人工智能课程学习报告精选(九篇)

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第1篇：人工智能课程学习报告范文

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2教学方法研究

研究生教学应更突出学生的主体地位，注重发挥其学习的主动性和自觉性，为此，课程组结合课程特点，在教学方法进行了如下探索。

2.1加强教学设计

教学设计就是对教学活动进行系统计划的过程, 是教什么(课程内容)及怎么教(组织、方法、策略、手段及其他传媒工具的使用等)的过程[2]。在教学过程中，每节课授课前，坚持集体备课的原则，由课程组集体讨论选定授课内容，补充阅读文献，根据授课对象与课程内容特点，确定课堂组织方式，采用的授课方式以研讨式教学为主，给合讲授、实验、自学等。

2.2抓好课堂教学环节

教学方法与教学手段是保证课堂教学效果的关键。本课程授课对象主要为硕士研究生，他们的接受能力较强，有一定的求知欲。由于学员人数较少，授课方式可灵活组织。教室有完备的多媒体设备，基本的软件实验环境，教学过程可采用灵活教学方法、多种教学手段，提高教学效率，保证授课质量。

1) 以研讨式为主的教学方式。研究生教学应坚持学术研究为导向，发挥学员在学习过程中的主动性和自觉性。由于研究生学员有一定的学习基础与自学能力，教员可以在课前给学员布置预习内容，学员通过查阅资料、分析整理进而形成自己的观点，使在课堂教学中师生互动交流成为可能，改变传统的教员讲，学员听的灌输式教学方式。研讨式教学也有力于培养学员积极思考、创新思维的习惯与能力。

2) 教学手段的信息化。人工智能原理教学一个突出矛盾是知识点多、内容抽象、理论性强，但学时较少，因此，必须发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，课程组对每节课都精心设计了教学课件，课堂教学中以课件为主，辅以板书，充分利用多媒体信息量大、直观等优点，改善教学效果；引入教学声像资料，便于学员课下学习；设计演示程序，使部分比较抽象、不易于理解的内容，如子句归结、搜索策略更形象直观，易于学习和掌握。

3注重培养学员学术研究能力

学术能力是指专门对某一学问进行系统的哲理或理论研究的能力，它不仅包括思辨的方面，还包括实践及感性的敏感力等方面。研究生阶段学习的一个突出特点是要求学习的主体――研究生必须具备研究的能力[3]。论文写作是培养、锻炼、提高研究生的学术能力的重要途径，在教学实施过程中，要求每个专题学习结束后，都要提交一份格式符合期刊发表要求的总结报告，题目可自行选定，也可由教员指定；内容既可以是人工智能该专题某一算法的实现，也可以是对某一问题的进一步研究，或者是对该专题最新研究进展的综述。教员重点在以下几个方面予以指导。

1) 选题准确。要求选题不能过于宏大，应以小题目反映大问题，具有一定的可研究性为宜。

2) 研究内容。研究目标明确，方法恰当，能够提出自己的见解，所提观点正确。

3) 论文结构。结构清晰、完整，论述严谨，表达规范。

4) 占有文献丰富。撰写过程中要有意识培养学员查阅科技文献的能力，要求查阅反映最新研究成果的权威文献。

4加强实验环节教学

人工智能教学在进行各种理论知识讲授的同时，还应重视实践教学，把抽象的知识转化为形象、直观的实验，让学员真正理解人工智能的概念、本质、研究目标，从而提高学员多角度思维的能力和逻辑推理能力，进一步了解信息技术、计算机技术发展的前沿，培养他们对人工智能研究的兴趣，激发对人工智能技术未来的追求。为此，课程组借鉴国内外知名大学人工智能实验教学经验，编写了《人工智能原理实验指导书》，围绕问题表示、经典逻辑推理、不确定推理、搜索策略及简单专家系统实现等教学内容提供了7组实验供学员选择。

例如，在状态空间搜索一节教学过程中，先完成理论部分的教学，使学员对状态空间基本概念、问题表示及求解方法有一个准确的认识，然后进行实验教学。由学员自主完成重排九宫问题求解的程序，初始状态和目标状态如图1所示，调整的规则是，每次只能将与空格(左、上、下、右)相邻的一个数字平移到空格中[4]。实验过程重点指导学员掌握状态空间进行问题求解的关键步骤：问题表示和搜索策略。问题表示就是要确定该问题的基本信息及程序实现的数据结构，基本信息有初始状态集合、操作符集合、目标检测及路径费用函数，数据结构可采用向量、链表等形式；搜索策略可分为盲目式搜索和启发式搜索，可按照先易后难的原则，先实现盲目搜索中的广度优先及深度优先搜索，在此基础上再定义估价函数实现启发式搜索。而在启发式搜索实现过程中，又可以通过定义不同的启发函数：如某状态格局与目标节点格局不相同的牌数、不在目标位置的牌距目标位置的距离之和等加以比较，准确理解启发函数的意义。通过实验，学员加深了对课堂讲授的理论知识的理解，能够熟练地将状态空间法运用于实际问题的求解，提高了工程实践能力。

实验教学组织方式可根据具体的实验内容特点，采用上机编程实验、演示程序验证、模拟平台开发、分组讨论等多种形式进行。

5适度开展双语教学

研究生的英语基础普遍较好，基本都通过了国家公共英语四级考试，部分学员通过了六级考试，加之在本科阶段还开设了专业英语课程，因此，在培养研究生人工智能知识的同时，我们要提高学员阅读原版英文资料、用英语进行简单科技写作及对外学术交流的能力，适度开展双语教学，对此，我们可采取以下基本方式。

1) 专业术语全部用英语表示。

在教学过程中用英语表达人工智能原理中的专业术语和主要概念，如Knowledge Representation(知识表示)、Depth-First Search(深度优先搜索)、Breadth- First Search(广度优先搜索)等。

2) 以英文原版教材为教学参考书。

选定机械工业出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》为参考书，该书“是人工智能课程的完美补充。它既能给读者以历史的观点，又给出所有技术的实用指南[5]。”

3) 加强英文文献的阅读。

在课程论文撰写时，要求阅读一定数量的外文文献；在讨论课中，鼓励学员使用英语进行讨论。

经过课程学习，学员都能准确掌握人工智能学科专业词汇，英文运用能力得到一定提高，能较自如地阅读原版英文专业资料，为进一步用英文进行学术交流及学术论文写作打下基础。

6考试与成绩评定改革

考核方式采用传统的试卷与课程论文、实践环节等三部分组成，全面考查学员对基础理论知识掌握情况以及理论联系实际的能力，其中试卷占70%，课程论文占10%，实践环节占20%。课程论文题目不作限制，由学员在课程学习阶段结合某一专题选定题目，课程论文以选题意义、研究内容、论文结构、参考文献及撰写规范等指标为评价依据；实验成绩采用实验过程考查、实验结果验收和实验报告评阅相结合的考核方法，综合评定。这样做不但考核了学员人工智能基本理论掌握情况，也反映了学员的学术研究能力和工程实践能力。同时，考核结合实际教学进程，改变了单一课终总结性考核的弊端。

7结语

经过课程组近两年的教学方法研究与教学实践，研究生人工智能原理课程教学收到较好的效果，但仍存在一些问题，如在课堂讨论环节，个别学员准备不充分、讨论不够深入；课程论文撰写选题随意，文献综述不够全面、准确，论文格式不够规范等。在今后的授课中，课程组将根据授课研究生人数较少的特点，采取明确每名学员预习重点、加强课程论文交流等方式予以改进，力求取得更好的教学效果。同时，进一步充分利用便利的校园网平台，开展“人工智能原理”网络课程建设，购买或自主开发网络教学资源，引导学员利用网络资源进行个性化自主学习，增强教学过程的信息化程度。

参考文献：

[1] 王永庆. 人工智能原理与方法[M]. 西安:西安交通大学出版社,2002:1.

[2] 李志厚. 国外教学设计研究现状与发展趋势[J]. 外国教育研究,1998(1):6-10.

[3] 肖川,胡乐乐. 论研究生学术能力的培养[J]. 学位与研究生教育,2006(9):1-5.

[4] 周金海. 人工智能学习辅导与实验指导[M]. 北京:清华大学出版社,2008:204.

[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:机械工业出版社,2009:754.

Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching

TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei

(Department of Computer Engineering, Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China)

第2篇：人工智能课程学习报告范文

关键词：人工智能；教学内容；教学方法

中图分类号：G642　文献标识码：A

1　引言

人工智能(AI)是二十世纪五十年代后期兴起的利用计算机模拟人类智能活动去求解问题的学科，与空间技术、原子能技术一起被誉为二十世纪三大科学技术成就，目前广泛应用于专家系统、机器翻译、语音识别、文字识别、计算机视觉、机器人、电子游戏等方面，已经成为计算机技术发展以及许多高新技术产品中的核心技术。

为了适应人工智能技术日益广泛的需要，国内外高校普遍开设了“人工智能”方面的课程，特别是作为计算机方面专业的核心课程之一。我校自从1993年开始为自动化专业本科生开设“智能控制”选修课，1996年为自动化、计算机、机械等专业本科生开设“人工智能导论”、“人工智能及其应用”课程。目前，我校软件学院、信息学院、机电学院都开设了“人工智能导论”课程，已经成为计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其目的是使学生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步学习和掌握人工智能的基本技术和前沿内容，拓宽知识面，启发思路，为学生提供最基本的人工智能技术和有关问题的入门性知识，提高学生应用开发软件的能力和水平，为今后在相关领域的研究和应用奠定更为坚实的基础。因此，建设好“人工智能导论”课程具有重要意义和很广的受益面。

