人工智能建設方案精選(九篇)
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第1篇：人工智能建設方案范文
1 運用人工智能技術實施電子商務ERP系統功能設計
首先，實施系統設計的人員要加強對建構主義理論的重視，保證所有的系統設計工作都能在科學的理論指導之下實現系統設計功能的實現。此外，要結合人工智能技術運用過程中的設計積極性特點，對全部的系統設計情況加以分析，切實保證所有的人工智能技術都能在正確的方向上發揮引導作用。此外，要結合建構主義理論當中的建設性要求，對全部的建構主義實踐方向加以設計，以便后續的系統功能可以在建構主義理論的有效影響下實現運行水平的增強，保證后續的理論應用特點可以在各項功能的共同維護下進行合理處置。系統功能的設計工作，必須充分結合系統功能的實際特點進行處理，使全部的系統運行方案可以適應系統的認知情況特征。此外，要結合現有的智能系統運行技術要求，對全部的測試活動實施階段的區分，使所有的階段性測試工作可以充分順應不同系統設計策略的要求。要對系統設計過程中的跟蹤機制進行完善，使人工智能技術能夠在運用的過程中不斷的改變使用策略，保證全部的應用策略都能在人工智能技術的合理控制之下進行有效處置，以便后續的智能技術設計工作可以適應問題處理機制的運行要求，保證系統的功能可以同電子商務活動進行有效聯系。
2 電子商務系統的具體系統的設計策略
2.1 電子商務系統結構的設計策略
首先，要根據電子商務活動中人工智能技術的具體運用功能，對全部的系統模塊實施設計，保證所有的系統模塊都能適應系統結構的設計方案要求。此外，要結合全部的智能系統運行特點，對系統模塊的具體性能加以研究，使系統的輔特點可以與智能教學體系形成適應。智能輔助系統的使用必須保證與自主設計機制的特點形成一致，使全部的人工智能技術都可以在已經完成的系統結構規劃方案中實現運用。必須借鑒專業人士在ERP系統設計領域已經出現的問題，對所有的智能教學體系實施研究，確保全部的智能輔助系統都可以在自主學習模式的運行中進行系統價值的判斷。要保證所有的ERP系統運行方案都能與設計策略當中的優勢實現整合，使網絡商務活動可以在設計方案的調節過程中實現設計策略的合理運用，以便所有的設計策略都可以適應專業人士對人工智能系統規劃方案的應用要求，增強電子商務系統的實踐價值。網購平臺的技術發展使得其成本構成日趨復雜，雖然網購平臺的作用得到了較大范圍的認可，但由于相關貿易活動的程度較為復雜，信息機制的構建也面臨著較大的困境，網購平臺的建設成本始終處于較高的水平，如果當前的信息溝通機制無法保證對網購平臺進行良好的適應，將會很大程度上造成網購平臺的建設受到制約，最終提升網購平臺的運行成本。因此，運行成本是網購平臺的主要成本組成因素。必須從網購平臺的運行要求出發，對人工智能技術當中的信息技術加以設計，使ERP系統能夠適應新時期電子商務的處理要求。
2.2 電子商務系統的用戶角色設定策略
首先，要結合人控制能技術的運行要求，對所有的用戶決策設定機制加以研究，保證全部的用戶角色設定技術能夠充分適應系統的操作特點。此外，要結合用戶角色設定過程中的管理人員技術水平，對后續的電子商務活動權限加以研究和分析，保證后續的用戶操作活動可以在技術層面上保證同角色的設定程序相適應，以便全部的用戶管理活動能夠在日常維護技術的處理過程中實現權限性因素的正確判斷。要根據角色設定過程中的具體業務要求，對管理程序進行控制，以便角色的設定工作能夠與電子商務活動的樣本特點形成一致，提升權限性因素的應用價值。
2.3 電子商務系統數據庫的設計策略
首先，要保證人工智能技術的應用能夠適應數據庫的設計要求，保證電子商務活動的開展過程能夠得到用戶資源的有效支持。此外，要結合電子商務活動的數據庫運行特點，對用戶資源的靜態處理要求加以分析，以便所有的技術策略都可以在靜態知識的合理利用之下進行優化配置，保證數據庫的設計工作能夠在密碼庫的有效運行中實現電子商務活動靜態資源基礎的配置。要結合當前已有的樣本資源特點，對全部的分析程序進行質量判斷，使全部的分析活動都可以在相關結果的控制過程中實現人工智能技術的完整應用，提升電子商務質量。
第2篇：人工智能建設方案范文
A股市場中有人工智能概念的公司不在少數，但敢說自己以人工智能為主業并且賺到錢的公司寥寥無幾，科大訊飛作為智能語音的行業龍頭，在人工智能方面可謂頗有建樹。
從2016年科大訊飛的年報可以看出，科大訊飛目前有六項主要業務，分別是教育行業產品和服務、系統集成、互聯網產品和增值運營、IFLYTEK―C3（智慧城市）、語音支持軟件及產品、大數據產品和服務等。
在六大業務中人工智能的成色到底有多少呢？我們分項看一下。
首先教育行業產品和服務。科大訊飛的產品涵蓋“考、評、教、學、管”全產品體系，另外就是辦學收入，k學收入不屬于人工智能范疇，公司主要的人工智能應用融入在機器閱卷、普通話及口語評測或者融入語音交互的智慧課堂設備中。
近日引起熱議的高考機器人，即“國家863計劃”中科大訊飛牽頭研制的“高考機器人”項目，成都準星云學的AI-MATHS在斷網斷題庫的環境下用時22分鐘完成北京卷文科數學高考試題并獲得105分。這是科大訊飛在教育行業產品和服務人工智能應用方面比較典型的代表。
從收入角度來看，教育方面可以貢獻收入的有四項業務：一、教育信息化過程中為“三通兩平臺”建設提供軟件及系統；二、訊飛啟明提供的口語及普通話機器評測；三、訊飛皆成提供的智慧課堂；四、收購樂知行帶來的數字校園業務。從以上幾項收入來看，目前科大訊飛在教育智能應用上已經探索出較為成熟的業務模式。
其次，系統集成包括信息工程和音、視頻監控，這主要是為他人做技術支持，人工智能很難在這個業務范疇去創新，系統集成屬于應用已成熟技術的業務領域，所以我們可能難以看到科大訊飛在這個維度上做智能突破。
第三，互聯網產品和增值運營，業務包括：電信增值產品運營、智能硬件產品、互聯網運營服務。智能硬件產品是人工智能的重要陣地，這也是科大訊飛做人工智能重點突破的領域。目前基于人機交互界面AIUI拓展在智能家居、機器人、智能穿戴等方面的軟硬件一體化應用比較有前景，其典型產品有叮咚智能音箱、智能遙控器以及兒童智能語音玩具。
第四，IFLYTEK―C3，業務主要是公共安全行業產品和智慧城市行業應用，這項業務與系統集成類似，是利用成熟技術為其他下游做配套，所以難以有人工智能的創新。
第3篇：人工智能建設方案范文
城市規劃管理指對城市規劃的組織與編制、規劃的實施和實施后的監督檢查等進行管理,實施城市規劃所確定的發展方針和政策的重要的和有效的機制現代城市規劃管理的本質具有二重性首先,現代城市規劃管理帶有明顯的自然屬性,這種屬性與城市的生產力發展、城市社會勞動分工緊密協作相聯系的同時它又一種社會活動,具有明顯的社會屬性。
二、城市規劃管理的功能、原則
