人工智能解決方案精選(九篇)
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第1篇：人工智能解決方案范文
英特爾公司數(shù)據(jù)中心事業(yè)部副總裁、數(shù)據(jù)中心解決方案部總經(jīng)理Jason Waxman在近日舉行的英特爾人工智能論壇上表示：“英特爾希望推動中國融入人工智能時代，在加速人工智能融合發(fā)展的道路上，注重自動駕駛、精準(zhǔn)醫(yī)療、智能工廠等技術(shù)創(chuàng)新和應(yīng)用進(jìn)程，使人工智能更快惠及大眾。”
近日，英特爾宣布將推出業(yè)內(nèi)全面領(lǐng)先的人工智能產(chǎn)品組合――英特爾Nervana平臺。該產(chǎn)品組合旨在提高人工智能應(yīng)用的速度和易用性，是構(gòu)建高度優(yōu)化的人工智能解決方案的絕佳基礎(chǔ)，可幫助更多的數(shù)據(jù)專家在基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的技術(shù)上解決挑戰(zhàn)。
據(jù)悉，英特爾Nervana平臺產(chǎn)品組合包括英特爾至強(qiáng)處理器、英特爾至強(qiáng)融核處理器、為工作負(fù)載優(yōu)化的加速器如FPGA以及從Nervana收購的技術(shù)創(chuàng)新。相較于前一代處理器，下一代英特爾至強(qiáng)融核處理器（代為Knights Mill）的深度學(xué)習(xí)性能可提高4倍，計(jì)劃于2017年上市。此外，英特爾宣布現(xiàn)已向特定云服務(wù)提供商合作伙伴提供下一代英特爾至強(qiáng)處理器（代號為Skylake）的初期版本，該處理器采用了英特爾高級矢量指令集AVX-512集成加速技術(shù)，將極大增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載的推理性能。
英特爾還公布了如何將Nervana的突破性技術(shù)集成至現(xiàn)有產(chǎn)品路線圖的更多細(xì)節(jié)。英特爾將于2017年上半年測試第一款芯片（代號為Lake Crest），并在下半年向主要客戶發(fā)售。此外，英特爾還在路線圖中增加了一款新產(chǎn)品（代號為Knights Crest），它將Nervana創(chuàng)新技術(shù)與業(yè)界領(lǐng)先的英特爾至強(qiáng)處理器緊密集成。此外，Lake Crest處理器專門針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化，可為深度學(xué)習(xí)提供極高性能，并可通過高速互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)提供前所未有的計(jì)算密度。
第2篇：人工智能解決方案范文
從物聯(lián)網(wǎng)到智聯(lián)網(wǎng)，重塑數(shù)據(jù)處理方式
時下，人工智能、機(jī)器人自動化、拓展現(xiàn)實(shí)以及各種互聯(lián)設(shè)備……智能似乎已無處不在。當(dāng)企業(yè)紛紛追逐于這些新一代智能技術(shù)的同時，也面臨著巨大的基礎(chǔ)設(shè)施壓力。
比如，人們對存儲和分析數(shù)據(jù)數(shù)量和種類的要求越來越高，這就使得企業(yè)需要重新考慮新的數(shù)據(jù)處理場合和介質(zhì)，對基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行徹底改造，均衡部署云計(jì)算和邊緣計(jì)算，方能真正發(fā)揮這些新技術(shù)的作用。
智能已嵌入現(xiàn)實(shí)世界的萬千設(shè)備中，構(gòu)建智能物聯(lián)網(wǎng)意味著將計(jì)算能力從云端延伸至網(wǎng)絡(luò)邊緣，提高計(jì)算機(jī)處理信息回應(yīng)周圍環(huán)境的智能水平，讓人類與機(jī)器相互理解和溝通。在這個過程中，企業(yè)要打通連接各設(shè)備的平臺，需要軟件和硬件雙管齊下，從內(nèi)到外與生態(tài)伙伴緊密合作，才能真正與智能世界接軌。
一、智能正被植入實(shí)體環(huán)境
《埃森哲技術(shù)展望2018》研究發(fā)現(xiàn)，85%的受訪中國高管都認(rèn)為，新一代智能解決方案正在進(jìn)入實(shí)體環(huán)境。
得益于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，機(jī)器也能接入“雙眼”和“大腦”，越來越多的智能設(shè)備能夠讀懂人們的生命體征和情緒，并給予實(shí)時回應(yīng)。通過整合實(shí)時感應(yīng)和計(jì)算技術(shù)，人類能夠管理以往那些動態(tài)、復(fù)雜、不可預(yù)測的環(huán)境，隨時隨地即時響應(yīng)。
同樣，越來越多“有意識的”的監(jiān)控?cái)z像機(jī)被運(yùn)用于執(zhí)行識別包裹交付時間及改善智能城市的交通流量，通過遠(yuǎn)程醫(yī)療追蹤分析患者狀況以及油田災(zāi)難預(yù)警預(yù)防分析。這些實(shí)體設(shè)備植入了集成分析的處理能力，無需發(fā)送海量數(shù)據(jù)進(jìn)行離線處理。由此可見，企業(yè)正致力于智能環(huán)境的開發(fā)，并從日常生活逐步延伸至生產(chǎn)環(huán)境，而使這一切成為現(xiàn)實(shí)的核心是具有實(shí)時相應(yīng)能力的硬件。
所以，為使這些具有特殊用途和定制化的硬件在物聯(lián)網(wǎng)中充分發(fā)揮作用，企業(yè)需要重塑自身的信息基礎(chǔ)設(shè)施。
二、整合邊緣技術(shù)與云端能力
預(yù)測表明，到2020年，智能傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將至少產(chǎn)生507.5ZB的數(shù)據(jù)量。顯然，如果還需要通過遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)傳輸來完成如此繁重的計(jì)算，便無法跟上智能的響應(yīng)速度。為充分釋放實(shí)時智能的無限潛能，企業(yè)需要懂得取舍，將數(shù)據(jù)交互、生成和決策通過本地設(shè)備實(shí)現(xiàn)，更多地利用邊緣計(jì)算來提升處理效率。
得益于更先進(jìn)的邊緣分析和數(shù)據(jù)的實(shí)時利用，到2025年，企業(yè)丟棄的數(shù)據(jù)量有可能會比存儲量多100倍。
雖然這將減輕云端負(fù)荷，但云仍將繼續(xù)在企業(yè)基礎(chǔ)架構(gòu)中發(fā)揮關(guān)鍵作用。因?yàn)椋虚g設(shè)備和邊緣設(shè)備可以通過本地?cái)?shù)據(jù)處理來實(shí)現(xiàn)即時操作，但云所能提供的是更為強(qiáng)大的“元數(shù)據(jù)洞見”，它可隨時間的推移不斷改進(jìn)系統(tǒng)，并充分利用兩方面的優(yōu)勢重塑新業(yè)務(wù)。
在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時，若想充分利用基于智能設(shè)備的即時洞見和來源于云端的元數(shù)據(jù)洞見這兩大力量，就需要圍繞內(nèi)存進(jìn)行全盤考慮。企業(yè)應(yīng)將數(shù)據(jù)資產(chǎn)明確區(qū)分為——必須加以保存的重要部分，及可因決策變動而隨時刪除的部分。經(jīng)過標(biāo)記、回傳到云端的數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)具備明確的保留必要性，例如收集大量歷史數(shù)據(jù)以完善決策；同時，僅用于在邊緣進(jìn)行短暫決策的數(shù)據(jù)則可拋棄。由此，企業(yè)應(yīng)當(dāng)找尋適用自身的獨(dú)特方法，在云端和邊緣兩處、以及之間的任何地方平衡處理任務(wù)。
三、企業(yè)需重新聚焦硬件
邊緣計(jì)算的加速應(yīng)用將進(jìn)一步推動萬物互聯(lián)的智能社會成熟發(fā)展。根據(jù)Gartner預(yù)測，未來5-10年物聯(lián)網(wǎng)將會進(jìn)入一個應(yīng)用爆發(fā)期，邊緣計(jì)算也將進(jìn)一步滲透到各類定制硬件中。
例如，智能攝像頭等圖形處理器等硬件加速裝置可以幫助企業(yè)在交互點(diǎn)上建立“思考”能力。企業(yè)需要提前采取行動，進(jìn)行技術(shù)和人才儲備，讓技術(shù)架構(gòu)師接受有關(guān)最新硬件加速器技術(shù)的培訓(xùn)，并鼓勵他們運(yùn)用這些技術(shù)來開展新的設(shè)計(jì)。在他們構(gòu)建的新型系統(tǒng)中，云功能將僅用于完成大多數(shù)計(jì)算任務(wù)、以及支持存儲密集型運(yùn)營系統(tǒng)。
過去十年間，企業(yè)普遍采用的是統(tǒng)一的硬件解決方案。如今為了提高計(jì)算處理速度，定制專用硬件的做法又開始流行起來。谷歌打造了屬于自己的專為應(yīng)用定制的集成電路芯片，張量處理單元（TPU）。這是一款可以運(yùn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)芯片，效率比標(biāo)準(zhǔn)處理器高出30至80倍。而Facebook、微軟、亞馬遜、百度等公司均在使用一系列全新的專業(yè)處理單元來訓(xùn)練和運(yùn)行人工智能模型。
第3篇：人工智能解決方案范文
【關(guān)鍵詞】人工智能技術(shù)；電廠；應(yīng)用；探討
人工智能簡稱為AI，是對人類大腦簡化及抽象，也是人類智能模擬的重要途徑，現(xiàn)在我國人工智能工具主要有專家系統(tǒng)、模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、禁忌搜索、粒子群算法及遺傳算法等，隨著我國電力事業(yè)大力發(fā)展，很多人工智能技術(shù)被應(yīng)用在了電廠中，并發(fā)揮了巨大作用，優(yōu)化了電廠中電力系統(tǒng)的組合、運(yùn)行及市場定價(jià)等眾多問題，保證電廠供電的安全可靠性。
1 AI在我國電廠應(yīng)用及探討
1.1 專家系統(tǒng)應(yīng)用與探討
