人工智能技术创新范文

导语：如何才能写好一篇人工智能技术创新，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

基于云计算、大数据、人工智能三位一体的百度云战略，着力点就是从技术上解决国内供给不足的现状。百度云重点推出的天算、天像、天工三大智能平台，分别针对智能大数据、智能多媒体、智能物联网这三个领域提供云服务，而每一个智能平台的背后都有着百度顶尖技术的支撑。

此外，“百度云”品牌战略升级，带来的不仅是40余款产品，更可无缝接入百度三大智能平台，把云计算最核心的技术能力全面对外开放，构建云生态。无疑，这更令合作伙伴振奋，更有想象力，也能够真正地携手推动中小企业360行一同砥砺前行。就像百度CEO李彦宏所说，“未来百度会把这些技术能力充分地开放出来，跟各行各业去进行结合，真正地提升每一个行业的运营效率，打开每一个行业没有被开发的潜力。”

可以预见，百度云此次战略升级，构建出的不仅是全业务云计算平台，更是一个有着更强生命力、更系统化的云生态。而开放技术能力，其背后的社会价值和社会意义更是远高于单纯商业内容。

百度云的基于大数据和人工智能技术带来的百度云可以带来全新的智能化解决方案，为“云计算+行业”带来更多想象空间。

篇2

2016年是科技与创新的飞跃之年。“阿尔法围棋”四比一大胜一流棋手李世石九段，让全世界见识了人工智能令人叹为观止的发展程度。业内人士认为，人工智能所代表的技术创新引领了第四次革命，同时给中国制造业带来了新机遇。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作，主流应用包括图像识别、语音识别、语义识别、预测规划和智能控制。

未来是人工智能的时代。人工智能技术会对很多行业产生影响，但是受到冲击最大的将是制造业。未来，很多硬件都会应用传感等物联网芯片和人工智能技术，制造业将会被大大改变。随之带来巨大改变的就是工业和信息化产业，有人说人工智能将会打破现代工业格局，给传统工业带来毁灭性打击，也有人说人工智能只是个手段，现代工业也可以利用这一手段完成提档升级，促进人工智能与现代工业融合发展。无论怎么说，人工智能的迅猛发展对工业和信息化产业来说，既是巨大的机遇，也是巨大的挑战。

我国《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》提出，到2018年基本建立人工智能的产业、服务和标准化体系，实现核心技术突破，形成千亿级的人工智能市场应用规模。未来重点扶持的智能家居、智能汽车研发与产业化、智能无人系统应用、智能终端应用、智能机器人研发与应用等项目成为发展的重要内容。

【试题】

当下，人工智能发展迅速，方兴未艾，倍受瞩目。你认为作为工信部门，应该如何应对人工智能的新浪潮？ 1000字左右。

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郑子斌

百度副总裁，百度美国研发中心总经理

毕业于美国斯坦福大学并获得计算机科学硕士学位。曾任职于Google、阿里巴巴、Oracle等知名企业，有二十余年的硅谷与国内研发管理经验，其中十余年致力于互联网营销技术创新，是人工智能与大数据领域资深实践者。2010年5月正式加盟百度，目前全面负责百度搜索公司大商业体系。

无论在PC时代，或移动时代，还是正在到来的人工智能时代，搜索一直是最便捷的信息获取途径。不同的是，用户将会拥有越来越智能、多样化的搜索手段。例如语音搜索，图像搜索等新兴搜索方式正在逐渐被广泛的使用。百度作为代表中国人工智能最高水平的互联网公司，在人工智能方面的应用体现在很多方面，从推出语音输入法，到开放深度学习平台，再到开放百度大脑平台，百度正在尝试在更多层面上将人工智能与搜索无缝衔接。

进入信息分发2.0时代，用户不仅需要更便捷智能地找到信息，也需要个性化的信息主动推荐；在“人找信息”的同时，实现“信息找人”。百度能够向用户提供双向智能适配的信息分发服务，通过搜索+推荐相结合，实现信息分发2.0。“手机百度信息流”是百度“信息分发2.0”落地的一个缩影。2016年，短短三个月其流量快速增长了20倍，背后是优质内容与用户信息需求的精准匹配，百度的人工智能技术始终扮演着重要角色。

人工智能在智能互联网的时代背景下，重新定义了商业关系，也必将带来商业模式的改变。2017年，在“人工智能+”新商业环境中，百度商业将会把更多领先的人工智能技术应用到整个产品和服务体系中，并向第三方合作伙伴开放，推动更多产品和服务智能化。百度将对大数据进行深度学习、深度应用、得到深度数据，从而帮助合作伙伴在商业决策、企业创新、行业重构上做出正确抉择，完成生产流程、产品设计、解决方案及市场策略向人工智能时代的跨越，并实现行业突破与升级。

百度商业的“因智而能”让营销理念正在从“Big Data”到“Deep Data”进行转变。数字化营销的目标从之前被动捕捉迎合消费者需求，进入到下一个层级“激发、诱导”消费者需求。未来随着技术发展，用户的注意力成稀缺资源，因此，只有精准触达目标用户，输出用户关注的内容，才能获得更大的商业价值。在数据层面，百度基于搜索数据的海量沉淀，百度大脑强大的数据处理技术，通过对用户的实时匹配计算和动态建模，将信息标签和人群标签智能匹配，通过“搜索”+“推荐”相结合，实现真正双向智能适配的信息分发服务。

基于百度营销大脑的意图引擎，百度打造了一种全新的人工智能营销思维。通过搭建搜索、地图、糯米等多元化的平台，可以化媒体、广告主及消费者间的沟通交流，并借助人工智能技术洞察消费者的意图，在合适的时间和合适的地点向消费者推荐需要的服务。更为重要的是，百度正在把这些人工智能技术开放给更多的合作伙伴，赋能包括商业在内的各行各业。同时，百度也将在语音交互、图片交互、自然语言交互等方面不断智能创新，与广大合作伙伴一起共享人工智能的红利。

