人工智能和智能制造范文

导语：如何才能写好一篇人工智能和智能制造，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

偌大的空间里，几百台“机械手臂”错落有致地来回摇摆，快速精准地完成取材、切割、钻孔、喷涂等一系列工序。

这是维尚家具集团（尚品宅配）位于制造业重镇――佛山生产车间里工业机器人的“劳作”场景。

在珠三角地区，这样的场景几乎随处可见，而在辐射更广的长三角、京津冀乃至整个东部沿海制造业聚集区，工I机器人也已悄无声息地走进工厂车间。

“工业机器人是智能制造中一个不可或缺的关键智能设备，是企业实现智能制造的一个支撑基础。”在中国机器人产业联盟执行理事长宋晓刚看来，这是制造业智能转型的必然趋势。 海信智能工厂内工业机器人的工作场景

国家重大技术装备办公室主任、工信部装备工业司司长李东在接受《t望东方周刊》专访时也表示，工业机器人是推动和支撑智能制造发展的关键技术装备之一，未来在制造业领域的应用会很广泛。

“但我们必须看到，目前外国品牌仍在国内市场占据主要地位，而国产工业机器人仍存诸多不足，发展空间很大。”李东对本刊记者强调。

“机器换人”为什么越来越快

工业机器人的概念最早由美国人戴沃尔于1954年提出。4年后，美国人英格伯格、德沃尔就制造出了世界上第一台工业机器人，外形像坦克的炮塔，配有可转动的大、小机械臂，可抓放零件。

随后，工业机器人开始从美国流入欧洲，乃至遥远的日本，引发了关注。

上世纪70年代后，工业机器人的研究与开发进入一个新阶段，产品开始应用到一些工业生产领域。

中国工业机器人的萌芽也大致始于同一时间。

当时，由于改革开放初期企业技术改造的需要，上海出现了以数控技术为基础的工业机器人，如上海针织九厂的插销板控制机器人、上海同和电机厂的压铸用机器人。

到80年代，中国开始将工业机器人的研发列入国家计划，组织专家进行技术攻关;而“九五”之后，工业机器人的研发转变为围绕制造业的实际需求，力图把工业机器人从实验室中带到工厂的生产线上。

这期间，中国才出现一批真正意义上的机器人生产企业，包括目前在国内工业机器人领域排名靠前的沈阳新松、哈工大旗下的博实等。而彼时，国外工业机器人四大家族――ABB、发那科、安川、库卡均早已在中国落户。

“当时国内的制造业得益于廉价的劳动力成本正处于黄金时期，对工业机器人的需求基本可忽略不计，国内的工业机器人市场尚处于未开发阶段，有产品也没人买。”新松机器人自动化公司总裁曲道奎告诉《t望东方周刊》。

但是，进入21世纪后，全球制造业的成本都在提升，中国也不例外，尤其是劳动力成本上涨明显。有数据显示：2004～2013年的十年间，中国制造业从业人员的平均工资增长了3倍。

而能够实现自动化生产的工业机器人此时便成了不少制造企业解决人力成本上涨压力、实现转型升级的利器。越来越多的工厂开始引入工业机器人替代传统工人，机器换人逐渐成为现实。

“一个机械手臂可以连续工作24小时，相当于3个工人的工作量。”维尚家具集团副总裁黎干对《t望东方周刊》说，他们用工业机器人换掉了600～800个工人，“按800人、每人每年7万元工资来算，机器换人一年就节省了5600万元。”

根据国际机器人联合会（IFR）的统计数据：中国自2013年开始，已连续3年超越日本成为全球最大的工业机器人消费市场，市场销量占到全球工业机器人市场份额的四分之一以上。

“随着智能制造战略的深入推进，工业机器人的市场潜力还会被进一步激发。”曲道奎说，这对国内机器人产业是个难得的机遇。

国产机器人究竟行不行

不过，让宋晓刚有些诧异的是，外界虽多半知道工业机器人跟智能制造有关系，但并不十分清楚工业机器人到底在智能制造中扮演何种角色，“很多人认为智能制造就是‘机器换人’，工业机器人就等于智能制造，这是误解。”

他向《t望东方周刊》解释说，“机器换人”只是智能制造的一个最直接表现，不能完全代表智能制造，“工业机器人是智能装备的重要基础，而智能装备又是智能制造的实现端。”

尴尬的是，在伴随智能制造而来的如此庞大的工业机器人市场中，国产机器人并不占优势。

公开资料显示：2015年以前，中国市场消费的工业机器人超过70%都是以“四大家族”为代表的国外品牌，国内市场的高端机器人应用领域几乎被洋品牌垄断。

在曲道奎看来，这很正常――因为国内机器人产业起步较国外晚几十年。“但国产机器人近几年在国内市场的发展行情非常好，市场占比已经从以前的10%上升到2015年的30%，接下来还会继续涨 。”

但他并不否认，目前国内整个机器人行业的水平还比较低，产业发展不均衡。这也是李东在多个场合反复提及的，“比如产业链关键环节缺失、核心技术创新能力薄弱、企业‘小、散、弱 ’等。”

其中，产业链不完善导致的核心零部件受制于国外问题，一直被视为阻碍国内机器人产业发展的最大难点。即使像新松这样的行业龙头公司，工业机器人所用的启动器、电机、齿轮等关键零部件也都是采自国外。

北京航空航天大学机器人研究所教授王田苗此前在接受本刊记者采访时就直言：国产机器人中80%～90%使用国外减速器，60%～70%使用的是国外电机、40%～50%使用国外控制器。

但曲道奎认为，“不能一说我们的零部件是国外的就觉得国产机器人不行。”

在他看来，零部件对机器人产业固然重要，中国也需要加大在零部件上的投入，但不能用零部件来衡量整个产业的技术水平，“在全球化时代，我们要做的是快速整合上下游的产业链，为我所用，而不是关起门来去研究技术，因为产品的更新换代非常快，可能你研究出来又过时了。”

曲道奎说，国内机器人制造商现在最应该思考的是，如何让产品更符合智能制造的需求，这样才能在跟国外品牌的竞争中占得先机。

“仍需追赶”的是什么

从制造企业的实践来看，国产机器人和国外机器人虽有一定的差距，但各有所长，并非零和竞争的关系，反而能实现互补。

海信集团质量与制造管理部副部长康凯对此感触颇深。海信位于贵阳的电视生产工厂，正是工信部公布的64个2016年智能制造试点示范项目之一，生产环节装备的工业机器人数量近1200台。

“我们的供应商既有新松这样的国产品牌，也有ABB、库卡在内的国外品牌。目前，我们使用国产机器人的比重是高于国外品牌的。”康凯对《t望东方周刊》说。

不过他也认为，与国外机器人相比，国产机器人在产品种类的丰富度、产品性能的可靠性和稳定性等方面，确实存在一定差距。而后者，一直是企业采购机器人产品时最主要的考量因素。

海信2014年曾采购了用于打螺钉的国产工业机器人，在其使用过程中有时会出现不能正确抓取钉子的情况。

“最初海信对工厂进行智能化改造所使用的国产机器人多半会出现一些性能问题。这个过程，需要花大量时间去调试机器人产品，既耽误生产时间，也增加了生产成本。”康凯说。

之后，在一些对产品精密度、稳定性要求高的环节，海信选用了国外机器人产品，比如六轴机器人，而在一些诸如车间搬运的基础环节，则使用国产机器人，如AGV移动机器人。

宋晓刚也坦承，国外机器人在系统感知、判断方面以及产品本身的可靠性和稳定性都更胜一筹，“国产机器人仍需追赶。”

不过，在康凯看来，目前制造企业使用的工业机器人，多是实现把物体从一个地方拿到另一个地方这样的点对c转移，即便是较为高级的六轴机器人也是如此，只是灵活度较高，能够自由旋转罢了。

“这些机器人还做不了一些复杂的动作，并不能完全满足企业智能化改造的需要。”康凯说，机器人生产商还是要不断提高产品的性能，比如功能单一的包装码垛机器人，精度要求为0.01毫米，就并非所有生产商的技术都能达到这一要求。

国产机器人的突围机会

不可否认的是，无论是国产机器人还是国外机器人，目前都还不能完全满足智能制造的需要。

宋晓刚认为，未来整个机器人产业要解决的重要问题是如何满足不同行业对机器人产品提出的不同需求，“生产商不可能为每个行业都生产不同的机器人，那样成本太高，也不是根本的解决之道。”

相关部门已经注意到了此类问题。国家发改委和工信部正在推进的机器人示范应用项目，即是在一个行业内选择两家企业去做机器人应用的标准化示范，以期为整个行业未来的智能化改造提供样本。

这是一种可行的解决路径，但并非唯一。

宋晓刚希望国家能够建立一个面向全行业的机器人研发设计平台，平台只需设计出一些标准化的控制模块、硬件模块，然后机器人生产企业可在此基础上，根据不同行业的需求对最终成型的机器人进行功能设计的调整。

“这样既能缩短机器人产品的研发周期，也能最大限度地整合行业资源。”宋晓刚说，这是国产机器人的突围机会，因为国外厂商对中国制造业的了解比不上国产厂商。

此外，康凯希望未来应用于生产车间的工业机器人能够有两方面的改进：一是在体积上能变得更小、更安全;二是机器人产品的调试变得更简单。

“工厂现在使用的工业机器人必须固定在某一区域内，还需用框架将其圈起以免误伤工人，但如此一来，机器人所需的占地空间就很大。”他说。

除此之外，目前无论是国产机器人还是国外机器人出现故障和切换不同生产线的调试维修时间都很长。

“一般都需要半个小时，甚至更长，这意味着整个生产线都要停工，企业损失很大。”康凯说，如果能把调试时间降低到十分钟左右，对企业生产的影响就属于可承受范围了。

篇2

【关键词】 老年患者；术后认知功能障碍；七氟醚；丙泊酚； 简易精神状态量表

术后认知功能障碍（postoperative cognitive dysfuction， POCD）[1]是指麻醉手术后， 患者出现定向力障碍、记忆力和集中力受损和性格精神改变， 同时伴认知、人格、社交能力及技巧的改变， 在老年患者中更为常见[2]。残留的物能产生中枢神经系统活性的改变， 增加老年患者术后认知功能障碍的发生[3]。七氟醚（sevoflurane）和丙泊酚（propofol）均具有麻醉诱导和苏醒快、麻醉深度容易调控等优点广泛应用于全麻手术患者。但这二者的联合应用与胃癌根治手术后老年患者POCD的关系尚无定论。本研究通过比较七氟醚复合丙泊酚麻醉与丙泊酚麻醉对于接受腹部大手术-胃癌根治手术的老年患者术后早期认知功能的影响， 为临床应用提供参考。

