4上海市人工智能创新发展项目建设方案编制大纲
市人工智能创新发展项目
建设方案编制大纲
注：本模版对应条目9、11、12，可根据项目的具体情况做适当调整，仅供参考。
一、项目提出的背景和必要性（此部分应明确体现项目所符合年度人工智能创新发展指南方向的具体容）
1.国外产业领域发展现状，技术、知识产权状况和发展趋
势；
2.产品（业务）市场需求分析及建设规模，包括细分产品
市场及重点装备、重点工程的需求情况（区分国和国
外）、产业发展前景、市场容量、国外竞争对手分析）；
3.项目目的及提出的必要性，实现技术突破对产业发展的
重要意义和作用；
4.企业技术发展规划和中近期目标，项目预期的产业规模
和市场前景。
二、项目实施的主要容和创新特色
1.项目技术研发（科技攻关）容和创新特色（包括产品和
工艺（应用）技术方案、创新点和优劣势分析）；
2.项目的技术性能水平及竞争优势；
3.项目研发环境、中试环境、测试环境、配套条件等建设
容；设备和软件选型及主要技术经济指标）；
4.项目的目标（主要产品技术指标和特性、产能规模等，
平台类或标准类项目应明确建设的主要功能，技术性
能、服务容、辐射行业等）及解决的主要问题（对提高工业基础能力、突破关键技术、开展前瞻性和关键共性技术研发、加强产业技术基础的主要支撑作用）；
5.合作申报项目须具体阐述各参与单位的工作分工容和
职责义务，并附相关合作协议或合同。
三、项目实施的基础条件
1.项目单位生产和经营的管理状况（单位所有制性质、单
位组织架构、企业主营业务涉及的行业领域及在行业中地位、总资产、主导产品及市场占有率、近三年来的销售收入、利润、税金、固定资产、资产负债率、银行信用等）；简述项目单位具有的相关行业资质及产品（技术）获国家级/省部级奖项情况、取得社会效益；
2.项目产业技术水平、技术来源和技术基础、知识产权情
况、技术与工艺成熟程度、已完成的研究开发或中试情况等；
3.简述项目单位设施设备的优势及特色，项目基础设施建
设及规划、工艺装备水平、实施场地、规划、环境保护
落实情况和环境影响风险及对策、项目水电气通讯交通等配套条件落实情况；
4.承担项目的主要领军人物和核心团队的情况（简历和主
要成就）；
5.项目主要股及合作单位（如有）的概况。（单位所有制
性质、经营状况、项目核心人员及团队情况、产业技术能力等）。
四、项目的计划进度和考核指标
1.项目的阶段目标和时间节点安排；
2.项目的考核指标（具体指项目执行期结束时，达到的科
技攻关目标及技术指标、新形成的生产能力、实现的经济效益（销售收入或示应用情况等）和社会效益、取得的知识产权和新产品等）
五、项目投资估算和资金来源
1.资金总概算（预算编制要求）：
i、固定资产投资：
（1）研发或中试配套设施建设与改造：指与项目实施容相关的研发或中试配套设施的建设与改造。核算涉及项目新产品研发及试生产的实验室及生产厂房建设与
改造支出，需说明改造面积、改造容、估算依据等；
（2）设备投资购置：
（a）生产设备。核算涉及项目小批量或中试阶段的生产需要购置的生产设备，明确规格型号、名称、数量、单价、单位，同时明确品牌；
（b）研发专用设备。核算涉及项目研发的专用仪器仪表的购置、硬件购置设备及与设备集成的嵌入式软件等费用，明确规格型号、名称、数量、单价、单位，同时明确品牌；
ii、无形资产投资：
（1）软件及引进技术购置：
（a）软件购置。核算涉及项目研发所需软件购置费用；（b）引进技术费。核算涉及项目研发所需引入技术购置费用。
iii、研发投入：
（1）研发人员费用，核算与研发项目相关研发人员的工资、奖金、津贴、五险一金，需明确人员明细、岗位、专业、薪酬标准等，同时说明计量和分摊方式；
（2）材料费：
（a）新产品试制原材料，与项目研发相关所消耗的材料费用；
（b）样品或样机用原材料，与项目研发相关所消耗的材料费用；
（3）测试化验及加工费：
（a）测试化验费，核算与项目研发所需要的测试、化
验、产品加工费用，需明确测试及化验容和估算方式
（注：独立第三方测试及化验），需明确测试及化验容
和估算方式（注：独立第三方测试及化验）；
（b）委托外部加工费，核算与项目研发所需要的测试、化验、产品加工费用，需明确加工容和估算方式；
2.资金投入的年度使用计划；
3.资金筹措和贷款偿还方案（说明项目总投资所需全部资
金的资金来源与落实情况，同时应附上相应的各来源渠
道的证明文件，如自有资金应提供银行存款证明、银行
贷款提供贷款承诺函等）
4.拟申请资助设想：拟申请资助金额、用途和年度用款计
划。
六、项目财务、经济效益和社会效益分析
1.收入、成本和费用测算：项目盈利（或服务）模式，项
目产品（服务）售价及销售收入、项目产品（服务及运
行）成本测算；
2.项目财务效益：项目建设经营期各年度：和累计各项经
济指标，包括：销售收入、利润、财务部收益率、投资
