人工智能发展报告精选(九篇)

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第1篇：人工智能发展报告范文

报告总体分为四个部分，分别从市场环境、产业格局、商业模式、机遇与挑战等方面对中国医疗人工智能产业进行分析。

无论是对中国还是对世界来说，人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长、优质医疗资源紧缺、公共医疗费用攀升等都是必须要面对的问题。而随着技术的发展，人们逐渐开始寄希望于通过人工智能来解决医疗行业的痛点。此前，美国咨询公司弗罗斯特- 沙利文公司就曾提到，“人工智能可将医疗效果提高30% 到40%，减少多达50% 的医疗成本”。

在中国，医疗人工智能有着先天的发展优势。一方面，中国人口数量庞大，有充足的医疗数据，为医疗人工智能的发展提供了基石。另一方面，中国足够大的医疗市场也为人工智能企业创新提供了动力。

不负人们所期，近年来中国医疗人工智能市场正如火如荼地发展着。数据显示，自2013年到2017 年，中国医疗人工智能行业共获得241 笔融资。其中，2017 年国内医疗人工智能行业公布的融资事件近30 起，融资总额超过18 亿元。

2018 年，医疗人工智能市场火热依旧。一方面，资本热情不减，大额融资频发，医疗人工智能融资总额再创新高，仅2018 上半年就有18 家公司获投，总金额超过31 亿元。另一方面，已然成熟的互联网巨头，如BAT 等，以及传统医疗相关企业，如飞利浦等也早已重金布局医疗人工智能，大手笔向产业链扩展业务。

作为一种提高效率的工具，目前，医疗人工智能已经覆盖了医疗产业链条上的四大环节。其中，医疗环节以服务患者为主，针对患者提供一系列更精准、更高效的医疗服务。而医药、医保、医院环节则更多是为B 端的医疗机构、企业等服务。并且，医疗人工智能在经历过火热的发展后，迎来了商业化的关键期，目前绝大多数医疗人工智能的公司尚未实现盈利，且其产品多在医院进行试用，但他们已经通过不同的业务模式实现了付费收入。

第2篇：人工智能发展报告范文

人工智能（Artificial Intelligence，缩写AI）是一门研发用于模拟、延伸和扩展人的智能的人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学。人工智能早在1956年就已被提及。随着近几十年来计算方法的革新、硬件水平的提高和云计算大数据的共同驱动，人工智能得到了各行业的广泛关注和研究。尤其是在2016年Google的Alpha Go战胜李世石，随后Alpha Go升级版Master持续挑战人类顶尖围棋高手，保持了60场不败的纪录，使得人工智能名噪一时。

根据艾媒咨询的《2017中国人工智能产业报告》显示，2016年中国人工智能产业规模以43.3%的增长率达到100.6亿元，预计2017年将达到152.1亿元，并于2019年增至344.3亿元。

二、人工智能在金融领域的变革情况

一直以来，金融行业差别化的服务都是基于“人”的服务。然而，近年来，机器人的出现在一定程度上模拟了人的功能，批量而且更个性化的服务正尝试取代人的位置。依托互联网金融的兴起，计算机视觉、自然语音处理、机器人、语音识别等人工智能技术在金融行业中得到了广泛的应用。在“第二届中国金融科技大会”中，百度高级副总裁朱光指出金融是人工智能最好的落地场景，因为它的核心就在于数据和数据处理。

（一）人工智能在银行服务领域中的应用

第一，征信助手。从传统金融到“互联网+金融”，无论是传统的信贷审批还是互联网产品，如P2P、现金贷等征信的搜集，风险防控一直是银行类金融机构的重要课题。在过去，对贷款人贷前识别、贷中监控、贷后反馈，一般会单纯地依靠大量的信贷工作人员的实地考察，这就极大地增加了信用风险评估的片面性和失误性。目前，借助人工智能和大数据搜集和认证客户信息。通过多渠道、多维度地获取客户信息数据，实现智能化征信和审批，可极大地加快银行信贷速度和限制增量风险，减少信息不对称。传统银行信贷风控模型中，变量覆盖只有20～30个，而基于用户数据累计和人工智能技术建立的智能化风险控制体系模型可超过万级单位。澳大利亚证券及投资委员会（ASIC）、新加坡货币当局（MAS）、美国证券交易委员会等多家机构已将AI引入风险管理。

第二，客户服务。在银行客户服务中，用户的咨询问题具有重复性特征。人工智能利用深度学习系统，通过前端客户数据搜集，如用户信息、行为动态等方面进行捕捉，而后结合客户性别、年龄、爱好等进行多维度、标准化营销。首先，各大银行通过推出可互动的高科技机器人代替大堂经理，提升客户体验，降低成本。例如，交通银行的“娇娇”、民生银行的“ONE”、农业银行的“智慧小达人”。其次，近年来建设银行、中国银行等多家银行先后建立“智慧银行”，颠覆了传统的银行模式。客户将在智能机器人的引导下办理各项业务，增强银行的科技感和服务的体验感。

（二）人工智能在投资顾问中的应用

相比传统的投资顾问，智能顾问通过机器学习与神经网络技术，能够通过数据分析处理、构建和完善模型，利用采集的经济数据提供更加快速、可信、客观、可靠的投资方案。同时，人工智能还可以通过搜集资料，进行数据分析，自动撰写各类报告。比如，招股说明书、行业研究报告、尽调报告和投资意向书等。投资顾问先行者Ken-sho能够在两分钟内基于历史数据判断历年来美联储加息前，标准普尔和道琼斯指数的趋势，判断利好行业和潜力公司，而过去依靠人类分析师几天几夜都是很难达到的。花旗银行数据显示2012―2015年年底，智能顾问管理资产规模从0发展到290亿美元，未来将高达5万亿美元。北京资配易投资顾问公司人工智能系统（SIAI）可根据市场信号判断买卖时机和仓位规模。除此之外，国内外还有京东金融推出的智投、小金所的机器人投资顾问。2016年下半年，全球最大的资产管理公司――莱德基金（Black Rock）花费1.5亿～2亿美元收购理财初创公司“未来顾问”（Future Advisor）、德意志银行推出的机器人投顾“Anlage Finder”等。

（三）人工智能在保险行业的应用

近年来，随着大数据、云计算、人工智能等新技术的发展和应用，保险业进入了一个更高效、更快捷的时代。首先，一直以来在传统保险行业中，如何存储大量的纸质或者影像的保单、证照、票据等数据是保险公司的一大难题。据统计，一个100人的数据录入团队一年的人力成本在200万元～600万元。然而，人工智能通过参与大数据和深度算法，数据构造后，存储空间可节约90%。其次，如何对存储数据进行传输、搜索和剖析的问题也日益突出。而人工智能通过数据积累和算法迭代，就可以为保险公司的产品定价提供精确数据。同时，通过机器识别参与保险理赔，可降低风险。目前，国内外多家保险公司已经开始布局人工智能。例如，泰康人寿保险智能机器人“TKer”、平安人寿“智能机器人”、合众人寿人工智能“小Ai”、太平洋保险智能运维机器人、弘康人寿引入“人脸识别技术”、日本富国生命保险人工智能平台“Watson Explorer”、台湾国泰人寿的“Pepper”等。

