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第1篇：人工智能建設(shè)方案范文

1 運用人工智能技術(shù)實施電子商務(wù)ERP系統(tǒng)功能設(shè)計

首先，實施系統(tǒng)設(shè)計的人員要加強對建構(gòu)主義理論的重視，保證所有的系統(tǒng)設(shè)計工作都能在科學(xué)的理論指導(dǎo)之下實現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計功能的實現(xiàn)。此外，要結(jié)合人工智能技術(shù)運用過程中的設(shè)計積極性特點，對全部的系統(tǒng)設(shè)計情況加以分析，切實保證所有的人工智能技術(shù)都能在正確的方向上發(fā)揮引導(dǎo)作用。此外，要結(jié)合建構(gòu)主義理論當(dāng)中的建設(shè)性要求，對全部的建構(gòu)主義實踐方向加以設(shè)計，以便后續(xù)的系統(tǒng)功能可以在建構(gòu)主義理論的有效影響下實現(xiàn)運行水平的增強，保證后續(xù)的理論應(yīng)用特點可以在各項功能的共同維護下進行合理處置。系統(tǒng)功能的設(shè)計工作，必須充分結(jié)合系統(tǒng)功能的實際特點進行處理，使全部的系統(tǒng)運行方案可以適應(yīng)系統(tǒng)的認知情況特征。此外，要結(jié)合現(xiàn)有的智能系統(tǒng)運行技術(shù)要求，對全部的測試活動實施階段的區(qū)分，使所有的階段性測試工作可以充分順應(yīng)不同系統(tǒng)設(shè)計策略的要求。要對系統(tǒng)設(shè)計過程中的跟蹤機制進行完善，使人工智能技術(shù)能夠在運用的過程中不斷的改變使用策略，保證全部的應(yīng)用策略都能在人工智能技術(shù)的合理控制之下進行有效處置，以便后續(xù)的智能技術(shù)設(shè)計工作可以適應(yīng)問題處理機制的運行要求，保證系統(tǒng)的功能可以同電子商務(wù)活動進行有效聯(lián)系。

2 電子商務(wù)系統(tǒng)的具體系統(tǒng)的設(shè)計策略

2.1 電子商務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計策略

首先，要根據(jù)電子商務(wù)活動中人工智能技術(shù)的具體運用功能，對全部的系統(tǒng)模塊實施設(shè)計，保證所有的系統(tǒng)模塊都能適應(yīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計方案要求。此外，要結(jié)合全部的智能系統(tǒng)運行特點，對系統(tǒng)模塊的具體性能加以研究，使系統(tǒng)的輔特點可以與智能教學(xué)體系形成適應(yīng)。智能輔助系統(tǒng)的使用必須保證與自主設(shè)計機制的特點形成一致，使全部的人工智能技術(shù)都可以在已經(jīng)完成的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)規(guī)劃方案中實現(xiàn)運用。必須借鑒專業(yè)人士在ERP系統(tǒng)設(shè)計領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)的問題，對所有的智能教學(xué)體系實施研究，確保全部的智能輔助系統(tǒng)都可以在自主學(xué)習(xí)模式的運行中進行系統(tǒng)價值的判斷。要保證所有的ERP系統(tǒng)運行方案都能與設(shè)計策略當(dāng)中的優(yōu)勢實現(xiàn)整合，使網(wǎng)絡(luò)商務(wù)活動可以在設(shè)計方案的調(diào)節(jié)過程中實現(xiàn)設(shè)計策略的合理運用，以便所有的設(shè)計策略都可以適應(yīng)專業(yè)人士對人工智能系統(tǒng)規(guī)劃方案的應(yīng)用要求，增強電子商務(wù)系統(tǒng)的實踐價值。網(wǎng)購平臺的技術(shù)發(fā)展使得其成本構(gòu)成日趨復(fù)雜，雖然網(wǎng)購平臺的作用得到了較大范圍的認可，但由于相關(guān)貿(mào)易活動的程度較為復(fù)雜，信息機制的構(gòu)建也面臨著較大的困境，網(wǎng)購平臺的建設(shè)成本始終處于較高的水平，如果當(dāng)前的信息溝通機制無法保證對網(wǎng)購平臺進行良好的適應(yīng)，將會很大程度上造成網(wǎng)購平臺的建設(shè)受到制約，最終提升網(wǎng)購平臺的運行成本。因此，運行成本是網(wǎng)購平臺的主要成本組成因素。必須從網(wǎng)購平臺的運行要求出發(fā)，對人工智能技術(shù)當(dāng)中的信息技術(shù)加以設(shè)計，使ERP系統(tǒng)能夠適應(yīng)新時期電子商務(wù)的處理要求。

2.2 電子商務(wù)系統(tǒng)的用戶角色設(shè)定策略

首先，要結(jié)合人控制能技術(shù)的運行要求，對所有的用戶決策設(shè)定機制加以研究，保證全部的用戶角色設(shè)定技術(shù)能夠充分適應(yīng)系統(tǒng)的操作特點。此外，要結(jié)合用戶角色設(shè)定過程中的管理人員技術(shù)水平，對后續(xù)的電子商務(wù)活動權(quán)限加以研究和分析，保證后續(xù)的用戶操作活動可以在技術(shù)層面上保證同角色的設(shè)定程序相適應(yīng)，以便全部的用戶管理活動能夠在日常維護技術(shù)的處理過程中實現(xiàn)權(quán)限性因素的正確判斷。要根據(jù)角色設(shè)定過程中的具體業(yè)務(wù)要求，對管理程序進行控制，以便角色的設(shè)定工作能夠與電子商務(wù)活動的樣本特點形成一致，提升權(quán)限性因素的應(yīng)用價值。

2.3 電子商務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的設(shè)計策略

首先，要保證人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠適應(yīng)數(shù)據(jù)庫的設(shè)計要求，保證電子商務(wù)活動的開展過程能夠得到用戶資源的有效支持。此外，要結(jié)合電子商務(wù)活動的數(shù)據(jù)庫運行特點，對用戶資源的靜態(tài)處理要求加以分析，以便所有的技術(shù)策略都可以在靜態(tài)知識的合理利用之下進行優(yōu)化配置，保證數(shù)據(jù)庫的設(shè)計工作能夠在密碼庫的有效運行中實現(xiàn)電子商務(wù)活動靜態(tài)資源基礎(chǔ)的配置。要結(jié)合當(dāng)前已有的樣本資源特點，對全部的分析程序進行質(zhì)量判斷，使全部的分析活動都可以在相關(guān)結(jié)果的控制過程中實現(xiàn)人工智能技術(shù)的完整應(yīng)用，提升電子商務(wù)質(zhì)量。

第2篇：人工智能建設(shè)方案范文

A股市場中有人工智能概念的公司不在少數(shù)，但敢說自己以人工智能為主業(yè)并且賺到錢的公司寥寥無幾，科大訊飛作為智能語音的行業(yè)龍頭，在人工智能方面可謂頗有建樹。

從2016年科大訊飛的年報可以看出，科大訊飛目前有六項主要業(yè)務(wù)，分別是教育行業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)、系統(tǒng)集成、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和增值運營、IFLYTEK―C3（智慧城市）、語音支持軟件及產(chǎn)品、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)等。

在六大業(yè)務(wù)中人工智能的成色到底有多少呢？我們分項看一下。

首先教育行業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)?？拼笥嶏w的產(chǎn)品涵蓋“考、評、教、學(xué)、管”全產(chǎn)品體系，另外就是辦學(xué)收入，k學(xué)收入不屬于人工智能范疇，公司主要的人工智能應(yīng)用融入在機器閱卷、普通話及口語評測或者融入語音交互的智慧課堂設(shè)備中。

近日引起熱議的高考機器人，即“國家863計劃”中科大訊飛牽頭研制的“高考機器人”項目，成都準星云學(xué)的AI-MATHS在斷網(wǎng)斷題庫的環(huán)境下用時22分鐘完成北京卷文科數(shù)學(xué)高考試題并獲得105分。這是科大訊飛在教育行業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)人工智能應(yīng)用方面比較典型的代表。

從收入角度來看，教育方面可以貢獻收入的有四項業(yè)務(wù)：一、教育信息化過程中為“三通兩平臺”建設(shè)提供軟件及系統(tǒng)；二、訊飛啟明提供的口語及普通話機器評測；三、訊飛皆成提供的智慧課堂；四、收購樂知行帶來的數(shù)字校園業(yè)務(wù)。從以上幾項收入來看，目前科大訊飛在教育智能應(yīng)用上已經(jīng)探索出較為成熟的業(yè)務(wù)模式。

其次，系統(tǒng)集成包括信息工程和音、視頻監(jiān)控，這主要是為他人做技術(shù)支持，人工智能很難在這個業(yè)務(wù)范疇去創(chuàng)新，系統(tǒng)集成屬于應(yīng)用已成熟技術(shù)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，所以我們可能難以看到科大訊飛在這個維度上做智能突破。

第三，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和增值運營，業(yè)務(wù)包括：電信增值產(chǎn)品運營、智能硬件產(chǎn)品、互聯(lián)網(wǎng)運營服務(wù)。智能硬件產(chǎn)品是人工智能的重要陣地，這也是科大訊飛做人工智能重點突破的領(lǐng)域。目前基于人機交互界面AIUI拓展在智能家居、機器人、智能穿戴等方面的軟硬件一體化應(yīng)用比較有前景，其典型產(chǎn)品有叮咚智能音箱、智能遙控器以及兒童智能語音玩具。

第四，IFLYTEK―C3，業(yè)務(wù)主要是公共安全行業(yè)產(chǎn)品和智慧城市行業(yè)應(yīng)用，這項業(yè)務(wù)與系統(tǒng)集成類似，是利用成熟技術(shù)為其他下游做配套，所以難以有人工智能的創(chuàng)新。

