人工智能技術創新精選(九篇)
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第1篇：人工智能技術創新范文
關鍵詞：人工智能技術；計算機網絡；應用
基于信息時代，互聯網成為支持社會生活的重要手段，而計算機網絡技術發揮互聯網核心技術的作用。面對社會需求的多樣化，計算機網絡功能亟待豐富。人工智能是應用學科的一種，與現代社會關系緊密，以計算機網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勢，才能有效應對錯綜復雜的網絡環境，提升網絡運行效率。為此，人工智能技術與計算機網絡的融合代表了時展的趨勢與方向。
一、基于專業角度準確掌握人工智能技術的涵義
對于人工智能，主要是以計算機以及相關機械為手段，實現對人類大腦的模仿，承擔復雜的工作與勞動，有助于專業復雜推理的解決。人工智能技術是新技術的代表，對改進生產模式、提高效率意義深遠。從特質上分析，人工智能技術代表新興技術類型，具備較高的模仿能力，這也是智能技術能夠成為計算機網絡核心的關鍵，加快數字計算與轉變的發展進程，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絡之間的關系
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絡關系緊密。具體講，人類思維具有復雜性，但是，針對一些基礎性思維，人工智能技術能夠進行模擬操作。人工智能與計算機網絡之間具有不可分割的關系，彼此之間影響巨大。借助人工智能，能夠對計算機系統進行目的性設計與研發，同時，依托網絡，進行數據庫資源的整合，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，凸顯系統性與全面性的特征，嚴謹性較強。其次，依托人工智能技術，計算機網絡所具備的數據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在計算機網絡中的應用
（一）人工智能技術支持計算機網絡信息動態監控，強化網絡安全性的維護
隨著計算機網絡技術影響力的不斷擴大，其在提升便利的同時，安全隱患也隨之出現，網絡環境也亟待整治，網絡信息安全性需要引起重視。網絡信息的安全性離不開監控的實效性與動態性。依托人工智能技術，計算機網絡應用更具安全性，尤其是借助智能防火墻與入侵檢測等人工智能技術，強化對傳統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，智能識別技術被添加至防火墻，能夠更加快速地判別信息性質，及時分辨垃圾、無價值信息。依靠智能防火墻，計算機網絡中數據信息更具專業性與有效性，降低違法現象的發生。除此之外，人工智能技術能夠有效增強入侵檢測功能，對維護網絡安全具有強大推動作用，保證信息的安全性與保密性。
（二）人工智能技術實現了對計算機網絡管理設計的優化，管理水平大幅提升
立足計算機數據信息傳輸網絡，智能化功能機構的形成離不開人工智能技術的支撐。在新的發展時期，技術創新成為主流，為了契合時展，要依托人工智能技術，強化設計水平的提升。人工智能之所以具有強大優勢，主要源于其實現了多種技術的融合，突破了單一技術的制約。立足計算機數據信息的處理以及控制應用，工程技術精度要求較高，人為操作很難達到，人工智能卻能夠輕松實現，依托信息與系統設計，人工智能技術能夠實現對信號與系統更加高效與全面的分析。由此可見，人工智能技術的存在使得網絡管理設計水平得到大幅提升。
（三）人工智能技術豐富計算機網絡功能，全面擴大計算機網絡社會影響力
縱觀信息技術領域，人工智能技術的突出特征是對計算機網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新與進步。另外，可以與多種先進操作軟件進行聯合使用，促使操作系統更加優越，實現對于網絡數據信息資源的高度融合，在根本上使得計算機網絡的影響力不斷擴大。
（四）人工智能技術提升計算機網絡技術管理評價水平，增強系統資源的規范化與專業性
對于人工智能技術，其作用也體現在計算機網技術管理與評價之中。具體講，在人工智能技術應用之前，計算機網絡技術管理存在一定復雜性，結合人工智能技術，有利于構建技術與專家知識庫，提升計算機網絡技術管理水平，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，能夠通過專家系統進行知識與經驗的總結，隨后傳遞至系統，提升整個系統數據資源的規范性與專業性。
四、展望人工智能技術在計算機網絡中的應用前景
立足人工智能技術，在與計算機網絡技術相融合的同時，自身也實現了發展與進步。展望未來，人工智能技術在整個信息以及計算機領域極具發展潛力，因此，要進行深度挖掘，以精細化與集成化為方向，加大人工智能技術的研發力度，強化與計算機網絡的科學融合，加強交流協作，實現共贏目標，在根本上促進信息技術實現可持續、健康發展。
第2篇：人工智能技術創新范文
谷歌人工智能AlphaGo戰勝韓國棋手李世石的“人機圍棋大戰”，一度將人工智能概念推向風口浪尖。業內人士認為，在以“深度學習”技術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”技術具備很強競爭力，代表了人工智能的發展趨勢。
深度學習+小樣本
“人機圍棋大戰”的背后，是人工智能領域機器學習技術的突破，即機器在模擬人腦運算方面取得的重大進展。實際上，人工智能技術已走過60年歷程，直到近年機器學習技術中的“深度學習”技術取得突破，才迎來春天。
“深度學習”意為使機器模仿人腦神經網絡的學習、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，肥沃的數據“土壤”才能“訓練”出“深度學習”模型，但目前數據源、數據算法、數據應用的市場高度分離，未形成完善的“大數據+人工智能”產業鏈，導致人工智能技術的發展仍然面臨數據源不足和技術壟斷兩大挑戰。
“數據高度集中在谷歌、臉書、亞馬遜、BAT等互聯網巨頭手中，長此以往，將導致人工智能技術壟斷，反而不利于技術創新和國家安全。”香港科技大學計算機科學及工程學系主任楊強說。
楊強強調“深度學習+小樣本”理念，即將大數據訓練好的模型遷移到類似場景加以改進應用，打破了“逢模型必大數據”的局限。
“比如，將騎自行車的經驗應用到騎摩托車上，就是‘遷移學習’。”楊強說。
