前言：中文期刊网精心挑选了人工智能时代的变革范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
人工智能时代的变革范文1
［关键词］人工智能会计变革;应对策略;会计人才
数据和人工智能技术逐步应用于会计行业，德勤等四大会计师事务所相继推出财务机器人，RPA技术被越来越多的企业广泛运用。这一科技创新将帮助会计从业人员从许多重复性、标准化、流程化的核算工作中解放出来，与此同时也催生了新型会计岗位，给会计从业人员带来新的挑战。毋庸置疑，人工智能技术引发会计变革，究竟会带来何种变革，会计从业人员该如何应对会计变革是文章探讨的关键问题。
1人工智能概述
人工智能(ArtificialIntelligence)是计算机科学的分支，它试图通过研究、开发用于模拟和扩展人的智能的理论、方法、技术，以构建出一种新的能模拟人类意识和思维模式的一门新的技术科学。其研究内容包括知识表示与自动推理、机器学习与知识获取、自动编程与智能化机器人等。人工智能的发展经历了萌芽、诞生、发展到集成四个阶段。人工智能应用于财务领域始于1987年美国注册会计师协会发表的《人工智能与专家系统简介》，后来国外对此进行了深入的研究与探索，开发出相应技术与专家系统解决财会领域的分析决策工作，目前主要是运用模型化的财务管理理论，将匹配后的数据导入信息库，据以分析得出企业财务报告，形成战略经营建议。财务领域中的人工智能技术主要在于机器视觉和语音识别两个方向，着重模仿人类的财务操作和判断，多应用于业务收支预测、风险管控、税务优化等方面。
2人工智能技术对会计行业的影响
随着大数据、人工智能、移动互联网、云计算技术的发展和应用，为我国企业管理的模式注入新的理念，传统的基础会计核算工作会被财务机器人替代，会计数据的采集、挖掘、分析，会计核算流程的再造以及随之而来的对新型会计岗位人才的需求，都将推动企业会计模式的变革。
2.1人工智能实现会计数据质的飞跃
数据是会计核算的起点，为企业决策提供依据。在人工智能技术的支持下，海量的结构化和非结构化数据在数据处理系统中整合和分类;数据挖掘技术对数据进行深度挖掘，发现其潜在价值，数据的质量随之提升。会计人员通过人工智能辅助系统，利用信息自动集成技术，自动将各种会计信息记录到会计系统，避免了以往财务人员花费大量时间和精力于采集和录入数据信息。随后利用人工智能自动核算功能进行账务处理，智能分析系统进行一定的数据分析，避免了会计从业人员处理大量的基础核算工作，将工作重心转移到为企业创造更多价值的预测、分析与决策工作中去，提高企业决策的效率和准确性。
2.2人工智能促进会计信息互联
在会计核算方面，大量企业采用PRA，其被普遍认为是业务流程自动化软件，结构化、常规化会计流程均由自动化机器人来执行，不受时间和空间的限制，自动生成各项报表，及时快速，灵活准确。人工智能为企业管理者和财务信息使用者搭建起信息共享平台，使企业与其客户、银行、税务、会计师事务所等广泛互联，实现上下游企业沟通、银企对账、网上报税等。财务智能系统通过科学的决策程序，利用会计数据和模式，以不同角度、不同层次、不同时期进行分析，揭示隐藏在财务数据背后的价值，使得会计信息质量大幅提高，提高企业决策效率。
2.3人工智能催生新型会计岗位
核算和监督是会计的两个基本职能，财务人员日常主要完成建账、填制和审核原始凭证、填制记账凭证、登记账簿、编制财务报告等基础性工作。伴随人工智能的发展，这种日常的标准化、流程化的基础核算工作可由财务机器人完成。财务机器人高效低耗、精准可靠、快速反应的优势相较于会计工作人员日益明显。与此同时，机器人间无须回避职务职能的利害冲突，这些都降低了会计人员在单位内部运营管理的重要地位。未来财务领域对基础会计从业人员的需求大幅减少，会计人员岗位需求结构面临变革。管理会计人才是集财务会计、法律、财务管理、计算机等知识于一体的复合型人才，并具有数据分析思维和预测思维，国家倡导的未来的管理会计师应同时是价值分析师。利用大数据和云计算等信息技术，解析过去、控制现在、分析未来，是对未来会计岗位人才提出的新的要求。
3会计行业在人工智能时代下的应对策略
3.1提高思想认识
人工智能技术在财务领域的广泛应用已是必然趋势，利用数据挖掘技术、智能决策支持系统等将财务人员从烦琐复杂的工作中解脱出来，会计核算职能向管理决策职能转变，同时也对会计从业人员提出更高要求。面对人工智能技术带来的巨大变革，财务人员应在了解人工智能技术的基础上，努力学习新技能，加强计算机、信息技术知识的学习研究，以顺应时展的需要。与此同时也应认识到，不论是信息化系统，还是财务机器人，仅仅起到辅助决策作用，仍由人类进行开发、使用和维护。因此会计人应审时度势、转变观念，全面认识人工智能，努力使自己成为兼具财务知识和信息系统操作能力的驾驭财务机器人的复合型人才。
