人工智能課程學(xué)習(xí)報(bào)告精選(九篇)

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第1篇：人工智能課程學(xué)習(xí)報(bào)告范文

>> 研究生人工智能系列課程教學(xué)改革 研究生人工智能課程教學(xué)探索 研究生“人工智能”課程教學(xué)改革探索 人工智能實(shí)驗(yàn)課教學(xué)改革研究 人工智能課程全英文教學(xué)改革 創(chuàng)新型人工智能教學(xué)改革與實(shí)踐 《人工智能》碩士課程教學(xué)改革的研究與實(shí)踐 落實(shí)科學(xué)發(fā)展觀,深化“人工智能”課程的教學(xué)改革 面向人工智能的信息管理與信息系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)教學(xué)改革 人工智能課程教學(xué)方法研究 人工智能的應(yīng)用研究 日本巨資扶持人工智能研究 人工智能系列課程研究 高中人工智能教學(xué)初探 《人工智能》雙語(yǔ)教學(xué)初索 人工智能雙語(yǔ)教學(xué)建設(shè) 人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)探討 “人工智能”之父 人工智能 AI人工智能 常見(jiàn)問(wèn)題解答 當(dāng)前所在位置：l(美國(guó)人工智能協(xié)會(huì))、caiac.ca/(加拿大人工智能協(xié)會(huì))等，它們包括了學(xué)科前沿動(dòng)態(tài)、討論交流及大量的代碼資源等。通過(guò)使用這些資源，學(xué)員可及時(shí)了解人工智能最新發(fā)展動(dòng)態(tài)，進(jìn)行人工智能程序設(shè)計(jì)的交流及對(duì)一些問(wèn)題進(jìn)行較為深入的探討。

2教學(xué)方法研究

研究生教學(xué)應(yīng)更突出學(xué)生的主體地位，注重發(fā)揮其學(xué)習(xí)的主動(dòng)性和自覺(jué)性，為此，課程組結(jié)合課程特點(diǎn)，在教學(xué)方法進(jìn)行了如下探索。

2.1加強(qiáng)教學(xué)設(shè)計(jì)

教學(xué)設(shè)計(jì)就是對(duì)教學(xué)活動(dòng)進(jìn)行系統(tǒng)計(jì)劃的過(guò)程, 是教什么(課程內(nèi)容)及怎么教(組織、方法、策略、手段及其他傳媒工具的使用等)的過(guò)程[2]。在教學(xué)過(guò)程中，每節(jié)課授課前，堅(jiān)持集體備課的原則，由課程組集體討論選定授課內(nèi)容，補(bǔ)充閱讀文獻(xiàn)，根據(jù)授課對(duì)象與課程內(nèi)容特點(diǎn)，確定課堂組織方式，采用的授課方式以研討式教學(xué)為主，給合講授、實(shí)驗(yàn)、自學(xué)等。

2.2抓好課堂教學(xué)環(huán)節(jié)

教學(xué)方法與教學(xué)手段是保證課堂教學(xué)效果的關(guān)鍵。本課程授課對(duì)象主要為碩士研究生，他們的接受能力較強(qiáng)，有一定的求知欲。由于學(xué)員人數(shù)較少，授課方式可靈活組織。教室有完備的多媒體設(shè)備，基本的軟件實(shí)驗(yàn)環(huán)境，教學(xué)過(guò)程可采用靈活教學(xué)方法、多種教學(xué)手段，提高教學(xué)效率，保證授課質(zhì)量。

1) 以研討式為主的教學(xué)方式。研究生教學(xué)應(yīng)堅(jiān)持學(xué)術(shù)研究為導(dǎo)向，發(fā)揮學(xué)員在學(xué)習(xí)過(guò)程中的主動(dòng)性和自覺(jué)性。由于研究生學(xué)員有一定的學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與自學(xué)能力，教員可以在課前給學(xué)員布置預(yù)習(xí)內(nèi)容，學(xué)員通過(guò)查閱資料、分析整理進(jìn)而形成自己的觀點(diǎn)，使在課堂教學(xué)中師生互動(dòng)交流成為可能，改變傳統(tǒng)的教員講，學(xué)員聽(tīng)的灌輸式教學(xué)方式。研討式教學(xué)也有力于培養(yǎng)學(xué)員積極思考、創(chuàng)新思維的習(xí)慣與能力。

2) 教學(xué)手段的信息化。人工智能原理教學(xué)一個(gè)突出矛盾是知識(shí)點(diǎn)多、內(nèi)容抽象、理論性強(qiáng)，但學(xué)時(shí)較少，因此，必須發(fā)揮現(xiàn)代教學(xué)手段的作用，提高教學(xué)效率。為此，課程組對(duì)每節(jié)課都精心設(shè)計(jì)了教學(xué)課件，課堂教學(xué)中以課件為主，輔以板書(shū)，充分利用多媒體信息量大、直觀等優(yōu)點(diǎn)，改善教學(xué)效果；引入教學(xué)聲像資料，便于學(xué)員課下學(xué)習(xí)；設(shè)計(jì)演示程序，使部分比較抽象、不易于理解的內(nèi)容，如子句歸結(jié)、搜索策略更形象直觀，易于學(xué)習(xí)和掌握。

3注重培養(yǎng)學(xué)員學(xué)術(shù)研究能力

學(xué)術(shù)能力是指專(zhuān)門(mén)對(duì)某一學(xué)問(wèn)進(jìn)行系統(tǒng)的哲理或理論研究的能力，它不僅包括思辨的方面，還包括實(shí)踐及感性的敏感力等方面。研究生階段學(xué)習(xí)的一個(gè)突出特點(diǎn)是要求學(xué)習(xí)的主體――研究生必須具備研究的能力[3]。論文寫(xiě)作是培養(yǎng)、鍛煉、提高研究生的學(xué)術(shù)能力的重要途徑，在教學(xué)實(shí)施過(guò)程中，要求每個(gè)專(zhuān)題學(xué)習(xí)結(jié)束后，都要提交一份格式符合期刊發(fā)表要求的總結(jié)報(bào)告，題目可自行選定，也可由教員指定；內(nèi)容既可以是人工智能該專(zhuān)題某一算法的實(shí)現(xiàn)，也可以是對(duì)某一問(wèn)題的進(jìn)一步研究，或者是對(duì)該專(zhuān)題最新研究進(jìn)展的綜述。教員重點(diǎn)在以下幾個(gè)方面予以指導(dǎo)。

1) 選題準(zhǔn)確。要求選題不能過(guò)于宏大，應(yīng)以小題目反映大問(wèn)題，具有一定的可研究性為宜。

2) 研究?jī)?nèi)容。研究目標(biāo)明確，方法恰當(dāng)，能夠提出自己的見(jiàn)解，所提觀點(diǎn)正確。

3) 論文結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)清晰、完整，論述嚴(yán)謹(jǐn)，表達(dá)規(guī)范。

4) 占有文獻(xiàn)豐富。撰寫(xiě)過(guò)程中要有意識(shí)培養(yǎng)學(xué)員查閱科技文獻(xiàn)的能力，要求查閱反映最新研究成果的權(quán)威文獻(xiàn)。

4加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)教學(xué)

人工智能教學(xué)在進(jìn)行各種理論知識(shí)講授的同時(shí)，還應(yīng)重視實(shí)踐教學(xué)，把抽象的知識(shí)轉(zhuǎn)化為形象、直觀的實(shí)驗(yàn)，讓學(xué)員真正理解人工智能的概念、本質(zhì)、研究目標(biāo)，從而提高學(xué)員多角度思維的能力和邏輯推理能力，進(jìn)一步了解信息技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的前沿，培養(yǎng)他們對(duì)人工智能研究的興趣，激發(fā)對(duì)人工智能技術(shù)未來(lái)的追求。為此，課程組借鑒國(guó)內(nèi)外知名大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，編寫(xiě)了《人工智能原理實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書(shū)》，圍繞問(wèn)題表示、經(jīng)典邏輯推理、不確定推理、搜索策略及簡(jiǎn)單專(zhuān)家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)等教學(xué)內(nèi)容提供了7組實(shí)驗(yàn)供學(xué)員選擇。

例如，在狀態(tài)空間搜索一節(jié)教學(xué)過(guò)程中，先完成理論部分的教學(xué)，使學(xué)員對(duì)狀態(tài)空間基本概念、問(wèn)題表示及求解方法有一個(gè)準(zhǔn)確的認(rèn)識(shí)，然后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)教學(xué)。由學(xué)員自主完成重排九宮問(wèn)題求解的程序，初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)如圖1所示，調(diào)整的規(guī)則是，每次只能將與空格(左、上、下、右)相鄰的一個(gè)數(shù)字平移到空格中[4]。實(shí)驗(yàn)過(guò)程重點(diǎn)指導(dǎo)學(xué)員掌握狀態(tài)空間進(jìn)行問(wèn)題求解的關(guān)鍵步驟：?jiǎn)栴}表示和搜索策略。問(wèn)題表示就是要確定該問(wèn)題的基本信息及程序?qū)崿F(xiàn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，基本信息有初始狀態(tài)集合、操作符集合、目標(biāo)檢測(cè)及路徑費(fèi)用函數(shù)，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可采用向量、鏈表等形式；搜索策略可分為盲目式搜索和啟發(fā)式搜索，可按照先易后難的原則，先實(shí)現(xiàn)盲目搜索中的廣度優(yōu)先及深度優(yōu)先搜索，在此基礎(chǔ)上再定義估價(jià)函數(shù)實(shí)現(xiàn)啟發(fā)式搜索。而在啟發(fā)式搜索實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，又可以通過(guò)定義不同的啟發(fā)函數(shù)：如某狀態(tài)格局與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)格局不相同的牌數(shù)、不在目標(biāo)位置的牌距目標(biāo)位置的距離之和等加以比較，準(zhǔn)確理解啟發(fā)函數(shù)的意義。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，學(xué)員加深了對(duì)課堂講授的理論知識(shí)的理解，能夠熟練地將狀態(tài)空間法運(yùn)用于實(shí)際問(wèn)題的求解，提高了工程實(shí)踐能力。

實(shí)驗(yàn)教學(xué)組織方式可根據(jù)具體的實(shí)驗(yàn)內(nèi)容特點(diǎn)，采用上機(jī)編程實(shí)驗(yàn)、演示程序驗(yàn)證、模擬平臺(tái)開(kāi)發(fā)、分組討論等多種形式進(jìn)行。

5適度開(kāi)展雙語(yǔ)教學(xué)

研究生的英語(yǔ)基礎(chǔ)普遍較好，基本都通過(guò)了國(guó)家公共英語(yǔ)四級(jí)考試，部分學(xué)員通過(guò)了六級(jí)考試，加之在本科階段還開(kāi)設(shè)了專(zhuān)業(yè)英語(yǔ)課程，因此，在培養(yǎng)研究生人工智能知識(shí)的同時(shí)，我們要提高學(xué)員閱讀原版英文資料、用英語(yǔ)進(jìn)行簡(jiǎn)單科技寫(xiě)作及對(duì)外學(xué)術(shù)交流的能力，適度開(kāi)展雙語(yǔ)教學(xué)，對(duì)此，我們可采取以下基本方式。

1) 專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)全部用英語(yǔ)表示。

在教學(xué)過(guò)程中用英語(yǔ)表達(dá)人工智能原理中的專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)和主要概念，如Knowledge Representation(知識(shí)表示)、Depth-First Search(深度優(yōu)先搜索)、Breadth- First Search(廣度優(yōu)先搜索)等。

2) 以英文原版教材為教學(xué)參考書(shū)。

選定機(jī)械工業(yè)出版社出版的《Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving》為參考書(shū)，該書(shū)“是人工智能課程的完美補(bǔ)充。它既能給讀者以歷史的觀點(diǎn)，又給出所有技術(shù)的實(shí)用指南[5]?！?/p>

3) 加強(qiáng)英文文獻(xiàn)的閱讀。

在課程論文撰寫(xiě)時(shí)，要求閱讀一定數(shù)量的外文文獻(xiàn)；在討論課中，鼓勵(lì)學(xué)員使用英語(yǔ)進(jìn)行討論。

經(jīng)過(guò)課程學(xué)習(xí)，學(xué)員都能準(zhǔn)確掌握人工智能學(xué)科專(zhuān)業(yè)詞匯，英文運(yùn)用能力得到一定提高，能較自如地閱讀原版英文專(zhuān)業(yè)資料，為進(jìn)一步用英文進(jìn)行學(xué)術(shù)交流及學(xué)術(shù)論文寫(xiě)作打下基礎(chǔ)。

6考試與成績(jī)?cè)u(píng)定改革

考核方式采用傳統(tǒng)的試卷與課程論文、實(shí)踐環(huán)節(jié)等三部分組成，全面考查學(xué)員對(duì)基礎(chǔ)理論知識(shí)掌握情況以及理論聯(lián)系實(shí)際的能力，其中試卷占70%，課程論文占10%，實(shí)踐環(huán)節(jié)占20%。課程論文題目不作限制，由學(xué)員在課程學(xué)習(xí)階段結(jié)合某一專(zhuān)題選定題目，課程論文以選題意義、研究?jī)?nèi)容、論文結(jié)構(gòu)、參考文獻(xiàn)及撰寫(xiě)規(guī)范等指標(biāo)為評(píng)價(jià)依據(jù)；實(shí)驗(yàn)成績(jī)采用實(shí)驗(yàn)過(guò)程考查、實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)收和實(shí)驗(yàn)報(bào)告評(píng)閱相結(jié)合的考核方法，綜合評(píng)定。這樣做不但考核了學(xué)員人工智能基本理論掌握情況，也反映了學(xué)員的學(xué)術(shù)研究能力和工程實(shí)踐能力。同時(shí)，考核結(jié)合實(shí)際教學(xué)進(jìn)程，改變了單一課終總結(jié)性考核的弊端。

7結(jié)語(yǔ)

經(jīng)過(guò)課程組近兩年的教學(xué)方法研究與教學(xué)實(shí)踐，研究生人工智能原理課程教學(xué)收到較好的效果，但仍存在一些問(wèn)題，如在課堂討論環(huán)節(jié)，個(gè)別學(xué)員準(zhǔn)備不充分、討論不夠深入；課程論文撰寫(xiě)選題隨意，文獻(xiàn)綜述不夠全面、準(zhǔn)確，論文格式不夠規(guī)范等。在今后的授課中，課程組將根據(jù)授課研究生人數(shù)較少的特點(diǎn)，采取明確每名學(xué)員預(yù)習(xí)重點(diǎn)、加強(qiáng)課程論文交流等方式予以改進(jìn)，力求取得更好的教學(xué)效果。同時(shí)，進(jìn)一步充分利用便利的校園網(wǎng)平臺(tái)，開(kāi)展“人工智能原理”網(wǎng)絡(luò)課程建設(shè)，購(gòu)買(mǎi)或自主開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源，引導(dǎo)學(xué)員利用網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行個(gè)性化自主學(xué)習(xí)，增強(qiáng)教學(xué)過(guò)程的信息化程度。

參考文獻(xiàn)：

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[4] 周金海. 人工智能學(xué)習(xí)輔導(dǎo)與實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2008:204.

[5] George F.Luger.Artificial Intelligence Structures and Strategies for Complex Problem Solving[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2009:754.

