人工智能发展的报告范文
时间：2024-01-08 17:32:40
导语：如何才能写好一篇人工智能发展的报告，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
实行以岗位技能工资制为主要形式的企业内部分配制度，是深化经济体制改革，进一步增强企业活力的一项重要措施，是“八五”时期和今后十年企业工资制度改革的重要任务。它对于进一步克服现行企业内部分配制度的弊端，更好地贯彻按劳分配原则，调动广大职工积极性，促进企业劳动生产率和经济效益的提高，具有重要的作用。试行岗位技能工资制政策性强、涉及面广，各地、各部门要严格按照省里的统一部署和有关政策规定，加强领导，精心组织，注意总结经验，有计划、有步骤地进行这项工作。
关于积极稳妥地开展企业岗位技能工资制试点工作的报告
全文
根据党的十三届七中全会《建议》提出的“逐步实行以岗位技能工资为主要形式的内部分配制度”的精神以及劳动部的统一部署，今年以来，我们进行了企业岗位技能工资制试点的各项准备工作，并与省有关部门共同审查、确定30户企业作为第一批试点单位。现就我省企业岗位技能工资制试点工作提出如下意见。
一、指导思想和基本原则
试行企业岗位技能工资制的目的，是破除平均主义“大锅饭”弊端，通过改革现行等级工资制，建立以岗位技能工资为主要形式的企业内部分配制度，把职工的劳动报酬与本人劳动的诸要素（劳动技能、劳动强度、劳动责任、劳动条件）紧密联系起来，最大限度地调动职工积极性；提高劳动生产率，促进企业经营管理水平的提高和经济效益的增长。改革的重点是改造企业内部工资分配的运行机制，增强企业内在活力。
试点工作的基本原则是：
（一）要积极稳妥、严格按照试点条件和工作程序办事，切忌一哄而起，草率行事。
（二）要扎扎实实做好岗位劳动测评和技能考核等基础工作。通过科学测评和量化分析，合理确定不同岗位职工的劳动差别，为按劳分配提供直接依据。
（三）要抓好综合配套改革，把工资改革同企业劳动人事制度改革、保险福利制度改革衔接起来，保证新工资制度正常运行。
（四）要妥善处理企业内部一线和二、三线人员，领导和一般职工，脑力劳动者与体力劳动者的工资关系，认真做好思想政治工作，减少震动，实现平稳过渡。
二、岗位技能工资制的基本内容
岗位技能工资制是以按劳分配为原则，以加强宏观调控为前提，以职工劳动技能、劳动责任、劳动强度和劳动条件（环境）等基本劳动要素评价为基础，并以岗位、技能工资为主的基本工资制度，它是企业内部分配制度的主体和基础。
岗位技能工资制主要由岗位劳动评价体系，岗位技能工资标准体系以及动态管理体系三部分构成。
（一）岗位劳动评价体系岗位技能工资制主要是通过对劳动技能、劳动责任、劳动强度和劳动条件四个基本劳动要素的科学测评以及技能考核，合理评价和区分不同岗位的规范劳动差别，并作为确定职工劳动报酬的主要依据。
岗位劳动评价体系由评价指标、评价标准、各项指标的权数比重、评价方法等子系统组成。
（二）岗位技能工资标准体系技能工资是根据不同岗位、职位、职务对职工劳动技能的要求和职工实际具备的技能水平而确定的工资。
岗位（职务）工资是根据职工所在岗位或所任职务、所在职位的劳动责任轻重、劳动强度大小、劳动条件好差而确定的工资。
在上述两个基本工资单元之外，企业可根据量力而行的原则和实际需要，设置辅助工资单元。
（三）岗位技能工资制动态管理体系岗位技能工资制要与国民经济和社会发展相适应，并与地区、行业、企业经济效益相联系，通过建立和完善正常的运行机制来保持某内在的活力。要结合实行岗位技能工资制，有计划地逐步调整职工收入结构。实行岗位技能工资制企业，可根据生产经营需要辅以灵活多样的分配形式。要建立正常考核增资制度。允许企业在规定提取的基本工资总额内，给考试考核合格的职工增加工资，把培训、考核、使用、待遇结合起来。今后，随着经济发展、劳动生产率提高和物价变动，以及企业技术进步、劳动条件改善、职工素质的普遍提高，应适时调整岗位技能工资水平，或调整劳动要素及其相对应的工资单元比重。
三、试点工作安排
试点工作拟采取典型引导，逐步推开的方式进行。首先是抓好马钢公司等5户试点企业，通过总结经验，再指导其他25户试点企业开展试点工作。具体分两个阶段：
第一阶段是开展岗位测评和技能考核。首先是做好各种准备工作，重点放在业务骨干的培训上；第二是制订测评、考核方案，进行岗位测试、实测及技能考核，重点是实测和考核；第三是综合评价，确定岗位档次；第四是由省、地（市）劳动部门分别会同企业主管部门对企业测评和考核结果评估验收，验收合格的企业可转入下一阶段。省里直接抓的5个试点企业第一阶段工作，计划在今年九、十月间结束。其他试点企业的测评考核，由地（市）劳动部门具体安排。
第二阶段将从今年第四季度开始，主要任务是完成由现行等级工资制向岗位技能工资制的过渡和转换，同时建立调控及正常运行机制。
四、有关配套改革问题
试行岗位技能工资制的企业，一律实行国家、企业、个人共同合理负担的养老保险办法。职工个人暂按基本工资的2％缴纳个人养老保险费。并改革职工离退休金的计发办法，具体办法另行制定。
同时，还要相应进行其他方面和劳动人事制度、培训考核制度的配套改革。
五、改革试点组织实施问题
篇2
关键词：人工智能；引擎；大数据；CPU；FPGA
DOI：10.3969/j.jssn.1005-5517-2017-2.006
1 2016年人工智能迎来了春天
2016年人工智能（A1）进入了第三个。2016年3月9-15日，谷歌AlphaGo（阿尔法狗）以4：1的成绩击败世界围棋冠军李世石职业九段，意义非常重大。因为过去机器主要做感知，现在出现了认知，这是人工智能的关键所在。
8个月后，2016年12月29日～2017年1月4日，AlphaGo的升级版――谷歌Master（大师）在30秒快棋网测中，以60胜0负1和的成绩，横扫柯洁、古力、聂卫平、朴廷桓、井山裕太等数十位中日韩世界冠军与顶级高手。从此以后，也许人类以后就没有和Master进行围棋比赛的机会了！除了围棋，人工智能下一步将在国际象棋、中国象棋等棋类方面发展。
扑克牌方面，专家水平的人工智能首次战胜一对一无限注德州扑克人类职业玩家，而且DeepStack让机器拥有知觉。
人工智能还能玩游戏。其意义很重大，平时环境中很难得到一些数据，因为游戏相当于虚拟社会，例如“星际争霸2”是复杂的虚拟社会，如果人工智能在这个虚拟社会中能战胜人，这将是非常了不起的，未来可涉及到高级决策，在军事上很有用处。2016年11月5日，谷歌DeepMind宣布与暴雪合作开发人工智能，挑战实时战略视频游戏“星际争霸2”。这件事情的意义非常重大。下一步可以用于军事上的高级战略决策。
无人驾驶方面，2016年11月15日，“在第三届世界互联网大会”期间，18辆百度“云骁”亮相乌镇子夜路，在3.16公里的开放城区道路上自主行驶。2016年特斯拉Autopilot 2.0问世，该软件只需要八千美元，就可让软件驾驶汽车。所有特斯拉新车将安装“具有完全自动驾驶功能”的该硬件系统，并可通过OTA（空中下载技术）进行软件升级；自动驾驶功能从L2（二级，半无人驾驶）直接跳跃到L4/L5（）；2017年底之前，特斯拉车将以完全自动驾驶模式从洛杉矶开往纽约。Uber提出在城区大范围无人驾驶出租车试运行，Uber 2016年9月14日在美国匹兹堡市推出城区大范围无人驾驶出租车免费载客服务并试运行，先期已测试近2年，说明无人驾驶真正落地了。
为何无人驾驶很重要？因为人工智能是无人驾驶的核心。除了百度、特斯拉、Uber，谷歌Waymo也在做自动驾驶测试。此外，沃尔沃、福特、宝马、百度、英特尔等全球约20多家企业公开宣布，4年以后的2021年将会是无人驾驶/自动驾驶元年，部分5AE L4车将会实现量产。
计算机视觉
针对ImageNet ILSVRC测试比赛的1 000种物体识别，Deep CNN超过了人类的识别能力。人是5.1%（如图1），2016年2月23日谷歌人工识别的评测是3.08%。ImageNetILSVRC中有1000种物体，例如猴子、马、飞机、坦克等约1500万张照片、包含2.2万类种不同物体。深度学习一般能做到52层，极深度学习（very deep lea rning）现在已经做到1000层。
在ILSVRC 2016国际评测中，包括视觉物体检测、视觉物体定位、视频物体检测、场景分类、场景解析等性能均有提高。值得一提的是，在此次大会上，中国团队大放异彩，几乎包揽了各个项目的冠军（图2）。
人工智能语义分割
基于全卷积神经网络FCN的路面/场景像素级语义分割取得重要进展。为此，我们可以分割大部分道路。
人工智能唇语专家
看电视时把声音关掉，靠嘴唇说话的变化来识别谈话内容，这种能力机器识别率已经超过人类。例如2016年12月，英国牛津大学与谷歌DeepMind等研发的自动唇读系统LipNet，对GRID语料库实现了95.2%的准确率；对BBC电视节目嘉宾进行唇语解读，准确率为46.8%，远远超过专业的人类唇语专家（仅为12.4%）。
人工智能人脸识别
人脸识别可以达到产品级别，例如支付宝的刷脸成功率超过了人类。如图3，人的水平为97.40，百度为99.77。因此可以进行产品体验。2017年1月6日，百度人工智能机器人“小度”利用其超强人类识别能力，以3：2险胜人类最强大脑代表王峰。
