人工智能教育的背景精選(九篇)
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第1篇：人工智能教育的背景范文
［關鍵詞］人工智能；財務機器人；會計電算化；人才培養
0引言
正如會計電算化替代傳統手工會計一樣，隨著信息化、智能化、互聯網、大數據等科技元素在會計信息化中的應用，人工智能悄然到來。自2017年“會計證被取消”，到普華永道、安永、德勤等國際會計師事務所紛紛推出財務機器人，這些舉動在財務圈引起了軒然大波，許多中職學校會計相關專業的學生，擔心基礎核算會計將被人工智能取代，對未來頗感擔憂。根據世界經濟論壇2016年的調研數據預測，到2020年，在全球15個主要的工業化國家中，機器人與人工智能的崛起，將導致510萬個就業崗位的流失，未來20年最有可能被機器人搶走飯碗的崗位包括低端制造業的生產、會計等［1］。2017年7月，中國《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能上升為國家戰略。所以筆者認為，基于人工智能背景下的中職會計電算化專業人才培養方式將面臨變革，在教學中應站在未來發展的高度，適應信息化發展，及時掌握人工智能相關技術，實現由傳統會計電算化專業人才培養向智能化管理會計轉型。
1人工智能的概念［2］
人工智能即AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的一門新的技術科學，它是指由人工制造出來的系統表現出來的智能。目前人工智能在計算機科學領域內，受到了廣泛的發揮。在機器人、經濟政治決策、控制系統、仿真系統中得到應用。人工智能是信息技術發展的必然，它已悄悄地改變著人類的各行各業。人工智能在會計行業中應用，促使會計由簡單核算向管理方向變革，推動了會計行業的發展，同時也促使著中職學校會計及相關專業的人才培養轉變。人工智能取代傳統的會計電算化操作人員是一種趨勢，但也是一種轉變，自我提升的機遇。
2中職學校傳統會計電算化專業人才培養［3］
2．1課程偏傳統基礎核算類，輕參與、管理類會計課程
在多數中職學校會計電算化教學計劃課程設計中，傳統財務會計類課程占大多數，管理會計類課程設置單一或者沒有。而財務機器人的出現，則能夠替代大部分重復性、流程性基礎會計核算工作。
2．2會計實操偏基礎性會計技能，輕數據分析、挖掘
在實踐教學及技能培養中，過于注重培養學生點鈔、傳票的翻打、會計書寫、憑證裝訂，會計電算化軟件操作機械性錄入等。在當前大數據、人工智能背景下，可以讓會計人員擺脫繁雜事務，重點放在會計數據分析與數據挖掘，為企業決策提供服務。
2．3課程偏模擬操作，輕實際操作
無論是手工核算還是會計電算化記賬，大多數實操是模擬一個企業一個月的業務，學生根據教材或老師給予的信息進行會計處理，過賬，做報表。一學期就是這樣反反復復練習。學期結束，雖然考試合格，但仍有很多學生不明白為什么這么處理，特別在月末業務處理更加模糊不清，例如工資發放，計提稅費、費用攤銷、成本及費用結轉等。還有絕大多數學生不知道真實環境如何計稅、報稅、納稅，只是理想中的學習，為了做賬而做賬。
3人工智能背景下的中職會計電算化人才培養［4］
3．1由基礎核算型初級人才向有思想的中級人才轉變
人工智能在會計行業中的應用，會計核算軟件中的基礎數據錄入、憑證錄入與審核、記賬、編制科目匯總表、材料的收發統計、報表的編制等操作很容易被財務機器人替代，但是也有一些是機器無可替代的，需要有思想的“人”來處理。例如：由于大環境變化，企業的固定資產有明顯減值趨勢，而財務機器人并不能分析與判斷這個固定資產是否會減值或減值多少，如果財務上不及時做出處理，將可能導致企業少確認資產減值損失，虛增了企業的資產和利潤，對于企業來說，這屬于信息失真。在大數據時代，中級類型的會計人才儲備相對較少，中職學校的會計電算化教育，需要培養的應當是此類會計人才。教學會學生不能只拘泥于看財務數據，還要學會合理利用有效的會計數據服務于企業的發展，提高企業的核心競爭力。
3．2由傳統的財務會計向人工智能環境下的管理會計人才轉變
財務機器人的出現，替代了傳統的財會人員進行基礎數據的錄入，日常憑證的填制、審核、記賬；憑證、賬簿、報表的生成；成本結轉、折舊等財務處理；納稅申報等，這不僅提高了會計工作的效率，減少了傳統的會計人員繁雜的日常賬務處理工作，但同時也讓傳統的會計人員失去工作。作為會計的教育者，如何讓學生在未來立于不敗之地，不被財務機器人替代，就需要學校適應時代趨勢，教學重點由傳統的基礎核算向智能管理型會計演變。會計從事的活動，除了重復、機械、煩瑣的事情外，還可以創造更多價值，比如：評估、判斷、溝通、協作、建議等。管理型計人才就是通過智能機器人核算出的精確信息，對企業的未來做出評估、預判、建議等，甚至幫助企業管理者做出決策。
3．3由會計電算化軟件操作員向人工智能會計系統的設計者轉變
人工智能環境下的財務機器人，實質就是一種自動化運行的程序，這種程序的設計，需要設計人員既要懂計算機又要懂會計。而現在的中職學校，會計電算化專業主要培養的是會計專業人才，操作會計核算軟件，而很少在計算機方面進行教學。在人工智能環境下，懂得會計專業的人才只是人工智能會計系統設計的主導者，而計算機方面人才則根據會計法及相關規則進行系統設計，自動化處理會計業務需要想到協作，融會貫通。人工智能永遠是基于系統的規則和大數據，如果規則發生變化，人工智能將無法起作用。在日常教學中，哪怕我們不能完全讓學生掌握編寫程序，但是應當教會學生看懂和讀懂程序，對機器人“思想”進行修改，也算是人工智能的掌控者，而不是被替代者。
4人工智能背景下中職學校會計電算化專業人才培養應對策略［5］
4．1更新理念與改變教學計劃
筆者認為，在人工智能背景下，在中職學校，會計及電算化專業辦學理念中應加入人工智能等相關技術，同時其人才培養方案、專業建設、教學計劃等方面都需要做出相應的調整，培養適應于人工智能時代復合型人才。例如，中職學校會計或會計電算化專業的教學計劃中，計算機方面課程開設僅有計算機應用及會計電算化軟件操作課程，數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有，這樣的教學安排不利于學生對未來人工智能的應對能力培養，應當增加相應的計算機方面課程，財務管理、會計政策、法律法規等人工智能無法替代的課程，減少將來可能被財務機器人替代的會計技能課程。
4．2提高教師人工智能等相關理念和技術
要給學生一碗水，教師必須要有一桶水，雖然人工智能的出現解決了許多教育上的難題，但是教師在人工智能背景下還需要增強自身信息化能力，學習人工智能相關理念，掌握人工智能相關技術。這就需要學校給予老師多點人文關心以及人工智能方面的繼續教育。
4．3關注人文綜合素質培養，讓人工智能為我所用
財務機器人出現，會計人員有更多時間去從事財務機器人無可替代更具有情感類的工作，這些工作需要人與人之間的溝通與交流，因此，筆者認為，中職會計電算化專業教育，不僅需要培養學生人工智能動手能力，還要關注學生思想道德、人文綜合素質的培養，提升學生的思想道德水平，教會學生愛崗敬業，誠實守信、樂于助人，激發學生的學習主動性和創造性。如果沒有良好職業道德水平，即使掌握了人工智能技術，也將會破壞規則，讓會計信息失真。我們不能教出人工智能的“奴才”，應當讓人工智能為人類所用，做人工智能的主人。
5結語
總之，人工智能正在快速又深刻地改變我們的生活和工作方式，將人工智能用于會計行業會也將會不斷得到規范。對于人工智能這類新興技術在財務行業的運用初期可能會讓學生產生恐慌、彷徨，認為學校教育無用。作為專業教師，要教會學生變革思想，提高其對會計價值的認識，提高其人文綜合素養，擁有過硬的專業技術，不斷地完善專業勝任能力，把握機會，主動迎接挑戰，那么人工智能就只是會計人員的好幫手，而不是掘墓人。
主要參考文獻
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［4］王立法．論人工智能環境下會計人才培養所面臨的挑戰及見解［J］．財經界，2018（6）．
第2篇：人工智能教育的背景范文
關鍵詞:HPS教育;小學科學;人工智能
隨著我國教育的迅猛發展，作為科學教育重中之重的小學科學教育逐漸開始被大眾所關注，所以探索小學科學教育的新思路已成為教育改革的關鍵之一。多年來，我國不斷借鑒發達國家的教育改革理念與經驗，并進行本土化研究，促進我國教育發展。
一、研究背景
HPS教育作為西方20世紀80年代盛行的理論，引入中國已有20余年。作為極其受歡迎的教育理念，憑借著自身優勢在中國教育課程改革中占據了一席之地，也為中國科學教育提供了新思路。
(一)HPS的概念界定
