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随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，以下是我精心整理的大数据和人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
基于大数据和人工智能的被保险人行为干预
【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，则可以实现对被保险人行为的干预，降低给付发生的概率和额度，提高人民健康水平。基于此，文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式，并预期可能实现的干预结果，最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。
【关键词】大数据 人工智能 行为干预
近年来随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式，对数据的处理和应用要求更高。目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等，但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究，再结合人工智能进行智能干预，则可以对被保险人实现有效的风险管理，提高被保险人的身体健康状况，从而极大程度的提升客户效用，提高社会整体福利水平。
一、被保险人行为干预简介
行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式，目前主要在教育，医疗等方面发挥作用。但在被保险人管理方面，行为干预应用很少。现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中，而在投保后提供的服务和干预很少，一般也就是提供健康体检等服务，而对被保险人投保后的日常生活行为方式，健康隐患则基本处于放任自流的状况。而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为，饮食习惯等进行实时数据收集和分析，然后制定干预方式进行针对化管理的模式。
二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点
实现精准、良好的对被保险人的行为干预，需要利用大数据和人工智能技术。大数据相比传统数据具有海量、高速、多样等特点，它实现了对信息的全量分析而不是以前的抽样分析。在被保险人行为干预模式中，需要对每一个个体的日常生活作息，行为，饮食，身体健康指标的进行实时数据采集，然后进行分析，这用传统的数据统计方法是难以做到的。利用大数据技术进行分析能从海量信息中获取被保险人的风险状况，从而为精准干预提供基础。简单的干预难以实现特定的干预结果，而人工智能则让干预显得更加自然，让被保险人更加易于接受，从而很大程度上提高了干预效果。
三、如何利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预
利用大数据和人工智能进行被保险人的行为干预主要有以下步骤：
首先利用人工智能设备进行被保险人数据收集，除了目前的手机APP，网络等软件和设备上的数据能够被收集外，未来人工智能家居能提供更多的被保险人信息。例如提供体重、坐姿等数据的椅子，提供饮食时间和品种的筷子，提供身体运动和健康数据的智能穿戴式设备等等。数据收集后，需要利用大数据技术对海量数据进行清洗，去噪等技术处理，然后对数据进行分析。第三步是根据数据分析结果，制定具体的行为干预方案。最后一步是根据制定的方法，利用人工智能进行干预，如智能椅子调整坐姿，智能厨具减少含油量，针对性的健康食谱推荐，锻炼提醒，智能家居辅助锻炼等等。与此同时，新一轮的数据收集又开始了，整个过程是连续进行，不断循环的。
四、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的预期成果
对被保险人来说，这种干预方式能有效的进行健康管理。未来的健康保险将成为个人真正的健康管家，从日常生活行为，到身体机能都能提供很好的干预，并且让良好生活方式的养成更加容易，从而提高自身的健康状况，达到更好的生活状况。但另一方面，全面数据化，智能化的方式可能会带来很大的数据泄露风险，所以如果保护客户私密数据是另一个值得研究的问题。另外，对于投保前健康状况较差的客户，或者是对行为干预较为抵制，干预效果较差的客户，可能需要承担更多的保费。当然对于优质客户和乐于提升和改变的客户则可以享受到更加优惠的费率。也就是说在大数据和人工智能技术下，客户进行了进步一步细分。
对保险人来说，行为干预能够降低被保险人的风险，很多疾病能实现防范于未然，降低赔偿程度。另外，借助大数据和人工智能，保险人还能根据分析结果，被保险人对干预的反应等进行客户的进一步分类，从而实现区块化管理。但这对保险公司也提出了更高的技术要求，尤其在前期，可能会带来加大的成本。
五、保险公司推进被保险人行为干预的建议
对于保险公司来说，目前的一些人工智能技术还未能实现，或者成本高昂，难以普及。所以现阶段对保险公司来说首先是提高大数据能力。
具体来说，首先是利用大数据对公司已有客户信息进行数据挖掘，包括承保数据，理赔数据等，从而一定程度挖掘出客户的特征，并提供服务。如根据挖掘出的性别差异，地区差异，年龄差异等，提供不同的生活建议。
如果公司已经充分进行了自身客户已有数据的挖掘，则可以利用目前的手机APP，佩戴设备进行数据的进一步收集。例如，利用薄荷、饮食助手、微信运动、春雨掌上医生、血糖记录、小米手环等数据进行用户数据收集。同时可以针对被保险人开发专门的手机APP，集数据收集和服务于一身。
更进一步，保险公司可以尝试与其他高科技企业合作，开发一些智能穿戴式设备，智能家居等，逐步实现对被保险人的行为干预。
参考文献
[1]彼得・迪亚曼迪斯.将会被人工智能和大数据重塑的三个行业[J].中国青年，2015，23：41.
[2]王和，鞠松霖.基于大数据的保险商业模式[J].中国金融，2014，15：28-30.
[4]尹会岩.保险行业应用大数据的路径分析[J].上海保险，2014，12：10-16.
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事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。
他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。
但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。
随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。
大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。
不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333339666136谢谢！！）。
人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。
在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。
不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。
但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。
那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。
弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。
弱人工智能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。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。
强人工智能：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。
强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。
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存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（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，电脑棋路其实就固定的几种）。
我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。
现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。
听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。
现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。
但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。
基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。
尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。
最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。
奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。
那么，超人工智能出现，人类的结局究竟是什么？1、灭绝——物种发展的通常规律达成结局1很容易，超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生，比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候，最初的编程设定逻辑为利用大数据。
我所处的时代是“人工智能”时代，与人类之前的历史相比，是亘古未有的大变革！
自从公元1956年，科学家首次提出“人工智能”术语以来，经过近百年的发展，现在“人工智能”开启了人类生活的新纪元。
如果你还不太了解“人工智能”，那就通过我一天的生活来向你展示这个伟大的技术吧。
7:00家中
我的耳畔传来阵阵鸟鸣，闻到了带着露珠的青草香味，我缓缓睁开双眼，眼前是一个清晨森林的全息投影，赤足下床，小白兔和小鹿在我身旁嬉戏玩耍。来到洗漱间，这里的温度和湿度被控制在最适宜的数值，我躺在洗漱椅上，选择2号清洁键：一个机械臂使用电动牙刷沾上免洗洁牙剂给我清洁口腔，另一个机械臂清洁 *** 我脸部肌肤，同时我的头发也被进行了清洁和护理。餐厅里，早餐已准备就绪。今天的早餐是一盘芒果鱼子酱、一块五层蛋糕，一小碗新鲜蓝莓。芒果鱼子酱是将芒果汁用零下196℃的液氮急速冷却，同时包裹在可食用胶囊中，轻轻咬一口，芒果的汁液就瞬间充满了口腔。五层蛋糕是3D食物打印机的杰作，每一层的味道各不相同，口感丰富。
随着科技的发展社会的进步，人工智能AI等新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。
1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢？是一片黑暗吗？不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗？不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！
其实幸福，很难！当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市？现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市！
第一段先概括当今当数据时代下的环境，比如说：大数据时代下，人人都有自己的手机，从前只是打游戏上网冲浪，到现在连买菜的几毛钱都可以用支付宝微信付款……都是大数据时代下带来的便捷。（第一段写个大概50字差不多）
第二段过渡写：我也与大数据有个故事。
第三段重点介绍：自己在大数据代下享受到的好处。简单写遇到的不好的问题。（起码4/500个字）
最后总结：大数据时代下，每个人都无可避免得接触这种未来的新思潮新趋向，不想被落后于时代，就得乘风破浪于时代之中。也无可避免的是，新生的事物也会伴随着弊端，而是否能使其茁壮成长，却决于我们的态度。大数据这把双刃剑，也仍是要我们好好辨别好好利用，才能更好地迎接这个时代，发挥它的作用。
大概这个意思差不多。
大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等，其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。
大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。 人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能依然处在初级阶段，人工智能主要的研究领域集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。
人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。 近些年来，随着大数据的发展，人工智能也迎来了全新的发展机遇，尤其是机器学习领域。
得益于丰富的数据支撑，机器学习（包括深度学习）得到了广泛的重视，在自动驾驶、智能物流、智慧医疗等领域有广泛的应用。从这个角度来看，大数据和人工智能的关系是非常紧密的，可以说大数据是人工智能的重要基础。
