人工智能行业：人工智能之人机交互
人工智能之人机交互
Research Report of Human-Computer Interaction
2020年第3期
清华大学人工智能研究院
北京智源人工智能研究院
清华-中国工程院知识智能联合研究中心
2020年6月
1 概述篇 (1)
1.1 人机交互的概念 (1)
1.2 人机交互的发展历程 (2)
1.3 专家AI TIME《论道人机交互VS智能》 (5)
2 技术篇 (13)
2.1 触控交互 (13)
2.2 声控交互 (15)
2.3 动作交互 (21)
2.4 眼动交互 (27)
2.5 虚拟现实输入 (31)
2.6 多模态交互 (40)
2.7 信息无障碍中的智能交互技术 (42)
2.8 人机交互领域必读论文 (46)
3 人才篇 (53)
3.1 学者情况概览 (53)
3.2 代表性学者简介 (56)
4 应用篇 (73)
4.1 智能终端 (73)
4.2 智能穿戴 (75)
4.3 智能家居 (76)
4.4 游戏领域 (77)
4.5 教育领域 (78)
4.6 医学领域 (80)
5 趋势篇 (83)
6 结语 (85)
参考文献 (87)
图目录
图1-1 人机交互界面的发展 (2)
图1-2Wonder Painter示例 (7)
图1-3 全手型感应 (9)
图2-1 电阻式触摸屏结构示意图 (13)
图2-2 电容式触摸屏原理示意图 (14)
图2-3 红外触摸屏原理示意图 (14)
图2-4 表面声波式触摸屏原理示意图 (15)
图2-5 语音识别系统的主要模块 (16)
图2-6 语音合成方法 (19)
图2-7 指关节跟踪示意图 (25)
图2-8 基于眼动跟踪的人机交互研究框架 (28)
图2-9 不同注视位置触发示意图 (30)
图2-10 (a)单行程眼势；(b)多行程眼势 (31)
图2-11 用户在虚拟现实中使用QWERTY实体键盘进行输入 (32)
图2-12 (a) TipText；(b) BiTipText (36)
图2-13 VISAR键盘 (38)
图2-14 小型触摸表面 (39)
图2-15 (a)PizzaText；(b)RingText (40)
图3-1 人机交互领域全球学者分布 (54)
图3-2 人机交互领域TOP5国家 (54)
图3-3 人机交互领域学者h-index分布 (55)
图3-4 人机交互领域中国学者分布 (55)
图3-5 中国与其他国家的合作论文数量情况 (56)
图5-1 人机交互技术趋势 (83)
图5-2 人机交互国家趋势 (84)
图5-3 人机交互机构趋势 (84)
表目录
表1-1 各种人机交互界面的特征比较 (4)
表3-1 近三年高产学者百人名单 (70)
概述篇
1概述篇
1.1人机交互的概念
人机交互（Human-Computer Interaction, HCI），作为一个术语，首次使用是在由Stuart K. Card，Allen Newell和Thomas P. Moran撰写的著作“The Psychology of Human-Computer Interaction”里[1]，它是一门研究系统与用户之间的交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。人机交互界面通常是指用户可见的部分，用户通过人机交互界面与系统交流，并进行操作。人机交互技术是计算机用户界面设计中的重要内容之一，它与认知学、人机工程学、心理学等学科领域有密切的联系。
目前关于人机交互的定义主要有三种：一是ACM（Association for Computing Machinery）的观点，它将人机交互定义为：有关交互计算机系统设计、评估、实现以及与之相关内容的学科；二是伯明翰大学教授Alan Dix的观点：人机交互指的是研究人、计算机以及它们之间相互作用方式的学科，学习人机交互的目的是使计算机技术更好地为人类服务；三是宾夕法尼亚州立大学John M. Carroll 的观点：人机交互指的是有关可用性的学习和实践，是关于理解和构建用户乐于使用的软件和技术，并能在使用时发现产品有效性的学科。无论是哪一种定义方式，人机交互所关注的首要问题都是人与计算机之间的关系问题。
人机交互技术的发展与国民经济发展有着直接的联系，它是使信息技术融入社会、深入群体，达到广泛应用的技术门槛。任何一种新交互技术的诞生，都会带来其新的应用人群、新的应用领域，带来巨大的社会经济效益。从企业的角度，改善人机交互能够提高员工的生产效率，学习人机交互能够降低产品的后续支持成本。在个人的角度，可以帮助用户有效地降低错误发生的概率，避免由于错误引发的损失。在现代和未来的社会里，只要有人利用通信、计算机等信息处理技术进行社会活动，人机交互都是永恒的主题，鉴于它对科技发展的重要性，人机交互是现代信息技术、人工智能技术研究的热门方向[2]。
人工智能之人机交互
1.2人机交互的发展历程
人机交互的发展历史，是从人适应计算机到计算机不断地适应人的发展史，交互的信息也由精确的输入输出信息变成非精确的输入输出信息。随着网络的普及和无线通讯技术的发展，人们的需求不再局限于界面美学形式的创新，现在的用户更多的希望在使用多媒体终端时，有着更便捷、更符合他们的使用习惯，同时又有着比较美观的操作界面[3]。在过去的几十年间，人机界面经历了从命令行界面到图形用户界面两个主要发展阶段的演变；近年来，人机界面的发展越来越强调交互的自然性，即用户的交互行为与其生理和认知的习惯相吻合，随之出现的主要的交互界面形式为触摸交互界面和三维交互界面[4]。
图1-1 人机交互界面的发展
?命令行界面
基于命令行界面（Command-line Interface, CLI），用户使用键盘按照一定的规则输入字符，以形成可供机器识别的命令和参数，并触发计算机进行执行。其优点是由于键盘输入相对较高的准确率，以及几乎不需要冗余的操作，所以熟练的用户可以达到非常高的交互效率，同时，通过规则的设计，命令行界面也能支持丰富灵活的指令形式。但是，命令行界面的缺点在于交互非常不直观，由于机
概述篇
器命令与自然语言的构造规则往往相去甚远，所以用户需要记忆大量的指令，有时甚至需要具备计算机领域的专业知识和技能，才能达到较高的使用效率。这对于新手用户而言大大提升了学习成本，也显著影响了普通用户使用命令行界面时的体验。
?图形用户界面
为了改进命令行界面的问题，人们提出了图形用户界面（Graphical User Interface, GUI），该界面将命令和数据以图形的方式展示给用户，用户通过所见即所得（What You See Is What You Get, WYSIWYG）的方式与显示的界面元素进行交互。根据人机交互领域中的定义，图形用户界面一般包括窗口（Window）、图标（Icon）、菜单（Menu）和指针（Pointer）这四类主要的交互元素。用户通过控制指针来对窗口、图标和菜单等显示元素进行指点（Pointing）操作，从而完成交互任务。广义的图形用户界面泛指一切用图形表征程序命令和数据的界面系统，但在狭义上，图形用户界面一般指个人电脑（PC）上的二维WIMP界面。此时，用户与界面交互的设备一般是键盘和鼠标。图形用户界面的一大优势是摆脱了抽象的命令，通过利用人们与物理世界交互的经验来与计算机交互，从而显著降低了用户的学习和认知成本。然而，由于图形用户界面的基本操作是指点，即用户需要使用指针来选择交互目标，因而其往往对用户指点操作的精度有较高的要求。此外，由于鼠标设备所在的控制域（Motor Space）与界面显现的显示域（Visual Space）是分离的，因而用户需要对目标进行间接的交互操作（Indirect Manipulation），从而更加增加了交互的难度。
?触摸交互界面
在触摸交互界面上（Touch User Interface），用户通过手指在屏幕上直接操作显示的交互内容。根据人机交互研究中的定义，触摸交互界面一般包括页面（Page）、控件（Widget）、图标（Icon）和手势（Gesture）这四类主要的交互元素A用户通过触摸、长按、拖拽等方式直接操控手指接触的目标，或者通过绘制手势的方式触发交互指令。目前，触摸界面主要存在于智能手机和可穿戴设备（如智能手表）等设备上。触摸交互界面的优势是充分利用了人们触摸物理世
人工智能之人机交互
界中物体的经验，将间接的交互操作转化为直接的交互操作（Direct Manipulation），从而在保留了一部分触觉反馈的同时，进一步降低了用户的学习和认知成本。然而，触摸操作受困于著名的“胖手指问题”，即由于手指本身的柔软，以及手指点击时对于屏幕显示内容的遮挡，在触屏上点击时往往难以精确地控制落点的位置，输入信号的粒度远远低于交互元素的响应粒度。同时，由于触摸交互界面的形态仍然为二维界面，所以这限制了一些与三维交互元素的交互操作。
?三维交互界面
