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人工智能发展现状报告范文1
关键词：计算机网络技术；人工智能；Agent技术；
引言
随着我国步入信息化时代进程的不断加快，人们对计算机网络技术的应用需求越来越大。人工智能是改进计算机网络技术设计运行效率、功能以及智能化数据库建立效果的主要方向。为此，研究人员应在明确计算机网络技术应用发展现状的情况下，找出其优化建设的方向途径，从而使人工智能在其中发挥出更大的优势。这是丰富国现代化经济建设产业结构的重要课题内容，相关建设人员应将其重视起来，以加快全面信息化的发展建设进程。
1研究人工智能应用于计算机网络技术的重要性
人工智能具有涉及学科较广的特点，因此，研究人员应将语言学、心理学、生理学以及计算机科学等功能作用发挥出来，从而实现我国当前的科技发展目标。然而，在实际应用过程中，尤其是计算机网络技术方面，作用系统本身具有复杂性大、运行危险性高的特点，要想使人工智能真正落实于其中，需不断完善人工智能的应用手段。这里指的计算机网络系统运行问题主要体现在安全性方面，即网络技术的飞速发展，使得网络犯罪量也在随之增加，因此，相关建设人员应处理模糊、不完全以及其他问题的控制中，应用人工智能，从而通过提高信息获取和后期处理的时效性，来提高网络系统监控的效果。具体来说，计算机网络技术可将人工智能作为核心控制技术，从而将系统运行过程中出现的问题影响以及数值计算问题通过转变化知识方式，来进行处理。这是实现计算机网络技术健康发展目标的关键，研究人员应将现有的科学技术充分利用起来，以作用于实践。
2计算机网络技术中人工智能应用特点优势
研究表明，人工智能主要是以网络技术作为载体进行发展应用的，其能够保证网络系统运行环境的安全稳定性。其作用于计算机网络技术中的特点，主要集中在三个方面，即不确定信息处理、便于网络智能化管理以及写作能力强。对于不确定信息的处理，是利用网络分析模糊处理方式打破原有的固定程度限制，从而实现对人类智能活动的模拟。这样一来，计算机网络技术人员就能对系统资源有个全面的了解，进而为用户提供更为精准的信息数据。而计算机网络的智能化处理，就是利用人工智能的记忆功能来建立起完整的信息数据库，从而提高信息存储、总结、解释以及综合分析能力，以为计算机网络系统提供更为科学准确的平台。对于写作能力的应用特点，人工智能因其具有资源整合优势，使得各个用户之间资源的传输与共享更为高效。具体来说，此目标是通过有机整合写作与网络管理方式来实现的。基于上述人工智能作用特点及优势，研究人员应在明确计算机网络技术应用发展现状及需求的情况下，将人工智能作用于其中，从而加快当前科学技术发展的信息化进程。
3计算机网络技术应用发展现状
就目前来说，计算机设备应用范围呈现出不断增加的趋势，而用户的增加在一定程度上影响了网络信息管理的安全性。要想对其进行优化控制，需通过网络管理控制与网络监控功能来进行实现，但这两个目标的实现，需通过实时的信息获取与处理来完成的。然而，当前计算机网络技术的运行环境导致网路数据传输存在不规则性以及不连续性，这就阻碍了网络监控管理控制作用的发挥。对于计算机网络控制的初期阶段，技术人员仅通过网络逻辑化分析和处理，来进行网络环境安全性的优化控制，但这并不能保证数据存在状态判断的真实性。因此，要想提高计算机网络数据信息处理的真实性，需朝着智能化的方向发展，从而从大量的网络信息数据中筛选出具有真实性、有效性的信息内容。此外，随着计算机网络技术的不断进步，软件开发技术的发展应用衍生出了诸多网络犯罪现象，这就为实现用户数据信息提供安全性保障增加难度。这种市场环境中，要想遏制侵犯计算机用户信息安全问题的现象出现，需采用人工智能技术系统建立的反应快捷以及科学完善优势，实现计算机网络数据信息的自动收集以及运行故障诊断与分析的运行功能。这样一来，当计算机网络系统出现故障时，基于人工智能的系统功能就能快速而准确地找出故障发生节点，进而对其采取必要的措施方法，从而恢复计算机网络系统运行的正常状态。这是未来，计算机网络技术应用发展的主要方向，研究人员应极大人工智能在此过程中的功能系统建立，从而实现确保计算机网络用户数据信息安全性的目标。
4优化计算机网路技术中人工智能应用策略
当前阶段，人工智能在计算机网络技术中的应用主要集中在三个方面，即网络安全管理、系统评价与网络管理以及Ag-ent人工智能技术应用。
4.1网络安全管理
首先，在应用人工智能作用计算机网络系统的入侵检测时，即应作为系统防火墙技术的核心部分，这是保证网络系统信息数据安全可靠性的关键。入侵监测功能主要是通过对数据信息进行分类处理以及综合分析操作，来进行实现的。具体来说，就是可疑的数据进行过滤，从而将生产的计算机网络系统运行情况报告给用户，从而提高系统技术应用的安全性。此外，在应用人工智能的入侵检测功能进行网络运行状态监测过程中，为不影响网络性能，应以避免操作失误与保护网络外部与内部不受攻击，作为系统构建原则。现阶段，计算机网络技术人员已经将人工智能作用于人工神经网络系统、专家系统以及模糊识别系统的入侵检测过程中。其次，在智能防火墙方面的应用，其与其他计算机网络防御系统不同，智能防火墙能够将实现智能化的识别技术来处理相关数据信息。这里的数据信息识别采用的处理方式为：统计、决策、概率以及记忆等。这一系统的应用，不仅降低了计算机网络安全管理系统构建的计算量，还能及时限制有害信息甚至是无效信息的访问，最大程度的提高了数据信息的安全性。这里的有害信息包括：计算机网络系统的病毒攻击和黑客攻击。此外，对于智能防火墙系统来说，人工智能作用于计算机网络系统的安检效率要远高于传统防御系统软件，解决了拒绝服务等共计问题。最后，对于计算机网络系统中反垃圾邮件的人工智能应用，其目标为对用户邮箱加以有效监测，即通过自动扫描和识别垃圾邮件，来保证网络系统用户信息数据的安全性。其应用系统的过程为，当垃圾邮件进入到计算机网络邮箱后，人工智能作用下的系统就能够为用户发送相关垃圾邮箱的分类信息，从而提高用户处理垃圾邮件的便捷性，并最终达成保证系统邮箱的安全性。
4.2系统评价和网络管理
对于计算机网络系统技术应用环境来说，其智能化目标的实现，离不开人工智能技术以及电信技术的发展应用。在人工智能技术方面，其不仅能够作用于计算机网络系统的安全管理，还能通过建立计算机网络系统运行问题的求解与专家知识库等综合管理体系，来为计算机网络用户提供安全稳定的使用环境。此外，由于计算机网络技术系统具有动态性和瞬变性特点，这就为系统进行智能化评价与网络管理带来一定难度。而人工智能技术条件下的专家知识库系统建立，就能将专业领域人员使用计算机的经验与知识信息数据，纳入到计算机网络系统安全管理环境中。这样一来，计算机网络技术系统就能有效处理相关领域内的运行不稳定问题。对于计算机网络的系统评价和网络管理而言，能够利用网络管理中的专家系统来开展评价和管理工作，促进网络管理水平的提升。
