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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(hào)：G71文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3791（2020）06（a）-0028-02

21世紀(jì)是一個(gè)智能化時(shí)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(duì)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(duì)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(duì)行業(yè)在人工智能方向上的變遷沒有系統(tǒng)的認(rèn)識(shí)和認(rèn)知性教育，貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)的改革勢(shì)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(duì)專業(yè)建設(shè)與快速發(fā)展的行業(yè)之間對(duì)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(huì)計(jì)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(chǎng)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(shì)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(shì)，這些行業(yè)的快速發(fā)展，對(duì)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(shì)，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(jì)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(shí)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(shí)，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(shí)智能貿(mào)易、智能零售、智慧商業(yè)、智慧物流等行業(yè)對(duì)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(chǎng)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(jì)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(jí)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(shí)，智能化不斷進(jìn)入課程，對(duì)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(shí)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(huì)對(duì)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(shì)，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(huì)調(diào)研的同時(shí)，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(duì)的是一個(gè)瞬息萬變的時(shí)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(shí)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(duì)成員，來促進(jìn)貿(mào)易經(jīng)濟(jì)專業(yè)教學(xué)與時(shí)俱進(jìn)，促進(jìn)科研、教學(xué)與社會(huì)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(duì)

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(dòng)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(dòng)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(shí)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(duì)。

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(shí)代；人工智能；計(jì)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(jì)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(jì)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(jì)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(shí)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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用還存在許多問題?；诖耍疃忍接懭斯ぶ悄軕?yīng)用優(yōu)勢(shì)，并針對(duì)人工智能在計(jì)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(shí)代人工智能技術(shù)的含義及應(yīng)用優(yōu)勢(shì)

1.1大數(shù)據(jù)下的人工智能技術(shù)

人工智能作為計(jì)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(duì)于人工智能的探索逐漸延伸至管理學(xué)、語言學(xué)、社會(huì)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(duì)社會(huì)中存在各類要素和信息的采集，并模擬出人腦對(duì)圖像和聲音出現(xiàn)的反應(yīng)。在大數(shù)據(jù)時(shí)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(duì)數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存。在未來發(fā)展中，人工智能可實(shí)現(xiàn)對(duì)人類日常生活的復(fù)制，實(shí)現(xiàn)機(jī)械化的自動(dòng)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(shí)代下人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中應(yīng)用所體現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)，主要體現(xiàn)在以下幾方面：①完成對(duì)信息的預(yù)測(cè)，在計(jì)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(shí)處理系統(tǒng)中存在的模糊數(shù)據(jù)，但對(duì)于這部分信息價(jià)值的辨別存在一定的難度。如依照傳統(tǒng)處理方法會(huì)增加系統(tǒng)運(yùn)行成本，對(duì)系統(tǒng)造成影響。在大數(shù)據(jù)時(shí)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(jià)值，完成對(duì)信息的預(yù)見，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)計(jì)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(jì)算機(jī)系統(tǒng)的快速發(fā)展使得計(jì)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(duì)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(duì)于計(jì)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(duì)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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行成本。

2大數(shù)據(jù)時(shí)代下人工智能在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的應(yīng)用對(duì)策

2.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全管理中人工智能的參與

①在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)中應(yīng)用人工智能。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，計(jì)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(duì)網(wǎng)絡(luò)造成不可逆的影響。而在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)管理中應(yīng)用人工智能，可通過對(duì)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(chǔ)存完整的信息。一旦計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)入侵系統(tǒng)的情況，對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全造成威脅，系統(tǒng)就可依據(jù)設(shè)定對(duì)入侵類型進(jìn)行辨別，并完成安全處理，保障計(jì)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(jì)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(huì)話中分離出來，并通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)控制實(shí)現(xiàn)計(jì)算的規(guī)范化，并將其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存到數(shù)據(jù)庫中，在遇到網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)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(duì)噪聲等要素進(jìn)行識(shí)別，并通過檢測(cè)，完成對(duì)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(cè)的質(zhì)量。④危險(xiǎn)信息攔截和垃圾處理。在計(jì)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(duì)部分危險(xiǎn)信息進(jìn)行識(shí)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(shí)，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(duì)網(wǎng)絡(luò)遺留數(shù)據(jù)痕跡和垃圾的檢測(cè)，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(duì)系統(tǒng)資源的掃描，通過對(duì)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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀況，為進(jìn)一步保障計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全提供幫助。