城市規劃管理最重要的目的通過規劃的實施,實現城市的美好形象為了實現一個城市的美好形象,近年來城市規劃的一個新的目的引導和促進城市的發展,特別在經濟全球化、城市之間的競爭日趨激烈的環境中城市規劃管理的另外一個基本目的在促進發展的同時,更好地保護公眾的利益,保護良好的生態和物質環境,實現可持續的發展,提高人民的生活水平。
城市規劃管理在實際工作中必須要遵循城市規劃理論和各項基本原則城市規劃管理的基本原則主要有可持續發展原則、法制化原則、公眾參與的原則、促進發展和保護公共利益的政策原則、堅定性和靈活性的監控機制原則。
三、城市規劃管理中的新技術
1.GIS技術在城市規劃管理中的應用
地理信息系統(GeographicInformationSystem,簡稱GIS)在計算機科學、地理學、測繪學、遙感學、城市科學等學科基礎上發展起來的一門日趨成熟的空間數據處理技術GIS主要特征描述、處理地理數據、屬性數據以及空間關系,能夠為自然資源與環境的開發、建設、管理、規劃及決策提供先進的技術手段,為城市規劃提供規劃、管理決策的輔助信息,并能準確真實、圖文并茂地輸出給用戶。
目前,一些城市已經建立起了基于地理信息系統平臺的城市建設項目規劃管理電子政務平臺,實現經驗化規劃管理到科學化規劃管理的轉變,對建設項目審批過程進行監督,能夠提高透明度和辦事效率,杜絕暗箱操作,從而促進政府職能部門政務公開和廉政建設。
基于GIS、GPS和RS(3S)技術和互聯網技術相結合的“數字城市”技術為城市規劃提供了新的管理手段,圖文一體化的規劃管理辦公信息化系統已成為城市規劃管理的基礎數字城市包括了城市空間信息運行機理、空間信息運行技術系統、空間信息服務、產業體系和社會文化等多層框架它能夠為規劃工作者提供了準確坐標、時間、地理空間屬性的四維虛擬空間,創造了全新城市規劃、建設、管理的新方法數字城市為調控城市、預測城市、監管城市提供了一種可持續、應變性強的手段。
2.人工智能
另一項新的技術就人工智能人工智能(ArtificialIntelligence)簡稱AI,它研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學人工智能計算機科學的一個分支,計算機科學技術的前沿科技領域人工智能的主要物質手段以及實現人工智能技術的機器就計算機,它的發展歷史和計算機科學與技術的發展歷史緊密聯系的各種人工智能應用系統都要用計算機軟件去實現。
人工智能被能應用到城市規劃管理,主要決策支持系統決策支持系統輔助決策者通過數據、模型和知識,以人機交互方式進行半結構化或非結構化決策的計算機應用系統在城市規劃管理中大量的、復雜的決策都可以依靠它來輔助完成決策支持系統數字城市最頂部的數據分析決策的工具,具有舉足輕重的作用但由于其具有一定的社會性、主觀性、復雜性,決策支持系統只能輔助人工來完成決策而不能替代相信隨著人工智能的不斷發展完善,城市規劃管理工作將會越來越方便、合理。
3.虛擬現實技術
虛擬現實(VirtualReality)簡稱VR,借助于計算機技術及硬件設備,實現一種人們可以通過視、聽、觸、嗅等手段所感受到的虛擬幻境,又稱幻境或靈境技術虛擬現實的核心由一些三維的交互式計算機生成的環境組成這些環境可以真實的,也可以想象中的模型,其目的通過人工合成來表達信息虛擬現實綜合性極強的先進信息技術,廣泛應用于醫學、藝術、軍事、規劃等領域。
將虛擬現實技術應用于城市規劃管理才剛起步,但其優勢非常明顯的以虛擬現實技術搭建的虛擬城市,具有沉浸感和互動性的特點,能夠使用戶獲得身臨其境的感官體驗同時還可以通過數據接口在實時的虛擬環境中隨時獲取項目的數據資料,使大型工程項目的規劃、設計、報批、管理等工作變得方便快捷,有利于管理人員進行規劃方案設計及規劃方案評審虛擬城市可以模擬再現城市發展過程及規劃成果,盡可能的避免規劃設計和管理中的風險,大大提高了城市規劃管理的整體質量城市規劃管理的一個重要原則就公眾參與,虛擬現實系統可以將現有規劃方案導為多媒體文件展示在公眾面前,提高公眾參與程度。
四、結論與展望
第4篇：人工智能建設方案范文
在提升終端產品智能化水平方面，《方案》提出，加快智能終端核心技術研發及產業化，豐富移動智能終端、可穿戴設備、虛擬現實等產品的服務及形態，提升高端產品供給水平。制定智能科技硬件產業創新發展專項行動方案，引導智能硬件產業健康有序發展。
同時，推動人工智能與機器人技術的深度融合，提升工業機器人、特種機器人、服務機器人等智能機器人的技術與應用水平。重點實施智能終端應用能力提升工程、智能可穿戴設備發展工程、智能機器人研發與應用工程。
中國紡織工業聯合會副會長孫瑞哲此前就談到，要積極開展“互聯網+紡織”行動，推進智能制造、綠色制造，推進行業數字化、網絡化、智能化發展。
他說，智能化生產可顯著提高產品質量、生產效率和管理水平。研發智能化的生產技術、工藝流程與生產裝備，可以解放傳統依靠人工操作的生產模式，減少質量控制過程中的人為因素，提升智能管理水平，提升質量水平。
同時，產業實現智能化要研究兩大主題，即智能工廠和智能生產。“智能工廠”是未來智能基礎設施的關鍵組成部分，重點研究智能化生產系統和過程以及網絡化分布生產設施的實現;“智能生產”的側重點則在于將人機互動、智能物流管理、3D打印等先進技術應用于整個工業生產過程。要實現三項集成，即橫向集成、縱向集成與端對端的集成，將無處不在的傳感器、嵌入式終端系統、智能控制系統、通信設施通過CPS形成一個智能網絡，使人與人、人與機器、機器與機器以及服務與服務之間能夠互聯，從而實現企業內部、企業之間以及整個價值鏈的橫向、縱向和端對端的高度集成。
人工智能時代，紡織業應聲而動
智能產業園：我國針織行業首個“智能針織產業園”已在沭陽奠基并開始建設，這是紡織工業開展“智能產業園區”建設和以智能制造園區推動紡織行業產業轉型升級的重要探索，對于行業發展來說具有里程碑式的意義。
沭陽智能針織產業園計劃用5～10年時間將產業園打造成百億級針織品生產基地，形成現代針織制造業高地、品牌集聚地、創意策源地、針織品集散地，推動針織產業從設計、加工、產品、管理、營銷和服務體系等各環節全智能化轉型升級。沭陽智能產業園對中國針織乃至紡織工業來說，都是前瞻和有益的探索。如今，“未來針織靠智能、智能針織看沭陽”，已成為全行業智能制造的示范。
智能裝備：山東康平納集團有限公司正在研發色織數字化工廠，重點研究集成絡筒后的全部流程，包括紡紗、織造、紗線染色和后整理的中央控制系統，并規劃3～5年實現印染生產的智能化管理和無人化智能車間。
泉州佰源機械科技股份有限公司的數字化大圓機開發也同樣令人矚目。該企業依托國家“數控一代”機械產品創新應用示范工程，研發了“系列大圓機控制器”。在遠程監控、刷卡上下班、跟單管理、任務分配、數據統計、效率分析、品質保證等方面取得了重大成果，可實現幾百臺套設備集中管理。同時，其正在研發“針織大圓機智能化車間”，目標是3年左右在接線、換紗、取坯布上實現機器換人，實現“無人化工廠”。