Reform on Postgradrates Artificial Intelligence Course Teaching

TAN Yuehui, QI Jianfeng, WANG Hongsheng, LI Xiongwei

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

第2篇：人工智能課程學(xué)習(xí)報(bào)告范文

關(guān)鍵詞：人工智能；教學(xué)內(nèi)容；教學(xué)方法

中圖分類(lèi)號(hào)：G642　文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

1　引言

人工智能(AI)是二十世紀(jì)五十年代后期興起的利用計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)智能活動(dòng)去求解問(wèn)題的學(xué)科，與空間技術(shù)、原子能技術(shù)一起被譽(yù)為二十世紀(jì)三大科學(xué)技術(shù)成就，目前廣泛應(yīng)用于專(zhuān)家系統(tǒng)、機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別、文字識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人、電子游戲等方面，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展以及許多高新技術(shù)產(chǎn)品中的核心技術(shù)。

為了適應(yīng)人工智能技術(shù)日益廣泛的需要，國(guó)內(nèi)外高校普遍開(kāi)設(shè)了“人工智能”方面的課程，特別是作為計(jì)算機(jī)方面專(zhuān)業(yè)的核心課程之一。我校自從1993年開(kāi)始為自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)本科生開(kāi)設(shè)“智能控制”選修課，1996年為自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、機(jī)械等專(zhuān)業(yè)本科生開(kāi)設(shè)“人工智能導(dǎo)論”、“人工智能及其應(yīng)用”課程。目前，我校軟件學(xué)院、信息學(xué)院、機(jī)電學(xué)院都開(kāi)設(shè)了“人工智能導(dǎo)論”課程，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)字媒體技術(shù)、自動(dòng)化、機(jī)械制造與自動(dòng)化等許多專(zhuān)業(yè)本科生的一門(mén)重要的技術(shù)基礎(chǔ)課程，也是面向包括人文社科等全校所有專(zhuān)業(yè)的公選課之一，其目的是使學(xué)生了解人工智能的基本概念和基本原理，初步學(xué)習(xí)和掌握人工智能的基本技術(shù)和前沿內(nèi)容，拓寬知識(shí)面，啟發(fā)思路，為學(xué)生提供最基本的人工智能技術(shù)和有關(guān)問(wèn)題的入門(mén)性知識(shí)，提高學(xué)生應(yīng)用開(kāi)發(fā)軟件的能力和水平，為今后在相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用奠定更為堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。因此，建設(shè)好“人工智能導(dǎo)論”課程具有重要意義和很廣的受益面。

由于人工智能是交叉學(xué)科，涉及面廣、內(nèi)容抽象、不易理解，學(xué)生往往有望而生畏的感覺(jué)，在教學(xué)過(guò)程中，老師教、學(xué)生學(xué)都比較吃力。為了更好地實(shí)現(xiàn)上述教學(xué)目標(biāo)，提高本課程的教學(xué)質(zhì)量，協(xié)調(diào)好教與學(xué)的雙邊關(guān)系，使學(xué)生由望而生畏的感覺(jué)，變?yōu)橛杏糜腥さ母杏X(jué)，根據(jù)已有人工智能課程在教學(xué)與實(shí)踐方面的經(jīng)驗(yàn)和方法，結(jié)合“人工智能導(dǎo)論”課程的近幾年教學(xué)實(shí)踐，對(duì)課程的教學(xué)體系、教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方法、教學(xué)手段、考核方式等方面進(jìn)行了探索總結(jié)。

2　調(diào)整與優(yōu)化教學(xué)體系和教學(xué)內(nèi)容

“人工智能導(dǎo)論”是計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、數(shù)字媒體技術(shù)、自動(dòng)化、機(jī)械制造與自動(dòng)化等許多專(zhuān)業(yè)本科生的一門(mén)重要的技術(shù)基礎(chǔ)課程，也是面向包括人文社科等全校所有專(zhuān)業(yè)的公選課之一，其研究領(lǐng)域及內(nèi)容十分豐富，涉及的基礎(chǔ)面廣。因此如何選好教學(xué)內(nèi)容，既能使學(xué)生了解本領(lǐng)域的概貌，又能適合學(xué)生的基礎(chǔ)，便于他們?cè)谟邢薜臅r(shí)間完成學(xué)習(xí)任務(wù)，是一件重要而又困難的事情。

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，人工智能學(xué)科又有了新的發(fā)展。為了及時(shí)反映人工智能研究和學(xué)科的最新進(jìn)展，我們修訂了“人工智能導(dǎo)論”的教學(xué)大綱，對(duì)教學(xué)內(nèi)容進(jìn)一步優(yōu)化和更新，極大充實(shí)了各個(gè)系統(tǒng)的內(nèi)容。我們確定的教學(xué)內(nèi)容主要分為三部分：第1部分為概論，介紹人工智能的基本概念、基本內(nèi)容、主要研究領(lǐng)域及發(fā)展過(guò)程；第2部分是知識(shí)表示，推理和搜索技術(shù)，討論幾種常用的知識(shí)表示方法、推理技術(shù)(包括確定性推理方法和不確定推理方法)和搜索求解策略；第3部分是人工智能應(yīng)用研究領(lǐng)域，包括專(zhuān)家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等的基本概念和方法等。其中第2部分是基礎(chǔ)理論，是人工智能的重要基礎(chǔ)，應(yīng)該循序?qū)W習(xí)。第3部分是人工智能的應(yīng)用，由于每個(gè)研究?jī)?nèi)容都相對(duì)獨(dú)立、自成體系且有其專(zhuān)門(mén)的學(xué)術(shù)著作研究、熱點(diǎn)，因此針對(duì)高等院校的本專(zhuān)科生來(lái)說(shuō)，不必循序?qū)W習(xí)，而且結(jié)合專(zhuān)業(yè)特點(diǎn)可以選擇其中幾個(gè)研究領(lǐng)域。例如對(duì)自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)的學(xué)生來(lái)說(shuō)，可以選擇專(zhuān)家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等，同時(shí)可增加在自動(dòng)控制領(lǐng)域的應(yīng)用，包括專(zhuān)家控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和進(jìn)化控制等熱點(diǎn)：而對(duì)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專(zhuān)業(yè)來(lái)說(shuō)，可以選擇專(zhuān)家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)等，并輔以動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)、智能機(jī)器人等實(shí)例。總之就是要把握課程性質(zhì)和教學(xué)目的，調(diào)整本課程教學(xué)體系，優(yōu)化教學(xué)內(nèi)容，讓學(xué)生以有限的時(shí)間學(xué)到人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)和基本方法。

另外，在選擇和確定教學(xué)內(nèi)容時(shí)必須兼顧基礎(chǔ)知識(shí)和新興技術(shù)，注意與相關(guān)課程(如離散數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、概率論、自動(dòng)控制原理、Matlab系統(tǒng)仿真、面向?qū)ο蟮木幊碳夹g(shù)等)的鏈接，密切理論與實(shí)際的關(guān)系，通過(guò)課堂講授和課外訓(xùn)練，注意學(xué)生能力培養(yǎng)，提高他們的學(xué)習(xí)效果和整體素質(zhì)。

3　加強(qiáng)課程立體化建設(shè)和系列教材研究

在課程的立體化建設(shè)中，教材充當(dāng)了地基的角色，所有的課程內(nèi)容安排，無(wú)不體現(xiàn)出以教材為基本，以教材為模板。所以本著基礎(chǔ)、實(shí)用的原則，我們先后編著出版了《人工智能及其應(yīng)用》課程教材導(dǎo)論部分概括性強(qiáng)，引人入勝；基礎(chǔ)部分系統(tǒng)全面，敘述深入淺出，循序漸進(jìn)；應(yīng)用部分密切理論與實(shí)際關(guān)系，典型形象。其中第二版在第一版的基礎(chǔ)上，增加了證據(jù)理論、模糊推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論的一些典型應(yīng)用，使學(xué)生能夠更深入地理解和應(yīng)用這些理論；另一方面，又新增了自然語(yǔ)言理解及其應(yīng)用內(nèi)容，以適應(yīng)目前計(jì)算機(jī)翻譯、人機(jī)自然語(yǔ)言交互等技術(shù)日益廣泛應(yīng)用的需要。系列教材適應(yīng)了人工智能導(dǎo)論新課程開(kāi)設(shè)的需要，反映了人工智能學(xué)科的發(fā)展，為人工智能課程確立了基本框架，發(fā)揮了重要作用。系列教材的問(wèn)世不僅解決了本校“人工智能導(dǎo)論”課程教學(xué)用書(shū)的問(wèn)題，而且也被各兄弟院校普遍采用，促進(jìn)了該課程的普遍開(kāi)設(shè)，推動(dòng)人工智能學(xué)科的發(fā)展。

為了配合教材第二版的教學(xué)和自學(xué)，在已有教學(xué)經(jīng)驗(yàn)和教學(xué)成果積累的基礎(chǔ)上，制作了高質(zhì)量的教學(xué)課件和完整的教學(xué)視頻錄像，并刻錄成光盤(pán)隨書(shū)供讀者使用；同時(shí)又研究與開(kāi)發(fā)了網(wǎng)絡(luò)課程(http：//)，以更好地調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性，促進(jìn)本課程的教學(xué)改革。

包括主教材、電子教案、教學(xué)視頻錄像、網(wǎng)絡(luò)課程及教學(xué)資料庫(kù)等在內(nèi)的課程立體化建設(shè)符合二十一世紀(jì)高校教學(xué)的要求，支持教師提高教學(xué)手段現(xiàn)代化的水平，更貼合學(xué)生的學(xué)習(xí)需求。

4　改革與創(chuàng)新教學(xué)模式和教學(xué)方法

在“人工智能導(dǎo)論”課程教學(xué)的過(guò)程中，我們積極探索教學(xué)新路，經(jīng)過(guò)數(shù)年辛勤試驗(yàn)，結(jié)合蔡自興教授等對(duì)人工智能課程的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，對(duì)課程的教學(xué)模式和教學(xué)方法進(jìn)行了如下一些的改革與創(chuàng)新。

(1)通過(guò)多種途徑激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣

“興趣是最好的老師”，“人工智能導(dǎo)論”課程的學(xué)習(xí)效果，直接受到學(xué)生興趣和參與意識(shí)的影響。由于這是一門(mén)導(dǎo)論性前沿課程，一般來(lái)說(shuō)，學(xué)生開(kāi)始學(xué)習(xí)興趣很大。但是，當(dāng)一些學(xué)生開(kāi)始接觸到抽象概念和算法時(shí)，往往感到不易接受。我們通過(guò)各種途徑和方法，激發(fā)和培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。例如，鼓勵(lì)學(xué)生參與課堂討 論、布置讀書(shū)報(bào)告和課外實(shí)驗(yàn)、以問(wèn)題為導(dǎo)向的啟發(fā)式教學(xué)、專(zhuān)題討論／辯論等形式。特別，我們精心組織和準(zhǔn)備了模糊控制技術(shù)及其應(yīng)用、智能機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用、智能交通、BCI(腦機(jī)交互接口)等專(zhuān)題，以及智能調(diào)度軟件、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)、動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)、足球機(jī)器人比賽、機(jī)器人軌跡跟蹤、倒立擺的智能控制等課內(nèi)演示，使學(xué)生擴(kuò)大了眼界，增加了感性知識(shí)，達(dá)到提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的目的與效果。

(2)面向問(wèn)題的啟發(fā)式教學(xué)

人工智能中的許多問(wèn)題，有的似是而非，有的引人入勝。在教學(xué)中，有意識(shí)的提出相關(guān)問(wèn)題，提請(qǐng)學(xué)生思考，鼓勵(lì)學(xué)生提出自己的猜想和解決方案。然后逐步進(jìn)入教材中的解決方案，啟發(fā)學(xué)生求解這些問(wèn)題，并進(jìn)行分析和比較，從而強(qiáng)化了學(xué)生學(xué)習(xí)的主動(dòng)意識(shí)和參與意識(shí)，提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。例如，在講到比較抽象的“遺傳算法”時(shí)，提出“遺傳算法如何用于優(yōu)化計(jì)算?”這一問(wèn)題。針對(duì)該問(wèn)題，先從“達(dá)爾文的生物進(jìn)化論”入手，討論“遺傳”、“變異”和“選擇”作用；然后通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，從特殊到一般地啟發(fā)學(xué)生思考“遺傳”、“變異”和“選擇”的實(shí)現(xiàn)，最終讓學(xué)生與教師一起導(dǎo)出遺傳算法用于優(yōu)化計(jì)算的基本步驟。這樣，學(xué)生不但從中學(xué)習(xí)了遺傳算法，而且得到一次邏輯思維的訓(xùn)練，取得很好的教學(xué)效果。

(3)課堂辯論與交互式教學(xué)

組織課堂辯論，討論的議題包括人工智能的應(yīng)用前景和其他比較等有爭(zhēng)議的問(wèn)題。學(xué)生對(duì)這些問(wèn)題展開(kāi)了激烈的爭(zhēng)論，激發(fā)了學(xué)習(xí)潛能，明確了學(xué)習(xí)目標(biāo)。例如，為了加深學(xué)生對(duì)智能機(jī)器人內(nèi)涵的理解，我們組織了“機(jī)器智能能否超過(guò)人類(lèi)智能”的辯論會(huì)。會(huì)前正反雙方結(jié)合本課程內(nèi)容及其相關(guān)知識(shí)，認(rèn)真進(jìn)行準(zhǔn)備；辯論會(huì)上正反雙方唇槍舌戰(zhàn)，激烈爭(zhēng)辯，氣氛熱烈。辯論后，學(xué)生余意未盡，討論熱情不減。無(wú)論是哪一方獲勝，都達(dá)到了預(yù)期的效果。教學(xué)中我們還注意采用了多種交互式策略，如課堂上教師提問(wèn)可鼓勵(lì)或指定學(xué)生提問(wèn)，也可由學(xué)生自由地就某個(gè)知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行主題發(fā)言后老師點(diǎn)評(píng)等。

(4)個(gè)性化學(xué)習(xí)與因材施教

在本課程教學(xué)過(guò)程中注意對(duì)學(xué)生因材施教和個(gè)性化教學(xué)。例如，通過(guò)組織學(xué)生進(jìn)行讀書(shū)報(bào)告的形式，鼓勵(lì)學(xué)生從多方面、多角度考慮問(wèn)題，多提新穎思想，有意識(shí)地鼓勵(lì)優(yōu)秀學(xué)生探討比較深層的內(nèi)容，并輔導(dǎo)優(yōu)秀學(xué)生將其成果以科技論文和發(fā)表文章的形式轉(zhuǎn)化為成果。又如，在教學(xué)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)中，注意要求學(xué)習(xí)有余力和興趣的學(xué)生選作部分探索性、創(chuàng)新性的功課和實(shí)驗(yàn)(選學(xué)內(nèi)容，如模糊控制器的設(shè)計(jì)、進(jìn)化控制等)，從而引導(dǎo)學(xué)生發(fā)揮個(gè)性?xún)?yōu)勢(shì)，達(dá)到因材施教的目的。同時(shí)注意分析學(xué)習(xí)較差的學(xué)生的具體困難，進(jìn)行有針對(duì)性的指導(dǎo)。

(5)多媒體與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的使用

本課程在PPT演示文稿和網(wǎng)絡(luò)課程上，采用了大量的多媒體表現(xiàn)形式，如視頻、動(dòng)畫(huà)、聲音和圖像等。目的在于使得人工智能抽象的知識(shí)形象化，便于學(xué)生理解。例如，課內(nèi)讓學(xué)生在線(xiàn)觀看涂曉媛博士的計(jì)算機(jī)動(dòng)畫(huà)“人工魚(yú)”的錄像片段、人工生命Floy中生命智能體在環(huán)境中不斷的適應(yīng)進(jìn)化構(gòu)成演示等，有助于加深學(xué)生對(duì)所學(xué)知識(shí)的理解，促進(jìn)教學(xué)水平的提高，激發(fā)了學(xué)生對(duì)課程的興趣，使學(xué)生創(chuàng)新意識(shí)得到增強(qiáng)。此外，隨教材附贈(zèng)的教學(xué)光盤(pán)和開(kāi)發(fā)的網(wǎng)絡(luò)課程(http：//)提供了學(xué)生課外自學(xué)用的高質(zhì)量的電子課件、完整的教學(xué)視頻錄像、豐富的實(shí)驗(yàn)和案例資料等，以更好地調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性。

(7)理論與實(shí)踐結(jié)合

在教學(xué)內(nèi)容安排上，注意理論聯(lián)系實(shí)際，適時(shí)布置一些人工智能實(shí)驗(yàn)給學(xué)生進(jìn)行課外練習(xí)。設(shè)計(jì)的課外實(shí)驗(yàn)包括產(chǎn)生式系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，歸結(jié)反演實(shí)驗(yàn)，主觀Bayes推理網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)，A搜索實(shí)驗(yàn)，以及基于Maltab工具箱的模糊控制位置跟蹤系統(tǒng)、兩車(chē)追趕模糊控制系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別仿真、遺傳算法優(yōu)化計(jì)算等實(shí)驗(yàn)。通過(guò)實(shí)踐和參與，保持學(xué)習(xí)興趣，有助于學(xué)生對(duì)人工智能基本概念和難點(diǎn)的理解，掌握基本方法和技術(shù)，為從事智能系統(tǒng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)打下基礎(chǔ)，從而達(dá)到教學(xué)目的。例如，我們組織學(xué)生參觀我們的研究生綜合自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)室，觀看機(jī)器人臂取物、倒立擺控制、語(yǔ)音識(shí)別軟件、指紋識(shí)別軟件、智能調(diào)度軟件等演示，密切理論與實(shí)際的關(guān)系。

我們?cè)诮虒W(xué)改革實(shí)踐中探索的這些教學(xué)方法，有利于充分激勵(lì)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性，有利于鼓勵(lì)學(xué)生發(fā)揮獨(dú)立思考和創(chuàng)新思維，有利于多方位培養(yǎng)學(xué)生學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、分析問(wèn)題和解決問(wèn)題的能力。

5　運(yùn)用多樣化的教學(xué)手段和考核方式

5.1　多樣化的教學(xué)手段

采用現(xiàn)代信息技術(shù)進(jìn)行教學(xué)，構(gòu)筑“人工智能導(dǎo)論”課程的現(xiàn)代教學(xué)模式，是本課程的主要特點(diǎn)之一。教學(xué)過(guò)程中采用了多媒體教學(xué)課件和網(wǎng)絡(luò)課程相結(jié)合的方法，充分利用多媒體的豐富表現(xiàn)形式，利用網(wǎng)絡(luò)課程的交互性、情景化等，進(jìn)行教學(xué)。采用的方法包括：

