工业机器人与智能制造的融合，推动工业自动化更快发展
机器人替代人工生产是未来制造业重要的发展趋势，是实现智能制造的基础，也是未来实现工业自动化、数字化、智能化的保障，工业机器人将会成为智能制造中智能装备的代表。工业机器人这几年在智能制造业中表现突出，究竟有哪些优势?
1、工业机器人的概念
工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，具有柔性好、自动化程度高、可编程性好、通用性强等特点。在工业领域中，工业机器人的应用能够代替人进行单调重复的生产作业，或是在危险恶劣环境中的加工操作。国际上，工业机器人的定义主要有如下两种：
国际标准化组织(ISO)的定义：工业机器人是一种具有自动控制的操作和移动功能，能完成各种作业的可编程操作机。
美国机器人协会(RIA)的定义：一种可以反复编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机;或者为了执行不同的任务而具有可改变的和可编程的动作的专门系统。
在智能制造领域，工业机器人作为一种集多种先进技术于一体的自动化装备，体现了现代工业技术的高效益、软硬件结合等特点，成为柔性制造系统、自动化工厂、智能工厂等现代化制造系统的重要组成部分。机器人技术的应用转变了传统的机械制造模式，提高了制造生产效率，为机械制造业的智能化发展提供了技术保障;优化了制造工艺流程，能够构建全自动智能生产线，为制造模块化作业生产提供了良好的环境条件，满足现代制造业的生产需要和发展需求。
2、工业机器人的结构与功能
1)机械部分机械部分包括工业机器人的机械结构系统和驱动系统。机械部分是工业机器人的基础，其结构决定了机器人的用途、性能和控制特性。
(1)机械结构系统：即工业机器人的本体结构，包括基座和执行机构，有些机器人还具有行走机构，是机器人的主要承载体。机械结构系统的强度、刚度及稳定性是机器人灵活运转和精确定位的重要保证。
(2)驱动系统:包括工业机器人动力装置和传动机构，按动力源分为液压、气动、电动和混合动力驱动，其作用是提供机器人各部位、各关节动作的原动力，使执行机构产生相应的动作。驱动系统可以与机械系统直接相连，也可通过同步带、链条、齿轮、谐波传动装置等与机械系统间接相连。
2)传感部分传感部分包括工业机器人的感受系统和机器人-环境交互系统。传感部分是工业机器人的信息来源，能够获取有效的外部和内部信息来指导机器人的操作。
(1)感受系统:是工业机器人获取外界信息的主要窗口，机器人根据布置的各种传感元件获取周围环境状态信息，对结果进行分析处理后控制系统对执行元件下达相应的动作命令。感受系统通常由内部传感器模块和外部传感器模块组成：内部传感器模块用于检测机器人自身状态;外部传感器模块用于检测操作对象和作业环境。
(2)机器人-环境交互系统:是工业机器人与外部环境中的设备进行相互联系和协调的系统。在实际生产环境中，工业机器人通常与外部设备集成为一个功能单元。该系统帮助工业机器人与外部设备建立良好的交互渠道，能够共同服务于生产需求。
3)控制部分控制部分包括工业机器人的人-机交互系统和控制系统。控制部分是工业机器人的核心，决定了生产过程的加工质量和效率，便于操作人员及时准确地获取作业信息，按照加工需求对驱动系统和执行机构发出指令信号并进行控制。
(1)人-机交互系统:是人与工业机器人进行信息交换的设备，主要包括指令给定装置和信息显示装置。人-机交互技术应用于工业机器人的示教、监控、仿真、离线编程和在线控制等方面，优化了操作人员的操作体验，提高了人机交互效率。
(2)控制系统:是根据机器人的作业指令程序以及从传感器反馈回来的信号，支配工业机器人的执行机构完成规定动作的系统。控制系统可以根据是否具备信息反馈特征分为闭环控制系统和开环控制系统;根据控制原理可分为程序控制系统、适应性控制系统和人工智能控制系统;根据控制运动的形式可分为点位控制系统和连续轨迹控制系统。
3、工业机器人在智能制造用的应用优势
业机器人的应用可提高产品质量、降低生产成本，制造企业可获得更高的生产效益。
此外，在工业生产中，工业机器人可与不同数控机床连接，进行多种产品生产，为柔性生产线建设提供帮助。整个过程无需人工操作，工业机器人可24h进行工件生产，表现出生产效率高、产品精度高、一致性强等优势。
既然工业机器人在智能制造中有如此大的优势，那么在实际应用上表现如何?
