人工智能工业大全11篇
时间：2023-12-25 14:39:32
人工智能工业篇（1）
安全不得不说是首要当提。国家安全问题与人工智能紧密挂钩。不是只有创业这个领域，也不只限于网络安全。人工智能用于帮助保护电网、警察局、软性基础设施、边境保护等等安全。
推动医疗进步
我们急需这个过程，尽管步子还很缓慢。将数量庞大的病例数字化处理，可以帮助医生进行智能的诊断服务并且提升工作效率。对于经济的发展也需要这样的人工智能技术。
推动农业进步
虽然我们的思维很活跃，但是烹饪和古代无异。人工智能软件可以处理相关数据，配合无人机从空中监控农作物提供相关服务。这可以帮助农民做出更好的决策。
帮助一些职业实现自动化
仓储物流、交通运输、制造业等领域的一些职业因为人工智能技术或者机器人被彻底取代。机器人可以使用自动导航、计算机视觉、远程传感、决策技术。
这种情况有利有弊，可以帮助之前危险的、成本高的工作实现自动化，但是还需要为能受到影响的人预先培训再就业或者创造新的岗位。
不再夸大
我们不再谈论什么人机对抗，想办法将海量数据转化成有用的信息，帮助人们实现切实的需求。人们开始意识到人工智能真正能做什么，报道回归理性，让人们重新形成实际的认识。我们将对人工智能技术更加重视，使它成为提升经济、提升效率的关键。让人工智能技术充实生活，改进商业效率。
广泛整合和开发人工智能
人工智能将渗透到所有软件、商业流程和大数据解决方案中。小企业（例如Algorithmia、Clarifai、GumGum、Init.ai、SentientTechnologies等）和大公司（例如亚马逊、苹果、百度、Facebook、谷歌、IBM、微软、Salesforce、软银、腾讯等）都将带来颠覆性的应用。
寻求专业化的人类知识
我们将形成一种广泛共识：需要把正确的人安排到正确的环境中，才能让人工智能与我们配合，为我们效力。我与数十家企业的全球顶尖专家进行过合作，他们有的时候难以将人工智能应用于实践的原因是缺乏能够为特定领域贡献一流见解的人。虽然神经网络等算法可以在没有明确指令的情况下学习，但仍然需要通过庞大的数据对其进行训练。
只开发“智能”应用
购物将更加智能。我们可以看到计算机视觉与海量的市场和个人数据相互配合，从而提供更好的在线购物体验。
人工智能工业篇（2）
中图分类号：F24
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.15.037
1 工业企业产品成本核算内容
工业企业成本核算是企业管理的重要内容，构建完善的成本核算体系有助于促进企业的健康发展，按照生产费用标准可以将工业产品成本核算费用设定为以下几方面：一是直接材料费用。直接材料费用是企业生产过程中所消耗材料的费用，例如购买原料费用、配件费用以及产品包装所产生费用等；二是直接工资。工资在传统的企业中占据重要地位，主要包括企业岗位员工的薪酬以及福利的费用支付。企业人工成本包括基本工资、绩效工资、津补贴、加班加点工资、社会保险费用、福利费用、教育费用、住房费用和其他人工成本支出项目等情况；三是其它直接支出。其它直接支出主要是用于企业生产以外的费用支出。例如企业缴纳的生产税务、产品生产的设计等费用；四是制造费用。制造费用随着智能技术的不断发展其在其中所占据的比重越来越大。制造费用主要包括智能设备的投入使用、维修以及检修等费用。当然在智能工业生产环境下，工业产品的费用成本包含的内容越来越多。
综上所述，在智能工业生产环境下将成本核算内容按照生产费用的使用途径进行划分，能科学、准确的反映产品的成本构成情况，进而更加有力的实现对企业成本的控制，促进企业生产效益不断提升。
2 人工智能下生产车间环境的改变
基于科学技术的不断发展，人工智能技术在工业生产中的应用大大提高了产品的流水化作业，减低了人工参与产品生产的过程，因此人工智能下生产车间的环境发生了巨大的变化：一是机器人的计入提高了生产效益，通过机器人的应用大大提高了生产速度，并将产品生产的质量规格得到较大的提升。同时计算机控制系统的应用也提供了更加准确的信息，保证了生产安全；二是人工智能技术的应用改变了企业的管理模式。人工智能技术的应用为自动化技术提供了技术支撑，为了越来越多的企业对人工数量的需求在不断缩小，与此同时企业的生产效益在不断的提高。
人工智能下生产车间环境的变化对传统的成本核算模式产生了巨大的冲击：首先是产品成本计算结果相对正确率在不断的下降。由于人工智能对生产环境的改变，造成人工成本费用在不断降低，但是制造费用却相应的增加，而且制造费用的变化呈现多样化，因此增加了会计核算的难度；其次传统的成本会计多是以实际发生成本与标准成本进行比较，以此得到具体的数据，而在人工智能环境下，实际成本与计划成本之间的差异性越来越少，因此依靠此种成本核算模式已经不能适应人工智能会计成本核算的要求。
3 产品成本核算内容的变化
（1）直接工资的核算比例越来越少。由于人工智能技术的发展，企业人工数量越来越少，因此人工工资的支出比例也在不断的降低。直接人工费用的核算主要是人工作业过程的时间以及劳动量进行确定。当然直接工资核算比例的降低并不是说企业人工费用支出的减少，而是相对而言人工数量的减少。因为在人工智能技术环境下，企业虽然需要的劳动密集型人力在减少，但是对于具有高端技能的人才在提升，而且高端技能人才的报酬比较高。
（2）制造费用核算工作在不断提高。人工智能工业生产提高了先进设备的应用比例，尤其是工业实现全部智能化操作之后，直接人工成本就没有了，为此而来的则是制造费用核算比例的增加。尤其是设备维修与管理费用不断提高，成为产品成本核算的主要内容。以某工业企业为例，该企业通过应用智能设备，降低了人工数量，企业的财务支出由过去以人工为主转化为以设备维修与保养为主，因此在人工智能技术环境下，企业的制造费用核算标准在不断提高。
4 人工智能下产品成本核算程序的变化
人工智能下企业产品的成本核算程序必然也会发展变化，具体表现在：自动化管理，运用ERP（企业资源计划的简称）进行成本核算，如库房的领料、人力部门的考勤、车间的产量及废品率等；运用财务软件进行账务处理，输入记账凭证、审核、记账、结账及出报表。在车间专设成本核算员，负责输入、收集及整理与生产产品有关的数据；在财务上专设成本会计，根据ERP系统调出打印的单据、成本核算员及人力部门提供的各种成本汇总表，输入记账凭证，进行账务处理。以某证券信息技术软件公司为例，在产品――产成品――实现销售后按照预计的使用年限逐月摊销――每一会计年度终了：（1）根据信息年费收入情况，评估账面存余的产成品成本，决定是否计提减值准备；（2）根据在产品的继续投入状况，判断是否已经是下线的项目，决定是否当期撇账；（3）根据是否有新产品替代，决定将老产品的剩余成本全部撇账。
人工智能工业篇（3）
当前国内农业企业数量众多，业务内容多种多样，规模大小不一，资金数量悬殊，技术水平存在较大差距，财务管理设备、理念和财务工作者的业务能力也有一定差异，财务实践形式多样化，与现代企业财务管理的需要形成较大差距。因此，人工智能赋能农业企业财务管理有着广阔的发展空间。
一、农业企业和农业企业财务
（一）农业企业
农业企业一般指以农业经营为主，采取独立核算的农业经济单位。从狭义上来看，它指的是采取独立核算的农业经营生产单位。当前农业生产经营越来越多地和相关联机构、部门融合，农业生产经营活动日益延伸至产前环节与产后环节，催生一大批一体化、综合性的农业生产经营企业。如此一来，农业生产、农产品销售与加工、为农业服务等方面的企业，均应被列入农业企业的范围内。所以，农业企业指的是在一定场所，集合土地、劳动力、技术、资本、设备等多种生产要素，开展农业生产经营活动，为消费者提供包括天然纤维、食物等内的动植物产品与相关服务；在承担风险与利润动机的条件下，采取自负盈亏、独立核算、独立经营的农业经济单位。本文采取这种农业企业的广义定义。
（二）农业企业财务
农业企业财务管理受到农业细分领域彼此借力的影响，经营多元化、产品多样化的现状导致农业企业繁多的财务会计内容。相应地，农业企业的财务管理工作也充分体现出农业生产经营的特点，需要单独核算相关细分领域的成本费用与多种类型的非生产性开支。农村地区的管理机制比较复杂，通常情况下农村地区采取双层经营、统分结合的管理制度，服务于农业生产经营活动的生产经营活动。当前，农业企业的财务管理工作需要适应统一化、现代化、数字化、信息化的发展趋势。农业企业急需利用物联网、大数据、云计算、智能化、移动互联网等人工智能科技进行财务会计操作，进而持续提升财务管理的效能。
二、人工智能与农业企业财务的融合
（一）人工智能
1955年认知学家、计算机科学家约翰麦卡锡在达特茅斯会议上提出关于人工智能（ArtificialIntelligence）的设想是关于“制造智能机器的工程与科学”。从本质上来讲，人工智能指的是让机器像人类那样思考与行动，进行深度学习与自我学习，理论上能够对人类思维进行模仿，得出相应结论与拥有智慧。国务院2017年7月印发《新一代人工智能发展规划》，其中明确要求“大力发展智能农业，构建典型农业大数据智能决策分析系统，推广示范智能牧场、智能化植物工厂、农产品加工智能车间、智能化植物工厂、智能农场、智能渔场、农产品绿色智能供应链、智能果园等集成应用”。智能意味着，计算机能够加工、采集相关信息并结合自身知识经验与现有阅历，获得问题处理的能力。人工智能指的是，人们将特定程序输入计算机，计算机系统经由学习和运用有关应用程序，并采取相应的解决办法来解决生产工作生活中的问题。人工智能是一门综合性强的新兴学科，涵盖控制论、管理学、信息学、逻辑学、数学等诸多领域。人工智能技术能够适用于农业生产的不同阶段，对农业生产经营的产后、产中与产前阶段实施全产业链监控，在此基础上推动农业生产经营的高产化、高效化、集约、优质化、安全化、生态化等，助力企业实现可续发展的目标。
（二）人工智能赋能农业企业财务的优势