3.2实现管理会计转型
2014年10月财政部颁布了《关于全面推进管理会计体系建设的指导意见》，要求在5年之内提升管理会计人才的职业能力。中国总会计师协会会长刘红薇在2018年5月世界会计论坛上表示:管理会计已经在全球进入了一个大变革和大发展的历史时期。财务人工智能技术实现了会计信息的标准化流程化处理，会计核算职能逐渐被财务机器人取代，这种以技术手段革新形式带来的会计职能的变化，释放出大量基础会计核算人员，他们必须综合学习会计、财务管理、税务以及信息系统的相关知识，向管理会计人才转型。在企业发展战略的指导下，以管理会计的视角，将数据进行分析和提炼，编制预算计划，对企业经营业务进行控制，对业绩进行评价，为企业发展和治理提供指导，以适应时代变化，成为多元化人才。
人工智能时代的变革范文2
［关键词］人工智能；财务机器人；会计电算化；人才培养
0引言
正如会计电算化替代传统手工会计一样，随着信息化、智能化、互联网、大数据等科技元素在会计信息化中的应用，人工智能悄然到来。自2017年“会计证被取消”，到普华永道、安永、德勤等国际会计师事务所纷纷推出财务机器人，这些举动在财务圈引起了轩然大波，许多中职学校会计相关专业的学生，担心基础核算会计将被人工智能取代，对未来颇感担忧。根据世界经济论坛2016年的调研数据预测，到2020年，在全球15个主要的工业化国家中，机器人与人工智能的崛起，将导致510万个就业岗位的流失，未来20年最有可能被机器人抢走饭碗的岗位包括低端制造业的生产、会计等［1］。2017年7月，中国《新一代人工智能发展规划》，将人工智能上升为国家战略。所以笔者认为，基于人工智能背景下的中职会计电算化专业人才培养方式将面临变革，在教学中应站在未来发展的高度，适应信息化发展，及时掌握人工智能相关技术，实现由传统会计电算化专业人才培养向智能化管理会计转型。
1人工智能的概念［2］
人工智能即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、技术以及应用系统的一门新的技术科学，它是指由人工制造出来的系统表现出来的智能。目前人工智能在计算机科学领域内，受到了广泛的发挥。在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。人工智能是信息技术发展的必然，它已悄悄地改变着人类的各行各业。人工智能在会计行业中应用，促使会计由简单核算向管理方向变革，推动了会计行业的发展，同时也促使着中职学校会计及相关专业的人才培养转变。人工智能取代传统的会计电算化操作人员是一种趋势，但也是一种转变，自我提升的机遇。
2中职学校传统会计电算化专业人才培养［3］
2．1课程偏传统基础核算类，轻参与、管理类会计课程
在多数中职学校会计电算化教学计划课程设计中，传统财务会计类课程占大多数，管理会计类课程设置单一或者没有。而财务机器人的出现，则能够替代大部分重复性、流程性基础会计核算工作。
2．2会计实操偏基础性会计技能，轻数据分析、挖掘
在实践教学及技能培养中，过于注重培养学生点钞、传票的翻打、会计书写、凭证装订，会计电算化软件操作机械性录入等。在当前大数据、人工智能背景下，可以让会计人员摆脱繁杂事务，重点放在会计数据分析与数据挖掘，为企业决策提供服务。
2．3课程偏模拟操作，轻实际操作
无论是手工核算还是会计电算化记账，大多数实操是模拟一个企业一个月的业务，学生根据教材或老师给予的信息进行会计处理，过账，做报表。一学期就是这样反反复复练习。学期结束，虽然考试合格，但仍有很多学生不明白为什么这么处理，特别在月末业务处理更加模糊不清，例如工资发放，计提税费、费用摊销、成本及费用结转等。还有绝大多数学生不知道真实环境如何计税、报税、纳税，只是理想中的学习，为了做账而做账。
3人工智能背景下的中职会计电算化人才培养［4］
3．1由基础核算型初级人才向有思想的中级人才转变
人工智能在会计行业中的应用，会计核算软件中的基础数据录入、凭证录入与审核、记账、编制科目汇总表、材料的收发统计、报表的编制等操作很容易被财务机器人替代，但是也有一些是机器无可替代的，需要有思想的“人”来处理。例如：由于大环境变化，企业的固定资产有明显减值趋势，而财务机器人并不能分析与判断这个固定资产是否会减值或减值多少，如果财务上不及时做出处理，将可能导致企业少确认资产减值损失，虚增了企业的资产和利润，对于企业来说，这属于信息失真。在大数据时代，中级类型的会计人才储备相对较少，中职学校的会计电算化教育，需要培养的应当是此类会计人才。教学会学生不能只拘泥于看财务数据，还要学会合理利用有效的会计数据服务于企业的发展，提高企业的核心竞争力。
