人工智能产物可以应用在哪些场景？
人工智能在生物材料领域的应用
人工智能在生物材料领域的应用
人工智能在生物材料领域的应用越来越广泛，主要体现在以下几个方面：
一、材料设计
人工智能可以帮助材料科学家设计新的生物材料。
通过机器学习和深度学习等技术，可以对已有的材料数据进行分析和挖掘，找到其中的规律和模式，进而预测新材料的性质和性能。
例如，可以通过计算机模拟预测材料的力学性能、热力学性能、电学性能等，从而为新材料的设计提供指导。
二、材料合成
人工智能可以帮助材料科学家优化材料的合成过程。
通过机器学习和深度学习等技术，可以对已有的合成数据进行分析和挖掘，找到其中的规律和模式，进而优化合成条件，提高合成效率和材料质量。
例如，可以通过机器学习预测不同反应条件下的产物结构和性质，从而为合成过程的优化提供指导。
三、材料测试
人工智能可以帮助材料科学家进行材料测试和评估。
通过机器学习和深度学习等技术，可以对已有的测试数据进行分析和挖掘，找到其中的规律和模式，进而预
测新材料的性质和性能。
例如，可以通过机器学习预测材料的力学性能、热力学性能、电学性能等，从而为材料的测试和评估提供指导。
四、材料应用
人工智能可以帮助材料科学家开发新的材料应用。
通过机器学习和深度学习等技术，可以对已有的应用数据进行分析和挖掘，找到其中的规律和模式，进而预测新材料的应用场景和效果。
例如，可以通过机器学习预测材料在医学、环保、能源等领域的应用效果，从而为材料的应用开发提供指导。
总之，人工智能在生物材料领域的应用可以帮助材料科学家更好地设计、合成、测试和应用新材料，从而推动生物材料领域的发展。
人工智能在化学合成领域的应用
人工智能在化学合成领域的应用随着科技的不断进步，人工智能（AI）在各行各业中发挥着越来越重要的作用。
化学合成领域也不例外，AI正在逐步改变着化学家们的工作方式和思考方式。
在传统的化学合成中，化学家需要通过试错不断调整反应条件和反应物比例，才能得到合适的产物。
这个过程需要耗费大量时间和精力，并且有时候结果也并不如人意。
而AI技术的应用，使得化学家能够大大提高合成效率和产物质量。
首先，AI可以帮助化学家预测反应结果。
AI算法能够处理大量的数据和信息，从而能够预测不同反应条件下的可能产物种类和收率，帮助化学家在实验室中提前做好完善的实验计划和准备工作。
其次，AI还可以辅助化学家优化反应条件。
利用反应历史数据库和机器学习算法，AI可以帮助化学家在大量实验中自动寻找到最优的反应条件，从而节省大量时间和人力。
另外，AI还可以加速新物质的发现。
传统的化学合成方法往往需要化学家通过试错的方式逐步寻找新物质，并且有时候难以找到符合要求的化合物。
而AI技术可以预测合成物质的结构和性质，从而帮助化学家更快地找到合适的化合物。
除此之外，AI还可以在化学反应过程中发挥重要作用。
比如在有机合成反应中，AI可以帮助化学家自动调整反应温度和反应时间，从而使得反应高效、产物纯度高，并且适应性更强。
同时，AI还可以在化学品的制造和质量控制过程中发挥作用。
利用AI算法，化学家可以更快地识别出制造中的问题，并且自动分析化学品的成分和质量，从而保证生产过程的可持续性和产品质量的稳定性。
不过，目前AI技术在化学合成领域的应用还有很多挑战需要克服。
比如AI算法对特定领域的知识掌握并不充分，另外需要更严密的验证过程以确保合成结果的准确性。
此外，针对不同的物质体系和化学反应体系，AI算法也需要进行不同的优化和调整。
总之，AI技术在化学合成领域中的应用能够帮助化学家提高反应效率和产品质量，并且加速新物质的发现和制造过程。
虽然目前还存在一些挑战，但是我们相信科技的不断进步和创新会不断推动AI技术在化学领域中的广泛应用和发展。
人工智能在教育领域中的应用
人工智能在教育领域中的应用在当今的信息时代，人工智能已经深刻地影响了人类社会的每一个领域。
作为现代科技的重要产物，人工智能的应用带来了许多实际的好处和便利。
