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人工智能趋势报告范文1
首届世界智能大会6月28日至6月30日在天津举行。6月29日，马云、李彦宏、柳传志等行业大咖分享了对于人工智能等最新科技的观点。同时，在开幕式演讲中，全国政协副主席、科技部部长万钢透露，最近新一代人工智能发展规划已编制完成，该规划对直到2030年的中国人工智能产业进行系统部署，包括与此相关的人工智能重大科技项目。规划将于近日向全社会公布。
点评：公开信息显示，目前我国人工智能已上升到国家战略，并于今年3月首次写入政府工作报告。据预测，2020年全球人工智能市场规模将超过1000亿美元，年均增速约为20%，我国人工智能市场规模也将达到百亿美元量级，年均增速超过50%，行业发展前景极为广阔。近几年，智能制造被不断的提及，而随着互联网、智能科技与传统行业融合创新发展，智能科技更是在除制造业外的，教育、医疗、农业等各个领域发挥重要功效。在此基础上，世界智能大会旨在打造世界级先进智能科技成果平台、创新合作平台、产业聚集平台和投融资对接平台，展现全球领先的前沿科技新成果。此次大会的专题活动覆盖了深度学习、智能制造、人工智能、智能驾驶、智慧安防等多领域。近期A股市场上，受世界智能大会举行的利好影响，A股市场人工智能概念板块表现活跃，关注标的股：科大讯飞、恒生电子、东方网力、佳都科技、工大高新等。
6月份信贷增量以及M2同比增速等成为市场关注的焦点。对此，机构普遍认为，6月份新增信贷增量或超万亿元，M2同比增速或继续回落将至9%。华泰证券首席宏观研究员李超认为，5月份信贷增量维持不变的情况下，社融出现了边际减缓迹象。监管趋于严格的背景下，银行的表外业务回归表内将会是未来一大趋势，同时居民按揭韧性强，融资利率继续上行大背景下，银行也乐于扩张表内业务。6月份这一趋势将会继续延续，预计6月份的新增贷款在12000亿元左右，与之对应的社融新增则在13000亿元左右，整个社会融资更多的依赖银行表内贷款。当然，也有部分机构较为悲观。交通银行金融研究中心近日的报告称，总体来看，居民房贷的回落以及金融机构主动调降跨季前资产增速，将很大程度主导6月份贷款增量回落。
人工智能趋势报告范文2
关键词：计算机技术；人工智能
1 人工智能的发展历史
1.1萌芽阶段
1956年以前，英国数学家图灵为人工智能做了开拓性的贡献。图灵机的出现是人工智能乃至整个计算机科学发展进入新阶段的标志，1961年以后，人工智能主要内容涉及知识工程、自然语言理解等。人们研究人工智能方法也分为结构模拟派和功能模拟派，分别从脑的结构和脑的功能入手研究。
1.2成长阶段
20世纪80年代，人工智能的研究进入成长阶段。1984年，Astrom明确提出建立专家控制的新概念，专家系统是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统，其水平可以达到甚至超过人类专家的水平，专家控制系统是目前人工智能中最活跃最有效的一个研究领域，专家系统可分为解释型、诊断型等类型，1986年，中国蔡自兴提出把人工智能、控制论、信息论和运筹学结合起来，用于构造不同领域的智能控制系统，有效地促进专家系统进一步发展。与此同时，人工神经网络的研究也因为人工智能的发展再度掀起热潮；对于模糊理论的研究，以及其他分支也都开始迅速开展研究。这些标志着智能控制已从研制开发阶段转向应用阶段。
1.3快速发展阶段
20世纪80年代末，人工智能开始逐步向多技术、多方法的综合集成与多学科、多领域的综合应用型发展，人工智能进入了快速发展阶段。人工智能既然是多个自然科学和社会科学交叉的结晶，那么每一个学科的研究成果都可以成为另外一个学科的研究基础或辅助手段。可以预见，作为创新思想的源泉，学科交叉将催生更多的研究成果，学科交叉也必将孕育人工智能未来的大突破。对于人工智能学科整体而言，要有所突破，需要多个学科合作协同，在交叉学科研究中实现创新。
2 当前的研究和市场应用
