人工智能技術創新范文

導語：如何才能寫好一篇人工智能技術創新，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

基于云計算、大數據、人工智能三位一體的百度云戰略，著力點就是從技術上解決國內供給不足的現狀。百度云重點推出的天算、天像、天工三大智能平臺，分別針對智能大數據、智能多媒體、智能物聯網這三個領域提供云服務，而每一個智能平臺的背后都有著百度頂尖技術的支撐。

此外，“百度云”品牌戰略升級，帶來的不僅是40余款產品，更可無縫接入百度三大智能平臺，把云計算最核心的技術能力全面對外開放，構建云生態。無疑，這更令合作伙伴振奮，更有想象力，也能夠真正地攜手推動中小企業360行一同砥礪前行。就像百度CEO李彥宏所說，“未來百度會把這些技術能力充分地開放出來，跟各行各業去進行結合，真正地提升每一個行業的運營效率，打開每一個行業沒有被開發的潛力。”

可以預見，百度云此次戰略升級，構建出的不僅是全業務云計算平臺，更是一個有著更強生命力、更系統化的云生態。而開放技術能力，其背后的社會價值和社會意義更是遠高于單純商業內容。

百度云的基于大數據和人工智能技術帶來的百度云可以帶來全新的智能化解決方案，為“云計算+行業”帶來更多想象空間。

篇2

2016年是科技與創新的飛躍之年。“阿爾法圍棋”四比一大勝一流棋手李世石九段，讓全世界見識了人工智能令人嘆為觀止的發展程度。業內人士認為，人工智能所代表的技術創新引領了第四次革命，同時給中國制造業帶來了新機遇。人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作，主流應用包括圖像識別、語音識別、語義識別、預測規劃和智能控制。

未來是人工智能的時代。人工智能技術會對很多行業產生影響，但是受到沖擊最大的將是制造業。未來，很多硬件都會應用傳感等物聯網芯片和人工智能技術，制造業將會被大大改變。隨之帶來巨大改變的就是工業和信息化產業，有人說人工智能將會打破現代工業格局，給傳統工業帶來毀滅性打擊，也有人說人工智能只是個手段，現代工業也可以利用這一手段完成提檔升級，促進人工智能與現代工業融合發展。無論怎么說，人工智能的迅猛發展對工業和信息化產業來說，既是巨大的機遇，也是巨大的挑戰。

我國《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》提出，到2018年基本建立人工智能的產業、服務和標準化體系，實現核心技術突破，形成千億級的人工智能市場應用規模。未來重點扶持的智能家居、智能汽車研發與產業化、智能無人系統應用、智能終端應用、智能機器人研發與應用等項目成為發展的重要內容。

【試題】

當下，人工智能發展迅速，方興未艾，倍受矚目。你認為作為工信部門，應該如何應對人工智能的新浪潮？ 1000字左右。

篇3

鄭子斌

百度副總裁，百度美國研發中心總經理

畢業于美國斯坦福大學并獲得計算機科學碩士學位。曾任職于Google、阿里巴巴、Oracle等知名企業，有二十余年的硅谷與國內研發管理經驗，其中十余年致力于互聯網營銷技術創新，是人工智能與大數據領域資深實踐者。2010年5月正式加盟百度，目前全面負責百度搜索公司大商業體系。

無論在PC時代，或移動時代，還是正在到來的人工智能時代，搜索一直是最便捷的信息獲取途徑。不同的是，用戶將會擁有越來越智能、多樣化的搜索手段。例如語音搜索，圖像搜索等新興搜索方式正在逐漸被廣泛的使用。百度作為代表中國人工智能最高水平的互聯網公司，在人工智能方面的應用體現在很多方面，從推出語音輸入法，到開放深度學習平臺，再到開放百度大腦平臺，百度正在嘗試在更多層面上將人工智能與搜索無縫銜接。

進入信息分發2.0時代，用戶不僅需要更便捷智能地找到信息，也需要個性化的信息主動推薦；在“人找信息”的同時，實現“信息找人”。百度能夠向用戶提供雙向智能適配的信息分發服務，通過搜索+推薦相結合，實現信息分發2.0。“手機百度信息流”是百度“信息分發2.0”落地的一個縮影。2016年，短短三個月其流量快速增長了20倍，背后是優質內容與用戶信息需求的精準匹配，百度的人工智能技術始終扮演著重要角色。

人工智能在智能互聯網的時代背景下，重新定義了商業關系，也必將帶來商業模式的改變。2017年，在“人工智能+”新商業環境中，百度商業將會把更多領先的人工智能技術應用到整個產品和服務體系中，并向第三方合作伙伴開放，推動更多產品和服務智能化。百度將對大數據進行深度學習、深度應用、得到深度數據，從而幫助合作伙伴在商業決策、企業創新、行業重構上做出正確抉擇，完成生產流程、產品設計、解決方案及市場策略向人工智能時代的跨越，并實現行業突破與升級。

百度商業的“因智而能”讓營銷理念正在從“Big Data”到“Deep Data”進行轉變。數字化營銷的目標從之前被動捕捉迎合消費者需求，進入到下一個層級“激發、誘導”消費者需求。未來隨著技術發展，用戶的注意力成稀缺資源，因此，只有精準觸達目標用戶，輸出用戶關注的內容，才能獲得更大的商業價值。在數據層面，百度基于搜索數據的海量沉淀，百度大腦強大的數據處理技術，通過對用戶的實時匹配計算和動態建模，將信息標簽和人群標簽智能匹配，通過“搜索”+“推薦”相結合，實現真正雙向智能適配的信息分發服務。

基于百度營銷大腦的意圖引擎，百度打造了一種全新的人工智能營銷思維。通過搭建搜索、地圖、糯米等多元化的平臺，可以化媒體、廣告主及消費者間的溝通交流，并借助人工智能技術洞察消費者的意圖，在合適的時間和合適的地點向消費者推薦需要的服務。更為重要的是，百度正在把這些人工智能技術開放給更多的合作伙伴，賦能包括商業在內的各行各業。同時，百度也將在語音交互、圖片交互、自然語言交互等方面不斷智能創新，與廣大合作伙伴一起共享人工智能的紅利。

