人工智能的研究主要包括

何为人工智能？数据科学？深度学习？高级算法？数据挖掘？神经网络？数学问题？数据分析……其实这些问题都太专业化了。我们能不能用一张简图勾勒出人工智能的范畴？答案是肯定的。首先我们可以将目光聚焦于这张图的中间——人工智能，我们将它的能力延伸通过横纵两个轴进行辐射。向上代表人的脑力，对应的行业术语叫做“神经网络”向下代表人的体力，对应的行业术语叫做“机器人”向左可以代替人，对应的行业术语叫做“智能化”向右可以辅助人，对应的行业数据叫做“增强化”这样是不是很容易理解呢？然后我们在从这四个象限加以清晰的说明。在智能化和神经网络这个区域，AI的典型能力主要包括模式识别、图像音频等理解处理能力，全部都属于机器学习的识别范畴；具体涉及到：文本识别、图像识别、语音识别、自然语言处理、智能声音合成等应用。在增强化和神经网络这个区域，主要包括统计分析和处理、数据挖掘、深度学习等大数据的相关能力全部属于这个范畴；具体涉及到：智能商业应用、个人智能助手、智能合约等应用。在智能化和机器人这个区域，主要是将识别能力与智能硬件紧密结合，体感技术与人机交互打造产业级应用；具体涉及到：智能制造、动力装置、服务机器人、自动驾驶和无人机等应用。在增强化和机器人这个区域，主要运用生物技术、体感识别、人机交互等新型理念，将成为未来个体的主流；具体涉及到：可穿戴设备、AR/VR、智能家居等应用。在大数据方面主要体现在机器学习领域，可以训练和优化出更智能的模型和解决方案，机器学习的高级算法支撑是AI的科技原力；既然高级算法与AI关联密切，那么该如何进一步解读在这个范畴里有关机器学习的具体研究方向呢？结合上一张图，关于人工智能在大数据相关领域的研究方向主要是机器学习。机器学习是计算机科学与统计学相交叉的学科，专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构并不断改善自身的性能；这页咱们就把机器学习的范畴讲到就可以了，有关深度学习我们就不谈了，因为他也属于机器学习的范畴和子集。机器学习大致粗略的分为六类：统计学习、数据挖掘、模式识别、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等等。统计学习：统计学习属于机器学习中最为基础的能力，它主要从一些观测（训练）样本为出发点，对样本数据进行分析得到的规律，从而对未来进行预测。数据挖掘：数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，数据挖掘应用数不胜数，它也属于机器学习的基础能力。模式识别：模式识别是通过计算机，用决策理论方法（数学技术）研究模式的自动处理和判读。比如人在说话的过程中要强调语境，同样是阿拉伯数字“5”，在不同的语境下，“5”背后含义不尽相同。而这种理解如果需要计算机识别，那就叫做模式识别，模式识别是机器学习的高级能力，也是人工智能的主要攻克方向。计算机视觉：计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理。语音识别：语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。自然语言处理：自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学为一体的科学。该领域主要涉及人们日常使用的语言。

为了解决人工智能落地应用，企业需要做哪些准备？落地之前需要准备哪些准备工作？企业对人工智能的理解和未来的方向又是怎样的？带着上述的问题，3月27日，《人工智能投资趋势》即将成为3.27evo峰会的主角。本次峰会将以案例与趋势带你进一步了解人工智能的三个趋势：技术趋势、应用趋势和商业趋势。精选精选企业案例，探讨ai与金融投资相关的热点问题和投资机会。ai与人工智能金融投资分享会议主题：人工智能与金融投资分享会议时间：2018年3月27日13:30地点：北京市海淀区南三环国家会议中心会议规模：200人会议方式：主会场→签到区会议对象：业内人士、金融机构专家、行业内专家、外资及国内人工智能企业峰会简介ai与金融投资分享会议主要包括企业介绍、相关人工智能领域的研究工作、应用场景分享、在金融业的先进应用、相关企业介绍、国内外差异性分析、知名投资机构介绍等板块。首届“人工智能投资趋势”峰会将邀请千余位机构专家、国内外顶级人工智能企业、风险投资机构、投资家与投资公司等分享他们的研究成果和投资经验。会议将面向风险投资、金融投资、数据科学领域的相关从业者，整合ai、金融、投资等多方面的人才资源，促进相关领域的交流。从风险投资机构到外资、国内顶级人工智能企业，从国内外顶级ai企业到创业者等，400+投资机构组成峰会联盟。无论您投资领域是哪一块，与千余名风险投资人、企业家、投资家在峰会联盟的会场交流、分享经验是您的最佳选择。峰会简介是什么促使企业主愿意走进峰会？技术趋势是什么？如何成为领头羊？人工智能投资人物将带给你答案。人工智能投资趋势首届“人工智能投资趋势”峰会将于2018年3月27日14:00拉开帷幕，面向更多企业主以及风险投资人，分享人工智能投资趋势的典型案例，共同探讨人工智能投资的商业机会，挖掘人工智能在投资领域的创新应用。ai与金融投资分享会议主题：人工智能投资趋势分享会议时间：2018年3月27日13:30地点：北京市海淀区南三环国家会议中心会议规模：200人会议方式：主会场→签到区会议对象：业内人士、金融机构专家、行业内专家、外资及国内人工智能企业峰会简介是什么促使企业主愿意走进峰会？峰会主要包括以下内容：ai与金融投资分享会议主要分为三个板块的内容：ai、金融与投资案例、ai人才以及其他投资机构分享会议。ai与金融投资精选分享会议精选5场大会最精华的人工智能与金融投资交流会议，他们涵盖多个领域：智能投顾、智能投资助理、智能数据分析等。