1 资料与方法

1. 1 一般资料 择期胃癌根治术患者36例， 排除患有影响神经精神疾病的患者， 并筛选ASA I～II级， 年龄60～ 75岁者， 随机均分为S+P组（七氟醚丙泊酚复合麻醉组）和P组（丙泊酚全凭静脉麻醉组）。

1. 2 麻醉方法：麻醉维持：S+P组吸入3% 的七氟醚复合丙泊酚及瑞芬太尼0.05～ 0.20 g/（kg·min）静脉泵注。P组静脉泵注丙泊酚及瑞芬太尼0.05～ 0.20 g/（kg·min）。术中维持麻醉平稳， 术后及时停止各项用药， 拨除气管导管。

1. 3 观察指标 术后自主呼吸恢复时间、定向力恢复的时间、呼之睁眼时间和拔管时间评估麻醉后苏醒。简易精神状态量表（MMSE）测定患者麻醉前和术后 3、6、24、72、96 h术后认知功能变化。

1. 4 统计学方法 统计学处理应用 SPSS 13.0 软件学软件， 结果以均数±标准差（ x-±s） 表示， 采用t 检验和方差分析分析数据， 以P

2 结果

2. 1 一般资料 将本院2012年2月～2013年7月老年患者36例， 随机分为S+P组和P组， 每组18例。统计发现， 两组患者各项指标差异均无统计学意义（P>0.05）， 见表1。

2. 2 麻醉后苏醒的评估结果见表2， 与P组比较， S+P组在术后这四项恢复时间显著延长（P

2. 3 术后认知功能的评估结果见表3， 与术前比较， P组和S+P组术后短期（3 h和6 h）的MMSE评分降低（P

3 讨论

大量文献表明物是导致POCD的发生率升高的关键因素。有学者曾报道异氟醚和七氟醚对认知障碍的影响， 短期来说， 两者可能对认知功能都有影响， 可能与术后吸入低血药浓度有关， 长期的影响还没有文献报道[4]。关于丙泊酚， 也有学者报道， 在导致老年患者术后认知障碍中作用并不显著[5]。但是针对丙泊酚以及七氟醚丙泊酚复合麻醉对于老年胃癌根治手术后认知能力的影响并未见报道。

本研究发现， 丙泊酚应用于老年胃癌根治术患者， 丙泊酚组麻醉后苏醒各指标均显著早于复合麻醉者。并且静吸复合麻醉在术后超短期3 h、6 h的MMSE评分降低， 在术后72 h该组比术前MMSE评分仍低。虽然， 丙泊酚单用组也出现术后的MMSE评分降低， 但是降低程度上优于复合麻醉组， 并且在术后第72 h不再出现MMSE值的降低。这说明， 异丙酚的影响较七氟醚少， 术后认知功能恢复早。而产生这一差异的原因可能与七氟醚影响海马区LTP形成[6]， 以及异丙酚在体内残留时间短于七氟醚有关[7]。

综上所述， 丙泊酚全身麻醉后对于胃癌根治术的老年患者应用， 苏醒更快， 气管插管时间更少， 术后苏醒更快， 并且对于术后早期的认知功能影响少， 术后认知功能恢复早， 更适合于老年患者， 尤其是需行腹部大手术的患者。

参考文献

[1] Moller JT， Cluitmans P， Rasmussen LS， et al. Long term postoperative cognitive dysfunction in the elderly： ISPOCD1 study. Lancet， 1998， 351（9106）： 857-861.

[2] Monk TG， Weldon BC， Garvan CW， et al. Predictors of cognitive dysfunction after major n on cardiac surgery. Anesthesiology， 2008， 108（1）：18-30.

[3] Crosby C， Culley DJ， Baxt erMG， et al. Spatial memory performance 2 weeks after general anesthesia inrats. Anesth Analg， 2005， 101（5）： 1389-1392.

[4] 陈晓光，王俊科，王淑月.地氟醚与七氟醚麻醉对老年患者术后认知功能的影响.中华麻醉学杂志， 2002，22（4）：211.

[5] 吴丹.七氟醚和异丙酚全身麻醉对老年患者麻醉后苏醒时间及术后认知功能的影响对比.中国药业， 2013，22（5）：95-97.

篇3

【关键词】 麻醉； 镇痛； 老年患者； 早期认知功能

【Abstract】 Objective：To explore the effect of different methods of anesthesia and analgesia for non-cardiac surgery on early postoperative cognitive function of elderly patients，and provide a reference for clinical practice.Method：240 elderly patients who were treated with non-cardiac surgery from June 2012 to December 2013 in our hospital were selected，they were randomly divided into the general anesthesia analgesia group and the combined spinal epidural anesthesia epidural analgesia group，120 cases in each group.The pain levels and neurological function of postoperative within 36 h and the cognitive dysfunction preoperative and postoperative in 7 d between the two groups were observed.Result：The ECG，BP，HR，SpO2 of two groups were in the normal range in operation，no significant difference.Postoperative 36 h，conducted VAS score every 12 h，the results showed that the general anesthesia analgesia group were significantly better than the combined spinal epidural anesthesia epidural analgesia group（P

【Key words】 Anesthesia； Analgesia； Elderly patients； Early cognitive function

First-author’s address：The People’s Hospital of Linchuan District in Fuzhou City，Fuzhou 344000，China

doi：10.3969/j.issn.1674-4985.2014.25.004

术后认知功能障碍（POCD）指是麻醉手术后患者记忆力、抽象思维、定向力障碍，同时伴有社会活动的减退，是手术麻醉后的并发症，主要发生在老年患者中[1-2]。随着我国老龄化的加快，老年外科手术的治疗率也呈上升趋势，但是由于老年人的器官功能衰退，术后会出现多种情况的并发症，其中术后认知障碍是当今研究的热点，因此，老年人手术和镇痛药的选择和使用应更加谨慎。而麻醉方法的差异性与早期认知功能障碍之间的关系至今属于一个具有强烈争议的问题[3-4]。本研究通过选取2012年6月-2013年12月来本院接受非心脏手术治疗的240例老年患者，按照随机数字表法将其分为全身麻醉静脉镇痛组和腰硬联合麻醉硬膜外镇痛组，探究不同麻醉和镇痛方法的镇痛效果和对老年患者术后早期认知功能的影响，为临床提供参考。

1 资料与方法

1.1 一般资料 选取2012年6月-2013年12月来本院接受非心脏手术治疗的240例老年患者，入选标准：（1）60岁以上择期手术患者；（2）无心脏病、糖尿病等不适合麻醉手术的禁忌证；（3）无麻醉史或明显药物过敏者；（4）手术部位选下腹部及下肢；（5）术前2周内未使用麻醉相关药物，且同意接受采用医师建议的麻醉方法。按照随机数表法将所有患者分为全身麻醉静脉镇痛组和腰硬联合麻醉硬膜外镇痛组各120例，其中全身麻醉静脉镇痛组120例患者中，ASAⅠ～Ⅱ级，男74例，女46例，年龄60～78岁，平均（72.28±5.21）岁，体重41.25～77.81 kg，平均（61.33±6.23）kg；腰硬联合麻醉硬膜外镇痛组120例患者中，ASAⅠ～Ⅱ级，男71例，女49例，年龄60～79岁，平均（74.15±11.52）岁，体重40.92～76.67 kg，平均（62.12±12.16）kg。两组患者的手术类型主要为骨科手术、软组织手术和下腹部手术，两组患者的性别、年龄、手术类型等一般资料比较差异均无统计学意义（P

1.2 麻醉及镇痛方法 患者术前禁食和禁水12 h、术前30 min肌注安定10 mg、阿托品0.5 mg。入室后常规使用深圳迈瑞T8多功能监护仪监测ECG、BP、HR、SpO2。

1.2.1 全身麻醉静脉镇痛组 全身麻醉静脉镇痛组常规静脉注射舒芬太尼（宜昌人福药业）0.4 μg/kg+丙泊酚1.5 mg/kg+阿曲库铵0.4 mg/kg诱导插管，术中维持用丙泊酚3 mg/（kg・h）+阿曲库铵0.6 mg/（kg・h）静脉泵入。术毕全麻苏醒后，舒芬太尼负荷剂量：0.1 μg/kg，静脉连接BCJB-B一次性使用输注泵，注射配方为（舒芬太尼2.0 μg/kg+咪达唑仑10 mg+恩丹西酮8 mg+生理盐水100 mL）；参数设置为：持续输注量2 mL/h，PCA量0.5 mL，锁定时间10 min。

1.2.2 腰硬联合麻醉硬膜外镇痛组 腰硬联合麻醉选用L2～3椎间隙联合穿刺，成功后蛛网膜下腔注入0.5%布比卡因2 mL，硬膜外导管向头置管3 cm。术中维持硬膜外腔追加1.5%利多卡因，术后硬膜外连接BCJB-B一次性使用输注泵，注射配方为（0.2%罗比卡因+舒芬太尼1.0 μg/kg+生理盐水100 mL）；参数设置为：持续输注量2 mL/h，PCA量0.5 mL，锁定时间10 min。

1.3 观察指标 在术后36 h内，每间隔12 h，采用视觉模拟评分（VAS）对患者进行疼痛程度评分，采用目前常用MMSE量表对患者进行神经精神功能测验，分别在术前12 h、术后12 h、24 h、36 h对患者行MMSE量表测验，统计两组术前和术后7 d认知功能障碍的发生率。

1.4 统计学处理 采用SPSS 15.0软件对所得数据进行统计分析，计量资料用（x±s）表示，比较采用t检验，计数资料采用 字2检验，以P

2 结果

2.1 两组术中监测指标 两组术中的ECG、BP、HR、SpO2均在正常范围，无显著差异。

2.2 两组术后12、24、36 h的VAS评分的比较 术后36 h内，每隔12 h进行1次的VAS评分结果显示，全身麻醉静脉镇痛组镇痛效果均明显优于腰硬联合麻醉硬膜外镇痛组（P

