序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇人工智能與教育的融合范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

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關鍵詞：貿易經濟人才培養大數據與人工智能挑戰

中圖分類號：G71文獻標識碼：A文章編號：1672-3791（2020）06（a）-0028-02

21世紀是一個智能化時代，人工智能與智能系統的不斷發展，成為當今世界各國發展的重中之重。2015年來，人工智能快速覆蓋了我國的各行各業，這些新型行業的出現，一方面給傳統產業、行業和企業帶來挑戰，使得傳統行業開始萎縮，對人才的需求開始下降，而新產業、行業和企業的出現并得到快速發展，因此對人才的需求量逐年增加。這一變革，給高校人才培養帶來了巨大的挑戰和機遇。

1人工智能背景下的貿易經濟專業發展現狀分析

1.1貿易經濟專業辦學與人工智能的聯系很弱

從貿易經濟專業的辦學水平和內容來看，均處于傳統階段，對行業在人工智能方向上的變遷沒有系統的認識和認知性教育，貿易經濟專業的改革勢在必行。

以重慶工商大學為例，貿易經濟專業的辦學與人工智能的結合非常微弱，甚至可以說基本沒有考慮到人工智能與專業辦學的結合。最近三年，重慶工商大學的貿易經濟專業開始探索大數據與專業辦學的結合，苦于師資和其他辦學資源的限制，目前仍處于討論階段。

1.2貿易經濟專業的人才培養仍停留在傳統模式上

從開設貿易經濟專業的高校來看，人才培養模式均未與人工智能、大數據進行緊密結合，這一現狀對專業建設與快速發展的行業之間對現代人才需求之間存在著較大的差距，貿易經濟專業需要加快改革的力度。

1.3貿易經濟專業的課程體系仍未與人工智能結合起來

從課程體系來看，貿易經濟專業的專業類課程設置中不同學校有些差異，標志著各校的專業建設和人才培養有所不同，但是大部分課程設置都是傳統類課程，如西方經濟學、政治經濟學、會計學、貿易經濟學、零售學、消費經濟學、商品學、市場營銷、商務談判、國際貿易、產業經濟學。與人工智能、大數據、數據分析的課程很少出現，傳統課程也未與人工智能進行交叉，或者以多種方式將人工智能、大數據及數據分析嵌入各門課程中。

2人工智能背景下貿易經濟專業發展的機遇

人工智能與大數據的發展勢不可擋，產業體系初具規模，支撐能力日益增強。為貿易經濟專業的未來發展帶來了不可多得的機遇。

2.1人工智能給貿易經濟專業帶來了新的發展方向

無論從流通2025還是從流通4.0來看，人工智能與流通、貿易行業的深度結合形成的新行業，成為未來發展的新趨勢，這些行業的快速發展，對人才的需求，為貿易經濟專業明確了未來的辦學方向。

2.2人工智能給貿易經濟專業的課程體系改革帶來了新方向

開設貿易經濟專業的各高校均有自己的一些課程建設的特征和特色，在科學研究方面，多學科之間互相支持也具備了前提條件，這一先天優勢，給貿易經濟專業進行的課程體系的重構，提供了優越的前提條件。人工智能背景為貿易經濟專業的課程體系重構和改革提供了新的方向，貿易經濟專業可以在專業課程體系設計上，加大大數據與人工智能與貿易經濟課程的結合力度。

2.3人工智能給貿易經濟專業學生就業帶了新機遇

傳統時代貿易經濟專業主要為商貿流通類企業培養高端商貿人才，或者為政府部門、科研單位培養管理和科研型人才。人工智能與各行業的結合，孕育出了一些新的崗位，這些崗位需要高端人才，這些人才不止懂貿易、物流、商務的專業知識，更要懂數據、大數據，尤其是能夠進行數據處理和分析，并等運用大數據進行管理。同時智能貿易、智能零售、智慧商業、智慧物流等行業對新型人才的需求非常緊迫。

因此，貿易經濟專業的辦學需要進行深入的市場調研，全面深入掌握行業發展和人才需求的實際情況，重構人才培養的體系和思路，重新設計專業課程，這是提升人才質量的關鍵。

3人工智能背景下貿易經濟專業發展的挑戰

人工智能+商貿流通的快速發展，以及人工智能在高等教育中的廣泛應用，給高校貿易經濟專業的辦學和未來發展帶來了很大的挑戰，一方面傳統行業的升級換代需要新型人才；另一方面當前高校貿易經濟專業的現有資源的落后制約了教育改革。與此同時，智能化不斷進入課程，對教師的替代力度在不斷提高，這些變化，給高校的專業建設和專業發展帶來了巨大的挑戰。

4人工智能背景下貿易經濟專業發展的路徑

4.1建立適應人工智能+背景下的貿易經濟專業人才培養理念

人才培養的創新首先是理念的創新與形成，貿易經濟專業在人工智能時代的未來發展之路，是從人才培養創新出發，所以首當其沖的是人工智能+的培養理念的形成，根據區域商貿流通業發展與社會對貿易經濟人才培養提出的新需求和高等教育與人工智能的融合發展的新趨勢，在持續深入開展貿易經濟專業人才培養模式的社會調研的同時，深入進行理論研究和實踐探索的基礎上，形成適合本校獨特的人工智能背景下的貿易經濟專業獨特的培養模式。即“大德育理念”“大商科理念”“學科交叉融合發展理念”。

