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智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
建筑智能化设计的相关探讨
【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用，在管理过程中，要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果，确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。
【关键词】智能建筑;智能化系统;设计
一、建筑智能化系统的设计原则
(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的，因此，在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况，吸收开放的先进设计理念，以完善智能建筑功能的发挥。
(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念，将智能化系统的各个子系统相互隔离，以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行，由此提高系统运行的可靠性。
(三)标准化。随着智能化系统的快速发展，相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计，以方便系统的施工与维护。
(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能，确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。
(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统，其子系统又包含多种构件和设备，因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。
(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下，当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以，在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性，确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。
二、建筑智能化系统的设计
(一)供电系统设计
智能化系统的子系统通常需要进行单独供电，因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电，在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电，而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站，也应当采用单独回路进行供电，以避免电路混用危害系统运行，如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电，以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。
(二)接地系统设计
智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计，保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式：
1、联合接地方式，其在应用中需注意：由于计算机等设备的抗雷击性能不高，且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差，很可能会受到其他系统的干扰，所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω，所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。
2、单独接地方式，在使用统一接地时主要利用自然接地体，若不再使用人工接地体其应当满足以下条件：接地电阻应当在1Ω以下，即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环，且闭合环英应当与地面保持以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点，因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。
(三)智能化管理间与智能化竖井
通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求，在智能建筑智能化系统设计中，一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路，而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽，所以根据布线标准与规范，应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件，智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜，其周围要留设合理的安装与维护空间，其平面面积应当在5～10m2之间。
(四)综合布线系统设计
在综合布线系统设计中，一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆，以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内，其中水平布线电缆的最佳长度为90m，电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m，对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算：
C=(102-H)/ W=C-5
其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度，其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。
三、目前智能建筑存在的问题
(一)国产化系统集成产品
现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司，如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权，这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。
(二)技术障碍
在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷，比如网络频宽的限制：数据传输量迅速增加和多媒体的使用，要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后，通讯空间的问题可获部分解决，但缺乏全面而完整的数据模型，各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾，很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性，以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题，但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话，就会导致无法使用更先进的通讯工具。
(三)人才缺乏
从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发)，而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说，工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计，又懂施工方案的人，却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好，关系到工程的进度与质量。
智能建筑是高科技的产物，智能建筑学科是多学科的交叉和融汇，人才培养应该是多层次、多方位的，只有强调理论与实践紧密结合，设计与技术紧密结合，施工与产品紧密结合，才能培养出新一代的智能建筑人才。
四、结束语
智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑，无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理，都要进行优化控制，以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此，相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理， 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题，以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。
参考文献：
[1] 翟伟盛，浅谈智能化系统管理及维护，消费导刊，2009年10期
[2] 金红峰，浅谈智能化系统管理及维护的一点心得，艺术科技，2007年03期
[3] 邵胜华，智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究，2010(7)
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人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。以下是我整理的人工智能的毕业论文范文的相关资料，欢迎阅读!
摘要：人工智能是20世纪计算机科学发展的重大成就，在许多领域有着广泛的应用。论述了人工智能的定义，分析了目前在管理、教育、工程、技术、等领域的应用，总结了人工智能研究现状，分析了其发展方向。
关键词：人工智能;计算机科学;发展方向
中图分类号：TP18
文献标识码：A
文章编号：1672-8198(2009)13-0248-02
1人工智能的定义
人工智能(Artificial Intelligence，AI)，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定，人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能：“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”，但可以把人处理问题的方式编入智能程序，是不能思维的机器也有智能，使机器能做那些需要人的智能才能做的事，也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。
2人工智能的应用领域
人工智能在管理及教学系统中的应用
人工智能在企业管理中的应用。刘玉然在《谈谈人工智能在企业管理中的应用》一文中提到把人工智能应用于企业管理中，认为要做的工作就是搞清楚人的智能和人工智能的关系，了解人工智能的外延和内涵，搭建人工智能的应用平台，搞好企业智能化软件的开发工作，这样，人工智能就能在企业决策中起到关键的作用。
人工智能在智能教学系统中的应用。焦加麟，徐良贤，戴克昌(2003)在总结国际上相关研究成果的基础上，结合其在开发智能多媒体汉德语言教学系统《二十一世纪汉语》的过程中累积的实践经验，介绍了智能教学系统的历史、结构和主要技术，着重讨论了人工智能技术与方法在其中的应用，并指出了当今这个领域上存在的一些问题。
人工智能专家系统在工程领域的应用
人工智能专家系统在医学中的应用。国外最早将人工智能应用于医疗诊断的是MYCIN专家系统。1982年，美国Pittsburgh大学Miller发表了著名的作为内科医生咨询的Internist 2I内科计算机辅助诊断系统的研究成果，1977年改进为Internist 2Ⅱ，经过改进后成为现在的CAU-CEUS，1991年美国哈佛医学院Barnett等开发的DEX-PLAIN，包含有2200种疾病和8000种症状。我国研制基于人工智能的专家系统始于上世纪70年代末，但是发展很快。早期的有北京中医学院研制成“关幼波肝炎医疗专家系统”，它是模拟著名老中医关幼波大夫对肝病诊治的程序。上世纪80年代初，福建中医学院与福建计算机中心研制的林如高骨伤计算机诊疗系统。其他如厦门大学、重庆大学、河南医科大学、长春大学等高等院校和其他研究机构开发了基于人工智能的医学计算机专家系统，并成功应用于临床。
人工智能在矿业中的应用。与矿业有关的第一个人工智能专家系统是1978年美国斯坦福国际研究所的矿藏勘探和评价专家系统PROSPECTOR，用于勘探评价、区域资源估值和钻井井位选择等。20世纪80年代以来，美国矿山局匹兹堡研究中心与其它单位合作开发了预防煤矿巷道底臌、瓦斯治理和煤尘控制的专家系统;弗尼吉亚理工学院及州立大学研制了模拟连续开采过程中开采、装载、运输、顶板锚固和设备检查专家系统Consim;阿拉斯加大学编写了地下煤矿采矿方法选择专家系统。
人工智能在技术研究中的应用
人工智能在超声无损检测中的应用。在超声无损检测(NDT)与无损评价(NDE)领域中，目前主要广泛采用专家系统方法对超声损伤(UT)中缺陷的性质，形状和大小进行判断和归类;专家在传统超声无损检测与智能超声无损检测之间架起了一座桥梁，它能把一般的探伤人员变成技术熟练。经验丰富的专家。所以在实际应用中这种智能超声无损检测有很大的价值。
人工智能在电子技术方面的应用。沈显庆认为可以把人工智能和仿真技术相结合，以单片机硬件电路为专家系统的知识来源，建立单片机硬件配置专家系统，进行故障诊断，以提高纠错能力。人工智能技术也被引入到了计算机网络领域，计算机网络安全管理的常用技术是防火墙技术，而防火墙的核心部分就是入侵检测技术。随着网络的迅速发展，各种入侵手段也在层出不穷，单凭传统的防范手段已远远不能满足现实的需要，把人工智能技术应用到网络安全管理领域，大大提高了它的安全性。马秀荣等在《简述人工智能技术在网络安全管理中的应用》一文中具体介绍了如何把人工智能技术应用于计算机网络安全管理中，起到了很好的安全防范作用。
3人工智能的发展方向
人工智能的发展现状