（四）人工智能在互联网金融领域的应用

互联网金融作为传统金融的补充，通过依托互联网技术和工具提供资金融通和支付结算等业务行为。目前，我国互联网金融发展经历了两个阶段。最初阶段，互联网金融仅仅只是为传统金融业务提供网络化服务，即把保险、理财、基金、信托等金融产品搬到网络进行营销。现在，互联网金融则覆盖第三方支付、P2P网络借贷、大数据金融、众筹和第三方金融服务平台等多种模式。首先，人工智能提高了互联网金融的效率。通过自动问答机器人实现智能客服，在过去两年的“双十一”期间，蚂蚁金服95%的客服均由智能机器人通过语音识别完成了远程客户服务、业务咨询和办理。其次，随着《关于促进互联网健康发展的指导意见》《非银行支付机构网络支付业务管理办法》和《最高人民法院关于审理民间借贷案件适用法律若干问题的规定》等一系列政策的出台，不难发现，互联网金融在理财顾问、征信助手、智能风控和防范金融系统风险等方面被逐步规范化和法制化。例如，长期以来，由于缺乏有效的管理，信息安全、风险控制、资金调节等问题日益突出。根据《2016年全国P2P网贷行业快报》，仅2016年12月，“跑路”的平台就有69家。人工智能的出现可有效地进行监管，规避风险。根据阿里巴巴蚂蚁金服的数据显示，网上银行在花呗和微贷业务中，将虚假信贷交易降低了10倍。利用OCR系统，支付宝证件审批由1天降低到1秒。百度利用大数据和人工智能实现教育信贷秒批。

第3篇：人工智能发展报告范文

涂序彦曾任中国人工智能学会理事长、学术指导委员会主席，是中国人工智能学会的主要创建人、我国“人工智能”学科的奠基人之一，他提出的“广义智能信息系统论”为“人工智能”学科提供了统一的理论架构，他倡导的多学派兼容、多层次结合、多智体协同的“广义人工智能”学科体系，为现代“人工智能”学科的全面、协调、持续发展，提供了研究开发策略，他提出的“广义智能学”促进了“智能科学技术”新学科的诞生。1988年，他编著的高等学校教材《人工智能及其应用》电子工业出版社，获电子工业部优秀教材一等奖。

1977年，他在中国科学院自动化研究所工作，主持“控制论组”，与北京市中医院合作，研究开发我国第一个中医专家系统“关幼波中医肝炎诊断治疗程序”，这也是世界第一个中医专家系统。1985年，主持“国家经济信息专家系统关键技术”研究，提出大型“多级专家系统”新方法，获国家“七，五”攻关重大成果奖。

1960年，在第一届国际自动控制联合会IFAC世界大会，创立多变量控制系统的新原理：“协调控制”理论，他提出的升船机多电机同步的“协调控制”方法应用于三峡工程。1981年，在《科技管理与科学学》发表“论协调”，提出创建“协调学”新学科。

1977年，涂序彦发表我国“大系统理论及应用”首篇论文，1985年，创立“大系统控制论”，1994年，撰写出版《大系统控制论》专著，发展“控制论”的新学科。

1979年，根据国情，他创立具有中国特色的“最经济控制”理论，提出天文科学卫星“最经济姿态控制”新方法，在《自动化学报》发表了关于“最经济控制”多篇论文。

1980年，总结有关“生物控制论”的科研成果，主持编著我国第一本《生物控制论》专著，由科学出版社出版，重点研究“人体控制论”，他提出“针麻－多级协调控制过程”，“经络－人体控制系统”新学说。

1977年，涂序彦发表我国“智能控制及其应用”首篇论文，开拓“智能控制”新技术，1985年，提出“多级自寻优、自协调控制”新方法，1990年，参与发起主办“全球华人智能控制与智能自动化”大会，任大会主席之一。2004年，在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Intelligent Control System based onArtificial Life”。

1985年，在IFAC／IFORS／IFIP国际学术会议，涂序彦提出“智能管理”(Intelligent Management)新概念，开拓我国“智能管理”新方法、新技术，1995年，撰写《智能管理》专著，由清华大学出版社出版。2010年，他和马忠贵博士撰写《协调智能调度》专著，由国防工业出版社出版。

1995年，在“人工智能”与计算机“仿真技术”相结合的基础上，涂序彦提出“智能仿真”的概念与系统架构，2009年，应邀在中国计算机仿真高层论坛作“协同智能仿真”大会报告。

2000年，开发“智能信息推拉”技术、“基于公共知识库的智能通信”系统，2004年，在中国人工智能学会智能信息网络学术会议，作大会报告“智能通信与智能网络”，2005年，提出“互动智能通信”的概念，2008年，他和马忠贵博士撰写《智能通信》专著，由电子工业出版社出版。

2002年，涂序彦发起并主持中国人工智能学会首届“人工生命及应用”学术会议，提出“广义人工生命”的概念和类谱，2003年，在国际“人工生命与机器人”AROB学术会议宣读论文“Generalized Artificial LifeRace＆Model”，2004年，主编《人工生命及应用》论文集，2005年，北京邮电大学出版社。

2002年，涂序彦与曾广平教授等合作，提出“软件人”的新概念，2003年，获国家自然科学基金项目“计算机网络环境中的虚拟机器人一软件人”支持，2004年，提出“广义软件人”，2007年，总结相关研究开发成果，撰写《“软件人”研究及应用》专著，由科学出版社出版。2008年，主持InternationalConference on Humanized Systems，作大会主题报告“Advanced Intelligence，Humanics，SoftMan”。

2002年，涂序彦与韩力群教授合作，提出“多中枢自协调人工脑”的新概念，2004年，在AROB国际学术会议“Study of ArtificialBrain based on Multi-Centrum Self-Coordination Mechanism”，2009年，总结相关研究开发成果，撰写《多中枢自协调人工脑》专著，由科学出版社出版。

2003年，他在中国人工智能学会第十届全国人工智能学术大会报告中，提出“人工智能”的姐妹学科：“人工情感”的新学科架构。2004年，在北京主持召开中日国际学术会议，作大会报告“Artificial Emotionand its Applications”，提出“IntelligentAnimation，Intelligent Game，IntelligentFilm＆Television”。

1991年，在全国“智能控制”学术会议的大会报告中，涂序彦提出“智能控制论”新学科架构，2010年，他与王枞教授等合作，撰写出版《智能控制论》专著，在科学出版社出版。

2004年，在“智能系统”国际学术会议，涂序彦提出“拟人系统”新概念，2005年，在中国武汉，发起并主持第一届“拟人系统”国际学术会议，他提出创建“拟人学”新学科，2008年，在中国北京，主持召开“拟人系统”国际学术大会。