由于人工智能是交叉学科，涉及面广、内容抽象、不易理解，学生往往有望而生畏的感觉，在教学过程中，老师教、学生学都比较吃力。为了更好地实现上述教学目标，提高本课程的教学质量，协调好教与学的双边关系，使学生由望而生畏的感觉，变为有用有趣的感觉，根据已有人工智能课程在教学与实践方面的经验和方法，结合“人工智能导论”课程的近几年教学实践，对课程的教学体系、教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了探索总结。

2　调整与优化教学体系和教学内容

“人工智能导论”是计算机科学与技术、软件工程、数字媒体技术、自动化、机械制造与自动化等许多专业本科生的一门重要的技术基础课程，也是面向包括人文社科等全校所有专业的公选课之一，其研究领域及内容十分丰富，涉及的基础面广。因此如何选好教学内容，既能使学生了解本领域的概貌，又能适合学生的基础，便于他们在有限的时间完成学习任务，是一件重要而又困难的事情。

进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们修订了“人工智能导论”的教学大纲，对教学内容进一步优化和更新，极大充实了各个系统的内容。我们确定的教学内容主要分为三部分：第1部分为概论，介绍人工智能的基本概念、基本内容、主要研究领域及发展过程；第2部分是知识表示，推理和搜索技术，讨论几种常用的知识表示方法、推理技术(包括确定性推理方法和不确定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能应用研究领域，包括专家系统、自然语言理解、机器学习、人工神经网络、遗传算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基础理论，是人工智能的重要基础，应该循序学习。第3部分是人工智能的应用，由于每个研究内容都相对独立、自成体系且有其专门的学术著作研究、热点，因此针对高等院校的本专科生来说，不必循序学习，而且结合专业特点可以选择其中几个研究领域。例如对自动化专业的学生来说，可以选择专家系统、人工神经网络、遗传算法等，同时可增加在自动控制领域的应用，包括专家控制、神经网络控制和进化控制等热点：而对计算机科学与技术专业来说，可以选择专家系统、自然语言理解、机器学习等，并辅以动物识别系统、语音识别系统、智能机器人等实例。总之就是要把握课程性质和教学目的，调整本课程教学体系，优化教学内容，让学生以有限的时间学到人工智能的基础知识和基本方法。

另外，在选择和确定教学内容时必须兼顾基础知识和新兴技术，注意与相关课程(如离散数学、数据结构、概率论、自动控制原理、Matlab系统仿真、面向对象的编程技术等)的链接，密切理论与实际的关系，通过课堂讲授和课外训练，注意学生能力培养，提高他们的学习效果和整体素质。

3　加强课程立体化建设和系列教材研究

在课程的立体化建设中，教材充当了地基的角色，所有的课程内容安排，无不体现出以教材为基本，以教材为模板。所以本着基础、实用的原则，我们先后编著出版了《人工智能及其应用》课程教材导论部分概括性强，引人入胜；基础部分系统全面，叙述深入浅出，循序渐进；应用部分密切理论与实际关系，典型形象。其中第二版在第一版的基础上，增加了证据理论、模糊推理、神经网络等理论的一些典型应用，使学生能够更深入地理解和应用这些理论；另一方面，又新增了自然语言理解及其应用内容，以适应目前计算机翻译、人机自然语言交互等技术日益广泛应用的需要。系列教材适应了人工智能导论新课程开设的需要，反映了人工智能学科的发展，为人工智能课程确立了基本框架，发挥了重要作用。系列教材的问世不仅解决了本校“人工智能导论”课程教学用书的问题，而且也被各兄弟院校普遍采用，促进了该课程的普遍开设，推动人工智能学科的发展。

为了配合教材第二版的教学和自学，在已有教学经验和教学成果积累的基础上，制作了高质量的教学课件和完整的教学视频录像，并刻录成光盘随书供读者使用；同时又研究与开发了网络课程(http：//)，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性，促进本课程的教学改革。

包括主教材、电子教案、教学视频录像、网络课程及教学资料库等在内的课程立体化建设符合二十一世纪高校教学的要求，支持教师提高教学手段现代化的水平，更贴合学生的学习需求。

4　改革与创新教学模式和教学方法

在“人工智能导论”课程教学的过程中，我们积极探索教学新路，经过数年辛勤试验，结合蔡自兴教授等对人工智能课程的建设经验，对课程的教学模式和教学方法进行了如下一些的改革与创新。

(1)通过多种途径激发学生的学习兴趣

“兴趣是最好的老师”，“人工智能导论”课程的学习效果，直接受到学生兴趣和参与意识的影响。由于这是一门导论性前沿课程，一般来说，学生开始学习兴趣很大。但是，当一些学生开始接触到抽象概念和算法时，往往感到不易接受。我们通过各种途径和方法，激发和培养学生的学习兴趣。例如，鼓励学生参与课堂讨 论、布置读书报告和课外实验、以问题为导向的启发式教学、专题讨论／辩论等形式。特别，我们精心组织和准备了模糊控制技术及其应用、智能机器人技术与应用、智能交通、BCI(脑机交互接口)等专题，以及智能调度软件、语音识别系统、动物识别系统、足球机器人比赛、机器人轨迹跟踪、倒立摆的智能控制等课内演示，使学生扩大了眼界，增加了感性知识，达到提高学生学习兴趣的目的与效果。

(2)面向问题的启发式教学

人工智能中的许多问题，有的似是而非，有的引人入胜。在教学中，有意识的提出相关问题，提请学生思考，鼓励学生提出自己的猜想和解决方案。然后逐步进入教材中的解决方案，启发学生求解这些问题，并进行分析和比较，从而强化了学生学习的主动意识和参与意识，提高了学生的学习积极性。例如，在讲到比较抽象的“遗传算法”时，提出“遗传算法如何用于优化计算?”这一问题。针对该问题，先从“达尔文的生物进化论”入手，讨论“遗传”、“变异”和“选择”作用；然后通过一个简单的例子，从特殊到一般地启发学生思考“遗传”、“变异”和“选择”的实现，最终让学生与教师一起导出遗传算法用于优化计算的基本步骤。这样，学生不但从中学习了遗传算法，而且得到一次逻辑思维的训练，取得很好的教学效果。

(3)课堂辩论与交互式教学

组织课堂辩论，讨论的议题包括人工智能的应用前景和其他比较等有争议的问题。学生对这些问题展开了激烈的争论，激发了学习潜能，明确了学习目标。例如，为了加深学生对智能机器人内涵的理解，我们组织了“机器智能能否超过人类智能”的辩论会。会前正反双方结合本课程内容及其相关知识，认真进行准备；辩论会上正反双方唇枪舌战，激烈争辩，气氛热烈。辩论后，学生余意未尽，讨论热情不减。无论是哪一方获胜，都达到了预期的效果。教学中我们还注意采用了多种交互式策略，如课堂上教师提问可鼓励或指定学生提问，也可由学生自由地就某个知识点进行主题发言后老师点评等。

(4)个性化学习与因材施教

在本课程教学过程中注意对学生因材施教和个性化教学。例如，通过组织学生进行读书报告的形式，鼓励学生从多方面、多角度考虑问题，多提新颖思想，有意识地鼓励优秀学生探讨比较深层的内容，并辅导优秀学生将其成果以科技论文和发表文章的形式转化为成果。又如，在教学设计和实验设计中，注意要求学习有余力和兴趣的学生选作部分探索性、创新性的功课和实验(选学内容，如模糊控制器的设计、进化控制等)，从而引导学生发挥个性优势，达到因材施教的目的。同时注意分析学习较差的学生的具体困难，进行有针对性的指导。

(5)多媒体与网络教学的使用

本课程在PPT演示文稿和网络课程上，采用了大量的多媒体表现形式，如视频、动画、声音和图像等。目的在于使得人工智能抽象的知识形象化，便于学生理解。例如，课内让学生在线观看涂晓媛博士的计算机动画“人工鱼”的录像片段、人工生命Floy中生命智能体在环境中不断的适应进化构成演示等，有助于加深学生对所学知识的理解，促进教学水平的提高，激发了学生对课程的兴趣，使学生创新意识得到增强。此外，随教材附赠的教学光盘和开发的网络课程(http：//)提供了学生课外自学用的高质量的电子课件、完整的教学视频录像、丰富的实验和案例资料等，以更好地调动学生的学习兴趣和主动性。

(7)理论与实践结合

在教学内容安排上，注意理论联系实际，适时布置一些人工智能实验给学生进行课外练习。设计的课外实验包括产生式系统实验，归结反演实验，主观Bayes推理网络实验，A搜索实验，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟踪系统、两车追赶模糊控制系统、神经网络模式识别仿真、遗传算法优化计算等实验。通过实践和参与，保持学习兴趣，有助于学生对人工智能基本概念和难点的理解，掌握基本方法和技术，为从事智能系统应用开发打下基础，从而达到教学目的。例如，我们组织学生参观我们的研究生综合自动化实验室，观看机器人臂取物、倒立摆控制、语音识别软件、指纹识别软件、智能调度软件等演示，密切理论与实际的关系。

我们在教学改革实践中探索的这些教学方法，有利于充分激励学生的学习积极性和主动性，有利于鼓励学生发挥独立思考和创新思维，有利于多方位培养学生学习发现问题、分析问题和解决问题的能力。

5　运用多样化的教学手段和考核方式

5.1　多样化的教学手段

采用现代信息技术进行教学，构筑“人工智能导论”课程的现代教学模式，是本课程的主要特点之一。教学过程中采用了多媒体教学课件和网络课程相结合的方法，充分利用多媒体的丰富表现形式，利用网络课程的交互性、情景化等，进行教学。采用的方法包括：

(1)抽象知识内容的多媒体表示

通过动画和视频来演示抽象的概念、算法和过程，包括机器人轨迹跟踪、机器人臂取物、足球机器人比赛、倒立摆控制、“人工鱼”等录像片段，以及智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件演示。