中美在人工智能研发领域领先世界，牛津大学研究员杰夫·丁近日分享了他对过去一年来了解到的最重要信息的一些新思考。首先，在说中文和说英文的AI研究领域，存在着不对称。大多数中国研究人员都懂英语，几乎所有西方世界取得的重大进展都被迅速地翻译成汉语。但反过来并非如此。因此，中国的研究小组比西方的研究小组更熟悉彼此的情况。随着中国人工智能产业的持续增长，这或将成为西方同行的一种严重劣势。第二，西方人倾向于高估中国的人工智能实力。这种高估与媒体煽风点火不无关系，一定程度上也归咎于西方业内人士故意使用“AI武器竞争”这类言辞，来刺激加快研究进程。但西方人对中国企业的实际技术能力缺乏真正的了解。深入研究表明，中国的人工智能巨头远不如他们想象的那样令人印象深刻，他们的算法没有人们通常认为的那么先进，他们的团队也没有他们想象的那么庞大。第三，中国将人工智能视为社会治理的工具。亿欧智库报告显示，在中国100强人工智能企业中，安全行业占比最高，包括人脸识别技术初创企业、提供安全监控平台的公司等，部分企业直接参与国内社会治理体系，其他企业正推动对中亚及其他地区的相关技术出口。第四，人工智能研究从中美合作中受益匪浅。过去，中美企业之间的人才和理念向来自由流动，这对所谓能分清中美技术的说法构成挑战。例如，微软亚洲研究所是微软在位于北京，是除其总部外的最大研发机构，在过去20年里，在构建中国人工智能生态系统方面发挥了不可或缺的作用。与此同时，微软在中国流行的聊天机器人和其他项目也在利用中国庞大的用户群来改进其人工智能技术。该研究所还培养了数千名优秀的中国研究人员，他们目前在中国许多大型人工智能公司工作。第五，中国人更关心人工智能伦理道德。尽管中美两国人民对隐私的看法可能不同，但这并不意味着中国人根本不关心隐私。目前，中国许多科技巨头都卷入了隐私侵权纠纷，一些地方政府已经将违反数据保护法规的公司告上了法庭。与此同时，中国学者已将有关AI的更广泛伦理对话提升为全国性讨论。

概括地说，AI 目前主要用于描述一些可以进行智能化行为的设备或机器，机器学习是它的子集，而深度学习是机器学习的一个子集。人工智能（AI）人工智能是计算机科学的一个分支，目的是开发一种拥有智能行为的机器，斯坦福大学对机器学习的定义是：“在没有明确编程指令的情况下让计算机采取行动的科学。”人工智能AI是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。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。人工智能是一个非常大的范畴，包括感知智能、认知智能、运动智能等等，又可以分成强人工智能和弱人工智能，攻壳、机器姬之类的属于前者。机器学习（machine learning）直接来源于早期的人工智能领域，是实现人工智能的一种方式，而且是已经证实最成功的一种方式，可以顾名思义地理解成让机器学会学习。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。机器学习最成功的应用领域是计算机视觉。深度学习（deep learning）概念源于人工神经网络的研究。，现在非常火热的一个研究方向。深度学习中的“深度”，最简单理解就是“有很多层”。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。人工神经网络（Artificial Neural Networks）是早期机器学习中的一个重要的算法，神经网络是调制、训练出来的，时不时还是很容易出错的。它最需要的，就是训练。机器学习算法一直是人工智能背后的推动力量。所有机器学习算法中最关键的是深度学习。使得机器学习能够实现众多的应用，并拓展了人工智能的领域范围。这几个概念的关系就是：人工智能＞机器学习＞深度学习

图片来源于网络1.在人工智能的()阶段开始有解决大规模问题的能力。A、形成时期B、知识应用时期C、新神经网络时期D、算法解决复杂问题时期正确答案： C 我的答案：C2.机器学习的实质在于A、想B、找C、判断D、理解正确答案： B 我的答案：B3.我们可以通过给机器人植入()指令来实现服从伦理要求。A、服务B、利益最大化C、目标函数D、理性人正确答案： C 我的答案：C4.群体机器人设计上偏向于()的假设。A、感性人B、理性人C、经济人D、利益人正确答案： B 我的答案：B5.人工智能和教育的融合主要表现为()。A、提供答题思路、矫正方法B、提高课堂教学行为识别能力C、判断学生是否乐于接受学习内容D、以上都是正确答案： D 我的答案：D6.()是机器智能发展的核心诉求之一A、深度学习B、理解语言C、可解释D、精准回答正确答案： C 我的答案：C7.蚂蚁寻找最短距离原理是会首先释放()吸引更多的蚂蚁。A、唾液B、尿液C、外激素D、雄激素正确答案： C 我的答案：C8.伦理关系在必要时,人必须放弃()以履行伦理义务。A、个人价值观B、个人利益C、个人目标D、个人需求正确答案： B 我的答案：B9.网上购物时,仓库是基于()来提前储备货物以备根据消费者需求及时发货。A、厂商B、消费者C、大数据D、商品量正确答案： C 我的答案：C10.大脑的左半球负责()。A、运动行为调节B、情感调节C、形象思维D、逻辑思维正确答案： D 我的答案：D11.计算机()编程语言常常会应用于人工智能的开发库。A、C++B、PythonC、JAVAD、Delphy正确答案： B 我的答案：B12.围棋的确定性系统含义不包括()。A、逻辑性B、按照既定规则演化C、封闭性D、有限性正确答案： A 我的答案：A13.下面选项中关于“墨子号”说法错误的是()。A、属于量子科学实验卫星B、首次实现卫星和地面之间量子通信C、跨度最大、史上最安全的通信网络D、发射于2017年正确答案： D 我的答案：D14.阿尔法狗系列机器人曾与()出战过围棋比赛。A、李世石B、柯洁C、樊麾D、以上都是正确答案： D 我的答案：D15.探索自然智能需要从()自然生物开始。A、开发B、创造C、模仿D、超越正确答案： C 我的答案：C16.人工智能模拟的是西方实证科学,处理的是()。A、数据B、本质C、表征D、现象正确答案： D 我的答案：D17.人工智能的分类不包括()。A、计算机视觉B、广泛外延C、自然语言理解与交流D、认知与推理正确答案： B 我的答案：B18.珠算盘起源于()年代。A、秦朝B、汉朝C、唐朝D、北宋正确答案： D 我的答案：D19.近代第二代机器人来自()。A、乔治·沃尔德B、阿尔贡研究所C、IBMD、斯坦福国际研究所正确答案： A 我的答案：A20.股市和经济发展的关系是()。A、呈反比B、不确定C、呈正比D、以上说法都不对正确答案： C 我的答案：C21.自助无人系统是一种()智能。A、思维B、思维和动作并重C、动作D、机械正确答案： B 我的答案：B22.()不属于图灵测试中包含的三个未曾言明的预设前提。A、机器智能是对人类智能的模拟B、人类智能是世界上最高智能形态C、世界上只有一种形态,就是人类智能D、人工智能不止一条发展路径正确答案： D 我的答案：D23.由《大英百科全书》可知,围棋大约源起于公元前()年左右。A、2000B、2600C、2300D、4300正确答案： C 我的答案：C24.伦理关系具有相对个人而言的()性。A、不可改变B、稳定C、权利义务D、不可选择正确答案： D 我的答案：D25.世界上最古老的证券交易所是()。A、上海证券交易所B、阿姆斯特丹证券交易所C、北京证券交易所D、纽约证券交易所正确答案： B 我的答案：B26.人类智能和人工智能是一种()智能。A、不对等B、平行C、对等D、相反正确答案： B 我的答案：B27.下面机器人()是将棋子位置作为特征来进行训练的。