人工智能在综合能源服务中的应用场景分析

AI在综合能源服务的应用场景分析

2018-04-26

目录

一、 背景分析 (1)

二、 市场描述 (3)

三、 市场需求分析 (4)

四、 商业机遇 (8)

一、背景分析

能源项目存在资产投入量大、融资成本高、资产回收期长、投资收益稳定、专业门槛高等特点。为获得良好的投资回报，在能源项目投资、运营、推出过程中，需要不断创新，提高能效，降低能耗，提供增值服务内容，提升能效。

负荷预测

管网数字仿真（潮流分析、水力分析）

供需优化调度

用能优化分析

用能负荷辨识

分布式发电策略（光伏发电、燃气发电、风力发电）

储能策略（储电、储冷、储热）

微电网运行策略

微电网稳定性控制策略

负荷响应和控制策略

区域能源网间调度策略

设备画像

设备运行仿真

设备异常分析

设备故障诊断

设备故障预测

设备检修计划

检修人员调度

检修人员激励

备品备件计划

能源运输调度

能源存储调度

用户画像

用户用能仿真

用户需求分析

用户异常分析

用户信用分析

用户风险分析

项目画像

投资商机挖掘

项目投资分析

投资风险预测

投资方案设计

合作伙伴画像

能源采购计划

多能源需求组合

售能套餐最优配置

二、空调行业BOT“校园模式”

广州华联私立学院2000多间宿舍不久前在很多短时间内变成了空调房，让众多师生惊叹不已。该校大四学生小李说，学院所有宿舍的空调都由企业负责免费安装，学校每年按租赁合同支付服务费用，“再不必惧怕炎炎酷暑了”。

随着人们生活水平不断提高以及全球气候逐步变暖，大部分居民社区以及政府部门、事业单位及商业单位等公共场所都配备了空调。然而，由于学校属于教育单位，过去的建筑设计并未考虑空调设施电力容量，再加上新增空调需要大笔现金支出，学校管理者即使愿意响应学生们要求为宿舍配置空调的呼声，但现实困难却成为横亘在中间的拦路虎。在这种背景下，空调企业志高考虑到学校的特殊性和现实困难，充分发挥国际上市公司优势，决定在全国范围内推出“爱进万家校园”为主题的租赁服务，为学校宿舍、教室、食堂配备空调提供最佳解决方案。

据综合采购项目部负责人张是斌介绍，根据租赁服务设计方案，他们将为学校免费安装全部空调，包括前期的线路改造、更换电表、线路增容等都基础工作，投入使用后还会派遣专业售后人员驻点服务。此外，志高还为所安装的空调全部购买了安全保险，加强风险管理。学校要做的事情，就是作为单位法人代表与公司签订租赁合同并配合办理相关手续。只要所有手续完成，空调使用权就转移到学校。

由此可见，这种新颖的租赁服务模式，让学校享受了近乎“0操

心”的服务。相对于传统的买卖关系，企业不但要承担资金、收费管理与专人服务等压力，操作繁琐，而且每个项目跟进服务为工程的寿命周期，时间跨度大，成本收回周期长。所以，企业在抢得市场份额的同时，对公司经营的挑战自然也会放大。

三、市场需求分析

（一）分布式光伏运维

进入2017年，我国光伏应用市场格局双转移特点明显，新增装机呈现集中式光伏收窄和分布式光伏提速的态势。伴随分布式光伏市场的爆发，其运维市场也迸发出巨大的潜力。

预计2020年光伏发电规模达到110GW以上，其中分布式光伏60GW。如果以2015年光伏发电系统平均成本7元/瓦，运维占1%的成本计算，分布式光伏运维市场规模就将突破40亿元。

目前分布式光伏也处于“抢地盘”阶段，项目开发的资金和技术门槛较低，以致项目开发者、EPC以及设备供应商都在临时充当着运维商的角色。光伏电站运维水平参差不齐，一些电站存在运维规章制度混乱，执行力不强，且有一部分在设计、施工和验收阶段就缺失规范，严重影响了电站发电量的提升和正常运行。不少中小型开发业者像游击队一样，对于建成的电站没有运维能力，很多电站建成以后便无人问津。

一个光伏电站建设起来很容易，但是后期运营与维护则是长达25年的事情。电站设备质量能否得到保障，常规的巡检和故障预警能否及时发现问题并解决问题，直接关系电站能否多发电，能否切实

利好老百姓。在全国铺设运维网点比较耗费精力与成本，目前我国大多数运维企业并未形成较大的服务网络。然而，分布式光伏因规模小、地点分散、并网等级低、大多依附在建筑上，这对后期运维“门槛”提出了更高的要求。

（二）分散式风电运维

近年来，随着风电规模化迅速发展，为我国风电运维行业带来了巨大需求。据预计，到2020年，我国拟核准风电项目装机总量为1.5亿千瓦，带来的风电运维服务需求将在10万台风机，换算成市场容量将达千亿以上。近期国家能源局印发《分散式风电项目开发建设暂行管理办法》，预计分散式风机将迎来快速发展。

在风电机组投运的最初几年，尚处于质保期，可由主机厂商提供售后服务，由于过去几年风电机组大量强装，未来几年将有大批风电机组出保，风电运维行业将迎来快速发展，后期的运维服务潜力巨大。

由于出保后主机厂商提供的运维服务价格高、反应慢，不利于风电场经济效益。因此，出保后专业的风电运维服务企业便大受欢迎，从而取代了主机厂商售后服务，成为风电运维市场的重要主体。

据统计，目前风电出质保期运维服务市场年产值已由2013年的88.65亿元增至2015年的147.75亿元，增势强劲。

开发商自主运维通常是大型风电企业设立的运维服务公司，主要服务于自己的风电场；委托制造商运维是风场业主不具备独立运维服务的条件或能力，需要借助风电机制造商进行运维；独立第三方运维是未来发展趋势，但目前实力有限，只针对某个领域维护。

无论是哪种模式，风电运维企业提供的服务大体有技术咨询、风机全年维护、风电场整体运行、风电机组定检、技改大修工程等。从服务内容也可以看出，风电运维可挖掘潜力很大。

（三）分布式燃气电站运维

中国的燃气发电业务具有较大增长潜力，但相对高昂的成本和缺失的期货市场，正在削弱其调峰和环保价值。据中国天然气发展“十三五”规划，到2020年，国内天然气发电装机规模将达到1.1亿千瓦以上，占发电总装机比例超过5%，与2016年相比，新增装机量增幅超过80%。

为了实现优势互补，国内的燃气电厂大多为合资建设，一般由国有大型发电企业、省属能源投资集团和石油天然气供应企业这三类企业共同运营。目前国内燃气发电成本经济效益不佳，是燃煤发电成本的2-3倍，由于相对高昂的成本，加上电力和天然气均无期货市场，气、电缺乏联动机制和管理价格风险能力，因此天然气发电业主迫切需要降低运维成本。