人工智能赋能农业企业财务的过程中，要充分发挥智能对财务管理的推动和改善，打造智能财务。智能财务要求智能化技术、设备覆盖企业的财务流程，它包括三大层面：首先是以财务与业务融合而成的智能化财务共享平台，它也是智能财务的前提和基础。其次是以商业智能为基础的智能化管理会计平台，它是智能化财务的重中之重。再次是，以人工智能为基础的智能财务平台，能够推动智能财务的可持续发展。第一，促进业财有效融合。土地及针对性的劳动工具、资金、劳动力等基础资源，是农业企业开展生产经营活动的首要生产资料。农业企业的生产经营随着这些资源的变动体现出鲜明的季节性、地域性，这也是影响农业企业生产经营时间和周期的显著特征。众所周知，大数据、云计算、移动互联网、物联网等人工智能技术如今和农业生产经营的结合日益密切，赋能具有典型行业特征的农业财务会计业务，积极助力农业企业的发展。人工智能背景下，大数据、物联网、云计算放大企业财务科核算的工作的自动化与数字化，农业企业的业务财务融合趋势持续加速。此处的智能主要是指人造的感知智能和认知智能。基于现代财务管理丰富、工具和理论，利用人类财务专家和人工智能机器（基于人造的认知智能与感知智能）组成更强大的人机协同智能系统，在双边动态开展复杂的农业财务管理活动中延伸、扩大与部分代替人类财务专家的各种财务管理工作，进而开展能够创造更多价值的战略、管理活动。第二，推进实施监督审计。它借助各种人工智能会计对相关业务活动进行监督，进而深度挖掘农业企业财务数据和信息背后的经营管理状况；持续改进财务分析质量和水平的同时，提升其对业务工作的改进与落实。与此同时，它可以发现与反馈存在的各种风险和问题，从财务管理、预算编制和资金分配的视角设计出更优化的经营管理模式。通过综合分析企业的资产规模、资金筹集分配、投资盈利水平等信息，以科学的财务分析助力未来发展规划和管理决策的科学性和科学性。第三，发挥管理会计职能。构建以商业智能为基础的智能化管理会计平台，是智能化财务的重中之重。在此过程中，要合理打造农业企业的人工智能财务体系，综合多种会计知识、计算机技术和信息技术等，综合经营分析、财务决策、会计报表分析与预算管理等等多种功能，更高效、更精准地处理农村企业的财务会计信息。助力管理、决策、财会的高效性与科学性。双汇集团财务系统的财务机器人流程中用到的自动化技术，是典型的电脑模拟技术，在财务会计活动中通过模拟财务管理与会计核算的具体操作流程，结合机器人的自动化流程开展财务，多技术融合的优势，成本控制的实现、工作效率的增强都得以体现。在此基础上，基于人工智能的智能财务平台才能逐步构建起来，有效推动智能财务的可持续发展。河南省不少农业企业纷纷利用芸豆会计智能财务管理系统，其智能化、全自动的财务系统借助人工智能科技、图像识别技术使传统的人工财务记账转变为如今的人工智能处理财务信息，形成了更加标准化、更智能化的记账理财记账流程。它充分发挥管理会计的职能，将服务于当地农业企业财务管理当作重中之重，为大量农业小微企业、财务企业提供多元化、专业化的财税综合服务平台，持续强化其管理会计职能。
三、人工智能赋能农业企业财务的主要渠道
如今一些农业企业主不懂得借贷记账法和财务会计业务，又面临着压缩劳动力成本和企业开支的压力。为了提升财务管理效率，它们邀请各类专业做账企业采取各种技术性财务软件，通过扫描各类原始凭证，使其自动生成政府机构认可的财务报表；在剖析财务报告的过程中发现更多审计漏洞，改进审计手段与方法。会计计量领域的公允价值计量以会计信息相关性为基础人工智能促进业务财务的有效融合，从实时获取的海量数据中获得更大的公允价值，切实增强会计信息领域的相关性。
（一）人工神经网络
人工神经网络系统涵盖大量的网络神经，是传递财务信息的关键途径，它能够精准而快速地传递财务信息和数据。人工神经网络有BP、ART、RBF、HOP等多种网络，采取类型众多的处理单元，对人脑神经系统的相关机理和操作进行模拟，依据差异化的联结方式组合而成相应的网络。它通过学习知识库、自主学习、深度学习、修改推理机的，帮助人类扩展对各种外部世界的深刻理解与智能化控制。这些以人工智能为基础的网络神经系统，通过模拟人类的神经系统，对为数众多的财务信息和数据进行处理，依据各个板块的要求提升财务信息数据分类的准确性和科学性，然后交给专业化的财务管理子系统处理，完成后分类整合全部的财务数据和信息，并返回原处。如今它已经被普遍运用在农业龙头企业等各类公司的财务管理活动中。如中粮集团有限公司作为国内著名的农业产业化龙头企业，其基于人工神经网络的智能财务管理系统综合BP、ART、RBF、HOP多种神经网络。基于BP神经网络财务系统，侧重于函数逼近、分类、预测和优化等诸多领域。该公司以期进行纳税评估、战略财务管理、风投项目评价等多个领域。ART网络重点用在财务信息挖掘、财务数据质量控制、深度挖掘隐蔽性强的财务数据和信息，财务危机报警与财务诊断等多个领域。RBF网络聚焦该集团的客户关系管理业务与相应的施工项目造价评估等活动，HOP网络则被广泛运用到该企业的工程技术领域中。
（二）财务管理专家系统
就财务管理专家系统的字面意思而言，这种人工智能系统达到专家级别的专业化学习、理解、运用和分析能力。财务管理专家系统作为一种非常典型的智能程序系统，可以借助人类专家的问题解决方案、各种理论、经验、方法和知识，化解财务领域的各种复杂问题。财务管理专家系统能够依托计算机能够在非常短暂的时间内获取大力的专家知识，且永久保留专家知识、易于复制和快速转换，其分析判断能力不会受到环境的较大影响。与人类专家相比，它的成本相对比较便宜，能够在很大程度代替相关领域的专家。如今用友、友强等不少财务软件开发公司纷纷开发出基于云存储的农业企业财务管理专家系统，农业企业能够通过租借的方式获得这些人工智能技术。北京大北农科技集团作为一家著名的农业高科技企业，如今已经成长为以种业、饲料为主体业务，以植物保护、动物保健、生物饲料、种猪、疫苗为辅的农业大型知识企业。它采取友强财务公司开发设计的财务管理专家吸引，以有效化解企业财务会计领域中难以解决的复杂问题，合理而科学借助该专家系统化解这些难题。它借助人工智能技术，对复杂的各种财务问题进行转化，使它们成为一个个易于解决的、难度不大的子问题，并逐步解决这些子问题，再经由财务管理专家系统从整体上进行综合和优化，从而形成更科学的财务管理解决方案。当前国家正在大力推行“金三”系统，它充分利用大数据分析技术，完善财务指标分析机制的设计和建设。它能够从农业企业的海量申报数据中比较和获取非正常的各种财务指标，强化国家对农业企业的财务监管。审计专家、金融实务人才、财务分析师在财务会计实务中积累了珍贵的、不成文的经验与知识。这些知识和经验应通过相应手段，被保存和累积到专家系统知识库中，以有效发挥专家专业的知识技能优势，更有效地提升农业企业的会计财务管理质量和水平。
（三）智能识别提高全样本审计效能
农业企业利用人工智能财务管理技术，可以快速而准确地识别和处理海量的财务会计信息，它可以规避传统抽检的舞弊风险、审计面不够宽泛、重大人为失误、耗时较长、效率较低等诸多问题。德勤会计公司为世界上不少农业企业提供基于人工智能技术的全样本审计服务，尽可能地消除人为因素导致的不利影响。整个操作过程的业务风险得以降低，记录追踪准确而全面。农业企业的合规审计业务得以实现“全查”，以更加智能化的方式完成各个任务的相应步骤，能够当作审计证据并满足合规要求。这是因为，人工智能财务会计软件具备较强的光学扫描、自然语言处理等性能，能够从农业企业数量庞大的财务信息中识别出关键的审计内容，自动做好财务会计的审计归纳。它可以化解人工难以准确快速提取样本关键性材料的问题，对传统审计流程进行优化、劳动力得以从繁重的脑力中解脱出来。同时，财务信息采集和审计内容提取的精度和速度得到显著提升。
（四）各层财务人员积极适应
整体来看，财务会计队伍的角色要持续转型，发挥“军师”、“参谋”的决策支持功能。要以引入的人工智能信息系统为支撑，顺应管理会计领域的发展和智能化、信息化财会系统的深层次变革，适应智能财务的快速发展。大型农业企业财务会计队伍中的基层、中级、高级会计人员面对人工智能日益广泛运用于财务管理的形势，都应积极行动起来。首先，基础会计人员要做好报销、传输、整理、制单等重复性、简单化的财务工作。要掌握更多角度、更多层面的财务会计知识，实现自身专业、职业的不断发展，成长为人工智能无法代替的复合型专业化人才。其次，中层财务工作者要做好企业报表的统计分析、数据处理加工、成本管控等，首先要转变财务管理的思维，从之前的财务思维过渡到决策助力和管理会计层面，持续放大财务会计管理的眼界和格局，强化相关经济业务的管理与预测，协助处理公司风险处理和公司战略，促进企业的平稳尽快发展。要充分利用各种人工智能处理简单化、重复性强的业务工作，并以此进行精准科学的数据分析和统计结果研读，实时跟踪财务信息，并做出有效判断，逐步提升工作效率。再次，高级财务工作者要充分把握企业的资金调度、资本构成决策、投融资成本使用与风险、业务风险分析等；要保持对经济环境、政策、市场等的敏感。不断熟悉所在企业的具体业务模式，参与企业发展战略的制定，制定与公司发展相适应的财务管理规划。以财务资金的使用和调度助力投资融资决策的科学性，从而实现关联方采访、利润最大化等多个目标。
结语
随着乡村振兴战略的深入实施和农业产业的高质量发展，包括人工智能在内的科学技术对农业的支持力度日益提高。各级会计人员要持续丰富业务知识和操作技能，在深入动态挖掘财务会计信息，促进多种数据源的有效聚合，洞悉企业发展变化的态势。通过打造基于人工智能的财务共享中心，形成更加规范的财务记录和会计报告。以人工智能的显著优势推动业财融合、全面审计监督，促使数据信息利用效率增加、财务活动精细化程度提高。农业企业要持续发挥人工智能科技“军师”和“参谋”功能，推动企业正确决策、精细化管理、战略规划实施。
参考文献
［1］国务院.新一代人工智能发展规划［Z］.2017-7-8.
