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人工智能化时代范文1
“未来，99%的人属于无用阶级，他们的特性和能力都是多余的；另外1%的人则成为掌控算法、通过生物技术战胜死亡的神人，他们是未来世界的主宰者，是人类未来进化的新物种。”
这是尤瓦尔.赫拉利在其新作《未来简史》中所描绘的未来。
“随着大数据的不断积累以及计算能力的快速发展，未来人类可能会越来越多地将自身的决策权让位给无意识的算法，让算法替自己决定该买什么东西，应该接受什么治疗以及应该和谁结婚。”尤瓦尔.赫拉利在中信出版集团和百分点集团联合举办的首届关于大数据+人工智能的“XWorld大会”上这样表示。
当然，他的观点并不是每个人都赞同。
微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文就认为人工智能并不是万能的，人工智能更类似于软件测试中的黑盒测试，只需得出结论，不深究内部逻辑结构和因果关系，而人类更擅长的是符合逻辑结构和因果关系的白盒认知。此外，人工智能没有创造力，计算机也不会发明新的算法，洪小文认为未来属于人机协同的AI+HI时代。
如果说未来人类进化的方向离我们还很遥远，在新技术的冲击下，未来商业形态的变化却会很快来临。
数据寡头降低作恶成本
不久前发生的顺丰与菜鸟之争引起了人们对数据权的重视，过去寡头们垄断的是生产资料和生产工具，而现在互联网成就的数据经济下，数据垄断造成了新的寡头。这些数据寡头的形成不仅会造成数据垄断和商业模式垄断，高度中心化的商业体系还将大大降低整个商业系统的容错和纠错能力。
这确实值得我们警醒。2017年6月谷歌因为在搜索结果中偏向自家比价购物服务，涉嫌不正当竞争，被欧盟反垄断机构处以24.2亿欧元的天价罚款。而据路透社报道，欧盟反垄断机构最近欲就Android移动操作系统排挤竞争对手再次征求专家组意见，并考虑再次向谷歌开出天价罚单。
商业进化是否也跟人类进化相似，99%的商业组织都会成为附庸或者无用？如果未来进化到中心化商业形态，由此引发的基于数据、技术和商业模式的垄断会比过去按照行业和地域划分的垄断对商业社会带来更大的影响。
百分点集团董事长兼CEO苏萌也在会上提出了泛中心化的未来商业，是一个多中心且中心动态均衡化的商业形态，并指出未来商业组织的三点生存之道，即三I理论：独立（Independence），独立代表着企业的数据主导权、以及在充分竞争市场环境中的长尾创新；融合（Integration），指的是生产要素的连接、生产方式的协作、以及业务边界的淡化；智能（Intelligence），数据思维在引爆智能革命，未来的商业都在朝智能化方向在进化，主要体现在决策智能和运营智能上。
他认为未来的社会，数据等于生产资料；人工智能+大数据等于生产工具；独立场景创新等于商业模式。
向行业场景创新进化
场景化一直是被很多企业强调的创新重点，苏萌对行业应用场景、数据、算法的排序体现了他对大数据和人工智能未来进化方向的预期。
“大数据和人工智能真正发挥价值一定要结合到具体的每个行业和领域，虽然互联网巨头们在营销领域取得的成效已经非常显著。但数据科学家们用行业级的产品、工具、解决方案为行业用户提供的复合价值远超过营销层面。我们主要关注的是大数据底层平台和行业级场景应用。在应用方面要找到真正有价值的场景，数据流、应用系统和底层平台的构建都是为了解决场景问题，再将场景和行业紧密结合。”苏萌说。
百分点公司已经连续四年创造了300%的业务增长，其目前的主打行业是制造、金融、传媒、公共事务四个行业。制造业已经逐步从前端营销角度开始向后端供应链管理延伸；金融行业主要帮助客户解决风险控制和精准营销问题；传媒行业帮助传统媒体向数字化进行转型，比如为新华社提供的智能采编系统，将文章利用知识图谱连接起来，实现自动编发，并进行个性化的信息流推送等；在公共事务和公共安全方面，百分点为国家质检总局缺陷管理中心研发了一套系统，用人工智能和大数据建立的模型帮助专家进行辅助决策。
苏萌表示，学术公开化、鼓励开源和鼓励基于行业的独立创新是独立场景创新的有力助力。此外，缺乏具有丰富行业经验的人才也是不可忽视的重要一环。
人工智能化时代范文2
【关键词】电子工程 机械工程 人工智能