4.3Agent人工智能技术
Agent技术又被称为人工智能技术。其就是通过作为一种软件实体，能够构建出为计算机网络系统的通讯部分、知识域库以及数据库。具体来说，就是对网络系统中新产生的信息数据进行处理与沟通，从而完成相应的工作任务。因Agent技术能够在用户自定义的基础上自动搜索信息，并将其传输至指定位置，所以，其是实现为计算机网络系统用户提供智能化以及人性化服务目标的关键。这种情况下，用户在利用计算机对信息进行查找时，人工智能Agent技术可分析和处理信息，并向用户传递有效的信息，从而促进用户查找时间的节省。此外，人工智能Agent技术在人们日常生活中得到了广泛的应用，如邮件的收发、会议的安排、日程的安排以及网上购物等，能够为人们提供优质服务。同时，该技术具有一定的学习性和自主性，能够使计算机对用户分配的任务进行自动完成，促进计算机技术和网络技术的有序发展。
5结语
综上所述，人工智能应用是未来现代化经济快速发展环境中，实现计算机网络系统高效运行管理功能的主要方向。具体来说，其作为提高计算机网络系统防火墙设置、故障处理以及系统构建项目功能细化等作用效果的重要组成部分，相关建设人员应将其重视起来，以推动信息化建设的发展步伐。事实证明，在应用人工智能中的Agent技术后，成果实现了计算机网络系统的分区管理，优化了大量网络数据信息的处理效率，这就实现计算机网络系统发展有序性目标的关键，研究人员将其重视起来，从而不断细化计算机系统的运行管理内容。
参考文献：
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人工智能发展现状报告范文2
一、人工智能概述
人工智能（AI）又称为机器智能，John McCarthy将其定义为“制造智能化机器的相关科学和工程”[1]。对此我们可以理解为“研究能否实现、如何实现这样的智能系统的科学知识和研究领域”。在此基础上，著名研究型大学MIT的温斯顿解释为“人工智能是解决如何让计算机完成之前由人类才能完成的工作”[2]。其实许多研究者都有不同的见解，所以除此之外还有很多种定义，但都基本上反映出人工智能的内涵与思想。简单的说，人工智能就是“关于研发人工构造出的可以模拟人的意识和思维方式的计算机系统的理论和应用，这些系统可以取代部分目前人类正在做的工作”。
二、会计行业人力资源的现状
企业在任何时候都不应该忽视人力资源的影响和作用，尤其是作为服务型的会计行业，因为它的人力资源通常表现为工作者的技能水平，可以说它是决定本行业核心竞争力的最重要因素。近几年来由于企业逐步迈向科学化管理和现代化管理，所以无论是在数量上还是质量上，会计行业对专业人才的需求层次都越来越高。虽然会计行业的人力资源状况在现阶段还处于不断变化之中，但是我们仍然可以归结出以下问题。
（一）文化水平普遍较低
目前我国会计人员数量众多，但是文化水平普遍较低。数据显示，截止2014年我国已有1600万的财会人员，而注会人数仅有16万。在这1600万人中，只有13%的人员经过专门的会计培训，10%左右的人员受到过大学或者专科以上的教育[3]。
（二）部分人员职业素质不高
一方面是由于现有会计人员大多知识内容单一、结构老化、层次不够丰富，接受新知识速度较慢以及对本职工作感到枯燥、缺乏热情和敬业精神等使得业务素质不高；另一方面是职业素质不高，会计人员职业素质和操守是工作质量的重要影响因素之一，而目前我国对财会从业人员的职业素质与法规方面的培养不够重视，部分会计人员法制观念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成账务混乱，带来财务和税务的风险，降低了行业公信力。
（三）会计人员队伍能力结构失衡
目前我国的会计行业发展现状是队伍能力结构失衡，而且呈现两极分化的趋势，一边是会计行业中普通的核算人员的数量越来越多，几乎达到饱和。另一边高水平的财务管理人才有很大的市场缺口，高级应用型、复合型人才在社会上供不应求[4]。虽然我国已经引入管理会计几十年有余，但是仍然没有得到实际应用和全面推广。
三、人工智能带来的影响
（一）人工智能适用于会计行业
随着社会经济发展程度的不断提高，人工智能的技术已经可以适用于会计行业的部分工作，会计行业发展的新特点将是以电子技术和计算机系统为主。目前的会计行业的工作方式和核算手段日新月异，它经历了从早期的手工核算到会计电算化，再到如今在审计、会计和税务等工作中引入人工智能的概念。正如知名企业家李开复所言，在未来的几年里，机器不仅仅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人类大部分的工作，这里我们用“冰山模型”解释人工智能适用于会计行业的程度，如图1所示。
如同上升的冰山一样，随着人工智能的发展与完善，将会有越来越多的功能被引入会计行业。目前只有财务会计人员所做的部分不需要多少技术含量、简单重复的工作，例如帮助员工阅读乏味的合同和其他文件将被善于记忆与运算的计算机系统所取代，审计、税务等基础的财务人员会逐步减少，取而代之的是智能审计、智能税务等人工智能系统。随着人工智能与会计信息系统的不断结合，互联网、数据挖掘和云计算的进一步发展，以及支持财务分析和会计信息系统的创新，人类将构建出智能财务决策支持系统[5]。但是冰山不会无限上升，因为人工智能是按照事先设定的规则执行程序的，它没有感情，不能彻底地实现灵活思考，例如在涉及人的方面――处理组织与人员、组织与组织和组织与人员的问题时，人工智能并不具有完全智能地处理问题的能力，因而人工智能并不能完全取代财务会计人员。
（二）人工智能促进会计行业的发展
随着人工智能浪潮的到来，及时引进并利用其高性能的运算能力和数据存储能力等优势，可以在以下几个方面促进会计行业的发展。
1.人工智能可以减少失误。会计行业在现阶段普遍存在会计信息失实的问题，这种问题的一个主要原因是由于巨大的数据量造成的人为失误，另一个原因是部分内部人员为了以权谋私而对信息进行了数据造假或者更改。人工智能系统的引入，则可以有效避免手工编制询证函而造成的潜在失误[6]。一定程度上缓解了由会计工作失误而带来的信息不真实的问题，减少了会计信息混乱和财产流失的风险。
2.人工智能可以使会计行业的业务效率得到提高。其实自助银行的ATM存取款机其实已经取代了银行人员的部分工作，同时提高了服务的效率。例如人工智能的“智能”系统在对相关的科目、交易进行全面分析后，可以在更短的时间里进行风险评估和挑选样本函证。财会人员将不必在花费时间和精力在类似普通核算这样简单而费神的工作上，转而有机会去处理更加复杂的事情。
