时间：2023-08-23 16:59:15
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篇人工智能教育的趋势，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。
一、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI），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，它试图了解智能的实质，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。养老服务业人工智能的应用主要体现在家居扫地机器人、语音沟通服务、家庭体检、药物使用建议、家居厨师、家居智能陪伴服务。
二、养老服务人才培养“人工智能化”
人工智能上升为国家高级战略后，国家发展服务性制造和生产性制造，同时尽可能的通过服务业的再造和完善，改进我国经济产业结构，发挥技术、人才、产业的对接联动效应。人、机器、智能机器将共生共存，成为养老服务工具的新常态。未来的养老服务人才不是笨干、累干、苦干，而是实干+巧干，实现脑力劳动的智能机械化，尽可能地减少人力的倦怠感，提高服务效率、质量和速度。智能化，体现在养老服务人才应具备传播人工智能基础知识，客观了解人工智能，有效实现人与机器、智能机器的有效配对组合应用，充分发挥智能机器的保健医生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡议自养老。
三、人工智能养老服务人才培养模式
（一）广播电视大学远程教育模式――音像媒体
配备养生、人工智能国内一流专家，发挥国家音像媒体的作用，将人工智能家居应用的途径、方式、手段通过网络微视频的形式进行普及。发挥社区教育指导中心、社区大学和社区教育学院、社区学校、社区学习站四级社区教育办学网络体系的作用，建立社会养老大学，使老年人自己会应用人工智能，减低对子女的时间依赖。
（二）公众号社会宣传普及模式――微媒体
国家、企业、社区应建立专题公众号进行微媒体培训。从国家层面，要建立人工智能养老服务应用技术发展历程方面的公众号；从企业层面，要建立人工智能机器人养老服务应用说明类的公众号；从社区层面，要基于一些鳏寡孤独建立社群委托服务型人工智能服务策略的公众号。
（三）职业技术学院培训模式――专题高端培训
目前，人工智能服务还不能完全普及，故而职业技术学院的后备人才首先要建立自我提升的潜意识，此外，职业技术学院自身要引进国内外的人工智能专家，进行家庭陪护、游戏娱乐、医疗、做饭、洗衣、洗漱、保健、锻炼等多重人工智能方面的高端培训。
（四）民政部门、老龄委联合推广模式――社会传媒
作为养老服务的主管部门，民政部门和老龄委要利用广播、电视、报纸、杂志等对人工智能的发展趋势、前景、作用、功能、效益、方式进行宣传。民政部门要侧重于养老服务的社区组织协调，老龄委要侧重于制度、规定、采购人工智能机器方面的政策优惠的制定。
（五）社会民间家政服务组织培养模式――养老院、福利院自组织模式
民间社会力量建立有养老院、福利院，这就对相关服务人员的素养提出了时代性的要求。其一，人的社会角色多，时间、精力、体力有限；其二，人工智能是趋势，必须适应并学会使用；其三，要加强前瞻性人才培养，解决劳动倦怠问题，即民间组织自己解决自己的问题，通过人工智能，减少雇员，降低劳动力雇佣成本。
四、人工智能养老服务人才培养对策
（一）广播电视大学养老服务人才培养对策
依托远程教育系统，发挥网络平台的作用，将人工智能的技能培训与社区教育、社会养老大学的建设并举；发挥广播电视大学的社会服务功能，与人工智能机器生产企业搭建战略伙伴关系；积极推进产培用一体化建设，形成网络平台特色模块；推出广播电视大学养老服务精品课教程，以优质教育品牌打开培训窗口。
（二）人工智能机器制造企业养老服务人才培养对策
基于居家养老的社会需求利益取向，把脉居家老人和其子女的时间要求，积极开发、完善人工智能机器的特殊功能，加大资金投入力度，特别加强对情感交互、图像识别、语音功能的完善；重点做好人工智能机器使用说明，要具有便捷实用性的操作指南，方便人们学习。
（三）职业技术学院养老服务人才培养对策
职业技术学院作为专职教育机构，首先，要提前与职业高中接轨，进行专职意向高中生的录取，为养老服务人才培养获取意向生。其次，要突出人才培养的实践应用性，购置高端智能机器，让学生能够迅速掌握技能，并且能够进行社会的二次培训，对购置的智能机器进行租赁和应用培训。
（四）民政部门、老龄委养老服务人才培养对策
民政部门和老龄委要培养高级管理人才，建立养老服务人才智库，积极推进国家、企业、社会的养老服务人才人工智能化联动培养；加大对家庭贫困并且有意向致力于养老服务的青年才俊的培养支持力度；对人工智能养老服务高端研发海归人才给予政策优待；建立城市养老服务专家群组，定期召开学术研讨会议，增进智慧交流。
（五）社区养老服务人才培养对策
社区要加强人工智能养老服务人才的典型宣传，利用宣传画的形式传播人工智能应用的优势；积极打造人工智能特色服务团队，开展社区公益性专题培训，并募集资金购置人工智能机器为特殊群体献爱心；努力构建人工智能养老社区，采用人工智能的形式鼓励老年人进行文体娱乐，增强体质。
总的来说，在计算机技术不断发展的现代社，人工智能技术的普及给养老服务带来了巨大的便捷。随之而来的人工智能化养老服务人才的培养成为了发挥人工智能养老服务效用的关键环节。要培养人工智能化养老服务人才，可以从远程教育、社会宣传普及、学院培训、政府推广等模式入手，实现人工智能化养老人才培养模式的多元化。同时，开展远程教育的过程中运用产品一体化模式，在满足老人需求的基础上提升人工智能设备的人性化操作，重点开展职业技术院校的人才培养方式，与民政部门开展紧密合作，积极培养人工智能化养老服务人才。社区方面强化人才的教育宣传工作，全力搭建人工智能养老社区。
关键词：新工科；人工智能导论；实践教学；校企合作；案例库
随着物联网、大数据、5G及人工智能等信息技术的发展，为了应对中国产业变革及新一轮的科技革命，适应“中国制造2025”国家战略需要及产业经济创新发展，同时将国际工程教育思想本土化，“新工科”应运而生[1]。信息技术发展催生出了人工智能相关的专业，国内高校纷纷设立了智能科学与技术专业。近年来，人工智能技术的发展引领着人类社会正逐渐走进智能社会，人工智能将深刻影响人类社会。随着人工智能的进一步发展，高等教育的价值也将进一步提高[2]。因此，各高校应尽快建立与新工科相一致的智能科学与技术专业，并深入研究我国人工智能的人才培养体系、课程设置、实验平台及成果转化等方法，改革传统人工智能的教育教学方法，形成有新工科特色的智能科学与技术专业工程教育方法。由于传统的专业是按学科划分的，因此，目前的智能科学与技术专业课程体系以理论为主，强调学科知识的系统性和完备性[3]。人工智能导论作为智能科学与技术专业的核心课程，同时也是人工智能“入门性”和“引导性”的课程。但是，目前人工智能导论的课程设置上主要存在课程内容陈旧、实践课程不足、教材理论过强、教学模式老旧及实践教学与企业需求不适应等问题。尤其是人工智能导论课程，缺乏实践教学将会降低学生学习人工智能的兴趣和积极性。因此，为了解决这些问题，并使高校跟上人工智能时代的脚步，抓住高等教育发展的新机遇，进行面向新工科的人工智能导论实践教学模式探索具有重要的现实意义。
1人工智能对新工科人才的新要求
1.1具备多学科交叉知识。人工智能导论是一个多个学科交叉而成的一门课程。人工智能导论主要包括知识系统、智能搜索技术、脑科学、机器学习、神经网络、支持向量机、专家系统、智能计算及分布式智能等内容[4]。因此，一个合格人工智能专业人才需要具备多学科知识。1.2具备多领域应用能力。人工智能导论的应用领域广泛，基本包含工业、农业及社会生活的各个行业（如工业生产、通信、医疗、金融、社会治安、交通领域及服务业等）[5]。人工智能导论课程要求学生在学好理论前提下也应该掌握各行业的相关知识，只有这样才能提高人工智能技术在各领域的应用。1.3具备人工智能创新创业精神。目前，创新驱动发展成为了我国现阶段发展的重要力量，人工智能成为经济发展的新引擎[5]。在大众创业、万众创新的号角下，人工智能技术作为创新创业过程中的一个大趋势。因此，当今新形势下培养具有创新创业精神的人工智能专业人才对我国经济发展及大学毕业生创新创业具有重要意义。1.4具备人工智能人文素养。人的内在品质就是人文素养，人文科学的知识水平和研究能力是人文素养的重要组成部分，人文素养是人文科学体现出来的以人为研究对象和中心的精神[6]。人工智能对人类社会带来的是便利还是带来灾难，关键是使用者的思想道德和人文素养。因此，培养具有人文精神的人工智能专业人才具有重要的意义。