2005年，微軟舉辦的世界數據挖掘大賽中有關于搜索技術的競賽題目，楊強團隊利用“遷移學習”，將機器在其他領域的經驗遷移過來。
在IT行業，“遷移學習”已有局部應用。
人工智能公司“第四范式”創始人戴文淵在百度負責名為“鳳巢”的廣告營銷系統期間，利用“遷移學習”將百度搜索算法應用到問答社區“百度知道”，使后者點擊率提升4成;騰訊將大規模在線電商推薦任務遷移到新領域，大大減少了數據需求量;微軟也利用“遷移學習”分析了電商產品的輿情取向;香港科技大學利用“遷移學習”技術，將大數據訓練出的對話模型遷移到具體行業的小數據領域，實現精準的“人機對話”，在服務業具有極強的應用價值。同時，楊強還在華為創立人工智能領域實驗室，利用“遷移學習”技術研發了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的核心，“遷移學習”是機器學習技術發展的新階段。楊強帶領團隊將研究不斷深入，使中國占據了這一領域全球研究的制高點。
專家們認為，中國迫切需要發展“遷移學習”技術，并實現推廣與應用。
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，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”的現狀，企業對前沿技術的敏感性不強。
由于人工智能產業處于發展初期，企業對“遷移學習”技術的需求也有限。目前，中國人工智能領域還沒有一家以此為主業的上市公司，也沒有出現一家龍頭企業。百度雖然以人工智能為發展方向，但人工智能并非主要收入來源。
再者，產、學、研結合不夠緊密。企業缺少渠道了解“象牙塔”技術，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”技術的研究應用對中國具有戰略意義，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”是國家實現科學技術彎道超車的契機。放眼人工智能產業，在人才、工業基礎、研究環境、產業環境方面，中國和歐美的差距仍然較大，“遷移學習”是中國追趕發達國家的重要契機。
第3篇：人工智能技術創新范文
關鍵詞：人工智能；電氣工程；自動化
人工智能的運用是行業的一大進步，特別是在電氣工程自動化控制中的應用，已經開始引起業內重視與人們的關注。傳統的技術滿足不了當前需要，技術創新推進了行業進步與發展，現代技術和傳統學科相比，是全新的控制理念，是理念的創新與升華。人工智能是新學科，在傳統技術基礎上，實現了質的飛躍，徹底擺脫傳統技術和方法的束縛，使學科更具有廣泛性與融合性。人工智能和傳統理念相比，還具備較我的優越性，在生產中解決了許多難題，人工智能技術的應用使生產效率得到有效提高、大大節約了人力勞動成本，只有不斷進行深入研究，才能推進人工智能技術發展，實現電氣自動化控制領域的新突破。
1人工智能控制技術的優點
人工智能技術是高科技的產物，是人們長期研究的結果，當技術落地并實現推廣后，就解放了人力勞動，推進了生產效率，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，需要根據實際工作需要做好調查，通過與工作的結合，使技術與實踐相融合，但是在設計時，無法確定參數具體情況，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解決，使動態方程更加精確，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，實現響應時間、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的控制器調節更容易，在沒有經過相關技術培訓時，也能根據實際的數據、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，當驅動器出現特異時，如果對一些不具體的數字進行重新輸入，也會在輸入未知數據時得到有效控制，使相關數據得到良性評估。
2人工智能實際應用
隨著人工智能技術的快速發展，一些科研單位院所已經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進入到了電氣工程自動化控制領域，研究成果不展出現，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，實現了電氣設備故障預測、診斷、優化、控制和保護。
2.1對電氣設備進行優化設計
要想實現電氣設備優化設計，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驗，通過實踐把知識進行創新，才能完成設計工作。傳統意義上的產品設計主要是根據經驗在實驗室通過人工手動制作完成，要想得到良好的結果難度可想而知。而現在則需要使用計算機技術，通過計算機輔助做好設計（CAD），計算效果好，產品更新快，從根本上縮短了開發的周期，節省了大量的人力勞動。通過在CAD技術里引入人工智能，幫助設計人員提升所設計產品質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，數據快、結果準，多數設計人員使用遺傳算法及其衍生算法，使電氣產品智能化優化設計更加科學合理。電氣設備故障較復雜，多數是不確定和非線性的，只有掌握好了預兆與隱患，才能把設計更加優化，實現預兆和故障間的聯絡，有效解決模糊邏輯和神經網絡的連接，實現多途徑設計。
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。傳統的操作方式較為陳舊，不能滿足現在的生產需要，而傳統診斷方法又不能精確計算出故障點。而在電氣設備中，多發性的故障多是發動機、發電機和變壓器，這些設備是事故和故障出現頻率最高的部件，只有掌握了各部件的工作原理，才能有效提升數據收集力度。在傳統方式中，主要是通過對收集的變壓器油產生的氣體做分析，再形成判斷，這種方法浪費了時間，消耗了精力，生產效率不高，其計算結果也不一定精確，如果設備出現的問題，得不到快速有效解決，就會導致更大范圍的事故發生。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的神經網絡、模糊理論和專家技術主要技術可以很好解決傳統方法遇到的問題，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