2016營銷感悟

技術與營銷越來越密不可分。當前媒介分散化，信息碎片化、用戶消費個性化的移動互聯網時代，快消品行業廣告的浪費率不是50%，可能是90%。百度“雙向智能適配的信息分發服務”可以幫助廣告主全面布控消費者決策路徑的不同環節，減少流量在跨媒體、跨平臺之間的流失。如今不論是效果類廣告，還是品牌類的營銷都離不開技術，運用技術可以幫廣告主更加智能的匹配信息，同時運用搜索+推薦的精準分發，讓用戶對信息消化的效率提高，這些不僅僅闡釋了互聯網的未來趨勢，每個做企業的人都應該把握住這個趨勢。因為，今天是互聯網的升級，明天就是整個產業鏈的升級。

篇4

隨著科學技術的快速發展，機械工程由傳統的機械工程項機械電子工程方向轉變，同時機械電子工程和人工智能的有效結合，不斷的向自動化、智能化、數字化方向發展。機械電子工程與人工智能的整合，為社會生產力的發展帶來了歷史性的變革，對于推動黨建社會的發展和進步具有非常重要的作用。因此，文章針對機械電子工程與人工智能整合思路構建的研究具有非常重要的現實意義。

2機械電子工程與人工智能的特點分析

2.1機械電子工程的特點分析

機械電子工程是指在信息技術快速發展的背景下，發展起來的以機械電子工程為核心的柔性制造系統，是以計算機技術、機械工程與電子工程為核心的綜合性學科，機械電子工程的特點主要包括以下幾個方面：（1)性能豐富，結構簡單，機械電子產品與其他產品最大的區別在于不僅性能豐富，而且結構比較簡單，傳統的機械產品雖然具有較高的性能，但是外形比較笨重，因此機械電子工程在未來具有非常好的應用前景；（2)多技術融合的設計，電子機械工程是綜合計算機技術、機械工程以及電子工程等多個相關技術融合設計的，工程師在進行機械電子工程設計的過程中，需要對各種技術、策略進行考慮，并將所有的技術、策略進行整合，以此完成相關產品的設計。

2.2人工智能的特點分析

人工智能是復雜、綜合的學科，主要包括哲學、控制論、心理學、信息論以及計算機等，人工智能在社會生產與生活中發揮了非常重要的作用，具有非常廣闊的應用前景。人工智能分為不同的發展階段：（1)初級階段，人工智能的研究方向主要集中在博弈、證明以及翻譯等方面，此階段在機器人、專家系統、自然語言理解、計算機視覺等方面獲得了非常大的成就；（2)第二發展階段，該階段主要集中在商業化產品以及知識工程的應用領域，在智能機器、計算機視覺、基礎常識、不確定推理以及分布式人工智能等方面獲得了很大的成就，第二發展階段相對平穩，但是平穩的發展階段已經從原來的單個體向分布式方向發展。在當今社會，人工智能已經成為一種復雜、系統的技術，并且在人類生產和生活中發揮了至關重要的作用，作為一門使用的技術，在推動時代的發展中占據著非常重要的地位。

3機械電子工程和人工智能的整合思路分析

3.1機械電子工程與人工智能的關系分析

機械電子工程具有一定的不穩定性，描述機械電子系統的輸入和輸出的關系相對困難，傳統的描述方式包括：學習并生成知識描述法、建設規則庫方法以及數學方程推導法三種，由于傳統的描述方法的嚴密性和精確度不高，并不能夠滿足曰益復雜系統的實際要求。人工智能在處理信息中具有很大的優勢，能夠有效解決傳統機械電子系統不確定性、不穩定性、復雜性等問題。因此，機械電子工程與人工智能的整合已經成為一種必然趨勢。機械電子工程中人工智能技術的應用存在一定的差異性，并不能夠對網絡系統進行有效的描述，并且系統資料庫創建過程中需要進行嚴密的數學分析，在分析的過程中會出現許多問題，導致網絡系統的建設存在許多問題，導致網絡系統出現崩潰的現象，這對于機械電子工程系統的發展是非常不利的。人工智能技術創新的工程方式能夠幫助機械電子工程系統創建系統資料庫，機械電子工程和人工智能之間存在的密切關系，對現代科學技術進行了強化，對于促進機械電子工程的發展具有非常重要的作用。

3.2人工智能技術在機械電子工程中的應用分析人工智能技術在機械電子工程中的應用，創建了兩大系統：其一，模糊推理系統，基于模糊集合理論的模糊推理系統，以模糊理念為設計工具，具有處理模糊信息的功能，模糊推理系統已經被廣泛的推廣和應用在數據處理、自動化控制等領域，并且獲得了良好的效果，機械電子工程中的模糊推理系統，創建了模擬人腦的功能，進行語言信號的分析，通過網絡結構接近一個連續函數，并運用域到域的映射方式規則的儲存信息，具有非常明確的物力意義，但是模糊推理系統連接不固定，并且計算量相對較小，應用范圍相對有限；其二，神經網絡系統，神經網絡系統是人工智能的重要分支，神經網絡以神經元的興奮模式將信息分布在網絡上，并進行動態的相互作用，人工神經網絡系統的特點是對信息進行分布式的儲存，并且能夠進行動態的協同處理，神經網絡系統不僅具有豐富的行為，而且結構非常簡單，神經網絡系統能夠模擬大腦的結構，對數字信號進行分析，采用點到點的映射方式聯系各個神經元，具有輸入輸出精度高，計算量大等特點，與模糊推理系統相比，神經網絡系統的應用范圍更廣泛。創建基于模糊推理系統與神經網絡系統的智能系統后，其在機械電子工程領域的應用越來越廣泛。神經網絡與模糊邏輯系統的融合通常采用以下兩種方式：功能相似的融合，利用模糊變量隸屬函數和神經網絡中神經元的非線性映射部分功能相似的融合，對神經元輸出特性進行調整，能夠實現對隸屬函數的優化與修正;利用神經網絡與模糊系統算子相似性的融合，合理的選擇算子，既能夠保證足夠的信息量，又能夠簡化運算；功能互補的融合，將神經網絡的學習能力融于模糊系統的分布式儲存規則中，能夠有效的提高模糊系統的智能;將模糊系統的邏輯推理功能融入到神經網絡系統中，能夠有效的提高神經網絡系統的邏輯推理能力。

