ai人工智能可能有关的产品(ai人工智能举例)
人工智能教育培训机构排名：
1、北大青鸟
2、达内教育
3、传智播客
4、千锋教育
5、课工场
6、传智播客—黑马程序员
7、中软国际教育集团
8、极客学院
9、中公教育-优就业
10、尚观
AI可应用于医疗、车辆、金融服务、运输、物流、通讯、娱乐、零售、能源产业等领域；其中，在交通产业上的应用为目前热门的研究主题，其应用案例说明如下：
一、自动驾驶汽车：AI主要应用于车辆的自动驾驶模式，从车辆感知到决策，以及订制化的预测与维护功能，可增加机动性、降低交通事故的发生率、减少城市停车位的需求量。除了上述优点，还可降低人事成本，让物流更加流畅，并减少因疲劳驾驶造成的事故发生。
二、驾驶健康状态的监控：AI可应用于驾驶行为之监控，评估驾驶的疲劳程度、注意力是否集中、情绪状态等条件，区分并判定其类别、等级，衡量车辆是否存在风险，以提供实时警报，同时知会交通运输中心。
三、智能路口：借助AI的软件与硬件系统、传感器、影像系统、交通的远程通讯与监控系统，获得实时交通状态，并依据实时交通状态而改变交通号志，减少交通堵塞现象与碳排放量，借以提高行人安全、改善生活质量。
四、智能停车场：借助AI与云端数据分析以驱动应用程序，进行路线图的选择、停车位的匹配，以提供车辆辨识空闲的停车位置。
此学习非彼学习。我们学习认字，学习理解推理，学习计算。这些很高级。
人工智能的学习简单的说就是统计数据中的规律。得到一系列最佳参数。用函数最大化拟合已有的数据规律。
举例说明。一段数据中经常出现“中华人民共和国”这几个字。那么机器就可以学到一点：“中华”后面一定跟“人民共和国”。又比如，A说完“你好”后，B会说“我很好”。如果有很多这样的对话，那么机器就能学到：用“我很好”可以回答“你好”这句话。但是如果只出现了一次这样的对话，机器不敢肯定这是偶然还是必然，就没法学习。所以数据量越大越准确。
所以，人工智能的学习可以简单理解为把大量数据里面重复出现的当成规律，作为后面预测新数据的依据。
人工智能包含九大板块，具体包括：
1、核心技术板块（AI芯片、IC、计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、生物识别技术、人脸识别技术、语音识别、大数据处理等）
2、智能终端板块（VR/AR、人工智能服务平台、家居智能终端、3G/4G智能终端、金融智能终端、移动智能终端、智能终端软件、智能硬件、软件开发平台、应用系统等）
3、智慧教育板块（教育机器人、智慧教育系统、智慧学校、人工智能培训等）
4、智能机器人板块（服务机器人、农业机器人、娱乐机器人、排险救灾机器人、医用机器人、空间机器人、水下机器人、特种机器人等）
5、智慧城市及物联网板块（智慧交通，智能电网，政务大数据应用，公共安全、智慧能源应用，智慧社区、智慧城建，智慧建筑，智慧家居，智慧农业、智慧旅游、智慧办公、智慧娱乐，智慧物流、智慧健康保障、智慧安居服务、智慧文化服务等）
6、智慧医疗板块（医疗影像人工智能、智能辅助诊断提醒/临床决策诊断系统、外科手术机器人、医疗服务机器人、医疗语音识别录入、混合现实技术医疗大数据平台、数据分析系统（BI）、精准医疗等）
7、智能制造板块（智能化生产线、工业机器人、工业物联网、工业配件等）
8、智能汽车板块（汽车电子、车联网、自动驾驶、无人驾驶技术、激光雷达、整车厂商等）
9、智慧生活板块（未来生活模式、智能生活家居、智能家电、3C电子、智能穿戴等）
人工智能指的就是AI，二者之间没有任何实质性区别。
那么，什么是人工智能呢？人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
由于人工智能不再是一个模糊的营销术语，而是更多的精确意识形态，因此理解所有AI术语越来越成为一项挑战。 国外AI领域的专家们聚在一起，聚集在一起，为大家定义了人工智能领域的一些最常见的术语。
A
Algorithms 算法：给AI、神经网络或其他机器提供的一套规则或指令，以帮助它自己学习; 分类，聚类，推荐和回归是四种最流行的类型。
Artificial intelligence 人工智能：机器能够做出决策并执行模拟人类智能和行为的任务。
Artificial neural network 人工神经网络（ANN）：一种学习模型，可以像人脑一样工作，解决传统计算机系统难以解决的任务。
Autonomic computing 自主计算：系统的自适应自我管理能力，用于高级计算功能，无需用户输入。
C
Chatbots 聊天机器人：聊天机器人（简称聊天机器人），旨在通过文本聊天，语音命令或两者进行通信来模拟与人类用户的对话。它们是包含AI功能的计算机程序的常用接口。
Classification 分类：分类算法让机器根据训练数据为数据点分配类别。
Cluster analysis 聚类分析：一种用于探索性数据分析的无监督学习，用于查找数据中的隐藏模式或分组;群集使用由欧几里得或概率距离等度量定义的相似性度量建模。
Clustering 聚类：聚类算法允许机器将数据点或项目分组到具有相似特征的组中。
Cognitive computing 认知计算：一种模仿人类大脑思维方式的计算机模型。它涉及通过使用数据挖掘，自然语言处理和模式识别进行自学习。
Convolutional neural network 卷积神经网络（CNN）：一种识别和理解图像的神经网络。
D
Data mining 数据挖掘：检查数据集以发现和挖掘可以进一步使用的数据模式。
Data science 数据科学：一个跨学科领域，结合了统计学，信息科学和计算机科学的科学方法，系统和过程，通过结构化或非结构化数据提供对现象的洞察。
Decision tree 决策树：基于树和分支的模型，用于映射决策及其可能的后果，类似于流程图。
Deep learning 深度学习：机器通过由级联信息层组成的人工神经网络自主模仿人类思维模式的能力。
F
Fluent 流畅：一种可以随时间变化的状况。
G
Game AI ：一种特定于游戏的AI形式，它使用算法来代替随机性。 它是非玩家角色中使用的计算行为，用于生成玩家所采取的类似人类智能和基于反应的动作。
Genetic algorithm 遗传算法：一种基于遗传学和自然选择原理的进化算法，用于寻找困难问题的最优或近似最优解，否则需要数十年才能解决。
H
Heuristic search techniques 启发式搜索技术：支持通过消除不正确的选项来缩小搜索问题的最佳解决方案的范围。
K
Knowledge engineering 知识工程：专注于构建基于知识的系统，包括其所有科学，技术和社会方面。
L
Logic programming 逻辑编程：一种编程范式，其中基于事实和规则的知识库进行计算; LISP和Prolog是用于AI编程的两种逻辑编程语言。
M