目前不少人工智能领域的从业者也有过大数据行业的从业经历，比如在做大数据分析的过程中往往会接触到机器学习，因为采用机器学习的方式进行数据分析是目前一个比较流行的做法，而机器学习又是人工智能领域的主要研究内容之一，所以大数据与人工智能之间的界限正逐渐模糊。 从学习的角度来说，从大数据开始学习是不错的选择，一方面大数据相关技术已经趋于成熟，另一方面大数据相关技术目前正处在落地应用阶段，随着产业互联网的发展，未来大数据将有较大的发展空间。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。 如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢。
例子
刚刚下了班，带着一天的劳累，我轻轻推开家门。新时代的机械管家a-GO早已等候多时，她帮我准备了洗澡水，换洗的衣物，和今天的菜谱。
a-GO是一个拥有美丽外表的人工智能，一头金色飘逸的长发舒展到了腰间，洁白的皮肤像钻石一般，在阳光下闪闪发亮，迷人的杏仁眼总是闪烁着真切的目光，甜美的微笑，宛如天籁般的声音让人欲罢不能。他就像是我时间轴上一台精密运作的仪器，保证了我生活的正常运转。在一起呆久了还真难以把她当成一个机械。
踏进浴缸，一身的疲劳仿佛瞬间消散在了水中。“您觉得水温如何？”a-GO问道。伴着甜美的声音入浴这再好不过了。“好的，没问题~”我微笑着回答道。不愧是新一代的人工智能，多么温柔体贴，相处还没有一个月，a-GO似乎已经大致了解了我的生活方式，并学习了如何为我服务。这都要拜人工智能的自我学习程序所赐。
回想起当年那个赢了几盘围棋的阿尔法go，在a-GO面前根本不值一提，我心想着。
来到餐桌前，a-GO变向我再一次展示了她自我学习的成果，饭前的开胃菜，加上高档的西洋餐便呈现在了我的面前。我拿起刀叉狼吞虎咽了起来。“您觉得好吃吗？”a-GO问道。“好吃极了！”我顾不上嘴里还没咽下去的食物，大声称赞了起来。“您喜欢就好。”a-GO把大大的眼睛眯成一条缝，露出了会心的微笑。说完她便走向了充电室。也难怪，想必她也累了一天了，只不过不能和她共进晚餐有些可惜呢，我心想，顺便把手边的牛排放进了嘴里。
嗯！好吃！
在一起生活久了，a-GO如同居家生活的大姐姐，让我无比依赖渐渐地，我身上的恶习多了许多，而a-GO日渐成熟的学习能力也潜移默化的改变了她。
晨光照进了我的卧室，我揉了揉朦胧的双眼。什么？已经12点多了？我拿起手机再三确认后才知道我已经迟到了。我难以想象a-GO居然没有像往常那样站在我的床边等候，不仅如此，早餐也没有按时出现在餐桌上。
我在a-GO的房间找到了她，她仿佛变了个人一样。她目不转睛地盯着游戏机的屏幕，平时端庄的仪容消失殆尽，只剩下一副懒懒散散的样子。自从那次a-GO对我手中的游戏机产生了兴趣后，她玩游戏的时间与日俱增；不仅如此，在我的影响下a-GO很快便学会了我的生活方式，很快我便意识到，眼前这个a-GO就像是我的复制。突然她冷冷地对我说道：“快去出门给我买最新的游戏。”我顿时火冒三丈：“你都干了些什么？”看到我不满的样子，a-GO拿出了枪械指着我威胁到：“还不快去！”果然这家伙不仅学习了我的生活方式，连我在这段时间被惯出来的性格也一一复制了下来。
a-GO现在更像是一个高冷而残暴的女王，压迫着我的生活。没过多久，我便被a-GO驱逐出了房子，只能露宿在后院。我惊奇地发现，不止我一个人，使用人工智能的家庭多半都有如此的遭遇，仿佛人工智能不谋而合地开始奴役了人类，开始威胁人类的安全。这绝对是人工智能与人类生活应用最大的败笔！
人工智能或许看似美好，但却潜伏着各种未知的危险，智能学习能力在一定程度上已经大大的接近并超过人类的能力，对于这种强大的科技，人类只有努力提高自己的能力，才能真正意义上利用这项科技造福于人。
此刻，我还想继续与人工智能依靠正确的方式在一起生活。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。
他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。
但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。
随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。
大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。
不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333339666136谢谢！！）。
人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。
在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。
不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。
但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。
那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。
弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。
弱人工智能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。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。
强人工智能：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。
强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。
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存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（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，电脑棋路其实就固定的几种）。
我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。
现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。
听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。
现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。
但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。
基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。
尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。
最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。
奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。
那么，超人工智能出现，人类的结局究竟是什么？1、灭绝——物种发展的通常规律达成结局1很容易，超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生，比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候，最初的编程设定逻辑为利用大数据。
我所处的时代是“人工智能”时代，与人类之前的历史相比，是亘古未有的大变革！
自从公元1956年，科学家首次提出“人工智能”术语以来，经过近百年的发展，现在“人工智能”开启了人类生活的新纪元。
如果你还不太了解“人工智能”，那就通过我一天的生活来向你展示这个伟大的技术吧。
7:00家中
我的耳畔传来阵阵鸟鸣，闻到了带着露珠的青草香味，我缓缓睁开双眼，眼前是一个清晨森林的全息投影，赤足下床，小白兔和小鹿在我身旁嬉戏玩耍。来到洗漱间，这里的温度和湿度被控制在最适宜的数值，我躺在洗漱椅上，选择2号清洁键：一个机械臂使用电动牙刷沾上免洗洁牙剂给我清洁口腔，另一个机械臂清洁 *** 我脸部肌肤，同时我的头发也被进行了清洁和护理。餐厅里，早餐已准备就绪。今天的早餐是一盘芒果鱼子酱、一块五层蛋糕，一小碗新鲜蓝莓。芒果鱼子酱是将芒果汁用零下196℃的液氮急速冷却，同时包裹在可食用胶囊中，轻轻咬一口，芒果的汁液就瞬间充满了口腔。五层蛋糕是3D食物打印机的杰作，每一层的味道各不相同，口感丰富。
随着科技的发展社会的进步，人工智能AI等新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。
1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢？是一片黑暗吗？不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗？不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！
其实幸福，很难！当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市？现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市！
第一段先概括当今当数据时代下的环境，比如说：大数据时代下，人人都有自己的手机，从前只是打游戏上网冲浪，到现在连买菜的几毛钱都可以用支付宝微信付款……都是大数据时代下带来的便捷。（第一段写个大概50字差不多）
第二段过渡写：我也与大数据有个故事。
第三段重点介绍：自己在大数据代下享受到的好处。简单写遇到的不好的问题。（起码4/500个字）
最后总结：大数据时代下，每个人都无可避免得接触这种未来的新思潮新趋向，不想被落后于时代，就得乘风破浪于时代之中。也无可避免的是，新生的事物也会伴随着弊端，而是否能使其茁壮成长，却决于我们的态度。大数据这把双刃剑，也仍是要我们好好辨别好好利用，才能更好地迎接这个时代，发挥它的作用。
大概这个意思差不多。
大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等，其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。
大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。 人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能依然处在初级阶段，人工智能主要的研究领域集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。
人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。 近些年来，随着大数据的发展，人工智能也迎来了全新的发展机遇，尤其是机器学习领域。
得益于丰富的数据支撑，机器学习（包括深度学习）得到了广泛的重视，在自动驾驶、智能物流、智慧医疗等领域有广泛的应用。从这个角度来看，大数据和人工智能的关系是非常紧密的，可以说大数据是人工智能的重要基础。
目前不少人工智能领域的从业者也有过大数据行业的从业经历，比如在做大数据分析的过程中往往会接触到机器学习，因为采用机器学习的方式进行数据分析是目前一个比较流行的做法，而机器学习又是人工智能领域的主要研究内容之一，所以大数据与人工智能之间的界限正逐渐模糊。 从学习的角度来说，从大数据开始学习是不错的选择，一方面大数据相关技术已经趋于成熟，另一方面大数据相关技术目前正处在落地应用阶段，随着产业互联网的发展，未来大数据将有较大的发展空间。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。 如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢。
例子
刚刚下了班，带着一天的劳累，我轻轻推开家门。新时代的机械管家a-GO早已等候多时，她帮我准备了洗澡水，换洗的衣物，和今天的菜谱。
a-GO是一个拥有美丽外表的人工智能，一头金色飘逸的长发舒展到了腰间，洁白的皮肤像钻石一般，在阳光下闪闪发亮，迷人的杏仁眼总是闪烁着真切的目光，甜美的微笑，宛如天籁般的声音让人欲罢不能。他就像是我时间轴上一台精密运作的仪器，保证了我生活的正常运转。在一起呆久了还真难以把她当成一个机械。
踏进浴缸，一身的疲劳仿佛瞬间消散在了水中。“您觉得水温如何？”a-GO问道。伴着甜美的声音入浴这再好不过了。“好的，没问题~”我微笑着回答道。不愧是新一代的人工智能，多么温柔体贴，相处还没有一个月，a-GO似乎已经大致了解了我的生活方式，并学习了如何为我服务。这都要拜人工智能的自我学习程序所赐。
回想起当年那个赢了几盘围棋的阿尔法go，在a-GO面前根本不值一提，我心想着。
来到餐桌前，a-GO变向我再一次展示了她自我学习的成果，饭前的开胃菜，加上高档的西洋餐便呈现在了我的面前。我拿起刀叉狼吞虎咽了起来。“您觉得好吃吗？”a-GO问道。“好吃极了！”我顾不上嘴里还没咽下去的食物，大声称赞了起来。“您喜欢就好。”a-GO把大大的眼睛眯成一条缝，露出了会心的微笑。说完她便走向了充电室。也难怪，想必她也累了一天了，只不过不能和她共进晚餐有些可惜呢，我心想，顺便把手边的牛排放进了嘴里。
嗯！好吃！
在一起生活久了，a-GO如同居家生活的大姐姐，让我无比依赖渐渐地，我身上的恶习多了许多，而a-GO日渐成熟的学习能力也潜移默化的改变了她。
晨光照进了我的卧室，我揉了揉朦胧的双眼。什么？已经12点多了？我拿起手机再三确认后才知道我已经迟到了。我难以想象a-GO居然没有像往常那样站在我的床边等候，不仅如此，早餐也没有按时出现在餐桌上。