篇5

關鍵詞：人工智能；教學改革；教學方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。

1、教學現狀與問題

作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。

2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略

課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。

2.1教學方法改進

教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。

2.2教學內容設置

世界一流大學在人工智能課程內容設置根據不同國家的教育體系設置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學經驗，針對管理類專業人工智能課程教學內容進行研究，結合中國教育體系設置，認為應從以下幾方面進行改進。(1)核心內容設置為避免學生因為知識點過多而出現雜而不精的問題，勢必要精化教學內容。在互聯網時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現數據信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網絡課程相關數據，挖掘和豐富教學資源，并在整合課程資源的基礎上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內容設置方面，可以通過收集到的數據資料，選擇人工智能領域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學生能夠在有限的學時內掌握人工智能的知識脈絡。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學習、神經網絡等方面的同時，重點增加相應知識點在管理上的應用案例，加強學生對知識點的理解。同時，根據管理類專業偏向領域，開設關聯程度較大、應用較廣泛的人工智能選修課程，以便學生根據自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學生的數理及編程基礎良好的數理及編程基礎是學習人工智能的前提。只有具備了這些基礎，才能搞清楚人工智能模型的數量關系、空間形式和優化過程等，才能將數學語言轉化為程序語言，并應用于實驗。管理學院人才的數理及編程基礎相對薄弱，因此，在安排學生學習人工智能課程之前，建議開設面向全體管理類專業學生的微積分、線性代數、概率論等專業基礎數學課程以及C語言、python等編程基礎課程，使學生具備數學分析的基礎與一定編程基礎，為學習人工智能課程打下堅實的基礎。另外，可以推進MOOC平臺建設，在平臺上開設人工智能網絡課程，幫助學生掌握人工智能知識基礎及專業技能。(3)實驗建設為了加強學生對于人工智能知識點間的關聯性理解，可以基于不同的應用模塊，設計具有前后鋪墊、上下關聯的綜合性實驗，設計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學生分組對實驗課題進行攻克，并設置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學過程中反映出的不同進度，讓教師能對學生的學習水平做出準確評判，及時進行教學反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應用中很廣的遺傳算法，在某一管理規劃的具體應用上設置理解－實現－參數分析－具體應用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規定必做項與可選項，讓學生基于同一實驗課題進行合作學習，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養學生的自主思考能力。

篇6

機器人桑尼反問：你能嗎？

如果你看過電影《機器公敵》，一定記得這個對白，并對電影中那個擁有自我思考能力、擁有人類情感的機器人桑尼記憶猶新。

讓機器擁有學習能力，甚至能夠像人類一樣去思考、工作，這就是人工智能，這個概念自從1956年被提出之后一直都是科幻小說最火爆的主題之一。如今，人工智能已不是幻想。

作為人工智能實現方法之一，人工神經網絡目前已在全世界范圍內悄然誕生，而由谷歌XLab團隊斥巨資打造的谷歌大腦（Google Brain）無疑是首屈一指的。谷歌大腦的締造者名叫吳恩達（Andrew Ng），他是一位華裔，現任斯坦福人工智能實驗室主任，真正的“X教授”。

重拾人工智能夢想

如果是對7年前的吳恩達提人工智能，他一定會用各種理由說服你放棄這個瘋狂的想法。

吳恩達對人工智能技術的否定，源于當時的一種主流觀點：人類智慧是由無數個負責簡單功能的區域協同工作形成的，而這個過程如果用計算機的方式來完成就必須建立成千上萬個獨立的計算機模塊，每個模塊模仿一種功能，比如說話、味覺。

按照這個理論推演開去，實現人工智能所需的工作量是巨大的。因此，人工智能技術在發展了40多年之后還是處于初級階段。

當時的神經學家們始終認為，人工智能屬于大腦研究的范疇，他們不大愿意和其他領域的科學家進行合作。這樣的結果就是，工程師們在對神經科學毫不了解的情況下，開始開發不完全模仿人類大腦運行的智能系統，最終的產品就是類似“Roomba”這樣的吸塵機器，這種吸塵機器人在工作的時候可以自動繞過障礙物，并沿著墻角路線轉彎，在如今的家電大賣場均有銷售。Roomba只有按照程序躲避障礙的能力，并不能像人一樣學習。在吳恩達看來，這是“偽人工智能”。

發明能像人類一樣學習、思考的機器，是吳恩達從小到大的夢想，但是當他進入大學開始真正接觸到人工智能技術的時候，卻深受上述觀念的毒害而放棄了研究。

直到有一天，吳恩達偶然接觸到了一種嶄新的理論，這種理論認為，“人類的智慧源于單一的算法”，人類的大腦在發育的初期，每一部分的職責分工并不是明確的，可以通過后期的調試執行特定的任務。提出這個假說的杰夫?霍金斯（Jeff Hawkins）是全球最大掌上電腦制造商Palm的創始人，也是一名有著神經科學研究背景的人工智能領域的企業家。

這個理論改變了吳恩達的人生軌跡，他重新拾起了兒時的夢想。“我有生以來，第一次感到自己有可能在人工智能的研究領域取得一點兒進展。”

谷歌大腦的締造者

2010年，時任斯坦福大學教授的吳恩達加入谷歌開發團隊XLab――這個團隊已經先后為谷歌開發了無人駕駛汽車和谷歌眼鏡兩個知名項目。身為人工智能領域的權威，吳恩達的使命就是“以史無前例的規模，通過谷歌龐大的數據中心來打造人工智能系統。”

隨后，吳恩達與谷歌頂級工程師開始合作建立全球最大的“神經網絡”，這個神經網絡能夠以與人類大腦學習新事物相同的方式來學習現實生活。谷歌將這個項目命名為“谷歌大腦”。

吳恩達表示：“在我加入谷歌的時候，學術界最大的神經網絡大約有100萬個參量，而當時在谷歌，我們能夠建造比這個規模大1000倍的神經網絡。”

身處大數據時代，谷歌每年在超級計算機數據中心領域的投資達十億美元，像吳恩達這樣的大學教授，也只有在像谷歌這樣的公司里才能完成這種研究。

谷歌大腦能夠將所看到的圖像或圖片分解成10億多個不同的參量，然后通過自主學習，學會如何將這些零碎的參量組合到一起。比如看到很多種花，再告訴機器這些是花，久而久之，機器就會將這類有顏色、有花瓣、有花蕊的物體自動和花這個單詞聯系到一起，從而從千萬張圖片中識別出花。這個過程好像教嬰兒認卡片一樣，神經網絡學界將這個過程叫做“深度學習”。

去年6月，吳恩達所開發的人工神經網絡通過觀看一周YouTube視頻，自主學會了識別哪些是關于貓的視頻。這個案例為人工智能領域翻開了嶄新的一頁。吳恩達表示，未來將會在谷歌無人駕駛汽車上使用該項技術，來識別車前面的動物或者小孩，從而及時躲避。

