人工智能教育現(xiàn)狀精選(九篇)

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第1篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

關(guān)鍵詞：人工智能；計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)；現(xiàn)狀；運(yùn)用

中圖分類(lèi)號(hào)：TP393-4

所謂人工智能，就是利用人工方法在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)智能，也可以說(shuō)是人工智能在計(jì)算機(jī)上的一種模擬。人工智能廣泛融合了神經(jīng)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、信息論和通訊科學(xué)等眾多學(xué)科和領(lǐng)域。目前主要存在三條人工智能研究途徑：一是以生物學(xué)理論為支撐，掌握人類(lèi)智能的本質(zhì)規(guī)律；二是以計(jì)算機(jī)科學(xué)為支撐，通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行智能模擬，實(shí)現(xiàn)人機(jī)互動(dòng)；三是以生物學(xué)理論為支撐。

1 人工智能技術(shù)的特征

智能技術(shù)主要分為兩類(lèi)，人類(lèi)和計(jì)算機(jī)智能，兩者存在相輔相成的關(guān)系。利用人工智能技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)智能向機(jī)器智能的轉(zhuǎn)化，相反，機(jī)器智能也能夠利用智能教學(xué)轉(zhuǎn)化為人類(lèi)智能。

1.1 人工智能的技術(shù)特征。首先，人工智能具備非常強(qiáng)的搜索功能。該功能是利用相關(guān)搜索搜索技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)海量信息的快速檢索，滿足個(gè)性化信息需求；其次，人工智能具備很強(qiáng)的知識(shí)表示能力。具體來(lái)講，就是人工智能對(duì)信息的行為，能夠像人類(lèi)智能一樣，對(duì)模糊的信息加以表示；最后，人工智能具有較強(qiáng)的語(yǔ)音識(shí)別和抽象功能。前者主要是為了對(duì)模糊信息加以處理。而后者主要是為了對(duì)信息重要度加以區(qū)分，以便提高信息處理效率。用戶只需要智能機(jī)器提出具體要求便可，至于復(fù)雜的解決方案就交給智能程序了。

1.2 智能多媒體技術(shù)。首先，人機(jī)對(duì)話更加靈活。傳統(tǒng)多媒體在人機(jī)對(duì)話方面極為欠缺，導(dǎo)致教學(xué)單調(diào)乏味，不能取得預(yù)期良好效果，但智能多媒體卻不然，他能夠?qū)崿F(xiàn)人機(jī)自由對(duì)話和互動(dòng)，同時(shí)還能結(jié)合學(xué)生實(shí)際對(duì)學(xué)生的問(wèn)題給出不同層次的答案。其次，教學(xué)可行性更強(qiáng)。由于學(xué)生在認(rèn)知能力和個(gè)人素養(yǎng)方面都存在差異，而且學(xué)習(xí)主動(dòng)性也不盡相同，人工智能必須要結(jié)合學(xué)生實(shí)際學(xué)習(xí)狀況，為每一位學(xué)生設(shè)計(jì)制定個(gè)性化的學(xué)習(xí)計(jì)劃和學(xué)習(xí)目標(biāo)，對(duì)學(xué)生進(jìn)行針對(duì)性較強(qiáng)的教學(xué)，真正實(shí)現(xiàn)因材施教。再次，具有強(qiáng)大的創(chuàng)造性和糾錯(cuò)性。前者屬于人工智能的顯著特征，而后者屬于人工智能的重要表現(xiàn)方面。最后，智能多媒體具有老師特征。在實(shí)際教學(xué)過(guò)程中，智能多媒體可以對(duì)教學(xué)雙方的行為進(jìn)行智能評(píng)價(jià)，以便能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)教學(xué)中的薄弱點(diǎn)，有助于實(shí)現(xiàn)教學(xué)相長(zhǎng)，全面提高教學(xué)質(zhì)量和教學(xué)效果。

2 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育的現(xiàn)狀

隨著現(xiàn)代科學(xué)的進(jìn)步，網(wǎng)絡(luò)信息的發(fā)達(dá)，人們的教學(xué)觀念和學(xué)習(xí)觀念都發(fā)生了前所未有的改變，網(wǎng)絡(luò)時(shí)代正全面到來(lái)。為了滿足現(xiàn)代社會(huì)對(duì)人才的實(shí)際需求，培養(yǎng)大量現(xiàn)代化優(yōu)秀人才，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模式業(yè)已成型并不斷完善。目前，高校正規(guī)教學(xué)模式依然是現(xiàn)代教學(xué)主流，盡管在系統(tǒng)傳授知識(shí)和規(guī)范培養(yǎng)人才方面具有無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)，但在資金投入、效益創(chuàng)收和時(shí)空限制等方面具有很大的弊端，靈活性不足，無(wú)法有效滿足現(xiàn)代教育的發(fā)展要求。

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)對(duì)傳統(tǒng)教學(xué)形成了巨大挑戰(zhàn)，并產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。它不僅有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)教學(xué)的時(shí)空限制缺陷，而且賦予了教學(xué)極大的樂(lè)趣性，吸引了越來(lái)越多的人積極投身到網(wǎng)絡(luò)教學(xué)建設(shè)中去，任何人無(wú)論何時(shí)何地都能夠通過(guò)網(wǎng)絡(luò)課堂去學(xué)習(xí)和提高。但目前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)發(fā)展仍處于探索期，在實(shí)際運(yùn)用方面還存在許多問(wèn)題：第一，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的學(xué)習(xí)支持服務(wù)體系尚不健全，導(dǎo)學(xué)手段和答疑方法還非常落后，由于各種原因，在服務(wù)方式上缺乏針對(duì)性、策略性和積極性；第二，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)教學(xué)中存在著空間分散、時(shí)間流動(dòng)和自主性差等問(wèn)題和弊端；第三，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)承載能力和信息查詢能力還十分有限；第四，如何實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)考試的開(kāi)放性，確?？荚嚨目陀^性、公正性、權(quán)威性，已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)教學(xué)發(fā)展的瓶頸；第五，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的核心支撐系統(tǒng)――CAI，還無(wú)法有效滿足和適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的實(shí)際需求和發(fā)展要求。

主流CAI課件主要有兩種，一種是單機(jī)版的初級(jí)課件，包括簡(jiǎn)單的Authorware課件、PPT幻燈片和圖文網(wǎng)頁(yè)等。一種是高級(jí)的網(wǎng)絡(luò)版課件。該類(lèi)課件主要以靜態(tài)圖文和動(dòng)態(tài)演示組成的網(wǎng)頁(yè)為主，以聊天室、電子郵件和QQ群等形式為輔，實(shí)現(xiàn)師生互動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)答疑的一種改進(jìn)型課件。初級(jí)課件在實(shí)際教學(xué)中以操作容易、更新及時(shí)和維護(hù)方便著稱，但實(shí)際上就是傳統(tǒng)教學(xué)手段的變相挪用。還有些課件，盡管在互動(dòng)性方面有著不錯(cuò)的效果，但是制作繁瑣、更新較慢和維護(hù)復(fù)雜。因此，高級(jí)網(wǎng)絡(luò)課件是目前網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的主流課件，已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)課件的固定模板。改進(jìn)型的網(wǎng)絡(luò)課件有效地解決了傳統(tǒng)多媒體在師生互動(dòng)不足的問(wèn)題。上述兩類(lèi)課件是現(xiàn)在最為常見(jiàn)的兩種CAI課件，盡管兩者都有各自的優(yōu)勢(shì)，但作為網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的重要手段，仍存在許多問(wèn)題和弊端：無(wú)法實(shí)現(xiàn)因材施教，無(wú)法開(kāi)展層次教學(xué)；作為教學(xué)的一大主體，學(xué)生在個(gè)性化交互操作方面仍有很大不足；對(duì)學(xué)習(xí)過(guò)程中出現(xiàn)的普遍問(wèn)題無(wú)法進(jìn)行智能統(tǒng)計(jì)、分析和評(píng)價(jià)等。

3 人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的運(yùn)用

3.1 人工智能多媒體系統(tǒng)。（1）知識(shí)庫(kù)。智能多媒體已經(jīng)不再是用來(lái)進(jìn)行紙質(zhì)媒體數(shù)字轉(zhuǎn)化的工具了，它應(yīng)該具備相應(yīng)完善的知識(shí)庫(kù)，而知識(shí)庫(kù)里的教學(xué)內(nèi)容要結(jié)合教學(xué)實(shí)際和學(xué)生現(xiàn)狀進(jìn)行針對(duì)性、個(gè)性化設(shè)計(jì)。同時(shí)，要實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)資源的高度共享，并及時(shí)加以更新和補(bǔ)充，如此才能充分發(fā)揮知識(shí)庫(kù)的教學(xué)服務(wù)作用。（2）教學(xué)板塊。教學(xué)板塊的設(shè)計(jì)主要是出于教學(xué)綜合性考慮的，教學(xué)方法的創(chuàng)新是其關(guān)注的重點(diǎn)內(nèi)容。該模塊的實(shí)現(xiàn)要以掌握專(zhuān)業(yè)知識(shí)、教學(xué)策略和人機(jī)對(duì)話等領(lǐng)域的知識(shí)為前提，結(jié)合學(xué)生實(shí)際學(xué)習(xí)現(xiàn)狀和特點(diǎn)，利用智能系統(tǒng)的現(xiàn)代化技術(shù)手段對(duì)知識(shí)和相關(guān)教育措施加以高效搜索。（3）學(xué)生板塊。及時(shí)掌握學(xué)生心理動(dòng)態(tài)和學(xué)習(xí)狀況是智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的一大特征，結(jié)合學(xué)生實(shí)際狀況加以智能評(píng)判，進(jìn)而加以針對(duì)性指導(dǎo)和個(gè)性化輔導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)因人施教和因材施教，全面提高學(xué)習(xí)效率和學(xué)習(xí)質(zhì)量。（4）用戶模塊。用戶模塊是智能系統(tǒng)無(wú)法忽視和省略的關(guān)鍵模塊，整個(gè)智能系統(tǒng)的正常運(yùn)行離不開(kāi)人工程序操作，用戶需要通過(guò)用戶終端將教學(xué)內(nèi)容上傳到網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)，才能順利完成教學(xué)。

3.2 人工智能多媒體教學(xué)的發(fā)展。（1）加強(qiáng)與網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的成熟，智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)與網(wǎng)絡(luò)之間的關(guān)系日益緊密，多元化、多維度網(wǎng)絡(luò)空間日益成為一種趨勢(shì)?；ヂ?lián)網(wǎng)具有信息量大、更新速度快、超時(shí)空性等優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)與網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合是人工智能計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)未來(lái)發(fā)展的重要方向。（2）加強(qiáng)智能的應(yīng)用。人機(jī)對(duì)話、機(jī)器指導(dǎo)的教學(xué)模式將成為未來(lái)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的核心模式，傳統(tǒng)教師的角色將逐漸被計(jì)算機(jī)取代。最為典型的就是現(xiàn)代智能導(dǎo)航系統(tǒng)。（3）加強(qiáng)系統(tǒng)軟件的研發(fā)。系統(tǒng)軟件的更新日新月異，舊的系統(tǒng)軟件已經(jīng)無(wú)法有效滿足網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的時(shí)代要求，加強(qiáng)系統(tǒng)軟件的研發(fā)以便充分滿足網(wǎng)絡(luò)要求，更好地幫助學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題，進(jìn)而提高學(xué)習(xí)效率和教學(xué)質(zhì)量。

4 結(jié)束語(yǔ)

人工智能技術(shù)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中的運(yùn)用將為現(xiàn)代化教育提供新的發(fā)展思路，將全面改善網(wǎng)絡(luò)教學(xué)環(huán)境，拓展學(xué)習(xí)服務(wù)渠道，提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)質(zhì)量，并有可能徹底打破計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育的時(shí)空限制，全面加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的開(kāi)放性，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的個(gè)性化、人性化和智能化，充分落實(shí)以學(xué)生為本的教學(xué)理念。未來(lái)CAI技術(shù)的進(jìn)一步成熟將全面提高網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的整體格局，我們有理由相信，智能網(wǎng)絡(luò)教學(xué)將迎來(lái)全新的發(fā)展春天。

參考文獻(xiàn)：

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第2篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

>> 智能游戲開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)課程教學(xué)方法探索 數(shù)字媒體技術(shù)專(zhuān)業(yè)游戲設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)方向本科課程設(shè)置的探討 游戲設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)課程教學(xué)方法探析 游戲開(kāi)發(fā)應(yīng)用中的“人工智能”課程教學(xué)方法探討 基于多元智能理論的網(wǎng)絡(luò)教育游戲設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā) 面向游戲開(kāi)發(fā)方向的“計(jì)算機(jī)圖形學(xué)”課程建設(shè)探討 計(jì)算機(jī)審計(jì)課程開(kāi)發(fā)與建設(shè)探討 智能信息處理課程群輔助教學(xué)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā) 益智小游戲設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā) 游戲設(shè)計(jì)方向課程建設(shè)研究 “人工智能與游戲編程”課程設(shè)計(jì) 高職游戲開(kāi)發(fā)專(zhuān)業(yè)課程體系建設(shè) 基于普通高校成人高等教育課程開(kāi)發(fā)與課程建設(shè)的探討 數(shù)字游戲設(shè)計(jì)專(zhuān)業(yè)建設(shè)方案探討 智能科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)的算法設(shè)計(jì)與分析課程教學(xué)探討 《Flas設(shè)計(jì)》課程建設(shè)的研究與探討 《網(wǎng)絡(luò)綜合布線設(shè)計(jì)與施工》課程建設(shè)探討 基于工作過(guò)程的《網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)》課程開(kāi)發(fā)與設(shè)計(jì)探討 “智能科學(xué)與技術(shù)”本科專(zhuān)業(yè)軟件實(shí)踐類(lèi)課程建設(shè)探討 “新藥設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)”精品課程的建設(shè)與實(shí)踐 常見(jiàn)問(wèn)題解答 當(dāng)前所在位置：l.

