导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关如何打造人工智能项目建设的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
科技部发布建设新一代人工智能示范应用场景的通知，提出啥科技发展举措？
提出了坚持面向世界科技前沿，面向经济的主战场，面向国家的重大需求等举措。
20CM涨停！百万亿风口来了？六部门出手，打造人工智能重大场景
8月12日， 科技 部等六部门联合印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》（下称《意见》）， 探索 人工智能发展新模式新路径，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展。
《意见》共五章18条，从打造人工智能重大场景、提升人工智能场景创新能力、加快推动人工智能场景开放、加强人工智能场景创新要素供给等方面出发。实现重大应用场景加速涌现、场景驱动技术创新成效显著、场景创新合作生态初步形成、场景驱动创新模式广泛应用的发展目标。
《意见》提出，提升人工智能场景创新能力，强化企业场景创新主体作用。大力支持专精特新“小巨人”、独角兽、人工智能初创企业等积极开展场景创新，参与城市、产业场景建设。
《意见》还明确，鼓励银行、保险等金融机构研发面向中小企业场景创新的金融产品，为中小企业推动场景项目建设提供资金支持。并培育一批“耐心”资本，为开展场景创新的 科技 企业提供融资支持。
8月12日，A股机器人概念、小米概念等大幅走高，机器人概念智云股份20cm涨停，中京电子、赛象 科技 等多股涨停。此前，机器人题材已经在市场上发酵，这源于马斯克宣布9月份在特斯拉AI日将推出Optimus("擎天柱")，这是一款人形机器人。此外，8月11日晚间，小米举办了秋季新品发布会，小米发布公司首个全尺寸人形仿生机器人“CyberOne”， 高1.77米，重52kg，内部名称“铁大”。另外，2022世界机器人大会将于8月18日至8月21日在北京亦创国际会展中心举办。那么，循着这个逻辑，新的风口能否再度开启？
据胡润百富，目前每年全球工业机器人安装量不超过40万台。但人形机器人实现大规模商业化并无先例。人形机器人的优势在于多样的场景适应性与灵活的可交付性。传统上，世上绝大多数工作可以以人类形态完成，因此人形是硬件上具备极大适应性的机器人形态，具有极大想象空间。 国盛证券指出，按Optimus单体价格25万元计算，全球人形机器人市场空间可达100万亿级别。
打造人工智能四大重大场景
《意见》提出， 围绕高端高效智能经济培育打造重大场景 ，鼓励在制造、农业、物流、金融、家居等重点行业深入挖掘人工智能技术应用场景。
制造领域优先 探索 工业大脑、机器人协助制造、机器视觉工业检测、设备互联管理等智能场景；
农业领域优先 探索 农机卫星导航自动驾驶作业、农业地理信息引擎、网约农机、橡胶树割胶、智能农场、产业链数字化管理、无人机植保、农业生产物联监测、农产品质量安全管控等智能场景；
金融领域优先 探索 大数据金融风控、企业智能征信、智能反欺诈等智能场景；
物流领域优先 探索 机器人分流分拣、物料搬运、智能立体仓储以及追溯终端等智能场景；
交通运输领域优先 探索 自动驾驶和智能航运技术在园区内运输、摆渡接驳、智能配送、货车编队行驶、港区集装箱运输、港区智能作业、船舶自主航行等方面的智能应用场景；
家居领域优先 探索 家庭智慧互联、建筑智能监测、产品在线设计等智能场景；
消费领域积极 探索 无人货柜零售、无人超市、智慧导购等新兴场景。
围绕安全便捷智能 社会 建设打造重大场景 方面，《意见》要求，在城市管理、交通治理、生态环保、医疗 健康 、教育、养老等领域持续挖掘人工智能应用场景机会。
城市管理领域 探索 城市大脑、城市物联感知、政务数据可用不可见、数字采购等场景；
交通治理领域 探索 交通大脑、智慧道路、智慧停车、自动驾驶出行、智慧港口、智慧航道等场景；
生态环保领域重点 探索 环境智能监测、无人机器自主巡检等场景；
智慧社区领域 探索 未来社区、无人配送、社区电商、数字餐厅等场景；