三维交互界面（3D User Interface）的出现进一步提升了人机界面的自然性。在三维交互界面中，用户一般通过身体（如手部或身体关节）做出一些动作（如空中的指点行为，或者肢体的运动轨迹等），以与三维空间中的界面元素进行交互，计算机通过捕捉用户的动作并进行意图推理，以触发对应的交互功能。目前，三维交互界面主要存在于体感交互、虚拟现实、增强现实等交互场景中。三维交互界面的优势是进一步突破了二维交互界面的限制，将交互扩展到三维空间中。因此，用户可以按照与物理世界中相同的交互方式，与虚拟的三维物体进行交互，从而进一步提升交互自然度，降低学习成本。不过，三维交互的挑战在于由于完全缺乏触觉反馈，所以用户动作行为中的噪声相对较大，而且交互动作与身体的自然运动较难区分，因而输入信号的信噪比相对较低，较难进行交互意图的准确推理，限制了交互输入的准确度。此外，由于相对于图形用户界面和触摸交互界面，动作交互的幅度一般较大，所以交互的效率也较低，同时更容易让用户感到疲劳。
表1-1 各种人机交互界面的特征比较
交互界面交互接口尺寸触觉反馈输入精度交互效率自然性
命令行界面大有高高低
图形用户界面大有中中中
触摸交互界面小部分较低较低较高
三维交互界面大无低低高
概述篇
表1-1汇总比较了几种交互界面的特点，可以看出，随着交互界面的演变，交互的自然性逐渐提高，但由于交互接口尺寸的限制和触觉等反馈信道的受限，导致了输入的精度和交互效率反而逐渐降低。这种交互自然性和高效性之间的制约关系，成为了人机交互研究中的难题，如何在两者之间兼顾和平衡，是具有重要理论和实践意义的研究问题。
1.3专家AI TIME《论道人机交互VS智能》
2019年，清华大学人工智能研究院长张钹院士、唐杰教授、李涓子教授等人联合发起“AI TIME”science debate，希望用辩论的形式，探讨人工智能和人类未来之间的矛盾，探索人工智能领域的未来。AI TIME是一群关注人工智能发展，并有思想情怀的青年人创办的圈子。AI TIME旨在发扬科学思辨精神，邀请各界人士对人工智能理论、算法、场景、应用的本质问题进行探索，加强思想碰撞，打造成为北京乃至全国知识分享的聚集地。
AI TIME第七期《论道人机交互VS智能》中邀请到了清华大学计算机科学与技术系长聘教授史元春、中科院软件所研究员田丰、中科院计算所研究员陈益强、小小牛创意科技CEO曹翔等四位重量级嘉宾，论道人机交互的发展及未来，现将其探讨内容整理如下。
1.3.1人机交互的先驱学者
1979年，当年轻的乔布斯拜访施乐PARC研究中心时，他看到了施乐新发明的图形用户界面（GUI），相比当时的文本命令行界面，程序图标、窗口化、下拉菜单和绚丽的图像效果把乔布斯狠狠地震撼了。“仿佛蒙在我眼睛上的纱布被揭开了一样”，《乔布斯传》中如此描述乔布斯当时的感受：“我看到了计算机产业的未来”。乔布斯回到苹果后，迅速将GUI移植到苹果产品上，随后上市的Macintosh取得了轰动效果。
人工智能之人机交互
今天我们习以为常的触摸屏或图形用户界面，在40年前尚是石破惊天的革命。在计算机横空出世的这近半个多世纪里，有一些学者做出了巨大的、直接的贡献。
?Vannevar Bush（范内瓦·布什）
1945年，在电子计算机尚未“出世”时，范内瓦·布什就发表了题为“As We May Think”的文章，形象描述了未来个人电脑，一种被称为MEMEX的机器，阐释了直接交互、超链接、网络存储等概念。
?J.C.R Licklider（约瑟夫·利克莱德）
1960年，约瑟夫·利克莱德提出“人机共生”的思想，并在布什的领导下通过美国国家科技计划大力支持了人机共生理念下的图形与可视化、虚拟对象操控、互联网络等研究项目，在他的主导下，个人电脑、互联网络的标志性关键技术在六七十年代逐次诞生了。约瑟夫·利克莱德领导的交互式计算，不但研发了分式操作系统，而且直接地引导了图形技术。
?Douglas C. Engelbart（道格拉斯·恩格尔巴特）
恩格尔巴特在1963年设计出一款手掌大小、以轮子为基础的设备，此设备也就是鼠标的原型，1968年在旧金山的秋季联合计算机会议上，恩格尔巴特先后演示了鼠标、所见即所得的文字编辑器、超链接、文本图形混排等，还谈到了阿帕网（ARPANet，互联网的前身）以及科技进步的未来。他是人机交互的先锋，开发了超文本系统、网络计算机，以及图形用户界面的先驱；并致力于倡导运用计算机和网络，来协同解决世界上日益增长的紧急而又复杂的问题。他被冠为“鼠标之父”。
在Vannevar Bush、J.C.R Licklider、Douglas C. Engelbart等先驱的推动下，在语言学、心理学、计算机科学的共同参与下，计算机从没有用户界面，到有了图形用户界面，开创了个人电脑以及互联网络等惠及整个社会的新产业。未来，在新的传感和多媒体技术的共同支持下，机器将可以通过感知和数据处理技术来理解我们，来理解周围的环境，实现更自然、更智能的人机交互。
概述篇1.3.2嘉宾分享案例
每位嘉宾就所做所见，讲述了人机交互正在或即将发生的场景，这些场景基本代表了人机交互最新、最前沿的研究方向。
?Wonder Painter
Wonder Painter，由北京小小牛创意科技研发，是一款融合了人工智能、机器学习和人机交互为一体的新型技术，可以将任何静态物体立即转换成动画。
图 1-2 Wonder Painter示例
曹翔老师现场展示了Wonder Painter工作的典型例子。一张普通的纸，一支普通的笔，画下天马行空的图画，再由手机采集起来，瞬间就可以转化成三维的动画。曹翔老师希望通过这项技术，打破普通人表达创意的门槛。
?输入技术和相关理论
自然人机交互具有输入非精确性等新型特征，同时EMG等新的输入通道为自然人机交互提供了研究机遇。如何建立针对新型特征的运动模型，并利用生理等新型通道感知用户交互意图是人机交互研究的重点之一。田丰老师就此介绍了自己的两项工作。
一是运动目标获取非确定性模型。在运动的画面中，如何知道用户真正想点击的是哪一个模块，其基本思路是：1）构建落点分布模型，揭示落点分布与目
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标初始位置、大小间的关系；2）对目标获取错误率进行预测；3）增强移动目标获取成功率。
二是基于EMG的交互意图隐式感知技术。想象一下，你拿起一支笔，或者喝了一口水，不等你给机器传达命令，它就通过你的肌肉电信号，感知到了你现在正在做什么。这就是田丰目前在做的另一项研究。该项工作的主要思路是：1）提出一种通过肌电感知技术对日常手部动作及所接触物品属性进行感知的方法；2）通过布置手臂上的传感器捕获手部活动时的EMG信号；3）提取能表征EMG 信号的均方根、AR系数等特征并通过机器学习方法识别物体。
?多模态协同感知
陈益强老师指出，普适计算时代，未来的人机交互模式应该是多模态的。我们既可以用键盘、鼠标、语音进行机器操作，也可以用手势、表情、唇语进行操作。围绕“多模态”设想，陈益强提到了自己的两项工作。
一是基于多模态感知理论的手语识别。陈益强将面部识别、手势动作识别和手语识别相融合，来提高手语识别的精度，以期帮助残障人士和外界沟通。
二是基于多模态感知理论的人机交互方法，利用语音，视觉，可穿戴等等，使机器人获知用户当前复杂行为及情感状态。陈益强提到：“人机交互的终极目标，是达到人机之间的无缝互动，仿佛人和人在交互一样。因此，机器要准确感知到人的当前动作、行为甚至情绪。我们基于多模态手段，如语音、面部表情、可穿戴生理指标检测等，试图解决这个问题。”
?自然用户意图的准确理解
在使用手机软键盘时，经常发生误触的问题，26个字母挤在狭窄的输入界面里，再配上胖乎乎的手指，点错的经历太多了。这是触屏这种自然交互界面上典型的难题：胖手指难题。输入信号脱离了实体按键，通过触屏控制输入仍然可以达到精准的输入效果。
概述篇
图 1-3 全手型感应
史元春教授的研究工作，提出了基于贝叶斯推理的自然用户意图理解框架，建模用户行为特征，在模糊的输入信号上推测用户的真实意图。基于这项技术，史元春教授的团队已经研究实现了手机、平板、头盔、电视等一系列接口上的输入法，输入准确度大幅度提高，且几乎不需要视觉瞄准，进而还能支持盲人用户准确实现软键盘输入。史教授正在研制的手机前置摄像头的操控行为。通过感知到人手在界面上的操作变化，可以做出新的“输入法”。比如手握手机的任意边框或位置，就可以输入信息、访问界面。这些操作无需经过人眼确认，通过字体感知即可实现准确输入。这些成果已见诸实际应用，如：电容屏防误触技术部署在了华为MATE系列千万量级手机上，智能输入意图推理算法应用在搜狗和华为的输入法上，无障碍手机交互技术应用于手机淘宝和支付宝等。史元春教授指出，要建立一套理解人的意图表达的计算框架，还要继续在理论和传感技术上做更多研究。
1.3.3技术思辨
嘉宾从人机交互的理论和方法、与人工智能的关系和未来技术发展趋势和挑战、人才培养等方面发表了自己的看法并进行了热烈的讨论。