［2］王京京，马雄风，李丽霞等.人工智能技术在农业科研财务管理中的应用及前景［J］.农业展望，2018，14（04）：58-60+81.
［3］李嘉欢.人工智能下财务决策支持系统的机制与实施路径研究［D］.首都经济贸易大学，2019.
人工智能工业篇（4）
这些都是不久前2016年天津夏季达沃斯论坛上，在名为“流动的创意”的展区中发生的事情。嘉宾可以直接与这些机器人们进行交互体验，并与这些机器人的创作者们提问沟通。
人工智能，是2016年天津夏季达沃斯论坛（世界经济论坛第十届新领军者年会）的关键词之一。本届论坛以“第四次工业革命―转型的力量”为主题，论坛公布的2016年度十大新兴技术中，开放的人工智能生态系统入选。
让人工智能服务人类，是人类的美好愿望。然而已有人关注到，未来人类将会被人工智能所取代的可能性。比如就在本届论坛上，世界级围棋选手李世石现身说法，对人工智能的学习能力表示折服，连连发出“再也不想跟阿尔法狗（AlphaGo）下棋”的感慨。
正如世界经济论坛主席克劳斯・施瓦布（Klaus Schwab）所说，“物理、数字与生物世界的融合，是第四次工业革命的核心内容。”人工智能已力图逼真模拟人类的思考、行动，从而影响着人类生活与工作。
从机器人到人工智能，新兴技术的商业化正在重新定义各行各业并重塑社会准则。然而生产力数据却显示，当前世界经济处于停滞状态。各经济体如何才能实现第四次工业革命带来的增长与发展潜力？对此，加拿大创新、科学和经济发展部长纳维蒂普（Navdeep Bains）给出的答案是“包容”：
“如果第四次工业革命在人们的参与度、财富分配、机会创造上不具备包容性的话，那么这将是巨大的挑战。” 李世石复盘“人机大战”
“我再也不想跟阿尔法狗（Alpha Go）下棋了。”李世石在本届论坛“人机大战：阿尔法狗的意义”的讨论会上多次感慨道。
这场讨论吸引了大量的嘉宾前往。早在会议开场前1个小时，就有人排队候场，只为一睹李世石真容。虽然他表现比较腼腆，但在整个讨论中，他有问必答，十分诚恳。一散会，李世石即被护送离场，没人要到他的签名。
2016年3月9日起，李世石与谷歌开发的计算机围棋程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）进行“人机大战”。前三局连败后，李世石在第四局扳回一城，但第五局又输了。截至3月15日，李世石不敌人工智能“阿尔法围棋”，以总比分1：4落败。
“对1：4这个结果，我非常惊讶。”李世石说，“我一直以为，围棋的不可预测性非常强，需要直观和计算，但通过这次比赛，我才知道，原来可以通过精确计算实现胜利。”
当第一局开场时，当阿尔法狗出第一二招时，李世石略显吃惊。“你有情感上的表露，阿尔法狗并没有，他没有表情，这会影响到你吗？”面对主持人的问题，李世石坦言，“人跟机器的对弈，人是非常不利的。”
机器的绝对理性，让李世石认为是对弈中最难之处。李世石指出，人毕竟会有心理上的动摇，即便人知道正确答案，也可能会选择另一条路，还要考虑到整个布局，所以会有动摇；但阿尔法狗不会有任何动摇。“如果一个人连下三局，他的每一局（打法）是不一样的；但阿尔法狗心情没有任何变化，不会意识到这下到第几局了。”
“所以我非常惊讶，我真的再也不想跟阿尔法狗下了。”李世石说。“因为他（指阿尔法狗）毫无感情。和没有感情的人对弈，是非常困难的。”
与阿尔法狗对弈之前，李世石是骄傲的。“其实和阿尔法狗比赛前，我看了他和樊麾的五场比赛。对于深度学习这个领域，我了解不是很深入，也没有把他放在心上。我觉得阿尔法狗达不到顶级棋手的程度。”
因此，李世石认为，自己失败的原因在于对深度学习和人工智能认识不足。“我觉得不是实力的问题。当时是因为我判断失误，我对深度的学习没有足够的认识，因为判断失误所以才失败的。”
未来人类可能战胜阿尔法狗吗？对此，李世石表示，“其实阿尔法狗也有很多的问题，它在执白子的时候，我觉得胜算还是很大的，但是它在短短6个月之内，它的实力进展得非常迅速；现在又已经过去3个月了，它又有了多大的进步，这个是无法预知的，因为它在不断的发展，所以在现在的情况下人就很难战胜它了。如果阿尔法狗一直在当时和我比赛的水平的话，人是有可能战胜它的。”
李世石认为，10到15年之后，人工智能的时代会到来，围棋的根基也会动摇。但人与人的博弈是重要的，这是机器不可比拟的。 人类与人工智能
在电影《机械姬》中，智能机器人具备了自我意识，并最终杀害了人类。这一对人工智能的悲观预警，实则也是本届论坛的讨论要点之一。
人工智能工业篇（5）
一、相关概念
（一）人工智能。人工智能是一门研究、理解和模拟人类智能，并且发现其内在规律的学科。它是计算机科学的一个分支，试图发现智能的实质，并创造出一种以人类思考的方式做出相似反映的智能机器。同时，它又是计算机知识、心理学知识和哲学知识的集合，模拟人的意识和思维过程，让机器能够做到只有人类智慧才能做到的复杂的事项。
（二）智能家居。智能家居是嵌入式技术、通信技术和网络技术的集合，通过系统将各种家居与人们的居家生活紧密结合，以提高人们生活的舒适感和安全感。随着人工智能的迅猛发展，智能家居正与人工智能紧密结合，让消费者享受到更人性化的居家体验。
二、文献综述
欧阳婷梓研究了人工智能对智能家居的影响，认为人工智能应用的落地将会使智能家居产业升级，同时还指出Al技术还有待突破，市场决定人工智能能否再次爆发。荣华英和兼国恩研究了人工智能发展背景下国际智能家居行业贸易发展前景，认为国际智能家居行业贸易将朝智能产品设计、智能生产制造、智能高效物流和智能商业服务方向发展。吴斌在研究我国智能家居系统发展存在的问题时，指出要制定行业标准体系，降低系统成本并完善售后服务。
观察现有研究，发现有关人工智能时代下智能家居行业发展的研究仍相对较少，本文指出Al对智能家居行业发展的影响，指出未来发展机遇，并预测未来该行业的发展趋势，对行业发展具有指导意义。
三、智能家居行业发展现状
（一）国际智能家居行业发展现状。美国的Amazon Echo、Google Home和Apple HomeKit占据了国外的智能家居语音控制平台市场，Contro14 利用Zigbee技术可以与世界知名品牌的家电产品连接，控制各种设备和系统；英国的Laing Homt公司早在2000年建立了“智能家居”示范街，给每栋房子都装上了智能管理系统，近年也在国内建立起了一些智能家居体验式展厅；日本软银生产的Pepper人形情感机器人能够读懂人类的情感，并做出相应的反映，在各种场合为人们服务，松下于2017年“Panasonic Home+全屋智能”战略，让全屋各个部分的功能都智能化；德国的Apartimentum未来型公寓将物联网应用和先进科技结合起来让住户的生活更加简洁舒适。据中国报告大厅的《2016-2021年中国智能家居产业市场运行暨产业发展趋势研究报告》数据显示智能家居市场规模逐年上涨，但增长速度开始放缓，随着人工智能的发展，行业开始进入技术融合，技术沉淀打造更加智能的家居用品的阶段，2016～2018年全球智能家居市场规模变化如图1所示。
（二）国内智能家居行业发展现状。2012年智能家居行业进入快速发展期，深受大众追捧，但进入2015年，销售增速开始放缓，随着政策的扶持，2016年市场规模增速开始上涨。工信部数据显示，我国物联网产业规模发展迅速，2010年规模超过2，600亿元，2015年达到7，500亿元，2020年产业规模将突破15，000亿元，物联网在智能家居、智能社区和智慧城市等领域发展愈发强劲。面对如此红利，相关企业加快布局，海尔建立U-home平台、美的建立M-Smart平台、阿里巴巴建立人工智能实验室并了智能音箱等产品。据中国报告大厅的《2016-2021年中国智能家居产业市场运行暨产业发展趋势研究报告》数据显示，未来几年智能家居市场规模持续上涨，市场前景看好，市场规模增长情况如图2所示。
