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人工智能解决方案范文1
国内人工智能产业链解构
基础技术、人工智能技术和人工智能应用构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的人工智能应用进行重点解构。
人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。基础技术提供平台为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，也是一切人工智能技术和应用实现的前提。
对于许多中小型企业来说，SaaS 是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要；而 IaaS通过三种不同形态服务的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地开发应用程序和服务，缩短开发和测试周期；作为 SaaS 和 IaaS 中间服务的 PaaS 则为二者的实现提供了云环境中的应用基础设施服务。
人工智能技术平台
与基础技术提供平台不同，人工智能技术平台主要专注于机器学习、模式识别和人机交互三项与人工智能应用密切相关的技术，所涉及的领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学习、语言和图像理解和遗传编程等。
机器学习：通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。我们用大量的标签样本数据来让计算机进行运算并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。这些学到的分类规则可以进行预测等活动，具体应用覆盖了从通用人工智能应用到专用人工智能应用的大多数领域，如：计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、证券市场分析和DNA 测序等。
模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，它偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征来实现一定的目标。文字识别、语音识别、指纹识别和图像识别等都属于模式识别的场景应用。
人机交互：人机交互是一门研究系统与用户之间交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。在应用层面，它既包括人与系统的语音交互，也包含了人与机器人实体的物理交互。
而在国内，人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，其中的代表企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
人工智能应用
人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，这也是机器学习、模式识别和人机交互这三项人工智能技术的落地实现形式。其中，专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用，包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面；而通用型则侧重于金融、医疗、智能家居等领域的通用解决方案，目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。
（1）计算机视觉在国内计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向
图像识别：是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。
人脸识别：是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
目前，由于动态检测与识别的技术门槛限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置，其中既有腾讯、蚂蚁金服、百度和搜狗这样基于社交、搜索大数据整合的互联网公司，也有三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院这类的传统硬件与技术服务商；同时，类似于 Face++ 和FaceID 这类的新兴技术公司也在各自专业技术和识别准确率上取得了不错的突破。
而在难度最大的动态视觉检测领域，格灵深瞳、东方网力和 Video++ 等企业的着力点主要在企业和家庭安防，在一些常见的应用场景也与人脸识别技术联动使用。
（2）语音/语义识别
语音识别的关键基于大量样本数据的识别处理，因此，国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，希望通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高识别准确率。
在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在 95% 左右，真正的差异化在于对垂直领域的定制化开发。类似百度、科大讯飞这样的上市公司凭借着深厚的技术、数据积累占据在市场前列的位置，并且通过软硬件服务的开发不断进化着自身的服务能力；此外，在科大讯飞之后国内第二家语音识别公有云的云知声在各项通用语音服务技术的提供上也占据着不小的市场空间。值得注意的是，不少机器人和通用硬件制造商在语音、语义的识别上也取得了不错的进展，例如智臻智能推出的小 i 机器人的语义识别、图灵机器人的个性化语音助手机器人和服务、被 Google 投资的出门问问的软硬件服务。
（3）智能机器人
由于工业发展和智能化生活的需要，目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业企业服务和智能助手三个方面其中，工业及企业服务类的机器人研发企业依托政策背景和市场需要处于较为发达的发展阶段，代表性企业包括依托中科院沈阳自动化研究所的新松机器人、聚焦智能医疗领域的博实股份，以及大疆、优爱宝机器人、Slamtec 这类专注工业生产和企业服务的智能机器人公司。在以上三个分类中，从事家庭机器人和智能助手的企业占据着绝大多数比例，涉及到的国内企业近 300 家。
