2023人工智能经典案例TOP100（1—50）人工智能的设计案例有哪些方面

发表时间：2023-07-04 09:17:34

2023人工智能经典案例TOP100（1—50）

2021人工智能经典案例TOP100（1—50）

2022-05-31eNet&Ciweek/元素

2021人工智能经典案例TOP100(1-50)RK使用方提供方案例1中国火星探测工程百度火星车数字人2北京冬奥会旷视科技鸟巢和速滑比赛场馆“冰丝带”的“智能向导”“区间智能防疫系统”3国家教育部考试院像素数据“证照家”证件照人像检测平台4广州市国资国企单位广电运通广州国资国企云5上海市金山区美团城市低空物流运营示范中心6广州市委市政府佳都科技集中隔离医学观察场所7西安市12345市民热线科大讯飞智慧政务解决方案8聊城市大数据局讯飞智元智慧聊城“城市大脑”9四川天府新区行政审批局云从科技天府新区数字城市项目10正官庄珍岛集团泛零售行业DTC数字化平台及服务11上海“锦江创新中心”园区竹间智能共创式酒店语音系统12青岛工业园区华正信息TunnyPaaS工业互联网平台13宁波市卫生监督所联通数科AI人工智能助力卫生监督智慧执法14天津市通信安全中心360天津工信部工业互联网安全态势感知平台项目15雄安高铁站洛必德科技洛必德消杀机器人16迪拜世博会中国馆优必选科技大型仿人服务机器人WalkerX、熊猫机器人优悠17郑州商品交易所星环科技AI预测模型18南网科研院力维智联电力系统仿真模拟科研云平台19吴江区行政审批厅瑞驰vClustersAI视频智能分析系统20绍兴市固体废物管理中心中国移动绍兴分公司工业绿色发展“5G+”数字协同治理项目21南京浦口高新区长空科技面向城市综合监测需求的5G网联无人机行业应用示范基地22常州市城市排水有限公司中国市政华北院智慧水务源头管理系统项目23国网安徽电科院科大讯飞基于声音的电力设备运行状况智能监测24中国建设银行广通优云龙舟运维PaaS平台25兴业银行微模式兴业银行总行双录视频智能质检稽核项目26民生银行京东方智慧银行体验店27重庆银行眼神科技多模态生物识别打造可信数字身份认证28中国人民银行征信中心捷通华声灵云人脸识别技术29中国银联APP“云闪付”易道博识护照识别技术30中国建设银行浙江分行理才云无接触招聘解决方案31昆山农商银行博彦科技大数据管控平台——数据对标解决方案32中国农业银行百应科技AI人机协呼33长沙银行网易云信远程视频银行系统34长安汽车忽米网长安汽车电机运行状态智能实时监控平台35北京首钢科技冬奥园区中国联通城市智脑CityNEXT36内蒙古自治区呼和浩特新华三呼和浩特城市大脑37南京市六合经济开发区神州控股以城市大脑和数字孪生城市为核心38上海市第六人民医院擎朗智能AI疫情防控解决方案39新疆医科大学附属肿瘤医院神州医疗智能肿瘤大数据平台40方正证券云测信息Testin云测试智能测试解决方案41西安交通大学第一附属医院华为广谱抗菌药物42西藏自治区山南市妇幼保健院兰丁智能医学兰丁AI宫颈癌技术43湖北省妇幼保健院光谷院区库柏特科技全场景智慧药房44上海市医疗急救中心上海移动上海急救中心5G应急医疗的典型应用案例45中化二建集团有限公司蓝凌软件知识管理系统46延长油田吴起采油厂海康威视针对油田联合站场景的智能巡检平台47中国石油天然气集团有限公司慧点科技CUBE人工智能平台在中国石油合同管理系统中的实践48中国文昌航天发射场微筑科技文昌航天发射场49宜昌市水文水资源勘测局亿立能科技宜昌水资源巡测基地应用管理50成都市生态环境数智治理中心中国环境科学研究院基于人工智能的白河流域监管2022.05互联网周刊/eNet研究院/德本咨询联调

1、中国火星探测工程、百度：火星车数字人

2021年4月26日，中国火星探测工程联合百度发布的全球首辆火星车数字人“祝融号”亮相。祝融号是百度在积累多年的数字人技术体系下，通过百度智能云设计的轻量深度神经网络模型以及国内首创的基于高精度4D扫描的口型预测技术等先进技术创造而来的AI数字人。