?人机交互的理论和方法
Q1：交互界面的构建有计算模型吗？
人工智能之人机交互
Q2：如何定量评估界面设计的效果？
田丰认为交互界面的构建是有计算模型的，但针对自然人机交互，研究者做了“点”上的研究，还没有完全系统化。
史元春教授同意以上观点，并指出定量评估的方法虽有，但很不充分。不过借助相应的传感技术，定量评估的原理和技术都在不断拓展，这从红外反射监测血流、血压参数、情绪变化等一系列应用上就可以看出。
曹翔补充道：人机交互很难用计算机模型衡量，是因为人机交互的任务是多样的，且越来越娱乐化，这令交互效率很难界定。我们越来越需要通过生理指标衡量人机交互的体验，这里面一定需要定量数据。明确的任务性的工作相对容易建模，因为目的很清晰；体验性的、娱乐性的、沟通性的工作比较难用计算的方式建模，因为其中夹杂着大量非简单人机交互的内容，例如人与人之间的互动等。?人机交互与人工智能的关系
Q1：在中文上，两者都有关于“人”的研究，有共同的研究内容和方法吗？
Q2：两者研究成果的价值体现有何异同？
Q3：智能人机交互主要指什么？
Q4：人机交互研究对AI有贡献吗？
陈益强提出：要做好智能人机交互，必须做到个性化。人脑智能分为三个部分，中枢神经、小脑和大脑，这三部分体现了不同程度的智能，可对应人机交互中的不同智能应用程度。比如神经智能，中枢神经控制下的膝跳反射或条件反射就可和键盘鼠标触屏技术等传统人机交互技术相对应，注重实时的感知与执行，实现敲一下键盘，屏幕就弹出一个字。而像语音识别、手势识别这一部分新型人机交互，就类似于小脑智能部分，侧重于基于学习或预测的执行，过程包括了感知-学习-执行。而智能人机交互的终极目标，需要在感知刺激的基础上不仅有学习，还应有知识推理，而后决策执行，这类似于大脑智能层次，到了这个部分，人机交互应该能做到带情感甚至带有价值判断的智能人机交互。
概述篇
史元春教授认为，人机交互应该让机器更好的适应人，适应人的本性，适应人的操控能力、感知能力和认知能力。从“人”的研究内容上来说，人机交互与人工智能有差异，但出发点是一致的，即“人机共生”。目前看，人工智能的研究更多的体现在人的识别、语言的表达等数据密集型任务上的处理方法，人机交互的研究更偏重于对人的主动交互行为和感知能力的建模、传感和建立适应的接口技术，人机关系必定向着共生的方向发展，这些研究内容和方法会相互影响和适应，交叠的研究内容会越来越多。“做人工智能最后要接触人机交互，做人机交互最后也要接触人工智能。”
田丰提出了“人机交互和人工智能从交替沉浮到协同共进”的观点。未来的计算机将是一个智能体，人与智能计算机的交互，即是人机协同；而从人工智能的角度讲，自动驾驶、自动诊断也讲求人机协同，两者殊途同归。人机交互想解决不确定性，就需学习人工智能的方法，两者互相支撑，协同并进。
曹翔补充：机器在不断地取代人力，未来所有带“老”字的职业，都将被AI取代，例如老司机、老中医等。为什么呢？因为AI最擅长数据和经验，完全依靠经验驱动的职业很可能被AI取代。创造性的、沟通性的、娱乐性的工作，则是不可被AI取代的，这就体现出了人机交互的重要性。
陈益强不完全同意曹翔的观点，他指出：“我认为带‘老’字的职业都不会被取代。例如一台自然语言处理及知识推理能力极强的类似医疗诊断机器，它可以借助公开发表的文献（大数据）习得80%的经验，但剩余20%的疑难杂症（小数据）无法习得，这部分只能求助于‘老’医生。”
?如何评论未来交互技术的发展
Q1：最近出版的《科技之巅》总结了近十年全球百项突破性技术，包括IT、能源、生物医药、材料等共十章。其中，人工智能与人机交互分列第一和第二章，HCI主要集中在手势、语音交互和穿戴产品，可否对现在人机交互技术和未来交互技术的发展做评论？
Q2：您最关心的HCI挑战是什么？
人工智能之人机交互
史元春教授讲道：“未来计算机的形态会变化，甚至可能不存在了，但计算机技术会持续为我们服务，成为人机共生的一部分，交互接口、交互任务会有很大的变化，但会更自然，更智能。”
陈益强指出，普适计算可以使手环、穿戴设备等计算机形式化于无形，就像看不见摸不着的空气一样。例如穿戴设备可以附着在衣服、鞋子里，实现人机共生。最后在材料、计算技术的进步下，真正实现对人类自然行为的意图理解，助力解决人口老龄化、阿尔茨海默病早期预警等。
曹翔最关心的是，如何通过机器、技术放大个人的创造力，从而帮助个人在社会和工作中立足。“我们五感的潜力，不只局限于物理世界的刺激。随着技术的进一步发展，我们可以挖掘更多的感官体验力，创造全新的体验。”
田丰老师更关注如何通过人机交互的研究推动相关产业的发展，产生主流的影响。例如电子白板对中国教育信息化的推动，人工智能对帕金森、脑卒中、阿尔茨海默、痴呆等做辅助诊断等。值得一提的是，田丰带领团队研发的笔式电子教学系统获得了国家科技进步二等奖，并与协和医院共同取得了国家卫健委颁发的医疗健康人工智能应用落地30最佳案例的荣誉。
?人机交互的人才发展路径
Q1：工业界需要什么样的交互人才？
Q2：学校如何培养人机交互人才？
Q3：如何判断自己适不适合做人机交互？
史元春教授提到：“我们培养的人才应该能够发现交互难题，并且能通过科学的方法来解决这个问题”。曹翔赞同史元春教授的观点，并补充道：“交互设计师、用户研究员等对口培养的专业，不难找工作；难找工作的是把人机交互作为一个研究领域去学习的学生，因为现有的一个萝卜一个坑的职业体系，并不太适合跨学科的人才，但创业特别需要这样的”。如何判断自己适不适合做人机交互？曹翔提醒道，跟“风口”很不靠谱，兴趣才是首要的。
技术篇
2技术篇
本篇基于用户与系统之间进行交流操作所主要使用的触摸、手势、语音和视觉等自然感官的顺序来进行相关技术介绍。具体包括触控交互、声控交互、动作交互、眼动交互、虚拟现实输入、多模式交互以及智能交互等人机交互技术。
2.1触控交互
显示器从仅向用户输出可视信息到成为一种交互界面装置主要是归因于触控功能与显示器的一体化模式，尤其是在移动装置上的使用。从1965年第一份电容触摸屏报告诞生至今[5]，经过近几十年的发展，触控式交互技术已经成功应用于全球主流消费品，触控式交互技术能让人们通过触摸就能直接与屏幕内容互动，让人们不用或进行很少的训练就能有更为便捷的使用体验。有很多不同的技术能够实现触控式交互，下面我们简要介绍电容、电阻、光学和声学交互技术[6]。?电阻式触控技术
电阻触摸屏通过压力感应原理来实现对屏幕进行操作和控制。当手指触摸屏幕时，薄膜下层的ITO会和玻璃上层的ITO有一个接触点，在X轴方向就其中一面导电层导通了5V均匀电压场，此时采样得到的电压由零变为一个正电压值，感应器检测到电压导通，传出相应的电信号，进行模/数转换，最终将转换后的电压值与5V相比，即可计算出触摸点的X轴坐标值。同理可以计算出Y轴的坐标值，这样就完成了点选的动作，并呈现在屏幕上。
图 2-1 电阻式触摸屏结构示意图
?电容式触控技术
人工智能之人机交互
当手指触摸电容式触摸屏时，在工作面接通高频信号，此时手指与触摸屏工作面形成一个耦合电容，这相当于导体，因为工作面上有高频信号，手指触摸时在触摸点吸走一个小电流，这个小电流分别从触摸屏的四个角上的电极流出，流经四个电极的电流与手指到四角的直线距离成比例，控制器通过对四个电流比例的计算，即可得出接触点坐标值，如图2-2所示。
图 2-2 电容式触摸屏原理示意图
?红外触控技术
红外触摸屏的基本结构如图2-3所示，在外框的上下、左右两个对边上分别对应装有红外发射管和红外接收管，当手指触摸屏幕时，红外光线将被阻断，依次选通红外发射管及其对应的红外接收管，在屏幕上方形成一个红外线矩阵平面，从而致使红外接收端的电压产生变化，红外接收端的电压经过A/D转换送达控制端，控制端将据此进行计算得出触摸位置。
图 2-3 红外触摸屏原理示意图
技术篇
?表面声波触控技术
表面声波式触摸屏主要依靠安装在强化玻璃边角上的超声波换能器来实现触摸控制的。当手指触摸显示屏时，手指阻挡了一部分声波能量的传播，此时接收波形将会发生变化，在波形图上可以看见即某一时刻波形发生衰减，通过这个衰减信号控制器就可以计算出触摸点位置。
图 2-4 表面声波式触摸屏原理示意图
2.2声控交互
人与人之间最有效也是最普遍的交互形式是有声语言，虽然一般情况下我们可以毫不费力的表达和理解他人的话语，但是让一台计算机具备人类拥有的对有声语言的理解能力绝非易事，学术界和企业界对语音控制的人机交互有着浓厚兴趣并在不断探索[7]。目前，从交互显示的观点来说，声音界面似乎可以使我们更简单的与各种形态的显示器交互，从而获得更为本真的体验。下面我们简要介绍语音识别、自然语言处理及语音合成三项关键技术。
2.2.1语音识别
语音识别是将音频数据转化为文本或其他计算机可以处理的信息的技术。图2-5展示的是一个典型语音识别系统的结构，主要由4个部分组成：特征提取、声学模型、语言模型和解码器搜索。
