導(dǎo)言：作為寫(xiě)作愛(ài)好者，不可錯(cuò)過(guò)為您精心挑選的10篇人工智能的投資邏輯，它們將為您的寫(xiě)作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

近年來(lái)，AI在投資領(lǐng)域的應(yīng)用，正深刻改變著投資市場(chǎng)。高盛尋找員工建立自動(dòng)化投顧平臺(tái)，為100萬(wàn)美元以下資產(chǎn)的客戶提供服務(wù)；全球最大資管公司貝萊德集團(tuán)用機(jī)器人取代基金經(jīng)理，對(duì)其主動(dòng)投資基金業(yè)務(wù)進(jìn)行重組，計(jì)劃裁員包括7名投資經(jīng)理在內(nèi)的100名主動(dòng)型基金部門(mén)員工。野村證券在報(bào)告中指出，截至2015年年底，全球機(jī)器人投顧旗下管理資產(chǎn)已經(jīng)達(dá)到500億美元，并預(yù)計(jì)于2020年達(dá)到2.2萬(wàn)億美元，占到全球資管行業(yè)的2.2%。

基金投資開(kāi)啟人工智能時(shí)代

在中國(guó)資本市場(chǎng)，以人工智能為基礎(chǔ)的投資技術(shù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，正式走向前臺(tái)。從廣發(fā)基金網(wǎng)站上的“廣發(fā)百發(fā)策略價(jià)值基金”的有關(guān)信息來(lái)看，百度與廣發(fā)基金合作，正在嘗試用智能投資技術(shù)，多元化整體提升投資效能、發(fā)掘市場(chǎng)價(jià)值。百度在人工智能領(lǐng)域一直走在國(guó)內(nèi)的前沿，當(dāng)人工智能遇上金融，我們看到了中國(guó)也正在進(jìn)入人工智能的投資時(shí)代。

百發(fā)價(jià)值這只基金嘗試將人工智能技術(shù)在量化投資領(lǐng)域多元化深度應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)“智慧投資”。不同于過(guò)去的風(fēng)格或策略相對(duì)單一的量化基金，這是一款多策略和多數(shù)據(jù)種類交叉應(yīng)用的主動(dòng)型混合基金，瞄準(zhǔn)的是大盤(pán)藍(lán)籌股，投資基準(zhǔn)對(duì)標(biāo)滬深300指數(shù)，但不是簡(jiǎn)單追蹤滬深300指數(shù)。從對(duì)標(biāo)指數(shù)選擇來(lái)看，適應(yīng)了價(jià)值投資的趨勢(shì)，回避了高波動(dòng)、高風(fēng)險(xiǎn)和后市承壓較大的小盤(pán)股。當(dāng)以人工智能技術(shù)的應(yīng)用來(lái)強(qiáng)化在選股、擇時(shí)和資產(chǎn)配置方面的優(yōu)勢(shì)時(shí)，可以更加敏捷地應(yīng)對(duì)風(fēng)云突變的市場(chǎng)形勢(shì)，也能回避投資風(fēng)格漂移等問(wèn)題，在效率和策略上強(qiáng)化傳統(tǒng)量化投資的優(yōu)勢(shì)。

百度理財(cái)官網(wǎng)介紹，百發(fā)價(jià)值基于多元化智能投資的前沿技術(shù)，在極大拓展大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，全領(lǐng)域萃取多樣量化因子，并進(jìn)行投資動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控跟蹤，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)反復(fù)測(cè)試模型，建立量化交易策略的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，最終實(shí)現(xiàn)智能選股、精準(zhǔn)調(diào)倉(cāng)、準(zhǔn)確擇時(shí)的完整投資鏈條。

為什么投資需要人工智能

投資的核心是什么？無(wú)非兩點(diǎn)：決策好、執(zhí)行好。人工智能的優(yōu)勢(shì)在于決策更好、執(zhí)行更好。

一方面，人工智能極大地拓展了投資決策邊界、更加智慧地捕捉投資價(jià)值。從大的投資邏輯來(lái)看，投資決策包括兩點(diǎn)，一是宏觀資產(chǎn)配置；二是微觀組合構(gòu)建。從資產(chǎn)配置來(lái)看，百發(fā)價(jià)值是混合型基金，股票好的時(shí)候多配置股票，債券好的時(shí)候多配置債券，股債雙殺時(shí)則將資產(chǎn)集中于現(xiàn)金和貨幣資產(chǎn)保障安全收益。人工判斷股票、債券和現(xiàn)金貨幣資產(chǎn)的配置比例，存在很大的隨意性。人工智能依靠機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)海量數(shù)據(jù)處理和投資模型自適應(yīng)的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策，提高資產(chǎn)配置的效率，實(shí)現(xiàn)資金的使用效率和投資效率的全面提高。從微觀組合構(gòu)建或選股的角度看，人工智能不僅能有效運(yùn)用遠(yuǎn)超任何個(gè)人處理能力的大數(shù)據(jù)和投資決策信息，還能通過(guò)高頻反復(fù)迭代訓(xùn)練，為傳統(tǒng)量化選股模型帶來(lái)突破性創(chuàng)新，在投資邏輯與運(yùn)算能力得到保證的前提下預(yù)期能夠提升整體業(yè)績(jī)。

另一方面體現(xiàn)在紀(jì)律上。機(jī)器輔助人執(zhí)行投資，能夠確保投資紀(jì)律的執(zhí)行效率。機(jī)器執(zhí)行，在時(shí)間上的效率優(yōu)勢(shì)上是人工難以比擬的。另外，除了時(shí)間效率，智能投資的邏輯也會(huì)對(duì)以人為主體的投資過(guò)程中的隨意性進(jìn)行有效的制約。投資的很多紀(jì)律，是反人性的。人性的任性往往造成情緒化決策，即便是優(yōu)秀的基金經(jīng)理也難以幸免。筆者曾寫(xiě)過(guò)“炒股的十三條紀(jì)律”，很多人雖然收藏了，但仍然很難做到。有一位優(yōu)秀的基金經(jīng)理，當(dāng)時(shí)的同事對(duì)他的評(píng)價(jià)是“冷靜得像一塊石頭”，這是對(duì)基金經(jīng)理遵守選股原則和交易紀(jì)律的最高評(píng)價(jià)了，但如此優(yōu)秀的基金經(jīng)理畢竟是少數(shù)。人工智能，便是一個(gè)“冷靜的機(jī)器人”。

投資哲學(xué)的優(yōu)秀執(zhí)行體系

筆者對(duì)基金公司的理解是：受人之托，替人理財(cái)，忠人之事。購(gòu)買好的基金產(chǎn)品，核心評(píng)價(jià)當(dāng)然是該基金公司的投資能力。一個(gè)優(yōu)秀的基金公司，比人有好的投資哲學(xué)體系的指導(dǎo)，并在該公司長(zhǎng)期的投資和研究實(shí)踐中不斷優(yōu)化自己的投資哲學(xué)。如果一公司的投資哲學(xué)只停留在務(wù)虛的討論上，而沒(méi)有通過(guò)實(shí)踐進(jìn)行深刻檢討和改良，則很難形成真正有競(jìng)爭(zhēng)力的投資能力。

百度用AI賦能金融，無(wú)疑給了投資哲學(xué)一個(gè)“智慧實(shí)踐”的平臺(tái)，讓好的投資哲學(xué)能夠在實(shí)踐中不斷進(jìn)化，讓好的投資哲學(xué)形成更加優(yōu)秀的投資決策模型，形成真正的投資能力。比如：專精高效的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)支持。隨著數(shù)據(jù)資源整合開(kāi)發(fā)的深入，未來(lái)選股模型將面對(duì)更大規(guī)模、結(jié)構(gòu)多元、信息豐厚的復(fù)雜性數(shù)據(jù)，這就需要更加適用于金融市場(chǎng)的算法開(kāi)發(fā)、優(yōu)化及應(yīng)用；百度AI具有深度挖掘的情緒數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)、熱點(diǎn)數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)、分析師研報(bào)數(shù)據(jù)等，提升數(shù)據(jù)信息含量與質(zhì)量、拓展投資決策依據(jù)的外延；此外，百度全面的生態(tài)體系，可以提供“特色數(shù)據(jù)資源”，以地理位置時(shí)空數(shù)據(jù)為例，行業(yè)基本面數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或基于大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等不同維度的特色資源，均能為選股和資產(chǎn)配置模型帶來(lái)增量信息，在投資邏輯與運(yùn)算能力得到保證的前提下預(yù)期能夠提升整體業(yè)績(jī)。

有很多曾經(jīng)優(yōu)秀的基金公司，由于基金經(jīng)理和研究部門(mén)負(fù)責(zé)人的變更，導(dǎo)致該公司投資風(fēng)格出現(xiàn)較大變化，投資業(yè)績(jī)也受到影響。如果一個(gè)基金公司能夠通過(guò)人工智能技術(shù)做好公司投資哲學(xué)的模型化，并在長(zhǎng)期實(shí)踐中實(shí)現(xiàn)智慧學(xué)習(xí)，推動(dòng)模型的進(jìn)化，在模型進(jìn)化中，實(shí)現(xiàn)公司投資哲學(xué)的升華，則能在充分競(jìng)爭(zhēng)的基金管理行業(yè)中，不斷強(qiáng)化核心競(jìng)爭(zhēng)力。

百發(fā)價(jià)值這款產(chǎn)品的上線，為傳統(tǒng)證券與基金行業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新上提供了新的思路。人工智能等技術(shù)的輸出，讓傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)有了快速打造智能金融的階梯。百度AI技術(shù)的開(kāi)放，為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)造了迅速跟進(jìn)的機(jī)會(huì)，將極大地改變行業(yè)現(xiàn)狀。在AI賦能的未來(lái)，或許將沒(méi)有傳統(tǒng)金融與新興金融的區(qū)分，將共同開(kāi)創(chuàng)智慧金融。

篇2

政策催化進(jìn)一步加強(qiáng)

 

國(guó)內(nèi)AI有望“彎道超車”

 

目前，各國(guó)政府都高度重視人工智能相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。自人工智能誕生至今，各國(guó)都紛紛加大對(duì)人工智能的科研投入。美國(guó)主攻軍用機(jī)器人技術(shù)，歐洲主攻服務(wù)和醫(yī)療機(jī)器人技術(shù)，日本主攻仿人和娛樂(lè)機(jī)器人?？梢哉f(shuō)，人工智能成為各國(guó)“大腦”計(jì)劃的重要內(nèi)容。

 

當(dāng)下我國(guó)社會(huì)面臨老齡化壓力、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和制造業(yè)升級(jí)，對(duì)此，國(guó)務(wù)院在印發(fā)的《中國(guó)制造2025》中明確指示，要把智能制造和高端技術(shù)創(chuàng)新作為重點(diǎn)建設(shè)工程，特別提出要發(fā)展和培育一批產(chǎn)值超過(guò)100億元的人工智能核心企業(yè)。

 

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的扶持政策頻出。2015年7月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)指導(dǎo)意見(jiàn)》，將發(fā)展人工智能提升到國(guó)家戰(zhàn)略層面;2016年1月，科技部部長(zhǎng)萬(wàn)鋼提出“科技創(chuàng)新-2030項(xiàng)目”，智能制造和機(jī)器人成為重大工程之一。

 

在2016年3月兩會(huì)召開(kāi)期間，《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十三個(gè)五年規(guī)劃綱要(草案)》正式出爐，其中提到，要大力推進(jìn)先進(jìn)半導(dǎo)體、機(jī)器人、智能系統(tǒng)、智能交通、精準(zhǔn)醫(yī)療、智能材料等新興前沿領(lǐng)域的創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)化，形成一批新增長(zhǎng)點(diǎn)。

 

政策和資金的支持、人才儲(chǔ)備、技術(shù)的積累和突破等都為人工智能的發(fā)展提供了基礎(chǔ)條件。科技部高技術(shù)研究發(fā)展中心研究員劉進(jìn)長(zhǎng)認(rèn)為，我國(guó)人工智能與機(jī)器人技術(shù)的快速發(fā)展，一是因?yàn)閲?guó)家的高度關(guān)注與政策支持，二是得益于金融界的重視與大企業(yè)的不斷進(jìn)入。

 

“2014年，中國(guó)市場(chǎng)的工業(yè)機(jī)器人銷量猛增54%，我國(guó)智能語(yǔ)音交互產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到100億元，指紋、人臉、虹膜識(shí)別等產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)100億元?！睆V證恒生副首席分析師趙巧敏向《經(jīng)濟(jì)》記者分析稱，在利好因素的促進(jìn)下，我國(guó)人工智能技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用發(fā)展勢(shì)頭良好。

 

在她看來(lái)，目前國(guó)際巨頭在人工智能技術(shù)上還沒(méi)有完全形成壟斷。我國(guó)在人工智能的研究上與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，甚至與美國(guó)相比都不算落后，這是難得的歷史機(jī)遇，是提升綜合國(guó)力和影響力的絕佳機(jī)會(huì)。