4.2構建人工智能+的人才培養方式與手段

貿易經濟專業的教師和學生面對的是一個瞬息萬變的時代，因此，教師要不斷地跟進行業發展，成為理論的“創新者”，同時還要增加著名企業的管理者和實踐者成為教學團隊成員，來促進貿易經濟專業教學與時俱進，促進科研、教學與社會服務一體化，形成風格獨特的教學內容體系和教學方法，啟發學生多思考，培養學生的創新能力和決策能力。

4.3加強適應人工智能+貿易經濟專業教學的新型教師團隊

教師是教學的最根本資源，是確保教學質量提升的根本性條件，也是推動教學改革的主要力量，貿易經濟專業的一切改革均是基于教師的改革。首先，要加強教師在人工智能方面的學習和提升。其次，我國高等院校的貿易經濟專業教師還要探索信息技術、人工智能如何支持教師決策、教師教育教學、改進教學手段等，推動新技術與教師專業發展有機融合，實行線上線下結合的混合教學。最后，貿易經濟專業教師要充分認識到人工智能技術的廣泛應用，不斷可以促使和推進教師的研究能力，形成新型的教師團隊。

4.4提升學生的在智慧產業中的就業能力

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【關鍵詞】大數據時代；人工智能；計算機網絡技術

引言

科學技術的飛速發展，使計算機網絡成為人們生活和工作的重要組成部分。在計算機應用領域，將人工智能與大數據進行融合，可有效解決計算機網絡管理中安全性的問題。然而，在大數據時代背景下，由于人工智能技術的發展仍處在探索階段，在計算機網絡技術中的應用還存在許多問題。基于此，深度探討人工智能應用優勢，并針對人工智能在計算機網絡技術中的應用提出幾點建議，具有十分重要的意義。

1大數據時代人工智能技術的含義及應用優勢

1.1大數據下的人工智能技術

人工智能作為計算機技術體系下的分支，是一門融合開發和研究為一體，主要作用于開發人類智慧所應用的科學技術。在人工智能不斷發展的歷程中，對于人工智能的探索逐漸延伸至管理學、語言學、社會學等學科，使人工智能能夠更好地接近人類大腦，完成對社會中存在各類要素和信息的采集，并模擬出人腦對圖像和聲音出現的反應。在大數據時代背景下，人工智能可借助大數據內容多和規模大的特征，替代人們完成部分工作，為人們生活和生產提供便利，以進一步增強人們的幸福感。人工智能與大數據的配合，可將人類思考習慣進行數字化處理，并完成對數據的儲存。在未來發展中，人工智能可實現對人類日常生活的復制，實現機械化的自動操作和控制。通過大數據和人工智能的相互配合，可為人類和技術的發展提供更廣闊的空間。1.2大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用優勢在大數據時代背景下，人工智能在計算機網絡技術中應用所體現的優勢，主要體現在以下幾方面：①完成對信息的預測，在計算機網絡運行中，要想提升運轉速度就要及時處理系統中存在的模糊數據，但對于這部分信息價值的辨別存在一定的難度。如依照傳統處理方法會增加系統運行成本，對系統造成影響。在大數據時代人工智能的干預，可依據模糊分析理論更有效辨別信息價值，完成對信息的預見，進而實現計算機網絡運行效率的提高。②增加網絡監管能力，計算機系統的快速發展使得計算機網絡結構日趨復雜，為網絡監管帶來難度。而人工智能的參與可實現對網絡的分類管理，不但提升管理的效果和能力，還為網絡營造更加安全的環境。③人工智能強化數據整合，在人工智能和大數據相互協作下，對于計算機網絡空間中存在的信息進行快速整合，完成對各類資源的有效配置。還可加快資源整合的速度，減少資源的消耗，降低計算機網絡的運行成本。

2大數據時代下人工智能在計算機網絡技術中的應用對策

2.1計算機網絡安全管理中人工智能的參與

①在計算機網絡網絡安全入侵檢測中應用人工智能。在大數據時代下，計算機網絡環境日趨復雜，各類病毒和木馬的入侵可對網絡造成不可逆的影響。而在計算機網絡管理中應用人工智能，可通過對以往入侵情況的分析，建立數據集成的系統，通過數據編碼將入侵特征進行編碼轉換，在系統中儲存完整的信息。一旦計算機網絡出現入侵系統的情況，對網絡安全造成威脅，系統就可依據設定對入侵類型進行辨別，并完成安全處理，保障計算機系統和網絡的安全。②數據挖掘技術在計算機網絡安全管理中的應用。數據挖掘主要是指將網絡從主機會話中分離出來，并通過對網絡控制實現計算的規范化，并將其產生的數據儲存到數據庫中，在遇到網絡風險時就能完成數據的辨別。③人工神經模擬。人工智能的模擬技術可模仿人類大腦的思考和處理邏輯，在網絡運行中，可對噪聲等要素進行識別，并通過檢測，完成對網絡的安全性檢查，提升網絡運行安全性，提升檢測的質量。④危險信息攔截和垃圾處理。在計算機網絡安全管理中，人工智能可在網絡系統中建立智能防火墻，對部分危險信息進行識別，并完成攔截。還可在系統設置訪問權限，提升安全防控的效果。同時，在垃圾處理方面，人工智能和大數據的相互配合，可實現對網絡遺留數據痕跡和垃圾的檢測，快速找到包含病毒的文件，并在人工智能處理模式下完成病毒的處理，消除網絡中存在的安全隱患。另外，人工智能可完成對系統資源的掃描，通過對信息的分析和處理，將數字化數據反饋給用戶，使用戶更加直接地了解計算機網絡的運行狀況，為進一步保障計算機網絡安全提供幫助。

