时间：2023-04-21 08:15:28
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篇人工智能技术创新，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。
【关键词】 机械电子 人工智能技术 结合性研究
科学技术在国民经济和生活中占有着非常重要的地位，而对科学技术的学术性和探讨研究也逐渐的成为了国家的目前首要任务之一，拥有一个解决智能自动调节控制问题的机械电子系统非常的具有重要现实意义，国家对其的建设和研究采取了很大的努力，期望能够建设一个完善的智能自动调节控制机械电子系统。建设完善的机械电子智能控制系统，能够有效地通过控制人员的指挥处理危险故障，并且能够在特殊区域智能工程的操作，为生产业的发展提供了有力的支持，令国家以及机械电子生产企业的服务效率和生产质量进一步的优化。
1 机械电子工程与人工智能的关系
机械电子系统的内部构造及功能存在着一定的不稳定因素，这就使得机械电子系统在输出与输入关系的处理上有着相当的难度。虽然传统的机械电子工程技术在解析数学方面也同样具有着精密性，但是，这些老旧的方法仅仅只能适用于一些相对来说比较简单的系统[1]。然而，现代的生产应用所需求的系统是比较复杂和繁琐的，往往会要求一个系统能够同时处理多种不同的信息类型。人工智能系统在对信息进行处理时，还存在一定的复杂性和不确定因素，所以现在人工智能处理方式逐渐以知识为基础，正成为成为现代解析数学方式的替代手段。
人工智能构建系统所应用的办法中，主要包含的是模糊推理系统和神经网络系统。神经网络系统不仅能够达到对人脑结构的模拟人技术构成，还能够能够对数字信号作出分析并且给出参考数值。与神经网络系统不同的是，模糊推理系统则是通过对人脑的功能进行，进而达到对语言信号有效分析的目的。在输出输入的准确度上，神经网络系统的准确度相对来说比较高，并且且呈光滑曲面，而模糊推理系统的准确度就比较低，而且还呈阶梯状。模糊神经网络系统能够对两者功能的在一定程度上进行最大融合，这对信息的合理表现是非常有实际意义的，为其提供了一个比较合适的完全表达空间，令信息的有效表达得到了保证。而逻辑推理规则能够达到节点函数的增强效果，这样一来，就为神经网络系统提供了函数连结可能性，实现了两者最大化的发挥了两者的功能[2]。
2 人工智能技术在机械电子工程中的应用
通过上文的介绍，可以看出由于机械电子工程发展具有不稳定性，尽管通过推导数学方程或者采用建设规则库的方法有效的提高数学解析的精密性，但是由于方法较为老旧和传统，致使在数据输入和输出方面存在较大的困难程度，急切需要采用先进智能化的技术来实现机械电子工程的改革。模糊推理系统通过采用合理规范的方式对信息进行保存，具有非常明确的机械含义，神经网络系统采用分布式的方法对信息进行保存，确保神经部件与神经部件之间的紧密练习，有效的提高计算量以及计算速率。通过对这两种方式的综合采用，能够保障人工智能技术作用的有效发挥，实现人工智能技术和机械电子工程两者的共同进步。
总而言之，随着科学技术的飞速发展，每个学科间的融合和交叉点就会越来越多，这为人工智能技术和机械电子工程的发展带来了更为广阔的发展前景，所以要对二者的关系进行合理的处理，进而实现这一领域的不断进步[3]。
3 基于人工智能技术下的机械电子产品实例
本文列举了人工智能技术下的智能移动机器人的实例，对人工智能技术下的机械电子工程进行阐述：
智能控制指的就是是能够对信息进行处理、反馈以及执行控制决策的能力，是控制理论研究的另一个新的高峰，主要是取代那些传统的而且已经无法满足现实需要的控制系统，智能控制系统研究的对象具有高度非线性、复杂的任务以及不确定的数学模型等主要特点。在新时代因素的影响下，越来越多种形式的智能控制系统不断的被应用到各行各业之中，更是在目前对机器人的智能化控制研究中起了很大的作用，主要通过神经控制以及网络控制来实现机器人的自由移动等活动。
智能移动机器人的设计水平随着信息化时代的发展而不断优化，智能移动机器人的应用已经不单单局限于与单一的对象，而是需要做到多种不同方面的功能拓广，我国的智能移动机器人的研究一定要要保证跟上时代的脚步，不然就只有面对被其他国家追赶上的后果。只有使现有的智能移动机器人技术与功能满足新兴业务的发展需求，才能保障我国国民经济持续稳定的发展，并且使得我国在未来的国与国之间的竞争中具备相当的科技以及经济上的优势。
4 结语
在市场竞争白热化和经济全球化的日渐严峻国际形势下，创新能力逐渐成为了一个国家的的根本核心竞争力，而对于我国目前的情况来说，影响我国技术创新能力强弱的主要因素是我国在各项创新资源上的配置、利用和开发的水平较低。因此，建立一个更加完善的技术创新平台就显得非常具有实际意义。使其能将各种创新型资源进行整合，并且为各类创新主体提供更多更加优质的创新服务，而对人工智能技术下的机械电子技术的设计研究则正好满足了当下的这种需求。
参考文献：
[1]王孙安.机械电子工程系统设计[J].西安交通大学机械工程学院，2011（10）：15-19.
（安徽经济管理学院 信息工程系，安徽 合肥 230031）
摘要：随着现代工业的不断发展，基于人工智能技术的电气自动化控制，已应用于实际的生产生活之中，并取得良好的应用效果.本文分析了人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状，并在此基础之上，论述了人工智能技术在电气自动化控制中的具体应用，旨在强化对人工智能技术的认识，并为今后相关领域的研究提供一定的参考.
关键词 ：人工智能；自动化控制；控制应用
中图分类号：TM92文献标识码：A文章编号：1673-260X（2015）05-0050-03
在科学信息时代，人工智能技术的出现是现代社会发展的必然产物，更是推动工业现代化发展的重要技术支撑.当前，人工智能技术正处于不断发展的阶段，其在实际生产生活中的应用，充分表现出其强大的现实应用价值.一方面，人工智能技术作为一门新兴科学，具有十分广泛的现实应用价值；另一方面，现代社会发展需要人工智能技术的参与，尤其是现代工业的发展，需要人工智能技术作为支撑.对此，本文立足于人工智能技术的认识，阐述了人工智能技术在电气自动化控制中的应用.
1 人工智能技术
在科学技术快速发展的大背景之下，人工智能技术孕育而生.作为一门新的科学技术，在现代社会的发展中起到重要的作用.人工智能技术的形成，不仅有计算机技术理论的支撑，也有其他学科交互交叉下的共同构建.人工智能技术的本质，主要在于通过对人类智能的模拟，进而创造出可以替代人类从事复杂工作的机器人.当前，人工智能技术的研究领域比较集中，主要在两个领域：一是专家系统；二是机器人系统.模拟人类智能，最为突出的问题就是，大脑问题，人类大脑精密且复杂，如果要模拟，那需要如何实现呢？在现代技术之下，这一模仿成为了可能，进而逐步发展期人工智能技术.在实际的生产生活之中，人工智能化已应用于诸多领域，并取得了良好的应用效果，这也充分证明了人工智能技术强大的现实意义价值.此外，将人工智能﹑专家系统嵌入到仿真环境是减少仿真中的人力消耗，提高仿真自动化程度和仿真精度，是拓宽一体化仿真规模的不可缺少的技术.如下图1所示，是人工智能技术与仿真学科的交叉.
当然，人工智能技术已应用于实际的生产生活之中，但这项技术仍处于不断成熟发展的阶段，人工智能技术也存在一些问题，需要在今后的技术创新之中进行优化与改进.随着自动控制理论的研究发展，人工智能技术在电气自动化控制中的应用主要在专家系统、运作效率和模糊控制三个方面.从实际情况来看，由于模糊控制系统具有操作简单，且易于设备的融入，所以人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用，仍主要集中在模糊控制.
2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状
电气自动化控制是现代社会发展的必然结果，也是推动现代文明前景的重要力量.基于人工智能技术的电气自动化控制，一方面提高了电气自动化的控制效率；另一方面，降低了成本投入，符合工业企业发展的需求.所以，对于电气自动化控制而言，人工智能技术的应用，无疑具有重要的现实意义.
2.1 人工智能技术在电气自动化控制中的应用价值
人工智能技术的优越性非常显著，主要在于人工智能技术实现了对信息的收集、反馈及处理，在很大程度上替代了人类进行复杂的工作.所以，在电气自动化控制领域，人工智能技术的应用，势必是跨越式的发展.首先，基于人工智能技术的电子自动化控制，实现了更优的生产、流通等生产过程，在很大程度上实现了真正意义上的自动化；另一方面；电气自动化的实现，在很大程度上减少了人力的投入，降低了成本投入，提高了生产效率.对此，人工智能技术在电气自动化控制中的应用，推动了电子自动化行业的升级，促进了产业的结构优化.
2.2 人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状
在电气设备的设计过程中，需要完备的知识理论作为支撑.而且，电气设备设计具有复杂性和系统性的特点，这就强调设计工作的有效性.人工智能技术应用在电气自动化控制中之后，人工智能控制功能已成为现实，并集中体现在以下几个方面：
2.2.1 人工智能控制实现了数据的采集及处理功能.这一功能的实现，首先实现了对电气设备的数据采集，而且在实际生产之中，可以对相关数据进行处理及保存，这就大大提高了电气自动化的控制效率.
2.2.2 人工智能控制实现了系统运行监视机报警功能.对于电气系统中的主要设备，这一功能可以对其模拟数据值实时监视.与此同时，对于电气设备的开关量，实现了智能化监视，并对于电气设备运行状态的变化进行电话报警、记录等，以便于事故的先前处理.
2.2.3 人工智能控制实现了操作控制功能.电气自动化控制的一大特点，就是通过鼠标或键盘，便可实现对电气系统的控制.所以，对于电气控制系统的操作人员而言，基于控制程序就可以实现同期并网带负荷或体积操作.这样一来，极大地提高了控制的效率，适合当前的工业发展需求.
2.2.4 人工智能控制实现了故障录波功能.人工智能控制的这一功能的实现，主要在于通过对故障录波的模拟、顺序记录、波形的捕捉等，以实现对故障录波的智能化捕捉，这在很大程度上提高了电气设备运行的效率及安全.
3 人工智能技术在电气自动化控制中的应用分析
目前，基于人工智能技术的电气自动化控制，实现了本质性的优化，诸多功能的实现，扩大了人工智能技术在电气控制领域中的应用价值.在此，笔者主要阐述了人工智能技术在电气自动化设备、电气控制过程，以及事故诊断中的应用，强化对人工智能技术在电气自动化控制中的应用认识.
3.1 人工智能技术在电气自动化设备中的应用
实质上，电气自动化系统非常复杂，涉及多个领域与学科.一方面，电气自动化设备的操作，需要操作人员具有良好的综合素质，以及完备的专业知识；另一方面，电气自动化的复杂性，强调操作的有效性，方可减少因为操作失误或不当，而造成的事故或停机.对此，在对这些现实问题的解决中，人工智能技术无疑起到釜底抽薪的效果.首先，人工智能技术以计算机为理论核心，通过程序的编写，可以实现计算机下的智能控制.也就是说，电气设备的操作智能化，代替了人脑劳动操作的不足.这样一来，不仅提高了工作的效率，而且降低了成本投入；其次，人工智能技术的应用，提高了电气自动化设备运行的科学性，优化了设备运行的现实环境.如图2所示，电气自动化设备人工智能化的系统.
3.2 人工智能技术在电气控制过程中的应用
在电气自动化的过程中，电气控制过程是最为核心的部分.人工智能技术在电气控制过程中的有效应用，无疑是提高电气自动化控制的重要基础.首先，在电气控制的过程中实现电气自动化，在很大程度上提高了工作运行的效率.并且，自动化的实现了更加科学化发展，降低运作的成本，尤其是在人力成本上，降低了人力在生产工作中的投入；其次，在电气自动化控制方面，人工智能技术的应用相对比较集中，以专家系统、模糊控制和神经网络控制为主.
3.2.1 模糊控制.模糊控制以模糊推理、模糊语言变量等为理论基础，并以专家经验作为模糊控制的规则.从其基本思路而言，模糊控制就是在被控制的对象的模糊模型的基础之上，运用模糊控制器，进而实现对电气控制系统的控制.其中，如图3所示，是模糊控制系统的组成框架图.模糊控制是一种自动控制系统，以模糊逻辑的推理规则为理论基础，并采用计算机控制系统构成具有反馈通道的闭环结构的数字控制系统.
3.2.2 专家控制.专家控制是以专家系统理论为主体，并有机结合了控制理论技术，是对专家经验效仿下的人工智能控制技术.所以，专家控制技术在电气控制过程中的应用，表现出显著的特点就是自动化控制的灵活性高，可实现对控制率的灵活选取；具有较好的适应性，能够通过对调控器的参数调整，适应不同的工作环境；可提高电气设备的运行效率和设备的运行安全.
3.2.3 网络神经控制.网络神经控制的原理就是基于对人脑神经元的活动模拟，以逼近原理为依据的网络建模.当前，网络神经的研究比较广泛，相关技术也日益成熟，在电气控制过程中的应用也日益广泛，且具有良好的应用效果.
