人工智能时代的基础精选(九篇)

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第1篇：人工智能时代的基础范文

关键词：智能科学与技术；知识结构；应用型人才；人才培养；知识型能力本位教育

中图分类号：G64文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03

1引言

智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。

2人工智能时代对人才的需求

站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。

随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。

从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。

3应用型人才培养模式分析

《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。

通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。

3.1职能

智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。

3.2知识结构

智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。

（1）智能感知与模式识别

属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。

（2）智能系统设计与制造

属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。

（3）智能信息处理

属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。

3.3能力结构

智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasedEducation，简称CBE）模式[3]。

CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。

自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBE模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，简称KCBE）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。

3.4行业（产业）导向

从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：

（1）智能感知与模式识别领域

主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。

（2）智能系统设计与制造领域

主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。

（3）智能信息处理领域

主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。

涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。

产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。

4KCBE模式人才培养的主要措施和途径

智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。

（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系

在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。

（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系

按照KCBE模式，校企合作是强化实践的一种重要形式[6]。学校根据人工智能企业实际情况灵活设置实践课程内容，根据企业发展趋势及时调整课程体系以避免教学内容与企业需求相脱离。人工智能企业还可以参与学校教学目标和教学计划的制定，并为学校实践教学提供各方面支持，从而提高人才培养的针对性。

第2篇：人工智能时代的基础范文

【关键词】大数据；人工智能；计算机网络技术

如今计算机领域掀起了人工智能的浪潮，许多行业和技术正向着智能化方向转型，人工智能技术也因此得到了迅猛的发展。同时大数据时代的到来也给计算机网络技术提出了更高的挑战，数据信息的爆炸式猛增，以及网络环境的日益复杂，都加快了计算机网络技术的升级转型。基于此深入研究人工智能技术在计算机网络中的应用对提高网络环境的安全性以及推动计算机网络技术的进步具有重要意义。

一、大数据时代和人工智能

1、大数据时代。所谓大数据是数据的种类和数量众多的数据集，在大数据中，数据种类繁多，数量庞大，比较传统的数据库数据的真实性更高，数据的处理速度更快。在大数据时代，互联网依靠数据信息的支撑，对于如何从众多的信息中快速获取有价值的数据提出了更高的要求。大数据给我们带来了新的机遇和挑战，深入研究大数据技术，合理地在各个领域运用，将会提高数据的应用价值，给我们的生活提供更大的便利。

2、人工智能的特点及优势。相比于传统模式，人工智能技术在信息处理上速度更快，准确率更高。在大数据时代这种优势会更加明显；人工智能具有成本消耗低的特点，人工智能技术基于专家系统创建知识库和推理机，有效降低资源消耗的同时，还提升了效率；具有超强的自我学习能力，从基础的机器学习到尖端的深度学习，从简单的模式到复杂的人工神经网络，人工智能都有着优异的表现，而且其发展速度是迅猛的，在某些领域甚至已经超越了人类。

二、人工智能在计算机网络技术中的应用分析

1、安全管理中的数据挖掘技术。数据挖掘技术是一种深层次的数据分析方法，它按照给定的任务，对大量的数据进行挖掘和分析，揭示隐藏的规律，通过对网络连接等技术的准确描述，完成同主机的对话，进而找到更加有效的方法。目前基于数据挖掘的技术越来越成熟，在数据化运营中的应用也越来越广泛。数据挖掘技术极大的促进了人工智能的发展，使其在各个领域得以实现。人工智能技术结合数据挖掘技术可有效排除计算机中的安全漏洞，提高系统安全性。

2、保障网络安全。如今计算机网络环境日益复杂化，计算机网络安全化管理的重要性是不言而喻的。人工智能技术的迅速发展，对计算机网络安全的防护起着重要的作用，其中智能防火墙技术就是一个典型的例子。智能防火墙能够自主的对网络上的信息进行筛选，有选择的为用户提供信息，能够拦截有害信息，防止病毒和垃圾信息进入计算机系统。在对垃圾信息进行处理时，人工智能的入侵检测技术可以提前对这些信息进行预览，使问题尽快的被发现处理。在计算机连接互联网时，人工智能技术会对数据进行分析处理，判断计算机网络的安全状态，并反馈给用户。这些检测机制对于提高计算机网络的可靠性和安全性起着重要的作用。

3、人工智能管理。所说的人工智能系统是由软件实现的，它以知识库为基础，通过对知识库中数据的分析处理完成相应的任务，同时还能保证及时性。人工智能管理系统在能够提高工作效率的同时还可以针对不同用户提供个性化服务，在一段工作结束后，管理系统会对信息进行分析处理，有针对性的为用户提供服务。在信息查找方面，人工智能管理技术提供了自定义设置功能，使查找数据和信息更加人性化。在日常实际的使用中，人工智能管理系统这些智能化和人性化的特点，对用户工作效率的提高和时间的节省有着非常重要的意义。

4、网络管理和系统评价。在网络管理方面，由于网络环境时时刻刻都处在动态变化之中，网络环境的复杂性大大增加了网络管理工作的难度。而人工智能技术能有效解决这一问题，基于人工智能技术的网络管理将更加智能化，通过网络内部的专家知识库和问题求解技术，能够建立起一个有着综合性能的管理系统。这种智能化的管理技术不仅可以将网络管理人员从繁重的工作中解放出来同时还能有效提高计算机网络管理的质量和效率。人工智能技术中另外一个重要组成部分就是专家系统。所谓专家系统其实是知识库和推理机的综合，利用专家系统技术能够模拟由领域专家才能解决的复杂问题，提供仿真该领域专家的帮助和指导，让用户花更少的时间和费用以更便捷的方式解决专业性问题。将专家系统合理的运用于网络技术中，能有效提高网络管理效率。

第3篇：人工智能时代的基础范文

摘要：人工智能的迅速崛起，为老年健康管理提供了全新的途径，在优化老年健康管理全过程中发挥着重要价值。与此同时，因其服务于老年人这一特殊群体，对道德伦理的冲击表现得更加突出。当前，伴随着我国政府对人工智能的高度重视、企业与医疗机构的积极探索，人工智能在老年健康管理领域已积累了部分经验，取得了初步进展。然而目前人工智能在老年健康管理中的应用仍处于起步阶段，面临价格壁垒难以突破、信息孤岛劣势明显、多方主体合作不足、专业人才稀缺等现实问题。推进人工智能与老年健康管理的深度融合，需要政府、医疗机构与养老服务中心、科技企业等多方联动，构建配套管理机制，从而使人工智能更好地服务于老龄化社会。

关键词：人工智能；老年健康管理；老龄化；养老问题

作者：向运华王晓慧（武汉大学社会保障研究中心，湖北武汉430072）

人口老龄化是21世纪我国经济社会发展的重大国情，截至2018年底，我国60周岁及以上人口有2.49亿，占总人口的17.9%。人口老龄化态势加剧的同时，空巢老年人占比持续攀升，独居老年人群健康状况不容乐观，有74.7%的老年人患有至少一种慢性疾病。城乡失能、半失能老年人口近4063万，上门看病、康复护理等医疗健康类服务需求始终居于老年人各类需求首位。总书记明确指出“为老年人提供连续的健康管理服务和医疗服务”，健康老龄化成为健康中国时代和老龄化时代的重要命题。

万物互联的加速到来与人工智能技术的迅速崛起，正在改变着人们的社会资源获取方式和生活方式。AlphaGo大胜人类棋手，标志着人工智能已在某些领域走到了人类智慧的前列。以互联网为载体和AI为实现工具的经济发展新形态正在逐渐形成，为社会各领域创造了前所未有的机遇，也给老年健康管理模式的突破与创新提供了现实可能。智慧健康养老由此产生，其最大的特点在于大数据收集、需求的智慧决策与服务的精准投放。2017年工信部、民政部和卫计委联合印发《智慧健康养老产业发展行动计划（2017-2020年）》，强调利用新一代信息技术产品推动健康养老服务智慧化升级。各地积极开展智慧健康养老应用试点，打造“硬件环境+智能设备+互联网信息平台+居家养老服务”的健康养老生态系统。如何发挥人工智能技术在老年疾病预防、诊断、紧急救助、治疗与康复中的作用，如何有效联接医疗服务机构以确保老年人享受到更高效、更优质、更便捷的健康服务，是当前亟待研究的现实问题，这对于降低空巢老人独居风险，缓解老年护理人员短缺问题，提高老年人的健康水平具有重要价值。

一、立场博弈：人工智能时代老年健康管理的机遇与隐忧

（一）人工智能的崛起

人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）起源于1950年“图灵测试”的理念，其首次被公开提出可追溯到1956年“人工智能之父”McCartney在美国会议上的报告。随后人工智能随着技术的发展、社会的进步不断发展，1960年人工智能已能够理解自然语言、自动回答问题和分析图像图形等，20世纪80年代又获得了学习和认知能力。21世纪以来，物联网的加速普及、大数据的崛起、云计算等信息技术的突破，人工智能迎来了发展高峰，逐渐形成了深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新的特征，开始具有自我诊断、自我修复、自我复制甚至自我创新的能力①。人类相继进入了网络社会时代、大数据时代与人工智能时代，三者共同构成了新的社会时代②。

关于人工智能的概念，国际人工智能专家N.J.Nilsson将人工智能视为怎样表示知识、怎样获得知识及怎样使用知识的科学③。其后，学者对人工智能的概念从类人、理性、思维与行为等四个方面着手定义，有学者进而从学科角度对人工智能进行了解释，如国内学者吴汉东将人工智能定义为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。综合诸多学者对人工智能的认识，笔者认为人工智能的实质是基于人类的设定与要求，能以与人类智能相似的方式作出反应的智能机器或软件。