為了利用谷歌的神經網絡模型改善谷歌的語音識別軟件，去年夏天，吳恩達為谷歌請來了杰弗里?辛頓（Geoffrey Hinton）――來自多倫多大學的“神經網絡領域的教父”。杰弗里在谷歌花了數月時間對谷歌算法進行改進。當安卓Jelly Bean 4.2G版本軟件去年底時，這些算法已經將其語音識別的出錯率降低了25%。

今年3月，谷歌收購了杰弗里的公司DNN research，DNN是深度神經網絡的英文縮寫。

加入谷歌的杰弗里希望構建比其去年開發的10億參量的神經網絡更大的神經網絡，杰弗里透露：如果能夠建立比10億參量神經網絡大1000倍的神經網絡，將會有機會教機器理解一些事物，甚至情感。

人工智能才剛剛開始

和人腦的靈活性及準確性相比，吳恩達的深度學習算法還相差十萬八千里，但是吳恩達說，那一天會到來的。

吳恩達如此自信是有原因的，如今越來越多的科學家和科技公司開始意識到深度學習對于計算機科學發展的重大意義，他不是一個人在戰斗。

在美國，隨著奧巴馬政府宣布將支持籌建一項跨學科的科研項目“基于神經科學技術創新的人腦研究”，許多類似的項目正如雨后春筍般涌現。

在谷歌發力神經網絡的同時，IBM、微軟、蘋果、百度這些公司也競相開始了對神經網絡技術的探索。

篇7

【關鍵詞】制造技術；機械制造工藝；分析

隨著中國特色社會主義不斷發展，先進制造技術與機械制造工藝是促進國民經濟和提高市場經濟競爭力的基礎保障。先進制造技術被看作是世界各國綜合國力的衡量指標，擁有先進制造技術與機械制造工藝，就掌握了激烈競爭中的主動權。但受我國基本國情影響，在此方面與國法發達國家對比還存在較大差距，在實際生產中呈現組諸多不足。因此，我們對先進制造技術與機械制造工藝研究進行深入研究，并為其創新發展提供一切優越條件。筆者通過先進制造技術與機械制造工藝各自發展趨勢和特點分析，對其二者內在關系進行論述，并且提出了一些針對性建議，希望為我國進制造技術與機械制造工藝研究起到借鑒作用。

1先進制造技術與機械制造工藝分析

在科技飛速發展推動下，先進制造技術的概念得以不斷擴展與延伸，就目前來看，先進制造技術融合了互聯網技術、電子技術以及新的管理理念等，整個制造流程更加快捷與迅速，生產質量得以明顯提升。先進制造技術由系統管理、綜合自動化技術、先進制造工藝以及先進設計技術構成，這種構成方式一定程度上決定了我國制造水平的高低。為此，從國情及行業實際出發我國構建了相對完善的先進制造技術體系，涉及先進制造集成技術層、制造單元技術創新層以及先進制造技術層。其中先進制造技術層最為基礎，包含清潔、低耗、高效以及優質基礎知識制造技術，常用在鋼鐵焊接、鍛造以及機械制造等過程中。制造單元技術創新層處于第二層，涉及數控技術、機器人技術、清潔生產技術、并行工程等。而先進制造集成技術層，包括信息技術、管理科學、系統工程、新材料技術等，以更好的滿足市場發展需求。

機械制造工藝的重心是整個制造過程，為達到高產、高質以及高效目標，實現了信息流、物質流與傳統制造工藝技術的融合，產生的工藝包括熱處理工藝技術、機械物質表面處理工藝、機械處理與加工工藝等。

2先進制造技術在機械制造工藝中的應用

2.1人工智能技術的應用

人工智能技術可以對于人類進行智能模擬，最終對于機械或者是其它領域進行智能化與自動化的控制。人工智能技術可以對于機械等進行智能化控制，可以在遺傳編程、信息圖像、語言等各個方面進行應用。人工智能技術具有以下方面的特點。第一，性價比高。我們以電氣工程為例子進行具體說明。電氣工程一方面在運行中需要對于大量的數據信息等進行計算，分析等工作，另一方面需要對于運行的過程進行有效化監控。應用以往的方式需要花費大量的成本。而應用人工智能后，需要應用較小的成本，就能實現智能化控制與分析。第二，具有可靠性的特點。人工智能是在網絡信息技術、計算機技術等為基礎形成的新型高端技術類型，可以在全過程控制中保障電氣工程的安全。第三，具有可操作性的特點。光纖、電纜、網絡信息、計算機等眾多領域的進步與發展，為人工智能的應用提供了強大的技術支持，有利于其進步與發展。我們將人工智能與原有的自動化生產技術進行有效的融合，就形成了人工智能特點的新型自動化機械制造系統。這種系統可以在機械制造流程的各個階段進行合理化的應用。比如：對于自動化與智能化的有效應用，使得系統通過分析、研究、判斷、智能模擬、推理等眾多手段的應用對于機械制造全過程進行自動化與智能化的監控，有利于我們改進有關的應用方式、對于一些突發事件進行科學處理，提高機械制造的工藝與水平，使其實現應有的價值。

2.2全面構建信息化先進機械制造技術與工藝平臺

在實際的機械制造生產實踐中，先進制造技術與制造工藝的運用所產生的數據信息龐大而復雜，隨著制造業的發展，生產產品會更多樣復雜，要在經濟發展的洪流和時代變化的潮流中更好地促進制造行業水平的提升，就必須在現有水平的基礎上全面構建信息化的平臺，將機械制造技術與制造工藝與信息化發展相結合，運用各種網絡信息資源與先進數控技術為機械制造技術與工藝提供一個有利于整合數據、加工信息、技術工藝資料的信息化平臺，也可以運用類似于產品建模、工藝仿真、技術虛擬的信息化手段以提高制造加工精度和效率。

2.3加大資金投入力度

資金投入力度會直接影響機械制造技術與制造工藝的創新發展，因此政府要加大對此的資金和政策扶持。要深入調研機械制造業的發展情況，以長遠的眼光看待問題，制定有利于制造技術與制造工藝研究與創新的制造業發展戰略，政策激勵技術人員和整個行業對技術的創新，并根據相關法律法規規范制造行業；同時，相關部門要鼓勵機械制造技術與制造工藝研究項目的開展，提高工藝技術水平，推動可持續發展。