3．2由传统的财务会计向人工智能环境下的管理会计人才转变
财务机器人的出现，替代了传统的财会人员进行基础数据的录入，日常凭证的填制、审核、记账；凭证、账簿、报表的生成；成本结转、折旧等财务处理；纳税申报等，这不仅提高了会计工作的效率，减少了传统的会计人员繁杂的日常账务处理工作，但同时也让传统的会计人员失去工作。作为会计的教育者，如何让学生在未来立于不败之地，不被财务机器人替代，就需要学校适应时代趋势，教学重点由传统的基础核算向智能管理型会计演变。会计从事的活动，除了重复、机械、烦琐的事情外，还可以创造更多价值，比如：评估、判断、沟通、协作、建议等。管理型计人才就是通过智能机器人核算出的精确信息，对企业的未来做出评估、预判、建议等，甚至帮助企业管理者做出决策。
3．3由会计电算化软件操作员向人工智能会计系统的设计者转变
人工智能环境下的财务机器人，实质就是一种自动化运行的程序，这种程序的设计，需要设计人员既要懂计算机又要懂会计。而现在的中职学校，会计电算化专业主要培养的是会计专业人才，操作会计核算软件，而很少在计算机方面进行教学。在人工智能环境下，懂得会计专业的人才只是人工智能会计系统设计的主导者，而计算机方面人才则根据会计法及相关规则进行系统设计，自动化处理会计业务需要想到协作，融会贯通。人工智能永远是基于系统的规则和大数据，如果规则发生变化，人工智能将无法起作用。在日常教学中，哪怕我们不能完全让学生掌握编写程序，但是应当教会学生看懂和读懂程序，对机器人“思想”进行修改，也算是人工智能的掌控者，而不是被替代者。
4人工智能背景下中职学校会计电算化专业人才培养应对策略［5］
4．1更新理念与改变教学计划
笔者认为，在人工智能背景下，在中职学校，会计及电算化专业办学理念中应加入人工智能等相关技术，同时其人才培养方案、专业建设、教学计划等方面都需要做出相应的调整，培养适应于人工智能时代复合型人才。例如，中职学校会计或会计电算化专业的教学计划中，计算机方面课程开设仅有计算机应用及会计电算化软件操作课程，数据处理、编程类或人工智能课程几乎没有，这样的教学安排不利于学生对未来人工智能的应对能力培养，应当增加相应的计算机方面课程，财务管理、会计政策、法律法规等人工智能无法替代的课程，减少将来可能被财务机器人替代的会计技能课程。
4．2提高教师人工智能等相关理念和技术
要给学生一碗水，教师必须要有一桶水，虽然人工智能的出现解决了许多教育上的难题，但是教师在人工智能背景下还需要增强自身信息化能力，学习人工智能相关理念，掌握人工智能相关技术。这就需要学校给予老师多点人文关心以及人工智能方面的继续教育。
4．3关注人文综合素质培养，让人工智能为我所用
财务机器人出现，会计人员有更多时间去从事财务机器人无可替代更具有情感类的工作，这些工作需要人与人之间的沟通与交流，因此，笔者认为，中职会计电算化专业教育，不仅需要培养学生人工智能动手能力，还要关注学生思想道德、人文综合素质的培养，提升学生的思想道德水平，教会学生爱岗敬业，诚实守信、乐于助人，激发学生的学习主动性和创造性。如果没有良好职业道德水平，即使掌握了人工智能技术，也将会破坏规则，让会计信息失真。我们不能教出人工智能的“奴才”，应当让人工智能为人类所用，做人工智能的主人。
5结语
总之，人工智能正在快速又深刻地改变我们的生活和工作方式，将人工智能用于会计行业会也将会不断得到规范。对于人工智能这类新兴技术在财务行业的运用初期可能会让学生产生恐慌、彷徨，认为学校教育无用。作为专业教师，要教会学生变革思想，提高其对会计价值的认识，提高其人文综合素养，拥有过硬的专业技术，不断地完善专业胜任能力，把握机会，主动迎接挑战，那么人工智能就只是会计人员的好帮手，而不是掘墓人。
主要参考文献
［1］彭维．浅谈人工智能时代财务的变革与转型［J］．中国管理信息化，2018（19）：39－41．
［2］巩彦哲．人工智能在会计管理中的应用微探［J］．财会学习，2018（20）：86－87．
［3］卢映芝，黄静．人工智能与会计课程实操的结合探讨———VR技术的引进［J］．现代商贸工业，2018（30）：160－162．
［4］王立法．论人工智能环境下会计人才培养所面临的挑战及见解［J］．财经界，2018（6）．
人工智能时代的变革范文3
会计信息化的发展就是大数据、智能化、移动互联网和云计算等信息技术在会计领域带来的变革。会计信息化的主要特点是跨组织边界、全产业链的财务管理和财务决策支持。