2人工智能导论课程教学现状
目前，许多高校已经认识到传统的人工智能导论课程已经不能适应社会和学生发展的需要。尤其是地方普通高校在师资、科研及学科力量薄弱情况下进行人工智能导论的实践教学。目前人工智能导论的课程设置上主要存在的问题如下：⑴本科生课程内容陈旧。近年来，随着云计算、大数据、5G等信息技术的快速发展，也带动人工智能技术发展日新月异。对于高校来说，要紧跟人工智能技术前沿，传授学生的知识也要紧跟人工智能的发展。目前，虽然也出现了不少新的人工智能导论教材，但在课堂上能够教学的新内容仍然不多，教材内容仍然集中在传统的人工智能技术（如问题求解、知识表示、归结原理及经典推理等技术）上。⑵研究生课程内容重叠。研究生的人工智能导论课程应作为本科生课程的一个延续，但部分高校对研究生人工智能导论课程的教学重视不够。很多本科生已经学过的内容在研究生阶段又进行了重复。因此，在新工科背景下培养高层次的人工智能人才，就必须要在研究生阶段加强新工科人才实践能力的培养，选择合理的人工智能导论课程，改革研究生阶段人工智能导论的教学理念和教学模式。⑶实践课程不足。实践教学是提高人工智能新工科人才能力的重要路径。目前，大多数院校的人工智能导论课程理论与实践联系不够紧密，对学生实践能力的培养不够，只知道理论，而不进行实际的实践应用就不能成为合格的人工智能新工科人才。另外，大多数地方高校的人工智能实验室建设投入不足，实验条件差，验证性的实验较多，实验课时不足，学生对人工智能新技术的接触不够。⑷人工智能导论教材理论性过强。目前，现有的人工智能导论教材以理论为主，缺乏人工智能实践内容。在课程教学过程中学生经常会感觉索然无味，当实践课程开设不足时，这种情况会非常明显。学生会渐渐的对人工智能导论课程失去兴趣和热情，最终会导致课程的教学质量和效果下降，不能达到新工科人工智能专业人才培养的预期。⑸教学模式老旧。人工智能导论是多学科交叉的课程，课程内容理论性强、抽象、多知识点是新工科的特点。然而，大多数地方高校仍然采用过去的课堂教学模式（即“教师讲、学生听”的教学模式），这种单向灌输的教学方式以教师为主，学生的主动性不够，只是在被动接收知识。学校这种重视理论不重视实践的教学模式，在一定程度上影响了新工科人才的实践能力，从而导致教学内容与企业社会需求脱节。
3人工智能导论实践教学初探
3.1人工智能导论课程实践平台建设。为了提高学生对实践教学的兴趣，南阳师范学院计算机科学与技术学院在人工智能导论授课过程中广泛应用多种计算机实验教学平台，如采用开源的PaddlePaddle百度飞桨深度学习平台，希冀一体化人工智能实践教学平台及大数据综合实验平台。教师可以在实践教学过程中方便的使用这些平台进行授课，学生也可以在课堂中跟随老师完成相关实验，并能够在课下进行相关实验练习及提交作业。3.2人工智能导论课程实验内容优化。在人工智能导论实践教学过程中，以学生兴趣为导向，开展相关应用课程实验，南阳师范学院计算机科学与技术学院对人工智能导论实验课程内容进行优化。优化后的主要实验课程包括搜索优化算法实现、智能计算实现、贝叶斯分类实验、最近邻算法实验、机器学习实验及神经网络实验。最后，通过期末课程设计进一步提高学生解决实际问题及创新创业的能力。3.3人工智能导论实践教学模式改革。⑴校企合作为使人工智能导论实践教学不与企业脱节，校企合作是关键。应积极派遣教师进企业进修，了解企业需求，并提高教师的工程能力。从2018年以来，南阳师范学院计算机科学与技术学院每年暑假期间累积派遣教师58人/次前往百度、中兴、科大讯飞、神舟数码及江苏传智播客公司等进修培训。同时已经在固定时间邀请相关企业讲师到学校进行人工智能方面的项目教学。建立起了具有地方区域特色的师资队伍及校企协调的实践教学模式，从而避免人工智能导论课程实践与企业实际脱节。⑵“双导师”负责制人工智能导论实践课程实行“双导师”制，邀请企业中实践经验丰富的人才任教或任职，校企合作建立实践教师指导团队，改革教学策略及教学方法，以项目为牵引，将人工智能导论实践课程作为第二课堂学分。还要积极制定人工智能相关的科技作品竞赛的奖励机制，积极引导学生参加各种人工智能相关的比赛，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。⑶采用案例教学法以案例导入进行教学，提高学生兴趣。首先，从人工智能竞赛的部分赛事中、（如百度的人工智能大赛，“2020年全国人工智能大赛”，“2020中国高校计算机大赛人工智能创意赛”等）中选取贴近实际问题的案例作为人工智能导论实践课程的案例来源。然后，采用目前主流的人工智能开发软件进行算法代码的编写，引导学生采用Python语言调用第三方接口库进行算法的实现。最后，让学生使用主流的编程语言（如C++、Java等）开发完善算法或进行系统设计与实现。
4结束语
在新工科背景下，人工智能导论作为智能科学与技术专业的基础核心课程，人工智能人才培养应注重提高学生解决问题的能力。在这种背景下，笔者结合近年来了解到的企业需求和上课的实际，对人工智能导论实践教学模式进行初探，具体如下：①校企合作，构建人工智能实践平台；②建立案例库，优化实践的内容；③校企“双导师”制，采用案例教学，从而进一步提高学生在创新实践方面的能力。
参考文献:
[1]杨晴,王晓墨,成晓北等.新工科背景下的新能源科学与工程专业——哈佛大学工科教育在学科交叉方面的启示[J].高等工程教育研究,2019.S1:23-24，33
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[5]姚琳,石志国.人工智能课程体系与教学方法研究[J].中国大学教学,2019.10:19-22
人工智能专业要学哪些课程
数学基础课程：高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等。
算法基础课程：人工神经网络，支持向量机，遗传算法等，还有各个领域需要的算法，比如你要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM。
人工智能是一个综合学科，人工智能专业的主要领域是：机器学习、人工智能导论、图像识别、生物演化论、自然语言处理、语义网、博弈论等。
人工智能专业就业方向
1、机器人设计、制作相关方向
学习人形机器人相关技术和知识，可以成为当今和以后国家急需的机器人人才，系统了解机器人结构、应用和设计开发，培养科学的工科思维方式，激发兴趣、自由发挥创作、培养沟通、协调、专注能力。
2、基于AI相关知识和技能的各个工种方向
利用AI和机械臂的结合，可以培养动手、制造，维护和解决问题的能力。桌面机械臂的课程，是引向人工智能技工的就业方向;AI技工需要掌握轻工业设备的使用和维护。
3、编程相关的方向
通过学习机器人编程课程，你能领悟或培养出工程结构思维和编程思维，这也是AI时代里任何工作都需要具备的应用技能，部分优秀的学生还能晋级为国家都需要的人工智能高级编程人才。
4、新制造和新设计相关方向
3D打印是未来新制造的基石技术， 3D打印相关技术，将为你打开一扇通往新制造、新设计的就业大门。不管以后你是上班还是自主创业，3D打印技能和思维都能助你一臂之力。
第一：智能化是未来的重要趋势之一。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这个大背景下，智能化必然是发展趋势之一。人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用，然后陆续普及到其他行业。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
第二：产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展，产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业，人工智能作为重要的技术之一，必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。
