导读：很多朋友问到关于人工智能与什么深度结合的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
大数据与AI深度融合,进入智能社会时代
大数据与AI深度融合,进入智能社会时代
什么是人工智能
人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的理论、技术及应用系统的一门新技术科学。人工智能分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。首先是计算智能，机器人开始像人类一样会计算，传递信息，例如神经网络、遗传算法等；其次是感知智能，感知就是包括视觉、语音、语言，机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些行动，例如可以听懂语音的音箱等；第三是认知智能，机器能够像人一样思考，主动采取行动，例如完全独立驾驶的无人驾驶汽车、自主行动的机器人。
什么是大数据
大数据（bigdata），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据是以数据为核心资源，将产生的数据通过采集、存储、处理、分析并应用和展示，最终实现数据的价值。
大数据与人工智能相辅相成
大数据的积累为人工智能发展提供燃料。IDC、希捷科技曾发布了《数据时代2025》白皮书。报告显示，到2025年全球数据总量将达到163ZB。这意味着，2025年数据总量将比2016全球产生的数据总量增长10倍多。其中属于数据分析的数据总量相比2016年将增加50倍，达到5.2ZB（十万亿亿字节）；属于认知系统的数据总量将达到100倍之多。爆炸性增长的数据推动着新技术的萌发、壮大为深度学习的方法训练计算机视觉技术提供了丰厚的数据土壤。
大数据主要包括采集与预处理、存储与管理、分析与加工、可视化计算及数据安全等，具备数据规模不断扩大、种类繁多、产生速度快、处理能力要求高、时效性强、可靠性要求严格、价值大但密度较低等特点，为人工智能提供丰富的数据积累和训练资源。以人脸识别所用的训练图像数量为例，百度训练人脸识别系统需要2亿幅人脸画像。
数据处理技术推进运算能力提升。人工智能领域富集了海量数据，传统的数据处理技术难以满足高强度、高频次的处理需求。AI芯片的出现，大大提升了的大规模处理大数据的效率。目前，出现了GPU、NPU、FPGA和各种各样的AI-PU专用芯片。传统的双核CPU即使在训练简单的神经网络培训中，需要花几天甚至几周时间而AI芯片能提约70倍的升运算速度。
算法让大量的数据有了价值。无论是特斯拉的无人驾驶，还是谷歌的机器翻译；不管是微软的“小冰”，还是英特尔的精准医疗，都可以见到“学习”大量的“非结构化数据”的“身影”。“深度学习”“增强学习”“机器学习”等技术的发展都推动着人工智能的进步。以计算视觉为例，作为一个数据复杂的领域传统的浅层算法识别准确率并不高。自深度学习出现以后，基于寻找合适特征来让机器识别物体几乎代表了计算机视觉的全部图像识别精准度从70%+提升到95%。由此可见，人工智能的快速演进，不仅需要理论研究，还需要大量的数据作为支撑。
人工智能推进大数据应用深化。在计算力指数级增长及高价值数据的驱动下，以人工智能为核心的智能化正不断延伸其技术应用广度、拓展技术突破深度，并不断增强技术落地（商业变现）的速度，例如，在新零售领域，大数据与人工智能技术的结合，可以提升人脸识别的准确率，商家可以更好地预测每月的销售情况；在交通领域，大数据和人工智能技术的结合，基于大量的交通数据开发的智能交通流量预测、智能交通疏导等人工智能应用可以实现对整体交通网络进行智能控制；在健康领域，大数据和人工智能技术的结合，能够提供医疗影像分析、辅助诊疗、医疗机器人等更便捷、更智能的医疗服务。同时在技术层面，大数据技术已经基本成熟，并且推动人工智能技术以惊人的速度进步；产业层面，智能安防、自动驾驶、医疗影像等都在加速落地。
随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力，从而能从数据中获取更准确、更深层次的知识，挖掘数据背后的价值，催生出新业态、新模式。
