人工智能的未来及应用场景
人工智能概念：
人工智能就是能够在各类环境中自主地，或交互地执行各种拟人任务（anthropomorphic tasks）的一类机器。它是一计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支，其近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，探究相关理论、研发相应技术，如：判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。发展阶段： 1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。IBM公
司“深蓝”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军更是人工智能技术的一个完美表现。人工智能的发展是以软硬件为基础，经历了漫长的发展历程。20世纪三四十年代，以维纳、弗雷治、罗素等为代表发展起来的数理逻辑，和以丘奇、图灵等人为先驱提出的计算思维，促进了智能计算方法的萌生。1956年夏，人类历史上第一次人工智能研讨会在美国的达特茅斯（Dartmouth）大学举行，标志着人工智能学科的诞生。1969年，召开了第一届国际人工智能联合会议，此后每两年召开一次。次年，《人工智能》国际杂志（International Journal of AI）创刊。这些对开展人工智能国际学术活动和交流、促进人工智能的研究和发展起到积极作用。随后，20世纪七八十年代，知识工程的提出和专家系统的成功应用，确定了知识在人工智能中的地位。近年来，深度学习、演化计算、群智能等研究深入开展，形成高潮。涉及领域： 1、可以应用机器于视觉，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 2、人工智能可以涉及到哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学、计算机科学、信息论，控制论，不定性论。 3、研究范畴，自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划、机器学习、知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，复杂系统，遗传算法等等这么多学科。
目前人工智能主要应用在以下七个领域：
1、个人助理（智能手机上的语音助理、语音输入、家庭管家和陪护机器人）产品举例：微软小冰、百度度秘、科大讯飞等、Amazon Echo、Google Home等。
2、安防（智能监控、安保机器人）产品举例：商汤科技、格灵深瞳、神州云海。
3、自驾领域（智能汽车、公共交通、快递用车、工业应用）产品举例：Google、Uber、特斯拉、亚马逊、奔驰、京东等。
4、医疗健康（医疗健康的监测诊断、智能医疗设备）产品举例： Enlitic、Intuitive Sirgical、碳云智能、Promontory等。
5、电商零售（仓储物流、智能导购和客服）产品举例：阿里、京东、亚马逊。
6、金融（智能投顾、智能客服、安防监控、金融监管）产品举例：蚂蚁金服、交通银行、大华股份、kensho。
7、教育（智能评测、个性化辅导、儿童陪伴）产品举例：学吧课堂、科大讯飞、云知声。
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。
人工智能金融的六大应用场景
中国金融服务业数字化转型的速度，在全球范围内名列前茅，金融科技发展的规模和前景都不容小觑。伴随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的崛起，金融行业正跨入金融与科技结合的新阶段——智能金融。 埃森哲（Accenture）此前曾发布“与AI共进，智胜未来——智能金融研究报告”重磅研究报告指出，智能金融不仅仅是一个前瞻的概念，而是可以应用到各个金融细分领域的大趋势，是金融与科技融合发展的必然结果。在各领域中，支付、个人信贷、企业信贷、财富管理、资产管理，以及保险六大板块，将是智能金融未来发展的重中之重。
埃森哲对智能金融六大应用场景做出了进一步的深度剖析表示，随着算法和数据的突破，智 能金融应用率先在通用领域发力，解决效率提升的问题；随着数据在细分领域的积累和整合，智能金融的应用不断向拓展各细分场景、提升业务效能的方向进步，展现出多样化的金融应 用布局。 场景一：支付：智能创新最前沿 作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟，支付将进入“万物皆载体”的新阶段。 首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支 付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。
其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大 大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本。 场景二：个人信贷：全链条智能化 针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验，是金融业未来的努力方向。 继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技 术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的客户基础上，借助智能技术构建强有力的风控体系，准确评估客户信用风险，成为促进个人信贷健康发展 的重要环节。
