人工智能发展前景大全11篇

人工智能发展前景篇（1）

中图分类号：TP391 文献标识码：A

0.引言

2016年3月15日，备受瞩目的“人机大战”终于落下帷幕，最终Google公司开发的“AlphaGo”以4∶1战胜了韩国九段棋手李世h。毫无疑问，这是人工智能历史上一个具有里程碑式的大事件。大家一致认为，人工智能已经上升到了一个新的高度。

这次胜利与1997年IBM公司的“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗不同。主要表现在两个方面：

（1）AlphaGo的胜利并非仅仅依赖强悍的计算能力和庞大的棋谱数据库取胜，而是AlphaGo已经拥有了深度学习的能力，能够学习已经对弈过的棋盘，并在练习和实战中不断学习和积累经验。

（2）围棋比国际象棋更加复杂，围棋棋盘有361个点，其分支因子无穷无尽，19×19格围棋的合法棋局数的所有可能性是幂为171的指数，这样的计算量相当巨大。英国围棋联盟裁判托比表示：“围棋是世界上最为复杂的智力游戏，它简单的规则加深了棋局的复杂性”。因此，进入围棋领域一直被认为是目前人工智能的最大挑战。

简而言之，AlphaGo取得胜利的一个很重要的方面就是它拥有强大的“学习”能力。深度学习是源于人工神经网络的研究，得益于大数据和互联网技术。本文就从人工智能的发展历程与现状入手，在此基础上分析了人工智能的未来发展前景。

1.人工智能的发展历程

AlphaGo的胜利表明，人工智能发展到今天，已经取得了很多卓越的成果。但是，其发展不是一帆风顺的，人工智能是一个不断进步，并且至今仍在取得不断突破的学科。回顾人工智能的发展历程，可大致分为孕育、形成、暗淡、知识应用和集成发展五大时期。

孕育期：1956年以前，数学、逻辑、计算机等理论和技术方面的研究为人工智能的出现奠定了基础。德国数学家和哲学家莱布尼茨把形式逻辑符号化，奠定了数理逻辑的基础。英国数学家图灵在1936年创立了自动机理论（亦称图灵机），1950年在其著作《计算机与智能》中首次提出“机器也能思维”，被誉为“人工智能之父”。总之，这些人为人工智能的孕育和产生做出了巨大的贡献。

形成期：1956年夏季，在美国达特茅斯大学举办了长达2个多月的研讨会，热烈地讨论用机器模拟人类智能的问题。该次会议首次使用了“人工智能”这一术语。这是人类历史上第一次人工智能研讨会，标志着人工智能学科的诞生。其后的十几年是人工智能的黄金时期。在接下来的几年中，在众多科学家的努力下，人工智能取得了瞩目的突破，也在当时形成了广泛的乐观思潮。

暗淡期：20世纪70年代初，即使最杰出的AI程序也只能解决问题中最简单的部分，发展遇到瓶颈也就是说所有的AI程序都只是“玩具”，无法解决更为复杂的问题。随着AI遭遇批评，对AI提供资助的机构也逐渐停止了部分AI的资助。资金上的困难使得AI的研究方向缩窄，缺少了以往的自由探索。

知识应用期：在80年代，“专家系统”（Expect System）成为了人工智能中一个非常主流的分支。“专家系统”是一种程序，为计算机提供特定领域的专门知识和经验，计算机就能够依据一组从专门知识中推演出的逻辑规则在某一特定领域回答或解决问题。不同领域的专家系统基本都是由知识库、数据库、推理机、解释机制、知识获取等部分组成。

集成发展期：得益于互联网的蓬勃发展、计算机性能的突飞猛进、分布式系统的广泛应用以及人工智能多分支的协同发展，人工智能在这一阶段飞速发展。尤其是随着深度学习和人工神经网络研究的不断深入，人工智能在近几十年中取得了长足的进步，取得了令人瞩目的成就。

人工智能发展到今天，出现了很多令人瞩目的研究成果。AlphaGo的胜利就是基于这些研究成果的一个里程碑。当前人工智能的研究热点主要集中在自然语言处理、机器学习、人工神经网络等领域。

2.人工智能l展现状与前景

人工智能当前有很多重要的研究领域和分支。目前，越来越多的AI项目依赖于分布式系统，而当前研究的普遍热点则集中于自然语言处理、机器学习和人工神经网络等领域。

自然语言处理：自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP），是语言学与人工智能的交叉学科，其主要功能就是实现让机器明白人类的语言，这需要将人类的自然语言转化为计算机能够处理的机器语言。

自然语言处理主要包括词法分析、句法分析和语义分析三大部分。词法分析的核心就是分词处理，即单词的边界处理。句法分析就是对自然语言中句子的结构、语法进行分析如辨别疑问句和感叹句等。而语义分析则注重情感分析和整个段落的上下文分析，辨别一些字词在不同的上下文定的语义和情感态度。

当前自然语言的处理主要有两大方向。一种是基于句法-语义规则的理性主义理论，该理论认为需要为计算机制定一系列的规则，计算机在规则下进行推理与判断。因此其技术路线是一系列的人为的语料建设与规则制定。第二种是基于统计学习的经验主义理论，这种理论在最近受到普遍推崇。该理论让计算机自己通过学习并进行统计推断的方式不停地从数据中“学习”语言，试图刻画真实世界的语言现象，从数据中统计语言的规律。

机器学习：机器学习（Machine Learning）是近20年来兴起的人工智能一大重要领域。其主要是指通过让计算机在数据中自动分析获得规律，从而获取“自我学习”的能力，并利用规律对未知数据进行判断和预测的方法。

机器学致可以分为有监督的学习和无监督的学习。有监督的学习是从给定的训练数据集中练出一个函数和目标，当有新的数据到来时，可以由训练得到函数预测目标。有监督的学习要求训练集同时有输入和输出，也就是所谓的特征和目标。而依据预测的结果是离散的还是连续的，将有监督的学习分为两大问题，即统计分类问题和回归分析问题。统计分类的预测结果是离散的，如肿瘤是良性还是恶性等；而回归分析问题目标是连续的，如天气、股价等的预测。

无监督学习的训练集则没有人为标注的结果，这就需要计算机去发现数据间的联系并用来分类等。一种常见的无监督学习是聚类分析（Cluster Analysis），它是将相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者是特定的子集，让同一个子集中的数据对象都有一些相似的属性，比较常用的聚类方法是简洁并快速的“K-均值”聚类算法。它基于K个中心并对距离这些中心最近的数据对象进行分类。

机器学习还包括如半监督学习和增强学习等类别。总而言之，机器学习是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，而其应用随着人工智能研究领域的深入也变得越来越广泛，如模式识别、计算机视觉、语音识别、推荐算法等领域越来越广泛地应用到了机器学习中。

人工神经网络：在脑神经科学领域，人们认为人类的意识及智能行为，都是通过巨大的神经网络传递的，每个神经细胞通过突出与其他神经细胞连接，当通过突触的信号强度超过某个阈值时，神经细胞便会进入激活状态，向所连接的神经细胞一层层传递信号。于1943年提出的基于生物神经元的M-P模型的主要思想就是将神经元抽象为一个多输入单输出的信息处理单元，并通过传递函数f对输入x1，x2…，xn进行处理并模拟神经细胞的激活模式。主要的传递函数有阶跃型、线性型和S型。

在此基础上，对神经网络算法的研究又有诸多进展。日本的福岛教授于1983年基于视觉认知模型提出了卷积神经网络计算模型。通过学习训练获取到卷积运算中所使用的卷积系数，并通过不同层次与自由度的变化，可以得到较为优化的计算结果。而AlphaGo也正是采用了这种深度卷积神经网络（DCNN）模型，提高了AlphaGo的视觉分类能力，也就是所谓的“棋感”，增强了其对全盘决策和把握的能力。

3.人工智能的发展前景

总体来看，人工智能的应用经历了博弈、感知、决策和反馈这几个里程碑。在以上4个领域中，既是纵向发展的过程，也是横向不断改进的过程。

人工智能在博弈阶段，主要是实现逻辑推理等功能，随着计算机处理能力的进步以及深度学习等算法的改进，机器拥有了越来越强的逻辑与对弈能力。在感知领域，随着自然语言处理的进步，机器已经基本能对人类的语音与语言进行感知，并且能够已经对现实世界进行视觉上的感知。基于大数据的处理和机器学习的发展，机器已经能够对周围的环境进行认知，例如微软的Kinect就能够准确的对人的肢体动作进行判断。该领域的主要实现还包括苹果的Siri，谷歌大脑以及无人驾驶汽车中的各种传感器等。在以上两个阶段的基础上，机器拥有了一定的决策和反馈的能力。无人驾驶汽车的蓬勃发展就是这两个里程碑很好的例证。Google的无人驾驶汽车通过各种传感器对周围的环境进行感知并处理人类的语言等指令，利用所收集的信息进行最后的决策，比如操作方向盘、刹车等。

人工智能已经渗透到生活中的各个领域。机器已经能识别语音、人脸以及视频内容等，从而实现各种人际交互的场景。在医学领域，人工智能可以实现自动读片和辅助诊断以及个性化t疗和基因排序等功能。在教育领域，机器也承担了越来越多的辅助教育，智能交互的功能。在交通领域，一方面无人车的发展表明无人驾驶是一个可以期待的未来，另一方面人工智能能够带来更加通畅和智能的交通。另外人工智能在安防、金融等领域也有非常广阔的发展前景。总之，人工智能在一些具有重复性的和具备简单决策的领域已经是一种非常重要的工具，用来帮助人们解决问题，创造价值。

参考文献

人工智能发展前景篇（2）

和北京的其他区县相比较，石景山的城市规模、经济发展等并非属一属二，但由于每个区县的底子不同，也许信息化的运转速度、轨迹会有所有同，但目标却会一致。从这个意义上讲，建设智慧石景山，理应受到瞩目，因为我们深入石景山，探究的是一种旧的城市模型向新的城市模型转变的过程，这个过程不一定有多典型，但却有强烈的前瞻意义和实验性质。

顶层设计

一个城市认定了一个方向，只有依靠制度才能保证确定的行动轨迹不偏离。为了解决这一问题，北京市开始着手制定《智慧北京发展纲要(2011―2015年)》，谋求将智慧城市的建设方向用政府法规的形式确定下来。

《关于推进智慧石景山建设的实施意见》就是在这样的背景下着手酝酿，并于近日由石景山区委、区政府正式对外，这也因此成为了全市第一个区县级政府制定的关于智慧城市建设的实施意见。

智慧石景山从现实世界脱胎换骨而来，自然也与现实世界有着千丝万缕的联系。石景山区经信委主任李元涛指出，“智慧石景山”，其实是“数字石景山”的延续和高级发展，是未来十年石景山信息化发展的主题。

根据《关于推进智慧石景山建设的实施意见》的设想，石景山希望到2015年，初步建成泛在、融合、智能、可信的信息基础设施，形成比较完善的信息化发展环境，智能应用全面普及，信息化整体发展达到世界主要城市的一流水平，从“数字石景山”向“智慧石景山”全面跃升。

石景山也是全市第一个把系列智慧指标量化的区县，区政府提出2015年的石景山，城市安全运行、环境生态、节能减排、公共服务的智能应用覆盖率分别达到100％、90％、75％、60％；80％的规模以上企业实现关键业务信息化，超过一半的规模以上企业使用电子商务；产业提升取得重要进展，建成物联网产业园和智能交通产业园，形成一批高端产业群和新兴服务产业，培育出一批重点产业，物联网相关产业规模超过200亿元，带动软件和信息服务业规模突破400亿元；建成国际领先、国内一流的信息化基础设施，家庭用户网络固定接入速率能力达到100兆，社区和商务楼宇网络固定接人速率能力达到1000兆，高清交互数字电视接入率达到90％以上，3G、WLAN无线宽带网络100％覆盖。

“这是一个智慧石景山建设发展的顶层设计，指导着今后五年石景山深化信息化与经济社会全面融合的方方面面，决定着石景山能否抓住新一代信息技术发展的机遇。”李元涛指出，因为有了一个这样的大框架，推动今后五年的智慧城市构建，才会找到工作的着力点。

