng)域的領(lǐng)跑者和中流砥柱。2018年初，擎創(chuàng)科技完成了數(shù)千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領(lǐng)投，晨暉創(chuàng)投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。

核心團(tuán)隊

擎創(chuàng)團(tuán)隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業(yè)服務(wù)上市公司的運(yùn)維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)、算法專家組成，核心團(tuán)隊成員至少擁有10年以上的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。其中CEO楊辰是國內(nèi)最頂級的B端銷售，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊獲得10倍的業(yè)績增長；CTO葛曉波擁有長達(dá)15年的企業(yè)級軟件開發(fā)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)；而產(chǎn)品總監(jiān)屈中泠則來自甲方，創(chuàng)業(yè)前為浦發(fā)硅谷銀行企業(yè)架構(gòu)師，深知甲方對企業(yè)運(yùn)維產(chǎn)品的需求。這個曾經(jīng)深耕于運(yùn)維企業(yè)服務(wù)市場的團(tuán)隊，如今在智能運(yùn)維企業(yè)服務(wù)賽道繼續(xù)領(lǐng)跑，讓擎創(chuàng)科技成為最懂企業(yè)的客戶，最值得企業(yè)客戶信賴的軟件廠商。

主要產(chǎn)品

“夏洛克AIOps” 作為擎創(chuàng)自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)智能運(yùn)維主打產(chǎn)品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應(yīng)用在金融、大型制造業(yè)、鐵路民航、能源電力等涉及國家發(fā)展和民生問題的多種行業(yè)。在2017全球運(yùn)維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運(yùn)維社區(qū)聯(lián)合頒發(fā)的“年度最具影響力AIOps產(chǎn)品”獎。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實(shí)現(xiàn)IT運(yùn)維價值，結(jié)合客戶的現(xiàn)有情況，規(guī)劃從傳統(tǒng)ITOM至AIOps智能運(yùn)維的一站式路徑，助其運(yùn)營落地，由此打破數(shù)據(jù)孤島，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)智能分析平臺，實(shí)現(xiàn)以人工智能為核心，驅(qū)動傳統(tǒng)IT運(yùn)維監(jiān)、管、控三個層面，并將相關(guān)運(yùn)維數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時展現(xiàn)。

“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運(yùn)維界的福爾摩斯，能迅速發(fā)現(xiàn)并定位運(yùn)維問題的根因，實(shí)現(xiàn)秒級排障，最大程度避免企業(yè)產(chǎn)生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數(shù)據(jù)積累和機(jī)器學(xué)習(xí)，運(yùn)用新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，幫助企業(yè)提前規(guī)劃IT資源，高效預(yù)防各類黑天鵝事件的發(fā)生。

商業(yè)模式

目前，擎創(chuàng)科技已與多家金融和制造行業(yè)標(biāo)桿客戶形成穩(wěn)定的合作關(guān)系，包括浦發(fā)銀行、浦發(fā)硅谷銀行、國家開發(fā)銀行、上海鐵路局、銀聯(lián)、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業(yè)模式進(jìn)行服務(wù)，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強(qiáng)的可復(fù)制性。

核心優(yōu)勢

篇(7)

關(guān)鍵詞：現(xiàn)代教育技術(shù)；虛擬現(xiàn)實(shí)；教學(xué)模式；教育應(yīng)用

引言

新一輪的信息革命將深刻地改變傳統(tǒng)行業(yè)，逐漸克服技術(shù)難題之后，5G通信技術(shù)、人工智能技術(shù)、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)都得到了長足的發(fā)展，研究者們開始關(guān)注虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的應(yīng)用，它在現(xiàn)代教育領(lǐng)域的運(yùn)用成了矚目的焦點(diǎn)。