为了更好地阐述人工智能技术在电气控制过程中的应用，本文以模糊控制为例进行具体的阐述.具体而言，模糊控制在电气控制过程中的应用，其作用的发挥主要基于直流和交流传动的实现.在直流传动中，其主要的传动控制是Mamdani、Sugeno.其中，mamdani是调速控制，而Sugeno则所有不同.此外，在交流传动中，其人工智能的有效实现依托于模糊控制器.如下图4所示，是模糊控制器的原理图.
3.3 人工智能技术在平常操作中的应用
随着现代工业的不断发展，我们的生活与电气行业的关系日益紧密，电气的安全稳定运行，对我们的生产生活具有重要的意义.电气操作强调操作流程的严格规范，在传统电气领域，由于操作复杂性，在操作的过程中不仅要花费大量的时间，而且操作不当或操作失误，都有可能带来严重的后果.所以，随着电气行业的现代化发展，基于人工技能技术的应用，在很大程度上简化了电气领域的操作过程.一方面，传统繁琐的操作步骤得到进一步的简化，提高了电气操作的效率；另一方面，自动化的实现，降低或杜绝了人工操作失误所带来的问题，在很大程度上提高了电气系统运行的安全稳定性.
3.4 人工智能技术在故障诊断中的应用
人工智能技术以模糊理论、专家技术，以及神经网络控制为核心，在故障诊断领域也具有十分重要的应用价值.在电气系统运行中，变压器、发动机等的故障，不仅影响电气系统运行的效率与安全，而且在检修方面具有较大的难度.在传统的故障诊断中，一是故障诊断的方法复杂，且准确诊断率较低；二是故障诊断需要花费大量的时间与人力，与当前的工业发展需求相冲突.例如，在对变压器的故障诊断中，传统的诊断方法是首先需要对变压器油产生的气体进行收集与分析，基于分析的数据判断变压器是否发生故障.这就需要花费较多的时间和人力，如果数据分析不准确，则会影响诊断的准确率，降低变压器运行的稳定性和安全性.所以，人工智能技术的应用，实现了对变压器故障诊断的自动化，极大地提高了故障诊断的效率和准确性.
4 结束语
快速发展的科学技术，改变了我们的生活.人工智能技术的出现，推动了现代文明的发展.作为一门新兴高科技，其在现实中的应用价值是无限的.首先，基于人工智能技术的电气自动化控制，转变了传统的电气控制模式，实现了跨越式发展；其次，人工智能技术提高了电气自动化控制的效率，无论是在人力上，还是在物力上，都大大降低了成本的投入，表现出良好的现实意义价值.
参考文献：
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〔5〕何翔.人工智能技术在电气自动化控制中的应用研究[J].科技风，2012（15）.
[关键词]计算机网络技术；大数据时代；人工智能应用
1人工智能定义详解与发展
1.1人工智能定义详解
人工智能（ArtificialIntelligence），简称AI智能。人工智能的主要作用是用于模拟、延伸以及拓展人类智能的理论、方式、技术以及应用系统的全新技术科学，它同时属于计算机科学的一个分支技术。作为计算机技术的一个分支，人工智能试图理解智能的实质意义，且产生一种新型的、能够以人类思维相似的方式作出相对的反应的智能机器，基于此，虽然人工智能无法真正拥有人类智慧，但是人工智能在未来的创新发展过程中，极有可能会超越人类的智慧，具备更先进的思维方式。
1.2人工智能的发展
目前国内的计算机网络中所产生的数据和信息一般使用数字、符号、文字等形式呈现在人们的眼前，在数据信息进行转化的过程中对其自身的表达能力、判断能力等方面具有较高的要求，逐渐成熟的人工智能技术可以帮助计算机网络对该方面的能力进行有效加强，以此为基础，保障数据信息的高效转化。随着信息化时代的来临，国家对人工智能实施进一步的创新研发，现阶段国内的人工智能已经能够街互助自身特殊的编辑、数据处理、操作技术以及较高的分析能力，提前实现了信息翻译、信息处理以及信息管理等方面的自动化革新。国家相关科研部门之所以重视起人工智能的创新发展的根本原因就是因为其自身具备先进的科技性和一定的合理性，能够帮助工业领域、生产领域以及科研领域等领域有效提高工作效率，其发展意义主要体现在两个方面上；首先是人工智能的快速成长强化了计算机网络信息表达的图标、音频、视频等表现形式，通过对人类思维的模仿，实现了模拟人类行为的目标，除此之外，还能够很大程度上提高人们谨慎、全面以及系统等方面的相关能力；其次是其快速的发展对计算机网络的信息处理空间产生了积极影响，拓展了计算机网络中信息处理的场所与途径，能够将与计算机网络相关的多项工程信息进行有机融合应用，真正实现了集成管控的应用目标，以此为基础，达到智能化操作标准[1]
2人工智能在计算机网络技术中的实际应用
2.1计算机网络多种途径信息的处理与集成
诸如网络技术与计算机应用技术之类的现代先进技术介入了计算机网络的创新发展后，为计算机网络的未来发展前景带来巨大的机遇，基于此，国内相关部门对人工智能的体现方式和研究方向进行革新。人工智能随着在计算机网络中应用时间的增加，对自身的数据处理方式进行了自我调整，由传统的定向数据处理模式逐渐转型向大批量、高密度、高频率的数据处理模式发展。人工智能数据处理方式的转变在日常的计算机网络信息数据处理工作上等方面都有体现，例如，目前国内的网络运营安全管理工作中，实现了人们对人工智能管理系统中添加防火墙功能的预期目标，相关安全系统就可以通过防火墙功能对存在与网络中的各种不良信息进行自动拦截，并对往来信息数据进行高效的自动化识别与判断[2]。
2.2人工智能在网络管理方面的应用
计算机网络数据管理工作具有一定的复杂性，所以计算机网络的数据管理系统一般比较繁琐，计算机网络的管理工作之所以实施困难的原因主要是网络的实时动态和变化速度较快，为保证对网络数据的管理工作效率，人工智能技术应用将会发挥关键作用。一般情况下，人工智能技术可以通过对人工智能专家知识库、问题求解技术的灵活运用实现对计算机网络的综合管理效率的提升。相关专家系统是一种较之传统计算机技术具有更高智能化的计算机程序，通过对各领域的相关专业知识的累积，对其进行有效梳理后录入至专家系统。以此为基础，完成整个计算机系统的高效性与全面性的创新发展任务[3]。
3结语
关键词：人工智能；音乐教育；智能乐器；大数据
1引言
随着人工智能技术的不断进步，重新塑造音乐使得音乐教育的学科素养培育、审美感知、艺术表现和文化理解变得更有支持和创意。探索应用人工智能技术推进音乐教学的改革与发展有具有十分重要的意义。本文通过研究与实践，引导学生学会用科学的方法培育计算思维创作音乐，用科学的意境欣赏音乐陶冶学生的音乐审美感，用科学的评价提升音乐课堂教学效率。通过这些措施，可以使学校音乐教育精准地开展因材施教差异化教学，彰显音乐教育的特色。
2人工智能与音乐
人工智能技术与音乐教育有机融合，丰富了课堂教学资源，拓展了智能乐器的功能，提升了音乐教育技术手段。它支持个性化学习，可以观察音乐课堂学习，分析音乐的旋律与节拍，有效评价教学效果，激发音乐教师运用人工智能技术创新音乐教学的热情，发挥教师在课堂教学中的主导作用。
2.1乐器的智能化
乐器是学习音乐的重要工具。乐器植入人工智能技术，形成了智能化乐器。它能够大量储存多种乐器的音乐数据。尤其是在音乐键盘中运用，功能的提升特别突出，应用于音乐教学中引发了多种形式的教学模式。例如，图1显示了融合多媒体计算机、主控系统、音乐课堂教学智能评价系统将多部电子钢琴连接起来的智能乐器实验室。通过语音室方式授课，可以实现多种乐器的分组教学。这在传统的音乐课堂上是无法完成的。
2.2智能化乐曲创作
智能乐器不仅能够储存乐器音色，而且还能用指令对各种音色播放进行控制，各种音色按照指令进行演奏。这种创作功能是以往其他乐器都无法比拟的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七声部的合唱团，很好听，但很难。运用智能乐器按指令合成该十七声部音乐则轻而易举。2.2.1机器学习生成乐曲人工智能技术赋能智能乐器，使得机器学习的功能日趋进步。机器学习在音乐领域所做的事情，就是提取音乐作品的“数据”，输入给定模型学习音乐的“特征”，再对音乐数据进行分析和编排。例如，如果输入的是《梨园金曲》民族音乐，则机器就能学会民族音乐的曲调特征，生成掌握特征模型的民族音乐作品。2.2.2用软件生成乐谱使用MuseScore3forMac软件可以制作乐谱，在工具栏选择对应时值的音符输入音符。例如，在MuseScore3窗口输入如图2所示的“我和我的祖国”乐谱，再导出MP3文件进行播放。2.2.3代码生成乐曲用Python代码生成曲子，要借助音乐标准格式MIDI—乐器数字接口，运用Python-midi库编写程序，编译MIDI文件生成音乐。例如，生成一个简单乐谱的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern对象表示乐谱；Track对象表示音轨，通常乐谱都有多条轨道组成，每种乐器是一个轨道；midi.NoteOnEvent表示每个音符的开端，在参数表中可以定义每个音符的音长和音高；midi.NoteOffEvent表示每个音符的结束。参考代码如下：importmidi#定义patternpattern=midi.Pattern()#定义轨道track=midi.Track()#添加轨道到patternpattern.append(track)#音符开始，并定义位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符结束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#轨道结束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存储midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序运行结果生成了如图3所示的简单音符：这样如图2的“我和我的祖国”乐谱，也可以通过Python代码生成MIDI文件。
3AI赋能音乐课堂
在AI赋能的音乐教育环境，促使音乐教学实践变革以及学生学习音乐方式。例如，图4所示的集音乐创作教学及教学评价于一体的“智能化音乐课堂教学评价系统”，在教学设计的优化、教学方法的高效、教学手段的更新、教学评价的智能、教学策略的调整方面都具有借鉴意义[2]。
3.1大数据学习
大数据云计算可以将所有音乐家们音乐数据存储在云中，运用人工智能技术为学生提供更多有价值的音乐数据。学生通过音乐云学习音乐知识，欣赏音乐魅力、体验音乐节奏、理解音乐韵律。它使得优质音乐教学资源跨越校园，开放延伸音乐教学，远程辐射共享资源。这样就扩展了学生的视野，音乐知识的来源无限扩大，整个音乐云皆有学生的学习教材。特别是大数据音乐云不仅可以推送给学生更多的即兴音乐和更多的音乐信息，还能指导音乐爱好者创作出雅正、健康的音乐作品。
3.2个性化学习
人工智能技术从音乐学习行为数据搜集、数据分析与运用、个性化学习评价多方位帮助学生定制个性化的学习成长路径。推送在线音乐教育资源，指导表演建议乐器学习技巧。搭建音乐教育虚拟课堂，匹配音乐教学资源，实现因材施教的个性化学习，支持一对一的教学辅导和群组式讨论。通过这些措施提高教学质量和效率。
3.3教学评价智能化
运用人工智能技术将多个音乐辅助教学设备连接的音乐创作教学系统，基于音乐课堂教学的学生学习特质分析与教学效果分析的音乐课堂教学管理系统，来实现音乐教学的全程智慧管理，使音乐学习更有效率。例如，在虚拟音乐课堂乐器教学可以变成一对多的自选教学模式，使课堂变得轻松、愉快。教师可以开启课堂教学观察模块，捕捉每位学生同步练习的音准、节奏、力度数据，分析判断将评价信息同步反馈，给出学习指导建议。3.3.1创作教学模块“智能化音乐课堂教学评价系统”中的音乐创作教学模块，集视、听、练和反馈评价为一体，适时演示教师教学作品和评价学生练习作品。例如，在进行《我和我的祖国》授课时导入电影片段，欣赏“我和我的祖国”音乐的表现形式、演唱形式以及歌曲风格，可以使学生更好地体验作品的创作意境，激发创作意识。使用MuseScore创作“我和我的祖国”三声部习作音乐，并能储存、刻录，编辑等二度创作。3.3.2课堂教学评价模块音乐课堂教学评价有着传统音乐教学评价无法比拟的灵活性、客观性和实用性。从大数据分析角度获取音乐课堂教与学相关数据，对学生的音乐基本素养与学习态度进行科学分析判断。例如，以创作《红河谷》中的和声与音乐作品风格内容的“编配伴奏音乐”教学过程为例。课前在“课堂教学评价模块”上安排学生根据作品风格完成伴奏的音乐；播放制作好的《红河谷》MIDI音乐（在第二和第六个小节缺失编配和弦）；使学生感受、探讨大小三和弦的表现力，形成对大小三和弦的感知。然后要求学生试着用MuseScore为《红河谷》缺失的两小节选配和弦，以适合歌曲的伴奏风格。学生需要边哼唱歌曲边试着套用不同的伴奏风格，找到他们认为最恰当的和弦伴奏风格，说出理由并提交[3]。评价系统将学生提交的作业比照音乐要素进行评价。及时反馈学习评价的信息，并对学生的学习进程制定一个个性化的学习方案[4]。同时通过教学反馈深度优化决策模型，促进教师实时改进教学策略，提高教学效率和效果，提升教学质量。
