人工智能工业(6篇)
时间：2024-08-10
时间：2024-08-10
近年来人工智能高速发展，计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术逐渐走入我们的视野，这些技术在改变人类生活方式的同时也极大的影响了当前的金融行业，本文将简要介绍人工智能技术，并分析和探讨人工智能技术在金融行业的一些应用状况。
【关键词】人工智能金融
人工智能作为计算机科学的一个重要分支，近年来得到了广泛的社会关注。计算机视觉、自然语言处理、机器人、语音识别等人工智能技术为逐渐走入我们的视野，例如前不久Alphago与李世石的人机大战，此外还有近年来兴起的智能聊天机器人（如微软小冰、Siri等）、无人驾驶技术等，这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，为人们略显单调的生活增添了乐趣，同时也给各个行业带来巨大的变革。在这个过程中，作为与人们生活息息相关的金融行业也开始步入了智能时代，随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，人工智能技术被广泛应用在银行、保险、投资理财等金融行业中，如智能投资顾问、股票交易预测、金融支付验证、投资理财推荐、贷款审批等等。
1人工智能技术概述
1.1什么是人工智能
人工智能是指使计算机拥有人类智能系统，令其具备一定的自主计算、思考、学习能力，从而高效地完成一些复杂的任务。由于人工智能是基于计算机系统运作，与人相比其受环境的影响也大大降低。同时人工智能技术使得计算机拥有人类难以企及的大数据分析功能，其处理海量、非结构化数据以及推断和演绎问题的能力，使人工智能被广泛启用在图像、视频、语音、文本等数据处理中。
1.2人工智能主要研究领域介绍
1.2.1机器视觉
机器视觉是指利用成像系统代替人类的视觉器官，通过计算机程序对各类图像进行分析、处理和解释。借助设定的算法，计算机能够对图像中所蕴含的视觉信息，如物体的形状、位置、姿态、运动数据进行快速地分析评估，例如拍照相机中的人脸检测、自然场景图像中的文字定位和识别等。近年来机器视觉已经在公共安全监控、金融支付验证以及医疗图像诊断等领域有着重要的应用。
1.2.2自然语言处理
自然语言处理是研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科，它通过算法或规则对庞多复杂的语言、文字信息来进行各类分析、处理或理解。该领域研究的问题主要有机器翻译、信息检索、自动文摘、文档分类、问答系统等，如通过机器翻译实现从一种语言到另一种语言的自动翻译；通过文档分类实现垃圾邮件的自动过滤，此外，百度、谷歌等搜索引擎通过信息检索技术使得知识通过问答的方式得到普及。
1.2.3语音识别技术
语音处理是指运用特定程序使得机器具备识别人的语音的功能，从而完成人类所的各项任务。这三个研究领域作为人工智能最主要的分支，近年来吸引了许多的学者来进行研究，并且各大互联网公司也基于这些领域做出了很多应用产品。除此之外，人工智能还有专家系统、神经网络等重要的研究领域。
2人工智能在金融业的一些应用
2.1金融支付验证
首先是金融支付方面，相比于比较常见的密码输入验证的方法，生物特征识别技术可以使得密码验证的安全性大大提高。目前基于生物特征验证的金融支付方式主要有三类：指纹验证、人脸验证和虹膜验证。
第一类是指纹验证，它是通过将采集的指纹图像与备份指纹图像来进行对比验证，近年来许多智能手机开始支持指纹验证支付，该验证方式相比于传统的密码支付更为安全快捷；第二类是人脸验证，其通过提取人脸图像的特征，形成一个描述该面像的特征向量，将之与原先采集的人脸属性进行比对验证，在今年的CeBIT上马云演示了蚂蚁金服的人脸验证支付功能。第三类便是虹膜验证，也称视网膜图像验证，一个虹膜图像中约有266个单位的读取点，其复杂程度远远超过了其他生物特征，是目前公认的安全性和保险性最高的身份验证方法，目前一些发达国家已开始把这种身份验证技术用于银行提款机。
2.2智能客服
在银行服务方面，可以通过语音识别技术、自动问答技术来构建金融领域专用的自动问答机器人来实现远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这样不仅可以使得用户能够及时得到满意的答复，提升用户的满意度，而且可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。在2015年双十一期间，蚂蚁金服95%客户服务已经由智能问答机器人完成，并且实现了自动语音识别。
此外，在银行网点安放可交互型的机器人来替代大堂经理，对客户进行语音交流、业务咨询和办理等，这样在一定程度上可以增强银行服务的科技感、提升客户体验，并且减轻工作人员压力。例如交通银行推出的机器人“娇娇”、民生银行退出的机器人“ONE”、农业银行推出的机器人“智慧小达人”等。
2.3智能投资顾问
智能投资顾问是指根据理财客户的一些指标如年龄、经济实力、消费行为、理财需求、风险偏好等，通过机器学习算法以及现代资产组合优化理论来构建标准化的数据模型，并利用网络平台和人工智能技术对客户提供个性化的理财顾问服务。这种智能推荐服务类似于目前电商网站的个性化产品推荐服务，相比于传统的个人投资顾问，智能投Y顾问更加的可信、客观和可靠。近年来，国内外从事智能投顾的企业也越来越多，如：德意志银行推出的机器人投顾“AnlageFinder”、京东金融推出的智投、小金所的机器人投资顾问等。随着这些历史数据的不断增大以及算法模型的不断完善，智能投顾将会个性化和智能化。
3结论
随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，现如今的金融行业已经广泛的与人工智能技术相结合，除了上述介绍的三种应用外，人工智能技术还可以用于算法交易、银行贷款风险分析、客户分析和聚类、行业景气程度分析等等。我们有理由相信随着人工智能技术的不断提高，必定会给金融行业带来广泛而深刻的变革。
参考文献
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[4]张雪飞，李洁清.浅谈我国商业银行的个人理财业务[J].活力，2009（04）：44-44.