1現(xiàn)代教育技術(shù)的特點(diǎn)和發(fā)展趨勢

現(xiàn)代教育技術(shù)是把現(xiàn)代教育理論應(yīng)用于教育、教學(xué)實(shí)踐的現(xiàn)代教育手段和方法的體系。它以實(shí)現(xiàn)教學(xué)過程、教學(xué)資源、教學(xué)效果、教學(xué)效率的最優(yōu)化為目的[1]。它的現(xiàn)代化體現(xiàn)在教學(xué)設(shè)計現(xiàn)代化、教學(xué)手段現(xiàn)代化、教學(xué)媒體現(xiàn)代化。隨著現(xiàn)代教育科學(xué)和現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，現(xiàn)代教育技術(shù)和教育聯(lián)系緊密，它增加了信息傳遞的方式與方法，提升了教學(xué)效果與效率?，F(xiàn)代教育技術(shù)與普通教育技術(shù)沒有本質(zhì)區(qū)別，突出”現(xiàn)代”一詞的目的是要更多地關(guān)注現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的相關(guān)問題，吸納新的科學(xué)技術(shù)成果和思維方式，凸顯教育技術(shù)的時代特色。目前，教育技術(shù)在教育中的應(yīng)用可以按照技術(shù)特點(diǎn)大致分為以下5類：（1）基于傳統(tǒng)媒介（如書本、圖片、畫冊、黑板、模型、實(shí)物、小型展覽）的常規(guī)教學(xué)模式；（2）基于視聽技術(shù)（計算機(jī)技術(shù)）的多媒體教學(xué)模式；（3）基于衛(wèi)星通信技術(shù)的遠(yuǎn)距離教學(xué)模式；（4）基于因特網(wǎng)等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)直播教學(xué)模式；（5）基于三維仿真技術(shù)的“虛擬現(xiàn)實(shí)”的教學(xué)模式。隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的快速發(fā)展，許多新技術(shù)被用到教育教學(xué)實(shí)踐中，豐富了現(xiàn)代教育技術(shù)的內(nèi)涵?，F(xiàn)代教育技術(shù)突破了傳統(tǒng)教育方式，正朝著多媒體化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化、教育技術(shù)應(yīng)用模式多樣化和遠(yuǎn)程教育普及化的趨勢發(fā)展[2]。而“虛擬現(xiàn)實(shí)”的教學(xué)模式，具有多種教學(xué)模式的優(yōu)勢，試想一個場景——分散在世界各地學(xué)習(xí)者穿戴著虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)備，匯集到一個共同的虛擬社區(qū)，在這里自由交流與學(xué)習(xí)——這種美好的愿景并不遙遠(yuǎn)。

2虛擬現(xiàn)實(shí)的概念及特征

虛擬現(xiàn)實(shí)是一項融合了計算機(jī)圖形技術(shù)、多媒體技術(shù)、傳感器技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、立體顯示技術(shù)、心理學(xué)及仿真技術(shù)等多種科學(xué)技術(shù)發(fā)展起來的計算機(jī)綜合技術(shù)[3]。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)有三大基本特征：沉浸感、交互性和想象力，它強(qiáng)調(diào)人在虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)中的主導(dǎo)作用[4]。交互性是指用戶與虛擬空間中的虛擬物體的互動能力；沉浸性是指用戶在計算機(jī)生成的虛擬環(huán)境中，通過模擬視覺、聽覺等感官，給人以真實(shí)感覺；想象性是指用戶在虛擬環(huán)境中，根據(jù)環(huán)境傳遞的信息以及自身沉浸在系統(tǒng)的行為，通過自己的邏輯判斷、聯(lián)想等思維過程，想象虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)中并未直接呈現(xiàn)的畫面和信息。近年來，科技不斷發(fā)展，信息量呈爆炸式增長，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)能有效地提高信息傳播和教學(xué)效率。虛擬實(shí)現(xiàn)的特性符合現(xiàn)代教育技術(shù)對提高教學(xué)水平的要求。

3虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在教學(xué)中的運(yùn)用途徑

3.1自主學(xué)習(xí)

虛擬現(xiàn)實(shí)提供了一種嶄新的交互方式，學(xué)生可以通過眼睛、耳朵等多種感覺器官與它進(jìn)行實(shí)時互動。學(xué)生憑借自然語言交互，以觸覺、視覺、聽覺作為媒介，和計算機(jī)進(jìn)行交流溝通。這種嶄新的人機(jī)交互方式，給與學(xué)習(xí)者全新的體驗(yàn)：在這個虛構(gòu)的學(xué)習(xí)場景中，真實(shí)與虛擬模糊了邊界，理論知識和實(shí)踐操作同時進(jìn)步。虛擬現(xiàn)實(shí)模擬的環(huán)境大體可以分為三個層次：（1）“顯示現(xiàn)實(shí)”，還原真實(shí)的環(huán)境，但是一般人不容易直接接觸，如火山口的場景、銀河中的場景、危險的化學(xué)實(shí)驗(yàn)室等；（2）“模擬現(xiàn)實(shí)”，模擬現(xiàn)實(shí)中不存在的環(huán)境、特殊條件下才會產(chǎn)生的事物，如仿真訓(xùn)練、模擬訓(xùn)練等；（3）“創(chuàng)造現(xiàn)實(shí)”，突破現(xiàn)實(shí)的制約，想象力有多大，創(chuàng)造力就有多大，一切現(xiàn)實(shí)法則都可以在虛擬空間中被顛覆，給學(xué)生發(fā)揮創(chuàng)造力的機(jī)會，把好的創(chuàng)想在虛擬空間中盡情展現(xiàn)。