2.2計算機網絡管理系統中人工智能的導入

①系統數據庫技術。在計算機網絡系統中，利用人工智能技術將計算機系統運行的內容轉化為數據，將簡單內容在變為復雜的程序，在運行中對其進行不斷的優化，找到有效的運行方式，實現對系統對有效的管理。這種人工智能和大數據的相互配合，可有效彌補傳統數據加工在內容邏輯性方面的缺陷，并通過數據庫的建立，使得計算機網絡系統在運行速度和儲存空間方面都得到提升。②智能問答技術。在計算機網絡搜索功能中，人工智能技術的參與可使得用戶利用部分有效信息就能獲得海量的資源，提升網絡資源的使用效率。這種智能問答方式主要以簡單指令為核心，通過對關鍵詞的識別在海量數據中快速篩選到相關的資料，獲取到用戶需要的內容。這種工作方式可減少搜索的時間，完成對資源的合理應用。比如，用戶在搜索欄中輸入“流行樂”，當下在音樂市場中流行的樂曲都能顯示出來，并帶出“流行樂”相關的搜索標簽，找到更多相關的信息和數據，減少搜索的時間，并提升搜索的整體質量。③智能技術。計算機網絡系統可完整記錄用戶的搜索數據，并從海量資源中挑選出相關內容，完成對用戶的精準推送，這種服務的機制，可減低用戶大量搜索的時間，并在短時間內找到更有效的相關信息，提升計算機網絡系統的應用效果，帶給人們更多的便利和幫助。

2.3計算機網絡運營系統中人工智能的支持

目前，計算機網絡與行業領域的深度融合，奠定了計算機網絡的發展基礎。同時計算機網絡所支持的各類平臺，可為整體網絡管理工作的開展提供對接渠道，依托于信息傳輸機制，可有效提高數據傳輸的時效性，進一步為行業的發展提供保障。（1）在企業管理方面。大多數企業在運行過程中，將產生大量的數據信息，有價值與無價值的信息將呈現出同步傳輸的模式，計算機網絡系統的應用，則是對此類數據信息進行有效整合與分類，為管理人員提供一定的信息決策支持。人工智能的融合，對于原有的計算機網絡運營系統來講，則可有效建立起一種基于人工智能實現的運算環境，通過大數據技術的價值信息挖掘、神經網絡與模糊網絡的精密算法等，可有效提高數據信息的統計能力，以此來節約企業資金成本的投入。此類人工之能的導入可為企業經濟管理建立一種數據運營框架，在相關信息的輸入下，可按照有序性的運算模式實現數據的分析，進而提高企業自身的運營質量。（2）在教育教學方面。計算機網絡與教育領域的結合，是我國教育改革的一個重要實現載體，通過網絡海量資源的支持，可為學生提供更為全面的信息。例如，以人工智能技術為載體的信息分配機制，其可有效建立起一智能化數據體系，學生通過網絡進行作答時，計算機系統的分配機制可依據學生作答情況，將各類信息進行精準記錄。同時，平臺本身還可依據學生的作答信息進行學習行為方面的預期分析，然后針對某一時間點下數據信息呈現出的異常特性來分析出學生學習行為的發展方向，并將此類信息及時反饋到系統中。通過此類信息的正確界定，可對教師的教學行為以及學生的學習行為等進行有效規范。人工智能的支持下，可令計算機網絡呈現出智能化運作的特性，對于當前信息時代的發展態勢來講，智能化、自動化的運營模式在行業領域中屬于一種必然導向，為此，應針對行業本身的需求，界定出技術的應用形式，以此來發揮出技術應有的價值效果。

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上市公司中，威創股份(002308)聯手百度利用AI技術打造“智慧幼教”，打造智慧幼教行業解決方案，助力產業升級。視覺中國(000681)與百度簽訂了戰略合作協議，將在內容正版化、人工智能領域建立 全面深入合作，將業務延伸至旅游、教育等2C端產業。

鄭商所：調整硅鐵1801合約交易保證金標準和漲跌停板幅度，自2017年12月7日結算時起，硅鐵期貨1801合約交易保證金標準由原比例調整為14%，漲跌停板幅度由原比例調整為8%。

令人震驚！中國私募基金管理資產達到10.77萬億元人民幣。據中國資產管理協會最近報告稱，隨著中國有更多財富流向理財機構，中國私募基金行業管理的財產正在迅猛增長。 這份發表于11月10日的報告稱，今年前10個月內，中國私募基金管理的資產同比增長28%，達10.77萬億元人民幣（1.63萬億美元）。中國股市缺的不是資金，缺失的是信心！

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關鍵詞： 人工智能 足球機器人 人工神經網絡 智能控制

引言

足球機器人系統是一個典型的多智能體系統和分布式人工智能系統，涉及機器人學、計算機視覺[1]、模式識別、多智能體系統[2]、人工神經網絡[3]等領域，而且它為人工智能理論研究及多種技術的集成應用提供了良好的實驗平臺。機器人球隊與人類足球一樣，它的勝負不但取決于機器人本身的性能，而且取決于比賽策略，只有將可靠的硬件與先進的策略結合才能取勝。人工智能技術在足球機器人的平臺上有著重要的作用。從機器人的外觀到機器人最重要的核心部分——控制、決策，都無不起著重要的作用。專家系統[4]、人工神經網絡在機器人的路徑規劃[5]上得到充分的應用。