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图 2-5 语音识别系统的主要模块
?特征提取
模拟的语音信号进行采样得到波形数据之后，首先要送入到特征提取模块，提取出合适的声学特征参数供后续声学模型训练使用。好的声学特征应当考虑以下三个方面的因素。第一，应当具有比较优秀的区分特性，以使声学模型不同的建模单元可以方便准确的建模。其次，特征提取也可以认为是语音信息的压缩编码过程，既需要将信道、说话人的因素消除保留与内容相关的信息，又需要在不损失过多有用信息的情况下使用尽量低的参数维度，便于高效准确的进行模型的训练。最后，需要考虑鲁棒性，即对环境，噪声的抗干扰能力。
当前，最常用的经典声学特征提取方法是基于倒谱分析的特征参数提取，如感知线性预测（Perceptual Linear Prediction, PLP）系数和梅尔域倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）。除了此以外，为了提高特征参数的区分性，研究者还提出其他方法来实现特征变换和特征降维的目的，包括主分量分析、线性判别分析、异方差线性判别分析等。也出现了利用区分性准则对输入原始特征进行变换的技术[8]。
?声学模型
声学模型在语音识别系统中起着至关重要的作用，描述了声学基元产生特征序列的变换过程。给定一个声学特征矢量，依据声学模型来计算它属于每个基元的概率值，通过最大似然准则得出与特征序列对应的状态序列。
（1）声学基元选择
2020年人工智能行业问题及趋势分析
2020年人工智能行业市场问题及趋势分析 2020年
目录 1.人工智能行业存在的问题 (5) 1.1适应人工智能特征的政策、标准体系尚不健全 (5) 1.2基础技术积累不足 (5) 1.3资本布局多样性不足 (6) 1.4技术创新的商业应用模式不明朗 (6) 1.5人工智能发展陷入了拿来主义怪圈 (7) 2.人工智能行业概况及现状 (9) 2.1人工智能历史沿革 (9) 2.2扶持政策持续加码出台细分方向有“钱景” (9) 2.3人工智能市场规模将超700亿 (9) 2.4人工智能加速发展 (10) 2.5人工智能应用分类 (12) 2.6交通行业应用现状 (12) 2.7安防行业应用现状 (13) 2.8医疗行业应用现状 (13) 2.9教育行业应用现状 (14) 2.10物流行业应用现状 (14) 3.人工智能行业发展趋势分析 (16) 3.1发展人工智能，芯片先行 (16) 3.2人工智能上升为国家战略 (16) 3.3人工智能芯片“云+端” 高速发展 (18)
4.人工智能行业市场竞争格局 (19) 4.1中科曙光：高性能计算+芯片共造人工智能 (19) 4.2四维图新：地图领军企业切入无人驾驶 (19) 4.3科大讯飞：人工智能领军企业 (20) 4.4华宇软件：人工智能助力司法信息化领导者更进一步 (21) 4.5海康威视：安防领域人工智能龙头 (21) 4.6东华软件：人工智能+行业应用大有可为 (22) 5.人工智能行业政策及环境分析 (22) 5.1国家加强政策支持力度 (22) 5.2地方政府扶持政策不断落地 (24) 6.人工智能行业发展前景 (26) 6.1万物互联的背景下，AI 芯片的应用拥有广阔的想象空间 26 6.2智能硬件抢占C 端入口，数据端入口打通，为算法奠定基 础26 6.3机器人按照应用领域的不同分为工业机器人、服务机器人、 特种机器人 (27) 6.4多层次特征提取提升计算机视觉识别效果 (28) 6.5语音逐渐成为人机交互的新范式，产品及商业模式成为盈 利的关键 (29) 6.6技术进步与市场需求推动语音识别快速发展 (29) 6.7语音识别效果不断提升，国内语音识别与合成研究领先国
人工智能系列白皮书-智慧农业
中国人工智能系列白皮书 -- 智慧农业
目录 第1 章智慧农业发展背景 (1) 1.1 人工智能在农业领域中的应用历程 (1) 1.2 智慧农业及其发展趋势 (8) 第2 章农业智能分析 (12) 2.1 农业数据挖掘 (12) 2.1.1 农业数据挖掘特点 (12) 2.1.2 农业网络数据挖掘 (13) 2.1.3 农业数据挖掘应用 (16) 2.2 农业数据语义分析 (18) 2.2.1 农业数据语义模型 (18) 2.2.2 农业数据存储模型 (19) 2.2.3 农业数据知识发现 (20) 2.2.4 农业数据语义检索 (21) 2.2.5 分布式农业知识协同构建 (21) 2.3 农业病虫害图像识别 (22) 2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框架 23 2.3.2 农业病虫害图像采集方法 (24) 2.3.3 农业病虫害图像预处理 (26) 2.3.4 农业病虫害特征提取与识别模型构建 (27) 2.3.5 农业病虫害模式识别 (28) 2.4 动物行为分析 (29) 2.5 农产品无损检测 (34) 2.5.1 农产品的无损检测 (35) 2.5.2 农产品无损检测主要方法与基本原理 (36) 2.5.3 无损检测在农产品质量检测中的应用 (38)
2.5.4 问题与展望 (38) 第3 章典型农业专家系统与决策支持 (40) 3.1 作物生产决策系统 (40) 3.1.1 作物生产决策支持系统的概念与功能 (40) 3.1.2 作物决策支持系统的发展 (41) 3.1.3 我国作物决策支持系统发展状况 (41) 3.1.4 作物生产决策支持系统的发展趋势 (42) 3.1.5 作物生产决策支持系统的存在问题 (43) 3.1.6 作物生产决策支持系统的发展措施建议错误!未定义书签。 3.2 作物病害诊断专家系统 (45) 3.2.1 病害诊断知识表达 (45) 3.2.2 作物病害描述模糊处理 (47) 3.2.3 病害诊断知识推理 (47) 3.2.4 基于图像识别的作物病害诊断 (48) 3.3 水产养殖管理专家系统 (49) 3.3.1 问题与挑战 (49) 3.3.2 主要进展 (51) 3.3.3 发展趋势 ........ .... ..... .. (52) 3.4 动物健康养殖管理专家系统 (54) 3.4.1 妊娠母猪电子饲喂站 (54) 3.4.2 哺乳母猪精准饲喂系统 (56) 3.4.3 个体奶牛精准饲喂系统 (57) 3.4.4 畜禽养殖环境监测系统 (58) 3.5 多民族语言农业生产管理专家系统 (59) 3.5.1多民族语言智慧农业即时翻译系统结构 (59) 3.5.2多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .. 60 3.5.3多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 (62)
人工智能行业研究分析报告
概要 人工智能是信息时代的尖端技术。从人类建立起需要指导操纵才能运行的计算机，到计算机拥有能够自己去学习的能力，这一飞跃对各行各业都产生了巨大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个 AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人失望」的周期，但这些投资和新技术至少会给我们带来有形的机器学习生产力的经济利益。
与此同时，人工智能、机器人和无人驾驶汽车差不多成为了流行文化甚至是政治话语的前沿。而且我们在过去一年的研究使我们相信这不是一个错误的开始，而是一个拐点。正如我们将在本报告中探讨的那样，那个变化的缘故有显而易见的（更快更强的计算资源和爆炸式增长的数据库），也有细致入微（深度学习，专有硬件和开源的崛起）的。 那个 AI 拐点（AI inflection）中更令人兴奋的一个方面是「现实世界」的使用案例比比皆是。尽管深度学习使计算机视觉和自然语言处理等技术有了显著的提高，比如苹果公司的Siri，亚马逊的 Alexa 和 Google 的图像识不，然而 AI 不仅仅是「科技技术」（tech for tech），也确实是大数据集与足够强大的技术相结合的情况下，价值正在被慢慢创建，竞争优势也变得越来越明显。 例如，在医疗保健中，图像识不技术能够提高癌症诊断的准确性。在农业中，农民和种子生产商能够利用深度学习技术来提高作物产量。在制药业中，深度学习能够用于改善药物的研发。在能源方面，勘探效率正在提高，设备可用性正在不断增强。在金融服务方面，通过开发新的数据集，实现更快的分析，从而降低成本，提高回报。AI 现在还处于发觉其可被利用场景的早期时期，这些必要的技术会通过基于云的服务实现大众化、平等化，我们相信随之而来的创新浪潮将在每个行业中制造新的赢家和 输家。
探索大数据和人工智能最全试题
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系?