关于近年来在多个论坛上频繁出现的“顶层设计”一词，一位专家曾经有过这样的评语：顶层设计处于竹子的上端，如果目标和任务设计得好，能够做到顺利实施，未来的一切将势如破竹。

这一评语同样适用于智慧石景山建设，外界也相信因为有了《关于推进智慧石景山建设的实施意见》的政策保障，石景山势如破竹的一天终会到来，但李元涛很清楚这一天不会很快到来，智慧石景山还需要慢慢打磨。“智慧石景山不是一蹴而就的，起码需要三五年才会有明显的改变。”

李元涛将今后五年的打磨过程归结为实施三大重点工程任务，即城市运行与管理智能化工程、产业提升工程、信息化基础设施提升工程。根据这些重点任务，建设智慧石景山需要遵循“创新引领、融合渗透、统筹集约、安全可信”的原则，主要围绕智慧应用体系的推进、智慧产业基地和智慧基础设施的建设、智慧发展环境的创新等方面进行开展。

未来的基础设施

从经济角度考虑，智慧石景山是为未来创造一个良好的企业发展环境，而对于社会发展的体现，则主要是通过政府服务效率的提升，更加便利民生。

如果综合考虑这些因素，其实加快推进智慧石景山建设的时机已经到来。

包括整个石景山区在内的京西地区，目前正处于一个转型的关键阶段。对于石景山而言，首钢搬迁调整对经济社会的影响巨大，经济社会的方方面面都面临着转型，除了去首钢之后的新兴主导产业的选择确立，由此而产生的社会发展也面临诸多矛盾。

可以说，本届石景山政府在开局之年就一直在谋划石景山的转型发展问题，这在经济发展方式转变上体现的尤为明显。近年来，石景山从经济上下大力度招商引资，着力发展文化创意和数字娱乐产业，石景山也因此争取到了国家服务业综合改革试点区、国家可持续发展试验区、中关村国家自主创新示范区特色区等等改革发展试点，几年下来，现代服务业在石景山的迅速崛起，正在逐步弥补因首钢关停带来的经济损失，石景山的转型已经到了一个良性发展的时期。

在转型期中，如何加强信息化和智能化建设，对首钢腾出的8平方多公里的空间，和1060万平米的建筑体量，以及整个石景山未来的发展打下良好的基础，推进智慧石景山也被看作是未来几年重中之重。“石景山的转型不同于其他一些地区的产业提升，而是产业的重新转换，转型并非传统工业与信息化的两化融合，现在主要是基于互联网的娱乐数字、文化创意、高新技术、软件产业等与信息化的深度融合，而加强信息化的基础建设，就等于为企业发展创造了良好的发展环境。”李元涛说。

在工业时代，石景山因首钢而成为首都经济重镇；在信息时代，同样因为重工业企业首钢的存在，石景山的发展略显迟滞；而在未来的智慧时代，“能否在未来的经济发展和城市竞争中抢到先发，政府创造的智慧环境至关重要。”李元涛认为，智慧石景山其实是一个区域未来发展的基础设施，谁动作早一些，快一些，谁就能在未来经济和科技发展的竞争中抢得先机。

对于这个未来的基础设施，有人曾用“三化”加以概括，即物联化、互联化和智能化。而在李元涛看来，近年来，联通、移动、歌华等运营商在石景山逐年加大投资，使得石景山有线、无线的网络基础具备了良好的环境，未来的智慧石景山仍将依托这些网络与互联网的互联互通。

其实，在专业网络的建设上，石景山也已经先人一步，目前已构建了两大专业网络，一个是基于无线数据传输的数据专网，一个是基于视频传输的歌华有线网络。

如今，无线数据专网已于2010年

下半年建成，基本实现了全覆盖，在北京市能够做到这一步的目前还只有石景山一家。在便民方面，歌华有线对全区14万户居民有线电视的数字改造，除了首钢部分社区受制于双向改造无法实现之外，其余10万户均拥有了高清机顶盒，这一覆盖率也在全市各区县中首屈一指。

不经意间，智慧石景山的骨架已经悄无声息地快速生长延伸。

智慧应用的切入点

虽然石景山量化了系列的“智慧”指标，但市民们不会去理会硬指标，他们只会感受身边的小事是否让人舒服。让人舒服就是“智慧”的体现。交通出行是否更加智能?城市区域是否精细管理……

什么是“智慧城市”?多年居住于石景山的一位居民对于记者口中所说的“智慧石景山”显然没有感觉，但对于城市环境卫生的改善却大加赞赏，“环卫车辆不再像以前那样呼啸而过，清扫车开始注重每一个细微之处，洒水车也尽可能地做到全路面覆盖，垃圾清洁站严格地实行分类垃圾管理……尽管这些问题从整个城市建设角度来看都是不起眼的小事，但是这些‘小事’不仅给人们的生活带来便利和舒心，更重要的是这些‘小事’也给人们的居住品质带来了提升。”

居民们并不清楚石景山的环卫工作如何实现的转变，其实这是石景山区别于国内诸多区域以工业化和信息化两化融合，而是以物联网应用为切入点，促进智慧应用服务城市运行管理而迈出的第一步。

2010年，石景山区经信委和环卫中心共同出资近200万元，购买了GPS定位导航设施，建立了环卫数字化指挥调度管理系统。

尽管现在看起来资金不算太多，但这一项目从调研到实施却是一波三折。从2001年，石景山便开始启动对这一项目可行性的调研，但当时因为3G网络不健全，GPS定位系统的造价又非常高，整个预算下来接近1000多万元，这一当时信息化建设领域庞大的数字也将这个项目打回了原地。2006年，相关部门又做了一次方案设计，虽然应用成本降下了一大部分，但预算仍有600多万，这一项目被再次搁置。2010年，由于该项目所需硬件设备大多实现了国产化，不足200万的预算终于让石景山区下定了决心。

环卫中心通过指挥平台，运用指挥调度管理系统，将车辆定位、实时监控、油料监控、考勤管理、作业质量、应急响应等功能汇集在网络上运行，指挥中心相当于人体的大脑，指挥整个系统的运作；操作人员相当于五官，需要“眼观六路耳听八方”收集信息；GPS和3G网络相当于躯干，承担着连接各方的桥梁作用；而各种环节车辆相当于臂膀和手指，负责处理问题。

实现智能化管理的石景山环卫中心，智能技术使其以往管理中的漏洞得到了有效堵塞。据说，此前环卫中心有个别作业车辆，曾经在工作时间根本不上马路，作业车从单位出门径直开回家睡觉，等估摸着路面的作业时间差不多了，再把作业车开回单位，由于中心对车辆及人员不可能实现全程监控，即便这种问题真的存在，环卫中心也无法实现有效惩罚。

应用了物联网，也就杜绝了此类现象发生的可能性，指挥中心可以对所有的作业车辆进行适时监控，对每辆车都会有行驶路线、油料损耗、行驶里程等的详细记录，并可以随时通过作业车辆配备的摄像头进行画面拍摄回传指挥中心，可以说指挥中心动动手，就可以对每一辆作业车的位置、运行状况、作业质量等等了如指掌，如此一来，不仅可以实现环卫工作的精细化管理，还可降低雇佣大量监督员对环卫质量监督的成本，而且还将增强环卫一线职工服务的自觉性，主动去改善城市环境。

这就是智慧应用对城市管理传统痼疾的切除和革命。

其实，智慧的城市背后，需要的是一个智慧的政府。以物联网为例，其主要的作用是服务于政府的行政决策和效率，使其能更透彻地获得来自民众、来自城市每个角落的信息，并运用综合信息形成智能的洞察力和决策，以便能够更好地服务于整个城市的运行及应急管理。

从这个意义上看，环卫中心200万元的投入，让石景山的城市运行管理有了智慧的感觉，同时也开启了智慧的梦想。李元涛告诉记者，下一阶段石景山的智慧应用，还将以物联网为切入点，逐步将管理的触角延伸至水、电、气、环境监测等领域，未来还会在智能交通、智能医疗、智能街道、应急管理等方面广泛探索。

产业由市场说了算

智慧产业包括多少细分领域，恐怕没人能够说的清楚，因此这个产业到底有多大的市场空间，更不会有人给出确切答案。

但可以肯定的是，这是一个前景无限广阔的新兴产业。套用一句广告词就是，心有多大舞台就有多大。因此但凡在智慧产业某一领域有点知名度的企业，都会成为诸多区域努力招商的对象。

由于在推进智慧城市的建设中，石景山始终保持领先，李元涛因此也结识了众多的智慧企业。接触时间一长，李元涛发现了一个特点，因为智慧产业包罗万象，产业链非常长，几乎每家企业做的产品都不一样，有做方案策划的、有专门提供研发服务的、有设施制造厂商、有应用产品推广的、也有传统的仪器仪表制造行业的，但即便几家企业做同一种产品，做出来的东西也特色各异。

李元涛意识到，由于智慧城市在国内还处于起步阶段，出于竞争的考虑，各个企业都在闷头做自己的应用开发，很多东西不希望与别人分享，行业内彼此间的交流几乎没有，其实这对于整个智慧产业的标准制定和规范管理都有一定的阻碍作用。“大家都在做各自的加密和接口，最后做出来的东西，可能彼此之间无法进行运算处理和传输，这将制约整个行业的健康发展。”

“将来这个产业的发展必定是个十字发展的格局，一个是横向的产业集聚发展，通过园区的形式将相关企业聚到一起相互促进共同发展，另一个是纵向的产业链纵伸发展，因为这个产业合作大于竞争，面产业细分的内容又相当之多，企业相互之间的合作有较大的空间。”李元涛指出，作为政府，一方面要推动这种产业的发展，另一方面还要有序地引导，否则最终可能确实做到了百花齐放、百家争鸣，但却没有一个衡量考核产业发展层次的标准。

一家从事导航技术研发的企业负责人也告诉记者，其实当前与智慧产业相关的企业也已经意识到了这一点，企业很清楚一家不可能把所有的事情都做完，而且从产业发展的初级阶段，任何一家企业全面铺开地发展也不太现实，这需要政府的引导，把各家企业的优势产品整合起来，最终形成一个个针对性强的专业产品或解决方案，现在做出来的产品，可能只是石景山的试点，但将来很有可能向全国其他城市去推广。

人工智能发展前景篇（3）

智慧景区是运用物联网、云计算、移动终端以及人工智能等信息技术，使景区实现智能化管理，为游客提供智能化服务，从而有效利用景区资源，促进景区的可持续发展。智慧景区的本质是应用信息技术来满足游客需求、丰富游客体验、提高游客满意度，实现景区资源的智能化、有效化利用，从而提高旅游景区的管理水平，增强旅游景区的综合实力。

智慧景区建设是一项复杂的系统工程，涉及到景区的数字化管理、信息化应用、智能化服务等各个方面，将传统旅游变成可视化旅游，游客在家里、旅程中随时随地可以看到旅游目的地情况，可以实时得到最新的旅游资讯，便捷地优化旅游线路。简单地说，就是实现游客与网络的实时互动，让游程安排步入触摸时代。

二、镇江市智慧景区建设现状及存在问题

建设智慧景区是旅游业发展的大势所趋，镇江作为全国优秀旅游城市，早在2010年3月就在全国率先提出智慧旅游的概念，智慧旅游的核心技术之一“感动芯”就是在镇江市研发成功，并在北京奥运会、上海世博会上得到应用。2011年5月，国家旅游局批准在镇江设立“国家智慧旅游服务中心”，推动镇江市智慧景区建设取得了长足发展：

1、构建智慧旅游的网络体系

镇江市建成了“一个数据库，一个实体平台，一个虚拟平台”，在数据库建设中，市政府直接投资建设了“云神工程”，在建立镇江市基础数据库的前提下，又开展了智慧旅游的数据平台建设，已经完成旅游要素基础信息、图文信息、视频音频信息的收集整理近十万条，为智慧旅游发展提供了基础性的数据支撑；在实体平台建设方面，镇江市加快项目建设，包括大屏的海报机、实时监控系统等，实现了实时掌握每个景区的客流量，并在数据大屏幕的基础上，建成了调度中心和咨询中心；在虚拟平台建设方面，建成了镇江智慧旅游虚拟平台，开发了镇江智慧旅游官方微信平台，实时更新的平台可实现微旅游、微服务。