2018年中国人工智能创新应用白皮书
２０１８年中国人工智能创新应用白皮书
报告背景介绍 在全球人工智能发展的浪潮下，市场对人工智能的投入与期望空前巨大，正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态以及与市场预期间的距离，成为了各行业企业的重要任务之一。此份独立报告为各行业企业在人工智能方向上的布局与行动举措提供了参考信息与建议，同时也为人工智能企业在具体行业发展方向的选择上提供了参考。 我们的讨论将由四个部分组成，第一部分为人工智能发展背景介绍，对人工智能的概念、发展历史、人工智能企业目前发展状况、人工智能未来的技术与应用走向进行讨论；第二部分为人工智能的商业应用情况，将讨论人工智能能够为各行业带来的具体价值，评估各个行业目前应用条件的成熟程度；第三部分梳理总结了人工智能在20个行业的80个具体应用场景，并详细介绍典型的行业应用场景与案例；第四部分将为企业当下如何借力人工智能给出行动举措方面的建议。 此份独立报告整合了中国人工智能学会与罗兰贝格在数字化领域积累的项目经验与素材，以及对人工智能领域初创企业管理人、各行业内企业经理人、人工智能研发人员的访谈等多方信息数据源，旨在提供具有落地意义的参考与建议，推动人工智能的应用与发展。
执行总结 今年7月，国家发布了新一代人工智能发展规划，将中国人工智能产业的发展推向了新高度。人工智能技术是继蒸汽机、电力、互联网科技之后最有可能带来新一次产业革命浪潮的技术，在爆炸式的数据积累、基于神经网络模型的新型算法与更加强大成本更低的计算力的促进下，本次人工智能的发展已突破了商业领域对其应用效果的预测，受到风险投资基金的热烈追捧，人工智能技术的应用场景也在各个行业逐渐明朗，开始带来降本增益的实际商业价值。 在巨大的产业需求规模与强有力的金融投资支持下，中国在全球新一代人工智能中发展态势良好，北京、深圳和上海在人工智能企业与人才积累上名列全球城市前茅，中国人工智能产业的发展进入了技术逐渐渗透到各行业产生实际价值的阶段。 根据大量行业研究，我们发现，除了互联网行业以外，汽车、消费品与零售、金融以及医疗行业等数据基础比较完善、数据资源比较丰富的行业具有最为成熟的发展基础与最大的市场应用潜力。根据我们的估算，在中国至2030年，在金融行业，预计人工智能将带来约6000亿元人民币的降本增益效益。在汽车行业，人工智能在自动驾驶等技术上的突破将带来约5000亿元人民币的价值增益。在医疗行业，预计人工智能可以带来约4000亿元人民币的降本价值。在零售行业，预计人工智能技术将带来约4200亿人民币的降本与增益价值。我们在价值链的研发、制造、营销、服务以及物流等环节上梳理并描述了这些典型行业内人工智能的主要应用场景。 就中国企业应如何把握机遇，抓住战略机会，我们提出了一系列的行动建议。企业在制定人工智能发展计划时，首先应当明确在当前业务场景下的应用机会点，这些机会点应当能够带来足够的商业价值，并且企业自身也具备应用这些机会点的条件。企业需要通过研究外部市场发展情况，了解目前行业中其他企业在此技术方向上的布局，评估人工智能技在价值链各环节上的商业应用案例。其次，企业需要评估在组织、数据与技术、运用与执行能力上具备的核心竞争力，认识到在哪些方面存在不足，并针对不足为相关部门提供包括组织、流程、KPI等各方面的支持与引导。最后，结合对企业内部核心竞争力打造计划与应用实施计划，企业需要制定明确的发展方向与发展程度期望，设置具有时间节点的发展蓝图，并打造相关的配套能力支持计划执行。 新一代人工智能技术的应用将给各行业带来众多新的可能性，甚至有可能颠覆现有的行业格局并可能重塑行业，我们期待看到中国的企业在新一次人工智能浪潮中抢占先机。
人工智能的日常应用 论文
研究生学位课程论文论文题目：人工智能的日常应用
人工智能的日常应用 摘要：人工智能（Artificial Intelligence）,英文缩写为AI，是一门由计算机科学、控制论、信息论、语言学、神经生理学、心理学、数学、哲学等多种学科相互渗透而发展的综合性学科。21世纪是计算机科技飞速发展的时代，随着科技的不断发展，一些新型人工智能技术正在走进人类的生活，在我们的日常生活和学习当中也有许多地方得到应用。本文就符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译等方面的应用作简单介绍，通过这篇文章使我们对身边的人工智能应用有一个感性的认识。 关键词：人工智能（AI）应用计算机 人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个研究领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。本文主要介绍符号计算、模式识别、专家系统、机器翻译四个方面的人工智能的日常生活应用。 一、符号计算 计算机最主要的用途之一就是科学计算,科学计算可分为两类:一类是纯数值的计算,例如求函数的值,方程的数值解,比如天气预报、油藏模拟、航天等领域;。另一类是符号计算,又称代数运算,这是一种智能化的计算,处理的是符号。符号可以代表整数、有理数、实数和复数,也可以代表多项式,函数,集合等。长期以来,人们一直盼望有一个可以进行符号计算的计算机软件系统。早在50年代末,人们就开始对此研究。进入80年代后,随着计算机的普及和人工智能的发展,相继出现了多种功能齐全的计算机代数系统软件,其中Mathematica和Maple是它们的代表，由于它们都是用C语言写成的,所以可以在绝大多数计算机上使用。Mathematica是第一个将符号运算,数值计算和图形显示很好地结合在一起的数学软件,用户能够方便地用它进行多种形式的数学处理。 计算机代数系统的优越性主要在于它能够进行大规模的代数运算。