人工智能AI产业链全景图

人工智能产业架构图：

报告综述：

整体趋势:人工智能作为第四次工业革命的重要抓手之一，已经成为各国科技领域争夺的焦点。中美两国在该领域各有千秋，竞争日趋激烈。国内人工智能政策环境较好，产业基础初步具备，市场需求十分旺盛。按照中央规划，未来人工智能核心产业、“AI+”(AI与传统产业融合)均是战略发展重点。我们预计，到2020年我国人工智能核心产业市场规模将超过1600亿元，带动相关产业市场规模将超过万亿元。

基础层:该层主要为人工智能提供算力支撑和数据输入，包括AI芯片、算力基础设施和大数据服务等。AI芯片方面，未来随着产业自身发展以及科创板的推进，国内AI专用芯片尤其是边缘端芯片领域的投资标的可能增加，一些视觉、语音算法研发企业已经注意到该领域的发展潜力，开始增加该板块的投资。基础设施方面，服务器、云计算、超算等算力都开始向AI倾斜，尤其是GPU服务器需求增长更为迅速，国内主要服务器企业也在持续发力，竞争优势开始凸显。数据服务方面，大数据龙头企业——海天瑞声已经完成科创板申报工作，该领域作为AI产业的“送水人”，市场潜力大。

技术层:该层是人工智能的核心，除了开源技术框架主要为国外AI巨头所掌控之外，我国企业在算法、语音和视觉技术等方面的布局已经相对完善。除了A股的科大讯飞之外，视觉技术企业——虹软科技已经科创板过会，建议投资者关注。

应用层:该层是我国AI市场最为活跃的领域，国内AI企业多集中在该板块。尤其是语音、计算机视觉、知识图谱等相对成熟的技术，在AI产品、融合解决方案市场(安防、医疗、家居和金融等)上都得到了广泛应用，随着我国“AI+”战略的实施，该领域的市场空间更为广阔。

报告内容：

人工智能的研究方向和应用领域

人工智能的研究方向和应用领域人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，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。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。一、研究方向 1.问题求解人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。

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。

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

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、传统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 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源

人工智能行业分析

人工智能行业分析人工智能行业可谓是现在科技的前端，高科技的行业，那么关于人工智能行业的分析有哪些知识呢?下面是为你整理的人工智能行业分析，供大家阅览! 人工智能行业简要分析一、机遇在2017政府工作报告中提到：“2017年将加快培育壮大新兴产业。全面实施战略性新兴产业发展规划，加快新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等技术研发和转化，做大做强产业集群。”这是“人工智能”首次被列入政府工作报告。 3月11日，科技部部长万钢在“全国人大会议新闻中心记者会”上表示，正在起草促进中国人工智能(AI)创新发展的规划，并估计两会后将很快出台。二、行业简介人工智能英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是计算机科学的重要分支，它的研究目标是了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括智能语音技术、图像识别技术、自然语言理解、专家系统和机器人等。

人工智能可分为基础层、技术层和应用层。基础层为算力支撑(AI 芯片、云计算)，技术层为算法平台，应用层是AI向各传统行业的渗透应用。 AI 产业链中，芯片产业率先引来爆发。PC GPU 巨头NVIDIA 已经将业务重点转向AI 领域，应用在人工智能领域的可进行通用计算的GPU市场基本被NVIDIA垄断。但是芯片巨头英特尔明显对人工智能市场虎视眈眈，至强处理器Xeon+FPGA也将在2017年下半年量产，预计英特尔有很大的机会在2017年四季度迎来人工智能的第一波红利。云计算方面，亚马逊、微软云计算业务爆发，其中亚马逊的AWS 云服务平台表现尤为靓丽。(先前我写的文章《网宿科技为什么大跌?》也有所涉及)。技术层方面，Google、IBM 专注于人工智能(AI)技术层，研发更高级AI 算法，积累AI 底层技术。国内百度在这方面也有相当的投入并取得较大的进展。应用层方面各显神通，Facebook、苹果在AI 应用层的布局集中在语音识别、图像识别、智能助理等领域;IBM 加速向医疗领域渗透，盈利前景已开始显现。国内的话，目前主要还是在应用层耕耘较多，基础层和技术层方面与外国的差距较大。三、部分上市公司科大讯飞作为中国智能语音及人工智能产业的领导者，以“从能

人工智能数据库系统优化的捷径

人工智能数据库系统优化的捷径摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。一数据库性能的优化一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。二应用程序的优化应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于

涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。四SQL优化技术的发展历程第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。