2.2計(jì)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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，利用人工智能技術(shù)將計(jì)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(duì)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(duì)系統(tǒng)對(duì)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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在運(yùn)行速度和儲(chǔ)存空間方面都得到提升。②智能問答技術(shù)。在計(jì)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(duì)關(guān)鍵詞的識(shí)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(shí)間，完成對(duì)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(chǎng)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(shí)間，并提升搜索的整體質(zhì)量。③智能技術(shù)。計(jì)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(duì)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(shí)間，并在短時(shí)間內(nèi)找到更有效的相關(guān)信息，提升計(jì)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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營系統(tǒng)中人工智能的支持

目前，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與行業(yè)領(lǐng)域的深度融合，奠定了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展基礎(chǔ)。同時(shí)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)所支持的各類平臺(tái)，可為整體網(wǎng)絡(luò)管理工作的開展提供對(duì)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(shí)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(jià)值與無價(jià)值的信息將呈現(xiàn)出同步傳輸?shù)哪Ｊ?，?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的應(yīng)用，則是對(duì)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(duì)于原有的計(jì)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(jià)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(jì)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(jì)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(gè)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(shí)，計(jì)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(shí)，平臺(tái)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(duì)某一時(shí)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(shí)反饋到系統(tǒng)中。通過此類信息的正確界定，可對(duì)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(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出智能化運(yùn)作的特性，對(duì)于當(dāng)前信息時(shí)代的發(fā)展態(tài)勢(shì)來講，智能化、自動(dòng)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(duì)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(jià)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(jí)。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(shí)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(huì)最近報(bào)告稱，隨著中國有更多財(cái)富流向理財(cái)機(jī)構(gòu)，中國私募基金行業(yè)管理的財(cái)產(chǎn)正在迅猛增長。 這份發(fā)表于11月10日的報(bào)告稱，今年前10個(gè)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(gè)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(jì)算機(jī)視覺[1]、模式識(shí)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(tái)。機(jī)器人球隊(duì)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(tái)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(jì)算機(jī)模擬人類智能活動(dòng)的學(xué)科，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識(shí)別[9]、圖像識(shí)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(shí)表示[10][11]、自動(dòng)推理和搜索方法、機(jī)器學(xué)習(xí)和知識(shí)獲取、知識(shí)處理系統(tǒng)、自然語言理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)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(jì)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(chǎng)，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(shí)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(jì)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?cè)诤芏囝I(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(shí)別、自然語言理解、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、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(jì)、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(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，是一個(gè)具有大量專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)專家提供的知識(shí)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(shí)；能進(jìn)行有效的推理；具有獲取知識(shí)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(hào)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(shí)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(chǔ)、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(jì)算機(jī)對(duì)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(shí)別三個(gè)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(shí)別技術(shù)，可以對(duì)人眼無法識(shí)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(shí)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(gè)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ā⑶芯€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(shì)場(chǎng)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(shí)庫、控制策略、推理機(jī)、知識(shí)獲取、解釋與說明。隨著人工智能計(jì)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(dòng)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(xiàng)的代價(jià)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(shí)針對(duì)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(dòng)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(duì)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(dòng)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(duì)象，從而獲得移動(dòng)機(jī)器人自身位置與對(duì)障礙物比較精確的估計(jì)，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)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(jìng)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(shí)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(huì)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)：