语音识别
目前的社交新媒体和互动平台中，Al虚拟助手和Al聊天机器人正在崛起。一天，美国GIT（佐治亚理工大学）的一个课堂上来了一位助教，教师讲完课后说：“大家有问题就问助教吧”。这位助教原来是个会眨眼睛的机器人！这时学生们才知道每天网上给他们答疑解惑的是人工智能，此前学生们也感到很吃惊，这位助教非常敬业，晚上还在发Email。
人工智能语音合成
指从文本声音到真实声音，可以自动翻译成英文。2016年9月19日，谷歌DeepMind推出WaveNet，实现文本到美式英语或中国普通话的真实感语音合成。
人工智能速记员
包括语音识别和NLP（自然语言处理）。2016年10月17日，微软的语音识别系统实现了5.9%的词错率（WER），媲美人类专业速记员，且错误率更低；中国科大讯飞也有语音输入法。
人工智能翻译
中国人往往从小学到读博士都在学英语。现在，谷歌、微软和百度等公司在做人工智能翻译。以谷歌为例，2016年9月27日，谷歌的神经机器翻译系统（GNMT）实现了多语种翻译，较之传统方法，英译西班牙翻译错误率下降了87%，英译汉下降了58%，汉译英下降了60%，已接近人工翻译的水平。也许今后学外语没那么重要了，人们可戴着耳机，耳机能直接翻译成各语言。
人工智能对抗训练
Goodfellow（2014）提出的生成式对抗网络（GAN），为半监督学习/举一反三式的学习发展提供新思路，2016年发展迅速。目前是监督式学习，需要依靠大数据，因此大数据需要非常完备。而人是举一反三式的学习。例如人没有见过飞机，看过几张照片就可以把世界上所有飞机都认出；目前的大数据驱动的深度学习方式，是把世界上所有飞机照片都看过才行。现在进行举一反三的半监督或无监督式学习，思路是采用对抗的方法，一个网络造假，另一网络鉴别照片是真是假，通过对抗式的学习来共同进步（如图4）。
人工智能引擎
芯片三巨头
英特尔、英伟达和高通全部转到了人工智能上。为此英伟达的股票涨了几倍。英特尔也在大搞人工智能。高通为了进入人工智能领域，收购了恩智浦，恩智浦此前收购了飞思卡尔。
现在出现了基于超级GPU/TPU集群的离线训练，采用超级GPU/TPu集群服务器，例如英伟达的深度学习芯片Tesla P100及DGX-1深度学习计算机，谷歌数据中心的TPU。
终端应用采用GPU/FPGA-based DPU，例如英特尔Apollo Lake A3900的“智能互联驾驶舱平台”，高通骁龙的820A处理器。
通用人工智能与认知智能
1997年，lBM的超级电脑程序“深蓝”击败国际象棋大师加里・卡斯帕罗夫；2011年2月，IBM的自动问答系统在美国最受欢迎的智力竞答电视节目“危险边缘”中战胜了人类冠军：IBM的沃森医生在某些细分疾病领域已能提供顶级医生的医疗诊断水平，例如胃癌诊断。
可见，1.AlphaGo和Master等已可横扫人类围棋职业顶尖高手，下一步，将能下中国象棋等所有棋类，此外还可以打牌、炒股等，即什么都可以干，是强人工智能。2.人工智能已成为无人驾驶汽车商业落地的关键。3.视觉物体识别、人脸识别、唇语识别等在许多国际公开评测中，达到或超过人类的水平；4.速记等语音识别已可媲美人类；5.包括神经机器翻译在内的自然语言处理，性能也大幅度提升；6.生成式对抗网络得到极大关注。
目前，发展通用人工智能成为普遍共识。
2 社会极大关注
未来，可能很多工作就会消失了。
人工智能引起社会的极大关注和热议，人工智能发展很快；而且人工智能的学习速度快，很勤奋，未来可以达到人类所有的智能，这时到达了从强人工智能到超越人工智能的奇点；人工智能有超越人类智能的可能；理论上，人工智能还可以永生。
这也引起了很多人们的担忧。奇点到来、强人工智能、超人工智能、意识永生、人类灭绝等耸人听闻的观点出现，引起包括霍金、盖茨和马斯克等在内的世界名人对人工智能发展的担忧。在每年的世界人工智能大会上，专门有一个论坛探讨人工智能与法律、伦理及人类未来的会场。
现在，人工智能工业的OpenAI成立。
2016年全社会对人工智能的极大关注，可能是2016年AI的最大进展！
在半监督/无监督学习、通用人工智能方面，人工智能具有举一反三，并有常识、经验、记忆、知识学习、推理、规划、决策，甚至还有动机。这最后一点有点恐怖，人是有意识和动机的，机器做事也有动机，太可怕了。
智能学习进步很快，AIpha Go八个月后就可以战胜所有围棋手，因为它能每天24小时学习、不吃不喝地学习，比人强多了。
因此，在经历了60年“三起两落”的发展后，以深度学习为主要标志的人工智能正迎来第3次伟大复兴，这次引起社会尤其是产业界高强度的关注。因为上世纪60年代和80年代，人工智能没有达到这样的水平。
硅谷精神教父、预言家凯文・凯利说，未来人工智能会成为一种如同电力一样的基础服务。斯坦福大学推出了“人工智能百年研究”首份报告――《2030年的人工智能与生活》。
3人工智能上升为国家发展战略
有人认为第四次工业革命即将由人工智能与机器人等引爆。英国政府认为，人工智能有望像19世纪的蒸汽机革命那样彻底改变我们的生活，甚至人工智能给人类社会带来的变革与影响，有可能远远超过蒸汽机、电力和互联网带来的前三次工业革命。
智能制造、无人驾驶汽车、消费类智能机器人、虚拟助手、聊天机器人、智能金融、智能医疗、智能新闻写作、智能律师、智慧城市等可能被人工智能代替。人工智能将无处不在，可望替换人类的部分脑力劳动，一些职业会被取代或补充，一些新的行业又会诞生，例如18世纪出现了纺织工人，之后汽车代替了马车等。因此，我们将经历从“互联网+”到“人工智能+”。
中国“互联网+”与“中国制造2025”国家发展战略的实施，对人工智能的巨大需求在迅速增长。未来2-5年，人工智能应用与产业发展将迎来爆发期。
中国政府在《“互联网+”人工智能3年行动实施方案》提出：计划在2018年形成千亿级人工智能产业应用规模。201 7年1月10日，科技部部长万钢称，将编制完成人工智能专项规划，加快推进人工智能等重大项目的立项论证。
美国政府在2016年10月13日出台了《为人工智能的未来做好准备》的报告，提出了23条建议措施。同一天，美国政府又出台了《国家人工智能研发战略规划》，提出了7大重点战略方向。美国参议院于2016年11月30日召开了关于人工智能的首次国会听证会，主题是“人工智能的黎明”，认为中国是对美国人工智能全球领导地位的一个真正威胁。在2016年12月20日美国白宫了《人工智能、自动化与经济》报告，考察了人工智能驱动的自动化将会给经济带来的影响，并提出了国家的三大应对策略方向。可见，奥巴马把人工智能看作其政治遗产之一（注：另一个是Cyber空间）。
英国政府2016年12月了《人工智能：未来决策的机遇与影响》的报告，关注人工智能对社会创新与生产力的促进作用，论述如何利用英国人工智能的独特优势，增强英国国力。
日本政府2017年开始，要让人工智能与机器人推动第四次工业革命。
4 我国对策
应以深度卷积神经网络为核心，全面开展计算机视觉、语音识别和自然语言等人工智能产品的开发与大规模产业化应用。这需要大数据、计算平台/计算引擎、人工智能算法、应用场景等飞速发展，另外还需要资源、资金、人才。在方法上，选定垂直细分领域最重要。
面向若干细分垂直领域，建立大数据中心。实现大数据采集、清洗、标签、存储、管理与交易，建立大数据源公共基础设施与垂直领域知识库。专有大数据是人工智能产业制胜的关键和法宝。中国企业必须开始特别关注大数据的采集与利用。其重要性如同原油―样，跨国企业视之为战略资源！
强力开展人工智能芯片与硬件平台的研发。包括基于FPGA的深度学习芯片；类脑芯片与忆阻器件；建立国家级人工智能超算中心。
篇3
1956年夏天，美国达特茅斯学院举行了历史上第一次人工智能（Artificial Intelligence）研讨会，这被认为是人工智能诞生的标志。如今，人工智能已经走过了60年，几经高峰和低谷，伴随着人机交互、机器学习、模式识别等技术的提升，人工智能成为了这一时代的新趋势。
五角大楼的CALO项目是史上最大的人工智能项目，它为Siri的诞生奠定了基础；IBM超级计算机沃森（Watson）无需进行人工编程，它的每一次体验都能让自己更快速一些……随着人工智能与大数据、物联网、生物技术、虚拟现实等新兴产业结合，它对其他产业乃至社会经济的渗透速度都将越来越快。
当前，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起，生物技术、新材料技术、新能源技术广泛渗透，带动几乎所有领域发生了以绿色、智能、泛在为特征的群体性技术革命，大数据、云计算、移动互联网等新一代信息技术同机器人技术相互融合步伐还在不断加快。毋庸置疑的是，未来人工智能技术的发展与飞跃，将极大地改变世界面貌，改变人们的生活方式。人工智能与虚拟现实、物联网等技术的融合，也将对未来社会的生产方式革命、产业结构调整、商业模式革新等产生巨大而深远的影响。在第三届世界互联网大会期间的《乌镇指数：全球人工智能发展报告2016》指出，2015年全球新增人工智能企业达到了806家，平均每10.9个小时就有一家人工智能企业诞生。