其中，教育领域是人工智能应用的重要方向之一，它为教育提供了新的思路和方式，对学生的学习和教师的教学都具有重要的影响。
人工智能对教师的辅助作用在传统的教育模式中，教师需要利用大量的时间和精力来为学生准备每一节课的教案、讲义、试卷等材料。
而人工智能可以通过自然语言处理技术和机器学习算法，实现优质教材自动生成，帮助教师节约时间和精力。
同时，人工智能技术还可以对学生的评估进行分析并提供精准的学习建议，这不仅可以提高教学效果，还可以帮助教师更好地跟进和了解学生的学习情况。
例如，一些在线教育平台已经开始应用人工智能技术实现了智能答疑机器人的功能。
这些机器人可以根据学生的提问，自动识别问题的类型，提供精准的答案和解决方案。
随着机器学习算法的不断优化和发展，这些机器人已经可以很好地识别学生的语音和口音，实现更加智能化和自然化的交流。
这种方式不仅可以大大提高教师的工作效率，还可以帮助学生快速解决疑难问题，提高学习效果。
人工智能在学习场景的构建中的应用在传统的课堂教学中，学生往往只能被动地接受教师的讲解，难以主动探究和发现其中的规律和知识。
而利用人工智能技术，可以构建出更加开放和灵活的学习场景，为学生提供更加自主和个性化的学习环境。
例如，一些在线教育平台已经应用人工智能技术实现了智能化的学习辅助功能。
学生可以通过对自己的学习情况进行记录和分析，获得个性化的学习计划和建议，提高学习效率。
同时，利用人工智能技术构建的智能化教育系统还可以实现更加多元化和创新的学习方式。
例如，一些虚拟现实技术已经开始被应用于教育场景中，帮助学生更加直观地感受和理解学习内容。
在这种学习方式下，学生可以“置身其中”，亲身体验学习情境，从而更加深入地学习和掌握知识。
人工智能对学校管理的支持与教育教学直接相关的是学校管理，利用人工智能技术可以实现更加智能化和高效化的学校管理。
人工智能技术在食品发酵中的应用
人工智能技术在食品发酵中的应用随着科技的进步和发展，人工智能技术逐渐渗透到各个行业，其中包括食品发酵。
食品发酵是一种将微生物作为媒介，通过控制发酵条件来改变食材属性和品质的过程。
而人工智能技术在这个过程中的应用，不仅可以提高发酵的效率，还可以优化产品的口感和营养价值。
首先，人工智能在食品发酵中可以提高生产效率。
传统的食品发酵过程需要人工的参与和监控，而人工智能可以通过物联网技术实现对发酵过程的实时监测和控制。
例如，通过传感器和智能设备收集温度、湿度、PH值等关键数据，再结合机器学习算法进行分析和预测，可以实现对发酵过程的自动化调节。
这样一来，不仅可以减少人力投入，降低生产成本，还可以避免人工操作的不确定性和误差，提高产品的质量和稳定性。
其次，人工智能技术可以优化食品的口感和营养价值。
发酵过程中，微生物通过分解、转化和合成等化学反应，使食材中的成分发生变化，产生特殊的风味和口感。
而人工智能可以通过分析大量的发酵数据，找出微生物与食材之间的关联规律，并根据消费者的口味偏好进行个性化调整。
同时，在控制发酵条件的过程中，人工智能可以优化微生物的生长环境和营养供给，提高产物的营养价值和功能性。
比如，植物蛋白的发酵可以提高其可溶性和生物利用率，使其在食品中更易吸收和消化。
此外，人工智能技术还可以帮助提高食品发酵的安全性。
微生物在发酵过程中不仅会产生有益的物质，还可能产生一些有害的代谢产物，如毒素和过敏原。
而人工智能可以通过数据分析和模型预测，及时识别和监测这些有害物质的产生和积累。
一旦发现异常情况，系统可以自动报警或调整发酵条件，保障食品的安全。
同时，人工智能还可以帮助监测生产环境中的微生物污染和交叉感染，提高食品生产过程的卫生标准和质量控制。
然而，人工智能技术在食品发酵中的应用也面临一些挑战和问题。
首先是数据的可靠性和隐私保护。
发酵过程中所产生的大数据需要经过严格的管理和分析，而这些数据可能涉及到企业的商业机密和消费者的个人隐私。
人工智能在化工领域的应用智能优化与过程控制
人工智能在化工领域的应用智能优化与过程控制近年来，人工智能技术的快速发展为各行业带来了许多新的机遇与挑战。