2016营销感悟

技术与营销越来越密不可分。当前媒介分散化，信息碎片化、用户消费个性化的移动互联网时代，快消品行业广告的浪费率不是50%，可能是90%。百度“双向智能适配的信息分发服务”可以帮助广告主全面布控消费者决策路径的不同环节，减少流量在跨媒体、跨平台之间的流失。如今不论是效果类广告，还是品牌类的营销都离不开技术，运用技术可以帮广告主更加智能的匹配信息，同时运用搜索+推荐的精准分发，让用户对信息消化的效率提高，这些不仅仅阐释了互联网的未来趋势，每个做企业的人都应该把握住这个趋势。因为，今天是互联网的升级，明天就是整个产业链的升级。

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随着科学技术的快速发展，机械工程由传统的机械工程项机械电子工程方向转变，同时机械电子工程和人工智能的有效结合，不断的向自动化、智能化、数字化方向发展。机械电子工程与人工智能的整合，为社会生产力的发展带来了历史性的变革，对于推动党建社会的发展和进步具有非常重要的作用。因此，文章针对机械电子工程与人工智能整合思路构建的研究具有非常重要的现实意义。

2机械电子工程与人工智能的特点分析

2.1机械电子工程的特点分析

机械电子工程是指在信息技术快速发展的背景下，发展起来的以机械电子工程为核心的柔性制造系统，是以计算机技术、机械工程与电子工程为核心的综合性学科，机械电子工程的特点主要包括以下几个方面：（1)性能丰富，结构简单，机械电子产品与其他产品最大的区别在于不仅性能丰富，而且结构比较简单，传统的机械产品虽然具有较高的性能，但是外形比较笨重，因此机械电子工程在未来具有非常好的应用前景；（2)多技术融合的设计，电子机械工程是综合计算机技术、机械工程以及电子工程等多个相关技术融合设计的，工程师在进行机械电子工程设计的过程中，需要对各种技术、策略进行考虑，并将所有的技术、策略进行整合，以此完成相关产品的设计。

2.2人工智能的特点分析

人工智能是复杂、综合的学科，主要包括哲学、控制论、心理学、信息论以及计算机等，人工智能在社会生产与生活中发挥了非常重要的作用，具有非常广阔的应用前景。人工智能分为不同的发展阶段：（1)初级阶段，人工智能的研究方向主要集中在博弈、证明以及翻译等方面，此阶段在机器人、专家系统、自然语言理解、计算机视觉等方面获得了非常大的成就；（2)第二发展阶段，该阶段主要集中在商业化产品以及知识工程的应用领域，在智能机器、计算机视觉、基础常识、不确定推理以及分布式人工智能等方面获得了很大的成就，第二发展阶段相对平稳，但是平稳的发展阶段已经从原来的单个体向分布式方向发展。在当今社会，人工智能已经成为一种复杂、系统的技术，并且在人类生产和生活中发挥了至关重要的作用，作为一门使用的技术，在推动时代的发展中占据着非常重要的地位。

3机械电子工程和人工智能的整合思路分析

3.1机械电子工程与人工智能的关系分析

机械电子工程具有一定的不稳定性，描述机械电子系统的输入和输出的关系相对困难，传统的描述方式包括：学习并生成知识描述法、建设规则库方法以及数学方程推导法三种，由于传统的描述方法的严密性和精确度不高，并不能够满足曰益复杂系统的实际要求。人工智能在处理信息中具有很大的优势，能够有效解决传统机械电子系统不确定性、不稳定性、复杂性等问题。因此，机械电子工程与人工智能的整合已经成为一种必然趋势。机械电子工程中人工智能技术的应用存在一定的差异性，并不能够对网络系统进行有效的描述，并且系统资料库创建过程中需要进行严密的数学分析，在分析的过程中会出现许多问题，导致网络系统的建设存在许多问题，导致网络系统出现崩溃的现象，这对于机械电子工程系统的发展是非常不利的。人工智能技术创新的工程方式能够帮助机械电子工程系统创建系统资料库，机械电子工程和人工智能之间存在的密切关系，对现代科学技术进行了强化，对于促进机械电子工程的发展具有非常重要的作用。

3.2人工智能技术在机械电子工程中的应用分析人工智能技术在机械电子工程中的应用，创建了两大系统：其一，模糊推理系统，基于模糊集合理论的模糊推理系统，以模糊理念为设计工具，具有处理模糊信息的功能，模糊推理系统已经被广泛的推广和应用在数据处理、自动化控制等领域，并且获得了良好的效果，机械电子工程中的模糊推理系统，创建了模拟人脑的功能，进行语言信号的分析，通过网络结构接近一个连续函数，并运用域到域的映射方式规则的储存信息，具有非常明确的物力意义，但是模糊推理系统连接不固定，并且计算量相对较小，应用范围相对有限；其二，神经网络系统，神经网络系统是人工智能的重要分支，神经网络以神经元的兴奋模式将信息分布在网络上，并进行动态的相互作用，人工神经网络系统的特点是对信息进行分布式的储存，并且能够进行动态的协同处理，神经网络系统不仅具有丰富的行为，而且结构非常简单，神经网络系统能够模拟大脑的结构，对数字信号进行分析，采用点到点的映射方式联系各个神经元，具有输入输出精度高，计算量大等特点，与模糊推理系统相比，神经网络系统的应用范围更广泛。创建基于模糊推理系统与神经网络系统的智能系统后，其在机械电子工程领域的应用越来越广泛。神经网络与模糊逻辑系统的融合通常采用以下两种方式：功能相似的融合，利用模糊变量隶属函数和神经网络中神经元的非线性映射部分功能相似的融合，对神经元输出特性进行调整，能够实现对隶属函数的优化与修正;利用神经网络与模糊系统算子相似性的融合，合理的选择算子，既能够保证足够的信息量，又能够简化运算；功能互补的融合，将神经网络的学习能力融于模糊系统的分布式储存规则中，能够有效的提高模糊系统的智能;将模糊系统的逻辑推理功能融入到神经网络系统中，能够有效的提高神经网络系统的逻辑推理能力。

