信息技术 第二册（五年制高职）教案 9.1.9 我国人工智能的发展现状

.1.7我国人工智能的发展现状目前，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是全球科技领域瞩目的焦点之一，也是我国新一代信息技术中最为核心重要的技术。伴随着“新基建”“新型基础设施”等政策的出台，我国人工智能行业蓬勃发展，已成为支撑社会经济各领域创新与升级的关键动力。这里将从政策、数据资源、应用场景和现存问题等四个方面探讨我国人工智能行业的发展现状和优势。一、政策自2018年发布《新一代人工智能发展规划》以来，我国人工智能行业政策不断涌现，各种创新发展举措不断推出。政策的有力支持对于人工智能行业的健康快速发展起到了至关重要的作用。1.《新一代人工智能发展规划》该规划是我国首个针对人工智能发展的长期规划，明确了我国加快人工智能发展的战略目标、重点任务和实现路径。规划提出了到2025年和2030年人工智能的发展目标。到2025年，人工智能核心产业规模达到4000亿元左右，相关产业规模超过1万亿元；人工智能技术要突破一批关键核心技术，在智能制造、智慧医疗、智能交通等领域形成应用基础；个人数据权益得到保障，普遍采用数据共享规则和人工智能伦理行为准则；打造一批拥有核心知识产权、市场占有率较高的人工智能企业，在世界人工智能舞台上具有重要话语权和影响力。到2030年，人工智能核心产业规模达到1万亿元左右，相关产业规模超过5万亿元；人工智能技术要突破多个瓶颈，在智慧城市、智能家居、智能金融、智能制造等各领域得到广泛应用；成为世界人工智能的主要创新中心之一，发挥重要的全球引领作用。2.《产业创新发展指导意见》2019年，国家工信部发布了《产业创新发展指导意见》，明确了产业发展的方向。文件要求加强顶层设计和政策引领，完善人工智能相关法规和标准体系，并推动相关技术和产业标准的建立。此外，文件还提出加强全球化战略合作，通过建设开放共享的人工智能试验区域，集聚一批创新企业和专业团队，打造人工智能应用示范区域。3.《关于深化“互联网+先进制造业”发展的实施意见》2016年提出“互联网+”行动计划以来，我国开始大力推广信息化技术在传统制造业中的应用。国务院于2018年发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展的实施意见》，规划了“互联网+先进制造业”的发展蓝图，明确了以人工智能等新基础技术为核心的智能制造体系建设路线。二、数据资源人工智能行业在各个领域的应用需要大量的数据支撑，数据资源是人工智能发展的重要基础。我国拥有丰富的数据资源，包括政府公共数据、企业内部数据以及公众生成的数据等多种形式的数据来源。政府公共数据我国政府高度重视公共数据的共享开放和应用，先后出台了一系列的政策法规。2014年，《国务院关于促进大数据发展加快培育数字经济发展的若干意见》发布，指出政府要推动公共数据的共享和利用，支撑大数据产业的发展。随着“互联网+”“数字中国”等政策的推广，目前我国政府公开数据量已经达到数万亿级别，涉及多个行业和领域。企业内部数据作为人工智能应用的主体之一，企业内部数据具有非常重要的价值。目前，我国互联网巨头在数据的收集、整合、分析和利用方面占据了一定的优势。同时，多项国家政策鼓励企业共享自身数据资源，这为企业间资源整合、协作开发提供了政策支持。公众生成的数据随着物联网、智能设备等新兴技术的普及，个人数据的产生量也越来越大。在不侵犯个人隐私的情况下，公众生成的数据可以被应用到人工智能领域中，以促进人工智能技术的发展。三、应用场景人工智能技术的应用场景非常广泛，涵盖了医疗、金融、教育、交通、安防等多个领域。我国在人工智能技术与各行业深度融合的过程中，不断探索创新，加速推动人工智能的规模化应用。医疗领域人工智能技术在医疗领域的应用可以说是开创了全新的局面，它不仅可以提高医疗效率和精准度，还可以为医学研究和发展带来创新动力。以下是我国人工智能在医疗领域上的应用：医疗影像诊断：医学影像是临床诊断的重要手段之一，而人工智能技术可以在医学影像预测、自动分析、智能诊断等方面发挥巨大的作用。比如，人工智能可以通过深度学习算法，实现对影像数据的自动分析和识别，从而更加快速、精确地诊断出疾病和异常情况，包括肺癌、乳腺癌等多种疾病。电子病历管理：电子病历是医院日常管理中的重要手段，它不仅方便了医生诊疗，还可以大幅度降低医疗事故的风险。人工智能技术可以通过自然语言处理算法和机器学习算法，优化电子病历数据的分类和储存方式，实现病历的快速查找和诊断分析。医学辅助决策：医学辅助决策是人工智能技术在医疗领域中的重要应用之一。通过对病人的数据进行分析和处理，人工智能系统可以帮助医生快速、准确地做出医疗决策。例如，人工智能可以通过分析患者的病史、体征、检查结果等多方面的数据，为医生提供量身定制的治疗方案。药物研发：药物研发是医学领域中的一项重要任务，它需要耗费大量的时间和资源。而人工智能技术可以通过分析大量的药物数据和研究成果，以及深度学习等技术手段，预测药物效果和副作用，设计更加精准有效的药物，从而大幅度缩短药物研发周期和降低研发成本。