人工智能在建筑行业应用概述
人工智能在建筑行业应用概述
摘要
人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。随着该学科的不断发张，其在建筑领域的应用范围也不断扩大，极大的促进了我国建筑行业从传统运作走向现代管理和经营。本文首先对人工智能进行了简要介绍，并从五个方面对该技术在建筑领域的应用进行了讨论。
关键字：人工智能；建筑领域；计算机应用。
1、引言
人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。AI的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视并得到了很高的评价。甚至有人把AI与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。
人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统并使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。或者说人工智能就是要研究如何使机器具有听、说、看、写、思维、学习、适应环境变化、解决所面临的各种实际问题等功能的一门学科。人工智能的研究重心主要集中在专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。但由于研究者对于人工智能的理解存在差异，所以就形成了不同的人工智能的研究方法，其主要有三种，分别如下：
1.1、以符号处理为核心的方法——符号主义
计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可
通过相应的程序体系来体现出某种基于逻辑思维的智能行为，达到模拟人类部分智能的目的。
该方法的特征是：立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂问题；用一定的符号表示知识，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识；便于模块化，易于修改；能与传统的符号数据库进行很好地连接；可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择。
1.2、以网络连接为主的连接机制方法
大脑是人类一切智能活动的基础，因此从大脑神经元及其连接机制着手研究，弄清大脑结构及其信息处理的过程与机制，可望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟。
该方法的特征是：通过神经元间的并行协同作用实现信息处理；通过神经元间的连接存储知识和信息，具有联想和鲁棒性；通过对神经元间连接强度的动态调整，可较方便地实现对人类学习、分类等能力的较好模拟；适合于模拟人类的形象思维；求解问题时，可以比较快地获得满意的近似解。
1.3、系统集成方法
人类的智能活动中既有逻辑思维又有形象思维，单独使用符号主义方法或连接机制方法都不能完整地解决智能模拟问题。因此，把二种方法结合在一起综合研究，是模拟智能研究的一条必由之路。系统集成方法兼有符号主义方法和连接机制方法的特征。
集成模式有二种。第一种模式是结合，符号主义方法与连接机制方法均保持独立的结构，但密切合作，任何一方都可以把自己不能解决的问题转交给另一方。第二种模式是统一，将符号主义方法与连接机制方法有机地统一到一个系统中，既有逻辑思维的功能，又有形象思维的功能。
2、人工智能技术在建筑领域的应用
研究者们把人工智能技术与建筑行业各专业领域知识相结合，使得人工智能
技术在建筑行业中取得了非常广泛的应用。已有许多专家系统、决策支持系统应用在建筑行业取得了很好的经济效益和社会效益。下面针对建筑设计、建筑结构、建筑电气、建筑施工以及建筑施工管理等建筑行业中的各个专业领域，分别阐述了人工智能技术的应用。
2.1、人工智能技术在建筑设计中的应用
建筑设计师一直以来使用AutoCAD从事绘图工作，大量时间被消耗在绘图环节而没有体现真正意义上的建筑设计，设计师们的灵感、创意、创新也无法通过AutoCAD得到更加全面的体现。随着人工智能技术在建筑设计行业中应用的不断深入，现在的设计师中的绝大多数都开始应用能够在设计全称提供二维图形描述和三维空间表现的理论及技术来完成日常工作，不仅提高了工作效率，也使得建筑设计的特点得到了更好的体现。
例如，Arch2010就是一款基于AutoCAD2002—2010平台的，专为建筑设计工作而量身打造的CAD系统，它集人性化、数字化、可视化、参数化、智能化于一身，将建筑构件作为最基本的设计单元，采用了非常先进的自定义对象核心技术，实现了二维图形与三维模型的同步。
此类系统的使用让建筑设计师再也不必趴在桌子上完成绘图工作，让他们的创意和设想能够得到更完美的发挥和实现。工程图档也不再是以往那种抽象的线条堆积，而是通过数字化技术转化成了直观的、可视的建筑模型，真正实现了系统界面人性化、构件创建参数化、构件关联智能化、设计过程可视化。
2.2、人工智能技术在施工管理中的应用