国家对人工智能的重视程度与扶持力度也在持续提升。“十三五”规划中，特别提到要形成人机交互网络空间，将人工智能上升为国家战略；2016年5月，国家发改委、中央网信办等联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》；2015年7月的《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确指出要重点发展人工智能在家居、终端、汽车、机器人等领域的应用，并将“互联网+”人工智能作为11个重点行动模块之一……
篇4
2016年是世界围棋界极不寻常的一年，3月份在“阿尔法围棋”（AlphaGo，一款围棋人工智能程序）与围棋世界冠军、职业九段选手李世石之间展开的一场人机大战中，“阿尔法”的胜出震惊全球。7月份世界职业围棋排名网站公布了最新世界排名：“阿法围棋”以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一。
2016年12月29日到2017年1月4日，一个名叫 “Master”的神秘网络围棋手横扫中、韩、日围棋界。它凭借惊人的稳定性一路高唱凯歌，获胜60场，没有败绩。最终神秘的“Master”揭开了庐山真面目，宣布自己就是“阿尔法围棋”。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿尔法围棋”，成为第一个不借助让子，在全尺寸19×19的棋盘上击败职业围棋棋手的电脑围棋程序，其特点是摈弃了人类棋谱，只靠“深度学习”的方式成长起来挑战围棋的极限。
围棋是人类最具智慧的竞技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）研发是人类最具挑战性的科技探索。人机大战的经典对决将被同时载入围棋史册和科技史册。它的意义已经远远超出围棋本身，人们热衷谈论“阿尔法围棋”更多是出于对AI技术的关切。从诞生到日益成熟，AI理论和技术的应用领域在不断扩大，不知不觉间渗透到人类当代生活的各个方面。AI时代，互联网、金融、医疗、教育、物流、娱乐、传媒等行业都在加速自己智能化的进程。可以想见，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。 而与此同时，人类命运和机器智慧的冲突与共存，已经由人机大战开始不断升温。
“人工智能百年研究”项目
2014年秋季，美国斯坦福大学开启了“人工智能百年研究”（AI100）项目。这是一个超大型长期项目，该项目发起人――美国人工智能发展协会会长、前微软研究员埃里克・霍维茨博士表示，“我们的职责是研究人工智能在2030年前对人类社会生活方方面面所产生的影响，尤其是在北美地区”，而“研究的核心是，人类不能丧失对人工智能的控制能力”。 “人机大战”
2016年9月1日，“人工智能百年研究”项目的第一项成果《人工智能与2030年的生活》。这是一份试图定义北美城市在未来10多年间将要面临的可以模拟人类行为的计算机和机器人系统 （即人工智能）问题的报告，涉及交通、家庭/服务、健康医疗、教育、低资源社区、公共安全与防护、就业、娱乐等关注领域，目的是推动相关政策的制定。业内人士认为，工业界和学术界目前正在联手倒逼政府出台人工智能的相关政策，希望可以获得更大力度的资金和法律扶持。
《人工智能与2030年的生活》所列举的关注领域，均面临着人工智能的影响和挑战。例如开发安全可信赖的硬件的困难（交通工具和服务机器人），获得工作信赖的困难（低资源社区和公共安防），对劳动力可能被边缘化的担忧（就业和职业），以及人际交往减少带来的社会副作用（娱乐）等等。
1.交通：自动驾驶的汽车、卡车、无人机投递将改变城市里的工作、购物和休闲娱乐模式，但需要增加可靠性、安全性和用户接受度，并根据新的交通模式改进当前的相关法规和基础设施。
2.家庭/服务机器人：现在进入家庭的扫地机器人或特种机器人能够为家庭和工作场所提供清洁和安保服务，当务之急是技术方面的挑战和机器人成本过高的问题。
3.健康医疗：个人健康监测装备与手术机器具有极大的发展潜力，人工智能软件将最终对某些疾病自动进行诊断和治疗。目前的关键是获取医疗从业者的信任。
4.教育：互动辅导系统在帮助学生进行语言、数学以及其他技能的学习方面已经发挥出作用，自然语言处理的发展将为这一领域的应用带来全新的方式。当务之急是教育资源分配不均的问题，以及教、学双方直接互动的减少会带来哪些消极影响。
5.低资源社区：投资最新技术领域有助于更充分地发挥人工智能的优势，比如避免铅污染和改进食品分配等，重要的是让公众参与进来以增强相互信任。
6.公共安全与防护：利用相机、无人机和软件进行犯罪模式分析，应用人工智能技术来降低人类判断的主观偏见，与此同时在不侵犯个人自由和尊严的情况下增强安全性。目前需注意的是如何保护隐私和避免固有偏见。
7.就业和职业：随着全球经济的快速发展，传统岗位开始被新岗位取而代之，有关人类如何适应这种新变化的相关工作需要立即展开，比如如何妥善处理劳动力下岗以及人工智能对新工作岗位不适应的问题。
8.娱乐：内容创建工具、社交网络和人工智能的结合，将开创全新的媒体内容收集、组织和分发模式。但问题是新的娱乐方式如何在个人价值和社会价值之间取得平衡。
《人工智能与2030年的生活》在回顾发展历程和展望发展趋势时指出，人类正加速在人工智能领域的研究，试图建立一个能与人高效协作的智能系统。其中最重要的是机器学习的成熟，它受到了数字经济崛起的部分影响――数字经济为机器学习提供了大量数据。此外其他影响因素包括云计算资源的崛起，以及消费者对语音识别和导航支持等技术服务的需求。研究人员认为，不管是从基本方法上还是应用领域，包括大规模的机器学习、深度学习、增强学习、机器人、计算机视觉、自然语言处理、协作系统、众包和人类计算、算法游戏理论和计算的社会选择、物联网、神经形态芯片在内的研究趋势，共同促进了人工智能研究的热潮。
这份报告试图严肃地讨论这样一个问题：如何更好地引导人工智能来丰富和服务于人类生活，同时推动和激励这一领域的创新。因为人类目前并不能清晰而完美地预测未来的人工智能技术及其影响，所以一定要对相关政策进行评估。未来几年公众在交通和医疗等领域内应用人工智能的机会日渐增多，因此必须以一种能构建信任和理解的方式将其引入，确保在尊重人权和公民权利，保护隐私和安全，维护广泛而公正的利益分配等方面措施周备。 世界经济论坛说，机器人和人工智能到2020年可以取代510万个工作岗位。
研究人员指出，传统的人工智能范式已被数据驱动型范式成功取代，对于定理证明、基于逻辑的知识表征与推理这些程序的关注度在降低。作为20世纪七八十年代人工智能研究的一根支柱，规划（ Planning ）强烈依赖于建模假设，难以在实际应用中得到满足；视觉方面基于物理的方法和机器人技术中的传统控制与制图，正让位于通过检测手边任务的动作结果来实现闭环的数据驱动型方法；还有曾颇受欢迎的贝叶斯推理和图形模式，在数据和深度学习的显著成果前也显得相形见绌。在未来15年中，针对人类意识系统开发，按照能够互动的人类特点进行建模和设计人工智能系统成为人们的兴趣点。在考虑社会和经济维度的人工智能时，物联网型的系统变得越来越受欢迎。数据驱动型产品的数量及其市场规模将会扩大。
“为机器人安装‘死亡开关’”
2017年1月，欧洲议会法律事务委员会召开会议，呼吁制定“人类与人工智能/机器人互动的全面规则”。议公布的报告对机器人可能引发的安全风险、道德问题、对人类造成的伤害等情况进行了讨论，探讨是否需要为机器人安装“死亡开关”、研究机器人抢走人类工作的应对措施等等，要求欧盟为民用机器人制订法律框架。专家认为，这或将是首个涉及管制机器人的立法草案，将有利于人类应对机器人革命带来的社会震荡。
会议认为，人工智能和机器人发动的新工业革命可能影响到所有的社会阶层。机器人可能创造无限的繁荣，与此同时将影响人类未来的就业情况。机器人取代人类在许多行业是大势所趋。在德国，每1万个雇员中就有301个是工业机器人。报告要求欧盟委员会对各国民众的就业情况进行调查，重点关注极易被机器人取而代之的职位。如果机器人成为职位“杀手”，欧盟各成员国应考虑为国民提供基本的生活保障。埃里克・希尔根多夫是一名德国法律教授，他非常认同欧洲议会讨论的这项议题。“这不仅在政治上是可取的，从法律角度也是必要的，这样我们才能及时应对机器人革命带来的社会震荡。”他指出，“即使是银行顾问、教师和记者等要求严格的职业，未来也无法在这场科技洪流中幸免。”
会议强调，因为人工智能在几十年内可能超越人类的智力，将对人类控制机器人构成挑战。随着机器人自我意识的崛起，甚至可能威胁人类的生存。近年来，机器人“杀人”的事件时有发生：2015年6月，在德国大众汽车公司，一名工人安装机器人时反被它抓起推向金属板压死；2016年6月，美国一家汽车零件生产商的一名女员工正在修理出现故障的机器人时，它突然启动，将修理女工活活压死。