利润率、投资回收期、贷款偿还期等；
3.项目实施后的社会效益分析。
七、项目风险、环保等因素分析和应对的措施
1.技术、市场竞争、生产和经营等风险分析；
2.项目对环境影响的程度及资源综合利用情况。
八、获得或正在申请国家和地方资助的情况
九、合作单位意见
十、其它需要说明的事项
人工智能项目投资建设可行性研究报告
人工智能项目 投资建设可行性研究报告规划设计/投资分析/产业运营
摘要 人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据 分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本 市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类 型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从 投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的 应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交 易和风险管理。 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革 命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各 业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新 的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新 一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月 和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动 人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。
该人工智能项目计划总投资17992.77万元，其中：固定资产投资13304.66万元，占项目总投资的73.94%；流动资金4688.11万元，占项目总投资的26.06%。 本期项目达产年营业收入43788.00万元，总成本费用33492.60万元，税金及附加350.28万元，利润总额10295.40万元，利税总额12065.74万元，税后净利润7721.55万元，达产年纳税总额4344.19万元；达产年投资利润率57.22%，投资利税率67.06%，投资回报率42.91%，全部投资回收期3.83年，提供就业职位644个。
人工智能地研究方向和应用领域
人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.问题求解 人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋和国际象棋。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。 2.逻辑推理与定理证明 逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。为此不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。 1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
人工智能AI 行业应用整体建设解决方案
人工智能 AI+行业应用 解决方案 2019 年3 月8 日
目录 第一章计算机视觉发展历程 (3) 1.1 当前计算机视觉技术的位置 (4) 第二章变电站智能化监控 (5) 2.1项目背景 (5) 2.2解决方案 (5) 2.3系统功能 (5) 第三章电力隧道智能化监控 (6) 3.1项目背景 (6) 3.2解决方案 (6) 3.3系统功能 (7) 第四章电塔防破智能化监控 (7) 4.1项目背景 (7) 4.2解决方案 (8) 4.3系统功能 (8) 第五章加油站智能化监控 (9) 5.1项目背景 (9) 5.2解决方案 (9) 5.3系统功能 (9) 第六章配电室智能运维 (10) 6.1项目背景 (10) 6.2解决方案 (10) 6.3系统功能 (10) 第七章采油机智能化监控 (11) 7.1项目背景 (11) 7.2解决方案 (11) 7.3系统功能 (12) 第八章输油管线 (12) 8.1项目背景 (12) 8.2解决方案 (13) 8.3系统功能 (13)
