人工智能技術(shù)創(chuàng)新精選(九篇)

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第1篇：人工智能技術(shù)創(chuàng)新范文

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù)；計算機網(wǎng)絡；應用

基于信息時代，互聯(lián)網(wǎng)成為支持社會生活的重要手段，而計算機網(wǎng)絡技術(shù)發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)核心技術(shù)的作用。面對社會需求的多樣化，計算機網(wǎng)絡功能亟待豐富。人工智能是應用學科的一種，與現(xiàn)代社會關(guān)系緊密，以計算機網(wǎng)絡的融合更顯自身的智慧性與高效性。只有依托人工智能的優(yōu)勢，才能有效應對錯綜復雜的網(wǎng)絡環(huán)境，提升網(wǎng)絡運行效率。為此，人工智能技術(shù)與計算機網(wǎng)絡的融合代表了時展的趨勢與方向。

一、基于專業(yè)角度準確掌握人工智能技術(shù)的涵義

對于人工智能，主要是以計算機以及相關(guān)機械為手段，實現(xiàn)對人類大腦的模仿，承擔復雜的工作與勞動，有助于專業(yè)復雜推理的解決。人工智能技術(shù)是新技術(shù)的代表，對改進生產(chǎn)模式、提高效率意義深遠。從特質(zhì)上分析，人工智能技術(shù)代表新興技術(shù)類型，具備較高的模仿能力，這也是智能技術(shù)能夠成為計算機網(wǎng)絡核心的關(guān)鍵，加快數(shù)字計算與轉(zhuǎn)變的發(fā)展進程，促使復雜的問題更加簡潔化。

二、正確認識人工智能與計算機網(wǎng)絡之間的關(guān)系

從人工智能范疇分析，其囊括多種學科知識，涵蓋多個領域，是理論與實踐的融合。人工智能與計算機網(wǎng)絡關(guān)系緊密。具體講，人類思維具有復雜性，但是，針對一些基礎性思維，人工智能技術(shù)能夠進行模擬操作。人工智能與計算機網(wǎng)絡之間具有不可分割的關(guān)系，彼此之間影響巨大。借助人工智能，能夠?qū)τ嬎銠C系統(tǒng)進行目的性設計與研發(fā)，同時，依托網(wǎng)絡，進行數(shù)據(jù)庫資源的整合，達到真正意義的模擬人腦。具體講，在人工智能的支持下，計算機網(wǎng)絡擁有圖像、影像等信息編輯處理程序，對人類大腦思維方式進行模擬，凸顯系統(tǒng)性與全面性的特征，嚴謹性較強。其次，依托人工智能技術(shù)，計算機網(wǎng)絡所具備的數(shù)據(jù)信息處理能力更加靈活，突破時空限制，滿足集中處理的需求。再次，人工智能促使計劃更具全面性與可行性。

三、全面分析人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡中的應用

（一）人工智能技術(shù)支持計算機網(wǎng)絡信息動態(tài)監(jiān)控，強化網(wǎng)絡安全性的維護

隨著計算機網(wǎng)絡技術(shù)影響力的不斷擴大，其在提升便利的同時，安全隱患也隨之出現(xiàn)，網(wǎng)絡環(huán)境也亟待整治，網(wǎng)絡信息安全性需要引起重視。網(wǎng)絡信息的安全性離不開監(jiān)控的實效性與動態(tài)性。依托人工智能技術(shù)，計算機網(wǎng)絡應用更具安全性，尤其是借助智能防火墻與入侵檢測等人工智能技術(shù)，強化對傳統(tǒng)防火墻不足之處的有效彌補，切實提升安檢效率。另外，在人工智能的應用下，智能識別技術(shù)被添加至防火墻，能夠更加快速地判別信息性質(zhì)，及時分辨垃圾、無價值信息。依靠智能防火墻，計算機網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)信息更具專業(yè)性與有效性，降低違法現(xiàn)象的發(fā)生。除此之外，人工智能技術(shù)能夠有效增強入侵檢測功能，對維護網(wǎng)絡安全具有強大推動作用，保證信息的安全性與保密性。

（二）人工智能技術(shù)實現(xiàn)了對計算機網(wǎng)絡管理設計的優(yōu)化，管理水平大幅提升

立足計算機數(shù)據(jù)信息傳輸網(wǎng)絡，智能化功能機構(gòu)的形成離不開人工智能技術(shù)的支撐。在新的發(fā)展時期，技術(shù)創(chuàng)新成為主流，為了契合時展，要依托人工智能技術(shù)，強化設計水平的提升。人工智能之所以具有強大優(yōu)勢，主要源于其實現(xiàn)了多種技術(shù)的融合，突破了單一技術(shù)的制約。立足計算機數(shù)據(jù)信息的處理以及控制應用，工程技術(shù)精度要求較高，人為操作很難達到，人工智能卻能夠輕松實現(xiàn)，依托信息與系統(tǒng)設計，人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對信號與系統(tǒng)更加高效與全面的分析。由此可見，人工智能技術(shù)的存在使得網(wǎng)絡管理設計水平得到大幅提升。

（三）人工智能技術(shù)豐富計算機網(wǎng)絡功能，全面擴大計算機網(wǎng)絡社會影響力

縱觀信息技術(shù)領域，人工智能技術(shù)的突出特征是對計算機網(wǎng)絡自主學習建設的強大支撐，促使計算機功能更加多元性，尤其是重視滿足社會實際需求，加強標準化建設，加快智能化道路的創(chuàng)新與進步。另外，可以與多種先進操作軟件進行聯(lián)合使用，促使操作系統(tǒng)更加優(yōu)越，實現(xiàn)對于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)信息資源的高度融合，在根本上使得計算機網(wǎng)絡的影響力不斷擴大。

（四）人工智能技術(shù)提升計算機網(wǎng)絡技術(shù)管理評價水平，增強系統(tǒng)資源的規(guī)范化與專業(yè)性

對于人工智能技術(shù)，其作用也體現(xiàn)在計算機網(wǎng)技術(shù)管理與評價之中。具體講，在人工智能技術(shù)應用之前，計算機網(wǎng)絡技術(shù)管理存在一定復雜性，結(jié)合人工智能技術(shù)，有利于構(gòu)建技術(shù)與專家知識庫，提升計算機網(wǎng)絡技術(shù)管理水平，強化評估的科學性與高效性。這種專家知識庫日趨成熟，應用效果突出，能夠通過專家系統(tǒng)進行知識與經(jīng)驗的總結(jié)，隨后傳遞至系統(tǒng)，提升整個系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的規(guī)范性與專業(yè)性。

四、展望人工智能技術(shù)在計算機網(wǎng)絡中的應用前景

立足人工智能技術(shù)，在與計算機網(wǎng)絡技術(shù)相融合的同時，自身也實現(xiàn)了發(fā)展與進步。展望未來，人工智能技術(shù)在整個信息以及計算機領域極具發(fā)展?jié)摿Γ虼耍M行深度挖掘，以精細化與集成化為方向，加大人工智能技術(shù)的研發(fā)力度，強化與計算機網(wǎng)絡的科學融合，加強交流協(xié)作，實現(xiàn)共贏目標，在根本上促進信息技術(shù)實現(xiàn)可持續(xù)、健康發(fā)展。

第2篇：人工智能技術(shù)創(chuàng)新范文

谷歌人工智能AlphaGo戰(zhàn)勝韓國棋手李世石的“人機圍棋大戰(zhàn)”，一度將人工智能概念推向風口浪尖。業(yè)內(nèi)人士認為，在以“深度學習”技術(shù)為主流的全球人工智能科技競賽中，中國專家所引領研究的“遷移學習”技術(shù)具備很強競爭力，代表了人工智能的發(fā)展趨勢。

深度學習+小樣本

“人機圍棋大戰(zhàn)”的背后，是人工智能領域機器學習技術(shù)的突破，即機器在模擬人腦運算方面取得的重大進展。實際上，人工智能技術(shù)已走過60年歷程，直到近年機器學習技術(shù)中的“深度學習”技術(shù)取得突破，才迎來春天。

“深度學習”意為使機器模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的學習、判斷和決策能力。比如，AlphaGo機器人以半年時間集中模仿學習了3000萬步人類圍棋大師的走法，并從自我對弈中積累勝負經(jīng)驗。

然而，“深度學習”局限性明顯。原百度研究院副院長、地平線機器人CEO余凱坦言，肥沃的數(shù)據(jù)“土壤”才能“訓練”出“深度學習”模型，但目前數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)算法、數(shù)據(jù)應用的市場高度分離，未形成完善的“大數(shù)據(jù)+人工智能”產(chǎn)業(yè)鏈，導致人工智能技術(shù)的發(fā)展仍然面臨數(shù)據(jù)源不足和技術(shù)壟斷兩大挑戰(zhàn)。

“數(shù)據(jù)高度集中在谷歌、臉書、亞馬遜、BAT等互聯(lián)網(wǎng)巨頭手中，長此以往，將導致人工智能技術(shù)壟斷，反而不利于技術(shù)創(chuàng)新和國家安全?！毕愀劭萍即髮W計算機科學及工程學系主任楊強說。

楊強強調(diào)“深度學習+小樣本”理念，即將大數(shù)據(jù)訓練好的模型遷移到類似場景加以改進應用，打破了“逢模型必大數(shù)據(jù)”的局限。

“比如，將騎自行車的經(jīng)驗應用到騎摩托車上，就是‘遷移學習’。”楊強說。

2005年，微軟舉辦的世界數(shù)據(jù)挖掘大賽中有關(guān)于搜索技術(shù)的競賽題目，楊強團隊利用“遷移學習”，將機器在其他領域的經(jīng)驗遷移過來。

在IT行業(yè)，“遷移學習”已有局部應用。

人工智能公司“第四范式”創(chuàng)始人戴文淵在百度負責名為“鳳巢”的廣告營銷系統(tǒng)期間，利用“遷移學習”將百度搜索算法應用到問答社區(qū)“百度知道”，使后者點擊率提升4成;騰訊將大規(guī)模在線電商推薦任務遷移到新領域，大大減少了數(shù)據(jù)需求量;微軟也利用“遷移學習”分析了電商產(chǎn)品的輿情取向;香港科技大學利用“遷移學習”技術(shù)，將大數(shù)據(jù)訓練出的對話模型遷移到具體行業(yè)的小數(shù)據(jù)領域，實現(xiàn)精準的“人機對話”，在服務業(yè)具有極強的應用價值。同時，楊強還在華為創(chuàng)立人工智能領域?qū)嶒炇?，利用“遷移學習”技術(shù)研發(fā)了10多個智能移動終端的專利，并已注冊。

“遷移學習”的應用障礙

多位受訪專家認為，機器學習是當前人工智能技術(shù)的核心，“遷移學習”是機器學習技術(shù)發(fā)展的新階段。楊強帶領團隊將研究不斷深入，使中國占據(jù)了這一領域全球研究的制高點。

