人工智能发展背景

发展职业教育是推动经济发展、促进就业的重要途径，是缓解劳动力供求矛盾的重要环节。随着人工智能产业高速发展，相关行业对于技能型应用型人才产生了迫切需求，高等教育正在发生革命性变化，与当前我国经济社会发展的结合更加紧密，教育模式、形态、内容和学习方式正在发生深刻变革，以学习者为中心，注重能力培养，促进人的全面发展，个性化学习的理念日益深入人心，教育治理呈现出多方合作、广泛参与的特点。

高等院校开展人工智能专业教育，为人工智能产业发展与国家创新驱动战略培养和输送更多优秀人才，已经产生了巨大的需求，结合自身大数据、人工智能技术方面的积累与产业优势，贯彻《新一代人工智能发展规划》所提到的为产业、行业培养更多高素质的AI应用型人才的要求，愿助力院校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，推动人工智能与计算机、信息、数学等学科专业教育的交叉融合，培养更多高素质大数据、人工智能应用型人才，提高学生的动手能力，

提升学院计算机相关专业学生的就业竞争力，致力于企业发展同时，赋能高等教育创新培育能力，实现学校、学生、企业自我价值与社会赋予的责任与使命。

全球人工智能发展形势介绍

全球人工智能发展形势介绍一、全球主要国家人工智能战略布局各有侧重人工智能正处于发展的第三次“黄金时期”，人工智能相关研究正如火如荼地进行。而此次人工智能的深入发展必将引领未来科技潮流，深刻改变世界面貌，对人类文明和世界格局产生深远影响。为了在激烈的国际竞争中抢占人工智能发展的制高点，中国、美国、英国、德国、法国、日本和韩国等全球主要国家纷纷出台政策，扶持本国人工智能产业发展。 1.中国应用层发展迅猛，基础层相对薄弱党的十八大以来，人工智能相关产业发展逐渐上升为国家战略。在顶层设计上，国家在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学、无人驾驶、智能机器人等软硬件领域综合布局，全面发展，战略分工明确，以求弯道超车。但目前中国人工智能产业仍侧重于技术应用，在基础研发、关键核心技术等方面与美国等国家相比相对薄弱。

此外，中国在人工智能产业发展中的伦理道德风险研究和行业准则制定等方面还有待提升。 2.美国产业发展体系齐全，基础研发水平领先美国从政府到企业都极为重视人工智能所带来的机遇，在人工智能发展方面具有明显优势，互联网巨头集团式发展，推动软硬件系统协同演进，人工智能全面布局。一方面，美国政府战略层面高度重视，通过加大政策支持、推动国会立法和加大研发投入等多项措施，不断巩固世界范围内的人工智能领先地位。特朗普上任以来，美国政府更是从国家战略层面加紧布局，发布多项人工智能发展规划，重点布局互联网、芯片与操作系统等计算机软硬件以及金融、军事、能源等领域，大力扶持技术研发机构和各类实验室，为人工智能发展提供政策、法律、资金和人才等多方面保障，力图保持人工智能时代“领头羊”地位。同时，美国政府时刻关注人工智能可能伴随的相关风险并加以保障。另一方面，美国资本与政策共同发力，巨头企业形成集团式发展。美国人工智能产业的蓬勃发展不仅得益于政府的支持，还与发达完善的风投和资本体系紧密相关。从人工智能领域的融资规模来看，美国在全球占主导地位，所占比重超过60%。美国硅谷是目前人工智能发展的前沿阵地，聚集了上下游全产业链企业，业务包括人工智能芯片研发、芯片规模制造和人工智能应用产品开发。在硅谷，以谷歌、微软、亚马逊、脸书和IBM五大巨头为代表的企业自发地形成人工智能伙伴关系，通力合作推动了人工智能的研究和普及。这种新型的巨头集团式发展模式成为人工智能时代的特点之一，能保证技术方案的

