人工智能教育现状精选(九篇)

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第1篇：人工智能教育现状范文

关键词：人工智能；计算机网络教学；现状；运用

中图分类号：TP393-4

所谓人工智能，就是利用人工方法在计算机上实现智能，也可以说是人工智能在计算机上的一种模拟。人工智能广泛融合了神经学、语言学、信息论和通讯科学等众多学科和领域。目前主要存在三条人工智能研究途径：一是以生物学理论为支撑，掌握人类智能的本质规律；二是以计算机科学为支撑，通过人工神经网络进行智能模拟，实现人机互动；三是以生物学理论为支撑。

1 人工智能技术的特征

智能技术主要分为两类，人类和计算机智能，两者存在相辅相成的关系。利用人工智能技术能够实现人类智能向机器智能的转化，相反，机器智能也能够利用智能教学转化为人类智能。

1.1 人工智能的技术特征。首先，人工智能具备非常强的搜索功能。该功能是利用相关搜索搜索技术实现对海量信息的快速检索，满足个性化信息需求；其次，人工智能具备很强的知识表示能力。具体来讲，就是人工智能对信息的行为，能够像人类智能一样，对模糊的信息加以表示；最后，人工智能具有较强的语音识别和抽象功能。前者主要是为了对模糊信息加以处理。而后者主要是为了对信息重要度加以区分，以便提高信息处理效率。用户只需要智能机器提出具体要求便可，至于复杂的解决方案就交给智能程序了。

1.2 智能多媒体技术。首先，人机对话更加灵活。传统多媒体在人机对话方面极为欠缺，导致教学单调乏味，不能取得预期良好效果，但智能多媒体却不然，他能够实现人机自由对话和互动，同时还能结合学生实际对学生的问题给出不同层次的答案。其次，教学可行性更强。由于学生在认知能力和个人素养方面都存在差异，而且学习主动性也不尽相同，人工智能必须要结合学生实际学习状况，为每一位学生设计制定个性化的学习计划和学习目标，对学生进行针对性较强的教学，真正实现因材施教。再次，具有强大的创造性和纠错性。前者属于人工智能的显著特征，而后者属于人工智能的重要表现方面。最后，智能多媒体具有老师特征。在实际教学过程中，智能多媒体可以对教学双方的行为进行智能评价，以便能够及时发现教学中的薄弱点，有助于实现教学相长，全面提高教学质量和教学效果。

2 计算机网络教育的现状

随着现代科学的进步，网络信息的发达，人们的教学观念和学习观念都发生了前所未有的改变，网络时代正全面到来。为了满足现代社会对人才的实际需求，培养大量现代化优秀人才，计算机网络教学模式业已成型并不断完善。目前，高校正规教学模式依然是现代教学主流，尽管在系统传授知识和规范培养人才方面具有无可比拟的优势，但在资金投入、效益创收和时空限制等方面具有很大的弊端，灵活性不足，无法有效满足现代教育的发展要求。

计算机网络教学对传统教学形成了巨大挑战，并产生了深远影响。它不仅有效弥补了传统教学的时空限制缺陷，而且赋予了教学极大的乐趣性，吸引了越来越多的人积极投身到网络教学建设中去，任何人无论何时何地都能够通过网络课堂去学习和提高。但目前计算机网络教学发展仍处于探索期，在实际运用方面还存在许多问题：第一，计算机网络教学中的学习支持服务体系尚不健全，导学手段和答疑方法还非常落后，由于各种原因，在服务方式上缺乏针对性、策略性和积极性；第二，计算机网络实验教学中存在着空间分散、时间流动和自主性差等问题和弊端；第三，计算机网络的系统承载能力和信息查询能力还十分有限；第四，如何实现计算机网络考试的开放性，确保考试的客观性、公正性、权威性，已经成为网络教学发展的瓶颈；第五，计算机网络教学中的核心支撑系统――CAI，还无法有效满足和适应网络教学的实际需求和发展要求。

主流CAI课件主要有两种，一种是单机版的初级课件，包括简单的Authorware课件、PPT幻灯片和图文网页等。一种是高级的网络版课件。该类课件主要以静态图文和动态演示组成的网页为主，以聊天室、电子邮件和QQ群等形式为辅，实现师生互动、网络答疑的一种改进型课件。初级课件在实际教学中以操作容易、更新及时和维护方便著称，但实际上就是传统教学手段的变相挪用。还有些课件，尽管在互动性方面有着不错的效果，但是制作繁琐、更新较慢和维护复杂。因此，高级网络课件是目前网络教学中的主流课件，已经成为了计算机网络课件的固定模板。改进型的网络课件有效地解决了传统多媒体在师生互动不足的问题。上述两类课件是现在最为常见的两种CAI课件，尽管两者都有各自的优势，但作为网络教学的重要手段，仍存在许多问题和弊端：无法实现因材施教，无法开展层次教学；作为教学的一大主体，学生在个性化交互操作方面仍有很大不足；对学习过程中出现的普遍问题无法进行智能统计、分析和评价等。

3 人工智能技术在计算机网络教学中的运用

3.1 人工智能多媒体系统。（1）知识库。智能多媒体已经不再是用来进行纸质媒体数字转化的工具了，它应该具备相应完善的知识库，而知识库里的教学内容要结合教学实际和学生现状进行针对性、个性化设计。同时，要实现知识库资源的高度共享，并及时加以更新和补充，如此才能充分发挥知识库的教学服务作用。（2）教学板块。教学板块的设计主要是出于教学综合性考虑的，教学方法的创新是其关注的重点内容。该模块的实现要以掌握专业知识、教学策略和人机对话等领域的知识为前提，结合学生实际学习现状和特点，利用智能系统的现代化技术手段对知识和相关教育措施加以高效搜索。（3）学生板块。及时掌握学生心理动态和学习状况是智能网络教学的一大特征，结合学生实际状况加以智能评判，进而加以针对性指导和个性化辅导，实现因人施教和因材施教，全面提高学习效率和学习质量。（4）用户模块。用户模块是智能系统无法忽视和省略的关键模块，整个智能系统的正常运行离不开人工程序操作，用户需要通过用户终端将教学内容上传到网络教学平台，才能顺利完成教学。

3.2 人工智能多媒体教学的发展。（1）加强与网络的结合。随着网络技术的成熟，智能网络教学与网络之间的关系日益紧密，多元化、多维度网络空间日益成为一种趋势。互联网具有信息量大、更新速度快、超时空性等优势，加强与网络的结合是人工智能计算机网络教学未来发展的重要方向。（2）加强智能的应用。人机对话、机器指导的教学模式将成为未来网络教学的核心模式，传统教师的角色将逐渐被计算机取代。最为典型的就是现代智能导航系统。（3）加强系统软件的研发。系统软件的更新日新月异，旧的系统软件已经无法有效满足网络发展的时代要求，加强系统软件的研发以便充分满足网络要求，更好地帮助学生解决实际问题，进而提高学习效率和教学质量。

4 结束语

人工智能技术在计算机网络教学中的运用将为现代化教育提供新的发展思路，将全面改善网络教学环境，拓展学习服务渠道，提高计算机网络教学质量，并有可能彻底打破计算机网络教育的时空限制，全面加强网络教学的开放性，实现网络学习的个性化、人性化和智能化，充分落实以学生为本的教学理念。未来CAI技术的进一步成熟将全面提高网络教学的整体格局，我们有理由相信，智能网络教学将迎来全新的发展春天。

参考文献：

[1]刘广钟，高军，刘，李吉彬.报文分析技术在计算机网络教学中的应用[J].计算机教育，2014（01）.

[2]赵冉，朱西方.仿真技术在高职计算机网络教学中的应用探讨[J].河南科技，2014（01）.