报告参照美国科幻小说作家艾萨克・阿西莫夫提出的“机器人学三大法则”，将其作为立法框架，对机器人自我意识觉醒后的行为规范做出规定。“机器人学三大法则”包括： 1.机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。2.机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一法则。3.机器人应保护自身的安全，但不得违反第一、第二法则。由于规则无法转化为代码，欧洲议会正在着手建立一个针对机器人和人工智能研发的机构，为设计、生产和操作机器人的人员提供技术、伦理和监管方面的专门知识等。
报告还提出：1.在设计新型机器人时，设计师应该尊重人类的基本人权，事先获得道德研究委员会的批准。2.必须为机器人注册，以便在调查事故时查找涉事的机器人。3.确保机器人安装有“死亡开关”，可以随时被关闭。4.机器人不能对使用者造成“身体或心理伤害”。如果酿成事故，机器人不能逃脱责任。机器人所负担的责任应该与其接收的实际指令及其自主程度相对应：它的学习能力和自主性越高，那么人的责任就较低；倘若它“受教育”的时间越长，教它的“老师”负的责任就越大。报告还指出，机器人的生产商或拥有者将来需要购买保险，来承担机器人可能造成的损失。
人类与机器人的关系将会引起一场涉及私隐、尊严和安全的大讨论，在欧洲议会投票赞成立法之前，各成员国政府将对此做进一步的辩论和修正。
“机器人应当纳税”
英国牛津大学近期一项调查结果显示，今后数十年间，自动化改变生产线的速度将超过20世纪。在经济合作与发展组织（OECD）成员国，57%的工作岗位有被自动化取代的风险。英国中央银行英格兰银行预测，在自动化浪潮中，危在旦夕的英国工作岗位多达1500万个。美国白宫2016年预测，机器人取代时薪低于20美元以下岗位、介于20～40美元岗位和时薪40美元以上岗位的概率分别为83%、31%和4%。
在美国微软公司创始人比尔・盖茨看来，为暂时性减缓自动化蔓延速度，很有必要向企业为雇用机器人员工而征税，税单将是阻止机器人取代人类工作岗位的杀伤性武器。如果机器人将大范围取代人类工作岗位，那它们至少应为此买单。“目前一个人类员工在工厂中创造了5万美元的价值，这个价值会被征税。人类员工需要缴纳各种税，如所得税、社会保障税以及其他税款。如果一个机器人在工厂做与某个工人同样的事情，我们也应按同等水平向它征税。”
盖茨同时认为，尽管一些工作岗位可能被机器人取代，但人们可以在那些所需技能是机器人无法复制的领域里继续工作。世界需要抓住机遇解放劳动力，让人们从事更好的工作，例如关爱老人和帮扶特需群体。在这些领域，人类具有独特的同情心和理解力。
法国社会党总统候选人伯努瓦・阿蒙也呼吁法国对机器人征税，部分税收用于补贴全民基本收入保障。越来越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自动化引发的大范围失业。而反对机器人税的人士则持这样的观点：自动化即使在短期也可以借助提高生产率创造新的就业岗位。
“人类需要成为‘半机器人’”
美国特斯拉汽车公司首席执行官伊隆・马斯克在2017年2月13日迪拜举行的 “世界政府峰会”上表示，未来20年，驾驶人员的工作将被人工智能所颠覆，之后全球12%～15%的劳动力将因为人工智能而失业。“从技术角度讲，最迫切的影响会来自自动驾驶汽车。它到来的速度将远快于人们的预期，当然它会为人类提供极大的方便。”
篇5
企业纷纷拥抱“智能+”
“在今年年底的时候，您接到一个电话，听起来服务很好，不一定是人，可能是人工智能通过外呼打电话，完全跟人类一样的思考模式和声音，让人分辨不出来是人工智能，还是真正的人。”在近期举行的第二届世界智能大会上，京东集团董事局主席兼执行官刘强东说。
刘强东介绍，京东发展人工智能客服已有6年时间，50%以上的服务是由背后的机器人帮客户提供服务的。特别是客户在使用在线交流工具的时候，90%是利用人工智能技术。“第二代人工客服已经可以精确地对人的情绪进行感知，客户是高兴不高兴，感知非常精准。”
除此之外，京东还把人工智能广泛应用于各个领域。刘强东介绍，京东有57%的产品订单从采购到库间的调拨、销售的预测全部是由人工智能处理，根 本没有人管理。“今年年底的目标是实现94%-95%的SKU（库存量单位）全部实现人工智能进行采购、定价、库间的调拨、补货管理。”
刘强东介绍，京东金融自成立之初就使用人工智能，使得客户审核和放款效率大幅提升。“去年我们放出了将近1万亿贷款，所有来贷款的用户，点个按钮1分钟之内可以收到现金。”
京东只是中国企业纷纷“触碰智能”“转型智能”，实现“智能+”的一个缩影。
“今天语音合成可以模仿任何人说任何声音。”科大讯飞董事长刘庆峰介绍，目前科大讯飞的人工智能翻译达到了大学六级口语水平，预计到2019年底可以达到专业八级水平。最新推出的讯飞翻译机2.0，能支持中文与33种语言互译，许多方言也都能翻译成外语。
“我们的财务服务有一个会计机器人。通过采集、传送各种原始的核算数据，机器人服务可以自动进行识别、智能制单，实现自动记账、形成报表、核算 报税数据。”用友网络董事长兼CEO王文京介绍，用友网络借助人工智能技术，在业务和运营流程自动化、知识工作智能化、数据智能等三个层面为企业“赋 能”，一些客户的工作效率得以提升10%到20%。
与此同时，一些企业还积极利用人工智能推荐内容进行内容创作。北京字节跳动科技公司副总裁马维英介绍，借助移动互联网和智能手机，今日头条可以随时给用户提供需要的信息，可以做到精准定位、精准推送、精准推荐，让用户在任何时候都得到想要的信息。
马维英介绍，今日头条已在体育、财经、房产、商品等垂直领域尝试机器写作。“我们借平台上大量的数据训练机器自动写作。目前这类内容占比相对来说比较低，但是我相信在未来数年，这种机器创作生成的内容会不断增加。”马维英说。
除此之外，人工智能产业正与制造业深度结合，“智能+制造业”成为重要发展趋势。
“TCL目前已经和谷歌、百度、讯飞、腾讯、商汤等人工智能领先企业合作，研发了能够调度多种人工智能技术的开放式平台，推出一系列搭载智能语 音识别AI的人工智能电视和智能AV产品，为用户提供了多种智能服务体验。”TCL集团董事长、CEO李东生介绍，今年第一季度，TCL智能电视在海外市 场持续保持强劲势头，销量同比大幅增长51%。
李东生举例说，“比如华星光电是TCL旗下智能化生产水平最高的产业，目前已经实现了制造、管理和决策等全流程的数据化、自动化及一定的智能化。通过实现智能制造，华星全面提升了生产运营效率，使成本降低25%、产品研发周期缩短30%、生产效率提高25%。”
产业迈向集聚发展
工业和信息化部副部长陈肇雄介绍，截至2017年底，我国人工智能相关企业达到2000多家，人工智能核心产业规模超过180亿元，相关产业规模达到2200亿元。人工智能产业在长三角、珠三角、京津冀三大城市群呈爆发式增长，初步形成了产业聚集的发展态势。
丰富的应用场景与人工智能技术正形成互相促进的“良性循环”。中国科协主席万钢认为，中国新一代人工智能在图像识别、语音翻译、行为分析等方面 已经进入了世界前列；在智能机器人、无人商店、机器翻译、共享汽车、自动驾驶等行业的新产品世人瞩目；在城市规划、智能交通、社会治理、卫生健康、农业科 技和国家安全等领域的应用各具特色。
爱波瑞集团董事长王洪艳认为，目前人工智能与精益管理正为制造业赋能。物联网、自动化领域的最佳应用，无一不是在全价值链精益化的基础上进行的数字化、智能化延伸应用。
华为技术有限公司云BU副总裁陈崇军认为，目前我国人工智能的创新主要是集中在应用创新上。应用创新的核心就是帮助企业处理海量数据，通过行业 专家的训练调优，解决实际问题、产生实际效果。人工智能在企业中的广泛使用可以帮企业管理解决重复劳动自动化的问题、降低管理成本，可以对经营过程中的不 确定性和模糊性进行智能识别和智能决策。
陈肇雄认为，人工智能作为新一轮产业变革的核心新动力之一，成为产品制造业高质量发展关键支撑。
中国工程院院士徐南平等业内人士认为，新一代人工智能技术不断突破和广泛应用，不仅将创造智能化的新需求、新产业、新业态、新应用，而且全面改造经济活动的各个环节，将为我国建设现代化经济体系、实现高质量发展提供支撑。
发展短板亟待解决
与此同时，许多业内人士认为，在看到我国人工智能产业长足进步同时，我国人工智能产业已暴露的问题也需引起关注，需解决“应用强、基础弱”“功能强、防护弱”等问题。
第二届世界智能大会上的《新一代人工智能科技驱动的智能产业发展》报告显示，截至2017年6月，中国累计获得1.57万项人工智能领域的专利，居世界第二。报告同时显示，我国77.7%的智能企业分布在应用层，基础层和技术层企业占比相对偏低。
首先，人工智能技术仍处初级阶段，高端人才培养上仍处劣势。陈崇军认为，人的智能包括识别、理解、推理和判断，人工智能目前只是在某些识别领域 具备了人的能力，适合于具体的特定场景，特别是语音识别、图像识别、翻译等方面。相比人而言，它确实处于初级阶段，只能在已知环境、目标明确、行动可预测 的环境下使用。
美国辛辛那提大学教授李杰说，当前，全世界人工智能人才缺乏，美国保守估计缺乏20万相关人才，而中国的缺口或达100万。由于合格AI人才培 养所需时间高于一般IT人才，缺口很难在短期内得到有效填补。阿里巴巴董事局主席马云也表示，迈向人工智能时代，专业人才是中国和世界共同欠缺的，中国的 人才培养方式亟待转变。