燃气电站运维具有技术门槛高、危险系数大、设备昂贵、备品备件昂贵、对主机厂依赖度高等特点，普通的第三方运维队伍难以承担，目前核心运维检修工作主要依靠主机厂家完成，

（四）配电设施运维

公共配电网过去主要由电网公司承担运维工作，随着电力体制改革的推进，增量配电网所有权发生改变，业主单位也不再是电网公司，不一定具有足够的配电设施运维能力。另外过去部分大型工业园区、

厂区、楼宇等单位内部配电设施由业主单位自行运维，伴随着降低成本，这部分业务逐步向社会开放。配电设施主要包括配电变电站（110kV、35kV、10kV）、开关/环网/开闭柜、塔/杆/墙上配电自动化设备、配电线路、主要用电设备，由于配电设施运维技术难度不高，具有资质的第三方运维队伍众多，备品备件生产厂家众多，市场较为开放。据估计目前全国专线用户约有10万户，专变用户数量约有200万户，目前大中型城市普遍会有超过2万个10KV 的用户侧变电站，这些变电站主要是居民小区、社会公共事业单位、学校、医院、企业厂矿、大型商场、商务楼宇在使用。按照一个变电房五万元技术改装费计算，初步估算就是超过万亿的市场规模。

（五）储能运维

储能具有延缓电网设备投资、降低配电线路网损、降低备用容量需求、提供电力辅助服务、调节电力市场等积极意义，目前发展迅猛。2016年中国新增规划、在建的电化学储能项目装机规模高达845.6MW。预计到2020年底，中国电化学储能技术的累计装机规模将达到2GW。

由于电化学电池、飞轮电池、燃料电池、储热锅炉、储冷锅炉等各类储能设备的工作原理不同，运营工况、性能衰退曲线、工作寿命等区别很大，储能设备需要与配电网中的电源、负荷协同运行才能发挥最大的价值，需要根据价格变化动态调整充放时段以获取最大的经济利益，这些都对储能运维提出了较高的要求，易形成技术门槛。

储能电池的换新、改容、梯次利用、报废回收需要涉及到专业的

团队和备件服务，利润率高，使得储能运维具有较高的利润。

由于电池市场已经相对成熟，产业链相对健全，储能运维服务方不会对电池厂家形成技术依赖，因此市场竞争环境较好。

四、商业机遇

（一）共享运维

分布式能源运维具有单点成本低、价值贡献小、技术难度低、相似度高、单点频率低等特点，因此可以效仿共享单车，采用共享运维服务的模式，打造统一的共享运维平台，为专业的第三方运维团队、设备厂家、备品备件厂家和能源设备业主开放运维服务商机，并在平台上提供专业的运维服务工具，为运维服务各相关方赋能。 （二）云运维

借助于云平台，为能源资产业主、能源用户、第三方运维团队、设备厂家建立服务平台，在云端实现对各环节商机的撮合，提供各种赋能工具赋能，获取数据和价值。

（三）物业能源管理

依托园区、楼宇、企业的物业管理公司，以物业管理范围为合同能源管理的落地平台，借助智慧化能源运维平台（本地或云端），通过能源设备运维、调度监控、能源购销、节能改造等服务手段，形成可持续发展的创新服务业态。物业能源管理（PEM）是在建筑节能领域实施合同能源管理的一种创新性节能服务模式，其基本形式是利用传统的物业管理平台开展合同能源管理业务，主要特征是在物业管理服务中融入综合能源服务，达到为业主节约能源投入、为物业管理公

司增加经济收益的目的。

（四）能源托管

将能源设备运维、调度监控、能源购销、节能改造全面承包，完成对设备、人员、财务的统一管理，实现对业主和用户的一体化服务，并通过服务收费、节能收益、备品购销、能源贸易、金融产品等方式获利。

（五）综合能源服务

依托能源运维，与能源业主和能源用户产生粘性，进而提供多元化的综合能源服务。

人工智能金融的六大应用场景

中国金融服务业数字化转型的速度，在全球范围内名列前茅，金融科技发展的规模和前景都不容小觑。伴随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的崛起，金融行业正跨入金融与科技结合的新阶段——智能金融。 埃森哲（Accenture）此前曾发布“与AI共进，智胜未来——智能金融研究报告”重磅研究报告指出，智能金融不仅仅是一个前瞻的概念，而是可以应用到各个金融细分领域的大趋势，是金融与科技融合发展的必然结果。在各领域中，支付、个人信贷、企业信贷、财富管理、资产管理，以及保险六大板块，将是智能金融未来发展的重中之重。

埃森哲对智能金融六大应用场景做出了进一步的深度剖析表示，随着算法和数据的突破，智 能金融应用率先在通用领域发力，解决效率提升的问题；随着数据在细分领域的积累和整合，智能金融的应用不断向拓展各细分场景、提升业务效能的方向进步，展现出多样化的金融应 用布局。 场景一：支付：智能创新最前沿 作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟，支付将进入“万物皆载体”的新阶段。 首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支 付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。

其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大 大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本。 场景二：个人信贷：全链条智能化 针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验，是金融业未来的努力方向。 继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技 术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的客户基础上，借助智能技术构建强有力的风控体系，准确评估客户信用风险，成为促进个人信贷健康发展 的重要环节。

案例分析·人工智能带来新挑战

【2017中公遴选·案例分析】 人工智能带来新挑战 【导语】2018各省遴选考试在陆续进行，由于遴选考试信息非常繁多，中公公务员遴选考试网会及时公布最新的遴选考试信息，便于考生查阅。 背景链接 近年来，全国每年执业医师资格考试中考生的总体通过率基本保持在25%左右。2017年11月国家医学考试中心发布了“2017年国家执业医师考试临床综合笔试”合格线，而某机构研发的机器人取得了456分的成绩，大幅超过360分的临床执业医师合格线，标志着人工智能在全球范围内首次通过医考笔试。(11月15日《新安晚报》) 无独有偶，机器人裁缝“Sewbot”每22秒就能生产一件T恤衫，每天能生产80万件T 恤。使用这种机器人生产，在全球范围内，即使是最便宜的劳动力市场也无法与之竞争。 综合分析 近年来人工智能在各领域的突破，自人工智能在围棋领域击败人类棋手，展示出强大的棋力后，各方就对人工智能未来的发展充满信心。人类社会将进入智慧生命时代。当然，也有部分人对人工智能产生恐惧，认为其会取代人类工作，进而产生强大的抵触情绪。 [取得的成就] 人工智能已在越来越多的领域得到应用。在传统行业的重复性劳动环节，已经实现了大规模替代人工的现象，无人工厂、无人仓库等越来越普遍，生产效率、产品一致性非常高，成本也大幅度降低。而且，人工智能还会写新闻、写诗、画画、炒股等，几乎所有的领域，人工智能都在涉足并显示出强大的替代能力。事实上，在医疗领域也早就引入人工智能了，诸如手术机器人、智能医疗系统等，都是人工智能技术应用的结果，效果还非常好。 [挑战与问题] 人工智能发展的不确定性带来新挑战。人工智能是影响面广的颠覆性技术，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，将对政府管理、经济安全和社会稳定乃至全球治理产生深远影响。 同时，也要清醒地看到，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大;科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局;人工智能尖端人才远远不能满足需求;适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。 参考对策 人工智能的发展必须以人类社会的稳定与福祉为前提。这是一项国际共识，也是人工智能发展全球治理呼声增多的重大背景。要倡导开源共享理念，促进产学研用各创新主体共创共享。遵循经济建设和社会伦理协调发展规律，积极参与人工智能全球研发和治理，在全球范围内优化配置创新资源。 坚持市场主导。遵循市场规律，坚持应用导向，突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用，加快人工智能科技成果商业化应用，形成竞争优势。把握好政府和市场分工，更好发挥政府在规划引导、政策支持、安全防范、市场监管、环境营造、伦理法规制定等方面的重要作用。 部分来源 原标题：国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知 原标题：人工智能，新起点上再发力来源：人民时评作者：余建斌 原标题：为人工智能铺就发展快轨来源：人民日报作者：盛玉雷