1.人工智能研究現狀

人工智能[6-8]是一門研究人類智能機理，以及如何用計算機模擬人類智能活動的學科，該領域的研究包括機器人、語言識別[9]、圖像識別、自然語言處理和專家系統等，涉及數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智能學科研究的主要內容包括：知識表示[10][11]、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。

幾乎所有的編程語言均可用于解決人工智能算法，但從編程的便捷性和運行效率考慮，最好選用“人工智能語言”[12]。常用的人工智能語言有傳統的函數型語言Lisp、邏輯型語言Prolog及面向對象語言Smalltalk、VC++及VB等，Math-Works公司推出的高性能數值計算可視化軟件Matlab中包含神經網絡工具箱，提供了許多Matlab函數。另外，還有多種系統工具用于開發特定領域的專家系統，如INSIGHT、GURU、CLIPS、ART等。這些實用工具為開發人工智能應用程序提供了便利條件，使人工智能越來越方便地運用于各種領域。

智能機器人是信息技術和人工智能等學科的綜合試驗場，可以全面檢驗信息技術和人工智能等各領域的成果，以及它們之間的相互關系。人工智能技術中的視覺、傳感融合、行為決策、知識處理等技術，需要使無線通訊、智能控制、機電儀一體化、計算機仿真等許多關鍵技術有機、高效地集成統一。人們在很多領域都成功地實現了人工智能：自主規劃和調度、博弈、自主控制、診斷、后勤規劃、機器人技術、語言理解和問題求解等。

2.人工智能主要研究領域

人工智能的研究領域非常廣泛，而且涉及的學科非常多。目前，人工智能的主要研究領域包括：專家系統、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、智能決策支持系統及人工神經網絡等。下面主要介紹在足球機器人設計、制造、控制等過程中常用的人工智能技術[13]。

2.1專家系統

專家系統是一個智能計算機程序系統，是一個具有大量專門知識與經驗的程序系統，它應用人工智能技術和計算機技術，根據某領域一個或多個專家提供的知識和經驗，進行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復雜問題。專家系統一般具有如下基本特征：具有專家水平的專門知識；能進行有效的推理；具有獲取知識的能力；具有靈活性；具有透明性；具有交互性；具有實用性；具有一定的復雜性及難度。

2.2人工神經網絡

人工神經網絡是由大量處理單元互聯組成的非線性、自適應信息處理系統，采用了與傳統人工智能和信息處理技術完全不同的機理，克服了傳統的基于邏輯符號的人工智能在處理直覺、非結構化信息方面的缺陷，具有自適應、自組織和實時學習的特點。神經網絡在很多領域已得到了很好的應用，但其需要研究的方面還很多。其中，具有分布存儲、并行處理、自學習、自組織和非線性映射等優點的神經網絡與其他技術的結合，以及由此而來的混合方法和混合系統，已經成為一大研究熱點。由于其他方法也有優點，因此將神經網絡與其他方法相結合，取長補短，可以達到更好的應用效果。目前這方面工作有神經網絡與模糊邏輯、專家系統、遺傳算法、小波分析、混沌、粗集理論、分形理論、證據理論和灰色系統等的融合。

2.3圖像處理

圖像處理是用計算機對圖像進行分析，達到所需結果，又稱影像處理。圖像處理技術主要包括圖像壓縮，增強和復原，匹配、描述和識別三個部分。常見的處理有圖像數字化、圖像編碼、圖像增強、圖像復原、圖像分割和圖像分析等。數字圖像處理中的模式識別技術，可以對人眼無法識別的圖像進行分類處理，可以快速準確地檢索、匹配和識別出各種東西，在日常生活各方面和軍事上用途較大。

3.人工智能在足球機器人中的應用

3.1基于專家系統的足球機器人規劃

路徑規劃或避碰問題是足球機器人比賽中的一個重要環節。根據工作環境，路徑規劃模型可分為基于模型的全局路徑規劃和基于傳感器的局部路徑規劃。全局路徑規劃的主要方法有：可視圖法、自由空間法、最優控制法、柵格法、拓撲法、切線圖法、神經網絡法等。局部路徑規劃的主要方法有：人工勢場法、模糊邏輯算法、神經網絡法、遺傳算法[14]等。機器人規劃專家系統是用專家系統的結構和技術建立起來的機器人規劃系統。大多數成功的專家系統都是以基于規則系統的結構來模仿人類的綜合機理的。它由五部分組成：知識庫、控制策略、推理機、知識獲取、解釋與說明。隨著人工智能計算智能與進化算法研究的逐步發展，遺傳算法、蟻群算法等的提出，機器人路徑規劃問題得到了相應發展。尤其是通過遺傳算法在路徑規劃中的應用，機器人更加智能化，其運行路徑更加逼近理想的優化要求。以動態、未知環境下的機器人路徑規劃為研究背景，利用遺傳算法采用了基于路點坐標值的可變長染色體編碼方式，構造了包含障礙物排斥子函數項的代價函數，使得路徑規劃中的地圖信息被成功引入到了遺傳操作的實現過程中。同時針對路徑規劃問題的具體應用，改進了交叉和變異兩種遺傳算子，獲得了較為理想的路徑搜索效率，達到了較好的移動機器人路徑規劃效果。

3.2人工神經網絡在機器人定導航中的應用

人工神經網絡是一種仿效生物神經系統的信息處理方法，其優點主要體現在它可以處理難以用模型或規則描述的過程和系統；對非線性系統具有統一的描述；有較強的信息融合能力。因此在移動機器人定位與導航方面，基于神經網絡的多傳感器信息融合正是利用了神經網絡的這些特性，將機器人外部傳感器的傳感數據信息作為神經網絡的輸入處理對象，從而獲得移動機器人自身位置與對障礙物比較精確的估計，實現移動機器人的避障與自定位。