A、AlphaGo FanB、AlphaGo LeeC、AlphaGo ZeroD、AlphaGo Master正确答案： C 我的答案：C28.下面关于人类社会的群体智能说法错误的是()。A、需要法律与道德的约束B、个体智力高但自私C、个体无条件服从集体D、需要集体智慧结晶正确答案： C 我的答案：C29.量子计算的理论模型是()。A、希尔伯特机B、哥德尔机C、通用图灵机D、通用罗素机正确答案： C 我的答案：C30.在日本()被人们称为“经营之神”。A、李健熙B、田中道信C、松下幸之助D、原—平正确答案： C 我的答案：C31.创新思考者的技能包括()。A、发问、观察B、交际C、实验D、以上都是正确答案： D 我的答案：D32.()被堪称是百科全书式的“全才”。A、爱因斯坦B、霍金C、牛顿D、图灵正确答案： C 我的答案：C33.在最初的图灵测试中,如果有超过()的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,则这台机器就通过了测试,并认为具有人类智能。A、0.2B、0.3C、0.4D、0.5正确答案： B 我的答案：B34.2012年量子力学领域获得诺贝尔物理学奖的是关于()的研究。A、激光冷却B、单个量子系统的操控和测量C、玻色爱因斯坦冷凝态D、光频率流正确答案： B 我的答案：B35.目前临床上为避免影像诊断误诊的方法称为()。A、层级制度B、双签字制度C、审核报告D、反检制度正确答案： B 我的答案：B36.人工智能读片的过程体现为()。A、信息-传递-判断B、图像解释-图像获取-图像分析C、图像获取-图像解释-感知结果D、图像获取-图像处理正确答案： C 我的答案：C37.美国全国证券交易商协会自动报价表最早时间是在()。A、1997年B、1981年C、1971年D、1961年正确答案： C 我的答案：C38.1937年,图灵在发表的论文()中,首次提出图灵机的概念。A、《左右周期性的等价》B、《论可计算数及其在判定问题中的应用》C、《可计算性与λ可定义性》D、《论高斯误差函数》正确答案： B 我的答案：B39.人工智能模仿人类不能局限于模仿人类自然维度,还需要考虑()维度。A、精神B、经济C、社会D、文化正确答案： D 我的答案：D40.被称为“机器学习之父”的是()。A、奥斯卡·兰格B、怀尔斯C、迈克尔·乔丹D、希尔伯特正确答案： C 我的答案：C二、多选题 （题数：15，共 30.0 分）1.人工智能判断癌症的方法是()。A、视觉推理B、预训练C、数据集微调D、包含带类别标签的图像正确答案： BCD 我的答案：BCD2.机器人诊断准确率远高于人类的原因包括()。A、记忆能力强B、可重复性高C、不会疲劳D、传感器复杂正确答案： ABC 我的答案：ABC3.下面选项中()是人类所特有,而机器所不具备的。A、定量计算B、规律总结C、推理与直觉D、广泛外延正确答案： BCD 我的答案：BCD4.机器学习的两个任务是()。A、分析B、判别C、编码D、生成正确答案： BD 我的答案：BD5.下面选项中()是通过使用人为设定的特征,学习人的下棋方式进行训练。A、AlphaGo ZeroB、AlphaGo FanC、AlphaGo LeeD、AlphaGo Master正确答案： BCD 我的答案：BCD6.机器人操作股票的方法是()。A、认知推理B、量化选股C、量化交易D、信息处理正确答案： BC 我的答案：BC7.下面选项中曾发生过股市乌龙指事件的包括()。A、新三板B、上海证券C、8·16光大证券D、创道指第二大单日波幅正确答案： ACD 我的答案：ACD8.下面关于影像学诊断的价值说法正确的是()。A、明确病变性质和类型B、明确病变范围C、对于高危人群定期检查D、意外发现其他疾病正确答案： ABCD 我的答案：ABCD9.机器智能的内涵包括()。A、脑认知基础B、机器感知与模式识别C、自然语言处理与理解D、知识工程正确答案： ABCD 我的答案：ABCD10.亚当·史密斯的代表作品不包括()。A、《道德情操论》B、《国富论》C、《政治经济学的自然体系》D、《政治经济学的自然体系》正确答案： CD 我的答案：CD11.下面选项中()方面目前存在群体智能。A、低智生物B、高级生物C、人类社会D、多智能体正确答案： ACD 我的答案：ACD12.量子论派系中哥本哈根派的“死敌”主要是指()。A、德布罗意B、海森堡C、薛定谔D、爱因斯坦正确答案： ACD 我的答案：ACD13.量子比特包括()。A、超导回路B、囚禁离子C、硅量子点D、金刚石空位正确答案： ABCD 我的答案：ABCD14.自然智能包括()。A、高级智能B、超级智能C、人类智能D、机器智能正确答案： CD 我的答案：CD15.影像诊断误诊的常见原因包括()。A、病变的复杂性B、机器伪影C、诊断思维与习惯D、检查不规范致漏正确答案： BCD 我的答案：BCD三、判断题 （题数：30，共 30.0 分）科学和哲学的区别在于科学解释世界,哲学改变世界。——错古代最早的机器人是来自瑞士钟表匠做的自动玩偶——对算法作出的价格往往会比人作出的市场价格要合理。()——错微观层面计划经济和计划经济体制是同一个概念。()——错人体中小脑部位是感知身体平衡的。()——对《人工智能》课程为理工类通选课,本课程给予学生的主要是思想而不是知识。——对美国未来学家雷蒙德·库兹韦尔认为“人类纯文明”的终结在2050年。——错图灵测试的价值不在于讨论人类智能与人工智能的性质差异,而在于判别机器是否已经具有智能。———对机器缺乏智能的动作只是机械化或自动化的动作。()——对所谓悖论的抽象公式是:若事件A发生,则推导出非A,非A发生则推导出A。()——对BP网解决了旅行商问题。——错中国的“五行”是构成世界的本源。()——错发明家必须要有好奇心、无穷精神和果敢精神等品格。()——对深度强化学习是直接从高维原始数据学习控制策略。()——对机器人是通过自动化平台,执行预先设置的规则来完成股票交易行为的。()——对机器智能在21世纪初具备实时感知处理能力。——对在计算机方面,更多的是在生理层面进行模拟。——错医学读片时很小的变化,视觉上机器往往能够观察到,而人类观察不出来。()——对算盘可以算作机器智能的理由是不思维也能运算和由小脑代替大脑计算。——对一切仿生机器都是为了超越大自然。()——错图灵使用博弈论的方法破解了Enigma。——对只要人类搞清楚的问题都容易被机器人所取代。()——对图灵测试是指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。如果测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。——对人机象棋之战实际上是人和工程师之战。()——对高效率、低公平是市场经济的根本特征。()——对1947年第一代机器人主要是用于医疗领域。()——错罗素认为Hilbert计划目前不可能实现。()——错中国价值观最核心的就是“仁”。()——错人体大脑大概有100亿左右的神经元。()——错人类智能可以和机器智能相互融合。——对文章图片来源于网络，如有侵权请联系我们将删除。