第3篇：人工智能建設(shè)方案范文

城市規(guī)劃管理指對城市規(guī)劃的組織與編制、規(guī)劃的實施和實施后的監(jiān)督檢查等進行管理,實施城市規(guī)劃所確定的發(fā)展方針和政策的重要的和有效的機制現(xiàn)代城市規(guī)劃管理的本質(zhì)具有二重性首先,現(xiàn)代城市規(guī)劃管理帶有明顯的自然屬性,這種屬性與城市的生產(chǎn)力發(fā)展、城市社會勞動分工緊密協(xié)作相聯(lián)系的同時它又一種社會活動,具有明顯的社會屬性。

二、城市規(guī)劃管理的功能、原則

城市規(guī)劃管理最重要的目的通過規(guī)劃的實施,實現(xiàn)城市的美好形象為了實現(xiàn)一個城市的美好形象,近年來城市規(guī)劃的一個新的目的引導(dǎo)和促進城市的發(fā)展,特別在經(jīng)濟全球化、城市之間的競爭日趨激烈的環(huán)境中城市規(guī)劃管理的另外一個基本目的在促進發(fā)展的同時,更好地保護公眾的利益,保護良好的生態(tài)和物質(zhì)環(huán)境,實現(xiàn)可持續(xù)的發(fā)展,提高人民的生活水平。

城市規(guī)劃管理在實際工作中必須要遵循城市規(guī)劃理論和各項基本原則城市規(guī)劃管理的基本原則主要有可持續(xù)發(fā)展原則、法制化原則、公眾參與的原則、促進發(fā)展和保護公共利益的政策原則、堅定性和靈活性的監(jiān)控機制原則。

三、城市規(guī)劃管理中的新技術(shù)

1.GIS技術(shù)在城市規(guī)劃管理中的應(yīng)用

地理信息系統(tǒng)(GeographicInformationSystem,簡稱GIS)在計算機科學(xué)、地理學(xué)、測繪學(xué)、遙感學(xué)、城市科學(xué)等學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一門日趨成熟的空間數(shù)據(jù)處理技術(shù)GIS主要特征描述、處理地理數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)以及空間關(guān)系,能夠為自然資源與環(huán)境的開發(fā)、建設(shè)、管理、規(guī)劃及決策提供先進的技術(shù)手段,為城市規(guī)劃提供規(guī)劃、管理決策的輔助信息,并能準確真實、圖文并茂地輸出給用戶。

目前,一些城市已經(jīng)建立起了基于地理信息系統(tǒng)平臺的城市建設(shè)項目規(guī)劃管理電子政務(wù)平臺,實現(xiàn)經(jīng)驗化規(guī)劃管理到科學(xué)化規(guī)劃管理的轉(zhuǎn)變,對建設(shè)項目審批過程進行監(jiān)督,能夠提高透明度和辦事效率,杜絕暗箱操作,從而促進政府職能部門政務(wù)公開和廉政建設(shè)。

基于GIS、GPS和RS(3S)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的“數(shù)字城市”技術(shù)為城市規(guī)劃提供了新的管理手段,圖文一體化的規(guī)劃管理辦公信息化系統(tǒng)已成為城市規(guī)劃管理的基礎(chǔ)數(shù)字城市包括了城市空間信息運行機理、空間信息運行技術(shù)系統(tǒng)、空間信息服務(wù)、產(chǎn)業(yè)體系和社會文化等多層框架它能夠為規(guī)劃工作者提供了準確坐標、時間、地理空間屬性的四維虛擬空間,創(chuàng)造了全新城市規(guī)劃、建設(shè)、管理的新方法數(shù)字城市為調(diào)控城市、預(yù)測城市、監(jiān)管城市提供了一種可持續(xù)、應(yīng)變性強的手段。

2.人工智能

另一項新的技術(shù)就人工智能人工智能(ArtificialIntelligence)簡稱AI,它研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)人工智能計算機科學(xué)的一個分支,計算機科學(xué)技術(shù)的前沿科技領(lǐng)域人工智能的主要物質(zhì)手段以及實現(xiàn)人工智能技術(shù)的機器就計算機,它的發(fā)展歷史和計算機科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展歷史緊密聯(lián)系的各種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)都要用計算機軟件去實現(xiàn)。

人工智能被能應(yīng)用到城市規(guī)劃管理,主要決策支持系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)輔助決策者通過數(shù)據(jù)、模型和知識,以人機交互方式進行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的計算機應(yīng)用系統(tǒng)在城市規(guī)劃管理中大量的、復(fù)雜的決策都可以依靠它來輔助完成決策支持系統(tǒng)數(shù)字城市最頂部的數(shù)據(jù)分析決策的工具,具有舉足輕重的作用但由于其具有一定的社會性、主觀性、復(fù)雜性,決策支持系統(tǒng)只能輔助人工來完成決策而不能替代相信隨著人工智能的不斷發(fā)展完善,城市規(guī)劃管理工作將會越來越方便、合理。

3.虛擬現(xiàn)實技術(shù)

虛擬現(xiàn)實(VirtualReality)簡稱VR,借助于計算機技術(shù)及硬件設(shè)備,實現(xiàn)一種人們可以通過視、聽、觸、嗅等手段所感受到的虛擬幻境,又稱幻境或靈境技術(shù)虛擬現(xiàn)實的核心由一些三維的交互式計算機生成的環(huán)境組成這些環(huán)境可以真實的,也可以想象中的模型,其目的通過人工合成來表達信息虛擬現(xiàn)實綜合性極強的先進信息技術(shù),廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、藝術(shù)、軍事、規(guī)劃等領(lǐng)域。

將虛擬現(xiàn)實技術(shù)應(yīng)用于城市規(guī)劃管理才剛起步,但其優(yōu)勢非常明顯的以虛擬現(xiàn)實技術(shù)搭建的虛擬城市,具有沉浸感和互動性的特點,能夠使用戶獲得身臨其境的感官體驗同時還可以通過數(shù)據(jù)接口在實時的虛擬環(huán)境中隨時獲取項目的數(shù)據(jù)資料,使大型工程項目的規(guī)劃、設(shè)計、報批、管理等工作變得方便快捷,有利于管理人員進行規(guī)劃方案設(shè)計及規(guī)劃方案評審虛擬城市可以模擬再現(xiàn)城市發(fā)展過程及規(guī)劃成果,盡可能的避免規(guī)劃設(shè)計和管理中的風(fēng)險,大大提高了城市規(guī)劃管理的整體質(zhì)量城市規(guī)劃管理的一個重要原則就公眾參與,虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)可以將現(xiàn)有規(guī)劃方案導(dǎo)為多媒體文件展示在公眾面前,提高公眾參與程度。

四、結(jié)論與展望

第4篇：人工智能建設(shè)方案范文

 

在提升終端產(chǎn)品智能化水平方面，《方案》提出，加快智能終端核心技術(shù)研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化，豐富移動智能終端、可穿戴設(shè)備、虛擬現(xiàn)實等產(chǎn)品的服務(wù)及形態(tài)，提升高端產(chǎn)品供給水平。制定智能科技硬件產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展專項行動方案，引導(dǎo)智能硬件產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展。

 

同時，推動人工智能與機器人技術(shù)的深度融合，提升工業(yè)機器人、特種機器人、服務(wù)機器人等智能機器人的技術(shù)與應(yīng)用水平。重點實施智能終端應(yīng)用能力提升工程、智能可穿戴設(shè)備發(fā)展工程、智能機器人研發(fā)與應(yīng)用工程。

 

中國紡織工業(yè)聯(lián)合會副會長孫瑞哲此前就談到，要積極開展“互聯(lián)網(wǎng)+紡織”行動，推進智能制造、綠色制造，推進行業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展。

 

他說，智能化生產(chǎn)可顯著提高產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率和管理水平。研發(fā)智能化的生產(chǎn)技術(shù)、工藝流程與生產(chǎn)裝備，可以解放傳統(tǒng)依靠人工操作的生產(chǎn)模式，減少質(zhì)量控制過程中的人為因素，提升智能管理水平，提升質(zhì)量水平。

 

同時，產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)智能化要研究兩大主題，即智能工廠和智能生產(chǎn)?！爸悄芄S”是未來智能基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵組成部分，重點研究智能化生產(chǎn)系統(tǒng)和過程以及網(wǎng)絡(luò)化分布生產(chǎn)設(shè)施的實現(xiàn);“智能生產(chǎn)”的側(cè)重點則在于將人機互動、智能物流管理、3D打印等先進技術(shù)應(yīng)用于整個工業(yè)生產(chǎn)過程。要實現(xiàn)三項集成，即橫向集成、縱向集成與端對端的集成，將無處不在的傳感器、嵌入式終端系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)、通信設(shè)施通過CPS形成一個智能網(wǎng)絡(luò)，使人與人、人與機器、機器與機器以及服務(wù)與服務(wù)之間能夠互聯(lián)，從而實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)之間以及整個價值鏈的橫向、縱向和端對端的高度集成。

 

人工智能時代，紡織業(yè)應(yīng)聲而動

 

智能產(chǎn)業(yè)園：我國針織行業(yè)首個“智能針織產(chǎn)業(yè)園”已在沭陽奠基并開始建設(shè)，這是紡織工業(yè)開展“智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)”建設(shè)和以智能制造園區(qū)推動紡織行業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要探索，對于行業(yè)發(fā)展來說具有里程碑式的意義。

 

沭陽智能針織產(chǎn)業(yè)園計劃用5～10年時間將產(chǎn)業(yè)園打造成百億級針織品生產(chǎn)基地，形成現(xiàn)代針織制造業(yè)高地、品牌集聚地、創(chuàng)意策源地、針織品集散地，推動針織產(chǎn)業(yè)從設(shè)計、加工、產(chǎn)品、管理、營銷和服務(wù)體系等各環(huán)節(jié)全智能化轉(zhuǎn)型升級。沭陽智能產(chǎn)業(yè)園對中國針織乃至紡織工業(yè)來說，都是前瞻和有益的探索。如今，“未來針織靠智能、智能針織看沭陽”，已成為全行業(yè)智能制造的示范。

 