4结语
人工智能技术在音乐教育领域中的广泛应用，为传统的音乐教育模式注入了活力，为音乐教师创新音乐教学理念开辟了新思路[5]，为因材施教提供了新的适合学生学习的音乐教学模式。人工智能在音乐教育模式方面的探索，不仅给音乐教育教学的发展带来了物质技术层面的进步，还从音乐教学层面促进计算思维培育开辟新途径。这对音乐教育理念、教学手段、教学方式和方法以及拓展学生音乐视野、学习音乐、享受音乐、创造音乐等都带来深刻的变化和积极的影响。
参考文献
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关键词:新医科;智能医学;人才培养
1绪论
健康中国已上升为国家战略，新医科在我国高等教育中掀起了一阵新的改革浪潮，“智能医学”的应用性人才培养模式也随之开启。智能医学工程是以现代医学与生物学理论为基础，融合先进人工智能及工程技术，挖掘人的生命和疾病现象的本质及其规律，探索人机协同的智能化诊疗方法及其临床应用的新兴交叉学科。目前，高校在进行医工融合培养学生的指导过程中，存在许多问题，如医学和工科的理论结合层面较为薄弱，多学科交叉联合指导的机制不完善，成果转化和临床应用性不高。实践层面，在现有的医学教育模式下，医学生缺乏全面的对数据进行收集、处理与分析的能力。但是在智能医学时代，对数据的处理与分析能力会成为医生工作的重要组成部分。面向医疗健康的智能医学工程交叉学科人才的迫切需求，智能医学工程交叉学科的人才培养的机制有待完善。2019年，一些院校如南开大学和天津大学获得教育部的审批，已经率先实行招收智能医学工程专业的新生［1］。高等医学教育对新医科背景下智能医学工程专业人才培养认知还处于探索阶段，智能医学工程如何实现医工交叉学科的融合发展，如何获取人才培养中的合适方法、模式、关键技术等的研究，协同医学发展、社会需求的人才，还需要深入思考和进一步探索。
2新医科背景下智能医学人才培养
2．1新医科符合医科改革的内在需求
随着“健康中国2030”国家决策不断推进，医疗健康逐渐被国家视为重要的基础性战略资源，在大数据和人工智能技术影响下，临床应用、疾病预测与预防、公共卫生、循证公共卫生决策、健康管理、健康监测与个性化医疗服务等方面的研究以及产业发展，将是未来整个医疗领域的提升方向，给智能医学分析与决策赋予了新的意义和内涵。
2．2医工融合发展的必然趋势
随着精准医疗与智能医学诊疗技术的深度融合，理论层面，把握新医科背景下智能医学工程专业复合型创新人才培养目标，以临床应用性为导向，多学科领域知识相互渗透。调整医工结合课程体系，既符合新医科需求，又实现医工融合课程模块间的交叉互补，体现医工结合特色的宽口径学科结构。培养既懂医药科学、数据科学又懂人工智能应用的高级复合型人才。实践层面，精准医疗与智能医学工程技术紧密结合，利用临床医生在传统医学中积累丰富的临床经验，并融入到智能医学诊疗模式变化中，将彻底改变现有诊疗模式。
2．3人工智能助力智能医学工程人才培养
随着科学技术的飞速革新，人工智能核心技术推动传统学科专业建设和医工交叉融合。助力人才培养主要表现在以下三个方面。一是从智能医学诊疗技术创新的角度，技术的革新引领人工智能与各个产业领域深度融合，创造新的产业或领域，计算机模拟人脑的思维过程，实现人机交互，提高医疗资源的利用率，推动医疗产业的高效运转。智能医学诊疗主要包括疾病早期诊断、临床决策支持、正确用药、诊疗方案的选择等。如KopR和HoogendoornM等探索了医院对病人电子病历(EMR)数据进行分析，结合结直肠癌预测模型，更准确的预测早期直肠癌和干预治疗实践［2］;HoshyarAN和Al-JumailyA等探索了医学影像自动诊断皮肤癌，通过数据预处理去除噪音和不必要的背景图像，提高图像质量，辅助医生进行临床决策［3］。二是从医疗健康大数据的角度，随着大数据、数字技术、机器学习和人工智能等信息技术在医疗领域的应用，电子健康记录数据呈指数型增长，医疗大数据来源包括医院记录、患者医疗记录、医疗检查结果和物联网设备［4］。智能医疗系统具有识别、筛选和决策等智能医疗辅助功能。2017年上海计算机软件技术开发中心对医疗大数据可视化系统的实践与研究［5］;2018年，阿里健康与阿里云宣布共建阿里医疗大脑2．0［6］，加强在图像识别、生理信号识别、知识图谱构建等能力的建设［7］;同年，腾讯推出医疗AI引擎“腾讯睿知”，具备更智能化的医疗垂直搜索功能，帮助患者精准匹配合适的医生。三是从人才培养的角度，多学科交叉融合发展是大势。人工智能将打破不同学科专业的壁垒，推进多学科交叉融合发展，形成“人工智能+”的专业新的人才培养模式。高校也应根据产业需求变化调整专业设置，构建新的专业结构。高校人工智能相关的本科专业将会蓬勃发展，形成颇具特色的“人工智能+”专业集群。“人工智能+”技术所衍生的新医科、新工科专业之间的协同创新发展，实现技术创新与医疗应用的统一。以“人工智能+医学”为契机，结合医学产业发展趋势和智能医学工程专业的特点，研究相应的教学体系、制定科学的教学计划，建立具有行业特色的课程群、制定合理的课程大纲，解决学生在医学诊疗和工程技术两方面协调发展的问题，全面提升医学生的综合素养以及未来的职业竞争力。综上所述，新医科人才培养在人工智能助力下，培养学生具备较强的创新意识和具有智能医学领域科研能力，掌握关键理论与方法，创造性地将计算机科学技术、人工智能技术和方法、大数据关键技术与医学应用系统相结合，进而创新性完成的医学信息处理、行为交互和人工智能系统集成及应用。以上需培养的能力，对现有医学专业的改造升级、人才培养模式的改变、师资队伍的全面建设具有较高的要求。
3培养新医科人才的实施路径
3．1从医工融合研究的视角
智能医学工程的专业培养建设要体现医工融合发展需求，推进智能工程、医学与教育的深度融合，提升人工智能在医学中的应用，满足新医科发展要求的卓越工程师为育人目标，强调学科交叉渗透、重视临床应用、把握科技前沿，推动教学创新等。
3．2从医工融合研究的广度
目前我国部分高校开展了医工融合人才培养模式的探索，但有区域特色的医工融合研究还不多。针对新医科临床需求分析，把握智能医学工程高等教育体系，重点聚焦区域特色，研究面向健康和重大及特殊疾病防治需求的“新医科”对人才的需求。
3．3从医工融合研究的深度
(1)整体设计智能医学工程专业教学环节。建立知识能力矩阵，整体设计教学、实验、课程设计、专业实习、毕业设计等环节，突出新医科相关课程及实践，加强附属医院和教学医院的联系，深化临床实践能力。(2)培养学生专业能力和科研创新能力。智能医学工程专业教学与知识能力培养的思考是以智能医学学科的特点为基础，通过知识能力矩阵的智能医学工程专业课程创新教学，根据智能医学工程专业课程知识点的内在联系和相对独立性，优化核心知识模块形成知识能力矩阵，构建课程内容架构。通过系统理论知识教学、优化课程实验和上机安排，引导学生自主设计性学习，提高学生的学习积极性，达到有效教学效果。(3)结合学生兴趣偏好，研究如何提高学生的专业兴趣，探索将专业兴趣转换为“工匠精神”的教育理论及方法:广泛调研，全面建立当前地方高校智能医学工程专业学生与专业偏好的培养模式。
4结语
人物=P
周鸿t=Z
P：你在新书《智能主义：未来商业与社会的新生态》中首次系统阐述人工智能商业化路径图。你说，“当手机行业热潮来临的时候，我们视而不见;当O2O模式大行其道的时候，我们依然不为所动。但是，当人工智能的概念进入我的视线的那一刻，我的第一个想法就是要抓住人工智能这波浪潮，并为之肝脑涂地，在所不惜。”为什么如此看重这一领域？
Z：首先，人工智能是一个趋势，更是一股浪潮。那么这个趋势、浪潮的意义是什么呢？我觉得，是技术革新能够带来的产品创新，也就是说我们要利用人工智能的新技术创造新奇的事物，做出对消费者有价值的产品，解决人类面临的难题。
现在，我们正在经历着PC端和移动互联网时代的变革，我认为下一个时代是IOT（Internet of Things），也叫“万物互联”，也就是国内所说的物联网。对于IOT领域最重要的部分――智能硬件来说，人工智能可以推动IOT硬件设备的功能更加完善，更加符合用户的需求。现在很多智能硬件设备实际上是假智能，智能不是说能连接上网或者移动端有个App就行，真正的智能是能够利用先进的人工智能技术，进行产品创新。
P：似乎360这几年错过了很多风口，比如O2O、共享经济、网红经济等。在过去一年里，经历股灾的影响、一级市场的价值回归和360私有化的过程，你对“风口论”和“猪论”有没有新的认识？
Z：之前也有很多人说“老周啊，你怎么不做O2O，不去送外卖、卖电影票啊”。可能这些事情也让一些公司动辄估值上万上亿，它们也确实服务了一群用户。但是，是不是所有公司都适合做O2O？并不是。没有任何一家公司能够什么都做，每个公司有其擅长的领域和方向。
360的私有化和回归，也并不是说要回来追求多少市场收益或者单纯地追求市值。我们回来是因为，国家已经意识到网络安全对国家安全的重要性。国内上百家企业和事业单位的电脑上都跑着360的软件，从本质上来说，我们是中国人的公司。但是，因为我们最初在美国上市，我的投资人大部分都是境外基金，从资本结构上来说，又是个外资企业。这样一来，国家挺没有安全感的，也希望我们能够回归。所以我们回归很重要的目的，是要变成一个内资公司，变成一个真正的中国公司。这样，我们可以继续保持在国内网络安全领域的领先地位，我们的重点，将仍然围绕在“安全”这个核心周围。
对于“站在风口上，猪都会飞”的理论，我只能说我们现在做智能硬件、做手机，都不是跟风。即便是赶上了风口，我们也不是要成为“风口上的猪”，而是要为用户提供更好的安全服务。以前我们是专注线上网络安全，现在有人工智能技术，我们利用人工智能进行技术创新、产品创新，也开始在线下提供安全服务。每个公司都追逐风口，都往一个风口飞，风口会被堵死。
P：360下一个所谓的风口或者你重兵进军的是人工智能么？你对360的战略规划就是全线硬件产品向人工智能看齐，从图像识别技术和大数据技术两个方向深度拓展。能展开讲讲吗？
Z：以我们的搜索和导航为例，往后续的发展，它实际上产生了两个分支，即有两个重要的方向。
其中一个叫“你问我答”，就像苹果做的Siri。从搜索的大数据延展到人工智能，让手机能够回答你的各种问题，这时候你需要的是一个更即时、更精确的答案。这是方向之一。还有一个方向叫“我搜你看”。其实现在的很多信息在内容方向上一定是偏娱乐、偏体育，因为大家生活富足了，更倾向于接受休闲类的资讯。但是在搜索时，很多时候你并没有一个明确的关键词，能精准地搜到我要的东西。很多时候大家就是要找个乐子，在几十分钟或十几分钟的碎片时间里，希望看一些视频、看一些段子，但是没有一个明确的目标。这时候“我搜你看”这个概念诞生了，也是利用人工智能和大数据的技术，了解一个人的喜好之后，用机器自动帮他聚合，找到他感兴趣的内容，然后推送给他。不需要用户再去通过输入某个关键词寻找。有人管这个叫信息流，也有人管这个叫自动推荐。其实名字不重要，重要的是我认为这两个方向代表了未来搜索的发展。
在搜索方面，我们毕竟有很多的积累，在技术上我觉得是可以跟百度、谷歌这些厂商相抗衡的。这几年360做下来，我们有几个亿的用户，也积累了大量用户的喜好和习惯。这非常关键，因为只有通过大数据来计算，你才能获得用户的大资讯。
在这两个方面，我们已经做了一些探索。在公司现有的智能硬件类产品上，我们的儿童手表、儿童机器人，都已经能够实现人机对话。我们也和包括电视台在内的一些传统媒体合作，投资了新媒体集团。现在刚刚开始，但是我们会积极地把我们的搜索技术、人工智能发现技术投入进来，再和内容相结合，未来，我们希望在探索安全之上，用户的手机里也有我们的一些内容软件，并能让用户每天花40分钟到一个小时的时间在上面。
P：很多人说你是一个有远见的人，并且现在证明很多远见都是正确的。对此你怎么看？这种产品感觉是如何锤炼的？
Z：我觉得，有远见其实就是会发现需求。发现需求则意味着要经常用另一个角度，去多看多体验多思考。作为产品经理，首先要学会换位。很多产品经理，觉得自己的产品没有问题，怎么用都没有问题，但一换用户使用，就出现问题了，为什么呢？因为他们总是从自己设计的角度去看待产品，而不是换位到用户方去考虑。其次，是多看多思考。做一个产品，闭门造车肯定不行，你要去看别人是怎么做的，学习别人的优点。如果你造一辆车，但你作为这个项目的产品经理从来不开车，这车一定是有问题的。
P：2016年，你觉得被媒体报道过的最重要的事情是什么？为什么？
Z：是我关于人工智能和智能硬件的一些理解。因为我觉得，前两年智能硬件有点走偏，可能是受到包括我在内的一些业内“大忽悠”给忽悠了。所以2016年我聊了不少关于智能硬件的内容，以及硬件能不能免费等问题，还有一些大众误区、伪智能的东西。
人工智能将解放更多人力
自从人工智能概念被提出后，人工智能是否将取代人类工作就是一个热门的话题之一。这其实是对人工智能期待和忧虑的矛盾心理表现。不过有个不争的事实是：人工智能已经开始取代一般简单、重复性的体力工作了!