随着人口红利的快速消失，中国急需寻找新的增长引擎。基于人工智能的自动化可以提升生产力，帮助中国实现其经济发展目标。
在这一背景下，理解人工智能的发展及其对中国的影响尤为重要。本文将涵盖以下内容:
第一部分简要介绍人工智能的发展历程、现有技术水平及未来展望。
关键词：智能手机；产业；工人；远程培训
中图分类号：G646文献标志码：A文章编号：1674-9324（2016）15-02790-02
随着我国经济的不断发展和产业结构的升级，传统的劳动密集型企业正在向技术密集型转变，劳动力市场对产业工人的要求也不断提高。原来的“只有一膀子力气”的产业工人已不能满足新时代下的产业需求，因此，对现有产业工人的再培训，使之能够胜任我国产业结构升级后对劳动力的新要求，成为新形势下企业和产业工人的必然选择[1]。随着信息技术的不断发展，移动通讯设备已经被广泛应用于远程教育。智能手机的功能已经不再是一个简单的通讯工具，而是一个功能强大的信息传播平台，在该平台上，不仅能传播各种文字和视频资料，还能方便师生间相互联系沟通[2]。因此，以智能手机为通讯平台，对产业工人进行远程教育和培训亟待研究和探索。
一、产业工人技能培训的重要性
产业工人是指在现代工厂、矿山、交通运输等企业中从事集体生产劳动，以工资收入为生活来源的工人。随着城市化进程的不断推进，农民工逐渐成为我国产业工人的重要组成部分，是新型产业工人。然而，我国的现实却是大量产业工人来源于农民工，人数高达2.2亿，其中，只有少数产业工人受过系统的规范化培训，大量进城务工农民工所组成的产业工人群体，未经过系统培训和教育。因此，新形势下产业工人技能培训亟待加强。
此外，随着我国劳动力成本上升和物价的不断上涨，原有的劳动密集型企业（如富士康等）的劳动力成本也随之水涨船高，很多劳动密集型企业已考虑搬迁至劳动力成本更低的国家和地区，如越南、柬埔寨等，留给国内产业工人就业的岗位也会日益减少，因此，通过继续教育和培训，提高产业工人自身业务技能，进而在激烈的就业竞争中找到自己的一席之地，已成为新形势下产业工人的必然选择。
二、智能手机进行产业工人技能培训的优势
1.信息传输效率高，质量好。当今社会，大部分人（包括产业工人）的手机已更换为智能手机。随着移动3G、4G和WiFi（Wireless-Fidelity，无线保真）技术的不断发展完善，智能手机传输信息的方式已不仅仅局限于传统的打电话和发信息，智能手机已成为一个移动信息传播平台，除传统功能外，智能手机还具有上网、购物和远程控制等新功能。这些新功能的不断出现，主要得益于新型智能手机信息传播速度和质量的不断提高。非智能手机发送的每条文字短信大小不到0.1K，而智能手机下载每部电影的大小高达数百M甚至1个G以上（注：1G=1024M，1M=1024K），由此可见，新型智能手机的信息传播速度和容量与传统非智能手机相比，已经发生了翻天覆地的变化。此外，随着WiFi的覆盖面越来越广，很多商场、餐厅和机场等公共场所都有WiFi信号覆盖，使用智能手机，几乎可以随处、随时通过上网获取所需信息。此外，与GPRS信号相比，新型3G和4G技术的巨大进步，使网络信号稳定性大大增加，通话质量和固定电话已不相上下。智能手机传播信息的高效率和高质量，使得应用智能手机进行网上教育成为可能。
2.操作简单，价格低廉，应用广泛。随着科学技术的进步，智能手机的操作方式正变得越来越简单易学，使用也愈加方便。目前智能手机的操作主要是触屏操作，操作系统主要是安卓（Android）和苹果的ios，可通过下载安装各类软件使手机具备各项功能，如QQ、微信、微博和上网浏览器等，而手机这些新功能，使得手机获取信息更加方便，也更便于人员之间相互交流。智能手机操作和使用都十分方便，即使文化水平不高的人，也能很快轻松掌握。此外，随着市场竞争和技术进步，手机价格也逐渐下降，1000元左右基本就可以买到一款性能不错的智能手机。目前，智能手机的使用率在不断增加，2014年7月，中国互联网络信息中心（CNNIC）公布了《第34次中国互联网络发展状况统计报告》：我国手机用户上网人数已达5.27亿，较2013年底增加2699万人[3]。我国网民上网设备中，手机使用率达83.4%，首次超越传统个人电脑（PC）整体使用率（80.9%）。由此可见，手机已成为中国网民上网的首选。对于广大产业工人而言，手机几乎人人都会使用，手机价格和通讯费用也能够负担得起，因此，手机是产业工人网络培训的首选方式。