艾瑞《2015年中国人工智能应用市场研究报告》，从“发展现状”“应用现状”“发展前景及市场机会”三方面对目前国内人工智能应用市场做出分析判断，并对未来国内外人工智能市场的发展做出预测。报告透露，以BAT为首的互联网巨头已在人工智能领域布局，同时，上百家创业企业开始渗透并构架起产业基础层、技术层、应用层，形成产业链模型。
3 人工智能与人的智能对比
3.1第一回合：人类险胜
人与计算机的对抗可以上溯至20世纪70年代，最早是计算机技术人员在实验室一种休闲娱乐。1996年2月，由IBM开发的超级电脑深蓝（Deep Blue）挑战国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，在经过7天的比赛之后，深蓝以2∶4的失败告终。这是历史上第一次由人工智能挑战世界顶级棋类选手，深蓝输了比赛，却引起全球对人工智能发展的高度关注，这台冷冰冰的机器在比赛中并没有让世界冠军好受，卡斯帕罗夫虽然最终赢得比赛，但也宣告了人机对抗中人类胜利的历史的结束。
3.2第二回合：人类完败
1996―2016年的二十年，人类与机器之间进行了三次标志性的竞赛，均以人类失败告终。1997年，IBM深蓝再次挑战卡斯帕罗夫，并以3.5∶2.5的优势赢得比赛，成为首个在标准比赛时限内击败国际象棋世界冠军的电脑系统，同时也标志着人机智力对抗中，机器已经实现逆转。
2011年，IBM开发的集成服务器沃森（Watson）参加美国《危险边缘》，并最终击败最高奖金得主鲁特尔和连胜纪录保持者詹宁斯，获得了100万美元奖金。这是人工智能在综艺节目上第一次击败人类选手获得最高奖金。相对于深蓝，沃森需要处理的信息更加复杂，尽管在一些提示信息相对较少的问题面前表现明显不如人类，但是依靠强大数据处理能力和运算速度上的优势，战胜人类。
然而这一切到了2016年，发生了改变。2016年伊始，谷歌宣布其伦敦子公司Deep Mind开发的AlphaGo机器人以5∶0大胜欧洲围棋冠军樊麾，随后又以4∶1比分战胜世界冠军韩国围棋国手李世石。2016年底，AlphGo化名Master在围棋网络平台上所向披靡，将中日韩的一个个顶尖棋手斩于马下，取得了60连胜辉煌战果。因为围棋是迄今为止最复杂的棋类游戏，那么机器能够在围棋上战胜人类顶尖选手则意味着至少在棋类游戏上实现了对人类的全面超越。
3.3第三回合：休战、共赢
无论是深蓝、沃森还是AlphaGo，其研发的目的远不止赢得一场比赛那么简单。IBM早已将深蓝和沃森系统应用于药物研发、金融风险计算等领域。至于输给深蓝的卡斯帕罗夫，也并没有因为失败而从此一蹶不振，相反他又拿下了几乎所有著名的国际象棋比赛的冠军，最后退出国际象棋界后，转身又进军政界。输给AlphaGo的李世石从此人气大涨，参加了各种访谈和综艺节目，围棋在韩国年轻人中进一步升温。虽然人机大战在比分上表现为人类的完败，但最终的结果是：双方都从中受益。
4未来发展方向
虽然人工智能有二十多年的发展历史，但仍然处于研究阶段，它仍然面临一些问题。人工智能的发展是力求让智能系统做出自己的决定。深度学习是机器学习的新浪潮，也是人工智能发展的一个里程碑，虽然深度学习已经在语音识别、图像识别等领域小试身手，但客观上讲还处于襁褓阶段，无论是理论研究还是工程化都还面临巨大的难题。谁也不能保障深度学习在未来能否成为人工智能最基础的方法，也许会有新的更好的技术替代深度学习，但是可以肯定的是，人工智能的梦想不再遥远，机器将在不久的将来像人类一样思考。
5结语
人工智能是社会发展的需要，也是社会发展的必然产物。伴随着人工智能的发展，一方面学科在不断细分，高度分化，另一方面，学科在不断融合，呈现出交叉和综合的趋势。在备受关注的机器人领域，人工智能也具有无限的发展空间，虽然现在机器人的发展已经让人瞩目，但是相信人工智能会给我们带来更加震撼的成果。
对人工智能的研究是人类一直以来的愿望，同时也是一项极其具有挑战性的研究学科，和其他研究一样，必定障碍重重，但是有信心与毅力恰好是人类胜过人工智能的一个方面，所以我们要敢于挑战，敢于创新，让人工智能取得新的突破性成就。
参考文献：
[1]于新生，刘德华.控制理论与人类智能[J].周口师范学院报，2006，23（2）：65-67.