在人工智能领域当中，有一种名为机器学习的方法；在机器学习这种方法里，又有一类名为神经网络的算法。正如图A、B中所示，每个圆圈代表了一个神经元、又可以称作感知器，每条线表示一个神经元与另一个神经元相连接；这些神经元被分为了多个层，层与层之间的神经元相互连接，而层内的神经元之间没有连接；最左边的层名为输入层，负责输入数据；最右边的层是输出层，负责输出数据；在输入层和输出层之间的层便是隐藏层。当隐藏层比较多（大于两层）的神经网络就是深度神经网络。于是，深度学习其实也就是采用了如深度神经网络等深层架构的机器学习方法。图A图B目前而言，深度学习在IT行业的确算得上是个很热门的技术；究其原因之一则在于，深层网络比浅层网络有着更强的表达能力，更节约资源。因为，一个浅层网络（比如只有一个隐藏层）在拟合一个函数，需要非常多的神经元；一个深层网络拟合同样一个函数，所需要的神经元就会相对少很多。当然，深度学习本身亦存在劣势；比如，在训练时需要大量的数据，并且不容易训练出一个好的深层网络。根据一些权威机构先后发布的、有关人工智能的报告，人工智能在未来会代替人类从事越来越多的、越来越广的工作；另一个，业界中有一些专家，尤其国际上顶尖的人工智能专家并不否认，人工智能（机器人）在将来有可能产生意识；而且，人工智能的意识很可能是不同于人类的。而人类要创造出像《西部世界》中那样的智能机器人，应该选择并研究如迁移学习等新的方法，而非继续拘泥于深度学习等目前已为人们所知的方法体系。香港科技大学计算机科学与工程学系主任杨强，曾于1982年毕业于北京大学，后在外留学、工作过。业界和媒体对杨强教授的评价很高："他是人工智能研究的国际专家和领军人物，在学术界和工业界做出了杰出的服务和贡献，尤其近些年为中国人工智能和数据挖掘的发展起了重要引导和推动作用。他于2013年7月当选为国际人工智能协会（AAAI）院士，是第一位获此殊荣的华人，之后又于2016年5月当选为AAAI执行委员会委员，是首位也是至今为止唯一的AAAI华人执委。2017年8月他当选为国际人工智能联合会（IJCAI，国际人工智能领域创立最早的顶级国际会议）理事会主席，是第一位担任IJCAI理事会主席的华人科学家。"一次，杨强教授在接受媒体的专访时，就主要谈到了人工智能的话题，包括今天人工智能已经发展到了什么样的水平，未来人工智能会不会产生自我意识，等等。以下是杨强教授讲话原文：《西部世界》讲的是，人工智能到了有一天，就能够让机器具有意识了。那么我们现在问呢，现在的人工智能可不可以让计算机有一天也有意识呢？有自我、自我感觉，自我唤醒这种能力呢？我们知道，今天的计算机研究，大部分还是基于统计的、一种机械的研究，还没有上升到意识的层面。我们甚至在生物学上，也很少知道意识是什么。大家在研究说，意识出现在大脑的哪一部分呀？意识是怎么发生的？为什么人有意识？动物到底有没有意识呢？是不是有的动物没有意识呢？像这些问题，现在都在研究。但是现在，所得到的结果却非常少。机器的意识，可能和人的意识是完全不一样的。机器的智能呢，现在来看，是用大数据，是用很多高维的空间，是用神经网络、深度学习来实现的；那么它也许和人的生物那种机制，本身就已经完全不一样了。人工智能研究意识的方法论，也许和生物学不一定一样，所以并不受生物学的限制。回过来，说一下我研究的这个领域，叫迁移学习。我们大家可能更多地听过深度学习，深度学习就是用很多的数据来训练一个神经网络，这个神经网络是有很多层的，所以叫深度。那么它在层和层之间发生很多的变异，使得它到最高层的那种反应，已经和人的智能相差无几，甚至可以超过人类的水平。它的一个缺点，是需要很多的数据，并且在应用这个模型的时候，当这个领域发生变化，当你的测试场景发生变化；比方说，一个图像，光线发生变化，或者说背景发生变化，这个模型就得重新被训练，又重新搜集很多的数据。那么迁移学习就是来克服这个困境，就使得我们在这个模型里面，把它精髓给挖掘出来，使得我们当场景和领域发生变化的时候，我们也不用搜集太多的数据，我们就可以把这个模型给修复。也就是说，我们训练了一个模型在一个特定场景，它可以利用这种举一反三的能力，自己在新的场景里面去学习，把它的模型在新的场景里面，一个一个地建立起来。就像我们人一样的，人是一个通用性的动物，那么计算机现在是一个专科的动物，它在一个领域可以很好，其他领域就很差。那么迁移学习就可以让它在其他的领域，也可以变得很好。比方说，我们让机器人能有这种迁移能力，我们可能就会看到像《西部世界》里面那种非常拟人化的机器人，就可以出现了。

一方面，以国家发展人工智能的重大战略需求为中心，以“需求导向、应用驱动”“项目牵引、多元支持”“跨界融合、精准培养”为基本原则，瞄准“理论、算法、平台、芯片和应用”等急、断、缺的短板领域，构建基础理论人才与“人工智能+X”复合型人才并重的培养体系。另一方面，探索深度融合的学科建设和人才培养新模式，适度扩大研究生培养规模，为我国抢占世界科技前沿，取得人工智能领域引领性原创成果的重大突破，提供更加充分的人才支撑。——教育部学位管理与研究生教育司负责人就《关于“双一流”建设高校促进学科融合 加快人工智能领域研究生培养的若干意见》答记者问通知的基本原则强调了：需求导向、应用驱动项目牵引、多元支持跨界融合、精准培养通知重点强调了四个方面的工作：壮大高层次人才队伍打造高水平发展平台创新高层次人才培养机制和模式加大支持与组织力度答记者问时，回答了《意见》的推动策略的特点：一是学科建设强调“融合发展”，健全学科设置机制，以学科重大理论和实践应用问题为牵引，促进人工智能方法与技术向更多学科渗透融合；二是人才培养模式强调“复合培养”，探索以问题为导向的学科交叉人才培养模式，深化产教融合，制定个性化培养方案，大力提升研究生创新和实践能力；三是课程体系建设强调“精密耦合”，以“全链条”“开放式”“个性化”为目标，打造人工智能核心知识课程体系和应用模块课程；四是评价机制强调“组合创新”，以成果评价为突破口，科学评价论文、专利、软件著作权等多种成果形式，推进不同类型研究生的分类评价机制，构建有利于教师开展学科交叉研究的人才评价机制。在这些美国大片中，人工智能早已经超过了现在这个时代，并且都给世界带来了全新的体验。人们不断被这些超能产品刺激，在视觉的强烈刺激下，我们也希望能够早日达到电影中描绘的科技时代。