作为当下AI技术应用的代表，在口型、动作、表情等细节上，火星车数字人的准确率接近99％，祝融号未来将应用于知识科普、虚拟主持等多个场景。

2、北京冬奥会、旷视科技：鸟巢和速滑比赛场馆“冰丝带”的“智能向导”“区间智能防疫系统”

旷视科技AI赋能冬奥场馆智能化建设，为开幕式举办地鸟巢和速滑比赛场馆“冰丝带”带来了一位“智能向导”——提供定位精准、随叫随到的引导服务。“智能向导”融合了AI和AR技术的智能应用，当人们进入场馆后只需要通过网络连接到AR导航应用，打开摄像头，就能实时享受到智能引导服务。作为一场全球性的盛会，为了将新冠疫情的风险降到最低，旷视科技打造的“区间智能防疫系统”，实现了快速的无感测温与健康核验功能，将防疫信息检测速度从分钟级提升到秒级，全方位助力闭环区域的科学防疫。

从进入场馆或驻地前的智能测温，到进入场馆之后的智能导航，再到高效运营的智慧场馆建设，正如奥运选手们不断追求更高、更快、更强，人们将科技奥运推向新高度的追求也将继续下去。

3、国家教育部考试院、像素数据：“证照家”证件照人像检测平台

“证照家”平台是基于公安部第一研究所承担的国家发改委人工智能创新发展重大工程“高准确度人脸识别系统产业化及应用”项目展开研发而成。平台已成功在2021年下半年、2022年上半年的教资笔试报考中上线应用，累计服务考生300万+。据统计，在报名期间，通过小程序拍摄的照片500万+张，高峰期每小时上传人数超10万人。

平台应用先进的“AI自动褪底”技术，让考生只需有一部手机就可足不出户享受简捷、高效、经济的证照采集、检测服务；对考试主办方来说，教资小程序内含的“证照AI合规性检测”技术，大幅减轻了考试院工作人员审核工作量，提升了工作效率。

4、广州市国资国企单位、广电运通：广州国资国企云

广州国资国企云是广电运通金融电子股份有限公司自主研发的新一代多云智能管理平台，支持各类公有云、私有云及国产信创云等资源，达成一个控制台统一管理主流公有云，纳管私有云，支持OpenStack、容器、高性能计算等平台。

在经济效益上，广州国资国企云可以为全市国资国企提供基础设施云平台，节约基础建设成本与运行维护成本，降低国资国企财政支出。在社会效益上，广州国资国企云通过建设运营，将使国产基础软硬件性能得到提升，新技术应用基本成熟，产业生态更加完善，促进产业适配。在安全环境上，通过统一建设云平台的边界安全和租户安全，帮助国企规避数据安全风险。在国产化进程上，广州国资国企云将科研成果和信创产品应用于实际环境，一方面解决信息系统业务需求，加快成果转化；另一方面促进信息技术应用创新技术成熟，对带动信息技术应用创新产业的发展具有深远意义。

5、上海市金山区、美团：城市低空物流运营示范中心

美团与上海市金山区合作签约，共同推动在上海落地全国首个城市低空物流运营示范中心。随着近年来人工智能等技术的不断进步，城市低空飞行也有了大的用处，城市的低空物流网络将成为未来十年、二十年科技创新重要的机遇。智能无人机+生活场景的结合是建设低空物流网络的最佳路径之一，目前美团已初步完成自主飞行智能无人机、自动化机场及智能无人机调度系统的研发工作，其中核心系统90%以上的部件均由美团自主研发。

美团城市低空物流运营示范中心通过飞行器、导航控制、AI算法、航线管理、通讯系统五大自研技术能力，适应社区、商场、写字楼等多种场景，为消费者打造真正‘万物到家’，截至2021年6月，美团智能无人机已完成超20万架次飞行测试，配送真实订单超2500单。

6、广州市委市政府、佳都科技：集中隔离医学观察场所

作为集中隔离医学观察场所智慧化总集成的建设方，佳都科技在市委市政府以及卫健委、工信局、集中隔离医学观察场所各驻场单位的支持下，按照市委市政府领导提出的安全、舒适、智慧的建设理念，建设智慧防疫的集中隔离医学观察场所。

佳都科技的智慧防疫通过流程优化和智能应用减少交叉感染风险，通过智慧化管理应用减少非必要的接触并增强监管手段，通过特色智能化应用加强人文关怀，通过多语言适配支持国际化应用场景。