譬如，富士康的工业机器人Foxbot已经开始走上流水线展开工作，这些机器人可以日以夜继地工作，大幅度地缩减人工成本。更为重要的是，富士康的工业机器人Foxbot目前的智慧相当于3至6岁的人类，能够完成前端的高精度贴片、后端的装配和搬运环节。而另一方面，中国制造的典型城市东莞已经加速开启“机器换人”计划，力图开拓一个全新的生产时代。
对于人工智能的未来，很多研究报告及专家均表示人工智能将替代人类的工作。其中世界经济论坛就发表了《工作的未来》报告，该报告预测从2015至2020年，全球将减少710万个工作机会，其中约有476万个办公行政类型的职位将会被替代。
不过人工智能完全取代人类还有很大的距离，但是取代一些工作却是必然结果。就如美国德州莱斯大学资讯科技研究院主任瓦尔第所说，人类虽然不可能完全被取代，不过未来各行各业都将由智能机器人大幅改变现有的工作模式。机器人将取代越来越多人力工作，如药剂师、狱警、调酒工作，越来越多工作都可由机器取代人力，未来正迈向机器几乎完全取代人力的时代。
有相关研究表明，人工智能也仅是取代一些没有特殊知识和技能的劳力性工作。而且这并不是坏事，因为这样可以让更多劳力资源得以解放，令他们从事其它更具创新有趣的工作。另有研究也证实，自1870年以来的英国历史表明，新技术的出现和总体失业率变化并没有直接关联。数据显示，尽管新技术不断涌现，但并没有造成失业率的明显波动，决定失业率高低的是经济增长情况，而不是技术本身。
另一方面，随着人工智能的快速发展，传统的工作架构将会被打破，除了生产流程智能化外，人们将会更加注重大数据分析、资料视觉化、运营和管理等工作，并且有研究表明，这几种类型的工作岗位需求反而会因人工智能的发展而增加200万个工作机会。
人工智能投资大增
虽然人工智能的一直甚嚣尘上，甚至很多知名科学家也纷纷发表人工智能将威胁人类，甚至会毁灭人类的言论。譬如史蒂芬·霍金(Stephen Hawking)、比尔·盖茨(Bill Gates)、埃隆·马斯克(Elon Musk)、扬·塔里安(Jaan Tallinn)以及尼克·博斯特伦(Nick Bostrom)等人就一直对于人工智能技术的发展表示担忧。但是人们对于人工智能的未来却充满期待，非但没有因为而停下脚步，反而加大力度进行投资。
自 2014 年初，DeepMind Technologies 被谷歌以 6.5 亿美金收购，风险投资已经意识到人工智能领域(AI)的投资前景。数据表明，全球近年来的人工智能领域的风险投资具有快速增长的趋势。Venture SCAnner的统计显示，目前全球人工智能领域的企业达到了955家，其中395家公司已经累计获得了48.5亿美元的融资。以智能机器人风险投资为例，在2011年全球的投资额仅为1.94亿美元，但到2015年时已激增至9.23亿美元。业内人士都认为2015年是人工智能机器人的创业元年，2016年将迎来爆发式发展。
在中国，人工智能领域也是迅速发展。据艾瑞咨询2016年1月的报告显示，中国人工智能领域已有近百家创业公司，其中约65家获得投资，共计29.1亿人民币(约合4.48亿美元)。其中较为著名的公司有大疆科技获得7600万美元融资、Yuneec获英特尔投资6000万美元。
投资大增的背后是业界对人工智能机器人的未来前景充满期待。市场研究公司IDC在《全球商用机器人消费指南》上预测报告称全球智能机器人行业及相关服务市场规模年复合增长率达17%，2019年行业规模将达到1354亿美元。
科技企业开始发力布局
面对人工智能具有巨大潜力的未来，很多巨头企业自然不愿错过这一时代热潮，纷纷重视这一领域的布局，力图拿到人工智能领域的话语权。在国外，以谷歌、英特尔等巨头引领着人工智能的发展，自2013年以来，雅虎、英特尔、领英、苹果以及推特都收购了人工智能公司。在国内，以百度、腾讯、阿里为代表的科技巨头纷纷在人工智能领域中发力布局。
在国际上，英特尔是一家较为积极投资布局人工智能的巨头科技企业，共投资了16家AI公司。其主要在智能机器人这块进行积极部署，而且投资金额也非常高，在过去的2015年里，英特尔共投资了超过5亿美元，包括对无人机Yuneec、服务型机器人公司Savioke等。分析指出，英特尔希望抓住这次人工智能的热潮，挽回过去10年错失发展机遇的损失。
而在国内，除了百度推出的机器人助理“度秘”以及广泛应用人工智能技术的无人驾驶车、阿里巴巴的人工智能平台“DTPAI”和客服机器人平台、腾讯的视觉识别平台腾讯优图、智能计算与搜索实验室和撰稿机器人Dreamwriter外，中国的一些科技企业也在积极地发力进入人工智能这一领域。如，科大讯飞战略投资深圳优必选科技有限公司，试图在运动控制方面实现突破;昆仑万维出资为企业提供人工智能与大数据技术的行业解决方案;均胜电子在智能汽车技术上深耕。
人工智能的发展潜力已经得到了国内外科技企业的肯定，未来，将会有更多巨头科技企业强强联手开发人工智能。而且，随着各国对于人工智能发展的支持政策的出台，将会更好地刺激人工智能快速发展。
中国就是一个大力支持人工智能机器人发展的国家，按照工信部相关规划，到2020年前后，中国机器人产业集群规模约2844亿元，力图通过人工智能机器人开创中国制造2025的美好未来。而据有关数据显示，中国在过去两年时间已经成为智能机器人的最大买家，约占全球需求的25%。作为中国的科技企业，这不失为一个巨大的发展机遇。面对汹涌的人工智能热潮，企业可以借鉴周鸿祎所说的：“人工智能时代一旦开启，对每个人都是新的舞台。它会以指数级速度加快，技术进步不可阻挡，我们能做的，只有奋力抓住潮头，迎接变化! ”
人工智能将推开第四次工业革命大门
人类发展至今，经历了多次技术的革新换代。其中以第一次工业革命为开端，互联网技术为代表的第三次革命为突破口的发展促进了人类加速进入了后工业时代的信息时代。目前互联网信息技术的发展，为人工智能的发展提供了坚实的基础。目前，人工智能正在渗透到各行各业的改造当中。
有人说，人工智能是下一次的工业革命，对人类的影响将不亚于互联网对人类的影响。这点中了时代的发展脉搏，也与世界经济论坛以第四次工业革命为主题的做法不谋而合。人工智能拥有空前的运算能力，其发展的速度、影响的范围都与以往的生产方式、经济架构截然不同。
随着人工智能的发展，人类在人工智能的辅助下，将具备把智能设备、人和数据连接起来，并以智能方式利用这些数据的能力，从而在现实世界中实现将机器、设备和网络能在深层次与信息世界的大数据连接在一起，推动工业革命和网络革命的前进。这种革命性的转变将不是第三次工业革命的延续，而是彻底地颠覆。它将彻底颠覆人类以往的分工模式、生产生活方式。
人工智能在颠覆的同时也为人类带来了便利，就如周鸿祎所说：“人工智能也并不是像电影里所展示的那样，机器人会成为人类的威胁。相反，它就像工业革命之后的一切技术创新一样，会造福于我们整个人类。 ”例如智能机器人去从事危险的救火工作，避免人类的伤亡。而对于企业来说，人工智能能更好地完成一些重复性的劳力工作，而且还能节约人力成本。这也是众多科技企业大力研发适合自己企业的代工智能机器人，如Uber研发智能无人车、亚马逊研发送货智能无人机。
当然未来人工智能的作用远不止如此，如AlphaGo背后的Deepmind团队创始人Demis Hassabis在接受采访时透露， AlphaGo仅仅是谷歌人工智能项目的一个分支。在未来，Deepmind主要目的是“用人工智能解决一切问题”，并将进一步探索人工智能在医疗、机器人以及手机等多个领域的应用。
人工智能正在以其特有的方式敲击着第四次工业革命的大门，微软创始人比尔·盖茨对此就有深刻的认识，他在今年达沃斯世界经济论坛年会期间表示，许多科技领域的创新正快速推进，数字领域的创新可能继续领跑。电脑认知能力、机器人智能化、物联网以及大数据分析模式，可成为众多行业发展的基础工具。未来，第四次工业革命将在许多领域带来快速和颠覆性变化。
总结：做好改变的准备 迎接第四次工业革命
随着人工智能的快速发展，人类必将进入一个全新的时代。也许未来人工智能将会取代更多人的工作，但是技术发展是潮流，不能因为其负面影响就抱残守缺，甚至抵制技术的发展。面对时展的潮流，唯一能做的就是做好改变的准备，抓住时代的潮流。
从20世纪50年明需要人类指导才能运行的计算机开始，科学家用了半个多世纪的时间让计算机拥有自主学习能力，这一飞跃不仅仅是计算机科学和产业的里程碑，也对各行各业和人类社会产生巨大影响。“阿尔法围棋”的成功意味着计算机在智力上超过人类是早晚的事情，而这一转折点已经逼近，同时也表明人工智能进入了以“深度学习”为代表的新发展阶段。
传统计算机被设计用来进行高速运算，但必须先有人类工程师进行编程才能执行任务。编程是一个耗时且高成本的工作，而且在面对未知世界时，人类工程师并不能很好地帮助计算机进行判断。与这种依靠“教”来掌握工作能力的传统计算机不同，具有深度学习能力的计算机能够自己“学习”――程序员为它灌输的不是逻辑规则和方法，而是构建一个模拟人脑的神经网络。计算机通过不断自主训练掌握各种技能和技巧，在实际工作中根据环境变化和对人类命令的理解给出最优策略，这一过程和人类学习掌握新知识的过程几乎是相同的。从某种意义上讲，计算机已经发展到能够自行编程执行新任务的阶段。未来的人工智能将主动适应人，用人类的语言、动作、情感与人类进行互动交流，成为人类工作和生活的伙伴。
全球人工智能方兴未艾
作为一项革命性前沿科技，各大强国和跨国公司都在加速布局人工智能以抢占未来竞争制高点。如，在图像识别领域，谷歌、微软等公司近年来加强了对深度学习的研究和商业应用。谷歌的GoogleNet团队使用深度学习技术在计算机视觉挑战比赛中刷新了分类和侦测的纪录，该技术2015年起被应用于谷歌自动驾驶系统中，帮助计算机和人类驾驶员标注和预警道路上的危险情况；2015年，微软宣布其图像识别系统的错误率下降到4.94%，这低于人类在归类识别时5.10%的错误率。为了推动深度学习在语言识别上的应用，近期一些互联网巨头企业开源（开源技术是指开放源代码的软件技术，此类技术被认为有助于打破垄断，促进知识技术创新）了深度学习工具包，吸引更多人在自己的平台上进行语音识别的研发。开源思想能够建立更大的平台，有助于形成更大的学习数据库以及开发更多的应用产品。
每一次技术革命都会为赶超者带来“弯道超车”的历史机遇，但如果把握不好，赶超者也可能再一次陷入“跟随”的“漩涡”。经过几十年在计算机和相关领域的努力追赶，我国避开了这一“漩涡”。我国已具备发展人工智能研l和产业的基础和条件，在人工智能的基础研发、产业化上取得令人瞩目的成就，与发达国家的分工和竞争关系正在由“跟跑者”角色向“并跑者”“领跑者”角色转变。如，在语音识别上，2014年，百度对外其基于深度学习的语音识别系统Deep Speech，该系统能够模仿人大脑新皮层中的神经活动，通过深度学习识别出数字形式的声音、图片等数据。实际应用发现，在车内、人群等噪音环境下，Deep Speech系统的出错率比谷歌、微软、苹果等公司的类似系统低10%多。
人工智能是新科技、新产业
也是新的生产生活方式
深度学习是机器学习的新浪潮，也是人工智能发展的一个里程碑，虽然已在语音识别、图像识别、预测分析、机器翻译等领域小试身手，但客观上讲，无论是理论研究还是商业化都面临巨大的难题。谁也不能保证深度学习在未来能成为人工智能最基础的方法，或许会有更好的新技术替代深度学习，但可以肯定的是，人工智能的梦想不再遥远。机器在不久的将来会像人类一样思考，这将对人类科技、经济和社会产生巨大影响。
首先，人工智能代表更高的生产效率。机械化、自动化以及传统互联网对生产率的提升几乎已走到尽头，而人工智能的应用将为人类生产率的提升创造新动力。与之前技术革命主要提高体力劳动生产率不同，人工智能主要是推动脑力和智力劳动效率的增长。如，人工智能能够根据市场、供应链、物流、仓储情况，甚至每个工人的技能水平、工作效率进行科学排产，从而最大限度利用企业资源并将成本和损耗降到极低的水平，这是依靠人工排产不能做到的。
其次，人工智能造就新的竞争优势。在互联网产业领域，已经有现象表明，人工智能具有重新调整行业竞争秩序的潜力。面对愈加错综复杂的市场环境，企业的风险控制和经营决策已超出最优秀管理者的能力，未能投资和利用人工智能的管理团队将有很大可能会在竞争中被淘汰。
抱怨的背后正体现出中国人工智能厚积薄发，取得了一定成就，尤其是在应用层的发展达到了与美国相近的水平。如在移动支付方面，目前中国的移动支付普及率为77%，位居全球第一，在大量应用的背后，从刷脸支付到算法优化，人工智能扮演着关键作用。美国人免不了喝上一壶老陈醋。
事实真的如此吗？
我们在做《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告时发现：中国人工智能企业数量、人才数量都仅为美国的一半；美国布局全面，而中国无论是企业还是人才，在产业基础层、技术层、应用层，分布不均，仅应用层略有积累。
施密特之抱怨，终究无法掩盖中美两国巨大的产业落差。
与其关注谁威胁谁，不如把心思放在技术创新上。这才是每一个AI企业都应该时时刻刻思考的问题，也是一个科技企业的本分。
不过，现在产业界也不够冷静。甚至于出现了一些让人担忧的迹象。回顾2017人工智能领域已经出现了三大突破，算法、政策、资金，均创里程碑，业界欢呼鼓舞，这种情形像极了1999年底网络泡沫泛滥的情形。
展望2018，偌大一个人工智能，优秀项目不够、顶尖人才不足、场景落地缺失，三大难题横亘眼前，又将如何破解？
2017年的三大突破
1、算法的突破
要说在2017年把人工智能引入舆论的，就不得不提围棋人机大战。来自谷歌旗下的AlphaGo以3：0击败了世界排名第一的柯洁，随后AlphaGo Zero又取得超过AlphaGo的实力，赢得了100场比赛的全胜，并在40天内超过了所有旧版本。
AlphaGo的前几代版本，主要采用深度学习算法，一开始用上千盘人类棋谱进行训练。
AlphaGo Zero则跳过了这个步骤，自我对弈学习下棋，完全从乱下开始，采用的是强化学习。该系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始，将该神经网络和一个强力搜索算法结合，自我对弈。在对弈过程中，神经网络不断调整、升级，预测每一步落子和最终的胜利者。
强化学习其实也是机器学习的一个分支，强化学习是一种标记延迟的监督学习。它讲究在一系列的情景之下，通过多步恰当的决策来达到一个目标，是一种序列多步决策的问题。
AlphaGo Zero的成果提示，AI并非只有深度学习，强化学习也很值得研究。