人工智能完成总结报告

完成总结报告 项目名称：数独游戏设计与实现组员：王郑合 2014204081 栾杰 2014204080 文宽 2014204104 二〇二〇年三月二十四日

1 问题描述 1.1 问题说明 数独游戏起源于瑞士，由十八世纪的瑞士数学家欧拉发明，是一种数字拼图游戏，其游戏规则是： ①在9×9的大九宫格内，已给定若干数字，其他宫位留白，玩家需自己按照逻辑推敲出剩下的空格里是什么数字。 ②必须满足的条件：每一行与每一列都有1到9的数字，每个小九宫格里也有1到9的数字，并且一个数字在每行、每列及每个小九宫格里只能出现一次，既不能重复也不能少。 ③每个数独游戏都可根据给定的数字为线索，推算解答出来。 1.2 数独求解描述 由于数独游戏的推广与普及，在当今世界上有着大量的数独爱好者，本项目的目的就是按照数独的游戏规则，通过对数据结构的分析和人工智能算法的研究，利用计算机程序来实现对已知数独游戏的快速求解。 1.3 数独出题描述 数独游戏挑战者的水平各异，对数独题目的难度要求各不相同，所以本项目致力于设计一种算法，使其在尽可能短的时间内生成不同难度等级的数独题，以满足不同水平游戏者的需求。同时，该算法还要考虑到三个方面要求：可变化的难度、解的唯一性和算法复杂度最小化。

2 功能分析 2.1 数独求解 数独虽然号称是数学问题, 但在求解时几乎用不上数学运算方法，事实上它更像是一种思维方式。数独游戏开始后，要想在空格中填入正确的数字，先要根据数独游戏规则对1-9分别进行逻辑判断，然后选择正确的数字填入空格。另外，由于某个格子填入数据时，有可能还要对原来已填入的数据进行修正，所以可以考虑使用递推和回溯搜索来求解数独问题。 2.2 数独出题 出题时，要能保证算法生成的数独题具有可变化的难度和唯一解,该算法内部应该包含有对数独题的求解和评级功能。本项目使用了一种基于“挖洞”思想的数独题生成算法，将该算法的设计工作分为评级、求解和生成三部分工作。利用随机数出现的概率不同来确定不同的难度，通过避免重填一个被“挖去”的格子，或者回溯到一个曾经无法“挖去”的格子，来降低算法的复杂性。 2.3 题目保存 当用户需要退出却仍没有完成数独题目的解答时，可以选择是否保存当前的求解进度。如果需要，本系统会帮助用户将目前未完成的数独题目的解答进度保存起来，以便用户下次使用本系统时，可以继续解答上次未完成的题目。 2.4 题目读取 用户可以在程序开始运行后，选则读取一道之前保存起来的题目进行解答，被读取的题目将会显示到程序界面上。

1.3 人工智能成功的实例

1.3人工智能成功的实例 在形成和第一个兴旺期，人工智能研究出现了一些较有代表性的工作（这个时期AI研究的主要方向是机器翻译、定理证明、博弈等）。 1953年，美国乔治敦大学组织了第一次机器翻译的实际实验。 1954年7月，IBM公司在701计算机上做了俄译英的公开表演。 1956年，Newell(艾伦.纽厄尔)和Simon(西蒙)等人首先取得突破，他们编的程序Logic Theorist(应用启发式技术)证明了《数学原理》第二章中的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条定理，走上了以计算机程序来模拟人类思维的道路，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。 1958年定理证明方面取得新成就，美籍数理逻辑学家王浩在IBM704计算机上以3-5分钟证明了《数学原理》有关命题演算的全部220条定理，还用了几分钟证明了该书中带等式的谓词演算的150条定理中的85%，1959年再接再厉，仅用了8.4分钟就证明了以上全部定理。 1959年，IBM公司的Gelernter(格伦特尔)研制出平面几何证明程序。 博弈同样是AI第一个时期的研究热点

1956年Samuel研制了跳棋程序，它在1959年击败了Samuel 本人，又在1962年打败了美国一个州的跳棋冠军而荣获州级冠军。也在1956年，Selfridge研制出第一个字符识别程序，又在1959年推出功能更强的模式识别程序。 1960年，McCarthy建立了人工智能程序设计语言LISP。从1957年开始，Newell、Shaw和Simon等人就开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序GPS（持续研究了十年，69年发表最后版本）。 1963年，Green公布了BASEBALL（有关美国棒球赛的问答系统）。 1963年Slagle发表了符号积分程序SAINT，用86道积分题做实验（其中54道选自麻省理工学院的大学考题），结果做出了其中的84道（1967年Mosis以他的SIN程序再创记录，效率比SAINT提高了约三倍）。 1965年Roberts编制了可以分辨积木构造的程序，开创了计算机视觉的新领域。 1965年Robinson独辟蹊径，提出了与传统的自然演绎法完全不同的消解法，当时被认为是一项重大突破，掀起了研究计算机定理证明的又一高潮。 而年轻一代(以斯坦福大学的年轻教授Feigenbaum为代表)认为,万能的逻辑推理体系根本就不可能存在,它最大的弱点是缺

2019人工智能产业投资分析报告

2019人工智能产业投资分析报告 前言： 人工智能(AI)将接棒移动互联网，成为下一轮科技创新红利的主要驱动力。透过丰富的数据采集(互联网和IoT)、更快的数据传输(5G)、更强大的数据运算处理(AI)，科技企业和传统企业将在更广泛的领域深度融合。 AI将广泛助力传统行业转型，渗透互联网竞争下半场，催生无人驾驶、城市大脑、工业互联网、农业大脑、智慧医疗、Fintech、机器人等广义AI 应用，酝酿万亿级市场和投资机会。