电子机械工程产业对于传统的机械产业来说是一个新型的产业，随着国内的不断发展，两种产业逐渐融合，随着人工智能技术水平的不断提升，机械电子工程由信息链接逐渐代替了以前的能量链接和动能链接，使机械电子工程增加了部分人工智能技术。随着机械电子技术的更新和发展，人工智能技术也得到了很快的发展。
一、 什么是人工智能技术
所谓的人工智能是一门极富有挑战性的学科，从事人工智能学科的人必须要熟练计算机、哲学及心理学的应用，人工智能包含的科学范围是十分广泛的，它由不同的领域所组成，如机器技术，计算机应用等等，总体来说，人工智能所研究的主要目的就是为了使机械能够胜任一些需要人类智能才可以完成的工作。不同的年代对于不同工作的复杂程度理解是不同的，
本来复杂的科学和计算本应是用人的大脑来计算的，经过现代的发展，如今的计算机不仅可以完成这些计算，并且比人脑的计算速度要快几万倍，并且准确度相当高，由此可见，复杂工作的定义是随着时代的变化而变化的。人工智能这门科学也随着科技的不断变化而产生了改变，一方面不断地获取着新的进展，另一方面又向更加有难度的目标奋进。除此之外，人工智能技术还涉及信息论、自动化技术、控制论、仿生论、生物论、心理学、数学、哲学、语言学、医学等诸多学科。
二、 人工智能技术与电子机械之间应用的关系
我们社会发展的最初时候，人类社会发展的重要根源是物质和信息，当时各个方面的生产力水平还很低下，人类的生存主要以物质基础为主，那时的信息传递的方式还是最原始的“结绳记事”法。随着我国经济建设的不断发展，使生产力水平也不断提高。信息传递的重要性也随着我们思想观念的转变而变得尤为重要，因而，文字信息传递法由然而生。随着时代的发展，网络信息传递方式已经被广泛地应用于全国各地，给信息传递带来了新的革命，从此人类进入到了一个全新的信息化时代。信息化时代不能脱离人工智能技术发展，不管是任何行业，不管是控制技术或是模型建成、故障诊断或是故障报警，都离不开人工智能化技术的辅助，也可以说，人工智能化技术对于电子机械工程的发展与运作，起着不可忽视的作用。
电子机械系统本身就存在着不稳定的成分，于是电子机械输入系统和输出系统的描述就显得比较困难。而其传统的电子机械描述系统分为：推导数学方程的方法、学习并生成知识法和规则库建设方法这三种形式。尽管传统数学解析法精准度和严密度都很高，却并不适合复杂的机械系统运算，只能应用在那些简单机械系统运算中。复杂机械输入输出系统运算采取传统数学解析法很难给出正确的数学解析。随着社会的发展，当代社会对多样和精密的机械分析计算系统的需求越来越大，它可以处理多种多样的不同的信息数据种类。例如：电子机械运行的传感器传输的信息可以分成两大类：语言信息、数字信息，但在人工智能技术处理信息时出现了复杂性和不确定性的成分，导致以知识为基础的人工智能技术在数据传输中处理信息的时候，不知不觉的成了数学信息解析的替代手段。
电子机械运行过程构建的人工智能大体可以分为两类，即模糊推理系统和神经网络系统。
神经网络系统就像是人的大脑结构一样，先对机械系统传输的数字信号进行分析整理，然后及时分析参考数值；模糊推理系统则是人大脑功能的模拟，模拟大脑功能去分析机械传输的语言信号。而这两大输入输出数据的处理方式间的关系有相同的地方，也有不同的地方。神经网络系统与模糊推理系统的相似之处是：它们都是通过任意的精准度，用对网络结构的模拟去形成连续的函数。而两者不同点则是：神经网络系统具有不清晰的意义，模糊推理系统却具有清晰的意义；神经网络系统是从点到点的映射方式，而模糊推理系统则是整理域到域的映射方式；神经网络系统储存信息的方式是分布式的，而模糊推理系统储存信息的方式则是规则式的。主要是神经网络系统输入的每个神经元都有固定的联系，计算量相对比较大；模糊推理系统的连接有不稳定的因素，计算量相对来说比较小。而神经网络系统的信息输入输出阶段有着很高的精度，表现为光滑的曲面状态。但是模糊推理系统的信息输入输出阶段精准度很低，并且呈现出台阶的形状。
三、结语
随着社会科技水平的不断发展和进步，单纯的独立的人工智能技术已经不能满足我们和当代社会的要求了，因此，我们要秉承不断发展与进步的思想理念，在工人智能开发技术上进行不断的研究与探索，使人工智能技术能够与电子机械工程完美地结合在一起，实现电子机械工程与人工智能的共同发展目标。
参考文献：
[1]傅丽凌、杨平，机械专业综合型试验平台的建设[J].电子科技大学学报社科版，2005，7（增刊）.
