人工智能的历史、现状和未来 人工智能及其发展应用开题报告
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）【纠错】【责任编辑:吴咏玲】
人工智能是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能,是研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学,其本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟。人工智能是一种尖端技术,是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,它给经济、政治、社会等带来了颠覆性的影响,或将改变未来的发展格局。在21世纪,人工智能已逐渐成为全球各国新一轮科技战和智力战的必争之地,全球围绕人工智能领域的布局抢位日趋激烈。
一、全球人工智能发展现状
2021年7月8日,世界人工智能大会在上海开幕。根据统计数据评分,全球人工智能排名前10的国家依次为:美国、中国、韩国、加拿大、德国、英国、新加坡、以色列、日本和法国。其中,中国的综合得分为50.6分,美国为66.31分。
(一)美国着重国家和经济安全,力争保持全球领导地位
美国人工智能战略和政策的着力点在于保持其全球“领头羊”地位,并期望对人工智能的发展始终具有主动性与预见性。美国自2013年开始就发布了多项人工智能计划,并提及人工智能在智慧城市、自动驾驶和教育等领域的应用和愿景。2016年,美国将人工智能上升至国家战略层面,出台了《国家人工智能研究与发展计划》,从政策、技术、资金等方面给予一定的支持和保障。特朗普政府执政后,于2019年2月发布了第13859号总统行政令—《维持美国在人工智能领域领导地位的倡议》,从国家战略层面提出美国未来发展人工智能的指导原则,明确指出要集中联邦政府资源发展人工智能,扩大美国的繁荣,增强国家和经济安全,力图保持其在人工智能时代的全球领导地位。2021年6月,拜登政府宣布成立了由12名学术界、政界和产业界人士组成的国家人工智能研究资源工作组(NAIRR),他们将制定一项计划,让人工智能研究人员获得更多政府数据、计算资源和其他工具。该项计划基本继承了《2020年美国人工智能倡议法》的战略诉求。NAIRR的创建是美国政府加速美国国内技术进步的更广泛努力的一部分,美国参议院批准了2500亿美元的投资,用于从人工智能到量子通信等科学研究,这意味着,人工智能战略是拜登政府战略重心之一。
(二)韩国加快构建可持续的人工智能技术能力
韩国拥有雄厚的ICT产业发展根基,这为其发展人工智能奠定了良好的研发与应用生态基础。2018年5月15日,韩国第四次工业革命委员会审议并通过《人工智能研发战略》(以下简称《战略》),旨在重点推广人工智能技术进步,并加快AI在各领域的创新发展,打造世界领先的人工智能研发生态,构建可持续的人工智能技术能力。韩国认为人工智能是经济与社会大变革的核心动力之一,但其AI技术能力与中国和美国相比仍有较大差距,因此提升人工智能技术能力迫在眉睫,事关其能否在第四次工业革命中占得技术主导权。为了加快经济和社会的创新发展,为产业注入新的活力,韩国于2019年12月17日公布了《国家人工智能战略》,旨在凝聚国家力量、发挥自身优势,实现从“IT强国”到“人工智能强国”的转变。根据预算,相关措施若得以实施,到2030年,韩国将在人工智能领域创造455万亿韩元(约合2.7万亿元人民币)的经济效益。
(三)加拿大大力发展人工智能产学研用聚集中心
2017年3月,加拿大政府发布了全球首个人工智能国家战略计划——《泛加拿大人工智能战略(PanCanadianArtificialIntelligenceStrategy)》,计划拨款1.25亿加元支持AI研究及人才培养。该计划还提出了“增加加拿大优秀人工智能研究人员和熟练毕业生的数量”“在加拿大埃德蒙顿、蒙特利尔和多伦多3个主要人工智能中心建立互联的科学卓越节点”“在人工智能发展的经济、伦理、政策和法律意义上发展全球思想领导”以及“支持国家人工智能研究团体”等目标。此外,加拿大在全国范围内形成了数个有代表性城市的人工智能产学研用聚集中心,正是这些中心支撑起了加拿大人工智能发展的基本格局。这些聚集中心包括蒙特利尔、多伦多、埃德蒙顿、滑铁卢、温哥华和魁北克等城市,它们构成了加拿大人工智能研究的中坚力量。如果将加拿大人工智能领域看作一个生态系统,风险投资机构、加速器或孵化器以及公共非盈利机构构成了这个生态系统的土壤,为加拿大人工智能的研发和应用提供基础;各个人工智能产学研用聚集中心有其不同的偏重方向,就像不同种类的作物;各个聚集中心培育出来的初创企业,是人工智能服务人类生活的直接载体,就如作物结出的花朵与果实;国家和地方的政策支持、各领域方向的人才团队构成了人工智能生态的空气和养分;同时,加拿大社会开放,具备吸引外国投资机构、企业实体和人才的良好环境,为整个人工智能生态系统提供了有益补充。