A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系 5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习
D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么? A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云
2018年中国人工智能产业白皮书
２０１８年中国人工智能产业白皮书
册子 / 报告标题|章节标题 目录 主要发现 1第一章人工智能行业综述篇 3 1.1 全球及中国发展概况 4 1.1.1 全球市场 4 1.1.2 发展驱动力 6 1.1.3 面临挑战 11 1.2 人工智能产业链 12 1.2.1 基础层 13 1.2.2 技术层 14 1.2.3 应用层 16 1.3 中国人工智能领域投资 17 1.3.1 投资热点及趋势 17 1.3.2 进击的巨头 19第二章人工智能商业化应用篇 21 2.1 数字政府：政策利好加速政府智能化变革 23 2.2 金融：人工智能变革金融经营全过程 26 2.3 汽车：人工智能正在重塑汽车产业生态 30 2.4 医疗：人工智能加速医疗技术革新 34 2.5 零售：人工智能应用从个别走向聚合 38 2.6 制造业：人工智能应用潜力被低估 44第三章中国主要人工智能产业发展区域及定位 47 3.1 中国人工智能企业分布重点城市 48 3.2 人工智能产业园 57 3.3 杭州未来科技城人工智能发展建议 59 02
册子 / 报告标题|章节标题主要发现 1. 中国人工智能产业发展迅速，但整体实力仍落后于美国。中国已成为人工 智能发展最迅速的国家之一，2018年中国人工智能市场规模有望超过300亿 元人民币。人工智能企业数量超过1000家，位列全球第二。本次人工智能浪 潮以从实验室走向商业化为特征，其发展驱动力主要来自计算力的显著提升、 多方位的政策支持、大规模多频次的投资以及逐渐清晰的用户需求。与此同 时，中国处于人工智能发展初期，基础研究、芯片、人才方面的多项关键指标 与美国差距较大。 2. 中国企业价值链布局侧重技术层和应用层，对需要长周期的基础层关注 度较小。人工智能产业链分为基础层（芯片、算法框架）、技术层（计算机视 觉、自然语义理解、语音识别、机器学习）和应用层（垂直行业/精确场景）。中 国企业布局比较偏好技术相对成熟、应用场景清晰的领域，对基础层关注度 较小。瞄准AI专用芯片或将为中国企业另辟蹊径。 3. 科技巨头生态链博弈正在展开，创业企业则积极发力垂直行业解决方案， 深耕巨头的数据洼地，打造护城河。科技巨头构建生态链，已经占据基础设 施和技术优势。创业企业仅靠技术输出将很难与巨头抗衡，更多的创业企业 将发力深耕巨头的数据洼地（金融、政府事务、医疗、交通、制造业等），切入 行业痛点，提供解决方案，探索商业模式。 4. 政府端是目前人工智能切入智慧政务和公共安全应用场景的主要渠道， 早期进入的企业逐步建立行业壁垒，未来需要解决数据割裂问题以获得长 足发展。各地政府的工作内容及目标有所差异，因而企业提供的解决方案并 非是完全标准化的，需要根据实际情况进行定制化服务。由于政府一般对于 合作企业要求较高，行业进入门槛提高，强者恒强趋势明显。 5. 人工智能在金融领域的应用最为深入，应用场景逐步由以交易安全为主 向变革金融经营全过程扩展。传统金融机构与科技企业进行合作推进人工 智能在金融行业的应用，改变了金融服务行业的规则，提升金融机构商业效 能，在向长尾客户提供定制化产品的同时降低金融风险。 6. 医疗行业人工智能应用发展快速，但急需建立标准化的人工智能产品市 场准入机制并加强医疗数据库的建设。人工智能的出现将帮助医疗行业解决 医疗资源的短缺和分配不均的众多民生问题。但由于关乎人的生命健康，医疗 又是一个受管制较严的行业。人工智能能否如预期广泛应用，还将取决于产 品商业化过程中如何制定医疗和数据监管标准。 03
未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力资料
未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析最新竟争力
未来科技五年人工智能行业产业发展趋势分析 最新竟争力 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，国内外的高科技公司以及风险投资机构纷纷布局人工智能产业链。以下对人工智能行业发展趋势分析。 中国和美国目前是全球人工智能产业发展的领导者，仅在2015年，两国在学术期刊上发表的AI相关论文接近1万篇，而英国、印度、德国和日本加起来才大约相当于中美的半数。2017-2022年中国人工智能项目行业市场深度调研及投资战略研究分析报告表明，中国有着全球最多的数据量，拥有巨大应用市场，正在围绕AI构建完善的产业生态链。我们有理由相信，AI将成为企业跨部门业务发展的“颠覆者”，渐趋成熟的AI技术正逐步向“AI+”进行转变。我国将在AI关键技术领域获得重大突破，推动关键场景应用逐步走向成熟。 趋势一政策体系加速完善 一直以来，我国高度重视人工智能技术创新和产业发展，当前随着全球人工智能产业的快速成长，一些主要发达国家纷纷出台人工智能相关战略文件，力争在新的科技浪潮中抢占制高、规避风险。美国、英国等相继出台了《国家人工智能研究和发展战略计划》等报告，不断完善人工智能顶层设计。我国也围绕《中国制造2025》和“互联网+”行动计划出台了一系列支持人工智能技术创新和产业发展的政策文件，如2016年5月由国家发改委、工信部等多部委联合发布的《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等。在国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，也提到要培育人工智能产业
生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用。今年，我国人工智能产业发展的政策支撑力度有望进一步加强。一方面，借鉴美国、英国等的人工智能国家战略，预计我国也将发布聚焦于人工智能的国家战略文件，对未来人工智能技术和产业发展制定顶层设计。另一方面，科技部、国家发改委、工信部等相关部门也将有望发布人工智能相关的政策文件，从技术研发、产业培育等角度做出具体的部署，实施一批大型项目。此外，围绕标准、安全等特定议题，相关的政策研究与制定也将有望取得积极进展。 趋势二产业规模快速增长 自2006年深度学习算法提出以来，语音和视觉识别准确率得到大幅提升，人工智能进入到了第三次高峰期。当前，在技术突破和应用需求的双重驱动下，人工智能技术已走出实验室，加速向产业各个领域渗透，产业化水平大幅提升，人工智能产业发展正处在黄金期。根据初步测算，2016年，全球人工智能市场规模约为1680亿元，我国人工智能市场规模约为98亿元。今年，随着我国软件与互联网技术向各行各业的持续深入以及云计算、大数据、物联网等相关产业的不断进步，人工智能产业市场规模将持续扩大，预计人工智能及其相关产业发展增速将超过40%。从细分行业来看，语音服务相关技术和模型将趋于成熟，围绕智能语音的行业应用将不断加速，市场逐渐打开，成为人工智能产业发展的主要方向。图像处理等计算机视觉技术将随着训练数据的快速累积实现大的突破，而面向各个行业领域的专业化智能服务则将创造出新的市场空间，有望造就新的行业领军者。 趋势三关键技术取得突破
大数据和人工智能在国内就业前景分析
伴随着大数据时代的到来，人工智能技术的火热，很多人开始了对大数据、人工智能技术的研究。 2018 年1 月教育部印发的《普通gao中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等AI 相关的课程。这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 但时光一去不复返，对于已经升入大学，但还没有接触到大数据、人工智能技术的小伙伴又该怎么办呢？面对诱人的就业前景，正在向你招手的大好机遇，怎么能不心动？怎么能不想踏入这两大行业？ 据数据统计分析，大数据人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500 万人，而中国人工智能人才数量目前只 有5 万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017 年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16 月薪酬计算，那么人工智能在2017 年一年的薪酬就是2.01*16=32.16 万。那么再来看一组2018 的薪酬数据：
