时间：2023-06-01 09:46:58
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇人工智能，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代？
近年来，人工智能已经从科学的神坛走入了经济的大潮，成为了各大公司争相竞逐的新战场。
在中国，BAT纷纷在人工智能领域布局：李彦宏声称“互联网的未来在于人工智能”，百度的百度大脑、无人驾驶汽车初具规模；腾讯发挥微信、QQ的强大优势，在语音识别、图像识别、人脸支付领域发力；阿里巴巴则以阿里云为基础，将人工智能的基础――数据生态系统做大。而国外的谷歌、微软、FACEBOOK、IBM等巨头，也在人工智能领域全力推进，从当年IBM的深蓝到今天的阿尔法狗，仅仅是巨头们在人工智能领域尝试的冰山一角。 什么是人工智能
尽管随着人机大战，人工智能已经成为了一个耳熟能详的热词，但究竟什么是人工智能，却在行业内都难以有一个确定的定义。其实简单地说人工智能就是对人的意识、思维过程的模拟，但之所以人工智能的定义难以确认，关键在于对“智能”的定义难以确认，在人工智能领域经常有一句话说：我们连人的智能是什么都不知道，何谈人工智能？因此目前大家普遍认可的还是由约翰・麦卡锡（John Mccarthy）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。简单地说，如果说机器人是要在完成人类四肢的工作，那么人工智能则是要完成人类大脑的工作。
人工智能为什么这么火
其实人工智能早在60年前就被正式提出，几十年来也一直在飞速发展，但似乎在过去的日子，普通人更多地是通过《终结者》、《我，机器人》等科幻电影了解到人工智能，但为什么今天人工智能突然成为了大家关注的焦点呢？来自微软研究院的芮勇认为，除了这些年所谓算法的演进和提升外，几个物质方面因素的发展也将人工智能的应用成为了可能。首先在于背后计算能力的飞速发展。人工智能背后需要有强大的计算能力的支撑，我们看到是阿尔法狗击败了李世石，其实阿尔法狗只是一个程序，在背后则是强大的超级计算机的运算。据中国最大的超级计算机制造者――浪潮公司的科学家刘军介绍，目前，超级计算机的性能发展迅速，一台超级计算机已经能够达到一百万台电脑的运算能力，因此，在计算能力上将人工智能需要的超级运算成为可能。其次，人工智能需要对海量的数据进行分析，就必须拥有海量的数据，而几十年的互联网的发展，让人类社会中海量数据的产生于收集成为了可能。第三，4G技术的普及，让数据随时随地的链接已经成为常态，也让大量数据的传输成为可能，使用场景的便利化，给人工智能走进日常生活提供了多种可能。如果说人工智能原来是一粒种子，但阳光、温度、湿度等外在条件还未具备，因此一直蛰伏在科学家的研究室里，那么今天，正是人工智能即将破土而出的时刻。
既然人工智能时代已经到来，那么无论是科学层面、经济层面，还是我们生活中的人工智能三大猜想就无可回避地出现在我们的面前，让我们看看中外人工智能专家将给出什么样的答案。 人工智能是否会比人聪明？
在硅谷的美国宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就声名显赫的大学―“奇点大学”。其校长雷・库兹韦尔认为，伴随生物基因、纳米、机器人技术几何级的加速度发展，2045年左右，人工智能将来到一个“奇点”，跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人们需要重新审视自己与机器的关系。人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代。那么，人工智能真的将比人类聪明吗？
对于这个问题，科大讯飞董事长刘庆峰坚决认为，人工智能一定能够超越人类，因为通过互联网万物互联，可以把所有人类的智慧汇聚到后台，通过深度神经网络来展现，所以人工智能到时候不是跟单个人比，它是把所有人的智慧汇聚在后台，来跟单个人比，所以它在绝大部分场合下会表现得比人类更聪明。微软亚洲研究院院长洪小文则认为人工智能在大多数情况下比人类更具有能力，但它仍旧无法与人类的智能相比，因为，人类最可贵的能力在于创造力，而这一点上人工智能无法与人类抗衡。被称为中国人工智能布道者的搜狗创始人王小川指出，原来我们都认为人工智能缺乏创造力，但现在人工智能的发展已经否定了这一点。拿阿尔法狗在人机大战中的表现来看，它的很多招法都是传统围棋理论所难以接受，对人类棋手而言匪夷所思的。因为以前是人类告诉机器方法该怎么做，到阿尔法狗的时候，人类开始不用告诉计算机方法，只告诉人工智能目标：就是要赢，这个方法和答案让它自己找。但即便如此，也不能认为机器能够比人聪明，因为必须要人类为人工智能设立一个目标，它才能够产生后面的学习。
所以对于人工智能而言，可以在很多时候轻松击败人类，但它仍受到两方面的限制，第一条是它只能从人类已有的各种各样的行为和判断的数据中去学习，创造不了人类没有经历过的全新的方向。第二是机器设计不了规则，必须由人来设立规则或者说是算法。 人工智能是否会取代人类？
当机器有了智能，自然而然就会让人们想到他与人类的关系，所以在《终结者》中出现了“审判日之战”，在《黑客帝国》中出现了人与MATRIX（矩阵）的对决，而科幻作家阿西莫夫则防患于未然地提出了“机器人三定律”，那么，人工智能的发展真的会取代人类吗？
小I机器人的创造者袁辉对此持悲观态度，他认为整个目前人类文明是在走向一个下滑的阶段，所以在这种阶段下面，人类最后会被终结，这可能是一个时间的问题。从本质上说，这是人类自己的问题，人类创造了人工智能这样的一个物种，这个物种与人类是和谐共存还是竞争，完全取决于人类的发展。而搜狗董事长王小川则预测当人类面对人工智能的时候，会与人工智能共同进化，人工智能将最终会成为人类的一部分，人工智能既会帮助人类，也会约束人类，二者将是一种合体的关系，最终人会变成新人类，会进化成新的物种。
科大讯飞董事长刘庆峰承认因为人工智能可以在后台汇聚人类的各种智慧，所以在很多的复杂的活动中可以超越人类，但是最终是被人类所管理和控制的。因为机器没法自己设定规则，所以它一定是在人类定的大规则下来为人类服务的。最后人和机器会相互耦合在一起，推动整个世界的进程。
其实，在人类发展的进程当中，每一个新技术的出现总会伴随着争议、误解甚至是担忧或者是恐惧，在十九世纪工业革命的时候，英国的产业工人担心机器抢了自己的工作，于是纷纷去烧机器、毁机器；两百年前，在美国大约70%的人口都是农业人口，而大型机器和生产线出现后，几乎抢夺了所有的农业人口的工作。但现在美国只有1%的农业人口，而那69%的人并没有因此而失去他们的生活或者是工作，反而在机器创造的更多的新领域创造了新的工作，寻找到了新的生活。相比那个时候，人类进化了，因此人类就是在不断认知自我的过程当中，去拥抱越来越美好的新生活。 人机大PK
尽管有预言人工智能将逐渐地接管人类的种种职业，但那毕竟是未来，现在，人工智能在一些常见的领域到底达到了什么样的水准？让我们看看人机在几个职业上的PK。
项目：语音识别
规则：由人工智能和人类速录师同时听一段声音，并将其转化为汉字，看谁的准确率高。
结果：
1、速度：双方速度几乎一样，都是在语音播放的同时完成了录入。
2、准确率：准确率都达到99%以上。
应用场景：目前，语音技术主要应用领域是：导航和音响系统、智能可穿戴设备、制造业、智能家居、电信领域、医疗领域、教育等领域。预计在2017年以前，全球语音识别市场将达到1330亿美元。
视角延伸
1、在嘈杂的环境，多人对话的情况下，人工智能尚缺乏足够的辨别能力。
2、对于方言，人工智能的准确率明显降低，需要专门的数据库予以支撑。
3、人工智能的语音识别已经拓展到多种语言，已经初步达成了实时翻译功能。
4、在未来万物互联时代，语音识别将成为人机对话、打通各个平台的接口。
项目：驾驶
规则：无人驾驶汽车在高峰期于北京东三环行驶，看行驶的平稳度与安全性；无人驾驶汽车在专业赛车场进行18米S弯绕桩跑，就是赛车手考赛车水平的时候，会有这一段考试，从头到尾如果是人驾驶一般要14分钟，用智能机器人可以做到13分钟多一点，就是说比赛车手还少一点时间。
结果：
1、实地无人驾驶顺利完成，放置于车顶的打火机，硬币等物件没有掉落。
2、专业赛车场进行的18米S弯绕桩跑，人驾驶一般要14分钟，人工智能可以做到13分钟。
应用场景：当前，世界大型汽车制造商都在致力研究无人驾驶汽车技术。该技术在减少拥堵和安全隐患等方面大有作为。根据业内预测到2020年，无人驾驶汽车市场将达到6亿美元。
视角延伸
1、人工智能还不能处理很多复杂的情况，在技术上仍然具有很大挑战。
2、无人驾驶的目标第一是解决因为人为的因素造成的安全性；其次能够将人类从驾驶的烦琐中解脱出来。
3、专家预测，未来五年无人驾驶的发展方向将是“增强驾驶”，即汽车同时具有人类驾驶与无人驾驶功能并存，人与车的关系就如同当年人与马的关系一样。