在化工领域，人工智能的应用已经开始得到广泛关注并取得了一系列令人瞩目的成果。
本文将重点探讨人工智能在化工领域中的应用，特别是在智能优化与过程控制方面的突破与应用案例。
一、人工智能在化工领域的应用概述随着计算能力的提升和数据获取的便利化，人工智能技术在化工领域的应用已经取得了显著进展。
人工智能技术包括机器学习、深度学习、神经网络等，可以为化工过程提供智能化的优化与控制解决方案。
通过对大量历史数据的分析和学习，人工智能可以实现对过程参数的预测、优化方案的生成和实时控制策略的调整，从而提高生产效率和产品质量。
二、人工智能在化工智能优化中的应用1. 预测模型的建立与优化人工智能技术可以通过分析化工过程中的历史数据，建立起准确的预测模型。
这些预测模型可以用来预测未来过程中的各个参数变量，从而为优化方案的生成提供参考。
通过不断的优化和迭代，预测模型的准确性可以不断提高，从而提高优化方案的稳定性和效果。
2. 优化方案生成与更新基于建立好的预测模型，人工智能可以通过优化算法生成最优的优化方案。
这些方案可以涉及到操作变量的调整、设备的运行参数等。
通过智能化的优化方案，可以实现设备运行的最佳效果，提高生产效率，降低能耗和资源消耗。
3. 强化学习与反馈控制除了预测和优化，人工智能还可以采用强化学习算法实现智能的反馈控制。
通过对化工过程中的变量和环境的不断观测和学习，人工智能可以自动调整过程控制策略，适应不同的运行状态和需求。
这样可以实现快速、准确的控制响应，降低人为干预的需求，提高控制效果和稳定性。
三、人工智能在化工过程控制中的应用案例1. 炼油过程的智能优化控制在炼油过程中，通过利用人工智能技术，可以实现对各个操作单元之间的协同控制。
通过对原料性质、操作变量和产品质量进行综合考虑，可以实现整个炼油过程的最优化管理。
人工智能在化工工艺优化中的应用与优势
人工智能在化工工艺优化中的应用与优势人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门新兴的技术，在化学工程领域中具有广泛的应用前景。
它通过模拟人类的智能行为和思维方式，能够为化工工艺的优化提供新的可能性。
本文将探讨人工智能在化工工艺优化中的应用与优势。
一、智能化工过程控制人工智能可以在化工过程中的控制系统中发挥重要作用。
通过采集大量的过程数据，并利用机器学习和深度学习等算法，人工智能可以实时监测和诊断化工过程中的异常情况，并进行自动调整和优化。
这样可以提高化工工艺的稳定性和效率，减少能源消耗和废物排放。
二、化工合成与设计人工智能可以用于化学合成和设计领域，通过模拟和预测化学反应的过程和产物，加速新材料和化学品的开发。
借助机器学习算法，可以高效筛选和设计出具有特定性质的材料和化合物，减少试验的次数和时间成本。
同时，人工智能还可以优化生产过程中的操作参数，提高产品的产率和质量。
三、化工工艺优化人工智能在化工工艺优化中发挥重要作用，能够通过数据分析和模型建立，找到最佳的工艺参数和操作策略。
利用人工智能技术，可以对复杂的化工过程进行全面的优化，提高生产效率和经济效益。
此外，人工智能还可以通过大数据分析，发现并解决工艺中的隐含问题，提高工艺的可靠性和稳定性。
四、安全与环保管理人工智能在化工工艺中的应用还可以提升安全性和环保性。
通过实时监测和预测，人工智能可以检测化工过程中的危险情况，并及时采取措施进行应对。
此外，人工智能还可以优化废物的处理和资源的利用，减少对环境的影响。
通过智能化的安全和环保管理，可以降低事故发生的概率，保障工人的安全，同时也提升企业的形象和竞争力。
综上所述，人工智能在化工工艺优化中的应用具有巨大的潜力和优势。
通过智能化的过程控制、化学合成与设计、工艺优化以及安全与环保管理，人工智能能够提高化工工艺的效率、质量和可持续性。
因此，化工企业应积极采用和推广人工智能技术，以便更好地应对市场竞争和可持续发展的挑战。
人工智能在物联网中的应用案例分析