4、工业机器人在智能制造中的应用
在钢铁企业生产中，工业机器人可以大展身手。第一，自动拆捆机器人可自动测量捆带和卷边的位置，进行剪裁，并将捆带压缩为最小尺寸，运输至废料斗中。第二，自动取样机器人可以自动取出小车中的试样板，并在试样板上粘贴标签。有些流水线上还单独使用了自动贴标签机器人，自动完成标签的打印、拾取与粘贴操作。当然，最常见的还是无人化行车，通过计算机编程，可按照最短路线行驶，自动完成钢卷吊装、信息识别与存储等操作，实现准确定位、轻装轻卸。
其实，工业机器人应用最广泛的领域就是汽车制造领域。如今，汽车制造的各个环节基本都由机器人完成主要工作，宝马、大众、东风日产等等，都有它们固定的机器人供应商，协助配合完成机器人部署。
重要的焊接环节中，工业机器人配置相应的焊接工具，与传感器配合使用，可以自动完成车体焊接操作，不仅减少了人工焊接高风险的情况，而且和人工操作相比，焊接机器人作更为准确。另外，在外车喷漆环节，工业机器人配置相应的喷漆工具与程序，可保障外车喷漆的一致性，并在喷漆结束后完成涂胶操作，提高生产效率。最后，在整车装配环节，往往是最复杂的。人工装配精度低、效率低，在这一环节使用工业机器人，可根据内置程序规范装配汽车座椅、车窗、仪表等部件，保障装配的精度。
5、工业机器人如何助力智能制造
首先也是最基础的，就是加强人才培养，毕竟工业机器人属于高新技术，专业人才较为稀缺，为保障工业机器人技术的深入研发，需加强人才培养，提供人才保障。教育部门可进一步完善机器人等专业，加大教育经费投入。同时，企业需加强技术骨干的培养，定期组织技术人员到行业龙头企业及先进企业学习经验，掌握工业机器人要点，结合生产实际，进行机器人的研发。
当然，还有老生常谈的技术创新，就目前技术水平而言，我国工业机器人研发在执行力方面与国际领先水平相差无几，但在工业机器人的功能、性能、系统集成化水平及运动精度等方面，仍存在较大差距。
最后，还要加强性能优化，因为目前我国工业机器人在制造企业中的应用集中于运输、焊接等，性能相对比较单一。为扩大工业机器人应用广度，工业机器人需不断优化，结合智能制造相关企业的需求，实现机器人在生产线全覆盖，真正去实现智能制造。
6、结论
工业机器人在智能制造中的应用，可提高产品生产效益，建设柔性生产线，实现产品制造的智能化、高效化发展。为了增强工业机器人在智能制造中的应用，需加强人才培养、技术创新与性能优化等工作，加大工业机器人在智能制造中的应用广度与深度，推动智能制造的进一步发展。当然，推进智能制造是一项复杂而庞大的系统工程，也是一件新生事物，这需要一个不断探索、试错的过程，难以一蹴而就，更不能急于求成。
机器学习、数据挖掘及人工智能的关系（非常详细）
目前人工智能很热门，但是很多人容易将人工智能与机器学习混淆。此外，数据挖掘、人工智能和机器学习之间的关系也容易被混淆。
从本质上看，数据科学的目标是通过处理各种数据促进人们的决策，机器学习的主要任务是使机器模仿人类的学习，从而获得知识。而人工智能借助机器学习和推理最终是形成具体的智能行为。机器学习与其他领域之间的关系如下图（此处是简图，文末还有详图）所示。
简图：机器学习、数据挖掘及人工智能三者间的关系
什么是人工智能？人工智能是让机器的行为看起来像人所表现出的智能行为一样，这是由麻省理工学院的约翰·麦卡锡在1956年的达特茅斯会议上提出的，字面上的意思是为机器赋予人的智能。人工智能的先驱们希望机器具有与人类似的能力：感知、语言、思考、学习、行动等。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架尉♥信（同音）：2763177065，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
最近几年人工智能风靡全球的主要原因就是，随着机器学习的发展，人们发现机器具有了一定的感知（图像识别）和学习等方面的能力，很容易认为目前已经达到了人工智能发展过程中的奇点。实际上，人工智能包括计算智能、感知智能和认知智能等层次，目前人工智能还介于前两者之间。