4、无人驾驶设备能否小型化将成为无人驾驶能否走向应用的一大门槛。
项目：图像识别
规则：由人工智能和人类同时识别三张明星在不同化妆、衣物时的图像，看谁能准确地认出；同时识别三种长得相似的普通人的照片，看是否能够辨认出这是否是同一个人。
结果：
第一次辨认结果人工智能胜过了人类。
第二次因为有一张图片面部有头发遮挡，人工智能表示无法识别。
应用场景：目前，图象识别技术主要应用在：导航、遥感图象识别、天气预报、环境检测、通信、军事和公安刑侦、临床诊断和病理研究等领域。
视角延伸
1、使用图像识别技术，在大量摄像头拍摄的画面中无论要找罪犯还是要找失踪的人口，效率将会比人类识别高出很多。
2、跟人脸识别和语音识别相结合起来，将极大地提高对个人身份的辨识度，在金融支付领域具有广阔前景。
3、图像识别将进一步发展成表情识别，可以在第一时间感知人类情绪，并采取相应措施。如在驾驶中如果智能摄像头能够感知司机情绪不稳定，可以提前采取措施，减少事故发生可能性。 观点大碰撞
对于人工智能，过去很多人定义过，它要有比较高的自感知能力、自主决策和控制能力、对安全和意外的自动预警和防范处理能力等，它要能在较少人为干预的条件下完成工作和服务。但要强调的是未来人工智能跟过去不同的地方，未来的人工智能一定是终端跟云端协同创新实现的智能控制与服务的。有了网络以后，人工智能就不仅是靠机器内的软件硬件系统来操纵，还可以在使用终端和云端之间实施交互协同来实现，它的水平和能力会远远超过历史上单部机器的智能行为。其实阿尔法狗也有很多东西是在云端计算，而不在终端。所以这是一个未来的方向。
人工智能技术可应用的领域是非常广泛的，可以说是无处不在。它可以应用在生产制造业，还可以应用在各种服务领域。比如金融服务、医疗服务等都可以用人工智能技术；学习方面，也可以用来提升学习效率；还有农业领域，可以借助人工智能技术判断施什么样的肥料、怎么样防治病虫害等，快到收获季节还可以通过人工智能技术预测预判市场销售，这对农产品的行销也都会有大的帮助。
“中国制造2025”提出创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本，智能制造是核心。制造经历过不同的时代，第一次工业革命以后是机械制造时代；第二次工业革命以后是机电结合了起来；后工业阶段，上世纪80年代以后又加了电子、机械电子一体化；而信息网络出现以后，现在和未来的制造是网络智能的时代的网络协同智能制造，制造过程、运行服务过程都将数字化、网络化、智能化，这是制造业发展的方向和技术创新的核心。
邬贺铨：中国在人工智能应用方面走得很快
人工智能研究的起步，一般被认为是在20世纪50年代，那时候中国还没有开始研究。不过，人工智能在前50年里还停留在科学家的圈子里，没有走向应用。这些年中国人工智能的研究跟其他新生领域的研究一样，取得一些好的成果，但是总体上与国外还是有差距的，在一些有影响的文章发表、人工智能原创的技术，包括支撑人工智能的产业等方面我们还有差距。
不过，应该说中国的人工智能在个别领域做的还是很不错的。比如说，科大讯飞在中文的语音识别上是领先的，百度、阿里、腾讯也在关注人工智能，不但自己在培养专家，也从海外引入一些高端人才，努力缩短我们与国外的差距。
中国机器人也做的不错，严格来说，我们机器人是广义的机器人，传统讲的机器人是工业机器人。我们的机器人产品以面向社会消费应用为主，产能产量已经占到世界较大市场。沈阳自动化所和新松机器人等公司从事机器人研究很长时间了，他们在做工业的机器人，也取得了不少的成绩和应用。但是在大型生产线上，目前应用的工业机器人还是以国外产品为主。
中国在无人驾驶车的应用方面跟美国相比也不会差距很远。现在百度的无人驾驶车，按照现在的水平也有望在未来的一两年内应用了。不过，无人驾驶需要很多技术，而现在国产车内的车载电子系统还是进口的，如果说不能在汽车总线上突破，我们的无人驾驶车在核心技术上还是有不少差距。
总体来说，在人工智能的应用上中国走得很快，展望未来不仅会缩小与国际的差距，也会走在前面。中国正处于经济发展方式转变和两化融合的重要阶段，需要大量的生产自动化手段，中国的人工智能的市场非常大。
张潼：人工智能的核心技术就是让机器学习
现在企业界很多研究院，包括阿里、腾讯、滴滴、360等关心的都是机器学习的核心能力。总体来讲，一个是大数据，另外一个是对于大数据处理和加工的能力。把一个原材料变成你真正所需要的系统或者产品，这是它的能力。从机器学习的技术来讲，如何实现规模更大、创新还有实时更新的效果，这一系列的技术能力使得所有公司都非常感兴趣。
总体来讲，数据处理的核心能力就是机器学习能力，还有高性能计算。处理大数据也要有计算平台，最后是一系列应用，包括广告、无人车，包括其他行业的探索。
此外，现在的医疗有各个环节，其中一个环节和互联网紧密相连，当病人患病的时候，去医院之前往往会自己看看是什么毛病，会有自我诊断或者自我询查信息的过程，但是百度搜索信息不太足够，因为只能找到相关网页，并不直接相关。其他的一系列互联网公司也会有这样的平台去帮助查询者对接，像对接医生和对接专业的知识一样。
从我们的角度来讲，实际上可以利用人工智能的能力去做这种系统，这种系统有几个形式，比如说病人会用口语化的形式表达，医生比较专业，病人不知道很多专业名词。如何把口语化和专业知识对接需要设定自然语言的病症，这也是病人希望交流的形式。
从机器智能角度上要有交互、引导以及对话，另外还要把信息综合起来，这样会有更好的理解。如互联网+零售业，百度怎么和零售业相结合，这是研究院思考的问题。如果打通线上线下，就知道这些客户线上的行为和喜好，以帮助线下的商家找新客户。而利用机器学习建模技术把这些人的喜好或者类别分列出来。
如何理解大数据和人工智能的关系，大数据是它的源泉。世界上很多国家很重视收集数据的能力，因此也使得它在下一阶段将有大大提升。此外还有机器学习，AlphaGO、无人机就是例子，它的核心技术就是智能化，下一个十年也将会有更加细致的发展。人工智能会促进一系列的新技术成为可能，这种可能会推出新的产业。
Jim Lawton：机器人需要更加智能化
长时间以来，机器人只能在不变的工作环境下工作。我们需要为机器人定制适合的工作环境，这个安排在一些工厂行得通，但是大部分工厂的工作环境不一定能配合。
我们通过编程让机器人执行一些任务，机器人会按照设定好的程序工作，但这不是智能机器人。更加智能的机器人是这个行业重要的突破和创新。我们现在拥有更优秀的机器人――能够在不完美的环境下工作。操作任务自动化进程不断地在创新。此外，随着机器自主学习及深度学习等人工智能的进步，认知任务的变化也是日新月异。
人机协作将主要在两个方面发生变化。一方面，以往我们需要请专家为机器人编程，然后执行任务。现在则通过演示来培训机器人。在未来，人类员工将“告诉”机器人去做什么，机器人只需要“看”着去学，从人类那里学习，也可以从另一台机器人那里学习。另一方面，我们深信只有人类能自主工作。制造业的新趋势是结合传达实时遥测数据的机器人和能累积结构化和半结构化数据的软件数据平台，然后供人类理解及诠释信息、并且做出明智的决定以提升工作流程，促进持续创新。
因此来说，人类和机器人将并肩工作，共同解决问题，提升工作流程，并能一起处理更多的任务。操作任务和认知技术自动化相结合是制造业创新时代的必然趋势。
SEARI在去年11月成为Rethink Robotics在华首家分销合作伙伴。协作机器人是Rethink Robotics的核心优势，Rethink Robotics通过其智能协作型的机器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%传统自动化方案不能完成的工作，从而不断革新制造业的生产方式。
协作机器人和传统的工业机器人有很大的区别。传统机器人对精准定位、速度、精度、刚性等方面有硬性要求，相对而言，易用性、操作灵活性及安全性正是协作机器人的优势，国内很多企业对两者的比较已经有一定的了解。
在过去几个月，我们的销售团队已经走访一百多家企业，向它们推广Rethink Robotics的方案，获得非常好的反响。但协作机器人真正进入中国市场还需要有一个磨合的过程，现在不少国内制造业的工厂都是几年前、甚至十多年前建好的，当时的厂房设计是按照人手操作的思路来设计的，完全没有把机器人的元素考虑在内。
在某种程度上，支持者与反对者之间的区别就是时间期限。比如，未来学家、发明家雷蒙德・库兹韦尔就认为20年智能就能研发出真正接近人类智力水平的人工智能。而我认为这个过程起码现在，几乎不到一个月就有一款最新的人工智能产品问世，而我们在开发人类大脑的道路上已经停滞不前了人工智能的威胁格力・马库斯/ 文 李雨蒙/ 译需要20 年，尤其要考虑到创造常识（正常思维）的困难，发明人工智能的挑战，还有软件技术，都比库兹韦尔预测的要困难得多。