在新型冠状病毒肆虐的2020年，正是科技为我们提供了强有力的基础保障，云计算、视频会议、新媒体、5G、大数据、网络购物、VR/AR等等科技，保障了人们的基本生活，让信息瞬间直达十几亿人，实现中央直管，全国上下统一行动……也正是这次疫情，对我国的科技水平进行了检验，“互联网+”行动，为我们奠定了很好的基础，在互联网上，建立了全新的满足人们日常生活必须的基础建设。也正是互联网为解决社会的主要矛盾贡献了重要力量，并且正在帮助解决现在的社会主要矛盾：发展不平衡的矛盾。为了能够让互联网发挥更大的作用，我们提高了网速，增加了带宽，发展了4G，支持了智能手机，现在又开发了5G，我们正在快速发展互联网所必须的基础建设。随着基础建设的不断完善，人工智能成为了发展的核心方向，数据量的指数级增长，现有的技术逐渐无法满足应用的需求，我们必须要研究人工智能，相信随着《意见》的提出，我国的人工智能技术水平会得到快速提高，《中国智能教育发展方案》也即将推出，从基础教育开始普及人工智能，普及IT技术，为我国的人才队伍储备人才，补充人才。智能教育时代即将来临，你跟上节奏了吗？智能时代，我们该如何帮助小学生树立远大理想人工智能+X人工智能已经成为国家战略，将建设新型的基础设施、基础应用，满足互联网发展的需要。2017年3月，霍金在接受英国《泰晤士报》采访时再次发出警告，“人类需要控制以人工智能为代表的新兴科技，以防止它们在未来可能对人类生存带来的毁灭性威胁。”虽然霍金曾经多次警告人类要提防人工智能，但，时代的发展，实实在在的需要人工智能，这或许就是人类文明发展的必然趋势吧。面对人工智能，我们主动去拥抱，这次，我们从教育开始，从人才开始，在这一个还并未发展起来的领域，我们必将做出一番成就。俞敏洪：未来几年要用大量资金拉拢科技人才技术是第一生产力我们从小抓技术，通过技术让孩子们提前感受、感知、应用，技术会带给孩子们更多的想象力，在海量的信息中，孩子们要学习了解数据、分析数据和应用数据，最终解决实际问题，或许，在技术的推动下，人类的大脑会得到进步一进化。有研究表明，病毒与人类协同进化，很可能是人类进化的强力推手，例如：智人为什么能够突然强大起来，正是因为智人的大脑与病毒的结合，是大脑得到了更强大的能力。不管是病毒还是《进化论》，人类的进步会随着技术的发展而加快，加强！回到教育本身，无论在什么时代中，都会出现与时代相配合的教育，教育内容、教育形式、教育理念，都会随着时代的进步而进步。疫情之后，教育必将开始进化，逐渐靠近智能教育，在这个过程中，家长、教育工作者、孩子都将参与其中，成为新时代教育的参与者和推动者。家长选课系列——如何选择机器人/编程课程小学生在家就能做的科学小实验-小小抽水机人应该进行超越能力的攀登，否则天空的存在又有何意义？——美罗.勃朗宁

此前有报道显示，2017年AI工程师平均年薪为34万元，接近IT工程技术类的两倍，但尽管如此，我国的人工智能人才缺口仍超过500万。人才短缺已经成为了制约人工智能技术发展和应用落地的一大短板，为了弥补这一短板，加强人才培养，近日教育部发布了《高等学校人工智能创新行动计划》（下称计划）。计划强调，要加强人工智能领域专业建设，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式。计划的重点任务之一，是要完善人工智能领域人才培养体系，并且推动高校人工智能领域科技成果转化与示范应用。高校在人才培养中起到了至关重要的作用，虽然人工智能尚未成为一级学科，但国内不少一流的高校已经开始通过建立合作实验室、增强人工智能分支教学等方式发展人工智能。为了解各高校开展人工智能研究的情况，亿欧盘点了10家在设有人工智能实验室或有人工智能分支专业的高校。清华大学：计算机科学与技术系清华大学计算机科学与技术系（简称计算机系）成立于1958年，在2006年、2012年全国学位与研究生教育发展中心开展的一级学科整体水平评估中，以总分满分100分的成绩排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大学学科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，计算机科学与技术学科紧随 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大学排名 (QS World University Rankings) 给出的全球计算机学科排名中为例第15名，其排名与得分逐年稳步提升。计算机系包含了国内计算机专业最全的学科方向，设有高性能计算机与处理器、并行与分布式处理、存储系统、大数据与云计算、计算机网络、网络与信息系统安全、系统性能评价、理论计算机科学、数据工程及知识工程、软件工程、计算机与VLSI设计自动化、软件理论与系统、生物计算及量子计算、人工智能、智能控制及机器人、人机交互与普适计算、计算机图形学与可视化技术、CAD技术、计算机视觉、媒体信息处理等研究方向。计算机系现设有高性能计算、计算机网络技术、计算机软件、人机交互与媒体集成4个研究所；智能技术与系统国家重点实验室；计算机基础与实验教学部等科研教学机构。计算机系还设有国家级计算机实验教学示范中心，包括：计算机原理实验室、微型计算机实验室、计算机网络实验室、操作系统实验室、计算机软件实验室、计算机控制系统实验室、智能机器人实验室、计算机接口实验室、学生科技创新实验室等。此外，计算机系还与腾讯、搜狗、微软、思科等国内外著名公司建立了面向教学或研究的联合实验室。北京大学：智能科学系智能科学系成立于2002年7月，主要从事智能感知、机器学习、数据智能分析与智能计算、智能机器人等方向的基础和应用基础研究，侧重于理论、方法以及重大领域应用上。北大智能科学系依托于视觉听觉信息处理国家重点实验室，实验室以实现高度智能化的机器感知系统为目标，在生物特征识别研究方面处于国际领先地位。智能科学系在著名的软件与人工智能专家、我国载人飞船工程软件专家组组长何新贵院士和长江特聘教授查红彬教授的带领下，重点开展机器视觉、机器听觉、智能系统与智能的生理心理基础等研究。以北大智能科学研究人员为技术核心的北大指纹自动识别系统，是国内唯一能与国外系统抗衡的自主知识产权，是中国第一家也是唯一的一家提供公安应用全面解决方案的系统，拥有中国指纹自动识别技术产品第一市场占有率。人工神经网络说话人识别新方法的研究获得教育部科技进步一等奖；国家空间信息基础设施关键技术研究获得2000年中国高校科学技术二等奖，入选2000年中国高校十大科技进展。复旦大学：类脑智能科学与技术研究院复旦大学类脑智能科学与技术研究院于2015年3月筹建成立,是复旦大学校内的独立二级研究机构。其前身为复旦大学第一批跨学科交叉国际化研究中心——计算系统生物学研究中心,成立于2008年。研究院基于复旦大学既有的数学、统计学、计算机科学、生物学、信息学、临床医学、语言学、心理学等多学科综合交叉研究优势，以计算神经科学为桥梁，着力开展大脑机制解析、脑疾病智能诊疗、类脑智能算法、类脑智能软硬件、新药智能研发、通用智能等相关领域的科学研究、技术研发和人才培养。