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人工智能教育方案范文第1篇

關(guān)鍵詞：人工智能；教育；新模式；改革；構(gòu)想

教育是著眼于未來的事業(yè)，教育的首要任務(wù)就是為未來社會(huì)培養(yǎng)相適應(yīng)的合格人才。隨著人工智能的誕生和發(fā)展，我國(guó)已經(jīng)開始將人工智能應(yīng)用于教育領(lǐng)域，并顯示出人工智能對(duì)于彌補(bǔ)當(dāng)前教育存在的種種缺陷和不足，推動(dòng)教學(xué)現(xiàn)代化和教育發(fā)展改革進(jìn)程起著越來越重要的作用。在現(xiàn)代醫(yī)學(xué)發(fā)展中，工程科學(xué)與臨床醫(yī)學(xué)不斷融合，相互進(jìn)步。近幾年，隨著人工智能技術(shù)，機(jī)器人技術(shù)，虛擬與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，3D打印技術(shù)與醫(yī)學(xué)不斷的融合發(fā)展，衍生出一系列的醫(yī)學(xué)診療技術(shù)，儀器，大大推進(jìn)了醫(yī)學(xué)發(fā)展。從2013年到2017年，國(guó)務(wù)院、發(fā)改委、FAD連續(xù)發(fā)文，多次提及醫(yī)療走智能化、云化的趨勢(shì)，為推動(dòng)智能醫(yī)療領(lǐng)域保駕護(hù)航。智能與醫(yī)學(xué)的結(jié)合已經(jīng)是大勢(shì)所趨，因此，為培養(yǎng)大量智能醫(yī)學(xué)人才極有必要對(duì)智能醫(yī)學(xué)教育新模式進(jìn)行深入研究。

一、目前醫(yī)學(xué)教育以及醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)狀況

智能醫(yī)學(xué)工程是一門將人工智能、傳感技術(shù)等高科技手段綜合運(yùn)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的新興交叉學(xué)科，研究?jī)?nèi)容包括智能藥物研發(fā)、醫(yī)療機(jī)器人、智能診療、智能影像識(shí)別、智能健康數(shù)據(jù)管理等。

智能醫(yī)學(xué)工程的畢業(yè)生掌握了基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)理論，對(duì)智慧醫(yī)院、區(qū)域醫(yī)療中心、家庭自助健康監(jiān)護(hù)三級(jí)網(wǎng)絡(luò)中的醫(yī)學(xué)現(xiàn)象、醫(yī)學(xué)問題和醫(yī)療模式有較深入的理解，能熟練地將電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能技術(shù)，應(yīng)用于醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)的智能采集、智能分析、智能診療、臨床實(shí)踐等各個(gè)環(huán)節(jié)。實(shí)驗(yàn)教學(xué)正是融合型創(chuàng)新人才的最好培養(yǎng)方式。智能醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)需要各學(xué)科間的相互交融更為緊密，學(xué)生的創(chuàng)新應(yīng)用能力才能得到更好的培養(yǎng)。與此同時(shí)，由于絕大部分醫(yī)工結(jié)合的專業(yè)大部分歸屬與工科學(xué)院下，缺乏必要的臨床經(jīng)驗(yàn)，因而學(xué)生不能很好的把握新技術(shù)的應(yīng)用。

而國(guó)內(nèi)相關(guān)人才缺口還非常大，目前，國(guó)內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。但是囿于培養(yǎng)時(shí)間與培養(yǎng)模式，他們往往只能針對(duì)具體某一方向，并且目前的培養(yǎng)體系還多著重于工學(xué)技術(shù)的研究，缺乏臨床實(shí)踐。

二、智能+醫(yī)學(xué)教育的必要性探究

2.1技術(shù)進(jìn)步對(duì)醫(yī)療人員的診療幫助

以癌癥的治療為例，由于針對(duì)癌癥藥物的研究何藥物數(shù)量非常巨大，對(duì)于普通醫(yī)生在短時(shí)間內(nèi)難以進(jìn)行準(zhǔn)確的判斷針對(duì)癌癥的研究和藥物數(shù)量非常巨大，具體來說，目前已有800多種藥物和疫苗用于治療癌癥。但是，這對(duì)于醫(yī)生來說卻有負(fù)面的影響，因?yàn)橛刑喾N選擇可供選擇，使得為病人選擇合適的抗癌藥物變的更加困難。同樣，精確醫(yī)學(xué)的進(jìn)步也是非常困難的，因?yàn)榛蛞?guī)模的知識(shí)和推理成為決定癌癥和其他復(fù)雜疾病的最終瓶頸。今天，許多受過專業(yè)訓(xùn)練的醫(yī)學(xué)研究員需要數(shù)小時(shí)的時(shí)間來檢查一個(gè)病人的基因組數(shù)據(jù)并作出治療決定。

上述問題在擁有工學(xué)、醫(yī)學(xué)雙背景的醫(yī)生手中已經(jīng)不是問題，通過目前日漸成熟的AI技術(shù)，對(duì)于大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，通過可靠的編程手段，通過人工智能技術(shù)，建立完備的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫(kù)，幫助醫(yī)生進(jìn)行診療。據(jù)調(diào)查，美國(guó)微軟公司已經(jīng)研制出幫助醫(yī)生治療癌癥的人工智能機(jī)器，其原理是對(duì)于所有關(guān)于癌癥的論文進(jìn)行檢索，并提出對(duì)于病人治療最有效的參考方案，它可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助醫(yī)生找到最有效，最個(gè)性化的癌癥治療方案，同時(shí)提供可視化的研究數(shù)據(jù)。

2.2智能醫(yī)學(xué)對(duì)于新時(shí)代醫(yī)生培養(yǎng)的影響

人工智能通過計(jì)算機(jī)可為學(xué)生提供圖文并茂的豐富信息和數(shù)據(jù)，一方面加強(qiáng)了學(xué)生的感性認(rèn)識(shí)，加強(qiáng)了對(duì)所學(xué)知識(shí)的理解和掌握，從而提高了教學(xué)質(zhì)量。同時(shí)，人工智能可幫助教師完成繁雜的、需適應(yīng)各種教學(xué)的教學(xué)課程、課件等設(shè)計(jì)，使教師將更多的精力專注于學(xué)與教的行為和過程，從而提高教學(xué)效率。正如前面所述例子，智能網(wǎng)絡(luò)模塊化學(xué)習(xí)平臺(tái)可使教學(xué)擺脫以往對(duì)于示教病例的依賴，拓展了學(xué)生們的學(xué)習(xí)空間和時(shí)間，可極大地提高醫(yī)學(xué)學(xué)習(xí)效率和教學(xué)質(zhì)量。

教育與人工智能相結(jié)合將會(huì)創(chuàng)新教育方式和理念。北京師范大學(xué)何克抗教授在《當(dāng)代教育技術(shù)的研究?jī)?nèi)容與發(fā)展趨勢(shì)》中提到當(dāng)代教育技術(shù)的五大發(fā)展趨勢(shì)之一就是“愈來愈重視人工智能在教育中應(yīng)用的研究”。結(jié)合上述人工結(jié)合上述人工智能在醫(yī)學(xué)教育中的創(chuàng)新作用，下面就人工智能結(jié)合醫(yī)學(xué)學(xué)教育新模式提出一些構(gòu)想。

三、交叉醫(yī)學(xué)人才的培養(yǎng)

3.1建立智能醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系的必要性

目前智能醫(yī)學(xué)的研發(fā)和臨床還存在隔閡，臨床醫(yī)生并沒有很好地理解人工智能，無法從實(shí)踐出發(fā)提出人工智能能夠解決的方向，而人工智能的產(chǎn)業(yè)界熱情高漲，卻未必能踩準(zhǔn)點(diǎn)，所以產(chǎn)業(yè)界需要和臨床深度溝通融合，才能真正解決看病難、看病貴的問題，緩解醫(yī)療資源緊張。目前，國(guó)內(nèi)僅僅有生物醫(yī)學(xué)工程、醫(yī)學(xué)信息工程等工科專業(yè)培養(yǎng)醫(yī)工結(jié)合人才。

3.2醫(yī)學(xué)人才培養(yǎng)體系初步構(gòu)想

據(jù)悉，目前已經(jīng)有天津大學(xué)、南開大學(xué)等幾所院校開設(shè)了智能方向的醫(yī)學(xué)本科教育，旨在彌補(bǔ)上述缺口，相關(guān)院校也在積極探索新型人才培養(yǎng)方案。應(yīng)當(dāng)為醫(yī)學(xué)生開設(shè)人工智能課程，應(yīng)當(dāng)培養(yǎng)具備生命科學(xué)、電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)及信息科學(xué)有關(guān)的基礎(chǔ)理論知識(shí)以及醫(yī)學(xué)與工程技術(shù)相結(jié)合的科學(xué)研究能力。該專業(yè)的學(xué)生主要學(xué)習(xí)生命科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)，電子技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息科學(xué)的基本理論和基本知識(shí)，充分進(jìn)行計(jì)算機(jī)技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用的訓(xùn)練，具有智能醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域中的研究和開發(fā)的基本能力。

人工智能教育方案范文第2篇

據(jù)統(tǒng)計(jì)，2017年中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過700億元，隨著各地人工智能建設(shè)的逐步啟動(dòng)，預(yù)計(jì)到2020年，中國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1600億元，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)31.7%。

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低，越來越多的創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能的陣營(yíng)。

2018年被稱為人工智能爆發(fā)的元年，人工智能技術(shù)應(yīng)用所催生的商業(yè)價(jià)值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會(huì)生活的方方面面，帶來生產(chǎn)效率及生活品質(zhì)的大幅提升。智能紅利時(shí)代開啟！資本、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產(chǎn)業(yè)革命的風(fēng)口。

如何把握產(chǎn)業(yè)動(dòng)向，抓住風(fēng)口機(jī)會(huì)？創(chuàng)業(yè)邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領(lǐng)域持續(xù)研究、洞察的能力，在對(duì)國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)研的基礎(chǔ)上，推出《2018中國(guó)人工智能白皮書》，對(duì)人工智能的核心技術(shù)、主要應(yīng)用領(lǐng)域、巨頭和創(chuàng)業(yè)公司的布局、未來發(fā)展態(tài)勢(shì)和投資機(jī)會(huì)進(jìn)行了深度解析。

第一部分人工智能行業(yè)發(fā)展概述

1.人工智能概念及發(fā)展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機(jī)器智能，是指由人制造出來的機(jī)器所表現(xiàn)出來的智能，即通過普通計(jì)算機(jī)程序的手段實(shí)現(xiàn)的類人智能技術(shù)。

自1956年達(dá)特茅斯會(huì)議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經(jīng)歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發(fā)展歷程。2010年以后，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展推動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等技術(shù)取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業(yè)化和全球化浪潮席卷而來。

人工智能發(fā)展歷程

2.人工智能產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈可以分為基礎(chǔ)設(shè)施層、應(yīng)用技術(shù)層和行業(yè)應(yīng)用層。