結語

隨著人工智能技術的進一步研究，足球機器人競賽水平將不斷提高。但就目前情況來看，在現有的基礎上擴大應用的范圍，增強應用的效果，還應主要在人工智能技術上做進一步的研究。專家系統在專家知識的總結、表述及不確定的情況下推理是目前專家系統的瓶頸所在。制造生產的多變復雜性及操作的人工經驗性，使人工智能的應用受到限制。此外，一些工藝參數的定量化實現也不易。隨著技術的飛速發展，人工智能技術也在進一步完善，如多種方法混合技術、多專家系統技術、機器學習方法、并行分布處理技術等。隨著新型人工智能技術的出現，制造業將會更加光明，性能更加優越的足球機器人也不再遙遠。

參考文獻：

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關鍵詞： 人工智能 發展過程 研究熱點 應用領域 未來發展

一、人工智能概述

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI），也稱機器智能，它是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多種學科互相滲透而發展起來的一門綜合性學科。從計算機應用系統角度來看，人工智能是研究如何制造出智能機器或智能系統，實現模擬人類智能活動的能力，以延伸人們智能的科學。人工智能是一門交叉學科，是一門涉及心理學、認知科學、思維科學、信息科學、系統科學和生物科學等多學科的綜合性技術學科，目前已在知識處理、模式識別、自然語言處理、博弈、自動定理證明、自動程序設計、專家系統、知識庫、智能機器人等多個領域取得舉世矚目的成果，并形成了多元化的發展方向。

二、人工智能的發展過程

人工智能經歷了三次飛躍階段：第一次是實現問題求解，代替人完成部分邏輯推理工作，如機器定理證明和專家系統；第二次是智能系統能夠和環境交互，從運行的環境中獲取信息，代替人完成包括不確定性在內的部分思維工作，通過自身的動作，對環境施加影響，并適應環境的變化，如智能機器人；第三次是智能系統，具有類人的認知和思維能力，能夠發現新的知識，去完成面臨的任務，如基于數據挖掘的系統。

三、人工智能的研究熱點

AI研究出現了新的，這一方面是因為在人工智能理論方面有了新的進展，另一方面是因為計算機硬件突飛猛進地發展。隨著計算機速度的不斷提高、存儲容量的不斷擴大、價格的不斷降低，以及網絡技術的不斷發展，許多原來無法完成的工作現在已經能夠實現。目前人工智能研究的三個熱點是：智能接口、數據挖掘、主體及多主體系統。

1.智能接口技術是研究如何使人們能夠方便自然地與計算機交流。為了實現這一目標，要求計算機能夠看懂文字、聽懂語言、說話表達，甚至能夠進行不同語言之間的翻譯，而這些功能的實現又依賴于知識表示方法的研究。因此，智能接口技術的研究既有巨大的應用價值，又有基礎的理論意義。目前，智能接口技術已經取得了顯著成果，文字識別、語音識別、語音合成、圖像識別、機器翻譯及自然語言理解等技術已經開始實用化。

2.數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但是又潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘和知識發現的研究目前已經形成了三根強大的技術支柱：數據庫、人工智能和數理統計。主要研究內容包括基礎理論、發現算法、數據倉庫、可視化技術、定性定量互換模型、知識表示方法、發現知識的維護和再利用、半結構化和非結構化數據中的知識發現及網上數據挖掘等。

3.主體系統是具有信念、愿望、意圖、能力、選擇、承諾等心智狀態的實體，比對象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定的自主性。主體試圖自治、獨立地完成任務，而且可以和環境交互，與其他主體通信，通過規劃達到目標。多主體系統主要研究在邏輯上或物理上分離的多個主體之間進行協調智能行為，最終實現問題求解。多主體系統試圖用主體來模擬人的理，主要應用在對現實世界和社會的模擬、機器人及智能機械等領域。目前對主體和多主體系統的研究主要集中在主體和多主體理論、主體的體系結構和組織、主體語言、主體之間的協作和協調、通信和交互技術、多主體學習及多主體系統應用等方面。

四、人工智能的應用領域

1.專家系統

專家系統是一個具有大量專門知識與經驗的程序系統，專家系統存儲著某個專門領域中經過事先總結、分析并按某種模式表示的專家知識，以及擁有類似于領域專家解決實際問題的推理機制。專家系統的開發和研究是人工智能中最活躍的一個應用研究領域，涉及社會各個方面。

2.知識庫系統

知識庫系統也叫數據庫系統，是儲存某學科大量事實的計算機軟件系統，它可以回答用戶提出的有關該學科的各種問題。知識庫系統的設計是計算機科學的一個活躍的分支。為了有效地表示、儲存和檢索大量事實，已經發展出了許多技術。但是在設計智能信息檢索系統時還是遇到很多問題，包括對自然語言的理解，根據儲存的事實演繹答案的問題、理解詢問和演繹答案所需要的知識都可能超出該學科領域數據庫所表示的知識。

3.物景分析

計算機視覺已從模式識別的一個研究領域發展為一門獨立的學科。視覺是感知問題之一。整個感知問題的要點是形成一個精練的表示，以表示難以處理的、極其龐大的未經加工的輸入數據。最終表示的性質和質量取決于感知系統的目標。機器視覺的前沿研究領域包括實時并行處理、主動式定性視覺、動態和時變視覺、三維景物的建模與識別、實時圖像壓縮傳送和復原、多光譜和彩色圖像的處理與解釋等。機器視覺已在機器人裝配、衛星圖像處理、工業過程監控、飛行器跟蹤和制導及電視實況轉播等領域獲得極為廣泛的應用。