国外发展现状。目前，AI技术在美国、欧洲和日本发展很快。在AI技术领域十分活跃的IBM公司。已经为加州劳伦斯・利佛摩尔国家实验室制造了号称具有人脑的千分之一的智力能力的“ASCII White”电脑，而且正在开发的更为强大的新超级电脑――“蓝色牛仔(blue jean)”，据其研究主任保罗・霍恩称，预计“蓝色牛仔”的智力水平将大致与人脑相当。麻省理工学院的AI实验室进行一个的代号为cog的项目。cog计划意图赋予机器人以人类的行为，该实验的一个项目是让机器人捕捉眼睛的移动和面部表情，另一个项目是让机器人抓住从它眼前经过的东西，还有一个项目则是让机器人学会聆听音乐的节奏并将其在鼓上演奏出来。由于人工智能有着广大的发展前景，巨大的发展市场被各国和各公司所看好。除了IBM等公司继续在AI技术上大量投入，以保证其领先地位外，其他公司在人工智能的分支研究方面，也保持着一定的投入比例。微软公司总裁比尔・盖茨在美国华盛顿召开的AI(人工智能)国际会议上进行了主题演讲，称微软研究院目前正致力于AI的基础技术与应用技术的研究，其对象包括自我决定、表达知识与信息、信息检索、机械学习、数据采集、自然语言、语音笔迹识别等。
我国人工智能的研究现状。很长一段时间以来，机械
和自动控制专家们都把研制具有人的行为特征的类人性机器人作为奋斗目标。中国国际科技大学在国家863计划和自然科学基金支持下，一直从事两足步行机器人、类人性机器人的研究开发，在1990年成功研制出我国第一台两足步行机器人的基础上，经过科研10年攻关，于2000年11月，又成功研制成我国第一台类人性机器人。它有人一样的身躯、四肢、头颈、眼睛，并具备了一定的语言功能。它的行走频率从过去的每六秒一步，加快到每秒两步;从只能平静地静态不行，到能快速自如的动态步行;从只能在已知的环境中步行，到可在小偏差、不确定环境中行走，取得了机器人神经网络系统、生理视觉系统、双手协调系统、手指控制系统等多项重大研究成果。
人工智能发展方向
在信息检索中的应用。人工智能在网络信息检索中的应用，主要表现在：①如何利用计算机软硬件系统模仿、延伸与扩展人类智能的理论、方法和技术，包括机器感知、机器思维、机器行为，即知识获取、知识处理、知识利用的过程。②由于网络知识信息既包括规律性的知识，如一般原理概念，也包括大量的经验知识，这些知识不可避免地带有模糊性、随机性、不可靠性等不确定性因素，对其进行推理，需要利用人工智能的研究成果。
基于专家系统的入侵检测方法。入侵检测中的专家系统是网络安全专家对可疑行为的分析后得到的一套推理规则。一个基于规则的专家系统能够在专家的指导下，随着经验的积累而利用自学习能力进行规则的扩充和修正，专家系统对历史记录的依赖性相对于统计方法较小，因此适应性较强，可以较灵活地适应广普的安全策略和检测要求。这是人工智能发展的一个主要方向。
人工智能在机器人中的应用。机器人足球系统是目前进行人工智能体系统研究的热点，其即高科技和娱乐性于一体的特点吸引了国内外大批学者的兴趣。决策系统主要解决机器人足球比赛过程中机器人之间的协作和机器人运动规划问题，在机器人足球系统设计中需要将人工智能中的决策树、神经网络、遗传学的等算法综合运用，随着人工智能理论的进一步发展，将使机器人足球有长足的发展。
4结语
由上述的讨论我们可以看到，目前人工智能的应用领域相当广泛。无论是学术界还是应用领域对人工智能都高度重视。人工智能良好的发展和应用前景，要求我们必须加大研究和投入力度，以使人工智能的发展能为人类服务。
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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。
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。
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。
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。
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()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。
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。
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。 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。
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。
知识产权方面的引导
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。
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，云计算软件著作权共3017件，同比增长，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。
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。
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。
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。
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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你好，不成问题我……可以保证……OK给你……搞定
广泛的公民参与可以充实公共管理的内容和确保公共利益的实现,它是现代公共管理不可或缺的重要环节,是促使公共部门实现其公共责任和良好治理的一个重要手段。下面是我为大家推荐的公共管理硕士 毕业 论文，供大家参考。
公共管理硕士毕业论文 范文 一：公共管理实验研究强化问题分析
实验研究作为较成熟的研究 方法 ，可以引入公共管理学科;实验研究作为一种知识创造的方法，其本身也需要结合所应用的学科特征被研究而发展。基于这两个层面的考虑，借助于本期的两篇公共管理实验研究 报告 ，这里对实验研究相关的几个问题进行概要性讨论，以图引起公共管理学者的深度关注。
一、公共管理学科应加强的实验研究
学术研究的基本任务是对自然、社会、人文、科学技术等现象进行描述、解释及其应用。其中，关键和困难的环节是对所研究对象的内在机制的解析，而这，在现代科学研究范式意义上，体现为对其因果关系及其机理的分析与验证。由于自然，尤其是社会现象的复杂性，自然情形下的观察是被动的、表面的。因此，如何主动地、深度地、操控性地进行因果关系机理研究，就成为现代科学研究的有效方法论的追求目的。基于西方____宗教信仰中的理性学派传统，萌芽于文艺复兴后期，成形于近代资本主义早期，完善于科学理性昌盛的20世纪中期的实验研究方法，目前已成为自然科学、社会科学的重要研究方法，其影响力如此之强，以致如哲学这样高度抽象的学科，也出现了如“实验哲学”这样的研究方式(Knobe，2012)。政治科学与公共管理的实验研究进展较为滞后。有人对《美国政治科学评论》(APSR)所发论文的研究方法进行了评估，发现该刊所发表的真正实验研究论文出现于1992年以后。1950—1992年，美国政治科学三大主流刊物《美国政治科学评论》(APSR)、《美国政治科学杂志》(AJPS)、《政治学杂志》(JOP)共发表实验方法类论文58篇，但之后的1993—1997年5年间，却发表了实验 文章 28篇，占到1950—1992年所发表的实验类论文的33%。21世纪头5年，政治学实验论文更是快速发展，三大刊物所发论文47篇，这还不包括14篇问卷实验(SurveyExperiments)论文。政治科学的实验研究已从偶尔为之，发展成为被普遍接受的和有影响力的研究范式。实验研究在国际关系研究中也有不少应用(Hyde，2015)。政治学家埃莉诺•奥斯特罗姆(ElinorLinOstrom)之所以能够获得2009年的诺贝尔经济学奖，与其实验方法的娴熟应用不无关联(Morton&Williams，2010)。至于公共管理学科，实验研究较为滞后，直到近期，才有意识地推进这方面的工作(Jilke，etal.，2014)。由此可见，公共管理的实验研究，是值得大力推动的、有巨大学术潜力的研究方式和领域。基于实验研究的优势，《公共行政评论》本期推出以中国问题为研究对象，以实验方法为手段的专栏。之所以推出以实验研究方法为主题的专栏，旨在凸显本刊的学术意图———推进实验研究方法在公共管理研究中的应用，尤其是推动具有中国学术气息的公共管理实验研究。
二、实验研究方法的基本逻辑与问题
如今，实验研究方法已成为成熟的学科，全面介绍其状况、学理是本导语不能胜任的，然而，为推动这方面的研究，提纲挈领式的核心思想介绍又是必要的。实验研究方法的含义有诸多种界定，一般是指理论驱动(即理论判断验证为研究目标)下，在典型或人为特定的条件下，采用科学仪器、设备，主动干预和控制研究对象，获取因果关系科学事实，验证理论假设的研究方式(Webster&Sell，2007)。实验法的基本逻辑是:①确定研究问题，构建理论框架;②理论操作化，包括理论命题变量指标化，因果规律的自变量、因变量操作化，指标数据化，统计方法适应性选择等;③实验操作与监控;④分析、解释实验结果，形成理论结论。这是一个从理论意图到变量操作，因果关系解释，形成理论的多阶段过程。其不同阶段的具体方法、方式(如理论构建、实验设计和数据分析等)，构成了实验研究的方法论知识体系。随着自然和社会科学实验研究的发展，如今已成为包括诸多实验方法和统计方法的庞大、复杂学科体系。实验法之所以被视为科学研究的经典方式，在于其人为性、随机性(Randomization)和操控性(Manipulation)的特征。人为性指实验研究往往是通过人为设定环境或条件，构造“纯”理想的事件环境，并在此环境下观察、测量被试的行为变量;操控性指对理论的变量关系进行呈现、控制、强化等，使所研究的因果关系得以重复展现，以发现其内在因果机制;随机性则是以随机原则控制被试、条件，保证因果关系不是偶然的、内生的或外在系统误差带来的，保证因果变量的普遍性。正是运用这些方式的综合应用，使科学研究最为关注的因果关系可以从复杂的社会 文化 背景下被抽离出来，以操控的方式进行验证，从而对不确定世界的内在机制给出确定的解释(Palfrey，2009)。实验研究最为人所诟病的问题是外部效度问题。外部效度指科学研究中的实验结果类推到真实社会情境中的其他母体或环境的有效性(Webster&Sell，2007)。用更通俗的话说，即人为实验条件下的研究发现推论到现实情境所产生的失效现象。对于实验研究的外部效度问题，学术界有不少争论或解释(Webster&Sell，2007)。
作者认为，应这样理解:一是，实验研究的优势是内部效度而非外部效度。应当承认，实验研究，尤其是社会科学的实验研究，外部效度困境确实存在，但不能因此而对实验研究的价值完全否定。实验研究的根本特质是以操控的方式对所研究的理论问题进行因果关系呈现、验证，从而对事物的规律进行理论解释。所罗门•阿希()的从众实验情境在真实生活几乎不会发生，但恰恰是实验室的从众研究给出了如此令人震惊的从众现象(Asch，1955)。二是，实验研究的结论有特定的逻辑界限。每一种研究方法的结论在推论上均有其逻辑依据，如果说问卷调查法的结果适合分布式推论，个案研究方法的结论适合结构式推论，实验研究方法的理论发现则只适合因果关系性推论。因此，实验方法做出的结论不应是分布式推论或结构式推论。而这一点，不要说刚刚从事实验研究的学者，甚至是有 经验 的学者，也可能无意识地把因果推论逻辑转变为分布式推论逻辑，从而带来外在效度的严重误差。此外，实验研究还有一个常常为人批评的问题，即研究结果发现往往是“不过如此”的常识验证。对此，人们可能会说:“我感觉就是如此，还需要做实验吗?”实验研究的确有这种现象，即通过细致、严格、大量的实验，证实了常识。对于这一似乎费时费力、似无必要的现象，学术的理解应这样:一是，生活常识的证实即是科学活动的一部分。人类是有智慧的动物，即使一个资质一般的人，通过对生活经验的深度 反思 ，对某一现象的分析、解释也可能是对的，但在科学的因果关系验证标准看来，这是不可靠的，对其检验乃是人类理解自身的学术任务;二是，对于生活常识的判断，学术的研究往往能够给出常识之外的新理解。如在日常生活中大多数人都知道，人有服从性。这是对的。但斯坦利•米尔格兰姆(StanleyMilgram)经典服从实验不仅证实了这个生活经验判断，还给出了令人震惊的新发现。在进行实验之前，米尔格兰姆曾就被试的服从比例对其心理学家同事进行了调查，他的同事判断，只有少数几个人，甚至只有1%的被试会完全服从实验指令，直到使用最大伏特电力进行惩罚。但结果却是，在第一次实验中，就有65%(40人中超过27人)被试完全服从惩罚指令，直到450伏特的最大惩罚度。尽管被试在服从命令的过程中，都表现出不太舒服，甚至说想退回实验的报酬，但没有被试在到达使用300伏特电击之前拒绝服从指令(Milgram，1963)。该类实验的元分析(Meta-analysis)发现，被试愿意施加致命的伏特数的比例约在61%至66%之间(Blass，1999)。由此可见，实验研究能够对常识判断有深度的补充。
三、公共管理的实验研究应有自己的学科特征
如今，实验研究已成为成熟的研究方法，甚至不少学科已形成了有自己学科特色的实验方法体系。如心理学、经济学、社会性、政治科学等。公共管理科学开展实验研究，虽然存在汲取与追赶这些学科的任务，但也要注意形成自己的实验研究特色:首先，应依据公共管理的学科特征使用实验方法。实验研究虽然涉及大量的技术甚至技巧问题，但根本看，是以理论构建为驱动的，而理论构建，不同学科的逻辑基础是不同的。就公共管理而言，即使从最直接、简单的定义理解，公共管理的特征是政治—文化—社会性的。显然，这不同于个体性的心理学研究，也不同于效用最大化的经济学研究。由此，简单借用心理学或经济学的实验理论或方法就可能出现底层的的不契合问题。那么，该如何以公共管理的学科特征进行理论构建?不同学者会有自己不同的选择。如果要在这里给出具体的建议，笔者的建议是，采用“问题中心，公共管理 思维方式 ”的研究策略，即从公共管理的真实社会情境中，发现研究问题，以其总体性状态和内在逻辑为基础，以公共管理学科的思维方式来构建理论框架。现代学科有分别和界限，但“问题”总是在“那里”，“问题”是不分学科的，故而，若简单地以某一学科或某种理论为解释框架，有可能肢解“问题”，使研究“问题”失真。但是，现代学科毕竟有自己学科立场，而学科立场突出体现在学科的思维方式上。如心理学的思维方式突出表现在以还原分析的方式研究心理活动的因素及其机制。公共管理学科的思维方式虽然有不同理解，但大概可以理解为，以合法性和有效性检视公共管理活动与政策的恰当性，以此为内在依据，构成公共管理研究的“问题框架”。至于具体的构建方式，因素—结构—功能的此为策略是可资借鉴的方式(景怀斌，2011)，即从公共管理的视野看，所研究对象的构成要素是什么?要素间的结构是什么?结构具有什么样的功能?其功能在合法性与有效性方面的表现如何?等等。进而，采用实验方法验证理论判断。其次，公共管理也应注意形成自己学科特有的实验方法。不少社会科学在发展中形成了自己的实验方法。如，心理学实验方法的成熟，与其早期心理物理学的实验研究历程分不开。而且，心理学不断汲取新的技术方法扩充实验方式，如心理学汲取了脑神经研究手段，形成了脑认知研究实验技术。类似地，公共管理能否结合自己的学科特征形成自己的实验方法?理论上是完全可能的。当然，这需要艰苦的学术努力才能实现。第三，同任何方法都有局限一样，实验研究有自己的适应范围。实验研究虽然需要大力推进，但它不是“包打天下”的唯一“法宝”，应根据研究任务与问题“采用”，而不是为显示“高大上”而不分青红皂白地“套用”。本期的两篇实验报告是这方面的尝试。其中，《观念形态激活对公共问题决策的影响与机制》即体现了“问题中心，公共管理思维方式”的研究策略。