关键词：人工智能；教学改革；教学方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。
1、教学现状与问题
作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。
2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略
课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。
2.1教学方法改进
教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。
2.2教学内容设置
世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。
关键词：人工智能；研究生教学；教学内容；启发式教学
作者简介：于化龙（1982-），男，黑龙江哈尔滨人，江苏科技大学计算机科学与工程学院，讲师。（江苏?镇江?212003）
基金项目：本文系江苏科技大学引进人才科研启动项目（35301002）的研究成果。
中图分类号：G643.2?????文献标识码：A?????文章编号：1007-0079（2012）28-0074-02
人工智能是研究理解和模拟人类智能及其规律的一门学科，中心任务是通过编程赋予计算机部分的“人类智能”，从而使其可替代人类完成某些烦琐而危险的工作。自1956年人工智能学科诞生以来，其研究成果已广泛应用于政治、经济、文化、教育等诸多领域，并对社会发展产生了巨大的影响，[1]因而人工智能逐渐发展成了高等院校信息类专业广泛开设的一门核心课程。作为一门课程，其具有如下一些特点：涉及知识面广、研究领域广泛、内容抽象、实践性强。[2]
目前，高校“人工智能”课程普遍分本科和研究生两个教学阶段讲授，前者注重学生对基本概念、基础知识的掌握，并使其能应用所学知识进行简单的开发实践，而后者更加注重学生自主学习能力、创新能力以及科研能力的培养，因而二者的教学与培养目标是不同的。[3]本文针对“人工智能”课程自身特点和研究生培养目标，并结合笔者多年来的教学经验，分别从课程内容设定、教材选择、教学方法、考核方式等多个方面对该课程的教学改革进行了探索与研究。
一、“人工智能”课程教学内容的设计
“人工智能”课程的突出特点是研究领域过于广泛，而学时数却较短（据笔者了解，各高校相关研究生专业开设该课程的时数为32～48学时不等），因而在讲授该课程时，追求授课内容“大而全”是不切实际的，有必要精选教学内容，使学生在有限的时间内学到最有用的知识。
鉴于大部分学生在本科阶段已简单学习过该课程，因此可适当减少基本概念和基础知识的授课时数，如知识表示、知识推理及搜索技术等，这部分知识点只需安排共6～8学时即可。而对于一些相对陈旧的知识，如专家系统（该技术兴起于20世纪八九十年代，目前相关研究已很少见），可在对其他知识进行讲授时，做简单介绍，没有必要占用独立的授课时数。课程的重点应放在新兴且实用的人工智能技术上，如计算智能、机器学习、模式识别、数据挖掘、多Agent系统以及自然语言处理等方面。上述知识的特点在于内容更新快且抽象，与实际应用联系紧密，极有可能成为学生在未来整个研究生阶段的研究方向，因此有必要在这些知识点上投入更多的精力，有助于学生了解并掌握学术的主流发展趋势，从而能够更好地培养自身的科学素养和创新能力。
当然，授课教师在实际授课过程中也应根据学科的研究进展，学生的基础﹑研究方向与兴趣等特点随时对教学内容作出调整，真正做到理论联系实际、与时俱进。
二、精选“人工智能”课程教材
在教材选择上，笔者分析比较了目前已公开出版的数十本人工智能教材，并结合我校研究生的特点，选定了由清华大学出版社出版﹑蔡自兴和徐光祐编著的《人工智能及其应用》（第4版）作为教材，该教材在前一版的基础上做出了较大的改进与扩展，增加了本体论、蚁群算法、粒子群算法、强化学习、词法分析以及路径规划等很多新内容，具有知识覆盖面广、讲解深入浅出，实用性、可读性强等诸多优点。同时，该教材也是普通高校“十一五”国家级规划教材，辅有国家级精品课程建设网站，是一部经典的人工智能教材。
与此同时，笔者还为学生推荐了多本经典的参考书，如清华大学出版社由拉塞尔等编著的《人工智能——?一种现代方法》（第3版）、科学出版社由史忠植编著的《高级人工智能》等，并围绕各研究专题精心挑选了数篇经典和最新的文献，力求反映各相关领域的国内外研究现状﹑发展趋势以及存在的问题等，以供学生参考。
三﹑教学方法的改革
相比于本科生，研究生通常具有更强的理论基础、接受能力和求知欲，因而在教学过程中应避免传统“填鸭式”的教学方法，要充分突出学生的主体地位，注重培养学生的学习兴趣以及自主学习的能力。为此，笔者结合该课程的特点，对教学方法进行了如下探索。
1.多样化的教学手段
“人工智能”课程的突出特点是涉及知识面广、理论性与应用性强、内容抽象且学时数短，因此有必要充分发挥现代教学手段的作用，提高教学效率。为此，笔者精心设计了整套多媒体教学课件，将较难的知识点以动画的形式呈现给学生，如基于问题归约法的汉诺塔问题求解过程、基于蚁群算法的旅行商问题求解过程等，均可以这种形式呈现。课堂教学中以课件为主，辅以少量的板书，充分利用了多媒体信息量大、直观性强的优点，改善了教学效果。除此以外，笔者也搜集了大量的视频资料，如行人检测与计数视频、机器人地震现场搜救视频等，当讲解相关专题时，作为应用实例为学生播放，充分吸引了学生的注意力，提升了他们的学习兴趣。
2.启发式的课堂教学
关键字：人工智能；案例教学；学科分支；双语教学
中图分类号：G642 文献标识码：B
1 引言
人工智能是计算机科学的一个重要分支，是当前科学技术发展中的一门前沿科学，它的出现及所取得的成就引起了人们的高度重视，被认为是计算机发展的一个根本目标。
人工智能课程作为计算机科学与技术专业课程体系中的核心课程之一，其地位正在随着该技术的不断发展和广泛应用而得到迅速提高。目前，国内外重点大学都非常重视该门课程的教学和研究，许多重点大学都有自己独立的人工智能研究所。
本文通过多年的人工智能教学实践，对人工智能教学的方法进行了初步的实践和探索。中央民族大学在人工智能课程建设和教学过程中，针对计算机学科的发展趋势，提出摈弃传统讲、学、考模式，注重学生能力培养的措施。在教学和实践过程中，不断进行探索，既从计算机学科本科的教学理念出发，从人工智能这门学科特点出发，以计算机学科分支的角度认知人工智能，组织教材的知识架构并进行教学。用计算机学科的观点分析人工智能的基本原理与方法时，重点强调的是这些基本原理与方法与其他的计算机分支的共同点和不同点。共同点是强调计算机学科的本质，不同点是强调人工智能的本质。本文就针对我校人工智能课程教学的一些基本问题加以初步总结。
2 从计算机学科分支的角度认知人工智能
人工智能属于计算机科学分支的学科，同时又是一门涉及控制论、信息论、语言学、神经生理学、数学、哲学等多学科交叉的课程。我国高等院校计算机学科的本科教学所设置的人工智能课程一般只有40课时左右，以什么角度组织教材内容，提高教学效果，才能使学生较容易地理解和掌握人工智能的原理与技术，是我们值得探索的问题。
人工智能处理的对象是知识，知识处理则需采用知识表示。因此，若以计算机分支的角度也就是用计算机学科的观点看待人工智能，人工智能课程的教学内容应以知识为主线，以知识表示和搜索为基石进行组织。反映到实际教学中，就是人工智能的各个分支的介绍，这包括知识库系统、自然语言理解、规划、机器人等。总之，教学内容可分成两个部分，第一部分是基础理论和基本方法，包括：逻辑表示与归结推理方法、搜索原理，知识表示(包括产生式系统、语义网络、框架)、推理(包括不确定性推理、非单调推理)、机器学习。第二部分是实用技术，包括知识库系统、高级搜索、自然语言理解。
3 优化和更新教学内容、加强双语教学
人工智能作为一门新学科，在1988年前，国内外均未见有教学大纲和教材，开设本课程面临的首要问题就是确定教学内容，包括人工智能的知识表示和推理以及人工智能的应用两个部分。前者是人工智能的重要基础，后者讨论几种人工智能应用系统，包括专家系统、机器学习、自动规划和机器视觉等系统。这些内容只是给出了人工智能课程的初步框架。
随着人工智能研究的进一步深入， 到20世纪90年代中期，人工智能也从符号(逻辑)主义一枝独秀发展到符号主义、连接主义和行为主义多家争鸣的新局面， 模糊计算和神经计算作为新内容列入到人工智能课程，充实了人工智能课程的内容。进入21世纪以来，人工智能学科又有了新的发展。为了及时反映人工智能研究和学科的最新进展，我们及时对教学内容进一步优化和更新：把人工智能分为基础部分和扩展应用部分。