專家們認為，中國迫切需要發(fā)展“遷移學習”技術(shù)，并實現(xiàn)推廣與應用。

但是，眼下“遷移學習”應用仍然有限。而造成這種情況的因素，是多方面的。

其實，在谷歌的人機圍棋大戰(zhàn)之前，人工智能少人問津。AlphaGo的勝利，源于谷歌團隊此前收購了人工智能公司Deep Mind，獲得了“深度學習”技術(shù)，Deep Mind人才主要來自多倫多大學，其研究長期默默無聞。這反映了人工智能長期“冷門”的現(xiàn)狀，企業(yè)對前沿技術(shù)的敏感性不強。

由于人工智能產(chǎn)業(yè)處于發(fā)展初期，企業(yè)對“遷移學習”技術(shù)的需求也有限。目前，中國人工智能領域還沒有一家以此為主業(yè)的上市公司，也沒有出現(xiàn)一家龍頭企業(yè)。百度雖然以人工智能為發(fā)展方向，但人工智能并非主要收入來源。

再者，產(chǎn)、學、研結(jié)合不夠緊密。企業(yè)缺少渠道了解“象牙塔”技術(shù)，因此，難以應用先進研究成果。

如何保護隱私

專家認為，“遷移學習”技術(shù)的研究應用對中國具有戰(zhàn)略意義，也是中國在人工智能科技方向獲得全球領先地位的重要契機。

對于中國來說，“遷移學習”是國家實現(xiàn)科學技術(shù)彎道超車的契機。放眼人工智能產(chǎn)業(yè)，在人才、工業(yè)基礎、研究環(huán)境、產(chǎn)業(yè)環(huán)境方面，中國和歐美的差距仍然較大，“遷移學習”是中國追趕發(fā)達國家的重要契機。

第3篇：人工智能技術(shù)創(chuàng)新范文

關(guān)鍵詞：人工智能；電氣工程；自動化

人工智能的運用是行業(yè)的一大進步，特別是在電氣工程自動化控制中的應用，已經(jīng)開始引起業(yè)內(nèi)重視與人們的關(guān)注。傳統(tǒng)的技術(shù)滿足不了當前需要，技術(shù)創(chuàng)新推進了行業(yè)進步與發(fā)展，現(xiàn)代技術(shù)和傳統(tǒng)學科相比，是全新的控制理念，是理念的創(chuàng)新與升華。人工智能是新學科，在傳統(tǒng)技術(shù)基礎上，實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍，徹底擺脫傳統(tǒng)技術(shù)和方法的束縛，使學科更具有廣泛性與融合性。人工智能和傳統(tǒng)理念相比，還具備較我的優(yōu)越性，在生產(chǎn)中解決了許多難題，人工智能技術(shù)的應用使生產(chǎn)效率得到有效提高、大大節(jié)約了人力勞動成本，只有不斷進行深入研究，才能推進人工智能技術(shù)發(fā)展，實現(xiàn)電氣自動化控制領域的新突破。

1人工智能控制技術(shù)的優(yōu)點

人工智能技術(shù)是高科技的產(chǎn)物，是人們長期研究的結(jié)果，當技術(shù)落地并實現(xiàn)推廣后，就解放了人力勞動，推進了生產(chǎn)效率，這門新興學科與各學科間形成良好配合與融合，與各個分支領域形成相通，綜合性的利用了生產(chǎn)效能。（1）設計之前無需事先準備控制對象的模型。在進行設計時，需要根據(jù)實際工作需要做好調(diào)查，通過與工作的結(jié)合，使技術(shù)與實踐相融合，但是在設計時，無法確定參數(shù)具體情況，一些變化無法控制，但是通過人工智能控制器就能完全實現(xiàn)解決，使動態(tài)方程更加精確，對操作對象的控制就會更加科學。（2）人工智能控制器能夠在一定時間范圍內(nèi)，實現(xiàn)響應時間、下降時間、魯棒性能等變化，使自身性能得到全面提升，增加了工作時效性。（3）人工智能控制器比傳統(tǒng)的控制器調(diào)節(jié)更容易，在沒有經(jīng)過相關(guān)技術(shù)培訓時，也能根據(jù)實際的數(shù)據(jù)、信息和語言等便捷的進行設計操作，操作起來較為簡單方便，提高了工作效率。（4）人工智能控制器良好的一致性，也就是說，當驅(qū)動器出現(xiàn)特異時，如果對一些不具體的數(shù)字進行重新輸入，也會在輸入未知數(shù)據(jù)時得到有效控制，使相關(guān)數(shù)據(jù)得到良性評估。

2人工智能實際應用

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，一些科研單位院所已經(jīng)把它當成一個重要課題，特別是在許多高等院校中，人工智能應用的研究已經(jīng)進入到了電氣工程自動化控制領域，研究成果不展出現(xiàn)，并投入實踐中。人工智能的應用，不僅提高了工效，更在實際操作中，解放了人力勞動，實現(xiàn)了電氣設備故障預測、診斷、優(yōu)化、控制和保護。

2.1對電氣設備進行優(yōu)化設計

要想實現(xiàn)電氣設備優(yōu)化設計，就需要掌握大量的學科門類，使知識得到整合，設計是一項非常復雜的工作，要通過對電路、電磁場、電機、電器等的整合，使各類知識能靈活應用，這僅僅是基礎，要想形成良好的設計思路，還要有豐富的實踐經(jīng)驗，通過實踐把知識進行創(chuàng)新，才能完成設計工作。傳統(tǒng)意義上的產(chǎn)品設計主要是根據(jù)經(jīng)驗在實驗室通過人工手動制作完成，要想得到良好的結(jié)果難度可想而知。而現(xiàn)在則需要使用計算機技術(shù)，通過計算機輔助做好設計（CAD），計算效果好，產(chǎn)品更新快，從根本上縮短了開發(fā)的周期，節(jié)省了大量的人力勞動。通過在CAD技術(shù)里引入人工智能，幫助設計人員提升所設計產(chǎn)品質(zhì)量和設計的效率是當前普遍采用的方法。遺傳算法是一種先進的計算方式，數(shù)據(jù)快、結(jié)果準，多數(shù)設計人員使用遺傳算法及其衍生算法，使電氣產(chǎn)品智能化優(yōu)化設計更加科學合理。電氣設備故障較復雜，多數(shù)是不確定和非線性的，只有掌握好了預兆與隱患，才能把設計更加優(yōu)化，實現(xiàn)預兆和故障間的聯(lián)絡，有效解決模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡的連接，實現(xiàn)多途徑設計。

2.2對電氣設備的事故以及故障進行診斷

在電氣領域中，一直以來都使用傳統(tǒng)的方式進行操作，這種方式不但影響效率，更影響精準度。傳統(tǒng)的操作方式較為陳舊，不能滿足現(xiàn)在的生產(chǎn)需要，而傳統(tǒng)診斷方法又不能精確計算出故障點。而在電氣設備中，多發(fā)性的故障多是發(fā)動機、發(fā)電機和變壓器，這些設備是事故和故障出現(xiàn)頻率最高的部件，只有掌握了各部件的工作原理，才能有效提升數(shù)據(jù)收集力度。在傳統(tǒng)方式中，主要是通過對收集的變壓器油產(chǎn)生的氣體做分析，再形成判斷，這種方法浪費了時間，消耗了精力，生產(chǎn)效率不高，其計算結(jié)果也不一定精確，如果設備出現(xiàn)的問題，得不到快速有效解決，就會導致更大范圍的事故發(fā)生。在電氣故障和事故診斷中有效的運用融入了人工智能技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡、模糊理論和專家技術(shù)主要技術(shù)可以很好解決傳統(tǒng)方法遇到的問題，大幅提升故障診斷準確率，進而成倍的提高生產(chǎn)效率，減少電氣損失。

2.3對電氣控制過程中的有效應用進行分析

電氣技術(shù)關(guān)系到國計民生，是當前普遍使用的技術(shù)，可以說，電氣控制過程是非常關(guān)鍵的，在整個生產(chǎn)過程中起著相當重要的作用，只有全面保證電氣化系統(tǒng)穩(wěn)定，才能提高工作效率，怎么能夠?qū)崿F(xiàn)電氣控制，實現(xiàn)良好的應用成果，這是行業(yè)內(nèi)外面臨的主要難題。要想實現(xiàn)對電氣的合理控制，就需要專業(yè)技術(shù)人員進行操作，可以說，技術(shù)人員操作過程的要求是非常嚴格的，各道操作步驟較為復雜和繁瑣。通過人工智能的方式，有效解決了操作難題，通過人工智能和計算機的作用，使人力勞動得到解放，以往由人工操作的程序變得簡單起來。在運行過程中，一些重要的資料得到收集與保存，為日后的查詢與檢查提供了便利。

2.4對控制及保護功能進行實現(xiàn)

使用人工智能能夠快速實現(xiàn)對所有開關(guān)量、模擬量數(shù)據(jù)的收集，使各類數(shù)據(jù)能夠提供有效參考，可以按照設計者預先設計好的程序形成批量存貯。在形成數(shù)據(jù)的同時，一些關(guān)鍵點還能產(chǎn)生圖像，生成軟件起到了重要作用，完全實現(xiàn)了電氣系統(tǒng)歷史運轉(zhuǎn)情況真實畫面，通過顯示，使操作人員全面了解設備運行情況。對機器設備運行中的電流、電壓、隔離開關(guān)、斷路器等更能直觀的顯示。技術(shù)人員能夠根據(jù)實際情況建立圖表，實現(xiàn)系統(tǒng)資源的充分利用。對各主要設備模擬量數(shù)值、實際開關(guān)狀態(tài)進行實時智能監(jiān)視，對出現(xiàn)故障的部位，能夠快速檢測并實現(xiàn)報警。智能化技術(shù)不需要人員進入現(xiàn)場，只要通過鍵盤或鼠標就能實現(xiàn)遠程控制，實現(xiàn)對隔離開關(guān)、斷路器等的調(diào)整與優(yōu)化，并做好勵磁電流調(diào)整與更替。通過記錄，形成可利用的模擬量故障錄波，實現(xiàn)快速捕捉，使開關(guān)量變位在線參數(shù)設定及修改成為可能，通過日常工作，使各類故障形成線型描繪，使系統(tǒng)更加穩(wěn)定可靠。

3結(jié)束語

綜上所述，隨著社會的不斷發(fā)展與進步，各類學科實現(xiàn)了大融合，特別是微電子技術(shù)、軟件技術(shù)等的創(chuàng)新，給人們的生活帶來便利，推動了技術(shù)不斷進步，各種成果實現(xiàn)應用。人工智能實了軟件和硬件齊頭并進發(fā)展的良好局面，各類先進的軟件得到開發(fā)，創(chuàng)新理念不斷涌現(xiàn)，人工智能越來越方便地被設計運用于各種領域。未來人工智能化技術(shù)將會得到更加廣泛的推廣與應用，這是一種社會趨勢，更是行業(yè)發(fā)展的必然，我們相信，電氣自動化控制與人工智能技術(shù)的廣泛融入，將具有廣闊的前景，并能夠更好的為人類社會服務。