▌AI主导下一轮科技创新红利AI孕育万亿级别市场 人工智能(AI)指利用技术学习人、模拟人，乃至超越人类智能的综合学科。人工智能技术可以显著提升人类效率，在图像识别、语音识别等领域快速完成识别和复杂运算。 此外，面对开放性问题，人工智能技术亦可通过穷举计算找到人类预料之外的规律和关联。自1956年“人工智能”概念首次被提出，AI技术“三起两落”。 本轮人工智能腾飞受益于持续提升的AI算力对神经网络算法的优化。 AI产业链分为:基础层、技术层、应用层。 基础层主要包括:AI芯片、IoT传感器等，技术层主要包括:图像识别、语音识别、自然语言处理NLP、知识图谱等，应用层的场景包括:无人驾驶、智慧安防、智慧城市(城市大脑)、金融科技(Fintech)、智慧医疗、智慧物流等领域。 AI市场规模快速成长。 中国是全球第二大AI力量，人工智能企业超过1000家。

2018年中国AI市场规模约330亿元人民币，全球AI市场规模约2700亿美元。我们预计，中国人工智能市场规模有望成长至万亿量级，成为下一轮科技创新红利的主导力量。 Statista预计2019、2020年，全球人工智能市场规模将分别增长59%、61%，成长至6800亿美元量级。 我们判断，中国人工智能市场有望在2030年达到万亿量级，传统行业和技术的结合是主要的应用领域，2G(对政府）和2B（对企业）将成为主要的营收来源。

2018年中国人工智能创新应用白皮书

２０１８年中国人工智能创新应用白皮书

报告背景介绍 在全球人工智能发展的浪潮下，市场对人工智能的投入与期望空前巨大，正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态以及与市场预期间的距离，成为了各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了参考信息与建议，同时也为人工智能企业在具体行业发展方向的选择上提供了参考。 我们的讨论将由四个部分组成，第一部分为人工智能发展背景介绍，对人工智能的概念、发展历史、人工智能企业目前发展状况、人工智能未来的技术与应用走向进行讨论；第二部分为人工智能的商业应用情况，将讨论人工智能能够为各行业带来的具体价值，评估各个行业目前应用条件的成熟程度；第三部分梳理总结了人工智能在20个行业的80个具体应用场景，并详细介绍典型的行业应用场景与案例；第四部分将为企业当下如何借力人工智能给出行动举措方面的建议。 此份独立报告整合了中国人工智能学会与罗兰贝格在数字化领域积累的项目经验与素材，以及对人工智能领域初创企业管理人、各行业内企业经理人、人工智能研发人员的访谈等多方信息数据源，旨在提供具有落地意义的参考与建议，推动人工智能的应用与发展。

执行总结 今年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大成本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展已突破了商业领域对其应用效果的预测，受到风险投资基金的热烈追捧，人工智能技术的应用场景也在各个行业逐渐明朗，开始带来降本增益的实际商业价值。 在巨大的产业需求规模与强有力的金融投资支持下，中国在全球新一代人工智能中发展态势良好，北京、深圳和上海在人工智能企业与人才积累上名列全球城市前茅，中国人工智能产业的发展进入了技术逐渐渗透到各行业产生实际价值的阶段。 根据大量行业研究，我们发现，除了互联网行业以外，汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业等数据基础比较完善、数据资源比较丰富的行业具有最为成熟的发展基础与最大的市场应用潜力。根据我们的估算，在中国至2030年，在金融行业，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶等技术上的突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，预计人工智能技术将带来约4200亿人民币的降本与增益价值。我们在价值链的研发、制造、营销、服务以及物流等环节上梳理并描述了这些典型行业内人工智能的主要应用场景。 就中国企业应如何把握机遇，抓住战略机会，我们提出了一系列的行动建议。企业在制定人工智能发展计划时，首先应当明确在当前业务场景下的应用机会点，这些机会点应当能够带来足够的商业价值，并且企业自身也具备应用这些机会点的条件。企业需要通过研究外部市场发展情况，了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技在价值链各环节上的商业应用案例。其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供包括组织、流程、KPI等各方面的支持与引导。最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关的配套能力支持计划执行。 新一代人工智能技术的应用将给各行业带来众多新的可能性，甚至有可能颠覆现有的行业格局并可能重塑行业，我们期待看到中国的企业在新一次人工智能浪潮中抢占先机。

人工智能课程报告-138071解读

研究生课程考试成绩单 任课教师签名： 日期：

浅谈基于人工神经网络的日负荷预测 学号：138071 姓名：万玉建 摘要 本文是作者在学习《人工智能》课程以后，结合作者本人工作的需要，根据《人工智能》课程中人工神经网络知识和在网上搜索到的相关资料，提出关于电力系统日负荷预测，运用基于人工神经网络的算法的组网结构和实现步骤的一些简单的构思和设想。 1引言 本人一直从事电力系统监控软件研发和管理工作，电力系统监控软件监控的对象就是电力负荷情况，而电力负荷预测则是系统的高级应用，它是根据历史的负荷数据，预测未来的负荷情况。由于电力负荷资源不可储存性，即发电机发出多少电，实时就要用多少负荷量，因此，就要求事先需要知道未来的用电负荷。正确地预测电力负荷，既是为了保证人们生活充足的电力的需要，也是电力工业自身健康发展的需要。 日负荷预测是指对未来1日的负荷进行预测，一般每15分钟一个负荷点，1日共96个数据。实际工作中，当天上午负荷预测人员根据昨天和更前的历史负荷数据预测明天的负荷数据，然后按一定格式生成文件上传到相关负荷管理部门。之前公司负荷预测软件中提供了线性回归法、曲线拟合法、平均值外推法、最小二乘法等负荷预测算法，但是这些算法都只是根据历史负荷数据进行一些数学的运算，没有考虑天气、节假日等情况，这些因素是负荷变化的重要的因素，而这些算法无法将这些因素量化并参加计算。 本学期学习了《人工智能》课程，其中有关于人工神经网络知识，这让本人想起来早在几年前在设计负荷预测软件时，曾经看到有人使用基于人工神经网络，把天气、节假日等因素加进来的进行预测的算法，当时也想增设这样的算法，但因为对算法不是很理解和其他种种原因一直没有实现。而今，恰好在课本学了人工神经网络，就考虑设计一种基于人工神经网络的负荷预测算法。本文描述这种算法的构思和设想。 2影响负荷预测因素的分析 由于电力系统负荷是一个很复杂的非线性系统，有许多直接或间接的因素都会对电力系统的日负荷产生直接的影响。但是在实际的负荷预测中，又不能考虑太多的影响因素。这一方面是收集这些资料困难，另一方面因素太多会造成建模困难，并且会带来大量的计算。因此，在考虑神经网络输入量的问题上，应抓住其中几个最具特征的影响因素。根据对历史负荷的分析，一般可把负荷分为两类：周期性负荷和变动性负荷。周期性负荷，或者说标准负荷，反映的是负荷自身变化的基本规律，呈较强的周期性，尤其受到时间周期的影响。针对短期负荷，时间周期因素包括：周周期、日周期等。它们对于日负荷的曲线模式有着极为重要的影响。 在气象条件中，起主要作用的是温度因素和天气状况。因此为了在负荷预测中考虑这两方面的影响，本文对每天的气温的输入变量可以进行分段处理，将天气状况中最重要的气温因素进行量化处理并作为神经网络的一个输入量。这样就更加能够体现出实际负荷的变化情况。