 

“我國(guó)完全有可能利用市場(chǎng)需求優(yōu)勢(shì)、用戶數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)等，搶占人工智能技術(shù)和產(chǎn)業(yè)的制高點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)‘彎道超車’?！壁w巧敏稱。

 

人工智能大潮來(lái)襲

 

千億市場(chǎng)規(guī)模可期

 

人工智能已經(jīng)開(kāi)始進(jìn)入一個(gè)新的階段。從Siri識(shí)別到無(wú)人駕駛，都是人工智能的實(shí)現(xiàn)載體，涉及到的技術(shù)和領(lǐng)域跨越多學(xué)科，包括深度學(xué)習(xí)、智能識(shí)別、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能機(jī)器人等。

 

未來(lái)，人工智能需求將會(huì)激增。據(jù)BBC預(yù)計(jì)，到2020年，全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到183億美元，約合人民幣1190億元。

 

“目前人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域主要還是以工業(yè)制造為主，但是隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型，以及不斷攀升的勞動(dòng)力成本，未來(lái)包括機(jī)器人在內(nèi)的人工智能產(chǎn)品的市場(chǎng)需求將會(huì)不斷擴(kuò)大?！睈?ài)建證券研究所研究員劉孫亮向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，隨著人均可支配收入的增加，以及人口老齡化時(shí)代的來(lái)臨，人工智能家庭化的現(xiàn)象將會(huì)普及，屆時(shí)家用助老服務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人以及家用清潔機(jī)器人的市場(chǎng)需求將會(huì)激增。

 

國(guó)內(nèi)著名的咨詢機(jī)構(gòu)艾瑞咨詢?cè)趨⒖既斯ぶ悄苄袠I(yè)全球市場(chǎng)規(guī)模后預(yù)計(jì)稱：在不包括硬件產(chǎn)品銷售收入、信息搜索、資訊分發(fā)、精準(zhǔn)廣告推送等的情況下，預(yù)計(jì)2020年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到91億元人民幣。

 

而目前市場(chǎng)的關(guān)注點(diǎn)還只是在智慧金融、智能家居等應(yīng)用領(lǐng)域，對(duì)于人工智能的發(fā)展空間來(lái)說(shuō)，這只是冰山一角。

 

趙巧敏表示，由于人工智能屬于基礎(chǔ)型技術(shù)，與機(jī)器人和大數(shù)據(jù)聯(lián)系緊密，其水平的提升將帶來(lái)多領(lǐng)域的應(yīng)用擴(kuò)展，大幅拓寬傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展之路，造成未來(lái)5-10年的巨大顛覆性影響，產(chǎn)生10-100倍的溢出效應(yīng)，由此將打開(kāi)萬(wàn)億規(guī)模的市場(chǎng)空間。

 

“僅僅以工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域?yàn)槔?，在智能化水平提高后，將降低固定資產(chǎn)投資成本近30%，降低人工成本近60%-70%，在汽車整車、零部件制造、食品工業(yè)及物流等行業(yè)產(chǎn)生8-10倍的產(chǎn)業(yè)集群帶動(dòng)作用，對(duì)應(yīng)著800億-1000億元的市場(chǎng)規(guī)模?！壁w巧敏說(shuō)。

 

實(shí)際上，中國(guó)人工智能的商業(yè)化應(yīng)用環(huán)境甚至能創(chuàng)造更大的市場(chǎng)空間。我國(guó)人工智能的商業(yè)應(yīng)用水平已經(jīng)十分繁榮，這一概念已經(jīng)滲透了教育、金融、醫(yī)療、文體娛樂(lè)等領(lǐng)域，且獲得了很好的市場(chǎng)反響。

 

“市場(chǎng)關(guān)心的IT和互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域幾乎所有的主題和熱點(diǎn)，例如智能硬件、O2O、機(jī)器人、無(wú)人機(jī)和工業(yè)4.0，發(fā)展突破的關(guān)鍵環(huán)節(jié)都是人工智能。”趙巧敏表示，人工智能的發(fā)展是必然趨勢(shì)，它將成為未來(lái)30年內(nèi)我國(guó)技術(shù)發(fā)展的重心，也會(huì)給互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域帶來(lái)新的突破，給人們的生活帶來(lái)翻天覆地的變化。

 

在人工智能應(yīng)用領(lǐng)域，我國(guó)已經(jīng)發(fā)展得較為全面，包括家居領(lǐng)域、安防領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域、企業(yè)領(lǐng)域、金融領(lǐng)域和教育領(lǐng)域。

 

然而盡管目前我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的文字識(shí)別、工業(yè)機(jī)器人、娛樂(lè)機(jī)器人等智能科技成果已經(jīng)進(jìn)入大規(guī)模實(shí)際應(yīng)用，但市場(chǎng)空間仍然很大。中泰證券首席宏觀策略師羅文波向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，我國(guó)機(jī)器人的“密度”只有德國(guó)、日本的1/10，行業(yè)發(fā)展空間巨大。

 

VC青睞人工智能

 

巨頭加速并購(gòu)

 

人工智能一直是硅谷大佬們瘋狂追求的領(lǐng)域，谷歌、Facebook、IBM均重金投資人工智能，是目前AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。微軟、谷歌和Facebook等全球科技巨頭都認(rèn)為2016年是AI迅速進(jìn)化的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。

 

Google希望在人工智能領(lǐng)域復(fù)制Android的成功，并力圖打造一個(gè)機(jī)器人帝國(guó);Facebook計(jì)劃在2016年制造出能夠在家務(wù)和工作上幫助自己的人工智能;蘋(píng)果4天內(nèi)接連收購(gòu)兩家人工智能初創(chuàng)公司……

 

據(jù)羅文波統(tǒng)計(jì)，目前全球人工智能企業(yè)已經(jīng)超過(guò)了900家，大多集中在北美和西歐。這些人工智能初創(chuàng)企業(yè)總估值超過(guò)87億美元?！半S著日本、北美、歐洲的‘大腦’計(jì)劃大規(guī)模布局人工智能，2040年全球很有可能實(shí)現(xiàn)廣義的人工智能。”

 

除互聯(lián)網(wǎng)巨頭外，敏銳的資本方也在積極布局人工智能領(lǐng)域，近年來(lái)風(fēng)投不斷加大對(duì)人工智能初創(chuàng)企業(yè)的投資，持續(xù)布局人工智能這個(gè)重要風(fēng)口。

 

“2014年人工智能企業(yè)融資總量首次超過(guò)10億美元，2015年融資總量更是超過(guò)12億美元。2016年到現(xiàn)在，全球在人工智能領(lǐng)域的投資已經(jīng)超過(guò)4億美元?！辈澈ＷC券研究所證券分析師齊艷麗向《經(jīng)濟(jì)》記者表示，隨著科技巨頭在人工智能領(lǐng)域的布局將提速，VC/PE在人工智能領(lǐng)域的投資也將隨之爆發(fā)。

 

“反過(guò)來(lái)，資本層面的爆發(fā)也將持續(xù)帶動(dòng)人工智能行業(yè)加速爆發(fā)。”齊艷麗認(rèn)為，雖短期看人工智能仍處于大規(guī)模投入期，較難變現(xiàn)，但未來(lái)人工智能應(yīng)用于無(wú)人駕駛汽車、輔助診斷、刑偵監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域?qū)?huì)產(chǎn)生巨大的商業(yè)價(jià)值和社會(huì)價(jià)值。

 

在全球市場(chǎng)火爆的背景下，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)也充滿了巨頭和風(fēng)投的博弈與布局。

 

出于對(duì)人工智能行業(yè)商業(yè)前景的看好，國(guó)內(nèi)巨頭紛紛進(jìn)軍人工智能領(lǐng)域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領(lǐng)域發(fā)力。

 

其中，百度2014年研發(fā)投入接近70億，同時(shí)涉足了深度學(xué)習(xí)與自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，并推出了“百度大腦”計(jì)劃;阿里巴巴推出了國(guó)內(nèi)首個(gè)人工智能平臺(tái)DTPAI;騰訊推出了撰稿機(jī)器人Dream writer，開(kāi)放了視覺(jué)識(shí)別平臺(tái)騰訊優(yōu)圖，同時(shí)成立了騰訊智能計(jì)算與搜索實(shí)驗(yàn)室。一些具有創(chuàng)新性眼光的巨頭公司也相應(yīng)進(jìn)入，讓整個(gè)行業(yè)迎來(lái)了爆發(fā)的機(jī)會(huì)。

 

“互聯(lián)網(wǎng)巨頭公司和創(chuàng)業(yè)公司是我國(guó)AI技術(shù)基礎(chǔ)研究主力軍。在國(guó)家政策大力支持下，無(wú)論是科研機(jī)構(gòu)還是企業(yè)都在加大人工智能研究的力度，由此也取得了較為不錯(cuò)的成績(jī)?！睋?jù)羅文波介紹，截至2015年底，我國(guó)人工智能領(lǐng)域已有近百家創(chuàng)業(yè)公司，約65家獲得投資，共計(jì)29.1億元。人工智能領(lǐng)域布局如火如荼。

 

巨頭的基礎(chǔ)層切入為人工智能基礎(chǔ)領(lǐng)域的研究帶來(lái)了巨大的資金優(yōu)勢(shì)和人才支持，使得部分技術(shù)達(dá)到世界一流水平。例如，我國(guó)的視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別的技術(shù)已經(jīng)處于國(guó)際領(lǐng)先水平。

 

而近兩三年，風(fēng)投也開(kāi)始加速了在這一領(lǐng)域的投資步伐。2014年開(kāi)始，我國(guó)人工智能領(lǐng)域投資金額、數(shù)量、參與投資機(jī)構(gòu)數(shù)量均大幅增加，2015年更是實(shí)現(xiàn)了跨越式的增長(zhǎng)?！?015年我國(guó)投資人工智能的機(jī)構(gòu)數(shù)量已經(jīng)高達(dá)48家，是2012年投資機(jī)構(gòu)數(shù)量的6倍;投資額為14.23億元，是2012年投資額的23倍。”趙巧敏表示。

 

短期看好應(yīng)用開(kāi)發(fā)

 

長(zhǎng)期關(guān)注技術(shù)研究

 

二級(jí)市場(chǎng)一向是搜尋熱點(diǎn)的風(fēng)向標(biāo)。人工智能市場(chǎng)的火爆也催熱了資本市場(chǎng)的相關(guān)行業(yè)。在市場(chǎng)空間巨大、產(chǎn)業(yè)前景明朗的背景下，占據(jù)資金優(yōu)勢(shì)的上市公司紛紛瞄準(zhǔn)人工智能領(lǐng)域，分享廣闊藍(lán)海。

 

隨著人工智能的不斷進(jìn)步和發(fā)展，最先實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化的AI應(yīng)用層將最早迎來(lái)投資機(jī)會(huì)。銀河證券分析師楊華超向《經(jīng)濟(jì)》記者分析稱，無(wú)人駕駛、工業(yè)4.0、智慧醫(yī)療等主題將成為未來(lái)中長(zhǎng)期的熱點(diǎn)，建議關(guān)注相關(guān)主題的優(yōu)質(zhì)標(biāo)的。“同時(shí)，AI數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層作為準(zhǔn)入門(mén)檻較高的環(huán)節(jié)，之前具有技術(shù)積累和數(shù)據(jù)資源的公司將優(yōu)先受益，可以關(guān)注目前已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)有技術(shù)和規(guī)模優(yōu)勢(shì)的公司?！?/p>

 

對(duì)此，羅文波則建議投資者，選擇人工智能領(lǐng)域的標(biāo)的，要分長(zhǎng)短期來(lái)考量?！岸唐诳申P(guān)注在人工智能商業(yè)化應(yīng)用有所突破的企業(yè)，長(zhǎng)期可關(guān)注具備技術(shù)研究實(shí)力的公司。”

 

在他看來(lái)，具備競(jìng)爭(zhēng)力的上市公司主要有兩類，一是與機(jī)器人硬件制造相關(guān)的公司，它們一般擁有較好的智能制造業(yè)基礎(chǔ)，在未來(lái)產(chǎn)業(yè)升級(jí)過(guò)程中，擁有強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì);二是在人工智能商業(yè)化應(yīng)用有所突破的公司。

 

對(duì)此投資邏輯，趙巧敏也表示認(rèn)同，“短期看好應(yīng)用開(kāi)發(fā)領(lǐng)域，特別是基于當(dāng)下較為成熟的感知智能技術(shù)如語(yǔ)音、視覺(jué)識(shí)別的服務(wù)、硬件產(chǎn)品等的應(yīng)用開(kāi)發(fā)將是短期的投資亮點(diǎn)”。

 

