2018 年人工智能发展趋势报告

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国家对电销机器人规范-电话机器人前景如何?

国家对电销机器人规范-电话机器人前景如何?

2018年七月份的时候,国家工信部、最高检、教育部、公安部等十三部门联合印发了《综合整治骚扰电话专项行动方案》的通知,根据《方案》细则,自今年7月底起至2019年12月底,在全国范围内开展综合整治骚扰电话专项行动,包括全面清理各类骚扰软件、严格规范金融类电话营销行为等。

由于此次整治时间较长、影响力较大、涉及单位较多,也被很多人称之为史上最严的电话营销禁令。

而对于使用电销机器人的企业来说,这次专项行动方案又会有多大的影响呢,不妨看看接下来的分析。

第一、电话机器人不是骚扰软件,不等于“呼死你”整治方案中说到,全面清理各类骚扰软件,例如“呼死你”。

什么是“呼死你”?是指利用通讯费用低廉的网络电话作为呼叫平台,采用国际先进网络电话通讯技术进行信息轰炸,又名网络电话自动追呼系统或者手机轰炸软件。

“呼死你”可以方便设置追呼的任何一部、任何区域的固定电话及手机号码。

“呼死你”软件在网络走红,并被网民采用,对付街边小广告等。

使用“呼死你”构成违法行为。

而电话机器人用途与用法都是不一样的,电话机器人是企业用来拓客,而不是诈骗;电话机器人不能进行短信和电话轰炸,在外呼上是有规定的,在一个小时内不能拨打同一电话两次,拨打的时间也有限制。

比如说,晚上休息时间,是不能进行外呼的。

第二、电话机器人有国家政策支持首先,电销机器人是属于人工智能的分类,自然而然也会受到国家政策的支持。

其次,在电销机器人的开发上,是属于中国制造、大数据和科技研发这三个方面的。

电销机器人是由专业的技术人员开发研究出来,其使用的语音识系统也是在阿里云的语音识别上进行开发的。

而我们电销机器人的语义标签统计也是在大数据的基础上进行的分类统计,让工作人员可以在机器人的后台对客户的情况一目了然。

电话机器人遵守《方案》的细则,是一个利国利民的系统,大家可以放心使用那电话机器人的前景如何?据《中国人工智能发展报告2018》显示,2017年中国智能电话机器人市场规模达到237亿元,同比增长67%预计2018年我国智能电话机器人市场增速将达75%由此可见,人工智能的一直是呈上升的趋势发展的。

人工智能导论——人工智能的发展历史、现状及发展趋势

人工智能导论——人工智能的发展历史、现状及发展趋势

⼈⼯智能导论——⼈⼯智能的发展历史、现状及发展趋势初学者学习⼈⼯智能有时候需要了解⼀些背景知识,我从⽹上简单搜集总结了下分享给⼤家。

⼀、⼈⼯智能的发展历史 ⼈⼯智能的发展并⾮⼀帆风顺,总体呈“三起两落”趋势,如今算是迈进⼈⼯智能发展的新时代。

(1)梦的开始(1900--1956)。

1900年,希尔伯特在数学家⼤会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。

这23道难题中的第⼆个问题和第⼗个问题则和⼈⼯智能密切相关,并最终促进了计算机的发明。

图灵根据第⼗个问题构想出了图灵机,它是计算机的理论模型,圆满的刻画了机械化运算过程的含义,并最终为计算机的发明铺平了道路。

1954年,冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计,并提出了“冯诺依曼体系结构”。

总的来说,图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德⾹农等伟⼤的先驱者奠定了⼈⼯智能和计算机技术的基础。

(2)黄⾦时代(1956--1974)。

1965年,麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”,⾸次提出了“⼈⼯智能(Artificial Intelligence,简称AI)”这⼀概念,标志着⼈⼯智能学科的诞⽣。

其后,⼈⼯智能研究进⼊了20年的黄⾦时代,相继取得了⼀批令⼈瞩⽬的研究成果,如机器定理证明、跳棋程序等,掀起⼈⼯智能发展的第⼀个⾼潮。

在这个黄⾦时代⾥,约翰麦卡锡开发了LISP语⾳,成为以后⼏⼗年来⼈⼯智能领域最主要的编程语⾔;马⽂闵斯基对神经⽹络有了更深⼊的研究,也发现了简单神经⽹络的不⾜;多层神经⽹络、反向传播算法开始出现;专家系统也开始起步。