Machine intelligence 机器智能：一个涵盖机器学习，深度学习和经典学习算法的总称。
Machine learning 机器学习：人工智能的一个方面，专注于算法，允许机器学习而不需要编程，并在暴露于新数据时进行更改。
Machine perception 机器感知：系统接收和解释来自外部世界的数据的能力，类似于人类如何使用我们的感官。 这通常使用附加的硬件来完成，尽管软件也是可用的。
N
Natural language processing 自然语言处理：程序能够识别人类交流的能力。
R
Recurrent neural network 递归神经网络（RNN）：一种神经网络，它能够理解顺序信息并识别模式，并根据这些计算创建输出。
S
Supervised learning 监督学习：一种机器学习，其中输出数据集训练机器生成所需的算法，如监督学生的教师; 比无监督学习更常见。
Swarm behavior 群体行为：从数学建模者的角度来看，它是由个人遵循的简单规则产生的紧急行为，不涉及任何中心协调。
U
Unsupervised learning 无监督学习：一种机器学习算法，用于从没有标记响应的输入数据组成的数据集中得出推论。 最常见的无监督学习方法是聚类分析。
补充：TF
TF是指谷歌的TensorFlow深度学习开源框架。Tensorflow是谷歌在 2015 年 11 月开源的机器学习框架，来源于 Google 内部的深度学习框架 DistBelief。由于其良好的架构、分布式架构支持以及简单易用，自开源以来得到广泛的关注。
鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIY Projects。AIY 全称是 Artificial Intelligence Yourself，顾名思义就是利用 AI 来进行的 DIY 功能套件。借助 AIY 项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为 AIY Projects 推出了两款硬件产品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。
人工智能的定义是让机器实现原来只有人类才能完成的任务，其核心是算法。
当然一方面人工智能的确是未来的方向，而另一方面则是因为人工智能有可能是科技圈中的下一个黑天鹅。说不定什么时候，一只独角兽就会从中诞生。
但在此之前，一定要正确的认清什么才是真正的人工智能。
伪人工智能横行
现在大多数人工智能都属于伪人工智能。为什么这么说，可以从以下两个方面来解释。
第一，人工智能不是一下就能做出来的，需要时间以及实验的积累。
而做出人工智能的这些人才也是一样，他们需要切实的接触到真正的人工智能当中，不过这样的人才在全世界也就寥寥几百个。
但是好像在一瞬间，在中国就有几万个人工智能方面的人才被选拔了出来，可想而知这样的人才是真正的人工智能专家吗？
这些人才往往被大公司冠以年薪30万或50万疯抢，虽然里面的确有很多优秀的人才，但是这样未免显得太过着急。从人才培养角度来看，人工智能领域还存在着大量的泡沫。
第二，许多项目只不过是换了个‘马甲’。
许多创业公司喜欢为自己的项目贴上一个标签，这样的话不但可以吸引眼球，更能得到投资人的青睐。
虽然不能说这种做法是错误的，但这显然也不是真正的人工智能，甚至会误导其他人对于人工智能的认知。
比如许多项目在贴上人工智能标签之前非常简单，只是一些如同机器人学习，或者算法研究之类的项目，如今摇身一变全都成为了人工智能。
什么才是真正的人工智能？
我们既不是专家，也不是专门研究这种领域的学者，有没有简单的方法直接辨别什么是人工智能，什么是伪人工智能？
答案是有的。
举一个简单的例子，之前人们也尝试教计算机下国际象棋。计算机经过学习之后，与人们依然互有胜负，在最终完全战胜人类的时候，时间已经过去了10年。
而谷歌的AlphaGo，从什么都不会到围棋中不可战胜的存在只用了短短一年的时间。
由此可以看出，真正的人工智能体现在其卓越的学习能力。
如果你隔一段时间，大概3个月左右去看一个算法的进步，比如面部识别，如语音识别，如果该算法进步只是代数级，没有达到指数级，那么这种算法可能更多的是机器学习，还未达到人工智能水平。
既然已经辨别了什么是真正的人工智能，那么对于人工智能而言，什么才是最重要的。
可能有些人会说算法，有些人会说设备，有些人会说编程技术。虽然它们也是构成人工智能中重要的一环，但是这些都不是最重要的。
对于真正的人工智能而言，最重要的永远是大数据，只有拥有完整的数据，人工智能才能真正的发展起来。就像是一把宝刀，需要有一块好的磨刀石才能让它更加锐利，而大数据恰好就是这块最好的磨刀石。
就像是谷歌的AlphaGo，有人说为什么AlphaGo不去下象棋，而是只在围棋领域中称雄呢。
AlphaGo的专家则表示，不是他们不想这么做，而是无法这么做。因为在围棋中，日本人一直以来有保存棋谱的习惯，在每个棋谱上都标注了什么是第1手，什么是第100手，这样很容易被AlphaGo学习。
但是对于象棋来说，自古以来大多数都是残局。虽说残局也很精彩，但是对于AlphaGo来说，它不知道残局形成的原因，对之前的步骤一无所知，这样就会对它的认知造成障碍。
这也说明，完整的数据对于人工智能多么重要。任何抛开数据谈人工智能的，全都是耍流氓。
人工智能中的独角兽
目前，中国的大部分数据全都被BAT所掌握着，国外则是Facebook、Google、亚马逊之类的企业。对于创业者而言，想要打破数据的垄断具有相当大的挑战，但也不是没有机会。
比如说医疗数据，BAT就还没有形成垄断。金融方面数据，更多的掌握在金融公司手中，这些互联网企业也没有。
在这两个领域，不管你的技术水平如何，至少在数据方面是在同一起跑线上，这对于创业者或后进入的公司是一个难得机遇。同时，下一个巨头也有可能在这两个领域诞生。
就拿医疗来说，国外已经有许多家企业与医院达成协作，直接读取医院中的病例以及X光片或者CT片。
医生一天看10张并且分析出症状都已经是非常有经验了，而人工智能，则可以在1个小时内看10万张，效率不可同日而语。
对于医生而言，诊断病因需要基于自己的经验积累。但是对于人工智能来说这就太简单了，通过图像和最终诊断结果的闭环学习，人工智能很快就能对X光片或CT片进行病因分析。当然这一过程需要不断完善，才能提升正确性及智能化。
在国外由于隐私保护非常严密，很多数据无法开放，因此无法做到大量数据录入。
但是由于如今中国民众对于隐私保护还没有那么严格，因此中国企业还是有机会在这个领域中实现超越的。
只要
一、交通运输
1、物流
所有流动运输中的设备都通过智能标签发送定位信息、设备标识码、状态到物联网中，以便统一调度、指挥。
智能物流系统：是在智能交通系统和相关信息技术的基础上，以电子商务方式运作的现代物流服务体系。