人工智能背景与发展精编版

人工智能背景与发展精编版 MQS system office room 【MQS16H-TTMS2A-MQSS8Q8-MQSH16898】

人工智能的主要背景与进展数学1704高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为认识论信息。（4）通过信息传递（通信）单元，把认识论信传送到信息处理单元。（5）通过信息处理（计算）单元，使认识论信息成为适用信息。（6通过知识生成（认知）单元，根据求解问题的需要生成专门知识。（7）通过策略创建（决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题的智能策略。（8）通过策略传递（通信）单元，把智能策略传递到策略执行单元。（9）通过策略执行（控制）单元，把智能策略转换成为智能行为，反作用于实际问题。（10）如果智能行为反作用于实际问题的结果没有满意地实现预期的求解目标，就把误差作为新的信息反馈到信息获取（感知）单元，通过学习，补充新的知识，优化智能策略，改善执行效果，减小求解误差。 2、人工智能技术以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义的工作框架内模拟人类显性智慧（人类智能）生成知识，创建主客双赢的策略解决各种复杂问题。而这是现今其他各类技术做不到的。不过，由于在人工智能系统工作的基本过程中，第（1）步中客观存在各种不确定性，人类给定的知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题的需要，第（2）步中人类预设的求解目标也不见得完全合理，第（3）步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性。因此，人工智能系统对人类显性智慧能力的模拟不可能完全到位，人工智能系统提供的问题解答也可能不如人类求出的解答。如果说人工智能系统确实也有超人的地方，那主要是它的工作速度、工作精度、持久能力等因素，而不可能是显性智慧中的智慧品质。

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

人工智能背景下高校会计专业人才培养

（五）以“网络+面授+实践”培养方式提高农民综合素质。（1）网络培训。农民电商从业者培训过程中应充分利用信息技术手段，半数以上课程采用网络培训方式。根据农民知识水平和需求特点进行分组，将信息录入农民电商教育培训平台。培训教师上传相关培训资料和学习任务到电商培训平台，学员根据自己的空闲时间接受学习，完成学习任务。农民接受网络培训能够提高学习效率，避免集中培训与其他工作发生冲突，解决工作和学习的矛盾。（2）课堂面授。课堂面授能够较好的弥补网络培训的不足，面对面沟通，解决电商经营过程中遇到的问题，理论讲解和案例教学相结合，提高电商从业者的理论水平和实践操作技能，培训效果较好。（3）现场实践。现场实践教学是农民电商培训的重要环节，可拓宽农民经营电商的思路和眼界。现场实践课时占全部课时的20%，组织学员参观考察电商成功案例、学习成功经验等。培训后，为学员安排电商店铺进行动手操作，学习与实践结合，将理论知识应用到实践中，提高农民动手能力。主要参考文献：［1］曾玲.湖南高职院校农村电商人才培养问题研究［J］.中国商论，2017（22）. ［2］钱俊，蒋良骏.村园企校协同培育农村电商人才的机制研究［J］.中国商论，2017（4）. ［3］邱雷鸣，童红斌.高职院校农村电子商务人才培养模式研究［J］.太原城市职业技术学院学报，2016（2）. ［4］樊勇，吴莉萍，吴小平.促进农村电商“互联网+”发展新模式的思考［J］.电子商务，2018（2）. 近年来，随着互联网、高端科技的迅猛发展，人工智能逐步走入人们的生活与工作。人工智能在会计领域中的发挥确实在一定程度上带来了便利，但人工智能毕竟是人类开发所得的产物，想要完全取代人工的地位无疑是不切实际的。尽管如此，任何事物都具有两面性，会计人工智能的问世对会计行业毋庸置疑是一次革新，这对未来会计人才的综合能力也提出了新的要求。新的浪潮必然需要新的教育方案，高校作为为社会输送人才的关键区域，在人才培养方案上理应顺应时代做出调整。一、人工智能在会计领域的应用 2018年，首届世界会计论坛暨第十三届中国CFO大会的召开，成为会计人工智能革新会计领域的标志。近年来，根据部分事务所的介绍及网络对会计人工智能的热议，人工智能在会计领域的工作主要是录入类、校对类等技术含量低的工作。这些工作大多具有高重复性与数据量庞大的特点，例如核对企业与各家银行多个账号往来的核对、对按周期编制的报表数据进行分类汇总和相关税务的核对。以抵扣增值税的进项税额为例，人工智能可自动查验扫描仪中的发票并进行登记，随后自动在发票确认模块中下载发票并识别文件，再与先前的所登记的发票相匹配，自动识别是否符合认证抵扣的条件。但相应的，我国人工智能技术尚未完全发展成熟。在会计主体趋于多样性的背景下，人工智能的效果未能完全满足社会的需要，人工智能在会计领域的运用体系还需要进一步完善。二、人工智能对会计行业的影响（一）提高会计工作效率。伴随着经济的发展，会计日益复杂的规章制度和有关核算的数据量不断增大，使得基础会计人员的工作量不断扩大，这就使得会计人员在有限的时间内，所要处理的数据量增多，自我提升的时间被压缩。而会计行业人工智能的出现，取代了会计工作中高重复性和需要占用大部分精力的简易操作步骤，它可以自动识别信息并录入，简单处理数据，统计数据并有着人类无法企及的计算能力等。人工智能人工智能背景下高校会计专业人才培养 □文/陈薇毛腊梅（铜陵学院安徽·铜陵）［提要］随着人工智能在生活和工作中的普及，会计领域对其应用也愈加广泛，这对会计行业是一次革新，对会计人员无疑也是一个挑战。本文首先从探讨人工智能对会计行业的影响出发，分析高校人才培养计划现状，进而探究高校人才培养计划具体调整措施。关键词：人工智能；会计；高校人才培养项目名称： “基于智能化时代背景应用型本科会计学专业人才培养模式研究”（项目编号：2017jyxm0462）；铜陵学院大学生科研基金项目（项目编号：2018tlxydxs025）中图分类号：G64文献标识码：A 收录日期：2019年6月3日劳动/就业《合作经济与科技》No.9s2019 126--