（4）智能家居
与家庭机器人不同，智能家居和物联企业的主要着力点在于智能设备和智能中控两个方面。在这其中，以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态. 而以阿里、腾讯、京东、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。
值得关注的是，科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感和华为等技术解决方案商在通用硬件和技术、系统级解决方案上已成为诸多智能家居和物联企业的合作伙伴。综合来看，智能家居和物联企业由于市场分类、技术种类和数据积累的不同各自提供着差异化的解决方案。在既定市场中，没有绝对意义上的排斥竞争，各企业之间的合作融合度较强。
（5）智能医疗
目前国内智能医疗领域的研究主要集中于医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。由于起步较晚和技术门槛的限制，目前国内医用机器人的研发水平和普及率相较于国际一线水平仍存在一定的差距，从事企业主要集中与手术机器人和康复机器人两大领域，以新松机器人、博实股份、妙手机器人、和技创等企业为代表。
在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞为代表的公司通过和政府、医疗机构的合作，为脑科学、疾病防治与医疗信息数据等领域提供智能解决方案。而在生命科学领域，研究的着眼点在以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域。
综合来看，国内人工智能产业链的基础技术链条已经构建成熟，人工智能技术和应用则集中在人脸和图像识别、语音助手、智能生活等专用领域的场景化解决方案上。就趋势来看，未来国内人工智能领域的差异化竞争和突破将主要集中在人工智能相关技术的突破和应用场景升级两个层面。
未来国内人工智能行业发展的五大趋势
（1）机器学习与场景应用将迎来下一轮爆发
根据 Venture Scanner 的统计，截至 2015 年 9 月，全球人工智能领域获得投资的公司中，按照平均融资额度排名的五大业务依次是：机器学习（应用类）、智能机器人、计算机视觉（研发类）、机器学习（研发类）和视频内容识别等。
自 2009 年以来，人工智能已经吸引了超过 170 亿美元的投资。过去四年间，人工智能领域的民间投资以平均每年 62% 的增长速率增加，这一速率预计还会持续下去。而在 2015 年，全球人工智能领域的投资占到了年度总投资的 5%，尽管高于 2013 年的2% ，但相比其他竞争领域仍处于落后位置。
目前中国地区人工智能领域获得投资最多的五大细分领域是计算机视觉（研发类）、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能行业的资本将主要涌向机器学习与场景应用两大方向。
（2）专用领域的智能化仍是发展核心
基于 GPU（图形处理器）计算速度（每半年性能增加一倍）和基础技术平台的飞速发展，企业对于人工智能神经网络的构建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各领域技术和算法的复杂性，未来 20 年内人工智能的应用仍将集中于人脸和图像识别、语音助手和智能家居等专用领域。
通过上述产业链环节构成和投资分类可以看出，优势企业的核心竞争力主要集中于特定领域的专用技术研发；其中，计算机视觉和语音识别领域的研发和应用已处于国际一流水平，专业应用机器人的研发也有望近 10 年内迎来突破性发展。可以预见的是，在由专业领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理与计算机视觉两个方向将会成为人工智能通用应用最大的两个突破口。
（3）产业分工日渐明晰，企业合作大于竞争
随着专用领域应用开发的成熟和差异化技术门槛的存在，国内人工智能产业将逐渐分化为底层基础构建、通用场景应用和专用应用研发三个方向。
在底层基础构建方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持的同时，也会将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，从而形成自身生态内的人工智能产业链闭环。
在通用场景应用方面，以科大讯飞、格灵深瞳和旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向，为安防、教育和金融等领域提供通用解决方案。而在专用应用研发方面则集中了大部分硬件和创业企业，这其中既包括以小米和 broadlink 为代表的智能家居解决方案商，也包含了出门问问、linkface 和优必选这类的差异化应用提供商。
总的来说，由通用领域向专业领域的进化离不开产业链条各核心环节企业的相互配合，专用领域的竞争尽管存在，但各分工层级间的协作互通已成为多数企业的共识。
（4）系统级开源将成为常态
任何一个人工智能研究分支都涉及到异常庞大的代码计算，加上漏洞排查与跨领域交叉，任何一家企业都无法做到在封闭环境内取得阶段性突破的可能。可以看到的趋势是，Google、微软、Facebook 和雅虎等视人工智能为未来核心竞争力的顶级企业都先后开放了自身的人工智能系统。
需要明确的一点是，开源并不代表核心技术和算法的完全出让，底层系统的开源将会让更多企业从不同维度参与到人工智能相关领域的研发，这为行业层面新产品的快速迭代和共同试错提供了一个良性且规范化的共生平台。于开放企业而言，这也确保了它们与行业最新前沿技术的同步。
（5）算法突破将拉开竞争差距
作为人工智能实现的核心，算法将成为未来国内人工智能行业最大的竞争门槛。以 Google 为例，Google 旗下的搜索算法实验室每天都要进行超过 200 次的改进，以完成由关键字匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新。
在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面算法的竞争将进入白热化阶段。而正是算法层面的突破造就了腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展和国际一线的技术水平。
但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。