(2)通过PPT撰写教案

精心编制PPT，组织好课件内容，做到图文并茂，提纲挈领，便于学生理解，便于教师讲授。

(3)开发与应用网络课程

“人工智能导论”网络课程较好的实现了交互性、在一定程度上实现了学习过程的情景化。在交互性方面，通过网络课程的课堂练习和章节练习，评价学生的学习情况，并给学生提出学习建议。在情景化方面，采用了在线答疑形式，使得学习过程丰富有趣。

(4)先进实验系统的观摩与演示

利用我们的研究成果等有利条件，有针对性地对学生进行成果演示(包括智能调度软件、语音识别系统、指纹识别系统、动物识别系统等软件)，使学生知道学了有用，而且很有用，很有趣，很有意义，从而进一步诱导学生的学习兴趣，巩固了课堂所学知识，提高了教学质量。

教学效果通过上述先进的现代信息技术的应用，不仅极大地提高了学生的学习兴趣和主动性，而且也取得很好的实际教学效果，提高教学质量。

5.2　作业、考试等教改举措

(1)改革作业方式与方法

改变过去那种单纯的书面习题作业，发展成为必须交给教师评阅的书面家庭作业、不必交给教师的课外思考题目、口头布置的思考题或阅读材料以及大型作业等。其中上交作业通过网络进行，教师批阅后的作业也通过网络返回给学生，实现了作业呈交和返回的网络化。

(2)改革考试方式与方法

如何对本课程的考试方式进行改革一直是我们探索的问题。我们综合考虑课堂出勤情况(10％)、平时正式作业成绩(20％)和期末课程考试(70％)，进行综合评分。期末考试有时采用综合试题考试，出几个大题目让学生选择其中几个进行开卷笔试，当面交卷后评分；有时采用课外开卷论文结合或口试面试。最近，我们还对部分学生结合实验或实际问题提问等进行考核。我们正进一步改革、试验和探索，使考试成为衡量与培养创新能力，促进学生学习主动性和提高课程教学质量的重要环节。

第3篇：人工智能课程学习报告范文

关键词:人工智能;研究型实验教学;民族关系

人工智能是计算机科学的一个分支,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科,对它的研究涉及控制论、信息论、系统论、语言学、神经生理学、数学、哲学等诸多的学科及领域,是一门综合性的交叉学科[1]。

人工智能的研究、应用和发展,在一定程度上代表着信息技术的发展方向,同时信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究领域如自然语言理解、模式识别、机器学习、数据挖掘、智能检索、机器人技术、人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们的生活、学习和工作中,并对人类的发展产生了重要影响[2]。

实践教学环节在大学教育中是一个非常重要的教学环节,是提高人才素质与能力的重要途径。人工智能课程除了具有较强的专业性之外,还具有突出的实践性,为了能深入理解和掌握所学内容,必须把讲授和实践结合起来。本文结合该课程实验教学,将研究型教学的理念引入到实验教学,并对教学过程中的经验和问题加以初步的总结。

1研究型教学模式背景

研究型教学是相对于以单向性知识传授为主的传统教学提出的,是指教师以课程内容和学生的学识积累为基础,引导学生创造性地运用知识和能力,自主地发现问题、研究问题和解决问题,在研究中积累知识、培养能力和锻炼思维的新型教学模式。研究性教学是对现有的大学课堂教学模式的突破。有利于开发大学生的创造潜能,提高学生适应社会需要的创造性和创新能力,充分展现现代大学培养人才、发展科学、服务社会的三大基本职能[3]。

19世纪初,德国著名教育家洪堡最早提出了教学与科研相统一的原则,为研究型教学模式的发展奠定了基础。20世纪50、60年代,美国著名教育心理学家布鲁纳提出了著名的“发现教学模式”[4],成为后来探究性学习和研究型教学的先导。20世纪70年代,美国研究教学专家萨奇曼正式提出了研究训练教学模式。他认为学生会本能地对周围新奇事物发生兴趣,并想方设法弄清这些新奇事物背后究竟发生了什么,这是一种进行科学研究的可贵的动力。

自此,研究型教学理念开始广泛使用。现在,哈佛大学、牛津大学、剑桥大学等世界著名大学,都非常注重学生能力的培养,普遍采取了研究型教学模式。以美国高校为例,虽然美国高校83%的教师在课堂教学中主要采用讲授法进行教学,但在整个教学过程中都渗透着研究型教学的方法,如积极引导学生参与教学过程,开设研究性课程,引导学生积极主动地参与科研活动等。我国自20世纪90年代初推出211工程建设以来,清华大学、北京大学、人民大学、复旦大学、浙江大学等一些重点大学都提出了建设世界一流的综合性研究型大学的目标。这些高校在实现从单向知识传授的传统型教学向关注创新性教育的研究型教学转变方面进行了许多有益的尝试。

2研究型实验教学

本科教学不仅要培养学生的应用能力,还要培养学生具备基本的科研素质。大学是培养未来一线创新人才的主要基地,必须从本科教学人手,深入探索研究型教学的手段和方法,才能满足未来经济增长和社会发展的需要,才能符合建设研究型大学的需要。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加,研究生招生规模逐年增大,本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题,其涵盖的分支非常广泛,如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等,都是目前国际和国内热门的研究方向。

人工智能课程在计算机专业人才培养方案中占据着重要的位置。在专业理论方面,它承续了离散数学中的逻辑知识;在专业方法方面,是数据结构、算法分析与设计的继续;在专业工具方面,是面向对象程序设计的生动实例。并且人工智能的每一部分内容都可以作为一个深入的研究课题,课堂上讲解的内容不可能面面俱到,学生们也不可能对人工智能的每一领域都做很深入的学习。并且人工智能涉及很多的数理逻辑知识,有些显得难以理解,并且往往让学生感到比较枯燥,学生的学习兴趣就渐渐淡薄,学生往往被动“听讲”,难以获得预期的教学效果。

针对这一特点,在人工智能教学中,如何引导学生系统学习人工智能的知识、激发学生的研究兴趣,树立目标意识找准研究方向,为未来的科研工作打下基础,研究型实验教学就成为了人工智能课程教学的一个重要环节和必然选择。

2.1实验教学中加强学生的研究导向

在实验教学中,如果照搬一些教材中的例子或习题教学,一方面学生们会缺乏兴趣,另一方面学生对这个领域的知识缺乏全面的了解。应不断提出一些学生们感兴趣的开放性课题,比如基于支持向量机的人脸识别、基于肤色的人脸检测,基于内容的图像检索等,培养学生们的学习兴趣,让学生们逐渐深入的学习某一领域的知识。比如BP神经网络,在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用,是一种具有强大的非线性学习能力的计算智能技术。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点,如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等,而支持向量机在这些方面具有显著优点。我们可以设计一个人脸识别的实验,用神经网络和支持向量机分别实现,并作以比较。让学生们在了解人工智能新技术的同时,也培养学生们如何分析问题、解决问题的科研能力。

2.2人工智能课程实验

该课程是一门对实验技术有较高要求的课程,对于基本原理和方法的实现,要求学生进行严格的计算机专业技能训练和培养良好的科研工作作风。因此对课程中的技能及技术性内容,除单独进行必要的基础训练外,还融入到综合和研究型试验中,通过多次反复实验练习,达到牢固掌握人工智能原理和人工智能的问题求解技术的目的。

该课程的实践环节主要是实践项目,由具备较强工程实践能力的任课教师和助教负责,学生可在全天候开放的专用机房完成。在实践环节的设计上,我们尝试把验证性实验和开发性实验相结合,结合实验教学进度,安排相应的开放实验,开放性实验以科学研究实验为主。并在课程的教学过程中,不断深化和扩展教学内容,结合人工智能学科的发展趋势和本院老师的最新研究成果,对实验内容进行更新。

课程主要设置三种层次的实验:1)基本原理和算法编程,测试例设计及程序测试实验;2)分析综合实验;3)研究型设计实验。整个实验包括课前讨论、实验操作、实验报告、结果讨论、总结提高等六个环节。对于综合性和研究型实验,把学生分成5个人一小组,每小组选做其中的一个。学生从指导老师处了解到实验课题后,即着手查资料,研读文献,钻研有关理论。在此基础上,学生先提出实验方案,经与老师讨论后,即可开始实验研究。

3实验平台的构建

民族关系问题对被访对象,特别对少数民族被访对象是非常敏感的问题,对民族关系的评价又存在个体层面、群体层面、不同阶层人群之间的差异,因此,仅仅以传统的文献分析、问卷统计和现场观察等民族学方法来进行调查,得到的数据会存在较多误差。

因此结合本校的民族特色和民族学领域独特的研究优势,将信息认知技术引入民族关系研究,运用图像、心电和脑电数据进行分析,将分析的结果和心理场景测试及民族学调查结果进行相互印证和参数修正,从而获得尽可能客观的数据,这些数据将有助于建立一个客观、完备、科学的民族关系监测体系,并真实全面地评估民族关系,从而使决策机构及时做出正确的决策。基于多信息融合的民族关系监测预警系统总体框图如图1所示。

目前该平台已经搭建,由北京市公共安全信息监测平台建设、北京市公共安全信息监测平台建设关键技术研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多个重大项目支撑。在这个平台的下面,涉及到人脸识别、表情识别,视频监控、认识等领域,小波分析、神经网络、支持向量机、模糊数学、信息融合等人工智能知识得到了具体的应用。学生可以根据自己的兴趣爱好,自愿参加到该平台下的某一项目,切实对自己所学知识有一个深刻的理解和掌握。

4结语

研究型实验教学激发了学生的学习兴趣,不但使学生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理论和基本技术,也切实提高了学生的实际动手能力和编程能力。研究型实验教学在实践过程中还有以下问题需要改进:

1) 研究型实验教学的理念很难普及。很多教师对研究型教学模式的内涵未能准确把握,把研究型教学模式等同于学生实习或者写论文。

2) 研究型实验教学的辅导老师素养需要提高。研究型实验教学作为体现创新教育要求的现代教学模式,需要的不是知识传授型的教师,而是高素质的研究型教师。教师不仅是单一的教者,更应该成为一个学者,教师不仅要有研究型教学的教育观念、快速接受新知识的能力和高超的教学技能,要能够合理地规划和设计实验内容。

3) 需要建立一套合理的学生学业和教师绩效的评价体系。

参考文献:

[1] 王万森. 人工智能原理及其应用[M]. 北京:电子工业出版社,2007.

