人工智能应用场景落地的5大关键要素

人工智能应用场景落地的5大关键要素

1、背景

人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，其应用场景将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求。

面向未来，AI人工智能将对世界带来改变，工作更有效率，生活更美好。天时地利，AI带来赋能百业的新动力。人工智能的商业化落地，具有非常现实的意义。AI技术不断地前进，不能为技术而技术。从AI 1.0时代到AI 2.0时代。AI 1.0时代强调模式、论文、专利，AI 2.0时代技术和人是基础，把技术和实际的应用场景结合起来，发挥真正的商业价值，降本和增效，通过创新打磨新的模式，创造新的经济发展的强大引擎，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。

2、拓展新一代人工智能应用场景的意义及作用

新一代人工智能产业应用驱动的特征愈加明显，从生产方式的智能化改造，生活水平的智能化提升，到社会治理的智能化升级，都对新一代人工智能技术、产品、服务及解决方案有着旺盛的需求。当前，新一代人工智能技术正加速在各行业深度融合和落地应用，推动经济社会各领域从数字化、网

络化向智能化加速跃升。

（一）着力推动智能化生产模式加速演进

我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力，标准化、规模化的生产理念正在向个性化、柔性化、服务化的智能化生产理念转变，传统生产方式面临着数字化、网络化、智能化改造升级的迫切需求。依托新一代人工智能产业持续催生的新技术、新产品、新业态、新模式，正在有力支撑制造业、农业、商贸物流业增长结构与核心竞争力的重构。持续推进新一代人工智能应用场景在制造、农业、商贸物流业等重点行业拓展落地，加速推动人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要经济模式，共创分享成为经济生态基本特征，形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态，带动生产率大幅提升，引领产业向价值链高端迈进，有力支撑实体经济发展，全面提升经济发展质量和效益。

（二）充分支撑精准化服务模式普惠共享

我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，社会生产力和人民生活水平正在攀升新的历史高点，人们对美好生活的向往更加强烈，广大民众共同期盼更均衡和优越的教育条件，更高品质和即时性的医疗卫生服务，以及更精准和完善化的养老体系，逐步呈现出对民生服务多元化、多层次的需求特点。抓住民生服务领域的突出矛盾和难点，从保障和改善民生、为人民创造美好生活的需求出发，以为人民群众提供全方位全周期的精准化服务为目标，加强新一代人工智能在教育、医疗卫生、养老、住房等领域的深度应用，推动

高端智能技术与行业的融合发展，广泛布局信息化和智能化应用，着力完善创新智能服务体系，催生民生服务新模式、新业态，提升我国公共服务智能化水平和服务能力，为推动智能经济发展和建设智慧社会提供有力支撑。（三）加速构建灵敏高效的社会治理体系

面对社会扁平化、媒体大众化、资源数据化等智能经济社会新态势，准确感知、预测、预警基础设施和社会安全运行的重大态势，及时把握群体认知及心理变化，主动决策反应，建立灵敏高校的社会治理体系，对有效维护社会稳定具有不可替代的作用，实施新一代人工智能发展战略对我国创新治理能力的要求提到新高度。围绕行政管理、司法管理、城市管理、环境保护等社会治理的热点难点问题，从柔性化引导、智能化决策、高效化执行方面切入，加强新一代人工智能同社会治理的结合，开发适用于政府服务和决策的人工智能系统，加强政务信息资源整合和公共需求精准预测，持续构建灵敏感知社会态势、有效引导网络舆情、科学构建决策机制、高效执行政府决策的智能化社会治理新模式，逐步实现国家治理体系和治理能力现代化。（四）持续推动我国新一代人工智能产业高质量发展

近年来我国移动互联网的快速发展，促使用户具备了较高的智能终端使用水平和技术水平，为新一代人工智能产业的发展奠定了良好的用户基数和基础。同时，我国在制造、交通、金融、医疗、教育等传统行业的发展相对与发达国家而言，产业发展程度和基础设施水平都有较大的改造和提升空间，为一系列新一代人工智能技术、产品和解决方案加速落地，提供了广阔的市场空间。大规模高质量的用户基础和亟待升级的产业基础，为新一代人工智能逐步在生产、生活、社会治理等领域得到更广泛的应用，以及未来持续培