3.便于师生间互动交流。对产业工人进行再培训、再教育，师生间和学生间的相互交流是必须的。使用传统手机进行人与人之间的交流，只能通过打电话和发短信进行。而智能手机除传统手机的上述功能外，还有微信、QQ和蓝牙等多种信息传播和交流方式。这些方式使得人与人之间的交流变得更加方便，资费成本也更加低廉。以最常使用的微信为例，微信作为一种更快速的即时通讯工具，目前统计已经超过五亿人使用，可见已经成为人们生活、交友的一种重要方式。它支持发送语音短信、视频、图片和文字。可以群聊，可以点对点交流，且仅耗少量流量，适合大部分智能手机与传统的短信相比，更具有灵活性、智能性，且节省资费。由此可见，师生交流可通过智能手机和网络，搭建起相互交流和传播学习资料的平台，这种平台的建立，可极大方便师生间相互交流。
三、智能手机进行产业工人技能培训可能出现的问题及对策
1.智能机比较耗电，待机时机短。由于智能手机屏幕的分辨率和要支持一个系统的运行，电池的损耗非常大，一旦电量耗尽，势必会影响到技能培训的顺利进行。如何解决呢？现在很多智能机都可以配到大容量的商务电池，大大延长了手机待机时间，此外，便携式充电宝容量更大，可不依赖外接电源给手机充电，使手机获得更长待机时间。产业工人在使用智能手机进行培训前，应将手机电量充满，以保证远程培训的顺利进行。
2.智能手机可能出现死机和手机病毒感染。智能手机采用了智能操作系统，就像电脑上的Windows操作系统一样，在程序运行中可能会出现死机，此外，由于手机病毒的出现，手机的使用同样会受到手机病毒的干扰，严重情况甚至会使手机存储的资料丢失和重要个人信息外泄，如何解决上述问题呢？在使用智能手机时，不要同时运行多个程序，以免多个同时运行的程序造成手机操作系统崩溃，而出现手机死机。及时删除手机内长期不用的程序也十分重要，这样可降低手机运行时的负担，减少手机死机情况的出现。在使用智能手机时，要安装并及时更新手机杀毒软件，并且不要随意安装和打开不明来源的文件，以避免手机中毒。
3.软件冲突和不兼容。在使用智能手机时，会有因为和别的软件、系统不兼容的现象，导致手机无法进入正常使用。解决方法是手机内不要同时安装大量软件，仅安装远程培训所必须的软件即可，以免不同软件之间，形成相互干扰，造成手机系统崩溃或反应速度缓慢。
四、国内外智能手机等移动设备用于远程教育平台的现状
1.国外智能手机等移动设备用于远程教育平台的现状。2000年，美国加州大学伯克利分校（UCBerkeley）人机交互研究室启动了“MobileEducation”，即“移动学习”项目，移动学习（MobileLearning）开始引起了国外研究者的广泛关注。同年，国际著名远程教育家戴斯蒙德・吉根（DesmondKeegan）所做的“FromE-learningtoM-learning”的学术报告，引起了国内教育界的广泛关注，自此，移动学习在国内才受到广泛关注[4-6]。当前，在欧美等西方发达国家，使用移动通讯设备进行学习已十分普遍。在我们的近邻新加坡，2004年底就推出了3G手机服务，对学生应用3G手机进行远程授课，除收看讲课内容外，学生还能够使用3G手机远程操纵教室内的相关设备。
2.国内智能手机等移动设备用于远程教育平台的现状。在国内，使用移动设备进行教育培训也十分普遍。在对广西一家企业的工人使用移动设备进行远程学习的情况进行调查后发现，80%的员工表示他们使用个人笔记本电脑，访问公司培训网站；99%的人拥有可随时上网的手机或笔记本电脑；70%的人随时通过国际互联网进行学习[7]。在上海虹口区，为减少广大中小学生课业负担，该区多所中小学开展了数字化课程进课堂活动。学生可通过笔记本电脑、平板电脑和智能手机等移动通讯设备，与校园内的WiFi相连，获取自己所需要的学习资料，并展开师生间的各种互动交流，建立了一种“数字化课堂”，这种全新的师生间互动交流方式，可以使学生的学习化被动为主动，极大地调动了广大学生的学习积极性[8]。
五、展望
随着时代的发展和科技的进步，广大产业工人在平时的工作中，需要不断更新自身知识，提高自身技能。手机网络教育作为一个新鲜事物，具有操作方便，价格低廉和便于交流等优点，在产业工人无法集中学习的条件下，非常有利于进行产业工人远程教育，相信，应用智能手机进行产业工人远程技能培训，将来必将取得更大发展。
参考文献：