第2篇：人工智能教育现状范文

>> 智能游戏开发与设计课程教学方法探索 数字媒体技术专业游戏设计与开发方向本科课程设置的探讨 游戏设计与开发课程教学方法探析 游戏开发应用中的“人工智能”课程教学方法探讨 基于多元智能理论的网络教育游戏设计与开发 面向游戏开发方向的“计算机图形学”课程建设探讨 计算机审计课程开发与建设探讨 智能信息处理课程群辅助教学网站的设计与开发 益智小游戏设计与开发 游戏设计方向课程建设研究 “人工智能与游戏编程”课程设计 高职游戏开发专业课程体系建设 基于普通高校成人高等教育课程开发与课程建设的探讨 数字游戏设计专业建设方案探讨 智能科学与技术专业的算法设计与分析课程教学探讨 《Flas设计》课程建设的研究与探讨 《网络综合布线设计与施工》课程建设探讨 基于工作过程的《网页设计》课程开发与设计探讨 “智能科学与技术”本科专业软件实践类课程建设探讨 “新药设计与开发”精品课程的建设与实践 常见问题解答 当前所在位置：l.

[4] 第九届中国国际数码互动娱乐展览会[EB/OL]. [2011-06-23]. /.

[5] 彭岩,王万森. 智能科学与技术专业建设的探索与实践[J]. 计算机教育,2009(11):30－33.

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[12] 于洪. 智能科学与技术专业的算法设计与分析课程教学探讨[J]. 计算机教育,2010(10):15－18.

Study on Intelligent Game Development and Design Teaching

YU Hong, WANG Guoyin, LIU Hongtao

(Institute of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts & Telecommunication, Chongqing 400065, China)

第3篇：人工智能教育现状范文

关键词：计算机技术理论；人工智能；云计算与数据库

21世纪以来，计算机广泛应用到社会生活生产中，使计算机技术理论成为当代重要的学科之一。计算机各个逻辑器件的不断更新，推动了电子技术的飞速发展，我们已经进入了超大规模集成电路的时代。而随着微电子技术的发展，直接带动了计算机系统结构的革新，使计算机技术的最新理论和方法得以应用。计算机已从以前单一计算的装置变革成为计算机网络、并行分布式计算机系统和多计算机系统等多种高性能的系统。

1人工智能技术理论研究

人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”。具体来说，就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。

1.1人工智能的应用和发展现状

人工智能技术包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。目前，人工智能的应用领域主要有以下几个方面：一是问题求解。就是人工智能程序自主地知道如何思考解决的问题，会像人类一样进行独立地思考。二是逻辑推理与定理证明。这是人工智能研究时间最久的领域之一，也是一个极其重要的论题。逻辑推理与定理证明不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范，当前的主要课题是：如何使计算机系统以主题和对话情景为基础，生成和理解自然的语言，应用到人们的日常生活中，例如：汽车的语音导航系统，手机的语音输入系统等。四是智能信息检索技术。信息获取和检索技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要破解的命题，将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。

1.2目前人工智能发展的瓶颈

人工智能学科的发展曲折，面临不少难题，主要有以下几个方面：一是研究方法不足。由于目前人类对人本身脑部结构和大脑工作模式认识的不完全，导致无法真正实现对人脑运行的模拟。二是机器翻译存在困难。机器翻译所面临的主要问题是构成句子的单词和歧义性问题。要消除歧义性就需要结合原文的上下文来对句子进行分析，从而寻找该语句在上下文中的准确意义。

1.3人工智能未来发展的展望

人工智能具有十分巨大的发展潜力，在各种新科技的出现层出不穷，人工智能将来的发展将不可限量。一是构建智能计算机，代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来，从而极大的提高运算速度和效率。二是计算机的自然语言处理。它是未来计算机科学领域与人工智能领域中的重要研究方向和发展趋势。随科研人员的艰苦努力，在自然语言处理领域已取得了令人瞩目应用成果，不久将会有许多产品出现在众多领域。三是计算机的自主继续学习。目前科学家正在研究如何使计算机模拟或实现人类的学习行为，自主的增长新知识或技能。这是一个新的发展趋势，虽然目前还没取得显著的实质性成果，但随着研究的深入，许多新的学习方法出现在人们的视野中。

2云计算与数据库技术理论研究

云计算与数据库是源于计算机科技所诞生一种信息储存模式。云计算与数据库是通过将信息资料进行抽象虚拟化的一个过程，主要通过将网络上存在的资源进行虚拟化处理，供被服务方作统计研究使用，经过云计算与数据库技术处理后的网络资料就会产生商业价值，有利于企业和个人对所其所需的材料进行有偿或无偿的使用。

2.1云计算与数据库国内外发展现状

随着经济社会的迅猛进步，我国越来越重视云计算的应用，政府部门也结合中国实际，为云计算的基础建设提供了资金投入与环境保障，并且在国家重点科研技术部门设立了直接负责云计算的发展与开发活动的专业部门。据报道，2016年我国在云计算与数据库建设方面投入资金10亿美元左右。由此可见，云计算与数据库的应用为人们的生活与工作带来了更为高效、更为优质的服务。而聚焦国外的发展显示，云计算与数据库技术所储存的相关信息资料已经达到了全世界数据资源的20%，能够充分的为人们提供高效优质的资料信息。而云计算自身的安全应用也为更多的企业和个人提供了更优质的服务类型，有利于全球经济的持续健康稳定发展。

2.2云计算与数据库发展存在的问题

实现云计算与数据库系统面临着诸多挑战，系统的标准化工作还需要更进一步的研究，还有一系列有待解决的问题。最重要的就是数据的安全和隐私问题。用户数据存储在云端，如何保证用户的数据不被非法访问和泄露。同时系统本身的可扩展性、可用性、可靠性、可管理性等都是要重点解决的问题。云计算在缩短单机密集数据处理任务时，对于传输到云端上的信息处理是否安全抱有质疑，若处理不当，将会对云计算的发展产生一定负面影响。当今，计算机和移动网络的发展，使计算机技术理论应用到社会生活的各个方面，对当今最新的人工智能技术、云计算与数据库技术等方面的发展现状进行研究，对于整个世界的科技与经济发展都有着决定性的作用，计算机技术的发展也必将更好地改善人们的生活方式和生产模式，更好地为人类服务。

参考文献：

[1]杨焱.人工智能技术的发展趋势研究[J].信息与电脑(理论版),2012(8).

第4篇：人工智能教育现状范文

好莱坞大片中彰显的人工智能，令人们开始担忧人类未来会被更智能的机器人所统治，甚或消灭。而史蒂芬-霍金有关人工智能或使人类灭亡的论断，以及企业巨鳄埃隆-马斯克关于“创造人工智能就像召唤魔鬼”的言论，无疑令人类对人工智能的担忧雪上加霜。这么说来，难道人类注定无法避免被计算机所征服？

有关人工智能话题这个热门话题，我们有必要进行一次深入探讨，了解人工智能的优劣势。首先，人工智能已是我们生活的一部分。谷歌搜索背后运用的计算，或者快速浏览亚马逊网站，计算机软件一直在学习如何快速有效地作出反应。在人们眼中，这种程度的人工智能“局限大”且“能力弱”，因为它只能在发明者给定的框架内运作。相比之下，“局限小”或者“能力强”的人工智能意味着，果断执行违背发明者意愿的任务，这种人工智能不会“思考”，但是能够临场发挥。然而，目前还不存在这种意义上的人工智能，因为在模拟人脑运作或从零开始构筑自主处理能力方面还困难重重，更不用说创造一个拥有自我意识和思想的机器人。