传统的建筑施工管理中，主要是依靠手写、手绘的方式来完成有关施工档案的记录和施工平面图的绘制，而随着人工智能技术在建筑领域里应用范围的不断扩大，综合采用数理逻辑学、运筹学、人工智能等手段来进行施工管理已经得到了认可和普及。目前比较流行的基于C/S环境开发的建筑施工管理系统，已经涵盖了工地管理的方方面面，主要包括员工管理模块、分包合同管理模块、固定资产管理模块、供应商管理模块和财务管理模块、施工日志管理模块、员工考勤管
理模块与工资挂钩细化了对分包商和供应商的管理，更加有效地控制材料进出，供应商和分包商以及员工的管理真正实现了工地物流、资金流和业务流“三流合一”。
另外，建筑施工管理系统的数据库也非常强大，具有极为强劲的数据处理和储存能力，不仅性能稳定，升级和日常维护也非常的快捷方便。另外，针对建筑施工人流复杂、密集的特点，系统还相应设置了权限管理功能，保障了施工管理数据的安全和准确性。
2.3、人工智能技术在建筑施工中的应用
人工智能技术在混凝土强度预测分析中也开始广泛应用。对于建筑施工来说，28天抗压强度是衡量商品混凝土性能的重要指标。如能在短时间内预测到其28天强度值，就可以对混凝土质量进行控制。传统的混凝土预测方法通常为基于数理统计的线性回归方法。然而对于商品混凝土来讲，由于掺入了大量的粉煤灰，其抗压强度的大小和混凝土各组成材料之间呈高度非线性关系，采用通过回归得到的线性函数并不适用。因此将人工神经网络技术引入到混凝土性能预测领域。天津大学的赵胜利比较了3种不同输入模型的RBF网络的预测效果并与传统的BP网络模型进行比较，提出的RBF网络模型具有很高的预测精度和较强的泛化能力，可作为商品混凝土性能分析的一种新型有效的方法。
2.4、人工智能技术在建筑结构中的应用
汶川地震的发生以及这场地震所造成的严重危害，让建筑结构控制及健康诊断工作得到了前所未有的关注。以往建筑行业所采用的传统的结构系统辨识方法普遍存在着抗噪声能力差、适用范围较窄、难以进行线性识别的缺点，让工作的有效开展受到了极大的限制。近年来，随着人工智能技术的发展，出现了一种新型的基于人工神经网络的系统辨识方法，该方法通过模糊神经网络所具有的学习及非线性映射能力来获得实测结构动力响应数据，并以此构建起建筑结构的动力特征模型。模糊神经网络可以非常精确地预测结构在任意动力荷载作用下的动力响应，因此可以用于结构振动控制与健康诊断中，同时还可以随时加入其它辨识
方法总结出的规则，且可以做成硬件实现，具有很强的可扩展性与实用性。2.5、人工智能技术在建筑电气中的应用
随着我国建筑业的迅速发展，行业的总体能耗急剧攀升，有一段时间在总能耗中所占的比例甚至超过了30%，所以，实行建筑节能对于实现我国的节能减排目标无疑具有巨大的促进作用，而电气节能技术则是当前效果最为显著的节能方式之一。
建立电气节能评估模型，利用人工神经网络进行训练，提升其评估的准确性和网络泛化性，使建筑节能改造工作的实施能够具有更多的科学依据。其中，BP神经网络算法就是一种能够将输入/输出问题转化为线性问题的学习方法。传统的BP网络采用的是梯度下降法，该方法的学习速率是保持不变的，同时训练所需的时间较长，且在学习过程中可能发生局部收敛的情况；改进型的BP算法和L-M反算法则增加了动量因子，无论是在稳定性还是收敛性方面，都要优于传统的BP算法，因此广泛的应用于当前建筑电气节能评估模型的构建工作中。使用该方法构建的建筑电气节能评估模型的权重，能够以相对联系的方式隐藏于网络当中，这种评价方式更加科学、简单、适用，所评估模型的适用范围也更为广泛。
3、总结
经过不断的发展，建筑业目前已经成为了我国的支柱产业之一，无论是从建筑业的自身发展，还是从时代发展的要求来看，进一步加强人工智能技术在建筑业的应用都是行业能够摆脱传统的运作模式走向现代化经营和管理的必由之路。这就要求行业的决策者、管理人员和技术人员更新思想、转变观念，对人工智能技术给予充分的重视，并加强在这方面的资金、技术和培训的投入，从而使我国的建筑行业能够在更短的时间内走向现代化和智能化。
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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
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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
人工智能在建筑行业应用概述