通常我们用笔和纸进行代数运算只能处理符号较少的算式,当算式的符号上升到百位数后,手工计算就很困难了,这时用计算机代数系统进行运算就可以做到准确,快捷,有效。现在符号计算软件有一些共同的特点就是在可以进行符号运算、数值计算和图形显示等同时,还具有高效的可编程功能。在操作界面上一般都支持交互式处理,人们通过键盘输入命令,计算机处理后即显示结果。并且人机界面友好,命令输入方便灵活,很容易寻求帮助。 尽管计算机代数系统在代替人繁琐的符号运算上有着无比的优越性,但是,计算机毕竟是机器,它只能执行人们给它的指令，有一定的局限性。首先,多数计算机代数系统对计算机硬件有较高的要求,在进行符号运算时,通常需要很大的内存和较长的计算时间,而精确的代数运算以时间和空间为代价的。第二个问题是用计算机代数系统进行数值计算,虽然计算精度可以到任意位,但由于计算机代数系统是用软件本身浮点运算代替硬件算术运算,所以在速度要比用Fortran 语言算同样的问题慢百倍甚至千倍。另外,虽然计算机代数系统包含大量的数学知识,但这仅仅是数学中的一小部分,目前仍有许多数学领域未能被计算机代数系统涉及。计算机代数系统仍在不断地发展和完善之中。
人工智能需求场景分析
一、场景需求分析 随着人工智能的不断发展，越来越多人将人工智能与智慧社区相融合，探索智慧社区的新形态。社区是城市的一个重要组成部分，无论是从社区安防还是便民生活来看，运用AI人工智能技术有利于解决城市级，社区物业级管理问题，解决社区“人、车、地、事、物、组织”社区综合治理问题，辅助城市、社区管理者更好的维护社区环境，让多级联动系统管理更快速有效便捷。 2.1 AI智能语音助手 以AI智能语音技术为切入点，通过AI语音技术结合LBS定位及物联感知设备，当感知到用户身份及位置时，自动给装有AI智能语音系统的APP推送精准服务。例如在社区场景下，当用户进入小区时，自动推送用户是否开启智能家居的推送。在停车场景下，当用户车辆驶入商圈时，自动推送对应的商户营销信息。当电动车场景下，自动推送用户附近云充位置信息。将AI语音助手作为用户的私人秘书，通过学习算法，分析用户的需求，推送精准信息，帮助用户更好的享受生活的便利。 2.2 AI事件预警 以AI智能预警技术为切入点，结合物联感知设备。通过强大的AI事件库及匹配的预案库，当产生事件时，AI通过事件等级自动寻找对应的预案库，并采用AI语音助理推送给对应的协同部门，可为对社区的整体环境进行实时监控管理和安全防范，为社区管理提供有效的辅助手段。例如社区孤寡老人3天未出门，通过人脸识 — 1 —
别技术感知，AI自动将事件推送给社区管理部门请求对老人进行上门关爱及查看。又例如高空抛物现象，当产生事件时自动产生预警信息，AI自动报送保安人员请求前往查看处理。 2.3 AI协同 传统的社区管理协同性不足，当产生事件时，无法快速有效的传达到社区上下级管理部门。通过AI人工智能技术手段，当发生事件时，可将预警信息快速同步到对应的协同管理部门，有效联动社区、街道、综治、公安、应急等，实现高效化管理，同时形成事件的全过程跟踪，便于后续的追溯及管理。解决社区内人、地、事、物、组织信息的动态采集与社区联动机制“放管服”的延伸，减轻社区工作量。 2.4 AI识别 公安机关人员管控除了标准的城市化物联建设，还需要依靠社区管理者为其采集及补充人员基础数据。通过人工智能技术，可以改变传统依托人力采集信息的不足，完善实有人口的信息采集与精细化管控，同时也有利于对重点人员的管控，达到城市安防治理的有效性。同时可结合大数据分析的方式，为人员信息建立更完善的关联网络，通过AI人工智能的手段，分析某类人群的特征。 二、必要性分析 传统的社区管理，智能化不足，只采用传统的人力治理，人工管控出入口，人工停车收费，人工辨别来往行人及车辆等， — 12 —
2017年人工智能全场景应用市场分析和调研报告
2017年人工智能全场景应用市场分析和调研报告 人工智能全场景应用市场分析和调研报告本调研分析报告数据来源主要包含欧立信研究中心，行业协会，上市公司年报，国家相关统计部门以及第三方研究机构等。
目录 第一节人工智能核心技术应用加速落地 (4) 一、“基础层-技术层-应用层”的产业架构日渐明晰 (5) 二、核心技术应用屡有突破 (8) 第二节全场景应用行路致远 (20) 一、AI 重塑金融：改善用户体验 (21) 二、AI 重塑医疗：力助缓解看病“两难” (22) 三、AI 重塑社交：交互纵深延伸 (25) 四、AI 重塑教育：提供“课前-课中-课后”一站式服务 (26) 五、AI 重塑工业：中国制造 2025 的助推器 (28) 六、AI 重塑农业：颠覆传统模式 (30) 第三节企业分析 (31) 图目录
图1：国内企业已经实现全产业链覆盖 (5) 图2：计算机视觉技术与其他领域的关系 (8) 图3：机器学习与人类学习的对比 (10) 图4：自然语言处理技术体系 (12) 图5：软银机器人Pepper (14) 图6：Google机器人Atlas (14) 图7：柯马SMART系列工业机器人 (15) 图8：2015-2020年全球生物识别技术行业市场规模(单位:亿美元) (18) 图9：2002-2020年中国生物识别技术行业市场规模 (18) 图10：2015-2020年全球生物识别技术行业市场结构 (19) 图11：人工智能产业结构 (20) 图12：认知智能突破时间尚不明确 (20) 图13：算法处理效果和包含算法的人工处理效果对比图 (22) 图14：可穿戴智能设备 (23) 图15：远程问诊 (23) 图16：问答机器人 (25) 图17：“未来教师”机器人 (27) 图18：现代工业机器人 (28) 图19：2000年-2018年全球工业机器人销量（万台） (29) 图20：智能灌溉 (30) 图21：农业机器人插秧 (31) 表目录 表1：国内人工智能基础层业务公司 (6)