研究院率先探索打通国际与国内、科技与产业的全链条、全球化产学研合作机制，充分发挥高校培养和储备高端智能人才、发现和培育前沿技术的综合优势，推动产学研源头创新与合作，致力于成为推动脑科学、人工类脑智能与产业应用融合发展的重要科技创新平台。研究院目前在建五个核心功能平台和一个国际合作研发中心，主要包括：一是以脑高级认知功能的多信息反馈处理机制研究为核心的神经形态计算仿真平台;二是以多尺度多中心重大脑疾病数据库和算法开发为基础的智能诊治数据示范平台;三是依托高端医疗影像设备集群，为生物医学转化研究和信息产业智能化提供试验技术支撑的综合生物医学影像平台;四是以开发深度学习、强化学习和自组织学习等机器学习算法以及可穿戴设备、类脑芯片、健康服务机器人等为目标的类脑智能软、硬件开发平台;五是集孵化加速、产业联盟、投资基金为一体，为类脑智能创新项目及企业提供应用技术资源和孵化服务的类脑智能产业化平台;六是依托已有的欧洲人类脑计划、美国脑计划等国际合作的数据、学术资源，建设类脑智能国际合作节点和人才培养中心。中国科学院：自动化研究所中国科学院自动化研究所成立于1956年10月，是我国最早成立的国立自动化研究机构。目前设有类脑智能研究中心、智能感知与计算研究中心、脑网络组研究中心等12个科研开发部门，还有若干与国际和社会其他创新单元共建的各类联合实验室和工程中心。另有汉王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。近年来，自动化所共获得省部级以上奖励30余项。发表论文数量逐年增加，质量不断提高；专利申请和授权量连年攀升，多年位居北京市科研系统前十名绘制的“脑网络组图谱”第一次建立了宏观尺度上的活体全脑连接图谱；虹膜识别核心技术突破国外封锁，通过产学研用相结合走出“中国制造”之路；基于自动化所语音识别技术的“紫冬语音云”在淘宝、来往等阿里巴巴旗下移动客户端产品中得到推广；“分子影像手术导航系统”通过国家药监局医疗器械安全性及有效性检测认证并进入临床应用；“智能视频监控技术”和“人脸识别技术”分别成功应用于2008年北京奥运会、2010年上海世博会的安保工作中，为社会安全贡献自己的力量；研制的AI程序“CASIA-先知1.0”采用知识和数据混合驱动的体系架构，在2017首届全国兵棋推演大赛总决赛中7：1的悬殊比分战胜人类顶级选手，展示了人工智能技术在博弈对抗领域的强大实力……在共建机构方面，自动化所与新加坡媒体发展管理局联合诚意中新数字媒体研究院，聚焦交互式语言学习、视频和分析等领域；与瑞士洛桑联邦理工大学(EPFL)在京成立中瑞数据密集型神经科学联合实验室，在类脑智能研究方面展开合作；与澳大利亚昆士兰大学（UQ）共建中澳脑网络组联合实验室，在“计算大脑”研究方向上进行远景规划；还与香港科技大学共建智能识别联合实验室，在模式识别、无线传感器网络等领域展开合作。厦门大学：智能科学与技术系早在上世纪八十年代初，厦门大学就已开始从事人工智能领域的研究，相继在专家系统、自然语言处理与机器翻译等领域取得过一系列成果。为此，1988年经学校批准成立“厦门大学人工智能与计算机应用研究所”，后于2004年更名为“厦门大学人工智能研究所”。2006年12月，经国家教育部批准，厦门大学正式设立“智能科学与技术”本科专业，并于2007年6月经学校批准成立“厦门大学智能科学与技术系”。厦门大学智能科学与技术系现有一个本科专业（智能科学与技术），三个硕士学位授予专业（模式识别与智能系统、计算机科学与技术、智能科学与技术），两个博士学位授予专业（计算机科学与技术、智能科学与技术）。目前该系承担多项国家863、国家自然科学基金、福建省科技基金等项目，拥有“福建省仿脑智能系统重点实验室”、“智能信息技术福建省高校重点实验室”和“厦门大学语言技术中心”三个平台，此外还有“艺术认知与计算”、“自然语言处理”、“智能多媒体技术”、“人工大脑实验室”、“智能中医信息处理”等多个研究型实验室，为培养高质量的学生提供了必要的保障。上海交通大学：计算机科学与工程系上海交通大学计算机科学与工程系成立于1984年。近年来，随着计算机科学与技术在人们生活中的应用不断深入，特别是随着云计算、物联网、移动互联网、大数据等技术的兴起，交通大学计算机系不断调整学科方向，形成了高可靠软件与理论、并行与分布式系统、计算机网络、智能人机交互、密码学与信息安全等研究方向。该院系下设三个重点实验室：智能计算与智能系统重点实验室、上海市教委智能交互与认知工程重点实验室、省部共建国家重点实验室培育基地及上海市可扩展计算与系统重点实验室。其中，上海交通大学-微软智能计算与智能系统联合实验室目前是教育部-微软重点实验室，成立于2005年9月，是交通大学和微软亚洲研究院在多年良好合作的基础上，为了更好发挥各自在并发计算、算法与复杂性理论、仿脑计算、计算机视觉、机器学习、计算智能、自然语言处理、多媒体通讯以及机器人等领域的优势，实现“使未来的计算机和机器人能够看、听、学，能以自然语言的方式与人类交流”这一共同使命而成立的。实验室在科学研究、人才培养、学术交流等方面也取得了很好的成绩。实验室累积发表论文200余篇，成果发表于CVPR，ICCV，WWW等国际顶级会议上。南京大学：计算机科学与技术系南京大学的计算机科学研究起步于1958年，建立了计算技术、计算数学、数理逻辑等专业开始培养计算机相关领域专门人才，1978年在上述三个专业基础上成立了计算机科学系，1993年更名为计算机科学与技术系。依托该系师资，先后成立了南京大学计算机软件研究所、计算机软件新技术国家重点实验室（南京大学）、南京大学计算机应用研究所、南京大学多媒体计算技术研究所、南京大学软件工程中心（江苏省软件工程研究中心）、南京大学信息安全研究所等科研机构。主要科研方向有：软件自动化与形式化、分布与并行计算及新型网络、新型程序设计与软件方法学、多媒体与信息处理、人工智能与机器学习、系统软件及信息安全等。建系30年来，共承担国家973计划、国家863计划、国家攀登计划、国家自然科学基金、国家科技攻关等重大科技计划项目以及省、部、委科研项目和企事业委托或国际合作的研发项目300余项，科研成果获得各种奖励80余项，其中国家科技进步奖一等奖1项、二等奖4项、三等奖2项，省部委自然科学奖和科技进步奖特等奖2项，一等奖8项，二等奖37项。发表论文3000多篇，出版专著、教材50多部，申请国家发明专利33项。部分成果被转化为产品，产生了较大社会效益和经济效益。哈尔滨工业大学：计算机科学与技术学院哈尔滨工业大学计算机专业创建于1956年，是中国最早的计算机专业之一。在1985年，发展成为计算机科学与工程系，并建立了计算机科学技术研究所。