人工智能AI介绍

　　什么是人工智能，人工智能英文缩写AI。什么是人工智能，人工智能英文缩写AI他是研究并发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。

　　他企图了解智能的实质变身产出一种新的能力，人类智能相似的方式做出反应的智能机器给领域的研究，包括机器人语音识别图像识别自然语言处理和专家系统的人工智能是对人的意识思维的信息过程的模拟人工智能不是人的智能，但是像人那样思考有可能超过人的智能，人工智能有哪些类型若人工智能它包含基础的特定场景下角色的任务，如Siri等聊天机器人和AlphaGo等下棋机器人。

　　人工智能的发展历程，通过人工智能与与其电子计算机机器翻译与嗯。人工智能的发展历程，通过人工智能与与其电子计算机机器翻译与嗯L P图灵测试计算机下棋，早期神经网络，1956年AI诞生1956年达特茅斯会议上人工智能正式诞生1974年搜索是推理聊天，机器人乐观思维，所有的AI程序都只是玩具运算能力计算复杂性知识常识和推理1980年到1987年五代机知识工程专家系统神经网络重生，1987年到1993年，由于计算机能力数据能力远未达到预期世界各国削减投入，1993年到2006年统计机器学习摩尔定律2006年到2016年大数据计算能力，增强AI硬不起步。2016年到现在F广泛应用深度的学。

　　新一代人工智能发展规划国家战略2017年政府工作报告，全面实施战略性新型产业发展规划，加快人工智能等技术的研发和转化做大做强产业集聚群，把发展智能制造为主攻方向，推进国家智能制造示范区，制造业创新中心建设，新的人工智能发展规划，提出六个方面重点任务。

　　新一代人工智能发展规划国家战略2017年政府工作报告，全面实施战略性新型产业发展规划，加快人工智能等技术的研发和转化做大做强产业集聚群，把发展智能制造为主攻方向，推进国家智能制造示范区，制造业创新中心建设，新的人工智能发展规划，提出六个方面重点任务。

　　新一代人工智能发展规划，提出六个方面重点任务，一是构建开放协同的人工智能科技创新体系，从前沿基础理论，关键共性技术创新平台，高端人才队伍等方面，强化部署二世，培育高端高效的智能经济发展人工智能新兴产业，推进产业智能化升级，打造人工智能新创新高地三是建设安全便捷的智能社会发展高效智能服务，提高社会治理智能水平，利用人工智能提升公共安全保障能力，促进社会交往的共享互信，四是加强人工智能领域军民融合，促进人工智能技术军民双向转化，军民创新资源共建共享。五是构建放在安全高效的智能化基础设施体系，加强网络大数据，高性能计算等基础设施的建设声几亩事情前瞻布局重大科技项目，针对新一代人工智能持有的重大基础理论和共性技术瓶颈，加强整体统筹形成新一代人工智能重大科技项目为核心，统筹当前和未来研发任务布局的人工智能项目群。

　　一，大数据智能理论研究数据驱动与知识引导相结合的人工智能，新办法，新方法以自然语言理解和图像图形为核心的认知计算理论和方法综合深入深度推理与创意人工智能的理论与方法为完全信息向智能决策基础理论与框架数据驱动的通用，人工智能，数学模型和理论等。

　　二，跨媒体感知计算理论研究超越人类视觉能力的感知，获取面向真实世界的主动视觉感知计算，自然升学场景的听知觉感知及计算自然交互环境的言语感知及计算面向一部序列的类人感知及计算，面向媒体智能感知的自主学习城市全维度智能感知推理引擎。

　　三，混合增强智能理论研究人在回答的混合增强智能人际智能共生的行为，增强与老冀协同机器，直觉推理与英国模型联想记忆模型与支持电话方法复杂数据和任务的混合增强智能学习方法云机器人系统计算方法真实世界环境下的情境理解几人机群主协同

