人工智能技术创新精选(九篇)

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第1篇：人工智能技术创新范文

关键词：人工智能技术；计算机网络；应用

基于信息时代，互联网成为支持社会生活的重要手段，而计算机网络技术发挥互联网核心技术的作用。面对社会需求的多样化，计算机网络功能亟待丰富。人工智能是应用学科的一种，与现代社会关系紧密，以计算机网络的融合更显自身的智慧性与高效性。只有依托人工智能的优势，才能有效应对错综复杂的网络环境，提升网络运行效率。为此，人工智能技术与计算机网络的融合代表了时展的趋势与方向。

一、基于专业角度准确掌握人工智能技术的涵义

对于人工智能，主要是以计算机以及相关机械为手段，实现对人类大脑的模仿，承担复杂的工作与劳动，有助于专业复杂推理的解决。人工智能技术是新技术的代表，对改进生产模式、提高效率意义深远。从特质上分析，人工智能技术代表新兴技术类型，具备较高的模仿能力，这也是智能技术能够成为计算机网络核心的关键，加快数字计算与转变的发展进程，促使复杂的问题更加简洁化。

二、正确认识人工智能与计算机网络之间的关系

从人工智能范畴分析，其囊括多种学科知识，涵盖多个领域，是理论与实践的融合。人工智能与计算机网络关系紧密。具体讲，人类思维具有复杂性，但是，针对一些基础性思维，人工智能技术能够进行模拟操作。人工智能与计算机网络之间具有不可分割的关系，彼此之间影响巨大。借助人工智能，能够对计算机系统进行目的性设计与研发，同时，依托网络，进行数据库资源的整合，达到真正意义的模拟人脑。具体讲，在人工智能的支持下，计算机网络拥有图像、影像等信息编辑处理程序，对人类大脑思维方式进行模拟，凸显系统性与全面性的特征，严谨性较强。其次，依托人工智能技术，计算机网络所具备的数据信息处理能力更加灵活，突破时空限制，满足集中处理的需求。再次，人工智能促使计划更具全面性与可行性。

三、全面分析人工智能技术在计算机网络中的应用

（一）人工智能技术支持计算机网络信息动态监控，强化网络安全性的维护

随着计算机网络技术影响力的不断扩大，其在提升便利的同时，安全隐患也随之出现，网络环境也亟待整治，网络信息安全性需要引起重视。网络信息的安全性离不开监控的实效性与动态性。依托人工智能技术，计算机网络应用更具安全性，尤其是借助智能防火墙与入侵检测等人工智能技术，强化对传统防火墙不足之处的有效弥补，切实提升安检效率。另外，在人工智能的应用下，智能识别技术被添加至防火墙，能够更加快速地判别信息性质，及时分辨垃圾、无价值信息。依靠智能防火墙，计算机网络中数据信息更具专业性与有效性，降低违法现象的发生。除此之外，人工智能技术能够有效增强入侵检测功能，对维护网络安全具有强大推动作用，保证信息的安全性与保密性。

（二）人工智能技术实现了对计算机网络管理设计的优化，管理水平大幅提升

立足计算机数据信息传输网络，智能化功能机构的形成离不开人工智能技术的支撑。在新的发展时期，技术创新成为主流，为了契合时展，要依托人工智能技术，强化设计水平的提升。人工智能之所以具有强大优势，主要源于其实现了多种技术的融合，突破了单一技术的制约。立足计算机数据信息的处理以及控制应用，工程技术精度要求较高，人为操作很难达到，人工智能却能够轻松实现，依托信息与系统设计，人工智能技术能够实现对信号与系统更加高效与全面的分析。由此可见，人工智能技术的存在使得网络管理设计水平得到大幅提升。

（三）人工智能技术丰富计算机网络功能，全面扩大计算机网络社会影响力

纵观信息技术领域，人工智能技术的突出特征是对计算机网络自主学习建设的强大支撑，促使计算机功能更加多元性，尤其是重视满足社会实际需求，加强标准化建设，加快智能化道路的创新与进步。另外，可以与多种先进操作软件进行联合使用，促使操作系统更加优越，实现对于网络数据信息资源的高度融合，在根本上使得计算机网络的影响力不断扩大。

（四）人工智能技术提升计算机网络技术管理评价水平，增强系统资源的规范化与专业性

对于人工智能技术，其作用也体现在计算机网技术管理与评价之中。具体讲，在人工智能技术应用之前，计算机网络技术管理存在一定复杂性，结合人工智能技术，有利于构建技术与专家知识库，提升计算机网络技术管理水平，强化评估的科学性与高效性。这种专家知识库日趋成熟，应用效果突出，能够通过专家系统进行知识与经验的总结，随后传递至系统，提升整个系统数据资源的规范性与专业性。

四、展望人工智能技术在计算机网络中的应用前景

立足人工智能技术，在与计算机网络技术相融合的同时，自身也实现了发展与进步。展望未来，人工智能技术在整个信息以及计算机领域极具发展潜力，因此，要进行深度挖掘，以精细化与集成化为方向，加大人工智能技术的研发力度，强化与计算机网络的科学融合，加强交流协作，实现共赢目标，在根本上促进信息技术实现可持续、健康发展。

第2篇：人工智能技术创新范文

谷歌人工智能AlphaGo战胜韩国棋手李世石的“人机围棋大战”，一度将人工智能概念推向风口浪尖。业内人士认为，在以“深度学习”技术为主流的全球人工智能科技竞赛中，中国专家所引领研究的“迁移学习”技术具备很强竞争力，代表了人工智能的发展趋势。

深度学习+小样本

“人机围棋大战”的背后，是人工智能领域机器学习技术的突破，即机器在模拟人脑运算方面取得的重大进展。实际上，人工智能技术已走过60年历程，直到近年机器学习技术中的“深度学习”技术取得突破，才迎来春天。

“深度学习”意为使机器模仿人脑神经网络的学习、判断和决策能力。比如，AlphaGo机器人以半年时间集中模仿学习了3000万步人类围棋大师的走法，并从自我对弈中积累胜负经验。

然而，“深度学习”局限性明显。原百度研究院副院长、地平线机器人CEO余凯坦言，肥沃的数据“土壤”才能“训练”出“深度学习”模型，但目前数据源、数据算法、数据应用的市场高度分离，未形成完善的“大数据+人工智能”产业链，导致人工智能技术的发展仍然面临数据源不足和技术垄断两大挑战。

“数据高度集中在谷歌、脸书、亚马逊、BAT等互联网巨头手中，长此以往，将导致人工智能技术垄断，反而不利于技术创新和国家安全。”香港科技大学计算机科学及工程学系主任杨强说。

杨强强调“深度学习+小样本”理念，即将大数据训练好的模型迁移到类似场景加以改进应用，打破了“逢模型必大数据”的局限。

“比如，将骑自行车的经验应用到骑摩托车上，就是‘迁移学习’。”杨强说。

2005年，微软举办的世界数据挖掘大赛中有关于搜索技术的竞赛题目，杨强团队利用“迁移学习”，将机器在其他领域的经验迁移过来。

在IT行业，“迁移学习”已有局部应用。

人工智能公司“第四范式”创始人戴文渊在百度负责名为“凤巢”的广告营销系统期间，利用“迁移学习”将百度搜索算法应用到问答社区“百度知道”，使后者点击率提升4成;腾讯将大规模在线电商推荐任务迁移到新领域，大大减少了数据需求量;微软也利用“迁移学习”分析了电商产品的舆情取向;香港科技大学利用“迁移学习”技术，将大数据训练出的对话模型迁移到具体行业的小数据领域，实现精准的“人机对话”，在服务业具有极强的应用价值。同时，杨强还在华为创立人工智能领域实验室，利用“迁移学习”技术研发了10多个智能移动终端的专利，并已注册。

“迁移学习”的应用障碍

多位受访专家认为，机器学习是当前人工智能技术的核心，“迁移学习”是机器学习技术发展的新阶段。杨强带领团队将研究不断深入，使中国占据了这一领域全球研究的制高点。

专家们认为，中国迫切需要发展“迁移学习”技术，并实现推广与应用。

但是，眼下“迁移学习”应用仍然有限。而造成这种情况的因素，是多方面的。

其实，在谷歌的人机围棋大战之前，人工智能少人问津。AlphaGo的胜利，源于谷歌团队此前收购了人工智能公司Deep Mind，获得了“深度学习”技术，Deep Mind人才主要来自多伦多大学，其研究长期默默无闻。这反映了人工智能长期“冷门”的现状，企业对前沿技术的敏感性不强。