2、制定智慧旅游行动方案

镇江市全力实施智慧景区先行先试项目建设，自2010起逐步推出智能触摸屏、APP“镇江E游”终端、旅游客情实时统计分析系统、三维景区导览、智慧旅游门户网站等20多个先行项目，游客轻点鼠标即可实现网上遨游，畅游镇江。“畅游镇江”呼叫中心还可适时向来镇游客推送本市的旅游资讯及旅游攻略，提供网络订票等“一网式”旅游在线服务并在主要景区、宾馆、饭店、旅行社、社区服务中心开通“镇江旅游资讯海报机”，实现“一站到家门”的旅游定制“菜单式”服务。

3、创建景区智慧服务系统

镇江市旅游资源极为丰富，以国家AAAAA级旅游景区金山、焦山、北固山为重点推进智慧景区建设，目前大部分景区都创建了内部局域网络并开通了无线上网功能，设置了为游客服务的触摸屏信息查询系统，景区电子门禁系统，景区智能监控系统，GPS车辆调度系统，LED信息系统等，用于景区内部管理和对外提供服务。部分景区还在旅游电子商务领域进行探索和尝试，用于宣传景区形象、推介旅游线路、旅游景点、销售旅游产品和提供网上预订服务等等。

镇江市智慧景区的建设取得了一定的成绩，为游客的智慧游览、景区的智慧管理提供了丰富的实践经验，但智慧景区建设任重道远，目前仍面临以下困境：1、资金和人才的缺乏。景区信息化程度越高对专业人才和资金需求就越大，然而智慧景区建设周期较长，投资额度较大，大部分景区难以持续投入。智慧景区建设对专业人才要求较高，我市大部分景区缺乏这类人才，这无疑会阻碍景区信息化的可持续发展。2、系统间缺乏统一标准。目前景区的智慧化建设呈现出各自为战的状态，没有统一的运行模式，系统集合程度不高，从而导致各景区信息系统很难融合统一。3、智慧景区系统不够完善。面对迅猛发展的散客旅游时代，镇江智慧景区系统表现还不够从容，在旅游黄金周期间散客激增的情况下，智慧景区系统未能对游客进行有效的分流和疏导，导致景区主入口和停车场周围出现交通拥堵、排队等候时间过长等现象。4、信息更新和回复不及时。由于人员和资金的缺乏，导致网络信息更新不够及时，游客互动板块未能做到有问题立即回复，不能及时为游客解决问题，阻碍了景区和游客的实时互动。

三、完善智慧景区建设，让旅游步入触摸时代

建设智慧景区是一项循序渐进的工程，需要长期不懈的努力，镇江智慧景区建设正在稳步推进，在资金投入、人才培养、系统建设等方面还需不断加强和完善：

1、提高政府重视程度

智慧景区建设需要大量的人力、物力、财力作为支撑，政府首先要提高认识，研究确立合理的投入机制，明确投资主体，整合多方力量，确保建设投入，政府和景区加大投入的同时，鼓励和科学组织民间资本参与智慧景区建设，建立多元化融资机制和人才培养机制，人才是智慧景区建设与发展的决定因素，在智慧景区建设的过程中应注重人才引进和员工培养，加大对大数据、云计算等相关人才的培养和培训，提升景区工作人员的专业技能和服务水平，从而更好的为游客提供智慧旅游服务。

2、明确智慧景区建设标准

智慧景区的先进性体现在所采用的技术上，更重要的是体现在管理和服务上。建设智慧景区应当在景区数字管理系统建设基础上，从通讯网络、监控系统、电子门禁、门户网络、互动体验等方面对景区建设进行规范化要求，为智慧景区建设提供理论指导和政策依据，同时引入智慧景区评价体系，对智慧景区的智慧化程度进行合理评判，从而推进智慧景区建设进程。

3、完善信息系统建设

随着科技的进步，信息终端已经从计算机转移到手机和平板电脑上，发达的通信网络使得游客可以随时随地从网络上获取信息，智慧景区应从打造完善的信息系统入手，向游客提供多元化、全方位的服务信息，通过智慧管理、智慧服务和智慧营销等手段，为游客提供智慧的旅游体验。例如，在景区内提供免费WIFI，设置功能各异的二维码等，为游客提供网络票务、信息查询、实时互动等全方位的信息服务。

人工智能发展前景篇（4）

在法国亮维科技中国区运营总监夏卫华看来，2014年并不能算是智能家居行业的元年，充其量只是概念和观念的元年，是智能家居这一现象被社会广泛认知的元年。“从行业的角度来说，智能家居行业的元年最早也要在5年之后。‘热’得太快，被遗忘、被迭代的速度可能会同样快。”

夏卫华认为，越是处于“热”的阶段，从业者越是应当冷静，对产业的自我定位进行反思。面对智能家居这一酝酿多时却依然门槛重重的行业，夏卫华总结了五大误区。

困局1：把智能家居当作产业

出路：智能家居只是工具

从1999年引进中国至今，从最初的纯概念，到后来电力线载波技术的发展，再到无线技术的突飞猛进，国内智能家居市场已成熟许多，无线技术带来的便利化安装和智能手机带来的集中化控制更使得智能家居技术获得突破性进展。于是，越来越多的企业投入智能家居产品的开发和推广，并将智能家居当作新兴产业。

事实上，智能家居尚未达到产业的规模。把智能家居定位为行业，在现阶段是错误的，会制约这个行业发展。

智能家居首先只是工具，当其应用在市场上普及达到一定广度，其才能成为产业，成为行业。一个行业的形成需要很多基础，需要基本存量。电脑最初也只是工具，随着互联网普及，电脑得以广泛使用，因为“量”的提升，才形成产业。而智能家居要走的弯路要比电脑还要大，因为其碎片化太强，而每一个碎片的容量都十分可观。

传统的经营理念是基于生产制造的逻辑，产品与销售分离;基于互联网思维的新营销理念，则是把销售纳入运营体系中，有着更广阔的前沿和范畴。今天的智能家居业，依然是基于传统的生产制造逻辑，朝着为用户提供智能服务的方向进行勘探，而这在短期内是无法形成产业的。无论技术多么先进，目前智能家居依然属于小众市场，从小众市场派生出一个行业是十分困难的。

智能家居不是第二产业，不是第三产业，而只能是第四产业，是诞生于“互联网+”时代的“类工具产业”。同属于第四产业的互联网之所以能够成为产业，是基于对传统产业附加值的叠加，以及足够的普及度。换言之，工具被普及化，才能成为产业。以电动机为例，你几乎见不到电动机，但电动产品到处都是。当电动产品的需求足够大，电动机的专业产业就会自然形成。

由于拥有自己的技术特质，以及基于产品的无限可能，智能家居容易成为热点，却很难成为产业。因此，企业要“归位”，让智能家居回归工具类产业的运作方式。

第四产业本身不具备价值，要想实现价值，实现盈利，只能向已经形成规模的传统产业寻租，帮助传统产业解决实际问题，然后互利共赢。这是解决产业前期发展问题的必经之路。

“家”的标准是最难形成的。从市场和销售角度出发，比较合适的做法是从商业标准入手，因为商业本身具有一定的共通性、可复制性以及市场存量，也易于实现市场教育。仅仅掌握智能家居工具本身，最多只能形成一年20亿～50亿的产业规模，对于整个中国市场可谓是九牛一毛。要想成为千亿级产业，只能向餐饮、美容美发、酒店、KTV、茶馆、咖啡厅等传统产业寻租，因为这些产业都有对智能场景的需求。

工具类产业的容量是惊人的。当我们转变了产业观念，将自我定位为“工具”的时候，会发现自己发展的前途更加宽广。营销亦是如此。营销本身只是工具，但它嵌入到了每一个行业中。

困局2：过度关注细枝末节

出路：智能场景才是关键

如果把做智能家居和买房做对比，就会发现，对于智能家居行业，大家把过多的关注放在了砖、瓦、混凝土等细节，反而忽略了人们真正的需求。一个人需要居所，这是他的需求。但因为买房，他被强迫了解钢筋混凝土、容积率、绿化面积，了解一堆专业术语，但这些细节并不是他的关心点，他真正关心的是这个房子是否好住。房子的功能是居住，但大家却纷纷将它作为投资产品，导致产业发展畸形。房子的金融属性被放大太多，以至于备受追捧。注意力跑偏，房地产行业的发展也就跑偏了。

智能家居亦是如此。大家的注意力都集中在一些技术之争，关注协议互联互通、开放接口、有线无线等技术细节。细分应该是产业发展后期的事情。产业发展到后期，模块会越来越标准化，这是社会分工的自然结果。在产业起步阶段，我们应当把注意力回归到客户需求上来。

真正的客户需求在于体验和场景。人类以为自己活得很理性，其实全都活在情绪或感性里。智能家居关照的正是情绪和感觉，而场景就是情绪和感觉的外化。

智能家居推广，必须是基于场景推广。什么叫场景？以客厅为例，与卧室的私密和个性化不同，客厅是家庭成员共同交流、生活的地方，其标准是家庭成员的共同标准。假设客厅里有20件事，其中家庭成员对于12件事的标准是一样的，就可以把这12件事做成固定的“第一级场景”产品，代表家庭成员的共同认知。另外8件事就可以成为通过个人终端来自由调控的“个性”设置，作为“第二级场景”。最终，智能家居实现的是自我与他人、个人与社会之间的博弈和平衡。

场景是一门语言，需要通过普及教育来达成共识。有些场景是很容易形成共识的，比如上班模式、下班模式，目前智能家居的场景也仅做到了这些。另外一些模式则需要沟通，比如迎宾模式、温馨模式、节能模式等。这其实类似翻译工作。通过沟通，对数十种场景一一编号，此后每个人只要记住编号，就可以呈现想要的场景。事实上，智能家居的核心，同营销的核心一样，正是解决沟通问题。通过沟通，才能建立场景标准。

困局3：急于建立统一标准

出路：先有场景，后有标准

现今市场上的智能家居，虽然种类齐全，但大多数都是自成体系，以单个产品为主打。针对不同品牌产品的兼容问题，人们纷纷提出了“建立统一标准”的主张。所谓标准，是工业时代的提法，是为了方便产业化大生产和相对低成本的复制。在移动互联时代强调“标准”，是很无厘头的一件事。

智能家居领域真的缺乏标准吗？不是没有标准，而是标准太多。各个企业纷纷鼓吹自己的技术和功能，导致不同智能家居企业的产品互不兼容，用户只能购买同一家企业的产品。每一家都有自己的标准，都想把自己的标准变成行业标准。这种心态，其实是强迫别人遵从其利益体系，是对权力的不切实际的奢望，是一种“和平侵略”的战略部署。所以现在呼吁“统一标准”，几乎就是一厢情愿。

标准产生于刚需。在家居环境里，场景和体验才是刚需。因此一定是先有场景，后有跟进，自动形成标准。智能家居的标准，是对体验和场景的固化，让人们的原有习惯在对接的时候变得更加简单，专业名词叫做“触控”。让原本复杂的习惯，通过触控，一键搞定。场景被固化，才可能有标准，才可能有相对定型的产品。因为要想成为普及的产品，就要有一定的共性。但大家现在却想用共性的产品满足个性，这是人性的悖论。

标准是总结，不是引导。产业还未开始，就想进入总结，几乎是痴人说梦。在产业的社会性定位还没有形成之前，就想收获产业红利，这是典型的浮躁心理。

智能家居作为一个基础的工具类产业，未来可能会在不同的产业里成为一个部门，“智能场景部”。它是传统行业里的条块嵌入。嵌入工作一旦做好，智能家具就普及了。当你把所有智能家具的接口接好，这样的一个终端就形成了智能家居系统，标准也从中产生，完全无需拟定。场景对应的行为只有“触控”，完全不需要追究那些技术细节。

