時間：2023-08-23 16:59:15
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇人工智能教育的趨勢，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
一、人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI），是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它試圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。養老服務業人工智能的應用主要體現在家居掃地機器人、語音溝通服務、家庭體檢、藥物使用建議、家居廚師、家居智能陪伴服務。
二、養老服務人才培養“人工智能化”
人工智能上升為國家高級戰略后，國家發展服務性制造和生產性制造，同時盡可能的通過服務業的再造和完善，改進我國經濟產業結構，發揮技術、人才、產業的對接聯動效應。人、機器、智能機器將共生共存，成為養老服務工具的新常態。未來的養老服務人才不是笨干、累干、苦干，而是實干+巧干，實現腦力勞動的智能機械化，盡可能地減少人力的倦怠感，提高服務效率、質量和速度。智能化，體現在養老服務人才應具備傳播人工智能基礎知識，客觀了解人工智能，有效實現人與機器、智能機器的有效配對組合應用，充分發揮智能機器的保健醫生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡議自養老。
三、人工智能養老服務人才培養模式
（一）廣播電視大學遠程教育模式――音像媒體
配備養生、人工智能國內一流專家，發揮國家音像媒體的作用，將人工智能家居應用的途徑、方式、手段通過網絡微視頻的形式進行普及。發揮社區教育指導中心、社區大學和社區教育學院、社區學校、社區學習站四級社區教育辦學網絡體系的作用，建立社會養老大學，使老年人自己會應用人工智能，減低對子女的時間依賴。
（二）公眾號社會宣傳普及模式――微媒體
國家、企業、社區應建立專題公眾號進行微媒體培訓。從國家層面，要建立人工智能養老服務應用技術發展歷程方面的公眾號；從企業層面，要建立人工智能機器人養老服務應用說明類的公眾號；從社區層面，要基于一些鰥寡孤獨建立社群委托服務型人工智能服務策略的公眾號。
（三）職業技術學院培訓模式――專題高端培訓
目前，人工智能服務還不能完全普及，故而職業技術學院的后備人才首先要建立自我提升的潛意識，此外，職業技術學院自身要引進國內外的人工智能專家，進行家庭陪護、游戲娛樂、醫療、做飯、洗衣、洗漱、保健、鍛煉等多重人工智能方面的高端培訓。
（四）民政部門、老齡委聯合推廣模式――社會傳媒
作為養老服務的主管部門，民政部門和老齡委要利用廣播、電視、報紙、雜志等對人工智能的發展趨勢、前景、作用、功能、效益、方式進行宣傳。民政部門要側重于養老服務的社區組織協調，老齡委要側重于制度、規定、采購人工智能機器方面的政策優惠的制定。
（五）社會民間家政服務組織培養模式――養老院、福利院自組織模式
民間社會力量建立有養老院、福利院，這就對相關服務人員的素養提出了時代性的要求。其一，人的社會角色多，時間、精力、體力有限；其二，人工智能是趨勢，必須適應并學會使用；其三，要加強前瞻性人才培養，解決勞動倦怠問題，即民間組織自己解決自己的問題，通過人工智能，減少雇員，降低勞動力雇傭成本。
四、人工智能養老服務人才培養對策
（一）廣播電視大學養老服務人才培養對策
依托遠程教育系統，發揮網絡平臺的作用，將人工智能的技能培訓與社區教育、社會養老大學的建設并舉；發揮廣播電視大學的社會服務功能，與人工智能機器生產企業搭建戰略伙伴關系；積極推進產培用一體化建設，形成網絡平臺特色模塊；推出廣播電視大學養老服務精品課教程，以優質教育品牌打開培訓窗口。
（二）人工智能機器制造企業養老服務人才培養對策
基于居家養老的社會需求利益取向，把脈居家老人和其子女的時間要求，積極開發、完善人工智能機器的特殊功能，加大資金投入力度，特別加強對情感交互、圖像識別、語音功能的完善；重點做好人工智能機器使用說明，要具有便捷實用性的操作指南，方便人們學習。
（三）職業技術學院養老服務人才培養對策
職業技術學院作為專職教育機構，首先，要提前與職業高中接軌，進行專職意向高中生的錄取，為養老服務人才培養獲取意向生。其次，要突出人才培養的實踐應用性，購置高端智能機器，讓學生能夠迅速掌握技能，并且能夠進行社會的二次培訓，對購置的智能機器進行租賃和應用培訓。
（四）民政部門、老齡委養老服務人才培養對策
民政部門和老齡委要培養高級管理人才，建立養老服務人才智庫，積極推進國家、企業、社會的養老服務人才人工智能化聯動培養；加大對家庭貧困并且有意向致力于養老服務的青年才俊的培養支持力度；對人工智能養老服務高端研發海歸人才給予政策優待；建立城市養老服務專家群組，定期召開學術研討會議，增進智慧交流。
（五）社區養老服務人才培養對策
社區要加強人工智能養老服務人才的典型宣傳，利用宣傳畫的形式傳播人工智能應用的優勢；積極打造人工智能特色服務團隊，開展社區公益性專題培訓，并募集資金購置人工智能機器為特殊群體獻愛心；努力構建人工智能養老社區，采用人工智能的形式鼓勵老年人進行文體娛樂，增強體質。
總的來說，在計算機技術不斷發展的現代社，人工智能技術的普及給養老服務帶來了巨大的便捷。隨之而來的人工智能化養老服務人才的培養成為了發揮人工智能養老服務效用的關鍵環節。要培養人工智能化養老服務人才，可以從遠程教育、社會宣傳普及、學院培訓、政府推廣等模式入手，實現人工智能化養老人才培養模式的多元化。同時，開展遠程教育的過程中運用產品一體化模式，在滿足老人需求的基礎上提升人工智能設備的人性化操作，重點開展職業技術院校的人才培養方式，與民政部門開展緊密合作，積極培養人工智能化養老服務人才。社區方面強化人才的教育宣傳工作，全力搭建人工智能養老社區。
關鍵詞：新工科；人工智能導論；實踐教學；校企合作；案例庫
隨著物聯網、大數據、5G及人工智能等信息技術的發展，為了應對中國產業變革及新一輪的科技革命，適應“中國制造2025”國家戰略需要及產業經濟創新發展，同時將國際工程教育思想本土化，“新工科”應運而生[1]。信息技術發展催生出了人工智能相關的專業，國內高校紛紛設立了智能科學與技術專業。近年來，人工智能技術的發展引領著人類社會正逐漸走進智能社會，人工智能將深刻影響人類社會。隨著人工智能的進一步發展，高等教育的價值也將進一步提高[2]。因此，各高校應盡快建立與新工科相一致的智能科學與技術專業，并深入研究我國人工智能的人才培養體系、課程設置、實驗平臺及成果轉化等方法，改革傳統人工智能的教育教學方法，形成有新工科特色的智能科學與技術專業工程教育方法。由于傳統的專業是按學科劃分的，因此，目前的智能科學與技術專業課程體系以理論為主，強調學科知識的系統性和完備性[3]。人工智能導論作為智能科學與技術專業的核心課程，同時也是人工智能“入門性”和“引導性”的課程。但是，目前人工智能導論的課程設置上主要存在課程內容陳舊、實踐課程不足、教材理論過強、教學模式老舊及實踐教學與企業需求不適應等問題。尤其是人工智能導論課程，缺乏實踐教學將會降低學生學習人工智能的興趣和積極性。因此，為了解決這些問題，并使高校跟上人工智能時代的腳步，抓住高等教育發展的新機遇，進行面向新工科的人工智能導論實踐教學模式探索具有重要的現實意義。
1人工智能對新工科人才的新要求
1.1具備多學科交叉知識。人工智能導論是一個多個學科交叉而成的一門課程。人工智能導論主要包括知識系統、智能搜索技術、腦科學、機器學習、神經網絡、支持向量機、專家系統、智能計算及分布式智能等內容[4]。因此，一個合格人工智能專業人才需要具備多學科知識。1.2具備多領域應用能力。人工智能導論的應用領域廣泛，基本包含工業、農業及社會生活的各個行業（如工業生產、通信、醫療、金融、社會治安、交通領域及服務業等）[5]。人工智能導論課程要求學生在學好理論前提下也應該掌握各行業的相關知識，只有這樣才能提高人工智能技術在各領域的應用。1.3具備人工智能創新創業精神。目前，創新驅動發展成為了我國現階段發展的重要力量，人工智能成為經濟發展的新引擎[5]。在大眾創業、萬眾創新的號角下，人工智能技術作為創新創業過程中的一個大趨勢。因此，當今新形勢下培養具有創新創業精神的人工智能專業人才對我國經濟發展及大學畢業生創新創業具有重要意義。1.4具備人工智能人文素養。人的內在品質就是人文素養，人文科學的知識水平和研究能力是人文素養的重要組成部分，人文素養是人文科學體現出來的以人為研究對象和中心的精神[6]。人工智能對人類社會帶來的是便利還是帶來災難，關鍵是使用者的思想道德和人文素養。因此，培養具有人文精神的人工智能專業人才具有重要的意義。
2人工智能導論課程教學現狀