專家系統(tǒng)可簡稱為ES，它所面向主要是各非結(jié)構(gòu)問題，特別是處理啟發(fā)式、定性的或者不確定知識信息，通過各樣的推理過程來達(dá)到系統(tǒng)所要求任務(wù)目標(biāo)，在上世紀(jì)80年代，為了克服原有控制理論不足，自動控制領(lǐng)域工程師及學(xué)者將專家系統(tǒng)方法及思想引入了控制系統(tǒng)中進(jìn)行應(yīng)用及探討。典型專家系統(tǒng)主要有推理機(jī)、知識庫、知識獲取機(jī)制以及人機(jī)界面四部分組成，專家系統(tǒng)在我國電廠里的應(yīng)用是最早及較為成熟的人工智能技術(shù)，并且發(fā)展了很多專家系統(tǒng)，在電力系統(tǒng)不同領(lǐng)域被應(yīng)用，像電網(wǎng)調(diào)度、系統(tǒng)恢復(fù)、監(jiān)測和診斷、預(yù)想事故篩選等，特別是監(jiān)測核事故診斷成為專家系統(tǒng)在電廠中最主要應(yīng)用領(lǐng)域。依據(jù)知識存儲方式不同，能把ES分為決策樹、知識經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則及模型等不同形式，模型形式的知識所表達(dá)方式是比較適合實(shí)時處理的，比基于規(guī)則形式推理方式要更為簡單及快捷及容易維護(hù)。ES在輸電網(wǎng)絡(luò)診斷故障里的典型應(yīng)用為產(chǎn)生式規(guī)則系統(tǒng)，就是把斷路器、保護(hù)器動作邏輯和運(yùn)行人員診斷經(jīng)驗(yàn)運(yùn)用規(guī)則的形式進(jìn)行表示，并形成知識庫，依據(jù)報(bào)警信息進(jìn)行知識庫推理，以獲得診斷結(jié)論，這種產(chǎn)生式規(guī)則專家系統(tǒng)在電廠中能夠被廣泛應(yīng)用主要是因這種專家系統(tǒng)及故障診斷特點(diǎn)所決定的，在輸電網(wǎng)絡(luò)里斷路器及一級保護(hù)間的關(guān)系能用模塊化及直觀規(guī)則進(jìn)行表示，并且能允許刪除、增加及修改某些規(guī)則，從而保證診斷系統(tǒng)有效性及實(shí)時性，對不確定問題在一定程度上給予了解決，還能給出一些符合人類語言結(jié)論及解釋能力。同時，框架法的專家系統(tǒng)能夠進(jìn)行分類結(jié)構(gòu)知識表達(dá)，以及對事物間的相關(guān)性進(jìn)行表達(dá)，并簡化繼承性知識存儲及表述。專家系統(tǒng)這種人工智能技術(shù)盡管能有效模擬完成故障診斷，可在電廠實(shí)際應(yīng)用里，還存在著一定不足，主要為知識獲取及維護(hù)問題，并且接口也不是很友好，對故障診斷里的很多不確定因素也無法有效解決，從而影響了診斷準(zhǔn)確性。
1.2 遺傳算法應(yīng)用與探討
遺傳算法能簡稱為GA，是根據(jù)遺傳機(jī)制及自然選擇在計(jì)算機(jī)上，進(jìn)行生物化機(jī)制模擬來尋優(yōu)搜索的算法可在龐大復(fù)雜搜索空間里進(jìn)行合適搜索，并找出最優(yōu)及準(zhǔn)最優(yōu)的解決方法，這種算法簡單及適用，其魯棒性也比較強(qiáng)，這種智能技術(shù)對求解問題基本沒有限制，對常規(guī)求解復(fù)雜過程涉及較少，可得到局部或全部的最優(yōu)解集，與傳統(tǒng)優(yōu)化技術(shù)相比，這種技術(shù)更能解決及處理傳統(tǒng)難以解決的非線性問題，因此，這種技術(shù)被廣泛應(yīng)用在電廠中的電力市場、規(guī)劃及調(diào)度等方面，并且在故障診斷上，其應(yīng)用效果也是不錯的，可對輸電網(wǎng)絡(luò)中，故障診斷模型的建立成為了遺傳算法存在主要途徑，也是值得探討問題，遺傳算法如果可以建立適合數(shù)學(xué)模型，不僅能解決電力系統(tǒng)中的故障診斷問題，還能解決其他類似故障診斷問題，加強(qiáng)遺傳算法合理模型建立是應(yīng)該研究及探討的。
1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用與探討
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)簡稱為ANN，其主要特點(diǎn)為廣泛化、高度并行處理及非線性的映射功能等，對于控制領(lǐng)域具有較強(qiáng)吸引力，對于沒有模型及復(fù)雜的不確定問題具有學(xué)習(xí)能力及自適應(yīng)力，能夠用在控制系統(tǒng)自適應(yīng)環(huán)節(jié)及補(bǔ)償環(huán)節(jié)里，非線性描述能力能夠用在非線性控制及辨識中，而快速計(jì)算能力能夠進(jìn)行復(fù)雜控制問題計(jì)算優(yōu)化，其定量及定性分布存儲及合成能力能夠用在復(fù)雜控制系統(tǒng)里的圖像信息處理利用及接口轉(zhuǎn)換，容錯能力能夠應(yīng)用在非結(jié)構(gòu)過程控制，網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)已成為電廠應(yīng)用中最成功的智能技術(shù)，像網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)在電廠故障診斷中的應(yīng)用，每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均負(fù)責(zé)系統(tǒng)里的部分診斷，ANN技術(shù)經(jīng)過現(xiàn)場很多樣本學(xué)習(xí)及訓(xùn)練，對其中閾值及連接權(quán)進(jìn)行不斷調(diào)整，讓知識隱式分布于所有網(wǎng)絡(luò)中，以實(shí)現(xiàn)模式記憶，這樣ANN就具有獲得較多知識能力，這種人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在電力系統(tǒng)監(jiān)測、診斷、實(shí)時控制、狀態(tài)評估及負(fù)荷預(yù)測等領(lǐng)域，并且依據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的負(fù)荷預(yù)測已經(jīng)成為電廠電力系統(tǒng)中最成功應(yīng)用之一。
2 其它人工智能技術(shù)應(yīng)用及探討
2.1 粒子群算法及模糊理論應(yīng)用與探討
粒子群算法可稱為PSO算法，這種智能技術(shù)算法簡單，容易實(shí)現(xiàn)，并且可調(diào)節(jié)參數(shù)也比較少，已經(jīng)被應(yīng)用在了很多學(xué)科及領(lǐng)域里，在電廠中也正被嘗試及應(yīng)用，可這種算法的精度不是很高，還容易陷入局部極值中。其設(shè)計(jì)思路為：在多維解的搜索空間里，運(yùn)用這種算法，可在初始化之后得到一群隨機(jī)的粒子，并搜索到最有位置及全局極值，這種算法能夠被應(yīng)用在電廠變電站的選址上，并且在電源規(guī)劃上也有一定優(yōu)越性，可也面臨著諸多不確定因素，加強(qiáng)這些因素全面有效描述，成為電廠應(yīng)用及探討方向所在。模糊理論簡稱為FS，是自動控制及模糊邏輯相結(jié)合而成的，其功能是模擬人類決策及推理過程，運(yùn)用專家經(jīng)驗(yàn)及知識來控制規(guī)則的，可有效處理未知及不準(zhǔn)確控制問題，并且不用建模，是種非線性的控制，以萬能逼近的定理作為充分理論依據(jù)的，模糊控制器可當(dāng)做萬能的，完成所需任何非線性的控制任務(wù)，在很多工程及領(lǐng)域系統(tǒng)里，都沒有辦法建立較為精準(zhǔn)數(shù)學(xué)模型，這使得模糊理論得到了廣泛應(yīng)用，在電廠里，自然也得到了較為廣泛應(yīng)用，像電廠的故障診斷里，一些故障及征兆間的關(guān)系是比較模糊的，不確定的，這時所得結(jié)果也就是模糊的，其傳統(tǒng)方法去為依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行模糊關(guān)系矩陣建立，并對模糊關(guān)系給予組合及合并等，隨著這種智能技術(shù)發(fā)展，將模糊知識庫運(yùn)用語言變量進(jìn)行表達(dá)，更接近人類表達(dá)習(xí)慣，對于問題多個解決方案，依據(jù)模糊度高低來優(yōu)化排序，在一定程序上，增加了專家系統(tǒng)容錯性，這種理論已被應(yīng)用在電廠故障診斷識別、變壓器保護(hù)及配電系統(tǒng)等領(lǐng)域里。
2.2 禁忌搜索算法
這種技術(shù)比較適合優(yōu)化組合問題解決，可處理不可微目標(biāo)函數(shù)，其理論思想為運(yùn)用靈活記憶技術(shù)，把最近若干次的迭代過程進(jìn)行反方向移動，并記錄進(jìn)tabu表里，處在這個表里的移動是不能在現(xiàn)有迭代過程里實(shí)現(xiàn)的，從而避免了已訪問解群體的訪問及循環(huán)產(chǎn)生，這種技術(shù)主要有tabu表、移動及特赦規(guī)則三要素組成，這種智能技術(shù)在電廠的電力系統(tǒng)里也得到了應(yīng)用，主要運(yùn)用了十進(jìn)制及二進(jìn)制編碼這兩類方案對實(shí)際系統(tǒng)給予優(yōu)化計(jì)算，這種技術(shù)對局部最優(yōu)解跳出方面具有較大優(yōu)勢，并且收斂效果好，能夠進(jìn)行快速尋優(yōu)，可運(yùn)用單點(diǎn)搜索不能夠在全部空間內(nèi)進(jìn)行搜索，這使得初始值好壞直接決定了算法速度及其解質(zhì)量。
3 結(jié)束語
近些年，人工智能技術(shù)在電廠中的應(yīng)用除了以上算法及技術(shù)外，還有分布式人工智能、混合智能、蟻群算法及混沌優(yōu)化法等，隨著我國電力事業(yè)不斷發(fā)展，市場競爭不斷加大，人工智能技術(shù)在電廠中的應(yīng)用是越來越廣泛及發(fā)展良好。
參考文獻(xiàn)
[1]朱祝武.人工智能發(fā)展綜述[J].中國西部科技,2011(17)
第4篇：人工智能解決方案范文
在計(jì)算機(jī)智能化，操作方式便捷化的人機(jī)交互進(jìn)化方向上，虛擬機(jī)器人(BOTs)必將成為高級別人機(jī)交互的必經(jīng)通道。App已經(jīng)過多，長尾應(yīng)用泛濫+用戶時間稀缺，導(dǎo)致大部分App被束之高閣，甚至成為僵尸應(yīng)用。
據(jù)Gartner數(shù)據(jù)顯示，目前大約有38%的美國消費(fèi)者習(xí)慣使用他們智能手機(jī)上的虛擬助理服務(wù)。據(jù)估計(jì)，截止到2016年底，這一數(shù)字在發(fā)達(dá)國家消費(fèi)市場將會達(dá)到三分之二。所有的跡象都指向了一個人工智能帶來的變革：改變我們與一切事物的互動。
行業(yè)驅(qū)動因素，引發(fā)虛擬機(jī)器人爆發(fā)有3大因素：(1)硬件層面，移動終端的大規(guī)模普及是BOTs爆發(fā)的必要條件；(2)軟件層面，移動App數(shù)量繁多催生行業(yè)新痛點(diǎn)亟待解決，聊天軟件的高使用率使其成為人機(jī)交互通道的最佳入口；(3)技術(shù)層面，自然語言處理等人工智能技術(shù)發(fā)展速度加快，足夠支撐BOTs開發(fā)，巨頭的布局將加快工具和應(yīng)用的迭代速度。
BOTs將滲透到各行各業(yè)中，形成新的行業(yè)生態(tài)。目前國際各IT巨頭爭相布局BOTs領(lǐng)域，國內(nèi)BAT也不甘落后，BOTs進(jìn)入蓬勃發(fā)展的階段。從鍵盤到圖形界面再到觸屏，每一次人機(jī)交互的變革都成就了一家巨無霸級別IT公司。
“BOTs經(jīng)濟(jì)”可分為2B和2C兩大方向，整體來看BOTs市場會呈現(xiàn)出與當(dāng)下App市場類似的格局，但技術(shù)成熟度、先發(fā)優(yōu)勢、市場推廣等多方因素將導(dǎo)致市場新一輪洗牌。1、2B端，寡頭型平臺公司將瓜分聚合分發(fā)市場，同時，提供行業(yè)專屬智能解決方案的公司將會蓬勃發(fā)展；
2、2C端，新的平臺將有望異軍突起，針對不同的智能終端(手機(jī)、車載屏、智能家居等)的良好用戶體驗(yàn)將重洗“入口”格局。3、從應(yīng)用形式來看，BOTs未來將由純軟件向軟硬件結(jié)合的實(shí)體機(jī)器人發(fā)展；文字會先于語音被BOTs大規(guī)模應(yīng)用。