2000年，计算机科学与技术学院成立；同年，建立了软件学院，后经国家教育部、国家计委批准为国家示范性软件学院。目前。哈工大计算机科学与技术学院拥有计算机科学与技术国家一级重点学科、7个博士点和7个硕士点、1个博士后科研流动站、一个国家级教学团队、一个国家级科技创新团队、一个国防科工委创新研究团队。目前主要研究方向包括：智能人机交互、音视频编解码技术、语言处理、自然语言理解与中文信息处理、机器翻译、信息检索、海量数据计算、计算机网络与信息安全、传感器网与移动计算、高可靠与容错计算技术、穿戴计算机、企业计算与服务计算、智能机器人、生物计算与生物特征识别。学院有一批研究成果达到国际先进水平，包括：国家信息安全管理系统、数字视频广播编码传输与接收系统、大规模网络特定信息获取系统、计算机机群并行数据库系统、并行数据库系统、神州号飞船数据管理分系统、穿戴计算机系统、信息安全与实时监测系统、人脸识别系统、视频编解码技术、黑龙江省CIMS应用示范工程、农业专家系统等等。中国科学技术大学：计算机科学与技术学院中国科技大学于1958年建校时就设置了计算机专业。根据学科发展趋势和国家中长期发展规划，面向国家和社会的重大需求，计算机科学与技术学院将科研力量凝聚在高性能计算、智能计算与应用、网络计算与可信计算、先进计算机系统四个主要的研究领域。学院的支撑实验室有：国家高性能计算中心（合肥）、安徽省高性能计算重点实验室、安徽省计算与通讯软件重点实验室、 多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室、中国科大超级运算中心和信息科学实验中心。其中，多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室主要从事人机自然语音通信、语义计算与数据挖掘等方面的研究。人机自然语音通信方面，主要研究中文信息处理、人类视听觉机理、语音语言学等。语义计算与数据挖掘方面，主要研究自然语言驱动的计算、多媒体内容的语义标注、自动问答、语义社会网络、数据与知识工程、隐私保护与管理中的语义计算等。依托多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室，双方联合实施了联合培养博士生计划、实习生计划、精品课程建设计划、青年教师培养计划等，取得了突出成果，探索出了一条企业和高校共同培养优秀人才的道路，为微软亚洲研究院与其他高校的合作提供了一个经典范例。华中科技大学：自动化学院华中科技大学自动化学院是由原控制科学与工程系和原图像识别与人工智能研究所于2013年合并组建的学院。原控制科学与工程系前身是成立于1973年的华中工学院自动控制系，1998年更名为华中理工大学控制科学与工程系；原图像识别与人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批准成立从事图像识别和人工智能研究的研究机构。科学研究工作主要涉及复杂系统控制理论、决策分析与决策支持、电力电子与运动控制、智能控制与机器人、计算机集成控制与网络技术、信息检测与识别、飞行器控制与状态监测、生物信息处理、神经接口与康复技术、物流系统、国民经济动员与公共安全、多谱图像制导、目标探测的多谱信息技术、多谱信息的实时处理与系统集成技术、人工智能与思维科学、信息安全等方向。模式识别与智能系统是自动化一级学科的重要二级学科。迄今为止，本系在原 “图像识别与人工智能研究所”和“控制科学与工程系”的这两个学科点承担了百余项国家、国防与行业项目。近5年科研经费总额在8000万元以上，包括973计划，国家自然科学基金重点、面上和青年基金项目，863计划，国家重大专项、国防重点预研与基金，国家科技支撑计划，省部级科研项目，以及大型工程和企业科研合作项目等。总结事实上，不少国内的一流学校都开设了人工智能相关专业，但由于智能学科与技术目前尚不是一级学科，因此尚没有学校设立“人工智能”这一专业。人工智能学科覆盖面广，研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络等等，如果不能成为一级学科，那么在人才培养上就会存在着高开低走、碎片化、低水平重复的问题，即使各高校在产教融合上大力拓展，无法对人才进行集中系统地培养，依然会严重阻碍智能技术人才的培养。去年7月，国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》中明确提出，大力建设人工智能学科，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。随着各种利好文件推出，目前各地高校已经开始筹建人工智能专业和人工智能学院，比如中国科学院正式宣布成立人工智能技术学院，北京大学人工智能实验室也在筹备当中。当然人才培养不是一蹴而就的事情，未来还需在高校教育上持续投入，才能逐渐填补人工智能的人才缺口，让人工智能产业得到快速发展。

2019年4月，由中科院主管的《互联网周刊》&eNet研究院发布“2018年度人工智能企业百强”榜单，前瞻对百强企业所在的人工智能产业链作出分析。人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点；应用层是人工智能产业的延伸，为特定应用场景提供软硬件产品或解决方案。人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层人工智能产业链包括三层：基础层、技术层和应用层。其中，基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑；技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径；应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件基础层是人工智能产业的基础，主要是研发硬件及软件，如AI芯片、数据资源、云计算平台等，为人工智能提供数据及算力支撑。主要包括计算硬件（AI芯片）、计算系统技术（大数据、云计算和5G通信）和数据（数据采集、标注和分析）。（一）计算硬件-AI芯片AI芯片是人工智能产业的核心硬件。人工智能芯片的定义从广义上讲只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作人工智能芯片，但是通常意义上的人工智能芯片指的是针对人工智能算法做了特殊加速设计的芯片。现阶段，这些人工智能算法一般以深度学习算法为主，也可以包括其它机器学习算法。人工智能芯片分类一般有按技术架构分类、按功能划分、按应用场景分类三种分类方式。当前，我国人工智能芯片行业正处在生命周期的幼稚期。