智能家居产业错综复杂，涉及众多产品，根据目前各企业涉及的领域，大致分为六个流派：以海尔、美的为代表的传统家电企业，通过将原有的产品智能化提高销售；以阿里巴巴和京东为代表的互联网企业，通过自产智能硬件或与传统家电企业建立合作涉足智能家居行业；以华为和小米为代表的手机硬件企业，通过研发软件、生产硬件和建立智能家居生态系统进军智能家居行业；以Honeywell、Bosch和松下为代表的安防企业，在本身安防设备的基础上智能化，占据智能家居安防市场；以Amazon Echo和Google Home为代表的国外智能家居企业，通过语音识别和人工智能技术进军国内市场；以及一些提供云平台服务和小型硬件的供应商。
四、当前智能家居行业面临的问题
（一）缺乏规范统一的标准。在整个智能家居产业中，至今还没有制定统一的标准，导致各大公司各行其道，各自开发自己的系统，与其他厂商开发出来的系统并不兼容，目前具有代表性的是谷歌、苹果、微软加入了高通主导的AllSeen联盟，英特尔、三星、戴尔等公司组成了智能家居设备标准联盟OIC。之后，谷歌在收购Nest之后力推Thread，苹果自家提出Homekit。一方面用户的智能体验降低；另一方面加重了用户的转换成本。而人工智能是一项复杂的产业，它不是一两家公司就能经营好的，它需要各领域的公司参与进来研发技术、搭建平台、生产终端，各司其职，并用统一的标准将各个环节连接起来。
（二）缺乏人性化的伪智能。目前，智能家居产品大多通过手机来实现，但有些厂商以“智能”为噱头，将原本简单的操作强加到手机上，使得手机承担较多的功能。然而，除了年轻人对智能手机的操作较为熟悉，其他用户面对复杂的“智能”操作只能望而却步，严重缺乏人性化设计。
（三）需求低且价格高。一方面智能家居概念映入人们眼帘的时间较短，人们对智能家居还不太了解；另一方面智能家居智能化水平不高，操作复杂，运行过程中经常出错，严重打击了消费者的体验。同时，目前的技术水平有限，技术和产品的研发需要较高的研发费用，加上日常的维护费用，导致智能家居的消费价格偏高，打击了消费者的购买欲望。
（四）信息安全存在隐患。物联网信息传输过程中，个人信息极易被黑客窃取，不法分子通过这些个人信息进一步窃取用户的财产，会造成巨大的社会不稳定，对智能家居未来发展构成巨大威胁。如果智能家居产业在未来想占据较大一部分家居市场，就必须克服信息安全问题，加大信息的监管力度。
五、Al助力智能家居行业发展
（一）AI与智能家居结合进入最终状态。经过几十年的发展，智能家居经过了用App远程控制家电的单品智能化和多个电器间相互感应的智能互动两个阶段，以上两个阶段均为弱智能阶段，得通过手机来操作。而第三阶段是家居产品与人工智能的深入结合，赋予家居产品人性化，摆脱手机的操控，通过自主学习、主动记忆、自主决策为用户提供舒适的生活。
（二）提升全新的交互体验。语音交流以其与人交流的亲和感，成为当今最流行的人机交互方式。人类通过语音给机器下达指令，机器通过语音识别执行指令。近几年，语音识别技术取得重大突破，语音识别准确率达到97%以上。而智能音箱具有语音交互、提供音乐和有声读物等媒体内容、提供多种互联网服务以及可以对智能家居进行控制等功能，深受大众追捧，因而被称为智能家居的入口。为抢占智能家居的入口，互联网各大巨头纷纷加紧研究抢占市场。2014年11月，亚马逊推出智能音箱Echo，至今已有几千万的销量，随后谷歌推出GoogleHome，微软推出Cortana，紧接着国内的京东推出叮咚音箱，阿里巴巴也推出了“天猫精灵”，小米推出“小爱同学”。
（三）提供更安全、可控的应用环境。传统的密码输入和保护方式已经不再满足人们对操作便捷性和安全性的要求，于是推动了人们对生物识别技术的开发。生物识别是指通过计算机与生物传感器等高科技结合，提取人固有的生理特征和行为特征，以鉴定个人身份。目前人脸识别、指纹识别和虹膜识别已经得到广泛的应用。为达到更高的安全水准，通过红外线照射获取手指静脉图像的指静脉技术也在紧密研究当中，极大地迎合了人们对智慧生活的追求。
六、我国智能家居发展的机遇
（一）我国加速进入老龄化社会，智能家居需求增大。因为工作关系很多子女与父母在异地生活，难以妥善地照顾好父母的生活，而智能家居可以方便老人们的日常生活，提高老年人的生活质量，加上多年财富的积累，老年人的经济实力比年轻人要高，随着老龄化进程的加快，老年人人口的比例将加重，多重原因结合起来支撑起了未来潜在的市场需求。
（二）“智能家居”概念将越来越普及。通过前些年“智能家居”概念的炒作，各大新闻客户端、网站的转载宣传，让越来越多的人认识了解到智能家居的相关概念。近些年各大浏览器对“智能家居”关键词的搜索数量大幅度增长，随着科学技术的发展，人们对智能家居产品的信赖感也在增强。如今人们购买家具，对房屋进行装修也会考虑适当引进智能家居的相关元素进入日常的起居中。
（三）居民收入增多，消费价格将降低。随着经济的不断发展，人们的收入也在逐年上涨，到2020年我国将全面建成小康社会，届时人们的收入水平将会大幅增长，相比2010年翻一番。经济增长的同时，科技也在飞速发展，技术水平的不断完善降低了智能家居产品的成本，同时电信运营商的网络费用也在下调，日常的运营维护成本也在下降，消费者的消费成本将会大幅下降，市场需求将会激增，市场规模将会扩大。
（四）政策扶持，发展道路顺畅。智能家居产业发展被写入政府工作报告，政府相继出台《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》、《智能制造工程实施指南（2016-2020年）》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等指导性文件，促进智能家居、智能机器人、智能制造装备等领域产业发展。并成立“中国人工智能产业创新联盟”和“人工智能产业技术创新战略联盟”，把涉及人工智能领域的所有环节全面整合，扫除阻碍人工智能发展的一切障碍。
七、我国智能家居行业未来发展趋势
（一）标准日趋统一。当智能家居行业依旧遵循现在的发展方式，各企业各行其道，系统间互不兼容，消费者将会对该行业产生疲倦，未来市场规模可能难以扩大。除非出现一家领导性标杆企业，拥有自己的系统，能够生产出所有类别的智能家居产品，用户对该企业提供的方方面面都很满意，进而垄断了整个智能家居市场。很显然，出现这种情况的概率很小，没有一家企业可以力挽狂澜，所以市场逼着企业间建立起统一的标准，为用户提供便捷舒适的生活体验。
（二）AI与智能家居的完美融合。人工智能在智能家居领域的广泛应用已是大势所趋，只有智能家居与人工智能的完美结合才会让人们的生活更加便捷。未来智能家居将会更加智能化、人性化，能够准确抓住用户的喜好提供相应的服务，根据用户的工作安排相应的行程。一整套智能家居系统犹如一个智能管家，在最优的时间提供最优的服务。
（三）个人信息更加安全。个人信息的安全是制约智能家居市场规模扩大的又一要素，因此行业内将建立起一套世界领先的信息安全标准，并且该标准能够和各地的法律法规衔接好，收集到的数据能够安全地储存好，能够记录数据的产生时间地点等情况，以便需要的时候能够查证。
八、结语
人工智能时代下智能家居行业仍将在相当的一段时间处于一个无统一标准、需求低、价格高的阶段，但随着老龄化进程的加快，智能家居概念的逐渐普及、居民收入不断增加、产品价格的不断下降，智能家居产品的市场需求将会逐渐增长，将促使企业间制定规范统一的标准，人工智能将会与智能家居完美结合，为用户提供更加舒适便捷的生活。
（来源：合作经济与科技 文/陈功正 王腾 陆畅 王蕴鑫 陈黎阳 编选：电子商务研究中心）
主要参考文献
［1］陈晋.人工智能技术发展的伦理困境研究［D］.吉林大学，2016.
［2］邓中祚.智能家居控制系统设计与实现［D］.哈尔滨工业大学，2015.