总的来看，虽然基础技术的成熟带来了存储容量和机器学习等人工智能技术的提升，但由于现阶段运算能力以及大规模 CPU 和GPU 并行解决方案的局限，目前国内人工智能的发展主要集中于计算机视觉、语音识别、智能生活等方向上。
虽然专用化领域的场景应用仍是目前研发和投资的核心，但随着技术、数据的积累演化以及超算平台的应用，由专用化领域的场景应用向语音、视觉等领域的通用化解决方案应该在未来 20 年内成为发展的主流。
人工智能解决方案范文2
此前，NVIDIA曾经推出了“移动超级电脑”平台Jetson TX1――通过小小的机板，即可将其应用在如无人机、机器人等领域，用以加速机器学习的开发进度。而此次推出的Jetson TX2除了在软硬件方面进行升级外，更注重加强其终端计算能力，推广人工智能K端化，这也是NVIDIA布局人工智能的重要一步。
NVIDIA中国区高级市场总监刘念宁认为，Jetson TX2作为一款开放式计算平台，超小的体积里蕴含着强大的计算能力，为AI终端的发展迎来了新时代。
这款仅有信用卡大小的Jetson TX2拥有强大的计算性能与高度集成特性，搭载了两颗64位的NVIDIA Denver2 CPU，每颗CPU拥有4个A57核心，搭配有NVIDIA Pascal架构的256核心GPU，同时配备了58.3千兆字节/秒的8GB LPDDR4 RAM和32GB eMMC存储，支持4K分辨率，或者2K分辨率的60fps视频编解码，最多支持6颗摄像头，适用于Tegra的Linux操作系统。
Jetson TX2的标准功耗为7.5W，小于Maxwell架构的前一代产品。另外，据NVIDIA资深系统架构师李铭博士介绍，必要时Jetson TX2可将功率提高到15W，从而达到TX1两倍的计算能力。这简直就是《速度与激情》电影里氮气加速的现实版，可以预见的是Jetson TX2会是未来人工智能领域的“爆款”模块。
Jetson TX2作为一个并行开发的平台，包括了CPU和GPU。如何将CPU和GPU的性能发挥到最佳状态，则需要相关软件的配合。
此前NVIDIA推出过软件开发包Jetpack（火箭飞行包），可让用户在硬件的基础上实现快速开发的同时，打造最优秀的性能。2015年推出的2.1版本，针对人工智能提供了10倍的能效比；2016年9月推出的2.3版本，在人工智能的表现上效果翻倍；如今NVIDIA推出JetPack 3.0版本相比前代产品更有2倍的系统性能提升。
这使得Jetson TX2能够在终端应用上运行更庞大、更深度的神经网络，让设备更加智能，具有更高的精度和更快的响应时间，以执行如图像分类、导航和语音识别等任务。
人工智能解决方案范文3
关键词：电气自动化；人工智能；应用分析
随着科技生产力水平的飞速提升，电气企业为了更好的适应社会生产力的需要，引进现今发达的科学技术提高企业生产力尤为必要，人工智能技术正是在这一形势下应运而生的，将其应用到电气自动化控制运行中不仅能够确保其内部程序的安全运行，还能够在一定程度上提高企业生产效率，为电气企业创造最大化的经济效益，提高电气企业在社会经济中的地位。
一、人工智能技术的概念及特点
人工智能技术在研究开发中主要是以人类智能有关理论为基础，对其进行进一步的模拟、延伸及扩展的一种新方法新技术。它是计算机技术的重要组成部分，其主要目的是为了全面掌握智能技术的实质内容，从而研究开发出一种能够应用于生活生产中的智能技术，其中包含了语言识别、自然语言处理、机器人、图像识别及专家系统等方面，该技术研究中所用到的学术理论有信息学、自动化、控制学、仿生学、心理学、语言学及数学逻辑学等等，人工智能技术主要是依靠先进的机械设备来达到智能化的效果，并完成生产生活中多种具有一定复杂性及危险性的工作，基于人工智能技术这一特性，它在电气企业生产发展中得到了广泛应用。
人工智能技术是模拟人脑的一种智能化技术，该技术具有一定的独特性，它能够代替人脑在生产生活中进行高难度及高危险性的劳动，它在工作中主要是以计算机装置中的编程程序来完成工作要求的，在生活生产中应用人工智能技术给其带来了极大的便利，它解决了人力所不能解决的高难度且具有危险性的工作，是现代企业生产中的重要技术之一。不仅如此，它还能进行自动化的信息收集与识别、图形文字识别，并能够根据这些数据进行统一化整体，提炼出行之有效的解决方案。它在电力企业的广泛应用为企业节省了大量的人力物力，提高了电力企业的经济效益。
二、人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状
人工智能技术作为一种新技术，它具有人性化特点，但同时又打破了人在工作时的局限，对于一些高难度的工作它能够快速技术的找到解决方案，其在电气自动化控制中的广泛应用给电气企业的生产发展带来了极大的冲击，以下是笔者对人工智能技术应用现状进行的分析：
1.人工智能技术实现了智能控制
人工智能技术在电气自动化控制中的应用实现了智能化控制，其表现主要体现在四个方面，第一，运行人工智能技术能够实现数据的采集与处理，在电气自动化控制中运用人工智能技术能够对电气设备中的全部开关量及模拟量进行实时采集，并且还能够根据电气自动化控制工作的需要对系统所记录的数据进行储存；第二，在电气自动化控制工作中运用该技术能够对电气中主要设备运行的模拟量数值及开关量状态进行全面智能化监视，当运行中出现任何异常其监视器就会发出事故报警信号，及时通知相关工作人员进行处理，其报警方式主要有声光、电话、语音及图像报警等方式；第三，人工智能技术能够实现操作控制，实现这一功能的原理是运用鼠标或者键盘对电气运行设备中的电路器、电动隔离开关及励磁电流进行合理控制，使其适应电力自动化控制运行的要求；第四，人工智能技术还能够对电气自动化控制工作运行中出现的故障进行录波，其录波内容主要为模拟量故障录波、开关量的变位、波形捕捉以及顺序记录。
2.人工智能技术提高了电气生产质量及效率
电气自动化设备运行是一项较为繁杂的工作，它不仅需要运行电路，还需要有一定的电磁场知识及实际经验知识，在这一状况下运用简单的手工方式来实现电气自动化并非易事，然而人工智能技术的出现改变了这一现象，它的应用实现了手工设计向计算机智能化设计的转型，大大缩短了电气产品研发及生产的时间，提高了电气产品设计的效率及质量，从而增加了电气企业的经济效益与社会效益，对电气企业的长远发展具有现时代的经济学意义。
三、人工智能技术在电气自动化中的应用分析
人工智能技术打破了电气自动化运行中传统手工设计的局限，实现了电气研发生产的智能化控制，它是现时代的一大创新，由于其本身的特殊性与功能，该技术在电气自动化控制中得到了广泛应用，其主要应用于以下几个方面：