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关键词：人工智能；教学改革；教学方法

引言

人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。

1、教学现状与问题

作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。

2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略

课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。

2.1教学方法改进

教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。

2.2教学内容设置

世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。

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机器人桑尼反问：你能吗？

如果你看过电影《机器公敌》，一定记得这个对白，并对电影中那个拥有自我思考能力、拥有人类情感的机器人桑尼记忆犹新。

让机器拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作，这就是人工智能，这个概念自从1956年被提出之后一直都是科幻小说最火爆的主题之一。如今，人工智能已不是幻想。

作为人工智能实现方法之一，人工神经网络目前已在全世界范围内悄然诞生，而由谷歌XLab团队斥巨资打造的谷歌大脑（Google Brain）无疑是首屈一指的。谷歌大脑的缔造者名叫吴恩达（Andrew Ng），他是一位华裔，现任斯坦福人工智能实验室主任，真正的“X教授”。

重拾人工智能梦想

如果是对7年前的吴恩达提人工智能，他一定会用各种理由说服你放弃这个疯狂的想法。

吴恩达对人工智能技术的否定，源于当时的一种主流观点：人类智慧是由无数个负责简单功能的区域协同工作形成的，而这个过程如果用计算机的方式来完成就必须建立成千上万个独立的计算机模块，每个模块模仿一种功能，比如说话、味觉。

按照这个理论推演开去，实现人工智能所需的工作量是巨大的。因此，人工智能技术在发展了40多年之后还是处于初级阶段。

当时的神经学家们始终认为，人工智能属于大脑研究的范畴，他们不大愿意和其他领域的科学家进行合作。这样的结果就是，工程师们在对神经科学毫不了解的情况下，开始开发不完全模仿人类大脑运行的智能系统，最终的产品就是类似“Roomba”这样的吸尘机器，这种吸尘机器人在工作的时候可以自动绕过障碍物，并沿着墙角路线转弯，在如今的家电大卖场均有销售。Roomba只有按照程序躲避障碍的能力，并不能像人一样学习。在吴恩达看来，这是“伪人工智能”。

发明能像人类一样学习、思考的机器，是吴恩达从小到大的梦想，但是当他进入大学开始真正接触到人工智能技术的时候，却深受上述观念的毒害而放弃了研究。

直到有一天，吴恩达偶然接触到了一种崭新的理论，这种理论认为，“人类的智慧源于单一的算法”，人类的大脑在发育的初期，每一部分的职责分工并不是明确的，可以通过后期的调试执行特定的任务。提出这个假说的杰夫・霍金斯（Jeff Hawkins）是全球最大掌上电脑制造商Palm的创始人，也是一名有着神经科学研究背景的人工智能领域的企业家。

这个理论改变了吴恩达的人生轨迹，他重新拾起了儿时的梦想。“我有生以来，第一次感到自己有可能在人工智能的研究领域取得一点儿进展。”

谷歌大脑的缔造者

2010年，时任斯坦福大学教授的吴恩达加入谷歌开发团队XLab――这个团队已经先后为谷歌开发了无人驾驶汽车和谷歌眼镜两个知名项目。身为人工智能领域的权威，吴恩达的使命就是“以史无前例的规模，通过谷歌庞大的数据中心来打造人工智能系统。”

随后，吴恩达与谷歌顶级工程师开始合作建立全球最大的“神经网络”，这个神经网络能够以与人类大脑学习新事物相同的方式来学习现实生活。谷歌将这个项目命名为“谷歌大脑”。

吴恩达表示：“在我加入谷歌的时候，学术界最大的神经网络大约有100万个参量，而当时在谷歌，我们能够建造比这个规模大1000倍的神经网络。”

身处大数据时代，谷歌每年在超级计算机数据中心领域的投资达十亿美元，像吴恩达这样的大学教授，也只有在像谷歌这样的公司里才能完成这种研究。

谷歌大脑能够将所看到的图像或图片分解成10亿多个不同的参量，然后通过自主学习，学会如何将这些零碎的参量组合到一起。比如看到很多种花，再告诉机器这些是花，久而久之，机器就会将这类有颜色、有花瓣、有花蕊的物体自动和花这个单词联系到一起，从而从千万张图片中识别出花。这个过程好像教婴儿认卡片一样，神经网络学界将这个过程叫做“深度学习”。

去年6月，吴恩达所开发的人工神经网络通过观看一周YouTube视频，自主学会了识别哪些是关于猫的视频。这个案例为人工智能领域翻开了崭新的一页。吴恩达表示，未来将会在谷歌无人驾驶汽车上使用该项技术，来识别车前面的动物或者小孩，从而及时躲避。

为了利用谷歌的神经网络模型改善谷歌的语音识别软件，去年夏天，吴恩达为谷歌请来了杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）――来自多伦多大学的“神经网络领域的教父”。杰弗里在谷歌花了数月时间对谷歌算法进行改进。当安卓Jelly Bean 4.2G版本软件去年底时，这些算法已经将其语音识别的出错率降低了25%。

今年3月，谷歌收购了杰弗里的公司DNN research，DNN是深度神经网络的英文缩写。

加入谷歌的杰弗里希望构建比其去年开发的10亿参量的神经网络更大的神经网络，杰弗里透露：如果能够建立比10亿参量神经网络大1000倍的神经网络，将会有机会教机器理解一些事物，甚至情感。