人工智能化时代范文3
摘要：在“金融科技红利”扩大与“人口红利”衰减的背景下，效率和成本两种力量共同驱动着金融智能化发展。与互联网金融主要在营销渠道创新不同，区块链、大数据、人工智能等金融科技的发展正在深入到风险管理、资产定价等金融核心领域，推动着金融业向智能化方向发展。在肯定金融智能化发展所带来积极意义的同时，也不能忽略其蕴藏的潜在风险。在推进金融智能化发展过程中，若发生突发性金融风险事件，往往会波及众多金融机构和投资者，造成较大的社会影响，对于造成的损失，事后监管往往于事无补。为此，要研究金融智能化发展过程中“替代”风险的类型、风险度量与风险特征，运用监管沙箱、监管科技等新理念、新方式，打造“穿透式”智慧监管新机制，构建应对金融智能化发展的监管新体系，强化事前监管，促进金融与科技融合共生，形成智能化时代金融发展新秩序。
关键词：金融科技；大数据；区块链；互助保险；监管科技；监管沙箱
一、金融智能化发展的进程与现状
（一）金融智能化的主要阶段。技术进步一直是驱动金融业发展与变革的重要力量。金融稳定理事会FSB（2016）将金融科技（FinTech）定义为“技术带来的金融创新”，其创造出新的金融模式、技术应用、产品和服务等，从而对金融市场、金融机构和金融服务的提供与获取方式产生重大影响。技术驱动金融业升级可分为三个阶段：一是金融1.0时代。该阶段通过计算机替代手工计算及账簿，进一步提升金融运行效率。二是金融2.0时代。在该阶段，技术由工具转向通过业务、产品创新的方式驱动金融变革，使得新兴互联网企业有机会运用互联网技术将金融产品与服务的供需双方相连接，成为传统金融的有效补充。三是金融3.0时代。在该阶段，大数据、区块链、人工智能等新兴科技引领金融业全方位变革，通过虚拟方式替代物理方式，使得金融业的边界日益模糊（中国人民银行广州分行课题组，2017）。当前，一系列以“廉价、即时、可得”为特征的智能化金融形式，如智能证券、智能投顾、区块链互助保障平台等金融新业态层出不穷，为数量庞大的消费者提供数字化、自动化、智能化在线基础金融服务。区块链使得互联网上进行的金融交易可通过嵌入智能合约，自动执行价值交换、权属转让；大数据、人工智能的发展使得智能投顾成为现实，金融智能化水平不断提升。
（二）金融智能化的主要业态。
1．基于区块链技术的跨境支付。区块链技术使高效、快捷的跨境支付系统成为现实。区块链本质上是统一的分布式记账系统，跨境支付系统只需要通过许多节点、以共识机制来验证交易并记账，不需要任何信任中心，交易双方点对点支付得以实现，交易流程简便、快捷。全球已有不少初创企业致力于拓展跨境支付。最令人瞩目的是Ripple公司，其构建了一个没有中心节点的分布式支付网络，全球排名前50的银行中已有包括渣打银行、西班牙国际银行等15家银行与Ripple公司建立了合作关系。截至2016年末，在Ripple系统的支付交易中，由中国发起的交易额占比最大。
2．基于区块链技术的证券发行与交易。证券发行公司运用区块链技术生成的智能合约，在理想状态下可以实现私人定制化证券发行，上市或拟上市的公司可结合自身的实际需求发行异质化资产凭证。通过区块链实现24小时全天候运作，买卖双方能够通过智能合约实现自动配对，并通过分布式数字化登记系统，自动实现清算、结算。目前，全球各大金融机构和交易清算所正积极开展证券发行与交易领域区块链技术的应用研究，Overstock已成功销售首个区块链上的加密债券。
3．基于区块技术的资产托管。资产托管从业机构可以运用智能合约和共识机制将投资合规校验整合在区块链上，确保每笔交易都是在满足合同条款、达成共识的基础上自动运行。与此同时，区块链具有自动记录和加密认证的属性，实现多个参与方之间信息实时共享，免去重复进行信用校验的过程，可将原有业务环节时间缩短约60%到80%，使得信用交易更加高效，账户信息更加安全。中国邮政储蓄银行区块链资产托管系统上线成为中国银行业将区块链技术应用于银行核心业务系统的首次成功实践。
4．基于区块链技术的互助保险服务平台。目前，互助保险在全球保险市场的份额达27%，为将近10亿人提供保险保障服务。区块链点对点技术的优势适合于互助保险平台的开展。在智能合约运行中，当一人出险时，其他人自动向其赔付款项。同时，区块链的共享透明和历史可追踪特点减少了保险市场的信息不对称，在一定程度上降低了道德风险和逆向选择现象出现的概率。国内首家应用区块链技术的互助保险服务平台“众托帮”，其首款保险保障计划——“众托1号抗癌互助医疗计划”上线仅1个月，参保人数就迅速扩大到40万人。
5．大数据风险控制。大数据风险控制是利用大数据分析技术和模型进行风险评估，对资金需求者进行信用评分，以此预测还款人的履约能力以及违约风险。与传统风险控制手段相比，大数据风险控制具有信用评价更为精准、数据涵盖范围更广以及更具时效性等优势。以蚂蚁金服推出的信用服务体系芝麻信用为例，芝麻信用通过搜集与分析大量的网络交易等行为数据，对用户进行信用评级，信用评级信息可以帮助金融科技公司甚至金融机构对用户的还款意愿及还款能力做出更为精准的判断，继而为客户提供相应的金融服务。
6．智能投顾。智能投顾是提供智能化资产投资组合管理服务的在线理财顾问，由计算机基于现资组合理论等投资分析方法，排除人为因素自动提供资产投资组合建议。智能投顾根据服务对象的特征和偏好，给出个性化投资交易决策建议，还可以提供交易服务。从2010年开始，一些提供在线资产管理及投资咨询服务的金融科技公司相继成立，在线专业投资顾问迅速兴起。随着大数据、人工智能技术的逐渐成熟，智能投顾势必将迎来新的增长势头。
二、金融智能化发展的主要动因