人工智能在建筑行业应用概述 摘要 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。随着该学科的不断发张，其在建筑领域的应用范围也不断扩大，极大的促进了我国建筑行业从传统运作走向现代管理和经营。本文首先对人工智能进行了简要介绍，并从五个方面对该技术在建筑领域的应用进行了讨论。 关键字：人工智能；建筑领域；计算机应用。 1、引言 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。AI的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视并得到了很高的评价。甚至有人把AI与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。 人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统并使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。或者说人工智能就是要研究如何使机器具有听、说、看、写、思维、学习、适应环境变化、解决所面临的各种实际问题等功能的一门学科。人工智能的研究重心主要集中在专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。但由于研究者对于人工智能的理解存在差异，所以就形成了不同的人工智能的研究方法，其主要有三种，分别如下： 1.1、以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可
人工智能发展史
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。
我国人工智能化行业发展现状分析和投资前景预测
中国人工智能行业发展现状分析及投资前景预测 在东西方神话中，上古「智人」通过各种方法制造「人类」这一物种并赋予其智能；而到了中世纪的欧洲，古典哲学家们尝试着用机械符号处理的观点解释人类大脑的活动；直到20世纪40年代，来自数学，心理学，工程学，经济学和哲学等领域的一批科学家们基于抽象数学推理的可编程数字计算机的发明使得智能大脑出现的可能性被广泛探讨。 1950年，Marvin Minsky和Dean Edmonds建造了世界上第一台神经网络计算SNARC （Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator），它通过使用3000个真空管和B-24轰炸机上的自动指示装置模拟了40个神经元而组成神经网络。 同期，被誉为「计算机科学之父」的AlanT uring在Mind上发表论文，第一次提出机器智能设想。虽然未提到具体的研究方法，但论文中提到的「图灵测试」、「机器学习」、「遗传算法」和「强化学习」等理论也在日后成为了人工智能领域重要的分支。 图灵的计算理论认为任何形式的计算均可被数字信号描述，这也为人工智能的后续实践提供了理论基础。 随后的1956年，在MarvinMinsky连同ClaudeShannon和NathanRochester一起组织的Dartmouth会议上，「人工智能」这个概念首次被提出并开启了西方「人工智能」科学长达半个多世纪的高速发展。 在中国，关于「人工智能」的研究和探讨在70年代末被解禁后又不适时地与「特异功能」联系在一起而停滞不前，直到80年代初期随着技术和思想的不断进步才取得实质性进步。 而今，全球共有近千家人工智能公司遍及62个国家的十余个产业，国内涉及人工智能领域的公司也早已破百。 除了「机器学习」、「模式识别」和「神经网络」这些晦涩的词汇和各种层出不穷的借势营销，这个看似离我们越来越近的市场却在「互联网玄学」的外衣下显得愈发迷雾重重。 一、国内人工智能产业链解构 「基础技术」、「人工智能技术」和「人工智能应用」构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的「人工智能应用」进行重点解构。 （一）基础技术提供平台 人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即「基础设施即服务（IaaS）」、「平台即服务（PaaS）」和「软件即服务（SaaS）」。
人工智能发展史
人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，
2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析 未来智能制造将成为行业主战场
2019年中国人工智能行业市场现状及发展前景分析未来智 能制造将成为行业主战场 未来智能制造将是人工智能的主战场 国家工业信息安全发展研究中心认为，目前我国人工智能和制造业融合有着广泛的基础，智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，而人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但新一代人工智能技术在制造业重点领域的应用刚刚起步，人工智能与制造业的融合尚处于初级阶段，未来智能制造将是人工智能的主战场。 1、人工智能+制造业创造新业态 目前中国人工人工智能迈向了2.0阶段，以通过互联网联系在一起的一套巨大的智能系统为标志。从智能制造业角度出发，人工智能技术正在深入改造制造行业。新一代人工智能技术与制造业实体经济的深度融合，成为应用市场一大亮点，催生了智能装备、智能工厂、智能服务等应用场景，创造出自动化的一些新需求、新产业、新业态。