人工智能工业篇（6）
人工智能（AI）又称为机器智能，John McCarthy将其定义为“制造智能化机器的相关科学和工程”[1]。对此我们可以理解为“研究能否实现、如何实现这样的智能系统的科学知识和研究领域”。在此基础上，著名研究型大学MIT的温斯顿解释为“人工智能是解决如何让计算机完成之前由人类才能完成的工作”[2]。其实许多研究者都有不同的见解，所以除此之外还有很多种定义，但都基本上反映出人工智能的内涵与思想。简单的说，人工智能就是“关于研发人工构造出的可以模拟人的意识和思维方式的计算机系统的理论和应用，这些系统可以取代部分目前人类正在做的工作”。
二、会计行业人力资源的现状
企业在任何时候都不应该忽视人力资源的影响和作用，尤其是作为服务型的会计行业，因为它的人力资源通常表现为工作者的技能水平，可以说它是决定本行业核心竞争力的最重要因素。近几年来由于企业逐步迈向科学化管理和现代化管理，所以无论是在数量上还是质量上，会计行业对专业人才的需求层次都越来越高。虽然会计行业的人力资源状况在现阶段还处于不断变化之中，但是我们仍然可以归结出以下问题。
（一）文化水平普遍较低
目前我国会计人员数量众多，但是文化水平普遍较低。数据显示，截止2014年我国已有1600万的财会人员，而注会人数仅有16万。在这1600万人中，只有13%的人员经过专门的会计培训，10%左右的人员受到过大学或者专科以上的教育[3]。
（二）部分人员职业素质不高
一方面是由于现有会计人员大多知识内容单一、结构老化、层次不够丰富，接受新知识速度较慢以及对本职工作感到枯燥、缺乏热情和敬业精神等使得业务素质不高；另一方面是职业素质不高，会计人员职业素质和操守是工作质量的重要影响因素之一，而目前我国对财会从业人员的职业素质与法规方面的培养不够重视，部分会计人员法制观念淡薄，在工作中徇私舞弊甚至造假作假等，造成账务混乱，带来财务和税务的风险，降低了行业公信力。
（三）会计人员队伍能力结构失衡
目前我国的会计行业发展现状是队伍能力结构失衡，而且呈现两极分化的趋势，一边是会计行业中普通的核算人员的数量越来越多，几乎达到饱和。另一边高水平的财务管理人才有很大的市场缺口，高级应用型、复合型人才在社会上供不应求[4]。虽然我国已经引入管理会计几十年有余，但是仍然没有得到实际应用和全面推广。
三、人工智能带来的影响
（一）人工智能适用于会计行业
随着社会经济发展程度的不断提高，人工智能的技术已经可以适用于会计行业的部分工作，会计行业发展的新特点将是以电子技术和计算机系统为主。目前的会计行业的工作方式和核算手段日新月异，它经历了从早期的手工核算到会计电算化，再到如今在审计、会计和税务等工作中引入人工智能的概念。正如知名企业家李开复所言，在未来的几年里，机器不仅仅只是取代一些低技能的低端工作，它可以完成人类大部分的工作，这里我们用“冰山模型”解释人工智能适用于会计行业的程度，如图1所示。
如同上升的冰山一样，随着人工智能的发展与完善，将会有越来越多的功能被引入会计行业。目前只有财务会计人员所做的部分不需要多少技术含量、简单重复的工作，例如帮助员工阅读乏味的合同和其他文件将被善于记忆与运算的计算机系统所取代，审计、税务等基础的财务人员会逐步减少，取而代之的是智能审计、智能税务等人工智能系统。随着人工智能与会计信息系统的不断结合，互联网、数据挖掘和云计算的进一步发展，以及支持财务分析和会计信息系统的创新，人类将构建出智能财务决策支持系统[5]。但是冰山不会无限上升，因为人工智能是按照事先设定的规则执行程序的，它没有感情，不能彻底地实现灵活思考，例如在涉及人的方面――处理组织与人员、组织与组织和组织与人员的问题时，人工智能并不具有完全智能地处理问题的能力，因而人工智能并不能完全取代财务会计人员。
（二）人工智能促进会计行业的发展
随着人工智能浪潮的到来，及时引进并利用其高性能的运算能力和数据存储能力等优势，可以在以下几个方面促进会计行业的发展。
1.人工智能可以减少失误。会计行业在现阶段普遍存在会计信息失实的问题，这种问题的一个主要原因是由于巨大的数据量造成的人为失误，另一个原因是部分内部人员为了以权谋私而对信息进行了数据造假或者更改。人工智能系统的引入，则可以有效避免手工编制询证函而造成的潜在失误[6]。一定程度上缓解了由会计工作失误而带来的信息不真实的问题，减少了会计信息混乱和财产流失的风险。
2.人工智能可以使会计行业的业务效率得到提高。其实自助银行的ATM存取款机其实已经取代了银行人员的部分工作，同时提高了服务的效率。例如人工智能的“智能”系统在对相关的科目、交易进行全面分析后，可以在更短的时间里进行风险评估和挑选样本函证。财会人员将不必在花费时间和精力在类似普通核算这样简单而费神的工作上，转而有机会去处理更加复杂的事情。
3.提高企业的核心竞争力。人工智能在数据挖掘的基础上可以处理数据、建立数据库并跟踪数据分析，甚至可以对建模分析、对投资预测，相对于人类有限的信息存储量和计算能力，人工智能具有更加齐备的信息和高速的运算能力。同时，人工智能可以结合专家决策系统识别并提出消除金融危机给财务管理带来的影响，可以通过学习来识别财务风险，化解安全隐患，建立预警模型。
4.释放人力资源和减少用工成本。现在的会计人员大多按照基本流程来划分工作职能。而核算和监督是会计的两个基本职能，会计人员最主要的业务就是审核、记载、报告和存档等基础工作，现在人工智能的引进可以大量解决这种日常的、标准的、高频的工作，从而减少财务核算型人员，减少用工的成本。
（三）人工智能带来的变革
1.人工智能的引入可以迅速处理许多以前要耗费大量精力才能处理的事情，从枯燥乏味的合同阅读和一些其他文件的审查工作中解放出来，而且还可以在复杂的文件中提取有效信息从而让业务的处理流程和程序得到简化，同时极大提高了工作的效率和拓宽人类的专业知识。结合互联网技术，会计可以实现集中的财务共享模式，让每一个员工都能够亲身感受到公司财务的运营。
2.人工智能将改变传统会计人员的工作职能。人工智能释放大量的会计人力资源，这部分人力资源要想不被淘汰，必须从自身实现转型，由普通核算人员向管理会计人员转型。即使人工智能可以模仿人类的智慧，但是始终达不到和人类一样的智慧，因此会计行业中广泛涉及分析、预测和统筹等的管理会计将是财会人员的生机。人工智能会集中各种数据，管理会计将有价值的信息从这些数据中提取出来综合后发挥管理智能。
3.管理结构趋于扁平化。由于人工智能裁减了部分普通核算人员，企业的行政管理层次也得到削减。和以前相比，引入人工智能后的组织结构精简干练。
4.人力资源管理职能转变。目前会计行业中使用财务软件、税务软件和审计软件等就是人工智能迈向会计行业的第一步，这些软件像机器人一样提高工作效率。会计行业中的战略、顾问和服务三项职能在传统的人力资源管理模型中呈现为金字塔形[7]。随着会计行业的一部分服务由人工智能系统去完成，在新型的人力资源管理中，服务被一分为二。如图表2所示。
四、启示
（一）人力资源规划
科技的进步使人工智能正逐步取代部分会计人员，会计行业的岗位需求将逐步下降，虽然在某些方面人工智能可以模仿人类智慧，甚至可以超过人类，但是人工智能并适用于会计行业的每一个领域。所以公司的人力资源部门重要发展方向之一就是要细分工作职能，挑选适合的“人”去担任相应的职能。
（二）人才招聘与薪金管理
随着网络技术的发展和电算化的普及，作为会计人员，应该持续关注那些可以对人类社会产生重大影响的技术。加之现在人工智能的引用，财会型企业在招聘人才时不能只单单注重其会计业务能力和从业资格证书，还应当考查其IT等相关技能，优先选取综合型人才。针对不同业务水平和能力的员工应制定相适应的薪金体系，合适的薪金体系才能留住和吸引人才。对于综合型、管理型的人才的薪金应高于普通核算型人才，并且随着人工智能的进一步发展与引进，应逐步扩大两者的差距。
（三）人才培训与发展
时代在不断发展，会计企业也必须要加强员工的再教育。一方面会计行业应培养员工的计算机信息技术，让员工在掌握常用的计算机操作和财务会计软件之外多了解一些其他业务技能，乘势提高自身核心竞争力；另一方面，会计行业应大力培养高层次的复合型人才，让会计人员具有良好的专业素养和自己的专业判断，能够在海量的数据中做出取舍，准确预测，做一些人工智能所不能完成的工作。
（四）企业文化整合
人工智能作为一种新概念被引进，势必会在会计行业造成新观念、新思想与传统观念和传统思想的冲突。从组织内部来看，对已经遵守若干年的企业文化，尤其是老员工，总是沿袭自己习惯的做法，不愿意接受新的思维方式，但是一味地抱残守缺，只会阻碍组织的前进，甚至陷入“第二曲线理论”。因此，会计行业必须本着平稳过渡、充分沟通的原则对两种文化进行融合升华和重塑创新。
（五）完善信息系统
人工智能工业篇（7）
人工智能行业需要计算机知识，心理学和哲学人才。人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
（来源：文章屋网 http://www.wzu.com）
人工智能工业篇（8）
从融资阶段看，北京人工智能企业一半以上仍处于初创期，在A轮之前的企业占比达56.97%，具有创新发展潜力。从企业成立时间看，北京人工智能企业2015-2016年呈现出爆发性增长，人工智能快速增长特征明显。从区域看，60.96%的人工智能企业注册在海淀区。中关村成为国内人工智能创新高地。
国内外人工智能巨头布局
同时，《白皮书》不仅绘制了北京人工智能全产业链图，而且针对智慧医疗、智能家居、智慧城市、智慧零售和无人驾驶等5个特色鲜明的领域绘制了分领域产业链图。