第5篇：人工智能解決方案范文
但是，真正關(guān)心兩支球隊(duì)的球迷數(shù)量遠(yuǎn)超于此：巴西世界杯期間，僅僅在社交類網(wǎng)站中，每天就有超過1.2億人在討論比賽、討論自己喜歡的球隊(duì)，新浪微博中的相關(guān)發(fā)言甚至超過十億次。十萬樣本，只不過是千分之一而已?？吹竭@里，你還相信投票結(jié)果嗎？
是時候放棄“來呀來呀，來投票嘛”的守株待兔方針，轉(zhuǎn)而“主動出擊”了。
不靠投票，而是抓取球迷們的發(fā)言，通過自然語意分析來獲取他們內(nèi)心最真實(shí)的想法，這就是IBM大數(shù)據(jù)分析的做法。世界杯半決賽開始前，IBM已經(jīng)用這種方法分析出了中國球迷對四強(qiáng)的支持率：德國第一、阿根廷第二、荷蘭第三、巴西第四，與最終的四強(qiáng)排名驚人地一致。
解讀球迷到底支持哪支球隊(duì)的關(guān)鍵，是讓機(jī)器“讀懂”人類的語言，并從中分辨出“喜愛”、“厭惡”、“無感”甚至“反諷”等復(fù)雜的人類情緒―尤其在網(wǎng)絡(luò)世界中，很少有人會直白示愛“我愛德國”，更多人會說“壯哉我大德意志！” 機(jī)器“聰明過人”就等于“會思考”嗎
事實(shí)上，早在1950年就有人提出了這樣的問題：計(jì)算機(jī)能像人類一樣思考嗎？這個人叫阿蘭?圖靈，被后人尊稱為“人工智能之父”。
之后的十年里，一系列堪稱“神奇”的機(jī)器誕生了，它們中有些可以解決代數(shù)應(yīng)用題、有些能證明幾何定理、有些可以學(xué)習(xí)和使用英語……這些如今計(jì)算機(jī)必備的基本功能，讓當(dāng)時的人們嘆為觀止。
隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，一些以“人工智能”為賣點(diǎn)的計(jì)算機(jī)成為媒體上的明星，其中最具知名度的無疑是“深藍(lán)”（Deep Blue）和“沃森”（Watson）。前者于1997年在國際象棋比賽中戰(zhàn)勝了世界冠軍卡斯帕羅夫，后者在2011年參加美國智力問答節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》（類似于央視《開心辭典》），接連打敗最高獎得主和74場連勝紀(jì)錄保持者，贏得了100萬美元的獎金。這兩個計(jì)算機(jī)系統(tǒng)都是由IBM開發(fā)的。
深藍(lán)、沃森，這些戰(zhàn)勝不同領(lǐng)域里最優(yōu)秀的人類的機(jī)器，被人們視為實(shí)現(xiàn)科幻故事的里程碑―但一個本質(zhì)問題是，它們真的會“思考”嗎？
答案是否定的。“這些成就的取得并不是因?yàn)榉妒缴系母锩?，它們?nèi)匀皇枪こ碳夹g(shù)的復(fù)雜應(yīng)用，只不過現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)性能已經(jīng)今非昔比了?！惫雀杓夹g(shù)總監(jiān)雷?庫茲韋爾如此評論，他曾被比爾?蓋茨稱為“我所知道的在預(yù)測人工智能領(lǐng)域最厲害的人”。
“深藍(lán)”的成功，完全憑借著蠻橫的計(jì)算能力。每走一步棋，它都能可以計(jì)算六個甚至更多回合之后的局勢。運(yùn)用預(yù)設(shè)的快速評估程序，它最多能在一秒鐘之內(nèi)計(jì)算3.3億個不同棋局的走勢，然后從中選擇能帶來最高分?jǐn)?shù)的方案。相比之下，世界冠軍卡斯帕羅夫每下一步棋前，最多只能評估幾十個。
而“沃森”就不一樣了，它背后的核心技術(shù)，是一種被稱為“DeepQA”的算法。它能夠用1000多個自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和推理的算法來產(chǎn)生和評價(jià)初始答案，然后再從數(shù)據(jù)中搜索和收集相關(guān)的支持信息，以計(jì)算初始答案的確信度，并用確信度對初始答案進(jìn)行排序，最終給出一個最優(yōu)的答案。從表面上看起來，它就有了初級的“思考”能力。憑借這個能力，它才成為那次比賽的冠軍。 也就是說，“尤金”的成功，某種程度上是利用了人類的固有心理：我們總認(rèn)為自己是一種充滿了Bug的生物，就像蘇中說的那樣，“機(jī)器是那么準(zhǔn)確，但人會犯錯誤”。 機(jī)器破譯人類情感的初級成功示范
三年之后，這次對社交媒體上普通人發(fā)言的大規(guī)模解讀，正是IBM突破“范式”的新嘗試。不同于模式化的棋局和問答節(jié)目中的標(biāo)準(zhǔn)答案，人類語言要復(fù)雜得多。
“就像美國人學(xué)中文，幾年以后或許可以進(jìn)行日常交流，但讓他看小品，他不見得能夠笑得出來。因?yàn)檎Z言后面有很多文化和知識的積累，這是更難的境界?！盜BM中國研究院信息分析研究部研發(fā)總監(jiān)蘇中說。
這已非擴(kuò)充數(shù)據(jù)庫和提高運(yùn)算的速度就能解決的―棋局庫和題庫再大，也是有容量邊界的，而語言和文化卻沒有。解決方案是讓機(jī)器自己掌握學(xué)習(xí)的技能：“我們會標(biāo)注一些樣本，比如‘梅西’是一個人名，‘球星’是一種身份，代表人名和身份的詞語出現(xiàn)在語言結(jié)構(gòu)中的特征是不一樣的，我們要從中找到一些內(nèi)在規(guī)律―其中可能包含著幾十種特征，然后構(gòu)建一個模型，讓機(jī)器來學(xué)習(xí)?！碧K中向壹讀記者介紹。
SoftLayer大型數(shù)據(jù)中心的運(yùn)力支持配合IBM強(qiáng)大的云計(jì)算能力，為這種不斷擴(kuò)展的學(xué)習(xí)能力提供了基礎(chǔ)。整套系統(tǒng)會在龐大而不斷動態(tài)更新的社交數(shù)據(jù)流中抓取所有有用的信息，并且不斷進(jìn)行實(shí)時的分析。
解讀語言之后，更大的挑戰(zhàn)與野心是“讀懂”這些發(fā)言背后活生生的人。IBM的“大數(shù)據(jù)情感挖掘技術(shù)”可以告訴你，梅西的球迷低調(diào)、敏感、理性，以宅男宅女居多；C羅的球迷則不乏女王范兒、有氣場、愛熱鬧；即便是被貼上“咬人”標(biāo)簽的蘇亞雷斯也有自己的粉絲，他們做事沒什么條理，但是自我、有想象力、敢于競爭。
感知人類的情緒，甚至擁有人類的情感，是機(jī)器“擬人”過程中最難的環(huán)節(jié)，被視為人工智能研究的終極命題之一。盡管目前機(jī)器所有的“思維”依然是靠程序驅(qū)動的，但“大數(shù)據(jù)情感挖掘技術(shù)”畢竟為機(jī)器破譯人類情感提供了一種初級的成功示范。
當(dāng)然，揣測人類的心理已不僅僅是計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇，為了將一些心理學(xué)領(lǐng)域的特征用更好理解的方式呈現(xiàn)出來，IBM還特意請來了專業(yè)心理學(xué)家參與部分程序的設(shè)計(jì)。 “機(jī)器是那么準(zhǔn)確，但人會犯錯誤”
在慶祝突破技術(shù)瓶頸的同時，一直伴隨著人工智能研究的爭議也在逼近現(xiàn)實(shí)：一旦機(jī)器有了人的思維和情感，它還是機(jī)器嗎？還是一個沒有肌肉和骨骼的人？這是一個科學(xué)問題，更是一個哲學(xué)問題。
不過，在蘇中看來，人工智能的發(fā)展遠(yuǎn)沒到需要擔(dān)心倫理問題的時候。
即便一個被稱為“尤金?古斯特曼”的聊天程序在今年6月通過了“圖靈測試”，人類現(xiàn)有的技術(shù)距離人工智能的完美標(biāo)準(zhǔn)依然相差太多。
那并不是一次“公平”的測試。它冒充的是一個13歲的小男孩，盡管其開發(fā)者、三位俄羅斯學(xué)者花了很多時間來使“他”具備可信的人格，但他們也承認(rèn)，“我們當(dāng)時的主要想法是，尤金可以吹噓自己懂得所有事情，但考慮到‘他’的年齡，有很多事情‘他’不知道也是很合理的?！睕r且，這個“男孩”被設(shè)定為一個烏克蘭人，英語并非“他”的母語。
也就是說，“尤金”的成功，某種程度上是利用了人類的固有心理：我們總認(rèn)為自己是一種充滿了Bug的生物，就像蘇中說的那樣，“機(jī)器是那么準(zhǔn)確，但人會犯錯誤”。
第6篇：人工智能解決方案范文
近年來，互聯(lián)網(wǎng)的普及和發(fā)展給社會經(jīng)濟(jì)建設(shè)和人們生活帶來了巨大的變化。隨著“智慧城市”、“智能交通”、“物聯(lián)網(wǎng)”新概念的提出，普及先進(jìn)的智能技術(shù)，推動各方面產(chǎn)業(yè)的升級和轉(zhuǎn)型，使各個領(lǐng)域又面臨一場新的技術(shù)革命。在《國家中長期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要》和“十二五”規(guī)劃中，智能交通（ITS，IntelligentTransportationSystems）已被列入交通運(yùn)輸業(yè)優(yōu)先發(fā)展主題，在交通運(yùn)輸領(lǐng)域廣泛采用智能技術(shù)建立交通物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，已成為發(fā)展智能交通的優(yōu)先途徑，也是各級政府和交通專家最為關(guān)注的話題。打造國際一流的人性化、捷運(yùn)化、信息化和生態(tài)化的交通物聯(lián)網(wǎng)，應(yīng)用智能技術(shù)能解決哪些問題？物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)中如何推廣智能技術(shù)？這些問題都值得我們進(jìn)一步思考和深入研究。
2交通物聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)成和特征
2.1交通物聯(lián)網(wǎng)的構(gòu)成交通物聯(lián)網(wǎng)是在較完善的交通設(shè)施基礎(chǔ)上,將新一代智能技術(shù)充分運(yùn)用于交通運(yùn)輸系統(tǒng)所建立的一種實(shí)現(xiàn)。即把智能傳感器件裝備到各地公路、水路、公交、地鐵各相關(guān)系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施中，把車輛、船只等運(yùn)動設(shè)施，還有橋梁、大壩、隧道、車站、港口等固定設(shè)施，網(wǎng)絡(luò)、視頻、廣播、通訊、遙感等各種媒體設(shè)施，在互聯(lián)網(wǎng)的支撐下經(jīng)過互聯(lián)構(gòu)成“物聯(lián)網(wǎng)”。而后通過超級計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)以及云計(jì)算將物聯(lián)網(wǎng)軟硬件資源整合起來，構(gòu)成一個完整的交通物聯(lián)網(wǎng)體系。智能交通系統(tǒng)是交通物聯(lián)網(wǎng)中的核心系統(tǒng)。人們通過它能以更加科學(xué)的智能的和動態(tài)方式管理和控制交通。