（一）效率驱动。Bazot（2013）等学者的研究发现，当前金融体系仍存在低效率的问题。金融中介活动的单位成本并未随着信息技术进步而呈现显著下降的趋势。Philippon（2016）提出，低效率使得金融体系有进一步改善的空间。金融科技驱动金融智能化主要基于以下两条路径：一是金融机构利用金融科技整合长尾市场、减少信息不对称，从而提高资金配置和管理金融风险的效率。金融主要功能是完成资金盈余者和资金需求者之间的融通，有效配置资金。传统金融机构因信息不对称、风险控制等诸多因素制约而忽视了基数庞大的个人借款者及中小微企业这类“长尾客户”，金融机构通过大数据技术，将提高对长尾客户金融服务的可得性，在一定程度上改善金融服务，提升资金供求的配置效率。大数据、人工智能等金融科技被广泛应用于高速网络化的信息处理，大幅降低信息不对称的程度，提高资本资产定价和管理金融风险的效率。二是金融机构利用金融科技大幅缩短金融业务办理所需的时间，提高运营效率。以商业银行为例，按传统方式去获取客户、核准贷款，由于效率较低，银行不得不放弃借款金额较小的长尾客户。银行利用大数据技术可以快速、大规模地获取客户，并可以通过客户标签，更加精准地找到目标客户，提高客户转化率。由于使用大数据技术审批贷款，供需双方无需见面即可实现审贷、放贷，因此，银行审贷、放贷的效率提高。利用区块链分布式账本和点对点实时交易的功能，还能够有效缩短金融交易的时间，提高转账笔数和转账总金额，提升银行处理跨境支付结算的效率。
Kensho、Dataminr、Antuit等系统基于大数据、人工智能的智能金融分析工具，能够在极短时间内抓取、整理并分析网络上所有公开信息、图像甚至非结构化数据，并以此作出投资、借贷、风险管理决策。依靠深度学习的人工智能机器对历史交易记录进行快速、海量的学习，其决策水平将远远高于人类。在高速运算和海量数据的支持下，智能化金融分析工具可以提供差异化金融服务，同时通过机器联网形成网络效应，提升金融运行效率。（二）成本驱动。传统银行业成本主要由资金成本和运营成本两部分构成。资金成本由社会平均融资成本和风险溢价构成，大数据、区块链等技术使得银行能够精准识别和控制风险，风险溢价降低，资金成本降低。人工智能、人脸识别等技术能够使得机器替代人工实现全方位感知客户的需求，为客户提供交互服务。这就使得传统金融操作的人工成本变得非常低且边际成本递减，推动着银行运营成本降低。在成本驱动下，银行业正在向无实体化智能形态转变。中国银行业协会的数据显示，2016年，银行业金融机构离柜交易笔数达1777亿笔，同比增长63.68%；离柜交易金额达1622.54万亿元，银行业平均离柜率高达84.31%。同时，国有五大银行仅在2016年柜员减员率就已超过10%，这意味着银行的薪酬支出等运营成本大幅降低。总之，金融科技并未改变金融的资金融通、配置资金的本质。互联网等信息技术带来的是效率提升与成本降低，智能机器将在一定程度上替代重复性体力劳动甚至知识型脑力劳动。在“金融科技红利扩大”与“人口红利衰减”的背景下，效率和成本两种力量共同驱动着金融智能化发展。传统金融业首先与互联网等信息通讯技术融合，形成了区别于利用银行进行间接融资、借助资本市场进行直接融资的“互联网金融”这一新金融模式，但是其仍主要停留在产品层面，如余额宝、互联网证券等。互联网金融与区块链、大数据、人工智能等金融科技进一步融合，对信息搜集、信用中介、风险定价、投资决策等金融核心业务带来更大的冲击。金融机构运用金融科技，依托技术内部驱动和网络效应外推，使得交易效率更高、交易成本更低，从而促进了金融加快向智能化方向发展。
三、金融智能化发展中面临的主要挑战
（一）监管法律法规等制度建设滞后。目前，我国对金融科技监管法律法规等制度建设还停留在互联网金融的层面。人民银行和其他金融管理部门虽然在多个场合提及关于金融科技的监管思路，但是系统性、规范性法律法规仍然处于探索阶段，尚未出台。金融科技领域众多智能化业态只能参照传统金融及互联网金融领域的法律法规进行管理，整个行业处于监管制度和法律法规空白之中。互联网金融监管实践表明，我国对颠覆性金融创新的监管主要靠事后监管，监管措施主要是针对风险事件的被动响应。与互联网金融主要在营销渠道创新不同，区块链、大数据、人工智能等金融科技的发展正在深入到风险管理、资产定价等金融核心功能与业务领域，对金融产品和服务的各个方面产生重大而深刻的影响。在金融智能化进程中，若发生突发性金融风险事件，往往会波及众多金融机构和投资者，造成较大的社会影响，对于造成的损失，事后监管往往于事无补。
（二）金融风险越来越复杂且难以管控。金融智能化发展并未改变金融业原有风险属性和类型，但是风险特征更加复杂和难以识别。一是金融风险更加复杂。金融智能化利用区块链、大数据、人工智能等新兴技术推动金融业变革，新产品、新业务、新模式层出不穷。比如，余额宝等“宝宝类产品”将支付、基金、存款等不同领域的业务整合起来，增加了金融风险的复杂程度，使得金融风险交叉感染成为常态。二是风险可控性降低。在区块链、人工智能等金融科技的影响下，金融交易发生即清算，风险传播将以更快的速度和更广的范围覆盖金融市场，金融监管机构进行救市和风险隔离的难度增加。若2013年的“钱荒”事件再度发生，金融市场挤兑风险将被迅速放大，加剧市场中参与主体的恐慌。三是金融风险更加隐蔽。金融智能化发展使得金融活动参与主体可能同时具有多重身份，金融风险更容易隐藏，对金融智能化监管的缺失也使得金融风险难以被识别。此外，金融智能化发展使得金融业务的进入门槛降低，金融机构从事高风险经营活动的动机强化，整个金融系统的风险偏好更加凸显。