智能裝備：山東康平納集團有限公司正在研發(fā)色織數(shù)字化工廠，重點研究集成絡(luò)筒后的全部流程，包括紡紗、織造、紗線染色和后整理的中央控制系統(tǒng)，并規(guī)劃3～5年實現(xiàn)印染生產(chǎn)的智能化管理和無人化智能車間。

 

泉州佰源機械科技股份有限公司的數(shù)字化大圓機開發(fā)也同樣令人矚目。該企業(yè)依托國家“數(shù)控一代”機械產(chǎn)品創(chuàng)新應(yīng)用示范工程，研發(fā)了“系列大圓機控制器”。在遠程監(jiān)控、刷卡上下班、跟單管理、任務(wù)分配、數(shù)據(jù)統(tǒng)計、效率分析、品質(zhì)保證等方面取得了重大成果，可實現(xiàn)幾百臺套設(shè)備集中管理。同時，其正在研發(fā)“針織大圓機智能化車間”，目標是3年左右在接線、換紗、取坯布上實現(xiàn)機器換人，實現(xiàn)“無人化工廠”。

 

而其實施的“針織大圓機機架機器人自動裝配線”技改項目，可實現(xiàn)原來由8人減少為2人，8人2小時完成的工作量通過機器手30分鐘內(nèi)完成。減少用工，節(jié)約成本，同時可提高大圓機裝配質(zhì)量和產(chǎn)品一致性。

 

智能管理：無錫一棉素以精細管理著稱，該企業(yè)通過“感知”手段實現(xiàn)企業(yè)的智能化管理，通過ERP感知管理、傳感網(wǎng)感知生產(chǎn)、電子商務(wù)感知市場，尤其在傳感網(wǎng)建設(shè)方面，該企業(yè)部署了超過9萬個信息采集點，實現(xiàn)生產(chǎn)全流程在線監(jiān)控，監(jiān)測范圍涵蓋了成品、生產(chǎn)過程、安全、環(huán)境、電能，為企業(yè)實現(xiàn)精細化管理提供了必要的信息技術(shù)支持。在生產(chǎn)檢測中，無錫一棉還與江南大學(xué)合作，率先實現(xiàn)了細紗單錠檢測系統(tǒng)，處于行業(yè)領(lǐng)先水平。

 

智能家居：深圳和而泰智能控制股份有限公司的系列智能產(chǎn)品，通過加入科技感應(yīng)器，可測試消費者心率等各項身體指標。通過云端分析后，用戶可在多種可視屏幕上觀測相關(guān)數(shù)據(jù)。企業(yè)還通過“C-Life”平臺打造智能家居時代的品牌文化、設(shè)計理念及未來規(guī)劃，且已與羅萊、夢潔等家紡企業(yè)達成合作。

 

智能穿戴：天諾光電材料股份有限公司開發(fā)的可穿戴服裝也是智能制造的典型代表。天諾光電與紡織服裝企業(yè)合作，應(yīng)用電磁屏蔽材料設(shè)計智能化的可穿戴服裝，并應(yīng)用于健身和個人保健等。可穿戴設(shè)備將服裝與大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來，成為未來智能產(chǎn)品的重要領(lǐng)域。

 

第5篇：人工智能建設(shè)方案范文

【關(guān)鍵詞】人工智能；診斷學(xué)教學(xué)；智能教學(xué)系統(tǒng)；智能組卷系統(tǒng)；智能閱卷系統(tǒng)；智能仿真教學(xué)系統(tǒng)

人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth學(xué)會上提出的，隨著計算機核心算法的突破、計算能力的迅速提高以及海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的支撐，目前已被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域[1-2]。近年來，人工智能也給教育教學(xué)領(lǐng)域帶來了機遇，人工智能+教育正如火如荼地開展和推進，改變著傳統(tǒng)的教育形式及生態(tài)[3-4]。2018年教育部《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動計劃》，各大高校在人工智能及其教育發(fā)展上有了綱領(lǐng)性的指導(dǎo)[5]。醫(yī)學(xué)教育作為教育教學(xué)諸多領(lǐng)域的一隅，乘著人工智能發(fā)展的東風(fēng)，各大高校在推進醫(yī)學(xué)教學(xué)改革方面進行了大量積極的探索與嘗試[6-8]。診斷學(xué)是由基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)過度到臨床醫(yī)學(xué)的橋梁課，其教學(xué)質(zhì)量的良莠直接影響到醫(yī)學(xué)生的培養(yǎng)質(zhì)量，傳統(tǒng)的教學(xué)方法難以滿足現(xiàn)代醫(yī)學(xué)教學(xué)的要求，如何發(fā)揮人工智能的應(yīng)用優(yōu)勢，讓其更好地應(yīng)用于診斷學(xué)的教學(xué)工作，也是診斷學(xué)課程教改的重要研究方向。

1傳統(tǒng)的診斷學(xué)教學(xué)方法存在的問題

診斷學(xué)是學(xué)習(xí)臨床基本技能最重要的一門課程，其內(nèi)容包括癥狀學(xué)、體檢檢查、實驗室檢查及輔助檢查等四大塊，分為理論課和見習(xí)課，目前大多數(shù)醫(yī)學(xué)院理論課采用的是以大班的形式在多媒體教室講授，而見習(xí)課則采取分小組的模式進行，多年的教學(xué)實踐發(fā)現(xiàn)該教學(xué)模式取得的教學(xué)效果不盡人意，尤其是近年來隨著全國各大醫(yī)學(xué)院校的擴招，出現(xiàn)了師資及教學(xué)資源配套的相對不足，上述教學(xué)模式的問題逐漸凸顯。理論知識以老師講授為主，采取的是“滿堂灌”的教學(xué)模式，然而該部分教學(xué)內(nèi)容知識點繁多，知識串聯(lián)度不高，課堂靈活度、生動度較為薄弱，學(xué)生聽完課以后對課程內(nèi)容印象不深，知識掌握度差，同時由于學(xué)生的學(xué)習(xí)主觀能動性差異大，不能進行課前充分預(yù)習(xí)的學(xué)生在課堂上更加難以跟上老師講授的節(jié)奏。見習(xí)課是對理論知識進行實踐，培養(yǎng)學(xué)生的實踐操作能力，前期理論知識掌握度差又會影響見習(xí)的教學(xué)質(zhì)量，導(dǎo)致教學(xué)過程形成惡性循環(huán)[9]。見習(xí)課主要采取老師講授要領(lǐng)及演示操作流程，之后學(xué)生們互相練習(xí)的教學(xué)方法，該部分內(nèi)容需反復(fù)加強練習(xí)，同樣的動作要領(lǐng)反復(fù)錘煉才能熟練掌握，因課堂見習(xí)時間有限，而老師講授及演示需占用大部分時間，學(xué)生動手實踐機會不多，老師對學(xué)生的操作手法、操作內(nèi)容、操作順序等重要內(nèi)容進行指導(dǎo)和勘誤的時間少，學(xué)生操作的規(guī)范性難以保證，在以后的臨床實踐中，往往存在實踐操作能力的缺陷。上述教學(xué)模式教師與學(xué)生們之間除了課堂時間，其余時間是脫節(jié)的，不能很好地溝通，學(xué)生們有疑問的知識點難以得到老師的及時解答，教學(xué)活動中沒有充分反饋，各個教學(xué)環(huán)節(jié)難以進行教學(xué)反思，形成教學(xué)相長的良性循環(huán)。課后復(fù)習(xí)及階段性總結(jié)復(fù)習(xí)是課堂知識內(nèi)化及升華的重要方面，傳統(tǒng)的教學(xué)模式通常是給學(xué)生布置課后作業(yè)，學(xué)生完成后上交由老師批改留檔，這個環(huán)節(jié)學(xué)生與老師缺乏有效的溝通，且由于學(xué)生們學(xué)習(xí)主觀能動性差異，課后沒有老師的監(jiān)督及針對性地輔導(dǎo)，課后作業(yè)的質(zhì)量良莠不齊，教學(xué)質(zhì)量欠佳是顯而易見的。隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展及研究的開展，涌現(xiàn)了一大批新的診斷方法與手段，譬如關(guān)于腫瘤診斷的分子marker，評估預(yù)測疾病活動度及預(yù)后相關(guān)的指標，在臨床上已經(jīng)常規(guī)應(yīng)用，但由于教材更新需要周期，很難跟新進展同步介紹，另外由于課時有限，難以全面地就學(xué)科前沿及新進展進行講授[10]。

2人工智能應(yīng)用于診斷學(xué)教學(xué)的重要意義

2.1教師方面

將人工智能應(yīng)用于診斷學(xué)教學(xué)實踐，削弱了教師的知識權(quán)威而強化了教師的價值引導(dǎo)，對教師的個人能力提出了更高的要求，促使教師踏實踐行終身學(xué)習(xí)并持續(xù)更新自身知識結(jié)構(gòu)?；ヂ?lián)網(wǎng)高速發(fā)展的時代，知識呈幾何指數(shù)更新并出現(xiàn)大爆炸，基于各種互聯(lián)網(wǎng)即時通訊平臺及手機APP，診斷學(xué)體格檢查、理論知識講授相關(guān)的小視頻及研究進展不勝枚舉，這就要求教師及時獲取、更新知識并進行相應(yīng)的知識儲備。人工智能的應(yīng)用促使教師從單人施教發(fā)展為團隊施教，為開發(fā)更具個性化的課程教學(xué)注入團隊的力量?；诖髷?shù)據(jù)的人工智能可以減少診斷學(xué)教學(xué)過程中的機械性、重復(fù)性工作，如平時作業(yè)的批改、考勤統(tǒng)計等，減輕了教師的工作負擔(dān)，教師可以將更多的精力投入到醫(yī)德醫(yī)風(fēng)、醫(yī)患溝通能力以及體格檢查手法的規(guī)范化培養(yǎng)上，更多的心思放在豐富課程內(nèi)容及教學(xué)形式上。同時大數(shù)據(jù)可以及時反應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)動態(tài)，教師可以根據(jù)學(xué)生的反饋及課程評價有針對性地對學(xué)生進行相應(yīng)的輔導(dǎo)。