人工智能对会计信息化的深刻影响体现在：人工智能正在全方位改变会计人员、会计机构的工作方式；商务智能对会计的影响开始并主要反映在管理会计领域上。会计信息化、人工智能，在管理会计应用方面的一个热点就是财务共享服务。 财务共享服务，正以现代信息时代的高效科技手段和创新管理理念，推动着财务管理的转型变革。
（来源：文章屋网 ）
人工智能时代的变革范文4
人工智能在会计领域的应用现状
今年3月份，德勤会计师事务所宣布与Kira Systems联手，将人工智能引入会计、税务、审计等工作当中，引发会计行业对人工智能的关注。其实，在某些领域，人工智能已经涉入颇深，如机器人顾问已经成为金融服务领域的最佳拍档，而自动化的税务筹划也已经成为今年美国报税季手机应用程序中主推的一款APP（应用程序）。
目前，财务、审计及税务自动化软件已被普遍使用，人工智能已经与这三大行业有了初步接触。但从相关软件在这三大行业的实际应用情况来看，应用范围还不是很广，应用层次同样不高，应用的程度也不是很深，还仅停留在对机械、单一、重复的财会事项的处理上。
不过，可以预见的是，在不远的将来，人工智能不仅会进一步夯实和拓宽自己在财会、审计领域的应用范围，而且还会向纵深及横向发展。比如，财务人工智能会将企业的财务管理与日常生产经营管理相结合，这不仅会大大提升企业财务管理的水平、拓展财务管理的功能，而且还会大大促进财务管理向管理会计的拓展和升级，促进企业的战略、业务和财务一体化，使得企业各级管理人员能据以对日常发生的各项经济活动进行规划与控制，并帮助决策者做出各种专门决策，从而更好地改善经营管理，更好地创造和维护价值，提高企业经济效益。
人工智能将重塑会计、审计行业
随着大数据等基础人工智能技术的飞速发展，人工智能所需的基本框架已经搭建起来，其对会计、审计等行业的影响会越来越深刻。英格兰威尔士特许会计师协会联合上海国家会计学院于9月12日举办了“大数据重塑财务与审计”论坛，与会学者预测：大数据将重塑财务与审计行业，不仅基层会计人员将大幅减少、业务会计界限逐步消失、专业会计机构高度集中，同时财会部门还将成为大数据处理部门。
第一，可以大幅度提高会计及审计信息的质量。现阶段我国会计及审计行业普遍存在着信息失真的问题，而这些问题产生的根源就在于对会计及审计信息的处理存在着大量的手工编制、人脑思维及判断等人工操作，而人工操作不仅可能存在人为失误，更可能存在人为故意篡改或造假等舞弊问题，事实上，人为因素正是造成我国会计及审计信息失真的重要原因。通过人工智能，不仅可以在很大程度上降低因人工失误造成会计及审计信息失真的可能性，而且也会在很大程度上减少人为篡改或造假财务资料等舞弊的可能，从而使得会计及审计信息质量大幅提高。
第二，可以使得会计及审计行业的工作效率大大提高、人力成本大大降低。例如企业使用财务软件，不仅可以不必花费更多的人力和时间处理机械、单一、重复的财务事项，而且还会大大提高会计核算的效率和质量；审计部门使用审计软件，不仅同样可以大大降低人力资源耗费，而且还会在对各类报表项目、交易及披露进行即时全面分析后，在更短的时间里对账面数据进行风险评估，找出可能存在问题的风险点，从而提高审计的效率和效果。
第三，可以更好地防范风险，提高企业竞争力。人工智能在挖掘数据的基础上不仅可以处理大量数据并建立数据库，而且还可以对数据模型进行持续跟踪分析，从而对企业的各类投融资及盈利等重大事项进行预测，这相对于人类有限的信息存储量和计算能力，人工智能具有更加齐备的信息和更为高速的运算能力。同时，人工智能可以结合专家决策系统识别并消除金融危机给企业财务管理带来的影响，还可以通过建立风险预警模型，来识别财务风险，化解安全隐患，从而大幅度提升企业的竞争力。
第四，促进传统财务、审计工作模式的改进。现行企业财务核算大多按照基本业务流程来划分会计人员的工作职能，人工智能的引进不仅可以大量解决一些繁琐、程式、高频的工作，而且一定会在很大程度上打破以往对财务及审计工作的分工。在手工记账环境下存在的机械、单一、重复财务事项，在实行人工智能后，相关人工岗位可能会取消或大幅度精简人员，而精简的财务人员则可能改为程序操作员或从事管理会计岗位，这就打破了以往对财务岗位的分工格局。人工智能对审计工作也同样会产生大幅度的影响，如会打破原来按照会计业务的类别或性质进行分工审计的格局，这不仅需要增加精通财务软件和审计软件的技术人员，以适应人工智能下审计工作的需要；同时还要考虑在人工智能下企业财务可能出现的新情况、新问题，如新的舞弊形式和错误类型，以便更有针对性、实效性地开展审计工作。
智能会计时代的会计人才特质