2.2交通物聯(lián)網(wǎng)的特征⑴全面物聯(lián)：智能傳感設(shè)備將交通所有基礎(chǔ)設(shè)施物聯(lián)成網(wǎng)，通過專用技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實(shí)時感測和智能的控制，全面實(shí)現(xiàn)交通網(wǎng)絡(luò)智能化管理。⑵充分整合：物聯(lián)網(wǎng)與互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)完全連接和融合，將軟硬件資源最大有效的整合共享，資源分配更加充分和合理。為低碳環(huán)保、減少資源冗余浪費(fèi)，提供最佳的基礎(chǔ)設(shè)施。⑶協(xié)同運(yùn)作：有效地利用基礎(chǔ)設(shè)施的潛能，各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行和諧高效地協(xié)作，監(jiān)管保障進(jìn)一步到位，不斷消除自身的隱患，達(dá)到智能交通的最佳狀態(tài)。⑷學(xué)習(xí)創(chuàng)新：立足系統(tǒng)本身的知識學(xué)習(xí)、積累和更新，不斷地進(jìn)行科技創(chuàng)新和應(yīng)用，加快交通智能系統(tǒng)的研發(fā)和升級，提高可持續(xù)發(fā)展的能力。
3智能技術(shù)在交通物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用成果
3.1智能技術(shù)的應(yīng)用應(yīng)用智能技術(shù)解決交通運(yùn)輸問題，已成為公認(rèn)的最為有效的途徑。從第十二屆多國城市交通通展中可以看到，集電子技術(shù)、信息技術(shù)、傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)通訊技術(shù)、人工智能和計(jì)算機(jī)應(yīng)用等技術(shù)于一體的跨學(xué)科的智能技術(shù)，在交通科技領(lǐng)域的普及應(yīng)用越來越廣泛。如“一卡通”解決方案、RFID無線射頻識別技術(shù)、GPS智能導(dǎo)航系統(tǒng)、ETC不停車電子收費(fèi)系統(tǒng)、道路控管系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)影像傳輸系統(tǒng)、電子警察抓拍系統(tǒng)、公路車輛自動監(jiān)測記錄系統(tǒng)、交通綜合信息管理系統(tǒng)、道路交通仿真系統(tǒng)等等。將不同的系統(tǒng)集成并將它們智能化從而提升交通管理的水平，已初見成效。由此可見，智能技術(shù)有效地綜合運(yùn)用于我國交通運(yùn)輸管理體系，已呈現(xiàn)出巨大的潛力和發(fā)展空間。
3.2應(yīng)用智能技術(shù)取得的成果⑴智能公交方面，建立統(tǒng)一的智能化公共交通綜合信息平臺，在公路、水路等客運(yùn)行業(yè)逐步實(shí)現(xiàn)全國聯(lián)網(wǎng)信息共享服務(wù)。城市公交實(shí)行全程實(shí)時監(jiān)控，科學(xué)的調(diào)節(jié)車流的時空分布，優(yōu)化了城市公交網(wǎng)絡(luò)。展示和引導(dǎo)公眾選擇低碳出行，逐步拓展公共交通綜合信息平臺的應(yīng)用領(lǐng)域，提高公交運(yùn)營效率和服務(wù)能力。⑵交通停車誘導(dǎo)方面，建立動態(tài)停車誘導(dǎo)系統(tǒng)和汽車租賃信息服務(wù)系統(tǒng)，在完善停車場和公共交通組合的基礎(chǔ)上建設(shè)駐車換乘信息誘導(dǎo)系統(tǒng)；利用網(wǎng)絡(luò)媒體和手機(jī)、GPS智能導(dǎo)航等信息終端，為公眾提供實(shí)時、便捷、個性化的交通信息服務(wù)。⑶出租車營運(yùn)管理方面，應(yīng)用了RFID無線射頻識別技術(shù)。上海市啟動了出租車電子標(biāo)簽試點(diǎn)，將識別芯片安裝在出租車后窗的玻璃處，執(zhí)法人員使用手持識別儀透過GSM將數(shù)據(jù)傳送到指揮中心，快速的把出租車的車牌號、發(fā)動機(jī)號、車輛顏色、營運(yùn)證等資料讀出，以此快速地識別正規(guī)出租車和“克隆”出租車，借助交通物聯(lián)網(wǎng)智能標(biāo)簽識別技術(shù)，有效的提高了出租車輛營運(yùn)管理的水平。⑷公路不停車電子收費(fèi)方面，計(jì)劃到2020年，ETC(ElectronicTollCollection)電子自動收費(fèi)系統(tǒng)全國覆蓋率達(dá)到60%以上。ETC使公路收費(fèi)走向網(wǎng)絡(luò)化、智能化，提高公路的通行能力，降低了收費(fèi)管理的成本，減少了車輛和路面的損耗，為解決交通擁擠、交通阻塞、交通事故和交通污染問題提供了有效的途徑。⑸港口建設(shè)方面，以虎門港物聯(lián)網(wǎng)工程為例，去年虎門港全面啟動了“智能港及物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用工程”項(xiàng)目，他們采用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)架構(gòu)，以RFID及其他傳感技術(shù)為數(shù)據(jù)采集終端，通過有線和無線的網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)，把數(shù)據(jù)資源匯集到港口數(shù)據(jù)中心,云計(jì)算平成海量數(shù)據(jù)的計(jì)算，實(shí)現(xiàn)港口在生產(chǎn)操作、倉儲管理、物流跟蹤、海關(guān)監(jiān)管、環(huán)境污染等方面管理的智能化，依托物聯(lián)網(wǎng)打造智慧型的港口，帶動了港口建設(shè)一場新的技術(shù)革命。
4交通物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)方面的探討
4.1要加強(qiáng)交通物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)化工作針對智能技術(shù)包含多學(xué)科的特點(diǎn)，由此帶來的數(shù)據(jù)采集和處理技術(shù)的復(fù)雜性，需要制定和完善統(tǒng)一的物理層接口協(xié)議和標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)現(xiàn)物理層接口的標(biāo)準(zhǔn)化，可以最大限度降低系統(tǒng)的瓶頸，保證整個系統(tǒng)接口的互聯(lián)性,有助于物聯(lián)網(wǎng)配套產(chǎn)業(yè)的新產(chǎn)品研發(fā)和標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn)，促進(jìn)智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用。
4.2要改善基礎(chǔ)設(shè)施的硬件品質(zhì)對物聯(lián)網(wǎng)中裝備的各種智能傳感設(shè)備及硬件，要制定標(biāo)準(zhǔn)采購目錄和安裝規(guī)范，盡量采用新一代智能產(chǎn)品。對老化的設(shè)備要定期檢查和更新?lián)Q代，特別是對采集設(shè)備的性能進(jìn)行制度性評估，提高硬件設(shè)備的品質(zhì)，不僅對杜絕各類事故提供可靠的保證，而且使智能技術(shù)更加有效的發(fā)揮。
4.3要加快智能交通系統(tǒng)的研發(fā)應(yīng)用從交通物聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀來看，很多地區(qū)發(fā)展還不平衡，有的還未引入真正意義上的智能交通系統(tǒng)。許多在用的交通管理系統(tǒng)，智能綜合分析的功能較少。有些交通指揮系統(tǒng)只是具備監(jiān)測、記錄、抓拍等被動性的監(jiān)管功能。不具備主動性的智能預(yù)防、誘導(dǎo)分流和調(diào)控功能。在交通管理方面，對車輛流量、車速、車況、路況、環(huán)境仍處在人工監(jiān)管狀態(tài)，對突發(fā)事件應(yīng)急反應(yīng)上還缺乏智能處理的預(yù)案。為此，加快智能交通系統(tǒng)的核心技術(shù)研發(fā)，建立物聯(lián)網(wǎng)智能預(yù)防系統(tǒng)顯得格外重要。智能預(yù)防系統(tǒng)是智能交通系統(tǒng)一個重要的組成部分。通過多種智能技術(shù)實(shí)時感測和智能的分析，對道路、車輛、駕駛員、環(huán)境及時提出預(yù)報(bào)、預(yù)警、誘導(dǎo)和安全評估以及專家解決方案?？梢詫?shí)現(xiàn)有效的限速限載，合理的分流調(diào)控，排除事故隱患，減少人員傷亡和路產(chǎn)損失，為公共交通提供更加安全的保障。
5智能交通系統(tǒng)的研究
在建立交通物聯(lián)網(wǎng)的地區(qū)，初步實(shí)現(xiàn)了交通運(yùn)輸、物流倉儲、交通監(jiān)管等方面的自動化、數(shù)字化管理。但物聯(lián)網(wǎng)的智能化水平還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，數(shù)據(jù)分析、安全預(yù)防、調(diào)控決策和重大事件的處理大部分還需要人工完成，處理的結(jié)果還未達(dá)到專家水準(zhǔn)。因此，研發(fā)和應(yīng)用智能交通系統(tǒng)，是今后交通物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的關(guān)鍵所在。
5.1智能交通系統(tǒng)的是一個交通領(lǐng)域的專家系統(tǒng)智能交通系統(tǒng)是當(dāng)前交通運(yùn)輸領(lǐng)域的前沿研究課題，是一個涉及領(lǐng)域多、知識面廣的龐大的體系架構(gòu)。采用云計(jì)算平臺技術(shù)，使分布的系統(tǒng)硬件和軟件資源充分地整合，通過虛擬化管理和調(diào)度，可以實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施級服務(wù)（IaaS），平臺級服務(wù)（PaaS）和軟件級服務(wù)（SaaS）。人工智能是研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸擴(kuò)展人類智能的學(xué)科。人工智能技術(shù)包含計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)心理學(xué)、哲學(xué)、語言學(xué)等，主要應(yīng)用在專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別等領(lǐng)域。智能交通系統(tǒng)就是采用人工智能和云計(jì)算技術(shù)構(gòu)建的交通領(lǐng)域的專家系統(tǒng)，是實(shí)現(xiàn)交通物聯(lián)網(wǎng)智能化的一個重要途徑。