“目前下游應(yīng)用領(lǐng)域也面臨著大量需求，如人口老齡化對(duì)服務(wù)機(jī)器人的需求、定制化生產(chǎn)對(duì)3D打印的需求、物流配速對(duì)無(wú)人機(jī)的需求等?！壁w巧敏分析稱，穿戴設(shè)備、3D打印、無(wú)人駕駛、服務(wù)機(jī)器是最值得看好的應(yīng)用場(chǎng)景。

 

而從長(zhǎng)期來(lái)看，在以現(xiàn)有技術(shù)為基礎(chǔ)的應(yīng)用領(lǐng)域基本飽和之后，只有技術(shù)研究才能推動(dòng)新一輪的應(yīng)用創(chuàng)新，趙巧敏稱。技術(shù)研究是長(zhǎng)期的投資關(guān)注點(diǎn)，“應(yīng)該關(guān)注核心技術(shù)模塊提供商和數(shù)據(jù)傳輸、運(yùn)算、存儲(chǔ)過(guò)程所涉及的基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng)商”。

 

篇3

1、人工智能的概念

人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它探究智能的實(shí)質(zhì)，并以制造一種能以人類智能相類似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器為目的。人工智能的產(chǎn)生和發(fā)展首先是一場(chǎng)思維科學(xué)的革命，它的產(chǎn)生和發(fā)展一定程度上依賴于思維科學(xué)的革命，同時(shí)它也對(duì)人類的思維方式和方法產(chǎn)生了深刻的變革。人工智能是與哲學(xué)關(guān)系最為緊密的科學(xué)話題，它集合了來(lái)自認(rèn)知心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、邏輯學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器人學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)等等學(xué)科的研究成果。過(guò)去的半個(gè)多世紀(jì)以來(lái)人工智能在人類認(rèn)識(shí)自身及改造世界的道路上扮演了重要角色。一直以來(lái)，對(duì)人工智能研究存在兩種態(tài)度：強(qiáng)人工智能和弱人工智能，前者認(rèn)為AI可以達(dá)到具備思維理解的程度，可以具有真正的智能；后者認(rèn)為研究AI只是通過(guò)它來(lái)探索人類認(rèn)知，其智能只是模仿的不完全的智能。

2、人工智能的發(fā)展

對(duì)于人工智能的研究一共可以分為五個(gè)階段。

第一個(gè)階段是人工智能的興起與冷落，這個(gè)時(shí)間是在20世紀(jì)的50年代。這個(gè)階段是人工智能的起始階段，人工智能的概念首次被提出，并相繼涌現(xiàn)出一批科技成果，例如機(jī)器定理證明、跳棋程序、LISP語(yǔ)言等。由于人工智能處于起始階段，很多地方都存在著缺陷，在加上對(duì)自然語(yǔ)言的翻譯失敗等諸多原因，人工智能的發(fā)展一度陷入低谷。同時(shí)在這一個(gè)階段的人工智能研究有一個(gè)十分明顯的特點(diǎn)：對(duì)問(wèn)題求解的方法過(guò)度重視，而忽視了知識(shí)重要性。

第二個(gè)階段從20世紀(jì)的60年代末到70年代。專家系統(tǒng)的出現(xiàn)將人工智能的研究再一次推向。其中比較著名的專家系統(tǒng)有DENDAL化學(xué)質(zhì)譜分析系統(tǒng)、MTCIN疾病診斷和治療系統(tǒng)、Hearsay-11語(yǔ)言理解系統(tǒng)等。這些專家系統(tǒng)的出現(xiàn)標(biāo)志著人工智能已經(jīng)進(jìn)入了實(shí)際運(yùn)用的階段。

第三個(gè)階段是20世紀(jì)80年代。這個(gè)階段伴隨著第五代計(jì)算機(jī)的研制，人工智能的研究也取得了極大的進(jìn)展。日本為了能夠使推理的速度達(dá)到數(shù)值運(yùn)算的速度那么快，于1982年開(kāi)始了“第五代計(jì)算機(jī)研制計(jì)劃”。這個(gè)計(jì)劃雖然最終結(jié)果是以失敗結(jié)束，但是它卻帶來(lái)了人工智能研究的又一輪熱潮。

第四個(gè)階段是20世紀(jì)的80年代末。1987年是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一新興科學(xué)誕生的年份。1987年，美國(guó)召開(kāi)了第一次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)國(guó)際會(huì)議，并向世人宣告了這一新興科學(xué)的誕生。此后，世界各國(guó)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上的投資也開(kāi)始逐漸的增加。

第五個(gè)階段是20世紀(jì)90年代后。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，為人工智能的研究提供了新的方向。人工智能的研究已經(jīng)從曾經(jīng)的單個(gè)智能主體研究開(kāi)始轉(zhuǎn)向基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的分布式人工智能研究。在這個(gè)階段人工智能不僅僅對(duì)基于同一目標(biāo)的分布式問(wèn)題求解進(jìn)行研究，同時(shí)還對(duì)多個(gè)智能主體的多目標(biāo)問(wèn)題求解進(jìn)行研究，讓人工智能有更多的實(shí)際用途。

3、人工智能可否超過(guò)人的智能

那么人工智能可否超過(guò)人的智能呢？關(guān)于這個(gè)問(wèn)題可以從下面幾個(gè)方面來(lái)分析：

首先，從哲學(xué)量變會(huì)引起質(zhì)變的角度來(lái)說(shuō)，人工智能的不斷發(fā)展必定會(huì)產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。大家都知道，人工智能從最初的簡(jiǎn)單模擬功能，到現(xiàn)在能進(jìn)行推理分析 （比如計(jì)算機(jī)戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍），這本身就是巨大的量變。在一部科幻電影中，父親把兒子生前的記憶輸人芯片，裝在機(jī)器人中，這個(gè)機(jī)器人就與他的兒子死去時(shí)具有相同的思維和記憶，雖然他不會(huì)長(zhǎng)大。從技術(shù)的角度來(lái)說(shuō)，科幻電影中的東西在不久的將來(lái)也可以成為現(xiàn)實(shí)。到那個(gè)時(shí)候，真的就很難辨別是人還是機(jī)器了。

第二，有的人會(huì)說(shuō)，人工智能不會(huì)超過(guò)人的智能，因?yàn)槿斯ぶ悄苁侨酥圃斐鰜?lái)的，所以不可能超過(guò)人的智能。對(duì)于這個(gè)觀點(diǎn)，我們這樣想一想，起重機(jī)也是人造出來(lái)的，它的力量不是超過(guò)人類很多嗎？汽車也是人制造出來(lái)的，它的速度不也遠(yuǎn)超過(guò)人類的速度嗎？從科學(xué)技術(shù)的角度來(lái)說(shuō)，智能和力氣、速度一樣，也是人的某個(gè)方面的特性，為什么人工智能就不能超過(guò)人類的智能呢？

第三，還有的人認(rèn)為，人工智能是人制造的，必有其致命的弱點(diǎn)，所以人的智能勝于人工智能。我認(rèn)為這一點(diǎn)也不成立，因?yàn)槿伺c機(jī)器人比較，也可以說(shuō)有致命弱點(diǎn)，比如說(shuō)人如果沒(méi)有空氣的話，就不能生存，就好比是機(jī)器人沒(méi)有電一樣。再比如，人體在超過(guò)一定的溫度或壓力的環(huán)境下，不能生存，在這一點(diǎn)上，機(jī)器人卻可以遠(yuǎn)勝于人類。因此，在弱點(diǎn)比較方面，我認(rèn)為人工智能的機(jī)器人并不比人差，在某些方面還遠(yuǎn)勝于人類。

第四，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能不單需要邏輯思維與模仿?？茖W(xué)家對(duì)人類大腦和精神系統(tǒng)研究得越多，他們?cè)郊涌隙ㄇ楦惺侵悄艿囊徊糠?，而不是與智能相分離的，因此人工智能領(lǐng)域的下一個(gè)突破可能不僅在于賦予它情感能力。

4、結(jié)束語(yǔ)

人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，其研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展方向。今天，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。將來(lái)，人工智能技術(shù)的發(fā)展將會(huì)給人們的生活、工作和教育等帶來(lái)更大的影響。

參考文獻(xiàn)：

篇4

人工智能技術(shù)在各行各業(yè)中的應(yīng)用越來(lái)越普遍，極大地推動(dòng)了生產(chǎn)效率的提高。作為一門(mén)邊緣學(xué)科，人工智能技術(shù)屬于自然學(xué)科和社會(huì)學(xué)科的交叉，涉及到的學(xué)科里面包括不定性論、控制論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等等。在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效地節(jié)約人力資源成本，提高供水設(shè)備的運(yùn)行效率，減少供水設(shè)備的運(yùn)行故障，推動(dòng)供水企業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展。

1 人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)主要是對(duì)新設(shè)備、新技術(shù)和新理論進(jìn)行拓展、研究和開(kāi)發(fā)而形成的一種新興技術(shù)。計(jì)算機(jī)發(fā)展的過(guò)程中，人工智能是一個(gè)重要的發(fā)展方向和組成部分，在該領(lǐng)域產(chǎn)生了各種應(yīng)用設(shè)備，例如圖像識(shí)別系統(tǒng)、語(yǔ)言識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)器人等等?？傮w而言，人工智能技術(shù)是多個(gè)領(lǐng)域和技術(shù)的結(jié)合，可以使機(jī)械設(shè)備完成與人類智能相似的功能，從而達(dá)到提高生產(chǎn)效率的目的，減少人力資源方面的投入[1]。

2 在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能控制器

不同類別的人工智能控制器需要不同的研究手段，例如遺傳算法、模糊神經(jīng)或者神經(jīng)算法等等，本文將人工智能控制器作為非線性函數(shù)近似器進(jìn)行研究，從而對(duì)人工智能進(jìn)行開(kāi)發(fā)和研究。與普通的函數(shù)估計(jì)其相比，人工智能非線性函數(shù)計(jì)時(shí)器具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)，其在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用也能夠取得良好的效果。首先，如果使用普通的函數(shù)估計(jì)器，研究的過(guò)程中會(huì)遇到一些不確定性因素，對(duì)供水設(shè)備的穩(wěn)定性造成影響。而使用非線性函數(shù)近似解，則無(wú)需將研究對(duì)象的模型建立起來(lái)，能夠?qū)€(gè)別對(duì)象進(jìn)行便利的研究，從而推動(dòng)了電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)在供水設(shè)備中的應(yīng)用。其次，為了達(dá)到一定的目的，研究者可以對(duì)供水機(jī)械設(shè)備的性能進(jìn)行調(diào)整，從而有效地提高供水設(shè)備的適應(yīng)性。第三，與控制器或者普通函數(shù)估計(jì)其相比，人工智能非線性函數(shù)近似器在調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)方面更加便利，能夠?qū)┧O(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行便利的調(diào)節(jié)。第四，在設(shè)計(jì)供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的過(guò)程中，設(shè)計(jì)者只需獲取供水設(shè)備中的數(shù)據(jù)，就能夠應(yīng)用人工智能技術(shù)對(duì)其進(jìn)行設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)時(shí)，只需根據(jù)其所響應(yīng)的數(shù)據(jù)和語(yǔ)言，就可以完成全部的設(shè)計(jì)，極大地簡(jiǎn)化了設(shè)計(jì)過(guò)程[2]。

在反模糊化和模糊化的過(guò)程中，使用隸屬函數(shù)、規(guī)則庫(kù)、自適應(yīng)性模糊神經(jīng)控制器能夠進(jìn)行自動(dòng)實(shí)時(shí)確定。

3 人工智能技術(shù)在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中的具體應(yīng)用

本文以恒壓供水中的AI 人工智能調(diào)節(jié)器為例，對(duì)人工智能技術(shù)在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中的具體應(yīng)用進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹。

3.1 工作原理 該系統(tǒng)包括壓力變送器、閥門(mén)、水泵、控制接觸器組、AB-PLC-1756系統(tǒng)、AB軟啟動(dòng)設(shè)備、AI- 808 人工智能調(diào)節(jié)器幾個(gè)組成部分。由于水泵具有較大的功率，380V的低壓電機(jī)5臺(tái)供水，分別為2臺(tái)355KW，2臺(tái)220KW，1臺(tái)160KW。