在教学和实践过程中，考虑到本课程的多学科交叉性以及相关信息学科的快速发展， 在目前高校提倡双语教学的环境下，将《人工智能》教材逐步改为全英语教材，这样可以更快地掌握学科的发展动态， 掌握最先进的技术， 与国际发展趋势接轨。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美国Stanford大学计算机系本科教材，该教材体系比较符合学生的认知规律，便于学生接受、理解、掌握和巩固所学知识；同时这本书内容丰富、取材新颖，适合作为该课程的英文教材。
4 注重案例教学、改革教学方法
案例教学首创于哈佛大学商学院，在经贸、管理、法学等学科领域的相关专业得到应用并取得显著绩效，然而目前工科专业还较少运用案例教学方法。人工智能的每一部分内容均包含大量概念，内容抽象，算法复杂，学生往往被动“听讲”；并且涉及很多的数理逻辑知识，有些显得难以理解，并且往往让学生感到比较枯燥，学生的学习兴趣就渐渐淡薄，难以获得预期的教学效果。鉴于这一现实问题，我们将案例教学方法引入到该课程的教学之中。
例如在逻辑推理技术和搜索技术这两方面的教学过程中，我们使用参考教材《人工智能：一种现代方法》，并利用其中基于JAVA的教学开发工具包AIMA进行案例设计和实验教学，在教学过程中结合AIMA中的案例来讲解，使比较枯燥的知识以有效、实用和具体的形式表现出来，做到理论与实践相结合。在讲解搜索技术时，以“八皇后”问题为案例，结合AIMA中的设计实现，以讲解和讨论相结合的方式，学习盲目搜索、启发式搜索等算法，使学生不仅能理解状态空间的产生方法，而且能设计算法、实现算法，提高了学生的学习兴趣和实践能力。在学习神经网络、模糊逻辑、进化计算等方面的内容时，我们主要借助于Matlab提供的相关工具箱。
5 加强教学队伍建设、改革考核方法
建立一支爱岗敬业、富有战斗力的教学队伍是出色完成教学任务和提高课程教学质量的根本保证。教学人才资源是教学的第一资源。在学校有关部门的领导和学院的支持下，我们组成一支知识结构和年龄比较合理的教师队伍。
在教师队伍的建设过程中，积极引导鼓励教师对考试方法的改革。一方面这样可以打破以往应试教育的弊病；另一方面，也可以使学生从繁重的死记硬背中解脱出来。结合这门课的特点，我们加强平时思维能力的考核，注重学生实验能力和动手能力的培养，在学习中大量采用写读书报告的形式。在此基础上加大平时成绩的比例，使得平时成绩占到总成绩的40％左右，杜绝依靠一次考试决定成绩的状况。这样，既迫使学生重视平时的学习思考，也减轻有些学生想通过考试作弊完成学习任务的侥幸心理。
关键词:计算机网络;人工智能技术;应用分析
随着科学技术水平的不断提升，人工智能技术的应用范围也在不断的扩大，且取得的应用成效也是十分显著，尤其是在计算机网络技术中的应用，不仅改变了人们的生活方式，为其日常生产生活提供了十分便利的条件，而且也推动了各行各业的迅速发展，使其整体工作效率和工作质量较以往有着质的飞跃，因此，对计算机网络技术中人工智能技术的合理应用进行深入的研究，很有必要。
1计算机网络中人工智能技术的应用优势
1．1实用性优势
随着计算机网络技术的全面普及，人们对其实用性也会提出较高的要求，这种情况下，就需要人工智能技术的有效加入，才能满足人们这种高要求。因为人工智能技术是一种能够模仿人类思维与行为，代替人工来完成一些难度较大、复杂繁琐工作的综合应用技术，其具有较强的学习能力，在计算机网络中，人工智能技术可以促进计算机系统完成一些高难度数据推理核算工作，进而帮助人们更快的提高工作效率，使其能够节省大量的网络查找时间，提高生活质量。由此可见，在计算机网络技术中，人工智能的开发与应用，具有十分突出的实用性优势。
1．2网络管理优势
现如今，计算机网络技术已成为人们日常生活中不可缺少的一部分，随着其应用范围的不断扩大，对其网络安全性也会提出较高的要求，而要想实现这一目标，就需要人工智能技术的大力支持，这样才能更好的提升计算机网络技术的实用性，使其能够协助人们处理一些高难度、较大复杂性的问题。同时，也能够实现对计算机网络的智能管理，使大数据的存储更为安全、更为可靠，进而为人们更好的进行信息交流创造良好的网络环境。因此，对于计算机网络技术而言，人工智能的开发与应用，具有十分突出的网络管理优势。
2计算机网络中人工智能技术的具体应用方案
2．1在网络安全管理方面的应用
尽管计算机网络技术已经覆盖到人们日常生产生活的方方面面，但是却因为以往计算机网络安全管理系统的不完善，而出现很多不良的用户体验。基于此，为了确保网络运行环境的有序性和安全性，就要运用人工智能技术来对现有的网络环境进行全面的净化，并对已经存在的网络安全问题进行有效处理。通过人工智能技术的介入，当前计算机网络中的防火墙系统已逐步实现了智能化管理，其可以运用较强的记忆功能、统计功能以及概率方法等，对海量运行数据进行快速的处理和分析，以便能够在第一时间发现病毒捆绑的问题或恶意网站的存在，并及时对这些现象进行过滤处理，进而全方位保证数据信息的存储安全，为用户营造更加安全、可靠的网络环境。
2．2在网络信息管理方面的应用
随着计算机网络用户的不断增多，人工智能技术的网络服务能力也在与日提升，尤其在信息搜索方面。因为以往人们在利用计算机搜索网络信息时，常常需要浪费大量的时间才能获取到。但在人工智能技术的介入后，这一问题就得到了彻底的解决，计算机网络技术不仅为人们提供了多元化、智能化的信息搜索方式，而且还能通过关键词的输入来对网络信息进行精准定位，进而根据用户的个人喜好、搜索习惯等优先推送一些符合用户心理需求的网络信息，这样既节省了网络搜索时间，提高了信息搜索的精度，同时，也对计算机网络技术的不断发展起到了较大的促进作用。
2．3在打击犯罪方面的应用
目前，网络犯罪己成为最为常见的犯罪类型之一。基于此，提高计算机网络的防护性能，严厉打击网络犯罪就成为有关部门势在必行的工作趋势。而要想高效完成这项任务，就需要利用人工智能技术来提升计算机网络的安全性和稳定性，不仅要构建智能化的网络安全管理系统，而且还要增强计算机数据信息自动化采集功能，使其在数据采集过程中，能够有效识别安全数据和系统漏洞，这样才能从根本上保护用户信息安全，预防网络犯罪的发生几率，进而最大化突显计算机网络安全运营中心的运营效率和网络管理水平。
2．4在科技教学方面的应用
现如今，随着教育改革的不断深入和落实，计算机网络技术与教育教学的有机结合已成为各类各级院校必须重视的工作内容之一，而为了最大化确保科技教学质量，就要积极采用人工智能技术来提高教师的教学水平和教学质量。在实际运用时，不仅要利用该技术为学生构建智能化的学习平台，让学生能够借助网络学习资源形成自主学习的意识和积极性，提高其综合学习能力。而且还要通过人工智能技术的优势来提升教师的职业素养和专业知识，让其在实际教学过程中，能够推陈出新，采取现代化的教学理念和教学方法，这样才能更好的提高教学质量，满足学生的求知欲望。
【关键词】人工智能计算机网络技术
一、关于人工智能
1．人工智能的发展
人工智能技术的发展起始于1956年，一直发展至今，经历了三个重要阶段，在第一阶段中，人类实现了让机器人代替人完成计算工作，运用计算机编程，实现了智能的逻辑问题处理工作。第二阶段是人工智能运用到交流系统中，通过计算机将外界的事物变化以及分析外界不可确定因素，传输到逻辑思维分析系统，从而与外界实现交流。第三阶段就是利用人工智能系统强大的处理能力，在很多复杂项目当中进行应用。
2．人工智能的含义
人工智能也可以被称之为机器智能，它是通过计算机网络的模拟技术，赋予机器设备人类的思维方式和语言行为，目的是为了代替人类完成一些难度较大的工作，有助于节省时间和人力资源，提高工作质量和效率。由于人工智能技术的应用非常广范，无论是计算机编程设计，还是智能化程序研究，都可以看到人工智能的参与痕迹，这样的发展不仅能为相关行业创造巨大的经济效益，还会推动产业结构的进一步改变。
3．人工智能的优势
从目前人工智能的应用来看，人工智能具有强大的学习能力不仅能顺利模拟人类的语言行为，完成既定的工作任务，还能够准确筛选和处理复杂的信息数据，尽可能的减少资源损耗，提高网络的运行速度。除此之外，人工智能还具有较强的协作能力，在计算机网络管理方面，人工智能技术与计算机网络技术的联合运用，方便协调网络的管理工作，提高管理效率，减少弊端。
二、人工智能在计算机网络技术应用中存在的问题