然而，从今往后的一个世纪里，没有人会在意人工智能的发展需要多久，只会关心将会出现哪些先进的人工智能。或许在这个世纪末，人工智能就会变得比人类更加智慧――不仅可以解决国际象棋、琐碎小事等等，基本可以处理所有的事物，无论从数学、工厂还是科学和医药。还剩下一小部分创造类工作留给人类，比如演员，作家或是其他创意类工作。最终的电脑系统可以完成自我编程，获取大量的最新信息。我们这些“碳基生物”的模糊印象，他们能够在分分钟就分析处理完成，也不需要长时间的睡眠或休息。
对于支持者来说，人工智能的未来充满希望。库兹韦尔就曾撰文发表自己一个大胆的设想，就是人类与智能机器结合，将人类的灵魂上传到人工智能中，使我们的灵魂永生；彼得・迪亚芒蒂斯则认为人工智能是开启“富裕时代”，拥有富足食物、水源、消费工具的重要因素。不过，反对者像埃里克・布林约尔松和我很担忧机器人职业化和人工智能带来的隐患，即使不去考虑高级人工智能对劳动力市场的影响，功能强大的智能机器也会威胁人类的生活，与人类争夺有限的资源。
大多数人把这种担心看作是科幻小说里的蠢话――像《终结者》和《黑客帝国》这类。在一定程度上，我们需要未来很长一段时间做好打算，我们要担心小行星会撞地球，化石燃料产量下降，全球变暖等问题，而不用担心机器人问题。可是，詹姆斯・巴雷特的黑暗系新书《我们的最终发明：人工智能和人类时代的终结》，描述了一种严峻的情况，我们至少应该有所思考。
如果机器最终取代了人类――正如在人工智能领域工作的人所坚信的那样，真正的问题在于价值观：我们如何把价值观输入机器中，当它们的价值观与我们的价值观发生了很大的冲突时，我们该如何和这些机器协商呢？牛津的哲学家尼克・博斯特罗认为：我们不能乐观地假设，超级智能一定会分享人类的智慧和智能发展形成的价值观――对科学的求知欲，对他人的关心和仁慈，精神启发和沉思，克制物质占有欲，高雅的文化品位，对感受简单生活的快乐，谦虚无私等等。或许通过专门的训练，能够创造出拥有这些价值观的超级智能，或是珍惜人类财富和高尚道德的超级智能，或是设计者想要它拥有一些复杂目标的智能。这是可能的――可能从技术上说更简单――打造一个能够把最终价值都放在计算圆周率小数上的超级智能。
英国控制论学者凯文・沃里克曾问道：“当机器不在我们人类所处的思维次元中思考时，你如何跟它理论，如何与它做交易，如何能明白它的想法？”
如果说巴雷特黑暗系理论有漏洞的话，那就是他未经思考就提出的假设：如果机器人聪明到可以下棋，那它可能也会“想要制造宇宙飞船”――在任何足够复杂，有目标驱动的系统中都是天生具有自我保护和获取资源的本能。现在大部分机器都非常先进，比如，IBM公司的深蓝系列电脑，但是目前它们还没有显示出想要获得资源的兴趣。
可是，在我们感到沾沾自喜，确定无需担心时，别忘了有一点非常重要：我们要意识到随着机器越来越聪明，它们的目标也是会变化的。一旦电脑能够有效地重新给自己编程，成功地提升自己的性能，达到所谓的“技术奇点”或“智能爆炸”，那么我们就不能忽视机器在与人类抢夺资源和自我保护的较量中会有胜过人类的风险。
在巴雷特书中，最鲜明的观点之一是来源于著名的系列人工智能企业家丹尼・希利斯，他把即将到来的转变比作生物进化史上最重大的转变之一：“我们现在达到的高度就像是一个单细胞有机体转变为多细胞有机体的高度。我们是变形虫，我们不清楚自己在创造的到底是个什么东西。”
向阿里巴巴开发的无人超市之中，如果到达各地的话，甚至渗透到其他各个领域，一大批的人将会失去工作岗位，而这些无用群体是否会危害，是为我们不得而知。
人工智能加速了人们的退化，人工智能本意是给人们提供便利，创造更便捷的生活，但随着人类对智能设备的依赖及弊端也逐渐的暴露了出来，滋生惰性，设想你处在一个除了吃喝拉撒都能给你解决的环境之中，久而久之你就会形成一种依赖，甚至你不用动脑子，你不用学习劳动，那些人类，活着的意义在哪里？如此的往复循环世界就会产生高知识种类和一群什么都不会的，猪一般的两种极端，这不是文明的进步，这是人类的退化。
可以见，要想维持社会的稳定，整体是不可忽视的，就好比人工智能大量取代人类工作岗位，这样的急功近利是完全不可取的，只有整体的发展了，社会才能是平衡的。
人工智能加速了人类的退化，并非进步的思想在排斥，只是想告诉我们，图发展也不能一边倒，走极端中会翻船，如果出现了大量所谓的无用群体，想来社会也是很难发展下去了，存在的弊端及其巨大。人工智能加速了人们的退化，若想发展，万事三思。
oppo人工智能的召唤步骤如下：
1、首先点击手机桌面的“设置”选项。
2、然后找到并点击进入“语音助手”一项。
3、接着把“语音助手”功能的开关打开。
4、其次返回手机桌面，长按“HOME”键，即可唤醒“语音助手”。
5、之后可以进行语音的“个性化”设置，按照自己的喜好选择不同方言种类。
（来源：文章屋网 ）
智能家居是以住宅为平台，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、云计算平台构成的一个家居生态圈，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、舒适、节能、高效、便捷。智能家居包括家居生活中多种产品，涵盖多个家居生活场景。
2016年中国智能家居市场规模达到1140亿元，2017年第二季度智能家居活跃用户规模达到4600万。随着物联网技术、人工智能技术的发展，及90后婚育潮的到来，智能家居将成为主流的发展趋势。
从智能家居发展阶段来看，中国智能家居市场正处于市场启动阶段，尚未进入爆发期，智能家居产品渗透率较低。目前，智能家居领域依然存在诸多制约因素，如产品本身智能化程度低，多数产品是按既定的程序完成任务，在主动感知和解决用户需求、人机互动等方面达到的体验依然较初级，因此没有形成广泛的用户粘性，消费者对智能家居产品抱有观望态度。而相较于亚马逊的echo和GoogleHOME，国内还没有成熟的智能家居控制中心，仍处于以手机APP向智能音箱、智能电视、机器人等控制中心的过渡时期。
人工智能技术可以带来硬件背后的软件及服务能力、与智能硬件相匹配的交互技术。人工智能+智能家居，有利于形成适配下一代硬件的真正的“智能化”及深入场景体验的个性化计算，语音及视觉等人机交互技术有助于提升与智能家居产品的交互体验。
“AI+智能家居”提升智能家居产品交互体验
语音交流更倾向于日常交流方式：通过人类的语言给机器下指令，从而完成自己的目的，而无需进行其他操作，这一过程将更为自然。同时语音交互在特定的场景中具有优势，比如远程操纵、在行车过程中等，能够实现在特定场景中解放双手的作用，在家居相对封闭的环境中，语音识别成为主流的人机交互方式。
近年来，语音交互的核心环节取得重大突破，语音识别环节突破了单点能力，达到97%以上的中文语音识别准确率，从远场识别，到语音分析和语义理解技术都日趋成熟，多轮对话的实现等都有利于语音交互取代传统的触屏交互方式，整体的语音交互方案已被应用到智能家居领域中。
计算机视觉、手势识别等交互方式成为语音交互的辅助，echo在新推出的echoshow产品中已搭载屏幕，而智能电视除语音交互之外，通过计算机视觉分析视频内容，并对内容相关的资料进行下一步操作，包括短视频剪辑、边看边买等，比如Yi+搭载在天猫魔盒中的“瞄一下”功能。再比如在智能冰箱中，通过计算机视觉实现对冰箱内食品的分析，以及衍生出的用户健康管理和线上购物等功能，多种交互方式将统一在家居生活场景中，从而提供更为自然的交互体验。
另一方面伴随着智能家居平台的发展，通过“IFTTT”的场景布局，智能家居实现多种家居产品的联动，用户可以自定义多个使用场景，实现定制化、个性化。在人工智能技术的发展将使得个人身份识别、用户数据收集、产品联动在潜移默化中变成现实，未来家居生活场景中将提供千人千面，家庭成员的个性化服务。
“AI+智能家居”实现内容和服务的拓展
找到合适的语音入口是挖掘智能家居背后用户价值的关键。硬件本身具有入口价值，智能音箱，智能电视，家庭机器人等都有可能成为合适的入口。
传统的鼠标操作、触屏操作逐渐向语音交互这种更为自然的交互方式演进，语音交互的未来价值在于用户数据挖掘，以及背后内容、服务的打通，以语音作为入口的物联网时代将会产生新的商业模式。智能音箱、服务机器人、智能电视等智能化产品成为现阶段搭载语音识别技术和自然语言处理技术的载体，作为潜在的智能家居入口，智能音箱、服务机器人和智能电视等产品在提供原有的服务的同时，接入更多的移动互联网服务，并实现对其他智能家居产品的控制。这些产品为付费内容、第三方服务、电商等资源开拓了新的流量入口，用户多方数据被记录分析，厂商将服务嫁接到生活中不同的场景中，数据成为基础，服务更为人性化。
“AI+智能家居”的未来发展趋势
a.带来更好的智能化、更高体验的人机交互
从最早的WiFi联网控制到如今的指纹识别、语音识别，人机交互性能大大提升，智能家居产品正在由弱智能化向智能化发展。而智能家居产品受众也将从尝鲜者转向更为普通的用户，甚至包括老人和小孩。更智能化的技术应用、更复杂的用户结构和更广泛的用户覆盖等因素必将促使智能家居产品趋于简单实用。