2.2學(xué)生方面

將人工智能應(yīng)用于診斷學(xué)教學(xué)實踐，可以實時動態(tài)記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)情況及暴露的問題，如是否按時完成課程任務(wù)、測試中哪些知識點容易出錯等，人工智能系統(tǒng)能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析和深度挖掘，并且可視化呈現(xiàn)相應(yīng)的數(shù)據(jù)，有利于教師及時掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)進度、參與度以及學(xué)習(xí)效果，并根據(jù)具體的學(xué)情分析數(shù)據(jù)來調(diào)整輔導(dǎo)和教學(xué)方案?；谌斯ぶ悄軓姶蟮乃惴ê头治觯梢詾閷W(xué)生定制個性化的教學(xué)內(nèi)容及進度，提供更有針對性的課堂內(nèi)容和隨堂測試，并對測試及平時作業(yè)進行智能批改，真正做到查漏補缺。診斷學(xué)課程內(nèi)容相對枯燥，學(xué)生們的學(xué)習(xí)興趣有限，基于人工智能的教學(xué)方式可以寓教于樂，在課程中將一些比較零散的知識點可以設(shè)置成互動小游戲，營造出良好的課堂氛圍，提高學(xué)生們的學(xué)習(xí)興趣及學(xué)習(xí)效率。

2.3教學(xué)過程

針對教學(xué)過程，人工智能亦發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。第一，診斷學(xué)作為橋梁課程，是一門必修課，包括臨床醫(yī)學(xué)五年制、八年制、法醫(yī)學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)等相應(yīng)專業(yè)的學(xué)生均需要學(xué)習(xí)，人工智能擁有超強的計算能力和強大的“記憶力”，面對眾多不同專業(yè)的學(xué)生，可以根據(jù)大數(shù)據(jù)進行分析，制定出適合不同專業(yè)學(xué)生的完備教學(xué)目標。教學(xué)活動開展過程中，人工智能還可以根據(jù)學(xué)生的課堂及課后測試表現(xiàn)，依據(jù)分層教學(xué)的要求自動設(shè)置梯次教學(xué)目標，幫助學(xué)生們逐步提升學(xué)習(xí)能力和知識掌握度。第二，人工智能可以憑借自身信息化的特點，對各種教學(xué)資源進行分析，為教師和學(xué)生選擇更優(yōu)質(zhì)更合適的資源提供依據(jù)，促進個性化的教與學(xué)。第三，傳統(tǒng)的教學(xué)方式、教學(xué)內(nèi)容相對有限，人工智能基于大數(shù)據(jù)能夠啟發(fā)新的教學(xué)思路，創(chuàng)新教學(xué)方法，為診斷學(xué)教學(xué)提供更多的可能性。

3人工智能在診斷學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用

3.1智能教學(xué)系統(tǒng)

智能教學(xué)系統(tǒng)是教育技術(shù)學(xué)中重要的研究領(lǐng)域，其根本宗旨是使得學(xué)生的學(xué)習(xí)環(huán)境更加優(yōu)良和諧，智能教學(xué)系統(tǒng)能夠及時有效地調(diào)用最新最全的網(wǎng)絡(luò)資源并充分優(yōu)化后供學(xué)生學(xué)習(xí)，使得學(xué)生能夠更加全方位、多角度地學(xué)習(xí)專業(yè)知識，提高學(xué)習(xí)效果[11]。智能教學(xué)系統(tǒng)大致由領(lǐng)域知識部分、教師部分及學(xué)生部分3個部分構(gòu)成[12]，其中領(lǐng)域知識部分又稱為專家部分，這一部分既包含了需要講授的內(nèi)容及掌握的技能，又可以添加專家的學(xué)術(shù)成果，既能夠保證學(xué)生對于基本概念、基本理論及基本技能的掌握，又能夠拓寬知識面，增加知識的廣度。智能教學(xué)系統(tǒng)的教師及學(xué)生部分主要是為設(shè)計和制定教學(xué)方案及策略服務(wù)，基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，根據(jù)課程的特點、歷年教學(xué)情況、學(xué)生身心發(fā)展特點及學(xué)習(xí)實際情況，制定更加個性化、高效的教學(xué)方案，促成教師因材施教，取得更加理想的教學(xué)效果。

3.2智能網(wǎng)絡(luò)組卷閱卷系統(tǒng)

診斷學(xué)教學(xué)內(nèi)容包括理論和見習(xí)兩大塊，教學(xué)過程中教師的大量時間用于出題、閱卷、批改平時作業(yè)等與考核相關(guān)的工作，并且在出題過程中需要圍繞相對固定的重難點內(nèi)容不斷創(chuàng)新題型，消耗教師大量的精力。智能網(wǎng)絡(luò)組卷閱卷系統(tǒng)能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢，將教師從繁冗的考核相關(guān)工作中解脫出來，使得教師的教學(xué)更高效，教師能夠把更多的時間。智能網(wǎng)絡(luò)組卷系統(tǒng)能夠有效收集和分析知名高校教學(xué)團隊編寫的在線題庫，實現(xiàn)教學(xué)資源的共享，通過隨機抽題組卷、答案隨機排序、題型隨機排序以及設(shè)置避免與歷年考卷重復(fù)等，顯著提升試卷的質(zhì)量，亦能改善考試作弊的頑疾，客觀地考核學(xué)生對知識的掌握度。智能網(wǎng)絡(luò)閱卷系統(tǒng)有簡明的閱卷流程，能夠更有效地識別試卷及答案，能夠明顯降低傳統(tǒng)人工閱卷方式因疲勞帶來的出錯率，使得工作效率更高、考核結(jié)果更公正。

3.3智能仿真教學(xué)系統(tǒng)

診斷學(xué)教學(xué)的見習(xí)部分是學(xué)生提高技能的重要環(huán)節(jié)，常常采用分小組在病房完成的方式進行，在課程的開展過程也凸顯出了各種各樣的問題，譬如因?qū)W生分組進行詢問病史、體格檢查，重復(fù)次數(shù)多，患者難以多次配合；在教學(xué)時間段內(nèi)病房缺相應(yīng)的病種，無法對所學(xué)的癥狀進行直觀的學(xué)習(xí)；傳染病流行期間出于對學(xué)生健康安全的保護，無法進入病房見習(xí)等等，此時智能仿真教學(xué)系統(tǒng)能夠發(fā)揮重要的補充作用[13]。人工智能可以根據(jù)提供的海量真實臨床病例，由醫(yī)學(xué)專家整合其臨床特征，聯(lián)合計算機專家，根據(jù)相應(yīng)的教學(xué)要求，形成虛擬病人學(xué)習(xí)系統(tǒng)，學(xué)生在仿真診療環(huán)境中，進行問診、體格檢查、診斷以及給出治療方案，同時系統(tǒng)能夠自動發(fā)現(xiàn)學(xué)生在問診及診斷過程中的錯誤，通過實踐、糾錯再實踐，提高學(xué)生采集病史、體格檢查的能力，同時能夠加強學(xué)生的臨床思維的訓(xùn)練，夯實臨床基本功[14-16]。

4總結(jié)及展望

第6篇：人工智能建設(shè)方案范文

［關(guān)鍵詞］人工智能；人才培養(yǎng)；AI技術(shù)人才

一國家對于高校人工智能教育的發(fā)展的重視

面對AI技術(shù)如火如荼地發(fā)展，我們國家對AI人才和人才培養(yǎng)都非常重視。2017年3月“人工智能”在政府工作報告中曾提及四次，指出要推動人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。2017年7月20日國務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[4]?！兑?guī)劃》指出完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局，設(shè)立人工智能專業(yè)，推動人工智能領(lǐng)域一級學(xué)科建設(shè)，盡快在試點院校建立人工智能學(xué)院，增加人工智能相關(guān)學(xué)科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵高校在原有基礎(chǔ)上拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，重視人工智能與數(shù)學(xué)、計算機科學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)、法學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合。加強產(chǎn)學(xué)研合作，鼓勵高校、科研院所與企業(yè)等機構(gòu)合作開展人工智能學(xué)科建設(shè)。

二企業(yè)對于人工智能人才的需求

市場上AI技術(shù)人才非常稀缺，據(jù)騰訊研究院聯(lián)合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮書》[5]顯示：目前，全球大約有30萬人從事AI工作。截止到2017年10月，中國人工智能人才缺口至少在100萬以上。2017年頭10個月，AI人才需求量是2016年的近兩倍，2015年的5.3倍之多，年復(fù)合增長率超200%。百度、騰訊、阿里巴巴、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在挖掘AI人才，紛紛開出了高額的薪資。2017年薪資最高的十個職位中AI類崗位占到1/2，其中語音識別、NLP、機器學(xué)習(xí)等職位平均月薪資超過2.5萬元。

三高校AI人才培養(yǎng)的思考

高校具有多學(xué)科、高層次人才集中的特點，具備計算機與多學(xué)科交叉融合的優(yōu)越條件；且大部分學(xué)校都開設(shè)有數(shù)學(xué)、物理等基礎(chǔ)學(xué)科，具備夯實數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)的條件；且人員相對固定，便于溝通交流，具備共同開展AI課題，促進發(fā)展AI技術(shù)的人力條件。但是遺憾的是我國開設(shè)人工智能課程的高校較少，2018年只有33所高校設(shè)立了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)[6]。面對AI發(fā)展的火爆，國家對于AI人才發(fā)展的重視以及企業(yè)對于AI人才的嚴重需求，高校作為人才培養(yǎng)的主要來源，是不是應(yīng)該思考AI人才的培養(yǎng)呢？AI人才可以分為三類：拔尖人才，研究性人才和應(yīng)用型人才，呈金字塔性。當(dāng)下已經(jīng)有一批名牌大學(xué)開展了AI方向拔尖人才的培養(yǎng)，如北京大學(xué)圖靈班、中國科技大學(xué)人工智能技術(shù)學(xué)院、西安交通大學(xué)人工智能拔尖人才培養(yǎng)實驗班，南京大學(xué)計劃成立人工智能學(xué)院等。但是金字塔的底層、中層更需要龐大的AI技術(shù)人才，如應(yīng)用開發(fā)人員、數(shù)據(jù)工程師、AI和機器學(xué)習(xí)工程師、AI系統(tǒng)架構(gòu)師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等崗位的人才，同樣值得重視。很多專家都表示AI人才需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好、專業(yè)理論全面、具備一些工程基礎(chǔ)，且有自主學(xué)習(xí)的能力。本文從夯實數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能方向課程的建設(shè)、實踐能力的培養(yǎng)、自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)四個方面闡述高校關(guān)于AI人才培養(yǎng)的一些思考。