電氣技術關系到國計民生，是當前普遍使用的技術，可以說，電氣控制過程是非常關鍵的，在整個生產過程中起著相當重要的作用，只有全面保證電氣化系統穩定，才能提高工作效率，怎么能夠實現電氣控制，實現良好的應用成果，這是行業內外面臨的主要難題。要想實現對電氣的合理控制，就需要專業技術人員進行操作，可以說，技術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
使用人工智能能夠快速實現對所有開關量、模擬量數據的收集，使各類數據能夠提供有效參考，可以按照設計者預先設計好的程序形成批量存貯。在形成數據的同時，一些關鍵點還能產生圖像，生成軟件起到了重要作用，完全實現了電氣系統歷史運轉情況真實畫面，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、斷路器等更能直觀的顯示。技術人員能夠根據實際情況建立圖表，實現系統資源的充分利用。對各主要設備模擬量數值、實際開關狀態進行實時智能監視，對出現故障的部位，能夠快速檢測并實現報警。智能化技術不需要人員進入現場，只要通過鍵盤或鼠標就能實現遠程控制，實現對隔離開關、斷路器等的調整與優化，并做好勵磁電流調整與更替。通過記錄，形成可利用的模擬量故障錄波，實現快速捕捉，使開關量變位在線參數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，使系統更加穩定可靠。
3結束語
綜上所述，隨著社會的不斷發展與進步，各類學科實現了大融合，特別是微電子技術、軟件技術等的創新，給人們的生活帶來便利，推動了技術不斷進步，各種成果實現應用。人工智能實了軟件和硬件齊頭并進發展的良好局面，各類先進的軟件得到開發，創新理念不斷涌現，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，更是行業發展的必然，我們相信，電氣自動化控制與人工智能技術的廣泛融入，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:黑龍江八一農墾大學
第4篇：人工智能技術創新范文
政策催化進一步加強
國內AI有望“彎道超車”
目前，各國政府都高度重視人工智能相關產業的發展。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，歐洲主攻服務和醫療機器人技術，日本主攻仿人和娛樂機器人。可以說，人工智能成為各國“大腦”計劃的重要內容。
當下我國社會面臨老齡化壓力、經濟轉型和制造業升級，對此，國務院在印發的《中國制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術創新作為重點建設工程，特別提出要發展和培育一批產值超過100億元的人工智能核心企業。
國內市場的扶持政策頻出。2015年7月，國務院印發《“互聯網+”行動指導意見》，將發展人工智能提升到國家戰略層面;2016年1月，科技部部長萬鋼提出“科技創新-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，《國民經濟和社會發展第十三個五年規劃綱要(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、智能交通、精準醫療、智能材料等新興前沿領域的創新和產業化，形成一批新增長點。
政策和資金的支持、人才儲備、技術的積累和突破等都為人工智能的發展提供了基礎條件。科技部高技術研究發展中心研究員劉進長認為，我國人工智能與機器人技術的快速發展，一是因為國家的高度關注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業的不斷進入。
“2014年，中國市場的工業機器人銷量猛增54%，我國智能語音交互產業規模達到100億元，指紋、人臉、虹膜識別等產業規模達100億元。”廣證恒生副首席分析師趙巧敏向《經濟》記者分析稱，在利好因素的促進下，我國人工智能技術攻關和產業應用發展勢頭良好。
在她看來，目前國際巨頭在人工智能技術上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能的研究上與發達國家相比，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勢、用戶數據優勢等，搶占人工智能技術和產業的制高點，實現人工智能技術‘彎道超車’。”趙巧敏稱。
人工智能大潮來襲
千億市場規模可期
人工智能已經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載體，涉及到的技術和領域跨越多學科，包括深度學習、智能識別、專家系統、神經網絡、智能機器人等。
未來，人工智能需求將會激增。據BBC預計，到2020年，全球人工智能市場規模將達到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制造為主，但是隨著經濟結構的轉型，以及不斷攀升的勞動力成本，未來包括機器人在內的人工智能產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象將會普及，屆時家用助老服務機器人、醫療機器人以及家用清潔機器人的市場需求將會激增。
國內著名的咨詢機構艾瑞咨詢在參考人工智能行業全球市場規模后預計稱：在不包括硬件產品銷售收入、信息搜索、資訊分發、精準廣告推送等的情況下，預計2020年中國人工智能市場規模將達到91億元人民幣。
而目前市場的關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，與機器人和大數據聯系緊密，其水平的提升將帶來多領域的應用擴展，大幅拓寬傳統產業的發展之路，造成未來5-10年的巨大顛覆性影響，產生10-100倍的溢出效應，由此將打開萬億規模的市場空間。
“僅僅以工業機器人領域為例，在智能化水平提高后，將降低固定資產投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業及物流等行業產生8-10倍的產業集群帶動作用，對應著800億-1000億元的市場規模。”趙巧敏說。
實際上，中國人工智能的商業化應用環境甚至能創造更大的市場空間。我國人工智能的商業應用水平已經十分繁榮，這一概念已經滲透了教育、金融、醫療、文體娛樂等領域，且獲得了很好的市場反響。