智能化和人机交互体验的升级将大大扩宽智能家居应用场景，2016年，智能安防类产品落地，指纹锁、智能摄像头等产品受到了广泛关注。随着智能感知、深度学习等技术的提升，智能灯光、智能温控等产品也逐渐趋于成熟，2017年智能音箱成为爆款产品。当用户需求不断扩大，产品愈加丰富，智能家居将会渗透到家居生活的方方面面。智能家居市场将迎来爆发，2019年，智能家居市场规模有望达到1950亿元。
b.智能音箱、智能电视、管家型机器人将继续抢占智能家居控制中心，智能家居趋于系统化
【关键词】人工智能；人脑智能
1.引言
随着科学技术近年来突飞猛进的发展，计算机及相关智能化应用在各个领域中占据了越来越重要的地位。无论是日常生活、工业领域还是军事领域，使用计算机的场合越来越多，而且不仅仅局限于最初的科学计算。在这种前提下，人工智能的概念应运而生。人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。它的诞生与发展对人类文明产生了巨大的影响和效益，同时，人类是否最终成为机器人的奴隶，人类社会会被计算机取代等等问题也被人提出并广泛讨论，这也就引起了哲学意识与人工智能的理论探讨。
2.人工智能的诞生
人工智能是20世纪中叶科学技术所取得的重大成果之一。人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。
人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型)，以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”，1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络)等。
电子计算机是智能模拟的物质技术工具。它是一种自动、高速处理信息的电子机器。它采用五个与大脑功能相似的部件组成了电脑，来模拟人脑的相应功能。这五个部件是：(1)输入设备，模拟人的感受器(眼、耳、鼻等)，用以接受外来的信息。人通过输入设备将需要计算机完成的任务、课题、运算步骤和原始数据采用机器所能接受的形式告诉计算机，并经输入设备把这些存放到存贮器中。(2)存贮器，模拟人脑的记忆功能，将输入的信息存储起来，供随时提取使用，是电子计算机的记忆装置。(3)运算器，模拟人脑的计算、判断和选择功能，能进行加减乘除等算术运算和逻辑运算。(4)控制器，人脑的分析综合活动以及通过思维活动对各个协调工作的控制功能，根据存贮器内的程序，控制计算机的各个部分协调工作。它是电脑的神经中枢。(5)输出设备，模拟人脑的思维结果和对外界刺激的反映，把计算的结果报告给操作人员或与外部设备联系，指挥别的机器动作。
以上五部分组成的电脑是电子模拟计算机的基本部分，称为硬件。只有硬件还不能有效地模拟和代替人脑的某些功能，还必须有相应的软件或软设备。所谓软件就是一套又一套事先编好的程序系统。
人工智能的产生是人类科学技术进步的结果，是机器进化的结果。人类的发展史是人们利用各种生产工具有目的地改造第一自然(自然造成的环境，如江河湖海、山脉森林等)，创造第二自然(即人化自然，如人造房屋、车辆机器等)的历史。人类为了解决生理机能与劳动对象之间的矛盾，生产更多的财富，就要使其生产工具不断向前发展。人工智能，是随着科学技术的发展，在人们创造了各种复杂的机器设备，大大延伸了自己的手脚功能之后，为了解决迫切要延伸思维器官和放大智力功能的要求而产生和发展起来的。
从哲学上看，物质世界不仅在本原上是统一的，而且在规律上也是相通的。不论是机器、动物和人，都存在着共同的信息与控制规律，都是信息转换系统，其活动都表现为一定信息输入与信息输出。人们认识世界与在实践中获取和处理信息的过程相联系，改造世界与依据已有的信息对外界对象进行控制的过程相联系。总之，一切系统都能通过信息交换与反馈进行自我调节，以抵抗干扰和保持自身的稳定。因此，可以由电子计算机运用信息与控制原理来模拟人的某些智能活动。
从其它科学上来说，控制论与信息论就是运用系统方法，从功能上揭示了机器、动物、人等不同系统所具有的共同规律。以此把实际的描述形式化，即为现象和行为建立一个数学模型；把求解问题的方式机械化，即根据数学模型，制定某种算法和规则，以便机械地执行；把解决问题的过程自动化，即用符号语言把算法和规则编成程序，交给知识智能机器执行某种任务，使电子计算机模拟人的某些思维活动。所以，控制论、信息论是“智能模拟”的科学依据，“智能模拟”是控制论、信息论在实践中的最重要的实践结果。
3.人工智能与人类智能的区别
人工智能是人类智能的必要补充，但是人工智能与人类智能仍存在着本质的区别：
（1）人工智能是机械的物理过程，不是生物过程。它不具备世界观、人生观、情感、意志、兴趣、爱好等心理活动所构成的主观世界。而人类智能则是在人脑生理活动基础上产生的心理活动，使人形成一个主观世界。因此，电脑与人脑虽然在信息的输入和输出的行为和功能上有共同之处，但在这方面两者的差别是十分明显的。从信息的输入看，同一件事，对于两个智能机具有相同的信息量，而对于两个不同的人从中获取的信息量却大不相同。“行家看门道，外行看热闹”就是这个道理。从信息的输出方面看，两台机器输出的同一信息，其信息量相等。而同一句话，对于饱经风霜的老人和天真幼稚的儿童，所说的意义却大不相同。
（2）人工智能在解决问题时，不会意识到这是什么问题，它有什么意义，会带来什么后果。电脑没有自觉性，是靠人的操作完成其机械的运行机能；而人脑智能，人的意识都有目的性，可控性，人脑的思维活动是自觉的，能动的。
（3）电脑必须接受人脑的指令，按预定的程序进行工作。它不能输出未经输入的任何东西。所谓结论，只不过是输入程序和输入数据的逻辑结果。它不能自主地提出问题，创造性地解决问题，在遇到没有列入程序的“意外”情况时，就束手无策或中断工作。人工智能没有创造性。而人脑功能则能在反映规律的基础上，提出新概念，做出新判断，创造新表象，具有丰富的想象力和创造性。
（4）人工机器没有社会性。作为社会存在物的人，其脑功能是适应社会生活的需要而产生和发展的。人们的社会需要远远超出了直接生理需要的有限目的，是由社会的物质文明与精神文明的发展程序所决定的。因此，作为人脑功能的思维能力，是通过社会的教育和训练，通过对历史上积累下来的文化的吸收逐渐形成的。人的内心世界之所以丰富多彩，是由于人的社会联系是丰富的和多方面的，人类智能具有社会性。所以要把人脑功能全面模拟下来，就需要再现人的思想发展的整个历史逻辑。这是无论多么“聪明”的电脑都做不到的。随着科学技术的发展，思维模拟范围的不断扩大，电脑在功能上会不断向人脑接近。但从本质上看，它们之间只能是一条渐近线，它们之间的界限是不会清除的。模拟是近似而不能是等同。
4.总结
从以上分析不难看出，人工智能与人脑在功能上是局部超过，而整体上不及。由于人工智能是由人造机器而产生的，因此，人工智能永远也不会赶上和超过人类智能。所谓“机器人将超过人奴役人”、“人将成为计算机思想家的或害虫，……保存在将来的动物园”的“预言”是不能成立的。因为，它抹煞了人与机器的本质差别与根本界限。然而，在现代科学认识活动中，没有人工智能，就不会有人类认识能力的突破性发展和认识范围的不断扩大。不仅电脑依赖于人，人也依赖于电脑。这就使得对人工智能的探讨以及对人机互补的关系的探讨成为一个新的课题。
参考文献
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中科院院士、华中科技大学教授丁汉也提到了同样的问题。他表示，目前，现实中的机器人和人们的期望值尚有很大差距，“大多工业机器人只在一些结构化的环境中工作，在线传感能力较差；服务机器人目前还只能完成一些简单任务；特种机器人需要通过遥控操作来完成特定的工作。”
机器人智能化将成为未来机器人研发的主要方向。
App之后看Bots？
在2016世界机器人大会上，如何将人工智能应用到更多的领域成为众多学者和企业关心的问题。
“研发出一个有触觉、味觉，可以独立作业甚至具有理性思考能力的机器人是大部分人工智能研究机构的最终目的，但是机器人并不是人工智能的全部。”IBM首席软件工程师Gradly Booch说，未来可以考虑将人工智能放到不同的机器应用当中，例如NASA、ABB的制造业机器或者 Windows、Linux和苹果的各种操作系统，甚至包括眼下最火的无人驾驶汽车系统中。
在大会展区现场，一些已经能够完成基本人机交互的智能服务型机器人吸引了众多参会嘉宾驻足。这些智能机器人大多有着类人的外表，能够进行简单的对话沟通，对所提问题迅速做出回答。其中，一款名叫“i宝”的类人形机器人不仅能通过声源定位进行自然语言对话，还可以进行人脸识别，对对话对象进行追踪跟随，对人的触摸做出拟人反应。