主要原因是国内人工智能芯片行业的整体销售市场正处于快速增长阶段，传统芯片的应用场景逐渐被人工智能专用芯片所取代，市场对于人工智能芯片的需求将随着云/边缘计算、智慧型手机和物联网产品一同增长，并且在这期间，国内的许多企业纷纷发布了自己的专用AI芯片；尽管国内人工智能芯片正逐渐取代传统芯片，但是集成商或芯片企业仍在寻找新的合作模式，这样才能很好地抓住新客户的需求，除了当前的合作客户，拓展新客户合作开发产品是困难的，因此纷纷推出开源或开放平台让客户开发新需求。（二）计算系统技术-大数据、云计算和5G通信人工智能与大数据、云计算和5G关系紧密，由于巨大数据的产生，使得人们关注用数据做一些过去只有人能够做的事情。配合云计算带来的计算资源和计算能力，人工智能依托数据基础，对周遭环境做出一定的程序反应，实现人工智能的落地。其中，5G网络的主要作用是让终端用户始终处于联网状态，让信息通过5G在线快速传播和交互。1、大数据当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示，到2025年，随着中国物联网等新技术的持续推进，其产生的数据将超过美国。我国产生的数据量将从2018年的约7.6ZB增至2025年的48.6ZB，数据交易迎来战略机遇期。1ZETTABYTE大约是1万亿GIGABYTE，这是当今常用的测量方法。与此同时，美国2018年的数据量约为6.9ZB。到2025年，这个数字预计将达到30.6ZB。据贵阳大数据交易所统计，中国大数据产业市场在未来五年内，仍将保持着高速增长。2017年中国大数据市场规模为3517亿元，增速为41.6%，预计到2020年，中国大数据产业规模或达13626亿元左右。2、云计算近年来，我国云计算新兴产业快速推进。多个城市开展了试点和示范项目，涉及电网、交通、物流、智能家居、节能环保、工业自动控制、医疗卫生、精细农牧业、金融服务业、公共安全等多个方面，试点已经取得初步的成果，将产生巨大的应用市场。根据中国信通院公布的数据显示，2013年以来我国云计算市场规模保持了逐年较快增长，2017年达691.6亿元，同比增长34.3%。据测算2018年我国云计算市场规模突破900亿元。3、5G通信虽然2014年5月三星电子就已宣布其开发出首个机遇5G核心技术的移动传输网络，且我国运营商和设备制造商也较早开展相关技术研发，但是我国5G规划从2015年开始。《国家"十三五"规划》指出积极推进第五代移动通信（5G）技术研究，于2020年启动5G商用。中国5G试验规划分为两大阶段：第一个阶段为5G关键技术测试阶段（2015~2018），第二个阶段为5G产品研发阶段（2018~2020），预计2020年实现正式商用。2018年12月，工信部发放5G系统试验频率使用许可。（三）数据-数据采集、标注和分析人工智能产业目前已经发展至量变阶段，需要通过大量的数据做出质变进而突破现有的屏障，数据标注和采集行业应运而生。数据采集、标注和分析是指文本、图像、视频、语音等数据的采集、数据标注和分析。技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点技术层是人工智能产业的核心，以模拟人的智能相关特征为出发点，构建技术路径。主要包括算法理论（机器学习）、开发平台（基础开源框架、技术开放平台）和应用技术（计算机视觉、机器视觉、智能语音、自然语言理解）。（一）中国人工智能专利及论文量世界领先从近十年人工智能专利数量来看，根据乌镇智库发布的数据，中国在全球人工智能专利数量上处于绝对领先的地位。2009-2018年，中国人工智能累计专利数量达到68467件。同期美国人工智能专利数量为30200件，美国和中国位于第一梯队并占据绝对领先优势。韩国位于第二梯队，同期数量为6893件，仅为中国的10%。英国和加拿大的专利数量相近，分别排在全球的第四位和第五位。从近十年人工智能论文数量来看，根据乌镇智库发布的数据，2009-2018年中美英三国在论文数量方面占据全球前三的位置。其中，中国同样在数量上具有绝对的优势，论文累计数量达到了30303篇，美国和英国累计数量为18144篇和8188篇。印度后来居上位居第四位，西班牙则排名第五。（二）国内基础及技术层企业基础算法及平台公司数量仅占4%算法作为人工智能技术的引擎，主要用于计算、数据分析和自动推理。目前美国是人工智能算法发展水平最高的国家。从高校科研到企业的算法研发，美国都占据着绝对优势。在中国，仅有少数几家科技巨头拥有针对算法的开放平台，国内人工智能基础及技术层企业中，基础算法及平台公司数量仅占4%。我国人工智能产业发展过于依赖开源代码和现有数学模型，导致专业性和针对性不足，效果往往不能满足具体任务的实际要求。以图像识别为例，用开源代码开发出的AI即使可以准确识别人脸，但在对医学影像的识别上却难以达到临床要求。（三）中国人工智能人才相对匮乏根据牛津大学2018年对中美两国算法研究领域的人才与全球先进国家的对比显示，中国目前在算法研究方面的人才仅占全球人工智能底层技术研究的13.1%，而美国算法人才的占比为26.2%。从开设人工智能专业院校的数量来看，中国仅有不到30所大学的研究实验室专注于人工智能，这一数字远远无法满足人工智能企业的用人需求。应用层是人工智能产业的延伸，为特定应用场景提供软硬件产品或解决方案应用层是人工智能产业的延伸，集成一类或多类人工智能基础应用技术，面向特定应用场景需求而形成软硬件产品或解决方案。主要包括从行业解决方案（“AI+”）和热门产品（智能汽车、机器人、智能家居、可穿戴设备等）。（一）行业应用-AI+传统行业“AI+传统行业”，覆盖了医疗、金融、教育、文娱、零售、物流、政务、安防等诸多垂直领域。（二）行业产品-智能汽车、机器人、智能家居、可穿戴设备等人工智能领域的热门产品主要有智能汽车、机器人、智能家居、可穿戴设备等。对5G和人工智能来说，汽车是绝佳载体，而对于汽车行业来说，5G和人工智能又是重要的附加值，智能汽车已成为汽车产业发展的重要方向；机器人分为工业机器人和特种机器人（服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人），随着人工智能的快速发展，各种类型的机器人纷纷面世，一些公司也在以实际行动推动机器人落地，如今，一个机器人应用的新时代正在出现；智能家居主要包括智能灯光控制系统、智能窗帘、智能门锁、智能音箱、智能冰箱、智能水壶等等，人工智能让家居产品拥有“会思考、能决策”的能力，设备智能化以后让生活变得更简单化；可穿戴设备主要包括智能手环、智能手表、智能眼镜、智能头盔，可穿戴设备作为AI的入口，可应用在体育、医疗、娱乐、科教、商业等方面。以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。更多深度行业分析尽在【前瞻经济学人APP】，还可以与500+经济学家/资深行业研究员交流互动。