为了真实探究人工智能现状，记者参观了美国宇航局位于加利福尼亚州帕萨迪那的喷气推进实验室，观看工程师研制全球最智能机器人的过程。他们对记者提出的有关人类会被机器人军队接管的想法付之一笑。类人猿机器人RonoSimian的项目负责人布雷特-肯尼迪表示：“我从不担心智能机器人。”类人猿机器人RonoSimian属于令人类担忧的机器人版本，它看上去很像一只机器猴子，借助众多轮子可以变换不同姿势，如站立、爬行，或者打滚。RonoSimian的设计初衷是，赶赴人类难以进入的危险灾害区，如倒塌的建筑物或者被毁的核反应堆执行任务。它身上装载有两台计算机，一台用来控制身体中的传感器，一台用来控制身体活动。执行任务时，RonoSimian可以执行诸多任务，如驾驶汽车，关闭巨型阀门，它在美国国防部最近举办的机器人挑战赛中荣获第五名。

然而，RonoSimian的实际智力非常简单。机器的确需要给定详细参数，才能准确执行各类任务。布雷迪-肯尼迪身边每天都围绕着机器人，他表示：“在可以预见的未来，我不担心也不指望机器人会跟人类一样智能。我拥有一手资料，知道指令机器人执行各种任务绝非易事。”同样，英国人工智能领域的领军人物，布里斯托机器人实验室的阿兰-温菲尔德教授也表示支持这一观点。温菲尔德教授表示：“我一直认为完全没有必要担心，有关未来超级智能机器人会接管人类统治地球的论点实在是过于夸张。”

不过，温菲尔德教授承认，人类应该谨慎对待人工智能的发明和应用。在全球1000位签署呼吁“禁止在武器中应用人工智能”的科学家和工程师中，他是其中之一。他指出：“机器人和智能系统的研究开发，必须遵循极高的安全标准，因为我们需要安全的洗衣机、汽车和飞机。”然而，谁也无法预料未来的科技进步节奏，因为谁也无法保证全球每一个角落的每一位科学家都能持同样负责谨慎的态度。因此，在人工智能研发领域，的确存在不安定因素。

人工智能安全与否的一个至关重要里程碑就是人机对等，即“人工普通智能”。科学家正在努力研究评估，机器人何时会与人类一样拥有对等智能，以及这种对等对人类来说有何意义。牛津大学人类未来研究院院长尼克-博斯特罗姆教授，在新书《超级智能》中对未来人工智能继续发展所带来的潜在风险，表示了深深的担忧，并对此发出了警告。他援引了人工智能领域一些专家的最新调查成果。一项调查显示，有50%的可能计算机将在2050年具备相当人类水平的智能；另一项调查显示，有90%的可能在2075年机器人将具备与人类对等的智能。尼克-博斯特罗姆教授称，自己是一个不折不扣的人工智能支持者，因为借助人工智能可以应对气候变化、能源与新药物等问题。

第5篇：人工智能教育现状范文

关键词：大学计算机基础；教学改革；人工智能；智慧课堂

云计算、大数据、人工智能新兴领域的崛起，推动信息技术全面渗透于人们的生产生活中。信息技术的核心在于计算机技术和通信技术。然而，虽然目前各个高校都开设了计算机基础课程，但是其教学却存在着诸多问题，导致该课程无法达到预期的教学效果。教育部在2012年《教育信息化十年发展规划（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化带动教育现代化，促进教育的创新与变革”[2]。因此，本文以华中师范大学计算机基础课程教学为例，深入阐述了传统计算机基础课程教学的弊端，提出了在当前人工智能如火如荼的时代背景下，如何应用人工智能相关技术对传统的计算机基础教学进行改革的具体方案。该方案以创建网络智慧课堂教学模式改革为主体，辅以教学观念、知识体系和课程考核方式改革，以期对高校的计算机基础课程教学有所裨益。

1传统教学的缺陷

⑴课程的教学地位没有引起足够的重视一些高校为计算机基础课程分配较少的学时（少于48学时），甚至有的专业将此课程设置为选修课。这种设置降低了该课程在教师和学生心目中的位置，导致了对该课程的忽视。同时，不少老师因为学时不够，时间紧迫，仅仅讲述与考试相关的内容，不考的一概不讲。这导致学生的眼界受限，知识和能力受限，无法培养其全面综合的计算机素质。还有的专业没有将这门课给专业的计算机学院的老师讲授，而是随意安排授课人员。没有经过系统专业训练的教师缺乏足够的知识储备，很难讲好这一门看似简单的课程。⑵课程教学内容的制定与当今时代对于信息化人才的需求脱节一些高校的现状是计算机基础的课程教材知识陈旧[3]、质量堪忧，教材总是无法跟上知识更新的步伐，例如都2019年了还在讲Office2010。有的高校由于缺乏对课程的重视，没有对教材优中选优，而是基于利益的考虑，优先选择自己院系编写的教材。其教材内容是七拼八凑，没有整体性、逻辑性和连贯性，更不用说前瞻性。这样的教材，无疑对学生的学习设置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的课程教学知识体系不够明确和完善，教学大纲的制定不够科学。从教学大纲中制定的学时分配来说，常常偏重实用性[4]，常用计算机软件操作占据了大部分的课时。这会让教师在授课时轻理论而重操作，如此培养学生，非常不利于其计算思维的形成，对后续其他计算机相关课程的学习也是很大的伤害。⑶教学模式过于传统，信息化水平较低从教学方式上来说，传统的教学模式以教师课堂授课为中心，是以教师为主体的教学模式[5]。在这种模式下，教师仍然主要以填鸭式教学为主[6]，无法通过课堂教学发现学生的个性化特点，并进行有针对性的教学。另外，虽然计算机基础课程一般都配备了实验课时，但是实验课常常是采用教师布置上机任务、学生做完抽样检查的模式。这对于大课堂来说，教师的任务繁重，无法搜集到每一个学生的任务完成情况，无法清晰地掌握学生学习的实际情况和薄弱环节。而且，该课程缺乏相应的研讨课时，很难让学生对其所学知识进行深入思考和探究，以增强思辨能力和对课程的学习兴趣。⑷课程考核方式不够公平合理从考核方式上来说，该课程普遍采用“平时成绩”+“期末考试”的加权方式对学生成绩进行评定。平时成绩多由考勤分所得，期末考试多采用机考模式。这种考核方式过于单一化、机械化，无法对学生进行全方位的评价。很多学生来到教室打考勤，但可能根本没听讲，而是在睡觉或者玩手机。期末机考的公平合理性也是存在着很多的漏洞。例如机考的试题库可以十年不变，分值的分配和难度的掌握都没有经过系统的考量。甚至有的考试系统不够稳定和安全，频频爆出Bug，严重影响了考试结果的真实性。