“i宝”的设计者，阿凡达公司联合创始人、首席执行官John Ostrem博士告诉《中国经济周刊》记者，“i宝”是一款针对3～8岁儿童设计生产的教育陪伴型机器人，其主要优势体现在可以迅速通过语音识别进行任务处理和语音交互。除了“i宝”，阿凡达公司在北美市场还推出了一款针对孤寡老人的陪伴型机器人。John Ostrem表示，目前类似于“i宝”这样主打语音交互功能的智能对话机器人（Bots）是市场上服务型机器人的主流，已经应用于购物网站、银行、电信、政务等服务行业。
“相对于App，首先Bots更易于使用，App需要下载和安装，但Bots只需要一个对话界面即可使用，体验起来简洁方便；其次，Bots更易于开发，是跨平台的；第三是易于传播，Bots的交互接口是统一的，所以各个Bots之间可以相互协助。”小i机器人创始人、总裁兼CTO朱频频告诉《中国经济周刊》记者，Bots 将成为后App时代的全新人机交互方式。
中银国际证券研究部副总裁、计算机行业首席分析师吴砚靖引用中银国际的研究报告称，继App之后，Bots将成为新的入口和趋势，并形成自己的生态，这个生态包含入口、应用、分发平台等各种各样的模式。中银国际预计，2017年Bots的渗透率将达到5%，按照这样的规模来测算，市场规模可以超过240亿元；到2020年按照30%的渗透率来测算，Bots的市场规模会接近3000亿元。
中国智能机器人如何弯道超车
尽管人工智能的发展速度在近10年来已经取得了突飞猛进的进展，但在一些参会学者看来，人工智能的研究仍然处在起步阶段，未来的发展空间很大，遇到的困难也会更多。
法国Innoecho创始人Catherine Simon表示，智能机器人的应用想要成为一个真实的产品，需多学科的团队来协调研发。尽管眼下无论资本还是市场对人工智能都反响热烈，但往往停留在初创阶段。“投资者总是希望资金很快得到回报，但是智能机器人的成熟需要一个期限，希望无论是资本还是技术研究团队，都能够有更多的耐心去进行技术开发和市场部署。”Catherine Simon说。
关键词：人工智能；认知；能量感知；缺陷设计
中图分类号：TP18 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2007)16-31117-02
The Artificial Intelligence Research Needs New Theories Breakthrough-The Theories Model that the Strong Artificial Intelligence Carries Out
ZHAO Jing-ming
(Training Centre of Peking BUCC,Beijing 102218 China)
Abstract：The development history and obtaining achievement of artificial intelligence about domestic and international is reviewed briefly.. Analyze existent problem of artificial intelligence studying present based of introducing artificial intelligence various cognize concepts, Putting forward people should knows the new theories breakthrough and practice project from the energy and the energy feeling and designs from the innovation and the faultiness design etc. and put forward the theories model of strong artificial intelligence to carry out on what
Key words:The artificial intelligence;cognition;energy feeling;faultiness design
1 引言
1956年夏季，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行，标志着人工智能学科的诞生。“人工智能”英文为artificial intelligence简写ai，它的产生和发展是以计算机硬件与软件技术的产生和发展为基础的，而且一直都处于计算机技术的最前沿，它吸引了全世界无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(mit)、卡内基-梅隆大学(cmu)到ibm公司，到日本的本田、sony等公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所等，全世界的实验室都在进行着ai技术的实验。经过漫长的50年不懈的努力，人类已经在人工智能领域取得了卓越的成就。从“旅居者”（1997年7月4日，美国国家航空与航天局的“旅居者”机器人完成了它到火星长达1290万公里的旅行），到“会跳舞的机器人”（日本2007年最新产品），人类正用我们的智慧，在人工智能的领域，创造着一个又一个的奇迹。进入新世纪，特别是近二十年，由于计算机软/硬件技术的快速发展，使得人工智能理论得以充分实践，人工智能学科及其“智能制品”的重要作用已为人们普遍共识。随着人工智能理论和技术的更进一步发展，作为一门广泛的交叉和前沿科学，人工智能技术的发展情况已经成为一个国家科技进步和科技实力的一个标志。人工智能科技新成果必将在更大的广度和深度上造福于人类。
近些年，我国人工智能科学发展迅速，在这一领域已形成自主研究重大科学前沿的能力，并在一些重要研究领域走在了世界的前列，特别是一批创新成果的实际应用令人鼓舞。2005年7月，哈尔滨工业大学洪炳熔教授推出的机器人足球竞赛系统在国际机器人足球联盟（FIRA）世界杯机器人足球大赛中国队选拔赛上，夺得全自主型、类人型、编队型、追捕型4个项目比赛的冠军和全自主型项目比赛的亚军。2007年4月新华网消息，一种专门应用于反恐领域的“爬壁机器人”在哈尔滨工业大学诞生，它可以携带侦查设备悄无声息地沿壁面爬到便于侦查的位置，为反恐人员准确判断形势、做出决断提供现场依据。这种爬壁机器人采用负压吸附、单吸盘、四轮移动结构方式，具有移动快、吸附可靠、适应多种墙壁表面、噪声低、结构紧凑、控制方便灵活等特点，主要应用于反恐侦查领域。虽然我国在人工智能领域已经取得了一定的成绩，但是，我们仍不能回避目前人工智能理论以及技术上存在的局限性，这些问题制约了人工智能技术的进一步发展。人工智能理论发展到现在，它的突破是首先我们研究人工智能不可回避问题。
2 人工智能的起源与发展
人工智能的发展是以硬件与软件为基础的，经历了漫长的发展历程。特别是20世纪30年代和40年代的智能界，发现了两件重要的事情：数理逻辑和关于计算的新思想。以维纳（Wiener）、弗雷治、罗素等为代表对发展数理逻辑学科的贡献及丘奇(Church)、图灵和其它一些人关于计算本质的思想，为人工智能的形成产生了重要影响。
1956年夏季，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯(Dartmouth)大学举行，标志着人工智能学科的诞生。
1969年召开了第一届国际人工智能联合会议(International Joint Conference on AI, IJCAI),此后每两年召开一次。
1970年《人工智能》国际杂志(International Journal of AI)创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。
20世纪70～80年代，知识工程的提出与专家系统的成功应用，确定了知识在人工智能中的地位。
近十多年来，机器学习、计算智能、人工神经网络等和行为主义的研究深入开展，形成。同时，不同人工智能学派间的争论也非常热烈。这些都推动人工智能研究的进一步发展。
我国的人工智能研究起步较晚。纳入国家计划的“智能模拟”研究始于1978年；至今已有10来部国内编著的具有知识产权的人工智能专著和教材公开出版。中国的科技工作者，已在人工智能领域取得许多具有国际领先水平的创造性成果。其中，尤以吴文俊院士关于几何定理证明的“吴氏方法”最为突出，已在国际上产生重大影响。现在，我国已有数以万计的科技人员和大学师生从事不同层次的人工智能研究与学习。人工智能研究已在我国深入开展，它必将为促进其它学科的发展和我国的现代化建设做出新的重大贡献。
3 人工智能研究理论存在的问题
人类的智能过程是一个随着时间、地点、环境的不断变化而不断变化的全方位、极其复杂的心理和生理变化过程。在人工智能领域，人们的意图是希望用机器模仿人类智能，然而，我们人类对于自身的智能过程的了解并不完全，且不同的人对人工智能的理解也不同。这就造成目前在人工智能领域存在各家说法。而所有的说法都是基于对人类的智能过程简化的基础之上的。以下是传统理论对人类认知活动和计算机的比较：