医疗领域积极 探索 医疗影像智能辅助诊断、临床诊疗辅助决策支持、医用机器人、互联网医院、智能医疗设备管理、智慧医院、智能公共卫生服务等场景；
教育领域积极 探索 在线课堂、虚拟课堂、虚拟仿真实训、虚拟教研室、新型教材、教学资源建设、智慧校园等场景；
养老领域积极 探索 居家智能监测、智能可穿戴设备应用等场景。农村领域积极 探索 乡村智慧治理、数字农房、在线政务服务等场景。
同时，《意见》指出，要 围绕高水平科研活动打造重大场景 ，推动人工智能技术成为解决数学、化学和空间科学等领域的重大科学问题新范式。重点围绕新药创制、基因研究、生物育种研发、新材料研发、深空深海等领域，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景。
在 围绕国家重大活动和重大工程打造重大场景 上，《意见》还指出，在亚运会、进博会、服贸会等重大活动、会议上，为人工智能技术和产品应用提供测试、验证机会。并鼓励在战略骨干通道、高速铁路、港航设施、现代化机场建设等重大建设工程中运用人工智能技术，提升重大工程建设效率。
大力支持人工智能相关产业发展
《意见》要求，提升人工智能场景创新能力，强化企业场景创新主体作用。鼓励行业领军企业面向国家重大战略需求和国计民生关键问题，围绕企业智能管理、关键技术研发、新产品培育等开发人工智能技术应用场景机会。大力支持专精特新“小巨人”、独角兽、人工智能初创企业等积极开展场景创新，参与城市、产业场景建设。
《意见》明确，鼓励银行、保险等金融机构研发面向中小企业场景创新的金融产品，为中小企业推动场景项目建设提供资金支持。培育一批“耐心”资本，为开展场景创新的 科技 企业提供融资支持。鼓励行业大企业在与 科技 企业联合开展场景创新过程中，为场景项目落地和成果推广提供供应链支持。
同时，鼓励地方政府、央企、行业领军企业通过“揭榜挂帅”、联合创新等方式促进场景供需双方对接合作。强化政策、资金支持，推动具有首创性、示范性的标杆场景项目落地。鼓励京津冀、长三角、粤港澳大湾区等城市群 探索 建立人工智能场景创新共同体，发挥中心城市 科技 辐射带动作用，开展城市间场景创新合作。
此外，在加强人工智能场景创新要素供给方面，《意见》还指出，鼓励算力平台、共性技术平台等人工智能基础设施资源开放共享。采用区块链、隐私计算等新技术，在确保数据安全的前提下，为人工智能典型应用场景提供数据开放服务。并鼓励地方通过共享开放、服务购买、创新券等方式，降低人工智能企业基础设施使用成本。
人工智能市场规模潜力大
海比研究院报告指出，2022年中国AI企业应用市场规模保持高增长趋势，总体市场规模达到1.87万亿元，2021-2025年复合增长率达到31.5%。随着2-5年内人机交互、机器学习、计算机视觉、语音识别技术达到成熟阶段，将极大的促进AI在企业应用中的进一步落地。当前中国AI企业应用正处于密集落地应用阶段的前期，未来几年落地应用将会加速发展,已经应用的场景其应用效果也会进一步提高。2022年中国人工智能软件及应用市场规模约为472亿元，在AI企业应用中的占比仅为2.5%，说明当前人工智能技术及应用在企业场景中的渗透率还比较低，未来有较大的潜力空间。
在智慧城市建设方面，华安证券研报指出，在中国经济保持中高速增长的背景下，软件和信息技术服务业发展速度较快，产业规模持续扩大，2011~2019年期间我国软件和信息技术服务业收入从1.88万亿元增长至7.18万亿元，在技术及政策的双重支持下，我国智慧城市市场规模呈现高速增长，从2015年1.9万亿元增长至2019年的10.5万亿元，年均复合增长率高达53.3%；预计到2022年，我国智慧城市市场规模将达到25万亿元。
此外，《意见》提及智能配送、无人机器巡检等多项自动驾驶技术的应用。国海证券研报指出，自动驾驶持续发展，车身感知传感器、激光雷达等有望受益。 汽车 传感器是实现单车驾驶的核心硬件，其中车身感知传感器可实现对 汽车 自身信息的感知并做出决策、执行，环境感知传感器负责捕捉外界信息并提供给 汽车 计算机系统用于规划决策，是无人驾驶智能感知系统的基础，包括激光雷达、车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达等。随着日前《自动驾驶 汽车 运输安全服务指南（试行）》（征求意见稿）的发布，我国自动驾驶相关政策体系有望迈上新一级台阶，车载传感器作为实现自动驾驶功能的核心部件有望受益。