2.4培養專業人才

專業人才與機械制造技術與制造工藝的突破性發展密切相關，因此要更廣泛地培養這方面的專業人才。一方面，制造業企業可以與高校及相關研究機構保持合作，企業提供項目研究資金，研究機構提供科研成果以促進技術和工藝水平的提高。另一方面，高校和一些職業院校可以開設機械制造相關專業，實行定點定向培養，為機械制造業輸送更加專業的人才，這不僅是為促進機械制造水平和質量的全面提升，也是為提升人才的綜合素質。

3先進制造技術水平與機械制造工藝質量提高對策

3.1注重整合，加強創新

近年來，我國科技發展水平迅速，新的先進制造技術不斷涌現，在此基礎之上產生了很多新的機械制造工藝，一定程度上推動了我國制造業的發展。面對新的社會發展形式，先進制造技術與機械制造工藝應注重彼此間的融合，進一步提高先進制造技術及機械制造工藝生產效率。同時，我國還應重視在先進制造技術和機械制造工藝方面的創新。創新不僅是機械制造企業長遠發展的基礎，而且是先進制造技術與機械制造工藝長遠的重要保障。

3.2增加投入，加大扶持

先進制造技術與機械制造工藝發展不僅需要政府的政策支持，而且需要相關部門的資金投入，給先進制造技術與機械制造工藝的發展奠定雄厚的政策及資金基礎。一方面，政府應結合我國先進制造技術與機械制造工藝整體發展情況，從長遠角度出發制定完善的發展政策，尤其規范行業發展行為，加大對業內做出杰出貢獻人員的獎勵，鼓勵其勇于創新，不斷攻堅克難，為行業的穩步、長遠發展做出應有貢獻。另一方面，國家相關部門應加大先進制造技術與機械制造工藝扶持力度，尤其職能部門應撥付專項資金用于新技術、新工藝的研究等，鼓勵實力雄厚的企業不斷優化制造技術，改進機械制造工藝等。

篇8

關鍵詞：人工智能；機器學習；教育應用

一、前言

當前的人工智能雖然還不夠完善但其在人類的發展進程中起到了巨大的作用。因為其具有了超強的學習和分析的能力，在個人以及人工智能較量的過程中人工智能一直都是處在領先的地位，為此可以利用到人工智能來促進到人類社會的快速發展。

二、相關概念闡述

人工智能又稱AI，是模擬物種智能應用的技術實現和科學。機器智能的科研市場領域包括各種圖像和語言結構的快速識別，以及使用語言直接處理和服務機器人。它不僅相當于人類行為的智能，還可以系統地模擬物種的思維，并將在幾年內超越歷史上的物種。在未來，機器人不斷學習，以使仿人機器人模仿人類的學習方式，在這一過程，獲得新的各種知識，智能機器人的學習過程更快，可以實現對海量綜合數據的深入分析。此外，人工智能機器人不僅可以獲得更準確的結果，而且具有獨特且更快的信號傳輸速率。許多科學家有能力超越人類自身。在深入思考核心問題時，實際上，很多人因為機器人是人類設計的，所以不可能超越人類的歷史，但是人工智能機器人可能具有集成的學習功能，因此這種可能性將變得非常大。人工智能機器人具有繼續學習技術的能力，沒有人能夠預測學習數據后的整體智能水平。

三、人工智能視域下機器人學習的適切性

在當前的文化和教育生活環境中，由于智能教育的興起，大數據情境系統功能可以為學生綜合分析和選擇各種類型的信息，從而重用具有潛在影響的知識可以促進智能教育的發展。智能機器人繼續學習，但借助計算機來分析綜合數據，例如，以完全掌握規則并進行非常有效的分析和預測。可以看出，機器人正為人類智能教育而學習更有益。在教育中，信息化的進程在今天的時代，智能教育無疑已經成為吸引學生在學習過程中的重要因素。將學習與先進技術核心技術結合起來的方法有很多。人工智能機器人必然會給文化教育生態系統帶來幫助。向人工智能機器人學習的方式很多，學校教師可以提高和教育的整體質量和效率，學生也可以贏得符合自身市場需求的學習服務，這有助于減輕學生和家長的負擔。

四、人工智能視域下機器人學習的應用創新研究

從人工智能技術的角度來看，智能機器人學習是目前世界上最先進的技術。大數據在教育相關領域的應用具有很好的業務前景。人工智能機器人持續學習的應用可以幫助一些學生實現相關知識與數據之間的聯系。

（一）機器人學習與教育之間的融合僅從當前的現象來看，大多數教師不了解核心技術，而了解該技術的人也不了解教育，這很容易導致無法在教育與核心之間形成良好的關系。因為技術研發人員不了解教育，所以不能從教育的多個角度審視開發過程，優秀的教師也不能從技術角度回應數據的全面發展。在人工智能開發領域，機器人應該深入地整合到學習和教育中。組織技術實施和教育核心領域的相關人員進行直接溝通和交流，使人工智能機器人在學習和應用過程中能夠更充分地認識到技術研發和生產人員的過程。

（二）機器人學習在學習場景方面的應用人工智能在學校教育領域的應用，因其未來的發展趨勢而呈現出明顯的趨勢。然而，隨著學校教育核心領域的許多專業學科的介入，對學習人工智能機器人的要求將越來越高。當你開始學習同一個主題時，需要在同一個應用程序中逐步建立不同的場景。這對機器人來說更難在未來繼續學習，但也是最值得創新的。仿人機器人普遍對大量綜合數據進行深入分析，分析每個學習內容主題的特點和各部分學生的特點，并采取相應的更有針對性的基本教學方法，提高同學教育的速度和效率。

（三）機器人學習對于智慧環境創新方面的應用首先，由于文化教育市場中的數據種類繁多且缺乏正常秩序，這也增加了在大型集成數據系統中分析和處理文化和教育數據的難度。其次，在隨后的數據處理過程中，隨著時間的推移會遇到數據隱私問題，如何保護數據隱私是另一個需要注意的關鍵問題。因此，在教育的相關領域，大綜合數據的后續處理以改善文化教育和質量，并確保在教育中最終數據的合理使用，必須在許多方面進行協調與合作，從而促進共享的合法性。最后，必須有效地確保可以長期保持教育中的數據情況并實現流程標準化。有可能實現最終數據的統一，這將大大降低全面數據交換的總體成本，并努力實現數據的無縫集成。數據的最終數據主要是由于目標學生的地區差異，以滿足同一學生學習知識的不同需求。

篇9

人工智能的概念很寬，所以人工智能也分很多種，我們按照人工智能的實力將其分成三大類：[2]