目前，許多高校已經認識到傳統的人工智能導論課程已經不能適應社會和學生發展的需要。尤其是地方普通高校在師資、科研及學科力量薄弱情況下進行人工智能導論的實踐教學。目前人工智能導論的課程設置上主要存在的問題如下：⑴本科生課程內容陳舊。近年來，隨著云計算、大數據、5G等信息技術的快速發展，也帶動人工智能技術發展日新月異。對于高校來說，要緊跟人工智能技術前沿，傳授學生的知識也要緊跟人工智能的發展。目前，雖然也出現了不少新的人工智能導論教材，但在課堂上能夠教學的新內容仍然不多，教材內容仍然集中在傳統的人工智能技術（如問題求解、知識表示、歸結原理及經典推理等技術）上。⑵研究生課程內容重疊。研究生的人工智能導論課程應作為本科生課程的一個延續，但部分高校對研究生人工智能導論課程的教學重視不夠。很多本科生已經學過的內容在研究生階段又進行了重復。因此，在新工科背景下培養高層次的人工智能人才，就必須要在研究生階段加強新工科人才實踐能力的培養，選擇合理的人工智能導論課程，改革研究生階段人工智能導論的教學理念和教學模式。⑶實踐課程不足。實踐教學是提高人工智能新工科人才能力的重要路徑。目前，大多數院校的人工智能導論課程理論與實踐聯系不夠緊密，對學生實踐能力的培養不夠，只知道理論，而不進行實際的實踐應用就不能成為合格的人工智能新工科人才。另外，大多數地方高校的人工智能實驗室建設投入不足，實驗條件差，驗證性的實驗較多，實驗課時不足，學生對人工智能新技術的接觸不夠。⑷人工智能導論教材理論性過強。目前，現有的人工智能導論教材以理論為主，缺乏人工智能實踐內容。在課程教學過程中學生經常會感覺索然無味，當實踐課程開設不足時，這種情況會非常明顯。學生會漸漸的對人工智能導論課程失去興趣和熱情，最終會導致課程的教學質量和效果下降，不能達到新工科人工智能專業人才培養的預期。⑸教學模式老舊。人工智能導論是多學科交叉的課程，課程內容理論性強、抽象、多知識點是新工科的特點。然而，大多數地方高校仍然采用過去的課堂教學模式（即“教師講、學生聽”的教學模式），這種單向灌輸的教學方式以教師為主，學生的主動性不夠，只是在被動接收知識。學校這種重視理論不重視實踐的教學模式，在一定程度上影響了新工科人才的實踐能力，從而導致教學內容與企業社會需求脫節。
3人工智能導論實踐教學初探
3.1人工智能導論課程實踐平臺建設。為了提高學生對實踐教學的興趣，南陽師范學院計算機科學與技術學院在人工智能導論授課過程中廣泛應用多種計算機實驗教學平臺，如采用開源的PaddlePaddle百度飛槳深度學習平臺，希冀一體化人工智能實踐教學平臺及大數據綜合實驗平臺。教師可以在實踐教學過程中方便的使用這些平臺進行授課，學生也可以在課堂中跟隨老師完成相關實驗，并能夠在課下進行相關實驗練習及提交作業。3.2人工智能導論課程實驗內容優化。在人工智能導論實踐教學過程中，以學生興趣為導向，開展相關應用課程實驗，南陽師范學院計算機科學與技術學院對人工智能導論實驗課程內容進行優化。優化后的主要實驗課程包括搜索優化算法實現、智能計算實現、貝葉斯分類實驗、最近鄰算法實驗、機器學習實驗及神經網絡實驗。最后，通過期末課程設計進一步提高學生解決實際問題及創新創業的能力。3.3人工智能導論實踐教學模式改革。⑴校企合作為使人工智能導論實踐教學不與企業脫節，校企合作是關鍵。應積極派遣教師進企業進修，了解企業需求，并提高教師的工程能力。從2018年以來，南陽師范學院計算機科學與技術學院每年暑假期間累積派遣教師58人/次前往百度、中興、科大訊飛、神舟數碼及江蘇傳智播客公司等進修培訓。同時已經在固定時間邀請相關企業講師到學校進行人工智能方面的項目教學。建立起了具有地方區域特色的師資隊伍及校企協調的實踐教學模式，從而避免人工智能導論課程實踐與企業實際脫節。⑵“雙導師”負責制人工智能導論實踐課程實行“雙導師”制，邀請企業中實踐經驗豐富的人才任教或任職，校企合作建立實踐教師指導團隊，改革教學策略及教學方法，以項目為牽引，將人工智能導論實踐課程作為第二課堂學分。還要積極制定人工智能相關的科技作品競賽的獎勵機制，積極引導學生參加各種人工智能相關的比賽，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。⑶采用案例教學法以案例導入進行教學，提高學生興趣。首先，從人工智能競賽的部分賽事中、（如百度的人工智能大賽，“2020年全國人工智能大賽”，“2020中國高校計算機大賽人工智能創意賽”等）中選取貼近實際問題的案例作為人工智能導論實踐課程的案例來源。然后，采用目前主流的人工智能開發軟件進行算法代碼的編寫，引導學生采用Python語言調用第三方接口庫進行算法的實現。最后，讓學生使用主流的編程語言（如C++、Java等）開發完善算法或進行系統設計與實現。
4結束語
在新工科背景下，人工智能導論作為智能科學與技術專業的基礎核心課程，人工智能人才培養應注重提高學生解決問題的能力。在這種背景下，筆者結合近年來了解到的企業需求和上課的實際，對人工智能導論實踐教學模式進行初探，具體如下：①校企合作，構建人工智能實踐平臺；②建立案例庫，優化實踐的內容；③校企“雙導師”制，采用案例教學，從而進一步提高學生在創新實踐方面的能力。
參考文獻:
[1]楊晴,王曉墨,成曉北等.新工科背景下的新能源科學與工程專業——哈佛大學工科教育在學科交叉方面的啟示[J].高等工程教育研究,2019.S1:23-24，33
[2]李明媚,成希,羅娟.人工智能時代的高等教育之變與不變[J].黑龍江高教研究,2020.2:41-44
[3]陳義明,劉桂波,張林峰等.智能科學與技術專業課程體系建設的理論思考[J].計算機教育,2020.309(9):103-107
[4]劉永,胡欽曉.論人工智能教育的未來發展:基于學科建設的視角[J].中國電化教育,2020.2:37-42
[5]姚琳,石志國.人工智能課程體系與教學方法研究[J].中國大學教學,2019.10:19-22
人工智能專業要學哪些課程
數學基礎課程：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析等。
算法基礎課程：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等，還有各個領域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM。
人工智能是一個綜合學科，人工智能專業的主要領域是：機器學習、人工智能導論、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。
人工智能專業就業方向
1、機器人設計、制作相關方向
學習人形機器人相關技術和知識，可以成為當今和以后國家急需的機器人人才，系統了解機器人結構、應用和設計開發，培養科學的工科思維方式，激發興趣、自由發揮創作、培養溝通、協調、專注能力。
2、基于AI相關知識和技能的各個工種方向
利用AI和機械臂的結合，可以培養動手、制造，維護和解決問題的能力。桌面機械臂的課程，是引向人工智能技工的就業方向;AI技工需要掌握輕工業設備的使用和維護。
3、編程相關的方向
通過學習機器人編程課程，你能領悟或培養出工程結構思維和編程思維，這也是AI時代里任何工作都需要具備的應用技能，部分優秀的學生還能晉級為國家都需要的人工智能高級編程人才。
4、新制造和新設計相關方向
3D打印是未來新制造的基石技術， 3D打印相關技術，將為你打開一扇通往新制造、新設計的就業大門。不管以后你是上班還是自主創業，3D打印技能和思維都能助你一臂之力。
第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯網的發展，大數據、云計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發展趨勢之一。人工智能相關技術將首先在互聯網行業開始應用，然后陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智能相關領域的發展前景還是非常廣闊的。
第二：產業互聯網的發展必然會帶動人工智能的發展。互聯網當前正在從消費互聯網向產業互聯網發展，產業互聯網將綜合應用物聯網、大數據和人工智能等相關技術來賦能廣大傳統行業，人工智能作為重要的技術之一，必然會在產業互聯網發展的過程中釋放出大量的就業崗位。
關鍵詞：人工智能；教學改革；教學方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一門研究和模擬人類智能的跨領域學科，是模擬、延伸和擴展人的智能的一門新技術。由于信息環境巨變與社會新需求的爆發，人工智能技術的日趨成熟。隨著AI3.0時代的到來，大數據、云計算等新技術的應用也愈發廣泛，對于管理類人才來說，加強對人工智能知識的深入學習，不斷將人工智能技術與管理知識結合起來，對其未來職業生涯的發展有著重要作用。人工智能是一門前沿學科，管理學院開設人工智能課程的目的是為了更好地培養學生的技術創新思維與能力，基于其覆蓋面廣、包容性強、應用需求空間巨大的學科特點，通過概率統計、數據結構、計算機編程語言、數據庫原理等基礎課程的學習，加強學生解決實際問題的能力，為就業打下基礎。本文基于社會對于人工智能領域的人才需求，結合諸多長期從事經管類專業課程教學的老師意見，針對管理類人才的人工智能課程教學內容與方法進行探討，以期對中國高校人工智能課程教學改革研究提供幫助與借鑒。
1、教學現狀與問題