未来随着人工智能对会计行业的重塑，会计职能也将随社会及企业要求的变化而转变。企业需要的是对财会工作具有较高业务水平和胜任能力，而且在至少一个或多个相关领域能出类拔萃的财务人。会计人才将摆脱低端、纯粹的财务处理工作，进而将信任度、创造力、沟通能力、洞察能力、解释能力以及对税法与传统簿记掌握能力置于优先考虑的位置。
首先，在智能会计时代全面数据化的大环境下，会计人必须成为确保数据安全以及软件正常运行方面的专家；在拥有更多的可用数据、历史数据越来越可靠的情况下，必须提高对风险的识别与分析，从而为商界客户提供战略的预测模型和未来规划。
其次，伴随着智能会计时代会计处理全流程自动化、会计决策分析智能化和会计服务共享化等趋势的到来，一方面会计基础工作将更加专业化，另一方面大量程序性的会计基础工作将被会计信息系统所取代，从而导致会计人才从基础性的、程序性的、重复性的会计核算工作，转向更有价值的、需要更多职业判断的、基于大数据的数据分析和挖掘等会计管理工作，会计人才的管理职能与数据分析师职能将越发凸显。
再者，智能会计时代，企业内部经营管理和外部生存发展都将产生重大变革，具体而言有十大趋势：业财深度一体化、处理全程自动化、内外系统集成化、操作终端自动化、信息提供频道化、处理规则国际化、会计信息标准化、会计组织共享化、风险威胁扩大化、处理平台云端化。这些发展趋势要求会计人才必须向复合型人才转型。复合型财会人才应熟练掌握财会理论和实务操作，擅长IT技术，同时还应精通资本运作、内部控制、管理会计、纳税筹划、金融保险等与财会相关某一或多个领域的专业知识和实务操作，对本职工作所涉及的方方面面具有很强的应变和处置能力，能够在以财会领域为中心的较大范围内驾驭自如。简而言之，复合型财会人才要能够及时适应以下三方面的变化和发展：一是要能够及时适应财会专业及相关专业各方面的更新和发展；二是要及时适应各种新生事物所带来的新思考、新问题、新变化；三是要适应整个社会不断进步带来的各种变化和发展，要具有很强的适应性和应对能力。
会计行业如何应对人工智能的冲击
智能会计时代的到来，是一场会计生产力的变革，必然引发生产关系的调整。会计行业应该从整体出发，充分认识技术进步对整个行业带来的重大变革。
首先，人工智能技术的提升与应用倒逼会计人才转型升级，对会计人才的能力框架建设提出了新的要求。会计行业需要对会计工作的性质和会计人才种类进行重新分类，一些传统、简单、重复等依靠手工进行的会计工作应该取消，以采用新技术的新型会计工作取而代之。同时，会计人才的种类也应随会计工作性质的调整而相应调整。
人工智能时代的变革范文5
如何应对人工智能时代的转型？人工智能的商业价值地图中，哪些产业将最先享受技术红利？
“智造”并不是一个新词，几年前，我们可以看到数字技术从虚拟世界向实体世界渗透。3D打印、激光切割等一系列数字制造设备的发明让制造变得民主化，所以诞生了创客这个群体，让普通人也可以通过智造来实现想法。而今天，我们都看到“智”的含义又进化了。
人工智能正在全球范围内掀起产业浪潮。从去年开始，腾讯研究院就对人工智能的产业发展有一个持续的跟踪。我今天将从一个更广的维度，不限于制造业来与大家分享关于人工智能如何融合产业，创造万亿实体经济新动能的一些观察。
人工智能认知差距存在：已走入平常生活
在另一阵营，包括扎克伯格、李开复、吴恩达等在内的多位人工智能业界和学界人士都表示人工智能对人类的生存威胁尚且遥远。这其中主要的争议就来源于对“人工智能”定义的区别。人工智能学家马斯克等人所述的人工智能，是指可以独立思考并解决问题，具有思维能力的“强人工智能”，目前，科学界和工业界对何时发展出“强人工智能”并无定论。
现在处于全球热议中的“人工智能”，并不完全等同于以往学院派定义的人工智能。你可能没有意识到，我们日常生活中已经用到了许多人工智能技术：早在2011年，苹果就率先将人工智能应用Siri放进了大家的口袋里；拍照、签到时用到的人脸识别技术，智能音箱的语音对话系统，以及我们现在主流的新闻推荐引擎，也都用到了深度学习的算法。
人工智能算法存在于人们的手机和个人电脑里，存在于政府机关、企业的服务器上，存在于共有或者私有的云端之中。虽然我们不一定能够时时刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已经高度渗透进我们的生活之中。
人工智能的商业潮起：九大领域形成热点
人工智能的历史已经有60年的时间，但它作为一个商业化浪潮是最近几年爆发的。与以往几次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技术商业化的临界点。