作者:王婧宣 單位:黑龍江八一農(nóng)墾大學

第4篇：人工智能技術(shù)創(chuàng)新范文

 

政策催化進一步加強

 

國內(nèi)AI有望“彎道超車”

 

目前，各國政府都高度重視人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國都紛紛加大對人工智能的科研投入。美國主攻軍用機器人技術(shù)，歐洲主攻服務和醫(yī)療機器人技術(shù)，日本主攻仿人和娛樂機器人?？梢哉f，人工智能成為各國“大腦”計劃的重要內(nèi)容。

 

當下我國社會面臨老齡化壓力、經(jīng)濟轉(zhuǎn)型和制造業(yè)升級，對此，國務院在印發(fā)的《中國制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術(shù)創(chuàng)新作為重點建設工程，特別提出要發(fā)展和培育一批產(chǎn)值超過100億元的人工智能核心企業(yè)。

 

國內(nèi)市場的扶持政策頻出。2015年7月，國務院印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動指導意見》，將發(fā)展人工智能提升到國家戰(zhàn)略層面;2016年1月，科技部部長萬鋼提出“科技創(chuàng)新-2030項目”，智能制造和機器人成為重大工程之一。

 

在2016年3月兩會召開期間，《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十三個五年規(guī)劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進先進半導體、機器人、智能系統(tǒng)、智能交通、精準醫(yī)療、智能材料等新興前沿領域的創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化，形成一批新增長點。

 

政策和資金的支持、人才儲備、技術(shù)的積累和突破等都為人工智能的發(fā)展提供了基礎條件?？萍疾扛呒夹g(shù)研究發(fā)展中心研究員劉進長認為，我國人工智能與機器人技術(shù)的快速發(fā)展，一是因為國家的高度關(guān)注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業(yè)的不斷進入。

 

“2014年，中國市場的工業(yè)機器人銷量猛增54%，我國智能語音交互產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到100億元，指紋、人臉、虹膜識別等產(chǎn)業(yè)規(guī)模達100億元?！睆V證恒生副首席分析師趙巧敏向《經(jīng)濟》記者分析稱，在利好因素的促進下，我國人工智能技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)應用發(fā)展勢頭良好。

 

在她看來，目前國際巨頭在人工智能技術(shù)上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能的研究上與發(fā)達國家相比，甚至與美國相比都不算落后，這是難得的歷史機遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機會。

 

“我國完全有可能利用市場需求優(yōu)勢、用戶數(shù)據(jù)優(yōu)勢等，搶占人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的制高點，實現(xiàn)人工智能技術(shù)‘彎道超車’?！壁w巧敏稱。

 

人工智能大潮來襲

 

千億市場規(guī)?？善?/p>

 

人工智能已經(jīng)開始進入一個新的階段。從Siri識別到無人駕駛，都是人工智能的實現(xiàn)載體，涉及到的技術(shù)和領域跨越多學科，包括深度學習、智能識別、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、智能機器人等。

 

未來，人工智能需求將會激增。據(jù)BBC預計，到2020年，全球人工智能市場規(guī)模將達到183億美元，約合人民幣1190億元。

 

“目前人工智能的應用領域主要還是以工業(yè)制造為主，但是隨著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，以及不斷攀升的勞動力成本，未來包括機器人在內(nèi)的人工智能產(chǎn)品的市場需求將會不斷擴大。”愛建證券研究所研究員劉孫亮向《經(jīng)濟》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時代的來臨，人工智能家庭化的現(xiàn)象將會普及，屆時家用助老服務機器人、醫(yī)療機器人以及家用清潔機器人的市場需求將會激增。

 

國內(nèi)著名的咨詢機構(gòu)艾瑞咨詢在參考人工智能行業(yè)全球市場規(guī)模后預計稱：在不包括硬件產(chǎn)品銷售收入、信息搜索、資訊分發(fā)、精準廣告推送等的情況下，預計2020年中國人工智能市場規(guī)模將達到91億元人民幣。

 

而目前市場的關(guān)注點還只是在智慧金融、智能家居等應用領域，對于人工智能的發(fā)展空間來說，這只是冰山一角。

 

趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎型技術(shù)，與機器人和大數(shù)據(jù)聯(lián)系緊密，其水平的提升將帶來多領域的應用擴展，大幅拓寬傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展之路，造成未來5-10年的巨大顛覆性影響，產(chǎn)生10-100倍的溢出效應，由此將打開萬億規(guī)模的市場空間。

 

“僅僅以工業(yè)機器人領域為例，在智能化水平提高后，將降低固定資產(chǎn)投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業(yè)及物流等行業(yè)產(chǎn)生8-10倍的產(chǎn)業(yè)集群帶動作用，對應著800億-1000億元的市場規(guī)模?！壁w巧敏說。

 

實際上，中國人工智能的商業(yè)化應用環(huán)境甚至能創(chuàng)造更大的市場空間。我國人工智能的商業(yè)應用水平已經(jīng)十分繁榮，這一概念已經(jīng)滲透了教育、金融、醫(yī)療、文體娛樂等領域，且獲得了很好的市場反響。

 

“市場關(guān)心的IT和互聯(lián)網(wǎng)領域幾乎所有的主題和熱點，例如智能硬件、O2O、機器人、無人機和工業(yè)4.0，發(fā)展突破的關(guān)鍵環(huán)節(jié)都是人工智能。”趙巧敏表示，人工智能的發(fā)展是必然趨勢，它將成為未來30年內(nèi)我國技術(shù)發(fā)展的重心，也會給互聯(lián)網(wǎng)領域帶來新的突破，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。

 

在人工智能應用領域，我國已經(jīng)發(fā)展得較為全面，包括家居領域、安防領域、醫(yī)療領域、企業(yè)領域、金融領域和教育領域。

 

然而盡管目前我國自主知識產(chǎn)權(quán)的文字識別、工業(yè)機器人、娛樂機器人等智能科技成果已經(jīng)進入大規(guī)模實際應用，但市場空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經(jīng)濟》記者表示，我國機器人的“密度”只有德國、日本的1/10，行業(yè)發(fā)展空間巨大。

 

VC青睞人工智能

 

巨頭加速并購

 

人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領域的領導者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認為2016年是AI迅速進化的關(guān)鍵節(jié)點。

 

Google希望在人工智能領域復制Android的成功，并力圖打造一個機器人帝國;Facebook計劃在2016年制造出能夠在家務和工作上幫助自己的人工智能;蘋果4天內(nèi)接連收購兩家人工智能初創(chuàng)公司……

 

據(jù)羅文波統(tǒng)計，目前全球人工智能企業(yè)已經(jīng)超過了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創(chuàng)企業(yè)總估值超過87億美元?！半S著日本、北美、歐洲的‘大腦’計劃大規(guī)模布局人工智能，2040年全球很有可能實現(xiàn)廣義的人工智能。”

 

除互聯(lián)網(wǎng)巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領域，近年來風投不斷加大對人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資，持續(xù)布局人工智能這個重要風口。

 

“2014年人工智能企業(yè)融資總量首次超過10億美元，2015年融資總量更是超過12億美元。2016年到現(xiàn)在，全球在人工智能領域的投資已經(jīng)超過4億美元?！辈澈ＷC券研究所證券分析師齊艷麗向《經(jīng)濟》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領域的布局將提速，VC/PE在人工智能領域的投資也將隨之爆發(fā)。

 

“反過來，資本層面的爆發(fā)也將持續(xù)帶動人工智能行業(yè)加速爆發(fā)?！饼R艷麗認為，雖短期看人工智能仍處于大規(guī)模投入期，較難變現(xiàn)，但未來人工智能應用于無人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監(jiān)測等領域?qū)a(chǎn)生巨大的商業(yè)價值和社會價值。

 

在全球市場火爆的背景下，國內(nèi)市場也充滿了巨頭和風投的博弈與布局。

 

出于對人工智能行業(yè)商業(yè)前景的看好，國內(nèi)巨頭紛紛進軍人工智能領域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領域發(fā)力。

 

其中，百度2014年研發(fā)投入接近70億，同時涉足了深度學習與自動駕駛領域，并推出了“百度大腦”計劃;阿里巴巴推出了國內(nèi)首個人工智能平臺DTPAI;騰訊推出了撰稿機器人Dream writer，開放了視覺識別平臺騰訊優(yōu)圖，同時成立了騰訊智能計算與搜索實驗室。一些具有創(chuàng)新性眼光的巨頭公司也相應進入，讓整個行業(yè)迎來了爆發(fā)的機會。

 

“互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司和創(chuàng)業(yè)公司是我國AI技術(shù)基礎研究主力軍。在國家政策大力支持下，無論是科研機構(gòu)還是企業(yè)都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯的成績?！睋?jù)羅文波介紹，截至2015年底，我國人工智能領域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，約65家獲得投資，共計29.1億元。人工智能領域布局如火如荼。

 

巨頭的基礎層切入為人工智能基礎領域的研究帶來了巨大的資金優(yōu)勢和人才支持，使得部分技術(shù)達到世界一流水平。例如，我國的視覺、語音識別的技術(shù)已經(jīng)處于國際領先水平。

 

而近兩三年，風投也開始加速了在這一領域的投資步伐。2014年開始，我國人工智能領域投資金額、數(shù)量、參與投資機構(gòu)數(shù)量均大幅增加，2015年更是實現(xiàn)了跨越式的增長。“2015年我國投資人工智能的機構(gòu)數(shù)量已經(jīng)高達48家，是2012年投資機構(gòu)數(shù)量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍。”趙巧敏表示。

 

短期看好應用開發(fā)

 

長期關(guān)注技術(shù)研究

 

二級市場一向是搜尋熱點的風向標。人工智能市場的火爆也催熱了資本市場的相關(guān)行業(yè)。在市場空間巨大、產(chǎn)業(yè)前景明朗的背景下，占據(jù)資金優(yōu)勢的上市公司紛紛瞄準人工智能領域，分享廣闊藍海。

 

隨著人工智能的不斷進步和發(fā)展，最先實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的AI應用層將最早迎來投資機會。銀河證券分析師楊華超向《經(jīng)濟》記者分析稱，無人駕駛、工業(yè)4.0、智慧醫(yī)療等主題將成為未來中長期的熱點，建議關(guān)注相關(guān)主題的優(yōu)質(zhì)標的?！巴瑫r，AI數(shù)據(jù)層和應用層作為準入門檻較高的環(huán)節(jié)，之前具有技術(shù)積累和數(shù)據(jù)資源的公司將優(yōu)先受益，可以關(guān)注目前已經(jīng)在人工智能領域已經(jīng)有技術(shù)和規(guī)模優(yōu)勢的公司?！?/p>

 