第一章计算机视觉发展历程 计算机视觉的发展历史可以追溯到 1966 年，在这一年著名人工智能学家 马文·明斯基给他的学生布置了一道作业，让学生在电脑前面连一个摄像头， 然后想办法写一个程序，让计算机告诉我们摄像头看到了什么。这道题代表 了计算机视觉的全部，通过一个摄像头让机器告诉我们它到底看到了什么。 所以，1966 年被认为是计算机视觉的起始年。 1970 年代，研究者开始去试图解决这样一个问题，就是让计算机告知他到 底看到了什么东西。当时，大家认为要让计算机认知到底看到了什么，首先要 了解人是怎样去理解这个世界的。当时有一种普遍的认知，认为人之所以理解 这个世界，是因为人看到的世界是立体的，能够从立体的形状里面理解世界。在这种认知情况下，研究者希望先把三维结构从图像里面恢复出来，在此基 础上再去做理解和判断。 1980 年代，是人工智能发展的一个非常重要的阶段。当时，在人工智能界 开始做很多类似于现在的专家系统，计算机视觉的方法论也开始在这个阶段产 生一些改变。在这个阶段，人们发现要让计算机理解图像，不一定先要恢复物 体的三维结构。例如：让计算机识别一个苹果，假设计算机事先知道对苹果的 形状或其他特征，并且建立了这样一个先验知识库，那么计算机就可以将这样 的先验知识和看到物体表征进行匹配。如果能够匹配上，计算机就算识别或 者理解了看到的物体。所以，80 年代出现了很多方法，包括几何以及代数的 方法，将我们已知的物品转化成一些先验表征，然后和计算机看到的物品图像 进行匹配。 90 年代，人工智能界又出现了一次比较大的变革，也就是统计方法的出现。 在这个阶 段，经历了一些比较大的发展点，比如现在还广泛使用的局部特征。随着 90 年代统计方法的流行，研究者找到了一种统计手段，能够刻画物品最本质的 一些局部特征，比如：要识别一辆卡车，通过形状、颜色、纹理，可能并不 稳定，如果通过局部特征，即使视角、灯光变化了，也会非常稳定。我们可 以对物品建立一个局部特征索引，通过局部特征可以找到相似的物品。通过 这样一些局部点，可以让匹配更加精准。 到 2000 年左右，机器学习开始兴起。以前需要通过一些规则、知识或者统 计模型去识别图像所代表的物品是什么，但是机器学习的方法和以前完全不一样。机器学习能够从我们给定的海量数据里面去自动归纳物品的特征，然后去识别它。在这样一个时间点，计算机视觉界有几个非常有代表性的工作，比如：人脸识别。你要识别一个人脸，第一步需要从图片里面把待识别的人脸区域给提取出来，我
人工智能发展史解读
人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器 模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用它来解决不定积分、三角函数、代数方程等11种不同类型的问题，并首次提出启发式搜索概念，从而使启发式程序具有较普遍的意义。
人工智能与实体经济深度融合创新项目申报方案
附件 人工智能与实体经济深度融合创新项目申报方案 为推动人工智能与实体经济深度融合，找准人工智能产业创新发展的切入点，加快落实《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，切实做好人工智能与实体经济深度融合创新项目申报工作，特制定本方案。 一、总体思路 以推动人工智能与制造业融合为主线，设置“智能产品、行业应用、支撑体系”3个方向，重点关注项目的创新性、推广性、应用价值等方面要素，支持一批创新性强、应用效果好的产品和项目，发现一批研发实力突出、具有明显带动作用的企业，探索形成可推广的新业态和新模式，调动各地区积极性，促进人工智能产业加速发展。 二、申报条件和流程 （一）申报要求 请各地工业和信息化主管部门紧密结合地区人工智能发展基础和优势，面向各自区域人工智能产业和应用单位全面征集，汇总后上报部科技司。中央企业及相关单位直接报送至部科技司。筛选评审工作由部科技司统一组织。申报主体应在行业具有较好的经济实力、技术研发水平和融合创新
能力。创新产品及服务项目要求拥有自主知识产权、技术先进、应用带动作用良好，并具有一定的代表性和标志性，对其他企业或行业具有较强借鉴意义和推广价值。 （二）申报数量 人工智能与实体经济深度融合创新项目由各地工业和信息化主管部门、中央企业集团推荐。项目容包括3类9项，每个申报主体只能申报一项。各省、自治区、直辖市及计划单列市、生产建设兵团工业和信息化主管部门推荐的创新项目数量一般不超过15个，中央企业集团推荐的创新项目数量一般不超过3个。 （三）遴选要求 工业和信息化部组织行业专家依据项目申报书进行评审，坚持公平公正原则，筛选出具备行业代表性的创新项目。申报材料要求描述详实、重点突出、表述准确、逻辑性强、具有较强可读性，既包括实践容，又涵盖理论剖析，杜绝虚构和夸大。 （四）评选标准 申报单位应在人工智能领域致力技术发展创新、促进行业深度应用。创新产品或服务应具有为企业创造和改变商业机会、重塑产业格局、改变人才团队结构等效果，为企业盈利状况及市场价值带来提升。产品类项目应基于人工智能技