“市場關心的IT和互聯網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4.0，發展突破的關鍵環節都是人工智能。”趙巧敏表示，人工智能的發展是必然趨勢，它將成為未來30年內我國技術發展的重心，也會給互聯網領域帶來新的突破，給人們的生活帶來翻天覆地的變化。
在人工智能應用領域，我國已經發展得較為全面，包括家居領域、安防領域、醫療領域、企業領域、金融領域和教育領域。
然而盡管目前我國自主知識產權的文字識別、工業機器人、娛樂機器人等智能科技成果已經進入大規模實際應用，但市場空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經濟》記者表示，我國機器人的“密度”只有德國、日本的1/10，行業發展空間巨大。
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迅速進化的關鍵節點。
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天內接連收購兩家人工智能初創公司……
據羅文波統計，目前全球人工智能企業已經超過了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創企業總估值超過87億美元。“隨著日本、北美、歐洲的‘大腦’計劃大規模布局人工智能，2040年全球很有可能實現廣義的人工智能。”
除互聯網巨頭外，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企業的投資，持續布局人工智能這個重要風口。
“2014年人工智能企業融資總量首次超過10億美元，2015年融資總量更是超過12億美元。2016年到現在，全球在人工智能領域的投資已經超過4億美元。”渤海證券研究所證券分析師齊艷麗向《經濟》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。
“反過來，資本層面的爆發也將持續帶動人工智能行業加速爆發。”齊艷麗認為，雖短期看人工智能仍處于大規模投入期，較難變現，但未來人工智能應用于無人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監測等領域將會產生巨大的商業價值和社會價值。
在全球市場火爆的背景下，國內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商業前景的看好，國內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力。
其中，百度2014年研發投入接近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圖，同時成立了騰訊智能計算與搜索實驗室。一些具有創新性眼光的巨頭公司也相應進入，讓整個行業迎來了爆發的機會。
“互聯網巨頭公司和創業公司是我國AI技術基礎研究主力軍。在國家政策大力支持下，無論是科研機構還是企業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。”據羅文波介紹，截至2015年底，我國人工智能領域已有近百家創業公司，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勢和人才支持，使得部分技術達到世界一流水平。例如，我國的視覺、語音識別的技術已經處于國際領先水平。
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、數量、參與投資機構數量均大幅增加，2015年更是實現了跨越式的增長。“2015年我國投資人工智能的機構數量已經高達48家，是2012年投資機構數量的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
長期關注技術研究
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行業。在市場空間巨大、產業前景明朗的背景下，占據資金優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展，最先實現產業化的AI應用層將最早迎來投資機會。銀河證券分析師楊華超向《經濟》記者分析稱，無人駕駛、工業4.0、智慧醫療等主題將成為未來中長期的熱點，建議關注相關主題的優質標的。“同時，AI數據層和應用層作為準入門檻較高的環節，之前具有技術積累和數據資源的公司將優先受益，可以關注目前已經在人工智能領域已經有技術和規模優勢的公司。”
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。“短期可關注在人工智能商業化應用有所突破的企業，長期可關注具備技術研究實力的公司。”
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的公司，它們一般擁有較好的智能制造業基礎，在未來產業升級過程中，擁有強大的競爭優勢;二是在人工智能商業化應用有所突破的公司。
對此投資邏輯，趙巧敏也表示認同，“短期看好應用開發領域，特別是基于當下較為成熟的感知智能技術如語音、視覺識別的服務、硬件產品等的應用開發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、定制化生產對3D打印的需求、物流配速對無人機的需求等。”趙巧敏分析稱，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，在以現有技術為基礎的應用領域基本飽和之后，只有技術研究才能推動新一輪的應用創新，趙巧敏稱。技術研究是長期的投資關注點，“應該關注核心技術模塊提供商和數據傳輸、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注。從2015年起，掛牌新三板的人工智能企業數量明顯增加。以機器人子行業為例，僅2015年一年就有35家機器人企業在新三板掛牌，還有10家機器人企業在待掛牌狀態，20多家公司在審查待掛的狀態。投資者可以有選擇地關注其中較好的標的。
第5篇：人工智能技術創新范文
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.