對此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領域的標的，要分長短期來考量。“短期可關(guān)注在人工智能商業(yè)化應用有所突破的企業(yè)，長期可關(guān)注具備技術(shù)研究實力的公司?！?/p>

 

在他看來，具備競爭力的上市公司主要有兩類，一是與機器人硬件制造相關(guān)的公司，它們一般擁有較好的智能制造業(yè)基礎，在未來產(chǎn)業(yè)升級過程中，擁有強大的競爭優(yōu)勢;二是在人工智能商業(yè)化應用有所突破的公司。

 

對此投資邏輯，趙巧敏也表示認同，“短期看好應用開發(fā)領域，特別是基于當下較為成熟的感知智能技術(shù)如語音、視覺識別的服務、硬件產(chǎn)品等的應用開發(fā)將是短期的投資亮點”。

 

“目前下游應用領域也面臨著大量需求，如人口老齡化對服務機器人的需求、定制化生產(chǎn)對3D打印的需求、物流配速對無人機的需求等?！壁w巧敏分析稱，穿戴設備、3D打印、無人駕駛、服務機器是最值得看好的應用場景。

 

而從長期來看，在以現(xiàn)有技術(shù)為基礎的應用領域基本飽和之后，只有技術(shù)研究才能推動新一輪的應用創(chuàng)新，趙巧敏稱。技術(shù)研究是長期的投資關(guān)注點，“應該關(guān)注核心技術(shù)模塊提供商和數(shù)據(jù)傳輸、運算、存儲過程所涉及的基礎設施運營商”。

 

與此同時，在主板之外，一些新三板標的同樣值得關(guān)注。從2015年起，掛牌新三板的人工智能企業(yè)數(shù)量明顯增加。以機器人子行業(yè)為例，僅2015年一年就有35家機器人企業(yè)在新三板掛牌，還有10家機器人企業(yè)在待掛牌狀態(tài)，20多家公司在審查待掛的狀態(tài)。投資者可以有選擇地關(guān)注其中較好的標的。

第5篇：人工智能技術(shù)創(chuàng)新范文

Abstract: With the development of power system protection technology, power technology continues to develop with innovation. This paper reviews several stages of development of the mechanical and electrical technology and describes technological innovations details of relay, which provides a theoretical basis for future progress.

關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)；繼電保護；技術(shù)創(chuàng)新

Key words: power system; relay protection; technology innovation

中圖分類號：TM77 文獻標識碼：A文章編號：1006-4311（2010）36-0198-01

1繼電保護技術(shù)的發(fā)展史

隨著電力系統(tǒng)的出現(xiàn)，繼電保護技術(shù)就相伴而生。以數(shù)字式計算機為基礎而構(gòu)成的繼電保護起源于20世紀60年代中后期。我國從20世紀70年代末即已開始了計算機繼電保護的研究，高等院校和科研院所起著先導的作用。

從繼電保護的基本原理上看，到21世紀20年代末普遍應用的繼電保護原理基本上都已建立，迄今在保護原理方面沒有出現(xiàn)突破性發(fā)展。從實現(xiàn)保護裝置的硬件看，從1901年出現(xiàn)的感應型繼電器至今大體上經(jīng)歷了機電式、整流式、晶體管式、集成電路式、微型計算機式等發(fā)展階段?？v觀繼電保護將近100年的技術(shù)發(fā)展史可以看出，雖然繼電保護的基本原理早已提出，但它總是根據(jù)電力系統(tǒng)發(fā)展的需要，不斷地從相關(guān)的科學技術(shù)中取得的最新成果中發(fā)展和完善自身。

2繼電保護技術(shù)創(chuàng)新

2.1 機電技術(shù)網(wǎng)絡化創(chuàng)新在計算機領域，發(fā)展速度最快的當屬計算機硬件，按照著名的摩爾定律，芯片上的集成度每隔18～24個月翻一番。其結(jié)果是不僅計算機硬件的性能成倍增加，價格也在迅速降低。微處理機的發(fā)展主要體現(xiàn)在單片化及相關(guān)功能的極大增強，片內(nèi)硬件資源得到很大擴充，單片機DSP芯片二者技術(shù)上的融合，運算能力的顯著提高以及嵌入式網(wǎng)絡通信芯片的出現(xiàn)及應用等方面。這些發(fā)展使硬件設計更加方便，高性價比使冗余設計成為可能，為實現(xiàn)靈活化、高可靠性和模塊化的通用軟硬件平臺創(chuàng)造了條件。硬件技術(shù)的不斷更新，使微機保護對技術(shù)升級的開放性有了迫切要求。網(wǎng)絡特別是現(xiàn)場總線的發(fā)展及其在實時控制系統(tǒng)中的成功應用充分說明，網(wǎng)絡是模塊化分布式系統(tǒng)中相互聯(lián)系和通信的理想方式。如基于網(wǎng)絡技術(shù)的集中式微機保護，大量的傳統(tǒng)導線將被光纖取代，傳統(tǒng)的繁瑣調(diào)試維護工作將轉(zhuǎn)變?yōu)闄z查網(wǎng)絡通信是否正常，這是繼電保護發(fā)展的必然趨勢。微機保護設計網(wǎng)絡化，將為繼電保護的設計和發(fā)展帶來一種全新的理念和創(chuàng)新，它會大大簡化硬件設計、增強硬件的可靠性，使裝置真正具有了局部或整體升級的可能。繼電保護的作用不只限于切除故障元件和限制事故影響范圍（這是首要任務），還要保證全系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。這就要求每個保護單元都能共享全系統(tǒng)的運行和故障信息的數(shù)據(jù)，各個保護單元與重合閘裝置在分析這些信息和數(shù)據(jù)的基礎上協(xié)調(diào)動作，實現(xiàn)微機保護裝置的網(wǎng)絡化。

2.2 機電技術(shù)智能化創(chuàng)新進入20世紀90年代以來，人工智能技術(shù)如神經(jīng)網(wǎng)絡、遺傳算法、進化規(guī)劃、模糊邏輯等在電力系統(tǒng)各個領域都得到了應用，電力系統(tǒng)保護領域內(nèi)的一些研究工作也轉(zhuǎn)向人工智能的研究。專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）和模糊控制理論逐步應用于電力系統(tǒng)繼電保護中，為繼電保護的發(fā)展注入了活力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）具有分布式存儲信息、并行處理、自組織、自學習等特點，其應用研究發(fā)展十分迅速，目前主要集中在人工智能、信息處理、自動控制和非線性優(yōu)化等問題。近年來，電力系統(tǒng)繼電保護領域內(nèi)出現(xiàn)了用人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）來實現(xiàn)故障類型的判別、故障距離的測定、方向保護、主設備保護等。例如在輸電線兩側(cè)系統(tǒng)電勢角度擺開情況下發(fā)生經(jīng)過渡電阻的短路就是一非線性問題，距離保護很難正確作出故障位置的判別，從而造成誤動或拒動；如果用神經(jīng)網(wǎng)絡方法，經(jīng)過大量故障樣本的訓練，只要樣本集中充分考慮了各種情況，則在發(fā)生任何故障時都可正確判別。其它如遺傳算法、進化規(guī)劃等也都有其獨特的求解復雜問題的能力。將這些人工智能方法適當結(jié)合可使求解速度更快。可以預見，人工智能技術(shù)在繼電保護領域必會得到應用，以解決用常規(guī)方法難以解決的問題。

2.3 繼電保護中自適應控制技術(shù)創(chuàng)新自適應繼電保護的概念始于20世紀80年代，它可定義為能根據(jù)電力系統(tǒng)運行方式和故障狀態(tài)的變化而實時改變保護性能、特性或定值的新型繼電保護。自適應繼電保護的基本思想是使保護能盡可能地適應電力系統(tǒng)的各種變化，進一步改善保護的性能。這種新型保護原理的出現(xiàn)引起了人們的極大關(guān)注和興趣，是微機保護具有生命力和不斷發(fā)展的重要內(nèi)容。自適應繼電保護具有改善系統(tǒng)的響應、增強可靠性和提高經(jīng)濟效益等優(yōu)點，在輸電線路的距離保護、變壓器保護、發(fā)電機保護、自動重合閘等領域內(nèi)有著廣泛的應用前景。針對電力系統(tǒng)頻率變化的影響、單相接地短路時過渡電阻的影響、電力系統(tǒng)振蕩的影響以及故障發(fā)展問題，采用自適應控制技術(shù)，從而提高保護的性能。對自適應保護原理的研究已經(jīng)過很長的時間，也取得了一定的成果，但要真正實現(xiàn)保護對系統(tǒng)運行方式和故障狀態(tài)的自適應，必須獲得更多的系統(tǒng)運行和故障信息，只有實現(xiàn)保護的計算機網(wǎng)絡化，才能做到這一點。

2.4 繼電保護中自動化技術(shù)創(chuàng)新現(xiàn)代計算機技術(shù)、通信技術(shù)和網(wǎng)絡技術(shù)為改變變電站目前監(jiān)視、控制、保護和計量裝置及系統(tǒng)分割的狀態(tài)提供了優(yōu)化組合和系統(tǒng)集成的技術(shù)基礎。高壓、超高壓變電站正面臨著一場技術(shù)創(chuàng)新。實現(xiàn)繼電保護和綜合自動化的緊密結(jié)合，它表現(xiàn)在集成與資源共享、遠方控制與信息共享。以遠方終端單元（RTU）、微機保護裝置為核心，將變電所的控制、信號、測量、計費等回路納入計算機系統(tǒng)，取代傳統(tǒng)的控制保護屏，能夠降低變電所的占地面積和設備投資，提高二次系統(tǒng)的可靠性。綜合自動化技術(shù)相對于常規(guī)變電所二次系統(tǒng)，主要有以下特點：①設備、操作、監(jiān)視微機化；②通信局域網(wǎng)絡化、光纜化；③運行管理智能化。

參考文獻：

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[2]張宇輝.電力系統(tǒng)微型計算機繼電保護[M].北京：中國電力出版社，2000.

[3]葛耀中.自適應繼電保護及其前景展望[J].電力系統(tǒng)自動化，2007，21（9）：42-46.

[4]吳斌，劉沛，陳德樹.繼電保護中的人工智能及其應用[J].電力系統(tǒng)自動化，2005（4）．

[5]楊曉敏.電力系統(tǒng)繼電保護原理及應用[M].北京：中國電力出版社，2006.