人工智能才刚刚开始

和人脑的灵活性及准确性相比，吴恩达的深度学习算法还相差十万八千里，但是吴恩达说，那一天会到来的。

吴恩达如此自信是有原因的，如今越来越多的科学家和科技公司开始意识到深度学习对于计算机科学发展的重大意义，他不是一个人在战斗。

在美国，随着奥巴马政府宣布将支持筹建一项跨学科的科研项目“基于神经科学技术创新的人脑研究”，许多类似的项目正如雨后春笋般涌现。

在谷歌发力神经网络的同时，IBM、微软、苹果、百度这些公司也竞相开始了对神经网络技术的探索。

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【关键词】制造技术；机械制造工艺；分析

随着中国特色社会主义不断发展，先进制造技术与机械制造工艺是促进国民经济和提高市场经济竞争力的基础保障。先进制造技术被看作是世界各国综合国力的衡量指标，拥有先进制造技术与机械制造工艺，就掌握了激烈竞争中的主动权。但受我国基本国情影响，在此方面与国法发达国家对比还存在较大差距，在实际生产中呈现组诸多不足。因此，我们对先进制造技术与机械制造工艺研究进行深入研究，并为其创新发展提供一切优越条件。笔者通过先进制造技术与机械制造工艺各自发展趋势和特点分析，对其二者内在关系进行论述，并且提出了一些针对性建议，希望为我国进制造技术与机械制造工艺研究起到借鉴作用。

1先进制造技术与机械制造工艺分析

在科技飛速发展推动下，先进制造技术的概念得以不断扩展与延伸，就目前来看，先进制造技术融合了互联网技术、电子技术以及新的管理理念等，整个制造流程更加快捷与迅速，生产质量得以明显提升。先进制造技术由系统管理、综合自动化技术、先进制造工艺以及先进设计技术构成，这种构成方式一定程度上决定了我国制造水平的高低。为此，从国情及行业实际出发我国构建了相对完善的先进制造技术体系，涉及先进制造集成技术层、制造单元技术创新层以及先进制造技术层。其中先进制造技术层最为基础，包含清洁、低耗、高效以及优质基础知识制造技术，常用在钢铁焊接、锻造以及机械制造等过程中。制造单元技术创新层处于第二层，涉及数控技术、机器人技术、清洁生产技术、并行工程等。而先进制造集成技术层，包括信息技术、管理科学、系统工程、新材料技术等，以更好的满足市场发展需求。

机械制造工艺的重心是整个制造过程，为达到高产、高质以及高效目标，实现了信息流、物质流与传统制造工艺技术的融合，产生的工艺包括热处理工艺技术、机械物质表面处理工艺、机械处理与加工工艺等。

2先进制造技术在机械制造工艺中的应用

2.1人工智能技术的应用

人工智能技术可以对于人类进行智能模拟，最终对于机械或者是其它领域进行智能化与自动化的控制。人工智能技术可以对于机械等进行智能化控制，可以在遗传编程、信息图像、语言等各个方面进行应用。人工智能技术具有以下方面的特点。第一，性价比高。我们以电气工程为例子进行具体说明。电气工程一方面在运行中需要对于大量的数据信息等进行计算，分析等工作，另一方面需要对于运行的过程进行有效化监控。应用以往的方式需要花费大量的成本。而应用人工智能后，需要应用较小的成本，就能实现智能化控制与分析。第二，具有可靠性的特点。人工智能是在网络信息技术、计算机技术等为基础形成的新型高端技术类型，可以在全过程控制中保障电气工程的安全。第三，具有可操作性的特点。光纤、电缆、网络信息、计算机等众多领域的进步与发展，为人工智能的应用提供了强大的技术支持，有利于其进步与发展。我们将人工智能与原有的自动化生产技术进行有效的融合，就形成了人工智能特点的新型自动化机械制造系统。这种系统可以在机械制造流程的各个阶段进行合理化的应用。比如：对于自动化与智能化的有效应用，使得系统通过分析、研究、判断、智能模拟、推理等众多手段的应用对于机械制造全过程进行自动化与智能化的监控，有利于我们改进有关的应用方式、对于一些突发事件进行科学处理，提高机械制造的工艺与水平，使其实现应有的价值。

2.2全面构建信息化先进机械制造技术与工艺平台

在实际的机械制造生产实践中，先进制造技术与制造工艺的运用所产生的数据信息庞大而复杂，随着制造业的发展，生产产品会更多样复杂，要在经济发展的洪流和时代变化的潮流中更好地促进制造行业水平的提升，就必须在现有水平的基础上全面构建信息化的平台，将机械制造技术与制造工艺与信息化发展相结合，运用各种网络信息资源与先进数控技术为机械制造技术与工艺提供一个有利于整合数据、加工信息、技术工艺资料的信息化平台，也可以运用类似于产品建模、工艺仿真、技术虚拟的信息化手段以提高制造加工精度和效率。

2.3加大资金投入力度

资金投入力度会直接影响机械制造技术与制造工艺的创新发展，因此政府要加大对此的资金和政策扶持。要深入调研机械制造业的发展情况，以长远的眼光看待问题，制定有利于制造技术与制造工艺研究与创新的制造业发展战略，政策激励技术人员和整个行业对技术的创新，并根据相关法律法规规范制造行业；同时，相关部门要鼓励机械制造技术与制造工艺研究项目的开展，提高工艺技术水平，推动可持续发展。

2.4培养专业人才

专业人才与机械制造技术与制造工艺的突破性发展密切相关，因此要更广泛地培养这方面的专业人才。一方面，制造业企业可以与高校及相关研究机构保持合作，企业提供项目研究资金，研究机构提供科研成果以促进技术和工艺水平的提高。另一方面，高校和一些职业院校可以开设机械制造相关专业，实行定点定向培养，为机械制造业输送更加专业的人才，这不仅是为促进机械制造水平和质量的全面提升，也是为提升人才的综合素质。