7、西安市“12345”市民热线、科大讯飞：智慧政务解决方案

通过与科大讯飞合作，西安市“12345”市民热线优化并解决了以往的政务服务痛点，一套包括“12345”云话务、全渠道融合受理、工单业务系统、大数据分析应用系统、智能知识库、智能分析质检、智能外呼等功能模块的业务平台，释放了客服人力成本，提高了服务效率；缩短等候时长，提升了用户体验；人机协同的模式，提升了话务员工作效率；热点分析实时分析，辅助决策和社会治理。

人工智能与政务服务场景的深度融合，大幅度提升政务服务质量和效率，智慧政务让企业和市民办事更方便、更快捷。

8、聊城市大数据局、讯飞智元：智慧聊城“城市大脑”

智慧聊城“城市大脑”借助科大讯飞人工智能、大数据等方面的成熟技术，以城市大数据为基础，构建感知设施统筹、数据统管、平台统一、系统集成和应用多样的“城市大脑”，同时建成落地智慧聊城创新中心，建立起“能感知、能思考、有决策、有温度”的智能化支撑体系，支撑全市新型智慧城市建设。

2021年4月22日，智慧聊城“城市大脑”平台正式上线，截至2022年3月份，在城市管理、数据汇聚、生态环境监测、民生服务、重点安全、政务办公、基础设施建设等多个领域实现了城市运行状态的全面感知、日常协同管理的高效智能、应急指挥决策的实时精准、城市发展规划的科学合理。

9、四川天府新区行政审批局、云从科技：天府新区数字城市项目

云从科技基于人机协同操作系统CWOS落地智慧城市项目，进一步完善了智慧城市解决方案体系，将人、环境、资源与产业等多个要素综合融汇，有效突破城市建设的数据孤岛、依赖人力等难点，实现城市管理三大转变：向人机协同转变，向数据驱动、智能决策转变，向主动发现型转变，整体推动传统城市向智慧城市的跨越式升级。

四川天府新区通过云从科技的智慧城市操作系统CWOS-City，构筑起一个新型智慧城市智能运行中枢的“城市大脑”，实现了城市要素间更深层次的互联互通，将人机协同串联城市规划设计、建造实施、管理运营等各个环节，打造“人城境业”高度融合的“公园城市”示范区。

10、正官庄、珍岛集：泛零售行业DTC数字化平台及服务

电商平台、媒介渠道日益多元化，使得电商零售企业普遍面临着渠道割裂、会员不统一等用户运营管理难题。正官庄-红参大健康消费国际品牌，在电商渠道布局多年，珍岛通过MarketingforceDTC（DirecttoCustomer）私域会员资产管理平台，助其打通数据中台、营销中台及会员管理体系。以客户资产One-ID价值治理，升级会员服务和品牌体验，让多渠道会员运营更轻松高效，同时也通过AI赋能企业营销管理全链路，最终帮助企业实现会员拉新、裂变、复购等运营指标持续提升。

11、上海“锦江创新中心”园区、竹间智能：共创式酒店语音系统

锦江GIC联合竹间智能研发了一套针对酒店场景细分需求的共创语音系统，立足于BotFactory对话式AI平台，锦江酒店（中国区）各门店都进行了试点。竹间智能共创式语音系统最强大的创新点在于帮助锦管家实现了有温度、有人性的交互智能情感对话。运用竹间智能独有的自然语义理解和情感计算技术，系统不仅能听懂客户的每一句话，而且能串联上下文，在完整的语境中与客户进行流畅的对话。

共创式酒店语音系统可以灵活地定制语料，快速开发大量技能，后台数据全程可视化，并具备自主学习和实时技能更新能力。它应用了竹间独有的NLP技术，比如多意图、多指令处理等，在语音识别方面达到很高的准确率。以认知智能及情感智能驱动的虚拟数字人，可以和酒店客户自然流畅地沟通，在深度理解语义的基础上提供周到的服务。

12、青岛工业园区、华正信息：TunnyPaaS工业互联网平台

为筑牢青岛工业园区和社区的安全防线，华正信息自主研发并上线TunnyPaaS工业互联网平台，为疫情防控期间的相关企业提供疫情防控解决方案，该系统通过大数据处理中台，实现了客户的通行管理、班车管理、出入场登记、用餐登记、人员聚集管控、事后追溯等各种功能。

TunnyPaaS工业互联网平台在青岛市疫情防控期间发挥所长，保障城市生活“不掉链”，在常态化的环境下，这张“看不见的网”更将持续以数字化的手段守护青岛、守护青岛制造。