育和激发新兴的应用场景提供了良好的发展基础，推动产业化进程持续提速。丰富的应用场景落地基础将持续支撑全生产要素配置组合的优化，及产业结构的升级，是新一代人工智能产业高质量发展的新动能、新引擎。

3、新一代人工智能应用场景落地的关键因素

新一代人工智能产业呈现出持续、高速成长态势，得益于与生产方式领域、生活方式领域、社会治理领域等场景跨界融合程度不断加深，创造出巨大的社会经济效益。未来，新一代人工智能产业发展与各行业之间的相互融合会更加深入和充分，持续探索和分析新一代人工智能应用场景落地的关键因素，是推动新一代人工智能产业可持续发展和挖掘产业增长点的重要驱动力。

（一）紧抓通信网络环境的升级趋势，突破解决方案落地制约

以5G为代表的新一代网络的部署和商用，正在围绕虚拟化、云化融合的技术革命推动通信网络环境的重构与转型，其超高速的数据传输能力和万物互联的标识解析体系重新赋予了社会协作的智能化新模式。5G与新一代人工智能解决方案的结合，不仅可以深挖既有应用场景的智能化升级潜力，持续拓展和延伸应用场景的边界，同时由于社会协作模式的转变，将逐步激发和培育全新的新兴应用场景，催生出智能化新产品、新模式和新产业。5G 将为新一代人工智能典型应用场景提供优质通道，提供更为海量的具备云端大脑能力的数据，提供更具针对性的定制化能力。密切关注通信网络环境的升级，将补齐制约新一代人工智能应用场景发展的短板。

（二）明确应用场景边界，精准锁定应用需求

现阶段，新一代人工智能技术尚未达到强人工智能水平，例如借助智能终端的人脸识别技术在绝大多数情况下比人眼识别的效果要好，但是在需要知识、想象力的特殊情况下，与人脑还是存在较大差距。目前以深度学习为代表的新一代人工智能技术并不善于解决通用性问题，人工智能技术要实现应用场景落地并形成商业价值，需要清晰其所能解决的特定领域问题，并明确应用场景边界，将人工智能的功能需求限定在有限的特定问题边界之内，这样得出的解决方案才能相对可行可靠，如借助视听传感器能够自主规划扫地方案的服务机器人等。

（三）完善智能化基础设施，加速行业大数据获取

新一代人工智能应用场景的智能化主要体现在决策智能和运营智能，其本质是将用户和行业数据抽取关键特征并输入深度学习神经网络，神经网络训练模型将用于对用户行为的预测，进而提高用户体验。目前新一代人工智能应用场景的落地主要受大数据获取因素的制约，广泛布局应用场景以智能化连接设备为载体的智能化基础设施，采集大规模高质量的行业数据，系统性地通过新一代人工智能算法进行模型训练，才能真正将技术与应用场景相结合，充分挖掘应用场景的智能化升级需求。

（四）开发定制化高性能硬件，提升计算能力

随着新一代人工智能应用场景前端智能化的不断普及，集成了定制多种视频、图像、语音的传感器和数据处理平台的嵌入式感知系统，将大量非结构化数据实时转化为便于进行决策分析的高质量结构化数据，需要匹配具有较高计算能力的硬件，CPU+GPU架构成为目前的主流选择，然而构建GPU

集群的成本非常高昂，成为应用场景大规模落地的掣肘。围绕特定应用场景，

人工智能的主要内容和方法

人工智能的主要内容和方法 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是50年代兴起的一门新兴边缘学科，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是二十一世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。广义的讲，人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。人工智能的一个长期目标是发明出可以像人类一样或能更好地完成以上行为的机器；另一个目标是理解这种智能行为是否存在于机器、人类或其他动物中。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 一、AI的主要内容 人工智能研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。

问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。谓词逻辑是演绎推理的基础。结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演绎的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。典型的启发式搜索方法有A*、AO*算法等。近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 二、AI的研究方法