A基礎(chǔ)層，主要有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供商、半導(dǎo)體芯片供應(yīng)商、傳感器供應(yīng)商和云服務(wù)商。

B技術(shù)層，主要有語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)技術(shù)提供商。

C應(yīng)用層，主要是把人工智能相關(guān)技術(shù)集成到自己的產(chǎn)品和服務(wù)中，然后切入特定場(chǎng)景。目前來看，自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、安防、金融、營(yíng)銷等領(lǐng)域是業(yè)內(nèi)人士普遍比較看好方向。

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第二部分人工智能行業(yè)巨頭布局

巨頭積極尋找人工智能落地場(chǎng)景，B、C 端全面發(fā)力。

資料來源：券商報(bào)告、互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

第三部分機(jī)器視覺技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.機(jī)器視覺技術(shù)概念

機(jī)器視覺是指通過用計(jì)算機(jī)或圖像處理器及相關(guān)設(shè)備來模擬人類視覺，以讓機(jī)器獲得相關(guān)的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)進(jìn)行分析處理的技術(shù)。

機(jī)器視覺的兩個(gè)組成部分

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

2.發(fā)展關(guān)鍵要素：數(shù)據(jù)、算力和算法

數(shù)據(jù)、算力和算法是影響機(jī)器視覺行業(yè)發(fā)展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長(zhǎng)，機(jī)器不再只是通過特定的編程完成任務(wù)，而是通過不斷學(xué)習(xí)來掌握本領(lǐng)，這主要依賴高效的模型算法進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其背后需要具備高性能計(jì)算能力的軟硬件作為支撐。

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)后，機(jī)器視覺的主要識(shí)別方式發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，自學(xué)習(xí)狀態(tài)成為視覺識(shí)別主流，即機(jī)器從海量數(shù)據(jù)里自行歸納特征，然后按照該特征規(guī)律使圖像識(shí)別的精準(zhǔn)度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。

3.商業(yè)模式分析

機(jī)器視覺包括軟件平臺(tái)開發(fā)和軟硬件一體解決方案服務(wù)。整體用戶更偏向于B端。軟件服務(wù)提供商作為技術(shù)算法的驅(qū)動(dòng)者，其商業(yè)模式應(yīng)以“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口。軟硬件一體化服務(wù)供應(yīng)商作為生態(tài)構(gòu)建者，適合以“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口，加速商業(yè)化。

（1）軟件服務(wù)：技術(shù)算法驅(qū)動(dòng)者—“技術(shù)層+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

這種商業(yè)模式主要是提供以工程師為主的企業(yè)級(jí)軟件服務(wù)。有海量數(shù)據(jù)支撐，構(gòu)建起功能和信息架構(gòu)較為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，推動(dòng)最末端的消費(fèi)者體驗(yàn)。

此類商業(yè)模式成功關(guān)鍵因素：深耕算法和通用技術(shù)，建立技術(shù)優(yōu)勢(shì)，同時(shí)以場(chǎng)景應(yīng)用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務(wù)按處理方式和存儲(chǔ)位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。

國(guó)內(nèi)外基礎(chǔ)算法應(yīng)用對(duì)比

資料來源：互聯(lián)網(wǎng)公開信息，創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

（2）軟硬件一體化：生態(tài)構(gòu)建者—“全產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)+場(chǎng)景應(yīng)用”作為突破口

軟硬一體化的商業(yè)模式是一種“終端+軟件+服務(wù)”全產(chǎn)業(yè)鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)積累，建立算法平臺(tái)、通用技術(shù)平臺(tái)和應(yīng)用平臺(tái)，以場(chǎng)景為入口，積累用戶。亮點(diǎn)是打造終端、操作系統(tǒng)、應(yīng)用和服務(wù)一體化的生態(tài)系統(tǒng)，各部分相輔相承，銳化企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，在產(chǎn)業(yè)鏈中擁有更多話語(yǔ)權(quán)。

4.投資方向

（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設(shè)備

從需求層面講，一些場(chǎng)景對(duì)實(shí)時(shí)響應(yīng)是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計(jì)算能力的低成本的視覺模塊和設(shè)備將有很大市場(chǎng)需求。前置計(jì)算讓前端設(shè)備成為數(shù)據(jù)采集設(shè)備和數(shù)據(jù)處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。

機(jī)器視覺在消費(fèi)領(lǐng)域落地的一個(gè)障礙是支持高性能運(yùn)算的低功耗、低價(jià)位芯片選擇太少。從低功耗、高運(yùn)算能力的芯片出發(fā)，結(jié)合先進(jìn)的算法開發(fā)模塊和產(chǎn)品，這類企業(yè)將在機(jī)器視覺領(lǐng)域擁有核心競(jìng)爭(zhēng)力。

（2）深度學(xué)習(xí)解決視覺算法場(chǎng)景的專用芯片

以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當(dāng)大的市場(chǎng)空間。以手勢(shì)識(shí)別為例，傳統(tǒng)的識(shí)別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對(duì)識(shí)別精度的干擾。借助深度學(xué)習(xí)，如通過 R-CNN 訓(xùn)練大量標(biāo)注后的手勢(shì)圖像數(shù)據(jù)，得到的模型在處理帶有復(fù)雜背景及暗光環(huán)境下的手勢(shì)識(shí)別問題時(shí)，比傳統(tǒng)方案的效果好很多。

（3）新興服務(wù)領(lǐng)域的特殊應(yīng)用

前沿技術(shù)帶來的新領(lǐng)域（如無人車、服務(wù)機(jī)器人、谷歌眼鏡等），對(duì)機(jī)器視覺提出了新要求。機(jī)器視覺可以讓機(jī)器人在多種場(chǎng)合實(shí)現(xiàn)應(yīng)用。服務(wù)機(jī)器人與工業(yè)機(jī)器人最大的區(qū)別就是多維空間的應(yīng)用。目前國(guó)內(nèi)的機(jī)器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術(shù)基本上處在初始階段，未來存在較大市場(chǎng)增長(zhǎng)空間。

（4）數(shù)據(jù)是爭(zhēng)奪要點(diǎn)，應(yīng)用場(chǎng)景是著力關(guān)鍵

機(jī)器視覺的研究雖然始于學(xué)術(shù)界，但作為商業(yè)應(yīng)用，能解決實(shí)際問題才是核心的競(jìng)爭(zhēng)力。當(dāng)一家公司先天能夠獲得大量連續(xù)不斷的優(yōu)質(zhì)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，又有挖掘該數(shù)據(jù)價(jià)值的先進(jìn)技術(shù)時(shí)，商業(yè)模式和數(shù)據(jù)模式上就能形成協(xié)同效應(yīng)。創(chuàng)業(yè)公司要么通過自有平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，要么選擇與擁有數(shù)據(jù)源的公司進(jìn)行合作，同時(shí)選擇一個(gè)商業(yè)落地的方向，實(shí)現(xiàn)快速的數(shù)據(jù)循環(huán)。

第四部分智能語(yǔ)言技術(shù)解讀及行業(yè)分析

1.語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)

（1）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫

語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)已趨成熟，全球應(yīng)用持續(xù)升溫。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)60年的發(fā)展，近年來機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入，使得語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率提升到足以在實(shí)際場(chǎng)景中應(yīng)用。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐步找到模型結(jié)構(gòu)和調(diào)參算法來替代或結(jié)合高斯混合算法和HMM算法，在識(shí)別率上取得突破。根據(jù)Google Trends統(tǒng)計(jì)，自2008年iPhone及谷歌語(yǔ)音搜索推出以來語(yǔ)音搜索增長(zhǎng)超35倍。百度人工智能專家吳恩達(dá)預(yù)測(cè)，2020年語(yǔ)音及圖像搜索占比有望達(dá)到50%。Echo熱銷超過400萬(wàn)，帶動(dòng)智能音箱熱潮。

（2）語(yǔ)音識(shí)別進(jìn)入巨頭崛起時(shí)代，開放平臺(tái)擴(kuò)大生態(tài)圈成主流

語(yǔ)音識(shí)別即將進(jìn)入大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化時(shí)代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語(yǔ)音交互技術(shù)催生的新商機(jī)，吸引大大小小的公司構(gòu)建自己主導(dǎo)的語(yǔ)音生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語(yǔ)音平臺(tái)和語(yǔ)音能力，欲吸引更多玩家進(jìn)入他們的生態(tài)系統(tǒng)。

（3）語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)發(fā)展瓶頸與趨勢(shì)

低噪聲語(yǔ)料下的高識(shí)別率在現(xiàn)實(shí)環(huán)境使用中會(huì)明顯下降到70-80%，遠(yuǎn)場(chǎng)識(shí)別、復(fù)雜噪聲環(huán)境和特異性口音的識(shí)別是下一個(gè)階段需要解決的問題。

麥克風(fēng)陣列類前端技術(shù)不僅是通過降噪和聲源定位帶來識(shí)別率的提高，帶環(huán)境音的語(yǔ)料的搜集、標(biāo)注可用于模型的訓(xùn)練，有助于打造更新一代的語(yǔ)音識(shí)別引擎技術(shù)。語(yǔ)音巨頭已經(jīng)在布局。

在IOT包括車載領(lǐng)域，云端識(shí)別并非通行的最優(yōu)方案，把識(shí)別引擎結(jié)合場(chǎng)景進(jìn)行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發(fā)展的方向。

2.自然語(yǔ)言處理（NLP）發(fā)展現(xiàn)狀

（1）多技術(shù)融合應(yīng)用促進(jìn)NLP技術(shù)及應(yīng)用的發(fā)展

深度學(xué)習(xí)、算力和大數(shù)據(jù)的爆發(fā)極大促進(jìn)了自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)在某些語(yǔ)言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術(shù)研究的進(jìn)展，使DL有了路徑在語(yǔ)義理解領(lǐng)域取得突破，并且已經(jīng)有了明顯的進(jìn)展。對(duì)話、翻譯、寫作新技術(shù)成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語(yǔ)義理解領(lǐng)域的投資熱度劇增。

深度學(xué)習(xí)能最大程度發(fā)揮對(duì)大數(shù)據(jù)和算力資源的利用，語(yǔ)義理解的發(fā)展還需要深度學(xué)習(xí)、搜索算法、知識(shí)圖譜、記憶網(wǎng)絡(luò)等知識(shí)的協(xié)同應(yīng)用，應(yīng)用場(chǎng)景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識(shí)圖譜領(lǐng)域越成熟（如數(shù)據(jù)飽和度和標(biāo)準(zhǔn)性較強(qiáng)的行業(yè)），技術(shù)上實(shí)現(xiàn)可能性相對(duì)較低。在各種技術(shù)融合應(yīng)用發(fā)展的情況下，具備獲取一定優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)資源能力并可結(jié)合行業(yè)Domain knowledge構(gòu)建出技術(shù)、產(chǎn)品、用戶反饋閉環(huán)的企業(yè)會(huì)有更好的發(fā)展機(jī)會(huì)。