2.3 两组手术期MMSE评分比较 通过两组手术期MMSE评分比较，腰硬联合麻醉硬膜外镇痛组术后12、24、36 h的MMSE评分均明显高于全身麻醉静脉镇痛组，差异均有统计学意义（P

2.4 两组术前、术后7 d认知功能障碍发生情况的比较 两组术前发生认知功能障碍的患者数量均为0，腰硬联合麻醉硬膜外镇痛组术后7 d认知功能障碍的发生率29.17%（35/120）明显低于全身麻醉静脉镇痛组的44.17%（53/120），差异有统计学意义（P

3 讨论

目前POCD发病机制尚未清楚，一般认为，POCD是在中枢神经系统退化的基础上，由手术和麻醉等外界因素诱发或加重的神经功能退行性改变，涉及中枢神经、内分泌和免疫三大系统的紊乱[5]。有研究发现，全身麻醉和局部麻醉对生理功能的影响有显著的差别，尤其对脑血流、氧输送和脑代谢的生理影响是不同的，故有人推测全麻比局麻更易导致老年人术后认知障碍的发生[6]。术后疼痛主要通过阿片类药物来控制，但使用阿片类药物后腺苷酸水平和乙酰胆碱水平都会出现不同程度的下降，老年人则尤为敏感，腺苷酸的减少可干扰睡眠质量产生痛觉过敏，而乙酰胆碱水平降低与认知功能损害存在一定联系[7]。老年患者体温调节功能差，心血管储备功能低下，临床表现复杂且不典型，病程长，恢复慢且致残率高，易发生并发症或多器官功能衰竭，药物治疗副作用多都会会严重影响老年人的健康[8-9]。舒芬太尼已广泛应用于术后镇痛，具有可减轻术后疼痛引起的代谢紊乱、血压波动和各种应激激素的释放，降低术后并发症发生率等优势[10-12]。术后使用舒芬太尼通过静脉给药的镇痛效果显著，能够显著降低精神异常、恶心呕吐、嗜睡、眩晕和瘙痒等不良反应的发生率[13]。丙泊酚是一种短效的静脉，具有起效快、作用平稳、苏醒迅速、作用时间短、无明显蓄积等优点[14-15]。本研究术后36 h内的VAS评分结果显示，全麻组的镇痛效果明显优于局麻组，说明静脉注射舒芬太尼复合咪达唑仑的镇痛作用较强。硬膜外注射罗比卡因复合舒芬太尼同样具有较强的麻醉和镇痛效果，但本组配方显示效果明显差。术后36 h内的MMSE评分结果显示，腰硬联合麻醉组术后12、24、36 h的MMSE评分均明显优于全麻组，可见老年人术后认知障碍的发生与麻醉方法和物的选择关系密切。

有研究分析确定疼痛和术后镇痛与术后认知功能障碍的关系，患者使用自控镇痛后的术后认知功能障碍发生率显著降低[16-17]。本研究通过术后给予患者连接BCJB-B一次性使用输注泵，注射相应的药物、调控流速、自控镇痛，但是术后7 d，两组患者的认知功能障碍的发生率仍然较高。

综上所述，舒芬太尼联合丙泊酚静脉麻醉，由于舒芬太尼的较强镇痛作用，在静脉全麻过程中，具有很好的麻醉效果确保手术正常进行。术后，罗比卡因复合舒芬太尼的自控硬膜外镇痛法的MMSE评分明显优于舒芬太尼复合咪达唑仑静脉注射自控镇痛组，POCD发生率较低。说明老年人术后认知障碍的发病机理尚不明确，还需更深入的研究不同麻药、不同麻醉方法和镇痛方法对老年人术后精神和神经方面的影响，以指导临床合理用药，减少术后不良反应的发生率。

参考文献

[1]胡素颖，邢祖民，石世坚，等.不同术后镇痛方法对骨科老年患者皮质醇和术后早期认知功能的影响[J].当代医学，2012，18（4）：3-4.

[2]邓淑兰，尹八一，闫冬莲.老年人术后精神障碍的临床观察[J].中国医学创新，2012，9（1）：137-138.

[3]潘丽峰，王东信，李军.不同麻醉和镇痛方法对老年患者非心脏手术后早期认知功能的影响[J].北京大学学报（医学版），2006，38（5）：510-514.

[4]赵应红，苏美仙.老年人术后认知功能障碍[J].中外医学研究，2011，9（5）：120-122.

[5]李琪，江伟.术后认知功能障碍研究进展[J].医学综述，2010，16（2）：231-234.

[6] Wu C L，Hsu W，Richman J M，et al.Postoperative cognitive function as an outcome of regional anesthesia and analgesia[J].Reg Anesth Pain Med，2004，29（3）：257-268.

[7]王晖，徐志鹏，冯春生，等.老年大鼠麻醉后学习记忆能力与海马乙酰胆碱含量的关系[J].中华医学杂志，2009，89（33）：2309-2314.

[8]陈铁军.加温输液对老年人长时间开腹手术全麻苏醒的影响[J].中国医学创新，2013，10（8）：130-131.

[9]胡银辉，胡丽萍.老年人常见健康问题的保健与护理体会[J].中国医学创新，2011，8（20）：64-65.

[10]唐轶洋，张兴安.舒芬太尼术后镇痛应用进展[J].中国药房，2012，23（46）：4390-4392.

[11]黄少娜.舒芬太尼和吗啡在剖宫产术后硬膜外镇痛中应用比较[J].中国医学工程，2014，22（3）：75-76.

[12]朱锋，谢智凤.舒芬太尼复合盐酸右美托咪定对脊柱手术患者术后应激指标及疼痛状态的影响[J].海南医学院学报，2014，20（1）：135-137.

[13]巴桂戚.舒芬太尼与芬太尼术后静脉给药的镇痛效果观察[J].中国医学创新，2013，10（5）：37-38.

[14]张志华，李梅.舒芬太尼与丙泊酚联合用于无痛人工流产临床观察[J].中国妇幼保健，2011，26（4）：618-620.

[15]韩丽莹.丙泊酚复合舒芬太尼应用于无痛人流术的临床研究[J].中国医学创新，2013，10（3）：128-129.

[16] Wang Y，Sands L P，Vauro L，et al.The effects of postoperative pain and its managemdent on postope rative congitive dysfunction[J].Am J Gefiatr Psychiatry，2007，15（1）：50-59.

篇4

人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代？

近年来，人工智能已经从科学的神坛走入了经济的大潮，成为了各大公司争相竞逐的新战场。

在中国，BAT纷纷在人工智能领域布局：李彦宏声称“互联网的未来在于人工智能”，百度的百度大脑、无人驾驶汽车初具规模；腾讯发挥微信、QQ的强大优势，在语音识别、图像识别、人脸支付领域发力；阿里巴巴则以阿里云为基础，将人工智能的基础――数据生态系统做大。而国外的谷歌、微软、FACEBOOK、IBM等巨头，也在人工智能领域全力推进，从当年IBM的深蓝到今天的阿尔法狗，仅仅是巨头们在人工智能领域尝试的冰山一角。 什么是人工智能

尽管随着人机大战，人工智能已经成为了一个耳熟能详的热词，但究竟什么是人工智能，却在行业内都难以有一个确定的定义。其实简单地说人工智能就是对人的意识、思维过程的模拟，但之所以人工智能的定义难以确认，关键在于对“智能”的定义难以确认，在人工智能领域经常有一句话说：我们连人的智能是什么都不知道，何谈人工智能？因此目前大家普遍认可的还是由约翰・麦卡锡（John Mccarthy）在1956年的达特矛斯会议（Dartmouth Comference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。简单地说，如果说机器人是要在完成人类四肢的工作，那么人工智能则是要完成人类大脑的工作。

人工智能为什么这么火

其实人工智能早在60年前就被正式提出，几十年来也一直在飞速发展，但似乎在过去的日子，普通人更多地是通过《终结者》、《我，机器人》等科幻电影了解到人工智能，但为什么今天人工智能突然成为了大家关注的焦点呢？来自微软研究院的芮勇认为，除了这些年所谓算法的演进和提升外，几个物质方面因素的发展也将人工智能的应用成为了可能。首先在于背后计算能力的飞速发展。人工智能背后需要有强大的计算能力的支撑，我们看到是阿尔法狗击败了李世石，其实阿尔法狗只是一个程序，在背后则是强大的超级计算机的运算。据中国最大的超级计算机制造者――浪潮公司的科学家刘军介绍，目前，超级计算机的性能发展迅速，一台超级计算机已经能够达到一百万台电脑的运算能力，因此，在计算能力上将人工智能需要的超级运算成为可能。其次，人工智能需要对海量的数据进行分析，就必须拥有海量的数据，而几十年的互联网的发展，让人类社会中海量数据的产生于收集成为了可能。第三，4G技术的普及，让数据随时随地的链接已经成为常态，也让大量数据的传输成为可能，使用场景的便利化，给人工智能走进日常生活提供了多种可能。如果说人工智能原来是一粒种子，但阳光、温度、湿度等外在条件还未具备，因此一直蛰伏在科学家的研究室里，那么今天，正是人工智能即将破土而出的时刻。

既然人工智能时代已经到来，那么无论是科学层面、经济层面，还是我们生活中的人工智能三大猜想就无可回避地出现在我们的面前，让我们看看中外人工智能专家将给出什么样的答案。 人工智能是否会比人聪明？

在硅谷的美国宇航局艾姆士研究中心，有一所一出生就声名显赫的大学―“奇点大学”。其校长雷・库兹韦尔认为，伴随生物基因、纳米、机器人技术几何级的加速度发展，2045年左右，人工智能将来到一个“奇点”，跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人们需要重新审视自己与机器的关系。人类将在与机器的共生共存中，开启一个新的时代。那么，人工智能真的将比人类聪明吗？

对于这个问题，科大讯飞董事长刘庆峰坚决认为，人工智能一定能够超越人类，因为通过互联网万物互联，可以把所有人类的智慧汇聚到后台，通过深度神经网络来展现，所以人工智能到时候不是跟单个人比，它是把所有人的智慧汇聚在后台，来跟单个人比，所以它在绝大部分场合下会表现得比人类更聪明。微软亚洲研究院院长洪小文则认为人工智能在大多数情况下比人类更具有能力，但它仍旧无法与人类的智能相比，因为，人类最可贵的能力在于创造力，而这一点上人工智能无法与人类抗衡。被称为中国人工智能布道者的搜狗创始人王小川指出，原来我们都认为人工智能缺乏创造力，但现在人工智能的发展已经否定了这一点。拿阿尔法狗在人机大战中的表现来看，它的很多招法都是传统围棋理论所难以接受，对人类棋手而言匪夷所思的。因为以前是人类告诉机器方法该怎么做，到阿尔法狗的时候，人类开始不用告诉计算机方法，只告诉人工智能目标：就是要赢，这个方法和答案让它自己找。但即便如此，也不能认为机器能够比人聪明，因为必须要人类为人工智能设立一个目标，它才能够产生后面的学习。