人工智能在物联网中的应用案例分析人工智能已成为当前技术领域的新宠，物联网则是互联网时代的重要产物，两者的结合不仅能构建更为智能化的物联网，也能为企业和个人带来更便利和高效的生活方式。
本文将从人工智能在物联网中的应用案例分析入手，来深度探讨人工智能在物联网领域的应用价值和推广前景。
一、智能家居随着智能家居的兴起，智能家居的需求也越来越旺盛。
人工智能技术的应用，为智能家居带来了更为智能化、高效化和人性化的体验。
通过智能家居控制中心，用户可以安排相应的日程，智能家电可以根据用户的行为和需求，提供更为贴心、智能的服务。
例如：用户在家中坐在沙发上看电视，当身后的房间没有人时，电视会自动关闭；当用户需要翻开窗户时，自动化窗帘即可协助用户完成，这样就可以让去开窗子的繁琐操作消失不见，增强了人性化的体验感受。
二、智慧城市智慧城市是利用信息通信技术全面协调地改善城市行政管理、公共服务、人民生活和社会发展的一种综合性、系统性城市治理方式。
物联网技术和人工智能技术的越来越成熟，为智慧城市的建设提供了新的解决方案。
例如在公共交通系统的运行中，人工智能技术的提升可以协助交通部门改善交通拥挤状况，在道路出现交通拥堵的情况下合理流量调度，优化车流。
在城市安全方面，相关部门可以提供可视化的监控，从而排除治安隐患；在废物物资回收方面，利用自主学习的人工智能技术，可以实现废弃品的分类、回收和再生利用，实现环保、资源再利用的目的。
因此，在智慧城市建设中，物联网技术与人工智能技术的结合，有着监测城市信息、优化城市管理和治安防控等多方面的重要作用。
三、智能医疗智能医疗系统结合物联网技术和人工智能技术，可以为患者提供个性化、全面的医疗服务。
智能医疗系统在患者用药、诊疗、康复等方面，可以根据患者的体质、病史进行智能调配，为患者提供精准、安全的医疗保障。
通过预防性医疗管理，可以提前发现患者的健康问题，并且进行预防和控制，极大地提高了患者的生育体验，为患者提供了更加便捷且准确的个性化医疗服务。
人工智能在化学工程中的应用
人工智能在化学工程中的应用人工智能已经融入到我们日常的生活之中，它已经对医疗、金融、教育等多个领域产生了深远的影响，而化学工程也不例外。
人工智能在化学工程中的应用，不仅可以提高化学加工的效率，还可以优化化学过程、减少人力投入，使得化学工程更加智能化、精细化。
一、人工智能在化学工程中的应用1.化学合成在化学合成过程中，人工智能可以通过预测化学反应的结果、确定反应条件与途径、优化反应步骤等方式，从而提高产物的纯度和收率。
例如，基于机器学习的反应预测算法，可以通过对合成路线进行预测，减少合成步骤和反应条件的试错，从而缩短反应时间和提高产物纯度。
2.催化剂优化催化剂一直是化学工程中一个非常重要的领域，而人工智能在催化剂领域中的应用，可以通过模拟反应过程来确定最佳催化剂类型和组成。
这样可以大大缩短催化剂的优化时间，降低成本。
3.智能监控化学工程通常需要在不断变化的环境中进行操作，这就需要对过程的实时监控。
人工智能可以通过将传感器、监测仪表和计算机程序相结合，实现自动化操作。
通过智能监控，可以更好地控制化学反应的过程和进度，同时提高产量和产品质量。
4.化学物性预测化学物性参数对于化学工程的设计和操作非常重要，如密度、熔点、沸点、粘度等指标对于制造化学产品至关重要。
而人工智能可以通过分析大量化学分子结构及相关数据，进行物性预测。
这样，可以更好地指导化学产品的设计与生产过程。
二、人工智能在化学工程中的优势1.提高生产效率化学工程中的自动化可大大提高生产效率，避免了复杂和危险的操作环境，可以大大减少劳动力投入。
同时，通过智能监控全过程，可以及时发现和处理问题，避免产生不必要的浪费。
2.提高产品质量人工智能技术可以将反应过程跟踪、优化并预测化学物质的热力学、动力学、化学反应性等方面的行为。
这让赢利变得更加可预测、提供更高的产品质量。
3.降低成本通过精确计算、优化反应过程和智能监控，人工智能技术可以为化学生产提供更加精确的控制，降低成本。
人工智能在智能家居系统中的应用研究