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Study on Intelligent Game Development and Design Teaching

YU Hong, WANG Guoyin, LIU Hongtao

(Institute of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts & Telecommunication, Chongqing 400065, China)

第3篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)技術(shù)理論；人工智能；云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)

21世紀(jì)以來(lái)，計(jì)算機(jī)廣泛應(yīng)用到社會(huì)生活生產(chǎn)中，使計(jì)算機(jī)技術(shù)理論成為當(dāng)代重要的學(xué)科之一。計(jì)算機(jī)各個(gè)邏輯器件的不斷更新，推動(dòng)了電子技術(shù)的飛速發(fā)展，我們已經(jīng)進(jìn)入了超大規(guī)模集成電路的時(shí)代。而隨著微電子技術(shù)的發(fā)展，直接帶動(dòng)了計(jì)算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的革新，使計(jì)算機(jī)技術(shù)的最新理論和方法得以應(yīng)用。計(jì)算機(jī)已從以前單一計(jì)算的裝置變革成為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、并行分布式計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和多計(jì)算機(jī)系統(tǒng)等多種高性能的系統(tǒng)。

1人工智能技術(shù)理論研究

人工智能是用人工的方法和技術(shù)模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)某些“機(jī)器思維”。具體來(lái)說(shuō)，就是研究如何使機(jī)器具有能聽(tīng)、會(huì)說(shuō)、能看、會(huì)寫(xiě)、能思維、會(huì)學(xué)習(xí)、能適應(yīng)環(huán)境變化、能解決各種實(shí)際問(wèn)題的一門(mén)學(xué)科。

1.1人工智能的應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀

人工智能技術(shù)包含自動(dòng)定理證明、問(wèn)題求解、自然語(yǔ)言處理、人工智能方法、程序語(yǔ)言和智能數(shù)據(jù)檢索系統(tǒng)及自動(dòng)程序設(shè)計(jì)等等。目前，人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域主要有以下幾個(gè)方面：一是問(wèn)題求解。就是人工智能程序自主地知道如何思考解決的問(wèn)題，會(huì)像人類(lèi)一樣進(jìn)行獨(dú)立地思考。二是邏輯推理與定理證明。這是人工智能研究時(shí)間最久的領(lǐng)域之一，也是一個(gè)極其重要的論題。邏輯推理與定理證明不僅需要有根據(jù)假設(shè)進(jìn)行演繹的能力，而且許多非形式的工作。三是自然語(yǔ)言處理。自然語(yǔ)言的處理是人工智能技術(shù)應(yīng)用與實(shí)際領(lǐng)域的典范，當(dāng)前的主要課題是：如何使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)以主題和對(duì)話情景為基礎(chǔ)，生成和理解自然的語(yǔ)言，應(yīng)用到人們的日常生活中，例如：汽車(chē)的語(yǔ)音導(dǎo)航系統(tǒng)，手機(jī)的語(yǔ)音輸入系統(tǒng)等。四是智能信息檢索技術(shù)。信息獲取和檢索技術(shù)已成為當(dāng)代計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)研究中迫切需要破解的命題，將人工智能技術(shù)應(yīng)用于這一領(lǐng)域是人工智能走向廣泛實(shí)際應(yīng)用的契機(jī)與突破口。

1.2目前人工智能發(fā)展的瓶頸

人工智能學(xué)科的發(fā)展曲折，面臨不少難題，主要有以下幾個(gè)方面：一是研究方法不足。由于目前人類(lèi)對(duì)人本身腦部結(jié)構(gòu)和大腦工作模式認(rèn)識(shí)的不完全，導(dǎo)致無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)對(duì)人腦運(yùn)行的模擬。二是機(jī)器翻譯存在困難。機(jī)器翻譯所面臨的主要問(wèn)題是構(gòu)成句子的單詞和歧義性問(wèn)題。要消除歧義性就需要結(jié)合原文的上下文來(lái)對(duì)句子進(jìn)行分析，從而尋找該語(yǔ)句在上下文中的準(zhǔn)確意義。

1.3人工智能未來(lái)發(fā)展的展望

人工智能具有十分巨大的發(fā)展?jié)摿Γ诟鞣N新科技的出現(xiàn)層出不窮，人工智能將來(lái)的發(fā)展將不可限量。一是構(gòu)建智能計(jì)算機(jī)，代替人類(lèi)從事腦力勞動(dòng)。將人類(lèi)從繁雜的腦力勞動(dòng)中解放出來(lái)，從而極大的提高運(yùn)算速度和效率。二是計(jì)算機(jī)的自然語(yǔ)言處理。它是未來(lái)計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域與人工智能領(lǐng)域中的重要研究方向和發(fā)展趨勢(shì)。隨科研人員的艱苦努力，在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域已取得了令人矚目應(yīng)用成果，不久將會(huì)有許多產(chǎn)品出現(xiàn)在眾多領(lǐng)域。三是計(jì)算機(jī)的自主繼續(xù)學(xué)習(xí)。目前科學(xué)家正在研究如何使計(jì)算機(jī)模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，自主的增長(zhǎng)新知識(shí)或技能。這是一個(gè)新的發(fā)展趨勢(shì)，雖然目前還沒(méi)取得顯著的實(shí)質(zhì)性成果，但隨著研究的深入，許多新的學(xué)習(xí)方法出現(xiàn)在人們的視野中。

2云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)理論研究

云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)是源于計(jì)算機(jī)科技所誕生一種信息儲(chǔ)存模式。云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)是通過(guò)將信息資料進(jìn)行抽象虛擬化的一個(gè)過(guò)程，主要通過(guò)將網(wǎng)絡(luò)上存在的資源進(jìn)行虛擬化處理，供被服務(wù)方作統(tǒng)計(jì)研究使用，經(jīng)過(guò)云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)處理后的網(wǎng)絡(luò)資料就會(huì)產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值，有利于企業(yè)和個(gè)人對(duì)所其所需的材料進(jìn)行有償或無(wú)償?shù)氖褂谩?/p>

2.1云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的迅猛進(jìn)步，我國(guó)越來(lái)越重視云計(jì)算的應(yīng)用，政府部門(mén)也結(jié)合中國(guó)實(shí)際，為云計(jì)算的基礎(chǔ)建設(shè)提供了資金投入與環(huán)境保障，并且在國(guó)家重點(diǎn)科研技術(shù)部門(mén)設(shè)立了直接負(fù)責(zé)云計(jì)算的發(fā)展與開(kāi)發(fā)活動(dòng)的專(zhuān)業(yè)部門(mén)。據(jù)報(bào)道，2016年我國(guó)在云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)方面投入資金10億美元左右。由此可見(jiàn)，云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用為人們的生活與工作帶來(lái)了更為高效、更為優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。而聚焦國(guó)外的發(fā)展顯示，云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)所儲(chǔ)存的相關(guān)信息資料已經(jīng)達(dá)到了全世界數(shù)據(jù)資源的20%，能夠充分的為人們提供高效優(yōu)質(zhì)的資料信息。而云計(jì)算自身的安全應(yīng)用也為更多的企業(yè)和個(gè)人提供了更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)類(lèi)型，有利于全球經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康穩(wěn)定發(fā)展。

2.2云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展存在的問(wèn)題

實(shí)現(xiàn)云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)面臨著諸多挑戰(zhàn)，系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化工作還需要更進(jìn)一步的研究，還有一系列有待解決的問(wèn)題。最重要的就是數(shù)據(jù)的安全和隱私問(wèn)題。用戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端，如何保證用戶的數(shù)據(jù)不被非法訪問(wèn)和泄露。同時(shí)系統(tǒng)本身的可擴(kuò)展性、可用性、可靠性、可管理性等都是要重點(diǎn)解決的問(wèn)題。云計(jì)算在縮短單機(jī)密集數(shù)據(jù)處理任務(wù)時(shí)，對(duì)于傳輸?shù)皆贫松系男畔⑻幚硎欠癜踩в匈|(zhì)疑，若處理不當(dāng)，將會(huì)對(duì)云計(jì)算的發(fā)展產(chǎn)生一定負(fù)面影響。當(dāng)今，計(jì)算機(jī)和移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，使計(jì)算機(jī)技術(shù)理論應(yīng)用到社會(huì)生活的各個(gè)方面，對(duì)當(dāng)今最新的人工智能技術(shù)、云計(jì)算與數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)等方面的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行研究，對(duì)于整個(gè)世界的科技與經(jīng)濟(jì)發(fā)展都有著決定性的作用，計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展也必將更好地改善人們的生活方式和生產(chǎn)模式，更好地為人類(lèi)服務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊焱.人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)研究[J].信息與電腦(理論版),2012(8).

第4篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

好萊塢大片中彰顯的人工智能，令人們開(kāi)始擔(dān)憂人類(lèi)未來(lái)會(huì)被更智能的機(jī)器人所統(tǒng)治，甚或消滅。而史蒂芬-霍金有關(guān)人工智能或使人類(lèi)滅亡的論斷，以及企業(yè)巨鱷埃隆-馬斯克關(guān)于“創(chuàng)造人工智能就像召喚魔鬼”的言論，無(wú)疑令人類(lèi)對(duì)人工智能的擔(dān)憂雪上加霜。這么說(shuō)來(lái)，難道人類(lèi)注定無(wú)法避免被計(jì)算機(jī)所征服？

有關(guān)人工智能話題這個(gè)熱門(mén)話題，我們有必要進(jìn)行一次深入探討，了解人工智能的優(yōu)劣勢(shì)。首先，人工智能已是我們生活的一部分。谷歌搜索背后運(yùn)用的計(jì)算，或者快速瀏覽亞馬遜網(wǎng)站，計(jì)算機(jī)軟件一直在學(xué)習(xí)如何快速有效地作出反應(yīng)。在人們眼中，這種程度的人工智能“局限大”且“能力弱”，因?yàn)樗荒茉诎l(fā)明者給定的框架內(nèi)運(yùn)作。相比之下，“局限小”或者“能力強(qiáng)”的人工智能意味著，果斷執(zhí)行違背發(fā)明者意愿的任務(wù)，這種人工智能不會(huì)“思考”，但是能夠臨場(chǎng)發(fā)揮。然而，目前還不存在這種意義上的人工智能，因?yàn)樵谀M人腦運(yùn)作或從零開(kāi)始構(gòu)筑自主處理能力方面還困難重重，更不用說(shuō)創(chuàng)造一個(gè)擁有自我意識(shí)和思想的機(jī)器人。

為了真實(shí)探究人工智能現(xiàn)狀，記者參觀了美國(guó)宇航局位于加利福尼亞州帕薩迪那的噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室，觀看工程師研制全球最智能機(jī)器人的過(guò)程。他們對(duì)記者提出的有關(guān)人類(lèi)會(huì)被機(jī)器人軍隊(duì)接管的想法付之一笑。類(lèi)人猿機(jī)器人RonoSimian的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人布雷特-肯尼迪表示：“我從不擔(dān)心智能機(jī)器人。”類(lèi)人猿機(jī)器人RonoSimian屬于令人類(lèi)擔(dān)憂的機(jī)器人版本，它看上去很像一只機(jī)器猴子，借助眾多輪子可以變換不同姿勢(shì)，如站立、爬行，或者打滾。RonoSimian的設(shè)計(jì)初衷是，趕赴人類(lèi)難以進(jìn)入的危險(xiǎn)災(zāi)害區(qū)，如倒塌的建筑物或者被毀的核反應(yīng)堆執(zhí)行任務(wù)。它身上裝載有兩臺(tái)計(jì)算機(jī)，一臺(tái)用來(lái)控制身體中的傳感器，一臺(tái)用來(lái)控制身體活動(dòng)。執(zhí)行任務(wù)時(shí)，RonoSimian可以執(zhí)行諸多任務(wù)，如駕駛汽車(chē)，關(guān)閉巨型閥門(mén)，它在美國(guó)國(guó)防部最近舉辦的機(jī)器人挑戰(zhàn)賽中榮獲第五名。

然而，RonoSimian的實(shí)際智力非常簡(jiǎn)單。機(jī)器的確需要給定詳細(xì)參數(shù)，才能準(zhǔn)確執(zhí)行各類(lèi)任務(wù)。布雷迪-肯尼迪身邊每天都圍繞著機(jī)器人，他表示：“在可以預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，我不擔(dān)心也不指望機(jī)器人會(huì)跟人類(lèi)一樣智能。我擁有一手資料，知道指令機(jī)器人執(zhí)行各種任務(wù)絕非易事?！蓖瑯樱?guó)人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物，布里斯托機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室的阿蘭-溫菲爾德教授也表示支持這一觀點(diǎn)。溫菲爾德教授表示：“我一直認(rèn)為完全沒(méi)有必要擔(dān)心，有關(guān)未來(lái)超級(jí)智能機(jī)器人會(huì)接管人類(lèi)統(tǒng)治地球的論點(diǎn)實(shí)在是過(guò)于夸張?！?/p>

不過(guò)，溫菲爾德教授承認(rèn)，人類(lèi)應(yīng)該謹(jǐn)慎對(duì)待人工智能的發(fā)明和應(yīng)用。在全球1000位簽署呼吁“禁止在武器中應(yīng)用人工智能”的科學(xué)家和工程師中，他是其中之一。他指出：“機(jī)器人和智能系統(tǒng)的研究開(kāi)發(fā)，必須遵循極高的安全標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)槲覀冃枰踩南匆聶C(jī)、汽車(chē)和飛機(jī)。”然而，誰(shuí)也無(wú)法預(yù)料未來(lái)的科技進(jìn)步節(jié)奏，因?yàn)檎l(shuí)也無(wú)法保證全球每一個(gè)角落的每一位科學(xué)家都能持同樣負(fù)責(zé)謹(jǐn)慎的態(tài)度。因此，在人工智能研發(fā)領(lǐng)域，的確存在不安定因素。

人工智能安全與否的一個(gè)至關(guān)重要里程碑就是人機(jī)對(duì)等，即“人工普通智能”?？茖W(xué)家正在努力研究評(píng)估，機(jī)器人何時(shí)會(huì)與人類(lèi)一樣擁有對(duì)等智能，以及這種對(duì)等對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)有何意義。牛津大學(xué)人類(lèi)未來(lái)研究院院長(zhǎng)尼克-博斯特羅姆教授，在新書(shū)《超級(jí)智能》中對(duì)未來(lái)人工智能繼續(xù)發(fā)展所帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，表示了深深的擔(dān)憂，并對(duì)此發(fā)出了警告。他援引了人工智能領(lǐng)域一些專(zhuān)家的最新調(diào)查成果。一項(xiàng)調(diào)查顯示，有50%的可能計(jì)算機(jī)將在2050年具備相當(dāng)人類(lèi)水平的智能；另一項(xiàng)調(diào)查顯示，有90%的可能在2075年機(jī)器人將具備與人類(lèi)對(duì)等的智能。尼克-博斯特羅姆教授稱，自己是一個(gè)不折不扣的人工智能支持者，因?yàn)榻柚斯ぶ悄芸梢詰?yīng)對(duì)氣候變化、能源與新藥物等問(wèn)題。

第5篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

關(guān)鍵詞：大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)；教學(xué)改革；人工智能；智慧課堂

云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能新興領(lǐng)域的崛起，推動(dòng)信息技術(shù)全面滲透于人們的生產(chǎn)生活中。信息技術(shù)的核心在于計(jì)算機(jī)技術(shù)和通信技術(shù)。然而，雖然目前各個(gè)高校都開(kāi)設(shè)了計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程，但是其教學(xué)卻存在著諸多問(wèn)題，導(dǎo)致該課程無(wú)法達(dá)到預(yù)期的教學(xué)效果。教育部在2012年《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011-2020年）》，其中指明“以教育信息化帶動(dòng)教育現(xiàn)代化，促進(jìn)教育的創(chuàng)新與變革”[2]。因此，本文以華中師范大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)為例，深入闡述了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)的弊端，提出了在當(dāng)前人工智能如火如荼的時(shí)代背景下，如何應(yīng)用人工智能相關(guān)技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)進(jìn)行改革的具體方案。該方案以創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)智慧課堂教學(xué)模式改革為主體，輔以教學(xué)觀念、知識(shí)體系和課程考核方式改革，以期對(duì)高校的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)有所裨益。