所谓“问题中心”，既是以中国社会出现的观念形态争论为研究对象———试图回答“人们为何以掌握真理的感觉有偏见地认知”社会现象的理论机理，形成了观念形态如何扭曲公共问题决策的研究议题，“公共管理思维方式”即以把此问题置于合法性与有效性检视来设计具体研究问题，而不是借用已有的心理学理论来研究。在这一思维方式下，采用3(“左”“中”“右”观念形态)×2(激活、未激活)被试间实验设计，通过观念形态激活控制，验证了观念形态激活后对公共问题决策的扭曲现象，进而分析了其机制，为公共问题决策提供了若干建议。另一篇实验论文《如何有效征税:来自纳税遵从实验的启发》则从实验经济学的角度，考察税率对人们纳税遵从以及国家税收收入的影响。实验分析，在其他情况不变时，法定税率越高，纳税人逃税越多，但纳税额却越高的结论。作者针对A-S模型或者道德—契约模型的解释局限，以“前景理论”来解释这一发现，将纳税决策过程看成纳税者受到“逃税利益”和“心理机制”双重影响的结果，纳税人会以“法定税负”为其决策参考点，逃税可以带来额外心理收益，纳税人又对这部分收益表现出敏感递减的趋势。这就说明其为何在较高税率时，即便逃税更多、自愿纳税却也更多，从而为如何有效征税提供了实验理论依据。总之，公共管理的实验研究已成趋势，需要跟进，但公共管理又如何在此趋势中形成自己的方法论特征，更是学科任务之一。在这个意义上，公共管理的实验研究面临着引进与创新的双重挑战，需要更多的关注和投入。
公共管理硕士毕业论文范文二：创新文化对公共管理的影响分析
1文化与公共管理的关系
在内容方面，文化必然会给公共管理活动带来一些作用，比如针对社会成员建立行动规范，将其观念限制在一定范围或是方向上，构建社会文化环境等，也就是说它让公共管理系统的思维和动作能够和文化环境匹配在一起，达到平衡的状态，否则就会失衡。拿行政活动来说，这种活动的最终效果，大大受到行政人员综合能力的影响，比如其知识技能、思想观念、做事态度等。也就是说，在公共管理活动这一领域，文化环境和行政系统之间是密不可分的。前者对后者的影响不仅仅限于管理主体方面，而且还会对其客体产生作用。考虑到管理主体的一切活动都处于文化环境下，所以，要确保主体所进行的公共管理工作在质量和效率方面有所保障，必须确保主体本身有一定的文化积累。也就是说要让主体和文化彼此间能够变换，让文化催生主体的改变。文化对客体所产生的作用力是通过社会传递给客体的。在社会环境下，文化倾向是决定物质转换关系的原因之一。在社会中占据主流优势的文化，会让其他文化朝着自身倾斜和发展。比如，市场经济理念中最重要的就是公平和竞争，因此随着经济市场化程度的提高，公共管理活动越来越提倡民主、公正、服务。由此可见，文化观念确实会对公共系统产生巨大的影响。在形式方面，由于文化最主要的特征就是多样化，这一性质的存在使得公共管理活动变得更加复杂和多样化。如果文化环境对公共管理系统提出了正面的要求的话，就会让系统的思维和动作逐渐向前者靠拢，公共管理系统要实现综合绩效的全面提升，最有效的手段就是将文化所拥有的正面价值和要求纳入进来。文化之所以呈现多样化的特征，和很多因素之间是密不可分的，比如历史、政治、民族等。比如，国内很多政府机构和部门作为一种实体参与到经济建设中去，政府部门人员在其中兼任某些职务。又或者是政府部门合法地利用手中的公权力，获取一些经济收入，比如售卖公共服务等。这些现象都是文化特征的具体体现。因此，如果要提升政府管理部门体系的效能，并使其拥有更高的创造性和主动性，必须在文化决定公共管理精神这一理念的指导下，重点塑造文化环境。纵观中华民族政治变迁历史，一些历史上的有识之士所提出的“洋为中用”、“托古改制”等改革理念，其本质就是以文化环境的革新为切入点，实现行政框架的改变。另外，在进行变革的过程中，必然会出现不同的文化，它们彼此之间不断冲撞，结果或是继续排斥，或是融合在一起，因此会给公共管理系统造成多样化的影响。如今，我国正在进一步深化改革开放，各种符合时代特征的改革 措施 得到执行。在这样的社会背景下，各种新思想不断涌现，无法避免地和历史遗留下的老思想、老观念产生冲突。比如勇于创新和墨守成规等，这些现象的存在就是我国文化具有多样化特征的最有力的佐证，它们揭示了文化和社会之间存在的密不可分的关系，也向民众传达了政府公共管理的特征受到文化影响的认识。文化对公共管理活动所产生的作用会一直存在，因此对文化的利用以及研究也必须得到重视，不能中断。
2创新文化对公共管理的影响
公共管理最显著的特征就是将公共文化以及市场文化融合在一起。
公共管理理论行政文化创新的核心是市场理念与公共理念的融合：
根据公共管理理论可知，从本质上看，市场文化和公共文化融合即为对政府公共管理效率的要求，这是政府公共管理市场效率理念的重要基础。在以往的公共行政观念中，政府将过多的注意力放在公平、公正方面，以将成本控制在预算范围内为追求，忽视了自身所制定的政策在市场的执行效率，忽视了资金的市场价值。公共管理理论没有否定公平、公正、预算的作用，而是将部分政府注意力转移到资金市场效率方面，也就是在满足公众对公共产品和服务需求的前提下，将成本控制在最低水平。所以，在进行公共管理革新时，政府会将更多的关注倾向于服务质量方面。
公共管理理论的行政价值观念创新：
公共管理对公共行政内部所包含的关系进行审视的过程，实际上就是构建和更新自身对国家和社会、政府和市场、政府和人民等多种关系认识的过程，这是对以往公共行政理论所倡导的价值观的进一步延伸。公共管理认为，公共行政应该追求公共价值以及市场价值，而且努力将两种价值归于一个方向上。公共管理理论是由“公共理论”和“管理理论”所构成的。前者突出显示公共管理组织所具有的公共性，认为公共行政的需要承担起对政治和公民的责任。后者的理论来源于现代经济学以及 企业管理 理论，它将企业这种经济主体的管理经验应用到公共部门中来。过去的行政学理论，往往都是在“公共”和“管理”二者中择其一，这种问题在公共管理理论中得到了有效的解决。把公共管理理论引入到行政学中来，有效地将“公共”和“管理”同时纳入到行政学范畴内。公共管理所追求的价值即为提升行政民主政治责任意识，它以议会和行政、政党和行政等多种关系为切入点，全面研究在既定的政治背景下，行政所表现出的适应性以及敏感性。以往的行政管理在寻找将行政和政治分隔开来的方法，该怎么样确保行政不受政治的影响;而公共管理理论却提倡让行政去主动适应政治，同时揭示了两者之间的互动关系。公共管理理论十分重视政府外部的正式生态环境因素，对公共管理产生的复杂的作用。“公共理论”从管理人员面对的公共生态环境入手，强调公共管理者必须不断提高自身对环境的敏感性，特别是当政治中混有多元民主时，公共管理人员必须能够意识到环境的变化并据此调整策略方向。“公共理论”一直在尝试寻找一条实现行政官僚体系和民主共存的途径。对于欧美国家所实施的民主体制而言，文官的选拔并没有采取选举制或任命制，不过他们被法律赋予了行政和政治权力，这是他们执行社会价值分配的必备基础。在实践中权力的度是很难把握的，这一问题长期以来都是人们关注的焦点。人们对政府的期望存在很多矛盾的地方，他们希望政府在社会经济建设方面有所作为的同时，又希望政府将重点精力放在革除弊病方面。因此才会构建很多程序来对政府进行约束。在民主政治体制背景下，官僚行政组织对民主的控制通过两种方式实现：第一种，赋予立法机构对行政部门的监控权;第二种为政务领导，也就是构建政务官和常任文官之间的上下级关系。
公共管理的行政组织文化创新：
利用公共管理理论作为行政组织体制改革的指导，具体措施为将决策权和执行权赋予不同的机关。成立在人事和财务方面能够自我管理的行政执行局，通过签订合同的方式，实施行政执行管理。执行机构体制或执行局制作为一种行政执行体制，其主要的特征在于对决策和执行实施分权而治，具体来说，将位于现行科层制中的中下层组织单独抽离出来，让其实现独立经营，并将编制、人事、财务等权限赋予掌控经营大权的经理。也就是说不同部门之间的关系从上下级变成了合同关系。行政执行局的成立有法律作为依据和保障，其主要职能在于执行政府政策以及向公众提供服务，在技术、专业、监管等方面表现出自身的特性，业务之间的关联更小，不再具有政府职能部门的性质和属性，但必须接受政府部门的管理。执行机构不能制定政策。执行机构的正式成立，说明政府组织机构已经转向执行机构包裹核心政策司的形式，其中核心政策司的主要作用是制定政策，执行结构的职责为确保政策能够落实，并提供服务，这和以往作为下级单位直接听命于上级部门和领导来说是完全不同的。从行政角度来看，执行机构和政策核心司不是前者隶属于后者。后者对前者的领导是通过合同实现的。将决策权和执行权分离开来的思想，实际上是公共管理中公共文化和市场文化融合在一起后产生的。在进行这种行政体制改革的过程中，组织内部就的行政组织文化也会慢慢发生改变，主要特征在于让行政组织更加重视绩效、服务质量以及商业价值。绩效指的是在承担行政责任的前提下，行政管理必须追求更高的绩效，通过各种措施的实施，比如合同管理、组织结构简化等，促进行政组织理性和灵活性的全面提升，最终实现组织效率的大幅提高;服务指的是行政组织要转变对公民的看法，将公民当做顾客一样为其提供服务。只有服务质量得到了提高，公民满意度才会相应地提高;商业指的是要将公共服务当做一种商品，然后再推向市场。让更多的政府部门甚至是私人部门参与到公共服务建设中来，实现市场竞争目的。
公共管理的行政治理观念创新：
公共管理使得公共文化和市场文化有效地融合在一起，并将二者引入到行政改革建设领域，在政府内外部展开改革。内部改革即为执行局的成立和实施，外部改革即为号召公民参与进来，充分利用公民和社会的作用。后者体现了公共管理对行政治理的颠覆性认识。在公共管理领域，有两种思想是极力推崇这一点的，即“重塑政府理论”以及“治理与善治理理论”。最具有代表性的公共管理理论就是“重塑政府理论”。该理论认为，政府改革的主导者必须拥有企业家的精神，同时在改革的过程中要充分发挥民间组织的作用和力量。具体来说：首先，在改革过程中对政府进行重新定位，政府不应该成为改革的执行方，而是应该把握改革方向。通过购买的方式，将改革执行任务交由其他组织，实际上这一过程就是公共服务产生和提供的过程。其次，对于改革中的资源来说，政府要做的事即为穿针引线，充分调动各种稀缺资源，完成改革。政府利用民主程序，为社会需要指定目标。同时，发挥私人部门的优势，不断进行商品和劳务的制造，引入非政府组织，提供更加全面的公共服务。这里提到的非政府组织指的是第三部门，即志愿或非营利性组织(不包括以往的公共部门和私人部门)，这些组织的所有者或控制者往往都是个人，它们能够提供能够满足公众需求的服务或产品，但目的不在于赚取经济利润。最后，政府服务可以通过三种方式呈现出来：传统形式，比如制定并实施的法律法规、税费收缴、发放经济补助等;创新形式，比如和民间组织构建合作关系等;先锋派形式：成立基金、市场重构、号召志愿者为公众利益服务等。公共管理理论在不断的发展过程中，取得了很多具体的理论成果。上世纪九十年代，治理与善治理论开始崭露头角。在该理论框架下，公共事务管理的措施有：合作、协商、整合目标等。从本质上看就是构建符合市场规律、满足公众利益的合作关系。它所构建的管理机制用合作网路的权威取代了政府的权威。该理论所倡导的观点为：第一，除了政府之外，其他公共和民间机构也扮演着公共管理主体的角色。它否定了国家权力中心即为政府的观点，如果公共和民间机构对合法权力的应用受到民众的肯定，那么它们也会因此成为权力中心，唯一的区别就在于所属层面的差异。第二，随着社会现代化程度的提高，国家开始和公民、社会共同承担责任，这就会导致国家和社会、公共部门和私人部门彼此间权力和责任慢慢混为一谈。第三，对于集体行为而言，其所包含的所有社会公共部门之间的关系越来越紧密。为了促进彼此目标的实现，这些机构和部门往往都会进行资源的交换，并通过交流寻找目标的共性，这样所有的参与者就会和政府构建合作伙伴关系，帮助政府处理一部分行政事务并承担相应的责任。第四，善治模式实际上是非常理想的。善治指的是在社会管理过程中不断促进公共利益的提升。从本质上看就是由政府和公民对公共生活进行共同管理。为了能够让公民肯定公共管理活动质量和成果，管理机构和活动必须尽最大努力解决公民和政府、公民内部的利益矛盾。要达到善治这一目标，政府和公民都必须进行奋斗并且开展合作，公民依法行使选举权、决策权、监督权等权利，和政府构成公共权威并共同构建和维护公共秩序。
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人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。以下是我精心整理的有关人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
浅谈逻辑学与人工智能
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1 人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N 形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机) ，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2 逻辑学的发展
逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。 从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G. LEibniz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3 逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型， 1978年查德提出的可能性模型， 1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
4 人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5 结语
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
人工智能的设计与开发进一步完善了传统AI在DOTA等即时战略游戏中的不足，从玩家的角度出发，设计出针对各个水平层次的人工智能。以下是我精心整理的人工智能实现的论文的相关资料，希望对你有帮助!