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

面向人工智能的建筑计算性设计研究

面向人工智能的建筑计算性设计研究摘要：梳理科学技术发展与工程实践需求交织作用下，计算应用于建筑设计的历史演化，提出建筑计算性设计并解析了建筑计算性设计思维和流程特征；面向人工智能时代背景，从信息集成、映射建模和决策支持3方面剖析了人工智能技术在建筑计算性设计中的应用，最后对建筑计算性设计发展前景进行了展望。关键词：建筑计算性设计；人工智能；信息集成；映射建模；决策支持一、建筑计算性设计思维、流程与技术特征 1.1建筑计算性设计思维的系统化与动态化特征建筑计算性设计在发展演化中受到科学思想推动，融合了系统科学、复杂性科学思想，形成了系统化的思维体系。基于系统科学与复杂性科学思想，建筑计算性设计思维将人居环境系统解析为建筑子系统和环境子系统，温度、湿度、天空亮度、日照辐射变化等环境子系统扰动会改变人居环境系统平衡状态，并通过两组子系统之间的能量、物质交互逐步回归于平衡状态。因此，建筑计算性设计思维具有鲜明的系统化和动态化特征，其系统化特征推动了建筑设计过程从建筑单系统主导向建筑环境双系统协同转型，深化了建筑设计过程对人居环境系统的权衡响应。人工智能致力于实现非生物体人工系统对人类智能行为的仿真，旨在模仿、应用人类逻辑思维、形象思维和灵感思维展开创造性工作。人工智能在大脑扫描与心电感应方面的技术发展，推动了建筑计算性设计思维由物理场域下的系统化协同向涵盖心理、文化等多场域层次的复合系统化协同转型；同时，人工智能在图像识别、自然语言处理、大数据分析方面的技术发展，加强了建筑计算性设计思维对自组织与自适应过程的解析，使建筑计算性设计由设计阶段的动态化响应向全周期与即时性动态响应拓展。可见，人工智能语境下，建筑计算性设计思维的系统化特征将日趋多维度复合，动态化特征将日益多频度综合。 1.2建筑计算性设计支撑技术的信息化与智能化特征建筑是人居环境系统的子系统，其自组织与自适应演化受建筑性能诉求推动与人居环境系统约束。建筑计算性设计需集成、分析人居环境系统大数据，并自动化、程式地展开方案生成与性能优化。在建筑计算性设计思维与流程特征的双重要求下，建筑环境系统信息集成、建筑性能映射建模和性能导向决策支持是建筑计算性设计的关键技术问题。人工智能作为建筑计算性设计的支持技术，其在大数据分析、图像识别、深度学习方面的技术发展将突破建筑计算性设计支技术在建筑环境系统信息集成方面的大规模数据建模瓶颈，提高建筑计算性设计支撑技术信息化水平；突破建筑计算性设计支撑技术在性能映射建模方面的技术瓶颈，权衡多性能目标展开设计决策制定，提高建筑计算性设计支撑技术的智能化水平。二、建筑计算性设计中人工智能技术应用 2.1人工智能语境下的建筑环境信息集成建筑环境系统信息集成是基于人居环境系统中建筑与环境交互作用机理，结合建筑子系统形态空间构建逻辑，建立建筑环境信息参数化关联关系的过程。其将建筑和环境子系统信息转译为可计算数据，使之成为设计参量与边界条件，为工程实践问题的计算性求解奠定了数据基础；同时，所建立的关联关系可保证建筑计算性设计过程中建筑与环境子系统信息的协同演化。可见，建筑环境系统信息集成是建筑计算性设计展开的科学基础与先决条件。

人工智能行业研究报告

人工智能行业研究报告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运算机，到运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庞大的阻碍。尽管现在此刻可能是下一个AI 冬季（图8）到来之前的「给予承诺又让人败兴」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（更快更强的运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。尽管深度学习使运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 的图像识别，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形下，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，图像识别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，通过开创新的数据集，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