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

高级人工智能训练师

高级人工智能训练师 Company number：【WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998】

1. 当产品参数中没有对应的参数信息，想要回复给买家比较精确的答案，我们可以通过以下哪个方法来配置商品属性问题话术中设置固定属性，配置不同答案关联对应商品 2. 我们可以实时根据“未解决榜”的问题聚类来进行配置优化。以上这种说法是否正确否 3. 欢迎语卡片的问题点击情况，我们最快可以在隔天看到效果。以上这种说法是否正确否 4. 关于转人工率的计算方法，以下哪个说法是正确的转人工率=店小蜜请求转人工数/店小蜜接待买家数 5. 询单转化率中的店小蜜接待UV，包含以下哪些人群的UV 都包含 6.关于尺码表和官方知识库选码场景关系，以下哪个说法是正确的 7. 优先匹配尺码表，官方选码场景兜底 8. 在“旺旺分流”-“离线消息”板块中，不能查看聊天记录。以上这种说法是否正确否 9. 我们可以根据当天的“转人工知识高频列表”的问题来进行配置优化。以上这种说法是否正确否 10. 关于变量标签规范的使用方式，以下哪个选项是正确的答案编辑框点击插入 11. 自定义知识库配置时应当尽可能简化用户的问题，精简到短语。以上这种说法是否正确否 12. 柳柳想要在知识库中快速找到关联某一时效的答案，那么她应该按照以下哪个方法进行操作点击知识库左上角的“搜时效”，输入时效名称搜索 13. 冷门自定义问法的定义是指：连续两周该自定义知识的所有问法，热度均几乎为0。以上这种说法是否正确是 14. 某条知识配置了一条任意类型的答案，那么这条知识就不会出现在“没有配置答案转人工”的列表里。以上这种说法是否正确否