四、促进金融智能化健康发展的若干建议
（一）正确看待金融智能化发展进程。金融智能化既是经济金融发展的必然趋势，也是科技进步的必然结果。社会各界要正确看待金融智能化发展进程，在肯定金融智能化所具有积极意义的同时，也不能忽略其蕴藏的潜在风险。人工智能、数字金融等技术模糊了科技公司与金融机构的界限。金融科技公司提供“廉价、即时、可得”的智能服务对传统金融业带来较大的冲击，“替代、脱媒、失业”将使传统金融业在一段时期内面临转型的阵痛。金融智能化带来不确定性较大的替代风险与社会成本，在一定程度上冲击现有金融秩序。面对金融智能化替代所带来的风险，社会各界应积极应对，以研究金融智能化进程中“替代”风险的类型、风险度量与风险特征，构建应对金融智能化的监管体系，促进智能科技与金融融合共生，形成智能化时代金融发展新秩序。
（二）加强金融智能化基础设施的建设及运用。金融科技可能带来的风险不容忽视，同时金融智能化在推进过程中面临的障碍也不可低估。但是，不能因为金融智能化对传统金融领域造成冲击而对此进行抵制。遗憾的是，我国传统意义上的“主流”金融机构并未在金融科技驱动的金融智能化第一轮发展中占据主导地位，这与国际上知名大型金融机构及金融科技公司积极合作推进金融智能化发展形成较大的反差。国内金融系统要积极研究金融科技在智能化金融交易中的应用实践，加强智能化金融交易基础设施建设，强化金融科技自主创新，积极抢占战略制高点。在推进智能化金融交易应用落地的过程中，优先选择容易突破的领域，先易后难，先后核心，先市场化程度高后垄断性强的领域，推动智能化在金融业全领域落地应用。
（三）在金融智能化推进过程中确保风险可控。可控是保证金融智能化替代过程中金融体系安全与稳定的前提，可控意味着可以更快地识别和防范智能化金融风险。同时，在金融智能化推进过程中，监管当局必须及时发现漏洞并加以修补；反之，若金融智能化发展风险失控，就会扰乱金融市场秩序，甚至威胁到整个金融体系的稳定。要做到金融智能化替代进度可控，具体来说主要包括以下几个方面：一是要确保金融科技技术自主可控。这意味着要有若干掌握核心技术的金融科技公司，目前国内部分金融科技公司正积极布局并已形成示范效应，国家应加大对此类金融科技公司创新和研发的支持力度。二是要着眼金融智能化长期发展。近年来，虽然中国金融科技发展较快，但是主要仍是P2P借贷、第三方支付等典型互联网金融业态，后续更高层次金融创新比较乏力。金融机构和金融科技企业应充分认识到金融科技驱动金融智能化发展是大势所趋，积极布局大数据风控、智能投顾、智能证券保险等智能化程度较高的新业态。
（四）打造“穿透式”智慧监管新体制。金融科技的创新速度和影响力要求监管部门创新监管机制。一是监管部门要强化信息技术在金融体系治理中的应用，建设基于大数据模型的金融风险实时监测处置平台，实现智能监管、自动预警、快速响应。二是充分考虑金融科技对金融行业发展的影响，以及各部门在技术革新情境下金融行为可能发生的变化，坚持积极引导和依法监管并举的理念，积极运用监管沙箱、监管科技等新理念、新方式加强监管。对于复杂的新型金融业务要进行“穿透式”监管，透过业务的表象探究其本质，用业务的本质属性来确定监管要求和监管分工，实现全覆盖式监管，不留监管空白和套利空间。三是要形成自我规范、自我协调的行业自律机制，促进金融智能化健康发展。最终建立起包含政府监管、行业自律、市场约束三位一体的管理体制，为促进金融智能化有序发展提供保障。
参考文献：
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人工智能化时代范文4
1列举人工智能的研究内容
1.1模式识别
在对人工智能系统研究的过程中，对其模式识别版块的研究，实质上就是借用计算机技术，将人体对外界环境的感知功能以某种程序规整到计算机体系中，从而构建出智能化识别系统。[1]计算机体系可以将个体感知与识别能力呈现出来，在自体数据库信息资源的协助下，将文字、表格、声音以及图式等内容显现出来。人工智能系统中的模式识别通常要经历数据信息收集、预处理、基元提取、模式分类等流程。
1.2机器视觉
这一人工智能技术是在模式识别基础上发展起来的，其最大的功效是可以将人体视觉的识别功能虚拟化构建出来，在模仿人类对事物的理解功能上也体现出一定的优越性。对机器视觉功能的深入，在打破原有技术局限性方面有所建树，同时也使其演变成一门独立性较强的学科，在发展的进程中向更深层次延展。在对机器视觉研究过程中，工作运行的方向大多数是对个体视觉的模拟，确保机器人系统顺利的洞察与掌握生态景观等不同信息，对其进行深度探究从而构建出具有图像机器视觉效应，此时机器人自体具备了人的视觉功效，在立体视觉、视觉检验、动态图像分析等形式运行的进程中，机器人能够自行的对外部图像的内涵进行理解与挖掘，继而将反映机器人运转状态的信息资源提供给机器人运控控制系统。
1.3机器学习
机器学习可以被视为智能化发展的重要技术，最大的特色是对个体智力进行模仿从而达到获取知识资源的目标，此时机器人能够为人类提供更为优质的服务。在经济全球化时代中，人类对机器人工作质量提出更高的标准，这就要求机器人不断的学习新知，对自体属性进行科学的调整，实现在复杂化环境中高效运转这一伟大目标。机器学习的功效可以在以下几个方面体现出来：一是强化机器人在多变环境中的适应能力，顺利的采集大批量的信息资源并对其进行精确分析；三是借助学习环节机器人可以强化自体智能化档次，对多变的环境做出科学的回应，及时处理紧急问题；三是机器学习环节的启动，可以协助机器人设计者实现优化设计效果这一目标，节省了人力资源，降低了生产成本，最终辅助机器人实现优化运行效率这一终极目标。
