人工智能建设方案精选(九篇)

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第1篇：人工智能建设方案范文

1 运用人工智能技术实施电子商务ERP系统功能设计

首先，实施系统设计的人员要加强对建构主义理论的重视，保证所有的系统设计工作都能在科学的理论指导之下实现系统设计功能的实现。此外，要结合人工智能技术运用过程中的设计积极性特点，对全部的系统设计情况加以分析，切实保证所有的人工智能技术都能在正确的方向上发挥引导作用。此外，要结合建构主义理论当中的建设性要求，对全部的建构主义实践方向加以设计，以便后续的系统功能可以在建构主义理论的有效影响下实现运行水平的增强，保证后续的理论应用特点可以在各项功能的共同维护下进行合理处置。系统功能的设计工作，必须充分结合系统功能的实际特点进行处理，使全部的系统运行方案可以适应系统的认知情况特征。此外，要结合现有的智能系统运行技术要求，对全部的测试活动实施阶段的区分，使所有的阶段性测试工作可以充分顺应不同系统设计策略的要求。要对系统设计过程中的跟踪机制进行完善，使人工智能技术能够在运用的过程中不断的改变使用策略，保证全部的应用策略都能在人工智能技术的合理控制之下进行有效处置，以便后续的智能技术设计工作可以适应问题处理机制的运行要求，保证系统的功能可以同电子商务活动进行有效联系。

2 电子商务系统的具体系统的设计策略

2.1 电子商务系统结构的设计策略

首先，要根据电子商务活动中人工智能技术的具体运用功能，对全部的系统模块实施设计，保证所有的系统模块都能适应系统结构的设计方案要求。此外，要结合全部的智能系统运行特点，对系统模块的具体性能加以研究，使系统的辅特点可以与智能教学体系形成适应。智能辅助系统的使用必须保证与自主设计机制的特点形成一致，使全部的人工智能技术都可以在已经完成的系统结构规划方案中实现运用。必须借鉴专业人士在ERP系统设计领域已经出现的问题，对所有的智能教学体系实施研究，确保全部的智能辅助系统都可以在自主学习模式的运行中进行系统价值的判断。要保证所有的ERP系统运行方案都能与设计策略当中的优势实现整合，使网络商务活动可以在设计方案的调节过程中实现设计策略的合理运用，以便所有的设计策略都可以适应专业人士对人工智能系统规划方案的应用要求，增强电子商务系统的实践价值。网购平台的技术发展使得其成本构成日趋复杂，虽然网购平台的作用得到了较大范围的认可，但由于相关贸易活动的程度较为复杂，信息机制的构建也面临着较大的困境，网购平台的建设成本始终处于较高的水平，如果当前的信息沟通机制无法保证对网购平台进行良好的适应，将会很大程度上造成网购平台的建设受到制约，最终提升网购平台的运行成本。因此，运行成本是网购平台的主要成本组成因素。必须从网购平台的运行要求出发，对人工智能技术当中的信息技术加以设计，使ERP系统能够适应新时期电子商务的处理要求。

2.2 电子商务系统的用户角色设定策略

首先，要结合人控制能技术的运行要求，对所有的用户决策设定机制加以研究，保证全部的用户角色设定技术能够充分适应系统的操作特点。此外，要结合用户角色设定过程中的管理人员技术水平，对后续的电子商务活动权限加以研究和分析，保证后续的用户操作活动可以在技术层面上保证同角色的设定程序相适应，以便全部的用户管理活动能够在日常维护技术的处理过程中实现权限性因素的正确判断。要根据角色设定过程中的具体业务要求，对管理程序进行控制，以便角色的设定工作能够与电子商务活动的样本特点形成一致，提升权限性因素的应用价值。

2.3 电子商务系统数据库的设计策略

首先，要保证人工智能技术的应用能够适应数据库的设计要求，保证电子商务活动的开展过程能够得到用户资源的有效支持。此外，要结合电子商务活动的数据库运行特点，对用户资源的静态处理要求加以分析，以便所有的技术策略都可以在静态知识的合理利用之下进行优化配置，保证数据库的设计工作能够在密码库的有效运行中实现电子商务活动静态资源基础的配置。要结合当前已有的样本资源特点，对全部的分析程序进行质量判断，使全部的分析活动都可以在相关结果的控制过程中实现人工智能技术的完整应用，提升电子商务质量。

第2篇：人工智能建设方案范文

A股市场中有人工智能概念的公司不在少数，但敢说自己以人工智能为主业并且赚到钱的公司寥寥无几，科大讯飞作为智能语音的行业龙头，在人工智能方面可谓颇有建树。

从2016年科大讯飞的年报可以看出，科大讯飞目前有六项主要业务，分别是教育行业产品和服务、系统集成、互联网产品和增值运营、IFLYTEK―C3（智慧城市）、语音支持软件及产品、大数据产品和服务等。

在六大业务中人工智能的成色到底有多少呢？我们分项看一下。

首先教育行业产品和服务。科大讯飞的产品涵盖“考、评、教、学、管”全产品体系，另外就是办学收入，k学收入不属于人工智能范畴，公司主要的人工智能应用融入在机器阅卷、普通话及口语评测或者融入语音交互的智慧课堂设备中。

近日引起热议的高考机器人，即“国家863计划”中科大讯飞牵头研制的“高考机器人”项目，成都准星云学的AI-MATHS在断网断题库的环境下用时22分钟完成北京卷文科数学高考试题并获得105分。这是科大讯飞在教育行业产品和服务人工智能应用方面比较典型的代表。

从收入角度来看，教育方面可以贡献收入的有四项业务：一、教育信息化过程中为“三通两平台”建设提供软件及系统；二、讯飞启明提供的口语及普通话机器评测；三、讯飞皆成提供的智慧课堂；四、收购乐知行带来的数字校园业务。从以上几项收入来看，目前科大讯飞在教育智能应用上已经探索出较为成熟的业务模式。

其次，系统集成包括信息工程和音、视频监控，这主要是为他人做技术支持，人工智能很难在这个业务范畴去创新，系统集成属于应用已成熟技术的业务领域，所以我们可能难以看到科大讯飞在这个维度上做智能突破。

第三，互联网产品和增值运营，业务包括：电信增值产品运营、智能硬件产品、互联网运营服务。智能硬件产品是人工智能的重要阵地，这也是科大讯飞做人工智能重点突破的领域。目前基于人机交互界面AIUI拓展在智能家居、机器人、智能穿戴等方面的软硬件一体化应用比较有前景，其典型产品有叮咚智能音箱、智能遥控器以及儿童智能语音玩具。

第四，IFLYTEK―C3，业务主要是公共安全行业产品和智慧城市行业应用，这项业务与系统集成类似，是利用成熟技术为其他下游做配套，所以难以有人工智能的创新。

第3篇：人工智能建设方案范文

城市规划管理指对城市规划的组织与编制、规划的实施和实施后的监督检查等进行管理,实施城市规划所确定的发展方针和政策的重要的和有效的机制现代城市规划管理的本质具有二重性首先,现代城市规划管理带有明显的自然属性,这种属性与城市的生产力发展、城市社会劳动分工紧密协作相联系的同时它又一种社会活动,具有明显的社会属性。