(3)第⼀次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。

⼈⼯智能发展初期的突破性进展⼤⼤提升了⼈们对⼈⼯智能的期望,过度⾼估了科学技术的发展速度。

然⽽,接⼆连三的失败和预期⽬标的落空,使⼈⼯智能的发展⾛⼊低⾕。

1973年,莱特希尔关于⼈⼯智能的报告,拉开了⼈⼯智能寒冬序幕。

此后,科学界对⼈⼯智能进⾏了⼀轮深⼊的拷问,使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。

四本白皮书心得体会三则

四本白皮书心得体会三则

四本白皮书心得体会三则前言:在计算机科学与人工智能方面的发展日新月异,对人类社会的影响也日益明显。

因此,我阅读了四本白皮书并写下了以下的心得体会。

在此,我想分享我的感受和思考。

一、《全球人工智能发展报告2018》第一次接触本白皮书时,我就感觉到其中蕴含的全球性和深入度。

该报告系统分析了全球人工智能的发展,以及这一技术对经济、教育、医疗等领域的影响。

其中给我留下印象最深的是人工智能在医疗领域的应用。

医疗对于每一个人来说都非常重要,人工智能将会极大地改变医疗保健的方式和质量。

和其他技术一样,人工智能的应用同样会带来新的挑战,尤其是在个人隐私和数据不公平访问等问题上。

因此,我认为人工智能的发展应该引起广泛关注,并提出相应的法律和道德规范。

二、《可能性能源技术白皮书》该白皮书分析了全球绿色能源的潜力及其发展现状,并提出了可持续能源的目标。

我对该白皮书的关注点在于氢能技术的发展。

目前,使用天然气、石油等传统化石燃料已成为世界主流,但这些燃料释放出的废气导致了严重的环境污染,甚至对人体健康造成威胁。

相对地,氢能技术是更为环保、清洁的解决方案。

然而,氢能技术开发所需的高成本也一直是其受限的主要因素。

此外,缺乏氢气的安全管理体系,也造成了开发者的困惑和挑战。

因此,氢能技术的发展需要全球力量的共同支持,同时也需要稳步、逐渐地推进。

三、《2018区块链白皮书》区块链技术在各行各业的应用正在变得越来越广泛。

白皮书详细解释了区块链的作用以及其技术的基础知识。

我对该白皮书的关注点在于他的应用举例。

在社会信用、保险业、物流和医药行业的应用实践中,区块链使数百万人能够更直接、高效地参与业务流程,降低了繁琐的手续和交易成本。

在传统金融系统的改革中,区块链技术的出现使得交易更加安全可靠,同时也提高了金融交易的效率。

但与此同时,对于这一技术的泛滥、挖掘、监管和应用也需要更多的关注和规定。

四、《2018年人类大脑计划白皮书》本白皮书着重介绍了人类大脑计划的目标、现状以及未来发展的展望。

人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势

人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势

人工智能教育应用的现状分析、典型特征与发展趋势作者:梁迎丽刘陈来源:《中国电化教育》2018年第03期摘要:新技术浪潮汹涌而至。

大数据、并行计算和深度学习驱动人工智能技术飞速发展,并重塑教育新形态。

人工智能教育应用现状与发展趋势研究有助于推动技术与教育的深度融合发展。

该文从技术发展的角度回顾了人工智能的发展历程,概述了人工智能发展史上的三次浪潮,揭示了人工智能的三大要素与驱动力,阐述了人工智能在教育领域中的四大具体应用形态,分析了人工智能教育应用的五大典型特征,并指出其未来的发展趋势,最后归纳并构建了人工智能与教育的融合创新发展体系,旨在为我国人工智能与教育的融合发展提供理论指导。

关键词:人工智能;深度学习;ITS;自动化测评;教育应用中图分类号:G434 文献标识码:A大数据应用方兴未艾,人工智能已悄然而至。

人工智能已逐渐渗透到社会的各个领域,引起经济结构、社会生活和工作方式的深刻变革,并重塑世界经济发展的新格局。

人工智能在全球发展中的重要作用已引起国际范围内的广泛关注和高度重视,多个国家已将人工智能提升为国家战略,出台了相关政策和规划,力争抢占科技的制高点。

美国先后颁布了《为人工智能的未来做好准备》和《国家人工智能研发战略规划》,欧盟委员会制定了SPARC机器人创新计划,英国和德国政府分别制定了“现代工业战略”和“工业4.0”计划,日本政府规划了人工智能产业化路线并部署了超智能社会。

我国政府于2017年7月8日发布了《新一代人工智能发展规划》,指明了我国发展人工智能的重点任务,并对发展规划进行了全面部署,这是我国“抢占信息化制高点,增加国际话语权”的重要战略举措。

在人工智能浪潮的冲击和影响下,教育领域正在经历一场深层次变革,技术正在重塑教育的新形态。

在此背景下,研究如何应用新技术推动教育事业的发展具有重要意义。

教育技术领域已经涌现出一批相关研究,集中表现为人工智能内涵、技术与应用等内容的概述,如探讨了人工智能教育应用的热点问题;侧重对美国政府两个人工智能报告的解读,分析了教育人工智能的内涵、关键技术与应用趋势;探索了机器学习在教育中的应用;分析了人工智能与STEM 等课程的融合;构筑了人工智能+教育的生态系统。

中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告

中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告

中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能(Artificial Intelligence, AI)是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。

它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式,使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。

自20世纪50年代以来,AI经历了多次发展高潮与低谷,如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一,并广泛应用于各个领域。

1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元,预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元,复合年增长率高达25%。

这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展,AI产业正迎来前所未有的发展机遇。

1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成:机器学习:作为AI的核心组成部分,2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元,预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。

自然语言处理(NLP):2022年NLP市场规模约为130亿美元,预计到2026年将达到340亿美元左右。

计算机视觉:该领域2021年的市场规模为117亿美元,预计2028年将突破2,000亿美元大关。

机器人技术:包括工业机器人和服务机器人两大类。

2022年全球机器人销售额为510亿美元,其中服务机器人增速尤为显著,预计2025年将实现翻倍增长。

中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告

中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告

中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告一、中国人工智能市场发展概述自2015年我国政策开始加大对人工智能领域的投入,中国人工智能市场逐渐迎来快速发展的新时代。