2人工智能在智能机械人领域中的具体应用
2.1人工神经网络在机器人定位与导航中的应用
人工神经网络是在生物神经系统之上发展起来的一种对信息资源处理的方式，其独特之处在于能够处理那些无法用模型或者是相关规范概述的程序与体系，在解说非线性系统的结构与性能等方面体现出一定的统一性；具备着融合多元信息资源的性能，人工神经网络最常见的结构如图1所示。该类人工智能在移动机器人定位和导向环节具有较高的应用频率，主要得力于移动机器人多传感器信息整合借助了神经网络的诸多性质，此时机器人外部传感器的信息资源演变人工神经网络的传送处理目标体，这样操纵人员就可以顺利的获取到与移动机器人自体方位相关的信息资料，同时对阻碍物的位置、形状以及大小有一个较为确切的评估，在人工智能的协助下移动机器人顺利的躲避障碍物并且自置也明确化。
众所周知，摄像机标定为移动机器人视觉体系的重要版块，摄像机参数明确的过程便是智能机器人内部几何和光电参数整合的过程，同时其自体坐标系和外界坐标系两者的相对方位也体现出明确性，国内相关学者借用人工神经网络顺利实现上述目标。具体是在人工神经网络的协助下，直接采集到智能机器人摄像机呈现的图像信息资源，继而建设三维坐标系（x，y，z），从而明确摄像机内部几何与光电参数、自体坐标系与外界坐标系之间的关联性。如图1所示，人工神经网络首层为输入层，次层为隐含层，末层为输出层。[2]隐含层与输出层神经元的类型分别是S型激活函數以及线性激活函数，网络输入层则是移动机器人目的点在3个摄像机内所有的图像信息资源，输出层构建的坐标系类型为三维世界坐标。人工神经网络在移动机器人运作进程中的应用，能够使操作人员获得到与目标物在三维空间内较为精确的位置信息资料，在人工智能的协助下，智能机器人在方向引导过程中能够使障碍点的方位更加明确化，轨迹追踪这一目标也得以实现。
2.2专家系统在机器人控制中的应用
人类对机器人控制理论的研究脚步从未停歇过，也取得了令人欣慰的科研成绩，致使大部分机器人控制方法均是在某些数学模型上发展起来的。基于智能机器人具有非线性、顺变性、多关节耦合性等动力学特性，为数学模型参数与类别的确定设置了较大的难度系数。并且在动态式数学模型在应用过程中准确性受到智能机器人位置变动而发生变更的现状，导致庞大的计算任务难以在该方法的协助下完成。在这种局势下，智能控制理念被提出来了，其能够对个体行为方式进行模拟，而不需要大批量数学模型与公式的协助。目前智能控制与人工智能领域的多个结构产生关联，常见的有专家系统、神经网络、模糊控制等。
2.3进化算法在机器人路径设计中的应用
路径设计是智能机器人领域一直被研究的专题。基于路径设计是智能机器人构建的重要成分这一实况，路径设计的宗旨是协助移动机器人在某些因素的制约下，能够顺利探寻出一条从初始状态到终极状态的优良型、无碰撞型的路径。在智能机器人路径的设计方面，众多学者开展了大量的探究工作，并研发出一些方式方法。
在人工智能领域不断延展的进程中，计算智能与进化智能法先后被开发出来，遗传算法与蚁群等算法也陆续被提出与应用，从而使智能机器人路径设计工作的实效性有所保障。特别是遗传算法在机器人路径设计环节中的运用，使机器人智能化水平更上一层楼，此时其运行的轨迹基本上与预期效果相吻合。有研究人员应用遗传算法的过程中不断对其实施改良措施，并积极在陌生环境中，借用动态化手段对机器人路径进行设计规划，此时其借用遗传算法体系中路点坐标值可变长染色体编码方法，创建出涵盖障碍物排斥子函数项的代价函数。这一人工智能形式在智能机器人领域中的应用，确保路径设计环节中的地图信息资源顺利融合进遗传操纵进程中。在对遗传算法不断应用与改进的过程中，研究人员积极对被设计的机器人路径应用形式进行深层次的研究，开发出两种遗传算子，即交叉算子与变异算子，在多样化进化算法的协助下，智能机器人在运转的过程中在对路径探寻之时取得了最佳效果，从而使移动机器人运行的效率得到切实的保障，当然，使移动机器人路径设计工作获得更大的发展空间也是毋庸置疑的事实。
3人工智能的发展前景
在知识经济一体化时代中，人工智能发展体现出高效性，应用环节上体现出管理广泛性，这不在人类预期范围之内的，所以说人类在预测电子科技、人工智能以及机器人发展趋势上存在较大的难度系数。现阶段，人工智能机器人的推理功能水平已经提高到一定的档次，但是机器人学习与想象功能的研制依然处于开发阶段，在智能机器人的创造方面，科研人员工作的难点是仿照人脑右脑模糊功能以及整个大脑的处理功能。[4]现阶段，人工智能领域不断被拓宽，可以间接的推测出其在机器人中的应用比例不断加大，众多人工智能产品已经在人类实际生活中得到切实的应用，并取得了良好的应用成效。可以推测的是，在未来的发展中，电子科技人工智能的开发与应用将使给人类的生产生活发生巨大的变化。人工智能在发展的进程中将会积极借鉴计算机技术，从而确保人工智能理论等方面研究的深入性。国内一人工智能企业也将会不断强化自体实力自身实力，从多个方面强化智能机器人实效性，使其为社会经济的发展提供更大的能量。
4结束语
总之，在电子科技迅猛发展的时代中，人工智能将会在智能计算机领域获得更大的应用空间。相关技术开发部门也应该紧随时展的脚步，对人工智能系统进行改造与优化，从而确保机器人能够在复杂多变的环境中协助人类完成高难度的工作任务，为社会经济的保值增值贡献力量。
参考文献
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[2] 沈小波，韩舒淋.人工智能等技术重塑机器人产业后者迎来大机会[J].信息与电脑（理论版），2016（17）：8-14.