由于人工智能产业处于发展初期，企业对“迁移学习”技术的需求也有限。目前，中国人工智能领域还没有一家以此为主业的上市公司，也没有出现一家龙头企业。百度虽然以人工智能为发展方向，但人工智能并非主要收入来源。

再者，产、学、研结合不够紧密。企业缺少渠道了解“象牙塔”技术，因此，难以应用先进研究成果。

如何保护隐私

专家认为，“迁移学习”技术的研究应用对中国具有战略意义，也是中国在人工智能科技方向获得全球领先地位的重要契机。

对于中国来说，“迁移学习”是国家实现科学技术弯道超车的契机。放眼人工智能产业，在人才、工业基础、研究环境、产业环境方面，中国和欧美的差距仍然较大，“迁移学习”是中国追赶发达国家的重要契机。

第3篇：人工智能技术创新范文

关键词：人工智能；电气工程；自动化

人工智能的运用是行业的一大进步，特别是在电气工程自动化控制中的应用，已经开始引起业内重视与人们的关注。传统的技术满足不了当前需要，技术创新推进了行业进步与发展，现代技术和传统学科相比，是全新的控制理念，是理念的创新与升华。人工智能是新学科，在传统技术基础上，实现了质的飞跃，彻底摆脱传统技术和方法的束缚，使学科更具有广泛性与融合性。人工智能和传统理念相比，还具备较我的优越性，在生产中解决了许多难题，人工智能技术的应用使生产效率得到有效提高、大大节约了人力劳动成本，只有不断进行深入研究，才能推进人工智能技术发展，实现电气自动化控制领域的新突破。

1人工智能控制技术的优点

人工智能技术是高科技的产物，是人们长期研究的结果，当技术落地并实现推广后，就解放了人力劳动，推进了生产效率，这门新兴学科与各学科间形成良好配合与融合，与各个分支领域形成相通，综合性的利用了生产效能。（1）设计之前无需事先准备控制对象的模型。在进行设计时，需要根据实际工作需要做好调查，通过与工作的结合，使技术与实践相融合，但是在设计时，无法确定参数具体情况，一些变化无法控制，但是通过人工智能控制器就能完全实现解决，使动态方程更加精确，对操作对象的控制就会更加科学。（2）人工智能控制器能够在一定时间范围内，实现响应时间、下降时间、鲁棒性能等变化，使自身性能得到全面提升，增加了工作时效性。（3）人工智能控制器比传统的控制器调节更容易，在没有经过相关技术培训时，也能根据实际的数据、信息和语言等便捷的进行设计操作，操作起来较为简单方便，提高了工作效率。（4）人工智能控制器良好的一致性，也就是说，当驱动器出现特异时，如果对一些不具体的数字进行重新输入，也会在输入未知数据时得到有效控制，使相关数据得到良性评估。

2人工智能实际应用

随着人工智能技术的快速发展，一些科研单位院所已经把它当成一个重要课题，特别是在许多高等院校中，人工智能应用的研究已经进入到了电气工程自动化控制领域，研究成果不展出现，并投入实践中。人工智能的应用，不仅提高了工效，更在实际操作中，解放了人力劳动，实现了电气设备故障预测、诊断、优化、控制和保护。

2.1对电气设备进行优化设计

要想实现电气设备优化设计，就需要掌握大量的学科门类，使知识得到整合，设计是一项非常复杂的工作，要通过对电路、电磁场、电机、电器等的整合，使各类知识能灵活应用，这仅仅是基础，要想形成良好的设计思路，还要有丰富的实践经验，通过实践把知识进行创新，才能完成设计工作。传统意义上的产品设计主要是根据经验在实验室通过人工手动制作完成，要想得到良好的结果难度可想而知。而现在则需要使用计算机技术，通过计算机辅助做好设计（CAD），计算效果好，产品更新快，从根本上缩短了开发的周期，节省了大量的人力劳动。通过在CAD技术里引入人工智能，帮助设计人员提升所设计产品质量和设计的效率是当前普遍采用的方法。遗传算法是一种先进的计算方式，数据快、结果准，多数设计人员使用遗传算法及其衍生算法，使电气产品智能化优化设计更加科学合理。电气设备故障较复杂，多数是不确定和非线性的，只有掌握好了预兆与隐患，才能把设计更加优化，实现预兆和故障间的联络，有效解决模糊逻辑和神经网络的连接，实现多途径设计。

2.2对电气设备的事故以及故障进行诊断

在电气领域中，一直以来都使用传统的方式进行操作，这种方式不但影响效率，更影响精准度。传统的操作方式较为陈旧，不能满足现在的生产需要，而传统诊断方法又不能精确计算出故障点。而在电气设备中，多发性的故障多是发动机、发电机和变压器，这些设备是事故和故障出现频率最高的部件，只有掌握了各部件的工作原理，才能有效提升数据收集力度。在传统方式中，主要是通过对收集的变压器油产生的气体做分析，再形成判断，这种方法浪费了时间，消耗了精力，生产效率不高，其计算结果也不一定精确，如果设备出现的问题，得不到快速有效解决，就会导致更大范围的事故发生。在电气故障和事故诊断中有效的运用融入了人工智能技术的神经网络、模糊理论和专家技术主要技术可以很好解决传统方法遇到的问题，大幅提升故障诊断准确率，进而成倍的提高生产效率，减少电气损失。

2.3对电气控制过程中的有效应用进行分析

电气技术关系到国计民生，是当前普遍使用的技术，可以说，电气控制过程是非常关键的，在整个生产过程中起着相当重要的作用，只有全面保证电气化系统稳定，才能提高工作效率，怎么能够实现电气控制，实现良好的应用成果，这是行业内外面临的主要难题。要想实现对电气的合理控制，就需要专业技术人员进行操作，可以说，技术人员操作过程的要求是非常严格的，各道操作步骤较为复杂和繁琐。通过人工智能的方式，有效解决了操作难题，通过人工智能和计算机的作用，使人力劳动得到解放，以往由人工操作的程序变得简单起来。在运行过程中，一些重要的资料得到收集与保存，为日后的查询与检查提供了便利。

2.4对控制及保护功能进行实现

使用人工智能能够快速实现对所有开关量、模拟量数据的收集，使各类数据能够提供有效参考，可以按照设计者预先设计好的程序形成批量存贮。在形成数据的同时，一些关键点还能产生图像，生成软件起到了重要作用，完全实现了电气系统历史运转情况真实画面，通过显示，使操作人员全面了解设备运行情况。对机器设备运行中的电流、电压、隔离开关、断路器等更能直观的显示。技术人员能够根据实际情况建立图表，实现系统资源的充分利用。对各主要设备模拟量数值、实际开关状态进行实时智能监视，对出现故障的部位，能够快速检测并实现报警。智能化技术不需要人员进入现场，只要通过键盘或鼠标就能实现远程控制，实现对隔离开关、断路器等的调整与优化，并做好励磁电流调整与更替。通过记录，形成可利用的模拟量故障录波，实现快速捕捉，使开关量变位在线参数设定及修改成为可能，通过日常工作，使各类故障形成线型描绘，使系统更加稳定可靠。

3结束语

综上所述，随着社会的不断发展与进步，各类学科实现了大融合，特别是微电子技术、软件技术等的创新，给人们的生活带来便利，推动了技术不断进步，各种成果实现应用。人工智能实了软件和硬件齐头并进发展的良好局面，各类先进的软件得到开发，创新理念不断涌现，人工智能越来越方便地被设计运用于各种领域。未来人工智能化技术将会得到更加广泛的推广与应用，这是一种社会趋势，更是行业发展的必然，我们相信，电气自动化控制与人工智能技术的广泛融入，将具有广阔的前景，并能够更好的为人类社会服务。

作者:王婧宣 单位:黑龙江八一农垦大学

第4篇：人工智能技术创新范文

 

政策催化进一步加强

 

国内AI有望“弯道超车”

 

目前，各国政府都高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今，各国都纷纷加大对人工智能的科研投入。美国主攻军用机器人技术，欧洲主攻服务和医疗机器人技术，日本主攻仿人和娱乐机器人。可以说，人工智能成为各国“大脑”计划的重要内容。

 

当下我国社会面临老龄化压力、经济转型和制造业升级，对此，国务院在印发的《中国制造2025》中明确指示，要把智能制造和高端技术创新作为重点建设工程，特别提出要发展和培育一批产值超过100亿元的人工智能核心企业。

 