人工智能背景与发展

人工智能得主要背景与进展数学1704 高芷晗 1、人类智能与人工智能得概念与其她生物物种不同，人类就是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成得部分:隐性智慧与显性智慧。隐性智慧负责发现与确定创新得方向，显性智慧负责在确定得创新方向上实现具体得创新求解。更具体地说,隐性智慧就是人类发现问题与定义问题得能力，需要全局性得分析能力、想象能力与开拓能力，就是一种内隐得创造性能力,因而不可被机器模拟;显性智慧就是人类在隐性智慧所定义得问题框架内解决问题得能力,需要获取信息生成知识与运用知识解决问题得能力,就是外显得操作性能力,因而可以被机器模拟。人类得显性智慧通常也会被称为人类智能,模拟人类智能(显性智慧）得科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在:面对环境定义得实际问题;为知识库提供得已有知识;预设得问题求解目标。这三者就就是隐性智慧定义得工作框架。在这个框架下,人工智能系统所要执行得任务就就是模拟人类智能（显性智慧）得能力,运用所提供得信息与已有知识解决所给定得实际问题,达到预定得求解目标。在人类与人工智能系统之间,人类始终就是主体,人工智能系统则就是人类求解问题得聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设得求解目标与提供得专门知识,就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢得策略:主体赢,因为实现了主体得求解目标;客体赢,因为遵守体现在知识中得客观规律。人工智能系统工作得基本过程:(1)人类主体(隐性智慧)首先设定工作框架,即定义要解决得实际问题,提供已有知识,预设求解目标。(2)人工智能系统收集工作框架得信息,包括模型中得本体论信息。（3）通过信息获取(感知)单元,把本体论信息转换为认识论信息.（4）通过信息传递(通信)单元,把认识论信传送到信息处理单元。(５)通过信息处理(计算)单元，使认识论信息成为适用信息。(6通过知识生成(认知)单元,根据求解问题得需要生成专门知识。（7)通过策略创建(决策）单元，把认识论信息、专门知识、求解目标转换为求解问题得智能策略。(８）通过策略传递（通信)单元,把智能策略传递到策略执行单元。（9)通过策略执行（控制）单元,把智能策略转换成为智能行为,反作用于实际问题。（10)如果智能行为反作用于实际问题得结果没有满意地实现预期得求解目标,就把误差作为新得信息反馈到信息获取(感知）单元,通过学习，补充新得知识,优化智能策略,改善执行效果，减小求解误差。２、人工智能技术以上论证说明：人工智能技术可以在人类隐性智慧定义得工作框架内模拟人类显性智慧(人类智能)生成知识，创建主客双赢得策略解决各种复杂问题.而这就是现今其她各类技术做不到得．不过,由于在人工智能系统工作得基本过程中，第(１）步中客观存在各种不确定性,人类给定得知识未必能够理想地体现客观规律，也未必能够完全满足求解问题得需要,第(２)步中人类预设得求解目标也不见得完全合理,第（3)步中人工智能系统各个环节必然存在各种不理想性．因此，人工智能系统对人类显性智慧能力得模拟不可能完全到位，人工智能系统提供得问题解答也可能不如人类求出得解答。如果说人工智能系统确实也有超人得地方，那主要就是它得工作速度、工作精度、持久能力等因素,而不可能就是显性智慧中得智慧品质。至于一些人所宣传得机器超越人类甚至机器淘汰人类得说法，就是没有根据得。无论就是人工智能系统，还就是其她各种机器系统，它们共同得问题之一就是：机器没有生命,没有目得,不可能自主发现应当解决得实际问题,不可能自主形成机器得智慧,尤其不可能无中

广州市人工智能产业发展情况及招商重点

广州市人工智能产业发展情况及招商重点（2018年11月）人工智能产业是广州市正在着力推进IAB（新一代信息技术、人工智能、生物医药）产业计划的三大战略性新兴产业之一，发展人工智能产业对广州打造新的战略性支柱产业和高端高质高新现代产业体系意义重大。一、发展情况根据广州市工商局分类统计，广州人工智能实有企业数到2018年上半年（期末数）为3.86万户，同比增长50.57%；其中2018年1-6月新登记人工智能企业0.81万户，同比增长72.6%，占全市新登记企业总量的5.53%。我市人工智能产业聚集度高，部分领域已成为全国领先的典范并占据国际领先地位，其发展主要呈现出以下特点：（一）产业发展基础良好。近两年，我市将人工智能产业打造成战略性主导产业，大力引进枢纽型项目，亚信数据、华为云等行业领先企业先后落户，讯飞启明、云从科技、玖的数码等一批龙头企业正从广州加速崛起，同时拥有广州数控、云从科技等本土知名企业，优秀龙头企业集聚效应显现，产业发展全链条加快构起。我市人工智能产业综合实力强，产业集聚效应强，部分领域占据国际领先地位，如科大讯飞、佳都新太科技、铂亚

公司等在语音识别、人脸识别等细分领域均具备较强实力；以广汽集团、小马智行、景驰科技、小鹏汽车、东风启辰等龙头企业为带领的智能汽车产业近年发展势头强劲，构建完善的智能汽车全线产业链，较大提升行业影响力和话语权。抓住人工智能发展的风口，加快产业布局，伴随着创新脚步的加快，广州正在国内外人工智能市场“攻城拔寨”，打造广州产业发展新的增长极。（二）产业配套条件优越。大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能发展进入新阶段，尤其大数据在人工智能应用中的作用十分重要。广州的数据处理能力与数据资源开放走在国内前列。“天河二号”超级计算机曾取得“世界超级计算机500强排行榜”六连冠，目前整体系统利用率达60.7%，是我国利用率最高的超级计算系统之一。同时，广州正酝酿在全国率先将城市的应用市场和数据开放给业界最领先的人工智能公司，通过应用迭代推进人工智能产业在教育、医疗、公安、大数据等方面开展应用，促进创新链与产业链融合。（三）政策扶持力度持续加强。《广州制造2025战略规划》将智能成套装备、机器人、智能模块及关键零部件、智能装备系统集成作为重点领域，打造国家智能制造和智能服务紧密结合的示范引领区。《广州市加快IAB产业发展五年行动计划（2018-2022年）》提出20条措施，覆盖了支持创新创造、支持企业做大做强做优、