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。

2018年人工智能行业深度分析报告

２０１８年人工智能行业深度分析报告

人工智能（artificial intelligence）是由人创造的具有自然生物智能特征的系统，具有一定的感知、认知、记忆、分析、判断和行为的能力。人工智能和生物智能的形成机制不同，前者是根据人的需求被设计和创造出来的，后者则是自然界漫长进化过程中逐步通过遗传和学习形成的。人工智能有别于人类智能，后者特指人类这一生物体所具有的智能，限定在人体内。但人工智能可以学习和获得人和其他生物的智能，其感知、认知、记忆、分析、判断和行为的方式可以显著区别于和超越人类智能。当前的人工智能在特定领域虽然具备了强大的功能，仍属于弱人工智能的范畴，离超级人工智能还有很大的距离。社会对人工智能的认知和理解要摆脱科幻小说和影视作品的戏剧化设定，理性客观看待人工智能的长处和短板。得益于算法的突破、计算能力的大幅度提高以及数据可获得性的极大改善，第三波人工智能热潮正席卷全球。和前两次不同，在这一波人工智能热潮中，人工智能的技术已经开始广泛地渗入和应用于诸多领域，包括社交媒体、搜索引擎、工业自动化、电子商务平台、交通出行和物流、安防、医疗和教育等，展现出巨大的潜力。中国在人工智能领域追赶迅速，在一些领域已经积累了一定的发展基础，进入国际领先者的行列。与发达国家相比，中国人工智能整体发展水平缺少重大原创成果，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、软件与接口等方面还存在很大的差距。目前中国在人工智能的研究论文、专利申请和授权增量上已经居世界前列，但研究论文的质量、影响力和专利质量还有待提高。在人工智能领域，中国高等院校、研究机构和企业的研究实力、资金投入以及杰出人才培养上，与美国、欧洲相比也存在较大的差距。得益于互联网的普及、国际人才流动、市场规模以及整体研发水平的提升，中国在云计算、模式识别、机器学习的研发追赶较快，在产业化应用上已有部分企业居于世界前列。中国人工智能产业在基础层、技术层以及应用层都有广泛布

人工智能技术在建筑领域的应用

人工智能技术在建筑领域的应用摘要：所谓人工智能技术，是指一门由控制论、计算机科学、神经生理学、信息论、心理学等学科相互渗透所和发展所形成的综合性学科。随着该学科的不断发展，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。文章首先对人工智能技术进行了简要介绍，并从五个方面对该技术在建筑领域的应用进行了讨论。关键词：人工智能；建筑领域；计算机；应用。 1 引言所谓人工智能技术，是指一门由控制论、计算机科学、神经生理学、信息论、心理学等学科相互渗透所和发展所形成的综合性学科。虽然学术界对于人工智能的定义在经过长久的争论之后仍然没有得出一个准确的定义，但是从本质上来看，人工智能技术就是通过研究和制造人工智能系统和机器来模拟人类智能行为，从而使人类智能得到延伸的一门学科。该学科通过计算机来完成智能系统的构建，并以此来实现定理的自动证明、程序的自动射击、语言的自动理解、模式的自动识别等智能活动。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研究途径，其主要有三种，分别是联接主义途径、符号主义途径和行为主义途径。其中，联接主义途径于1943年提出，它主要通过神经元来对脑模型和神经网络模型进行研究，不过目前仍处于基础性的研究阶段。符号主义途径是基于物理符号系统假设提出的，从上世纪30年代开始应用于智能行为的描述中，目前很多的自然语言理解系统、专家系统都是基于该观点研制的。行为主义途径的支持者则认为人工智能源于控制论，在该理论的指导下，研究人员于上世纪80年代成功构建了智能机器人系统，布鲁克斯的六足行走机器人是其中的杰出代表。 2 人工智能技术在建筑领域的应用 2.1 在建筑设计中的应用在过去相当长的一段时间内，建筑设计师们都通过AutoCAD软件来完成有关绘图工作，但是这并不能从真正意义上体现出建筑设计，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