图1 人类认知活动与计算机的比较
令T表示时间变量，x表示认知操作，x的变化x为当时机体状态S（机体生理和心理状态及脑子里的记忆等）和外界刺激R和函数。当外界刺激作用到某一特定状态的机体时便发生变化，用函数表示
为：
x＝f（S,R）TT+1（3.1）
从某种意义上讲，这是一个成功的比较，因为它使得计算机模拟人类智能成为可能。长时间以来，人们并不怀疑这一比较，因为这一比较的基础之上人工智能领域取得了巨大的成绩，为社会和科技的发展作出了巨大贡献。
基于此比较基础上的前人工智能的主要学派有下列3家：
（1）符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。符号主义仍然是人工智能的主流派。这个学派的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。
（2）联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。联结主义 认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。
（3）行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知―动作型控制系统。行为主义 认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足行走机器人，它被看做新一代的“控制论动物”，是一个基于感知－动作模式的模拟昆虫行为的控制系统。
无论是哪一种理论，其研究的方向始终没有脱离一个集中的点，即让机器模仿人类智能。三大学派从人类的对知识的认知过程的不同角度进行理论研究，试图实现机器的“人化”，侧重于“人化”的可行性。然而，无论是哪一种学派的理论，都忽略了人类的一些基本特点。笔者认为，前人对人类对与知识的认知过程的简化过于简单，从而造成目前人工智能领域的研究达到一定程度后就难以取得更进一步的进展。以下基本问题不容忽视：
（1）能量以及能量感知问题，人类智能的能量基础是食物。人类通过摄取食物，并通过复杂的消化和吸收过程转化为能量，供人类智能与体能消耗。人类的能量蓄积在人体的每一个细胞中，无论哪一部分发生刺激或是空气流动、温度变化和光线强弱变化，不管他（或她）的眼睛是否看到，在那里都会发生“条件反射”，这种“反射”可以先大脑一步避开危险和伤害或是适应，这里我们称为能量感知问题。现阶段在人工智能领域的研究中，大家几乎不约而同地想当然的将电能作为人工智能的能源问题，将“芯片”作为机器人的“大脑”全权处理一切问题和指令。在这种模式下，机器人只能依靠“眼睛”去识别外界条件的变化和刺激的发生，这种识别是不全面的而且是滞后的，它必须是经过“大脑”才能发生的。而电能也将成为人工智能的发展的障碍，试想，如果机器人登上了一个遥远的星球或来到一个渺无人烟的荒漠执行任务，那么当它储存的电能将要用尽时，它将不得不返回出发地，而不管它的任务是否已经圆满完成。目前，太阳能技术得到不断发展，将会使得人们将其作为人工智能的替代能源。利用太阳能转化成电能，将会使人工智能制品的能源得到源源不断的补充，我们可以不必再担心电能耗尽带来的诸多不便。然而，将太阳能能量转换技术和计算机技术结合起来，让机器人具有能量感知功能，即令它的每一组成部分都具有全方位立体即时感知和条件反射功能，这个过程的研究和实现还将是个漫长的过程。
（2）自创新问题，人类历经世世代代的发展，不断创新才有今天的面貌，机器如果只是依据设计好的程序存储、搜索、推理、执行相应的逻辑或条件，其反映出的智能只是人类智能的复制与模拟，尽管有时它甚至可以超过人类，如“博弈”。目前在人工智能领域有学者将人工智能划分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。目前的主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。这里的强人工智能从某种意义上讲，即机器的自创新问题。那么，如何解决机器的自创新问题即成为强人工智能研究的关键问题。本文中笔者就此问题提出自己的观点：
首先，强人工智能是可能的。下面是人类创新过程与机器创新过程的比较。
从图2与图3的比较中我们发现，如果能够使计算机进行逻辑组合并实现完全自存储功能，那么具有自主意识的强人工智能机器是完全可以实现的。
图2 人类对知识的认知与创新过程的简单模型
图3 计算机对知识的认知与创新过程的简单模型
其次，强人工智能机器需要解决如何自动无限接收外界信息与能量感知问题，如何进行信息自动分拣、归类、逻辑推理、如何进行完全自存储以及逻辑整合与组合等问题。这些问题的研究应作为未来强人工智能的研究方向。
（3）忠诚问题，人类一旦创造出可以自创新的真正意义上的机器人，也就是说机器人一旦拥有了自己的意识，那么如何控制“它” 使“它”忠诚于人类，将是摆在人类面前的又一难题。弱人工智能机器只是按照人类设计好的程序和指令执行某一方面的特定任务，比如，“会跳舞的机器人”只会跳舞，“它”可以伴随音乐节奏与人合作跳各种舞蹈，但“它”却不能创造新的舞蹈。对于弱人工智能机器，我们不必担心“它“的忠诚问题，因为“它“不会摆脱程序的控制。由于自创新机器人，或者说“强智能机器人”存在意识，“它”可能会拒绝人类的建议和改变并可能按照“自己的意愿”自身完成改变，“它”甚至有可能变成人类的敌人。要解决机器人
的忠诚问题，唯一的途径就是进行“缺陷设计”。人类认知过程中的缺陷是“遗忘”和“生老病死”，这是机器人所不具备的。强人工智能机器人如果能够依照“自己的意愿”完善自己，那么人类赋予机器的缺陷应该是机器人自身难以实现的。
4 结束语
21世纪是信息化在全球普遍开展的时代，作为现代信息技术的精髓，人工智能技术的发展情况已经成为一个国家科技进步和科技实力的一个标志。我国人工智能研究已经从学习国外为主的时期进入自主研究为主的时期，形成了自主研究重大科学前沿和转化科技成果的新局面。但是，我们仍不能回避目前人工智能理论以及技术上存在的局限性，而要解决如何自动无限接收外界信息与能量感知问题，如何进行信息自动分拣、归类、逻辑推理、如何进行完全自存储以及逻辑整合与组合等问题，赋予机器真正意义上的智能，这些问题的研究应将是未来人工智能研究人员需要长期面对的问题。
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【关键词】人工智能信息管理效率
引言
人工智能技术已经成为当今计算机网络信息科技的重点产业，在国民经济发展中占有重要比重，加强人工智能技术的信息管理领域的应用可以极大的提高信息处理的效率和信息的准确性，不会因为面对海量信息而无法找到一条有用信息而苦恼，通过人工智能技术可以快速准确的识别数以亿计的海量信息，完成信息优化组合，因此，大力发展计算机人工智能技术，可以极大的提高信息管理的效率。
一、人工智能技术的发展概述
人工智能技术是一种借助于计算机语言和电子计算机将多种学科知识综合而形成的一种高科技技术，使其具有和人的思维类似的方式，产生多种类人行为结果[1]。当前人工智能技术在各种信息管理领域都有很好的应用，比如在信息传播领域中智能电视的出现可以根据人们的爱好自动的播放人们喜欢的节目并记录这种爱好，同时通过不断的强化为人们喜好推送感兴趣的信息。在对车牌的信息的管理中可以借助于人工智能技术快速识别车牌信息和车主信息，并在计算机中通过人工智能技术进行交通违法的处理和判断。人工智能是在上世纪由一位美国科学家提出的，共计经历了三个阶段的发展，首先是由人的推理变为机器的推理；其次是随着机器人的出现，可以在复杂的多变的信息环境中找到人类所需要的信息，并进行简单的类人思维活动；最后是人工智能技术的出现，并显示其极强的类人思维能力，可以代替人类完成更加复杂的信息的处理和判断，完成多种人类需要的工作。
二、人工智能技术在信息管理中的多种能力
2.1海量信息的快速处理能力
随着智能设备的普及，每天都会产生海量的数据信息，而这些信息包含文字、图片、视频、语音等，面对海量的信息，借助于计算机网络系统中的人工智能技术，可以提高信息管理的效率，通过不断的优化人工智能技术，了解信息管理中存在的问题，不断的优化人工智能模型，可以对大量不确定的信息进行识别，将大量信息进行分类整理，提高信息的质量和节约存储设备。
2.2与计算机的协同能力
随着高新技术的不断发展和计算机技术的大量普及，办公逐步网络化和电子化，人工智能机在信息管理中的应用规模也在不断的扩大，通过运用人工智能技术，可以不断的强化信息管理的安全和信息有效性的增强，通过人工智能对不同信息进行智能监控，不断的完善信息管理的流程，不断的提高信息传输和搜索的效率。
2.3类人的思维能力
随着信息量的逐步增加，通过应用人工智能技术对大量的数据库中信息利用网络管理协议进行管理，保证信息管理措施的有效应用，通过人工智能融入到信息管理中，可以借助于人工智能技术及其强大的学习搜索能力进行信息的收集和整理，为人类科学决策提供支持。