二、城市规划管理的功能、原则

城市规划管理最重要的目的通过规划的实施,实现城市的美好形象为了实现一个城市的美好形象,近年来城市规划的一个新的目的引导和促进城市的发展,特别在经济全球化、城市之间的竞争日趋激烈的环境中城市规划管理的另外一个基本目的在促进发展的同时,更好地保护公众的利益,保护良好的生态和物质环境,实现可持续的发展,提高人民的生活水平。

城市规划管理在实际工作中必须要遵循城市规划理论和各项基本原则城市规划管理的基本原则主要有可持续发展原则、法制化原则、公众参与的原则、促进发展和保护公共利益的政策原则、坚定性和灵活性的监控机制原则。

三、城市规划管理中的新技术

1.GIS技术在城市规划管理中的应用

地理信息系统(GeographicInformationSystem,简称GIS)在计算机科学、地理学、测绘学、遥感学、城市科学等学科基础上发展起来的一门日趋成熟的空间数据处理技术GIS主要特征描述、处理地理数据、属性数据以及空间关系,能够为自然资源与环境的开发、建设、管理、规划及决策提供先进的技术手段,为城市规划提供规划、管理决策的辅助信息,并能准确真实、图文并茂地输出给用户。

目前,一些城市已经建立起了基于地理信息系统平台的城市建设项目规划管理电子政务平台,实现经验化规划管理到科学化规划管理的转变,对建设项目审批过程进行监督,能够提高透明度和办事效率,杜绝暗箱操作,从而促进政府职能部门政务公开和廉政建设。

基于GIS、GPS和RS(3S)技术和互联网技术相结合的“数字城市”技术为城市规划提供了新的管理手段,图文一体化的规划管理办公信息化系统已成为城市规划管理的基础数字城市包括了城市空间信息运行机理、空间信息运行技术系统、空间信息服务、产业体系和社会文化等多层框架它能够为规划工作者提供了准确坐标、时间、地理空间属性的四维虚拟空间,创造了全新城市规划、建设、管理的新方法数字城市为调控城市、预测城市、监管城市提供了一种可持续、应变性强的手段。

2.人工智能

另一项新的技术就人工智能人工智能(ArtificialIntelligence)简称AI,它研究、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人工智能计算机科学的一个分支,计算机科学技术的前沿科技领域人工智能的主要物质手段以及实现人工智能技术的机器就计算机,它的发展历史和计算机科学与技术的发展历史紧密联系的各种人工智能应用系统都要用计算机软件去实现。

人工智能被能应用到城市规划管理,主要决策支持系统决策支持系统辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统在城市规划管理中大量的、复杂的决策都可以依靠它来辅助完成决策支持系统数字城市最顶部的数据分析决策的工具,具有举足轻重的作用但由于其具有一定的社会性、主观性、复杂性,决策支持系统只能辅助人工来完成决策而不能替代相信随着人工智能的不断发展完善,城市规划管理工作将会越来越方便、合理。

3.虚拟现实技术

虚拟现实(VirtualReality)简称VR,借助于计算机技术及硬件设备,实现一种人们可以通过视、听、触、嗅等手段所感受到的虚拟幻境,又称幻境或灵境技术虚拟现实的核心由一些三维的交互式计算机生成的环境组成这些环境可以真实的,也可以想象中的模型,其目的通过人工合成来表达信息虚拟现实综合性极强的先进信息技术,广泛应用于医学、艺术、军事、规划等领域。

将虚拟现实技术应用于城市规划管理才刚起步,但其优势非常明显的以虚拟现实技术搭建的虚拟城市,具有沉浸感和互动性的特点,能够使用户获得身临其境的感官体验同时还可以通过数据接口在实时的虚拟环境中随时获取项目的数据资料,使大型工程项目的规划、设计、报批、管理等工作变得方便快捷,有利于管理人员进行规划方案设计及规划方案评审虚拟城市可以模拟再现城市发展过程及规划成果,尽可能的避免规划设计和管理中的风险,大大提高了城市规划管理的整体质量城市规划管理的一个重要原则就公众参与,虚拟现实系统可以将现有规划方案导为多媒体文件展示在公众面前,提高公众参与程度。

四、结论与展望

第4篇：人工智能建设方案范文

 

在提升终端产品智能化水平方面，《方案》提出，加快智能终端核心技术研发及产业化，丰富移动智能终端、可穿戴设备、虚拟现实等产品的服务及形态，提升高端产品供给水平。制定智能科技硬件产业创新发展专项行动方案，引导智能硬件产业健康有序发展。

 

同时，推动人工智能与机器人技术的深度融合，提升工业机器人、特种机器人、服务机器人等智能机器人的技术与应用水平。重点实施智能终端应用能力提升工程、智能可穿戴设备发展工程、智能机器人研发与应用工程。

 

中国纺织工业联合会副会长孙瑞哲此前就谈到，要积极开展“互联网+纺织”行动，推进智能制造、绿色制造，推进行业数字化、网络化、智能化发展。

 

他说，智能化生产可显著提高产品质量、生产效率和管理水平。研发智能化的生产技术、工艺流程与生产装备，可以解放传统依靠人工操作的生产模式，减少质量控制过程中的人为因素，提升智能管理水平，提升质量水平。

 

同时，产业实现智能化要研究两大主题，即智能工厂和智能生产。“智能工厂”是未来智能基础设施的关键组成部分，重点研究智能化生产系统和过程以及网络化分布生产设施的实现;“智能生产”的侧重点则在于将人机互动、智能物流管理、3D打印等先进技术应用于整个工业生产过程。要实现三项集成，即横向集成、纵向集成与端对端的集成，将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现企业内部、企业之间以及整个价值链的横向、纵向和端对端的高度集成。

 

人工智能时代，纺织业应声而动

 

智能产业园：我国针织行业首个“智能针织产业园”已在沭阳奠基并开始建设，这是纺织工业开展“智能产业园区”建设和以智能制造园区推动纺织行业产业转型升级的重要探索，对于行业发展来说具有里程碑式的意义。

 

沭阳智能针织产业园计划用5～10年时间将产业园打造成百亿级针织品生产基地，形成现代针织制造业高地、品牌集聚地、创意策源地、针织品集散地，推动针织产业从设计、加工、产品、管理、营销和服务体系等各环节全智能化转型升级。沭阳智能产业园对中国针织乃至纺织工业来说，都是前瞻和有益的探索。如今，“未来针织靠智能、智能针织看沭阳”，已成为全行业智能制造的示范。

 

智能装备：山东康平纳集团有限公司正在研发色织数字化工厂，重点研究集成络筒后的全部流程，包括纺纱、织造、纱线染色和后整理的中央控制系统，并规划3～5年实现印染生产的智能化管理和无人化智能车间。

 