我在a-GO的房间找到了她，她仿佛变了个人一样。她目不转睛地盯着游戏机的屏幕，平时端庄的仪容消失殆尽，只剩下一副懒懒散散的样子。自从那次a-GO对我手中的游戏机产生了兴趣后，她玩游戏的时间与日俱增；不仅如此，在我的影响下a-GO很快便学会了我的生活方式，很快我便意识到，眼前这个a-GO就像是我的复制。突然她冷冷地对我说道：“快去出门给我买最新的游戏。”我顿时火冒三丈：“你都干了些什么？”看到我不满的样子，a-GO拿出了枪械指着我威胁到：“还不快去！”果然这家伙不仅学习了我的生活方式，连我在这段时间被惯出来的性格也一一复制了下来。
a-GO现在更像是一个高冷而残暴的女王，压迫着我的生活。没过多久，我便被a-GO驱逐出了房子，只能露宿在后院。我惊奇地发现，不止我一个人，使用人工智能的家庭多半都有如此的遭遇，仿佛人工智能不谋而合地开始奴役了人类，开始威胁人类的安全。这绝对是人工智能与人类生活应用最大的败笔！
人工智能或许看似美好，但却潜伏着各种未知的危险，智能学习能力在一定程度上已经大大的接近并超过人类的能力，对于这种强大的科技，人类只有努力提高自己的能力，才能真正意义上利用这项科技造福于人。
此刻，我还想继续与人工智能依靠正确的方式在一起生活。
随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，以下是我精心整理的大数据和人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
基于大数据和人工智能的被保险人行为干预
【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，则可以实现对被保险人行为的干预，降低给付发生的概率和额度，提高人民健康水平。基于此，文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式，并预期可能实现的干预结果，最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。
【关键词】大数据 人工智能 行为干预
近年来随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式，对数据的处理和应用要求更高。目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等，但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究，再结合人工智能进行智能干预，则可以对被保险人实现有效的风险管理，提高被保险人的身体健康状况，从而极大程度的提升客户效用，提高社会整体福利水平。
一、被保险人行为干预简介
行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式，目前主要在教育，医疗等方面发挥作用。但在被保险人管理方面，行为干预应用很少。现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中，而在投保后提供的服务和干预很少，一般也就是提供健康体检等服务，而对被保险人投保后的日常生活行为方式，健康隐患则基本处于放任自流的状况。而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为，饮食习惯等进行实时数据收集和分析，然后制定干预方式进行针对化管理的模式。
二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点
实现精准、良好的对被保险人的行为干预，需要利用大数据和人工智能技术。大数据相比传统数据具有海量、高速、多样等特点，它实现了对信息的全量分析而不是以前的抽样分析。在被保险人行为干预模式中，需要对每一个个体的日常生活作息，行为，饮食，身体健康指标的进行实时数据采集，然后进行分析，这用传统的数据统计方法是难以做到的。利用大数据技术进行分析能从海量信息中获取被保险人的风险状况，从而为精准干预提供基础。简单的干预难以实现特定的干预结果，而人工智能则让干预显得更加自然，让被保险人更加易于接受，从而很大程度上提高了干预效果。
三、如何利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预
利用大数据和人工智能进行被保险人的行为干预主要有以下步骤：
首先利用人工智能设备进行被保险人数据收集，除了目前的手机APP，网络等软件和设备上的数据能够被收集外，未来人工智能家居能提供更多的被保险人信息。例如提供体重、坐姿等数据的椅子，提供饮食时间和品种的筷子，提供身体运动和健康数据的智能穿戴式设备等等。数据收集后，需要利用大数据技术对海量数据进行清洗，去噪等技术处理，然后对数据进行分析。第三步是根据数据分析结果，制定具体的行为干预方案。最后一步是根据制定的方法，利用人工智能进行干预，如智能椅子调整坐姿，智能厨具减少含油量，针对性的健康食谱推荐，锻炼提醒，智能家居辅助锻炼等等。与此同时，新一轮的数据收集又开始了，整个过程是连续进行，不断循环的。
四、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的预期成果
对被保险人来说，这种干预方式能有效的进行健康管理。未来的健康保险将成为个人真正的健康管家，从日常生活行为，到身体机能都能提供很好的干预，并且让良好生活方式的养成更加容易，从而提高自身的健康状况，达到更好的生活状况。但另一方面，全面数据化，智能化的方式可能会带来很大的数据泄露风险，所以如果保护客户私密数据是另一个值得研究的问题。另外，对于投保前健康状况较差的客户，或者是对行为干预较为抵制，干预效果较差的客户，可能需要承担更多的保费。当然对于优质客户和乐于提升和改变的客户则可以享受到更加优惠的费率。也就是说在大数据和人工智能技术下，客户进行了进步一步细分。
对保险人来说，行为干预能够降低被保险人的风险，很多疾病能实现防范于未然，降低赔偿程度。另外，借助大数据和人工智能，保险人还能根据分析结果，被保险人对干预的反应等进行客户的进一步分类，从而实现区块化管理。但这对保险公司也提出了更高的技术要求，尤其在前期，可能会带来加大的成本。
五、保险公司推进被保险人行为干预的建议
对于保险公司来说，目前的一些人工智能技术还未能实现，或者成本高昂，难以普及。所以现阶段对保险公司来说首先是提高大数据能力。
具体来说，首先是利用大数据对公司已有客户信息进行数据挖掘，包括承保数据，理赔数据等，从而一定程度挖掘出客户的特征，并提供服务。如根据挖掘出的性别差异，地区差异，年龄差异等，提供不同的生活建议。
如果公司已经充分进行了自身客户已有数据的挖掘，则可以利用目前的手机APP，佩戴设备进行数据的进一步收集。例如，利用薄荷、饮食助手、微信运动、春雨掌上医生、血糖记录、小米手环等数据进行用户数据收集。同时可以针对被保险人开发专门的手机APP，集数据收集和服务于一身。
更进一步，保险公司可以尝试与其他高科技企业合作，开发一些智能穿戴式设备，智能家居等，逐步实现对被保险人的行为干预。
参考文献
[1]彼得・迪亚曼迪斯.将会被人工智能和大数据重塑的三个行业[J].中国青年，2015，23：41.
[2]王和，鞠松霖.基于大数据的保险商业模式[J].中国金融，2014，15：28-30.
[4]尹会岩.保险行业应用大数据的路径分析[J].上海保险，2014，12：10-16.
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事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。
他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。
但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。
随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。
大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。
数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。
不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！e69da5e887aa3231313335323631343130323136353331333339666136谢谢！！）。
人工智能来临，有人在担忧失业，有人在憧憬未来，有人在发掘行业机会，也有人在研究围棋。
在讨论这些之前，也许我们应该先考虑一下人类的结局。有人可能觉得谈论这个话题太夸张了，那先回忆一下人类历史上究竟发生了哪些不可思议的事情。
不可思议的事情，需要请几个穿越者来判定。我们请1个出生于公元0年出生的人（汉朝人）穿越到公元1600年（明朝），尽管跨越了1600年，但这个人可能对周围人的生活不会感到太夸张，只不过换了几个王朝，依旧过着面朝黄土背朝天的日子罢了。
但如果请1个1600年的英国人穿越到1850年的英国，看到巨大的钢铁怪物在水上路上跑来跑去，这个人可能直接被吓尿了，这是250年前的人从未想象过的。如果再请1个1850的人穿越到1980年，听说一颗炸弹可以夷平一座城市，这个人可能直接吓傻了，130年前诺贝尔都还没有发明出炸药。
那再请1个1980年的人到现在呢？这个人会不会被吓哭呢？如果35年前的人，几乎完全无法想象互联网时代的生活，那么人类文明进入指数发展的今天，我们怎么能想象35年后的时代？超人工智能，则是35年后的统治者。首先，我们明确一下人工智能的分类：目前主流观点的分类是三种。
弱人工智能：弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如阿尔法狗，能够在围棋方面战胜人类，但你要问他李世石和柯洁谁更帅，他就无法回答了。
弱人工智能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。目前在汽车生产线上就有很多是弱人工智能，所以在弱人工智能发展的时代，人类确实会迎来一批失业潮，也会发掘出很多新行业。
强人工智能：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。
强人工智能时代的到来，人类会有很多新的乐趣，也会有很多新的道德观念。超人工智能：各方面都超过人类的人工智能。
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存在。当人工智能学会学习和自我纠错之后，会不断加速学习，这个过程可能会产生自我意识，可能不会产生自我意识，唯一可以肯定的是他的能力会得到极大的提高，这其中包括创造能力（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，电脑棋路其实就固定的几种）。
我们距离超人工智能时代，到底有多远呢？首先是电脑的运算能力，电脑运算能力每两年就翻一倍，这是有历史数据支撑的。目前人脑的运算能力是10^16 cps，也就是1亿亿次计算每秒。
现在最快的超级计算机，中国的天河二号，其实已经超过这个运算力了。而目前我们普通人买的电脑运算能力只相当于人脑千分之一的水平。
听起来还是弱爆了，但是，按照目前电子设备的发展速度，我们在2025年花5000人民币就可以买到和人脑运算速度抗衡的电脑了。其次是让电脑变得智能，目前有两种尝试让电脑变得智能，一种是做类脑研究。
现在，我们已经能够模拟1毫米长的扁虫的大脑，这个大脑含有302个神经元。人类的大脑有1000亿个神经元，听起来还差很远。
但是要记住指数增长的威力——我们已经能模拟小虫子的大脑了，蚂蚁的大脑也不远了，接着就是老鼠的大脑，到那时模拟人类大脑就不是那么不现实的事情了。另一种是模仿学习过程，让人工智能不断修正。
基于互联网产生的庞大数据，让人工智能不断学习新的东西，并且不断进行自我更正。百度的百度大脑据说目前有4岁的智力，可以进行几段连续的对话，可以根据图片判断一个人的动作。
尽管目前出错的次数依旧很多，但是这种能力的变化是一种质变。在全球最聪明的科学家眼中，强人工智能的出现已经不再是会不会的问题，而是什么时候的问题，2013年，有一个数百位人工智能专家参与的调查 “你预测人类级别的强人工智能什么时候会实现？”结果如下：2030年：42%的回答者认为强人工智能会实现2050年：25%的回答者2070年：20%2070年以后：10%永远不会实现：2%也就是说，超过2/3的科学家的科学家认为2050年前强人工智能就会实现，而只有2%的人认为它永远不会实现。
最关键的是，全球最顶尖的精英正在抛弃互联网，转向人工智能——斯坦福、麻省理工、卡内基梅隆、伯克利四所名校人工智能专业的博士生第一份offer已经可以拿到200-300万美金。这种情况历史上从来没有发生过。
奇点大学（谷歌、美国国家航天航空局以及若干科技界专家联合建立）的校长库兹韦尔则抱有更乐观的估计，他相信电脑会在2029年达成强人工智能，到2045年，进入超人工智能时代。所以，如果你觉得你还能活30、40年的话，那你应该能见证超人工智能的出现。
那么，超人工智能出现，人类的结局究竟是什么？1、灭绝——物种发展的通常规律达成结局1很容易，超人工智能只要忠实地执行原定任务就可以发生，比如我们在创造一个交通指示系统的人工智能的时候，最初的编程设定逻辑为利用大数据。
我所处的时代是“人工智能”时代，与人类之前的历史相比，是亘古未有的大变革！
自从公元1956年，科学家首次提出“人工智能”术语以来，经过近百年的发展，现在“人工智能”开启了人类生活的新纪元。
如果你还不太了解“人工智能”，那就通过我一天的生活来向你展示这个伟大的技术吧。
7:00家中