在过去的三十年，深度学习运动一度被认为是学术界的一个异类，Geoff Hinton和他同事的努力，使得深度学习成为主流，应用于语音识别、图像标签以及其他无数在线工具的用户体验。
有趣的是，临近年底，深度学习之父Hinton新论文Capsule，断然宣称要放弃反向传播和深度学习理论，欲自废三十年功力再练一套新AI“功夫”。圈里圈外顿时蒙圈。
自我颠覆或酝酿着AI的另一次飞跃。李飞飞对此大为赞赏，发推特称：没有工具是永恒的，即使是反向传播和深度学习。重要的是基础研究继续推进。
2、政策的突破
2017顶层设计已经明确昭示产业发展方向，可以预期，2018年后各地将掀起新一轮的发展。
为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，提出三步走计划，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。
《规划》旨在大力发展五大人工智能2.0技术(包括深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放和自主操控)，用以解决技术、产业、社会和国防四大领域的问题。值得一提的是，规划中还提到了让中小学开设人工智能和编程课程，人工智能教育从娃娃抓起，一时间风头无两，盖过规划。
继《规划》后，11月15日，科技部在北京召开新一代人工智能发展规划暨重大科技项目启动会，宣布依托百度、阿里、腾讯和科大讯飞四家公司，成立人工智能四大平台，标志着新一代人工智能发展规划和重大科技项目进入全面启动实施阶段。
作为创业者和企业家，2018年发展什么样的人工智能技术和产品、怎样发展人工智能技术和产品？翻开《规划》，尤其是关于“培育高端高效的智能经济”的内容，一定可以找到一些思路：“大力发展人工智能新兴产业，将技术转换成应用，实现在智能软硬件、智能机器人、智能运载工具(车、船、飞机、火箭等)、VR/AR、智能终端和物联网基础器件的创新；加快推进产业智能化升级，促进传统企业的改造，让制造、农业、物流、金融、商务和家居等各领域都实现人工智能规模化应用；大力发展智能企业，推动企业智能升级，推广应用智能工场；打造人工智能创新高地，鼓励打造建设以人才、企业、生产要素为中心的产业群、产业园。”
3、AI投融资突破
一改前两年的低调，2017年的资本，高调的聚集到屈指可数的较成规模的AI创业项目中。
7月11日，4.1亿美元！商汤科技刷新AI领域单轮融资纪录！
10月31日，4.6亿美元！旷视科技获4.6亿美元C轮融资，再次刷新了融资记录！
2017年，一系列眼花缭乱的融资事件陆续爆发。
2017年中国AI领域投融资创出历史新高，一年内总投融资达582亿元。
在投资热门领域方面，VC对计算机视觉与图像、自然语言处理和智能机器人的关注持续全年，其趋势基本符合腾讯研究院8月的《中美两国人工智能产业发展全面解读》和《中美人工智能创投趋势报告》的预测。
值得一提的是，国产AI芯片独角兽出现。长期以来，中国信息产业受制于人，在产业核心芯片方面的落后不仅仅是技术、资金的匮乏，更重要的还有产业生态意识的淡薄。AI芯片投资周期长，金额大，产出小的特点，使得很多投资商及企业对它望而却步。而此次一亿美元的融资，将用于发展国产AI芯片的产品化和市场化，有助于推动产业走向自主发展的道路。
粥多僧少，泡沫也在酝酿。由于创业公司成立数量较前两年有所回落，2017年资金明显偏向中后期、大多数是一些较为成熟的项目，金额相当巨大。
2018年，投资人会不会对AI初创项目表示更多热情？
许多AI初创项目，属于“三缺一”项目，缺少独创技术、缺少应用场景、缺少成熟度，只有一个概念，徘徊在实验室里，难以推开市场的大门，看起来有点悬。
2018年的三大难题
1、资金很多，项目不够用了
当前的AI产业发展面临泡沫化的风险，主要体现在投资供应数量大而项目供给数量少，市场对创业项目寄予很高的期望，而实际的产品体验欠佳。
泡沫即将出现。在腾讯研究院的《中美两国人工智能产业发展全面解读》报告中，分析了引发行业泡沫的两个信号：
一是资金多而项目缺。
综合过往数据和2017年前半年的情况，今年美国新增企业数量将跌到谷底，在2017之际，美国新增企业数量范围在25-30家之间徘徊。同时，美国的累计融资量持续快速增长，最后将稳定在1380-1500亿元的区间。
2018年后，中美两国AI企业数量增长都将有所恢复，但依然平缓。在这段时期内，创投圈将会发现，找到一个新的有潜力的项目越来越难，由于新增企业数量稀少，经常只能跟投一些项目。
到2020年，美国累计AI公司数量将会超过1200家，累计融资将达到惊人的2000亿人民币。中国AI企业增势不明朗。根据行业发展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年回暖，新增公司数量会上扬到30以上，预期融资累计量将会达到900-1000亿元。
二是周期长而营收难。
通俗的说，人工智能期望值被大大高估了。引领本轮AI热潮的深度学习，起源于上世纪八九十年代的神经网络研究。在很多情况下，前沿研究是由对已有方法的微小改动和改进组成，而这些方法在几十年前就已经被设计出来了。
2006年，深度学习算法获得了突破后，引起市场热炒，但相关的AI技术和产品的成熟度仍然有限，甚至被讥笑为“人工智障”。许多项目和技术，要想获得消费者欢迎，还需要相当长的时间。
从投融资趋势来看，涌入人工智能领域的资金依然还会增加。
一个依据是，据不完全统计，2017年中国人工智能领域的投融资事件约353起，比2016年稍有回落。但投资金额激增，总融资金额近600亿人民币，在政府的鼓励和行业并购中，2018年中国AI的投资将会持续大幅增加。
另一个依据是，行业并购开始加剧。根据CB Insights提供的数据显示，自2011年以来，已有近140家人工智能初创公司被收购，而2017年的第一季度，海外就有34家人工智能初创公司被收购，为去年同期的两倍。2018年，仍将延续这一趋势。在资金增长的同时，中国AI企业数量却不能同幅增长。根据行业发展周期来计算，中国人工智能产业将会在2018年呈现回暖，预期融资累计量将会达到900-1000亿人民币，而新增公司数量仅仅上扬到30家左右。
资金多而项目缺，周期长而营收难，项目却一天比一天更加昂贵，这种情形与1999年的第一次互联网泡沫何其相似。
2、事情很多，人不够用了
算法大神YoshuaBengio曾表示：“深度学习现在炙手可热，目前的困境是缺乏专家，一个博士生大概需要五年的时间培养，但是五年前还没有博士生开始从事深度学习，这意味着现在该领域的专家特别少，可以说弥足珍贵、极度稀缺。”这是三年前AI面临的困境，至今依然未得到改善，甚至变得更加严峻。
人工智能竞争以顶级人才为根本。据说世界上深度学习领域的顶尖人才不超过50人，Andrew Ng表示深度学习领域人才匮乏的主要原因首先是数据，对于解决某些领域的问题，获取数据并非易事；其次是计算基础架构工具，包括计算机硬件和软件；最后是这个领域的工程师培养时间非常长。所以科技巨头们等纷纷通过收购初创公司来招揽人才。
作为国家未来的发展方向，AI技术对于经济发展、产业转型和科技进步起着至关重要的作用。而AI技术的研发，落地与推广离不开各领域顶级人才的通力协作。在推动AI产业从兴起进入快速发展的历程中，AI顶级人才的领军作用尤为重要，他们是推动人工智能发展的关键因素。
然而，中国人工智能领域人才发展极为欠缺。
据腾讯研究院的《2017全球人工智能人才白皮书》显示，目前我国约有20所大学的研究实验室专注于人工智能，高校教师以及在读硕博生约7000人；产业界现存人员人数约为39000人。远不能满足我国市场百万级的人才需求量。
从产业发展来看，我国人工智能领域人才分布严重失衡。
人工智能产业由基础层(芯片/处理器、传感器等)，技术层(自然语言处理，计算机视觉与图像，机器学习/深度学习，智能机器人等)和应用层(语音识别，人脸识别)等组成，目前我国在产业层次人才上面临两个问题如下：
问题一，产业分布不均。中国AI产业的主要从业人员集中在应用层，基础层和技术层人才储备薄弱，尤其是处理器/芯片和AI技术平台上，严重削弱中国在国际上竞争力。
问题二，供求严重失衡，人才缺口很难在短期内得到有效填补。过去三年中，我国期望在AI领域工作的求职者正以每年翻倍的速度迅猛增长，特别是偏基础层面的AI职位，如算法工程师，供应增幅达到150%以上。尽管增长如此高速，仍然很难满足市场需求。但是，由于合格AI人才培养所需时间和成本远高于一般IT人才，人才缺口很难在短期内得到有效填补。
人才不足，是制约中国AI产业发展的关键因素。
近几年来，Google不断的收购AI领域的公司最主要的目的是“抢购”一批世界上最一流的专家，在一个迅速成长的人工智能领域里面，这些专家无一不是佼佼者。其他科技巨头也相机而动。
可以推想，人才流动，还将加剧。人才引进，还需持续。2018年，无法缓解人才饥渴症。
3、场景很多，路不好走了
如果梳理一下2017全年的AI产业大事件，人工智能技术与行业结合，九大热门领域遍地开花。
其中，医疗、金融、无人驾驶这三大热点中的悬疑，更是大大的吊足了公众的胃口。
悬疑一，AI医疗的变革的信号在哪里？
作为民生领域，医疗年年改，却次次令人无奈。风险投资也对AI+医疗有持续不断的支持。2017年，每个月都有VC流入AI+医疗领域，国内所有医疗人工智能公司累计融资额已超过180亿人民币。
科技企业智能医疗的布局与应用已有雏形，IBM Waston已应用于临床诊断和治疗，在2016年就进入中国在多家医院推广；阿里健康重点打造医学影像智能诊断平台；腾讯在17年8月推出腾讯觅影，可辅助医生对食管癌进行筛查。图玛深维11月获投2亿元，正在把深度学习引入到计算机辅助诊断系统中，晶泰科技(XtalPi)近期也融资1500万美元，用于新一代的智能药物研发技术，以解决药物临床前研究中的效率与成功率问题。
遗憾的是，尽管政府亮了绿灯，企业投了人力财力，但人工智能却并没有在医疗领域出现爆发。原因何在？在于人工智能需要大量共享数据，而医院和患者的数据如同孤岛。如何打破各方壁垒，保障健康的同时又保障数据安全性？这将是推动智能医疗快速发展的一个重要信号。
悬疑二，AI如何深层次的撬动金融？
与智能医疗面临相同数据问题的还有金融领域，大量的可信度较高的数据握在各大银行手中，AI怎么能够撬出来这些数据以推动金融科技的创新，是创业者们绞尽脑汁思考的课题。
当前，人脸识别、指纹识别技术作为验证客户身份、远程开户、刷脸支付，解决金融安全隐患的方案，已经发展成熟正在逐步推广。
如何利用知识图谱挖掘潜在客户、进一步深挖客户潜在需求的技术也已较为成熟，而数据源的问题亟待解决。
美国的科技公司FutureAdvisor最早研制出“机器人理财顾问”。随后，此类机器人理财顾问迅速风靡全球。
2017年智能投顾更是火烧火燎，被视为是下一个风口。但是，机器人炒股，结果赔了。
悬疑三，智能汽车究竟何时上市？
无人驾驶汽车被称为“四轮机器人”，但其发展何时会像智能手机一般，人手一台，彻底颠覆传统手机进而推动整个产业变革？这答案仍然是个悬疑。
2017年，汽车行业内智能造车势力动作不断，其中一部分已陆续交出答卷，让产品接受市场的检验，而一部分仍在温室中培养，等待结果。之所以称之为“温室”，是因为各行各界都对其予以厚望，尤其是在投融资上，虽然投资事件数不多，但金额达234亿人民币。
百度宣布开放阿波罗平台。阿里巴巴与上汽集团等传统车企展开合作。腾讯于年初成功入股特斯拉成为第五大股东，领投蔚来汽车首款纯电动产品，已正式上市。
时间正在跟我们赛跑。2017年，无人驾驶车辆走上北京五环被交警调查，12月20日，一支百度Apollo无人车车队，在雄安新区测试开跑。2018年初，北京顺义区无人驾驶试运营基地正式启动，成为北京出台国内首部自动驾驶新规以来，全市首个开展无人驾驶试运营的区域。2018年，谁会上路？行业和消费者都拭目以待。
回顾2000年互联网泡沫的幻灭，很多人依然觉得不可思议。那时候的产业发展日新月异，软件应用、网络服务ISP，网络内容ICP爆发，常有一日不见如隔三秋的感叹。
2000年4月，纳斯达克指数一路狂飙突进到历史顶点，5400多点。但不幸泡沫破裂，资本市场崩盘。纳斯达克指数迅速滑落。中间经历了9.11恐怖袭击事件，还有安然事件。寒冬持续了3年时间，才慢慢走出低谷。
如今的AI产业正蓬勃发展，与互联网初期阶段何其相似。
产业带着耀眼的光环，肩负国家战略的重任，高度依赖资本市场渠道，舆论高度爆炒，从业者无不都是三高社会精英。
据统计，2017年中国人工智能核心产业规模超过700亿元，随着各地人工智能建设的逐步启动，预计到2020年，中国人工智能核心产业规模将超过1600亿元，年复合增长率将达31.7%。
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。
2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。
如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。
第一部分人工智能行业发展概述
1.人工智能概念及发展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。
自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。
人工智能发展历程
2.人工智能产业链图谱
人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。
A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。
B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。
C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。
人工智能产业链
资料来源：创业邦研究中心
第二部分人工智能行业巨头布局
巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。
资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理
第三部分机器视觉技术解读及行业分析
1.机器视觉技术概念
机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。
机器视觉的两个组成部分