(四)欧盟构建可信人工智能框架,抢占全球伦理规则主导权
欧盟很早就把发展以智能化为基础的经济模式作为其主要战略目标,注重在研发和人才上的投入,但由于缺乏风险资本和私募股权投资,以及民众过多顾虑隐私保护等问题,其在人工智能上的发展落后于中国和美国。为改变这一现状,欧盟采取多种措施大力发展人工智能,发力构建可信人工智能,力争取得全球主导权。2018年4月,欧洲25个国家签署了《人工智能合作宣言》,从国家战略合作层面来推动人工智能发展,确保欧洲人工智能研发的竞争力,共同面对人工智能在社会、经济、伦理及法律等方面的机遇和挑战。2018年12月,欧盟发布了《人工智能协调计划》,提出要进一步增加资金投入、深化人工智能技术创新与应用、完善人才培养和技能培训、构建欧洲数据空间、建立人工智能伦理道德框架、促进公共部门人工智能技术使用、加强国际合作等行动,推进欧洲人工智能的开发与应用,实现欧盟和各国人工智能投资收益最大化,推动发展符合欧中价值观和伦理观念的人工智能,力争在伦理与治理领域占据全球领先地位。欧盟于2020年2月发布的《人工智能白皮书—欧洲追求卓越和信任的策略》,透露了欧盟人工智能将由“强监管”转向“发展和监管并重”,在促进人工智能广泛应用的同时,解决新技术使用所产生的风险问题。
二、我国人工智能发展现状
我国人工智能产业在政策、资本、市场需求的共同推动和引领下快速发展。产业上,我国人工智能企业“质、量”兼顾,同步发展,集聚发展效应明显,产业规模不断扩大,产业链布局不断完善。技术上,论文数量不断攀升,在复杂的国际环境下我国迎难而上,芯片产业突破明显,在国际竞赛中我国企业成果颇丰。为进一步推动技术创新,诸多高校设置人工智能相关专业、成立人工智能学院。融合上,我国人工智能与实体经济融合在广度和深度上都进一步深化,全国人工智能产业形成了特色化的发展格局。
2015年7月,国务院印发《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。《指导意见》将人工智能作为其主要的十一项行动之一,并明确提出,依托互联网平台提供人工智能公共创新服务,加快人工智能核心技术突破,促进人工智能在智能家居、智能终端、智能汽车、机器人等领域的推广应用;进一步推进计算机视觉、智能语音处理、生物特征识别、自然语言理解、智能决策控制以及新型人机交互等关键技术的研发和产业化。2016年3月,国务院发布《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》,人工智能概念进入“十三五”重大工程。2017年3月十二届全国人大五次会议上,“人工智能”首次被写入政府工作报告;7月,国务院发布《新一代人工智能发展规划》,明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标,到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心;10月,人工智能进入十九大报告,将推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合;12月,《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》的发布,它作为对7月发布的《新一代人工智能发展规划》的补充,详细规划了人工智能在未来三年的重点发展方向和目标,每个方向的目标都做了非常细致的量化。工信部为加快推动我国新一代人工智能产业创新发展,组织实施了人工智能产业创新任务揭榜挂帅工作,在人工智能项目攻关、选才用才方面效果显著。
相关数据显示,2020年人工智能行业核心产业市场规模将超过1500亿元,预计在2025年将超过4000亿元,中国人工智能产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段,市场发展潜力巨大,未来中国有望发展为全球最大的人工智能市场。