　　四，群体智能理论研究群体智能结构理论与组织方法群体智能激励机制与涌现机制激励群体智能学习理论与方法群体智能通用计算范式与模型。

　　五，自主协同控制与优化决策理论研究面向自助无人系统的血统，感知与交互，面向自助无人系统的协同控制与优化决策，只是驱动的人机务三元协同与人互操作等理论。

　　六，高级机器学习理论研究统计，学习基础理论不确定性，推论推理与决策分布置学习与交互隐私，保护学习小样本，学习深度强化学习，无监督，学习伴，监督学习，主动学习等学习理论和高效模型！

　　七，类脑智能计算理论研究类脑感知，类脑学习，类脑记忆机制，与计算融合，类脑复杂系统，类脑控制等理论与方法。

　　八，量子智能计算理论探索脑认知的量子模式与内在机制，研究高效的量子智能模型和算法高性能高比特的量子人工智能处理器，可与外界环境交互信息的实时量子人工智能系统的。

　　一，知识计算引擎与知识服务技术，研究知识计算和科室，交互引擎研究创新设计数字创意和以可是媒体为核心的商业智能等知识服务技术，开展大规模生物数据的知识发现。

　　二，跨媒体分析，推理技术研究款，媒体统一表征关联，理解与支持挖掘知识，图谱构建与学习知识，演化与推理智能描述与深圳等技术开发快媒体分析推理引擎与验证系统。

　　三群体智能关键技术开展群体智能的主动感知与发现知识获取与生成协同与共享评估与演化人机整合与增强自我维持与安全交互等关键技术研究构建裙子空间的服务体系结构研究移动群体智能的协同决策与控制技术。

　　四，混合增强智能新架构和新技术研究混合增强智能核心技术认知计算框架进行混合计算架构，人机共价在线智能学习技术平行管理与控制的混合增强智能框架。

　　吴自助无人系统的智能技术研究无人机自主控制和汽车传播轨道，交通自动驾驶等智能技术服务机器人空间机器人海洋机器人，极地扫地，机器人技术无人车间智能工厂智能技术高端智能控制技术和自助无人操作系统研究复杂环境下，基于计算机视觉的定位，导航识别等机器人及机械手臂自主控制技术。

　　六，虚拟现实智能建模技术研究虚拟对象智能行为的数学，表达与建模方法虚拟对象与虚拟环境和用户之间进行自然持续深入交互等问题智能对象建模的技术与方法体系。

　　七，智能计算芯片与系统研发神经网络处理器以及高效能可充够累了计算机芯片的心情感知芯片与系统智能计算体系结构与系统人工智能操作系统研究室和人工智能的混合计算架构等。

　　八，自然语言处理技术研究短文本的计算与分析技术跨语言文本挖掘技术和面向机器人认知智能语音理解技术多媒体信息理解的人机对话系统。

　　一，人工智能开源硬件基础平台，建立大数据人工智能开源，软件基础平台，终端与云端协同的人工智能云服务平台新型多元智能传感器件与集成平台基于人工智能硬件的新产品设计平台，未来网络中的大数据智能化服务平台等。

　　二，群体智能服务平台建立群智中创计算支撑平台，科技众创服务系统，群智软件开发与验证自动化系统，群智软件学习与创新系统，开放环境的群智决策系统，群智共享经济服务系统。

　　三，混合增强智能支撑平台建立人工智能超级算法超级计算中心大规模超级智能计算，支撑环境，在线智能教育平台人在回路驾驶脑产业发展复杂性分析与风险评估的智能平台，支撑核电安全运营的智能保障平台，人机共驾技术研发与测试平台等。

　　四，自助无人系统支撑平台，建立自助无人系统共性核心技术支撑平台，无人机自主控制以及汽车船舶和轨道交通自动驾驶支撑平台服务机器人空间机器人海洋机器人基地机器人支撑平台，智能工厂与智能控制装备技术支撑平台。

　　吴人工智能，基础数据与安全检测平台建设面向人工智能的公共数据资源库标准，测试数据，库云服务平台，建立人工智能，算法与平台安全性测试模型及评估模型研发人工智能，算法与平台，安全性测评工具集！