(1)抽象知識(shí)內(nèi)容的多媒體表示

通過(guò)動(dòng)畫(huà)和視頻來(lái)演示抽象的概念、算法和過(guò)程，包括機(jī)器人軌跡跟蹤、機(jī)器人臂取物、足球機(jī)器人比賽、倒立擺控制、“人工魚(yú)”等錄像片段，以及智能調(diào)度軟件、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)、指紋識(shí)別系統(tǒng)、動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)等軟件演示。

(2)通過(guò)PPT撰寫(xiě)教案

精心編制PPT，組織好課件內(nèi)容，做到圖文并茂，提綱挈領(lǐng)，便于學(xué)生理解，便于教師講授。

(3)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)課程

“人工智能導(dǎo)論”網(wǎng)絡(luò)課程較好的實(shí)現(xiàn)了交互性、在一定程度上實(shí)現(xiàn)了學(xué)習(xí)過(guò)程的情景化。在交互性方面，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)課程的課堂練習(xí)和章節(jié)練習(xí)，評(píng)價(jià)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況，并給學(xué)生提出學(xué)習(xí)建議。在情景化方面，采用了在線(xiàn)答疑形式，使得學(xué)習(xí)過(guò)程豐富有趣。

(4)先進(jìn)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的觀摩與演示

利用我們的研究成果等有利條件，有針對(duì)性地對(duì)學(xué)生進(jìn)行成果演示(包括智能調(diào)度軟件、語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)、指紋識(shí)別系統(tǒng)、動(dòng)物識(shí)別系統(tǒng)等軟件)，使學(xué)生知道學(xué)了有用，而且很有用，很有趣，很有意義，從而進(jìn)一步誘導(dǎo)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，鞏固了課堂所學(xué)知識(shí)，提高了教學(xué)質(zhì)量。

教學(xué)效果通過(guò)上述先進(jìn)的現(xiàn)代信息技術(shù)的應(yīng)用，不僅極大地提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和主動(dòng)性，而且也取得很好的實(shí)際教學(xué)效果，提高教學(xué)質(zhì)量。

5.2　作業(yè)、考試等教改舉措

(1)改革作業(yè)方式與方法

改變過(guò)去那種單純的書(shū)面習(xí)題作業(yè)，發(fā)展成為必須交給教師評(píng)閱的書(shū)面家庭作業(yè)、不必交給教師的課外思考題目、口頭布置的思考題或閱讀材料以及大型作業(yè)等。其中上交作業(yè)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行，教師批閱后的作業(yè)也通過(guò)網(wǎng)絡(luò)返回給學(xué)生，實(shí)現(xiàn)了作業(yè)呈交和返回的網(wǎng)絡(luò)化。

(2)改革考試方式與方法

如何對(duì)本課程的考試方式進(jìn)行改革一直是我們探索的問(wèn)題。我們綜合考慮課堂出勤情況(10％)、平時(shí)正式作業(yè)成績(jī)(20％)和期末課程考試(70％)，進(jìn)行綜合評(píng)分。期末考試有時(shí)采用綜合試題考試，出幾個(gè)大題目讓學(xué)生選擇其中幾個(gè)進(jìn)行開(kāi)卷筆試，當(dāng)面交卷后評(píng)分；有時(shí)采用課外開(kāi)卷論文結(jié)合或口試面試。最近，我們還對(duì)部分學(xué)生結(jié)合實(shí)驗(yàn)或?qū)嶋H問(wèn)題提問(wèn)等進(jìn)行考核。我們正進(jìn)一步改革、試驗(yàn)和探索，使考試成為衡量與培養(yǎng)創(chuàng)新能力，促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)主動(dòng)性和提高課程教學(xué)質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。

第3篇：人工智能課程學(xué)習(xí)報(bào)告范文

關(guān)鍵詞:人工智能;研究型實(shí)驗(yàn)教學(xué);民族關(guān)系

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,是一門(mén)研究運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬和延伸人腦功能的綜合性學(xué)科,對(duì)它的研究涉及控制論、信息論、系統(tǒng)論、語(yǔ)言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等諸多的學(xué)科及領(lǐng)域,是一門(mén)綜合性的交叉學(xué)科[1]。

人工智能的研究、應(yīng)用和發(fā)展,在一定程度上代表著信息技術(shù)的發(fā)展方向,同時(shí)信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用也對(duì)人工智能技術(shù)的發(fā)展提出了迫切的需求。今天,人工智能的不少研究領(lǐng)域如自然語(yǔ)言理解、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、智能檢索、機(jī)器人技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都走在了信息技術(shù)的前沿,有許多研究成果已經(jīng)進(jìn)入人們的生活、學(xué)習(xí)和工作中,并對(duì)人類(lèi)的發(fā)展產(chǎn)生了重要影響[2]。

實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)在大學(xué)教育中是一個(gè)非常重要的教學(xué)環(huán)節(jié),是提高人才素質(zhì)與能力的重要途徑。人工智能課程除了具有較強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)性之外,還具有突出的實(shí)踐性,為了能深入理解和掌握所學(xué)內(nèi)容,必須把講授和實(shí)踐結(jié)合起來(lái)。本文結(jié)合該課程實(shí)驗(yàn)教學(xué),將研究型教學(xué)的理念引入到實(shí)驗(yàn)教學(xué),并對(duì)教學(xué)過(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)和問(wèn)題加以初步的總結(jié)。

1研究型教學(xué)模式背景

研究型教學(xué)是相對(duì)于以單向性知識(shí)傳授為主的傳統(tǒng)教學(xué)提出的,是指教師以課程內(nèi)容和學(xué)生的學(xué)識(shí)積累為基礎(chǔ),引導(dǎo)學(xué)生創(chuàng)造性地運(yùn)用知識(shí)和能力,自主地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、研究問(wèn)題和解決問(wèn)題,在研究中積累知識(shí)、培養(yǎng)能力和鍛煉思維的新型教學(xué)模式。研究性教學(xué)是對(duì)現(xiàn)有的大學(xué)課堂教學(xué)模式的突破。有利于開(kāi)發(fā)大學(xué)生的創(chuàng)造潛能,提高學(xué)生適應(yīng)社會(huì)需要的創(chuàng)造性和創(chuàng)新能力,充分展現(xiàn)現(xiàn)代大學(xué)培養(yǎng)人才、發(fā)展科學(xué)、服務(wù)社會(huì)的三大基本職能[3]。

19世紀(jì)初,德國(guó)著名教育家洪堡最早提出了教學(xué)與科研相統(tǒng)一的原則,為研究型教學(xué)模式的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。20世紀(jì)50、60年代,美國(guó)著名教育心理學(xué)家布魯納提出了著名的“發(fā)現(xiàn)教學(xué)模式”[4],成為后來(lái)探究性學(xué)習(xí)和研究型教學(xué)的先導(dǎo)。20世紀(jì)70年代,美國(guó)研究教學(xué)專(zhuān)家薩奇曼正式提出了研究訓(xùn)練教學(xué)模式。他認(rèn)為學(xué)生會(huì)本能地對(duì)周?chē)缕媸挛锇l(fā)生興趣,并想方設(shè)法弄清這些新奇事物背后究竟發(fā)生了什么,這是一種進(jìn)行科學(xué)研究的可貴的動(dòng)力。

自此,研究型教學(xué)理念開(kāi)始廣泛使用?，F(xiàn)在,哈佛大學(xué)、牛津大學(xué)、劍橋大學(xué)等世界著名大學(xué),都非常注重學(xué)生能力的培養(yǎng),普遍采取了研究型教學(xué)模式。以美國(guó)高校為例,雖然美國(guó)高校83%的教師在課堂教學(xué)中主要采用講授法進(jìn)行教學(xué),但在整個(gè)教學(xué)過(guò)程中都滲透著研究型教學(xué)的方法,如積極引導(dǎo)學(xué)生參與教學(xué)過(guò)程,開(kāi)設(shè)研究性課程,引導(dǎo)學(xué)生積極主動(dòng)地參與科研活動(dòng)等。我國(guó)自20世紀(jì)90年代初推出211工程建設(shè)以來(lái),清華大學(xué)、北京大學(xué)、人民大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、浙江大學(xué)等一些重點(diǎn)大學(xué)都提出了建設(shè)世界一流的綜合性研究型大學(xué)的目標(biāo)。這些高校在實(shí)現(xiàn)從單向知識(shí)傳授的傳統(tǒng)型教學(xué)向關(guān)注創(chuàng)新性教育的研究型教學(xué)轉(zhuǎn)變方面進(jìn)行了許多有益的嘗試。

2研究型實(shí)驗(yàn)教學(xué)

本科教學(xué)不僅要培養(yǎng)學(xué)生的應(yīng)用能力,還要培養(yǎng)學(xué)生具備基本的科研素質(zhì)。大學(xué)是培養(yǎng)未來(lái)一線(xiàn)創(chuàng)新人才的主要基地,必須從本科教學(xué)人手,深入探索研究型教學(xué)的手段和方法,才能滿(mǎn)足未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和社會(huì)發(fā)展的需要,才能符合建設(shè)研究型大學(xué)的需要。特別是近幾年來(lái)我國(guó)對(duì)科研的投入不斷增加,研究生招生規(guī)模逐年增大,本科高年級(jí)學(xué)生打算繼續(xù)讀研的也不在少數(shù)。而人工智能是計(jì)算機(jī)相關(guān)學(xué)科非?；钴S的研究課題,其涵蓋的分支非常廣泛,如模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論等,都是目前國(guó)際和國(guó)內(nèi)熱門(mén)的研究方向。

人工智能課程在計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)方案中占據(jù)著重要的位置。在專(zhuān)業(yè)理論方面,它承續(xù)了離散數(shù)學(xué)中的邏輯知識(shí);在專(zhuān)業(yè)方法方面,是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、算法分析與設(shè)計(jì)的繼續(xù);在專(zhuān)業(yè)工具方面,是面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計(jì)的生動(dòng)實(shí)例。并且人工智能的每一部分內(nèi)容都可以作為一個(gè)深入的研究課題,課堂上講解的內(nèi)容不可能面面俱到,學(xué)生們也不可能對(duì)人工智能的每一領(lǐng)域都做很深入的學(xué)習(xí)。并且人工智能涉及很多的數(shù)理邏輯知識(shí),有些顯得難以理解,并且往往讓學(xué)生感到比較枯燥,學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣就漸漸淡薄,學(xué)生往往被動(dòng)“聽(tīng)講”,難以獲得預(yù)期的教學(xué)效果。

針對(duì)這一特點(diǎn),在人工智能教學(xué)中,如何引導(dǎo)學(xué)生系統(tǒng)學(xué)習(xí)人工智能的知識(shí)、激發(fā)學(xué)生的研究興趣,樹(shù)立目標(biāo)意識(shí)找準(zhǔn)研究方向,為未來(lái)的科研工作打下基礎(chǔ),研究型實(shí)驗(yàn)教學(xué)就成為了人工智能課程教學(xué)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)和必然選擇。

2.1實(shí)驗(yàn)教學(xué)中加強(qiáng)學(xué)生的研究導(dǎo)向

在實(shí)驗(yàn)教學(xué)中,如果照搬一些教材中的例子或習(xí)題教學(xué),一方面學(xué)生們會(huì)缺乏興趣,另一方面學(xué)生對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)缺乏全面的了解。應(yīng)不斷提出一些學(xué)生們感興趣的開(kāi)放性課題,比如基于支持向量機(jī)的人臉識(shí)別、基于膚色的人臉檢測(cè),基于內(nèi)容的圖像檢索等,培養(yǎng)學(xué)生們的學(xué)習(xí)興趣,讓學(xué)生們逐漸深入的學(xué)習(xí)某一領(lǐng)域的知識(shí)。比如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在模式識(shí)別、經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析、生物信息學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘等眾多領(lǐng)域都取得過(guò)成功應(yīng)用,是一種具有強(qiáng)大的非線(xiàn)性學(xué)習(xí)能力的計(jì)算智能技術(shù)。然而B(niǎo)P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身也存在著一些缺點(diǎn),如會(huì)有局部最小解、解受初值影響較大、理論解釋不完善等,而支持向量機(jī)在這些方面具有顯著優(yōu)點(diǎn)。我們可以設(shè)計(jì)一個(gè)人臉識(shí)別的實(shí)驗(yàn),用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)分別實(shí)現(xiàn),并作以比較。讓學(xué)生們?cè)诹私馊斯ぶ悄苄录夹g(shù)的同時(shí),也培養(yǎng)學(xué)生們?nèi)绾畏治鰡?wèn)題、解決問(wèn)題的科研能力。

2.2人工智能課程實(shí)驗(yàn)

該課程是一門(mén)對(duì)實(shí)驗(yàn)技術(shù)有較高要求的課程,對(duì)于基本原理和方法的實(shí)現(xiàn),要求學(xué)生進(jìn)行嚴(yán)格的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)技能訓(xùn)練和培養(yǎng)良好的科研工作作風(fēng)。因此對(duì)課程中的技能及技術(shù)性?xún)?nèi)容,除單獨(dú)進(jìn)行必要的基礎(chǔ)訓(xùn)練外,還融入到綜合和研究型試驗(yàn)中,通過(guò)多次反復(fù)實(shí)驗(yàn)練習(xí),達(dá)到牢固掌握人工智能原理和人工智能的問(wèn)題求解技術(shù)的目的。

該課程的實(shí)踐環(huán)節(jié)主要是實(shí)踐項(xiàng)目,由具備較強(qiáng)工程實(shí)踐能力的任課教師和助教負(fù)責(zé),學(xué)生可在全天候開(kāi)放的專(zhuān)用機(jī)房完成。在實(shí)踐環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)上,我們嘗試把驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)和開(kāi)發(fā)性實(shí)驗(yàn)相結(jié)合,結(jié)合實(shí)驗(yàn)教學(xué)進(jìn)度,安排相應(yīng)的開(kāi)放實(shí)驗(yàn),開(kāi)放性實(shí)驗(yàn)以科學(xué)研究實(shí)驗(yàn)為主。并在課程的教學(xué)過(guò)程中,不斷深化和擴(kuò)展教學(xué)內(nèi)容,結(jié)合人工智能學(xué)科的發(fā)展趨勢(shì)和本院老師的最新研究成果,對(duì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容進(jìn)行更新。

課程主要設(shè)置三種層次的實(shí)驗(yàn):1)基本原理和算法編程,測(cè)試?yán)O(shè)計(jì)及程序測(cè)試實(shí)驗(yàn);2)分析綜合實(shí)驗(yàn);3)研究型設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)。整個(gè)實(shí)驗(yàn)包括課前討論、實(shí)驗(yàn)操作、實(shí)驗(yàn)報(bào)告、結(jié)果討論、總結(jié)提高等六個(gè)環(huán)節(jié)。對(duì)于綜合性和研究型實(shí)驗(yàn),把學(xué)生分成5個(gè)人一小組,每小組選做其中的一個(gè)。學(xué)生從指導(dǎo)老師處了解到實(shí)驗(yàn)課題后,即著手查資料,研讀文獻(xiàn),鉆研有關(guān)理論。在此基礎(chǔ)上,學(xué)生先提出實(shí)驗(yàn)方案,經(jīng)與老師討論后,即可開(kāi)始實(shí)驗(yàn)研究。

3實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的構(gòu)建

民族關(guān)系問(wèn)題對(duì)被訪(fǎng)對(duì)象,特別對(duì)少數(shù)民族被訪(fǎng)對(duì)象是非常敏感的問(wèn)題,對(duì)民族關(guān)系的評(píng)價(jià)又存在個(gè)體層面、群體層面、不同階層人群之間的差異,因此,僅僅以傳統(tǒng)的文獻(xiàn)分析、問(wèn)卷統(tǒng)計(jì)和現(xiàn)場(chǎng)觀察等民族學(xué)方法來(lái)進(jìn)行調(diào)查,得到的數(shù)據(jù)會(huì)存在較多誤差。

因此結(jié)合本校的民族特色和民族學(xué)領(lǐng)域獨(dú)特的研究?jī)?yōu)勢(shì),將信息認(rèn)知技術(shù)引入民族關(guān)系研究,運(yùn)用圖像、心電和腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,將分析的結(jié)果和心理場(chǎng)景測(cè)試及民族學(xué)調(diào)查結(jié)果進(jìn)行相互印證和參數(shù)修正,從而獲得盡可能客觀的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)將有助于建立一個(gè)客觀、完備、科學(xué)的民族關(guān)系監(jiān)測(cè)體系,并真實(shí)全面地評(píng)估民族關(guān)系,從而使決策機(jī)構(gòu)及時(shí)做出正確的決策?；诙嘈畔⑷诤系拿褡尻P(guān)系監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)總體框圖如圖1所示。

目前該平臺(tái)已經(jīng)搭建,由北京市公共安全信息監(jiān)測(cè)平臺(tái)建設(shè)、北京市公共安全信息監(jiān)測(cè)平臺(tái)建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)研究、基于多源信息融合的民族信任研究等多個(gè)重大項(xiàng)目支撐。在這個(gè)平臺(tái)的下面,涉及到人臉識(shí)別、表情識(shí)別,視頻監(jiān)控、認(rèn)識(shí)等領(lǐng)域,小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、模糊數(shù)學(xué)、信息融合等人工智能知識(shí)得到了具體的應(yīng)用。學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣愛(ài)好,自愿參加到該平臺(tái)下的某一項(xiàng)目,切實(shí)對(duì)自己所學(xué)知識(shí)有一個(gè)深刻的理解和掌握。

4結(jié)語(yǔ)

研究型實(shí)驗(yàn)教學(xué)激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,不但使學(xué)生更好地掌握了人工智能的基本概念、基本理論和基本技術(shù),也切實(shí)提高了學(xué)生的實(shí)際動(dòng)手能力和編程能力。研究型實(shí)驗(yàn)教學(xué)在實(shí)踐過(guò)程中還有以下問(wèn)題需要改進(jìn):

1) 研究型實(shí)驗(yàn)教學(xué)的理念很難普及。很多教師對(duì)研究型教學(xué)模式的內(nèi)涵未能準(zhǔn)確把握,把研究型教學(xué)模式等同于學(xué)生實(shí)習(xí)或者寫(xiě)論文。

2) 研究型實(shí)驗(yàn)教學(xué)的輔導(dǎo)老師素養(yǎng)需要提高。研究型實(shí)驗(yàn)教學(xué)作為體現(xiàn)創(chuàng)新教育要求的現(xiàn)代教學(xué)模式,需要的不是知識(shí)傳授型的教師,而是高素質(zhì)的研究型教師。教師不僅是單一的教者,更應(yīng)該成為一個(gè)學(xué)者,教師不僅要有研究型教學(xué)的教育觀念、快速接受新知識(shí)的能力和高超的教學(xué)技能,要能夠合理地規(guī)劃和設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)內(nèi)容。

3) 需要建立一套合理的學(xué)生學(xué)業(yè)和教師績(jī)效的評(píng)價(jià)體系。

參考文獻(xiàn):

[1] 王萬(wàn)森. 人工智能原理及其應(yīng)用[M]. 北京:電子工業(yè)出版社,2007.