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）。

人工智能背景与发展

人工智能的主要背景与进展数学1704 41721113 高芷晗 1、人类智能和人工智能的概念和其他生物物种不同，人类是一种智慧型生物。人类智慧包含两个相辅相成的部分：隐性智慧和显性智慧。隐性智慧负责发现和确定创新的方向，显性智慧负责在确定的创新方向上实现具体的创新求解。更具体地说，隐性智慧是人类发现问题和定义问题的能力，需要全局性的分析能力、想象能力和开拓能力，是一种内隐的创造性能力，因而不可被机器模拟；显性智慧是人类在隐性智慧所定义的问题框架内解决问题的能力，需要获取信息生成知识和运用知识解决问题的能力，是外显的操作性能力，因而可以被机器模拟。人类的显性智慧通常也会被称为人类智能，模拟人类智能（显性智慧）的科学技术就叫人工智能。隐性智慧表现在：面对环境定义的实际问题；为知识库提供的已有知识；预设的问题求解目标。这三者就是隐性智慧定义的工作框架。在这个框架下，人工智能系统所要执行的任务就是模拟人类智能（显性智慧）的能力，运用所提供的信息和已有知识解决所给定的实际问题，达到预定的求解目标。在人类与人工智能系统之间，人类始终是主体，人工智能系统则是人类求解问题的聪明工具。由于人工智能系统接受了人类所预设的求解目标和提供的专门知识，就保证了人类主体与客体之间实现主客双赢的策略：主体赢，因为实现了主体的求解目标；客体赢，因为遵守体现在知识中的客观规律。人工智能系统工作的基本过程：（1）人类主体（隐性智慧）首先设定工作框架，即定义要解决的实际问题，提供已有知识，预设求解目标。（2）人工智能系统收集工作框架的信息，包括模型中的本体论信息。（3）通过信息获取（感知）单元，把本体论信息转换为

大数据和人工智能产业发展的思考

拓尔思总裁施水才在第七届中国智能产业高峰论坛作主题报告发布时间：2017-10-16 2017年10月12日-13日，由中国人工智能学会主办的CIIS2017第七届中国智能产业高峰论坛在广东顺德隆重举行。本届高峰论坛以“创新、协调、绿色、开发、共享”为主题，中国人工智能学术界和产业界著名学者、顶级专家和业界精英近300人齐聚一堂，共同探讨人工智能发展的科技创新与行业变革战略，破解人工智能创业和商业模式的密码。李德毅院士、李伯虎院士、清华大学孙富春教授、拓尔思总裁施水才在大会上作主题报告，施总的演讲主题是“大数据和人工智能产业发展的思考”。施总在大会上发表主旨演讲以下是精彩要点：大家上午好。非常感谢中国人工智能学会邀请我在大会上做分享报告。今天我想给大家分享一下对于大数据和人工智能产业的发展思考。第一点，我认为大数据和人工智能产业进行比对非常有意义；第二点，针对“人工智能+行业”和“行业+人工智能”，谈一下个人理解和认识；

第三点，我认为对于未来人工智能的研究和应用，仅有计算能力、数据和算法是不够的，需要加入其他重要因素；第四点，探讨人工智能现在的几个方向中，哪些还有大机会；最后，讲一讲拓尔思基于NLP平台的一些人工智能应用实践。大数据对人工智能产业的四大启示一方面，人工智能产业的发展和数据密不可分，另一方面，数据驱动的商业比智能驱动的商业更符合产业本质，大数据产业的落地能力强于人工智能产业，因此观察大数据产业发展对人工智能产业很有意义。目前大数据产业发展处于非常早期的阶段，仍然是大数据投资和创业的最好时机，但数据魔咒难破局，数据霸权、数据质量、灰色数据等问题凸显，中国大数据变现之路是垂直行业下的场景服务。大数据对人工智能产业发展的启示：人工智能产业仍处于非常早期的阶段；数据的重要性不容置疑，但问题也不少；应用场景才是驱动力；垂直行业才是大部分参与者的机会所在。行业+人工智能是智能产业发展的主流在智能产业发展中，“行业+人工智能”占了90%，而“人工智能+行业”则占10%，可以看出，“行业+人工智能”仍然是智能产业发展的主流。