（2）NLP主要應(yīng)用場(chǎng)景

問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)能用準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的自然語(yǔ)言回答用戶用自然語(yǔ)言提出的問題?；竟ぷ髟硎窃诰€做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對(duì)每一個(gè)新問題進(jìn)行檢索，再將回答按匹配度進(jìn)行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個(gè)作為答案返回給用戶。

圖像檢索。同樣也是基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，跨模態(tài)地把文本和圖片聯(lián)系起來。

機(jī)器翻譯。機(jī)器翻譯的歷史被認(rèn)為與自然語(yǔ)言處理的歷史是一樣的。最近，深度學(xué)習(xí)被成功地運(yùn)用到機(jī)器翻譯里，使得機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確率大幅度提升。

對(duì)話系統(tǒng)。對(duì)話系統(tǒng)的回復(fù)是完全開放的，要求機(jī)器能準(zhǔn)確地理解問題，并且基于自身的知識(shí)系統(tǒng)和對(duì)于對(duì)話目標(biāo)的理解，去生成一個(gè)回復(fù)。

（3）創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)遇

1)機(jī)器翻譯方面：經(jīng)過多年的探索，機(jī)器翻譯的水平已經(jīng)得到大幅度提升，在很多垂直領(lǐng)域已經(jīng)能夠在相當(dāng)大程度上替代一部分人工，機(jī)器翻譯技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用已經(jīng)開始進(jìn)入大規(guī)模爆發(fā)的前夜。

2)應(yīng)用于垂直領(lǐng)域的自然語(yǔ)言處理技術(shù)

避開巨頭們對(duì)語(yǔ)音交互入口的競(jìng)爭(zhēng)，以某一細(xì)分行業(yè)為切入點(diǎn)，深耕垂直領(lǐng)域，對(duì)創(chuàng)業(yè)公司也是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。

第五部分人工智能在金融行業(yè)的應(yīng)用分析

人工智能產(chǎn)業(yè)鏈包含基礎(chǔ)層、技術(shù)層、應(yīng)用層三個(gè)層面?；A(chǔ)層的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等細(xì)分技術(shù)被應(yīng)用到金融征信、保險(xiǎn)、理財(cái)管理、支付等金融細(xì)分領(lǐng)域；技術(shù)層的機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與知識(shí)圖譜應(yīng)用于金融領(lǐng)域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計(jì)算機(jī)視覺與生物識(shí)別應(yīng)用于金融領(lǐng)域的身份識(shí)別，語(yǔ)音識(shí)別及自然語(yǔ)言處理應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能客服、智能投研；應(yīng)用層的認(rèn)知智能應(yīng)用于金融領(lǐng)域的智能風(fēng)控。

人工智能在金融行業(yè)的典型應(yīng)用情況

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

第六部分人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用分析

1.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫(yī)學(xué)影像、智能化器械、藥物挖掘和醫(yī)院管理等領(lǐng)域均有企業(yè)在布局，其中醫(yī)學(xué)影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應(yīng)用發(fā)展速度較快。

圖 人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.人工智能在醫(yī)療行業(yè)的具體應(yīng)用場(chǎng)景

醫(yī)學(xué)影像。人工智能應(yīng)用于醫(yī)學(xué)影像，通過深度學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器對(duì)醫(yī)學(xué)影像的分析判斷，是協(xié)助醫(yī)生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進(jìn)行定性定量分析，提升醫(yī)生看圖/讀圖的效率，協(xié)助發(fā)現(xiàn)隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識(shí)別與標(biāo)注，三維重建，靶區(qū)自動(dòng)勾畫與自適應(yīng)放療等功能，應(yīng)用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應(yīng)用有肺部篩查、糖網(wǎng)篩查、腫瘤診斷和治療等。

藥物挖掘。人工智能在藥物研發(fā)上的應(yīng)用可總結(jié)為臨床前和臨床后兩個(gè)階段。臨床前階段：將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于藥物臨床前研究，在計(jì)算機(jī)上模擬藥物篩選的過程，包括靶點(diǎn)選擇、藥效和晶型分析等，預(yù)測(cè)化合物的活性、穩(wěn)定性和副作用，快速 、準(zhǔn)確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優(yōu)化構(gòu)效關(guān)系。臨床后階段：針對(duì)臨床試驗(yàn)的不同階段，利用人工智能技術(shù)對(duì)患者病歷進(jìn)行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監(jiān)測(cè)管理臨床試驗(yàn)過程中的患者服藥依從性和數(shù)據(jù)收集過程，提高臨床試驗(yàn)的準(zhǔn)確性。

虛擬助理。醫(yī)療虛擬助理是基于醫(yī)療領(lǐng)域的知識(shí)系統(tǒng)，通過人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互，從而在就醫(yī)過程中，承擔(dān)診前問詢、診中記錄等工作，成為醫(yī)務(wù)人員的合作伙伴，使醫(yī)生有更多時(shí)間可以與患者互動(dòng)。醫(yī)療虛擬助理根據(jù)參與就醫(yī)過程的功能不同，主要有智能導(dǎo)診分診，智能問診，用藥咨詢和語(yǔ)音電子病歷等方向。

第七部分智能駕駛行業(yè)分析

1.智能駕駛行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

智能駕駛行業(yè)的中心業(yè)務(wù)是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費(fèi)者，在整個(gè)業(yè)務(wù)鏈中扮演至關(guān)重要的一環(huán)。

產(chǎn)業(yè)鏈上游廠商多為細(xì)分技術(shù)提供商，如深度學(xué)習(xí)、人機(jī)交互、圖像識(shí)別和新材料、新制造新能源等。

智能駕駛產(chǎn)業(yè)鏈圖譜

資料來源：創(chuàng)業(yè)邦研究中心

2.智能駕駛市場(chǎng)分析

伴隨著 ADAS 技術(shù)的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場(chǎng)的滲透率會(huì)在接下來 5年內(nèi)處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進(jìn)入穩(wěn)速增長(zhǎng)期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產(chǎn)業(yè)鏈的配合而進(jìn)入市場(chǎng)成熟期。預(yù)測(cè)到2030年，全球 L4/5 級(jí)別的自動(dòng)駕駛車輛滲透率將達(dá)到 15%，單車應(yīng)用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級(jí)別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產(chǎn)業(yè)帶來全面的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

按照 IHS Automotive 保守估計(jì)，全球 L4/L5 自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)量在 2025 年將接近 60 萬(wàn)輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發(fā)展，年復(fù)合增長(zhǎng)率將達(dá)到43%，并在2035年達(dá)到2100萬(wàn)輛。另有接近 7600 萬(wàn)輛的汽車具備部分自動(dòng)駕駛功能，同時(shí)會(huì)帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈衍生市場(chǎng)的大規(guī)模催化擴(kuò)張。

根據(jù)獨(dú)立市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu) Strategy Engineers 的預(yù)測(cè)，L4 高度自動(dòng)駕駛等級(jí)下，自動(dòng)駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統(tǒng)整合占比 14%，車聯(lián)網(wǎng)部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產(chǎn)規(guī)模計(jì)算，理想假設(shè)所有車輛全部達(dá)到 L4 高度自動(dòng)駕駛水平，那么全球自動(dòng)駕駛零部件市場(chǎng)規(guī)模在 2020 年 將達(dá)到 3100 億美元。

第八部分中國(guó)人工智能企業(yè)畫像分析

隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，人工智能創(chuàng)業(yè)的難度逐步降低。創(chuàng)新的大門吸引眾多創(chuàng)業(yè)企業(yè)進(jìn)入。為了觀察行業(yè)風(fēng)向，助力創(chuàng)新企業(yè)發(fā)展，創(chuàng)業(yè)邦研究中心對(duì)國(guó)內(nèi)200多家人工智能創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行了系統(tǒng)調(diào)研，從發(fā)展能力、創(chuàng)新能力、融資能力等多維度指標(biāo)，評(píng)選出“2018中國(guó)人工智能創(chuàng)新成長(zhǎng)企業(yè)50強(qiáng)”。

地域分布

全國(guó)88%的人工智能企業(yè)聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業(yè)最多，占比高達(dá)39.66%;其次是上海，人工智能企業(yè)占比達(dá)21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業(yè)占達(dá)15.52%。北京以領(lǐng)先全國(guó)其他地區(qū)的政策環(huán)境、人才儲(chǔ)備、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、資本支持等，成為人工智能創(chuàng)業(yè)首要陣地;華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江均有良好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技實(shí)力，人工智能應(yīng)用實(shí)力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產(chǎn)業(yè)園;廣東互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)需求強(qiáng)烈，依靠大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

行業(yè)分布

從行業(yè)大類分布來看，行業(yè)應(yīng)用層的企業(yè)占比最大，為56.03%;其次是應(yīng)用技術(shù)層的企業(yè)，占比達(dá)31.04%;基礎(chǔ)技術(shù)層的企業(yè)占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人工智能與場(chǎng)景深度融合，應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，行業(yè)應(yīng)用公司比重不斷提升。在基礎(chǔ)層技術(shù)方面，國(guó)際IT巨頭占據(jù)行業(yè)領(lǐng)先地位， 國(guó)內(nèi)與國(guó)際差距明顯，中小初創(chuàng)企業(yè)很難進(jìn)入。

從行業(yè)應(yīng)用來看，智能金融企業(yè)占比最大，為16.92%;其次是機(jī)器人企業(yè)，占比達(dá)15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業(yè)的強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)向?yàn)槿斯ぶ悄艿穆涞靥峁┝水a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，智慧金融被列入國(guó)家發(fā)展規(guī)劃中，龐大的金融市場(chǎng)為人工智能落地帶來了發(fā)展前景。機(jī)器人作為人工智能產(chǎn)業(yè)落地輸出， 目前市場(chǎng)需求較大，商業(yè)機(jī)器人占據(jù)較大份額。中國(guó)智能駕駛市場(chǎng)在資本推動(dòng)下進(jìn)入者較多，企業(yè)積極推動(dòng)應(yīng)用落地，百度、北汽等大型企業(yè)嘗試商業(yè)化落地智能駕駛汽車。人工智能推動(dòng)教育個(gè)性化落地，相關(guān)初創(chuàng)企業(yè)涉入教育藍(lán)海，推動(dòng)智慧教育的發(fā)展。

收入情況

收入分布在500-10000萬(wàn)之間的企業(yè)最多，占比達(dá)49.14%;500萬(wàn)以下的企業(yè)位居其次，占比達(dá) 26.72%;位列第三的是10000-100000萬(wàn)之間的企業(yè)，占比為17.24%。

最新估值

企業(yè)最新估值均在億元級(jí)別，且分布較為均衡。三成企業(yè)估值超過15億元，還有企業(yè)估值達(dá)到百億級(jí)別，如優(yōu)必

選科技、達(dá)闥科技和商湯科技等，將來或?qū)④Q身人工智能獨(dú)角獸企業(yè)。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業(yè))