2017年面向大数据的人工智能技术综述报告

面向大数据的人工智能技术综述报告 【摘要】 本文通过分析人工智能技术当前的主流分类及所采用的核心技术，对其现状进行梳理，据此总结出目前所存在的问题及难点，并在上述研究和分析的基础上，探讨在大数据快速发展的背景下，人工智能技术的发展趋势和关键技术领域，就面向大数据的人工智能技术未来发展的相互关系和潜力进行一些初步探讨，提出可以利用大数据完善人工智能技术的建议。 【关键词】面向大数据；人工智能；发展趋势 引言 2016年正好是人工智能诞生60周年，它从科学成果逐渐转化为商业应用成果，并在人们的生活中逐渐起到越来越重要的作用。近年来，人工智能技术日益融入金融、科研等各个领域，随之而来的是大量的新型信息数据和资料的产生。当人工智能遇上大数据，究竟会引爆怎样一种改变世界的力量？是更大的数据让人工智能凸显出独立性，还是更强的算法成就了机器的自我学习？ 对于进入机器学习的时代，应用需求已经超越了原来普通的编程和数据库所能提供的解决范畴，面对空前庞大的数据量，通过人工智能技术将可能提供智能化的处理服务解决方案。面对大量的数据，如何进行整合处理，将大数据用于实时分析并对未来预测，使当下获取到的数据信息能进行有利于现有行为的分析预测，转化为有利的资源，俨然成为新的思潮。 １.研究背景 1.1 大数据和人工智能的概念 什么是大数据？是技术领域发展趋势的一个概括，这一趋势打开了理解世界和制定决策的新办法之门。根据技术研究机构IDC的预计，大量新数据无时不刻不在涌现，它们以每年50%的速度在增长，或者说每两年就要翻一番多。并不仅仅是数据的洪流越来越大，而且全新的支流也会越来越多。比方说，现在全球就有无数的数字传感器依附在工业设备、汽车、电表和板条箱上。它们能够测定方位、运动、振动、温度、湿度、甚至大气中的化学变化，并可以通信。将这些通

人工智能需求场景分析

一、场景需求分析 随着人工智能的不断发展，越来越多人将人工智能与智慧社区相融合，探索智慧社区的新形态。社区是城市的一个重要组成部分，无论是从社区安防还是便民生活来看，运用AI人工智能技术有利于解决城市级，社区物业级管理问题，解决社区“人、车、地、事、物、组织”社区综合治理问题，辅助城市、社区管理者更好的维护社区环境，让多级联动系统管理更快速有效便捷。 2.1 AI智能语音助手 以AI智能语音技术为切入点，通过AI语音技术结合LBS定位及物联感知设备，当感知到用户身份及位置时，自动给装有AI智能语音系统的APP推送精准服务。例如在社区场景下，当用户进入小区时，自动推送用户是否开启智能家居的推送。在停车场景下，当用户车辆驶入商圈时，自动推送对应的商户营销信息。当电动车场景下，自动推送用户附近云充位置信息。将AI语音助手作为用户的私人秘书，通过学习算法，分析用户的需求，推送精准信息，帮助用户更好的享受生活的便利。 2.2 AI事件预警 以AI智能预警技术为切入点，结合物联感知设备。通过强大的AI事件库及匹配的预案库，当产生事件时，AI通过事件等级自动寻找对应的预案库，并采用AI语音助理推送给对应的协同部门，可为对社区的整体环境进行实时监控管理和安全防范，为社区管理提供有效的辅助手段。例如社区孤寡老人3天未出门，通过人脸识 — 1 —

别技术感知，AI自动将事件推送给社区管理部门请求对老人进行上门关爱及查看。又例如高空抛物现象，当产生事件时自动产生预警信息，AI自动报送保安人员请求前往查看处理。 2.3 AI协同 传统的社区管理协同性不足，当产生事件时，无法快速有效的传达到社区上下级管理部门。通过AI人工智能技术手段，当发生事件时，可将预警信息快速同步到对应的协同管理部门，有效联动社区、街道、综治、公安、应急等，实现高效化管理，同时形成事件的全过程跟踪，便于后续的追溯及管理。解决社区内人、地、事、物、组织信息的动态采集与社区联动机制“放管服”的延伸，减轻社区工作量。 2.4 AI识别 公安机关人员管控除了标准的城市化物联建设，还需要依靠社区管理者为其采集及补充人员基础数据。通过人工智能技术，可以改变传统依托人力采集信息的不足，完善实有人口的信息采集与精细化管控，同时也有利于对重点人员的管控，达到城市安防治理的有效性。同时可结合大数据分析的方式，为人员信息建立更完善的关联网络，通过AI人工智能的手段，分析某类人群的特征。 二、必要性分析 传统的社区管理，智能化不足，只采用传统的人力治理，人工管控出入口，人工停车收费，人工辨别来往行人及车辆等， — 12 —

2017年人工智能全场景应用市场分析和调研报告

2017年人工智能全场景应用市场分析和调研报告 人工智能全场景应用市场分析和调研报告本调研分析报告数据来源主要包含欧立信研究中心，行业协会，上市公司年报，国家相关统计部门以及第三方研究机构等。

目录 第一节人工智能核心技术应用加速落地 (4) 一、“基础层-技术层-应用层”的产业架构日渐明晰 (5) 二、核心技术应用屡有突破 (8) 第二节全场景应用行路致远 (20) 一、AI 重塑金融：改善用户体验 (21) 二、AI 重塑医疗：力助缓解看病“两难” (22) 三、AI 重塑社交：交互纵深延伸 (25) 四、AI 重塑教育：提供“课前-课中-课后”一站式服务 (26) 五、AI 重塑工业：中国制造 2025 的助推器 (28) 六、AI 重塑农业：颠覆传统模式 (30) 第三节企业分析 (31) 图目录