人工智能历史、核心技术和应用
人工智能历史、核心技术和应用 一、概述 2011年以来，开发与人工智能相关的产品和技术并商业化的公司已获得超过总计20亿美元的风险投资，还有数十亿美元的投资收购人工智能初创公司。巨额投资、计算机导致失业等问题也开始浮现，计算机比人更加聪明并有可能威胁到人类生存这类论断被媒体四处引用并引发广泛关注。 IBM承诺拨出10亿美元来使他们的认知计算平台Watson商业化。谷歌在最近几年里的投资主要集中在人工智能领域，比如收购了8个机器人公司和1个机器学习公司。Facebook聘用了人工智能学界泰斗Yann LeCun 来创建人工智能实验室。牛津大学研究人员的报告，美国约47%的工作因为机器认知技术自动化而变得岌岌可危。 纽约时报畅销书《The Second Machine Age》论断，数字科技和人工智能带来巨大积极改变的时代已经到来，但是随之而来的也有引发大量失业等负面效应。 硅谷创业家Elon Musk 则通过不断投资的方式来保持对人工智能的关注。他甚至认为人工智能的危险性超过核武器。著名理论物理学家Stephen Hawking认为，如果成功创造出人工智能则意味着人类历史的终结，“除非我们知道如何规避风险。”
二、人工智能与认知科技 揭秘人工智能的首要步骤就是定义专业术语，勾勒历史，同时描述基础性的核心技术。 1、人工智能的定义 人工智能领域苦于存在多种概念和定义，有的太过有的则不够。作为该领域创始人之一的Nils Nilsson先生写到：“人工智能缺乏通用的定义。”一本如今已经修订三版的权威性人工智能教科书给出了八项定义，但书中并没有透露其作者究竟倾向于哪种定义。实用的定义为——人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有 依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究。例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。 比起研究人类如何进行思维活动，从人类能够完成的任务角度对人工智能进行定义，而非人类如何思考，在当今时代能够让我们绕开神经机制层面对智慧进行确切定义从而直接探讨它的实际应用。随着计算机为解决新任务挑战而升级换代并推而广之，人们对那些所谓需要依靠人类智慧才能解决的任务的定义门槛也越来越高。所以，人工智能的定义随着时间而演变，这一现象称之为“人工智能效应”，概括起来就是“人工智能就是要实现所有目前还无法不借助人类智慧才能实现的任务的集合。” 2、人工智能的历史
人工智能在实体零售8个典型应用场景
人工智能在实体零售8个典型应用场景 “智慧零售”浪潮下，一些实体零售企业已经在特定场景下将人工智能整合进自己的业务，实现了智能化升级和变革，并从中挖掘出新的销售机会。下面我们就来看看人工智能在实体零售行业的8个典型应用场景。 1、智能停车和找车 停车场是购物中心的重要用户入口，也是用户需求的最痛点之一。目前已经有越来越多的购物中心开始布局智能停车模块，帮助用户解决“快速停车及找车”的痛点。阿里巴巴推出的喵街App中包含智能停车及找车模块，目前已经应用于几十家购物中心。 2、室内定位及营销 在用户购物及浏览过程中快速根据用户需求、物品位置实现精准匹配，是用户体验的核心环节。目前北京大悦城等商场已经实现了室内导航及定位营销，iBeacon的技术解决方案颇受青睐，如云里物里的E5定位型iBeacon就兼备这两种功能，其基本原理是：配备有低功耗蓝牙(BLE)通信功能的设备或基站使用BLE技术向周围发送自己特有的ID，而接受到该ID 的应用软件(如水滴)就会根据该ID进行反应。 3、客流统计 基于视觉设备、处理系统以及遍布店内的传感器，可以实时统计客流、输出特定人群预警、定向营销及服务建议(例如VIP用户服务)以及用户行为及消费分析报告。广州的人工智能企业——图普科技，利用自身在计算机视觉技术的领先优势开发客流统计解决方案，通过对中心内消费者年龄、性别、着装风格等特征的洞察，加上在商城内部聚集热区的分析，为天佑城的活动策划和招商部门提供客观数据佐证。 4、智能穿衣镜 内置处理器和摄像头，能够动态识别用户的手势动作、面部特征及背景信息。不同于普通穿衣镜，智能穿衣镜可以为用户提供个性化的定制服务，增加用户实际购物体验。镜子提供的视频内容还可以帮助零售商对商场内行为进行评估和分析。智能虚拟穿衣镜已经在Lily、马克华菲等诸多品牌门店中部署。 5、机器人导购 机器人导购对消费者而言早已不是新鲜事。机器人销售员的优点很明显：成本低，增加用户购物过程的趣味性，从而提升销售。缺点也很明显：商品识别精准度有待提升，人机对话精准度容易受到周围环境(如噪音)影响，语音、语义技术平台还不成熟. 6、自助支付 随着手机支付的普及，自助支付也将成为线下零售店的标配。自助收银机一般提供屏幕视频、
人工智能的发展及应用
人工智能的发展及应用 这是个信息爆炸自动控制飞速发展的时代，而在这样的时代中，人工智能也取得了飞速的发展。成为了最前沿最热门的学科和研究方向之一。 人工智能的定义 “人工智能” (Artificial Intelligence) 一词最初是在1956 年Dartmouth 学会上提出的。人工智能是指研究、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。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, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 人工智能理论进入21 世纪, 正酝酿着新的突破,人工智能的研究成果将能够创造出更多更高级的智能“制品” , 并使之在越来越多的领域超越人类智能, 人工智能将为发展国民经济和改善人类生活做出更大贡献。 人工智能的应用领域 1. 在管理系统中的应用 (1) 人工智能应用于企业管理的意义主要不在于提高效率, 而是用计算机实现人们非常需要做, 但工业工程信息技术是靠人工却做不了或是很难做到的事情。在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中刘玉然指出把人工智能应用于企业管理中, 以数据管理和处理为中心, 围绕企业的核心业务和主导流程建立若干个主题数据库, 而所有的应用系统应该围绕主题数据库来建立和运行。换句话说, 就是将企业各部门的数据进行统一集成管理, 搭建人工智能的应用平台, 使之成为企业管理与决策中的关键因子。 2. 在工程领域的应用