[2] 蔡自興,徐光佑. 人工智能及其應(yīng)用[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2004.

[3] 李得偉,張超,李海鷹. 大學(xué)工科專(zhuān)業(yè)課程實(shí)施研究型教學(xué)的探討[J]. 高等教育研究,2009(9):74-75.

[4] 彭先桃.大學(xué)研究性教學(xué)的理念探析[J].教育導(dǎo)刊,2008(3):56-58.

Exploration and Practice of the Research Experiment on Artificial Intelligence

ZHANG Ting, YANG Guo-sheng

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

第4篇：人工智能課程學(xué)習(xí)報(bào)告范文

[關(guān)鍵詞]人工智能；中學(xué)輔助教育；教育資源

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.36.197

1 中學(xué)教育現(xiàn)狀

教育乃立國(guó)之本，而中學(xué)教育乃是重中之重。一方面，中學(xué)生處于青春的成長(zhǎng)期，各項(xiàng)綜合素質(zhì)逐漸完善中，中學(xué)教育意義和責(zé)任重大；另一方面，中學(xué)教育仍然是應(yīng)試教育為主，仍然需要面對(duì)千軍萬(wàn)馬過(guò)獨(dú)木橋的“中考”“高考”，中學(xué)教育很大程度左右了學(xué)生的未來(lái)。

目前的中學(xué)教育資源，分為公共教育資源――公辦/民辦學(xué)校教育，和社會(huì)教育資源――私人家教、補(bǔ)習(xí)班等，有如下兩個(gè)特點(diǎn)。

1.1 學(xué)生得到的公共教育資源不足

學(xué)校班級(jí)結(jié)構(gòu)的構(gòu)成是：一名班主任教師，多名科任教師。在大多數(shù)學(xué)校中，無(wú)論是班主任教師，還是科任教師，均會(huì)承擔(dān)其他班級(jí)的教學(xué)任務(wù)。可以看出，教師資源是非常有限的，加上“中考”“高考”的上線(xiàn)壓力，教師往往會(huì)將有限的精力分散關(guān)注在所有的學(xué)生上，每個(gè)學(xué)生得到的公共教育資源并不多。

1.2 學(xué)生獲取的社會(huì)教育資源不公

學(xué)生若在學(xué)校無(wú)法獲取更多的教育資源，將不得不轉(zhuǎn)向社會(huì)教育資源去求助。據(jù)統(tǒng)計(jì)，學(xué)生參與社會(huì)教育資源的成本在200元/小時(shí)，學(xué)習(xí)費(fèi)用成本過(guò)高，進(jìn)一步造成普通學(xué)生的社會(huì)教育資源也無(wú)法獲取。

本文要探討的，正是通過(guò)人工智能這一現(xiàn)代信息化技術(shù)，構(gòu)建智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，使中學(xué)生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。

2 智能輔助學(xué)習(xí)

2.1 人工智能簡(jiǎn)介

人工智能（Artificial Intelligence）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，是一門(mén)研究運(yùn)用計(jì)算機(jī)模擬和延伸人腦功能的綜合性學(xué)科，能夠?qū)θ说囊庾R(shí)、思維等信息過(guò)程進(jìn)行模擬。隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，特別是近年來(lái)大數(shù)據(jù)技術(shù)的成功應(yīng)用，人工智能在越來(lái)越多的行業(yè)展現(xiàn)出蓬勃的沖擊力。以谷歌圍棋機(jī)器人“阿爾法”、微軟助理機(jī)器人“小娜”等為代表的虛擬智能機(jī)器人，能像人那樣思考，也具備超過(guò)常人的智能。

在國(guó)內(nèi)，人工智能在教育領(lǐng)域的理論研究和教學(xué)實(shí)踐表現(xiàn)得越來(lái)越活躍，盡管人工智能并不是為教育專(zhuān)門(mén)研發(fā)的，但是人工智能的不斷發(fā)展，使得其在教育中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛，教育的智能化一直是教育界和教育技術(shù)領(lǐng)域的理想和目標(biāo)。

2.2 智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)

智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其表現(xiàn)形式是能夠?yàn)槊總€(gè)學(xué)生，配備一個(gè)虛擬教師。學(xué)生能夠通過(guò)電子設(shè)備（如手機(jī)、計(jì)算機(jī)），與虛擬教師進(jìn)行交流對(duì)話(huà)，咨詢(xún)虛擬教師各學(xué)科的問(wèn)題，并得到有效的學(xué)習(xí)輔助。

該智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，具備以下幾個(gè)特征。

2.2.1 虛擬教師跨學(xué)科能力

與傳統(tǒng)的教師專(zhuān)一某一學(xué)科不同，虛擬教師并沒(méi)有學(xué)科邊界劃分。只要學(xué)習(xí)系統(tǒng)研發(fā)出某一學(xué)科的學(xué)習(xí)算法，該虛擬教師就能夠獲取該門(mén)學(xué)科的能力。

2.2.2 虛擬教師深度自學(xué)習(xí)

虛擬教師的“智能”來(lái)源于三方面。一是學(xué)生基本信息檔案，該檔案涵蓋了從小學(xué)教育開(kāi)始的學(xué)科成績(jī)、綜合能力、愛(ài)好特長(zhǎng)等，虛擬教師得到學(xué)生的人物畫(huà)像。二是虛擬教師對(duì)學(xué)生的自學(xué)習(xí)，每一次雙方的溝通交流，虛擬教師都能夠不斷更新發(fā)展學(xué)生的畫(huà)像。三是虛擬教師對(duì)學(xué)校課堂內(nèi)容的自學(xué)習(xí)，虛擬教師并不是獨(dú)立于學(xué)校教育存在的，而是作為學(xué)習(xí)教育資源的一個(gè)補(bǔ)充，虛擬教師能夠掌握課堂進(jìn)展、作業(yè)部署、考試動(dòng)態(tài)等信息。

2.2.3 接近自然語(yǔ)義的溝通

學(xué)生與虛擬教師之間，可以通過(guò)自然語(yǔ)義的語(yǔ)音和文字進(jìn)行溝通，如 “今天數(shù)學(xué)作業(yè)第2題不會(huì)”“《荷塘月色》全文中心思想是什么”“Lets start a conversation”等。其他計(jì)算輔助手段為補(bǔ)充，如上傳某道數(shù)學(xué)題圖片，虛擬教師通過(guò)圖形識(shí)別匹配，給出該題的解題思路和講解。

2.3 優(yōu)勢(shì)分析

智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，有三大核心優(yōu)勢(shì)。

一是“即學(xué)即問(wèn)”，相比目前的學(xué)校教育和社會(huì)教育，學(xué)生在學(xué)習(xí)遇到困難時(shí)，只有有限的時(shí)間與教師交流，在智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)中學(xué)生將不受空間、時(shí)間限制，隨時(shí)隨地可以與虛擬教師互動(dòng)，獲取充足的教育資源。

二是“定制教學(xué)”，相比目前的教育形式，課堂上教師與學(xué)生是一對(duì)多的關(guān)系，教師不可能專(zhuān)為某個(gè)學(xué)生定制教學(xué)方案，在智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)虛擬教師與學(xué)生是一對(duì)一的關(guān)系，虛擬教師能夠更了解學(xué)生，根據(jù)學(xué)生的具體情況制訂最佳學(xué)習(xí)方案。

三是“受眾廣闊”，相比目前的公共教育資源緊缺、社會(huì)教育資源費(fèi)用昂貴，智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)一旦推廣，受眾學(xué)生可無(wú)限增加，邊際效應(yīng)非常明顯。并且計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)特有的水平擴(kuò)展能力，能夠隨著學(xué)生人數(shù)的增加而增加，支撐廣大的學(xué)生輔助學(xué)習(xí)。

2.4 前景預(yù)測(cè)

筆者比較看好人工智能在中學(xué)輔助教育中的落地前景，除了前文所述的人工智能技術(shù)發(fā)展，為中學(xué)教育帶來(lái)的價(jià)值外，當(dāng)前國(guó)家政策和社會(huì)環(huán)境也非常有利。

第一，未來(lái)10年國(guó)家政府和教育部門(mén)會(huì)大幅增加在教育信息化產(chǎn)業(yè)上的投入，隨著《國(guó)家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展綱要（2010―2020年）》和《教育信息化十年發(fā)展規(guī)劃（2011―2020年）》等相關(guān)規(guī)劃相繼出臺(tái)，各級(jí)地方政府和教育部門(mén)都非常重視教育信息化產(chǎn)業(yè)的投入，人工智能+云計(jì)算是重中之重，人工智能技術(shù)的興起必將教育信息化推向一個(gè)新的高度。

第二，教育信息化逐漸成為風(fēng)口，根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究《中國(guó)在線(xiàn)教育市場(chǎng)前景與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，2015年在線(xiàn)教育市場(chǎng)規(guī)模大約為479億美元，而這一數(shù)字在2020年預(yù)計(jì)將增長(zhǎng)到504億美元。這個(gè)持續(xù)迅猛增長(zhǎng)的市場(chǎng)正在吸引越來(lái)越多的創(chuàng)意和資本，教育領(lǐng)域中的人工智能也很快會(huì)成為熱點(diǎn)，涉足其中的高科技公司也會(huì)越來(lái)越多。

3 結(jié) 論

本文通過(guò)智能輔助學(xué)習(xí)系統(tǒng)，探索了人工智能在中學(xué)輔助教育中的一個(gè)應(yīng)用。雖然沒(méi)有介紹具體的技術(shù)實(shí)現(xiàn)、系統(tǒng)研發(fā)，但對(duì)現(xiàn)狀痛點(diǎn)、應(yīng)用前景做了綜合性分析概述，相信隨著科學(xué)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展、教育領(lǐng)域的融合開(kāi)放，本文探索的這個(gè)應(yīng)用將實(shí)現(xiàn)于市場(chǎng)，使廣大中學(xué)生能夠獲取到更多、更公平的教育資源。

參考文獻(xiàn)：

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[2]王斐.人工智能在中學(xué)教育教學(xué)中的應(yīng)用現(xiàn)狀分析[J].中國(guó)醫(yī)學(xué)教育技術(shù)，2013（4）.

第5篇：人工智能課程學(xué)習(xí)報(bào)告范文

摘要：“智能超媒體網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)”是使用快速自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)、概念提取和排序、個(gè)性化信息歸檔、管理和標(biāo)簽管理等新一代網(wǎng)絡(luò)和人工智能技術(shù)的教學(xué)系統(tǒng)。本文主要討論在向大學(xué)本科學(xué)生提供緊跟國(guó)際前沿技術(shù)發(fā)展的“智能超媒體網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)”(工程實(shí)訓(xùn)和畢業(yè)設(shè)計(jì)平臺(tái))的基礎(chǔ)上，創(chuàng)造一種全新的課程教學(xué)模式。該項(xiàng)目研究為西安交通大學(xué)城市學(xué)院第一輪科學(xué)研究課題，已取得階段性研究成果并開(kāi)始實(shí)際應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)字媒體；超媒體；網(wǎng)絡(luò)；教學(xué)系統(tǒng)

中圖分類(lèi)號(hào)：G642

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

1項(xiàng)目目標(biāo)

按照高等院校的學(xué)生實(shí)際學(xué)習(xí)狀況以及日益嚴(yán)酷的就業(yè)市場(chǎng)前景，試圖以計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)課程教學(xué)中已初步進(jìn)行的一些課程教學(xué)模式的改革為基礎(chǔ)，提出設(shè)立“智能超媒體網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)”，加強(qiáng)學(xué)生實(shí)踐能力和創(chuàng)新培養(yǎng)，以進(jìn)行本科院校課程教學(xué)模式的改革和探索。

主要目標(biāo)是在向?qū)W生提供緊跟國(guó)際前沿技術(shù)發(fā)展的“智能超媒體網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)”的基礎(chǔ)上，創(chuàng)造一種全新的課程教學(xué)模式。

為解決日益嚴(yán)重的信息超載問(wèn)題，使用全新的 “Web-based教學(xué)”在線(xiàn)教學(xué)模式和高級(jí)人工智能軟件，向?qū)W生介紹和組織互聯(lián)網(wǎng)上感興趣的資料，讓學(xué)生更快地找到想要的信息，并且從大量的數(shù)據(jù)中，發(fā)現(xiàn)對(duì)個(gè)人來(lái)說(shuō)重要的信息。

項(xiàng)目以培養(yǎng)大學(xué)生創(chuàng)新能力和實(shí)踐能力為重點(diǎn)，通過(guò)使用網(wǎng)絡(luò)教學(xué)和輔助教學(xué)系統(tǒng)，增強(qiáng)自主學(xué)習(xí)的興趣，學(xué)會(huì)工程化的設(shè)計(jì)方法。在實(shí)際工程設(shè)計(jì)練習(xí)的同時(shí)，也可使學(xué)生應(yīng)聘時(shí)展現(xiàn)本人技術(shù)實(shí)力和工作經(jīng)驗(yàn)，為就業(yè)創(chuàng)造良好的機(jī)會(huì)。

課程改革增加專(zhuān)門(mén)的工程設(shè)計(jì)的實(shí)訓(xùn)課程，將學(xué)生置入與實(shí)際工作環(huán)境類(lèi)似的工程設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)，以模擬招投標(biāo)項(xiàng)目環(huán)境為背景，自主選擇課題，進(jìn)行職務(wù)角色分工，在教師指導(dǎo)下，參考預(yù)置的類(lèi)約1000M實(shí)際項(xiàng)目資料以及人工智能設(shè)計(jì)工具和個(gè)性化智能數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)系統(tǒng)隨時(shí)收集的最新資料，按標(biāo)準(zhǔn)化，規(guī)范化的實(shí)際工作流程，進(jìn)行項(xiàng)目調(diào)研，用戶(hù)系統(tǒng)分析，技術(shù)方案設(shè)計(jì)，最后形成可實(shí)際用于工程實(shí)施的完整技術(shù)解決方案，設(shè)備與工程預(yù)算，招投標(biāo)文件，項(xiàng)目實(shí)施演示PPT文檔等。

2解決的主要問(wèn)題

需要解決的主要是大學(xué)生創(chuàng)新能力、實(shí)踐能力和可持續(xù)發(fā)展能力的培養(yǎng)。

(1) 構(gòu)造一種智能化、全球化的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)――“智能超媒體網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)”。

(2) 使用上述系統(tǒng)，學(xué)生可以在學(xué)院內(nèi)完成高水平的項(xiàng)目實(shí)訓(xùn)和畢業(yè)設(shè)計(jì)。