而其實施的“針織大圓機機架機器人自動裝配線”技改項目，可實現原來由8人減少為2人，8人2小時完成的工作量通過機器手30分鐘內完成。減少用工，節約成本，同時可提高大圓機裝配質量和產品一致性。
智能管理：無錫一棉素以精細管理著稱，該企業通過“感知”手段實現企業的智能化管理，通過ERP感知管理、傳感網感知生產、電子商務感知市場，尤其在傳感網建設方面，該企業部署了超過9萬個信息采集點，實現生產全流程在線監控，監測范圍涵蓋了成品、生產過程、安全、環境、電能，為企業實現精細化管理提供了必要的信息技術支持。在生產檢測中，無錫一棉還與江南大學合作，率先實現了細紗單錠檢測系統，處于行業領先水平。
智能家居：深圳和而泰智能控制股份有限公司的系列智能產品，通過加入科技感應器，可測試消費者心率等各項身體指標。通過云端分析后，用戶可在多種可視屏幕上觀測相關數據。企業還通過“C-Life”平臺打造智能家居時代的品牌文化、設計理念及未來規劃，且已與羅萊、夢潔等家紡企業達成合作。
智能穿戴：天諾光電材料股份有限公司開發的可穿戴服裝也是智能制造的典型代表。天諾光電與紡織服裝企業合作，應用電磁屏蔽材料設計智能化的可穿戴服裝，并應用于健身和個人保健等。可穿戴設備將服裝與大數據、互聯網結合起來，成為未來智能產品的重要領域。
第5篇：人工智能建設方案范文
【關鍵詞】人工智能；診斷學教學；智能教學系統；智能組卷系統；智能閱卷系統；智能仿真教學系統
人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth學會上提出的，隨著計算機核心算法的突破、計算能力的迅速提高以及海量互聯網數據的支撐，目前已被廣泛地應用于各個領域[1-2]。近年來，人工智能也給教育教學領域帶來了機遇，人工智能+教育正如火如荼地開展和推進，改變著傳統的教育形式及生態[3-4]。2018年教育部《高等學校人工智能創新行動計劃》，各大高校在人工智能及其教育發展上有了綱領性的指導[5]。醫學教育作為教育教學諸多領域的一隅，乘著人工智能發展的東風，各大高校在推進醫學教學改革方面進行了大量積極的探索與嘗試[6-8]。診斷學是由基礎醫學過度到臨床醫學的橋梁課，其教學質量的良莠直接影響到醫學生的培養質量，傳統的教學方法難以滿足現代醫學教學的要求，如何發揮人工智能的應用優勢，讓其更好地應用于診斷學的教學工作，也是診斷學課程教改的重要研究方向。
1傳統的診斷學教學方法存在的問題
診斷學是學習臨床基本技能最重要的一門課程，其內容包括癥狀學、體檢檢查、實驗室檢查及輔助檢查等四大塊，分為理論課和見習課，目前大多數醫學院理論課采用的是以大班的形式在多媒體教室講授，而見習課則采取分小組的模式進行，多年的教學實踐發現該教學模式取得的教學效果不盡人意，尤其是近年來隨著全國各大醫學院校的擴招，出現了師資及教學資源配套的相對不足，上述教學模式的問題逐漸凸顯。理論知識以老師講授為主，采取的是“滿堂灌”的教學模式，然而該部分教學內容知識點繁多，知識串聯度不高，課堂靈活度、生動度較為薄弱，學生聽完課以后對課程內容印象不深，知識掌握度差，同時由于學生的學習主觀能動性差異大，不能進行課前充分預習的學生在課堂上更加難以跟上老師講授的節奏。見習課是對理論知識進行實踐，培養學生的實踐操作能力，前期理論知識掌握度差又會影響見習的教學質量，導致教學過程形成惡性循環[9]。見習課主要采取老師講授要領及演示操作流程，之后學生們互相練習的教學方法，該部分內容需反復加強練習，同樣的動作要領反復錘煉才能熟練掌握，因課堂見習時間有限，而老師講授及演示需占用大部分時間，學生動手實踐機會不多，老師對學生的操作手法、操作內容、操作順序等重要內容進行指導和勘誤的時間少，學生操作的規范性難以保證，在以后的臨床實踐中，往往存在實踐操作能力的缺陷。上述教學模式教師與學生們之間除了課堂時間，其余時間是脫節的，不能很好地溝通，學生們有疑問的知識點難以得到老師的及時解答，教學活動中沒有充分反饋，各個教學環節難以進行教學反思，形成教學相長的良性循環。課后復習及階段性總結復習是課堂知識內化及升華的重要方面，傳統的教學模式通常是給學生布置課后作業，學生完成后上交由老師批改留檔，這個環節學生與老師缺乏有效的溝通，且由于學生們學習主觀能動性差異，課后沒有老師的監督及針對性地輔導，課后作業的質量良莠不齊，教學質量欠佳是顯而易見的。隨著現代醫學的發展及研究的開展，涌現了一大批新的診斷方法與手段，譬如關于腫瘤診斷的分子marker，評估預測疾病活動度及預后相關的指標，在臨床上已經常規應用，但由于教材更新需要周期，很難跟新進展同步介紹，另外由于課時有限，難以全面地就學科前沿及新進展進行講授[10]。
2人工智能應用于診斷學教學的重要意義
2.1教師方面
將人工智能應用于診斷學教學實踐，削弱了教師的知識權威而強化了教師的價值引導，對教師的個人能力提出了更高的要求，促使教師踏實踐行終身學習并持續更新自身知識結構。互聯網高速發展的時代，知識呈幾何指數更新并出現大爆炸，基于各種互聯網即時通訊平臺及手機APP，診斷學體格檢查、理論知識講授相關的小視頻及研究進展不勝枚舉，這就要求教師及時獲取、更新知識并進行相應的知識儲備。人工智能的應用促使教師從單人施教發展為團隊施教，為開發更具個性化的課程教學注入團隊的力量。基于大數據的人工智能可以減少診斷學教學過程中的機械性、重復性工作，如平時作業的批改、考勤統計等，減輕了教師的工作負擔，教師可以將更多的精力投入到醫德醫風、醫患溝通能力以及體格檢查手法的規范化培養上，更多的心思放在豐富課程內容及教學形式上。同時大數據可以及時反應學生的學習動態，教師可以根據學生的反饋及課程評價有針對性地對學生進行相應的輔導。
2.2學生方面
將人工智能應用于診斷學教學實踐，可以實時動態記錄學生的學習情況及暴露的問題，如是否按時完成課程任務、測試中哪些知識點容易出錯等，人工智能系統能夠對這些數據進行關聯分析和深度挖掘，并且可視化呈現相應的數據，有利于教師及時掌握學生的學習進度、參與度以及學習效果，并根據具體的學情分析數據來調整輔導和教學方案。基于人工智能強大的算法和分析，可以為學生定制個性化的教學內容及進度，提供更有針對性的課堂內容和隨堂測試，并對測試及平時作業進行智能批改，真正做到查漏補缺。診斷學課程內容相對枯燥，學生們的學習興趣有限，基于人工智能的教學方式可以寓教于樂，在課程中將一些比較零散的知識點可以設置成互動小游戲，營造出良好的課堂氛圍，提高學生們的學習興趣及學習效率。
2.3教學過程