HPS的提出源自科學內部對科學反思和科學外部人員對科學本質認識的思考。最初，HPS指的是科學史(HistoryofScience)和科學哲學(PhilosophyofScience)兩大學科領域，但在20世紀90年代科學建構論流行后，科學社會學與科學知識社會學被引入科學教育，HPS逐漸演化成科學史(HistoryofScience)、科學哲學(PhilosophyofScience)和科學社會學(SociologyofScience)三者的統稱［1］:科學史即研究科學(包括自然科學和社會科學)和科學知識的歷史;科學哲學則是對科學本性的理性分析，以及對科學概念、科學話語的哲學思辨，比如科學這把“雙刃劍”對人類社會的影響;科學社會學則討論科學處在社會大系統中，社會種種因素在科學發展過程中的地位和作用，這包括了政治、經濟、文化、技術、信仰等因素［2］。在國外，德國科學家和史學家馬赫最早提倡HPS教育，突出強調哲學與歷史應用至科學教學中的作用。我國HPS相關研究開始晚且研究規模較小，首都師范大學的丁邦平教授認為HPS融入科學課程與教學是培養學生理解科學本質的一個重要途徑［3］。
(二)HPS教育理念融入小學科學課程的必要性
運用科學史、科學哲學等進行教學是目前國際上小學科學教育改革的一種新趨勢。2017年，教育部頒布的《義務教育小學科學課程標準》標志著我國科學教育步入了新階段，其不僅要求達成科學知識、科學探究的相應目標，也要養成相應的科學態度，思考科學、技術、社會與環境的融洽相處。該標準提出了“初步了解在科學技術的研究與應用中，需要考慮倫理和道德的價值取向，提倡熱愛自然、珍愛生命，提高保護環境意識和社會責任感”。HPS教育與小學科學課程的結合是教學內容由知識到能力再到素養的過程，是小學科學教育的新維度，改變了小學科學課程的教學環境。將科學課程中融入HPS教育的內容，可以幫助學生理解科學本質，研究科學知識是如何產生的，科學對社會的多方面影響以及科學和科學方法的優、缺點等。當《小學課程標準》將科學態度和價值觀視為科學教育的有機組成部分時，小學科學課程就有望成為HPS教育的天然載體，同時為小學科學課程滲透HPS教育提出了挑戰。目前，我國小學科學課程雖已有部分設計融入了HPS教育理念，但該融入過程仍停留在表面，融入程度低，融入方式單一。所以，研究HPS教育理念融入小學科學課程十分有必要。
(三)HPS教育理念融入小學科學課程的可行性
縱觀國內外已有的研究，將HPS教育融入小學科學課程可分為基于傳統課堂模式的正式教育課程和基于科技館、研學機構等的非正式教育課程。由皖新傳媒、中國科學技術大學先進技術研究院新媒體研究院、中國科學技術大學出版社三方通力合作、聯合打造的《人工智能讀本》系列叢書自出版以來已發行八萬套，在安徽省多個市區的小學得以應用，是青少年人工智能教育上的一次全新探索。該套叢書分三年級至六年級共四套，涵蓋了16個人工智能前沿研究領域知識點，每一節課都設有場景引入、讀一讀、看一看、試一試4個模塊。小學《人工智能讀本》作為闡述新興科技的讀本，以親切的場景對話和可愛幽默的插畫等形式吸引了眾多小學生的興趣，不僅可作為學校科學課讀本，也可以應用于課外場景。本文則以小學《人工智能讀本》為例，對HPS教育進行初步摸索與實踐，以期對小學科學教育帶來教益。
二、HPS教育理念融入小學科學的典型案例
《人工智能讀本》作為HPS教育理念融入小學科學實踐的典型案例，側重引導學生多維度、科學辯證地認識人工智能，內容包括機器學習、決策職能和類腦智能，以及人工智能的不同發展階段，帶領學生思考人工智能帶來的倫理問題以及其他挑戰，培養學生正確的世界觀、人生觀和價值觀。本研究將以《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”為例，分析HPS教育理念融入小學科學的實踐。
(一)科學史:提升課程趣味性
小學科學教育作為培養具有科學素養公眾的重要步驟，提升過程的趣味性則十分重要。過去傳統的小學科學教育注重知識的傳遞而忽略了學習過程，填鴨式教學導致學生失去對科學的興趣與探索欲，不利于公民科學素養的整體提高。而科學史作為研究科學(包括自然科學和社會科學)和科學知識的歷史，已經逐漸滲透到科學教育中來。科學史常常介紹科學家的事跡，某一知識誕生所面臨的困難和曲折過程，而將科學史融入課程可以帶學生重回知識誕生的時刻，切身體會科學。讀本作為在小學科學教育中不可或缺的工具，利用科學史內容，以敘事方式可以將科學哲學與科學社會學的思想融入教學過程中，在讀本中融入歷史，可以提升課程趣味性，幫助學生更加容易探求科學本質，感受科學家不懈努力、敢于質疑的精神，提升科學素養。例如《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”引入部分即以時間順序展開，介紹人工智能的發展與面臨的困境。在“看一看”中機器人索菲亞是否可以結婚的故事不僅為本章節提供了豐富的內容，提升了課程的趣味性，而且還融入了科學與哲學，引發讀者對于人工智能的思考。
(二)科學社會學:提升課程社會性
科學社會學是研究一切科學與社會之間的聯系與影響，包含科學對社會的影響和社會對科學的影響。科學是一種社會活動，同時也受到政治、經濟、文化等多方面影響，比如蒸汽機的誕生表明科學促進社會的發展。在科學教育的課堂中融入科學社會學不僅可以幫助學生理解科學問題，還可以通過介紹科學與社會之間的復雜關系，培養學生靈活、批判看待科學問題的思維能力。如六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”中，在介紹個人與技術的基礎上引入了政府和環境這兩個要素，使學生在更宏觀的背景下，獲得這樣一種認知:環境與技術之間有一把“雙刃劍”，個人與技術、政府與技術之間是相互促進的主客體關系。《人工智能讀本》并不全是說教性質的文字，在“試一試”中的辯論賽環節讓同學通過親身實踐，更加了解人工智能對于社會的多方面影響。通過對于科技是一把“雙刃劍”這一事實的了解，同學們可以更好地將學習知識與社會的背景聯系在一起，深刻體會科學中的人文素養，增強社會責任感。
(三)科學哲學:提升課程思辨性
以往研究發現，國內學科教材中關于科學史和科學社會學內容較多而且呈顯性，而對于科學哲學的融入內容不夠，且不鮮明。［3］科學哲學融入科學教育無疑可以提升學生的思辨性，幫助學生建立起對于科學正確而全面的認識。例如，《人工智能讀本》六年級第四單元“人工智能倫理與其他挑戰”中，引入人工智能倫理，通過介紹人工智能面對的挑戰、人工智能的具體應對策略，讓小學生了解人工智能技術發展的同時也要重視可能引發的法律和倫理道德問題，明白人與人工智能之間的關系以及處理這些關系的準則。通過“讀一讀”先讓學生明白倫理概念，再用一幅畫讓學生思考在算法的發展下，人類與機器人的關系如何定義，向學生傳遞樹立人類與人工智能和諧共生的技術倫理觀。通過這種方式，可以幫助學生逐步建立完整的科學觀，全面且思辨地看待科學，提升學生思辨性，進而提升科學素養。
三、HPS教育理念融入小學科學課程的實踐建議
《人工智能讀本》作為一套理論與實踐相結合，具有知識性與趣味性的兒童科普讀物，著重引導小學生培養科學創新意識，提升人工智能素養，產生求知探索欲望。但《人工智能讀本》作為HPS融入小學科學課程的初始，仍存在教育資源不充分、內容結合較淺等不足，為了將HPS教育更好融入小學科學課程，可從以下三方面加以改進。
(一)開發HPS教育資源
HPS教育需要教育資源的支撐。HPS教育資源來源廣泛，無論是學生的現實生活，還是歷史資料，都可以提供契機和靈感。《人工智能讀本》中收集了大量與人工智能相關的故事和現實案例，都可以作為教育資源，從各個角度達到科普的目的。在新媒體時代，進行HPS教育資源開發時，應當注意借助最新的信息與通信技術增強資源的互動性，如互動多媒體技術、虛擬現實技術、增強現實技術、科學可視化技術等。在傳統的科學課堂教學中，主要是通過圖片文字講解，實驗演示及互動來開展。這種形式對于現實中能接觸到的實驗內容，如常見的動植物、可操作的物理化學實驗等，比較容易開展。而對于地球與宇宙科學領域的知識，或者一些已經不存在的動植物，則只能通過圖片視頻進行展示，不容易進行實驗展示。通過虛擬現實技術、增強現實技術等，則可以虛擬出世界萬物，如不易操作的物理化學實驗、已消失的動植物等都可以通過虛擬現實的手段得以呈現。這些技術或能使教學內容變得生動形象，或通過營造沉浸感以使學生有更佳的情境體驗，或讓學生與教學資源進行交互從而自定義內容，服務于學生科學素養提升的終極目的。
(二)對小學科學教師進行培訓
HPS教育的關鍵是從社會、歷史、哲學等角度對自然科學內容進行重新編排，并不是將大量的內容或學科知識簡單相加，這對教師能力也提出了更高要求。目前，人工智能教學領域常常出現“學生不會學、老師不會教”的狀況，《人工智能讀本》作為內容翔實有趣的讀本可以彌補一部分缺失。但與此同時，也需要提升教師的教學能力與知識儲備。HPS教育理念不僅僅針對歷史中的科學人物，所有的學生主體也是歷史中的主體，他們也身處于社會中，并且對于生活中的各種科學現象有著自己的思考。所以教師身為引導者，需要注意到學生的思考，深入挖掘，鼓勵他們對所思內容進行反思并付諸實踐。科學史和科學哲學應當成為科學教師教育項目中的一部分，這能讓科學教師更好地理解他們的社會責任。為此，對職業科學教師進行HPS培訓便是必要的。