2005年，他的诗集《糊涂集》包括：理智篇、山水篇、情感篇等涂诗四百首，由北京邮电大学出版社出版。

第4篇：人工智能发展报告范文

在业内人士看来，人工智能不是一项单一的科技产业，而是将其他行业进行融合的工具，例如将机器人和保姆结合产生的“看家机器人”，将导航和汽车结合产生的“车联网”等。在人工智能技术逐步成熟的当下，谁率先在应用上实现突破，谁就有可能在智能时代的竞争中占据优势，“人工智能”有望成为可触摸的新增长点之一。

发展迅猛

身体不舒服，想要打开手机淘宝问问医生，但是怎么样才能从几千个在线等待咨询的医生中间找到最匹配的那一个？

阿里健康已经开发并在手机淘宝上线了健康小蜜――医药健康智能问答引擎。这个类似于智能问答机器人的引擎，可以回答普通用户的一般性医药健康问题，然后根据用户的需求进行选择，将用户自动匹配给相应的医生或者药师。

事上，目前，从医疗健康的监测诊断、智能医疗设备，到教育领域的智能评测、个性化辅导、儿童陪伴，从电商零售领域的仓储物流、智能导购和客服，到应用在智能汽车的自驾技术，都能看到人工智能的身影。

人工智能等技术是助推自动驾驶发展的关键技术。例如，人工智能在帮助汽车解读传感器数据时起决策作用，通过阅读驾驶者的驾驶行为和表情，能及时提醒驾驶员在疲劳驾驶时切换至自动驾驶模式。

“人工智能”一词，通常被认为是1955年8月31日在达特茅斯（美国一所院校）会议上诞生的，61年来，人工智能的研究和实践一直处于不断增长的趋势。当今，人工智能技术的突破带来了席卷全球的技术革命风暴，创造出了一个无比广阔的市场，中国的很多公司在这股大潮中抓住机遇，表现亮眼。有观察者认为，中国的人工智能已成为一张令世界瞩目的闪亮名片。

过去的一年里，长虹、TCL、创维等中国家电企业都纷纷人工智能家电产品，希望借助人工智能打破家电行业的销售难题。

不久前，搜狗公司2016全年财报，搜狗借助人工智能技术实现了较大的业绩增长。未来会把人工智能应用到更多的产品中，让用户表达和获取信息更简单，让人工智能真正惠及人类。

全球人工智能研发的脚步正在加快，中国也不甘示弱。近年来，百度先后成立了大数据实验室、深度学习实验室和硅谷人工智能实验室，并通过架构调整全面发力人工智能。2016年百度世界大会上，“百度大脑”推出，该项目将对语音、图像、自然语言处理和用户画像、无人驾驶等领域进行重点关注和研发。

在腾讯，人工智能研究项目包括WHAT LAB（微信-香港科技大学人工智能联合实验室）、优图实验室、微信模式识别中心、智能计算与搜索实验室等多个部门。

人工智能犹如新的科技革命，为长期低迷的世界经济注入新的活力。去年诸多关键技术突飞猛进，无疑是人工智能发展史上浓墨重彩的一年。诞生半个多世纪以来，它终于走到了从科技研发到行业应用的临界点，蓄势待发。

为发展更新“发动机”

人工智能技术的重大突破必将带来新一轮科技革命和产业革命，对人类生活的方方面面将产生深远的影响。大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。

众多研究表明，人工智能是对传统行业商业模式、产业链和价值链的全面颠覆，将为全球经济、社会生活的方方面面带来质的变化。

发展人工智能的最大意义在于为现代化发展更换“发动机”。咨询公司埃森哲研究了美国、芬兰、英国等12个发达国家并作出预测，到2035年，人工智能将帮助这些国家的生产率提高40%左右。

对于中国而言，人工智能带来的好处将是多方面的。就经济来说，借助人工智能新技术实现自动化，将极大提高生产率，节省劳动成本；优化行业的现有产品和服务，提升其质量和劳动生产率；通过创造新市场、新就业等，将促进市场更加繁荣，开拓更广阔的市场空间。

而在产业升级方面，中国的传统制造业大而不强的问题亟待克服，人工智能恰恰为制造业转型升级提供了便利和动力，一是这些企业拥有行业海量的数据和大量资金；二是在生产力水平急需提升、传统人口红利逐渐消失的情况下，传统企业有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务，提高收益，降低企业成本。因此，制造业既是人工智能可以大有作为的领域，也是中国发展人工智能的优势领域。

《全球人工智能发展报告2016》显示，中国人工智能专利申请数累计达到15745项，列世界第二；人工智能领域投资达146笔，列世界第三。

据艾瑞咨询预计，2020年全球人工智能市场规模将达到1190亿元，年复合增速约19.7%；同期中国人工智能市场规模将达91亿元，年复合增速超50%。人工智能发展前景极为广阔。

就制造业而言，“中国制造2025”计划的实现就需要很多人工智能。比如过去在技术上难以克服的问题，就可以通过深度学习，在工程上快速地取得一些新的突破。人工智能技术的发展与应用，对于有效实现“中国制造2025”目标至关重要。

面向未来长远布局

在人工智能这场科技浪潮中，中国与其他国家已经站在了同一起跑线上。针对未来产业竞争，中国政府已在多个方面对人工智能产业做出布局，“人工智能+”的发展，需要面向未来，做出长远布局。

未来5到10年，人工智能将像水和电一样无所不在，可以进入到教育、医疗、金融、交通、智慧城市等几乎所有行业。

目前，在驾驶领域，通过依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，电脑可以在无人主动操作下，自动进行操作；在个人助理领域，通过智能语音识别、自然语言处理和大数据搜索、深度学习神经网络，可以实现人机交互；在金融领域，通过分析、预测、辨别交易数据、价格走势等信息，人工智能可以为客户提供投资理财、股权投资等服务；在电商零售领域，主要是利用大数据分析技术，智能的管理仓储与物流、导购等方面，用以节省仓储物流成本、提高购物效率、简化购物程序。此外，在安防、教育、医疗健康等众多领域，人工智能都有着广泛的用途。

第5篇：人工智能发展报告范文

2016年1月，美国佐治亚理工学院计算机学院的教授AshokGoel，借助IBM的Watson人工智能系统创建了一个在线机器人JillWatson，并将其作为课程教学助理。其目的是帮助教师回答学生通过在线论坛提出的大量课程问题。通过几个月的反复调试，JillWatson的回答已经能够达到97%的正确率。现在，机器人助教已经可以直接与学生沟通，不需要真人助教的帮助。这项人工智能在教育中的使用，解决了AshokGoel教授的助教人数不够，难以及时回答学生提问的困境，增加了学生参与在线学习的兴趣，提高了在线学习的留存率。

这只是人工智能在教育领域的小试牛刀。虽然有专家预测在未来十年内不会看到人形机器人替代教师进入课堂，不过地平线报告2016年基础教育版和2107年高等教育版都预测未来五年内人工智能将会在教育行业普及。