3.2虛擬實(shí)驗(yàn)室

虛擬實(shí)驗(yàn)室是虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的一大創(chuàng)新，學(xué)生可以在其中自由實(shí)驗(yàn)，動手操作，觀察各種實(shí)驗(yàn)反應(yīng)，擺脫常規(guī)實(shí)驗(yàn)室的局限。在虛擬物理實(shí)驗(yàn)室中，學(xué)生可以虛擬出各種物理現(xiàn)象，實(shí)驗(yàn)效果直觀可見；可以看見現(xiàn)實(shí)中看不到的磁場，理解磁場變化的原理；可以感受橋梁大廈的建造與崩塌，分析其中的力學(xué)原理。身處虛擬生物實(shí)驗(yàn)室內(nèi)，可以仔細(xì)觀察人體組織的切片結(jié)構(gòu)，各種骨骼結(jié)構(gòu)也變得清晰透明。在虛擬化學(xué)實(shí)驗(yàn)室中，學(xué)生可以遠(yuǎn)離現(xiàn)實(shí)實(shí)驗(yàn)室的各種危險，安全地操作天平、砝碼，觀察燃燒、爆炸等反應(yīng)現(xiàn)象；在虛擬地理實(shí)驗(yàn)室中，學(xué)生可以進(jìn)行地震和火山爆發(fā)等實(shí)驗(yàn)，瞬間遨游太空，瞬間又深潛入海底，盡情體驗(yàn)地理科學(xué)的魅力。想象力的邊界才是虛擬實(shí)驗(yàn)室的邊界，虛擬實(shí)驗(yàn)室將成為學(xué)生們最喜愛的場所。

3.3技能訓(xùn)練

虛擬現(xiàn)實(shí)沉浸感和互動性的特性，可以使學(xué)習(xí)者全身心進(jìn)入學(xué)習(xí)狀態(tài)，在安全的虛擬環(huán)境中反復(fù)練習(xí)，不斷試錯，直到熟練掌握技能。例如，在虛擬射擊培養(yǎng)體系中，學(xué)生可以重復(fù)射擊，提高反應(yīng)能力，學(xué)習(xí)不同的掩體情況下的射擊方法，直到熟練掌握。運(yùn)用VR技術(shù)可以使醫(yī)務(wù)工作者反復(fù)操練，保障手術(shù)訓(xùn)練的實(shí)效。在教學(xué)技能訓(xùn)練方面，與傳統(tǒng)微格教室相比，在虛擬教室中，師范生可以自由選擇面對的學(xué)生人數(shù)，克服上臺教學(xué)的畏懼心理。但是值得注意的是，真實(shí)的情景也是技能訓(xùn)練不可或缺的內(nèi)容，需要合理安排虛擬現(xiàn)實(shí)學(xué)習(xí)和真實(shí)情景練習(xí)，找到它們之間的平衡點(diǎn)，最大化利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的優(yōu)勢。

4虛擬現(xiàn)實(shí)教育應(yīng)用的展望

虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)正處于高速發(fā)展階段，它會給教育帶來巨大的變革，未來的虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)能夠與通信技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)等前沿科技緊密結(jié)合。在虛擬教育社區(qū)，每個學(xué)習(xí)者都有自己唯一的虛擬身份，能夠在虛擬的空間中與他人的虛擬角色互動交流，也能與人工智能的虛擬角色交流。人工智能虛擬學(xué)伴可以為學(xué)習(xí)者提供全程的學(xué)習(xí)規(guī)劃指導(dǎo)，制定個性化的培養(yǎng)方案；學(xué)習(xí)者的成長軌跡全程被記錄在虛擬世界之中，通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)制作的可穿戴設(shè)備，學(xué)習(xí)者的身體健康狀況也可以被詳實(shí)記錄。數(shù)字虛擬世界和真實(shí)世界共同培養(yǎng)人才，這正是未來智慧教育的圖景