(三)多場景開展小學科學教育
科學素養不是空洞的，它來自學生的認識體驗，并從中獲得生動、具體的理解和收獲。《人工智能讀本》作為方便攜帶的讀本，不僅可以在小學科學課堂中作為教材使用，也可以應用在其他場景，如研學旅行、科技館等場所。課堂學習只是小學科學教育中的一個環節，家庭、科技館等也可以進行科學教育。例如，科技館與博物館可以以科學家和歷史科學儀器為主題舉辦展覽，展覽中融入HPS教育理念，學生在參觀和學習過程中學習有關科學內容。一些歷史上大型的科學實驗，學校教室或實驗室無法滿足條件，但在大型的場館中可以實現。例如，研學旅行作為目前科學教育中最受歡迎的方式之一，已被納入學校教育教學計劃，列為中小學生的“必修課”，正逐漸成為學生獲得科學知識的另一個途徑。研學旅行作為一種集知識性、教育性、趣味性和娛樂性為一體的旅游形式，通常伴隨著知識教育的過程，包括科學知識的普及，所以也是開展小學科學教育的重要場所。在該場景下，運用《人工智能讀本》等新興手段進行科學教育往往取得事半功倍的效果。
結語
目前，HPS教育理念已經積極嘗試運用到小學科學教育中，包括學校內的正式學習以及學校外如科技館、博物館、研學旅游中的非正式學習之中。其中，科技史以時間維度為線索創造豐富資源的同時也可以提升課程趣味性;科學社會學以科學與社會之間的相互關系幫助學生理解科學本質，提升科學素養;科學哲學則以哲學的視域審視科學的誕生提升學生思辨能力。未來，HPS教育結合小學科學則需要更深入，在資源開發、教師培訓以及應用場景等方面加以改進，為提升國民科學素養做出努力。
參考文獻:
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第3篇：人工智能教育的背景范文
【關鍵詞】大數據時代；人工智能；計算機網絡技術
引言
科學技術的飛速發展，使計算機網絡成為人們生活和工作的重要組成部分。在計算機應用領域，將人工智能與大數據進行融合，可有效解決計算機網絡管理中安全性的問題。然而，在大數據時代背景下，由于人工智能技術的發展仍處在探索階段，在計算機網絡技術中的應用還存在許多問題。基于此，深度探討人工智能應用優勢，并針對人工智能在計算機網絡技術中的應用提出幾點建議，具有十分重要的意義。
1大數據時代人工智能技術的含義及應用優勢
1.1大數據下的人工智能技術
人工智能作為計算機技術體系下的分支，是一門融合開發和研究為一體，主要作用于開發人類智慧所應用的科學技術。在人工智能不斷發展的歷程中，對于人工智能的探索逐漸延伸至管理學、語言學、社會學等學科，使人工智能能夠更好地接近人類大腦，完成對社會中存在各類要素和信息的采集，并模擬出人腦對圖像和聲音出現的反應。在大數據時代背景下，人工智能可借助大數據內容多和規模大的特征，替代人們完成部分工作，為人們生活和生產提供便利，以進一步增強人們的幸福感。人工智能與大數據的配合，可將人類思考習慣進行數字化處理，并完成對數據的儲存。在未來發展中，人工智能可實現對人類日常生活的復制，實現機械化的自動操作和控制。通過大數據和人工智能的相互配合，可為人類和技術的發展提供更廣闊的空間。1.2大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用優勢在大數據時代背景下，人工智能在計算機網絡技術中應用所體現的優勢，主要體現在以下幾方面：①完成對信息的預測，在計算機網絡運行中，要想提升運轉速度就要及時處理系統中存在的模糊數據，但對于這部分信息價值的辨別存在一定的難度。如依照傳統處理方法會增加系統運行成本，對系統造成影響。在大數據時代人工智能的干預，可依據模糊分析理論更有效辨別信息價值，完成對信息的預見，進而實現計算機網絡運行效率的提高。②增加網絡監管能力，計算機系統的快速發展使得計算機網絡結構日趨復雜，為網絡監管帶來難度。而人工智能的參與可實現對網絡的分類管理，不但提升管理的效果和能力，還為網絡營造更加安全的環境。③人工智能強化數據整合，在人工智能和大數據相互協作下，對于計算機網絡空間中存在的信息進行快速整合，完成對各類資源的有效配置。還可加快資源整合的速度，減少資源的消耗，降低計算機網絡的運行成本。
2大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用對策
2.1計算機網絡安全管理中人工智能的參與
①在計算機網絡網絡安全入侵檢測中應用人工智能。在大數據時代下，計算機網絡環境日趨復雜，各類病毒和木馬的入侵可對網絡造成不可逆的影響。而在計算機網絡管理中應用人工智能，可通過對以往入侵情況的分析，建立數據集成的系統，通過數據編碼將入侵特征進行編碼轉換，在系統中儲存完整的信息。一旦計算機網絡出現入侵系統的情況，對網絡安全造成威脅，系統就可依據設定對入侵類型進行辨別，并完成安全處理，保障計算機系統和網絡的安全。②數據挖掘技術在計算機網絡安全管理中的應用。數據挖掘主要是指將網絡從主機會話中分離出來，并通過對網絡控制實現計算的規范化，并將其產生的數據儲存到數據庫中，在遇到網絡風險時就能完成數據的辨別。③人工神經模擬。人工智能的模擬技術可模仿人類大腦的思考和處理邏輯，在網絡運行中，可對噪聲等要素進行識別，并通過檢測，完成對網絡的安全性檢查，提升網絡運行安全性，提升檢測的質量。④危險信息攔截和垃圾處理。在計算機網絡安全管理中，人工智能可在網絡系統中建立智能防火墻，對部分危險信息進行識別，并完成攔截。還可在系統設置訪問權限，提升安全防控的效果。同時，在垃圾處理方面，人工智能和大數據的相互配合，可實現對網絡遺留數據痕跡和垃圾的檢測，快速找到包含病毒的文件，并在人工智能處理模式下完成病毒的處理，消除網絡中存在的安全隱患。另外，人工智能可完成對系統資源的掃描，通過對信息的分析和處理，將數字化數據反饋給用戶，使用戶更加直接地了解計算機網絡的運行狀況，為進一步保障計算機網絡安全提供幫助。
2.2計算機網絡管理系統中人工智能的導入
①系統數據庫技術。在計算機網絡系統中，利用人工智能技術將計算機系統運行的內容轉化為數據，將簡單內容在變為復雜的程序，在運行中對其進行不斷的優化，找到有效的運行方式，實現對系統對有效的管理。這種人工智能和大數據的相互配合，可有效彌補傳統數據加工在內容邏輯性方面的缺陷，并通過數據庫的建立，使得計算機網絡系統在運行速度和儲存空間方面都得到提升。②智能問答技術。在計算機網絡搜索功能中，人工智能技術的參與可使得用戶利用部分有效信息就能獲得海量的資源，提升網絡資源的使用效率。這種智能問答方式主要以簡單指令為核心，通過對關鍵詞的識別在海量數據中快速篩選到相關的資料，獲取到用戶需要的內容。這種工作方式可減少搜索的時間，完成對資源的合理應用。比如，用戶在搜索欄中輸入“流行樂”，當下在音樂市場中流行的樂曲都能顯示出來，并帶出“流行樂”相關的搜索標簽，找到更多相關的信息和數據，減少搜索的時間，并提升搜索的整體質量。③智能技術。計算機網絡系統可完整記錄用戶的搜索數據，并從海量資源中挑選出相關內容，完成對用戶的精準推送，這種服務的機制，可減低用戶大量搜索的時間，并在短時間內找到更有效的相關信息，提升計算機網絡系統的應用效果，帶給人們更多的便利和幫助。
2.3計算機網絡運營系統中人工智能的支持
目前，計算機網絡與行業領域的深度融合，奠定了計算機網絡的發展基礎。同時計算機網絡所支持的各類平臺，可為整體網絡管理工作的開展提供對接渠道，依托于信息傳輸機制，可有效提高數據傳輸的時效性，進一步為行業的發展提供保障。（1）在企業管理方面。大多數企業在運行過程中，將產生大量的數據信息，有價值與無價值的信息將呈現出同步傳輸的模式，計算機網絡系統的應用，則是對此類數據信息進行有效整合與分類，為管理人員提供一定的信息決策支持。人工智能的融合，對于原有的計算機網絡運營系統來講，則可有效建立起一種基于人工智能實現的運算環境，通過大數據技術的價值信息挖掘、神經網絡與模糊網絡的精密算法等，可有效提高數據信息的統計能力，以此來節約企業資金成本的投入。此類人工之能的導入可為企業經濟管理建立一種數據運營框架，在相關信息的輸入下，可按照有序性的運算模式實現數據的分析，進而提高企業自身的運營質量。（2）在教育教學方面。計算機網絡與教育領域的結合，是我國教育改革的一個重要實現載體，通過網絡海量資源的支持，可為學生提供更為全面的信息。例如，以人工智能技術為載體的信息分配機制，其可有效建立起一智能化數據體系，學生通過網絡進行作答時，計算機系統的分配機制可依據學生作答情況，將各類信息進行精準記錄。同時，平臺本身還可依據學生的作答信息進行學習行為方面的預期分析，然后針對某一時間點下數據信息呈現出的異常特性來分析出學生學習行為的發展方向，并將此類信息及時反饋到系統中。通過此類信息的正確界定，可對教師的教學行為以及學生的學習行為等進行有效規范。人工智能的支持下，可令計算機網絡呈現出智能化運作的特性，對于當前信息時代的發展態勢來講，智能化、自動化的運營模式在行業領域中屬于一種必然導向，為此，應針對行業本身的需求，界定出技術的應用形式，以此來發揮出技術應有的價值效果。