国内市场的扶持政策频出。2015年7月，国务院印发《“互联网+”行动指导意见》，将发展人工智能提升到国家战略层面;2016年1月，科技部部长万钢提出“科技创新-2030项目”，智能制造和机器人成为重大工程之一。

 

在2016年3月两会召开期间，《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》正式出炉，其中提到，要大力推进先进半导体、机器人、智能系统、智能交通、精准医疗、智能材料等新兴前沿领域的创新和产业化，形成一批新增长点。

 

政策和资金的支持、人才储备、技术的积累和突破等都为人工智能的发展提供了基础条件。科技部高技术研究发展中心研究员刘进长认为，我国人工智能与机器人技术的快速发展，一是因为国家的高度关注与政策支持，二是得益于金融界的重视与大企业的不断进入。

 

“2014年，中国市场的工业机器人销量猛增54%，我国智能语音交互产业规模达到100亿元，指纹、人脸、虹膜识别等产业规模达100亿元。”广证恒生副首席分析师赵巧敏向《经济》记者分析称，在利好因素的促进下，我国人工智能技术攻关和产业应用发展势头良好。

 

在她看来，目前国际巨头在人工智能技术上还没有完全形成垄断。我国在人工智能的研究上与发达国家相比，甚至与美国相比都不算落后，这是难得的历史机遇，是提升综合国力和影响力的绝佳机会。

 

“我国完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，抢占人工智能技术和产业的制高点，实现人工智能技术‘弯道超车’。”赵巧敏称。

 

人工智能大潮来袭

 

千亿市场规模可期

 

人工智能已经开始进入一个新的阶段。从Siri识别到无人驾驶，都是人工智能的实现载体，涉及到的技术和领域跨越多学科，包括深度学习、智能识别、专家系统、神经网络、智能机器人等。

 

未来，人工智能需求将会激增。据BBC预计，到2020年，全球人工智能市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。

 

“目前人工智能的应用领域主要还是以工业制造为主，但是随着经济结构的转型，以及不断攀升的劳动力成本，未来包括机器人在内的人工智能产品的市场需求将会不断扩大。”爱建证券研究所研究员刘孙亮向《经济》记者表示，随着人均可支配收入的增加，以及人口老龄化时代的来临，人工智能家庭化的现象将会普及，届时家用助老服务机器人、医疗机器人以及家用清洁机器人的市场需求将会激增。

 

国内著名的咨询机构艾瑞咨询在参考人工智能行业全球市场规模后预计称：在不包括硬件产品销售收入、信息搜索、资讯分发、精准广告推送等的情况下，预计2020年中国人工智能市场规模将达到91亿元人民币。

 

而目前市场的关注点还只是在智慧金融、智能家居等应用领域，对于人工智能的发展空间来说，这只是冰山一角。

 

赵巧敏表示，由于人工智能属于基础型技术，与机器人和大数据联系紧密，其水平的提升将带来多领域的应用扩展，大幅拓宽传统产业的发展之路，造成未来5-10年的巨大颠覆性影响，产生10-100倍的溢出效应，由此将打开万亿规模的市场空间。

 

“仅仅以工业机器人领域为例，在智能化水平提高后，将降低固定资产投资成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽车整车、零部件制造、食品工业及物流等行业产生8-10倍的产业集群带动作用，对应着800亿-1000亿元的市场规模。”赵巧敏说。

 

实际上，中国人工智能的商业化应用环境甚至能创造更大的市场空间。我国人工智能的商业应用水平已经十分繁荣，这一概念已经渗透了教育、金融、医疗、文体娱乐等领域，且获得了很好的市场反响。

 

“市场关心的IT和互联网领域几乎所有的主题和热点，例如智能硬件、O2O、机器人、无人机和工业4.0，发展突破的关键环节都是人工智能。”赵巧敏表示，人工智能的发展是必然趋势，它将成为未来30年内我国技术发展的重心，也会给互联网领域带来新的突破，给人们的生活带来翻天覆地的变化。

 

在人工智能应用领域，我国已经发展得较为全面，包括家居领域、安防领域、医疗领域、企业领域、金融领域和教育领域。

 

然而尽管目前我国自主知识产权的文字识别、工业机器人、娱乐机器人等智能科技成果已经进入大规模实际应用，但市场空间仍然很大。中泰证券首席宏观策略师罗文波向《经济》记者表示，我国机器人的“密度”只有德国、日本的1/10，行业发展空间巨大。

 

VC青睐人工智能

 

巨头加速并购

 

人工智能一直是硅谷大佬们疯狂追求的领域，谷歌、Facebook、IBM均重金投资人工智能，是目前AI领域的领导者。微软、谷歌和Facebook等全球科技巨头都认为2016年是AI迅速进化的关键节点。

 

Google希望在人工智能领域复制Android的成功，并力图打造一个机器人帝国;Facebook计划在2016年制造出能够在家务和工作上帮助自己的人工智能;苹果4天内接连收购两家人工智能初创公司……

 

据罗文波统计，目前全球人工智能企业已经超过了900家，大多集中在北美和西欧。这些人工智能初创企业总估值超过87亿美元。“随着日本、北美、欧洲的‘大脑’计划大规模布局人工智能，2040年全球很有可能实现广义的人工智能。”

 

除互联网巨头外，敏锐的资本方也在积极布局人工智能领域，近年来风投不断加大对人工智能初创企业的投资，持续布局人工智能这个重要风口。

 

“2014年人工智能企业融资总量首次超过10亿美元，2015年融资总量更是超过12亿美元。2016年到现在，全球在人工智能领域的投资已经超过4亿美元。”渤海证券研究所证券分析师齐艳丽向《经济》记者表示，随着科技巨头在人工智能领域的布局将提速，VC/PE在人工智能领域的投资也将随之爆发。

 

“反过来，资本层面的爆发也将持续带动人工智能行业加速爆发。”齐艳丽认为，虽短期看人工智能仍处于大规模投入期，较难变现，但未来人工智能应用于无人驾驶汽车、辅助诊断、刑侦监测等领域将会产生巨大的商业价值和社会价值。

 

在全球市场火爆的背景下，国内市场也充满了巨头和风投的博弈与布局。

 

出于对人工智能行业商业前景的看好，国内巨头纷纷进军人工智能领域，百度、阿里、腾讯均在人工智能领域发力。

 

其中，百度2014年研发投入接近70亿，同时涉足了深度学习与自动驾驶领域，并推出了“百度大脑”计划;阿里巴巴推出了国内首个人工智能平台DTPAI;腾讯推出了撰稿机器人Dream writer，开放了视觉识别平台腾讯优图，同时成立了腾讯智能计算与搜索实验室。一些具有创新性眼光的巨头公司也相应进入，让整个行业迎来了爆发的机会。

 

“互联网巨头公司和创业公司是我国AI技术基础研究主力军。在国家政策大力支持下，无论是科研机构还是企业都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了较为不错的成绩。”据罗文波介绍，截至2015年底，我国人工智能领域已有近百家创业公司，约65家获得投资，共计29.1亿元。人工智能领域布局如火如荼。

 

巨头的基础层切入为人工智能基础领域的研究带来了巨大的资金优势和人才支持，使得部分技术达到世界一流水平。例如，我国的视觉、语音识别的技术已经处于国际领先水平。

 

而近两三年，风投也开始加速了在这一领域的投资步伐。2014年开始，我国人工智能领域投资金额、数量、参与投资机构数量均大幅增加，2015年更是实现了跨越式的增长。“2015年我国投资人工智能的机构数量已经高达48家，是2012年投资机构数量的6倍;投资额为14.23亿元，是2012年投资额的23倍。”赵巧敏表示。

 

短期看好应用开发

 

长期关注技术研究

 

二级市场一向是搜寻热点的风向标。人工智能市场的火爆也催热了资本市场的相关行业。在市场空间巨大、产业前景明朗的背景下，占据资金优势的上市公司纷纷瞄准人工智能领域，分享广阔蓝海。

 

随着人工智能的不断进步和发展，最先实现产业化的AI应用层将最早迎来投资机会。银河证券分析师杨华超向《经济》记者分析称，无人驾驶、工业4.0、智慧医疗等主题将成为未来中长期的热点，建议关注相关主题的优质标的。“同时，AI数据层和应用层作为准入门槛较高的环节，之前具有技术积累和数据资源的公司将优先受益，可以关注目前已经在人工智能领域已经有技术和规模优势的公司。”

 

对此，罗文波则建议投资者，选择人工智能领域的标的，要分长短期来考量。“短期可关注在人工智能商业化应用有所突破的企业，长期可关注具备技术研究实力的公司。”

 