总的来说，我国在医疗领域的人工智能应用已经取得了很多成果，并在不断地推进创新与发展。未来，结合医疗行业的特殊性和需求，人工智能将在医疗领域中发挥更重要的作用，为人类健康事业做出更大的贡献。金融领域人工智能技术在金融领域的应用起到了重要的作用，可以大大提高金融行业的风控管理和金融服务质量。我国金融行业目前的人工智能应用主要涉及反欺诈、风险判断、互联网金融等方面。3.教育领域人工智能应用在教育领域主要涉及智能教学、个性化学习推荐和智能评价三个方面。通过人工智能技术的应用，可以实现学生学习数据的快速分析和处理，标准化测评结果的自动生成等功能。4.交通领域人工智能技术在交通领域的应用可以提高交通管理效率和安全性，提升出行体验，带来更加便利和舒适的城市交通环境。以下是我国人工智能在交通领域上的应用：智能交通系统：智能交通系统采用人工智能技术，通过自动化、信息化、智能化等手段，实现对交通流量和交通状态的实时监测和控制。这种系统可以根据路况、车辆流量等情况，智能调度道路交通信号灯和公共交通运营计划，优化路况和车速，从而提高交通效率和安全性。自动驾驶技术：自动驾驶技术是人工智能在交通领域的核心应用之一。其基本原理是通过深度学习、计算机视觉和高精地图等技术手段，使车辆能够进行自主控制和导航，从而实现无人驾驶。目前，国内外许多企业都在探索和开发自动驾驶技术，如百度、腾讯、华为等。智慧出行服务：智慧出行服务是通过人工智能技术，将城市交通、地图导航、公共交通等信息整合起来，为用户提供更加便捷和全面的出行服务。智慧出行产品包括多个应用软件和硬件，如地图导航、公共交通系统、共享单车、共享汽车等。智能停车系统：智能停车系统是一种集成了人工智能技术的车辆管理系统。它可以通过视频监控和感应设备，自动识别车辆类型、车牌号码等信息，并对车位进行智能分配和管理。这种系统可以帮助驾驶员更快速、精准地找到车位，缓解城市停车难问题。总的来说，我国在交通领域的人工智能应用已经取得了许多成果，并在不断地推进创新与发展。未来，随着人工智能技术的不断成熟和应用的深入推广，人工智能将在交通领域中发挥更加重要的作用，为城市交通的智能化和可持续发展做出更大的贡献。四、现存问题随着人工智能技术的飞速发展，我国在这一领域中不断取得大量的成果，包括自动驾驶技术的突破、智能语音助手的广泛应用等等。但是，仍然存在很多问题和挑战，需要持续不断地解决和攻克。基础理论尚未完备我国在人工智能的基础理论方面尚未完全发展。虽然我国在深度学习（DeepLearning）以及卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks）方面取得了长足的进步，但是在人工智能的其他领域，如语义理解、推理机制、知识表达等方面，仍然存在很多问题和挑战。这些领域涉及高度复杂的技术及理论，研究难度较高，需要人们进行更加深入的探索和研究。核心技术需要提高虽然我国的人工智能技术在某些领域上已经达到了国际领先水平，如图像和语音识别技术的准确率、自然语言处理的智能化和个性化要求等等，但是在机器学习算法的时效性和高效性以及人工智能应用系统的稳定性和安全性等方面仍需提高。例如，在图像识别领域，虽然我国已经可以进行人脸识别、视觉检测等任务，但是在某些复杂的场景下，如夜间或低光环境，仍然会出现识别率偏低的情况。高端器件缺乏我国在人工智能领域中缺乏高端AI芯片和服务器等基础设施来支撑人工智能的发展。由于人工智能技术的应用需要大量的数据和计算资源，服务器、存储设备、GPU等硬件资源需求巨大，但是目前国内的芯片和其他设备相对不足，尤其在一些高端器件领域，如集成电路、量子计算机等方面，还没有实现重大突破。发展环境存在问题虽然我国政府已经投入了大量资金支持人工智能的研究和发展，但是在人工智能的发展环境方面仍需要改善。例如，当前人工智能领域的知识产权保护、数据安全等问题仍需进一步加强。此外，也需要推动相关法律法规的建设和完善，以提供更加稳定和可靠的环境。高端人才储备不足尽管我国人工智能专业人才培养呈现井喷式增长，但是高端人才储备还是相对不足，特别是与发达国家的人才储备相比还有一定差距，这对于人工智能未来的发展将带来不小的挑战。因此，需要在人才引进、培训、激励等方面进行深入探讨和思考，以吸引更多的高端人才参与到人工智能的研究和发展中来。针对以上问题，我们可以采取以下措施加以解决：加强基础理论研究加强人工智能的基础理论研究，从而拓宽人工智能应用的领域。可以通过加大科研经费的投入，建立更多的研究机构，吸引更多的顶尖学者和科研团队参与人工智能的理论研究。突破核心技术难点加强在机器学习算法的时效性和高效性以及人工智能应用系统的稳定性和安全性等方面的技术研究，进一步推动人工智能技术的不断创新和发展。可以通过开展产学研合作、扶持创新型企业等方式，推动人工智能技术的产业化。加强对高端器件的研发加大对高端芯片和服务器等基础设施的投入和支持力度，促进国内制造业的发展，提升我国的人工智能技术和实力水平。同时，也可以通过优惠政策来吸引国际知名公司在我国扩大生产，以加速国内高端器件的崛起。优化发展环境加强知识产权保护，制定完善相关法律法规，打击侵权行为；加强网络安全保障，保护数据的安全，建立一套规范的数据管理体系等。同时，亦可