作為一門綜合性、實踐性和應用性很強的理論技術學科，人工智能課程內容及內涵及其豐富，外延極其廣泛。學習這門課程，需要較好的數學基礎和較強的邏輯思維能力。針對管理類人才，該課程在課程教學過程中存在幾個較為突出的問題。(1)課堂教學氛圍枯燥目前，中國大多數大學仍采用傳統的課堂教學模式，在教學過程中照本宣科，忽略與學生的互動，并且缺乏能夠有效引起學生學習興趣與加深知識理解的教學環節設置，如此一來大大降低了學生自主思考的能力。在進行人工智能相關課程知識講解時，隨著章節的知識難度不斷增加，單向介紹式的枯燥教學方式無法反映人工智能學科的全貌，課堂講解難以同時給以學生感性和理性的認知，部分學生因乏味的課堂氛圍漸漸無法跟上教學進度，導致學習動力不足。(2)基礎課程掌握不牢管理類專業的學生大部分都會走向更加具體化的管理崗位，具有多學科的素養，但這也導致很多學生所學知識雜而不精。學生在基礎不夯實的情況下去學習更高層面的知識，給學生學習與老師教學都造成了很大困擾。人工智能課程知識點較多，涵蓋模式識別、機器學習、數據挖掘等眾多內容，概念抽象，不易學習。一些管理類專業的學生未能熟練掌握高等數學、運籌學、數據結構、數據庫技術等先修課程，缺乏一定的關聯思考和研究意識，導致課程學習難度增加，產生學時不足和教學內容難點過多的問題。(3)教學與實際應用脫節當下，人工智能廣泛應用于機器視覺、智能制造等各個領域，給學生提供了大量的現實案例，使得人工智能不再是高深莫測的理論，而是現實中可以觸及的內容。例如，在機械學科領域，人工智能技術是電氣工程、機械設計制造、車輛工程等方向的重要技術來源；在醫療領域，是醫療器械的創新生產源動力；在能動領域，是高端能源裝備與新能源發展的重要驅動；在光電信息與計算機工程領域，技術的發展時刻推動著智能科學與技術核心價值的提升。然而，對于管理類專業的學生來說，現階段的人工智能教材涵蓋許多智能算法及相關理論，在教學過程中常常涉及到很多從未接觸過的抽象理論和復雜算法，書本中的應用實例大多紙上談兵，缺乏專門適用于管理類專業知識與人工智能技術相結合的教學實踐，加上一些教師授課方法單一，不利于引導學生將人工智能算法應用于現實生活。另外，大學生對知識的理解能力差異很大，教師采用統一的方式教給他們，這使一些學生無法跟上和理解，教師也無法控制學生的學習狀況，導致學生缺乏動力。因此，如何結合學生的現實情況，提高他們的動手能力和實踐經驗也是人工智能課程教學要考慮的問題。
2、管理類人才的人工智能課程教學改進策略
課程教學改革是一項提高大學教學效果和人才培養質量的重要手段。如何在時代背景下應用新技術和新思想進行實施課程教學改革是高校亟待解決的問題。對于高校的教學工作而言，教學目標、教學內容和教學方式的變化不再是課程資源的簡單數字化和信息化，而是充分利用時代信息資源優勢的新型教學模式。針對管理類專業人工智能課程教學過程中存在的問題，可以從教學方法改進和教學內容設置兩個方面進行課程教學改進。
2.1教學方法改進
教師對學生具有引領作用，其教學方法的改進能夠帶動學生改進自身學習方法。(1)啟發式案例教學案例教學法就是教師根據教學目標、教學內容以及教學要求，通過安排一些具體的教學案例，引導學生積極參與案例思考、分析、討論和表達等多項活動，是一種培養學生認知問題、分析和解決問題等綜合能力的行之有效的教學方法。啟發式案例教學以自主、合作、探究為主要特征，調動學生的學習積極性，并緊密結合人工智能領域的相關理論與方法，有效理解知識要點及其關聯性，適用于管理類專業學生的教學。具體而言，高校基于其問題啟發性、教學互動性以及實踐有用性等特點，可以建立基于人工智能知識體系的教學案例庫，雖然這項建設將極具挑戰性與耗時性，但具有很強的積極效果：培養學生較強的批判性思維能力，更多地保留課程材料，更積極地參與課堂活動，對提高教學質量、培養具有人工智能背景的管理類人才具有重要意義。例如，通過單一案例教學，讓學生掌握相關基礎知識原理及應用；通過一題多解的案例使學生思考如何獲取最有效的解題方法；通過綜合案例的設計，啟發學生全方位地探索問題的解決方案。(2)研討互動式教學研討互動式的各個教學環節是逐漸遞進、有機結合的。研討是基于學生個體的差異性，在課堂討論的過程中對學生做出評判，從而對不同類型的學生開展針對性的教學。互動則是在研討的基礎上，通過老師與學生、學生與學生的互動，讓學生主動參與到課堂教學的過程中來。在人工智能課程教學過程中，教師通過課堂討論了解學生對于知識點的掌握情況，可以有針對性地設計教學內容，例如，對于學校積極性不強的學生，將人工智能理論內容與學生個人興趣范疇、社會產業發展及研究現狀聯系起來，能夠極大程度地提高學生學習的自主能力；對于基礎知識較為薄弱的學生，可以在教師的指導下查閱相關文獻資料，根據自己的理解撰寫心得報告，并在課堂或課外進行師生互動。像這樣研討與互動相結合的模式。有助于增強學生的探索和求知欲望，建立起濃厚的學習氛圍。(3)有效激勵式教學人工智能是引領未來的戰略性技術，人才需求量極大，對教師的教學水平也提出了更高要求，因此，進行有效激勵極為重要。在學生激勵方面，可以舉辦各類人工智能競賽項目，設置相應項目獎學金，吸引學生參與實踐，調動學生做研究、發論文的積極性。例如，教育部主辦的中國研究生人工智能創新大賽，圍繞新一代人工智能創新主題，激發學生的創新意識，提高學生的創新實踐能力，為人工智能領域健康發展提供人才支撐。高校也可以借鑒這種模式，在各學院乃至全校開展此類競賽項目，激發學生的創新能力與團隊合作能力，鼓舞更多學生加入到人工智能課程的學習中來，激發其學習興趣。在教師激勵方面，在教師聘任和提升過程中把參加學生課程制定、課堂與課外作業、課程項目和論文指導等看作教學任務的一部分，鼓勵教師積極參與這些活動。(4)學科滲透式教學人工智能學科知識融合程度較高，學科交叉性強。基于人工智能的學科交叉性特點，增強管理類人才對學科應用的領悟，可以采取開展學科滲透式教學的方法。從2015年起，國務院和教育部先后印發了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見教育》、《高等學校人工智能創新行動計劃》等文件，“互聯網+”、“智能+”已經滲透到各個領域，人類進入數字經濟時代，社會需求“技術+管理”的高端復合人才。例如，基于工業4.0和強國戰略，人工智能技術在智能制造的應用極為廣泛。上海理工大學非常重視少數民族預科班的教育質量。為增強少數民族管理類人才對該領域應用的認識，我們請機械工程、能源動力領域的相關專家以授課或講座的形式，進行相關領域知識和發展趨勢的講解，使學生理解更為透徹。此外，在教學實踐過程中，還可以用舉辦人工智能知識交流會、線上人工智能論壇等形式，促進不同專業間老師、學生對于人工智能知識模塊的見解，相互交流、滲透和學習，從而推動人工智能課程教學的改進。
2.2教學內容設置
世界一流大學在人工智能課程內容設置根據不同國家的教育體系設置，肯定會有不同，但頗有共通之處。本文借鑒世界頂尖大學經驗，針對管理類專業人工智能課程教學內容進行研究，結合中國教育體系設置，認為應從以下幾方面進行改進。(1)核心內容設置為避免學生因為知識點過多而出現雜而不精的問題，勢必要精化教學內容。在互聯網時代，我們可以使用云計算和其他方式來實現數據信息的傳輸、存儲和處理，通過在線收集和整合網絡課程相關數據，挖掘和豐富教學資源，并在整合課程資源的基礎上，進行研究方法和前沿知識的擴展。在核心內容設置方面，可以通過收集到的數據資料，選擇人工智能領域具有代表性且難易程度適中的知識作為重點，使學生能夠在有限的學時內掌握人工智能的知識脈絡。例如，編寫針對管理類人才的人工智能教材，內容涉及緒論、知識表示與推理、常用算法、機器學習、神經網絡等方面的同時，重點增加相應知識點在管理上的應用案例，加強學生對知識點的理解。同時，根據管理類專業偏向領域，開設關聯程度較大、應用較廣泛的人工智能選修課程，以便學生根據自己的興趣與需求選修具體方向的課程。(2)注重學生的數理及編程基礎良好的數理及編程基礎是學習人工智能的前提。只有具備了這些基礎，才能搞清楚人工智能模型的數量關系、空間形式和優化過程等，才能將數學語言轉化為程序語言，并應用于實驗。管理學院人才的數理及編程基礎相對薄弱，因此，在安排學生學習人工智能課程之前，建議開設面向全體管理類專業學生的微積分、線性代數、概率論等專業基礎數學課程以及C語言、python等編程基礎課程，使學生具備數學分析的基礎與一定編程基礎，為學習人工智能課程打下堅實的基礎。另外，可以推進MOOC平臺建設，在平臺上開設人工智能網絡課程，幫助學生掌握人工智能知識基礎及專業技能。(3)實驗建設為了加強學生對于人工智能知識點間的關聯性理解，可以基于不同的應用模塊，設計具有前后鋪墊、上下關聯的綜合性實驗，設計不同層次的項目要求，同時基于相同的實驗課題，讓學生分組對實驗課題進行攻克，并設置多元化的實驗評價體系，通過實驗教學過程中反映出的不同進度，讓教師能對學生的學習水平做出準確評判，及時進行教學反思，以便更好地開展下一步工作。例如，針對人工智能課程應用中很廣的遺傳算法，在某一管理規劃的具體應用上設置理解－實現－參數分析－具體應用－嘗試改進－深度拓展的不同層次的項目要求，在這些項目層次中規定必做項與可選項，讓學生基于同一實驗課題進行合作學習，然后通過個人自我評價、小組成員互相評價以及教師評價的方式進行打分，對小組整體能力以及個人能力進行綜合評估，以期培養學生的自主思考能力。
關鍵詞：人工智能；研究生教學；教學內容；啟發式教學
作者簡介：于化龍（1982-），男，黑龍江哈爾濱人，江蘇科技大學計算機科學與工程學院，講師。（江蘇?鎮江?212003）
基金項目：本文系江蘇科技大學引進人才科研啟動項目（35301002）的研究成果。
中圖分類號：G643.2?????文獻標識碼：A?????文章編號：1007-0079（2012）28-0074-02
人工智能是研究理解和模擬人類智能及其規律的一門學科，中心任務是通過編程賦予計算機部分的“人類智能”，從而使其可替代人類完成某些煩瑣而危險的工作。自1956年人工智能學科誕生以來，其研究成果已廣泛應用于政治、經濟、文化、教育等諸多領域，并對社會發展產生了巨大的影響，[1]因而人工智能逐漸發展成了高等院校信息類專業廣泛開設的一門核心課程。作為一門課程，其具有如下一些特點：涉及知識面廣、研究領域廣泛、內容抽象、實踐性強。[2]