第4篇：人工智能教育的背景范文
由于時間太近，我們還很難一下子看清這次人工智能參加高考的長遠意義。不過，在我看來，如果人工智能能在高考這個教育的牛鼻子上有所突破，無疑是教育信息化的一大喜訊，具有不可估量的影響。
在教育信息化幾十年的發展歷程中，信息技術似乎一直有意無意地“躲著”考試，甚至和考試“對著干”。君不見，信息技術進入教育領域，強調的就是技術能帶給學生全新的學習方式，強調讓學生借助技術實現自主、協作、探究式的學習，強調技術帶給學生個性化的、快樂的學習。唯獨不強調用技術手段輔助考試、復習，因為技術和考試一旦“結盟”，在應試教育的“人灌”之余，豈不是會被扣上“機灌”“電灌”的帽子？
其實我們的心里都清楚，高考才是中國教育那根最大的指揮棒。假如有一天，技術能對高考產生影響，進而改變學生中學在校六年的學習方式，那才是邁出了技術改變學習的最堅實一步。
其實，換個角度看問題，我們就會豁然開朗。技術與考試相結合，就一定是要把學習的過程變成“機灌”“電灌”幔磕訓啦荒蓯前蜒生從重復的、機械的、繁重的考試復習中解放出來，讓他們有更多的時間去思考學科本身的意義，有更多的時間去體悟學習自身的樂趣，甚至是有更多的時間去擁抱藍天白云嗎？
學霸君創始人張凱磊對記者說，據他們的研究，以數學為例，中學階段大概有3529個考點。對于高考而言，平均每個考點做3～4道題就夠了。也就是說，出于純粹應試的考慮，學生在整個中學階段的試題量應該在1萬道左右。可現實是，目前絕大部分學生在中學階段面對的練習題有3～4萬道。這就意味著，其中四分之三的題目是不需要做的，屬于過度訓練，一個學生花在數學學科上的時間，有75%被浪費掉了。
第5篇：人工智能教育的背景范文
關鍵詞：人工智能 科學技術 倫理問題
一.人工智能的背景
人工智能是計算機科學的分支，它企圖了解智能的實質，并研制出一種新型的以人類思維相似的方式做出相應反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智能的思想萌芽最早可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨。十九世紀，英國數學家布爾和摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。（1）50年代至70年代，人工智能相繼出現了一批顯著的成果，這一階段的特點是重視問題求解的方法，忽視知識重要性。（2）隨著第五代計算機的研制進入了80年代，人工智能得到迅猛發展。它的研制形成了一股研究人工智能的熱潮。（3）90年代，由于國際互連網的技術發展，將人工智能更面向實用。研究人工智能出現新的。
二.人工智能的發展給人類帶來倫理問題
（1）人工智能的情感問題。情感問題是千百年來人們一直在談論的話題。明斯基認為，通過把我們的身體部分看做是大腦可以使用的資源，就可以改變它們的精神狀態。因此，現在人工智能界的一種觀點認為情感是一種特別的思維方式，我們可以利用它來增加我們的機智。智能機器人畢竟是一個賦予一種人類情感程序的機器，實質上還是沒有人類的意識，只有固定的程序。
（2）人工智能機器的責任問題。人類不斷向前發展，社會不斷進步，人類把人工智能機器研制出來，賦予一定的程序，幫助老人，照顧小孩等；愛，不僅是男女之間的愛，也有父母對子女，這種愛是相互的。人們要面對智能機器的情感控制，我們不能把它視為一臺機器，應該視為人類其中的一員，他們是一個種族，我們要對研制出來的人工智能機器負責。智能機器賦予人類的情感，我們也要給予同等的情感。我們不僅要研制智能機器，我們也要愛護和保護他們。
三.人工智能的問題對策
（1）人工智能情感問題研究。我們可以看出人工智能的機器情感是一個極其復雜的問題，這不僅涉及到人工智能的技術層面，同時情感是一種特殊的思維方式，機器是同樣可以具有情感的。人類可能賦予人工智能一定的情感程序，我們要把人工智能的看成一類種族，讓人工智能與我們共同創建美好的大家庭。
（2）人工智能的責任問題研究。隨著人類社會的不斷發展和進步，人工智能技術研究將成為人類不可避免，人類研究人工智能不僅會給人類帶來幫助，也會給人們的帶來一些困惑。我們在研究人工智能機器要考慮到，智能機器發展到一定程度的時，智能機器可以自己轉變程序，人類要研究一種機器人的法律規范，也要賦予研究機器人的科學家一定的法律法規。
四.人工智能的影響
（1）人工智能帶來負面影響。隨著現代科學技術的發展，人工智能給人類帶來幫助，也給人們帶來了一些問題，像氣候變暖，生物物種的滅絕，新型細菌的出現等。
（2）研究人工智能涉及的學科領域。人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程的智能行為學科，主要包括如下領域：專家系統、機器學習能力、模式識別、人工神經網絡。在智能領域里最關鍵的問題之一，就是機器學習的問題。一旦機器有了學習能力，人類的未來發展難以預料！
（3）人工智能的積極影響及美好前景。人工智能的發展還沒有到達一定水平，人工智能機器就可以和人做朋友，可以作為家里的一份子出現，進入人們的生活。我們在未來要研究人工智能的發展，也要研究人工智能出現以后所帶來的問題，把人工智能的優勢發揮的更好，給人類帶來更美好的未來。
結束語：
第6篇：人工智能教育的背景范文
30年前，有人說電腦將會改變我們的世界，當時的人們認為這是天方夜譚，不料今天幾乎家家戶戶都擁有了電腦；10年前，有人認為智能手機將更深刻地影響我們的生活方式，人們照樣認為不可能，而今天手機連接一切卻逐漸成為了現實；同樣，今天李彥宏提出“中國大腦”設想，也有很多人認為是不接地氣，事實上，人工智能卻是跟我們未來的生活息息相關。
從目前來看，人工智能貌似與我們的現實生活距離十分遙遠，實際上它已經開始走入我們的生活，而且正以一種磁懸浮般的速度向我們奔來，人工智能已經打響21世紀新的軍備賽。
社會層面，人工智能成改善民生新利器
人民生活水平的高低一直都被作為發達經濟體與發展經濟體最明顯的區別和寫照，而人工智能的普及將會對人民的生活水平帶來翻天腹地的變化。
首先，在家庭生活方面，如果家里擁有保姆機器人，就可以免去苦于找不到保姆的煩惱，解決日常家庭勞務所憂。有些人可能會認為這還很遙遠，實際上日本已經開始在試用家庭保姆機器人了。我們再來看看眼下各大科技公司所倡導的手機連接一切：清晨，伴隨著悠揚的背景音樂起床，一天都感覺很精神；起床時，窗簾已經悄悄拉開，這個時候甜美的聲音開始播放當天的天氣預報；起床后，水溫已經設置為適合自己使用的溫度，不用擔心水溫時冷時熱；洗簌后，廚房已經傳來早餐的香味；上班前，不必擔心門窗、電視等是否關上；晚上回家前，可以通過手機提前打開熱水器，到家后就可以直接洗個熱水澡。
其次，在醫療健康領域，目前已經有很多智能硬件公司推出了智能醫療硬件產品，能夠及時地反應出人體的健康狀況。比如機器視覺系統自動完成乳房X光檢查和其他醫學影響的分析，通過模擬醫學專家診斷、治療疾病的思維過程能夠讓機器人自動診斷病人病情等。人工智能在醫療方面的應用一方面能夠改善就醫條件和環境，另一方面也能大幅提升醫療技術水平。
其三，我們再來看看人工智能對教育的影響。通過借助人工智能，我們的教學場景將得到極大改善，而通過人工智能和大數據的應用，老師也能更好地把握學生的學習情況并進行針對性的輔導。
不僅僅是教育、醫療、家庭等方面，人工智能將會人民生活的方方面面產生巨大的影響，它將會成為未來全球各國改善民生的新利器。
經濟層面，各國借人工智能再創經濟神話
目前發達國家都已經紛紛推出了自己的人工智能計劃，人工智能已經成為了發達國家經濟體向前繼續邁進的動力和標志。
一、歐盟耗資10億歐元打造人腦計劃。該項目旨在建立一套基于神經科學的全新的、革命性的信息通信技術，建造一種模擬神經元功能的芯片，然后將芯片用于建造超級計算機。
二、美國大腦計劃。美國通過借助DARPA部門，然后將每年的研究經費劃撥給各個大學的實驗室、科技公司等用于各式各樣的前沿研究，目前該部門已經與谷歌、IBM等科技公司達成了合作，并獲得了多項人工智能重要科研成就。
三、日本機器人計劃。目前日本工業的老齡化問題非常嚴重，為了推動日本經濟繼續發展，日本聯合各大企業推出了機器人計劃。通過機器人、無人搬運機等人工智能技術的應用，日本工業再次走上了世界前列。
中國的人工智能技術剛剛起步，而人工智能對于中國的經濟發展是難得的一次新機遇。李彥宏所提出的“中國大腦”計劃如果能夠得到順利實施，將對中國的科技創新發揮至關重要的作用。目前我國的經濟正在加速從投資驅動為主向創新驅動發展為主的轉變，人工智能作為未來科技創新的決定性力量，它是中國經濟繼續實現騰飛的有力保障。在未來的全球經濟競爭中，可以說誰在人工智能上領先了，誰就能引領未來的新經濟時代。