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[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(jì)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(jì)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(dòng)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(shí)處理、模式識(shí)別、自然語言處理、博弈、自動(dòng)定理證明、自動(dòng)程序設(shè)計(jì)、專家系統(tǒng)、知識(shí)庫、智能機(jī)器人等多個(gè)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(dòng)作，對(duì)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(shí)，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?jì)算機(jī)硬件突飛猛進(jìn)地發(fā)展。隨著計(jì)算機(jī)速度的不斷提高、存儲(chǔ)容量的不斷擴(kuò)大、價(jià)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(gè)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(jì)算機(jī)交流。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，要求計(jì)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(shí)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(jià)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(shí)別、語音識(shí)別、語音合成、圖像識(shí)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(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)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(jì)。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(shí)表示方法、發(fā)現(xiàn)知識(shí)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(shí)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(duì)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(gè)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(duì)現(xiàn)實(shí)世界和社會(huì)的模擬、機(jī)器人及智能機(jī)械等領(lǐng)域。目前對(duì)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(gè)具有大量專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，專家系統(tǒng)存儲(chǔ)著某個(gè)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(shí)，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(gè)應(yīng)用研究領(lǐng)域，涉及社會(huì)各個(gè)方面。

2.知識(shí)庫系統(tǒng)

知識(shí)庫系統(tǒng)也叫數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，是儲(chǔ)存某學(xué)科大量事實(shí)的計(jì)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(shí)庫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)活躍的分支。為了有效地表示、儲(chǔ)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(jì)智能信息檢索系統(tǒng)時(shí)還是遇到很多問題，包括對(duì)自然語言的理解，根據(jù)儲(chǔ)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(shí)都可能超出該學(xué)科領(lǐng)域數(shù)據(jù)庫所表示的知識(shí)。

3.物景分析

計(jì)算機(jī)視覺已從模式識(shí)別的一個(gè)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(gè)感知問題的要點(diǎn)是形成一個(gè)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(shí)并行處理、主動(dòng)式定性視覺、動(dòng)態(tài)和時(shí)變視覺、三維景物的建模與識(shí)別、實(shí)時(shí)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(shí)別

模式識(shí)別就是識(shí)別出給定物體所模仿的標(biāo)本或標(biāo)識(shí)。計(jì)算機(jī)模式識(shí)別系統(tǒng)能夠彌補(bǔ)計(jì)算機(jī)對(duì)外部世界感知能力低下的缺陷，使計(jì)算機(jī)能夠通過感官接受外界信息，識(shí)別和理解周圍環(huán)境。模式識(shí)別在二維的文字、圖形和圖像的識(shí)別方面已取得許多成果，在三維景物、活動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別和分析方面是目前研究的熱點(diǎn)，同時(shí)它還是智能計(jì)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(duì)人類社會(huì)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(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人目標(biāo)的動(dòng)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(gè)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(hào)系統(tǒng)假設(shè)之上的。在尚未出現(xiàn)能與物理符號(hào)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(jì)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(shí)密集型任務(wù)（專家系統(tǒng)），如RI等。對(duì)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(huì)向以下幾個(gè)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(gè)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(jì)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(gè)突破可能在于賦予計(jì)算機(jī)情感能力。情感能力對(duì)于計(jì)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(gè)階段。

1.融合時(shí)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(jì)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(jì)算機(jī)和DNA計(jì)算機(jī)會(huì)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(shí)期（2020―2030年）

（1）智能化計(jì)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(mèng)”可能性大增。

3.非神秘時(shí)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(duì)一些目前無法解釋的自然現(xiàn)象會(huì)有更完善的解釋。

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

篇(6)

據(jù)統(tǒng)計(jì)，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(dòng)，預(yù)計(jì)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(jià)值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會(huì)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(shí)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(dòng)向，抓住風(fēng)口機(jī)會(huì)？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(duì)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(duì)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(shì)和投資機(jī)會(huì)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(jì)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(huì)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(dòng)語音識(shí)別、圖像識(shí)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(shí)別、自然語言處理、計(jì)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(chǎng)景。目前來看，自動(dòng)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(chǎng)景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來源：券商報(bào)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(jì)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(hào)進(jìn)行分析處理的技術(shù)。