1奠定扎實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

在學(xué)習(xí)AI技術(shù)時，幾乎所有專家學(xué)者都提出需要扎實的數(shù)學(xué)功底，數(shù)學(xué)功底的厚重程度決定了在AI技術(shù)上走多遠。高等院校計算機專業(yè)都開設(shè)有“高等數(shù)學(xué)”“線性代數(shù)”“概率論”等數(shù)學(xué)課程，但是課時、難易程度不足，學(xué)生對于數(shù)學(xué)不夠重視，或者覺得晦澀難懂，學(xué)習(xí)效果并不十分理想，因此加強數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的工作刻不容緩?？梢酝ㄟ^必修和選修等方式開設(shè)“數(shù)據(jù)分析”“統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)”“凸優(yōu)化”等課程；通過微課或者MOOC等方式鞏固數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)；通過優(yōu)秀科普讀物，如《數(shù)學(xué)之美》《編程之美》等書籍的推薦閱讀激發(fā)學(xué)生興趣；通過開展校內(nèi)學(xué)術(shù)討論、數(shù)學(xué)競賽等方式促進學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的動力，逐步達到夯實數(shù)據(jù)功底的目的。

2人工智能方向課程的建設(shè)

很多高校計算機專業(yè)課程中只開設(shè)有《人工智能》導(dǎo)論，有的甚至沒有。智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開設(shè)有“人工智能”“計算機視覺”“機器人學(xué)導(dǎo)論”“計算智能”這幾門課程，但是在編程、算法等方面不足。那么AI技術(shù)人才應(yīng)具備哪些專業(yè)能力呢？如何從專業(yè)角度培養(yǎng)AI技術(shù)人才呢？2018年1月CSDN了“AI技術(shù)人才成長路線圖”[7]，通過專業(yè)路徑和實戰(zhàn)路徑兩方面介紹了AI技術(shù)人才需要具備的知識。需要具備Python、C++、Linux、CUDA編程知識，需要學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)課程、掌握TensorFlow框架。該路線圖中列出了機器學(xué)習(xí)算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等10個崗位AI人才應(yīng)具備專業(yè)知識和能力。微軟公司也推出AI人才培養(yǎng)的10門免費課程，如“AI導(dǎo)論”“數(shù)據(jù)科學(xué)會用到的Python語言-導(dǎo)論”“AI領(lǐng)域運用的數(shù)學(xué)概要”“數(shù)據(jù)和分析所需要的道德與法律”“數(shù)據(jù)科學(xué)概要”“機器學(xué)習(xí)法則”“深度學(xué)習(xí)”“強化學(xué)習(xí)”“微軟專案項目之人工智能”。同時在“文字和自然語言識別”“語音識別”“計算機視覺和圖像識別”中選擇其一。Google在人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站開設(shè)有《MachineLearningCrashCourse（簡稱MLCC）》的免費課程[8]，由機器學(xué)習(xí)概念、機器學(xué)習(xí)工程、機器學(xué)習(xí)現(xiàn)實世界應(yīng)用示例三個部分組成。Intel近期也了三門免費的AI課程，分別是“機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”“深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”和“TensorFlow基礎(chǔ)”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了機器學(xué)習(xí)的課程，且用比較通俗的語言講解機器學(xué)習(xí)中各個算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平臺又開設(shè)了5門深度學(xué)習(xí)課程[10]。綜上所述，不同的研究機構(gòu)都著眼于AI編程基礎(chǔ)、AI算法、AI框架、AI實踐這幾個方面。那么高校也可以借鑒這些經(jīng)驗，通過三個階段分層次的開展相應(yīng)的課程。

3實踐能力的培養(yǎng)

AI技術(shù)不能紙上談兵，必須動手實踐才能真正掌握，可以從以下幾個方面著手培養(yǎng)學(xué)生的實踐動手能力。（1）設(shè)計教學(xué)環(huán)節(jié)時多從工程應(yīng)用的角度來介紹，激發(fā)學(xué)生的興趣，培養(yǎng)學(xué)生解決問題的能力。要求學(xué)生新手編程編程實現(xiàn)模型，充分理解算法的含義和原理到實現(xiàn)的過程。（2）在掌握一定的機器學(xué)習(xí)知識后，鼓勵學(xué)生盡早走進實驗室，接觸科研工作?？梢詮囊恍〢I應(yīng)用方向作為入手，使學(xué)生了解自己的興趣點、培養(yǎng)科學(xué)研究能力。（3）鼓勵學(xué)生參加算法比賽。目前有很多AI方向的競賽，如Kaggle上的挑戰(zhàn)賽，國內(nèi)阿里天池大數(shù)據(jù)競賽等。通過參加競賽刺激學(xué)生學(xué)習(xí)AI的動力和熱情，使得解決問題的能力和實踐動手能力都會大幅度提高。（4）鼓勵學(xué)生到工業(yè)界實習(xí)。很多專家都指出AI人才應(yīng)該具備一定工程基礎(chǔ)。確實，學(xué)術(shù)界往往追求算法的性能，而工業(yè)界更重視經(jīng)濟效益和解決問題的有效性。到企業(yè)學(xué)習(xí)可以快速了解行業(yè)發(fā)展的框架，掌握算法轉(zhuǎn)化到產(chǎn)品的過程。

4自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)

AI技術(shù)發(fā)展速度很快，要求不斷地學(xué)習(xí)才能跟上節(jié)奏?？梢詮囊韵聨讉€方面來培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。（1）平時教學(xué)中，可以給出一些小型的項目，讓學(xué)生自己尋求解決的方案，并把它作為考試成績的依據(jù)之一。（2）提供給學(xué)生免費的AI慕課資源，讓學(xué)生更好的學(xué)習(xí)和鞏固相關(guān)知識。（3）課外可以開展學(xué)術(shù)討論或者通過社團等方式開展AI方向的研討，交流，給學(xué)生一個學(xué)習(xí)的平臺，讓學(xué)生嘗試選擇自己感興趣的方向。也可以介紹一些近期的AI會議內(nèi)容，開闊學(xué)生的眼界，使其了解AI發(fā)展的動態(tài)。（4）鼓勵高年級學(xué)生訂閱Arxiv，關(guān)注機器學(xué)習(xí)的頂級會議，如ICML/NIPS等。通過研讀論文，動手完成論文中的實驗發(fā)現(xiàn)新問題；或者擴展感興趣的論文的實驗部分；或者嘗試尋求論文中有價值的地方，找到自己的研究方向。

第7篇：人工智能建設(shè)方案范文

4月5日，重慶市發(fā)改委發(fā)文指出，其申報的云從科技獲國家發(fā)改委批復(fù)，入選“互聯(lián)網(wǎng)+”重大工程，與百度、騰訊、科大訊飛3家企業(yè)共同負責(zé)人工智能基礎(chǔ)資源公共服務(wù)平臺建設(shè)。

人工智能基礎(chǔ)資源公共服務(wù)平臺，是通過搭建新型超大規(guī)模計算機集群，集成音頻、視頻、圖片等格式數(shù)據(jù)，能夠提供人臉識別、文字識別、在線語音識別等輔助分析功能，為人工智能生態(tài)體系開發(fā)與建設(shè)提供基礎(chǔ)性、公共。

《中國經(jīng)濟周刊》記者了解到，未來上述4家企業(yè)將分別搭建4個基礎(chǔ)性平臺，根據(jù)國家發(fā)改委要求，每個平臺每日人工智能調(diào)用次數(shù)要超過1億次。

云從科技是4家入選企業(yè)里的唯一一家初創(chuàng)公司。那么，究竟是技術(shù)還是模式，讓成立不到兩年的云從科技，能夠有資格與百度等大企業(yè)并肩呢？

中科院“出走”的創(chuàng)業(yè)團隊

在與眾多人臉識別廠商、集成商以及投資人的溝通中，記者發(fā)現(xiàn)，大家對云從科技的技術(shù)都有不錯的評價。

云從科技創(chuàng)始人周曦是標準的海歸精英派，本科和碩士階段就讀于中科大，博士及博士后赴UIUC師從“計算機視覺之父”，學(xué)成后由中國科學(xué)院引薦回國并加入“百人計劃”。

2011年，中科院重慶研究院打算創(chuàng)辦中科院智能多媒體技術(shù)研究中心，專門研究、探尋計算機視覺技術(shù)的具體應(yīng)用方案，周曦擔(dān)任領(lǐng)頭人。兩年間，團隊開發(fā)了智能換發(fā)換衣、人臉屬性分析、大規(guī)模人群統(tǒng)計分析等人工智能系統(tǒng)。之后，他們在中科院人臉識別團隊測試中獲勝。

2014年，在一次中科院的內(nèi)部學(xué)習(xí)會上，周曦得知芬蘭公司Uniqul研發(fā)出了一套人臉支付系統(tǒng)，但當(dāng)時技術(shù)并未成熟。受此啟發(fā)，周曦團隊3個月內(nèi)研發(fā)出了一套人臉支付原型系統(tǒng)。此后， 20人研發(fā)團隊無法適應(yīng)日漸增多的落地項目，必須擴容。周曦當(dāng)時也認為，“技術(shù)若要大范圍推向市場，應(yīng)用到商業(yè)生活當(dāng)中，還需以一家公司為載體?！?/p>