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人工智能趋势报告范文3
2016年是世界围棋界极不寻常的一年，3月份在“阿尔法围棋”（AlphaGo，一款围棋人工智能程序）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石之间展开的一场人机大战中，“阿尔法”的胜出震惊全球。7月份世界职业围棋排名网站公布了最新世界排名：“阿法围棋”以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一。
2016年12月29日到2017年1月4日，一个名叫 “Master”的神秘网络围棋手横扫中、韩、日围棋界。它凭借惊人的稳定性一路高唱凯歌，获胜60场，没有败绩。最终神秘的“Master”揭开了庐山真面目，宣布自己就是“阿尔法围棋”。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿尔法围棋”，成为第一个不借助让子，在全尺寸19×19的棋盘上击败职业围棋棋手的电脑围棋程序，其特点是摈弃了人类棋谱，只靠“深度学习”的方式成长起来挑战围棋的极限。
围棋是人类最具智慧的竞技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）研发是人类最具挑战性的科技探索。人机大战的经典对决将被同时载入围棋史册和科技史册。它的意义已经远远超出围棋本身，人们热衷谈论“阿尔法围棋”更多是出于对AI技术的关切。从诞生到日益成熟，AI理论和技术的应用领域在不断扩大，不知不觉间渗透到人类当代生活的各个方面。AI时代，互联网、金融、医疗、教育、物流、娱乐、传媒等行业都在加速自己智能化的进程。可以想见，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 而与此同时，人类命运和机器智慧的冲突与共存，已经由人机大战开始不断升温。
“人工智能百年研究”项目
2014年秋季，美国斯坦福大学开启了“人工智能百年研究”（AI100）项目。这是一个超大型长期项目，该项目发起人――美国人工智能发展协会会长、前微软研究员埃里克・霍维茨博士表示，“我们的职责是研究人工智能在2030年前对人类社会生活方方面面所产生的影响，尤其是在北美地区”，而“研究的核心是，人类不能丧失对人工智能的控制能力”。 “人机大战”
2016年9月1日，“人工智能百年研究”项目的第一项成果《人工智能与2030年的生活》。这是一份试图定义北美城市在未来10多年间将要面临的可以模拟人类行为的计算机和机器人系统 （即人工智能）问题的报告，涉及交通、家庭/服务、健康医疗、教育、低资源社区、公共安全与防护、就业、娱乐等关注领域，目的是推动相关政策的制定。业内人士认为，工业界和学术界目前正在联手倒逼政府出台人工智能的相关政策，希望可以获得更大力度的资金和法律扶持。
《人工智能与2030年的生活》所列举的关注领域，均面临着人工智能的影响和挑战。例如开发安全可信赖的硬件的困难（交通工具和服务机器人），获得工作信赖的困难（低资源社区和公共安防），对劳动力可能被边缘化的担忧（就业和职业），以及人际交往减少带来的社会副作用（娱乐）等等。
1.交通：自动驾驶的汽车、卡车、无人机投递将改变城市里的工作、购物和休闲娱乐模式，但需要增加可靠性、安全性和用户接受度，并根据新的交通模式改进当前的相关法规和基础设施。
2.家庭/服务机器人：现在进入家庭的扫地机器人或特种机器人能够为家庭和工作场所提供清洁和安保服务，当务之急是技术方面的挑战和机器人成本过高的问题。
3.健康医疗：个人健康监测装备与手术机器具有极大的发展潜力，人工智能软件将最终对某些疾病自动进行诊断和治疗。目前的关键是获取医疗从业者的信任。
4.教育：互动辅导系统在帮助学生进行语言、数学以及其他技能的学习方面已经发挥出作用，自然语言处理的发展将为这一领域的应用带来全新的方式。当务之急是教育资源分配不均的问题，以及教、学双方直接互动的减少会带来哪些消极影响。
5.低资源社区：投资最新技术领域有助于更充分地发挥人工智能的优势，比如避免铅污染和改进食品分配等，重要的是让公众参与进来以增强相互信任。
6.公共安全与防护：利用相机、无人机和软件进行犯罪模式分析，应用人工智能技术来降低人类判断的主观偏见，与此同时在不侵犯个人自由和尊严的情况下增强安全性。目前需注意的是如何保护隐私和避免固有偏见。
7.就业和职业：随着全球经济的快速发展，传统岗位开始被新岗位取而代之，有关人类如何适应这种新变化的相关工作需要立即展开，比如如何妥善处理劳动力下岗以及人工智能对新工作岗位不适应的问题。
8.娱乐：内容创建工具、社交网络和人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织和分发模式。但问题是新的娱乐方式如何在个人价值和社会价值之间取得平衡。