[3] 吴伟国.面向作业与人工智能的仿人机器人研究进展[J].哈尔滨工业大学学报，2015（7）：1-19.
人工智能化时代范文5
关键词：贸易经济人才培养大数据与人工智能挑战
中图分类号：G71文献标识码：A文章编号：1672-3791（2020）06（a）-0028-02
21世纪是一个智能化时代，人工智能与智能系统的不断发展，成为当今世界各国发展的重中之重。2015年来，人工智能快速覆盖了我国的各行各业，这些新型行业的出现，一方面给传统产业、行业和企业带来挑战，使得传统行业开始萎缩，对人才的需求开始下降，而新产业、行业和企业的出现并得到快速发展，因此对人才的需求量逐年增加。这一变革，给高校人才培养带来了巨大的挑战和机遇。
1人工智能背景下的贸易经济专业发展现状分析
1.1贸易经济专业办学与人工智能的联系很弱
从贸易经济专业的办学水平和内容来看，均处于传统阶段，对行业在人工智能方向上的变迁没有系统的认识和认知性教育，贸易经济专业的改革势在必行。
以重庆工商大学为例，贸易经济专业的办学与人工智能的结合非常微弱，甚至可以说基本没有考虑到人工智能与专业办学的结合。最近三年，重庆工商大学的贸易经济专业开始探索大数据与专业办学的结合，苦于师资和其他办学资源的限制，目前仍处于讨论阶段。
1.2贸易经济专业的人才培养仍停留在传统模式上
从开设贸易經济专业的高校来看，人才培养模式均未与人工智能、大数据进行紧密结合，这一现状对专业建设与快速发展的行业之间对现代人才需求之间存在着较大的差距，贸易经济专业需要加快改革的力度。
1.3贸易经济专业的课程体系仍未与人工智能结合起来
从课程体系来看，贸易经济专业的专业类课程设置中不同学校有些差异，标志着各校的专业建设和人才培养有所不同，但是大部分课程设置都是传统类课程，如西方经济学、政治经济学、会计学、贸易经济学、零售学、消费经济学、商品学、市场营销、商务谈判、国际贸易、产业经济学。与人工智能、大数据、数据分析的课程很少出现，传统课程也未与人工智能进行交叉，或者以多种方式将人工智能、大数据及数据分析嵌入各门课程中。
2人工智能背景下贸易经济专业发展的机遇
人工智能与大数据的发展势不可挡，产业体系初具规模，支撑能力日益增强。为贸易经济专业的未来发展带来了不可多得的机遇。
2.1人工智能给贸易经济专业带来了新的发展方向
无论从流通2025还是从流通4.0来看，人工智能与流通、贸易行业的深度结合形成的新行业，成为未来发展的新趋势，这些行业的快速发展，对人才的需求，为贸易经济专业明确了未来的办学方向。
2.2人工智能给贸易经济专业的课程体系改革带来了新方向
开设贸易经济专业的各高校均有自己的一些课程建设的特征和特色，在科学研究方面，多学科之间互相支持也具备了前提条件，这一先天优势，给贸易经济专业进行的课程体系的重构，提供了优越的前提条件。人工智能背景为贸易经济专业的课程体系重构和改革提供了新的方向，贸易经济专业可以在专业课程体系设计上，加大大数据与人工智能与贸易经济课程的结合力度。
2.3人工智能给贸易经济专业学生就业带了新机遇
传统时代贸易经济专业主要为商贸流通类企业培养高端商贸人才，或者为政府部门、科研单位培养管理和科研型人才。人工智能与各行业的结合，孕育出了一些新的岗位，这些岗位需要高端人才，这些人才不止懂贸易、物流、商务的专业知识，更要懂数据、大数据，尤其是能够进行数据处理和分析，并等运用大数据进行管理。同时智能贸易、智能零售、智慧商业、智慧物流等行业对新型人才的需求非常紧迫。
因此，贸易经济专业的办学需要进行深入的市场调研，全面深入掌握行业发展和人才需求的实际情况，重构人才培养的体系和思路，重新设计专业课程，这是提升人才质量的关键。
3人工智能背景下贸易经济专业发展的挑战
人工智能+商贸流通的快速发展，以及人工智能在高等教育中的广泛应用，给高校贸易经济专业的办学和未来发展带来了很大的挑战，一方面传统行业的升级换代需要新型人才；另一方面当前高校贸易经济专业的现有资源的落后制约了教育改革。与此同时，智能化不断进入课程，对教师的替代力度在不断提高，这些变化，给高校的专业建设和专业发展带来了巨大的挑战。
4人工智能背景下贸易经济专业发展的路径
4.1建立适应人工智能+背景下的贸易经济专业人才培养理念
人才培养的创新首先是理念的创新与形成，贸易经济专业在人工智能时代的未来发展之路，是从人才培养创新出发，所以首当其冲的是人工智能+的培养理念的形成，根据区域商贸流通业发展与社会对贸易经济人才培养提出的新需求和高等教育与人工智能的融合发展的新趋势，在持续深入开展贸易经济专业人才培养模式的社会调研的同时，深入进行理论研究和实践探索的基础上，形成适合本校独特的人工智能背景下的贸易经济专业独特的培养模式。即“大德育理念”“大商科理念”“学科交叉融合发展理念”。