下图为腾讯研究院的《中美人工智能产业报告》，人工智能领域的投资金额从2012年起呈现出了非常陡峭的增长趋势，转折点就是深度学习技术的突破。
IT产业经过数十年的发展，在存储、运算和传输能力上都有了几何级的提升，使深度学习最终有了质的飞跃。互联网积累了20年的数据终于有了用武之地——训练数据。机器学习和深度学习的飞速发展直接引领了此次人工智能产业浪潮。
截至目前，美国在融资金额上人工达到了938亿，中国仅次于美国达到了635亿。人工智能产业发展出了九大热点领域，分别是芯片、自然语言处理、语音识别、机器学习应用、计算机视觉、智能机器人、自动驾驶。
另一个明显的趋势是中美科技巨头的集体转型。从互联网到移动互联网的历次转换历程中，把握技术革命带来的商业范式革命是屹立不败的关键。技术革命将带来基础设施、商业模式、行业渠道、竞争规则变化的涟漪效应。
谷歌最早意识到机器学习的重要性，从2012年开始从搜索业务积累数据。从2012年到2017年短短的5年时间已经渗透到了超过1200个谷歌的服务中。业务发展战略从“移动优先”转为“人工智能优先”。除此以外，美国的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中国的BAT无一例外投入越来越多资源抢占人工智能市场，有的甚至转型成为AI公司。他们纷纷从四方面从基础到全局打造AI生态：
第一，通过建立AI实验室，来建立核心的人才队伍。第二，持续并购来争夺人才和技术。第三，建立开源的生态，占领产业核心。今天，大多数技术进步都不是封闭的创造发明。技术的指数级增长，受益于底层技术的共享。今年，腾讯向外输出了两大AI开源项目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服务将可能化为无形，即与云服务结合。工具AI将大幅降低企业使用AI的门槛，越来越多科技巨头选择将自己的服务“云端化”来赋能全行业。正如马化腾所说的未来的企业都是在云端用AI处理大数据。并且在一些领域开始试水消费级人工智能的场景。
认识人工智能的能力与局限
认识人工智能的能力与局限AI要在商业上取得成功，首先要理解人工智能的真实能力。AI的爆发对商业的塑造也许与互联网彻底颠覆传统行业不同，在很大程度上会不动声色地嵌入到商业中。应用场景不再是新奇的概念展示，而是融入现有的生产中，进入垂直领域，创造直接的经济价值。
认识人工智能的能力与局限从认识物理世界到自主决策，目前人工智能已经具备以下几种能力：
认识人工智能的能力与局限感知智能：在语音识别、图像识别领域已经有很深入的应用，赋予了机器“看”和“听”的能力。甚至情感也能被机器理解 ；语音识别和图像识别都有了显著的提升。
认识人工智能的能力与局限理解能力：自然语言理解成为隐形的标配植入到产品中。配合计算机视觉可用于理解图像，来执行基于文本的图像搜索、图像描述生成、图像问答（给定图像和问题，输出答案）等。
认识人工智能的能力与局限数据智能：机器学习、深度学习让机器能够洞察数据的秘密，并且不断自动优化算法，提升数据分析能力。
认识人工智能的能力与局限决策能力：本质是用数据和模型为现有问题提供解决方案。棋类游戏是一种典型的决策能力，人类在完美信息博弈的游戏中已彻底输给机器，只能在不完美信息的德州扑克和麻将中苟延残喘。在更广泛的领域，例如如何自动驾驶汽车，如何将投资收益最大化等丰富的场景都将是决策能力的用武之地。
人工智能的价值地图：产业融合正在加速
与互联网时代一夜颠覆的渠道革命不同，人工智能的带来的商业变革正在不动声色地渗入到各行各业。一大批AI应用的先导者正在将AI能力赋能产业，涉及吃住行、工业医疗等各个领域。下面将用三个例子来说明正在发生的“AI+”产业增强革命。
首先是零售行业。上图是亚马逊推出的无人超市Amazon Go。在亚马逊的蓝图中，顾客从货架上取下货品，无需再经过收银台便可自动完成结算过程。从顾客进店开始，通过人脸识别验证顾客身份，在顾客购物时，通过图像识别和对比技术判断商品种类，自动生成购物订单完成自动结算。
现在，各种形式的无人零售商店在国内也如雨后春笋般兴起。当然，无人收费只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的应用将全面改变现在的零售模式。比如开一家店选址、到底在哪开、开多大、覆盖多少人群、卖多少东西？时装周采购设计师的衣服，买那些今年会畅销？以前这些都靠零售人的经验做决策，但在信息时代，这些都可以用精准的算法做决策。
第二个例子是医疗行业，医疗在任何国家都是最大的行业之一，我们经济发展和科技进步追求的最终目标也是增进健康。