人工智能实训室建设方案
人工智能实验室 2021年1月 武汉唯众智创科技有限公司
人工智能实验室建设方案 一、专业背景 人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。 如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。 根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。 该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式，通过实施“双证书”和“多证书”制，培养社会所需的实用型人才。2018年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此，在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。
人与人工智能的创新
人与人工智能的创新 王慧东 【摘要】 人类的创新能力应用到人工智能身上，可以自动的修补人工智能中关于灵智方面的短板，使之成为强智能生物。强智能生物在特定的环境下可以加速进化，从而能够产生出一个新的物种。这或许就是在对这个新物种所进行的赋灵。 【引言】 什么是创新？ 创新是人类所特有的吗？ 机器人能够自我创新吗？如果能的话又该如何实现？ 【正文】 创新在汉语词典中的名词解释是：抛开旧的，创造新的。这个解释的很笼统，事实上创新与是否“抛开旧的”没有关系，比如继承和发扬也当归属于创新（之前有的继承，没有的创造）。‘创’是开始、初次的意思；‘新’是新的（与‘旧’相对），也有初次出现的意思。所以创新强调某事物是以前从来没有出现过的。另外还需要区分一下与创新相关的近义词，如创造与发明，虽然都是指头一次产生的事物，不过侧重稍有不同，适用于不同的语境。创新强调的是新，而创造强调的是产生制造过程，发明则更多强调的是结果。
就创新中的“初次”而言，人类从初次使用工具、初次使用火、初次使用陶器，到初次登上月球、初次使用互联网络等等。无数的初次所总结出来的规律、原理、经验沉淀下来构成了我们人类社会知识传承的内容，使得我们每一个人能够在出生后短短十几年的时间里，通过学习这些知识，让自身的智能水平从近乎于“零”开始逐步的、迅速的提升，最终远远的超过其他生物物种，那么这些初次都是怎么形成的呢？ 在人工智能领域，也有一个类似的问题长期以来一直困扰我们，那就是机器都是按照程序来运行的，而程序都是由建造者或是程序员编写出来的处理逻辑，因此机器预装了程序之后，其处理能力也就被确定了下来。如果想要提高机器的智能水平，增加新的功能，就必须要刷入一个具有新功能的软件版本才行，也就是我们常说的升级。如果离开程序员，没有人来编写和更新它的程序，即便是智能水平再高的机器，也是台不会成长的弱智能机器，一旦环境发生改变就很容易被淘汰。那么有没有可能让机器能够像生命体一样，通过自己学习来产生出新的处理逻辑，自动地提升自身的处理能力呢？即拥有自我创新的能力。 拥有创新能力的机器，哪怕刚开始显得很‘弱智’，但是只要能够不断地提升，终究会有一天，他的智能水平将达到甚至是超过人类的平均水平。对于这种能够自我提升的智能，人工智能领域称之为强智能（相对于弱智能而言），所以可以有很“弱智”的强智能，也可以有很强智（智能水平很高）的弱智能，而有无自我创新能力
职业院校人工智能专业建设解决方案
职业院校人工智能专业建设解决方案广州万维图灵智能科技有限公司V1.0
目录 1.方案背景 (1) 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 (1) 1.2人工智能技术服务专业建设状况 (2) 1.2.1“人工智能+”专业已成为各院校专业建设高地 (2) 1.2.2人工智能专业建设难点和面临问题 (2) 2.方案思路 (2) 2.1方案整体思路设计 (2) 2.2人工智能人才培养建设模式 (3) 2.3方案特色 (4) 3.建设内容 (4) 3.1人工智能技术服务专业整体架构 (4) 3.2人工智能技术服务专业课程体系 (5) 3.3人工智能全周期实训及算法校验系统 (5) 3.4人工智能实训室建设内容 (7) 3.1人工智能基础实训室 (7) 3.2人工智能专业应用实训室 (8) 3.3人工智能综合实践实训室 (8) 4.服务内容 (9) 4.1师资赋能培训 (9) 4.2测评认证服务 (9) 4.3赋能三创（创新创业创造） (10) 4.4产学研用支持 (10)