3先进制造技术水平与机械制造工艺质量提高对策

3.1注重整合，加强创新

近年来，我国科技发展水平迅速，新的先进制造技术不断涌现，在此基础之上产生了很多新的机械制造工艺，一定程度上推动了我国制造业的发展。面对新的社会发展形式，先进制造技术与机械制造工艺应注重彼此间的融合，进一步提高先进制造技术及机械制造工艺生产效率。同时，我国还应重视在先进制造技术和机械制造工艺方面的创新。创新不仅是机械制造企业长远发展的基础，而且是先进制造技术与机械制造工艺长远的重要保障。

3.2增加投入，加大扶持

先进制造技术与机械制造工艺发展不仅需要政府的政策支持，而且需要相关部门的资金投入，给先进制造技术与机械制造工艺的发展奠定雄厚的政策及资金基础。一方面，政府应结合我国先进制造技术与机械制造工艺整体发展情况，从长远角度出发制定完善的发展政策，尤其规范行业发展行为，加大对业内做出杰出贡献人员的奖励，鼓励其勇于创新，不断攻坚克难，为行业的稳步、长远发展做出应有贡献。另一方面，国家相关部门应加大先进制造技术与机械制造工艺扶持力度，尤其职能部门应拨付专项资金用于新技术、新工艺的研究等，鼓励实力雄厚的企业不断优化制造技术，改进机械制造工艺等。

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关键词：人工智能；机器学习；教育应用

一、前言

当前的人工智能虽然还不够完善但其在人类的发展进程中起到了巨大的作用。因为其具有了超强的学习和分析的能力，在个人以及人工智能较量的过程中人工智能一直都是处在领先的地位，为此可以利用到人工智能来促进到人类社会的快速发展。

二、相关概念阐述

人工智能又称AI，是模拟物种智能应用的技术实现和科学。机器智能的科研市场领域包括各种图像和语言结构的快速识别，以及使用语言直接处理和服务机器人。它不仅相当于人类行为的智能，还可以系统地模拟物种的思维，并将在几年内超越历史上的物种。在未来，机器人不断学习，以使仿人机器人模仿人类的学习方式，在这一过程，获得新的各种知识，智能机器人的学习过程更快，可以实现对海量综合数据的深入分析。此外，人工智能机器人不仅可以获得更准确的结果，而且具有独特且更快的信号传输速率。许多科学家有能力超越人类自身。在深入思考核心问题时，实际上，很多人因为机器人是人类设计的，所以不可能超越人类的历史，但是人工智能机器人可能具有集成的学习功能，因此这种可能性将变得非常大。人工智能机器人具有继续学习技术的能力，没有人能够预测学习数据后的整体智能水平。

三、人工智能视域下机器人学习的适切性

在当前的文化和教育生活环境中，由于智能教育的兴起，大数据情境系统功能可以为学生综合分析和选择各种类型的信息，从而重用具有潜在影响的知识可以促进智能教育的发展。智能机器人继续学习，但借助计算机来分析综合数据，例如，以完全掌握规则并进行非常有效的分析和预测。可以看出，机器人正为人类智能教育而学习更有益。在教育中，信息化的进程在今天的时代，智能教育无疑已经成为吸引学生在学习过程中的重要因素。将学习与先进技术核心技术结合起来的方法有很多。人工智能机器人必然会给文化教育生态系统带来帮助。向人工智能机器人学习的方式很多，学校教师可以提高和教育的整体质量和效率，学生也可以赢得符合自身市场需求的学习服务，这有助于减轻学生和家长的负担。

四、人工智能视域下机器人学习的应用创新研究

从人工智能技术的角度来看，智能机器人学习是目前世界上最先进的技术。大数据在教育相关领域的应用具有很好的业务前景。人工智能机器人持续学习的应用可以帮助一些学生实现相关知识与数据之间的联系。

（一）机器人学习与教育之间的融合仅从当前的现象来看，大多数教师不了解核心技术，而了解该技术的人也不了解教育，这很容易导致无法在教育与核心之间形成良好的关系。因为技术研发人员不了解教育，所以不能从教育的多个角度审视开发过程，优秀的教师也不能从技术角度回应数据的全面发展。在人工智能开发领域，机器人应该深入地整合到学习和教育中。组织技术实施和教育核心领域的相关人员进行直接沟通和交流，使人工智能机器人在学习和应用过程中能够更充分地认识到技术研发和生产人员的过程。

（二）机器人学习在学习场景方面的应用人工智能在学校教育领域的应用，因其未来的发展趋势而呈现出明显的趋势。然而，随着学校教育核心领域的许多专业学科的介入，对学习人工智能机器人的要求将越来越高。当你开始学习同一个主题时，需要在同一个应用程序中逐步建立不同的场景。这对机器人来说更难在未来继续学习，但也是最值得创新的。仿人机器人普遍对大量综合数据进行深入分析，分析每个学习内容主题的特点和各部分学生的特点，并采取相应的更有针对性的基本教学方法，提高同学教育的速度和效率。

（三）机器人学习对于智慧环境创新方面的应用首先，由于文化教育市场中的数据种类繁多且缺乏正常秩序，这也增加了在大型集成数据系统中分析和处理文化和教育数据的难度。其次，在随后的数据处理过程中，随着时间的推移会遇到数据隐私问题，如何保护数据隐私是另一个需要注意的关键问题。因此，在教育的相关领域，大综合数据的后续处理以改善文化教育和质量，并确保在教育中最终数据的合理使用，必须在许多方面进行协调与合作，从而促进共享的合法性。最后，必须有效地确保可以长期保持教育中的数据情况并实现流程标准化。有可能实现最终数据的统一，这将大大降低全面数据交换的总体成本，并努力实现数据的无缝集成。数据的最终数据主要是由于目标学生的地区差异，以满足同一学生学习知识的不同需求。

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人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，我们按照人工智能的实力将其分成三大类：[2]

第一类：弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI)，弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。

第二类：强人工智能Artificial General Intelligence (AGI)，人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。

第三类：超人工智能Artificial Superintelligence (ASI)，牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。