教育行业已有的人工智能研究和应用

Woolf等人在2013年提出了人工智能在教育领域应努力解决“五大挑战”：①为每一个学习者提供虚拟导师：无处不在地支持用户建模、社会仿真和知识表达的整合。②解决21世纪技能：协助学习者自我定位、自我評估、团队合作等。③交互数据分析：对个人学习、社会环境、学习环境、个人兴趣等大量数据的汇集。④为全球课堂提供机会：增加全球教室的互联性与可访问性。⑤终身学习技术：让学习走出课堂，进入社会。

过去十年，一些研究者对人工智能在教育领域中的应用做了大量的探索。相关的研究成果包括：①跟踪学习者的思维步骤和解决问题的潜在目标结构（Anderson等，1995）；②诊断误解和评估学习者的理解域（VanLehn，1988）；③提供及时的指导、反馈和解释（Shute，2008）；④促进高效学习的行为，如自我调节、自我监控和自我解释（Azevedo&Hadwin，2005）；⑤以合适的难度水平和最适当的内容来规划学习活动（VanLehn，2006）。

这些研究，基本上使用到了人工智能的每一项技术——自然语言处理、不确定性推理、规划、认知模型、案例推理、机器学习等。“智能导师系统”就是基于这些研究和技术而开发的人工智能教育应用。类似的成熟产品包括Tabtor（hellothinkster.com）、CarnegieLearning（carnegielearning.com）和FrontRow（frontrowed.com）。2014年，加拿大西蒙弗雷泽大学的一项试验发现用智能导师系统的学习者比使用其他教学方法的学习者获得的成绩更高。

人工智能在教育行业的新发展

教育行业的三种类型（内容、平台和评估）的服务商都在经历着一场变革。内容出版商面临纸质印刷到数字出版和开放教育内容的挑战。学习平台正试图区分自适应、个性化和数据分析的功能。评估供应商则继续探寻从多项选择题测试转向更具创新性的问题类型。人工智能将为这三种类型教育服务商带来新的发展思路和契机，同时也惠及教育生态系统中的所有利益相关者。学生通过即时反馈和指导提高学习效率，教师将获得丰富的学习分析和个性化指导经验，父母能够低成本地为孩子改进职业前景，学校能够规模化提高教育质量，政府能够提供负担得起的教育。2017年，人工智能将在以下领域发挥其效益。

1.人工智能批改作业

批改作业和试卷是一件乏味的工作，这通常会占据教师大量的时间，而这些时间本可以更多地用于与学生互动、教学设计和专业发展。

目前，人工智能批改作业已经相当接近真人教师了，除了选择题、填空题外，作文的批改能力已经大幅提高。美国斯坦福大学已经成功开发出一种机器学习程序，能够批改8～10年级的作文。随着图像识别能力的大幅提高，手写答案的识别也接近可能。就连占有美国标准化考试60%市场份额的全球最大教育企业——培生公司也认为，人工智能已经可以出现在教室并提供足够可信的评估。据培生公司近期的报告IntelligenceUnleashed推测，人工智能软件所具有的广泛的、定制的反馈能够最终淘汰传统测试。

2.人工智能实现一对一辅导

自适应学习软件已经能为学生提供个性化学习支撑。据2011年VanLehn的一项研究发现，人工智能在某些特定主题和方法上比未经训练的导师更具有效性。进一步的研究发现，人工智能导师能在学生出错的具体步骤上给予实时干预，而不是就整个问题的答案给予反馈（Corbett&Anderson，2001；Shute，2008）。

自适应学习在拉美地区正在兴起。AndréUrani市政学校的学生使用人工智能软件Geekie观看在线课程（视频和练习）。Geekie为学生提供每一步的实时反馈，并随着学习的进展来传授更为精细的课程内容。

早在1984年，本杰明·布卢姆的研究就提出一对一辅导能带来更好的学习效果。而人工智能技术可以模拟一对一辅导，以更好地跟踪、适应和支持个体学习者。这将是人工智能在教育中更高层次的个性化学习应用。例如，比尔·盖茨看好的人工智能聊天机器人或个人虚拟导师，能在学生面临挑战时提供强有力的支持，随时随地回答学生的提问；还可以为学生订制学习方案和规划职业发展路径，并引导学生走向成功。更重要的是，人工智能可以匹配聊天机器人或虚拟导师的面孔和声音来满足学生个人喜好。对比网页界面的自适应学习系统，这才是真正做到了一人一导师。

3.人工智能关注学生情感

2016年地平线报告高等教育版把情感计算列为教育技术发展普及的重要方向。也就是说，人工智能不仅限于模拟人类传递知识，还能通过生物监测技术（皮肤电导、面部表情、姿势、声音等）来了解学生在学习中的情绪，适时调整教育方法和策略。例如，机器人导师捕捉到学生厌烦的面部表情时，就可以立即改变教学方式努力激发他们的兴趣。这种关注情感的人机交流为学生营造一个更真实的个性化学习环境，更好地维持了学习者的动机。美国匹兹堡大学开发的AttentiveLearner智能移动学习系统就能通过手势监测学生的思想是否集中。突尼斯苏斯国家工程学院的研究人员正在研究开发基于网络的人工智能教学系统。该系统能够识别学生在任何地方开展科学实验的面部表情，以优化远程虚拟实验室的教学过程。

进一步的研究发现，人工智能还可以关注学生的心理健康。当前已经有使用人工智能来为自闭症儿童提供有效支持的案例。例如，伦敦知识实验室在Topcliffe小学开展试验，让自闭症学生与半自动虚拟男孩安迪开展互动交流，研究人员发现患有自闭症的学生在社交能力方面有进步。

4.人工智能改进数字出版

教科书等课程材料并非总是完美，传统印刷出版让课程的修订变得过于缓慢。这不仅是生产工艺的问题，更主要的是纸质课程材料无法快速获取使用者的反饋来识别缺陷所在。而数字化出版在人工智能的支撑下能彻底改变这一现状。

人工智能可帮助使用者快速识别课程缺陷。大规模网络开放课程Coursera的提供者已经将这一想法付诸实践。当发现大量学生的作业提交了错误的答案时，系统会提示课程材料的缺陷，进而有助于弥补课程的不足。

另一项人工智能在数字化出版的应用是自动化组织和编写教材。这是基于深度学习系统能模仿人类的行为进行读和写。ScottR.Parfitt博士的内容技术公司CTI就依据这项技术帮助教师定制教科书——教师导入教学大纲，CTI的人工智能引擎能自动填充教科书的核心内容。

随着自然用户界面和自然语言处理在人工智能领域的成熟应用，课程材料的数字化出版也会有更新的形态——不再局限于书本或网页的形式，聊天机器人和虚拟导师将成为内容表达的更好的方式。

5.人工智能作为学生

多年的研究表明，教会别人才是更好的学习，即learning-by-teaching。美国斯坦福大学教育学教授DanielSchwartz正基于这一理念来开发新的人工智能产品。他联合了多个领域的专家一起开发了人工智能应用——贝蒂的大脑（Betty’sBrain），让学生来教贝蒂学习生物知识。试点研究发现，使用这一方法来学习的学生比其他学生成绩更好，且在科学推理上也更胜一筹。