在他看来，具备竞争力的上市公司主要有两类，一是与机器人硬件制造相关的公司，它们一般拥有较好的智能制造业基础，在未来产业升级过程中，拥有强大的竞争优势;二是在人工智能商业化应用有所突破的公司。

 

对此投资逻辑，赵巧敏也表示认同，“短期看好应用开发领域，特别是基于当下较为成熟的感知智能技术如语音、视觉识别的服务、硬件产品等的应用开发将是短期的投资亮点”。

 

“目前下游应用领域也面临着大量需求，如人口老龄化对服务机器人的需求、定制化生产对3D打印的需求、物流配速对无人机的需求等。”赵巧敏分析称，穿戴设备、3D打印、无人驾驶、服务机器是最值得看好的应用场景。

 

而从长期来看，在以现有技术为基础的应用领域基本饱和之后，只有技术研究才能推动新一轮的应用创新，赵巧敏称。技术研究是长期的投资关注点，“应该关注核心技术模块提供商和数据传输、运算、存储过程所涉及的基础设施运营商”。

 

与此同时，在主板之外，一些新三板标的同样值得关注。从2015年起，挂牌新三板的人工智能企业数量明显增加。以机器人子行业为例，仅2015年一年就有35家机器人企业在新三板挂牌，还有10家机器人企业在待挂牌状态，20多家公司在审查待挂的状态。投资者可以有选择地关注其中较好的标的。

第5篇：人工智能技术创新范文

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.

关键词：电力系统；继电保护；技术创新

Key words: power system; relay protection; technology innovation

中图分类号：TM77 文献标识码：A文章编号：1006-4311（2010）36-0198-01

1继电保护技术的发展史

随着电力系统的出现，继电保护技术就相伴而生。以数字式计算机为基础而构成的继电保护起源于20世纪60年代中后期。我国从20世纪70年代末即已开始了计算机继电保护的研究，高等院校和科研院所起着先导的作用。

从继电保护的基本原理上看，到21世纪20年代末普遍应用的继电保护原理基本上都已建立，迄今在保护原理方面没有出现突破性发展。从实现保护装置的硬件看，从1901年出现的感应型继电器至今大体上经历了机电式、整流式、晶体管式、集成电路式、微型计算机式等发展阶段。纵观继电保护将近100年的技术发展史可以看出，虽然继电保护的基本原理早已提出，但它总是根据电力系统发展的需要，不断地从相关的科学技术中取得的最新成果中发展和完善自身。

2继电保护技术创新

2.1 机电技术网络化创新在计算机领域，发展速度最快的当属计算机硬件，按照著名的摩尔定律，芯片上的集成度每隔18～24个月翻一番。其结果是不仅计算机硬件的性能成倍增加，价格也在迅速降低。微处理机的发展主要体现在单片化及相关功能的极大增强，片内硬件资源得到很大扩充，单片机DSP芯片二者技术上的融合，运算能力的显著提高以及嵌入式网络通信芯片的出现及应用等方面。这些发展使硬件设计更加方便，高性价比使冗余设计成为可能，为实现灵活化、高可靠性和模块化的通用软硬件平台创造了条件。硬件技术的不断更新，使微机保护对技术升级的开放性有了迫切要求。网络特别是现场总线的发展及其在实时控制系统中的成功应用充分说明，网络是模块化分布式系统中相互联系和通信的理想方式。如基于网络技术的集中式微机保护，大量的传统导线将被光纤取代，传统的繁琐调试维护工作将转变为检查网络通信是否正常，这是继电保护发展的必然趋势。微机保护设计网络化，将为继电保护的设计和发展带来一种全新的理念和创新，它会大大简化硬件设计、增强硬件的可靠性，使装置真正具有了局部或整体升级的可能。继电保护的作用不只限于切除故障元件和限制事故影响范围（这是首要任务），还要保证全系统的安全稳定运行。这就要求每个保护单元都能共享全系统的运行和故障信息的数据，各个保护单元与重合闸装置在分析这些信息和数据的基础上协调动作，实现微机保护装置的网络化。

2.2 机电技术智能化创新进入20世纪90年代以来，人工智能技术如神经网络、遗传算法、进化规划、模糊逻辑等在电力系统各个领域都得到了应用，电力系统保护领域内的一些研究工作也转向人工智能的研究。专家系统、人工神经网络（ANN）和模糊控制理论逐步应用于电力系统继电保护中，为继电保护的发展注入了活力。人工神经网络（ANN）具有分布式存储信息、并行处理、自组织、自学习等特点，其应用研究发展十分迅速，目前主要集中在人工智能、信息处理、自动控制和非线性优化等问题。近年来，电力系统继电保护领域内出现了用人工神经网络（ANN）来实现故障类型的判别、故障距离的测定、方向保护、主设备保护等。例如在输电线两侧系统电势角度摆开情况下发生经过渡电阻的短路就是一非线性问题，距离保护很难正确作出故障位置的判别，从而造成误动或拒动；如果用神经网络方法，经过大量故障样本的训练，只要样本集中充分考虑了各种情况，则在发生任何故障时都可正确判别。其它如遗传算法、进化规划等也都有其独特的求解复杂问题的能力。将这些人工智能方法适当结合可使求解速度更快。可以预见，人工智能技术在继电保护领域必会得到应用，以解决用常规方法难以解决的问题。

2.3 继电保护中自适应控制技术创新自适应继电保护的概念始于20世纪80年代，它可定义为能根据电力系统运行方式和故障状态的变化而实时改变保护性能、特性或定值的新型继电保护。自适应继电保护的基本思想是使保护能尽可能地适应电力系统的各种变化，进一步改善保护的性能。这种新型保护原理的出现引起了人们的极大关注和兴趣，是微机保护具有生命力和不断发展的重要内容。自适应继电保护具有改善系统的响应、增强可靠性和提高经济效益等优点，在输电线路的距离保护、变压器保护、发电机保护、自动重合闸等领域内有着广泛的应用前景。针对电力系统频率变化的影响、单相接地短路时过渡电阻的影响、电力系统振荡的影响以及故障发展问题，采用自适应控制技术，从而提高保护的性能。对自适应保护原理的研究已经过很长的时间，也取得了一定的成果，但要真正实现保护对系统运行方式和故障状态的自适应，必须获得更多的系统运行和故障信息，只有实现保护的计算机网络化，才能做到这一点。

2.4 继电保护中自动化技术创新现代计算机技术、通信技术和网络技术为改变变电站目前监视、控制、保护和计量装置及系统分割的状态提供了优化组合和系统集成的技术基础。高压、超高压变电站正面临着一场技术创新。实现继电保护和综合自动化的紧密结合，它表现在集成与资源共享、远方控制与信息共享。以远方终端单元（RTU）、微机保护装置为核心，将变电所的控制、信号、测量、计费等回路纳入计算机系统，取代传统的控制保护屏，能够降低变电所的占地面积和设备投资，提高二次系统的可靠性。综合自动化技术相对于常规变电所二次系统，主要有以下特点：①设备、操作、监视微机化；②通信局域网络化、光缆化；③运行管理智能化。

参考文献：

[1]杨奇逊.微型机继电保护基础[M].北京：水利电力出版社，2008.

[2]张宇辉.电力系统微型计算机继电保护[M].北京：中国电力出版社，2000.

[3]葛耀中.自适应继电保护及其前景展望[J].电力系统自动化，2007，21（9）：42-46.

[4]吴斌，刘沛，陈德树.继电保护中的人工智能及其应用[J].电力系统自动化，2005（4）．

[5]杨晓敏.电力系统继电保护原理及应用[M].北京：中国电力出版社，2006.