讨论人工智能对法律的影响，我们也会从人工智能的“三大类”入手，各个阶段的人工智能，对法律产生的影响将是不尽相同的。

在第一类，弱人工智能（ANI）阶段，由于人工智能智能处理较为单一的问题，且发展程度并没有达到“模拟人脑思维”的程度，所以人工智能仍然属于“工具”的范畴，与传统的“产品”别无二致。我们目前所处的阶段，就是弱人工智能阶段。虽然无人驾驶汽车、无人机等新产品的出现，给传统法律体系带来许多新问题，引发许多新思考，但仍然属于传统法律体系能够解决的问题。

2016年2月，Google无人驾驶汽车在美国加州山景城测试时，与一辆公交大巴发生碰擦，所幸无人受伤。美国高速公路安全管理局（NHTSA）却确认，根据美国联邦法律，用于自动驾驶的人工智能系统可以被视为司机。那么是“司机”、谷歌，还是驱动汽车的算法、感应器以及所有控制系统来负责交通事故呢？

这起事件引发了许多人对人工智能卷入犯罪案件中责任主体界定模糊的问题的思考。人工智能究竟是不是具有法律和道德意识与行为能力的主体？如果不是，那么当人工智能触犯了他人利益、造成社会损失时，究竟应该由研发者、运营者还是使用者承担责任呢？此时，有哪些法律能够用来保障这些人的权益？如果承认人工智能是有行为能力的主体，那么又该如何为这些“人工智能”定罪量刑呢？

我国《产品质量法》第四十三条规定：因产品存在缺陷造成人身、他人财产损害的，受害人可以向产品的生产者要求赔偿，也可以向产品的销售者要求赔偿。属于产品的生产者的责任，产品的销售者赔偿的，产品的销售者有权向产品的生产者追偿。属于产品的销售者的责任，产品的生产者赔偿的，产品的生产者有权向产品的销售者追偿。

显然，在弱人工智能阶段，机器仍然属于工具和产品的范畴。传统的《产品质量法》在这个阶段内仍然可以直接适用。但随着技术的发展，这种情况就会马上改变。

在第二类，强人工智能（AGI）阶段，由于人工智能已经可以比肩人类（笔者认为这是人工智能的“奇点”，在短期内人工智能将极大地超越人类），同时也具备了具有“人格”的基本条件。

由于机器可以像人类一样独立思考和决策，该阶段的人工智能应该和人类一样，成为独立的主体享有权利，并对自己的行为承担责任，这将体现在财产、继承、侵权、刑事等各个方面。这个阶段的法律已经基本无法直接套用，人工智能将对传统法律体系产生巨大的冲击和颠覆。

在第三类，超人工智能（ASI）阶段，该阶段的人工智能已经跨过“奇点”，其计算和思维能力已经远超人脑。人工智能将打破人脑受到的维度限制，其所观察和思考的内容，人脑已经无法理解，人工智能将形成一个新的社会。

人类的法律体系仅在人类社会生效，在这个阶段，人类规则的制定已经无法影响人工智能，因为人工智能已经超出了人类社会的范畴。随着技术的进步和人工智能的自我改进，一个比我们聪明100倍、1000倍、甚至10亿倍的大脑也许能够随时随地操纵这个世界所有原子的位置。此时的人工智能已经不是人类可以理解和想象，人类的法律体系也会随之消亡，或转化成另外的形态而存在。

基于此，笔者大胆地提出人工智能对法律影响的几点预测：

第一，成文法将会萎缩甚至消亡。可以预见，人工智能和新技术留给立法的时间将会越来越少，越来越多的极其复杂的新问题将迅速出现，成文法将成为历史；

第二，法律体系将彻底颠覆。随着人工智能从低到高的发展，工具终将将具备人格、超越人格，我们传统的法律体系也将失去存在的基础；

第三，法律将在“创新”与“生存”之间不断博弈。创新的伦理问题将伴随人工智能发展的全过程，是否允许技术创新迈向“奇点”，用以保卫人类的“生存”，或许会逐渐成为立法者考虑的核心问题。但立法者很可能会发现，创新也许是人类社会发展的规律。

现阶段，人工智能已经逐渐对法律领域产生影响，并引起了法律领域的变化，我国的法律体系应当重视变化，积极向人工智能时代转型升级。

例如，人工智能技术在合同审查、资料收集、尽职调查、材料翻译等领域为法律工作提供极大的便利，并且在工作效率上具有明显的优势。这会进一步影响到司法机关、公证机构、律师事务所的用人模式，可能会减少这些机构对入门级技能新人的雇佣和培养。

再例如，由于创新技术和人工智能的发展，新事物产生的时间大大缩短，由新事物而引发的新案例将越来越多。而现阶段，人工智能还不能够独立地提供法律服务，更不能独立地对案件进行分析和审判。这需要大量的法官、检察官和律师们积极拥抱和学习新技术，并且需要一定的深度。这对于传统法律人来说，难度很大。专业人才可能会在一段时间内出现严重的断层，法律在短期内对新事物新案例也将无暇响应。法律应当重视内生规则（如网规）、判例的作用，通过柔性、大众化、平台化的规则治理，通过数据和算法来预判行为，来适应这种“断层”。

国外各种关于法律技术的发展早已日新月异，在电子证据管理（Everlaw/Cicayda）、区块链文件保存技术（Factom）、预测案件审理（Juristat）、案例研究（Ravel Law）等领域各种新型法律服务工具早已百舸争流，甚至还有各种交流法律技术的论坛（Legal Technology Forum/Legal Tech Asia/ABA TechShow/Legal Tech NY）。可能因为国内的法律服务市场还不够大或者经济利益不够多，关于法律技术的研发远远滞后，法律领域的创业公司多是新媒体或者法律服务平台。[3]我们应该利用互联网发展的优势，重视法律技术的研发与推广。