(1) 医学专家系统是人工智能和专家系统理论和技术在医学领域的重要应用, 具有极大的科研和应用价值,它可以帮助医生解决复杂的医学问题, 作为医生诊断、治疗的辅助工具。事实上, 早在1982年, 美国匹兹堡大学的Miller 就发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2? 内科计算机辅助诊断系统的研究成果, 由此, 掀起了医学智能系统开发与应用的高潮。目前, 医学智能系统已通过其在医学影像方面的重要作用, 从而应用于内科、骨科等多个医学领域中,并在不断发展完善中。 (2) 地质勘探、石油化工等领域是人工智能的主要作用发挥领地。1978 年美国 斯坦福国际研究所就研发制成矿藏勘探和评价专家系统“PROSPECT”OR, 该系统用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等, 是工业领域的首个人工智能专家系统,其发现了一个钼矿沉积, 价值超过1 亿美元。 3. 在技术研究中的应用 (1) 在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中,目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质、形状和大小进行判断和归类；专家运用超声无损检测仪器, 以其高精度的运算、控制和逻辑判断力代替大量人的体力与脑力劳动减少了任务因素造成的无擦, 提高了检测的可靠性, 实现了超声检测和评价的自动化、智能化。 (2) 人工智能在电子技术领域的应用可谓由来已久。随着网络的迅速发展,网络技术的安全是我们关心的重点, 因此我们必须在传统技术的基础上进行网络安全技 术的改进和变更，大力发展数据挖掘技术、人工免疫技术等高效的AI技术,开发更 高级AI 通用和专用语言, 和应用环境以及开发专用机器, 而与人工智能技术则为我们提供了可能性。 人工智能的发展 人工智能的发展也并不是一帆风顺的，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”
人工智能的应用领域和发展方向
人工智能的应用领域和发展方向前言 人工智能是一门极富挑战性的科学，但也是一门边沿学科。它属于自然科学和社会科学的交叉。涉及的学科主要有哲学、认知科学、数学、神经生理学、心理学、计算机科学、信息论、控制论、不定性论、仿生学等。 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。 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，人工智能领域的研究是从1956年正式开始的，这一年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了"人工智能"(Artificial Intelligence，AI)这个术语，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些具有不同程度人工智能的计算机系统，例如能够求解微分方程、设计分析集成电路、合成人类自然语言，而进行情报检索，提供语音识别、手写体识别的多模式接口，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人更加贴近我们的生活。我们熟知的IBM的"深蓝"在棋盘上击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫就是比较突出的例子。 长久以来，人工智能对于普通人来说是那样的可望而不可及，然而它却吸引了无数研究人员为之奉献才智，从美国的麻省理工学院(MIT)、卡内基-梅隆大学(CMU)到IBM公司，再到日本的本田公司、SONY公司以及国内的清华大学、中科院等科研院所，全世界的实验室都在进行着AI技术的实验。不久前，著名导演斯蒂文·斯皮尔伯格还将这一主题搬上了银幕，科幻片《人工智能》(A.I.)对许多人的头脑又一次产生了震动，引起了一些人士了解并探索人工智能领域的兴趣。 在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。目前，人工智能还在研究中，但有学者认为让计算机拥有智商是很危险的，它可能会反抗人类。这种隐患也在多部电影中发生过。 正文 一有关人工智能 人工智能也称机器智能，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出人造的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。
人工智能在综合能源服务中的应用场景分析
AI在综合能源服务的应用场景分析 2018-04-26
目录 一、 背景分析 (1) 二、 市场描述 (3) 三、 市场需求分析 (4) 四、 商业机遇 (8)