智能物流系统：通过智能交通系统和相关信息技术解决物流作业的实时信息采集，并在一个集成的环境下，对采集的信息进行分析和处理。通过在各个物流环节中的信息传输，为物流服务提供商和客户提供详尽的信息和咨询服务的系统。智能物流系统包括：物流运输机器人（无人机、无人驾驶快递汽车）、物流导航、控制、调度。
2、城市交通
智能交通系统：是将先进的信息技术、通讯技术、传感技术、控制技术以及计算机技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合的运输和管理系统。
智能交通系统的应用范围：包括机场、车站客流疏导系统，城市交通智能调度系统，高速公路智能调度系统，运营车辆调度管理系统，机动车自动控制系统等。
无人驾驶汽车：特斯拉。
3、智能停车场
智能车牌识别系统主要是由：摄像头、控制程序、嵌入式硬件和停车栏杆控制系统组成。
港珠澳大桥珠海口岸配套的停车场，采用人工智能识别、导航寻车系统。包括停车场+车牌识别/卡片系统、视频车位引导+反向寻车+线上打折及缴费系统等，三个区域停车场共计18个车道，约2500个车位。由智慧城市公司打造的智慧停车系统，整合了智能硬件、视频识别、车位引导、室内定位、云平台等技术，实现了便捷停车、线上缴费、车位引导、自助寻车、动态导航等功能。
4、快递。
智能快递分捡系统、智能快递柜。
二、安全系统
1、安防监控
智能门禁系统：用人脸识别、指纹识别开门。
2、安检识别
智能安检仪：基于银河水滴自主研发的深度结构表达模型，通过大量的样本学习、训练，自动识别液体、管制刀具、枪支等违禁品并报警，辅助安检人员进行快速准确的违禁品识别，提升安检速度。
对地铁轨道与隧道进行智能巡检。该检测车打破国外技术垄断，拥有完全自主知识产权，集成钢轨及锁扣缺陷检测、钢轨内部缺陷检测、车辆限界检测、隧道环境异常检测、接触网缺陷检测、轨距检测等六大功能。
三、社会交流
1、识别系统：人脸识别、语音识别、指纹识别。
2、人机互动：图灵机器人、棋牌机器人、主持机器人、语音翻译机器人。
3、智能创作：新闻稿件写作、音乐、绘画。
四、服务系统
1、家庭服务早教机器人、儿童乐高机器人、伴侣、早教、家务、马桶、医疗保健、远程监控、盲人导航。
2、共公服务主要运用于银行、餐厅、博览馆、超市、机场等公共场所的迎宾服务，高速公路交警机器人、收费机器人。
3、智能家居
炒菜机器人、扫地僧机器人、家庭背物机器人、室内送物机器人。
五、工业机器人
1、智能检测
人工智能就是神经网络，AI芯片就是神经网络芯片。人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破，设计、代工、封测技术达到国际水平，神经网络芯片实现量产并在重点领域实现规模化应用，开源开发平台初步具备支撑产业快速发展的能力。
智能检测识别信息技术，涉及光电检测、核磁共振、红外紫外、生物识别、基因检测诊断等专业技术，广泛应用于工业、交通、金融、军工、公共事业、医疗、环境监测等领域。
智能识别及分析技术的主要应用方向，包括高速机器视觉、数据智能分析等。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。智能分析是人工智能的重要分支。
2、自动化机器人
工程挖掘机器人、水下机器人、航拍无人机、农业喷淋农药无人机，装卸机器人、水下打捞机器人、生命探测机器人、地下钻井机器人。
3、步态识别
步态识别，是指通过身体体型和行走姿态来分析人的身份，其物理基础是每个人不同的生理结构，如头型、腿骨、肌肉特点、步幅等。
目前，银河水滴拥有全球最先进的步态识别技术和最大的步态数据库。
与指纹识别、人脸识别、虹膜识别比较，步态识别最大的好处就是非接触、远距离。
中国现在已经有3000万个摄像机，并且每年增长20%，因此，在安防、安全监控方面大有作为。
当出现远距离、非配合、全视角（只有侧面和背面）、光线弱、有意遮挡面部、多次换服装等情况时，用步态识别技术进行搜检几乎是最优或唯一的选择。
六、智能围棋手
阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发，其主要工作原理是“深度学习”。
2016年3月份，AlphaGo与李世石的那场围棋人机大战，在科技界和围棋界产生了深远的影响，引爆了人工智能的火花。
2017年5月其与排名第一的世界围棋冠军柯洁的对战，又将人工智能技术推到了普通公众视线中。
七、智能教育
机器人保育员、机器人讲课员、机器人教师。
八、智能视觉
航拍
虚拟现实技术(Virtual Reality，VR)，又称灵境技术，是20世纪发展起来的一项全新的实用技术。虚拟现实技术囊括计算机、电子信息、仿真技术于一体，其基本实现方式是计算机模拟虚拟环境从而给人以环境沉浸感。随着社会生产力和科学技术的不断发展，各行各业对VR技术的需求日益旺盛。VR技术也取得了巨大进步，并逐步成为一个新的科学技术领域。
近日，马斯克坦承特斯拉汽车内摄像头可以监视驾驶员一事，引发了车主对智能汽车内部安装摄像头与窃听器的不满。虽然这两种设备在智能汽车生产厂商眼中起到的是对驾乘人员的保护作用，但依然无法打消车主心中的疑虑。
智能汽车逐步发展，无人驾驶也在“路上”。未来，如何兼顾驾乘人员的安全与隐私，是个值得探讨和重视的问题。
日前，国外有用户在社交网站向特斯拉CEO埃隆·马斯克询问特斯拉的车内摄像头是否可以检测车主目光，马斯克回复“是的”。引发舆论关注的原因是，这是特斯拉方面首次承认通过车内摄像头来监视驾驶员。
在该用户提出疑问前，马斯克就曾在社交网站上发文称将收回一些车主的完全自动驾驶能力测试版（FSD beta）的试用权限。原因是这些车主在使用FSD beta功能时，没有对道路情况给予足够的关注。马斯克称，之所以是beta版本，就意味着还处在测试阶段，尽管目前没有出现任何事故，但不能放任不管。
显然，自动驾驶将赋予智能汽车更多权利，也意味着汽车内外需要加装更多传感器、摄像头和监听器等。但不论哪种设备，都对汽车内部相对隐秘空间内的驾乘人员隐私造成了威胁。
是监视还是保护
这不是特斯拉第一次曝出信息安全丑闻。去年，一位白帽黑客格林曝光特斯拉的车载计算机系统可能会导致个人隐私的泄露。接触过特斯拉的人都知道，特斯拉的车载计算机系统功能繁多，包含收音机、蓝牙电话、上网、玩游戏等。驾乘人员还可以通过Wi-Fi 连接社交网站，甚至能存储联系人的电话号码。
但很多车主没有想到的是，暗藏在车载计算机系统屏幕背后的组件，正成为隐私数据泄露的源头。这位白帽黑客从某购物平台上购买到被换下来的自动辅助驾驶系统（AP）和媒体控制单元（MCU）。尽管这些组件已经有明显损坏迹象，但仍能从中获得之前车主的隐私，例如手机连接的电话本、通话记录、日历、家庭和工作地点的定位、导航去过的位置，以及允许访问网站的会话cookies。
之所以可以从MCU上获取个人信息，是因为特斯拉基于 Linux 内核搭载 MCU。MCU 使用的是镁光生产的嵌入式多媒体控制器（eMMC）存储颗粒，而特斯拉的车机系统并没有对这块 eMMC 硬盘进行任何的加密处理。