2、政策春风利好工智能发展 2017年，人工智能被首次写入到政府工作报告中，2018年政府工作报告中提出：“发展壮大新动能，做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动，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+’。发展智能产业，拓展智能生活。”，2019年的政府工作报告中，对人工智能的描述也由“加快人工智能等技术研发和转化”、“加强新一代人工智能研发应用”变为“深化大数据、人工智能等研发应用”，可见在国家层面上，对人工智能产业的重视程度日益加深。 3、2018年中国人工智能产业规模超400亿 在政策和技术的推动下，中国人工智能产业发展迅速。跟据中国信通院数据，2015年到2018年中国人工智能产业规模复合平均增长率为54.6%，高于全球平均水平(约36%)。2018年，中国人工智能产业市场规模已达到415.5亿元。其中，企业技术集成与方案提供、关键技术研发和应用平台两个应用领域据发展火热。
人工智能未来发展前景展望
人工智能未来发展前景展望 ：磊(10计本) 学号： 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(M ＩＴ)、卡基-梅隆大学(CＭＵ)到IＢＭ公司，再到日本的本田公司、ＳＯＮＹ公司以及国的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着ＡＩ技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(ＡＩ)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 （一）、人工智能的定义 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 “智能”1是一个宽泛的概念。智能是人类具有的特征之一。Intelegere是从中进行选择，进而理解、领悟和认识。正如帕梅拉·麦考达克在《机器思维》(machines who thinks,1979)中所提出的: 在1"智能"源于拉丁语legere，字面意思是采集(特别是果实)、收集、汇集，并由此进行选择，形成一个东西。
复杂的机械装置与智能之间存在长期的联系。从几个世纪前出现的神话般的巨钟和机械自动机开始，人们已对机器操作的复杂性与自身的某些智能活动进行直观联系。经过几个世纪之后，新技术已使我们所建立的机器的复杂性大为提高。1936年，24岁的英国数学家图灵 i(Turing)提出了"自动机"理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，他也因此被称为"人工智能之父"。 人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(artificial intelligence，AI)这个术语。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 当然，人工智能的发展也并不是一帆风顺的，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷，但是随着硬件和软件的发展，计算机的运算能力在以指数级增长，同时网络技术蓬勃兴起，确保计算机已经具备了足够的条件来运
人工智能行业发展前景展望及市场规模预测
一、人工智能的内涵及分类 （一）人工智能的内涵 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（空间技术、能源技术、人工智能），也被认为是21世纪三大尖端技术之一（基因工程、纳米科学、人工智能）。人工智能被发达国家视为人类的最后科学尖端，科研领域皇冠上的明珠。 （二）人工智能的分类 人工智能的概念很宽泛，按照人工智能的实力可分为三大类： 1、弱人工智能：在特定领域等同或者超过人类智能或效率的机器智能。 2、强人工智能：各方面都能和人类比肩的人工智能。 3、超人工智能：在包括科学创新、通识和社交技能等各个领域都超越人类的人工智能。 人工智能的革命就是从弱人工智能，通过强人工智能，最终达到超人工智能的过程。目前人类已经掌握弱人工智能，生活中弱人工智能无处不在，比如Siri、垃圾邮件过滤器、谷歌翻译、电商网站上的商品推送、谷歌无人驾驶汽车等等。 人脑与电脑的最大差别在于，一些我们认为困难的事情，如微积分、金融市场策略、翻译等，对于电脑来说都十分容易；但一些人类认为容易的事情，如视觉、动态、移动、直觉，对于电脑来说却是十分困难。而要达到人类级别的智能，电脑必须要理解更高深的东西，比如微小的脸部表情变化，以为为什么喜欢这个而不喜欢那个，要达到这样的水平首先在硬件方便要增加电脑处理速度，其次在软件方面要让电脑变得智能。 美国发明家、未来学家Kurzweil估算出人脑的运算能力是10^16 cps（calculations per second，每秒计算次数，描述运算能力的单位），即1亿亿次计算每秒。现在世界上最快的超级计算机，中国的天河二号，运行能力已达到3.4亿亿次，已经超过人脑，但由于其成本高、规模大、功耗高，使其并不能够被商业及广泛运用。Kurzweil认为考虑电脑发展程度的标杆是看1000美元能买到多少cps，当1000美元能买到人脑级别的1亿亿运算能力的时候，强人工智能就成为生活的一部分。而目前1000美元能买到10万亿cps（人脑的千分之一），根据加速回报定律，科技的进步将呈指数型增长，按照这个速度，到2025年1000美元就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。 二、人工智能的产业链分析 从发展路径及阶段上看，实现人工智能需经历三个阶段：计算智能（能存会算）、感知智能（能听会说、能看会认）和认知智能（能理解会思考）。