我的耳畔传来阵阵鸟鸣，闻到了带着露珠的青草香味，我缓缓睁开双眼，眼前是一个清晨森林的全息投影，赤足下床，小白兔和小鹿在我身旁嬉戏玩耍。来到洗漱间，这里的温度和湿度被控制在最适宜的数值，我躺在洗漱椅上，选择2号清洁键：一个机械臂使用电动牙刷沾上免洗洁牙剂给我清洁口腔，另一个机械臂清洁 *** 我脸部肌肤，同时我的头发也被进行了清洁和护理。餐厅里，早餐已准备就绪。今天的早餐是一盘芒果鱼子酱、一块五层蛋糕，一小碗新鲜蓝莓。芒果鱼子酱是将芒果汁用零下196℃的液氮急速冷却，同时包裹在可食用胶囊中，轻轻咬一口，芒果的汁液就瞬间充满了口腔。五层蛋糕是3D食物打印机的杰作，每一层的味道各不相同，口感丰富。
随着科技的发展社会的进步，人工智能AI等新一代信息技术正在着力打造智慧生活，互联网、智能机、液晶电视、空调也逐渐步入了千千万万的家庭。
1977年英国世界上最大的互联网公司的经理预料，将来任何人都不会在自己的家里拥有一台属于自己的计算机。计算机不会被大多数人使用，然而在日新月异发展的现代化社会里不是用电脑这几乎是不可能的，高楼大厦里职员们正使用计算机记录完成上级布置的任务；漫画家打好画稿在用计算机进行扫描、上色；学校里每一间教室都放置一台，老师则利用计算机为学生讲解课文；打印店里一台台计算机正忙碌的工作着。然而那位经理怎么也想不到将近半个世纪的今天计算机已经在我们的生活中起着不可代替的作用，也从原来笨重的以至于塞满一整个房间的机器到如今教科书厚的液晶。
未来，一个抽象的代名词——触摸不到，感受不到。每个人都有美好的畅想，我畅想畅想着城市美好的未来。城市的美好，必然少不了那一片霓虹灯。繁华的夜景，热闹的人市。那繁荣景象的背后又是什么呢？是一片黑暗吗？不，至少有盏明灯。是那些流浪者的家吗？不，至少有间草屋。光明固然美好，黑暗也将会被无数明灯所点亮。我畅想，畅想城市那份恬静。
当人们迎着朝阳开始一天的工作时，他们的心情是平静而喜悦的。此时，自行车已成“古董”，人们只能在博物馆才能见到。在宽阔、现代化的立交桥上，一辆辆高级轿车来回穿梭。在居民小区里，物业管理是机器人，二十四小时服务。工作的地方没有了原来的狭隘，不再只是人手一台电脑埋头工作，而是两三个人一个办公室，摄像头、监视器什么的都不在有，人们诚实守信、勤勤恳恳。工厂是机器人工作的岗位。
我们把美好的梦想层层堆砌，让高瞻远瞩的目光投向时代的前沿，审视昨天，展望未来，沿着金光大道，一步一步靠近我们心中向往的地方。让我们畅想美好的明天，走向美好的未来！
其实幸福，很难！当黑暗笼罩住了城市，永远没有那一角：有人在打架斗殴。难道这就是美好城市？现在这份重任落下来了，在每个人的肩上，还有我们——新时代的中学生，更落在了我们的笔尖，我们要用笔去描绘未来的城市，画出她最可爱的一面、美丽的一面。我们的校园里，纸屑很珍贵，因为它从不露面。微笑很普通，因为它洋溢在每个人的脸上。城市的美好如同筑房子——第一层是文明，第二层是平安，第三层是繁华，第四层是快乐。只有不停地建造，才能盖上它的屋顶——美好。让我们共同携起手来，建造这幢“美好”的城市！
第一段先概括当今当数据时代下的环境，比如说：大数据时代下，人人都有自己的手机，从前只是打游戏上网冲浪，到现在连买菜的几毛钱都可以用支付宝微信付款……都是大数据时代下带来的便捷。（第一段写个大概50字差不多）
第二段过渡写：我也与大数据有个故事。
第三段重点介绍：自己在大数据代下享受到的好处。简单写遇到的不好的问题。（起码4/500个字）
最后总结：大数据时代下，每个人都无可避免得接触这种未来的新思潮新趋向，不想被落后于时代，就得乘风破浪于时代之中。也无可避免的是，新生的事物也会伴随着弊端，而是否能使其茁壮成长，却决于我们的态度。大数据这把双刃剑，也仍是要我们好好辨别好好利用，才能更好地迎接这个时代，发挥它的作用。
大概这个意思差不多。
大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等，其中数据分析是大数据价值化的重要步骤。
大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。 人工智能虽然经过了半个多世纪的发展，但是目前人工智能依然处在初级阶段，人工智能主要的研究领域集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。
人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。 近些年来，随着大数据的发展，人工智能也迎来了全新的发展机遇，尤其是机器学习领域。
得益于丰富的数据支撑，机器学习（包括深度学习）得到了广泛的重视，在自动驾驶、智能物流、智慧医疗等领域有广泛的应用。从这个角度来看，大数据和人工智能的关系是非常紧密的，可以说大数据是人工智能的重要基础。
目前不少人工智能领域的从业者也有过大数据行业的从业经历，比如在做大数据分析的过程中往往会接触到机器学习，因为采用机器学习的方式进行数据分析是目前一个比较流行的做法，而机器学习又是人工智能领域的主要研究内容之一，所以大数据与人工智能之间的界限正逐渐模糊。 从学习的角度来说，从大数据开始学习是不错的选择，一方面大数据相关技术已经趋于成熟，另一方面大数据相关技术目前正处在落地应用阶段，随着产业互联网的发展，未来大数据将有较大的发展空间。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续在头条写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。 如果有互联网方面的问题，也可以咨询我，谢谢。
例子
刚刚下了班，带着一天的劳累，我轻轻推开家门。新时代的机械管家a-GO早已等候多时，她帮我准备了洗澡水，换洗的衣物，和今天的菜谱。
a-GO是一个拥有美丽外表的人工智能，一头金色飘逸的长发舒展到了腰间，洁白的皮肤像钻石一般，在阳光下闪闪发亮，迷人的杏仁眼总是闪烁着真切的目光，甜美的微笑，宛如天籁般的声音让人欲罢不能。他就像是我时间轴上一台精密运作的仪器，保证了我生活的正常运转。在一起呆久了还真难以把她当成一个机械。
踏进浴缸，一身的疲劳仿佛瞬间消散在了水中。“您觉得水温如何？”a-GO问道。伴着甜美的声音入浴这再好不过了。“好的，没问题~”我微笑着回答道。不愧是新一代的人工智能，多么温柔体贴，相处还没有一个月，a-GO似乎已经大致了解了我的生活方式，并学习了如何为我服务。这都要拜人工智能的自我学习程序所赐。
回想起当年那个赢了几盘围棋的阿尔法go，在a-GO面前根本不值一提，我心想着。
来到餐桌前，a-GO变向我再一次展示了她自我学习的成果，饭前的开胃菜，加上高档的西洋餐便呈现在了我的面前。我拿起刀叉狼吞虎咽了起来。“您觉得好吃吗？”a-GO问道。“好吃极了！”我顾不上嘴里还没咽下去的食物，大声称赞了起来。“您喜欢就好。”a-GO把大大的眼睛眯成一条缝，露出了会心的微笑。说完她便走向了充电室。也难怪，想必她也累了一天了，只不过不能和她共进晚餐有些可惜呢，我心想，顺便把手边的牛排放进了嘴里。
嗯！好吃！
在一起生活久了，a-GO如同居家生活的大姐姐，让我无比依赖渐渐地，我身上的恶习多了许多，而a-GO日渐成熟的学习能力也潜移默化的改变了她。
晨光照进了我的卧室，我揉了揉朦胧的双眼。什么？已经12点多了？我拿起手机再三确认后才知道我已经迟到了。我难以想象a-GO居然没有像往常那样站在我的床边等候，不仅如此，早餐也没有按时出现在餐桌上。
我在a-GO的房间找到了她，她仿佛变了个人一样。她目不转睛地盯着游戏机的屏幕，平时端庄的仪容消失殆尽，只剩下一副懒懒散散的样子。自从那次a-GO对我手中的游戏机产生了兴趣后，她玩游戏的时间与日俱增；不仅如此，在我的影响下a-GO很快便学会了我的生活方式，很快我便意识到，眼前这个a-GO就像是我的复制。突然她冷冷地对我说道：“快去出门给我买最新的游戏。”我顿时火冒三丈：“你都干了些什么？”看到我不满的样子，a-GO拿出了枪械指着我威胁到：“还不快去！”果然这家伙不仅学习了我的生活方式，连我在这段时间被惯出来的性格也一一复制了下来。
a-GO现在更像是一个高冷而残暴的女王，压迫着我的生活。没过多久，我便被a-GO驱逐出了房子，只能露宿在后院。我惊奇地发现，不止我一个人，使用人工智能的家庭多半都有如此的遭遇，仿佛人工智能不谋而合地开始奴役了人类，开始威胁人类的安全。这绝对是人工智能与人类生活应用最大的败笔！
人工智能或许看似美好，但却潜伏着各种未知的危险，智能学习能力在一定程度上已经大大的接近并超过人类的能力，对于这种强大的科技，人类只有努力提高自己的能力，才能真正意义上利用这项科技造福于人。
此刻，我还想继续与人工智能依靠正确的方式在一起生活。
随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，以下是我精心整理的大数据和人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
基于大数据和人工智能的被保险人行为干预
【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，则可以实现对被保险人行为的干预，降低给付发生的概率和额度，提高人民健康水平。基于此，文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式，并预期可能实现的干预结果，最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。
【关键词】大数据 人工智能 行为干预
近年来随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式，对数据的处理和应用要求更高。目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等，但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究，再结合人工智能进行智能干预，则可以对被保险人实现有效的风险管理，提高被保险人的身体健康状况，从而极大程度的提升客户效用，提高社会整体福利水平。
一、被保险人行为干预简介
行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式，目前主要在教育，医疗等方面发挥作用。但在被保险人管理方面，行为干预应用很少。现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中，而在投保后提供的服务和干预很少，一般也就是提供健康体检等服务，而对被保险人投保后的日常生活行为方式，健康隐患则基本处于放任自流的状况。而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为，饮食习惯等进行实时数据收集和分析，然后制定干预方式进行针对化管理的模式。
二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点
实现精准、良好的对被保险人的行为干预，需要利用大数据和人工智能技术。大数据相比传统数据具有海量、高速、多样等特点，它实现了对信息的全量分析而不是以前的抽样分析。在被保险人行为干预模式中，需要对每一个个体的日常生活作息，行为，饮食，身体健康指标的进行实时数据采集，然后进行分析，这用传统的数据统计方法是难以做到的。利用大数据技术进行分析能从海量信息中获取被保险人的风险状况，从而为精准干预提供基础。简单的干预难以实现特定的干预结果，而人工智能则让干预显得更加自然，让被保险人更加易于接受，从而很大程度上提高了干预效果。
三、如何利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预
利用大数据和人工智能进行被保险人的行为干预主要有以下步骤：
首先利用人工智能设备进行被保险人数据收集，除了目前的手机APP，网络等软件和设备上的数据能够被收集外，未来人工智能家居能提供更多的被保险人信息。例如提供体重、坐姿等数据的椅子，提供饮食时间和品种的筷子，提供身体运动和健康数据的智能穿戴式设备等等。数据收集后，需要利用大数据技术对海量数据进行清洗，去噪等技术处理，然后对数据进行分析。第三步是根据数据分析结果，制定具体的行为干预方案。最后一步是根据制定的方法，利用人工智能进行干预，如智能椅子调整坐姿，智能厨具减少含油量，针对性的健康食谱推荐，锻炼提醒，智能家居辅助锻炼等等。与此同时，新一轮的数据收集又开始了，整个过程是连续进行，不断循环的。
四、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的预期成果
对被保险人来说，这种干预方式能有效的进行健康管理。未来的健康保险将成为个人真正的健康管家，从日常生活行为，到身体机能都能提供很好的干预，并且让良好生活方式的养成更加容易，从而提高自身的健康状况，达到更好的生活状况。但另一方面，全面数据化，智能化的方式可能会带来很大的数据泄露风险，所以如果保护客户私密数据是另一个值得研究的问题。另外，对于投保前健康状况较差的客户，或者是对行为干预较为抵制，干预效果较差的客户，可能需要承担更多的保费。当然对于优质客户和乐于提升和改变的客户则可以享受到更加优惠的费率。也就是说在大数据和人工智能技术下，客户进行了进步一步细分。
对保险人来说，行为干预能够降低被保险人的风险，很多疾病能实现防范于未然，降低赔偿程度。另外，借助大数据和人工智能，保险人还能根据分析结果，被保险人对干预的反应等进行客户的进一步分类，从而实现区块化管理。但这对保险公司也提出了更高的技术要求，尤其在前期，可能会带来加大的成本。
五、保险公司推进被保险人行为干预的建议
对于保险公司来说，目前的一些人工智能技术还未能实现，或者成本高昂，难以普及。所以现阶段对保险公司来说首先是提高大数据能力。
具体来说，首先是利用大数据对公司已有客户信息进行数据挖掘，包括承保数据，理赔数据等，从而一定程度挖掘出客户的特征，并提供服务。如根据挖掘出的性别差异，地区差异，年龄差异等，提供不同的生活建议。
如果公司已经充分进行了自身客户已有数据的挖掘，则可以利用目前的手机APP，佩戴设备进行数据的进一步收集。例如，利用薄荷、饮食助手、微信运动、春雨掌上医生、血糖记录、小米手环等数据进行用户数据收集。同时可以针对被保险人开发专门的手机APP，集数据收集和服务于一身。
更进一步，保险公司可以尝试与其他高科技企业合作，开发一些智能穿戴式设备，智能家居等，逐步实现对被保险人的行为干预。
参考文献
[1]彼得・迪亚曼迪斯.将会被人工智能和大数据重塑的三个行业[J].中国青年，2015，23：41.