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在领导的关怀和指导下，在同事的相互协助下，完成了各项工作任务。下面将2018年的工作情况做以下总结：
1.入职以来潮汕地区的新盘猛增，在做好展示区抢工的同时及时的跟进前期合同、目前在建合同以及新增补合同的流程情况，共签回合同8个，分别是汕头北片区碧桂园云海项目售楼部智能化系统工程、汕头碧桂园货量区智能化施工合同、汕头碧桂园智能化施工合同（扩标）、汕头市IEC森林城市展厅智能化系统工程、馨园货量区智能化工程施工合同、碧桂园·天玺湾展示区智能化工程、碧桂园·瑞馨府展示区智能化工程、饶平黄冈碧桂园展示区智能化系统工程，金额共9442996.62元；
2.2018年在领导同事的帮助下、在施工单位的积极配合下，在汕头碧桂园、澄海碧桂园、谷饶碧桂园、潮阳碧桂园都有产值确认，共有产值6132777.58元，目前正在积极推进回款中；
关键词：人工智能；传媒企业；新媒体；发展
一、引言
人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一门前沿交叉学科，涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、行为科学、生命科学，以及信息论、控制论和系统论等领域。1956年达特茅斯会议提出：让机器能像人那样认知、思考和学习，即模拟人的智能。《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号）：跨界融合成为重要经济模式；加快AI融合，发展智能化经济、建设智能化社会，构筑知识、技术、产业三方互动融合及其人、机、文互相支撑的良好环境；发展智能服务（包括智能教育、智能医疗、智能健康和养老）；推荐社会治理智能化（涉及政务、法庭、城市、交通军民融合、环保等）；加强人工智能领域军民融合。智能教育、智能医疗、智慧法庭、智能交通、智能农业等行业的智能化升级，都需要新闻出版行业知识服务的支撑。
二、传媒企业现状分析
近年来，随着国内媒体企业的不断融合发展，大量媒体信息不仅通过图书、期刊、报纸、广播、电视等形式传播，还向网站、抖音、微信等新的传播渠道延伸。与此同时，国外媒体企业对人工智能技术的探索及应用也日益重视。（1）传媒企业非常重视人工智能技术，不断增强其引导能力和传播效果。（2）人工智能技术对媒体采―编―发流程的影响很大，涉及传媒企业生产各个环节。（3）人工智能算法推荐新闻、合成主播等智能技术应用。例如：个性化信息流分发、今日头条算法推荐、AI合成主播、“媒体大脑”。（4）人工智能对传媒企业影响深远，促进其新业态产生及媒体融合发展。
三、传媒企业机遇与挑战
人工智能与媒体各生产环节深度融合、提质增效，但也面临着不少机遇与挑战。①机遇。促进智能升级：各环节变得更加智能化（选题策划、编辑、校对、排版、印刷、营销等）；出版行业与其他行业深度融合。②挑战。AI技术积累和人才储备不足；资源整合难度比较大：大量高质量专业知识资源、数据格式不统一；传媒企业和读者之间、生产与发行之间渠道不够通畅。（1）人工智能技术水平领先于观念认知水平。当前，传媒企业对人工智能的认识最常见的误区表现在观念意识、认知维度、重视深度三个方面：①观念意识，运用人工智能技术加速媒体融合，认识不充分、不到位；②认知维度，在媒体企业生产领域的各环节中，还不能清楚地认识到人工智能技术应用效果；③重视程度，清晰的发展目标、可行的实施途径和发展的战略规划，这三方面是传媒企业目前还比较缺乏的发展因素。（2）传统的媒体企业较难适应变革。①组织架构、业务流程难匹配。②资金受限。有关人工智能的软件、硬件引进与研发，以及数据库平台搭建与管理的资金投入都较高，可用资金很难在短时间内有效利用。③人才队伍建设跟不上媒体智能化发展要求，缺乏媒体智能化发展所需的复合型人才，特别是在技术、运营等部门，领军人才少之又少。大多数传媒企业出现人才留不住、用不好的情形。（3）传统媒体企业人工智能技术经验不足。科学技术的有效利用是媒体企业生产和可持续快速发展的重要因素。如何科学合理地研发、运用智能化技术，开发满足市场需求的新形式，促使智能化应用水平与人工智能技术本身发展水平相匹配，是媒体企业从传统向智能化转型的重中之重。（4）用于人工智能算法的训练数据是传媒企业智能化发展的重要砝码。提高人工智能技术的应用水平，大量的高质量数据积累是不可或缺的。当前，不少媒体企业积极、大胆尝试，大量的文档、图片、视频等数据资源，需要强大的财力和物力去支撑“数据清洗”及其相关工作，并最终生成高质量的信息化数据。（5）用户的数据安全与隐私保护成为急需解决的难题。随着媒体企业的快速发展智能化，同时也产生了大量数据，因此，保障用户个人信息、行为数据的安全，尊重用户的个人隐私，提供精准、优质的服务就显得尤其重要。