类似的研究和开发还有瑞典隆德大学的TimeElf和美国卡内基梅隆大学的SimStudent，这两个人工智能产品也是基于learning-by-teaching而开发，让学生在教会机器人知识的过程中深化对知识的理解。

另外，人工智能还推动其他教育方法和技术更好实现。如让虚拟现实学习环境更具沉浸感；给学生带来更多动手实践的机会；提供基于丰富学习分析的仿真和游戏化学习场景等。

第6篇：人工智能发展报告范文

一份来自于斯坦福大学的研究报告概述了人工智能的发展趋势，畅想了2030年人工智能将如何融合并影响我们的生活。

除了现在市场上推出的智能恒温冰箱、智能电饭煲，在未来，太阳能也能与智能家居相结合。WindowSocket，这是一款能吸在窗户上的太阳能插座，自带吸盘，需要的时候将之吸在玻璃上面，内置的太阳能电池就能开始工作――这个设计不算新鲜，真正新鲜的是，它背面提供标准的三孔插座，任何现有的电器，几乎都可以接入它进行工作。看似和普通桌子别无二致，不同之处在于带有花纹的玻璃桌面里面，嵌有太阳能电池板，可以将太阳能转化为电能存储在桌子里面。和普通太阳能电池的不同之处在于这种电池即便没有太阳直射，也可以在灯光的照射下发电。

这些太阳能智能家居听起来都很酷炫，让我们接下来看看其他将要融入我们生活的智能应用。

人工智能医生

人工智能助手能够通过特殊的语音识别技术、闪电般的文献检索能力帮助医生诊断、治疗患者，并洞悉患者的喜好和习惯，从而更好地提供个性化医疗和服务。

尽管医疗技术发展迅速，但是医生的问诊过程依然没有改变：患者呈述病症或者不适，医生根据他们的描述开各类化验单或处方。

人工智能助手的工作流程是让患者对着计算机描述症状，并快速缩小发病原因，从而让医生集中精力诊断。通过先进的语音识别技术、独立从数据库中匹配病症的能力，人工智能助手能够加快医生的预约、减少误诊的概率。将来某一天，手机上的一个APP或许能够在家里对患者进行诊断。

智能交通信号灯

“智能交通信号灯”利用照相机、道路传感器、人工智能系统收集数据、独立决策，以便适应车流量的随机性并调整工作时间表，从而更优化地处理交通堵塞、行人安全通行等问题。据了解，这一方式不仅仅可以减少交通压力，还能够减少汽车因空转带来的空气污染和汽油消耗。

目前，卡内基梅隆大学的研究团队已经在宾夕法尼亚州、洛杉矶、加利福尼亚、华盛顿等多地测试了智能信号灯的实用性。也许，2030年它们将出现于每一条街道上。

机器人助教

机器人的发展将能够让其成为教师或者助理，从而根据学生不同的优缺点实现“因材施教”。2030年，学校里的助教可能不是人类。人工智能可以快速应对大学生的困扰，同时可以协助教授对学生进行评分。计算机程序，甚至于人形机器人，可以掌握不同学生的优势和劣势，促使他们的个性化发展。

今年，亚特兰大佐治亚理工学院利用智能助教运行一个在线课程，几乎没有学生意识到回答他们问题的竟然是一个计算机程序。机器人可以成为能够交流的伙伴，而不仅仅局限于电子教科书。

预测罪犯

电影《少数派报告》讲述人类利用“先知”预测罪犯，并在其犯罪之前对其进行逮捕。这样感知未来的能力获取可以借助人工智能实现。

第7篇：人工智能发展报告范文

关键词：人工智能；科技情报；自动感知

中图分类号：TP18文献标志码：A文章编号：2095-2945（2020）32-0057-02

Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.

Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception

前言

当前科技情报服务对象不仅局限于特定的行业和领域，已经逐渐渗透至某一技术和个人，情报机构只有提升情报分析和反应能力才可以满足新需求。因此，机构有必要加强对用户需求的感知度，依托人工智能技术构建科技情报的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，进而挖掘科技情报感知领域的价值。

1人工智能及科技情报感知概述

1.1人工智能分析

人工智能又称AI，伴随着计算速度、核心算法的优化，该技术已经在神经网络、自然语言、机器学习等方面趋于成熟。当前人工智能技术可以定制个性化任务，结合不同的环境响应个体需求，制定解决方案[1]。因此，人工智能技术能够快速处理海量数据，若人类智力水平已无法满足严苛工作要求，可以借助人工智能技术处理复杂工作。同时，科技情报感知模块属于综合预测过程，因此有必要结合人工智能技术制定科技情报感知方案，实现情报工作向智慧化、个性化、精准化方向发展。

1.2情报感知分析

科技情报感知主要是工作人员针对采集到的数据完成处理、分析，进而满足受众对于情报的需求，并对今后其发展过程进行预测。学者刘记曾指出，依托科技情报感知工作可以为实现国家治理体系和治理能力现代化提供支持，加快情报刻画、情报感知以及情报响应能力的建设进程。其中，情境感知的研究具有一定复杂度，G.Chen通过调查情境信息、情境类型、情境传播等模型和系统，分析情境感知的应用程序，得出情境感知是领域普适学习的关键。例如，借助情境感知可以为用户提供体温、运动路径、温度等方面的服务。

因此，科技情报感知工作对于我国情报治理、预先感知等方面影响较大，结合人工智能技术创新科技情报感知模块已是大势所趋。当前大数据时代科技情报已经不仅停留于文献领域，正逐渐向多种数据源模式发展，要求科技情报软硬件不断升级优化，数据存储和处理水平逐渐升级，进而满足社会对情报数据的需求。

2人工智能视域下科技情报需求自动感知研究

2.1融合关键点

（1）创新驱动。当前科技情报需求逐渐向科技创新领域发展，依托我国创新驱动的发展战略，基于科学技术完成升级和发展。将科学技术和科技情报相结合后，情报工作的创新性较强，具有数字化和智慧化优势，并突出情报工作的个性化和精准性。因此，依托人工智能技术完成科技情报的自动感知十分关键，是当前科技发展的必经之路。

（2）前瞻性定位。新时期资源的网络化和数字化发展为科技情报研究工作提供大数据支持，可以在海量数据的收集、分析、处理方面发挥优势。传统的数据研究方式很难在大量数据的基础上提升情报研究质量，同时会增加研究人员的任务量。且每位工作人员自身的专业知识、情报敏感度、知识状态存在差异性，导致最终得出的情报结果不同甚至差异化较大。应用人工智能技术完成科技情报的自动感知十分重要，可以突出工作的准确性、高效性和稳定性。因此，将新兴人工智能技术和传统情报服务工作相融合是现代情报领域的关键，如自动获取和加工情报、高速处理文本信息、人工智能决策平台、依托語义内容的科研成果评价等[2]。