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

人工智能系 工业机器人专业就业岗位介绍及前景

工业机器人系统操作员岗位介绍及前景 人工智能系张宇琪 工业机器人的出现对制造业来说是一次重要的变革，用机械的力量来处理大量的繁琐的、公式化的人力工作，不仅可以节省人工费，还可以进一步提高工作的效率。有人说工业机器人专业没什么技术含量，也没什么合适的工作岗位。这话现在已经被打脸了，工业机器人系统操作员这一职位已经横空出世，工业机器人专业的学子即将成为就业市场的天之骄子！ ●那什么是工业机器人系统操作员呢？ 工业机器人系统操作员是指使用示教器、操作面板等人机交互设备及相关机械工具对工业机器人、工业机器人工作站或系统进行调试、装配、编程、工艺参数更改、工装夹具更换及其他辅助作业的人员。 ●工业机器人系统操作员的主要工作任务是什么？ 1、使用示教器、操作面板等人机交互设备进行生产过程的参数设定与修改、菜单功能的选择与配置、程序的选择与切换； 2、进行工业机器人系统工装夹具等装置的检查、确认、更换与

复位； 3、按照工艺指导文件等相关文件的要求完成作业准备； 4、按照装配图、电气图、工艺文件等相关文件的要求，使用工具、仪器等进行工业机器人工作站或系统装配； 5、使用示教器、计算机、组态软件等相关软硬件工具对工业机器人、可编程逻辑控制器、人机交互界面、电机等设备和视觉、位置等传感器进行程序编制、单元功能调试和生产联调； 6、观察工业机器人工作站或系统的状态变化并做相应操作，遇到异常情况执行急停操作等； 7、填写设备装调、操作等记录。 近几年随着智能制造的快速发展，作为智能制造业半壁江山的工业机器人步入一个高速发展的阶段。有数据显示，2018年我国工业机器人市场规模约为62.3亿美元，在庞大的市场规模下工业机器人技术人才却面临用工荒，工业机器人领域出现了“一将难求”的情况。 工业机器人系统操作员就业前景好吗？ 岗位需求大。随着工业机器人销量的不断突破，实况应用下，工业机器人维护人才的缺口较为突出，而机器人工程师的就业薪资也是

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

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 —

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

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

人工智能简介及发展趋势

计算机科学与技术概论结业作业 人工智能技术简介及发展趋势 院系：信息科学与技术学院计算机科学与技术系 姓名：尹颜朋 学号：2011508009

前言 人工智能（Artificial Intelligence）, 英文缩写为 AI, 是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。人工智能的研究课题涵盖面很广，从机器视觉到专家系统，包括了许多不同的领域。这其中共同的基本特点是让机器学会“思考” 。为了区分机器是否会“思考”（thinking），有必要给出“智能”（intelligence）的定义。究竟“会思考”到什么程度才叫智能？比方说，解决复杂的问题，还是能够进行概括和发现关联? 还有什么是“知觉”（perception），什么是“理解”（comprehension）等等？对学习过程、语言和感官知觉的研究为科学家构建智能机器提供了帮助。现在，人工智能专家们面临的最大挑战之一是如何构造一个系统，可以模仿由上百亿个神经元组成的人脑的行为, 去思考宇宙中最复杂的问题。或许衡量机器智能程度的最好的标准是英国计算机科学家阿伦·图灵的试验。他认为，如果一台计算机能骗过人，使人相信它是人而不是机器，那么它就应当被称作有智能。 人工智能从诞生发展到今天经历了一条漫长的路，许多科研人员为此而不懈努力。人工智能的开始可以追溯到电子学出现以前。象布尔和其他一些哲学家和数学家建立的理论原则后来成为人工智能逻辑学的基础。而人工智能真正引起研究者的兴趣则是1943年计算机发明以后的事。技术的发展最终使得人们可以仿真人类的智能行为，至少看起来不太遥远。接下来的四十年里，尽管碰到许多阻碍，人工智能仍然从最初只有十几个研究者成长到现在数以千计的工程师和专家在研究；从一开始只有一些下棋的小程序到现在的用于疾病诊断的专家系统，人工智能的发展有目共睹。 人工智能始终处于计算机发展的最前沿。高级计算机语言、计算机界面及文字处理器的存在或多或少都得归功于人工智能的研究。人工智能研究带来的理论和洞察力指引了计算技术发展的未来方向。现有的人工智能产品相对于即将到来的人工智能应用可以说微不足道，但是它们预示着人工智能的未来。对人工智能更高层次的需求已经并会继续影响我们的工作、学习和生活。 第一章人工智能的产生 人工智能, 英文单词 artilect,来源于雨果·德·加里斯的著作 . “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了 众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发具有人工智能的机器人展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着 时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人