四、传媒企业发展建议和趋势展望
（一）发展建议
随着各种媒体的不断融合发展，各行业对于人工智能的广泛应用不仅是一种普遍发展趋势，而更是媒体企业掌握变革发展的金钥匙。只要能在智能化技术应用领域取得领先地位，媒体企业成功地进行变革发展就多一分把握。而且随着科学技术的不断快速进步发展，人工智能技术的应用将持续推动媒体企业的发展与变革。（1）战略、路径的智能化发展。传统媒体企业应当根据本身实际情况和发展特点早谋划、早制定智能化发展路线，紧抓人工智能、大数据、云计算等机遇，探索人工智能技术的发展路径，赢得企业市场竞争优势。发挥传统媒体企业资源丰富的优势力量，增加人工智能技术的自主研发投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒体平台，不断开拓先进技术的研发途径和探索其可行的引进渠道。（2）从传统思维转变到人工智能发展。随着互联网技术的广泛应用，传统媒体企业有了巨大压力。不论愿不愿意去直接面对，传媒企业的人工智能发展变革道路已经箭在弦上。因此，传统媒体企业需要利用全新的观念来迎接人工智能技术的快速发展，从而探索更适合的体制机制、组织结构、工作流程、人才队伍，进行全面转型。加快转型，改变思维，增强媒体人对人工智能技术应用的深刻认识，提高技术运用水平对内容创新起的重大作用的准确认知，实时调整人工智能技术在媒体企业中应用模式。（3）企业体制机制变革，重点开发技术优势。随着人工智能技术的不断发展，媒体企业既要提高技术开发的资金投入，又要创新变革媒体企业的生产体制机制，实现人工智能技术与媒体生产要素的完美整合，探索资源、人才，管理、功能、产品的融合发展路径。（4）推动内容完善创新，增强智能技术引领。媒体企业在引入智能技术的基础上，不断地推动前沿科技技术充分地对内容进行创新，有机结合内容与创新形式。媒体企业既要凭借人工智能技术不断地深入研究新媒体传播形式和销售渠道，还要不断地改进产品形式形态、提高产品优质品质。（5）重新整合媒体资源，加快发展变革。人工智能技术与5G、大数据、云平台、物联网等科学技术影响着传媒企业的发展趋势。传统媒体企业需要不断地跨界整合并完善市场技术资源，在生产产品、终端、渠道、人员等方面实现跨越发展，掌握媒体市场主动权，构建合理、完善的信息传播链。（6）重视挖掘数据，重塑核心竞争力。传统媒体企业应重视将大数据的信息分析能力融入进媒体产品生产的全流程中，从基于经验升级到基于数据，探索并建立传媒企业数据链。（7）打造智媒体团队，创办新媒体企业。新媒体企业需要智能编辑记者人才，未来的媒体人才队伍应当是智能型人才团队，即“全媒体人才＋人工智能工程师”。媒体企业需要科学制定全媒体、智媒体人才的发展整体规划，加强人工智能技术媒体人才培养；加大人工智能技术业务培训，提升协同创新能力；探索专家型编辑记者的培养方式，探索人工智能技术能力提升的有机结合，架构智能人才队伍培养和发展路径。
（二）趋势展望
随着人工智能技术的不断发展，传媒企业也面临着将要进行变革创新的局面，从生产内容、分发产品，到内容表现、销售管理，其工作流程和生态环境发生了巨大变化。1.融合发展智能化人工智能在媒体融合发展中起到了巨大作用：提高了媒体全要素的生产率；人工智能将推动媒体更好地利用现代化体系中的功能作用。媒体融合发展的重要方向是智能化新型媒体企业平台，创建信息服务智能媒体库。2.新媒体形态显现多种多样传媒形式和内容呈现方式逐渐涌现，不断改革、发展、演化迭代，智能化科技媒体产品健康发展。3.关键核心技术研发从事高科技技术研发创新的公司企业发展的重点是依托以芯片、算法和数据为核心的人工智能系统，提供优质高效的技术服务，促进多种人工智能技术进一步发展。媒体企业通过自主研发或与人工智能科技企业合作，为编发联动工作提供有效路径。4.媒体专业界限变宽媒体人的角色边界逐渐宽泛，优质算法和吸引广大用户是媒体企业发展的两大重要因素。媒介素养将更进一步地深度重构，传统意义上的以文科专业为主的体系将不断调整、改变，跨专业、复合型已经是对传媒人的更进一步要求和代名词。5.音、视频生产消费晋级人工智能技术发展快速发展，音视频内容生产效率不断提升，创新创意空间进一步拓展，音视频内容消费迅猛增长，人机交互界面重塑，媒体企业新流量拓展，取得良好经济、社会效益。6.版权保护意识及能力增强人工智能、物联网、区块链、大数据等前沿科技技术将进一步解决版权保护问题，人工智能技术强力支撑内容变现、盈利模式改革创新，增加传媒版权领域新规则。