1.人工智能技术在平常电气系统操作中的应用
电气系统操作程序较为繁杂，以往的手工运行要消耗大量的人力物力财力，运用人工智能技术，实现了系统操作运行的智能化操作，简化了以往繁琐的电气系统操作，甚至部分工作不用外出，在家中就可以进行工作，其支持远程遥控。不仅如此，该技术还能够简化操作系统的主界面，将系统中的重要及所需数据进行统一保存及处理，并且它还能够自动化生成报表，工作人员要了解整个系统操作状况，看报表就可以快速了解整个工作状况，大大提高了电气系统操作的效率。
2.人工智能技术在电气设备中的应用
电气自动化工作运行中由于其程序较为复杂，要保证电气自动化的正常运行，需要对运行中的各个环节进行严格把控，在运行人工智能技术之前，要解决这一问题，就要引进大批高素质人才，而这样会给电气企业造成一定的经济压力，而人工智能技术则能够轻而易举的实现电气自动化控制，其内部经过程序编写及操作后，使电气设备能够实现自动化运行及控制，减少了人力资源的浪费。
3.人工智能技术在电气控制中的应用
人工智能技术实现电气自动化控制主要应用的是神经网络控制、专家系统控制及模糊控制等控制技术，运行这些控制技术，确保电气自动化系统的安全运行，提高了电气自动化系统运行的安全性与稳定性。人工智能技术在电气自动化控制中发挥着关键性作用，它不仅能够提高工作效率，扩大电气设备生产规模，还能够减少资金的投入量，对电气企业的生产发展具有重要意义。
4.人工智能技术在电气运行事故及故障诊断中的应用
人工智能故障诊断技术是人工智能技术的重要组成部分，该技术主要应用于电气运行故障及事故发生时，电气设备运行中程序较多，一些小故障时常发生并且不可避免，对于这一问题人工智能故障诊断技术能够及时检测出电气运行中出现的故障，其内部的专家系统能够准确分析出故障出现的原因，对于一些小故障它能够进行自动化修复，而一些大的故障它能够及时提醒相关人员进行维修，并为维修人员提供了真实可靠的故障数据，对维修人员进行维修工作具有很大的帮助，大大提高了电气运行故障诊断的准确性，从而使电气自动化设备运行尽快恢复正常，降低因故障造成的损失。
四、总结
人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用是电气企业技术革新的体现，对电气企业的发展具有现时代的经济学意义。将人工智能技术应用于电气自动化控制系统中，实现了智能化设计，能够对电气自动化系统出现的常见故障做出准确的分析与诊断，提高电气自动化生产的效率，确保了电气自动化控制系统运行的安全性与稳定性。
参考文献：
[1]汪万彩.人工智能技术在电气自动化控制中的应用探讨[J].机电信息，2013，5（36）：11-12
人工智能解决方案范文4
现在更多的人相信，人工智能可以很好地造福人类，机器学习能够很好地帮助人们解决工作和生活上的难题。
人工智能前景广阔
IDC的一份报告显示，认知计算和人工智能解决方案市场在2016年到2020年的年复合增长率将达到55.1%，认知计算和人工智能在各行各业中的广泛应用将推动其全球收入从2016年的近80亿美元增加到2020年的470多亿美元。
Gartner副总裁兼资深研究员大卫・卡利（David Cearley）在2017年重大技术趋势预测会上表示：“应用人工智能和高级机器学习实现了一系列的智能应用，包括物理设备（机器人、自动驾驶汽车、消费电子产品）、应用程序和服务（虚拟个人助理、智能顾问）。”卡利说，这些应用将以不同于以往的智能应用程序和智能产品的形式呈现出来，并为各种各样的网络设备、现有软件和服务解决方案提供嵌入式的智能。
Gartner执行副总裁、研究主管兼资深研究员达尔・普拉默（Daryl Plummer）在预测2017年重大技术趋势预测会上表示，到2020年，更智能的算法将会让人工智能改变全球10多亿工作者的状态。
在Gartner的的十大2017年重大技术趋势预测中，人工智能相关技术占据了前三名的位置，可见其技术的重要性。他们分别是：人工智能和高级机器学习、智能应用、智能产品。
第一，人工智能和高级机器学习。人工智能和高级机器学习由很多技术（比如深度学习、神经网络、自然语言处理）组成。Gartner认为，更先进的技术将超越基于规则的传统算法，创造能够理解、学习、预测、适应甚至有望自主运作的系统，从而让智能机器显得更加“智能”。
第二，智能应用。像虚拟个人助理这样的智能应用程序可以发挥人类助理的某些职能，让人们的日常工作变得更加容易（比如对电子邮件进行优先级排序），提高用户工作效率（通过突出最重要的内容和互动）。虚拟客户助理等其他智能应用程序更加擅长销售和客服等领域的任务。Gartner认为，这些智能应用程序有潜力改变现在人们的工作性质和职场架构。“未来十年，几乎所有的应用程序、服务都将包含某种程度的人工智能。人工智能和机器学习在应用程序和服务方面的应用将不断发展壮大，这将成为一个长期的趋势。”大卫・卡利举了一个麦当劳的案例，“麦当劳生产汉堡，智能应用每分钟通过照片分析超过1000个面包来检查其颜色、形态和芝麻分布状况，从而不断自动调整烤箱的温度和烘烤时间，可以大幅减少人工成本，并保证高质量。”
第三，智能产品。智能产品是指超出了刚性编程模型范畴的物理实体，通过应用人工智能和机器学习来实现高级行为，并与周围环境和人类更加自然地交互。
目前，日本长崎的Henn-ne宾馆已经开始使用10台类人机器人进行迎宾服务，代替了原来预订柜台的所有服务员。随着无人机、无人驾驶汽车和智能家电等智能产品的不断普及，Gartner预计各自为政的智能产品将转变为相互协作的智能产品。
更智能的汽车
虽然去年出现了特斯拉智能驾驶系统出现故障造成交通事故这样的新闻，但是理论上讲，人工智能应用到汽车领域，实际上可以大幅度降低交通事故发生的概率。
斯坦福大学报告显示，自动驾驶汽车不仅能减少因交通事故导致的人员伤亡，还能改变人们的生活方式。在通勤途中，人们可以把更多的时间用于工作、娱乐，而不只是关注复杂的、让人懊恼的交通状况。
不过，现阶段也有不同的声音。“即便有时候显得很多余，但人类还是要在自动驾驶汽车方面拥有一定操控权。所以即便是自动驾驶汽车也要安装一个方向盘，以便司机必要时可以掌管车辆。但安装了方向盘又意味着人类的完全掌权，即司机坐在车里也要随时保持清醒并进行观察，时刻准备好接管车辆。”Gartner副总裁布莱恩・朴恩泰斯（Brian Prentice）在一次研讨会上表示，“这样一来，不仅抵消了自动驾驶相较于人类驾驶的大部分优势，也让人类司机从之前的积极操控汽车变为了被动监控行车隐患。”这个争议其实也是所有智能汽车项目所必须要面对的挑战。