据统计,2017年中国人工智能市场规模已经超过250亿美元,而预计到2022年将达到1,1万亿美元。

可以看出,中国人工智能市场前景广阔,发展空间巨大。

当前我国人工智能市场的主要应用领域包括:智能制造、智慧城市、智能医疗、智能金融、智能物流等。

其中,智慧城市和智能制造是目前最受市场青睐的两个领域,已经成为中国人工智能市场的重要支柱。

二、中国人工智能市场供需情况1、市场需求方面当前,我国人工智能市场需求分为政府需求、企业需求、个人需求三个方面。

(1)政府需求:我国政府在人工智能领域的发展上投入甚多,政府需求在市场中占比较大的一部分。

目前,政府需求主要包括智慧城市建设、大数据分析、智能监管等领域。

如上海、北京、深圳等城市的智慧城市建设已取得初步成效,成为人工智能市场的新亮点。

(2)企业需求:企业对于人工智能的需求主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域方面。

如阿里巴巴、腾讯等公司均在人工智能技术上做出了突破,成为人工智能市场的领头羊。

(3)个人需求:虽然个人需求在整个市场中占比较小,但随着智能家居的发展以及个人消费习惯的改变,人工智能在个人领域的发展潜力不可忽略。

2、市场供给方面(1)供给主体:当前我国人工智能产业链已初步形成,供给主体主要包括大企业、初创公司、国家级人工智能研究院等。

(2)供给产品:供给产品主要包括软硬件、算法、数据等方面。

目前市面上已有很多人工智能产品,如:阿里云ET、IBM SYSTEM、百度飞桨等。

三、中国人工智能市场未来发展趋势分析1、政策引导:随着我国人工智能市场的不断壮大,政府将逐渐开始加大对人工智能领域的政策引导力度,加快人工智能的普及和发展。

2、技术变革:随着技术的不断进步,人工智能技术会越来越成熟、普及,具有更广泛的应用场景。

2020公需科目答案

2020公需科目答案

1.2018年10月31日,中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行()集体学习。

(2.0分)A.第一次B.第五次C.第九次D.第十次我的答案:C√答对2.1966年,美国麻省理工学院AI实验室开发的()聊天机器人实现了计算机与人通过文本来交流。

(2.0分)A.微软小冰B.苹果SiriC.谷歌AlloD.ELIZA我的答案:D√答对3.在《消防法》的实施过程中,政策起到的作用是()。

(2.0分)A.监督管理B.鼓励支持C.宣传教育D.消防义务我的答案:B√答对4.我国从()开始构建应急管理“一案三制”。

(2.0分)A.2000年B.2003年C.2005年D.2008年我的答案:B√答对5.《消防法》的主管部门是()。

(2.0分)A.国家安全部B.民政部C.应急管理部D.公安部我的答案:C√答对6.()提出人工智能发展过程需要面对“可知”“可控”“可用”“可靠”四个问题。

(2.0分)A.斯蒂芬.霍金B.斯蒂芬.霍金C.潘云鹤D.马化腾我的答案:D√答对7.在《消防法》的实施过程中,单位组织起到的作用是()。

(2.0分)A.监督管理B.鼓励支持C.宣传教育D.消防义务我的答案:C√答对8.在《消防法》的实施过程中,单位个人起到的作用是()。

(2.0分)A.监督管理B.鼓励支持C.宣传教育D.消防义务我的答案:D√答对9.我国于()年发布了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》。

(2.0分)A.2016B.2017C.2018D.2019我的答案:B√答对10.我国人工智能的发展战略是()。

(2.0分)A.新一代人工智能发展规划B.国家制造创新忘了C.“1438”战略D.工业互联我的答案:C×答错11.在中国目前的法律体系门类中,《消防法》可以划归在()的范畴之内。

(2.0分)A.宪法性法律B.刑事法律C.民事法律D.行政法律我的答案:D√答对12.下列应急管理类别中,有总法的是()。

中国人工智能教育行业发展趋势

中国人工智能教育行业发展趋势

中国人工智能教育行业发展趋势2020年,全球教育行业规模有望达到20万亿人民币;AI+教育的市场规模将达到约7万亿人民币,并将在将来一段时间中占据更大的比重,产业在全球范围内蓬勃发展:至今全球人工智能教育企业总数近3,000家,其中美国企业数量最多,超1,000家;中国则已排名第二,发展到了超600家的规模。

澳大利亚的在线人工智能化教育系统有超过400家大学的教员使用;印度的知名自适应教育平台已有超600万的用户。

当前人工智能的概念虽火热,但人工智能在教育行业的具体赋能与应用落地并非一蹴而就。

纵观人工智能行业的应用发展历程,起步阶段主要集中在对人工智能教育的规划和探索,美国于20世纪70年代创建智能教学系统,开始利用计算机辅助教学。

在发展初期,由于数据的缺失、算法模型的不成熟、市场接受度低等等,AI+教育的新型教育模式并没有得到广泛应用。

然而,随着人工智能教育在美国的资源积累和技术进步,美国的AI+教育行业飞速发展,涌现了不少明星企业(如Knewton,DreamboxLearning,Grammarly,Duolingo,CivitasLearning等)。

截至2019年第一季度,美国Top30的人工智能教育公司已累计融资12亿美元,单家企业最高融资额为1.8亿美元,服务领域涵盖了自适应学习、高等教育、K12等等,在全球共已共计积累了超过5,000万的月活用户,覆盖至少27种语言。

中国人工智能教育发展起步较晚,但发展迅猛,从2000年互联网普及到在线教育蓬勃发展只走过了10年时间。

2012年后,中国国内自适应教育企业开始兴起,AI教育初级显现。

2016年前后,国内的众多知名教育机构也纷纷投入人工智能教育领域,教育智能化进程加速推进。

一、政策、资本、技术、消费合力驱动中国AI+教育发展政府在人工智能教育行业发展扮演重要角色,提供政策利好和扶持;而资本、技术、以及消费作为另三个核心发展要素,正推动人工智能教育领域的应用落地和成熟。