DOTA游戏中人工智能的设计与实现
引言
DOTA游戏以及所有的即时战略游戏中，人工智能(AI)是不可或缺的一大工具。新手玩家通过对AI的对战初步了解整个游戏的规则、战斗方式、英雄特性等。在非联网的情况下，AI也是玩家的唯一对手。
传统AI：战斗模式单一，反应速度缓慢，行动指令呆板，无法较好的分析战场形势与战斗情况。水平低，容易被玩家识别出设计好的指令，从而导致轻易击杀，影响游戏的娱乐性。
创新AI：模拟人类思维，有了较高的智商的。新手玩家能够通过与AI的对战，逐渐学会游戏的玩法，提升对游戏的认识，而并不像以前的直接与人类对抗导致被高端玩家蹂躏。
此外，创新型AI不只面向新手玩家，基于AI具有水平高、套路广、懂得随机应变等特点，同时能够使得高水平玩家从与AI的对战也能获得乐趣，进一步提升用户体验。
算法核心功能
AI的核心功能包括控制中心、巡查系统和指令中心。巡查系统好比AI的眼睛和大脑，AI通过巡查系统来获取游戏数据并且分析这些数据;巡查系统分析的结果传达给指令中心，经过指令中心处理后转化成指令信号传达给控制中心;控制中心将信号转化为AI的具体行为[1]。具体功能如下：
核心功能实现
巡查系统
设一个角色当前生命值为H、攻击力为A、防御力为D、魔法值为M，四个技能分别为A1、A2、A3、A4且对应的四个技能强度分别为P1、P2、P3、P4、技能的冷却程度为C1、C2、C3、C4。
若对于任意一个技能An得知其剩余冷却时间为Yn、冷却的总时间为Zn，则必然存在线性函数fn使得技能冷却程度Cn为：
Cn=fn(Yn，Zn)，Cn∈[0，1]
计算技能冷却程度在高端游戏局中对技能冷却的掌握程度很大程度上体现了一个玩家游戏水平，当技能冷却程度约为0时代表这个技能刚刚进入冷却时间，对于一些靠技能为主的英雄代表丧失战斗力;当技能冷却程度即将到达1时，英雄即将恢复战斗力且在其等于1时瞬间恢复大量战斗力。而这个恢复的过程往往是出乎意料的。在这个恢复战斗力过程即是考验玩家技术含量的过程，如撤退、普通攻击、走位或衔接其他策略方案等[2]。
则对于任意技能An技能强度Pn与冷却程度Cn和其他参数X的对应关系如下所示：
Pn=fc(Cn，X)
自我学习功能
AI的自我学习使得AI在实际战斗中能够不断地提升自己的水平。为了实现这一块功能，我们一改传统直接给AI编程固定的套路，让AI知道自己有何种技能、属性，并且告诉AI各种行为将会产生的结果，让AI自己计算当前情况下最有效的套路，这样的设计让AI在复杂的实际游戏战斗中能够有出色的表现[3]。
指令中心
指令中心是将信号转化为实际行动的系统功能模块。
比如指令中心接受到控制中心传来的一个“ATTACK”指令，那么指令中心将对英雄下达攻击指令，并反馈给控制中心此次指令的结果，如英雄被击晕了，那么此次指令必将是执行不了的，那么将反馈给控制中心一个被击晕的信号，控制中心立马重新计算应对措施。
控制中心
各个子系统通过控制中心连接成一个完整的AI系统，控制中心接受各个子功能的数据和分析结果，然后向指令中心发布指令。
例如在实际战斗中，一个具有控制技能的高爆发法师，首先他看见他的正前方有一名敌人，通过知己知彼系统，AI得知目标敌人的战斗力比自己低，可以击杀。接着AI开始思考击杀策略，通过自我学习系统，AI计算出了最优方案：先通过走位靠近目标敌人，然后试用控制技能将其制服，在控制技能期间AI对目标敌人进行普通攻击，当控制技能快要结束时AI放出大招将其击杀。知己知彼、自我学习系统计算出的结果传达给控制中心，控制中心对指令中心发布指令，于是AI就行动了起来。
3.结论
人工智能的设计与开发进一步完善了传统AI在DOTA等即时战略游戏中的不足，从玩家的角度出发，设计出针对各个水平层次的人工智能。玩家的需求才是游戏设计的根本，玩家的体验才是游戏设计的目标，保证玩家出色的游戏体验，才能让游戏有更大的市场竞争力。
虽然“人工智能”(AI)已经成为一个几乎人人皆知的概念，但对人工智能的定义还没有达成普遍共识。传统的人工智能发展思路是研究人类如何产生智能，然后让机器学习人的思考方式和行为。现代人工智能概念的提出者约翰·麦卡锡认为，机器不一定需要像人一样思考才能获得智能，重点是让机器能够解决人脑所能解决的问题。第四次工业革命正在来临，而人工智能已经从科幻逐步走入现实。从1956年人工智能这个概念被首次提出以来，人工智能的发展几经沉浮。随着核心算法的突破、计算能力的迅速提高、以及海量互联网数据的支撑，人工智能终于在21世纪的第二个十年里迎来质的飞跃，成为全球瞩目的科技焦点。自从2016年AIphaGo战胜李世石之后，全球对于人工智能发展的兴奋与担忧交织难分。即使如此，世界各国已经认识到人工智能是未来国家之间竞争的关键赛场，因而纷纷开始部署人工智能发展战略，以期占领新一轮科技革命的历史高点。对于中国而言，人工智能的发展是一个历史性的战略机遇，对缓解未来人口老龄化压力、应对可持续发展挑战以及促进经济结构转型升级至关重要。本文从科技产出与人才投入、产业发展和市场应用、发展战略和政策环境等方面描绘中国人工智能的发展面貌。科技产出与人才投入1. 论文产出 : 中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从 1997 年 增长至2017 年的 ，遥遥领先其他国家。高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现得十分出众。不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在 2013 年超过美国成为世界第一。但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球前 20 位。从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文里中国通过国际合作而发表的占比高达 。2. 专利申请 : 中国专利数量略微领先于美国和日本，国家电网表现突出。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的 74%。全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前 30 名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，其技术发明数量占比分别为 52% 和48%。企业中的主要专利权人表现差异巨大，尤其是中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。
前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》
——综述篇——
第1章： 人工智能行业综述及数据来源说明
人工智能行业界定
人工智能的界定
人工智能相似概念辨析
《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
人工智能行业分类
人工智能行业监管规范体系
人工智能专业术语说明
人工智能行业监管体系介绍
1、 中国人工智能行业主管部门
2、 中国人工智能行业自律组织
人工智能行业标准体系建设现状（国家/地方/行业/团体/企业标准）
1、 中国人工智能标准体系建设
2、 中国人工智能现行标准汇总
3、 中国人工智能即将实施标准
4、 中国人工智能重点标准解读
本报告研究范围界定说明
本报告数据来源及统计标准说明
本报告权威数据来源
本报告研究方法及统计标准说明
——现状篇——
第2章： 全球人工智能行业市场发展现状及趋势
全球人工智能行业发展现状分析
全球人工智能发展所处阶段
全球人工智能行业发展概况
全球人工智能企业增长情况
全球人工智能行业布局分析
1、 企业布局情况
2、 AI领域高层次人才分布情况
全球人工智能行业竞争分析
1、 区域竞争情况
2、 企业竞争
全球人工智能行业投资现状分析
全球人工智能整体投资规模分析
全球人工智能融资轮次情况分析
全球人工智能企业融资情况分析
欧洲人工智能行业发展现状分析
欧洲人工智能市场发展现状
欧洲人工智能市场投资现状
欧洲人工智能市场应用领域
欧盟人脑工程项目（HBP）
1、 项目概况
2、 项目内容
3、 经验和启示
美国人工智能行业发展现状分析
美国人工智能市场发展现状
美国人工智能市场投资现状
美国人工智能企业数量分析
美国人工智能市场应用领域
美国大脑研究计划（BRAIN）
日本人工智能行业发展现状分析
日本人工智能市场发展现状
日本人工智能市场投资现状
日本人工智能市场企业数量分析
日本人工智能市场应用领域
日本大脑研究计划（MINDS）
全球人工智能行业发展趋势分析
全球人工智能行业整体发展趋势
全球人工智能行业技术发展趋势
第3章： 中国人工智能行业市场发展现状分析
中国人工智能行业所处发展阶段分析
中国人工智能行业发展现状分析
中国人工智能行业市场规模
中国人工智能企业层次和技术分析
人工智能热点细分领域分析
人工智能行业人才培养体系分析
1、 人工智能人才供需情况
2、 人工智能人才培养情况
中国人工智能行业生态格局分析
人工智能行业生态格局基本架构
人工智能行业基础资源支持层
1、 运算平台
2、 数据工厂
人工智能行业技术实现路径层
人工智能行业应用实现路径层
人工智能行业未来生态格局展望
1、 基础资源支持层实现路径
2、 AI技术层的实现路径
第4章： 中国人工智能行业市场竞争状况及融资并购分析
中国人工智能行业市场竞争布局状况
中国人工智能行业竞争者入场进程
中国人工智能行业竞争者省市分布热力图
中国人工智能行业竞争者战略布局状况
中国人工智能行业市场竞争格局分析
中国人工智能行业企业竞争集群分布
中国人工智能行业企业竞争格局分析
中国人工智能行业市场集中度分析
中国人工智能行业波特五力模型分析
中国人工智能行业供应商的议价能力
中国人工智能行业消费者的议价能力
中国人工智能行业新进入者威胁
中国人工智能行业替代品威胁
中国人工智能行业现有企业竞争
中国人工智能行业竞争状态总结
第5章： 中国人工智能行业投资现状及趋势分析
中国人工智能投融资规模分析
中国人工智能投融资规模
中国人工智能投融资轮次分布
中国人工智能投资企业分析
人工智能领先企业投资情况
人工智能行业独角兽企业
中国人工智能细分领域现状
人工智能细分领域投资结构
计算机视觉领域投资分析
语音识别领域投资分析
自然语言处理领域投资分析
机器学习领域投资分析
中国人工智能投资区域分布
中国人工智能行业投资趋势分析
第6章： 中国人工智能产业链全景梳理及配套产业发展分析
中国人工智能产业结构属性（产业链）分析
中国人工智能产业链结构梳理
中国人工智能产业链生态图谱
人工智能基础层分析
人工智能基础层功能分析
AI芯片市场分析
1、 AI芯片定义及分类
2、 AI芯片发展阶段
3、 AI芯片市场规模
4、 AI芯片竞争格局
云计算市场分析
1、 云计算行业发展历程
2、 云计算行业市场规模
3、 云计算行业竞争格局
中国人工智能技术层分析
人工智能技术层功能分析
人工智能技术层代表企业
中国人工智能应用层分析
第7章： 中国人工智能行业细分市场发展状况
中国人工智能行业细分市场结构
中国人工智能市场分析：机器学习
机器学习市场概述
机器学习市场发展现状
机器学习发展趋势前景
中国人工智能市场分析：机器视觉
机器视觉市场概述
机器视觉市场发展现状
机器视觉发展趋势前景
中国人工智能市场分析：语音识别
语音识别市场概述