(3) 學(xué)生可了解和親手實(shí)踐了解國(guó)際最新的超媒體技術(shù)和產(chǎn)品知識(shí)。

(4) 學(xué)生可在建成的輔助教學(xué)系統(tǒng)平臺(tái)上完成全部系統(tǒng)設(shè)計(jì)，為考取國(guó)際認(rèn)可的工程師認(rèn)證打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，促進(jìn)學(xué)生就業(yè)。

(5) 學(xué)生可完成完整的技術(shù)解決方案，招投標(biāo)文件，在學(xué)生應(yīng)聘時(shí)展現(xiàn)本人技術(shù)實(shí)力和工作經(jīng)驗(yàn)，為學(xué)生就業(yè)創(chuàng)造良好的機(jī)會(huì)。

3項(xiàng)目研究在國(guó)內(nèi)外同一領(lǐng)域的現(xiàn)狀與趨勢(shì)分析

3.1現(xiàn)狀

在知識(shí)經(jīng)濟(jì)的新形勢(shì)下，一種全新的教學(xué)模式“Web-based教學(xué)”已經(jīng)在逐漸開(kāi)始興起并不斷的發(fā)展壯大，然而目前國(guó)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)和輔助教學(xué)系統(tǒng)只是使用了Web-based教學(xué)的形式，仍然算不上真正意義上的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)，不能脫離傳統(tǒng)的教學(xué)模式自建一個(gè)完善的教學(xué)系統(tǒng)，只能算是傳統(tǒng)教育模式的一種補(bǔ)充。

基于這種情況，本課題組開(kāi)始進(jìn)行“超媒體網(wǎng)絡(luò)教學(xué)”課程教學(xué)模式的改革探索。通過(guò)近一學(xué)期的前期實(shí)驗(yàn)，已經(jīng)取得相應(yīng)預(yù)期教學(xué)效果。

已參加實(shí)訓(xùn)的三個(gè)班級(jí)200多名同學(xué)共組成28個(gè)團(tuán)隊(duì)小組，分別模擬了28個(gè)公司，以西安交通大學(xué)城市學(xué)院北郊新校區(qū)為工程設(shè)計(jì)環(huán)境，參與了學(xué)院校園網(wǎng)，校園無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)，學(xué)院數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中心，校園網(wǎng)通信平臺(tái)，行政樓網(wǎng)絡(luò)集成，辦公自動(dòng)化系統(tǒng)，數(shù)字化圖書(shū)館管理系統(tǒng)，數(shù)字校園智能監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)，內(nèi)網(wǎng)安全解決方案，大學(xué)視訊系統(tǒng)等項(xiàng)目的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)工程設(shè)計(jì)。

所有團(tuán)隊(duì)均按預(yù)定教學(xué)計(jì)劃在規(guī)定時(shí)間內(nèi)完成了項(xiàng)目立項(xiàng)報(bào)告、全套招標(biāo)文件、全套投標(biāo)文件(包括概要設(shè)計(jì)，草圖，設(shè)備清單，信息點(diǎn)統(tǒng)計(jì)表，技術(shù)方案詳細(xì)設(shè)計(jì)與技術(shù)方案圖紙，設(shè)備報(bào)價(jià)清單，投標(biāo)技術(shù)方案，投標(biāo)評(píng)審會(huì)演示PPT等文檔)，并最后參加模擬投標(biāo)會(huì)議和方案優(yōu)選匯報(bào)會(huì)。

3.2趨勢(shì)

目前，國(guó)內(nèi)外教育界已開(kāi)始研究真正意義上的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)和輔助教學(xué)系統(tǒng)。主要趨向是向智能化、全球化的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)方向發(fā)展。

國(guó)外較早就有人研究具有智能性的計(jì)算機(jī)輔助教學(xué)系統(tǒng)。近年來(lái)，有人提出了智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)的要領(lǐng)，就是將人工智能技術(shù)與超媒體的信息組織、管理方式結(jié)合在一起而形成的智能型信息處理技術(shù)。

在智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)中，可以利用超媒體提供的友好界面來(lái)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)，同時(shí)還可以利用超媒體向?qū)W生提供圖文聲像并茂的解釋信息；而超媒體模塊則可利用知識(shí)推理技術(shù)實(shí)現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)策略的適應(yīng)性控制，對(duì)學(xué)生進(jìn)行有針對(duì)性的指導(dǎo)。當(dāng)前，智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)的研制和開(kāi)發(fā)已成為網(wǎng)絡(luò)教學(xué)應(yīng)用領(lǐng)域中的一個(gè)重要的前沿課題。

4項(xiàng)目研究的重點(diǎn)

4.1課程教學(xué)模式的創(chuàng)新和發(fā)展

對(duì)在實(shí)訓(xùn)中將學(xué)生作為模擬企業(yè)的員工，嚴(yán)格按企業(yè)化模式進(jìn)行管理，通過(guò)課程實(shí)訓(xùn)，完成貼近實(shí)際應(yīng)用的工程化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，以取得實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)的教學(xué)模式進(jìn)行重點(diǎn)研究，并盡可能開(kāi)發(fā)出更新的課程教學(xué)模式。

4.2智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)核心技術(shù)的理論研究

進(jìn)行核心專(zhuān)利技術(shù)研究；算法研究及技術(shù)框架設(shè)計(jì)；軟件總體規(guī)劃及詳細(xì)設(shè)計(jì)。

4.3智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)和應(yīng)用研究

進(jìn)行驗(yàn)證及軟件程序編碼；進(jìn)一步進(jìn)行超媒體課程應(yīng)用研究；同時(shí)考慮研究將系統(tǒng)平臺(tái)應(yīng)用于其它學(xué)科的教學(xué)模式改革。

5項(xiàng)目研究的創(chuàng)新點(diǎn)

(1) 在課程教學(xué)過(guò)程中結(jié)合實(shí)訓(xùn)和畢業(yè)設(shè)計(jì)，使用模擬公司工作崗位和招投標(biāo)場(chǎng)景對(duì)學(xué)生進(jìn)行工程化訓(xùn)練。

(2) 教學(xué)系統(tǒng)核心使用“主題聚類(lèi)發(fā)現(xiàn)引擎”技術(shù)。按用戶(hù)提出的個(gè)性化需求進(jìn)行主題發(fā)掘，人工智能知識(shí)排序，重要信息推薦并提供分析圖形顯示的主題內(nèi)容發(fā)現(xiàn)與聚合的優(yōu)化搜索引擎。

(3) 在系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)提供1000M實(shí)際項(xiàng)目資料(包括招投標(biāo)文件范本，工程實(shí)例，技術(shù)方案范本，設(shè)備產(chǎn)品，工程預(yù)算范本，PPT演示文檔范本，日?qǐng)?bào)-周報(bào)范本等分類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù))以及相關(guān)人工智能設(shè)計(jì)工具和個(gè)性化智能數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)系統(tǒng)。網(wǎng)上搜索和用戶(hù)PC機(jī)上的信息搜索集成一體。

(4) 向全球化的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)方向發(fā)展，使用語(yǔ)意分析，自主學(xué)習(xí)，及WEB 2.0環(huán)境中的信息挖掘和超前數(shù)據(jù)庫(kù)處理技術(shù)，將最適合每個(gè)用戶(hù)的需求的相關(guān)信息情報(bào)資料進(jìn)行人工智能處理后即時(shí)推送給用戶(hù)，主要解決了用戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代被超量信息所淹沒(méi)，無(wú)法在最短的時(shí)間內(nèi)檢索查詢(xún)到自己所關(guān)心的相關(guān)信息的問(wèn)題。

6項(xiàng)目研究的方案設(shè)計(jì)

6.1研究思路和技術(shù)方法

在項(xiàng)目研究上采取的研究思路和技術(shù)方法是：

(1) 使用WEB數(shù)據(jù)庫(kù)、中間件和網(wǎng)站設(shè)計(jì)工具等構(gòu)造三層架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)。

(2) 使用先進(jìn)的搜索引擎和信息獲取技術(shù)取得大量實(shí)訓(xùn)和畢業(yè)設(shè)計(jì)所需要的基礎(chǔ)資料。

(3) 使用人工智能海量信息分析及提取技術(shù)進(jìn)行個(gè)性化搜索及計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)。

(4) 在網(wǎng)絡(luò)化的基礎(chǔ)上提供人工智能實(shí)訓(xùn)和畢業(yè)設(shè)計(jì)工具和個(gè)性化智能數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)。

6.2研究階段

第1階段：智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)核心技術(shù)的理論研究；

第2階段：軟件總體規(guī)劃及詳細(xì)設(shè)計(jì)；程序編碼；

第3階段：課程教學(xué)模式的創(chuàng)新研究；教學(xué)系統(tǒng)驗(yàn)證試驗(yàn)；

第4階段：智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)應(yīng)用研究。

6.3技術(shù)方法和路線(xiàn)

(1) 技術(shù)目標(biāo)

研究開(kāi)發(fā)個(gè)性化RSS主題聚類(lèi)發(fā)現(xiàn)搜索引擎產(chǎn)品，進(jìn)而形成一種按用戶(hù)提出的個(gè)性化需求進(jìn)行主題發(fā)掘，人工智能知識(shí)排序，重要信息推薦并提供分析圖形顯示的主題內(nèi)容發(fā)現(xiàn)與聚合的優(yōu)化搜索引擎產(chǎn)品。

(2) 技術(shù)內(nèi)容

主題聚類(lèi)發(fā)現(xiàn)引擎是一種按用戶(hù)提出的個(gè)性化需求進(jìn)行主題發(fā)掘，人工智能知識(shí)排序，重要信息推薦并提供分析圖形顯示的主題內(nèi)容發(fā)現(xiàn)與聚合的優(yōu)化搜索引擎。

主要解決了用戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代被超量信息所淹沒(méi)，無(wú)法在最短的時(shí)間內(nèi)檢索查詢(xún)到自己所關(guān)心的相關(guān)信息的問(wèn)題。大約可增加搜索查詢(xún)速度幾十到一百倍，并引導(dǎo)用戶(hù)找到最適合自己的信息。

主題聚類(lèi)發(fā)現(xiàn)引擎的技術(shù)核心可以按不同技術(shù)層面裝入網(wǎng)站服務(wù)器，企業(yè)服務(wù)器，個(gè)人計(jì)算機(jī)形成以下不同用途的產(chǎn)品：

(1) 學(xué)校大型Web2.0環(huán)境網(wǎng)站RSS主題聚類(lèi)發(fā)現(xiàn)搜索引擎

(2) 院系專(zhuān)用數(shù)據(jù)處理及信息挖掘優(yōu)化搜索引擎

(3) 學(xué)生個(gè)人用戶(hù)個(gè)性化專(zhuān)用信息挖掘優(yōu)化搜索引擎。

(4) 設(shè)備價(jià)格比價(jià)搜索網(wǎng)絡(luò)門(mén)戶(hù)(可應(yīng)用于計(jì)算機(jī)，電信，電子等不同領(lǐng)域)

6.4技術(shù)方法和路線(xiàn)

使用語(yǔ)意分析，自主學(xué)習(xí)，及WEB 2.0環(huán)境中的信息挖掘和超前數(shù)據(jù)庫(kù)處理技術(shù)，將最適合每個(gè)用戶(hù)的需求的相關(guān)信息情報(bào)資料進(jìn)行人工智能處理后即時(shí)推送給用戶(hù)。

部分技術(shù)方法摘要描述圖示如下：

圖1顯示了本項(xiàng)目高級(jí)檢索程序的實(shí)現(xiàn)。

圖2顯示文件組織系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。

圖3顯示智能助理個(gè)體的實(shí)現(xiàn)和用知識(shí)庫(kù)來(lái)發(fā)現(xiàn)和確認(rèn)聯(lián)想的例子。

智能檢索挖掘系統(tǒng)運(yùn)行于最終用戶(hù)PC機(jī)上，包括Web server部分。系統(tǒng)采用類(lèi)似B/S架構(gòu)。利用IE插件開(kāi)發(fā)技術(shù)，截取用戶(hù)發(fā)送的Web請(qǐng)求信息，并由插件發(fā)送到Web server，由Web server實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能，最后通過(guò)分析提取處理相關(guān)信息，返回IE插件進(jìn)行顯示。Web server采用 + Apace進(jìn)行開(kāi)發(fā)。

7理論及實(shí)踐意義

本項(xiàng)目的實(shí)施主要是為了進(jìn)行“計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)”課程學(xué)科教育的教學(xué)改革研究與實(shí)踐；其目的是全面推進(jìn)素質(zhì)教育，重點(diǎn)培養(yǎng)大學(xué)生創(chuàng)新能力、實(shí)踐能力、創(chuàng)業(yè)能力、就業(yè)能力和可持續(xù)發(fā)展能力。

其主要意義是：

(1) 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)課程是計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)，信息管理專(zhuān)業(yè)，電信專(zhuān)業(yè)的骨干專(zhuān)業(yè)課程，建設(shè)實(shí)訓(xùn)和畢業(yè)設(shè)計(jì)的智能超媒體輔助教學(xué)系統(tǒng)對(duì)促進(jìn)教學(xué)和學(xué)科建設(shè)有重要意義。

(2) 實(shí)訓(xùn)和畢業(yè)設(shè)計(jì)輔助教學(xué)系統(tǒng)可在學(xué)生進(jìn)行課程實(shí)訓(xùn)和畢業(yè)設(shè)計(jì)時(shí)提供人工智能設(shè)計(jì)工具和個(gè)性化智能數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)，以便學(xué)生完成高質(zhì)量的畢業(yè)設(shè)計(jì)，同時(shí)通過(guò)課程實(shí)訓(xùn)完成貼近實(shí)際應(yīng)用的工程化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計(jì)，取得實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為就業(yè)作好充分準(zhǔn)備。

(3) 技術(shù)先進(jìn)的實(shí)訓(xùn)和畢業(yè)設(shè)計(jì)智能超媒體輔助教學(xué)系統(tǒng)可提供學(xué)習(xí)現(xiàn)代計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的良好平臺(tái)，增進(jìn)教師學(xué)識(shí)水平，同時(shí)促進(jìn)了教學(xué)水平的提高。

8推廣價(jià)值

(1) 項(xiàng)目中涉及的學(xué)科教學(xué)模式改革研究成果可在有相似應(yīng)用需求的本科院校，高職高專(zhuān)推廣應(yīng)用。

(2) 智能超媒體教學(xué)系統(tǒng)軟件可以在相似的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)，電信，信息管理，電力，能源，機(jī)械制造以及各類(lèi)工科專(zhuān)業(yè)推廣應(yīng)用。

(3) 教學(xué)系統(tǒng)核心使用的“主題聚類(lèi)發(fā)現(xiàn)引擎”技術(shù)可以按不同技術(shù)層面裝入網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器或個(gè)人計(jì)算機(jī)形成以下不同產(chǎn)品，如企業(yè)專(zhuān)用數(shù)據(jù)處理及信息挖掘優(yōu)化系統(tǒng)，個(gè)人用戶(hù)個(gè)性化專(zhuān)用信息挖掘優(yōu)化軟件。

參考文獻(xiàn)：

第6篇：人工智能課程學(xué)習(xí)報(bào)告范文

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(chēng)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(chēng)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(lài)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(hù)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(hù)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(xiàn)API、離線(xiàn)SDK、私有云等。

國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對(duì)比

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）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(hù)。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(huà)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(huà)、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(hù)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(hù)用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題。基本工作原理是在線(xiàn)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(hù)。

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(huà)系統(tǒng)。對(duì)話(huà)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(huà)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(xún)、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(xún)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(lài)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(hù)賦能，推動(dòng)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域用戶(hù)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(hù)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(hù)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(hù)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(hù)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?xún)r(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(xiàn)上與線(xiàn)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(xiàn)上學(xué)習(xí)課程。開(kāi)創(chuàng)教育新零售模式，授權(quán)線(xiàn)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(hù)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(xiàn)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(xiàn)、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(hù)，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(hù)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(hù)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(lài)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(hù)，最值得企業(yè)客戶(hù)信賴(lài)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(xiàn)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(hù)實(shí)現(xiàn)IT運(yùn)維價(jià)值，結(jié)合客戶(hù)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(hù)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(hù)，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7篇：人工智能課程學(xué)習(xí)報(bào)告范文

關(guān)鍵詞:“大智移云”；管理會(huì)計(jì)；財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)；融合

一、“大智移云”背景下企業(yè)管理會(huì)計(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題