　　一，网络基础设施加快布局时，是协同人工智能的无忌，增强技术研发及应用建设面向空间，血统人工智能的高精度导航定位网络加强智能感知物联网核心技术攻关和关键设施建设发展支撑智能化的工业互联网面向无人驾驶的车联网等研究智能化网络安全架构，加快建设天地一体化信息网络推进天基信息网，未来互联网移动通信网的全面融合。

　　二，大数据基础设施，依托国家数据共享交换平台，数据开放平台等公共基础设施建设，政府治理公共服务产业，发展，技术研发等领域大数据基础信息数据库，支撑开展国家治理大数据应用整合社会各类数据平台和数据中心资源，形成覆盖全国布局合理链接畅通的一体化服务能力。

　　三，高效能计算基础设施继续加强超级计算基础设施，分布式计算，基础设施和云计算中心建设构建可持续发展的高性能计算应用生态环境，推进下一代超级计算机研发应用。

　　算力飞跃，C P U》GP O》T P U。计算机速度和功率效率大幅度提升云+边缘计算，低成本，海量计算，资源，光刻等技术，进一步发展芯片越来越小端处理能力持续提高。

　　算据激增，互联网50亿链接积累了海量数据，主要是人物联网500亿链接开启更大规模数据的来源及其政府生物环境。

　　人工智能发展目前处于什么阶段人工智能相关技术，刚刚越过曲线高峰，狂热起逐步开始走向成熟，系统性的应用领域设计透明化，身临其境的体验的人本技术智能广场智能工厂只能企业增强现实虚拟现实脑际接口是拉动另外两个趋势的前沿技术素质平台，在曲线上出预告快速上升期期中的量子计算和5G将在今后不到十年带来变革性的影响，这两个技术也是未来人工智能的核心技术。

　　2019年人工智能技术成熟度Gartier，2019年人工智能技术成熟度Gartiner公司是全球知名的IT研究与顾问咨询公司之一，Gartner每年会根据分析预测，把各种新科技的发展阶段及要达到成熟所需的时间，绘制成一条曲线这条曲线被称为。“Gartner新型技术成熟度曲线。”（The Gartner HYpe Cycle for Emerging Technolongies）有助于市场了解当下热点及未来趋势。

　　2020年人工智能重点关注趋势，自动化机器，学习和智能应用的发展势头最强劲，其他方法也不受欢迎，包括人工智能平台及服务。2020年人工智能重点关注趋势，自动化机器，学习和智能应用的发展势头最强劲，其他方法也不受欢迎，包括人工智能平台及服务P A A S人工智能云服务。人工智能，市场和许多利基解决方案。

　　人工智能的伦理和治理工作蓄势待发，对于人工智能解决方案的信任，是用户接受的关键，增强智能的建立信任方面比自动化更有效通过用户说明预测和建议可解释人工智能也能提供帮助对话是人工智能在开发聊天，机器人和语言支持的策略是实施者应注意对话是用户界面虚拟助理自然语言处理。人工智能的伦理和治理工作蓄势待发，对于人工智能解决方案的信任，是用户接受的关键，增强只能在建立信任方面比自动化更有效通过用户说明预测和建议可解释人工智能也能提供帮助对话是人工智能在开发聊天，机器人和语言支持的策略是实施者应注意对话是用户界面虚拟助理自然语言处理NL P和语音识别等技术达到平稳期所需的实践！

　　计算基础设施推动着人工智能的发展报告，建议在设计计算基础设施策略，是平衡使用案例驱动，新功能的成本和性能，鼓励开发人员尝试使用人工智能开发人员工具包人工智能云服务人工智能。计算基础设施推动着人工智能的发展报告，建议在设计计算基础设施策略，是平衡使用案例驱动新功能的成本和性能，鼓励开发人员尝试使用人工智能开发人员工具包人工智能云服务人工智能P A A S和吸引人的全新，强化学习产品。

　　产品服务智能化更快的客服响应速度更好的用户体验，并可能带来新机会，通过用户画像获得新的销售机会，并带来新的收入更少的客户人力资源投入，从而降低客服中心成本，降低欺诈风险带来的损失AI系统增强客户交互过程一，提高用户粘性，确保收入增长。