4.2构建人工智能+的人才培养方式与手段
贸易经济专业的教师和学生面对的是一个瞬息万变的时代，因此，教师要不断地跟进行业发展，成为理论的“创新者”，同时还要增加著名企业的管理者和实践者成为教学团队成员，来促进贸易经济专业教学与时俱进，促进科研、教学与社会服务一体化，形成风格独特的教学内容体系和教学方法，启发学生多思考，培养学生的创新能力和决策能力。
4.3加强适应人工智能+贸易经济专业教学的新型教师团队
教师是教学的最根本资源，是确保教学质量提升的根本性条件，也是推动教学改革的主要力量，贸易经济专业的一切改革均是基于教师的改革。首先，要加强教师在人工智能方面的学习和提升。其次，我国高等院校的贸易经济专业教师还要探索信息技术、人工智能如何支持教师决策、教师教育教学、改进教学手段等，推动新技术与教师专业发展有机融合，实行线上线下结合的混合教学。最后，贸易经济专业教师要充分认识到人工智能技术的广泛应用，不断可以促使和推进教师的研究能力，形成新型的教师团队。
4.4提升学生的在智慧产业中的就业能力
人工智能化时代范文6
作者简介
李彦宏，百度公司创始人、董事长兼首席执行官。
1991年，李彦宏毕业于北京大学信息管理专业，随后前往美国布法罗纽约州立大学完成计算机科学硕士学位，先后担任道?琼斯公司高级顾问、《华尔街日报》网络版实时金融信息系统设计者，以及国际知名互联网企业——Infoseek公司资深工程师。李彦宏所持有的“超链分析”技术专利，是奠定整个现代搜索引擎发展趋势和方向的基础发明之一。
作为坚定的技术信仰者，李彦宏是最早敏锐意识到人工智能潮流将兴的企业家之一，并果断带领百度提前布局、大力投入这一前沿领域。目前，百度已经成为站在世界人工智能产业之巅的中国企业之一，其在人工智能的研发和商业应用上取得的成果令世人瞩目。
目录
自序
序一百度大脑作序
序二AI时代的曙光
01简史：互联网风云背后的人工智能生长
人工智能的黎明
百炼成钢
“智能”已换代
Internet的大会师
巨头群起逐鹿
超强大脑汇聚
技术要做人类生命的延伸
数据大道
人工智能既不是神话也不是笑话
非如此不可
未来已来：焦虑与梦想
02人工智能的历史使命：让人类知道更多，做到更多，体验更多
陆氏猜想
下一个浪潮
衡量人工智能的现实标准
人工智能+世界
中国的优势与我们的责任
企业挑战：如何落地
需要什么样的宏观环境
智能社会的文化和长期管理
人工智能技术目前的发展状态
03在大数据与深度学习中蝶化的人工智能
在历史的重复中变化
数据书写生活史
大数据——万物皆数
人类的数据镜像
突破：机器学习与人工智能
计算机神经网络生长与深度学习
深“度”往事
搜索引擎：人工智能的命运细线
04中国大脑计划：自下而上的超级工程
人机世界迫切需要新的大脑
第一棒：百度大脑
百度大脑的听与说
百度大脑的好视力
时代召唤中国大脑
中国大脑，中国气派
05中国智造与文明升级
从勤劳革命到智能革命
三次技术浪潮冲击下的第一制造大国
昔日制造大国：人为物役
只有新工业自动化才能契合人类多样性
走向物联网与精细化生产
呼唤智能政府与智能社会
06冲入AI无人区：无人驾驶之路
在崎岖的道路上前行
曙光就在前方
老牌车企“车到山前”
智能企业的边缘突进
苦练无人车的内功与外功
“老司机”驶向何方？
07AI带来的普惠曙光
机构来了“新实习生”
人工智能让起点更公平
个人钱包的智能守夜人
数据挖掘：智能投资的钥匙
智能金融的三层境界
08每个企业都需要一位首席人工智能官
谁来突破产品升级的瓶颈
历史经验：首席电力官的辉煌时代
迎接智能原力
从CTO到CAO：引领企业升级之人
首席人工智能官做什么？
没有智能官的企业将被看作旧企业
首席人工智能官的修养
09技术奇点——人工智能的自我挑战
如何跨越数据的“马尔萨斯陷阱”
“思维”倒逼“生理”革命——硬件基础设施创新
神经网络进化哲学
10遇见智能时代的你
智能时代的衣食住行
别输在人工智能起跑线上
工作着是美丽的，智能时代更是如此
生命之歌，人工智能如何再造医疗
11美丽新世界严肃新问题
数字鸿沟
人类还能做些什么
工具理性之问
机器人的无用之用
二十三条军规
现实的法律问题
数字权力的重新分配
新世代新未来
后记
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