泉州佰源机械科技股份有限公司的数字化大圆机开发也同样令人瞩目。该企业依托国家“数控一代”机械产品创新应用示范工程，研发了“系列大圆机控制器”。在远程监控、刷卡上下班、跟单管理、任务分配、数据统计、效率分析、品质保证等方面取得了重大成果，可实现几百台套设备集中管理。同时，其正在研发“针织大圆机智能化车间”，目标是3年左右在接线、换纱、取坯布上实现机器换人，实现“无人化工厂”。

 

而其实施的“针织大圆机机架机器人自动装配线”技改项目，可实现原来由8人减少为2人，8人2小时完成的工作量通过机器手30分钟内完成。减少用工，节约成本，同时可提高大圆机装配质量和产品一致性。

 

智能管理：无锡一棉素以精细管理著称，该企业通过“感知”手段实现企业的智能化管理，通过ERP感知管理、传感网感知生产、电子商务感知市场，尤其在传感网建设方面，该企业部署了超过9万个信息采集点，实现生产全流程在线监控，监测范围涵盖了成品、生产过程、安全、环境、电能，为企业实现精细化管理提供了必要的信息技术支持。在生产检测中，无锡一棉还与江南大学合作，率先实现了细纱单锭检测系统，处于行业领先水平。

 

智能家居：深圳和而泰智能控制股份有限公司的系列智能产品，通过加入科技感应器，可测试消费者心率等各项身体指标。通过云端分析后，用户可在多种可视屏幕上观测相关数据。企业还通过“C-Life”平台打造智能家居时代的品牌文化、设计理念及未来规划，且已与罗莱、梦洁等家纺企业达成合作。

 

智能穿戴：天诺光电材料股份有限公司开发的可穿戴服装也是智能制造的典型代表。天诺光电与纺织服装企业合作，应用电磁屏蔽材料设计智能化的可穿戴服装，并应用于健身和个人保健等。可穿戴设备将服装与大数据、互联网结合起来，成为未来智能产品的重要领域。

 

第5篇：人工智能建设方案范文

【关键词】人工智能；诊断学教学；智能教学系统；智能组卷系统；智能阅卷系统；智能仿真教学系统

人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth学会上提出的，随着计算机核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑，目前已被广泛地应用于各个领域[1-2]。近年来，人工智能也给教育教学领域带来了机遇，人工智能+教育正如火如荼地开展和推进，改变着传统的教育形式及生态[3-4]。2018年教育部《高等学校人工智能创新行动计划》，各大高校在人工智能及其教育发展上有了纲领性的指导[5]。医学教育作为教育教学诸多领域的一隅，乘着人工智能发展的东风，各大高校在推进医学教学改革方面进行了大量积极的探索与尝试[6-8]。诊断学是由基础医学过度到临床医学的桥梁课，其教学质量的良莠直接影响到医学生的培养质量，传统的教学方法难以满足现代医学教学的要求，如何发挥人工智能的应用优势，让其更好地应用于诊断学的教学工作，也是诊断学课程教改的重要研究方向。

1传统的诊断学教学方法存在的问题

诊断学是学习临床基本技能最重要的一门课程，其内容包括症状学、体检检查、实验室检查及辅助检查等四大块，分为理论课和见习课，目前大多数医学院理论课采用的是以大班的形式在多媒体教室讲授，而见习课则采取分小组的模式进行，多年的教学实践发现该教学模式取得的教学效果不尽人意，尤其是近年来随着全国各大医学院校的扩招，出现了师资及教学资源配套的相对不足，上述教学模式的问题逐渐凸显。理论知识以老师讲授为主，采取的是“满堂灌”的教学模式，然而该部分教学内容知识点繁多，知识串联度不高，课堂灵活度、生动度较为薄弱，学生听完课以后对课程内容印象不深，知识掌握度差，同时由于学生的学习主观能动性差异大，不能进行课前充分预习的学生在课堂上更加难以跟上老师讲授的节奏。见习课是对理论知识进行实践，培养学生的实践操作能力，前期理论知识掌握度差又会影响见习的教学质量，导致教学过程形成恶性循环[9]。见习课主要采取老师讲授要领及演示操作流程，之后学生们互相练习的教学方法，该部分内容需反复加强练习，同样的动作要领反复锤炼才能熟练掌握，因课堂见习时间有限，而老师讲授及演示需占用大部分时间，学生动手实践机会不多，老师对学生的操作手法、操作内容、操作顺序等重要内容进行指导和勘误的时间少，学生操作的规范性难以保证，在以后的临床实践中，往往存在实践操作能力的缺陷。上述教学模式教师与学生们之间除了课堂时间，其余时间是脱节的，不能很好地沟通，学生们有疑问的知识点难以得到老师的及时解答，教学活动中没有充分反馈，各个教学环节难以进行教学反思，形成教学相长的良性循环。课后复习及阶段性总结复习是课堂知识内化及升华的重要方面，传统的教学模式通常是给学生布置课后作业，学生完成后上交由老师批改留档，这个环节学生与老师缺乏有效的沟通，且由于学生们学习主观能动性差异，课后没有老师的监督及针对性地辅导，课后作业的质量良莠不齐，教学质量欠佳是显而易见的。随着现代医学的发展及研究的开展，涌现了一大批新的诊断方法与手段，譬如关于肿瘤诊断的分子marker，评估预测疾病活动度及预后相关的指标，在临床上已经常规应用，但由于教材更新需要周期，很难跟新进展同步介绍，另外由于课时有限，难以全面地就学科前沿及新进展进行讲授[10]。

2人工智能应用于诊断学教学的重要意义

2.1教师方面

将人工智能应用于诊断学教学实践，削弱了教师的知识权威而强化了教师的价值引导，对教师的个人能力提出了更高的要求，促使教师踏实践行终身学习并持续更新自身知识结构。互联网高速发展的时代，知识呈几何指数更新并出现大爆炸，基于各种互联网即时通讯平台及手机APP，诊断学体格检查、理论知识讲授相关的小视频及研究进展不胜枚举，这就要求教师及时获取、更新知识并进行相应的知识储备。人工智能的应用促使教师从单人施教发展为团队施教，为开发更具个性化的课程教学注入团队的力量。基于大数据的人工智能可以减少诊断学教学过程中的机械性、重复性工作，如平时作业的批改、考勤统计等，减轻了教师的工作负担，教师可以将更多的精力投入到医德医风、医患沟通能力以及体格检查手法的规范化培养上，更多的心思放在丰富课程内容及教学形式上。同时大数据可以及时反应学生的学习动态，教师可以根据学生的反馈及课程评价有针对性地对学生进行相应的辅导。

2.2学生方面

将人工智能应用于诊断学教学实践，可以实时动态记录学生的学习情况及暴露的问题，如是否按时完成课程任务、测试中哪些知识点容易出错等，人工智能系统能够对这些数据进行关联分析和深度挖掘，并且可视化呈现相应的数据，有利于教师及时掌握学生的学习进度、参与度以及学习效果，并根据具体的学情分析数据来调整辅导和教学方案。基于人工智能强大的算法和分析，可以为学生定制个性化的教学内容及进度，提供更有针对性的课堂内容和随堂测试，并对测试及平时作业进行智能批改，真正做到查漏补缺。诊断学课程内容相对枯燥，学生们的学习兴趣有限，基于人工智能的教学方式可以寓教于乐，在课程中将一些比较零散的知识点可以设置成互动小游戏，营造出良好的课堂氛围，提高学生们的学习兴趣及学习效率。