责编：王璐璐
推进什么建设培育人工智能
1、推进国家大数据综合试验区和贵阳大数据科创城建设，培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算等新兴数字产业。
2、加快推进东数西算工程，布局建设主数据中心和备份数据中心，建设全国一体化算力网络国家枢纽节点，打造面向全国的算力保障基地。
建“中国声谷”打造人工智能国内最强国际一流安徽放什么大招了？
近日，省政府办公厅印发《中国（合肥）智能语音及人工智能产业基地（中国声谷）发展规划（2018—2025年）》提出，将“中国声谷”建设成为国内规模最大、实力最强、技术水平达到国际一流的智能语音及人工智能产业集聚发展基地。
产业现状
智能语音及人工智能通过辅助或替代人类劳动，能够更有效地完成现有工作，发展前景广阔。国外Nuance、微软、IBM、谷歌、苹果等科技巨头，国内以百度、阿里、腾讯、华为等为代表的IT企业均强力布局人工智能领域。
我省科大讯飞公司在语音合成、语音识别、口语评测、自然语言处理等多项技术上拥有国际领先的成果，入选首批国家新一代人工智能开放创新平台名单。2012年8月1日，工业和信息化部与安徽省政府签署《关于共同推进安徽语音产业发展合作备忘录》，确定将合肥智能语音产业集聚发展基地（“中国声谷”）建设成为全国语音产业发展示范区。2016年，“中国声谷”产值327亿元，增长44.1%，语音产品在国内主流语音市场的占有率超过70%、整体市场占有率超过50%；全省人工智能核心产业产值达到47.43亿元，增长27.3%，占全国核心产业总产值的9.6%，成为极具发展潜力的新兴产业。
面临形势
各国纷纷把发展人工智能产业上升为国家战略高度。美、英等国家积极引导和鼓励人工智能领域突破关键技术，加大产品研发应用。国际科技巨头不断发力，抢占人工智能发展制高点。
党中央、国务院高度重视人工智能产业发展。党的十九大报告作出推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合等重要部署。2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出坚持科技引领、系统布局、市场主导、开源开放的基本原则和分三步走的战略目标。
此次规划强调，综合国际国内发展趋势，加快发展智慧经济不仅是形势使然，也是我省贯彻落实十九大精神、推进现代化五大发展美好安徽建设的战略之举。未来十年是我省智能语音及人工智能产业构筑竞争新高地的重要战略机遇期，必须抓住机遇，加强统筹谋划，补上发展短板，突出“中国声谷”建设，加快发展智能语音及人工智能产业，在智慧经济发展中抢先发力，着力打造智慧经济发展的高地。
发展目标
01、近期目标（2018—2020年）：
到2020年，智能语音及人工智能互联网产品用户达到12亿户，“中国声谷”企业营业收入达到1000亿元，年均增长40%。入驻企业总数超过400家，龙头企业科大讯飞公司营业收入达到300亿元，培育2家以上20亿元级企业、5家以上10亿元级企业、30家以上亿元级企业，孵化企业超过100家。基本建成以智能语音及人工智能技术为引领，以行业应用和互联网应用为特色的产业集群。
02、远期目标（2020—2025年）：
到2025年，智能语音及人工智能互联网产品用户达到15亿户，“中国声谷”企业营业收入超过2000亿元。入驻企业总数超过800家，培育1家超500亿元级企业、2家100亿元级企业、10家10亿元级企业、50家以上亿元级企业，孵化企业达到500家。“中国声谷”成为国内外知名品牌。
重点实施8大工程
1、技术领先工程：
加强核心技术和前瞻性技术的研发，保持“中国声谷”的智能语音及人工智能相关技术在国际上的持续领先地位。
2、应用推广工程：
支持技术和产品推广应用，至2020年，“中国声谷”实现3000万台（款、套）智能语音及人工智能产品推广应用目标。
3、智慧示范工程：
谋划打造全国首家智能语音及人工智能示范应用项目，形成智能语音技术应用轰动示范效应。至2020年，建成10个左右智慧医疗、智慧教育、智慧养老、智慧产业小镇等智能语音及人工智能示范应用项目。