3.提高企业的核心竞争力。人工智能在数据挖掘的基础上可以处理数据、建立数据库并跟踪数据分析，甚至可以对建模分析、对投资预测，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提出消除金融危机给财务管理带来的影响，可以通过学习来识别财务风险，化解安全隐患，建立预警模型。
4.释放人力资源和减少用工成本。现在的会计人员大多按照基本流程来划分工作职能。而核算和监督是会计的两个基本职能，会计人员最主要的业务就是审核、记载、报告和存档等基础工作，现在人工智能的引进可以大量解决这种日常的、标准的、高频的工作，从而减少财务核算型人员，减少用工的成本。
（三）人工智能带来的变革
1.人工智能的引入可以迅速处理许多以前要耗费大量精力才能处理的事情，从枯燥乏味的合同阅读和一些其他文件的审查工作中解放出来，而且还可以在复杂的文件中提取有效信息从而让业务的处理流程和程序得到简化，同时极大提高了工作的效率和拓宽人类的专业知识。结合互联网技术，会计可以实现集中的财务共享模式，让每一个员工都能够亲身感受到公司财务的运营。
2.人工智能将改变传统会计人员的工作职能。人工智能释放大量的会计人力资源，这部分人力资源要想不被淘汰，必须从自身实现转型，由普通核算人员向管理会计人员转型。即使人工智能可以模仿人类的智慧，但是始终达不到和人类一样的智慧，因此会计行业中广泛涉及分析、预测和统筹等的管理会计将是财会人员的生机。人工智能会集中各种数据，管理会计将有价值的信息从这些数据中提取出来综合后发挥管理智能。
3.管理结构趋于扁平化。由于人工智能裁减了部分普通核算人员，企业的行政管理层次也得到削减。和以前相比，引入人工智能后的组织结构精简干练。
4.人力资源管理职能转变。目前会计行业中使用财务软件、税务软件和审计软件等就是人工智能迈向会计行业的第一步，这些软件像机器人一样提高工作效率。会计行业中的战略、顾问和服务三项职能在传统的人力资源管理模型中呈现为金字塔形[7]。随着会计行业的一部分服务由人工智能系统去完成，在新型的人力资源管理中，服务被一分为二。如图表2所示。
四、启示
（一）人力资源规划
科技的进步使人工智能正逐步取代部分会计人员，会计行业的岗位需求将逐步下降，虽然在某些方面人工智能可以模仿人类智慧，甚至可以超过人类，但是人工智能并适用于会计行业的每一个领域。所以公司的人力资源部门重要发展方向之一就是要细分工作职能，挑选适合的“人”去担任相应的职能。
（二）人才招聘与薪金管理
随着网络技术的发展和电算化的普及，作为会计人员，应该持续关注那些可以对人类社会产生重大影响的技术。加之现在人工智能的引用，财会型企业在招聘人才时不能只单单注重其会计业务能力和从业资格证书，还应当考查其IT等相关技能，优先选取综合型人才。针对不同业务水平和能力的员工应制定相适应的薪金体系，合适的薪金体系才能留住和吸引人才。对于综合型、管理型的人才的薪金应高于普通核算型人才，并且随着人工智能的进一步发展与引进，应逐步扩大两者的差距。
（三）人才培训与发展
时代在不断发展，会计企业也必须要加强员工的再教育。一方面会计行业应培养员工的计算机信息技术，让员工在掌握常用的计算机操作和财务会计软件之外多了解一些其他业务技能，乘势提高自身核心竞争力；另一方面，会计行业应大力培养高层次的复合型人才，让会计人员具有良好的专业素养和自己的专业判断，能够在海量的数据中做出取舍，准确预测，做一些人工智能所不能完成的工作。
（四）企业文化整合
人工智能作为一种新概念被引进，势必会在会计行业造成新观念、新思想与传统观念和传统思想的冲突。从组织内部来看，对已经遵守若干年的企业文化，尤其是老员工，总是沿袭自己习惯的做法，不愿意接受新的思维方式，但是一味地抱残守缺，只会阻碍组织的前进，甚至陷入“第二曲线理论”。因此，会计行业必须本着平稳过渡、充分沟通的原则对两种文化进行融合升华和重塑创新。
（五）完善信息系统
一方面要全面提高财会行业的信息系统化水平，加快完善运行平台等系统设施，在财会工作中加入电算化并制定具有针对性的发展计划；另一方面，只有适合自身领域的人工智能才是最好用的，必须结合人工智能的应用和会计行业的具体业务。因而为了制造出可以被本行业所广泛应用的人工智能，会计人员必须参与相关的技术开发与研究[8]。
人工智能发展现状报告范文3
关键词：保险科技；大数据；人工智能；创新应用
保险公司一直是促进保险行业发展的重要力量，现阶段在我国正处于宏观环境日益复杂、科技变革加速和行业结构化转型的环境下，对保险公司的发展趋势进行分析尤为重要。一方面，“保险姓保”，行业回归本源，保险价值链重构，中小保险公司难以完全复制以往的成功模式，因此迎来了一波新的发展机遇。另一方面，保险公司只有转变发展方式，变革营销渠道，通过科技赋能固本增效，打造核心价值创造力，才有可能赢得未来的竞争优势。随着大数据、云计算、人工智能、远程信息处理技术、区块链、可穿戴设备等新兴技术在保险行业的运用［2］，创新型保险场景出现，大量细分的保险保障需求得以满足，这都将推动保险公司在产品创新、保险营销、成本控制、运营管理、风险管理等方面取得更大的进步。在这一趋势下，保险公司应在战略上重新定位和选择渠道及合作伙伴，基于金融科技创新，进行精准获客，高效运营，全流程服务，才是未来的制胜之道。随着保险消费主体的年轻化，越来越多的用户传统保险公司互联网保险业务以及专业的互联网保险公司提出了更为重视且提出了更多的要求，而满足用户需求是其立业之本。以AI、大数据、云计算为核心的保险科技的加持，互联网保险业务凭借其服务效果和客户体验越来越受到消费者的喜爱。
一、中国保险公司发展现状分析
（一）原保险保费收入分析近十年来，我国原保险业保费增长，年均增长率超过10%，但从2017开始，保费收入增速开始放缓，经过两年增速下降，在2018年底达到3.8万亿元，稳居全球第二大保险市场，但我国保险深度远低于世界主要国家保险深度水平。
（二）互联网保险保费收入分析对于互联网保险而言，我国互联网保险行业发端于2011年，从2012年开始进入了全面爆发期，据中国保险业协会数据显示，2012-2015年间中国互联网保险保费收入经历了爆发式增长，但受行业结构转型影响，互联网保险保费自2016年开始增速放缓甚至停滞，截至2018年，互联网保险总保费达1889亿元，与2017年基本持平。
（三）互联网企业布局保险业目前百度、腾讯、阿里、京东等互联网巨头纷纷布局保险业务，虽然保险公司与互联网公司正处于合作大于竞争的状态，但这个局面能维持多久还不能确定，随着大数据、人工智能、云计算等技术层出不穷，互联网公司相较于传统保险公司有着无法比拟的优势，互联网公司可以凭借其掌握的大量电商及及消费者数据，对用户的生活习惯和消费习惯进行分析，对客户的风险偏好水平以及风险需求进行精准预测，这无疑对传统保险公司造成了很大的冲击。因此，今后保险行业的竞争不仅存在于传统保险公司之间，互联网公司的加入会使竞争更加激烈。保险公司应充分利用保险科技积极创新对消费者的风险进行精准衡量和精准定价，凭借科技创新开展更好的服务。