出水總管的壓力可以由壓力傳感器進(jìn)行檢測(cè)，由變送器向AI- 808 儀表進(jìn)行傳送，通過(guò)比較設(shè)定值，將誤差的變化率和壓力誤差得出來(lái)。使用AB軟啟動(dòng)設(shè)備進(jìn)行降壓?jiǎn)?dòng)，使用AB-PLC-1756系統(tǒng)進(jìn)行機(jī)組開(kāi)、?？刂疲皺z測(cè)各儀表，利用上位機(jī)組態(tài)軟件RSVIEW32對(duì)全廠生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，通過(guò)各監(jiān)測(cè)設(shè)備在上位機(jī)人員控制調(diào)節(jié)供水壓力。AB軟啟動(dòng)設(shè)備具有軟啟動(dòng)功能，起動(dòng)加速時(shí)間不超過(guò)30秒，并具有自行調(diào)節(jié)功能。在進(jìn)行起動(dòng)斜坡加速時(shí)，電機(jī)壓力會(huì)不斷上升，當(dāng)電動(dòng)機(jī)的壓力已經(jīng)到達(dá)額定的轉(zhuǎn)速狀態(tài)時(shí)，軟啟動(dòng)器的控制器就會(huì)對(duì)其進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并自動(dòng)將輸出電壓切換為全電壓。如果在30秒之內(nèi)電動(dòng)機(jī)就已經(jīng)到達(dá)了額定轉(zhuǎn)速，則可以進(jìn)一步縮短啟動(dòng)加速的時(shí)間。

3.2 控制算法 供水系統(tǒng)的對(duì)象還有時(shí)變成非線性環(huán)節(jié)，一些參數(shù)會(huì)出現(xiàn)未知式的緩慢變化，如果要達(dá)到理想的控制效果，單獨(dú)使用PID 控制是不行的。因此使用改進(jìn)PID和AI人工智能調(diào)節(jié)器進(jìn)行模糊控制，形成雙?？刂扑惴╗3]。

3.3 AI-808人工智能工業(yè)調(diào)節(jié)器 AI- 808人工智能工業(yè)調(diào)節(jié)器具有參數(shù)自整定功能、模糊邏輯 PID調(diào)節(jié)的先進(jìn)控制算法，能夠通過(guò)模糊算法來(lái)避免PID的飽和積分。如果誤差減小，則可以對(duì)PID算法進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)被控對(duì)象的特征進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和記憶，從而優(yōu)化控制效果。這樣一來(lái)，即使對(duì)復(fù)雜的對(duì)象也能夠進(jìn)行良好的控制，具有參數(shù)確定簡(jiǎn)單、精度高、無(wú)超調(diào)的優(yōu)點(diǎn)。

3.4 可編程控制器 可編程控制器的輸出是繼電器類型，主要使用Micrologix系列。水泵的邏輯功能主要由PLC來(lái)完成，無(wú)需設(shè)置模擬量的輸入輸出模塊，有力地節(jié)省了造價(jià)投資。使用AI- 808人工智能儀表來(lái)進(jìn)行系統(tǒng)的壓力閉環(huán)控制。

3.5 控制臺(tái) 手動(dòng)和自動(dòng)兩種操作模式在控制臺(tái)的設(shè)計(jì)中都有所兼顧，通過(guò)手動(dòng)操作來(lái)單獨(dú)開(kāi)啟或停止每一臺(tái)水泵和閥門(mén)，并通過(guò)多圈電位器來(lái)對(duì)變頻器的頻率進(jìn)行手動(dòng)調(diào)節(jié)。如果處于自動(dòng)模式之下，則可以通過(guò)開(kāi)關(guān)來(lái)將需要投入運(yùn)行的水泵選擇出來(lái)。如果某臺(tái)水泵需要維修，則可以令其自動(dòng)退出運(yùn)行行列，不會(huì)對(duì)系統(tǒng)正常運(yùn)行造成影響。

4 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)人工智能技術(shù)在工程設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中的具體應(yīng)用進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分析，人工智能技術(shù)得到了迅速的發(fā)展，在各行各業(yè)中都得到了廣泛的應(yīng)用。應(yīng)用人工智能技術(shù)的恒壓供水系統(tǒng)，在民用供水系統(tǒng)和工業(yè)供水系統(tǒng)中都已經(jīng)得到了應(yīng)用，并取得了良好的應(yīng)用效果，已經(jīng)成為了供水設(shè)備機(jī)械電氣化自動(dòng)控制發(fā)展中的一個(gè)重要發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)：

篇5

得AI者得未來(lái)

2015年底，許多機(jī)構(gòu)在展望2016年度科技領(lǐng)域時(shí)幾乎會(huì)不約而同地將人工智能列為重點(diǎn)方向之一?，F(xiàn)在來(lái)看，人工智能的火爆程度讓最樂(lè)觀的預(yù)測(cè)者都大跌眼鏡，這得歸結(jié)于AlphaGo的推波助瀾。

正如文章開(kāi)始所說(shuō)，人工智能的使命便是完成海量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值轉(zhuǎn)化。根據(jù)相關(guān)預(yù)測(cè)，2021年，全球?qū)?huì)擁有18億臺(tái)PC，86億臺(tái)移動(dòng)設(shè)備，157億臺(tái)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。而到2035年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量將會(huì)超過(guò)1萬(wàn)億臺(tái)，相應(yīng)的數(shù)據(jù)數(shù)量將會(huì)增長(zhǎng)2400倍，從1 EB增長(zhǎng)到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數(shù)據(jù)，人工智能是解決之道。

所以說(shuō)，得物聯(lián)網(wǎng)者得未來(lái)，而得人工智能者將執(zhí)物聯(lián)網(wǎng)之牛耳。只有人工智能才能為“萬(wàn)物互聯(lián)”之后的應(yīng)用問(wèn)題提供最佳的解決方案。

2016英特爾中國(guó)行業(yè)峰會(huì)上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領(lǐng)域展開(kāi)為期三年的基于英特爾至強(qiáng)處理器+英特爾至強(qiáng)融核處理器，以及英特爾至強(qiáng)處理器+FPGA為基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)研究項(xiàng)目?？拼笥嶏w聯(lián)合創(chuàng)始人，訊飛研究院副院長(zhǎng)王智國(guó)博士非常到位地點(diǎn)評(píng)了這一合作：“一直以來(lái)，我們雙方都致力于人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和行業(yè)的推動(dòng)，一方擅長(zhǎng)底層計(jì)算架構(gòu)，一方擅長(zhǎng)算法及應(yīng)用。我們期待雙方在人工智能技術(shù)上的深度合作能夠推動(dòng)硬件和軟件的協(xié)同設(shè)計(jì)及優(yōu)化，共同發(fā)現(xiàn)人工智能計(jì)算平臺(tái)創(chuàng)新的解決方案，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并通過(guò)這些創(chuàng)新的技術(shù)支持更多行業(yè)用戶進(jìn)行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型?！?/p>

作為全球最大的半導(dǎo)體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發(fā)生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅(qū)動(dòng)云計(jì)算和智能互聯(lián)計(jì)算的公司”?？梢?jiàn)人工智能已經(jīng)成為英特爾公司的未來(lái)戰(zhàn)略方向之一。

人工智能對(duì)計(jì)算力資源的需求到底有多大，現(xiàn)在誰(shuí)也無(wú)法預(yù)判，這就像是個(gè)“計(jì)算黑洞”。但有一點(diǎn)可以肯定，人工智能是高性能計(jì)算在現(xiàn)在和未來(lái)的進(jìn)一步延展和進(jìn)化，而這恰好是英特爾的優(yōu)勢(shì)所在。

對(duì)英特爾而言，進(jìn)入人工智能領(lǐng)域是水到渠成的事情，也是技術(shù)上的自然演進(jìn)。從另一個(gè)角度看，物聯(lián)網(wǎng)和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機(jī)遇，其空間和舞臺(tái)遠(yuǎn)大于PC時(shí)代和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。送上門(mén)的蛋糕（要知道，當(dāng)今世界90%以上的數(shù)據(jù)都是由英特爾處理器來(lái)承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。

從資本到技術(shù)，從硬件到軟件

基于新的公司定位，英特爾開(kāi)始從資本層面進(jìn)行帝國(guó)的戰(zhàn)略布局。作為硅谷最大的企業(yè)風(fēng)司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說(shuō)“會(huì)把未來(lái)的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業(yè)務(wù)發(fā)展的領(lǐng)域”，人工智能毫無(wú)疑問(wèn)是重中之重。

9月宣布將收購(gòu)計(jì)算機(jī)視覺(jué)創(chuàng)業(yè)公司Movidius，后者致力于研發(fā)低功耗的計(jì)算機(jī)視覺(jué)芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導(dǎo)體、軟件和AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)；5月宣布將收購(gòu)專注于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)開(kāi)發(fā)的俄羅斯公司Itseez；4月收購(gòu)意大利半導(dǎo)體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對(duì)可編程邏輯器件廠商Altera的收購(gòu)；2015年10月收購(gòu)了人工智能公司Saffron Technology……

針對(duì)某一業(yè)務(wù)領(lǐng)域展開(kāi)如此高密度地集中收購(gòu)，無(wú)論是在英特爾公司歷史還是整個(gè)IT行業(yè)都是十分罕見(jiàn)的?？梢?jiàn)，英特爾布局人工智能的決心之大。

由于技術(shù)因素，專用領(lǐng)域的智能化是人工智能未來(lái)5到10年的主要應(yīng)用方向，比如自動(dòng)駕駛。在更遠(yuǎn)的將來(lái)，隨著技術(shù)的進(jìn)一步突破，通用領(lǐng)域的智能化有望實(shí)現(xiàn)。但無(wú)論是專用還是通用領(lǐng)域，人工智能都將圍繞“基礎(chǔ)資源-技術(shù)平臺(tái)-業(yè)務(wù)應(yīng)用”這三層基本架構(gòu)形成生態(tài)圈。

篇6

中圖分類號(hào)：TM73 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2013）01-0032-05

0 引 言

智能電網(wǎng)是當(dāng)今世界電力系統(tǒng)發(fā)展的重大變革，也是21世紀(jì)電力系統(tǒng)的重大科技創(chuàng)新和發(fā)展趨勢(shì)。2003年，美國(guó)“未來(lái)能源聯(lián)盟”首次提出智能電網(wǎng)的概念。同年，美國(guó)能源部了“Grid　2030”設(shè)想[1]，將美國(guó)的未來(lái)電力系統(tǒng)描述為一個(gè)完全自動(dòng)化的電力傳輸網(wǎng)絡(luò)，能夠監(jiān)視和控制每個(gè)用戶和電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)，保證從電廠到終端用戶整個(gè)輸配電過(guò)程中所有節(jié)點(diǎn)之間的信息和電能的雙向流動(dòng)。2005年，歐洲技術(shù)論壇（ETP）提出了“Smart　Grid”概念[2]，計(jì)劃通過(guò)智能電網(wǎng)的建設(shè)，向所有用戶提供高度可靠、經(jīng)濟(jì)有效的電能，充分開(kāi)發(fā)利用大型集中發(fā)電機(jī)和小型分布式電源，提高電網(wǎng)公司運(yùn)營(yíng)效率，降低電能價(jià)格，加強(qiáng)與客戶的互動(dòng)，應(yīng)對(duì)來(lái)自市場(chǎng)、安全和電能質(zhì)量、環(huán)境等方面的壓力。

國(guó)內(nèi)也高度重視智能電網(wǎng)建設(shè)。2010年6月7日，總書(shū)記在兩院院士大會(huì)上的講話中提出，要“構(gòu)建覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的電網(wǎng)體系”。國(guó)家科技部于2009年11月24日的《關(guān)于加快我國(guó)智能電網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的報(bào)告》中提出了明確的目標(biāo)和任務(wù)。國(guó)家電網(wǎng)公司于2009年5月了“堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)”愿景及建設(shè)路線圖。南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司在2010年7月提出了“建設(shè)一個(gè)覆蓋城鄉(xiāng)的智能、高效、可靠的綠色電網(wǎng)”的目標(biāo)。2011年2月，陜西省地方電力（集團(tuán)）有限公司作為專業(yè)的配電網(wǎng)公司，聯(lián)合清華大學(xué)提出了建設(shè)“多指標(biāo)自趨優(yōu)”智能配電網(wǎng)的目標(biāo)。

智能電網(wǎng)涉及能源、環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和管理等多個(gè)學(xué)科，由于其具備系統(tǒng)工程和創(chuàng)新技術(shù)的特點(diǎn)，目前智能電網(wǎng)的研究趨向發(fā)散，對(duì)智能電網(wǎng)的認(rèn)識(shí)多從企業(yè)自身出發(fā)，尚未收斂到智能電網(wǎng)本質(zhì)的研究，影響和干擾了對(duì)智能電網(wǎng)發(fā)展方向的研判。本文在分析國(guó)內(nèi)外智能電網(wǎng)相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)踐應(yīng)用，溯源了智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能，提出了智能電網(wǎng)分代標(biāo)準(zhǔn)，建立了智能電網(wǎng)分代模型，探討了智能電網(wǎng)分代的社會(huì)經(jīng)濟(jì)意義。