不仅是特斯拉，蔚来汽车“监控每位车主行程”也曾在网上闹得沸沸扬扬。此外，滴滴打车也为了确保驾乘人员安全，采取全程监听车内人员对话的措施。
尽管这些安装监听、监视设备的生产方打着“向善”的旗号，却往往没有明确告知消费者他们将会被收集哪些信息；亦无人知晓，这些信息是否真的会被妥善安全地保存。
而在信息技术飞速发展的现代，将安全性让渡给驾乘人员的隐私真的可行吗？前段时间，货拉拉公司货车女乘客跳车一事余温未了。社会上不乏对货拉拉公司为何不在车内安装监控系统的质疑之声。
安全与隐私应如何兼顾？在福州大学数学与计算机学院教授陈德旺眼中，安全与隐私是互相矛盾的名词。“想要获得更多安全性，就需要让传感器采集更多的数据。”
法规不应缺席
“目前，智能汽车要协助驾驶员对车辆进行控制时，主要采集驾驶车周边的车及所在道路场景的实时数据，例如前后左右车的位置、类型、速度，交通标志、道路线、障碍物等。而实现无人驾驶，只需要对车外进行监控即可。” 中国科学院自动化研究所研究员王飞跃在接受《中国科学报》采访时解释道，“监控车内主要是为了对驾驶员采取主动安全措施，即发现驾驶员出现疲劳驾驶、视线漂移、不系安全带等危险行为时，进行主动提醒。目前，尚没有对监控范围和清晰度有明确的统一标准。”
诚然，伴随着人工智能的发展，关于人工智能伦理的讨论从未停歇，但讨论主题却一直集中在讨论可能性和对未来影响的理论工作，而对人工智能实际应用的研究则探讨较少。因此，学术界对人工智能伦理道德的关系进行探讨虽已持续了数年，却并没有弄清普遍的人工智能伦理到底是什么。
“人工智能在当代广泛应用，带来了各种益处，但人们也发现了诸多伦理问题。直接与技术相关的，包括算法歧视、侵犯隐私等技术的误用和滥用等，较为间接和远期的则有就业问题、平等、家庭和社会关系的危机等。”中国人民大学法学院副教授郭锐告诉《中国科学报》。
就这点而言，智能汽车对隐私构成的威胁似乎并没有上升到这一高度。“从安全隐私角度以及自动驾驶及车内主动安全的技术实现上，采集的数据都是可以实时处理、实时做出自动驾驶行为，不需要保留任何数据的。这和现有车的倒车影像的逻辑是一样的。”王飞跃坦言，“但是，不排除部分厂商为了不断提升自动驾驶及主动安全的技术能力，以及识别能力，而保留部分数据，进行算法的再学习。如果能征得用户授权同意，未尝不可。”
陈德旺也建议，车企最好将车内安装设备与收集哪些信息标注清楚，让车主保留选择的权利。“有些车主认为汽车安全比隐私更重要，就可以选择让智能后台对其信息进行收集。也有车主认为车内是隐私空间，那么可以选择减少收集内容，或者适当关闭一些功能。”
对此，郭锐认为，人工智能的决策则必须按照人类的伦理来评估和校正；人工智能对社会的影响很大，牵涉很多的人，因此应当更加强调归责性。“就车内检测技术如何与隐私保护平衡的问题，我认为可以从两个维度进行考量。第一，应该遵循知情同意原则，采取‘事前告知’‘事后删除’的模式；第二，立法应对何时收集、收集到何种程度、保存期限多久等问题做出规定，并要求商业主体定期审核。”
人工智能的尺度
“人工智能技术确实存在两面性，在带来驾驶安全性提升的同时，如果不加限制，确实也会带来侵犯隐私的隐患。但是解决方案提供商以及车厂，很容易通过法律和标准来约束产品和服务的隐私程度。例如，最关键的是要求不能留存数据、不能定位，这就解决了绝大部分的隐私问题。”王飞跃表示。
目前，人工智能和自动驾驶业内有分布式（联邦）数据共享、多方（联邦）数据智能计算等技术，也取得了初步的进展，能达到“数据可用不可见”的效果。王飞跃解释说，从技术上来讲，这种模式所形成的算法，与将数据聚集在一起计算训练的效果相同或者相近，从而能比较好地平衡数据隐私版权保护、数据要素开放共享服务两者之间的矛盾。正因如此，预计“数据可用不可见”是数据应用服务的未来趋势。
郭锐也表示，智能汽车收集的数据传统上被看作隐私问题。实际上，这个问题和传统隐私权语境有所不同。不同之处在于，它不是一个一方侵权、另一方被侵权的零和游戏，还展现了车主和汽车企业之间通过合同彼此信任、合作的一面。因此，个人信息保护在这个问题上可能比隐私权保护更加切合实际。
而且，相较于智能汽车驾乘人员隐私问题，网络隐私暴露更值得关注。“在技术上，科学研究者和业界也在探索是否可以达到利用数据的同时保护隐私的效果。在治理上，我们还应该支持市场的自治，企业之间的互相竞争某种程度上能够促进用户隐私的保护。比如在搜索引擎的竞争上，一些搜索引擎会以推出更加保护隐私的服务吸引消费者。”郭锐说，其实，人工智能发展过程中遭遇的最根本的伦理难题是创造秩序危机。创造秩序危机，简而言之，是人所创造的技术对人的反噬。反思人工智能伦理，是为了应对这个危机。伦理不是为了约束科学发展，而是为了防止我们在追求某一个具体目标的时候伤害人类的整体利益。
智能是人类知识产生的吗？还是通过搜索和学习获得的呢？抑或是知识+搜索+学习得到的？智能主要表现在可能性的大小上而不仅是现实性吗？
Rich Sutton反对传统人工构建知识的方法，比如知识表示或手动构建的启发式函数，他认为痛苦的教训是基于历史的观察，即：1）人工智能研究人员常常试图将知识构建到他们的智能体中；2）从短期来看，这总是有帮助的，而且对研究人员来说是个人满意的，但是从长远来看，它会停滞不前，甚至会阻碍进一步的进展；3)通过基于搜索和学习的缩放计算的相反方法，可能会最终取得突破性的进展。
一、元知识的概念
元知识的定义
目前对元知识的定义，在学术界还没有一个严格的概念。通常来说，元知识就是“关于知识的知识”。
元知识可用来描述一类知识或知识集合所包含的内容、基本结构和一般特征。没有元知识, 人们无法描述知识、使用知识和认识知识。在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。元知识不是领域知识,不能解决具体知识领域问题；而是关于各领域知识的性质、结构、功能、特点、规律、组成与使用的知识, 是管理、控制和使用领域知识的知识。
元知识是思想和意识的核心,如果没有掌握元知识的，就不能学习和认知基本的知识，元知识对于人们认知系统的建立起着重要作用。人工智能和深度学习领域研究各种各样的智能系统，自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的, 没有学习元知识的能力的智能系统起码不能算是一个智能系统。
二、知识的分类
布鲁姆在学习目标分类学方面进行了开创性工作，他将学习目标分为认知、情感和动作技能三大领域。在认知领域，其认知教育目标分类学将将教育目标分为知识、领会、运用、分析、综合、评价等六个类别。
布鲁姆认知目标分类诞生几十年来，对其修订工作一直没有停过。以加涅的学习结果分类理论和安德森的产生式理论以及以安德森为首的团队进行的布鲁姆认知分类修订版最为著名。
加涅的认知学习结果分类
加涅将可能的学习结果分为五类：陈述性知识、智慧技能、认知策略、动作技能和态度，每一种分类又可以分为不同的亚类。如下图所示：