所以对于人工智能而言，可以在很多时候轻松击败人类，但它仍受到两方面的限制，第一条是它只能从人类已有的各种各样的行为和判断的数据中去学习，创造不了人类没有经历过的全新的方向。第二是机器设计不了规则，必须由人来设立规则或者说是算法。 人工智能是否会取代人类？

当机器有了智能，自然而然就会让人们想到他与人类的关系，所以在《终结者》中出现了“审判日之战”，在《黑客帝国》中出现了人与MATRIX（矩阵）的对决，而科幻作家阿西莫夫则防患于未然地提出了“机器人三定律”，那么，人工智能的发展真的会取代人类吗？

小I机器人的创造者袁辉对此持悲观态度，他认为整个目前人类文明是在走向一个下滑的阶段，所以在这种阶段下面，人类最后会被终结，这可能是一个时间的问题。从本质上说，这是人类自己的问题，人类创造了人工智能这样的一个物种，这个物种与人类是和谐共存还是竞争，完全取决于人类的发展。而搜狗董事长王小川则预测当人类面对人工智能的时候，会与人工智能共同进化，人工智能将最终会成为人类的一部分，人工智能既会帮助人类，也会约束人类，二者将是一种合体的关系，最终人会变成新人类，会进化成新的物种。

科大讯飞董事长刘庆峰承认因为人工智能可以在后台汇聚人类的各种智慧，所以在很多的复杂的活动中可以超越人类，但是最终是被人类所管理和控制的。因为机器没法自己设定规则，所以它一定是在人类定的大规则下来为人类服务的。最后人和机器会相互耦合在一起，推动整个世界的进程。

其实，在人类发展的进程当中，每一个新技术的出现总会伴随着争议、误解甚至是担忧或者是恐惧，在十九世纪工业革命的时候，英国的产业工人担心机器抢了自己的工作，于是纷纷去烧机器、毁机器；两百年前，在美国大约70%的人口都是农业人口，而大型机器和生产线出现后，几乎抢夺了所有的农业人口的工作。但现在美国只有1%的农业人口，而那69%的人并没有因此而失去他们的生活或者是工作，反而在机器创造的更多的新领域创造了新的工作，寻找到了新的生活。相比那个时候，人类进化了，因此人类就是在不断认知自我的过程当中，去拥抱越来越美好的新生活。 人机大PK

尽管有预言人工智能将逐渐地接管人类的种种职业，但那毕竟是未来，现在，人工智能在一些常见的领域到底达到了什么样的水准？让我们看看人机在几个职业上的PK。

项目：语音识别

规则：由人工智能和人类速录师同时听一段声音，并将其转化为汉字，看谁的准确率高。

结果：

1、速度：双方速度几乎一样，都是在语音播放的同时完成了录入。

2、准确率：准确率都达到99%以上。

应用场景：目前，语音技术主要应用领域是：导航和音响系统、智能可穿戴设备、制造业、智能家居、电信领域、医疗领域、教育等领域。预计在2017年以前，全球语音识别市场将达到1330亿美元。

视角延伸

1、在嘈杂的环境，多人对话的情况下，人工智能尚缺乏足够的辨别能力。

2、对于方言，人工智能的准确率明显降低，需要专门的数据库予以支撑。

3、人工智能的语音识别已经拓展到多种语言，已经初步达成了实时翻译功能。

4、在未来万物互联时代，语音识别将成为人机对话、打通各个平台的接口。

项目：驾驶

规则：无人驾驶汽车在高峰期于北京东三环行驶，看行驶的平稳度与安全性；无人驾驶汽车在专业赛车场进行18米S弯绕桩跑，就是赛车手考赛车水平的时候，会有这一段考试，从头到尾如果是人驾驶一般要14分钟，用智能机器人可以做到13分钟多一点，就是说比赛车手还少一点时间。

结果：

1、实地无人驾驶顺利完成，放置于车顶的打火机，硬币等物件没有掉落。

2、专业赛车场进行的18米S弯绕桩跑，人驾驶一般要14分钟，人工智能可以做到13分钟。

应用场景：当前，世界大型汽车制造商都在致力研究无人驾驶汽车技术。该技术在减少拥堵和安全隐患等方面大有作为。根据业内预测到2020年，无人驾驶汽车市场将达到6亿美元。

视角延伸

1、人工智能还不能处理很多复杂的情况，在技术上仍然具有很大挑战。

2、无人驾驶的目标第一是解决因为人为的因素造成的安全性；其次能够将人类从驾驶的烦琐中解脱出来。

3、专家预测，未来五年无人驾驶的发展方向将是“增强驾驶”，即汽车同时具有人类驾驶与无人驾驶功能并存，人与车的关系就如同当年人与马的关系一样。

4、无人驾驶设备能否小型化将成为无人驾驶能否走向应用的一大门槛。

项目：图像识别

规则：由人工智能和人类同时识别三张明星在不同化妆、衣物时的图像，看谁能准确地认出；同时识别三种长得相似的普通人的照片，看是否能够辨认出这是否是同一个人。

结果：

第一次辨认结果人工智能胜过了人类。

第二次因为有一张图片面部有头发遮挡，人工智能表示无法识别。

应用场景：目前，图象识别技术主要应用在：导航、遥感图象识别、天气预报、环境检测、通信、军事和公安刑侦、临床诊断和病理研究等领域。

视角延伸

1、使用图像识别技术，在大量摄像头拍摄的画面中无论要找罪犯还是要找失踪的人口，效率将会比人类识别高出很多。

2、跟人脸识别和语音识别相结合起来，将极大地提高对个人身份的辨识度，在金融支付领域具有广阔前景。

3、图像识别将进一步发展成表情识别，可以在第一时间感知人类情绪，并采取相应措施。如在驾驶中如果智能摄像头能够感知司机情绪不稳定，可以提前采取措施，减少事故发生可能性。 观点大碰撞

对于人工智能，过去很多人定义过，它要有比较高的自感知能力、自主决策和控制能力、对安全和意外的自动预警和防范处理能力等，它要能在较少人为干预的条件下完成工作和服务。但要强调的是未来人工智能跟过去不同的地方，未来的人工智能一定是终端跟云端协同创新实现的智能控制与服务的。有了网络以后，人工智能就不仅是靠机器内的软件硬件系统来操纵，还可以在使用终端和云端之间实施交互协同来实现，它的水平和能力会远远超过历史上单部机器的智能行为。其实阿尔法狗也有很多东西是在云端计算，而不在终端。所以这是一个未来的方向。

人工智能技术可应用的领域是非常广泛的，可以说是无处不在。它可以应用在生产制造业，还可以应用在各种服务领域。比如金融服务、医疗服务等都可以用人工智能技术；学习方面，也可以用来提升学习效率；还有农业领域，可以借助人工智能技术判断施什么样的肥料、怎么样防治病虫害等，快到收获季节还可以通过人工智能技术预测预判市场销售，这对农产品的行销也都会有大的帮助。

“中国制造2025”提出创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本，智能制造是核心。制造经历过不同的时代，第一次工业革命以后是机械制造时代；第二次工业革命以后是机电结合了起来；后工业阶段，上世纪80年代以后又加了电子、机械电子一体化；而信息网络出现以后，现在和未来的制造是网络智能的时代的网络协同智能制造，制造过程、运行服务过程都将数字化、网络化、智能化，这是制造业发展的方向和技术创新的核心。

邬贺铨：中国在人工智能应用方面走得很快

人工智能研究的起步，一般被认为是在20世纪50年代，那时候中国还没有开始研究。不过，人工智能在前50年里还停留在科学家的圈子里，没有走向应用。这些年中国人工智能的研究跟其他新生领域的研究一样，取得一些好的成果，但是总体上与国外还是有差距的，在一些有影响的文章发表、人工智能原创的技术，包括支撑人工智能的产业等方面我们还有差距。

不过，应该说中国的人工智能在个别领域做的还是很不错的。比如说，科大讯飞在中文的语音识别上是领先的，百度、阿里、腾讯也在关注人工智能，不但自己在培养专家，也从海外引入一些高端人才，努力缩短我们与国外的差距。

中国机器人也做的不错，严格来说，我们机器人是广义的机器人，传统讲的机器人是工业机器人。我们的机器人产品以面向社会消费应用为主，产能产量已经占到世界较大市场。沈阳自动化所和新松机器人等公司从事机器人研究很长时间了，他们在做工业的机器人，也取得了不少的成绩和应用。但是在大型生产线上，目前应用的工业机器人还是以国外产品为主。

中国在无人驾驶车的应用方面跟美国相比也不会差距很远。现在百度的无人驾驶车，按照现在的水平也有望在未来的一两年内应用了。不过，无人驾驶需要很多技术，而现在国产车内的车载电子系统还是进口的，如果说不能在汽车总线上突破，我们的无人驾驶车在核心技术上还是有不少差距。

总体来说，在人工智能的应用上中国走得很快，展望未来不仅会缩小与国际的差距，也会走在前面。中国正处于经济发展方式转变和两化融合的重要阶段，需要大量的生产自动化手段，中国的人工智能的市场非常大。

张潼：人工智能的核心技术就是让机器学习

现在企业界很多研究院，包括阿里、腾讯、滴滴、360等关心的都是机器学习的核心能力。总体来讲，一个是大数据，另外一个是对于大数据处理和加工的能力。把一个原材料变成你真正所需要的系统或者产品，这是它的能力。从机器学习的技术来讲，如何实现规模更大、创新还有实时更新的效果，这一系列的技术能力使得所有公司都非常感兴趣。

总体来讲，数据处理的核心能力就是机器学习能力，还有高性能计算。处理大数据也要有计算平台，最后是一系列应用，包括广告、无人车，包括其他行业的探索。

此外，现在的医疗有各个环节，其中一个环节和互联网紧密相连，当病人患病的时候，去医院之前往往会自己看看是什么毛病，会有自我诊断或者自我询查信息的过程，但是百度搜索信息不太足够，因为只能找到相关网页，并不直接相关。其他的一系列互联网公司也会有这样的平台去帮助查询者对接，像对接医生和对接专业的知识一样。