機(jī)器視覺的兩個(gè)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(jì)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(shí)別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學(xué)習(xí)狀態(tài)成為視覺識(shí)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(shí)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(tái)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(dòng)者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場(chǎng)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(chǎng)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(dòng)者—“技術(shù)層+場(chǎng)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(jí)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(dòng)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(shì)，同時(shí)以場(chǎng)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(chǔ)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(duì)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(chǎng)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(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場(chǎng)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(jìng)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(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計(jì)算能力的低成本的視覺模塊和設(shè)備將有很大市場(chǎng)需求。前置計(jì)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(gè)障礙是支持高性能運(yùn)算的低功耗、低價(jià)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(jìng)爭力。

（2）深度學(xué)習(xí)解決視覺算法場(chǎng)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(chǎng)空間。以手勢(shì)識(shí)別為例，傳統(tǒng)的識(shí)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(duì)識(shí)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(shì)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(shì)識(shí)別問題時(shí)，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(duì)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(chǎng)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(chǎng)增長空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭奪要點(diǎn)，應(yīng)用場(chǎng)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(jìng)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(chǎng)景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價(jià)值的先進(jìn)技術(shù)時(shí)，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(tái)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(shí)選擇一個(gè)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(shí)別技術(shù)

（1）語音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語音識(shí)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(shí)別的準(zhǔn)確率提升到足以在實(shí)際場(chǎng)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(shí)別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計(jì)，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(cè)，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(dòng)智能音箱熱潮。

（2）語音識(shí)別進(jìn)入巨頭崛起時(shí)代，開放平臺(tái)擴(kuò)大生態(tài)圈成主流

語音識(shí)別即將進(jìn)入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時(shí)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(tái)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(shí)別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢(shì)

低噪聲語料下的高識(shí)別率在現(xiàn)實(shí)環(huán)境使用中會(huì)明顯下降到70-80%，遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別、復(fù)雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識(shí)別是下一個(gè)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(shí)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(shí)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(shí)別并非通行的最優(yōu)方案，把識(shí)別引擎結(jié)合場(chǎng)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(duì)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(duì)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(shí)圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場(chǎng)景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識(shí)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(duì)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(huì)有更好的發(fā)展機(jī)會(huì)。

（2）NLP主要應(yīng)用場(chǎng)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(duì)每一個(gè)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(gè)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(duì)話系統(tǒng)。對(duì)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(shí)系統(tǒng)和對(duì)于對(duì)話目標(biāo)的理解，去生成一個(gè)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(duì)語音交互入口的競(jìng)爭，以某一細(xì)分行業(yè)為切入點(diǎn)，深耕垂直領(lǐng)域，對(duì)創(chuàng)業(yè)公司也是一個(gè)不錯(cuò)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(gè)層面。基礎(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等細(xì)分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險(xiǎn)、理財(cái)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(shí)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(jì)算機(jī)視覺與生物識(shí)別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識(shí)別，語音識(shí)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(chǎng)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(duì)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(cè)、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識(shí)別與標(biāo)注，三維重建，靶區(qū)自動(dòng)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(gè)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(jì)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(cè)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(duì)臨床試驗(yàn)的不同階段，利用人工智能技術(shù)對(duì)患者病歷進(jìn)行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測(cè)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(shí)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(shí)間可以與患者互動(dòng)。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(gè)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(shí)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(chǎng)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(chǎng)的滲透率會(huì)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(chǎng)成熟期。預(yù)測(cè)到2030年，全球 L4/5 級(jí)別的自動(dòng)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(jí)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(chǎng)機(jī)會(huì)。

按照 IHS Automotive 保守估計(jì)，全球 L4/L5 自動(dòng)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(dòng)駕駛功能，同時(shí)會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場(chǎng)的大規(guī)模催化擴(kuò)張。