加涅认知学习结果分类
陈述性知识是指可以用言语表达的信息，在陈述性知识是回答“是什么”的问题。智慧技能是人们按照一定的方式方法做事的能力，它们是“怎么做”的知识，如应用规则与原理解决确定性的问题。认知策略是指个体自主学习、记忆和思维活动的较高层次的智慧技能。
Gagne对于知识的分类
Gagne将可能的学习结果分为五种类型：陈述性知识、智慧技能、认知策略、态度和动作技能，具体的定义如表所示。其中陈述性知识分为符号记忆、事实的知识、有组织的整体知识三个小类。
Gagne定义的学习结果类型
类型
定义
陈述性知识
要求学习者逐字逐句的记忆、解释或者从事实、名单、姓名中总结或是组织信息。陈述性知识有时被描述成是“知道什么”。
智慧技能
智慧技能的结果是学习和培训情景中的主要学习目标。智慧技能最重要的是将规则应用于之前没有遇到的例子中，也称为程序性知识，描述为“怎么做”。
认知策略
学生用认知策略来管理他们自身的学习，有时称为学习策略或者“学习如何学习”。认知策略支持其他领域的学习。
态度
态度是一种使学习者倾向于选择某种行为方式的心理状态。Gagne将态度描述为认知、情感和行为互相作用的结果。
动作技能
以流畅和精确定时为特征的肌肉运动调节就是动作技能。
修订的布鲁姆认知教育目标分类
最正规的修订工作是由课程理论与教育研究专家安德森为首的一个专家小组经过5年的工作，于2001年公布的原分类学的修订版。本文基于此种分类方式对不同类型的知识的认知过程分别进行分析，试图找出虚拟维修训练中元知识的认知规律依据。
布鲁姆教育目标分类学修订版的与以前最大的不同是将教育目标分成两个维度。一个是认知过程维度，另一个是知识维度。认知过程维度仍分为6大类，但第一类的知识改为记忆，保留了理解、应用、分析和评价，增加了创造。将旧版中的知识单独划出来作为一个新的维度。知识维度将知识分为事实性知识、概念性知识、程序性知识和元认知知识。
布鲁姆认知教育目标分类修订前后对比
以认知过程维度为横轴、知识维度为纵坐标，就形成了如下图所示的认知目标二维分类模型。不同的知识维度，对应不同的认知过程，由此形成了不同的学习和训练目标以及训练方法、训练策略。
认知目标分类二维模型
在总结以上专家对于知识的分类方式后，这里将最具权威的修订布鲁姆教育目标分类学作为本文的主要研究分类，并以此作为元知识的分类方式。
事实性知识
事实性知识的研究基础
事实性知识是学习者在学习某一专业时必须掌握的基本元素，这些元素包括时间，地点，人物，事件。对应装备虚拟维修训练，如装备的技术性能、基本技术参数等。事实性知识可能以独立元素或点滴信息而存在，而被认为在本质上和其自身是有某种价值的。它又可分为术语知识、具体细节和要素知识两个亚类。
事实性知识的一般过程
对于事实性知识，在知识呈现情景阶段通过对呈现的知识考察可发现事实性知识呈现的离散性特点。在学习过程情景阶段，通过对学习时交互方式的考察可以发现认知过程以被动接收为主的特点。
事实性知识的认知过程以记忆为主。
事实性知识的基本规律
事实性知识有如下特点：
（1）以陈述性的知识为主。
（2）认知内容没有认知中的高级分析加工或加工量很小，信息不存在认知困难，认知任务主要在于信息的量。
（3）认知过程是离散的。
（4）认知过程以被动的视听接收为主
事实性知识的分类
术语知识包括特殊言语和非言语的符号（如词、数字、标记、图画）。每一个专业都有其特有的标识和符号表示方式，它们是掌握这一学科的基础。掌握一个专业的术语知识，同一个专业的人就可以快速交流，短时间内实现思想的碰撞，更有利于擦出新的火花。掌握术语知识可以方便人们快速记忆一些东西，为将来学习更加深刻的内容打下坚实基础。
具体细节和元素知识指时间、地点、人物、事件等知识。它可能包括非常具体的信息，如在哪一时刻打开哪一个开关或按钮，也可能有大概的信息，如事件出现的时期或大量现象出现的一般顺序。与只能在一定的背景中才可知的事实相比，具体事实可以看作是独立的和分散的元素。
概念性知识
概念性知识的研究基础
概念性知识是指一个整体结构中各个要素之间的关系,就是这个关系表达了某一专业的知识是如何形成的，各个要素之间是如何互相影响的，以如何组成一个完整的系统。将概括的知识按照意义的方式加以概括总结，用以体现某些问题、现象的内在联系。概念性知识有如下三个亚类：类别与分类的知识、原理与概括的知识、理论、模式与结构的知识。
概念性知识的一般过程
概念性知识的一般过程是一个以记忆为基础，到理解的过程。
概念性知识的基本规律
概念性知识有如下特点：
（1）以陈述性的抽象知识为主。
（2）需要对认知内容加以理解。
（3）记忆与理解相互作用形成认知。
概念性知识的分类
分类和类目的知识这个亚类包括特殊类目、类别、部分和排列。当题材（或教材）发展时，学习该材料的人发现，开发出一些类别和类目使之能将这些类别和类目用于结构化和系统化的现象，是很有好处的。同术语和具体事实相比，这类知识是比较一般的和抽象的。
分类或类目的知识是发展某一个学术性学科的重要方面。信息适当分类和经验进人适当类目乃是学习和发展的经典指标。而且新近关于概念变化和理解的研究表明，信息的错误分类进人不适当类目可以限制学生的学习。
如同前述，原理和概括是由分类和类目构成的。这个亚类抽象的概括出人们见到的各种现象，并且将这些现象抽象成知识。这些抽象知识对于描述某种现象，解释这种现象出现的原因，预测事件的发展趋势，并根据预测结果采取相应的行动具有重大的价值。
原理和概括知识，就是从大量的事实和事件中，抽象和概括出这些事实的核心，并且分析这些核心的内在联系和之间的相互作用，以及如何构成整个事实或事件的整体。
理论、模型和结构的知识包括原理、概括及其组合成相互联系的知识，这个亚类侧重于将原理和概括以某种方式相联系，从而形成理论、模型或结构。
学科具有不同研究范式和认识论，学生应该知道从概念上加工和组织教材的不同方式和在该教材中的研究领域。
程序性知识
程序性知识的研究基础
程序性知识是“如何做事的知识”，如何思考及如何解决问题，在遇到问题时，不仅要想到如何去解决问题，同时也要知道在什么样的场景下，使用什么样的方式去解决什么样的问题。程序性知识有三个亚类：具体学科技能和算法的知识、具体学科技巧和方法的知识、确定何时运用适当程序的知识。
程序性知识的一般过程
程序性知识不仅包括了基本的由记忆到理解的一般认知过程，还包括了理解之后的应用和分析。
程序性知识的基本规律
程序性知识有如下特点：
1、认知内容综合性强，需要经过高级分析加工进行理解。
2、对情景依赖性高，认知任务主要在于正确把握当前情景并做出合理判断。
3、认知过程是一个交互的过程，需要主动参与，是一个不断反复的过程。
4、认知过程是一个连续的整体、实时性要求高。
程序性知识的分类
如上所述，程序性知识可以表达为一系列步骤，在总体上是我们所知的程序有时这些步骤的顺序是不变的；有时需做出决策，决定先做什么，然后在做什么。相似地，有时其结果是固定的（只有单一预定的答案），有时答案不定。