[2] 蔡自兴,徐光佑. 人工智能及其应用[M]. 北京:清华大学出版社,2004.

[3] 李得伟,张超,李海鹰. 大学工科专业课程实施研究型教学的探讨[J]. 高等教育研究,2009(9):74-75.

[4] 彭先桃.大学研究性教学的理念探析[J].教育导刊,2008(3):56-58.

Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence

ZHANG Ting, YANG Guo-sheng

(College of Information Engineering, Minzu University of China, Beijing 100081, China)

第4篇：人工智能课程学习报告范文

[关键词]人工智能；中学辅助教育；教育资源

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.197

1 中学教育现状

教育乃立国之本，而中学教育乃是重中之重。一方面，中学生处于青春的成长期，各项综合素质逐渐完善中，中学教育意义和责任重大；另一方面，中学教育仍然是应试教育为主，仍然需要面对千军万马过独木桥的“中考”“高考”，中学教育很大程度左右了学生的未来。

目前的中学教育资源，分为公共教育资源――公办/民办学校教育，和社会教育资源――私人家教、补习班等，有如下两个特点。

1.1 学生得到的公共教育资源不足

学校班级结构的构成是：一名班主任教师，多名科任教师。在大多数学校中，无论是班主任教师，还是科任教师，均会承担其他班级的教学任务。可以看出，教师资源是非常有限的，加上“中考”“高考”的上线压力，教师往往会将有限的精力分散关注在所有的学生上，每个学生得到的公共教育资源并不多。

1.2 学生获取的社会教育资源不公

学生若在学校无法获取更多的教育资源，将不得不转向社会教育资源去求助。据统计，学生参与社会教育资源的成本在200元/小时，学习费用成本过高，进一步造成普通学生的社会教育资源也无法获取。

本文要探讨的，正是通过人工智能这一现代信息化技术，构建智能辅助学习系统，使中学生能够获取到更多、更公平的教育资源。

2 智能辅助学习

2.1 人工智能简介

人工智能（Artificial Intelligence）是计算机科学的一个分支，是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科，能够对人的意识、思维等信息过程进行模拟。随着计算机科学技术的发展，特别是近年来大数据技术的成功应用，人工智能在越来越多的行业展现出蓬勃的冲击力。以谷歌围棋机器人“阿尔法”、微软助理机器人“小娜”等为代表的虚拟智能机器人，能像人那样思考，也具备超过常人的智能。

在国内，人工智能在教育领域的理论研究和教学实践表现得越来越活跃，尽管人工智能并不是为教育专门研发的，但是人工智能的不断发展，使得其在教育中的应用也越来越广泛，教育的智能化一直是教育界和教育技术领域的理想和目标。

2.2 智能辅助学习系统

智能辅助学习系统，其表现形式是能够为每个学生，配备一个虚拟教师。学生能够通过电子设备（如手机、计算机），与虚拟教师进行交流对话，咨询虚拟教师各学科的问题，并得到有效的学习辅助。

该智能辅助学习系统，具备以下几个特征。

2.2.1 虚拟教师跨学科能力

与传统的教师专一某一学科不同，虚拟教师并没有学科边界划分。只要学习系统研发出某一学科的学习算法，该虚拟教师就能够获取该门学科的能力。

2.2.2 虚拟教师深度自学习

虚拟教师的“智能”来源于三方面。一是学生基本信息档案，该档案涵盖了从小学教育开始的学科成绩、综合能力、爱好特长等，虚拟教师得到学生的人物画像。二是虚拟教师对学生的自学习，每一次双方的沟通交流，虚拟教师都能够不断更新发展学生的画像。三是虚拟教师对学校课堂内容的自学习，虚拟教师并不是独立于学校教育存在的，而是作为学习教育资源的一个补充，虚拟教师能够掌握课堂进展、作业部署、考试动态等信息。

2.2.3 接近自然语义的沟通

学生与虚拟教师之间，可以通过自然语义的语音和文字进行沟通，如 “今天数学作业第2题不会”“《荷塘月色》全文中心思想是什么”“Lets start a conversation”等。其他计算辅助手段为补充，如上传某道数学题图片，虚拟教师通过图形识别匹配，给出该题的解题思路和讲解。

2.3 优势分析

智能辅助学习系统，有三大核心优势。

一是“即学即问”，相比目前的学校教育和社会教育，学生在学习遇到困难时，只有有限的时间与教师交流，在智能辅助学习系统中学生将不受空间、时间限制，随时随地可以与虚拟教师互动，获取充足的教育资源。

二是“定制教学”，相比目前的教育形式，课堂上教师与学生是一对多的关系，教师不可能专为某个学生定制教学方案，在智能辅助学习系统虚拟教师与学生是一对一的关系，虚拟教师能够更了解学生，根据学生的具体情况制订最佳学习方案。

三是“受众广阔”，相比目前的公共教育资源紧缺、社会教育资源费用昂贵，智能辅助学习系统一旦推广，受众学生可无限增加，边际效应非常明显。并且计算机系统设计特有的水平扩展能力，能够随着学生人数的增加而增加，支撑广大的学生辅助学习。

2.4 前景预测

笔者比较看好人工智能在中学辅助教育中的落地前景，除了前文所述的人工智能技术发展，为中学教育带来的价值外，当前国家政策和社会环境也非常有利。

第一，未来10年国家政府和教育部门会大幅增加在教育信息化产业上的投入，随着《国家中长期教育改革和发展纲要（2010―2020年）》和《教育信息化十年发展规划（2011―2020年）》等相关规划相继出台，各级地方政府和教育部门都非常重视教育信息化产业的投入，人工智能+云计算是重中之重，人工智能技术的兴起必将教育信息化推向一个新的高度。

第二，教育信息化逐渐成为风口，根据前瞻产业研究《中国在线教育市场前景与投资战略规划分析报告》统计，2015年在线教育市场规模大约为479亿美元，而这一数字在2020年预计将增长到504亿美元。这个持续迅猛增长的市场正在吸引越来越多的创意和资本，教育领域中的人工智能也很快会成为热点，涉足其中的高科技公司也会越来越多。

3 结 论

本文通过智能辅助学习系统，探索了人工智能在中学辅助教育中的一个应用。虽然没有介绍具体的技术实现、系统研发，但对现状痛点、应用前景做了综合性分析概述，相信随着科学技术的持续发展、教育领域的融合开放，本文探索的这个应用将实现于市场，使广大中学生能够获取到更多、更公平的教育资源。

参考文献：

[1]何维贵.利用现代化教学手段打造高效课堂[J].广西教育（中等教育），2013（6）.

[2]王斐.人工智能在中学教育教学中的应用现状分析[J].中国医学教育技术，2013（4）.

第5篇：人工智能课程学习报告范文

摘要：“智能超媒体网络教学系统”是使用快速自然语言处理系统、概念提取和排序、个性化信息归档、管理和标签管理等新一代网络和人工智能技术的教学系统。本文主要讨论在向大学本科学生提供紧跟国际前沿技术发展的“智能超媒体网络教学系统”(工程实训和毕业设计平台)的基础上，创造一种全新的课程教学模式。该项目研究为西安交通大学城市学院第一轮科学研究课题，已取得阶段性研究成果并开始实际应用。

关键词：数字媒体；超媒体；网络；教学系统

中图分类号：G642

文献标识码：B

1项目目标

按照高等院校的学生实际学习状况以及日益严酷的就业市场前景，试图以计算机网络课程教学中已初步进行的一些课程教学模式的改革为基础，提出设立“智能超媒体网络教学系统”，加强学生实践能力和创新培养，以进行本科院校课程教学模式的改革和探索。

主要目标是在向学生提供紧跟国际前沿技术发展的“智能超媒体网络教学系统”的基础上，创造一种全新的课程教学模式。

为解决日益严重的信息超载问题，使用全新的 “Web-based教学”在线教学模式和高级人工智能软件，向学生介绍和组织互联网上感兴趣的资料，让学生更快地找到想要的信息，并且从大量的数据中，发现对个人来说重要的信息。

项目以培养大学生创新能力和实践能力为重点，通过使用网络教学和辅助教学系统，增强自主学习的兴趣，学会工程化的设计方法。在实际工程设计练习的同时，也可使学生应聘时展现本人技术实力和工作经验，为就业创造良好的机会。

课程改革增加专门的工程设计的实训课程，将学生置入与实际工作环境类似的工程设计团队，以模拟招投标项目环境为背景，自主选择课题，进行职务角色分工，在教师指导下，参考预置的类约1000M实际项目资料以及人工智能设计工具和个性化智能数据库查询系统随时收集的最新资料，按标准化，规范化的实际工作流程，进行项目调研，用户系统分析，技术方案设计，最后形成可实际用于工程实施的完整技术解决方案，设备与工程预算，招投标文件，项目实施演示PPT文档等。