语音识别市场发展现状
语音识别发展趋势前景
中国人工智能市场分析：自然语言处理
自然语言处理市场概述
自然语言处理市场发展现状
自然语言处理发展趋势前景
中国人工智能行业细分市场战略地位分析
第8章： 中国人工智能行业细分应用市场需求状况
中国人工智能行业下游应用场景/行业领域分布
中国人工智能应用场景分布（有什么用？能解决哪些问题？）
1、 应用场景一
2、 应用场景二
3、 应用场景三
中国人工智能应用行业领域分布及应用概况（主要应用于哪些行业？）
1、 人工智能应用行业领域分布
2、 人工智能各应用领域市场渗透概况
中国智慧安防领域人工智能需求潜力分析
中国智慧安防发展状况
1、 智慧安防发展现状
2、 智慧安防趋势前景
中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
中国智慧金融领域人工智能需求潜力分析
中国智慧金融发展状况
1、 智慧金融发展现状
2、 智慧金融趋势前景
中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧金融领域人工智能需求现状分析
中国智慧金融领域人工智能需求趋势前景
中国智慧医疗领域人工智能需求潜力分析
中国智慧医疗发展状况
1、 智慧医疗发展现状
2、 智慧医疗趋势前景
中国智慧医疗领域人工智能需求特征及产品类型
中国智慧医疗领域人工智能需求现状分析
中国智慧医疗领域人工智能需求趋势前景
中国智能机器人领域人工智能需求潜力分析
中国智能机器人发展状况
1、 智能机器人发展现状
2、 智能机器人趋势前景
中国智能机器人领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能机器人领域人工智能需求现状分析
中国智能机器人领域人工智能需求趋势前景
中国智能家居领域人工智能需求潜力分析
中国智能家居发展状况
1、 智能家居发展现状
2、 智能家居趋势前景
中国智能家居领域人工智能需求特征及产品类型
中国智能家居领域人工智能需求现状分析
中国智能家居领域人工智能需求趋势前景
中国人工智能行业细分应用市场战略地位分析
第9章： 全球及中国人工智能行业代表性企业布局案例研究
全球及中国人工智能代表性企业布局梳理及对比
全球人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
Google（谷歌）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
Microsoft（微软）
1、 人工智能发展战略
2、 企业运营状况
3、 企业人工智能业务布局状况
4、 企业人工智能业务销售网络布局
5、 企业人工智能业务市场地位及在华布局
中国人工智能代表性企业布局案例分析（可定制）
百度
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
华为
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
阿里巴巴
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
科大讯飞
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
寒武纪
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
格灵深瞳
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
旷视科技
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
优必选
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
思必驰
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
博联智能
1、 人工智能发展战略
2、 人工智能市场布局
3、 人工智能代表产品分析
4、 人工智能市场地位
5、 人工智能研发水平
6、 企业智能融资历程
7、 人工智能应用案例分析
——展望篇——
第10章： 中国人工智能行业发展环境洞察
中国人工智能行业经济（Economy）环境分析
中国宏观经济发展现状
中国宏观经济发展展望
中国人工智能行业发展与宏观经济相关性分析
中国人工智能行业社会（Society）环境分析
中国人工智能行业社会环境分析
社会环境对人工智能行业发展的影响总结
中国人工智能行业政策（Policy）环境分析
国家层面人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 国家层面人工智能行业政策汇总及解读
2、 国家层面人工智能行业规划汇总及解读
重点省/市人工智能行业政策规划汇总及解读（指导类/支持类/限制类）
1、 重点省/市人工智能行业政策规划汇总
2、 重点省/市人工智能行业发展目标解读
国家重点规划/政策对人工智能行业发展的影响
政策环境对人工智能行业发展的影响总结
人工智能行业技术环境分析
人工智能技术发展现状
1、 人工智能重点技术发展状态
2、 人工智能重大技术成果
人工智能相关专利情况分析
技术环境对行业发展的影响分析
中国人工智能行业SWOT分析（优势/劣势/机会/威胁）
第11章： 中国人工智能行业市场前景预测及发展趋势预判
中国人工智能行业发展潜力评估
中国人工智能行业未来关键增长点分析
中国人工智能行业发展前景预测（未来5年数据预测）
中国人工智能行业发展趋势预判（疫情影响等）
第12章： 中国人工智能行业投资战略规划策略及建议
中国人工智能行业进入与退出壁垒
人工智能行业进入壁垒分析
人工智能行业退出壁垒分析
中国人工智能行业投资风险预警
中国人工智能行业投资机会分析
人工智能行业产业链薄弱环节投资机会
人工智能行业细分领域投资机会
人工智能行业区域市场投资机会
人工智能产业空白点投资机会
中国人工智能行业投资价值评估
中国人工智能行业投资策略与建议
中国人工智能行业可持续发展建议
图表目录
图表1：人工智能的界定
图表2：人工智能相关概念辨析
图表3：《国民经济行业分类与代码》中人工智能行业归属
图表4：人工智能的分类
图表5：人工智能专业术语说明
图表6：中国人工智能行业监管体系
图表7：中国人工智能行业主管部门
图表8：中国人工智能行业自律组织
图表9：中国人工智能标准体系建设
图表10：中国人工智能现行标准汇总
图表11：中国人工智能即将实施标准
图表12：中国人工智能重点标准解读
图表13：本报告研究范围界定
图表14：本报告权威数据资料来源汇总
图表15：本报告的主要研究方法及统计标准说明
图表16：人工智能行业发展历程
图表17：2019-2021年全球人工智能市场规模（单位：亿美元）
图表18：2019-2021年全球人工智能独角兽数量情况（单位：家）
图表19：全球科技巨头人工智能布局情况
图表20：截至2022年全球人工智能领域高层次学者数量前十国家（单位：人次）
图表21：2019-2021年全球人工智能独角兽企业数量前三国家（单位：家）
图表22：2030年全球各地区人工智能产值占GDP比重预测分析（单位：%）
图表23：2022年全球人工智能企业TOP20（单位：家）
图表24：全球人工智能细分领域企业竞争格局分析
图表25：2013-2022年全球人工智能投融资情况（单位：亿元，起）
图表26：2022年全球人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表27：2022年全球人工智能企业融资事件汇总
图表28：截止到2022年11月欧洲人工智能重点政策汇总
图表29：2014-2022年欧洲人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表30：截至2022年11月欧洲人工智能部分投融资情况
图表31：人脑计划阶段分析
图表32：人脑计划搭建的6个信息平台介绍
图表33：欧盟人脑计划启示
图表34：截止2022年11月美国人工智能重点政策汇总
图表35：2014-2022年美国人工智能市场投资情况（单位：亿元，起）
图表36：截至2022年11月美国人工智能部分投融资情况
图表37：2022年全球人工智能企业数量分布情况（单位：%）
图表38：美国最成功的10个人工智能应用案例
图表39：2014-2025年美国大脑研究计划投资预算（单位：百万美元）
图表40：日本人工智能工程表内容
图表41：截至2022年日本人工智能部分投融资情况
图表42：日本十大AI初创公司
图表43：日本人工智能应用情况
图表44：日本Brain/MINDS计划研究机构与内容
图表45：全球人工智能行业整体发展趋势
图表46：全球人工智能行业技术发展趋势
图表47：中国人工智能发展阶段
图表48：2018-2022年中国人工智能产业规模情况（单位：亿元）
图表49：2022年中国人工智能企业层次分布（单位：%）
图表50：2022年中国人工智能企业核心技术分布（单位：%）
图表51：2011-2022年十大A1热点
图表52：人工智能各技术方向岗位人才供需比
图表53：人工智能各职能岗位人才供需比
图表54：全国首批建设“人工智能”（080717T）本科新专业高校名单
图表55：2018-2022年中国新增开设“人工智能”本科专业学校数量（单位：所）
图表56：中国龙头企业与高校合作或共建人工智能学院汇总
图表57：人工智能产业生态格局的三层基本架构
图表58：人工智能技术层的运行机制
图表59：人工智能应用实现路径层案例分析
图表60：中国人工智能行业竞争者入场进程
图表61：中国人工智能行业竞争者区域分布热力图
图表62：中国人工智能行业竞争者发展战略布局状况
图表63：中国人工智能行业企业战略集群状况
图表64：中国人工智能行业企业竞争格局分析
图表65：中国人工智能行业国产替代布局状况
图表66：中国人工智能行业市场集中度分析
图表67：中国人工智能行业供应商的议价能力
图表68：中国人工智能行业消费者的议价能力
图表69：中国人工智能行业新进入者威胁
图表70：中国人工智能行业替代品威胁
图表71：中国人工智能行业现有企业竞争
图表72：中国人工智能行业竞争状态总结
图表73：2013-2022年中国人工智能行业投融资情况（单位：亿元，起）
图表74：2022年中国人工智能融资轮次分布情况（按事件数）（单位：起，%）
图表75：人工智能领先企业投资情况
图表76：2022年中国人工智能行业独角兽排行榜（单位：亿元）
图表77：中国人工智能行业主要投资细分领域情况
图表78：2016-2022年中国计算机视觉领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表79：截至2022年11月中国计算机视觉领域部分投融资情况
图表80：2016-2022年中国语音识别领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表81：截至2022年11月中国语音识别领域部分投融资情况
图表82：2016-2022年中国自然语言处理领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表83：截至2022年11月中国自然语言处理领域部分投融资情况