1 國(guó)外智能電網(wǎng)分代研究狀況

分代研究在計(jì)算機(jī)和戰(zhàn)斗機(jī)等領(lǐng)域已經(jīng)取得了共識(shí)。計(jì)算機(jī)按照所采用的電子元件，歷經(jīng)了電子管計(jì)算機(jī)、晶體管計(jì)算機(jī)、集成電路計(jì)算機(jī)、大規(guī)模集成電路計(jì)算機(jī)，現(xiàn)在正在研發(fā)信息獲取、存儲(chǔ)、處理、通信與人工智能相結(jié)合的第五代計(jì)算機(jī)。20世紀(jì)40年代中期，以噴氣式發(fā)動(dòng)機(jī)為動(dòng)力的戰(zhàn)斗機(jī)出現(xiàn)后，按時(shí)代和技術(shù)水平，戰(zhàn)斗機(jī)歷經(jīng)三代，目前正在研制第四代戰(zhàn)斗機(jī)。

由于智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應(yīng)用，與計(jì)算機(jī)、作戰(zhàn)飛機(jī)等其他領(lǐng)域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網(wǎng)分代更注重“向前看”，這個(gè)特點(diǎn)導(dǎo)致智能電網(wǎng)分層次、分步驟、分階段的研究異彩紛呈，莫衷一是。國(guó)外智能電網(wǎng)分代的相關(guān)研究綜述如下。

1.1 智能電網(wǎng)演進(jìn)模型

2010年1月，加拿大學(xué)者Hassan　Farhangi從功能和投資回報(bào)率（ROI）兩個(gè)維度，提出了如圖1所示的智能電網(wǎng)的演進(jìn)模型[3]。他認(rèn)為，由于化石燃料的成本猛增，電力公司無(wú)法擴(kuò)大發(fā)電能力以滿足用戶對(duì)電能不斷上升的需求，只有從配電網(wǎng)著手，加強(qiáng)需求側(cè)管理，才能保障電力公司擁有較高的ROI水平。模型表示，智能電網(wǎng)最初的投資用來(lái)滿足計(jì)量設(shè)備由機(jī)電式到單向自動(dòng)抄表（AMR）的功能轉(zhuǎn)變，AMR具有節(jié)約人力以及時(shí)間成本的優(yōu)勢(shì)，但是由于其只具有單向通信能力，無(wú)法支持電力公司依據(jù)從電表獲取數(shù)據(jù)采取調(diào)控措施。高級(jí)計(jì)量架構(gòu)（AMI）能夠提供雙向的通信系統(tǒng)，旨在為電力公司提供實(shí)時(shí)的能耗數(shù)據(jù)，允許客戶以價(jià)格為基礎(chǔ)，對(duì)能源使用做出選擇。智能電網(wǎng)演進(jìn)的最終目標(biāo)是分布式控制與微網(wǎng)相結(jié)合的互聯(lián)電網(wǎng)。

1.2 智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論

2011年7月，美國(guó)GridNet公司執(zhí)行副總裁兼首席戰(zhàn)略官Andres　Carvallo和能源與IT行業(yè)學(xué)者John　Cooper合作出版了“The　Advanced　Smart　Grid　—　Edge　Power　Driving　Sustainability”一書(shū)，提出了智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論[4]。書(shū)中認(rèn)為第一代智能電網(wǎng)（Smart　Grid　1.0）實(shí)現(xiàn)了發(fā)電廠到終端計(jì)量設(shè)備的電流與信息流的傳輸，典型的第一代智能電網(wǎng)是美國(guó)科羅拉多州博爾德市智能電網(wǎng)的建設(shè)。下一代智能電網(wǎng)（Smart　Grid　2.0）將是一個(gè)集成的、先進(jìn)的智能電網(wǎng)體系，從戰(zhàn)略上進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)，在組織、運(yùn)行、系統(tǒng)集成與建模等多個(gè)維度進(jìn)行柔性規(guī)劃，下一代智能電網(wǎng)的一些技術(shù)已經(jīng)在美國(guó)奧斯汀市智能電網(wǎng)研究項(xiàng)目Pecan　Street中浮現(xiàn)。書(shū)中對(duì)第三代智能電網(wǎng)（Smart　Grid　3.0）進(jìn)行了展望，并將其定義為一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的重新設(shè)計(jì)的能源系統(tǒng)。

1.3 智能電網(wǎng)層次理論

IBM高級(jí)電力專家Martin　Hauske認(rèn)為智能電網(wǎng)的基本概念有3個(gè)主要元素：首先是廣泛連接資產(chǎn)與設(shè)備的傳感器；其次是數(shù)據(jù)的搜集與整合體系；最后是依據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析，以優(yōu)化運(yùn)行和管理的能力。與之對(duì)應(yīng)，智能電網(wǎng)也就有三個(gè)層面的含義[5]：首先是利用傳感器對(duì)發(fā)電、輸電、配電、供電等關(guān)鍵設(shè)備的運(yùn)行狀況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控；然后將獲得的數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行收集、整合；最后通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析、挖掘，達(dá)到對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)運(yùn)行的優(yōu)化管理。因此，智能電網(wǎng)可以被認(rèn)為是通過(guò)傳感器把各種設(shè)備、資產(chǎn)連接到一起，形成一個(gè)客戶服務(wù)總線，通過(guò)對(duì)信息進(jìn)行整合分析，從而降低成本，提高效率和可靠性，促進(jìn)管理和運(yùn)行達(dá)到最優(yōu)化。

1.4 智能電網(wǎng)成熟度模型

智能電網(wǎng)成熟度模型是IBM、美國(guó)生產(chǎn)力和質(zhì)量中心（APQC）及全球智能電網(wǎng)聯(lián)盟（GIUNC）合作研究的成果[6]。智能電網(wǎng)的成熟度分為5個(gè)階段：第1階段，只有對(duì)智能電網(wǎng)的設(shè)想，主要工作是對(duì)技術(shù)的試驗(yàn)和評(píng)價(jià)，以及建立業(yè)務(wù)模型；第2階段，企業(yè)在至少一個(gè)智能電網(wǎng)的重要業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行投資和實(shí)施；第3階段，企業(yè)對(duì)智能電網(wǎng)的組成部分進(jìn)行重新配置，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)領(lǐng)域整合或產(chǎn)業(yè)鏈升級(jí)；第4階段，實(shí)現(xiàn)企業(yè)范圍的跨業(yè)務(wù)綜合觀測(cè)及綜合控制，力爭(zhēng)形成新的經(jīng)濟(jì)或商業(yè)模式；第5階段，企業(yè)有能力在新的業(yè)務(wù)、運(yùn)行、環(huán)境等機(jī)會(huì)出現(xiàn)時(shí)，充分利用并發(fā)展壯大。

綜觀國(guó)外的相關(guān)研究，智能電網(wǎng)演進(jìn)模型以計(jì)量系統(tǒng)為主線，沒(méi)有加入交易環(huán)節(jié)，同時(shí)忽視了人工智能在電網(wǎng)中的應(yīng)用。智能電網(wǎng)持續(xù)發(fā)展理論有對(duì)智能電網(wǎng)分代以及各代相應(yīng)功能的描述，但是缺乏對(duì)智能電網(wǎng)本質(zhì)的分析，特別是對(duì)三代智能電網(wǎng)核心的描述。智能電網(wǎng)層次理論以傳感器為基礎(chǔ)，觸及到智能電網(wǎng)的基本，但是數(shù)據(jù)收集與整合體系等沒(méi)有體現(xiàn)人這一重要因素的參與，理論闡述不夠全面。智能電網(wǎng)成熟度模型實(shí)質(zhì)上是智能電網(wǎng)的推進(jìn)步驟。因此，上述研究都沒(méi)有涉及智能電網(wǎng)的本質(zhì)。

2 智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能

對(duì)國(guó)外智能電網(wǎng)的研究和實(shí)踐進(jìn)行分析，能夠?yàn)閲?guó)內(nèi)的相關(guān)研究帶來(lái)啟示和借鑒。從人類認(rèn)識(shí)事物的基本方法來(lái)看，對(duì)智能電網(wǎng)進(jìn)行分代研究，必然要從智能電網(wǎng)的本質(zhì)著手。智能電網(wǎng)可以認(rèn)為是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應(yīng)用，而人工智能又起源于人類智能，因此，必須從人類智能出發(fā)，探求智能電網(wǎng)的本質(zhì)——智能。

2.1 人類智能的發(fā)展階段

人類智能經(jīng)歷了從初級(jí)到高級(jí)、從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的演化過(guò)程。這種過(guò)程只在個(gè)體的前十幾年表現(xiàn)得尤為突出，正是這一過(guò)程決定了每個(gè)人一生智能水平的高低，也決定了人類群體智能水平的多樣性。

1983年，美國(guó)學(xué)者Howard　Gardner提出多元智能理論，將智能分為語(yǔ)言智能、數(shù)學(xué)邏輯智能、空間智能、身體運(yùn)動(dòng)智能、音樂(lè)智能、人際智能、自我認(rèn)知智能、自然認(rèn)知智能等8個(gè)方面。瑞士心理學(xué)家Jean　Piaget從時(shí)間維度對(duì)人類智能演化規(guī)律做出經(jīng)典總結(jié)，提出了人類智能發(fā)展理論[7]，將個(gè)體從出生到青年時(shí)期的智能發(fā)展水平分為感知運(yùn)動(dòng)階段、前運(yùn)算階段、具體運(yùn)算階段和形式運(yùn)算階段。

雖然多元智能理論并不著眼于各個(gè)智能在個(gè)體層面的發(fā)展順序，但是結(jié)合Jean　Piaget的認(rèn)知發(fā)展理論，同時(shí)根據(jù)Howard　Gardner對(duì)每種智能概念的描述，可以對(duì)智能的8個(gè)組成部分以發(fā)展為時(shí)序，在多元維度上進(jìn)行歸類。在感知運(yùn)動(dòng)階段，空間智能和音樂(lè)智能是人類智能重點(diǎn)發(fā)展的部分；到了前運(yùn)算階段，語(yǔ)言智能和身體運(yùn)動(dòng)智能在兒童身上表現(xiàn)較為明顯；數(shù)學(xué)邏輯能力和自我認(rèn)知能力在具體運(yùn)算階段得到了迅速發(fā)展；最后，從青少年階段開(kāi)始，終其一生，對(duì)自然的認(rèn)知，人際交往能力隨著閱歷的豐富、經(jīng)驗(yàn)的積累而日趨成熟。

2.2 人工智能是對(duì)人類智能的模擬、延伸和擴(kuò)展

人類智能的演進(jìn)規(guī)律遵循著Jean　Piaget的人類智能發(fā)展理論，這些研究成果也深刻地影響著另一個(gè)與之緊密相關(guān)的學(xué)科，即以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的人工智能的研究。人工智能最初被定義為“讓機(jī)器的行為看起來(lái)就像人所表現(xiàn)出的智能行為一樣”，到后期逐漸演變?yōu)樽寵C(jī)器擁有自己的思維。對(duì)比人類智能發(fā)展的歷程，人工智能的演進(jìn)呈現(xiàn)出與之相似的路徑。

（1） 人工智能發(fā)展的初級(jí)階段是對(duì)人類智能的模擬。通過(guò)傳感器遠(yuǎn)程傳送信號(hào)，需要操作者通過(guò)計(jì)算機(jī)終端控制機(jī)器執(zhí)行動(dòng)作，這類似于人類智能的感知運(yùn)動(dòng)階段，具體的應(yīng)用如排爆機(jī)器人、勘探機(jī)器人等。

（2） 人工智能發(fā)展的中級(jí)階段是對(duì)人類智能的延伸。著眼于通過(guò)程序算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器的邏輯運(yùn)算和自我認(rèn)知能力，類似于人類智能的前運(yùn)算和具體運(yùn)算階段。智能機(jī)器人通過(guò)處理器分析傳感器收集的信息，在無(wú)人操控的狀態(tài)下執(zhí)行動(dòng)作。有些智能機(jī)器人還能通過(guò)對(duì)人類語(yǔ)言的識(shí)別和模擬實(shí)現(xiàn)與人類的語(yǔ)言交流，如日本的ASIMO智能機(jī)器人，可以通過(guò)“腦—機(jī)”系統(tǒng)達(dá)到人類思維直接控制機(jī)器人的效果。

（3） 人工智能的更高階段，智能將成為一種系統(tǒng)層面的應(yīng)用。人工智能體現(xiàn)出自我思維和機(jī)器情感等人類特有的能力，通過(guò)自我思維產(chǎn)生對(duì)外部環(huán)境的認(rèn)識(shí)，通過(guò)機(jī)器感情與外部環(huán)境產(chǎn)生更為復(fù)雜的交互，這些能力使得人工智能發(fā)生了從模擬、延伸到擴(kuò)展人類智能的突破。

2.3 智能電網(wǎng)是人工智能在傳統(tǒng)電網(wǎng)中的應(yīng)用

智能電網(wǎng)建立在電力電子技術(shù)、傳感與測(cè)量技術(shù)、控制仿真決策技術(shù)、信息與通信技術(shù)、人工智能技術(shù)等基礎(chǔ)技術(shù)之上，以實(shí)現(xiàn)發(fā)電、儲(chǔ)能、輸電、配電、用電等環(huán)節(jié)的智能化為目的。其中，人工智能技術(shù)在推動(dòng)智能電網(wǎng)發(fā)展中起著重要作用。