2.2内容感知

（1）感知系统分析。大数据背景下，科技情报预测和传播功能受到重视和应用，属于科技领域的研究热点，可以对竞争、合作、研究方面进行正确的价值判断。科技情报感知主要依托可靠、丰富的数据，借助“互联网+大数据”模式获取信息，在多种资料中得到关键的信息和数据，进而完成科技情报的感知工作。同时，数据源具有冗余度高、形式多样、存储量大的优势，因此能够落实科技情报感知工作，筛选数据源、除去冗余数据、分析剩余有效信息。借助数据集模式与知识储备库、感知数据库一同为感知过程提供信息支持。内容感知系统内的数据源并非固定不变，且信息的更新速度较快、技术淘汰时间较短，因此内容感知是实时更新、持续变化的数据系统。基于相关辅助项目，帮助用户了解工作内容。例如，借助“科技情报产品报告”为感知系统研究和应用提供支持，该报告可以帮助用户了解系统，提前评估系统实际能力，便于用户针对性提出情报需求。

（2）系统实现模式。a.数据源存储。若想发挥科技情报的自动感知作用，系统内需要具备大容量数据集合，进而为感知产品提供分析支持。同时，数据处理过程中对于信息查询、存储挑战较大。因此，本课题结合Neo4j数据库、互联网技术提升数据处理和存储效率，提高系统适应水平，保证其良好的查询效率。Neo4j数据库主要划分为两类应用模式：服务器模式、内嵌模式。本课题利用内嵌模式，借助Java-API，将Neo4j数据库和图模型相互整合。由于API的特点是数据结构灵活，因此可以通过直接编码的模式和图数据库完成交互操作。b.数据源分类。若想对数据源完成自动分类，建议识别数据源的结构功能。例如，利用机器学习、词汇特征等方式划分数据源的功能及结构。依托数据源要素、类型词汇特点、词汇分布特征等方面，依托神经网络内分类器训练模式，围绕领域技术、专题、情报报告、组织数据库等方面对数据源进行分类[3]。c.构建任务抽取模型。结合用户需求抽取目标任务可以充分发挥科技情报的自动感知优势，优化RNN模块。在研究阶段利用Bi-LSTM-CRF、卷积网络模型抽取数据源，并借助长短时双向记忆模型化解RNN梯度爆炸、消失情况。抽取模型内的输入数据是卷积，包含知识元素、句子、词等特征向量，而输出数据则依托（Conditionalrandomfield）条件随机得到结果完成预测。此模型借助多元组的方式展示数据源抽取结果，围绕数据源性质、事项、主体、依据、对象等要素进行连接。

2.3情境感知

（1）情境感知系统。情境感知系统内部因素种类较多，且科技情报感知阶段需要依据情境完成，并对感知结果造成影响。因此，在开展科技情报感知工作时，建议对特定用户完成重新评估。同时，情境感知在情报感知工作中十分关键，若忽视结果会对外部情境产生较大影响，使预测工作丧失精准度。因此，应基于外部情境条件定位事物发展方向，得到精准感知结果，发挥情报前瞻性优势。其中在获取情境数据时应关注“小数据”，即初始结构化数据，此类资源虽数量较小，但是内部包含价值信息，可以获取历史情境信息。此外，问题情境应围绕横向和纵向两个层面分析，横向维度是梳理本层实际情况，针对性选择研究方法和处理方式；纵向维度则依托时间节点理清情境信息。

（2）系统执行方案。情境感知系统建设主要内容是借助科技手段获取某一情境内的数据并完成融合。因此，情境感知技术实际上是借助人工智能中传感器等技术，依托计算机感知当前情境，完成感知应用、智能识别、决策支持，具有无干扰的优势。情境感知包含情境获取、处理、应用三个阶段。其中，情境获取主要依靠传感器终端获取设备关联、用户关联、资源关联、环境关联情境，并将上述情境信息转变为数字信号，利用嵌入系统完成判断和处理；情境处理过程则借助建模的方式控制情境信息，构建信息数据库。整合情境感知信息并协调对应的组合，控制资源分布并将其嵌入至感知数据库内；服务应用阶段相当于人工智能处理模块，可以结合用户需求提供合理服务。

2.4需求-反馈机制

（1）工作过程。需求-反馈机制实际上可以体现用户和人工智能间的关联性，属于科技情报感知的关键环节，包含自动感知信息、数据、产品模块。依托人工智能技术，通过AI方式减轻工作人员任务量。其中，AI能够智能化处理多领域工作，如医疗、教育、驾驶、金融、安防等。在科技情报感知领域引入人工智能技术可以准确、高效、及时地开展情报工作，提升工作效率、减少决策偶然性、加快数据分析处理速度。同时，科技情报感知工作的主体是用户，首先需要将其对产品的需求发送至AI处，其次借助人工智能模块分析、整合内外感知数据库信息，最后向用户反馈情报产品和相关结果。

（2）情报感知产品。情报感知产品主要结合用户产品需求，依据感知数据库内的条件因素预测今后用户对于情报产品的需求，进而在后续工作中有针对性地向用户推送产品信息，为科技情报工作的可持续发展提供支持。因此，人工智能和科技情报感知工作相结合可以充分发挥自动感知优势，降低对工作人员决策的依赖性。专业人员依据多种数据源进行分析与评估，最终得出精准的感知结果。同时，人工智能技术的应用可以自动形成情报感知产品，并向用户推送反馈数据，由主动感知向自动感知发展，契合新时期情报3.0的发展趋势，加快国家科技决策和科技创新发展进程。

第8篇：人工智能发展报告范文

关键词：人工智能；教育变革；智慧教育

近年来大数据、云计算等信息技术飞速发展，人工智能在一些特殊领域（如图像识别、语音识别、自然语言等）不断取得突破性进展。人工智能作为新的技术驱动力正引发第四次工业革命，为医疗、教育、能源、环境等关键领域带来新的发展机遇。人工智能专家预测，人工智能在通用技术领域可能尚不能替代人类，但在一些特殊领域，人工智能将会淘汰现有的劳动力。在国外，许多国家纷纷把人工智能作为国家发展的重要竞争战略，我国学者也密切关注着人工智能的最新理论进展和实践应用，国务院于2017年7月颁布《新一代人工智能发展规划》，明确人工智能发展的重点策略。“人工智能变革教育”的潮流，引发了教育研究领域的“人工智能热”。当前全球范围内，人工智能在教育领域的大量研究和应用催发形成了教育人工智能概念。目前梳理学术上关于研究人工智能与教育的文献主要集中于：

（一）教育理念的革新。“人机一体”将成为未来新的教育方式[1]，由新技术和新手段的出现所应运而生的智慧教育[2]，将对原有教育进行改进和完善。智能技术在改变教育的手段和环境的同时，还有利于构建出系统解决教育问题的教育新体系，从而真正触及教育的根本[3]。