4、“感知声谷”工程：
建设智能语音及人工智能技术和产品公共体验中心，促进消费者体验、互动和感知，激发消费。至2020年，在省内、省外建成50个中国声谷智能体验中心（馆、广场）。
5、数据开放工程：
加快建设智能交通、智能医疗、智能语音、智能机器人、法院超脑、智能教育、智能家居等行业数据共享交易平台建设，提供行业经验与解决方案的共享与复用，带动产业链上下游企业协同发展。
6、企业培育工程：
打造企业培育平台，促进企业进一步做大做强。至2020年，培育2家以上20亿元级企业、5家以上10亿元级企业、30家以上亿元级企业，孵化企业超过100家。
7、创业创新工程：
持续汇聚人工智能技术、产品、应用等中小微企业，推动创业创新，至2020年引进创业创新团队300家。
8、筑巢引凤工程：
着力建设世界一流产业支撑平台，着力引进行业领军企业和项目，至2020年，通过招商引进国内国际龙头企业20家。
如何组建人工智能团队：11个关键角色
音乐家、化学家、物理学家能为企业的人工智能团队带来什么启发?将有很多。人们需要了解人工智能的一系列技能和角色，其中包括非技术性的技能和角色，它们将推动人工智能的成功应用。
人工智能计划的成功可能取决于艺术和哲学，也取决于数据科学和机器学习。这是因为企业有效部署人工智能需要建立一个全面的团队，其中包括来自各种背景和技能集的人员，以及非技术角色。
Ness数字工程公司首席技术官MosheKranc说，“任何人工智能计划都需要IT专家和行业领域专家的结合。IT专家了解机器学习工具包：哪些算法系列最有可能解决特定问题?如何调整特定的算法以提高结果的准确性?而行业领域专家带来特定领域的知识：哪些数据源可用?数据有多脏?机器学习算法的建议质量如何?如果没有行业领域专家的输入，IT专家可能无法回答这些问题。”
因此得出的结论是：人工智能的成功确实依赖于团队，而不是任何个人或角色。
SAS公司执行副总裁兼首席信息官Keith Collins说，“当建立一支有效的人工智能团队时，我们需要寻求行业专家或超级团队，而团队合作才会赢得胜利。多元化的学科是人工智能成功的关键。”
人工智能人才的四大核心类型
Collins认为人工智能团队需要四个核心类型的人员：
•了解业务流程对于建立真实场景和有价值的结果至关重要的人员。
•了解机器学习、统计、预测和优化等分析技术并且正确使用的人员。
•了解数据来自哪里，质量如何，如何维护安全和信任的人员。
•了解如何通过结果来实施分析的人工智能架构师。
Collins指出，与其他IT领导者和人工智能专家一样，这些核心学科或角色可以从各种背景中汲取灵感。他以音乐、化学、物理等学科为例。
他说：“这些学科鼓励人们从复杂的交互系统中理解科学的过程和思维。他们通常擅长建立良好实验所需的批判性思维技能和应用机器学习的成果。”
多元化人工智能团队的价值
多元化团队的价值范围广泛：例如，它可以帮助企业更好地应对人工智能偏见。解决业务问题(包括最大和最棘手的问题)也很重要，这可能是企业首先制定人工智能战略的原因之一。
Very公司高级数据科学家和物联网实践主管Jeff McGehee说，“人们普遍认为，多样化的意见对于解决所有复杂的问题至关重要。多样性与生活体验有关，专业背景是大多数人生活体验的重要组成部分，它可以为人工智能项目增加维度，并为寻找创新解决方案提供新的视角。”
McGehee还指出，建立人工智能或其他不同的团队需要企业的积极努力，并作为招聘和雇佣实践的一部分。企业会发现实现多样性可能不是一个可行的团队建设策略。
考虑到这一点，需要了解对于人工智能团队具有价值的一系列专家和角色，其中包括非技术角色。
1.领域专家
人们可以将这些角色和人员视为主题专家。无论使用哪个术语，都需要了解他们对企业的人工智能计划的重要性。
McGehee说，“开发人工智能系统需要深入了解系统运行的领域。开发人工智能系统的专家很少会成为系统实际领域的专家。行业领域专家可以提供关键见解，使人工智能系统发挥最佳性能。”
Ness公司Kranc指出，这些专家可以解决其所在领域针对企业和战略的问题。
他表示，行业领域专家类型取决于要解决的问题。无论所需的洞察力是在创收和运营效率还是在供应链管理方面，行业领域专家都需要回答这些问题：
•哪些见解最有价值?