目前，高校“人工智能”課程普遍分本科和研究生兩個教學階段講授，前者注重學生對基本概念、基礎知識的掌握，并使其能應用所學知識進行簡單的開發實踐，而后者更加注重學生自主學習能力、創新能力以及科研能力的培養，因而二者的教學與培養目標是不同的。[3]本文針對“人工智能”課程自身特點和研究生培養目標，并結合筆者多年來的教學經驗，分別從課程內容設定、教材選擇、教學方法、考核方式等多個方面對該課程的教學改革進行了探索與研究。
一、“人工智能”課程教學內容的設計
“人工智能”課程的突出特點是研究領域過于廣泛，而學時數卻較短（據筆者了解，各高校相關研究生專業開設該課程的時數為32～48學時不等），因而在講授該課程時，追求授課內容“大而全”是不切實際的，有必要精選教學內容，使學生在有限的時間內學到最有用的知識。
鑒于大部分學生在本科階段已簡單學習過該課程，因此可適當減少基本概念和基礎知識的授課時數，如知識表示、知識推理及搜索技術等，這部分知識點只需安排共6～8學時即可。而對于一些相對陳舊的知識，如專家系統（該技術興起于20世紀八九十年代，目前相關研究已很少見），可在對其他知識進行講授時，做簡單介紹，沒有必要占用獨立的授課時數。課程的重點應放在新興且實用的人工智能技術上，如計算智能、機器學習、模式識別、數據挖掘、多Agent系統以及自然語言處理等方面。上述知識的特點在于內容更新快且抽象，與實際應用聯系緊密，極有可能成為學生在未來整個研究生階段的研究方向，因此有必要在這些知識點上投入更多的精力，有助于學生了解并掌握學術的主流發展趨勢，從而能夠更好地培養自身的科學素養和創新能力。
當然，授課教師在實際授課過程中也應根據學科的研究進展，學生的基礎﹑研究方向與興趣等特點隨時對教學內容作出調整，真正做到理論聯系實際、與時俱進。
二、精選“人工智能”課程教材
在教材選擇上，筆者分析比較了目前已公開出版的數十本人工智能教材，并結合我校研究生的特點，選定了由清華大學出版社出版﹑蔡自興和徐光祐編著的《人工智能及其應用》（第4版）作為教材，該教材在前一版的基礎上做出了較大的改進與擴展，增加了本體論、蟻群算法、粒子群算法、強化學習、詞法分析以及路徑規劃等很多新內容，具有知識覆蓋面廣、講解深入淺出，實用性、可讀性強等諸多優點。同時，該教材也是普通高校“十一五”國家級規劃教材，輔有國家級精品課程建設網站，是一部經典的人工智能教材。
與此同時，筆者還為學生推薦了多本經典的參考書，如清華大學出版社由拉塞爾等編著的《人工智能——?一種現代方法》（第3版）、科學出版社由史忠植編著的《高級人工智能》等，并圍繞各研究專題精心挑選了數篇經典和最新的文獻，力求反映各相關領域的國內外研究現狀﹑發展趨勢以及存在的問題等，以供學生參考。
三﹑教學方法的改革
相比于本科生，研究生通常具有更強的理論基礎、接受能力和求知欲，因而在教學過程中應避免傳統“填鴨式”的教學方法，要充分突出學生的主體地位，注重培養學生的學習興趣以及自主學習的能力。為此，筆者結合該課程的特點，對教學方法進行了如下探索。
1.多樣化的教學手段
“人工智能”課程的突出特點是涉及知識面廣、理論性與應用性強、內容抽象且學時數短，因此有必要充分發揮現代教學手段的作用，提高教學效率。為此，筆者精心設計了整套多媒體教學課件，將較難的知識點以動畫的形式呈現給學生，如基于問題歸約法的漢諾塔問題求解過程、基于蟻群算法的旅行商問題求解過程等，均可以這種形式呈現。課堂教學中以課件為主，輔以少量的板書，充分利用了多媒體信息量大、直觀性強的優點，改善了教學效果。除此以外，筆者也搜集了大量的視頻資料，如行人檢測與計數視頻、機器人地震現場搜救視頻等，當講解相關專題時，作為應用實例為學生播放，充分吸引了學生的注意力，提升了他們的學習興趣。
2.啟發式的課堂教學
關鍵字：人工智能；案例教學；學科分支；雙語教學
中圖分類號：G642 文獻標識碼：B
1 引言
人工智能是計算機科學的一個重要分支，是當前科學技術發展中的一門前沿科學，它的出現及所取得的成就引起了人們的高度重視，被認為是計算機發展的一個根本目標。
人工智能課程作為計算機科學與技術專業課程體系中的核心課程之一，其地位正在隨著該技術的不斷發展和廣泛應用而得到迅速提高。目前，國內外重點大學都非常重視該門課程的教學和研究，許多重點大學都有自己獨立的人工智能研究所。
本文通過多年的人工智能教學實踐，對人工智能教學的方法進行了初步的實踐和探索。中央民族大學在人工智能課程建設和教學過程中，針對計算機學科的發展趨勢，提出擯棄傳統講、學、考模式，注重學生能力培養的措施。在教學和實踐過程中，不斷進行探索，既從計算機學科本科的教學理念出發，從人工智能這門學科特點出發，以計算機學科分支的角度認知人工智能，組織教材的知識架構并進行教學。用計算機學科的觀點分析人工智能的基本原理與方法時，重點強調的是這些基本原理與方法與其他的計算機分支的共同點和不同點。共同點是強調計算機學科的本質，不同點是強調人工智能的本質。本文就針對我校人工智能課程教學的一些基本問題加以初步總結。
2 從計算機學科分支的角度認知人工智能
人工智能屬于計算機科學分支的學科，同時又是一門涉及控制論、信息論、語言學、神經生理學、數學、哲學等多學科交叉的課程。我國高等院校計算機學科的本科教學所設置的人工智能課程一般只有40課時左右，以什么角度組織教材內容，提高教學效果，才能使學生較容易地理解和掌握人工智能的原理與技術，是我們值得探索的問題。
人工智能處理的對象是知識，知識處理則需采用知識表示。因此，若以計算機分支的角度也就是用計算機學科的觀點看待人工智能，人工智能課程的教學內容應以知識為主線，以知識表示和搜索為基石進行組織。反映到實際教學中，就是人工智能的各個分支的介紹，這包括知識庫系統、自然語言理解、規劃、機器人等。總之，教學內容可分成兩個部分，第一部分是基礎理論和基本方法，包括：邏輯表示與歸結推理方法、搜索原理，知識表示(包括產生式系統、語義網絡、框架)、推理(包括不確定性推理、非單調推理)、機器學習。第二部分是實用技術，包括知識庫系統、高級搜索、自然語言理解。
3 優化和更新教學內容、加強雙語教學
人工智能作為一門新學科，在1988年前，國內外均未見有教學大綱和教材，開設本課程面臨的首要問題就是確定教學內容，包括人工智能的知識表示和推理以及人工智能的應用兩個部分。前者是人工智能的重要基礎，后者討論幾種人工智能應用系統，包括專家系統、機器學習、自動規劃和機器視覺等系統。這些內容只是給出了人工智能課程的初步框架。
隨著人工智能研究的進一步深入， 到20世紀90年代中期，人工智能也從符號(邏輯)主義一枝獨秀發展到符號主義、連接主義和行為主義多家爭鳴的新局面， 模糊計算和神經計算作為新內容列入到人工智能課程，充實了人工智能課程的內容。進入21世紀以來，人工智能學科又有了新的發展。為了及時反映人工智能研究和學科的最新進展，我們及時對教學內容進一步優化和更新：把人工智能分為基礎部分和擴展應用部分。
在教學和實踐過程中，考慮到本課程的多學科交叉性以及相關信息學科的快速發展， 在目前高校提倡雙語教學的環境下，將《人工智能》教材逐步改為全英語教材，這樣可以更快地掌握學科的發展動態， 掌握最先進的技術， 與國際發展趨勢接軌。Nils J.Nilsson教授所著的《人工智能》教材是美國Stanford大學計算機系本科教材，該教材體系比較符合學生的認知規律，便于學生接受、理解、掌握和鞏固所學知識；同時這本書內容豐富、取材新穎，適合作為該課程的英文教材。
4 注重案例教學、改革教學方法
案例教學首創于哈佛大學商學院，在經貿、管理、法學等學科領域的相關專業得到應用并取得顯著績效，然而目前工科專業還較少運用案例教學方法。人工智能的每一部分內容均包含大量概念，內容抽象，算法復雜，學生往往被動“聽講”；并且涉及很多的數理邏輯知識，有些顯得難以理解，并且往往讓學生感到比較枯燥，學生的學習興趣就漸漸淡薄，難以獲得預期的教學效果。鑒于這一現實問題，我們將案例教學方法引入到該課程的教學之中。
例如在邏輯推理技術和搜索技術這兩方面的教學過程中，我們使用參考教材《人工智能：一種現代方法》，并利用其中基于JAVA的教學開發工具包AIMA進行案例設計和實驗教學，在教學過程中結合AIMA中的案例來講解，使比較枯燥的知識以有效、實用和具體的形式表現出來，做到理論與實踐相結合。在講解搜索技術時，以“八皇后”問題為案例，結合AIMA中的設計實現，以講解和討論相結合的方式，學習盲目搜索、啟發式搜索等算法，使學生不僅能理解狀態空間的產生方法，而且能設計算法、實現算法，提高了學生的學習興趣和實踐能力。在學習神經網絡、模糊邏輯、進化計算等方面的內容時，我們主要借助于Matlab提供的相關工具箱。
5 加強教學隊伍建設、改革考核方法
建立一支愛崗敬業、富有戰斗力的教學隊伍是出色完成教學任務和提高課程教學質量的根本保證。教學人才資源是教學的第一資源。在學校有關部門的領導和學院的支持下，我們組成一支知識結構和年齡比較合理的教師隊伍。
在教師隊伍的建設過程中，積極引導鼓勵教師對考試方法的改革。一方面這樣可以打破以往應試教育的弊病；另一方面，也可以使學生從繁重的死記硬背中解脫出來。結合這門課的特點，我們加強平時思維能力的考核，注重學生實驗能力和動手能力的培養，在學習中大量采用寫讀書報告的形式。在此基礎上加大平時成績的比例，使得平時成績占到總成績的40％左右，杜絕依靠一次考試決定成績的狀況。這樣，既迫使學生重視平時的學習思考，也減輕有些學生想通過考試作弊完成學習任務的僥幸心理。
關鍵詞:計算機網絡;人工智能技術;應用分析
隨著科學技術水平的不斷提升，人工智能技術的應用范圍也在不斷的擴大，且取得的應用成效也是十分顯著，尤其是在計算機網絡技術中的應用，不僅改變了人們的生活方式，為其日常生產生活提供了十分便利的條件，而且也推動了各行各業的迅速發展，使其整體工作效率和工作質量較以往有著質的飛躍，因此，對計算機網絡技術中人工智能技術的合理應用進行深入的研究，很有必要。