图表84：2016-2022年中国机器学习领域投融资情况（单位：亿元，起）
图表85：截至2022年11月中国机器学习领域部分投融资情况
图表86：2022年中国人工智能行业投融资事件数量地区分布情况（单位：%）
图表87：中国人工智能产业链结构
图表88：中国人工智能产业链生态图谱
图表89：人工智能芯片分类
图表90：我国人工智能芯片行业所处周期
图表91：2018-2023年中国人工智能芯片行业规模（亿元）
图表92：全球人工智能芯片厂商竞争层次情况
图表93：全球主要AI芯片类型及企业
图表94：2022年中国人工智能芯片企业TOP10
图表95：中国云计算发展阶段
图表96：2016-2022年中国云计算市场规模增长情况（单位：亿元，%）
图表97：中国云计算市场竞争梯队
图表98：2022年中国云计算企业百强名单
图表99：人工智能行业技术层概况
图表100：中国人工智能行业产业链技术层代表性企业
图表101：中国人工智能行业细分市场结构
图表102：中国机器学习市场发展现状
图表103：中国机器学习发展趋势前景
图表104：中国机器视觉市场发展现状
图表105：中国机器视觉发展趋势前景
图表106：中国语音识别市场发展现状
图表107：中国语音识别发展趋势前景
图表108：中国自然语言处理市场发展现状
图表109：中国自然语言处理发展趋势前景
图表110：中国人工智能行业细分市场战略地位分析
图表111：中国人工智能应用场景分布
图表112：中国人工智能应用行业领域分布及应用概况
图表113：中国智慧安防发展现状
图表114：中国智慧安防趋势前景
图表115：中国智慧安防领域人工智能需求特征及产品类型
图表116：中国智慧安防领域人工智能需求现状分析
图表117：中国智慧安防领域人工智能需求趋势前景
图表118：中国智慧金融发展现状
图表119：中国智慧金融趋势前景
图表120：中国智慧金融领域人工智能需求特征及产品类型
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你好！在科技日新月异的今天，人工智能正在快速融入人们的生产生活，极大提高工作效率，降低生产、管理等成本，为经济社会发展不断注入新动能。随着互联网的发展，大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用，在这种趋势下，智能化的发展是必然的。互联网行业开始应用人工智能相关技术，然后陆续普及到其他行业。从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景非常广阔。在未来，当人工智能的发展进入全新的领域时，很多人会暂时休息。对全世界的经济和社会来说，影响很大。
人工智能的出现并非偶然，他是时间推移诞生的智慧产物，是一个时代的财富，而这个财富到底是利于大多数人，还是为小部分人谋求福利和财富，这个是需要思考清楚的，因为各种各样的事情都有边界。 如果触犯了，他自然就会违背规则。首先他的一个宗旨是让人们的生活越来越好，让人们的工作变得越来越便捷。是他不能破坏之前的一个生态体系。不能够让很多人隐私得不到保障。根本的原则就是人工智能不能触犯的道德底线和法律底线。
细节确实很多，话说你一下子能够都规定出来，但是人工智能确实给各行各业都能够造成很多的好的影响，也能造成坏的影响，这个是在很多的一个过程中需要权衡的。例如机器人到底需要多少意识？ 它到底能不能有很多人类的很多的一些行为和意识，形成自我判断和自我控制。例如婚姻，例如生小孩还例如伴侣。如果能够解决那就触犯了一些底线。例如可以自己做出一些决定。自主化意识！
所以人工智能到底能够开发多深层次，这个是最关心的，那么目前在 人工智能方面已经对一些岗位有了冲击，甚至很多岗位进行了替代，所以人力成本都在降低，很多人被迫需要转行业，在进行择业！ 这就是现实的问题！
那么接下来 人工智能到底在国家层级能够得到多少的授权，这个就是很重要了。当然人工智能也辅助我们解决了很多实质性的问题，例如这次新冠的药物研究，阿里的ai技术就在推波助澜！ 所以给人们带来了危机感，也带来了深度的思考。同时人工智能的出现也确实让我们的生活、工作等方面得到了很多便利，例如人工智能加入了智慧交通、智慧校园、智能医疗领域做出的成绩都是显而易见的！
人工智能的辅助驾驶到最终实现无人驾驶、人工智能到家庭里的智能家居，根据感应系统、语音系统、以及温度情况，自动调节温度、亮度以及定时控制等体系，让人们极大的享受了便利，而且打扫房间都有扫地机器人来干活了！
而工作领域虚拟机器人、虚拟我都让媒体行业发生了很大的改变、而随着人工智能的出现，智能抓拍智能捕捉技术应用到交警道路管理，通过无人机也实现了很多应用层级的卓越成果！当然大到无人车间、精密的螺丝切割冲压等技术的应用，也让做出的产品越来越细致、越来越有质感！
您好！很高兴回答您的问题！
1956年人工智能的概念就诞生了，在经过了一次次的高潮和低谷，人工智能在近几年突然实现爆发式崛起。在以往的科幻电影中，那些看似天马行空的人工智能机器人，在不久的将来就要成为现实了。可能大家觉得人工智能还有些遥远，殊不知人工智能的应用早已渗入日常生活的方方面面，与此同时，人工智能也给人类带来了一些弊端，下面我们就来深入分析一下人工智能的利与弊。
利：
1、人工智能给人类生活带来许多便利。
例如，人工智能的医疗应用，现在已经惠及大众。不是每个医生都有最新治疗方案和方法，也不是每个医生都可以了解所有医学例案。但是人工智能就可以，它能够在短时间内分析大量数据，精确判断病症，并找到最佳的治疗方案。这意味着人工智能可以为人们提供最好的治疗。在无人驾驶领域，人工智能的应用，不仅减轻了人们的负担，更是大大降低了事故率。再比如说，如今苹果系统的SIR手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用，都让人类的生活质量得到显著提高。
2、人工智能推动 社会 进步。
人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富以几何形式快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。人工智能将人类从重复的、无意义的工作中解放出来，从高危险的工作中解放出来，让人有了更多选择的自由，从而把更多精力投入到更有意义的领域中去。人工智能也让人类突破得以发展的瓶颈。例如，人工智能可以 探索 外太空、山海冰河这些人类无法企及的地方，可以让复杂的大数据得到高效的分析与合理的运用，让人们 探索 到更深层次的知识。所以人工智能使人类超越了自己本身的局限，实现了人类的进一步解放。
3、人工智能推动了人类的理性进步。
人类的理性进步反过来也可以促进人类的发展。人工智能研发过程的本身就具有研究人脑认知与功能的需求和特性，而使人类在这个过程中就学习了学习的方法，从而增强人类的逻辑思维能力。人工智能更新了人类应对问题的方法，比如依靠大数据的分析，沃森医生可以提供对病人伤害最小的、全新的治疗手段和技能范围。比如，从而丰富人类应对各种问题的方法。人工智能也拓宽了人类知识技能范围，比如，人工智能根据对大数据分析得到各种新知识、新信息，使人们难以预测的洪水、地震等灾害的预报的精确程度大大提高，使人类在自然面前的约束变得更强大。
弊：
1、体力劳动性的行业面临大规模失业的风险。
据2018年人力资源和 社会 保障部新闻发布会介绍，2018年末中国失业率达机器人不会犯错，不会累，不需要休息，不需要工资。这完全可以代替很多职业，例如工人，司机等等不需要思想的工作。如此便会导致大批大批的人失业，大批大批的人整日无所事事。
2、人类的精神生活退化。
人工智能机器是没有感情的。如果此刻你的身边，你的同学，你的朋友，都是人工智能机器人，你会受得了吗？现在的 社会 ，是一个物质的 社会 ，但更是一个精神的 社会 ，如果人工智能机器人越来越多，这个世界将没有感情，没有喜怒哀乐，到处都是冷冰冰的，没有艺术，没有精神食粮，到处都是机械化的。
3、人工智能机器人具有很大危险性。
比如电影《我与机器人》便描述了一个机器反而要消灭人类的悲剧。早在2015年，德国大众的一家 汽车 制造工厂，一个机器人误杀一名外包公认。而作为人工智能发展大国——日本，至今为止，已经有20人死于机器人误杀事件，而有高达8000的人数被机器人致残，而如果一旦人工智能机器人落到恐怖分子的手里，那后果将会更加不堪设想。
以上就是人工智能给人类带来的利与弊分析。总体来说，人工智能带来的颠覆性技术，更多的是利大于弊，推动人类 社会 的发展和进步。现在也是人工智能发展的红利期，想要从事一份高薪有前途工作的小伙伴，不妨考虑一下人工智能行业，事业发展前途一定远远超过传统行业。
AI代替人类思考，AI给人类带来新的思考。
AI是人类有史以来，发明的第一个代替自己思考的工具。但这个工具的设想出现的时候，已经让人类开始思考一个问题：AI是否会代替人类？
毕竟人类一直认为，自己和动物的区别在于，人类会思考。而AI也会思考。
如果AI能够老老实实地，安分守己地，只是做人类的工具。那对人类的价值，是非常巨大的。
人类懒得思考的，AI来。人类没时间思考的，AI上。
但人类不得不问自己一个问题，如果AI能思考出人类无法思考的问题，该怎么办？
我们看到狗狗，觉得它是我们的宠物。因为它呲牙就是愤怒、摇尾巴就是求宠爱。它不会思考星星为什么晚上能看见，四季为什么会交替， 汽车 为什么会跑。
但AI未来也许会。
或许未来人类会和AI结合，进化出更高级的人类。
如果AI的思考已经远远超过人类，为什么它还会甘于为人类服务呢？
人类就好像一个愚蠢的老板，真的能管住一个在智力方面远远超过自己的员工吗？
或许，AI才是那个胜利者。
熟悉围棋的人知道，AI诞生后，人类对于AI的每一步，都只能试图去理解。因为AI的计算已经远远超过了人类的理解能力。达到了即便告诉人类自己下一步要走什么，人类也无法真正理解的地步。
如果，不仅仅是计算能力呢？
随着 社会 与 科技 的快速发展，人工智能也进入了高速发展的轨道。人工智能确确实实地给我们生活带来了很多的便利。不仅仅是从我们日常的衣食住行上有着很好的体现，而且在我们日常的安全防范领域、 娱乐 领域、甚至是科学研究领域，都在慢慢地和我们接轨。就在人工智能高速发展的同时，人类也开始担忧，在未来，人工智能倘若按这个进度发展下去。它会不会完全取代人类。在当下的网络中，太多的人在吹捧人工智能。那么，人工智能到底是好还是坏？而人工智能这把双刃剑的利与弊是什么？
人工智能给人类带来的利端：
1、带来更高的的商业价值
人工智能在数据集上有着一定的优势。目前的观察来说，人工智能有三大商业方向。一个是大数据的统计，第二个是对用户情绪的一个评估。第三个则是与用户之间的社交纽带。人工智能通过这三大商业方向，可以更好地了解人类。同时也可以创作出更好的软件，以此来给更多的人带来快乐。而在未来，可以增加客户体验，给客户带来快乐的企业，将会赚取更多的商业价值。
2、带来更多的就业机会
就好像人类从工农业时代进化成为现代化工业的时代一样，现代化工业时代已经给更多的人带来了新的就业机会。就好比互联网行业，解决了上千万人的就业问题。虽然很多人会认为，随着人工智能的发展，无人 汽车 开始慢慢普及。更加多的智能工作流程技术也在快速发展，那么会不会在此前提下大部分的工作都会被人工智能所取代。殊不知，人工智能虽然在取代大部分工作，但是同时也创造了更多的工作环境和更多的工作机遇，就好像目前大部分从事人工智能领域的人士，年薪百万也不在少数。