1傳統(tǒng)教學(xué)的缺陷

⑴課程的教學(xué)地位沒(méi)有引起足夠的重視一些高校為計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程分配較少的學(xué)時(shí)（少于48學(xué)時(shí)），甚至有的專(zhuān)業(yè)將此課程設(shè)置為選修課。這種設(shè)置降低了該課程在教師和學(xué)生心目中的位置，導(dǎo)致了對(duì)該課程的忽視。同時(shí)，不少老師因?yàn)閷W(xué)時(shí)不夠，時(shí)間緊迫，僅僅講述與考試相關(guān)的內(nèi)容，不考的一概不講。這導(dǎo)致學(xué)生的眼界受限，知識(shí)和能力受限，無(wú)法培養(yǎng)其全面綜合的計(jì)算機(jī)素質(zhì)。還有的專(zhuān)業(yè)沒(méi)有將這門(mén)課給專(zhuān)業(yè)的計(jì)算機(jī)學(xué)院的老師講授，而是隨意安排授課人員。沒(méi)有經(jīng)過(guò)系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)訓(xùn)練的教師缺乏足夠的知識(shí)儲(chǔ)備，很難講好這一門(mén)看似簡(jiǎn)單的課程。⑵課程教學(xué)內(nèi)容的制定與當(dāng)今時(shí)代對(duì)于信息化人才的需求脫節(jié)一些高校的現(xiàn)狀是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的課程教材知識(shí)陳舊[3]、質(zhì)量堪憂，教材總是無(wú)法跟上知識(shí)更新的步伐，例如都2019年了還在講Office2010。有的高校由于缺乏對(duì)課程的重視，沒(méi)有對(duì)教材優(yōu)中選優(yōu)，而是基于利益的考慮，優(yōu)先選擇自己院系編寫(xiě)的教材。其教材內(nèi)容是七拼八湊，沒(méi)有整體性、邏輯性和連貫性，更不用說(shuō)前瞻性。這樣的教材，無(wú)疑對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)設(shè)置了巨大的屏障。除此以外，一些院校的課程教學(xué)知識(shí)體系不夠明確和完善，教學(xué)大綱的制定不夠科學(xué)。從教學(xué)大綱中制定的學(xué)時(shí)分配來(lái)說(shuō)，常常偏重實(shí)用性[4]，常用計(jì)算機(jī)軟件操作占據(jù)了大部分的課時(shí)。這會(huì)讓教師在授課時(shí)輕理論而重操作，如此培養(yǎng)學(xué)生，非常不利于其計(jì)算思維的形成，對(duì)后續(xù)其他計(jì)算機(jī)相關(guān)課程的學(xué)習(xí)也是很大的傷害。⑶教學(xué)模式過(guò)于傳統(tǒng)，信息化水平較低從教學(xué)方式上來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的教學(xué)模式以教師課堂授課為中心，是以教師為主體的教學(xué)模式[5]。在這種模式下，教師仍然主要以填鴨式教學(xué)為主[6]，無(wú)法通過(guò)課堂教學(xué)發(fā)現(xiàn)學(xué)生的個(gè)性化特點(diǎn)，并進(jìn)行有針對(duì)性的教學(xué)。另外，雖然計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程一般都配備了實(shí)驗(yàn)課時(shí)，但是實(shí)驗(yàn)課常常是采用教師布置上機(jī)任務(wù)、學(xué)生做完抽樣檢查的模式。這對(duì)于大課堂來(lái)說(shuō)，教師的任務(wù)繁重，無(wú)法搜集到每一個(gè)學(xué)生的任務(wù)完成情況，無(wú)法清晰地掌握學(xué)生學(xué)習(xí)的實(shí)際情況和薄弱環(huán)節(jié)。而且，該課程缺乏相應(yīng)的研討課時(shí)，很難讓學(xué)生對(duì)其所學(xué)知識(shí)進(jìn)行深入思考和探究，以增強(qiáng)思辨能力和對(duì)課程的學(xué)習(xí)興趣。⑷課程考核方式不夠公平合理從考核方式上來(lái)說(shuō)，該課程普遍采用“平時(shí)成績(jī)”+“期末考試”的加權(quán)方式對(duì)學(xué)生成績(jī)進(jìn)行評(píng)定。平時(shí)成績(jī)多由考勤分所得，期末考試多采用機(jī)考模式。這種考核方式過(guò)于單一化、機(jī)械化，無(wú)法對(duì)學(xué)生進(jìn)行全方位的評(píng)價(jià)。很多學(xué)生來(lái)到教室打考勤，但可能根本沒(méi)聽(tīng)講，而是在睡覺(jué)或者玩手機(jī)。期末機(jī)考的公平合理性也是存在著很多的漏洞。例如機(jī)考的試題庫(kù)可以十年不變，分值的分配和難度的掌握都沒(méi)有經(jīng)過(guò)系統(tǒng)的考量。甚至有的考試系統(tǒng)不夠穩(wěn)定和安全，頻頻爆出Bug，嚴(yán)重影響了考試結(jié)果的真實(shí)性。

2新人工智能環(huán)境下對(duì)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程改革的具體方案

2012年開(kāi)始，在隨著卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在視覺(jué)處理方面的應(yīng)用取得巨大的成功之后，人工智能到達(dá)了有史以來(lái)的第三個(gè)爆發(fā)期。目前，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在AlphaGo、無(wú)人駕駛汽車(chē)、機(jī)器翻譯、智能助理、機(jī)器人、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域的發(fā)展如火如荼。與此同時(shí)，人工智能技術(shù)在教育領(lǐng)域方面的應(yīng)用已經(jīng)興起。人工智能的教學(xué)產(chǎn)品也已有先例，例如基于MOOC平臺(tái)研發(fā)的教學(xué)機(jī)器人MOOCBuddy等等?；谌斯ぶ悄艿慕逃侨诤显朴?jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、VR、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的增強(qiáng)型數(shù)字教育[2].在當(dāng)前人工智能的大時(shí)代背景下，針對(duì)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的種種弊端，我們提出了如下教學(xué)改革方案。⑴改變教學(xué)理念，確立計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的重要地位計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)作為高校的一門(mén)公共課，實(shí)則應(yīng)當(dāng)作為各個(gè)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生后續(xù)的學(xué)習(xí)、科研的必修之課程。因此，高等學(xué)校應(yīng)從源頭上確立該課程的重要地位，將該課程納入必修課范疇，并給與更充分合理的課時(shí)分配。除教學(xué)課時(shí)、實(shí)驗(yàn)課時(shí)之外，需要為該課程增加一定的研討課時(shí)。任課老師必須是來(lái)自于計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)的人才。同時(shí)，定時(shí)舉辦關(guān)于該課程的教學(xué)培訓(xùn)、教學(xué)研討會(huì)和教學(xué)比賽，改變教師的教學(xué)理念，從源頭上給予該課程足夠的重視。⑵優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，重新制定課程的教學(xué)知識(shí)體系教材是教師教學(xué)的主要依據(jù)，也是學(xué)生獲得系統(tǒng)性知識(shí)的主要來(lái)源。因此，教材對(duì)于教學(xué)的重要性不言而喻。教材的選取需要優(yōu)中擇優(yōu)，必要的時(shí)候可以根據(jù)自身院校的情況自己編寫(xiě)，力求使用好的教材使教學(xué)事半功倍。在選定優(yōu)質(zhì)教材的基礎(chǔ)上，制定更加合理的教學(xué)大綱，優(yōu)化計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的教學(xué)知識(shí)體系，突出計(jì)算機(jī)學(xué)科入門(mén)相關(guān)基礎(chǔ)理論知識(shí)的重要地位。對(duì)現(xiàn)有的過(guò)時(shí)內(nèi)容進(jìn)行更新，例如操作系統(tǒng)以Windows10的操作取代Windows7，Office這部分使用Office2019版本取代2010的版本，同時(shí)增加關(guān)于算法入門(mén)知識(shí)、程序設(shè)計(jì)入門(mén)知識(shí)以及人工智能、區(qū)塊鏈等前沿知識(shí)單元的介紹。以華中師范大學(xué)為例，我們?cè)趫D1中給出了該校計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的教學(xué)知識(shí)體系結(jié)構(gòu)圖。⑶充分利用現(xiàn)代化的教學(xué)工具和人工智能技術(shù)，構(gòu)建智慧課堂，改變傳統(tǒng)教學(xué)模式現(xiàn)代化的教學(xué)應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變以教師為核心的教學(xué)模式，更加突出學(xué)生的主體性地位。因此，在人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)和蓬勃發(fā)展的情形下，應(yīng)當(dāng)改變傳統(tǒng)的課堂教學(xué)形式，充分利用現(xiàn)代化信息技術(shù)，將傳統(tǒng)課堂教學(xué)和網(wǎng)絡(luò)課堂教學(xué)模式相結(jié)合，構(gòu)建智慧課堂。融合課堂教學(xué)身臨其境的效果與網(wǎng)絡(luò)課堂自主性強(qiáng)且方便師生交流的特點(diǎn)，通過(guò)師生之間多層次、立體化的互動(dòng)，達(dá)到提升教學(xué)效果的目的。同時(shí)，建立功能強(qiáng)大、完善的學(xué)生實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，基于不同專(zhuān)業(yè)學(xué)生的不同特點(diǎn)和不同需求，進(jìn)行個(gè)性化的作業(yè)設(shè)置。針對(duì)教師布置的實(shí)驗(yàn)任務(wù)和學(xué)生的完成情況，結(jié)合在線網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)，通過(guò)傳感器及網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，搜集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)，并且使用人工智能算法進(jìn)行智能分析，使教師對(duì)當(dāng)前的學(xué)生的學(xué)習(xí)情況一目了然，并能引導(dǎo)學(xué)生對(duì)重點(diǎn)、難點(diǎn)的鞏固和掌握。研討課以學(xué)生為主體，按照所選課題進(jìn)行分組調(diào)研、分組討論，刺激學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)其思辨能力。研討內(nèi)容最終可以課程論文的形式上交至課程共享平臺(tái)，由教師和同學(xué)共同給出評(píng)分。這里，仍以華中師范大學(xué)為例，我們將在線教學(xué)系統(tǒng)、實(shí)驗(yàn)課平臺(tái)、研討課共享平臺(tái)等集成為一個(gè)基于人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)智慧教學(xué)綜合平臺(tái)系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括用戶管理、在線教學(xué)、課堂互動(dòng)、作業(yè)管理、考試管理、BBS系統(tǒng)、智能分析和平臺(tái)管理8個(gè)模塊，其主要功能如圖2所示。該系統(tǒng)采用C/S模式，系統(tǒng)的服務(wù)器選用Linux服務(wù)器，同時(shí)開(kāi)發(fā)基于PC機(jī)的和手機(jī)端的客戶端系統(tǒng)，方便學(xué)生和教師隨時(shí)選用、更加靈活。在線教學(xué)模塊中的智能學(xué)習(xí)助理功能，能夠根據(jù)歷史用戶的學(xué)習(xí)行為和當(dāng)前用戶的學(xué)習(xí)行為，自動(dòng)地識(shí)別學(xué)習(xí)內(nèi)容中的難點(diǎn)以及當(dāng)前學(xué)生的難點(diǎn)內(nèi)容，有針對(duì)性地對(duì)學(xué)生進(jìn)行知識(shí)點(diǎn)強(qiáng)化。課堂互動(dòng)模塊中，通過(guò)可穿戴式傳感器搜集學(xué)生的學(xué)習(xí)行為，用于后續(xù)智能分析模塊中對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度和學(xué)習(xí)行為進(jìn)行智能分析。在線作業(yè)評(píng)價(jià)模塊包括機(jī)器評(píng)價(jià)和教師評(píng)價(jià)兩個(gè)功能。機(jī)器評(píng)價(jià)是系統(tǒng)為學(xué)生作業(yè)（客觀題、主觀題）自動(dòng)評(píng)分，其中主觀題的評(píng)分也是使用人工智能技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。教師評(píng)分時(shí)可以參考機(jī)器評(píng)分，減少教師工作量。同時(shí)，教師評(píng)分為機(jī)器評(píng)分提供機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，促進(jìn)機(jī)器評(píng)分更加智能。智能分析模塊能夠依據(jù)學(xué)生的在線課程學(xué)習(xí)模塊、課堂學(xué)習(xí)模塊、作業(yè)管理模塊等搜集到的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，促使教師深入了解學(xué)生的學(xué)習(xí)情況和個(gè)性化特點(diǎn)，提升教學(xué)的針對(duì)性，并且有助于后續(xù)對(duì)學(xué)生進(jìn)行全面、綜合的分析和成績(jī)?cè)u(píng)定。所有系統(tǒng)模塊中使用到的智能分析技術(shù)包括基本的統(tǒng)計(jì)分析、以及各類(lèi)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（k-means,NaveBayes,SupportVectorMachine,DeepLearning等等）。⑷改變傳統(tǒng)成績(jī)考核的方式在“教學(xué)”+“實(shí)驗(yàn)”+“研討課”課程結(jié)構(gòu)以及網(wǎng)絡(luò)智慧教學(xué)綜合平臺(tái)的輔助之下，學(xué)生的成績(jī)?cè)u(píng)定更加全面化、多元化、公平化、自動(dòng)化[7]。平時(shí)成績(jī)中，除了教學(xué)綜合平臺(tái)的“課堂簽到”次數(shù)之外，還增加更多豐富多元化的考察信息，如：學(xué)生的課堂討論、在線課程學(xué)習(xí)和考核結(jié)果、平時(shí)作業(yè)完成情況，以及智能分析模塊中輔助分析的學(xué)習(xí)態(tài)度、學(xué)習(xí)能力、平時(shí)成績(jī)預(yù)測(cè)。期末上機(jī)考試系統(tǒng)也是智慧課堂綜合平臺(tái)的一個(gè)子模塊，是精心設(shè)計(jì)的穩(wěn)定、安全、功能強(qiáng)大的子系統(tǒng)，方便教師每一年更新試題庫(kù)，修改bug。試題庫(kù)中的每一套試卷都應(yīng)當(dāng)經(jīng)過(guò)科學(xué)的考卷質(zhì)量分析，使其難度、覆蓋范圍在一個(gè)均衡、合理的范圍。最后，教師通過(guò)對(duì)各類(lèi)平時(shí)成績(jī)指標(biāo)以及期末考試成績(jī)加權(quán)，給出最終的學(xué)習(xí)成績(jī)。通過(guò)規(guī)范、合理、公平、全面的考核體系，獲得對(duì)學(xué)生公平、完善的評(píng)價(jià)機(jī)制，激勵(lì)學(xué)生并刺激教學(xué)良性運(yùn)轉(zhuǎn)。

3結(jié)束語(yǔ)

第6篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

一、人工智能概述

人工智能（AI）又稱為機(jī)器智能，John McCarthy將其定義為“制造智能化機(jī)器的相關(guān)科學(xué)和工程”[1]。對(duì)此我們可以理解為“研究能否實(shí)現(xiàn)、如何實(shí)現(xiàn)這樣的智能系統(tǒng)的科學(xué)知識(shí)和研究領(lǐng)域”。在此基礎(chǔ)上，著名研究型大學(xué)MIT的溫斯頓解釋為“人工智能是解決如何讓計(jì)算機(jī)完成之前由人類(lèi)才能完成的工作”[2]。其實(shí)許多研究者都有不同的見(jiàn)解，所以除此之外還有很多種定義，但都基本上反映出人工智能的內(nèi)涵與思想。簡(jiǎn)單的說(shuō)，人工智能就是“關(guān)于研發(fā)人工構(gòu)造出的可以模擬人的意識(shí)和思維方式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的理論和應(yīng)用，這些系統(tǒng)可以取代部分目前人類(lèi)正在做的工作”。

二、會(huì)計(jì)行業(yè)人力資源的現(xiàn)狀

企業(yè)在任何時(shí)候都不應(yīng)該忽視人力資源的影響和作用，尤其是作為服務(wù)型的會(huì)計(jì)行業(yè)，因?yàn)樗娜肆Y源通常表現(xiàn)為工作者的技能水平，可以說(shuō)它是決定本行業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的最重要因素。近幾年來(lái)由于企業(yè)逐步邁向科學(xué)化管理和現(xiàn)代化管理，所以無(wú)論是在數(shù)量上還是質(zhì)量上，會(huì)計(jì)行業(yè)對(duì)專(zhuān)業(yè)人才的需求層次都越來(lái)越高。雖然會(huì)計(jì)行業(yè)的人力資源狀況在現(xiàn)階段還處于不斷變化之中，但是我們?nèi)匀豢梢詺w結(jié)出以下問(wèn)題。

（一）文化水平普遍較低

目前我國(guó)會(huì)計(jì)人員數(shù)量眾多，但是文化水平普遍較低。數(shù)據(jù)顯示，截止2014年我國(guó)已有1600萬(wàn)的財(cái)會(huì)人員，而注會(huì)人數(shù)僅有16萬(wàn)。在這1600萬(wàn)人中，只有13%的人員經(jīng)過(guò)專(zhuān)門(mén)的會(huì)計(jì)培訓(xùn)，10%左右的人員受到過(guò)大學(xué)或者專(zhuān)科以上的教育[3]。

（二）部分人員職業(yè)素質(zhì)不高

一方面是由于現(xiàn)有會(huì)計(jì)人員大多知識(shí)內(nèi)容單一、結(jié)構(gòu)老化、層次不夠豐富，接受新知識(shí)速度較慢以及對(duì)本職工作感到枯燥、缺乏熱情和敬業(yè)精神等使得業(yè)務(wù)素質(zhì)不高；另一方面是職業(yè)素質(zhì)不高，會(huì)計(jì)人員職業(yè)素質(zhì)和操守是工作質(zhì)量的重要影響因素之一，而目前我國(guó)對(duì)財(cái)會(huì)從業(yè)人員的職業(yè)素質(zhì)與法規(guī)方面的培養(yǎng)不夠重視，部分會(huì)計(jì)人員法制觀念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成賬務(wù)混亂，帶來(lái)財(cái)務(wù)和稅務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)，降低了行業(yè)公信力。

（三）會(huì)計(jì)人員隊(duì)伍能力結(jié)構(gòu)失衡

目前我國(guó)的會(huì)計(jì)行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀是隊(duì)伍能力結(jié)構(gòu)失衡，而且呈現(xiàn)兩極分化的趨勢(shì)，一邊是會(huì)計(jì)行業(yè)中普通的核算人員的數(shù)量越來(lái)越多，幾乎達(dá)到飽和。另一邊高水平的財(cái)務(wù)管理人才有很大的市場(chǎng)缺口，高級(jí)應(yīng)用型、復(fù)合型人才在社會(huì)上供不應(yīng)求[4]。雖然我國(guó)已經(jīng)引入管理會(huì)計(jì)幾十年有余，但是仍然沒(méi)有得到實(shí)際應(yīng)用和全面推廣。