2新人工智能环境下对计算机基础课程改革的具体方案

2012年开始，在随着卷积神经网络技术在视觉处理方面的应用取得巨大的成功之后，人工智能到达了有史以来的第三个爆发期。目前，深度学习技术在AlphaGo、无人驾驶汽车、机器翻译、智能助理、机器人、推荐系统等领域的发展如火如荼。与此同时，人工智能技术在教育领域方面的应用已经兴起。人工智能的教学产品也已有先例，例如基于MOOC平台研发的教学机器人MOOCBuddy等等。基于人工智能的教育是融合云计算、物联网、大数据、VR、区块链等新兴技术的增强型数字教育[2].在当前人工智能的大时代背景下，针对传统计算机基础的种种弊端，我们提出了如下教学改革方案。⑴改变教学理念，确立计算机基础课程的重要地位计算机基础作为高校的一门公共课，实则应当作为各个专业的学生后续的学习、科研的必修之课程。因此，高等学校应从源头上确立该课程的重要地位，将该课程纳入必修课范畴，并给与更充分合理的课时分配。除教学课时、实验课时之外，需要为该课程增加一定的研讨课时。任课老师必须是来自于计算机专业的人才。同时，定时举办关于该课程的教学培训、教学研讨会和教学比赛，改变教师的教学理念，从源头上给予该课程足够的重视。⑵优化教学内容，重新制定课程的教学知识体系教材是教师教学的主要依据，也是学生获得系统性知识的主要来源。因此，教材对于教学的重要性不言而喻。教材的选取需要优中择优，必要的时候可以根据自身院校的情况自己编写，力求使用好的教材使教学事半功倍。在选定优质教材的基础上，制定更加合理的教学大纲，优化计算机基础课程的教学知识体系，突出计算机学科入门相关基础理论知识的重要地位。对现有的过时内容进行更新，例如操作系统以Windows10的操作取代Windows7，Office这部分使用Office2019版本取代2010的版本，同时增加关于算法入门知识、程序设计入门知识以及人工智能、区块链等前沿知识单元的介绍。以华中师范大学为例，我们在图1中给出了该校计算机基础课程的教学知识体系结构图。⑶充分利用现代化的教学工具和人工智能技术，构建智慧课堂，改变传统教学模式现代化的教学应当转变以教师为核心的教学模式，更加突出学生的主体性地位。因此，在人工智能、物联网、大数据等技术和蓬勃发展的情形下，应当改变传统的课堂教学形式，充分利用现代化信息技术，将传统课堂教学和网络课堂教学模式相结合，构建智慧课堂。融合课堂教学身临其境的效果与网络课堂自主性强且方便师生交流的特点，通过师生之间多层次、立体化的互动，达到提升教学效果的目的。同时，建立功能强大、完善的学生实验平台，基于不同专业学生的不同特点和不同需求，进行个性化的作业设置。针对教师布置的实验任务和学生的完成情况，结合在线网络教学系统，通过传感器及网络数据，搜集学生的学习行为数据，并且使用人工智能算法进行智能分析，使教师对当前的学生的学习情况一目了然，并能引导学生对重点、难点的巩固和掌握。研讨课以学生为主体，按照所选课题进行分组调研、分组讨论，刺激学生的学习兴趣，培养其思辨能力。研讨内容最终可以课程论文的形式上交至课程共享平台，由教师和同学共同给出评分。这里，仍以华中师范大学为例，我们将在线教学系统、实验课平台、研讨课共享平台等集成为一个基于人工智能技术的网络智慧教学综合平台系统。该系统主要包括用户管理、在线教学、课堂互动、作业管理、考试管理、BBS系统、智能分析和平台管理8个模块，其主要功能如图2所示。该系统采用C/S模式，系统的服务器选用Linux服务器，同时开发基于PC机的和手机端的客户端系统，方便学生和教师随时选用、更加灵活。在线教学模块中的智能学习助理功能，能够根据历史用户的学习行为和当前用户的学习行为，自动地识别学习内容中的难点以及当前学生的难点内容，有针对性地对学生进行知识点强化。课堂互动模块中，通过可穿戴式传感器搜集学生的学习行为，用于后续智能分析模块中对学生的学习态度和学习行为进行智能分析。在线作业评价模块包括机器评价和教师评价两个功能。机器评价是系统为学生作业（客观题、主观题）自动评分，其中主观题的评分也是使用人工智能技术来实现。教师评分时可以参考机器评分，减少教师工作量。同时，教师评分为机器评分提供机器学习的经验数据，促进机器评分更加智能。智能分析模块能够依据学生的在线课程学习模块、课堂学习模块、作业管理模块等搜集到的学习行为数据进行综合分析，促使教师深入了解学生的学习情况和个性化特点，提升教学的针对性，并且有助于后续对学生进行全面、综合的分析和成绩评定。所有系统模块中使用到的智能分析技术包括基本的统计分析、以及各类机器学习算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改变传统成绩考核的方式在“教学”+“实验”+“研讨课”课程结构以及网络智慧教学综合平台的辅助之下，学生的成绩评定更加全面化、多元化、公平化、自动化[7]。平时成绩中，除了教学综合平台的“课堂签到”次数之外，还增加更多丰富多元化的考察信息，如：学生的课堂讨论、在线课程学习和考核结果、平时作业完成情况，以及智能分析模块中辅助分析的学习态度、学习能力、平时成绩预测。期末上机考试系统也是智慧课堂综合平台的一个子模块，是精心设计的稳定、安全、功能强大的子系统，方便教师每一年更新试题库，修改bug。试题库中的每一套试卷都应当经过科学的考卷质量分析，使其难度、覆盖范围在一个均衡、合理的范围。最后，教师通过对各类平时成绩指标以及期末考试成绩加权，给出最终的学习成绩。通过规范、合理、公平、全面的考核体系，获得对学生公平、完善的评价机制，激励学生并刺激教学良性运转。

3结束语

第6篇：人工智能教育现状范文

一、人工智能概述

人工智能（AI）又称为机器智能，John McCarthy将其定义为“制造智能化机器的相关科学和工程”[1]。对此我们可以理解为“研究能否实现、如何实现这样的智能系统的科学知识和研究领域”。在此基础上，著名研究型大学MIT的温斯顿解释为“人工智能是解决如何让计算机完成之前由人类才能完成的工作”[2]。其实许多研究者都有不同的见解，所以除此之外还有很多种定义，但都基本上反映出人工智能的内涵与思想。简单的说，人工智能就是“关于研发人工构造出的可以模拟人的意识和思维方式的计算机系统的理论和应用，这些系统可以取代部分目前人类正在做的工作”。

二、会计行业人力资源的现状

企业在任何时候都不应该忽视人力资源的影响和作用，尤其是作为服务型的会计行业，因为它的人力资源通常表现为工作者的技能水平，可以说它是决定本行业核心竞争力的最重要因素。近几年来由于企业逐步迈向科学化管理和现代化管理，所以无论是在数量上还是质量上，会计行业对专业人才的需求层次都越来越高。虽然会计行业的人力资源状况在现阶段还处于不断变化之中，但是我们仍然可以归结出以下问题。

（一）文化水平普遍较低

目前我国会计人员数量众多，但是文化水平普遍较低。数据显示，截止2014年我国已有1600万的财会人员，而注会人数仅有16万。在这1600万人中，只有13%的人员经过专门的会计培训，10%左右的人员受到过大学或者专科以上的教育[3]。

（二）部分人员职业素质不高

一方面是由于现有会计人员大多知识内容单一、结构老化、层次不够丰富，接受新知识速度较慢以及对本职工作感到枯燥、缺乏热情和敬业精神等使得业务素质不高；另一方面是职业素质不高，会计人员职业素质和操守是工作质量的重要影响因素之一，而目前我国对财会从业人员的职业素质与法规方面的培养不够重视，部分会计人员法制观念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成账务混乱，带来财务和税务的风险，降低了行业公信力。

（三）会计人员队伍能力结构失衡

目前我国的会计行业发展现状是队伍能力结构失衡，而且呈现两极分化的趋势，一边是会计行业中普通的核算人员的数量越来越多，几乎达到饱和。另一边高水平的财务管理人才有很大的市场缺口，高级应用型、复合型人才在社会上供不应求[4]。虽然我国已经引入管理会计几十年有余，但是仍然没有得到实际应用和全面推广。

三、人工智能带来的影响

（一）人工智能适用于会计行业

随着社会经济发展程度的不断提高，人工智能的技术已经可以适用于会计行业的部分工作，会计行业发展的新特点将是以电子技术和计算机系统为主。目前的会计行业的工作方式和核算手段日新月异，它经历了从早期的手工核算到会计电算化，再到如今在审计、会计和税务等工作中引入人工智能的概念。正如知名企业家李开复所言，在未来的几年里，机器不仅仅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人类大部分的工作，这里我们用“冰山模型”解释人工智能适用于会计行业的程度，如图1所示。