与通常最终导致固定结果的具体技能和算法不同，有些程序并不导致预先决定的单一解答或答案。例如我们以某种先后有序的方式遵循一般科学方法去设计某一研究，但实验设计的结果依据大景的因素可能会有很大差异。程序性知识的这一亚类与上个个亚类相比，其结果是较为开放的和不固定的。
具体学科的技术和方法的知识主要是意见一致的结果或学科规范，而不是更为直接来自观察、试验或发现的知识。决定何时运用适当程序的标准的知识是指除了知道与专门课题有关的程序外，也希望人们知道何时运用它们，后者涉及过去运用它们的方式。这些知识几乎是历史的或百科全书式的。
这一亚类更多的涉及到人们对于当前情况的情景认知能力，首先要对当前的所处的状态做一个判断，然后将判断所得到的信息与已知的相关程序性知识做匹配，最后做出选择，决定在什么样的时间和空间，以及各种复杂条件下，适用什么样的程序,最后通过对人们用定律解决问题的能力进行评定。
元认知知识
元认知知识的研究基础
元认知知识一般指关于认知的知识，也指个体对于自身情况的是否有足够的了解，并且能够做出正确的判断，包括了解自己认知活动中的优势与不足，以及采用什么样的一般策略去发现必要的信息。元认知知识有如下三个亚类：策略知识、关于认知任务的知识、自我知识。
元认知知识的一般过程
元认知知识的认知过程是在事实性知识、概念性知识、程序性知识的基础上，逐渐递进的过程。由最初事实性知识的记忆，到概念性知识的理解，程序性知识的应用、分析，元认知知识在这个基础上，增加了评价和创造的过程。
元认知知识的基本规律
元认知知识有如下特点：
1、认知难度大，要求高。
2、认知的形成可以作用于设计阶段以改善学习训练效果。
元认知知识的分类
策略性知识是有关学习、思考和解决问题的一般策略的知识。这个亚类中的策略可以跨不同的任务和教材运用，而不仅仅对某一学科领域中某种任务最有用，如用于解二次方程式和欧姆定律。
除了各种策略的知识之外，个人还积累了有关认知任务的知识。在传统元认知知识区分中，弗拉维尔把下列知识纳人元认知知识：不同认知任务可能有难度较大的，也有比较简单的，根据难度的不同，可能需要不同策略。回忆任务需要个体积极搜寻和提取适当信息，而再认任务只需要个体在几种选择中做出决定和选择正确的或最适当的答案。
自我知识
弗拉维尔提出，除不同策略和认知任务的知识之外,自我知识也是一种重要的元认知知识。专家的一个标志是他们对自己不知道的东西很清晰，所以他们具有发现所需要的和适当的信息的一般策略。个人对自我知识深度和广度的意识是自我知识的一个非常重要的方面。他们对自己的实际知识和能力没有夸大和虚假的印象，他们知道自己知道什么和不知道什么。
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意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平方米的壁画。
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意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平方米的壁画。
作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖亚当的情形。
在这壁画中，穿着飘逸长袍的白胡须老者正是上帝。上帝的右臂舒张开来，生命之火从他的指头中传递给了瘫坐在地上的赤身裸体的亚当。
就在这指尖相接的惊心动魄一瞬间，上帝把智慧传给了亚当。亚当最终成为一个人。
什么是人？
一个人最重要的是他的智慧，这智慧包含了学习能力与创造力，有了智慧的人可以制造与使用工具，可以编写计算机程序。
智慧正是人与动物的本质区别。
那么，人也能赋予机器智慧吗？
2016年，人类终于赋予机器以智慧——人工智能阿尔法狗在围棋赛中击败韩国名将李世石，这是一个标志性的事件。从这一刻开始，人类进入了人工智能时代。人类就好像上帝创造亚当那样，也创造了属于自己的智慧体。
迄今为止三年过去了，很多人已经看到，不但人类围棋大师的心力与计算能力，很难与计算机硬件加算法的“人工智能”匹敌，而且一场浩浩汤汤的人工智能产业革命已经拉开了时代大幕，从语音到视觉，从算法到芯片，人工智能正在全球范围内给各行各业赋能。几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。
很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。如果说前三次工业革命是用机器替代了人的体力劳动能力与一般计算能力，那么人工智能出现预示着机器可以代替人类大脑的智慧，机器具有了独立的学习能力与创新能力！
这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！
人工智能标志着第四次工业革命
按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都有人工智能的痕迹。
要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望审视。
人类与一般动物的区别在于：人类可以制造与使用工具。所以在人类的文明史上，工具代表着生产力的发展水平。人类钻木取火，有了火之后就学会了青铜器的烧制，随后就有了铁器，于是人类掌握了农业生产的工具，就可以开垦荒地播种粮食；到了文艺复兴之后，牛顿科学革命肇始，人类发明了蒸汽机，在这些工具的帮助下，人类进入了第一次工业革命时代。从此以后，人类开始告别田园牧歌的社会，正如恩格斯在《英国工人阶级状况》中写道的那样：“新生的工业能够这样成长起来，只是因为它用机器代替了手工工具，用工厂代替了作坊。”
如果说蒸汽机的发明导致了第一次工业革命，而电动机的发明导致了第二次工业革命。那么以微软、苹果与IBM为代表的个人电脑的出现，标志着第三次工业革命。而人工智能技术的兴起，则表明第四次工业革命已经在路上了。人工智能是整个人类大历史发展的潮流，这种潮流不以任何个人的意志为转移，所以它能在各行各业找到应用场景。
中国企业在人工智能时代抓住了风口
在前三次工业革命中，因为在中国没有诞生现代科学，而且中国采取了闭关锁国的封闭政策，所以中国最终落后于当时的时代发展。落后就要挨打，在这段历史进程中，中国有了一部辛酸的现代史。但是，阳光总在风雨后，在2016年开启的“第四次工业革命”中，中国不但没有落后于时代，而且在一定程度上还领先于世界——这是中华民族伟大复兴的一个显著标志。
目前中国已经涌现了大量的人工智能企业，而且在各行各业的产业化做得相当不错。据报道，截止到2018年6月，中国一共有1000余家人工智能企业，比软件强国印度还多出来200多家，企业总数量仅次于美国。而到了2018年末，全国人工智能企业数量进一步增长，相关企业共计4000余家。除了在企业方面，中国人工智能论文总量和高被引论文数量也占据世界第一的位置。以2017年为例，中国在人工智能领域论文的全球占比27.68%，遥遥领先其他国家。在人工智能专利方面，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。