（1） 人工智能的應(yīng)用能夠推動(dòng)整個(gè)電力系統(tǒng)的發(fā)展。傳統(tǒng)電網(wǎng)存在大量非線性的、模糊的、不確定、不精確、不完全真值的問(wèn)題，人工智能技術(shù)應(yīng)用的目的就是解決上述問(wèn)題?；谌斯ぶ悄艿碾娋W(wǎng)故障檢測(cè)與診斷、具有靈活自愈功能的配電自動(dòng)化等技術(shù)的應(yīng)用表明，在期望能取得低代價(jià)的解決方法和魯棒性方面，人工智能的應(yīng)用顯著改善了傳統(tǒng)電網(wǎng)對(duì)不確定、高度非線性環(huán)境的適應(yīng)能力。

（2） 人工智能技術(shù)的應(yīng)用體現(xiàn)了智能電網(wǎng)的本質(zhì)。智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能，現(xiàn)代人工智能技術(shù)是對(duì)人類智能的模擬，因而人工智能的應(yīng)用是電網(wǎng)“智能化”的根本體現(xiàn)，人工智能技術(shù)應(yīng)用使智能電網(wǎng)回歸到了它的本質(zhì)——智能。從這種意義上說(shuō)，人工智能技術(shù)是否應(yīng)用是評(píng)價(jià)一個(gè)電網(wǎng)是不是智能電網(wǎng)的基本依據(jù)。

（3） 人工智能技術(shù)在電網(wǎng)中的應(yīng)用程度體現(xiàn)了智能電網(wǎng)區(qū)別于傳統(tǒng)電網(wǎng)的特征。傳統(tǒng)電網(wǎng)未能完整地體現(xiàn)人工智能“感知、思維、行為”三要素，導(dǎo)致人的參與程度較低，傳統(tǒng)電網(wǎng)始終徘徊在由工業(yè)化主導(dǎo)的階段，在信息化與工業(yè)化融合時(shí)，遇到了重重困難。智能電網(wǎng)中，人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用將使得電網(wǎng)逐步具有模擬人類智能的能力，從而減少人的參與程度。

（4） 未來(lái)智能電網(wǎng)的發(fā)展中，人工智能是推動(dòng)智能電網(wǎng)躍進(jìn)發(fā)展的革命性力量。未來(lái)智能電網(wǎng)將是一個(gè)具有自預(yù)測(cè)、自診斷、自愈、自組織和自管理特性的電網(wǎng)。智能電網(wǎng)的躍進(jìn)發(fā)展將主要依靠電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)能力，人的干預(yù)將退居其次。人工智能的應(yīng)用，使得電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)成為可能。在可以預(yù)見(jiàn)的將來(lái)，除了人工智能技術(shù)，其他技術(shù)均無(wú)法有效增強(qiáng)電網(wǎng)的自學(xué)習(xí)能力。

3 智能電網(wǎng)分代原則、標(biāo)準(zhǔn)與模型

以上分析了智能電網(wǎng)的本質(zhì)，以下在智能電網(wǎng)的本質(zhì)基礎(chǔ)上提出智能電網(wǎng)分代的原則、標(biāo)準(zhǔn)以及智能電網(wǎng)分代模型。

3.1 智能電網(wǎng)分代原則

智能電網(wǎng)分代必須遵循以下原則：

（1） 惟一性原則：下一代和上一代的智能電網(wǎng)必須按照智能電網(wǎng)的本質(zhì)進(jìn)行劃分。

（2） 革命性原則：下一代智能電網(wǎng)必須在整體，而不是局部取得標(biāo)志性進(jìn)展和突破。

（3） 連續(xù)性原則：下一代智能電網(wǎng)發(fā)展的關(guān)鍵要素必須蘊(yùn)含在上一代智能電網(wǎng)的發(fā)展過(guò)程中。

3.2 智能電網(wǎng)分代標(biāo)準(zhǔn)

智能電網(wǎng)的本質(zhì)是智能。人工智能是人類智能應(yīng)用于傳統(tǒng)電網(wǎng)的紐帶，人工智能將人類智能的8個(gè)方面歸納為“感知、行為、思維”3個(gè)要素，上述3個(gè)要素也是智能電網(wǎng)分代的標(biāo)準(zhǔn)。

感知是客觀事物通過(guò)感覺(jué)器官在大腦中的直接反映。在多元智能的8個(gè)方面中，感知體現(xiàn)語(yǔ)言智能、空間智能、音樂(lè)智能。感知在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)等。

行為是器官對(duì)外界刺激所產(chǎn)生的反應(yīng)。行為體現(xiàn)身體運(yùn)動(dòng)智能，行為在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有機(jī)器人學(xué)、智能控制等。

思維是主體處理信息及意識(shí)的活動(dòng)。思維體現(xiàn)數(shù)學(xué)邏輯智能、人際智能、自我認(rèn)知智能、自然認(rèn)知智能，思維在人工智能技術(shù)中的體現(xiàn)有知識(shí)系統(tǒng)、專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、進(jìn)化計(jì)算等。

3.3 智能電網(wǎng)分代模型

智能電網(wǎng)發(fā)展的各階段均須具備人工智能3個(gè)要素的全部或部分，不具備3個(gè)要素的電網(wǎng)屬于傳統(tǒng)電網(wǎng)。依據(jù)3個(gè)要素在傳統(tǒng)電網(wǎng)中滲透與融合的深度和廣度，建立智能電網(wǎng)分代模型如圖2所示。

圖2中將智能電網(wǎng)劃分為具有以下特征的三代智能電網(wǎng)：

（1） 第一代智能電網(wǎng)：自感知智能電網(wǎng)（Self-sensing　Smart　Grid）。第一代智能電網(wǎng)在傳統(tǒng)電網(wǎng)的基礎(chǔ)上具備自主感知能力，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的初級(jí)階段。智能電網(wǎng)關(guān)鍵設(shè)備能夠自主感知電屬性（負(fù)荷等）和電相關(guān)屬性（溫度等）的變化，需要人參與進(jìn)行決策并采取行動(dòng)，第一代智能電網(wǎng)只具備簡(jiǎn)單的自主決策和初級(jí)的自主行為能力。典型的自感知智能電網(wǎng)設(shè)備及系統(tǒng)如電子式及光學(xué)式互感器、智能環(huán)網(wǎng)柜、智能在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、智能終端等。

（2） 第二代智能電網(wǎng)：自適應(yīng)智能電網(wǎng)（Adaptive　Smart　Grid）。第二代智能電網(wǎng)在第一代智能電網(wǎng)自主感知能力的基礎(chǔ)上，具備一定的自主決策能力和自主行為能力，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的中級(jí)階段，較少需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進(jìn)行決策并采取行動(dòng)。這種感知、決策和行為是獨(dú)立的，即只在單一設(shè)備或系統(tǒng)局部的感知域內(nèi)進(jìn)行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動(dòng)單一設(shè)備或系統(tǒng)局部采取行動(dòng)，以達(dá)到局部最優(yōu)。典型的自適應(yīng)智能電網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)如智能調(diào)度系統(tǒng)、智能自愈系統(tǒng)等。

（3） 第三代智能電網(wǎng)：自趨優(yōu)智能電網(wǎng)（Self-approximate-optimization　Smart　Grid）。第三代智能電網(wǎng)在第二代智能電網(wǎng)自主決策和自主行為能力的基礎(chǔ)上，是人工智能在電網(wǎng)中應(yīng)用的高級(jí)階段，更少需要或不需要人參與就能根據(jù)感知結(jié)果進(jìn)行決策并采取行動(dòng)。這種感知、決策和行為是系統(tǒng)的、全局的，即在整個(gè)系統(tǒng)感知域（或子集）內(nèi)進(jìn)行決策并根據(jù)決策結(jié)果驅(qū)動(dòng)相關(guān)（部分或全部）設(shè)備采取行動(dòng)，使得電網(wǎng)自身狀態(tài)趨向最優(yōu)。目前，已經(jīng)提出來(lái)的自趨優(yōu)智能電網(wǎng)如智能廣域機(jī)器人（Smart　Wide　Area　Robot，Smart-WAR）[8]。

4 智能電網(wǎng)分代的社會(huì)經(jīng)濟(jì)意義

技術(shù)創(chuàng)新與人類解放之間的歷史發(fā)展進(jìn)程表明，人的勞動(dòng)方式在逐漸變化，技術(shù)創(chuàng)新使人在生產(chǎn)勞動(dòng)中逐漸從事必躬親的執(zhí)行者演變成監(jiān)督者、命令者，這種角色的演變，反映出技術(shù)創(chuàng)新在人的實(shí)踐過(guò)程中所具備的強(qiáng)大能動(dòng)作用。智能電網(wǎng)作為當(dāng)前電網(wǎng)行業(yè)最重要的技術(shù)創(chuàng)新形式，同樣發(fā)揮著著解放人類勞動(dòng)的作用，亦即電網(wǎng)運(yùn)行中人的參與程度不斷減弱。

第一代智能電網(wǎng)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我感知，不但極大地拓展了認(rèn)知的深度和廣度，而且還使人的身體在一定程度上獲得了解放。

第二代智能電網(wǎng)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我行為，將會(huì)極大地減輕人的勞動(dòng)強(qiáng)度，甚至取代了勞動(dòng)者在電網(wǎng)運(yùn)行過(guò)程中僅有的操作、監(jiān)督和控制工作，使人得以在很大程度上從體力勞動(dòng)中解放出來(lái)。

第三代智能電網(wǎng)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)自我思維，“電腦”開(kāi)始代替“人腦”控制電網(wǎng)運(yùn)行，機(jī)器人勞動(dòng)取代人的勞動(dòng)，使人的活動(dòng)逐漸從電網(wǎng)運(yùn)行中淡出，這將使人的思維勞動(dòng)強(qiáng)度得以極大的減輕。

以智能電網(wǎng)建設(shè)為標(biāo)志的技術(shù)創(chuàng)新為電力產(chǎn)業(yè)提升運(yùn)行管理水平，開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品和服務(wù)，以及延伸整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈奠定了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。隨著技術(shù)手段的革新與經(jīng)營(yíng)管理模式的轉(zhuǎn)變，電力產(chǎn)業(yè)尤其是電網(wǎng)企業(yè)的供給可能性邊界將極大擴(kuò)展，不僅能夠滿足目前存在的潛在需求，而且還能在未來(lái)引領(lǐng)和創(chuàng)造新的需求，在供需雙方良性互動(dòng)的作用下，電力產(chǎn)業(yè)將不斷優(yōu)化升級(jí)，產(chǎn)業(yè)整體影響力和競(jìng)爭(zhēng)力都會(huì)獲得顯著的提升。

5 結(jié) 語(yǔ)

智能電網(wǎng)分代是一個(gè)全新的課題，但是分代研究在計(jì)算機(jī)等其他領(lǐng)域并不鮮見(jiàn)，對(duì)這些領(lǐng)域進(jìn)行分代的目的是通過(guò)研究“上一代是什么”來(lái)推測(cè)“下一代是什么”，因此有必要通過(guò)分代研究來(lái)預(yù)測(cè)和引導(dǎo)智能電網(wǎng)的發(fā)展方向。與其他領(lǐng)域分代研究更注重“回頭看”的方法不同，智能電網(wǎng)尚未大規(guī)模應(yīng)用，分代更注重“向前看”，正是人類智能與人工智能的發(fā)展規(guī)律，奠定了我們“向前看”的基礎(chǔ)。未來(lái)，伴隨智能電網(wǎng)的深入推進(jìn)，實(shí)踐應(yīng)用總結(jié)出的成果和經(jīng)驗(yàn)，將有助于深化對(duì)智能電網(wǎng)本質(zhì)的認(rèn)識(shí)，理論的可行性與實(shí)踐的迫切要求，也必將對(duì)智能電網(wǎng)分代研究起到促進(jìn)作用。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]　US　Department　of　Energy.　Grid　2030：　A　national　vision　for　electricity's　second　100　years[R].USA：　US　Department　of　Energy　Initiative，　2003.

[2]　European　Commission.　European　technology　platform　smartgrids：　vision　and　strategy　for　Europe's　electricity　networks　of　the　future[EB/OL].　[2012-09-20].　http：//ec.europa.eu/research/energy/pdf/smartgrids_en.pdf.

[3] FARHANGI　Hassan.　The　path　of　the　smart　grid　[J].　IEEE　Power　and　Energy　Magazine，　2010，　8（1）：　18-28.

[4] CARVALLO　Andres，　COOPER　John.　The　advanced　smart　grid：　edge　power　driving　sustainability　[M].　Boston：　Artech　House　Publishers，　2011.