《人工智能与2030年的生活》在回顾发展历程和展望发展趋势时指出，人类正加速在人工智能领域的研究，试图建立一个能与人高效协作的智能系统。其中最重要的是机器学习的成熟，它受到了数字经济崛起的部分影响――数字经济为机器学习提供了大量数据。此外其他影响因素包括云计算资源的崛起，以及消费者对语音识别和导航支持等技术服务的需求。研究人员认为，不管是从基本方法上还是应用领域，包括大规模的机器学习、深度学习、增强学习、机器人、计算机视觉、自然语言处理、协作系统、众包和人类计算、算法游戏理论和计算的社会选择、物联网、神经形态芯片在内的研究趋势，共同促进了人工智能研究的热潮。
这份报告试图严肃地讨论这样一个问题：如何更好地引导人工智能来丰富和服务于人类生活，同时推动和激励这一领域的创新。因为人类目前并不能清晰而完美地预测未来的人工智能技术及其影响，所以一定要对相关政策进行评估。未来几年公众在交通和医疗等领域内应用人工智能的机会日渐增多，因此必须以一种能构建信任和理解的方式将其引入，确保在尊重人权和公民权利，保护隐私和安全，维护广泛而公正的利益分配等方面措施周备。 世界经济论坛说，机器人和人工智能到2020年可以取代510万个工作岗位。
研究人员指出，传统的人工智能范式已被数据驱动型范式成功取代，对于定理证明、基于逻辑的知识表征与推理这些程序的关注度在降低。作为20世纪七八十年代人工智能研究的一根支柱，规划（ Planning ）强烈依赖于建模假设，难以在实际应用中得到满足；视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图，正让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法；还有曾颇受欢迎的贝叶斯推理和图形模式，在数据和深度学习的显著成果前也显得相形见绌。在未来15年中，针对人类意识系统开发，按照能够互动的人类特点进行建模和设计人工智能系统成为人们的兴趣点。在考虑社会和经济维度的人工智能时，物联网型的系统变得越来越受欢迎。数据驱动型产品的数量及其市场规模将会扩大。
“为机器人安装‘死亡开关’”
2017年1月，欧洲议会法律事务委员会召开会议，呼吁制定“人类与人工智能/机器人互动的全面规则”。议公布的报告对机器人可能引发的安全风险、道德问题、对人类造成的伤害等情况进行了讨论，探讨是否需要为机器人安装“死亡开关”、研究机器人抢走人类工作的应对措施等等，要求欧盟为民用机器人制订法律框架。专家认为，这或将是首个涉及管制机器人的立法草案，将有利于人类应对机器人革命带来的社会震荡。
会议认为，人工智能和机器人发动的新工业革命可能影响到所有的社会阶层。机器人可能创造无限的繁荣，与此同时将影响人类未来的就业情况。机器人取代人类在许多行业是大势所趋。在德国，每1万个雇员中就有301个是工业机器人。报告要求欧盟委员会对各国民众的就业情况进行调查，重点关注极易被机器人取而代之的职位。如果机器人成为职位“杀手”，欧盟各成员国应考虑为国民提供基本的生活保障。埃里克・希尔根多夫是一名德国法律教授，他非常认同欧洲议会讨论的这项议题。“这不仅在政治上是可取的，从法律角度也是必要的，这样我们才能及时应对机器人革命带来的社会震荡。”他指出，“即使是银行顾问、教师和记者等要求严格的职业，未来也无法在这场科技洪流中幸免。”
会议强调，因为人工智能在几十年内可能超越人类的智力，将对人类控制机器人构成挑战。随着机器人自我意识的崛起，甚至可能威胁人类的生存。近年来，机器人“杀人”的事件时有发生：2015年6月，在德国大众汽车公司，一名工人安装机器人时反被它抓起推向金属板压死；2016年6月，美国一家汽车零件生产商的一名女员工正在修理出现故障的机器人时，它突然启动，将修理女工活活压死。
报告参照美国科幻小说作家艾萨克・阿西莫夫提出的“机器人学三大法则”，将其作为立法框架，对机器人自我意识觉醒后的行为规范做出规定。“机器人学三大法则”包括： 1.机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。2.机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一法则。3.机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二法则。由于规则无法转化为代码，欧洲议会正在着手建立一个针对机器人和人工智能研发的机构，为设计、生产和操作机器人的人员提供技术、伦理和监管方面的专门知识等。
报告还提出：1.在设计新型机器人时，设计师应该尊重人类的基本人权，事先获得道德研究委员会的批准。2.必须为机器人注册，以便在调查事故时查找涉事的机器人。3.确保机器人安装有“死亡开关”，可以随时被关闭。4.机器人不能对使用者造成“身体或心理伤害”。如果酿成事故，机器人不能逃脱责任。机器人所负担的责任应该与其接收的实际指令及其自主程度相对应：它的学习能力和自主性越高，那么人的责任就较低；倘若它“受教育”的时间越长，教它的“老师”负的责任就越大。报告还指出，机器人的生产商或拥有者将来需要购买保险，来承担机器人可能造成的损失。
人类与机器人的关系将会引起一场涉及私隐、尊严和安全的大讨论，在欧洲议会投票赞成立法之前，各成员国政府将对此做进一步的辩论和修正。
“机器人应当纳税”