一、背景分析 能源项目存在资产投入量大、融资成本高、资产回收期长、投资收益稳定、专业门槛高等特点。为获得良好的投资回报，在能源项目投资、运营、推出过程中，需要不断创新，提高能效，降低能耗，提供增值服务内容，提升能效。 负荷预测 管网数字仿真（潮流分析、水力分析） 供需优化调度 用能优化分析 用能负荷辨识 分布式发电策略（光伏发电、燃气发电、风力发电） 储能策略（储电、储冷、储热） 微电网运行策略 微电网稳定性控制策略 负荷响应和控制策略 区域能源网间调度策略 设备画像 设备运行仿真 设备异常分析 设备故障诊断 设备故障预测 设备检修计划
检修人员调度 检修人员激励 备品备件计划 能源运输调度 能源存储调度 用户画像 用户用能仿真 用户需求分析 用户异常分析 用户信用分析 用户风险分析 项目画像 投资商机挖掘 项目投资分析 投资风险预测 投资方案设计 合作伙伴画像 能源采购计划 多能源需求组合 售能套餐最优配置
二、空调行业BOT“校园模式” 广州华联私立学院2000多间宿舍不久前在很多短时间内变成了空调房，让众多师生惊叹不已。该校大四学生小李说，学院所有宿舍的空调都由企业负责免费安装，学校每年按租赁合同支付服务费用，“再不必惧怕炎炎酷暑了”。 随着人们生活水平不断提高以及全球气候逐步变暖，大部分居民社区以及政府部门、事业单位及商业单位等公共场所都配备了空调。然而，由于学校属于教育单位，过去的建筑设计并未考虑空调设施电力容量，再加上新增空调需要大笔现金支出，学校管理者即使愿意响应学生们要求为宿舍配置空调的呼声，但现实困难却成为横亘在中间的拦路虎。在这种背景下，空调企业志高考虑到学校的特殊性和现实困难，充分发挥国际上市公司优势，决定在全国范围内推出“爱进万家校园”为主题的租赁服务，为学校宿舍、教室、食堂配备空调提供最佳解决方案。 据综合采购项目部负责人张是斌介绍，根据租赁服务设计方案，他们将为学校免费安装全部空调，包括前期的线路改造、更换电表、线路增容等都基础工作，投入使用后还会派遣专业售后人员驻点服务。此外，志高还为所安装的空调全部购买了安全保险，加强风险管理。学校要做的事情，就是作为单位法人代表与公司签订租赁合同并配合办理相关手续。只要所有手续完成，空调使用权就转移到学校。 由此可见，这种新颖的租赁服务模式，让学校享受了近乎“0操
人工智能技术在游戏中的应用解读
人工智能技术在游戏中的应用 学院 专业 研究方向 学生姓名 学号 任课教师姓名 任课教师职称 2012年6月22 日
人工智能技术在游戏中的应用 前言：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，研究成果已经广泛地用于了各行各业，当然也包括游戏。 我们玩电脑游戏，主要是为了得到一种放松、一种享受、以及在现实生活中无法得到的一种快感。这需要电脑游戏能制作得符合玩家的口味，游戏的主题能够吸引玩家深入，游戏的规则和结果能够使得玩家满意。而在这一切中，人工智能技术扮演了相当重要的角色。摘要：本文探讨了当前人工智能游戏中的应用状况，阐述了游戏AI的应用技术，并列举。 关键词：游戏；人工智能；有限状态自动机；模糊逻辑；产生式系统；决策树；人工生命； 专家系统；神经网络；遗传算法 1. 电脑游戏与人工智能的关系 电脑游戏从诞生以来，由于其强大的模拟现实作用，越来越受到人们的喜爱。随着现代计算机、网络、虚拟现实、人工智能等技术的发展，游戏的拟人化越来越逼真。高度的拟人化使得现代电脑游戏能够模仿人类社会中的各种情形，并把这些情形通过视觉、听觉、甚至触觉等多种感官反映到人的大脑，从而对人们的现实生活产生巨大冲击。 无论是什么游戏，游戏玩家都希望在游戏中能够体验到现实中无法体验到的刺激，得到现实中无法得到的满足。这些刺激和满足主要表现在特定的挑战、社会化、幻想、情感等方面。 人们在玩电脑游戏的时候，也希望游戏中的其他角色能够拥有某些程度上的智能。这些智能可以使得人们能够在游戏的同时得到满足，它可以使人在进行游戏中不觉得孤单。然而，这种智能必须得到控制。如果游戏中的机器角色的智能明显高于玩家的能力，玩家会有很强烈的挫败感，之后便会放弃这样的游戏。所以，人工愚蠢(Artificial Stupidity)技术也是必不可少的。在游戏中，太强或太弱的人工智能都是不合适的。 那何种程度的人工智能才是合适的呢？回答这个问题首先要考虑怎样的机器可以算作智能机器。这里就不能不提人工智能之父图灵。图灵在1950年提出了“图灵实验”的概念，他认为能够通过图灵实验的机器是具有智能的。其实，在游戏中也是一样的。“图灵实验”在游戏中可以这样描述：当玩家和其他玩家同诸多机器在同时游戏时，如果这个玩家通过游戏规则中的任何方式都无法分辨游戏中的其他角色哪个是其他玩家，哪个是机器的线程，那么我们可以说这个游戏通过了“游戏中的图灵测试”。一般来说，通过了“游戏中的图灵测试”的游戏是最适合玩家娱乐的。 最近网络游戏大量流行，我觉得，网络游戏也许是人工智能最佳的实验场合。因为网游是现实社会的一个简化版本，这在里，大量需要各种处理问题的知识与技巧，需要各种类
人工智能应用举例