于是，2015年4月，周曦拿著佳都集團、杰翱資本6000萬元的天使輪融資，成立了云從科技。同年針對金融和銀行業(yè)推出了40多種人臉識別行業(yè)解決方案。如今他們已經(jīng)將人臉識別技術(shù)應(yīng)用在安防、金融等數(shù)十個領(lǐng)域，為銀行、安全保衛(wèi)等客戶提供軟硬件定制化服務(wù)。

這些方案深入到金融與銀行的各個部門。在銀行大廳內(nèi)，人證合一（人臉與身份證比對識別）產(chǎn)品的人臉識別準確度最高為99%。作為云從科技最早的客戶之一，海通證券相關(guān)負責(zé)人透露，云從科技不僅技術(shù)領(lǐng)先，并且售后服務(wù)很好，能夠及時響應(yīng)客戶意見。

屢次碰壁仍堅持不懈

云從科技有清晰的戰(zhàn)略布局，技術(shù)也過硬，但短缺的資質(zhì)成為其早期在B端市場發(fā)力的絆腳石。

“人工智能技術(shù)發(fā)展太快，相關(guān)的標省⒆手識濟桓上?！痹浦旵EO黃偉告訴記者，他曾跟云從科技創(chuàng)始人周曦溝通過，覺得深度學(xué)習(xí)介入后技術(shù)迭代太快，標準制定很難。

“B端市場是比較嚴肅的，他們比較認品牌和資質(zhì)?！奔讯伎萍糃EO劉偉認為，剛成立的云從科技，無論是資質(zhì)還是品牌，都不容易被客戶所信任。

一位跟云從科技有過合作的創(chuàng)業(yè)者透露，資質(zhì)短缺確實曾給云從科技帶來了“大麻煩”。有一次某個項目進行了7次POC測試（即針對客戶具體應(yīng)用的驗證性測試），在云從科技將項目效果提升兩個數(shù)量級、排名第一的情況下，客戶最終沒有采用云從科技的產(chǎn)品，原因就在于資質(zhì)問題。

當(dāng)時云從科技團隊比較沮喪。周曦把自己關(guān)了三天，出來后第一件事就是開除了直接負責(zé)該項目的副總裁。他認為，走彎路的根本原因是戰(zhàn)略不清晰，不管是不是資質(zhì)問題，前期沒有做好準備就是自己的問題。

其實，對于云從科技而言，資質(zhì)會隨著時間慢慢沉淀，但如何快速將技術(shù)產(chǎn)品化，搶占火熱的市場，才是大問題。

接下來的2016年云從科技快速發(fā)展，中、農(nóng)、建、交等國有銀行以及22個省份的公安部門都成為云從科技的客戶。除此之外，云從科技還成為人臉識別國標、部標、行標制定單位。

從資質(zhì)短缺到成為標準制定者，云從科技僅用了不到兩年。 云從科技與銀行合作開發(fā)的人臉識別系統(tǒng)。

入選重大項目靠什么？

“我們并不是單純地做人臉識別，而是提供一整套解決方案，可以圍繞客戶的需求解決一系列問題。人臉作為數(shù)據(jù)入口，不僅可以進行認證、安防，還可以根據(jù)人臉屬性、用戶習(xí)慣繪制數(shù)據(jù)畫像，實現(xiàn)精準營銷?！敝荜馗嬖V記者。

周曦認為，相比其他人臉識別廠商，云從科技在全產(chǎn)業(yè)鏈模式上要更完善一些?！皣野l(fā)改委選擇我們也是以往客戶包括國有大銀行、公安部門的反饋比較好。這次人工智能基礎(chǔ)服務(wù)平臺要求為各個行業(yè)提供人工智能大數(shù)據(jù)服務(wù)，我們在重點行業(yè)經(jīng)驗比較豐富，利用已經(jīng)有的業(yè)務(wù)發(fā)展及技術(shù)架構(gòu)就可以完成任務(wù)?！?/p>

第8篇：人工智能建設(shè)方案范文

2018年以來，伴隨著“資管新規(guī)”的，資管行業(yè)進入到了正本清源、轉(zhuǎn)型發(fā)展的新時代，中國銀行理財業(yè)務(wù)未來的發(fā)展方式和形態(tài)正在被重新塑造。

盡管各家銀行在資管子公司未來業(yè)務(wù)模式和發(fā)展方向上有所不同，但將人工智能技術(shù)作為提升銀行資管業(yè)務(wù)整體效率和質(zhì)量的重要手段，已經(jīng)取得了業(yè)內(nèi)的廣泛共識。國內(nèi)外的資管機構(gòu)在相關(guān)領(lǐng)域進行了大量的研究和應(yīng)用。BlackRock作為全球最大的資產(chǎn)管理機構(gòu)，運作著6.3萬億美元的資產(chǎn)，人均管理規(guī)模為30億元。其管理的高效能主要依賴了aladdin、Future Advisor、iRetire和CACHE-MATRIX四套頂級智能金融系統(tǒng)，所支持的業(yè)務(wù)范圍覆蓋了投資管理、銷售咨詢、退休養(yǎng)老和風(fēng)險控制業(yè)務(wù)體系。天弘基金作為國內(nèi)唯一一家規(guī)模超萬億的基金公司，擁有著來自螞蟻金服的天然科技基因，其在并發(fā)計算能力、客戶肖像繪制、用戶習(xí)慣分析及智能資產(chǎn)配置方面的技術(shù)儲備和實踐經(jīng)驗已處在行業(yè)前列。

銀行資管擁有相對獨立和完整的資產(chǎn)負債架構(gòu)和業(yè)務(wù)模塊，將人工智能技術(shù)用于資管業(yè)務(wù)，可以有效提高效率，拓寬分析的深度和廣度，為傳統(tǒng)銀行資管向智能資管的轉(zhuǎn)型，提供了重要的技術(shù)保證。但目前將人工智能用于銀行資管還存在著一些亟待解決的問題。本文將聚焦資管轉(zhuǎn)型背景下的智能資管建設(shè)，對人工智能應(yīng)用場景進行分析討論，探索符合當(dāng)前銀行資管業(yè)務(wù)發(fā)展特點的“銀行資管+人工智能”的解決策略。

二、 資管業(yè)務(wù)人工智能應(yīng)用存在的問題

1. 銀行資管外部環(huán)境的變化。

（1）國內(nèi)監(jiān)管環(huán)境的變化。國內(nèi)的銀行資管行業(yè)自誕生以來，就與監(jiān)管密不可分。在資產(chǎn)端，國內(nèi)監(jiān)管對銀行資管的投資標的有著較為明確的限制，因此投資無法在全市場和全金融標的上展開。在負債端，國內(nèi)監(jiān)管采用了較為嚴格的流程限制了客戶的理財購買行為只能在柜面或銀行端的APP上進行。2018年以來，監(jiān)管對銀行資管進行“市場化”調(diào)整的目標逐漸清晰。“資管新規(guī)”的頒布，除了在“打破剛性兌付”“規(guī)范資金池業(yè)務(wù)”“引導(dǎo)行業(yè)去嵌套”“去杠桿”等問題上的考量外，也向資管行業(yè)統(tǒng)一監(jiān)管的目標邁出了重要一步

監(jiān)管對資產(chǎn)端和負債端的松綁，不僅意味著更多的業(yè)務(wù)機遇，也意味著技術(shù)應(yīng)用有了更多的業(yè)務(wù)場景。

（2）業(yè)務(wù)環(huán)境的變化。傳統(tǒng)銀行資管面對的競爭對手僅為銀行資管同業(yè)，而借助于銀行強大的實體渠道營銷能力和過去的資金池運作方式，這種競爭一直處在溫和可調(diào)節(jié)的范圍內(nèi)。在脫離母行后，盡管銀行資管子公司擁有了更多的投資標的和工具，但其無疑也會直面更加激烈的外部市場競爭。相較于市場化程度高的基金公司、券商資管而言，多數(shù)銀行資管在投資交易、投資研究、系統(tǒng)建設(shè)、人員儲備等方面還存在著較大的差距。這種差距必定會為人工智能的業(yè)務(wù)應(yīng)用帶來了不確定性和阻礙。

2. 金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)問題。金融數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、維度高、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、價值密度低等特點，此外，金融數(shù)據(jù)還包含大量的噪聲和潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，具有極強的波動性，這使得對金融數(shù)據(jù)的分析和挖掘成為一個難題。

銀行、保險和證券等專業(yè)機構(gòu)對客戶數(shù)據(jù)的準確性要求嚴格，根據(jù)特定場景開發(fā)私有清洗模塊或平臺，積累了大量經(jīng)驗。但出于保密原因，金融企業(yè)很少有理論性的成果見諸于報道。

金融數(shù)據(jù)的智能清洗技術(shù)在學(xué)界已開展多年。針對數(shù)據(jù)中屬性錯誤的檢測，有基于統(tǒng)計學(xué)理論的方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法、聚類的方法、利用違反函數(shù)依賴條件的方法等。針對數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄問題，可以在基于距離度量的基礎(chǔ)上，采用聚類算法的思路進行處理。針對金融數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的時序數(shù)據(jù)，也有學(xué)者提出使用了模糊C均值聚類方法，通過計算數(shù)據(jù)到聚類中心的距離來分離出噪聲數(shù)據(jù)。針對金融數(shù)據(jù)維度高的特點，在確定了問題邊界后，可以直接使用經(jīng)典的數(shù)據(jù)降維度算法或策略予以解決。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源是人工智能應(yīng)用的前提條件。成功的人工智能應(yīng)用，花費在數(shù)據(jù)工程上的時間比例會占到六成甚至更高。而銀行資管在數(shù)據(jù)處理上常會遇到來自下列兩方面的問題。