图1：国内企业已经实现全产业链覆盖 (5) 图2：计算机视觉技术与其他领域的关系 (8) 图3：机器学习与人类学习的对比 (10) 图4：自然语言处理技术体系 (12) 图5：软银机器人Pepper (14) 图6：Google机器人Atlas (14) 图7：柯马SMART系列工业机器人 (15) 图8：2015-2020年全球生物识别技术行业市场规模(单位:亿美元) (18) 图9：2002-2020年中国生物识别技术行业市场规模 (18) 图10：2015-2020年全球生物识别技术行业市场结构 (19) 图11：人工智能产业结构 (20) 图12：认知智能突破时间尚不明确 (20) 图13：算法处理效果和包含算法的人工处理效果对比图 (22) 图14：可穿戴智能设备 (23) 图15：远程问诊 (23) 图16：问答机器人 (25) 图17：“未来教师”机器人 (27) 图18：现代工业机器人 (28) 图19：2000年-2018年全球工业机器人销量（万台） (29) 图20：智能灌溉 (30) 图21：农业机器人插秧 (31) 表目录 表1：国内人工智能基础层业务公司 (6)

人工智能在实体零售8个典型应用场景

人工智能在实体零售8个典型应用场景 “智慧零售”浪潮下，一些实体零售企业已经在特定场景下将人工智能整合进自己的业务，实现了智能化升级和变革，并从中挖掘出新的销售机会。下面我们就来看看人工智能在实体零售行业的8个典型应用场景。 1、智能停车和找车 停车场是购物中心的重要用户入口，也是用户需求的最痛点之一。目前已经有越来越多的购物中心开始布局智能停车模块，帮助用户解决“快速停车及找车”的痛点。阿里巴巴推出的喵街App中包含智能停车及找车模块，目前已经应用于几十家购物中心。 2、室内定位及营销 在用户购物及浏览过程中快速根据用户需求、物品位置实现精准匹配，是用户体验的核心环节。目前北京大悦城等商场已经实现了室内导航及定位营销，iBeacon的技术解决方案颇受青睐，如云里物里的E5定位型iBeacon就兼备这两种功能，其基本原理是：配备有低功耗蓝牙(BLE)通信功能的设备或基站使用BLE技术向周围发送自己特有的ID，而接受到该ID 的应用软件(如水滴)就会根据该ID进行反应。 3、客流统计 基于视觉设备、处理系统以及遍布店内的传感器，可以实时统计客流、输出特定人群预警、定向营销及服务建议(例如VIP用户服务)以及用户行为及消费分析报告。广州的人工智能企业——图普科技，利用自身在计算机视觉技术的领先优势开发客流统计解决方案，通过对中心内消费者年龄、性别、着装风格等特征的洞察，加上在商城内部聚集热区的分析，为天佑城的活动策划和招商部门提供客观数据佐证。 4、智能穿衣镜 内置处理器和摄像头，能够动态识别用户的手势动作、面部特征及背景信息。不同于普通穿衣镜，智能穿衣镜可以为用户提供个性化的定制服务，增加用户实际购物体验。镜子提供的视频内容还可以帮助零售商对商场内行为进行评估和分析。智能虚拟穿衣镜已经在Lily、马克华菲等诸多品牌门店中部署。 5、机器人导购 机器人导购对消费者而言早已不是新鲜事。机器人销售员的优点很明显：成本低，增加用户购物过程的趣味性，从而提升销售。缺点也很明显：商品识别精准度有待提升，人机对话精准度容易受到周围环境(如噪音)影响，语音、语义技术平台还不成熟. 6、自助支付 随着手机支付的普及，自助支付也将成为线下零售店的标配。自助收银机一般提供屏幕视频、

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析

2018-2022年中国人工智能典型应用案例分析 中投顾问发布的《2018-2022年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》认为，随着人工智能技术研究的逐步成熟，人工智能在各个领域的应用进程也将进一步加快。在发展基础成熟且市场应用潜力大的汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业内，人工智能将发挥重要的应用价值。 无人驾驶领域 驾驶辅助系统是汽车人工智能领域目前最为火热的方向。在感知层面，其利用机器视觉与语音识别技术感知驾驶环境、备识别车内人员、理解乘客需求；在决策层面，利用机器学习模型与深度学习模型建立可自动做出判断的驾驶决策系统。按照机器介入程度，无人驾驶系统可分为无自动驾驶（L0）、驾驶辅助（L1）、部分自动驾驶（L2）、有条件自动（L3）和完全自动（L4）五个阶段。目前，技术整体处于多个驾驶辅助系统融合控制、可监控路况并介入紧急情况（L2）向基本实现自动驾驶功能（L3）的转变阶段。 未来，完全的自动驾驶可以基于感知的信息作出应变，一边担任驾驶员的角色，一边提供车内管家的服务，还能应对其他各方面的需求和任务。 医疗图像分析 人工智能在医学影像的应用主要分为两个部分：第一部分是在感知环节应用机器视觉技术识别医疗图像，帮助影像医生减少读片时间，提升工作效率，降低误诊的概率；另一部分是在学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握“诊断”的能力。 一个典型的例子为贝斯以色列女执事医学中心（BIDMC）与哈佛医学院合作研发的人工智能系统。该系统对乳腺癌病理图片中癌细胞的识别准确率可达92%，与病理学家的分析结合时，其诊断准确率可以高达99.5%。 智能投资顾问 智能投顾是根据客户理财需求和资质信息、市场状况、投资品信息、资产配置经验等数据，基于大数据的产品模拟和模型预测分析等人工智能技术，输出符合客户风险偏好和收益预期的投资理财建议。 国内智能投顾的参与者众多，包括如银行系（如广发智投、招商摩羯智投）、基金系（如南方基金超级智投宝、广发基金基智理财、天弘基金犇跑篮子）、大型互联网公司系（如百度金融、京东智投、同花顺）和第三方创业公司系（如弥财、蓝海财富、拿铁财经）等。 中投顾问·让投资更安全经营更稳健

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告

2019年人工智能数据资源开发及服务行业分析报告 2019年4月

目录 一、行业主管部门、监管体制、主要法律法规政策 (5) 1、行业主管部门及监管体制 (5) 2、行业主要法律法规政策 (6) 3、行业主要法律法规政策的影响 (8) 二、行业发展情况和发展趋势 (9) 1、行业技术发展概况 (9) （1）深度学习算法突破人工智能算法瓶颈 (9) （2）大量、优质的训练数据是人工智能持续发展的基础性动力 (10) （3）运算力的提升大幅推动人工智能发展 (10) 2、行业模式与发展业态 (11) 3、行业现状与发展趋势 (12) 三、行业竞争格局 (14) 1、Appen (15) 2、慧听科技 (15) 3、标贝科技 (15) 4、海天瑞声 (16)