人工智能时代的到来，正在改变甚至颠覆人类现存的生产、工作与交往方式。2016年美国的《国家人工智能研究和发展战略计划》指出，AI系统在某些专业任务上的表现胜于人类。1997年国际象棋、2011年Trivia、2013年Atari游戏、2015年的图像识别与语音识别、2016年AlphaGo等AI产品的问世与应用，成为AI超越人类的里程碑事件，见证了AI的智能水平和社会意义。近十年来，人工智能愈发广泛地应用在社会各个领域。农业领域，人工智能应用于自动播插与灌溉、日常田间管理、采收与分拣、产品检验、虚拟在线销售等产前、产中和产后各个环节，大大减轻了人类的劳动量④。工业领域，工业机器人广泛应用于汽车、电子、家电制造等生产线，缓解劳动力供需矛盾的同时提高了生产效率。服务业领域，微软“Cortana”、苹果“Siri”、联想“小乐”等智慧客服系统为大众所熟知；几乎所有股票交易员已被机器人取代，投资顾问、风险审查和安全防范监控监管都普遍智能化。公共服务领域中，人工智能亦发挥着日益重要的作用，如用人脸对比技术来筛查犯罪分子；人工智能辅助医疗诊断与手术；人工智能用于智能评测、个性化辅导等等。人工智能也开始进入艺术创作领域、心理服务领域。学界普遍认为，弱人工智能技术在当前已基本实现⑤。

（二）人工智能时代老年健康管理领域的机遇

当前，在新一代信息技术的引领下，物联网迅速普及，大数据快速积累，算法模型与运算能力持续突破，智能行业应用快速兴起，为我国人工智能的迅速崛起提供了现实契机。从人工智能技术层的语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，到人工智能应用层面的工业4.0、智能农业、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗与智能教育等，均得到了爆发式增长。我国正处于医疗人工智能的发展高峰，2016年中国人工智能+医疗市场规模达到96.61亿元，增长37.9%。据估计到2025年人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一⑥。人工智能在老年健康管理中的应用主要体现在通过生理参数识别设备和无线射频识别装置等智能采集老年健康数据，为老年人提供双向、互动的居家健康监测、健康咨询、健康评估、健康干预服务以及紧急救助服务，克服时空限制，将健康管理贯穿疾病预防、诊断、治疗与康复整个过程。人工智能时代为健康管理尤其是老年健康管理提供了全新的途径，在优化老年健康管理模式过程中具有重要价值。

第一，人工智能的发展为缓解医护人员短缺提供了现实可能。据世界卫生组织公布的数据，欧盟关于每千人拥有护士数量的基本规定是不少于8人，挪威以17.27人位居世界第一，美国和日本分别是9.8人和11.49人，发展中国家例如巴西和南非，分别是7.6人和5.1人，然而我国每千人拥有护士数仅为2.36人。即使是按照大多数国家的5‰计算，我国护士缺口也多达350多万，如果按照欧盟的标准，则缺口更大。与此同时，我国社区养老服务专职人员数量少且增长速度缓慢。民政部2009年开始统计社会服务职业技能人员中的养老护理员，截至2016年我国养老护理人员仅8528人。根据第四次中国城乡老年人生活状况抽样调查结果，目前我国失能、半失能老年人口约为4063万，占老年人口数的18.3%，按照3：1的国际标准计算，我国需要超过1300万的护理人员。同样，虽然国家大力推进医养结合，将老年人作为重点人群纳入家庭医生签约服务，但家庭签约医生覆盖率仍不容乐观。如何“以少足多”是摆在当前我国政府面前的重要议题之一。人工智能的崛起为化解这一医疗难题提供了新路径。人工智能环境下，智能护理等机器的应用与推广，大大减少了老年人对护理人员的需要，虚拟医疗助手替代护士，在医生诊疗之外提供辅的就诊咨询、健康护理和病例跟踪等服务，既减少了老年人前往医院就诊的次数，又有助于提高护理能力。显然，这些对于缓解老年健康供需矛盾有积极意义。

第二，人工智能的发展为医疗机构提高服务效率提供了技术支持。一直以来，医疗服务效率都是备受关注和争议的问题。医疗服务效率，即医疗机构在投入与产出之间的比率，是医疗服务领域的核心命题与重要目标。近年来，随着我国医疗体制的不断改革与发展，各级医疗机构的效率有了显著提升，但受制于传统医疗机构管理模式的惯性思维影响，医疗机构的服务效率与民众期望仍有差距。新时代医疗服务效率的提升不仅需要制度的变革，也需要服务工具的革新。人工智能的发展为优化医疗服务提供了便利。一方面人工智能的应用降低了人力成本。医学影像占医疗数据的90%，而且这一数据仍在攀升，年增长率约为30%，而放射科医师数量的年增长率仅为4.1%，远不及影像数据增长速度。借助AI技术分析医学影像，将大大缓解医院缺少医生的压力。此外，语音技术在医疗行业的普及，也正在将越来越多的普通医生从日常机械式的医案录入工作中解放出来，提升录入的效率，降低失误率。另一方面，人工智能的应用也提高了医疗服务能力。人工智能辅助诊断技术应用在老年人某些特定的病种领域，几乎可以代替医生完成疾病筛查任务；智能手术机器人的应用既能保证精准定位，减少老年患者的疼痛，又能防止传统手术易带来的传染疾病等危险；人工智能参与药物研发，对于提高针对老年患者潜在药物的筛选速度和成功率，缩短研发时间与成本有实际意义。综上，人工智能的嵌入打破了以往医治全程医生亲力亲为的运作模式，智能机器的自主研判与决策能力，对于降低人力成本，大幅提高医疗机构、医生的工作效率与质量，减少不合理的医疗支出有积极意义。

第三，人工智能的发展有助于提高老年人自我健康管理能力。多数疾病都是可以预防的，但是由于疾病通常在发病前期表征并不明显，到病况加重之际才会被发现。而且由于老年人机体形态的改变和功能的衰退，对于疼痛和疾病的反应变得不敏感、不典型，很多病症易被忽略或误诊，加上老年人行动不便，其中有多数老年人即使不舒服也不愿前往医院进行诊疗。人工智能的应用大大缓解了这一状态。人工智能技术与医疗健康可穿戴设备的结合可以实现疾病的风险预测和实际干预，实时监测老年人的生理参数，其双向数据传输、在线沟通、便捷有效的特点，一方面可帮助老年人实时了解与掌握自身的健康状况，享受个性化的健康管理和健康咨询服务，满足其健康教育需求；另一方面也能提高老年人自我健康管理意识，促进其积极参与自我健康管理和自我照顾，实现医疗卫生服务重心前移和全民健康管理。人工智能环境下的自我健康管理的实现延伸了传统医疗的覆盖能力，节省了传统医疗方式的时间、空间成本及医疗费用，能够有效缓解老龄化带给整个社会医疗系统的负担。此外，居家健康管理系统能为卫生管理者提供健康数据，有助于建立完备、标准化的居民电子健康档案和区域卫生信息共享平台，使政府突发公共卫生事件监测和应急体系的运转更为高效、准确。

（三）人工智能时代老年健康管理领域的隐忧

万物都有两面性，人工智能同样是把双刃剑，人工智能从诞生至今，其对伦理的冲击就不断被讨论。人工智能给老年健康管理带来巨大便利的同时，也对道德伦理问题提出了重大挑战。与人工智能的一般伦理问题相比，人工智能在老年健康管理中的应用因其服务于老年人这一特殊群体表现得十分特殊与突出。主要表现为两个方面，一是老年人人格与尊严的多方面权益保障伦理问题更为加剧，二是老龄社会正义伦理问题更显突出。

老年人人格与尊严的多方面权益保障伦理问题体现在隐私泄露、社会孤立与老年人的“物化”三个方面。首先，为更好地提供全方位健康管理服务，智能老年健康管理系统和智能设备需要采集老年人日常起居全时段、全方位、无盲区、长周期的海量生理数据，其中绝大多数的数据属于隐私数据。这些数据通过简单的分析和挖掘，就能得出老年人的生活习惯、身体状况等信息，一旦被无意或有意泄露，极易被不法分子所利用以进行精准推销甚至精细诈骗等违法活动，这对于易受骗的老年人群体来说无疑是巨大的隐忧，由此可能带来的损失也不可小觑。《世界人权宣言》第12条规定任何人的私生活、家庭、住宅和通信不得任意干涉，他人的荣誉和名誉不得加以攻击。正如一些学者认为我们应该对于弱势群体运用特别的隐私保护政策①。然而目前我国的相关法律和政策还不尽完善，如有关病历资料保护的法律或文件（《刑法》《侵权责任法》《医疗机构病历管理规定》等）中多为宣示性条款，也尚无老年人隐私安全的针对性文件。如何保证健康数据在实时采集、传输、存储、分析与使用过程中的安全，数据应当被保留多久、谁拥有隐私数据的访问权等都是智能老年健康管理领域亟需解决的隐私方面的具体伦理问题。其次，智能机器监护老年人可能导致减少老年人社交、子女的陪伴。关于智能护理机器人的引入对老年人心理问题的影响研究表明，使用护理机器人的老年人易出现社会孤立现象，进而导致尊严受损②。过多的智能既会减少老年人外出和交流的频率，也使子女或亲朋责任感降低，对老年人的关怀止于虚拟问候，而不再是频繁地看望与聊天。有学者认为，健康助手功能会使原本亲近的护理关系转换为远程的虚拟的照料关系③。从而加剧老年人心理上的空虚感与孤独感。如何缓解和调节老年人心理问题是人工智能在老年健康管理应用过程中不得不面对的问题之一。最后，老年人的“物化现象”也是值得关注的具体伦理问题。所谓物化，Kitwood对其的定义是：像对待无生命物质那样对待人：推、拉、拽一个人，不把他当作一个有生命的个体。Astell曾认为辅助机器人可能会机械地控制使用者，并逐渐使其变得失去自主性④。智能护理机器人等操控式的服务过程有可能损害老年人自主意愿，老年人普遍认为不应该限制他们自主选择的权利，如他们不希望所有人知道他们在家中跌倒，因为某些跌倒仅是小事，自己可以克服，他们认为只有自己需要帮助的时候才应通知别人。然而这与智能护理系统一旦发现护理对象跌倒，就立即发送消息给亲人或医护人员的护理策略相矛盾⑤。机器人应在何种程度上保障老年人的自主意愿，减轻其心理负担，维护其尊严，是值得研究的课题。