在“互联网+”时代，可以通过场景设计，对传统产业进行“标准迭代”。比如对某家咖啡厅做场景设计，通过多种互动的场景模式帮助其完成产业升级，让传统产业形成新的标准。

困局4：把个性需求变成标准化生产

出路：场景管理是碎片化之后的规整

市场上有很多企业打着这样的口号――“智能家居可以让我们随心所欲地生活”――以此吸引消费者。这种认知是不科学的。智能家居产品应当完善我们的生活，而非控制我们的生活。它可以帮助我们创造一个舒适、健康的家居智能环境，这才是智能家居产品的最终价值。

每个人都想把自己的个性化需求变成“一键”设置的标准化生产。大家所谓的标准，是在复杂的系统中建立统一法则，同时还要能满足人们随心所欲的需求，希望通过这“一键”就呈现出人们脑海中的场景，但这需要大型的社会数据库，在后互联网时代云平台的智能算法技术成熟之后，才有可能实现。目前，智能家居作为一套复合型产品，只能呈现原本设计的场景，呈现事先约定的场景。

智能家居的应用并不等同于个性化需求的实现。“智能”的背后是一套管理系统，管理的核心是将确定的事物固化下来。而现在，大家误把自己随心所欲想的东西当成是管理，误把个人偏好等同于智能产品应当提供的服务，这是一个逻辑错误。

归根结底，“约定”才是标准。研发团队应当把容易达成共识的场景做成快捷键，而不易形成共识的则设置成多级菜单，以此满足不同层次的碎片化需求。现在智能家居产品看似也制定了一些场景，但这些场景是为了自我方便、内部区分而设定的。企业基本还是延续传统的控制化和集成化思维，以“中控+若干控制单元”的模式研发和生产产品，而与客户之间的约定沟通，以及场景的多元维度，从一开始就没有纳入设计的考量中。

人工智能发展前景篇（5）

关键词：

智慧景区；旅游管理；人才培养；对策

一、引言

随着网络信息技术的快速发展，“互联网+”理念应运而生。2015年3月5日，十二届全国人大三次会议政府工作报告中，总理首次提出“互联网+”行动计划。“互联网+”即“互联网+各个传统行业”，是利用互联网平台以及信息通信技术，让互联网与传统行业进行深度融合，创造出新的发展形态。在此背景下各大旅游景区大力发展，实现了从传统模式到智慧管理模式的跨越，为景区发展带来了新的生机与活力，也对高校旅游管理专业的人才培养提出了新的要求与目标。在智慧旅游的发展背景下很多学者进行了智慧酒店人才培养分析、导游人才培养分析等，但对于智慧景区背景下高校旅游管理专业人才培养分析相对较少。本文通过文献研究、实地考察以及深度访谈等方法深入了解智慧景区背景下对人才新的技能的需求，为高校旅游管理专业人才培养的研究提供了有效依据。

二、智慧景区的内涵及其发展

1.智慧景区的内涵

近年来，以信息技术为基础的智慧景区在我国蓬勃发展，取得了不少令人欣慰的成果。但国内对于智慧景区的研究还处于初级阶段，相关研究文献相对较少。学者们对智慧景区的理解可谓“仁者见仁智者见智”，未能达成统一定义，主要观点见表1。综合以上观点，笔者认为智慧景区是以物联网、云计算、地理信息系统、虚拟现实等新兴信息技术与科学管理理论的高度集成为基础，围绕游客体验和景区管理两条主线，建设以满足游客个性化需求为中心、以智能化管理为保障的人与自然和谐发展的低碳智能运营景区。

2.智慧景区的兴起与发展

因“智慧地球”“智慧城市”与“智慧旅游”概念的实践与启发以及在我国旅游业转型升级的背景下，智慧景区应运而生。2013年，九寨沟景区实行“智慧九寨”这一全新管理模式，“智慧九寨”的实质是通过信息化手段解决高峰期游客分流难题、实现景区办公自动化、资源利用最大化、环境保护系统化、决策管理实时化、游客体验舒适化、产业效益最大化的目标。2015年，古北水镇、乌镇两家旅游公司与高德软件公司进行合作，在两景区建设智慧化、移动化、互联网化的“智慧景区”服务，将高德的定位系统与景区数据进行对接，实现景区智能化管理。智慧景区已成为旅游发展的新潮流，我国很多智慧景区相继开发了电子票务系统，门禁管理系统、语音导游系统、实时监控系统、风险评估系统、应急响应系统、危机决策系统、智慧导览系统以及纪念品购物O2O系统等，这大大提高了游客体验度和景区智能化管理水平。

三、智慧景区背景下对我国旅游人才的新需求

1.掌握现代信息技术的人才

智慧景区在我国的快速发展对旅游行业人才的培养提出了新的要求，其中掌握现代信息技术的跨界复合型人才成为新需求中重要的一点。现代信息技术在各个行业中发挥着不可替代的作用，景区管理自然也不例外。近年来，智慧景区在全国如火如荼地开展，由于智慧景区的规划是在景区数字化与智能化的基础上，利用现代信息技术对景区的门禁系统、监控系统、导览服务、餐饮服务、援助服务等进行综合高效治理的方式，因此要求旅游管理专业的学生掌握现代信息技术，为日后开展景区管理打下良好的基础。

2.掌握新媒体营销能力的人才

随着智慧景区的发展，很多景区都开通了自己的官方微博、建设了景区官方网站、微信公众号以及景区APP，游客可以通过这些平台了解景区近期动态、景区布局、景区发展历程、最适宜的交通路线、网上购票、餐饮住宿以及周边概况等服务。同时这也要求我们要具有微平台、网站以及APP的开发与后期维护能力，使得这些平台能够及时更新，为游客提供更便捷的服务。新媒体的应用能大大提高智慧景区的宣传、管理和运营能力，使景区的发展充满智能化与信息化，使游客有更加丰富的旅游体验。因此，高校应针对当前旅游业发展的新趋势培养符合旅游市场需求的专业人才，为智慧景区的发展献计献策。

3.拥有创新能力的综合型人才

智慧景区旨在为游客提供个性化的产品与服务，景区通过设置电子票务系统，避免了旅游高峰期人工购票排队等待时间过长的现象，通过自动购票，自动检票，为游客提供快捷优质的服务。电子门票相当于景区一卡通，通过提前充值，可以在景区内购买各种娱乐项目，支付餐饮费用，乘坐景区观光车等。智慧景区通过“线上+线下”的方式宣传旅游景区，销售旅游产品，游客即使足不出户也能购买到全国各地的旅游纪念品，享受优质的旅游服务。因此，高校应注重培养学生的创新精神与创新能力。智慧景区注重旅游人才的创新思维与科技能力，要求旅游人才处于时代前沿，一方面通过理论学习了解智慧景区创新教育，另一方面通过参加学校举办的各类创新能力大赛，运用智慧景区的管理、服务、技能、营销等手段促进旅游人才培养。此外，学生还应具有良好的语言表达能力、清晰的逻辑思维能力、较强的团队协作能力与顽强的社会抗压能力等。

四、智慧景区背景下我国旅游人才培养优化策略

1.确立新的人才培养目标，注重学生综合能力培养

以智慧景区市场需求为导向确立旅游管理专业人才培养目标是顺应时展、顺应历史潮流的大势所趋，改革高校旅游人才培养与市场需求相脱节的现状。国家教育主管部门应联合相关部门对高校旅游管理专业以及智慧旅游背景下旅游的发展开展广泛的社会调研，针对目前智慧景区人才的市场需求进行分析，制定出符合时展的培养目标，另外各个高校应根据当地智慧景区的发展情况制定出适合自己学校的培养目标。作为智慧景区背景下的新时代旅游管理专业学生，应具备多方面综合能力，首先，应具备良好的信息素养能力。21世纪是信息化社会，我们的工作生活学习都在潜移默化中受信息的影响，我们要有一双慧眼对信息进行识别，筛选出对我们有益的信息。然后，应具备较强的实践能力。高校通过安排学生到智慧景区顶岗实习，延长学生实习时间，培养学生综合实践能力，学校通过建设智慧景区实训基地，增强学生对智慧景区的管理与操作能力。在瞬息万变的互联网时代，高校只有培养学生各方面综合能力同步发展才能适应不断变化的社会和高速发展的旅游产业。

2.加强师资队伍建设，完善教学软硬件环境

智慧旅游背景下的智慧景区建设在我国还处于初级阶段，是多元文化融合的产物，因此高校旅游师资队伍应是具备互联网背景与智慧景区管理背景的跨学科复合型人才。高校旅游管理教师采用兼职与专职教师并行模式，一方面，学校应积极聘请智慧景区管理人才来学校担任兼职教师，讲述景区内部经典案例、景区运营情况和景区对人才需求状况，根据市场需求培养旅游人才；积极邀请企业行业专家来学校举办讲座，让学生了解旅游发展情况、最前沿的旅游信息，丰富自身阅历增长见闻开阔视野。另一方面，积极引进具有新一代信息技术与丰富旅游知识的优秀教师来高校担任专职教师，为教师提供专业培训。例如，教师亲自到智慧景区中参与管理工作，到各个学校进行调查访问等。高校旅游信息化教学环境建设是顺应智慧景区发展的关键。高校教学信息化硬件环境建设方面：首先，建设功能齐全的旅游多媒体教室。学生通过多媒体机器获得智慧景区最新资料，进行自主学习，通过电脑连接与老师进行一对一交流讨论，从而激发学习热情，提高学习效率。其次，建设覆盖全校的校园网络。校园网络的全面覆盖使学生可以随时随地进行学习，利用零碎时间观看旅游新闻，了解旅游最新动态，可谓足不出户，遍游天下。软件环境方面：通过多媒体课件库、教案库、习题库、素材库、学科资料库、数字化图书馆等，学生可以轻而易举地获得更多旅游信息，调动其自主学习的积极性。

3.加强校企之间、校际之间合作共赢

旅游管理是一个实践性较强的专业，智慧景区下旅游人才的培养离不开具体的实践与操作。加强高校与旅游景区之间的合作，高校根据旅游景区实际需要培养适宜景区发展的高素质人才，景区接受高校学生在景区内顶岗实习，高校与优秀智慧景区之间建立长期合作关系，从而培养出一批批优秀旅游人才。随着智慧景区的发展，资源共享也变得尤为重要。每个学校的教学资源、软硬件教学环境、教学模式、师资力量、教学理念各不相同，不同学校旅游管理教学各有自己的优缺点。这就要求不同学校建立资源共享体系，取其之长补己之短，吸取不同学校的优点，从而达到最优的教学效果，实现利益最大化。

参考文献

[1]党安荣，张丹明，陈杨.智慧景区的内涵与总体框架研究[J].中国园林，2011（7）.

[2]盛方清.智慧景区游客体验维度及调控策略研究：以南京中山陵景区为例[D].南京：南京师范大学，2014:21

[3]季国斌，陈丽，暴莹.大连市智慧景区的发展现状及对策[J].中国经贸导刊，2016（2）.

[4]邓贤峰，李霞.“智慧景区”评价标准体系研究[J].电子政务，2012（9）.