所以如果你对自己的专业/工作不满意，现在正是进入人工智能ling域学习就业/转业的绝佳时机。 在面对众多的数学知识和编程知识里，自学会让大家耗费大量的时间金钱。因此，课工场成都基地大数据培训教育学院2018 重磅推出大数据人工智能课程，采用“T”字形的思维，以大数据的深度为主，以机器学习、云计算等作为宽度，相辅相成。成就无数大学生进入大数据人工智能ling域的梦想。 此外课工场成都基地大数据课程定期组织与一线名企的工程师进行面对面的就企业当下的项目讨论与研发，进而验证所学技术的正确方向。从宏观上讲述了大数据的特点，商业应用，发展和职业前景。然后对主流数据技术和生态圈进行了介绍，了解其他和大数据技术之间关系，然后对不同类型的大数据的分析和处理系统，解决方案和行业案例进行剖析和讲解。 以北京的中关村、西二旗等IT 公司密集的公司为技术背景，数据来源于一 线互联网公司的源数据，有一定的商业价值，并严格把控实际项目的前瞻性，如：Spark 的版本迭代，机器学习中的算法革新。学员实战项目贯穿整个教学环节，潜移默化的培养学生放眼全局，排查技术难点，既能独立思考，又能组织团队开发。 希望能帮到大家。
人工智能产业分析
人工智能产业分析 1 月 3 日，中国着名围棋棋手古力在微博上说道：今天又有四位勇士被抬走了... 谁来 守护我们老祖宗留下的文化瑰宝呢。 昨夜，古力再次发博， Master 已经拿下 50 连胜，不禁感慨万千。 击败世界围棋第一人柯洁的 Master 近日一个注册为“ Master”、标注为韩国九段的“网络棋手”，从 2016年12月29日晚 起，接连“踢馆”弈城网和野狐网。 截至 2017年 1 月 3 日夜，期间迫使有“当今围棋第一人”之称的柯洁中盘投子后， master 已经斩获了 50 连胜，击败 1 5位世界冠军。在斩获的选手中，包括了连续 37 个月排名韩 国等级分第一朴廷桓九段（“ XIUZHI”）、中国名人战冠军连笑七段（“剑术”）、新科百灵杯冠军陈耀烨（“龙胆”）、 2016年三冠王芈昱廷九段、新科应氏杯世界冠军唐韦星九段等。 而外界认为，这位master不是人类，而是人工智能。但该 AI （人工智能）是否就是谷歌旗下在2016年3月一战成名的AlphaGo,尚不可知。 柯洁在 1 月 2 日晚上发博文，称人工智能告诉了我们，人类数千年的实战演练进化都是错的。 Master 或为人工智能“新狗” 中国围棋队总教练俞斌对媒体表示，“对中韩顶尖高手取得这么压倒性的战绩，几乎可 以排除是人类棋手。’阿尔法狗’（AlphaGo）是有能力做到的，当然，它也有可能是日本的ZEN虽然前一段时间ZEN输给了赵治勋，但是它有可能在短时间内又有突破。也不能排除Master 是最新研发出来的其他‘狗'。”中国围棋队领队华学明表示：“应该是新‘狗'，可能是韩国研发的‘狗'。” 如果 master 最终被确定为人工智能，那么 1 月 3日晚上就是人类围棋历史上非常重要的 一个时刻。毕竟，柯洁曾经被网友寄予希望“守住人类棋手最后的尊严”，但最终输在了他所说的“终极一战”里。 不可小觑的人工智能 自从2016年初阿尔法狗（AlphaGo）狂虐围棋大师李世石之后，AI这个词儿逐渐被普罗大众所认识，并且很快成了 IT 产业发展和投资的最新宠儿。然而，阿尔法狗这件事儿不能够理解为电脑和人类下棋这么简单。因为在此之前，从很早之前就在中文版的 Windows 中预装的象棋小游戏，到 1997 年超级计算机深蓝大战帕斯卡洛夫，这些都是电脑和人类下棋的时间。然而，阿尔法狗的胜利却意义非凡。
2019-2023年中国人工智能行业预测分析
2019-2023年中国人工智能行业预测分析 2019-2023年中国人工智能行业影响因素分析 一、有利因素 （一）政策支持 2017年3月5日，国务院总理李克强发表2017年政府工作报告，指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业，“人工智能”首次被写入了全国政府工作报告，这意味着人工智能已上升为国家战略。 2017年7月20日，国务院出台《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施。《规划》提出坚持科技引领、系统布局、市场主导、开源开放的基本原则和三步走的战略目标，部署构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国。 2017年12月13日，工信部印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，明确了人工智能2018-2020年在推动战略性新兴产业总体突破、推进供给侧结构性改革、振兴实体经济、建设制造强国和网络强国方面的重大作用和具体目标。 2018年1月，《人工智能标准化白皮书（2018版）》发布，《白皮书》从支撑人工智能产业整体发展的角度出发，研究制定了能够适应和引导人工智能产业发展的标准体系，进而提出近期急需研制的基础和关键标准项目。 2018年3月5日，国务院总理李克强在十三届全国人大一次会议作政府工作报告时表示，要加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”，这是继2017年之后，“人工智能”再次被写入政府工作报告。 （二）科技新基建将带动人工智能基础设施建设 “科技新基建”即信息产业领域的新型基础设施建设，被列入18年底中央经济会议报告中基础设施建设部分，成为扩大内需，发挥投资关键作用的重要内容。 基础设施建设通常是国家发挥投资杠杆作用，拉动内需的主要方式，而2019年是历史上头一次，以5G、人工智能、工业互联网、物联网为代表的新型基础设施建设，也就是我们总结的“科技新基建”首次被定性为基建的重要内容，排列顺序甚至在城际交通、物流、市政基础设施等传统基建类项目之前，充分表明我国未来基建投资的侧重点将更加向科技产业领域倾斜，财政资金配套将更加到位。科技新基建将带动5G、人工智能、工业互联网、物联网等信息基础设施建设。 （三）人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用 近年来，技术革新已经逐渐替代人口红利成为中国互联网经济发展的最主要推动力之一。人工智能是目前全球最受互联网业界和市场关注的新技术及应用。全球主要互联网企业均在向人工智能方向转型，并大幅增加相关科研、技术和产业应用布局方面的投入。展望未来几年，人工智能将会为互联网行业带来两个重要趋势： 第一，人机交互界面转向语音化。继键盘鼠标、触摸屏之后，语音交互正在成为新的人机交互方式。对于互联网企业来说，掌握了新的接口才更容易掌握新的流量入口，更容易通过此入口向用户推广服务。智能音箱的兴起就与这一发展趋势密切相关。全球主要互联网、硬件及家电企业将继续通过技术升级、应用拓展和市场推广等多重手段努力争夺这个新流量入口的市场份额。 第二，人工智能拓展互联网服务场景。人工智能在后台全面支持互联网业务的发展；我们看到互联网的各个场景都开始受益于人工智能。预计未来几年里，在传统互联网应用场景（例如搜索、新闻和电商等服务）中，人工智能技术将更多地被运用，并有效地提高服务效率和
人工智能就是数据分析吗