4.模式識別

模式識別就是識別出給定物體所模仿的標本或標識。計算機模式識別系統能夠彌補計算機對外部世界感知能力低下的缺陷，使計算機能夠通過感官接受外界信息，識別和理解周圍環境。模式識別在二維的文字、圖形和圖像的識別方面已取得許多成果，在三維景物、活動目標的識別和分析方面是目前研究的熱點，同時它還是智能計算機和智能機器人研究的十分重要的基礎。此外，人工智能還在機器視覺、組合調度問題、自然語言理解、機器學習、博弈、定理證明等研究應用領域發揮著重要作用。可以說人工智能已深入各行各業，對人類社會作出了巨大的貢獻。

5.機器人

機器人學所研究的問題，從機器人手臂的最佳移動到實現機器人目標的動作序列的規劃方法，無所不包。盡管已經建立了一些比較復雜的機器人系統，但是現在工業上運行的機器人都是一些按預先編好的程序執行某些重復作業的簡單裝置，大多數工業機器人是“盲人”。機器人和機器人學的研究促進了許多人工智能思想的發展。智能機器人的研究和應用體現出廣泛的學科交叉，涉及眾多課題。機器人已在工業、農業、商業、旅游業、空中和海洋及國防等多個領域獲得越來越普遍的應用。

五、人工智能的未來發展

目前絕大多數人工智能系統都是建立在物理符號系統假設之上的。在尚未出現能與物理符號系統假設相抗衡的新的人工智能理論之前，無論從設計原理還是從已取得的實驗結果來看，Soar在探討智能行為的一般特征和人類認知的具體特征的艱難征途上都取得了有特色的進展或成就，處在人工智能研究的前沿。上世紀80年代，以NewellA為代表的研究學者總結了專家系統的成功經驗，吸收了認知科學研究的最新成果，提出了作為通用智能基礎的體系結構Soar。目前的Soar已經顯示出強大的問題求解能力。在Soar中已實現了30多種搜索方法，實現了若干知識密集型任務（專家系統），如RI等。對于人工智能未來的發展方向，專家們通過一些前瞻性研究可以看出未來人工智能可能會向以下幾個方面發展：模糊處理、并行化、神經網絡及其情感。

目前，人工智能的推理功能已獲突破，學習及聯想功能正在研究之中，下一步就是模仿人類右腦的模糊處理功能和整個大腦的并行化處理功能。人工神經網絡是未來人工智能應用的新領域。未來智能計算機的構成，可能就是作為主機的馮?諾依曼型機與作為智能的人工神經網絡的結合。研究表明：情感是智能的一部分，而不是與智能相分離的，因此人工智能領域的下一個突破可能在于賦予計算機情感能力。情感能力對于計算機與人的自然交往至關重要。

根據這些前瞻性研究我們也可以通過想象模擬勾畫出人工智能未來發展的三個階段。

1.融合時期（2010―2020年）

（1）用語言操縱和控制的智能化設備十分普及，像遠程醫療這樣的服務也更為完善。

（2）以計算機和互聯網為基礎的遠程教育十分普及，在家就可以上大學。

（3）在身體里植入許多不同功能的芯片已不新奇。

（4）量子計算機和DNA計算機會有更大發展，新材料不斷問世。

（5）抗病毒程序可以防止各種非自然因素引發災難。

2.自信時期（2020―2030年）

（1）智能化計算機和互聯網既能自我修復，也能自行進行研究、生產產品。

（2）一些新型材料的出現，促使智能化向更高層次發展。

（3）有了高水準智能化技術的協助，人們“定居火星夢”可能性大增。

3.非神秘時期（2030―2040年）

（1）新的全息模式世界將取代原有幾何模式的世界。

（2）人們對一些目前無法解釋的自然現象會有更完善的解釋。

（3）人工智能可以模仿人類的智能，因此會出現有關法律來規范這些行為。

篇(6)

據統計，2017年中國人工智能核心產業規模超過700億元，隨著各地人工智能建設的逐步啟動，預計到2020年，中國人工智能核心產業規模將超過1600億元，年復合增長率將達31.7%。

隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低，越來越多的創業公司加入人工智能的陣營。

2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。

如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。

第一部分人工智能行業發展概述

1.人工智能概念及發展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。

自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。

人工智能發展歷程

2.人工智能產業鏈圖譜

人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。

A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。

B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。

C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。

人工智能產業鏈

資料來源：創業邦研究中心

第二部分人工智能行業巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。

資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理

第三部分機器視覺技術解讀及行業分析

1.機器視覺技術概念

機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。

機器視覺的兩個組成部分

資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理

2.發展關鍵要素：數據、算力和算法

數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。

深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業模式分析

機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。

（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口

這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。

此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國內外基礎算法應用對比

資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口

軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備

從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。

機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。

（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。

（3）新興服務領域的特殊應用

前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。

（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵

機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。

第四部分智能語言技術解讀及行業分析

1.語音識別技術

（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫

語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。

（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流

語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。

（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢

低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。

麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。

在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。

2.自然語言處理（NLP）發展現狀

（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展

深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。

深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。

（2）NLP主要應用場景

問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。

機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。

對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。

（3）創業公司的機遇

1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。

2)應用于垂直領域的自然語言處理技術

避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。

第五部分人工智能在金融行業的應用分析

人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面。基礎層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。