企業層面，科技巨頭爭先恐后
目前全球的科技巨頭諸如谷歌、百度、微軟、IBM、Facebook等都已經紛紛涌入到了人工智能領域，它們在以下五個層面展開了激烈的競爭。
一、圖像、語音識別技術
在圖像、語音識別技術領域競爭最為激烈的當屬谷歌和百度。借助移動搜索，百度和谷歌都向語音、圖像識別技術發起了猛烈的進攻。谷歌通過連續的收購確立了其在圖像、語音識別技術方面的領先地位，而百度則通過組建以吳恩達、余凱、張潼、徐偉等人才組成的豪華專家團隊，并堅持自主研發，最終在語音識別技術上超越了谷歌和微軟。
二、深度學習
在深度學習方面，微軟、谷歌、百度、Facebook、IBM等科技巨頭都投入了巨大的力量。日前，微軟的研究人員在學術論文中表示，微軟最新的深度學習系統在分辨2012年版的ImageNet圖像數據庫時，錯誤率只有4.94%，相比于普通人的5.1%，這是人工智能首次在識別圖像的錯誤率上面超越了人類的水平。
三、無人駕駛
最早將人工智能技術應用到汽車領域的是谷歌，隨后國內的百度、華為也先后向無人駕駛技術發起了挑戰。未來百度自動駕駛計劃的核心方向就在百度大腦，它可實現人與汽車的語言互動，車輛定位，駕駛輔助甚至自動駕駛等功能。而華為則通過聯合東風汽車共同打造無人駕駛汽車。
四、智能家居
說起目前的智能家居，谷歌、蘋果、微軟等都已經在摩拳擦掌，而國內的智能家居格局競爭更是相當激烈，已經形成了戰國紛爭的局面：小米+美的、海爾+阿里+魅族、聯想+百度、360+格力、騰訊、華為等。
五、機器人
人工智能未來的最終方向就是意識機器人的出現，通過機器人的使用，企業能夠節省大量的成本和提升效率。對于機器人公司的收購，谷歌總是樂此不疲，去年谷歌連續收購了10來家機器人生產企業。而百度開發的“小度”機器人走紅網絡則向我們表明：機器人將會受到越來越多人的歡迎。
其實不僅僅是科技巨頭，已經有越來越多的創業公司正在涌入到人工智能領域。對于企業來說，人工智能是一次絕好的商機，它的產值將在萬億規模以上。
軍事層面，人工智能打響新的軍備賽
著名軍事理論家張召忠可謂對李彥宏“中國大腦”計劃給予了高度肯定，并且認為它將有助于軍隊現代化建設。事實上，在我國軍方的一些研究機構，已經在網絡科學、神經科學等領域有很好的投入，并獲得了一些階段性的成果。此次，人工智能如果能夠上升到國家戰略，對于軍隊科技的創新將有著深淵的意義。
目前，各國的軍事機器人、無人駕駛飛機等早已應用了人工智能技術。有人說未來的戰爭是無人飛機、機器人之間的戰爭，對此我絲毫不懷疑。而這場戰爭的勝負也就取決于誰擁有更先進的無人飛機和軍事機器人，也就是取決于人工智能技術，一場有關人工智能的軍備賽早已悄然打響。
第7篇：人工智能教育的背景范文
人工智能（Artificial Intelligenee，簡稱Al）是在計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、哲學、語言學等多種學科相互滲透的基礎上發展起來的一門新興邊緣學科。他主要研究如何用機器（計算機）來模仿和實現人類的智能行為。人工智能理論研究如何用人工的方法模擬、延伸和擴展智能，主要是理工學研究者所從事的工作，以自然智能理論為基礎，如果能弄清各種自然智能的工作機制及其各個功能部件的結構關系，就可以通過已經高度發達的電子的、光學的和生物的器件構筑類似的結構對其進行模擬、延伸和擴展，從而實現人工智能。通過幾十年的發展，已經形成了較為系統的理論體系，包含了極為豐富的內容，并在實際中得到了廣泛的應用，發揮了顯著的作用。
2 人工智能的發展概述
50年代，人工智能的概念首先提出后，相繼出現了一批顯著的成果，如機器定理證明、跳棋程序、求解程序、USP表處理語言等，在這一階段，人工智能專家重視問題求解的方法，忽視了知識的重要性，導致在機器翻譯等方面出現了失敗，使人工智能走入了低谷。從60年代末到70年代，專家系統的出現，使人工智能研究出現了新。隨著第五代計算機的研制，人工智能得到了很大的發展，這一時期人工智能的主要方向就是制造智能機器人。80年代末，神經網絡理論和技術得到飛速發展。到90年代，由于網絡技術特別是國際互聯網技術的發展，人工智能開始由單個智能主體研究轉向基于網絡環境下的分布式人工智能體的研究，另一方面因為計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大，計算機的硬件有了突飛猛進的發展，許多原來無法完成的工作都能實現，因此，人工智能出現新的。其中有些技術已經實用化，人工智能深入到社會上生活的各個領域。
3 英語教學系統設計分析
隨著大學英語教學水平及大學新生英語水平的不斷提高，教育部對大學教學大綱有了新的規定，對大學英語教學有了新的要求，對非英語專業學生有了更高的要求， 在這種情況下，有多媒體技術和網絡技術支持的計算機輔助的大學英語教學迅速發展，這種教學方式旨在將傳統課堂教學與現代信息技術結合起來，實行網絡課程和傳統課堂的優勢互補，但是，目前的英語計算機輔助教學存在著種種問題，主要表現一下幾個方面：
（1）師資不足問題。學生增多及英語小班化教學引起了師資短缺，英語教師精力不足，要從根本上解決這個問題就是要在有限師資下，提高教學質量，有針對性教學。
（2）學生基礎知識不牢固問題。在大學教學改革下，英語教學的重點己經有了轉移，教師沒有多余的時間和精力給學生鞏固基礎知識，比如詞匯、語法，基礎知識在一定程度上阻礙了學生英語水平的提高，因此，要高效率幫學生鞏固基礎知識，進一步提高教學質量。
（3）學生自主學習意識不足問題。自主學習包含自我監控、自我指導、自我強化三個過程，要采取有計劃的或已經熟練達到自動化程度學習的方法，督促學生定時有效的安排學習時間，使學生通過自我監控、反饋和調節實現學習目標。
4 英語教學系統功能結構分析
本系統采用B/S模式（瀏覽器/服務器）的體系結構，構建基于internet的網上教學輔助系統。系統包括兩個兩個模塊：大學英語教學輔助專家系統、學生自主學習系統。整個系統包括四種用戶：領域專家、英語教師、學生、系統管理員。用戶登錄時，根據不同的身份擁有不同的模塊操作權限。
系統管理員：主要是指系統擁有者指定的對系統進行日常維護的人員，主要權限包括用戶管理（對教師用戶、學生用戶、領域專家用戶進行查詢、增加、刪除、修改）、題庫管理（添加、查詢、修改、刪除）、修改密碼等。
領域專家：指具有多年教學經驗的資深英語教師，能夠透徹分析英語試題中所涉及到的知識點、程度、確定度，能給出訓練神經網絡時所需要的既定格式的樣本。主要權限包括知識庫維護（對靜態知識庫和動態知識庫進行添加、查詢、修改、刪除）、神經網絡樣本維護（添加、查詢、修改、刪除）、密碼修改等。
教師：指普通英語教師，每個英語教師都有指定的班級和學生，主要權限有組織考試、上傳考試結果、分析指定學生群體的知識點掌握情況等。
學生：指能夠通過系統管理員給定的用戶名密碼登錄系統的普通學生。主要權限有參加練習、自我診斷、歷史練習診斷、知識點強化練習（系統根據歷史練習診斷結果，結合記憶學原理進行練習）、修改密碼等。
第8篇：人工智能教育的背景范文
據統計，2017年中國人工智能核心產業規模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業規模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低，越來越多的創業公司加入人工智能的陣營。
2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。
如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。
第一部分人工智能行業發展概述
1.人工智能概念及發展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。
自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。
人工智能發展歷程
2.人工智能產業鏈圖譜
人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。
A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。
人工智能產業鏈
資料來源：創業邦研究中心
第二部分人工智能行業巨頭布局
巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。
資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
第三部分機器視覺技術解讀及行業分析
1.機器視覺技術概念