[5]　IBM論壇2009.　點(diǎn)亮智慧的地球[EB/OL].　[2012-09-25].　http：///cn/forum2009/wisdom.shtml.

篇7

國(guó)際市場(chǎng)動(dòng)態(tài)

IDC：今年VR設(shè)備出貨量將超900萬(wàn)臺(tái)；新加坡今年將讓無(wú)人駕駛汽車上路行駛；洛杉磯富人區(qū)將建自動(dòng)駕駛車隊(duì)，提供公交服務(wù)。

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)

國(guó)務(wù)院：深入實(shí)施互聯(lián)網(wǎng)+流通，促實(shí)體商業(yè)轉(zhuǎn)型；百度在硅谷建無(wú)人車研究團(tuán)隊(duì)，年底超100人；百度地圖宣布國(guó)際化，稱目前國(guó)內(nèi)市場(chǎng)份額第一。

A股上市公司重要?jiǎng)討B(tài)信息

天璣科技：擬推731.5萬(wàn)股限制性股票激勵(lì)計(jì)劃；天源迪科：擬推1263萬(wàn)股限制性股票激勵(lì)計(jì)劃；長(zhǎng)亮科技：擬3，700萬(wàn)購(gòu)買深圳市國(guó)融信科技有限公司74%股權(quán)；神州泰岳：擬6，240萬(wàn)收購(gòu)藍(lán)鷗科技16%股權(quán)；綠盟科技：與阿里云計(jì)算有限公司簽訂《合作協(xié)議》；天璣科技：擬定增募資不超過(guò)8億元投入智慧數(shù)據(jù)中心及智慧通訊云等項(xiàng)目；旋極信息：擬以自有資金3，000萬(wàn)增資航星中云；石基信息：與青島海信智能商用系統(tǒng)有限公司簽署《增資暨戰(zhàn)略合作框架協(xié)議》；捷順科技：與聯(lián)合電子簽署戰(zhàn)略合作框架協(xié)議。

投資策略

上周，大盤(pán)震蕩下行，上證指數(shù)跌破3000點(diǎn)大關(guān)，中小板及創(chuàng)業(yè)板同樣出現(xiàn)明顯回調(diào)，回調(diào)幅度較大。受市場(chǎng)整體低迷影響，計(jì)算機(jī)行業(yè)明顯下挫并跑輸大盤(pán)。具體來(lái)看，各概念板塊均出現(xiàn)不同程度的下跌，其中人工智能、生物識(shí)別等板塊跌幅相對(duì)較少，其他板塊跌幅相對(duì)較深。

篇8

上游爆發(fā)

當(dāng)遠(yuǎn)程傳感器連接到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中，哪怕是從最奇怪的地方，數(shù)據(jù)都可以被收集和集中分析。根據(jù)麥肯錫公司的數(shù)據(jù)，采用人工智能可以在石油與天然氣供應(yīng)鏈中節(jié)約500億美元，并且能帶來(lái)持續(xù)的利潤(rùn)增長(zhǎng)。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，使用人工智能算法可以在地震數(shù)據(jù)中更準(zhǔn)確地篩選信號(hào)和噪聲，并減少10%的干井開(kāi)挖。現(xiàn)在這項(xiàng)技術(shù)也被帶入了500強(qiáng)公司，早些時(shí)候英特爾收購(gòu)了美國(guó)圣地亞哥的一家創(chuàng)業(yè)公司Nervana，他們利用這些技術(shù)提高石油勘探的操作效率。有了英特爾的助力，石油巨頭們可以期待這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)董事會(huì)大規(guī)模地實(shí)施了。

實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)

石油與天然氣行業(yè)已經(jīng)開(kāi)始利用數(shù)據(jù)去分析井下環(huán)境，隨著數(shù)據(jù)分析成本下降，現(xiàn)在這些技術(shù)正在被運(yùn)用到更小的井中。數(shù)據(jù)分析可以在危險(xiǎn)發(fā)生之前提出預(yù)警信號(hào)。

鉆一個(gè)井時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)軟件會(huì)考慮大量不同的因素，比如地震震動(dòng)、熱梯度、地層滲透率，并連同壓力等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)一起。已經(jīng)成立四年的西雅圖初創(chuàng)公司Seeq 表示，這些數(shù)據(jù)能幫助鉆井在如方向與速度上做出實(shí)時(shí)決策，以此優(yōu)化整個(gè)鉆井作業(yè)，同時(shí)還能夠預(yù)測(cè)諸如半潛式泵（ESPs）等設(shè)備的故障，來(lái)降低計(jì)劃外停機(jī)的次數(shù)和設(shè)備成本。

機(jī)器正在學(xué)習(xí)

在宏觀層面上，深度機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助提高對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)的意識(shí)，從而推動(dòng)在勘探和生產(chǎn)（E&P）方面的投資決策。經(jīng)濟(jì)條件甚至是天氣模式，還有生產(chǎn)強(qiáng)度等因素都會(huì)在投資決策中被納入考量范圍。Kpler這類公司一直采用地理追蹤船只技術(shù)，將當(dāng)前能源船只的航行軌跡與歷史趨勢(shì)進(jìn)行對(duì)比，來(lái)幫助運(yùn)營(yíng)商進(jìn)行更好的決策。這些類型的數(shù)據(jù)可以幫助確定能源航運(yùn)業(yè)的趨勢(shì)。

模糊決策

篇9

作者簡(jiǎn)介

余來(lái)文，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)博士后、博士生導(dǎo)師、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、野文投資董事長(zhǎng)、文字傳媒董事長(zhǎng)，《商業(yè)智慧評(píng)論》和《創(chuàng)業(yè)管理評(píng)論》出品人，并任江西財(cái)經(jīng)大學(xué)、江西師范大學(xué)、江西理工大學(xué)、香港公開(kāi)大學(xué)、澳門(mén)城市大學(xué)、亞洲城市大學(xué)等外聘MBA課程教授或創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師。曾在海王集團(tuán)、遠(yuǎn)望谷股份、飛尚集團(tuán)等公司工作，歷任副總經(jīng)理、總經(jīng)理等職務(wù)，為大潔王集團(tuán)、南華西集團(tuán)、銅川礦務(wù)局、陜西煤業(yè)集團(tuán)等公司提供管理咨詢。先后在《管理科學(xué)》《北大商業(yè)評(píng)論》《銷售與管理》《中國(guó)經(jīng)營(yíng)報(bào)》《CHINA DAILY》以及人大報(bào)刊復(fù)印資料轉(zhuǎn)載等雜志報(bào)紙200余篇。出版《智能革命：人工智能、萬(wàn)物互聯(lián)與數(shù)據(jù)應(yīng)用》《分享經(jīng)濟(jì)：網(wǎng)紅、社群與共享》《共享經(jīng)濟(jì)：下一個(gè)風(fēng)口》《互聯(lián)網(wǎng)：商業(yè)模式顛覆與重塑》《商業(yè)模式創(chuàng)新》《互聯(lián)網(wǎng)思維2.0：物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)》《企業(yè)商業(yè)模式：互聯(lián)網(wǎng)思維的顛覆與重塑》等30多本圖書(shū)。林曉偉，江西財(cái)經(jīng)大學(xué)管理學(xué)博士，現(xiàn)為閩南師范大學(xué)商學(xué)院副教授，福建省“新世紀(jì)”人才。先后在《系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)》《經(jīng)濟(jì)管理》《國(guó)際貿(mào)易》《當(dāng)代財(cái)經(jīng)》《中國(guó)社會(huì)科學(xué)報(bào)》《中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》《現(xiàn)代管理科學(xué)》等國(guó)內(nèi)核心刊物20余篇，出版專著1部，參與編寫(xiě)《智能時(shí)代：人工智能、超級(jí)計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)安全》《電子商務(wù)：分享、跨界與電商的融合》《互聯(lián)網(wǎng)思維2.0：物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算與大數(shù)據(jù)》《企業(yè)商業(yè)模式運(yùn)營(yíng)與管理》《物流學(xué)》《財(cái)務(wù)管理》和《會(huì)計(jì)學(xué)》等圖書(shū)。主持福建省級(jí)課題4項(xiàng)，先后參與國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目等省部級(jí)以上課題9項(xiàng)，參與詔安縣農(nóng)業(yè)和扶貧“十三五”規(guī)劃編制工作。主要研究方向?yàn)槲锪髋c供應(yīng)鏈管理、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)商業(yè)模式。

目

錄

1 第1章 智能時(shí)代

2 開(kāi)章案例

6 1.1開(kāi)啟智能時(shí)代

7 1.1.1 Mr Smart——我的智能生活

13 1.1.2智能時(shí)代之認(rèn)知顛覆

18 1.1.3人工智能——工作“終結(jié)者”

19 1.1.4新產(chǎn)業(yè)的催生——“智”家?guī)偷呐d起

25 1.2迎接嶄新的智能社會(huì)

25 1.2.1“數(shù)字化”——智能社會(huì)的“快引擎”

26 1.2.2“信息化”——智能社會(huì)的“大動(dòng)脈”

27 1.2.3“網(wǎng)絡(luò)化”——智能社會(huì)的“高速路”

28 1.2.4“集成化”——智能社會(huì)的“點(diǎn)金石”

29 1.2.5“公共化”——智能社會(huì)的“新時(shí)代”

32 1.3智能生態(tài)——智能時(shí)代的終極奧義

32 1.3.1傳統(tǒng)工業(yè)邏輯的顛覆式創(chuàng)新

36 1.3.2人人創(chuàng)造，智能時(shí)代新分子

37 1.3.3用戶“雙力”：參與力創(chuàng)造力

38 1.3.4“智”之大器之智能整合

39 1.3.5未來(lái)人工智能生態(tài)圈

42 1.4智能時(shí)代的內(nèi)核

42 1.4.1人工智能之先發(fā)“智”人

45 1.4.2超級(jí)計(jì)算之千手“算”音

46 1.4.3云端服務(wù)之無(wú)上“云”法

47 1.4.4網(wǎng)絡(luò)安全之“安全”衛(wèi)士

51 章末案例

56 第2章 人工智能

57 開(kāi)章案例

62 2.1人工智能：讓機(jī)器更聰明

62 2.1.1人機(jī)大戰(zhàn)：阿爾法狗與柯潔

64 2.1.2人工智能與智能機(jī)器人

67 2.1.3機(jī)械思維向左，智能思維向右

68 2.1.4人機(jī)融合：超人類智能時(shí)代

72 2.2人工智能新認(rèn)知

75 2.2.1解密人工智能

76 2.2.2重要的是數(shù)據(jù)，而非程序

77 2.2.3淘汰的不僅是工作，更是技能

80 2.2.4超人工智能時(shí)代

82 2.3大數(shù)據(jù)與人工智能

82 2.3.1數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能革命

85 2.3.2數(shù)據(jù)挖掘：從大數(shù)據(jù)中找規(guī)律

86 2.3.3大數(shù)據(jù)的本質(zhì)：數(shù)據(jù)化

89 2.3.4大數(shù)據(jù)——人工智能的永恒動(dòng)力

90 2.4人機(jī)融合：連接未來(lái)

93 2.4.1人工智能之“星際迷航”

95 2.4.2機(jī)器學(xué)習(xí)與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

96 2.4.3超越未來(lái)：人工智能之深度學(xué)習(xí)

101 2.4.4 人工智能之前世今生

102 2.4.5 人機(jī)融合：未來(lái)ING

104 章末案例

109 第3章 超級(jí)計(jì)算

110 開(kāi)章案例

114 3.1大話超級(jí)計(jì)算機(jī)

114 3.1.1 超級(jí)計(jì)算知多少

115 3.1.2 從數(shù)據(jù)到超級(jí)計(jì)算的飛躍

117 3.1.3 大千世界，“數(shù)”在掌握

119 3.1.4 數(shù)據(jù)流——“超算流體”

122 3.2時(shí)代新寵——超級(jí)計(jì)算機(jī)

123 3.2.1 超級(jí)計(jì)算，未來(lái)國(guó)之重器

124 3.2.2 超算之不得不懂

126 3.2.3 大國(guó)超算之超常發(fā)展

132 3.3超級(jí)管理

132 3.3.1 數(shù)據(jù)收集——“超管”之“核基礎(chǔ)”

132 3.3.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)——“超管”之“核聚變”

133 3.3.3 數(shù)據(jù)處理——“超管”之“核爆炸”

136 3.3.4 超級(jí)計(jì)算安全

137 3.4表演時(shí)間：超算之應(yīng)用舞臺(tái)

137 3.4.1 互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用：“互聯(lián)”的二次方

140 3.4.2 電子政務(wù)應(yīng)用：政務(wù)“超算”跨時(shí)代

141 3.4.3 精準(zhǔn)醫(yī)療應(yīng)用：超算醫(yī)療，快，準(zhǔn)，狠

145 3.4.4 智能交通應(yīng)用：數(shù)據(jù)出行，悠哉，享哉

146 3.4.5 金融投資應(yīng)用：“超算”致富經(jīng)

