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《“人工智能+”行动将推动技术和行业共同进步》

  • 来源专题：人工智能
  • 编译者： 高楠
  • 发布时间：2024-12-17
  • 12月11日至12日,中央经济工作会议在北京举行。会议在明年重点任务中提出,开展“人工智能+”行动,培育未来产业。
    那么,“人工智能+”应该如何“+”呢?
           从今年提及“人工智能+”的政策文件和一系列重要会议中可以看出,“人工智能+”代表了一种全新的合作模式,即将人工智能技术与其他行业或领域有机结合,以创造更多价值。这种整合不仅限于将现有的人工智能技术应用于特定领域,更在于通过结合不同领域的专业知识和数据,实现互补和协同效应,推动技术和行业的共同进步,培育新质生产力和经济增长新动能。
          萨摩耶云科技(深圳)集团有限公司创始人、董事长林建明在接受《证券日报》记者采访时表示,开展“人工智能+”行动体现了国家对人工智能技术应用的高度重视,为发展新质生产力打下坚实的基础。通过大模型、大数据、大算力等技术手段,实现了人工智能与各行各业的深度融合,创造了新的发展生态。积极推动“人工智能+”行动,构建以人工智能为关键要素的数字经济发展新形态,加速推进人工智能与实体经济的融合,在实体经济的高质量发展中打造新质生产力,促进人工智能与一、二、三产业的深度融合,推动各产业的变革。
           林建明举例说,通过引入人工智能技术,企业可以提高生产效率、降低成本、优化供应链管理,并提升产品和服务的智能化水平。在制造业领域,工业机器人可以精准地替代人工完成高难度、高负荷的任务,推动全流程智能化制造的实现。此外,“人工智能+”行动还将推动高端芯片、操作系统、AI关键算法、传感器等关键领域的发展,培育未来产业,抢占新的产业赛道。
           未来产业也是近年来一系列政策规划落地的方向,根据工业和信息化部等四部门联合印发的《新产业标准化领航工程实施方案(2023―2035年)》,未来产业主要聚焦于以下九个领域:元宇宙、脑机接口、量子信息、人形机器人、生成式人工智能、生物制造、未来显示、未来网络、新型储能。这些领域均代表了前沿科技的发展方向,具有巨大的市场潜力和发展前景。
           中国移动通信联合会区块链与数据要素专业委员会主任、首席数字经济学家陈晓华表示,“人工智能+”行动是未来产业发展的关键驱动力,借助人工智能技术,通过加强基础研究与技术创新、推动产业链协同发展等措施,可以有效培育和发展未来产业,为经济的高质量发展注入新的动力。
           陈晓华说:“未来产业具有显著的战略性、引领性、颠覆性和不确定性,高度依赖前沿技术、强调跨学科协同、具备快速迭代和自我进化能力。这些产业将以数字技术为基础,以人工智能为驱动,有望通过颠覆性创新重塑产业竞争格局。”
    (责编:杨曦、陈键)
  • 原文来源：http://finance.people.com.cn/n1/2024/1216/c1004-40382712.html
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相关报告

  • 《人工智能和机器人技术的使用案例》
    • 来源专题：装备制造监测服务
    • 编译者：zhangmin
    • 发布时间：2021-02-03