我国高度重视人工智能技术进步与行业发展,人工智能已上升为国家战略。在此背景下,许多地方出台促进人工智能发展的政策,针对人工智能开展了布局,以广东省为例,广州、深圳、佛山等不少基础雄厚的城市都在积极谋划创建人工智能试验区,其中佛山市提出要“创建国家新一代人工智能创新发展试验区”,这一举措对区域在人工智能发展赛道抢占先机十分有利,对于区域人工智能发展有着显著的带动效果。在产业布局方面,佛山市因地制宜,将人工智能与工业制造进行融合。作为全国制造业的重要基地,佛山拥有2.16万亿的工业产值,对促进人工智能和实体经济融合发展有着大量的需求,可以实现人工智能技术在区域的产业化发展。2021年7月,《佛山市推进制造业数字化智能化转型发展若干措施》提出,“建设数字化智能化示范工厂、示范车间,支持技术改造升级”,加大金融财政支持力度、推动产业链协同、增强产业数字化智能化供给能力多措并举,以加快佛山制造业数字化、网络化、智能化转型升级。8月,佛山市南海区对外释放在人工智能方面的新布局,通过聚焦前沿技术,引进高科技企业和高端人才项目,联合高校科研院所共同攻克人工智能领域关键核心技术,一系列举措阐释着佛山市南海区全力打造国内一流的人工智能创新高地,助力打造佛山市制造业数字化智能化转型发展引领区,赋能佛山制造业升级提速的信心。这是佛山市南海区制造业高质量发展的表现,也是佛山市南海区在人工智能发展到新一阶段的布局升级,同时也反映了地方政府在新的时期发展和布局人工智能的信心与决心。
三、人工智能未来发展趋势
在未来的数十年里,人工智能有可能会极大地改变人类社会结构和生存方式。人工智能技术加速融入经济社会发展各领域全过程已是大势所趋。人工智能在重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局方面将发挥出重要作用。我国面临中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局,将以国内国际两个大局、发展安全两件大事为出发点,充分发挥海量数据和丰富应用场景优势,促进人工智能与实体经济深度融合,赋能传统产业转型升级,催生新产业新业态新模式。在加强核心技术攻关、加快新型基础设施建设、推动人工智能和实体经济融合发展、规范行业发展和完善行业治理等方面持续发力,促进人工智能创新发展。
参考资料
1.国家工业信息安全发展研究中心.2019-2020人工智能发展报告.2020-7
2.李月白,江晓原.钱学森与20世纪80年代的人工智能热.2019-11
3.广州日报.2020中国人工智能产业白皮书:五年内市场规模预计超过4000亿元.2021-2
4.李贺南,陈奕彤,宋微.2020年韩国人工智能国家战略.2020-4
5.韩联社.韩国斥巨资大力发展人工智能.2020
6.江丰光,熊博龙,张超.我国人工智能如何实现战略突破——基于中美4份人工智能发展报告的比较与解读.2020-1
来源：中国网
免责声明：市场有风险，选择需谨慎！此文仅供参考，不作买卖依据。摘要
在工业4.0中，不同形式的人工智能技术是工业生产，医疗保健，物流运输，军事国防，酒店餐饮等各个领域向更高级形态演变的关键技术。文章介绍了人工智能技术在世界各国不同领域的应用背景，论述了我国的酒店行业在现阶段发展状况下进行智能化转型的必要性。同时介绍了各种人工智能技术在酒店行业中的应用。当今酒店人力资源管理正面临着一系列问题，如：人力资源成本上升、员工流动率高、激励体系难以达标等。将智能决策支持系统（IDSS）等人工智能技术应用于酒店人力资源管理的各个模块之中，完善酒店管理系统智能化和运营服务智能化相结合的人工智能体系，是解决酒店人资管理现存问题，提高管理效率的一种新思路。关键词人工智能；智能化；酒店；人力资源管理一、绪论（一）研究背景
“人工智能（ArtificialIntelligence）”这一概念，最早由智能之父——JohnMcCarthy等多名科学家，于1956年在美国达特茅斯召开的一次科学研讨会上正式提出。如今，人工智能正在以一种前所未有的方式，改变着我们的生活面貌。尽管大多数人对于“人工智能”的印象还停留在谷歌公司研发的“AlphaGo”上，它在对战世界顶尖围棋棋手李世石的人机对弈大赛中获得胜利。今年1月初，它又隐藏真实身份，以“Master”这个用户名，在网上与世界各地顶尖高手对战快棋取得60连胜的赛绩。各大媒体纷纷以“未来已经到来”总结这次线上比赛的历史性意义。但在军事方面和工业生产方面，人工智能技术早已不是一个科幻小说中未来式的话题。
1.人工智能技术在各领域的应用与各国发展
人工智能有智能型机器人，人工智能算法，无人驾驶系统和其他的人工智能系统等不同的表现形式。传统的工业机器人添加了更多的灵活性，以及随机应变的能力，在制造业及各种物流运输行业工作中发挥着强大的作用。[1]21世纪初，社会型机器人开始被用于酒店，餐饮等服务行业，或者帮助人们科学地减压。人工智能算法适用于金融业的高频率交易，与人力决策相比有着更准确，快速的优势。除此之外，人工智能技术还被广泛应用于空间探索，能源发展，医疗保健等各种领域，帮助人类解决问题。