老龄社会正义伦理问题主要体现在地区差异方面。由于我国国土面积大，各地区经济发展水平并不一致，地区差异、城乡差异问题都不容忽视。考虑到护理服务涉及人最基本的健康权利，然而由于经济发展和收入水平不同，偏远地区、农村的互联网都不畅通，健康信息系统建设不到位⑥，老年人往往无力购买智能可穿戴设备、智能护理机器人等健康管理机器，贫富差距引发的社会资源分配不公问题凸显。如何在研发和推广智能设备中充分考虑老年人的购买力，是关乎社会正义的伦理问题。

二、现实考察：人工智能时代老年健康管理的困境

（一）人工智能时代老年健康管理的经验

改革开放以来，尤其是进入21世纪之后，我国人工智能技术得到了巨大的发展。据中国电子信息产业发展研究院数据统计，2017年我国人工智能市场规模为216.9亿元，比2016年增长52.8%，增长速度快于全球平均水平，2020年有望超过700亿元①。其中，“人工智能+融合医疗、金融、教育和安防等领域企业”位居全球人工智能目标市场行业首位，总计占比40%。国家高度重视，企业与医疗机构积极探索老年健康产品的研发、推广与应用，先后积累了一些经验，取得了初步进展，为人工智能服务于老年健康管理奠定了重要基础。

首先，信息化与大数据推动智慧医疗的发展，为人工智能在老年健康管理中的应用提供了技术支撑。信息化与大数据是人工智能有效嵌入的基本要素，因此医疗信息化的实现和医疗大数据资源的壮大是推动人工智能在老年健康管理应用的重要基础。近几年来，高速、移动、安全的新一代信息基础设施建设加快，城市社区光纤网络覆盖率不断提升，中国互联网络信息中心（CNNIC）的《中国互联网络发展状况统计报告》显示互联网逐渐向高龄人群渗透，60岁以上老年人对互联网的接触率和应用率逐年上升。与此同时，健康养老服务信息平台建设不断推进，早在2011年，老龄办和民政部门就在全国范围内推进社区为老服务信息平台建设项目启动试点工作，试点项目50余个，据统计覆盖老年人口仅3000多万；2014年民政部和发改委确定在全国选取了42个地区推进养老服务业综合改革试点，改革的重点之一即是加快信息平台建设。2018年国务院《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，强调推进远程医疗覆盖全国所有医联体和县级医院，支持高速宽带网络覆盖城乡医疗机构，建立互联网专线保障远程医疗需要。“互联网+医疗服务”建设初具规模，各级医疗机构、养老服务机构积累了大量老年人有关的数据资源，其中包括老年信息数据库建设与大数据共享平台与服务平台建设，为下一步人工智能的嵌入奠定了坚实根基。

其次，国家高度重视，政策与法律建设不断推进，为人工智能在老年健康管理中的应用提供了制度基础。一方面，为推动人工智能的迅速发展，近年来我国人工智能领域指导性政策文件不断出台。如2017年7月国务院印发《新一代人工智能发展规划》，同年12月工信部公布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，明确了我国新一代人工智能发展的战略目标，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快创新型国家和世界科技强国建设。2018年1月中国电子技术标准化研究院《人工智能标准化白皮书（2018版）》，提出确立人工智能产业发展的标准体系；3月政府工作报告明确指出加强新一代人工智能在医疗、养老等多领域的应用。各省市积极响应，出台本地区的具体实施意见，为人工智能在老年健康领域的应用确立了方向。另一方面，为应对各类风险与危机，我国不断推出信息建设与信息安全的相关规定。据统计目前我国信息治理层面的相关法规已有100余件，涉及个人信息保护、网络侵权预防和网络犯罪惩治等多个领域②。具体到医疗行业，2013年国家卫生计生委、国家中医药管理局印发的《关于加快推进人口健康信息化建设的指导意见》，2015年国务院办公厅印发的《全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015-2020年）》，2017年工信部、民政部、卫计委联合印发的《智慧健康养老产业发展行动计划（2017-2020年）》等文件，都着重强调形成覆盖全生命周期的智慧健康养老产业体系，打造一批智慧健康养老服务品牌。2016年12月，国务院办公厅印发《关于全面放开养老服务市场提升养老服务质量的若干意见》提出推进“互联网+”养老服务创新，到2020年养老服务市场全面放开等，都指出实现全员人口信息、电子健康档案和电子病历三大数据库要基本覆盖全国人口并完成信息动态更新。这些直接或间接性文件的不断完善，为人工智能在健康领域的应用提供了基本的制度框架。

最后，在技术与政策环境的激励下，人工智能在老年健康管理中的应用初见成效。从易得的传感器，到智能化的可穿戴设备，智能护理床、健康服务机器人、陪护机器人等服务机器人，越来越多智能设备参与到老年人健康管理领域。近几年，房地产商、保险公司、养老机构积极推出高端养老项目，健康服务机器人也随即而来，其中天津哈士奇机器人作为全球首台健康服务机器人成为标志性事件。而后，机器人也开始应用在福利中心和养老机构，仅杭州就有70家养老机构和40家照料中心引进了“阿铁”养老机器人①②，机器人具备健康检测、健康顾问、紧急报警与陪伴逗乐四项主要功能。同时依托“互联网+”搭起智能居家养老服务的桥梁，一是通过智能健康腕表随时测量血压、心率等生命体征数据。相关研究表明可穿戴智能设备在治疗慢性病方面有显著效果，治疗费用、住院时间等都有所降低③④。二是“开心”等智能健康养老机器人通过人体感应、摄像头远程监护、声源定位、语音识别等系统为居家老人提供安全监护、用药提醒、数据分析等健康服务，约87%的受访者表示类似于“开心”的智能健康养老机器人会对空巢老人有用⑤。三是通过“互联网+”和远程医疗、远程手术等满足老年人的医疗需求，通过机械骨骼、轮椅机器人等助力老人康复⑥。从监护到治疗，人工智能在各种养老模式的老年人中的初步试水，为应对人口老龄化提供了战略性思维。

（二）人工智能时代老年健康管理的难题

人工智能为老年人实现全过程健康管理提供了条件，推动了老年健康管理模式的突破与创新，然而目前人工智能在老年健康管理中的应用仅处于起步阶段，尚有很多问题需要解决。

其一，从应用范围来看，价格壁垒难以突破，老年健康管理中人工智能缺乏动力。医疗行业本身就极具复杂性和特殊性，医疗体制改革和医养结合养老模式发展已推行多年，但仍有很多问题为人们所诟病。人大代表罗卫红曾提出目前医养结合虽初具成效，但仍存在医养结合服务需求与承载力不对称、行业管理体制不完善、医养结合医保支付政策难以保障护理需求等问题。人工智能嵌入老年健康管理为医养结合模式的发展创造机遇的同时，也提出了更高的要求。人工智能设备造成的健康管理服务费用谁来支付、怎样支付，目前国内尚未达成共识，这也解释了为什么目前智能健康机器人多出现在养老机构，而非居家老人家中。不可否认，在当前医疗卫生服务供给不足的情况下，医养结合型养老机构非常重要，机器人的引入对老年人尤其是对高龄老人、半失能老人与失能老人带来了极大的便利。然而无论是9064模式还是9073模式，绝大多数老年人是居家养老。针对居家生活老年人的健康监测、预防、治疗、康复、护理和心理慰藉等服务需求亟需人工智能的嵌入，然而形势不容乐观，一方面是因为智能装备价格较高，老年人个体往往无意愿或无力购买较为昂贵的智能感应设备，另一方面是因为担心后续健康服务能否持续跟进，比如一个智能腕表就价值几千元，如果后期的服务没跟上，老年人损失就会很大。人工智能的应用必须考虑各方支付意愿，其价格在某种程度上决定了其可推广的范围。如何围绕大健康战略来定位发展人工智能，实现医疗健康服务利益相关者的协作，为老年人提供全方位全周期的健康服务是亟须解决的关键问题之一。

其二，从信息化建设来看，人工智能应用于老年健康管理的信息孤岛劣势明显。人工智能的应用离不开信息技术的支撑。推进医疗服务大数据建设，建设老年群体数据库与医疗服务信息平台，统一相关数据标准是基础。“人工智能+医疗”最大的问题在于数据的来源和质量，因为我国的医疗数据在医院与医院间、医院与家庭间存在信息孤岛，即使在同一个医院提取和利用数据仍涉及很多操作手续。与此同时，虽然各地政府一直在强调健康养老服务信息平台建设，但进程并不乐观，多数老年健康服务仅停留在通过社区门诊或体检获得数据，共享在街道一级，实现市级统一平台建设的省份屈指可数。除了技术条件的制约，更多的是缺乏全局的考虑与统筹规划，民政部门、统计部门、公安部门、卫生部门、医院等多部门之间的责任模糊，各涉老部门缺乏沟通与配合；各地区各自为政，缺乏共享理念和共享动力，有效的沟通不足，相互之间在操作系统、网络协议、语义表示、数据库类型，乃至硬件管理平台上存在差异，医疗信息数据不能有效实现地区共享，阻碍了人工智能赖以为生的数据信息资源的有效流通，既造成了数据信息资源重复建设，也限制了数据信息资源功能的最大发挥。可见，要想人工智能应用于老年健康管理，积极突破数据壁垒势在必行。