三、人工智能帶來(lái)的影響

（一）人工智能適用于會(huì)計(jì)行業(yè)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的不斷提高，人工智能的技術(shù)已經(jīng)可以適用于會(huì)計(jì)行業(yè)的部分工作，會(huì)計(jì)行業(yè)發(fā)展的新特點(diǎn)將是以電子技術(shù)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)為主。目前的會(huì)計(jì)行業(yè)的工作方式和核算手段日新月異，它經(jīng)歷了從早期的手工核算到會(huì)計(jì)電算化，再到如今在審計(jì)、會(huì)計(jì)和稅務(wù)等工作中引入人工智能的概念。正如知名企業(yè)家李開(kāi)復(fù)所言，在未來(lái)的幾年里，機(jī)器不僅僅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人類(lèi)大部分的工作，這里我們用“冰山模型”解釋人工智能適用于會(huì)計(jì)行業(yè)的程度，如圖1所示。

如同上升的冰山一樣，隨著人工智能的發(fā)展與完善，將會(huì)有越來(lái)越多的功能被引入會(huì)計(jì)行業(yè)。目前只有財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員所做的部分不需要多少技術(shù)含量、簡(jiǎn)單重復(fù)的工作，例如幫助員工閱讀乏味的合同和其他文件將被善于記憶與運(yùn)算的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)所取代，審計(jì)、稅務(wù)等基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)人員會(huì)逐步減少，取而代之的是智能審計(jì)、智能稅務(wù)等人工智能系統(tǒng)。隨著人工智能與會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的不斷結(jié)合，互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)挖掘和云計(jì)算的進(jìn)一步發(fā)展，以及支持財(cái)務(wù)分析和會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的創(chuàng)新，人類(lèi)將構(gòu)建出智能財(cái)務(wù)決策支持系統(tǒng)[5]。但是冰山不會(huì)無(wú)限上升，因?yàn)槿斯ぶ悄苁前凑帐孪仍O(shè)定的規(guī)則執(zhí)行程序的，它沒(méi)有感情，不能徹底地實(shí)現(xiàn)靈活思考，例如在涉及人的方面――處理組織與人員、組織與組織和組織與人員的問(wèn)題時(shí)，人工智能并不具有完全智能地處理問(wèn)題的能力，因而人工智能并不能完全取代財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員。

（二）人工智能促進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展

隨著人工智能浪潮的到來(lái)，及時(shí)引進(jìn)并利用其高性能的運(yùn)算能力和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力等優(yōu)勢(shì)，可以在以下幾個(gè)方面促進(jìn)會(huì)計(jì)行業(yè)的發(fā)展。

1.人工智能可以減少失誤。會(huì)計(jì)行業(yè)在現(xiàn)階段普遍存在會(huì)計(jì)信息失實(shí)的問(wèn)題，這種問(wèn)題的一個(gè)主要原因是由于巨大的數(shù)據(jù)量造成的人為失誤，另一個(gè)原因是部分內(nèi)部人員為了以權(quán)謀私而對(duì)信息進(jìn)行了數(shù)據(jù)造假或者更改。人工智能系統(tǒng)的引入，則可以有效避免手工編制詢證函而造成的潛在失誤[6]。一定程度上緩解了由會(huì)計(jì)工作失誤而帶來(lái)的信息不真實(shí)的問(wèn)題，減少了會(huì)計(jì)信息混亂和財(cái)產(chǎn)流失的風(fēng)險(xiǎn)。

2.人工智能可以使會(huì)計(jì)行業(yè)的業(yè)務(wù)效率得到提高。其實(shí)自助銀行的ATM存取款機(jī)其實(shí)已經(jīng)取代了銀行人員的部分工作，同時(shí)提高了服務(wù)的效率。例如人工智能的“智能”系統(tǒng)在對(duì)相關(guān)的科目、交易進(jìn)行全面分析后，可以在更短的時(shí)間里進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和挑選樣本函證。財(cái)會(huì)人員將不必在花費(fèi)時(shí)間和精力在類(lèi)似普通核算這樣簡(jiǎn)單而費(fèi)神的工作上，轉(zhuǎn)而有機(jī)會(huì)去處理更加復(fù)雜的事情。

3.提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。人工智能在數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上可以處理數(shù)據(jù)、建立數(shù)據(jù)庫(kù)并跟蹤數(shù)據(jù)分析，甚至可以對(duì)建模分析、對(duì)投資預(yù)測(cè)，相對(duì)于人類(lèi)有限的信息存儲(chǔ)量和計(jì)算能力，人工智能具有更加齊備的信息和高速的運(yùn)算能力。同時(shí)，人工智能可以結(jié)合專(zhuān)家決策系統(tǒng)識(shí)別并提出消除金融危機(jī)給財(cái)務(wù)管理帶來(lái)的影響，可以通過(guò)學(xué)習(xí)來(lái)識(shí)別財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，化解安全隱患，建立預(yù)警模型。

4.釋放人力資源和減少用工成本?，F(xiàn)在的會(huì)計(jì)人員大多按照基本流程來(lái)劃分工作職能。而核算和監(jiān)督是會(huì)計(jì)的兩個(gè)基本職能，會(huì)計(jì)人員最主要的業(yè)務(wù)就是審核、記載、報(bào)告和存檔等基礎(chǔ)工作，現(xiàn)在人工智能的引進(jìn)可以大量解決這種日常的、標(biāo)準(zhǔn)的、高頻的工作，從而減少財(cái)務(wù)核算型人員，減少用工的成本。

（三）人工智能帶來(lái)的變革

1.人工智能的引入可以迅速處理許多以前要耗費(fèi)大量精力才能處理的事情，從枯燥乏味的合同閱讀和一些其他文件的審查工作中解放出來(lái)，而且還可以在復(fù)雜的文件中提取有效信息從而讓業(yè)務(wù)的處理流程和程序得到簡(jiǎn)化，同時(shí)極大提高了工作的效率和拓寬人類(lèi)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，會(huì)計(jì)可以實(shí)現(xiàn)集中的財(cái)務(wù)共享模式，讓每一個(gè)員工都能夠親身感受到公司財(cái)務(wù)的運(yùn)營(yíng)。

2.人工智能將改變傳統(tǒng)會(huì)計(jì)人員的工作職能。人工智能釋放大量的會(huì)計(jì)人力資源，這部分人力資源要想不被淘汰，必須從自身實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型，由普通核算人員向管理會(huì)計(jì)人員轉(zhuǎn)型。即使人工智能可以模仿人類(lèi)的智慧，但是始終達(dá)不到和人類(lèi)一樣的智慧，因此會(huì)計(jì)行業(yè)中廣泛涉及分析、預(yù)測(cè)和統(tǒng)籌等的管理會(huì)計(jì)將是財(cái)會(huì)人員的生機(jī)。人工智能會(huì)集中各種數(shù)據(jù)，管理會(huì)計(jì)將有價(jià)值的信息從這些數(shù)據(jù)中提取出來(lái)綜合后發(fā)揮管理智能。

3.管理結(jié)構(gòu)趨于扁平化。由于人工智能裁減了部分普通核算人員，企業(yè)的行政管理層次也得到削減。和以前相比，引入人工智能后的組織結(jié)構(gòu)精簡(jiǎn)干練。

4.人力資源管理職能轉(zhuǎn)變。目前會(huì)計(jì)行業(yè)中使用財(cái)務(wù)軟件、稅務(wù)軟件和審計(jì)軟件等就是人工智能邁向會(huì)計(jì)行業(yè)的第一步，這些軟件像機(jī)器人一樣提高工作效率。會(huì)計(jì)行業(yè)中的戰(zhàn)略、顧問(wèn)和服務(wù)三項(xiàng)職能在傳統(tǒng)的人力資源管理模型中呈現(xiàn)為金字塔形[7]。隨著會(huì)計(jì)行業(yè)的一部分服務(wù)由人工智能系統(tǒng)去完成，在新型的人力資源管理中，服務(wù)被一分為二。如圖表2所示。

四、啟示

（一）人力資源規(guī)劃

科技的進(jìn)步使人工智能正逐步取代部分會(huì)計(jì)人員，會(huì)計(jì)行業(yè)的崗位需求將逐步下降，雖然在某些方面人工智能可以模仿人類(lèi)智慧，甚至可以超過(guò)人類(lèi)，但是人工智能并適用于會(huì)計(jì)行業(yè)的每一個(gè)領(lǐng)域。所以公司的人力資源部門(mén)重要發(fā)展方向之一就是要細(xì)分工作職能，挑選適合的“人”去擔(dān)任相應(yīng)的職能。

（二）人才招聘與薪金管理

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和電算化的普及，作為會(huì)計(jì)人員，應(yīng)該持續(xù)關(guān)注那些可以對(duì)人類(lèi)社會(huì)產(chǎn)生重大影響的技術(shù)。加之現(xiàn)在人工智能的引用，財(cái)會(huì)型企業(yè)在招聘人才時(shí)不能只單單注重其會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)能力和從業(yè)資格證書(shū)，還應(yīng)當(dāng)考查其IT等相關(guān)技能，優(yōu)先選取綜合型人才。針對(duì)不同業(yè)務(wù)水平和能力的員工應(yīng)制定相適應(yīng)的薪金體系，合適的薪金體系才能留住和吸引人才。對(duì)于綜合型、管理型的人才的薪金應(yīng)高于普通核算型人才，并且隨著人工智能的進(jìn)一步發(fā)展與引進(jìn)，應(yīng)逐步擴(kuò)大兩者的差距。

（三）人才培訓(xùn)與發(fā)展

時(shí)代在不斷發(fā)展，會(huì)計(jì)企業(yè)也必須要加強(qiáng)員工的再教育。一方面會(huì)計(jì)行業(yè)應(yīng)培養(yǎng)員工的計(jì)算機(jī)信息技術(shù)，讓員工在掌握常用的計(jì)算機(jī)操作和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)軟件之外多了解一些其他業(yè)務(wù)技能，乘勢(shì)提高自身核心競(jìng)爭(zhēng)力；另一方面，會(huì)計(jì)行業(yè)應(yīng)大力培養(yǎng)高層次的復(fù)合型人才，讓會(huì)計(jì)人員具有良好的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)和自己的專(zhuān)業(yè)判斷，能夠在海量的數(shù)據(jù)中做出取舍，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，做一些人工智能所不能完成的工作。

（四）企業(yè)文化整合

人工智能作為一種新概念被引進(jìn)，勢(shì)必會(huì)在會(huì)計(jì)行業(yè)造成新觀念、新思想與傳統(tǒng)觀念和傳統(tǒng)思想的沖突。從組織內(nèi)部來(lái)看，對(duì)已經(jīng)遵守若干年的企業(yè)文化，尤其是老員工，總是沿襲自己習(xí)慣的做法，不愿意接受新的思維方式，但是一味地抱殘守缺，只會(huì)阻礙組織的前進(jìn)，甚至陷入“第二曲線理論”。因此，會(huì)計(jì)行業(yè)必須本著平穩(wěn)過(guò)渡、充分溝通的原則對(duì)兩種文化進(jìn)行融合升華和重塑創(chuàng)新。

（五）完善信息系統(tǒng)

一方面要全面提高財(cái)會(huì)行業(yè)的信息系統(tǒng)化水平，加快完善運(yùn)行平臺(tái)等系統(tǒng)設(shè)施，在財(cái)會(huì)工作中加入電算化并制定具有針對(duì)性的發(fā)展計(jì)劃；另一方面，只有適合自身領(lǐng)域的人工智能才是最好用的，必須結(jié)合人工智能的應(yīng)用和會(huì)計(jì)行業(yè)的具體業(yè)務(wù)。因而為了制造出可以被本行業(yè)所廣泛應(yīng)用的人工智能，會(huì)計(jì)人員必須參與相關(guān)的技術(shù)開(kāi)發(fā)與研究[8]。

第7篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過(guò)700億元，隨著各地人工智能建設(shè)的逐步啟動(dòng)，預(yù)計(jì)到2020年，中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過(guò)1600億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)31.7%。

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來(lái)越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營(yíng)。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術(shù)應(yīng)用所催生的商業(yè)價(jià)值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會(huì)生活的方方面面，帶來(lái)生產(chǎn)效率及生活品質(zhì)的大幅提升。智能紅利時(shí)代開(kāi)啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風(fēng)口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動(dòng)向，抓住風(fēng)口機(jī)會(huì)？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領(lǐng)域持續(xù)研究、洞察的能力，在對(duì)國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，推出《2018中國(guó)人工智能白皮書(shū)》，對(duì)人工智能的核心技術(shù)、主要應(yīng)用領(lǐng)域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來(lái)發(fā)展態(tài)勢(shì)和投資機(jī)會(huì)進(jìn)行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機(jī)器智能，是指由人制造出來(lái)的機(jī)器所表現(xiàn)出來(lái)的智能，即通過(guò)普通計(jì)算機(jī)程序的手段實(shí)現(xiàn)的類(lèi)人智能技術(shù)。

自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議提出“人工智能”的概念以來(lái)，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來(lái)。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和行業(yè)應(yīng)用層。

A基礎(chǔ)層，主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導(dǎo)體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。

B技術(shù)層，主要有語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供商。

C應(yīng)用層，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場(chǎng)景。目前來(lái)看，自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營(yíng)銷(xiāo)等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場(chǎng)景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來(lái)源：券商報(bào)告、互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機(jī)器視覺(jué)技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.機(jī)器視覺(jué)技術(shù)概念

機(jī)器視覺(jué)是指通過(guò)用計(jì)算機(jī)或圖像處理器及相關(guān)設(shè)備來(lái)模擬人類(lèi)視覺(jué)，以讓機(jī)器獲得相關(guān)的視覺(jué)信息并加以理解，它是將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分析處理的技術(shù)。

機(jī)器視覺(jué)的兩個(gè)組成部分

資料來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機(jī)器視覺(jué)行業(yè)發(fā)展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長(zhǎng)，機(jī)器不再只是通過(guò)特定的編程完成任務(wù)，而是通過(guò)不斷學(xué)習(xí)來(lái)掌握本領(lǐng)，這主要依賴高效的模型算法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其背后需要具備高性能計(jì)算能力的軟硬件作為支撐。

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，機(jī)器視覺(jué)的主要識(shí)別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學(xué)習(xí)狀態(tài)成為視覺(jué)識(shí)別主流，即機(jī)器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識(shí)別的精準(zhǔn)度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機(jī)器視覺(jué)包括軟件平臺(tái)開(kāi)發(fā)和軟硬件一體解決方案服務(wù)。整體用戶更偏向于B端。軟件服務(wù)提供商作為技術(shù)算法的驅(qū)動(dòng)者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口。軟硬件一體化服務(wù)供應(yīng)商作為生態(tài)構(gòu)建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務(wù)：技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)者—“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級(jí)軟件服務(wù)。有海量數(shù)據(jù)支撐，構(gòu)建起功能和信息架構(gòu)較為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)最末端的消費(fèi)者體驗(yàn)。

此類(lèi)商業(yè)模式成功關(guān)鍵因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累用戶軟件。視覺(jué)軟件服務(wù)按處理方式和存儲(chǔ)位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對(duì)比

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（2）軟硬件一體化：生態(tài)構(gòu)建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務(wù)”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場(chǎng)景為入口，積累用戶。亮點(diǎn)是打造終端、操作系統(tǒng)、應(yīng)用和服務(wù)一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語(yǔ)權(quán)。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺(jué)解決模塊或設(shè)備

從需求層面講，一些場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計(jì)算能力的低成本的視覺(jué)模塊和設(shè)備將有很大市場(chǎng)需求。前置計(jì)算讓前端設(shè)備成為數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問(wèn)題。

機(jī)器視覺(jué)在消費(fèi)領(lǐng)域落地的一個(gè)障礙是支持高性能運(yùn)算的低功耗、低價(jià)位芯片選擇太少。從低功耗、高運(yùn)算能力的芯片出發(fā)，結(jié)合先進(jìn)的算法開(kāi)發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類(lèi)企業(yè)將在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域擁有核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）深度學(xué)習(xí)解決視覺(jué)算法場(chǎng)景的專(zhuān)用芯片