由于目前人工智能与人类智能相比较，二者实现的原理并不相同，特别是人脑对于信息的存储和加工过程尚未被研究清楚，与目前主流的深度学习理论存在较大的基础差异。因此，目前人工智能所处的阶段还在“弱人工智能”（NarrowAI）阶段，距离“强人工智能”（GeneralAI）阶段还有较长的路要走。
例如，目前人类对于知识的获取和推理并不需要大量的数据进行反复迭代学习，只需要看一眼自行车的照片就能大致区分出各式各样的自行车。因此，要达到强人工智能的阶段可能要在计算机基础理论方面进行创新，实现类人脑的结构设计。
通常来说，人工智能是使机器具备类似人类的智能性，人工智能的典型系统包括以下几个方面：
博弈游戏（如深蓝、AlphaGo、AlphaZero等）。机器人相关控制理论（运动规划、控制机器人行走等）。机器翻译。语音识别。计算机视觉系统。自然语言处理（自动程序）。什么是数据挖掘？数据挖掘使用机器学习、统计学和数据库等方法在相对大量的数据集中发现模式和知识，它涉及数据预处理、模型与推断、可视化等。数据挖掘包括以下几类常见任务。
1.异常检测异常检测（anomalydetection）是对不符合预期模式的样本、事件进行识别。异常也被称为离群值、偏差和例外等。异常检测常用于入侵检测、银行欺诈、疾病检测、故障检测等。
2.关联分析关联规则学习（Associationrulelearning）是在数据库中发现变量之间的关系（强规则）。例如，在购物篮分析中，发现规则{面包，牛奶}→{酸奶}，表明如果顾客同时购买了面包和牛奶，很有可能也会买酸奶，利用这些规则可以进行营销。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以架尉♥信（同音）：2763177065，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
3.聚类聚类是一种探索性分析，在未知[数据结构]的情况下，根据相似性把样本分为不同的簇或子集，不同簇的样本具有很大的差异性，从而发现数据的类别与结构。
4.分类分类是根据已知样本的某些特征，判断一个新样本属于哪种类别。通过特征选择和学习，建立判别函数以对样本进行分类。
5.回归回归是一种统计分析方法，用于了解两个或多个变量之间的相关关系，回归的目标是找出误差最小的拟合函数作为模型，用特定的自变量来预测因变量的值。
数据挖掘在[大数据]相关技术的支持下，随着数据存储（非关系型[NoSQL]数据库）、分布式数据计算（Hadoop/Spark等）、数据可视化等技术的发展，数据挖掘对事务的理解能力越来越强，如此多的数据堆积在一起，增加了对算法的要求，所以数据挖掘一方面要尽可能获取更多、更有价值、更全面的数据，并从这些数据中提取价值。
数据挖掘在商务智能方面的应用较多，特别是在决策辅助、流程优化、精准营销等方面，例如：
广告公司可以使用用户的浏览历史、访问记录、点击记录和购买信息等数据，对广告进行精准推广。利用舆情分析，特别是情感分析可以提取公众意见来驱动市场决策。在电影推广时对社交评论进行监控，寻找与目标观众产生共鸣的元素，然后调整媒体宣传策略迎合观众口味，吸引更多人群。机器学习、人工智能与数据挖掘的关系机器学习是人工智能的一个分支，作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习的方法解决人工智能面对的问题。机器学习是通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。
机器学习是人工智能的重要支撑技术，其中深度学习就是一个典型例子。深度学习的典型应用是选择数据训练模型，然后用模型做出预测。例如，博弈游戏系统（DeepBlue）重于探索和优化未来的解空间（SolutionSpace），而深度学习则是在博弈游戏算法（例如AlphaGo）的开发上付诸努力，取得了世人瞩目的成就。