人工智能技术在建筑行业中的应用
人工智能技术在建筑行业中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 2013年6月23 日
人工智能技术在建筑行业的应用 摘要：人工智能的概念和其涉及的各个方面、同时人工智能技术在建筑行业中也涉及很多。利用人工智能技术使建筑行业得到更多的发展，同时阐述了国内外人工智能技术在建筑行业中各专业领域的应用状况。 关键词：人工智能建筑业专家系统神经网络 1.引言 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，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（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。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。人工智能学科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。 机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的；另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识 别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的①。 人工智能常用的研究方法有三种，分别介绍如下： (1)以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可通过相应的程序体系来体现出某种基于逻辑思维的智能行为，达到模拟人类部分智能的目的。 该方法的特征是：立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂问题；用一定的符号表示知识，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识；便于模块化，易于修改；能与传统的符号数据库进行很好地连接；可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择。 (2)以网络连接为主的连接机制方法——联接主义 联接主义根据对人脑的研究，认为人类智能的基本单元是神经元，人类的认知过程就是网络中大量神经元的整体活动，这种活动不是串行方式，而是以并行分布方式进行的，区别于符号主义，人工神经网络中不存在符号的运算。它的代表性成果是1943年由生理学家麦卡洛克和数理逻辑学家皮茨创立的脑模型，即MP模型，开创了用电子装置模仿人脑结构和功能的新途径。它以神经元开始进而研究神经网络模型和脑模型，开辟了人工智能的又一发展道路。虽然经过众多科学家坚持不懈的努力，在神经网络研究中取得了大量成果，但是由于神经网络研究的复杂性，目前还是处于基础性的研究阶段，还有待于数学家、物理学家、生物学家等共同努力，使神经网络研究迈上一个新的台阶。 (3)系统集成方法——行为主义 人类的智能活动中既有逻辑思维又有形象思维，单独使用符号主义方法或连接机制方法都不能完整地解决智能模拟问题。因此，把二种方法结合在一起综合研究，是模拟智能研
全球人工智能产业发展和趋势(下)试卷
一、单选题 1.AlphaZero训练（）击败日本将棋程序。（3.0分） A.2小时 B.4小时 C.8小时 D.24小时 我的答案：D ×答错 2.《人工智能：未来决策的机遇与影响》，这是下列哪个国家发布的报告？（ 3.0分） A.美国 B.日本 C.德国 D.英国 我的答案：D √答对 3.DQN在49种Atari视频/像素游戏中，（）达到乃至超过人类职业选手的水平，以智商比喻，远超人类。（3.0分） A.9种 B.19种 C.29种 D.39种 我的答案：C √答对 4.Google Waymo于（）10月在美国凤凰城Chandler镇100平方英里范围内，对500辆L4自动驾驶汽车进行社会公测，这是Waymo自动驾驶商业化落地的前奏。（3.0分） A.2014年 B.2015年 C.2016年 D.2017年 我的答案：D √答对 5.IBM超级电脑程序“深蓝”，于（）击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。（3.0分） A.1996年 B.1997年 C.1998年 D.1999年 我的答案：B √答对 6.智能音箱Echo是下列哪家企业推出的产品？（3.0分） A.亚马逊 B.百度 C.阿里巴巴 D.小米 我的答案：A √答对 7.邓志东教授预测，（）是无人驾驶汽车元年。（3.0分） A.2020年 B.2021年 C.2022年 D.2023年