第6篇：人工智能技术创新范文

人物=P

周鸿t=Z

P：你在新书《智能主义：未来商业与社会的新生态》中首次系统阐述人工智能商业化路径图。你说，“当手机行业热潮来临的时候，我们视而不见;当O2O模式大行其道的时候，我们依然不为所动。但是，当人工智能的概念进入我的视线的那一刻，我的第一个想法就是要抓住人工智能这波浪潮，并为之肝脑涂地，在所不惜。”为什么如此看重这一领域？

Z：首先，人工智能是一个趋势，更是一股浪潮。那么这个趋势、浪潮的意义是什么呢？我觉得，是技术革新能够带来的产品创新，也就是说我们要利用人工智能的新技术创造新奇的事物，做出对消费者有价值的产品，解决人类面临的难题。

现在，我们正在经历着PC端和移动互联网时代的变革，我认为下一个时代是IOT（Internet of Things），也叫“万物互联”，也就是国内所说的物联网。对于IOT领域最重要的部分――智能硬件来说，人工智能可以推动IOT硬件设备的功能更加完善，更加符合用户的需求。现在很多智能硬件设备实际上是假智能，智能不是说能连接上网或者移动端有个App就行，真正的智能是能够利用先进的人工智能技术，进行产品创新。

P：似乎360这几年错过了很多风口，比如O2O、共享经济、网红经济等。在过去一年里，经历股灾的影响、一级市场的价值回归和360私有化的过程，你对“风口论”和“猪论”有没有新的认识？

Z：之前也有很多人说“老周啊，你怎么不做O2O，不去送外卖、卖电影票啊”。可能这些事情也让一些公司动辄估值上万上亿，它们也确实服务了一群用户。但是，是不是所有公司都适合做O2O？并不是。没有任何一家公司能够什么都做，每个公司有其擅长的领域和方向。

360的私有化和回归，也并不是说要回来追求多少市场收益或者单纯地追求市值。我们回来是因为，国家已经意识到网络安全对国家安全的重要性。国内上百家企业和事业单位的电脑上都跑着360的软件，从本质上来说，我们是中国人的公司。但是，因为我们最初在美国上市，我的投资人大部分都是境外基金，从资本结构上来说，又是个外资企业。这样一来，国家挺没有安全感的，也希望我们能够回归。所以我们回归很重要的目的，是要变成一个内资公司，变成一个真正的中国公司。这样，我们可以继续保持在国内网络安全领域的领先地位，我们的重点，将仍然围绕在“安全”这个核心周围。

对于“站在风口上，猪都会飞”的理论，我只能说我们现在做智能硬件、做手机，都不是跟风。即便是赶上了风口，我们也不是要成为“风口上的猪”，而是要为用户提供更好的安全服务。以前我们是专注线上网络安全，现在有人工智能技术，我们利用人工智能进行技术创新、产品创新，也开始在线下提供安全服务。每个公司都追逐风口，都往一个风口飞，风口会被堵死。

P：360下一个所谓的风口或者你重兵进军的是人工智能么？你对360的战略规划就是全线硬件产品向人工智能看齐，从图像识别技术和大数据技术两个方向深度拓展。能展开讲讲吗？

Z：以我们的搜索和导航为例，往后续的发展，它实际上产生了两个分支，即有两个重要的方向。

其中一个叫“你问我答”，就像苹果做的Siri。从搜索的大数据延展到人工智能，让手机能够回答你的各种问题，这时候你需要的是一个更即时、更精确的答案。这是方向之一。还有一个方向叫“我搜你看”。其实现在的很多信息在内容方向上一定是偏娱乐、偏体育，因为大家生活富足了，更倾向于接受休闲类的资讯。但是在搜索时，很多时候你并没有一个明确的关键词，能精准地搜到我要的东西。很多时候大家就是要找个乐子，在几十分钟或十几分钟的碎片时间里，希望看一些视频、看一些段子，但是没有一个明确的目标。这时候“我搜你看”这个概念诞生了，也是利用人工智能和大数据的技术，了解一个人的喜好之后，用机器自动帮他聚合，找到他感兴趣的内容，然后推送给他。不需要用户再去通过输入某个关键词寻找。有人管这个叫信息流，也有人管这个叫自动推荐。其实名字不重要，重要的是我认为这两个方向代表了未来搜索的发展。

在搜索方面，我们毕竟有很多的积累，在技术上我觉得是可以跟百度、谷歌这些厂商相抗衡的。这几年360做下来，我们有几个亿的用户，也积累了大量用户的喜好和习惯。这非常关键，因为只有通过大数据来计算，你才能获得用户的大资讯。

在这两个方面，我们已经做了一些探索。在公司现有的智能硬件类产品上，我们的儿童手表、儿童机器人，都已经能够实现人机对话。我们也和包括电视台在内的一些传统媒体合作，投资了新媒体集团。现在刚刚开始，但是我们会积极地把我们的搜索技术、人工智能发现技术投入进来，再和内容相结合，未来，我们希望在探索安全之上，用户的手机里也有我们的一些内容软件，并能让用户每天花40分钟到一个小时的时间在上面。

P：很多人说你是一个有远见的人，并且现在证明很多远见都是正确的。对此你怎么看？这种产品感觉是如何锤炼的？

Z：我觉得，有远见其实就是会发现需求。发现需求则意味着要经常用另一个角度，去多看多体验多思考。作为产品经理，首先要学会换位。很多产品经理，觉得自己的产品没有问题，怎么用都没有问题，但一换用户使用，就出现问题了，为什么呢？因为他们总是从自己设计的角度去看待产品，而不是换位到用户方去考虑。其次，是多看多思考。做一个产品，闭门造车肯定不行，你要去看别人是怎么做的，学习别人的优点。如果你造一辆车，但你作为这个项目的产品经理从来不开车，这车一定是有问题的。

P：2016年，你觉得被媒体报道过的最重要的事情是什么？为什么？

Z：是我关于人工智能和智能硬件的一些理解。因为我觉得，前两年智能硬件有点走偏，可能是受到包括我在内的一些业内“大忽悠”给忽悠了。所以2016年我聊了不少关于智能硬件的内容，以及硬件能不能免费等问题，还有一些大众误区、伪智能的东西。

第7篇：人工智能技术创新范文

 

人工智能将解放更多人力

 

自从人工智能概念被提出后，人工智能是否将取代人类工作就是一个热门的话题之一。这其实是对人工智能期待和忧虑的矛盾心理表现。不过有个不争的事实是：人工智能已经开始取代一般简单、重复性的体力工作了!

 

譬如，富士康的工业机器人Foxbot已经开始走上流水线展开工作，这些机器人可以日以夜继地工作，大幅度地缩减人工成本。更为重要的是，富士康的工业机器人Foxbot目前的智慧相当于3至6岁的人类，能够完成前端的高精度贴片、后端的装配和搬运环节。而另一方面，中国制造的典型城市东莞已经加速开启“机器换人”计划，力图开拓一个全新的生产时代。

 

对于人工智能的未来，很多研究报告及专家均表示人工智能将替代人类的工作。其中世界经济论坛就发表了《工作的未来》报告，该报告预测从2015至2020年，全球将减少710万个工作机会，其中约有476万个办公行政类型的职位将会被替代。

 

不过人工智能完全取代人类还有很大的距离，但是取代一些工作却是必然结果。就如美国德州莱斯大学资讯科技研究院主任瓦尔第所说，人类虽然不可能完全被取代，不过未来各行各业都将由智能机器人大幅改变现有的工作模式。机器人将取代越来越多人力工作，如药剂师、狱警、调酒工作，越来越多工作都可由机器取代人力，未来正迈向机器几乎完全取代人力的时代。

 

有相关研究表明，人工智能也仅是取代一些没有特殊知识和技能的劳力性工作。而且这并不是坏事，因为这样可以让更多劳力资源得以解放，令他们从事其它更具创新有趣的工作。另有研究也证实，自1870年以来的英国历史表明，新技术的出现和总体失业率变化并没有直接关联。数据显示，尽管新技术不断涌现，但并没有造成失业率的明显波动，决定失业率高低的是经济增长情况，而不是技术本身。

 

另一方面，随着人工智能的快速发展，传统的工作架构将会被打破，除了生产流程智能化外，人们将会更加注重大数据分析、资料视觉化、运营和管理等工作，并且有研究表明，这几种类型的工作岗位需求反而会因人工智能的发展而增加200万个工作机会。

 

人工智能投资大增

 

虽然人工智能的一直甚嚣尘上，甚至很多知名科学家也纷纷发表人工智能将威胁人类，甚至会毁灭人类的言论。譬如史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)、比尔·盖茨(Bill Gates)、埃隆·马斯克(Elon Musk)、扬·塔里安(Jaan Tallinn)以及尼克·博斯特伦(Nick Bostrom)等人就一直对于人工智能技术的发展表示担忧。但是人们对于人工智能的未来却充满期待，非但没有因为而停下脚步，反而加大力度进行投资。

 

自 2014 年初，DeepMind Technologies 被谷歌以 6.5 亿美金收购，风险投资已经意识到人工智能领域(AI)的投资前景。数据表明，全球近年来的人工智能领域的风险投资具有快速增长的趋势。Venture SCAnner的统计显示，目前全球人工智能领域的企业达到了955家，其中395家公司已经累计获得了48.5亿美元的融资。以智能机器人风险投资为例，在2011年全球的投资额仅为1.94亿美元，但到2015年时已激增至9.23亿美元。业内人士都认为2015年是人工智能机器人的创业元年，2016年将迎来爆发式发展。