其次，底层技术革新恐被“甩在后面”，“缺芯少魂”极易被“卡脖子”。
徐南平认为，我国人工智能的基础研究还比较薄弱，在基础理论、核心算法以及关键设备高端芯片重大产品与集成，技术材料、元器件、元件等方面有较大的差距。
王文京认为，近年来，我国人工智能产业在应用层面发展较快，产业在企业数量和整体规模上和最发达国家虽有一定差距，但更重要的差距在最底层的理论和技术方面。
《新一代人工智能发展白皮书（2017）》认为，国外企业正凭借领先的技术优势展开全产业链布局。目前，基础层产业的核心技术大部分仍掌握在国 外企业手中，为我国企业自主开展研发带来了不利的壁垒封锁。当前，国内企业及科研机构进一步加强了对传感器、底层芯片及算法等基础层技术的研发力度，以寒 武纪、深鉴科技、云知声为代表的一批国内初创企业在智能芯片和算法模型方面已推动展开相关研发工作，已取得了一定的技术积累。
在人工智能芯片由非定制化向定制化方向发展的过程中，中国仍有被“甩在后面”的风险。曙光信息产业有限公司总裁历军说，我国似乎在一些人工智能 的算法方面不算落后。但人工智能技术的基础是一套先进的面向未来的计算系统，面向未来，中国的人工智能技术的发展基础、硬件、芯片以及它的编程环境可能会 再次出现需要更多依赖国际企业的情况。
中国工程院院士倪光南认为，核心技术是我们最大的“命门”。短期来讲能够从市场上买到一些硬件软件，但是这有可能被人“卡脖子”。大量智能设备出来以后，必须要重视安全性。
紫光集团有限公司董事长兼首席执行官赵伟国说，即使是在智能世界，产业也是脆弱的。“中国要在基础科技领域建立起强大的产业基础。”
第三，“万物皆可互联”带来网络安全风险。
篇6
今年“两会”，“人工智能”首次被写入了政府工作报告，也成为两会代表委员热议的话题之一。
浪潮集团董事长孙丕恕、腾讯创始人马化腾、百度创始人李彦宏、科大讯飞创始人刘庆峰、复星集团董事长郭广昌等代表委员在两会发言中纷纷为人工智能发展建言献策。
如果仔细阅读孙丕恕、李彦宏、马化腾、刘庆峰、郭广昌等代表委员关于人工智能的提案议案，你会发现，他们既是为推动人工智能产业发展发声，也是为各自企业抢占人工智能先机造势。
业界一致认为人工智能技术商业化的拐点已经到来，哪些企业最有机会？显然是那些技术嗅觉敏感、已率先布局的企业更有机会抢占先机。
具有应有场景
和大数据优势的
互联网巨头
BAT是目前国内人工智能的重量级玩家。BAT企业中，百度布局最早，投入力度最大。李彦宏在两会上提交的三项提案均聚焦人工智能。
人工智能已成为百度的核心战略。百度大脑、百度无人车、被称为“人工智能权威”的百度新任总裁陆奇等都成为百度人工智能战略的重要布局，受到业界的高度关注。
据李彦宏介绍，去年和前年，百度的研发投入各有100亿元左右。在李彦宏看来，人工智能技术正在快速发展，大投入才可能有大收益。
与百度在战略上高举高打、重金豪赌不同，腾讯、阿里对人工智能的布局更加现实，主要从现有场景入手，将人工智能结合到现有产品中。
阿里的人工智能是放在阿里DT大商业体系内，配合云计算、大数据对阿里的电商物流乃至物联网体系展开。腾讯则将人工智能紧密围绕内容、社交、游戏三个核心应用场景展开，把人工智能落地在微信、游戏、新闻里面，提升用户体验。腾讯和阿里一样，也把人工智能与腾讯云进行了结合，面向企业市场推出了基于AI的云服务。
由于人工智能技g研发投入大，BAT企业从互联网向AI布局，具有技术实力和资金实力。同时，BAT企业拥有十几年的产品与数据积累，为发展人工智能提供了天然条件。它们在搜索、电商、社交等领域的用户积累和应用场景也有助于人工智能产品实现落地。
给人工智能建设提供“装备”的
IT企业
在互联网投入和建设时期，受益最大的是像思科这样给互联网“淘金者”提供“水”、“铁锹”等工具的互联网设施提供商。当年思科因为抓住了互联网先机快速崛起，当时思科CEO钱伯斯也因此被称为“互联网先生”。
国内老牌IT企业浪潮也是互联网大发展的受益者。伴随中国互联网市场的高速成长，浪潮已成为中国最大的服务器厂商，BAT等企业的数据中心运转着浪潮的服务器和存储产品。
在人工智能建设时期，浪潮也要为“人工智能淘金者”提供“养料”和“装备”。浪潮为此已较早进行了准备和布局。
技术出身、对技术发展脉络有深刻把握的浪潮董事长孙丕恕，较早就看到大数据和云计算的机会，在三年前，浪潮提出做“中国领先的大数据和云计算服务商”，向大数据和云计算领域转型。
如今，浪潮已具备人工智能的三大支撑能力――计算资源、算法资源和大数据资源。
在计算方面，浪潮已经布局多年。无人车测试中，百度实现近90%的识别准确率，这背后依托着采用GPU协处理加速的浪潮服务器。腾讯、阿里、搜狗、今日头条等企业发展人工智能，背后都有浪潮计算力的支撑。
在大数据方面，浪潮从2010年开始投入大数据，目前浪潮的天元数据网已经采集了50PB的高价值数据。人工智能需要大数据“喂养”，浪潮拥有大数据积累。据孙丕恕介绍，浪潮将以天元大数据为依托，加速大数据双创行动在人工智能领域落地。
在云计算方面，浪潮已投资100亿元在全国建设7大云计算数据中心，以行业云的形式提供云计算服务。意识到人工智能在云计算建设中机会巨大，浪潮下一步计划结合人工智能应用，进一步发力云计算市场。
看来，成名于PC时代、成长于互联网时代的老牌IT企业浪潮，有望在人工智能时代焕发新生机。
聚焦某个专业领域的专业人工智能公司
典型企业：科大讯飞
科大讯飞是国内智能语音和人工智能专业领域的领导者。随着在语音技术越来越深入应用，这家曾多年默默无闻的企业，越来越走向前台、受到关注。
在去年10月锤子科技新品会上，锤子科技创始人罗永浩现场演示科大讯飞语音输入功能，随后说了一段话，识别结果一字不差，惊艳全场。
应该说，科大讯飞作为国内早期专注于智能语音和人工智能领域的企业，经过18年的厚积薄发，已进入丰收的季节。科大讯飞不仅拥有大量使用“讯飞语记”的2C用户，更有锤子、华为、IBM这样的2B用户。科大讯飞的产品既可能直接提供给终端用户，也可通过集成到合作伙伴的产品和方案中实现商用落地。
随着人工智能商业化的加速和资本的热捧，会出现更多专业领域的专业人工智能创新公司。比如，上个月被百度收购的渡鸦科技和2016 年2 月由英特尔研究院原院长吴甘沙参与创办的驭势科技，都属于这样的专业人工智能公司。
积极拥抱人工智能“AI+”的各行业企业
典型企业：复星实业
复星集团董事长郭广昌的2017年两会提案主要关注医学人工智能领域，也与复星布局医疗人工智能有关。据了解，复星医药已经在布局达芬奇机器人等产品线。根据财报数据，在去年前三季度复星医疗旗下的达芬奇手术机器人于中国内地及香港地区的手术量达到约8000台，同比增长约49%。
郭广昌非常看好“人工智能+医学”，他认为人工智能也是医学应用的制高点。去年12月10日，复星医药与美国Intuitive Surgical签订战略合作，共同注资1亿美元在上海成立合资企业，主要研发、生产针对肺癌的早期诊断及治疗的基于机器人辅助导管技术的创新产品。Intuitive Surgical据称是全球机器人辅助微创手术的领导者。
和复星实业希望通过人工智能技术抢占医疗制高点一样，奇瑞汽车通过自主研发，并与百度、科大讯飞等合作，加大在无人驾驶、智能汽车领域投入，希望抢占智能汽车市场先机。
可以预见的是，随着人工智能在各行各业的普及，积极拥抱人工智能的传统企业更有机会获胜。
慧眼识珠的产业投资、风险投资、中介等企业
典型企业：创新工场
创新工场的创始人是先后任职微软和Google的李开复。李开复是学人工智能专业出身，他肯定不能放过挖金人工智能的机会。创新工场先后投资了旷视科技（Face++）、驭势科技以及第四范式和地平线机器人（Horizon Robotics）等人工智能公司。根据李开复的判断，人工智能投资已进入“黄金时代”。创新工场还成立了自己的人工智能工程院，由李开复亲自担任院长。
还有一家新成立仅一年多的创司在人工智能圈很知名，它叫“将门创投”。能在短短时间迅速出名，一是因为它聚焦在火热的人工智能领域，二是因为它的管理团队来自微软创投加速器的创始团队，已经积累很多创始企业资源和行业资源。
任何一个有商业化“钱景”的新技术都会受到资本的青睐，人工智能也不例外。
篇7
关键词：人工智能技术；电气自动化控制；应用；探讨
中图分类号：F407.6 文献标识码：A 文章编号：
随着时代的进步与社会的发展以及人们生活水平的提升，对社会生产力的发展水平提出了更高更好地要求。而电气自动化产业作为推动社会经济发展的动力之一，在实际的发展过程中存在着一些问题，需要进行创新与改革，以提升电气自动化产业的生产力水平。将人工智能技术应用到电气自动化控制领域中，不仅有助于优化电气自动化产业的生产控制流程，降低企业的生产成本，而且有助于提升企业的生产效率，增强企业的市场竞争力。
关于人工智能技术的研究
(1)关于人工智能技术含义的研究