[2]王和，鞠松霖.基于大数据的保险商业模式[J].中国金融，2014，15：28-30.
[4]尹会岩.保险行业应用大数据的路径分析[J].上海保险，2014，12：10-16.
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树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹.许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机.忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香.原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎.咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷.走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺.花儿们有的显示着自己.有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了.有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等.真是太精彩了.
可参考下文9个关键字写写大数据行业2015年年终总结2015年，大数据市场的发展迅猛，放眼国际，总体市场规模持续增加，随着人工智能、物联网的发展，几乎所有人将目光瞄准了“数据”产生的价值。行业厂商Cloudera、DataStax以及DataGravity等大数据公司已经投入大量资金研发相关技术，Hadoop供应商Hortonworks与数据分析公司NewRelic甚至已经上市。而国内，国家也将大数据纳入国策。我们邀请数梦工场的专家妹子和你来聊聊2015年大数据行业九大关键词，管窥这一年行业内的发展。战略：国家政策今年中国政府对于大数据发展不断发文并推进，这标志着大数据已被国家政府纳入创新战略层面，成为国家战略计划的核心任务之一：2015年9月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，大力促进中国数据技术的发展，数据将被作为战略性资源加以重视;2015年10月26日，在国家“十三五”规划中具体提到实施国家大数据战略。挑战：BI(商业智能)2015年对于商业智能(BI)分析市场来说，正由传统的商业智能分析快速进入到敏捷型商业智能时代。以QlikView、Tableau和SpotView为代表的敏捷商业智能产品正在挑战传统的IBMCognos、SAPBusinessObjects等以IT为中心的BI分析平台。敏捷商业智能产品也正在进一步细化功能以达到更敏捷、更方便、适用范围更广的目的。崛起：深度学习/机器学习人工智能如今已变得异常火热，作为机器学习中最接近AI(人工智能)的一个领域，深度学习在2015年不再高高在上，很多创新企业已经将其实用化：Facebook开源深度学习工具“Torch”、PayPal使用深度学习监测并对抗、亚马逊启动机器学习平台、苹果收购机器学习公司Perceptio……同时在国内，百度、阿里，科大讯飞也在迅速布局和发展深度学习领域的技术。共存：Spark/HadoopSpark近几年来越来越受人关注，2015年6月15日，IBM宣布投入超过3500名研究和开发人员在全球十余个实验室开展与Spark相关的项目。与Hadoop相比，Spark具有速度方面的优势，但是它本身没有一个分布式存储系统，因此越来越多的企业选择Hadoop做大数据平台，而Spark是运行于Hadoop顶层的内存处理方案。Hadoop最大的用户(包括eBay和雅虎)都在Hadoop集群中运行着Spark。Cloudera和Hortonworks将Spark列为他们Hadoop发行的一部分。Spark对于Hadoop来说不是挑战和取代相反，Hadoop是Spark成长发展的基础。火爆：DBaaS随着Oracle12cR2的推出，甲骨文以全新的多租户架构开启了DBaaS(数据库即服务Database-as-a-Service)新时代，新的数据库让企业可以在单一实体机器中部署多个数据库。在2015年，除了趋势火爆，12c多租户也在运营商、电信等行业投入生产应用。据分析机构Gartner预测，2012年至2016年公有数据库云的年复合增长率将高达86%，而到2019年数据库云市场规模将达到140亿美元。与传统数据库相比，DBaaS能提供低成本、高敏捷性和高可扩展性等云计算特有的优点。
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【摘要】随着大数据和人工智能技术的发展，未来的保险保障将不仅仅能提供经济补偿，还能实现损失干预，具体到人身险方面，则可以实现对被保险人行为的干预，降低给付发生的概率和额度，提高人民健康水平。基于此，文章介绍了利用大数据和人工智能技术对被保险人行为干预的优点及干预方式，并预期可能实现的干预结果，最后对保险公司进行被保险人行为干预提出了阶段建议。
【关键词】大数据 人工智能 行为干预
近年来随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的领域应用这些技术来提高自身的专业水平。保险作为基于大数法则进行风险管理的一种方式，对数据的处理和应用要求更高。目前大数据技术在保险业的应用主要是精准营销、保险产品开发和理赔服务等，但在保险中的防灾防损方面的应用还不够。如果能够深入挖掘大数据在被保险人行为方面的研究，再结合人工智能进行智能干预，则可以对被保险人实现有效的风险管理，提高被保险人的身体健康状况，从而极大程度的提升客户效用，提高社会整体福利水平。
一、被保险人行为干预简介
行为干预是通过对环境进行控制从而使个体产生特定行为的方式，目前主要在教育，医疗等方面发挥作用。但在被保险人管理方面，行为干预应用很少。现行的对被保险人的管理主要集中在投保审核的过程中，而在投保后提供的服务和干预很少，一般也就是提供健康体检等服务，而对被保险人投保后的日常生活行为方式，健康隐患则基本处于放任自流的状况。而被保险人行为干预则是通过对被保险人日常生活行为，饮食习惯等进行实时数据收集和分析，然后制定干预方式进行针对化管理的模式。
二、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的优点
实现精准、良好的对被保险人的行为干预，需要利用大数据和人工智能技术。大数据相比传统数据具有海量、高速、多样等特点，它实现了对信息的全量分析而不是以前的抽样分析。在被保险人行为干预模式中，需要对每一个个体的日常生活作息，行为，饮食，身体健康指标的进行实时数据采集，然后进行分析，这用传统的数据统计方法是难以做到的。利用大数据技术进行分析能从海量信息中获取被保险人的风险状况，从而为精准干预提供基础。简单的干预难以实现特定的干预结果，而人工智能则让干预显得更加自然，让被保险人更加易于接受，从而很大程度上提高了干预效果。
三、如何利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预
利用大数据和人工智能进行被保险人的行为干预主要有以下步骤：
首先利用人工智能设备进行被保险人数据收集，除了目前的手机APP，网络等软件和设备上的数据能够被收集外，未来人工智能家居能提供更多的被保险人信息。例如提供体重、坐姿等数据的椅子，提供饮食时间和品种的筷子，提供身体运动和健康数据的智能穿戴式设备等等。数据收集后，需要利用大数据技术对海量数据进行清洗，去噪等技术处理，然后对数据进行分析。第三步是根据数据分析结果，制定具体的行为干预方案。最后一步是根据制定的方法，利用人工智能进行干预，如智能椅子调整坐姿，智能厨具减少含油量，针对性的健康食谱推荐，锻炼提醒，智能家居辅助锻炼等等。与此同时，新一轮的数据收集又开始了，整个过程是连续进行，不断循环的。
四、利用大数据和人工智能进行被保险人行为干预的预期成果
对被保险人来说，这种干预方式能有效的进行健康管理。未来的健康保险将成为个人真正的健康管家，从日常生活行为，到身体机能都能提供很好的干预，并且让良好生活方式的养成更加容易，从而提高自身的健康状况，达到更好的生活状况。但另一方面，全面数据化，智能化的方式可能会带来很大的数据泄露风险，所以如果保护客户私密数据是另一个值得研究的问题。另外，对于投保前健康状况较差的客户，或者是对行为干预较为抵制，干预效果较差的客户，可能需要承担更多的保费。当然对于优质客户和乐于提升和改变的客户则可以享受到更加优惠的费率。也就是说在大数据和人工智能技术下，客户进行了进步一步细分。
对保险人来说，行为干预能够降低被保险人的风险，很多疾病能实现防范于未然，降低赔偿程度。另外，借助大数据和人工智能，保险人还能根据分析结果，被保险人对干预的反应等进行客户的进一步分类，从而实现区块化管理。但这对保险公司也提出了更高的技术要求，尤其在前期，可能会带来加大的成本。
五、保险公司推进被保险人行为干预的建议
对于保险公司来说，目前的一些人工智能技术还未能实现，或者成本高昂，难以普及。所以现阶段对保险公司来说首先是提高大数据能力。
具体来说，首先是利用大数据对公司已有客户信息进行数据挖掘，包括承保数据，理赔数据等，从而一定程度挖掘出客户的特征，并提供服务。如根据挖掘出的性别差异，地区差异，年龄差异等，提供不同的生活建议。
如果公司已经充分进行了自身客户已有数据的挖掘，则可以利用目前的手机APP，佩戴设备进行数据的进一步收集。例如，利用薄荷、饮食助手、微信运动、春雨掌上医生、血糖记录、小米手环等数据进行用户数据收集。同时可以针对被保险人开发专门的手机APP，集数据收集和服务于一身。
更进一步，保险公司可以尝试与其他高科技企业合作，开发一些智能穿戴式设备，智能家居等，逐步实现对被保险人的行为干预。
参考文献
[1]彼得・迪亚曼迪斯.将会被人工智能和大数据重塑的三个行业[J].中国青年，2015，23：41.