人工智能和实体经济如何深度融合?发展瓶颈亟待突破
近日，百度与中国长城宣布协力构建国内首家“软硬创”三位一体人工智能平台，为传统智慧城市提供一揽子解决方案，促进行业转型升级。
此前，在腾讯AI Lab(人工智能实验室)第二届学术论坛上，腾讯发布其在人工智能方面的三大战略方向：打造通用AI(人工智能)之路;成立机器人实验室;聚焦“AI+医疗”战略，探索落地场景……
从连续两次写入政府工作报告，到业内积极部署推进智能产业，“人工智能”无疑已经成为当下热门话题。我们将迎来怎样的智能生活，人工智能和实体经济如何深度融合，哪些发展瓶颈亟待突破，都值得思考。
“人工智能让城市变得更聪明”
阿里巴巴的人工智能设计师“鲁班”，去年双11购物节期间，针对不同消费者自主设计了4.1亿张商品海报。
京东配送机器人，会自行拐弯，规避路障，礼让行人，一切操作自动完成。
小偷打碎玻璃时，智能摄像机就能自动拍下小偷照片，并传送到用户手机，为破案提供重要证据。
患者做完心电图，智能系统直接给出初步分析报告，同时提醒需要注意的数值事项，辅助医生做诊断。
……
发展智能产业，拓展智能生活，政府工作报告描绘的蓝图正在逐步成为现实。
“党的十八大以来，我国人工智能技术迅猛发展，获得重要进展的人工智能应用，都是与对应行业、产品或服务相结合的，服务用户、服务大众是技术发展的必然结果。从长期看，人工智能作为未来提高生产力的关键技术，其发展会是一个螺旋上升的过程。”360集团董事长兼首席执行官周鸿祎表示。
“从基础的预约挂号、获取检查结果，到手术机器人、远程智能诊治等新手段的运用，人工智能技术正逐渐运用在医疗行业方方面面。”北京大学党委副书记、医学部党委书记刘玉村指出，人工智能技术一定程度上改善了群众的看病就医环境，给患者带来便利的同时也提高了就医效率，缓解了公共资源的压力。
“如今，居民电梯也有了‘黑匣子’，事故率下降了50%。”中新天津生态城管理委员会副主任罗家均告诉记者，生态城美林园小区目前安装了54台智慧电梯，用户扫描电梯轿厢二维码，就能了解电梯维保信息;电梯“黑匣子”实现全天候运行监控，乘梯人一旦被困，可立即通过4G高清摄像头与救援人员对话。
“人工智能技术的飞速发展，让城市变得更聪明”，罗家均深有感触，“收垃圾、预约家庭医生、掌握区内交通状况、远程控制智能家电……生态城的居民通过网站和手机APP，足不出户便可享受30项社区智慧生活服务;智慧网厅、智慧大厅也实现了互联网和电子政府的融合。”
“新技术也在创造新的就业岗位”
火灾现场，消防员的“逆火而行”令人动容。危险的作业一线，能否不用人工?答案是，行!
“中信重工的特种消防机器人可实现准确到位，代替消防救援人员实施无人灭火。”中信重工机械股份有限公司董事长俞章法自豪地说。
“人工智能的生命在于应用。”俞章法说，通过运用“机器逆学习算法”，中信重工还研制了防爆轮式巡检机器人、国内首台铁路列检机器人、综合管廊机器人、水下机器人、水泥码垛机器人、高压水射流机器人……2017年中信重工机器人及智能装备产业板块营业额突破10亿元人民币，真正实现了“传统动能+新动能”双轮驱动。
会包边，能上件，会焊接，能涂胶……在东风柳汽柳东乘用车基地，一排橘黄色的“机械手”自动运转，冲压、焊接、涂装、总装四大工艺及配套设施，全部实现了机器人自动化作业。
“目前柳州市工业机器人存量近4000台，并以每年1000台的增量递增。”广西柳州市市长吴炜说，2017年引导社会固定资产在工业机器人方面投资3.6亿元，为企业降低成本30%，节约人工40%，提高效率30%。
借助人工智能技术，不仅在工业上实现了“黑灯工厂”，农业也能自动化。
“这条生产线，由全自动播种线、补苗设备、移栽机、跳移机、喷灌机等组成，实现了种苗全自动快速繁育，大幅提升了生产效率。”谈起自家的“植物工厂”，内蒙古蒙草生态环境(集团)股份有限公司董事长王召明脸上写满了兴奋。
“发展智慧农业，需要构建大数据平台。”王召明建议国家出台政策，支持有能力的农业企业构建生态大数据平台，运用卫星遥感、大数据、人工智能等技术，集成水、土、空气、微生物等多种数据。“该浇多少水、该施什么肥，让农民一目了然，再运用互联网实现一键操作。”
智能制造、机器人、高档数控机床和其他新兴技术的兴起，会不会造成失业问题?