英国牛津大学近期一项调查结果显示，今后数十年间，自动化改变生产线的速度将超过20世纪。在经济合作与发展组织（OECD）成员国，57%的工作岗位有被自动化取代的风险。英国中央银行英格兰银行预测，在自动化浪潮中，危在旦夕的英国工作岗位多达1500万个。美国白宫2016年预测，机器人取代时薪低于20美元以下岗位、介于20～40美元岗位和时薪40美元以上岗位的概率分别为83%、31%和4%。
在美国微软公司创始人比尔・盖茨看来，为暂时性减缓自动化蔓延速度，很有必要向企业为雇用机器人员工而征税，税单将是阻止机器人取代人类工作岗位的杀伤性武器。如果机器人将大范围取代人类工作岗位，那它们至少应为此买单。“目前一个人类员工在工厂中创造了5万美元的价值，这个价值会被征税。人类员工需要缴纳各种税，如所得税、社会保障税以及其他税款。如果一个机器人在工厂做与某个工人同样的事情，我们也应按同等水平向它征税。”
盖茨同时认为，尽管一些工作岗位可能被机器人取代，但人们可以在那些所需技能是机器人无法复制的领域里继续工作。世界需要抓住机遇解放劳动力，让人们从事更好的工作，例如关爱老人和帮扶特需群体。在这些领域，人类具有独特的同情心和理解力。
法国社会党总统候选人伯努瓦・阿蒙也呼吁法国对机器人征税，部分税收用于补贴全民基本收入保障。越来越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自动化引发的大范围失业。而反对机器人税的人士则持这样的观点：自动化即使在短期也可以借助提高生产率创造新的就业岗位。
“人类需要成为‘半机器人’”
美国特斯拉汽车公司首席执行官伊隆・马斯克在2017年2月13日迪拜举行的 “世界政府峰会”上表示，未来20年，驾驶人员的工作将被人工智能所颠覆，之后全球12%～15%的劳动力将因为人工智能而失业。“从技术角度讲，最迫切的影响会来自自动驾驶汽车。它到来的速度将远快于人们的预期，当然它会为人类提供极大的方便。”
人工智能趋势报告范文4
关键词：智能制造；关键技术；政策建议
一、当前经济形势下智能制造发展宏观分析
1.基础技术的应用和发展
随着我国需求市场的蓬勃发展，一大批企业的快速跟进，使我国在计算机视觉、中文语音识别和无人驾驶等典型应用方面进入全球前列，具备了加速发展的市场条件和产业基础。在新一代信息技术接力式创新的驱动下，万物互联和智能化趋势越发明显，预计2035年全球联网设备数量将突破千亿件，将快速推动智能制造快速发展。近年来在算法、数据和算力三方面的突破下，新一代人工智能开始成为新的竞争焦点。人工智能在看、听、理解等关键指标上已经媲美甚至赶超人类。在机器识别图像、语音和自然语言等开始广泛应用，类似技术已广泛嵌入呼叫中心、客服系统、智能助手、聊天机器人等产品中。人工智能蕴含着无可估量机遇，各路企业争相涌入布局。从2013年到2017年，全球人工智能投资事件从310件增长到1349件，投资额从17亿美元增长到152亿美元，安防、医疗、交通、制造等数据丰富的行业成为重点投资领域。
2.我国智能制造发展情况
随着我国智能制造发展的快速推动，依托用户规模、应用场景、风险资金和科技论文等优势，我国在一些基础技术的应用方面进入全球前列，一大批骨干企业快速发展，在智能制造产业各个环节积极布局，为我国智能制造的快速发展，实现弯道刹车提供有利条件。数据资源是发展人工智能的关键要素，主要来自用户和联网设备。从用户数看，到2017年底，我国有3.49亿固定宽带用户，是美国的3.5倍，占全球38%。从数据量来看，我国已占全球13%，据高盛报告预测，随着用户数和在线时长增长，这一指标到2020年预计提升至20%—25%。我国有用户规模的先天优势。我国有近4亿的年轻用户，他们对新科技、新产品的接受度比较高，所以广泛的行业分布、多样的用户需求为拓展人工智能应用提供了广阔市场。在这一轮人工智能刚兴起时，国内一批公司深耕计算机视觉技术，目前从算法水准和应用情况看，人脸识别、安防监控等领域已获得全球认可。总体上，智能应用开始进入快速扩展期，我国有望在更多领域形成自身优势。
二、我国智能制造发展当前阶段面临的问题
1.芯片产业发展有待提升
高端芯片产业的发展是智能制造的重要前提，但是芯片关键技术方面还有很大的提高空间，目前处于“受制于人”的情况。当前芯片产业关键技术方面美国还是占主导地位，首先，图形处理芯片方面，英伟达、超威和英特尔三强主导市场方向。其次，可编程逻辑阵列芯片方面，赛灵思和英特尔两强主导市场。第三，专用集成电路(ASIC)芯片方面，谷歌的张量处理芯片(TPU)性能优势明显。目前，由于价格和关键技术的制约我国还处于芯片进口阶段，孙然有部分企业可以进行芯片的定制，但是由于资本投入和商业化推广的弊端还处于初级阶段。
2.人工智能的基础技术依旧不能形成单独生态体系