目前工业机器人为智能机器人中的主要部分，以此为指标可见一斑，推测出人工智能技术在各国的发展状况。全球工业机器人的数量近几年来不断增加，其中拥有工业机器人数量最多的国家为日本，北美次之，中国位居第三，第四名和第五名分别为韩国和德国。而根据国际机器人联合协会发布的《2016年世界机器人报告》（《WorldRoboticsReport2016》）中数据显示，在《中国制造2025》的推动下，中国已经成为世界最大的工业机器人销售市场，韩国和日本紧随其后，美国在工业机器人销售市场中排行第四。
从2012年开始，亚马逊就开始投入物流机器人Kiva，实行仓库无人化管理以提高其物流运输的效率及准确率。在亚马逊之后，ZARA、京东等企业也开始应用高度自动化的仓储管理。目前生活中常见的各个网站的智能搜索及智能推送也是对人工智能技术十分成功的应用。淘宝网等线上购物网站可以通过分析用户购物需求促进销售增长，飞猪、去哪儿等旅游门户网站则可以通过分析用户的偏好习惯精确推荐旅游资源。依靠智能识别系统，万豪集团推出了可以办理入住和退房手续的手机APP，节省了大量顾客排队等待前台办理手续的时间。
2.智能化时代产业转型发展的必要性
根据酒店业内较为权威的数据库STRGlobal和浩华管理顾问公司等在2016年底所发布的各项酒店行业大数据报告，我们不难发现，从2011年至2016年，中国的酒店供需趋势、经营业绩、市场景气指数等指标总体呈现下滑趋势。反腐政策导致的需求下滑，人力资源成本的上涨，消费结构的变化等因素使酒店行业近年来面临诸多波折。然而与劳动力价格不断上涨的局面相对，人工智能技术用于生产的成本正在逐年降低。正如三次工业革命中的蒸汽，电力，信息技术和原子能等，人工智能技术被视为第四次工业革命的代表性科学技术。不少企业正在探索运用智能化和自动化的运作方式来降低成本，提高生产效率。酒店行业也可以利用这一技术，降低人力资源管理中各个环节的成本，提高资源利用率，从而为酒店增加收益。
随着智能化，自动化的发展方式被众多大国推行，各国政府也纷纷出台了各种政策，投入大量财政资金支持。“中国制造2025”和“美国制造业振兴计划”都有提及工业4.0中以发展高度自动化推动第四次工业革命的思想。酒店行业可以利用政府对于智能化转型发展的重视，积极探索新兴科技带来的产值增长。（二）研究的目的
人工智能最早起源于英国和美国，在日本、美国、及一些欧洲国家得到了较为充足的发展，对于人工智能的学术研究也是西方国家一直处于领先地位。改革开放以后，国内才逐渐开始涉足这个领域，因此还存在许多不完善之处。
首先，目前我国的学术研究多侧重于对宏观的人工智能技术应用领域的讨论，以及对其前景的看法。如《人工智能的应用领域及其未来展望》，《人工智能技术的发展趋势研究》等等，归纳总结了人工智能技术应用领域的具体分类，对其未来表示期望。在《AI机器人引燃“第四次工业革命”的导火索》中，作者提到了人工智能技术向服务业领域拓展的重要性，但仅仅提出了服务型机器人可能是人工智能未来发展的重点之一，没有进一步的深入探究。
其次，在微观层面上讨论人工智能技术的学术文献中，大多以理工学科和第二产业为依托。为数不多从酒店业或管理学方面探索人工智能技术的文献，多侧重于对“智能建筑”，既酒店建筑本身智能性的研究，如《从智能建筑的兴起谈信息技术在酒店的应用》。
本文研究的目的在于填补前人学术研究中，对人工智能技术在酒店人力资源管理中应用的空白。讨论如何应用多种人工智能技术，包括智能机器人、智能化建筑、智能信息系统等，优化酒店管理方法，降低人力资源成本，解决现存问题，从而推动酒店人力资源管理智能化的发展。二、人工智能技术的概念及其在酒店中的应用（一）人工智能技术的概念
学术界对于“人工智能”有多种定义，JohnMcCarthy,Nilsson,PatrickWinston等多位学者都提出过自己对人工智能的阐释。本文所采用的人工智能定义是美国麻省理工学院的PatrickWinston教授的观点：“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。”[2]讨论使计算机从事酒店业工作所带来的可能性。
人工智能技术的研究领域大致可分为问题求解，专家系统，机器学习，神经网络，模式识别，人工生命这六大类别。[3]各种除此之外，对人工智能技术的研究领域还包括：社交、运动、创造力等。
这些研究领域各有不同的侧重点：问题求解可以使人工智能系统理解并处理一系列酒店经营中出现的问题，帮助酒店制定策略；专家系统可以用于酒店专项管理中，比如建立人力资源管理的专家系统等；机器学习的过程能让人工智能不断优化完善自己，如同人在酒店岗位接受的培训学习过程；模式识别包含的人脸识别、指纹识别、物体识别等可以强化酒店的各项安保系统；而社交功能可以让人工智能正常地与员工或顾客正常交互。（二）人工智能技术在酒店中的应用