其三，从健康服务相关主体来看，养老机构、社区服务中心、医疗机构与企业的合作不足。养老服务机构、医疗机构等服务机构本身不生产人工智能设备，而是通过引进人工智能设备服务于老年人，科技企业才是人工智能产品的生产者。服务机构最了解老年健康管理全过程需要什么样的人工智能产品，而科技企业则在技术上独占优势。二者通过跨界合作发挥各自的优势，才能明确研发内容，最大程度缩短研发周期，以满足老年人健康管理的需要。然而目前国内各级医疗机构、养老服务机构在该领域的开拓相对滞后，除了发达城市的大型房地产公司通过与科技公司合作建设高端养老基地，应用人工智能参与老年健康管理服务，实现了企业间的人工智能合作外，多数医疗机构、养老服务机构有待进一步跟进。与此同时，医疗机构、养老服务机构提升自身对人工智能产品的驾驭能力也离不开同科技企业的有效合作。两者有效合作的缺乏在一定程度上制约了老年健康管理过程中的人工智能创新能力的提升。两者如何建立合作机制，共同推进人工智能的技术创新与应用是人们不得不思考的当务之急。

其四，从研发主体看，老年健康管理领域的人工智能发展受制于稀缺的专业人才。人工智能任何相关技术方面的突破都依赖于人才，可以说其发展能力取决于人才数量。《全球人工智能人才白皮书》显示全球AI领域的人才缺口达到百万量级，2017年工信部发言人指出在我国人工智能人才缺口超过500万，稀缺的专业人才资源是制约全球人工智能技术发展和应用落地的一大短板。人工智能的专业人才既要掌握数据挖掘、语音图像识别等计算机层面知识，又要了解人工智能应用领域的客观状况。AlphaGo之所以能战胜人类围棋世界冠军，在一定程度上是因为其设计者DemisHassabis本人就是天才棋手①。因此，人工智能老年健康领域的专业人才需要集计算机专业技术与健康养老服务行业实践于一身，才能研发出适合老年群体的智能健康医疗设备。目前国内的人工智能专业性人才缺乏，且多集中于制造业、互联网等领域的技术开发工作，虽然一些科技公司与医疗机构合作取得初步的成果，但在医疗领域结合上缺乏深度，直接针对健康服务领域的人工智能人才更是不足，阻碍了老年健康领域人工智能技术的推行。

三、未来选择：人工智能时代老年健康管理的关键路径

人工智能时代的到来，为老年健康管理创造了全新的环境，同时也对政府、社区、医疗机构、养老服务机构等提出了更高的要求。面对人工智能的迅速发展，需积极推进人工智能与老年健康管理的深度融合，以促进适应时代诉求的老年健康管理智能化。

（一）构建人工智能嵌入老年健康管理的管理机制

DouglassC.North指出制度是社会的游戏规则，规定了人与人之间的行为范式②。人工智能时代老年健康管理迫切需要现有机制的突破与创新，当前必须做好三个层面的具体工作。

一是形成专业的领导机制。人工智能科学嵌入老年健康管理离不开政府部门的统一规划和部署。2018年国家医疗保障局成立，整合了此前散落在人社、民政、卫计委、发改委等多个部门的相关医疗职能，改变了“九龙治水”的管理局面，为人工智能在医疗行业、健康领域的嵌入提供了契机。在老年健康领域推广人工智能应纳入医疗保障局的工作内容，积极推动医疗机构、养老机构、社区养老服务中心等与科技企业的合作，全方位部署人工智能在老年健康管理中的应用格局，从传感器，到智能化的可穿戴设备，健康服务机器人、智能护理床、陪护机器人等服务机器人，从智能家居设备、养老服务机构智能设备，到智能医疗机器，从老年人健康数据建设到疾病的预防、治疗、康复与护理等，培养一支兼具智能理念和实践经验的新型领导队伍，确保政府部门在人工智能应用中始终掌握主动权。

二是培养多元主体信息共享机制。人工智能的发展与应用依赖于数据，因此，人工智能嵌入老年健康管理，一方面需要挖掘分析大量老年健康数据，以便人工智能设备的研发，另一方面需要医疗机构、养老机构、社区居家服务中心、老年人等相互间的数据连通与安全共享，促使多方有效参与老年健康管理。加快健康养老信息平台建设迫在眉睫，要着力提升多元参与主体的数据素养和技术素养水平，促进多元主体相互间协同配合，协调老年健康数据在各部门间的流通，实现数据信息的交互及供需的有效匹配，从而打破数据壁垒，为提升老年健康管理水平提供数据支撑。

三是建构道德伦理矫正机制。享受人工智能给老年健康管理带来巨大便利的同时，也必须正视其对道德伦理的挑战。首先，进一步完善信息保护机制，减少甚至消除老年人对个人信息数据泄露的担忧。其次，科学认识和使用人工智能。虽然现有的人工智能在某些层面和维度接近、达到甚至超过了人类智能，但其工具性色彩没有改变，人工智能在老年健康管理中的应用旨在提高健康管理水平，而不是取代医护人员和亲朋好友。儿女的关心、好友的慰问以及老年人必要的社交互动都不可或缺。最后应通过技术发展，为人工智能注入情感，促使人机交互更加和谐。

（二）构建以人工智能为核心载体的老年健康技术系统

推进各级医疗机构和各地养老机构在老年健康管理中发挥更大的作用，需要通过智能化处理系统和便捷高效的急救处理流程，即系统能自动采集老年人身体状况数据并进行分析，当发生意外跌倒或生命体征数据出现异常，智能呼叫相应的医疗机构，使老人及时、准确地获取医疗服务。为此，应重点做好两个层面的工作。

一方面，建设针对老年健康管理的智能处理系统。智能化系统基于计算机网络技术和信息技术，强化老年健康的数据挖掘系统和数据存储系统建设，有效整合老年健康管理智能化进程中的各类非数值型、非结构化数据，同时有针对性地引进合适的人工智能技术，如生物识别技术、自然语言处理、机器学习、虚拟等，提升人机交互过程中老年健康数据的处理效率，并以此形成由知识库、数据库、推理机、解释器和知识获取等组成的老年健康管理系统，为提高老年健康管理水平奠定基础。

另一方面，创新以人工智能为基础的医疗流程。智能系统的生命在于应用，老年健康管理途径与方式的优化必须以智能处理流程的创新为依托。其一，通过人工智能实现老年人健康状况的自动检测，根据不间断、全方位的健康数据跟踪，智能评估老年人身体与心理的健康状况，并基于数据分析提出智慧决策，确定老年人在健康方面应采取的措施。其二，智能系统要在识别老年人紧急救助需求的基础上，主动通知医疗机构，使老年人及时得到救助。至于医疗机构的选择应符合分级诊疗原则与就近原则。这对于减少老年人独居风险，为空巢老人提供“健康保险”有积极的现实意义。

（三）构建“校—企—医/养”在人工智能领域的深度合作机制

学校是人才培养的重要阵地，科技企业是人工智能产业发展的主力军，而医疗服务机构与养老机构是老年健康管理的重要参与者。推进人工智能在老年健康管理领域的应用，迫切需要三者的深度协作，以达到通识成材、借势运力、以智发展的目标。

其一，探索高校与企业协同人才培养模式。相比美国人工智能人才数量，我国明显滞后。据领英数据显示，我国从业经验10年以上的AI人才占AI人才总数比例不足40%，而美国这一比例超过70%；美国人工智能基础层、技术层和应用层的人才数量占比分别为22.7%、37.4%和39.9%，而中国为3.3%、34.9%和61.8%，人才培养势在必行。如上文所述，人工智能的专业人才既要掌握数据挖掘、语音图像识别等计算机层面知识，又要了解人工智能应用领域的客观状况。科技企业需要高校的理论与人才的支持，而高校则可借助企业的数据资源和技术平台推进科研理论进展，将研究价值落地。因此，高校应加强人工智能相关学科建设，吸引国际顶级科学家和高层次人才，加强与科技企业、国外高校及相关机构的合作，将技术教学贯穿到实训项目中，让学生在校所学与企业实践有机结合，培养贯通人工智能基础理论、软硬件技术与医疗服务领域应用的纵向跨界人才。人工智能校企合作将有助于人工智能在老年健康领域的加速发展，为人工智能应用打开新局面。

其二，搭建医疗服务机构与企业合作平台。近年来，阿里巴巴、百度、腾讯和华为等国内企业在人工智能领域的崛起，为老年健康管理的转型提供了技术支撑。人工智能本身就涉及多重技术，不同行业或领域的关键技术必然存在差异，加快人工智能在老年健康管理中的应用，医疗服务机构既要借助科技企业的技术优势，引入智能技术，又要借助科技企业的智力优势，培育服务人才。这就要求医疗机构积极通过研发外包的途径，由科技企业打造契合老年健康管理需求的智能软件与硬件，加快老年健康管理智能产品的开发与推广，促进产品从监护提醒类、健康监测类，到医疗设备类、陪护聊天类，关注老年人身体健康的同时注意开发心理健康护理机器人，实现智能产品的多元化与精准化。与此同时，医疗机构通过与科技企业的合作，提高本机构内部人工智能的应用能力。

（四）构建老年健康管理人工智能产品的定价与补贴机制

人工智能在老年健康领域推行受阻的一个很重要的原因是企业囿于无利可图与老人抱怨收费高现象并存。老年健康领域人工智能产品与服务的价格既不能完全市场化也不能严控低价，应建立合理的定价机制与相应的财政保障机制，以平衡市场主体盈利与老年人经济承受力来促进人工智能在老年健康领域的广泛应用。

一方面，合理确定老年健康领域人工智能产品的价格。老年人的健康管理产品与服务具有一定的福利性，过高的价格会忽略老年人的经济承受能力，过低的价格又影响社会资本的收益率与参与积极性，阻碍该领域的进一步发展。根据资本资产定价模型，任何资产的期望收益率都由无风险利率和对所承担风险的补偿—风险溢价两部分构成，考虑到服务对象的特殊性，老年健康领域人工智能产品合理的投资收益率应等于或略低于市场平均投资收益率，兼顾经济效益与社会效益。

另一方面，建立相应的财政补贴机制。虽然老年人收入来源更加多元，自报需要照护服务的比例不断提高，越来越多的老年人有能力购买健康管理设备，但价格仍然是影响其选择与否的关键因素之一。而且受年龄、身体状况、收入等多重因素影响，有必要分地区、分群体进行大面积的调查统计，找到不同身体状况与经济状况的老年人有能力和意愿支付的平均价格。根据计算出来的市场价格与老年人可支付的价格，分类别分等级进行补贴，对于经济困难的失能半失能老人要免费配置相应的智能设备。