1.方案背景 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 随着信息技术、大数据和5G的快速发展，人工智能已成为引领未来的战略性技术，是国际竞争的新焦点，世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。面对全球竞争格局，国家已把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全和国家创新竞争力。但当前科技的竞争核心在于人才的竞争，我国的人工智能相关人才与世界主要发达国家相比比例明显不足，且技术应用类人才也出现较大缺口，并为此国家相关政府部门先后出台多个相应的政策文件，对人工智能的发展做出了总体部署，全面加速人工智能在研发应用和人才培养的步伐，深化各梯度人才的培养。 ●其中2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，文件指出要紧抓人工智能发 展的重大战略机遇，加快培养聚集人工智能人才，积极构建各级人工智能科技创新 体系和教育体系，加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人 工智能学科建设。 ●2018年教育部下发《高等学校人工智能创新行动计划》，该行动计划从扩大人才培 养规模、提高人才培养质量、优化人才培养结构等方面进行系统部署，重点提出“引 导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度”“深入论证并 确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建 设”“鼓励对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业；支持高校在计算机科 学与技术学科设置人工智能学科方向”等任务。 ●2019年教育部在专业发展调整规划中，教育部正式宣布在普通高等学校高等职业 教育（专业）院校中设置“人工智能技术服务专业”，并且从2019年开始实行。 ●2019年，教育部近日印发《关于实施卓越教师培养计划2.0的意见》：要求：该 计划中明确指出要推动人工智能、智慧学习环境等新技术与教师教育课程全方位融 合，充分利用人工智能、虚拟现实技术，建设开发一批交互性、情境化的教师教育 课程资源。
人工智能发展史
人工智能发展史 人工智能学科诞生于20世纪50年代中期，当时由于计算机的产生与发展，人们开始了具有真正意义的人工智能的研究。（虽然计算机为AI提供了必要的技术基础,但直到50年代早期人们才注意到人类智能与机器之间的联系. Norbert Wiener是最早研究反馈理论的美国人之一.最熟悉的反馈控制的例子是自动调温器.它将收集到的房间温度与希望的温度比较,并做出反应将加热器开大或关小,从而控制环境温度.这项对反馈回路的研究重要性在于: Wiener从理论上指出,所有的智能活动都是反馈机制的结果.而反馈机制是有可能用机器模拟的.这项发现对早期AI的发展影响很大。） 1956年夏，美国达特莫斯大学助教麦卡锡、哈佛大学明斯基、贝尔实验室申龙、IBM公司信息研究中心罗彻斯特、卡内基——梅隆大学纽厄尔和赫伯特.西蒙、麻省理工学院塞夫里奇和索罗门夫，以及IBM公司塞缪尔和莫尔在美国达特莫斯大学举行了以此为其两个月的学术讨论会，从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征的基础，并研究如何在远离上进行精确的描述，探讨用机器模拟人类智能等问题，并首次提出了人工智能的术语。从此，人工智能这门新兴的学科诞生了。这些青年的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学，分别从不同角度共同探讨人工智能的可能性。他们的名字人们并不陌生，例如申龙是《信息论》的创始人，塞缪尔编写了第一个电脑跳棋程序，麦卡锡、明斯基、纽厄尔和西蒙都是“图灵奖”的获奖者。 这次会议之后，在美国很快形成了3个从事人工智能研究的中心，即以西蒙和纽威尔为首的卡内基—梅隆大学研究组，以麦卡锡、明斯基为首的麻省理工学院研究组，以塞缪尔为首的IBM公司研究组。随后，这几个研究组相继在思维模型、数理逻辑和启发式程序方面取得了一批显著的成果： （1）1956年，纽威尔和西蒙研制了一个“逻辑理论家“（简称LT）程序，它将每个问题都表示成一个树形模型,然后选择最可能得到正确结论的那一枝来求解问题，证明了怀特黑德与罗素的数学名著《数学原理》的第2章中52个定理中的38个定理。1963年对程序进行了修改，证明了全部定理。这一工作受到了人们的高度评价，被认为是计算机模拟人的高级思维活动的一个重大成果，是人工智能的真正开端。 （2）1956年，塞缪尔利用对策论和启发式搜索技术编制出西洋跳棋程序Checkers。该程序具有自学习和自适应能力，能在下棋过程中不断积累所获得的经验，并能根据对方的走步，从许多可能的步数中选出一个较好的走法。这是模拟人类学习过程第一次卓有成效的探索。这台机器不仅在1959年击败了塞缪尔本人，而且在1962年击败了美国一个州的跳棋冠军，在世界上引起了大轰动。这是人工智能的一个重大突破。 （3）1958年，麦卡锡研制出表处理程序设计语言LISP，它不仅可以处理数据，而且可以方便的处理各种符号，成为了人工智能程序语言的重要里程碑。目前，LISP语言仍然是研究人工智能何开发智能系统的重要工具。 （4）1960年纽威尔、肖和西蒙等人通过心理学实验，发现人在解题时的思维过程大致可以分为3个阶段：1。首先想出大致的解题计划；2。根据记忆中的公理、定理和解题规划、按计划实施解题过程；3.在实施解题过程中，不断进行方法和目标分析，修改计划。这是一个具有普遍意义的思维活动过程，其中主要是方法和目的的分析。（也就是人们在求解数学问题通常使用试凑的办法进行的试凑是不一定列出所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围的办法进行的），基于这一发现，他们研制了“通用问题求解程序GPS”，用
人工智能的发展及应用()
人工智能的发展及应用 学院： 班级： 姓名： 学号： 人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能几乎涉及到是自然科学和社会科学的所有学科，其范围
已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。关于人工智能一个大家比较容易接受的定义是这样的：人工智能是人造的智能,是计算机科学、逻辑学、认知科学交叉形成的一门科学，简称AI。 人工智能体现在思维、感知、行为三个层次。它主要模拟眼神、扩展人的智能。其研究内容可以分为机器思维和思维机器、机器行为和行为机器、机器感知和感知机器、三个层次。人工智能研究与应用虽然取得了不少成果，但离全面推广应用还有很大距离，还有很多问题需要许多学科的共同研究。 人工智能有两种实现方式，第一种叫做工程学方法（Engineering approach），是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。第二种是模拟法（Modeling approach），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。第一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁,非常麻烦。采用第二种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。 人工智能的发展: 人工智能的研究经历了以下几个阶段: 孕育阶段:古希腊的Aristotle（亚里士多德）（前384-322），给出了形式逻辑的基本规律。英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法。“知识就是力量”德国数学家、哲学家Leibnitz（布莱尼兹）（1646-1716）。提出了关于数理逻辑的思想，把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理。做出了能做四则运算的手摇计算机英国数学家、逻辑学家Boole（布尔）（1815-1864）实现了布莱尼茨的思维符号化和数学化的思想,提出了一种崭新的代数系统——布尔代数。 第一阶段:50年代人工智能的兴起和冷落人工智能概念首次提出后，相继出现了一批显著的成果，如机器定理证明、跳棋程序、通用问题s求解程序LISP表处理语言等。但由于消解法推理能力的有限，以及机器翻译等的失败，使人工智能走入了低谷。这一阶段的特点是：重视问题求解的方法，忽视知识重要性。 第二阶段:60年代末到70年代，专家系统出现，使人工智能研究出现新高潮DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR探矿系统、Hearsay-II语
探索大数据和人工智能最全试题
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
人工智能复习试题和答案