關鍵詞：電力系統；繼電保護；技術創新
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繼電保護技術的發展史
隨著電力系統的出現，繼電保護技術就相伴而生。以數字式計算機為基礎而構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突破性發展。從實現保護裝置的硬件看，從1901年出現的感應型繼電器至今大體上經歷了機電式、整流式、晶體管式、集成電路式、微型計算機式等發展階段。縱觀繼電保護將近100年的技術發展史可以看出，雖然繼電保護的基本原理早已提出，但它總是根據電力系統發展的需要，不斷地從相關的科學技術中取得的最新成果中發展和完善自身。
2繼電保護技術創新
2.1 機電技術網絡化創新在計算機領域，發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。微處理機的發展主要體現在單片化及相關功能的極大增強，片內硬件資源得到很大擴充，單片機DSP芯片二者技術上的融合，運算能力的顯著提高以及嵌入式網絡通信芯片的出現及應用等方面。這些發展使硬件設計更加方便，高性價比使冗余設計成為可能，為實現靈活化、高可靠性和模塊化的通用軟硬件平臺創造了條件。硬件技術的不斷更新，使微機保護對技術升級的開放性有了迫切要求。網絡特別是現場總線的發展及其在實時控制系統中的成功應用充分說明，網絡是模塊化分布式系統中相互聯系和通信的理想方式。如基于網絡技術的集中式微機保護，大量的傳統導線將被光纖取代，傳統的繁瑣調試維護工作將轉變為檢查網絡通信是否正常，這是繼電保護發展的必然趨勢。微機保護設計網絡化，將為繼電保護的設計和發展帶來一種全新的理念和創新，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），還要保證全系統的安全穩定運行。這就要求每個保護單元都能共享全系統的運行和故障信息的數據，各個保護單元與重合閘裝置在分析這些信息和數據的基礎上協調動作，實現微機保護裝置的網絡化。
2.2 機電技術智能化創新進入20世紀90年代以來，人工智能技術如神經網絡、遺傳算法、進化規劃、模糊邏輯等在電力系統各個領域都得到了應用，電力系統保護領域內的一些研究工作也轉向人工智能的研究。專家系統、人工神經網絡（ANN）和模糊控制理論逐步應用于電力系統繼電保護中，為繼電保護的發展注入了活力。人工神經網絡（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化等問題。近年來，電力系統繼電保護領域內出現了用人工神經網絡（ANN）來實現故障類型的判別、故障距離的測定、方向保護、主設備保護等。例如在輸電線兩側系統電勢角度擺開情況下發生經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；如果用神經網絡方法，經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，則在發生任何故障時都可正確判別。其它如遺傳算法、進化規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合可使求解速度更快。可以預見，人工智能技術在繼電保護領域必會得到應用，以解決用常規方法難以解決的問題。
2.3 繼電保護中自適應控制技術創新自適應繼電保護的概念始于20世紀80年代，它可定義為能根據電力系統運行方式和故障狀態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引起了人們的極大關注和興趣，是微機保護具有生命力和不斷發展的重要內容。自適應繼電保護具有改善系統的響應、增強可靠性和提高經濟效益等優點，在輸電線路的距離保護、變壓器保護、發電機保護、自動重合閘等領域內有著廣泛的應用前景。針對電力系統頻率變化的影響、單相接地短路時過渡電阻的影響、電力系統振蕩的影響以及故障發展問題，采用自適應控制技術，從而提高保護的性能。對自適應保護原理的研究已經過很長的時間，也取得了一定的成果，但要真正實現保護對系統運行方式和故障狀態的自適應，必須獲得更多的系統運行和故障信息，只有實現保護的計算機網絡化，才能做到這一點。
2.4 繼電保護中自動化技術創新現代計算機技術、通信技術和網絡技術為改變變電站目前監視、控制、保護和計量裝置及系統分割的狀態提供了優化組合和系統集成的技術基礎。高壓、超高壓變電站正面臨著一場技術創新。實現繼電保護和綜合自動化的緊密結合，它表現在集成與資源共享、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，取代傳統的控制保護屏，能夠降低變電所的占地面積和設備投資，提高二次系統的可靠性。綜合自動化技術相對于常規變電所二次系統，主要有以下特點：①設備、操作、監視微機化；②通信局域網絡化、光纜化；③運行管理智能化。
參考文獻：
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第6篇：人工智能技術創新范文
人物=P
周鴻t=Z
P：你在新書《智能主義：未來商業與社會的新生態》中首次系統闡述人工智能商業化路徑圖。你說，“當手機行業熱潮來臨的時候，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。”為什么如此看重這一領域？
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，是技術革新能夠帶來的產品創新，也就是說我們要利用人工智能的新技術創造新奇的事物，做出對消費者有價值的產品，解決人類面臨的難題。
現在，我們正在經歷著PC端和移動互聯網時代的變革，我認為下一個時代是IOT（Internet of Things），也叫“萬物互聯”，也就是國內所說的物聯網。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，進行產品創新。
P：似乎360這幾年錯過了很多風口，比如O2O、共享經濟、網紅經濟等。在過去一年里，經歷股災的影響、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”。可能這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，國家已經意識到網絡安全對國家安全的重要性。國內上百家企業和事業單位的電腦上都跑著360的軟件，從本質上來說，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，從資本結構上來說，又是個外資企業。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，是要變成一個內資公司，變成一個真正的中國公司。這樣，我們可以繼續保持在國內網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絡安全，現在有人工智能技術，我們利用人工智能進行技術創新、產品創新，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的戰略規劃就是全線硬件產品向人工智能看齊，從圖像識別技術和大數據技術兩個方向深度拓展。能展開講講嗎？
Z：以我們的搜索和導航為例，往后續的發展，它實際上產生了兩個分支，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。從搜索的大數據延展到人工智能，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”。其實現在的很多信息在內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據的技術，了解一個人的喜好之后，用機器自動幫他聚合，找到他感興趣的內容，然后推送給他。不需要用戶再去通過輸入某個關鍵詞尋找。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展。
在搜索方面，我們畢竟有很多的積累，在技術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。這非常關鍵，因為只有通過大數據來計算，你才能獲得用戶的大資訊。
在這兩個方面，我們已經做了一些探索。在公司現有的智能硬件類產品上，我們的兒童手表、兒童機器人，都已經能夠實現人機對話。我們也和包括電視臺在內的一些傳統媒體合作，投資了新媒體集團。現在剛剛開始，但是我們會積極地把我們的搜索技術、人工智能發現技術投入進來，再和內容相結合，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，并且現在證明很多遠見都是正確的。對此你怎么看？這種產品感覺是如何錘煉的？
Z：我覺得，有遠見其實就是會發現需求。發現需求則意味著要經常用另一個角度，去多看多體驗多思考。作為產品經理，首先要學會換位。很多產品經理，覺得自己的產品沒有問題，怎么用都沒有問題，但一換用戶使用，就出現問題了，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，學習別人的優點。如果你造一輛車，但你作為這個項目的產品經理從來不開車，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的一些業內“大忽悠”給忽悠了。所以2016年我聊了不少關于智能硬件的內容，以及硬件能不能免費等問題，還有一些大眾誤區、偽智能的東西。
第7篇：人工智能技術創新范文
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。不過有個不爭的事實是：人工智能已經開始取代一般簡單、重復性的體力工作了!