布莱恩・朴恩泰斯表示：“智能汽车可以对周围环境做出反应，但智能汽车对周围环境是否真正理解了？周围环境对于智能汽车来说是完全不可控的一个因素，不是通过建立模型就能进行学习了解的一种事物。”
“τ谘蟹⒅悄芷车技术的团队而言，他们所面临的挑战就是要找出哪些事物或因素是智能汽车所能控制的，然后对它们的能力培养也就限定在这一范围之内即可。”布莱恩・朴恩泰斯表示，“全自动汽车的愿望是不可能变成现实的，任何汽车制造商都做不到这点，但朝着这一方向努力将会推动一些汽车行业更务实的进步，如汽车的机器学习技术将提升汽车的安全性和让汽车在处理一些状况时更具有经验。”
在联网汽车方面，Gartner预计到2020年，联网汽车的销量将达到6100万辆，是2016年的4倍以上。Gartner定义的联网汽车是通过嵌入式通信模块或移动设备接入互联网，为用户提供内容和服务，从车中传送数据，实现远程监控或管理车内系统。
Gartner的报告显示，从2016年到2020年，联网汽车将推动情景信息的需求增长150%。Gartner研发总监詹姆斯・海恩斯（James Hines）表示：“汽车越来越自动化，也将配备更多的感测技术，例如行车记录仪功能和雷达系统等。许多汽车将利用影像侦测功能来辨识附近的物体并对其进行分类，以便实现更加复杂的反应甚至更自主的驾驶。”
为了使汽车变得更加自动化和环保，2016至2020年间需要逐年在汽车内增加5%的嵌入式处理功能，比如即时摄影机和传感器，从而实现主动车距控制巡航系统、防撞与车道偏移警示系统等自动化驾驶功能。
回到现实中，在今年CES上，百度联合北汽展示了智能汽车解决方案。百度智能汽车自动驾驶解决方案目前已经可以做到全系统的低成本、可量产。借助百度人工智能的优势，从雷达、摄像头等传感器的数据收集，再到高精度地图等基础设施，都实现了成本的大幅降低，尤其是在高精度地图方面。
目前，百度高精度地图的自动化生产程度可达90%以上。地图生产通过多传感器校准和深度学习结合，实现全程自动化，人工操作仅为最后的人工校验，确保高精度地图绘制过程准确可靠的同时，降低了人工成本与时间成本。
百度高精度地图将绝对精度控制在0.6m范围以内，在相对精度范围内实现了厘米级定位。通过帧内关键点检测和点云拼接、路面提取等技术的运用，百度自蛹菔幌低晨梢远曰だ嘎费亍⒈曛颈晗吆驼习物等道路物体达到99.67%的识别准确率，从而实现对直道、弯道、车道变化和宽度变化的监测，这一系列行为的定位、侦查计算，甚至比有人驾驶更加安全可靠。值得一提的是，百度高精度地图还接入了Learning Map平台，依托多源感知数据处理、云服务中心和数据中心，可使百度高精地图具有智能化的自学习能力，无需人工采集就可以实现更新。
百度智能汽车还提供了包括车联网HMI人机交互系统。这其中就包括CarLife、CoDriver、MyCar和AutoMap四大产品。这些HMI车联网产品虽然功能侧重不同，但却搭载着同一人工智能应用――语音识别技术，为用户提供独特性、开放式、创新性的智能化场景应用体验。
语音识别技术是百度智能汽车HMI人机交互系统带给用户最直接的智能行车体验感知。以定位“智能语音副驾驶”的CoDriver为例，基于百度的语音技术、自然语言处理技术，用户无论是进行对话，还是指令，其顺畅、快速的识别和响应，都让用户感知到身边存在一位知心且贴心的智能机器人。
在百度智能汽车与北汽进行的战略合作中，百度智能汽车就将对北汽多款车型进行CarLife适配，从而实现智能汽车的基础车联网升级。通过采用CarLife，达到智能手机与车的互联，驾驶者可以使用智能语音操控汽车地图和在线音乐等智能化汽车服务。百度智能汽车CarLife目前已与60家车企的150余款车型进行了适配。
随着用户的广泛使用，所有的智能汽车都会产生大量的数据，百度智能汽车大数据也衍生出价值极高的大数据服务产品。比如，通过对车主用户数据、车辆实时驾驶数据和道路地理信息数据等进行分析，百度智能汽车可以向汽车企业提供精准营销、车辆设计、用户服务管理体系等大数据服务。而车企可以依据这些数据，找到用户的需求点，研发出用户真正需要的产品和功能。
在国外厂商方面，NVIDIA联合创始人兼首席执行官黄仁勋与奥迪美国公司总裁斯科特・科奥格（Scott Keogh）共同在CES开幕主题演讲中表示，未来的奥迪车型将使用深度学习解决复杂的驾驶问题。双方第一阶段的合作将着重于NVIDIA DRIVE PX自动驾驶汽车人工智能平台。NVIDIA DRIVE PX平台使用经过训练的人工智能神经网络来理解周围环境，并确定安全的行进路线。
“NVIDIA是使用深度学习人工智能技术促进交通运输行业变革的先锋。” 黄仁勋在演讲中表示，“奥迪采用我们的DRIVE PX2人工智能汽车计算平台，将加快新一代自动驾驶汽车的生产，进而加速我们迈向未来更高驾驶安全性和新型移动服务的步伐。”
“奥迪用户追求顶尖的性能和技术。” 斯科特・科奥格表示，“因为我们对更安全的道路有着共同的追求。奥迪和NVIDIA的合作将扩展至深度学习和人工智能领域，从而以更快的速度将更高程度的自动化送上道路。”
奥迪Q7的自动驾驶演示活动成了本届CES上的亮点之一。乘客在无人驾驶的情况下，可以放心地坐在车辆的后排座位上享受旅行。这主要得益于奥迪Q7采用了NVIDIA DRIVE PX平台，并运行了NVIDIA Drive Works软件。奥迪Q7的深度神经网络NVIDIA PilotNet可以识别和理解车身周围的环境，安全地驾驶前行。演示过程中，路线会随时变更，车辆会通过各种情形的路面，有的带有标识，有的则没有任何车道标识，途中还会遇到需要绕行的模拟建筑区。
黄仁勋在主题演讲上描绘了人工智能将如何预测驾驶员需求的场景：用户早晨驱车前往办公室，车库大门自动打开，根据用户个人习惯调节空调温度，到达单位；晚上回家，同样的场景再次出现，而且汽车能够理解并回应用户自然会话语言的需求。
NVIDIA和奥迪的联姻结晶包括让人眼前一亮的奥迪MMI导航系统和奥迪虚拟驾驶舱。目前该系统已经应用于奥迪Q7、奥迪A4、奥迪TT等，涵盖SUV、轿车和跑车等领域。未来几个月，奥迪还将推出集成NVIDIA硬件和软件的新款A8。得益于zFAS（奥迪中央驾驶辅助控制系统），新款A8将成为全球首款配备拥堵驾驶系统（Traffic Jam Pilot）的自动驾驶汽车。
这里有必要解释一下zFAS。zFAS是一个软件与硬件结合的系统，它的长距离雷达可以获取前方250米的交通状况，激光扫描仪能捕捉到前方80米距离的高清晰画面，红外线照相机能够识别黑暗中的行人和动物，超声波传感器能够探测汽车周围的情况。通过这些传感器，zFAS可以在汽车行驶过程中实时获取各种数据，在瞬间对大量的数据进行分析，从而实现代替驾驶员操控汽车。即使是在空间狭窄的停车场，zFAS也可以实现自动泊车，还可以利用智能手机通过远程操作的方式将汽车驶离停车场。而且一旦汽车进入拥挤的堵车路段，它还可以实现紧随前车的自动驾驶模式。