五、结论
综上所述，虽然人工智能的发展历程只有短短的几十年时间，但是对于每个阶段内人工智能的发展都推动了人类社会发展。传媒企业为了避免被淘汰，必须合理地与人工智能结合应用，才能拓展更大的生存空间，赢得更好的发展。
参考文献
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2016年横扫全球围棋九段高手的AlphaGo，把人类带入了对于未来智能生活的无限向往和迷茫中。而两次围棋决胜之后，谷歌所研发的AlphaGo俨然成为人工智能的代名词。
但人工智能的世界里，远非只有谷歌一家。目光回转国内，中国的人工智能或可与之一战，中国互联网的标杆企业BAT已经全体出动，并且决心死磕到底。
百度AI大冒险
过去的几年，百度创始人李彦宏曾在公开场合反复强调，互联网即将迎来发展的下一幕，而推动其发展的核心动力，不是大数据，也不是云计算，而是人工智能。
这句话并不只是一句口号。对于百度来说，人工智能正是其向上突破的关键机会。
从2013年1月李彦宏提出设立深度学习研究院、4月设立硅谷人工智能验室以来，人工智能就渐渐成为百度的战略发展方向。2013年到2017年，这五年间，百度路线明晰，一方面是加大基础技术研发，另一方面则是加快产品商业化落地。
目前，百度研究院有三大实验室，分别是北美硅谷人工智能实验室、北京深度学习实验室和北京大数据实验室，已在图像识别、图像搜索、语音识别、自然语言处理、智能语义、机器翻译和精准广告等方面取得了显著进展，获得超过500项国际专利，其中包括超过270项的神经语言程序学领域专利和超过120项的深度学习专利。2016年2月，《麻省理工评论》将语音接口列为2016年十大突破技术，百度硅谷人工智能实验室最新的研究成果――新一代深度语音识别系统DeepSpeech2位列其中;6月，《麻省理工科技评论》评选的“全球最聪明的50家公司”，百度成功入选;11月，百度大脑入选15项世界互联网领先科技成果，百度无人车首次驶上城市开放道路。可以说，百度在基础技术的研发上已经稳稳地走在了行业前端。
不过，在百度总裁张亚勤看来，虽然目前的人工智能项目大多强调数据的积累以及算法的创新，但是未来却是应用场景的争夺。“做AI是个系统工程，包括数据、模型和解决方案，发展需要一个过程。未来AI行业的发展10%在于算法，20%在于技术，70%在于应用场景和落地过程。”
而百度显然已经开始这一落地过程的布局。
4月28日，百度和小鱼在家联合召开新品会，正式搭载百度DuerOS的新款视频通话机器人“分身鱼”。该产品是一款家用陪伴型机器人，可以实现10米内自由通话，帮助用户解决家人异地沟通等问题。
DuerOS是百度度秘研发的一款人工智能操作系统，前身是百度的语音智能机器人度秘。百度DuerOS的核心目标聚焦在通过各种合作，增加自己的落地场景，与小鱼在家的合作正是其落地场景之一。毋庸置疑的是，目前DuerOS在百度内部的战略布局中已经获得了相当高的地位。今年2月，百度集团总裁兼首席运营官陆奇宣布将原度秘团队升级为度秘事业部，直接向其本人汇报，以加速人工智能布局及其产品化和市场化。
此前，百度的人工智能研发一直被认为“不接地气”――拥有众多实验室阶段的产品，但缺乏合适的商业化设想。之后，DuerOS被认为是能帮助百度打开人工智能领域商业局面的重要作品。截至目前，DuerOS已经与海尔、美的、联想等家电、硬件厂商合作，让DuerOS应用到更多场景上。
而百度另外一个让人不得不重视的人工智能商业化布局则是无人驾驶。4月19日，百度公布了“Apollo（阿波罗）”计划。
百度无人驾驶项目在极短的时间里实现了从0到1的突破：2014年启动，2015年上路测试，2016年获得美国加州政府颁发的全球第15张无人车上路测试牌照，短短三年时间里，百度无人驾驶的多项指标已经赶上谷歌，甚至在某些方面实现超越。