人工智能及其在电网数字化转型中的应用研究

人工智能及其在电网数字化转型中的应用研究

人工智能及其在电网数字化转型中的应用研究摘要:随着新一代信息技术的快速发展,人工智能技术迎来了发展高潮。

随着电网的不断发展,供电可靠性等要求越来越高,加快电网数字化转型,推动电力行业变革,提升电网的智能化水平,研究人工智能在电力行业中的应用势在必行。

文章重点介绍人工智能的发展现状,人工智能在电网数字化转型中应用的必然性、主要应用领域和发展前景。

关键词:人工智能;电网数字化转型1.人工智能的概念及发展现状“人工智能”是1956年美国麦卡锡(J·McCarthy)提出的。

人工智能是一个自我学习和演化的应用过程,是在计算机、控制论、信息论、数学、心理学等多种学科相互综合、相互渗透的基础上发展起来的一门新兴边缘学科[1]。

随着21世纪新技术浪潮的涌起,新一代人工智能在全球范围内蓬勃发展,它作为一种新兴的颠覆性技术,在改变人们生活和工作的同时也在促进时代的进步,越来越多的国家争相制定相关政策,力图掌握更大的竞争主动权。

2015年7月,国务院在《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中明确将人工智能列为十一项重点行动之一,自此“人工智能”一词在我国重大政策中出现的频次日渐增加。

2016年3月,“人工智能”概念写入“十三五”规划纲要,此后国务院发布《“十三五”国家科技创新规划》,“人工智能”首度被列入政府工作报告。

2016年6月,欧盟委员会发布人工智能立法动议。

2016年5月,美国成立人工智能委员会;2016年10月,发布《国家人工智能研究和发展战略计划》。

2017年,我国发布《新一代人工智能发展规划》,将人工智能上升到了国家战略高度。

2017年5月,新加坡推出名为“AI.SG”的国家人工智能计划。

2017年10月,英国发布《在英国发展人工智能》。

2018年,法国政府发布《有意义的人工智能:走向法国和欧洲的战略》报告。

2018年5月,韩国发布《人工智能研究与发展(R&D)战略》。

2018年10月,重要领导人就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习时强调,人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。

各国人工智能战略的现状与未来发展分析

各国人工智能战略的现状与未来发展分析

各国人工智能战略的现状与未来发展分析随着科技的不断进步和人工智能(AI)的快速发展,各国都纷纷制定了自己的人工智能战略,以推动该领域的创新和发展。

本文将对各国目前的人工智能战略进行简要分析,并展望其未来的发展趋势。

中国作为全球最大的人工智能市场之一,早在2017年就发布了《新一代人工智能发展规划》,在国家层面明确提出要将人工智能发展成为新的经济增长点。

中国政府将人工智能视为重点领域,并投入了大量资金用于人才培养和研发项目。

目前,中国的人工智能发展已经取得了显著的成果,各领域的应用逐渐普及。

未来,中国将继续加大对人工智能的投资力度,并在人工智能伦理和数据安全方面加强监管,以确保人工智能的可持续发展。

美国在人工智能领域一直保持领先地位。

该国具有世界上最顶尖的科研机构和企业,其人工智能技术的创新能力得到了充分发挥。

美国政府在2018年发布了一份名为《人工智能的长期战略》的报告,呼吁各级政府、学术界、企业和非营利组织共同努力推动人工智能的发展。

未来,美国将继续加强对人工智能研究和发展的投资,同时加强与其他国家的合作,共同推动人工智能的创新。

欧洲在人工智能领域也逐渐崭露头角。

欧盟于2018年发布了《欧洲的人工智能战略》,提出了旨在加强欧洲在人工智能领域的竞争力,并确保其合规性和伦理可靠性的目标。

欧盟计划在人工智能研究和开发方面投入更多资金,并鼓励成员国加强协作,共同制定人工智能的政策和标准。

未来,欧洲将加强相关法律法规的制定,以确保人工智能的透明度和隐私保护。

日本作为人工智能领域的先驱之一,日本政府在2017年发布了《人工智能社会创新战略》。

该战略旨在将人工智能应用于医疗、交通、国防等领域,并将人工智能作为经济增长的引擎。

日本政府计划提供更多的投资和税收优惠,以支持人工智能的研究和开发。

未来,日本将致力于加强人工智能的安全性和可持续发展,以解决由人工智能技术引发的道德和法律问题。

在人工智能的未来发展中,各国都面临着共同的挑战和机遇。

高校人工智能类课程体系的建设方法研究

高校人工智能类课程体系的建设方法研究

本栏目责任编辑:王力计算机教学与教育信息化高校人工智能类课程体系的建设方法研究李凌,张硕(武昌首义学院,湖北武汉430000)摘要:随着人工智能技术的不断发展,高校里相关专业课程也在不断地建设中。

本文从多个不同方面对人工智能的课程建设进行分析和研究,明确了把握人工智能的发展趋势和内涵、依托人工智能实验平台进行教与学共建、进行人工智能专业课的课程内容建设和依托实验平台建立学生的长效学习机制等教学体系构建的方法和途径。

关键词:高校教学;人工智能;教学体系;计算机文章编号:1009-3044(2020)34-0092-02开放科学(资源服务)标识码(OSID ):随着深度学习算法的出现和不断发展,人工智能已经逐渐成为一门独立的学科。

国内外很多高校开始陆续开设人工智能的专业课程,甚至建设独立的人工智能院系和专业。

但是由于该学科还比较新,发展还不完善,对于课程体系的构建还没有统一的标准和规范。

根据笔者多年高校的教育经验,结合当前高校的发展趋势与人工智能的学科背景和内涵,在构建人工智能教学体系的过程中可以从以下几个方面进行考量和实施。

1充分了解人工智能的发展趋势和学科背景人工智能是研究使计算机来模拟人的思维过程和智能行为的学科,它以计算机为基础,包含了心理学、语言学、生理学甚至哲学等各大学科领域的知识。