(一)大數(shù)據(jù)給管理會(huì)計(jì)帶來(lái)的影響

大數(shù)據(jù)又稱(chēng)海量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)類(lèi)型多、體量大，價(jià)值密度低，數(shù)據(jù)處理速度快。在互聯(lián)網(wǎng)和云技術(shù)的支持下，大數(shù)據(jù)技術(shù)相對(duì)于現(xiàn)有其他技術(shù)具有“廉價(jià)、迅速、優(yōu)化”的特點(diǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)的普遍運(yùn)用產(chǎn)生出海量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析即對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和分析，從中尋找有用的信息，規(guī)律和模式，運(yùn)用大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵并不在于數(shù)據(jù)量的巨大，而在于如何對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值進(jìn)行挖掘。在“大智移云”技術(shù)快速發(fā)展和應(yīng)用背景下，迅速?gòu)暮Ａ炕ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值信息是企業(yè)長(zhǎng)久生存和發(fā)展的必然要求，企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)可以做出更加合理的決策，適應(yīng)市場(chǎng)變化。企業(yè)管理會(huì)計(jì)主要職能是預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)前景、參與經(jīng)濟(jì)決策、規(guī)劃經(jīng)營(yíng)目標(biāo)、控制經(jīng)濟(jì)過(guò)程以及考核評(píng)價(jià)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)等，注重企業(yè)的整個(gè)管理過(guò)程及行為影響，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可以為管理會(huì)計(jì)提供更全面的、更準(zhǔn)確、更及時(shí)的數(shù)據(jù)，有利于企業(yè)挖掘商機(jī)取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。不過(guò)傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)系統(tǒng)基于內(nèi)部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在處理數(shù)據(jù)的效率和效果上，達(dá)不到大數(shù)據(jù)分析處理的要求。

(二)人工智能給管理會(huì)計(jì)帶來(lái)的影響

人工智能的本質(zhì)是對(duì)人的思維的信息過(guò)程的模擬，人工智能技術(shù)的運(yùn)用能夠代替人類(lèi)進(jìn)行各種技術(shù)工作和腦力勞動(dòng)，在各行各業(yè)帶來(lái)巨大的宏觀效益，對(duì)會(huì)計(jì)行業(yè)而言，人工智能快速而強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，提高了會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)處理的效率，避免了人為失誤，提高了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和及時(shí)性，提高了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。目前人工智能在會(huì)計(jì)行業(yè)的運(yùn)用更多的是財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的核算方面，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的主要功能就是核算與監(jiān)督，當(dāng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的大部分工作量由人工智能替代以后，企業(yè)會(huì)計(jì)工作的中心更加向管理會(huì)計(jì)傾斜。在人工智能的應(yīng)用下，管理會(huì)計(jì)要為企業(yè)科學(xué)制定短期經(jīng)營(yíng)決策和長(zhǎng)期投資決策等發(fā)展戰(zhàn)略，為企業(yè)提供更高管理效益，管理會(huì)計(jì)人員在掌握會(huì)計(jì)知識(shí)的基礎(chǔ)上，必須能夠?qū)?jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)運(yùn)用的數(shù)據(jù)處理手段很難滿(mǎn)足人工智能環(huán)境下的會(huì)計(jì)質(zhì)量要求。人工智能技術(shù)在核算和報(bào)銷(xiāo)環(huán)節(jié)目前已經(jīng)廣泛應(yīng)用，這種廣泛應(yīng)用讓管理會(huì)計(jì)工作的重要性更加凸顯，人工智能在管理會(huì)計(jì)領(lǐng)域的應(yīng)用還有更多的發(fā)展空間，企業(yè)需要把握人工智能技術(shù)在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，開(kāi)發(fā)基于人工智能的管理會(huì)計(jì)信息處理系統(tǒng)，進(jìn)一步提高管理會(huì)計(jì)的效率和效果，使管理會(huì)計(jì)為企業(yè)決策提供科學(xué)及時(shí)的指導(dǎo)。

(三)“互聯(lián)網(wǎng)+”給傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)帶來(lái)的影響

“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)的應(yīng)用使得信息在業(yè)務(wù)處理過(guò)程中被全程、自動(dòng)、實(shí)時(shí)收集成為可能，“互聯(lián)網(wǎng)+會(huì)計(jì)”實(shí)踐上就是業(yè)務(wù)活動(dòng)與財(cái)務(wù)活動(dòng)的交互運(yùn)行，即目前熱門(mén)的業(yè)財(cái)融合，通過(guò)對(duì)業(yè)務(wù)過(guò)程產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行加工與轉(zhuǎn)換，形成會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)時(shí)、精準(zhǔn)與高效的融合業(yè)務(wù)層、資金層和數(shù)據(jù)層。資金流信息是按會(huì)計(jì)記賬規(guī)則自動(dòng)下沉到數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)的信息收集自動(dòng)完成所有的會(huì)計(jì)處理，財(cái)務(wù)完全融入業(yè)務(wù)，是業(yè)財(cái)融合發(fā)展的趨勢(shì)和目標(biāo)。在此趨勢(shì)下，構(gòu)建企業(yè)“業(yè)務(wù)管控平臺(tái)”將財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)融入管理會(huì)計(jì)是會(huì)計(jì)應(yīng)對(duì)信息技術(shù)挑戰(zhàn)的大的方向策略。優(yōu)化管理會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)，使之能夠達(dá)到業(yè)財(cái)合一甚至業(yè)財(cái)稅合一，完成信息的互聯(lián)、互通與共享是移動(dòng)“互聯(lián)網(wǎng)+”對(duì)管理會(huì)計(jì)提出的新要求。

(四)云計(jì)算給傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)帶來(lái)的影響

云計(jì)算是一種包含了虛擬化技術(shù)動(dòng)態(tài)可擴(kuò)展的具有高度靈活性和可靠性的全新的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)，通過(guò)云計(jì)算，可以在幾秒種完成數(shù)以萬(wàn)計(jì)的數(shù)據(jù)處理，同時(shí)相對(duì)成本低廉，性?xún)r(jià)比高。云計(jì)算在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的使用，改變了傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的應(yīng)用程序。對(duì)企業(yè)而言，云平臺(tái)的應(yīng)用可以低價(jià)獲得海量信息，通過(guò)云計(jì)算，企業(yè)可以不必購(gòu)買(mǎi)價(jià)格高昂的處理器就能取得有價(jià)值的財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)信息，大大降低了數(shù)據(jù)處理成本，同時(shí)提高了信息獲取的效率。云計(jì)算在管理會(huì)計(jì)工作中的應(yīng)用，提高了管理會(huì)計(jì)獲取信息的效率和效果，結(jié)合人工智能等技術(shù)的使用，提升了管理會(huì)計(jì)在管理流程優(yōu)化、經(jīng)營(yíng)規(guī)劃，預(yù)測(cè)與長(zhǎng)短期經(jīng)營(yíng)決策方面的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

二、“大智移云”背景下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀和存在的問(wèn)題

(一)人工智能在會(huì)計(jì)中的運(yùn)用提高了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員的可替代性

財(cái)務(wù)機(jī)器人在會(huì)計(jì)行業(yè)的運(yùn)用已成趨勢(shì)，智能財(cái)務(wù)、智能財(cái)稅的發(fā)展如火如荼，人工智能在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)中的應(yīng)用有兩個(gè)突出的優(yōu)勢(shì)：1.減少會(huì)計(jì)基礎(chǔ)核算工作的人工，節(jié)約人力成本和時(shí)間；2.提高了會(huì)計(jì)信息的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。財(cái)務(wù)機(jī)器人軟件通過(guò)編訂程序或者模板，將發(fā)票掃描后進(jìn)行業(yè)務(wù)歸類(lèi)然后自動(dòng)生成憑證。隨著電子發(fā)票越來(lái)越普及，甚至可以達(dá)到一鍵生成憑證，無(wú)需掃描工作，主要的數(shù)據(jù)對(duì)接完全由電腦完成。

(二)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)不能很好地滿(mǎn)足企業(yè)內(nèi)部需求

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作要根據(jù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則進(jìn)行，會(huì)計(jì)準(zhǔn)則針對(duì)各行各業(yè)企業(yè)制定，就單個(gè)企業(yè)而言缺乏針對(duì)性，所以大多數(shù)情況下財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)核算數(shù)據(jù)并不能直接滿(mǎn)足企業(yè)管理需求。

(三)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息在部門(mén)間溝通不順暢

第一，會(huì)計(jì)主體是企業(yè)，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)主體是企業(yè)整體，沒(méi)有分層，不能滿(mǎn)足企業(yè)不同層級(jí)不同部門(mén)的管理需求。第二，財(cái)務(wù)部門(mén)人員依據(jù)準(zhǔn)則要求核算得出財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息，其他沒(méi)有財(cái)務(wù)基礎(chǔ)部門(mén)人員，可能很難準(zhǔn)確解讀和充分利用財(cái)務(wù)信息。

三、管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)融合的必要性與可行性研究

(一)管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)融合的必要性

隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，“大智移云”的逐步應(yīng)用，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的基本職能是基于歷史成本法的核算與監(jiān)督，關(guān)注過(guò)去時(shí)態(tài)，缺乏對(duì)未來(lái)的合理預(yù)測(cè)功能，同時(shí)對(duì)不同部門(mén)的績(jī)效評(píng)估效果不明顯，對(duì)企業(yè)決策的影響力有限，不足以幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)。管理會(huì)計(jì)工作側(cè)重點(diǎn)是企業(yè)內(nèi)部管理“內(nèi)部會(huì)計(jì)”，工作時(shí)效包含過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)時(shí)態(tài)的算“活賬”的“經(jīng)營(yíng)型會(huì)計(jì)”，是通過(guò)對(duì)財(cái)務(wù)信息和非財(cái)務(wù)信息的收集、加工處理，協(xié)助管理者完成企業(yè)經(jīng)營(yíng)過(guò)程的預(yù)測(cè)、決策、規(guī)劃、控制、責(zé)任考核評(píng)價(jià)等活動(dòng)的一整套信息處理系統(tǒng)。在“大智移云”背景下，將管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)，“內(nèi)賬”與“外賬”融合使用，可以幫助企業(yè)更好的適應(yīng)經(jīng)濟(jì)技術(shù)的發(fā)展和激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境。

(二)管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)融合的可行性

管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)同屬現(xiàn)代會(huì)計(jì)，是企業(yè)會(huì)計(jì)的兩大領(lǐng)域，兩者最終目標(biāo)一致：確保企業(yè)資源收益最大化。管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)互享部分信息。管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)在實(shí)踐工作中，充分利用信息技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)做好信息共享，兩者的工作過(guò)程和成果就能相互補(bǔ)充、共同完善，實(shí)現(xiàn)交叉融合，更好的服務(wù)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理。例如，針對(duì)企業(yè)現(xiàn)金流動(dòng)問(wèn)題，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)依據(jù)企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則核算監(jiān)督企業(yè)的現(xiàn)金流量，形成財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)告，為管理部門(mén)履行投資決策職責(zé)提供了必要的、重大的信息；在成本核算階段，管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)通過(guò)信息資源共享，科學(xué)合理選取符合企業(yè)實(shí)際情況的成本核算方法，更好的滿(mǎn)足企業(yè)管理和發(fā)展需要。

四、管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)有機(jī)融合發(fā)展情況

(一)管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息共享性有限

財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)需要對(duì)企業(yè)外部利益相關(guān)者負(fù)責(zé)，工作依據(jù)是公認(rèn)的會(huì)計(jì)原則，工作過(guò)程上有固定的會(huì)計(jì)循環(huán)程序，必須遵循企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，遵守相關(guān)法律法規(guī)，是公開(kāi)信息、定量資料，對(duì)精確度和真實(shí)性的要求較高，有統(tǒng)一規(guī)定的載體。管理會(huì)計(jì)所依據(jù)的會(huì)計(jì)假設(shè)和原則不具有權(quán)威性，僅有指導(dǎo)性，工作程序性較差，沒(méi)有固定的工作程序，信息運(yùn)用上定量資料和定性資料，因?yàn)樯婕拔磥?lái)的信息，不要求過(guò)于精確，也不需要向社會(huì)公開(kāi)發(fā)表，沒(méi)有統(tǒng)一規(guī)定的載體。這些原則、工作過(guò)程、信息規(guī)范要求的差異致使部分財(cái)務(wù)信息無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效共享，對(duì)管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的有機(jī)融合發(fā)展有所影響。

(二)會(huì)計(jì)人員素質(zhì)無(wú)法有效協(xié)調(diào)

會(huì)計(jì)工作對(duì)從業(yè)人員的專(zhuān)業(yè)素質(zhì)和道德素養(yǎng)都有較高要求，將管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作進(jìn)行融合，對(duì)財(cái)務(wù)從業(yè)人員的專(zhuān)業(yè)技能、職業(yè)素養(yǎng)和綜合素質(zhì)要求更高。在傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)工作設(shè)定中，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)與管理會(huì)計(jì)分開(kāi)設(shè)立，在管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作融合實(shí)踐中要重新設(shè)定崗位人員配置。目前我國(guó)會(huì)計(jì)人員總體職業(yè)表現(xiàn)參差不齊，會(huì)基礎(chǔ)簡(jiǎn)單核算的人員過(guò)剩，而擅長(zhǎng)管理會(huì)計(jì)、能參與管理決策的人員稀缺，會(huì)計(jì)人員素質(zhì)還需進(jìn)一步提升協(xié)調(diào)。

(三)財(cái)務(wù)系統(tǒng)模式尚未充分適應(yīng)“大智移云”發(fā)展

在目前產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的大背景下，經(jīng)濟(jì)與技術(shù)的雙重發(fā)展，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)系統(tǒng)模式提出了更高的要求，也有不少企業(yè)引入現(xiàn)代化財(cái)務(wù)管理模式，建立運(yùn)用“大智移云”技術(shù)的財(cái)務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)，總的來(lái)說(shuō)，我國(guó)目前的管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的系統(tǒng)運(yùn)行模式結(jié)合度不夠，從管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)融合運(yùn)用的工作實(shí)踐來(lái)看，容易發(fā)生財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)互享后，一方對(duì)另一方工作的過(guò)度依賴(lài)，現(xiàn)行財(cái)務(wù)系統(tǒng)模式下管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的融合并未完全發(fā)揮雙方各自最大管理能效，未能達(dá)到成本上的一加一小于二和效果上的一加一大于二。

五、“大智移云”背景下管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)有機(jī)融合與創(chuàng)新發(fā)展

(一)充分利用“大智移云”技術(shù)，提高信息共享性

1.業(yè)財(cái)融合，注重原始數(shù)據(jù)信息管理。會(huì)計(jì)工作的數(shù)據(jù)信息來(lái)源于企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)。管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作的一致目的是實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源收益最大化，盡管二者目標(biāo)一致，但是傳統(tǒng)的管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)服務(wù)對(duì)象不同，信息來(lái)源也不完全相同，在數(shù)據(jù)采集方式和信息匯總形式上差別較大，要實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作的融合那么首先要統(tǒng)一管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)原始數(shù)據(jù)的來(lái)源。業(yè)財(cái)融合，通過(guò)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)下沉取得經(jīng)營(yíng)管理所需的管理與財(cái)務(wù)信息，業(yè)務(wù)層、資金層與數(shù)據(jù)層的融合可以為管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)提供統(tǒng)一的原始數(shù)據(jù)來(lái)源，促進(jìn)管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的有機(jī)融合。2.樹(shù)立大會(huì)計(jì)理念，建立信息化管理平臺(tái)。業(yè)財(cái)深度融合趨勢(shì)下，業(yè)務(wù)流、資金流與信息流三流合一，企業(yè)需要有將財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)融入管理會(huì)計(jì)，將會(huì)計(jì)工作同步業(yè)務(wù)進(jìn)行的大會(huì)計(jì)理念。構(gòu)建企業(yè)“信息化業(yè)務(wù)管控平臺(tái)”，原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)輸入經(jīng)過(guò)信息化管理平臺(tái)識(shí)別、計(jì)算、分類(lèi)、匯總，生成會(huì)計(jì)信息輸出，為企業(yè)決策提供真實(shí)、準(zhǔn)確、及時(shí)的信息，業(yè)、財(cái)、管深度融合，提高企業(yè)智能化管理水平，提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。3.充分利用“大智移云”技術(shù)。目前“大智移云”技術(shù)已經(jīng)在理論上可以實(shí)現(xiàn)資金流信息按會(huì)計(jì)記賬規(guī)則自動(dòng)下沉到數(shù)據(jù)庫(kù)，在財(cái)務(wù)工作中運(yùn)用計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，構(gòu)建財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)庫(kù)及數(shù)據(jù)資源共享平臺(tái)，通過(guò)數(shù)據(jù)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸、共享及儲(chǔ)存，減少重復(fù)勞動(dòng)，避免人工核算錯(cuò)誤，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和工作的效率效果。人工智能平臺(tái)技術(shù)的運(yùn)用，將數(shù)據(jù)采集工作從線(xiàn)下轉(zhuǎn)移到線(xiàn)上，提高了原始數(shù)據(jù)的及時(shí)性、充分性與準(zhǔn)確性。“大智移云”技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作的有效融合提供了技術(shù)上的便利。4.進(jìn)一步加強(qiáng)數(shù)據(jù)共享性。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)編制管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的信息目錄，在大數(shù)據(jù)背景下建立會(huì)計(jì)信息數(shù)據(jù)庫(kù)與數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，充分利用財(cái)務(wù)機(jī)器人、智能財(cái)稅等人工智能減少數(shù)據(jù)收集和憑證編制的工作量。要實(shí)現(xiàn)管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)工作的有機(jī)融合，需要提升數(shù)據(jù)的共享性，利用“大智移云”的發(fā)展，進(jìn)一步完善管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息系統(tǒng)的對(duì)接，加大數(shù)據(jù)共享性，可降低企業(yè)信息收集整理成本，提高管理決策的全面性和準(zhǔn)確性。