人工智能就是数据分析吗 关于人工智能究竟是什么，以及人工智能的学科应该如何分类，似乎存在一些混淆。人工智能是分析学的一种形式，还是一门与分析学不同的全新学科?我坚信人工智能与预测分析和数据科学的关系比任何其他学科都更为密切甚至有人可能会认为人工智能是下一代的预测分析。此外，人工智能经常被用于需要将分析过程付诸实施的情况。因此，在这个意义上，人工智能也常常推动规定性、可操作性分析的发展。如果说人工智能不是一种分析方式，那将是一个错误。 人工智能与预测分析的关系 让我们回顾一些帮助定义预测分析的基本事实，然后看看人工智能如何很好地适应这些界限。在它的核心，预测分析当然是预测某种东西的。谁会买?某些设备会坏吗?哪种价格能使利润较大化?这些问题中的每一个都可以通过以下熟悉的工作流来解决：首先，我们确定一个希望预测和收集关于该度量或状态的历史信息的度量或状态。例如，确定数百万名顾客中哪些人对过去的营销活动作出了反应。 接下来，我们收集可能与预测我们的目标相关的更多数据。例如，每个客户的过去的支出，人口概况，等等。 然后，我们通过一个或多个算法传递数据，这些算法试图在目标和附加数据之间找到关系。 通过该过程，创建一个模型，如果向其输入新数据，就会产生预测。如果顾客有这份资料，她将有何反应?如果我们在这一点上定价，我们将会有多大的利润? 人工智能过程中遵循的目标和步骤是相同的。让我们看两个例子。 以图像识别为例。首先，我们识别了一堆猫的照片。然后，我们拿了一堆非猫的照片。我们通过对图像的深度学习算法来学习准确地预测图像是否是一只猫。当得到一个新的图像
时，模型将以图像是猫的概率来回答。听起来很像预测分析，不是吗? 现在让我们考虑自然语言处理(NLP)。我们收集了各种各样的陈述，这些陈述都包含了我们关心的特定含义。我们还收集了广泛的其他发言。我们对数据运行NLP过程，试图找出如何分辨什么是重要的，以及如何分辨被询问的内容。当我们向过程中输入新的文本行时，它将以概率的方式确定语句的意义是什么。NLP过程将为各种可能的解释分配概率，并将其发回(想想沃森扮演的危险)。这听起来也很像预测。 人工智能与嵌入式工业化分析的关系 正如我在“分析革命”中所写的，当今的一个主要趋势是将预测分析嵌入到业务流程中，以便在业务决策时以自动化、嵌入式、规定性的方式使用模型。例如，当一个人浏览一个网页时，模型被用来预测下一页上应该出现什么提议。一旦这一进程到位，就不存在人为干预。这一过程提供报价，直到被告知停止为止。 今天许多人工智能的应用也需要工业化。例如，当一张图片被发布在社交媒体上时，我们会立即对其进行分析，以确定该图像中的是谁。当我向Siri或Alexa发表声明时，它试图确定我说了什么，什么是较好的答案。虽然这可以说是预测分析的一个更高级的应用程序，进入了嵌入式的、规定性的、自动化的过程，它仍然非常符合预测分析的使用方式。 如何在你的组织中核算人工智能 看看你的分析和数据科学组织为你驱动人工智能。这就是已经熟悉争论数据的团队做出预测，将这些预测推到业务流程中，并跟踪结果。人工智能所需的思维方式和基本技能集与分析和数据科学团队中的人非常一致。甚至没有其他团队接近。把责任交给最有能力的人。 鉴于人工智能的重要性不断上升，它必须包括在您的分析战略，以使该战略是可信和完整的。请注意，这并不意味着您的策略必须包括短期内部署人工智能。在追求人工智能之前，你可能还有其他事情要做。然而，即使人工智能还不是一个优先事项，这一事实至少应该在
中国人工智能产业发展分析及对策研究
中国人工智能产业发展分析及对策研究 人工智能的概念始于1956年的达特茅斯会议，并在2016年随着AlphaGo 人机围棋大战引发的强烈关注而再次称为热词。从本质上来说，人工智能是指用于模拟和扩展人类智能的技术应用系统，具备快速处理和自主知识管理能力，能够通过“试验—验证—学习”实现决策的迭代和优化。[1]77其价值始终体现在代替或者辅助人类完成任务，从而解放劳动力，提高劳动效率。当前，人工智能正处于专有型向通用型人工智能转变的发展阶段，应用模式也由执行式服务向交互式服务转变。在一些数据可得性高的行业，例如安防、医疗、教育和商业服务等领域，人工智能已率先爆发出大量场景应用，用以解决行业痛点。自20世纪60年代以来，人工智能的发展经历了三次技术革命浪潮。进入到21世纪的两个十年，在大规模GPU服务器并行计算、大数据、深度学习算法和类脑芯片等技术的推动下，人类社会相继进入互联网时代、大数据时代和人工智能时代。[2]关于互联网和大数据时代下的产业结构和社会状态已有相当多的研究分析，本文则侧重于讨论中国在人工智能时代的战略方向。 从人工智能领域相关文献看，国内学者主要将研究重点集中在基于人工智能算法的特定领域应用和技术伦理问题（哲学角度）两方面。吴永和等依据教育人工智能（EAI）的内涵，尝试从应用形态和技术架构两方面构建“人工智能+教育”的生态系统以及相应的人才培养体系。[3]梁志勇等则聚焦新闻生产领域，认为人工智能技术将给新闻行业的内容生产、议题设置和运作方式带来革命性影响。[4]相对而言，人工智能与工程技术融合的研究更为广泛。李漫江创新性地提出了一种基于神经网络的人工智能故障检测方法，进而实现农用发动机不解体且能快速诊断的效果。[5]秦爱梅等基于人工智能视觉算法，调制出一套具有较高识别效率和精度的特定场景识别系统。[6]尽管如此，蔡自兴仍认为国内存在以哲学研究替代人工智能技术研究的倾向。[7]23孙振杰提出，人类亟需深思围绕人工智能意识与情感的发展将引发“五化”的问题，即人造物的退化、进化、蜕化、异化和黑化。[8]余乃忠则揭示出人工智能类本质的实现与新时代人类的类本质间的矛盾，
人工智能企业现状分析报告
人工智能企业现状分析报告 目录 第一节人工智能企业现状分析 (2) 一、人工智能企业现状发展阶段 (2) 二、人工智能企业现状发展概况 (2) 三、人工智能企业现状商业模式分析 (3) 第二节人工智能企业发展现状 (4) 一、人工智能企业现状分析 (4) 二、人工智能企业发展分析 (4) 第三节人工智能企业分析报告 (4) 第一节人工智能企业现状分析 一、人工智能企业现状发展阶段 近些年来，我国人工智能领域有取得了飞速发展。英飞拓人工智能企业是一家创新型、信息化、集成化的整体安防制造商，致力于为全球英飞拓人工智能安防提供最高端、最安全、最值得信赖的解决方案。科大讯飞语音识别技术已经处于国际领先地位，其语音识别和理解的准确率均达到了世界第一，自2006年首次参加国际权威的Blizzard Challenge大赛以来，一直保持冠军地位。百度推出了度秘和自动驾驶汽车。腾讯推出了机器人记者Dreamwriter和图像识别产品腾讯优图。阿里巴巴推出了人工智能平台DTPAI和机器人客服平台。清华大学研发成功的人脸识别系统以及智能问答技术都已经获得了应用。中科院自动化所研发成功了“寒武纪”芯片并建成了类脑智能研究平台。华为也推出了MoKA人工智能系统。
人工智能作为一种通用目的技术（GPT），是当前科技创新和推动产业升级转型的焦点。人工智能的发展及其在各个领域的应用，将会显著改变几乎所有行业原来发展的路径，不断催生新的业态和新的商业模式，形成新的发展空间，同时也为我国促进科技创新、提升国家竞争优势甚至赶超发达国家带来了新的机遇。 二、人工智能企业现状发展概况 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机学科的一个分支，既被称为20世纪世界三大尖端科技之一，也被认为是21世纪三大尖端技术之一。 近年来，我国人工智能产业获得快速发展。我国市场的工业机器人销量猛增我国智能语音交互、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等产业规模迅速扩大。同时，我国已经拥有国家重点实验室等设施齐全的研发机构和优秀的人工智能研发队伍，研发产出数量和质量也有了很大提升。很多企业也积极布局，如百度的百度大脑计划、科大讯飞超脑计划、京东智能聊天机器人等。 目前我国自主知识产权的文字识别、语音识别、中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶汽车等智能科技成果已进入广泛的实际应用。也正基于此，我国出台了大量支持人工智能发展的政策。2015年7月1日，国务院印发《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，将"互联网+人工智能"列为11项重点行动之一；而时至11月，《机器人产业"十三五"发展规划》草案已基本制定完成。另外“中国制造2025”重点领域技术路线图构建了中国机器人产业发展蓝图的同时扩大了人工智能的关注度。
探索大数据和人工智能-97分