譬如，富士康的工業機器人Foxbot已經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節。而另一方面，中國制造的典型城市東莞已經加速開啟“機器換人”計劃，力圖開拓一個全新的生產時代。
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。其中世界經濟論壇就發表了《工作的未來》報告，該報告預測從2015至2020年，全球將減少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，不過未來各行各業都將由智能機器人大幅改變現有的工作模式。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，新技術的出現和總體失業率變化并沒有直接關聯。數據顯示，盡管新技術不斷涌現，但并沒有造成失業率的明顯波動，決定失業率高低的是經濟增長情況，而不是技術本身。
另一方面，隨著人工智能的快速發展，傳統的工作架構將會被打破，除了生產流程智能化外，人們將會更加注重大數據分析、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的發展表示擔憂。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，風險投資已經意識到人工智能領域(AI)的投資前景。數據表明，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的統計顯示，目前全球人工智能領域的企業達到了955家，其中395家公司已經累計獲得了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。業內人士都認為2015年是人工智能機器人的創業元年，2016年將迎來爆發式發展。
在中國，人工智能領域也是迅速發展。據艾瑞咨詢2016年1月的報告顯示，中國人工智能領域已有近百家創業公司，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及相關服務市場規模年復合增長率達17%，2019年行業規模將達到1354億美元。
科技企業開始發力布局
面對人工智能具有巨大潛力的未來，很多巨頭企業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。在國外，以谷歌、英特爾等巨頭引領著人工智能的發展，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，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，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年錯失發展機遇的損失。
而在國內，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也在積極地發力進入人工智能這一領域。如，科大訊飛戰略投資深圳優必選科技有限公司，試圖在運動控制方面實現突破;昆侖萬維出資為企業提供人工智能與大數據技術的行業解決方案;均勝電子在智能汽車技術上深耕。
人工智能的發展潛力已經得到了國內外科技企業的肯定，未來，將會有更多巨頭科技企業強強聯手開發人工智能。而且，隨著各國對于人工智能發展的支持政策的出臺，將會更好地刺激人工智能快速發展。
中國就是一個大力支持人工智能機器人發展的國家，按照工信部相關規劃，到2020年前后，中國機器人產業集群規模約2844億元，力圖通過人工智能機器人開創中國制造2025的美好未來。而據有關數據顯示，中國在過去兩年時間已經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，這不失為一個巨大的發展機遇。面對洶涌的人工智能熱潮，企業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。它會以指數級速度加快，技術進步不可阻擋，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革命大門
人類發展至今，經歷了多次技術的革新換代。其中以第一次工業革命為開端，互聯網技術為代表的第三次革命為突破口的發展促進了人類加速進入了后工業時代的信息時代。目前互聯網信息技術的發展，為人工智能的發展提供了堅實的基礎。目前，人工智能正在滲透到各行各業的改造當中。
有人說，人工智能是下一次的工業革命，對人類的影響將不亞于互聯網對人類的影響。這點中了時代的發展脈搏，也與世界經濟論壇以第四次工業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，其發展的速度、影響的范圍都與以往的生產方式、經濟架構截然不同。
隨著人工智能的發展，人類在人工智能的輔助下，將具備把智能設備、人和數據連接起來，并以智能方式利用這些數據的能力，從而在現實世界中實現將機器、設備和網絡能在深層次與信息世界的大數據連接在一起，推動工業革命和網絡革命的前進。這種革命性的轉變將不是第三次工業革命的延續，而是徹底地顛覆。它將徹底顛覆人類以往的分工模式、生產生活方式。
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，它就像工業革命之后的一切技術創新一樣，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，而且還能節約人力成本。這也是眾多科技企業大力研發適合自己企業的代工智能機器人，如Uber研發智能無人車、亞馬遜研發送貨智能無人機。
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革命的大門，微軟創始人比爾·蓋茨對此就有深刻的認識，他在今年達沃斯世界經濟論壇年會期間表示，許多科技領域的創新正快速推進，數字領域的創新可能繼續領跑。電腦認知能力、機器人智能化、物聯網以及大數據分析模式，可成為眾多行業發展的基礎工具。未來，第四次工業革命將在許多領域帶來快速和顛覆性變化。
總結：做好改變的準備 迎接第四次工業革命
隨著人工智能的快速發展，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，但是技術發展是潮流，不能因為其負面影響就抱殘守缺，甚至抵制技術的發展。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：人工智能技術創新范文
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業的里程碑，也對各行各業和人類社會產生巨大影響。“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，而這一轉折點已經逼近，同時也表明人工智能進入了以“深度學習”為代表的新發展階段。
傳統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”――程序員為它灌輸的不是邏輯規則和方法，而是構建一個模擬人腦的神經網絡。計算機通過不斷自主訓練掌握各種技能和技巧，在實際工作中根據環境變化和對人類命令的理解給出最優策略，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，計算機已經發展到能夠自行編程執行新任務的階段。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應用。谷歌的GoogleNet團隊使用深度學習技術在計算機視覺挑戰比賽中刷新了分類和偵測的紀錄，該技術2015年起被應用于谷歌自動駕駛系統中，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，近期一些互聯網巨頭企業開源（開源技術是指開放源代碼的軟件技術，此類技術被認為有助于打破壟斷，促進知識技術創新）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。開源思想能夠建立更大的平臺，有助于形成更大的學習數據庫以及開發更多的應用產品。