如同上升的冰山一样，随着人工智能的发展与完善，将会有越来越多的功能被引入会计行业。目前只有财务会计人员所做的部分不需要多少技术含量、简单重复的工作，例如帮助员工阅读乏味的合同和其他文件将被善于记忆与运算的计算机系统所取代，审计、税务等基础的财务人员会逐步减少，取而代之的是智能审计、智能税务等人工智能系统。随着人工智能与会计信息系统的不断结合，互联网、数据挖掘和云计算的进一步发展，以及支持财务分析和会计信息系统的创新，人类将构建出智能财务决策支持系统[5]。但是冰山不会无限上升，因为人工智能是按照事先设定的规则执行程序的，它没有感情，不能彻底地实现灵活思考，例如在涉及人的方面――处理组织与人员、组织与组织和组织与人员的问题时，人工智能并不具有完全智能地处理问题的能力，因而人工智能并不能完全取代财务会计人员。

（二）人工智能促进会计行业的发展

随着人工智能浪潮的到来，及时引进并利用其高性能的运算能力和数据存储能力等优势，可以在以下几个方面促进会计行业的发展。

1.人工智能可以减少失误。会计行业在现阶段普遍存在会计信息失实的问题，这种问题的一个主要原因是由于巨大的数据量造成的人为失误，另一个原因是部分内部人员为了以权谋私而对信息进行了数据造假或者更改。人工智能系统的引入，则可以有效避免手工编制询证函而造成的潜在失误[6]。一定程度上缓解了由会计工作失误而带来的信息不真实的问题，减少了会计信息混乱和财产流失的风险。

2.人工智能可以使会计行业的业务效率得到提高。其实自助银行的ATM存取款机其实已经取代了银行人员的部分工作，同时提高了服务的效率。例如人工智能的“智能”系统在对相关的科目、交易进行全面分析后，可以在更短的时间里进行风险评估和挑选样本函证。财会人员将不必在花费时间和精力在类似普通核算这样简单而费神的工作上，转而有机会去处理更加复杂的事情。

3.提高企业的核心竞争力。人工智能在数据挖掘的基础上可以处理数据、建立数据库并跟踪数据分析，甚至可以对建模分析、对投资预测，相对于人类有限的信息存储量和计算能力，人工智能具有更加齐备的信息和高速的运算能力。同时，人工智能可以结合专家决策系统识别并提出消除金融危机给财务管理带来的影响，可以通过学习来识别财务风险，化解安全隐患，建立预警模型。

4.释放人力资源和减少用工成本。现在的会计人员大多按照基本流程来划分工作职能。而核算和监督是会计的两个基本职能，会计人员最主要的业务就是审核、记载、报告和存档等基础工作，现在人工智能的引进可以大量解决这种日常的、标准的、高频的工作，从而减少财务核算型人员，减少用工的成本。

（三）人工智能带来的变革

1.人工智能的引入可以迅速处理许多以前要耗费大量精力才能处理的事情，从枯燥乏味的合同阅读和一些其他文件的审查工作中解放出来，而且还可以在复杂的文件中提取有效信息从而让业务的处理流程和程序得到简化，同时极大提高了工作的效率和拓宽人类的专业知识。结合互联网技术，会计可以实现集中的财务共享模式，让每一个员工都能够亲身感受到公司财务的运营。

2.人工智能将改变传统会计人员的工作职能。人工智能释放大量的会计人力资源，这部分人力资源要想不被淘汰，必须从自身实现转型，由普通核算人员向管理会计人员转型。即使人工智能可以模仿人类的智慧，但是始终达不到和人类一样的智慧，因此会计行业中广泛涉及分析、预测和统筹等的管理会计将是财会人员的生机。人工智能会集中各种数据，管理会计将有价值的信息从这些数据中提取出来综合后发挥管理智能。

3.管理结构趋于扁平化。由于人工智能裁减了部分普通核算人员，企业的行政管理层次也得到削减。和以前相比，引入人工智能后的组织结构精简干练。

4.人力资源管理职能转变。目前会计行业中使用财务软件、税务软件和审计软件等就是人工智能迈向会计行业的第一步，这些软件像机器人一样提高工作效率。会计行业中的战略、顾问和服务三项职能在传统的人力资源管理模型中呈现为金字塔形[7]。随着会计行业的一部分服务由人工智能系统去完成，在新型的人力资源管理中，服务被一分为二。如图表2所示。

四、启示

（一）人力资源规划

科技的进步使人工智能正逐步取代部分会计人员，会计行业的岗位需求将逐步下降，虽然在某些方面人工智能可以模仿人类智慧，甚至可以超过人类，但是人工智能并适用于会计行业的每一个领域。所以公司的人力资源部门重要发展方向之一就是要细分工作职能，挑选适合的“人”去担任相应的职能。

（二）人才招聘与薪金管理

随着网络技术的发展和电算化的普及，作为会计人员，应该持续关注那些可以对人类社会产生重大影响的技术。加之现在人工智能的引用，财会型企业在招聘人才时不能只单单注重其会计业务能力和从业资格证书，还应当考查其IT等相关技能，优先选取综合型人才。针对不同业务水平和能力的员工应制定相适应的薪金体系，合适的薪金体系才能留住和吸引人才。对于综合型、管理型的人才的薪金应高于普通核算型人才，并且随着人工智能的进一步发展与引进，应逐步扩大两者的差距。

（三）人才培训与发展

时代在不断发展，会计企业也必须要加强员工的再教育。一方面会计行业应培养员工的计算机信息技术，让员工在掌握常用的计算机操作和财务会计软件之外多了解一些其他业务技能，乘势提高自身核心竞争力；另一方面，会计行业应大力培养高层次的复合型人才，让会计人员具有良好的专业素养和自己的专业判断，能够在海量的数据中做出取舍，准确预测，做一些人工智能所不能完成的工作。

（四）企业文化整合

人工智能作为一种新概念被引进，势必会在会计行业造成新观念、新思想与传统观念和传统思想的冲突。从组织内部来看，对已经遵守若干年的企业文化，尤其是老员工，总是沿袭自己习惯的做法，不愿意接受新的思维方式，但是一味地抱残守缺，只会阻碍组织的前进，甚至陷入“第二曲线理论”。因此，会计行业必须本着平稳过渡、充分沟通的原则对两种文化进行融合升华和重塑创新。

（五）完善信息系统

一方面要全面提高财会行业的信息系统化水平，加快完善运行平台等系统设施，在财会工作中加入电算化并制定具有针对性的发展计划；另一方面，只有适合自身领域的人工智能才是最好用的，必须结合人工智能的应用和会计行业的具体业务。因而为了制造出可以被本行业所广泛应用的人工智能，会计人员必须参与相关的技术开发与研究[8]。