（二）关注技术的革新。机器深度学习、智能学习的算法、视觉识别以及智能语言识别这些基础技术的突破，为人工智能的教育应用奠定了坚实的基础[4]。

（三）探究教育的应用。人工智能在学校教育中的学业测评、交叉学科、角色变化等应用领域具有巨大潜力，教师角色内涵也将在与人工智能的协同共存中发生改变。AI监课系统能够数据化、可视化评估教师的授课情况，将人工智能技术的运用渗透到整个教学过程中，教师可以根据评分实时调整授课内容，以促进个性化学习，从而提升教学效果。教育深受技术发展的影响，新技术融入教育并促进教育方式的转变已成为必然趋势。一方面技术为教育提供了新的、更加广阔的可能性；另一方面技术具有变革人类的教育方式与学习方式的能力。然而，技术是一把“双刃剑”，如何获取或实现以人工智能为代表的新兴信息技术所拥有的特征、优势与功能，使其在教育中最大限度地发挥其应有的价值呢？人工智能技术如何继续被安全使用到教育领域？如何通过教育变革来促进新兴信息技术在教育教学中的广泛与深入应用，实现教育深层次革命等问题，是目前需要关注和探讨的主要问题。

1人工智能时代下教育变革的背景

1.1人工智能的内涵及具备的强大能力

人工智能最早由美国达特茅斯学院于1956年提出，其研究主要包括机器人、图像识别、自然语言处理、语音识别等，实质是一种自动感知、学习思考并做出判断的程序。人工智能具有自主学习、推断与革新的能力，推动了图像识别、自然语言处理等方面的技术突破。人工智能同时具有理性判断力、超强的工作力，只要电力供应不断，几乎可以无限制地工作下去，而且适应不需要情感投入的工作。它的超强能力，源于三个重要的技术：深度学习、大数据和强算力。

1.2人工智能时代的机遇和挑战

人工智能在精力、记忆力、计算力、感知力以及进化力等方面与人类相比，具有突出优势。在医药领域，人工智能的出现使普通民众可以享受更为高效、稀缺的医疗资源，解决医疗诊断领域诊断质量不均衡、医生资源不足等问题。在教育领域，人工智能促进教学质量进一步提升、教师角色多样化、学生学习能力的提升；为教育研究提供新技术和数据支撑；极大拓展了教育研究新视域；使教育在立德树人方面、教育方法创新方面、教育手段和环境方面以及教育服务供给方式方面均发生改变。然而，看到人工智能以其强大的处理能力带来机遇的同时，也需要正视人工智能带来的新挑战。在人工智能浪潮冲击下，如何借助人工智能发展的机遇推进教育的变革与创新？人工智能技术如何继续被安全使用？首先，人工智能专家大都认为，人工智能将会淘汰大量现有的依靠非脑力劳动为生的劳动力，需要培养人工智能时代的新型劳动力。而且，人工智能技术本身的不太成熟使很多人工智能技术只是应用在儿童教育领域，再者，人工智能潜在的道德伦理问题缺乏法律制度规范。除此之外，人工智能时代将对社会结构以及人的地位构成挑战。综上所述，人工智能时代所带来的机遇是大于挑战的。教育需适应人工智能技术所带来的突破和飞跃，不断调整和更新教育的方向和目标，实现育人成人的发展目标。

2人工智能与教育变革

2.1人工智能与教育目的的变革

人工智能带来的巨变不仅影响人类未来如何发展，而且极大释放了人类的生产力，这些在一定程度上使得人类需要重新思考教育是何目的。人工智能影响教育目的的变革主要表现在：第一，人工智能可能会使人类陷入精神危机。这源于两方面的结果：一方面，人工智能将取代大部分人的工作岗位，工作的丧失将会导致人的价值和尊严丧失。另一方面，人工智能技术的发展将可能导致所有基于自由主义的想法破产，转而人类所拥有的价值和尊严可能转化为一种“算法”，人工智能带来的职业替代风险在教育领域同样存在，主要是对教师角色的挑战。第二，人工智能有利于培养人的学习能力。从某种角度上讲，人工智能剥夺人的就业机会，但同时，人工智能助教机器人将协助教师实现个性化指导，从而有利于将学习的过程视为寻求自我价值和意义的过程。除此之外，人工智能有利于使教育注重培养人的精神能力，这种精神能力大致包括实践动手能力、价值追求能力以及创造能力，从而有利于学生知识以便于更好地完善自我、丰富自我，使教育跳脱“知识为本”的陷阱，发挥“立德树人”的正向作用。

2.2人工智能与学习方式的变革

第一，深度学习。深度学习也称为深度结构学习或者深度机器学习，是一类算法的集合。深度学习概念的提出，一方面尊重了教学规律，另一方面也是应对人工智能时代下的挑战。深度学习在机器学习、专家系统、信息处理等领域取得了显著成就，提倡学教并重、认知重构、反思教学过程，进而达到解决问题的目的。第二，个性化学习。个性化学习区别以往传统班级课堂授课，尊重学生的个性发展，因材施教。人工智能技术与大数据的应用有利于学生享受个性化的学习服务，可提供个性化的学习内容，可视化分析学生的学习数据，快速提高学生的学习效率。第三，自适应学习。自适应学习是指人工智能基于对个体学习进行快速反馈的基础上，根据学习者特征，为其推荐个性化的学习资源和学习路径，从而最大程度上适应学生的学习状态，是实现个性化学习的重要手段。人工智能技术有利于快捷、科学地判断学生的学习状态，进行学习反馈；持续收集学生的学习数据，其中包括学习目标、学习内容；高效地为学生提供海量的学习资源。

2.3人工智能与学习环境的变革

首先，有利于搭建灵活创新的学校环境。不仅可以使空间规划更具弹性，而且可以调节性增强物理环境。其次，人工智能时代的教育区别于以往传统教育强调的统一秩序，更注重个体的用户体验。创客空间、创新实验室等学习环境的不断增加以及人工智能技术的不断发展，个性化的空间环境与学习支持将改变目前学习的学习空间环境。除此之外，随着对话交互技术的逐渐成熟与不断普及，有利于实现虚实结合的立体化实时交互。VR、AR等技术的同步协作也有利于搭建新的学习环境，满足学习者的一系列要求。脑机互动技术的突破有利于实现将人工智能植入人脑，从而改变人类自然语言的交流方式。最后，人工智能通过即时、准确、高效的大数据分析有利于进行精准且个性的学习评价与反馈。人工智能将综合收集所有同学的学习记录，互相比对、优化，从而进行综合提升。更为重要的是，人工智能的人脸识别以及语音识别技术可以运用到教师的教学过程中，进行学生的学习情绪感知，学习状况的了解，从而促进学生学习的科学化；智慧校园、智慧图书馆等的出现，为教学环境的建设提供重要参考。