我的答案：B √答对 8.国务院是在哪一年印发《新一代人工智能发展规划》的？（3.0分） A.2015年 B.2016年 C.2017年 D.2018年 我的答案：C √答对 9.在人工智能速记领域，2016年10月17日，（）的语音识别系统实现了5.9％的词错率。（3.0分） A.科大讯飞 B.惠普 C.英特尔 D.微软 我的答案：D ×答错 10.IBM的自动问答系统，于（）2月在美国最受欢迎的智力竞答电视节目《危险边缘》中战胜了人类冠军。（3.0分） A.2011年 B.2012年 C.2013年 D.2014年 我的答案：A √答对 二、多选题 1.中国人工智能产业发展的短板包括（）。（4.0分）） A.原始创新能力不足 B.投资界过于追求短线逐利 C.体制机制障碍 D.缺乏高端基础性研究人才和AI工程开发人才 我的答案：ABCD √答对 2.根据邓志东教授所讲，AlphaGo如何进行学习？（4.0分）） A.深度监督学习 B.深度强化学习 C.大数据 D.TPU 我的答案：AB ×答错 3.下列哪些行业未来可以通过人工智能实现自动化？（ 4.0分）） A.传统制造业 B.长途运输 C./物流运输行业 D.翻译 我的答案：ABCD √答对 4.智能音箱Echo基于语音助手Alexa可以实现（）、外卖预定等服务。（4.0分）） A.音乐播放 B.新闻搜索
人工智能技术及其在建筑行业中的应用
王波1,蒋鹏2,卿晓霞3时间:2009年11月06日 字体:大中小 关键词:人工智能神经网络 摘要：人工智能的概念、研究领域和研究方法，阐述了国内外人工智能技术在建筑行业中各专业领域的应用状况。 关键词：人工智能建筑业专家系统神经网络 1人工智能概述 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是当前科学技术发展中的一门前沿学科，是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等学科的研究的基础上发展起来的，因此又可把它看作是一门综合性的边缘学科。AI的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视并得到了很高的评价。甚至有人把AI与空间技术、原子能技术一起誉为20世纪的三大科学技术成就。 人工智能是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统并使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。或者说人工智能就是要研究如何使机器具有听、说、看、写、思维、学习、适应环境变化、解决所面临的各种实际问题等功能的一门学科。 人工智能的研究重心主要集中在专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统及人工神经网络等方面。 人工智能常用的研究方法有三种，分别介绍如下。 (1)以符号处理为核心的方法——符号主义 计算机具有符号处理的推算能力，这种能力蕴涵演绎推理的内涵。因此，可通过相应的程序体系来体现出某种基于逻辑思维的智能行为，达到模拟人类部分智能的目的。 该方法的特征是：立足于逻辑运算和符号操作，适合于模拟人的逻辑思维过程，解决需要进行逻辑推理的复杂问题；用一定的符号表示知识，在已知基本规则的情况下，无需输入大量的细节知识；便于模块化，易于修改；能与传统的符号数据库进行很好地连接；可对推理结论进行解释，便于对各种可能性进行选择。 (2)以网络连接为主的连接机制方法 大脑是人类一切智能活动的基础，因此从大脑神经元及其连接机制着手研究，弄清大脑结构及其信息处理的过程与机制，可望揭示人类智能的奥秘，从而真正实现人类智能在机器上的模拟。 该方法的特征是：通过神经元间的并行协同作用实现信息处理；通过神经元间的连接存储知识和信息，具有联想和鲁棒性；通过对神经元间连接强度的动态调整，可较方便地实现对人类学习、分类等能力的较好模拟；适合于模拟人类的形象思维；求解问题时，可以比较快地获得满意的近似解。 (3)系统集成方法 人类的智能活动中既有逻辑思维又有形象思维，单独使用符号主义方法或连接机制方法都不能完整地解决智能模拟问题。因此，把二种方法结合在一起综合研究，是模拟智能研究的一条必由之路。系统集成方法兼有符号主义方法和连接机制方法的特征。 集成模式有二种。第一种模式是结合，符号主义方法与连接机制方法均保持独立的结构，但密切合作，任何一方都可以把自己不能解决的问题转交给另一方。第二种模式是统一，将符号主义方法与连接机制方法有机地统一到一个系统中，既有逻辑思维的功能，又有形象思维的功能。 2人工智能技术在建筑行业中的应用 研究者们把人工智能技术与建筑行业各专业领域知识相结合，使得人工智能技术在建筑行业中取得了非常广泛的应用。已有许多专家系统、决策支持系统应用在建筑行业取得了很好的经济效益和社会效益。下面针对建筑规划、建筑结构、给水排水、建筑电气、暖通空调、建筑材料及建筑工程管理等建筑行业中的各专业领域，分别阐述人工智能技术的应用。