《白皮书》总结了北京人工智能产业在政策、人才、创新、软件研发、专利等5个方面的优势，以及在原始创新、高端芯片等4个方面面临的挑战，并给出了大力发展核心技术、超前布局原始创新等策略。
北京人工智能企业数量占全国近三成，60%聚集在海淀
综合了清科、WIND、IT桔子、蓝海巨浪等公开数据及投资机构定向采集数据后，《白皮书》显示，截至2018年5月8日，全国人工智能企业4040家，北京市人工智能企业1070家，占比26%；全国拿过风险投资的人工智能公司合计1237家（含31家已上市公司），北京市拿过风险投资的人工智能企业431家（含12家已上市公司），占比35%。
北京人工智能企业成立时间分布图
在人工智能专利数量方面，北京人工智能专利数量超过2.5万件；互联网周刊评选的2016中国人工智能TOP100中一半来自北京中关村。
根据北京人工智能企业融资阶段比例图显示，在北京1070家人工智能企业中，北京市人工智能企业大多处于A轮，占比达29.09%，Pre-A轮企业占比6.67%，天使轮企业占比18.48%，种子轮企业占比2.73%。
北京人工智能企业融资阶段比例图
综上所述，融资阶段在A轮之前的企业总占比达56.97%，因此北京市人工智能企业一半以上仍处于初创期，具有创新发展潜力。
从企业区域分布上来看，北京市人工智能企业60.96%聚集在海淀区，海淀区又以中关村为核心。
北京人工智能企业区域分布图
从北京人工智能企业成立时间分布图可以看出，北京人工智能创新企业2014年开始增多，2015到2016年爆发式增长，2017年有所回落。因此，大多数人工智能企业都很年轻，市场竞争激烈，行业创新特点显著。
从创业领域来看，《白皮书》指出中国人工智能创业数量排名前三名的是计算机视觉、智能机器人和自然语言处理公司。投资融资额度最高的前三名是计算机视觉、自然语言处理和自动驾驶。
北大、清华、中科院……超半数AI骨干研究机构在北京
自2016年以来，北京多项相关政策文件以及服务措施，大力支持人工智能产业发展。2017年底，北京市委市政府了包括《关于加快培育人工智能产业的指导意见》在内的10大高精尖产业发展指导意见。中关村管委会了人工智能产业培育行动计划(2017—2020年)。在产业环境营造、资金支持、人才服务等方面对人工智能产业给予全方位保障。
北京人工智能政策
除了政策外，北京的优势还在与优质的学术和人才资源。
据《白皮书》介绍，北京大学、清华大学、北京航空航天大学、中科院自动化所、中科院计算所等全国过半数人工智能骨干研究单位都聚集在北京，拥有模式识别国家重点实验室、智能技术与系统国家重点实验室、深度学习技术及应用国家工程实验室等10余个国家重点实验室。
另据北京市人力资源研究中心的数据显示，截至2015年底，北京地区人才资源总量达到651万，人才从业密度高达54.9%；拥有“两院”院士756名，约占全国1/2，国家“”入选者1486名，约占全国1/4，国家“”入选者682名，占全国比重超过1/4。
在人工智能专项领域，目前中国人工智能人才最集中的Top10雇主排名中，高等院校占据四席，分别为清华大学、北京大学、中科院和浙江大学，北京独占3席。
根据国际大会与会议协会(ICCA)最新的数据，2014年接待国际会议数量全球城市排名中，北京排名全球第14位，位居中国之首，亚洲第二。
中国人工智能战略规划及政策
除了人才外，北京在专利储备和保护上也非常重视。2017年11月8日中国科学院人工智能产学研创新联盟宣告成立，由中科院前沿科学与教育局、重大科技任务局、科技促进发展局3家院机关、中科院自动化所等相关院所，以及5家企业成为联盟首批理事单位，这些单位的专利储备数量和技术均具有较大优势，其中中科院相关研究院所的人工智能专利储备有近一千件。
除此之外，北京在吸引资本、人工智能软件创新方面优势突出。
国际人工智能战略规划及政策
挑战与机遇共存
尽管上述优势明显，但《白皮书》指出，北京市人工智能产业整体水平仍有差距，未来面临挑战。
一是原始创新能力与美国相比尚有很大差距。针对新一代人工智能重点技术问题，高级机器学习、类脑智能计算、量子智能计算等基础理论研究，有待形成一系列原始创新科研成果。
二是在高端芯片、关键部件、高精度传感器等方面的缺失可能导致在技术和应用上的再次空心化。需要围绕人工智能芯片、传感器、算法、应用场景中技术难点，开发基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的芯片、智能传感器等。
三是高水平人才不足，缺乏人工智能高端人才。人才是人工智能竞争的核心，人工智能顶尖人才数量和质量都不及美国，人工智能基础教育起步较晚，超过10年以上经验的人工智能人才数量少，因此需要大量引进人工智能高端人才。
四是大规模发展人工智能产业面临成本劣势和区域竞争。如北京人工智能人才的户口、居住、教育成本高昂，对留住人工智能专业人才形成阻碍；全国其他地区也高度重视人工智能产业发展，在技术、资源、人才等方面对北京形成竞争。
针对这些挑战，《白皮书》中提出了北京未来发展的关键策略。
首先是大力发展核心技术，超前布局形成原始创新重大突破。例如，重点布局量子信息与量子计算、类脑智能计算、深度机器学习等跨领域基础理论研究。推动人工智能与神经科学、认知科学、量子科学、心理学、数学、经济学、社会学等跨学科交叉融合。
第二是重点支持人工智能新兴产业，形成高端产业集群优势。围绕海淀中关村核心区域、未来科学城、怀柔科学城等重点地区，汇聚国际水平的人工智能示范企业和项目，建设人工智能产业园区，形成具有国际影响力的人工智能产业集群；培养和扶持产业链各层关键领域重点企业，拓展人工智能基础层、技术层、应用层的产业边界。
第三是建设多层次培养体系，吸引人工智能尖端人才。把高端人才队伍建设作为发展人工智能核心目标。完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能一级学科建设。加强国际教育合作，培养具有国际视野的高端人工智能人才。
人工智能工业篇（9）
罗文指出，人工智能是当前全球产业竞争的新热点，也是经济发展的新引擎，要深刻理解人工智能与实体经济融合的重要意义。
罗文在总结讲话时指出，近年来，我国人工智能产业取得积极进展，产业技术创新加速推进，行业应用持续深入，产业集聚初步显现，不少领域已经具备国际竞争力甚至已实现领先，产业整体呈现蓬勃发展的态势。
应基于问题导向，推动我国人工智能产业加快发展。着力解决技术积累、行业融合应用、人才队伍等面临的突出问题，务实推动人工智能与实体经济深度融合。
罗文表示，工业和信息化部将以新时代中国特色社会主义思想为指导，重点开展以下工作：
一是聚焦芯片等关键技术产品攻关。以算法为核心，以算力和数据为基础，打造形成人工智能关键共性技术体系。推动人工智能领域制造业创新中心建设，促进人工智能共性技术研发和应用推广。
二是加速人工智能融合应用。推动智能网联汽车、无人机、智能语音等典型产品和研发应用和推广。促进人工智能技术与交通、能源、医疗等行业的融合，大力发展智慧交通、智慧医疗、智慧家居等。
人工智能工业篇（10）
清华大学近日的《中国AI发展报告2018》显示，自2013年以来，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势。2017年全球人工智能投融资总规模达395亿美元，融资事件1208笔，其中中国的投融资总额达到277.1亿美元，融资事件369笔。中国AI企业融资总额占全球融资总额的70%，融资笔数达31%。
在业界看来，投融资的热情不减，主要是看中人工智能与各行业结合的广阔前景。
然而，有业内人士近日指出，目前国内跟人工智能有关的公司大概有四千多家，但是能够得到投资人青睐或关注，并且愿意投资的，大概不到三分之一。如果没有后续资金投入，很多初创企业有可能难以生存下去。由于人工智能产生收益的时间存在不确定性，巨大繁荣的背后存在隐忧。
那么，什么才是人工智能企业的核心竞争力？对于初创企业来说，如何才能站稳脚跟而不被市场淘汰？直面隐忧，中国人工智能企业的机会何在？
隐忧一：发展结构“头重脚轻”
重点突破基础领域，建立自己的生态体系
早在2015年，谷歌开放其内部使用的机器学习软件TensorFlow源代码，脸书、亚马逊和微软也纷纷其工程师用于机器学习的开源软件。似乎AI进入了“免费原材料”时代，人人都可以顺手取材。但是，“国外的开源布局对于我国AI行业发展而言，埋藏着巨大隐患。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲指出。
谭茗洲告诉记者：“开源模式会引导技术方向、路线图，形成开源生态，创造商业模式，这些由发起开源项目的核心利益者掌控，不仅控制行业上层的应用，还控制底层的生态，构建了整个帝国，掌控极大的权利。因此，开源虽是开放的资源，但现在免费并不代表未来不会收费和控制。如安卓系统是一种开源手机操作系统及应用开发平台，而谷歌实际上主导着整个生态的发展。”
谭茗洲认为，若我国企业今后过度依赖目前的AI开源平台，采用大量现成的源代码，仿佛在起跑线上丧失优势，创新及工艺再精深，也是在人家的体系中做零部件的更新改造。“如同温水煮青蛙，今后可能会给行业带来很大影响。这将是最大的隐忧。”他说。
赛迪研究院公布的《2018中国人工智能产业展望》提出，由于我国人工智能产业重应用技术、轻基础理论，底层技术积累薄弱，存在“头重脚轻”的结构不均衡问题，使我国人工智能产业犹如建立在沙滩上的城堡，根基不稳。基层技术积累薄弱使人工智能核心环节受制于人，阻碍重大科技创新，不利于国内企业参与国际竞争。