第一類：弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI)，弱人工智能是擅長于單個方面的人工智能。比如有能戰勝象棋世界冠軍的人工智能，但是它只會下象棋，你要問它怎樣更好地在硬盤上儲存數據，它就不知道怎么回答你了。

第二類：強人工智能Artificial General Intelligence (AGI)，人類級別的人工智能。強人工智能是指在各方面都能和人類比肩的人工智能，人類能干的腦力活它都能干。創造強人工智能比創造弱人工智能難得多，我們現在還做不到。Linda Gottfredson教授把智能定義為“一種寬泛的心理能力，能夠進行思考、計劃、解決問題、抽象思維、理解復雜理念、快速學習和從經驗中學習等操作。”強人工智能在進行這些操作時應該和人類一樣得心應手。

第三類：超人工智能Artificial Superintelligence (ASI)，牛津哲學家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超級智能定義為“在幾乎所有領域都比最聰明的人類大腦都聰明很多，包括科學創新、通識和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人類強一點，也可以是各方面都比人類強萬億倍的。

討論人工智能對法律的影響，我們也會從人工智能的“三大類”入手，各個階段的人工智能，對法律產生的影響將是不盡相同的。

在第一類，弱人工智能（ANI）階段，由于人工智能智能處理較為單一的問題，且發展程度并沒有達到“模擬人腦思維”的程度，所以人工智能仍然屬于“工具”的范疇，與傳統的“產品”別無二致。我們目前所處的階段，就是弱人工智能階段。雖然無人駕駛汽車、無人機等新產品的出現，給傳統法律體系帶來許多新問題，引發許多新思考，但仍然屬于傳統法律體系能夠解決的問題。

2016年2月，Google無人駕駛汽車在美國加州山景城測試時，與一輛公交大巴發生碰擦，所幸無人受傷。美國高速公路安全管理局（NHTSA）卻確認，根據美國聯邦法律，用于自動駕駛的人工智能系統可以被視為司機。那么是“司機”、谷歌，還是驅動汽車的算法、感應器以及所有控制系統來負責交通事故呢？

這起事件引發了許多人對人工智能卷入犯罪案件中責任主體界定模糊的問題的思考。人工智能究竟是不是具有法律和道德意識與行為能力的主體？如果不是，那么當人工智能觸犯了他人利益、造成社會損失時，究竟應該由研發者、運營者還是使用者承擔責任呢？此時，有哪些法律能夠用來保障這些人的權益？如果承認人工智能是有行為能力的主體，那么又該如何為這些“人工智能”定罪量刑呢？

我國《產品質量法》第四十三條規定：因產品存在缺陷造成人身、他人財產損害的，受害人可以向產品的生產者要求賠償，也可以向產品的銷售者要求賠償。屬于產品的生產者的責任，產品的銷售者賠償的，產品的銷售者有權向產品的生產者追償。屬于產品的銷售者的責任，產品的生產者賠償的，產品的生產者有權向產品的銷售者追償。

顯然，在弱人工智能階段，機器仍然屬于工具和產品的范疇。傳統的《產品質量法》在這個階段內仍然可以直接適用。但隨著技術的發展，這種情況就會馬上改變。

在第二類，強人工智能（AGI）階段，由于人工智能已經可以比肩人類（筆者認為這是人工智能的“奇點”，在短期內人工智能將極大地超越人類），同時也具備了具有“人格”的基本條件。

由于機器可以像人類一樣獨立思考和決策，該階段的人工智能應該和人類一樣，成為獨立的主體享有權利，并對自己的行為承擔責任，這將體現在財產、繼承、侵權、刑事等各個方面。這個階段的法律已經基本無法直接套用，人工智能將對傳統法律體系產生巨大的沖擊和顛覆。

在第三類，超人工智能（ASI）階段，該階段的人工智能已經跨過“奇點”，其計算和思維能力已經遠超人腦。人工智能將打破人腦受到的維度限制，其所觀察和思考的內容，人腦已經無法理解，人工智能將形成一個新的社會。

人類的法律體系僅在人類社會生效，在這個階段，人類規則的制定已經無法影響人工智能，因為人工智能已經超出了人類社會的范疇。隨著技術的進步和人工智能的自我改進，一個比我們聰明100倍、1000倍、甚至10億倍的大腦也許能夠隨時隨地操縱這個世界所有原子的位置。此時的人工智能已經不是人類可以理解和想象，人類的法律體系也會隨之消亡，或轉化成另外的形態而存在。

基于此，筆者大膽地提出人工智能對法律影響的幾點預測：

第一，成文法將會萎縮甚至消亡。可以預見，人工智能和新技術留給立法的時間將會越來越少，越來越多的極其復雜的新問題將迅速出現，成文法將成為歷史；

第二，法律體系將徹底顛覆。隨著人工智能從低到高的發展，工具終將將具備人格、超越人格，我們傳統的法律體系也將失去存在的基礎；

第三，法律將在“創新”與“生存”之間不斷博弈。創新的倫理問題將伴隨人工智能發展的全過程，是否允許技術創新邁向“奇點”，用以保衛人類的“生存”，或許會逐漸成為立法者考慮的核心問題。但立法者很可能會發現，創新也許是人類社會發展的規律。

現階段，人工智能已經逐漸對法律領域產生影響，并引起了法律領域的變化，我國的法律體系應當重視變化，積極向人工智能時代轉型升級。

例如，人工智能技術在合同審查、資料收集、盡職調查、材料翻譯等領域為法律工作提供極大的便利，并且在工作效率上具有明顯的優勢。這會進一步影響到司法機關、公證機構、律師事務所的用人模式，可能會減少這些機構對入門級技能新人的雇傭和培養。

再例如，由于創新技術和人工智能的發展，新事物產生的時間大大縮短，由新事物而引發的新案例將越來越多。而現階段，人工智能還不能夠獨立地提供法律服務，更不能獨立地對案件進行分析和審判。這需要大量的法官、檢察官和律師們積極擁抱和學習新技術，并且需要一定的深度。這對于傳統法律人來說，難度很大。專業人才可能會在一段時間內出現嚴重的斷層，法律在短期內對新事物新案例也將無暇響應。法律應當重視內生規則（如網規）、判例的作用，通過柔性、大眾化、平臺化的規則治理，通過數據和算法來預判行為，來適應這種“斷層”。