随着人工智能技术的发展和工业4.0的推动，“智能酒店”已经成为了一种新兴的酒店发展趋势。目前酒店行业的智能化大致可以分为三个方向：酒店建筑设备等硬件系统的智能化；酒店内部管理系统的智能化；酒店运营服务的智能化。
酒店建筑的智能化应用已经十分广泛。希尔顿和喜达屋旗下酒店的房间门锁可以感应APP中的手机门卡，顾客进入房间时不需要再使用传统磁卡。其中喜达屋集团的雅乐轩酒店尝试了将恒温系统、照明系统、音响系统以智能化方式结合，使客房可以通过语音来进行控制调整。美国的Yotel酒店配备了智能加热和智能冷却系统，以智能方式调节酒店空间内的温度。西雅图1000酒店拥有可以检测体温的无声红外传感器门铃，智能气候控制设置，以及虚拟现实的高尔夫俱乐部。市场上还有许多智能酒店系统品牌，如河东（HDL），罗格朗（Legrand），狄耐克（Dnake）等等，为酒店供应专业的智能酒店系统产品。
管理系统的智能化让酒店的内部管理更为高效。无线物联技术多用于酒店工程部，如上文提到的多家酒店采用的智能恒温系统，其后台监测可以减少酒店许多不必要的能源开支。大多数酒店前厅部所应用的Opera酒店管理系统，帮助酒店收集并分析的大量客户数据，优化酒店管理层决策。
酒店运营服务的智能化目前多用来吸引顾客，提高服务效率并降低成本。日本的Henn-na酒店是世界上第一家使用人工智能机器人代替了众多员工的酒店。酒店既有外形为机械臂式的智能机器人，帮助顾客存取行李；又有人类外形的智能机器人担任前台接待，为顾客办理各种手续。美国的Yotel酒店配备可以24小时协助存取行李的机器人“Yobot”，顾客可以通过触摸屏登记入住。英国皇冠假日的“Dash”机器人在提供送物服务的基础上添加了更多自主功能，如为自己充电，帮助客人叫电梯等。三、酒店人力资源管理内涵及现状（一）人力资源管理概述
1.人力资源管理的概念
关于人力资源管理，目前没有一个绝对统一的概念。本文所提到的“人力资源管理”采用GaryDessler在《人力资源管理》一书中的观点：“人力资源管理是指获取人员、培训员工、评价绩效和给付报酬的过程，同时也关注劳资关系、工作安全与卫生以及公平事务。”[4]
2.我国酒店人力资源管理特点
从酒店经营方面来看，酒店是为顾客提供住宿、餐饮、娱乐、会议、宴会等服务的场所。因此酒店行业是典型的劳动力密集型产业，其盈利十分依赖于劳动者提供的服务。酒店人力资源管理和酒店企业的经营发展状况息息相关。
从管理理论上来看，新时期的人力资源管理更加注重人本思想，重视员的需求和他们能得到的薪酬、福利、人文关怀等。酒店人力资源管理也是如此，不再一味强调顾客的地位高于员工。
从工作内容上来看，酒店各个部门的工作需要较强的人际交往和沟通能力。酒店人力资源管理在招聘、培训、绩效考核、制定人资规划等各方面，比其他行业更加注重员工，即被考察者的素质和情商。（二）我国酒店人力资源管理现状
1.我国酒店人力资源管理现存问题
（1）员工流动率高
根据全球著名的人力资源公司怡安翰威特在2016年11月14日公布的调研数据显示（如图1-1）：2016年全国员工离职率为20.8%。其中酒店行业离职率高达43.4%，在全行业中排名第一。离职率反映了企业中的人力资源流动状况，正常的离职率应为2%（或3%）~10%左右。而图中所示酒店行业员工离职率已远远超过正常离职率上限，说明酒店行业的人力资源极不稳定，在人力资源管理上面临很大的问题。
首先，酒店业是典型的劳动力密集型产业，一线服务人员是酒店经营的基础。酒店的对客服务职位多选用年轻员工，而一线服务工作往往只是年轻雇员职业生涯规划的起点。若有了适当的时机，他们便会离开岗位寻找更好的发展。
其次，酒店行业由于24小时经营的特殊性，许多岗位需要昼夜倒班，对客服务岗位也需要全天准备好充沛的精力应对客人。长此以往，员工会感受到身体和心理上疲乏。
再次，酒店企业的薪酬福利，员工激励与人文关怀对员工的去留有决定性的影响。怡安翰威特2016年全行业人力资本调研数据显示，酒店薪酬增长仅为4.5%，是全行业中薪酬增长最低的行业。(如图1-2)
最后，国家提倡的反腐倡廉政策，对高星级酒店市场产生了巨大的冲击，导致近年来高星级酒店经营惨淡。在快捷型酒店占据市场后不久，商务型、主题型酒店的势头又盖过快捷型酒店，展现出酒店行业近年来经营发展上的不稳定性。许多酒店工作者对酒店行业未来发展趋势的期望不高，纷纷转向其他行业。
图3-1怡安翰威特2016年人力资本调研-全行业离职率[5]
图3-2怡安翰威特2016年人力资本调研-全行业薪酬增长[5]
（2）员工招聘与培训成本高