人工智能的算法框架依附于国外巨头开源生态体系。当前我国人工智能产业必须降低人工智能产品或应用开发成本，进而吸引世界各地开发者入驻生态。从高盛报告看，谷歌Tensorflow算法框架聚集了6.8万名明星开发者；而百度Pad-dlePaddle平台仅有5330位，不到前者1/10。我国当前大部分都机遇谷歌的基础算法框架进行开发，很难自主建立内生性的生态系统。3.专业技术人才的缺失异常严重智能制造的重要核心就是专业技术人才的集聚，但是我国智能制造相关人才总量和人才结构上还处于比较落后的阶段。如全球最大招聘网站领英2017年《全球AI领域人才报告》显示，全球人工智能人才数量190万人，其中美国85万人，我国5万人，位列印度、英国、加拿大、澳大利亚、法国之后，排第七位。从专业化人员从业时间来看，与美国相比我国专业化从业人员，从业超过十年以上的不足40%，而美国却超过了70%，我国大部分关键技术人员和管理人员都是海外引进，我国在智能制造的核心技术方面，尤其是人工智能的底层算法方面与美国还是有很大的距离。
4.我国关键技术创新相关的政策法规落后于技术创新的需求
数据开放、隐私管理、算法歧视、网络攻击等方面需要新的监管法规。以智能影像诊断为例，美国2017年采取先上市后批准的模式助推产业创新；我国则按照医疗器械监管，要求经过器械检测、临床评测、器械技术审批、政府发放批文等四个环节，企业反映总耗时30个月，且准入制度、收费模式、医保对接等尚是空白。所以，首先数据开放是我们必须要解决的问题，我国政府数据开放排名全球靠后，而在科技巨头之间创建标准统一、跨平台分享的数据生态系统要落后于美国。其次数据隐私管理方面问题，海量数据的采集不可避免涉及个人隐私，如何避免滥用是各方关切点。最后是网络攻击问题，防御网络攻击、保障安全是客户最为关心的主要问题。
三、推动我国智能制造发展的路径及建议
1.建立核心技术研发标准，加大产业上下游衔接
我国智能制造虽然全面推广，但是在芯片产业方面还是短板，想要借助人工智能的机会实现弯道超车必须要放长战线，做好基础研发工作。我国消费市场具有一定的优势，要做好开放合作的准备，加强学习的强度，缩短学习的周期。避免资金、人才等资源的浪费，推进强强联合，鼓励走差异化技术路线。优化产业链条，加强上下游的衔接，利用好国内良好的消费市场，产业链相关企业要积极抓住这个机会，积极实现商业化应用。
2.建立标准化产业链条平台
积极累计专业化技术成果，虽然我国在机器视觉算法方面也走在全球前列，但没有完整商业化生态体系，要快速构建原生的算法构架和标准化平台。要借鉴PC互联网时代win-dows操作系统主导生态、移动互联网时代安卓主导生态的经验做法，支持组建产业联盟构筑生态搭建算法框架。政策上支持构建算法构架，兼容多平台应用，抓住机会提升我国基础技术平台的应用和研发水平。并且要建设以人工智能为基础的公共数据资源库、标准测试数据集，为评估算法效能提供评价基准。
人工智能趋势报告范文5
企业纷纷拥抱“智能+”
“在今年年底的时候，您接到一个电话，听起来服务很好，不一定是人，可能是人工智能通过外呼打电话，完全跟人类一样的思考模式和声音，让人分辨不出来是人工智能，还是真正的人。”在近期举行的第二届世界智能大会上，京东集团董事局主席兼执行官刘强东说。
刘强东介绍，京东发展人工智能客服已有6年时间，50%以上的服务是由背后的机器人帮客户提供服务的。特别是客户在使用在线交流工具的时候，90%是利用人工智能技术。“第二代人工客服已经可以精确地对人的情绪进行感知，客户是高兴不高兴，感知非常精准。”
除此之外，京东还把人工智能广泛应用于各个领域。刘强东介绍，京东有57%的产品订单从采购到库间的调拨、销售的预测全部是由人工智能处理，根 本没有人管理。“今年年底的目标是实现94%-95%的SKU（库存量单位）全部实现人工智能进行采购、定价、库间的调拨、补货管理。”
刘强东介绍，京东金融自成立之初就使用人工智能，使得客户审核和放款效率大幅提升。“去年我们放出了将近1万亿贷款，所有来贷款的用户，点个按钮1分钟之内可以收到现金。”
京东只是中国企业纷纷“触碰智能”“转型智能”，实现“智能+”的一个缩影。
“今天语音合成可以模仿任何人说任何声音。”科大讯飞董事长刘庆峰介绍，目前科大讯飞的人工智能翻译达到了大学六级口语水平，预计到2019年底可以达到专业八级水平。最新推出的讯飞翻译机2.0，能支持中文与33种语言互译，许多方言也都能翻译成外语。
“我们的财务服务有一个会计机器人。通过采集、传送各种原始的核算数据，机器人服务可以自动进行识别、智能制单，实现自动记账、形成报表、核算 报税数据。”用友网络董事长兼CEO王文京介绍，用友网络借助人工智能技术，在业务和运营流程自动化、知识工作智能化、数据智能等三个层面为企业“赋 能”，一些客户的工作效率得以提升10%到20%。
与此同时，一些企业还积极利用人工智能推荐内容进行内容创作。北京字节跳动科技公司副总裁马维英介绍，借助移动互联网和智能手机，今日头条可以随时给用户提供需要的信息，可以做到精准定位、精准推送、精准推荐，让用户在任何时候都得到想要的信息。
马维英介绍，今日头条已在体育、财经、房产、商品等垂直领域尝试机器写作。“我们借平台上大量的数据训练机器自动写作。目前这类内容占比相对来说比较低，但是我相信在未来数年，这种机器创作生成的内容会不断增加。”马维英说。
除此之外，人工智能产业正与制造业深度结合，“智能+制造业”成为重要发展趋势。