第九部分典型企業(yè)案例分析

1.Atman

企業(yè)概述

Atman由來自微軟的人工智能科學(xué)家和產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)豐富的產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)創(chuàng)辦，提供專業(yè)領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品，致力于成為醫(yī)學(xué)、新聞、法律等專業(yè)領(lǐng)域語(yǔ)言智能專家，為專業(yè)領(lǐng)域用戶賦能，推動(dòng)專業(yè)領(lǐng)域用戶進(jìn)入人工智能時(shí)代，助力專業(yè)領(lǐng)域文字智能水平實(shí)現(xiàn)跨越式提升。Atman已為強(qiáng)生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務(wù)所等世界領(lǐng)先藥企、新聞媒體、法律服務(wù)機(jī)構(gòu)開發(fā)機(jī)器翻譯、機(jī)器寫作、知識(shí)圖譜、大數(shù)據(jù)智能采集挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品。

目前Atman在北京和蘇州兩地運(yùn)營(yíng)，能快速響應(yīng)全國(guó)各地客戶需求。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人&CEO：馬磊

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系畢業(yè)，曾先后在微軟研究院和工程院擔(dān)任研究員和架構(gòu)師，機(jī)器學(xué)習(xí)專家、多次創(chuàng)業(yè)者、曾主導(dǎo)多項(xiàng)人工智能重大項(xiàng)目，和申請(qǐng)國(guó)際專利共計(jì)15+項(xiàng)。

Atman公司核心團(tuán)隊(duì)由來自微軟、百度、法電等領(lǐng)域高端人才和資深技術(shù)人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學(xué)歷占比60%，技術(shù)開發(fā)人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，擅長(zhǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、群體智能）在復(fù)雜問題的應(yīng)用，和國(guó)際專利15項(xiàng)，Atman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業(yè)領(lǐng)域翻譯效果在公測(cè)標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)客戶測(cè)試中均持續(xù)領(lǐng)先。核心產(chǎn)品為垂直領(lǐng)域機(jī)器翻譯、機(jī)器寫作、知識(shí)圖譜抽取構(gòu)建、大數(shù)據(jù)智能挖掘等語(yǔ)言智能產(chǎn)品。

Atman的機(jī)器翻譯產(chǎn)品可自動(dòng)翻譯編輯專業(yè)文獻(xiàn)、報(bào)告、音視頻和網(wǎng)頁(yè)，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數(shù)據(jù)隱私安全以及自學(xué)習(xí)的端到端解決方案。

機(jī)器寫作可對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速搜索、過濾、聚類，根據(jù)行業(yè)需求自動(dòng)生成專業(yè)文檔，適用于所有專業(yè)寫作場(chǎng)景，可大幅減少專業(yè)報(bào)告寫作過程中的繁復(fù)工作，大幅提升專業(yè)領(lǐng)域?qū)懽餍省?/p>

知識(shí)圖譜可實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的語(yǔ)義檢索、長(zhǎng)鏈推理、意圖識(shí)別、因果分析，形成一個(gè)全局知識(shí)庫(kù)。大數(shù)據(jù)智能采集挖掘系統(tǒng)為專業(yè)領(lǐng)域用戶提供智能數(shù)據(jù)源管理、海量專業(yè)數(shù)據(jù)獲取和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)自動(dòng)解析并結(jié)合知識(shí)圖譜提供auto-screening、知識(shí)重構(gòu)、專業(yè)決策輔助，幫助用戶建立強(qiáng)大的以專業(yè)大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)輔助能力。

2.黑芝麻

企業(yè)概述

黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術(shù)與應(yīng)用軟件開發(fā)企業(yè)，2016年分別在美國(guó)硅谷和上海成立研發(fā)中心，主攻領(lǐng)域?yàn)榍度胧綀D像、計(jì)算機(jī)視覺，公司核心業(yè)務(wù)是提供基于圖像處理、計(jì)算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺(tái)，為ADAS及自動(dòng)駕駛提供完整的視覺感知方案。

目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創(chuàng)達(dá)、車聯(lián)天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費(fèi)電子、智能家居等領(lǐng)域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經(jīng)完成A+輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達(dá)和高通等知名企業(yè)，平均擁有超過15年以上的產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)，畢業(yè)于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。

創(chuàng)始人&CEO：?jiǎn)斡浾麓饲霸诠韫纫患胰蝽敿獾膱D像傳感器公司工作近20年，離職前擔(dān)任該公司的技術(shù)副總裁一職，工作內(nèi)容覆蓋了圖像傳感器研發(fā)和設(shè)計(jì)、圖像處理算法研發(fā)和圖像處理芯片設(shè)計(jì)。

核心技術(shù)和產(chǎn)品

在汽車領(lǐng)域，黑芝麻可提供車內(nèi)監(jiān)控方案（DMS），自動(dòng)泊車方案（AVP），ADAS/自動(dòng)駕駛感知平臺(tái)方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個(gè)核心部分：黑芝麻感知算法從基礎(chǔ)的控光技術(shù)，到面向AI的圖像處理技術(shù)出發(fā)來提高成像質(zhì)量，以及應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，結(jié)合視頻處理和壓縮技術(shù)，形成從傳感器端到應(yīng)用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺(tái)采用獨(dú)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括獨(dú)有的圖像處理，視頻壓縮和計(jì)算機(jī)視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結(jié)合，采用16nm制程，設(shè)計(jì)功耗2.5w，每秒浮點(diǎn)計(jì)算達(dá)20T。

3.乂學(xué)教育

企業(yè)概述

乂學(xué)教育，成立于2014年，是一家網(wǎng)絡(luò)教育培訓(xùn)機(jī)構(gòu)，采用人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，為學(xué)生提供量身定制學(xué)習(xí)解決方案和個(gè)性化學(xué)習(xí)內(nèi)容。核心團(tuán)隊(duì)來自美國(guó)Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團(tuán)隊(duì)有全國(guó)40億toC銷售額的經(jīng)驗(yàn)。

企業(yè)自主研發(fā)了針對(duì)中國(guó)K12領(lǐng)域的學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)產(chǎn)品，其核心部分是以高級(jí)算法為核心的智適應(yīng)學(xué)習(xí)引擎“松鼠AI”，該產(chǎn)品擁有完整自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，能夠模擬真實(shí)特級(jí)教師教學(xué)。企業(yè)發(fā)表的學(xué)術(shù)論文得到了全球國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議AIED、CSEDU、UMAP認(rèn)可，并在紐約設(shè)計(jì)了人工智能教育實(shí)驗(yàn)室，與斯坦福國(guó)際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

主要產(chǎn)品

學(xué)生智適應(yīng)學(xué)習(xí)是以學(xué)生為中心的智能化、個(gè)性化教育，在教、學(xué)、評(píng)、測(cè)、練等教學(xué)過程中應(yīng)用人工智能技術(shù)，在模擬優(yōu)秀教師的基礎(chǔ)之上，達(dá)到超越真人教學(xué)的目的。該產(chǎn)品性價(jià)比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統(tǒng)教育課時(shí)費(fèi)用高，名師資源少，學(xué)習(xí)效率低等問題。

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)

智適應(yīng)學(xué)習(xí)人工智能系統(tǒng)模擬特級(jí)教師，采用圖論、概率圖模型，機(jī)器學(xué)習(xí)完成知識(shí)點(diǎn)拆分和個(gè)人學(xué)習(xí)畫像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學(xué)生實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)推薦最佳學(xué)習(xí)路徑，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化教育。

業(yè)務(wù)模式

線上與線下，2B和2C相結(jié)合。以松鼠AI智適應(yīng)系統(tǒng)教學(xué)為主，真人教師輔助，學(xué)生通過互聯(lián)網(wǎng)在線上學(xué)習(xí)課程。開創(chuàng)教育新零售模式，授權(quán)線下合作學(xué)校，已在全國(guó)100多個(gè)城市開設(shè)500多家學(xué)校。

4.云從科技

企業(yè)概述

云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國(guó)科學(xué)院重慶研究院的高科技企業(yè)，專注于計(jì)算機(jī)視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業(yè)國(guó)家隊(duì)，是中科院戰(zhàn)略先導(dǎo)項(xiàng)目人臉識(shí)別團(tuán)隊(duì)唯一代表，唯一一家同時(shí)受邀制定人 臉識(shí)別國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)。2018年，云從科技成為祖國(guó)“一帶一路”戰(zhàn)略實(shí)行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經(jīng)濟(jì)體津巴布韋政府完成簽約。

云從科技奠定了行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)地位： 國(guó)家肯定，國(guó)家發(fā)改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設(shè)計(jì)，唯一同時(shí)制定國(guó)標(biāo)、部標(biāo)和行標(biāo)的人工智能企業(yè)；模式創(chuàng)新，三大平臺(tái)解決方案，科學(xué)家平臺(tái)、核心技術(shù)平臺(tái)和行業(yè)應(yīng)用平臺(tái)。

企業(yè)核心團(tuán)隊(duì)

創(chuàng)始人

周曦博士，師從四院院士、計(jì)算機(jī)視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識(shí)別領(lǐng)域的計(jì)算機(jī)視覺 研究。入選中科院“百人計(jì)劃”，曾任中國(guó)科學(xué)院重慶研究院信息所副所長(zhǎng)、智能多媒體技術(shù)研究中心主任。

周曦博士帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)曾在計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別、圖像識(shí)別、音頻檢測(cè)等國(guó)際挑戰(zhàn)賽中7次奪冠;在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議、雜志 上發(fā)表60余篇文章，被引用上千次。

核心技術(shù)團(tuán)隊(duì)

云從科技依托美國(guó)UIUC和硅谷兩個(gè)前沿實(shí)驗(yàn)室，中科院、上海交大兩個(gè)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室上海、廣州、重慶、成都四 個(gè)研發(fā)中心組成的三級(jí)研發(fā)架構(gòu)。目前研發(fā)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)超過300人，80%以上擁有碩士學(xué)歷。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

全方位多維智能學(xué)習(xí)模塊適應(yīng)不同場(chǎng)景要求；模塊化設(shè)計(jì)為在工業(yè)視覺、醫(yī)學(xué)影像、自動(dòng)駕駛AR等領(lǐng)域擴(kuò)展打下良好基礎(chǔ)。

云從科技具有高技術(shù)壁壘：世界智能識(shí)別挑戰(zhàn)賽成績(jī)斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽上共計(jì)奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業(yè)智能識(shí)別技術(shù) PK實(shí)戰(zhàn)中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術(shù)代表企業(yè)。

在跨鏡追蹤(ReID)技術(shù)上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達(dá)到96.6%，首次達(dá)到商用水平。

正式在國(guó)內(nèi)“3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)”，可全面應(yīng)用于手機(jī)、電腦、機(jī)具、設(shè)備、家電。相較以往的2D人 臉識(shí)別及以紅外活體檢測(cè)技術(shù)，3D結(jié)構(gòu)光人臉識(shí)別技術(shù)擁有不需要用戶進(jìn)行任何動(dòng)作配合完成活體驗(yàn)證的功能， 分析時(shí)間壓縮到了毫秒級(jí)以及不受環(huán)境光線強(qiáng)弱的影響等諸多優(yōu)點(diǎn)，受到國(guó)際巨頭公司的關(guān)注。