二、保险公司在转型发展中面临的困境
（一）保险前端销售效率低下，产品同质化严重我国传统保险依据大数定律进行产品设计，产品种类繁多，但大量的细分保障需求无法满足，存在着同质化严重，产品创新程度不足的问题，各家公司的产品未能考虑到市场及客户的真实需求，供需不匹配，难以满足不同用户群体之间的差异化需求［3］。此外，传统保险的前端销售往往采取电销、网销、销售人员登记拜访等方式，一方面，这种方式促成一单业务往往需要耗费大量的时间，客户难以同其他保险公司进行对比，不仅降低了展业效率，也降低了客户决策效率。另一方面，也会造成用户排斥保险营销的方式，不利于保险公司客户复购。
（二）保险中端定价、风险控制、核保核赔管理被动信息割裂一直是保险行业存在的痛点之一，由于保险公司、行业协会、各险企内部各方面数据质量不高且共享困难，缺乏大数据支撑。保险公司采集用户数据获取风控信息主要是通过人工沟通获得。据2019年的“FRISS保险欺诈调查报告”表明，有45%的公司仅凭理算员的直观感受，65%的公司通过工作人员的经验鉴别高风险客户和监测欺诈案件，数据获取困难且沟通不畅导致传统保险公司销售管理、核保管理、风险管理非常被动，难以展开主动的精准营销和提供定制化保险服务。
（三）保险后端理赔难，服务体验差传统保险公司因漫长的人工处理过程造成的“理赔难”“理赔慢”的问题一直为客户所诟病。例如在财险理赔上，2019年前三季度，因理赔造成的保险纠纷达30028件，占财险公司投诉总量的77%，纠纷险种以机动车辆保险为主，主要是因为车险理赔流程和需要的单证繁琐、现场勘查调查取证效率低、定损不透明等造成的金额以及责任争议；在人身险理赔上，截至2019第三季度，理赔纠纷达7300余件，占人身保险公司投诉总量的22%，涉及的险种以疾病保险、医疗保险、意外伤害险为主，主要是由人身伤害医疗发票认定、识别复杂，伤残评定周期长造成的。一些互联网保险平台“种流量，轻理赔”的销售理念，也导致了用户对保险产品及公司的不信任，服务体验感差。
三、保险科技在保险公司中的创新应用
针对上述保险科技发展给保险在渠道获取、产品营销、盈利模式运营管理、风险控制等各方面带来的冲击和挑战，目前保险公司运用保险科技加强底层技术的支撑作用并以此解决以上痛点和不足，相信在不远的将来，通过技术的不断普及以及居民对保险科技的不断认可，加上资本的大量投入，保险公司将衍生更多的创新型产品应用协同推进保险产品上下游产业链价值发现，重塑保险业态［4］。
（一）运用大数据和区块链推进保险创新产品设计保险与科技的结合应从数据和客户两个方面入手，近十年来，保险公司一直是在交易和风险管理中使用分析工具处理有限数据以应用于风险敞口和损失模式，而目前重点已经转向利用大量数据源获取更多关于被保险人的性格、健康数据、收入数据，金融理财产品数据、用户行为数据等来为用户进行多维画像，对用户进行多角度、立体化的研究，从而帮助保险公司迅速深入分析用户的真实需求，然后基于大量数据进行预测模型，进行客户的“私人订制”以此提高核心竞争力，形成区别于其他保险公司的个性产品，我国的平安、泰康、众安等保险巨头都纷纷进行了大数据应用实践。此外，区块链技术作为分布式账本，可以让互不相识的各方在交易中彼此建立信任的解决方案，保险行业可以利用区块链实现产品开发，为保险产品设计提供精准的场景识别，开发具有特定风险场景的保险产品。区块链技术具有自动执行协议的功能，即在去中心化系统基础上构建共识机制而无需中心化检验。基于自动化执行协议运行的保险产品具有效率高、透明度高、安全性高的显著特征。
（二）运用人工智能优化保险公司运营和管理计算机图像识别、机器学习、NLP、人机交互是AI的四大核心技术，其背后的核心技术是大数据和云计算能力。利用人工智能可以更快、更稳定地与客户进行互动。例如，在销售环节，例如引入智能客服，不间断的响应客户咨询，进行信息整理，这极大地降低了公司的运营成本。在投保环节，引入智能投顾，基于掌握的客户信息，洞察客户的保障需求，从大量保险产品中适配出符合客户真实需求的产品，节约了客户在海量的信息中进行搜索比对的时间，借此提高客户转化率。在核保环节，当前核保呈现出数字化、智能化、自动化的发展态势。基于人工智能，保险公司通过人机交互的方式与用户线上交流，获取用户信息，预测用户风险，作出是否承保的决定，节约等待时间，提升核保效率。此外，人工智能在精准定价方面也有应用价值，对多维度，立体化的客户信息进行风险分组，进行差异化定价，实现“千人千价。”在索赔处理和欺诈识别方面，保险公司可以利用人工智能，连接用户外部信息和征信数据，提升风控以及反欺诈能力，侧重于风险识别和风险管理，从而减小赔付率。保险公司将人工智能贯穿在保险产品设计、定价、承保核保、风控等各个环节，将会提高保险公司的运营管理能力，从被动管理到主动管理。
（三）科技理赔为保险服务赋能“理赔难”“理赔慢”似乎已成为人们的共识，但2019年上半年各大保险公司的理赔数据显示其理赔获赔率都大于97%，平均理赔天数也有所下降。越来越多的保险公司通过大数据、AI等手段，赋能保险核保理赔，大幅提高了理赔速度。例如中国太保在理赔方面推出“e闪赔”“太e赔”、蚂蚁金服“定损宝”“车险分”、平安养老险的“极速赔”等。这些急速理赔的背后，都有着AI技术的强力支撑，保险公司也应在客户要求赔偿时为客户提供能带来附加服务的产品，让客户体验更为顺畅的理赔过程。以平安养老险“极速赔”为例，平安与医院设立数据共享平台，经用户许可后，系统自动审核不需要客户提供病历和发票，门诊理赔最快20秒就可以结案［5］。车险领域的“定损宝”是保险和人工智能结合的一次成功尝试，它采用图像识别技术，可以识别不规则车辆的损伤问题，从几个特定角度对车辆进行拍照，通过算法识别事故图像，然后在与保险公司联系后即可定损。该技术的运用极大地减少了保险理赔纠纷案件的发生，减少理赔天数，降低保险公司运行成本。
人工智能发展现状报告范文4
关键词：数字经济；财务会计；管理会计；人工智能
随着大数据、云计算、区块链、人工智能等技术的创新、应用和推广，数字经济已深入到各个领域、各个层面，会计信息出现几何式地爆发增长，数字经济逐渐凸显出颠覆和重塑财务管理领域的威力，使得单纯的财务会计或管理会计难以满足现代企业高速发展的需要，现代企业的发展需要财务会计和管理会计的协同发展。
一、财务会计与管理会计的内涵及关系