人工智能技术在智能建筑中的应用
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/1b16029477.html, 人工智能技术在智能建筑中的应用 作者：王同磊 来源：《电子技术与软件工程》2017年第03期 摘要随着社会经济的高速发展，人们的生活水平逐渐提高，其中人们对居住环境的要求 也趋向多样化和复杂化，建筑内智能设施的数量和种类日益增加。正是因为如此，我国的智能建筑工作迎来了新的机遇和挑战。本文将人工智能技术在智能建筑中相关应用作为探究重点，希望能给相关的工作人员提供一定的参考价值，并促进我国智能建筑行业的发展。 【关键词】人工智能技术智能建筑应用研究 随着我国各项产业都逐渐迈向智能化发展的过程，我国智能建筑行业的运作水平也逐渐迈上一个新的台阶，这个过程中对于人工智能技术的利用越来越明显，而在智能建筑的发展过程中，这个特点尤为突出。人工智能技术的合理、科学运用是整个智能建筑项目中的一个及其重要的关节，因为它能够提高现代智能生活的整体质量，从而为我国智能建筑综合管理工作迈上一个崭新的高度做好铺垫作用。 1 智能建筑发展存有的问题与不足 1.1 智能化水平较低 在现代智能建筑的发展过程中，智能化水平较低仍是一大问题，其中智能化系统的性能较为落后，严重阻碍了智能建筑的发展进程。目前，楼宇自动化系统是我国智能建筑最为常见的运作系统之一，但它的缺陷是对应的逻辑序列判断水平不高，一旦离开人工操行，系统自身及很难进行逻辑判断。当外部环节发生变动时，楼宇自动化系统必须依靠人工方法进行相应调整后，才能开展系统检测、维修等工序。随着人们对智能建筑提出越来越高的期望和要求，楼宇自动化系统已然不能满足建筑智能化的高要求、高标准。因此，为了有效现代智能建筑的快速发展，智能建筑行业必须充分重视智能化水平的提高，改变智能建筑智能化水平低的尴尬现状。 1.2 智能系统协调性不足 随着经济全球化进程的不断加快，以及市场经济时势的逐渐到来，世界科学技术水平得到了很大的提高，但人工智能技术的发展还不够完善，比如在智能建筑中仍存在一些子系统脱离运行系统的情况，它们往往以个体独立的形式运作。这一现状不但会导致各个系统运行紊乱，难以控制运行的情况，还将在一定程度上降低智能建筑系统优化的效率和质量，进而不利于智能建筑业的发展。除此之外，各个系统相互间的控制、连接端口方面的缺陷，也将给系统间的关系组成等造成负面影响。因此，智能建筑的相关技术人员必须针对各个系统开展探查工作，不但在无形中增加了技术人员的任务量，而且同时也进一步提升了智能建筑系统化监管工作的
专技公需课人工智能技术及其发展趋势
人工智能技术及其发展趋势 一、单选题 １、下列选项中，不属于生物特征识别技术得就是()。(3、0分) A、步态识别 Ｂ、声纹识别 C、文本识别 D、虹膜识别 我得答案:C √答对 2、(）,中共中央政治局就人工智能发展现状与趋势举行第九次集体学习。( 3、０分） A、20１８年３月15日 B、２018年10月３1日 C、20１8年1２月3１日 D、2019年1月３１日 我得答案：Ｂ√答对 3、()就是自然语言处理得重要应用，也可以说就是最基础得应用。(3、0分) A、文本识别 B、机器翻译 C、文本分类 D、问答系统 我得答案:C √答对 ４、关于专用人工智能与通用人工智能,下列表述不当得就是（)。（３、0分)
Ａ、人工智能得近期进展主要集中在专用智能领域 B、专用人工智能形成了人工智能领域得单点突破，在局部智能水平得单项测试中可以超越人类智能 C、通用人工智能可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题 D、真正意义上完备得人工智能系统应该就是一个专用得智能系统 我得答案:D √答对 5、下列对人工智能芯片得表述,不正确得就是(）。（3、0分) A、一种专门用于处理人工智能应用中大量计算任务得芯片 B、能够更好地适应人工智能中大量矩阵运算 Ｃ、目前处于成熟高速发展阶段 D、相对于传统得ＣPU处理器,智能芯片具有很好得并行计算性能 我得答案:Ｃ√答对 6、生物特征识别技术不包括(）。(3、0分） A、体感交互 Ｂ、指纹识别 C、人脸识别 D、虹膜识别 我得答案：A √答对 7、立体视觉就是()领域得一个重要课题，它得目得在于重构场景得三维几何信息。(3、0分） A、人机交互
人工智能技术在智能建筑中的应用