所谓人工智能（AI），是指研究开发用于延伸、模拟、扩展人的智能的方法、理论、技术以及应用系统的一门技术科学，属于计算机科学的分支。其意图了解并掌握智能的实质内容并开发生产出一种以人类智能相似的方式作出反应的职能及其，其内容包括语言识别、机器人、自然语言处理、图像识别、专家系统等。其涉及控制论、信息论、仿生学、自动化、心理学、生物学、语言学、数理逻辑、哲学以及医学等多门学科。人工智能技术是指以通过利用机器设备达到智能效果并依赖机器完成复杂性、危险性、难度高的工作的技术。
(2)关于人工智能技术特征的研究
人工智能技术的特征内容包括：人工智能技术伴随着计算机技术的产生与发展而产生，可以在生产生活中代替人类复杂性的脑力劳动，运用计算机设置的编程程序来有效解决难度高、复杂的问题，比如说信息的收集与识别、图形文字的识别，根据数据分析结果制定相应的解决方案，将人类从繁重的工作中解放，减轻人类的劳动强度，提升生产与生活水平。
针对电气自动化存在问题的研究
(1)问题之一——电气自动化的监视系统存在问题
电气自动化的监视系统存在问题的主要表现是：传统的电气自动化监视系统不能完全实现对企业内部电气自动装置与微机机电保护装置的故障报告的监视，操作人员不能直接检查这些信息，对装置设备的运转情况不能完全掌握。同时很多企业对电气自动化设备的监视主要采取中央信号光字牌的手段，但由于电气自动化设备的更新换代速度较快，监视系统对设备运转与故障信息的报告力度已经不能满足企业生产发展的需要。
(2)问题之二——电气自动化的控制系统存在问题
电气自动化的控制系统存在问题的主要表现是：一是很多发电厂的升压站隔离开关操作依然使用较为传统的按钮操作方式，一旦传统的开关接点出现异常状况，会影响整个生产操作流程无法进行；二是很多企业的断路器与隔离开关采取硬操作的方法，不仅无形中延长了操作时间，提升了操作成本，而且增加了操作技术难度与操作人员的工作量。
针对人工智能技术在电气自动化控制中应用的研究
(1)应用之一——人工智能技术在电气控制中的应用
人工智能技术在电气控制中的应用表现：电气控制在电气领域的生产发展过程中发挥着至关重要的促进作用，将人工智能技术应用其中有助于降低电气控制成本，提升日常工作效率。其中模糊控制、神经网络控制、专家系统控制属于人工智能技术在电气控制应用中的主要体现。模糊控制主要通过交流传动与直流传动在电气控制流程中的电气传动过程中发挥应有的作用，其中模糊控制器替代常规性控制器来解决交流传动中存在的难点，而模糊逻辑控制在电气直流传动控制过程中的应用拨款Mamdani 与Sugeno，前者在调速控制中应用最为广泛。而Mamdani控制器的内容包括反模糊化、知识库、模糊化、推理机等。
(2)应用之二——人工智能技术在电气设备中的应用
人工智能技术在电气设备中的应用表现：由于在电气自动化的生产过程中，电气自动化系统的正常运转需要涉及多方面的学科知识与领域，需要专业速度高、业务能力好、富有责任感的操作人员进行驾驭，以保障电气设备的安全运行。而将人工智能技术应用其中，主要通过计算机网络编程与程序进行操作，不仅有助于将操作人员从繁重的手动操作工作中解放出来，代替脑力劳动，而且有助于降低生产成本与人力资源成本，提升电气自动化生产工作效率，提升企业的经济效益。
(3)应用之三——人工智能技术在日常操作中的应用
人工智能技术在日常操作中的应用表现：传统的电气化设备操作流程与步骤十分严格与复杂，一旦出现操作失误会造成严重的操作故障，不仅影响企业的生产进度，而且影响人们正常的工作、学习与生活，甚至会影响社会的稳定与发展。将人工智能技术应用其中，有助于优化电气化领域的操作流程与步骤，或者对家用计算机进行改革以实现对家庭电气设备的远程操作。另外通过有效简化电气化领域的界面操作步骤，存储重要的资料信息，有助于为以后的电气化操了提供资料参考。
(4)应用之四——人工智能技术在故障与事故诊断中的应用
人工智能技术在故障与事故诊断中的应用表现：由于电气自动化领域在生产发展过程中会由于各种各样的原因产生各种类型的故障，如果不能及时地给予准确判断，会给企业或者个人造成较为严重的经济损失。但传统的故障与安全事故诊断方法的步骤相对较为繁琐，且诊断结果的精确率较低。比如说变压器出现故障，很多技术人员所采取的方法是从变压器的油箱中提取少部分油，对其进行分解提取其中的气体，运用化学方法对气体进行实验分析，根据实验结果判断故障的类型与位置。这种类型的方法不仅浪费时间又浪费精力，不利于故障的有效排除。同时在诊断的过程中还可能出现由于故障原因分析错误而导致巨大经济损失的问题。而神经网络、模糊理论、专家系统作为人工智能技术的重要内容，三者相互配合，不仅有助于避免传统诊断事故与故障方法中存在的问题，而且有助于提升故障与事故诊断的工作效率与降低人力资源成本。
(5)应用之五——人工智能技术在电气传动控制过程中的应用
人工智能技术在电气传动控制过程中的应用表现：人工智能技术在电气传动控制过程中的应用主要表现在直流传动与交流传动两个方面，前者包括人工神经网络与模糊逻辑控制，后者包括神经网络与模糊逻辑。其中人工神经网络具有一致性的非线性的函数估计器，在电气传动控制系统的应用过程中不需被控制系统的数学模型，对噪音不具有敏感性。再加上人工神经网络所特有的并行结构适应于各种传感器的输入，比如说诊断系统与监控系统。
(6)应用之六——人工智能技术在电气设备设计中的应用
人工智能技术在电气设备设计中的应用表现是：由于电气设备的设计工作涉及到电路、设计、电气等多个学科的理论知识，运用传统的老技工手工凭经验设计或者实验方法很难达到最好的设计效果。而将人工智能技术应用其中，采取优化设计的方法从产品的研发、设计、成品出售等各个环节进行优化，有助于优化配置企业的人力、物力、财力资源，减少设计时间与研发周期，全面提升产品的质量。其中优化设计的方法包括专家系统法与遗传算法，其中遗传算法以决策变量的编码作为运算的对象，以适应度作为搜索信息，自动获取与指导优化的搜索空间，有助于优化电气设备设计的方案与流程，促进电气自动化控制的发展。
四、结语：
随着科学技术的发展与生产力的进步，电气自动化控制系统在社会生产与生产各个方面中应用较为广泛，给人们的生产生活带来极大的便利。但在现实生活中，电气自动化控制系统在应用过程中存在着一些问题与矛盾，严重影响着电气自动化产业的发展进程。将人工智能技术应用其中，有助于降低电气自动化产业生产过程中的人力资源与物质成本，提升电气自动化产业的生产工作效率，推动电气自动化领域的创新与改革，增加企业的社会效益与经济效益。
参考文献：
[1]周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷[J]，2012（08）
[2]赵勇.关于人工智能技术在电气自动化控制中的运用探讨[J].城市建设理论研究，2011（13）
篇8
2016年3月，在全世界超过一亿观众的关注下，Alpha Go战胜围棋世界冠军李世石，这场赛事是人工智能领域一个重要的里程碑，同时也让人工智能广受社会关注。金融业作为数据高度集中的行业，在人工智能快速发展的时代，也在经历着深刻的变革。
二、人工智能相关概念及发展现状
人工智能（Artificial Intelligence）简称AI。有着人工智能之父之称的约翰?麦卡锡最早提出过关于人工智能的概念，他将其描述为“结合科学技术和机械手段制造出智能机器的过程。”这个概念被沿用至今。我国《人工智能辞典》将人工智能定义为“使计算机系统模拟人类的智能活动，完成人用智能才能完成的任务。”此外，人工智能是计算机学科的一个分支，它是人们运用计算机编程技术实现机器自主学习的过程，从而模仿人类做出决策的一种技术。
从1956年约翰?麦卡锡首次提出人工智能的概念以来，人工智能已经取得了很多的发展成就，除了前文提到的进行棋类对弈，还有自动驾驶汽车，大数据挖掘，生物识别技术以及对金融业影响深刻的各种基于人工智能算法的交易系统。
三、人工智能在金融业的应用现状
（一）金融服务的变革
人工智能的出现虽说没有颠覆传统的金融业的服务，但对于诸如银行业前端业务、证券投资顾问业务、企业和个人的信贷业务都产生了深刻的影响。2015年交通银行推出的智能网点机器人，是国内采用人工智能技术进行金融服务的先导之一，其利用人脸识别、声音识别技术，针对用户需求进行业务引导，甚至可以判断客户的情绪进行工作；国内外很多证券公司都推出了自己的智能投顾，基于对数据的统计分析由计算机系统进行投资组合的管理；很多金融机构的信贷业务办理也可以由客户与智能客服的交互去完成。
（二）风险控制的应用
风险控制作为金融业一个至关重要的环节，也随着人工智能的发展出现了很多新的变化。蚂蚁金服通过分析用户的网购记录数据，针对用户进行信用评级对客户进行授信管理，不论从覆盖范围还是处理效率都远高于人工。京东白条基于高纬的数据模型为依据，应用超过500个消费金融系统中的风控模型，用到超过4万个风控目标，从而判断风险进行授信。这些海量数据靠人工显然是不现实的，但是人工智能的应用很好的解决了这些问题。
针对海量的金融?稻荩?具有深度学习能力的人工智能程序从金融历史数据中自行发现潜在的风险点，如分析信用交易数据，识别欺诈交易，并总结相关经验预测交易变化的趋势，提前进行风险防控。大数据的挖掘还可以应用在与金融业相关的上下游产业分析中，多维度针对具体行业、项目进行风险控制。
（三）资产管理另辟蹊径