　　生产模式智能化缩短产品上市时间，从而提高生产效率的通过预防性维护来提高良品率降低产品质量问题，损失生产车间的资产优化来提高资产利用率节省能耗，以降低成本产量提升造成生产力，提升带来更多收入。

　　运营模式智能化对仓储物流进行高级预测分析，以提高周转率确定研发方向，降低无效研发损失。开发新产品已带来新收入办公自动化一提高生产效率与提高人均产出IT运维效率提升，以降低IT基础设施头人，提高IT人员人均产出。

　　AI1.0时代，1945年到2005年人工智能基础理论和基础学科学建立的阶段AI的具体学科，比如语音识别机器翻译，自然语言处理视觉等被建立起来，并形成了人工智能从业的方及学派。

　　AI2.0时代，2006年到2016年12006年谷歌翻译上线时代人工智能的发展，从学术接到谷歌这样的公司主导从以前的军用到民用产品从T O B到大规模的T O C的过程人工智能技术被广泛用于各类智能产品之中，算法+深度学习+数据大数据+基础设施计算能力。

　　AI3.0时代，2017年到20XX年从软件到AI芯片走向软硬结合，从信息到服务，从数据到知识，人工智能已经从产品领域向行业领域进行扩展，并取得相当大的成效。

　　诶诶，从2.0走向3.0 M A。A I从2.0走向3.0 AI2.0时代大数据互联网多媒体传感器，人机交互自主装备走向新一代的AI的技术方向智能大数据群体智能跨媒体智能人机混合增强智能自主智能系统。

　　AI走向3.0动因信息还进去遍，互联网移动计算超级算法穿戴设备，物联网云计算网上社区万维网，搜索引擎，等等，社会性需求爆发智能城市，只能医院智能医疗智能交通智能游戏等等AI技术的基础和目标，巨变大数据多媒体传感器，网增强实现A R虚拟实现威尔等等，计算机模拟人的智能人际智能群体智能达到人工智能迈向新一代。

　　人工智能，机器人已经在很多领域开始写主人公人类工作人机一体化技术导向混合智能各种穿戴设备人车，共价老公和疾控外骨骼机器人人机协同手术等实现生物质能系统和机器智能系统的紧密耦合。

　　无人系统迅速发展，机械手在工业装配线上发展迅速在灵活运动的领域中，无人系统迅速发展的速度远远快于机器人，因为人类和类动物的机器人，往往不如对机械进行智能化和自主化升级来的高效。

　　什么领域？AI能超过人AI的五个条件单一清晰的领域顶尖的AI科学家海量数据。什么领域AI能超过人AI的五个条件单一清晰的领域顶尖的AI科学家海量数据P B ，ZB级超大计算量自动标注数据。

　　完全信息博弈充分的数据需要有超级大的数据量，他不能举一反三，他要居多，散散完全信息博弈信息具有确定性数据要有标注的，不是到网上弄一堆数据完全信息博弈完全信息利用一定是单一领域，这个领域乐垂直越洗越好一个人工智能客服的应用，不可以用来做导游应用单一一定要非常清晰，不跨领域有了解行业业务的专家去选择有效的神经网络模型调整各种网络参数需要超大计算量机器容易散开人类。

　　A A +行业从零到。A I+行业从零到一的AI技术成熟之前，这个行业产品从未存在过，比如自动驾驶亚马逊的Echo智能音箱苹果的Siri语音助手，在人工智能技术为突破前不存在这样的产品，因为AI创造出了一条全新的产业链。

　　朋友家诶诶，从一到嗯行业本身一直存在产业两条成熟，以前完全靠人工效率比较低，现在在加入诶，澳元时候使得行业水效率有了明显提高，比如安防，医疗等领域行业数据控制比。朋友家诶诶，从一到in行业本身一直存在产业链条乘数以前完全靠人工效率比较低，现在在加入AI元素后，使得行业水效率有了明显提高，比如安防，医疗等领域好友数据控制比AI技术更加重要，例如医疗家诶诶，最重要的是大量数据被医生标注过的数据，在国内医疗数据拿出来非常困难。