根據(jù)獨(dú)立市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu) Strategy Engineers 的預(yù)測(cè)，L4 高度自動(dòng)駕駛等級(jí)下，自動(dòng)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(jì)算，理想假設(shè)所有車輛全部達(dá)到 L4 高度自動(dòng)駕駛水平，那么全球自動(dòng)駕駛零部件市場(chǎng)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(duì)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(píng)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(chǔ)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(duì)數(shù)據(jù)需求強(qiáng)烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動(dòng)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(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)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(chǎng)在資本推動(dòng)下進(jìn)入者較多，企業(yè)積極推動(dòng)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(dòng)教育個(gè)性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍(lán)海，推動(dòng)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(jí)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(jí)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(duì)創(chuàng)辦，提供專業(yè)領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫作、知識(shí)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(dòng)專業(yè)領(lǐng)域用戶進(jìn)入人工智能時(shí)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(shí)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(duì)

創(chuàng)始人&CEO：馬磊

清華大學(xué)計(jì)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(xiàng)人工智能重大項(xiàng)目，和申請(qǐng)國際專利共計(jì)15+項(xiàng)。

Atman公司核心團(tuán)隊(duì)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(xiàng)，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(cè)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)客戶測(cè)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(shí)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(dòng)翻譯編輯專業(yè)文獻(xiàn)、報(bào)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(duì)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(dòng)生成專業(yè)文檔，適用于所有專業(yè)寫作場(chǎng)景，可大幅減少專業(yè)報(bào)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(shí)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(shí)別、因果分析，形成一個(gè)全局知識(shí)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(dòng)解析并結(jié)合知識(shí)圖譜提供auto-screening、知識(shí)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(jì)算機(jī)視覺，公司核心業(yè)務(wù)是提供基于圖像處理、計(jì)算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺(tái)，為ADAS及自動(dòng)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(duì)

團(tuán)隊(duì)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(jì)、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設(shè)計(jì)。

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(dòng)泊車方案（AVP），ADAS/自動(dòng)駕駛感知平臺(tái)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(gè)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(tái)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(jì)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(jì)功耗2.5w，每秒浮點(diǎn)計(jì)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(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。核心團(tuán)隊(duì)來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團(tuán)隊(duì)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(duì)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(jí)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(shí)產(chǎn)權(quán)，能夠模擬真實(shí)特級(jí)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(huì)議AIED、CSEDU、UMAP認(rèn)可，并在紐約設(shè)計(jì)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(gè)性化教育，在教、學(xué)、評(píng)、測(cè)、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(jià)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(shí)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(jí)教師，采用圖論、概率圖模型，機(jī)器學(xué)習(xí)完成知識(shí)點(diǎn)拆分和個(gè)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(shí)動(dòng)態(tài)推薦最佳學(xué)習(xí)路徑，實(shí)現(xiàn)個(gè)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(gè)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(jì)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(duì)，是中科院戰(zhàn)略先導(dǎo)項(xiàng)目人臉識(shí)別團(tuán)隊(duì)唯一代表，唯一一家同時(shí)受邀制定人 臉識(shí)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(jì)，唯一同時(shí)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(tái)解決方案，科學(xué)家平臺(tái)、核心技術(shù)平臺(tái)和行業(yè)應(yīng)用平臺(tái)。

企業(yè)核心團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人

周曦博士，師從四院院士、計(jì)算機(jī)視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識(shí)別領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺 研究。入選中科院“百人計(jì)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(duì)曾在計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別、圖像識(shí)別、音頻檢測(cè)等國際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國際頂級(jí)會(huì)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(duì)

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

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

全方位多維智能學(xué)習(xí)模塊適應(yīng)不同場(chǎng)景要求；模塊化設(shè)計(jì)為在工業(yè)視覺、醫(yī)學(xué)影像、自動(dòng)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(shí)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(shí)別挑戰(zhàn)賽上共計(jì)奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識(shí)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(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)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(shí)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(shí)別及以紅外活體檢測(cè)技術(shù)，3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)擁有不需要用戶進(jìn)行任何動(dòng)作配合完成活體驗(yàn)證的功能， 分析時(shí)間壓縮到了毫秒級(jí)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(tái)，市場(chǎng)占有率約為72.7%;在安防領(lǐng)域推動(dòng)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(tái)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(chǎng)。