    • 人工智能和机器人技术正在给科技领域带来巨大的变化。人们在20年前的梦想现在已经变成了现实。从制造厂的自动化系统到餐馆里的自助机器人，科技不断发展，推动人类文明的进步。 　　在当今世界，人工智能和机器人作为问题解决者、伙伴和响应者为人类提供服务。如今，当人们与某家网站上的在线助理聊天时，通常以为是与客服交流，实际上却与聊天机器人聊天。人工智能技术已经取得了长足的进步，但不会止步于此。 　　人工智能和机器人技术正在多个领域得到应用 　　当人们谈论人工智能和机器人技术时，其实并不特定用于某个行业。它们得到几乎所有行业和部门的青睐，例如国防、医疗保健、汽车、健身、教育、零售、制造业、游戏等。 　　可以肯定地说，人工智能机器和计算机将会积极管理大部分交易。这只是一个开始。人工智能、机器学习、机器人技术必将在未来几年中得到进一步发展。数据在这些系统的开发中起着至关重要的作用，因为数据使这些机器能够自行学习。以下讨论一下人工智能和机器人技术的应用以及它们如何塑造人类的未来。 　　人工智能和机器人如今在哪里使用? 　　人工智能和机器人是自动化任务的强大组合。近年来，人工智能已广泛应用在机器人解决方案中，为以前的应用带来了学习能力和灵活性。尽管这两种技术还处于起步阶段，但二者结合使用时效果很好。 　　1. 虚拟助手和聊天机器人 　　虚拟助手和聊天机器人以其惊人的自动化水平推动着世界的发展和进步，并降低成本、提高生产力。虚拟助手是人工智能和机器学习的一种表现形式，通过模拟与人的对话。虚拟助理和聊天机器人被设计成使用自然语言处理(NLP)的功能来遵守自动规则。最近的技术进步显着提高了它们的性能，Siri、Google Assistant、Alexa都是虚拟助手的典型产品。 　　从回答诸如时间和天气之类的基本问题，虚拟助手将逐渐成为人们的得力助手。更好的是，它们可以与家中的家用电器设施完美融合。采用物联网技术，人们可以命令虚拟助手打开房屋中的灯具、空调、电视等电器。 　　2.农业机械 　　机器人技术和人工智能是农业可持续发展未来的最佳选择。几个世纪以来，由于环境污染、过度耕作、劳动力短缺以及人口增长，粮食供应链面临危机，它正威胁着人们最基本的生活需求。人工智能和自动化可以减轻农业劳动力老龄化的影响。有了自主无人机、自动驾驶农业机械等，农民可以花更多的时间专注于创造可持续的农业收成。 　　Deere公司是一家着名的农业设备制造商，因其自动驾驶机械而广受欢迎。此外，它还通过引进自动杂草喷洒器扩大了其农业服务范围。该公司利用先进的机器人技术、机器学习和计算机视觉来区分农作物和杂草以进行清除。此外，大数据正在帮助农民种植出更好的作物。大数据催生了处方农业，它使用基于网络的工具来创建地图或处方，告诉农民在某些作物和地区需要施用多少肥料。 　　3. 自主飞行 　　自主飞行器使用计算机视觉技术在空中盘旋，同时避开障碍物快速移动。随着人工智能的引入，这些飞行器变得越来越智能。从鸟瞰图监视到安全监视、录像、救援任务等功能，无人机正在革新并取代许多工作岗位。计算机视觉在自动飞行中的应用包括障碍物检测、避免碰撞、自我导航，以及目标跟踪。 　　机器学习可以给自动驾驶飞行器的工作方式带来巨大的变化。在无人机捕捉实时数据的同时，还使用了机载智能系统，使其能够根据实时数据自己做出决策。 　　这些无人机可用于城市管理和智能城市，用于高级监视、快速面部识别或跟踪目标。它们对农业也非常有益，因为它们可以监测作物，检查土壤肥力，评估土壤成分，并帮助农作物生产。其他应用可能包括： 　　扫描或绘制房地产中建筑物的地形; 军事侦察或与敌人作战; 用于人员跟踪和面部识别。 　　4. 零售、购物和时尚 　　零售业近年来已经从人工智能和机器学习中获益。人工智能正在帮助零售商通过数据分析更好地了解他们的目标市场。因为数据是数字世界的新货币，它可以决定业务成败。而零售商正在使用预测分析来帮助根据销售数据预测客户行为。电子商务网站正在使用基于客户的区域搜索趋势、位置和搜索历史记录的建议。此外，像亚马逊公司根据过去的销售数据为顾客提供产品推荐。 　　人工智能还帮助零售商通过定制发送给潜在客户的信息来增强他们的在线商店。