第7篇：人工智能教育现状范文

据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。

2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。

如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。

第一部分人工智能行业发展概述

1.人工智能概念及发展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。

自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。

人工智能发展历程

2.人工智能产业链图谱

人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。

A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。

B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。

C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。

人工智能产业链

资料来源：创业邦研究中心

第二部分人工智能行业巨头布局

巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。

资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理

第三部分机器视觉技术解读及行业分析

1.机器视觉技术概念

机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。

机器视觉的两个组成部分

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

2.发展关键要素：数据、算力和算法

数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。

深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。

3.商业模式分析

机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。

（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口

这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。

此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。

国内外基础算法应用对比

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口

软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。

4.投资方向

（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备

从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。

机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。

（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片

以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。

（3）新兴服务领域的特殊应用

前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。

（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键

机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。

第四部分智能语言技术解读及行业分析

1.语音识别技术

（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温

语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。

（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流

语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。

（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势

低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。

麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。

在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。

2.自然语言处理（NLP）发展现状

（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展

深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。

深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。

（2）NLP主要应用场景

问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。

图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。

机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。

对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。

（3）创业公司的机遇

1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。

2)应用于垂直领域的自然语言处理技术

避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。

第五部分人工智能在金融行业的应用分析

人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。

人工智能在金融行业的典型应用情况

资料来源：创业邦研究中心

第六部分人工智能在医疗行业的应用分析

1.人工智能在医疗行业的应用图谱

人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。

图 人工智能在医疗行业的应用图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.人工智能在医疗行业的具体应用场景

医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。

药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。

虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。

第七部分智能驾驶行业分析

1.智能驾驶行业产业链

智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。

产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。

智能驾驶产业链图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.智能驾驶市场分析

伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。

按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。

根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。

第八部分中国人工智能企业画像分析

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。

地域分布

全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。

行业分布

从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。

从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。

收入情况

收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。

最新估值

企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必

选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)

第九部分典型企业案例分析

1.Atman

企业概述

Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。

目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。

企业团队

创始人&CEO：马磊

清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。

Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。

核心技术与产品

技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。

Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。

机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。

知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。

2.黑芝麻

企业概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。

企业团队

团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。

创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。

核心技术和产品

在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。

3.乂学教育

企业概述

乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。

企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。

主要产品

学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。

智适应学习人工智能系统

智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。

业务模式

线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。

4.云从科技

企业概述

云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。

云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。

企业核心团队

创始人

周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。

周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。

核心技术团队

云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。

技术优势

全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。

云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。

在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。

正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。

行业应用

目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。

5.Yi+

企业概述

北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。

目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。

企业团队

团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。

创始人&CEO：张默

北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。

核心技术与产品

技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。

公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：

行业解决方案

针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。

营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。

智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。

电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。

相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。

6.擎创科技

企业简介

擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。

核心团队

擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。

主要产品

“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。

“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。

商业模式

目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。

核心优势

第8篇：人工智能教育现状范文

关键词：人工智能；人机交互；机器学习；深度学习；数据挖掘

中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）03-0221-02

人工智能是当今科技发展中最具潜力的热点问题之一，2016年初轰动世界的谷歌AlphaGo打败围棋世界冠军李世石的经典案例更是引起了全世界广泛的关注和热议。“人工智能”这个概念再次被推到了风口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它会对我们的生活有什么影响？在这个背景下，我们深入探究人工智能及其相关的技术领域，对于人工智能的普及和发展有着重要意义，也希望能给予人工智能相关领域的科学研究者们提供一些参考和方向。

1 什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门全新的信息技术科学，是计算机科学技术的一个重要分支，是指对于模拟、拓展和延伸人类的智能的应用系统及相关的理论和技术方法的开发研究。主要通过研究及了解人类智能的本质从而开发出能给出类似人类智能反馈的智能机器，计算机系统在理解目标方向之后所取得的最大化成果是计算机实现的最大智慧。人工智能不单单是一个特定的技术，它所研究的往往是能创造智能意识的高科技机器，包括了算法和其他应用程序，处理的任务也远远超出了简单计算，从学习感知规划到推理识别控制等等。人工智能的研究方向包含语言及图像识别技术、机器人设计、自然语言处理等，日益成熟的理论方法和技术实践也使得应用领域范围大规模扩张，人工智能是人类智慧的结晶，未来也可能展现出超过人类的智能。

2 人机智能的研究方向

人工智能的科学研究通常涉及到数学、逻辑学、认知科学、以及最重要的计算机科学等多学科领域，延伸出了以下几个主要的研究方向：

2.1 逻辑推理与证明

早期的人工智能更多的解决了大量数学问题，逻辑推理是基础也是研究时间最长最重点的领域之一。通过找到可靠的证明或者反证方法实现潜在的定理证明，根据数据库的实例进行推导并及时更新证明结论，演绎和直觉相结合，在推理和证明中实现部分智能。

2.2 问题求解

问题求解领域的一大重要应用则是下棋程序的功能实现，化繁为简、将困难的问题点拆分成为独立的子问题进行求解；而另一个实例则是数学方程的求解实现，分析各种公式符号的组合意义从而为科学研究者提供强有力的基础保障。问题求解中所运用的搜索和规约也是人工智能领域中的两大基本技术。

2.3 自然语言处理

自然语言处理也叫自然语言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助计算机来处理使用人类语言作为计算对象的算法程序，并研究相关的理论方法和技术。NLP是人工智能领域的主要研究方向之一，也是发展时间较长的研究方向之一。语音识别、搜索引擎、机器翻译等等都是NLP的重要研究内容，目前也都在人工智能领域获得了突出的应用成果。

2.4 专家系统

专家系统是指具有大量模拟人类相关领域专家知识和经验的智能计算机程序系统，依托于人工智能相关技术，根据专家系统所提供的数据方法进行判断推理进一步决策，从而代替人类专家解决一部分该领域的特定问题。从知识表示技术的角度上看，专家系统可分为基于网络语义、基于规则、基于逻辑、基于框架等几种类别；而从任务类型及专家系统主要解决的问题类型的角度来看，专家系统也可分成解释型（分析和阐述符号数据的意义）、调试型（根据故障制定排除方案）、预测型（根据现状预测指定对象未来可能的结果）、维修型（针对特定故障制定并实施规划方案）、设计型（按指定需求制作图样和方案）、规划型（根据指定目标制定行动方案）等。

专家系统的建立包含以下几个步骤：（1）初始专家知识库的设计：包括问题、知识、概念、形式、规则等多个概念的筹建；（2）开发和试验系y原型机；（3）改进与归纳专家知识库等。

专家系统的实现通常建立在大量的数据统计与人类专家提供的问题解决实例上，没有精确或统一的求解算法，因此也会造成一些局限性。在人工智能与计算机科学快速发展的今天，专家系统也逐渐更重视理论和基础研究，除了基于经验的理论，基于规则和模型的方法也将投入到实际运用中，未来的专家系统将更偏向协同式和分布式方向发展。

2.5 机器学习

机器学习是指计算机自动获取新的推理算法和新的科学事实的过程，是计算机具有智能的基础。计算机的学习能力是人工智能研究史上的突出成就与重要进展，也是人工智能初步实现的重要标志。机器学了在人工智能领域有着重要应用，对于探索人类智慧的奥秘以及学习方法和机理都有着重要意义，机器学习的时代才刚刚开始，各种理论方法也正在逐步完善中，未来精彩可期。

3 人工智能的应用

人工智能的首次提出至今已有60年的历史，在这个循序渐进的过程中，无论是功能场景还是机器模式，都逐渐从单一到通用、从简单到复杂，表达方法也更多种多样。目前主要通过赋予机器产品一定的人类智能从而有效地提升机器工作效率及能力，未来的人工智能将更多的模拟人类生活环境及思维方式来设计出真正具有人类智能的高效人机系统。

3.1 人工智能在各个行业的应用

人工智能已经运用到人类生产生活的各个方面，主要包括以下几点：（1）以智能汽车为代表的自动化交通方式。（2）种类繁多的家庭智能服务机器人。（3）用于临床支持和病人看护中的自动化智能设备及医疗器械。（4）智能教育辅导系统、线上学习和智能辅助学习设备的普及。（5）基于图像处理和自然语言处理的各类音乐社交软件及VR设备的兴起给互联网娱乐时代带来的巨大变革。（6）逻辑证明及智能分析在公共安全领域的预测及防范。（7）大量重复机械的劳动逐渐由智能机器取代，人类承担着更多的创新及实践工作。