三、人工智能技术在各种信息管理场景中的应用
3.1垃圾邮件识别场景中的人工智能技术应用
随着人们工作任务逐渐增加，电子邮件的交往日渐频繁，在保证信息安全的前提下，智能型反垃圾邮件系统可以对用户接收到的各种邮件进行智能检测和分类，智能识别各种垃圾邮件并标记，让用户对垃圾邮件进行及时处理，同时根据用户对各种邮件的厌恶，做出进一步的细致分类，减少用户受垃圾邮件的干扰，保证计算网络的安全和工作的高效。
3.2家居信息管理场景中的人工智能技术应用
随着物联网技术的发展，各种电气化的产品在人们日常生活中逐步增加，对各种家电设备的应用提出了更高的要求，通过对各种家电设备信息进行收集和管理，综合运用人工智能技术实现对各种家电的完美应用，实现各种家具的如电饭煲智能开启和关闭、室内环境的智能清洁等，可以极大的提高人们的生活质量和效率，节约时间成本。
3.3教育知识信息管理场景中人工智能技术的应用
随着我国中小学到各类大学教育信息的逐渐增加和计算机网络的应用增加，将教育知识信息和人工智能技术结合，可以极大的提高教学质量和效率。这是由于人工智能技术的核心是基于大量的知识数据库，而数据库中存储有大量的教育知识信息，老师在教育教学知识信息传授的过程中，人工智能技术可以快速的提取所需要的各个知识点，并进行优化组合，提高教育知识信息利用效
四、结语
综上，随着电子信息的逐步增加和人工智能技术进一步发展和成熟应用，人工智能技术将会在信息管理分析、研究、应用的各种场景中普及和应用，而且随着计算机网络技术的不断发展，运算能力的进一步增强，人工智能运用领域将会进一步的增加，这将极大的提高人民的生活工作质量，提高工作效率，降低决策风险。
从科幻电影中对于人工智能的无限遐想，到如今人工智能项目的陆续上马，已经过去了很长时间。不过作为一个基础学科，要想有真正意义上的人工智能产品落地，则需要更长的时间。
实际上，从2011年开始，微软、IBM、谷歌、Facebook和亚马逊等科技巨头们纷纷开始深度布局人工智能。然而，尽管近几年大家在深度学习算法、计算资源和大数据产业的成熟令人工智能技术实现了一些重要突破，但人工智能领域仍然没有一个成熟的消费级产品出现。尽管亚马逊的Echo和谷歌的Google Home受到了市场的欢迎和业内的好评，但真正体验过的人都知道，其人工智能水平依旧还有很大的提升空间。
BBC此前曾预测，到2020年，全球人工智能市场规模将达1 190亿元人民币，这一数字其实还不如2015年中国移动互联网的产业规模。不过，这并非是说人工智能前景黯淡，而是从侧面映证了这一特殊领域的发展进度不会太快―巨额投入之后短期内难有回报。或许也正是深谙此道，国内以BAT为代表的科技公司，在面对财务报表压力之时，选择了低调、保守地布局人工智能。
巨头选择保守布局
尽管人工智能还有很多难题待解，但是没人能否认其在未来巨大的发展潜力。在科技巨头眼中，甚至有“得人工智能者得天下”之势。如今，大家都在根据自己手上的资源优势调兵遣将，开始布局下一个最重要的战场。不过，对于目前绝大多数的科技巨头来说，为了让自己的人工智能研究能够更快“变现”，多会从自己现有的业务基础出发，并将研究的成果最先反映到自己现有的业务之上。
比如，对Facebook来说，人工智能研究自然是围绕社交进行。据此前曝光的消息称，Facebook正在开发代号为Moneypenny的人工智能助理项目，它将运行在Facebook目前的通讯工具Messenger内。Moneypenny具备自主学习功能，其大数据资源则来自于Facebook庞大的社交平台。除了可以提供类似微软Cortana这样的智能聊天功能之外，它还可以帮助用户向朋友送礼、进行线上购物和安排旅游行程等服务。不仅如此，Facebook还希望借助人工智能技术，挖掘用户的潜在需求和兴趣点，然后完成针对性的内容投放。
相对于Facebook，尽管国内社交领域的王者腾讯在人工智能方面的布局要低调很多，但是其野心却并不小―《微信》也加入到人工智能的争夺战当中。相信很多人对于《微信》此前封杀微软的人工智能产品小冰还记忆犹新，而前不久《微信》非常低调地和香港科技大学搞了一个“人工智能实验室”。据悉，《微信》的人工智能重点将放在交互的智能化和大数据挖掘两个方向上。一方面，可以通过人工智能技术改进《微信》产品本身的用户体验，另一个方面，也可以借此扩充《微信》的承载能力，使其成为一个更为强大的基础服务入口。
不只是社交霸主，所有的科技巨头都在扬长避短搞人工智能，而苹果的法宝仍是当家明星iPhone。苹果CEO库克在近期接受采访时表示，人工智能将让智能手机如虎添翼，而智能手机也将是人工智能最佳的载体，“在短期甚至中期内，没有任何产品能取代智能手机。”
人工智能的三道坎
人工智能的开发为何会如此漫长，以至于众多巨头发力也无法使其在短期内实现成为现实？很多厂商为何都选择保守的布局方式？除了前文提到的下游产业链进行人工智能改造时可能会遇到的问题之外，这个领域本身还面临三大问题。
首先是大数据。从某种意义上来说，人工智能在近一两年的走红，与大数据的发展和被重视程度不无关系。随着以智能手机为代表的科技产品开始深入到人们生活的方方面面，用户在线上的行为越来越多，由此形成了大量的用户数据。而人工智能正好可以利用这些数据，建立数学模型和完成用户画像，让程序来做一些过去只有人能够做的事情。
大数据这个门槛，导致了人工智能只能是巨头的游戏，跟创业者关系不大。因为，拥有海量用户行为数据的只有各大科技巨头。然而，即便是巨头也未必拥有足够的数据，它们往往只拥有一定维度的数据，还不足以还原用户生活的方方面面。同时，大家对于大数据的开发也还有待深入，相关的人才缺口也比较大，就更别说前文提到的开发前期势必会出现的“恶性循环”了。
困难还不只是大数据，要实现人工智能还需要对现实中的场景进行抓取和捕捉，并通过算法将真实场景进行数据化，使之能够对被机器识别，达到对现实的感知。而获得数据化的现实场景数据后，还需要对数量庞大的样本数据进行对比训练，以实现对真实场景的识别，即机器学习。这些工作需要得到计算能力、算法和大数据的支撑，而这三项技术本身也还在完善中，还有很多难关有待攻克。
其次是应用场景。目前的人工智能产品，以前文我们提到的智能音箱和面向儿童的服务型机器人为主。软件和硬件的双重缺失，让创业者难以构建起公众感兴趣的人工智能应用场景。一方面，这是因为当下的人工智能水平还达不到更多的应用场景要求，另一方面承载人工智能的硬件产品也还存在很大提升空间。
要制造承载人工智能技术的消费级硬件产品，需要合适的材料，以及更复杂和精细的传感器。无论是智能机器人，还是智能汽车，都是全身遍布传感器的产品。现阶段，这一条硬件产业链也还并不成熟，难以带来产品形态的剧变。而除了硬件，在软件和服务方面的超级应用也因为当下人工智能技术的限制而未能培育出超级应用。最被人熟知的微软人工智能产品小冰，如今也还没有进入有实际作用的阶段。
最后是社会接受度。自人工智能技术开始被谈论之日起，无论是业内还是社会上，对此都有两种截然不同的观点―人工智能是否会威胁到人类的安全。而这样的争论至今没有定论，反而因为每一次人工智能技术取得突破而愈演愈烈。
【关键词】人工智能 科学技术 智能网络
近些年来，随着科学技术的飞速发展，人工智能技术这种新兴的科技产物也正在逐渐走入到人们的生活之中。但是尽管科技的发展已经非常迅速了，人们对于人工智能技术的应用依然停留在十分浅显的层面上。本文中，笔者将对人工智能技术的优缺点和应用方向等方面进行浅要的分析与研究，希望能够对人工智能开发者和各行各业的研究者们对于人工智能的应用方向获得更多的灵感。
1 人工智能的概念和应用现状
现如今，人们的生活水平已经得到了非常大的提高，我国的工业水平，科技水平等等都在不断的提高。在这样的背景之下，人工智能技术也开始受到越来越多的人的重视。尽管人工智能技术现在发展的还不完善，但还是有很多先行者，再将人工智能技术付诸于应用化的方向上踏出了关键性的一步。
1.1 人工智能的概念
说起人工智能，很多人第一印象都是影视大片之中的智能机器人，什么终结者之类的往往能给人们留下很深的印象。其实人工智能本身也可以被称作机器智能，它是人们对于人工机器赋予的拟人形态的思维和运动方式。在某种意义上来说，所谓的人工智能，就是沿用人类的方法和技术手段，将人类原本的智慧和思维模式作为原型，最终实现机器的智能化发展。可以说，人工智能技术是人类科技发展的必然产物，也是未来科技发展的必经之路。在未来的发展道路上，人工智能技术必然成为一门起源于计算机技术，并最终超脱于计算机技术的高等学科。
1.2 人工智能技术的核心