酒店员工招聘所需的成本有内部成本及外部成本。即招聘人员的薪酬福利，以及招聘耗费的机会成本，报纸刊登招聘广告，网站上发布招聘信息，参加招聘会等所需的费用。酒店员工培训分为就职培训，岗位技能培训，企业文化培训。整个过程大致包括准备员工需要的办公用品，指定导师，提升酒店专业和服务技能，提升员工素质，培养员工的归属感……这些流程需要耗费物力成本和大量人力成本，包含培训所支出的费用，材料和办公用品费用以及大量机会成本。
首先是员工流失所增加的招聘及培训成本。如前文所提到的，酒店行业员工流失率极高，因此企业招聘的频率也比其他行业的公司高，每多出一轮员工招聘，就多出一倍的招聘成本。新招进酒店的员工需要从零开始进行学习，会产生更多的培训成本。
其次酒店行业录用门槛低导致培训成本增加。目前我国单独开设酒店管理专业的本科高校极少，加上酒店的服务技能（前台接待，餐饮服务，客房服务等等）一般被视为专业技术含量低的技能，酒店录用的基层员工学历普遍不高。除了岗位专项技能的培训，其理论知识和外语水平需要耗费人力财力进额外的培训。而酒店中层及高层管理人员，多以内部招聘形式为主，从酒店基层开始培养的管理者需要更多的时间提高自身各方面能力，也会消耗大量的培训成本。
（3）人力资源规划与员工激励难以达标
许多管理理论著作中都强调了人力资源规划与员工激励对于企业长远发展的重要性，然而很少有企业能真正较好地进行人力资源规划与员工激励，对员工的未来的成长和发展路线缺乏长远的考量。在酒店行业的员工激励中，不少酒店仍停留在奖金激励，旅游活动等单一的员工激励模式。这些激励模式在激发员工积极性，提高员工的工作效率上效果甚微。
大部分酒店缺乏将最新的人力资源管理理论实际应用于实际管理的意识，尽管对如何制定人力资源规划，优化员工激励模式了然于胸，但受限于已有的管理方法，难以开拓创新。
酒店员工的流失率居高不下，员工（尤其是基层员工）更新的速度快，具有针对性的员工职业生涯规划以及员工激励难以长久实施。
劳动力密集型产业中员工人数多，每个员工都具有独特的自我特征。量身定制职业生涯规划和员工激励模式难度大，所耗费的人力物力及机会成本大，使企业不愿花费过多精力完善管理。
2.我国酒店人力资源管理优势与潜能
（1）与国际接轨
国内外酒店集团的经营发展增加了国内与国外的对话交流。国外许多酒店集团通过多种经营模式使品牌进入中国市场，中国的酒店集团也进驻至世界市场。人力资源管理部门可以经常汲取国外先进的人力资源管理理念，或是成熟的管理方法，应用于酒店的实际管理之中。
（2）劳动力市场素质水平提高
随着我国教育体系的完善，高等教育的普及，全国人口的受教育水平逐年上升。据第六次全国人口普查统计，中国大学文化程度的人口已经有12000万人左右。而全国高校开设的旅游管理和酒店管理等专业也得到了越来越多的重视，酒店人力资源部门可以从应届毕业生中招聘到更多优质人才。
（3）新媒体的发展
新媒体的蓬勃发展使员工招聘、沟通交流等环节有了更多的方式和渠道。人力资源管理者可以通过互联网上的各人才网站或者酒店官网发布招聘需求，接受求职申请。微信、微博的广泛使用，大大提升了酒店企业与雇员间相互了解的便利性，更易于建设有活力的企业文化。四、人工智能技术在酒店人力资源管理中的应用（一）人力资源规划模块
人力资源规划需要兼顾企业内部和员工双方，包括制定员工配置，岗位工作，人资管理的计划和目标等，和员工个人职业生涯规划等等。人力资源管理者在进行一系列决策和规划时需要同时考虑许多因素，需要耗费大量的精力和成本。而人工智能技术中的智能决策支持系统（IDSS，即IntelligentDecisionSupportSystem）运用了专家系统和问题求解的功能，适合应用于人力资源规划环节，分析较为复杂的问题。[6]
首先可以建立酒店行业通用的数据库（DW，即DataWarehouse），将实际问题进行具体量化。比如每个岗位分别对应的工作量，员工的流动率，岗位工作资格等等。前期需要各大酒店企业相互协作将这些数据综合起来，导入到这个酒店行业通用的大数据库。人力资源管理部门再根据每个酒店自身的需求，通过IDSS这个系统来计算和推理出最适合自己的人力资源规划方案。或者根据酒店现在的人力资源管理状况，综合长期目标做出相应的改善与优化。
由于人力资源规划具有综合性，因此人工智能技术可以在准确度和全面性上弥补单纯的人力工作，更容易在一次规划中兼顾所有方面，并涵盖常人容易疏漏的细小环节，提高人力资源规划的效率和质量。（二）员工招聘和培训模块
如果酒店已经将其运营服务的智能化做得比较完善，如通过自助服务终端、手机APP、微信平台、人工智能机器人等方式来简化对客服务的流程，就能减少一线员工的职位数量，从而也能降低员工流动数量，可以给人力资源管理节省大量的招聘、培训、员工激励所耗费的成本。