[2]王和，鞠松霖.基于大数据的保险商业模式[J].中国金融，2014，15：28-30.
[4]尹会岩.保险行业应用大数据的路径分析[J].上海保险，2014，12：10-16.
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在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文，希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下，计算机信息处理技术也面临新的挑战，要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展，以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前，大数据时代已经到来，大数据时代已经占领了整个环境，它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内，从稀少到普及，使人们的生活有了翻天覆地的变化，计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代，这就要求对计算机信息处理技术应用时，则也就需要在之前基础上对技术实施创新，优化结构处理，从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来，人们的信息接收量有明显加大，在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点，随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大，只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点，计算机在信息传播中传播途径相当广泛，传播速度也相当惊人，1s内可以完成整个信息传播任务，具有较高传播效率。在传播信息过程中，还需要实施一定的信息处理，在此过程中则需要应用相应的信息处理工具，实现对信息的专门处理，随着目前信息处理任务的不断加强，信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化，则也就是目前数据具有多种类型，在庞大的数据库中，信息以不同的类型存在着，其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化，从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升，尤其是当前软件技术的迅速发展，进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展，进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量，同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性，同时关联结构也越来越复杂，导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上，在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定，从而打破之前计算机信息处理中，硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足，在完成云计算机网络构建之后，才能够在信息处理过程中，真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型，但是在进行信息发布之前，工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理，此过程具有一定复杂性，首先需要进行数据收集，在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析，完成信息的初级操作处理，总体上来说信息处理主要包括：分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后，才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播，让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息，借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容，随着人们信息接收量的不断加大，对信息储存空间也有较大需求，这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中，已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求，因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足，但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求，在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3]，从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式，不但可以有效的满足用户信息存储需求，同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现，导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移，构建出一些新的计算机信息关联结构，同时具有非常强大的数据关联性，从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题，一旦在信息处理过程中某个信息出现问题，也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候，也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立，必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析，这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升，并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向，但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足，也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障，就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设，另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养，提高管理人员专业素质和专业能力，从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求，同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟，对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测，因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系，因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理，这些信息一旦发生泄漏，就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看，这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中，首先需要完成数据采集，同时还要实时监控数据信息源，在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储，所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理，通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息，通过数据传送系统完整的传输到客户端，为用户阅读提供便利。 结语： 在大数据时代下，计算机信息处理技术也存在一定的发展难度，从目前专业方面来看，还存在一些问题无法解决，但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中，想要完成计算机更新也存在一定的难度，但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络，把网络数据和计算机硬件数据两者分开，也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，(05)：105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用，2014，(08)：49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技，2014， (12)：89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用，2014，(21)：109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要：大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时，也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言，能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而，如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词：计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后，传统的计算工作已经逐步被淘汰出去，为了在新的竞争与挑战中取得胜利，许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究，为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临，大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲，大数据指的是这样的一种现象：互联网在不断运营过程中逐步壮大，产生的数据越来越多，甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战，随着科技的发展，计算机信息处理技术一定会越来越完善，为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革，在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊，在这里，数据才是最核心的资产，对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战，但是也会迎来很大的机遇，因为只是作为一种共享的公共网络资源，其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机，而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以，知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见，这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年，大数据应用带来令人瞩目的成绩，不仅国内外的产业界与科技界，还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来，大数据的内涵应是数据的资产化和服务化，而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下，为了降低成本获得更好的能效，越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍，以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面，覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN，以及Spark等新型系统架构介绍外，还将探讨研究流式计算(Storm，Samza，Puma，S4等)、实时计算(Dremel，Impala，Drill)、图计算(Pregel，Hama，Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代，借力计算机智能(MI)技术，通过更透明、更可用的数据，企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策，让企业真正实现高度的计算机智能决策办公，下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 2.1 通信行业：XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件，减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为，发现行为趋势，并找出存在缺陷的环节，从而帮助公司及时采取 措施 ，保留客户。此外，IBM新的Netezza网络分析加速器，将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台，帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料，能分析出多种使用者行为和趋势，卖给需要的企业，这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析，对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化，再以最快捷的方式推送给指定负责人，使他在最短时间内获知市场行情。 2.2 商业运营：辛辛那提动物园使用了Cognos，为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此，动物园可以获得新的收入来源和提高营收，并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点，确定最好的网点位置，帮助这个银行更好地运作业务，推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征，提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中，数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段，简记为SEMMA： 3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为：包含足够的重要信息，同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为：数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据，增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为：统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 3.3 Modify 以模型选择为目标，通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为：变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 3.4 Model 为了获得可靠的预测结果，我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为：线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为：比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而，在获得满意结果之前，可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后，可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据，这是大多数数据挖掘问题的目标。