13、宁波市卫生监督所、联通数科：AI人工智能助力卫生监督智慧执法

宁波市卫生监督所在联通数字科技有限公司助力下利用视联网、AI、5G+等先进技术，进一步实现精准监管、智慧监管，提高综合执法效能以及问题快速发现处置率，推动数字卫监智慧化升级，打造自上而下、全体系的卫生监督管理体系。

在新冠肺炎疫情防控期间，“宁波市卫生监督远程监控平台”的建设可以对相关视频进行AI分析，智能分析出相关不合规现象并保留相关数据，可作为后续相关执法依据，同时形成量化评价数据，可以为管理部门提供有效支撑。

14、天津市通信安全中心、三六零：天津工信部工业互联网安全态势感知平台项目

天津工信部工业互联网安全态势感知平台项目通过部署安全监测平台，可实时监测企业安全态势，有效减少因为网络安全问题导致企业停工停产带来的经济损失，提升工业互联网安全产业的应用和推广价值，最终实现产业及企业的数字化在有效的安全保障下尝试更多的创新，可以更快速的发展。

三六零科技集团有限公司依托工业和信息化部网络安全威胁监测与处置机制，及时向存在风险的单位提供预警信息，支持安全隐患整改，提升天津工业互联网态势感知和应急响应能力，护航工业互联网飞速发展。天津工信部工业互联网安全态势感知平台的打造将助推工业互联网安全产业服务化进程。有利于工业互联网及安全产业生态的应用推广，形成行业带动效应并在其他省份应用推广。实现5G+工业互联网安全，为数字经济、新基建、新业态保驾护航。

15、雄安高铁站、洛必德科技：洛必德消杀机器人

随着京雄城际铁路雄安站顺利通车，作为全线最大车站的雄安站，总建筑面积47.52万平方米，相当于6个北京站，有66个足球场大小。服务于雄安站的洛必德消杀机器人，通过24小时不间断地在大厅内执行消毒杀菌工作，降低了交通枢纽内感染病菌的可能性，为人们提供更安全更放心的环境。

随着人工智能技术的发展，高铁站的智能化提升成为了交通枢纽服务提质增效的关键。洛必德消杀机器人搭载运动底盘，支持机器人自动定位和自主导航。机器人采用超干雾喷洒消毒方式，在移动过程中执行消毒任务，能够保证360度强力无死角消毒杀菌。

16、迪拜世博会中国馆、优必选科技：大型仿人服务机器人WalkerX、熊猫机器人优悠

优必选科技自主研发的熊猫机器人优悠和大型仿人服务机器人WalkerX在迪拜世博会中国馆内多个场景提供智能服务。WalkerX机器人在“探索与发现”展区通过综合运用柔顺力控、全身运动规划、视觉感知、全链路语音交互等前沿技术带领游客一起探索宇宙的奥秘，智能又生动的展现形式获得一致好评。

熊猫机器人优悠在大型仿人服务机器人WalkerX的基础上为迪拜世博会中国馆专属定制，熊猫机器人优悠在中国馆的智慧生态分展区介绍中国熊猫生态长卷、智慧农业等展项，让观众了解中国历来倡导的绿色发展理念。优悠将中国特色软实力和前沿原创硬科技进行完美融合，通过灵动和富有生命感的表情、拟人化的多模态设计、流动的身体形态，表达了创新、合作、进取、开放的精神。

17、郑州商品交易所、星环科技：AI预测模型

在过去，期货市场的交易规则制定往往以专家经验和规则作为决策的主要依据，但市场随时都在发生变化，过去的规则经验往往对当下的市场反应估计不足。在这一背景下，星环科技利用数据科学平台的机器学习及深度学习技术，为郑州商品交易所搭建了深度神经网络模型，应用在风控措施辅助决策、交易异常行为识别以及套期保值额度审批三个场景中，对应这三个场景，星环科技为该期货交易所分别搭建了三个系统，风控措施辅助决策、异常交易识别系统以及套期保值审批额度推荐系统。

基于星环科技基础软件的风控措施辅助决策系统、异常交易识别系统以及套期保值审批额度推荐系统上线后，郑州商品交易所实现了比以往单纯依赖人工和专家经验更精准的风控决策和分析研判、更科学的交易规则政策制定、更快速的异常行为识别、更高的审批效率，以及更优的用户体验。

18、南网科研院、力维智联：电力系统仿真模拟科研云平台

在数字化浪潮下，南方电网科学研究院面临着海量数据资产的管理、日常电力AI模型的开发应用、科研成果的集团级转化和共享等方面的棘手难题。力维智联依托自身零编码建模、自动化机器学习、协同开发的Sentosa数据科学与机器学习平台，和南方电网科学研究院联手打造了电力系统仿真模拟科研云平台。