 

在中国，人工智能领域也是迅速发展。据艾瑞咨询2016年1月的报告显示，中国人工智能领域已有近百家创业公司，其中约65家获得投资，共计29.1亿人民币(约合4.48亿美元)。其中较为著名的公司有大疆科技获得7600万美元融资、Yuneec获英特尔投资6000万美元。

 

投资大增的背后是业界对人工智能机器人的未来前景充满期待。市场研究公司IDC在《全球商用机器人消费指南》上预测报告称全球智能机器人行业及相关服务市场规模年复合增长率达17%，2019年行业规模将达到1354亿美元。

 

科技企业开始发力布局

 

面对人工智能具有巨大潜力的未来，很多巨头企业自然不愿错过这一时代热潮，纷纷重视这一领域的布局，力图拿到人工智能领域的话语权。在国外，以谷歌、英特尔等巨头引领着人工智能的发展，自2013年以来，雅虎、英特尔、领英、苹果以及推特都收购了人工智能公司。在国内，以百度、腾讯、阿里为代表的科技巨头纷纷在人工智能领域中发力布局。

 

在国际上，英特尔是一家较为积极投资布局人工智能的巨头科技企业，共投资了16家AI公司。其主要在智能机器人这块进行积极部署，而且投资金额也非常高，在过去的2015年里，英特尔共投资了超过5亿美元，包括对无人机Yuneec、服务型机器人公司Savioke等。分析指出，英特尔希望抓住这次人工智能的热潮，挽回过去10年错失发展机遇的损失。

 

而在国内，除了百度推出的机器人助理“度秘”以及广泛应用人工智能技术的无人驾驶车、阿里巴巴的人工智能平台“DTPAI”和客服机器人平台、腾讯的视觉识别平台腾讯优图、智能计算与搜索实验室和撰稿机器人Dreamwriter外，中国的一些科技企业也在积极地发力进入人工智能这一领域。如，科大讯飞战略投资深圳优必选科技有限公司，试图在运动控制方面实现突破;昆仑万维出资为企业提供人工智能与大数据技术的行业解决方案;均胜电子在智能汽车技术上深耕。

 

人工智能的发展潜力已经得到了国内外科技企业的肯定，未来，将会有更多巨头科技企业强强联手开发人工智能。而且，随着各国对于人工智能发展的支持政策的出台，将会更好地刺激人工智能快速发展。

 

中国就是一个大力支持人工智能机器人发展的国家，按照工信部相关规划，到2020年前后，中国机器人产业集群规模约2844亿元，力图通过人工智能机器人开创中国制造2025的美好未来。而据有关数据显示，中国在过去两年时间已经成为智能机器人的最大买家，约占全球需求的25%。作为中国的科技企业，这不失为一个巨大的发展机遇。面对汹涌的人工智能热潮，企业可以借鉴周鸿祎所说的：“人工智能时代一旦开启，对每个人都是新的舞台。它会以指数级速度加快，技术进步不可阻挡，我们能做的，只有奋力抓住潮头，迎接变化! ”

 

人工智能将推开第四次工业革命大门

 

人类发展至今，经历了多次技术的革新换代。其中以第一次工业革命为开端，互联网技术为代表的第三次革命为突破口的发展促进了人类加速进入了后工业时代的信息时代。目前互联网信息技术的发展，为人工智能的发展提供了坚实的基础。目前，人工智能正在渗透到各行各业的改造当中。

 

有人说，人工智能是下一次的工业革命，对人类的影响将不亚于互联网对人类的影响。这点中了时代的发展脉搏，也与世界经济论坛以第四次工业革命为主题的做法不谋而合。人工智能拥有空前的运算能力，其发展的速度、影响的范围都与以往的生产方式、经济架构截然不同。

 

随着人工智能的发展，人类在人工智能的辅助下，将具备把智能设备、人和数据连接起来，并以智能方式利用这些数据的能力，从而在现实世界中实现将机器、设备和网络能在深层次与信息世界的大数据连接在一起，推动工业革命和网络革命的前进。这种革命性的转变将不是第三次工业革命的延续，而是彻底地颠覆。它将彻底颠覆人类以往的分工模式、生产生活方式。

 

人工智能在颠覆的同时也为人类带来了便利，就如周鸿祎所说：“人工智能也并不是像电影里所展示的那样，机器人会成为人类的威胁。相反，它就像工业革命之后的一切技术创新一样，会造福于我们整个人类。 ”例如智能机器人去从事危险的救火工作，避免人类的伤亡。而对于企业来说，人工智能能更好地完成一些重复性的劳力工作，而且还能节约人力成本。这也是众多科技企业大力研发适合自己企业的代工智能机器人，如Uber研发智能无人车、亚马逊研发送货智能无人机。

 

当然未来人工智能的作用远不止如此，如AlphaGo背后的Deepmind团队创始人Demis Hassabis在接受采访时透露， AlphaGo仅仅是谷歌人工智能项目的一个分支。在未来，Deepmind主要目的是“用人工智能解决一切问题”，并将进一步探索人工智能在医疗、机器人以及手机等多个领域的应用。

 

人工智能正在以其特有的方式敲击着第四次工业革命的大门，微软创始人比尔·盖茨对此就有深刻的认识，他在今年达沃斯世界经济论坛年会期间表示，许多科技领域的创新正快速推进，数字领域的创新可能继续领跑。电脑认知能力、机器人智能化、物联网以及大数据分析模式，可成为众多行业发展的基础工具。未来，第四次工业革命将在许多领域带来快速和颠覆性变化。

 

总结：做好改变的准备 迎接第四次工业革命

 

随着人工智能的快速发展，人类必将进入一个全新的时代。也许未来人工智能将会取代更多人的工作，但是技术发展是潮流，不能因为其负面影响就抱残守缺，甚至抵制技术的发展。面对时展的潮流，唯一能做的就是做好改变的准备，抓住时代的潮流。

第8篇：人工智能技术创新范文

从20世纪50年明需要人类指导才能运行的计算机开始，科学家用了半个多世纪的时间让计算机拥有自主学习能力，这一飞跃不仅仅是计算机科学和产业的里程碑，也对各行各业和人类社会产生巨大影响。“阿尔法围棋”的成功意味着计算机在智力上超过人类是早晚的事情，而这一转折点已经逼近，同时也表明人工智能进入了以“深度学习”为代表的新发展阶段。

传统计算机被设计用来进行高速运算，但必须先有人类工程师进行编程才能执行任务。编程是一个耗时且高成本的工作，而且在面对未知世界时，人类工程师并不能很好地帮助计算机进行判断。与这种依靠“教”来掌握工作能力的传统计算机不同，具有深度学习能力的计算机能够自己“学习”――程序员为它灌输的不是逻辑规则和方法，而是构建一个模拟人脑的神经网络。计算机通过不断自主训练掌握各种技能和技巧，在实际工作中根据环境变化和对人类命令的理解给出最优策略，这一过程和人类学习掌握新知识的过程几乎是相同的。从某种意义上讲，计算机已经发展到能够自行编程执行新任务的阶段。未来的人工智能将主动适应人，用人类的语言、动作、情感与人类进行互动交流，成为人类工作和生活的伙伴。

全球人工智能方兴未艾

作为一项革命性前沿科技，各大强国和跨国公司都在加速布局人工智能以抢占未来竞争制高点。如，在图像识别领域，谷歌、微软等公司近年来加强了对深度学习的研究和商业应用。谷歌的GoogleNet团队使用深度学习技术在计算机视觉挑战比赛中刷新了分类和侦测的纪录，该技术2015年起被应用于谷歌自动驾驶系统中，帮助计算机和人类驾驶员标注和预警道路上的危险情况；2015年，微软宣布其图像识别系统的错误率下降到4.94%，这低于人类在归类识别时5.10%的错误率。为了推动深度学习在语言识别上的应用，近期一些互联网巨头企业开源（开源技术是指开放源代码的软件技术，此类技术被认为有助于打破垄断，促进知识技术创新）了深度学习工具包，吸引更多人在自己的平台上进行语音识别的研发。开源思想能够建立更大的平台，有助于形成更大的学习数据库以及开发更多的应用产品。