人工智能技术在智能建筑中的应用 当前我国城市规模不断扩大，城市化建设进程的加快有效的带动了建筑行业的发展。人们对建筑品质有了更高的要求，建筑在确保其基本的功能基础上，还需要全面提升建筑的人性化、多样化和智能化水平，这也使智能建筑得以发展起来。通过在建筑中引入人工智能技术，有助于增强建筑的智能性和人性化，使其更加满足现代人员的居住需求，从而促使建筑向高层次发展，实现我国建筑行业的新一轮变革。 标签：智能建筑；人工智能；技术 随着时代的发展，诞生了全新的学科计算机智能技术和机器人技术，他们是人类未来发展的希望，如果假以时日可以辅助人类进行科学思想工作的机器人一定会出现，它们将全面代替人工劳力，将人类从沉重的工作中彻底解放出来。科技的飞速发展带动经济发展，建筑行业在科学技术不断发展壮大的进步下打破了原先的传统的建筑技术，智能建筑融入的办公自动系统、通信自动化系统、楼宇设备自动化系统等多种系统，这些系统在科学技术的发展研究下不断向智能化建筑系统发展，形成了现代化的智能建筑。建筑对这些现代化比较先进的系统有了更好更准确的研究，有利于建筑对智能化系统的应用，同时更迅速的发展智能建筑。 1、人工智能技术 人工智能是一门研究如何用计算机模仿人类进行智能思考活动的学科，其学科鼻祖可以追溯到英国科学家图灵等人，他很早就预言，未来将出现一种会思考的机器，他们可以代替人类从事智力活动。在19世纪50年代美国的一次专题研讨会上，就如何让机器通过逻辑判断穿越迷宫、如何让机器拥有搜索推理和证明数学定理的问题进行了深入的讨论分析。在这次专题会上首次提出了人工智能的概念，并逐渐发展成现在的涵盖广阔的综合性学科。人工智能的发展先后经历过三个阶段，第一阶段是机器可以依靠自身单独实现对问题的求解，有初步的逻辑推理能力。第二阶段机器具有了外界感知能力，可以凭借自身的传感器，获取外部环境的信息，可以完成部分带有不确定性的思维工作。第三阶段机器可以模仿人类进行思维活动，具有探索发现新知识的能力，能独立分析完成人类交给的任务。经过70多年的发展，人工智能已经发展到了一个崭新的高度，其中在专家系统、人工神经网络、智能算法、模糊算法等领域，取得了不俗的成绩。 2、人工智能技术在智能建筑中的应用 2.1专家系统技术在智能建筑的应用 随着我国科技的发展，专家系统在人工智能领域的发展得到了很大提高，逐渐朝着商品化的方向发展。所谓专家系统就是在系统的运用和控制中以专家知识作为填充，从而形成一个完整的系统构架和功能。在智能建筑中运用这种人工智
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 当前，人工智能受到的关注度持续提升，大量的社会资本和智力、数据资源的
人工智能以后的发展前景
人工智能以后的发展前景 说到人工智能，首先要明白数据科学的概念：科学学科，不是工程。结合专业问题，比如医疗、铁路、金融等。 1、数据科学计算机是基础，前期数据处理，产生一些模型，算法的计算机功底要强。计算机基础一定要强加。 2、数学统计要强。数学和统计知识一定要夯实。第三点，一个好的数据科学家一定是一个行业专家，涉及到模型出来，怎么和老板或客户去沟通，让对方或者不懂数据科学或统计的人可以听明白。 数据科学是一个非常杂的科学。 所以，数据科学和人工智能的连带关系，并不是从属关系。 数据科学主要是从大数据中截取一小块做分析，做出数据模型，数据科学并不是搞前期大数据。 人工智能在十年前就有了，但是现在才火。十年前数据不够，技术支持不够。十年前计算能力不行。 整个科技的发展，云市场慢慢起来，比如亚马逊，微软、谷歌都在发展自己的云市场。MACHINELEARNING是人工智能和数据科学一个分支，比如视觉科学专业。 ResearchScientist基本是PHD主要的选择方向，研发产品，发论文，也非常难进。 给学习人工智能与数据科学专业的新生建议： 大一新生夯实基础，数学和他统计学好，保证GPA弄好，可以积累一些专业方面的经验比领英，再着手准备下暑期实习。编程语言和所从事的领域有关系，每个领域都不一样。 目前准备去美国读研，本科是电子信息工程，科研方向涉及数据科学，请问现阶段可以自学一下哪方面的课程?
主要看本科EE的背景主要涉及了什么东西,有的学的非常数学，有的偏计算机，有的一点数学和计算机都没有。建议有数学和统计背景，学一门计算机的算法课和基础语言课，剩下的课程来美国再上。 美国人工智能专业2017年下半年就业情况数据解读： 2017年满10月份，美国top5招聘网站Glassdoor给出了一组相关数据。 在Glassdoor上有512个开放的AI和深度学习工作岗位，占据Glassdoor上开发的美国工作岗位的0.009%。 大多数公司招聘的是软件工程师和数据科学家。 然而，人工智能在工作场所的兴起，也带来了许多技术销售、业务开发、产品管理、用户体验设计等角色。 就目前招聘AI人才的公司而言，亚马逊，NVIDIA和微软等科技巨头领先。但是，越来越多的金融服务，咨询和政府部门的雇主也成为AI人才的主要雇主。 虽然使用AI的行业名单不断增长，但今天大多数开放的AI工作岗位仍然位于几个大都市地区：硅谷，旧金山，西雅图，波士顿，洛杉矶和纽约市。 人工智能岗位薪酬因岗而异，但总体偏高。 薪水最低的岗位每年的基本工资估计在2万美元至4万美元之间，而薪酬最高的AI岗位每年基本工资估计为24万至26万美元许多意想不到的与AI有关的工作岗位现在正在形成，取代了通过AI和自动化所淘汰的旧的工作岗位。包括人工智能撰稿人以及人工智能团队中的律师等。 最常见的AI工作岗位是软件工程师，占在线工作岗位机会的11%。之后是数据科学家(4%)，软件开发工程师(4%)和研究科学家(4%)等等。美国开放的AI 顶级岗位 有了以上就业数据的支持，前往美国学习人工智能与数据科学专业值不值，想必小伙伴们心中已经了然了。