除此以外，也可以利用IDSS和数据库简化招聘流程。例如先设定一份标准职位申请简历所需的项目内容，再设定酒店的各个职位需要满足何等条件。让IDSS系统按照申请人的学历、工作经历、特长、技能熟练程度等等各项数据和关键词进行分类处理，从中筛选出一定数量的合适人员再进行面试，节省大量选拔雇员的时间。
同时在招聘时导入DW的雇员资料可以保存下来并且定时更新，以便于人力资源管理者了解各个员工的学习能力（如某项工作技能的个人掌握时间和平均掌握时间）和不足之处，从而让IDSS系统依照员工的接受能力，制定出更加科学的培训计划。（三）绩效考核模块
绩效考核主要是对员工一段时间内的工作进行评估，评估的内容多包括工作业绩、出勤状况、领导同事的评价和自我评价等等。目前占酒店绩效考核大部分比重的是工作业绩和出勤情况等十分便于量化的指标，不过也需要考虑如何对各种描述性评价进行数据挖掘和量化操作。
酒店绩效考核的智能化可以将目前较为科学的绩效考评方法，如科莱斯平均计分法、360°绩效考核法等等，或者是根据自身需要制定绩效考评方法，将所需的考核标准生成固定的计算模式（例如出勤率占百分比为30%，工作业绩占百分比为50%等等）导入IDSS系统。再将所有的绩效考核数据输入IDSS进行分析和计算，最后得到每个员工的绩效考核结果，可以节省许多额外的统计时间。（四）薪酬管理模块
员工的薪酬管理方面，基本包括酒店员工各岗位基本工资、津贴、提成等，是六大模块中最便于量化计算的模块。IDSS系统可以根据企业的运营情况，人力资源投入成本和回收盈利的比例，整个酒店行业的市场数据等等，员工薪酬和流失率之间的关系等等，规划出最为科学的薪酬管理方案。再将员工薪酬管理标准设置固定的计算公式，根据酒店员工们在IDSS系统中的绩效考核情况，在每天的工作中就可以自动对各个项目累加或扣除，在薪酬发放日期可以直接显示出各个员工最终能获得的酬劳。（五）员工激励模块
酒店员工激励模块的智能化与薪酬相比较为复杂。由于激励的目的是调动员工的积极性，提高员工的工作效益，因此需要对员工的个人需求进行分析。加上普通的无差别物质激励，如奖金、酒店纪念品等等激励员工所达到的效果在逐渐减小，需要更多个性化的激励手段。在这个模块中，数据挖掘（即DM，DataMining）系统可以发挥最大的作用。目前许多数据挖掘软件都是基于应用领域十分广阔的ID3算法而开发，这种人工智能算法善于从大量的数据之中发现研究对象之间所隐藏的联系。
酒店可以先利用IDSS系统，根据适用的员工激励理论（如双因素理论、马斯洛需求层次理论等）人建立一个员工激励模型。例如：按照马斯洛需求层次理论，将社交需求与联谊活动或团体旅游相联系；将尊重需求与优秀员工称号或职位晋升相联系……再将DW中所记录的员工数据资料导入DM系统中进行细致的分析，数据挖掘系统会根据员工各方面的特点，如兴趣爱好，年龄层次等将大致分为几个类别，分别对应不同的激励方案。最后可以针对某个特定的员工，查看他所归属的若干个类别，制定出有效的个性激励方案。（六）员工关系管理模块
员工关系管理模块中人际关系、劳动关系的处理只能依靠人力来进行。但可以利用人工智能系统规划出长期可行的员工帮助计划，成为企业人文关怀的一部分。
在员工关系管理模块中，同样需要运用到数据库和DM技术找出员工需求的共性（这些数据也可以从招聘模块的标准入职申请或者问卷调查中获得），并分清这些需求的层次归属。例如员工普遍希望自己或家人重病时能得到酒店帮助，就可以归为第一层：生理需求；觉得在大城市购房有困难，就可以归为第二层：对于安全的需求。再结合酒店的预算，制定出合适的员工帮助方案，从而使酒店员工对企业的归属感提升，有利于建设具有凝聚力和生命力的企业文化。五、结论与启示
目前，酒店行业已经经历了一段动荡变化的时期。从国家颁布反腐倡廉政策开始，高端酒店市场进入低潮；在如家、锦江之星等快捷酒店在业内颇有所成后，也到达了其饱和的状态；主题酒店开始摸索个性化的服务模式之时，Airbnb等民宿形式的住宿业发展又对酒店行业有了新一轮的冲击。
在科技革命发展的转折点，人们的生活方式、思维方式、行为习惯的改变容易导致市场的不稳定性，将会是酒店企业面临着多重挑战与困境的时段。人力资源管理者在很多重要方面协助着酒店的其他管理人员，因此人力资源管理着又起着与众不同且无可替代的作用。尽管在酒店行业中，许多企业已经意识到了人工智能这一技术所能带来的经济效益，但大多数酒店尚处于探索阶段，只能将“智能酒店”作为一种特色卖点来吸引顾客。希望在不久的未来，人工智能技术可以被更好地开发，使本文所讨论的各种智能系统能在酒店管理中得到切实的应用，智能管理、智能建筑、智能服务能广泛地普及到酒店行业之中，实现真正的智能化转型发展。致谢