按照2015年百度曾披露过的规划，无人驾驶汽车将实现三年商用，五年量产，这意味着留给百度的时间已经非常紧迫。为此，百度改变了过去的思路，先发制人，主动将自己所累积下来的无人驾驶技术对外开放，让一直处于实验室里的技术走进现实世界，这就是“阿波罗”计划的核心内容。
根据陆奇的介绍，“阿波罗”计划的开放内容包括车辆平台、硬件平台、软件平台、云端数据服务等四大部分。百度将开放环境感知、路径规划、车辆控制、车载操作系统等功能的代码或能力，并且提供完整的开发测试工具。
“阿波罗”计划无疑是百度扭转当下局面的一着险棋。虽然谷歌、Uber以及一众汽车厂商都在无人驾驶领域投入重金，但目前为止尚未有任何一家企业愿意将无人驾驶技术对外开放。一旦将车企拉拢到这个平台上，“阿波罗”计划有望成为下一个安卓，成为未来所有车辆的底层技术供应商。
当然，百度人工智能技术落地，绝不仅仅只是DuerOS和无人驾驶，如今百度的人工智能技术在机器人、O2O、金融科技、医疗等多个领域都取得了一定进展，这些技术优势正在转化成为商业潜力。
阿里迷恋“技术输出”
作为全球最大的电商平台，在阿里的战略体系之中，云计算一直都是电商、物联网的核心驱动力。依托阿里云和电商大数据，近年来，阿里巴巴开始发力人工智能领域。
从2015年开始，阿里的首个可视化人工智能平台DTPAI，集成了阿里核心算法库，包括特征工程、大规模机器学习、深度学习等。在此基础上，阿里推出了人工智能客服“小蜜”以及基于神经网络、社会计算、情绪感知等原理工作的智能程序小“Ai”。
2015年6月，阿里向软银旗下的机器人公司SBRH战略注资145亿日元。相比于机器人制造，阿里的优势在云计算和大数据领域，这也将成为阿里在机器制造领域的差异化竞争壁垒。
而通过投资SBRH，阿里得以迈入机器人产业的门槛，并在机器视觉、语音解析、家庭智能控制、智能网络安全等方面与SBRH建立研究合作和沟通机制，帮助其在智能家居方面基础技术的积累和扩展。
如果说这些都还只是基于阿里电商领域提升服务体系的小试牛刀的话，那么今年3月29日在云栖大会・深圳峰会上正式登场亮相的ET医疗大脑、ET工业大脑，可以说是阿里对人工智能布局的一次加速。
据了解，ET医疗大脑、ET工业大脑均围绕人工智能展开。其中，ET医疗大脑通过大量的医学数据和深度学习技术来训练机器，从而使得机器在疾病诊断方面的准确率大幅提升;而ET工业大脑则让工业生产线上庞大的钢铁躯体拥有了更加智能的大脑，能够帮助中国制造业显著提升良品率。
目前，ET医疗大脑已具备多项医疗能力，可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色。而ET工业大脑也正在马不停蹄地参与到新能源、化工、环保、汽车、轻工业、重工业等不同制造领域的改造当中。包括徐工集团、中策橡胶、吉利等制造领域的标杆企业，也都在积极引入ET工业大脑。
阿里云总裁胡晓明表示，ET进入医疗和制造领域，是为了让人工智能这门复杂而前沿的科学变得更加通用，为“万物智能”提供基础设施和智能引擎。而这也是阿里巴巴创始人马云此前宣布正在启动的一项代号为“NASA”计划的一部分。
此前曾有媒体分析，阿里推出“NASA”计划的真实意图，是希望撕掉身上的“电商”标签，成为企业市场的“智能”巨匠。其背后更深层次的原因在于，阿里正在力图通过“NASA”计划提前布局，以更好地迎接10年、20年之后人工智能时代的来临。
据介绍，未来20年，阿里云将通过“NASA”计划储备包括机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别等在内的核心科技，并且通过组建崭新的团队，建立新的机制和方法，来解决未来可能会遇到的困难与问题。而作为这些核心技术应用的两个领域，ET医疗大脑、ET工业大脑的研究成果将通过阿里云对外输出，成为各个行业的技术后盾。
腾讯战略性“占坑”
与百度、阿里相比，腾讯在人工智能的布局相对较晚，但腾讯在大数据和用户行为积累上，拥有雄厚基础。此外，通过在全球范围内，针对人工智能公司大规模的收购和投资，腾讯的人工智能实力也在持续提升。
“人工智能的竞争核心是数据，最终谁的数据最多，谁的场景最丰富，谁就拥有更强的竞争力。”在去年9月腾讯合作伙伴大会上，腾讯毫不避讳地强调自身在大数据上的优势，凭借来自QQ、微信、美团、滴滴、京东、58同城共享的大数据，腾讯悄然无声地占据了人工智能时代的重要基础命脉，并高调发动进攻。