近些年随着深度学习相关算法的不断发展,人工智能技术逐步成为最炙手可热的科学研究方向之一。

美国在2019年2月发布了启动美国人工智能计划的13859号行政令,紧接着2019年6月又发布最新版的“国家人工智能研发战略规划”,修订了相关的发展战略,具体包括:对人工智能研究进行长期投资、建立标准和基准评估人工智能技术、更好地把握国家人工智能研发人才需求等。

可见,美国已经把人工智能的教育和人才培养提高到了国家战略层面。

在我国,人工智能的发展建设也一直得到了社会各界和政府的极大关注。

人工智能在2017年、2018年连续两年被写入政府工作报告,同时也发布了《新一代人工智能发展规划》的政府文件,工业和信息化部随后发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》,逐步确立了人工智能技术在我国经济科学发展中的重要地位,明确了人工智能发展的方向和路线。

2018年中国数字经济运行现状及面临的挑战分析,数字经济应用领域不断延伸「图」

2018年中国数字经济运行现状及面临的挑战分析,数字经济应用领域不断延伸「图」

2018年中国数字经济运⾏现状及⾯临的挑战分析,数字经济应⽤领域不断延伸「图」2018年中国数字经济运⾏现状及⾯临的挑战分析,数字经济应⽤领域不断延伸「图」⼀、数字经济的定义20世纪40年代以来,电⼦计算机的发明与通讯设备、信息⽹络等的快速普及,引发了科技与社会经济的剧烈变⾰,被称之为“数字化⾰命”,也被称为第三次⼯业⾰命或第三次科技⾰命。

相应地,社会经济发展形态也发⽣了巨⼤变化,继农业经济、⼯业经济后,⼀种以现代信息通信技术为依托、以⽹络尤其是互联⽹为载体,通过信息⽹络实现资源⽣产、分配、交换和消费的新型经济——数字经济,开始成为全球关注的焦点。

现阶段数字经济尚未形成统⼀的定义,但⼀般沿⽤G20杭州峰会的表述。

根据G20杭州峰会的表述,数字经济是指以使⽤数字化的知识和信息作为关键⽣产要素、以现代信息⽹络作为重要载体、以信息通信技术的有效使⽤作为效率提升和经济结构优化的重要推动⼒的⼀系列经济活动。

在云计算、物联⽹、⼈⼯智能等新⼀代信息技术的驱动下,数字经济的外延不断拓展,由狭义的数字产业化转向⼴义的产业数字化,涉⾜的⾏业由传统的基础电信、电⼦信息制造、软件服务、互联⽹等信息产业渗透⾄其他⾮信息⾏业,在智能制造、现代农业、“互联⽹+”等⽅⾯均发挥着重要作⽤。