每一次技术革命都会为赶超者带来“弯道超车”的历史机遇，但如果把握不好，赶超者也可能再一次陷入“跟随”的“漩涡”。经过几十年在计算机和相关领域的努力追赶，我国避开了这一“漩涡”。我国已具备发展人工智能研l和产业的基础和条件，在人工智能的基础研发、产业化上取得令人瞩目的成就，与发达国家的分工和竞争关系正在由“跟跑者”角色向“并跑者”“领跑者”角色转变。如，在语音识别上，2014年，百度对外其基于深度学习的语音识别系统Deep Speech，该系统能够模仿人大脑新皮层中的神经活动，通过深度学习识别出数字形式的声音、图片等数据。实际应用发现，在车内、人群等噪音环境下，Deep Speech系统的出错率比谷歌、微软、苹果等公司的类似系统低10%多。

人工智能是新科技、新产业

也是新的生产生活方式

深度学习是机器学习的新浪潮，也是人工智能发展的一个里程碑，虽然已在语音识别、图像识别、预测分析、机器翻译等领域小试身手，但客观上讲，无论是理论研究还是商业化都面临巨大的难题。谁也不能保证深度学习在未来能成为人工智能最基础的方法，或许会有更好的新技术替代深度学习，但可以肯定的是，人工智能的梦想不再遥远。机器在不久的将来会像人类一样思考，这将对人类科技、经济和社会产生巨大影响。

首先，人工智能代表更高的生产效率。机械化、自动化以及传统互联网对生产率的提升几乎已走到尽头，而人工智能的应用将为人类生产率的提升创造新动力。与之前技术革命主要提高体力劳动生产率不同，人工智能主要是推动脑力和智力劳动效率的增长。如，人工智能能够根据市场、供应链、物流、仓储情况，甚至每个工人的技能水平、工作效率进行科学排产，从而最大限度利用企业资源并将成本和损耗降到极低的水平，这是依靠人工排产不能做到的。

其次，人工智能造就新的竞争优势。在互联网产业领域，已经有现象表明，人工智能具有重新调整行业竞争秩序的潜力。面对愈加错综复杂的市场环境，企业的风险控制和经营决策已超出最优秀管理者的能力，未能投资和利用人工智能的管理团队将有很大可能会在竞争中被淘汰。

第9篇：人工智能技术创新范文

抱怨的背后正体现出中国人工智能厚积薄发，取得了一定成就，尤其是在应用层的发展达到了与美国相近的水平。如在移动支付方面，目前中国的移动支付普及率为77%，位居全球第一，在大量应用的背后，从刷脸支付到算法优化，人工智能扮演着关键作用。美国人免不了喝上一壶老陈醋。

事实真的如此吗？

我们在做《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告时发现：中国人工智能企业数量、人才数量都仅为美国的一半；美国布局全面，而中国无论是企业还是人才，在产业基础层、技术层、应用层，分布不均，仅应用层略有积累。

施密特之抱怨，终究无法掩盖中美两国巨大的产业落差。

与其关注谁威胁谁，不如把心思放在技术创新上。这才是每一个AI企业都应该时时刻刻思考的问题，也是一个科技企业的本分。

不过，现在产业界也不够冷静。甚至于出现了一些让人担忧的迹象。回顾2017人工智能领域已经出现了三大突破，算法、政策、资金，均创里程碑，业界欢呼鼓舞，这种情形像极了1999年底网络泡沫泛滥的情形。

展望2018，偌大一个人工智能，优秀项目不够、顶尖人才不足、场景落地缺失，三大难题横亘眼前，又将如何破解？

2017年的三大突破

1、算法的突破

要说在2017年把人工智能引入舆论的，就不得不提围棋人机大战。来自谷歌旗下的AlphaGo以3：0击败了世界排名第一的柯洁，随后AlphaGo Zero又取得超过AlphaGo的实力，赢得了100场比赛的全胜，并在40天内超过了所有旧版本。

AlphaGo的前几代版本，主要采用深度学习算法，一开始用上千盘人类棋谱进行训练。

AlphaGo Zero则跳过了这个步骤，自我对弈学习下棋，完全从乱下开始，采用的是强化学习。该系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始，将该神经网络和一个强力搜索算法结合，自我对弈。在对弈过程中，神经网络不断调整、升级，预测每一步落子和最终的胜利者。

强化学习其实也是机器学习的一个分支，强化学习是一种标记延迟的监督学习。它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。

AlphaGo Zero的成果提示，AI并非只有深度学习，强化学习也很值得研究。

在过去的三十年，深度学习运动一度被认为是学术界的一个异类，Geoff Hinton和他同事的努力，使得深度学习成为主流，应用于语音识别、图像标签以及其他无数在线工具的用户体验。

有趣的是，临近年底，深度学习之父Hinton新论文Capsule，断然宣称要放弃反向传播和深度学习理论，欲自废三十年功力再练一套新AI“功夫”。圈里圈外顿时蒙圈。

自我颠覆或酝酿着AI的另一次飞跃。李飞飞对此大为赞赏，发推特称：没有工具是永恒的，即使是反向传播和深度学习。重要的是基础研究继续推进。

2、政策的突破

2017顶层设计已经明确昭示产业发展方向，可以预期，2018年后各地将掀起新一轮的发展。

为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，提出三步走计划，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。

《规划》旨在大力发展五大人工智能2.0技术(包括深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控)，用以解决技术、产业、社会和国防四大领域的问题。值得一提的是，规划中还提到了让中小学开设人工智能和编程课程，人工智能教育从娃娃抓起，一时间风头无两，盖过规划。

继《规划》后，11月15日，科技部在北京召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布依托百度、阿里、腾讯和科大讯飞四家公司，成立人工智能四大平台，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。

作为创业者和企业家，2018年发展什么样的人工智能技术和产品、怎样发展人工智能技术和产品？翻开《规划》，尤其是关于“培育高端高效的智能经济”的内容，一定可以找到一些思路：“大力发展人工智能新兴产业，将技术转换成应用，实现在智能软硬件、智能机器人、智能运载工具(车、船、飞机、火箭等)、VR/AR、智能终端和物联网基础器件的创新；加快推进产业智能化升级，促进传统企业的改造，让制造、农业、物流、金融、商务和家居等各领域都实现人工智能规模化应用；大力发展智能企业，推动企业智能升级，推广应用智能工场；打造人工智能创新高地，鼓励打造建设以人才、企业、生产要素为中心的产业群、产业园。”

3、AI投融资突破

一改前两年的低调，2017年的资本，高调的聚集到屈指可数的较成规模的AI创业项目中。

7月11日，4.1亿美元！商汤科技刷新AI领域单轮融资纪录！

10月31日，4.6亿美元！旷视科技获4.6亿美元C轮融资，再次刷新了融资记录！

2017年，一系列眼花缭乱的融资事件陆续爆发。

2017年中国AI领域投融资创出历史新高，一年内总投融资达582亿元。

在投资热门领域方面，VC对计算机视觉与图像、自然语言处理和智能机器人的关注持续全年，其趋势基本符合腾讯研究院8月的《中美两国人工智能产业发展全面解读》和《中美人工智能创投趋势报告》的预测。

值得一提的是，国产AI芯片独角兽出现。长期以来，中国信息产业受制于人，在产业核心芯片方面的落后不仅仅是技术、资金的匮乏，更重要的还有产业生态意识的淡薄。AI芯片投资周期长，金额大，产出小的特点，使得很多投资商及企业对它望而却步。而此次一亿美元的融资，将用于发展国产AI芯片的产品化和市场化，有助于推动产业走向自主发展的道路。

粥多僧少，泡沫也在酝酿。由于创业公司成立数量较前两年有所回落，2017年资金明显偏向中后期、大多数是一些较为成熟的项目，金额相当巨大。

2018年，投资人会不会对AI初创项目表示更多热情？

许多AI初创项目，属于“三缺一”项目，缺少独创技术、缺少应用场景、缺少成熟度，只有一个概念，徘徊在实验室里，难以推开市场的大门，看起来有点悬。

2018年的三大难题

1、资金很多，项目不够用了

当前的AI产业发展面临泡沫化的风险，主要体现在投资供应数量大而项目供给数量少，市场对创业项目寄予很高的期望，而实际的产品体验欠佳。

泡沫即将出现。在腾讯研究院的《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告中，分析了引发行业泡沫的两个信号：

一是资金多而项目缺。

综合过往数据和2017年前半年的情况，今年美国新增企业数量将跌到谷底，在2017之际，美国新增企业数量范围在25-30家之间徘徊。同时，美国的累计融资量持续快速增长，最后将稳定在1380-1500亿元的区间。

2018年后，中美两国AI企业数量增长都将有所恢复，但依然平缓。在这段时期内，创投圈将会发现，找到一个新的有潜力的项目越来越难，由于新增企业数量稀少，经常只能跟投一些项目。