人工智能在资产管理中的作用也愈发受到行业重视，深度的机器学习可以分析海量的金融交易数据，并24小时不间断的进行工作，完成高频的投资操作。花旗银行近期就研究报告，从2012年至2015年底，人工智能管理的资产规模从0升至290亿美元，未来管理资产的规模更是有望呈几何级增长，预计会达到5万亿美元。欧美等发达经济体已经有在市场中成熟运行的人工智能资金服务管理机构，Wealthfront和Betterment两家公司就是通过人工智能对资产进行管理，截至2016年2月Wealthfront已经管理了近30亿美元的资产。量化对冲基金的出现也为投资者提供更加多元化的选择，虽然其实际盈利能力还未经过很长时间的考验，但未来量化基金发展、增加已经成为行业趋势。
（四）金融业生物识别技术的应用
从最早的指纹识别开始，人们就在不断探索便捷的身份认证方式。人工智能学科的发展，为生物识别技术带来了前所未有的革新。金融作为私人信息、财富信息密集的行业，更是对客户、机构的身份认证有迫切的需求。面部识别、声音识别、虹膜识别等都是基于复杂的算法对目标进行身份识别管理，通过这些技术的应用大大提高了金融机构管理的安全性，同时也为客户办理业务节省了时间成本。互联网科技的普及为人工智能大展手脚已经奠定了一定的基础，人们可以通过面部识别体统进行取款，登录金融机构的交易软件，完成交易操作，这些应用对于防范金融犯罪有很好的作用。现在各类金融机构都在推出自己的人工智能产品，很多银行已经开始部署智能银行网点，客户进入网点后，通过人机交互即可完成各类业务的办理。对于金融机构来说，可以节省成本并且提供全天候的服务。对于客户来说，可以安全高效的办理业务。
四、存在的风险及展望
人工智能作为一个新生事物，对于金融有着很多积极的影响，但其和任何事物一样都存在着两面性，所以对于人工智能潜在的风险我们也要给予高度的重视。
（一）系统性风险
如果较多市场主体采用了相同或者类似的算法，其“协同”效应将被放大，在交易进行中基于同样的因素采取了相同大量的交易操作，这就有可能导致市场偏离正轨。除此之外，所使用的程序也容易成为被攻击的对象，程序、设备的故障也会增加整个系统的风险。
（二）信息安全风险
人工智能需要对大量的数据进行分析、学习，而这些信息的获取本身就可能成为一种风险。对交易数据、用户信息的深度挖掘，若不是建立在用户授权的情况下，信息来源主体的利益就会受到潜在的威胁。这其中往往包含了很多个人的隐私信息，所以对于信息源头的甄别、管理是人工智能技术能否真的造福客户的一个关键因素。
（三）监管难度的增加
人工智能是计算机通过分析自主决策，所以对于权责主体的界定不是非常清晰，监管所面临的复杂性也随之提高。这就要求监管层面也要根据技术的发展提出应对措施，比如对于交易规则的建立，开发人员的责任划分，操作过程的监控，都是值得思考的。
篇9
一、主要国家支持人工智能发展的政策
以美国、欧盟、日本为代表的发达国家的人工智能技术领先全球。人工智能从诞生开始就没有离开政府的支持，近年来各国政府更是加大了对人工智能技术的科研投入力度，通过公共投资引导人工智能产业的发展。
人工智能的概念起源于美国，最早由约翰・麦卡锡（John McCarthy）和马文・闵斯基（Marvin Lee Minsky）等人1955年提出，随后两人在麻省理工学院创立人工智能研究室，使人工智能成为一门科学。因此，人工智能的技术和应用前沿也位于美国。美国国防部高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）、美国战略与国际研究中心、兰德公司均认为，人工智能及其相关的量子计算机、机器人是可能产生新兴技术和颠覆性技术的领域。国际金融危机后，美国制定了一系列重振制造业的政策，以期增强创新能力，确保美国在先进制造业的领先地位。由于先进制造业的知识密集度不断提高，越来越依赖于信息技术、模型和模拟，因此机器人、人工智能等领域成为美国产业政策的支持重点。在2011年的“先进制造伙伴关系计划”中，美国就将先进机器人技术列为关系美国全球竞争力提高的新兴技术，并投入7000万美元支持新一代机器人研发。在2013年初的国情咨文中，美国总统奥巴马宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”，从而促进人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展。2015年10月美国国家经济委员会和白宫科技政策办公室联合了新版《美国国家创新战略》将计算计算技术前沿（高效计算）列为大力支持的战略领域之一，以推动经济竞争力、科学发现和创新。2016年2月，机器人有史以来第一次成为年度《总统经济报告》的关注对象，希冀美国制造业凭借机器人获得复兴。
欧盟在2013年初将“人脑项目”（Human Brain Project）列入“第七框架计划”（FP7）中的信息通信技术（ICT）研究子计划，10年投入10亿欧元，力图为基于信息通讯技术的新型脑研究模式奠定技术基础，加速脑科学研究成果转化。在此基础上，开发将神经形态计算装置与常规超级计算技术相结合的综合技术，推动神经形态计算和神经机器人技术的发展以及在家庭、制造业和服务业的应用。“第七框架计划”在2013年底结束后，欧盟新的研究与创新框架计划――“地平线2020”启动，将在“未来和新兴技术”（FET）领域投入26.96亿欧元，以期在具有可持续性、竞争力和增长优势的未来科技领域占据领导地位。FET划分为“开放基金”、“探索基金”和“旗舰基金”3类基金，其中探索基金支持的重点就包括未来机器人和其他人工智能系统。2014年，欧盟启动“火花”计划，到2020年投入28亿欧元用于民用机器人的研发。
日本在机器人产业具有明显的国际优势，世界四大机器人巨头中有两家位于日本，分别是发那科和安川电机（另两家是瑞士的ABB和德国的库卡），而且在服务机器人领域全球领先，日本软银公司Pepper人形机器人能够进行语音交流和客户服务。为确保世界机器人创新基地和世界第一机器人应用国家地位、引领迈向世界领先的机器人时代，日本政府在2015年初《机器人新战略》，计划到2020年累计投入1000亿日元用于机器人扶持项目。由于机器人与信息技术日益融合的趋势，特别是人工智能技术将使机器人能够适应智能制造、服务和家庭生活更多的场景，日本文部科学省在2016年拿出100亿日元预算用于支持研究机构和大学开展人工智能研究，如护理型机器人的人工智能程序、无人驾驶汽车、智能化的农业机械等。
二、主要企业人工智能的发展情况
鉴于人工智能技术的巨大发展潜力，一大批ICT领域的著名企业纷纷发力，新兴企业也如雨后春笋般成立。目前全球人工智能企业近千家，其中IBM、谷歌、微软、Facebook等美国信息和互联网企业居于领先地位。
IBM很早就开始人工智能的研究。早在1997年，IBM的超级计算机“更深的蓝”就在与世界国际象棋大师卡斯帕罗夫的对弈中获胜；2011年，IBM的超级计算机“沃森”又击败美国电视智力竞赛节目《危险边缘》的两位人类冠军。此后IBM斥资10亿美元推动沃森系统的产业化应用，例如为癌症患者推荐个性化治疗方案，协助理财规划师提供更好的理财建议，帮助金融机构发现风险与客户需求。2016年，IBM与美国劳伦斯・利弗莫尔国家实验室签署首款类脑超级计算平台的订单，该平台基于IBM TrueNorth 的突破性神经突触计算机芯片，能耗更低、体积更小，能够比传统芯片更高效地处理复杂的认知任务，除用于国防安全领域外，在因电力和容积问题而导致计算能力受限的条件下具有广泛的应用前景。
AlphaGo战胜李世石使谷歌在人工智能领域的名声大震。实际上，谷歌2011年就在其著名的Google X实验室建立了内部代号为Google Brain（谷歌大脑）的人工智能项目。2013年6月，谷歌使用1000台电脑创造出包含10亿个连接的“神经网络”，在没有外界输入“猫是什么样的”情况下，就能通过机器学习的方式在图片中找出有猫的图片。2014年，谷歌在人工智能领域进行了一系列收购，包括神经网络创业公司DeepMind Technologies、机器自我学习式图片搜索方案提供商Jetpac、专注于计算机深度学习和自然语言处理的Dark Blue Labs、专注于计算机深度学习和视觉识别的Vision Factory，从而在深度学习、神经网络、计算机视觉、语言识别和自然语言处理等人工智能前沿领域占据优势。谷歌基于人工智能技术的无人驾驶汽车已进行了累计150万公里的路测。
Facebook为了应对支撑超过十亿用户的巨大计算量，在2013年成立了人工智能研究室（Facebook Artificial Intelligence Research，FAIR），2015年又成立了机器学习应用团队（Applied Machine Learning team），负责运行一个覆盖全公司的机器学习内部平台――FBLearner Flow。Facebook也开发了一套围棋人工智能系统，代号为Darkforest，在2016年世界规模最大的电脑围棋大赛UEC杯中获得第二（第一是日本团队开发的Zen，AlphaGO并未参赛）。微软在2014年推出了虚拟个人助理服务Cortana和人工智能对话系统“小冰”展示了具有强大图片识别能力的全新人工智能系统“亚当”（Adam），并在测试一款名为Tay.ai的新型聊天机器人。