人工智能需要有大数据作为原料，而中国有全球最多的人口，也有大量的工业传感器与互联网数据，基于这些基础条件，中国在大数据方面有独特的优势。这也为人工智能在中国的发展提供了坚实的基础。
人工智能铺就中国复兴之路
中国在人工智能各个领域都有了一批代表性的企业。
在人工智能计算机视觉领域，其落地应用遍地开花。在安防摄像头领域，主要有无人值守的场地看管、刷脸门禁、以及发现异常自动报警装置等，在这里主要的代表性公司有海康威视、大华股份等传统大公司与商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技等独角兽企业，这四家公司被称为人工智能计算机视觉的“四小龙”，它们的产品在张学友演唱会上抓逃犯的过程中发挥了重要作用。在交通摄像头领域，主要是识别车辆车牌，进而进行车辆套牌分析、交通违章分析等智慧城市解决方案，在这个领域的人工智能计算机视觉的头部公司有格灵深瞳等。在金融领域，计算机视觉主要用于快速信贷审核、刷脸支付与刷脸开户等应用，在这个行业的代表性企业有商汤科技、旷视科技Face++等。在医疗领域，计算机视觉主要用于智能诊断与疾病研究和精准医疗方面，在这个垂直领域的代表性企业有阿里云ET医疗大脑等。在汽车领域，计算机视觉主要用于无人驾驶，代表性的企业有百度等。百度最近与金龙汽车合作发布了阿波龙无人驾驶汽车。在无人机领域，计算机视觉主要应用于物流运输以及路径规划、地质灾害监控等，在这个领域的代表性企业是大疆科技。
不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助新药研发就是其中之一。目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。
在人工智能芯片领域，华为海思与寒武纪等公司纷纷布局相关芯片，云知声、出门问问、Rokid等国内人工智能初创企业也纷纷推出了自己的芯片或模组。比如云知声发布了人工智能语音芯片雨燕以及面向智慧出行的车规级多模态人工智能芯片雪豹；而思必驰携手中芯国际，发布人工智能语音芯片TAIHANG。云米科技也发布了人工智能仿生芯片“悟空”。
中国在人工智能金融服务中也涌现了大量优质企业。在中国出现了第四范式这类主攻银行业精准营销的人工智能公司。在教育领域，智能化的程度不断提升，近年来涌现出一批像松鼠AI、英语流利说这样充分利用人工智能技术的新型教育企业。
对于中国这个在时间尺度上绵延了数千年的超级大国而言，实际上在汉唐宋以来的过去很长的一段历史内，中国在经济上与技术上领先于世界各国。只不过在工业革命以来，中国开始落后于西方。随后就有了清朝中叶开始的一系列战争赔款与“丧权辱国”的不平等条约，使得中华民族陷入了痛苦的深渊。
不过，令人欣慰的是，在历经百余年的风雨洗礼之后，中华民族已经开启了复兴之路。
2016年以后，中国抓住了“人工智能”这个“第四次工业革命”的风口，中国企业积极参与到了这场新时代竞争之中。2016年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。规划提出，要建立财政引导、市场主导的资金支持机制，要利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能发展。还要积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。
作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖亚当的情形。
在这壁画中，穿着飘逸长袍的白胡须老者正是上帝。上帝的右臂舒张开来，生命之火从他的指头中传递给了瘫坐在地上的赤身裸体的亚当。
就在这指尖相接的惊心动魄一瞬间，上帝把智慧传给了亚当。亚当最终成为一个人。
什么是人？
一个人最重要的是他的智慧，这智慧包含了学习能力与创造力，有了智慧的人可以制造与使用工具，可以编写计算机程序。
智慧正是人与动物的本质区别。
那么，人也能赋予机器智慧吗？
2016年，人类终于赋予机器以智慧——人工智能阿尔法狗在围棋赛中击败韩国名将李世石，这是一个标志性的事件。从这一刻开始，人类进入了人工智能时代。人类就好像上帝创造亚当那样，也创造了属于自己的智慧体。
迄今为止三年过去了，很多人已经看到，不但人类围棋大师的心力与计算能力，很难与计算机硬件加算法的“人工智能”匹敌，而且一场浩浩汤汤的人工智能产业革命已经拉开了时代大幕，从语音到视觉，从算法到芯片，人工智能正在全球范围内给各行各业赋能。几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。
很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。如果说前三次工业革命是用机器替代了人的体力劳动能力与一般计算能力，那么人工智能出现预示着机器可以代替人类大脑的智慧，机器具有了独立的学习能力与创新能力！
这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！
人工智能标志着第四次工业革命
按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都有人工智能的痕迹。
要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望审视。
人类与一般动物的区别在于：人类可以制造与使用工具。所以在人类的文明史上，工具代表着生产力的发展水平。人类钻木取火，有了火之后就学会了青铜器的烧制，随后就有了铁器，于是人类掌握了农业生产的工具，就可以开垦荒地播种粮食；到了文艺复兴之后，牛顿科学革命肇始，人类发明了蒸汽机，在这些工具的帮助下，人类进入了第一次工业革命时代。从此以后，人类开始告别田园牧歌的社会，正如恩格斯在《英国工人阶级状况》中写道的那样：“新生的工业能够这样成长起来，只是因为它用机器代替了手工工具，用工厂代替了作坊。”
如果说蒸汽机的发明导致了第一次工业革命，而电动机的发明导致了第二次工业革命。那么以微软、苹果与IBM为代表的个人电脑的出现，标志着第三次工业革命。而人工智能技术的兴起，则表明第四次工业革命已经在路上了。人工智能是整个人类大历史发展的潮流，这种潮流不以任何个人的意志为转移，所以它能在各行各业找到应用场景。
中国企业在人工智能时代抓住了风口
在前三次工业革命中，因为在中国没有诞生现代科学，而且中国采取了闭关锁国的封闭政策，所以中国最终落后于当时的时代发展。落后就要挨打，在这段历史进程中，中国有了一部辛酸的现代史。但是，阳光总在风雨后，在2016年开启的“第四次工业革命”中，中国不但没有落后于时代，而且在一定程度上还领先于世界——这是中华民族伟大复兴的一个显著标志。