2.3教学过程

针对教学过程，人工智能亦发挥着至关重要的作用。第一，诊断学作为桥梁课程，是一门必修课，包括临床医学五年制、八年制、法医学、基础医学等相应专业的学生均需要学习，人工智能拥有超强的计算能力和强大的“记忆力”，面对众多不同专业的学生，可以根据大数据进行分析，制定出适合不同专业学生的完备教学目标。教学活动开展过程中，人工智能还可以根据学生的课堂及课后测试表现，依据分层教学的要求自动设置梯次教学目标，帮助学生们逐步提升学习能力和知识掌握度。第二，人工智能可以凭借自身信息化的特点，对各种教学资源进行分析，为教师和学生选择更优质更合适的资源提供依据，促进个性化的教与学。第三，传统的教学方式、教学内容相对有限，人工智能基于大数据能够启发新的教学思路，创新教学方法，为诊断学教学提供更多的可能性。

3人工智能在诊断学教学中的应用

3.1智能教学系统

智能教学系统是教育技术学中重要的研究领域，其根本宗旨是使得学生的学习环境更加优良和谐，智能教学系统能够及时有效地调用最新最全的网络资源并充分优化后供学生学习，使得学生能够更加全方位、多角度地学习专业知识，提高学习效果[11]。智能教学系统大致由领域知识部分、教师部分及学生部分3个部分构成[12]，其中领域知识部分又称为专家部分，这一部分既包含了需要讲授的内容及掌握的技能，又可以添加专家的学术成果，既能够保证学生对于基本概念、基本理论及基本技能的掌握，又能够拓宽知识面，增加知识的广度。智能教学系统的教师及学生部分主要是为设计和制定教学方案及策略服务，基于大数据基础上，根据课程的特点、历年教学情况、学生身心发展特点及学习实际情况，制定更加个性化、高效的教学方案，促成教师因材施教，取得更加理想的教学效果。

3.2智能网络组卷阅卷系统

诊断学教学内容包括理论和见习两大块，教学过程中教师的大量时间用于出题、阅卷、批改平时作业等与考核相关的工作，并且在出题过程中需要围绕相对固定的重难点内容不断创新题型，消耗教师大量的精力。智能网络组卷阅卷系统能够充分发挥其优势，将教师从繁冗的考核相关工作中解脱出来，使得教师的教学更高效，教师能够把更多的时间。智能网络组卷系统能够有效收集和分析知名高校教学团队编写的在线题库，实现教学资源的共享，通过随机抽题组卷、答案随机排序、题型随机排序以及设置避免与历年考卷重复等，显著提升试卷的质量，亦能改善考试作弊的顽疾，客观地考核学生对知识的掌握度。智能网络阅卷系统有简明的阅卷流程，能够更有效地识别试卷及答案，能够明显降低传统人工阅卷方式因疲劳带来的出错率，使得工作效率更高、考核结果更公正。

3.3智能仿真教学系统

诊断学教学的见习部分是学生提高技能的重要环节，常常采用分小组在病房完成的方式进行，在课程的开展过程也凸显出了各种各样的问题，譬如因学生分组进行询问病史、体格检查，重复次数多，患者难以多次配合；在教学时间段内病房缺相应的病种，无法对所学的症状进行直观的学习；传染病流行期间出于对学生健康安全的保护，无法进入病房见习等等，此时智能仿真教学系统能够发挥重要的补充作用[13]。人工智能可以根据提供的海量真实临床病例，由医学专家整合其临床特征，联合计算机专家，根据相应的教学要求，形成虚拟病人学习系统，学生在仿真诊疗环境中，进行问诊、体格检查、诊断以及给出治疗方案，同时系统能够自动发现学生在问诊及诊断过程中的错误，通过实践、纠错再实践，提高学生采集病史、体格检查的能力，同时能够加强学生的临床思维的训练，夯实临床基本功[14-16]。

4总结及展望

第6篇：人工智能建设方案范文

［关键词］人工智能；人才培养；AI技术人才

一国家对于高校人工智能教育的发展的重视

面对AI技术如火如荼地发展，我们国家对AI人才和人才培养都非常重视。2017年3月“人工智能”在政府工作报告中曾提及四次，指出要推动人工智能和实体经济深度融合。2017年7月20日国务院《新一代人工智能发展规划》[4]。《规划》指出完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。

二企业对于人工智能人才的需求

市场上AI技术人才非常稀缺，据腾讯研究院联合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮书》[5]显示：目前，全球大约有30万人从事AI工作。截止到2017年10月，中国人工智能人才缺口至少在100万以上。2017年头10个月，AI人才需求量是2016年的近两倍，2015年的5.3倍之多，年复合增长率超200%。百度、腾讯、阿里巴巴、京东等互联网巨头都在挖掘AI人才，纷纷开出了高额的薪资。2017年薪资最高的十个职位中AI类岗位占到1/2，其中语音识别、NLP、机器学习等职位平均月薪资超过2.5万元。

三高校AI人才培养的思考

高校具有多学科、高层次人才集中的特点，具备计算机与多学科交叉融合的优越条件；且大部分学校都开设有数学、物理等基础学科，具备夯实数学理论基础的条件；且人员相对固定，便于沟通交流，具备共同开展AI课题，促进发展AI技术的人力条件。但是遗憾的是我国开设人工智能课程的高校较少，2018年只有33所高校设立了智能科学与技术专业[6]。面对AI发展的火爆，国家对于AI人才发展的重视以及企业对于AI人才的严重需求，高校作为人才培养的主要来源，是不是应该思考AI人才的培养呢？AI人才可以分为三类：拔尖人才，研究性人才和应用型人才，呈金字塔性。当下已经有一批名牌大学开展了AI方向拔尖人才的培养，如北京大学图灵班、中国科技大学人工智能技术学院、西安交通大学人工智能拔尖人才培养实验班，南京大学计划成立人工智能学院等。但是金字塔的底层、中层更需要庞大的AI技术人才，如应用开发人员、数据工程师、AI和机器学习工程师、AI系统架构师、AI产品经理等岗位的人才，同样值得重视。很多专家都表示AI人才需要数学基础好、专业理论全面、具备一些工程基础，且有自主学习的能力。本文从夯实数学基础、人工智能方向课程的建设、实践能力的培养、自主学习能力的培养四个方面阐述高校关于AI人才培养的一些思考。