人工智能发展前景篇（6）

AI基因上：BAT各有优势，大数据算法全面更胜一筹

论AI基因，这个支撑企业整个AI战略构想的核心基础优势，可以说是不可或缺，它着实能为企业在AI领域的布局带来极大帮助，也是一家企业进军AI最大的底气。总体看来，BAT三家互联网巨头在布局AI领域均有优势，但因自身业务的不同，其AI基因的优势又表现在不同方面。

百度：AI基因意味着拥有先天的优势，依靠搜索引擎业务起家的百度，在掌握与人密切相关的数据算法领域算得上是得心应手。同时，作为人工智能的雏形搜索引擎业务，拥有它就相当于掌握了人工智能的钥匙，只需依据数据内容付诸实践便能打破许多关卡，拥有比其他企业更多的机会。

一方面，数据是企业做AI的源头，也是引领AI走向的一大支撑点，拥有数据便于掌握AI大致的发展方向；另一方面，百度搜索的数据样本较为全面复杂，范围涉及场景较为广泛，涵盖从天文地理到日常的生活信息，累积了丰富多样的样本数据，这一切，都是基于百度算法技术的支撑，也为其在AI领域的全布局上提供了最基本的算法和数据支持。因而，AI基因这一方面，百度比其他企业有了更多的发展机遇。

阿里：依靠电商起家的阿里，虽然不具备像百度一般的海量大数据，但是阿里在掌握电商消费者数据层面也有着自身的优势。与百度一样，阿里在AI领域也早已开始布局，其有着百万级用户规模的云计算业务，同时也凭借在电商领域的丰富场景应用，阿里在大数据层面也有着自身的实力所在；此外，阿里在商业场景上所得来的数据，也是支撑其人工智能产品最终落地的基石。

腾讯：虽然在先天技术上略逊色于其他两家，但腾讯也有着丰富的应用场景。依靠在社交网络、媒体等业务的深耕，加上微信、QQ的庞大用户体量，使得腾讯在开发AI业务上更多基于提升用户体验上入手。从这方面看来，腾讯的AI基因更多倾向于丰富场景上的驱动，还有其庞大的用户数据体系支撑。

综合来看，三家互联网巨头在进军AI领域上有着天然的AI基因，只是因各自所涉及业务的不同，AI基因也各不相同。但从综合实力来看，拥有全方位的技术支持和丰富的场景应用，以及掌握算法功能才是开启AI领域的最佳起点。

AI产品上：场景出现重合，涉足范围广泛者博得头彩

人工智能领域虽说涉及的场景丰富，但最终还是无法脱离人们的衣食住行等各个方面。无论各企业在AI领域的构想如何丰富多彩，最终的成果检验还是要看产品的落地。因而，人工智能概念出现了这么多年，近两年终于加快了产品落地的步伐，国内尤以BAT为首的人工智能产品现已扎堆面世，为人们开启了新一轮的AI产品检验潮。

百度：借助先发优势，百度现已有多款人工智能产品落地，涉及的场景范围广泛且全面。其中，百度研发的一款智能音箱产品raven H搭载旗下的人工智能操作系统DuerOS 2.0，在这项系统的加持下，raven H在语音对话交互方面达到高度智能化，同时在与人类交互的功能上还能不断学习和进化，以达到与用户使用习惯的高度融合。这款智能音箱产品拥有很强的唤醒率，即使相隔一堵墙也能被轻易唤醒服务，还能用于控制家居产品如灯光、电视等家居产品，相当于掌握了智慧家庭入口。

同时，在人工智能产品发展逐渐步入正轨，许多人工智能场景如智慧生活、智慧出行等方面急需语音系统支持的情况下，百度的人工智能操作系统DuerOS应运而生，为赋能上下游产业链付诸行动。在上游，百度DuerOS与紫光展锐、ARM等芯片厂商达成合作，提升硬件基础以最终赋能于人工智能产品上；在下游，百度DuerOS与海尔、美的、TCL等传统家电厂商同样达成战略合作。有了DuerOS的支持，用户将能通过DuerOS，实现对电视、冰箱等智能家电产品的操控。

另外，百度研发的深度语音识别系统Deep Speech，在高精度的语音识别领域展开部署。当下的AI领域，语音识别涉及的场景也较为广泛，人工智能的初衷就是带给人们无处不在的便捷体验，“能动嘴尽量不动手”的语音识别更是深受AI研发企业的欢迎，也深受消费者的追捧。在这项语音识别系统的加持下，相关产品不仅为用户提供了多国语言的互译功能，也为用户带来了便捷的翻译体验。

除此之外，百度还研发了无人驾驶技术平台Apollo，旨在建立多方合作的生态体系，为汽车企业和用户搭建一套新的完整的自动驾驶系统，推动无人自动驾驶技术发展和普及。目前，Apollo已经开放两款落地产品，其中一款小度人车交互系统，不仅拥有智能语音助手和人脸识别功能，还能实现疲劳检测和AR导航，目前小度车载系统已与多家车企达成合作，多款车型将进入量产阶段。

阿里：同样，语音这项连接人工智能与人类频率颇高的交互接口，阿里也有涉足。其中，阿里云研发的一款人工智能产品ET大脑，在智能领域实现了新的突破，除了具备智能语音交互和生物识别等技术，还能帮助人们在复杂的情况下快速做出最佳选择。

同时，在智慧家庭领域，阿里研发的一款智能音箱产品天猫精灵，在语音识别上也拥有多项功能，此外通过内置人机交互系统开放给业界，已有多家产品链接到天猫精灵，为布局全局的智慧家庭入口夺得先机。

腾讯：在人工智能领域后入局的腾讯，在人工智能领域的开发更加注重提升自家产品的用户体验上。围绕智能语音识别和自然语言处理等板块，腾讯目前已提供了多种人工智能服务，为自身产品在语音识别上进一步提升用户体验。

此外，腾讯拥有为智能音箱厂商提供后台支持的云小微，在微主机Ministation衍生的智能家居设想上，逐步拓展到在线教育和家庭控制中心等。

综合来看，BAT三家所研发的人工智能产品虽有不同，但都涉及了同一个生活场景，那便是智慧家庭领域。尤其是涉及多个人工智能领域场景维度的语音交互系统，包括冰箱、空调、智能音箱等家用电器。在这方面，谁能拥有强大的语音操控系统，谁就能牢牢把握这一出现频率较高的交互接口。同时，为人类带来丰富惊喜体验的人工智能领域，同样需要丰富的产品加以支撑，才能为往后智慧生活的进一步实现提供有力的产品支撑。

AI理念上：与自身业务紧密结合，取得先机者得天下

AI理念，即企业做AI的核心思想。从最初的产品定位，到产品的生产和落地，均离不开最初的理念支持，即产品将要成为什么样、将为人类带来何种便利，每个阶段都围绕最初的理念开展。总体看来，BAT的人工智能理念是在自身原有业务的基础上，围绕AI领域展开构想，并将这一设想付诸实践。

百度：从百度的人工智能理念来看，人工智能在未来会涵盖其所有的产品和服务，成为新的增长引擎。而事实上，百度在人工智能领域早已从七、八年前开始，从基础层到感知层以及生态层和应用层等，百度均有着明晰的战略规划方向。此外，经过一段时期的打磨和经验总结，百度的人工智能理念开始跟随产品一同落地，整个人工智能战略规划也从理论开始走向实用阶段。

阿里：电商起家的阿里，在人工智能的布局比百度稍晚一些，其人工智能理念多围绕电商这一核心业务，从仓储到物流，从产品到制造，阿里在零售业的人工智能轨迹很清晰，并且与自家业务紧密结合。同时阿里发挥所长，全面赋能零售体系。

腾讯：在AI矩阵布局上，腾讯目前拥有人工智能实验室、微信智能语音团队等技术的支持。同时其人工智能领域更关注场景、计算能力等，腾讯同样也是从自身业务出发，布局游戏、社交和内容AI，对比其他两家来说起步较晚，但初涉人工智能领域的腾讯也不甘落后，建起了人工智能实验室，用于人工智能方面的研究和开发。

综合来看，在人工智能的战略布局和理念构想上，百度已经抢占了先机，从技术优势到场景落地，战略规划进一步照进现实。因而在人工智能领域，必然是取得先机者拥有绝对的话语权，在未来的业务范围拓张上也卯足了底气。

AI基因、产品、理念的加持下，未来的AI行业谁将剑指巅峰？

综上所述，人工智能产业最终的走向必然是加快产品落地的同时迈向高度商业化的未来。无论是阿里的智慧新零售，还是腾讯的场景重要性，抑或是是百度的从出行，到赋能实体制造业的全方位操作，都在各自的领域有着明确的产品构想。

因而，在AI基因、AI产品以及AI理念的加持下，接下来的人工智能产业，各个企业都将在自身基础的战略布局上，进一步将计划落地实施。不过需要注意的是，人工智能这个庞大的产业，并非一家企业就能独自撑起，而是需要各行各业的相互协作共同推动，才能将企业的人工智能核心理念从理想照进现实。因此，在企业界的共同推动下，未来的人工智能社会化场景中，人工智能所带给人们的便捷将得到更大化的展现，人类的生活是无处不在的方便和舒适。

人工智能发展前景篇（7）

一、绪论

科学技术的发展帮助人类经历了农耕社会、工业社会、信息社会，逐渐步入到当前可初步以“智能”定义的新阶段。“智能科学”正以一种全新的方式改变着我们的生活。从AlphaGo取得人机大战的压倒性胜利，到无人驾驶技术的火爆，以及智能音箱的入户、语音识别人脸识别在众多公共场景的应用。无疑，人们已开始转向基于数据、信息和科学技术的智能工具，智能科学与技术的发展与广泛应用必将成为智能时展的基础与风向标。

二、智能科学与技术的概念

智能科学与技术是进入21世纪后得益于计算机技术成熟与飞速发展应运而生的全新研究领域。其综合了信息论、计算机科学、自动化技术以及脑科学、生物智能等在内的多学科领域，借助日益发达的计算机、信息处理等技术，从而实现模拟人类思维和认知的活动，并最终在计算能力、感性认知等方面改进并代替人的能力。智能科学与技术，一方面在于研究和发现机器智能的本质和规律;另一方面，则强调通过技术升级实现对智能科学理论的应用。不难看到，智能科学与技术与信息技术、纳米技术、生物基因工程等尖端科技联系密切，并呈现引领趋势。新一轮科技革命和产业变革，都是在智能科学的基础下启动的。国家科委主任宋健就曾明确指出:“人智能则国智，科技强则国强。”总之，智能科学与技术就是让机器实现智能化，代替更多只有人类才能完成的复杂工作，从而极大提高社会生产效率。［1］

三、智能科学与技术发展现状及应用

(一)智能科学与技术发展

智能科学与技术的发展最早可追溯至上世纪三四十年代，图灵等计算机科学家提出的关于计算本质的思想及人工智能。此后，智能科学发展陆续经历了1956年达特茅斯会议(第一次人工智能研讨会);1969年第一次人工能联合会议;至二十世纪末期的AI知识的实践应用等逐渐发展壮大的历史进程，最终进入当前的飞速发展时期。时下，智能科学与技术已经发展成为了一门多学科门类的交叉渗透的新型研究领域广泛涉及哲学、理学、计算机科学、生物学、医学、自然科学等多学科门类下的众多专业。

(二)智能科学与技术在目前社会中的应用

随着智能科学与技术不断成熟与发展，其应用已广泛在我们身边开花结果:无人驾驶汽车已经完成上路试验;CBD(计算机辅助诊断)、指纹和虹膜识别技术等已经在各类智能产品尤其是智能手机上得到广泛的使用;一些大数据智能算法与决策系统在日常网络浏览智能推荐中已经屡见不鲜。基于人脸识别和大数据分析等的智慧城市安全网络的建设方面我国也已经走在前列。同时在医疗领域、医院系统中，智能科学也有了极大的发展。这些智能的应用不仅便利了我们的生活，还大大提高了安全保障和医疗手段。当前，智能科学与技术的发展中已经逐渐衍生出基于大数据的系统控制与决策、智能检测技术与仪器、智慧农业、机器人与智能系统、电力电子与运动控制、智能交通、无人系统与自主控制、智能电网与智能制造、智慧教育、工业控制系统信息安全、智慧医疗与健康工程、人工智能与机器学习、系统生物信息技术、计算感知与模式识别、智慧城市与物联网、流程工业智能化等诸多具体可实施的研究发展领域。［3］

四、智能科学与技术在学校教学场景中的应用构想

人工智能发展前景篇（8）

教师在电气信息类专业教育教学中在运用人工智能技术进行教学时，要对人工智能技术的含义和特点进行深入的分析和研究，并且还要了解电气信息类专业的育人目标和教学要求，将人工智能和电气信息类专业教学进行有机的融合，为学生打造全新的教学课堂，从而使学生的专业素质和学习能力能够在人工智能的运用下得到有效的提高，为学生后续的发展提供更多的可能性。