2016年全球及中国人工智能产业发展分析报告

2016年2月出版

正文目录 1、人工智能是利用人工计算实现人类智能 (4) 1.1、本质：人工智能的本质是对人类智能的模拟甚至超越 (4) 1.2、原理：利用一系列算法驱动电脉冲模拟人脑神经元的运作过程 (5) 2、全球人工智能千亿市场爆发在即，AI+引领未来商业模式新风向 (6) 2.1、人工智能起源于上世纪50 年代，2006 年起进入加速发展的新阶段 (6) 2.2、发达国家火热布局，2040 年或有可能实现广义人工智能 (7) 2.2.1、欧盟：人脑工程项目（HBP） (8) 2.2.2、美国：大脑研究计划（BRAIN） (8) 2.2.3、日本：大脑研究计划（Brain/MINDS） (9) 2.3、下游应用需求迫切+上游技术基础成型，人工智能全球市场规模超千亿 (10) 2.3.1、下游应用需求倒逼、上游技术成型推动，人工智能技术加速发展 (10) 2.3.2、人工智能逐渐受到机构重视，2020 年全球市场规模超千亿 (11) 2.4、人工智能推动传统产业变革，AI+将成为未来普遍的商业模式 (13) 3、人工智能领域风云迭起，科技巨头雄霸天下 (14) 3.1、北美及西欧地区公司数量激增，科技巨头和初创企业是主要玩家 (14) 3.2、感知层技术领域竞争白热化，机器学习等空白蓝海已成大势所趋 (15) 3.3、投资+收购+顶级人才招聘、科技巨头动作频频上演实力争夺 (17) 4、2020年我国人工智能市场规模近百亿，有望实现弯道超车 (19) 4.1、受益四大利好因素，人工智能发展势头良好有望实现弯道超车 (19) 4.2、投资机构青睐有加，2020 年中国人工智能市场规模近百亿 (20) 4.3、感知智能试点阶段，预计我国将在5~10 年内实现感知智能全面普及 (22) 5、行业火爆：企业数量激增发展迅猛，机器人等是典型应用场景 (24) 5.1、巨头基础层切入引发技术革新，创业公司应用层进入带来产业升级 (24) 5.2、机器人、虚拟服务等是目前的典型应用场景，未来将进入各行各业 (26) 5.3、产业投资偏爱应用类企业，软件服务和机器视觉是热门细分领域 (29) 6、海外人工智能企业一览 (29) 6.1、人工智能基础平台领域：IBMWatson (29) 6.2、机器学习领域：Wise.io 实现高效大数据分析 (31) 6.3、语音识别和自然语言处理领域：Facebook、Apple、Microsoft (32) 6.4、图像识别领域：Clarifai 超越传统图像识别界限 (35) 6.5、预测分析领域：Google 云计算能力打造顶级预测API (35) 6.6、先发优势、技术实力、下游爆发潜力是人工智能企业的核心竞争力 (37) 7、我国人工智能投资机遇 (38) 7.1、投资逻辑：短期看好应用开发领域，长期技术研究是投资大势 (38) 7.2、主要公司分析 (39) 7.2.1、科大讯飞 (39) 7.2.2、东方网力 (40) 7.2.3、佳都科技 (41) 7.2.4、新松机器人 (42) 图表目录