以AI芯片方式作為視覺(jué)處理芯片有相當(dāng)大的市場(chǎng)空間。以手勢(shì)識(shí)別為例，傳統(tǒng)的識(shí)別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無(wú)法排除類(lèi)膚色物體及黑色皮膚對(duì)識(shí)別精度的干擾。借助深度學(xué)習(xí)，如通過(guò) R-CNN 訓(xùn)練大量標(biāo)注后的手勢(shì)圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復(fù)雜背景及暗光環(huán)境下的手勢(shì)識(shí)別問(wèn)題時(shí)，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務(wù)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用

前沿技術(shù)帶來(lái)的新領(lǐng)域（如無(wú)人車(chē)、服務(wù)機(jī)器人、谷歌眼鏡等），對(duì)機(jī)器視覺(jué)提出了新要求。機(jī)器視覺(jué)可以讓機(jī)器人在多種場(chǎng)合實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。服務(wù)機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人最大的區(qū)別就是多維空間的應(yīng)用。目前國(guó)內(nèi)的機(jī)器視覺(jué)，涉及三維空間、多維空間，其技術(shù)基本上處在初始階段，未來(lái)存在較大市場(chǎng)增長(zhǎng)空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭(zhēng)奪要點(diǎn)，應(yīng)用場(chǎng)景是著力關(guān)鍵

機(jī)器視覺(jué)的研究雖然始于學(xué)術(shù)界，但作為商業(yè)應(yīng)用，能解決實(shí)際問(wèn)題才是核心的競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價(jià)值的先進(jìn)技術(shù)時(shí)，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應(yīng)。創(chuàng)業(yè)公司要么通過(guò)自有平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進(jìn)行合作，同時(shí)選擇一個(gè)商業(yè)落地的方向，實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語(yǔ)言技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

（1）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)60年的發(fā)展，近年來(lái)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，使得語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率提升到足以在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步找到模型結(jié)構(gòu)和調(diào)參算法來(lái)替代或結(jié)合高斯混合算法和HMM算法，在識(shí)別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計(jì)，自2008年iPhone及谷歌語(yǔ)音搜索推出以來(lái)語(yǔ)音搜索增長(zhǎng)超35倍。百度人工智能專(zhuān)家吳恩達(dá)預(yù)測(cè)，2020年語(yǔ)音及圖像搜索占比有望達(dá)到50%。Echo熱銷(xiāo)超過(guò)400萬(wàn)，帶動(dòng)智能音箱熱潮。

（2）語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)入巨頭崛起時(shí)代，開(kāi)放平臺(tái)擴(kuò)大生態(tài)圈成主流

語(yǔ)音識(shí)別即將進(jìn)入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時(shí)代。隨著亞馬遜Echo的大賣(mài)，語(yǔ)音交互技術(shù)催生的新商機(jī)，吸引大大小小的公司構(gòu)建自己主導(dǎo)的語(yǔ)音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開(kāi)放各自的智能語(yǔ)音平臺(tái)和語(yǔ)音能力，欲吸引更多玩家進(jìn)入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢(shì)

低噪聲語(yǔ)料下的高識(shí)別率在現(xiàn)實(shí)環(huán)境使用中會(huì)明顯下降到70-80%，遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別、復(fù)雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識(shí)別是下一個(gè)階段需要解決的問(wèn)題。

麥克風(fēng)陣列類(lèi)前端技術(shù)不僅是通過(guò)降噪和聲源定位帶來(lái)識(shí)別率的提高，帶環(huán)境音的語(yǔ)料的搜集、標(biāo)注可用于模型的訓(xùn)練，有助于打造更新一代的語(yǔ)音識(shí)別引擎技術(shù)。語(yǔ)音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車(chē)載領(lǐng)域，云端識(shí)別并非通行的最優(yōu)方案，把識(shí)別引擎結(jié)合場(chǎng)景進(jìn)行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語(yǔ)言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術(shù)融合應(yīng)用促進(jìn)NLP技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展

深度學(xué)習(xí)、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進(jìn)了自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)在某些語(yǔ)言問(wèn)題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫(xiě)作。2014年開(kāi)始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術(shù)研究的進(jìn)展，使DL有了路徑在語(yǔ)義理解領(lǐng)域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進(jìn)展。對(duì)話、翻譯、寫(xiě)作新技術(shù)成果里都開(kāi)始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語(yǔ)義理解領(lǐng)域的投資熱度劇增。

深度學(xué)習(xí)能最大程度發(fā)揮對(duì)大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語(yǔ)義理解的發(fā)展還需要深度學(xué)習(xí)、搜索算法、知識(shí)圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場(chǎng)景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識(shí)圖譜領(lǐng)域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標(biāo)準(zhǔn)性較強(qiáng)的行業(yè)），技術(shù)上實(shí)現(xiàn)可能性相對(duì)較低。在各種技術(shù)融合應(yīng)用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源能力并可結(jié)合行業(yè)Domain knowledge構(gòu)建出技術(shù)、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會(huì)有更好的發(fā)展機(jī)會(huì)。

（2）NLP主要應(yīng)用場(chǎng)景

問(wèn)答系統(tǒng)。問(wèn)答系統(tǒng)能用準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的自然語(yǔ)言回答用戶用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問(wèn)答用FAQ索引起來(lái)，與搜索引擎相似。對(duì)每一個(gè)新問(wèn)題進(jìn)行檢索，再將回答按匹配度進(jìn)行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個(gè)作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來(lái)。

機(jī)器翻譯。機(jī)器翻譯的歷史被認(rèn)為與自然語(yǔ)言處理的歷史是一樣的。最近，深度學(xué)習(xí)被成功地運(yùn)用到機(jī)器翻譯里，使得機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確率大幅度提升。

對(duì)話系統(tǒng)。對(duì)話系統(tǒng)的回復(fù)是完全開(kāi)放的，要求機(jī)器能準(zhǔn)確地理解問(wèn)題，并且基于自身的知識(shí)系統(tǒng)和對(duì)于對(duì)話目標(biāo)的理解，去生成一個(gè)回復(fù)。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)遇

1)機(jī)器翻譯方面：經(jīng)過(guò)多年的探索，機(jī)器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)能夠在相當(dāng)大程度上替代一部分人工，機(jī)器翻譯技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應(yīng)用于垂直領(lǐng)域的自然語(yǔ)言處理技術(shù)

避開(kāi)巨頭們對(duì)語(yǔ)音交互入口的競(jìng)爭(zhēng)，以某一細(xì)分行業(yè)為切入點(diǎn)，深耕垂直領(lǐng)域，對(duì)創(chuàng)業(yè)公司也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個(gè)層面?；A(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等細(xì)分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險(xiǎn)、理財(cái)管理、支付等金融細(xì)分領(lǐng)域；技術(shù)層的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計(jì)算機(jī)視覺(jué)與生物識(shí)別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別及自然語(yǔ)言處理應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能客服、智能投研；應(yīng)用層的認(rèn)知智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應(yīng)用情況

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領(lǐng)域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應(yīng)用發(fā)展速度較快。

圖 人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應(yīng)用場(chǎng)景

醫(yī)學(xué)影像。人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像，通過(guò)深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)醫(yī)學(xué)影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進(jìn)行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。 人工智能通過(guò)影像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識(shí)別與標(biāo)注，三維重建，靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)與自適應(yīng)放療等功能，應(yīng)用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應(yīng)用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應(yīng)用可總結(jié)為臨床前和臨床后兩個(gè)階段。臨床前階段：將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，在計(jì)算機(jī)上模擬藥物篩選的過(guò)程，包括靶點(diǎn)選擇、藥效和晶型分析等，預(yù)測(cè)化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速 、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構(gòu)效關(guān)系。臨床后階段：針對(duì)臨床試驗(yàn)的不同階段，利用人工智能技術(shù)對(duì)患者病歷進(jìn)行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測(cè)管理臨床試驗(yàn)過(guò)程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過(guò)程，提高臨床試驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng)，通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，從而在就醫(yī)過(guò)程中，承擔(dān)診前問(wèn)詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務(wù)人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時(shí)間可以與患者互動(dòng)。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過(guò)程的功能不同，主要有智能導(dǎo)診分診，智能問(wèn)診，用藥咨詢和語(yǔ)音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務(wù)是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來(lái)為代表的成車(chē)廠商。該類(lèi)廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費(fèi)者，在整個(gè)業(yè)務(wù)鏈中扮演至關(guān)重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細(xì)分技術(shù)提供商，如深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互、圖像識(shí)別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來(lái)源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場(chǎng)分析

伴隨著 ADAS 技術(shù)的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場(chǎng)的滲透率會(huì)在接下來(lái) 5年內(nèi)處于高速滲透期，然 后伴隨半無(wú)人駕駛的普及進(jìn)入穩(wěn)速增長(zhǎng)期。在未來(lái)的 2025 年無(wú)人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進(jìn)入市場(chǎng)成熟期。預(yù)測(cè)到2030年，全球 L4/5 級(jí)別的自動(dòng)駕駛車(chē)輛滲透率將達(dá)到 15%，單車(chē)應(yīng)用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級(jí)別的智能駕駛功能全面滲透為汽車(chē)產(chǎn)業(yè)帶來(lái)全面的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

按照 IHS Automotive 保守估計(jì)，全球 L4/L5 自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬(wàn)輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到43%，并在2035年達(dá)到2100萬(wàn)輛。另有接近 7600 萬(wàn)輛的汽車(chē)具備部分自動(dòng)駕駛功能，同時(shí)會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場(chǎng)的大規(guī)模催化擴(kuò)張。

根據(jù)獨(dú)立市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu) Strategy Engineers 的預(yù)測(cè)，L4 高度自動(dòng)駕駛等級(jí)下，自動(dòng)駕駛零部件成本約在 3100 美元/車(chē)，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車(chē)聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產(chǎn)規(guī)模計(jì)算，理想假設(shè)所有車(chē)輛全部達(dá)到 L4 高度自動(dòng)駕駛水平，那么全球自動(dòng)駕駛零部件市場(chǎng)規(guī)模在 2020 年 將達(dá)到 3100 億美元。

第八部分中國(guó)人工智能企業(yè)畫(huà)像分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門(mén)吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入。為了觀察行業(yè)風(fēng)向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對(duì)國(guó)內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標(biāo)，評(píng)選出“2018中國(guó)人工智能創(chuàng)新成長(zhǎng)企業(yè)50強(qiáng)”。

地域分布

全國(guó)88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達(dá)39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達(dá)21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達(dá)15.52%。北京以領(lǐng)先全國(guó)其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲(chǔ)備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技實(shí)力，人工智能應(yīng)用實(shí)力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)需求強(qiáng)烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類(lèi)分布來(lái)看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達(dá)31.04%;基礎(chǔ)技術(shù)層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場(chǎng)景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。在基礎(chǔ)層技術(shù)方面，國(guó)際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位， 國(guó)內(nèi)與國(guó)際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進(jìn)入。

從行業(yè)應(yīng)用來(lái)看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機(jī)器人企業(yè)，占比達(dá)15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向?yàn)槿斯ぶ悄艿穆涞靥峁┝水a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，智慧金融被列入國(guó)家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場(chǎng)為人工智能落地帶來(lái)了發(fā)展前景。機(jī)器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出， 目前市場(chǎng)需求較大，商業(yè)機(jī)器人占據(jù)較大份額。中國(guó)智能駕駛市場(chǎng)在資本推動(dòng)下進(jìn)入者較多，企業(yè)積極推動(dòng)應(yīng)用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車(chē)。人工智能推動(dòng)教育個(gè)性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍(lán)海，推動(dòng)智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬(wàn)之間的企業(yè)最多，占比達(dá)49.14%;500萬(wàn)以下的企業(yè)位居其次，占比達(dá) 26.72%;位列第三的是10000-100000萬(wàn)之間的企業(yè)，占比為17.24%。

最新估值

企業(yè)最新估值均在億元級(jí)別，且分布較為均衡。三成企業(yè)估值超過(guò)15億元，還有企業(yè)估值達(dá)到百億級(jí)別，如優(yōu)必

選科技、達(dá)闥科技和商湯科技等，將來(lái)或?qū)④Q身人工智能獨(dú)角獸企業(yè)。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業(yè))

第九部分典型企業(yè)案例分析

1.Atman

企業(yè)概述

Atman由來(lái)自微軟的人工智能科學(xué)家和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)創(chuàng)辦，提供專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品，致力于成為醫(yī)學(xué)、新聞、法律等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域語(yǔ)言智能專(zhuān)家，為專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域用戶賦能，推動(dòng)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域用戶進(jìn)入人工智能時(shí)代，助力專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域文字智能水平實(shí)現(xiàn)跨越式提升。Atman已為強(qiáng)生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務(wù)所等世界領(lǐng)先藥企、新聞媒體、法律服務(wù)機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品。

目前Atman在北京和蘇州兩地運(yùn)營(yíng)，能快速響應(yīng)全國(guó)各地客戶需求。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人&CEO：馬磊

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系畢業(yè)，曾先后在微軟研究院和工程院擔(dān)任研究員和架構(gòu)師，機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家、多次創(chuàng)業(yè)者、曾主導(dǎo)多項(xiàng)人工智能重大項(xiàng)目，和申請(qǐng)國(guó)際專(zhuān)利共計(jì)15+項(xiàng)。

Atman公司核心團(tuán)隊(duì)由來(lái)自微軟、百度、法電等領(lǐng)域高端人才和資深技術(shù)人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學(xué)歷占比60%，技術(shù)開(kāi)發(fā)人員占比70%，一半以上來(lái)自微軟亞洲研究院和工程院。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，擅長(zhǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、群體智能）在復(fù)雜問(wèn)題的應(yīng)用，和國(guó)際專(zhuān)利15項(xiàng)，Atman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域翻譯效果在公測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)客戶測(cè)試中均持續(xù)領(lǐng)先。核心產(chǎn)品為垂直領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫(xiě)作、知識(shí)圖譜抽取構(gòu)建、大數(shù)據(jù)智能挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品。

Atman的機(jī)器翻譯產(chǎn)品可自動(dòng)翻譯編輯專(zhuān)業(yè)文獻(xiàn)、報(bào)告、音視頻和網(wǎng)頁(yè)，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數(shù)據(jù)隱私安全以及自學(xué)習(xí)的端到端解決方案。

機(jī)器寫(xiě)作可對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速搜索、過(guò)濾、聚類(lèi)，根據(jù)行業(yè)需求自動(dòng)生成專(zhuān)業(yè)文檔，適用于所有專(zhuān)業(yè)寫(xiě)作場(chǎng)景，可大幅減少專(zhuān)業(yè)報(bào)告寫(xiě)作過(guò)程中的繁復(fù)工作，大幅提升專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域?qū)懽餍省?/p>

知識(shí)圖譜可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的語(yǔ)義檢索、長(zhǎng)鏈推理、意圖識(shí)別、因果分析，形成一個(gè)全局知識(shí)庫(kù)。大數(shù)據(jù)智能采集挖掘系統(tǒng)為專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域用戶提供智能數(shù)據(jù)源管理、海量專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)獲取和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動(dòng)解析并結(jié)合知識(shí)圖譜提供auto-screening、知識(shí)重構(gòu)、專(zhuān)業(yè)決策輔助，幫助用戶建立強(qiáng)大的以專(zhuān)業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)輔助能力。

2.黑芝麻

企業(yè)概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺(jué)感知核心技術(shù)與應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)企業(yè)，2016年分別在美國(guó)硅谷和上海成立研發(fā)中心，主攻領(lǐng)域?yàn)榍度胧綀D像、計(jì)算機(jī)視覺(jué)，公司核心業(yè)務(wù)是提供基于圖像處理、計(jì)算圖像以及人工智能的嵌入式視覺(jué)感知平臺(tái)，為ADAS及自動(dòng)駕駛提供完整的視覺(jué)感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚來(lái)、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創(chuàng)達(dá)、車(chē)聯(lián)天下和云樂(lè)新能源等展開(kāi)深入合作，提供基于視覺(jué)的感知方案；除此之外，公司還在消費(fèi)電子、智能家居等領(lǐng)域布局為智能終端提供視覺(jué)解決方案。目前公司已經(jīng)完成A+輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)核心成員來(lái)自于OmniVision、博世、安霸、英偉達(dá)和高通等知名企業(yè)，平均擁有超過(guò)15年以上的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，畢業(yè)于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。