一、人工智能时代的概述

人工智能（ArtificialIntelligence，缩写为AI）亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。该词也指出研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现。人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligentagent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德里亚斯卡普兰（AndreasKaplan）和迈克尔海恩莱因（MichaelHaenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力”。人工智能的研究是高度技术性和专业的，各分支领域都是深入且各不相通的，因而涉及范围极广。人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能是十分广泛的科学，它由不同的领域组成，它是哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。在人工智能时代下进行电气信息类专业教育改革的过程中，需要对人工智能时代的含义和发展背景进行深入的分析和研究，这样才可以给电气信息类专业教育改革指明一个正确的方向，保证后续工作的科学性和有效性。在2016年的世界经济报告中，人工智能被预测为第4次工业革命的主要技术代表，人工智能的发展将从宏观到微观的各个角度进行相互的渗透以及融合，从而符合各个领域对于智能化技术的新要求和新需求。在人工智能技术发展的过程中，产生了大量的新技术和新产品，也形成了新的产业核心的发展模式[1]。我国经济结构在人工智能时代下发生了重大的变革，由于人工智能技术独特的技术形式和技术模式，深刻地改变着人们的生活方式和生活模式。在一定程度上不仅可以推动我国社会生产力的提高，还有助于推动科学技术水平逐渐朝着智能化和数字化的方向而发展，从中可以看出人工智能技术的发展是时展的必然趋势，并且发展前景是比较广阔的。人工智能技术主要是指将多个学科技术进行有效的整合，其中涵盖了计算机学科、语言学科和心理学科，智能化特征是比较明显的。在实际应用的过程中，由于融合了各种尖端的技术，能够将技术能力和技术思维进行有机的结合，模仿人的工作行为和思维，在当前时代下人工智能技术得到了蓬勃的发展，但是人工智能技术的发展也需要一定的时间和精力。首先，在实际用的过程中相关工作人员进行了机器人的研发，机器人可以在复杂的环境中对信息进行有效的替代和处理，模仿人类的思维进行日常的工作。在后续工作的过程中，相关工作人员进行了数据系统的开发，可以自动化和智能化的对计算机数据进行有效的处理以及分析，在较短时间内提取出有效的信息，完成整个工作流程[1]。随着我国当前科学技术的不断发展，一些工作人员纷纷加强了对人工智能技术的研发力度和开发力度，不仅可以提高计算机的使用效果，还可以及时的发现在计算机系统日常运行过程中所存在的故障。在当前时代下人工智能技术的使用范围在不断的扩展，并且人工智能技术的发展前景是非常广阔的，在计算机网络技术中发挥着独特性的作用和决定性的重要影响的作用。

其次，随着人工智能技术的不断发展，人工智能技术和各行各业进行了相互的渗透以及融合。在当前电气信息专业领域中人工智能技术得到了广泛的应用，并在实际工作的过程中对原有的工作模式进行了有效的改进和创新。一些工作人员在实际工作的过程中构建了自动化的工作模式和工作平台，将人工智能技术完美的融入电气信息领域中，不仅为我国电气信息领域指明了一个正确的方向，也在一定程度上提高了人工智能技术的水平。最后，人工智能技术的发展，在电气信息领域中的影响是迅速扩大的，人工智能的使用会对电气信息行业的各个环节产生深刻的影响，甚至是革命性的变化。人工智能的应用不仅仅停留于行业的技术层面，更加重要的是在人工智能时代下一些新的工作思维和发展理念。作为电气信息类专业的工作人员在人工智能的时代下要提高自身的专业素质和专业水平，根据人工智能时代的特点以及发展方向，对原有的工作模式和工作理念进行深入的改革以及创新，并且还要掌握有关人工智能方面的新技能，从而使得电气信息类专业影响力能够得到有效的提高。但是从侧面来看人工智能技术的发展对于电气信息类专业2本刊特稿科学咨询/教育科研2021年第24期(总第745期)来说是把双刃剑，给实际工作带来了新的挑战，一些工作人员不得不提高自身的专业素养和专业素质，掌握更多的人工智能技术。在当前时代下这种影响和变革已经被普遍认可，因此使我国电气信息类专业行业能够得到良好的发展。高校要对电气信息类专业教育进行适当的改革以及创新，根据当前人工智能时代的发展方向和对人才的要求，对学生的综合素质和创新能力进行良好的培育，从而使学生能够充分的发挥人工智能技术的优势，提高电气信息类专业的水平和质量，再一次加深人工智能和电气信息行业的融合力度。相关负责教师要加强对这一问题的理解，对原有人才培养模式和课程教育重点进行适当的改革和创新，根据人工智能时代和电气信息领域融合的背景，提高课堂教学的科学性和针对性，从而使学生在毕业之后能够获得良好的发展。

二、人工智能对电气信息类专业人才需求的影响分析

人工智能主要是利用计算机对人脑功能进行模拟，具备一定程度的人类认知和分析问题的能力，人工智能是人类所制造的智能化技术，也是机器智能化发展的主要载体。在人工智能发展的过程中，由于是计算机科学领域的一个分支，所以在人工智能研究的过程中，涉及有关语言识别和图像识别方面的功能。在当前时代下，人工智能所形成的热点效应是比较广阔的，人工智能技术的应用，使得各行各业朝着智能化的方向而发展，对于电气信息类专业人才需求来说，也逐渐朝着智能化的方向而发展。电气信息类的教学，主要是为了让学生能够在班级学习的过程中，将理论和实践进行有机的结合，提高学生的实践能力和操作能力，实践性是比较强的。在电气信息类专业发展的过程中各种新兴的技术被应用其中，扩展了电气信息类专业的发展实力，并且人工智能和电气信息类专业进行了有机的融合和渗透。人们在互联网思维的影响下已经形成了互联网思维的发展理念，随着人工智能技术的广泛运用再加上云技术和算法技术的普遍化，这又给电气信息类专业的发展提供了重要的支撑。在相互融合的技术背景下，电气信息类专业也即将进入到人工智能发展的领域中[2]。因此对于电气信息类专业行业的工作人员来说，要了解人工智能时代下先进的信息技术，并且还要结合电气信息类专业在人工智能背景下的新特点，树立新的工作模式和工作理念，从而使得电气信息类专业能够在人工智能技术背景下得到广泛的发展。对于人才需求方面，要求高校要对原有课堂教学模式和课程教学重点进行深入的改革和创新，融入人工智能方面的内容，对学生的综合素质和专业能力进行良好的培育，高校要正确地理解人工智能对电气信息类专业教学的影响，从而使得电气信息类专业能够朝着生态化和持续性的方向而发展。

三、人工智能给电气信息类专业提供的机遇

在人工智能技术中，所涵盖的技术内容相对来说是较为丰富的，这在一定程度上有助于提高电气信息类专业的教学水平和教学质量。从中可以看出在当前时代下的电气信息类专业教育教学中，教师要充分地把握人工智能技术所带来的机遇，从而提高课堂教学的效果和质量。在人工智能技术中包含着语言识别技术和图像辨认技术，也可以对一些语言进行有效的处理和研究。在课堂教学的过程中，教师要充分的发挥人工智能技术的优势，让学生了解当前电气信息领域的发展方向和主要的发展特点[3]。由于电气信息类专业所涵盖的内容是相对来说较为复杂的，学生在日常学习的过程中，需要进行多个学科知识内容的学习，这给学生日常学习和教师的课堂教学带来了诸多的挑战，教师要结合课程教学的内容，对课堂教学模式和流程进行精心的安排。在实际工作过程中，要以计算机作为主要的辅助手段兼容，并且充分利用其他专业领域的技术来开展日常的教学。在课堂教学过程中，教师要充分的利用人工智能技术，对原有课堂教学模式进行深入的改革以及研究，并且结合新一代人工智能发展规划的这一大背景，对原有课程教育模式进行创新和调整，从而给学生提供更加广阔的发展空间。首先，在实际工作的过程中，人工智能技术重新构造了电气信息专业的课程，由于电气信息类的实用性是比较强的，在人工智能的技术下能够取得不一样的教学效果。将语言识别技术和图像辨认技术进行了有机的结合，教师可以充分发挥这些专业技术的优势，提高课堂教学的效果。另外在课堂教学情景中，教师可以利用人工智能技术来实现网络化的教学，并且为学生打造智能化的工厂开展虚拟实验室，从而对学生的专业能力和操作水平进行良好的培育。其次，在电气信息类专业教学中人工智能技术的应用能够对传统课程教育模式进行有效的转型和升级。在以往课程教学中，由于电气信息类专业所涉及的知识学科是相对来说较为丰富的，这给教师的日常教学带来了诸多的问题。比如在实际教学的过程中很难实现课程的有效统一，也无法为学生打造标准化的课程教育体系，在进行个性化和独特性课程教学方面的力度还是不足的，甚至也没有完善的教育体系进行主要的支撑，这给实际的教学工作带来了诸多的问题。随着人工智能技术的应用，在课程教育的过程中，教师可以充分的发挥人工智能技术的优势，对相关信息进行有效的总结和收集。从而为学生打造个性化的教学课堂，并且运用人工智能技术，还可以对不同学生的学习需求进行分析和研究，提高课堂教学的针对性，从而使学生可以更加积极地进行知识内容的学习，实现快乐学习的效果[4]。在专业教育中教师要充分的发挥人工智能技术的优势，提高人工智能技术的应用性效果，对学生的知识需求进行深入的挖掘以及研究，从而使学生的学习质量能够得到有效的提高。与此同时，在课程教育的过程中，教师还可以进行课堂情景的构建，通过网络化的教学为学生再现一些生活中的真实案例，为学生全面素质的提高奠定坚实的基础。

四、人工智能技术在电气信息类专业教育教学中的应用路径

（一）转变人才培养目标在人工智能时代下的电气信息类专业教育中，由于原有的教育重点和人才培养模式已经无法顺应人工智能时代的发展特点和对人才的需求了，所以在实际工作的过程中，要对电气信息类专业教育进行有效的改革，帮助学生在毕业之后能够获得稳定的发展。首先，在对电气信息类专业教育进行改革时，要转变人才培养的目标，这主要是由于人工智能技术在电气信息类专业行业中的运用对各个环节都产生了非常深刻的影响，并且电气信息类专业对于人才的需求发生了很大的变化。比如，对人才的知识结构和专业技能方面都和传统发现模式有所不同，在电气信息处理的过程中提出了诸多的要求。相关电气信息类专业从业者不仅要具备完善的理论知识，还要具备创新性的思维能力，能够面对当前变化多端的人工智能时代，具备新的技术和新的思维，灵活地运用在实际工作中所存在的问题。因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养目标精准定位，实现良好的变革。其次，电气信息类专业要着眼于当前国际发展方向和新业务的特征，了解有关业态产品和专业能力方面的内容。从这些问题入手提出正确的人才培养目标，并且对原有课程教学进行改革和创新，从而促进学生能够在课堂学习的过程中加深对人工智能技术的了解，提高学生的专业素质和创新能力。