•收集的有关行业领域的数据是否可以作为见解的基础?
•得出的见解是否具有意义?
以下将介绍一些特定的行业领域示例，但首先了解一下人工智能团队中的其他一些关键角色。
2.数据科学家
Jane.ai公司人工智能研发主管Dave Costenaro表示，这是人工智能团队在新建项目上工作的三个关键需求中的第一个。其示例项目包括聊天代理、计算机视觉系统或预测引擎。
Costenaro说，“数据科学家有着各种背景，如统计学、工程学、计算机科学、心理学、哲学、音乐等，通常都具有强烈的好奇心，这迫使他们深入系统中寻找和使用模式，例如他们可以为人工智能项目提供什么，确定它能做什么，并训练它做到这一点。”
3.数据工程师
Costenaro说，“程序员从数据科学家那里获得想法、模型、算法，并通过规范化代码、使其在服务器上运行以及成功地与适当的用户、设备、API等进行对话，并将它们变为现实。”
4.产品设计师
Costenaro表示，三项关键需求的最终结果也说明了人工智能团队的非技术专业知识的价值。
他说：“产品设计师也来自各种背景，例如艺术、设计、工程、管理、心理学、哲学。他们为所需和有用的东西制定了路线图。”
5. 人工智能伦理学家和 社会 学家
人工智能伦理学家和 社会 学家可能在某些部门(特别是医疗保健或政府部门)中发挥着至关重要的作用，但在广泛的使用案例中似乎可能会变得越来越重要。
McGehee说，“人工智能系统的一个重要组成部分是了解它如何影响人们，以及代表性不足的群体是否受到公平对待。如果一个系统具有前所未有的准确性，但没有产生预期的 社会 影响，它注定会失败。”
6.律师
McGehee表示，在这个新兴领域也看到了对法律专业知识的单独而相关的需求。McGehee说，“GDPR法规为制定围绕算法决策的法规树立了先例。随着世界各国对人工智能在工业中的应用越来越了解，预计将出台更多的法律。精通这一领域的律师可能是一种宝贵的财富。”
由于行业领域专家如此重要，正如Kranc和McGehee所阐述的那样，有必要研究一些行业领域的具体例子，其中包括技术和非技术领域。这些领域应该是人工智能团队建设的一部分，具体取决于企业的特定目标和用例。
Jane.ai公司的Costenaro指出，“由于人工智能通常只是增强现有商业用例的一个使能层，因此过去支持过这个用例的团队成员仍然是具有价值的，出于同样的原因也是必不可少的。”
Costenaro提供了五个可能具有价值的人工智能贡献者的角色示例，并解释了如何在人工智能环境中调整和增强现有角色。
7. 高管和策略师
Costenaro说，“企业高管领导层将需要考虑哪些业务模式可以通过人工智能实现自动化和改进，并权衡来自以下团队的新机会和风险，如数据隐私、人机交互等。”
8. IT主管
不要对非技术角色的价值感到困惑：如果没有IT，企业的人工智能战略就不会走得太远。 Costenaro指出，IT团队需要解决以下问题：“如果正在为模型培训积累和存储大量数据，那么将如何确保数据的隐私性和安全性?此外，将如何存储并从服务器到客户的设备快速可靠地提供服务?”