人工智能在智能家居系统中的应用研究智能家居系统是将科技与生活紧密融合的产物，通过集成各种智能设备和技术，实现智能化管理和控制。
其中，人工智能的应用在智能家居系统中发挥着重要的作用，为用户带来更加便捷、智能化的生活体验。
一、人工智能与智能家居系统的结合智能家居系统通过感知、分析、决策和控制等环节，实现对家庭生活的全方位监测和控制。
而人工智能的加入，为智能家居系统带来更加智能化和自主化的能力。
人工智能技术的核心是模拟人类的智能行为，通过学习和推理的方式，实现对环境和用户需求的智能感知和判断，从而做出适应性强、智能化的决策，进一步提升智能家居系统的效能与用户体验。
二、智能语音助手的应用人工智能的应用之一是智能语音助手，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa等。
智能语音助手通过语音识别、自然语言处理和语音合成等技术，实现与用户的交互机制。
在智能家居系统中，用户可以通过语音指令，控制智能家居设备的开关、调节温度、播放音乐等操作，实现更加方便和直观的家庭生活体验。
同时，智能语音助手还可以通过语音识别技术，识别用户的语音情感和需求，为用户提供智能化的建议和服务，使智能家居系统更加与用户亲密和个性化。
三、智能家居系统的自学习能力另一个重要的应用是智能家居系统的自学习能力。
通过人工智能的技术手段，智能家居系统可以对用户的习惯和行为进行学习和分析，进一步提升系统的智能化水平。
例如，智能家居系统可以通过学习用户的作息时间，自动调节灯光亮度和温度，提供一个舒适的居住环境；还可以根据用户的喜好和需求，推荐适合的音乐、电影和电视节目，提升用户的娱乐体验。
通过不断的学习和优化，智能家居系统可以更好地适应用户的需求和变化，为用户提供更加个性化和智能化的服务。
四、智能家居系统的安全性问题在人工智能技术的应用中，智能家居系统的安全性问题不容忽视。
智能家居系统通过各种智能设备和传感器与外界环境进行信息交互，智能语音助手也需要连接互联网进行数据处理和分析。
人工智能在生活中的应用
人工智能在生活中的应用作者：陈峻鸿来源：《中国新通信》 2018年第22期一、人工智能的概况人工智能是人类的好帮手，它能够帮助人们完成平凡或危险的工作，为人类解决最基础的问题。
现如今，人工智能已经被应用到各个领域之中，在交通、农业、医学、教育、家庭和工业中随处可见。
由此可见，人工智能是人类智慧的结晶，是知识时代的产物。
二、人工智能在生活中的应用1. 在交通系统中的应用。
任何人在开车行驶时，都应该遵守交通规则，交通规则的制定就是为了来约束广大的司机们的。
现如今，人工智能设备越来越发达，电子眼的安装给违规行驶的车辆带来很大冲击[1]。
一旦出现违规现象就会被抓现行，其清晰程度毋容置疑。
它的研发不仅制约着司机们的行驶速度，还在一定程度上减少了交通事故的发生，保证了人们的出行安全，使我国的交通环境更加安全。
由此可见，人工智能设备在交通系统领域中有着无法取代的作用。
2. 在农业中的应用。
我国的农业在不断地发展，力争研发出高质量、高产量的农作物。
近年来，我国也在不断地提高科学技术以便研发出新的设备。
最新研发的温室大棚传感器让人们能够在冬季也吃到新鲜的蔬菜，其质量堪比应季产物。
温室大棚传感器，可以根据大棚内的温度自动喷洒农药和灌溉农作物。
它根据太阳的光合作用，调节大棚的温度，使大棚内始终保持最适宜农作物生长的环境，从而生产出高质量高产量的蔬菜。
由此可见，人工智能对农业有着很大的帮助，它能够改变人们以往的苦力劳动，也能够改变农作物生长的季节，这一变化使我们对农业的发展产生了新的认识。
3. 人工智能在建筑中的应用。
在这个大数据时代下，建筑业中也采用了人工智能化设备，它的出现给建筑业带来了新的希望和生机。
人工智能设备不仅安全系数高，而且节能减排，在为人类创造更好的生活环境时起到了非常重要的作用。
在以往的施工过程中，人类只能依靠手动绘图的方式来完成平面制图。
而现如今，人类可依靠人工智能设备来完成这一工作。