5.2智能交通系統(tǒng)的主要構(gòu)成智能交通系統(tǒng)，也是一個功能完整的、有學(xué)習(xí)新知識能力的、并能進(jìn)行邏輯推理的、在交通管理方面代替人類思維支配系統(tǒng)運(yùn)行的知識系統(tǒng)。它由若干個子系統(tǒng)和知識庫組成，各個子系統(tǒng)也是一個獨(dú)立的專家子系統(tǒng)，根據(jù)專業(yè)技術(shù)領(lǐng)域可劃分為：路橋?qū)＜易酉到y(tǒng)；車輛專家子系統(tǒng)；船舶專家子系統(tǒng)；水運(yùn)專家子系統(tǒng)；物流專家子系統(tǒng)；交通監(jiān)管專家子系統(tǒng)；應(yīng)急救援專家子系統(tǒng)；安全預(yù)防專家子系統(tǒng)等。每個子系統(tǒng)由若干個完整的智能模塊組成，按照功能的劃分，每個智能模塊對它管轄的范圍進(jìn)行實(shí)時的感測和處理。智能交通系統(tǒng)由日常處理、智能處理和專家處理幾個層面系統(tǒng)組成。按照事件等級，日常處理只解決經(jīng)常發(fā)生的簡單事件，智能處理以快速響應(yīng)、準(zhǔn)確及時、合理調(diào)控、節(jié)約資源、預(yù)防事故發(fā)生為目的；遇到重大的復(fù)雜事件轉(zhuǎn)由專家處理來決策。
5.3智能交通系統(tǒng)的研究方向智能交通系統(tǒng)通過知識工程方法進(jìn)行研究，主要研究方向是解決智能接口技術(shù)、檢索推理機(jī)構(gòu)、知識獲取、解釋機(jī)構(gòu)等問題。知識庫和數(shù)據(jù)庫及其知識、數(shù)據(jù)的管理通過云計(jì)算平臺技術(shù)來完成。針對大量不同的系統(tǒng)終端數(shù)據(jù)采集技術(shù)的復(fù)雜性，要重點(diǎn)解決端口的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方式、編碼、交換、傳輸、差錯控制等關(guān)鍵技術(shù)問題。智能交通系統(tǒng)在事件處理過程中，根據(jù)發(fā)生的不同事件的等級，由相應(yīng)的子系統(tǒng)來進(jìn)行響應(yīng)，通過云計(jì)算平臺調(diào)用系統(tǒng)知識庫的知識，進(jìn)行邏輯推理和篩選分析，得出切實(shí)可行的專家處理意見。由于采用云計(jì)算的編程模型、海量數(shù)據(jù)存儲管理和虛擬化技術(shù)，進(jìn)行大規(guī)模的分布式計(jì)算和并行處理，有效的利用了系統(tǒng)資源,使專家處理的結(jié)果變得更加及時和準(zhǔn)確。智能交通系統(tǒng)每個子系統(tǒng)應(yīng)具有強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，能自動地獲取知識，對系統(tǒng)知識庫隨時進(jìn)行充實(shí)和更新。并經(jīng)過人機(jī)接流，使學(xué)到的新知識達(dá)到專家水平。
第7篇：人工智能解決方案范文
AI從誕生到現(xiàn)在已經(jīng)有60年的時間，期間經(jīng)歷兩輪起落，呈階梯式進(jìn)化，走到今天進(jìn)入第三個黃金期。如果按照其智能科技水平劃分，今天的人工智能尚處在狹義智能向廣義智能進(jìn)階的階段，還是一名不折不扣的“少年”，未來擁有無限的可能和巨大的上升空間。
AI是一門交叉的學(xué)科：人工智能由不同的技術(shù)領(lǐng)域組成，如機(jī)器學(xué)習(xí)、語言識別、圖像識別、自然語言處理等。而同時，它也是一門交叉學(xué)科，屬于自然科學(xué)和社會科學(xué)的交叉，涉及到哲學(xué)和認(rèn)知科學(xué)、數(shù)學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信息論、控制論、不定性論等學(xué)科。人工智能領(lǐng)域的技術(shù)壁壘是比較高的，并且會涉及到多學(xué)科協(xié)作的問題，對任何公司來說，想做好人工智能將是一門大工程。未來不大可能出現(xiàn)一個公司能包攬整個人工智能產(chǎn)業(yè)每一個部分的工作，更可能的模式將是一個公司專注于一個相對細(xì)分的領(lǐng)域，通過模塊化協(xié)作的形式實(shí)現(xiàn)人工智能領(lǐng)域的不同應(yīng)用。
進(jìn)化史呈階梯狀，以階段突破式為成長模式：人工智能的發(fā)展經(jīng)歷了兩次黃金和低谷期，
現(xiàn)在正經(jīng)歷著第三個黃金期。1956年，麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等年輕科學(xué)家在達(dá)特茅斯一起聚會，并首次提出了“人工智能”這一術(shù)語，標(biāo)志著人工智能的誕生。第二年，由 Rosenblatt 提出 Perceptron 感知機(jī)，標(biāo)志著第一款神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誕生。1970年，因?yàn)橛?jì)算能力沒能突破完成大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練，人工智能的第一個黃金期到此結(jié)束。
后直到1982年德普霍爾德神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出，人工智能進(jìn)入第二個黃金期，之后BP算法的出現(xiàn)使大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成為可能，人工智能的發(fā)展又一次進(jìn)入。1990年，因?yàn)槿斯ぶ悄苡?jì)算機(jī)和DARPA沒能實(shí)現(xiàn)，政府撤資，人工智能又一次進(jìn)入低估。2006年，隨著“深度學(xué)習(xí)”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得突破性進(jìn)展，人工智能又一次進(jìn)入黃金時期。
AI將由狹義智能向廣義智能進(jìn)化，雖然人工智能的誕生已經(jīng)有60年的時間但如果把它比喻成一個人的話，當(dāng)前的他應(yīng)該還未成年。按照人工智能的“智能”程度，可以將其分成狹義智能、廣義智能、超級智能三個大的發(fā)展階段，現(xiàn)階段的圖像與語音識別水平標(biāo)志著人類已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)狹義智能，正在向廣義智能的階段邁進(jìn)。
狹義智能：即當(dāng)前的技術(shù)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的智能水平，包括計(jì)算智能與感知智能兩個子階段，計(jì)算智能指的機(jī)器開始具備計(jì)算與傳遞信息的功能，感知智能指機(jī)器開始具備“眼睛”和“耳朵”，即具備圖像識別與語音識別的能力，并能以此為判斷采取一些行動。
廣義智能：指的是機(jī)器開始具備認(rèn)知能力，能像人類一樣獲取信息后主動思考并主動采取行動。在這個階段，機(jī)器可以全面輔助或代替人類工作。
超級智能：這個階段的機(jī)器幾乎在所有領(lǐng)域都比人類聰明，包括科學(xué)創(chuàng)新、通識和社交技能等。這個階段目前離我們還比較遙遠(yuǎn)，到時候人類的文明進(jìn)步和跨越或許將有賴于機(jī)器，而機(jī)器人意識的倫理問題也許將在這個階段成為主要問題。
推薦引擎及協(xié)同過濾可以分析更多的數(shù)據(jù)
智能助手并不只局限于Siri等手機(jī)語音助手。微軟率先在win10 系統(tǒng)中加入個人智能助理Cortana，標(biāo)志著個人PC端智能助理的出現(xiàn);圖靈機(jī)器人以云服務(wù)的方式進(jìn)入海爾智能家居、博世m(xù)ySPIN車載系統(tǒng)，預(yù)示著多場景人工智能解決方案的潮流。初步實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的智能助手系統(tǒng)，已經(jīng)被應(yīng)用于智能客服、聊天機(jī)器人、家用機(jī)器人、微信管理平臺、車載系統(tǒng)、智能家居系統(tǒng)、智能手機(jī)助理等多個軟硬件領(lǐng)域。
垂直類網(wǎng)站及社交平臺可以借助智能助手系統(tǒng)打造高專業(yè)度的“在線專家”以提升平臺價(jià)值;企業(yè)可以借助以“語義識別”為基礎(chǔ)的智能助手系統(tǒng)，打造智能客服，效率遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的以“關(guān)鍵詞對應(yīng)”為技術(shù)支持的客服系統(tǒng)。
推薦引擎，是主動發(fā)現(xiàn)用戶當(dāng)前或潛在需求，并主動推送信息給用戶的信息網(wǎng)絡(luò)。挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的對象。傳統(tǒng)推薦引擎通常利用用戶在平臺上的歷史記錄進(jìn)行推薦，效率低、匹配度不高。目前隨著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推進(jìn)，推薦引擎及協(xié)同過濾可以分析更多的數(shù)據(jù)，乃至全網(wǎng)數(shù)據(jù)，并模擬用戶的需求，真正達(dá)到按需推薦。全球最大的正版流媒體音樂服務(wù)平臺Spotify也利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參與建設(shè)其音樂推薦引擎;谷歌也提出利用深度學(xué)習(xí)方法來學(xué)習(xí)標(biāo)簽進(jìn)行推薦建設(shè)。出品紙牌屋的全球最大在線影片租賃公司Netflix 也利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)分析客戶消費(fèi)的大數(shù)據(jù)，還計(jì)劃構(gòu)建一個在AWS云上的以GPU為基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
“餐廳推薦引擎”Nara，便是一個利用AI技術(shù)的推薦引擎。在上線之初，Nara 就取得了400萬美元的投資。Nara 的數(shù)據(jù)庫中有超過100000家餐廳的信息，并利用特有的“Nara神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，學(xué)習(xí)使用者的偏好，最終達(dá)到“電腦幫你點(diǎn)餐”的目的。
而今年3月22日，國內(nèi)AI領(lǐng)軍企業(yè)阿里巴巴旗下的阿里云數(shù)加啟動“個性化推薦”引擎對外公測，該引擎用于幫助創(chuàng)業(yè)者可以快速獲得媲美淘寶天貓的個性化服務(wù)能力。阿里云數(shù)加上的推薦引擎能夠以更低的成本完成開發(fā)，節(jié)省程序量達(dá)到90%，推薦引擎的搭建時間將由幾個月縮短到幾天。
對于不了解算法的人，只能實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽規(guī)則類的推薦，但如果要做成機(jī)械化、類似協(xié)同過濾的算法，創(chuàng)業(yè)公司需要配置大量的算法工程師，人力成本很高。現(xiàn)在用了數(shù)加的推薦引擎，商家只需要做數(shù)據(jù)的ETL加工，推薦的結(jié)果集、訓(xùn)練集都不用處理，只需要調(diào)整參加即可得到推薦結(jié)果。
AI帶給人們新的視覺???