1．网络安全问题对人们的正常生活造成威胁
随着互联网的快速发展，越来越多的信息被投放在互联网上，人们随时可以拿出智能手机、平板电脑等终端设备搜索和下载自己所需要的网络信息。但是，这是一个“信息爆炸”的时代，普通的防火墙工作效率较低，数据处理不及时，一些被植入了骚扰病毒和木马程序的页面经过伪装，在用户搜索时自动弹出，不但会造成一定的使用困扰，而且容易引发计算机故障，泄露用户信息，难以保障人们的正常生活和信息安全。
2．良莠不齐的海量信息难以保障信息有效
信息技术普及以后，互联网就像一个蕴含着巨大能源的宝藏，在互联网上，用户都能够轻松获取到海量的信息资源。由于不加甄别和筛选，在这些信息当中，还包含着大量的垃圾信息和广告推送，真正有用的信息却是少之又少。网络信息质量的参差不齐，对信息的有效搜索和利用带来了诸多困难。
3．为不法分子提供了作案工具
近几年来，人工智能的普及范围越加广泛，网络购物、无纸化办公的出现为人们的便利生活创造出了新的可能。与此同时，网络也成为了一些不法分子实施诈骗、勒索的作案工具。在虚拟的网络世界，各类网络攻击和网络犯罪现象层出不穷，难以遏制。犯罪分子通过计算机网络的强大功能，破坏了网络安全，利用网络的缺陷和漏洞，轻松盗取了用户的详细信息，然后对网络系统、数据资料等进行篡改，实施网络犯罪。网上犯罪的作案时间短，手段隐蔽，不会在第一时间被受害者和网警发现，再加上互联网具有无国界性，难以追踪网络犯罪组织的真实IP，给案件侦破和审理带来了极大的困难。
三、人工智能在计算机网络技术中的应用
由于人们对于计算机网络的要求越来越高，为了更好地提升技术水平，安全、高校的人工智能技术必将被应用于人类生活和生产的各个领域。
1．人工智能在网络安全方面的应用
在过去的计算机网络管理工作中，确实存在着很多不稳定的因素，这些因素扰乱了网络环境的运行秩序，造成了一些不良的用户体验。但是，人工智能技术的应用，能够净化网络环境，轻松解决网络安全问题。在过去，由于数据计算量较大，网络中的防火墙工作效率比较低下，很容易被一些“化过妆”的页面蒙蔽，造成用户信息泄露、盗用等问题。但是，由于人工智能技术的介入，现在的智能防火墙系统可以通过记忆、统计，或者概率的方法，对大量的运行数据加以处理和分析，能够快速判断出某一页面是否存在病毒捆绑的问题。智能化识别恶意网站，将这些页面进行过滤，防止造成用户信息泄露，全面提升计算机安全运行的程度。
2．人工智能在信息管理方面的应用
针对人类生活的不同需求，人工智能技术提供了越来越多的智能化、多元化的计算机网络服务，如在互联网信息搜索方面。过去的信息搜索就如大浪淘沙，虽然整体来看搜索到了很多的信息资源，但是真正能用的信息却是凤毛麟角。在人工智能技术应用以后，不但改变了以往的信息搜索方式，还能通过关键词的查询，实现信息的精准定位。除此以外，还可以根据用户的个人喜好、生活习惯等个性因素，优先推送一些用户可能感兴趣的信息。在信息管理方面做出这样的改变，不仅提高了信息搜索的准确率，节省了搜索时间，同时还有效提升计算机网络的工作效率和质量。
3．人工智能在打击犯罪方面的应用
随着科学技术的不断发展，网络犯罪的大量出现已经成为了不可逆转的趋势。据相关数据显示，目前，网络犯罪已经成为了我国最多的犯罪类型。保护用户的网络信息安全，提高计算机网络的防护性能，有效打击犯罪已经是势在必行。人工智能技术在计算机网络中的应用，有助于构建智能化管理系统，在数据信息自动化采集的过程中，及时发现和处理计算机网络中的系统漏洞和不安全因素，预防数据资料被恶意篡改，有效提升安全运营中心的运营效率和网络的管理水平，为打击网络犯罪做出了巨大贡献。
1.1确保网络系统的稳定运行
在网络技术的管理中，有关工作者务必检测与控制一系列不同的网络资源，这样才能够保障网络运行的稳定。在此过程中，应有效把握系统资源的状况，并且进行合理分析，如果存在异常，需要异常关注，强化状态监控。通常而言，网络系统的运行状态都是高速化的，这就要求综合把握网络系统每时每刻的情况，人工智能可以有效地确保网络系统的稳定运行。
1.2具备非常强的协作能力
当今，计算机网络的规模日益庞大，系统结构日益复杂化。因此，单一管理网络系统越来越暴露出缺陷，这不利于计算机网络技术的进步，应用人工智能技术能够层次化地管理网络，确保计算机网络运行的稳定性.
1.3具备高效的非线性处理能力
以之前的网络控制理论作为视角而言，难以高效地管理计算机网络安全，这是因为网络系统具备复杂的拓扑结构，较难估计用户的操作行为，进而难以保障网络管理中的高度线性管控。人工智能具备非常强的模拟以及学习技能，因而能够有效地解决非线性问题。
2人工智能在计算机网络技术中的具体应用
人工智能在计算机网络技术中的应用，需要技术工作者在把握人工智能发展现状基础之上，坚持实用性与科学性的原则，基于多个维度出发，根据计算机网络技术的发展趋势和方向，促进高效、科学地应用人工智能技术。
2.1人工智能在计算机网络安全监控中的应用
在控制环节中应用人工智能技术，有效地实现了当前时期管理计算机网络工作的需要，在管理工作中应用控制技术的流程是系统化的。具体而言，应用人工智能控制技术先应采集和处理数据信息，在此过程中，以特定的形式储存有关的数据，方便之后提取与应用。为了便于应用信息和管理工作者实施人工操作，要求设置控制界面，以使良好的人机交互界面形式形成。并且，为了有效地处理突发的计算机网络管理现象，在人工智能控制组成部分中，应优化报警和监控部分，以实时监控计算机网络的一系列运行环节，保障如果存在运行缺陷，人工智能控制技术可以迅速和及时地进行识别，保障监控有效性。针对管理时存在的报警情况，能够以图像、电话、语音信息输出报警信息，通过各种各样的报警方式，提高了报警工作的有效性，管理工作者能够结合报警信息，实时解决一系列突发现象，以使技术损失减小。还能够应用人工智能控制技术设定权限，各种管理工作者因为工作岗位职责或管理工作水平存在不同之处，所以在设置管理权限的基础上可以有效防范管理工作者管理失误形成的风险。并且，也方便管理计算机网络管理工作者自身，以贯彻实施管理职责。
2.2人工智能在计算机网络数据处理中的应用
应用人工智能技术可以显著提高计算机网络处理数据的能力，人工智能技术能够进行计算机科学预测和动态模拟，进而以技术上支持开展一系列网络管理事宜，特别是针对预设性管理事宜，方便管理者进行管理活动，降低了额外投入的管理成本，奠定了之后处理数据和其它有关管理工作的良好基础。为了更好地在计算机网络数据处理中发挥人工智能技术的优势作用，工作者应立足于实际现状，切入人工神经网络，结合建构的人工神经网络机制，有效预测和处理一系列的网络信息。具体而言，人工神经网络可以结合实际运行的计算机网络状况，迅速取得网络运行的重点参数，且对比网络标准跟取得的参数，再输出对比结果，从而直观呈现计算机网络。通过神经元件的阈值和连接权衔接输出值、输入值，以使最理想的拟合函数形成，基于人工神经网络框架体系下，可以高效处理计算机网络运行中的一系列中心数据，特别是在阅读计算机网络中一系列技术参数和设备运行状况的基础上，确保人工智能技术可以迅速地预测管理过程中存在的缺陷，且高效设置应对缺陷的方案，此操作因为要求运算很多数据，为此，应前移数据信息处理工作，以建构计算机网络预测网络和动态模拟网络。
2.3人工智能在计算机网络模型中的应用
纵观实际运行的计算机网络状况而言，遗传算法相比较于其它算法，其也属于一种计算机网络数值模型，具备的优势是处理信息高效、模型简单等，并且属于一种人工智能被应用于计算机网络模型当中，从某种意义上来讲，遗传算法使智能化的模型实现。针对一些潜在的问题，遗传算法可以迅速地实施综合梳理和评估，提高了处理数据的有效性。在实际建构模型时，技术工作者应先调整编码环节，在优化编码的基础上，从技术上支持实现遗传算法，基于该思维模型的引导之下，工作者务必有效设置数学模型，以体现编码的价值。具体而言，在设置数学函数模型时，应兼顾计算机网络的评估适应性和初始状况，在处理以上两种数据信息的前提条件下，尽可能更科学地提升遗传算法评估计算的准确性。兼顾到遗传算法的技术特点，在管理计算机网络的情况下，能够耦合处理地理信息系统和遗传算法，结合地理信息系统的空间属性，实现遗传算法处理空间数据效果的持续提高，很好地发挥储存数据、分析数据、管理数据环节上遗传算法的价值，从而建构高效化的数据处理体系，真正使当前时期发展计算机网络的需要实现，将尤为高效、便捷的用户体验提供给用户。并且，切入遗传算法，可以实时监管计算机网络的工作状态，对于网络的运行而言，倘若存在有关的问题，工作者可以结合遗传算法迅速获得反映，从而奠定检修和排除故障的良好基础，以及实现计算机网络故障出现概率的显著减小，保障网络更加稳定地运行。