創(chuàng)始人&CEO：?jiǎn)斡浾麓饲霸诠韫纫患胰蝽敿獾膱D像傳感器公司工作近20年，離職前擔(dān)任該公司的技術(shù)副總裁一職，工作內(nèi)容覆蓋了圖像傳感器研發(fā)和設(shè)計(jì)、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設(shè)計(jì)。

核心技術(shù)和產(chǎn)品

在汽車(chē)領(lǐng)域，黑芝麻可提供車(chē)內(nèi)監(jiān)控方案（DMS），自動(dòng)泊車(chē)方案（AVP），ADAS/自動(dòng)駕駛感知平臺(tái)方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個(gè)核心部分：黑芝麻感知算法從基礎(chǔ)的控光技術(shù)，到面向AI的圖像處理技術(shù)出發(fā)來(lái)提高成像質(zhì)量，以及應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，結(jié)合視頻處理和壓縮技術(shù)，形成從傳感器端到應(yīng)用端的處理過(guò)程；黑芝麻芯片平臺(tái)采用獨(dú)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括獨(dú)有的圖像處理，視頻壓縮和計(jì)算機(jī)視覺(jué)模塊，與黑芝麻視覺(jué)算法結(jié)合，采用16nm制程，設(shè)計(jì)功耗2.5w，每秒浮點(diǎn)計(jì)算達(dá)20T。

3.乂學(xué)教育

企業(yè)概述

乂學(xué)教育，成立于2014年，是一家網(wǎng)絡(luò)教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，為學(xué)生提供量身定制學(xué)習(xí)解決方案和個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。核心團(tuán)隊(duì)來(lái)自美國(guó)Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)有全國(guó)40億toC銷(xiāo)售額的經(jīng)驗(yàn)。

企業(yè)自主研發(fā)了針對(duì)中國(guó)K12領(lǐng)域的學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品，其核心部分是以高級(jí)算法為核心的智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎“松鼠AI”，該產(chǎn)品擁有完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，能夠模擬真實(shí)特級(jí)教師教學(xué)。企業(yè)發(fā)表的學(xué)術(shù)論文得到了全球國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議AIED、CSEDU、UMAP認(rèn)可，并在紐約設(shè)計(jì)了人工智能教育實(shí)驗(yàn)室，與斯坦福國(guó)際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

主要產(chǎn)品

學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)是以學(xué)生為中心的智能化、個(gè)性化教育，在教、學(xué)、評(píng)、測(cè)、練等教學(xué)過(guò)程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，在模擬優(yōu)秀教師的基礎(chǔ)之上，達(dá)到超越真人教學(xué)的目的。該產(chǎn)品性價(jià)比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統(tǒng)教育課時(shí)費(fèi)用高，名師資源少，學(xué)習(xí)效率低等問(wèn)題。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)模擬特級(jí)教師，采用圖論、概率圖模型，機(jī)器學(xué)習(xí)完成知識(shí)點(diǎn)拆分和個(gè)人學(xué)習(xí)畫(huà)像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學(xué)生實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)推薦最佳學(xué)習(xí)路徑，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育。

業(yè)務(wù)模式

線上與線下，2B和2C相結(jié)合。以松鼠AI智適應(yīng)系統(tǒng)教學(xué)為主，真人教師輔助，學(xué)生通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)在線上學(xué)習(xí)課程。開(kāi)創(chuàng)教育新零售模式，授權(quán)線下合作學(xué)校，已在全國(guó)100多個(gè)城市開(kāi)設(shè)500多家學(xué)校。

4.云從科技

企業(yè)概述

云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國(guó)科學(xué)院重慶研究院的高科技企業(yè)，專(zhuān)注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)與人工智 能。云從科技是人工智能行業(yè)國(guó)家隊(duì)，是中科院戰(zhàn)略先導(dǎo)項(xiàng)目人臉識(shí)別團(tuán)隊(duì)唯一代表，唯一一家同時(shí)受邀制定人 臉識(shí)別國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)。2018年，云從科技成為祖國(guó)“一帶一路”戰(zhàn)略實(shí)行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經(jīng)濟(jì)體津巴布韋政府完成簽約。

云從科技奠定了行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位： 國(guó)家肯定，國(guó)家發(fā)改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設(shè)計(jì)，唯一同時(shí)制定國(guó)標(biāo)、部標(biāo)和行標(biāo)的人工智能企業(yè)；模式創(chuàng)新，三大平臺(tái)解決方案，科學(xué)家平臺(tái)、核心技術(shù)平臺(tái)和行業(yè)應(yīng)用平臺(tái)。

企業(yè)核心團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人

周曦博士，師從四院院士、計(jì)算機(jī)視覺(jué)之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專(zhuān)注于人工智能識(shí)別領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺(jué) 研究。入選中科院“百人計(jì)劃”，曾任中國(guó)科學(xué)院重慶研究院信息所副所長(zhǎng)、智能多媒體技術(shù)研究中心主任。

周曦博士帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)曾在計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別、圖像識(shí)別、音頻檢測(cè)等國(guó)際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議、雜志 上發(fā)表60余篇文章，被引用上千次。

核心技術(shù)團(tuán)隊(duì)

云從科技依托美國(guó)UIUC和硅谷兩個(gè)前沿實(shí)驗(yàn)室，中科院、上海交大兩個(gè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室上海、廣州、重慶、成都四 個(gè)研發(fā)中心組成的三級(jí)研發(fā)架構(gòu)。目前研發(fā)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)超過(guò)300人，80%以上擁有碩士學(xué)歷。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

全方位多維智能學(xué)習(xí)模塊適應(yīng)不同場(chǎng)景要求；模塊化設(shè)計(jì)為在工業(yè)視覺(jué)、醫(yī)學(xué)影像、自動(dòng)駕駛AR等領(lǐng)域擴(kuò)展打下良好基礎(chǔ)。

云從科技具有高技術(shù)壁壘：世界智能識(shí)別挑戰(zhàn)賽成績(jī)斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽上共計(jì)奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識(shí)別技術(shù) PK實(shí)戰(zhàn)中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術(shù)代表企業(yè)。

在跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達(dá)到96.6%，首次達(dá)到商用水平。

正式在國(guó)內(nèi)“3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)”，可全面應(yīng)用于手機(jī)、電腦、機(jī)具、設(shè)備、家電。相較以往的2D人 臉識(shí)別及以紅外活體檢測(cè)技術(shù)，3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)擁有不需要用戶進(jìn)行任何動(dòng)作配合完成活體驗(yàn)證的功能， 分析時(shí)間壓縮到了毫秒級(jí)以及不受環(huán)境光線強(qiáng)弱的影響等諸多優(yōu)點(diǎn)，受到國(guó)際巨頭公司的關(guān)注。

行業(yè)應(yīng)用

目前國(guó)內(nèi)有能力自建系統(tǒng)的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經(jīng)完成招標(biāo)的銀行約為121家，其中云從科 技中標(biāo)了88家總行平臺(tái)，市場(chǎng)占有率約為72.7%;在安防領(lǐng)域推動(dòng)中科院與公安部全面合作，通過(guò)公安部重大課題研發(fā)火眼人臉大數(shù)據(jù)平臺(tái)等智能化系統(tǒng)，在民航領(lǐng)域，已經(jīng)與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機(jī)場(chǎng)。

5.Yi+

企業(yè)概述

北京陌上花科技是領(lǐng)先的計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎服務(wù)商，為企業(yè)提供視覺(jué)內(nèi)容智能化和商業(yè)化解決方案。致力于“發(fā)現(xiàn)視覺(jué)信息的價(jià)值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)引擎，衣+是時(shí)尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對(duì)場(chǎng)景、通用物體、商品、人臉的檢測(cè)、識(shí)別、搜索及推薦均達(dá)到領(lǐng)先水平。

目前公司和阿里巴巴、愛(ài)奇藝、優(yōu)酷土豆、中國(guó)有線、CIBN、中信國(guó)安、海信、華為、360等數(shù)十家頂級(jí)機(jī)構(gòu)/產(chǎn)品深度合作，通過(guò)提供邊看邊買(mǎi)引擎、圖像視頻內(nèi)容分析引擎、人臉識(shí)別引擎等基于視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品服務(wù)于海量用戶，同時(shí)幫助政府機(jī)構(gòu)、廣電系統(tǒng)、內(nèi)容媒體、零售商、電商、視聽(tīng)設(shè)備等行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能分析、智能互動(dòng)與場(chǎng)景營(yíng)銷(xiāo)。目前公司已經(jīng)獲得B輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)成員來(lái)自于斯坦福、耶魯、帝國(guó)理工、新加坡國(guó)大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。

創(chuàng)始人&CEO：張默

北京大學(xué)軟件工程碩士， 南洋理工大學(xué)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新碩士。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構(gòu)師，北方區(qū)合作伙伴經(jīng)理，主機(jī)Linux中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人，中國(guó)區(qū)開(kāi)源聯(lián)盟負(fù)責(zé)人，年銷(xiāo)售額數(shù)億。 2013年創(chuàng)業(yè)于美國(guó)硅谷和新加坡，2014年6月在中國(guó)設(shè)立北京陌上花科技有限公司。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，在國(guó)際頂級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)競(jìng)賽ImageNet中，成績(jī)?cè)^(guò)谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項(xiàng)世界第一。2018年3月，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率位列LFW榜首。Yi+通過(guò)遵循無(wú)限制，標(biāo)記的外部數(shù)據(jù)協(xié)議。 Yi+的系統(tǒng)由人臉檢測(cè)，人臉對(duì)齊和人臉描述符提取組成。使用多重?fù)p失和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN模型，其中包含來(lái)自多個(gè)來(lái)源的約10M個(gè)圖像，其中包含150，000個(gè)人（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與LFW沒(méi)有交集）。在測(cè)試時(shí)， Yi+使用原始的LFW圖像并應(yīng)用簡(jiǎn)單的L2norm。圖像對(duì)之間的相似性用歐氏距離來(lái)測(cè)量，最終取得優(yōu)異成績(jī)。

公司的核心產(chǎn)品主要包括視覺(jué)搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識(shí)別和分析引擎：

行業(yè)解決方案

針對(duì)營(yíng)銷(xiāo)、安防、相機(jī)和電視的不同特點(diǎn)，推出相應(yīng)解決方案。

營(yíng)銷(xiāo)+AI。場(chǎng)景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動(dòng)態(tài)貼圖、video-out、場(chǎng)景化角標(biāo)與廣告濾鏡等形式的廣告內(nèi)容推薦，適用于快消、汽車(chē)、電商、IT、金融、旅游服務(wù)等多個(gè)行業(yè)。

智慧城市+AI。使用計(jì)算及視覺(jué)助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區(qū)等方面提供解決方案。在智慧安防實(shí)時(shí)識(shí)別上，實(shí)時(shí)處理直播攝像頭信息，算法反應(yīng)敏捷，相應(yīng)迅速。建立智慧園區(qū)方案模型，考慮擴(kuò)展性&靈活性、數(shù)據(jù)管理、松散耦合性、安全性、實(shí)時(shí)整合性以及功能性和非功能性需求等技術(shù)方案要素，從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩方面整合解決方案實(shí)現(xiàn)步驟。

電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營(yíng)銷(xiāo)能力。

相機(jī)+AI。相機(jī)更具交互能力。用戶通過(guò)搜索關(guān)鍵字標(biāo)簽同步展示圖片，打通相冊(cè)和購(gòu)物一站式體驗(yàn)。準(zhǔn)確識(shí)別人物屬性特征，動(dòng)態(tài)適應(yīng)表情變化，可以在視頻以及圖像中對(duì)人臉實(shí)時(shí)檢測(cè)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行人臉相似度檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)面部關(guān)鍵點(diǎn)定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實(shí)時(shí)檢測(cè)攝像頭中出現(xiàn)的物品、場(chǎng)景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測(cè)、識(shí)別、追蹤，平均檢測(cè)幀率可達(dá)到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發(fā)的人臉識(shí)別、商品識(shí)別和其他圖像識(shí)別算法技術(shù)為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門(mén)店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數(shù)據(jù)采集、算法模型說(shuō)明和部署方案三部分，其中數(shù)據(jù)采集包括人臉數(shù)據(jù)采集、商品數(shù)據(jù)采集；算法模型說(shuō)明包括識(shí)別算法訓(xùn)練、商品識(shí)別、識(shí)別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結(jié)合。

6.擎創(chuàng)科技

企業(yè)簡(jiǎn)介

擎創(chuàng)科技成立于2016年，專(zhuān)注于將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)賦予傳統(tǒng)IT運(yùn)維／企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理，為企業(yè)客戶提供智能運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析解決方案，從而取代和改善對(duì)高技能運(yùn)維人員嚴(yán)重依賴的現(xiàn)狀。2017年，擎創(chuàng)科技已實(shí)現(xiàn)全年2000萬(wàn)營(yíng)收，迅速成為國(guó)內(nèi)AIOps領(lǐng)域的領(lǐng)跑者和中流砥柱。2018年初，擎創(chuàng)科技完成了數(shù)千萬(wàn)人民幣的A輪融資，由火山石投資領(lǐng)投，晨暉創(chuàng)投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。

核心團(tuán)隊(duì)

擎創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的核心成員主要由BMC、微軟等美國(guó)企業(yè)服務(wù)上市公司的運(yùn)維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)、算法專(zhuān)家組成，核心團(tuán)隊(duì)成員至少擁有10年以上的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。其中CEO楊辰是國(guó)內(nèi)最頂級(jí)的B端銷(xiāo)售，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)獲得10倍的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)；CTO葛曉波擁有長(zhǎng)達(dá)15年的企業(yè)級(jí)軟件開(kāi)發(fā)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)；而產(chǎn)品總監(jiān)屈中泠則來(lái)自甲方，創(chuàng)業(yè)前為浦發(fā)硅谷銀行企業(yè)架構(gòu)師，深知甲方對(duì)企業(yè)運(yùn)維產(chǎn)品的需求。這個(gè)曾經(jīng)深耕于運(yùn)維企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的團(tuán)隊(duì)，如今在智能運(yùn)維企業(yè)服務(wù)賽道繼續(xù)領(lǐng)跑，讓擎創(chuàng)科技成為最懂企業(yè)的客戶，最值得企業(yè)客戶信賴的軟件廠商。

主要產(chǎn)品

“夏洛克AIOps” 作為擎創(chuàng)自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)智能運(yùn)維主打產(chǎn)品，自2016年上線以來(lái)，已從1.0版本升級(jí)至1.9版本，可應(yīng)用在金融、大型制造業(yè)、鐵路民航、能源電力等涉及國(guó)家發(fā)展和民生問(wèn)題的多種行業(yè)。在2017全球運(yùn)維大會(huì)上，夏洛克AIOps獲得由中國(guó)信息通信研究院與高效運(yùn)維社區(qū)聯(lián)合頒發(fā)的“年度最具影響力AIOps產(chǎn)品”獎(jiǎng)。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實(shí)現(xiàn)IT運(yùn)維價(jià)值，結(jié)合客戶的現(xiàn)有情況，規(guī)劃從傳統(tǒng)ITOM至AIOps智能運(yùn)維的一站式路徑，助其運(yùn)營(yíng)落地，由此打破數(shù)據(jù)孤島，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)以人工智能為核心，驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)IT運(yùn)維監(jiān)、管、控三個(gè)層面，并將相關(guān)運(yùn)維數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展現(xiàn)。

“夏洛克AIOps”擁有多項(xiàng)自研算法，猶如運(yùn)維界的福爾摩斯，能迅速發(fā)現(xiàn)并定位運(yùn)維問(wèn)題的根因，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)排障，最大程度避免企業(yè)產(chǎn)生重大損失。更有價(jià)值的是，“夏洛克AIOps”還能通過(guò)長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)積累和機(jī)器學(xué)習(xí)，運(yùn)用新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)提前規(guī)劃IT資源，高效預(yù)防各類(lèi)黑天鵝事件的發(fā)生。

商業(yè)模式

目前，擎創(chuàng)科技已與多家金融和制造行業(yè)標(biāo)桿客戶形成穩(wěn)定的合作關(guān)系，包括浦發(fā)銀行、浦發(fā)硅谷銀行、國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行、上海鐵路局、銀聯(lián)、海爾、浙江能源等。針對(duì)不同客戶，采用個(gè)性化的商業(yè)模式進(jìn)行服務(wù)，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強(qiáng)的可復(fù)制性。