人工智能应用举例 【篇一：人工智能应用举例】 说到人工智能（ai），目前被炒得最热的似乎都是些高大上的应用，譬如无人驾驶，譬如alphago下围棋等等，然而，实实在在立马给你实惠的应用曝光度并不高。然而，科幻小说和神话中的世界确实正在成为现实——作为一个现代人，不管你搬家、旅行，还是在外卖app上点一杯热咖啡，都绕不开人工智能，今天小探就给你介绍下潜伏在你身边的那些人工智能应用。 在看了那么多科幻电影以后，我们现在真的想象不出来还有什么是地球上那些疯狂研究者们鼓捣不出来的，最近我们又被法国人的一项发明刷了屏，因为它实际上是一只筋斗云。 有了这个再也不用担心上班迟到了， 人们是不是该考虑把地铁系统变成地下商城和展览馆？ 该款神器的发明者franky zapata实话实说地承认他的灵感就来源于《回到未来》中的悬浮滑板——少年时代对于这款科幻产品的向往激励他带领团队发明了这款民用飞行装置。 听起来这和爱因斯坦发现相对论有着非常相似的心理动因，想想最近把朋友圈刷得稀烂的马克扎克伯格的10年计划吧，智能硬件和人工智能的现实应用无疑将成为全球聪明人角逐的新战场。 成了真事儿的不止是这个，在科幻喜剧《银河系漫游指南》中，倒霉的男主角只来得及带上一条毛巾就被外国人绑架上了飞船，遇到了衰衰的大头机器人马文，两个人一起在宇宙中来回穿越的经历令人捧腹。在机器人的话题变得越来越热门的今天，助手机器人的到来似乎只是时间问题，然而人工智能其实一直潜伏在我们身边，除了以机器人的形式陪伴我们，它还可以辅助我们完成各种工作。 1、谷歌你身边的人工智能 2002年，尚未成为谷歌ceo的拉里佩奇曾在回答凯文凯利“为什么谷歌要做免费搜索”的提问时，回答道，“不，我们在做人工智能”。实际上，谷歌搜索正是一种完善人工智能的尝试。 用户在谷歌上的每一次搜索， 都是在辅导人工智能进行深度学习。 谷歌搜索在表面上只是一款搜索引擎，但其引擎的机理和很多人工智能程序相同：以并行计算、大数据及更深层次算法为基础，完成对数据、问题的智能化分析。或许很多谷歌用户都能感受到，谷歌
人工智能的应用及展望
人工智能应用及展望 唐小军 内容摘要：人工智能 (Artificial Intelligence)诞生于1956年的美国，至今已接近七十年。它属于自然科学和社会科学的交叉。人工智能基于认知科学、哲学、不定性论的边缘科学研究项目，在上世纪80年代中期人工神经网络取得重大进展，其成果大量应用于系统的感知,模型建立和控制。神经网络通过对输入输出样本的学习,不断地调整网络的权值和阈值,使网络实现给定的输入输出映射关系,并具有一定的学习和自适应运用能力。智能技术是当前新技术、新产品、新产业的重要发展方向、开发策略和显著标志，借助大数据技术，尤其它在解决远程控制、故障诊断、非线性等问题上的优势，给机械系统、符号计算、模式识别的发展指明了方向。随着时代的发展及信息革命的到来,人工智能的研究领域日益拓宽,其内容逐步丰富,对人类发展有划时代的意义。 关键词：认知科学专家系统神经网络大数据 前言 人工智能(Artificial Intelligence)，人工智能可以分为两部分，“智能”是什么，我们可以从不同方面去定义。这关联到到如意识、自我、心灵等问题.我们唯一理解的智能也就是灵长类动物拥有的能自由做出反应的能力，这种能力也是现在和未来人工智能科研的主要奋斗目标。目前我们对灵长类动物的智能的理解，可以用只可意不可言来准确形容，现阶段还不能对自身智能的理解用科学的表达方式表达出来。 1 人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何构造智能机器或智能系统，主要研究方向是模拟、延伸、扩展人类智能的。人们通过对外界
事物进行长期实践做出一些归纳并对其用数值量化，用传感设备和用严密的逻辑思维进行推理并干预其结果的差错，通过逻辑计算然后再用于控制终端设备服务于受众，智能包含能力包括感知能力、记忆和思维能力、学习和自适应的能力，行为能力/涉及哲学、认知科学、数学、神经生理学、不定性论、计算机科学、控制论、信息论、仿生学、心理学等；人工智能产品也逐渐融入人类的生活中密不可分。 2 人工智能的发展 人工智能的传说可以追溯到古埃及，但在历史的长河中大部分的传说都基于人们的假想，随着近代特别是二战之后世界格局的发展，1946年世界第一台计算机的诞生以来，计算机在欧美国家得以迅速发展，人工智能终可以辅以计算机系统来实现，技术已最终可以创造出机器智能，1956年在达特茅斯大学召开的会议上正式使用了“人工智能(Artificial Intelligence,AI)”这个术语，人工智能领域的研究也从此正式开始，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。随后的几十年中，人们从问题求解、逻辑推理与定理证明、自然语言理解、博弈、自动程序设计、专家系统、学习以及机器人学等多个角度展开了研究，已经建立了一些智能程度不同的人工智能系统，例如能够求集成设计分析电路、字符计算、求解积分方程、合成人类自然语言，而进行基于字符的情报检索，提供语音识别、触控识别的多模式接口输入模式，应用于疾病诊断的专家系统以及控制太空飞行器和水下机器人。我们熟知的年初的谷歌"Alphago"计算机在棋盘上击败了韩国国际象棋大师李世石就是比较突出的例子。 3 人工智能发展的依托 神经网络 神经网络（artificial neural network. ANN）是设置输出的是一个灵感来自系统的模拟生物激励的输出。这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的
人工智能金融的六大应用场景讲课稿
人工智能金融的六大 应用场景
中国金融服务业数字化转型的速度，在全球范围内名列前茅，金融科技发展的规模和前景都不容小觑。伴随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的崛起，金融行业正跨入金融与科技结合的新阶段——智能金融。 埃森哲（Accenture）此前曾发布“与AI共进，智胜未来——智能金融研究报告”重磅研究报告指出，智能金融不仅仅是一个前瞻的概念，而是可以应用到各个金融细分领域的大趋势，是金融与科技融合发展的必然结果。在各领域中，支付、个人信贷、企业信贷、财富管理、资产管理，以及保险六大板块，将是智能金融未来发展的重中之重。