行業(yè)應(yīng)用

目前國(guó)內(nèi)有能力自建系統(tǒng)的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經(jīng)完成招標(biāo)的銀行約為121家，其中云從科 技中標(biāo)了88家總行平臺(tái)，市場(chǎng)占有率約為72.7%;在安防領(lǐng)域推動(dòng)中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發(fā)火眼人臉大數(shù)據(jù)平臺(tái)等智能化系統(tǒng)，在民航領(lǐng)域，已經(jīng)與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機(jī)場(chǎng)。

5.Yi+

企業(yè)概述

北京陌上花科技是領(lǐng)先的計(jì)算機(jī)視覺引擎服務(wù)商，為企業(yè)提供視覺內(nèi)容智能化和商業(yè)化解決方案。致力于“發(fā)現(xiàn)視覺信息的價(jià)值”。

旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計(jì)算機(jī)視覺引擎，衣+是時(shí)尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對(duì)場(chǎng)景、通用物體、商品、人臉的檢測(cè)、識(shí)別、搜索及推薦均達(dá)到領(lǐng)先水平。

目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優(yōu)酷土豆、中國(guó)有線、CIBN、中信國(guó)安、海信、華為、360等數(shù)十家頂級(jí)機(jī)構(gòu)/產(chǎn)品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內(nèi)容分析引擎、人臉識(shí)別引擎等基于視覺識(shí)別技術(shù)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品服務(wù)于海量用戶，同時(shí)幫助政府機(jī)構(gòu)、廣電系統(tǒng)、內(nèi)容媒體、零售商、電商、視聽設(shè)備等行業(yè)實(shí)現(xiàn)智能分析、智能互動(dòng)與場(chǎng)景營(yíng)銷。目前公司已經(jīng)獲得B輪融資。

企業(yè)團(tuán)隊(duì)

團(tuán)隊(duì)成員來自于斯坦福、耶魯、帝國(guó)理工、新加坡國(guó)大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。

創(chuàng)始人&CEO：張默

北京大學(xué)軟件工程碩士， 南洋理工大學(xué)創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新碩士。連續(xù)創(chuàng)業(yè)者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構(gòu)師，北方區(qū)合作伙伴經(jīng)理，主機(jī)Linux中國(guó)區(qū)負(fù)責(zé)人，中國(guó)區(qū)開源聯(lián)盟負(fù)責(zé)人，年銷售額數(shù)億。 2013年創(chuàng)業(yè)于美國(guó)硅谷和新加坡，2014年6月在中國(guó)設(shè)立北京陌上花科技有限公司。

核心技術(shù)與產(chǎn)品

技術(shù)方面，在國(guó)際頂級(jí)計(jì)算機(jī)視覺競(jìng)賽ImageNet中，成績(jī)?cè)^谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項(xiàng)世界第一。2018年3月，人臉識(shí)別準(zhǔn)確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標(biāo)記的外部數(shù)據(jù)協(xié)議。 Yi+的系統(tǒng)由人臉檢測(cè)，人臉對(duì)齊和人臉描述符提取組成。使用多重?fù)p失和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練CNN模型，其中包含來自多個(gè)來源的約10M個(gè)圖像，其中包含150，000個(gè)人（訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與LFW沒有交集）。在測(cè)試時(shí)， Yi+使用原始的LFW圖像并應(yīng)用簡(jiǎn)單的L2norm。圖像對(duì)之間的相似性用歐氏距離來測(cè)量，最終取得優(yōu)異成績(jī)。

公司的核心產(chǎn)品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識(shí)別和分析引擎：

行業(yè)解決方案

針對(duì)營(yíng)銷、安防、相機(jī)和電視的不同特點(diǎn)，推出相應(yīng)解決方案。

營(yíng)銷+AI。場(chǎng)景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動(dòng)態(tài)貼圖、video-out、場(chǎng)景化角標(biāo)與廣告濾鏡等形式的廣告內(nèi)容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務(wù)等多個(gè)行業(yè)。

智慧城市+AI。使用計(jì)算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區(qū)等方面提供解決方案。在智慧安防實(shí)時(shí)識(shí)別上，實(shí)時(shí)處理直播攝像頭信息，算法反應(yīng)敏捷，相應(yīng)迅速。建立智慧園區(qū)方案模型，考慮擴(kuò)展性&靈活性、數(shù)據(jù)管理、松散耦合性、安全性、實(shí)時(shí)整合性以及功能性和非功能性需求等技術(shù)方案要素，從業(yè)務(wù)和技術(shù)兩方面整合解決方案實(shí)現(xiàn)步驟。

電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營(yíng)銷能力。

相機(jī)+AI。相機(jī)更具交互能力。用戶通過搜索關(guān)鍵字標(biāo)簽同步展示圖片，打通相冊(cè)和購(gòu)物一站式體驗(yàn)。準(zhǔn)確識(shí)別人物屬性特征，動(dòng)態(tài)適應(yīng)表情變化，可以在視頻以及圖像中對(duì)人臉實(shí)時(shí)檢測(cè)，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)行人臉相似度檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)面部關(guān)鍵點(diǎn)定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實(shí)時(shí)檢測(cè)攝像頭中出現(xiàn)的物品、場(chǎng)景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測(cè)、識(shí)別、追蹤，平均檢測(cè)幀率可達(dá)到25fps。

新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發(fā)的人臉識(shí)別、商品識(shí)別和其他圖像識(shí)別算法技術(shù)為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數(shù)據(jù)采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數(shù)據(jù)采集包括人臉數(shù)據(jù)采集、商品數(shù)據(jù)采集；算法模型說明包括識(shí)別算法訓(xùn)練、商品識(shí)別、識(shí)別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結(jié)合。

6.擎創(chuàng)科技

企業(yè)簡(jiǎn)介

擎創(chuàng)科技成立于2016年，專注于將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)賦予傳統(tǒng)IT運(yùn)維／企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理，為企業(yè)客戶提供智能運(yùn)維大數(shù)據(jù)分析解決方案，從而取代和改善對(duì)高技能運(yùn)維人員嚴(yán)重依賴的現(xiàn)狀。2017年，擎創(chuàng)科技已實(shí)現(xiàn)全年2000萬(wàn)營(yíng)收，迅速成為國(guó)內(nèi)AIOps領(lǐng)域的領(lǐng)跑者和中流砥柱。2018年初，擎創(chuàng)科技完成了數(shù)千萬(wàn)人民幣的A輪融資，由火山石投資領(lǐng)投，晨暉創(chuàng)投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。

核心團(tuán)隊(duì)

擎創(chuàng)團(tuán)隊(duì)的核心成員主要由BMC、微軟等美國(guó)企業(yè)服務(wù)上市公司的運(yùn)維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)、算法專家組成，核心團(tuán)隊(duì)成員至少擁有10年以上的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。其中CEO楊辰是國(guó)內(nèi)最頂級(jí)的B端銷售，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)獲得10倍的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)；CTO葛曉波擁有長(zhǎng)達(dá)15年的企業(yè)級(jí)軟件開發(fā)和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)；而產(chǎn)品總監(jiān)屈中泠則來自甲方，創(chuàng)業(yè)前為浦發(fā)硅谷銀行企業(yè)架構(gòu)師，深知甲方對(duì)企業(yè)運(yùn)維產(chǎn)品的需求。這個(gè)曾經(jīng)深耕于運(yùn)維企業(yè)服務(wù)市場(chǎng)的團(tuán)隊(duì)，如今在智能運(yùn)維企業(yè)服務(wù)賽道繼續(xù)領(lǐng)跑，讓擎創(chuàng)科技成為最懂企業(yè)的客戶，最值得企業(yè)客戶信賴的軟件廠商。

主要產(chǎn)品

“夏洛克AIOps” 作為擎創(chuàng)自主研發(fā)的大數(shù)據(jù)智能運(yùn)維主打產(chǎn)品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級(jí)至1.9版本，可應(yīng)用在金融、大型制造業(yè)、鐵路民航、能源電力等涉及國(guó)家發(fā)展和民生問題的多種行業(yè)。在2017全球運(yùn)維大會(huì)上，夏洛克AIOps獲得由中國(guó)信息通信研究院與高效運(yùn)維社區(qū)聯(lián)合頒發(fā)的“年度最具影響力AIOps產(chǎn)品”獎(jiǎng)。

“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實(shí)現(xiàn)IT運(yùn)維價(jià)值，結(jié)合客戶的現(xiàn)有情況，規(guī)劃從傳統(tǒng)ITOM至AIOps智能運(yùn)維的一站式路徑，助其運(yùn)營(yíng)落地，由此打破數(shù)據(jù)孤島，建立統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)以人工智能為核心，驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)IT運(yùn)維監(jiān)、管、控三個(gè)層面，并將相關(guān)運(yùn)維數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)展現(xiàn)。

“夏洛克AIOps”擁有多項(xiàng)自研算法，猶如運(yùn)維界的福爾摩斯，能迅速發(fā)現(xiàn)并定位運(yùn)維問題的根因，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)排障，最大程度避免企業(yè)產(chǎn)生重大損失。更有價(jià)值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長(zhǎng)期的數(shù)據(jù)積累和機(jī)器學(xué)習(xí)，運(yùn)用新型深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，幫助企業(yè)提前規(guī)劃IT資源，高效預(yù)防各類黑天鵝事件的發(fā)生。

商業(yè)模式

目前，擎創(chuàng)科技已與多家金融和制造行業(yè)標(biāo)桿客戶形成穩(wěn)定的合作關(guān)系，包括浦發(fā)銀行、浦發(fā)硅谷銀行、國(guó)家開發(fā)銀行、上海鐵路局、銀聯(lián)、海爾、浙江能源等。針對(duì)不同客戶，采用個(gè)性化的商業(yè)模式進(jìn)行服務(wù)，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強(qiáng)的可復(fù)制性。

核心優(yōu)勢(shì)

人工智能教育方案范文第3篇

>> 智能游戲開發(fā)與設(shè)計(jì)課程教學(xué)方法探索 數(shù)字媒體技術(shù)專業(yè)游戲設(shè)計(jì)與開發(fā)方向本科課程設(shè)置的探討 游戲設(shè)計(jì)與開發(fā)課程教學(xué)方法探析 游戲開發(fā)應(yīng)用中的“人工智能”課程教學(xué)方法探討 基于多元智能理論的網(wǎng)絡(luò)教育游戲設(shè)計(jì)與開發(fā) 面向游戲開發(fā)方向的“計(jì)算機(jī)圖形學(xué)”課程建設(shè)探討 計(jì)算機(jī)審計(jì)課程開發(fā)與建設(shè)探討 智能信息處理課程群輔助教學(xué)網(wǎng)站的設(shè)計(jì)與開發(fā) 益智小游戲設(shè)計(jì)與開發(fā) 游戲設(shè)計(jì)方向課程建設(shè)研究 “人工智能與游戲編程”課程設(shè)計(jì) 高職游戲開發(fā)專業(yè)課程體系建設(shè) 基于普通高校成人高等教育課程開發(fā)與課程建設(shè)的探討 數(shù)字游戲設(shè)計(jì)專業(yè)建設(shè)方案探討 智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的算法設(shè)計(jì)與分析課程教學(xué)探討 《Flas設(shè)計(jì)》課程建設(shè)的研究與探討 《網(wǎng)絡(luò)綜合布線設(shè)計(jì)與施工》課程建設(shè)探討 基于工作過程的《網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)》課程開發(fā)與設(shè)計(jì)探討 “智能科學(xué)與技術(shù)”本科專業(yè)軟件實(shí)踐類課程建設(shè)探討 “新藥設(shè)計(jì)與開發(fā)”精品課程的建設(shè)與實(shí)踐 常見問題解答 當(dāng)前所在位置：l.