3.2 人工智能生活应用实例

作为辅助人类生产生活的重要工具，日趋成熟的智能机器人已经快速走进了人们的日常生活中，下面我们介绍几种常见的使用场景：（1）智能房屋和家居生活的构建：目前的智能停留在自动控制I域，通过用户指令来便捷的操控比如电视、窗帘、灯具、空调等等；而未来，人工智能的发展将根据你的日常行为了解你的习惯喜好，利用传感器和自动装置搜集用户的行为数据，通过机器学习和深度学习算法改造你所居住的环境。最终实现真正意义上的智能家居生活。（2）无人驾驶的智能汽车：主要通过导航和定位实现规定路线的行驶、通过激光测距、雷达感应和照相等技术，配合复杂的计算公式从而辨别和避让各种障碍，最终脱离人类操控的环境下自动完成发动、驾驶、刹车等动作。行驶的安全性和准确性在智能机器的帮助下其实更可靠，我们完全有理由相信未来自动驾驶将成为人们出行的新方式。（3）基于神经网络的新型翻译方式：在线翻译相信大多数人都不陌生，使用范围广普及率极高，但其准确性一直都是人们关注的焦点之一。谷歌翻译负责人表示将在部分功能上尝试使用深度学习技术，如果能顺利实施必将使得翻译准确性的研究取得实质性突破，而基于神经网络的翻译方式则将帮助计算机更好地模拟和理解人类思维，使得翻译结果更流畅合乎规范，也方便人们更好地理解。

4 人工智能的发展历程

人工智能的发展历程不算很长，但发展速度却异常迅猛。跟所有新兴的前沿学科一样，人工智能的发展中也经历了和低谷时期。根据不同时期代表性人物和事件的发生，我们大致可以将整个过程分为以下几个阶段：

（1）1950年，举世闻名的“图灵测试”（图灵，英国数学家，1912―1954）首次发表于《计算机与智能》一文，即通过房间外的人和两个房间内的人和机器分别对话中，是否能区分人和机器从而判断出机器是否具有了人的智能。这是人类对于人工智能最初的概念。

（2）1956年，由香农、麦卡锡、朗彻斯特和明斯基共同发起的DARTMOUTH学会于达特茅斯大学召开，会上首次提出“人工智能”一词，这是历史上第一次关于人工智能领域的研讨会，见证了人工智能学科研究的开端。

（3）1960年以来，生物进化领域逐渐建立起了遗传、策略和规划等算法。1992年计算智能由Bezdek提出，计算智能对于生物进化学的探究有着重大意义，涵盖了模式识别、人工生命、神经网络、进化计算等多学科集合与交叉。

（4）上世纪90年代开始，专家系统逐渐兴起，对于专家知识库的不断改进以及基于规则和模型的协同式分布式专家系统将是未来使用的主要趋势。

（5）从1960年神经网络首次应用于自动控制的实施，到1965年人工智能启发式推理规则的方法引入，再到1977年运筹学理论中概念智能控制模式的成功借鉴，人工智能的发展也顺利引导了自动控制模式逐渐切换到了智能控制模式。

（6）从1956年AI概念的正式提出以来，人工智能领域已经取得了众多突破性的成就和进展，很多天马行空的想象也随着科技的进步在一代代科学工作者的不断努力下逐渐设计落实，人工智能已经从科学研究逐渐走向了人们的日常生活中，成为了当下最具潜力的多学科交叉的前沿科学。

5 人工智能的未来与发展趋势

从人工智能的提出到逐渐走入人们生活，人工智能的概念一经问世则得到了人们的普遍关注，甚至带动了语音识别、自然处理处理、机器学习、数据挖掘等一系列相关学科的发展和兴盛。人工智能领域中的创新和蓬勃发展是趋势也是必然，通过了解人工智能学科的发展历程及应用领域，我们大致可以推测出关于未来人工智能的一些方向：（1）机器学习和深度学习算法指导下更聪明更多样性更具智能的机器系统。（2）自然语言处理应用中更自然的人机互动交流。（3）机器学习时代更快速的数据处理分析策略。（4）各研发企业和机构对于人工智能先进技术更激烈的竞争和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，简称ASI）时代下AI是否会走向失控给人们带来的微恐惧。

6 结语

在短短60年的时间内，人工智能的快速发展已经从很大程度上改善和刷新了人们的生活方式。人工智能的深入研究和实现正在不断帮助我们探索这个世界、帮助我们搜寻信息应对各种各样的挑战。人工智能在逐渐强大的同时，有机遇也存在着巨大的挑战和技术瓶颈，距离人工智能时代的真正实现还有很长的路要走。而人工智能的不断更迭完善，是否能取得超越人类智力和认知的智能、是否会出现违背人类价值观的危险行为将是未来很长一段时间内需要研究的重要课题。

参考文献

[1]李红霞.人工智能的发展综述[J].甘肃科技纵横，2007，36（5）：17-18.

第9篇：人工智能教育现状范文

[关键词]互联网金融；高等金融教育；SWOT；教学改革 

[中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2017）10-0008-03 

2013年以来，互联网金融快速崛起并深刻影响着金融学子的学习生活、社会实践和思维观念。一系列互联网金融的新概念进入高等金融教育的视线：“大数据”、“云计算”、“社会征信”、“共享经济”、“数字货币”、“机器学习”、“人工智能”等，让金融专业的师生既兴奋又备感压力。互联网金融相对于传统金融的思维观念已经改变，经济和金融明显可分的界限被打破。当前，互联网“经济”、互联网“金融”和互联网下的“大数据”高度融合，浑然一体，不可分割。一切资金支付活动均通过移动终端进行，几乎不需要现实货币参与，点对点的资金流动使得“金融脱媒”趋势来得异常凛冽，基于大数据的分析解决了信息不对称的难题。受此影响，复合型人才和跨界发展不再是空洞的口号，传统金融教育的专才培养模式不再可行。互联网金融是新生事物，其实践远远走在了当前高等金融教育的前面，对传统高等金融教育产生强烈冲击，但也带来了变革和发展的机遇。因此，强化对互联网金融教育的研究，通过互联网金融思维重塑和再造高等金融教育势在必行。 

一、互联网金融的优势和特点 

（一）大数据优势 

互联网金融首先是从“草根金融”兴起的，在民间金融“野蛮生长”和“乱象丛生”的时代中逐渐走向成熟，对传统正规金融形成强大压力。实际上，历史上非正规金融发展缓慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不对称导致严重的逆向选择和道德风险、社会征信缺失、无足值抵押等。互联网金融的出现，较好克服了这些顽疾，信息不对称可以依靠大数据技术有效缓解，移动终端的广泛使用结合人工智能使社会征信和债务催收都不再成为问题，在此基础上进一步催生了众筹、共享经济等变革创业方式、生活方式的全新业态。 

（二）人工智能优势 

与传统金融相比，人工智能效率高，错误率低，模型不断进行自主训练和优化，大大提高了适应性，在量化投资、决策咨询和风险控制等方面逐步取得优势。人工智能的核心是机器学习，互联网金融下每日新增的海量用戶数据，以及公司之间的数据共享使得感知机、决策树、随机森林、支持向量机、Logistic回归、BP神经网络等一系列机器学习的核心算法和模型不断“学习成长”，在实践中取代了传统基于人工授信、核查和对客户分类的工作模式。在不远的将来，这种开放、大维度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得对银行依赖中央银行建立的封闭客户数据系统的优势。 