（1）內(nèi)部數(shù)據(jù)。銀行資管已經(jīng)發(fā)展十年有余，內(nèi)部積累了大量數(shù)據(jù)，該部分數(shù)據(jù)多數(shù)僅完成了數(shù)字化。由于以前缺乏數(shù)據(jù)分析的內(nèi)生性需求，大量數(shù)據(jù)并未經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗和結(jié)構(gòu)化存儲，后期數(shù)據(jù)清洗和存儲的成本較高。

作為歸屬于母行的獨立部門，銀行資管的部分業(yè)務(wù)模塊的職能（如產(chǎn)品銷售、信息科技等）一直由母行的相關(guān)部門代為行使。子公司化之后，按照監(jiān)管對于銀行數(shù)據(jù)的要求，以前積累的銷售及客戶的原始數(shù)據(jù)將無法作為無形資產(chǎn)被子公司所繼承。數(shù)據(jù)獲取渠道的堵塞將會直接不利于未來人工智能技術(shù)的應(yīng)用。

（2）外部數(shù)據(jù)。銀行資管未來在投資端會大量投資外部標準資產(chǎn)，而投資的前提保證是能夠擁有完整準確的外部數(shù)據(jù)。針對標準資產(chǎn)的公開市場數(shù)據(jù)，目前有大量的第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供相關(guān)的數(shù)據(jù)。而針對標準資產(chǎn)中的另類數(shù)據(jù)，通常數(shù)據(jù)來源可靠性差、數(shù)據(jù)質(zhì)量并不穩(wěn)定。

未來外部數(shù)據(jù)是否需要本地化及系統(tǒng)內(nèi)外數(shù)據(jù)如何隔離將主要根據(jù)監(jiān)管要求及自身發(fā)展的需要。在缺少了母行科技支撐的情況下，數(shù)據(jù)庫的搭建和維護也將是資管子公司科技團隊的重要工作之一。

3. 銀行資管架構(gòu)及技術(shù)積累。

（1）組織架構(gòu)。銀行資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的定位較為明顯，不同銀行資管擁有相似的業(yè)務(wù)模塊，且多實現(xiàn)了獨立的事業(yè)部制。然而，各行資管的業(yè)務(wù)范圍及業(yè)務(wù)模塊間的工作流相異，各模塊內(nèi)部的具體職能、資源配置也不盡相同，這種差別在全國股份制銀行與城商行間、城商行與農(nóng)商行間的差異更為巨大。正是由于這種組織架構(gòu)上的差異，業(yè)內(nèi)并沒有形成引入人工智能技術(shù)的現(xiàn)成框架和通用模板，所以具體實現(xiàn)需要根據(jù)各自的實際情況來進行差異化的設(shè)計。

（2）技術(shù)積累。我國的銀行資管業(yè)務(wù)起初多隸屬于同業(yè)市場或金融板塊，十余年便經(jīng)歷了由小變大、由弱變強的過程。行業(yè)的高速擴張也帶來了各行資管業(yè)務(wù)發(fā)展的不平衡性，所以在管理能力、投資投研能力、人員配置和技術(shù)儲備等方面，也處在不同的發(fā)展階段。除了同業(yè)間的差異外，相較于已經(jīng)發(fā)展了多年的外部非銀資管，由于各非銀機構(gòu)所處的監(jiān)管和行業(yè)標準化程度高，導(dǎo)致了這些機構(gòu)只要滿足準入門檻就代表具有了一定的管理能力、人才儲備和技術(shù)水平。

除了管理技術(shù)和傳統(tǒng)投資投研技術(shù)外，人工智能技術(shù)的應(yīng)用更多集中在人工智能知識以及計算機技術(shù)的使用上。在人工智能算法知識、獨立開發(fā)能力和相關(guān)人員儲備上來講，部分非銀機構(gòu)已經(jīng)走到了市場前列并且積累了一定的研究成果和實戰(zhàn)經(jīng)營，銀行資管在實現(xiàn)超越前，還需要付出較多的追趕成本。

三、 我國銀行資管業(yè)務(wù)中人工智能的應(yīng)用建議

1. 明確自身特點和發(fā)展定位，梳理人工智能應(yīng)用的整體框架?！袄碡斝乱?guī)”和《商業(yè)銀行理財子公司管理辦法》將未來銀行資管開展業(yè)務(wù)劃分成了體內(nèi)運營的“傳統(tǒng)”模式和體外運營的“子公司”模式，在業(yè)務(wù)開展模式確定后，銀行資管機構(gòu)的市場定位和發(fā)展定位會皆然不同。

對于選擇了“子公司”模式的銀行資管，未來規(guī)劃多朝著全能型方向來發(fā)展?？梢葬槍θ斯ぶ悄艿膽?yīng)用進行自頂向下的宏觀設(shè)計，所涉及的業(yè)務(wù)范圍可以盡量拓展，將未來有可能開展的業(yè)務(wù)也納入到設(shè)計范圍內(nèi)。更加寬泛的投資范圍和營銷渠道，會需要更加全面的數(shù)字化系統(tǒng)進行支持，業(yè)務(wù)開展過程中會積累的更多的數(shù)據(jù)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也會更加有意義，無論是從管理端和業(yè)務(wù)端都會產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，落地成本均攤后也更加低廉。

對于選擇了“傳統(tǒng)”模式的銀行資管，全面的人工智能應(yīng)用不但成本高昂，且給實際業(yè)務(wù)帶來的收益相對有限。這類銀行資管可以針對有急迫人工智能需求的應(yīng)用場景，進行特定業(yè)務(wù)的落地，比如針對負債端客戶的偏好分析，可以用來在未來嚴峻的市場環(huán)境中最大程度的維護好存量客戶并擴大客群，實現(xiàn)與銀行資管子公司的錯位競爭。后期可以根據(jù)業(yè)務(wù)的開展情況，逐步推進人工智能的使用，實現(xiàn)更高的產(chǎn)出比。

2. 挖掘潛在的人工智能應(yīng)用點。在業(yè)務(wù)模式和人工智能應(yīng)用的整體框架被確認后，接下來就進入到潛在應(yīng)用點的挖掘選擇上。

（1）客戶行為分析及應(yīng)用。將人工智能用于客戶行為分析，早已被大多專注于C端的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采納并廣泛應(yīng)用于實踐。銀行資管因相對的壟斷地位，早期缺乏客戶畫像的需求和內(nèi)在動力，相關(guān)的研究起步較晚。金融業(yè)基于人工智能進行客戶分析的目的在于：從海量數(shù)據(jù)中，發(fā)覺目標客戶及潛在客戶;進行欺詐檢測、價值分析、流失分析;建立起客戶信用度、貢獻度及忠誠度模型等。

針對客戶行為進行分析，并反向用于營銷及產(chǎn)品設(shè)計，是一個比較自然的人工智能技術(shù)應(yīng)用場景，而實踐應(yīng)用中的熱點也集中在負債端。從技術(shù)角度上講，數(shù)據(jù)采集和業(yè)務(wù)場景的建模是落地中的重點和難點，而工程實踐、后期分析結(jié)果的解讀及應(yīng)用則占據(jù)了更多的工作量。

（2）智能量化投資及投研平臺。智能量化投資是指：通過向量化投資領(lǐng)域引入人工智能技術(shù)，使系統(tǒng)能夠高效且智能地從金融數(shù)據(jù)中自動挖掘可用信息，并用于支持和輔助投資交易。在智能投研平臺建設(shè)方面，非銀金融機構(gòu)已有實施案例，如天弘基金在2015年建立的投研云系統(tǒng)，嘉實基金2016年成立的人工智能投資研究中心，華夏基金與微軟亞研院的戰(zhàn)略合作。不同于非銀金融機構(gòu)，新興的金融科技公司更傾向推出標準化的解決方案或平臺，參與其中的金融科技公司包括：通聯(lián)數(shù)據(jù)、數(shù)庫科技等。

權(quán)益二級市場一直是金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的熱點，由于監(jiān)管政策的放寬，銀行資管子公司已經(jīng)可以開始在該領(lǐng)域提前布局。自動盯市和價格發(fā)現(xiàn)是人工智能較為常規(guī)的應(yīng)用，更進一步的，人工智能還可以被用于自發(fā)地尋找市場的階段性有效指標、挖掘主要矛盾、批量生成策略等。

（3）智能投顧研究。智能投顧（Robo-Advisor）在對大量數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)服務(wù)對象的特征或偏好，給出個性化的投資建議，可以選擇性的為服務(wù)對象提供交易服務(wù)（如完全自動交易、人工投資顧問協(xié)助交易和自執(zhí)行交易等）。

智能投顧起源于美國，近年來眾多資管公司已了其智能平臺，我國于2015年引入智能投顧概念。國內(nèi)智能投顧平臺按照業(yè)務(wù)類型可以劃分為三種：第一類是借鑒美國Wealthfront、Betterment等投資于交易型開放式基金（ETF）組合的公司，直接為客戶匹配國外發(fā)達市場的ETF 基金以達到資本配置的目的，例如彌財公司和藍海財富公司;第二類是以FOF基金等作為投資組合標的，例如錢景理財公司;第三類是基于論壇等在線平臺進行投資信息共享，對量化投資策略、投資名人的股票組合進行社交跟投，例如雪球公司。

未來的銀行資管必然會從“輸出產(chǎn)品”向“輸出策略”轉(zhuǎn)型，而負債的邊界也將會瞄向不同風(fēng)險偏好和需求的客戶。銀行資管早期可以通過“智能投顧+外部ETF采購”的模式滿足客戶“千人千面”的需求。對于投研能力強、市場占有率高的頭部銀行資管，未來可以發(fā)行廣泛涵蓋市場各類指數(shù)的類ETF基金，在滿足內(nèi)部投資采購需求的同時，也可以將其提供給外部有配置需求的機構(gòu)及個人投資者。

3. 人工智能落地的內(nèi)部機制建設(shè)。盡管人工智能技術(shù)的應(yīng)用在金融領(lǐng)域已經(jīng)取得了共識，但不同性質(zhì)的機構(gòu)對該類技術(shù)的認知和實際的推進力度上有很大的差異。建設(shè)一套可行的人工智能落地的內(nèi)部機制是大多數(shù)銀行資管子公司在擁抱人工智能技術(shù)時，應(yīng)該考慮的首要問題。這套機制的建設(shè)應(yīng)圍繞著下列問題展開：（1）探索性的業(yè)務(wù)需求與外部技術(shù)公司合作方式研究;（2）探索性的業(yè)務(wù)需求考量標準;（3）項目結(jié)果不及預(yù)期的退出機制。

第9篇：人工智能建設(shè)方案范文

關(guān)鍵詞 工業(yè)強省 智能化 發(fā)展方向 突破點

中圖分類號：TP18文獻標識碼：A

Intellectualization Development of Powerful

Province Depending on Industry in Guizhou

WU Maonian

(School of Science, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)

AbstractThe paper first discusses the position and function of intellectualization development of powerful Guizhou province depending on industry. Secondly, it proposes some breakthroughs and methods in intellectualization development of powerful province depending on industry.