此外，加强老年健康管理人工智能应用状况的监管体系和绩效评价体系。当前人工智能技术整体还处在较低的发展层次，在认知能力、感知行为、风险对抗等诸多方面仍比较笨拙，应在加强人工智能嵌入的可能性风险管理的基础上，采取第三方评估方式，科学评价人工智能应用过程的技术适用、服务质量等环节。推进老年健康管理领域的人工智能应用的不断改进与发展。

四、结语

第4篇：人工智能时代的基础范文

关键词：人工智能；转型；管理会计；财务会计

一、人工智能时代下传统财务会计管理问题

（一）专业水平问题

人工智能可以通过“大脑”思考问题，在现代化信息技术的作用下，人工智能的思考能力和效率，往往会超过人的大脑。目前，人工智能主要应用于图像识别、逻辑程序设计、机器人操控等方面。其中，财务智能机器人最能体现出人工智能的优势和特长。与之相比，传统的财务会计职能进行简单且具有重复性的核算工作，工作内容简单，但是工作效率较低。人工运算会消耗大量的时间，最终所得到的成果远不及机器人操作得到的结果。

（二）协同发展问题

财务会计工作人员在日常工作中，要进行大量重复性操作，在资金管理方面，需要提供管理层信息。工作人员在工作中，需要参与到企业内部的财务部门进行资料收集整理，但是不能参与到后续管理工作中。不同部门的协同性较低，无法形成材料的生产、采购、管理与销售的全过程，导致了各个方面的管理工作不能有机结合，无法精准地反映出企业的实际经营状况，更无法提供所需的数据和资料。

（三）预判分析能力

对于企业内部的管理人员与投资者来说，无论在何种情况下，都希望能够在第一时间，掌握企业的发展水平与内部经营管理状况。传统的财务会计在工作中将注意力集中在财务数据处理方面，在完成数据计算后，会交给外部信息人员使用。这一环节明显地忽略了内部高层的管理需求。对于财务计算与管理缺乏预判和分析能力，可能会导致内部的财务会计在工作中不能够通过数据和信息，了解到企业当前的经营水平。财务会计更关注到对于历史数据的采集与分析，忽视了企业未来的发展规划和管理目标，不利于企业实现长足稳定与健康发展。

二、人工智能时代下财务会计向管理会计转型策略

在了解到企业人工智能时代下，财务会计的工作现状之后，有利于进一步明确财务会计可以通过何种方式，实现向管理会计的顺利过渡与转型。

（一）加强专业化培训

财务会计向新型管理会计方向转移，标志着许多工作在开展中，都需要从多种不同的角度进行分析。如果在工作中不能结合时展和大数据信息技术的优势，始终按照传统的方式与标准进行管理，会导致会计工作无法取得理想的成绩[2]。特别是进入到人工智能时代下，财务会计需要考虑到大数据信息技术与人工智能技术的影响，在人员培训上加强管理，实现专业化培训。比如，对大数据时代中的智能软件的应用和操作进行培训。目前，智能软件已经成为了会计工作中不可或缺的重要工具，通过加强软件操作方式的培训，可以帮助工作人员在工作中，更快地掌握工作的内容，提高工作效率，并且按照正确的方法与路线，完成各项工作。

（二）改进管理模式

智能化时代下，财务会计向管理会计方向转型，需要与之配套的管理模式和组织结构。因此，对传统企业内部的管理模式进行改革调整，有利于建立更为完善的会计组织管理体系。从当前国家的管理会计工作职能要求的角度进行分析，要对原本的组织模式进行优化升级，使其能够有效地适应当前的管理需求，使各项管理工作都能顺利开展，提高财务会计转型之后的工作效率与工作质量。同时，通过对管理模式进行改革，还可以为会计转型发展奠定坚实的组织基础。为了确保企业内部的财务会计转型工作可以顺利完成，企业内部需要建立更为完善的管理制度。对于管理会计的工作方式和工作内容中出现的问题，要利用新型管理制度进行处理。比如，国内某地区的企业在进入到人工智能时代后，对内部的管理制度进行了优化调整。对财务会计工作人员的工作行为起到了明显的约束作用，提高了工作人员在工作中的规范性和效率性。同时，还激发出员工的责任感与积极性，为实现转型工作做好准备。

（三）强化数据处理

除了上述两项技术手段之外，人工智能时代下的财务会计转型发展工作，还需要依靠强大的数据处理与运算能力。人工智能技术与设备，可以为数据核算与分析，提供充分的支持与引导。同时，在进行实际操作中，还能够发挥出人工智能技术的及时、准确、便捷和高效的特征。通过及时有效的操作模式，对财务会计工作中的各项数据和指标进行分析处理，顺利推动财务会计向管理方向转型。在完成了基本的数据分析和处理工作之后，可以掌握企业的经营状况，明确运行的质态，使经营者和管理者，在第一时间获取到有效的数据和信息。虽然在现代化发展中，人工智能技术占据了部分财务人员的工作机会，但是与此同时也极大地解放了劳动力，人们有更多的时间参与到技术提升和深入研究中，可以从事更多具有高附加值的工作，尽快实现现代化发展，最终推动自身与企业都迈向更高的发展阶段。

总结：

综上所述，传统基础的财务会计正在被人工智能所取代，人工智能时代的全面来临，为人类的工作和职业发展带来了前所未有的挑战。传统财务会计要把握机遇，积极应对挑战，加强专业化培训，调整并改进管理模式，利用大数据信息技术，强化数据的处理，推动财务会计向管理会计的顺利转型。

参考文献：

[1]杨海燕,张阳,荣加超.人工智能时代财务会计向管理会计的转型对策[J].现代营销(下旬刊),2019(01):223.

第5篇：人工智能时代的基础范文

关键词：人工智能；中医药；融合发展

1引言

新一轮科学技术和产业革命的深刻变革，推动社会各个领域实现深刻变化。人工智能是这一轮产业革命的重要成果，国家也将人工智能作为中国产业发展的重要组成。中医作为我国的国粹之一，由于主要强调临床经验，治疗方式上也是因人施治，一人一方，异病同治、同病异治，存在着发展的短板。人工智能的应用为中医的信息化发展以及中医研究的深入推进提供了机遇。如何用人工智能为中医研究应用赋能，是一个非常重要的研究课题。

2大数据为中医智能化提供基础

大数据时代已经来临，已经成为全世界的共识。大数据时代纷繁复杂的信息在为人们带来挑战的同时，更多的是一种机遇。中医与互联网大数据的深度结合是国家战略，也是中医药研究领域关注的重点，于进一步研究和发展中医药大数据产业，提升中医药国际地位，具有重要意义。“互联网+中医”早在几年前就已经成为国家战略，我国《中医药发展战略规划纲要2016-2030》明确提出推动“互联网+”中医医疗，对“互联网+”中医医疗做了具体和全面的部署。具体而言，大数据对中医发展的智能化推动有几个方面。首先是中医药数据的挖掘使用，我国中医博大精深，是一套深奥成体系的学术、临床体系，中华几千年的中医药发展积累了极其丰富的大数据，是一座亟待开发挖掘的金矿。将这些丰富的数据进行智能化，对中医发展的促进作用将是无与伦比的。其次，大数据结合中医的核心理念，实现中医的有序发展。中医的临床疗效评价实质上是中医辨证论治与临床结局之间的因果关联分析，大数据理念恰恰可以反映关联及因果关系。中医生更多是临床过程的记录，在日积月累的经验积累和案例分析中形成独特的临床经验，将这些经验通过大数据建模的形式刻画出来，将大大实现中医的智能化。最后，大数据为中医发展的现代化和标准化提供条件。中医的发展需要标准体系的支撑，落点应该在于制定标准体系，促进共享应用，进而实现中医药大数据在互联网医疗等领域的创新和应用，在更大意义上推动世界范围内中医药大数据的发展，进而促进中医药国际化。

3运用人工智能促进中医研究应用的意义

人工智能和中医的结合，不仅可以对中医的研究和应用起到促进、推广作用，也是对人工智能应用领域的丰富和拓展。具体来看，人工智能对中医研究应用的意义有以下几个方面。（1）有助于推动中医的信息化发展。上文已经提到，我国几千年的中医研究建立了极为庞大且秩序井然的中医知识图谱，但是如何通过对数据价值的挖掘，进一步促进中医药发展是一个重要的课题。而互联网的出现，特别是大数据时代的到来，更为中西药的信息化提供了难得的机遇。人工智能对发掘中医隐性知识有着得天独厚的优势。当前，以大数据为支撑的人工智能在医疗领域的应用很多，比如医学影像、语音识别、病人看护等。延伸到中医研究和应用领域的还不多，可以利用人工智能将大量的中医诊疗数据进行深度挖掘，从而拓展中医人工智能的市场前景。（2）有助于推动中医传承发展。可以说，传统中医存在传承、推广应用和发展方面存在较大的痛点和难点。一般情况下，知名中医的传承主要是流派传承或者人传人的方式进行，这种传承方式成长周期长，无法复制，规模化推广应用受到限制。而通过人工智能则可以有效解决以上痛点，可以将知名老中医的诊疗思想、辨证逻辑和处方经验进行整合，形成在线的辅助学习和辅助诊疗系统，带动更多普通医师提升诊疗能力，也可以帮助中医的传承及推广应用。（3）人工智能有助于推动中医诊疗智能化。诊疗是医学的核心环节。中医药的诊断流程一般分为三步，第一是望闻问切、采集信息；第二是四诊参合、辨证分型；第三是君臣佐使，构思方剂。不过，传统中医在很大程度上需要依赖医生的个人经验，这意味着必然存在一定局限性。但是，利用人工智能，普通医师可以通过第一步采集到患者信息，进而借助网络实现规范化处理，后台通过人工智能模拟名老中医的辨证治疗的方式，给出一定的方剂建议，从而使一般医师也可以开出相对更有效的大处方。因此，也可以说，人工智能是放大中医产能的重要工具，是中医智能化发展的重要抓手。