針對教學過程，人工智能亦發揮著至關重要的作用。第一，診斷學作為橋梁課程，是一門必修課，包括臨床醫學五年制、八年制、法醫學、基礎醫學等相應專業的學生均需要學習，人工智能擁有超強的計算能力和強大的“記憶力”，面對眾多不同專業的學生，可以根據大數據進行分析，制定出適合不同專業學生的完備教學目標。教學活動開展過程中，人工智能還可以根據學生的課堂及課后測試表現，依據分層教學的要求自動設置梯次教學目標，幫助學生們逐步提升學習能力和知識掌握度。第二，人工智能可以憑借自身信息化的特點，對各種教學資源進行分析，為教師和學生選擇更優質更合適的資源提供依據，促進個性化的教與學。第三，傳統的教學方式、教學內容相對有限，人工智能基于大數據能夠啟發新的教學思路，創新教學方法，為診斷學教學提供更多的可能性。
3人工智能在診斷學教學中的應用
3.1智能教學系統
智能教學系統是教育技術學中重要的研究領域，其根本宗旨是使得學生的學習環境更加優良和諧，智能教學系統能夠及時有效地調用最新最全的網絡資源并充分優化后供學生學習，使得學生能夠更加全方位、多角度地學習專業知識，提高學習效果[11]。智能教學系統大致由領域知識部分、教師部分及學生部分3個部分構成[12]，其中領域知識部分又稱為專家部分，這一部分既包含了需要講授的內容及掌握的技能，又可以添加專家的學術成果，既能夠保證學生對于基本概念、基本理論及基本技能的掌握，又能夠拓寬知識面，增加知識的廣度。智能教學系統的教師及學生部分主要是為設計和制定教學方案及策略服務，基于大數據基礎上，根據課程的特點、歷年教學情況、學生身心發展特點及學習實際情況，制定更加個性化、高效的教學方案，促成教師因材施教，取得更加理想的教學效果。
3.2智能網絡組卷閱卷系統
診斷學教學內容包括理論和見習兩大塊，教學過程中教師的大量時間用于出題、閱卷、批改平時作業等與考核相關的工作，并且在出題過程中需要圍繞相對固定的重難點內容不斷創新題型，消耗教師大量的精力。智能網絡組卷閱卷系統能夠充分發揮其優勢，將教師從繁冗的考核相關工作中解脫出來，使得教師的教學更高效，教師能夠把更多的時間。智能網絡組卷系統能夠有效收集和分析知名高校教學團隊編寫的在線題庫，實現教學資源的共享，通過隨機抽題組卷、答案隨機排序、題型隨機排序以及設置避免與歷年考卷重復等，顯著提升試卷的質量，亦能改善考試作弊的頑疾，客觀地考核學生對知識的掌握度。智能網絡閱卷系統有簡明的閱卷流程，能夠更有效地識別試卷及答案，能夠明顯降低傳統人工閱卷方式因疲勞帶來的出錯率，使得工作效率更高、考核結果更公正。
3.3智能仿真教學系統
診斷學教學的見習部分是學生提高技能的重要環節，常常采用分小組在病房完成的方式進行，在課程的開展過程也凸顯出了各種各樣的問題，譬如因學生分組進行詢問病史、體格檢查，重復次數多，患者難以多次配合；在教學時間段內病房缺相應的病種，無法對所學的癥狀進行直觀的學習；傳染病流行期間出于對學生健康安全的保護，無法進入病房見習等等，此時智能仿真教學系統能夠發揮重要的補充作用[13]。人工智能可以根據提供的海量真實臨床病例，由醫學專家整合其臨床特征，聯合計算機專家，根據相應的教學要求，形成虛擬病人學習系統，學生在仿真診療環境中，進行問診、體格檢查、診斷以及給出治療方案，同時系統能夠自動發現學生在問診及診斷過程中的錯誤，通過實踐、糾錯再實踐，提高學生采集病史、體格檢查的能力，同時能夠加強學生的臨床思維的訓練，夯實臨床基本功[14-16]。
4總結及展望
第6篇：人工智能建設方案范文
［關鍵詞］人工智能；人才培養；AI技術人才
一國家對于高校人工智能教育的發展的重視
面對AI技術如火如荼地發展，我們國家對AI人才和人才培養都非常重視。2017年3月“人工智能”在政府工作報告中曾提及四次，指出要推動人工智能和實體經濟深度融合。2017年7月20日國務院《新一代人工智能發展規劃》[4]。《規劃》指出完善人工智能領域學科布局，設立人工智能專業，推動人工智能領域一級學科建設，盡快在試點院校建立人工智能學院，增加人工智能相關學科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵高校在原有基礎上拓寬人工智能專業教育內容，形成“人工智能+X”復合專業培養新模式，重視人工智能與數學、計算機科學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業教育的交叉融合。加強產學研合作，鼓勵高校、科研院所與企業等機構合作開展人工智能學科建設。
二企業對于人工智能人才的需求
市場上AI技術人才非常稀缺，據騰訊研究院聯合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮書》[5]顯示：目前，全球大約有30萬人從事AI工作。截止到2017年10月，中國人工智能人才缺口至少在100萬以上。2017年頭10個月，AI人才需求量是2016年的近兩倍，2015年的5.3倍之多，年復合增長率超200%。百度、騰訊、阿里巴巴、京東等互聯網巨頭都在挖掘AI人才，紛紛開出了高額的薪資。2017年薪資最高的十個職位中AI類崗位占到1/2，其中語音識別、NLP、機器學習等職位平均月薪資超過2.5萬元。
三高校AI人才培養的思考
高校具有多學科、高層次人才集中的特點，具備計算機與多學科交叉融合的優越條件；且大部分學校都開設有數學、物理等基礎學科，具備夯實數學理論基礎的條件；且人員相對固定，便于溝通交流，具備共同開展AI課題，促進發展AI技術的人力條件。但是遺憾的是我國開設人工智能課程的高校較少，2018年只有33所高校設立了智能科學與技術專業[6]。面對AI發展的火爆，國家對于AI人才發展的重視以及企業對于AI人才的嚴重需求，高校作為人才培養的主要來源，是不是應該思考AI人才的培養呢？AI人才可以分為三類：拔尖人才，研究性人才和應用型人才，呈金字塔性。當下已經有一批名牌大學開展了AI方向拔尖人才的培養，如北京大學圖靈班、中國科技大學人工智能技術學院、西安交通大學人工智能拔尖人才培養實驗班，南京大學計劃成立人工智能學院等。但是金字塔的底層、中層更需要龐大的AI技術人才，如應用開發人員、數據工程師、AI和機器學習工程師、AI系統架構師、AI產品經理等崗位的人才，同樣值得重視。很多專家都表示AI人才需要數學基礎好、專業理論全面、具備一些工程基礎，且有自主學習的能力。本文從夯實數學基礎、人工智能方向課程的建設、實踐能力的培養、自主學習能力的培養四個方面闡述高校關于AI人才培養的一些思考。
1奠定扎實的數學基礎
在學習AI技術時，幾乎所有專家學者都提出需要扎實的數學功底，數學功底的厚重程度決定了在AI技術上走多遠。高等院校計算機專業都開設有“高等數學”“線性代數”“概率論”等數學課程，但是課時、難易程度不足，學生對于數學不夠重視，或者覺得晦澀難懂，學習效果并不十分理想，因此加強數學基礎的工作刻不容緩。可以通過必修和選修等方式開設“數據分析”“統計機器學習”“凸優化”等課程；通過微課或者MOOC等方式鞏固數學基礎的學習；通過優秀科普讀物，如《數學之美》《編程之美》等書籍的推薦閱讀激發學生興趣；通過開展校內學術討論、數學競賽等方式促進學生學習數據的動力，逐步達到夯實數據功底的目的。