财务会计是对企业经济业务进行确认、记录、计量和报告，向信息需要者提供财务信息的经济管理活动。管理会计是深度参与企业战略规划、管理决策、内部控制与绩效管理活动，并为这些活动提供有价值的信息，以促进企业顺利实现战略目标的经济管理活动。1.财务会计与管理会计的共通点一是同属于会计体系，财务会计与管理会计共同构成了有机的会计系统，两者相互依存、制约和补充。二是目标相同，财务会计与管理会计作为会计的两个分支，两者共同为实现企业价值最大化服务。2.财务会计与管理会计的差异一是遵循准则不同。财务会计必须严格按照会计制度、会计准则、税务法律法规等强制要求定期出具财务报表、进行税金申报等。管理会计没有固定的方法、标准、周期，根据管理者的需求和实际情况设定指标，一切以提高企业效率为准绳。二是服务对象、报告目的不同。财务会计主要通过对外报送各类报表、报告、披露财务信息等，服务单位外部具有经济利益关系的相关者，主要起到“反映”的作用，通常被称为“外部会计”。管理会计主要分析、研究经营活动中的具体问题、具体事项，提出、优化解决方案，为内部各层级管理者提供决策依据，主要起到“控制”的作用，通常被称为“内部会计”。三是工作核心不同。财务会计的工作核心为业务反映，合法合规地反映企业在过去经营管理过程中人力、财力、物力等要素在供应、生产、销售各个阶段、各个环节上的采购、使用、消耗、分布等情况，保证企业定期财务报告的财务状况、经营成果、现金流量的真实性、准确性、完整性，财务会计反映的业务主要发生在过去，是过去实际已经发生的经营管理活动。管理会计的工作核心为过程管理，对经营管理活动在事前进行预测、在事中进行跟进和控制、在事后进行回顾和分析，做到总结过去，汲取过去的经验、教训，从而更好地控制现在和指导未来；管理会计报表不受时间的约束和限制，可以编制未来的报表，也可以编制业务进行中的报表，还可以编制各期对比分析报表，时间维度、报表内容可以完全根据管理过程的需要而编制。四是工作内容、报告格式不同。财务会计的工作内容是企业全部的会计要素，是完整反映、监督企业的全部生产经营过程，所编制的报告信息需要按照统一格式。管理会计的工作内容可以是企业整体，也可以是企业内部的一部分，所提供的内部报告没有统一格式，甚至报告的种类也没有统一规定。
二、数字经济时代财务会计与管理会计协同发展的必要性
1.相关概念（1）数字经济。数字经济是指以使用数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。大数据、云计算、区块链和人工智能是数字经济的重要构成要素，数字经济的发展主要依赖这些技术的共同发展。（2）大数据。大数据是指一种数据集合。大数据技术的核心在于对海量数据进行专业化的挖掘、穿透、分析等加工处理，最终实现数据增值的成果。（3）云计算。云计算是一种互联网下的信息技术，本质是数据、信息、资源的集中和共享。（4）人工智能。人工智能就是使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。人工智能的实质是算法和数据，是大数据、云计算、区块链结合发展的更高阶段。2.数字经济时代对会计发展的要求一方面，财务转型源于企业生存和发展的内在需求。随着市场竞争日趋激烈，为争取更大的市场份额，在成本压力上升、利润压缩的环境下，大多数企业只能通过选择提高决策水平、提升内部管理能力实现企业价值的最大化，这要求财务人员必须参与到企业决策和管理的全过程，收集分析财务信息、提供财务判断，以支持企业决策和管理的科学性、准确性、及时性。另一方面，数字经济技术为转型提供了可行性。互联网、大数据等技术的飞速发展，人工智能具备了完成基础财务会计工作的能力，并且完成的准确性、时效性大幅度提高，释放出了大量的财务基础操作人员、复核人员，使得财务人员把时间和精力投入更高附加值的工作中成为可能。如，参与企业战略制定、预算管理、成本管控等工作，并为这些工作提供有价值的信息。同时，数字经济技术可以准确、快速地提供、加工、处理大量的数据信息。可见，数字经济时代，当企业同时存在转型需求，又具备转型条件时，转型成为必然。但是，财务会计向管理会计转型并不意味着管理会计取代财务会计。之所以目前企业都在提倡财务转型，是因为过去我国企业没有开展管理会计工作，在目前数字经济时代，需要有一部分财务人员转而从事管理会计工作。但是这并不意味着财务会计不再重要，因为财务会计是管理会计的基石。同时，管理会计的发展又能倒逼财务会计提供更多、更规范、更有价值的企业经济活动信息，促进财务会计更好发展。因此，只有财务会计和管理会计协同发展，才能更好地为企业管理与决策服务，更好地促进企业发展。
三、财务会计与管理会计协同发展存在的问题
1.Y公司简介及财务会计与管理会计发展现状Y公司是A股上市的快消品行业公司，行业的市场增长率25%。Y公司产品的市场占有率65%、市场增长率40%。Y公司作为A股上市公司，在完善财务会计体系的基础上建立了管理会计体系，但目前财务会计体系与管理会计体系独立运行。管理会计体系建立背景：在Y公司年度经营汇报会上，对于广告费的投放金额，市场部汇报的是800万元，财务部汇报的是1000万元。对此，市场部的观点是企业本年度签订了800万元的合同。财务部的观点是虽然当年公司签了800万元的广告合同，约定自当年6月份开始在电视上播放8个月，当年共播放7个月，按照权责发生制原则入账，广告费当年的入账金额应当为700万元。但是，按照同样的权责发生制原则，上一年度签订的广告合同在本年度播放，应当计入本年度的费用是300万元，合计1000万元，并且在财务报表中只能按照1000万元报出。为解决该类问题，财务部门牵头梳理各管理层级、各部门的需求，协同信息管理部门利用数字经济技术建立财务会计与管理会计协同发展体系：维护管理会计基础信息，建立管理会计取数逻辑，自动生成管理报表，提供给内部管理者；维护财务会计基础信息，建立财务口径取数逻辑，自动生成财务报表，提供给外部利益相关者。2.财务会计与管理会计协同发展存在的问题及困境（1）将财务会计与管理会计独自运行，而不是协同发展。某种意义上，财务会计是管理会计的基础，管理会计是财务会计的提升，Y公司建立的管理会计体系独立于财务会计体系运行，财务会计以权责发生制为基础，管理会计以收付实现制为基础，因此目前不能解决它们之间数据不一致的本质问题，阻碍了管理会计的应用与发展。（2）将无财务会计经验的人员配备到管理会计岗位。目前，Y公司将个别无任何财务会计经验的人员配备到管理会计岗位，管理会计只能出具管理角度的数据，对于与该管理角度数据相关的财务会计数据，没有理论基础和实务经验，导致管理会计与财务会计完全是两组数据，极端情况下出现满足管理需求的数据未在财务会计角度进行及时披露。如上述管理广告费的管理会计人员，其专业是品牌设计，无任何财务经验，在年度预测时，提报的广告费用是800万元，但财务会计最后决算出的广告费用是1000万元。