更智能的家居
科尔尼的报告显示，中国将在2020年前成为亚洲最大的智能家居市场。到2020年，全球智能家居的整体规模将由目前的100亿美元增长至500亿美元，并有望在2030年激增至4000亿美元。到2030年，亚洲智能家居市场销售额将超过1150亿美元，占据全球市场25%以上的份额。
中怡康的数据显示，2017年，智能家电生态将会成为行业主流，预计智能电视的零售额渗透率将达到93%；智能白电的零售额规模达到709亿元，零售额渗透率将达到23.9%。
科尔尼合伙人、亚太区通信与电子业务负责人道博斯坦（Nikolai Dobberstein）表示：“近年来中国已经成为全球增长的关键推动力之一。首先，国家整体经济的快速增长带来家庭收入水平增加；其次，中国成为全球最大的互联网市场。这两大因素将让中国成为亚洲乃至全球最大的智能家居市场之一。”
道博斯坦J为，中国已经拥有完善的设备和技术生态系统，能够加速智能家居行业的发展。腾讯、百度和阿里巴巴等本土技术巨头，以及小米和海尔等已经在生产智能家居产品的本土设备制造商将成为行业的主要推动者。但是由于牌照和审查制度等原因，国际技术公司很难打入中国智能家居市场。
报告指出，四个重大的变化趋势使得联网智能家居在亚洲成为现实，同时，这四大趋势将加速智能家居市场的进一步扩张。
首先是互联性和智能化。智能手机在技术和处理能力方面的进步大大提高了家居设备的互联性。大数据和人工智能的采用，让部分应用能够迎合用户的需求和期望，使得家居生活日益智能化。
其次是互操作性。随着不同制造商生产的产品之间的互操作性不断增强，智能家居应用在消费者中逐渐普及。产业联盟为标准化协议和开放平台所做的努力使得智能家居生态系统不断完善。
再次是产品成本。几乎各类家居设备都已经是自动化产品，有80%已经实现了智能化并且在市面上可以购买。随着关键技术和部件的成本下降，智能家居设备如洗衣机、冰箱和门锁等的价格也将更加亲民。
最后是全新盈利模式。智能家居应用正在与更广泛的网络相联，从而连接生态系统内的所有企业，催生全新的盈利模式。例如带有液晶显示器的联网冰箱可以通过线上广告带来收入。
智能家居市场为行业内的所有企业都提供了宝贵机会，但是要取得成功，必须要同时具备几个关键的因素，包括平衡本地和全球战略，从产品导向快速转变为服务导向，找到正确的合作伙伴，整合智能家居集成平台。
随着智能语音市场的不断扩容，在众多智能家居产品中，语音助手成了行业内的关注热点。可以说，现阶段智能语音是人工智能巨头间的必争之地。谷歌和亚马逊正在开发的新技术，让用户可以获得更好的体验。除此之外，微软、苹果都在积极拓展其生态系统，三星、脸谱等巨头也在进行知识储备。
Gartner预测，到2018年，30%的人机交互通过自然语言完成。百度首席科学家吴恩达认为，语音搜索准确率从95%提高到99%，是人机交互应用爆发的转折点，到2020年，至少50%的搜索将是语音搜索。可以说，自然语言交互就是下一代的人机界面。未来，人工智能与家居行业的融合，将为人们带来全新的体验。
以人们最常用到的家电空调为例，现在已经在市面上进行销售的智能产品非常多，比如可以对用户的使用习惯和周围空间进行认知，并通过云网络连接到设备的传感器和摄像头收集数据，借助非结构化数据进行学习的LG空调；具备自动清洁功能、能够通过Siri控制、能自学用户行为习惯、记录分析能耗情况并自动调整运行模式的海尔空调；基于腾讯物联云技术，通过手机QQ控制家电运行状态的美的空调。
美的集团近日了其“智能+”战略，推出了“i+智能”系列产品计划，要让各个设备实现互联的同时也具备智能交互等功能，以实现家电设备的互联互通、智能学习。四川长虹近日也了人工智能电视长虹CHiQ（启客）。这款电视基于完善的技术逻辑与大数据运营，实现了自然语音交互、深度学习和应用软件自动迭代等系统能力的整合。
长虹认为，CHiQ人工智能电视在认知层面取得了重大突破，基于长虹自主研发的Ciri+语音平台，实现了以人为中心的高效语音交互协同和语义识别与理解。语音识别率达到97%，人与电视的自然语音交互距离达到30米，即用户在家中任意角落都可以用语音和电视交互。
更智能的交互
最近，美国佐治亚理工学院（Georgia Tech University）的学生们十分惊讶地发现，他们乐于助人的助教居然一直是一个机器人。尽管在使用初期遇到一些困难，但是现在机器助教回答学生们问题的正确率高达97%。佐治亚理工学院的研究发现，学生们退学的主要原因是缺乏支持。因此，他们设计了这款机器助教。
有了人工智能，人们的学习方式会发生改变：速度不同，起点不同。人工智能将会把人们引入未来，人们会以更个性化的方式学习。世界上没有任何一个教育体系能为每一个孩子都配备一个家庭教师，而人工智能可以满足这一需求。
微软现在做的事情和美国佐治亚理工学院类似，不过他们的愿景更加宏大――构建跨越媒介、应用、服务与基础架构的真正的人工智能系统。“我们一直在努力实现技术全民化。有了人工智能，我们便可以通过以下两种方式来实现这个目标：一种是将其融入像Office 365这样的产品中，另一种是构筑一个平台，让其他人也能在此平台上开发产品和不断创新。” 微软全球执行副总裁沈向洋博士表示。这个平台被称为微软认知服务，它包含了25个应用程序接口，可以提供诸如语音、语言、知识和搜索之类的智能功能。
当前，我们正处于向计算领域下一代主流平台进军的早期阶段。由于人工智能领域所取得的一系列重大进展，新一代平台将以对话这一人类最自然的行为为核心来构建。新的时代正在到来，人机交互的方式将从过去人类操作计算机的时代进入到让计算机了解人类和人类的动机并积极予以回应的新时代。
对话，一方面是强调完成任务、提升生产力，另一方面是情感连接。要想真正实现人工智能，就必须从两个方面同时发力。
微软的长远战略是，像小娜（Cortana）这样的应用不但要有智商，还要有情商。基于这一理念，微软再次进行创新，Zo到来了。
Zo是一款社交聊天机器人，她是基于微软在中国和日本大获成功的人工智能社交聊天机器人小冰与凛菜而打造。现在，你可以在Kik社交平台上与她交谈，就像和人类朋友聊天一样。未来，微软计划将Zo扩展到其他社交平台，例如Skype和Facebook Messenger。
Zo是利用海量互联网社交内容构建而成的。她从人类互动行为中学习，以便从情感与智能角度做出响应，提供独特的观点，并懂得礼节与表达情感。但是她同样还有强大的核对与平衡机制，以保护自己免遭不当利用。