下面以自动驾驶汽车研发为例，说明机器学习和人工智能的关系。
要实现自动驾驶，就需要对交通标志进行识别。首先，应用机器学习算法对交通标志进行学习，数据集中包括数百万张交通标志图片，使用卷积神经网络进行训练并生成模型。然后，自动驾驶系统使用摄像头，让模型实时识别交通标志，并不断进行验证、测试和调优，最终达到较高的识别精度。
当汽车识别出交通标志时，针对不同的标志进行不同的操作。例如，遇到停车标志时，自动驾驶系统需要综合车速和车距来决定何时刹车，过早或过晚都会危及行车安全。除此之外，人工智能技术还需要应用控制理论处理不同的道路状况下刹车策略，通过综合这些机器学习模型来产生自动化的行为。
数据挖掘和机器学习的关系越来越密切。例如，通过分析企业的经营数据，发现某一类客户在消费行为上与其他用户存在明显区别，并通过可视化图表显示，这是数据挖掘和机器学习的工作，它输出的是某种信息和知识。企业决策人员可根据这些输出人为改变经营策略，而人工智能是用机器自动决策来代替人工行为，从而实现机器智能。
数据挖掘是从大量的业务数据中挖掘隐藏的、有用的、正确的知识，促进决策的执行。数据挖掘的很多算法都来自机器学习和统计学，其中统计学关注理论研究并用于数据分析实践形成独立的学科，机器学习中有些算法借鉴了统计学理论，并在实际应用中进行优化，实现数据挖掘目标。
机器学习的演化计算深度学习等方法近年来也逐渐跳出实验室，从实际的数据中学习模式，解决实际问题。数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术。
总结：机器学习为人工智能和数据挖掘提供了底层的技术支撑。反过来说，机器学习也需要大量的有效数据进行训练，所以机器学习和数据挖掘是相互促进的。
最后给出一张机器学习、数据挖掘和人工智能三者关系的详细图片：
详图：机器学习、数据挖掘及人工智能三者间的关系
物联网将与人工智能结合，一文读懂未来机器人系统
特斯拉机器车间
请注意，上面用的“协同”这个词，它是与我们相像中的机器人最大不同之处。再看看下面这张图，它是国内某知名电商的物流配送中心。以前从货架挑选商品这项工作一直是靠人工完成，但现在的机器人利用物联网技术可以实现商品配送的全自动化。以前认为机器人都是由集中控制系统（SCADA）来进行控制，但现如今机器人利用物联网技术，已经具备端侧自行控制。比如物流配送中心的机器人，接收到订单后，会自己查找相应的物品位置，然后通过扫描路线标记，自己快速移动到货架，然后根据货架上的标记，取下所需要配送的物品。然后自行移动到发送的打包流水线上。如果只是一台设备其实用不用物联网技术到没有关系，但是如果几百上千台这样的机器人呢？就必须让他们自行交流，自行控制了。
物流控制中心
如何构建一个机器人系统？
要想把各种设备和传感器组合在一起，并由此构建一个机器人系统，需要克服繁多的问题。
需要高效利用机器人专用的中间件
机器人开发是一项需要高度整合各种各样设备的工作，如果要从零开始开发机器人系统，那么在技术上、时间上、金钱上都需要投入相当巨大的成本。针对这点，人们将机器人需要的各类软件要素总结在一起，开发出了专门用于机器人的中间件。通过有效使用这类中间件，人们就能够实现高速开发、提升可维护性，以及与外部系统灵活联动等。
要高效利用网络环境
正如前文所介绍的仓库管理机器人，这些机器人很少单独进行某项操作，而是接收外部发来的信息和命令，将这些信息和命令加以组合来执行任务。为了做到这点，我们也需要把机器人连接到网络，就像把前面说的那些物联网设备连接到网络一样，另外还需要准备一个环境来使用那些存在云端服务器上的资源。
需要高效利用机器人专用的中间件
机器人开发是一项需要高度整合各种各样设备的工作，如果要从零开始开发机器人系统，那么在技术上、时间上、金钱上都需要投入相当巨大的成本。针对这点，人们将机器人需要的各类软件要素总结在一起，开发出了专门用于机器人的中间件。通过有效使用这类中间件，人们就能够实现高速开发、提升可维护性，以及与外部系统灵活联动等。