那么，建立我国自己的AI生态体系，还有机会吗？“当然，”谭茗洲斩钉截铁地答道，“在时间上还来得及，因为国外也才刚刚发展。从国家层面洞悉AI发展态势，重点突破基础领域，针对人工智能底层技术，加强对以深度学习为代表的底层算法模型的深入研究，并积极布局影响人工智能未来发展的前沿基础理论研究。现在国内也有一些小团队在做相关开发项目，有一定潜质，而且我们拥有全世界最多的应用开发者、非常多的应用场景、大体量的市场、蓬勃的创新创业环境等，这些都是国外比不了的。”
据了解，科技部指导下的新一代人工智能产业技术创新战略联盟，已联合深圳鹏城实验室于7月在深圳启动了中国自己的“启智开源开放平台（OpenI）”的建设。
隐忧二：商业应用路径不明确
瞄准市场需求，实现落地是关键
据亿欧智库《2018中国智能商业落地研究报告》统计，2017年中国人工智能创业公司获得累计融资超过500亿元，但商业落地百强创业公司累计收入不足100亿元，90％以上人工智能企业亏损。不少业内人士担心，国内人工智能领域存在巨大泡沫，或将迎来一波倒闭潮。
《2018中国人工智能产业展望》提出，我国人工智能产业处于早期发展阶段，商业化应用路径尚不明确，商业落地痛点突出，致使近期实际商业价值变现难度较大。
谭茗洲指出，“对初创企业而言，人工智能有门槛，创业成本较高。因此，建议企业不要太盲目，要尽快找准发力方向，而AI项目商业应用场景的落地是其成败与否的关键，快速积累核心技术优势，打造商业模式，才能做出真正有市场需求的产品，产生现金流。这也有助于人工智能行业回归理性”。
“未来产品形态应能把智能交互和后面的服务及产品联系在一起。”新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合秘书长、科大讯飞副总裁兼AI研究院联席院长李世鹏分析，亚马逊成功通过智能音箱将人工智能引入美国家庭的方式值得借鉴，我们需要有亚马逊这样既卖服务又卖产品和内容的企业。
据《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》显示，中国智能机器人与无人机相关技术创业最为火爆；其次为语义分析、语音识别、聊天机器人等自然语言系列技术；然后是人脸识别、视频/监控、自动驾驶、图像识别等计算机视觉系列技术；另外，情感计算包含心理学、语义、视觉、环境感知等多种复杂应用的技术也在慢慢成长。
李世鹏表示，人工智能包括算法、数据和处理能力。从投资角度首要看数据，BAT、微软、苹果、脸书在很多领域已占先机，想去撼动它们经过十几年积累的数据并不容易。所以，对于初创公司，没有多少资源去做范围太广、体量太大的事情，其成败的关键在于能否有渠道获得海量独特的数据，并通过这些数据为用户提供新的价值，比如大幅提高传统行业的生产力。
隐忧三：专业人才成稀缺资源
加快AI及相关学科布局，培养跨学科人才
“目前，人工智能最大痛点之一是人才难得，AI被炒得很热，稍微懂点算法的人一出来就能收到很多Offer，身价水涨船高。”李世鹏表示。
人工智能工业篇（11）
通过对人工智能产业分布进行梳理，提出了人工智能产业生态图，主要分为：核心业态、关联业态、衍生业态三个层次。
人工智能产业生态图
下面将重点对核心业态包含的智能基础设施建设、智能信息及数据、智能技术服务、智能产品四个方面展开介绍，并总结人工智能行业应用及产业发展趋势。
智能基础设施智能基础设施为人工智能产业提供计算能力支撑，其范围包括智能传感器、智能芯片、分布式计算框架等，是人工智能产业发展的重要保障。
1. 智能芯片智能芯片从应用角度可以分为训练和推理两种类型。从部署场景来看，可以分为云端和设备端两步大类。
训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，需要庞大的计算规模，主要使用智能芯片集群来完成。与训练的计算量相比，推理的计算量较少，但仍然涉及大量的矩阵运算。目前，训练和推理通常都在云端实现，只有对实时性要求很高的设备会交由设备端进行处理。
按技术架构来看，智能芯片可以分为通用类芯片（CPU、GPU、FPGA）、基 于 FPGA 的半定制化芯片、全定制化 ASIC 芯片、类脑计算芯片（IBM TrueNorth）。 另外，主要的人工智能处理器还有DPU、BPU、NPU、EPU 等适用于不同场景和功能的人工智能芯片。
随着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀，人工智能发展对计算性能的要求 迫切增长，对 CPU 计算性能提升的需求超过了摩尔定律的增长速度。同时，受限于技术原因，传统处理器性能也无法按照摩尔定律继续增长，发展下一代智能 芯片势在必行。
未来的智能芯片主要是在两个方向发展：
一是模仿人类大脑结构 的芯片；
二是量子芯片。
智能芯片是人工智能时代的战略制高点，预计到 2020 年人工智能芯片全球市场规模将突破百亿美元。
2. 智能传感器智能传感器是具有信息处理功能的传感器，智能传感器带有微处理机，具备采集、处理、交换信息等功能，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。
智能传感器属于人工智能的神经末梢，用于全面感知外界环境。各类传感器的大规模部署和应用为实现人工智能创造了不可或缺的条件。不同应用场景，如：智能安防、 智能家居、智能医疗等对传感器应用提出了不同的要求。
未来，随着人工智能应 用领域的不断拓展，市场对传感器的需求将不断增多，2020 年市场规模有望突破 4600 亿美元。未来，高敏度、高精度、高可靠性、微型化、集成化将成为智能传感器发展的重要趋势。
3. 分布式计算框架面对海量的数据处理、复杂的知识推理，常规的单机计算模式已经不能支撑。 所以，计算模式必须将巨大的计算任务分成小的单机可以承受的计算任务，即云计算、边缘计算、大数据技术提供了基础的计算框架。
目前流行的分布式计算框架，如：OpenStack、Hadoop、Storm、Spark、Samza、Bigflow 等。各种开源深度学习框架也层出不穷，其中包括 TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7、MXNet、 Leaf、Theano、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等。
智能信息及数据信息数据是人工智能创造价值的关键要素之一，我国庞大的人口和产业基数带来了数据方面的天生优势。随着算法、算力技术水平的提升，围绕数据的采集、 分析、处理产生了众多的企业。
目前，在人工智能数据采集、分析、处理方面的企业主要有两种：
一种是数据集提供商，以提供数据为自身主要业务，为需求方提供机器学习等技术所需要的不同领域的数据集；
另一种是数据采集、分析、处理综合性厂商，自身拥有获取数据的途径，并对采集到的数据进行分析处理，最终将处理后的结果提供给需求方进行使用。对于一些大型企业，企业本身也是数据分析处理结果的需求方。
智能技术服务智能技术服务主要关注如何构建人工智能的技术平台，并对外提供人工智能 相关的服务。此类厂商在人工智能产业链中处于关键位置，依托基础设施和大量 的数据，为各类人工智能的应用提供关键性的技术平台、解决方案和服务。
目前， 从提供服务的类型来看，提供技术服务厂商包括以下几类：
（1）提供人工智能的技术平台和算法模型
此类厂商主要针对用户或者行业需求，提供人工智能技术平台以及算法模型。用户可以在人工智能平台之上， 通过一系列的算法模型来进行人工智能的应用开发。此类厂商主要关注人工智能 的通用计算框架、算法模型、通用技术等关键领域。
（2）提供人工智能的整体解决方案
此类厂商主要针对用户或者行业需求， 设计和提供包括软、硬件一体的行业人工智能解决方案，整体方案中集成多种人 工智能算法模型以及软、硬件环境，帮助用户或行业解决特定的问题。此类厂商重点关注人工智能在特定领域或者特定行业的应用。
（3）提供人工智能在线服务
此类厂商一般为传统的云服务提供厂商，主要依托其已有的云计算和大数据应用的用户资源，聚集用户的需求和行业属性， 为客户提供多类型的人工智能服务。
从各类模型算法和计算框架的 API 等特定应用平台到特定行业的整体解决方案等，进一步吸引大量的用户使用，从而进一 步完善其提供的人工智能服务。
此类厂商主要提供相对通用的人工智能服务，同时也会关注一些重点行业和领域。
需要指出的是：上述三类角色并不是严格区分开的，很多情况下会出现重叠， 随着技术的发展成熟，在人工智能产业链中已有大量的厂商同时具备上述两类或者三类角色的特征。
智能产品智能产品是指将人工智能领域的技术成果集成化、产品化，具体的分类如下表所示：
人工智能产品
随着制造强国、网络强国、数字中国建设进程的加快，在制造、家居、金融、 教育、交通、安防、医疗、物流等领域对人工智能技术和产品的需求将进一步释放，相关智能产品的种类和形态也将越来越丰富。
人工智能行业应用人工智能与行业领域的深度融合将改变甚至重新塑造传统行业，本节重点介绍人工智能在制造、家居、金融、交通、安防、医疗、物流行业的应用，由于篇幅有限，其它很多重要的行业应用在这里不展开论述。
1. 智能制造智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、 生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
智能制造对人工智能的需求，主要表现在以下三个方面：
一是智能装备，包括自动识别设备、人机交互系统、工业机器人以及 数控机床等具体设备，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、虚拟现实智能建 模及自主无人系统等关键技术。