数据、算力和算法是当前人工智能发展的三个核心要素。近年来，国内在人工智能算法和算力领域涌现出了一大批新兴优质企业。国内人工智能数据领域的领先企业，通过供给海量优质的人工智能数据资源产品，为国内人工智能领域的高速发展提供了重要支持与助力。 图：人工智能技术架构示意 人工智能技术从架构上分为基础层、技术层和应用层。基础层主要为人工智能技术提供计算能力以及数据输入；技术层包括算法和其他人工智能技术，主要在基础层上开发算法模型，并通过数据训练和机器学习建模开发面向不同应用领域的技术，如智能语音、计算机视觉和自然语言处理等，在应用层将人工智能技术与应用场景结合起来，

实现商业化落地。 人工智能数据资源产品及服务隶属于人工智能产业链的基础层，是自主研发人工智能技术的企业与机构必需的基础生产要素，其数量多寡和质量高低将会直接影响到人工智能产业链内企业的研发周期、产品性能和可扩展性。例如，要搭建和实现一个较成熟的人工智能语音识别引擎，就必须导入海量经过精确结构化处理的语音数据进行深度学习和模型训练，数据量至少需要达到上万小时。 数据资源定制服务。根据客户对人工智能算法模型开发、训练、拓展及优化等过程所需数据资源的个性化需求，为客户量体裁衣地提供定制化数据资源的设计及开发服务，对客户提供的数据进行处理，最终形成符合客户需求的定制化数据资源。在该种业务类型下，企业为客户提供数据资源定制服务，客户享有最终形成的定制化数据资源的知识产权。 数据资源定制服务内容具体如下： 数据库产品。根据对人工智能算法模型应用领域、行业发展趋势、市场需求等的评估和研判，设计并开发多种数据库产品，开发完成后授权给客户使用。在该种业务类型下，企业开发数据库产品，并拥有数据库产品的知识产权。

全球人工智能产业数据报告

全球人工智能产业数据报告

报告摘要 1.截至2019年3月底全球活跃人工智能企业达5386家，其中美国、中国、英国、加拿大、印度位列全球前 五。中国人工智能企业集中在北上广和江浙地区，美国人工智能企业集中在加州、纽约等地。 2.全球AI领域独角兽企业有41家，其中中国17家，美国18家，日本3家，印度、德国和以色列各1家。 3.2018年Q2以来全球AI领域投资热度逐渐下降。2019Q1全球融资规模126亿美元，环比下降7.3%, 同比 持平；融资笔数达310笔，环比回升29.7%，同比下降44.1%。其中，中国AI领域融资金额30亿美元，同比下降55.8%，在全球融资总额中占比23.5%，比2018年同期下降了29个百分点。 4.统计近10年AI领域学术论文的发表情况，在论文发表总量上中国位列第一，其中高被引论文数量不及美 国，位列第二。 5.国内中国科学院、清华大学等科研单位在AI学术研究上位于前列。 6.谷歌和微软是全球范围内在AI顶级会议上发文最多的企业。

目录

?截至2019年3月底全球活跃人工智能企业注达5386家。 ?AI企业数量TOP5国家：美国（2169家）、中国大陆（1189家）、英国（404家）、加拿大（303家）和印度（169家）。

?AI企业数量Top5城市：北京（468）、旧金山（328）、伦敦（290）、上海（233）、纽约（207）。?AI企业数量排名前20的城市，中国4个，美国10个，加拿大3个，英国、印度和以色列各1个。 ?中国AI企业主要集中在北上广和江浙地区，美国AI企业主要集中在加州、纽约州和马瑟诸塞州。

广州市重点领域研发计划2020年度人工智能应用场景示范

附件： 广州市重点领域研发计划2020年度“人工智能应用场景示范”、“新材料 ”、“重点专项”论证专家名单 一、2020年度“人工智能应用场景示范”重大科技专项 支持方向一：新一代智慧无人机电力巡检应用示范 1组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1陈雪梅国机智能科技有限公司教授级高级工程师/副总经理、总工 程师 2苑明哲广州中国科学院沈阳自动化研究所分 所 研究员/副所长 3杨晓明工业和信息化部电子第五研究所高级工程师/科技处处长4印鉴中山大学教授/主任 5郭治兴广东省生态环境技术研究所研究员/主任 6刘惠君广州大学教授 7吴建武中审华会计师事务所（特殊普通合 伙）广州分所 高级经济师/部门经理（二）评审项目 序号项目名称 1新一代智慧无人机电力巡检应用示范 2智慧无人机电力巡检应用示范 支持方向二：智慧轨道交通应用示范 2组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1陈雪梅国机智能科技有限公司教授级高级工程师/副总经理、总工 程师

2刘妍广州图普网络科技有限公司总监 3印鉴中山大学教授/主任 4杨鹏强广东南华工商职业学院副教授/常务副院长 5杨俊杰广州电力机车有限公司教授级高级工程师/技术副总监6李小夏广州医科大学附属第一医院高级会计师 7邓颂华广东恒永信会计师事务所（普通合 伙） 注册会计师 （二）评审项目 序号项目名称 1城市轨道交通智能运维技术研究与应用示范 2面向城市轨道交通行业的新一代数字化智能运营平台研发及应用示范 支持方向三：智慧疾病诊断应用示范 3组 （一）专家组 序号专家姓名工作单位职称/职务 1徐向民华南理工大学教授/电子与信息学院党委书记2刘甜甜创新奇智(广州)科技有限公司高级工程师/华南区科研负责人5谢国喜广州医科大学教授/副主任 3王存川暨南大学主任医师/副院长4林国桢广州市疾病预防控制中心主任医师/科长 6祝高翔广东创信会计师事务所有限公司注册会计师/所长7何琳仲恺农业工程学院教授 （二）评审项目 序号项目名称

人工智能在管理领域的应用 ——以酒店管理为例

人工智能在管理领域的应用——以酒店管理为例 本文通过对人工智能基础理论、实际应用与发展的学习研究，结合酒店管理体系和应用案例，判断人工智能未来在酒店管理领域中的应用。 一、人工智能基础理论与发展 人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 智力或知能是指生物一般性的精神能力。这个能力包括：理解、计划、解决问题，抽象思维，表达意念以及语言和学习的能力。 智力三因素理论认为智力分为成分性智力、经验智力、情境智力。成分性智力指思维和问题解决所依赖的心理过程；经验智力指人们在两种极端情况下处理问题的能力，即新异的或常规的问题；情境智力反映，是在对日常事物的处理上，对包括新的和不同环境的适应，选择合适的环境以及有效地改变环境以适应需要。 人工智能是计算机科学的一个分支，是研究机器智能和智能机器的高新技术学科，是模拟、延伸和扩展人的智能，实现某些脑力劳动自动化的技术基础，是开拓计算机应用技术的前沿阵地，是探索人脑思维奥秘和应用计算机的广阔领域。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能与原子能技术和空间技术，被并称为20世纪的三大尖端技术。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之 父”McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth大学召开的会议上，首次提出。 人工智能的三大发展要素：基础理论引入（控制论、数学、神经科学、统计学、认知科学......）→学科交叉（机器学习、数据挖掘、人工