4人工智能推动中医研究中智能化的建议

（1）加大人工智能诊疗的结合力度。人工智能是辅助中医研究应用的重要工具，在产能放大化、中医推广方面前景广阔。要加大中医和人工智能的结合力度，针对中医药发展的特点，找准人工智能结合的切入点，研发设计更多在中医挂号、诊疗、远程诊治、后期跟踪等方面的人工智能成果，将二者实现更进一步的融合。（2）更好集散用好大数据信息。大数据是促进中医人工智能化的基础和技术支撑。要加大对关于中医方面大数据的收集、分析和挖掘使用，并制定中医诊疗标准和体系，将数千年的中医经验转化为集中医诊断、服务，健康信息采集、健康评价、健康指导、健康提醒功能为一体的信息系统，形成多元化诊疗数据，为更好服务患者、推动中医走向现代化、国际化提供支撑。

第6篇：人工智能时代的基础范文

过去的一年里，AlphaGo与李世石的大战硝烟未平，它的升级版Master就在围棋网络对战中创下了连胜60局，打败+几位世界冠军的新纪录：阿里云小Ai成功预测了《我是歌手》总冠军：“最强大脑”王昱珩惜败百度小度……人工智能以一代网红的形象迅速而直观地走进公众视野。

这不过是人工智能应用的冰山一角。本届两会上，科技界的代表委员们谈到了更多的可能性。在他们看来，随着联网、云计算、物联网、大数据这些信息新环境的延展，人工智能已经告别略显笨拙的1.0时代，在性能升级、应用深入的道路上，跑向2.0时代（AI2.0）。

AI20的技术特征是什么？

当下看来，它体现在4个方面：从传统知识表达技术到大数据驱动知识学习，转向大数据驱动和知识指导相结合的方式：从分类型处理视觉、听觉、文字等多媒体数据，迈向跨媒体认知、学习和推理的新水平：从追求“智能机器”到高水平的人机协同融合，走向混合型增强智能的新计算形态：从聚焦研究“个体智能”到基于互联网络的群体智能，形成在网上激发组织群体智能的技术与平台等。

到了AI2.0时代，在智能制造、智能医疗、智能城市、智能农业和智能国防5个重点领域实现全产业链智能化，才是一个国家将要面临的新一轮挑战。这意味着人工智能甚至会成为与土地、劳动、资本具有同等重要地位的新生产要素，成为衡量一个国家综合国力的标志之一。代表委员们纷纷建言，国家应把人工智能上升到战略层面，对其进行系统规划、加速布局，抢抓全球产业制高点。

事实上，在写入政府工作报告之前，人工智能已经是我国各界关注的热点。2015年7月，人工智能就被写入《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》：2016年3月，又被写进“十三五”规划纲要：2016年5月，国家发改委等4部门联合下发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》……人工智能在我国逐渐迈开了步伐。

第7篇：人工智能时代的基础范文

关键词：微博数据挖掘；人工智能自动推理系统；设计

中图分类号： TN915 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2017）05-169-2

0 引言

现阶段微博是一个非常炙手可热的社交网站，在人们的日常生活和社交中扮演着非常重要的角色。为了能够使微博更加精准的为用户提高服务就需要挖掘到丰富的精准的微博数据，因此这就需要在微博数据挖掘中充分运用到人工智能，积极探索人工智能学习推理引擎系统的建立和应用。

1 人工智能和数据挖掘之间的关系以及发展趋势

人工智能技术涵盖有搜索技术，归纳技术，匪类技术，推理技术，知识表示，联想技术等等很多技术，其中推理技术，知识表示，搜索技术是人工智能技术中的很重要的技术，对在数据挖掘方面都起到了很大的作用。

在新的时代，人工智能和数据挖掘都会变得越来越智能化，更加注重加大对智能技术的研发投入。例如，增加对机器人的自动识别，资料的自动更新，客户资料的自动分析等的投入。人工智能和数据挖掘都是为了实现高程度的智能化，他们今后的发展趋势也会朝着高度智能化的目标迈进。

其次，人工智能和数据挖掘都在朝着网络化不断迈进。在网络中充分运用人工智能的技术可以使网络像人工智能一样也带上智能的特征，同时可以解决网络经常遇到的安全性问题，网速慢堵塞问题等其他的问题，极大的提升网络的使用价值。现阶段人工智能已经在网络上得到了一些具体的计算运用，但运用的效果还不够理想，会出现一些计算性错误或者计算效率不高的问题，需要进一步改善。

人工智能和数据挖掘在逐渐实现多种技术融合的道路上迈进，即在人工智能和数据挖掘中正在逐步融入物理的、化学的、生物的、管理学的、创造业的以及一些其他学科和行业的方法和理论，人工智能和数据挖掘通过不断的将这些不同学科不同领域的融入，从而促进各个学科的融合发展。

最后，人工智能和数据挖掘必将实现知识的经济化。现阶段人们正处于知识经济的时代，所以人工智能和数据挖掘必将会受到知识经济时代的影响，使自身具备一些经济化的特征，即人工智能和数据挖掘会变得越来越具有经济价值，越来越实用，从而成为知识经济时代的重要资本，促进经济的提升。

2 微博数据中人工智能学习推理系统的应用

随着人工智能和数据挖掘的不断的发展，在人工智能的基础上，在微博中充分运用人工智能的一些推理技术以及一些推理运算来进行人工智能自动推理系统的研究，从而提升微博用户的客户体验。

2.1 人工智能自动推理系统需要满足的需求

人工智能自动推理系统的建立主要是给微博后台维护的工作人员以及微博用户两方面进行服务。首先，人工智能自动推理系统的首要条件就是需要满足数据经过一次录入，可以实现多次使用的需求。即微博后_维护的工作人员将搜集用户资料和数据做好分类分别录入人工智能自动推理系统，于是这些知识就可以被储存在数据库，注意要保持数据公开透明。数据成功录入并且保存在数据库中后，微博后台维护的工作人员可以在已知的数据的基础上，进行一系列的推理。人工智能自动推理系统在可以满足推理的需求后，就可以推理出微博用户使用微博的需求。另外，推理系统推理出的结果是在微博用户在微博上添加关注，或者标注出自己的兴趣爱好得来的，因此微博后台维护工作人员只需将看到的事实输入到人工智能学习推理系统中就可以实现自动化的推理。

2.2 人工智能学习推理系统的具体设计

2.2.1 功能设计

在功能方面，人工智能学习推理系统在研究微博用户的需求信息时需要具备五个主要的功能，一是推理准备的过程，通过了解微博用户最新搜索的一些热点词汇来得知微博用户最近比较感兴趣的话题。二是需要具备知识管理的功能，知识管理功能可以实现微博后台工作人员对知识的录入。其三是推理树的功能，推理树可以使微博后台工作人员通过简单的操作实现推理树的构建，即可以采用可视化的界面，使工作人员更加方便快捷的对已经录入的事实进行推理树构建。其四是要实现推理功能，这样可以实现微博后台工作人员的验算，系统应该给工作人员提供方便计算的电子表格。其五是实现好友推送的功能，即通过将系统得出的结果进行推理从而实现推送好友的功能。

2.2.2 整体结构的设计

在人工智能学习推理系统的组成部分设计上，需要有推理系统和学习系统，其中推理系统需要包括对知识进行管理，对推理树进行管理以及推理这三个部分。在对知识进行管理部分还可以下分为事实管理和分类管理，在对推理树进行管理的部分则需要分为新建推理树部分和维护推理树部分。在对微博用户进行具体的推送服务时，需要针对在微博上标签少于三个的用户进行推理，标签少于三个的用户在微博留下的内容比较少，提供推送服务可以丰富他们在微博上的内容，从而更加拓宽使用微博的广度。具体的流程设计为，工作人员将近期的微博搜索热词提供出来进行推送，下一步如果微博用户的标签高于三个，则这个推理过程放弃，下一步若微博用户的标签低于三个，则进行下一步的推理，接下来整理出结果，对用户实施推送服务。

人工智能学习推理系统在具体的构建上应该包含有数据访问层，业务逻辑层和表示层这三方面，其中在数据访问层应该包含有持久化层和服务层两个层面，每个层次之间要有疏散的结构，注意在程序的开发和测试过程中过程一定简化，另外，注意数据库的选取是非常重要的一个步骤。

2.2.3 在推理树的管理部分的设计

人工智能学习推理系统在进行推理树管理部分的设计时，需要以知识库的管理部分为设计的基础，通过微博后台维护人员对推理树进行具体的信息的录入和管理，从而方便人工智能学习推理系统界接下来的推理工作，推理树的管理部分中对信息的录入是推理的重要来源。在推理树管理部分，微博后台维护工作人员需要进行推理树的构建，推理树的查询，推理树的管理，推理树的删除以及推理树的修改这五项工作，因此在推理树管理部分构建时，人工智能学习推理系统可以将其分为推理树的新建和推理树的维护这两个板块，其中在推理树维护板块可以包括推理树的查询，管理，删除和修改这四个部分，方便对推理树的操作。

2.2.4 在对用户进行推理的部分设计

人工智能学习推理系统用户推理部分的设计是为了实现微博工作人员对数据的验算以及微博用户的自动推理。推理树建立完成后，在推理部分可以对推理树的推理结果记性检验，通过检验来更好的调整推理树，确保推理树推理的合理性。至于微博用户的数据信息，可以由人工智能学习推理系统行进对信息的自动调用。

2.2.5 人工智能学习推理系统整理部分的设计

在整理部分的设计上，需要对之前工作推理得出的结果进行整理，并且将微博用户的反馈进行整理，从而得出用户的需求以及用户的潜在需求，明白微博用户的倾向性选择，然后系统再同微博用户的其他情况进行匹配，将符合要求的其他用户以推荐好友的方式推荐给该用户。如果此用户接受了好友推荐，则证明了该用户有这方面的潜在倾向，系统可以根据此倾向继续为该用户提供推送服务，使该用户在微博上的信息逐渐增多。如果该用户直接拒绝了好友推荐，则说明了该用户没有这方面的倾向和需求，人工智能学习推理系统就进行推理树衰减的活动。

3 结语

综上所述，S着信息化时代的发展，微博用户的使用量在不断增加，这就需要在微博数据挖掘中充分发挥人工智能的作用，通过设计完善的人工智能学习推理系统来为微博用户提供各种推送服务，从而提升微博用户的体验，使微博更好的服务与大众。

参 考 文 献

[1] 周程.人工智能推理引擎在微博数据挖掘中的应用[J].现代电子技术，2016（15）：99-102+107.