Key wordspowerful province depending on industry; intellectualization; the direction of development; breakthrough

為了應(yīng)對金融危機和保持經(jīng)濟增長，國務(wù)院提出了行業(yè)振興規(guī)劃，國務(wù)院先后確立并通過了鋼鐵、汽車、紡織、裝備制造、船舶工業(yè)、輕工業(yè)、石化產(chǎn)、電子信息業(yè)、有色金屬和物流業(yè)十個行業(yè)振興規(guī)劃。經(jīng)過幾年的初步發(fā)展已經(jīng)初顯行業(yè)振興帶來的各種好處。2010年貴州省領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)過仔細調(diào)研，提出了工業(yè)強省戰(zhàn)略，隨后確立了貴州工業(yè)的十大振興計劃。它們是電力、煤炭、化工、裝備制造、有色、建材、煙酒、鋼鐵、高新技術(shù)、民族制藥和特色食品十大振興產(chǎn)業(yè)。振興計劃明確提出以產(chǎn)業(yè)振興為目標，以增強創(chuàng)新能力為核心，加強統(tǒng)籌部署，凝煉共性關(guān)鍵技術(shù)，集中力量加快推進。為了更好的發(fā)揮科學(xué)技術(shù)在工業(yè)強省中的地位和作用，貴州省科技廳在在2011年初啟動了，《貴州省科技支撐工業(yè)十大產(chǎn)業(yè)振興實施方案(2011-2015年)》①。實施方案明確，加快科技重大項目的實施與科技創(chuàng)新成果的推廣應(yīng)用，支撐貴州省重點產(chǎn)業(yè)振興；發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，改造和提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級，培育新興產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造新的市場需求和經(jīng)濟增長點；加強企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力建設(shè)，加快建立以企業(yè)為主體、產(chǎn)學(xué)研用緊密結(jié)合的技術(shù)創(chuàng)新體系，增強企業(yè)綜合競爭力；提升科技在推進新型工業(yè)化進程中的支撐能力，為加速發(fā)展、加快轉(zhuǎn)型、推動跨越做出切實貢獻。實施方案提出，五年間，全省科技投入保持持續(xù)增長，財政應(yīng)用技術(shù)研究與開發(fā)資金年均增長20%，全社會研究與發(fā)展(R&D)經(jīng)費投入占全省生產(chǎn)總值的比重達到1.2%；創(chuàng)新服務(wù)體系進一步完善；專利申請量保持35%的年均增長率，專利授權(quán)量保持30%的年均增長率；在化工、裝備制造、冶金、有色等重點領(lǐng)域形成產(chǎn)業(yè)集群，擁有一批具有市場競爭力的高新技術(shù)產(chǎn)品，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重達8%以上；節(jié)能環(huán)保、新材料、新能源、生物產(chǎn)業(yè)年均增長率達到25%左右，成為貴州戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域新的增長點；民族醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力不斷提升。

隨著對工業(yè)強省戰(zhàn)略認識的加深，各級領(lǐng)導(dǎo)逐步認識到新的省領(lǐng)導(dǎo)提出的工業(yè)強省中的工業(yè)已經(jīng)不在是傳統(tǒng)意義下的工業(yè)，而是新型工業(yè)。那么新在那兒呢？本人認為將最新的科研成果與貴州的工業(yè)有機結(jié)合起來的工業(yè)化道理就是新型工業(yè)。綜合上述信息，作者認為貴州的工業(yè)強省道路應(yīng)該著眼于新型工業(yè)，即是在工業(yè)的發(fā)展道路上需要大力引進現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)。盡管貴州工業(yè)強省戰(zhàn)略還有不少問題，但作者認為在工業(yè)強省的大路上我們應(yīng)該做到放眼世界新科技成果、重視國內(nèi)新技術(shù)和高級人才、立足用好用足貴州省內(nèi)的工業(yè)基礎(chǔ)和人才。作者在此探討一下貴州工業(yè)化道路上的人工智能技術(shù)應(yīng)用做一個較為詳細的說明，其他的新科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用類似。

人們普遍認為，計算機將會向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。二十一世紀的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)灾悄苄畔⑻幚頌橹行?。人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）②，是一門由計算機科學(xué)、控制論、信息論、語言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來的綜合性新學(xué)科。作為一門邊緣新學(xué)科得到世界的承認并且日益引起人們的興趣和關(guān)注。不僅許多其他學(xué)科開始引入或借用AI技術(shù)，而且AI中的專家系統(tǒng)、自然語言處理和圖象識別已成為新興的知識產(chǎn)業(yè)的三大突破口。對人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究學(xué)派。這就是：符號主義學(xué)派、連接主義學(xué)派和行為主義學(xué)派。人們普遍認為，計算機將會向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。二十一世紀的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)灾悄苄畔⑻幚頌橹行摹?/p>

目前人工智能主要研究內(nèi)容是：分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘、遺傳與演化計算、人工生命、人工智能應(yīng)用（如：模糊控制、智能大廈、智能人機接口、智能機器人等）等等。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。未來人工智能的研究方向主要有：人工智能理論、機器學(xué)習(xí)模型和理論、不精確知識表示及其推理、常識知識及其推理、人工思維模型、智能人機接口、多智能主體系統(tǒng)、知識發(fā)現(xiàn)與知識獲取、人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)等。

同時如下的這則2006年的信息也讓人興奮：“今年初，牡丹江市金躍集團與韓國文豪斯株式會社簽訂合作協(xié)議，欲引進人工智能高新技術(shù)及相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品落戶牡丹江，在中國大力開發(fā)人工智能高新技術(shù)市場。該項目研發(fā)的具有自主知識產(chǎn)權(quán)的最新一代人工智能高新技術(shù)，其研發(fā)成果已經(jīng)遠遠超出了國內(nèi)軟件的發(fā)展速度，在世界人工智能軟件研發(fā)領(lǐng)域也走在前列，在國內(nèi)可首創(chuàng)人機對話的先河，市場潛力大，科技含量高。項目建成后，將形成集研發(fā)、推廣、銷售于一體的人工智能軟件研發(fā)和生產(chǎn)中心，該項目全面啟動后，年可實現(xiàn)銷售收入2~5億元人民幣，年可實現(xiàn)利稅1億元人民幣以上，年銷售利潤率40%。該項目成功運作不僅可填補我市高科技軟件研發(fā)技術(shù)的空白，而且還可帶動我市相關(guān)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)提檔升級和市直利稅的增長?！?/p>

綜合貴州的實際省情和目前人工智能的發(fā)展，筆者認為可以從以下幾個方面去突破。

（1）結(jié)合貴州十大產(chǎn)業(yè)中的電力和裝備制造，智能化是一個重點發(fā)展的方向。現(xiàn)在智能電網(wǎng)的研究何義應(yīng)用都正處于起步階段，抓住這個機會，加大科技投入這個領(lǐng)域，力爭或者具有世界先進水平的核心技術(shù)是重點。智能化機械制造業(yè)是目前的一個熱點研究，充分利用國家復(fù)合改性聚合物材料工程技術(shù)研究中心和省部共建教育部現(xiàn)代制造技術(shù)重點實驗室等的研究基礎(chǔ)，做好圍繞現(xiàn)在制造技術(shù)的裝備制造業(yè)發(fā)展。

（2）由于貴州十大產(chǎn)業(yè)中的煤炭、化工、有色、建材、鋼鐵均需要對資源的挖掘開采，具有智能化的資源開采設(shè)備開發(fā)和二次開發(fā)是重要的內(nèi)容。同時科學(xué)合理的對資源開采也是一個關(guān)鍵。充分利用國家復(fù)合改性聚合物材料工程技術(shù)研究中心、省部共建教育部喀斯特環(huán)境與地質(zhì)災(zāi)害防治重點實驗室和省部共建教育部現(xiàn)代制造技術(shù)重點實驗室等的研究基礎(chǔ)，做好長期合理利用資源為貴州綠色、健康發(fā)展。

（3）民族制藥和特色食品應(yīng)該是貴州的重要特產(chǎn)之一，在國內(nèi)具有較好的基礎(chǔ)。首先貴州植物非常豐富，是民族制藥的重要基礎(chǔ)，現(xiàn)在已經(jīng)形成了國內(nèi)最大的民族制藥基地?，F(xiàn)在國家也在大力加大中藥制藥力度，所以政府應(yīng)該重視與相關(guān)部門聯(lián)系，充分利用教育部綠色農(nóng)藥與農(nóng)業(yè)生物工程重點實驗室、教育部西南藥用生物資源工程研究中心和貴州省中藥材繁育與種植工程實驗室等機構(gòu)的研究基礎(chǔ)，加大新藥的開發(fā)使之具有自己的知識產(chǎn)權(quán)才是長遠之計。其次特色食品也是貴州省的一個品牌，比如國內(nèi)知名的老干媽辣椒。盡管貴州具有很好的原材料，但是目前品牌單一和傳統(tǒng)的制作方法使得產(chǎn)量較低，必須加大科研程度，使得具有智能的機器能代替目前的手工制作，增加產(chǎn)量。

注釋