2人工智能方向課程的建設
很多高校計算機專業課程中只開設有《人工智能》導論，有的甚至沒有。智能科學與技術專業開設有“人工智能”“計算機視覺”“機器人學導論”“計算智能”這幾門課程，但是在編程、算法等方面不足。那么AI技術人才應具備哪些專業能力呢？如何從專業角度培養AI技術人才呢？2018年1月CSDN了“AI技術人才成長路線圖”[7]，通過專業路徑和實戰路徑兩方面介紹了AI技術人才需要具備的知識。需要具備Python、C++、Linux、CUDA編程知識，需要學習機器學習課程、掌握TensorFlow框架。該路線圖中列出了機器學習算法工程師、數據科學家等10個崗位AI人才應具備專業知識和能力。微軟公司也推出AI人才培養的10門免費課程，如“AI導論”“數據科學會用到的Python語言-導論”“AI領域運用的數學概要”“數據和分析所需要的道德與法律”“數據科學概要”“機器學習法則”“深度學習”“強化學習”“微軟專案項目之人工智能”。同時在“文字和自然語言識別”“語音識別”“計算機視覺和圖像識別”中選擇其一。Google在人工智能學習網站開設有《MachineLearningCrashCourse（簡稱MLCC）》的免費課程[8]，由機器學習概念、機器學習工程、機器學習現實世界應用示例三個部分組成。Intel近期也了三門免費的AI課程，分別是“機器學習基礎”“深度學習基礎”和“TensorFlow基礎”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了機器學習的課程，且用比較通俗的語言講解機器學習中各個算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平臺又開設了5門深度學習課程[10]。綜上所述，不同的研究機構都著眼于AI編程基礎、AI算法、AI框架、AI實踐這幾個方面。那么高校也可以借鑒這些經驗，通過三個階段分層次的開展相應的課程。
3實踐能力的培養
AI技術不能紙上談兵，必須動手實踐才能真正掌握，可以從以下幾個方面著手培養學生的實踐動手能力。（1）設計教學環節時多從工程應用的角度來介紹，激發學生的興趣，培養學生解決問題的能力。要求學生新手編程編程實現模型，充分理解算法的含義和原理到實現的過程。（2）在掌握一定的機器學習知識后，鼓勵學生盡早走進實驗室，接觸科研工作。可以從一些AI應用方向作為入手，使學生了解自己的興趣點、培養科學研究能力。（3）鼓勵學生參加算法比賽。目前有很多AI方向的競賽，如Kaggle上的挑戰賽，國內阿里天池大數據競賽等。通過參加競賽刺激學生學習AI的動力和熱情，使得解決問題的能力和實踐動手能力都會大幅度提高。（4）鼓勵學生到工業界實習。很多專家都指出AI人才應該具備一定工程基礎。確實，學術界往往追求算法的性能，而工業界更重視經濟效益和解決問題的有效性。到企業學習可以快速了解行業發展的框架，掌握算法轉化到產品的過程。
4自主學習能力的培養
AI技術發展速度很快，要求不斷地學習才能跟上節奏。可以從以下幾個方面來培養學生的自主學習能力。（1）平時教學中，可以給出一些小型的項目，讓學生自己尋求解決的方案，并把它作為考試成績的依據之一。（2）提供給學生免費的AI慕課資源，讓學生更好的學習和鞏固相關知識。（3）課外可以開展學術討論或者通過社團等方式開展AI方向的研討，交流，給學生一個學習的平臺，讓學生嘗試選擇自己感興趣的方向。也可以介紹一些近期的AI會議內容，開闊學生的眼界，使其了解AI發展的動態。（4）鼓勵高年級學生訂閱Arxiv，關注機器學習的頂級會議，如ICML/NIPS等。通過研讀論文，動手完成論文中的實驗發現新問題；或者擴展感興趣的論文的實驗部分；或者嘗試尋求論文中有價值的地方，找到自己的研究方向。
第7篇：人工智能建設方案范文
4月5日，重慶市發改委發文指出，其申報的云從科技獲國家發改委批復，入選“互聯網+”重大工程，與百度、騰訊、科大訊飛3家企業共同負責人工智能基礎資源公共服務平臺建設。
人工智能基礎資源公共服務平臺，是通過搭建新型超大規模計算機集群，集成音頻、視頻、圖片等格式數據，能夠提供人臉識別、文字識別、在線語音識別等輔助分析功能，為人工智能生態體系開發與建設提供基礎性、公共。
《中國經濟周刊》記者了解到，未來上述4家企業將分別搭建4個基礎性平臺，根據國家發改委要求，每個平臺每日人工智能調用次數要超過1億次。
云從科技是4家入選企業里的唯一一家初創公司。那么，究竟是技術還是模式，讓成立不到兩年的云從科技，能夠有資格與百度等大企業并肩呢？
中科院“出走”的創業團隊
在與眾多人臉識別廠商、集成商以及投資人的溝通中，記者發現，大家對云從科技的技術都有不錯的評價。
云從科技創始人周曦是標準的海歸精英派，本科和碩士階段就讀于中科大，博士及博士后赴UIUC師從“計算機視覺之父”，學成后由中國科學院引薦回國并加入“百人計劃”。
2011年，中科院重慶研究院打算創辦中科院智能多媒體技術研究中心，專門研究、探尋計算機視覺技術的具體應用方案，周曦擔任領頭人。兩年間，團隊開發了智能換發換衣、人臉屬性分析、大規模人群統計分析等人工智能系統。之后，他們在中科院人臉識別團隊測試中獲勝。
2014年，在一次中科院的內部學習會上，周曦得知芬蘭公司Uniqul研發出了一套人臉支付系統，但當時技術并未成熟。受此啟發，周曦團隊3個月內研發出了一套人臉支付原型系統。此后， 20人研發團隊無法適應日漸增多的落地項目，必須擴容。周曦當時也認為，“技術若要大范圍推向市場，應用到商業生活當中，還需以一家公司為載體。”
于是，2015年4月，周曦拿著佳都集團、杰翱資本6000萬元的天使輪融資，成立了云從科技。同年針對金融和銀行業推出了40多種人臉識別行業解決方案。如今他們已經將人臉識別技術應用在安防、金融等數十個領域，為銀行、安全保衛等客戶提供軟硬件定制化服務。
這些方案深入到金融與銀行的各個部門。在銀行大廳內，人證合一（人臉與身份證比對識別）產品的人臉識別準確度最高為99%。作為云從科技最早的客戶之一，海通證券相關負責人透露，云從科技不僅技術領先，并且售后服務很好，能夠及時響應客戶意見。
屢次碰壁仍堅持不懈
云從科技有清晰的戰略布局，技術也過硬，但短缺的資質成為其早期在B端市場發力的絆腳石。
“人工智能技術發展太快，相關的標省⒆手識濟桓上。”云之聲CEO黃偉告訴記者，他曾跟云從科技創始人周曦溝通過，覺得深度學習介入后技術迭代太快，標準制定很難。
“B端市場是比較嚴肅的，他們比較認品牌和資質。”佳都科技CEO劉偉認為，剛成立的云從科技，無論是資質還是品牌，都不容易被客戶所信任。