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
2.发展关键要素：数据、算力和算法
数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。 人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。
深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。
3.商业模式分析
机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。
（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口
这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。
此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。
国内外基础算法应用对比
资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理
（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口
软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。
4.投资方向
（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备
从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。
机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。
（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片
以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。
（3）新兴服务领域的特殊应用
前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。
（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键
机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。
第四部分智能语言技术解读及行业分析
1.语音识别技术
（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温
语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。
（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流
语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。
（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势
低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。
麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。
在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。
2.自然语言处理（NLP）发展现状
（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展
深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。
深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。
（2）NLP主要应用场景
问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。
图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。
机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。
对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。
（3）创业公司的机遇
1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。
2)应用于垂直领域的自然语言处理技术
避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。
第五部分人工智能在金融行业的应用分析
人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。
人工智能在金融行业的典型应用情况
资料来源：创业邦研究中心
第六部分人工智能在医疗行业的应用分析
1.人工智能在医疗行业的应用图谱
人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。
图 人工智能在医疗行业的应用图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.人工智能在医疗行业的具体应用场景
医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。 人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。
药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速 、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。
虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。
第七部分智能驾驶行业分析
1.智能驾驶行业产业链
智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。
产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。
智能驾驶产业链图谱
资料来源：创业邦研究中心
2.智能驾驶市场分析
伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然 后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之 外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。
按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。
根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量 产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年 将达到 3100 亿美元。
第八部分中国人工智能企业画像分析
随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。
地域分布
全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。
行业分布
从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位， 国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。
从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出， 目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。
收入情况
收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。
最新估值
企业最新估值均在亿元级别，且分布较为均衡。三成企业估值超过15亿元，还有企业估值达到百亿级别，如优必
选科技、达闼科技和商汤科技等，将来或将跻身人工智能独角兽企业。(备注：分析样本量剔除一半未披露企业)
第九部分典型企业案例分析
1.Atman
企业概述
Atman由来自微软的人工智能科学家和产业经验丰富的产品团队创办，提供专业领域机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品，致力于成为医学、新闻、法律等专业领域语言智能专家，为专业领域用户赋能，推动专业领域用户进入人工智能时代，助力专业领域文字智能水平实现跨越式提升。Atman已为强生、新华社参考消息、北大法宝、君合律师事务所等世界领先药企、新闻媒体、法律服务机构开发机器翻译、机器写作、知识图谱、大数据智能采集挖掘等语言智能产品。
目前Atman在北京和苏州两地运营，能快速响应全国各地客户需求。
企业团队
创始人&CEO：马磊
清华大学计算机系毕业，曾先后在微软研究院和工程院担任研究员和架构师，机器学习专家、多次创业者、曾主导多项人工智能重大项目，和申请国际专利共计15+项。
Atman公司核心团队由来自微软、百度、法电等领域高端人才和资深技术人才组成，公司员工40人，其中硕士以上学历占比60%，技术开发人员占比70%，一半以上来自微软亚洲研究院和工程院。
核心技术与产品
技术方面，擅长机器学习（深度学习、强化学习、群体智能）在复杂问题的应用，和国际专利15项，Atman神经网络机器翻译系统于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，专业领域翻译效果在公测标准和行业客户测试中均持续领先。核心产品为垂直领域机器翻译、机器写作、知识图谱抽取构建、大数据智能挖掘等语言智能产品。
Atman的机器翻译产品可自动翻译编辑专业文献、报告、音视频和网页，支持私有部署和云端混合部署，提供包括数据隐私安全以及自学习的端到端解决方案。
机器写作可对海量数据进行快速搜索、过滤、聚类，根据行业需求自动生成专业文档，适用于所有专业写作场景，可大幅减少专业报告写作过程中的繁复工作，大幅提升专业领域写作效率。
知识图谱可实现海量数据的语义检索、长链推理、意图识别、因果分析，形成一个全局知识库。大数据智能采集挖掘系统为专业领域用户提供智能数据源管理、海量专业数据获取和非结构化数据自动解析并结合知识图谱提供auto-screening、知识重构、专业决策辅助，帮助用户建立强大的以专业大数据为基础的业务辅助能力。
2.黑芝麻
企业概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家视觉感知核心技术与应用软件开发企业，2016年分别在美国硅谷和上海成立研发中心，主攻领域为嵌入式图像、计算机视觉，公司核心业务是提供基于图像处理、计算图像以及人工智能的嵌入式视觉感知平台，为ADAS及自动驾驶提供完整的视觉感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚来、上汽、上汽大通、EVCARD、中科创达、车联天下和云乐新能源等展开深入合作，提供基于视觉的感知方案；除此之外，公司还在消费电子、智能家居等领域布局为智能终端提供视觉解决方案。目前公司已经完成A+轮融资。
企业团队
团队核心成员来自于OmniVision、博世、安霸、英伟达和高通等知名企业，平均拥有超过15年以上的产业经验，毕业于清华、交大、中科大和浙大等知名高校。
创始人&CEO：单记章此前在硅谷一家全球顶尖的图像传感器公司工作近20年，离职前担任该公司的技术副总裁一职，工作内容覆盖了图像传感器研发和设计、图像处理算法研发和图像处理芯片设计。
核心技术和产品
在汽车领域，黑芝麻可提供车内监控方案（DMS），自动泊车方案（AVP），ADAS/自动驾驶感知平台方案。黑芝麻智能科技提供的解决方案包括算法和芯片两个核心部分：黑芝麻感知算法从基础的控光技术，到面向AI的图像处理技术出发来提高成像质量，以及应用深度神经网络训练，结合视频处理和压缩技术，形成从传感器端到应用端的处理过程；黑芝麻芯片平台采用独有的神经网络架构，包括独有的图像处理，视频压缩和计算机视觉模块，与黑芝麻视觉算法结合，采用16nm制程，设计功耗2.5w，每秒浮点计算达20T。
3.乂学教育
企业概述
乂学教育，成立于2014年，是一家网络教育培训机构，采用人工智能和大数据技术，为学生提供量身定制学习解决方案和个性化学习内容。核心团队来自美国Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，销售团队有全国40亿toC销售额的经验。
企业自主研发了针对中国K12领域的学生智适应学习产品，其核心部分是以高级算法为核心的智适应学习引擎“松鼠AI”，该产品拥有完整自主知识产权，能够模拟真实特级教师教学。企业发表的学术论文得到了全球国际学术会议AIED、CSEDU、UMAP认可，并在纽约设计了人工智能教育实验室，与斯坦福国际研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能联合实验室。
主要产品
学生智适应学习是以学生为中心的智能化、个性化教育，在教、学、评、测、练等教学过程中应用人工智能技术，在模拟优秀教师的基础之上，达到超越真人教学的目的。该产品性价比高，以人工智能+真人教师的模式，做到因材施教，有效解决传统教育课时费用高，名师资源少，学习效率低等问题。
智适应学习人工智能系统
智适应学习人工智能系统模拟特级教师，采用图论、概率图模型，机器学习完成知识点拆分和个人学习画像，采用神经网络、逻辑斯蒂回归和遗传算法为学生实时动态推荐最佳学习路径，实现个性化教育。
业务模式
线上与线下，2B和2C相结合。以松鼠AI智适应系统教学为主，真人教师辅助，学生通过互联网在线上学习课程。开创教育新零售模式，授权线下合作学校，已在全国100多个城市开设500多家学校。