这也就意味着，年度决算利润比预测利润少了200万元，该差异直接导致Y公司应当披露预测数据但没有披露，造成Y公司信息披露不合规。（3）出现重管理会计、轻财务会计的倾向。Y公司为推进管理会计的顺利实施，配备了大量的人力、物力、财力至管理会计，甚至抽调了一部分理论基础扎实、执行能力强的财务会计人员至管理会计项目组，以致出现财务会计人员紧张的情况。实际上，Y公司作为A股上市公司，对财务会计信息承担定期披露的义务，披露信息的准确性、及时性至关重要，不能在发展的过程中顾此失彼。（4）存在基础数据重复维护现象。自从Y公司建立管理会计以来，经常听到财务人员抱怨“天天在维护基础数据”，财务会计系统维护一次，管理会计系统维护一次，两套基础数据在很大程度上是相同的。如在维护广告费用的基础信息时，项目名称、合同金额、供应商名称等接近90%的信息是相同的，财务会计系统仅需要增加维护受益期间。在这种情况下，相同数据维护两次，造成人力资源的极大浪费。（5）存在取数逻辑重复设置问题。信息管理部在设置取数逻辑时发现，管理会计的某一段取数逻辑，在设置财务会计系统的取数逻辑时已经设置过，存在取数逻辑重复设置。取数逻辑的重复设置，一是造成不必要的取数环节增加，降低取数效率；二是造成存储空间的浪费。
四、数字经济时代财务会计与管理会计协同发展对策
1.建立科学的财务会计与管理会计协同发展模式财务会计与管理会计最好的关系是协同发展。财务会计要做到的是保证数据核算严格按照会计准则、政策法规；管理会计要做到的是既要能听得懂业务在说什么、理解到业务需要什么，又需要深入领悟财务会计的核算原理，只有同时做到，才能有效地提出财务会计与管理会计协同发展的方案。如在系统中设置由权责发生制转换为收付实现制的换算算法，确保两者数据本质上的一致性等。以广告费用为例，假设广告费用的年度预算是800万元，按照权责发生制以前年度签订合同受益期在今年的金额是300万元。财务人员应当非常清楚今年签订的合同受益期在今年的金额不应超过500万元，同时要辅导市场部理解：预算800万元，不是可以签订合同的金额是800万元；当合同的受益期部分在以后年度时，可以签订合同的金额可能高于或等于800万元；当合同的受益期全部在当年时，可以签订合同的金额不高于500万元。在此基础上，利用数字经济技术生成包括已签合同金额、费用已入账金额、尚可签订合同金额、费用尚可入账金额等信息的报表，及时动态地反馈至市场部、管理者，以作为市场部签订广告合同、管理者审批广告合同的信息基础。通过该过程，将广告费用的管理会计数据同财务会计数据进行有效衔接，实现有效控制广告费用的预算超支抑或广告费用投入的不足。2.避免重复工作、提高运行效率维护一套全面、真实、完整的基础数据，形成数据库系统，同时建立财务会计、管理会计的取数逻辑、分析逻辑、穿透逻辑、报表模型等，根据各自的需求自数据库系统读取基础数据，实现一套基础数据同时生成财务会计报告和管理会计报告的需求，最大程度避免基础数据的重复维护，提高数据提取效率。可行的情况下，将财务会计数据设计为管理会计数据的来源，避免取数逻辑的重复设置，以最少的数据维护，满足财务会计和管理会计数据的提取。3.充分运用数字经济技术借助大数据、云计算、区块链等数字经济技术对原始数据信息进行有效整合和管理，深入地、全方位地挖掘数据价值，人工智能完成基础的、指令性的财务会计工作，释放更多人力、时间完成财务会计的高难度工作、管理会计工作，以及财务会计与管理会计的协同发展工作。
五、结语
综上所述，数字经济技术已经深入到各领域，更是颠覆和重塑着财务管理领域，在此背景下，财务会计与管理会计的协同发展势在必行，同时数字经济技术又为两者的协同发展提供了技术可行性。充分利用数字经济技术实现财务会计与管理会计的协同发展，财务人员必须顺势挑战、创新思维，由管理兼具赋能，由会计核算兼具支持管理和业务决策，必须夯实财务会计基础，提高管理会计水平，实现财务管理的价值，实现企业增值的目的，最终实现股东财富最大化的目的。
参考文献
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人工智能发展现状报告范文5
【关键词】大数据；高校信息公开；数据挖掘
1 大数据时代来临
大数据是信息革命的又一里程碑，引起了信息领域越来越多的关注。特别是，在今年3月奥巴马政府宣布推出“大数据的研究和发展计划” 意在推进和改善美国联邦政府有关部门的数据收集、数据组织技术，从而提高从海量数据中获取知识和洞见的能力。将大数据提升到了全球性战略发展的高度。
1.1 认识大数据
2011年5月，全球知名的咨询公司麦肯锡了《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》报告，在这份报告中，大数据作为一个概念被首次提出，该报告还指出“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产要素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率的增长和消费者盈余浪潮的到来”。通过比较其在各研究结构、数据科学家以及维基百科中的的概念可以得到较为一致的认识，即：大数据是一种数据量很大、数据形式多样化的非结构化数据。
1.2 大数据创造的巨大价值
数据正在成为一种资源和一种生产要素，大数据将在各行各业引发各类创新模式。面临海量增长的数据，各种存储器、数据库、系统架构、人工智能、数据挖掘分析以及信息通讯等方面都在不断地涌现突破性的技术，大数据正在引发着信息界的一场无声的革命。大数据将提升电子政务的效率，将削减信息孤岛的现象，使得数据共享成为可能，使得信息公开得到推进。
1.3 大数据在高校信息公开中的应用
随着公众对电子政务认知力的提升，高校信息公开的能力和范围引起了越来越大的争议。高校作为公共部门，需要用数据向其特定的信息用户提供所需的信息，并且提供横向或者纵向的比较，这在过去几乎是不可能的，但是随着大数据时代的来临，数据挖掘能力和人工智能开始飞速发展，越来越多的人工智能软件被开发和应用，这无疑对高校信息公开起着极大的推进作用。
2 高校信息公开的发展现状
2.1 我国高校信息公开现状简述
高校信息公开既关乎与百姓利益密切相关的教育公正，又是政府信息公开制度的必要组成部分与具体落实手段。目前，我国虽然对于高校信息公开已经有了一定的认识，也已经有了相关领域的专家和学者对这一课题进行研究，但是我国的高校信息公开政策松散又不正式，技术也不完善，因此，我国目前高校信息公开工作进行的并不十分顺利，与公众对高校信息公开的期望相差甚远。
2.2 高校信息公开的重要性
2.2.1 高校信息公开是依法治校的必然结果