機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。
機器視覺的兩個組成部分
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
2.發展關鍵要素：數據、算力和算法
數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。
深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。
3.商業模式分析
機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。
（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口
這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。
此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。
國內外基礎算法應用對比
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口
軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。
4.投資方向
（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備
從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，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題。
機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。
（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片
以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。
（3）新興服務領域的特殊應用
前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。
（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵
機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。
第四部分智能語言技術解讀及行業分析
1.語音識別技術
（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫
語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。
（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流
語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。
（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢
低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。
麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。
在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。
2.自然語言處理（NLP）發展現狀
（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展
深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。
深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。
（2）NLP主要應用場景
問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。
圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。
機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。
對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。
（3）創業公司的機遇
1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。
2)應用于垂直領域的自然語言處理技術
避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。
第五部分人工智能在金融行業的應用分析
人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面。基礎層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。
人工智能在金融行業的典型應用情況
資料來源：創業邦研究中心
第六部分人工智能在醫療行業的應用分析
1.人工智能在醫療行業的應用圖譜
人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。
圖 人工智能在醫療行業的應用圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.人工智能在醫療行業的具體應用場景
醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。
藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。
虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。
第七部分智能駕駛行業分析
1.智能駕駛行業產業鏈
智能駕駛行業的中心業務是以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、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。
產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。
智能駕駛產業鏈圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.智能駕駛市場分析
伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。
按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。
根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年 將達到 3100 億美元。
第八部分中國人工智能企業畫像分析
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。
地域分布
全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。
行業分布
從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。
從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出， 目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。
收入情況
收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。
最新估值
企業最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業估值超過15億元，還有企業估值達到百億級別，如優必
選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業)
第九部分典型企業案例分析
1.Atman
企業概述
Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業經驗豐富的產品團隊創辦，提供專業領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫學、新聞、法律等專業領域語言智能專家，為專業領域用戶賦能，推動專業領域用戶進入人工智能時代，助力專業領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。
目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。
企業團隊
創始人&CEO：馬磊
清華大學計算機系畢業，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創業者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。
Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。
核心技術與產品
技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業領域翻譯效果在公測標準和行業客戶測試中均持續領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。
Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。
機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業需求自動生成專業文檔，適用于所有專業寫作場景，可大幅減少專業報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業領域寫作效率。
知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統為專業領域用戶提供智能數據源管理、海量專業數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業大數據為基礎的業務輔助能力。
2.黑芝麻
企業概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發企業，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創達、車聯天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。
企業團隊
團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業，平均擁有超過15年以上的產業經驗，畢業于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。
創始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發和設計、圖像處理算法研發和圖像處理芯片設計。
核心技術和產品
在汽車領域，黑芝麻可提供車內監控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。
3.乂學教育
企業概述
乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。
企業自主研發了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業發表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室。
主要產品
學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。
智適應學習人工智能系統
智適應學習人工智能系統模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。
業務模式
線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯網在線上學習課程。開創教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。
4.云從科技
企業概述
云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業國家隊，是中科院戰略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業標準的企業。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。
云從科技奠定了行業領導地位： 國家肯定，國家發改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業；模式創新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業應用平臺。
企業核心團隊
創始人
周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。
周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發表60余篇文章，被引用上千次。
核心技術團隊
云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發中心組成的三級研發架構。目前研發團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。
技術優勢
全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業視覺、醫學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。
云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業智能識別技術 PK實戰中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業。
在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。
正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環境光線強弱的影響等諸多優點，受到國際巨頭公司的關注。
行業應用
目前國內有能力自建系統的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。
5.Yi+
企業概述
北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業提供視覺內容智能化和商業化解決方案。致力于“發現視覺信息的價值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。
目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。
企業團隊
團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、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。
創始人&CEO：張默
北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創業創新碩士。連續創業者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區合作伙伴經理，主機Linux中國區負責人，中國區開源聯盟負責人，年銷售額數億。 2013年創業于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。
核心技術與產品
技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協議。 Yi+的系統由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優異成績。
公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：
行業解決方案
針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。
營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業。
智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。