149 3.4.6 新零售應(yīng)用：“超”未來(lái)，“算”零售

153 章末案例

159 第4章 云端服務(wù)

160 開(kāi)章案例

164 4.1云服務(wù)——“云”上境界

164 4.1.1 走進(jìn)“云”化時(shí)代

168 4.1.2 享受云生活

172 4.1.3 幕后英雄——云計(jì)算推動(dòng)“團(tuán)隊(duì)”

173 4.2直擊云計(jì)算

174 4.2.1 云計(jì)算為何物

178 4.2.2 云計(jì)算從哪里來(lái)

179 4.2.3 虛擬化，一切皆有可能

181 4.2.4 云計(jì)算未來(lái)規(guī)模

183 4.3雙重界：云計(jì)算與虛擬網(wǎng)絡(luò)

183 4.3.1 云計(jì)算與虛擬網(wǎng)絡(luò)關(guān)系

184 4.3.2 云服務(wù)之“虛化”技術(shù)

189 4.3.3 虛擬服務(wù)器——“虛化”技術(shù)承載終端

193 4.3.4 多云大融通——云存儲(chǔ)設(shè)備

195 4.3.5 有備無(wú)患——云資源備份

198 4.4“三云”家族：公有云私有云混合云

199 4.4.1 公有云——“云”家必爭(zhēng)之地

201 4.4.2 私有云——私享“云端”之上

203 4.4.3 混合云：公私合并——“云端”最強(qiáng)音

207 4.5云應(yīng)用——“云端”的機(jī)智強(qiáng)大

207 4.5.1 云應(yīng)用：極致“云”風(fēng)暴

210 4.5.2 云應(yīng)用、云服務(wù)與云計(jì)算

211 4.5.3 AI云運(yùn)用=“云端”最強(qiáng)音

212 章末案例

218 第5章 網(wǎng)絡(luò)安全

219 開(kāi)章案例

223 5.1直擊網(wǎng)絡(luò)安全

223 5.1.1 計(jì)算機(jī)安全——21世紀(jì)的重點(diǎn)“安全區(qū)”

224 5.1.2 網(wǎng)絡(luò)安全：居安思危，嚴(yán)陣以待

227 5.1.3 安全攻擊之“四面”埋伏

228 5.2不得不知的網(wǎng)絡(luò)安全

229 5.2.1 網(wǎng)絡(luò)安全之認(rèn)知“大充電”

232 5.2.2 網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)之危機(jī)四伏

236 5.2.3 網(wǎng)絡(luò)安全的“威脅危邪”

241 5.2.4 安全管理“六板斧”

242 5.3網(wǎng)絡(luò)“歪腦筋”：犯罪與黑客

243 5.3.1 網(wǎng)絡(luò)犯罪——犯罪“新境界”

246 5.3.2 黑客攻擊：高智商罪犯的攻擊

247 5.3.3 黑客攻擊“六”手段：智、快、狠

250 5.4無(wú)處不在的安全管家——網(wǎng)絡(luò)安全管理

250 5.4.1 網(wǎng)絡(luò)安全“密匙”：加密安全

254 5.4.2 保密系統(tǒng)：守口如瓶，從一而終

256 5.4.3 智能防火墻——安全防護(hù)之智能乾坤

260 5.4.4 網(wǎng)絡(luò)安全未來(lái)式：量子通信

264 章末案例

篇10

中圖分類號(hào)：F230 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2017）001-000-01

一、人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用及前景

人工智能即“關(guān)于研發(fā)人工構(gòu)造出的可以模擬人的意識(shí)和思維方式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的理論和應(yīng)用，這些系統(tǒng)可以取代部分目前人類正在做的工作”。對(duì)于人工智能的定義，莫衷一是，但人工智能如今在日常生活中的應(yīng)用卻很常見(jiàn)，例如蘋(píng)果的Siri。人工智能是對(duì)人的智力的模仿再生，導(dǎo)致人的思維永遠(yuǎn)會(huì)先于計(jì)算機(jī)一步。

在如今的高速信息化時(shí)代下，縱觀整個(gè)會(huì)計(jì)領(lǐng)域，不難發(fā)現(xiàn)，由于各種會(huì)計(jì)處理軟件和人工智能的應(yīng)用，過(guò)去從事手工填制憑證、記賬、對(duì)賬、結(jié)賬這些繁瑣的工作的人正在悄無(wú)聲息地被替代。相比較而言，人工智能比這些人完成的工作更加出色、效率更高，處理昔日會(huì)計(jì)工作的人，不得不成為智能化的淘汰品。會(huì)計(jì)的基本職能正潛移默化地在發(fā)生改變。

具體而言，人工智能引入會(huì)計(jì)行業(yè)可以避免由于人的失誤而造成的會(huì)計(jì)信息錯(cuò)誤的問(wèn)題，為管理決策、業(yè)務(wù)投資分析提供可靠的數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，人工智能可以使業(yè)務(wù)效率明顯提高，對(duì)于技術(shù)含量低、簡(jiǎn)單重復(fù)的工作，人工智能可以在高強(qiáng)度工作下仍然高效運(yùn)行。如此以來(lái)，企業(yè)運(yùn)用人工智能解決日常大量發(fā)生的標(biāo)準(zhǔn)化工作，精簡(jiǎn)核算類型員工，既提高了效率又節(jié)約了成本。在信息爆炸的時(shí)代，人工智能憑借其強(qiáng)大的計(jì)算能力、海量的信息儲(chǔ)存以及高強(qiáng)度運(yùn)轉(zhuǎn)的工作能力，在信息采集等方面也發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

不置可否地是人工智能不僅代表了先進(jìn)科技的高速發(fā)展，同時(shí)也帶來(lái)更豐厚的經(jīng)濟(jì)利益。人工智能的應(yīng)用范圍也會(huì)隨著社會(huì)發(fā)展從大型企業(yè)逐步擴(kuò)展到中小型企業(yè)，其功能也會(huì)日臻完善，從財(cái)務(wù)核算逐步擴(kuò)展到為財(cái)務(wù)決策提供信息等領(lǐng)域，智能會(huì)計(jì)的發(fā)展前景明朗廣闊。

二、會(huì)計(jì)是否將被人工智能完全替代

2014年《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，未來(lái)20年最有可能收到人工智能沖擊的行業(yè)中會(huì)計(jì)位于前三甲。在國(guó)內(nèi)，國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議通過(guò)了《裝備制造業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化和質(zhì)量提升規(guī)劃》，工信部等部門(mén)也了《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)規(guī)劃2016-2020》，意圖指導(dǎo)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。人工智能的發(fā)展如此受器重，會(huì)計(jì)人員面對(duì)的挑戰(zhàn)空前嚴(yán)峻。

因此，人工智能真將會(huì)計(jì)完全替代，會(huì)計(jì)行業(yè)中的人都將面臨重新選擇新的工作領(lǐng)域的窘境？答案是否定的。

如今會(huì)計(jì)行業(yè)正朝著一個(gè)更加多元化、全球化的復(fù)合型方向發(fā)展，由于如今的經(jīng)濟(jì)信息時(shí)代地迅猛發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)步入了國(guó)際化的軌道。對(duì)于這些企業(yè)進(jìn)行合并重組、融資上市、跨國(guó)合作……都需要會(huì)計(jì)的輔助指導(dǎo)。

人工智能缺乏人類所特有的主觀能動(dòng)的創(chuàng)造想象力。人工智能由于其根據(jù)特定的情形，提前設(shè)計(jì)好運(yùn)行程序，在一旦遇見(jiàn)新的情形，就無(wú)法進(jìn)行處理。人工智能是沒(méi)有意識(shí)的機(jī)械的物理操作過(guò)程，相反人類的智力在于心理活動(dòng)過(guò)程。人的大腦在憑借直覺(jué)判斷、運(yùn)用邏輯推理等方面完全碾壓人工智能。所以，涉及主觀判斷，無(wú)法利用規(guī)則來(lái)約束衡量的問(wèn)題，必須具備會(huì)計(jì)知識(shí)的人來(lái)處理。

三、會(huì)計(jì)行業(yè)重新定位于轉(zhuǎn)型迫在眉睫

在人工智能被引入到會(huì)計(jì)工作中，普通核算類型工作的崗位勢(shì)必減少，但財(cái)務(wù)人員不會(huì)完全被人工智能取代。分析目前國(guó)內(nèi)的會(huì)計(jì)人員的結(jié)構(gòu)布局，清晰感受到呈現(xiàn)兩極分化的態(tài)勢(shì)。會(huì)計(jì)行業(yè)的普通核算類型的人員已達(dá)到飽和，但高水平的財(cái)務(wù)管理人才仍是鳳毛麟角。高級(jí)應(yīng)用型與復(fù)合型人才在社會(huì)上青黃不接。對(duì)于企業(yè)而言，需要的也是能夠?yàn)槠髽I(yè)宏偉藍(lán)圖出謀劃策的高級(jí)會(huì)計(jì)人員。審時(shí)度勢(shì)地轉(zhuǎn)變自身職能，努力提高自身能力素質(zhì)，能人之所不能即做人工智能無(wú)法企及的事情是會(huì)計(jì)人員的首要選擇。

（一）轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的思維模式與觀念

在許多外人甚是會(huì)計(jì)工作人員看來(lái)，會(huì)計(jì)是一個(gè)埋頭算賬、記賬、整理數(shù)據(jù)的“管家”，每天就是管理著物料、錢的收支，這種觀點(diǎn)明顯早已過(guò)時(shí)。會(huì)計(jì)如果一直沿襲成規(guī)，因循自己習(xí)以為常的做法，思維定式，不接納新型思維方式，一味膠柱鼓瑟，只能成為“優(yōu)勝劣汰”競(jìng)爭(zhēng)中的淘汰者。

（二）專業(yè)知識(shí)學(xué)習(xí)無(wú)止境，順應(yīng)科技發(fā)展潮流，提高競(jìng)爭(zhēng)力

在新的環(huán)境下，戰(zhàn)略管理型人才是我們每個(gè)會(huì)計(jì)人員努力的方向。如果知識(shí)內(nèi)容片面而且結(jié)構(gòu)老化，就只能重復(fù)進(jìn)行簡(jiǎn)單、機(jī)械的基礎(chǔ)工作，毫無(wú)疑問(wèn)會(huì)被人工智能取而代之。一個(gè)財(cái)務(wù)人員不能簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的看見(jiàn)賬簿上面記載的數(shù)據(jù)，而要利用這些數(shù)據(jù)看到公司背后的實(shí)際情況，為公司發(fā)展壯大統(tǒng)籌規(guī)劃。即需要的是一個(gè)對(duì)會(huì)計(jì)知識(shí)、行業(yè)法律法規(guī)、管理決策和現(xiàn)代科技綜合掌握的高精尖人物，擁有評(píng)估判斷、預(yù)測(cè)決策與人機(jī)協(xié)調(diào)多方面才能的復(fù)合型人才。

（三）向人工智能會(huì)計(jì)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)進(jìn)軍

會(huì)計(jì)處理問(wèn)題的思維和方式會(huì)因不同問(wèn)題而改變，考慮的范圍也會(huì)隨時(shí)間的變遷而不斷擴(kuò)大，這些都會(huì)使人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)異常復(fù)雜。如果儲(chǔ)備大量會(huì)計(jì)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的人員，從事于智能會(huì)計(jì)的開(kāi)發(fā)與維護(hù)，重新發(fā)掘自身的價(jià)值，既是會(huì)計(jì)人員的新出路又會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)的發(fā)展做出一番新的推動(dòng)。

四、結(jié)語(yǔ)

人共智能引入會(huì)計(jì)行業(yè)并不昭示著會(huì)計(jì)職業(yè)的滅亡，隨著科技不斷地發(fā)展，人工智能對(duì)于簡(jiǎn)單機(jī)械的工作的完全替代是理所當(dāng)然的，會(huì)計(jì)遭遇如此挑戰(zhàn)也是社會(huì)進(jìn)步的必然結(jié)果。面對(duì)這一重大的技術(shù)革新，無(wú)論是會(huì)計(jì)工作者還是會(huì)計(jì)專業(yè)學(xué)生，都應(yīng)以積極的態(tài)度主動(dòng)從容面對(duì)，重新進(jìn)行職業(yè)定位，從過(guò)去腐朽錯(cuò)誤的觀念中解放出來(lái)。面對(duì)新興技術(shù)的發(fā)展，不能因?yàn)榭謶侄]門(mén)造車、對(duì)其進(jìn)行排斥，而是保持警醒的態(tài)度來(lái)發(fā)展與提升自己，堅(jiān)信挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存。

參考文獻(xiàn)：