　　涟漪效应哎呀，应用需要积累足够的数据和经过充分的学习，两个要素才起作用，当一个AI应用找到第一批，他们使用的行为和记录被后台记录下来，开发者在对这种行为和记录进行迭代的改进。当再把该应用头像第二批用户的时候，提醒我已经比第二第一代提升了总体来说结论应该发展的特性决定了企业一定要尽早地启动符合自身特点的AI平台建设，并迅速地建立自身的AI能力，否则与竞争对手的差距越是急难追赶上的AI平台，无法想象信息化时代一样，可以通过部署若干信息系统快速拉近与其他企业的竞争差距。

　　（数据）比较便宜，且容易获取（容错性）是错成本相对较低的领域，（生产力）辅助人类完成重复性的具体工作，真正的能够提高社会生产力（成熟度）相关技术成熟，具备可实现的切入点（封闭可控）用成绩相对闭可控。

　　智能化技术产品只能用软件语音识别机器，翻译，图像识别智能交互知识处理等智能基础架构，各种智能芯片智能插件零部件传感器，网络智能设备虚拟实践与增强现实安防产品虚拟化设备巡检设备可穿戴产品人工智能的手机车载智能终端智能手表智能耳机智能眼镜，健康检测与康复产品。

　　智能企业：对设计生产管理，物流和营销等业务链的智能，优化生产线，智能调度与重构生产设备，网络化生产数据集成化生产过程，透明化，生产现场，无人化，运营管理，智能化等系统

　　智能物流：智能化分拣仓储，装卸搬运。集成信息平台，产品质量及安全追溯配货调度智能化智能生产安全，智能化监控安全操作巡检预防性，维护智慧，人工巡检，无人话安全巡查。

　　现阶段大数据互联网应用B.I商业流程自动化感知昂贵的传感器，红外深度摄像头，螺旋仪激光探测理解视觉语言，语音语义肢体语言机器人工业机器人。

　　三，到五年大数据投资保险，银行，医疗健康教育，拥有大数据的行业，量产的仿生传感器。AR、VR、MR自然语言界面商业机器人。

　　人工智能领域的学科架构通过近期主要应用领域博弈管理，科学教学科学和工程辅助符号操作图示学有关学科自动定理证明，逻辑学逻辑，数学自动程序设计计算原理算法分析系统程序设计。

　　基本方法和技术常识性推理演绎问题，求解逻辑，心理学现代控制理论启发式搜索运筹学图论，哎呀，系统和语言系统程序设计计算机语言知识的模型化和表示认识论心理学。

　　近期主要应用领域信息处理心理学逻辑，控制理论语言学心理学自然语言系统，升学语音学机器，视觉模式，识别光学心理学图示学机器人工业自动化空间研究控制理论。

　　基础资源支撑计算，智能数据平台数据存储数据挖掘人工智能技术感知智能语言识别自然语言处理图像识别生物识别认知智能机器学习深度学习人工智能平台，人工智能应用工业4.0无人驾驶智慧工厂，智慧企业智慧，科研智慧勘探智慧安全。

　　基础资源层主要是计算平台和数据中心属于计算，智能技术曾通过机器学习建模开发面向不同领域和算法和技术包含感知智能和认知智能应用成主要实现人工智能在不同场景下的应用。

　　价值形态价值拓展产品制造服务，智能工厂智能及智能生态技术迭代数字化，网易化智能化，最后获得生产组织领域扩张。

　　人工智能，制造的六个点，新领域的特定领域工业机器人制造物联网，制造云，制造业，大数据及备案制造业人工智能。人工智能，制造的六个典型领域的特点领域，工业机器人制造物联网制造云，制造业大数据及B I制造业人工智能制造业AI应用。

　　工业机器人领域，典型技术产品传统机器人人员占据市场主体协作，机器人将会呈现高速增长，典型适用行业，金属和机械行业应用增速最显著包装，物料处理和自动化机械工具等较多。