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Study on Intelligent Game Development and Design Teaching

YU Hong, WANG Guoyin, LIU Hongtao

(Institute of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts & Telecommunication, Chongqing 400065, China)

人工智能教育方案范文第4篇

關(guān)鍵詞：人工智能；大數(shù)據(jù)；交叉領(lǐng)域

自二戰(zhàn)時(shí)期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機(jī)帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學(xué)家在達(dá)特茅斯研討會(huì)上提出，時(shí)至今日，人工智能經(jīng)歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望?？v觀當(dāng)下，人工智能不僅僅是機(jī)器智能，在深度學(xué)習(xí)和推陳出新的算法推動(dòng)下，其攜手云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，攻破了自然語(yǔ)言語(yǔ)音處理、圖像識(shí)別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認(rèn)知科學(xué)、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎(chǔ)層、技術(shù)層到應(yīng)用層等多個(gè)方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬(wàn)象，在其基礎(chǔ)上衍生的大數(shù)據(jù)“洪流”對(duì)人類社會(huì)的方方面面進(jìn)行沖擊，這些數(shù)字的價(jià)值已然超越了諸如金錢、財(cái)產(chǎn)、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數(shù)據(jù)技術(shù)也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當(dāng)我們沉迷于大數(shù)據(jù)的海洋中時(shí)，我們是否有能力像藍(lán)鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當(dāng)今大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代存在的一個(gè)重大問題。是“曲徑通幽”還是“會(huì)當(dāng)凌絕頂”，我們?nèi)绾卧诖髷?shù)據(jù)中“浮游”，而不是一味地?cái)U(kuò)充，需要理性看待與合理評(píng)價(jià)大數(shù)據(jù)對(duì)人類生存和發(fā)展的影響。

1.人工智能和大數(shù)據(jù)與“工業(yè)革命”

2020年剛剛結(jié)束的新一輪美國(guó)總統(tǒng)競(jìng)選上演了各種“國(guó)家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時(shí)間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術(shù)威脅的工業(yè)行業(yè)中工人們的焦慮，同時(shí)指責(zé)非法移民對(duì)美國(guó)及美國(guó)人資源和就業(yè)機(jī)會(huì)的占用[4]。但在技術(shù)浪潮的挑戰(zhàn)中，自動(dòng)化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀(jì)60年代工業(yè)革命時(shí)期，機(jī)器取代人力，規(guī)模化工廠生產(chǎn)取代個(gè)體手工生產(chǎn)，即引發(fā)了人工智能數(shù)據(jù)的工業(yè)大變革。從機(jī)械結(jié)構(gòu)、電氣控制等模塊的設(shè)計(jì)和改良，車間機(jī)器人的智能化已可以代替人完成生產(chǎn)作業(yè)[5]。通過智能化機(jī)器人可以減輕勞動(dòng)負(fù)擔(dān)，還可以用于環(huán)境檢測(cè)[6]和實(shí)施救援[7]等，保護(hù)我們的人身安全。這些“機(jī)器人”在為我們減負(fù)的同時(shí)確實(shí)也引發(fā)了“失業(yè)危機(jī)”，這種現(xiàn)象不僅于美國(guó)，日本、韓國(guó)和德國(guó)亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實(shí)施機(jī)器人24小時(shí)作業(yè)，速度驚人，質(zhì)量統(tǒng)一，而僅有的幾個(gè)人使用簡(jiǎn)單的觸摸界面對(duì)機(jī)器下達(dá)“命令”。機(jī)器的發(fā)展已超乎我們對(duì)普通機(jī)械的認(rèn)知，21世紀(jì)開發(fā)的三大機(jī)器人中大狗（BigDog）解決了運(yùn)動(dòng)和重載運(yùn)輸問題，特別用于軍事領(lǐng)域，被譽(yù)為“當(dāng)前世界上最先進(jìn)適應(yīng)崎嶇地形的機(jī)器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動(dòng)上展現(xiàn)了機(jī)器人仿人運(yùn)動(dòng)；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機(jī)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動(dòng)汽車和能源公司外，還是自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)的領(lǐng)跑者之一。其2016年已銷售具有自動(dòng)駕駛、自動(dòng)自制和自動(dòng)停車功能的電動(dòng)汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發(fā)短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔(dān)心酒駕，不用因?yàn)闀r(shí)間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機(jī)而變得脾氣暴躁……汽車自動(dòng)駕駛將讓我們行駛得更規(guī)則、更安全和更“無聊”。自動(dòng)駕駛上的智能進(jìn)化，使得自駕型派送車為商業(yè)化服務(wù)成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發(fā)，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發(fā)，通過無人機(jī)在您家門口投送包裹將對(duì)電子商務(wù)世界帶來更多創(chuàng)造性方案?！叭绻銐蜃哌\(yùn)的話，機(jī)器可以把你當(dāng)成寵物?！彪m為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動(dòng)化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監(jiān)控傳感器，知道在發(fā)生故障時(shí)如何進(jìn)行修復(fù)，機(jī)器的運(yùn)行離不開人的監(jiān)控，只有人的思考才能有新產(chǎn)品的誕生以及高效的生產(chǎn)流程，我們與機(jī)器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。

2.人工智能和大數(shù)據(jù)與金融的未來

“數(shù)字蝶變”席卷金融行業(yè)各個(gè)領(lǐng)域[8]，金融行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等先進(jìn)信息技術(shù)，累積了非常多的客戶信息。通過大數(shù)據(jù)的幫助，金融公司在分析數(shù)據(jù)下尋找更多的金融創(chuàng)新機(jī)會(huì)。在商業(yè)智能（BI）的輔助下，電信業(yè)可以對(duì)客服描述和定位及需求進(jìn)行預(yù)測(cè)；保險(xiǎn)業(yè)可以在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析的同時(shí)進(jìn)行損益判斷；銀行業(yè)可以調(diào)整市場(chǎng)活動(dòng)，建立信貸預(yù)警機(jī)制等等[9]。人工智能和大數(shù)據(jù)讓金融業(yè)形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經(jīng)被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現(xiàn)金，數(shù)字金錢是否會(huì)完全取代物質(zhì)金錢，我們很可能會(huì)發(fā)展為無現(xiàn)金社會(huì)。那么首先“下崗”的是誰(shuí)呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執(zhí)行官安東尼?詹金斯曾預(yù)測(cè)，對(duì)于工業(yè)化國(guó)家，銀行員工和其分支機(jī)構(gòu)在未來10年內(nèi)會(huì)消失；花旗全球視角與解決方案的一項(xiàng)研究預(yù)測(cè)，美國(guó)和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬(wàn)員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協(xié)會(huì)新聞稿表示，銀行搶劫案數(shù)量連續(xù)第5年下降。就支付領(lǐng)域而言，在這樣的時(shí)代背景下，如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)跨越式發(fā)展的支付行業(yè)進(jìn)行監(jiān)管，成為一個(gè)值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動(dòng)回復(fù)或自會(huì)讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財(cái)務(wù)知識(shí)同樣重要，因此，銀行業(yè)員工的下崗只是在基礎(chǔ)性操作上，對(duì)于“專業(yè)咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國(guó)的多數(shù)銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數(shù)據(jù)體系，數(shù)據(jù)整合和部門協(xié)調(diào)等問題仍是阻礙我國(guó)金融機(jī)構(gòu)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值的主要瓶頸。大數(shù)據(jù)的整合、跨企業(yè)的外部大數(shù)據(jù)合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)。有效防范信息安全風(fēng)險(xiǎn)成為商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)應(yīng)用中急需解決的問題。

3.人工智能和大數(shù)據(jù)與“專家系統(tǒng)”

電子病歷數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)、用藥記錄等構(gòu)成了醫(yī)療大數(shù)據(jù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)不僅包括大數(shù)據(jù)的“4V”特點(diǎn)，即規(guī)模大（volume）、類型多樣（variety）、增長(zhǎng)快（velocity）、價(jià)值巨大（value），還包括：時(shí)序性、隱私性、不完整性和長(zhǎng)期保存性。醫(yī)療大數(shù)據(jù)可以提供預(yù)警性，當(dāng)數(shù)據(jù)發(fā)生異常時(shí)，通過一定的機(jī)制可以發(fā)出警告，從而迅速采取相應(yīng)措施，及時(shí)解決問題[11]。成立于1989年的美國(guó)胸外科協(xié)會(huì)（STS）數(shù)據(jù)庫(kù)，至今已經(jīng)涵蓋了美國(guó)95%的心臟手術(shù)，收集了500萬(wàn)條手術(shù)記錄[12]。其中的先天性心臟手術(shù)（CHSD）數(shù)據(jù)庫(kù)是STS數(shù)據(jù)庫(kù)的重要組成部分，是北美最大的關(guān)注兒童先天性心臟畸形的數(shù)據(jù)庫(kù)，被認(rèn)為是醫(yī)學(xué)專業(yè)臨床結(jié)果數(shù)據(jù)庫(kù)的金標(biāo)準(zhǔn)。近年來，基于CHSD數(shù)據(jù)庫(kù)所進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘不斷增加，大型數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)提高醫(yī)療質(zhì)量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數(shù)據(jù)庫(kù)探討小兒心臟外科病例數(shù)量和死亡率之間的復(fù)雜關(guān)系[13]；Pasquali等基于CHSD數(shù)據(jù)庫(kù)探討新生兒Blalock—taussig分流術(shù)后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數(shù)據(jù)庫(kù)采用多變量分析方法來研究病人術(shù)前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數(shù)據(jù)庫(kù)采用多變量分析的方法來探討性別和種族對(duì)進(jìn)行先天性心臟手術(shù)結(jié)果的影響[16]。這些都是在醫(yī)療領(lǐng)域采用人工智能提供的醫(yī)療診斷，形成了“專家系統(tǒng)”，專家系統(tǒng)可以說是一種最成功的人工智能技術(shù)，它能生成全面而有效的結(jié)果。借助醫(yī)療大數(shù)據(jù)的平臺(tái)，“專家系統(tǒng)”可以智能輔助診療、影像數(shù)據(jù)分析與影像智能診斷、合理用藥、遠(yuǎn)程監(jiān)控、精準(zhǔn)醫(yī)療、成本與療效分析、績(jī)效管理、醫(yī)院控費(fèi)、醫(yī)療質(zhì)量分析等。不僅是數(shù)據(jù)平臺(tái)，“達(dá)芬奇機(jī)器人”可以看成醫(yī)療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術(shù)以及術(shù)后患者恢復(fù)時(shí)間，促進(jìn)患者早期下床活動(dòng)，減低并發(fā)癥發(fā)生率[17]。達(dá)芬奇手術(shù)機(jī)器人在消化系統(tǒng)腫瘤、泌尿系統(tǒng)腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術(shù)中均有運(yùn)用[18]。正是機(jī)器人，還有其他人工智能設(shè)備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機(jī)中裝有各種“專家系統(tǒng)”的遠(yuǎn)程醫(yī)療、預(yù)防醫(yī)學(xué)，甚至是器官的3D打印和虛擬現(xiàn)實(shí)治療等的發(fā)展，讓醫(yī)學(xué)發(fā)生相應(yīng)的轉(zhuǎn)變，并使其逐步突破人類的傳統(tǒng)健康概念，那么是否意味著醫(yī)學(xué)將成為只有科學(xué)性，毫無直覺性的學(xué)科呢？我們攜帶的內(nèi)部傳感器和外部應(yīng)用程序?qū)⒊蔀槲覀兊尼t(yī)生嗎？“你好，醫(yī)生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫(yī)學(xué)必然將是向精準(zhǔn)化發(fā)展，并更具個(gè)性化、參與性、預(yù)防性和可預(yù)測(cè)性。醫(yī)生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當(dāng)下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級(jí)診療”，是在擁有家庭醫(yī)生、全科醫(yī)生和?？漆t(yī)生的基礎(chǔ)上再加上人工智能，以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的健康監(jiān)測(cè)、輔助診療和疾病篩查。