國外各種關于法律技術的發展早已日新月異，在電子證據管理（Everlaw/Cicayda）、區塊鏈文件保存技術（Factom）、預測案件審理（Juristat）、案例研究（Ravel Law）等領域各種新型法律服務工具早已百舸爭流，甚至還有各種交流法律技術的論壇（Legal Technology Forum/Legal Tech Asia/ABA TechShow/Legal Tech NY）。可能因為國內的法律服務市場還不夠大或者經濟利益不夠多，關于法律技術的研發遠遠滯后，法律領域的創業公司多是新媒體或者法律服務平臺。[3]我們應該利用互聯網發展的優勢，重視法律技術的研發與推廣。

篇10

關鍵詞：人工智能；智能家居；智能音箱

一、相關概念

（一）人工智能。人工智能是一門研究、理解和模擬人類智能，并且發現其內在規律的學科。它是計算機科學的一個分支，試圖發現智能的實質，并創造出一種以人類思考的方式做出相似反映的智能機器。同時，它又是計算機知識、心理學知識和哲學知識的集合，模擬人的意識和思維過程，讓機器能夠做到只有人類智慧才能做到的復雜的事項。

（二）智能家居。智能家居是嵌入式技術、通信技術和網絡技術的集合，通過系統將各種家居與人們的居家生活緊密結合，以提高人們生活的舒適感和安全感。隨著人工智能的迅猛發展，智能家居正與人工智能緊密結合，讓消費者享受到更人性化的居家體驗。

二、文獻綜述

歐陽婷梓研究了人工智能對智能家居的影響，認為人工智能應用的落地將會使智能家居產業升級，同時還指出Al技術還有待突破，市場決定人工智能能否再次爆發。榮華英和兼國恩研究了人工智能發展背景下國際智能家居行業貿易發展前景，認為國際智能家居行業貿易將朝智能產品設計、智能生產制造、智能高效物流和智能商業服務方向發展。吳斌在研究我國智能家居系統發展存在的問題時，指出要制定行業標準體系，降低系統成本并完善售后服務。

觀察現有研究，發現有關人工智能時代下智能家居行業發展的研究仍相對較少，本文指出Al對智能家居行業發展的影響，指出未來發展機遇，并預測未來該行業的發展趨勢，對行業發展具有指導意義。

三、智能家居行業發展現狀

（一）國際智能家居行業發展現狀。美國的Amazon Echo、Google Home和Apple HomeKit占據了國外的智能家居語音控制平臺市場，Contro14 利用Zigbee技術可以與世界知名品牌的家電產品連接，控制各種設備和系統；英國的Laing Homt公司早在2000年建立了“智能家居”示范街，給每棟房子都裝上了智能管理系統，近年也在國內建立起了一些智能家居體驗式展廳；日本軟銀生產的Pepper人形情感機器人能夠讀懂人類的情感，并做出相應的反映，在各種場合為人們服務，松下于2017年“Panasonic Home+全屋智能”戰略，讓全屋各個部分的功能都智能化；德國的Apartimentum未來型公寓將物聯網應用和先進科技結合起來讓住戶的生活更加簡潔舒適。據中國報告大廳的《2016-2021年中國智能家居產業市場運行暨產業發展趨勢研究報告》數據顯示智能家居市場規模逐年上漲，但增長速度開始放緩，隨著人工智能的發展，行業開始進入技術融合，技術沉淀打造更加智能的家居用品的階段，2016～2018年全球智能家居市場規模變化如圖1所示。

（二）國內智能家居行業發展現狀。2012年智能家居行業進入快速發展期，深受大眾追捧，但進入2015年，銷售增速開始放緩，隨著政策的扶持，2016年市場規模增速開始上漲。工信部數據顯示，我國物聯網產業規模發展迅速，2010年規模超過2，600億元，2015年達到7，500億元，2020年產業規模將突破15，000億元，物聯網在智能家居、智能社區和智慧城市等領域發展愈發強勁。面對如此紅利，相關企業加快布局，海爾建立U-home平臺、美的建立M-Smart平臺、阿里巴巴建立人工智能實驗室并了智能音箱等產品。據中國報告大廳的《2016-2021年中國智能家居產業市場運行暨產業發展趨勢研究報告》數據顯示，未來幾年智能家居市場規模持續上漲，市場前景看好，市場規模增長情況如圖2所示。

智能家居產業錯綜復雜，涉及眾多產品，根據目前各企業涉及的領域，大致分為六個流派：以海爾、美的為代表的傳統家電企業，通過將原有的產品智能化提高銷售；以阿里巴巴和京東為代表的互聯網企業，通過自產智能硬件或與傳統家電企業建立合作涉足智能家居行業；以華為和小米為代表的手機硬件企業，通過研發軟件、生產硬件和建立智能家居生態系統進軍智能家居行業；以Honeywell、Bosch和松下為代表的安防企業，在本身安防設備的基礎上智能化，占據智能家居安防市場；以Amazon Echo和Google Home為代表的國外智能家居企業，通過語音識別和人工智能技術進軍國內市場；以及一些提供云平臺服務和小型硬件的供應商。

四、當前智能家居行業面臨的問題

（一）缺乏規范統一的標準。在整個智能家居產業中，至今還沒有制定統一的標準，導致各大公司各行其道，各自開發自己的系統，與其他廠商開發出來的系統并不兼容，目前具有代表性的是谷歌、蘋果、微軟加入了高通主導的AllSeen聯盟，英特爾、三星、戴爾等公司組成了智能家居設備標準聯盟OIC。之后，谷歌在收購Nest之后力推Thread，蘋果自家提出Homekit。一方面用戶的智能體驗降低；另一方面加重了用戶的轉換成本。而人工智能是一項復雜的產業，它不是一兩家公司就能經營好的，它需要各領域的公司參與進來研發技術、搭建平臺、生產終端，各司其職，并用統一的標準將各個環節連接起來。

（二）缺乏人性化的偽智能。目前，智能家居產品大多通過手機來實現，但有些廠商以“智能”為噱頭，將原本簡單的操作強加到手機上，使得手機承擔較多的功能。然而，除了年輕人對智能手機的操作較為熟悉，其他用戶面對復雜的“智能”操作只能望而卻步，嚴重缺乏人性化設計。

（三）需求低且價格高。一方面智能家居概念映入人們眼簾的時間較短，人們對智能家居還不太了解；另一方面智能家居智能化水平不高，操作復雜，運行過程中經常出錯，嚴重打擊了消費者的體驗。同時，目前的技術水平有限，技術和產品的研發需要較高的研發費用，加上日常的維護費用，導致智能家居的消費價格偏高，打擊了消費者的購買欲望。