笔者认为，人工智能技术的核心，实际上就是机器的自主学习与思考能力。在现在的网络技术之中，这种观念正在被逐渐的突出，并被更多的人注意到。譬如很多网络应用于服务之中，大家都能够感到越来越知心，互联网会根据使用者过去的行为以及正在进行的新的行为与事件，不断的更改现有的服务策略。使用者浏览网页的内容，浏览时长，下载内容等等数据，将成为这些软件自主学习的资料和教科书，被互联网自动进行收录与分析，并在今后的服务之中将这些分析结果付诸应用。这种感觉就好像互联网已经逐渐变成了一个真真正正能够自主思考的智能机器人，他知道你想找什么，知道你需要什么，而这正是人工智能技术的核心追求。
2 人工智能技术的应用方向
未来的人工智能技术必然有更加广阔的应用天地，就目前针对人工智能技术的应用来看，在很多领域，已经取得了颇为不俗的成绩。虽然受限于目前尚不成熟的人工智能技术，但是这些技术已经足够人们取长补短，在各自的学科和领域取得非凡的成绩了。
2.1 人工智能技术在智能建筑领域中的应用
人们正在尝试着通过人工智能的手段，构建智能化的建筑，不断的拓展建筑现有功能，以期为人们提供更好的服务。在现有的智能建筑中，专家系统技术已经越来越多的崭露头角。近些年，知识库专家系统凭借着它在人工智能领域无与伦比的优势，实现了非常大的发展，并且逐渐呈现出商品化趋势。这种专家系统实际上是将系统的运行和构造建立在控制对象与控制规律的基础上，以庞大的知识库体系作为支撑，最终形成完整的系统功能与构架。应用这种系统，就相当于在某个专业领域拥有了一名专家，可以从容的解决该专业领域内的相关问题。这种系统的存在，针对不同的专业领域，建立了详实完善的数据库，将多位专家的意见进行了有机的整合与分析，大大的提升了建筑智能化水平，实现了人们生活的智能化。
2.2 人工智能技术在电气工程自动化控制技术中的应用
以火力发电技术为例，人工智能技术起到了非常大的作用，不但能够被用来计算电力系统所需要的产品规格，提高工作效率，缩短设计周期。还能够用来进行火力发电各系统之间的有机监控，利用人工智能计算出火力发电中各个系统的运行功率，各系统所需的燃料，蒸汽系统的水温变化，还有发电成效等等，将所有涉及到的子系统有机的调控起来，从而保证整个发电厂的经济运行。
2.3 人工智能系统在机械设备的控制中的应用
现代化的生产方式正在逐渐朝向着高科技生产，高密度生产，高集成化生产的方向发展，工业核心已经逐渐从劳动力密集型产业发展为了技术密集型产业。越来越多的企业开始使用由计算机操控的各种机械装置，代替原本的人工控制，尽可能的将劳动人员从繁重重复的劳动之中解放出来。这其中人工智能技术功不可没，而这一点也是未来人工智能技术的重要发展方向之一，那就是让机器自己学会生产。
3 结束语
随着我国科技水平的不断提高，人工智能技术正在经历飞速发展的过程，并逐渐走向成熟，被广泛的应用于各种领域之中。在市场化的经济之中，人工智能技术必然会被更多的人认知与熟识，真正感受到人工智能带来的便利。我们有理由期待着人工智能真正成熟起来，并走入每一个人生活之中的那一天。
参考文献
[1]刘波.人工智能在电气工程自动化控制技术中的应用[J].山东工业技术，2014（11）.
[2]铁生.当机器学会了学习人类该怎么玩[J].计算机与网络，2014（16）.
作者简介
洪保（1983-），男，陕西省蓝田县人。硕士学位。现供职于凯里学院。
关键词：人工智能发展；识别率；人脸识别；遗传算法
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）24-0183-02
1 智能计算机的发展
1.1人工智能简述
人工智能[1]（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，属于为世界三大尖端技术空间技术、能源技术、人工智能其中之一，最近几十年来，人工智能的发展非常的迅速， 在很多的地方都得到了应用，尤其是在科学领域。
人工智能源自于对人的模仿，其最终目的是服务于人类，但是，就像世界上没有相同的两片叶子，也没有完全相同的两个人，也就像没有一家服务企业可以满足一个国家人的所有要求一样，人工智能产业中也会涌现许多实力强大的企业，一些企业也会在某个领域内形成自己的竞争优势，甚至会出现垄断型企业。人工智能产业在国内外都还是处于刚刚发展阶段，人工智能产业的竞争也会伴随不断增长变化的需求而演化，企业也会为了满足并提升社会大众越来的生活品质而不断进步，不断完善自身。
1.2人工智能研究的发展概况
未来，随着计算机和其他科学技术的不断进步，人工智能的发展也将要不断面对越来越多的艰难挑战。在我们的日常生活中，人们对人工智能技术的期望一直都拥有着很高的热情和期盼，但是，在客观事实上，人工智能技术进步不但要考虑软件、硬件技术的限制，也还要考虑人们对自身能力理解程度的制约，因此未来人工智能技术将在不断限制的过程中不断突破不断成长，从而保持着逐步的发展。比如人脸识别技术，当该技术以一次问世时，人们对人工智能充满了信心，但当大多数人亲自使用时，却发现它对人脸的识别率还是不够高；
近年来，人脸识别技术得益于机器学习与大数据，又有了非常令人欣喜的进步，拥有足够的多的人力模型数据，计算机对具体提供的数量足够多的人脸模型数据进行针对性训练，就可以达到一个极高的识别正确率。但是对一个具体的个例可以做到百分百识别，并不能就此完全肯定对人群大众使用就都能达到同样级别的水平，对于大量的人脸数据依然需要不断地整理系统的统计，所以，距离完美的识别率人类还有很长的路要走。不仅是人脸识别，OCR、语音识别、机器翻译等人工智能技术在现实的应用中都会面临准确率的标准。也希望无论是企业还是社会群体大众，用一份积极包容的心态，为人工智能产业的发展营造一个优良的可持续发展环境。
人工智能应用研究有许许多多的可行性。专家系统内部含有大量的某个领域的专家水平的知识与经验，经过运用人类的知识和解决问题的途径进行推理、汇总、判断、解决，来处理某个领域的疑难棘手问题。人工智能系统在很多领域的应用也都在促进着人工智能的理论和技术的不断发展。专家系统也是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一，涉及社会各个方面，各种专家系统已遍布各个专业领域，取得很大的成功。人工智能在计算机领域内，得到了原来越多的重视。并在机器人等中得到了很多的实际应用。
人工智能是研究人类智能活动的可循规律，创建具有一定人类智能的电子系统，它主要是通过让计算机去完成原本是需要人类智慧才能去解决的问题，换而言之，就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类智慧行为的基本理论、方法和技术。例如：繁重的科学工程和数学计算本来是要人脑来承担的，但是，现今，计算机不但能高效准确的完成这种计算，而且还能够比人脑做得更加的完美，因此，当今社会也不再把这种程度的计算看成是“需要人类智慧高强度才能完成的复杂任务”，由此可见，高强度复杂工作的定义随着人类社会时代的发展和科学技术的不断进步而不断变化，人工智能这门科学的具体目标也自然随着社会科学的变化而发展。它一方面不断地通过科学技术获得新的进展，另一方面又勇敢的转向更有意义、更加困难的目标。
2 人工智能的前沿
2.1智能信息检索技术
现今社会，智能信息检索技术的发展日新月异。而人工智能在信息检索技术中的应用，主要集中表现在网络信息的检索。网络信息检索，也即网络信息搜索，是指互联网用户在网络终端，通过特定的网络搜索工具或是通过浏览的方式，查找并获取信息的行为。运用人工智能技术，可以快速准确的在大数据的基础之上获得所需信息。
2.2遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程进行搜索找出最优解的方法。遗传算法是通过一类问题可能潜在的解集的其中一个集群开始的，而一个集群群则由经过基因编码的一定数目的个体组成。每个个体实际上是染色体带有本身特征的实体。比如，它决定了个体所要表现出的外部形状，如单眼皮，双眼皮的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。由此可见，从一开始通过表象得到实际的基因的编码程序为一种算法。我们通常将基因的编码工作简单化 ，如二进制编码，在第一代种群产生之后，遵循适者生存，按照自然法则优胜劣汰，选择最优的结果，并借助交叉和变异，得到一种新的集合。这种办法会得到一种比以前更加优秀，更加适者生存的种群。
3 结束语
人工智能对人类科学来说是一门极富挑战性的科研究，想要从事这项研究工作必须懂得计算机知识，心理学、统计学、哲学等等。人工智能是一种涵盖了非常广泛的知识的科学，它包含了很多不同的领域，如机器学习，计算机视觉、软件工程、操作系统等等，总而言之，人类科学对人工智能研究的一个主要目的是使机器通过一系列的操作能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。在不同的时代、不同的社会环境、不同的人对这种“复杂”程度的理解是不一样的，每个时代的科学发展也是不同的，希望在科学不断发展的今天，人工智能的发展也会带来许许多多的惊喜。
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