4.人工智能和大數(shù)據(jù)與教育變革

面對(duì)各行業(yè)和各學(xué)科，教育作為傳承文明和創(chuàng)新知識(shí)的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發(fā)展還存在技術(shù)基礎(chǔ)不穩(wěn)、教育數(shù)據(jù)缺陷、算法能力不足等現(xiàn)實(shí)問題[19]。我國(guó)目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進(jìn)教育公平、均衡發(fā)展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語(yǔ)言學(xué)習(xí)軟件，通過虛擬技術(shù)和人工智能構(gòu)建一個(gè)靈活的、可擴(kuò)充的虛擬交互平臺(tái)，設(shè)計(jì)多維虛擬場(chǎng)景和智能人工角色，實(shí)現(xiàn)不同場(chǎng)景下人機(jī)角色的交流和學(xué)習(xí)，提升學(xué)習(xí)者的口語(yǔ)能力和語(yǔ)感知識(shí)[20]。這使得教師不再是唯一的知識(shí)傳播者，任何互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發(fā)以來，遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)教育成了主要教學(xué)形式，互聯(lián)網(wǎng)教育形式其實(shí)早在小學(xué)、中學(xué)和大學(xué)中運(yùn)用，虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在教學(xué)領(lǐng)域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經(jīng)開發(fā)一款VR紙板視圖，并將研發(fā)的虛擬課程一起推向市場(chǎng)，使現(xiàn)實(shí)生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學(xué)生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗(yàn)。虛擬現(xiàn)實(shí)可以像互動(dòng)游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗(yàn)，學(xué)習(xí)效果可能更好。我們的學(xué)習(xí)是知識(shí)的積累，那么教育就是我們的庫(kù)，荀靜等結(jié)合自身情況對(duì)西安工業(yè)大學(xué)知識(shí)庫(kù)構(gòu)建進(jìn)行探究，認(rèn)為機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)在保存知識(shí)資產(chǎn)的同時(shí)，更重要的是促進(jìn)學(xué)校知識(shí)資產(chǎn)的傳播利用和管理，提升學(xué)校影響力和學(xué)術(shù)聲譽(yù)[21]。劉暢等通過對(duì)東北大學(xué)機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)服務(wù)的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實(shí)踐已經(jīng)受到了廣泛的認(rèn)可，機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)不僅可以成為一個(gè)知識(shí)的存儲(chǔ)庫(kù)，也可以成為各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)者進(jìn)行在線交流的平臺(tái)，提供個(gè)性化的增值服務(wù)，既有利于機(jī)構(gòu)知識(shí)庫(kù)的內(nèi)容建設(shè)，也可以進(jìn)一步促進(jìn)學(xué)術(shù)交流和科研合作[22]。知識(shí)庫(kù)，即大數(shù)據(jù)的有機(jī)整合和有序利用，是學(xué)術(shù)成果、視頻文檔、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)等進(jìn)行收集、長(zhǎng)期保存、傳播和提供開放利用的知識(shí)資產(chǎn)管理與教育服務(wù)[23]。

5.人工智能和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的共性需求

人工智能和大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量的信息來自“五湖四?！保纪ㄟ^互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)匯聚智能終端。這些數(shù)據(jù)只會(huì)進(jìn)一步增多，不僅僅是云存儲(chǔ)，對(duì)于信息的進(jìn)一步挖掘、處理、分析和利用，目標(biāo)性結(jié)果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業(yè)紛紛掘金大數(shù)據(jù)挖掘這一市場(chǎng)，大家都在開拓自己大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)時(shí)代孕育的產(chǎn)物[24]，是我們的共性需求，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)相比，數(shù)據(jù)挖掘有著自身的本質(zhì)特征,數(shù)據(jù)挖掘是在沒有明確假設(shè)的前提下去挖掘信息并發(fā)現(xiàn)知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實(shí)用三個(gè)特征[25]。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)不是為了替代傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),相反，它是統(tǒng)計(jì)分析方法學(xué)的延伸和擴(kuò)展[26]。隨著信息時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)挖掘被越來越多地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。

6.人工智能和大數(shù)據(jù)的展望

大數(shù)據(jù)與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數(shù)據(jù)輸出優(yōu)化的結(jié)果，使人工智能向更為智能的方向進(jìn)步，大數(shù)據(jù)與人工智能的結(jié)合將在更多領(lǐng)域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長(zhǎng)的人類歷史發(fā)展和進(jìn)化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應(yīng)該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數(shù)據(jù)，才是對(duì)數(shù)據(jù)的有用。因?yàn)椋覀冊(cè)缫迅鎰e了數(shù)據(jù)庫(kù)放在一間房間的時(shí)代。此刻不得不提藍(lán)鯨法則——大數(shù)據(jù)之道：了解數(shù)據(jù)懂得利用數(shù)據(jù)的“浮力”才是關(guān)鍵；“以簡(jiǎn)約為目標(biāo)”將數(shù)據(jù)最終形成洞察及行為；可以通過“數(shù)據(jù)”“信息”“知識(shí)”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來獲取[27]，在簡(jiǎn)約中“印象”處理繁雜的大數(shù)據(jù)，使之“為我所用”。=數(shù)據(jù)也是一門科學(xué)、一項(xiàng)技術(shù)，如果實(shí)驗(yàn)不能證明其具有可重復(fù)性和一般性，那它是沒有科學(xué)依據(jù)，但是，任何一項(xiàng)科技，如果你堅(jiān)信它必將改變社會(huì)和商業(yè)，選擇從長(zhǎng)期展望其發(fā)展并持續(xù)付出努力，那么就是一種戰(zhàn)略選擇[29]。人類社會(huì)的政治、經(jīng)濟(jì)、文化、思維等固有“態(tài)勢(shì)”被重刷，數(shù)據(jù)思維將為我們帶來一個(gè)智能全新的世界觀。

人工智能教育方案范文第5篇

隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)科學(xué)滲透生活的各個(gè)領(lǐng)域，改變了人們的生活方式和學(xué)習(xí)方式。其中，人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)中迅猛發(fā)展的一部分，正在以其獨(dú)特的魅力走進(jìn)人們的視野?！叭斯ぶ悄堋保ˋrtificial Intelligence），顧名思義，即通過應(yīng)用計(jì)算機(jī)來模擬人腦的信息接收、思考、判斷以及決策等思維行為過程，進(jìn)而擴(kuò)展人腦的思維和行動(dòng)，幫助人們高效智能化地解決特定問題。近年，人工智能在教育領(lǐng)域中發(fā)揮的作用越來越顯著[1]，其與眾不同的特點(diǎn)決定了其在教育培訓(xùn)中的地位，將人工智能應(yīng)用在農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)中的可行性也成為教育界熱議的新話題。

1我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展背景和農(nóng)業(yè)培訓(xùn)必要性分析

11我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展背景

我國(guó)是傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國(guó)，農(nóng)業(yè)對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有極其重要的影響，一方面是由于我國(guó)人口基數(shù)大；另一方面是由于我國(guó)進(jìn)出口貿(mào)易主要依靠農(nóng)產(chǎn)品，農(nóng)業(yè)發(fā)展成為影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展還比較落后，尤其與發(fā)達(dá)國(guó)家的現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)相比，依舊有較大差距。

12開展農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)的必要性

反思其他發(fā)達(dá)國(guó)家在?r業(yè)發(fā)展上實(shí)施過的舉措，包括重視農(nóng)業(yè)教育、科研和技術(shù)推廣，注意提高勞動(dòng)者素質(zhì)；推廣現(xiàn)代農(nóng)業(yè)機(jī)械和高技術(shù)，重視農(nóng)場(chǎng)管理；經(jīng)營(yíng)集約化、產(chǎn)業(yè)化；生產(chǎn)專業(yè)化；服務(wù)社會(huì)化；市場(chǎng)機(jī)制與政府扶持相結(jié)合；加強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等，可以看出，我國(guó)在農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)、素質(zhì)教育、技術(shù)推廣方面與發(fā)達(dá)國(guó)家差距明顯。為發(fā)展我國(guó)農(nóng)業(yè)，培養(yǎng)一批高素質(zhì)、懂技術(shù)、會(huì)經(jīng)營(yíng)的農(nóng)民以及一批愿意為農(nóng)業(yè)發(fā)展做出自己貢獻(xiàn)的高學(xué)歷人才成為關(guān)鍵。農(nóng)業(yè)的發(fā)展離不開農(nóng)民的發(fā)展和進(jìn)步，也離不開受過高等教育的精英人才的共同努力，而開展農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)，則是為他們的發(fā)展奠定了一條夯實(shí)的道路。

2人工智能在教育中的應(yīng)用與發(fā)展

近年來，伴隨著人工智能在各行業(yè)的應(yīng)用和發(fā)展，人工智能在教育領(lǐng)域中發(fā)揮的作用也越來越顯著。例如，智能化的作業(yè)批改可以大大減輕教育工作者的沉重負(fù)擔(dān)，在線學(xué)習(xí)等網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模式可以讓人們更靈活地接受教育。從人工智能誕生伊始，其就與教育產(chǎn)生了密不可分的聯(lián)系，延續(xù)發(fā)展至今，人工智能在教育領(lǐng)域中的應(yīng)用主要包含以下幾個(gè)方面。