“TCL目前已经和谷歌、百度、讯飞、腾讯、商汤等人工智能领先企业合作，研发了能够调度多种人工智能技术的开放式平台，推出一系列搭载智能语 音识别AI的人工智能电视和智能AV产品，为用户提供了多种智能服务体验。”TCL集团董事长、CEO李东生介绍，今年第一季度，TCL智能电视在海外市 场持续保持强劲势头，销量同比大幅增长51%。
李东生举例说，“比如华星光电是TCL旗下智能化生产水平最高的产业，目前已经实现了制造、管理和决策等全流程的数据化、自动化及一定的智能化。通过实现智能制造，华星全面提升了生产运营效率，使成本降低25%、产品研发周期缩短30%、生产效率提高25%。”
产业迈向集聚发展
工业和信息化部副部长陈肇雄介绍，截至2017年底，我国人工智能相关企业达到2000多家，人工智能核心产业规模超过180亿元，相关产业规模达到2200亿元。人工智能产业在长三角、珠三角、京津冀三大城市群呈爆发式增长，初步形成了产业聚集的发展态势。
丰富的应用场景与人工智能技术正形成互相促进的“良性循环”。中国科协主席万钢认为，中国新一代人工智能在图像识别、语音翻译、行为分析等方面 已经进入了世界前列；在智能机器人、无人商店、机器翻译、共享汽车、自动驾驶等行业的新产品世人瞩目；在城市规划、智能交通、社会治理、卫生健康、农业科 技和国家安全等领域的应用各具特色。
爱波瑞集团董事长王洪艳认为，目前人工智能与精益管理正为制造业赋能。物联网、自动化领域的最佳应用，无一不是在全价值链精益化的基础上进行的数字化、智能化延伸应用。
华为技术有限公司云BU副总裁陈崇军认为，目前我国人工智能的创新主要是集中在应用创新上。应用创新的核心就是帮助企业处理海量数据，通过行业 专家的训练调优，解决实际问题、产生实际效果。人工智能在企业中的广泛使用可以帮企业管理解决重复劳动自动化的问题、降低管理成本，可以对经营过程中的不 确定性和模糊性进行智能识别和智能决策。
陈肇雄认为，人工智能作为新一轮产业变革的核心新动力之一，成为产品制造业高质量发展关键支撑。
中国工程院院士徐南平等业内人士认为，新一代人工智能技术不断突破和广泛应用，不仅将创造智能化的新需求、新产业、新业态、新应用，而且全面改造经济活动的各个环节，将为我国建设现代化经济体系、实现高质量发展提供支撑。
发展短板亟待解决
与此同时，许多业内人士认为，在看到我国人工智能产业长足进步同时，我国人工智能产业已暴露的问题也需引起关注，需解决“应用强、基础弱”“功能强、防护弱”等问题。
第二届世界智能大会上的《新一代人工智能科技驱动的智能产业发展》报告显示，截至2017年6月，中国累计获得1.57万项人工智能领域的专利，居世界第二。报告同时显示，我国77.7%的智能企业分布在应用层，基础层和技术层企业占比相对偏低。
首先，人工智能技术仍处初级阶段，高端人才培养上仍处劣势。陈崇军认为，人的智能包括识别、理解、推理和判断，人工智能目前只是在某些识别领域 具备了人的能力，适合于具体的特定场景，特别是语音识别、图像识别、翻译等方面。相比人而言，它确实处于初级阶段，只能在已知环境、目标明确、行动可预测 的环境下使用。
美国辛辛那提大学教授李杰说，当前，全世界人工智能人才缺乏，美国保守估计缺乏20万相关人才，而中国的缺口或达100万。由于合格AI人才培 养所需时间高于一般IT人才，缺口很难在短期内得到有效填补。阿里巴巴董事局主席马云也表示，迈向人工智能时代，专业人才是中国和世界共同欠缺的，中国的 人才培养方式亟待转变。
其次，底层技术革新恐被“甩在后面”，“缺芯少魂”极易被“卡脖子”。
徐南平认为，我国人工智能的基础研究还比较薄弱，在基础理论、核心算法以及关键设备高端芯片重大产品与集成，技术材料、元器件、元件等方面有较大的差距。
王文京认为，近年来，我国人工智能产业在应用层面发展较快，产业在企业数量和整体规模上和最发达国家虽有一定差距，但更重要的差距在最底层的理论和技术方面。
《新一代人工智能发展白皮书（2017）》认为，国外企业正凭借领先的技术优势展开全产业链布局。目前，基础层产业的核心技术大部分仍掌握在国 外企业手中，为我国企业自主开展研发带来了不利的壁垒封锁。当前，国内企业及科研机构进一步加强了对传感器、底层芯片及算法等基础层技术的研发力度，以寒 武纪、深鉴科技、云知声为代表的一批国内初创企业在智能芯片和算法模型方面已推动展开相关研发工作，已取得了一定的技术积累。
在人工智能芯片由非定制化向定制化方向发展的过程中，中国仍有被“甩在后面”的风险。曙光信息产业有限公司总裁历军说，我国似乎在一些人工智能 的算法方面不算落后。但人工智能技术的基础是一套先进的面向未来的计算系统，面向未来，中国的人工智能技术的发展基础、硬件、芯片以及它的编程环境可能会 再次出现需要更多依赖国际企业的情况。
中国工程院院士倪光南认为，核心技术是我们最大的“命门”。短期来讲能够从市场上买到一些硬件软件，但是这有可能被人“卡脖子”。大量智能设备出来以后，必须要重视安全性。
紫光集团有限公司董事长兼首席执行官赵伟国说，即使是在智能世界，产业也是脆弱的。“中国要在基础科技领域建立起强大的产业基础。”
第三，“万物皆可互联”带来网络安全风险。
人工智能趋势报告范文6
[关键词]人工智能；计算机网络；网络安全；网络管理