醫(yī)療：為健康診斷和藥品研發(fā)插上高飛的翅膀
健康診斷有望迎來新紀(jì)元，海量的病歷數(shù)據(jù)和醫(yī)學(xué)界的新研究成果，單靠人工很難及時篩選并利用，而引入人工智能技術(shù)將充分發(fā)揮這些信息的價(jià)值。例如著名的個人健康管理產(chǎn)品公司W(wǎng)elltok將 IBM的Watson功能融入旗下產(chǎn)品 CafeWell Concierge APP中，借助 Watson 的認(rèn)知計(jì)算能力理解人類語言，實(shí)現(xiàn)與用戶溝通的能力，從大量數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析并為用戶提供健康管理相關(guān)的答案和建議，實(shí)現(xiàn)健康管理、慢病恢復(fù)訓(xùn)練、健康食譜等功能，這一領(lǐng)域的良好前景使 Wellltok公司近年的融資額連創(chuàng)新高。另外，2015年IBM斥資10億美元收購醫(yī)療影像與臨床系統(tǒng)提供商Merge，將研究如何實(shí)現(xiàn) Watson的“辨讀”醫(yī)學(xué)影像功能。此外，AI 還可以從醫(yī)療中心獲得的健康數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)根據(jù)分析患者行為來制定個性化治療方案的功能。
智能家居：天花板尚遠(yuǎn)，AI有望成為核心
行業(yè)天花板尚遠(yuǎn)，增速有望保持在 50%左右， 《鋼鐵俠》中的“Jarvis”作為智能管家，除了起到鋼鐵俠的小秘書的作用，還幫主人打理著日常生活，向我們展示了一個理想中的智能家居系統(tǒng)。雖然我們目前可能離那個無所不能的智能管家還很遙遠(yuǎn)，但智能家居對我們生活的變革確實(shí)已經(jīng)開始了。根據(jù)《2012-2020 年中國智能家居市場發(fā)展趨勢及投資機(jī)會分析報(bào)告》的預(yù)測，我國智能家居市場在 2016年將達(dá)到605.7億的規(guī)模，同比增長50.15%，到2020年市場規(guī)模將達(dá)到3294億，年均增速將保持在50%左右，具備充足的向上延伸空間。而智能家居想達(dá)到“Jarvis”般的終極效果，必然需要引入AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)家居的感應(yīng)式控制甚至自我學(xué)習(xí)能力。
AI有望成為智能家居的核心，實(shí)現(xiàn)家居自我學(xué)習(xí)與控制。按照智能家居的發(fā)展進(jìn)度，大致可以分為四個階段：手機(jī)控制、多控制結(jié)合、感應(yīng)式控制、系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)。當(dāng)前的發(fā)展水平還處在手機(jī)控制向多控制結(jié)合的過度階段。而從多控制結(jié)合向感應(yīng)式控制甚至自我學(xué)習(xí)階段進(jìn)化時，AI將發(fā)揮主要功能。到今天為止，家居的實(shí)體功能已經(jīng)較為全面，未來的發(fā)展重點(diǎn)可能在于如何使之升級改造，實(shí)現(xiàn)家居的自我行為及協(xié)作，因此未來AI在智能家居領(lǐng)域的應(yīng)用有望成為其核心價(jià)值。AI對智能家居的重構(gòu)可以深入到方方面面，包括：控制主機(jī)、照明系統(tǒng)、影音系統(tǒng)、環(huán)境監(jiān)控、防盜監(jiān)控、門窗控制、能源管理、空調(diào)系統(tǒng)、花草澆灌、寵物看管等等。
無人駕駛：政策漸萌芽，AI決定可靠性
優(yōu)點(diǎn)多、動機(jī)足、政策漸萌芽。據(jù)麥肯錫的調(diào)查顯示，如果能解放駕駛員的雙手，一輛無人駕駛汽車內(nèi)的乘客通過移動互聯(lián)網(wǎng)使用數(shù)字媒體服務(wù)的時間多一分鐘，每年全球數(shù)字媒體業(yè)務(wù)產(chǎn)生的利潤將增加 50億歐元。此外，由于自動泊車無須為乘客下車預(yù)留開門空間，使得停車位空間可縮減至少15%。
如果無人駕駛汽車以及ADAS系統(tǒng)能夠?qū)⑹鹿拾l(fā)生率降低90%，即可挽回全美每年的損失約1千900億美金?？梢哉f諸多的優(yōu)點(diǎn)使得無人駕駛技術(shù)的研發(fā)動機(jī)還是相當(dāng)充分的，因此未來無人駕駛推行的力度應(yīng)該還會保持在一個比較高的水平。美國勒克斯研究公司曾預(yù)計(jì)無人駕駛汽車的市場規(guī)模在2030年將達(dá)到870億美元。
到目前為止，各國政府對于無人駕駛技術(shù)在政策上的支持正逐步放開，美國政府在年初剛剛宣布了40億美元的資助計(jì)劃;英國目前已經(jīng)不需要獲得額外批準(zhǔn)和履約保證即可進(jìn)行實(shí)際道路的無人駕駛汽車測試;而德國也在去年宣布將計(jì)劃設(shè)立無人駕駛汽車測試路段，供安裝有駕駛輔助系統(tǒng)或全自動駕駛系統(tǒng)車輛行駛;歐盟總部正在就如何修改現(xiàn)行有關(guān)駕駛的法律法規(guī)從而支持自動駕駛的發(fā)展展開討論和研究工作;日本也提出要在2020年之前實(shí)現(xiàn)自動駕駛汽車方面的立法，并將自動駕駛作為 2016年9月七國集團(tuán)交通部長會議的議題。
“無人汽車大腦”AI的智能程度決定了無人駕駛的可靠性。由于無人駕駛完全交由汽車的內(nèi)置程序負(fù)責(zé)，因此AI就是無人汽車的大腦，而測距儀、雷達(dá)、傳感器、GPS等。設(shè)備都是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接決定了無人駕駛汽車在不同的路況、不同的天氣、甚至一些探測設(shè)備出現(xiàn)故障的突況下能否及時做出正確的判斷并靈活調(diào)整行駛策略，最終決定了無人駕駛汽車當(dāng)前最亟待突破的可靠性。
NVIDIA 在2016年的 CES大會上了“Drive PX 2”車載計(jì)算機(jī)，以及一套與之搭配的具有學(xué)習(xí)功能的自動駕駛系統(tǒng)。該系統(tǒng)的亮點(diǎn)在于“自我學(xué)習(xí)”，通過讓車輛自行分析路面狀況，而不是在數(shù)據(jù)庫中尋找預(yù)先儲存的策略實(shí)現(xiàn)自動駕駛，系統(tǒng)背后連接著名為NVIDIA DIGITS的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺，最終連接到NVIDIA DRIVENET神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為車輛的自我學(xué)習(xí)和完善提供支持。并且由于它是通過判斷物體的行進(jìn)軌跡而不是物體本身去計(jì)算路徑，因此在駕駛時受天氣影響較小。
AI 成必爭之地
目前全球AI主戰(zhàn)場依舊在歐美。Venture Scanner的統(tǒng)計(jì)顯示，根據(jù)從事 AI相關(guān)業(yè)務(wù)的公司數(shù)量來看，目前全球 AI的主戰(zhàn)場還是集中在北美和西歐地區(qū)。美國數(shù)量最多，達(dá)到450家左右的水平。而中國從事相關(guān)業(yè)務(wù)的公司數(shù)量還比較少，和俄羅斯、澳洲、部分歐洲國家及非洲南部國家水平接近，相比起歐美國家的AI公司數(shù)量，還有很大的提高空間。
Google：投資未來的人工智能帝國
建立Alphabet帝國，具備品牌背書效應(yīng)。2015年，谷歌成立母公司 Alphabet， 搜索、廣告、地圖、App、Youtube、安卓以及與之相關(guān)的技術(shù)基礎(chǔ)部門”仍屬于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital 及 Google X 都將獨(dú)立出來，成為 Alphabet 旗下的獨(dú)立公司。通過建立 Alphabet集團(tuán)，谷歌將不同業(yè)務(wù)的研發(fā)獨(dú)立出來，以子公司的形式進(jìn)行業(yè)務(wù)開展，保留在Google這個品牌下的基本都是原有的傳統(tǒng)強(qiáng)勢業(yè)務(wù)。
而其它公司負(fù)責(zé)在各自的領(lǐng)域“打頭陣”，一旦業(yè)務(wù)研發(fā)成功，母公司連帶著google這個品牌都可以受益，而如果研發(fā)失敗，也不會公司的品牌造成多大的不良影響，建立了良好的品牌背書效應(yīng)。將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到所有產(chǎn)品之中，我們不難發(fā)現(xiàn)，谷歌近年幾乎將人工智能滲透到了旗下的各類產(chǎn)品中，可謂是全線鋪開。正應(yīng)了谷歌 CEO的那句話：“我們將小心謹(jǐn)慎地將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到我們所有的產(chǎn)品之中?！备鶕?jù)當(dāng)前Alphabet 的集團(tuán)架構(gòu)，我們將涉及到AI應(yīng)用的子公司情況以及相應(yīng)的業(yè)務(wù)開展情況羅列如下：
Nest：從事智能家居生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)。2014 年谷歌以32億美元收購 Nest。Nest 生產(chǎn)智能恒溫器，它能夠?qū)W習(xí)用戶的行為習(xí)慣，并且根據(jù)他們的喜好去調(diào)節(jié)溫度。同時，Nest 也提供火警探測器和家庭安全攝像頭等智能家居。
Google X：谷歌各類創(chuàng)新技術(shù)的“孵化池”。Google X開展的與AI有關(guān)的項(xiàng)目有：無人駕駛汽車、Project Wing 無人機(jī)送貨項(xiàng)目、對抗帕金森氏癥的 Liftware“反抖”湯匙、用于疾病預(yù)警和健康監(jiān)控的可穿戴設(shè)備、Project Titan 太陽能無人機(jī)項(xiàng)目、以及 Replicant 團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)的機(jī)器人項(xiàng)目等。
Verily：從事生命科學(xué)業(yè)務(wù)，即原來的 Google Life Science。代表產(chǎn)品有可以收集佩戴者體溫和血液酒精含量等生物數(shù)據(jù)的智能隱形眼鏡，以及監(jiān)控血液中納米粒子的智能腕表。
DeepMind：深度學(xué)習(xí)算法公司。2014年谷歌以4億美元收購了DeepMind。
DeepMind的算法源于兩種機(jī)器學(xué)習(xí)方法的結(jié)合：第一種是深度學(xué)習(xí)，是受人腦啟發(fā)的一種結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠從大量的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中獲取復(fù)雜信息。第二種是增強(qiáng)學(xué)習(xí)，靈感源自動物大腦中的神經(jīng)遞質(zhì)多巴胺獎勵系統(tǒng)，算法不斷通過試錯來進(jìn)行學(xué)習(xí)。目前，DeepMind在深度學(xué)習(xí)上面的研究成果已經(jīng)開始用在谷歌的機(jī)器人項(xiàng)目中。
第8篇：人工智能解決方案范文
甩包袱成巨頭起死回生的良藥？
如果要從國內(nèi)找一家公司和微軟“對標(biāo)”的話，我覺得非騰訊不可。這兩家公司都曾經(jīng)想憑借一個優(yōu)質(zhì)入口，吞下整個市場，自以為手握絕對優(yōu)勢資源，就可以肆無忌憚的跨界進(jìn)攻，到最后都落了個慘淡收場的結(jié)局。后來騰訊學(xué)乖了，把自己不熟悉的業(yè)務(wù)相繼分拆，甘心做起了其他公司的第二股東，終于實(shí)現(xiàn)逆轉(zhuǎn)。