每一次技術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”。經過幾十年在計算機和相關領域的努力追趕，我國避開了這一“漩渦”。我國已具備發展人工智能研l和產業的基礎和條件，在人工智能的基礎研發、產業化上取得令人矚目的成就，與發達國家的分工和競爭關系正在由“跟跑者”角色向“并跑者”“領跑者”角色轉變。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Deep Speech，該系統能夠模仿人大腦新皮層中的神經活動，通過深度學習識別出數字形式的聲音、圖片等數據。實際應用發現，在車內、人群等噪音環境下，Deep Speech系統的出錯率比谷歌、微軟、蘋果等公司的類似系統低10%多。
人工智能是新科技、新產業
也是新的生產生活方式
深度學習是機器學習的新浪潮，也是人工智能發展的一個里程碑，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、經濟和社會產生巨大影響。
首先，人工智能代表更高的生產效率。機械化、自動化以及傳統互聯網對生產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率的提升創造新動力。與之前技術革命主要提高體力勞動生產率不同，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，從而最大限度利用企業資源并將成本和損耗降到極低的水平，這是依靠人工排產不能做到的。
其次，人工智能造就新的競爭優勢。在互聯網產業領域，已經有現象表明，人工智能具有重新調整行業競爭秩序的潛力。面對愈加錯綜復雜的市場環境，企業的風險控制和經營決策已超出最優秀管理者的能力，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：人工智能技術創新范文
抱怨的背后正體現出中國人工智能厚積薄發，取得了一定成就，尤其是在應用層的發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化，人工智能扮演著關鍵作用。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業發展全面解讀》報告時發現：中國人工智能企業數量、人才數量都僅為美國的一半；美國布局全面，而中國無論是企業還是人才，在產業基礎層、技術層、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業落差。
與其關注誰威脅誰，不如把心思放在技術創新上。這才是每一個AI企業都應該時時刻刻思考的問題，也是一個科技企業的本分。
不過，現在產業界也不夠冷靜。甚至于出現了一些讓人擔憂的跡象。回顧2017人工智能領域已經出現了三大突破，算法、政策、資金，均創里程碑，業界歡呼鼓舞，這種情形像極了1999年底網絡泡沫泛濫的情形。
展望2018，偌大一個人工智能，優秀項目不夠、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。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。該系統從一個對圍棋一無所知的神經網絡開始，將該神經網絡和一個強力搜索算法結合，自我對弈。在對弈過程中，神經網絡不斷調整、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督學習。它講究在一系列的情景之下，通過多步恰當的決策來達到一個目標，是一種序列多步決策的問題。
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推進。
2、政策的突破
2017頂層設計已經明確昭示產業發展方向，可以預期，2018年后各地將掀起新一輪的發展。
為搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國，2017年7月，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》，提出三步走計劃，到2030年人工智能理論、技術與應用總體達到世界領先水平。
《規劃》旨在大力發展五大人工智能2.0技術(包括深度學習、跨界融合、人機協同、群智開放和自主操控)，用以解決技術、產業、社會和國防四大領域的問題。值得一提的是，規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，蓋過規劃。
繼《規劃》后，11月15日，科技部在北京召開新一代人工智能發展規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展規劃和重大科技項目進入全面啟動實施階段。
作為創業者和企業家，2018年發展什么樣的人工智能技術和產品、怎樣發展人工智能技術和產品？翻開《規劃》，尤其是關于“培育高端高效的智能經濟”的內容，一定可以找到一些思路：“大力發展人工智能新興產業，將技術轉換成應用，實現在智能軟硬件、智能機器人、智能運載工具(車、船、飛機、火箭等)、VR/AR、智能終端和物聯網基礎器件的創新；加快推進產業智能化升級，促進傳統企業的改造，讓制造、農業、物流、金融、商務和家居等各領域都實現人工智能規模化應用；大力發展智能企業，推動企業智能升級，推廣應用智能工場；打造人工智能創新高地，鼓勵打造建設以人才、企業、生產要素為中心的產業群、產業園。”
3、AI投融資突破
一改前兩年的低調，2017年的資本，高調的聚集到屈指可數的較成規模的AI創業項目中。
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爆發。
2017年中國AI領域投融資創出歷史新高，一年內總投融資達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注持續全年，其趨勢基本符合騰訊研究院8月的《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》和《中美人工智能創投趨勢報告》的預測。
值得一提的是，國產AI芯片獨角獸出現。長期以來，中國信息產業受制于人，在產業核心芯片方面的落后不僅僅是技術、資金的匱乏，更重要的還有產業生態意識的淡薄。AI芯片投資周期長，金額大，產出小的特點，使得很多投資商及企業對它望而卻步。而此次一億美元的融資，將用于發展國產AI芯片的產品化和市場化，有助于推動產業走向自主發展的道路。
粥多僧少，泡沫也在醞釀。由于創業公司成立數量較前兩年有所回落，2017年資金明顯偏向中后期、大多數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初創項目表示更多熱情？
許多AI初創項目，屬于“三缺一”項目，缺少獨創技術、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產業發展面臨泡沫化的風險，主要體現在投資供應數量大而項目供給數量少，市場對創業項目寄予很高的期望，而實際的產品體驗欠佳。