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銷能力。
相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、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。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。
6.擎創科技
企業簡介
擎創科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統IT運維／企業運營管理，為企業客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。
核心團隊
擎創團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業級軟件開發和運維經驗；而產品總監屈中泠則來自甲方，創業前為浦發硅谷銀行企業架構師，深知甲方對企業運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業服務市場的團隊，如今在智能運維企業服務賽道繼續領跑，讓擎創科技成為最懂企業的客戶，最值得企業客戶信賴的軟件廠商。
主要產品
“夏洛克AIOps” 作為擎創自主研發的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業、鐵路民航、能源電力等涉及國家發展和民生問題的多種行業。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區聯合頒發的“年度最具影響力AIOps產品”獎。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規劃從傳統ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統IT運維監、管、控三個層面，并將相關運維數據及業務數據實時展現。
“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業的業務數據進行預測，幫助企業提前規劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發生。
商業模式
目前，擎創科技已與多家金融和制造行業標桿客戶形成穩定的合作關系，包括浦發銀行、浦發硅谷銀行、國家開發銀行、上海鐵路局、銀聯、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。
核心優勢
第9篇：人工智能教育的背景范文
關鍵詞：人工智能；人類智能；思維；技術元素
1 基本概念界定
1.1 人工智能
人工智能是在20世紀中期以后產生的學科，人工智能就是用機器模擬人類的智能活動，從而用機器代替人類行使某些方面的職能。人工智能是通過探索人的感覺和思維的規律來模擬人的智能活動，電子計算機是人工智能的媒介和基礎。阿倫?圖靈說：“如果一臺計算機能騙過人，使人相信它是人而不是機器，那么它就應當被稱作有智能。”如果以此為標準來界定機器的智能，那么人工智能的發展之路仍然任重道遠。
1.2 人類智能
智能簡單地說就是智慧與能力，是綜合、復雜的精神活動功能，是人運用自己已有的知識和經驗來學習新知識、新概念并且把知識和概念轉化為解決問題的能力。智能活動往往和記憶力、感知力、思維、判斷、聯想、意志等有密切的聯系，人類的智能表現在能夠進行歸納總結和邏輯演繹，人類對視覺和聽覺的感知以及處理都是條件反射式的，大腦皮層的神經網絡對各種情況的處理是下意識的反應。
1.3 什么是思維
思維是事物的一般屬性和內在聯系在人腦中的間接的、概括的反映。思維的形式包括概念、理解、判斷、推理等。思維往往借助于語言來表達，由直接的感受即感性思維轉化為理性，透過現象看到事物的本質，發現普適性的規律。芒福德說人類是“精神的制造者”而不僅僅是“工具的制造者”，因為人類具備思維能力。
2 基于“技術元素”視角下的人工智能
“技術元素”這一說法是凱文?凱利提出的，技術元素就是從人類意識中涌現出的一切東西，包括技術具象的工具，也包括文化、 法律、社會機構和一切智能創造物。凱文?凱利說：“科技是人類的發明，也是生命的產物。”居所是動物的技術，是動物的延伸部分，人類的延伸部分是技術元素，科技發明是我們基因創造的軀體的外延。
2.1 人工智能是技術進化的成果
凱文?凱利認為人類的延伸由思維產生，因為思維具有創造力，才促使了技術的進步，才創造出了以往沒有創造出的東西，所以，“如果說科技是人類的延伸，那也與基因無關，而是思維的延伸。因此科技是觀念的延伸軀體”。
技術元素伴隨著語言、工具的誕生成為人類不可或缺的伙伴，從古至今，除了極少的例外，各種技術都沒有消失，而是進化成不同形態的技術。人工智能作為一種科技物種，隨著技術的進步而產生發展，是技術進化的成果。
2.2 人類與技術共同進步
一切生物都有天然的借助外力的本領，從鉆木取火到航空航天，人類經歷了漫長的發展，或者說是進化，技術作為一種手段、一種工具從來都與人類相伴相生。“技術元素”賦予技術以生命，人是技術進化的動力，而技術的進化也促進了人類社會的發展，二者是密不可分的。科技與人類正在逐漸融合，或者說人類已經成為科技最適合的載體；“技術元素”的發展雖然具有一定程度的自主性，但是它的發展軌跡從某種意義上來說也是人類意志的體現。人作為技術發展的動力之一與“技術元素”同步運動。
3 人工智能能否超越人類
對于這個問題人們有兩種極端的看法：一是認為人工智能必將取代人類，不久的將來人類會淪為機器的奴隸；二是對人類的主體地位有著極度的自信，認為機器始終都是被人控制。前者的依據是人工智能的發展極其快速，超越了人類智能的進化速度，人工智能取代人類只是時間問題。后者的依據是人工智能不具有生命特征，無法融入生物圈從而和自然發生聯系，只能作為人類活動的工具而存在。我更偏向于第二種觀點，是基于以下幾個原因：
3.1 缺乏創造性的“特長生”
人工智能開發出的機器可能是某一個領域的“特長生”卻不是全才。比如AlphaGO是圍棋特長生卻不能唱歌，計算器是數字計算的天才卻不能陪人聊天，情感機器人負責陪伴和情感安慰卻不能真正懂得人類的喜怒哀樂，如此等等，它們按照既定的程序運行，各司其職、各得其所，不會偏離軌道也不懂得創造。
塞繆爾說：“機器不能輸出任何未經輸入的東西。”目前最先進的機器人也是依賴于軟件運行，軟件是通過人來完成更新升級，人工智能實際上是人類智能的外在表現。人體是一個復雜而龐大的系統，人有特定的背景和生活習慣，人腦的發育會受到所經歷的事件和社會環境的影響，能夠靈活運用，組合所接受的信息，具備綜合分析問題的能力。人腦的控制系統復雜和精密程度遠遠超過智能機器人，因此，人工智能在技術上不及人類智能，它依賴人類智能而進化，能夠勝任人類制定的任務，卻缺乏人類智能的創造性。
3.2 不能思維的人工智能
在回答“機器能否思維”的時候，我們首先應該對思維進行界定，思維是人腦特有的功能。人腦是一個高度發達的系統，是人類意識活動的物質載體。“電腦思維”在功能上會向人腦思維不斷接近，但是兩者之間存在不可消除的界限，“電腦思維”是一個簡單的邏輯過程，模擬人腦思維功能和思維信息過程，它在本質上區別于人類思維。人腦思維除了能夠接受外部信息以外，還能對信息進行主觀的加工。人們已經能制造出類人機器人，可是它不能和人一樣思維嗎，因為思維不僅僅是人腦的生理機能，離開社會實踐和人際交往是不能產生思維的。
3.3 是輔助而非替代
人工智能簡單明了地說就是人類用來改造世界的技術手段，是輔的工具，而不是對人類的替代。人工智能出現的歷史并不久遠，前文說到了技術和人類的共同進化，當人類有能力利用工具來處理復雜繁瑣的工作時，這是人類的進化，也是工具的進化。
人工智能被用于幫助人類進行某項工作，才能解放人力，人類智能才可以更好發揮主動性和創造性。人工智能承擔了人類活動中基礎的、不可或缺的、復雜的工作，從而使人類智能轉向更核心的科研創造以及思維和判斷上來。在人與人工智能的關系上，二者是相輔相成、相互補充的，而不是互相排斥、完全替代
4 結束語
人工智能與人類智能的關系是互為補充、相互制約的，人與技術的融合是必然的。目前人工智能的更新升級必須依賴與人類智能，人類智能的進化程度關系到人工智能的先進程度“技術元素”的進化也要受到社會條件的制約。人工智能可能在某一方面出強大的功能，但是它缺乏思維和創造性，這一點是致命的缺陷，工具作為人類器官的延長，是人類智能的外化之物，被人類智能的發展程度所局限。
參考文獻
[1]凱文?凱利.科技想要什么[M].熊祥譯.北京：中信出版社，2011.
[2]尹傳紅.當機器智能超越人類[N].中國科學報，2015，04（03）.