从我们的角度来讲，实际上可以利用人工智能的能力去做这种系统，这种系统有几个形式，比如说病人会用口语化的形式表达，医生比较专业，病人不知道很多专业名词。如何把口语化和专业知识对接需要设定自然语言的病症，这也是病人希望交流的形式。

从机器智能角度上要有交互、引导以及对话，另外还要把信息综合起来，这样会有更好的理解。如互联网+零售业，百度怎么和零售业相结合，这是研究院思考的问题。如果打通线上线下，就知道这些客户线上的行为和喜好，以帮助线下的商家找新客户。而利用机器学习建模技术把这些人的喜好或者类别分列出来。

如何理解大数据和人工智能的关系，大数据是它的源泉。世界上很多国家很重视收集数据的能力，因此也使得它在下一阶段将有大大提升。此外还有机器学习，AlphaGO、无人机就是例子，它的核心技术就是智能化，下一个十年也将会有更加细致的发展。人工智能会促进一系列的新技术成为可能，这种可能会推出新的产业。

Jim Lawton：机器人需要更加智能化

长时间以来，机器人只能在不变的工作环境下工作。我们需要为机器人定制适合的工作环境，这个安排在一些工厂行得通，但是大部分工厂的工作环境不一定能配合。

我们通过编程让机器人执行一些任务，机器人会按照设定好的程序工作，但这不是智能机器人。更加智能的机器人是这个行业重要的突破和创新。我们现在拥有更优秀的机器人――能够在不完美的环境下工作。操作任务自动化进程不断地在创新。此外，随着机器自主学习及深度学习等人工智能的进步，认知任务的变化也是日新月异。

人机协作将主要在两个方面发生变化。一方面，以往我们需要请专家为机器人编程，然后执行任务。现在则通过演示来培训机器人。在未来，人类员工将“告诉”机器人去做什么，机器人只需要“看”着去学，从人类那里学习，也可以从另一台机器人那里学习。另一方面，我们深信只有人类能自主工作。制造业的新趋势是结合传达实时遥测数据的机器人和能累积结构化和半结构化数据的软件数据平台，然后供人类理解及诠释信息、并且做出明智的决定以提升工作流程，促进持续创新。

因此来说，人类和机器人将并肩工作，共同解决问题，提升工作流程，并能一起处理更多的任务。操作任务和认知技术自动化相结合是制造业创新时代的必然趋势。

SEARI在去年11月成为Rethink Robotics在华首家分销合作伙伴。协作机器人是Rethink Robotics的核心优势，Rethink Robotics通过其智能协作型的机器人Baxter和Sawyer，可完成目前90%传统自动化方案不能完成的工作，从而不断革新制造业的生产方式。

协作机器人和传统的工业机器人有很大的区别。传统机器人对精准定位、速度、精度、刚性等方面有硬性要求，相对而言，易用性、操作灵活性及安全性正是协作机器人的优势，国内很多企业对两者的比较已经有一定的了解。

在过去几个月，我们的销售团队已经走访一百多家企业，向它们推广Rethink Robotics的方案，获得非常好的反响。但协作机器人真正进入中国市场还需要有一个磨合的过程，现在不少国内制造业的工厂都是几年前、甚至十多年前建好的，当时的厂房设计是按照人手操作的思路来设计的，完全没有把机器人的元素考虑在内。

篇5

据一些经济学家研究，20世纪下半叶以来的“信息技术革命”与蒸汽革命、电气革命不可同日而语，并未真正大幅地提高人类的劳动生产率，互联网技术更多是丰富了人类的生活方式，但人工智能革命将是真正改变生产力的革命。

这两年人工智能在智能制造、智慧医疗上的应用可谓前途无量，政府部门、行业精英、科技巨头都将其作为未来发展的重点。从2016年开始，人工智能已经成为各大财经峰会、科技论坛的主题，也频频占据各大媒体版面的头条位置。从谷歌Master以60场完胜中日韩三国顶尖围棋选手，再到李开复提出“人工智能将取代50%工作”引发广泛议论，以及英国的新工业政策、微软的人工智能新布局、人民日报机器人“小融”的推出，一时间人工智能的出现犹如雨后春笋一般。火得一塌糊涂的人工智能正在逐步走进我们的生活，将彻底改变人类的生活和工作方式。

人工智能概念。1956年在Dartmouth学会上首次提出了人工智能（Artificial Intelligence，AI）一词。它是集研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统为一体的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支。它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。应避免一个误区，就是认为人工智能就是机器人，实际情况是机器人只是人工智能的容器。机器人有时候是人形，有时候不是，但是人工智能自身只是机器人体内的电脑。

人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是大脑的话，机器人就是身体，但这个身体不一定是必需的。人工智能的概念很宽，所以人工智能也分很多种，一般分成三大类：弱人工智能、强人工智能、超人工智能。

弱人工智能（ANI）： 弱人工智能擅长于单个方面的人工智能。它依赖于计算机强大的运算能力和重复性的逻辑，看似聪明，其实只能做一些精密的体力活。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，如果问它如何能更好地在硬盘上储存数据，它就回答不了。另外在汽车生产线上也有很多是弱人工智能。可以看到的是，在弱人工智能发展的时代，对于一些重复性机械性的工作岗位来说，人类确实可能会迎来失业潮。

强人工智能（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，百度的百度大脑和微软的小冰，都算是通往强人工智能的探索，通过庞大的数据，帮助强人工智能逐渐学习。

超人工智能（ASI）： 牛津哲学家、知名人工智能思想家Nick Bostrom把超人工智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑聪明很多，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。当人工智能学会学习，并及时自我纠错之后，在加速学习过程中是否能产生意识，尚不能确定，但可以肯定其能力会得到极大的提高。比如，阿尔法狗会根据棋手的棋路调整策略就是最浅层的创新体现，普通手机版的围棋棋路其实就是固定的几种模式。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。现阶段人类对弱人工智能的掌握比较多，弱人工智能无处不在。但更高一阶的研究更加吸引人类的探索。人工智能革命是从弱人工智能开始，通过强人工智能的过渡，最终到达超人工智能的过程。这段旅途到底会给人类带来更好的未来还是灾难，无法简单判断。但是无论如何，世界将会因此变得完全不一样。

人工智能涉及领域。人工智能在某些领域的研究距离我们的生活似乎依然非常遥远，但经历了数十年的研发和探索，这项技术已经催生出了不少有趣的应用方向，它们已经开始在我们的生活中带来实实在在的便利。当前人工智能的应用领域：（1）计算机视觉。主要利用计算机来判断图像数据当中是否包含特定的物体、特征或行为。举个例子，当侦察机拍摄到一张图像之后，专家们会对其进行分析以找出当中是否存在敌区；警察可以使用计算机来寻找符合罪犯画像的照片；医生也可以利用该系统去诊断病人。还有现在广泛应用的面部识别系统也同样利用到了计算机视觉技术。（2）语言识别。语言识别系统需要经过一段时间的训练和熟悉才能达到足够高的准确率。早在20世纪90年代，计算机语言识别就已经在一些特定的应用方向中达到了使用水平。而现在，这项技术已经被广泛应用在了手机和汽车等日常工具当中。对于日益流行的虚拟助手而言，语言识别也是不可或缺的基础。（3）私人助手。苹果、谷歌和微软已经为各自的移动平台开发了虚拟私人助手，旨在帮助用户处理一些基本的日常事务，比如发短信、查地图和制定日程表，等等。它们和钢铁侠的JARVIS相比可能显得非常呆板和原始，但的确给我们的日常生活带来了便利。（4）智能机器人。智能机器人可以被应用在工厂的自动化投递、管道检查、拆弹和危险/位置区域探索当中。它们可长时间工作而无需休假，维护费用低于工人工资，同时精准度更高。Pepper是风靡日本的一款智能人形机器人。它或许无法被应用于工业生产，但却非常健谈。它的主要应用领域是企业、零售和客户服务，不过你也可以把它放在家里作为家庭伴侣，烦闷时和它聊聊天。Pepper之所以可以被称作是一部智能机器人，主要是因为它拥有来自IBM Watson人工智能计算机的技术支持。在后者的帮助下，Pepper具备了图像、文字和视频分析能力，这也使其能够去理解更多类型的问题。

篇6

1．智能技术的基本概念

智能理论是探索人类智慧的奥秘与规律及在机器中复现人类智能的科学，是现代科学研究的前沿。目前智能理论及技术在各个领域已得到广泛的应用。但对于智能理论的研究不外乎两个方面，一方面是对智能的产生、形成和工作机制的立接研究；另一方面是研究如何用人工的方法模拟，以及研究如何提高机器，特别是计算机的科能水平，使机器成为且合感知、报理、决策的智能机器系统。前者称为自然智能理论，主要是生理学和心理学研究者所从事的工作：而后者称为人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)理论，主要是理工学研究者所从事的工作。因此，本文主要介绍后者——人工智能。

人工智能(ArtificialIntelligence，简称A1)是相对于自然智能(即人脑智能)而言．人工智能研究的是怎样利用机器模仿人脑从事推理、规划、设计、思考、学习等思维活动，解决迄今认为需由专家才能处理好的复杂问题。通俗一点说，就是：由计算机来表示和执行人类的智能活动。其目标是利用各种自动机器或智能机器，模仿、延伸和扩展人的智能，实现某些“机器思维”或脑力活动自动化。显然，对于人工智能的这种定义，受到了当前电子计算技术水平的制约，因此，它是一种暂时的、相对的定义。

AI是计算机研究和应用发展到一定阶段的产物，任何问题，用计算机程序进行计算分析，可以在很大程度上取代人的脑力劳动，它可加快解题运算速度和扩大记忆存储量，但这只能说是简单智能化。一个高水平的智能程序，应该与人的思考、求解方式相仿。譬如，计算机辅助设计(CAD)，能不断修改、补充、构造出所需的设计对象，它通过计算系统、数据库与显示装置，配合辅助程序，与人一起完成设计工作。