1計算機網絡中人工智能技術的應用優勢
1．1實用性優勢
隨著計算機網絡技術的全面普及，人們對其實用性也會提出較高的要求，這種情況下，就需要人工智能技術的有效加入，才能滿足人們這種高要求。因為人工智能技術是一種能夠模仿人類思維與行為，代替人工來完成一些難度較大、復雜繁瑣工作的綜合應用技術，其具有較強的學習能力，在計算機網絡中，人工智能技術可以促進計算機系統完成一些高難度數據推理核算工作，進而幫助人們更快的提高工作效率，使其能夠節省大量的網絡查找時間，提高生活質量。由此可見，在計算機網絡技術中，人工智能的開發與應用，具有十分突出的實用性優勢。
1．2網絡管理優勢
現如今，計算機網絡技術已成為人們日常生活中不可缺少的一部分，隨著其應用范圍的不斷擴大，對其網絡安全性也會提出較高的要求，而要想實現這一目標，就需要人工智能技術的大力支持，這樣才能更好的提升計算機網絡技術的實用性，使其能夠協助人們處理一些高難度、較大復雜性的問題。同時，也能夠實現對計算機網絡的智能管理，使大數據的存儲更為安全、更為可靠，進而為人們更好的進行信息交流創造良好的網絡環境。因此，對于計算機網絡技術而言，人工智能的開發與應用，具有十分突出的網絡管理優勢。
2計算機網絡中人工智能技術的具體應用方案
2．1在網絡安全管理方面的應用
盡管計算機網絡技術已經覆蓋到人們日常生產生活的方方面面，但是卻因為以往計算機網絡安全管理系統的不完善，而出現很多不良的用戶體驗。基于此，為了確保網絡運行環境的有序性和安全性，就要運用人工智能技術來對現有的網絡環境進行全面的凈化，并對已經存在的網絡安全問題進行有效處理。通過人工智能技術的介入，當前計算機網絡中的防火墻系統已逐步實現了智能化管理，其可以運用較強的記憶功能、統計功能以及概率方法等，對海量運行數據進行快速的處理和分析，以便能夠在第一時間發現病毒捆綁的問題或惡意網站的存在，并及時對這些現象進行過濾處理，進而全方位保證數據信息的存儲安全，為用戶營造更加安全、可靠的網絡環境。
2．2在網絡信息管理方面的應用
隨著計算機網絡用戶的不斷增多，人工智能技術的網絡服務能力也在與日提升，尤其在信息搜索方面。因為以往人們在利用計算機搜索網絡信息時，常常需要浪費大量的時間才能獲取到。但在人工智能技術的介入后，這一問題就得到了徹底的解決，計算機網絡技術不僅為人們提供了多元化、智能化的信息搜索方式，而且還能通過關鍵詞的輸入來對網絡信息進行精準定位，進而根據用戶的個人喜好、搜索習慣等優先推送一些符合用戶心理需求的網絡信息，這樣既節省了網絡搜索時間，提高了信息搜索的精度，同時，也對計算機網絡技術的不斷發展起到了較大的促進作用。
2．3在打擊犯罪方面的應用
目前，網絡犯罪己成為最為常見的犯罪類型之一。基于此，提高計算機網絡的防護性能，嚴厲打擊網絡犯罪就成為有關部門勢在必行的工作趨勢。而要想高效完成這項任務，就需要利用人工智能技術來提升計算機網絡的安全性和穩定性，不僅要構建智能化的網絡安全管理系統，而且還要增強計算機數據信息自動化采集功能，使其在數據采集過程中，能夠有效識別安全數據和系統漏洞，這樣才能從根本上保護用戶信息安全，預防網絡犯罪的發生幾率，進而最大化突顯計算機網絡安全運營中心的運營效率和網絡管理水平。
2．4在科技教學方面的應用
現如今，隨著教育改革的不斷深入和落實，計算機網絡技術與教育教學的有機結合已成為各類各級院校必須重視的工作內容之一，而為了最大化確保科技教學質量，就要積極采用人工智能技術來提高教師的教學水平和教學質量。在實際運用時，不僅要利用該技術為學生構建智能化的學習平臺，讓學生能夠借助網絡學習資源形成自主學習的意識和積極性，提高其綜合學習能力。而且還要通過人工智能技術的優勢來提升教師的職業素養和專業知識，讓其在實際教學過程中，能夠推陳出新，采取現代化的教學理念和教學方法，這樣才能更好的提高教學質量，滿足學生的求知欲望。
【關鍵詞】人工智能計算機網絡技術
一、關于人工智能
1．人工智能的發展
人工智能技術的發展起始于1956年，一直發展至今，經歷了三個重要階段，在第一階段中，人類實現了讓機器人代替人完成計算工作，運用計算機編程，實現了智能的邏輯問題處理工作。第二階段是人工智能運用到交流系統中，通過計算機將外界的事物變化以及分析外界不可確定因素，傳輸到邏輯思維分析系統，從而與外界實現交流。第三階段就是利用人工智能系統強大的處理能力，在很多復雜項目當中進行應用。
2．人工智能的含義
人工智能也可以被稱之為機器智能，它是通過計算機網絡的模擬技術，賦予機器設備人類的思維方式和語言行為，目的是為了代替人類完成一些難度較大的工作，有助于節省時間和人力資源，提高工作質量和效率。由于人工智能技術的應用非常廣范，無論是計算機編程設計，還是智能化程序研究，都可以看到人工智能的參與痕跡，這樣的發展不僅能為相關行業創造巨大的經濟效益，還會推動產業結構的進一步改變。
3．人工智能的優勢
從目前人工智能的應用來看，人工智能具有強大的學習能力不僅能順利模擬人類的語言行為，完成既定的工作任務，還能夠準確篩選和處理復雜的信息數據，盡可能的減少資源損耗，提高網絡的運行速度。除此之外，人工智能還具有較強的協作能力，在計算機網絡管理方面，人工智能技術與計算機網絡技術的聯合運用，方便協調網絡的管理工作，提高管理效率，減少弊端。
二、人工智能在計算機網絡技術應用中存在的問題
1．網絡安全問題對人們的正常生活造成威脅
隨著互聯網的快速發展，越來越多的信息被投放在互聯網上，人們隨時可以拿出智能手機、平板電腦等終端設備搜索和下載自己所需要的網絡信息。但是，這是一個“信息爆炸”的時代，普通的防火墻工作效率較低，數據處理不及時，一些被植入了騷擾病毒和木馬程序的頁面經過偽裝，在用戶搜索時自動彈出，不但會造成一定的使用困擾，而且容易引發計算機故障，泄露用戶信息，難以保障人們的正常生活和信息安全。
2．良莠不齊的海量信息難以保障信息有效
信息技術普及以后，互聯網就像一個蘊含著巨大能源的寶藏，在互聯網上，用戶都能夠輕松獲取到海量的信息資源。由于不加甄別和篩選，在這些信息當中，還包含著大量的垃圾信息和廣告推送，真正有用的信息卻是少之又少。網絡信息質量的參差不齊，對信息的有效搜索和利用帶來了諸多困難。
3．為不法分子提供了作案工具
近幾年來，人工智能的普及范圍越加廣泛，網絡購物、無紙化辦公的出現為人們的便利生活創造出了新的可能。與此同時，網絡也成為了一些不法分子實施詐騙、勒索的作案工具。在虛擬的網絡世界，各類網絡攻擊和網絡犯罪現象層出不窮，難以遏制。犯罪分子通過計算機網絡的強大功能，破壞了網絡安全，利用網絡的缺陷和漏洞，輕松盜取了用戶的詳細信息，然后對網絡系統、數據資料等進行篡改，實施網絡犯罪。網上犯罪的作案時間短，手段隱蔽，不會在第一時間被受害者和網警發現，再加上互聯網具有無國界性，難以追蹤網絡犯罪組織的真實IP，給案件偵破和審理帶來了極大的困難。
三、人工智能在計算機網絡技術中的應用
由于人們對于計算機網絡的要求越來越高，為了更好地提升技術水平，安全、高校的人工智能技術必將被應用于人類生活和生產的各個領域。
1．人工智能在網絡安全方面的應用
在過去的計算機網絡管理工作中，確實存在著很多不穩定的因素，這些因素擾亂了網絡環境的運行秩序，造成了一些不良的用戶體驗。但是，人工智能技術的應用，能夠凈化網絡環境，輕松解決網絡安全問題。在過去，由于數據計算量較大，網絡中的防火墻工作效率比較低下，很容易被一些“化過妝”的頁面蒙蔽，造成用戶信息泄露、盜用等問題。但是，由于人工智能技術的介入，現在的智能防火墻系統可以通過記憶、統計，或者概率的方法，對大量的運行數據加以處理和分析，能夠快速判斷出某一頁面是否存在病毒捆綁的問題。智能化識別惡意網站，將這些頁面進行過濾，防止造成用戶信息泄露，全面提升計算機安全運行的程度。
2．人工智能在信息管理方面的應用
針對人類生活的不同需求，人工智能技術提供了越來越多的智能化、多元化的計算機網絡服務，如在互聯網信息搜索方面。過去的信息搜索就如大浪淘沙，雖然整體來看搜索到了很多的信息資源，但是真正能用的信息卻是鳳毛麟角。在人工智能技術應用以后，不但改變了以往的信息搜索方式，還能通過關鍵詞的查詢，實現信息的精準定位。除此以外，還可以根據用戶的個人喜好、生活習慣等個性因素，優先推送一些用戶可能感興趣的信息。在信息管理方面做出這樣的改變，不僅提高了信息搜索的準確率，節省了搜索時間，同時還有效提升計算機網絡的工作效率和質量。
3．人工智能在打擊犯罪方面的應用
隨著科學技術的不斷發展，網絡犯罪的大量出現已經成為了不可逆轉的趨勢。據相關數據顯示，目前，網絡犯罪已經成為了我國最多的犯罪類型。保護用戶的網絡信息安全，提高計算機網絡的防護性能，有效打擊犯罪已經是勢在必行。人工智能技術在計算機網絡中的應用，有助于構建智能化管理系統，在數據信息自動化采集的過程中，及時發現和處理計算機網絡中的系統漏洞和不安全因素，預防數據資料被惡意篡改，有效提升安全運營中心的運營效率和網絡的管理水平，為打擊網絡犯罪做出了巨大貢獻。
1.1確保網絡系統的穩定運行
在網絡技術的管理中，有關工作者務必檢測與控制一系列不同的網絡資源，這樣才能夠保障網絡運行的穩定。在此過程中，應有效把握系統資源的狀況，并且進行合理分析，如果存在異常，需要異常關注，強化狀態監控。通常而言，網絡系統的運行狀態都是高速化的，這就要求綜合把握網絡系統每時每刻的情況，人工智能可以有效地確保網絡系統的穩定運行。
1.2具備非常強的協作能力
當今，計算機網絡的規模日益龐大，系統結構日益復雜化。因此，單一管理網絡系統越來越暴露出缺陷，這不利于計算機網絡技術的進步，應用人工智能技術能夠層次化地管理網絡，確保計算機網絡運行的穩定性.