首先，本论文的完成要感谢XXX老师的全程指导。从论文选题，到确定题目，拟写提纲，撰写论文，修改完善，XXX老师以丰富的学术经验和严谨的学术态度，给予了我极大的帮助与支持。在这篇论文初稿难以继续进行之时，XXX老师及时指出了我的问题所在以及修正完善的方向，使我本科学业期间的学术研究能力得到了提升。谨向XXX老师致以由衷的感谢。
其次，感谢曾经实习过的武汉沌口长江大酒店。在酒店内部实习的经历丰富了我的实践经验，同时也让我观察到更多的实际问题，并积极思考解决方法，成为本论文撰写的契机。尤其是前厅部的同事们，热心慷慨地与我分享了许多酒店管理经验和酒店经营数据，让我对酒店的运营管理有了更深一步的了解。
最后，感谢本科期间所有的任课老师四年来的悉心教导，没有这些专业课的理论知识作为基础，课堂讨论作为铺垫，也就没有我对于酒店行业实际问题的思考。参考文献
[1]WEST,D.,Whathappensifrobotstakethejobs?[J/OL]brookings.edu,October2015,
[2]Winston,P.H.,人工智能[M].崔良沂，赵永昌译.北京:清华大学出版社.2005.3-10
[3]邹蕾,张先锋.人工智能及其发展应用[J]信息网络安全，2012，（02）.11-13
[4]DESSLER,G.,人力资源管理[M].曾湘泉译.北京：中国人民大学出版社，2006.5-11.
[5]AonHewittAssociates,2016年中国人力资本调研报告http://www.aon.com/china/human-resources/Newsroom/Human_Resource_Research.jsp[EB/OL]，November2016,
[6]龙彦君.人工智能（AI）技术在人力资源管理信息系统的应用[J]自动化仪器与仪表，2016，（08）.187-188
[7]DRUCKER,P.F,ThePracticeofManagement[M]Harper&Row,1986,8(3):458-460
[8]NEUMAN,J.V.,计算机与人脑[M].陈莉译.南京：江苏人民出版社，2011.38-39.
[9]TURING,A.,ComputingMachineryandIntelligence,[J]Mind,October1950,LIX(236):433–460
[10]NILSSON,N.J.,人工智能[M].郑扣根等译.北京：机械工业出版社，2009：1-2
[11]RIFKIN,J.,TheZeroMarginalCostSociety[M]St.Martin’sPress,2014,122-125
[12]阳淑媛，汤铭，胡凡.互联网+时代酒店客房智能系统发展趋势分析[J]价值工程，2015，（32）.106-107
[13]康英，薛惠峰，张文宇，姚畅燕.智能化人力资源管理信息系统的设计与应用[J]西安财经学院学报，2009,22(1):97-102
[14]BOSTROM,N.,InfiniteEthics[J],AnalysisandMetaphysics.2011,10:9–59.
[15]McCorduck,Pamela,MachinesWhoThink[M]2nd,Natick,MA:A.K.Peters,Ltd.,2004,.5-35
[16]蔡自兴,徐光祐.人工智能及其应用[M],北京：清华大学出版社，2010，.9-26
[17]刘玉然.谈谈人工智能在企业管理中的应用[J]价值工程,2003(4).95-96
[18]丁喜纲,李慧勇.从智能建筑的兴起谈信息技术在酒店中的应用[J]浙江旅游职业学院学报，2007，3（4）.28-37
[19]李臻,朱进.智慧酒店——酒店产品升级换代的必然趋势[J]镇江高专学报,2013,26(1).31-34
[20]邓志东.AI机器人引燃“第四次工业革命”的导火索[J]视野，2016,（04）.12-21
[21]DESSLERG.人力资源管理纲要[M],吴雯芳译.北京：人民电邮出版社，2012.7-15下载提示：
1、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“文章版权申述”（推荐），也可以打举报电话：18735597641(电话支持时间：9:00-18:30)。
2、网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友投稿，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务。
原创文章，作者：打字小能手，如若转载，请注明出处：https://www.sbvv.cn/chachong/22011.html,