2.制造智能技术的研究现状

早期，智能制造系统大量运用基于知识的专家系统来提高制造智能，例如基于ES的机床自适应控制，其智能行为体现在符号推理上。这些ES多数属于非实时型的系统，数据是静止的且与外部环境没有信息交互，是低水平的封闭式的智能系统。为了克服Es存在对领域专家的依赖性、知识获取困难、现代计算机依据VanNeumann原理，用逻辑知识表达不灵活以及通用性较差等缺陷，AI的最新研究已向基于数值计算的计算智能方向发展。

当前，用计算手段实现智能的较新方法和新理论，如FL，NN，GA，混沌，分形以及粗一集理论等科学，都属于计算智能的范畴。计算智能的灵活性、通用性及严密性明显优于基于知识的径。ES更能提高制造智能水平。现今，计算智能的研究应用重点在FL，NN，GA等方面，其在IM的研究领域主要有：智能传感器，加工过程的智能控制，制造系统的智能检测与监控，切削参数的智能优化，机械零件可靠性分析及最优化设计，机械故障智能诊断，智能学习、决策与预测等多个方面。

1943年，心理学家McCalloch与数学家Pitts合作提出了NN的第1个数学计算模型——MP模型，从而开创了NN理论研究的新时代。五十多年来，NN的研究虽一度陷入低谷，但自从1982年J．Hopfield提出HopfieldNN模型成功地解决了“旅行商问题以来，NN的研究再次进入阶段，涌现了许多研究成果，并向自组织、自适应、自学习等方向发展

综合NN几十年的发展，其典型特征如下：并行处理机制具有众多可调参数，可以描述较为复杂的系统；神经之间的连接强度可调，具有自适应能力}信息存储是分布的，具有记忆和联想能力；集体计算，有较强的计算能力；高度的冗余能力，具有一定的容错能力；具有自组织和协调能力；学习能力较强；多层前馈型NN具有高度的非线性映射能力，能完成较为复杂的非线性系统的建模}组成NN的人工神经元较为简单，能用硬件实现；黑箱型工作模式，逻辑分析难；传统BP学习算法的学习时间长，易局部收敛，学习不稳定等。

进化计算(EvolutionaryComputation，EC)，也称为行为主义的AI，是自60年代开始发展的一门新兴学科。它仿照生物的进化过程，按优胜劣汰的自然选择优化规律和方法，来解决难以用传统方法解决的优化计算问题。其中GA是应用最普遍的一种EC技术。GA是根据生物进化的模型提出的一种优化算法，是一种全局意义上的自适应启发式搜索技术它依照自然界优胜劣汰的自然选择规律，经过遗传、变异演变出满足给定精度的较优解GA的中心问题是鲁棒性(Robustness)。所谓鲁捧性，是指能在许多不同环境中通过效率及功能之间的协调平衡以求生存的能力。

3.智能研究途径和方法

智能是脑，特别是人脑所具有的。那么，要实现人工智能，自然就离不开入人脑的借鉴，其中包括对人脑的结构、功能相人脑具有智能的原因、过程等的借鉴。于是就产生了如下几种人工智能研究途径和方法。

（1）．结构模拟，神经计算

所谓结构模拟，就是根据人脑的生理结构和工作机理，实现计算机的智能，即人工智能。就是用人工神经元(神经细胞)组成的人工神经网络来作为信息和知识的载体，用所谓神经计算的方法实现学习、联想、识别和推理等功能，从而来模拟人脑的智能行为，使计算机表现出某种智能。

（2）．功能模拟，符号推演

具体来讲，功能模拟法就是以人脑的心理模型，将问题或知识表示成某种逻辑网络、采用符号推演的方法，实现搜索、推理、学习等功能，从宏观上来模拟人脑的思维，实现机器智能。基于功能模拟的符号推演，是人工智能研究中最早使用且直至目前还主要使用的方法。

以上两种方法，是当前人工智能研究的两条主要途径。它们各有所长，也各有所短。从这两种方法所擅长处理的问题来看，它们都有一定的局限性，而且刚好互为补充。从当前的研究现状来看，人们将模糊推理与神经计算相结合，已展现出相得益彰的喜人前景。因此，将功能模拟与结构模拟相结合是当前人工智能研究的总趋势，

（3）．行为模拟，控制进化

除了上述两和研究途径和方法外，还有一种基于感知行为模型的研究途径和方法。我们称其为行为模拟法。这种方法是模拟人在控制过程中的智能活动和行为特性，如自寻优、自适应、自学习、自组织等，来研究和实现人工智能。

4.智能技术的未来

智能革命的时空动力是网络革命，使信息网络发展为智能网络。智能网络的发展趋势：一是实现计算机网络的智能化，二是建造智能机网络——真正意义上的智能网络。显然，当计算机发展为智能机，智能机网络就会应运而生。

工厂智能化的关键是采用智能制造系统(IMS)。随着计算机向智能机发展，计算机集成制造系统(CIMS)必然要发展为智能机集成制造系统(IIMS)，成为真正的智能制造系统。目前，一般是实现计算机集成制造系统的智能化，即将人工智能技术、专家系统、智能机器人运用于计算机集成制造系统，使之成为智能化的计算机集成制造系统(ICIMS)。这样的制造系统，也是一种智能制造系统。

农业生产也能像未来工厂那样，那么农业生产也可由自动控制进入智能控制，实现生产过程的智能化。现在，日本已经出现了植物工厂，展示了农业工厂化、自动化，乃至智能化的广阔前景。

智能机器不仅进入工厂和田间，还要进入办公室和家庭，现在已经在建造“智能大厦”和“智能住宅”，实现计算机控制、机器人服务和网络通讯，使办公室和家庭自动化推而广之，最终实现城市智能化。

正像蒸汽机的能量革命魔术般地创造出工业社会一样，智能机的智能革命也会奇迹般地创造出智能社会。智能机、智能机器人和智能网络推动社会智能化，一个全面智能化的社会，便是智能社会。

结束语：

作为高技术核心的智能技术(如人工智能、智能计算机、智能机器人等)，其关键是人工智能。它们的相互作用会引发智能“核爆炸”，把人工智力和人类智力的潜能爆发出来，导致智能革命；也会奇迹般地创造出一个智能社会。因此，工业社会之后不是“信息社会”。“信息社会”无非是由工业社会向智能社会转变过程中的一个过渡阶段，而不是一种独立的社会形态。

篇7

关键词： 人工智能；创新驱动；发展建议

人类对于智能机器的探索活动，古已有之。不过，以“人工智能”来命名这一探索并成为一个学科领域，却发生于1956年夏季在Dartmouth举行的一次小规模学术研讨会上。因此，2016年是人工智能学科问世的60周年，在这个不同寻常的年份，世界各地的人工智能科技工作者都在密切关注人工智能的发展动向。

2016年3月，DeepMind研制的人工智能围棋系统AlphaGo以4：1的战绩击败了韩国的围棋高手李世石，把世界对人工智能的关注推向了前所未有的。各种各样的议论喷涌而出。悲观者大呼：“人工智能对于人类的潜在威胁太严重，应当通过立法限制甚至禁止人工智能的研究”；乐观者高喊：“人工智能是人类的真正福音，只要把自己的思想意愿转嫁给人工智能机器，人类就可以通过机器来实现长生不老的千年梦想”。在科技界，人们则在激动着、讨论着：我们应当在什么样的热点技术上发力？是深度学习？是认知技术？还是类脑计算？

回想这些年来，互联网、云计算、大数据、物联网、移动互联、智能制造、智慧城市、人工智能、机器人一波又一波的高新技术登台亮相，中国科技界、教育界和产业界都在一个个地紧紧追赶。虽然在跟踪追赶的过程中取得了不菲的进展，但是人们不禁都在思考：对于人工智能来说，当前社会的需求是什么？什么才是有效的创新战略？怎样才可以摆脱跟踪追赶的被动局面，争取到引领创新的话语权？

发展人工智能不应当是一种孤立性、局部性的行动，而应当是能够带动和引领整个科学技术的创新和发展。

1 人工智能是当代重要交叉科学群的创新前沿

为了阐明“人工智能是当代重要交叉科学群的创新前沿”这个论断，需要逐个澄清相关的基本概念，包括：什么是人工智能？什么是当代的重要交叉科学群？以及什么是当代重要交叉科学群的创新前沿？

1.1 什么是人工智能

人工智能是一门“探索人类智能机理，创制人工智能机器，增强人类智力能力”的科学技术。从这个意义上可以理解，只要人类的智力能力得到了增强和扩展，人们从事各种科学技术以至各种经济社会活动的智力能力就会得到有效提升，从而能够有效促进各行各业的创新与发展。

那么，什么是人类智能？人类智能主要表现在人类主体为了不断改善生存发展的水平而发现问题、定义问题、解决问题的能力。其中，发现问题和定义问题的能力依赖于主体的目的、知识、直觉、理解力、想象力、灵感、顿悟、审美等内在能力，因此被称为“隐性智能”；解决问题的能力则主要依赖于获得信息，生成知识，创生策略等外显能力，因此被称为“显性智能”。

显然，隐性智能十分抽象，几近神秘，不仅研究起来甚为困难，就连理解起来也颇感玄奇，而显性智能则相对可理解，可研究。因此，人工智能研究遵循的原则是：基于人类主体给定的问题、知识、目标（这就是人类发现问题和定义问题的能力）这些前提，研究如何利用信息、生成知识、创生策略来解决问题，达到目标。也就是说，人工智能的研究遵循人类智能与人工智能相结合的原则：人类智能负责发现和定义问题，人工智能则负责在人类所给定的问题框架下解决问题。这样，人工智能机器就可以成为人类认识世界和改造世界的聪明助手。

由此可见，没有生命，没有目的，没有灵感，也没有审美能力的人工智能机器系统，原则上不具有隐性智能的能力，因而不可能独立地发现问题和定义问题，只能在人类所发现和所定义的问题框架下去解决问题。因此，人工智能超越人类的恐惧缺乏科学根据。

1.2 什么是当代重要的交叉科学群

当今的时代是信息时代，认识信息资源和利用信息资源为人类服务的信息科学是当今时代的标志性科学。具体来说，信息科学是“研究信息的性质及其运动规律的科学”，也就是以信息为研究对象，以信息的性质及其运动规律为研究内容，以信息科学方法论为研究指南，以增强和扩展人类信息功能（全部信息功能的有机整体就是人类的智力功能）为研究目标的科学。换言之，信息科学的研究目标就是扩展人类的智力功能，而研究信息的性质及其运动规律和信息科学方法论都是为了实现扩展人类智力功能这个目标服务的。