人工智能在医疗行业的应用很广泛。用人工智能来辅助医疗影像诊断大家已经比较熟悉了。我想说的是人工智能对精准医疗的推动。所有遗传密码的信息都是非常非常多的一个大数据，对任何人在他没有得病的时候我们测量他的组学数据，分析组学大数据，那么就可以对他未来健康发展的危险因素做出评估，根据评估进行适当干预，这样的话有些疾病不发展，有些疾病减轻他的程度，提高他的生活质量，这样就把整个医疗健康体系的关口前移，在没有病之前就提出评估与保证。
第三个例子来自制造业。波士顿有家著名的机器人公司叫Rethink Robotics，顾名思义就是重新思考机器人。这个公司开发了一款名为Baxter的智能协作机器人。这个机器人的特点是和人的交互不再是机械的。Baxter 采用顺应式手臂并具有力度探测功能，能够适应变化的环境，可“感知”异常现象并引导部件就位。你只要挪动它的手臂就能进行训练，完成特定的任务。其次，对于制造业来说人工智能不仅仅意味着完成某项工任务的机器人，也是未来制造业智能工厂、智能供应链等相互支撑的智能制造体系。通过人工智能实现设计过程、制造过程和制造装备的智能化。
人工智能的经济影响
人工智能在经济层面的影响，主要有三个方面：
第一，生产效率的提升。人工智能创造了一种虚拟的劳动力，能够解决需要适应性和敏捷性的复杂任务。
第二，交易成本的下降。互联网的平台模式通过降低信息不对称，降低了交易成本。随着机器学习的引入，可以实现更精准的服务匹配，进一步优化资源的分配。
第三，人工智能将带来数据产业的蓬勃。机器学习需要数据的“喂养”，海量的数据需求催生了多种类型的数据交易模式。数据的需求会产生很多数据经纪商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促进数据在个人、企业及产业链层面流通。数据的来源不单单来自于用户，也来自于政府公开数据、商业渠道、博客等公共资源等。
转型之路：五要素坚实人工智能基础
人工智能将一切变化都带入了超高速发展的轨道。创新科技公司已集体转型，传统行业又改如何应对即将到来的人工智能时代？实现人工智能的转型，需要从几个方面并行：
数据、算法和算力是我们常说的人工智能的“三驾马车”，是人工智能得以应用的基础。
第一是数据，我们对数据的认识不应该停留在统计，改进产品或者作为决策的支持依据。而应该看到它导致机器智能的产生。但首先，数据是有条件的。垂直行业的数据，高质量的数据。在国家层面，也有许多数据开放计划。
第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企业的人才流动越来越频繁。但同时，企业通过开放生态，降低开发门槛。可以让更多中小企业享受AI能力。
第三是算力，现在的人工智能系统通过成百上千个GPU来提升算力，使深度学习能够走向生产环境。但随着数据的爆发式增长，现有算力将无法匹配。
除了这三驾马车，从实验室到行业应用，在人工智能的应用过程中还需要加入两个元素：
■ 首先是场景。理解场景是人工智能应用的核心。人工智能必须落到精准的场景，才能实现实在的价值。理解人工智能能力可落地的场景及对应的流程，将AI纳入决策流程。
■ 其次是人机回环，即human-in-the-loop。“人机回圈”的第一层含义是人工智能应用中需要用户，即人的反馈来强化模型。更进一步，机器学习是一种尝试创建允许通过让专家与机器的一系列交互参与到机器学习的训练中的系统工作。机器学习通常由工程师训练数据，而不是某个领域的专家。“人机回圈”的核心是构建模型的想法不仅来自数据，而且来自于人们怎样看待数据。专家会成为垂直领域的AI顾问，把关模型的正确性。
人工智能并不是静态的东西，训练出来的模型要用到某个业务场景里，业务场景里产生新的数据，这些数据进一步提升人工智能模型的能力，再用到场景中，形成一个闭环和迭代。
总结
本轮人工智能浪潮是基于深度学习的发展，将快速渗透到数据密集行业。
人工智能目前从感知智能、理解智能、数据智能和决策智能四方面发挥在各行各业的能力。
人工智能时代的变革范文6
“互联网化”的智能停车
城市是人类社会高度进步，工业、现代化高度发展的集中体现之一。当城市规模扩大、人口密集度越来越高，城市本身因土地资源的稀缺无法随之扩大时，城市曾经给人们带来的便捷生活、舒适体验也会随之变成烦恼。
这万千的烦恼里，停车难算是人们在都市生活中最有感触也最为普遍遭遇的问题：伴随着传统停车场规划车位少、过道空间狭隘、地下空间照明不足、环境差等现状，带来了大流量时期无空位停车或进场等待时间长、车辆刮擦事故等问题。