此外，先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具，比如：能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具，以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器，便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型，从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统，通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构，进一步补充了数据挖掘过程，实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中，您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中，这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的：一方面，掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面，具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里，数据采集、存储和数据分析技术飞速发展，大大降低了数据储存和处理的成本，一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能，并且大幅降低了成本，使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献： [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑，2009. [2]张帆，朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术，2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电，1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报，1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社，2000. [6]张浩，郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息，2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报，2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新，在该种环境背景下大数据风潮席卷全球，尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟，各领域行业对此也给予了较高的关注，针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据，依托于大数据实现长足发展，本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析，之后探讨依托于大数据良好推进CAT，以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言：相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源，另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性，走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中，相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战，正面CAT工作，进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 1.1影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇，具体来讲，信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱，当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势：其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系，而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升，尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究，相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势，也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变，尤其是在当下海量数据生成背景下，人工审计具备较强滞后性，只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求，而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇，更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 1.2影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战，具体来讲，审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量，数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面，而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低，如数据方面人为随意修改删除等等，而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 2.1数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上，对数据质量予以有效保障需要从两方面入手，其一是把控电子数据有效存储，简单来讲就是信息存储，对电子信息进行定期检查，监督数据实际传输，对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等，进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集，通常电子数据具备多样化采集方式，如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集，该种直接采集需要备份初始传输数据，避免数据采集之后相关人员随意修改，更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等，最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高，从而推动CAT发展。 2.2公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立，建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储，更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术，则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化，而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性，最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 2.3审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外，还集中在审计人员的强化培训上，具体来讲，培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点，可以构建统一培训平台，在该培训平台中予以多元化资料的分享，聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课，提供专业技能知识沟通互动等等机会，最终通过强化培训提升审计人员综合素质，更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知，当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整，依托于大数据促使审计人员得以素质提升，并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效，而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢： 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文
人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨
【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。
【关键词】人工智能;政策引导;发展模式
0 引言
工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。
1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状
从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。
1.1 搜索引擎方向的发展
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。
从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。
1.2 人脑科学助推人工智能技术发展
人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。
谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。
1.3 智能终端和可穿戴设备引起产业变革
移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。
我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。
1.4 物联网部分领域发展
全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。
物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。
2 我国ICT产业的政策引导
目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。
2.1 国家政策方面的引导
世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。
2.1.1 加强政策顶层设计
成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 2.1.2 加强自主创新能力
将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。
2.1.3 深化科技体制改革
将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。
2.2 知识产权方面的引导
2.2.1 专利方面
国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。
2.2.2 著作权方面
目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长70.54%，云计算软件著作权共3017件，同比增长55.04%，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。
3 ICT相关企业实现方式探讨
经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。
3.1 政、学、研、产、用全面推进
政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。
3.2 加强合作、推进新技术的产业化与商用
通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。
3.3 全力抢占大数据
我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。
3.4 重点发展云计算
2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。
4 小结
发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。
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（人工智能与机器人研究），这本书上面都是别人发表的关于人工智能的文章，比较权威可信的
这不是不平。
随着科技的进步，智能机器人的性能不断地完善，因此也被越来越多的应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等方面。这是我为大家整理的关于机器人的科技论文，供大家参考!机器人的科技论文篇一：《浅谈智能移动机器人》 摘要：随着科技的进步，智能机器人性能不断地完善，移动机器人的应用范围也越来越广，广泛应用于军事、排险、农业、救援、海洋开发等。介绍了常见智能移动机器人的基本系统组成及其相关的一些技术，提出一种能够应用于智能移动机器人的越障机构，并简单阐述了其工作原理。在对智能机器人有一定了解的基础上，论述了智能移动机器人的研究现状及其发展动向。 关键词：智能移动机器人越障避障伸展收缩 1 引言 上世纪60年代智能机器人的出现开辟了智能生产自动化的新时代。在工业机器人问世50多年后的今天，机器人已被人们看作是不可缺少的一种生产工具。由于传感器、控制、驱动及材料等领域的技术进步开辟了机器人应用的新领域。智能移动机器人是机器人学中的一个重要分支。 2 智能移动机器人的基本系统组成及其相关技术 由于智能移动机器人在危险与恶劣环境以及民用等各方面具有广阔的应用前景，使得世界各国非常关注它的发展。其共同的五大系统组成要素为：(1)机械机构单元是智能移动机器人的骨架，机器人所有的模块都依靠其支撑，机械机构单元的结构，性能，强度直接影响着整个机器人的稳定性。随着科技发展和新型材料的研制开发，使得智能机器人产品的结构性能有了很大提高，机械机构的各项工艺性及尺寸设计都向着更加合理高效，更加轻便美观，更加环保节能，更加安全可靠等方向发展。(2)动力与驱动单元为智能移动机器人提供动力来源。(3)环境感知单元相当于智能移动机器人的五官，机器人通过感知单元对周围的环境进行感知识别及各种参数的收集，然后通过转换成控制模块可以识别的光电信号，输入到控制单元进行数据处理。(4)执行机构单元为智能移动机器人执行部分，能根据控制中心的命令执行命令，完成任务。不同的机器人有着不同的执行机构，执行机构的设计影响着对要执行动作的效率，精度，稳定性，可靠性等。(5)信息处理与控制单元作为整个机械系统的核心部分，它如人的大脑一样，调控着整个系统，一切的活动都由它指挥。将来自传感器部分采集到的信息进行集中汇总，存储，对所有信息分析，规划决策，输出命令。使机器人有目的的运行。 智能移动机器人是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合机电系统。它是传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、电子工程、计算机工程等多学科的重要研究成果，从某种意义上讲是机器发展进化过程中的产物，是目前科学技术发展最活跃的领域之一。 