内容生成是一个乏味的过程，但是通过人工智能的自然语言生成(NLG)，零售商可以向客户发送有针对性的信息和报价。 　　机器人已经被引入管理库存和销售区域，从而提供更精确的精度并削减成本。而在时尚领域，人工智能应用在供应链和时尚商店。从服装的分类到缝纫衣物，这些平凡而繁杂的任务都是由人工智能系统来完成的，并具有更高的精度和更快的速度。机器人可以轻松精确地缝合，还可以检测织物材料中的缺陷，从而确保质量。 　　5. 安全与监视 　　如今的机器人使用人工智能、远程传感器，高清摄像头以及快速的计算机处理程序满足不同需求，并提供了功能完善的安全系统。专家认为，机器人可以轻松地保护指定区域，它们可以使用地图软件来创建地理围栏。 　　这些机器人可以用来监视地面和建筑物内部情况。它们经过智能设计，使用GPS系统，可以轻松找到几厘米范围内的物体。所以当移动时知道自己的方位。他们可以每天用安全摄像头记录和存储数据。采用人工智能的安全系统是一个以高清摄像机为基础的自我监控系统。 　　最新的人工智能动力安全机器人使用面部识别技术来识别进入建筑物的人员的身份，并创建一个目录，其中包含定期访问者或熟人。 　　6. 体育分析与活动 　　人工智能和机器人如今也应用在体育行业，以使体育比赛更精彩、更公平。体育活动对于某些人来说是一种情感所系，更重要的是价值数百亿美元的产业。全球的体育组织和协会都在尽最大努力获得竞争优势，并使用机器人技术和人工智能让体育爱好者有着更好的体验。 　　人工智能可以帮助运动员提高体能，发现队员的天赋。一些体育项目已经采用机器人裁判，而智能机器人可以帮助观众在体育场找到座位。对于那些不想到体育活动现场的人来说，采用VR耳机可以获得这样的体验，人工智能也在帮助俱乐部和团队根据之前的数据制定策略。 　　以下是体育产业采用的一些人工智能技术和措施： 　　智能应用程序和虚拟现实技术正在推动体育爱好者的参与度; 机器裁判很快将成为现实; 智能算法正在开发新游戏; 人工智能正在帮助团队管理和支持人员寻找新的明星球员; 人工智能正在协助俱乐部和球队保护其球员的健康。 　　7. 制造与生产 　　随着机器人技术和人工智能的实施，可以看到制造业和生产行业的发展。在制造业中引入人工智能技术的主要原因是弥补劳动力不足，简化整个生产过程并提高效率。在以往，制造商需要花很多精力来管理任务系统。自从机器人接管以来，可以提高工作效率。 　　人工智能通过使产品决策更迅速、更智能来帮助制造行业。这是一个定制产品的时代，人工智能正在帮助制造商收集有用的客户数据，这些数据用于做出基于产品的决策。此外，它还帮助制造工厂降低整体生产成本。人工智能和机器人技术是制造业的未来。为了更好地了解机器人技术和人工智能在制造业中的重要性，可以了解它们的用例： 　　基于需求的生产; 自动控制; 损害控制和快速维护; 产品设计和重新设计。 　　8. 游戏 　　机器人技术和人工智能影响了计算机游戏的设计和玩法。人工智能正在帮助游戏开发人员创造新角色，并模仿人类的行为。人工智能在游戏中的主要作用是收集和处理从玩家那里获得的数据。最重要的是，它使游戏开发者能够根据他们的需求和期望来创建游戏。 　　人工智能算法的适应性和学习性允许创建真实自然的游戏环境。 　　最后但并非最不重要的一点是，基于人工智能的游戏具有出色的图形展现。在以往，通常需要由数百名开发人员组成的团队来创建出色的图形，但是采用人工智能，其整个过程实现自动化，这节省了大量时间、资金和资源。 　　结论 　　人工智能和机器人技术是未来的驱动力。在接下来的十年中，人们将会看到基于人工智能惊人的技术发展。人工智能是关于数据的，一旦正确实施，人工智能将使用给定的数据使人们受益，从而使大多数流程自动化，并使人们的工作和生活更轻松。