继今年1月推出FPGA云服务器后，3月28日，腾讯云正式旗下深度学习平台DI-X，平台集数据开发、训练、预测和部署于一体，适用于图像识别、语音识别、自然语言处理、机器视觉等领域。
与其他两大巨头一样，发力行业应用与服务场景，是腾讯切入人工智能领域的重要思路。目前，腾讯正在研发人工智能应用中的四个方向：内容、社交、游戏和云服务。据悉，腾讯有100多种产品使用人工智能技术，包括微信、QQ、天天快报等。
可见，腾讯的人工智能布局更多的仍是基于自身的业务驱动。这种做法在一定程度上避免了漫无目的研究和不必要的失败，但其技术与产品也难以实现较大程度的创新和突破。不过，除了提升自身基础研究的实力，腾讯也在通过对优秀人工智能公司的收购和合作，弥补短板。
2014年以来，腾讯先后投资了面向所有个人的云计算服务商ScaledInference;定位于生命大数据、互联网和人工智能创建的数字生命生态系统研究的iCarbonX公司;医疗健康数据收集和分析服务提供商CloudMedX;台湾数据公司Diffbot;开源公司Skymind;云计算服务商ScaledInference;搜索和输入法的产品公司搜狗，等等。只是，在对外收购方面，腾讯动作显得略为频繁，且领域较广，多位业内人士评价其战略性“占坑”。
4月2日，在2017中国IT领袖峰会上，BAT三巨头罕见同台，共话人工智能。马化腾坦承，在人工智能方向，腾讯相比百度还是落后，但目前腾讯的各个事业部内部，都已有相关的研究和发展。
而v讯也试图加速这一发展。3月22日，百度“失去”了首席科学家吴恩达，而一向低调的腾讯却在第二天迎来了AI科学家、原百度大数据实验室负责人张潼。他将带领由50余名AI科学家、200多位AI应用工程师组成的腾讯AILab，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习四个垂直领域进行人工智能研究。
不管前景如何，曾经低调的腾讯，已经准备好要踏入人工智能的深水区。
要领头羊，更要羊群
除了以BAT为代表的核心势力，近几年来国内也涌现出了一大批极具发展前景和投资价值的人工智能企业。他们都不约而同地选择了在各个垂直领域开拓自己的疆土。
如科大讯飞，选择在语音识别这一单点领域进行突破，并围绕于此建立基于语音系统的通用解决方案平台，分别在智能家居、行业安全、教育考试、智能硬件语音识别等领域实现解决方案的落地。
而在目前的国内语音识别市场上，科大讯飞研发的语音合成产品的市场份额达到70%以上，在电信、金融、电力、社保等主流行业的份额更达80%以上，开发伙伴超过10000家，以讯飞为核心的中文语音产业链已初具规模。
与BAT为代表的大而全生态构筑不同，科大讯飞依托市场份额的绝对占有率和构筑多年的技术门槛形成了他们在语音识别解决方案领域独特的市场竞争力，这也为国内其他初创型人工智能企业的未来发展提供了良好的借鉴。
据统计，在2010年前，中国从事人工智能技术及服务的企业不到20家。到2016年，中国的人工智能企业有709家，涉及交通、制造、金融、医疗、教育、旅游、娱乐等多个领域。业内人士分析，这样迅速增长的趋势，在近期的未来并不会减弱，还极有可能持续加速。
“新经济100人”创始人兼CEO李志刚表示：“没有海量大数据，人工智能就是扯淡。”在他看来，目前大数据主要掌握在少量巨头和政府职能部门手中。同时，作为大数据前提的“云计算”刚刚起步。“没有云计算就没有大数据，没有大数据，人工智能无从谈起。”
因此，合理利用并优化开源算法，寻找到匹配市场需求的应用场景，对其进行商业化创新，就成为小团队在人工智能领域获得一席之地并不断壮大的最有效途径。显然，众多的创业公司同科大讯飞一样都不约而同地选择了这样一条途径。如专注于安防的商汤科技和Face++，潜心于中文语音搜索的出门问问，一心只做语音识别的云知声，还有致力于消费级视频识别技术的Video++等，就连今日头条也在探索开发使用人工智能技术向用户智能推送个性化新闻内容。
不过值得注意的是，业内普遍认为，目前，人工智能在短期内很难看到盈利，需要所有具备实力的企业共同去展开投入才能逐渐砸出市场前景。
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