浅谈人工智能在建筑设计中的应用

浅谈人工智能在建筑设计中的应用发表时间：2018-12-25T16:37:55.303Z 来源：《建筑学研究前沿》2018年第27期作者：刘继项 [导读] 这项技术本身也在不断发展和完善，只要我们使用得当，稳妥发展，人工智能必将给我们的生活带来许多便利。北京中厦建筑设计研究院有限公司天津分公司天津西青 300000 摘要：当下人工智能的技术加持已经成为传统行业变革的重要突破口，应用领域不断扩大，工作效率日益提升。人工智能应用于传统行业必将带来发展的新机遇、新挑战，推动行业的革新和结构转型，也会带来行业形式和服务形式的变化。随着建筑产业规模的不断扩大，对技术要求的迫切，作为我国国民经济重要支柱行业的建筑业也开始了与人工智能的融合发展，提高决策、设计和管理的综合效率，推动建筑产业的良性循环，完成产业升级。文章对人工智能在建筑设计中的应用进行了分析。关键词：人工智能；建筑设计；应用 1导言人工智能的出现和这一技术成就在近年来越来越受到了人们的关注与重视，甚至还有人将人工智能与原子能技术、空间技术并称为二十世纪以来的三大重要科技成就。人工智能实际就是一项研究如何对智能计算机或智能系统进行构建，从而使其对人类智能进行模拟或是延伸的学科。但是由于这门技术的发展时间比较短，所以人们对其认识也比较有限，不能正确认识到其积极作用，这也在很大程度上限制了建筑设计行业领域的发展。 2人工智能技术概述人工智能技术是一门极其复杂的系统学科，主要是用来模拟、研究和扩展人工智能的相关理论与方法，使机器能够胜任需要人脑才能完成的复杂工作。人工智能主要包括计算机技术、控制技术、心理学、语音技术等，是多学科为基础的一门系统学科。同时需要广泛应用数理模型及理论，促进人工智能技术的快速发展。就目前人工智能技术的应用研究来看，要实现人工智能技术主要有以下三种方法： 2.1传统编程方法传统编程方法基于数理逻辑推理，模拟人类的行为。使用经典的逻辑证明理论运行的有效性，模拟出复杂的结果，并从众多的结果中选择合适的应对策略，这种方法是应用于整体规划以及搜索相应信息的最佳算法。满足某个场景条件下就执行某个行为，并且将结果进行表示，不需要进行大量的细节算法。 2.2机器学习机器学习是人工智能的核心，主要是通过在前期的学习实验中掌握改进算法的能力，模拟人的学习行为，不断完善自身性能。与传统编程方法最大的不同是机器学习可以模拟人类的感知，判断场景。比较常用的机器学习方法有决策树法、集成学习方法、聚类算法等。机器学习算法与传统的数理逻辑规则不同，它需要输入大量的经验数据，将这些经验数据加以归纳和总结算法，通过计算机的训练之后，形成一个模型。 2.3深度学习方法深度学习方法的实现主要是通过结合硬件和软件。硬件层面的APU（即人工智能处理单元，仿生芯片），通过SDK端口结合软件层面大规模并行处理的算法。能够通过高低层次的组合来获得更加具有特征性的属性，这样能够有效发现数据的分布特点并将它们结合起来。深度学习是目前人工智能领域的焦点，它能够模拟人脑神经网络的学习路径，通过模拟人的思维方式，而对于诸多工况进行最优的决策处理。 3人工智能在建筑设计中的应用 3.1人工智能技术在城市规划和建筑设计的应用在城市规划和建筑设计的过程中，充满了规划师和建筑师对于方案的诸多思考和协调。当前人工智能技术已经可以可靠地应用于城市规划和建筑设计的前期工作。在2016年，由建筑师、软件工程师、数学学家等行业专家组成的小库科技在深圳成立。第一个人工智能建筑师xkool已经成功研制，2017年6月3日发布了第一个内测版。它结合了大数据处理、人工智能技术、机器学习技术等多种先进的功能，并且能够将先进的算法输入到自身的记忆之中，能够在操作过程中利用算法优化，呈现自己的思维。它是第一款应用于实践层面上的人工智能的建筑设计系统，能够有效帮助进入开发商实现建筑规划的完整性分析，配合建筑规划师以及建筑设计师完成前期的设计工作，根据产品的性能介绍，人工智能技术能够进入设计阶段的前2/3的内容，甚至包括概念设计。根据产品的案例介绍，小库xkool原型已经成功地在深圳南山区的深圳湾生态科技城项目于概念设计阶段参与了项目的辅助设计。相关研究学者在对于AI技术的认知和理解、以及相关理论研究的基础之上，将人工智能技术利用于建筑设计过程中，降低设计过程中的设计成本、加快效率、提高整个方案的设计质量并为方案的成型在短时间内带来更多的可能。包括周边环境的分析研究、场地的使用、建筑形态上的优化和建筑风格的取舍。 3.2神经网络模型神经网络是指由大量的、简单的处理单元相互联接而形成的复杂网络系统，特别适合同时出现的多个因素和条件的、不精确和模糊的信息处理，其中尤为突出的是自学习功能，依据其基本原理建立的人工神经网络模型在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着巨大的发展前景。目前，智能建筑管理中涉及的信息智能化处理、图像处理、语音识别、系统功能设计、自学习等，均借助神经网络模型得到了一定程度的发展。较之于信息化和数字化建筑，智能建筑要求具备更“聪明”的管理能力，以建筑设备的管理为例，智能系统需要保证不同类别设备单体和整体运行的稳定安全、协调有序；各系统能够根据外界条件的变化，对运行模式进行自动调节；调节后各系统之间保持协调性，避免某个分系统调节后与整体脱节，无法自我修复；降低仿真过程中的内部复杂程度，提升系统的控制速度和控制精度；具备一定的自学习能力，提高系统的应用效率。神经网络模型是实现上述功能的关键技术。 3.3模块的结构化建立一个大型的、较复杂的控制系统时，便捷的方法是将系统分解成一个个独立的部分，承担不同的功能，每一个独立的部分就是一个模块，而将各个模块进行有机组合，就是模块的结构化。智能建筑是传统建筑的升级，包括了传统建筑固有的功能，也集成了现代信息技术，为保证各个系统及其功能模块能够更好的发挥作用，需要应用人工智能对所有功能模块进行重组，实现模块的结构化，使建筑的功