2.4人工智能在教育领域中的应用
在当今改革教学的进程中，课堂教学中业已日益普遍地应用先进的互联网技术。教育教学中应用人工智能技术，可以很好地激发学生的学习兴趣以及学习积极主动性，因而可以实现教学效率和质量的提升。结合当前时期的应用现状而言，人工智能的应用重点表现为早教方面，尤其是出现的AI智能机器人，推动早教向一种全新的教学视角转变，使教学并非仅仅限制在教材文本上。除此之外，互联网与人工智能的统一，还可以实时处理课堂教学中的一些问题，针对难以解答的问题，能够迅速、准确地搜索，从而实现更加理想的教学效果。
2.5人工智能在大众生活中的应用
基于社会经济的进步，人工智能技术业已逐步应用于人们平时的生活过程中，像是智能家居的出现大大方便了人们的生活，实现了人们高层次的生活需求。像是当今经常见到的窗帘智能控制、灯光智能控制，以及存在的智能家居远程控制系统等，都很好地呈现了人工智能的优势作用和极大的便捷性。因此，在人工智能将来的发展中，大众的生活中必将普遍地应用人工智能技术，从而将尤为优质的生活服务保障提供给人们。
一、教学目标
知识与技能：
①了解智能信息处理的工作过程。
②了解智能信息处理的工作原理。
③感受智能信息处理的应用价值。
过程与方法：
①掌握几种智能信息处理工具的使用方法。
②掌握分析问题、呈现观点和交流思想的方法。
情感态度与价值观：
①在实践活动中领略智能信息处理的神奇魅力，形成对人工智能这一前沿技术的探索愿望。
②在应用智能信息处理工具的过程中体验人工智能这一前沿技术的实际应用价值。
③认识到人工智能是一门综合学科，像所有的新生事物一样，需要更多人为之投入与付出，明白自己作为一名学生下一步努力的方向是什么。
二、内容分析
1、本课内容选自上海科技教育出版社《信息技术基础》必修第三章信息加工与表达，随着信息技术的不断发展，人类自然会涉及到智能信息处理这一前沿技术，它是人工智能在日常应用中的体现。现在的高中生有必要也有兴趣追求和学习这一前沿技术。本节课的内容只是要求学生在使用智能信息处理工具（借助软件来模拟相关的工具）的过程中，初步体验智能信息处理的过程，并对其形成一个感性的认识。
2、本节的作用和地位：
沿着技术发展趋势，信息技术自然会涉及到信息智能处理，这是前沿技术在日常应用中的体现。高中学生有必要也有兴趣追求和学习前沿技术。本节内容只是要求学生在使用信息智能处理信息的过程中，对信息智能处理工具进行初步体验，并形成感性认识。
三、重点与难点
教学重点：通过实践操作,让学生在活动中体验智能信息处理工具的工作过程、工作原理和实际应用价值，感受智能信息处理技术对日常生活的深刻影响。
教学难点：在活动中增强学生的问题意识，让他们在实践中掌握分析问题、解决问题、讨论交流和呈现观点的方法。
四、学情分析
作为高中生，好奇和强烈的求知欲对学习本课来说是很好的前提。同时通过前面阶段的信息技术课的学习，他们已初步掌握了一定的操作技能，具备根据任务需求，操作工具软件来处理信息的能力。
本节教学主题是用部分智能工具处理信息，目标是体验其工作过程，了解其实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观。学生对生活中智能信息处理的工具和环境接触很少，所以教学内容不易过深，过多，重在体验，感悟、兴趣激发。
五、教学过程
一、导入新课：
播放歌曲中关于机器人的视频报道和科讯嘉联的机器人客服服务，给学生以未来人工智能的引领。
视频播放完毕后，教师通过询问学生该视频的主要内容，让学生了解今天最新的信息智能处理的成果，以激发学生对人工智能的兴趣，引入本课课题：
二、自学教材（P72-73）
（1）给3—5分钟时间让学生自主学习教材上关于智能信息处理的知识内容，让学生带着问题去学习。
1、什么是人工智能
2、人工智能的主要研究领域有哪些？
3、你用过（或了解）哪些智能信息处理？
（2）通过问答的方式，让学生说出上述问题的答案
1、人工智能：人工智能是相对人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
2、人工智能的主要研究领域：问题求解、自然语言处理、模式识别、智能数据库、智能机器人、博弈、自动程序设计、自动定理证明、智能等。
3、常见的智能信息处理
模式识别：
语音输入、OCR光学字符识别、手写输入、指纹识别、脸部识别等；
机器翻译：金山快译、翻译网站等。
三、探究交流
（1）教师播放视频
（2）学生以“我看人机大战”为主题进行小组交流和讨论，并通过网络查找相关信息和观点，阐述“能不能让计算机完全代替人来处理信息？”。通过讨论，了解人工智能的实际应用价值，客观认识人工智能技术对社会的影响，培养正确的科学技术应用观，让学生在智能处理工具的使用过程中感受其趣味性和喜悦。学生讨论后发言并总结。
播放无人驾驶相关视频，感受汽车技术中的人工智能。
四、拓展体验
（1）利用“金山快译”软件和手机端的“谷歌翻译”，翻译文章和通过“谷歌翻译”实现即时翻译的效果；
（2）学生获取有关“虚拟现实”的概念及应用，教师通过播放有关“虚拟现实”的视频，让学生更近距离的了解“虚拟现实”在“现实”中的应用。
1、虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统它利用计算机生成一种模拟环境是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。
2、虚拟现实技术在医学、军事航天（模拟驾驶、训练）、室内设计（演示）、影视、生物工程
等方面有着广泛的运用。
五、学生活动
学生完成本节课内容有关的练习题；
六、课堂小结
人工智能：人工智能是相对人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿、延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
人工智能的主要研究领域：问题求解、自然语言处理、模式识别、智能数据库、智能机器人、博弈、自动程序设计、自动定理证明、智能等。
关键词：人工智能；数据挖掘；发展前景
当今社会已经进入了人工智能时代，人工智能的应用，大大改善了我们的生活。大数据时代已经来临，不论是从数据的使用，挖掘，处理等方面，都为人工智能的应用起到了基础和保障。
1人工智能
1.1人工智能的定义。人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI。属于计算机学科下的分支，顾名思义，它是一门专门研究类人化的智能机器学科，即利用现阶段科学的研究方法和技术，研制出具有模仿、延伸和扩展人类智能的机器或智能系统，从而实现利用机器模仿人类智能的一切行为。1.2人工智能的研究背景。在1956年的达特矛斯会议上，“人工智能”这一术语正式由麦卡锡提议并采用了，随后人工智能的研究取得了许多引人注目的成就。在这之后，科研人员进行了许多的研究和开发，人工智能这个话题也取得了飞速的发展。人工智能是一门极具挑战性的科学，从事这项工作的人必须了解计算机知识、心理学和哲学理念。人工智能的研究包涵广泛的科学知识，以及其他领域的知识，如机器学习、计算机视觉等。一般来说，人工智能研究的主要目标是使机器能够做一些通常需要人工智能完成复杂工作的机器。1.3人工智能的研发历程。早期研究领域：人工智能专家系统，机器学习，模式识别，自然语言理解，自动定理证明，自动编程，机器人，游戏，人工神经网络等，现在涉及以下研究领域：数据挖掘，智能决策系统，知识工程，分布式人工智能等。数据挖掘的出现使得人工智能的研究在应用领域得到广泛的发展。以下简要介绍其中的几个重要部分：（1）专家系统。所谓专家系统就是控制计算的智能化程序系统，通过研发人员总结归纳了专业学科知识和日常经验，能够知道计算机完成某个领域内的专业性活动或者解决某些专业级别的问题。人工智能技术可以合理利用已知的经验体系在复杂环境中，解决和处理复杂问题。（2）机器系统。机器系统简单说就是机器人通过人造神经系统，借助于网络或者存储系统汲取系统的知识进行开发研究。（3）感知仿生。感知仿生系统通过模拟人类的感官，感知生物学特征，通过人工智能机器的感部件对外界外部环境进行感知，识别，判断，分析的能力。能够更好的适应环境，做出判断。（4）数据重组和发掘。是指通过人工智能系统，结合当前先进的理念，对大数据的总结归纳，识别存储，调取等应用。通过数据的加工处理，能够主动做出判断和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，该系统利用系统有效的规避和克服系统资源在某段时间内的局限性，并能有效地改善因资源造成的时间和空间不均衡问题。它具备，模式自动转换，并行处理，开放启发方式，冗余且容错纠错的能力。