由此就可以清楚地理解：人工智能的研究是信息科W的最高目标，也是信息时代科学技术发展的基本目的；而为了使人工智能系统能够在人类发现和定义的问题框架下成功地解决问题，人工智能的研究必须从人类求解问题的能力中得到启发。这表明，人工智能的研究需要向认知科学学习，因为认知科学就是研究人类自己是如何面对问题解决问题的。另一方面，认知科学所研究的人类解决问题的机理又建立在脑科学的基础之上，因此，人工智能的研究必须理解脑科学的工作机理。再者，人类发现问题、定义问题、解决问题的能力并不是永远固定不变的，而是不断进化和发展的。因此人工智能的研究还必须学习信息生物学，后者深刻地研究和揭示了人类能力不断进化的机制。可见，脑科学、认知科学、信息科学、信息生物学、人工智能是当代最具重要意义的交叉科学群。这个科学群还包含更多的学科，恕不一一阐述。

1.3 什么是当代重要科学群的创新前沿

虽然脑科学、认知科学、信息科学、信息生物学、人工智能各有各的研究内容，但是所有这些学科共同的目标都是智能，如人类的智能（脑科学）、生物的智能（信息生物学）、人类智能的物质基础（脑科学）、人类智能和生物智能的工作机理（认知科学）、人类智能和生物智能的进化机制（认知科学与信息生物学）、人类智能的信息基础和研究方法论（信息科学）、人类智能的机器模拟和实现（人工智能）等。

所以，人类智能和人工智能是当代这一重要交叉科学群共同的创新前沿。人们对于脑科学、认知科学、信息科学、信息生物学的理解深化了，就会促进人工智能研究的发展；反之，一旦人工智能的研究取得了突破和创新，也必然能够带动脑科学、认知科学、信息科学、信息生物学的突破与创新。

2 中国人工智能发展的现状：差距与优势

中国人工智能的发展现状，大家平日都亲身感受得到，应当比较熟悉，似乎无需赘言；但是国情是我们思考问题的基础，因此不可不察。而且，我们对于中国在人工智能发展方面所存在的差距和优势的认识，确实还有必要进一步深化。

2.1 差距：显差距，隐差距

大家都意识到，中国在人工智能的发展方面确实存在不少的差距。普遍J为，由于中国缺失了工业革命这个历史阶段的洗礼，因此在工业基础和工艺水平方面天然存在明显的不足。特别是中国微电子工业领域的高性能芯片制造能力有待进一步加强，人工智能硬件系统的水平也有待进一步提高等，这些都是众所周知的显差距。

然而，更值得深思的问题是：在人工智能的科学研究方面，长期以来，中国同行普遍习惯于跟踪学习，缺乏突破创新的民族自信心，更缺乏引领国际的强烈意识。无论是互联网、物联网、语义网、云计算、大数据、移动互联这些大概念，还是深度学习、无人驾驶、类脑计算这些技术思想，都是外国学者率先提出，然后才是中国学者蜂拥而上。加上这些年滋长蔓延起来的急功近利和学术诚信缺失，往往在蜂拥而上之后的一夜之间就会冒出许多“新成果”！这是中国人工智能发展存在的隐差距。

需要指出的是，显差距正因为“显”，已经得到各有关方的高度重视，并且正在不断地被缩小；但是，隐差距则因为“隐”，不容易被察觉，至今还没有引起各方面必要的重视，因此仍然是实现突破创新和引领战略的隐患。

2.2 优势：现优势，潜优势

那么中国在人工智能研究中是否也存在什么优势呢？表面看来，似乎中国在人工智能研究领域一直处于跟踪学习状态，谈不上存在什么优势；但是仔细考察发现其实不然，中国在人工智能研究中的确存在不可忽视的优势。

中国目前虽然在整体上还处于相对落后状态，但在某些技术研究上却处于国际领先地位。例如：语音识别技术，中国已经在近期多次国际评测大赛中夺得世界冠军；在汽车自动驾驶方面，中国的研发水平也与国际上旗鼓相当；特别是在理论研究方面，中国在人工智能通用理论研究方面的机制主义人工智能理论、人工智能逻辑理论研究方面的泛逻辑学、人工智能数学方面的因素空间理论都是国际领先的成果。这些都是已经涌现出来的现优势。

更加重要的是，像人工智能这样既十分复杂又极其深刻的科学研究，势必自觉或不自觉地受到科学方法论的影响。几十年来，国际人工智能的研究形成三大学派，就是受了以分而治之为特征的机械还原方法论的影响，把复杂的人工智能研究分为结构模拟的人工神经网络学派、功能模拟的物理符号系统学派、行为模拟的感知动作系统学派，而且长久以来互不认可，不能形成人工智能研究的合力。科学论证充分表明，适于人工智能研究的科学方法论不是“机械还原论”的方法论，而应当是“信息生态论”的方法论。后者与中国历来的“整体论”和“辨证论”思维传统息息相通。因此，在人工智能的研究领域，中国握有方法论的潜在优势（潜优势），只要自觉地加以运用，这种潜在优势完全可以转化为强大的现实优势（现优势）。

3 人工智能的社会需求和发展中国人工智能的战略建议

3.1 人工智能的社会需求

中国的信息化建设全面启动于20世纪90年代，得益于现代信息技术的支持，取得了举世瞩目的辉煌成就，进入了迎接复杂问题的新时期，面临着巨大挑战。从整个经济社会发展和全面改革的大局判断，在多次讲话中也明确指出，中国的改革开放进入了攻坚克难的深水区。众所周知，人工智能技术是信息技术的高端前沿；因此，为了迎接复杂问题的挑战，为了成功走出深水区到达胜利的彼岸，中国亟需人工智能科学技术的全面支持。

另一方面，纵观当今的国际环境不难发现，一些发达国家在中国黄海、台海、东海、南海不断制造紧张局势，企图以武力遏制中国的和平崛起。他们声称要长期投资人工智能，要用人工智能武器战胜中国，对此不能不高度警惕，并采取果断措施。

3.2 加快发展中国人工智能的建议

为加快发展中国人工智能，从战略性、系统性、可操作的角度出发提出5项建议。

（1）顶层规划。

火车跑得快，全靠车头带。建议设立国家级智能科学技术发展规划与协调专家委员会，负责研究和提出中国智能科学技术发展的中长期规划，制订智能科学技术产学研发展的实施政策，协调和促进中国智能科学技术的快速有序健康发展。

（2）人才培养。

万事都紧要，人才是根本。建议国务院学位委员会把中国现有的“智能科学与技术”二级学科提升为一级学科，以形成系统完整的智能科学技术人才培养体系；同时建议教育部在中小学开设智能科学与技术基础知识课程，开展课外兴趣培育活动。

（3）创新研究。

跟踪不可废，创新更关键。在国家自然科学基金设置“智能科学技术基础理论”专门领域，大力推进智能科学基础理论的突破创新；同时在国家“十三五”规划设立智能制造、智能农业、智能服务业、智能交通、智能网络空间安全、智能教育等应用专项。

（4）产业标准。

创新是尖兵，产业是后盾。大力促进中国智能化产业的发展，并在国家标准委员会建立智能产品标准工作委员会，鼓励有条件的单位和学术团体开展各类智能技术产品的测试、评价和检验标准的研究，引导智能化产业和产品市场有序健康发展。

（5）持续发展。

篇8

从人机对弈，到智能医疗，人工智能浪潮突起，有点像前几年的“互联网+”，大众的期望不断攀升，纷纷视之为绝对不能错过的战略机遇，而此次人工智能的发展浪潮主要是企业引领。

在国内，BAT不断将人工智能融入产品方案。淘宝的商品推荐越来越准确，百度的无人驾驶技术获得进展，这些都是依靠人工智能技术的应用。“拍立淘”可以使用照片来搜索商品，主要得益于图像识别技术的成熟。除此之外，科大讯飞、海康威视也分别在语音识别领域、安防领域建立起了竞争优势。人工智能的应用领域空前广泛，从物流管理到智慧交通，再到智慧医疗，开始改变不少传统行业的运行模式。

人工智能技术不断融入生活，从感知、预测、指导，到形成综合方案，价值创造的生态系统正在形成。在感知环节，科大讯飞的“超脑计划”正在支撑多个项目的商业化应用，如车载辅助系统、语音处理系统等。在预测环节，基于人工智能的天气预测，能够提升能源使用的效率。在辅助指导环节，智慧医疗已经开始帮助医生做出判断，基因组技术能够帮助人类克服癌症等病症。在综合方案环节，无人驾驶，乃至城市智慧交通的系统方案已经非常完善。据麦肯锡预测，到2025年，人工智能的市场规模将达到1 270亿美元。

从人工智能的商业化过程来看，基础支撑、关键技术、应用场景是非常关键的三要素。基础支撑环节包括传感设备、用户数据、云计算技术；关键技术则包括视觉处理、语音识别、深度学习等内容xxx；应用场景则有智能制造、金融、医疗、家居等。与大众强烈的乐观情绪形成鲜明对比的是，人工智能应用目前仍偏重B端业务，与传统业态的融合程度不高，提供的用户体验不够多。

首先，AI与信息物理系统结合有限。传统业态中能够利用人工智能进行改造的业务环节很多，但目前人工智能企业大都处于创业阶段，对传统产业的渗透不足。按照麦肯锡的预测，如果企业对人工智能持开放的态度，到2055年有50%的工作都可以实现自动化和数字化。利用“人工智能+”，随着市场容量的释放，将会产生更多的独角兽企业。

其次，基于AI的革命性产品不多：除了美图秀秀、科大讯飞，能让消费者想到的适用产品很少。其实，相对于德国，中国有最优秀的互联网企业；相对于美国，中国有规模庞大的制造业。中国的优势在于用户形成的庞大数据，如果创业企业能够利用开源的算法，把人工智能与用户数据结合起来，创业企业所创新的极致产品、体验服务将会越来越多。

数据基础、硬件能力、算法是人工智能的三大支撑，数据的井喷式成长，来源于中国庞大的用户市场。硬件能力正在被突破，比如我们已经有了“太湖之光”。算法是人工智能的短板，基于浅层次的识别和判断，人工智能目前只能替代那些重复性、简单性的劳动，而创造性、艺术性的工作则有赖于人类的感性和对美学的认知。