（三）“互联网+”的后发优势 

“互联网+”是一种全新的思维，智能化、去中心化、脱媒化、信息化以及便捷快速的推广模式催生了各类体量巨大的新兴业态，作为这些业态的基础和共同体，互联网金融拥有显著的后发优势，领先于传统产业成为近年创新创业的最大落脚点。 

（四）规模优势 

2008年以来，互联网金融的交易规模迅速扩大，经营上的规模优势日益明显，各项交易成本明显下降。与传统金融业态不同，互联网金融由一系列的产业链构成：征信、借贷、催收和服务等环节可分散于不同的公司，在业务模式上可以灵活分散也可有效整合，每一环节聚焦其优势业务，可将规模优势带来的低成本优势发挥到极致。 

（五）双创优势 

2013年以来，互联网金融的交易成本低，可有效缓解信息不对称问题，交易效率高等的优势愈发明显，不断与其他行业形成跨界融合发展，催生创新，推动创业，极具双创优势。一是依托互联网的移动支付业务的快速发展，不仅远程支付场景不断完善，近场支付也在爆发；二是支付产业链的受理端及其延伸的综合金融增值服务——海量支付数据以及数据驱动的增值服务，为互联网金融企业带来了新的发展；三是区块链技术的融合运用引爆了“跨境支付”的探索热潮；四是在P2P等典型的互联网金融业务模式上，从以往只提供信息中介服务平台的模式创新发展出了引导P2P平台与担保机构合作、整合线上与线下服务以及增加债权转让等服务的新型模式；五是利用大数据、云计算和人工智能等技术帮助互联网金融公司开展客户的理财或量化投资业务；六是基于互联网的共享经济大大便利了人们的生活体验和观念。 

二、当前高校金融教育应对互联网金融冲击的SWOT分析 

表1是高校金融教育应对互联网金融冲击的SWOT分析矩阵，在理论和实践两个层面为当前高校金融教育如何应对互联网金融的影响提供了分析思路和依据。 

（一）优势 

首先，传统金融教育具有雄厚的人才基础和优势。自20世纪80年代我国建立高等金融教育事业以来，到目前为止高等金融教育已取得质的突破，金融专业的品牌认可、高考招分、学生素质、国际化程度、毕业后的薪资水平、社会评价等各项指标均处于各行业的前列。同时，国内金融领域在国际一流期刊发表的论文数量也在整个社会科学领域处于领先地位。其次，当前高校金融专业的培养方案和课程设置一般采取模块化搭建的思路，从公共基础、学科基础、专业培养、素质教育和实践实习等方面进行模块化管理，具有良好的可拓展性，互联网金融的相关课程可根据不同专业需要，进行优化组合，体现功能性。第三，互联网经济和互联网金融给高校师生带来了良好体验和观感，高校师生有充分的积极性迎接新专业的建设和发展。 

（二）劣势 

传统金融教育是单一化的金融专才培养模式，一般分为货币经济、金融市场、投资、金融工程、银行经营与管理、公司金融、家庭金融等方向，注重对货币、投资、资产定价、股票、债券和财务等“纯金融”知识的讲授，对大数据、人工智能和机器学习等涉及计算机与统计学习等跨领域的知识鲜有涉及。在互联网金融的冲击到来之后，我们发现业界需要复合型的跨界人才，单一聚焦金融领域的教学思维和模式开始变得落后和陈旧，金融教育需要“混业发展”。另一方面，教材建设相对滞后。目前，比较缺乏互联网金融的专业教材：一是自编教材的质量令人担忧；二是优秀的互联网金融的国外教材引用较少；三是互联网金融跟风开设课程的现象比较突出，没有因地适宜，教学内容和难度都过犹不及，影响了教学效果。　（三）机遇 

互联网金融是朝阳产业，带来了巨大的发展机遇。当前，互联网金融行业的人才极度缺乏，不得不采取“挖墙脚”的无奈之举，导致银行业人才流失严重。限于人才奇缺，互联网金融目前的进入门槛较低，人员素质和水平良莠不齐，原因在于高校对互联网金融人才的培养处于摸索阶段，传统金融教育毕业的学生青睐于在正规金融行业就业，对以民营企业为主的互联网金融行业心存疑虑甚至偏见，人才供给严重不足。显然，传统金融教育向互联网金融教育转型发展的机遇巨大。不仅如此，互联网金融还在科研立项、论文选题、学生的实习实践、就业创业、高校金融教育的学科点申报、专业建设和师资培养等方面开拓了广阔空间，前景可期。另一方面，相对于传统的金融业而言，互联网金融是典型的跨界金融，从一开始就在进行业务模式的细分和产品之间进行内部整合。互联网金融也正在逐步通过用户、大数据和场景的互动来实现对银行、证券、保险、基金和资产管理等传统金融机构进行强有力的整合运作。互联网金融的跨界整合实现了不同行业功能的有机结合，推动了我国区域经济在空间和深度上的拓展。互联网金融需要既懂得信息技术又懂得金融业务、营销和管理知识的跨界复合型人才，这就对高等金融教育提出了更高的要求。但是从高等金融教育实践来看，金融、计算机及营销和管理类专业的教育还是各自为政，独立培养，忽略了跨界知识的构建，导致学生难以适应社会对复合型人才的需求。 

（四）挑战 

首先，传统金融教育“分业培养”的理念和当前互联网金融“混业发展”的现实需求严重冲突，需要解决“并轨”发展问题。其次，传统高等金融教育的课程设置和培养体系相对成熟，然而，互联网金融的实践远远走到了学校教育的前面。再次，互联网金融教育强调“长尾性”。与传统金融的“二八定律”正好相反，互聯网金融的优势在于服务80%的小微客户，推广的是普惠金融的理念。但在传统金融教育中关于普惠金融、微型金融的相关课程几乎从不开设。消除“教育偏见”达到在正规金融和非正规金融之间的教育平衡，更加注重“长尾性”仍然任重道远。 

三、结语 

高等金融教育承担着为金融行业输送急需人才的重任，也是社会和家长的关切所在。互联网金融是未来金融行业的制高点，需要高校金融教育培养复合型人才，要求他们具备金融学知识，理解金融业务的原理，掌握信息化技术并能对大数据进行分析，还要具有一定的营销和管理能力。因此，主要的启示有如下几点：（1）注重学科交叉，优化课程设置，培养复合型人才。（2）加强师资建设，促进传统金融教育向互联网金融转型发展。（3）加强互联网金融的“产学研”的合作，树立“干中学”的务实求真精神。对此，高校金融教育是有优势的，要秉持开放理念加强彼此合作，使研究向应用转化。（4）加强对大数据和人工智能的关注，引入相关课程。此外，在互联网金融风险高发的背景下，高等金融教育也要积极承担社会责任，适时向社会进行互联网金融知识的推广和普及，提高民众规避风险的能力，达到普及金融教育的目的。 

[ 参 考 文 献 ] 

[1] 刘小铭.浅析互联网金融现状及风险[J].经营管理者，2016（23）：313. 

[2] 杨竹清，张超林.互联网金融对我国高等教育金融的启示[J].金融教育研究，2016（5）：82-88. 

[3] 刘源.论技术经济学课程的分阶段培养模式[J].中国市场，2016（48）：167-169. 

[4] 谢水园.企业的业务骨干参与大学课堂教学常态化研究——以《国际贸易实务》为例[J].亚太教育，2016（30）：89. 

[5] 谢水园.论外贸通关实务课程中多种教学方式的运用[J]. 中国市场，2014（22）：149-150. 

[6] 胡烨丹，潘锡泉.互联网金融语境下的金融职业教育模式创新[J].中国职业技术教育，2015（34）：93-95. 

[7] 刘变叶.互联网时代金融学专业人才培养面临的挑战及应对措施[J].工业和信息化教育，2015（5）：1-5.