到2020年，美国累计AI公司数量将会超过1200家，累计融资将达到惊人的2000亿人民币。中国AI企业增势不明朗。根据行业发展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年回暖，新增公司数量会上扬到30以上，预期融资累计量将会达到900-1000亿元。

二是周期长而营收难。

通俗的说，人工智能期望值被大大高估了。引领本轮AI热潮的深度学习，起源于上世纪八九十年代的神经网络研究。在很多情况下，前沿研究是由对已有方法的微小改动和改进组成，而这些方法在几十年前就已经被设计出来了。

2006年，深度学习算法获得了突破后，引起市场热炒，但相关的AI技术和产品的成熟度仍然有限，甚至被讥笑为“人工智障”。许多项目和技术，要想获得消费者欢迎，还需要相当长的时间。

从投融资趋势来看，涌入人工智能领域的资金依然还会增加。

一个依据是，据不完全统计，2017年中国人工智能领域的投融资事件约353起，比2016年稍有回落。但投资金额激增，总融资金额近600亿人民币，在政府的鼓励和行业并购中，2018年中国AI的投资将会持续大幅增加。

另一个依据是，行业并购开始加剧。根据CB Insights提供的数据显示，自2011年以来，已有近140家人工智能初创公司被收购，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初创公司被收购，为去年同期的两倍。2018年，仍将延续这一趋势。在资金增长的同时，中国AI企业数量却不能同幅增长。根据行业发展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年呈现回暖，预期融资累计量将会达到900-1000亿人民币，而新增公司数量仅仅上扬到30家左右。

资金多而项目缺，周期长而营收难，项目却一天比一天更加昂贵，这种情形与1999年的第一次互联网泡沫何其相似。

2、事情很多，人不够用了

算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度学习现在炙手可热，目前的困境是缺乏专家，一个博士生大概需要五年的时间培养，但是五年前还没有博士生开始从事深度学习，这意味着现在该领域的专家特别少，可以说弥足珍贵、极度稀缺。”这是三年前AI面临的困境，至今依然未得到改善，甚至变得更加严峻。

人工智能竞争以顶级人才为根本。据说世界上深度学习领域的顶尖人才不超过50人，Andrew Ng表示深度学习领域人才匮乏的主要原因首先是数据，对于解决某些领域的问题，获取数据并非易事；其次是计算基础架构工具，包括计算机硬件和软件；最后是这个领域的工程师培养时间非常长。所以科技巨头们等纷纷通过收购初创公司来招揽人才。

作为国家未来的发展方向，AI技术对于经济发展、产业转型和科技进步起着至关重要的作用。而AI技术的研发，落地与推广离不开各领域顶级人才的通力协作。在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中，AI顶级人才的领军作用尤为重要，他们是推动人工智能发展的关键因素。

然而，中国人工智能领域人才发展极为欠缺。

据腾讯研究院的《2017全球人工智能人才白皮书》显示，目前我国约有20所大学的研究实验室专注于人工智能，高校教师以及在读硕博生约7000人；产业界现存人员人数约为39000人。远不能满足我国市场百万级的人才需求量。

从产业发展来看，我国人工智能领域人才分布严重失衡。

人工智能产业由基础层(芯片/处理器、传感器等)，技术层(自然语言处理，计算机视觉与图像，机器学习/深度学习，智能机器人等)和应用层(语音识别，人脸识别)等组成，目前我国在产业层次人才上面临两个问题如下：

问题一，产业分布不均。中国AI产业的主要从业人员集中在应用层，基础层和技术层人才储备薄弱，尤其是处理器/芯片和AI技术平台上，严重削弱中国在国际上竞争力。

问题二，供求严重失衡，人才缺口很难在短期内得到有效填补。过去三年中，我国期望在AI领域工作的求职者正以每年翻倍的速度迅猛增长，特别是偏基础层面的AI职位，如算法工程师，供应增幅达到150%以上。尽管增长如此高速，仍然很难满足市场需求。但是，由于合格AI人才培养所需时间和成本远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。

人才不足，是制约中国AI产业发展的关键因素。

近几年来，Google不断的收购AI领域的公司最主要的目的是“抢购”一批世界上最一流的专家，在一个迅速成长的人工智能领域里面，这些专家无一不是佼佼者。其他科技巨头也相机而动。

可以推想，人才流动，还将加剧。人才引进，还需持续。2018年，无法缓解人才饥渴症。

3、场景很多，路不好走了

如果梳理一下2017全年的AI产业大事件，人工智能技术与行业结合，九大热门领域遍地开花。

其中，医疗、金融、无人驾驶这三大热点中的悬疑，更是大大的吊足了公众的胃口。

悬疑一，AI医疗的变革的信号在哪里？

作为民生领域，医疗年年改，却次次令人无奈。风险投资也对AI+医疗有持续不断的支持。2017年，每个月都有VC流入AI+医疗领域，国内所有医疗人工智能公司累计融资额已超过180亿人民币。

科技企业智能医疗的布局与应用已有雏形，IBM Waston已应用于临床诊断和治疗，在2016年就进入中国在多家医院推广；阿里健康重点打造医学影像智能诊断平台；腾讯在17年8月推出腾讯觅影，可辅助医生对食管癌进行筛查。图玛深维11月获投2亿元，正在把深度学习引入到计算机辅助诊断系统中，晶泰科技(XtalPi)近期也融资1500万美元，用于新一代的智能药物研发技术，以解决药物临床前研究中的效率与成功率问题。

遗憾的是，尽管政府亮了绿灯，企业投了人力财力，但人工智能却并没有在医疗领域出现爆发。原因何在？在于人工智能需要大量共享数据，而医院和患者的数据如同孤岛。如何打破各方壁垒，保障健康的同时又保障数据安全性？这将是推动智能医疗快速发展的一个重要信号。

悬疑二，AI如何深层次的撬动金融？

与智能医疗面临相同数据问题的还有金融领域，大量的可信度较高的数据握在各大银行手中，AI怎么能够撬出来这些数据以推动金融科技的创新，是创业者们绞尽脑汁思考的课题。

当前，人脸识别、指纹识别技术作为验证客户身份、远程开户、刷脸支付，解决金融安全隐患的方案，已经发展成熟正在逐步推广。

如何利用知识图谱挖掘潜在客户、进一步深挖客户潜在需求的技术也已较为成熟，而数据源的问题亟待解决。

美国的科技公司FutureAdvisor最早研制出“机器人理财顾问”。随后，此类机器人理财顾问迅速风靡全球。

2017年智能投顾更是火烧火燎，被视为是下一个风口。但是，机器人炒股，结果赔了。

悬疑三，智能汽车究竟何时上市？

无人驾驶汽车被称为“四轮机器人”，但其发展何时会像智能手机一般，人手一台，彻底颠覆传统手机进而推动整个产业变革？这答案仍然是个悬疑。

2017年，汽车行业内智能造车势力动作不断，其中一部分已陆续交出答卷，让产品接受市场的检验，而一部分仍在温室中培养，等待结果。之所以称之为“温室”，是因为各行各界都对其予以厚望，尤其是在投融资上，虽然投资事件数不多，但金额达234亿人民币。

百度宣布开放阿波罗平台。阿里巴巴与上汽集团等传统车企展开合作。腾讯于年初成功入股特斯拉成为第五大股东，领投蔚来汽车首款纯电动产品，已正式上市。

时间正在跟我们赛跑。2017年，无人驾驶车辆走上北京五环被交警调查，12月20日，一支百度Apollo无人车车队，在雄安新区测试开跑。2018年初，北京顺义区无人驾驶试运营基地正式启动，成为北京出台国内首部自动驾驶新规以来，全市首个开展无人驾驶试运营的区域。2018年，谁会上路？行业和消费者都拭目以待。

回顾2000年互联网泡沫的幻灭，很多人依然觉得不可思议。那时候的产业发展日新月异，软件应用、网络服务ISP，网络内容ICP爆发，常有一日不见如隔三秋的感叹。

2000年4月，纳斯达克指数一路狂飙突进到历史顶点，5400多点。但不幸泡沫破裂，资本市场崩盘。纳斯达克指数迅速滑落。中间经历了9.11恐怖袭击事件，还有安然事件。寒冬持续了3年时间，才慢慢走出低谷。

如今的AI产业正蓬勃发展，与互联网初期阶段何其相似。

产业带着耀眼的光环，肩负国家战略的重任，高度依赖资本市场渠道，舆论高度爆炒，从业者无不都是三高社会精英。