2解决的主要问题

需要解决的主要是大学生创新能力、实践能力和可持续发展能力的培养。

(1) 构造一种智能化、全球化的网络教学平台――“智能超媒体网络教学系统”。

(2) 使用上述系统，学生可以在学院内完成高水平的项目实训和毕业设计。

(3) 学生可了解和亲手实践了解国际最新的超媒体技术和产品知识。

(4) 学生可在建成的辅助教学系统平台上完成全部系统设计，为考取国际认可的工程师认证打下坚实基础，促进学生就业。

(5) 学生可完成完整的技术解决方案，招投标文件，在学生应聘时展现本人技术实力和工作经验，为学生就业创造良好的机会。

3项目研究在国内外同一领域的现状与趋势分析

3.1现状

在知识经济的新形势下，一种全新的教学模式“Web-based教学”已经在逐渐开始兴起并不断的发展壮大，然而目前国内的网络教学和辅助教学系统只是使用了Web-based教学的形式，仍然算不上真正意义上的网络教学，不能脱离传统的教学模式自建一个完善的教学系统，只能算是传统教育模式的一种补充。

基于这种情况，本课题组开始进行“超媒体网络教学”课程教学模式的改革探索。通过近一学期的前期实验，已经取得相应预期教学效果。

已参加实训的三个班级200多名同学共组成28个团队小组，分别模拟了28个公司，以西安交通大学城市学院北郊新校区为工程设计环境，参与了学院校园网，校园无线局域网，学院数据网络中心，校园网通信平台，行政楼网络集成，办公自动化系统，数字化图书馆管理系统，数字校园智能监控网络，内网安全解决方案，大学视讯系统等项目的计算机网络工程设计。

所有团队均按预定教学计划在规定时间内完成了项目立项报告、全套招标文件、全套投标文件(包括概要设计，草图，设备清单，信息点统计表，技术方案详细设计与技术方案图纸，设备报价清单，投标技术方案，投标评审会演示PPT等文档)，并最后参加模拟投标会议和方案优选汇报会。

3.2趋势

目前，国内外教育界已开始研究真正意义上的网络教学和辅助教学系统。主要趋向是向智能化、全球化的网络教学方向发展。

国外较早就有人研究具有智能性的计算机辅助教学系统。近年来，有人提出了智能超媒体教学系统的要领，就是将人工智能技术与超媒体的信息组织、管理方式结合在一起而形成的智能型信息处理技术。

在智能超媒体教学系统中，可以利用超媒体提供的友好界面来激发学生的学习兴趣和学习动机，同时还可以利用超媒体向学生提供图文声像并茂的解释信息；而超媒体模块则可利用知识推理技术实现教学内容和教学策略的适应性控制，对学生进行有针对性的指导。当前，智能超媒体教学系统的研制和开发已成为网络教学应用领域中的一个重要的前沿课题。

4项目研究的重点

4.1课程教学模式的创新和发展

对在实训中将学生作为模拟企业的员工，严格按企业化模式进行管理，通过课程实训，完成贴近实际应用的工程化网络系统设计，以取得实践经验的教学模式进行重点研究，并尽可能开发出更新的课程教学模式。

4.2智能超媒体教学系统核心技术的理论研究

进行核心专利技术研究；算法研究及技术框架设计；软件总体规划及详细设计。

4.3智能超媒体教学系统软件开发和应用研究

进行验证及软件程序编码；进一步进行超媒体课程应用研究；同时考虑研究将系统平台应用于其它学科的教学模式改革。

5项目研究的创新点

(1) 在课程教学过程中结合实训和毕业设计，使用模拟公司工作岗位和招投标场景对学生进行工程化训练。

(2) 教学系统核心使用“主题聚类发现引擎”技术。按用户提出的个性化需求进行主题发掘，人工智能知识排序，重要信息推荐并提供分析图形显示的主题内容发现与聚合的优化搜索引擎。

(3) 在系统内部数据库提供1000M实际项目资料(包括招投标文件范本，工程实例，技术方案范本，设备产品，工程预算范本，PPT演示文档范本，日报-周报范本等分类数据库)以及相关人工智能设计工具和个性化智能数据库查询系统。网上搜索和用户PC机上的信息搜索集成一体。

(4) 向全球化的网络教学方向发展，使用语意分析，自主学习，及WEB 2.0环境中的信息挖掘和超前数据库处理技术，将最适合每个用户的需求的相关信息情报资料进行人工智能处理后即时推送给用户，主要解决了用户在网络时代被超量信息所淹没，无法在最短的时间内检索查询到自己所关心的相关信息的问题。

6项目研究的方案设计

6.1研究思路和技术方法

在项目研究上采取的研究思路和技术方法是：

(1) 使用WEB数据库、中间件和网站设计工具等构造三层架构的网络应用系统。

(2) 使用先进的搜索引擎和信息获取技术取得大量实训和毕业设计所需要的基础资料。

(3) 使用人工智能海量信息分析及提取技术进行个性化搜索及计算机辅助设计。

(4) 在网络化的基础上提供人工智能实训和毕业设计工具和个性化智能数据库查询。

6.2研究阶段

第1阶段：智能超媒体教学系统核心技术的理论研究；

第2阶段：软件总体规划及详细设计；程序编码；

第3阶段：课程教学模式的创新研究；教学系统验证试验；

第4阶段：智能超媒体教学系统应用研究。

6.3技术方法和路线

(1) 技术目标

研究开发个性化RSS主题聚类发现搜索引擎产品，进而形成一种按用户提出的个性化需求进行主题发掘，人工智能知识排序，重要信息推荐并提供分析图形显示的主题内容发现与聚合的优化搜索引擎产品。

(2) 技术内容

主题聚类发现引擎是一种按用户提出的个性化需求进行主题发掘，人工智能知识排序，重要信息推荐并提供分析图形显示的主题内容发现与聚合的优化搜索引擎。

主要解决了用户在网络时代被超量信息所淹没，无法在最短的时间内检索查询到自己所关心的相关信息的问题。大约可增加搜索查询速度几十到一百倍，并引导用户找到最适合自己的信息。

主题聚类发现引擎的技术核心可以按不同技术层面装入网站服务器，企业服务器，个人计算机形成以下不同用途的产品：

(1) 学校大型Web2.0环境网站RSS主题聚类发现搜索引擎

(2) 院系专用数据处理及信息挖掘优化搜索引擎

(3) 学生个人用户个性化专用信息挖掘优化搜索引擎。

(4) 设备价格比价搜索网络门户(可应用于计算机，电信，电子等不同领域)

6.4技术方法和路线

使用语意分析，自主学习，及WEB 2.0环境中的信息挖掘和超前数据库处理技术，将最适合每个用户的需求的相关信息情报资料进行人工智能处理后即时推送给用户。

部分技术方法摘要描述图示如下：

图1显示了本项目高级检索程序的实现。

图2显示文件组织系统的实现。

图3显示智能助理个体的实现和用知识库来发现和确认联想的例子。

智能检索挖掘系统运行于最终用户PC机上，包括Web server部分。系统采用类似B/S架构。利用IE插件开发技术，截取用户发送的Web请求信息，并由插件发送到Web server，由Web server实现相应的功能，最后通过分析提取处理相关信息，返回IE插件进行显示。Web server采用 + Apace进行开发。

7理论及实践意义

本项目的实施主要是为了进行“计算机网络”课程学科教育的教学改革研究与实践；其目的是全面推进素质教育，重点培养大学生创新能力、实践能力、创业能力、就业能力和可持续发展能力。

其主要意义是：

(1) 计算机网络课程是计算机专业，信息管理专业，电信专业的骨干专业课程，建设实训和毕业设计的智能超媒体辅助教学系统对促进教学和学科建设有重要意义。

(2) 实训和毕业设计辅助教学系统可在学生进行课程实训和毕业设计时提供人工智能设计工具和个性化智能数据库查询，以便学生完成高质量的毕业设计，同时通过课程实训完成贴近实际应用的工程化网络系统设计，取得实践经验，为就业作好充分准备。

(3) 技术先进的实训和毕业设计智能超媒体辅助教学系统可提供学习现代计算机网络技术的良好平台，增进教师学识水平，同时促进了教学水平的提高。

8推广价值

(1) 项目中涉及的学科教学模式改革研究成果可在有相似应用需求的本科院校，高职高专推广应用。

(2) 智能超媒体教学系统软件可以在相似的计算机专业，电信，信息管理，电力，能源，机械制造以及各类工科专业推广应用。

(3) 教学系统核心使用的“主题聚类发现引擎”技术可以按不同技术层面装入网络服务器或个人计算机形成以下不同产品，如企业专用数据处理及信息挖掘优化系统，个人用户个性化专用信息挖掘优化软件。

参考文献：

第6篇：人工智能课程学习报告范文

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7篇：人工智能课程学习报告范文

关键词:“大智移云”；管理会计；财务会计；融合

一、“大智移云”背景下企业管理会计的发展现状和存在的问题

(一)大数据给管理会计带来的影响

大数据又称海量数据，大数据数据类型多、体量大，价值密度低，数据处理速度快。在互联网和云技术的支持下，大数据技术相对于现有其他技术具有“廉价、迅速、优化”的特点。互联网的普遍运用产生出海量数据，大数据分析即对海量数据进行存储和分析，从中寻找有用的信息，规律和模式，运用大数据的关键并不在于数据量的巨大，而在于如何对数据价值进行挖掘。在“大智移云”技术快速发展和应用背景下，迅速从海量互联网数据中获取有价值信息是企业长久生存和发展的必然要求，企业应用大数据技术可以做出更加合理的决策，适应市场变化。企业管理会计主要职能是预测经济前景、参与经济决策、规划经营目标、控制经济过程以及考核评价经营业绩等，注重企业的整个管理过程及行为影响，大数据技术的应用可以为管理会计提供更全面的、更准确、更及时的数据，有利于企业挖掘商机取得竞争优势。不过传统管理会计系统基于内部统计数据和财务数据进行分析，在处理数据的效率和效果上，达不到大数据分析处理的要求。