4.云从科技
企业概述
云从科技成立于2015年4月，是一家孵化于中国科学院重庆研究院的高科技企业，专注于计算机视觉与人工智 能。云从科技是人工智能行业国家队，是中科院战略先导项目人脸识别团队唯一代表，唯一一家同时受邀制定人 脸识别国家标准、行业标准的企业。2018年，云从科技成为祖国“一带一路”战略实行路上的人工智能先锋，与 非洲南部第二大经济体津巴布韦政府完成签约。
云从科技奠定了行业领导地位： 国家肯定，国家发改委2017、2018年人工智能重大工程承建单位；顶层设计，唯一同时制定国标、部标和行标的人工智能企业；模式创新，三大平台解决方案，科学家平台、核心技术平台和行业应用平台。
企业核心团队
创始人
周曦博士，师从四院院士、计算机视觉之父—ThomasS.Huan黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的计算机视觉 研究。入选中科院“百人计划”，曾任中国科学院重庆研究院信息所副所长、智能多媒体技术研究中心主任。
周曦博士带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠;在国际顶级会议、杂志 上发表60余篇文章，被引用上千次。
核心技术团队
云从科技依托美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，中科院、上海交大两个联合实验室上海、广州、重庆、成都四 个研发中心组成的三级研发架构。目前研发团队已经超过300人，80%以上拥有硕士学历。
技术优势
全方位多维智能学习模块适应不同场景要求；模块化设计为在工业视觉、医学影像、自动驾驶AR等领域扩展打下良好基础。
云从科技具有高技术壁垒：世界智能识别挑战赛成绩斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微软全球图像识别挑战赛上共计夺得7次世界冠军;在银行、公安等行业智能识别技术 PK实战中，85次获得第一；2018年，云从科技入选MIT全球十大突破性技术代表企业。
在跨镜追踪(ReID)技术上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三个数据同时集体刷 新世界记录， Market-1501上的首位命中率达到96.6%，首次达到商用水平。
正式在国内“3D结构光人脸识别技术”，可全面应用于手机、电脑、机具、设备、家电。相较以往的2D人 脸识别及以红外活体检测技术，3D结构光人脸识别技术拥有不需要用户进行任何动作配合完成活体验证的功能， 分析时间压缩到了毫秒级以及不受环境光线强弱的影响等诸多优点，受到国际巨头公司的关注。
行业应用
目前国内有能力自建系统的银行约为148家。截止2018年3月15日，已经完成招标的银行约为121家，其中云从科 技中标了88家总行平台，市场占有率约为72.7%;在安防领域推动中科院与公安部全面合作，通过公安部重大课题研发火眼人脸大数据平台等智能化系统，在民航领域，已经与中科院重庆院合作覆盖80%的枢纽机场。
5.Yi+
企业概述
北京陌上花科技是领先的计算机视觉引擎服务商，为企业提供视觉内容智能化和商业化解决方案。致力于“发现视觉信息的价值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能计算机视觉引擎，衣+是时尚商品搜索引擎。公司在图像视频中对场景、通用物体、商品、人脸的检测、识别、搜索及推荐均达到领先水平。
目前公司和阿里巴巴、爱奇艺、优酷土豆、中国有线、CIBN、中信国安、海信、华为、360等数十家顶级机构/产品深度合作，通过提供边看边买引擎、图像视频内容分析引擎、人脸识别引擎等基于视觉识别技术的数据结构化产品服务于海量用户，同时帮助政府机构、广电系统、内容媒体、零售商、电商、视听设备等行业实现智能分析、智能互动与场景营销。目前公司已经获得B轮融资。
企业团队
团队成员来自于斯坦福、耶鲁、帝国理工、新加坡国大、南洋理工、清华、北大、中科院等名校及谷歌、微软、IBM、英特尔、阿里巴巴、腾讯、百度、华为等名企。
创始人&CEO：张默
北京大学软件工程硕士， 南洋理工大学创业创新硕士。连续创业者， 曾任华为算法工程师、微软WindowsMobile工程师、 IBM SmarterCity 架构师，北方区合作伙伴经理，主机Linux中国区负责人，中国区开源联盟负责人，年销售额数亿。 2013年创业于美国硅谷和新加坡，2014年6月在中国设立北京陌上花科技有限公司。
核心技术与产品
技术方面，在国际顶级计算机视觉竞赛ImageNet中，成绩曾超过谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年获得十项世界第一。2018年3月，人脸识别准确率位列LFW榜首。Yi+通过遵循无限制，标记的外部数据协议。 Yi+的系统由人脸检测，人脸对齐和人脸描述符提取组成。使用多重损失和训练数据集训练CNN模型，其中包含来自多个来源的约10M个图像，其中包含150，000个人（训练数据集与LFW没有交集）。在测试时， Yi+使用原始的LFW图像并应用简单的L2norm。图像对之间的相似性用欧氏距离来测量，最终取得优异成绩。
公司的核心产品主要包括视觉搜索引擎，图像视频分析引擎以及人脸识别和分析引擎：
行业解决方案
针对营销、安防、相机和电视的不同特点，推出相应解决方案。
营销+AI。场景化广告方案中，大屏AI助理信息流推荐、神字幕、物体/人脸AR动态贴图、video-out、场景化角标与广告滤镜等形式的广告内容推荐，适用于快消、汽车、电商、IT、金融、旅游服务等多个行业。
智慧城市+AI。使用计算及视觉助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧园区等方面提供解决方案。在智慧安防实时识别上，实时处理直播摄像头信息，算法反应敏捷，相应迅速。建立智慧园区方案模型，考虑扩展性&灵活性、数据管理、松散耦合性、安全性、实时整合性以及功能性和非功能性需求等技术方案要素，从业务和技术两方面整合解决方案实现步骤。
电视+AI。电视+AI的解决方案赋予智能电视多样播放能力和营销能力。
相机+AI。相机更具交互能力。用户通过搜索关键字标签同步展示图片，打通相册和购物一站式体验。准确识别人物属性特征，动态适应表情变化，可以在视频以及图像中对人脸实时检测，基于深度学习技术，进行人脸相似度检测，实现面部关键点定位、妆容图像渲染，试用与粉底、唇彩以及眼影等多种虚拟试装方式。实时检测摄像头中出现的物品、场景和人脸等，添加AR效果，SDK支持本地检测、识别、追踪，平均检测帧率可达到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解决方案是基于公司自主研发的人脸识别、商品识别和其他图像识别算法技术为核心，建立一整套基于人脸、商品的智能零售门店管理方案。Yi+新零售解决方案主要包含数据采集、算法模型说明和部署方案三部分，其中数据采集包括人脸数据采集、商品数据采集；算法模型说明包括识别算法训练、商品识别、识别输出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署与云端部署结合。
6.擎创科技
企业简介
擎创科技成立于2016年，专注于将人工智能和机器学习赋予传统IT运维／企业运营管理，为企业客户提供智能运维大数据分析解决方案，从而取代和改善对高技能运维人员严重依赖的现状。2017年，擎创科技已实现全年2000万营收，迅速成为国内AIOps领域的领跑者和中流砥柱。2018年初，擎创科技完成了数千万人民币的A轮融资，由火山石投资领投，晨晖创投、元璟资本及新加坡STTelemedia跟投。
核心团队
擎创团队的核心成员主要由BMC、微软等美国企业服务上市公司的运维老兵，与新浪、饿了么等知名互联网公司的大数据、算法专家组成，核心团队成员至少拥有10年以上的行业经验。其中CEO杨辰是国内最顶级的B端销售，曾带领团队获得10倍的业绩增长；CTO葛晓波拥有长达15年的企业级软件开发和运维经验；而产品总监屈中泠则来自甲方，创业前为浦发硅谷银行企业架构师，深知甲方对企业运维产品的需求。这个曾经深耕于运维企业服务市场的团队，如今在智能运维企业服务赛道继续领跑，让擎创科技成为最懂企业的客户，最值得企业客户信赖的软件厂商。
主要产品
“夏洛克AIOps” 作为擎创自主研发的大数据智能运维主打产品，自2016年上线以来，已从1.0版本升级至1.9版本，可应用在金融、大型制造业、铁路民航、能源电力等涉及国家发展和民生问题的多种行业。在2017全球运维大会上，夏洛克AIOps获得由中国信息通信研究院与高效运维社区联合颁发的“年度最具影响力AIOps产品”奖。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法辅助客户实现IT运维价值，结合客户的现有情况，规划从传统ITOM至AIOps智能运维的一站式路径，助其运营落地，由此打破数据孤岛，建立统一的大数据智能分析平台，实现以人工智能为核心，驱动传统IT运维监、管、控三个层面，并将相关运维数据及业务数据实时展现。
“夏洛克AIOps”拥有多项自研算法，犹如运维界的福尔摩斯，能迅速发现并定位运维问题的根因，实现秒级排障，最大程度避免企业产生重大损失。更有价值的是，“夏洛克AIOps”还能通过长期的数据积累和机器学习，运用新型深度神经网络算法对企业的业务数据进行预测，帮助企业提前规划IT资源，高效预防各类黑天鹅事件的发生。
商业模式
目前，擎创科技已与多家金融和制造行业标杆客户形成稳定的合作关系，包括浦发银行、浦发硅谷银行、国家开发银行、上海铁路局、银联、海尔、浙江能源等。针对不同客户，采用个性化的商业模式进行服务，目前主要有私有模式和SaaS模式两种，都具有较强的可复制性。
核心优势
关键词：电力系统继电保护 发展现状趋势
前言：
继电保护技术是随着电力系统的发展而发展起来的，20世纪初随着电力系统的发展，继电器才开始广泛应用于电力系统的保护。这个时期可认为是继电保护技术发展的开端。电力系统决定着电力能源的产生、传输和配送。而系统中的任何一个环节出现问题都会导致设备的损坏，甚至更严重的后果，随着我国电力系统规模和容量的日益增大,电力系统面临的故障日益严重。一旦电力系统出现故障,那么将会造成严重的经济损失和人身伤亡。继电保护就是一种电路故障时实现瞬间切断的自动装置，是电力系统中不可或缺的一部分。
1.电力系统继电保护简介
继电保护是电力系统不可分割的一部分，在电力系统的正常运行中起着至关重要的作用。继电保护的基本任务是在被保护的电力系统元件发生故障的瞬间断开电路，使故障元件及时从电力系统中断开，最大限度地减少对电力系统元件本身的损坏。在电力系统运行中，外界因素内部因素及操作等，都可能引起各种故障及不正常运行的状态出现。常见的故障有：单相接地、两相接地、相间短路、短路等。另外一种情况，当电气设备出现不正常工作时，可发出警报信号，以便操作人员进行处理，此时的继电保护装置允许有一定的延时动作。
继电保护装置应满足可靠性、选择性、灵敏性和速动性的要求。这四个要求之间紧密联系，既矛盾又统一。
2.我国电力系统继电保护现状
由于继电保护的安全性直接关系到电力系统的安全稳定运行,因此对继电保护装置有着很高的要求。电力系统继电保护技术经历了漫长的发展历程,我国电力系统继电保护技术经历了四个发展阶段，继电保护装置经历了机电式、整流式、晶体管式、集成电路式、微处理机式等不同的发展阶段。各个阶段的特点和结构如表1.
时期 硬件结构 特点 发展阶段
20世纪50年代 机电式保护装置 体积大、功耗大、动作慢 机电保护
20世纪60-80年代 晶体管式保护装置 体积小、功耗小、动作快 晶体管保护
20世纪80年代 集成电路式 体积更小、性能较好 集成电路保护
20世纪90年代 微机保护 性能完善、可靠性高 微机保护
表1 继电保护发展历程及特点
3.继电保护技术的发展趋势
经过近20年的研究、应用和发展，微机保护在电力系统中取得了巨大的成功。不仅积累了丰富的运行经验，产生了显著的经济效益，还大大提高了电力系统运行管理水平。电力系统继电保护技术未来将会向计算机化，网络化，智能化，保护、控制、测量和数据通信一体化发展。
3.1继电保护计算机化
随着科技的飞速发展，计算机的硬件制造水平在不断提高，微机保护硬件水平也在不断提高电力系统对微机保护的要求水平与日俱增，除了进行继电保护的基本功能外，还应具有以下更多功能：大容量的故障信息和数据的长期存放功能；快速的数据处理功控制装置和调度联网来共享全系统的数据；具有信息和网络资源的管理功能；高级语言编程功能等。
按照摩尔定律来计算，芯片上的集成度每隔一年半到两年的时间翻一番。其结果是不仅计算机硬件的性能成倍增加，价格也在迅速降低。微处理机的发展主要体现在单片化及相关功能的极大增强。片内硬件资源得到很大扩充，单片机与DSP芯片二者技术上的融合,运算能力的显著提高以及嵌入式网络通信芯片的出现及应用等方面。这些发展使硬件设计更加方便，高性价比使冗余设计成为可能，为实现灵活化、高可靠性和模块化的通用软硬件平台创造了条件。我国在2003年底, 220KV以上系统的微机保护已占到70.29%，线路的微机化率达到97.6%。实际运行中微机保护的正确动作率要明显高于其他保护，一般比平均正常动作率高0.2-0.3个百分点。继电保护装置的计算机化是不可逆转的发展趋势。电力系统对微机保护的要求不断提高，除了保护基本功能外，还应具有大容量故障信息和数据的长期存放空间，快速的数据处理功能，强大的通信功能，与其他保护、控制装置和调度联网以供享全系统数据、信息和网络资源的能力、高级语言编程等。
3.2继电保护网络化
近年来，计算机网络逐渐开始在电力传输与配电系统中得到应用和发展。与此同时，随着电力科技的进步，电力系统对计算机保护的要求也提升到了新的层次。因此大容量的长期存放空间、高速处理数据、高效的通信与其它保护、控制装置和调度联网以共享全系统数据、信息和网络资源的能力、高级语言编程等均为继电保护发展指明了方向。国内在自适应保护领域中的研究取得了可喜的成果，但要真正实现保护对系统运行方式和故障状态的自适应，必须获得更多的系统运行和故障信息，也就是实现整体网络化，因此整体网络化是电力系统继电保护一个重要方向。
3.3继电保护智能化