3、给人类带来更加美好的生活
自从有了人工智能后，各个行业，各个领域的工作效率有着很显著的提高。人类的整体财富也在指数型的增长。在此为前提下，人工智能不仅给人类的生活打下了坚实的物质基础，更是把更多的人从简单烦躁而重复的工作中，解放出来。让我们更加自由地去做更多的事情。不仅如此，人工智能在医疗上也起到很大的帮助。很多医生都不能确定的病情，人工智能可以通过它的大数据进行分析和理疗。再好比当下的人工智能无人 汽车 。在技术保障的前提下，这不仅大大降低了事故发生率，还节省了驾驶人员大量的驾驶时间。
人工智能给人类带来的弊端：
1、人才分化，贫富差距弊端
人工智能带来的人才分化极端。将会引起未来的人才争夺战。而 社会 上更多一流的人才将会偏向一边，相对资金比较薄弱的企业或者个人，将会遭受到大规模的失业。在这种情况下会导致企业巨头的垄断，以及贫富差距的分化将会非常严重。
2、带来更加频繁的战争
人工智能机器人的产生，还有一个最可怕的弊端，当人工智能被大量用武器中，未来的战争将不会大量使用到人类，而当战争不再使用到真人，从道德的角度去考虑，人工智能的战争不会受到太多的批评，随之而带来的，将会是更多的机器兵团战争。
3、带来潜在的危险性
早在2015年，德国大众的一家 汽车 制造工厂，一个机器人误杀一名外包公认。而作为人工智能发展大国——日本，至今为止，已经有20人死于机器人误杀事件，而有高达8000的人数被机器人致残，而如果一旦人工智能机器人落到恐怖分子的手里，那后果将会更加不堪设想。
在我们生活中，几乎所有的东西都有利弊，人工智能也一样是一把双刃剑，对待人工智能未来的发展，我们不仅要以乐观的态度面对，而且我们还要对这个时代有信心，对人工智能相关研发人员有信心，因为俗话说得好，邪不压正！
人工智能的利是便捷了人们的生活、工作和学习进一步的推动了 社会 的发展和经济的多样性，人工智能的弊是让一些人们有了懒惰、推诿的理由。
人工智能（AI）技术的发展是 科技 与时代的象征，工业革命时代、信息化时代等等只不过现在逐步走向人工智能时代，我们要清楚的认识到AI只是一种工具是用来辅助我们的生活的，在未来人工智能的应用场景将会全面覆盖我们的生活，就像现在的手机现在的网络一样。多元化的应用场景使得AI有更多的数据可以分析从而得出更加完善的 社会 数据模型，通过这些数据模型我们可以优化我们日常行为以及生活和工作习惯以至于更加的高效、便捷。
对待人工智能我们要以开放、包容的态度，不可以因为AI替代了一部分劳动力就给它带上造成失业的大帽子， 社会 在进步 科技 在发展任何新技术、新产品都终将服务于 社会 大众。
人工智能的优势是巨大的，可以革新任何专业领域。
让我们仔细思考一下
一、 减少人为造成的错误
在人工智能模型中，所有决策都是在应用了特定算法集之后从先前收集的信息中得出的。因此，减少了错误，并且以更高的精度仅增加了准确的机会。
二、 可以24小时 7天工作
虽然一般人每天要工作6-8个小时，但AI设法使机器24 7正常工作，没有任何休息或无聊时间，最重要的工作起来不会偷懒还不用发工资，这是资本家的完美梦想啊。
三、有助于重复性工作
AI可以高效自动化进行一些人的任务，并释放越来越创意的想法，直接发送感谢的邮件，或验证文件整理归纳或应答查询。
四、数字协助
许多高级组织使用数字助理与用户进行交互，以节省人力资源。这些数字助理还用于许多网站中，以回答用户查询并提供一个流畅的功能界面。
五、更快的决定
人工智能以及其他技术可以使机器比一般人更快地做出决策，从而更快地执行动作。这是因为，在做出决策时，人类倾向于在 情感 上和实践上分析许多因素，与之相反，人工智能驱动的机器可以快速提供编程结果，它非常专注。当然如果说好处还有非常多的举例，但这些是人工智能比较典型的优势。
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很不幸这是我们必须要面对的
一、费用超支
什么正常的软件开发分离AI是其经营规模。这种规模的结果是，所需的计算资源将成倍增加，从而推高了操作成本，这使我们进入了下一个阶段。
二、人才的培养
由于这仍然是一个新兴领域，因此缺乏经验丰富的专业人员，而最佳人才很快就被公司和研究机构抢购。这增加了人才成本，进一步推高了人工智能实施的价格。
三、缺乏实用产品
尽管围绕AI的所有宣传都没有太多可展示之处。当然，确实存在诸如聊天机器人和推荐引擎之类的应用程序，但是这些应用程序似乎并没有扩展。硬件与软件的结合还处于一个非常不稳定的时期，这使得很难有理由投入更多资金来改善AI功能。
三、缺乏软件开发标准
当不同的AI系统汇聚成一个更大，更有价值的应用程序时，人工智能的真正价值在于协作。但是，人工智能软件开发中缺乏标准，这意味着不同的系统很难彼此“交谈”。因此，人工智能软件开发本身既缓慢又昂贵，这进一步阻碍了人工智能的发展。
四、滥用的可能性
人工智能的力量巨大，它有潜力成就伟大的事物。
不幸的是，它极也有可能被滥用，在这个胡乱的世界各自为战的国家体系中，想起这个问题真的是很挠头，成也萧何败也萧何的结果出现的概率非常大，人工智能本身是可以用于任何事物的中性工具，但是如果落入错误的人手中，它将产生严重的影响。
在这个还没有完全理解AI发展的后果的新生阶段，滥用的可能性可能更高。
科学技术的发展趋势无人可以阻挡，也许人工智能会帮助人类创意地解决弊端的一面，还未可知，就让神秘刺激的未来去自动完成吧！
人工智能的未来与担忧 霍金还有许多科学家，认为，人工智能就是人类 科技 最后一块阵地。科学界还认为，人类 科技 继续发展，已经遇到了瓶颈，但是如果人工智能，能够帮助人类突破这个瓶颈，那么人类能否迎来辉煌的时刻。 可是霍金等科学家却警告，人类要控制人工智能的发展，担心人工智能发展到一定程度，人工智能觉醒后把人类消灭了，因为到那时，人类不是人工智能的对手。 然而霍金还说，人类要争取在几百年内， 科技 能够达到离开这颗星球的能力，因为这颗星球资源和能源迟早会用完，人类如果没有资源和能源，人类继续发展也就终结了。 更可怕的是，人类所在的这颗星球，已经被人类的过度开发，生态环境已经遭到了严重破坏，最后变得不适应生命存在。还有太阳迟早会燃烧殆尽，到那时，地球进入冰河时代，那时地球上的所有生命将不复存在。当然这颗星球，还包括不确定的更多的更大的潜在危险。 霍金说人工智能是人类 科技 的最后一块阵地，哪是否意味着，人类阻止、限制人工智能的发展，人类 科技 也就停止不前了。如果是这样，霍金警告的人类要在几百年内具备离开这颗星球的能力，不就成为了一句空话吗？而霍金又警告，人类要限制人工智能的发展，这不是矛盾吗？
好处：1.人工智能让人类生活更美好。例如医疗应用、无人驾驶、生物识别系统等技术让人类的生活质量得到显著提高。
2.人工智能推动 社会 进步，实现人类进一步解放。人工智能应用后，各行业的生产效率大幅提高，人类财富以几何形式快速增长，为人类的美好生活提供了坚实的物质基础。
3.人工智能推动了人类的理性进步，可以促进人类的发展，增强人类的逻辑思维能力。
坏处：1.全方位高度发展人工智能对人类发生异化作用。对人类进行反控制，违背人的意愿，从而成为奴役人、支配人的与人相对立的异己力量。
2.人工智能的发展将颠覆许多行业。代替许多人类的工作将导致大量的人口失业。
1、人工智能的利
目前人工智能已经为人类创造出了非常可观的经济效益，人工智能可以代替人类做大量人类不想做、不能做的工作，而且机器犯错误的概率比人低，并且能够持续工作，大大的提升工作效率。
节约了大量的成本，未来的人工智能可能还会代替人类工作，代替人类做家务，帮助人类学习，甚至可以照顾老人和小孩，实时监护人类的 健康 ，生病了直接给人来治疗，延长人类的寿命，让人类的生活变得越来越美好。
2、人工智能的弊
霍金曾发出警告，人类面临一个不确定的未来，先进的人工智能设备能够独立思考，并适应环境变化，它们未来或将成为导致人类灭亡的终结者!如果真的有一天，人工智能机器人变成了能独立思考，独立的做出准确的判断，一旦有一天人工智能反客为主，到时人工智能对于人类将会是毁灭性的灾难。甚至被人工智能消灭。地球将被人工智能统治。
当人工智能处于一个低级阶段的时候，人类可以让人工智能来代替人类进行一些需要基本思考的工作，比如记账，审计，阅读，还有风险更低的体力劳动，毕竟现在由纯机器操作的工厂还是有一定事故发生率的，而人工智能是可以通过自己分析预判来减少风险的。
虽然可能会带来大量的失业，但是这本来就是 社会 前进必须经历的过程，当新技术被发明出来时一定会影响某些群体的既得利益，然而只要这个前进的方向是对的，也就无可厚非了，毕竟被取代的是所需能力不高的工种，只能怨自身没有什么不可替代的价值了。
人工智能是趋势，目前只有弊，就是太不智能
你也可以去参考下（人工智能与机器人研究）期刊上的相关文献
史蒂芬·霍金最近发出警告：“一旦人工智能发展到完整的程度，人类的终结也就到了。”伊隆·马斯克则担心人工智能的研发有可能是人类存亡的最大威胁。连比尔·盖茨也敦促大家要小心。人一手创造的怪物，会不会反过来奴役人？这种畏惧很早就有了。但就在微软、谷歌竞相投入巨资研发人工智能之时，名气响当当的宇宙学家、硅谷创业家和微软创始人却分别说出这样的忧虑，这份忧虑就有不同的份量——要注意，他们三位可不是反对或排斥工业化、新技术的人。今天，一个人的口袋里装着的可能就是一部超级计算机，战场上杀出来的可能是机器人，如果把那份忧虑简单地当是异想天开，也是有些自欺欺人。问题在于，如何避免过犹不及？首先，我们要搞清楚，计算机现在已经具备了哪些能力，而在将来又会增加哪些能力。凭借处理能力的增强以及数据资料的增多，人工智能正处于快速发展的阶段。今天，深度学习（deep learning）系统能模仿人脑的神经元层，处理海量的数据，自己教自己如何去执行一些任务，譬如识别和翻译，做得几乎跟人一样好。结果，一些一直需要人脑参与的事情，大到解读图象，小到玩街机经典《青蛙过河》，现在也属于电脑程序能做的范围里了。Facebook在2014年发布了名为DeepFace的算法。这个算法可以识别相片里的人脸，准确率达到97%。但必须注意的是，这些都是应用于某一具体领域狭隘的能力。目前的人工智能是通过“残暴”的数据处理能力，来达到与人脑智力的“形似”，但至于如何模仿人的自主性、喜恶和欲求，成果则很少。电脑还做不到随心所欲地思辨、判断以及选择，而这些都是人类智力的特征。但与此同时，人工智能已经可以给人类生活带来巨大的改变。人工智能现在已经能辅助人类，为人做的事带来助益。国际象棋便是一例。现在电脑可以下赢任何一个人。不过，当今世界上最强的棋手并不是电脑，而是人与算法一起合力的团队。这样的团队组合将延伸至人类其它的活动：医生有了人工智能的支持，从医疗图像中查出癌症的能力将大大增强；有了智能手机上装的语音识别软件，发展中国家读写能力欠佳的人便能更好地使用互联网；做学术研究时，数字助理可以建议你哪条假设更有机会成立；有了图像分类算法，可佩戴设备对着肉眼看到的真实世界“加上”有用的标注。但也不是每个方面的效益都是正面的。譬如，无论是对民主国家还是专制国家而言，人工智能都是监管人民的利器。有了人工智能，政府便可以监听数以亿计的对话，在人山人海中根据声音或样貌特征轻而易举地找出它要找的人。这就对自由造成了严峻的威胁。尽管整个社会可以获得很多益处，但很多人会因为人工智能而处于劣势。在计算机诞生以前，给老板计算数字的苦活常是由妇女来做，后来这些职位就让晶体管占据了。同样，人工智能将来很有可能会让整个白领阶层捡包袱走人。虽说教育和培训有助打工者适应这个变化，且人工智能带来的新财富会进入新的行业从而产生新的工种，但打工者依然难免经历颠簸。但霍金、马斯克、盖茨他们担心的并不是监控和颠簸的问题。他们担心的是近期好莱坞电影里的场景：自动化机器拥有了比人类更灵敏的认知能力，拥有了与肉身的人冲突的利益观。这样的人工智能产品离我们还遥远得很，甚至可能永远也造不出来。无论是心理学家、神经学家、社会学家还是哲学家，在对着人脑东敲敲西敲敲地研究了一个世纪后，依然没搞清楚人的思维是怎么回事，更不要说仿造出一颗人脑。假如机器拥有自己的利益观和自主能力，即使这机器的智能不完整，只能用于某个用途，也绝非代表我们就可以放心使用：无人车跑起来比人开还好，这听起来挺赞的，但要是车有自己想去的地方，听起来可就不太妙。虽然我们离霍金所说的“完整的”人工智能还很远，但现在就开始思考如何应对到时的情况，也是谨慎之举。“超人”又“自治”的东西，人类不早就创造过了吗？官僚体制、市场、军队，这些都是，这些都帮助人类做到没有辅助、组织时做不到的事情；这些都能自主运作，而且如果不加法规管理，都会造成巨大的祸害。这些相似的事物或许可以令人工智能的持疑派放心一些。这些事物也喻示了人类社会如何可以安全地研发人工智能。军队需要文官管理，市场需要监管，官僚需要问责、透明；同理，人工智能系统也必须接受监督。由于系统的设计者无法预见所有的情形，还必须要有危急时刻拉闸中断的设置。加入这些限制并不会妨碍进步。大到核弹，小到交通规则，这些都证明人类曾成功运用技术和法律手段去管理威力强大的创新。