以下不是大数据特征的是？ A.数据体量大 B.数据种类多 C.价值密度高 D.处理速度快 以下不是非结构化数据的项是？ A.图片 B.音频 C.数据库二维表数据 D.视频 大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构，那么以下不是三种数据结构之一的是？ A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 电信行业的网络管理和优化包含了两部分的优化，下列选项中不在这两项优化之内的是？ A.基础设施建设的优化 B.网络速度的优化 C.并发性的优化 D.网络运营管理及优化 以下哪些属于大数据在电信行业的应用？ A.网络管理和优化 B.数据商业化 C.客户关系管理 D.企业运营管理 语音识别产品体系有四部分，下列哪项不是体系之一？ A.语音合成 B.语音播放 C.语音识别 D.语义理解 以下哪种学习方法不属于人工智能算法？ A.迁移学习
B.对抗学习 C.强化学习 D.自由学习 人工智能通过输入的图片，解析出图片的内容，这种技术叫什么？ A.图片识别 B.语音识别 C.自动驾驶 D.消费金融 以下用到语音识别技术的应用包括： A.苹果手机Siri B.微信 C.百度地图 D.word 下列选项属于人工智能的基本概念有： A.机器学习 B.深度学习 C.BP神经网络 D.卷积神经网络 Spark是在哪一年开源的？ A.1980 B.2010 C.1990 D.2000 下列选项中，哪项是分布式文件存储系统？ A.HDFS B.Flume C.Kafka D.Zookeeper MPP是指？ A.大规模并行处理系统 B.受限的分布式计算模型
C.集群计算资源管理框架
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。
人工智能在金融行业的应用与风险分析
人工智能在金融行业的应用及风险分析 随着计算机技术和互联网行业的发展，越来越多的新兴技术如指纹识别、大数据、云计算、人工智能等逐渐开始影响人们的生活。这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，同时也给各个行业带来了巨大的变革。在这个过程中，金融行业也遭到了前所未有的冲击，这些技术已经开始被应用在银行、保险、证券和投资理财等领域。 2017年5月，围棋等级分排名世界第一的中国棋手柯洁在三番棋中不敌谷歌的AlphaGo，再一次将人们的注意力集中到人工智能这一技术上。本文将介绍人工智能这一技术及其对金融行业的影响。 一、人工智能概述 人工智能是研究、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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。这一概念最早在1956年达特茅斯会议上被提出，并在随后几十年中不断得到补充和发展。 人工智能的研究范围非常广泛，包括有效的老式人工智能、联结主义、遗传算法、神经网络等多个领域。当下
最热门的机器学习是人工智能的一个分支。简单来说，机器学习利用算法分析数据、学习数据，通过基于大量数据的“自我训练”，实现对真实世界情况进行判断和预测的能力。因此，程序实际上是在用大量数据和算法进行“自我训练”，从而学会如何完成一项任务，这与预先编写好、只能按照人类指定的逻辑去执行指令的程序不同。实际上，任何通过数据训练的学习算法都属于机器学习，这其中包括很多我们非常熟悉的技术，比如线性回归、K均值、决策树、主成分分析法、支持向量机以及人工神经网络等。 AlphaGo的核心算法是深度学习的人工神经网络。人工神经网络出现得非常早，但受技术限制一直进展缓慢，直到云计算的出现和后来GPU开始大规模部署之后，这种技术才得以快速发展应用。运算能力的发展使神经网络计算变得速度更快、成本更低、性能更强大，而存储设备的容量增加，读取速度加快，进一步降低了运用该技术的门槛。 二、人工智能在金融行业的应用 （一）智能客服 人工智能技术的发展使得语音识别技术逐渐成熟，一些金融机构开始尝试使用该技术来优化现有的远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这使得用户能够更加及时地得到满意的答复，提升用户的满意度，同时还可以减轻人
未来人工智能行业分析调研报告
2019年人工智能行业分 析调研报告 2019年11月
目录 1.人工智能行业概况及市场分析 (5) 1.1人工智能市场规模分析 (5) 1.2人工智能行业结构分析 (5) 1.3人工智能行业PEST分析 (6) 1.4人工智能行业特征分析 (7) 1.5人工智能行业国内外对比分析 (8) 2.人工智能行业存在的问题分析 (10) 2.1政策体系不健全 (10) 2.2基础工作薄弱 (10) 2.3地方认识不足，激励作用有限 (10) 2.4产业结构调整进展缓慢 (10) 2.5技术相对落后 (11) 2.6隐私安全问题 (11) 2.7与用户的互动需不断增强 (12) 2.8管理效率低 (13) 2.9盈利点单一 (13) 2.10过于依赖政府，缺乏主观能动性 (14) 2.11法律风险 (14) 2.12供给不足，产业化程度较低 (14) 2.13人才问题 (15) 2.14产品质量问题 (15)
3.人工智能行业政策环境 (16) 3.1行业政策体系趋于完善 (16) 3.2一级市场火热，国内专利不断攀升 (16) 3.3“十三五”期间人工智能建设取得显著业绩 (17) 4.人工智能产业发展前景 (18) 4.1中国人工智能行业市场驱动因素分析 (18) 4.2中国人工智能行业市场规模前景预测 (18) 4.3人工智能进入大面积推广应用阶段 (18) 4.4政策将会持续利好行业发展 (19) 4.5细分化产品将会最具优势 (19) 4.6人工智能产业与互联网等产业融合发展机遇 (20) 4.7人工智能人才培养市场大、国际合作前景广阔 (21) 4.8巨头合纵连横，行业集中趋势将更加显著 (22) 4.9建设上升空间较大，需不断注入活力 (22) 4.10行业发展需突破创新瓶颈 (22) 5.人工智能行业发展趋势 (24) 5.1宏观机制升级 (24) 5.2服务模式多元化 (24) 5.3新的价格战将不可避免 (24) 5.4社会化特征增强 (24) 5.5信息化实施力度加大 (25) 5.6生态化建设进一步开放 (25)
大数据,数据分析和人工智能方向就业前景
大数据，数据分析和人工智能方向就业前景 大数据和人工智能是两个联系非常紧密的专业，人工智能必须有大数据的支撑，因为人工智能需要数据建模、分析，再加上机器学习的东西才能做好。那么什么是大数据呢？顾名思义大量的数据。其实大数据并不仅仅是因为大，才称之为大数据，它还有很多纬度，也就是数据的多样性，再加上大量。数据有很多层次，所以在筛选分析数据的时候，需要很多的算法、数据结构的设计。这一块儿需要很深的技术基础知识，如果你做这个做得很好的话，说明你的计算机相关的知识是很棒的，所以找工作没有任何问题，如果这一块儿只是合格的话，能做的工作像软件方面的，或者是数据分析方面的，或者是算法设计方面都可以找到很好的工作。像人工智能发展的话，相对比较偏向应用这方面，数据是基础，人工智能只是个表象，人工智能还和物联网关联非常紧密，比如说现在有些小的物件，如智能手表，可以做很多手机上能做的事情，添加了很多计算的功能，然后以此为基础电视上也可以做很多东西，吸尘器也可以做很多东西。现在比较好的人工智能产品是一个称之为i robot的扫地机器人，在市场上是非常火热的，它可以自己启动，人不在家的时候打扫卫生，这就避免了它工作时的噪音问题，这就属于人工智能领域，在家庭里面的一个很好的应用。类似产品的开发需要大量的专业人才，如果你是人工智能专业的话，就有很多的就业机会，人工智能这一块儿的发展可以说未来十年甚至20年甚至更长时间都是一个热门的发展。这里面涉及的东西非常多，比如说我们现在用的比较多的刷脸，就是通过摄像头来捕捉你的、
脸，还有指纹输入、身份的信息捕捉等相关的技术，如果有大量数据的话，人工智能的分析可以很快速，比如辨认你是什么人、做哪个行业的等这些相关的信息可以帮你计算啊的，再比如说你的兴趣爱好，你将来的发展规划，可能会给你大体估算出来。你将来要做些什么？这都是人工智能领域。给人类提供了一些帮助，人工智能方面有很多个分支，以上说的都是一些小分支。大的分支像自动驾驶，一个汽车作为一个机器人在大街上出现，可以自主上路，你只需要在手机上按一个按钮，点一辆车让它过来接你。这是非常方便的一种生活状态。 以上就是大数据和人工智能的联系，希望帮到你。