1奠定扎实的数学基础

在学习AI技术时，几乎所有专家学者都提出需要扎实的数学功底，数学功底的厚重程度决定了在AI技术上走多远。高等院校计算机专业都开设有“高等数学”“线性代数”“概率论”等数学课程，但是课时、难易程度不足，学生对于数学不够重视，或者觉得晦涩难懂，学习效果并不十分理想，因此加强数学基础的工作刻不容缓。可以通过必修和选修等方式开设“数据分析”“统计机器学习”“凸优化”等课程；通过微课或者MOOC等方式巩固数学基础的学习；通过优秀科普读物，如《数学之美》《编程之美》等书籍的推荐阅读激发学生兴趣；通过开展校内学术讨论、数学竞赛等方式促进学生学习数据的动力，逐步达到夯实数据功底的目的。

2人工智能方向课程的建设

很多高校计算机专业课程中只开设有《人工智能》导论，有的甚至没有。智能科学与技术专业开设有“人工智能”“计算机视觉”“机器人学导论”“计算智能”这几门课程，但是在编程、算法等方面不足。那么AI技术人才应具备哪些专业能力呢？如何从专业角度培养AI技术人才呢？2018年1月CSDN了“AI技术人才成长路线图”[7]，通过专业路径和实战路径两方面介绍了AI技术人才需要具备的知识。需要具备Python、C++、Linux、CUDA编程知识，需要学习机器学习课程、掌握TensorFlow框架。该路线图中列出了机器学习算法工程师、数据科学家等10个岗位AI人才应具备专业知识和能力。微软公司也推出AI人才培养的10门免费课程，如“AI导论”“数据科学会用到的Python语言-导论”“AI领域运用的数学概要”“数据和分析所需要的道德与法律”“数据科学概要”“机器学习法则”“深度学习”“强化学习”“微软专案项目之人工智能”。同时在“文字和自然语言识别”“语音识别”“计算机视觉和图像识别”中选择其一。Google在人工智能学习网站开设有《MachineLearningCrashCourse（简称MLCC）》的免费课程[8]，由机器学习概念、机器学习工程、机器学习现实世界应用示例三个部分组成。Intel近期也了三门免费的AI课程，分别是“机器学习基础”“深度学习基础”和“TensorFlow基础”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了机器学习的课程，且用比较通俗的语言讲解机器学习中各个算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平台又开设了5门深度学习课程[10]。综上所述，不同的研究机构都着眼于AI编程基础、AI算法、AI框架、AI实践这几个方面。那么高校也可以借鉴这些经验，通过三个阶段分层次的开展相应的课程。

3实践能力的培养

AI技术不能纸上谈兵，必须动手实践才能真正掌握，可以从以下几个方面着手培养学生的实践动手能力。（1）设计教学环节时多从工程应用的角度来介绍，激发学生的兴趣，培养学生解决问题的能力。要求学生新手编程编程实现模型，充分理解算法的含义和原理到实现的过程。（2）在掌握一定的机器学习知识后，鼓励学生尽早走进实验室，接触科研工作。可以从一些AI应用方向作为入手，使学生了解自己的兴趣点、培养科学研究能力。（3）鼓励学生参加算法比赛。目前有很多AI方向的竞赛，如Kaggle上的挑战赛，国内阿里天池大数据竞赛等。通过参加竞赛刺激学生学习AI的动力和热情，使得解决问题的能力和实践动手能力都会大幅度提高。（4）鼓励学生到工业界实习。很多专家都指出AI人才应该具备一定工程基础。确实，学术界往往追求算法的性能，而工业界更重视经济效益和解决问题的有效性。到企业学习可以快速了解行业发展的框架，掌握算法转化到产品的过程。

4自主学习能力的培养

AI技术发展速度很快，要求不断地学习才能跟上节奏。可以从以下几个方面来培养学生的自主学习能力。（1）平时教学中，可以给出一些小型的项目，让学生自己寻求解决的方案，并把它作为考试成绩的依据之一。（2）提供给学生免费的AI慕课资源，让学生更好的学习和巩固相关知识。（3）课外可以开展学术讨论或者通过社团等方式开展AI方向的研讨，交流，给学生一个学习的平台，让学生尝试选择自己感兴趣的方向。也可以介绍一些近期的AI会议内容，开阔学生的眼界，使其了解AI发展的动态。（4）鼓励高年级学生订阅Arxiv，关注机器学习的顶级会议，如ICML/NIPS等。通过研读论文，动手完成论文中的实验发现新问题；或者扩展感兴趣的论文的实验部分；或者尝试寻求论文中有价值的地方，找到自己的研究方向。

第7篇：人工智能建设方案范文

4月5日，重庆市发改委发文指出，其申报的云从科技获国家发改委批复，入选“互联网+”重大工程，与百度、腾讯、科大讯飞3家企业共同负责人工智能基础资源公共服务平台建设。

人工智能基础资源公共服务平台，是通过搭建新型超大规模计算机集群，集成音频、视频、图片等格式数据，能够提供人脸识别、文字识别、在线语音识别等辅助分析功能，为人工智能生态体系开发与建设提供基础性、公共。

《中国经济周刊》记者了解到，未来上述4家企业将分别搭建4个基础性平台，根据国家发改委要求，每个平台每日人工智能调用次数要超过1亿次。

云从科技是4家入选企业里的唯一一家初创公司。那么，究竟是技术还是模式，让成立不到两年的云从科技，能够有资格与百度等大企业并肩呢？

中科院“出走”的创业团队

在与众多人脸识别厂商、集成商以及投资人的沟通中，记者发现，大家对云从科技的技术都有不错的评价。

云从科技创始人周曦是标准的海归精英派，本科和硕士阶段就读于中科大，博士及博士后赴UIUC师从“计算机视觉之父”，学成后由中国科学院引荐回国并加入“百人计划”。

2011年，中科院重庆研究院打算创办中科院智能多媒体技术研究中心，专门研究、探寻计算机视觉技术的具体应用方案，周曦担任领头人。两年间，团队开发了智能换发换衣、人脸属性分析、大规模人群统计分析等人工智能系统。之后，他们在中科院人脸识别团队测试中获胜。

2014年，在一次中科院的内部学习会上，周曦得知芬兰公司Uniqul研发出了一套人脸支付系统，但当时技术并未成熟。受此启发，周曦团队3个月内研发出了一套人脸支付原型系统。此后， 20人研发团队无法适应日渐增多的落地项目，必须扩容。周曦当时也认为，“技术若要大范围推向市场，应用到商业生活当中，还需以一家公司为载体。”

于是，2015年4月，周曦拿着佳都集团、杰翱资本6000万元的天使轮融资，成立了云从科技。同年针对金融和银行业推出了40多种人脸识别行业解决方案。如今他们已经将人脸识别技术应用在安防、金融等数十个领域，为银行、安全保卫等客户提供软硬件定制化服务。

这些方案深入到金融与银行的各个部门。在银行大厅内，人证合一（人脸与身份证比对识别）产品的人脸识别准确度最高为99%。作为云从科技最早的客户之一，海通证券相关负责人透露，云从科技不仅技术领先，并且售后服务很好，能够及时响应客户意见。