　　制造互联网广告典型技术产品工艺包括基础平台应用方案，具体分为托管，服务和专业服务点心，使用行业个子行业全流程都将广泛使用。

　　制造业大数据及B.I点新技术产品非关心非关系新数据存储和认知软件平台增长最强劲，其他内容分析搜索系统IT和商业服务等等。典型适用于行业资产型制造如机器装备资产，跟综合管理品牌新制造，如快消品实施精准营销技术型制造电子产品供应链监测和管理。

　　对于制造业人工智能的领域，典型技术产品技术计算机视觉目前转笔量大，产品预测性维护和机械检查。目前占比量大。典型使用与行业主要应用于工序复杂的行业，目前汽车行业人工智能技术应用最多。

　　制造业AI应用典型技术产品分布是控制系统的CaS目前转笔量最大结合大部分数据和人工智能有。制造业AI应用典型技术产品分布式控制系统DC S目前转笔量最大结合大部分数据和人工智能有效实现预测性防护和优化制造执行系统M E S预计未来增速两块生产执行操作和管理能够有收缩时，提产。典型使用与行业汽车行业将占全球智能工厂市场最高份额，因新一代电动和智能汽车规模发展石油天然气工厂对安全性和可靠性需求日益增加，因此采用智能工厂，预计会最高。

　　劳动密集型特征的劳动成本为核心竞争力，典型行业加工，组装，家电电子产品发展瓶颈，人工成本不断提高工人不稳定，性能影响品质人工智能作用，减少人工降低人工造成的品质不稳定。

　　资本密集型特征，固定成本比较高，典型行业材料，至今，化工发展瓶颈，柔性化程度低，不能满足定制需求，人工智能作用，实现成本本质定制化生产。

　　技术引领新特征，依靠技术进步，获得竞争力，典型行业高新生物医药航空航天局发展瓶颈技术研发的风险。不可控制的常州常州其人工智能作用，提高技术研发，成功率缩短研发周期。

　　市场变动新特征产品生命周期短典型的行业快消品服装食品发展的瓶颈，难以准确预测市场走向人工智能作用，准确预测和快速响应市场。

　　人工智能，对于制造行业的主要影响，提高生产效率与增效柔性生产全天候生产体制，降低人为错误。持续工艺改善提供产品率将本重复性危险性工作机器，替人，生产，肥料时间等成本，节约改变就业市场结构性失业，50%的现有工作可能会被踢的制造业，就业人口缩减创造新职业岗位，针对机器的开发管理维护等岗位，增加人际赛跑的拐点就业数量减少绝对减少的观点可能到来，优化产业结构淘汰大部分传统非智能的产品，尤其是电子制品改造部分产品被逐渐“注智”变成新产业，如自动驾驶汽车孕育新的智能产业如算法公司。重构行业分工削弱传统劳动力比较优势行业龙头向下业中有向上有争夺更多价值空间，地理上的生产分工，可能进一步形成新跨区域平台间的竞争与合作。

　　技术有缺口：缺关键自助技术，如芯片核心装备不减软件，算法等导致产业受制，如美国最新针对中国制造2025贸易战等关键技术，尤其是基础技术需要长期大量投入研发短时难突破

　　标准难落地：政府和机构一牵头再见各种标准，但不同行业的标准间人有差异更重要的是当前制造业设备是很多，来自国外厂商多厂家软硬件，不兼容的情况多见顶层设计的标准与复杂的现状意识难以匹配落地

　　管理模式旧：工业时代的大规模标准化生产造成的企业管理仍然以金字塔多层次细分化为主，这种模式组织未销人员任务单一弹性，若能适应快速变动的市场，而人工智能的普及，更可能需要新的人机协同分红机制，设计

　　资本投入少：近年来制造业普遍利润不高，投资回报率相对于比现在高新领域的商业资本的关注度走低。而制造业的改造升级，有需要长期大量的资本投入，短期效益，可能很难显现，资本投入就更偏谨慎。

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