“新技术在冲击传统就业的同时，也在创造新的就业岗位。”中华全国总工会研究室主任吕国泉表示，技术革新将倒逼产业结构调整，创造新型就业机会。他建议抓住机遇，把促进“创业式就业”与发展“三新”更好结合起来，发展就业新形态，形成经济发展和扩大就业的联动效应。
“缺少重大原创成果困扰行业发展”
当前，我国的人工智能产业成绩喜人，但也存在着诸多发展难题和障碍，亟待破解。
业内人士纷纷表示，缺少重大原创成果、缺乏系统的超前研发布局、人工智能尖端人才远远不能满足需求、政策法规和标准体系欠缺，是困扰我国人工智能发展的难题，时代在呼唤体制机制改革创新。
“政策与技术进步是否匹配，一定程度上决定了产业创新速度和竞争力。”百度公司董事长李彦宏建议国家出台政策，鼓励企业打造高水平人工智能开放平台;加快研究自动驾驶运营政策，尽快明确自动驾驶汽车运营的资质要求;提高自动驾驶领域网络安全和风险防范意识;推进智能化道路基础设施规划建设，打造支持自动驾驶汽车的新型城市交通环境。
“目前的硬件特别是移动端或者物联网设备，很难满足人工智能算法需求，需进一步优化算法;当前人工智能技术的理论仍然不太完备，需要继续加强基础理论研究。”周鸿祎表示。
“人才是第一资源，要吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长。”商务部电子商务和信息化司司长骞芳莉建议，支持加强人工智能相关学科专业建设，引导培养产业发展急需的技能型人才。
“要形成人工智能产业发展的科研‘生态圈’，发挥整体竞争优势。”中科院合肥物质科学研究院先进制造技术研究所所长王容川建议，通过发展联盟、联合等方式，对现有从事人工智能研究的机构进行整合，并配套相关的整体研究规则。同时进一步促进大数据融合，打破信息壁垒，让各有侧重、单打独斗，转变为科学布局、互为支撑、发挥合力。
“对于因人工智能产业发展可能带来的改变，立法上要有充分考虑。”王容川建议开展人工智能相关政策和法律法规研究，推动行业合理开放数据。充分考虑社会伦理问题，比如明确机器人有无社会属性、无人驾驶汽车交通事故的责任主体认定等。
人工智能具有什么推动信息技术与传统产业深度融合
一是构建创新载体，组建智能传感器等，加强人工智能共性技术研发；二是推动改革创新，支持上海浦东新区、北京、成都等八个地方探索产业发展新路径、新举措；三是促进融合智能发展，在制造业、交通、医疗教育等行业，成功部署一批智能化解决方案，有效促进产业转型升级；四是培育领军企业，在全国率先探索新兴旗帜，围绕人工智能巩固提升产业创新能力，竞争产生出一批优秀的技术产品。
一是坚持创新驱动，加快突破创新核心技术，加强人工智能相关基础理论、关键技术研究，积极探索新领域、新技术、新算法，加强人工智能新技术的研究，打造共性技术平台，促进创新成果的产业化。在人工智能领域实现更多的技术创新突破，支持人工智能产业行稳致远；
二是把握我国经济结构优化调整，以实体经济、智能化需求为导向，深入挖掘制造、交通等领域，通过示范引领发挥并放大人工智能技术的效应，形成技术和产业的良性循环；
三是坚持改革探索，打造良好的产业发展生态。人工智能的迭代更新速度与传统行业有质的区别，必须深入分析制约人工智能发展的深层次制度要求，通过不断深化改革，破除束缚人工智能发展的体制机制障碍，在政策、机制、资金，模式创新积极探索实践，打好组合拳；
四是坚持开放合作，集聚智慧。人工智能发展要坚持更深程度、更广范围的合作，有效集聚全球创新资源，加强人工智能相关基础理论、关键技术研究，积极开展治理合作，与全球各国共同探索人工智能治理和监管模式，持续提升有关算法、规则、数据的使用，以及安全保障等治理能力。
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