它是数学逻辑学、运筹学与人工智能的完美结合，其施工方式已被广泛地采纳并使用。
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人工智能时代已经迅速的来到了我们的身边，现在人工智能已经应用在很多的领域，但是有
更多的领域需要及时的开发人工智能，在现代中国，人工智能存在的问题应该是应用场景的
问题，只要有了应用场景，就可以更好的开发人工智能。
在世界机器人大会“青年创新创业专题论坛”上，清华大学人工智能研究院院长、中国科学
院张钹院士作了题为《中国人工智能发展若干思考》的演讲，指出人工智能的应用场景问题
是的问题，需要建立一个良好的“政产学研”合作机制。论坛上还成立“中关村智友天使学
院”，由北京航空航天大学机器人研究所名誉所长王田苗教授及其团队领军。
小型会议更能把问题说的清楚、明白。
今年的世界机器人大会，清华大学人工智能研究院院长、中国科学院张钹院士没有出席上千
人的主论坛，而是选择了一百人多的大会的分论坛“青年创新创业专题论坛”，发表了对中
国AI的一些思考，题目就叫《中国人工智能发展若干思考》。
中国AI发展还有哪些问题？
张钹院士认为，人工智能的应用场景是的问题，需要建立一个良好的“政产学研”合作机制，
与实体经济结合才能创造价值，与当地实际结合选择合适的场景，才能实现可持续发展。另
外，具体到深度学习，主要的问题就是不可解释性和鲁棒性。
除了张钹院士，参与这个分论坛还有北京市海淀区李长萍副区长，加拿大工程院院士、加拿
大约克大学张丹教授，国家重点研发计划智能机器人专项组副组长、南开大学韩建达教授，
北京航空航天大学机器人研究所名誉所长、IEEE机器人与自动化北京大区主席王田苗教授，
以及科沃斯、赛格威、大疆创新等企业相关负责人，“政产学研”领域的人员都到齐了。
在分论坛上，也出现了“政产学研”领域的合作——王田苗教授及其团队、海淀园创业服
务中心、北航天汇孵化器、智友种子基金、雅瑞资本等联合发起“中关村智友天使学院”并
落地海淀，目标是投资培育20个以上的专业领域头部创业项目或独角兽项目雏形。
张钹院士：AI的应用场景是的问题，不可解释性是深度学习的重大问题
为什么张钹院士不想参加大规模的活动？
他在演讲时候解释，大会上大家都是讲机遇，讲形势如何好，因为大家在一线都已经认识到
形势非常好。但是现在不能再停留在动员造势的层面上，必须切实的针对这里头的问题进行
一些细致的讨论，这样才有助于机器人的发展。
“形势好要把它变成现实，必须面临挑战。如果不去解决这些挑战性的问题，你这个大好形
势也不可能产生。”
要解决哪些问题？
张钹院士认为人工智能也好、机器人也好，都要产业化。虽然对行业来说，人工智能的算法、
数据、算力三个要素具备了，但重要的因素——场景，是产业化的问题。
什么场景下面我们才可以做出来好的产业？张钹院士认为有五个方面，即场景必须具备五个
属性：
掌握丰富的数据或知识
完全信息
确定性信息
静态与结构化环境
有限的领域或单一的任务
如果是属于这些性质的问题，机器都可以做，而且是会完全代替人的，这种问题也叫“照章
办事”。而对于动态变化环境、不完全信息、不确定性、多领域多任务，在短期内机器不可
能完全代替人，所以这是目前人工智能能做的情况。
在解决场景问题之后，还得认识到机器学习存在可解释性、鲁棒性问题。以医疗健康为例，
如果智能图像识别图片里的病人有癌症，但是它说不出道理，这是不可解释性问题；如果再
加上些干扰，它就做出完全错误的判断，这就是鲁棒性问题。
用深度学习的方法做医学图像识别，怎么做到它的可解释性？必须加进去医生看图片的知识
和经验。如果离开了医生看图片的知识和经验，仅仅依靠数据做出来的结果将来跟医生不可
以交互，医生也没法相信AI，也不会用AI。
张钹得出的结论是，人工智能产业刚刚起步，大量研究任务需要去做，需要建立一个良好的
政产学研合作机制。做人工智能研究的的目的必须要和实体结合，因为人工智能是一个应用
型的学科，光理论做的非常好还不够，必须要解决实际的问题，与当地实际结合，实现产业