屡次碰壁仍坚持不懈

云从科技有清晰的战略布局，技术也过硬，但短缺的资质成为其早期在B端市场发力的绊脚石。

“人工智能技术发展太快，相关的标省⒆手识济桓上。”云之声CEO黄伟告诉记者，他曾跟云从科技创始人周曦沟通过，觉得深度学习介入后技术迭代太快，标准制定很难。

“B端市场是比较严肃的，他们比较认品牌和资质。”佳都科技CEO刘伟认为，刚成立的云从科技，无论是资质还是品牌，都不容易被客户所信任。

一位跟云从科技有过合作的创业者透露，资质短缺确实曾给云从科技带来了“大麻烦”。有一次某个项目进行了7次POC测试（即针对客户具体应用的验证性测试），在云从科技将项目效果提升两个数量级、排名第一的情况下，客户最终没有采用云从科技的产品，原因就在于资质问题。

当时云从科技团队比较沮丧。周曦把自己关了三天，出来后第一件事就是开除了直接负责该项目的副总裁。他认为，走弯路的根本原因是战略不清晰，不管是不是资质问题，前期没有做好准备就是自己的问题。

其实，对于云从科技而言，资质会随着时间慢慢沉淀，但如何快速将技术产品化，抢占火热的市场，才是大问题。

接下来的2016年云从科技快速发展，中、农、建、交等国有银行以及22个省份的公安部门都成为云从科技的客户。除此之外，云从科技还成为人脸识别国标、部标、行标制定单位。

从资质短缺到成为标准制定者，云从科技仅用了不到两年。 云从科技与银行合作开发的人脸识别系统。

入选重大项目靠什么？

“我们并不是单纯地做人脸识别，而是提供一整套解决方案，可以围绕客户的需求解决一系列问题。人脸作为数据入口，不仅可以进行认证、安防，还可以根据人脸属性、用户习惯绘制数据画像，实现精准营销。”周曦告诉记者。

周曦认为，相比其他人脸识别厂商，云从科技在全产业链模式上要更完善一些。“国家发改委选择我们也是以往客户包括国有大银行、公安部门的反馈比较好。这次人工智能基础服务平台要求为各个行业提供人工智能大数据服务，我们在重点行业经验比较丰富，利用已经有的业务发展及技术架构就可以完成任务。”

第8篇：人工智能建设方案范文

2018年以来，伴随着“资管新规”的，资管行业进入到了正本清源、转型发展的新时代，中国银行理财业务未来的发展方式和形态正在被重新塑造。

尽管各家银行在资管子公司未来业务模式和发展方向上有所不同，但将人工智能技术作为提升银行资管业务整体效率和质量的重要手段，已经取得了业内的广泛共识。国内外的资管机构在相关领域进行了大量的研究和应用。BlackRock作为全球最大的资产管理机构，运作着6.3万亿美元的资产，人均管理规模为30亿元。其管理的高效能主要依赖了aladdin、Future Advisor、iRetire和CACHE-MATRIX四套顶级智能金融系统，所支持的业务范围覆盖了投资管理、销售咨询、退休养老和风险控制业务体系。天弘基金作为国内唯一一家规模超万亿的基金公司，拥有着来自蚂蚁金服的天然科技基因，其在并发计算能力、客户肖像绘制、用户习惯分析及智能资产配置方面的技术储备和实践经验已处在行业前列。

银行资管拥有相对独立和完整的资产负债架构和业务模块，将人工智能技术用于资管业务，可以有效提高效率，拓宽分析的深度和广度，为传统银行资管向智能资管的转型，提供了重要的技术保证。但目前将人工智能用于银行资管还存在着一些亟待解决的问题。本文将聚焦资管转型背景下的智能资管建设，对人工智能应用场景进行分析讨论，探索符合当前银行资管业务发展特点的“银行资管+人工智能”的解决策略。

二、 资管业务人工智能应用存在的问题

1. 银行资管外部环境的变化。

（1）国内监管环境的变化。国内的银行资管行业自诞生以来，就与监管密不可分。在资产端，国内监管对银行资管的投资标的有着较为明确的限制，因此投资无法在全市场和全金融标的上展开。在负债端，国内监管采用了较为严格的流程限制了客户的理财购买行为只能在柜面或银行端的APP上进行。2018年以来，监管对银行资管进行“市场化”调整的目标逐渐清晰。“资管新规”的颁布，除了在“打破刚性兑付”“规范资金池业务”“引导行业去嵌套”“去杠杆”等问题上的考量外，也向资管行业统一监管的目标迈出了重要一步

监管对资产端和负债端的松绑，不仅意味着更多的业务机遇，也意味着技术应用有了更多的业务场景。

（2）业务环境的变化。传统银行资管面对的竞争对手仅为银行资管同业，而借助于银行强大的实体渠道营销能力和过去的资金池运作方式，这种竞争一直处在温和可调节的范围内。在脱离母行后，尽管银行资管子公司拥有了更多的投资标的和工具，但其無疑也会直面更加激烈的外部市场竞争。相较于市场化程度高的基金公司、券商资管而言，多数银行资管在投资交易、投资研究、系统建设、人员储备等方面还存在着较大的差距。这种差距必定会为人工智能的业务应用带来了不确定性和阻碍。

2. 金融业务数据问题。金融数据具有数据量大、维度高、结构复杂、价值密度低等特点，此外，金融数据还包含大量的噪声和潜在的关联关系，具有极强的波动性，这使得对金融数据的分析和挖掘成为一个难题。

银行、保险和证券等专业机构对客户数据的准确性要求严格，根据特定场景开发私有清洗模块或平台，积累了大量经验。但出于保密原因，金融企业很少有理论性的成果见诸于报道。

金融数据的智能清洗技术在学界已开展多年。针对数据中属性错误的检测，有基于统计学理论的方法、关联规则的方法、聚类的方法、利用违反函数依赖条件的方法等。针对数据中的重复记录问题，可以在基于距离度量的基础上，采用聚类算法的思路进行处理。针对金融数据中常出现的时序数据，也有学者提出使用了模糊C均值聚类方法，通过计算数据到聚类中心的距离来分离出噪声数据。针对金融数据维度高的特点，在确定了问题边界后，可以直接使用经典的数据降维度算法或策略予以解决。

高质量的数据资源是人工智能应用的前提条件。成功的人工智能应用，花费在数据工程上的时间比例会占到六成甚至更高。而银行资管在数据处理上常会遇到来自下列两方面的问题。

（1）内部数据。银行资管已经发展十年有余，内部积累了大量数据，该部分数据多数仅完成了数字化。由于以前缺乏数据分析的内生性需求，大量数据并未经过数据清洗和结构化存储，后期数据清洗和存储的成本较高。

作为归属于母行的独立部门，银行资管的部分业务模块的职能（如产品销售、信息科技等）一直由母行的相关部门代为行使。子公司化之后，按照监管对于银行数据的要求，以前积累的销售及客户的原始数据将无法作为无形资产被子公司所继承。数据获取渠道的堵塞将会直接不利于未来人工智能技术的应用。