第8篇：人工智能时代的基础范文

摘要

人工智能时代，网络空间安全威胁全面泛化，如何利用人工智能思想和技术应对各类安全威胁，是国内外产业界共同努力的方向。本报告从风险演进和技术逻辑的角度，将网络空间安全分为网络系统安全、网络内容安全和物理网络系统安全三大领域；在此基础上，本报告借鉴 Gartner 公司的 ASA 自适应安全架构模型，从预测、防御、检测、响应四个维度，提出人工智能技术在网络空间安全领域的具体应用模式。与此同时，本报告结合国内外企业最佳实践，详细阐释人工智能赋能网络空间安全（AI+安全）的最新进展。最后，本报告提出，人工智能安全将成为人工智能产业发展最大蓝海，人工智能的本体安全决定安全应用的发展进程，「人工+「智能将长期主导安全实践，人工智能技术路线丰富将改善安全困境，网络空间安全将驱动人工智能国际合作。

目 录

第一章 人工智能技术的发展沿革

(一) 人工智能技术的关键阶段

(二) 人工智能技术的驱动因素

(三) 人工智能技术的典型代表

(四) 人工智能技术的广泛应用

第二章 网络空间安全的内涵与态势

(一) 网络空间安全的内涵

(二) 人工智能时代网络空间安全发展态势

1、网络空间安全威胁趋向智能2、网络空间安全边界开放扩张3、网络空间安全人力面临不足4、网络空间安全防御趋向主动

第三章 人工智能在网络空间安全领域的应用模式

(一) AI+安全的应用优势

(二) AI+安全的产业格局

(三) AI+安全的实现模式

1、人工智能应用于网络系统安全2、人工智能应用于网络内容安全3、人工智能应用于物理网络系统安全

第四章 人工智能在网络空间安全领域的应用案例

网络系统安全篇

（一）病毒及恶意代码检测与防御

（二）网络入侵检测与防御

第三章 人工智能在网络空间安全领域的应用模式

人工智能技术日趋成熟，人工智能在网络空间安全领域的应用（简称 AI+安全）不仅能够全面提高网络空间各类威胁的响应和应对速度，而且能够全面提高风险防范的预见性和准确性。因此，人工智能技术已经被全面应用于网络空间安全领域，在应对智能时代人类各类安全难题中发挥着巨大潜力。

（一）AI+安全的应用优势

人们应对和解决安全威胁，从感知和意识到不安全的状态开始，通过经验知识加以分析，针对威胁形态做出决策，选择最优的行动脱离不安全状态。类人的人工智能，正是令机器学会从认识物理世界到自主决策的过程，其内在逻辑是通过数据输入理解世界，或通过传感器感知环境，然后运用模式识别实现数据的分类、聚类、回归等分析，并据此做出最优的决策推荐。

当人工智能运用到安全领域，机器自动化和机器学习技术能有效且高效地帮助人类预测、感知和识别安全风险，快速检测定位危险来源，分析安全问题产生的原因和危害方式，综合智慧大脑的知识库判断并选择最优策略，采取缓解措施或抵抗威胁，甚至提供进一步缓解和修复的建议。这个过程不仅将人们从繁重、耗时、复杂的任务中解放出来，且面对不断变化的风险环境、异常的攻击威胁形态比人更快、更准确，综合分析的灵活性和效率也更高。

因此，人工智能的「思考和行动逻辑与安全防护的逻辑从本质上是自洽的，网络空间安全天然是人工智能技术大显身手的领域。

（1）基于大数据分析的高效威胁识别：大数据为机器学习和深度学习算法提供源源动能，使人工智能保持良好的自我学习能力，升级的安全分析引擎，具有动态适应各种不确定环境的能力，有助于更好地针对大量模糊、非线性、异构数据做出因地制宜的聚合、分类、序列化等分析处理，甚至实现了对行为及动因的分析，大幅提升检测、识别已知和未知网络空间安全威胁的效率，升级精准度和自动化程度。

（2）基于深度学习的精准关联分析：人工智能的深度学习算法在发掘海量数据中的复杂关联方面表现突出，擅长综合定量分析相关安全性，有助于全面感知内外部安全威胁。人工智能技术对各种网络安全要素和百千级维度的安全风险数据进行归并融合、关联分析，再经过深度学习的综合理解、评估后对安全威胁的发展趋势做出预测，还能够自主设立安全基线达到精细度量网络安全性的效果，从而构建立体、动态、精准和自适应的网络安全威胁态势感知体系。

（3）基于自主优化的快速应急响应：人工智能展现出强大的学习、思考和进化能力，能够从容应对未知、变化、激增的攻击行为，并结合当前威胁情报和现有安全策略形成适应性极高的安全智慧，主动快速选择调整安全防护策略，并付诸实施，最终帮助构建全面感知、适应协同、智能防护、优化演进的主动安全防御体系。

（4）基于进化赋能的良善广域治理：随着网络空间内涵外延的不断扩展，人类面临的安全威胁无论从数量、来源、形态、程度和修复性上都在超出原本行之有效的分工和应对能力，有可能处于失控边缘，人工智能对人的最高智慧的极限探索，也将拓展网络治理的理念和方式，实现安全治理的突破性创新。人工智能不仅能解决当下的安全难题，而通过在安全场景的深化应用和检验，发现人工智能的缺陷和不足，为下一阶段的人工智能发展和应用奠定基础，指明方向，推动人工智能技术的持续变革及其更广域的赋能。

（二）AI+安全的产业格局

人工智能以其独特的优势正在各类安全场景中形成多种多样的解决方案。从可观察的市场指标来看，近几年来人工智能安全市场迅速成长， 公司在 2018 年的研究表明，在网络安全中人工智能应用场景增多，同时地域覆盖范围扩大，将进一步扩大技术在安全领域的应用，因此人工智能技术在安全市场内将快速发展，预计到 2024 年，可用在安全中的人工智能技术市场规模将超过 350 亿美元，在 2017-2024 年之间年复合增长率（CAGR）可达 31%。

MarketsandMarkets 公司在 2018 年 1 月的《安全市场中人工智能》报告则认为，2016 年 AI 安全市场规模就已达 29.9 亿美元、2017 年更是达到 39.2 亿美元，预测在 2025 年将达到 348.1 亿美元，年复合增长率为 31.38%。而爱尔兰的 Research and Markets 公司在 2018 年 4 月份了专门的市场研究报告，认为到 2023 年人工智能在安全领域应用的市场规模将达 182 亿美元，年复合增长率为 34.5%。由于机器学习对付网络犯罪较为有效，因此机器学习作为单一技术将占领最大的一块市场，到 2023 年其市场规模预计可达 60 亿美元。

除了传统安全公司致力于人工智能安全，大型互联网企业也在积极开展人工智能安全实践，如 Google、Facebook、Amazon、腾讯、阿里巴巴等均在围绕自身业务积极布局人工智能安全应用。

（三）AI+安全的实现模式

人工智能是以计算机科学为基础的综合交叉学科，涉及技术领域众多、应用范畴广泛，其知识、技术体系实际与整个科学体系的演化和发展密切相关。因此，如何根据各类场景安全需求的变化，进行 AI 技术的系统化配置尤为关键。

本报告采用 Gartner 公司 2014 年提出的自适应安全架构（ASA，Adaptive SecurityArchitecture）来分析安全场景中人工智能技术的应用需求，此架构重在持续监控和行为分析，统合安全中预测、防御、检测、响应四层面，直观的采用四象限图来进行安全建模。其中「预测指检测安全威胁行动的能力；「防御表示现有预防攻击的产品和流程；「检测用以发现、监测、确认及遏制攻击行为的手段；「响应用来描述调查、修复问题的能力。

本报告将 AI+安全的实现模式按照阶段进行分类和总结，识别各领域的外在和潜在的安全需求，采用 ASA 分析应用场景的安全需求及技术要求，结合算法和模型的多维度分析， 寻找 AI+安全实现模式与适应条件，揭示技术如何响应和满足安全需求，促进业务系统实现持续的自我进化、自我调整，最终动态适应网络空间不断变化的各类安全威胁。

1、人工智能应用于网络系统安全

人工智能技术较早应用于网络系统安全领域，从机器学习、专家系统以及过程自动化等到如今的深度学习，越来越多的人工智能技术被证实能有效增强网络系统安全防御：

机器学习 (ML， Machine Learning):在安全中使用机器学习技术可增强系统的预测能力，动态防御攻击，提升安全事件响应能力。专家系统（ES， Expert System）：可用于安全事件发生时为人提供决策辅助或部分自主决策。过程自动化 (AT， Automation )：在安全领域中应用较为普遍，代替或协助人类进行检测或修复，尤其是安全事件的审计、取证，有不可替代的作用。深度学习（DL， Deep Learning）：在安全领域中应用非常广泛，如探测与防御、威胁情报感知，结合其他技术的发展取得极高的成就。

如图 3 所示，通过分析人工智能技术应用于网络系统安全，在四个层面均可有效提升安全效能：

预测：基于无监督学习、可持续训练的机器学习技术，可以提前研判网络威胁，用专家系统、机器学习和过程自动化技术来进行风险评估并建立安全基线，可以让系统固若金汤。

防御：发现系统潜在风险或漏洞后，可采用过程自动化技术进行加固。安全事件发生时，机器学习还能通过模拟来诱导攻击者，保护更有价值的数字资产，避免系统遭受攻击。

检测：组合机器学习、专家系统等工具连续监控流量，可以识别攻击模式，实现实时、无人参与的网络分析，洞察系统的安全态势，动态灵活调整系统安全策略，让系统适应不断变化的安全环境。