⼆、数字经济发展现状在数字化浪潮的席卷下,各国纷纷开启数字化⾰命,争夺数字经济这⼀未来产业⾼地。

截⾄2015年,34个OECD(经合组织)成员国中有27个制订了数字经济相关的国家战略。

美国相继发布《联邦云计算战略》《⼤数据研究和发展倡议》等⽂件,加快部署云计算、⼤数据、⼈⼯智能等全球⽹络信息技术的前端领域。

欧盟也于2015年推出数字化单⼀市场战略,⼒图解决欧洲电信市场碎⽚化及投资不⾜的问题,在同⼀市场为企业和服务制定公平竞争环境。

2015年英国政府出台《数字经济战略(2015-2018)》,2017年发布《英国数字化战略》,⼒争让英国成为全球领先的数字化经济体。

学习四本白皮书的内容

学习四本白皮书的内容

学习四本白皮书的内容近年来,随着人工智能的迅速发展,对人工智能技术的应用和研究也越来越受到关注。

在这个过程中,一系列的白皮书的出现无疑对人工智能技术和行业带来了重要的指导和支持。

本文将着重探讨学习四本著名的白皮书的内容,分别是《中国人工智能发展报告2018》、《智能制造白皮书》、《智能驾驶白皮书》和《人工智能挑战赛白皮书》。

中国人工智能发展报告2018,是由中国信息通信研究院(CAICT)编写的一份权威性报告。

报告从产业发展、人才培养、政策与法规和未来趋势等多个方面进行了全面而详实的分析。

报告最主要的贡献是提出了“产业九步走”的发展路径,这为人工智能行业发展提供了清晰的路标和目标。

同时,报告也提出了一些关键的问题,如人才缺口、创新生态和隐私保护等,对人工智能行业的发展提出了诸多挑战和思考。

智能制造白皮书是由中国工程院制造工程学部编写的一份开创性的报告,旨在探讨智能制造技术的应用和发展。

报告依据工业互联网的概念,分析了智能制造系统的核心技术和应用,以及智能制造模型的建立和优化。

报告重点探讨了制造业数字化、网络化和智能化的发展方向和对策,提出了数字化生产、智能制造服务等创新模式。

同时,报告也提出了关于政策与法规、标准化和国际合作等问题的建议。

智能驾驶白皮书是由中国智能汽车发展联盟编写的一份权威性报告,旨在探讨智能驾驶技术的发展和应用。

报告从技术发展、商业模式和安全法规等方面进行了全面分析。

报告介绍了智能驾驶技术的发展特点和主要应用场景,同时还提出了智能驾驶技术在车辆安全、交通效率和人类生活等多个方面所带来的巨大潜力和发展机遇。

报告还提示了智能驾驶技术在开放标准、验证测试和政策法规等方面所面临的挑战,具有重要的指导作用。

人工智能挑战赛白皮书是由百度公司发布的一份权威性报告,旨在探讨人工智能技术在各个方面的发展和应用。

报告通过分析不同类型的人工智能竞赛,揭示了人工智能技术的发展趋势和人才培养需求。

报告提出了在图像识别、自然语言处理、语音识别、图像生成和自动化理解等领域中的现状和未来发展方向,并从政策和法规以及产业发展方向等方面提出了一系列建议。

人工智能共享红利申论作文

人工智能共享红利申论作文

人工智能共享红利申论作文当今社会,互联网、物联网等高科技产品飞速进步与普及,使得我们生活中处处都离不开它们。

在享受这些先进设备带来的便利时,也随之出现了一系列问题:交通堵塞、空气污染严重、垃圾遍地……为解决这种困境,各国政府以及科研机构已经想尽办法对其加以改善,但成效甚微。

正当大家束手无策之际,一个新型产业悄然崛起——人工智能。

“人工智能”顾名思义就是由人类制造而非传统电脑程序自动控制运行的计算机系统,相较于过去单纯依靠庞大且繁琐的电子元件完成运转任务,它将越来越多的智慧赋予了机器本身,可谓取长补短。

那么人工智能发展的现状又是怎样呢?根据权威数据显示,到2025年全球人工智能市场规模预计将达5000亿美元;其中机器学习和图像识别领域规模最大,分别占比31.1%和22.2%。

同时,《2018-2023年全球人工智能发展报告》指出,当前,围绕人工智能核心技术方面,我国与世界先进水平仍有差距,主要体现在四个方面:首先,虽然全球范围内关于人工智能技术的专利申请数量呈增长趋势,2017年全球人工智能专利申请总量约13万份,但这些专利绝大部分集中在几大巨头手里,国外企业申请量远超国内企业,例如,2017年 IBM 专利申请约7000项,高居榜首;其次,人工智能专利结构尚未形成梯队,企业与政府之间还存在很大鸿沟,我国仅在2018年就获批了863等资金支持。

第三,人才培养力度偏弱,许多应届毕业生在实验室待上半天后就走了,真正从事基础性研究的却寥寥无几,而且相关研究缺乏创意、难见突破。

最后,缺少全局战略眼光。

只追求近期效益,忽视全局影响,难免盲目投入资源。

综合以上原因,我们可知:要促进我国人工智能健康发展,提升竞争优势,必须注重协调推进,统筹兼顾,积极探索新兴产业发展路径,找准我国产业定位,深化国际合作,以人才培育为切入点,用好制度红利,打通链条断层,避免急功近利。

因此,为更好的落实国家发展战略,实现创新驱动发展,需要建立共同愿景。

人工智能发展对我国环境咨询服务业影响研究

人工智能发展对我国环境咨询服务业影响研究

近年来数字经济蓬勃发展,人工智能作为人类智能的产物,有望成为新一轮产业变革的核心驱动力,将会给各行各业带来重大影响。

在享受人工智能带来便利的同时,也会感受到冲击。

通过对我国人工智能发展状况的分析,结合对环境咨询服务业的现状,对在当前人工智能蓬勃发展的大潮中环境咨询服务业如何更好地前行进行了探讨。

1人工智能的发展概况1.1人工智能的概念从其定义来看,人工智能(Artificial Intelli -gence ,AI )被广泛应用于对人的智能进行模拟、延伸,从而拓展相关的理论方法和技术应用。

人工智能与计算机科学技术联系紧密,通过计算机科学大发展并从中得益获得了高速发展。

当人类的体力劳动获得一定的程度解放后,人类开始寻求脑力劳动上的解脱。

人工智能技术的产生使得工具获得了有限的自主性,让工具自主地完成部分任务由理想变为了现实。

与此同时,人工智能技术可以更有效率地、精准地完成人类所指定的更加复杂的任务,为人类实践目的更好、更快地达成提供了强有力的工具支撑。

1.2我国人工智能的发展状况从1956年“人工智能”这个概念被首次提出到今天不足百年,但人工智能研究对人类社会的影响与日俱增。

随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高以及海量互联网数据的支撑,人工智能已成为全球瞩目的科技焦点。

与国外相比,我国人工智能起步较晚,技术基础相对薄弱,相应的人才数量也十分不足,直到1978年我国才有计划地以国家为主导着手于人工智能领域的相关研究。

并针对当前人工智能发展状况陆续出台了一系列政策,将人工智能发展提升为国家的发展战略。

与此同时,各地方政府也积极出台政策支持人工智能。

据推测,2019年将是人工智能规模化应用的落地年。

人工智能将会更多地服务民生,让用户感受到科技进步带来的美好生活。

虽然我国对人工智能的研究获得了很多重大进展,但与发达国家相比还有一定的差距。

《中国人工智能发展报告2018》中指出,目前中国在人工智能领域的技术发展与市场应用方面已经进入了前沿发展国家群体,呈现出中美“双雄”共同领跑局面。

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2018 年人工智能发展趋势报告人工智能非常复杂,而且发展速度很快。