在电力系统继电保护中，计算机技术得到了广泛的应用。相关的研究方法也层出不穷,近些年来人工智能技术在电力系统领域取得了广泛的应用,引起了人们的广泛关注。人工智能技术主要包括人工神经网络、小波理论、遗传算法等相关内容,下面我们对人工神经网络做简要的阐述。在电力系统继电保护方面,人工神经网络主要用来实现故障类型判别、方向保护和主设备保护等。人工神经网络主要主要研究信息处理、自动控制和非线性优化等相关问题。例如,在输电线两侧系统电势角度摆开情况下发生经过渡电阻的短路就是一个非线性问题,这时距离保护很难正确做出故障位置的判别,从而造成系统误动或拒动。我们如果采用人工神经网络技术来进行处理,只需要经过大量故障样本的训练和充分考虑各种情况,那么我们就可以在电力系统发生任何故障时进行正确的判别。人工智能技术给电力系统继电保护的发展注入了新的活力,具有非常美好的发展前景。
3.4保护、控制、测量、数据通信一体化
保护装置从网上获取电力系统运行和故障的任何信息和数据，也可将它所获得的被保护元件的任何信息和数据传送给网络控制中心或任一终端。因此，每个微机保护装置不但可完成继电保护功能。而且在无故障正常运行情况下还可完成测量、控制、数据通信功能，亦即实现保护、控制、测量、数据通信一体化。比如为了测量、保护和控制的需要，室外变电站的所有设备，如果将保护、测量、数据通信集成为一体，设计一个集合的计算机装置，安装在室外变电站的被保护设备附近将其电流等模拟量在此装置转换成数字量后，通过网络传输到主控室，就可减少大量电缆。
3.5继电保护技术改善方向
在今后技术的创新中，对继电保护进行重新选型配置时，首先考虑的是可靠性、选择性、灵敏性及快速性，其次考虑运行维护调试方便，便于统一管理。优选经运行考验且可靠的保护，个别新保护可少量试行，在取得经验后再推广运用。
4.变电所综合自动化技术
现代计算机技术、通信技术和网络技术为改变变电站目前监视、控制、保护和计量装置及系统分割的状态提供了优化组合和系统集成的技术基础。高压、超高压变电站正面临着一场技术创新。实现继电保护和综合自动化的紧密结合，它表现在集成与资源共享远方控制与信息共享。以远方终端单元、微机保护装置为
核心，将变电所的控制、信号、测量、计费等回路纳入计算机系统，取代传统的控制保护屏，能够降低变电所的占地面积和设备投资，提高二次系统的可靠性。综合自动化技术相对于常规变电所二次系统，主要有以下特点：
（1）. 设备、操作、监视微机化
（2）. 通信局域网络化、光缆化
（3）. 运行管理智能化
结语：
电力系统中继电保护要保证全系统的安全稳定运行。当前，随着电力系统的高速发展和计算机技术、网路技术及人工智能技术的进步，继电保护技术面临着更大的挑战。未来的继电保护技术是以计算机和微处理器为核心技术，以计算机、网络、系统、通信、自动控制理论为关键技术，其发展将出现原理突破和应用革命。
参考文献
1.许建安.电力系统继电保护[M].北京：中国水力电力出版社，2005
2.张宇辉.电力系统微型计算机继电保护[M].北京：中国电力出版社,2000
3.严兴畴.继电保护技术及其应用.科技资讯,2007
2017年的互联网行业，大佬们怎么看互联网?对此，我们辑录了多位知名业内人士在近期发表的观点。
阿里巴巴集团董事局主席马云：落后的思想会淘汰你
首先企业一定要坚持学习，因为不学习你永远活在昨天，抱怨明天，甚至害怕明天。而这里的学习，不仅仅是学习技术，更是学习新的思想和观念，与时俱进。
“纯电商会越来越艰难，纯线下零售会越来越艰难，零售线上线下互补，必须结合起来。”马云认为，新零售、新制造、新金融、新技术、新能源必定是未来，而如果抓不住这个趋势，那就“不是技术让你淘汰，而是落后思想让你淘汰，不是互联网冲击了你，是保守的思想、昨天的思想、不愿意学习的懒性淘汰了你，自以为是淘汰了你。”
小米科技CEO雷军: 人工智能是小米的探索方向
互联网经济下一个引爆点是“人工智能”。未来的三到五年的时间里面，人工智能可能在各行各业，各个领域都会有非常大的突破。今年基本上全球各大互联网公司都把人工智能作为最核心突破的领域，像谷歌在十月份提出了AI-first战略，基本上各大巨头下了很大的功夫。人工智能也是小米主要探索的方向。”
《罗辑思维》主讲人罗振宇：时间会成为商业的终极战场
2016最重要的不可逆变化，就是――互联网人口红利结束了。大公司的优势越来越巩固。流量的获取越来越难，时间会成为商业的终极战场。
时间战场，变成了特别重要的一只黑天鹅。
首先，时间会成为商业的终极战场。也就是微信的张小龙敢说，微信有一个基本价值观，一个好的产品是用完即走的。其他的创业者哪里能这么霸气。你生意再大，拿不到用户的时间，你的未来就岌岌可危。
第二，消费者花的不仅仅是钱，他们为每一次消费支付时间。所有的行业都必须警觉，不是你不努力，也不是你的行业没价值，也不是你的价格不够低，而是你索取了过多的用户时间，大家付不起了。
第三，商机从空间转向时间。这一轮消费升级提供的不是炫耀品，而是体验品。所有的体验，本质上都是时间现象。消费升级，人们不见得会再买昂贵的奢侈品。未来有两种生意的价值变得越来越大：一种是帮助用户省时间；那省下时间干什么？这就是第二项生意――帮助用户把时间浪费在美好的事情上。
财经作家吴晓波:人工智能将穿透产业
2016年年初的时候我们看到一则新闻，阿尔法狗战胜了韩国籍的围棋世界冠军。但是我们会说这个“狗”离我们的生活很远，如今发生了什么变化呢？今年年初我们在深圳看了一家互联网公司，他们把自己叫做金融科技公司，这家公司原来有2400人，做P2P，做互联网金融销售。通过大数据和深度学习的方式，把你的名字、一些信息告诉他们，机器可以在两分钟之内认定能不能贷款给你30万。所以，在2017年，人工智能会以比我们想的更快的速度进入我们的生活，穿透我们的产业。
以太资本CEO周子敬：市场不缺资金，缺优质项目
互联网投资热已经是伪命题了，现在的投资人关注着消费、养老、农村、企业服务等各个分散领域，它们甚至跟互联网没有任何关系，顶多是运用互联网作为营销手段而已，远不属于过去狭义的互联网投资。
今年，整个市场不会缺乏资金，缺的是项目，尤其是优质项目。因为大的风口已经过去，现在投资人看好的项目主要有这样三个特点：有相对确定的商业模式、明确的现金流及可以获取5～10倍稳定的投资回报。投资热点将会是高科技类项目，主要是人工智能在各个领域应用的项目。
金沙江创投董事总经理朱啸虎：头部集中化趋势
中国互联网周期很明显，美国互联网没有那么明显，在中国几乎每三年都有一个“寒冬”。2016年投资速度慢了很多，整个投资项目数比去年降低了三分之一，但投资金额数并没有减少。投资金额数大概只降低了10%左右，这部分钱大部分被某几个企业拿走了，像滴滴融了六七十亿美金，美团也拿到二三十亿美元，饿了么也拿到十几亿美元。
大家对这个寒冬不要这么恐惧，可能明年下半年，寒冬就会过去，投资人都会有投资压力，今年投资项目少，明年投资项目必须多，否则投不完。
经纬中国创始管理合伙人张颖：熟人社交仍有机会
投资这个事情，永远是动态的思考与纠结，你不能在静态的时候去看一些东西就轻易举手投降。比如，虽然今天微信那么红火，但我反而觉得，有一些团队是时候应该敢于去挑战熟人社交了。因为一个东西做到足够大的时候，总会有一些人站出来。
还有很多行业，不存在任何资本的低谷或寒冬之说，比如说交易平台一直能出优秀的公司，经纬到现在为止投了八九十家。我觉得企业服务这个行业正在快速崛起，当这类公司崛起到一定程度，BAT拿他们没办法，现在这些越来越红火。
联想控股董事长柳传志：能力很重要
在2000年前后的时候，已经有过一轮互联网了。由于互联网技术的发展机会到来了，一阵风来了猪也会上天，这是机会。但是抓住这个机会以后，能不能待得住，这本身是能力的问题。
创业者需要有抗击打、不断向前的能力，又要有根据形势调整自己的战略、凝聚队伍的能力，这些是创业者必须要认真学习的，这些是躲不过去的。不然，机会一过就会掉下来。
腾讯董事会主席兼CEO马化腾:承载更重大的信息安全责任和平台责任
腾讯在过去的5年中，从封闭的环境变成开放的环境，搭建了一个真正互联的生态系统。我们在一定程度上已经是信息基础设施商，大量的信息在微信里面流转，现在的企业甚至不需要注册域名、申请网站、申请托管空间，就可以通过直接申请公众号，在公众号里面提供服务号，未碇苯佑眯〕绦蚓涂梢越立高效的基于社交通信平台的网站信息，企业可以在上面开展业务活动，也不需要开发难以推广的App。
2016年11月11日是腾讯18岁生日，成年后的腾讯责任更大了。2017年我们非常重要的任务，就是承载更重大的信息安全责任和平台责任，为整个互联网的环境净化、稳健发展打下很好的基础。
京东集团CEO刘强东：技术创新将大幅降低行业成本
人工智能、物联网、AR/VR等技术的高速发展对各个行业来说既是机遇也是巨大的挑战，技术创新将会继续大幅降低行业成本，全面提升运营效率，甚至对现有商业模式产生颠覆作用。
在未来的12年，我们将把集团所有的产品、业务、服务全面技术化，构建一个以云计算、人工智能、机器人技术为核心的智能化商业体――零售全面智能化、物流全程“无人化”、金融和保险产品全面个性化，把过去所有通过传统方式构筑起来的优势再次升级。我们坚信只有这样才能让人类的商业、金融和保险等行业达到成本和效率最集约的状态。
乐视董事长兼CEO贾跃亭：产业间边界不断被打破
2016年，传统产业和互联网融合加速，产业间边界不断被打破，新的商业模式和产品不断涌现，互联网生态模式代表全球经济的未来。
展望2017，乐视将深化生态战略，不断强化自身竞争力，迎接挑战，推进行业发展。全球化战略进一步落地，践行以用户价值第一的理念和UP2U的模式，携手更多当地商业伙伴开展合作，为全球用户打造全新的生态生活。大数据、云计算及深度算法等技术结合，将进一步推动人工智能的发展。乐视生态与人工智能的结合，将彻底颠覆改变人们现有的工作和生活方式。同时，乐视汽车将以破界创新、极限技术和极致产品、颠覆模式这三重思维引领百年汽车产业变革。
58公司CEO姚劲波：生活服务和移动互联网的结合
最近两年，互联网以及移动端的发展带来了商业模式的快速迭代，这其中，生活服务领域从鲜少被关注到成为互联网“风暴”的中心，迎来与互联网深度结合的真正机遇。
错失“互联网+”生活服务的发展时机，就有可能像那些忽视移动互联网的发展浪潮一样失去市场竞争力。生活服务和移动互联网结合，一定是下一个10年的“台风口”，对于创业者来说，别太在意1-2年的变化，要判断未来10年的趋势。创始人更要有做到把愿景、数据、趋势相结合的眼光，这样跟你志同道合的人，就会凝聚在一起。聚力瞄准能成为用户首选、手机里可能存在的服务趋势去努力。
途牛网CEO于敦德：旅游需求是消费升级的核心需求
2016年是途牛成立的第十年。去年我们确立了在线休闲旅游领域第一的市场地位。未来，我们会在「夏天围绕核心竞争力长期投资，在“冬天”提升效率、调整过剩产能、休养生息，为新的发展周期积蓄力量，开启下一个新周期的发展。
2016年10月，途牛宣布将成为集团化公司，业务将拆分为旅游度假子公司和金融科技子公司两大板块。接下来，途牛集团化发展的目的在于服务机票、酒店、金融等高速增长的新业务板块。我们坚信旅游需求是消费升级的核心需求，可能会被短期抑制，但长期来看一定会继续快速增长。我们围绕“让旅游更简单”的使命坚持不懈，“旅游入口，世界级公司”的愿景清晰可见。
运满满CEO张晖：未来有三个目标
展望2017年，运满满未来有三个目标：一是做全球最大的重卡运力的调度平台。二是做基于人工智能的全球最大的无车承运平台，通过智能化的变线，帮助整个行业提升效率。三是希望构建一个基于重卡全生命周期和公路物流全产业链服务的生态体系。
网秦董事长史文勇：消费者才是核心
工业时代生产是核心，移动互联网时代消费者才是核心。快节奏的变化使得移动互联网时代的企业需要通过快速响应来引发消费者的持续关注，这就注定企业已经不能够死守一个业务阵地。现在和未来，产业边界在消融，企业叠加服务的成本在降低，大家拼的是产业链的覆盖度和服务体系。
移动互联网进入下半场，面临全新挑战。但移动互联网企业随时都是“麦迪时刻”，夺在有限时间中寻找无限可能则会让最终剩下的企业赢得更多掌声。
2017年，人工智能、车联网将迎来全新的发展机会，撬动这个万亿级市场更需要精耕细作，同时也必然引发全新的端口之争。
伴随大数据的发展，未来的汽车不仅能代步，还是享受娱乐、导航、语音交互技术等服务的空间，而这些正是移动互联网企业的强项，也是非常诱人的利润增长点。
百度董事长兼CEO李彦宏：移动互联网时代结束
移动互联网的时代已经结束了，这个风口已经过去，未来的机会在人工智能方面。
360董事长兼CEO周鸿t：创业要有三个必备素质
“可以预言的是，不管你多么有创业热情和激情，创业不会因为激情高了，成功率就会提升，创业永远是一个九死一生的事情。”周鸿t认为，想创业，必须具备三个素质：创新、改变用户体验、不要恐惧失败。
创业一定要创新，拒绝从众心理。不过最重要的还是你怎么找到跟别人不一样的路。很多人创业，在创新的时候往往在谈概念。对此，周鸿t表示，应该多从身边寻找用户，寻找还没有被满足的需求。发现用户在用已有产品的过程中，还有什么不方便的地方、不舒服的地方。其实从这些小的点开始，一样可以做出差异化和创新。
所谓用户体验的改变，就是把产品做得更加容易、更加简单。除此之外，还有一个改变叫商业模式的改变。比如博客到微博的转变，其实改变不大，但效果显而易见。
今天的中国，创业热潮风起云涌。对比中国和美国的创业者，中国年轻人的聪明才智并不比美国人逊色，但在创业上却有很大阻碍。这其中的一个原因就来自文化差异。除了前面提到的从众心理，传统中国文化中还有一个阻碍叫做恐惧失败，这点影响非常大。但其实创业达人们都经历过很多失败，也做过很多错误的决策，但他们摔倒后一定会再爬起来。我觉得只有做个不怕失败的人，从失败中总结经验教训，才可能去真正地坚持创业。
优酷创始人、阿里文娱战略投资主席古永锵：未来是融合和链接
互联网时代是一个融合的时代，未来10年的内容、变现都会整体进入文娱融合的时代。利用大数据、云计算去推算用户喜欢什么，未来文化娱乐的创新是没有极限的。
尤其是最近一年，大家感觉时代又开始变化了。其实在2016年之后，全世界无论是从政治环境、经济环境跟金融环境不确定，怎么在这样一个环境里创业、创投，都是大家在疑问的事情。我用两个词儿形容我看到的未来：融合、链接。
未来是融合的时代，这里面有三个层面。层面一：因为大家人均的价值在提高，我们看到在最近三五年已经产生的互联网的业内融合。层面二：O+O(不是O2O)是线上和线下的融合。层面三：中外互联网的融合。
中国的互联网其实在全世界是一个孤岛，但是在最近一两年看到未来10年，无论是从技术的角度还是用户的角度、应用的角度都会开始融合。因为我们已经进入了一个全球的互联网时代。