(二)人工智能给管理会计带来的影响

人工智能的本质是对人的思维的信息过程的模拟，人工智能技术的运用能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，在各行各业带来巨大的宏观效益，对会计行业而言，人工智能快速而强大的数据处理功能，提高了会计数据处理的效率，避免了人为失误，提高了数据的准确度和及时性，提高了会计信息质量。目前人工智能在会计行业的运用更多的是财务会计的核算方面，财务会计的主要功能就是核算与监督，当财务会计的大部分工作量由人工智能替代以后，企业会计工作的中心更加向管理会计倾斜。在人工智能的应用下，管理会计要为企业科学制定短期经营决策和长期投资决策等发展战略，为企业提供更高管理效益，管理会计人员在掌握会计知识的基础上，必须能够对经营数据进行动态分析。传统管理会计运用的数据处理手段很难满足人工智能环境下的会计质量要求。人工智能技术在核算和报销环节目前已经广泛应用，这种广泛应用让管理会计工作的重要性更加凸显，人工智能在管理会计领域的应用还有更多的发展空间，企业需要把握人工智能技术在会计领域的发展趋势，开发基于人工智能的管理会计信息处理系统，进一步提高管理会计的效率和效果，使管理会计为企业决策提供科学及时的指导。

(三)“互联网+”给传统管理会计带来的影响

“互联网+”技术的应用使得信息在业务处理过程中被全程、自动、实时收集成为可能，“互联网+会计”实践上就是业务活动与财务活动的交互运行，即目前热门的业财融合，通过对业务过程产生的数据进行加工与转换，形成会计数据库，实时、精准与高效的融合业务层、资金层和数据层。资金流信息是按会计记账规则自动下沉到数据库，数据库的信息收集自动完成所有的会计处理，财务完全融入业务，是业财融合发展的趋势和目标。在此趋势下，构建企业“业务管控平台”将财务会计融入管理会计是会计应对信息技术挑战的大的方向策略。优化管理会计信息系统，使之能够达到业财合一甚至业财税合一，完成信息的互联、互通与共享是移动“互联网+”对管理会计提出的新要求。

(四)云计算给传统管理会计带来的影响

云计算是一种包含了虚拟化技术动态可扩展的具有高度灵活性和可靠性的全新的网络应用技术，通过云计算，可以在几秒种完成数以万计的数据处理，同时相对成本低廉，性价比高。云计算在会计领域的使用，改变了传统会计的应用程序。对企业而言，云平台的应用可以低价获得海量信息，通过云计算，企业可以不必购买价格高昂的处理器就能取得有价值的财务和非财务信息，大大降低了数据处理成本，同时提高了信息获取的效率。云计算在管理会计工作中的应用，提高了管理会计获取信息的效率和效果，结合人工智能等技术的使用，提升了管理会计在管理流程优化、经营规划，预测与长短期经营决策方面的及时性和准确性。

二、“大智移云”背景下财务会计的发展现状和存在的问题

(一)人工智能在会计中的运用提高了财务会计人员的可替代性

财务机器人在会计行业的运用已成趋势，智能财务、智能财税的发展如火如荼，人工智能在财务会计中的应用有两个突出的优势：1.减少会计基础核算工作的人工，节约人力成本和时间；2.提高了会计信息的准确性和及时性。财务机器人软件通过编订程序或者模板，将发票扫描后进行业务归类然后自动生成凭证。随着电子发票越来越普及，甚至可以达到一键生成凭证，无需扫描工作，主要的数据对接完全由电脑完成。

(二)财务会计不能很好地满足企业内部需求

财务会计工作要根据会计准则进行，会计准则针对各行各业企业制定，就单个企业而言缺乏针对性，所以大多数情况下财务会计核算数据并不能直接满足企业管理需求。

(三)财务会计信息在部门间沟通不顺畅

第一，会计主体是企业，财务会计主体是企业整体，没有分层，不能满足企业不同层级不同部门的管理需求。第二，财务部门人员依据准则要求核算得出财务会计信息，其他没有财务基础部门人员，可能很难准确解读和充分利用财务信息。

三、管理会计与财务会计融合的必要性与可行性研究

(一)管理会计与财务会计融合的必要性

随着经济的快速发展，“大智移云”的逐步应用，财务会计的基本职能是基于历史成本法的核算与监督，关注过去时态，缺乏对未来的合理预测功能，同时对不同部门的绩效评估效果不明显，对企业决策的影响力有限，不足以帮助企业应对竞争激烈的市场。管理会计工作侧重点是企业内部管理“内部会计”，工作时效包含过去、现在和未来时态的算“活账”的“经营型会计”，是通过对财务信息和非财务信息的收集、加工处理，协助管理者完成企业经营过程的预测、决策、规划、控制、责任考核评价等活动的一整套信息处理系统。在“大智移云”背景下，将管理会计与财务会计，“内账”与“外账”融合使用，可以帮助企业更好的适应经济技术的发展和激烈的市场竞争环境。

(二)管理会计与财务会计融合的可行性

管理会计与财务会计同属现代会计，是企业会计的两大领域，两者最终目标一致：确保企业资源收益最大化。管理会计和财务会计互享部分信息。管理会计与财务会计在实践工作中，充分利用信息技术、网络平台做好信息共享，两者的工作过程和成果就能相互补充、共同完善，实现交叉融合，更好的服务于企业经营管理。例如，针对企业现金流动问题，财务会计依据企业会计准则核算监督企业的现金流量，形成财务会计报告，为管理部门履行投资决策职责提供了必要的、重大的信息；在成本核算阶段，管理会计与财务会计通过信息资源共享，科学合理选取符合企业实际情况的成本核算方法，更好的满足企业管理和发展需要。

四、管理会计与财务会计有机融合发展情况

(一)管理会计与财务会计信息共享性有限

财务会计需要对企业外部利益相关者负责，工作依据是公认的会计原则，工作过程上有固定的会计循环程序，必须遵循企业会计准则，遵守相关法律法规，是公开信息、定量资料，对精确度和真实性的要求较高，有统一规定的载体。管理会计所依据的会计假设和原则不具有权威性，仅有指导性，工作程序性较差，没有固定的工作程序，信息运用上定量资料和定性资料，因为涉及未来的信息，不要求过于精确，也不需要向社会公开发表，没有统一规定的载体。这些原则、工作过程、信息规范要求的差异致使部分财务信息无法实现有效共享，对管理会计与财务会计的有机融合发展有所影响。

(二)会计人员素质无法有效协调

会计工作对从业人员的专业素质和道德素养都有较高要求，将管理会计与财务会计工作进行融合，对财务从业人员的专业技能、职业素养和综合素质要求更高。在传统的财务工作设定中，财务会计与管理会计分开设立，在管理会计与财务会计工作融合实践中要重新设定岗位人员配置。目前我国会计人员总体职业表现参差不齐，会基础简单核算的人员过剩，而擅长管理会计、能参与管理决策的人员稀缺，会计人员素质还需进一步提升协调。

(三)财务系统模式尚未充分适应“大智移云”发展

在目前产业转型升级的大背景下，经济与技术的双重发展，对企业的财务系统模式提出了更高的要求，也有不少企业引入现代化财务管理模式，建立运用“大智移云”技术的财务系统平台，总的来说，我国目前的管理会计与财务会计的系统运行模式结合度不够，从管理会计和财务会计融合运用的工作实践来看，容易发生财务数据互享后，一方对另一方工作的过度依赖，现行财务系统模式下管理会计与财务会计的融合并未完全发挥双方各自最大管理能效，未能达到成本上的一加一小于二和效果上的一加一大于二。

五、“大智移云”背景下管理会计与财务会计有机融合与创新发展

(一)充分利用“大智移云”技术，提高信息共享性

1.业财融合，注重原始数据信息管理。会计工作的数据信息来源于企业的经营业务。管理会计与财务会计工作的一致目的是实现企业资源收益最大化，尽管二者目标一致，但是传统的管理会计与财务会计服务对象不同，信息来源也不完全相同，在数据采集方式和信息汇总形式上差别较大，要实现管理会计与财务会计工作的融合那么首先要统一管理会计与财务会计原始数据的来源。业财融合，通过业务数据下沉取得经营管理所需的管理与财务信息，业务层、资金层与数据层的融合可以为管理会计与财务会计提供统一的原始数据来源，促进管理会计与财务会计的有机融合。2.树立大会计理念，建立信息化管理平台。业财深度融合趋势下，业务流、资金流与信息流三流合一，企业需要有将财务会计融入管理会计，将会计工作同步业务进行的大会计理念。构建企业“信息化业务管控平台”，原始业务数据输入经过信息化管理平台识别、计算、分类、汇总，生成会计信息输出，为企业决策提供真实、准确、及时的信息，业、财、管深度融合，提高企业智能化管理水平，提升企业竞争力。3.充分利用“大智移云”技术。目前“大智移云”技术已经在理论上可以实现资金流信息按会计记账规则自动下沉到数据库，在财务工作中运用计算机网络技术，构建财务信息数据库及数据资源共享平台，通过数据平台进行数据的传输、共享及储存，减少重复劳动，避免人工核算错误，提高数据准确性和工作的效率效果。人工智能平台技术的运用，将数据采集工作从线下转移到线上，提高了原始数据的及时性、充分性与准确性。“大智移云”技术的应用，对管理会计和财务会计工作的有效融合提供了技术上的便利。4.进一步加强数据共享性。利用计算机技术编制管理会计与财务会计的信息目录，在大数据背景下建立会计信息数据库与数据管理系统，充分利用财务机器人、智能财税等人工智能减少数据收集和凭证编制的工作量。要实现管理会计与财务会计工作的有机融合，需要提升数据的共享性，利用“大智移云”的发展，进一步完善管理会计与财务会计信息系统的对接，加大数据共享性，可降低企业信息收集整理成本，提高管理决策的全面性和准确性。