任何人都不可能对其未来几年的发展方向做出准确的预测。

但就人工智能在2018年的发展趋势来说,我们可以给出一些具体的预测,并指出其会对企业、政府和社会产生哪些影响。

一些新兴的趋势已经开始展现。

根据在人工智能领域有远见的人士的分析,以及普华永道为世界各地的客户提供人工智能应用咨询时的经验,我们做出了以下这8项预测。

一、在影响就业之前,人工智能将会对雇主产生影响长期来看, 人工智能不会摧毁就业市场——至少在2018年是不可能的。

但是企业面临着一个重大挑战:只有汇集了来自不同种类的数据以及不同学科的团队成员时,人工智能才能发挥出最大的效果。

同时,它还需要借助相应的结构和技能来实现人机协作。

但是大多数企业都把数据存放在联合企业和团队的数据库里。

很少有企业开始为员工提供他们所需要的基本人工智能技能。

普通的企业还没有准备好满足人工智能的需求。

可能你读到过很多这样的新闻:机器人和人工智能将会摧毁工作机会。

但我们并不这样认为。

我们看到一个更加复杂的情况成为焦点,人工智能将会促进就业市场逐步演变,只要正确的应对这一趋势,就会对就业产生积极的影响。

新的工作机会将抵消那些失去的。

人们仍然会进行工作,但他们会在人工智能的帮助下更高效地工作。

同样,你也可能听说了人工智能击败了世界上最厉害的国际象棋大师。

但并不是每个人都知道什么才能击败人工智能象棋大师:一个“人机结合”系统,或者人和人工智能作为一个团队去下棋。

人类能够从人工智能合作伙伴那里获取建议,但也可以自由的推翻它。

这是两者建立联系的过程,也是取得成功的关键。

这种无与伦比的组合将成为未来劳动力队伍中的新常态。

考虑一下人工智能将会如何加强产品设计的过程:人类工程师定义每个零件使用的材料、特征和各种约束条件,并将其输入到人工智能系统中,从而生成大量模型。

然后,工程师可以选择其中的一个模型,也可以改进他们的输入,然后让人工智能再次尝试生成模型。

这种模式是人工智能促进经济发展的一个原因。

然而,不可否认的是,在一些行业,经济体和企业(尤其是那些涉及重复性工作的行业,经济和企业)中,工作将会改变或被淘汰。

不过,在接下来的两年内,影响相对有限:根据普华永道的国际就业自动化研究估计,在对29个国家的分析中,到2020年,存在高度自动化风险的就业岗位仅约3%。

为什么一些企业会成功,一些企业会失败?在2018年,企业将开始意识到他们需要改变他们当前的工作方式。

在他们这样做的时候,他们需要特别留意之前发生的事情:失败的技术转型。

发生这种情况的原因有很多,但有两个原因与许多企业接近人工智能的方式有关。

一是不会变通,对号入座;二是孤岛上进行思考和工作。

精通人工智能的员工不仅仅需要知道如何选择正确的算法,以及将数据输入到模型中。

他们还需要知道如何解释结果,以及什么时候让算法自主决定,什么时候该介入其中。

同时,不同团队之间的相互协作才能有效使用人工智能。

想象一下一个帮助医院工作人员决定批准哪些医疗程序的人工智能系统,它不仅需要来自医疗和人工智能领域专家的投入,还需要来自法律,人力资源,财务,网络安全和合规团队的投入。

大多数企业喜欢设定界限,让特定的团队负责某些领域或项目,并据此分配预算。

但是人工智能需要多学科团队齐心协力解决问题。

之后,团队成员继续进行其他挑战,但是会继续监控并完善第一个挑战。

就人工智能而言,和其他许多数字技术一样。

企业和及教育机构应该少考虑一些工作title的问题,多关注一些工作任务、技能和思维方式方面的问题。

这意味着要拥抱新的工作方式。

影响人们将普遍接受人工智能随着人工智能的发展,人们将会意识到人工智能摧毁工作只是一场虚惊。

人们可能会更乐意接受工作场所和社会中的人工智能。

关于人工智能抢走我们工作的言论将会销声匿迹,人们将会谈论机器人使我们的生活或工作更将容易的话题。

这将会倒逼企业更快的拥抱人工智能。

企业将开始重组这将是一个漫长的过程,但一些具有前瞻性思维的企业已经开始改变将数据存放在联合企业和团队的数据库里的格局。

一些企业也开始大规模地增加人工智能和其他数字技术所需要的劳动力。

这种增加不仅仅是教员工掌握新的技能,它还将教导员工掌握一种强调与同事和人工智能合作的新思维模式。

二、人工智能将融入现实,开始发挥其效用它可能不会成为媒体的头条新闻, 但人工智能现在已经准备好了,能够自动完成日益复杂的流程,识别出能够创造商业价值的趋势,并提供具有前瞻性的情报。

这带来的结果是, 人们的工作量减少, 做出的战略决策也变得更好了:员工的工作也比以前更好了。

但是, 由于传统的投资回报率(ROI)策略可能无法准确地识别出这一价值,企业将需要考虑采取新的指标,以便更好地理解工智能可以为它们做什么。

54%的高管表示,人工智能解决方案提高了生产力。

在很多媒体的报道中,以人工智能为动力的未来看起来非常神奇:自动驾驶汽车组成的车队基本上不会遇到车祸或者交通拥堵;机器人医生诊断疾病通常只需要几毫秒;智能的基础设施将会优化人员与货物的流动,并在需要修理之前自动维护。

在将来,所有的这些可能都会发生,但不会出现在2018年。

在接受调查的高管中,他们认为人工智能对他们的成功至关重要:72%的人认为这将是未来的商业优势。

但我们面临的问题是:当下它能为我们做什么?答案就在这里。

提高人的生产力如果人工智能听起来可能让人感到牵强附会,那么,能够执行繁琐重复性的白领的任务的工具,能让管理者们把时间花在分析上,听起来怎样?那么,一个能够识别欺诈行为并提高供应链弹性的方法呢?这就是人工智能在2018年的价值:不在于创造一个全新的行业(未来十年),而在于增强现有员工的能力,为现有的企业增加更多的价值。