核心優(yōu)勢(shì)

第8篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

關(guān)鍵詞：人工智能；人機(jī)交互；機(jī)器學(xué)習(xí)；深度學(xué)習(xí)；數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類(lèi)號(hào)：TP27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1671-2064（2017）03-0221-02

人工智能是當(dāng)今科技發(fā)展中最具潛力的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，2016年初轟動(dòng)世界的谷歌AlphaGo打敗圍棋世界冠軍李世石的經(jīng)典案例更是引起了全世界廣泛的關(guān)注和熱議?！叭斯ぶ悄堋边@個(gè)概念再次被推到了風(fēng)口浪尖。那么，究竟什么是人工智能呢？它會(huì)對(duì)我們的生活有什么影響？在這個(gè)背景下，我們深入探究人工智能及其相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，對(duì)于人工智能的普及和發(fā)展有著重要意義，也希望能給予人工智能相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究者們提供一些參考和方向。

1 什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一門(mén)全新的信息技術(shù)科學(xué)，是計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的一個(gè)重要分支，是指對(duì)于模擬、拓展和延伸人類(lèi)的智能的應(yīng)用系統(tǒng)及相關(guān)的理論和技術(shù)方法的開(kāi)發(fā)研究。主要通過(guò)研究及了解人類(lèi)智能的本質(zhì)從而開(kāi)發(fā)出能給出類(lèi)似人類(lèi)智能反饋的智能機(jī)器，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)在理解目標(biāo)方向之后所取得的最大化成果是計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的最大智慧。人工智能不單單是一個(gè)特定的技術(shù)，它所研究的往往是能創(chuàng)造智能意識(shí)的高科技機(jī)器，包括了算法和其他應(yīng)用程序，處理的任務(wù)也遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了簡(jiǎn)單計(jì)算，從學(xué)習(xí)感知規(guī)劃到推理識(shí)別控制等等。人工智能的研究方向包含語(yǔ)言及圖像識(shí)別技術(shù)、機(jī)器人設(shè)計(jì)、自然語(yǔ)言處理等，日益成熟的理論方法和技術(shù)實(shí)踐也使得應(yīng)用領(lǐng)域范圍大規(guī)模擴(kuò)張，人工智能是人類(lèi)智慧的結(jié)晶，未來(lái)也可能展現(xiàn)出超過(guò)人類(lèi)的智能。

2 人機(jī)智能的研究方向

人工智能的科學(xué)研究通常涉及到數(shù)學(xué)、邏輯學(xué)、認(rèn)知科學(xué)、以及最重要的計(jì)算機(jī)科學(xué)等多學(xué)科領(lǐng)域，延伸出了以下幾個(gè)主要的研究方向：

2.1 邏輯推理與證明

早期的人工智能更多的解決了大量數(shù)學(xué)問(wèn)題，邏輯推理是基礎(chǔ)也是研究時(shí)間最長(zhǎng)最重點(diǎn)的領(lǐng)域之一。通過(guò)找到可靠的證明或者反證方法實(shí)現(xiàn)潛在的定理證明，根據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)例進(jìn)行推導(dǎo)并及時(shí)更新證明結(jié)論，演繹和直覺(jué)相結(jié)合，在推理和證明中實(shí)現(xiàn)部分智能。

2.2 問(wèn)題求解

問(wèn)題求解領(lǐng)域的一大重要應(yīng)用則是下棋程序的功能實(shí)現(xiàn)，化繁為簡(jiǎn)、將困難的問(wèn)題點(diǎn)拆分成為獨(dú)立的子問(wèn)題進(jìn)行求解；而另一個(gè)實(shí)例則是數(shù)學(xué)方程的求解實(shí)現(xiàn)，分析各種公式符號(hào)的組合意義從而為科學(xué)研究者提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)保障。問(wèn)題求解中所運(yùn)用的搜索和規(guī)約也是人工智能領(lǐng)域中的兩大基本技術(shù)。

2.3 自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理也叫自然語(yǔ)言理解（Natural Language Processing，NLP），是指借助計(jì)算機(jī)來(lái)處理使用人類(lèi)語(yǔ)言作為計(jì)算對(duì)象的算法程序，并研究相關(guān)的理論方法和技術(shù)。NLP是人工智能領(lǐng)域的主要研究方向之一，也是發(fā)展時(shí)間較長(zhǎng)的研究方向之一。語(yǔ)音識(shí)別、搜索引擎、機(jī)器翻譯等等都是NLP的重要研究?jī)?nèi)容，目前也都在人工智能領(lǐng)域獲得了突出的應(yīng)用成果。

2.4 專(zhuān)家系統(tǒng)

專(zhuān)家系統(tǒng)是指具有大量模擬人類(lèi)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜抑R(shí)和經(jīng)驗(yàn)的智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，依托于人工智能相關(guān)技術(shù)，根據(jù)專(zhuān)家系統(tǒng)所提供的數(shù)據(jù)方法進(jìn)行判斷推理進(jìn)一步?jīng)Q策，從而代替人類(lèi)專(zhuān)家解決一部分該領(lǐng)域的特定問(wèn)題。從知識(shí)表示技術(shù)的角度上看，專(zhuān)家系統(tǒng)可分為基于網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義、基于規(guī)則、基于邏輯、基于框架等幾種類(lèi)別；而從任務(wù)類(lèi)型及專(zhuān)家系統(tǒng)主要解決的問(wèn)題類(lèi)型的角度來(lái)看，專(zhuān)家系統(tǒng)也可分成解釋型（分析和闡述符號(hào)數(shù)據(jù)的意義）、調(diào)試型（根據(jù)故障制定排除方案）、預(yù)測(cè)型（根據(jù)現(xiàn)狀預(yù)測(cè)指定對(duì)象未來(lái)可能的結(jié)果）、維修型（針對(duì)特定故障制定并實(shí)施規(guī)劃方案）、設(shè)計(jì)型（按指定需求制作圖樣和方案）、規(guī)劃型（根據(jù)指定目標(biāo)制定行動(dòng)方案）等。

專(zhuān)家系統(tǒng)的建立包含以下幾個(gè)步驟：（1）初始專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)的設(shè)計(jì)：包括問(wèn)題、知識(shí)、概念、形式、規(guī)則等多個(gè)概念的籌建；（2）開(kāi)發(fā)和試驗(yàn)系y原型機(jī)；（3）改進(jìn)與歸納專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)等。

專(zhuān)家系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)通常建立在大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與人類(lèi)專(zhuān)家提供的問(wèn)題解決實(shí)例上，沒(méi)有精確或統(tǒng)一的求解算法，因此也會(huì)造成一些局限性。在人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)快速發(fā)展的今天，專(zhuān)家系統(tǒng)也逐漸更重視理論和基礎(chǔ)研究，除了基于經(jīng)驗(yàn)的理論，基于規(guī)則和模型的方法也將投入到實(shí)際運(yùn)用中，未來(lái)的專(zhuān)家系統(tǒng)將更偏向協(xié)同式和分布式方向發(fā)展。

2.5 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是指計(jì)算機(jī)自動(dòng)獲取新的推理算法和新的科學(xué)事實(shí)的過(guò)程，是計(jì)算機(jī)具有智能的基礎(chǔ)。計(jì)算機(jī)的學(xué)習(xí)能力是人工智能研究史上的突出成就與重要進(jìn)展，也是人工智能初步實(shí)現(xiàn)的重要標(biāo)志。機(jī)器學(xué)了在人工智能領(lǐng)域有著重要應(yīng)用，對(duì)于探索人類(lèi)智慧的奧秘以及學(xué)習(xí)方法和機(jī)理都有著重要意義，機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)代才剛剛開(kāi)始，各種理論方法也正在逐步完善中，未來(lái)精彩可期。

3 人工智能的應(yīng)用

人工智能的首次提出至今已有60年的歷史，在這個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程中，無(wú)論是功能場(chǎng)景還是機(jī)器模式，都逐漸從單一到通用、從簡(jiǎn)單到復(fù)雜，表達(dá)方法也更多種多樣。目前主要通過(guò)賦予機(jī)器產(chǎn)品一定的人類(lèi)智能從而有效地提升機(jī)器工作效率及能力，未來(lái)的人工智能將更多的模擬人類(lèi)生活環(huán)境及思維方式來(lái)設(shè)計(jì)出真正具有人類(lèi)智能的高效人機(jī)系統(tǒng)。

3.1 人工智能在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用

人工智能已經(jīng)運(yùn)用到人類(lèi)生產(chǎn)生活的各個(gè)方面，主要包括以下幾點(diǎn)：（1）以智能汽車(chē)為代表的自動(dòng)化交通方式。（2）種類(lèi)繁多的家庭智能服務(wù)機(jī)器人。（3）用于臨床支持和病人看護(hù)中的自動(dòng)化智能設(shè)備及醫(yī)療器械。（4）智能教育輔導(dǎo)系統(tǒng)、線上學(xué)習(xí)和智能輔助學(xué)習(xí)設(shè)備的普及。（5）基于圖像處理和自然語(yǔ)言處理的各類(lèi)音樂(lè)社交軟件及VR設(shè)備的興起給互聯(lián)網(wǎng)娛樂(lè)時(shí)代帶來(lái)的巨大變革。（6）邏輯證明及智能分析在公共安全領(lǐng)域的預(yù)測(cè)及防范。（7）大量重復(fù)機(jī)械的勞動(dòng)逐漸由智能機(jī)器取代，人類(lèi)承擔(dān)著更多的創(chuàng)新及實(shí)踐工作。

3.2 人工智能生活應(yīng)用實(shí)例

作為輔助人類(lèi)生產(chǎn)生活的重要工具，日趨成熟的智能機(jī)器人已經(jīng)快速走進(jìn)了人們的日常生活中，下面我們介紹幾種常見(jiàn)的使用場(chǎng)景：（1）智能房屋和家居生活的構(gòu)建：目前的智能停留在自動(dòng)控制I域，通過(guò)用戶指令來(lái)便捷的操控比如電視、窗簾、燈具、空調(diào)等等；而未來(lái)，人工智能的發(fā)展將根據(jù)你的日常行為了解你的習(xí)慣喜好，利用傳感器和自動(dòng)裝置搜集用戶的行為數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法改造你所居住的環(huán)境。最終實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能家居生活。（2）無(wú)人駕駛的智能汽車(chē)：主要通過(guò)導(dǎo)航和定位實(shí)現(xiàn)規(guī)定路線的行駛、通過(guò)激光測(cè)距、雷達(dá)感應(yīng)和照相等技術(shù)，配合復(fù)雜的計(jì)算公式從而辨別和避讓各種障礙，最終脫離人類(lèi)操控的環(huán)境下自動(dòng)完成發(fā)動(dòng)、駕駛、剎車(chē)等動(dòng)作。行駛的安全性和準(zhǔn)確性在智能機(jī)器的幫助下其實(shí)更可靠，我們完全有理由相信未來(lái)自動(dòng)駕駛將成為人們出行的新方式。（3）基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新型翻譯方式：在線翻譯相信大多數(shù)人都不陌生，使用范圍廣普及率極高，但其準(zhǔn)確性一直都是人們關(guān)注的焦點(diǎn)之一。谷歌翻譯負(fù)責(zé)人表示將在部分功能上嘗試使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如果能順利實(shí)施必將使得翻譯準(zhǔn)確性的研究取得實(shí)質(zhì)性突破，而基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯方式則將幫助計(jì)算機(jī)更好地模擬和理解人類(lèi)思維，使得翻譯結(jié)果更流暢合乎規(guī)范，也方便人們更好地理解。

4 人工智能的發(fā)展歷程

人工智能的發(fā)展歷程不算很長(zhǎng)，但發(fā)展速度卻異常迅猛。跟所有新興的前沿學(xué)科一樣，人工智能的發(fā)展中也經(jīng)歷了和低谷時(shí)期。根據(jù)不同時(shí)期代表性人物和事件的發(fā)生，我們大致可以將整個(gè)過(guò)程分為以下幾個(gè)階段：

（1）1950年，舉世聞名的“圖靈測(cè)試”（圖靈，英國(guó)數(shù)學(xué)家，1912―1954）首次發(fā)表于《計(jì)算機(jī)與智能》一文，即通過(guò)房間外的人和兩個(gè)房間內(nèi)的人和機(jī)器分別對(duì)話中，是否能區(qū)分人和機(jī)器從而判斷出機(jī)器是否具有了人的智能。這是人類(lèi)對(duì)于人工智能最初的概念。

（2）1956年，由香農(nóng)、麥卡錫、朗徹斯特和明斯基共同發(fā)起的DARTMOUTH學(xué)會(huì)于達(dá)特茅斯大學(xué)召開(kāi)，會(huì)上首次提出“人工智能”一詞，這是歷史上第一次關(guān)于人工智能領(lǐng)域的研討會(huì)，見(jiàn)證了人工智能學(xué)科研究的開(kāi)端。

（3）1960年以來(lái)，生物進(jìn)化領(lǐng)域逐漸建立起了遺傳、策略和規(guī)劃等算法。1992年計(jì)算智能由Bezdek提出，計(jì)算智能對(duì)于生物進(jìn)化學(xué)的探究有著重大意義，涵蓋了模式識(shí)別、人工生命、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等多學(xué)科集合與交叉。

（4）上世紀(jì)90年代開(kāi)始，專(zhuān)家系統(tǒng)逐漸興起，對(duì)于專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)的不斷改進(jìn)以及基于規(guī)則和模型的協(xié)同式分布式專(zhuān)家系統(tǒng)將是未來(lái)使用的主要趨勢(shì)。

（5）從1960年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首次應(yīng)用于自動(dòng)控制的實(shí)施，到1965年人工智能啟發(fā)式推理規(guī)則的方法引入，再到1977年運(yùn)籌學(xué)理論中概念智能控制模式的成功借鑒，人工智能的發(fā)展也順利引導(dǎo)了自動(dòng)控制模式逐漸切換到了智能控制模式。

（6）從1956年AI概念的正式提出以來(lái)，人工智能領(lǐng)域已經(jīng)取得了眾多突破性的成就和進(jìn)展，很多天馬行空的想象也隨著科技的進(jìn)步在一代代科學(xué)工作者的不斷努力下逐漸設(shè)計(jì)落實(shí)，人工智能已經(jīng)從科學(xué)研究逐漸走向了人們的日常生活中，成為了當(dāng)下最具潛力的多學(xué)科交叉的前沿科學(xué)。

5 人工智能的未來(lái)與發(fā)展趨勢(shì)

從人工智能的提出到逐漸走入人們生活，人工智能的概念一經(jīng)問(wèn)世則得到了人們的普遍關(guān)注，甚至帶動(dòng)了語(yǔ)音識(shí)別、自然處理處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等一系列相關(guān)學(xué)科的發(fā)展和興盛。人工智能領(lǐng)域中的創(chuàng)新和蓬勃發(fā)展是趨勢(shì)也是必然，通過(guò)了解人工智能學(xué)科的發(fā)展歷程及應(yīng)用領(lǐng)域，我們大致可以推測(cè)出關(guān)于未來(lái)人工智能的一些方向：（1）機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法指導(dǎo)下更聰明更多樣性更具智能的機(jī)器系統(tǒng)。（2）自然語(yǔ)言處理應(yīng)用中更自然的人機(jī)互動(dòng)交流。（3）機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代更快速的數(shù)據(jù)處理分析策略。（4）各研發(fā)企業(yè)和機(jī)構(gòu)對(duì)于人工智能先進(jìn)技術(shù)更激烈的競(jìng)爭(zhēng)和角逐。（5）超人工智能（Artificial Super Intelligence，簡(jiǎn)稱ASI）時(shí)代下AI是否會(huì)走向失控給人們帶來(lái)的微恐懼。

6 結(jié)語(yǔ)

在短短60年的時(shí)間內(nèi)，人工智能的快速發(fā)展已經(jīng)從很大程度上改善和刷新了人們的生活方式。人工智能的深入研究和實(shí)現(xiàn)正在不斷幫助我們探索這個(gè)世界、幫助我們搜尋信息應(yīng)對(duì)各種各樣的挑戰(zhàn)。人工智能在逐漸強(qiáng)大的同時(shí)，有機(jī)遇也存在著巨大的挑戰(zhàn)和技術(shù)瓶頸，距離人工智能時(shí)代的真正實(shí)現(xiàn)還有很長(zhǎng)的路要走。而人工智能的不斷更迭完善，是否能取得超越人類(lèi)智力和認(rèn)知的智能、是否會(huì)出現(xiàn)違背人類(lèi)價(jià)值觀的危險(xiǎn)行為將是未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)需要研究的重要課題。

參考文獻(xiàn)

[1]李紅霞.人工智能的發(fā)展綜述[J].甘肅科技縱橫，2007，36（5）：17-18.