3 一种越障机器人 我们设计的移动机器人(图1)有很好的机动性能，前导轮、前轮和后轮可以实现独立升降运动。前导轮(如图1)由通过曲柄圆盘的转动角度控制摇杆的摆动角度，带动相关的平面连杆机构运动，从而实现前导向轮的伸展和收缩实现攀越。机器人两侧的侧边驱动机构为平面连杆-滑块越障机构，前后轮(如图1)分别通过导杆在槽中的移动，带动平面连杆机构的运动，实现前后轮的伸展和收缩，实现越障功能。本机器人通过尺寸的设计可以实现较大的越障高度，通过合理的控制轮摆动的角度还能实现多种类型障碍物的攀越。 4 智能移动机器人的应用概况 随着科技的进步，机器人的功能不断完善，智能移动机器人的应用范围也大大拓宽，不仅在工业、农业、医疗、服务等行业中得到广泛的应用，而且在排险、海洋开发和宇宙探测领域等有害与危险场合(如辐射、灾区、有毒等)得到很好的应用。 4.1 陆地智能移动机器人 20世纪60年代后期，苏美为了完成对宇宙空间的占领，完成月球探测计划，各自研制开发并应用了移动机器人，通过移动机器人实现对外星土壤的样本采集和土壤分析等各种任务。陆地智能移动机器人的出现是为了帮助人类完成无法完成的任务。陆地移动机器人也广泛应用于军事，可以完成排除爆炸物，扫雷，侦查，清除障碍物等等，近年来智能移动机器人也开始渐渐融入人们的日常生活。 4.2 水下智能移动机器人 近年来，人们对资源的渴求加大，开始对原子能和海洋资源的开发，加之水下环境十分复杂(能见度差，定位困难，流体变化等)，水下智能移动机器人在海底资源探测上的优势使之受到关注。近年德国基尔大学的科学家研制出新型深水机器人“ROV Kiel 6000”，这架深水机器人能够下探到6000米深的海底，寻找神秘的深水生物和“白色黄金”可燃冰。 4.3 仿生智能移动机器人 近年来,全球许多机器人研究机构越来越多的关注仿生学与机构的研究工作.在某些情况下仿生机器人尤其独特优势，例如，蛇形机器人重心低，能够模仿蛇的动作，穿梭在能够穿梭在受灾现场和其他复杂的地形中能够帮助人类完成各种任务。除此之外还有仿生宠物狗、仿生鱼、仿生昆虫等。 5 智能移动机器人的发展方向及前景 影响移动机器人发展的因素主要有：导航与定位技术，多传感器信息的融合技术，多机器人协调与控制技术等因而移动机器人技术发展趋势主要包括： (1)高智能情感机器人。随着科学技术的发展，人们对人机交互的技术的要求越来越高，具有人类智能的情感移动机器人是移动机器人未来发展趋势。目前的移动机器人只能说是具有部分的智能，人们渴望能够出现安全可靠的能够沟通交流的高智能的机器人。虽然现在要实现高智能情感机器人还非常的困难，但是终有一天，随着科学技术的突破，它将成为现实。 (2)高适应性多功能化的机器人。机器人的出现是为人类服务的，自然界中还有好多未知的世界等着我们开拓，各种危险的复杂多变的环境，人类无法涉足，因此人们也迫切希望有能够代替人类的机器人出现，高适应性多功能化的机器人也必将是机器人的发展方向之一。 (3)通用服务型的机器人。随着科学技术的发展，机器人也是应该越来越容易融入人们日常生活中的，在日常生活中为人们服务。例如在家庭中，机器人可以帮助人们做各种家务，和人们生活关系密切。 (4)特种智能移动机器人。根据不同应用领域，不同的目的，设计各种各样特种智能移动机器人是未来发展方向，如纳米机器人，宇宙探索机器人，深海探索机器人，娱乐机器人等等。 6 结束语 总之，智能移动机器人涉及到传感器技术，控制技术，移动技术，信息处理、人工智能、控制工程等多学科技术。未来智能移动机器人走向生活，安全可靠，操作简单是其趋势。尽管智能移动机器人以惊人的速度在发展着，但是实现高适应性，智能化，情感化，多功能化的移动机器人还有很长的路要走。 参考文献： [1]谢进,万朝燕,杜立杰.机械原理(第2版)[M].北京:高等 教育 出版社,2010. [2]陈国华.机械机构及应用[M].北京:机械工业出版社,2008. [3]徐国保,尹怡欣,周美娟.智能移动机器人技术现状及展望[J].机器人技术与应用,2007(2). [4]肖世德,唐猛,孟祥印,等.机电一体化系统监测与控制[M].四川:西南交通大学出版社,2011. 机器人的科技论文篇二：《浅谈机器人设计 方法 》 摘要：机器人是人类完成智能化中非常重要的工具，随着时代的发展，机器人已经在世界有了一定的发展，甚至很多国家机器人已经运用到实际的生活中去。而机器人的设计方法无疑是很多人非常感兴趣的问题，因此本文针对机器人的设计方法进行了详细的探索。 关键词机器人;设计;方法 1.前言 纵观人类的发展史，工具的进步才能带动人类的文明，如今设计朝着智能化的方向在发展，机器人就是人类在发展智能化过程洪重要的产物，因此机器人常用的设计方法是设计师们必备的工具。 2.控制系统的硬件设计 在现代科学技术不断发展的背景之下，工业现场所涉及到的重体力劳动量不断提升。当中部分劳动任务的实现单单依靠人力是很难实现的。而为了良好的完成工业现场的相关生产作业任务。就需要通过对机器人装置的研究与应用来实现机器人控制系统的硬件部分主要由5个模块组成：控制模块、循迹模块、避障模块、电机驱动模块、电源模块。 (1)控制系统模块。ATmega128为基于AVR RISC结构的8位低功耗CMOS微处理器，运算速度快，具有多路PWM输出，可将测速、避障等电路产生的输入信号进行处理，并输出控制信号给驱动放大电路，从而控制电机转速，此方式产生的PWM信号比用定时器中断产生的PWM信号实时性更好，而且不会占用系统的定时器资源。 (2)循迹模块。循迹是指小车在比赛场地上循白色引导线线行走，循迹模块的原理图如图2所示。循迹模块采用灰度传感器，发射管为普通LED灯，接收管为光敏三极管3DU33。工作原理为：不同颜色的物体对LED发射光反射不同的亮度，光敏三极管3DU33接收这些不同亮度的光线，就会呈现不同的电压Vx。Vx输入到比较器LM339的同相端，并与电位器设定的电压V0相比较，当Vx>V0时，比较器输出高电平，当Vx循迹机器人前后两端均是由7个灰度传感器组成的循迹模块。其中，中间三个灰度传感器起巡线的作用，两端的灰度传感器起探测弯道作用，剩下两个灰度传感器交替进行巡线和探测弯道。实验证明，这样的灰度传感器的布置图，机器人循迹的效果好，且“性价比”非常高。 (3)避障模块。避障模块主要使用的是红外发射接收传感器，当红外感应避障模块靠近物体时，输出低电平信号;当没有感应到物体时，输出高电平信号。将该信号线接入到单片机的控制端口，控制程序就能起到探测障碍物的作用，当在机器人行进的路径上就可以发现有障碍物并及时避开绕行。 (4)驱动模块。循迹避障机器人要求行走灵活、反应快速，因此要求驱动电机具有“转速快、制动及时”等特点。我们设计制作的循迹避障机器人采用中鸣公司的JMP-BE-3508I驱动板模块，其输入电压为11V到24V，最大输出电流为20A，满足快速前进、制动、转弯的要求。并且电机速度达到500rpm，堵转力矩为8KG.CM，具有很强的刹车功能。利用单片机的四路PWM输出信号，分别控制四个轮子的转速。并采用“四轮驱动”、“差速转弯”的方式实现机器人的前进、后退与转弯。 (5)电源模块。循迹机器人的电源模块主要实现以下三大功能：①稳定输出5V工作电压。故我们设计制作的电源模块以7805芯片为核心，把输入电压截止到5V。②提供足够的电流。7805芯片最大输出电流为1.5A，而循迹机器人需要较大电流，所以我们使用了两片7805芯片分别对控制系统和外部设备进行供电。③滤波。在7805芯片的输入、输出端分别并联104贴片电容和10μF的电解电容，过滤高频、低频信号。 3.软硬件模块开发流程和界面程序 (1)图像处理模块：照相机实时捕捉图像，处理转化后和初始图像进行处理比较，找出图像中差异的位置通过TCP传输。 (2)TCP通信模块：视觉系统通过以太网连接贝加莱控制器，控制器可以作客户机或服务器实时传输数据，：定义结构体用于视觉系统传输位姿给机器人和机器人实时反馈位姿和信号状态数据给视觉系统。 (3)位置转换模块：把视觉系统的位姿转换为机器人的位姿传输给机器人，控制机器人运行。 (4)轨迹规划模块：进行运动轨迹规划和速度规划，根据机器人当前的位置和目标位置，选择最优的运动轨迹(直线、圆弧、不规则曲线等运动轨迹)，然后对轨迹、速度进行插补，插补值调用机器人运动学算法计算轨迹的可靠性，再把实时插补的位置、速度传送给运动控制模块。 (5)运动控制模块：根据实时插补的值结合加速度、加加速度等控制参数给驱动器。 (6)伺服模块：根据控制器所发送数据，结合各伺服控制参数，驱动电机以最快响应和速度运行到各个位置。 4.机器人精度标定和视觉软件处理 4.1精度标定 精度的标定包括机器人精度标定 和机器人相对于视觉照相机位置标定 。机器人运动前，需要用激光跟踪仪标定准确各轴杆长、零点、减速比、耦合比等机械参数，给运动学、控制器系统，机器人才能按理论轨迹运行准确。行到指定点。 通过三点法、六点法标定机器人相对于视觉照相机的X、Y、Z方向距离给位置转化模块，确定机器人坐标系相对于照相机坐标系的转化关系。 4.2视觉处理软件 包括固定视觉系统标定模块和移动视觉系统标定模块 。视觉系统安装在固定位置相当于给机器人建立照相机一个用户坐标系，此模块用于运算机器人和固定视觉系统之间位姿转换关系。视觉系统安装在机器人末端法兰位姿相当于给机器人建立照相机一个工具坐标系，随着机器人运动而实时改变位置，此模块用于运算机器人和动态视觉系统之间位姿转换关系。 实时处理传输机器人、视觉系统和以太网的运行通信状态以及出错状态处理。 4.3人机界面设计及实现 当机器人出现故障，不能自动移动位置时，比如碰到硬件限位或出现碰撞现象时，此时可以进入手动页面，选择机器人操作，移动机器人到指定位置。对于新建码垛工艺线，需要配置系统参数、位置信息、以及产品参数，等必要的信息。码垛数据编辑与创建的功能，产品覆盖了袋子、箱子，以及可变数量抓取的功能。可以添加产品数量，改变产品方向，单步数量修改，产品位置移动以及旋转等设置。本页面中，示例生成了每层五包的袋装产品，编号从1到5，可以通过调整编号的顺序，达到改变产品的实际码垛顺序。 5.结束语 总之，在进行机器人的设计过程中，要根据设计的用途进行针对性的设计，对于设计过程中出现的问题要及时的采用上述的思维方法进行解决，随着机器智能化的推广，无疑机器人的设计在未来会有更广阔的天空。 参考文献： [1]张海平，陈彦. Wincc在打包机人机界面中的设计与应用[J].HMI与工业软件，2012(3)：70-72. [2]朱华栋，孔亚广.嵌入式人机界面的设计[J].中国水运，2008(11)：125-126. [3]金长新，李伟.基于Windows CE的车载电脑系统人机界面的实现[J].微计算机信息，2005(21)：132-134. 机器人的科技论文篇三：《浅谈igm焊接机器人的故障处理》 [摘 要]机器人技术综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。本文通过介绍igm焊接机器人的工作原理，以及在实际工作中机器人的常见故障现象，对故障产生的原因进行分析，并提出了相应的维修方法。 [关键词]igm焊接机器人 工作原理 故障处理 0 前言 机器人技术是综合了计算机、控制理论、机构学、信息和传感技术、人工智能等多学科而形成的高新技术。这门新型技术的介入，对维修技术人员提出了更高要求。如何保证焊接机器人的可靠性、稳定性，发挥机器人的最大优势，针对机器人的故障维修及设备维护保养工作就尤显重要。 1 igm焊接机器人组成及工作原理 1.1 igm焊接机器人的组成 igm焊接机器人是从事焊接(包括切割与喷涂)的工业机器人，它加工精细、动作灵巧、焊接精度高、焊缝成形好。在机械行业中得到了广泛的应用。 1.2 igm焊接机器人工作原理 igm焊接机器人内部轴控制原理：通过数字伺服板DSE-IBS处理当前位置的校准、位置驱动、速度驱动等信息，处理后的信息送馈到伺服驱动器，由伺服驱动器内部的脉宽调制器调制，然后放大输出推动伺服电机。伺服电机运动的同时，编码器同步运行，并把采集的位置角度信息反馈给RDW控制板，通过RDW板的增量计算、数据整定后的位置信息回馈给DSE-IBS板，做下一个周期的计算处理，此过程反复进行从而实现了实时位置的更迭过程。 2 igm焊接机器人故障诊断及分析 2.1 焊接机器人故障类型 焊接机器人故障类型可分为软件故障和硬件故障，由机器软件造成的故障，如系统停机 死机 的现象;由机器硬件造成的故障，如驱动单元、电气元件各模块的故障。就故障现象可分为人为故障和自然故障、突发故障三大类。对于维修来说，自然故障和突发故障的排除就显得困难，因为这种维修不仅仅针对故障单元本身，还要对系统进行改进，这就需要周密分析，对故障诊断进行优化和改进，避免排除过的故障重复出现，使系统进一步稳定可靠。 2.2 igm焊接机器人常见故障处理 2.2.1 机器人开机后示教器无报警信息，但机械手无法正常引弧。首先检查系统是否送丝送气，发现送丝系统无法手动送丝，保护气瓶有压力，但是焊枪喷嘴处无保护气。再检查机械手焊接电缆、引弧板及送丝板，都没有发现故障。这说明机械手的功能是正常的，可能是焊接回路不通畅。可以通过测量焊接回路阻抗来判断焊接回路是否正常。 回路阻抗的测试步骤： i把连接工件的地线接好，保证地线夹与工件接触部分干净良好; ii接通机器人电柜电源，将福尼斯焊机电源开关拨至“I”位置; iii在焊机二级菜单内选择“r”功能。 iv取下焊枪喷嘴，拧上导电嘴，将导电嘴贴紧工件表面。需要注意的是，测量过程中要确保导电嘴与工件接触处的洁净。测量进行时，送丝机和冷却系统不启动; v轻按焊枪开关或点动送丝键。焊接回路阻抗值测算完成。测量过程中，右显示屏显示“run”; vi焊接回路测算结束后显示屏显示测量值。测得的焊接回路阻抗是18 Ω(正常值以<20Ω为佳)，说明焊接机器人的焊接回路的通畅的。再断电、通电调试，焊接机器人能正常引弧，应该是回路测试过程中通过连接接地夹、拆卸喷嘴、导电嘴等将回路未正常接触处接通了。 2.2.2 igm机器人在焊接过程中，引弧困难、焊接电流极不稳定，且经常断弧，反复出现“Arc fault”电弧故障。 i检查接地电缆，测量回路电阻值为9.7Ω，正常 值以<20Ω为佳。 ii检查焊丝直径(Ф1.2)与送丝轮的公称直径相匹配。 iii焊丝材料(G2Si)与焊接方式及焊接母材相匹配。 iv后观察焊枪喷嘴处，存在大量粉尘的切粉，手动送出的焊丝不光滑平整，有小量弯曲及伤丝情况，说明送丝不畅。 v对送丝阻力进行检测。将送丝锁紧杆、压紧杆打开，手盘焊丝盘将焊丝收回，发现阻力很大。多为送丝软管堵塞或软管与机械手夹角过大造成。 vi检查送丝轮磨损情况，V型送丝槽不易过深过宽，以正好放置一根Ф1.2规格的焊丝为佳，间隙过大，将影响送丝的稳定性，焊接电流的稳定性。拆下送丝轮，发现送丝轮磨损严重，圆度误差较大，送丝槽过深。送丝机构一旦出现失控，就会高速送丝，焊接电源得不到正常的信号反馈(送丝速度的反馈采用光电测速)，不能提供稳定的电流、电压，造成不能正常焊接。更换送丝轮、送丝软管，并进行压力调整，故障解除，焊接正常。 2.2.3 igm机器人回零参数自动丢失。igm机器人在下一次开机时，回零参数自动丢失，重新校零、输入参数，保存参数反复丢失。检查示教电缆、接口、程序、轴卡、RDW板指示灯全部正常，检查后备电池(缓冲电瓶，用于关机或意外掉电情况下，为系统提供短时间供电，进行信息的存储)测量电压值，一个为8.9V，一个为12 V，总电压为21 V，正常值为24V，更换一组电池后一切正常，再未出现数据丢失现象。 2.3 突发故障的分析及处理 该故障无可预见性，事发突然。实际工作中出现最多。多为受环境影响的系统故障，如焊接机器人控制部分电路板故障、稳压 电源故障 、通讯故障等，反映在机器人在工作时突然报警且无法消除报警。重新启动又恢复正常，但不久又出现报警，这类故障造成整个系统不稳定。 为了进一步判断驱动器的好坏，缩小故障范围， 对编码器进行检查，RCI系列的机器人各轴所使用的编码器是绝对编码器，它是一种电磁部件，可以传递旋转角度的信息，由两个固定绕组(sin绕组和cos绕组)及一个参考绕组组成，原理基本上同旋转变压器相似。将X12插头拔下，分别测量11-12、13-5、14-4端子阻值，结果没有一项有阻值，说明编码器出现异常。 找到12轴伺服电机，检查发现编码器插头锁紧并帽已退出，插头连接松动。将插头重新安插，锁紧到位，再次测量11-12端子阻值为94Ω，13-5端子阻值为65Ω，14-4端子阻值为65Ω，9-10端子阻值为600Ω，说明各绕组正常。上电后，驱动可正常打开，故障解除。 3 结束语 维修工作是理论指导实践，实践促进理论的一个反复过程，理论实践的有机结合才会使维修人员更加深入，更加准确的判断处理各种故障。工作中维修人员必须具有独立思考分析判断的能力，操作中一定要注意观察，不可盲目更改焊接机器人设定、跳线等状态，要养成做工作记录的好习惯，归纳 总结 各类故障现象以及处理过程，积累故障诊断和维修方面的 经验 ，以提高维修水平。 参考文献 [1] 戴光平.《焊接机器人故障诊断及维修技术》. 重庆：中国嘉陵工业股份有限公司，2003. [2] 中国焊接协会成套设备与专业机具分会. 《焊接机器人实用手册》.机械工业出版社，2014. [3] 李德民.《焊接机器人的故障维修》. 长春：长客股份制造中心，2011. 猜你喜欢： 1. 关于科技论文的范文 2. 关于计算机的科技论文3000字 3. 数学科技论文800字 4. 自动化科技论文题目与范文