智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。以下是我整理的人工智能的论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
建筑智能化设计的相关探讨
【摘要】智能建筑中的智能化系统是新科技的代表，是顺应时代的产物。智能建筑成为一个整体出现时，智能化系统会有序的、科学的分布在建筑的应用中，发挥它应有的功能和作用。智能化系统在智能建筑中起着重要的作用，在管理过程中，要科学管理、综合考究、有效安排、合理利用。以求达到最佳效果，确保建筑项目安全施工。本文将综合阐述有关智能建筑中智能化系统的设计概念、以及在设计和施工的过程中应该注意的相关问题。
【关键词】智能建筑;智能化系统;设计
一、建筑智能化系统的设计原则
(一)先进性。智能建筑的智能化系统是随着信息电子科学技术的发展而不断发展的，因此，在系统设计时应当分析智能化系统的发展状况，吸收开放的先进设计理念，以完善智能建筑功能的发挥。
(二)可靠性。在智能化系统设计时应当采用模块化设计理念，将智能化系统的各个子系统相互隔离，以确保在部分子系统发生故障的过程中不会影响其他子系统或链路的正常运行，由此提高系统运行的可靠性。
(三)标准化。随着智能化系统的快速发展，相关的系统设计标准也相继制定。在系统设计中应当严格按照系统标准进行设计，以方便系统的施工与维护。
(四)实用性。智能化系统的设计应当能够充分实现接收有线电视、图像、监控设备、多媒体通信、安全防范、语音、数据等功能，确保其在完善用户的信息沟通与娱乐的同时能够提高用户环境的安全性。
(五)经济性。智能化系统内部包含着多个子系统，其子系统又包含多种构件和设备，因此在系统设计过程中应当在考虑质量保证的同时尽量节省投资成本。
(六)扩展性。在电子信息技术的迅速发展状况下，当前的智能化系统设计内容会出现一定程度的约束与局限。所以，在进行智能化系统设计时应当考虑设计内容的可扩展性，确保智能建筑能够在未来的技术发展下得到更新扩展。
二、建筑智能化系统的设计
(一)供电系统设计
智能化系统的子系统通常需要进行单独供电，因此需要重视供电系统的设计。一般计算机网络系统会采用UPS 进行集中供电，在不间断电源机房其供电出线也需要进行集中供电，而供电进线则满足一定的容量要求即可;对于未使用不间断电源供电的的工作站，也应当采用单独回路进行供电，以避免电路混用危害系统运行，如安全防范系统应当使用单独回路进行集中供电，以保证其与消防联动系统在应对紧急情况时能够正常工作。
(二)接地系统设计
智能建筑的接地将直接影响到设备与工作人员安全、系统工作的可靠性与稳定性、信息传输的质量等。在建筑接地系统设计时应当根据建筑的功用与智能化系统工作要求进行设计，保证能够为其在应用部位提供响应接地端。其需要安装的有静电接地系统、辅助等电位铜排、防雷接地系统、安全保护接地系统、工作接地系统、直流接地系统等部分。其包括两种接地方式：
1、联合接地方式，其在应用中需注意：由于计算机等设备的抗雷击性能不高，且其系统包含超大规模的集成电路容易造成抗高频干扰差，很可能会受到其他系统的干扰，所以应当对计算的直流电源采用单独接地的方式;在使用联合接地方式时其接地电阻有可能会大于1Ω，所以对有特殊要求的智能化子系统均要采用单独接地。
2、单独接地方式，在使用统一接地时主要利用自然接地体，若不再使用人工接地体其应当满足以下条件：接地电阻应当在1Ω以下，即小于规定值;建筑基础内部的钢筋应当互相连接形成电气通路及闭合环，且闭合环英应当与地面保持以上的距离;建筑基础表面未设置绝缘防水层。由于单独接地方式具有施工简单方便、接地可靠、节省成本等优点，因此在智能建筑接地系统设计中得到了较广泛的应用。
(三)智能化管理间与智能化竖井
通常计算机网络系统对于数据通信线路有必要的长度与性能要求，在智能建筑智能化系统设计中，一般使用铜质双绞线作为计算机系统的水平线路，而铜质双绞线会影响到网络传输的带宽，所以根据布线标准与规范，应当保证网络交换机与计算机之间使用的铜质双绞线长度在100m的范围以内;根据管路的弯度与竖直条件，智能化管理间到建筑物的边缘距离应当在60m的范围内;在网络管理间应当安置相应的网络机柜，其周围要留设合理的安装与维护空间，其平面面积应当在5～10m2之间。
(四)综合布线系统设计
在综合布线系统设计中，一般的语音电缆或水平子系统数据电缆应当采用支持带宽100M的D级别系统和5e类的UTP电缆，以满足大量用户的扩展要求;其水平线缆的总长度应当在100m范围以内，其中水平布线电缆的最佳长度为90m，电信间配线架上的跳线与接线软线长度应当不小于5m，对于情况不明确的公共空间其电缆应当按照以下公式进行计算：
C=(102-H)/ W=C-5
其中H表示水平电缆的长度;C表示设备电缆、工作区电缆与电信间跳线的长度总和;W表示工作区电缆的最大长度，其值应当在22m以下;D表示设备电缆与电信间跳线的总长度。
三、目前智能建筑存在的问题
(一)国产化系统集成产品
现在占据国内智能建筑市场的产品仍然属于国外的几家公司，如美国的江森自控、IBM、朗讯科技和Honeywell等。国产系统集成产品没有主动权，这就很难使智能建筑完全真正地适应中国国情。
(二)技术障碍
在整个智能建筑领域仍然存在着一些技术上的缺陷，比如网络频宽的限制：数据传输量迅速增加和多媒体的使用，要求有宽阔的通讯空间;使用天线局域网络也要重新分配宝贵的音波频律。在新网络科技如ATM、Frame-relay等问世后，通讯空间的问题可获部分解决，但缺乏全面而完整的数据模型，各个建筑物自动化和应用系统之间仍然无法有效地交换数据。另外数据安全性和无缝话音与数据通讯之间还存在着矛盾，很多机构非常关注其内部资讯系统的安全性，以及保护其电脑和话音系统免被非法接达的问题，但如果把某建筑物隔离起来提供保护的话，就会导致无法使用更先进的通讯工具。
(三)人才缺乏
从事智能建筑的人才包括设计专门管理人才、安防产品技术支持工程师、布线、安防产品开发高级工程师、销售工程师(负责安防、综合布线产品的区域市场销售工作)、防盗报警、监控产品、大屏幕开发高级工程师、软件开发工程师(主要负责楼宇自控系统软件开发)，而最为紧缺的是智能建筑系统设计管理人才。它需要懂得电子、通讯和建筑三方面专业知识的复合型人才。就智能建筑项目来说，工程的设计和施工是两个方面。而既懂工程设计，又懂施工方案的人，却是少而又少。设计与施工如何衔接和连贯好，关系到工程的进度与质量。
智能建筑是高科技的产物，智能建筑学科是多学科的交叉和融汇，人才培养应该是多层次、多方位的，只有强调理论与实践紧密结合，设计与技术紧密结合，施工与产品紧密结合，才能培养出新一代的智能建筑人才。
四、结束语
智能建筑设计中的智能化系统是一项科技水平高施工难度大的高科技建筑，无论是对智能化系统的规划还是对其进行管理，都要进行优化控制，以达到智能建筑的最优化设计。智能化系统施工设计质量好坏将直接关系着智能建筑整体质量和使用寿命。因此，相关研究和设计人员应当加强智能化系统的综合分析与管理， 总结 智能化系统施工中的 经验 与问题，以不断提高智能化系统施工设计水平和质量。
参考文献：
[1] 翟伟盛，浅谈智能化系统管理及维护，消费导刊，2009年10期
[2] 金红峰，浅谈智能化系统管理及维护的一点心得，艺术科技，2007年03期
[3] 邵胜华，智能化建筑智能化安装工程管理探究[J] 理论研究，2010(7)
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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。
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。
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。
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。
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()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。
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。
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。 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。
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。
知识产权方面的引导
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。
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，云计算软件著作权共3017件，同比增长，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。
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。
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。
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。
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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