(二)全面提高会计人员素质

1.转变会计人才培养目标。目前我国人力资源市场基本的财务会计已经饱和，而高级的财务人才和管理会计人员呈现紧缺，在“大智移云”背景下，业财融合是会计发展大趋势，也是管理会计与财务会计有机的融合要求。“懂”业务、“会”技术成为时代对财务人员的基本要求。要达到“懂”业务，要求能够通过会计的学习：掌握业务、掌握业务流程、掌握企业的商业运作模式和掌握企业的资金运动；要达到“会”技术，要求通过相关技术的学习掌握数据的挖掘与分析。因此，高校会计人才培养目标需要结合“大智移云”技术的发展进行调整。教与学的重心要从会计本身的技术处理转向对业务及其资金运动的把控，就目前而言在开设“Excel数据处理与数据分析”课程的基础上，可以安排财务专业学习数据库技术、管理信息系统、C++语言、数据挖掘与开发技术等技术课程。2.会计人员自主提升综合能力。首先，要转变思维。传统的会计的重心是记账、算账和报账，在“大智移云”背景下，业财融合，管理会计与财务会计融合，会计的重心是业务，要树立业务导向的思维。传统的财务会计基本工作很多都由财务机器人代劳，从埋头核算与记账工作中解脱出来的财务人员要有业务导向思维，向管理人员的思维转变，对接管理会计的思维体系。其次，要拓展业务能力。对传统财务会计人员来说，在“大智移云”背景下会计关注的重心从会计本身的技术转变到业务、业务流程和业务的资金运动处理上来。管理会计本就是内部经营管理会计，管理会计与财务会计有机融合，要求会计人员能够制定科学合理的操作流程作为业务人员的经济业务活动的指导。对传统管理会计人员来说，管理会计报告的财务数据很多基于财务会计报告，财务会计知识要扎实，在“大智移云”背景下，目前处于供给侧结构性改革阶段，管理会计不能只拘泥于企业内部管理的范畴，要关注企业战略、产业链等，同时也需要关注宏观经济形势、企业外部市场环境、竞争对手情况等方面，形成比较全面的战略管理体系。在管理会计与财务有机融合的情况下，会计人员有业务基础，能够搭建合理的企业战略体系，有助于企业在产业转型阶段取得竞争优势。最后，要提升信息化技能。在大数据时代，财务信息化、管理信息化应用已经日趋成熟，数据处理系统的运用可以高效的处理会计信息核算，相对于人工核算也避免了人为错误，提高了核算准确率，大量的节约了时间和减少了劳动力耗费。市场情况瞬息万变，会计信息质量要求具备及时性，有用是数据需要及时的处理，为管理决策所用，所以在管理会计和财务会计融合背景下，会计人员必须要熟悉相关数据处理系统，熟练掌握系统的操作规程，有效利用系统快速完成数据分析，为企业发展把握良机。

(三)构建新的会计报告体系

第8篇：人工智能课程学习报告范文

在人类发展史上，工业革命是社会发展的根本推动力量。自18世纪以来，人类社会经历了三次重要的工业革命。工业革命不仅能够促进生产力的提高，在工业化进程中，国家的经济结构、教育体系、劳动力结构、公民生活方式等都会发生重大变化。因此，工业革命的发生和推进对于以培养劳动力市场所需人才为主要职能的职业教育具有重要影响，18世纪以来人类社会整个工业化过程的推进伴随着职业教育总体规模的扩张和职业教育体系的完善（张原，2012）。自进入2010年以来，关于第四次工业革命的呼声日益高涨，2013年 4 月，“工业4.0”的概念第一次在德国汉诺威工业博览会上提出，2016年1月，在瑞士达沃斯召开的世界经济论坛把“第四次工业革命对人类社会的影响”作为会议主题，并题为《第四次工业革命：未来的就业、技能和劳动力战略》的报告。报告提出，目前，世界正在进入第四次工业革命开始阶段。基因学、人工智能、机器人、纳米技术、3D打印和生物技术的发展预示着人类社会正在经历一场涉及所有领域的深刻革命。而随着整个工业体系的调整，大部分职业及其需要的技能也将经历根本性转型。因此，第四次工业革命不仅是一场以技术革新为特征的工业革命，其更是对未来工作、技能和教育根本性变革的源动力。从这一角度出发，职业教育与培训体系必须尽快作出相应变革，培养适应新技术革命所需的技术技能人才。

首先，加快培养适应新兴制造业发展需要的高端技术技能人才。智能化生产是第四次科技革命的根本特征，机器人与人工智能的应用将给传统制造业带来翻天覆地的变化，其可以把工人从程序化的操作中解放出来，将精力集中在创新和增值业务上。因此，职业教育必须加强专业更新和层次发展，更加重视培养学习者的创新技能和素养，以加快培养智能制造、3D生产等新兴制造业发展需要的高端技术技能人才。

其次，建立终身化的培训体系，加强对现有工人的技能提升培训。越来越多新技术的应用，将会导致就业市场日益分化，出现低技能、低收入和高技能、高收入两个极端。在这一背景下，没有专业技术的劳动力找工作会越来越困难，需要中低等技术行业的就业机会也会减少，新兴工业革命还会削减新兴市场廉价劳动力的优势。因此，走向终身化、全民化是职业教育与培训体系发展的必然趋势，以加强对那些被排挤出就业市场人的再培训。

第三，改革职业教育与培训体系的课程设置和内容体系，重视培养学习者适应劳动力市场变化的通识性或稳定性职业能力（skills stability）。从以前工业革命的经验看，构建起新型工业发展需要的培训体系和劳动力市场机构往往需要几十年的时间，而第四次工业革命的一个显著特征就是技术变化的快速性。在这一背景下，职业教育与培训体系必须重视培养学习者跨行业的通用职业技能和能力，如终身学习能力、创新能力、解决问题能力、跨学科思维能力、重视环境友好的绿色工作技能等。同时，更加重视学习者的工作场所学习，培养其严谨的工作精神和实践技能。

第9篇：人工智能课程学习报告范文

关键词：财务共享；会计专业；人才培养模式

0前言

随着大数据、云计算、人工智能等新兴科技的迅速发展，财务共享服务作为一种工具、一种手段，对企业的财务管理产生了颠覆性变化。财务共享服务中心就是近年来出现并流行起来的会计报告业务管理方式，它是依托信息技术，将不同国家、不同区域的实体的会计业务有效整合后放到一个共享服务中心来记账和报告。财务共享的优势是不仅保证会计核算的高专业化、标准化，而且还提高企业财务数据的处理效率，节省较大的人工与系统成本。自1999年摩托罗拉在天津建立亚洲结算中心以来，越来越多的中国企业开始财务共享服务领域的探索。面对如此情形，高职院校传统的会计人才培养模式亟须转型，探究适合财务共享背景下企业对会计人才的需求从而适时调整人才培养方案，从培养目标更新、课程体系重构、教学方法改革、师资队伍建设等方面着手改革[1]，为推动高职会计人才培养的转型升级提供一些思路。

1财务共享对传统会计的冲击

1.1业财融合化

在财务共享趋势下，业财深度融合得到进一步体现，财务定位从简单记账到决策支持，财务与业务部门的联系与合作更加密切。在财务共享服务中心，业务流程的标准化设置要求财务人员主动融入业务部门，对业务流程、信息系统进行规范与再造，使得业务内容和现金流在共享中心模式下更为清晰，提升财务管理的广度与深度，加深业财融合程度，也加强企业全面管理，专注于创造价值和风险控制，有助于企业管理者全面了解企业的经营状况[2]。

1.2岗位复合化

财务共享使得传统会计工作模式发生了巨大改变，基于流程再造和IT系统整理，大量重复性、可操作的业务被机器人替代，财务人员也从大量低附加值的基础核算工作中解脱出来，一些传统的会计岗位在逐渐被替代；但与此同时，业务型财务、战略型财务等复合型人才被广泛需要，大数据分析师、战略规划师等一些新兴会计职业岗位应运而生。新兴会计职业岗位要求会计人员具备较强的综合能力，不仅要会生成会计信息，还要具备战略思维、分析和决策能力，能站在战略高度以全局性的视角提供决策支持服务，进而实现财务为企业增加价值的目标。

1.3服务自动化

随着人工智能技术的逐渐成熟，共享服务的处理流程逐渐向自动化的方向发展。以德勤财务机器人为例，它不仅能以集中或远程采集模式，对票据进行扫描、分类，采集录入信息、合并和汇总各项财务数据，并且能在既定的业务逻辑基础上对各自动化财务流程进行判断、识别、管理和监控[3]，且准确性和工作效率极高。在未来几年内，对财务共享中心来说，很大程度上也会变成财务的自动化工厂，而对企业而言，财务共享会根据各自不同的需求向更为柔性化的方向发展。

1.4系统集成化

财务共享中心并没有单独剥离出来运营，而是与企业内部人力资源、信息中心等多个部门进行的多门类融合开展，协调企业内系统和企业外系统的工作，依托信息技术对财务数据进行处理，将原本分散的财务信息进行高度集中、系统的处理，会计人员的业务处理和协调能力更高，工作效率得到大幅度提升；同时，财务共享中心的服务正在延伸至更高价值及更多服务中，从而使企业发展过程中的多业务处理成为可能。