3人工智能在教育领域的应用

人工智能被认为是最有潜力和影响力的教育信息化技术，将通过人工智能数据挖掘分析、3D打印、模拟仿真等技术的应用，实现人工智能与教育的深度融合，对计算机辅助教学、个性化教育服务、教育人工智能生态环境等产生根本影响。2018年《地平线报告》（高等教育版本）指出了教育领域的信息化发展，未来一段时间内将通过人工智能与信息技术的结合，进而影响教育阶段的不同过程。具体见表1所示。

第9篇：人工智能发展报告范文

关键词：人工智能；计算机网络技术；应用探究

关于人工智能技术，通过各领域的发展与应用逐步进入人们的视线，当下人工智能已经在市场上得到充分应用，该技术带给人类社会生活以一个全新的生活体验，教会人们如何正确利用计算机网络技术处理生活中的一些事情。人工智能技术以人性化、智能化为出发点，利用计算机网络技术的智能化运算，可以帮助人们完成一些程序较为繁琐、多重复性的计算工作。例如财务会计领域中的财务数据计算工作，利用人工智能技术可以高效、准确地计算出财务数据，在很大程度上帮助财务人员减轻工作负担。生活中的人工智能系统同样给着人类社会全新的体验。于此同时，人工智能在我国工业领域、计算机网络技术领域中都已经得到了广泛的应用，并已经受到了来自社会上多个领域的好评。人工智能一直以来都在计算机网络技术领域有着颇深的造诣，它在计算机网络技术中的具体应用一直以来都受到了来自各界的关注。

1人工智能的概念

人工智能这个词汇在当今时代背景下已经成为了一个常见词汇，该技术的出现给人类社会带来的作用是显然可见的。那么什么是人工智能呢？人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI，是集研究开发模拟人类行为以及思考能力的一种科学技术，该技术主要以研究人类具体行为为依据，对计算机进行编程，利用计算机网络技术来实现模仿人的行为、人的思维、人的语言交流能力、人的思考问题的能力等等。新时代背景下，以计算机网络技术为基础实现的人工智能在拥有人类智慧的同时还将具备计算机网络的强大计算能力和执行能力，与人类不同的是，人工智能在使用过程中并不会出现对饮食和睡眠的需求，强大的计算机执行程序使得他们可以长时间按照计算机指令去执行重复的工作。自人工智能诞生以来，伴随着计算机网络技术的不断成熟，人工智能理念与技术都在不断进步，人工智能所应用到的领域也在不断扩大。但需要意识到的是在研究人工智能的过程中，必须始终坚着最初的发展理念，坚持以造福人类社会为研究目的，明确人工智并不是人的智能，而是利用高新技术创造出可以像人类一样思考的智能。就目前的发展而言，人工智能在自我思考这一模块还缺乏一定的理论性与创造性。相信不久之后人工智能技术将会发展的更加成熟，给人类社会的发展带来更多的便利。

2人工智能在计算机网络技术中应用的可行性分析

人工智能之所以能够被应用到计算机网络技术领域中，其根本原因在于人工智能具有高度的可行性。它自身具有的独特特点，使得其可以在运行过程中弥补计算机网络技术中存在的一些不足和缓解计算机网络技术存在的局限性问题。首先，人工智能能够从真正意义上实现对计算机网络中的一些不确定信息的高效处理，该处理模式更加符合实际情境中的根本需求，使得应用结果较为理想。一旦计算机网络系统因为一些原因系统资源发生变化时，单一依靠计算机网络技术很难找到有效的信息，进而获取到准确的信息数据。但是依靠人工智能就可以解决计算机网络技术中存在的缺陷，当系统资源发生变化时，利用人工智能可以在短时间内完成对系统资源的掌握和跟踪任务，进而获取到相关的系统数据信息，根据查询到的信息的详细程度，复原发生变化的系统资源，给客户提供更具有时效性和真实性的信息化数据。人工智能具备的另一特性是协作能力，这一能力的开发使得人工智能在信息整合处理环节将一些工作中相对其他信息较为有效的信息筛选出来，进而实现信息共享，完成信息传输工作，这将会在很大程度上提高日常工作效率。给以人类社会以更好的服务体验，这种高效的协作能力正是当今时代背景所需要的。人工智能主要以模仿人的思维能力和行为能力为创作源头，在制作过程中我们对人工智能的要求往往是非常高的，这种情况之下使得当今时代背景之下的人工智能已经具备了特别强大的学习能力与运算能力，这使得人工智能在计算机网络技术中可以得到更好的应用，在计算机网络技术中引入人工智能，可以在很大程度上提高计算机网络程序的推算能力，加强计算机网络技术中信息处理的效率。人工智能具备了强大的处理问题的能力，这一能力的出现将会给计算机网络技术的发展带来很大的促进作用。在日常网络运营过程中，要想构建一个安全的用网环境，就必须做好系统的安全防护工作。人工智能可以在实现提高网络管理工作高效性的同时，还能够有效地检测好各个网络环节中的资源应用的安全性，做好系统安全管理工作，使得计算机网络在保证安全环境的同时提高网络管理工作的工作质量，这对计算机技术有着很高的要求标准。

3人工智能在计算机网络技术中的具体应用

3.1人工智能在计算机网络安全方面的应用

3.1.1在智能防火墙中的应用目前，人工智能在计算机网络安全方面得到了很好的应用，同传统的计算机网络安全防火墙相比利用人工智能所形成的智能防火墙在网络安全维护工作方面上能够更好地发挥其智能防护作用。智能防火墙也具备着更高的安检效率。利用人工智能，我们可以在智能计算机防火墙的设置中增设智能识别技术，这一技术可以更高效率地识别出系统内部的一些数据，进而做好网络安全防护作用，防止病毒的传播。

3.1.2入侵检测的应用作用计算机网络所处的环境是一个复杂性偏高的环境，入侵检测往往是计算机网络安全防护工作的重要组成部分。之所以要提出入侵检测这一安全防护环节，其目的是为了检测一些进入网络系统的信息是否安全，营造一个安全的网络运行环境。人工智能能够强化计算机网络系统的入侵检测技术，在检测入侵的过程中，能够自动对系统内部的进行进行筛选、检测，并及时形成分析完善的入侵检测报告。

3.2人工智能在计算机网络系统管理及评价中的应用

3.2.1人工智能问题求解技术人工智能问题求解技术的出现可以更好地帮助计算机网络做好系统管理和评价工作，从根本上改变传统计算机网络技术中存在的一些不足，进而提高网络资源的管理效率，增强网络资源的利用率。在这一环节，智能求解技术可以帮助计算机网络技术实现自动搜索、分析、求解操作，提高计算机网络的搜索效率与搜索信息的准确度。能够从多种同类信息中筛选出更加精确的信息，进而辅助用户选择出最优解。

3.2.2专家知识库技术专家知识库技术的出现主要是利用现代化人工智能与互联网技术，将传统的计算机网络系统管理和评价经验进行数据更新化处理，并重新进行网络编码、建立全新的数据库，为了使得数据库中的知识库能够更加专业化，需要同一些经验成熟的专业进行协商，进而获取到他们的支持，一同完成健全的计算机网络系统管理及评价工作的构建工作。