（四）信息安全存在隱患。物聯網信息傳輸過程中，個人信息極易被黑客竊取，不法分子通過這些個人信息進一步竊取用戶的財產，會造成巨大的社會不穩定，對智能家居未來發展構成巨大威脅。如果智能家居產業在未來想占據較大一部分家居市場，就必須克服信息安全問題，加大信息的監管力度。

五、Al助力智能家居行業發展

（一）AI與智能家居結合進入最終狀態。經過幾十年的發展，智能家居經過了用App遠程控制家電的單品智能化和多個電器間相互感應的智能互動兩個階段，以上兩個階段均為弱智能階段，得通過手機來操作。而第三階段是家居產品與人工智能的深入結合，賦予家居產品人性化，擺脫手機的操控，通過自主學習、主動記憶、自主決策為用戶提供舒適的生活。

（二）提升全新的交互體驗。語音交流以其與人交流的親和感，成為當今最流行的人機交互方式。人類通過語音給機器下達指令，機器通過語音識別執行指令。近幾年，語音識別技術取得重大突破，語音識別準確率達到97%以上。而智能音箱具有語音交互、提供音樂和有聲讀物等媒體內容、提供多種互聯網服務以及可以對智能家居進行控制等功能，深受大眾追捧，因而被稱為智能家居的入口。為搶占智能家居的入口，互聯網各大巨頭紛紛加緊研究搶占市場。2014年11月，亞馬遜推出智能音箱Echo，至今已有幾千萬的銷量，隨后谷歌推出GoogleHome，微軟推出Cortana，緊接著國內的京東推出叮咚音箱，阿里巴巴也推出了“天貓精靈”，小米推出“小愛同學”。

（三）提供更安全、可控的應用環境。傳統的密碼輸入和保護方式已經不再滿足人們對操作便捷性和安全性的要求，于是推動了人們對生物識別技術的開發。生物識別是指通過計算機與生物傳感器等高科技結合，提取人固有的生理特征和行為特征，以鑒定個人身份。目前人臉識別、指紋識別和虹膜識別已經得到廣泛的應用。為達到更高的安全水準，通過紅外線照射獲取手指靜脈圖像的指靜脈技術也在緊密研究當中，極大地迎合了人們對智慧生活的追求。

六、我國智能家居發展的機遇

（一）我國加速進入老齡化社會，智能家居需求增大。因為工作關系很多子女與父母在異地生活，難以妥善地照顧好父母的生活，而智能家居可以方便老人們的日常生活，提高老年人的生活質量，加上多年財富的積累，老年人的經濟實力比年輕人要高，隨著老齡化進程的加快，老年人人口的比例將加重，多重原因結合起來支撐起了未來潛在的市場需求。

（二）“智能家居”概念將越來越普及。通過前些年“智能家居”概念的炒作，各大新聞客戶端、網站的轉載宣傳，讓越來越多的人認識了解到智能家居的相關概念。近些年各大瀏覽器對“智能家居”關鍵詞的搜索數量大幅度增長，隨著科學技術的發展，人們對智能家居產品的信賴感也在增強。如今人們購買家具，對房屋進行裝修也會考慮適當引進智能家居的相關元素進入日常的起居中。

（三）居民收入增多，消費價格將降低。隨著經濟的不斷發展，人們的收入也在逐年上漲，到2020年我國將全面建成小康社會，屆時人們的收入水平將會大幅增長，相比2010年翻一番。經濟增長的同時，科技也在飛速發展，技術水平的不斷完善降低了智能家居產品的成本，同時電信運營商的網絡費用也在下調，日常的運營維護成本也在下降，消費者的消費成本將會大幅下降，市場需求將會激增，市場規模將會擴大。

（四）政策扶持，發展道路順暢。智能家居產業發展被寫入政府工作報告，政府相繼出臺《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》、《智能制造工程實施指南（2016-2020年）》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》等指導性文件，促進智能家居、智能機器人、智能制造裝備等領域產業發展。并成立“中國人工智能產業創新聯盟”和“人工智能產業技術創新戰略聯盟”，把涉及人工智能領域的所有環節全面整合，掃除阻礙人工智能發展的一切障礙。

七、我國智能家居行業未來發展趨勢

（一）標準日趨統一。當智能家居行業依舊遵循現在的發展方式，各企業各行其道，系統間互不兼容，消費者將會對該行業產生疲倦，未來市場規模可能難以擴大。除非出現一家領導性標桿企業，擁有自己的系統，能夠生產出所有類別的智能家居產品，用戶對該企業提供的方方面面都很滿意，進而壟斷了整個智能家居市場。很顯然，出現這種情況的概率很小，沒有一家企業可以力挽狂瀾，所以市場逼著企業間建立起統一的標準，為用戶提供便捷舒適的生活體驗。

（二）AI與智能家居的完美融合。人工智能在智能家居領域的廣泛應用已是大勢所趨，只有智能家居與人工智能的完美結合才會讓人們的生活更加便捷。未來智能家居將會更加智能化、人性化，能夠準確抓住用戶的喜好提供相應的服務，根據用戶的工作安排相應的行程。一整套智能家居系統猶如一個智能管家，在最優的時間提供最優的服務。

（三）個人信息更加安全。個人信息的安全是制約智能家居市場規模擴大的又一要素，因此行業內將建立起一套世界領先的信息安全標準，并且該標準能夠和各地的法律法規銜接好，收集到的數據能夠安全地儲存好，能夠記錄數據的產生時間地點等情況，以便需要的時候能夠查證。

八、結語

人工智能時代下智能家居行業仍將在相當的一段時間處于一個無統一標準、需求低、價格高的階段，但隨著老齡化進程的加快，智能家居概念的逐漸普及、居民收入不斷增加、產品價格的不斷下降，智能家居產品的市場需求將會逐漸增長，將促使企業間制定規范統一的標準，人工智能將會與智能家居完美結合，為用戶提供更加舒適便捷的生活。

（來源：合作經濟與科技 文/陳功正 王騰 陸暢 王蘊鑫 陳黎陽 編選：電子商務研究中心）

主要參考文獻

［1］陳晉.人工智能技術發展的倫理困境研究［D］.吉林大學，2016.

［2］鄧中祚.智能家居控制系統設計與實現［D］.哈爾濱工業大學，2015.

［3］歐陽婷梓.人工智能能否成為智能家居的強心劑［J］.通信企業管理，2018.1.