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  • 《人工智能助力生物识别精准化》
    • 来源专题：光电情报网信息监测服务平台
    • 编译者：husisi
    • 发布时间：2020-05-26
    • “你是谁？”在当今社会，无处不在的身份识别场景在无声发问。进小区门，要问你是业主本人吗？进家门，要扭动匹配的钥匙或按下指纹；开电脑工作，弹出密码输入弹窗。每个人都是独立的个体，我们能否使用唯一特性与外界建立联系？唯一意味着安全，也意味着核实更方便准确，就像我们的身份证，上面有唯一的数字编码。 与此同时，数字化时代，我们与机器的互动，从敲键盘一步跨向手指点击滑动、开口对话、抬起头、眨眨眼，远隔千里的人们能便捷地沟通交流、能跨省跨国网上办事，但客观上无法实现“亲眼所见”，也给建立“信任”关系带来新的挑战。 人工智能技术的发展，针对数字社会人与人之间、人与机器之间如何建立“信任”关系，提供了一个很好的技术解决手段，即生物识别技术。你用什么方式证明自己？怎样才能定义这世界独一无二的你？设备的进化中，谁在保证个人使用的安全性？无接触生活的背后都是技术在化解复杂，生物识别技术的研究，正是希望解决这些问题。 1.生物识别是数字社会的重要基础 无论处于哪个社会经济发展阶段，“人”始终是最重要的核心要素。人类作为群居动物，在地球上有人类的时刻，“信任”的需求就应运而生，通过视觉“亲眼所见”、听觉“亲耳所闻”等辨别同伴建立信任关系，这种最原始的通过“亲眼所见”等手段建立“信任”的方式也将伴随人类一直延续下去。 数字化世界，需要迭代新的信任交互，生物识别技术是技术发展演进到一定阶段的必然产物，也是一种新型数字身份的基础设施。它基于个体生物特征进行自动识别的一种技术，结合计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等，依靠人体的生理特征或者行为特征来进行身份验证的识别，是当前人工智能技术和信息安全技术在工业界落地应用最显著的代表性成果之一。 所谓生物特征包括人脸、指纹、声纹、虹膜、指静脉、体温等，行为特征则记录签名笔迹、行走步态、坐姿等。这些生物特征各有特点，比如每个人的静脉血管都不是一样的，血管也足够多，因此它的信息唯一、丰富，几乎不能被复制；而一个人随着年龄增长和一些突发情况，行为特征比如走路姿态可能会发生变化，可以理解为特征信息稳定性不那么强。 唯一的、稳定的生物特征就具备理论上的安全基础，我们将它们进一步结合形成有效技术手段，同时采用多种方式来确保它准确、高效就像使用身份证确认“你就是你”。 作为一种身份认证方式，目前生物识别技术已经在金融、教育、司法、医疗、社会治理等行业都有了广泛应用，它需要满足不同场景、行业要求和不断变化演进的业务需求。它将迅速成为数字经济社会的重要信息基础设施之一。 2.生物识别开始出现大规模技术创新 从技术上来说，传统生物识别技术在鲁棒性、准确性以及抗攻击能力等方面，近年来都有大幅提升。比如突破2D人脸存在景深数据丢失的局限性，3D人脸识别技术因其具有更强的描述能力开始在高准确性应用中逐渐增多；在3D识别的基础上人脸活体检测的新技术也进一步被采用；防止人脸数据库被盗库的识别技术也已被提出；指纹识别则开始引入基于手指皮肤颜色和的脉搏心率信号的活体检验，用于防止被仿生导电材料做成的假手指攻击；声纹识别可结合使用电磁场检测，来判断声源为真人还是扬声器等。 另一方面，考虑到应用场景的不同需求：持续认证、移动设备上识别、个人隐私保护等，新型生物识别技术也是应需而生。比如，浙江大学网络空间安全团队针对持续认证，开发了“心脏密码”系统通过不间断用生物雷达的无线信号来感知心脏运动，实现了易用性高的非接触式可持续认证；针对移动设备上的生物识别，利用设备内置摄像头捕捉到的眼球运动，智能手环上测量到的心电图，以及虚拟现实头罩测量到的眼电图和脑电波都相应的实现了可靠的生物识别；针对生物识别中的个人隐私保护，采用无线信号成像来代替摄像头，既避免了摄像头受视角和阻挡等条件的限制，更消除了直接获取图像的隐私泄露风险。 