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关键词：人工智能；智能家居；智能音箱

一、相关概念

（一）人工智能。人工智能是一门研究、理解和模拟人类智能，并且发现其内在规律的学科。它是计算机科学的一个分支，试图发现智能的实质，并创造出一种以人类思考的方式做出相似反映的智能机器。同时，它又是计算机知识、心理学知识和哲学知识的集合，模拟人的意识和思维过程，让机器能够做到只有人类智慧才能做到的复杂的事项。

（二）智能家居。智能家居是嵌入式技术、通信技术和网络技术的集合，通过系统将各种家居与人们的居家生活紧密结合，以提高人们生活的舒适感和安全感。随着人工智能的迅猛发展，智能家居正与人工智能紧密结合，让消费者享受到更人性化的居家体验。

二、文献综述

欧阳婷梓研究了人工智能对智能家居的影响，认为人工智能应用的落地将会使智能家居产业升级，同时还指出Al技术还有待突破，市场决定人工智能能否再次爆发。荣华英和兼国恩研究了人工智能发展背景下国际智能家居行业贸易发展前景，认为国际智能家居行业贸易将朝智能产品设计、智能生产制造、智能高效物流和智能商业服务方向发展。吴斌在研究我国智能家居系统发展存在的问题时，指出要制定行业标准体系，降低系统成本并完善售后服务。

观察现有研究，发现有关人工智能时代下智能家居行业发展的研究仍相对较少，本文指出Al对智能家居行业发展的影响，指出未来发展机遇，并预测未来该行业的发展趋势，对行业发展具有指导意义。

三、智能家居行业发展现状

（一）国际智能家居行业发展现状。美国的Amazon Echo、Google Home和Apple HomeKit占据了国外的智能家居语音控制平台市场，Contro14 利用Zigbee技术可以与世界知名品牌的家电产品连接，控制各种设备和系统；英国的Laing Homt公司早在2000年建立了“智能家居”示范街，给每栋房子都装上了智能管理系统，近年也在国内建立起了一些智能家居体验式展厅；日本软银生产的Pepper人形情感机器人能够读懂人类的情感，并做出相应的反映，在各种场合为人们服务，松下于2017年“Panasonic Home+全屋智能”战略，让全屋各个部分的功能都智能化；德国的Apartimentum未来型公寓将物联网应用和先进科技结合起来让住户的生活更加简洁舒适。据中国报告大厅的《2016-2021年中国智能家居产业市场运行暨产业发展趋势研究报告》数据显示智能家居市场规模逐年上涨，但增长速度开始放缓，随着人工智能的发展，行业开始进入技术融合，技术沉淀打造更加智能的家居用品的阶段，2016～2018年全球智能家居市场规模变化如图1所示。

（二）国内智能家居行业发展现状。2012年智能家居行业进入快速发展期，深受大众追捧，但进入2015年，销售增速开始放缓，随着政策的扶持，2016年市场规模增速开始上涨。工信部数据显示，我国物联网产业规模发展迅速，2010年规模超过2，600亿元，2015年达到7，500亿元，2020年产业规模将突破15，000亿元，物联网在智能家居、智能社区和智慧城市等领域发展愈发强劲。面对如此红利，相关企业加快布局，海尔建立U-home平台、美的建立M-Smart平台、阿里巴巴建立人工智能实验室并了智能音箱等产品。据中国报告大厅的《2016-2021年中国智能家居产业市场运行暨产业发展趋势研究报告》数据显示，未来几年智能家居市场规模持续上涨，市场前景看好，市场规模增长情况如图2所示。

智能家居产业错综复杂，涉及众多产品，根据目前各企业涉及的领域，大致分为六个流派：以海尔、美的为代表的传统家电企业，通过将原有的产品智能化提高销售；以阿里巴巴和京东为代表的互联网企业，通过自产智能硬件或与传统家电企业建立合作涉足智能家居行业；以华为和小米为代表的手机硬件企业，通过研发软件、生产硬件和建立智能家居生态系统进军智能家居行业；以Honeywell、Bosch和松下为代表的安防企业，在本身安防设备的基础上智能化，占据智能家居安防市场；以Amazon Echo和Google Home为代表的国外智能家居企业，通过语音识别和人工智能技术进军国内市场；以及一些提供云平台服务和小型硬件的供应商。

四、当前智能家居行业面临的问题

（一）缺乏规范统一的标准。在整个智能家居产业中，至今还没有制定统一的标准，导致各大公司各行其道，各自开发自己的系统，与其他厂商开发出来的系统并不兼容，目前具有代表性的是谷歌、苹果、微软加入了高通主导的AllSeen联盟，英特尔、三星、戴尔等公司组成了智能家居设备标准联盟OIC。之后，谷歌在收购Nest之后力推Thread，苹果自家提出Homekit。一方面用户的智能体验降低；另一方面加重了用户的转换成本。而人工智能是一项复杂的产业，它不是一两家公司就能经营好的，它需要各领域的公司参与进来研发技术、搭建平台、生产终端，各司其职，并用统一的标准将各个环节连接起来。

（二）缺乏人性化的伪智能。目前，智能家居产品大多通过手机来实现，但有些厂商以“智能”为噱头，将原本简单的操作强加到手机上，使得手机承担较多的功能。然而，除了年轻人对智能手机的操作较为熟悉，其他用户面对复杂的“智能”操作只能望而却步，严重缺乏人性化设计。

（三）需求低且价格高。一方面智能家居概念映入人们眼帘的时间较短，人们对智能家居还不太了解；另一方面智能家居智能化水平不高，操作复杂，运行过程中经常出错，严重打击了消费者的体验。同时，目前的技术水平有限，技术和产品的研发需要较高的研发费用，加上日常的维护费用，导致智能家居的消费价格偏高，打击了消费者的购买欲望。

（四）信息安全存在隐患。物联网信息传输过程中，个人信息极易被黑客窃取，不法分子通过这些个人信息进一步窃取用户的财产，会造成巨大的社会不稳定，对智能家居未来发展构成巨大威胁。如果智能家居产业在未来想占据较大一部分家居市场，就必须克服信息安全问题，加大信息的监管力度。