人工智能在金融行業的典型應用情況

資料來源：創業邦研究中心

第六部分人工智能在醫療行業的應用分析

1.人工智能在醫療行業的應用圖譜

人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。

圖 人工智能在醫療行業的應用圖譜

資料來源：創業邦研究中心

2.人工智能在醫療行業的具體應用場景

醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。

虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業分析

1.智能駕駛行業產業鏈

智能駕駛行業的中心業務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。

產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產業鏈圖譜

資料來源：創業邦研究中心

2.智能駕駛市場分析

伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。

按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。

根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年 將達到 3100 億美元。

第八部分中國人工智能企業畫像分析

隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。

地域分布

全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。

行業分布

從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。

從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出， 目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。

收入情況

收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。

最新估值

企業最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業估值超過15億元，還有企業估值達到百億級別，如優必

選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業)

第九部分典型企業案例分析

1.Atman

企業概述

Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業經驗豐富的產品團隊創辦，提供專業領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫學、新聞、法律等專業領域語言智能專家，為專業領域用戶賦能，推動專業領域用戶進入人工智能時代，助力專業領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。

目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。

企業團隊

創始人&CEO：馬磊

清華大學計算機系畢業，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創業者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。

Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。

核心技術與產品

技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業領域翻譯效果在公測標準和行業客戶測試中均持續領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。

Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。

機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業需求自動生成專業文檔，適用于所有專業寫作場景，可大幅減少專業報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業領域寫作效率。

知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統為專業領域用戶提供智能數據源管理、海量專業數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業大數據為基礎的業務輔助能力。

2.黑芝麻

企業概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發企業，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創達、車聯天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。

企業團隊

團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業，平均擁有超過15年以上的產業經驗，畢業于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。

創始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發和設計、圖像處理算法研發和圖像處理芯片設計。

核心技術和產品

在汽車領域，黑芝麻可提供車內監控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。

3.乂學教育

企業概述

乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。

企業自主研發了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業發表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室。

主要產品

學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。

智適應學習人工智能系統

智適應學習人工智能系統模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。

業務模式

線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯網在線上學習課程。開創教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。

4.云從科技

企業概述

云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業國家隊，是中科院戰略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業標準的企業。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。

云從科技奠定了行業領導地位： 國家肯定，國家發改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業；模式創新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業應用平臺。

企業核心團隊

創始人

周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。

周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發表60余篇文章，被引用上千次。

核心技術團隊

云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發中心組成的三級研發架構。目前研發團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。

技術優勢

全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業視覺、醫學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。

云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業智能識別技術 PK實戰中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業。

在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。

正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環境光線強弱的影響等諸多優點，受到國際巨頭公司的關注。

行業應用

目前國內有能力自建系統的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。

5.Yi+

企業概述

北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業提供視覺內容智能化和商業化解決方案。致力于“發現視覺信息的價值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。

目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。

企業團隊

團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。

創始人&CEO：張默

北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創業創新碩士。連續創業者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區合作伙伴經理，主機Linux中國區負責人，中國區開源聯盟負責人，年銷售額數億。 2013年創業于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。

核心技術與產品

技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協議。 Yi+的系統由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優異成績。

公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：

行業解決方案

針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。

營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業。

智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。

電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。

相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。

6.擎創科技

企業簡介

擎創科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統IT運維／企業運營管理，為企業客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。

核心團隊

擎創團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業級軟件開發和運維經驗；而產品總監屈中泠則來自甲方，創業前為浦發硅谷銀行企業架構師，深知甲方對企業運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業服務市場的團隊，如今在智能運維企業服務賽道繼續領跑，讓擎創科技成為最懂企業的客戶，最值得企業客戶信賴的軟件廠商。

主要產品

“夏洛克AIOps” 作為擎創自主研發的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業、鐵路民航、能源電力等涉及國家發展和民生問題的多種行業。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區聯合頒發的“年度最具影響力AIOps產品”獎。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規劃從傳統ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統IT運維監、管、控三個層面，并將相關運維數據及業務數據實時展現。

“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業的業務數據進行預測，幫助企業提前規劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發生。

商業模式

目前，擎創科技已與多家金融和制造行業標桿客戶形成穩定的合作關系，包括浦發銀行、浦發硅谷銀行、國家開發銀行、上海鐵路局、銀聯、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。

核心優勢

篇(7)

關鍵詞：現代教育技術；虛擬現實；教學模式；教育應用

引言

新一輪的信息革命將深刻地改變傳統行業，逐漸克服技術難題之后，5G通信技術、人工智能技術、虛擬現實技術都得到了長足的發展，研究者們開始關注虛擬現實技術的應用，它在現代教育領域的運用成了矚目的焦點。