人工智能在综合能源服务中的应用场景分析

AI在综合能源服务的应用场景分析 2018-04-26

目录 一、 背景分析 (1) 二、 市场描述 (3) 三、 市场需求分析 (4) 四、 商业机遇 (8)

一、背景分析 能源项目存在资产投入量大、融资成本高、资产回收期长、投资收益稳定、专业门槛高等特点。为获得良好的投资回报，在能源项目投资、运营、推出过程中，需要不断创新，提高能效，降低能耗，提供增值服务内容，提升能效。 负荷预测 管网数字仿真（潮流分析、水力分析） 供需优化调度 用能优化分析 用能负荷辨识 分布式发电策略（光伏发电、燃气发电、风力发电） 储能策略（储电、储冷、储热） 微电网运行策略 微电网稳定性控制策略 负荷响应和控制策略 区域能源网间调度策略 设备画像 设备运行仿真 设备异常分析 设备故障诊断 设备故障预测 设备检修计划

检修人员调度 检修人员激励 备品备件计划 能源运输调度 能源存储调度 用户画像 用户用能仿真 用户需求分析 用户异常分析 用户信用分析 用户风险分析 项目画像 投资商机挖掘 项目投资分析 投资风险预测 投资方案设计 合作伙伴画像 能源采购计划 多能源需求组合 售能套餐最优配置

二、空调行业BOT“校园模式” 广州华联私立学院2000多间宿舍不久前在很多短时间内变成了空调房，让众多师生惊叹不已。该校大四学生小李说，学院所有宿舍的空调都由企业负责免费安装，学校每年按租赁合同支付服务费用，“再不必惧怕炎炎酷暑了”。 随着人们生活水平不断提高以及全球气候逐步变暖，大部分居民社区以及政府部门、事业单位及商业单位等公共场所都配备了空调。然而，由于学校属于教育单位，过去的建筑设计并未考虑空调设施电力容量，再加上新增空调需要大笔现金支出，学校管理者即使愿意响应学生们要求为宿舍配置空调的呼声，但现实困难却成为横亘在中间的拦路虎。在这种背景下，空调企业志高考虑到学校的特殊性和现实困难，充分发挥国际上市公司优势，决定在全国范围内推出“爱进万家校园”为主题的租赁服务，为学校宿舍、教室、食堂配备空调提供最佳解决方案。 据综合采购项目部负责人张是斌介绍，根据租赁服务设计方案，他们将为学校免费安装全部空调，包括前期的线路改造、更换电表、线路增容等都基础工作，投入使用后还会派遣专业售后人员驻点服务。此外，志高还为所安装的空调全部购买了安全保险，加强风险管理。学校要做的事情，就是作为单位法人代表与公司签订租赁合同并配合办理相关手续。只要所有手续完成，空调使用权就转移到学校。 由此可见，这种新颖的租赁服务模式，让学校享受了近乎“0操

《初识人工智能》教学案例

《初识人工智能》教学案例 一、案例背景信息 1．模块：高中信息技术必修模块《信息技术基础》 2．年级：高中一年级 3．所用教材章节：中国地图版教材第四单元第四节 4．学时数：2 5．学校状况：我校信息技术课在多媒体网络教室进行。教室内有一台教师机，一台服务器和五十六台学生机，通过百兆交换机组建成星型局域网。学生可以通过局域网访问教师自主开发的信息技术学习网站，了解学习内容、获取学习资源、记录学习感受、提交学习成果。教师可以通过大屏幕投影仪创设学习情境，进行必要的集体讲解和演示操作。 二、教学设计 （一）教学目标 知识与技能 1、理解人工智能技术的含义和研究目的； 2、了解人工智能的发展历程及历史人物； 3、熟悉人工智能的研究领域，如机器证明、模式识别、机器翻译、人机博弈、智能机器人等； 4、能够列举出人工智能技术在社会生产、生活中的一些应用实例。 过程与方法 1、通过学习活动，了解光学字符识别和手写输入识别软件的使用方法； 2、通过具体实践，学会使用金山全文翻译软件进行英汉翻译； 3、在人机博弈的过程中了解机器博弈的原理和方法。 情感态度与价值观 1、激发学生对人工智能学科的浓厚兴趣； 2、认识到人类智能和机器智能之间的区别和联系；

3、通过介绍中国及华裔科学家在人工智能领域的杰出贡献，增强学生的民族自豪感； 4、体会到人工智能技术的应用价值，培养正确的科学技术应用观； 5、学会独立地、辨证地思考问题，提高科学素养。 （二）内容分析 1、本节的地位和作用 本节是中国地图出版社出版的普通高中课程标准实验教科书《信息技术基础》(必修)中的第四单元第四节。在前一节《尝试开发技巧》中，教材通过分析网页特效程序，简单介绍了程序设计的三种基本结构。本节在前面的基础上，介绍了人工智能的相关内容，是在信息编程加工基础上的一种提升，能开阔学生的视野，激发学生对人工智能的兴趣，也为选修模块《人工智能初步》的开设作了有益的铺垫。 2、本节的主要内容 本节的内容包括：人工智能的概念、研究目的和发展历程，人工智能的研究领域（如自然语言处理、模式识别、人机博弈、智能机器人等）。通过学习这些内容，不仅要让学生掌握有关人工智能的知识性内容，更重要的是让他们体验人工智能技术给社会生活各方面带来的影响，激发他们对人工智能的学习兴趣。 3、重点、难点分析 教学重点：体验人工智能的独特魅力，了解其应用领域和实用价值。 教学难点：辨证看待人工智能和人类智能的区别和联系，客观认识人工智能技术对社会的影响。 （三）学生分析 在学习本节之前，学生对人工智能的了解可能仅仅是科幻片中的智能机器人，如《人工智能》、《机械公敌》、《终结者》等电影中的机器人。他们受到科幻片情节的影响，往往认为在未来机器人的智能将会超越人类智能，成为人类的“机械公敌”。 高一学生已经具有独立的意识和倾向，上课时不喜欢教师过多的讲授，希望有独立思考和探索的时间。而且，他们有较明显的学习自觉性和一定的自学能力，经过入学后的短期学习，就能适应基于专题学习网站的自主学习方式。因此，教师可以将学习内容做成教学网站供学生访问，开展教师引领、学生自主的课堂教学活动。 （四）教学策略设计 1．教学方法设计 依托学习网站展开教学，安排学习实践活动，提供工具软件及其技术支持，介绍拓展内容。教师对人工智能的含义、人工智能与人类智能的关系等内容进行必要的讲解；对人工智能的发展过程、人工智能领域中著名的科学家、机器证明等内容提供了拓展资源供学生浏览；在自然语言处理、模式识别、人机博弈这三