主要有三种方式:•将那些对于老技术来说过于复杂的流程自动化•从历史数据中发现趋势以创造商业价值•提供具有前瞻性的情报来使人们更好地下决策从繁琐的任务中获得价值想象一下大多数公司的财务部门是如何花费大部分时间的:浏览来自ERP,支付处理,商业智能和其他系统的数据。

许多员工每天要花费数小时的时间研究法律合同和电子邮件,或执行一些普通的交易任务。

这带来的结果是,许多金融专业人员在有其他日常工作剩余时间的时候,才会进行增值分析。

现在想象一下,有一个人工智能系统能够扫描所有的数据,发现趋势和异常情况,自动执行许多交易,并标记相关问题以便进一步跟进。

想象一下,这个人工智能系统还会识别和解释可能存在的风险,并提供数据驱动的预测来支持管理人员的分析和决策。

它听起来可能没有智能城市那么性感,但这种实用的人工智能现在已经准备就绪。

它通常是“偷偷地从后门溜进来”。

来自Salesforce,SAP,Workday和其他公司的企业应用程序套件正在越来越多地拥抱人工智能。

影响业务问题将会打开通向人工智能的大门领导者没必要为了人工智能而采用人工智能。

想法,在他们寻求商业需求的最佳解决方案时,人工智能将发挥越来越大的作用。

企业是否想要实现自动化计费?自动化执行普通的会计和预算等众多合规的功能是否想要将采购、物流和客户服务部分自动化?人工智能很可能会成为解决方案的一部分,无论用户是否能够察觉到它。

需要采用新的投资回报率衡量策略有时衡量人工智能价值的最佳方法是使用与其他商业投资相同的指标:收入增加或成本降低等。

但是人工智能带来的好处往往是间接的,所以企业需要探索其他衡量投资回报率的指标。

自动化的全职员工可以捕捉到人工智能是如何将劳动力从平凡的任务中解放出来的。

其他指标可以显示出人工智能是如何改善人们的决策和预测的。

三、人工智能将帮助回答有关数据的重大问题许多针对数据技术和数据集成的投资都未能回答这样的一个重大问题:投资回报率在哪?现在,人工智能正在为这些数据项目提供商业案例,新的工具将会使这些项目的价值凸显出来。

企业不再需要决定"清理数据"——也不应该这样做。

他们应该首先从一个业务问题开始来量化人工智能的好处。

一旦数据被用来解决一个特定的问题,进一步开发数据驱动的人工智能解决方案就会变得更容易,从而就会形成一个良性循环。

问题出在了哪里?一些企业仍然在犹豫要不要建立,或者是没有建立好数据基础。

许多公司没有看到他们对大数据进行投资带来的收益。

这里有一个脱节。

商业和技术行业的高管们认为他们可以用数据做更多的事情,但学习曲线非常陡峭,工具也不成熟。

所以他们面临着相当大的挑战。

现在,随着应用场景的成熟和人工智能本身变得更加真实和实用,一些人正在重新思考他们的数据战略。

他们开始提出正确的问题,例如:如何使我们的流程更有效率?需要做些什么才能实现数据提取的自动化?同时,企业现在可以利用新的工具和技术进步,其中包括:•采用更简便的方法挖掘结构较差的数据,比如那些用于文本索引和分类的自然语言处理•企业应用程序套件将包含越来越多的人工智能工具•新兴的数据湖即服务的平台•可以利用不同类型数据的公共云•自动化地机器学习和数据管理喂养AI野兽尽管取得了这些进展,但许多企业仍然面临着诸多挑战。

许多类型的人工智能(如监督式机器学习和深度学习)需要大量标准化、标签化的数据,并且还要把偏差和异常的数据“清除”掉。

否则,不完整或有偏见的数据集将导致错误的结果。

这些数据也必须足够具体,才能有用,当然,也要保护个人隐私。

考虑一个典型的银行业务流程。

各个业务线(例如零售,信用卡和经纪业务)都有自己的客户数据集。

其中不同部门(例如营销部门,账户创建部门和客户服务部门)也都有自己的数据格式。

一个人工智能系统可以识别银行中最赚钱的客户是谁,也能为如何找到并赢得更多像他们这样的客户提供建议。

但要做到这一点,系统需要以标准化的、无偏见的形式访问各业务线和各部门的数据。

正确的数据处理方法从清理数据的开始并不是个好主意。

从商业案例开始,然后评估如何在这个具体案例中取得成功会比较好。

例如,医疗保健供应商可能会致力于改善病人的治疗效果。

在开始开发系统之前,供应商会量化人工智能可以带来的好处。

供应商接下来将研究需要哪些数据——电子病历,相关期刊文章和临床试验数据等——以及获取和清理这些数据的成本。

只有供应商的收益——包括间接收益以及未来的应用程序如何使用这些数据,能够超过成本的情况下,供应商才会向前推进。

这就是有多少企业最终会改革数据架构和管理的衡量方法:人工智能和其他技术提供了需要它的价值主张。

影响成功将会带来成功那些已经为一个应用程序解决了数据问题的企业,将会在下一个计划中有一个良好的开端。

它们将开发最具实践性的项目,从而有效利用其数据资源并跨越企业边界进行工作。

第三方数据供应商将蓬勃发展企业内部的数据对于人工智能和其他创新来说是无可替代的,但有一个补充:第三方供应商将会越来越多地采用公共数据源,将其组织成数据湖,并为人工智能的使用做好准备。

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