在当今法治环境下，公众对于透明政府，透明办公的要求日益增强，尤其是高校，为了保证广大师生，社会各界对于其工作的参与和监督，必须实行高校信息公开制度。目前，尽管学生参与高校事物管理还不是很普遍，但是高校是学生学习生活的地方参与学校的管理是体现学生，教职工应有的权利和客观必然的发展规律。公众对高校的质疑也应依靠高校信息公开来解决，高校应建立起透明的信息公开制度，将政务向社会公开，接受来自社会的监督。
2.2.2 高校信息公开是现代大学制度的基本要求
高校既是法律授权的组织同时也是提供公共服务的组织，其在活动时都在利用国家的公共资源，因此在运行中理应最大限度地向公众提供政务信息，接受公众的监督。此外，教育国际化也使得高校面临的极大的竞争压力，这就需要加强对外交流与合作，借鉴国际办学的理念，发达国家的高等教育的开放性和透明性对我国的高等教育提出了挑战，因此我国也必须构建符合国际惯例的大学治理结构，逐步实行信息公开，否则必将在外来优质教育资源的冲击下使得我国高校在竞争中错失良机而浑然不知！
2.3 现阶段高校信息公开的不足之处
2.3.1 缺乏数据的横向、纵向比较机制
当信息用户在高校网站提取自己所需的信息的同时，网站返回的数据缺乏必要的横向、纵向比较机制，我们的高校应该借鉴这一机制，充分运用大数据带给我们的便利之处，在特定领域，例如教职工管理信息、学生成绩管理工作、招生工作、就业工作等方面开启数据比较机制，采用先进的数据挖掘、人工智能技术，更好的为信息用户提供服务。
2.3.2 监督机制缺乏，操作性差
《高等学校信息公开办法》中规定：“国务院教育行政部门开展对全国高等学校推进信息公开工作的监督检查。省级教育行政部门应当加强对本行政区域内高等学校信息公开工作的日常监督检查。高等学校主管部门应当将信息公开工作开展情况纳入高等学校领导干部考核内容。”由此可见，虽然《办法》要求对各高校的信息公开工作进行监督和检查，并将该高校的信息公开工作纳入到高校的领导干部考核内容中，但是对如何开展检查、具体的考核方式、标准以及责任承担均无明确的规定，难以有效地落实与开展，使得高校信息公开的监督检查机制难以发挥其应有的保障作用。因此，高校应该开展有效的监督系统，定期利用数据反馈技术，将用户提供的反馈信息进行统一的整合和分析，并以此作为高校信息公开工作的考核和评估指标之一。
3 基于大数据时代对高校信息公开的推进
3.1 大数据对于高校信息公开的推进作用
3.1.1 大数据推进高校信息资源进一步开放，使得高校信息开发利用效率倍增。被割裂储存于不同部门的数据在统一平台上开放，数据创新应用就将会不断的涌现，高校信息的附加价值就会被充分的发掘。越来越成熟的信息分析和数据挖掘工具使得被公开的信息将得以有效利用和开放应用。
3.1.2 大数据真正整合了高校各部门的信息鸿沟，有效的提高了办公效率，降低学校运行成本。在高校中各部门之间的信息纷繁复杂，技术上也存在一定的障碍，随着大数据技术的发展，使得各部门之间的信息在内部纵向、横向都得以流畅协同。并且，由于利用大数据技术，数据获取、处理以及分析的响应时间大幅度减少，因此校内工作效率明显提高，同时又减少了开支，降低了学校的运行成本。
3.1.3 大数据促进高校和公众互动，让办公透明，帮助学校进行社会监督。越来越多的国家和组织利用其开展与学生间的互动，利用其的在线交互让学生以及社会群体成为高校政务的节点，建立透明的高校。高校BBS，论坛等以其开放性、互动性赢得了高校学生的青睐，除了在这些社交平台上能够得知学生以及教职工的真实想法，化解高校管理者与学生之间的矛盾外，社交平台上产生的数据又能帮助高校解决一些实际的难题。高校可以利用其对学生群体，教职工群体，包括对高校关注的社会群体进行细分，对不同的群体实施针对性的服务，并制定相应的政策。
3.1.4 大数据可以提高高校管理中有关决策的科学性和准确性，提高高校预测预警能力以及应急响应能力。高校在运行过程中不应该遵循经验和直觉，应依赖数据和分析进行决策，现在大数据又超越了传统的信息分析方法，不但可以对纯数据进行分析挖掘，对言论、图表等都可以进行深度挖掘和人工智能，它可以进行动态监测。大数据的深入以及广泛应用会给高校带来科学并且精确的决策支持。
3.2 基于大数据时代对高校信息公开制度的几点构想
3.2.1 进一步完善高校信息公开平台建设，提升在线服务与互动性。除了校内网络等信息公开网络平台以外，还应该注意开辟其他类型的信息公开平台，并建立健全的数据反馈机制，使得高校信息在公开的同时能够得到及时有效的反馈，并将反馈的数据进行整合和分析，以增强高校信息公开的服务性，从而便于针对不同的群体制定相对应的服务和政策。
3.2.2 信息整合和公开手段多元化发展。随着高校信息公开的不断发展，公众的信息需求也是多变的，而信息公开不可能将所有的海量信息一一呈现在用户面前，这就需要多元化的信息整合能力，在大数据发展的今天，信息挖掘，处理分析和整合的技术在不断的发展和完善，必将有一天运用到高校信息公开中，将海量信息逐一进行整合、匹配，并根据用户的需求将不同的数据和信息提交给不同的信息需求群体。
3.2.3 将软件即服务（Saas）运用到高校信息公开中，Saas是一种全新的IT应用模式，利用互联网打造专业的Saas平台，将此平台运用到高校信息公开中是一个大胆的设想，一方面，为信息用户（例如学生，教职工或者社会群体等）提供便捷的软件管理与服务，高校作为公共部门，应该将信息公开作为一种服务，并且为其特定的信息用户提供相应的服务；另一方面，就像打开自来水龙头就能用水一样，信息用户可以方便地利用高校信息化系统，大幅度降低了门槛与风险，也就能更好的应用高校信息公开服务。
4 结束语
大数据对高校信息公开有着极大的推进作用，大数据的技术方法还将继续飞速的发展，高校信息公开也将随之不断推进，在转型的政务公开新阶段，要充分认识大数据的作用，加快大数据的研发和应用，推进高校信息公开的不断发展。
【参考文献】
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人工智能发展现状报告范文6
【关键词】物联网；技术体系；发展现状；研究方向
0 引言
物联网是目前各类技术的整合体，它囊括了电子技术、自动化技术、通信技术、生物技术、机械技术、材料技术、人工智能等以往完全无关联技术。物联网产业在自身发展的同时，带来庞大的产业集群效应。据保守估计，传感技术在智能交通、公共安全、重要区域防入侵、环保、电力安全、平安家居、健康监测等诸多领域的市场规模均超过百亿甚至千亿。权威机构预测，到2020年，物物互联业务与现有人人互联业务之比将达到30∶1，物联网产业将有可能成为下一个万亿级的产业。美国《福布斯》杂志评论未来的物联网将比现有的Internet大得多，市场前景将远远超过计算机、互联网、移动通信等市场。
1 物联网的起源与概念