2数据挖掘
2.1数据挖掘的定义。数据挖掘(DataMining,DM)是揭示数据中存在的模式和数据关系的学科，强调处理大型可观察数据库。数据挖掘的出现使得人工智能的研究在应用领域得到了广泛的发展。这里包括数据挖掘和智能信息提取过程，前者从大量复杂的现实世界数据中挖掘出未知和有价值的模式或规则，后者是知识的比较，选择和总结出来的原则和规则，形成一个智能系统。2.2数据挖掘的研究现状。当前数据挖掘应用主要集中在电信、零售、农业、网络日志、银行、电力、生物、天体、化工、医药等方面。看似广泛，实际应用还远没有普及。而据Gartner的报告也指出，数据挖掘会成为未来10年内重要的技术之一。而数据挖掘，也已经开始成为一门独立的专业学科。2.3数据挖掘的研究发展。具体发展趋势和应用方向主要有：性能方面：数据挖掘设计的数据量会更大，处理的效率会更高，结果也会更精确。工具方面：挖掘工具越来越强大，算法收敛越来越多，预测算法将吸收新颖性算法（支持向量机（SVM），粗糙集，云模型，遗传算法等），并实现自动化的实现算法，选择和自动调谐参数。应用：数据挖掘的应用除了应用于大型专门问题外，还将走向嵌入式，更加智能化。例如进一步研究知识发现方法，对贝叶斯定理和Boosting方法的研究和改进，以及对商业工具软件不断的生成和改进，着重建立整体系统来解决问题，如Weka等软件。在先进理论的指导下，按照国内形态发展，至少需要20年的时间，才能改进数据挖掘的发展。
3数据挖掘与人工智能技术的联系
数据挖掘属于人工智能中独立系统。它于人工智能的存在关系属于，并存联系，且独立运行，互不从属。此设计体系一方面可以有效促进人工智能提升学习能力，增进分析能力，另一方面还对分析，统计，OLSP，以及决策支持系统模块等起到推动作用。在收挖掘应用领域，处理可以对WEB挖掘，还能够有效进行文本，数据库，知识库，不同领域不同学科的信息进行序列矩阵模式挖掘。基于数据本身的分类，辨识，关联规则，聚类算法更加博大精深。因此，独立于人工智能的数据挖掘，更加便于科研团体或者领域对数据的使用和分析。数据挖掘是人工智能领域的一部分。首先，高智能是数据挖掘和人工智能的最终目标，正是由于这个目标，人工智能和数据挖掘有很多关联。其次，数据挖掘和人工智能是各种技术的整合。数据挖掘和人工智能是许多学科的跨学科学科。最后，数据挖掘的出现逐渐发展壮大，加强了人工智能，因此可以说，它们两者是不可分割的。
4人工智能和数据挖掘技术的发展前景
在当前环境下，人工智能和数据挖掘技术具有以下发展前景:(1)在大数据互联网中的应用。将人工智能的技术应用于互联网中将会使网络技术带上智能的特性,可以为人们的生活提供智能化的帮助，给人们的生活带来便利。还可以提高网络运行效率、增加网络安全性等。(2)智能化服务的研究。人工智能和数据挖掘都很注重对智能化服务的研究,例如很多智能机器人便应运而生，它们已经能胜任许多简单的工作，可以为人们提供人性化的服务。高度的智能化是数据挖掘和人工智能研究最终追求的目标,也是二者最终合而为一的标志。(3)使知识产生经济化。在现阶段的知识经济时代，人工智能和数据挖掘势必受到经济的影响，这决定了人工智能和数据挖掘将具有经济特征。人工智能和数据挖掘技术作为无形资产可以直接带来经济效益，通过交流，教育，生产和创新的无形资产将成为知识经济时代的主要资本。可以预期未来的人工智能和数据挖掘技术将更加经济实用。(4)交叉学科的技术融合。各行各业的理论和方法都已经开始融入了人工智能和数据挖掘之中。未来的人工智能和数据挖掘技术必将是一个融合众多领的复合学科。当今，我们已经在逐渐使用人工智能与数据挖掘技术，去攻克更多难题，解决更多问题，造福人类，改善生活，近在眼前。
作者:喻正夫 单位:汉江师范学院
参考文献：
[1]万璞,王丽莎.数据挖掘与人工智能技术研究[J].无线互联科技,2016(10):113-114.
[2]王翔.试论如何利用大数据挖掘技术推动人工智能继续发展[J/OL].科技创新报,2017,14(01).
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国内人工智能产业链解构
基础技术、人工智能技术和人工智能应用构成了人工智能产业链的三个核心环节，我们将主要从这三个方面对国内人工智能产业进行梳理，并对其中的人工智能应用进行重点解构。
人工智能的基础技术主要依赖于大数据管理和云计算技术，经过近几年的发展，国内大数据管理和云计算技术已从一个崭新的领域逐步转变为大众化服务的基础平台。而依据服务性质的不同，这些平台主要集中于三个服务层面，即基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。基础技术提供平台为人工智能技术的实现和人工智能应用的落地提供基础的后台保障，也是一切人工智能技术和应用实现的前提。
对于许多中小型企业来说，SaaS 是采用先进技术的最好途径，它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要；而 IaaS通过三种不同形态服务的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地开发应用程序和服务，缩短开发和测试周期；作为 SaaS 和 IaaS 中间服务的 PaaS 则为二者的实现提供了云环境中的应用基础设施服务。
人工智能技术平台
与基础技术提供平台不同，人工智能技术平台主要专注于机器学习、模式识别和人机交互三项与人工智能应用密切相关的技术，所涉及的领域包括机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制、机器人学习、语言和图像理解和遗传编程等。
机器学习：通俗的说就是让机器自己去学习，然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。我们用大量的标签样本数据来让计算机进行运算并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。这些学到的分类规则可以进行预测等活动，具体应用覆盖了从通用人工智能应用到专用人工智能应用的大多数领域，如：计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、证券市场分析和DNA 测序等。
模式识别：模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，它偏重于对信号、图像、语音、文字、指纹等非直观数据方面的处理，如语音识别，人脸识别等，通过提取出相关的特征来实现一定的目标。文字识别、语音识别、指纹识别和图像识别等都属于模式识别的场景应用。
人机交互：人机交互是一门研究系统与用户之间交互关系的学问。系统可以是各种各样的机器，也可以是计算机化的系统和软件。在应用层面，它既包括人与系统的语音交互，也包含了人与机器人实体的物理交互。
而在国内，人工智能技术平台在应用层面主要聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，其中的代表企业包括科大讯飞、格灵深瞳、捷通华声（灵云）、地平线、SenseTime、永洪科技、旷视科技、云知声等。
人工智能应用
人工智能应用涉及到专用应用和通用应用两个方面，这也是机器学习、模式识别和人机交互这三项人工智能技术的落地实现形式。其中，专用领域的应用涵盖了目前国内人工智能应用的大多数应用，包括各领域的人脸和语音识别以及服务型机器人等方面；而通用型则侧重于金融、医疗、智能家居等领域的通用解决方案，目前国内人工智能应用正处于由专业应用向通用应用过度的发展阶段。
（1）计算机视觉在国内计算机视觉领域，动静态图像识别和人脸识别是主要研究方向
图像识别：是计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。
人脸识别：是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