第6篇：人工智能技術(shù)創(chuàng)新范文

人物=P

周鴻t=Z

P：你在新書《智能主義：未來商業(yè)與社會的新生態(tài)》中首次系統(tǒng)闡述人工智能商業(yè)化路徑圖。你說，“當手機行業(yè)熱潮來臨的時候，我們視而不見;當O2O模式大行其道的時候，我們依然不為所動。但是，當人工智能的概念進入我的視線的那一刻，我的第一個想法就是要抓住人工智能這波浪潮，并為之肝腦涂地，在所不惜?！睘槭裁慈绱丝粗剡@一領域？

Z：首先，人工智能是一個趨勢，更是一股浪潮。那么這個趨勢、浪潮的意義是什么呢？我覺得，是技術(shù)革新能夠帶來的產(chǎn)品創(chuàng)新，也就是說我們要利用人工智能的新技術(shù)創(chuàng)造新奇的事物，做出對消費者有價值的產(chǎn)品，解決人類面臨的難題。

現(xiàn)在，我們正在經(jīng)歷著PC端和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的變革，我認為下一個時代是IOT（Internet of Things），也叫“萬物互聯(lián)”，也就是國內(nèi)所說的物聯(lián)網(wǎng)。對于IOT領域最重要的部分――智能硬件來說，人工智能可以推動IOT硬件設備的功能更加完善，更加符合用戶的需求。現(xiàn)在很多智能硬件設備實際上是假智能，智能不是說能連接上網(wǎng)或者移動端有個App就行，真正的智能是能夠利用先進的人工智能技術(shù)，進行產(chǎn)品創(chuàng)新。

P：似乎360這幾年錯過了很多風口，比如O2O、共享經(jīng)濟、網(wǎng)紅經(jīng)濟等。在過去一年里，經(jīng)歷股災的影響、一級市場的價值回歸和360私有化的過程，你對“風口論”和“豬論”有沒有新的認識？

Z：之前也有很多人說“老周啊，你怎么不做O2O，不去送外賣、賣電影票啊”?？赡苓@些事情也讓一些公司動輒估值上萬上億，它們也確實服務了一群用戶。但是，是不是所有公司都適合做O2O？并不是。沒有任何一家公司能夠什么都做，每個公司有其擅長的領域和方向。

360的私有化和回歸，也并不是說要回來追求多少市場收益或者單純地追求市值。我們回來是因為，國家已經(jīng)意識到網(wǎng)絡安全對國家安全的重要性。國內(nèi)上百家企業(yè)和事業(yè)單位的電腦上都跑著360的軟件，從本質(zhì)上來說，我們是中國人的公司。但是，因為我們最初在美國上市，我的投資人大部分都是境外基金，從資本結(jié)構(gòu)上來說，又是個外資企業(yè)。這樣一來，國家挺沒有安全感的，也希望我們能夠回歸。所以我們回歸很重要的目的，是要變成一個內(nèi)資公司，變成一個真正的中國公司。這樣，我們可以繼續(xù)保持在國內(nèi)網(wǎng)絡安全領域的領先地位，我們的重點，將仍然圍繞在“安全”這個核心周圍。

對于“站在風口上，豬都會飛”的理論，我只能說我們現(xiàn)在做智能硬件、做手機，都不是跟風。即便是趕上了風口，我們也不是要成為“風口上的豬”，而是要為用戶提供更好的安全服務。以前我們是專注線上網(wǎng)絡安全，現(xiàn)在有人工智能技術(shù)，我們利用人工智能進行技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新，也開始在線下提供安全服務。每個公司都追逐風口，都往一個風口飛，風口會被堵死。

P：360下一個所謂的風口或者你重兵進軍的是人工智能么？你對360的戰(zhàn)略規(guī)劃就是全線硬件產(chǎn)品向人工智能看齊，從圖像識別技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)兩個方向深度拓展。能展開講講嗎？

Z：以我們的搜索和導航為例，往后續(xù)的發(fā)展，它實際上產(chǎn)生了兩個分支，即有兩個重要的方向。

其中一個叫“你問我答”，就像蘋果做的Siri。從搜索的大數(shù)據(jù)延展到人工智能，讓手機能夠回答你的各種問題，這時候你需要的是一個更即時、更精確的答案。這是方向之一。還有一個方向叫“我搜你看”。其實現(xiàn)在的很多信息在內(nèi)容方向上一定是偏娛樂、偏體育，因為大家生活富足了，更傾向于接受休閑類的資訊。但是在搜索時，很多時候你并沒有一個明確的關(guān)鍵詞，能精準地搜到我要的東西。很多時候大家就是要找個樂子，在幾十分鐘或十幾分鐘的碎片時間里，希望看一些視頻、看一些段子，但是沒有一個明確的目標。這時候“我搜你看”這個概念誕生了，也是利用人工智能和大數(shù)據(jù)的技術(shù)，了解一個人的喜好之后，用機器自動幫他聚合，找到他感興趣的內(nèi)容，然后推送給他。不需要用戶再去通過輸入某個關(guān)鍵詞尋找。有人管這個叫信息流，也有人管這個叫自動推薦。其實名字不重要，重要的是我認為這兩個方向代表了未來搜索的發(fā)展。

在搜索方面，我們畢竟有很多的積累，在技術(shù)上我覺得是可以跟百度、谷歌這些廠商相抗衡的。這幾年360做下來，我們有幾個億的用戶，也積累了大量用戶的喜好和習慣。這非常關(guān)鍵，因為只有通過大數(shù)據(jù)來計算，你才能獲得用戶的大資訊。

在這兩個方面，我們已經(jīng)做了一些探索。在公司現(xiàn)有的智能硬件類產(chǎn)品上，我們的兒童手表、兒童機器人，都已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)人機對話。我們也和包括電視臺在內(nèi)的一些傳統(tǒng)媒體合作，投資了新媒體集團。現(xiàn)在剛剛開始，但是我們會積極地把我們的搜索技術(shù)、人工智能發(fā)現(xiàn)技術(shù)投入進來，再和內(nèi)容相結(jié)合，未來，我們希望在探索安全之上，用戶的手機里也有我們的一些內(nèi)容軟件，并能讓用戶每天花40分鐘到一個小時的時間在上面。

P：很多人說你是一個有遠見的人，并且現(xiàn)在證明很多遠見都是正確的。對此你怎么看？這種產(chǎn)品感覺是如何錘煉的？

Z：我覺得，有遠見其實就是會發(fā)現(xiàn)需求。發(fā)現(xiàn)需求則意味著要經(jīng)常用另一個角度，去多看多體驗多思考。作為產(chǎn)品經(jīng)理，首先要學會換位。很多產(chǎn)品經(jīng)理，覺得自己的產(chǎn)品沒有問題，怎么用都沒有問題，但一換用戶使用，就出現(xiàn)問題了，為什么呢？因為他們總是從自己設計的角度去看待產(chǎn)品，而不是換位到用戶方去考慮。其次，是多看多思考。做一個產(chǎn)品，閉門造車肯定不行，你要去看別人是怎么做的，學習別人的優(yōu)點。如果你造一輛車，但你作為這個項目的產(chǎn)品經(jīng)理從來不開車，這車一定是有問題的。

P：2016年，你覺得被媒體報道過的最重要的事情是什么？為什么？

Z：是我關(guān)于人工智能和智能硬件的一些理解。因為我覺得，前兩年智能硬件有點走偏，可能是受到包括我在內(nèi)的一些業(yè)內(nèi)“大忽悠”給忽悠了。所以2016年我聊了不少關(guān)于智能硬件的內(nèi)容，以及硬件能不能免費等問題，還有一些大眾誤區(qū)、偽智能的東西。

第7篇：人工智能技術(shù)創(chuàng)新范文

 

人工智能將解放更多人力

 

自從人工智能概念被提出后，人工智能是否將取代人類工作就是一個熱門的話題之一。這其實是對人工智能期待和憂慮的矛盾心理表現(xiàn)。不過有個不爭的事實是：人工智能已經(jīng)開始取代一般簡單、重復性的體力工作了!

 

譬如，富士康的工業(yè)機器人Foxbot已經(jīng)開始走上流水線展開工作，這些機器人可以日以夜繼地工作，大幅度地縮減人工成本。更為重要的是，富士康的工業(yè)機器人Foxbot目前的智慧相當于3至6歲的人類，能夠完成前端的高精度貼片、后端的裝配和搬運環(huán)節(jié)。而另一方面，中國制造的典型城市東莞已經(jīng)加速開啟“機器換人”計劃，力圖開拓一個全新的生產(chǎn)時代。

 

對于人工智能的未來，很多研究報告及專家均表示人工智能將替代人類的工作。其中世界經(jīng)濟論壇就發(fā)表了《工作的未來》報告，該報告預測從2015至2020年，全球?qū)p少710萬個工作機會，其中約有476萬個辦公行政類型的職位將會被替代。

 

不過人工智能完全取代人類還有很大的距離，但是取代一些工作卻是必然結(jié)果。就如美國德州萊斯大學資訊科技研究院主任瓦爾第所說，人類雖然不可能完全被取代，不過未來各行各業(yè)都將由智能機器人大幅改變現(xiàn)有的工作模式。機器人將取代越來越多人力工作，如藥劑師、獄警、調(diào)酒工作，越來越多工作都可由機器取代人力，未來正邁向機器幾乎完全取代人力的時代。

 

有相關(guān)研究表明，人工智能也僅是取代一些沒有特殊知識和技能的勞力性工作。而且這并不是壞事，因為這樣可以讓更多勞力資源得以解放，令他們從事其它更具創(chuàng)新有趣的工作。另有研究也證實，自1870年以來的英國歷史表明，新技術(shù)的出現(xiàn)和總體失業(yè)率變化并沒有直接關(guān)聯(lián)。數(shù)據(jù)顯示，盡管新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，但并沒有造成失業(yè)率的明顯波動，決定失業(yè)率高低的是經(jīng)濟增長情況，而不是技術(shù)本身。

 

另一方面，隨著人工智能的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的工作架構(gòu)將會被打破，除了生產(chǎn)流程智能化外，人們將會更加注重大數(shù)據(jù)分析、資料視覺化、運營和管理等工作，并且有研究表明，這幾種類型的工作崗位需求反而會因人工智能的發(fā)展而增加200萬個工作機會。

 

人工智能投資大增

 

雖然人工智能的一直甚囂塵上，甚至很多知名科學家也紛紛發(fā)表人工智能將威脅人類，甚至會毀滅人類的言論。譬如史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)、比爾·蓋茨(Bill Gates)、埃隆·馬斯克(Elon Musk)、揚·塔里安(Jaan Tallinn)以及尼克·博斯特倫(Nick Bostrom)等人就一直對于人工智能技術(shù)的發(fā)展表示擔憂。但是人們對于人工智能的未來卻充滿期待，非但沒有因為而停下腳步，反而加大力度進行投資。

 

自 2014 年初，DeepMind Technologies 被谷歌以 6.5 億美金收購，風險投資已經(jīng)意識到人工智能領域(AI)的投資前景。數(shù)據(jù)表明，全球近年來的人工智能領域的風險投資具有快速增長的趨勢。Venture SCAnner的統(tǒng)計顯示，目前全球人工智能領域的企業(yè)達到了955家，其中395家公司已經(jīng)累計獲得了48.5億美元的融資。以智能機器人風險投資為例，在2011年全球的投資額僅為1.94億美元，但到2015年時已激增至9.23億美元。業(yè)內(nèi)人士都認為2015年是人工智能機器人的創(chuàng)業(yè)元年，2016年將迎來爆發(fā)式發(fā)展。