人工智能应用举例

人工智能应用举例 【篇一：人工智能应用举例】 说到人工智能（ai），目前被炒得最热的似乎都是些高大上的应用，譬如无人驾驶，譬如alphago下围棋等等，然而，实实在在立马给你实惠的应用曝光度并不高。然而，科幻小说和神话中的世界确实正在成为现实——作为一个现代人，不管你搬家、旅行，还是在外卖app上点一杯热咖啡，都绕不开人工智能，今天小探就给你介绍下潜伏在你身边的那些人工智能应用。 在看了那么多科幻电影以后，我们现在真的想象不出来还有什么是地球上那些疯狂研究者们鼓捣不出来的，最近我们又被法国人的一项发明刷了屏，因为它实际上是一只筋斗云。 有了这个再也不用担心上班迟到了， 人们是不是该考虑把地铁系统变成地下商城和展览馆？ 该款神器的发明者franky zapata实话实说地承认他的灵感就来源于《回到未来》中的悬浮滑板——少年时代对于这款科幻产品的向往激励他带领团队发明了这款民用飞行装置。 听起来这和爱因斯坦发现相对论有着非常相似的心理动因，想想最近把朋友圈刷得稀烂的马克扎克伯格的10年计划吧，智能硬件和人工智能的现实应用无疑将成为全球聪明人角逐的新战场。 成了真事儿的不止是这个，在科幻喜剧《银河系漫游指南》中，倒霉的男主角只来得及带上一条毛巾就被外国人绑架上了飞船，遇到了衰衰的大头机器人马文，两个人一起在宇宙中来回穿越的经历令人捧腹。在机器人的话题变得越来越热门的今天，助手机器人的到来似乎只是时间问题，然而人工智能其实一直潜伏在我们身边，除了以机器人的形式陪伴我们，它还可以辅助我们完成各种工作。 1、谷歌你身边的人工智能 2002年，尚未成为谷歌ceo的拉里佩奇曾在回答凯文凯利“为什么谷歌要做免费搜索”的提问时，回答道，“不，我们在做人工智能”。实际上，谷歌搜索正是一种完善人工智能的尝试。 用户在谷歌上的每一次搜索， 都是在辅导人工智能进行深度学习。 谷歌搜索在表面上只是一款搜索引擎，但其引擎的机理和很多人工智能程序相同：以并行计算、大数据及更深层次算法为基础，完成对数据、问题的智能化分析。或许很多谷歌用户都能感受到，谷歌

《初识人工智能》教学案例

《初识人工智能》教学案例 作者：夏燕萍 单位：无锡市第一中学214031 email：xiayp@https://www.wendangku.net/doc/9110561430.html, 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。