一位跟云從科技有過合作的創業者透露，資質短缺確實曾給云從科技帶來了“大麻煩”。有一次某個項目進行了7次POC測試（即針對客戶具體應用的驗證性測試），在云從科技將項目效果提升兩個數量級、排名第一的情況下，客戶最終沒有采用云從科技的產品，原因就在于資質問題。
當時云從科技團隊比較沮喪。周曦把自己關了三天，出來后第一件事就是開除了直接負責該項目的副總裁。他認為，走彎路的根本原因是戰略不清晰，不管是不是資質問題，前期沒有做好準備就是自己的問題。
其實，對于云從科技而言，資質會隨著時間慢慢沉淀，但如何快速將技術產品化，搶占火熱的市場，才是大問題。
接下來的2016年云從科技快速發展，中、農、建、交等國有銀行以及22個省份的公安部門都成為云從科技的客戶。除此之外，云從科技還成為人臉識別國標、部標、行標制定單位。
從資質短缺到成為標準制定者，云從科技僅用了不到兩年。 云從科技與銀行合作開發的人臉識別系統。
入選重大項目靠什么？
“我們并不是單純地做人臉識別，而是提供一整套解決方案，可以圍繞客戶的需求解決一系列問題。人臉作為數據入口，不僅可以進行認證、安防，還可以根據人臉屬性、用戶習慣繪制數據畫像，實現精準營銷。”周曦告訴記者。
周曦認為，相比其他人臉識別廠商，云從科技在全產業鏈模式上要更完善一些。“國家發改委選擇我們也是以往客戶包括國有大銀行、公安部門的反饋比較好。這次人工智能基礎服務平臺要求為各個行業提供人工智能大數據服務，我們在重點行業經驗比較豐富，利用已經有的業務發展及技術架構就可以完成任務。”
第8篇：人工智能建設方案范文
2018年以來，伴隨著“資管新規”的，資管行業進入到了正本清源、轉型發展的新時代，中國銀行理財業務未來的發展方式和形態正在被重新塑造。
盡管各家銀行在資管子公司未來業務模式和發展方向上有所不同，但將人工智能技術作為提升銀行資管業務整體效率和質量的重要手段，已經取得了業內的廣泛共識。國內外的資管機構在相關領域進行了大量的研究和應用。BlackRock作為全球最大的資產管理機構，運作著6.3萬億美元的資產，人均管理規模為30億元。其管理的高效能主要依賴了aladdin、Future Advisor、iRetire和CACHE-MATRIX四套頂級智能金融系統，所支持的業務范圍覆蓋了投資管理、銷售咨詢、退休養老和風險控制業務體系。天弘基金作為國內唯一一家規模超萬億的基金公司，擁有著來自螞蟻金服的天然科技基因，其在并發計算能力、客戶肖像繪制、用戶習慣分析及智能資產配置方面的技術儲備和實踐經驗已處在行業前列。
銀行資管擁有相對獨立和完整的資產負債架構和業務模塊，將人工智能技術用于資管業務，可以有效提高效率，拓寬分析的深度和廣度，為傳統銀行資管向智能資管的轉型，提供了重要的技術保證。但目前將人工智能用于銀行資管還存在著一些亟待解決的問題。本文將聚焦資管轉型背景下的智能資管建設，對人工智能應用場景進行分析討論，探索符合當前銀行資管業務發展特點的“銀行資管+人工智能”的解決策略。
二、 資管業務人工智能應用存在的問題
1. 銀行資管外部環境的變化。
（1）國內監管環境的變化。國內的銀行資管行業自誕生以來，就與監管密不可分。在資產端，國內監管對銀行資管的投資標的有著較為明確的限制，因此投資無法在全市場和全金融標的上展開。在負債端，國內監管采用了較為嚴格的流程限制了客戶的理財購買行為只能在柜面或銀行端的APP上進行。2018年以來，監管對銀行資管進行“市場化”調整的目標逐漸清晰。“資管新規”的頒布，除了在“打破剛性兌付”“規范資金池業務”“引導行業去嵌套”“去杠桿”等問題上的考量外，也向資管行業統一監管的目標邁出了重要一步
監管對資產端和負債端的松綁，不僅意味著更多的業務機遇，也意味著技術應用有了更多的業務場景。
（2）業務環境的變化。傳統銀行資管面對的競爭對手僅為銀行資管同業，而借助于銀行強大的實體渠道營銷能力和過去的資金池運作方式，這種競爭一直處在溫和可調節的范圍內。在脫離母行后，盡管銀行資管子公司擁有了更多的投資標的和工具，但其無疑也會直面更加激烈的外部市場競爭。相較于市場化程度高的基金公司、券商資管而言，多數銀行資管在投資交易、投資研究、系統建設、人員儲備等方面還存在著較大的差距。這種差距必定會為人工智能的業務應用帶來了不確定性和阻礙。
2. 金融業務數據問題。金融數據具有數據量大、維度高、結構復雜、價值密度低等特點，此外，金融數據還包含大量的噪聲和潛在的關聯關系，具有極強的波動性，這使得對金融數據的分析和挖掘成為一個難題。
銀行、保險和證券等專業機構對客戶數據的準確性要求嚴格，根據特定場景開發私有清洗模塊或平臺，積累了大量經驗。但出于保密原因，金融企業很少有理論性的成果見諸于報道。
金融數據的智能清洗技術在學界已開展多年。針對數據中屬性錯誤的檢測，有基于統計學理論的方法、關聯規則的方法、聚類的方法、利用違反函數依賴條件的方法等。針對數據中的重復記錄問題，可以在基于距離度量的基礎上，采用聚類算法的思路進行處理。針對金融數據中常出現的時序數據，也有學者提出使用了模糊C均值聚類方法，通過計算數據到聚類中心的距離來分離出噪聲數據。針對金融數據維度高的特點，在確定了問題邊界后，可以直接使用經典的數據降維度算法或策略予以解決。
高質量的數據資源是人工智能應用的前提條件。成功的人工智能應用，花費在數據工程上的時間比例會占到六成甚至更高。而銀行資管在數據處理上常會遇到來自下列兩方面的問題。
（1）內部數據。銀行資管已經發展十年有余，內部積累了大量數據，該部分數據多數僅完成了數字化。由于以前缺乏數據分析的內生性需求，大量數據并未經過數據清洗和結構化存儲，后期數據清洗和存儲的成本較高。
作為歸屬于母行的獨立部門，銀行資管的部分業務模塊的職能（如產品銷售、信息科技等）一直由母行的相關部門代為行使。子公司化之后，按照監管對于銀行數據的要求，以前積累的銷售及客戶的原始數據將無法作為無形資產被子公司所繼承。數據獲取渠道的堵塞將會直接不利于未來人工智能技術的應用。
（2）外部數據。銀行資管未來在投資端會大量投資外部標準資產，而投資的前提保證是能夠擁有完整準確的外部數據。針對標準資產的公開市場數據，目前有大量的第三方數據供應商提供相關的數據。而針對標準資產中的另類數據，通常數據來源可靠性差、數據質量并不穩定。
未來外部數據是否需要本地化及系統內外數據如何隔離將主要根據監管要求及自身發展的需要。在缺少了母行科技支撐的情況下，數據庫的搭建和維護也將是資管子公司科技團隊的重要工作之一。
3. 銀行資管架構及技術積累。
（1）組織架構。銀行資產管理業務的定位較為明顯，不同銀行資管擁有相似的業務模塊，且多實現了獨立的事業部制。然而，各行資管的業務范圍及業務模塊間的工作流相異，各模塊內部的具體職能、資源配置也不盡相同，這種差別在全國股份制銀行與城商行間、城商行與農商行間的差異更為巨大。正是由于這種組織架構上的差異，業內并沒有形成引入人工智能技術的現成框架和通用模板，所以具體實現需要根據各自的實際情況來進行差異化的設計。