泡沫即將出現。在騰訊研究院的《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》報告中，分析了引發行業泡沫的兩個信號：
一是資金多而項目缺。
綜合過往數據和2017年前半年的情況，今年美國新增企業數量將跌到谷底，在2017之際，美國新增企業數量范圍在25-30家之間徘徊。同時，美國的累計融資量持續快速增長，最后將穩定在1380-1500億元的區間。
2018年后，中美兩國AI企業數量增長都將有所恢復，但依然平緩。在這段時期內，創投圈將會發現，找到一個新的有潛力的項目越來越難，由于新增企業數量稀少，經常只能跟投一些項目。
到2020年，美國累計AI公司數量將會超過1200家，累計融資將達到驚人的2000億人民幣。中國AI企業增勢不明朗。根據行業發展周期來計算，中國人工智能產業將會在2018年回暖，新增公司數量會上揚到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網絡研究。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，但相關的AI技術和產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，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。
一個依據是，據不完全統計，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，總融資金額近600億人民幣，在政府的鼓勵和行業并購中，2018年中國AI的投資將會持續大幅增加。
另一個依據是，行業并購開始加劇。根據CB Insights提供的數據顯示，自2011年以來，已有近140家人工智能初創公司被收購，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初創公司被收購，為去年同期的兩倍。2018年，仍將延續這一趨勢。在資金增長的同時，中國AI企業數量卻不能同幅增長。根據行業發展周期來計算，中國人工智能產業將會在2018年呈現回暖，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年的第一次互聯網泡沫何其相似。
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，但是五年前還沒有博士生開始從事深度學習，這意味著現在該領域的專家特別少，可以說彌足珍貴、極度稀缺。”這是三年前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據，對于解決某些領域的問題，獲取數據并非易事；其次是計算基礎架構工具，包括計算機硬件和軟件；最后是這個領域的工程師培養時間非常長。所以科技巨頭們等紛紛通過收購初創公司來招攬人才。
作為國家未來的發展方向，AI技術對于經濟發展、產業轉型和科技進步起著至關重要的作用。而AI技術的研發，落地與推廣離不開各領域頂級人才的通力協作。在推動AI產業從興起進入快速發展的歷程中，AI頂級人才的領軍作用尤為重要，他們是推動人工智能發展的關鍵因素。
然而，中國人工智能領域人才發展極為欠缺。
據騰訊研究院的《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；產業界現存人員人數約為39000人。遠不能滿足我國市場百萬級的人才需求量。
從產業發展來看，我國人工智能領域人才分布嚴重失衡。
人工智能產業由基礎層(芯片/處理器、傳感器等)，技術層(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，目前我國在產業層次人才上面臨兩個問題如下：
問題一，產業分布不均。中國AI產業的主要從業人員集中在應用層，基礎層和技術層人才儲備薄弱，尤其是處理器/芯片和AI技術平臺上，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得到有效填補。
人才不足，是制約中國AI產業發展的關鍵因素。
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。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產業大事件，人工智能技術與行業結合，九大熱門領域遍地開花。
其中，醫療、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醫療的變革的信號在哪里？
作為民生領域，醫療年年改，卻次次令人無奈。風險投資也對AI+醫療有持續不斷的支持。2017年，每個月都有VC流入AI+醫療領域，國內所有醫療人工智能公司累計融資額已超過180億人民幣。
科技企業智能醫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院推廣；阿里健康重點打造醫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技術，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，企業投了人力財力，但人工智能卻并沒有在醫療領域出現爆發。原因何在？在于人工智能需要大量共享數據，而醫院和患者的數據如同孤島。如何打破各方壁壘，保障健康的同時又保障數據安全性？這將是推動智能醫療快速發展的一個重要信號。
懸疑二，AI如何深層次的撬動金融？
與智能醫療面臨相同數據問題的還有金融領域，大量的可信度較高的數據握在各大銀行手中，AI怎么能夠撬出來這些數據以推動金融科技的創新，是創業者們絞盡腦汁思考的課題。
當前，人臉識別、指紋識別技術作為驗證客戶身份、遠程開戶、刷臉支付，解決金融安全隱患的方案，已經發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也已較為成熟，而數據源的問題亟待解決。
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”，但其發展何時會像智能手機一般，人手一臺，徹底顛覆傳統手機進而推動整個產業變革？這答案仍然是個懸疑。
2017年，汽車行業內智能造車勢力動作不斷，其中一部分已陸續交出答卷，讓產品接受市場的檢驗，而一部分仍在溫室中培養，等待結果。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被交警調查，12月20日，一支百度Apollo無人車車隊，在雄安新區測試開跑。2018年初，北京順義區無人駕駛試運營基地正式啟動，成為北京出臺國內首部自動駕駛新規以來，全市首個開展無人駕駛試運營的區域。2018年，誰會上路？行業和消費者都拭目以待。
回顧2000年互聯網泡沫的幻滅，很多人依然覺得不可思議。那時候的產業發展日新月異，軟件應用、網絡服務ISP，網絡內容ICP爆發，常有一日不見如隔三秋的感嘆。
2000年4月，納斯達克指數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。納斯達克指數迅速滑落。中間經歷了9.11恐怖襲擊事件，還有安然事件。寒冬持續了3年時間，才慢慢走出低谷。
如今的AI產業正蓬勃發展，與互聯網初期階段何其相似。
產業帶著耀眼的光環，肩負國家戰略的重任，高度依賴資本市場渠道，輿論高度爆炒，從業者無不都是三高社會精英。