微软在描摹人工智能与对话计算的前景时，还有一个很重要的部分是应用所扮演的角色，比如小娜。现在，在全球13个国家和地区，有超过1.45亿人正在使用小娜。小娜可以没有限制地跨平台、跨各种连接设备使用。
微软认为，每个人都应该拥有自己的个人助理，以便在我们奋力打拼的同时，帮我们处理好一切问题。“要实现这样的目标，我们需要先关注一下个人助理可以帮助你分担哪些工作。我们当中有一半人会通过电子邮件，定期为自己发送任务或提醒。许多人会使用任务清单。我就曾在办公室的墙壁上贴便笺。”微软合作伙伴群组计划经理马库斯・阿时（Marcus Ash）表示，“我们正在想方设法把那些影响用户掌控全局的问题清除掉。”
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入境生情
2016年3月15日，谷歌围棋人工智能程序AlphaGo以高超的运算能力和缜密的逻辑判断，4：1击败世界围棋的顶尖高手李世石，让世人对新一代人工智能刮目相看。AlphaGo的胜利，再一次激发了机器人教育工作者的使命感。因此，对机器人教育工作者来说，今天对机器人爱好者情感态度与价值观的引领比以往任何时候都重要。那么，我们在开展机器人教学时应如何培养学生的情感态度与价值观呢？
1.精心选取教学载体
用于引入教学情境的教学载体应具备三方面功用：一是明确学习内容，激发学习兴趣；二是引发学生对机器人与人类生活联系的思考；三是打开学生创造的思维。
在教学中，我们发现对同龄人的优秀作品，学生最感兴趣，而大师级的优秀作品，对拓展学生的创造思路和提升作品的质量最有裨益。需要强调的是，作为教学引入的情境，必须与学生的生活相关，即来自真实的情境，这样才能在最短的时间内唤起学生的共情，激发学生的社会责任感，让学生愿意专注于所学的内容。例如，智能垃圾分类收集、五水共治等机器人项目能够引发学生对利用智能机器人开展环境保护与治理的设想；汽车总动员、智能快递等项目能够让学生畅想未来无人驾驶高智能交通工具给生活带来的美好与便利；等等。这些环节是为学生种下类似“友善的超人工智能价值观”的情怀的合适时机。
引入新课之后，教师呈现的第二份教学载体是本课学生需要完成的任务。机器人教学中交给学生完成的任务应当是开放性的，每位学生都可以拥有自己的想法和解决问题的方法。例如，让学生设计一个让机器人对垃圾进行分类收集的方案，学生有的想把所有的垃圾收集到回收站再逐一分类，有的则想让机器人将垃圾一边进行分类，一边收集。又如，机器人巡线行走，学生可以根据地图环境自行选择距离传感器、灰度传感器、指南针等配件设计单边或双边巡线的程序算法。像这样开放性的任务，有利于保持学生思维的灵活与开阔。
2.精心运用教学语言
学生思想的高度、深度与开阔程度，取决于教师对学生的期许以及教师个人的审美，而教师对学生的期许以及教师个人的审美往往通过教学语言来达成，因此，教师在情境导向中一定要重视教学语言的提炼，以便让学生在简洁易懂、温暖美好、开阔畅达的语境中学习。特别是在创作引导上，教学语言的指引尤为重要，学生学习的信心及创造性思维的灵活度将由此生发。
例如，在教学《机器人走迷宫》时，我们这样引入新课：“同学们，今天我们将设计一款机器人，帮助视力残疾人士方便而安全地在室内行走。”接着指引学生思考：“想象一下，假设教室未摆放桌椅，蒙上眼睛，你能从前门准确地走到后门吗？”在问题的导引下，学生很快由生活常识用手摸着墙壁行走得出利用红外距离传感器引导机器人贴着墙壁走的策略。教师接着问：“再想想，一只手摸着墙壁走，有没有可能撞上墙壁？另一只手能否也来辅助？来，比一比如何辅助。”教师拓展性的问题带来的结果是学生主动进阶思考当出现90度拐角时，如何用正前方避障法防止机器人“碰壁”。当师生的对话催生出学生解决问题的策略后，教师提出期望：“技术与智慧的结合能让我们做许多有意义的事情。老师希望同学们能在今天所掌握的知识的基础上，设计出能识别更复杂环境的机器人，让机器人在室外也能为视力残疾人士导航。”
获取知识
学生明确学习任务后，接下来要做的事情就是对自己的知识结构进行分析，已经掌握的知识与技能是否能解决问题，如果不能，是听老师讲解还是与伙伴进行研讨以获取问题解决所需的知识与技能。这个环节教师要准备好多种学习资源，以支撑学生的自主建构。对于学生自己摸索耗时较多的知识点，教师应作适当的讲解。对部分掌握知识点较迟缓的学生，教师可以提供微课、文档等资源供学生自主学习。对少数自主学习有困难的学生，教师可通过同伴互助或亲自指导的方式，让学生能掌握解决问题应具备的知识与技能。
例如，讲授《认识机器人的感觉器官――传感器》一课时，可以让学生将亮度传感器置于手电筒光源下、室内、室外等光线强度不同的环境中，记录返回的数值范围，掌握改变外部环境因素检测传感器的通用方法。然后提供微课资源，让学生分组自行探究学习灰度、距离、声音、指南针等传感器的使用。最后各组汇报交流实验结果。
在习得新的知识与技能之后，教师应引导学生思考问题解决的策略，分析其中隐含着的思想方法。如在“九宫乐园”项目的学习中，教师可引导学生通过体味优秀范例程序或自主尝试，小组讨论得出其中所隐藏的策略，让学生总结出“快、稳、准”三种程序设计策略：巡线和灭火求“快”，否则时间可能不够；伐木环节应“稳”，此区域线路细且模糊，稳定是关键，速度是其次；计数辨路环节贵在“准”，用好碰撞侦测准确计数是辨路的前提。在机器人学习过程中，策略既是智慧的外显，又是经验的整合；既强调实现目标方法的多元，又强调能根据实际情况灵活调整行动方案。因此，教师应重视培养学生掌握解决问题的策略。
学生在形成解决问题的初步策略的同时，还要判断自己所拥有的资源是否满足创作需求。若未满足，继续寻找；若已经满足，则可以进入机器人制作与程序设计的创作阶段。
探究创作
在探究创作阶段，学生的主要行动是规划问题解决方案和实施方案解决问题。规划问题解决方案是承上启下的，学生在自主规划问题解决方案前，对问题大抵已经有了应对的策略，当下要做的就是将思想策略转化为可落实的方案并运用所学的知识与技能将其实现。如前文提到九宫乐园计数辨路策略的实现，如果学生习惯性用碰撞感应器进行简单碰撞记录，他们将会遇到出现障碍物被撞开前有多次碰撞记录的情况，必须从替换其他传感器或程序算法修改的角度去完善。这是一个将想法变成现实的创造过程，学生在这一过程中将得到多方面的锻炼。