目前，由于动态检测与识别的技术门槛限制，静态图像识别与人脸识别的研究暂时处于领先位置，其中既有腾讯、蚂蚁金服、百度和搜狗这样基于社交、搜索大数据整合的互联网公司，也有三星中国技术研究院、微软亚洲研究院、Intel中国研究院这类的传统硬件与技术服务商；同时，类似于 Face++ 和FaceID 这类的新兴技术公司也在各自专业技术和识别准确率上取得了不错的突破。
而在难度最大的动态视觉检测领域，格灵深瞳、东方网力和 Video++ 等企业的着力点主要在企业和家庭安防，在一些常见的应用场景也与人脸识别技术联动使用。
（2）语音/语义识别
语音识别的关键基于大量样本数据的识别处理，因此，国内大多数语音识别技术商都在平台化的方向上发力，希望通过不同平台以及软硬件方面的数据和技术积累不断提高识别准确率。
在通用识别率上，各企业的成绩基本维持在 95% 左右，真正的差异化在于对垂直领域的定制化开发。类似百度、科大讯飞这样的上市公司凭借着深厚的技术、数据积累占据在市场前列的位置，并且通过软硬件服务的开发不断进化着自身的服务能力；此外，在科大讯飞之后国内第二家语音识别公有云的云知声在各项通用语音服务技术的提供上也占据着不小的市场空间。值得注意的是，不少机器人和通用硬件制造商在语音、语义的识别上也取得了不错的进展，例如智臻智能推出的小 i 机器人的语义识别、图灵机器人的个性化语音助手机器人和服务、被 Google 投资的出门问问的软硬件服务。
（3）智能机器人
由于工业发展和智能化生活的需要，目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业企业服务和智能助手三个方面其中，工业及企业服务类的机器人研发企业依托政策背景和市场需要处于较为发达的发展阶段，代表性企业包括依托中科院沈阳自动化研究所的新松机器人、聚焦智能医疗领域的博实股份，以及大疆、优爱宝机器人、Slamtec 这类专注工业生产和企业服务的智能机器人公司。在以上三个分类中，从事家庭机器人和智能助手的企业占据着绝大多数比例，涉及到的国内企业近 300 家。
（4）智能家居
与家庭机器人不同，智能家居和物联企业的主要着力点在于智能设备和智能中控两个方面。在这其中，以海尔和美的为代表的传统家电企业依托自身渠道、技术和配套产品优势建立起了实体化智能家居产品生态. 而以阿里、腾讯、京东、小米和乐视等互联网企业为代表的公司则通过各自平台内的数据和终端资源提供不同的软硬件服务。
值得关注的是，科沃斯、broadlink、感居物联、风向标科技、欧瑞博、物联传感和华为等技术解决方案商在通用硬件和技术、系统级解决方案上已成为诸多智能家居和物联企业的合作伙伴。综合来看，智能家居和物联企业由于市场分类、技术种类和数据积累的不同各自提供着差异化的解决方案。在既定市场中，没有绝对意义上的排斥竞争，各企业之间的合作融合度较强。
（5）智能医疗
目前国内智能医疗领域的研究主要集中于医疗机器人、医疗解决方案和生命科学领域。由于起步较晚和技术门槛的限制，目前国内医用机器人的研发水平和普及率相较于国际一线水平仍存在一定的差距，从事企业主要集中与手术机器人和康复机器人两大领域，以新松机器人、博实股份、妙手机器人、和技创等企业为代表。
在医疗解决方案方面，以腾讯、阿里巴巴、百度和科大讯飞为代表的公司通过和政府、医疗机构的合作，为脑科学、疾病防治与医疗信息数据等领域提供智能解决方案。而在生命科学领域，研究的着眼点在以基因和细胞检测为代表的前沿研究领域。
综合来看，国内人工智能产业链的基础技术链条已经构建成熟，人工智能技术和应用则集中在人脸和图像识别、语音助手、智能生活等专用领域的场景化解决方案上。就趋势来看，未来国内人工智能领域的差异化竞争和突破将主要集中在人工智能相关技术的突破和应用场景升级两个层面。
未来国内人工智能行业发展的五大趋势
（1）机器学习与场景应用将迎来下一轮爆发
根据 Venture Scanner 的统计，截至 2015 年 9 月，全球人工智能领域获得投资的公司中，按照平均融资额度排名的五大业务依次是：机器学习（应用类）、智能机器人、计算机视觉（研发类）、机器学习（研发类）和视频内容识别等。
自 2009 年以来，人工智能已经吸引了超过 170 亿美元的投资。过去四年间，人工智能领域的民间投资以平均每年 62% 的增长速率增加，这一速率预计还会持续下去。而在 2015 年，全球人工智能领域的投资占到了年度总投资的 5%，尽管高于 2013 年的2% ，但相比其他竞争领域仍处于落后位置。
目前中国地区人工智能领域获得投资最多的五大细分领域是计算机视觉（研发类）、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别。从投资领域和趋势来看，未来国内人工智能行业的资本将主要涌向机器学习与场景应用两大方向。
（2）专用领域的智能化仍是发展核心
基于 GPU（图形处理器）计算速度（每半年性能增加一倍）和基础技术平台的飞速发展，企业对于人工智能神经网络的构建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各领域技术和算法的复杂性，未来 20 年内人工智能的应用仍将集中于人脸和图像识别、语音助手和智能家居等专用领域。
通过上述产业链环节构成和投资分类可以看出，优势企业的核心竞争力主要集中于特定领域的专用技术研发；其中，计算机视觉和语音识别领域的研发和应用已处于国际一流水平，专业应用机器人的研发也有望近 10 年内迎来突破性发展。可以预见的是，在由专业领域向通用领域过渡的过程中，自然语言处理与计算机视觉两个方向将会成为人工智能通用应用最大的两个突破口。
（3）产业分工日渐明晰，企业合作大于竞争
随着专用领域应用开发的成熟和差异化技术门槛的存在，国内人工智能产业将逐渐分化为底层基础构建、通用场景应用和专用应用研发三个方向。
在底层基础构建方面，腾讯、阿里巴巴、百度、华为等企业依托自身数据、算法、技术和服务器优势为行业链条的各公司提供基础资源支持的同时，也会将自身优势转化为通用和专业应用领域的研究，从而形成自身生态内的人工智能产业链闭环。
在通用场景应用方面，以科大讯飞、格灵深瞳和旷视科技为代表的企业将主要以计算机视觉和语音识别为方向，为安防、教育和金融等领域提供通用解决方案。而在专用应用研发方面则集中了大部分硬件和创业企业，这其中既包括以小米和 broadlink 为代表的智能家居解决方案商，也包含了出门问问、linkface 和优必选这类的差异化应用提供商。
总的来说，由通用领域向专业领域的进化离不开产业链条各核心环节企业的相互配合，专用领域的竞争尽管存在，但各分工层级间的协作互通已成为多数企业的共识。
（4）系统级开源将成为常态
任何一个人工智能研究分支都涉及到异常庞大的代码计算，加上漏洞排查与跨领域交叉，任何一家企业都无法做到在封闭环境内取得阶段性突破的可能。可以看到的趋势是，Google、微软、Facebook 和雅虎等视人工智能为未来核心竞争力的顶级企业都先后开放了自身的人工智能系统。
需要明确的一点是，开源并不代表核心技术和算法的完全出让，底层系统的开源将会让更多企业从不同维度参与到人工智能相关领域的研发，这为行业层面新产品的快速迭代和共同试错提供了一个良性且规范化的共生平台。于开放企业而言，这也确保了它们与行业最新前沿技术的同步。
（5）算法突破将拉开竞争差距
作为人工智能实现的核心，算法将成为未来国内人工智能行业最大的竞争门槛。以 Google 为例，Google 旗下的搜索算法实验室每天都要进行超过 200 次的改进，以完成由关键字匹配到知识图谱、语义搜索的算法创新。
在未来竞争的重点机器学习领域，监督学习、非监督学习和增强学习三个方面算法的竞争将进入白热化阶段。而正是算法层面的突破造就了腾讯优图、科大讯飞和格灵深瞳等企业在图像识别和计算机视觉领域取得了突破性进展和国际一线的技术水平。
但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。
总的来看，虽然基础技术的成熟带来了存储容量和机器学习等人工智能技术的提升，但由于现阶段运算能力以及大规模 CPU 和GPU 并行解决方案的局限，目前国内人工智能的发展主要集中于计算机视觉、语音识别、智能生活等方向上。
虽然专用化领域的场景应用仍是目前研发和投资的核心，但随着技术、数据的积累演化以及超算平台的应用，由专用化领域的场景应用向语音、视觉等领域的通用化解决方案应该在未来 20 年内成为发展的主流。