 

在中國，人工智能領域也是迅速發(fā)展。據(jù)艾瑞咨詢2016年1月的報告顯示，中國人工智能領域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，其中約65家獲得投資，共計29.1億人民幣(約合4.48億美元)。其中較為著名的公司有大疆科技獲得7600萬美元融資、Yuneec獲英特爾投資6000萬美元。

 

投資大增的背后是業(yè)界對人工智能機器人的未來前景充滿期待。市場研究公司IDC在《全球商用機器人消費指南》上預測報告稱全球智能機器人行業(yè)及相關(guān)服務市場規(guī)模年復合增長率達17%，2019年行業(yè)規(guī)模將達到1354億美元。

 

科技企業(yè)開始發(fā)力布局

 

面對人工智能具有巨大潛力的未來，很多巨頭企業(yè)自然不愿錯過這一時代熱潮，紛紛重視這一領域的布局，力圖拿到人工智能領域的話語權(quán)。在國外，以谷歌、英特爾等巨頭引領著人工智能的發(fā)展，自2013年以來，雅虎、英特爾、領英、蘋果以及推特都收購了人工智能公司。在國內(nèi)，以百度、騰訊、阿里為代表的科技巨頭紛紛在人工智能領域中發(fā)力布局。

 

在國際上，英特爾是一家較為積極投資布局人工智能的巨頭科技企業(yè)，共投資了16家AI公司。其主要在智能機器人這塊進行積極部署，而且投資金額也非常高，在過去的2015年里，英特爾共投資了超過5億美元，包括對無人機Yuneec、服務型機器人公司Savioke等。分析指出，英特爾希望抓住這次人工智能的熱潮，挽回過去10年錯失發(fā)展機遇的損失。

 

而在國內(nèi)，除了百度推出的機器人助理“度秘”以及廣泛應用人工智能技術(shù)的無人駕駛車、阿里巴巴的人工智能平臺“DTPAI”和客服機器人平臺、騰訊的視覺識別平臺騰訊優(yōu)圖、智能計算與搜索實驗室和撰稿機器人Dreamwriter外，中國的一些科技企業(yè)也在積極地發(fā)力進入人工智能這一領域。如，科大訊飛戰(zhàn)略投資深圳優(yōu)必選科技有限公司，試圖在運動控制方面實現(xiàn)突破;昆侖萬維出資為企業(yè)提供人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的行業(yè)解決方案;均勝電子在智能汽車技術(shù)上深耕。

 

人工智能的發(fā)展?jié)摿σ呀?jīng)得到了國內(nèi)外科技企業(yè)的肯定，未來，將會有更多巨頭科技企業(yè)強強聯(lián)手開發(fā)人工智能。而且，隨著各國對于人工智能發(fā)展的支持政策的出臺，將會更好地刺激人工智能快速發(fā)展。

 

中國就是一個大力支持人工智能機器人發(fā)展的國家，按照工信部相關(guān)規(guī)劃，到2020年前后，中國機器人產(chǎn)業(yè)集群規(guī)模約2844億元，力圖通過人工智能機器人開創(chuàng)中國制造2025的美好未來。而據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)顯示，中國在過去兩年時間已經(jīng)成為智能機器人的最大買家，約占全球需求的25%。作為中國的科技企業(yè)，這不失為一個巨大的發(fā)展機遇。面對洶涌的人工智能熱潮，企業(yè)可以借鑒周鴻祎所說的：“人工智能時代一旦開啟，對每個人都是新的舞臺。它會以指數(shù)級速度加快，技術(shù)進步不可阻擋，我們能做的，只有奮力抓住潮頭，迎接變化! ”

 

人工智能將推開第四次工業(yè)革命大門

 

人類發(fā)展至今，經(jīng)歷了多次技術(shù)的革新?lián)Q代。其中以第一次工業(yè)革命為開端，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為代表的第三次革命為突破口的發(fā)展促進了人類加速進入了后工業(yè)時代的信息時代。目前互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展，為人工智能的發(fā)展提供了堅實的基礎。目前，人工智能正在滲透到各行各業(yè)的改造當中。

 

有人說，人工智能是下一次的工業(yè)革命，對人類的影響將不亞于互聯(lián)網(wǎng)對人類的影響。這點中了時代的發(fā)展脈搏，也與世界經(jīng)濟論壇以第四次工業(yè)革命為主題的做法不謀而合。人工智能擁有空前的運算能力，其發(fā)展的速度、影響的范圍都與以往的生產(chǎn)方式、經(jīng)濟架構(gòu)截然不同。

 

隨著人工智能的發(fā)展，人類在人工智能的輔助下，將具備把智能設備、人和數(shù)據(jù)連接起來，并以智能方式利用這些數(shù)據(jù)的能力，從而在現(xiàn)實世界中實現(xiàn)將機器、設備和網(wǎng)絡能在深層次與信息世界的大數(shù)據(jù)連接在一起，推動工業(yè)革命和網(wǎng)絡革命的前進。這種革命性的轉(zhuǎn)變將不是第三次工業(yè)革命的延續(xù)，而是徹底地顛覆。它將徹底顛覆人類以往的分工模式、生產(chǎn)生活方式。

 

人工智能在顛覆的同時也為人類帶來了便利，就如周鴻祎所說：“人工智能也并不是像電影里所展示的那樣，機器人會成為人類的威脅。相反，它就像工業(yè)革命之后的一切技術(shù)創(chuàng)新一樣，會造福于我們整個人類。 ”例如智能機器人去從事危險的救火工作，避免人類的傷亡。而對于企業(yè)來說，人工智能能更好地完成一些重復性的勞力工作，而且還能節(jié)約人力成本。這也是眾多科技企業(yè)大力研發(fā)適合自己企業(yè)的代工智能機器人，如Uber研發(fā)智能無人車、亞馬遜研發(fā)送貨智能無人機。

 

當然未來人工智能的作用遠不止如此，如AlphaGo背后的Deepmind團隊創(chuàng)始人Demis Hassabis在接受采訪時透露， AlphaGo僅僅是谷歌人工智能項目的一個分支。在未來，Deepmind主要目的是“用人工智能解決一切問題”，并將進一步探索人工智能在醫(yī)療、機器人以及手機等多個領域的應用。

 

人工智能正在以其特有的方式敲擊著第四次工業(yè)革命的大門，微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨對此就有深刻的認識，他在今年達沃斯世界經(jīng)濟論壇年會期間表示，許多科技領域的創(chuàng)新正快速推進，數(shù)字領域的創(chuàng)新可能繼續(xù)領跑。電腦認知能力、機器人智能化、物聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)分析模式，可成為眾多行業(yè)發(fā)展的基礎工具。未來，第四次工業(yè)革命將在許多領域帶來快速和顛覆性變化。

 

總結(jié)：做好改變的準備 迎接第四次工業(yè)革命

 

隨著人工智能的快速發(fā)展，人類必將進入一個全新的時代。也許未來人工智能將會取代更多人的工作，但是技術(shù)發(fā)展是潮流，不能因為其負面影響就抱殘守缺，甚至抵制技術(shù)的發(fā)展。面對時展的潮流，唯一能做的就是做好改變的準備，抓住時代的潮流。

第8篇：人工智能技術(shù)創(chuàng)新范文

從20世紀50年明需要人類指導才能運行的計算機開始，科學家用了半個多世紀的時間讓計算機擁有自主學習能力，這一飛躍不僅僅是計算機科學和產(chǎn)業(yè)的里程碑，也對各行各業(yè)和人類社會產(chǎn)生巨大影響。“阿爾法圍棋”的成功意味著計算機在智力上超過人類是早晚的事情，而這一轉(zhuǎn)折點已經(jīng)逼近，同時也表明人工智能進入了以“深度學習”為代表的新發(fā)展階段。

傳統(tǒng)計算機被設計用來進行高速運算，但必須先有人類工程師進行編程才能執(zhí)行任務。編程是一個耗時且高成本的工作，而且在面對未知世界時，人類工程師并不能很好地幫助計算機進行判斷。與這種依靠“教”來掌握工作能力的傳統(tǒng)計算機不同，具有深度學習能力的計算機能夠自己“學習”――程序員為它灌輸?shù)牟皇沁壿嬕?guī)則和方法，而是構(gòu)建一個模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡。計算機通過不斷自主訓練掌握各種技能和技巧，在實際工作中根據(jù)環(huán)境變化和對人類命令的理解給出最優(yōu)策略，這一過程和人類學習掌握新知識的過程幾乎是相同的。從某種意義上講，計算機已經(jīng)發(fā)展到能夠自行編程執(zhí)行新任務的階段。未來的人工智能將主動適應人，用人類的語言、動作、情感與人類進行互動交流，成為人類工作和生活的伙伴。

全球人工智能方興未艾

作為一項革命性前沿科技，各大強國和跨國公司都在加速布局人工智能以搶占未來競爭制高點。如，在圖像識別領域，谷歌、微軟等公司近年來加強了對深度學習的研究和商業(yè)應用。谷歌的GoogleNet團隊使用深度學習技術(shù)在計算機視覺挑戰(zhàn)比賽中刷新了分類和偵測的紀錄，該技術(shù)2015年起被應用于谷歌自動駕駛系統(tǒng)中，幫助計算機和人類駕駛員標注和預警道路上的危險情況；2015年，微軟宣布其圖像識別系統(tǒng)的錯誤率下降到4.94%，這低于人類在歸類識別時5.10%的錯誤率。為了推動深度學習在語言識別上的應用，近期一些互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)開源（開源技術(shù)是指開放源代碼的軟件技術(shù)，此類技術(shù)被認為有助于打破壟斷，促進知識技術(shù)創(chuàng)新）了深度學習工具包，吸引更多人在自己的平臺上進行語音識別的研發(fā)。開源思想能夠建立更大的平臺，有助于形成更大的學習數(shù)據(jù)庫以及開發(fā)更多的應用產(chǎn)品。

每一次技術(shù)革命都會為趕超者帶來“彎道超車”的歷史機遇，但如果把握不好，趕超者也可能再一次陷入“跟隨”的“漩渦”。經(jīng)過幾十年在計算機和相關(guān)領域的努力追趕，我國避開了這一“漩渦”。我國已具備發(fā)展人工智能研l(wèi)和產(chǎn)業(yè)的基礎和條件，在人工智能的基礎研發(fā)、產(chǎn)業(yè)化上取得令人矚目的成就，與發(fā)達國家的分工和競爭關(guān)系正在由“跟跑者”角色向“并跑者”“領跑者”角色轉(zhuǎn)變。如，在語音識別上，2014年，百度對外其基于深度學習的語音識別系統(tǒng)Deep Speech，該系統(tǒng)能夠模仿人大腦新皮層中的神經(jīng)活動，通過深度學習識別出數(shù)字形式的聲音、圖片等數(shù)據(jù)。實際應用發(fā)現(xiàn)，在車內(nèi)、人群等噪音環(huán)境下，Deep Speech系統(tǒng)的出錯率比谷歌、微軟、蘋果等公司的類似系統(tǒng)低10%多。