响应：系统可及时将威胁分析和分类，实现自动或有人介入响应，为后续恢复正常并审计事件提供帮助和指引。

因此人工智能技术应用于网络系统安全，正在改变当前安全态势，可让系统弹性应对日益细化的网络攻击。在安全领域使用人工智能技术也会带来一些新问题，不仅有人工智能技术用于网络攻击等伴生问题，还有如隐私保护等道德伦理问题，因此还需要多种措施保证其合理应用。总而言之，利用机器的智慧和力量来支持和保障网络系统安全行之有效。

2、人工智能应用于网络内容安全

人工智能技术可被应用于网络内容安全领域，参与网络文本内容检测与分类、视频和图片内容识别、语音内容检测等事务，切实高效地协助人类进行内容分类和管理。面对包括视频、图片、文字等实时海量的信息内容，人工方式开展网络内容治理已经捉襟见肘，人工智能技术在网络内容治理层面已然不可替代。

在网络内容安全领域所应用的人工智能技术如下：

自然语言处理（NLP， Natural Language Processing）：可用于理解文字、语音等人类创造的内容，在内容安全领域不可或缺。图像处理（IP， Image Processing）：对图像进行分析，进行内容的识别和分类，在内容安全中常用于不良信息处理。视频分析技术 (VA， Video Analysis)：对目标行为的视频进行分析，识别出视频中活动的目标及相应的内涵，用于不良信息识别。

如图 4 所示，通过分析人工智能技术应用于网络内容安全，在四个层面均可有效提升安全效能：

预防阶段：内容安全最重要的是合规性，由于各领域的监管法律/政策的侧重点不同而有所区别且动态变化。在预防阶段，可使用深度学习和自然语言处理进行相关法律法规条文的理解和解读，并设定内容安全基线，再由深度学习工具进行场景预测和风险评估，并及时将结果向网络内容管理人员报告。

防御阶段：应用深度学习等工具可完善系统，防范潜在安全事件的发生。

检测阶段：自然语言、图像、视频分析等智能工具能快速识别内容，动态比对安全基线，及时将分析结果交付给人类伙伴进行后续处置，除此之外，基于内容分析的情感人工智能也已逐步应用于舆情预警，取得不俗成果。

响应阶段：在后续调查或留存审计资料阶段，过程自动化同样不可或缺。

3、人工智能应用于物理网络系统安全

随着物联网、工业互联网、5G 等技术的成熟，网络空间发生深刻变化，人、物、物理空间通过各类系统实现无缝连接，由于涉及的领域众多同时接入的设备数量巨大，传感器网络所产生的数据可能是高频低密度数据，人工已经难以应对，采用人工智能势在必行。但由于应用场景极为复杂多样，可供应用的人工智能技术将更加广泛，并会驱动人工智能技术自身新发展。

情绪识别（ER， Emotion Recognition）：不仅可用图像处理或音频数据获得人类的情绪状态，还可以通过文本分析、心率、脑电波等方式感知人类的情绪状态，在物理网络中将应用较为普遍，通过识别人类的情绪状态从而可与周边环境的互动更为安全。AI 建模（DT， Digital Twin/AI Modeling）：通过软件来沟通物理系统与数字世界。生物特征识别 (BO， Biometrics)：可通过获取和分析人体的生理和行为特征来实现人类唯一身份的智能和自动鉴别，包括人脸识别、虹膜识别、指纹识别、掌纹识别等技术。虚拟 (VA， Virtual Agents)：这类具有人类行为和思考特征的智能程序，协助人类识别安全风险因素，让人类在物理网络世界中更安全。

第9篇：人工智能时代的基础范文

近期，中国投资界关于人工智能（AI）在投资领域应用的焦点，非“广发百发策略价值基金”莫属，这是智能投资在国内公募基金投资领域首次多元化应用。

近年来，AI在投资领域的应用，正深刻改变着投资市场。高盛寻找员工建立自动化投顾平台，为100万美元以下资产的客户提供服务；全球最大资管公司贝莱德集团用机器人取代基金经理，对其主动投资基金业务进行重组，计划裁员包括7名投资经理在内的100名主动型基金部门员工。野村证券在报告中指出，截至2015年年底，全球机器人投顾旗下管理资产已经达到500亿美元，并预计于2020年达到2.2万亿美元，占到全球资管行业的2.2%。

基金投资开启人工智能时代

在中国资本市场，以人工智能为基础的投资技术以其独特的优势，正式走向前台。从广发基金网站上的“广发百发策略价值基金”的有关信息来看，百度与广发基金合作，正在尝试用智能投资技术，多元化整体提升投资效能、发掘市场价值。百度在人工智能领域一直走在国内的前沿，当人工智能遇上金融，我们看到了中国也正在进入人工智能的投资时代。

百发价值这只基金尝试将人工智能技术在量化投资领域多元化深度应用，实现“智慧投资”。不同于过去的风格或策略相对单一的量化基金，这是一款多策略和多数据种类交叉应用的主动型混合基金，瞄准的是大盘蓝筹股，投资基准对标沪深300指数，但不是简单追踪沪深300指数。从对标指数选择来看，适应了价值投资的趋势，回避了高波动、高风险和后市承压较大的小盘股。当以人工智能技术的应用来强化在选股、择时和资产配置方面的优势时，可以更加敏捷地应对风云突变的市场形势，也能回避投资风格漂移等问题，在效率和策略上强化传统量化投资的优势。

百度理财官网介绍，百发价值基于多元化智能投资的前沿技术，在极大拓展大数据应用领域的基础上，全领域萃取多样量化因子，并进行投资动态监测、风险监控跟踪，通过机器学习平台反复测试模型，建立量化交易策略的动态调整机制，最终实现智能选股、精准调仓、准确择时的完整投资链条。

为什么投资需要人工智能

投资的核心是什么？无非两点：决策好、执行好。人工智能的优势在于决策更好、执行更好。

一方面，人工智能极大地拓展了投资决策边界、更加智慧地捕捉投资价值。从大的投资逻辑来看，投资决策包括两点，一是宏观资产配置；二是微观组合构建。从资产配置来看，百发价值是混合型基金，股票好的时候多配置股票，债券好的时候多配置债券，股债双杀时则将资产集中于现金和货币资产保障安全收益。人工判断股票、债券和现金货币资产的配置比例，存在很大的随意性。人工智能依靠机器学习对海量数据处理和投资模型自适应的优势，实现科学决策，提高资产配置的效率，实现资金的使用效率和投资效率的全面提高。从微观组合构建或选股的角度看，人工智能不仅能有效运用远超任何个人处理能力的大数据和投资决策信息，还能通过高频反复迭代训练，为传统量化选股模型带来突破性创新，在投资逻辑与运算能力得到保证的前提下预期能够提升整体业绩。

另一方面体现在纪律上。机器辅助人执行投资，能够确保投资纪律的执行效率。机器执行，在时间上的效率优势上是人工难以比拟的。另外，除了时间效率，智能投资的逻辑也会对以人为主体的投资过程中的随意性进行有效的制约。投资的很多纪律，是反人性的。人性的任性往往造成情绪化决策，即便是优秀的基金经理也难以幸免。笔者曾写过“炒股的十三条纪律”，很多人虽然收藏了，但仍然很难做到。有一位优秀的基金经理，当时的同事对他的评价是“冷静得像一块石头”，这是对基金经理遵守选股原则和交易纪律的最高评价了，但如此优秀的基金经理毕竟是少数。人工智能，便是一个“冷静的机器人”。

投资哲学的优秀执行体系

笔者对基金公司的理解是：受人之托，替人理财，忠人之事。购买好的基金产品，核心评价当然是该基金公司的投资能力。一个优秀的基金公司，比人有好的投资哲学体系的指导，并在该公司长期的投资和研究实践中不断优化自己的投资哲学。如果一公司的投资哲学只停留在务虚的讨论上，而没有通过实践进行深刻检讨和改良，则很难形成真正有竞争力的投资能力。

百度用AI赋能金融，无疑给了投资哲学一个“智慧实践”的平台，让好的投资哲学能够在实践中不断进化，让好的投资哲学形成更加优秀的投资决策模型，形成真正的投资能力。比如：专精高效的机器学习技术支持。随着数据资源整合开发的深入，未来选股模型将面对更大规模、结构多元、信息丰厚的复杂性数据，这就需要更加适用于金融市场的算法开发、优化及应用；百度AI具有深度挖掘的情绪数据、舆情数据、热点数据、传统金融数据、分析师研报数据等，提升数据信息含量与质量、拓展投资决策依据的外延；此外，百度全面的生态体系，可以提供“特色数据资源”，以地理位置时空数据为例，行业基本面数据、非结构化数据或基于大数据创新的宏观经济指标等不同维度的特色资源，均能为选股和资产配置模型带来增量信息，在投资逻辑与运算能力得到保证的前提下预期能够提升整体业绩。

有很多曾经优秀的基金公司，由于基金经理和研究部门负责人的变更，导致该公司投资风格出现较大变化，投资业绩也受到影响。如果一个基金公司能够通过人工智能技术做好公司投资哲学的模型化，并在长期实践中实现智慧学习，推动模型的进化，在模型进化中，实现公司投资哲学的升华，则能在充分竞争的基金管理行业中，不断强化核心竞争力。

百发价值这款产品的上线，为传统证券与基金行业在产品创新上提供了新的思路。人工智能等技术的输出，让传统金融机构有了快速打造智能金融的阶梯。百度AI技术的开放，为传统金融机构创造了迅速跟进的机会，将极大地改变行业现状。在AI赋能的未来，或许将没有传统金融与新兴金融的区分，将共同开创智慧金融。

人工智能引领价值