5.Yi+

企業(yè)概述

北京陌上花科技是領(lǐng)先的計(jì)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(jià)值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計(jì)算機(jī)視覺引擎，衣+是時(shí)尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對(duì)場(chǎng)景、通用物體、商品、人臉的檢測(cè)、識(shí)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(jí)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(shí)別引擎等基于視覺識(shí)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(shí)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(dòng)與場(chǎng)景營銷。目前公司已經(jīng)獲得B輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)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(jí)計(jì)算機(jī)視覺競(jìng)賽ImageNet中，成績?cè)^谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項(xiàng)世界第一。2018年3月，人臉識(shí)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(cè)，人臉對(duì)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(gè)來源的約10M個(gè)圖像，其中包含150，000個(gè)人（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與LFW沒有交集）。在測(cè)試時(shí)， Yi+使用原始的LFW圖像并應(yīng)用簡單的L2norm。圖像對(duì)之間的相似性用歐氏距離來測(cè)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(shí)別和分析引擎：

行業(yè)解決方案

針對(duì)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(chǎng)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(dòng)態(tài)貼圖、video-out、場(chǎng)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(gè)行業(yè)。

智慧城市+AI。使用計(jì)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(shí)識(shí)別上，實(shí)時(shí)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(shí)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(cè)和購物一站式體驗(yàn)。準(zhǔn)確識(shí)別人物屬性特征，動(dòng)態(tài)適應(yīng)表情變化，可以在視頻以及圖像中對(duì)人臉實(shí)時(shí)檢測(cè)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行人臉相似度檢測(cè)，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(shí)檢測(cè)攝像頭中出現(xiàn)的物品、場(chǎng)景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測(cè)、識(shí)別、追蹤，平均檢測(cè)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(shí)別、商品識(shí)別和其他圖像識(shí)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(shí)別算法訓(xùn)練、商品識(shí)別、識(shí)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(duì)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(duì)

擎創(chuàng)團(tuán)隊(duì)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(duì)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(jí)的B端銷售，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)獲得10倍的業(yè)績?cè)鲩L；CTO葛曉波擁有長達(dá)15年的企業(yè)級(jí)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(duì)企業(yè)運(yùn)維產(chǎn)品的需求。這個(gè)曾經(jīng)深耕于運(yùn)維企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的團(tuán)隊(duì)，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(jí)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(huì)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(jiǎng)。

“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(jià)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(tái)，實(shí)現(xiàn)以人工智能為核心，驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)IT運(yùn)維監(jiān)、管、控三個(gè)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(shí)展現(xiàn)。

“夏洛克AIOps”擁有多項(xiàng)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(jí)排障，最大程度避免企業(yè)產(chǎn)生重大損失。更有價(jià)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(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，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(duì)不同客戶，采用個(gè)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(shì)

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(shì)

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(jì)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(shí)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(cè)、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(jì)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。現(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(shì)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(shì)，試想一個(gè)場(chǎng)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(gè)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(xiàng)融合了計(jì)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(jì)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(dòng)能力；沉浸性是指用戶在計(jì)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(duì)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(shí)互動(dòng)。學(xué)生憑借自然語言交互，以觸覺、視覺、聽覺作為媒介，和計(jì)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(gè)虛構(gòu)的學(xué)習(xí)場(chǎng)景中，真實(shí)與虛擬模糊了邊界，理論知識(shí)和實(shí)踐操作同時(shí)進(jìn)步。虛擬現(xiàn)實(shí)模擬的環(huán)境大體可以分為三個(gè)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(chǎng)景、銀河中的場(chǎng)景、危險(xiǎn)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(huì)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(huì)，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(dòng)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(chǎng)，理解磁場(chǎng)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(xiǎn)，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(chǎng)所。

3.3技能訓(xùn)練

虛擬現(xiàn)實(shí)沉浸感和互動(dòng)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(cuò)，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(duì)的學(xué)生人數(shù)，克服上臺(tái)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(shì)。

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(huì)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(gè)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(dòng)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(gè)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