人工智能是新科技、新產(chǎn)業(yè)

也是新的生產(chǎn)生活方式

深度學習是機器學習的新浪潮，也是人工智能發(fā)展的一個里程碑，雖然已在語音識別、圖像識別、預測分析、機器翻譯等領域小試身手，但客觀上講，無論是理論研究還是商業(yè)化都面臨巨大的難題。誰也不能保證深度學習在未來能成為人工智能最基礎的方法，或許會有更好的新技術(shù)替代深度學習，但可以肯定的是，人工智能的夢想不再遙遠。機器在不久的將來會像人類一樣思考，這將對人類科技、經(jīng)濟和社會產(chǎn)生巨大影響。

首先，人工智能代表更高的生產(chǎn)效率。機械化、自動化以及傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)對生產(chǎn)率的提升幾乎已走到盡頭，而人工智能的應用將為人類生產(chǎn)率的提升創(chuàng)造新動力。與之前技術(shù)革命主要提高體力勞動生產(chǎn)率不同，人工智能主要是推動腦力和智力勞動效率的增長。如，人工智能能夠根據(jù)市場、供應鏈、物流、倉儲情況，甚至每個工人的技能水平、工作效率進行科學排產(chǎn)，從而最大限度利用企業(yè)資源并將成本和損耗降到極低的水平，這是依靠人工排產(chǎn)不能做到的。

其次，人工智能造就新的競爭優(yōu)勢。在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)領域，已經(jīng)有現(xiàn)象表明，人工智能具有重新調(diào)整行業(yè)競爭秩序的潛力。面對愈加錯綜復雜的市場環(huán)境，企業(yè)的風險控制和經(jīng)營決策已超出最優(yōu)秀管理者的能力，未能投資和利用人工智能的管理團隊將有很大可能會在競爭中被淘汰。

第9篇：人工智能技術(shù)創(chuàng)新范文

抱怨的背后正體現(xiàn)出中國人工智能厚積薄發(fā)，取得了一定成就，尤其是在應用層的發(fā)展達到了與美國相近的水平。如在移動支付方面，目前中國的移動支付普及率為77%，位居全球第一，在大量應用的背后，從刷臉支付到算法優(yōu)化，人工智能扮演著關(guān)鍵作用。美國人免不了喝上一壺老陳醋。

事實真的如此嗎？

我們在做《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報告時發(fā)現(xiàn)：中國人工智能企業(yè)數(shù)量、人才數(shù)量都僅為美國的一半；美國布局全面，而中國無論是企業(yè)還是人才，在產(chǎn)業(yè)基礎層、技術(shù)層、應用層，分布不均，僅應用層略有積累。

施密特之抱怨，終究無法掩蓋中美兩國巨大的產(chǎn)業(yè)落差。

與其關(guān)注誰威脅誰，不如把心思放在技術(shù)創(chuàng)新上。這才是每一個AI企業(yè)都應該時時刻刻思考的問題，也是一個科技企業(yè)的本分。

不過，現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)界也不夠冷靜。甚至于出現(xiàn)了一些讓人擔憂的跡象?；仡?017人工智能領域已經(jīng)出現(xiàn)了三大突破，算法、政策、資金，均創(chuàng)里程碑，業(yè)界歡呼鼓舞，這種情形像極了1999年底網(wǎng)絡泡沫泛濫的情形。

展望2018，偌大一個人工智能，優(yōu)秀項目不夠、頂尖人才不足、場景落地缺失，三大難題橫亙眼前，又將如何破解？

2017年的三大突破

1、算法的突破

要說在2017年把人工智能引入輿論的，就不得不提圍棋人機大戰(zhàn)。來自谷歌旗下的AlphaGo以3：0擊敗了世界排名第一的柯潔，隨后AlphaGo Zero又取得超過AlphaGo的實力，贏得了100場比賽的全勝，并在40天內(nèi)超過了所有舊版本。

AlphaGo的前幾代版本，主要采用深度學習算法，一開始用上千盤人類棋譜進行訓練。

AlphaGo Zero則跳過了這個步驟，自我對弈學習下棋，完全從亂下開始，采用的是強化學習。該系統(tǒng)從一個對圍棋一無所知的神經(jīng)網(wǎng)絡開始，將該神經(jīng)網(wǎng)絡和一個強力搜索算法結(jié)合，自我對弈。在對弈過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡不斷調(diào)整、升級，預測每一步落子和最終的勝利者。

強化學習其實也是機器學習的一個分支，強化學習是一種標記延遲的監(jiān)督學習。它講究在一系列的情景之下，通過多步恰當?shù)臎Q策來達到一個目標，是一種序列多步?jīng)Q策的問題。

AlphaGo Zero的成果提示，AI并非只有深度學習，強化學習也很值得研究。

在過去的三十年，深度學習運動一度被認為是學術(shù)界的一個異類，Geoff Hinton和他同事的努力，使得深度學習成為主流，應用于語音識別、圖像標簽以及其他無數(shù)在線工具的用戶體驗。

有趣的是，臨近年底，深度學習之父Hinton新論文Capsule，斷然宣稱要放棄反向傳播和深度學習理論，欲自廢三十年功力再練一套新AI“功夫”。圈里圈外頓時蒙圈。

自我顛覆或醞釀著AI的另一次飛躍。李飛飛對此大為贊賞，發(fā)推特稱：沒有工具是永恒的，即使是反向傳播和深度學習。重要的是基礎研究繼續(xù)推進。

2、政策的突破

2017頂層設計已經(jīng)明確昭示產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，可以預期，2018年后各地將掀起新一輪的發(fā)展。

為搶抓人工智能發(fā)展的重大戰(zhàn)略機遇，構(gòu)筑我國人工智能發(fā)展的先發(fā)優(yōu)勢，加快建設創(chuàng)新型國家和世界科技強國，2017年7月，國務院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出三步走計劃，到2030年人工智能理論、技術(shù)與應用總體達到世界領先水平。

《規(guī)劃》旨在大力發(fā)展五大人工智能2.0技術(shù)(包括深度學習、跨界融合、人機協(xié)同、群智開放和自主操控)，用以解決技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、社會和國防四大領域的問題。值得一提的是，規(guī)劃中還提到了讓中小學開設人工智能和編程課程，人工智能教育從娃娃抓起，一時間風頭無兩，蓋過規(guī)劃。

繼《規(guī)劃》后，11月15日，科技部在北京召開新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃暨重大科技項目啟動會，宣布依托百度、阿里、騰訊和科大訊飛四家公司，成立人工智能四大平臺，標志著新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃和重大科技項目進入全面啟動實施階段。

作為創(chuàng)業(yè)者和企業(yè)家，2018年發(fā)展什么樣的人工智能技術(shù)和產(chǎn)品、怎樣發(fā)展人工智能技術(shù)和產(chǎn)品？翻開《規(guī)劃》，尤其是關(guān)于“培育高端高效的智能經(jīng)濟”的內(nèi)容，一定可以找到一些思路：“大力發(fā)展人工智能新興產(chǎn)業(yè)，將技術(shù)轉(zhuǎn)換成應用，實現(xiàn)在智能軟硬件、智能機器人、智能運載工具(車、船、飛機、火箭等)、VR/AR、智能終端和物聯(lián)網(wǎng)基礎器件的創(chuàng)新；加快推進產(chǎn)業(yè)智能化升級，促進傳統(tǒng)企業(yè)的改造，讓制造、農(nóng)業(yè)、物流、金融、商務和家居等各領域都實現(xiàn)人工智能規(guī)?；瘧?；大力發(fā)展智能企業(yè)，推動企業(yè)智能升級，推廣應用智能工場；打造人工智能創(chuàng)新高地，鼓勵打造建設以人才、企業(yè)、生產(chǎn)要素為中心的產(chǎn)業(yè)群、產(chǎn)業(yè)園?！?/p>

3、AI投融資突破

一改前兩年的低調(diào)，2017年的資本，高調(diào)的聚集到屈指可數(shù)的較成規(guī)模的AI創(chuàng)業(yè)項目中。

7月11日，4.1億美元！商湯科技刷新AI領域單輪融資紀錄！

10月31日，4.6億美元！曠視科技獲4.6億美元C輪融資，再次刷新了融資記錄！

2017年，一系列眼花繚亂的融資事件陸續(xù)爆發(fā)。

2017年中國AI領域投融資創(chuàng)出歷史新高，一年內(nèi)總投融資達582億元。

在投資熱門領域方面，VC對計算機視覺與圖像、自然語言處理和智能機器人的關(guān)注持續(xù)全年，其趨勢基本符合騰訊研究院8月的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》和《中美人工智能創(chuàng)投趨勢報告》的預測。

值得一提的是，國產(chǎn)AI芯片獨角獸出現(xiàn)。長期以來，中國信息產(chǎn)業(yè)受制于人，在產(chǎn)業(yè)核心芯片方面的落后不僅僅是技術(shù)、資金的匱乏，更重要的還有產(chǎn)業(yè)生態(tài)意識的淡薄。AI芯片投資周期長，金額大，產(chǎn)出小的特點，使得很多投資商及企業(yè)對它望而卻步。而此次一億美元的融資，將用于發(fā)展國產(chǎn)AI芯片的產(chǎn)品化和市場化，有助于推動產(chǎn)業(yè)走向自主發(fā)展的道路。

粥多僧少，泡沫也在醞釀。由于創(chuàng)業(yè)公司成立數(shù)量較前兩年有所回落，2017年資金明顯偏向中后期、大多數(shù)是一些較為成熟的項目，金額相當巨大。

2018年，投資人會不會對AI初創(chuàng)項目表示更多熱情？

許多AI初創(chuàng)項目，屬于“三缺一”項目，缺少獨創(chuàng)技術(shù)、缺少應用場景、缺少成熟度，只有一個概念，徘徊在實驗室里，難以推開市場的大門，看起來有點懸。

2018年的三大難題

1、資金很多，項目不夠用了

當前的AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨泡沫化的風險，主要體現(xiàn)在投資供應數(shù)量大而項目供給數(shù)量少，市場對創(chuàng)業(yè)項目寄予很高的期望，而實際的產(chǎn)品體驗欠佳。

泡沫即將出現(xiàn)。在騰訊研究院的《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》報告中，分析了引發(fā)行業(yè)泡沫的兩個信號：

一是資金多而項目缺。

綜合過往數(shù)據(jù)和2017年前半年的情況，今年美國新增企業(yè)數(shù)量將跌到谷底，在2017之際，美國新增企業(yè)數(shù)量范圍在25-30家之間徘徊。同時，美國的累計融資量持續(xù)快速增長，最后將穩(wěn)定在1380-1500億元的區(qū)間。