（2）技術積累。我國的銀行資管業務起初多隸屬于同業市場或金融板塊，十余年便經歷了由小變大、由弱變強的過程。行業的高速擴張也帶來了各行資管業務發展的不平衡性，所以在管理能力、投資投研能力、人員配置和技術儲備等方面，也處在不同的發展階段。除了同業間的差異外，相較于已經發展了多年的外部非銀資管，由于各非銀機構所處的監管和行業標準化程度高，導致了這些機構只要滿足準入門檻就代表具有了一定的管理能力、人才儲備和技術水平。
除了管理技術和傳統投資投研技術外，人工智能技術的應用更多集中在人工智能知識以及計算機技術的使用上。在人工智能算法知識、獨立開發能力和相關人員儲備上來講，部分非銀機構已經走到了市場前列并且積累了一定的研究成果和實戰經營，銀行資管在實現超越前，還需要付出較多的追趕成本。
三、 我國銀行資管業務中人工智能的應用建議
1. 明確自身特點和發展定位，梳理人工智能應用的整體框架。“理財新規”和《商業銀行理財子公司管理辦法》將未來銀行資管開展業務劃分成了體內運營的“傳統”模式和體外運營的“子公司”模式，在業務開展模式確定后，銀行資管機構的市場定位和發展定位會皆然不同。
對于選擇了“子公司”模式的銀行資管，未來規劃多朝著全能型方向來發展。可以針對人工智能的應用進行自頂向下的宏觀設計，所涉及的業務范圍可以盡量拓展，將未來有可能開展的業務也納入到設計范圍內。更加寬泛的投資范圍和營銷渠道，會需要更加全面的數字化系統進行支持，業務開展過程中會積累的更多的數據，人工智能技術的應用也會更加有意義，無論是從管理端和業務端都會產生規模效應，落地成本均攤后也更加低廉。
對于選擇了“傳統”模式的銀行資管，全面的人工智能應用不但成本高昂，且給實際業務帶來的收益相對有限。這類銀行資管可以針對有急迫人工智能需求的應用場景，進行特定業務的落地，比如針對負債端客戶的偏好分析，可以用來在未來嚴峻的市場環境中最大程度的維護好存量客戶并擴大客群，實現與銀行資管子公司的錯位競爭。后期可以根據業務的開展情況，逐步推進人工智能的使用，實現更高的產出比。
2. 挖掘潛在的人工智能應用點。在業務模式和人工智能應用的整體框架被確認后，接下來就進入到潛在應用點的挖掘選擇上。
（1）客戶行為分析及應用。將人工智能用于客戶行為分析，早已被大多專注于C端的互聯網企業采納并廣泛應用于實踐。銀行資管因相對的壟斷地位，早期缺乏客戶畫像的需求和內在動力，相關的研究起步較晚。金融業基于人工智能進行客戶分析的目的在于：從海量數據中，發覺目標客戶及潛在客戶;進行欺詐檢測、價值分析、流失分析;建立起客戶信用度、貢獻度及忠誠度模型等。
針對客戶行為進行分析，并反向用于營銷及產品設計，是一個比較自然的人工智能技術應用場景，而實踐應用中的熱點也集中在負債端。從技術角度上講，數據采集和業務場景的建模是落地中的重點和難點，而工程實踐、后期分析結果的解讀及應用則占據了更多的工作量。
（2）智能量化投資及投研平臺。智能量化投資是指：通過向量化投資領域引入人工智能技術，使系統能夠高效且智能地從金融數據中自動挖掘可用信息，并用于支持和輔助投資交易。在智能投研平臺建設方面，非銀金融機構已有實施案例，如天弘基金在2015年建立的投研云系統，嘉實基金2016年成立的人工智能投資研究中心，華夏基金與微軟亞研院的戰略合作。不同于非銀金融機構，新興的金融科技公司更傾向推出標準化的解決方案或平臺，參與其中的金融科技公司包括：通聯數據、數庫科技等。
權益二級市場一直是金融領域人工智能應用的熱點，由于監管政策的放寬，銀行資管子公司已經可以開始在該領域提前布局。自動盯市和價格發現是人工智能較為常規的應用，更進一步的，人工智能還可以被用于自發地尋找市場的階段性有效指標、挖掘主要矛盾、批量生成策略等。
（3）智能投顧研究。智能投顧（Robo-Advisor）在對大量數據分析的基礎上，根據服務對象的特征或偏好，給出個性化的投資建議，可以選擇性的為服務對象提供交易服務（如完全自動交易、人工投資顧問協助交易和自執行交易等）。
智能投顧起源于美國，近年來眾多資管公司已了其智能平臺，我國于2015年引入智能投顧概念。國內智能投顧平臺按照業務類型可以劃分為三種：第一類是借鑒美國Wealthfront、Betterment等投資于交易型開放式基金（ETF）組合的公司，直接為客戶匹配國外發達市場的ETF 基金以達到資本配置的目的，例如彌財公司和藍海財富公司;第二類是以FOF基金等作為投資組合標的，例如錢景理財公司;第三類是基于論壇等在線平臺進行投資信息共享，對量化投資策略、投資名人的股票組合進行社交跟投，例如雪球公司。
未來的銀行資管必然會從“輸出產品”向“輸出策略”轉型，而負債的邊界也將會瞄向不同風險偏好和需求的客戶。銀行資管早期可以通過“智能投顧+外部ETF采購”的模式滿足客戶“千人千面”的需求。對于投研能力強、市場占有率高的頭部銀行資管，未來可以發行廣泛涵蓋市場各類指數的類ETF基金，在滿足內部投資采購需求的同時，也可以將其提供給外部有配置需求的機構及個人投資者。
3. 人工智能落地的內部機制建設。盡管人工智能技術的應用在金融領域已經取得了共識，但不同性質的機構對該類技術的認知和實際的推進力度上有很大的差異。建設一套可行的人工智能落地的內部機制是大多數銀行資管子公司在擁抱人工智能技術時，應該考慮的首要問題。這套機制的建設應圍繞著下列問題展開：（1）探索性的業務需求與外部技術公司合作方式研究;（2）探索性的業務需求考量標準;（3）項目結果不及預期的退出機制。
第9篇：人工智能建設方案范文
關鍵詞 工業強省 智能化 發展方向 突破點
中圖分類號：TP18文獻標識碼：A
Intellectualization Development of Powerful
Province Depending on Industry in Guizhou
WU Maonian
(School of Science, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)
AbstractThe paper first discusses the position and function of intellectualization development of powerful Guizhou province depending on industry. Secondly, it proposes some breakthroughs and methods in intellectualization development of powerful province depending on industry.