物联网的起源可以追溯到1991年美国麻省理工学院首次提出物联网的概念。1995年比尔・盖茨在《未来之路》一书当中也提及物物互联。1999年麻省理工学院Auto-ID实验室提出“物联网”一词，此时的物联网是依托射频识别（RFID）技术的物流网络[1]。直至2005年，国际电信联盟（ITU）《ITU互联网报告2005：物联网》预示着“物联网”时代的来临[2，4]。
目前，关于物联网（Internet of things）还没有统一标准定义。物联网概念最早由美国Auto-ID于1999年提出，即通过RFID、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，依照规定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交互，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
2 物联网技术体系结构
根据感应、传输、服务三方面，按照功能垂直划分，物联网可分为应用层、网络层和感知层[3，5，6]，并从这三层可以细分为五层：
图1 物联网层次结构
应用层主要功能是处理和分析感知数据信息，为用户提供不同的服务，如PC上的各类应用软件，可以根据用户的需求定制开发功能不一的应用。
公共服务层为物联网应用提供公共服务，为应用层提供公共的数据处理和底层架构服务，如PC操作系统的职责，作为应用层的支撑，为应用层提供必要的接口共享公共数据，使应用层的开发变得更为简单可行。
中间件层负责数据存储管理、设备管理、服务管理、电源管理、QoS管理等。
网络层负责实现感知数据和控制信息的交互，网络层是物联网的枢纽，他可以建立在现有的通信网络之上为物联网上所有对象赋予唯一标示。
基础设备层包括物联网所涉及的各类物理设备，如传感器、RFID标签、RFID读写器、智能终端等。这些设备主要实现信息采集预处理、事件响应及用作用户终端或控制设备。
3 国内外发展现状
目前全球物联网还处于起步阶段，应用主要以RFID、传感器、M2M（Machine to Machine）等项目，大部分是试验性或小规模部署的处于探索和尝试阶段。但物联网应用规模正在逐步扩大，正在以点带面的趋势发展，据Visiongain最新所发行的联网汽车市场预测报告书显示，2013年，全球车联网市场规模预计将达到218.2亿美元，显然车联网已经成为物联网领域一个巨大金矿，正在带动各子物联网的蓬勃发展。
以传感器技术和RFID技术为代表的感知技术是目前发达国家重点发展的核心技术，RFID技术已步入成熟发展期。近距离无线通信技术目前面临多种技术并存的现状，其中IEEE 802.15.4技术影响最大，在低速低功耗无线技术方面正在研究适合智能电网和工业监控应用的增强技术。广域无线接入以蜂窝移动通信技术为代表，正在开展核心网和无线接入M2M增强技术的研究。
我国政府对物联网一直十分重视，从政策和宏观调控上大力支持物联网的发展，目前，我国已形成基本齐全的物联网产业体系，部分领域已形成一定市场规模，正在缩短与国外相关技术的差距，打破高端技术必须从国外引进的困境。“十二五”期间物联网重点投资智能电网、智能交通、智能物流等十大领域，预计到2015年将形成核心技术的产业规模2000亿元，近期国家发改委会同多部委印发了《物联网发展专项行动计划（2013-2015）》。计划包括了顶层设计、标准制定、技术研发、应用推广、产业支撑、商业模式、安全保障、政府扶持、法律法规、人才培养10个专项行动计划。国内三大电信运营商也在大力发挥自有优势，以其基础设施支撑服务用户，目前已初步实现一卡通服务、安防系统服务的支持。
4 物联网发展研究方向
物联网行业应用需求量大，潜在市场规模巨大，但现阶段物联网的发展存在诸多瓶颈[7]。
4.1 技术标准
目前，物联网在国际上还未有统一标准，物联网标准化是物联网建设中一项重要的工作，对物联网发展影响有非常重要。但当下物联网的发展都以国家或企业独立研发为主，各自的标准相差甚远，在利益的趋势下，技术的统一步履维艰，因为谁掌握了标准就意味着占据了市场的制高点。现有物联网标准不兼容问题严重，若这一技术标准形成，一些原本复杂的问题将不复存在。物联网的标准化主要射击以下几个方面：物理/数据接口、M2M接入标准、信息存储与传输标准化、通信协议标准化、服务标准化、测试与评价标准化、信息安全标准化[6，7]等。
4.2 安全与隐私保护
物联网的安全比互联网的安全问题更加艰巨与重要，往往是一个被广泛关注的话题，因为物联网的连接对象主要是机器或物，主要是它能控制物体，这样便使得安全隐患甚大，例如：RFID标签中的个人数据以及商业情报数据一旦被他人利用，损失将无可估量，同时，无论是智能家庭、多媒体娱乐、交通运输、灾害应急等领域，都被他人入侵而失控，我们将无法想象给人们带来多大的灾难。从这种种隐患我们可以得到研究方向主要包括：读取控制、隐私保护、用户认证、不可抵赖性、数据保密性、通讯安全、数据完整性、随时可用性。
4.3 软件、算法与方法
物联网的建成，网络上的终端数量将成几何倍数的增长，所要处理的数据量与运算量也将急剧增长，所以一种新型的网络协议和算法的支持以及高效节能的嵌入式操作系统的支持至关重要。物联网的数据传输也需要更加可靠的加密算法的支持，实现低耗能低存储的理念。在公共服务领域，更需优化QoS的资源优化调度算法，为大数据时代做好准备。
5 未来物联网的憧憬
物联网的不断完善必定给人们的生活带来质的飞跃，这些新的技术与服务给使用者带来进一步的效率、便利和安全。全球都有统一的物联网标准，安全机制完善得到充分完善，真正做到足不出户，知天下事做天下事，比如家庭办公、智能家庭、智慧城市等。可能只是一部手机或者一部可收发指令终端，便可操纵身边的所有事物，下班前，可以用终端对家里的厨房设定晚餐，而我们回到家中时只需享用美味的晚餐；例如谷歌的一款无人驾驶汽车，我们有希望日后将不需要人为驾驶汽车，全有统一控制中心协调统筹规划，遵照一定的规定和规则行事，根据不同路段及路况做出最优的决策，车祸的发生概率将极大的减小。如同看美国科技大片那般科技发达的未来正在袭来。
6 结束语
物联网一词虽然已被人熟知，但是物联网的概念一直在发展和变化，从最早的传感网到泛在网，让人们能够在任何时间、任何地点使用任何网络与任何人或物的信息交换，但目前，对物联网的应用还仅仅局限与部分行业与领域。物联网的构建也是以小范围区域形式的建设，全球物体之间的互动互联还有一段很长且艰苦道路要走。
一场信息产业革命正在席卷而来，将像互联网一样改变我们的交流方式与商业模式。物联网的发展也将是我国难得的一次发展机遇。抓住他才能让我国在新世纪拥有一席之地，使我国早日强大与富裕。
【参考文献】
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