要高效利用网络环境
正如前文所介绍的仓库管理机器人，这些机器人很少单独进行某项操作，而是接收外部发来的信息和命令，将这些信息和命令加以组合来执行任务。为了做到这点，我们也需要把机器人连接到网络，就像把前面说的那些物联网设备连接到网络一样，另外还需要准备一个环境来使用那些存在云端服务器上的资源。
机器人专用中间件
开发者在实际构建机器人时，面临的最大难题是如何把多个构成要素整合为一个整体系统。此时能够帮助我们的就是机器人专用中间件。
项目概要设备输入输出控制程序，用以生成信号来控制电机电机控制用于输入输出传感器和电机信号的API语音识别把语音转化成文本的功能图像识别用于从图像提取面部和特殊信息的功能任务执行管理从传感器信息和识别结果出发，执行事先注册好的任务软件包管理解决中间件模块依赖性的功能目前专用的机器人专用中间件有RT中间件和ROS两种。前者有开源版本的OpenHRP3，后者是RobotOperatingSystem缩写，是一个在欧美地区广泛应用的机器人开发开源平台，可以说是当今世界应用最广泛的机器人开发平台。这些内容与物联网关联不大，是一全新的体系。有机会我们再聊。
连接到云端的机器人
物联网就是把设备连接到互联网，当云计算和机器人技术合二为一后，就成了新的“云机器人”。此时，我们终于搞清楚物联网和机器人的关系了，以前产线上的设备通常由PLC这类控制器编程后在很小的范围进行设备控制。现如今以下物联网技术快速发展，创造了全新的物联网机器人。
网络的低成本化和高速化->高速无线通信、光通信
大数据处理能力的成熟->Hadoop、Spark、Storm、DeepLearning
机器人技术的开放->RT中间件、ROS
网络的低成本化和高速化->高速无线通信、光通信
大数据处理能力的成熟->Hadoop、Spark、Storm、DeepLearning
机器人技术的开放->RT中间件、ROS
物联网技术的引入，使得云机器人能够做到很多的事情。
物联网引入机器人
物联网和机器人的未来
2017年7月20日软银集团董事长兼总裁孙正义在软银面向法人顾客公司主办的最大规模的活动“2017软银世界大会”中发表了题为《信息革命指引下的新世界》的主题演讲。
基于去年软银3兆3000亿日元收购了的英微处理器ARM和10兆日元的软银愿景基金。孙正义构想了他脑海中30年后物联网商业的轮廓：“30年后，物联网将使全球网络化、智能机器人将渗透我们的日常生活、AI将超越人类智力。那个时候，世界会发生什么呢？我敢肯定的是人类寿命将延长到100岁以上，人类和机器人共生……我看着企业有效地利用物联网、智能机器人、人工智能等科技工作的同时，也深刻感受到一个全新的世界正将到来。”
10万亿日元的软银视觉基金的第1号案件就是用于此，软银出资10亿美元（约1100亿日元），成为最大股东。
IOT与人工智能
搭载ARM技术微处理器将在今后的20年内链接1万亿个物联网的底层数据。在物联网时代，从手机、汽车到日常用品，将全部与之链接，并产生大量数据。信息革命中最重要资源是数据。得数据者得天下。
各类用于构建机器人系统的开源软件的出现（如RT中间件和ROS）急剧降低了以往机器人开发中存在的额外负担。除此之外，云机器人正在成为一门向复杂环境中（例如，我们的家庭中）导入机器人时不可或缺的技术。
同时机器人如何在复杂环境中工作，是当下机器人发展的重点，也是物联网技术所擅长的。前面讲述的物联网技术在机器人领域同样存在，因此想玩好机器人一定少不了物联网技术。
微信公众号“iotbanks”是专门关注物联网芯片，NB-IOT，移动支付等行业产品和动态的第一大新媒体平台：NB-IOT，物联网芯片，移动支付，物联网标准；智能家居，物联网安全。加入相关行业微信交流群请加微信seciot申请，申请请注明:某某行业+公司名称+职位返回搜狐，查看更多
人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）