1現代教育技術的特點和發展趨勢

現代教育技術是把現代教育理論應用于教育、教學實踐的現代教育手段和方法的體系。它以實現教學過程、教學資源、教學效果、教學效率的最優化為目的[1]。它的現代化體現在教學設計現代化、教學手段現代化、教學媒體現代化。隨著現代教育科學和現代信息技術的飛速發展，現代教育技術和教育聯系緊密，它增加了信息傳遞的方式與方法，提升了教學效果與效率。現代教育技術與普通教育技術沒有本質區別，突出”現代”一詞的目的是要更多地關注現代科學技術的相關問題，吸納新的科學技術成果和思維方式，凸顯教育技術的時代特色。目前，教育技術在教育中的應用可以按照技術特點大致分為以下5類：（1）基于傳統媒介（如書本、圖片、畫冊、黑板、模型、實物、小型展覽）的常規教學模式；（2）基于視聽技術（計算機技術）的多媒體教學模式；（3）基于衛星通信技術的遠距離教學模式；（4）基于因特網等網絡技術的網絡直播教學模式；（5）基于三維仿真技術的“虛擬現實”的教學模式。隨著現代信息技術的快速發展，許多新技術被用到教育教學實踐中，豐富了現代教育技術的內涵。現代教育技術突破了傳統教育方式，正朝著多媒體化、網絡化、信息化、教育技術應用模式多樣化和遠程教育普及化的趨勢發展[2]。而“虛擬現實”的教學模式，具有多種教學模式的優勢，試想一個場景——分散在世界各地學習者穿戴著虛擬現實設備，匯集到一個共同的虛擬社區，在這里自由交流與學習——這種美好的愿景并不遙遠。

2虛擬現實的概念及特征

虛擬現實是一項融合了計算機圖形技術、多媒體技術、傳感器技術、人機交互技術、網絡技術、立體顯示技術、心理學及仿真技術等多種科學技術發展起來的計算機綜合技術[3]。虛擬現實技術有三大基本特征：沉浸感、交互性和想象力，它強調人在虛擬現實技術中的主導作用[4]。交互性是指用戶與虛擬空間中的虛擬物體的互動能力；沉浸性是指用戶在計算機生成的虛擬環境中，通過模擬視覺、聽覺等感官，給人以真實感覺；想象性是指用戶在虛擬環境中，根據環境傳遞的信息以及自身沉浸在系統的行為，通過自己的邏輯判斷、聯想等思維過程，想象虛擬現實系統中并未直接呈現的畫面和信息。近年來，科技不斷發展，信息量呈爆炸式增長，虛擬現實技術能有效地提高信息傳播和教學效率。虛擬實現的特性符合現代教育技術對提高教學水平的要求。

3虛擬現實技術在教學中的運用途徑

3.1自主學習

虛擬現實提供了一種嶄新的交互方式，學生可以通過眼睛、耳朵等多種感覺器官與它進行實時互動。學生憑借自然語言交互，以觸覺、視覺、聽覺作為媒介，和計算機進行交流溝通。這種嶄新的人機交互方式，給與學習者全新的體驗：在這個虛構的學習場景中，真實與虛擬模糊了邊界，理論知識和實踐操作同時進步。虛擬現實模擬的環境大體可以分為三個層次：（1）“顯示現實”，還原真實的環境，但是一般人不容易直接接觸，如火山口的場景、銀河中的場景、危險的化學實驗室等；（2）“模擬現實”，模擬現實中不存在的環境、特殊條件下才會產生的事物，如仿真訓練、模擬訓練等；（3）“創造現實”，突破現實的制約，想象力有多大，創造力就有多大，一切現實法則都可以在虛擬空間中被顛覆，給學生發揮創造力的機會，把好的創想在虛擬空間中盡情展現。

3.2虛擬實驗室

虛擬實驗室是虛擬現實技術的一大創新，學生可以在其中自由實驗，動手操作，觀察各種實驗反應，擺脫常規實驗室的局限。在虛擬物理實驗室中，學生可以虛擬出各種物理現象，實驗效果直觀可見；可以看見現實中看不到的磁場，理解磁場變化的原理；可以感受橋梁大廈的建造與崩塌，分析其中的力學原理。身處虛擬生物實驗室內，可以仔細觀察人體組織的切片結構，各種骨骼結構也變得清晰透明。在虛擬化學實驗室中，學生可以遠離現實實驗室的各種危險，安全地操作天平、砝碼，觀察燃燒、爆炸等反應現象；在虛擬地理實驗室中，學生可以進行地震和火山爆發等實驗，瞬間遨游太空，瞬間又深潛入海底，盡情體驗地理科學的魅力。想象力的邊界才是虛擬實驗室的邊界，虛擬實驗室將成為學生們最喜愛的場所。

3.3技能訓練

虛擬現實沉浸感和互動性的特性，可以使學習者全身心進入學習狀態，在安全的虛擬環境中反復練習，不斷試錯，直到熟練掌握技能。例如，在虛擬射擊培養體系中，學生可以重復射擊，提高反應能力，學習不同的掩體情況下的射擊方法，直到熟練掌握。運用VR技術可以使醫務工作者反復操練，保障手術訓練的實效。在教學技能訓練方面，與傳統微格教室相比，在虛擬教室中，師范生可以自由選擇面對的學生人數，克服上臺教學的畏懼心理。但是值得注意的是，真實的情景也是技能訓練不可或缺的內容，需要合理安排虛擬現實學習和真實情景練習，找到它們之間的平衡點，最大化利用虛擬現實技術的優勢。

4虛擬現實教育應用的展望

虛擬現實技術正處于高速發展階段，它會給教育帶來巨大的變革，未來的虛擬現實系統能夠與通信技術、大數據技術、人工智能技術等前沿科技緊密結合。在虛擬教育社區，每個學習者都有自己唯一的虛擬身份，能夠在虛擬的空間中與他人的虛擬角色互動交流，也能與人工智能的虛擬角色交流。人工智能虛擬學伴可以為學習者提供全程的學習規劃指導，制定個性化的培養方案；學習者的成長軌跡全程被記錄在虛擬世界之中，通過物聯網技術制作的可穿戴設備，學習者的身體健康狀況也可以被詳實記錄。數字虛擬世界和真實世界共同培養人才，這正是未來智慧教育的圖景