在学生努力实现方案时，教师应特别关注学生面对困难的情绪、与同伴合作的融洽程度以及创新度。这是因为在机器人的学习过程中问题总是层出不穷，这些问题可能出现在程序设计过程中，也可能出现在调试过程中。调试过程中的问题往往在学生的意料之外，因为机器人对周围环境的要求较高，光、磁场、场地的平滑度等都会影响机器人的行为，学生必须自己耐心地找出问题的所在，然后再想办法来应对。这个过程需要不断修改机器人程序的参数，然后实验……这样的调试过程常常要重复几十到几百次。一直重复同一件事情难免会产生负面情绪，如厌倦、烦躁、抱怨等。这时，教师及时的鼓励与点拨非常重要。学生只要多经历几次这样的柳暗花明，直面困难与挑战的信心就会增加，而这种品质是可以直接迁移到其他学科的学习和生活中去的。
另外，在学习机器人的过程中，同伴的合作尤为重要，许多机器人项目都是需要两人或两人以上合作完成的，在合作的过程中，互帮互学、共同成长。对于大部分是独生子女的学生而言，合作并非易事，大部分学生需要许多次磨合才能达到融洽。在学生合作的过程中，教师要用心感受学生情绪的变化，在学生各执己见矛盾激化时，要引导学生用包容的心态去审视对方的想法，学会吸纳对方的长处，从而形成更有利于解决问题的方案。
富有创新精神的学生，其解决问题的方案自有特别之处，但学生自己可能并不知道。在学生实施方案解决问题时，教师要及时发现方案的优势，通过点评或点赞的方式，让学生感受到创新的价值，从而让创新成为学生的自觉追求。
分享反思
问题得到解决，方案尘埃落定，接下来学生要做的事情是分享学习成果，接受同伴及教师评价，并根据评价反思、优化作品。
评价环节最有利于培养学生的综合素质。从介绍成果的语言表达，到评价过程中对审美和创新的把握，再到反思不足，确定优化方向，对投入其中的学生，这不啻一次成长蜕变的过程。这个过程也是教师雕塑学生美好情怀的契机，学生对机器人的态度以及运用技术设计生活的情怀将在这里启程。近几年，随着RTEC创意闯关项目和创意机器人项目的兴起，我们留意到，善于分享与反思的学生往往能自信且到位地展现他们作品的独到之处，面对老师的提问也能从容且有条理地陈述从设想到实现项目的漫长过程。学生此时的表现就离不开平时学习机器人的过程中所养成的展示、分享的态度和习惯。
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关键词 专业出版社；数据库；智能改造；方法
中图分类号TP392 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2014）114-0227-02
基于国家宏观调控指导下，文化事业发展水平有了显著的成效，这与出版业发展存在着密切的关联性。出版社是负责文化信息编辑与处理的主要机构，按照书籍、报刊、杂志等要求编辑文献资料，通过出版方式传递给大众。为了适应信息科技发展趋势，专业出版社也要建立更加先进的数据库调控模式，满足高科技出版行业的变革要求。因此，专业出版社数据库实施智能改造，这是行业科技的重点内容。
1 专业出版社
出版社的出版行为是指通过可大量进行内容复制的媒体实现信息传播的一种社会活动。自有文字以后便形成了出版社。正式的出版是随着印刷术的发明，至唐代中叶盛行，古代金文、石刻以及人工抄写、刻绘书籍，是一定意义上的出版。出版社的类型、工作范围和组织机构 出版社的类型，在中国，按隶属关系区分，有中央级出版社和地方出版社。按业务范围区分，有综合性出版社和专业出版社。综合性出版社的出书门类比较多，专业出版社只负责编辑出版一定专业和门类的读物。
2 出版社数据智能化需求
现代出版主要指对以图书、报刊、音像、电子、网络等媒体承载的内容，进行编辑、复制、发行（或网络传播）等处理工作。为了保证专业出版社内工作的高效率，对专业出版社数据库实施智能改造是时代需求。相比于综合出版社，专业出版社承接的数据处理任务更多，对原始数据操控要求更加严格，尤其在文字内容编辑与处理方面，都要做到严格的准确性、标注性、科学性。因此，为了摆脱传统出版办公模式的不足，必须要开发出更加先进的智能化数据库，借助计算机平成大量文字信息的处理，这样可以防止人工审阅失误而造成的常识性错误，提高处理的成功率。
3 专业出版社数据库人工智能改造
从现有出版业行情分析，无论是综合出版社或专业出版社，日常出版都需处理大量的文献信息，这是出版社结构统一性的办公特点。相比于出版操作流程，人工智能技术在应用功能方面具有显著的升级改造，不再局限于单一性的数据处理操作，而是将功能扩大到多个方面的领域。从实际应用状况分析，人工智能技术应用于专业出版社智能改造，主要方式包括：
3.1 处理技术
专业出版社构建新型数据库，为人工智能化提供可靠的平台，大大减小了人工处理数据的工作难度。数据库多样性能够为出版社操作提供更多功能，由单一数据处理发展为多空间操作，把数据处理平台扩展到多个面域，从而实现了数据信息的多元化处理。比如，人工智能三维成像中，让图像信息变得更加形象、直观，编辑人员可以直观地认识文字信息，对后期整编、修改、处理提供了方便。
3.2 传输技术
大数字时代，专业出版社构建数据库是行业需求，如图1。社内数据传输完善了专业出版的数据库系统，从而推动了出版社信息化建设的进程。例如，专业出版社对各类信息收集与处理要求在不断变化，这些是传统计算机系统不具备的功能。新时期人工智能技术呈现了交互性特点，可按照用户要求完成点对点传输、交换，实现了专业出版社资源的共享模式，丰富了文字信息的内容。
图1 数字式出版社平台
3.3 集成技术
人工智能选择集成控制是不可缺少的，让出版社在短时间内完成大量数据处理任务。过去对出版数据库采用了统一式模块，把大量不同数据集中到某一个数据库进行处理，而造成服务器处理速率下降，影响了出版社正常的使用功能。计算机人工智能技术采用集成控制模式，对原始数据分层次、分类别处理，提升了出版社数据库资源的可操作性，带动了数字化出版模式应用。
3.4 载体技术
智能化操作需选择不同的信息载体，使专业出版社操作流程更加顺畅。智能数据库是在无人干涉条件下完成动作，减小了专业出版社手动传输信息的难度。例如，现代计算机人工智能采用声音、动态图像、视频等信息载体，可按照用户设置要求执行传输命令，这就取代了早期人工操控流程，这些都是现代专业出版社数字化改造要求，把信息科技融入到新型出版社系统建设中，大大提高了智能化的水平。
4 结论
专业出版社是随着文化科技水平的提高而逐步发展，随着人们对传播知识的渴望而发展并呈现日强的专业性，编辑人员所面对的文字信息均是专业学科内容，实际出版中严禁出现人工式操作失误。为了改变传统出版办公模式的不足，对专业出版社实施人工智能化改造，能够提升社内办公的整体效率，促进专业出版数据库的智能化发展。本次分析了专业出版社智能化发展趋势，提出人工智能改造综合技术应用方法，显著提升了专业出版社内的办公水平，希望对后续研究有所启发和帮助。
参考文献
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