Costenaro补充道，这也将推动对DevOps专业人士和拥有云原生技术(如容器和编排)专业知识人员需求的不断增长。而IT部门有机会使用诸如聊天机器人之类的人工智能工具来简化内部服务。
9.人力资源领导者
Costenaro说，“与此类似，人力资源部也有很多机会通过使用像聊天机器人这样的人工智能工具来为客户提供服务，从而提高效率。”
此外，人力资源似乎很可能成为评估组织内人工智能影响的一个重要参与者，这与McGehee将伦理学家和律师等角色包括在内并没有不同。
10.营销和销售领导者
正如Kranc指出的那样，如果企业的人工智能计划与创收相关，那么应该考虑从销售和营销等领域添加领域专业知识。
Costenaro还指出，作为人工智能项目的一部分，销售和营销专业人员可能需要利用销售自动化工具和机器人流程自动化(RPA)等技术来增强他们现有的技能和流程。
11.运营专家
在整个IT部门内，运营和DevOps专业人员都有特定的领域专业知识来实施人工智能计划。Costenaro列举了以下问题作为需要在哪里运用专业知识的例子：
•哪些可以实现自动化和改进?
•如果使用机器学习模型，将如何创建新的数据收集流程以持续培训和改进这些模型?
•可以从开源存储库中获取现成的、预先训练好的模型和/或数据集，从而获得巨大的先机吗?第三方供应商提供的API服务是否会考虑一些任务和用例?
虽然人工智能可以解决一些重大问题，但也一定会产生新的挑战。这就是构成多元化团队的根本原因。
McGehee说。“具有不同背景和个性的人员关注不同的项目细节和限制因素，这很有用，因为它提高了所有重要细节的可能性，并提供了确定解决方案的整体方法。”
新一代人工智能发展如何布局？
2016年全球科技巨头人工智能投资已达300亿美元，重视人工智能已成为全球共识。与世界领先国家相比，我国人工智能在部分领域核心技术实现重要突破，但仍缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法及关键设备、高端芯片等方面差距较大。
新一代人工智能发展如何布局？万钢说：“新一代人工智能的发展，是国家层面的战略大协作。”
——15部委形成合力。15个部门构成的新一代人工智能发展规划推进办公室应运而生，着力推进项目、基地、人才统筹布局。
与此同时，打造国家级专家库。等27名顶级专家在内的新一代人工智能战略委员会也宣布成立。
“从前瞻的角度聚集集体智慧，对一些人工智能的方向性、专业性的重大问题进行实质性的、潜在性的研究，为国家层面的人工智能重大决策提供进一步的咨询和评估。”中科院院士、潘云鹤说。
——两种属性高度融合。“把握人工智能技术属性与社会属性高度融合的特征，充分发挥政府在规划引导、政策支持等方面的重要作用。”万钢讲了一个故事，“好多老外好奇地问我，你们第四代移动通讯是怎么弄起来的？他们觉得很迷茫。我说很简单，从世博会开始我们就在做试点，然后在杭州、广州搞实验区。等经验慢慢成熟了，再搞几十个城市，最后实验区差不多覆盖所有地区，不就这么解决了嘛。”
——开辟六个“跑道”。新一代人工智能发展规划，明确了构建开放协同的人工智能科技创新体系、建设安全便捷的智能社会、构建安全高效的智能化基础设施体系、加强人工智能领域的融合、培育高端高效的智能经济、前瞻布局新一代人工智能重大科技项目六大任务。
潘云鹤说，以前只有技术层面一个跑道，新一代人工智能发展规划在原有跑道外又增加了五个跑道，拓展了人工智能的发展空间。
新一代人工智能重大科技项目选择大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能和自主智能系统五个主力方向，从基础理论、支撑体系、关键技术、创新应用四个层面进行系统性、前瞻性任务布局。
发展新思路，创新新中国。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于如何打造人工智能项目建设的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～