的可持续发展。
中国机器人产业年均增速25%，互联互通、动态重构、协同操作优化难题需要攻破
机器人是能够应用在多场景、复杂环境的AI综合体。智能机器人是当前科技变革重要的领
域之一，也将对人类社会的生产模式和生活方式产生深刻影响。
北京市海淀区李长萍副区长在致辞中透露了一组数字：近年来全球机器人产业平均年增速始
终保持在15%以上，中国机器人产业年均增速更是达到了25%以上。2017年全球工业机
器人销量38.7万台，同比增长31%。其中中国销量达到13.8万台，同比增长58%，占全
球的36%。2017年全球机器人产业规模已经超过了250亿元，预计2018年将达到300
亿元，成为工业服务等领域新的经济增长点。
国家重点研发计划智能机器人专项组副组长、南开大学韩建达教授在题为《智能机器人专项
实施方案》演讲中认为，搬随着劳动力成本上升、人口老龄化加速、自然灾害频发等问题出
现，机器人正在成为全面融入国计民生的支撑技术。
智能机器人重点专项实施方案在六个方向上部署17项任务，这六个方向是：
机器人基础前沿技术
新一代机器人平台研制
机器人共性关键技术
工业机器人
服务机器人
特种机器人
十三五期间，智能机器人重点专项总资金投入35.3亿元，其中，中央财政投入15.3亿元，
地方配套资金等投入20亿元。2018年指南50个项目，计划国拨经费6.2亿元。
有了资金投入之后，就要攻克机器人领域的难题。韩建达教授重点介绍了工业机器人领域的
挑战，有硬能力和软能力两方面挑战。
硬能力，即核心零部件，目前我们国家也没有克服，但是国际上已经早已克服，这确实是一
个问题，但是这个问题需要加以时日就能克服。
软能力，即通过信息技术融合能够实现的能力，是目前行业里关注的重点，也是容易突破的
能力，这方面的能力也存在“三大难”：互联互通难，动态重构难，协同操作优化难。
为了解决这三大难题，行业催生出了五个方面的软能力：
三维工况和零部件的建模能力
自然的交互能力
安全、可靠、敏捷、协作的控制能力
网络化与即插即用的能力
工艺实现能力
具备了软硬两方面能力之后，需要软能力和硬能力的集成和“与人共融”。目前，特种机器
人高可靠性的自主行为还有四个方面的挑战技术：实时的环境理解、实时的优化行为、实时
的协调合作、自主学习。而与人共融则包括人物融合、行为融合、智能融合等层面。
王田苗教授团队领军，“中关村智友天使学院”未来孵化20家独角兽
解决人工智能和机器人行业的问题，需要有效实际行动。
在青年创新创业专题论坛上，北京航空航天大学机器人所名誉所长王田苗教授及其团队、海
淀园创业服务中心、北航天汇孵化器、智友种子基金、雅瑞资本等联合发起“中关村智友天
使学院”并落地海淀。
“中关村智友天使学院”采用民办非企业单位形式设立，采取“政府引导+市场运营”的新
型建设模式，定位于人工智能和机器人领域创新创业高端孵化平台，标是投资培育20个以
上的专业领域头部创业项目或独角兽项目雏形。
李长萍副区长表示，目前海淀区正在着力构建一个新型创新生态体系，聚焦具有国际视野和
国际水平的人才和创新团队，瞄准世界前沿科技与国之重器，在关键领域率先抢占全球科技
创新制高点，力争打造世界科技创新中心的新硅谷。
2018年4月份，海淀区委区政府聘请15位全球顶尖科学家作为政府的科学顾问，王田苗
教授便是15位全球顶尖科学家之一，中关村智友天使学院是王田苗教授及其团队牵头的海
淀区政府科学顾问实体落地项目。
王田苗教授认为，人工智能和机器人是未来社会发展的先锋和主导的产业之一。未来的5
—10年，智能机器相关技术会在中国从实验室走到局部的商用，自动驾驶、点到点、特定
环境、绘画、养老等领域无处不在。
因此在这样的前提下，做发现种子、培养价值、引进融资，以相应的技术和产业的生态来考
量，“中关村智友天使学院”都具备从技术到平台技术到应用的能力。
人工智能的应用场景问题是现在中国人工智能方面大的问题，只要有了应用场景，就可以开
发出相应的人工智能，应用场景的设计可以说是现在中国人工智能急需解决的问题。