(二)全面提高會(huì)計(jì)人員素質(zhì)

1.轉(zhuǎn)變會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)目標(biāo)。目前我國(guó)人力資源市場(chǎng)基本的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)已經(jīng)飽和，而高級(jí)的財(cái)務(wù)人才和管理會(huì)計(jì)人員呈現(xiàn)緊缺，在“大智移云”背景下，業(yè)財(cái)融合是會(huì)計(jì)發(fā)展大趨勢(shì)，也是管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)有機(jī)的融合要求?！岸睒I(yè)務(wù)、“會(huì)”技術(shù)成為時(shí)代對(duì)財(cái)務(wù)人員的基本要求。要達(dá)到“懂”業(yè)務(wù)，要求能夠通過(guò)會(huì)計(jì)的學(xué)習(xí)：掌握業(yè)務(wù)、掌握業(yè)務(wù)流程、掌握企業(yè)的商業(yè)運(yùn)作模式和掌握企業(yè)的資金運(yùn)動(dòng)；要達(dá)到“會(huì)”技術(shù)，要求通過(guò)相關(guān)技術(shù)的學(xué)習(xí)掌握數(shù)據(jù)的挖掘與分析。因此，高校會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)目標(biāo)需要結(jié)合“大智移云”技術(shù)的發(fā)展進(jìn)行調(diào)整。教與學(xué)的重心要從會(huì)計(jì)本身的技術(shù)處理轉(zhuǎn)向?qū)I(yè)務(wù)及其資金運(yùn)動(dòng)的把控，就目前而言在開(kāi)設(shè)“Excel數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)分析”課程的基礎(chǔ)上，可以安排財(cái)務(wù)專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、管理信息系統(tǒng)、C++語(yǔ)言、數(shù)據(jù)挖掘與開(kāi)發(fā)技術(shù)等技術(shù)課程。2.會(huì)計(jì)人員自主提升綜合能力。首先，要轉(zhuǎn)變思維。傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)的重心是記賬、算賬和報(bào)賬，在“大智移云”背景下，業(yè)財(cái)融合，管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)融合，會(huì)計(jì)的重心是業(yè)務(wù)，要樹(shù)立業(yè)務(wù)導(dǎo)向的思維。傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)基本工作很多都由財(cái)務(wù)機(jī)器人代勞，從埋頭核算與記賬工作中解脫出來(lái)的財(cái)務(wù)人員要有業(yè)務(wù)導(dǎo)向思維，向管理人員的思維轉(zhuǎn)變，對(duì)接管理會(huì)計(jì)的思維體系。其次，要拓展業(yè)務(wù)能力。對(duì)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)人員來(lái)說(shuō)，在“大智移云”背景下會(huì)計(jì)關(guān)注的重心從會(huì)計(jì)本身的技術(shù)轉(zhuǎn)變到業(yè)務(wù)、業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)的資金運(yùn)動(dòng)處理上來(lái)。管理會(huì)計(jì)本就是內(nèi)部經(jīng)營(yíng)管理會(huì)計(jì)，管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)有機(jī)融合，要求會(huì)計(jì)人員能夠制定科學(xué)合理的操作流程作為業(yè)務(wù)人員的經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)活動(dòng)的指導(dǎo)。對(duì)傳統(tǒng)管理會(huì)計(jì)人員來(lái)說(shuō)，管理會(huì)計(jì)報(bào)告的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)很多基于財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)告，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)知識(shí)要扎實(shí)，在“大智移云”背景下，目前處于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革階段，管理會(huì)計(jì)不能只拘泥于企業(yè)內(nèi)部管理的范疇，要關(guān)注企業(yè)戰(zhàn)略、產(chǎn)業(yè)鏈等，同時(shí)也需要關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、企業(yè)外部市場(chǎng)環(huán)境、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手情況等方面，形成比較全面的戰(zhàn)略管理體系。在管理會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)有機(jī)融合的情況下，會(huì)計(jì)人員有業(yè)務(wù)基礎(chǔ)，能夠搭建合理的企業(yè)戰(zhàn)略體系，有助于企業(yè)在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型階段取得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。最后，要提升信息化技能。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，財(cái)務(wù)信息化、管理信息化應(yīng)用已經(jīng)日趨成熟，數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的運(yùn)用可以高效的處理會(huì)計(jì)信息核算，相對(duì)于人工核算也避免了人為錯(cuò)誤，提高了核算準(zhǔn)確率，大量的節(jié)約了時(shí)間和減少了勞動(dòng)力耗費(fèi)。市場(chǎng)情況瞬息萬(wàn)變，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量要求具備及時(shí)性，有用是數(shù)據(jù)需要及時(shí)的處理，為管理決策所用，所以在管理會(huì)計(jì)和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)融合背景下，會(huì)計(jì)人員必須要熟悉相關(guān)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，熟練掌握系統(tǒng)的操作規(guī)程，有效利用系統(tǒng)快速完成數(shù)據(jù)分析，為企業(yè)發(fā)展把握良機(jī)。

(三)構(gòu)建新的會(huì)計(jì)報(bào)告體系

第8篇：人工智能課程學(xué)習(xí)報(bào)告范文

在人類(lèi)發(fā)展史上，工業(yè)革命是社會(huì)發(fā)展的根本推動(dòng)力量。自18世紀(jì)以來(lái)，人類(lèi)社會(huì)經(jīng)歷了三次重要的工業(yè)革命。工業(yè)革命不僅能夠促進(jìn)生產(chǎn)力的提高，在工業(yè)化進(jìn)程中，國(guó)家的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、教育體系、勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)、公民生活方式等都會(huì)發(fā)生重大變化。因此，工業(yè)革命的發(fā)生和推進(jìn)對(duì)于以培養(yǎng)勞動(dòng)力市場(chǎng)所需人才為主要職能的職業(yè)教育具有重要影響，18世紀(jì)以來(lái)人類(lèi)社會(huì)整個(gè)工業(yè)化過(guò)程的推進(jìn)伴隨著職業(yè)教育總體規(guī)模的擴(kuò)張和職業(yè)教育體系的完善（張?jiān)?012）。自進(jìn)入2010年以來(lái)，關(guān)于第四次工業(yè)革命的呼聲日益高漲，2013年 4 月，“工業(yè)4.0”的概念第一次在德國(guó)漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上提出，2016年1月，在瑞士達(dá)沃斯召開(kāi)的世界經(jīng)濟(jì)論壇把“第四次工業(yè)革命對(duì)人類(lèi)社會(huì)的影響”作為會(huì)議主題，并題為《第四次工業(yè)革命：未來(lái)的就業(yè)、技能和勞動(dòng)力戰(zhàn)略》的報(bào)告。報(bào)告提出，目前，世界正在進(jìn)入第四次工業(yè)革命開(kāi)始階段?；?qū)W、人工智能、機(jī)器人、納米技術(shù)、3D打印和生物技術(shù)的發(fā)展預(yù)示著人類(lèi)社會(huì)正在經(jīng)歷一場(chǎng)涉及所有領(lǐng)域的深刻革命。而隨著整個(gè)工業(yè)體系的調(diào)整，大部分職業(yè)及其需要的技能也將經(jīng)歷根本性轉(zhuǎn)型。因此，第四次工業(yè)革命不僅是一場(chǎng)以技術(shù)革新為特征的工業(yè)革命，其更是對(duì)未來(lái)工作、技能和教育根本性變革的源動(dòng)力。從這一角度出發(fā)，職業(yè)教育與培訓(xùn)體系必須盡快作出相應(yīng)變革，培養(yǎng)適應(yīng)新技術(shù)革命所需的技術(shù)技能人才。

首先，加快培養(yǎng)適應(yīng)新興制造業(yè)發(fā)展需要的高端技術(shù)技能人才。智能化生產(chǎn)是第四次科技革命的根本特征，機(jī)器人與人工智能的應(yīng)用將給傳統(tǒng)制造業(yè)帶來(lái)翻天覆地的變化，其可以把工人從程序化的操作中解放出來(lái)，將精力集中在創(chuàng)新和增值業(yè)務(wù)上。因此，職業(yè)教育必須加強(qiáng)專(zhuān)業(yè)更新和層次發(fā)展，更加重視培養(yǎng)學(xué)習(xí)者的創(chuàng)新技能和素養(yǎng)，以加快培養(yǎng)智能制造、3D生產(chǎn)等新興制造業(yè)發(fā)展需要的高端技術(shù)技能人才。

其次，建立終身化的培訓(xùn)體系，加強(qiáng)對(duì)現(xiàn)有工人的技能提升培訓(xùn)。越來(lái)越多新技術(shù)的應(yīng)用，將會(huì)導(dǎo)致就業(yè)市場(chǎng)日益分化，出現(xiàn)低技能、低收入和高技能、高收入兩個(gè)極端。在這一背景下，沒(méi)有專(zhuān)業(yè)技術(shù)的勞動(dòng)力找工作會(huì)越來(lái)越困難，需要中低等技術(shù)行業(yè)的就業(yè)機(jī)會(huì)也會(huì)減少，新興工業(yè)革命還會(huì)削減新興市場(chǎng)廉價(jià)勞動(dòng)力的優(yōu)勢(shì)。因此，走向終身化、全民化是職業(yè)教育與培訓(xùn)體系發(fā)展的必然趨勢(shì)，以加強(qiáng)對(duì)那些被排擠出就業(yè)市場(chǎng)人的再培訓(xùn)。

第三，改革職業(yè)教育與培訓(xùn)體系的課程設(shè)置和內(nèi)容體系，重視培養(yǎng)學(xué)習(xí)者適應(yīng)勞動(dòng)力市場(chǎng)變化的通識(shí)性或穩(wěn)定性職業(yè)能力（skills stability）。從以前工業(yè)革命的經(jīng)驗(yàn)看，構(gòu)建起新型工業(yè)發(fā)展需要的培訓(xùn)體系和勞動(dòng)力市場(chǎng)機(jī)構(gòu)往往需要幾十年的時(shí)間，而第四次工業(yè)革命的一個(gè)顯著特征就是技術(shù)變化的快速性。在這一背景下，職業(yè)教育與培訓(xùn)體系必須重視培養(yǎng)學(xué)習(xí)者跨行業(yè)的通用職業(yè)技能和能力，如終身學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新能力、解決問(wèn)題能力、跨學(xué)科思維能力、重視環(huán)境友好的綠色工作技能等。同時(shí)，更加重視學(xué)習(xí)者的工作場(chǎng)所學(xué)習(xí)，培養(yǎng)其嚴(yán)謹(jǐn)?shù)墓ぷ骶窈蛯?shí)踐技能。

第9篇：人工智能課程學(xué)習(xí)報(bào)告范文

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)共享；會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)；人才培養(yǎng)模式

0前言

隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新興科技的迅速發(fā)展，財(cái)務(wù)共享服務(wù)作為一種工具、一種手段，對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)管理產(chǎn)生了顛覆性變化。財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心就是近年來(lái)出現(xiàn)并流行起來(lái)的會(huì)計(jì)報(bào)告業(yè)務(wù)管理方式，它是依托信息技術(shù)，將不同國(guó)家、不同區(qū)域的實(shí)體的會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)有效整合后放到一個(gè)共享服務(wù)中心來(lái)記賬和報(bào)告。財(cái)務(wù)共享的優(yōu)勢(shì)是不僅保證會(huì)計(jì)核算的高專(zhuān)業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化，而且還提高企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的處理效率，節(jié)省較大的人工與系統(tǒng)成本。自1999年摩托羅拉在天津建立亞洲結(jié)算中心以來(lái)，越來(lái)越多的中國(guó)企業(yè)開(kāi)始財(cái)務(wù)共享服務(wù)領(lǐng)域的探索。面對(duì)如此情形，高職院校傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)模式亟須轉(zhuǎn)型，探究適合財(cái)務(wù)共享背景下企業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)人才的需求從而適時(shí)調(diào)整人才培養(yǎng)方案，從培養(yǎng)目標(biāo)更新、課程體系重構(gòu)、教學(xué)方法改革、師資隊(duì)伍建設(shè)等方面著手改革[1]，為推動(dòng)高職會(huì)計(jì)人才培養(yǎng)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供一些思路。

1財(cái)務(wù)共享對(duì)傳統(tǒng)會(huì)計(jì)的沖擊

1.1業(yè)財(cái)融合化

在財(cái)務(wù)共享趨勢(shì)下，業(yè)財(cái)深度融合得到進(jìn)一步體現(xiàn)，財(cái)務(wù)定位從簡(jiǎn)單記賬到?jīng)Q策支持，財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)部門(mén)的聯(lián)系與合作更加密切。在財(cái)務(wù)共享服務(wù)中心，業(yè)務(wù)流程的標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)置要求財(cái)務(wù)人員主動(dòng)融入業(yè)務(wù)部門(mén)，對(duì)業(yè)務(wù)流程、信息系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)范與再造，使得業(yè)務(wù)內(nèi)容和現(xiàn)金流在共享中心模式下更為清晰，提升財(cái)務(wù)管理的廣度與深度，加深業(yè)財(cái)融合程度，也加強(qiáng)企業(yè)全面管理，專(zhuān)注于創(chuàng)造價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)控制，有助于企業(yè)管理者全面了解企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況[2]。

1.2崗位復(fù)合化

財(cái)務(wù)共享使得傳統(tǒng)會(huì)計(jì)工作模式發(fā)生了巨大改變，基于流程再造和IT系統(tǒng)整理，大量重復(fù)性、可操作的業(yè)務(wù)被機(jī)器人替代，財(cái)務(wù)人員也從大量低附加值的基礎(chǔ)核算工作中解脫出來(lái)，一些傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)崗位在逐漸被替代；但與此同時(shí)，業(yè)務(wù)型財(cái)務(wù)、戰(zhàn)略型財(cái)務(wù)等復(fù)合型人才被廣泛需要，大數(shù)據(jù)分析師、戰(zhàn)略規(guī)劃師等一些新興會(huì)計(jì)職業(yè)崗位應(yīng)運(yùn)而生。新興會(huì)計(jì)職業(yè)崗位要求會(huì)計(jì)人員具備較強(qiáng)的綜合能力，不僅要會(huì)生成會(huì)計(jì)信息，還要具備戰(zhàn)略思維、分析和決策能力，能站在戰(zhàn)略高度以全局性的視角提供決策支持服務(wù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)為企業(yè)增加價(jià)值的目標(biāo)。

1.3服務(wù)自動(dòng)化

隨著人工智能技術(shù)的逐漸成熟，共享服務(wù)的處理流程逐漸向自動(dòng)化的方向發(fā)展。以德勤財(cái)務(wù)機(jī)器人為例，它不僅能以集中或遠(yuǎn)程采集模式，對(duì)票據(jù)進(jìn)行掃描、分類(lèi)，采集錄入信息、合并和匯總各項(xiàng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并且能在既定的業(yè)務(wù)邏輯基礎(chǔ)上對(duì)各自動(dòng)化財(cái)務(wù)流程進(jìn)行判斷、識(shí)別、管理和監(jiān)控[3]，且準(zhǔn)確性和工作效率極高。在未來(lái)幾年內(nèi)，對(duì)財(cái)務(wù)共享中心來(lái)說(shuō)，很大程度上也會(huì)變成財(cái)務(wù)的自動(dòng)化工廠，而對(duì)企業(yè)而言，財(cái)務(wù)共享會(huì)根據(jù)各自不同的需求向更為柔性化的方向發(fā)展。

1.4系統(tǒng)集成化

財(cái)務(wù)共享中心并沒(méi)有單獨(dú)剝離出來(lái)運(yùn)營(yíng)，而是與企業(yè)內(nèi)部人力資源、信息中心等多個(gè)部門(mén)進(jìn)行的多門(mén)類(lèi)融合開(kāi)展，協(xié)調(diào)企業(yè)內(nèi)系統(tǒng)和企業(yè)外系統(tǒng)的工作，依托信息技術(shù)對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將原本分散的財(cái)務(wù)信息進(jìn)行高度集中、系統(tǒng)的處理，會(huì)計(jì)人員的業(yè)務(wù)處理和協(xié)調(diào)能力更高，工作效率得到大幅度提升；同時(shí)，財(cái)務(wù)共享中心的服務(wù)正在延伸至更高價(jià)值及更多服務(wù)中，從而使企業(yè)發(fā)展過(guò)程中的多業(yè)務(wù)處理成為可能。

2財(cái)務(wù)共享背景下會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)人才應(yīng)具備的能力