1.3具備高效的非線性處理能力
以之前的網絡控制理論作為視角而言，難以高效地管理計算機網絡安全，這是因為網絡系統具備復雜的拓撲結構，較難估計用戶的操作行為，進而難以保障網絡管理中的高度線性管控。人工智能具備非常強的模擬以及學習技能，因而能夠有效地解決非線性問題。
2人工智能在計算機網絡技術中的具體應用
人工智能在計算機網絡技術中的應用，需要技術工作者在把握人工智能發展現狀基礎之上，堅持實用性與科學性的原則，基于多個維度出發，根據計算機網絡技術的發展趨勢和方向，促進高效、科學地應用人工智能技術。
2.1人工智能在計算機網絡安全監控中的應用
在控制環節中應用人工智能技術，有效地實現了當前時期管理計算機網絡工作的需要，在管理工作中應用控制技術的流程是系統化的。具體而言，應用人工智能控制技術先應采集和處理數據信息，在此過程中，以特定的形式儲存有關的數據，方便之后提取與應用。為了便于應用信息和管理工作者實施人工操作，要求設置控制界面，以使良好的人機交互界面形式形成。并且，為了有效地處理突發的計算機網絡管理現象，在人工智能控制組成部分中，應優化報警和監控部分，以實時監控計算機網絡的一系列運行環節，保障如果存在運行缺陷，人工智能控制技術可以迅速和及時地進行識別，保障監控有效性。針對管理時存在的報警情況，能夠以圖像、電話、語音信息輸出報警信息，通過各種各樣的報警方式，提高了報警工作的有效性，管理工作者能夠結合報警信息，實時解決一系列突發現象，以使技術損失減小。還能夠應用人工智能控制技術設定權限，各種管理工作者因為工作崗位職責或管理工作水平存在不同之處，所以在設置管理權限的基礎上可以有效防范管理工作者管理失誤形成的風險。并且，也方便管理計算機網絡管理工作者自身，以貫徹實施管理職責。
2.2人工智能在計算機網絡數據處理中的應用
應用人工智能技術可以顯著提高計算機網絡處理數據的能力，人工智能技術能夠進行計算機科學預測和動態模擬，進而以技術上支持開展一系列網絡管理事宜，特別是針對預設性管理事宜，方便管理者進行管理活動，降低了額外投入的管理成本，奠定了之后處理數據和其它有關管理工作的良好基礎。為了更好地在計算機網絡數據處理中發揮人工智能技術的優勢作用，工作者應立足于實際現狀，切入人工神經網絡，結合建構的人工神經網絡機制，有效預測和處理一系列的網絡信息。具體而言，人工神經網絡可以結合實際運行的計算機網絡狀況，迅速取得網絡運行的重點參數，且對比網絡標準跟取得的參數，再輸出對比結果，從而直觀呈現計算機網絡。通過神經元件的閾值和連接權銜接輸出值、輸入值，以使最理想的擬合函數形成，基于人工神經網絡框架體系下，可以高效處理計算機網絡運行中的一系列中心數據，特別是在閱讀計算機網絡中一系列技術參數和設備運行狀況的基礎上，確保人工智能技術可以迅速地預測管理過程中存在的缺陷，且高效設置應對缺陷的方案，此操作因為要求運算很多數據，為此，應前移數據信息處理工作，以建構計算機網絡預測網絡和動態模擬網絡。
2.3人工智能在計算機網絡模型中的應用
縱觀實際運行的計算機網絡狀況而言，遺傳算法相比較于其它算法，其也屬于一種計算機網絡數值模型，具備的優勢是處理信息高效、模型簡單等，并且屬于一種人工智能被應用于計算機網絡模型當中，從某種意義上來講，遺傳算法使智能化的模型實現。針對一些潛在的問題，遺傳算法可以迅速地實施綜合梳理和評估，提高了處理數據的有效性。在實際建構模型時，技術工作者應先調整編碼環節，在優化編碼的基礎上，從技術上支持實現遺傳算法，基于該思維模型的引導之下，工作者務必有效設置數學模型，以體現編碼的價值。具體而言，在設置數學函數模型時，應兼顧計算機網絡的評估適應性和初始狀況，在處理以上兩種數據信息的前提條件下，盡可能更科學地提升遺傳算法評估計算的準確性。兼顧到遺傳算法的技術特點，在管理計算機網絡的情況下，能夠耦合處理地理信息系統和遺傳算法，結合地理信息系統的空間屬性，實現遺傳算法處理空間數據效果的持續提高，很好地發揮儲存數據、分析數據、管理數據環節上遺傳算法的價值，從而建構高效化的數據處理體系，真正使當前時期發展計算機網絡的需要實現，將尤為高效、便捷的用戶體驗提供給用戶。并且，切入遺傳算法，可以實時監管計算機網絡的工作狀態，對于網絡的運行而言，倘若存在有關的問題，工作者可以結合遺傳算法迅速獲得反映，從而奠定檢修和排除故障的良好基礎，以及實現計算機網絡故障出現概率的顯著減小，保障網絡更加穩定地運行。
2.4人工智能在教育領域中的應用
在當今改革教學的進程中，課堂教學中業已日益普遍地應用先進的互聯網技術。教育教學中應用人工智能技術，可以很好地激發學生的學習興趣以及學習積極主動性，因而可以實現教學效率和質量的提升。結合當前時期的應用現狀而言，人工智能的應用重點表現為早教方面，尤其是出現的AI智能機器人，推動早教向一種全新的教學視角轉變，使教學并非僅僅限制在教材文本上。除此之外，互聯網與人工智能的統一，還可以實時處理課堂教學中的一些問題，針對難以解答的問題，能夠迅速、準確地搜索，從而實現更加理想的教學效果。
2.5人工智能在大眾生活中的應用
基于社會經濟的進步，人工智能技術業已逐步應用于人們平時的生活過程中，像是智能家居的出現大大方便了人們的生活，實現了人們高層次的生活需求。像是當今經常見到的窗簾智能控制、燈光智能控制，以及存在的智能家居遠程控制系統等，都很好地呈現了人工智能的優勢作用和極大的便捷性。因此，在人工智能將來的發展中，大眾的生活中必將普遍地應用人工智能技術，從而將尤為優質的生活服務保障提供給人們。
一、教學目標
知識與技能：
①了解智能信息處理的工作過程。
②了解智能信息處理的工作原理。
③感受智能信息處理的應用價值。
過程與方法：
①掌握幾種智能信息處理工具的使用方法。
②掌握分析問題、呈現觀點和交流思想的方法。
情感態度與價值觀：
①在實踐活動中領略智能信息處理的神奇魅力，形成對人工智能這一前沿技術的探索愿望。
②在應用智能信息處理工具的過程中體驗人工智能這一前沿技術的實際應用價值。
③認識到人工智能是一門綜合學科，像所有的新生事物一樣，需要更多人為之投入與付出，明白自己作為一名學生下一步努力的方向是什么。
二、內容分析
1、本課內容選自上海科技教育出版社《信息技術基礎》必修第三章信息加工與表達，隨著信息技術的不斷發展，人類自然會涉及到智能信息處理這一前沿技術，它是人工智能在日常應用中的體現。現在的高中生有必要也有興趣追求和學習這一前沿技術。本節課的內容只是要求學生在使用智能信息處理工具（借助軟件來模擬相關的工具）的過程中，初步體驗智能信息處理的過程，并對其形成一個感性的認識。
2、本節的作用和地位：
沿著技術發展趨勢，信息技術自然會涉及到信息智能處理，這是前沿技術在日常應用中的體現。高中學生有必要也有興趣追求和學習前沿技術。本節內容只是要求學生在使用信息智能處理信息的過程中，對信息智能處理工具進行初步體驗，并形成感性認識。
三、重點與難點
教學重點：通過實踐操作,讓學生在活動中體驗智能信息處理工具的工作過程、工作原理和實際應用價值，感受智能信息處理技術對日常生活的深刻影響。
教學難點：在活動中增強學生的問題意識，讓他們在實踐中掌握分析問題、解決問題、討論交流和呈現觀點的方法。
四、學情分析
作為高中生，好奇和強烈的求知欲對學習本課來說是很好的前提。同時通過前面階段的信息技術課的學習，他們已初步掌握了一定的操作技能，具備根據任務需求，操作工具軟件來處理信息的能力。
本節教學主題是用部分智能工具處理信息，目標是體驗其工作過程，了解其實際應用價值，客觀認識人工智能技術對社會的影響，培養正確的科學技術應用觀。學生對生活中智能信息處理的工具和環境接觸很少，所以教學內容不易過深，過多，重在體驗，感悟、興趣激發。
五、教學過程
一、導入新課：
播放歌曲中關于機器人的視頻報道和科訊嘉聯的機器人客服服務，給學生以未來人工智能的引領。
視頻播放完畢后，教師通過詢問學生該視頻的主要內容，讓學生了解今天最新的信息智能處理的成果，以激發學生對人工智能的興趣，引入本課課題：
二、自學教材（P72-73）
（1）給3—5分鐘時間讓學生自主學習教材上關于智能信息處理的知識內容，讓學生帶著問題去學習。
1、什么是人工智能
2、人工智能的主要研究領域有哪些？
3、你用過（或了解）哪些智能信息處理？
（2）通過問答的方式，讓學生說出上述問題的答案
1、人工智能：人工智能是相對人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技術，研制智能機器或智能系統來模仿、延伸和擴展人的智能，實現智能行為和“機器思維”，解決需要人類專家才能處理的問題。