黑龙江大学计算机科学技术学院 1.智能 智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 2.什么叫知识？ 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验 3.确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的，其真值要么为真、要么为假。 4.推理 推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需结论的过程。 5.不确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论可以是不确定的。所谓不确定性是对非精确性、模糊型和非完备性的统称。 6.人工智能 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能 7.搜索 是指为了达到某一目标，不断寻找推理线路，以引导和控制推理，使问题得以解决的过程。 8.规划 是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止的一个行动过程的描述。 9.机器感知
就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉10.模式识别 是指让计算机能够对给定的事务进行鉴别，并把它归入与其相同或相似的模式中。 11.机器行为 就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 12.知识表示 是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。 13.事实 是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句 14.综合数据库 存放求解问题的各种当前信息 15.规则库 用于存放与求解问题有关的所有规则的集合 16.人工智能有哪些应用？ 17.人工智能的研究目标 远期目标 揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能 涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展 近期目标
天津市人工智能“七链”精准创新行动计划(2018—2020年)
天津市人工智能“七链”精准创新行动计划 （2018—2020年） 市科技局 当前，新一轮科技革命和产业变革正在萌发，人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，本市近年来立足大数据、云计算、芯片等基础优势，以软件和信息服务为应用核心，推动智能科技领域的成果转化，全面推动人工智能产业战略布局，初步形成了自主可控信息系统、智能安防、大数据、先进通信、智能网联车、工业机器人和智能终端等七条产业链（以下统称“七链”），围绕“七链”，逐步建立完善人工智能产业创新生态体系。但同时本市人工智能“七链”存在产业链内部缺乏衔接、主要节点规模偏小、关键技术有待突破、原始创新能力有待提升等不足。为推动人工智能“七链”精准创新，形成有机链条，促进智能科技产业聚集发展，构造人工智能产业创新生态，制定本计划。 一、总体思路 紧紧围绕本市战略性新兴产业发展和构建智能科技产业发展高地需要，对接国家科技重大专项，部署关系全局和长远的重大科技项目，整合国内外优质科技资源，按照“二三四五”总体部署，坚持产
业链、创新链“双链融合”，打造有利于研发攻关、产业培育和产品应用“三位一体”发展的大智能创新体系，坚持前沿技术、核心基础、关键技术、应用示范“四轮驱动”，采取数据驱动、平台带动、应用引领、金融创服和人才集聚“五措并举”，建成全国领先的智能科技产业创新中心，打造天津智港，推动人工智能成为“一基地三区”建设的新引擎，有力支撑科技、经济、社会的智能化发展。 二、发展目标 到2020年，研制一批重大基础软硬件产品，研发100项关键共性技术及“杀手锏”产品、150项重点新产品，3至5个关键领域进入国家布局；培育人工智能科技领军企业10家，其中细分领域“国际化”品牌企业5家、“国内前三”企业5家；建设2至3家国家级或部委级创新平台。加快“人工智能+”应用，推动人工智能与各行业融合发展，形成一批可推广可复制的应用示范模式，把天津初步打造成为中国人工智能创新中心、人工智能产业集群新高地、国家人工智能创新应用城市。 三、重点任务 （一）“有机串链”工程。 1．强化“七链”内部有效衔接，推进上下游互为应用场景。通过实施人工智能科技重大专项，开展应用示范，引导“七链”关键节点有效衔接和上下游串联，加强多层次间的技术和产品兼容适配工
stem课程实验室建设方案