（2）外部数据。银行资管未来在投资端会大量投资外部标准资产，而投资的前提保证是能够拥有完整准确的外部数据。针对标准资产的公开市场数据，目前有大量的第三方数据供应商提供相关的数据。而针对标准资产中的另类数据，通常数据来源可靠性差、数据质量并不稳定。

未来外部数据是否需要本地化及系统内外数据如何隔离将主要根据监管要求及自身发展的需要。在缺少了母行科技支撑的情况下，数据库的搭建和维护也将是资管子公司科技团队的重要工作之一。

3. 银行资管架构及技术积累。

（1）组织架构。银行资产管理业务的定位较为明显，不同银行资管拥有相似的业务模块，且多实现了独立的事业部制。然而，各行资管的业务范围及业务模块间的工作流相异，各模块内部的具体职能、资源配置也不尽相同，这种差别在全国股份制银行与城商行间、城商行与农商行间的差异更为巨大。正是由于这种组织架构上的差异，业内并没有形成引入人工智能技术的现成框架和通用模板，所以具体实现需要根据各自的实际情况来进行差异化的设计。

（2）技术积累。我国的银行资管业务起初多隶属于同业市场或金融板块，十余年便经历了由小变大、由弱变强的过程。行业的高速扩张也带来了各行资管业务发展的不平衡性，所以在管理能力、投资投研能力、人员配置和技术储备等方面，也处在不同的发展阶段。除了同业间的差异外，相较于已经发展了多年的外部非银资管，由于各非银机构所处的监管和行业标准化程度高，导致了这些机构只要满足准入门槛就代表具有了一定的管理能力、人才储备和技术水平。

除了管理技术和传统投资投研技术外，人工智能技术的应用更多集中在人工智能知识以及计算机技术的使用上。在人工智能算法知识、独立开发能力和相关人员储备上来讲，部分非银机构已经走到了市场前列并且积累了一定的研究成果和实战经营，银行资管在实现超越前，还需要付出较多的追赶成本。

三、 我国银行资管业务中人工智能的应用建议

1. 明确自身特点和发展定位，梳理人工智能应用的整体框架。“理财新规”和《商业银行理财子公司管理办法》将未来银行资管开展业务划分成了体内运营的“传统”模式和体外运营的“子公司”模式，在业务开展模式确定后，银行资管机构的市场定位和发展定位会皆然不同。

对于选择了“子公司”模式的银行资管，未来规划多朝着全能型方向来发展。可以针对人工智能的应用进行自顶向下的宏观设计，所涉及的业务范围可以尽量拓展，将未来有可能开展的业务也纳入到设计范围内。更加宽泛的投资范围和营销渠道，会需要更加全面的数字化系统进行支持，业务开展过程中会积累的更多的数据，人工智能技术的应用也会更加有意义，无论是从管理端和业务端都会产生规模效应，落地成本均摊后也更加低廉。

对于选择了“传统”模式的银行资管，全面的人工智能应用不但成本高昂，且给实际业务带来的收益相对有限。这类银行资管可以针对有急迫人工智能需求的应用场景，进行特定业务的落地，比如针对负债端客户的偏好分析，可以用来在未来严峻的市场环境中最大程度的维护好存量客户并扩大客群，实现与银行资管子公司的错位竞争。后期可以根据业务的开展情况，逐步推进人工智能的使用，实现更高的产出比。

2. 挖掘潜在的人工智能应用点。在业务模式和人工智能应用的整体框架被确认后，接下来就进入到潜在应用点的挖掘选择上。

（1）客户行为分析及应用。将人工智能用于客户行为分析，早已被大多专注于C端的互联网企业采纳并广泛应用于实践。银行资管因相对的垄断地位，早期缺乏客户画像的需求和内在动力，相关的研究起步较晚。金融业基于人工智能进行客户分析的目的在于：从海量数据中，发觉目标客户及潜在客户;进行欺诈检测、价值分析、流失分析;建立起客户信用度、贡献度及忠诚度模型等。

针对客户行为进行分析，并反向用于营销及产品设计，是一个比较自然的人工智能技术应用场景，而实践应用中的热点也集中在负债端。从技术角度上讲，数据采集和业务场景的建模是落地中的重點和难点，而工程实践、后期分析结果的解读及应用则占据了更多的工作量。

（2）智能量化投资及投研平台。智能量化投资是指：通过向量化投资领域引入人工智能技术，使系统能够高效且智能地从金融数据中自动挖掘可用信息，并用于支持和辅助投资交易。在智能投研平台建设方面，非银金融机构已有实施案例，如天弘基金在2015年建立的投研云系统，嘉实基金2016年成立的人工智能投资研究中心，华夏基金与微软亚研院的战略合作。不同于非银金融机构，新兴的金融科技公司更倾向推出标准化的解决方案或平台，参与其中的金融科技公司包括：通联数据、数库科技等。

权益二级市场一直是金融领域人工智能应用的热点，由于监管政策的放宽，银行资管子公司已经可以开始在该领域提前布局。自动盯市和价格发现是人工智能较为常规的应用，更进一步的，人工智能还可以被用于自发地寻找市场的阶段性有效指标、挖掘主要矛盾、批量生成策略等。

（3）智能投顾研究。智能投顾（Robo-Advisor）在对大量数据分析的基础上，根据服务对象的特征或偏好，给出个性化的投资建议，可以选择性的为服务对象提供交易服务（如完全自动交易、人工投资顾问协助交易和自执行交易等）。

智能投顾起源于美国，近年来众多资管公司已了其智能平台，我国于2015年引入智能投顾概念。国内智能投顾平台按照业务类型可以划分为三种：第一类是借鉴美国Wealthfront、Betterment等投资于交易型开放式基金（ETF）组合的公司，直接为客户匹配国外发达市场的ETF 基金以达到资本配置的目的，例如弥财公司和蓝海财富公司;第二类是以FOF基金等作为投资组合标的，例如钱景理财公司;第三类是基于论坛等在线平台进行投资信息共享，对量化投资策略、投资名人的股票组合进行社交跟投，例如雪球公司。

未来的银行资管必然会从“输出产品”向“输出策略”转型，而负债的边界也将会瞄向不同风险偏好和需求的客户。银行资管早期可以通过“智能投顾+外部ETF采购”的模式满足客户“千人千面”的需求。对于投研能力强、市场占有率高的头部银行资管，未来可以发行广泛涵盖市场各类指数的类ETF基金，在满足内部投资采购需求的同时，也可以将其提供给外部有配置需求的机构及个人投资者。

3. 人工智能落地的内部机制建设。尽管人工智能技术的应用在金融领域已经取得了共识，但不同性质的机构对该类技术的认知和实际的推进力度上有很大的差异。建设一套可行的人工智能落地的内部机制是大多数银行资管子公司在拥抱人工智能技术时，应该考虑的首要问题。这套机制的建设应围绕着下列问题展开：（1）探索性的业务需求与外部技术公司合作方式研究;（2）探索性的业务需求考量标准;（3）项目结果不及预期的退出机制。

第9篇：人工智能建设方案范文

关键词 工业强省 智能化 发展方向 突破点

中图分类号：TP18文献标识码：A

Intellectualization Development of Powerful

Province Depending on Industry in Guizhou

WU Maonian

(School of Science, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)

AbstractThe paper first discusses the position and function of intellectualization development of powerful Guizhou province depending on industry. Secondly, it proposes some breakthroughs and methods in intellectualization development of powerful province depending on industry.