五、Al助力智能家居行业发展

（一）AI与智能家居结合进入最终状态。经过几十年的发展，智能家居经过了用App远程控制家电的单品智能化和多个电器间相互感应的智能互动两个阶段，以上两个阶段均为弱智能阶段，得通过手机来操作。而第三阶段是家居产品与人工智能的深入结合，赋予家居产品人性化，摆脱手机的操控，通过自主学习、主动记忆、自主决策为用户提供舒适的生活。

（二）提升全新的交互体验。语音交流以其与人交流的亲和感，成为当今最流行的人机交互方式。人类通过语音给机器下达指令，机器通过语音识别执行指令。近几年，语音识别技术取得重大突破，语音识别准确率达到97%以上。而智能音箱具有语音交互、提供音乐和有声读物等媒体内容、提供多种互联网服务以及可以对智能家居进行控制等功能，深受大众追捧，因而被称为智能家居的入口。为抢占智能家居的入口，互联网各大巨头纷纷加紧研究抢占市场。2014年11月，亚马逊推出智能音箱Echo，至今已有几千万的销量，随后谷歌推出GoogleHome，微软推出Cortana，紧接着国内的京东推出叮咚音箱，阿里巴巴也推出了“天猫精灵”，小米推出“小爱同学”。

（三）提供更安全、可控的应用环境。传统的密码输入和保护方式已经不再满足人们对操作便捷性和安全性的要求，于是推动了人们对生物识别技术的开发。生物识别是指通过计算机与生物传感器等高科技结合，提取人固有的生理特征和行为特征，以鉴定个人身份。目前人脸识别、指纹识别和虹膜识别已经得到广泛的应用。为达到更高的安全水准，通过红外线照射获取手指静脉图像的指静脉技术也在紧密研究当中，极大地迎合了人们对智慧生活的追求。

六、我国智能家居发展的机遇

（一）我国加速进入老龄化社会，智能家居需求增大。因为工作关系很多子女与父母在异地生活，难以妥善地照顾好父母的生活，而智能家居可以方便老人们的日常生活，提高老年人的生活质量，加上多年财富的积累，老年人的经济实力比年轻人要高，随着老龄化进程的加快，老年人人口的比例将加重，多重原因结合起来支撑起了未来潜在的市场需求。

（二）“智能家居”概念将越来越普及。通过前些年“智能家居”概念的炒作，各大新闻客户端、网站的转载宣传，让越来越多的人认识了解到智能家居的相关概念。近些年各大浏览器对“智能家居”关键词的搜索数量大幅度增长，随着科学技术的发展，人们对智能家居产品的信赖感也在增强。如今人们购买家具，对房屋进行装修也会考虑适当引进智能家居的相关元素进入日常的起居中。

（三）居民收入增多，消费价格将降低。随着经济的不断发展，人们的收入也在逐年上涨，到2020年我国将全面建成小康社会，届时人们的收入水平将会大幅增长，相比2010年翻一番。经济增长的同时，科技也在飞速发展，技术水平的不断完善降低了智能家居产品的成本，同时电信运营商的网络费用也在下调，日常的运营维护成本也在下降，消费者的消费成本将会大幅下降，市场需求将会激增，市场规模将会扩大。

（四）政策扶持，发展道路顺畅。智能家居产业发展被写入政府工作报告，政府相继出台《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》、《智能制造工程实施指南（2016-2020年）》、《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》等指导性文件，促进智能家居、智能机器人、智能制造装备等领域产业发展。并成立“中国人工智能产业创新联盟”和“人工智能产业技术创新战略联盟”，把涉及人工智能领域的所有环节全面整合，扫除阻碍人工智能发展的一切障碍。

七、我国智能家居行业未来发展趋势

（一）标准日趋统一。当智能家居行业依旧遵循现在的发展方式，各企业各行其道，系统间互不兼容，消费者将会对该行业产生疲倦，未来市场规模可能难以扩大。除非出现一家领导性标杆企业，拥有自己的系统，能够生产出所有类别的智能家居产品，用户对该企业提供的方方面面都很满意，进而垄断了整个智能家居市场。很显然，出现这种情况的概率很小，没有一家企业可以力挽狂澜，所以市场逼着企业间建立起统一的标准，为用户提供便捷舒适的生活体验。

（二）AI与智能家居的完美融合。人工智能在智能家居领域的广泛应用已是大势所趋，只有智能家居与人工智能的完美结合才会让人们的生活更加便捷。未来智能家居将会更加智能化、人性化，能够准确抓住用户的喜好提供相应的服务，根据用户的工作安排相应的行程。一整套智能家居系统犹如一个智能管家，在最优的时间提供最优的服务。

（三）个人信息更加安全。个人信息的安全是制约智能家居市场规模扩大的又一要素，因此行业内将建立起一套世界领先的信息安全标准，并且该标准能够和各地的法律法规衔接好，收集到的数据能够安全地储存好，能够记录数据的产生时间地点等情况，以便需要的时候能够查证。

八、结语

人工智能时代下智能家居行业仍将在相当的一段时间处于一个无统一标准、需求低、价格高的阶段，但随着老龄化进程的加快，智能家居概念的逐渐普及、居民收入不断增加、产品价格的不断下降，智能家居产品的市场需求将会逐渐增长，将促使企业间制定规范统一的标准，人工智能将会与智能家居完美结合，为用户提供更加舒适便捷的生活。

（来源：合作经济与科技 文/陈功正 王腾 陆畅 王蕴鑫 陈黎阳 编选：电子商务研究中心）

主要参考文献

［1］陈晋.人工智能技术发展的伦理困境研究［D］.吉林大学，2016.

［2］邓中祚.智能家居控制系统设计与实现［D］.哈尔滨工业大学，2015.

［3］欧阳婷梓.人工智能能否成为智能家居的强心剂［J］.通信企业管理，2018.1.