（二）升级人才培养模式在人工智能背景下对电气信息类专业教育进行改革时，要在原有育人模式的基础上实现有效的升级，改变传统的课程教学设置。当前大部分电气信息类专业院校还是采用之前偏理论的课程来对学生进行知识内容的讲授，虽然这些理论知识是学生在学校学习期间必须要掌握的内容，但是假如仍然向学生讲述这些课程的话，也没有将理论和实践进行相互的结合，使得学生无法在人工智能时代下得到良好的发展，因此相关负责教师在实际教育工作中要对原有人才培养模式进行转型和升级。电气信息类专业教师要根据当前电气信息行业的发展和对人才的要求，对课程教育内容进行重新的调整。首先，在实际教育的过程中要向学生全面地展示先进的人工智能技术，技术是推进电气信息专业前进的动力之一。但是在原有的电气信息类专业教育中，教育技术的实施和教学并没有受到相关负责教师的重视，教师在班级教学的过程中，也没有为学生融入当前先进的人工智能技术和运用案例，提高学生的专业素质。在人工智能时代下，人机协作是当前主要的工作模式和发展模式，因此对于电气信息类专业教育来说，要对人才培养课程结构和课程重点进行有效的调整和创新。教师在教学中不仅要加入有关以往课程的教育内容，还要对课程进行有效的扩展，融入新媒体和人工智能技术应用相关的课程。比如教师可以立足于教材中的内容，为学生创设多样化的实训活动和实践操作平台，在学生实践的过程中要融入先进的人工智能技术，这些教学模式的运用不仅可以让学生了解人工智能技术的实际应用情况，还可以多方位的锻炼学生的创新能力和实践应用能力。所以相关高校要适当的借鉴这一教学经验，提高课程教学的针对性。其次，在育人模式中还要加强对学生创新思维和操作能力的培养，在人工智能背景下，电气信息的发展模式和主要的发展方向都发生了一定的改变。在当前电气信息领域发展的过程中，为了使自身能够在人工智能背景下得到有效的发展需要创新和创意的人才，并且要求这部分人才能够掌握先进的人工智能技术，根据电气信息发展的实际需求和人们对电气信息的要求，从而生产出个性化和特色化的产品。在育人模式升级中，教师要将专业和特色进行有机的融合，构建新的教育思路，过硬的专业素质才是人才升级的重要基础。在人工智能时代下，信息的来源和途径逐渐朝着多样化的方向发展，在这些繁杂的信息中既有重要的信息也有多余的信息，所以要使学生能够对这些信息进行有效的辨别。高校在制定人才培养模式中，要专业性的锻炼学生的工作能力和专业素质，从而使学生能够在这些大量的信息中提取有用的信息，提高电气信息类专业的有效性。

（三）引入任务驱动的实验模式在人工智能背景下对院校电气信息类专业进行教学时，教师要在保留原有学习项目的同时，立足于学生当前的理解能力，开发新的教学内容。在教学中教师要求学生进行独立性的思考，并且教师还要对学生的学习思路进行适当的引导以及启发，使学生可以运用课堂中所学到的知识内容灵活的解决实际实验过程中所存在的问题。教师要引导学生运用不同的方法进行学习，鼓励学生进行大胆的设计以及验证。教师在班级教学的过程中，可以为学生引入任务驱动式的教学模式任务，驱动式的教学模式主要是以学生为中心，教师要立足于教材中的内容和课堂教学的目标为学生布置相关的学习任务，实现综合性的学习效果。在为学生布置学习任务时，要融入当前先进的人工智能技术，让学生充分的发挥人工智能技术的优势来完成教师所布置的任务。教师要在任务驱动式的教学模式中增加一些设计型和创新型的学习活动，让学生直接深入到实践学习中进行方案的设定以及验证，并且对最终的实验结果进行多方位的分析以及讨论。在班级教学的过程中，教师要让学生围绕着一个教学目标来开展日常的学习，并且学生在学习和验证的过程中，教师还要加强和学生之间的互动和交流，从而对学生的实验方向和实验思路进行有效的引导，使学生可以在强烈的学习兴趣和学习动力的驱动下进行自主性的探索以及学习，并且也可以在班级中形成良好的互动。

（四）利用人工智能技术进行辅助性的教学在电气信息类专业教学课堂中，教师在利用人工智能技术进行教学时，要在原有课程的基础上充分地发挥人工智能技术的优势，从而对实际教学起到一个良好的辅助作用。比如，在实际教学的过程中，教师需要将理论知识和学生的实践学习进行相互的结合，提高课堂教学的真实性和有效性，在课程内容中要围绕着各种企业的实际项目来让学生进行知识内容的学习，教师要利用人工智能技术的优势为学生展现真实的一线工作现场，让学生全面的感受工作的环境，不仅有助于提高课堂教学的效果，还可以让一些抽象的理论知识变得生动和直观，促进学生学习效率的提高。

人工智能发展前景篇（9）

新苏南领跑发展苏北星星之火渐起

尽管江苏省，尤其是苏南地区的智能家居市场发展水平就全国而言位居前列，但依然存在着认知度不高、市场份额较小、推广难度大的普遍问题。

“智能家居前些年对于人们还是比较陌生，除了对门禁对讲系统、安防系统有所了解外。其它如灯光控制、背景音乐、电动窗帘、指纹锁等很少人知道。现在随着网络的普及，人们获取的信息量也随之增大，开始对智能家居产生兴趣并前来咨询的人也比以往也多了，但高昂的价格还是让很多人望而却步。另一方面，在网络、平面媒体传播及智能家居销售人员的介绍影响下，一些装饰装修公司和弱电工程商对智能家居系统也都开始所了解。但价高、实用性、产品稳定性是还是限制大规模推广合作的瓶颈，总体来看成交量不大”，常州海科智能家居陈总的一席话道出了目前区域市场存在的普遍现象，究其原因陈总认为，现在除了背景音乐、安防、综合布线比较让普通消费者接受外，其它的系统对他们来说有点华而不实，尚不能真正的打动消费者的心。

对于区域智能家居市场发展的历程，苏州海洋智能家居品牌总监曹华指出：“早期的智能家居定义是家庭综合布线，有线电视，电脑网络等。在苏州也不例外，直至到2006年，通过一批坚持不懈的智能家居公司的市场推广，并联合业内共同宣传作用下，苏州市场开始逐渐意识到智能家居带来的舒适，方便，节能，安全的新生活理念。但就目前而言，走真正智能家居系统的公司，与其他弱电工程公司，装饰公司等相比，数量还是微乎其微”。

对于智能家居市场在苏州的远景，曹总也表现出了更多的乐观和憧憬，随着城市建设速度加快，高级写字楼要求提高，地产开发高档小区采用智能化系统的应用增加；苏州的经济水平和人均收入奠定了高端消费市场的基础；苏州地理环境优越，文化底蕴深厚，吸引了大批外商，高收入人群安家置业等这一切利好因素也决定了苏州的智能家居市场必定有一个强劲的发展趋势。

最近两年，苏北地区的智能家居市场也开始渐渐升温，但本地化的经销商与工程商主要还是依靠周边传统行业支撑，智能家居尚处于从属地位。徐州易品智能的王经理在从事智能家居产品销售的同时，主要还是在当地经营投影设备业务，“当地市场最为突出的问题还是终端用户的接受程度较低，有需求也主要是阳光房的遮阳系统，对于智能灯光基本不认可，即便也时常通过装修公司设计师进行推广，但考虑到客户的认知度不高，所以不少设计师一般不冒险去推，再加上很多装修公司对客户资料一般不共享，致使其在当地主要是市场推广方式，还是以房交会和进驻小区推广为主”，王经理说。由于市场份额较小，本地其他一些智能家居安装商也大都是以地暖等业务也主业支撑，对于地区市场的大致市场销售额目前尚难以估计。

同样来自苏北地区淮安市的工程商屠先生，主要从事的是专业音响行业，兼带销售家庭背景音乐产品，对于当地市场的发展，屠先生指出：“在相比较南京、苏州等地，淮安的智能家居市场还有待发展，由于淮安本身城市规模不大，消费水平也不高，目前在本地推广的家庭的背景音乐系统，项目大都以散户为主，与装修公司虽然也是有合作，但是其也只是在完成自身建材产品业务的基础上，才会偶尔考虑接触下智能家居”。对于面临的最大问题，屠先生感慨到：“现在很多智能家居产品从网上都可以找到价格，实际操作起来困难重重。原本与客户谈的没问题，但一谈到价格客户就跑了，这也亟需厂商理清渠道，防止串货”。

县域发展成亮点　背景音乐占主流

在县域经济发达的苏南地区，各县级市的多数经济指标也远远高于内陆省份和全国平均水平，这也促使了苏州、无锡等地区的下属县级城市的智能家居发展呈现出生机盎然之势，但囿于价格因素和实用功能的影响，目前主要的产品分布也主要还是集中在背景音乐和音视频共享方面。

纵观当地的智能家居市场呈现出的最大特点还是普及率不高，本地市场目前主要还在中高端客户中推广，2007、2008年增长速度比较快，但受经济影响今年业务逐渐减速，在日常业务拓展过程中遇到的最大瓶颈还是用户对智能家居产品的认知度还不够，觉得是奢侈品；最大的难点推广的是很难说清楚智能家居能实现哪些功能。从具有多年从业经历的吴江思维智能家居石少华工程师口中，我们也了解到了县域智能家居市场同样沿袭了地区市场的普遍特点。

石工认为，目前主要的问题还是智能家居产品主要实用性不强，智能家居发展这么多年，并没有朝着家庭装修必需的角度去研发产品。商家觉得实用的东西，客户不一定觉得实用，工程商也只能根据客户的需求调整智能家居产品的配置。现阶段，音视频共享与背景音乐比较受欢迎。早期思维从事的就是安防，当时最盛行的就是防盗监控系统，还有家居多媒体配线箱，现在小区都有防盗和监控系统了，用户对这块的需求就有所降低了。

在选择合作伙伴方面，石工表示现阶段和房产商的合作几乎为零，主要还是与掌控着高端客户的高端装修公司合作，但因为缺乏量的积累，加之产品有些功能可有可无，致使有些装修公司认为利润不大，合作积极性不高。对此，厂家则更应该在产品质量上下功夫，使产品立足实用，扩大宣传力度；同时企业需要严格控制好市场价格，确保、经销商利益。作为苏州下属县级市吴江的智能家居工程商，目前思维的年销售达50万，但真正的普及率还不到1％，市场潜力依然巨大。

背景音乐产品在苏南很多经济发达的县市得到了一定的推广，较其他智能化产品在终端用户的接受度上有着一定的优势。但通过装饰装修公司合作推广的方式也并不是放之四海而皆准，地处江阴的一位工程商就曾向笔者反映其与装修公司的合作并不顺利，“本地装饰公司的很多设计师们都不了解背景音乐为何物，更别谈灯光控制什么的了”，这位工程商朋友不无感慨的说。但通过其开设在建材城中的一间门面，却能吸引不少前来这里挑选建材的家装客户，单体式的背景音乐产品和平板音箱凭借实惠的价格和上佳效果也受到了不少普通档住宅客户的青睐，大致算来每个月也有一两千至上万不等的十几单工程。

国内品牌潜力凸显　保障渠道重中之重

现阶段，别墅、复式住宅仍然是高端智能家居的主力

消费群体。以苏州为例，据统计，苏州2008年别墅累计成交1684套，其中联排别墅和独栋别墅成交量合计1482套，叠加别墅成交量合计202套。按套数，别墅类房源成交量占住宅成交量的比例约4.85％；按面积，别墅类房源成交量占住宅成交量的比例约10-12％，即40万平米左右。

厂阔的别墅市场也为当地的智能家居发展提供了沃土。苏州海洋智能家居品牌总监曹华表示：“在没有具体形成任何格局前，可以找到智能家居的品牌有ABB、霍尼韦尔、Nico、索博、波创、汇创等，前两者是工程应用代表，智能家居系统Nico与以ApBus总线技术见长的汇创是分别在当地占据了一定的市场份额。此外，在智能家居子系统中，背景音乐也占着举足轻重的地位，泊声、NuVo都是最为欢迎的品牌”。

在外部经济环境低迷的形势下，资金周转对于一些工程商来说更显得尤为重要。对此，不少工程商采取了更为灵活的根据项目选择产品，再向厂家拿货的经销模式，但在实际的操作过程中，同样遇到一定的阻碍。苏州鼎捷智能总经理孙萍指出：“由于工程商承接的一些高端项目往往也是一些零散的单体别墅项目，并不能在规模上吸引高端国外产品的重视，所以导致了在选用一些高端国外产品的过程中合作的并不顺利”，因此，其日常在销售的产品中还是以国内品牌为主。在日常的销售份额中，销售量大的是AV共享与背景音乐产品，但普遍利润不如销售量较小的智能灯控产品，但对于本地市场的国内品牌发展，孙总认为，亟需厂商理清渠道，制定相对合理与透明的价格标准，兼顾好长远利益与眼前利益的关系，杜绝串货现象的出现。此外，对于经营模式灵活的工程商而言，在销售过程中加大与地暖、环境控制、中央空调等公司的合作，发掘与共享客户资源也成为大家的共识。