財(cái)務(wù)共享模式的出現(xiàn)和發(fā)展，規(guī)范業(yè)務(wù)處理流程和方式，促使業(yè)務(wù)和財(cái)務(wù)的融合，傳統(tǒng)會(huì)計(jì)崗位人才需求大幅減少，企業(yè)中原有從事大量簡(jiǎn)單操作性技能人才已逐漸被淘汰，通過(guò)調(diào)研，發(fā)現(xiàn)企業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)崗位人員的需求主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

2.1更系統(tǒng)的財(cái)務(wù)專(zhuān)業(yè)技能

財(cái)務(wù)共享模式下，企業(yè)能將標(biāo)準(zhǔn)化、規(guī)范化的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行集中處理，財(cái)務(wù)人員的分工界限愈趨明顯，少數(shù)基層財(cái)務(wù)人員甚至是財(cái)務(wù)機(jī)器人即可完成大量基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)錄入、會(huì)計(jì)核算等工作，而能對(duì)業(yè)務(wù)流程進(jìn)行改進(jìn)、優(yōu)化，進(jìn)行事前預(yù)測(cè)、績(jī)效評(píng)價(jià)，并對(duì)企業(yè)行動(dòng)提供決策支持等工作則需專(zhuān)業(yè)知識(shí)結(jié)構(gòu)較為完整、經(jīng)驗(yàn)豐富的財(cái)務(wù)人員才可勝任。而且對(duì)系統(tǒng)能掌握成本控制、財(cái)務(wù)分析、全面預(yù)算決策以及風(fēng)險(xiǎn)管理等知識(shí)的財(cái)務(wù)人員目前市場(chǎng)上非常緊缺。

2.2更全面的業(yè)財(cái)融合能力

隨著業(yè)財(cái)融合理念的不斷深入，知識(shí)結(jié)構(gòu)單一的財(cái)務(wù)人員已不適應(yīng)新的會(huì)計(jì)職業(yè)崗位要求，精通業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)的復(fù)合型人才備受青睞。在財(cái)務(wù)共享模式下，基礎(chǔ)財(cái)務(wù)核算工作均由共享中心按標(biāo)準(zhǔn)化的流程處理，使得財(cái)務(wù)人員有精力投入業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)工作中，更好地服務(wù)業(yè)務(wù)部門(mén)，積極向企業(yè)采購(gòu)、生產(chǎn)、銷(xiāo)售、投融資等領(lǐng)域滲透，為決策者提供有用的業(yè)務(wù)、財(cái)務(wù)相關(guān)信息；同時(shí)也要從業(yè)務(wù)的角度幫助他們發(fā)現(xiàn)、分析并解決問(wèn)題[4]，財(cái)務(wù)人員還應(yīng)掌握計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、管理學(xué)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、金融學(xué)等方面的知識(shí)，尤其是數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析方面的知識(shí)，從而實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)人員的技能從專(zhuān)業(yè)性向戰(zhàn)略性轉(zhuǎn)變。

2.3更強(qiáng)的團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力

財(cái)務(wù)共享中心的建立將財(cái)務(wù)人員從繁重的日常會(huì)計(jì)核算中解放出來(lái)，要求更多地與業(yè)務(wù)部門(mén)融合，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供服務(wù)，實(shí)現(xiàn)業(yè)財(cái)一體化發(fā)展；同時(shí)，企業(yè)所處的外部環(huán)境也隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展而變得日趨復(fù)雜，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和交易形式呈現(xiàn)多樣化發(fā)展，這就要求財(cái)務(wù)人員具備較強(qiáng)的應(yīng)變能力和團(tuán)隊(duì)協(xié)調(diào)、溝通能力，能處理好公司各相關(guān)部門(mén)、人員間的關(guān)系，以應(yīng)對(duì)企業(yè)內(nèi)部和市場(chǎng)外部的變化，為高效率財(cái)務(wù)工作提供保障。

3高職院校會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題

目前，雖然大部分的高職院校都陸續(xù)在進(jìn)行不同程度的教學(xué)改革，無(wú)論是教學(xué)形式還是教學(xué)方法都有所突破，但對(duì)財(cái)務(wù)共享服務(wù)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的人才培養(yǎng)仍較為稀缺，不能滿(mǎn)足社會(huì)的需要，體現(xiàn)自身的價(jià)值，具體來(lái)看，現(xiàn)行人才培養(yǎng)方案主要存在如下的問(wèn)題：

3.1人才培養(yǎng)目標(biāo)與社會(huì)相脫離

隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)的出現(xiàn)，財(cái)務(wù)共享模式被越來(lái)越多的企業(yè)所采用，原本注重核算型的財(cái)務(wù)人員，需逐漸向決策型、管理型轉(zhuǎn)變。而現(xiàn)階段，高職院校仍注重的是培養(yǎng)會(huì)計(jì)核算、報(bào)表編制等傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)工作，培養(yǎng)目標(biāo)以核算能力為主，忽視新技術(shù)、新平臺(tái)以及互聯(lián)網(wǎng)等的深度發(fā)展，缺乏對(duì)業(yè)財(cái)一體化、財(cái)務(wù)共享、智能財(cái)務(wù)等行業(yè)最前沿知識(shí)的深度了解，與企業(yè)所需的創(chuàng)新型、復(fù)合型會(huì)計(jì)人才存在較大的差距。

3.2課程體系設(shè)置難以匹配企業(yè)需求

財(cái)務(wù)共享模式不僅從知識(shí)結(jié)構(gòu)方面打破傳統(tǒng)的各個(gè)專(zhuān)業(yè)之間的界限，而且在技能要求方面也突破軟件間的操作層面，從而對(duì)人才培養(yǎng)提出更高的要求。但目前高職院校會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)在課程體系上仍偏重于傳統(tǒng)會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)課程設(shè)置，如財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)、成本會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)管理、會(huì)計(jì)電算化等，很少涉及市場(chǎng)上已開(kāi)始推廣的財(cái)務(wù)共享服務(wù)、財(cái)務(wù)機(jī)器人等行業(yè)前沿知識(shí)，缺乏戰(zhàn)略管理、風(fēng)險(xiǎn)控制、績(jī)效評(píng)價(jià)等高級(jí)技能培養(yǎng)方面的課程；同時(shí)也缺少大數(shù)據(jù)、人工智能、人際關(guān)系管理等方面的課程，不利于培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)和團(tuán)隊(duì)協(xié)作精神，不足以支撐復(fù)合型會(huì)計(jì)人才的培養(yǎng)。

3.3教學(xué)方法運(yùn)用難以達(dá)到預(yù)期效果

傳統(tǒng)的會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)教學(xué)手段比較單一，教學(xué)方法多為“教師講、學(xué)生聽(tīng)、課后做”的單向輸入方式，雖然部分課程也有學(xué)生實(shí)際動(dòng)手操作，但仍避免不了教師單向灌輸、學(xué)生被動(dòng)接受的局面，沒(méi)有體現(xiàn)以學(xué)生為中心的教學(xué)理念。從教學(xué)手段看，多媒體網(wǎng)絡(luò)以及線(xiàn)上課程資源在一定程度上搭建知識(shí)存儲(chǔ)、交流的平臺(tái)，有助于提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效率，也增強(qiáng)課堂學(xué)習(xí)效果。但在財(cái)務(wù)共享背景下，更重要的是培養(yǎng)學(xué)生系統(tǒng)性、戰(zhàn)略性的思維，“畫(huà)流程、講方案”等與實(shí)務(wù)零距離的知識(shí)需充分激發(fā)學(xué)生的主動(dòng)性與參與性，從而培養(yǎng)學(xué)生的戰(zhàn)略管理思維和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力。

3.4教學(xué)軟、硬件更新落后于社會(huì)發(fā)展

隨著信息技術(shù)的更新迭代，實(shí)務(wù)中的會(huì)計(jì)崗位發(fā)生巨大的變化，由于教學(xué)經(jīng)費(fèi)、社會(huì)資源等方面的限制，很多高職院校的教學(xué)軟、硬件更新速度遠(yuǎn)跟不上社會(huì)發(fā)展的步伐，與實(shí)務(wù)偏離較大。針對(duì)新出現(xiàn)的財(cái)務(wù)共享服務(wù)，很少有院校開(kāi)設(shè)財(cái)務(wù)共享有關(guān)的課程，即使開(kāi)設(shè)相關(guān)課程，通過(guò)教師講解，學(xué)習(xí)一定的理論知識(shí)，進(jìn)行一定程度的仿真實(shí)訓(xùn)模擬，但與會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)還有很大差距，如何讓學(xué)生在真實(shí)的業(yè)務(wù)環(huán)境中進(jìn)行學(xué)習(xí)、實(shí)訓(xùn)、實(shí)習(xí)，是當(dāng)下會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)需解決的一大問(wèn)題。

3.5師資隊(duì)伍力量薄弱

高職院校教師的理論水平毋庸置疑，但財(cái)務(wù)共享屬于當(dāng)下會(huì)計(jì)領(lǐng)域的新技術(shù)、新思路，多數(shù)教師并無(wú)財(cái)務(wù)共享企業(yè)實(shí)習(xí)、工作的經(jīng)歷，導(dǎo)致其相關(guān)技能掌握欠缺，實(shí)踐操作多為紙上談兵，無(wú)法將財(cái)務(wù)共享的理念、實(shí)務(wù)中具體運(yùn)作模式、能力需求等傳授給學(xué)生，使得學(xué)生的綜合業(yè)務(wù)能力無(wú)法得到有效提升，就業(yè)結(jié)構(gòu)性矛盾在學(xué)習(xí)的過(guò)程即已顯現(xiàn)。

4高職院校會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)方案優(yōu)化建議

4.1更新人才培養(yǎng)目標(biāo)

在財(cái)務(wù)共享背景下，高職院校應(yīng)重新定位會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)目標(biāo)，融入財(cái)務(wù)共享的技術(shù)、理念，打造多學(xué)科交叉融合的復(fù)合型會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)人才，使得人才輸出能滿(mǎn)足企業(yè)的實(shí)際需求，解決人才供給不足的問(wèn)題。在人才培養(yǎng)模式上，要充分研究財(cái)務(wù)共享帶來(lái)的企業(yè)財(cái)務(wù)工作模式的轉(zhuǎn)變，以及隨之而來(lái)的財(cái)務(wù)人員知識(shí)結(jié)構(gòu)和操作技能等方面的需求的變化，制訂符合市場(chǎng)需求的人才培養(yǎng)方案，以轉(zhuǎn)變教育理念為根本目標(biāo)，通過(guò)開(kāi)設(shè)新專(zhuān)業(yè)、優(yōu)化課程體系、推動(dòng)三教改革、加深校企合作等方面進(jìn)行完善會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)方案；同時(shí)還應(yīng)結(jié)合課程思政，注重學(xué)生素質(zhì)目標(biāo)的培養(yǎng)，樹(shù)立良好的會(huì)計(jì)職業(yè)操守以及正確的世界觀、人生觀、價(jià)值觀是當(dāng)代青年人才必不可缺的要素。

4.2優(yōu)化課程體系設(shè)置

隨著財(cái)務(wù)共享的逐漸深入，高職院校應(yīng)整合會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)課程體系，彌補(bǔ)現(xiàn)有體系中對(duì)財(cái)務(wù)共享知識(shí)滲透與融合不足的現(xiàn)狀。在具體做法上，一是適當(dāng)刪減會(huì)計(jì)核算、會(huì)計(jì)電算化、納稅申報(bào)等基礎(chǔ)類(lèi)核算課程的課時(shí)或?qū)W分；二是新增財(cái)務(wù)共享相關(guān)課程，如財(cái)務(wù)共享服務(wù)、財(cái)務(wù)機(jī)器人、戰(zhàn)略管理、風(fēng)險(xiǎn)管理等，注意加強(qiáng)云財(cái)務(wù)與內(nèi)部控制等方面的教育；三是新增跨專(zhuān)業(yè)設(shè)置課程，如大數(shù)據(jù)應(yīng)用、Python、C++等信息統(tǒng)計(jì)管理類(lèi)課程，以及人際關(guān)系溝通方面的課程，培養(yǎng)學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)思維以及團(tuán)隊(duì)合作精神；同時(shí)，也可增設(shè)“1+X”證書(shū)考核相關(guān)課程，實(shí)現(xiàn)學(xué)生畢業(yè)后與企業(yè)崗位職業(yè)做到“無(wú)縫對(duì)接”。

4.3推動(dòng)三教改革

4.3.1提升教師隊(duì)伍建設(shè)

打造既懂理論又懂實(shí)踐的“雙師型”教師是職業(yè)教育有關(guān)教師隊(duì)伍建設(shè)提出的指示，因此，高職院校應(yīng)多鼓勵(lì)專(zhuān)職教師通過(guò)不定期的實(shí)習(xí)或掛職鍛煉，深入行業(yè)一線(xiàn)，提升自身專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能水平，使專(zhuān)業(yè)教學(xué)活動(dòng)更好地與實(shí)務(wù)項(xiàng)結(jié)合；同時(shí)通過(guò)與行業(yè)企業(yè)雙向交流協(xié)作等方式，加強(qiáng)與實(shí)務(wù)界的聯(lián)系，甚至鼓勵(lì)教師和企業(yè)合作開(kāi)發(fā)新技術(shù)、新產(chǎn)品，提高教師實(shí)踐能力和產(chǎn)、學(xué)、研合作水平，培養(yǎng)教師的技術(shù)研發(fā)與服務(wù)能力，并將其運(yùn)用到教學(xué)過(guò)程中，打造高質(zhì)量、高水平的教育教學(xué)團(tuán)隊(duì)。

4.3.2推進(jìn)教材改革

近幾年，會(huì)計(jì)準(zhǔn)則以及稅法相關(guān)政策變化較大，同時(shí)由于人工智能、大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展，導(dǎo)致大量的教材更新速度趕不上行業(yè)變化的速度，因此高職院校應(yīng)鼓勵(lì)開(kāi)發(fā)本校適用的教材，靈活選用工作手冊(cè)式、活頁(yè)式等多種形式的教材，結(jié)合實(shí)訓(xùn)軟件的使用，填充課堂教學(xué)；同時(shí)，根據(jù)會(huì)計(jì)崗位需求的前沿趨勢(shì)，鼓勵(lì)教師自編或與企業(yè)共同編寫(xiě)能體現(xiàn)新技術(shù)、新方法、新規(guī)范的教材，從而促進(jìn)人才培養(yǎng)方案的完善。

4.3.3改進(jìn)教學(xué)方法

首先，應(yīng)避免傳統(tǒng)的“滿(mǎn)堂灌”教學(xué)模式，采用行動(dòng)導(dǎo)向的項(xiàng)目式教學(xué)方法，以學(xué)生為中心，無(wú)論是課前、課中還是課后，都要充分激發(fā)和調(diào)動(dòng)學(xué)生的主動(dòng)性，使學(xué)生對(duì)學(xué)習(xí)的知識(shí)和技能做到融會(huì)貫通、活學(xué)活用；其次，充分利用實(shí)訓(xùn)軟件、慕課、微課等教學(xué)資源，通過(guò)線(xiàn)上、線(xiàn)下相結(jié)合的方式，將碎片化知識(shí)串聯(lián)起來(lái)，多方面提高學(xué)生的專(zhuān)業(yè)知識(shí)和技能水平；再者，還要注重實(shí)踐教學(xué)，訓(xùn)練學(xué)生實(shí)際動(dòng)手能力以及信息收集、整理、分析和判斷能力，幫助學(xué)生更好地學(xué)以致用。

4.4加深校企合作

為了提高人才培養(yǎng)質(zhì)量，發(fā)揮高職院校實(shí)踐教學(xué)的特點(diǎn)，應(yīng)積極推動(dòng)校企合作，著力打造校內(nèi)、校外實(shí)踐基地。學(xué)生在校內(nèi)學(xué)到的理論知識(shí)可通過(guò)實(shí)踐基地的實(shí)務(wù)操作得到檢驗(yàn)，從而發(fā)現(xiàn)自身的不足和有待提升之處，有效地掌握相關(guān)技能。校外實(shí)習(xí)基地可為學(xué)生提供頂崗實(shí)習(xí)的機(jī)會(huì)，為學(xué)生就業(yè)打下良好基礎(chǔ)；同時(shí)，通過(guò)校企深度合作，聘請(qǐng)企業(yè)專(zhuān)家實(shí)踐教學(xué)，將最前沿的財(cái)務(wù)共享模式下實(shí)務(wù)操作引入課程中，培養(yǎng)學(xué)生靈活解決問(wèn)題的能力。甚至還可校企共同開(kāi)發(fā)財(cái)務(wù)共享相關(guān)教學(xué)軟件，既可推動(dòng)教學(xué)設(shè)施的更新?lián)Q代，也可在一定程度上降低企業(yè)教學(xué)軟件的開(kāi)發(fā)成本，從而促進(jìn)產(chǎn)、教融合，提升高職院校會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)人才的培養(yǎng)質(zhì)量。

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