埃森哲对智能金融六大应用场景做出了进一步的深度剖析表示，随着算法和数据的突破，智能金融应用率先在通用领域发力，解决效率提升的问题；随着数据在细分领域的积累和整合，智能金融的应用不断向拓展各细分场景、提升业务效能的方向进步，展现出多样化的金融应用布局。 场景一：支付：智能创新最前沿 作为与消费者连接最紧密的环节，智能金融对广大用户的支付需求影响得最早、最广、最深。随着智能技术的进一步成熟，支付将进入“万物皆载体”的新阶段。 首先，以人脸识别、声纹识别、虹膜识别等为代表的生物识别支付技术，正在极大地简化支付流程。生物识别技术还在安防、商业、娱乐等场景得到广泛实践。
其次，区块链技术也将对跨境支付帮助不小。它将极大减少支付流程中的人工处理环节，大大提升交易速度；削弱交易流程中的中介机构作用，提高资金流动性，实现实时确认和监控，有效降低交易各环节中的直接和间接成本。 场景二：个人信贷：全链条智能化 针对不同类型的客户开发适合他们的信贷产品、提升客户体验，是金融业未来的努力方向。 继移动时代的场景流量后，从智能获客到智能反欺诈、再到大数据风控，全链条智能化的技术能力将成为个人信贷企业新的竞争力。通过智能获客，在获取具有信贷需求的客户基础上，借助智能技术构建强有力的风控体系，准确评估客户信用风险，成为促进个人信贷健康发展的重要环节。
人工智能在管理领域的应用——以星级酒店管理为例
人工智能在管理领域的应用——以酒店管理为例 本文通过对人工智能基础理论、实际应用与发展的学习研究，结合酒店管理体系和应用案例，判断人工智能未来在酒店管理领域中的应用。 一、人工智能基础理论与发展 人工智能（Artificial Intelligence），简称AI，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 智力或知能是指生物一般性的精神能力。这个能力包括：理解、计划、解决问题，抽象思维，表达意念以及语言和学习的能力。 智力三因素理论认为智力分为成分性智力、经验智力、情境智力。成分性智力指思维和问题解决所依赖的心理过程；经验智力指人们在两种极端情况下处理问题的能力，即新异的或常规的问题；情境智力反映，是在对日常事物的处理上，对包括新的和不同环境的适应，选择合适的环境以及有效地改变环境以适应需要。 人工智能是计算机科学的一个分支，是研究机器智能和智能机器的高新技术学科，是模拟、延伸和扩展人的智能，实现某些脑力劳动自动化的技术基础，是开拓计算机应用技术的前沿阵地，是探索人脑思维奥秘和应用计算机的广阔领域。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。人工智能与原子能技术和空间技术，被并称为20世纪的三大尖端技术。 作为一门学科，人工智能于1956年问世，由“人工智能之父”McCarthy及一批数学家、信息学家、心理学家、神经生理学家、计算机科学家在Dartmouth 大学召开的会议上，首次提出。 人工智能的三大发展要素：基础理论引入（控制论、数学、神经科学、统计学、认知科学......）→学科交叉（机器学习、数据挖掘、人工智能）→应用（安
人工智能应用场景落地的5大关键要素
人工智能应用场景落地的5大关键要素 1、背景 人工智能作为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，其应用场景将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求。 面向未来，AI人工智能将对世界带来改变，工作更有效率，生活更美好。天时地利，AI带来赋能百业的新动力。人工智能的商业化落地，具有非常现实的意义。AI技术不断地前进，不能为技术而技术。从AI 1.0时代到AI 2.0时代。AI 1.0时代强调模式、论文、专利，AI 2.0时代技术和人是基础，把技术和实际的应用场景结合起来，发挥真正的商业价值，降本和增效，通过创新打磨新的模式，创造新的经济发展的强大引擎，引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。 2、拓展新一代人工智能应用场景的意义及作用 新一代人工智能产业应用驱动的特征愈加明显，从生产方式的智能化改造，生活水平的智能化提升，到社会治理的智能化升级，都对新一代人工智能技术、产品、服务及解决方案有着旺盛的需求。当前，新一代人工智能技术正加速在各行业深度融合和落地应用，推动经济社会各领域从数字化、网
络化向智能化加速跃升。 （一）着力推动智能化生产模式加速演进 我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期，迫切需要新一代人工智能等重大创新添薪续力，标准化、规模化的生产理念正在向个性化、柔性化、服务化的智能化生产理念转变，传统生产方式面临着数字化、网络化、智能化改造升级的迫切需求。依托新一代人工智能产业持续催生的新技术、新产品、新业态、新模式，正在有力支撑制造业、农业、商贸物流业增长结构与核心竞争力的重构。持续推进新一代人工智能应用场景在制造、农业、商贸物流业等重点行业拓展落地，加速推动人机协同成为主流生产和服务方式，跨界融合成为重要经济模式，共创分享成为经济生态基本特征，形成数据驱动、人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济形态，带动生产率大幅提升，引领产业向价值链高端迈进，有力支撑实体经济发展，全面提升经济发展质量和效益。 （二）充分支撑精准化服务模式普惠共享 我国正处于全面建成小康社会的决胜阶段，社会生产力和人民生活水平正在攀升新的历史高点，人们对美好生活的向往更加强烈，广大民众共同期盼更均衡和优越的教育条件，更高品质和即时性的医疗卫生服务，以及更精准和完善化的养老体系，逐步呈现出对民生服务多元化、多层次的需求特点。抓住民生服务领域的突出矛盾和难点，从保障和改善民生、为人民创造美好生活的需求出发，以为人民群众提供全方位全周期的精准化服务为目标，加强新一代人工智能在教育、医疗卫生、养老、住房等领域的深度应用，推动