21基于人工智能的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)課程

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)教育是對(duì)傳統(tǒng)教育方式的一次革新，而人工智能對(duì)網(wǎng)絡(luò)教育的滲透，又將其推向了新的發(fā)展高度。[2]學(xué)生可以自主地登錄網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行在線學(xué)習(xí)，根據(jù)智能導(dǎo)學(xué)系統(tǒng)制訂學(xué)習(xí)計(jì)劃，進(jìn)行在線測(cè)試。例如近年來大為流行的MOOC課程，學(xué)生可以便捷地通過網(wǎng)絡(luò)獲取全球最高質(zhì)量的教學(xué)資源，并可以量身打造自己的學(xué)習(xí)計(jì)劃。

22基于人工智能的教師輔助系統(tǒng)

近十年來，智能傳感器、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等方面的蓬勃發(fā)展令信息的采集及處理越來越準(zhǔn)確高效，這無疑使得人工智能與輔助教學(xué)系統(tǒng)的融合變得越來越深入。借助于語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別等技術(shù)，學(xué)生可以將學(xué)習(xí)過程中遇到的問題上傳至系統(tǒng)，借助于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)對(duì)信息準(zhǔn)確的搜素和整合能力，實(shí)時(shí)地為學(xué)生提供答案或相關(guān)信息，答疑解惑。目前此類應(yīng)用軟件的應(yīng)用廣泛，例如小猿搜題、百度作業(yè)幫等。

23基于人工智能的教育數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)

隨著信息化時(shí)代的到來，如何高效地搜集、分類和檢索碎片化的教育信息和教學(xué)資源，無疑是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。為了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)勢(shì)在必行?，F(xiàn)如今數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)的研究成果不斷深入，依托知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)對(duì)教育信息的整合與構(gòu)建，學(xué)生可以將已習(xí)得的零星的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)充，由點(diǎn)至面的不斷學(xué)習(xí)新知識(shí)；依托教育資源管理系統(tǒng)中來，教育管理工作者可以合理分配教學(xué)資源，讓人們從爆炸式的高密度信息中解放出來，真正做到物為己用，因材施教。

3人工智能與農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)的結(jié)合

新時(shí)代社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為國(guó)家農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展翻開了新的篇章，如何加快社會(huì)主義農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)型，這為新時(shí)代的農(nóng)業(yè)知識(shí)教育提出了新的要求。另外，近年來勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型的趨勢(shì)日益顯著。隨著農(nóng)業(yè)勞動(dòng)人口數(shù)量的減少，為了提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，需要有素質(zhì)、懂知識(shí)的農(nóng)民投入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中來。因而，對(duì)于農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)的革新作為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)的重中之重，已被提上日程。

人工智能技術(shù)和教育領(lǐng)域融合的不斷完善成熟，基于人工智能的農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)正如雨后春筍般涌現(xiàn)，在農(nóng)業(yè)教育培訓(xùn)領(lǐng)域嶄露頭角。

31人工智能應(yīng)用于農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)的優(yōu)勢(shì)

從我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀看，較之于發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)農(nóng)業(yè)從業(yè)者的基數(shù)巨大但是整體受教育程度偏低，農(nóng)業(yè)專業(yè)領(lǐng)域的知識(shí)匱乏，農(nóng)業(yè)知識(shí)教育的推廣不僅薄弱，而且效率低下。因此，伴隨著信息化時(shí)代“互聯(lián)網(wǎng)+”的新型教育模式對(duì)傳統(tǒng)教模式的強(qiáng)有力革新，基于人工智能的農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)展示了其強(qiáng)大的威力和優(yōu)勢(shì)，具體可以總結(jié)為如下兩個(gè)方面。

311個(gè)性化教育針對(duì)性強(qiáng)

相比于課堂教學(xué)的傳統(tǒng)模式，基于人工智能的網(wǎng)上在線教育模式能夠?yàn)閷W(xué)生個(gè)性化地制訂學(xué)習(xí)計(jì)劃，靈活安排學(xué)習(xí)時(shí)間。這有力地解決了學(xué)生參加農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)的時(shí)間成本問題，農(nóng)業(yè)從業(yè)者可利用閑暇時(shí)間自主安排學(xué)習(xí)。另外，針對(duì)于培訓(xùn)者的當(dāng)前知識(shí)水平和培訓(xùn)需求，培訓(xùn)平臺(tái)可以個(gè)性化地安排教學(xué)相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)和操作技能。

312教育資源利用率高

我國(guó)當(dāng)前的農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)，教育教師需求數(shù)量和實(shí)際在崗教師資源極不匹配，具備豐富農(nóng)業(yè)專業(yè)知識(shí)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的教師數(shù)量缺乏，這是導(dǎo)致農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)推廣速度緩慢的重要原因。而人工智能為這一問題的解決帶來了福音，智能化的教學(xué)進(jìn)程得以讓教師從繁重的教學(xué)負(fù)擔(dān)中解放。同時(shí)，基于網(wǎng)絡(luò)的課程資源共享可以讓先進(jìn)的農(nóng)業(yè)技術(shù)走進(jìn)千家萬(wàn)戶，讓學(xué)生與優(yōu)秀農(nóng)業(yè)知識(shí)的距離不再遙遠(yuǎn)。

4平臺(tái)開發(fā)的系統(tǒng)架構(gòu)

基于人工智能技術(shù)，一個(gè)合理的農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)平臺(tái)能夠像一個(gè)優(yōu)秀的教師那樣具備完備的農(nóng)業(yè)專業(yè)知識(shí)和優(yōu)良的教學(xué)技能知識(shí)，并且能夠模擬及擴(kuò)充教師的教學(xué)過程。除此之外，該培訓(xùn)平臺(tái)還能夠準(zhǔn)確實(shí)時(shí)地與學(xué)生進(jìn)行信息交互，有針對(duì)性地開展個(gè)性化教學(xué)，并可以自適應(yīng)地完成教學(xué)效力評(píng)估和反饋，不斷更新和完善教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)策略?；谝陨戏治觯撻_發(fā)平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu)分為學(xué)生模型、教師模型、綜合數(shù)據(jù)庫(kù)模型和人機(jī)交互接口四個(gè)組成部分，結(jié)合下圖對(duì)每一部分分別進(jìn)行詳細(xì)闡述。

41學(xué)生模型

學(xué)生模型應(yīng)針對(duì)不同的學(xué)生，準(zhǔn)確地評(píng)估學(xué)生當(dāng)前的學(xué)習(xí)水平，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)背景、知識(shí)水平、知識(shí)架構(gòu)進(jìn)行診斷和評(píng)定，以便有針對(duì)性地制訂教學(xué)方案，進(jìn)而實(shí)施個(gè)性化教育。

另外，學(xué)生模型需要對(duì)學(xué)習(xí)過程中的學(xué)生的學(xué)習(xí)情況進(jìn)行記錄入庫(kù)，對(duì)教育效果進(jìn)行評(píng)定，從而診斷出當(dāng)前教學(xué)計(jì)劃是否合適，以便下述教師模型中對(duì)教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)策略的靈活調(diào)整。

42教師模型

教師是教學(xué)工作開展過程中的主體，一個(gè)合理的教師模型應(yīng)該包括如下三個(gè)部分。

教師模型首先完成教學(xué)內(nèi)容的選擇，這要根據(jù)學(xué)生模型中對(duì)學(xué)生當(dāng)前的學(xué)習(xí)水平的評(píng)定，并且針對(duì)學(xué)生既定的學(xué)習(xí)目標(biāo)，并從下述知識(shí)庫(kù)中調(diào)取對(duì)應(yīng)的內(nèi)容，為教學(xué)的開展做好準(zhǔn)備。

在確定了教什么的問題之后，教室模型要確定如何教的問題，即選取合理的教學(xué)策略開展教學(xué)。教學(xué)方式的選擇依附于學(xué)生模型，而又能根據(jù)學(xué)生學(xué)習(xí)情況記錄進(jìn)行反饋動(dòng)態(tài)，不斷完善和調(diào)整教學(xué)策略。

另外，在傳統(tǒng)教學(xué)模式中，教師傳授知識(shí)，并能為學(xué)生答疑解惑。當(dāng)學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中遇到問題和疑惑時(shí)，教師模型應(yīng)該實(shí)時(shí)地提供信息支持，為學(xué)生提供針對(duì)性的幫助。因而教師模型要實(shí)現(xiàn)與人機(jī)交互接口的實(shí)時(shí)連接，在問題到來時(shí)控制模塊驅(qū)動(dòng)應(yīng)答部分為學(xué)生答疑解惑。

43綜合數(shù)據(jù)庫(kù)模型

綜合數(shù)據(jù)庫(kù)模塊為農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)庫(kù)支持，主要包括以下三個(gè)模塊。

知識(shí)庫(kù)模塊中分類別地存放著農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)，包括文本、圖像、自然語(yǔ)言、多媒體等多個(gè)類型的學(xué)習(xí)知識(shí)。一旦教師模型中完成了教學(xué)內(nèi)容的選擇，便由此模塊中調(diào)取相對(duì)應(yīng)的文件開展教學(xué)。

專家評(píng)估模塊用于處理教學(xué)過程中的教學(xué)效果評(píng)價(jià)和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，為教師模型中的各個(gè)環(huán)節(jié)的反饋和更新迭代提供數(shù)據(jù)支持。在一個(gè)完善的教學(xué)過程，教師需要根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)效果進(jìn)行總結(jié)和反饋，以此指導(dǎo)下一步的教學(xué)內(nèi)容和策略的更新。

為了對(duì)學(xué)生階段性學(xué)習(xí)的效果進(jìn)行評(píng)估，還需要引入測(cè)試考核模塊對(duì)學(xué)生的成績(jī)進(jìn)行量化考核。測(cè)試考核模塊中包含學(xué)生答題庫(kù)和成績(jī)測(cè)評(píng)庫(kù)，準(zhǔn)確檢測(cè)出開展農(nóng)業(yè)知識(shí)培?的作用與效果。

44人機(jī)交互接口

基于人工智能的農(nóng)業(yè)知識(shí)培訓(xùn)的過程是學(xué)生和系統(tǒng)進(jìn)行交流的過程，所以一個(gè)友好的人機(jī)接口是系統(tǒng)必不可少的組成部分。在這一模塊中，友好的圖形用戶界面的設(shè)計(jì)能夠幫助學(xué)生流暢地接收信息，提高學(xué)習(xí)效率。同時(shí)，借助于人工智能中對(duì)語(yǔ)音和圖像信號(hào)的先進(jìn)識(shí)別技術(shù)，人機(jī)交互接口可以智能化地接收分析和理解學(xué)生的自然語(yǔ)言信息和動(dòng)作信息，進(jìn)而為系統(tǒng)提供寶貴的輸入信息。