人工智能

人工智能 王兆程161190090 摘要 近几年来，随着技术的不断进步，人工智能领域得到了长足的发展，其范围已经远远的超出了计算机科学的范畴，成为一个独立的科学分支，是近几年来的热门领域。本文主要阐述了人工智能的概念，并分析近几年来人工智能的技术的发展及所遇到的问题。 关键字人工智能机器学习通用智能 1 引言 人工智能领域自出现以来就受到人们的追捧，大型公司像谷歌和facebook已经在这个领域上投入巨大，中国的公司像百度也在进行着积极的探索。但是，尽管人工智能技术已经有了很大的提升，其应用领域却非常狭窄，不能泛化。可以说人工智能领域还处在一个开始阶段，还有很多问题需要解决。 2 人工智能的概念 由于人类对自身智能理解的局限性，所以说很难定义什么是真正人工制造的智能。尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”这也代表了大多数人对人工智能的理解，即人工智能是研究人类所具有的智能，进而使计算机具备人的智能，通过计算来完成以往依靠人力来完成的工作。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。 人工智能由计算机技术产生，但现今的人工智能已经涵盖了包括语言学，心理学在内的诸多学科，其范围已经远远超出了计算机技术的范围，拥有自己的体系，成为一个独立的学科分支。 另外，因为人工智能是研究运用人类智能的学科，所以其思维方式不仅仅局限在计算机中常用的逻辑思维，还包括图像思维，灵感思维等，也就是说机器人要对所接触到图像，声音甚至是感觉等，进行思考和运算，以达到和人类通过思考的结果最大程度上相似，甚至更好。就像数学对其他基础学科的作用，数学在人工智能领域也是必不可少的，数学思维及运算是计算机进行“思考”的主要或者是唯一的方法。 3 人工智能的发展 人工智能是计算机科学的一个分支。1950年，阿兰图灵最早在其书籍《计算机与智能》中提及人工智能的思想，之后在1956年由约翰麦卡锡提出人工智能的概念。同年，卡内基梅隆大学研究出第一个人工智能的软件。而在1964年，MIT则研究出了能进行自然语言学习的人工智能软件。之后的1965年，约瑟夫·魏岑研究出了能与人类进行交流的软件。 之后的人工智能有两个发展方向。一种是走向实体，创造出能与人进行交流，

人工智能在自动化学科中的应用

人工智能在自动化学科中的应用 社会的进步和人类的长寿要求生产力更加发达,要求人类的经济生活更加智能化,以节省宝贵的人类时间去做其它有益的事情。自动化领域的革新需要人工智能的大力支持,而人工智能在自动化学科方面的优势在这个领域也确实能够得到极大的发挥,促进自动化的发展进步。 自动化是研究与电气工程有关的系统运行、自动控制、电力电子技术、信息处理、试验分析、研制开发以及电子与计算机应用等领域的一门学科。实现机械的自动化,让机械部份脱离人类的直接控制和操作自动实现某些过程是自动化和人工智能研究的交汇点。积极运用人工智能的知识。 人工智能在电力系统运行控制中的应用综述人工智能技术(AI)广泛应用于求解非线性问题中,在电力系统的控制、管理、运行等领域发挥着重要的作用。阐述了专家系统、人工神经网络、模糊集理论和启发式搜索等人工智能技术在电力系统中各自的应用特点,展望了人工智能技术在电力系统中的发展趋势,指出混合智能是人工智能的重要发展方向之一。 电力系统应用人工智能的起因电力系统运行控制的一个基本目标就是在经济合理的条件下向用户提供高质量的电能。为此,有必要对电力系统进行规划、监视和控制。随着电力系统规模的不断增加,能源管理系统(EMS)运行人员所面临的决策任务也日趋加大,这使得运行人员很难保证电力系 简要介绍了现有的高级人工智能技术的发展概况及其实现方法,全面综述了模糊逻辑(F L)、专家系统(ES)、人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)等典型人工智能技术在电能质量控制中的应用情况及国内外的研究现状,并就值得进一步研究的问题及今后的主要研究方向进行了展望. 近年来,电能质量问题受到人们越来越广泛的关注.对电能质量问题的正确诊断和处理 需要高水平的专家知识,并且所需要的专家知识不是仅仅在某一个领域,而是涉及到电气工程中的许多领域,如电子驱动、传感器、旋转电机、变压器、电力电子、电能传输与供应、保护、谐波、信号分 人工智能在智能传感器领域的应用 传感器在自动化信息系统中的重要性不言而喻,它的特性的好坏、输出信息的可靠性对整个系统的质量至关重要。各行各业的自动化程度的迅速提高,特别是工业生产的自动化程度的提高,对传感器的性能提出了更高的要求。传统的传感器技术由于存在着性能不稳定、可靠性差、准确度低等缺点已经不能够满足自动化技术迅猛发展的需要。而人类在人工智能方面取得的进展为人工智能与传感器技术的结合———新型智能传感器的出现提供了契机。