国内互联网公司也在积极推动人工智能技术的发展。2013年除，百度成立深度学习研究院，2014年在硅谷成立深度学习研究中心。目前，“百度大脑”已具备大约相当于2至3岁孩子的智力水平，百度图像识别能力已达到国际一流。阿里巴巴集团的云计算部门阿里云推出名为DT PAI的人工智能服务，该平台整合了阿里巴巴的机器算法和深度学习技术，为开发者提供云测用户行为的服务。阿里云的人工智能系统“小Ai”成功预测了在今年4月9日举行的《我是歌手》第四季总决赛歌王。腾讯在4月初宣布研究长达11年之久的人工智能系统贝塔鹅（Betae）即将上线使用。
三、促进我国人工智能发展的建议
人工智能作为一项通用目的技术，不但自身具有发展成为巨大产业的潜力，而且将广泛应用于国民经济的各个产业、家居生活和国防安全等领域，成为影响国家综合实力和产业国际竞争力的关键。近年来，受人口红利消退、生产要素成本快速上涨的影响，我国制造业建立在低成本基础上的价格优势正在被削弱。在发达国家重振制造业和低成本发展中国家大力发展劳动密集型产业的双重挤压下，我国产业结构调整和制造业的转型升级迫在眉睫，人工智能将是拓展新兴产业领域、提高制造业生产效率的重要手段。同时作为一项新兴技术，我国与发达国家的差距并不显著，且我国已经形成一批世界级的互联网公司、拥有巨大的市场容量，是我国抢占产业制高点的历史契机。
篇10
【关键词】少子老龄化人工智能时代现状应对策略
引言
人口老龄化是指一个国家“岁以上人口占总人口的比例超过7%，这表明人类可以活得更健康、更长久。但与此同时，新一代人口增长速度低于上一代入口自然减少的速度也带来了一系列严峻的挑战。日本是世界上少子老龄不巨见象最严峻的国家之一。日本政府借力人工智能所带来的“第四次产业革命”的红利，着力解决少子老龄化带来的社会和经济问题。近20年来，日本实施一系列的少子老龄化对策，希望提高总和生育率，降低人口缩减的速度，解决少子老龄化危机下的人口老化、劳动力短缺、医疗及养老等社会问题。
一、人工智能时代的来临
人工智能（ArtificialIntelligence），亦称智械、机器智能，指由人制造出来的机器所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。通过医学、神经科学、机器人学及统计学等的进步，有些预测则认为人类的无数职业也逐渐被人工智能取代。人工智能的发展是不可逆转的潮流，各国政府纷纷采取积极的态度，在政策和资金上大力扶持人工智能产业的发展。日本作为全球科技最发达的国家之一，更是将人工智能作为刺激经济增民和解决少子老龄化问题的关键。日本政府制定了“人工智能战略”，在“人工智能技术战略会议”上，提出人工智能产业化路线，将2017年确定为人工智能关键年，各政府部门对人工智能的研发给与资金支持。此外为了避免人工智能对社会道德、法律等带了的消极影响，日本政府了《人工智能网络化的影响与风险：实现智慧网络社会需解决的问题》报告和《人工智能与人类社会》报告，旨在使人工智能的使用更加合理，避免恶意使用人工智能的情况发生。
二、日本少子老龄化的现状
少子老龄化是指一方面由于总和生育率降低以及医疗发达、国民平均寿命延民等原因，儿童占总人口比重降低，另一方面“岁以上老龄人口的比例提高的社会现象。根据联合国世界卫生组织的传统标准，60岁以上公民被定义为老年人，一个地区60岁以上老年人达到总人口的10%则被视为步入老龄化社会。65岁以上人口比率超过21%的话，就可以被称为“超老龄化社会”。根据日本国立社会保障人口问题研究所的预测，日本老龄人口比例在2020年将达到26.9%，2035年老龄人口比例将达到33.4%，日本已经毫无疑问地步入了“超老龄化社会”。
另一方面，二战结束后的1947年至1949年，日本出现了第一个生育高峰，平均每年有270万人出生。随着第一次生育高峰的出生人群进入适婚年龄，1971年至1973年日本又出现了第二次生育高峰，最高时每年出生人口达210万。但此后无论是出生人口数量还是总和生育率都在下降。如果一个国家的总和生育率超长时间内低于维持人口长期稳定发展的更替水平（2.1），被称为少子化；如果长时间内低于1.3，则被称为“超少子化”。2005年日本《少子化社会白皮书》指出，日本已经进入“超少子国家”。
根據日本国立社会保障人口问题研究所的调查估计，日本的总人口预计2030年为，亿1，662万人，2048年将不足一亿，下降到9，913万人，2060年预计达到8，674万人。按照这样的人口总数来看，劳动力人口到2060年将降到至50.9%，与此相对应老龄人口将上升至39.9%。也就是说，1位老龄人口需要2位劳动力人口支撑，可以说成为非常严峻的社会问题。15岁至64岁被誉为“劳动力人口”，65岁以上可以从现在从事的工作上退休下来，被称为“老年人”。在日本，国民20岁成年后需要交纳年金的保险费，到“岁后可以获取年金。实际上是现在的劳动力缴纳的年金成为老龄人口的年金。那么随着少子老龄化的推进，会出现什么社会问题呢？因为缴纳年金的劳动力人口变少，获取年金的老龄人口增加，所以人均缴纳的保险费变高。这样就导致经济负担加重，在经济上养育孩子的经济能力变小，形成恶性循环。
三、日本少子老龄化的应对策略
2018年日本原总务大臣、创成会议主席增田宽也在清华大学的讲座“日本的人口减少及其应多策略”中提到“要解决人口问题还需要举全国之力，从国家层面做出政策，而且仅靠中央政府还不够，还需要地方政府一起努力，各个部门互相协作。例如，要想解决老年人护理问题，一是要有足够的从财政支持，二要有专业护理人才，此外还需要通过新技术包括人工智能、机器人等提升护理水平。最后，还应在城市设计和建设上充分考虑老龄化的影响，这其中就包括了财政部、负责劳动合同人口政策的部门以及相关技术产业部门和负责城市开发建设的部门。”
（一）年金保险制度改革
随着人口老龄化，每年用于支付年金的财政支出越来越多，另一方面，少子化导致的劳动力人口减少劳动力人口养育子女的经济负担增大。日本政府认识到少子老龄化是日本迫在眉睫需要解决的社会问题。在日本社会保障制度方面，进行了一系列改革。
首先，社会保障制度的收取方式进行改革。2004年开始，日本政府开始调整给付年龄，延迟退休这一提议开始兴起。按照劳动法的规定60岁退休，如果本人申请，可以延迟退休年龄，同时导入“继续雇佣制度”。随着少子老龄化的推进，到2025年将要面临更加严峻的少子老龄化问题。日本政府甚至提案将老龄人口的那个界限由65岁提高至70岁至75岁。另外也有提案将年金的领取年龄提高至70岁以后开始。其次，提高了劳动力人口的保险费用金额，增加了劳动力人口的保险费负担。为了应对不断增加的保险费用额度，采取了增税的形式。同时以发行国债的方式来实现。
（二）海外移民玫策调整
日本现在少子老龄化问题进展下去的话，劳动力人口越来越少，老龄人口越来越多。劳动力人口不足、医疗、养老护理等方面将面临人手不足、养老金支出带来的政府财政压力等严重问题频发。为了解决这一系列问题，日本调整了海外移民政策，如2006年的“永久居留新准则”、2006年和2007年的“经济伙伴关系协定（EPA）”批准、2008年的"30万交换生午餐计划”、2010年的“面向第三世界的难民的相关计划”、2012年的“技术移民积分制度”等。内阁府通过反复调查论证指出，如果每年引入20万人的话，日本人口能够维持在1亿人以上，在一定程度上缓解老龄化问题。但是，海外移民也会带来“日本的文化信仰危机”、“社会治安问题”，所以日本政府在全面开放外人劳动力人籍、永住政策以及接受国际难民等方面，持保守态度。
（三）改善育儿养老环境，大力发展老龄产业
2003年被誉为日本少子化对策元年，日本政府开始推进积极的少子化的应对政策，制定了《关于培养支援下一代的当前方针》；2004年进一步具体花了相关政策，出台了《少子化社会对策大纲》；2013年内阁府通过了《少子化危机紧急对策》。少子化政策实施20多年来，日本社会的保育机构，女性在职育儿保障制度及育JL补贴等各个方面不断完善，对缓解少子化进程发挥了一定作用。
在20世纪七十年代，日本政府提出了老龄产业的概念，2000年开始，老年人长期护理相关产业逐渐成为新领军行业，与养老产业相关的医疗、福利相关产业得到了快速发展，老年服装、食品、保健、养老看护等服务行业，形成了有一定市场规模、相对成熟的老龄产业。
（四）导入人工智能及机器人
日本政府高度重视人工智能的发展，为了弥补劳动力不足，机器人及人工智能得到了广泛的关注，被称为“第四次产业革命，’。还在国家层面建立了相对完整的促进机制，希望通过大力发展人工智能，保持并扩大其技术优势，逐步解决人口老化、劳动力短缺、医疗及养老等社会问题。日本政府设立“人工智能技术战略会议”，由总务省、文部科學省和经济产业省协作推进入工智能技术研发及应用。比如，无人售货的商店里没有收银员，机器人和人工智能在汽车制造业的导入，能够提高生产率。将人工智能技术应用于养老产业、医疗护理产业，让老龄劳动能够继续工作，从而缓解日本社会劳动力不足。
四、结语