人工智能背景与发展

人工智能发展背景

人工智能发展背景发展职业教育是推动经济发展、促进就业的重要途径，是缓解劳动力供求矛盾的重要环节。随着人工智能产业高速发展，相关行业对于技能型应用型人才产生了迫切需求，高等教育正在发生革命性变化，与当前我国经济社会发展的结合更加紧密，教育模式、形态、内容和学习方式正在发生深刻变革，以学习者为中心，注重能力培养，促进人的全面发展，个性化学习的理念日益深入人心，教育治理呈现出多方合作、广泛参与的特点。高等院校开展人工智能专业教育，为人工智能产业发展与国家创新驱动战略培养和输送更多优秀人才，已经产生了巨大的需求，结合自身大数据、人工智能技术方面的积累与产业优势，贯彻《新一代人工智能发展规划》所提到的为产业、行业培养更多高素质的AI应用型人才的要求，愿助力院校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，推动人工智能与计算机、信息、数学等学科专业教育的交叉融合，培养更多高素质大数据、人工智能应用型人才，提高学生的动手能力，提升学院计算机相关专业学生的就业竞争力，致力于企业发展同时，赋能高等教育创新培育能力，实现学校、学生、企业自我价值与社会赋予的责任与使命。相关政策随着人工智能产业高速发展，相关行业对于技能型应用型人才产生了迫切需求，高校开展人工智能专业教育，为人工智能产业发展与国家创新驱动战略培养和输送更多优秀人才。为鼓励人工产业的进一步发展，国务院、工信部、教育部等国家机构近期密集出台了若干指导意见、通知及政策。 2017年07月20日《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中提出统筹布局人工智能创新平台，建设布局人工智能创新平台，强化对人工智能研

发应用的基础支撑，构建形成面向产学研用创新环节的群智众创平台和服务环境。 2017年12月19日《国务院办公厅印发关于深化产教融合的若干意见》中鼓励企业依托或联合职业学校、高等学校设立产业学院和企业工作室、实验中心、创新基地、实践基地，推行面向企业真实生产环境的任务式培养模式改革。 2018年4月2日教育部关于印发《高等学校人工智能创新行动计划》的通知提出推进“新工科”建设目标，加强人才培养与创新研究基地的融合，完善人工智能领域多主体协同育人机制，以多种形式培养多层次的人工智能领域人才。提出新建人工智能交叉研究中心的发展规划支撑人工智能领域人才培养。 2018年6月28日，教育部召开《新时代全国高等学校本科教育会议》。会议提出坚持“以本为本”，推进“四个回归”。深入推进产教融合，实现合作办学、合作育人、合作就业、合作发展，进一步健全高校与行业企业协同育人机制。这也为人工智能进一步走进高校孕育了更好的条件。为了贯彻《新一代人工智能发展规划》，为产业、行业培养更多高素质的AI 应用型人才，结合自身大数据、人工智能技术方面的积累与产业优势，助力院校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，推动人工智能与计算机、信息、数学等学科专业教育的交叉融合，培养更多高素质大数据、人工智能应用型人才，提高学生的动手能力，提升学校计算机相关专业学生的就业竞争力。发展定位坚持社会效益优先，兼顾经济效益的原则，通过双方的合作，切实践行国家和教育部提出的人工智能人才培养国家战略，打造人工智能人才培养及智能经济

2019全球人工智能发展白皮书

全球人工智能发展白皮书（2019年度）

全球人工智能发展白皮书 | 四、人工智能重塑各行业一、AI创新融合新趋势4 1.1人工智能正全方位商业化4 1.2AI全面进入机器学习时代5 1.3市场对投资回归理性8 1.4城市逐渐成为AI创新融合应用主战场13 1.5AI支持体系不断发力21 1.6顶层政策倾斜力度持续增加23 1.7全球AI市场超6万亿美元29 1.8京津冀、长三角、珠三角AI企业云集31 二、人工智能技术发展腾飞40 2.1人工智能关键技术日趋成熟40 2.2人工智能开放平台建设稳步推进42 2.3“人机大战”谁更能更胜一筹？45 三、中国在全球AI地位52 3.1中国拥有更为庞大的数据规模以及更丰富数据使用环境53 3.2中国是全球芯片需求量最大的市场，但高端芯片依赖进口54 3.3中国机器人企业快速成长核心零部件技术国产化加速54 3.4美国人工智能底层技术实力更为雄厚，中国则在语音识别技术上更优55 3.5中国在AI应用上呈现追击态势55 四、人工智能重塑各行业58 4.1金融：人工智能提升金融企业商业效能并变革企业内部经营60 4.2教育：人工智能技术应用覆盖教学全流程65 4.3数字政务：政策利好加速政府智能化变革70 4.4医疗：人工智能应用日趋成熟71 4.5无人驾驶：主导汽车产业革新75 4.6零售：人工智能驱动行业走向聚合79 4.7制造业：智能制造应用潜力巨大82 4.8智慧城市：人工智能塑造城市基础设施创新系统86

全球人工智能发展白皮书 | 主要发现主要发现： 1

全球人工智能发展白皮书 | 主要发现 2

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