stem课程实验室建设方案 一、政策背景 国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》中指出：“人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。” 战略目标： 第一步 ----- 2020年 ----- 人工智能产业成为新的重要经济增长点。技术应用成为改善民生的新途径。 第二步 ----- 2025年 ----- 人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力。 第三步 ----- 2030年 ----- 我国将成为世界主要人工智能创新中心，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。 二、如何建设stem课程实验室 如何搭stem课程实验室，STEAM实验室正在全国各地的学校涌现。Stem课程创客实验室为教育实践提供新的创新方法，鼓励学生设计、实验、建设和发明。
创客实验室不仅仅是科学实验室，木工作坊，计算机实验室或艺术室，而是可能包含所有这些空间中的元素。因此，它的设计必须适应各种活动需求以及活动的多样性和趣味性，这个在制作和探索过程非常重要，这就是STEM实验室与一次性空间的区别。
三、中小学stem课程包含有哪些内容，以智库教育为例：
四、备注 由于每个学校的stem课程实验室及其适应的活动可能会有所不同，也要看学校的具体的需求和要求。建设创客实验室功能和使用最为关键的步骤之一，学校可以与创客企业合作，阐明满足这些需求。或者，访问其他创客空间或实验室可以得到一些宝贵的意见。作为创客教育设备提供商，会有很多合作的创客空间与steam实验室可供参观。
论人工智能的发展历程
论人工智能的发展历程 王鑫涛16151228 摘要：人工智能的发展、人工智能的应用、人工智能的未来 关键字：人工智能、阿尔法围棋、AI 正文：近几年，人工智能这个话题变得越来越热门，尤其是在今年三月份的一场举世瞩目的人机围棋大赛后，人工智能这个话题在人们之间也是越来越普遍地被谈论。2016年3月，阿尔法围棋（AlphaGo）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石进行人机大战，并以4:1的总比分获胜，不少职业围棋手认为，阿尔法围棋的棋力已经达到甚至超过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名中，其等级分曾经超过排名人类第一的棋手柯洁。那么，阿尔法围棋是什么呢，为什么这么厉害？阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰和与他们的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。通过上述所所，可见现在的人工智能已发展到一个相当高相当先进的程度了，那么，人工智能又是怎么一步步发展到今天的呢，它的未来又会是如何？我在这里就说一下自己对人工智能浅薄的见解。
一、什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI，也称机器智能。“人工智能”一词最初是在1956年的Dartmouth学会上提出的。它是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、语言学等多种学科互相渗透而发展起来的一门综合性学科。从计算机应用系统的角度出发，人工智能是研究如何制造智能机器或智能系统来模拟人类智能活动的能力，以延伸人们智能的科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能的发展史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的，目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能在21世纪必将为发展国民经济和改善人类生活做出更大的贡献。 人类的科学演变已从单一的“数值计算”发展到系统的“逻辑计算”。人类正在将信息工程学逐步提入到计算机系统中，从而出现了“信息管理”“和“信息交换”等科学的迫切需求。而加速扩大“信息处理”层面来说，现有的计算机的处理数据能力是匹配不了的，缺少领域专业“智能”。这样的“计算机科学”已无法适应信息科学的发展需求。全球的信息科学正在逐步形成，Al作为现代信息科学发展的核心。从古至今人们对提及智能相关的问题就很感兴趣，只不过在计算机没有发明之前，没有任何高科技辅助工具能解开智能的奥秘。
人工智能数据库系统优化的捷径
人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于
涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。