依靠Windows成功瓦解網(wǎng)景給了微軟更多的底氣，在iPod還只是個小眾產(chǎn)品，Google還沒崛起的時候，微軟就已經(jīng)進(jìn)入了智能手機(jī)領(lǐng)域，2013年更是用72億美元“豪娶”諾基亞。微軟本以為憑借自己的高維優(yōu)勢，可以在智能手機(jī)領(lǐng)域斬獲頭席，沒成想最終卻落得個3.5億美元與昔日伉儷分手的結(jié)局。
縱觀過去的商業(yè)歷史，巨頭進(jìn)入陌生領(lǐng)域的高維進(jìn)攻，幾乎就沒有成功過的案例。這樣的情況比比皆是，國內(nèi)更是有BAT現(xiàn)身說法。5月23日微軟宣布智能手機(jī)業(yè)務(wù)進(jìn)一步裁員1 850人，將非智能手機(jī)業(yè)務(wù)出售給了富士康。
同一時期微軟和小米以及其它硬件廠商合作的信息頻頻傳出，圍繞著Windows 10進(jìn)行了一系列的布局，這回微軟似乎是想清楚了，把不善長的業(yè)務(wù)分拆出去，專心做好操作系統(tǒng)的生態(tài)布局。
縱觀微軟在PC時代的成功，很大程度上是占了內(nèi)容缺失的便宜，憑借著自己操作系統(tǒng)的市場先機(jī)，以及Windows系統(tǒng)的易用性和開放性，吸引了大量互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以Windows為基礎(chǔ)進(jìn)行應(yīng)用和平臺開發(fā)，而蘋果堅(jiān)持系統(tǒng)封閉的原則也側(cè)面幫了微軟一把。
如今，微軟似乎是突然醒悟，開始頻繁接觸國內(nèi)的硬件企業(yè)，并最終選擇了小米作為自己的合作伙伴。6月1日小米宣布與微軟達(dá)成戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，未來小米將在其Android智能手機(jī)和平板電腦上預(yù)裝微軟的Office和Skype等套件。而在更早以前，雙方就曾在小米平板電腦上預(yù)裝Windows 10有過相關(guān)合作。
Windows 10生態(tài)能否擔(dān)負(fù)起微軟大任
納德拉自從接手微軟CEO大位之后，動作不可謂不大。從微軟的相關(guān)信息我們可以看出，未來微軟的一切都將圍繞著內(nèi)容生態(tài)而展開，這其中最重要的業(yè)務(wù)有三大塊，分別是Windows 10、Office業(yè)務(wù)以及Cortana。
前兩塊是微軟的基石業(yè)務(wù)，而Cortana則是代表未來，同樣代表未來的還有Hololens智能眼鏡。6月3日微軟宣布，該公司的Outlook電子郵件和日歷，已經(jīng)可以在通用Windows平臺UWP上運(yùn)行。此外，雖然Hololens的推出讓微軟一時驚艷，然而AR眼鏡目前還離我們的生活有點(diǎn)遙遠(yuǎn)，正因如此，微軟才把希望放在了Cortana上面。
前有小冰試水于《微博》和《微信》，后有Cortana重拳出擊，微軟布局未來之心已定。想要在未來占據(jù)頭席，就必須要強(qiáng)化自己在操作系統(tǒng)市場的霸主地位。與其在自己不熟悉的智能手機(jī)市場焦頭爛額，不如好好加強(qiáng)自己在平板和PC市場的地位。
Windows能夠橫掃PC市場勝在生態(tài)內(nèi)容完整，Windows Phone敗走智能手機(jī)市場，也是因?yàn)檩斣趦?nèi)容應(yīng)用不夠上。為了改變這個局面，微軟才作出了免費(fèi)升級Windows 10的決定，同時與各大硬件廠商合作，希望借此養(yǎng)成用戶對于Windows 10的使用習(xí)慣。
隨著移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展越發(fā)成熟，智能手機(jī)、平板電腦和筆記本電腦的界線將會越來越模糊，未來跨平臺應(yīng)用將會成為主流，而手機(jī)和平板電腦或許都將成為過渡性產(chǎn)品。與其在一個過渡性市場中浴血拼殺，不如提前布局跨平臺應(yīng)用。集中優(yōu)勢力量強(qiáng)化自己的核心能力，以人工智能小冰和Cortana為中心，輔以正在開發(fā)中的Hololens，布局下一個互聯(lián)網(wǎng)入口才是王道。
智能語音三足鼎立誰將拔得頭籌
雖然人工智能技術(shù)的發(fā)展還在起步階段，但是以Hololens為代表的AR眼鏡成為下一代互聯(lián)網(wǎng)入口，已經(jīng)成為可能。這其中最核心的部分就是智能語音交互技術(shù)―Cortana。
而隨著手機(jī)應(yīng)用的不斷增多，如何方便快捷的進(jìn)行搜索將成為人們的一個剛性需求，類似于Cortana的語音交互則是最好的解決方案。未來的搜索將不再是停留在指尖上。只是這一設(shè)想雖然美好，要實(shí)現(xiàn)起來卻是困難重重。
從行業(yè)來看，前有蘋果的Siri一枝獨(dú)秀，后有谷歌的Google Now圍追堵截。蘋果的Siri處在一個封閉的操作環(huán)境里，市場份額主要靠硬件來決定，而微軟和蘋果Siri的比拼主要集中在Surface和iPhone、iPad等產(chǎn)品之間。此外，隨著觸控成為主流，觸控型筆記本電腦未來必將取代平板電腦的市場。而在這個基礎(chǔ)上，微軟借著Surface系列的成功，以及Windows 10強(qiáng)大的用戶基礎(chǔ)，未必不能與蘋果一較高下。
與Siri不同的是，谷歌的Google Now卻是在微軟的眼皮子底下，在同一個操作環(huán)境里競爭，對于微軟來說，來自于谷歌的壓力不容小覷。未來互聯(lián)網(wǎng)最大的市場必然是在中國，谷歌眼下入華無望，這對于微軟來說是一個巨大的利好消息，這也是微軟在《微博》和《微信》里試水小冰，同時強(qiáng)勢推出Cortana的原因。
為了達(dá)成這一目的，微軟頻頻與國內(nèi)硬件廠商接觸，希望借用國內(nèi)硬件廠商的本土優(yōu)勢來推動自己產(chǎn)品的發(fā)展，這依然是一種布局未來的手段。雖然在智能語音操作系統(tǒng)上，三家各有優(yōu)勢，但是蘋果的封閉以及谷歌入華失敗，都給微軟留下了搶占先機(jī)的機(jī)會。
三大隱患依然高懸于微軟頭頂
正如前面所講的那樣，目前有關(guān)于微軟的消息可以說是喜憂參半，上一刻高歌猛進(jìn)，下一刻又好像窮路末路。雖然總體來看還是持續(xù)利好，但是我認(rèn)為微軟的頭頂還懸著三大隱患，如果不能有效的解決，微軟是否擁有美好未來還很難說。
第一個隱患就是兩大巨頭的威脅。雖然在智能語音搜索市場上微軟占有一定先機(jī)，但是谷歌早晚還是要入華的?！皢處椭鳌彪m然希望將蘋果打造成一個完全閉環(huán)的系統(tǒng)，但是商業(yè)市場沒有絕對的不變，未來蘋果是否會開放尤未可知。畢竟自從“喬幫主”過世之后，蘋果已經(jīng)變了很多。
除了面對兩大巨頭的危脅之外，智能語音技術(shù)本身還存在一個重大缺陷，那就是對于方言無法兼容―面對普通話尚且有些吃力，面對國內(nèi)龐雜多樣的方言，Cortana、Siri或者Google Now幾乎會崩潰掉。怎么解決方言問題，可以說是智能語音技術(shù)能否普遍應(yīng)用的關(guān)鍵。未來誰能解決這個問題，誰才真正有可能活下去，畢竟用戶體驗(yàn)才是王道。
除了智能語音的問題之外，怎樣讓W(xué)indows 10跨平臺兼容也是擺在微軟面前的一道重要考題。雖然未來跨平臺系統(tǒng)肯定會成為主流，但是這必須建立在跨平臺系統(tǒng)能成功誕生的前提之下。如何讓W(xué)indows 10實(shí)現(xiàn)跨平臺兼容，以及怎樣使Windows 10的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)跨平臺運(yùn)行依然是擺在微軟面前的難題。
除此之外，手機(jī)業(yè)務(wù)問題依然可能是拖累微軟的包袱。雖然微軟的Windows和設(shè)備部門執(zhí)行副總裁特里?邁爾森曾經(jīng)在內(nèi)部郵件中表達(dá)過微軟不再關(guān)注消費(fèi)級智能手機(jī)市場，但這并不代表微軟未來將不碰手機(jī)。而且，巨頭變卦的事情也常有，未來微軟是否還會再去趟手機(jī)這趟渾水依然很難說。對微軟而言，在Windows 10上會不會重蹈手機(jī)業(yè)務(wù)的覆轍，也依然還是個迷。
第9篇：人工智能解決方案范文
1、人工智能技術(shù)大幅降低誤診率
現(xiàn)在即使是梅奧這樣的機(jī)構(gòu)，據(jù)說初診失誤率也高達(dá)40%，有人估計(jì)國內(nèi)醫(yī)院的初診失誤率高達(dá)60%甚至更高。初診失誤率太高是當(dāng)前醫(yī)學(xué)的核心問題，而問題的根源就在于醫(yī)生個人知識和經(jīng)驗(yàn)的局限性，未來能否通過大數(shù)據(jù)積累、人工智能技術(shù)，來支持臨床診斷和治療決策，從而降低誤診率？我對此持樂觀態(tài)度。這樣復(fù)雜的系統(tǒng)不會很快變成現(xiàn)實(shí)，但技術(shù)正在十倍的速度發(fā)展，2020年應(yīng)該可以大規(guī)模應(yīng)用了。
2、精準(zhǔn)醫(yī)療得到普及
最近奧巴馬提出的精準(zhǔn)醫(yī)療，獲得了全球的關(guān)注。精準(zhǔn)醫(yī)療的基礎(chǔ)是個人基因篩查，據(jù)說現(xiàn)在個人的基因篩查成本已經(jīng)降到了70美元，而且成本還在快速下降、篩查速度還在提高。由于基因篩查技術(shù)的進(jìn)展，未來的精準(zhǔn)醫(yī)療和我們一直在說的4P醫(yī)學(xué)，有望變成臨床現(xiàn)實(shí)。現(xiàn)在的障礙主要還在于，全基因組篩查的結(jié)果和疾病的聯(lián)系仍然不夠清晰和具體，但確實(shí)已經(jīng)有部分能用于臨床了。
3、遠(yuǎn)程醫(yī)療大發(fā)展
未來移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將進(jìn)一步發(fā)展，網(wǎng)速將進(jìn)一步提升、流量費(fèi)將會進(jìn)一步下降至很低的水平，在高網(wǎng)速、低流量費(fèi)的前提下，大數(shù)據(jù)云端存儲和云計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)，這與視頻技術(shù)支持相結(jié)合，將導(dǎo)致遠(yuǎn)程醫(yī)療會成為現(xiàn)實(shí)。未來普通的民眾都能有機(jī)會接觸到更好的、更優(yōu)秀的?？漆t(yī)生。結(jié)果全科醫(yī)生的數(shù)量可能并不需要那么多，這為中國的初級醫(yī)療保健提供了全新的解決方案――現(xiàn)在可能不需要再走英國的全科醫(yī)生模式了。
4、在線繼續(xù)醫(yī)學(xué)教育將成為主流
現(xiàn)在還需要通過出差、旅行去參加一場學(xué)術(shù)盛會，這樣做，經(jīng)濟(jì)和時間成本過分高昂。未來的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)⒋髮＜液推胀ㄡt(yī)生、國內(nèi)醫(yī)生和國外醫(yī)生、科學(xué)家和醫(yī)生、醫(yī)生和醫(yī)生、醫(yī)生和全球的學(xué)習(xí)資源更好的聯(lián)系起來，他們將能夠在手機(jī)上隨時隨地地發(fā)起學(xué)習(xí)和同行協(xié)同交流，這是未來的CME圖景。
5、廉價(jià)手術(shù)機(jī)器人讓遠(yuǎn)程手術(shù)普及