Key wordspowerful province depending on industry; intellectualization; the direction of development; breakthrough

为了应对金融危机和保持经济增长，国务院提出了行业振兴规划，国务院先后确立并通过了钢铁、汽车、纺织、装备制造、船舶工业、轻工业、石化产、电子信息业、有色金属和物流业十个行业振兴规划。经过几年的初步发展已经初显行业振兴带来的各种好处。2010年贵州省领导经过仔细调研，提出了工业强省战略，随后确立了贵州工业的十大振兴计划。它们是电力、煤炭、化工、装备制造、有色、建材、烟酒、钢铁、高新技术、民族制药和特色食品十大振兴产业。振兴计划明确提出以产业振兴为目标，以增强创新能力为核心，加强统筹部署，凝炼共性关键技术，集中力量加快推进。为了更好的发挥科学技术在工业强省中的地位和作用，贵州省科技厅在在2011年初启动了，《贵州省科技支撑工业十大产业振兴实施方案(2011-2015年)》①。实施方案明确，加快科技重大项目的实施与科技创新成果的推广应用，支撑贵州省重点产业振兴；发展高新技术产业，改造和提升传统产业，推动产业结构的调整和升级，培育新兴产业，创造新的市场需求和经济增长点；加强企业技术创新能力建设，加快建立以企业为主体、产学研用紧密结合的技术创新体系，增强企业综合竞争力；提升科技在推进新型工业化进程中的支撑能力，为加速发展、加快转型、推动跨越做出切实贡献。实施方案提出，五年间，全省科技投入保持持续增长，财政应用技术研究与开发资金年均增长20%，全社会研究与发展(R&D)经费投入占全省生产总值的比重达到1.2%；创新服务体系进一步完善；专利申请量保持35%的年均增长率，专利授权量保持30%的年均增长率；在化工、装备制造、冶金、有色等重点领域形成产业集群，拥有一批具有市场竞争力的高新技术产品，高新技术产业产值占国内生产总值的比重达8%以上；节能环保、新材料、新能源、生物产业年均增长率达到25%左右，成为贵州战略性新兴产业领域新的增长点；民族医药产业发展能力不断提升。

随着对工业强省战略认识的加深，各级领导逐步认识到新的省领导提出的工业强省中的工业已经不在是传统意义下的工业，而是新型工业。那么新在那儿呢？本人认为将最新的科研成果与贵州的工业有机结合起来的工业化道理就是新型工业。综合上述信息，作者认为贵州的工业强省道路应该着眼于新型工业，即是在工业的发展道路上需要大力引进现代科学技术。尽管贵州工业强省战略还有不少问题，但作者认为在工业强省的大路上我们应该做到放眼世界新科技成果、重视国内新技术和高级人才、立足用好用足贵州省内的工业基础和人才。作者在此探讨一下贵州工业化道路上的人工智能技术应用做一个较为详细的说明，其他的新科学技术的应用类似。

人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）②，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展起来的综合性新学科。作为一门边缘新学科得到世界的承认并且日益引起人们的兴趣和关注。不仅许多其他学科开始引入或借用AI技术，而且AI中的专家系统、自然语言处理和图象识别已成为新兴的知识产业的三大突破口。对人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究学派。这就是：符号主义学派、连接主义学派和行为主义学派。人们普遍认为，计算机将会向网络化、智能化、并行化方向发展。二十一世纪的信息技术领域将会以智能信息处理为中心。

目前人工智能主要研究内容是：分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命、人工智能应用（如：模糊控制、智能大厦、智能人机接口、智能机器人等）等等。人工智能研究与应用虽取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大的距离，还有许多问题有待解决，且需要多学科的研究专家共同合作。未来人工智能的研究方向主要有：人工智能理论、机器学习模型和理论、不精确知识表示及其推理、常识知识及其推理、人工思维模型、智能人机接口、多智能主体系统、知识发现与知识获取、人工智能应用基础等。

同时如下的这则2006年的信息也让人兴奋：“今年初，牡丹江市金跃集团与韩国文豪斯株式会社签订合作协议，欲引进人工智能高新技术及相关技术和产品落户牡丹江，在中国大力开发人工智能高新技术市场。该项目研发的具有自主知识产权的最新一代人工智能高新技术，其研发成果已经远远超出了国内软件的发展速度，在世界人工智能软件研发领域也走在前列，在国内可首创人机对话的先河，市场潜力大，科技含量高。项目建成后，将形成集研发、推广、销售于一体的人工智能软件研发和生产中心，该项目全面启动后，年可实现销售收入2~5亿元人民币，年可实现利税1亿元人民币以上，年销售利润率40%。该项目成功运作不仅可填补我市高科技软件研发技术的空白，而且还可带动我市相关传统产业提档升级和市直利税的增长。”

综合贵州的实际省情和目前人工智能的发展，笔者认为可以从以下几个方面去突破。

（1）结合贵州十大产业中的电力和装备制造，智能化是一个重点发展的方向。现在智能电网的研究何义应用都正处于起步阶段，抓住这个机会，加大科技投入这个领域，力争或者具有世界先进水平的核心技术是重点。智能化机械制造业是目前的一个热点研究，充分利用国家复合改性聚合物材料工程技术研究中心和省部共建教育部现代制造技术重点实验室等的研究基础，做好围绕现在制造技术的装备制造业发展。

（2）由于贵州十大产业中的煤炭、化工、有色、建材、钢铁均需要对资源的挖掘开采，具有智能化的资源开采设备开发和二次开发是重要的内容。同时科学合理的对资源开采也是一个关键。充分利用国家复合改性聚合物材料工程技术研究中心、省部共建教育部喀斯特环境与地质灾害防治重点实验室和省部共建教育部现代制造技术重点实验室等的研究基础，做好长期合理利用资源为贵州绿色、健康发展。

（3）民族制药和特色食品应该是贵州的重要特产之一，在国内具有较好的基础。首先贵州植物非常丰富，是民族制药的重要基础，现在已经形成了国内最大的民族制药基地。现在国家也在大力加大中药制药力度，所以政府应该重视与相关部门联系，充分利用教育部绿色农药与农业生物工程重点实验室、教育部西南药用生物资源工程研究中心和贵州省中药材繁育与种植工程实验室等机构的研究基础，加大新药的开发使之具有自己的知识产权才是长远之计。其次特色食品也是贵州省的一个品牌，比如国内知名的老干妈辣椒。尽管贵州具有很好的原材料，但是目前品牌单一和传统的制作方法使得产量较低，必须加大科研程度，使得具有智能的机器能代替目前的手工制作，增加产量。

注释