2财务共享背景下会计专业人才应具备的能力

财务共享模式的出现和发展，规范业务处理流程和方式，促使业务和财务的融合，传统会计岗位人才需求大幅减少，企业中原有从事大量简单操作性技能人才已逐渐被淘汰，通过调研，发现企业对会计岗位人员的需求主要体现在以下几个方面：

2.1更系统的财务专业技能

财务共享模式下，企业能将标准化、规范化的业务流程进行集中处理，财务人员的分工界限愈趋明显，少数基层财务人员甚至是财务机器人即可完成大量基础性数据录入、会计核算等工作，而能对业务流程进行改进、优化，进行事前预测、绩效评价，并对企业行动提供决策支持等工作则需专业知识结构较为完整、经验丰富的财务人员才可胜任。而且对系统能掌握成本控制、财务分析、全面预算决策以及风险管理等知识的财务人员目前市场上非常紧缺。

2.2更全面的业财融合能力

随着业财融合理念的不断深入，知识结构单一的财务人员已不适应新的会计职业岗位要求，精通业务财务的复合型人才备受青睐。在财务共享模式下，基础财务核算工作均由共享中心按标准化的流程处理，使得财务人员有精力投入业务财务工作中，更好地服务业务部门，积极向企业采购、生产、销售、投融资等领域渗透，为决策者提供有用的业务、财务相关信息；同时也要从业务的角度帮助他们发现、分析并解决问题[4]，财务人员还应掌握计算机、统计学、管理学、市场营销、金融学等方面的知识，尤其是数据挖掘、数据分析方面的知识，从而实现财务人员的技能从专业性向战略性转变。

2.3更强的团队协作能力

财务共享中心的建立将财务人员从繁重的日常会计核算中解放出来，要求更多地与业务部门融合，为企业经营决策提供服务，实现业财一体化发展；同时，企业所处的外部环境也随着经济社会的快速发展而变得日趋复杂，经营活动和交易形式呈现多样化发展，这就要求财务人员具备较强的应变能力和团队协调、沟通能力，能处理好公司各相关部门、人员间的关系，以应对企业内部和市场外部的变化，为高效率财务工作提供保障。

3高职院校会计专业人才培养现状及存在的问题

目前，虽然大部分的高职院校都陆续在进行不同程度的教学改革，无论是教学形式还是教学方法都有所突破，但对财务共享服务等相关产业的人才培养仍较为稀缺，不能满足社会的需要，体现自身的价值，具体来看，现行人才培养方案主要存在如下的问题：

3.1人才培养目标与社会相脱离

随着大数据、人工智能等新兴技术的出现，财务共享模式被越来越多的企业所采用，原本注重核算型的财务人员，需逐渐向决策型、管理型转变。而现阶段，高职院校仍注重的是培养会计核算、报表编制等传统的会计工作，培养目标以核算能力为主，忽视新技术、新平台以及互联网等的深度发展，缺乏对业财一体化、财务共享、智能财务等行业最前沿知识的深度了解，与企业所需的创新型、复合型会计人才存在较大的差距。

3.2课程体系设置难以匹配企业需求

财务共享模式不仅从知识结构方面打破传统的各个专业之间的界限，而且在技能要求方面也突破软件间的操作层面，从而对人才培养提出更高的要求。但目前高职院校会计专业在课程体系上仍偏重于传统会计专业课程设置，如财务会计、成本会计、财务管理、会计电算化等，很少涉及市场上已开始推广的财务共享服务、财务机器人等行业前沿知识，缺乏战略管理、风险控制、绩效评价等高级技能培养方面的课程；同时也缺少大数据、人工智能、人际关系管理等方面的课程，不利于培养学生的创新意识和团队协作精神，不足以支撑复合型会计人才的培养。

3.3教学方法运用难以达到预期效果

传统的会计专业教学手段比较单一，教学方法多为“教师讲、学生听、课后做”的单向输入方式，虽然部分课程也有学生实际动手操作，但仍避免不了教师单向灌输、学生被动接受的局面，没有体现以学生为中心的教学理念。从教学手段看，多媒体网络以及线上课程资源在一定程度上搭建知识存储、交流的平台，有助于提升学生的学习效率，也增强课堂学习效果。但在财务共享背景下，更重要的是培养学生系统性、战略性的思维，“画流程、讲方案”等与实务零距离的知识需充分激发学生的主动性与参与性，从而培养学生的战略管理思维和风险识别能力。

3.4教学软、硬件更新落后于社会发展

随着信息技术的更新迭代，实务中的会计岗位发生巨大的变化，由于教学经费、社会资源等方面的限制，很多高职院校的教学软、硬件更新速度远跟不上社会发展的步伐，与实务偏离较大。针对新出现的财务共享服务，很少有院校开设财务共享有关的课程，即使开设相关课程，通过教师讲解，学习一定的理论知识，进行一定程度的仿真实训模拟，但与会计实务还有很大差距，如何让学生在真实的业务环境中进行学习、实训、实习，是当下会计专业需解决的一大问题。

3.5师资队伍力量薄弱

高职院校教师的理论水平毋庸置疑，但财务共享属于当下会计领域的新技术、新思路，多数教师并无财务共享企业实习、工作的经历，导致其相关技能掌握欠缺，实践操作多为纸上谈兵，无法将财务共享的理念、实务中具体运作模式、能力需求等传授给学生，使得学生的综合业务能力无法得到有效提升，就业结构性矛盾在学习的过程即已显现。

4高职院校会计专业人才培养方案优化建议

4.1更新人才培养目标

在财务共享背景下，高职院校应重新定位会计专业人才培养目标，融入财务共享的技术、理念，打造多学科交叉融合的复合型会计专业人才，使得人才输出能满足企业的实际需求，解决人才供给不足的问题。在人才培养模式上，要充分研究财务共享带来的企业财务工作模式的转变，以及随之而来的财务人员知识结构和操作技能等方面的需求的变化，制订符合市场需求的人才培养方案，以转变教育理念为根本目标，通过开设新专业、优化课程体系、推动三教改革、加深校企合作等方面进行完善会计专业人才培养方案；同时还应结合课程思政，注重学生素质目标的培养，树立良好的会计职业操守以及正确的世界观、人生观、价值观是当代青年人才必不可缺的要素。

4.2优化课程体系设置

随着财务共享的逐渐深入，高职院校应整合会计专业课程体系，弥补现有体系中对财务共享知识渗透与融合不足的现状。在具体做法上，一是适当删减会计核算、会计电算化、纳税申报等基础类核算课程的课时或学分；二是新增财务共享相关课程，如财务共享服务、财务机器人、战略管理、风险管理等，注意加强云财务与内部控制等方面的教育；三是新增跨专业设置课程，如大数据应用、Python、C++等信息统计管理类课程，以及人际关系沟通方面的课程，培养学生创新创业思维以及团队合作精神；同时，也可增设“1+X”证书考核相关课程，实现学生毕业后与企业岗位职业做到“无缝对接”。

4.3推动三教改革

4.3.1提升教师队伍建设

打造既懂理论又懂实践的“双师型”教师是职业教育有关教师队伍建设提出的指示，因此，高职院校应多鼓励专职教师通过不定期的实习或挂职锻炼，深入行业一线，提升自身专业知识和技能水平，使专业教学活动更好地与实务项结合；同时通过与行业企业双向交流协作等方式，加强与实务界的联系，甚至鼓励教师和企业合作开发新技术、新产品，提高教师实践能力和产、学、研合作水平，培养教师的技术研发与服务能力，并将其运用到教学过程中，打造高质量、高水平的教育教学团队。

4.3.2推进教材改革

近几年，会计准则以及税法相关政策变化较大，同时由于人工智能、大数据技术的迅速发展，导致大量的教材更新速度赶不上行业变化的速度，因此高职院校应鼓励开发本校适用的教材，灵活选用工作手册式、活页式等多种形式的教材，结合实训软件的使用，填充课堂教学；同时，根据会计岗位需求的前沿趋势，鼓励教师自编或与企业共同编写能体现新技术、新方法、新规范的教材，从而促进人才培养方案的完善。

4.3.3改进教学方法

首先，应避免传统的“满堂灌”教学模式，采用行动导向的项目式教学方法，以学生为中心，无论是课前、课中还是课后，都要充分激发和调动学生的主动性，使学生对学习的知识和技能做到融会贯通、活学活用；其次，充分利用实训软件、慕课、微课等教学资源，通过线上、线下相结合的方式，将碎片化知识串联起来，多方面提高学生的专业知识和技能水平；再者，还要注重实践教学，训练学生实际动手能力以及信息收集、整理、分析和判断能力，帮助学生更好地学以致用。

4.4加深校企合作

为了提高人才培养质量，发挥高职院校实践教学的特点，应积极推动校企合作，着力打造校内、校外实践基地。学生在校内学到的理论知识可通过实践基地的实务操作得到检验，从而发现自身的不足和有待提升之处，有效地掌握相关技能。校外实习基地可为学生提供顶岗实习的机会，为学生就业打下良好基础；同时，通过校企深度合作，聘请企业专家实践教学，将最前沿的财务共享模式下实务操作引入课程中，培养学生灵活解决问题的能力。甚至还可校企共同开发财务共享相关教学软件，既可推动教学设施的更新换代，也可在一定程度上降低企业教学软件的开发成本，从而促进产、教融合，提升高职院校会计专业人才的培养质量。

参考文献

[1]胡立贵.财务共享环境下高校“业财融合”人才培养模式研究[J].经济研究导刊，2020（12）：118-119.

[2]周晓慧.智能财务时代高职会计人才培养改革探讨[J].当代会计，2020（12）：16-19.

[3]郭尚君.刍议财务智能化趋势与高职财务人才培养[J].现代营销，2020（11）：8-9.