人工智能产业链分析

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/be2109095.html, 人工智能产业链分析作者：王博宋微史琳来源：《科技资讯》2018年第12期摘要：根据对我国人工智能技术从基础层到技术层，最后到应用层的全产业链进行分析，旨在对我国的人工智能技术与应用创新，提供发展方向。我国目前的人工智能技术在某些应用领域发展迅速。例如，将算法层中的人工智能核心技术——机器学习，应用到智能金融领域、和智能交通领域的无人驾驶公交车。在智能家居、智能教育、智能医疗等方面，现阶段有一定成果，但也存在提升空间。关键词：人工智能生物识别机器学习智能金融中图分类号：TP27 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）04（c）-0024-02 Abstract：According to analysis of the whole industry chain， from the base layer to technology layer of AI in our country. Aim to provide development direction of AI and application innovation in China. The development of our country’s AI with great speed in some applications. For example， the AI core technology in the algorithm layer called machine learning， applied to intelligent finance，and driverless bus in smart transportation. In terms of smart home， smart education， smart medical care and other aspects， there are some achievements in this period， but it also has space to improve. Key Words：Artificial intelligence； Biometric recognition； Machine learning； Intelligence finance 人工智能产业链根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。 1 基础层基础层分为硬件资源与软件&服务。其中，硬件资源包括芯片研发、传感器、存储设备开发等。人们熟知的谷歌、Facebook、英特尔等属于芯片研发公司。软件&服务分为数据资源、云计算平台两部分内容。人们常用的数据资源有百度、腾讯等公司。云计算平台包括融云、环信等公司。 2 技术层技术层根据技术层级从上到下，分为通用技术层、算法层、框架层。通用技术层分为生物识别、计算机视觉与自然语言处理3个部分。其中，图像识别、人脸识别与字符识别属于计算机视觉。图像识别类型的公司主要利用该技术通过对图像进行识别、处理与分析之后，从图像中提取有效信息进而物体进行识别。比较典型的公司有腾讯有图、码

人工智能技术在建筑领域的应用

人工智能技术在建筑领域的应用学号：03082043 姓名：杨兵 1、人工智能的基本概况人工智能是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性新学科。虽然对于人工智能的定义，学术界有各种各样的说法和理解，至今仍争论不休。但就其本质而言，人工智能是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。它借助于计算机建造智能系统，完成诸如模式识别、自然语言理解、程序自动设计、定理自动证明、机器人、专家系统等智能活动。由于对人工智能本质的不同理解，形成了人工智能多种不同的研究途径，主要有符号主义、联接主义和行为主义途径。1.1符号主义。符号主义的理论基础是物理符号系统假设。数理逻辑从19世纪末起得以迅速发展，到20世纪30年代开始用于描述智能行为。符号主义者认为：人类智能的基本元素是符号，人类的认识过程就是一种符号处理过程，思维就是符号的计算，也就是说，人类的许多思维活动如决策、设计、规划、运筹、诊断等都可以用自然语言来描述。许多成功的专家系统、自然语言理解系统都是基于这种观点研制的。其具有代表性的成果为启发式程序LT逻辑理论家，证明了38条数学定理，表明了可以应用计算机研究人的思维过程，模拟人类智能活动。符号主义者为人工智能的发展作出了重要的贡献，尤其是专家系统的开发与应用，为人工智能的广泛应用打下坚实的基础。 1.2联接主义。联接主义即人工神经网络。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。 1.3行为主义。行为主义认为人工智能源于控制论，控制论把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算机联系起来。早期的研究工作重点是模拟人在控制过程中的智能行为和作用，并进行“控制论动物”的研制，并在20世纪80年代诞生了智能控制和智能机器人系统。行为主义的代表作是布鲁克斯的六足行走机器人，是一个基于感知—动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。