二是智能工厂，包括智能设计、智能生产、智能管理以及集成优化等具体内容，涉及到跨媒体分析推理、大数据智能、机器学习 等关键技术。
三是智能服务，包括大规模个性化定制、远程运维以及预测性维护 等具体服务模式，涉及到跨媒体分析推理、自然语言处理、大数据智能、高级机器学习等关键技术。
例如：现有涉及智能装备故障问题的纸质化文件，可通过自然语言处理，形成数字化资料，再通过非结构化数据向结构化数据的转换，形成深度学习所需的训练数据，从而构建设备故障分析的神经网络，为下一步故障诊断、优化参数设置提供决策依据。
2. 智能家居参照工业和信息化部印发的《智慧家庭综合标准化体系建设指南》，智能家居是智慧家庭八大应用场景之一。受产业环境、价格、消费者认可度等因素影响， 我国智能家居行业经历了漫长的探索期。
至 2010 年，随着物联网技术的发展以及智慧城市概念的出现，智能家居概念逐步有了清晰的定义并随之涌现出各类产品，软件系统也经历了若干轮升级。
智能家居以住宅为平台，基于物联网技术，由硬件（智能家电、智能硬件、 安防控制设备、家具等）、软件系统、云计算平台构成的家居生态圈，实现人远程控制设备、设备间互联互通、设备自我学习等功能，并通过收集、分析用户行为数据为用户提供个性化生活服务，使家居生活安全、节能、便捷等。
例如：借助智能语音技术，用户应用自然语言实现对家居系统各设备的操控，如开关窗帘 （窗户）、操控家用电器和照明系统、打扫卫生等操作。借助机器学习技术，智能电视可以从用户看电视的历史数据中分析其兴趣和爱好，并将相关的节目推荐给用户。
通过应用声纹识别、脸部识别、指纹识别等技术进行开锁等。通过大数据技术可以使智能家电，实现对自身状态及环境的自我感知，具有故障诊断能力。通过收集产品运行数据，发现产品异常，主动提供服务，降低故障率。还可以通过大数据分析、远程监控和诊断，快速发现问题、解决问题及提高效率。
3. 智能金融人工智能的飞速发展，将对身处服务价值链高端的金融业带来深刻影响，人工智能逐步成为决定金融业沟通客户、发现客户金融需求的重要因素。
人工智能技术在金融业中可以用于服务客户，支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策， 并用于风险防控和监督，将大幅改变金融现有格局，金融服务将会更加地个性化与智能化。
智能金融对于金融机构的业务部门来说，可以帮助获客，精准服务客户，提高效率；
对于金融机构的风控部门来说，可以提高风险控制，增加安全性；
对于用户来说，可以实现资产优化配置，体验到金融机构更加完美地服务。
人工智能在金融领域的应用主要包括：智能获客、依托大数据、对金融用户进行画像， 通过需求响应模型，极大地提升获客效率。身份识别，以人工智能为内核，通过 人脸识别、声纹识别、指静脉识别等生物识别手段，再加上各类票据、身份证、 银行卡等证件票据的 OCR 识别等技术手段，对用户身份进行验证，大幅降低核 验成本，有助于提高安全性。
大数据风控，通过大数据、算力、算法的结合，搭建反欺诈、信用风险等模型，多维度控制金融机构的信用风险和操作风险，同时避免资产损失。
智能投顾，基于大数据和算法能力，对用户与资产信息进行标签化，精准匹配用户与资产。
智能客服，基于自然语言处理能力和语音识别能力， 拓展客服领域的深度和广度，大幅降低服务成本，提升服务体验。
金融云，依托云计算能力的金融科技，为金融机构提供更安全高效的全套金融解决方案。
4. 智能交通智能交通系统（Intelligent Traffic System，ITS）是通信、信息和控制技术在交通系统中集成应用的产物。ITS 借助现代科技手段和设备，将各核心交通元素联通，实现信息互通与共享以及各交通元素的彼此协调、优化配置和高效使用形成人、车和交通的一个高效协同环境，建立安全、高效、便捷和低碳的交通。
例如：通过交通信息采集系统采集道路中的车辆流量、行车速度等信息，信息分析处理系统处理后形成实时路况，决策系统据此调整道路红绿灯时长，调整可变车道或潮汐车道的通行方向等，通过信息系统将路况推送到导航软件和广播中，让人们合理规划行驶路线。
通过不停车收费系统（ETC），实现对通过 ETC 入口站的车辆身份及信息自动采集、处理、收费和放行，有效提高通行能力、简化收 费管理、降低环境污染。
ITS 应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。中国的智能交通系统近几年也发展迅速，在北京、上海、广州、杭州等大城市已经建设了先进的智能交通系统。
其中，北京建立了道路交通控制、公共交通指挥与调度、高速公路管理和紧急事件管理等四大 ITS 系统。广州建立了交通信息共用主平台、物流 信息平台和静态交通管理系统等三大 ITS 系统。
5. 智能安防智能安防技术是一种利用人工智能对视频、图像进行存储和分析，从中识别安全隐患并对其进行处理的技术。智能安防与传统安防的最大区别在于智能化， 传统安防对人的依赖性比较强，非常耗费人力，而智能安防能够通过机器实现智能判断，从而尽可能实现实时地安全防范和处理。
当前，高清视频、智能分析等技术的发展，使得安防从传统的被动防御向主动判断和预警发展，行业也从单一的安全领域向多行业应用发展，进而提升生产 效率并提高生活智能化程度，为更多的行业和人群提供可视化及智能化方案。
用户面对海量的视频数据，已无法简单利用人海战术进行检索和分析，需要采用人工智能技术作专家系统或辅助手段，实时分析视频内容，探测异常信息，进行风 险预测。
从技术方面来讲，目前国内智能安防分析技术主要集中在两大类：
一类是采用画面分割前景提取等方法，对视频画面中的目标进行提取检测，通过不同的规则来区分不同的事件，从而实现不同的判断并产生相应的报警联动等。例如：区域入侵分析、打架检测、人员聚集分析、交通事件检测等。
另一类是利用模式识别技术，对画面中特定的物体进行建模，并通过大量样本进行训练，从而达到对视频画面中的特定物体进行识别，如车辆检测、人脸检测、人头检测（人流统 计）等应用。
智能安防目前涵盖众多的领域，如街道社区、道路、楼宇建筑、机动车辆的 监控，移动物体监测等。今后智能安防还要解决海量视频数据分析、存储控制及传输问题，将智能视频分析技术、云计算及云存储技术结合起来，构建智慧城市下的安防体系。
6. 智能医疗人工智能的快速发展，为医疗健康领域向更高的智能化方向发展，提供了非常 有利的技术条件。近几年，智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥重要作用。
在辅助诊疗方面，通过人工智能技术可以有效提高医护人员工作效率，提升 一线全科医生的诊断治疗水平。如利用智能语音技术可以实现电子病历的智能语 音录入;利用智能影像识别技术，可以实现医学图像自动读片;利用智能技术和 大数据平台，构建辅助诊疗系统。
在疾病预测方面，人工智能借助大数据技术可以进行疫情监测，及时有效地预测并防止疫情的进一步扩散和发展。
以流感为例：很多国家都有规定，当医生发现新型流感病例时需告知疾病控制与预防中心。但由于人们可能患病不及时就医，同时信息传达回疾控中心也需要时间。因此，通告新流感病例时往往会有一 定的延迟，人工智能通过疫情监测能够有效缩短响应时间。
在医疗影像辅助诊断方面，影像判读系统的发展是人工智能技术的产物。早期的影像判读系统主要靠人手工编写判定规则，存在耗时长、临床应用难度大等问题，从而未能得到广泛推广。
影像组学是通过医学影像对特征进行提取和分析，为患者预前和预后的诊断和治疗提供评估方法和精准诊疗决策。这在很大程度上简化了人工智能技术的应用流程，节约了人力成本。
7. 智能物流传统物流企业在利用条形码、射频识别技术、传感器、全球定位系统等方面 优化改善运输、仓储、配送装卸等物流业基本活动。同时也在尝试使用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术，实现货物运输过程的自动化运作 和高效率优化管理，提高物流效率。
例如：在仓储环节，利用大数据智能通过分 析大量历史库存数据，建立相关预测模型，实现物流库存商品的动态调整。大数据智能也可以支撑商品配送规划，进而实现物流供给与需求匹配、物流资源优化与配置等。
在货物搬运环节，加载计算机视觉、动态路径规划等技术的智能搬运机器人（如搬运机器人、货架穿梭车、分拣机器人等）得到广泛应用，大大减少了订单出库时间，使物流仓库的存储密度、搬运的速度、拣选的精度均有大幅度提升。
人工智能产业发展趋势从人工智能产业进程来看，技术突破是推动产业升级的核心驱动力。数据资源、运算能力、核心算法共同发展，掀起人工智能第三次新浪潮。人
工智能产业正处于从感知智能向认知智能的进阶阶段，前者涉及的智能语音、计算机视觉及自然语言处理等技术，已具有大规模应用基础。但后者要求的“机器要像人一样 去思考及主动行动”仍尚待突破，诸如：无人驾驶、全自动智能机器人等仍处于开发中，与大规模应用仍有一定距离。
1. 智能服务呈现线下和线上的无缝结合分布式计算平台的广泛部署和应用，增大了线上服务的应用范围。同时人工智能技术的发展和产品不断涌现，如智能家居、智能机器人、自动驾驶汽车等， 为智能服务带来新的渠道或新的传播模式，使得线上服务与线下服务的融合进程 加快，促进多产业升级。
2. 智能化应用场景从单一向多元发展目前人工智能的应用领域还多处于专用阶段，如人脸识别、视频监控、语音识别等都主要用于完成具体任务，覆盖范围有限，产业化程度有待提高。随着智能家居、智慧物流等产品的推出，人工智能的应用终将进入面向复杂场景，处理复杂问题，提高社会生产效率和生活质量的新阶段。