目前中国已经涌现了大量的人工智能企业，而且在各行各业的产业化做得相当不错。据报道，截止到2018年6月，中国一共有1000余家人工智能企业，比软件强国印度还多出来200多家，企业总数量仅次于美国。而到了2018年末，全国人工智能企业数量进一步增长，相关企业共计4000余家。除了在企业方面，中国人工智能论文总量和高被引论文数量也占据世界第一的位置。以2017年为例，中国在人工智能领域论文的全球占比27.68%，遥遥领先其他国家。在人工智能专利方面，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。
人工智能需要有大数据作为原料，而中国有全球最多的人口，也有大量的工业传感器与互联网数据，基于这些基础条件，中国在大数据方面有独特的优势。这也为人工智能在中国的发展提供了坚实的基础。
人工智能铺就中国复兴之路
中国在人工智能各个领域都有了一批代表性的企业。
在人工智能计算机视觉领域，其落地应用遍地开花。在安防摄像头领域，主要有无人值守的场地看管、刷脸门禁、以及发现异常自动报警装置等，在这里主要的代表性公司有海康威视、大华股份等传统大公司与商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技等独角兽企业，这四家公司被称为人工智能计算机视觉的“四小龙”，它们的产品在张学友演唱会上抓逃犯的过程中发挥了重要作用。在交通摄像头领域，主要是识别车辆车牌，进而进行车辆套牌分析、交通违章分析等智慧城市解决方案，在这个领域的人工智能计算机视觉的头部公司有格灵深瞳等。在金融领域，计算机视觉主要用于快速信贷审核、刷脸支付与刷脸开户等应用，在这个行业的代表性企业有商汤科技、旷视科技Face++等。在医疗领域，计算机视觉主要用于智能诊断与疾病研究和精准医疗方面，在这个垂直领域的代表性企业有阿里云ET医疗大脑等。在汽车领域，计算机视觉主要用于无人驾驶，代表性的企业有百度等。百度最近与金龙汽车合作发布了阿波龙无人驾驶汽车。在无人机领域，计算机视觉主要应用于物流运输以及路径规划、地质灾害监控等，在这个领域的代表性企业是大疆科技。
不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助新药研发就是其中之一。目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。
在人工智能芯片领域，华为海思与寒武纪等公司纷纷布局相关芯片，云知声、出门问问、Rokid等国内人工智能初创企业也纷纷推出了自己的芯片或模组。比如云知声发布了人工智能语音芯片雨燕以及面向智慧出行的车规级多模态人工智能芯片雪豹；而思必驰携手中芯国际，发布人工智能语音芯片TAIHANG。云米科技也发布了人工智能仿生芯片“悟空”。
中国在人工智能金融服务中也涌现了大量优质企业。在中国出现了第四范式这类主攻银行业精准营销的人工智能公司。在教育领域，智能化的程度不断提升，近年来涌现出一批像松鼠AI、英语流利说这样充分利用人工智能技术的新型教育企业。
对于中国这个在时间尺度上绵延了数千年的超级大国而言，实际上在汉唐宋以来的过去很长的一段历史内，中国在经济上与技术上领先于世界各国。只不过在工业革命以来，中国开始落后于西方。随后就有了清朝中叶开始的一系列战争赔款与“丧权辱国”的不平等条约，使得中华民族陷入了痛苦的深渊。
不过，令人欣慰的是，在历经百余年的风雨洗礼之后，中华民族已经开启了复兴之路。
2016年以后，中国抓住了“人工智能”这个“第四次工业革命”的风口，中国企业积极参与到了这场新时代竞争之中。2016年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。规划提出，要建立财政引导、市场主导的资金支持机制，要利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能发展。还要积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。
意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平方米的壁画。
作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖亚当的情形。
在这壁画中，穿着飘逸长袍的白胡须老者正是上帝。上帝的右臂舒张开来，生命之火从他的指头中传递给了瘫坐在地上的赤身裸体的亚当。
就在这指尖相接的惊心动魄一瞬间，上帝把智慧传给了亚当。亚当最终成为一个人。
什么是人？
一个人最重要的是他的智慧，这智慧包含了学习能力与创造力，有了智慧的人可以制造与使用工具，可以编写计算机程序。
智慧正是人与动物的本质区别。
那么，人也能赋予机器智慧吗？
2016年，人类终于赋予机器以智慧——人工智能阿尔法狗在围棋赛中击败韩国名将李世石，这是一个标志性的事件。从这一刻开始，人类进入了人工智能时代。人类就好像上帝创造亚当那样，也创造了属于自己的智慧体。
迄今为止三年过去了，很多人已经看到，不但人类围棋大师的心力与计算能力，很难与计算机硬件加算法的“人工智能”匹敌，而且一场浩浩汤汤的人工智能产业革命已经拉开了时代大幕，从语音到视觉，从算法到芯片，人工智能正在全球范围内给各行各业赋能。几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。
很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。如果说前三次工业革命是用机器替代了人的体力劳动能力与一般计算能力，那么人工智能出现预示着机器可以代替人类大脑的智慧，机器具有了独立的学习能力与创新能力！
这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！
按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都有人工智能的痕迹。
要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望审视。
人类与一般动物的区别在于：人类可以制造与使用工具。所以在人类的文明史上，工具代表着生产力的发展水平。人类钻木取火，有了火之后就学会了青铜器的烧制，随后就有了铁器，于是人类掌握了农业生产的工具，就可以开垦荒地播种粮食；到了文艺复兴之后，牛顿科学革命肇始，人类发明了蒸汽机，在这些工具的帮助下，人类进入了第一次工业革命时代。从此以后，人类开始告别田园牧歌的社会，正如恩格斯在《英国工人阶级状况》中写道的那样：“新生的工业能够这样成长起来，只是因为它用机