泊车机器人的概念在迪拜首先被提出，在德国得以发展，而全球首个最终落地实施的项目就是在浙江乌镇第三届世界互联网大会会场试运行的海康威视智能泊车机器人。2016年11月16日，来自全球各地的嘉宾在乌镇亲身体验了智能停车场的方便与快捷。作为全球首个机器人智能停车应用案例，海康威智能泊车机器人呈现出真正“互联网化”的智能停车体验。
“将汽车驶入停车场入口处的指定位置后，拉上手刹、熄火、锁好车门，剩下的事情就全都让机器人去完成。”这是体验者对智能泊车系统的描述。车主只需通过智能停车场的App点击取码，当智能停车系统确认车辆熄火、车内无人后，系统将自动生成取车码，并为泊车机器人规划泊车位置和最优路径，调度泊车机器人驶出，进行车辆停泊，整个过程可在 2分钟内完成。
智能泊车机器人可以同时调度500辆汽车，让同等面积停车场的车位数量增加20%～40%。比如此次乌镇物联网街的智能停车场，通过改造后，将此前的64个车位增加到了89个。
人工智能作用凸显
作为以视频为核心的物联网解决方案和数据运营服务提供商，海康威视是全球视频监控数字化、网络化、高清智能化的见证者、践行者和推动者。数字化、网络化、智能化，这是海康威视凭着对技术的敏锐开拓和市场的前瞻性研究捕捉到的产业发展趋势。
如果说数字化时代的关键技术是视频压缩编码，网络化时代的关键技术是视频编码、网络传输、SOC技术，那么智能化时代的关键技术，现在来看无疑就是深度学习、云计算、云存储、大数据、深度学习协处理器设计技术。
关于智能化，海康威视在最初成立智能分析团队，聚焦研究如何快速实现背景建模和提取移动目标，以降低运动检测的误报，针对特定的场景做专用产品，成为诸多特定产品的领导者，比如常见的交通抓拍系列产品，获得了很好的市场回报。最近几年，不同于之前讲的“智能化”也就是VCA的建模方法，人工神经网络的深度学习快速兴起，把人工智能技术推向一个新的高度。视频智能分析是人工智能一个非常重要的应用方向，深度学习已经在视频智能分析应用上取得了实质性突破。
人工智能的重要作用正逐步显现。当前，比如用户面对海量的视频数据已无法简单利用人海战术进行“人眼”检索和分析，需要人工智能作为助手或专家，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风险预测。在这一领域，海康威视有一定的技术沉淀和积累，但是能否尽快抓住智能化时代，打开这个窗口期，在这一波技术浪潮中占领一席之地，则需要对这个行业更进一步深刻理解，研究适用于行业发展的人工智能技术新方向，制造出本行业的技术优势。
海康威视把当前的人工智能研发重点聚焦在视频结构化处理和大数据技术两方面，并已经推出了一系列基于人工智能、深度学习技术的产品。2015年推出后端产品“刀锋”“脸谱”系列，2016年推出前端智能感知产品“深眸”系列，已经在很多行业得以应用，不仅在前端实现各种复杂环境下人、车、物的多重特征信息提取和事件检测，还能后端模仿人脑的记忆及思考，集目标提取、检索、分析、存储及行业应用于一体。
视频结构化技术是融合了机器视觉、图像处理、模式识别、深度学习等最前沿的人工智能技术，是理解视频内容的基石；大数据技术为人工智能提供强大的分布式计算能力和知识库管理能力，是人工智能分析预测、自主完善的重要支撑，其包含海量数据管理、大规模分布式计算和数据挖掘三大部分。
视频的结构化处理，让视频大数据所包含的价值爆发出来，为更多行业的“可视化”管理和智能应用提供了很好的数据依据。小到一个商城的客流客情分析，大到一个城市的人、车、物等属性分析，在这样的技术应用下，“智慧城市”所能真正带给人们的安全、便捷、智能不再遥远。
人工智能任重道远
当前，视频结构化技术和大数据技术已经在公安、楼宇、交通、工厂、民用安防领域得到广泛应用，但由于人工智能在当前国内的基础还比较薄弱，总体上人工智能的发展，也面临一定的困难。
从人工智能本身看，当前数据资源分散，开放和共享程度低，难以开展多维数据融合分析，使得人工智能缺乏更多有效的数据支撑；行业领域专业知识的积累还存在一定的薄弱环节，因而会出现对视频内容的理解能力偏弱，同时也很少涉及大范围场景的关联行为分析，没有积累有效的经验知识用于异常分析和风险预测；当前很多的智能只是一种反应式智能，根据输入条件进行自动判断而已，并不具备成长能力，这是人工智能技术在行业应用中需要解决的问题。
新技术的融合应用，对企业提出更高的要求。产业的智能化发展必然面临“应用结构复杂，涉及的外部资源多、事务密集、数据量、用户数多”等问题，如何为不同层次的客户提供不同产品与解决方案也是对企业综合实力的一个挑战，需要能够将云计算、云服务、大数据、物联网技术更好地融合。