手術(shù)機(jī)器人源自航天計(jì)劃，它的本意就是為了解決太空人的遠(yuǎn)程手術(shù)問題?，F(xiàn)在因?yàn)閮r(jià)格問題不夠普及，未來如果手術(shù)機(jī)器人能夠成為醫(yī)院或者診所的標(biāo)配，外科醫(yī)生的服務(wù)能力和服務(wù)半徑將極大擴(kuò)展。遠(yuǎn)程手術(shù)室中，仍然需要麻醉、護(hù)理、當(dāng)?shù)赝饪漆t(yī)生的監(jiān)護(hù)?？赡苓h(yuǎn)程的專家們只需要參與手術(shù)方案的制定、負(fù)責(zé)最關(guān)鍵的手術(shù)環(huán)節(jié)――這和現(xiàn)在大專家們在自家醫(yī)院干的差不多。
6、醫(yī)改有望獲得成功
到2020年，我國的醫(yī)改能解決最基本的問題嗎？――醫(yī)護(hù)自由執(zhí)業(yè)、醫(yī)療市場開放、醫(yī)療醫(yī)藥分開、醫(yī)療價(jià)格合理、政府管基本和基礎(chǔ)醫(yī)療、靠市場解決大部分需求？我認(rèn)為是可以樂觀的。一旦醫(yī)改成功，醫(yī)護(hù)的臨床能力將會市場化，他們的勞動將會得到合理的報(bào)酬。如此重要的話題放在后面，是因?yàn)樵诮诳床坏结t(yī)改成功的可能性。
7、醫(yī)護(hù)專業(yè)人員準(zhǔn)入門檻將提高
為什么中國的醫(yī)生護(hù)士水平差距這么大？為什么醫(yī)學(xué)院吸引不到最優(yōu)質(zhì)的生源？
就其本質(zhì)而言，是因?yàn)楫?dāng)前的人力資源市場上，醫(yī)護(hù)的收入不具備競爭力。只有醫(yī)生護(hù)士人力資源市場化，才能導(dǎo)致高水平醫(yī)護(hù)收入上升，才能導(dǎo)致這個行業(yè)具備對優(yōu)秀人才的吸引力。而只有各個層級的醫(yī)生職業(yè)都具備吸引力，醫(yī)護(hù)的準(zhǔn)入門檻才能提升。如果基層吸引不到醫(yī)生，就用赤腳醫(yī)生來代替的政策不變化，醫(yī)生護(hù)士的門檻就無法提升。放到2020年來看，有理由對此保持樂觀態(tài)度，雖然其實(shí)我還不太能肯定。
8、制藥業(yè)繼續(xù)擺爛和器械業(yè)提升
我們的制藥工業(yè)不但不能研發(fā)出國際水平的創(chuàng)新藥品，而且也無法制造出優(yōu)質(zhì)的藥品。這個問題，未來20年能夠改善嗎？我對此不樂觀。中國醫(yī)療器械行業(yè)的進(jìn)展會更肯定些。主要的原因是，中國制藥工業(yè)得到了過多的保護(hù)，存在太多的行政干預(yù)，結(jié)果民族制藥工業(yè)不需要按照國際規(guī)范市場的要求研發(fā)產(chǎn)品就能獲得很好的回報(bào)。因?yàn)樵擃I(lǐng)域利益集團(tuán)龐大，很難設(shè)想其未來會發(fā)生根本性的變化。與此相比，醫(yī)療器械企業(yè)有很大可能性在基礎(chǔ)的醫(yī)療器械設(shè)備制造領(lǐng)域取得最重要的地位。
9、腫瘤治療技術(shù)獲得突破
隨著精準(zhǔn)醫(yī)療的推進(jìn)，干細(xì)胞技術(shù)、細(xì)胞治療技術(shù)、新藥物的進(jìn)展，癌癥患者生存期會大大提升，有部分癌癥通過預(yù)防性治療得到避免，有部分甚至能徹底治愈。能徹底攻克癌癥嗎？這個問題，要留給時間來回答。很顯然，現(xiàn)在可能正處在技術(shù)突飛猛進(jìn)的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。
10、慢病管理將會市場化和網(wǎng)絡(luò)化
現(xiàn)在通過移動互聯(lián)網(wǎng)，完全能夠?qū)β』颊哌M(jìn)行有效管理、進(jìn)行更好的服務(wù)。因?yàn)檫@部分人群公立醫(yī)院沒有能力、意愿去做，同時中國的全科醫(yī)生難以形成有效的保健力量（在可預(yù)見的將來都無法形成，主要原因是合格的醫(yī)生難以培養(yǎng)出來），慢病管理領(lǐng)域會成為市場力量占主導(dǎo)的領(lǐng)域。現(xiàn)在的問題是誰來付錢？如果克服了這個問題，市場化的慢病管理技術(shù)將會大發(fā)展，結(jié)果是為普通人提供了更好的基礎(chǔ)醫(yī)療保健服務(wù)，同時也能大大節(jié)省醫(yī)保支付的費(fèi)用。
科技進(jìn)步帶來的民主性賦予了每個人更多自，年輕一代越來越傾向于持有自力更生的醫(yī)療健康價(jià)值觀。何為自立更生的醫(yī)療價(jià)值觀？褒義地講是自己的健康自己作主；中性地講是自己的健康自己負(fù)責(zé)，要獲得更大自由就得承擔(dān)更多責(zé)任――這是自力更生醫(yī)療健康價(jià)值觀的潛臺詞。
自力更生價(jià)值觀下的互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療DIY模式切入點(diǎn)的背后滲透著權(quán)力與責(zé)任的關(guān)系?？梢詫⑵浞肿鲀刹糠謥砜矗禾钛a(bǔ)信息鴻溝獲得醫(yī)療健康的自由決策權(quán)；通過自控與自管理進(jìn)行健康決策的自我執(zhí)行。
自由決策：
填補(bǔ)信息鴻溝獲得決策權(quán)
填補(bǔ)信息鴻溝包括兩個步驟：獲取信息的能力，開始DIY的第一步；解讀數(shù)據(jù)的能力，自動化數(shù)據(jù)分析跳過醫(yī)生、實(shí)現(xiàn)DIY自診斷。
長久以來，因?yàn)楂@取醫(yī)學(xué)健康知識的高門檻，醫(yī)生一直處于絕對權(quán)威的地位，醫(yī)患之間存在巨大的信息不對等的背景下，患者DIY無從談起。然而科技進(jìn)步與商業(yè)模式創(chuàng)新，已經(jīng)開始打破這種局面，患者在很大程度上開始有能力掌握信息，開始邁向自由的第一步。我們獲取到的信息包括三種：自我健康數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)健康知識、他人健康經(jīng)驗(yàn)?；ヂ?lián)網(wǎng)醫(yī)療基于對這三種信息的獲取與解讀具體而言有以下幾個切入點(diǎn)：
個人消費(fèi)級生物傳感器硬件
如今借助生物傳感器技術(shù)的發(fā)展，個人通過DIY方式全方位了解自己的身體數(shù)據(jù)不再困難。從關(guān)注健康狀態(tài)的睡眠深淺、運(yùn)動軌跡、體重脂肪、血壓心率到以往只能去醫(yī)院化驗(yàn)才能獲得的尿檢、血檢、心電圖、維生素含量等等，甚至在心理健康方面還出現(xiàn)了能感知情緒變化的傳感器技術(shù)。這些生物傳感器技術(shù)以可穿戴設(shè)備或家用檢測儀的方式進(jìn)入我們的生活，并努力朝著更低成本、更高準(zhǔn)確性、實(shí)時連續(xù)、便捷無創(chuàng)傷的方向持續(xù)改進(jìn)。
基于自動化算法的自診應(yīng)用
許多檢測到的體征數(shù)據(jù)在不能得到解讀之前事實(shí)上幾乎沒有意義。必須經(jīng)過分析解讀才能呈現(xiàn)出價(jià)值，或者說給出診斷結(jié)果。在傳統(tǒng)模式下，這個工作是由醫(yī)生來完成的。醫(yī)生為什么能做到？因?yàn)樗麄兊拇竽X里存有多年積累的醫(yī)學(xué)知識和臨床經(jīng)驗(yàn)。而現(xiàn)如今基于大數(shù)據(jù)，自動化算法已經(jīng)能在部分領(lǐng)域替代醫(yī)生進(jìn)行數(shù)據(jù)分析最終做出診斷。例如之前介紹的AliveCor所開發(fā)的ECG移動監(jiān)測設(shè)備，其能通過分析ECG數(shù)據(jù)得出中風(fēng)前兆房顫現(xiàn)象的自動化算法通過了FDA的審批。相信未來隨著人工智能與大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，會有越來越多的自動化算法，替醫(yī)生為我們做診斷。
個性化智能化醫(yī)療健康資訊
關(guān)于獲取醫(yī)療健康知識，這類資訊信息由來已久，但以往的呈現(xiàn)方式缺乏針對性，并且許多內(nèi)容對未受過醫(yī)學(xué)訓(xùn)練的人來說艱澀難懂。而現(xiàn)今醫(yī)療健康知識開始向著智能化、個性化、簡約化的呈現(xiàn)方式發(fā)展。例如填入癥狀，自動化系統(tǒng)將為你匹配出可能的疾?。惠斎氩》N、個人病史等信息，系統(tǒng)自動為你查找適合的藥品；根據(jù)個人生活習(xí)性和健康狀況，為用戶自動推薦的瘦身飲食、養(yǎng)生食譜、健身計(jì)劃，等等。
患者社區(qū)共享臨床經(jīng)驗(yàn)
互聯(lián)網(wǎng)讓信息共享變得觸手可得，病友之間交流治療記錄、用藥經(jīng)驗(yàn)成為許多患者尋求救治的DIY途徑之一。尤其對于罕見病，即便是專業(yè)醫(yī)師也很難擁有足夠多的臨床經(jīng)驗(yàn)，在沒有足夠多的臨床經(jīng)驗(yàn)支撐下，做出最佳診療決策顯得缺乏依據(jù)?；颊呱鐓^(qū)平臺的共享文化不但為患者自身，甚至為醫(yī)生群體提供了更多支撐決策的信息。
自我執(zhí)行：
學(xué)會自我控制與自我管理
通過以上那些DIY手段，我們獲得了支持決策的足夠信息，我們完全有條件獲知該怎樣做才能生活得更健康。接下去就是執(zhí)行這些更利于健康的決策，例如控制指標(biāo)、遵醫(yī)囑服藥、調(diào)整飲食、堅(jiān)持鍛煉、改善作息時間、保持心情愉快……當(dāng)然這些列舉的只是大致的方向，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療創(chuàng)新模式可以做到按每個人的不同狀況為你定制一套生活守則，甚至行為時刻表，問題是你能不能做到，這時候沒有醫(yī)生或護(hù)士來看管你。事實(shí)上這是一個巨大的問題。為了讓DIY模式最終得以產(chǎn)生價(jià)值，在促進(jìn)執(zhí)行上，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療創(chuàng)新可以做哪些事？
健康自管理工具
現(xiàn)如今有許多健康自管理工具幫助你管理自己，這些健康自管理工具往往具有兩類主要功能：計(jì)劃與提醒。例如幫助你制定康復(fù)計(jì)劃、養(yǎng)生計(jì)劃、瘦身計(jì)劃，走出抑郁的心理治療計(jì)劃，甚至遵醫(yī)囑每日吃藥的計(jì)劃。然后根據(jù)計(jì)劃，在特定時間甚至特定地點(diǎn)提醒你去完成計(jì)劃。例如曾介紹的Nightingale創(chuàng)業(yè)公司設(shè)計(jì)的個性化智能藥盒，匹配你的生活習(xí)慣來定制吃藥提醒就是為了讓你更容易做到遵醫(yī)囑吃藥。
游戲化社交化激勵工具
有了計(jì)劃，收到了提醒還是執(zhí)行不了怎么辦。對于許多有健康問題的人群來說，這種現(xiàn)象再正常不過了。一些創(chuàng)新公司開始將激勵消費(fèi)者和激勵員工的方法應(yīng)用到激勵患者上。在這里最有效的激勵方法莫過于游戲化和社交化。一些健康應(yīng)用將這兩種元素應(yīng)用其中，提高用戶的參與度，進(jìn)一步促進(jìn)完成健康計(jì)劃，并長期堅(jiān)持下來。例如GymPact公司通過GPS追蹤技術(shù)監(jiān)督用戶是否堅(jiān)持到健身房鍛煉。如果玩家達(dá)到了鍛煉目標(biāo)就可以贏得現(xiàn)金，不過也有許多玩家因?yàn)闆]能兌現(xiàn)鍛煉承諾而遭到了懲罰。
事實(shí)上，互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療DIY模式中的這些切入點(diǎn)往往不是割裂的，有許多整合式的解決方案，將信息獲取與解讀集成在一起，有些同時還設(shè)置有健康自管理功能，實(shí)現(xiàn)從DIY獲得決策依據(jù)，到進(jìn)行決策執(zhí)行的完整流程。
值得注意的是，整個DIY流程的設(shè)計(jì)并非封閉式的，在許多環(huán)節(jié)中都有接口通向醫(yī)療機(jī)構(gòu)或醫(yī)生個人，允許用戶在必要的時候向醫(yī)生尋求幫助。
來源：醫(yī)學(xué)界 動脈網(wǎng)