2、人工智能的主要研究領域：問題求解、自然語言處理、模式識別、智能數據庫、智能機器人、博弈、自動程序設計、自動定理證明、智能等。
3、常見的智能信息處理
模式識別：
語音輸入、OCR光學字符識別、手寫輸入、指紋識別、臉部識別等；
機器翻譯：金山快譯、翻譯網站等。
三、探究交流
（1）教師播放視頻
（2）學生以“我看人機大戰”為主題進行小組交流和討論，并通過網絡查找相關信息和觀點，闡述“能不能讓計算機完全代替人來處理信息？”。通過討論，了解人工智能的實際應用價值，客觀認識人工智能技術對社會的影響，培養正確的科學技術應用觀，讓學生在智能處理工具的使用過程中感受其趣味性和喜悅。學生討論后發言并總結。
播放無人駕駛相關視頻，感受汽車技術中的人工智能。
四、拓展體驗
（1）利用“金山快譯”軟件和手機端的“谷歌翻譯”，翻譯文章和通過“谷歌翻譯”實現即時翻譯的效果；
（2）學生獲取有關“虛擬現實”的概念及應用，教師通過播放有關“虛擬現實”的視頻，讓學生更近距離的了解“虛擬現實”在“現實”中的應用。
1、虛擬現實技術是一種可以創建和體驗虛擬世界的計算機仿真系統它利用計算機生成一種模擬環境是一種多源信息融合的交互式的三維動態視景和實體行為的系統仿真使用戶沉浸到該環境中。
2、虛擬現實技術在醫學、軍事航天（模擬駕駛、訓練）、室內設計（演示）、影視、生物工程
等方面有著廣泛的運用。
五、學生活動
學生完成本節課內容有關的練習題；
六、課堂小結
人工智能：人工智能是相對人的自然智能而言的，是指用人工的方法和技術，研制智能機器或智能系統來模仿、延伸和擴展人的智能，實現智能行為和“機器思維”，解決需要人類專家才能處理的問題。
人工智能的主要研究領域：問題求解、自然語言處理、模式識別、智能數據庫、智能機器人、博弈、自動程序設計、自動定理證明、智能等。
關鍵詞：人工智能；數據挖掘；發展前景
當今社會已經進入了人工智能時代，人工智能的應用，大大改善了我們的生活。大數據時代已經來臨，不論是從數據的使用，挖掘，處理等方面，都為人工智能的應用起到了基礎和保障。
1人工智能
1.1人工智能的定義。人工智能（ArtificialIntelligence），簡稱AI。屬于計算機學科下的分支，顧名思義，它是一門專門研究類人化的智能機器學科，即利用現階段科學的研究方法和技術，研制出具有模仿、延伸和擴展人類智能的機器或智能系統，從而實現利用機器模仿人類智能的一切行為。1.2人工智能的研究背景。在1956年的達特矛斯會議上，“人工智能”這一術語正式由麥卡錫提議并采用了，隨后人工智能的研究取得了許多引人注目的成就。在這之后，科研人員進行了許多的研究和開發，人工智能這個話題也取得了飛速的發展。人工智能是一門極具挑戰性的科學，從事這項工作的人必須了解計算機知識、心理學和哲學理念。人工智能的研究包涵廣泛的科學知識，以及其他領域的知識，如機器學習、計算機視覺等。一般來說，人工智能研究的主要目標是使機器能夠做一些通常需要人工智能完成復雜工作的機器。1.3人工智能的研發歷程。早期研究領域：人工智能專家系統，機器學習，模式識別，自然語言理解，自動定理證明，自動編程，機器人，游戲，人工神經網絡等，現在涉及以下研究領域：數據挖掘，智能決策系統，知識工程，分布式人工智能等。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到廣泛的發展。以下簡要介紹其中的幾個重要部分：（1）專家系統。所謂專家系統就是控制計算的智能化程序系統，通過研發人員總結歸納了專業學科知識和日常經驗，能夠知道計算機完成某個領域內的專業性活動或者解決某些專業級別的問題。人工智能技術可以合理利用已知的經驗體系在復雜環境中，解決和處理復雜問題。（2）機器系統。機器系統簡單說就是機器人通過人造神經系統，借助于網絡或者存儲系統汲取系統的知識進行開發研究。（3）感知仿生。感知仿生系統通過模擬人類的感官，感知生物學特征，通過人工智能機器的感部件對外界外部環境進行感知，識別，判斷，分析的能力。能夠更好的適應環境，做出判斷。（4）數據重組和發掘。是指通過人工智能系統，結合當前先進的理念，對大數據的總結歸納，識別存儲，調取等應用。通過數據的加工處理，能夠主動做出判斷和分析。（5）人工智能模式。分布式人工智能是模式之一，該系統利用系統有效的規避和克服系統資源在某段時間內的局限性，并能有效地改善因資源造成的時間和空間不均衡問題。它具備，模式自動轉換，并行處理，開放啟發方式，冗余且容錯糾錯的能力。
2數據挖掘
2.1數據挖掘的定義。數據挖掘(DataMining,DM)是揭示數據中存在的模式和數據關系的學科，強調處理大型可觀察數據庫。數據挖掘的出現使得人工智能的研究在應用領域得到了廣泛的發展。這里包括數據挖掘和智能信息提取過程，前者從大量復雜的現實世界數據中挖掘出未知和有價值的模式或規則，后者是知識的比較，選擇和總結出來的原則和規則，形成一個智能系統。2.2數據挖掘的研究現狀。當前數據挖掘應用主要集中在電信、零售、農業、網絡日志、銀行、電力、生物、天體、化工、醫藥等方面。看似廣泛，實際應用還遠沒有普及。而據Gartner的報告也指出，數據挖掘會成為未來10年內重要的技術之一。而數據挖掘，也已經開始成為一門獨立的專業學科。2.3數據挖掘的研究發展。具體發展趨勢和應用方向主要有：性能方面：數據挖掘設計的數據量會更大，處理的效率會更高，結果也會更精確。工具方面：挖掘工具越來越強大，算法收斂越來越多，預測算法將吸收新穎性算法（支持向量機（SVM），粗糙集，云模型，遺傳算法等），并實現自動化的實現算法，選擇和自動調諧參數。應用：數據挖掘的應用除了應用于大型專門問題外，還將走向嵌入式，更加智能化。例如進一步研究知識發現方法，對貝葉斯定理和Boosting方法的研究和改進，以及對商業工具軟件不斷的生成和改進，著重建立整體系統來解決問題，如Weka等軟件。在先進理論的指導下，按照國內形態發展，至少需要20年的時間，才能改進數據挖掘的發展。
3數據挖掘與人工智能技術的聯系
數據挖掘屬于人工智能中獨立系統。它于人工智能的存在關系屬于，并存聯系，且獨立運行，互不從屬。此設計體系一方面可以有效促進人工智能提升學習能力，增進分析能力，另一方面還對分析，統計，OLSP，以及決策支持系統模塊等起到推動作用。在收挖掘應用領域，處理可以對WEB挖掘，還能夠有效進行文本，數據庫，知識庫，不同領域不同學科的信息進行序列矩陣模式挖掘。基于數據本身的分類，辨識，關聯規則，聚類算法更加博大精深。因此，獨立于人工智能的數據挖掘，更加便于科研團體或者領域對數據的使用和分析。數據挖掘是人工智能領域的一部分。首先，高智能是數據挖掘和人工智能的最終目標，正是由于這個目標，人工智能和數據挖掘有很多關聯。其次，數據挖掘和人工智能是各種技術的整合。數據挖掘和人工智能是許多學科的跨學科學科。最后，數據挖掘的出現逐漸發展壯大，加強了人工智能，因此可以說，它們兩者是不可分割的。
4人工智能和數據挖掘技術的發展前景
在當前環境下，人工智能和數據挖掘技術具有以下發展前景:(1)在大數據互聯網中的應用。將人工智能的技術應用于互聯網中將會使網絡技術帶上智能的特性,可以為人們的生活提供智能化的幫助，給人們的生活帶來便利。還可以提高網絡運行效率、增加網絡安全性等。(2)智能化服務的研究。人工智能和數據挖掘都很注重對智能化服務的研究,例如很多智能機器人便應運而生，它們已經能勝任許多簡單的工作，可以為人們提供人性化的服務。高度的智能化是數據挖掘和人工智能研究最終追求的目標,也是二者最終合而為一的標志。(3)使知識產生經濟化。在現階段的知識經濟時代，人工智能和數據挖掘勢必受到經濟的影響，這決定了人工智能和數據挖掘將具有經濟特征。人工智能和數據挖掘技術作為無形資產可以直接帶來經濟效益，通過交流，教育，生產和創新的無形資產將成為知識經濟時代的主要資本。可以預期未來的人工智能和數據挖掘技術將更加經濟實用。(4)交叉學科的技術融合。各行各業的理論和方法都已經開始融入了人工智能和數據挖掘之中。未來的人工智能和數據挖掘技術必將是一個融合眾多領的復合學科。當今，我們已經在逐漸使用人工智能與數據挖掘技術，去攻克更多難題，解決更多問題，造福人類，改善生活，近在眼前。
作者:喻正夫 單位:漢江師范學院
參考文獻：
[1]萬璞,王麗莎.數據挖掘與人工智能技術研究[J].無線互聯科技,2016(10):113-114.
[2]王翔.試論如何利用大數據挖掘技術推動人工智能繼續發展[J/OL].科技創新報,2017,14(01).
[3]秦益文.微博數據挖掘中人工智能推理引擎的應用[J].中小企業管理與科技(中旬刊),2017(02).
[4]蒲東齊.數據挖掘在人工智能上的應用[J].信息與電腦(理論版),2016(19).