篇9

《新闻周刊》12月9日

自动加油泵的出现让很多人失业，然而以其为代表的工业自动化给人类带来的

>> 人工智能如何促进经济发展？ 人工智能：现代经济发展的发动机 人工智能促进深度学习的发展 人工智能发展简史 人工智能发展进程 人工智能发展预测 人工智能现状和发展 关于人工智能发展的思考 人工智能发展前景解读 谁在引领人工智能发展 人工智能的发展之路 人工智能的应用和发展 BAT如何布局人工智能 人工智能超越人类会如何 人工智能如何改变教育 人工智能将促进制造业升级 人工智能促进泛中心化商业时代 浅谈如何促进林下经济发展 “人工智能”之父 人工智能 常见问题解答 当前所在位置：中国 > 政治 > 人工智能如何促进经济发展? 人工智能如何促进经济发展? 杂志之家、写作服务和杂志订阅支持对公帐户付款！安全又可靠！ document.write("作者： 本刊编辑部")

申明:本网站内容仅用于学术交流，如有侵犯您的权益，请及时告知我们，本站将立即删除有关内容。 《新闻周刊》12月9日

自动加油泵的出现让很多人失业，然而以其为代表的工业自动化给人类带来的便利确是难以估量的。经济学家一再表示，自动化有助于总体生活水平提高、受教育程度提高、平均寿命延长和犯罪率下降。有人说这种发展对那些底层的劳动者来说并非好事，实际上它仍然给这些人带去更实惠的产品。现在人工智能发展带来的自动化程度更高，也有迹象表明，这种技术创造的就业机会比破坏的更多。9月份公布的美国人口普查数据显示，自1999年以来，贫困人口的年均下降幅度最大。从2014年到2015年，美国创造了近300万个就业机会。以谷歌、IBM为代表的世界顶尖的科技公司正在竞相捕捉这个大规模的市场，建立最好的人工智能，这意味着这项技术将更快惠及到所有人。

篇10

在开始谈论人工智能管理之前，先做一道选择题。

一辆载人的自动驾驶汽车高速接近一个路口，此时路口有十个行人正在过马路。在刹车突然失灵的情况下，汽车的自动驾驶系统应该如何选择：

1、拐向路边的固定障碍，躲避十个行人但牺牲车内一位乘客;

2、保持直行，确保车内一位乘客的安全但牺牲十个行人。

您会如何选择？我们看看公众的观点。

当美国学术期刊《科学》就这个问题进行公众调查时，76%的被调查者表示，应该选择牺牲一位乘客以保全十位行人。而且这些选择“牺牲一位乘客”的被调查者都同意以下观点：自动驾驶汽车的制造商应该把“汽车事故死亡数最小化”作为一个指导原则设计自动驾驶系统――我们且称之为“公平对待系统”。

有意思的是，当询问被调查者是否愿意购买安装“公平对待系统”的自动驾驶汽车时，大部分人表示，他们还是会选择安装“车内乘客优先系统”的汽车。

作为人工智能技术发展目前最成熟的领域之一，自动驾驶汽车遇到的选择悖论并不是特例。事实上，人工智能技术作为数字经济时代最重要的科技创新，在逐渐深入发展并成为现代社会一部分的时候，从道德与法律到监管与责任划分，无不面临着前所未有的两难选择。

欧美研究监管原则

针对这样的挑战，目前从美国、欧盟到中国，各国都在从技术、法律、行政和道德伦理等多个方面进行研究探讨，以期在不远的将来制定满足人工智能应用的监管原则。 76%的被调查者表示，自动驾驶汽车的制造商英国把“汽车事故死亡数量小化”作为一个指导原则设置自动驾驶系统。

在人工智能技术发展最为领先的美国，有关人工智能监管的研究是由最高行政机构――总统行政办公室直接领导参与的。2016年，在组织了有关人工智能的多场研讨会之后，总统行政办公室和国家科技委员会（NSTC）于10月份了两份重量级报告：《国家人工智能研究发展战略规划》和《为未来的人工智能做好准备》。

在《国家人工智能研究发展战略规划》中，包含了7个关键性战略，其中的第三战略：理解和确定人工智能在伦理、法律和社会领域的影响;第四战略：_保人工智能系统的安全和隐私保护，前瞻性地包含了有关人工智能在伦理、法律、社会影响、安全和隐私保护等领域的相关内容，包含了和人工智能监管相关的目标与原则。

欧盟由欧洲议会牵头以立法研究的方式探讨人工智能和机器人监管的相关原则。在美国总统行政办公室人工智能规划和报告的同月，欧盟法律事务委员会向欧盟提交了《欧盟机器人民事法律规则》。该法律规则从机器人使用的责任规则、伦理原则、对人类自身和财产的伤害赔偿等多方面提出了对基于人工智能技术控制机器人的监管原则。

作为即将脱离欧盟的英国，也在人工智能监管领域开始独立的研究。2017年2月，英国下议院科学技术委员会向多位英国顶尖的互联网与人工智能领域的专家发出邀请，希望其对于“决策中的算法”给出自己的专家意见。4月26日，科学技术委员公布了收到的正式回复，并将以此作为基础开展人工智能监管的研究。

公平和准确难平衡

从美国、欧盟和英国的研究结果和形成的文件、决议与规则来看，目前在人工智能监管方面形成公式的挑战主要来自公平性、透明性和责任认定等三方面。

首先是公平性。对于人工智能算法来说，任何对于输出，也就是预测值有贡献的信息都应该作为输入变量参与到人工智能算法的计算中。但在现实社会中，并不是所有与结果相关的信息都可以被接受。

2014年以来，美国多个州的犯罪执法机构都依靠一个名为COMPAS的人工智能系统预测过往有犯罪记录的人员再次犯罪的可能性，并以此数据作为是否允许罪犯减刑提前回归社会的决策依据之一。2016年6月，COMPAS系统被第三方调查机构ProPublica质疑其预测结果对黑人罪犯有明显的歧视。

按照ProPublica提供的数据，在各个预测再次犯罪的评分水平上，白人与黑人均保持相似的再次犯罪概率。

但从整体结果看，在其他输入条件与白人罪犯基本类似的情况下，COMPAS人工智能预测模型仍然会倾向于把黑人罪犯判别为会再次犯罪。其中的一个重要原因是有关黑人的记录远多于白人的记录。这一点是COMPAS人工智能预测模型无法改变的。

这个结果引起了媒体和社会的争议。单纯基于人种、肤色、文化、信仰乃至生活习性的差异，人工智能系统基于算法就给予不同的评判和对待，这对于公平是一种事实上的漠视。那么未来在人工智能技术广泛进入人类社会的时候，各种小众人群都有可能由于个体差异遭受来自“模型的歧视”。

这显然是现代社会的文明准则所不能接受的。这也是监管部门首先要解决的问题――模型的公平性。

目前可行的折中方法是，限制种族、肤色、年龄、性取向和其他生物与生活习惯等特征被作为输入变量参与到人工智能算法的构建，以避免这些有可能造成“模型的歧视”的变量最终影响模型的预测结果。

应该认识到，人工智能模型的公平性和准确性是一个跷跷板，如何让这个跷跷板取得平衡并与现代社会的公平价值观取得一致，目前还没有一个最佳答案。

找不到问题所在

其次是透明性，也被称为可解释性。在现有的人工智能技术发展路径下，成熟的人工智能算法或许永远都是一个“黑盒子”――外界无法得知内部的运行机制，只能够通过对输入和输出数据的解读来了解其能够达到的效果，并推测其内部计算机制的构成。

目前科技界主流的看法都认为人工智能模型缺乏透明性，而且这一点不会随着技术发展而彻底改变。那么以往通过企业透明披露产品和系统信息以便政府监管的做法在人工智能领域是行不通的。

举个例子，传统汽车是由车身、发动机、变速箱、刹车系统、电子控制系统等多个部件组成。每个部件也都可以拆解成为具体的零件。任何一个产品问题都可以归结到具体零件上，并针对其提出改进意见。

但对于自动驾驶汽车，人工智能系统作为一个整体完成最终的控制动作，一旦发生人工智能系统的错误操作，除了明显的传感器故障，我们无法清晰定位问题原因，也不会立即明确该如何调整系统。

目前通用的做法是猜想故障原因，并用场景还原的方式提供与错误操作时类似的数据输入，并观察输出结果。在捕捉到错误输出后，通过提供修正错误的训练数据集，逐步完成对人工智能系统的调整。最终还是要在反复测试的情况下确认人工智能系统已经完成了针对此错误的修正。

由于人工智能算法的非透明性，监管部门就无法从人工智能算法本身入手提出管理要求，因为人工智能系统的提供商自己都无法清晰解释算法的核心工作机理。所以，最终的监管要求就会从基于原理和结构管理转而基于最终结果管理。也就是说，不管白猫黑猫，抓到老鼠就是好猫。

非透明性决定了未来人类在监管人工智能系统时永远要面临着“黑盒子”带来的不确定性。而这一点，也给责任认定带来天然的障碍。

谁来承担责任

对于责任认定的探讨研究，目前是最少也是最困难的。对于一般的C械电气设备，由于设计缺陷、材料质量或其他产品质量所导致的人身财产损害，设备制造商将承担主要甚至全部责任。

而对于人工智能系统控制的设备，由于其在算法透明性和可解释性方面的困难，监管部门几乎无法从算法本身去认定是否包含设计缺陷，也就无法就算法本身的设计去进行责任认定，这为监管带来了非常大的困难。

有意思的是，欧盟在其2017年2月投票通过的《欧盟机器人民事法律规则》中，提出了考虑给予机器人以特殊的法律地位，即电子人的概念。也就是说，未来法律体系中将会存在一个不同于自然人、法人、动物等的另一法律实体，其能够独立存在，享有自己的权利并承担相应的义务。对于由自身引起的第三方人身财产伤害，电子人将会被认定承担一定的责任，并作出赔偿。

如果电子人的概念未来被现有的人类社会广泛接受，那么其造成的影响就不局限于人工智能监管本身，而将深深影响到未来社会的各个方面。

除了公平性、透明性和责任认定之外，人工智能系统还会大量替代现有的人工岗位，从而对未来的劳动力市场产生巨大的影响。由此而衍生的社会就业冲击和对人类技能要求的改变还会影响更多的方面。

2017年2月，微软公司创始人比尔?盖茨在接受媒体采访时表示，应该通过对机器人征税，来筹集资金，以帮助被自动化所取代的工人进行再培训。