中图分类号：TP393；TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）21-0394-01
0引言
随着科技的进步，人们对计算机网络的需求在不断的发生变化，单纯的数值计算与问题求解功能已经无法满足人们对计算机网络的要求，计算机要提供更为智能化、人性化的服务工作，是计算机及网络技术高速发展环境下，人们给计算机网络提出的新要求。目前计算机网络存在的问题，尤
其是安全方面的问题，也在强调人工智能在计算机网路技术中应用的必要性。
1 计算机网络技术存在的问题
随着计算机应用范围的不断扩大，网络信息的安全问题越来越受到人们的关注，网络控制和网络监视成为了用户在应用网络管理系统中最为关注的两大功能，但网络控制和网络监视功能的正常发挥，要建立在信息的获取与处理及时准确的基础上，通过网络传输的数据大多具有不规则性、不连续性的特点，而早期的计算机只能实现数据的逻辑化分析以及处理，无法实现数据真实性的判断，要从大量的信息中筛选出真实有效的信息，需要计算机网络具有智能化。计算机应用深度和广度上的发展，使得用户的安全信息需要网络安全管理提供可靠的保障，软件开发技术的发展和网络犯罪的增多，使得计算机如果不具有较为灵敏的观察力以及迅速反应的能力，则较难真正的遏制侵犯用户信息安全的各种违法行为，要想真正实现网络的安全管理，就要依托人工智能技术建立起反应灵敏、科学完善的智能化的管理系统，实现数据的自动收集、运行故障及时诊断以及性能、趋势的在线分析等，当计算机网络发生故障时，能够准确快速的做出反应，并采取相应的措施使计算机网络系统恢复正常。人工智能就能够实现在计算机网络内建立起科学完善的网络防御系统和管理系统，确保用户各类网络信息的安全。
2 人工智能在计算机网络技术中的应用
人工智能在计算机网络中的应用，较大程度上满足了人们希望计算机能够为使用者提供更为智能化、人性化的服务
的需求，计算机网络的智能化需求主要体现在智能化的人机界面、智能化的信息服务、智能化的系统开发以及支撑环境
三个主要的方面，这些需求全面推动了人工智能在计算机网络技术中的应用进程，尤其是人工智能在系统的管理与评价、网络安全以及智能人机界面等主要方面的应用。
2.1 人工智能在网络安全管理中的应用
人工智能在计算机网络技术中的应用非常广泛，在网络安全管理的领域内，人工智能的主要应用体现在三个方面，智能防火墙技术，入侵检测技术，智能型反垃圾邮件系统对用户邮箱所具有的保护功能。
智能化防火墙系统与其他的防御系统存在较大的差别，智能防火墙是采用智能化的识别技术，例如记忆、统计、概率以及决策的方法来对数据进行识别和处理，减少了计算机在进行匹配检查过程中所要进行的庞大的计算，提高了针对网络有害行为的发现效率，实现对有害信息的拦截以及限制访问等功能；智能防火墙系统的安检效率要明显的高于传统的防御软件，有效的解决了普通防御软件发生较为普遍的拒绝服务共计问题，有效的遏制了病毒的传播以及高级应用的入侵。
入侵检测是计算机网络技术安全管理的重要环节，也是保证网络安全最具有关键性作用的环节，是防火墙技术核心组成部分。计算机网络系统入侵监测功能的正常发挥，将直接影响着系统资源的安全性、保密性、完整性以及可用性。入侵检测技术主要是通过数据的采集筛选、数据的分类以及处理等形成最终的报告，及时的向用户反映出网络信息当前的安全状态。目前，人工智能较广泛的应用于专家系统、模糊识别系统以及人工神经网络等系统的入侵检测工作中。
智能型反垃圾邮件系统是运用了人工智能技术所研发出的针对垃圾邮件的防护技术，该技术可以在小影响客户信息的安全性的基础上，对客户的邮件进行有效的监测，对邮箱内的垃圾邮件进行开启式的扫描，并向客户提供针对垃圾邮件的分类信息，提醒用户及早处理可能危害系统或对自身小利的信息，从而保证整个邮箱系统的整体安全性。
2.2 人工智能在网络管理和系统评价中的应用
网络管理方面的智能化发展，主要依赖于电信技术以及人工智能技术的发展。人工智能除了在计算机网络安全管理中的应用外，还可以充分利用人工智能中的专家知识库、问题求解技术，实现计算机网络的综合管理。网络的动态性以及瞬变性给网络管理工作增加了难度，使得现代化的网络管理工作也向着智能化方向上发展，专家级决策和支持方法就是在人工智能理论基础上发展起来的，并在信息系统管理中得到了广泛的应用，专家系统是种智能的计算机程序，实现将某领域内尽可能多的专家的知识、经验进行积累，并在总结归纳的基础上形成资源录入相关系统，进而可以利用汇集了特定领域内多位专家经验的系统，来处理该领域内其他相类似的问题。就计算机网络的管理和系统评价，就可以通过很多的计算机网络管理内相应的专家系统，来进行网络管理以及系统评价的诸多工作。
3 总结
随着人工智能技术自身的不断完善发展，以及在计算机网络中应用需求的增多，人工智能在计算机网络技术中的应
用会越来越广泛，在促进计算机网络的安全管理工作以及系统评级工作中发挥更大作用。
参考文献：
[1]张凯斐.人工智能的应用领域及其未来展望[J]吕梁高等专科学校学报，2010 （04）
[2]宋绍云.人工智能在计算机网络技术中的应用[J]玉溪师范学院学报，2001（02）