另外，正如每种生物特征各有特点，在充分考虑各种攻击场景下，任何单一生物识别技术往往都呈现出特定的优势和局限。每个模态都具有不同的数据安全程度、采集适应场景、隐私敏感度等，因此解决方案并不能通过单一技术完全达成。 多模态多因子生物识别技术融合因此非常重要。比如夜晚光照不理想，人像识别率低，结合红外成像和热成像的跨模态互补就能增强人像识别的准确度。像是蚂蚁金服多模态融合人脸识别技术实现用户的精准识别，满足金融级误识率（低至千万分之一误识率）下，大大超出了单模态人脸识别技术能达到的性能瓶颈，并提升了人脸识别的安全性。同时，还充分利用移动设备的芯片级安全能力，经过与产业链多方的合作，构造了基于TEE（可信执行环境）的全链路安全协议，为生物支付提供了强有力的安全保障。此外，通过风险感知模块检测黑产攻击，风控引擎自动更新风险模型，风险拦截效率大幅提升，充分保证了交易安全。 未来生物识别技术的趋势便是如此，将会从传统的只提取人体生理特征，向人、物理世界、数字世界融合的认证方向发展。生物识别技术将在和环境特征、数字凭证相结合，满足时空关联、多模态多因子融合的基础上完全实现可信认证。 3.“生物识别”“多模态融合”作为主流研究方向形成标准化的应用共识 从实验室走向产业商用，从模型走向安全产品，靠的是持续生物识别技术迭代和多重技术算法的保障，尤其引起我们关注的是“安全和隐私保护”。 基于这一点，去年，浙江大学和蚂蚁金服联合成立了数据安全与隐私保护实验室，汇集了双方创新力量和优势资源，产学研联合推进前沿科技研究，提升国内生物识别行业安全技术水平。 目前针对人脸数据脱敏、不可逆、可更新、加密等做了大量研究，给生物识别信息保护提供可行的安全技术解决方案。部分安全技术已经转化应用到蚂蚁金服人脸识别技术上，支撑大量金融级安全应用。 在生物识别技术突破最多的是人脸识别，即在图像特征抽取和人脸比对环节中取得了很大进展。但从实验室之外的实际场景应用模拟发现，其影响因素很多。从全链路的角度来看，活体检测、人脸交互、关键点定位、人脸跟踪等在真实的场景下，特别是不同的手机、环境、用户背景等条件下，想做到非常好并且稳定的用户体验是很难的。我们对此进行了很多特殊的优化，如使算法在不同的手机上达到比较一致的运算速度、响应时间，通过文案设计提高用户对刷脸的感知和理解，适应用户背景（如光线、角度等），分析基于其他传感器数据的反馈等。同时企业根据自身业务的不断发展，向学术界持续反馈新的需求，也反过来促进了联合实验室在新技术前沿开拓的方向感和紧迫感，产学研联动形成良性闭环发展。 基于我们共同进行的大量研究、实践积累，近期企业已在IEEE成立“移动设备生物特征识别”标准工作组，并立项“生物特征识别多模态融合”IEEE国际标准。这也是中国企业首次在国际标准中，提出移动设备多模态融合技术的实现框架、功能要求、性能要求、安全要求等。这意味着，“生物识别”、“多模态融合”作为主流研究方向将形成标准化的应用共识。这也是一项技术脱离实验室踏上商用之路的重要一步，有利于推动行业平均技术发展水平。而国际标准是国际规则和共识重要通用载体，对整个行业良性发展至关重要，也是具备技术实力的中国企业必须具备发言权之处。毫无疑问，高校和企业在生物识别这类国际前沿技术及标准上的探索，是中国科技布局眼光、研究能力、科学严谨性的综合体现。它同样预示着，中国企业在人工智能技术领域的国际竞争进入新阶段——从产品出海到技术走出去，如今又向输出全球标准迈进。
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