Key wordspowerful province depending on industry; intellectualization; the direction of development; breakthrough
為了應對金融危機和保持經濟增長，國務院提出了行業振興規劃，國務院先后確立并通過了鋼鐵、汽車、紡織、裝備制造、船舶工業、輕工業、石化產、電子信息業、有色金屬和物流業十個行業振興規劃。經過幾年的初步發展已經初顯行業振興帶來的各種好處。2010年貴州省領導經過仔細調研，提出了工業強省戰略，隨后確立了貴州工業的十大振興計劃。它們是電力、煤炭、化工、裝備制造、有色、建材、煙酒、鋼鐵、高新技術、民族制藥和特色食品十大振興產業。振興計劃明確提出以產業振興為目標，以增強創新能力為核心，加強統籌部署，凝煉共性關鍵技術，集中力量加快推進。為了更好的發揮科學技術在工業強省中的地位和作用，貴州省科技廳在在2011年初啟動了，《貴州省科技支撐工業十大產業振興實施方案(2011-2015年)》①。實施方案明確，加快科技重大項目的實施與科技創新成果的推廣應用，支撐貴州省重點產業振興；發展高新技術產業，改造和提升傳統產業，推動產業結構的調整和升級，培育新興產業，創造新的市場需求和經濟增長點；加強企業技術創新能力建設，加快建立以企業為主體、產學研用緊密結合的技術創新體系，增強企業綜合競爭力；提升科技在推進新型工業化進程中的支撐能力，為加速發展、加快轉型、推動跨越做出切實貢獻。實施方案提出，五年間，全省科技投入保持持續增長，財政應用技術研究與開發資金年均增長20%，全社會研究與發展(R&D)經費投入占全省生產總值的比重達到1.2%；創新服務體系進一步完善；專利申請量保持35%的年均增長率，專利授權量保持30%的年均增長率；在化工、裝備制造、冶金、有色等重點領域形成產業集群，擁有一批具有市場競爭力的高新技術產品，高新技術產業產值占國內生產總值的比重達8%以上；節能環保、新材料、新能源、生物產業年均增長率達到25%左右，成為貴州戰略性新興產業領域新的增長點；民族醫藥產業發展能力不斷提升。
隨著對工業強省戰略認識的加深，各級領導逐步認識到新的省領導提出的工業強省中的工業已經不在是傳統意義下的工業，而是新型工業。那么新在那兒呢？本人認為將最新的科研成果與貴州的工業有機結合起來的工業化道理就是新型工業。綜合上述信息，作者認為貴州的工業強省道路應該著眼于新型工業，即是在工業的發展道路上需要大力引進現代科學技術。盡管貴州工業強省戰略還有不少問題，但作者認為在工業強省的大路上我們應該做到放眼世界新科技成果、重視國內新技術和高級人才、立足用好用足貴州省內的工業基礎和人才。作者在此探討一下貴州工業化道路上的人工智能技術應用做一個較為詳細的說明，其他的新科學技術的應用類似。
人們普遍認為，計算機將會向網絡化、智能化、并行化方向發展。二十一世紀的信息技術領域將會以智能信息處理為中心。人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）②，是一門由計算機科學、控制論、信息論、語言學、神經生理學、心理學、數學、哲學等多種學科相互滲透而發展起來的綜合性新學科。作為一門邊緣新學科得到世界的承認并且日益引起人們的興趣和關注。不僅許多其他學科開始引入或借用AI技術，而且AI中的專家系統、自然語言處理和圖象識別已成為新興的知識產業的三大突破口。對人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究學派。這就是：符號主義學派、連接主義學派和行為主義學派。人們普遍認為，計算機將會向網絡化、智能化、并行化方向發展。二十一世紀的信息技術領域將會以智能信息處理為中心。
目前人工智能主要研究內容是：分布式人工智能與多智能主體系統、人工思維模型、知識系統、知識發現與數據挖掘、遺傳與演化計算、人工生命、人工智能應用（如：模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等）等等。人工智能研究與應用雖取得了不少成果，但離全面推廣應用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學科的研究專家共同合作。未來人工智能的研究方向主要有：人工智能理論、機器學習模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型、智能人機接口、多智能主體系統、知識發現與知識獲取、人工智能應用基礎等。
同時如下的這則2006年的信息也讓人興奮：“今年初，牡丹江市金躍集團與韓國文豪斯株式會社簽訂合作協議，欲引進人工智能高新技術及相關技術和產品落戶牡丹江，在中國大力開發人工智能高新技術市場。該項目研發的具有自主知識產權的最新一代人工智能高新技術，其研發成果已經遠遠超出了國內軟件的發展速度，在世界人工智能軟件研發領域也走在前列，在國內可首創人機對話的先河，市場潛力大，科技含量高。項目建成后，將形成集研發、推廣、銷售于一體的人工智能軟件研發和生產中心，該項目全面啟動后，年可實現銷售收入2~5億元人民幣，年可實現利稅1億元人民幣以上，年銷售利潤率40%。該項目成功運作不僅可填補我市高科技軟件研發技術的空白，而且還可帶動我市相關傳統產業提檔升級和市直利稅的增長。”
綜合貴州的實際省情和目前人工智能的發展，筆者認為可以從以下幾個方面去突破。
（1）結合貴州十大產業中的電力和裝備制造，智能化是一個重點發展的方向。現在智能電網的研究何義應用都正處于起步階段，抓住這個機會，加大科技投入這個領域，力爭或者具有世界先進水平的核心技術是重點。智能化機械制造業是目前的一個熱點研究，充分利用國家復合改性聚合物材料工程技術研究中心和省部共建教育部現代制造技術重點實驗室等的研究基礎，做好圍繞現在制造技術的裝備制造業發展。
（2）由于貴州十大產業中的煤炭、化工、有色、建材、鋼鐵均需要對資源的挖掘開采，具有智能化的資源開采設備開發和二次開發是重要的內容。同時科學合理的對資源開采也是一個關鍵。充分利用國家復合改性聚合物材料工程技術研究中心、省部共建教育部喀斯特環境與地質災害防治重點實驗室和省部共建教育部現代制造技術重點實驗室等的研究基礎，做好長期合理利用資源為貴州綠色、健康發展。
（3）民族制藥和特色食品應該是貴州的重要特產之一，在國內具有較好的基礎。首先貴州植物非常豐富，是民族制藥的重要基礎，現在已經形成了國內最大的民族制藥基地。現在國家也在大力加大中藥制藥力度，所以政府應該重視與相關部門聯系，充分利用教育部綠色農藥與農業生物工程重點實驗室、教育部西南藥用生物資源工程研究中心和貴州省中藥材繁育與種植工程實驗室等機構的研究基礎，加大新藥的開發使之具有自己的知識產權才是長遠之計。其次特色食品也是貴州省的一個品牌，比如國內知名的老干媽辣椒。盡管貴州具有很好的原材料，但是目前品牌單一和傳統的制作方法使得產量較低，必須加大科研程度，使得具有智能的機器能代替目前的手工制作，增加產量。
注釋