[5]李丹丹.數據挖掘技術及其發展趨勢[J].電腦應用技術,2007（02）:38－40．
國內人工智能產業鏈解構
基礎技術、人工智能技術和人工智能應用構成了人工智能產業鏈的三個核心環節，我們將主要從這三個方面對國內人工智能產業進行梳理，并對其中的人工智能應用進行重點解構。
人工智能的基礎技術主要依賴于大數據管理和云計算技術，經過近幾年的發展，國內大數據管理和云計算技術已從一個嶄新的領域逐步轉變為大眾化服務的基礎平臺。而依據服務性質的不同，這些平臺主要集中于三個服務層面，即基礎設施即服務（IaaS）、平臺即服務（PaaS）和軟件即服務（SaaS）。基礎技術提供平臺為人工智能技術的實現和人工智能應用的落地提供基礎的后臺保障，也是一切人工智能技術和應用實現的前提。
對于許多中小型企業來說，SaaS 是采用先進技術的最好途徑，它消除了企業購買、構建和維護基礎設施和應用程序的需要；而 IaaS通過三種不同形態服務的提供（公有云、私有云和混合云）可以更快地開發應用程序和服務，縮短開發和測試周期；作為 SaaS 和 IaaS 中間服務的 PaaS 則為二者的實現提供了云環境中的應用基礎設施服務。
人工智能技術平臺
與基礎技術提供平臺不同，人工智能技術平臺主要專注于機器學習、模式識別和人機交互三項與人工智能應用密切相關的技術，所涉及的領域包括機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃、智能搜索、定理證明、博弈、自動程序設計、智能控制、機器人學習、語言和圖像理解和遺傳編程等。
機器學習：通俗的說就是讓機器自己去學習，然后通過學習到的知識來指導進一步的判斷。我們用大量的標簽樣本數據來讓計算機進行運算并設計懲罰函數，通過不斷的迭代，機器就學會了怎樣進行分類，使得懲罰最小。這些學到的分類規則可以進行預測等活動，具體應用覆蓋了從通用人工智能應用到專用人工智能應用的大多數領域，如：計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、證券市場分析和DNA 測序等。
模式識別：模式識別就是通過計算機用數學技術方法來研究模式的自動處理和判讀，它偏重于對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數據方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關的特征來實現一定的目標。文字識別、語音識別、指紋識別和圖像識別等都屬于模式識別的場景應用。
人機交互：人機交互是一門研究系統與用戶之間交互關系的學問。系統可以是各種各樣的機器，也可以是計算機化的系統和軟件。在應用層面，它既包括人與系統的語音交互，也包含了人與機器人實體的物理交互。
而在國內，人工智能技術平臺在應用層面主要聚焦于計算機視覺、語音識別和語言技術處理領域，其中的代表企業包括科大訊飛、格靈深瞳、捷通華聲（靈云）、地平線、SenseTime、永洪科技、曠視科技、云知聲等。
人工智能應用
人工智能應用涉及到專用應用和通用應用兩個方面，這也是機器學習、模式識別和人機交互這三項人工智能技術的落地實現形式。其中，專用領域的應用涵蓋了目前國內人工智能應用的大多數應用，包括各領域的人臉和語音識別以及服務型機器人等方面；而通用型則側重于金融、醫療、智能家居等領域的通用解決方案，目前國內人工智能應用正處于由專業應用向通用應用過度的發展階段。
（1）計算機視覺在國內計算機視覺領域，動靜態圖像識別和人臉識別是主要研究方向
圖像識別：是計算機對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。識別過程包括圖像預處理、圖像分割、特征提取和判斷匹配。
人臉識別：是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。
目前，由于動態檢測與識別的技術門檻限制，靜態圖像識別與人臉識別的研究暫時處于領先位置，其中既有騰訊、螞蟻金服、百度和搜狗這樣基于社交、搜索大數據整合的互聯網公司，也有三星中國技術研究院、微軟亞洲研究院、Intel中國研究院這類的傳統硬件與技術服務商；同時，類似于 Face++ 和FaceID 這類的新興技術公司也在各自專業技術和識別準確率上取得了不錯的突破。
而在難度最大的動態視覺檢測領域，格靈深瞳、東方網力和 Video++ 等企業的著力點主要在企業和家庭安防，在一些常見的應用場景也與人臉識別技術聯動使用。
（2）語音/語義識別
語音識別的關鍵基于大量樣本數據的識別處理，因此，國內大多數語音識別技術商都在平臺化的方向上發力，希望通過不同平臺以及軟硬件方面的數據和技術積累不斷提高識別準確率。
在通用識別率上，各企業的成績基本維持在 95% 左右，真正的差異化在于對垂直領域的定制化開發。類似百度、科大訊飛這樣的上市公司憑借著深厚的技術、數據積累占據在市場前列的位置，并且通過軟硬件服務的開發不斷進化著自身的服務能力；此外，在科大訊飛之后國內第二家語音識別公有云的云知聲在各項通用語音服務技術的提供上也占據著不小的市場空間。值得注意的是，不少機器人和通用硬件制造商在語音、語義的識別上也取得了不錯的進展，例如智臻智能推出的小 i 機器人的語義識別、圖靈機器人的個性化語音助手機器人和服務、被 Google 投資的出門問問的軟硬件服務。
（3）智能機器人
由于工業發展和智能化生活的需要，目前國內智能機器人行業的研發主要集中于家庭機器人、工業企業服務和智能助手三個方面其中，工業及企業服務類的機器人研發企業依托政策背景和市場需要處于較為發達的發展階段，代表性企業包括依托中科院沈陽自動化研究所的新松機器人、聚焦智能醫療領域的博實股份，以及大疆、優愛寶機器人、Slamtec 這類專注工業生產和企業服務的智能機器人公司。在以上三個分類中，從事家庭機器人和智能助手的企業占據著絕大多數比例，涉及到的國內企業近 300 家。
（4）智能家居
與家庭機器人不同，智能家居和物聯企業的主要著力點在于智能設備和智能中控兩個方面。在這其中，以海爾和美的為代表的傳統家電企業依托自身渠道、技術和配套產品優勢建立起了實體化智能家居產品生態. 而以阿里、騰訊、京東、小米和樂視等互聯網企業為代表的公司則通過各自平臺內的數據和終端資源提供不同的軟硬件服務。
值得關注的是，科沃斯、broadlink、感居物聯、風向標科技、歐瑞博、物聯傳感和華為等技術解決方案商在通用硬件和技術、系統級解決方案上已成為諸多智能家居和物聯企業的合作伙伴。綜合來看，智能家居和物聯企業由于市場分類、技術種類和數據積累的不同各自提供著差異化的解決方案。在既定市場中，沒有絕對意義上的排斥競爭，各企業之間的合作融合度較強。
（5）智能醫療
目前國內智能醫療領域的研究主要集中于醫療機器人、醫療解決方案和生命科學領域。由于起步較晚和技術門檻的限制，目前國內醫用機器人的研發水平和普及率相較于國際一線水平仍存在一定的差距，從事企業主要集中與手術機器人和康復機器人兩大領域，以新松機器人、博實股份、妙手機器人、和技創等企業為代表。
在醫療解決方案方面，以騰訊、阿里巴巴、百度和科大訊飛為代表的公司通過和政府、醫療機構的合作，為腦科學、疾病防治與醫療信息數據等領域提供智能解決方案。而在生命科學領域，研究的著眼點在以基因和細胞檢測為代表的前沿研究領域。
綜合來看，國內人工智能產業鏈的基礎技術鏈條已經構建成熟，人工智能技術和應用則集中在人臉和圖像識別、語音助手、智能生活等專用領域的場景化解決方案上。就趨勢來看，未來國內人工智能領域的差異化競爭和突破將主要集中在人工智能相關技術的突破和應用場景升級兩個層面。
未來國內人工智能行業發展的五大趨勢
（1）機器學習與場景應用將迎來下一輪爆發
根據 Venture Scanner 的統計，截至 2015 年 9 月，全球人工智能領域獲得投資的公司中，按照平均融資額度排名的五大業務依次是：機器學習（應用類）、智能機器人、計算機視覺（研發類）、機器學習（研發類）和視頻內容識別等。
自 2009 年以來，人工智能已經吸引了超過 170 億美元的投資。過去四年間，人工智能領域的民間投資以平均每年 62% 的增長速率增加，這一速率預計還會持續下去。而在 2015 年，全球人工智能領域的投資占到了年度總投資的 5%，盡管高于 2013 年的2% ，但相比其他競爭領域仍處于落后位置。
目前中國地區人工智能領域獲得投資最多的五大細分領域是計算機視覺（研發類）、自然語言處理、私人虛擬助理、智能機器人和語音識別。從投資領域和趨勢來看，未來國內人工智能行業的資本將主要涌向機器學習與場景應用兩大方向。
（2）專用領域的智能化仍是發展核心
基于 GPU（圖形處理器）計算速度（每半年性能增加一倍）和基礎技術平臺的飛速發展，企業對于人工智能神經網絡的構建取得了前所未有的突破。但是，由于人工智能各領域技術和算法的復雜性，未來 20 年內人工智能的應用仍將集中于人臉和圖像識別、語音助手和智能家居等專用領域。
通過上述產業鏈環節構成和投資分類可以看出，優勢企業的核心競爭力主要集中于特定領域的專用技術研發；其中，計算機視覺和語音識別領域的研發和應用已處于國際一流水平，專業應用機器人的研發也有望近 10 年內迎來突破性發展。可以預見的是，在由專業領域向通用領域過渡的過程中，自然語言處理與計算機視覺兩個方向將會成為人工智能通用應用最大的兩個突破口。
（3）產業分工日漸明晰，企業合作大于競爭
隨著專用領域應用開發的成熟和差異化技術門檻的存在，國內人工智能產業將逐漸分化為底層基礎構建、通用場景應用和專用應用研發三個方向。
在底層基礎構建方面，騰訊、阿里巴巴、百度、華為等企業依托自身數據、算法、技術和服務器優勢為行業鏈條的各公司提供基礎資源支持的同時，也會將自身優勢轉化為通用和專業應用領域的研究，從而形成自身生態內的人工智能產業鏈閉環。
在通用場景應用方面，以科大訊飛、格靈深瞳和曠視科技為代表的企業將主要以計算機視覺和語音識別為方向，為安防、教育和金融等領域提供通用解決方案。而在專用應用研發方面則集中了大部分硬件和創業企業，這其中既包括以小米和 broadlink 為代表的智能家居解決方案商，也包含了出門問問、linkface 和優必選這類的差異化應用提供商。
總的來說，由通用領域向專業領域的進化離不開產業鏈條各核心環節企業的相互配合，專用領域的競爭盡管存在，但各分工層級間的協作互通已成為多數企業的共識。
（4）系統級開源將成為常態
任何一個人工智能研究分支都涉及到異常龐大的代碼計算，加上漏洞排查與跨領域交叉，任何一家企業都無法做到在封閉環境內取得階段性突破的可能。可以看到的趨勢是，Google、微軟、Facebook 和雅虎等視人工智能為未來核心競爭力的頂級企業都先后開放了自身的人工智能系統。
需要明確的一點是，開源并不代表核心技術和算法的完全出讓，底層系統的開源將會讓更多企業從不同維度參與到人工智能相關領域的研發，這為行業層面新產品的快速迭代和共同試錯提供了一個良性且規范化的共生平臺。于開放企業而言，這也確保了它們與行業最新前沿技術的同步。
（5）算法突破將拉開競爭差距
作為人工智能實現的核心，算法將成為未來國內人工智能行業最大的競爭門檻。以 Google 為例，Google 旗下的搜索算法實驗室每天都要進行超過 200 次的改進，以完成由關鍵字匹配到知識圖譜、語義搜索的算法創新。
在未來競爭的重點機器學習領域，監督學習、非監督學習和增強學習三個方面算法的競爭將進入白熱化階段。而正是算法層面的突破造就了騰訊優圖、科大訊飛和格靈深瞳等企業在圖像識別和計算機視覺領域取得了突破性進展和國際一線的技術水平。
但就目前國內人工智能算法的總體發展而言，工程學算法雖已取得階段性突破，但基于認知層面的算法水平還亟待提高，這也是未來競爭的核心領域。
總的來看，雖然基礎技術的成熟帶來了存儲容量和機器學習等人工智能技術的提升，但由于現階段運算能力以及大規模 CPU 和GPU 并行解決方案的局限，目前國內人工智能的發展主要集中于計算機視覺、語音識別、智能生活等方向上。
雖然專用化領域的場景應用仍是目前研發和投資的核心，但隨著技術、數據的積累演化以及超算平臺的應用，由專用化領域的場景應用向語音、視覺等領域的通用化解決方案應該在未來 20 年內成為發展的主流。