第9篇：人工智能教育現(xiàn)狀范文

[關(guān)鍵詞]互聯(lián)網(wǎng)金融；高等金融教育；SWOT；教學(xué)改革 

[中圖分類(lèi)號(hào)] G642 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 2095-3437（2017）10-0008-03 

2013年以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)金融快速崛起并深刻影響著金融學(xué)子的學(xué)習(xí)生活、社會(huì)實(shí)踐和思維觀念。一系列互聯(lián)網(wǎng)金融的新概念進(jìn)入高等金融教育的視線：“大數(shù)據(jù)”、“云計(jì)算”、“社會(huì)征信”、“共享經(jīng)濟(jì)”、“數(shù)字貨幣”、“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“人工智能”等，讓金融專(zhuān)業(yè)的師生既興奮又備感壓力?；ヂ?lián)網(wǎng)金融相對(duì)于傳統(tǒng)金融的思維觀念已經(jīng)改變，經(jīng)濟(jì)和金融明顯可分的界限被打破。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)“經(jīng)濟(jì)”、互聯(lián)網(wǎng)“金融”和互聯(lián)網(wǎng)下的“大數(shù)據(jù)”高度融合，渾然一體，不可分割。一切資金支付活動(dòng)均通過(guò)移動(dòng)終端進(jìn)行，幾乎不需要現(xiàn)實(shí)貨幣參與，點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的資金流動(dòng)使得“金融脫媒”趨勢(shì)來(lái)得異常凜冽，基于大數(shù)據(jù)的分析解決了信息不對(duì)稱的難題。受此影響，復(fù)合型人才和跨界發(fā)展不再是空洞的口號(hào)，傳統(tǒng)金融教育的專(zhuān)才培養(yǎng)模式不再可行?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是新生事物，其實(shí)踐遠(yuǎn)遠(yuǎn)走在了當(dāng)前高等金融教育的前面，對(duì)傳統(tǒng)高等金融教育產(chǎn)生強(qiáng)烈沖擊，但也帶來(lái)了變革和發(fā)展的機(jī)遇。因此，強(qiáng)化對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融教育的研究，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)金融思維重塑和再造高等金融教育勢(shì)在必行。 

一、互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn) 

（一）大數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì) 

互聯(lián)網(wǎng)金融首先是從“草根金融”興起的，在民間金融“野蠻生長(zhǎng)”和“亂象叢生”的時(shí)代中逐漸走向成熟，對(duì)傳統(tǒng)正規(guī)金融形成強(qiáng)大壓力。實(shí)際上，歷史上非正規(guī)金融發(fā)展緩慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不對(duì)稱導(dǎo)致嚴(yán)重的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)、社會(huì)征信缺失、無(wú)足值抵押等?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)，較好克服了這些頑疾，信息不對(duì)稱可以依靠大數(shù)據(jù)技術(shù)有效緩解，移動(dòng)終端的廣泛使用結(jié)合人工智能使社會(huì)征信和債務(wù)催收都不再成為問(wèn)題，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步催生了眾籌、共享經(jīng)濟(jì)等變革創(chuàng)業(yè)方式、生活方式的全新業(yè)態(tài)。 

（二）人工智能優(yōu)勢(shì) 

與傳統(tǒng)金融相比，人工智能效率高，錯(cuò)誤率低，模型不斷進(jìn)行自主訓(xùn)練和優(yōu)化，大大提高了適應(yīng)性，在量化投資、決策咨詢和風(fēng)險(xiǎn)控制等方面逐步取得優(yōu)勢(shì)。人工智能的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)，互聯(lián)網(wǎng)金融下每日新增的海量用戶數(shù)據(jù)，以及公司之間的數(shù)據(jù)共享使得感知機(jī)、決策樹(shù)、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、Logistic回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一系列機(jī)器學(xué)習(xí)的核心算法和模型不斷“學(xué)習(xí)成長(zhǎng)”，在實(shí)踐中取代了傳統(tǒng)基于人工授信、核查和對(duì)客戶分類(lèi)的工作模式。在不遠(yuǎn)的將來(lái)，這種開(kāi)放、大維度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得對(duì)銀行依賴中央銀行建立的封閉客戶數(shù)據(jù)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)。 

（三）“互聯(lián)網(wǎng)+”的后發(fā)優(yōu)勢(shì) 

“互聯(lián)網(wǎng)+”是一種全新的思維，智能化、去中心化、脫媒化、信息化以及便捷快速的推廣模式催生了各類(lèi)體量巨大的新興業(yè)態(tài)，作為這些業(yè)態(tài)的基礎(chǔ)和共同體，互聯(lián)網(wǎng)金融擁有顯著的后發(fā)優(yōu)勢(shì)，領(lǐng)先于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)成為近年創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的最大落腳點(diǎn)。 

（四）規(guī)模優(yōu)勢(shì) 

2008年以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)金融的交易規(guī)模迅速擴(kuò)大，經(jīng)營(yíng)上的規(guī)模優(yōu)勢(shì)日益明顯，各項(xiàng)交易成本明顯下降。與傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)不同，互聯(lián)網(wǎng)金融由一系列的產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成：征信、借貸、催收和服務(wù)等環(huán)節(jié)可分散于不同的公司，在業(yè)務(wù)模式上可以靈活分散也可有效整合，每一環(huán)節(jié)聚焦其優(yōu)勢(shì)業(yè)務(wù)，可將規(guī)模優(yōu)勢(shì)帶來(lái)的低成本優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致。 

（五）雙創(chuàng)優(yōu)勢(shì) 

2013年以來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)金融的交易成本低，可有效緩解信息不對(duì)稱問(wèn)題，交易效率高等的優(yōu)勢(shì)愈發(fā)明顯，不斷與其他行業(yè)形成跨界融合發(fā)展，催生創(chuàng)新，推動(dòng)創(chuàng)業(yè)，極具雙創(chuàng)優(yōu)勢(shì)。一是依托互聯(lián)網(wǎng)的移動(dòng)支付業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，不僅遠(yuǎn)程支付場(chǎng)景不斷完善，近場(chǎng)支付也在爆發(fā)；二是支付產(chǎn)業(yè)鏈的受理端及其延伸的綜合金融增值服務(wù)——海量支付數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的增值服務(wù)，為互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)帶來(lái)了新的發(fā)展；三是區(qū)塊鏈技術(shù)的融合運(yùn)用引爆了“跨境支付”的探索熱潮；四是在P2P等典型的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)模式上，從以往只提供信息中介服務(wù)平臺(tái)的模式創(chuàng)新發(fā)展出了引導(dǎo)P2P平臺(tái)與擔(dān)保機(jī)構(gòu)合作、整合線上與線下服務(wù)以及增加債權(quán)轉(zhuǎn)讓等服務(wù)的新型模式；五是利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等技術(shù)幫助互聯(lián)網(wǎng)金融公司開(kāi)展客戶的理財(cái)或量化投資業(yè)務(wù)；六是基于互聯(lián)網(wǎng)的共享經(jīng)濟(jì)大大便利了人們的生活體驗(yàn)和觀念。 

二、當(dāng)前高校金融教育應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊的SWOT分析 

表1是高校金融教育應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊的SWOT分析矩陣，在理論和實(shí)踐兩個(gè)層面為當(dāng)前高校金融教育如何應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的影響提供了分析思路和依據(jù)。 

（一）優(yōu)勢(shì) 

首先，傳統(tǒng)金融教育具有雄厚的人才基礎(chǔ)和優(yōu)勢(shì)。自20世紀(jì)80年代我國(guó)建立高等金融教育事業(yè)以來(lái)，到目前為止高等金融教育已取得質(zhì)的突破，金融專(zhuān)業(yè)的品牌認(rèn)可、高考招分、學(xué)生素質(zhì)、國(guó)際化程度、畢業(yè)后的薪資水平、社會(huì)評(píng)價(jià)等各項(xiàng)指標(biāo)均處于各行業(yè)的前列。同時(shí)，國(guó)內(nèi)金融領(lǐng)域在國(guó)際一流期刊發(fā)表的論文數(shù)量也在整個(gè)社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。其次，當(dāng)前高校金融專(zhuān)業(yè)的培養(yǎng)方案和課程設(shè)置一般采取模塊化搭建的思路，從公共基礎(chǔ)、學(xué)科基礎(chǔ)、專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)、素質(zhì)教育和實(shí)踐實(shí)習(xí)等方面進(jìn)行模塊化管理，具有良好的可拓展性，互聯(lián)網(wǎng)金融的相關(guān)課程可根據(jù)不同專(zhuān)業(yè)需要，進(jìn)行優(yōu)化組合，體現(xiàn)功能性。第三，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)和互聯(lián)網(wǎng)金融給高校師生帶來(lái)了良好體驗(yàn)和觀感，高校師生有充分的積極性迎接新專(zhuān)業(yè)的建設(shè)和發(fā)展。 

（二）劣勢(shì) 

傳統(tǒng)金融教育是單一化的金融專(zhuān)才培養(yǎng)模式，一般分為貨幣經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)、投資、金融工程、銀行經(jīng)營(yíng)與管理、公司金融、家庭金融等方向，注重對(duì)貨幣、投資、資產(chǎn)定價(jià)、股票、債券和財(cái)務(wù)等“純金融”知識(shí)的講授，對(duì)大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等涉及計(jì)算機(jī)與統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)等跨領(lǐng)域的知識(shí)鮮有涉及。在互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊到來(lái)之后，我們發(fā)現(xiàn)業(yè)界需要復(fù)合型的跨界人才，單一聚焦金融領(lǐng)域的教學(xué)思維和模式開(kāi)始變得落后和陳舊，金融教育需要“混業(yè)發(fā)展”。另一方面，教材建設(shè)相對(duì)滯后。目前，比較缺乏互聯(lián)網(wǎng)金融的專(zhuān)業(yè)教材：一是自編教材的質(zhì)量令人擔(dān)憂；二是優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)金融的國(guó)外教材引用較少；三是互聯(lián)網(wǎng)金融跟風(fēng)開(kāi)設(shè)課程的現(xiàn)象比較突出，沒(méi)有因地適宜，教學(xué)內(nèi)容和難度都過(guò)猶不及，影響了教學(xué)效果?！。ㄈC(jī)遇 

互聯(lián)網(wǎng)金融是朝陽(yáng)產(chǎn)業(yè)，帶來(lái)了巨大的發(fā)展機(jī)遇。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的人才極度缺乏，不得不采取“挖墻腳”的無(wú)奈之舉，導(dǎo)致銀行業(yè)人才流失嚴(yán)重。限于人才奇缺，互聯(lián)網(wǎng)金融目前的進(jìn)入門(mén)檻較低，人員素質(zhì)和水平良莠不齊，原因在于高校對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融人才的培養(yǎng)處于摸索階段，傳統(tǒng)金融教育畢業(yè)的學(xué)生青睞于在正規(guī)金融行業(yè)就業(yè)，對(duì)以民營(yíng)企業(yè)為主的互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)心存疑慮甚至偏見(jiàn)，人才供給嚴(yán)重不足。顯然，傳統(tǒng)金融教育向互聯(lián)網(wǎng)金融教育轉(zhuǎn)型發(fā)展的機(jī)遇巨大。不僅如此，互聯(lián)網(wǎng)金融還在科研立項(xiàng)、論文選題、學(xué)生的實(shí)習(xí)實(shí)踐、就業(yè)創(chuàng)業(yè)、高校金融教育的學(xué)科點(diǎn)申報(bào)、專(zhuān)業(yè)建設(shè)和師資培養(yǎng)等方面開(kāi)拓了廣闊空間，前景可期。另一方面，相對(duì)于傳統(tǒng)的金融業(yè)而言，互聯(lián)網(wǎng)金融是典型的跨界金融，從一開(kāi)始就在進(jìn)行業(yè)務(wù)模式的細(xì)分和產(chǎn)品之間進(jìn)行內(nèi)部整合?；ヂ?lián)網(wǎng)金融也正在逐步通過(guò)用戶、大數(shù)據(jù)和場(chǎng)景的互動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)銀行、證券、保險(xiǎn)、基金和資產(chǎn)管理等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行強(qiáng)有力的整合運(yùn)作?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的跨界整合實(shí)現(xiàn)了不同行業(yè)功能的有機(jī)結(jié)合，推動(dòng)了我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)在空間和深度上的拓展?；ヂ?lián)網(wǎng)金融需要既懂得信息技術(shù)又懂得金融業(yè)務(wù)、營(yíng)銷(xiāo)和管理知識(shí)的跨界復(fù)合型人才，這就對(duì)高等金融教育提出了更高的要求。但是從高等金融教育實(shí)踐來(lái)看，金融、計(jì)算機(jī)及營(yíng)銷(xiāo)和管理類(lèi)專(zhuān)業(yè)的教育還是各自為政，獨(dú)立培養(yǎng)，忽略了跨界知識(shí)的構(gòu)建，導(dǎo)致學(xué)生難以適應(yīng)社會(huì)對(duì)復(fù)合型人才的需求。 

（四）挑戰(zhàn) 

首先，傳統(tǒng)金融教育“分業(yè)培養(yǎng)”的理念和當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融“混業(yè)發(fā)展”的現(xiàn)實(shí)需求嚴(yán)重沖突，需要解決“并軌”發(fā)展問(wèn)題。其次，傳統(tǒng)高等金融教育的課程設(shè)置和培養(yǎng)體系相對(duì)成熟，然而，互聯(lián)網(wǎng)金融的實(shí)踐遠(yuǎn)遠(yuǎn)走到了學(xué)校教育的前面。再次，互聯(lián)網(wǎng)金融教育強(qiáng)調(diào)“長(zhǎng)尾性”。與傳統(tǒng)金融的“二八定律”正好相反，互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢(shì)在于服務(wù)80%的小微客戶，推廣的是普惠金融的理念。但在傳統(tǒng)金融教育中關(guān)于普惠金融、微型金融的相關(guān)課程幾乎從不開(kāi)設(shè)。消除“教育偏見(jiàn)”達(dá)到在正規(guī)金融和非正規(guī)金融之間的教育平衡，更加注重“長(zhǎng)尾性”仍然任重道遠(yuǎn)。 

三、結(jié)語(yǔ) 

高等金融教育承擔(dān)著為金融行業(yè)輸送急需人才的重任，也是社會(huì)和家長(zhǎng)的關(guān)切所在?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是未來(lái)金融行業(yè)的制高點(diǎn)，需要高校金融教育培養(yǎng)復(fù)合型人才，要求他們具備金融學(xué)知識(shí)，理解金融業(yè)務(wù)的原理，掌握信息化技術(shù)并能對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，還要具有一定的營(yíng)銷(xiāo)和管理能力。因此，主要的啟示有如下幾點(diǎn)：（1）注重學(xué)科交叉，優(yōu)化課程設(shè)置，培養(yǎng)復(fù)合型人才。（2）加強(qiáng)師資建設(shè)，促進(jìn)傳統(tǒng)金融教育向互聯(lián)網(wǎng)金融轉(zhuǎn)型發(fā)展。（3）加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)金融的“產(chǎn)學(xué)研”的合作，樹(shù)立“干中學(xué)”的務(wù)實(shí)求真精神。對(duì)此，高校金融教育是有優(yōu)勢(shì)的，要秉持開(kāi)放理念加強(qiáng)彼此合作，使研究向應(yīng)用轉(zhuǎn)化。（4）加強(qiáng)對(duì)大數(shù)據(jù)和人工智能的關(guān)注，引入相關(guān)課程。此外，在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)高發(fā)的背景下，高等金融教育也要積極承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，適時(shí)向社會(huì)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)金融知識(shí)的推廣和普及，提高民眾規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的能力，達(dá)到普及金融教育的目的。 

[ 參 考 文 獻(xiàn) ] 

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[2] 楊竹清，張超林.互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)我國(guó)高等教育金融的啟示[J].金融教育研究，2016（5）：82-88. 

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