人工智能发展前景篇（10）

“智慧景区”是在“数字”向“智慧”转型背景下形成的对环境、社会、经济三大方面进行透彻感知、广泛互联和科学管理的创新型景区。伴随着国民经济的快速发展，我国风景名胜区事业快速发展。与此同时，由于旅游景区开发、管理、服务等方面的滞后，资源遭到破坏、环境状况恶化、安全隐患增多等现象相继出现，影响着风景名胜区的健康发展。在此背景下，人们渐渐把目光投向了迅速发展的信息技术，提出了“智慧景区”的概念。

1.智慧景区的基本架构设计

智慧景区的架构设计是一项复杂的系统工程。一方面，在基础设施建设上，需要利用先进的物联网技术将物与物之间连接入系统的网络，使其具有“物物对话”、“物人对话”的功能，另一方面，在社会运营、景区运营上，需要激励机制、运行体制、管理方式、操作控制等方面的智慧建设，将人类的智慧应用于物的智能，实现景区硬实力和软实力全面提升。其基本架构设计主要包括全面物联、充分整合、激励创新和协同运作四个方面。

1.1全面物联

全面物联是智慧景区构建的基础，其实质是利用射频自动识别(RFID)技术、智能传感设备等将景区公共服务设施、智能检测设施等物联成网，对景区运行的核心系统进行实时感测，及时、准确、全面地为旅游景区管理决策提供科学依据，使游客能够获取更多有价值的信息，最终实现智慧景区的建设。包括如下环节：

1、利用射频自动识别(RFID)技术、智能传感设备对物体属性进行标识，属性包括静态和动态的属性。静态属性可以存储在标签中，动态属性需要先经传感器实时探测；

2、识别设备完成对物体属性的读取，并将信息转换为适合网络传输的数据格式。

1.2充分整合

充分整合是将物的数据化处理信息经由数据传输通路（网络）整合到信息处理中心，由处理中心完成物体通信的相关计算，集成应用地理信息系统（GIS）、遥感（RS）、全球定位系统（GPS）、无线射频识别（RFID）、电子商务（EB）、虚拟现实等现代科学技术和方法，实现“物联网”与现有互联网系统完全连接和融合，实现旅游信息资源的自动识别和信息的互联与共享，加快信息的收集、传递、加工和处理速度，搭建有效的信息管理平台和决策支持平台。全面物联和充分整合构成了景区智慧基础设施的基本架构。

1.3组织创新

从数字景区建设中暴露的问题中看出，智慧的基础设施不等同于智慧的景区，前者的设计、施工、应用、控制、管理、维护都需要由景区相关职能部门来进行，人员的素质、能力的高低直接决定智慧景区建设成败与否。可以从以下几点考虑：

1、设置独立的景区智能化管理部门。选聘具有相关管理、操作经验的人员组成独立的景区智能化管理中心，负责智慧景区基础设施建设并对其他各部门进行有效协调，可根据各景区不同组织结构设立在行政事务部之下，也可独立设置；

2、有序规范景区内各业务流程。景区传统业务流程运行时间长，组织结构缺乏柔性，导致信息传递迟缓，制约智慧景区的建设步伐。旅游景区应运用现代信息技术和最新管理理论有针对性的进行组织结构扁平化或矩阵化的转变，实现业务流、信息流优化。

3、选拔培养高素质人才。智慧景区的建设需要一批具有技术水平高、创新意识高和管理能力强、学习能力强的“双强双优”型人才团队，并注重内部人才梯队化建设，设定人才发展战略，选拔优秀的一线员工进入到管理团队中，对创新人才进行多种形式的激励。

4、提高公共关系与危机管理水平。智慧景区的建设需要注重相关利益者的利益，在对自然资源进行开发利用的同时，维护好旅游景区员工以及当地社区居民的参与度和利益。同时利用智能监测系统、应急响应等系统有效应对自然灾害及突发事件对景区的冲击，减少对人身和财产伤害。

1.4协同运作

智慧景区是社会中的一个单元，其建设与发展需要同政府、企业、科研院校、研究机构、非政府组织等社会中的各个关键系统和参与者进行和谐高效的协作，以达成智慧景区运行的最佳状态。

组织创新与协同运作是智慧景区架构中智慧化管理的体现，它与景区智慧基础设施建设共同构成了完整的智慧景区基本架构，全面物联与充分整合是智慧化管理的前提，而组织创新与协同运作又保证了智慧景区的可持续发展。

2.智慧景区建设中问题应对

2.1智慧景区需要新的商业模式

在智慧景区的推广中，商业模式是一个突出的问题。在当前社会物联网技术总体应用规模不大的情况下，基于物联网技术的智慧景区建设需要大量的资金投入、人力支持与技术应用。在现有的商业模式下，景区通过购买平台、传感器、识读器、识读终端，租用运营商的网络进行智慧景区建设。其投资及运维的成本压力巨大，并且在短期内资金上的收益却不明显，这就很难调动各方的积极性。因此，在智慧景区建设发展过程中，应用新的商业模式将改变改造成本高的现状。

国家风景名胜区建设作为国家战略项目与民生服务工程，国家应当给予政策、资金上的投入与支持。例如，在无锡梅园做的国家电网示范性项目，这个项目花了八千万给各个家庭装智能电网，这个也是长远需要的。又例如美国的哈佛望远镜，对于宇宙探索来说它是一个很大的工程。但是办了这个对企业有什么帮助？望远镜这个大工程是建议和推动了全球数字成像相关的，有这个东西，不能产生直接性效果，但它会带动产业的直接成长。

2.2智慧景区需要建立标准化体系

21世纪初期我国数字化景区建设的经验告诉我们标准化是实现产业、市场协调发展的先决条件。尤其是在物联网技术飞速发展的今天。这里可以借鉴互联网的发展案例。为了能解决支持各种网络的互连及其管理的问题，国际上先后成立了国际标准化组织(ISO)、国际电信联盟电信标准化部(ITU-T)、Internet工程任务组(IETF)，在他们的统一制定下，TCP/IP 协议，路由器协议，终端的构架与操作系统，都进行了标准化设计，才使得不同国家的人们可以共享网络的便利。物联网技术中传感、传输、应用等各个层面存在多种技术与方案，如果各行其是，那结果无疑是高成本、低回报。

2.3智慧景区需要推广与示范性应用

过去的十年间，我国景区经历了从一般景区到数字景区的飞跃。在此过程中，试验性建设与示范性应用起到了重要的作用。2004 年，原建设部和国家旅游局将九寨沟和黄山纳入了国家“十五”科技攻关计划重点项目《数字景区示范工程》，全面拉开了国内风景名胜区数字景区建设的序幕，为数字景区的发展起到了良好的示范作用。

当前，我国景区正经历着从数字景区到智慧景区的又一次飞跃。在构建智慧景区的过程中，其所应用物联网技术还是一个朝阳性概念，还没有大规模实施，还没有产业化基础。因此，要实现大范围、大规模的向智慧景区发展还需要在一些景区建立一批重点、重大专项,推动关键技术研发与应用示范,并向后续建设的单位推广。（作者单位：郑州大学旅游管理学院）

人工智能发展前景篇（11）

在中国工程院院士、香港中文大学(深圳)校长徐扬生看来，感知、认知和动作，这三者为构成人工智能的三个要素。从计算机视觉的例子来看，要让计算机识别一张图片，首先是特征提取，对于图像中的像素进行重要性差别提取，此为感知。然后再对重要的元素进行标注，通过标记成为计算机能够识别的符号，让计算机能够理解图片的内容，此为认知。最后，计算机生成一段话对图片进行描述，这是最后一步动作。

北京航空航天大学教授王田苗认为，此前人工智能发展的50多年间历史时间里，研究人员将大部分精力放在动作方面，因为没有能力完成前两个步骤。通常说的人机交互就是三大因素中的动作，也是目前普遍能够实现的，最为常见的就是工厂里的机械手臂，通过编程人员对机器编入固定程序代码，实现机械手臂重复的动作。为什么会是重复的动作，而不是随心所欲的动作呢？原因在于人为地为机器设定了产生动作的范围和界限，并不是机器根据自己的理解后作出的回应。

也就是说，在机器学习之前，人工智能和机器人的发展主要停留在动作的研究方面，缺少感知和认知的研究，而目前的机器人学习只是人工智能在感知和认知层面的一个早期发展阶段，并且在这个阶段的研究也处于实验阶段。

人工智能领域易形成寡头垄断局面？

人工智能在今年火起来之后，不管是科技巨头还是创业公司，都希望在红利期抓住机会。国内外科技巨头不管通过自身研发还是通过收购的方式，加紧在人工智能领域的布局，想在这一领域占得先机。那么，从目前的市场来看，人工智能产业链上都有哪些公司呢？

首先是计算处理及信息储存的芯片巨头，像英特尔、NVIDIA等公司，它们处于这一领域的最上游，为中下游产业链提供计算处理能力及相关解决方案，他们决定了人工智能发展的深度。其次是大数据产业链中的原始数据获取方，包括运营商、BAT、微软、谷歌等把持互联网入口的公司，它们掌握着机器学习必须的数据资源，决定了人工智能发展的广度。

此外，还有人工智能技术的研发集团，其中自动驾驶、深度学习、语音识别以及图像识别等领域都有着各自取得领先公司和团队。由科技巨头直接牵头耕耘的，诸如谷歌自动驾驶、IBM Waston、百度自动驾驶及语音识别；有实验室和初创公司的杰出代表，如DeepMind深耕深度学习；此外，还有本身就具备雄厚实力的特斯拉自动驾驶、科大讯飞语音识别等。

然而，人工智能的研发需要持续不断的投入以及持续不断的数据积累。在人工智能研究领域有这样一个说法，人工智能需要大量的数据支持，而机器学习对于数据的反馈又会增加数据获取的数量和质量，庞大的高质量数据会更进一步加速机器学习的效率和效果，形成良性循环。这样发展下去的结果就是，这一领域内刚开始领先的公司会更加领先，而处于劣势的公司会逐渐被淘汰出局，最终形成少数几家寡头垄断的局面。

与此同时，一些处于人工智能产业链核心地位的公司，凭借自身技术与财力，通过并购和战略入股等方式，控制产业链达到垄断地位。例如，谷歌在2014年收购了人工智能初创公司DeepMind，两年后我们才看到其研发的AlphaGo击败李世石的场面。

B端市场，人工智能的下个风口将是医疗和金融？

在本次人工智能与机器人峰会上，学术界和产业界的大咖们都发表了其对人工智能下一个风口的看法。

牛津大学计算机系主任Michael Wooldridge认为，下一个AI的应用应该是在医疗领域。目前，我们可以通过智能手环等智能硬件检测用户的心率、血压、血糖，同时还能计步。如果我们将这些数据传给AI处理，就能实现一些健康的应用。这种应用就是让医生随时跟你在一起，每天24小时监测。它知道你睡了多少，吃了多少，知道你血糖的水平，知道你运动的情况等等，同时还能建议你什么时候要健身，什么时候不能吃太多或者是喝太多酒了。

Michael Wooldridge介绍，在英国，国家医疗系统的病例包括所有英国人的病例数据，用药记录。AI如果能够运用到医疗领域，将为我们整个医疗行业带来新的发现，人工智还能的下一个风口应该就是在医疗。据外媒报道，在今年6月初，DeepMind就开始计划将其算法应用到医疗保健行业，同时计划在5年内使用机器学习处理英国国家医疗服务体系的数据。

香港科技大学教授杨强认为，人工智能离不开大数据，所以目前如果判断下一个风口，就要看哪一个行业领域有完整的封闭系统的大数据资源。在金融领域，很多人把所有的整个商业流程全部的记录在案，这里用了数字化的方法。在信息的处理和未来预测方面，如果在一个封闭系统里面，在有大数据的前提，又有资金推动的影响下，金融行业是最容易成功的一个领域。

C端市场，以语音为切入点的消费革命或将到来

从发展趋势上来看，人工智能如果一直停留在实验室、研究所阶段，不进入商用阶段面对C端，无法为普通大众所接触，只是高高在上的黑科技。纵然像AlphaGo那样赢了著名棋手，轰动一时，也只是人们茶余饭后的谈资。