2018年后，中美兩國AI企業(yè)數(shù)量增長都將有所恢復，但依然平緩。在這段時期內(nèi)，創(chuàng)投圈將會發(fā)現(xiàn)，找到一個新的有潛力的項目越來越難，由于新增企業(yè)數(shù)量稀少，經(jīng)常只能跟投一些項目。

到2020年，美國累計AI公司數(shù)量將會超過1200家，累計融資將達到驚人的2000億人民幣。中國AI企業(yè)增勢不明朗。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年回暖，新增公司數(shù)量會上揚到30以上，預期融資累計量將會達到900-1000億元。

二是周期長而營收難。

通俗的說，人工智能期望值被大大高估了。引領本輪AI熱潮的深度學習，起源于上世紀八九十年代的神經(jīng)網(wǎng)絡研究。在很多情況下，前沿研究是由對已有方法的微小改動和改進組成，而這些方法在幾十年前就已經(jīng)被設計出來了。

2006年，深度學習算法獲得了突破后，引起市場熱炒，但相關(guān)的AI技術(shù)和產(chǎn)品的成熟度仍然有限，甚至被譏笑為“人工智障”。許多項目和技術(shù)，要想獲得消費者歡迎，還需要相當長的時間。

從投融資趨勢來看，涌入人工智能領域的資金依然還會增加。

一個依據(jù)是，據(jù)不完全統(tǒng)計，2017年中國人工智能領域的投融資事件約353起，比2016年稍有回落。但投資金額激增，總?cè)谫Y金額近600億人民幣，在政府的鼓勵和行業(yè)并購中，2018年中國AI的投資將會持續(xù)大幅增加。

另一個依據(jù)是，行業(yè)并購開始加劇。根據(jù)CB Insights提供的數(shù)據(jù)顯示，自2011年以來，已有近140家人工智能初創(chuàng)公司被收購，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初創(chuàng)公司被收購，為去年同期的兩倍。2018年，仍將延續(xù)這一趨勢。在資金增長的同時，中國AI企業(yè)數(shù)量卻不能同幅增長。根據(jù)行業(yè)發(fā)展周期來計算，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將會在2018年呈現(xiàn)回暖，預期融資累計量將會達到900-1000億人民幣，而新增公司數(shù)量僅僅上揚到30家左右。

資金多而項目缺，周期長而營收難，項目卻一天比一天更加昂貴，這種情形與1999年的第一次互聯(lián)網(wǎng)泡沫何其相似。

2、事情很多，人不夠用了

算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度學習現(xiàn)在炙手可熱，目前的困境是缺乏專家，一個博士生大概需要五年的時間培養(yǎng)，但是五年前還沒有博士生開始從事深度學習，這意味著現(xiàn)在該領域的專家特別少，可以說彌足珍貴、極度稀缺?！边@是三年前AI面臨的困境，至今依然未得到改善，甚至變得更加嚴峻。

人工智能競爭以頂級人才為根本。據(jù)說世界上深度學習領域的頂尖人才不超過50人，Andrew Ng表示深度學習領域人才匱乏的主要原因首先是數(shù)據(jù)，對于解決某些領域的問題，獲取數(shù)據(jù)并非易事；其次是計算基礎架構(gòu)工具，包括計算機硬件和軟件；最后是這個領域的工程師培養(yǎng)時間非常長。所以科技巨頭們等紛紛通過收購初創(chuàng)公司來招攬人才。

作為國家未來的發(fā)展方向，AI技術(shù)對于經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和科技進步起著至關(guān)重要的作用。而AI技術(shù)的研發(fā)，落地與推廣離不開各領域頂級人才的通力協(xié)作。在推動AI產(chǎn)業(yè)從興起進入快速發(fā)展的歷程中，AI頂級人才的領軍作用尤為重要，他們是推動人工智能發(fā)展的關(guān)鍵因素。

然而，中國人工智能領域人才發(fā)展極為欠缺。

據(jù)騰訊研究院的《2017全球人工智能人才白皮書》顯示，目前我國約有20所大學的研究實驗室專注于人工智能，高校教師以及在讀碩博生約7000人；產(chǎn)業(yè)界現(xiàn)存人員人數(shù)約為39000人。遠不能滿足我國市場百萬級的人才需求量。

從產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，我國人工智能領域人才分布嚴重失衡。

人工智能產(chǎn)業(yè)由基礎層(芯片/處理器、傳感器等)，技術(shù)層(自然語言處理，計算機視覺與圖像，機器學習/深度學習，智能機器人等)和應用層(語音識別，人臉識別)等組成，目前我國在產(chǎn)業(yè)層次人才上面臨兩個問題如下：

問題一，產(chǎn)業(yè)分布不均。中國AI產(chǎn)業(yè)的主要從業(yè)人員集中在應用層，基礎層和技術(shù)層人才儲備薄弱，尤其是處理器/芯片和AI技術(shù)平臺上，嚴重削弱中國在國際上競爭力。

問題二，供求嚴重失衡，人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補。過去三年中，我國期望在AI領域工作的求職者正以每年翻倍的速度迅猛增長，特別是偏基礎層面的AI職位，如算法工程師，供應增幅達到150%以上。盡管增長如此高速，仍然很難滿足市場需求。但是，由于合格AI人才培養(yǎng)所需時間和成本遠高于一般IT人才，人才缺口很難在短期內(nèi)得到有效填補。

人才不足，是制約中國AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

近幾年來，Google不斷的收購AI領域的公司最主要的目的是“搶購”一批世界上最一流的專家，在一個迅速成長的人工智能領域里面，這些專家無一不是佼佼者。其他科技巨頭也相機而動。

可以推想，人才流動，還將加劇。人才引進，還需持續(xù)。2018年，無法緩解人才饑渴癥。

3、場景很多，路不好走了

如果梳理一下2017全年的AI產(chǎn)業(yè)大事件，人工智能技術(shù)與行業(yè)結(jié)合，九大熱門領域遍地開花。

其中，醫(yī)療、金融、無人駕駛這三大熱點中的懸疑，更是大大的吊足了公眾的胃口。

懸疑一，AI醫(yī)療的變革的信號在哪里？

作為民生領域，醫(yī)療年年改，卻次次令人無奈。風險投資也對AI+醫(yī)療有持續(xù)不斷的支持。2017年，每個月都有VC流入AI+醫(yī)療領域，國內(nèi)所有醫(yī)療人工智能公司累計融資額已超過180億人民幣。

科技企業(yè)智能醫(yī)療的布局與應用已有雛形，IBM Waston已應用于臨床診斷和治療，在2016年就進入中國在多家醫(yī)院推廣；阿里健康重點打造醫(yī)學影像智能診斷平臺；騰訊在17年8月推出騰訊覓影，可輔助醫(yī)生對食管癌進行篩查。圖瑪深維11月獲投2億元，正在把深度學習引入到計算機輔助診斷系統(tǒng)中，晶泰科技(XtalPi)近期也融資1500萬美元，用于新一代的智能藥物研發(fā)技術(shù)，以解決藥物臨床前研究中的效率與成功率問題。

遺憾的是，盡管政府亮了綠燈，企業(yè)投了人力財力，但人工智能卻并沒有在醫(yī)療領域出現(xiàn)爆發(fā)。原因何在？在于人工智能需要大量共享數(shù)據(jù)，而醫(yī)院和患者的數(shù)據(jù)如同孤島。如何打破各方壁壘，保障健康的同時又保障數(shù)據(jù)安全性？這將是推動智能醫(yī)療快速發(fā)展的一個重要信號。

懸疑二，AI如何深層次的撬動金融？

與智能醫(yī)療面臨相同數(shù)據(jù)問題的還有金融領域，大量的可信度較高的數(shù)據(jù)握在各大銀行手中，AI怎么能夠撬出來這些數(shù)據(jù)以推動金融科技的創(chuàng)新，是創(chuàng)業(yè)者們絞盡腦汁思考的課題。

當前，人臉識別、指紋識別技術(shù)作為驗證客戶身份、遠程開戶、刷臉支付，解決金融安全隱患的方案，已經(jīng)發(fā)展成熟正在逐步推廣。

如何利用知識圖譜挖掘潛在客戶、進一步深挖客戶潛在需求的技術(shù)也已較為成熟，而數(shù)據(jù)源的問題亟待解決。

美國的科技公司FutureAdvisor最早研制出“機器人理財顧問”。隨后，此類機器人理財顧問迅速風靡全球。

2017年智能投顧更是火燒火燎，被視為是下一個風口。但是，機器人炒股，結(jié)果賠了。

懸疑三，智能汽車究竟何時上市？

無人駕駛汽車被稱為“四輪機器人”，但其發(fā)展何時會像智能手機一般，人手一臺，徹底顛覆傳統(tǒng)手機進而推動整個產(chǎn)業(yè)變革？這答案仍然是個懸疑。

2017年，汽車行業(yè)內(nèi)智能造車勢力動作不斷，其中一部分已陸續(xù)交出答卷，讓產(chǎn)品接受市場的檢驗，而一部分仍在溫室中培養(yǎng)，等待結(jié)果。之所以稱之為“溫室”，是因為各行各界都對其予以厚望，尤其是在投融資上，雖然投資事件數(shù)不多，但金額達234億人民幣。

百度宣布開放阿波羅平臺。阿里巴巴與上汽集團等傳統(tǒng)車企展開合作。騰訊于年初成功入股特斯拉成為第五大股東，領投蔚來汽車首款純電動產(chǎn)品，已正式上市。

時間正在跟我們賽跑。2017年，無人駕駛車輛走上北京五環(huán)被交警調(diào)查，12月20日，一支百度Apollo無人車車隊，在雄安新區(qū)測試開跑。2018年初，北京順義區(qū)無人駕駛試運營基地正式啟動，成為北京出臺國內(nèi)首部自動駕駛新規(guī)以來，全市首個開展無人駕駛試運營的區(qū)域。2018年，誰會上路？行業(yè)和消費者都拭目以待。

回顧2000年互聯(lián)網(wǎng)泡沫的幻滅，很多人依然覺得不可思議。那時候的產(chǎn)業(yè)發(fā)展日新月異，軟件應用、網(wǎng)絡服務ISP，網(wǎng)絡內(nèi)容ICP爆發(fā)，常有一日不見如隔三秋的感嘆。

2000年4月，納斯達克指數(shù)一路狂飆突進到歷史頂點，5400多點。但不幸泡沫破裂，資本市場崩盤。納斯達克指數(shù)迅速滑落。中間經(jīng)歷了9.11恐怖襲擊事件，還有安然事件。寒冬持續(xù)了3年時間，才慢慢走出低谷。

如今的AI產(chǎn)業(yè)正蓬勃發(fā)展，與互聯(lián)網(wǎng)初期階段何其相似。

產(chǎn)業(yè)帶著耀眼的光環(huán)，肩負國家戰(zhàn)略的重任，高度依賴資本市場渠道，輿論高度爆炒，從業(yè)者無不都是三高社會精英。