电力系统仿真模拟科研云平台帮助南网科研院解决了电力行业智能算法及模型的共建共享问题，并大幅度提升了算法建模、仿真的效率，助力电力大数据管理、应用的智慧化升级。

19、吴江区行政审批厅、瑞驰vClusters：AI视频智能分析系统

对政务服务领域而言，现场办事环境和工作人员服务质量是衡量政务服务的重要标准。政务服务的精细化管理，是政务单位面临的主要问题。提高政务服务标准化和规范化水平，需要完善服务质量的有效监测，现有的传统电子监控设备及管理平台已无法满足业务要求。不再仅仅是“看得见”和“看得清”的低中阶“人控”需求，而是“智解析”和“智运营”的中高阶“技控”需求。

借助瑞驰AI视频智能分析系统，吴江区行政审批厅实现了工位员工离岗检测、客流统计、区域人员聚集、区域闯入报警等功能，有效提升行政审批大厅的服务监管水平。瑞驰的云值守方案为其提供了便捷、有效的管理手段，平台使用稳定、识别率高，并且运维服务及时、高效，为吴江区行政审批局办事大厅的监控平台运行提供了有力的保障。

20、绍兴市固体废物管理中心、中国移动绍兴分公司：工业绿色发展“5G+”数字协同治理项目

中国移动绍兴分公司与绍兴印染企业、医疗机构等合作，利用5G、大数据、AI、云计算、区块链等新技术优势，形成固废从产生、运输到处置的闭环管理，形成企业“无废”综理新模式。项目利用搭载5G传输模组的医废助力车，实现医废的重量、种类数据收集，反馈和操控精准及时。目前医废监管已覆盖全市200余家县、市级医院/卫生院。

在社会方面，杜绝了居民随意倾倒或者非法利用固体废物的现象，保障居民人身健康，提升城市宜居水平。对于政府，通过建设固废监管信息系统，实时掌握工业固废产信息，保证监管的及时可靠，解放大量人力。对于产废企业，绍兴移动大力推进工业固废处置利用设施建设，不断提高工业固废减量化、资源化、无害化“三化”水平，助推绿色产业高质量发展。

21、南京浦口高新区、长空科技：面向城市综合监测需求的5G网联无人机行业应用示范基地

面向城市综合监测需求的5G网联无人机行业应用示范基地拥有全国首个5G低空智联网系统，“5G+无人机”融合创新应用，实现了无人机产品军民融合式发展，建成了南京地区无人机产业发展的重要公共技术服务平台和江苏省唯一的经民航认证的民用无人机试飞运行基地，搭建了5G新技术应用验证的重要载体平台，推动了本地无人机产业集聚和生态建设，促成了中国民航AOPA江苏考试中心落地西江基地，为相关产业链做大做强作出贡献。

面向城市综合监测需求的5G网联无人机行业应用示范基地的建设为无人机行业生产、研制、测试、认证、培训等提供优质的低空公共服务平台，是浦口高新区全面贯彻落实绿色高质量发展的有力实践，先行先试成果经验，可全面支撑未来5G低空智联新基建的应用和城市低空经济产业发展。

22、常州市城市排水有限公司、中国市政华北院：智慧水务源头管理系统项目

智慧水务作为智慧城市建设的重要组成部分，是体现城市管理智能化水平的重要标志之一，关系到城市运行优化资源配置、政府职能提升、公共服务完善等各项任务能否顺利完成。常州市城市排水有限公司源头管理系统项目从水务信息整体化的角度出发，以业务流程化、标准化为基础，以数据集成共享为重点，以激活数据为动力，以智能管控为支撑，以领先行业信息化高水平为目标，通过GIS平台、在线监测技术、物联网、计算机的集成应用，构建合理、科学、实用的智慧化信息管理系统。

该项目实现了从数据零星分散向大数据资源集中、从系统孤岛向系统全面集成、从业务需求支撑向智能管控层面的转变，为常州市排水许可及源头执法监管、排水运营管理提供实用工具和管理平台，有效推进高起点、高标准的“智慧水务”建设。

23、国网安徽电科院、科大讯飞：基于声音的电力设备运行状况智能监测

据相关数据统计，电力设备30%的缺陷与声音有关，声音是潜伏性故障的一个重要信号维度，而巡检过程中“听声”是现行规章必须遵循的流程。科大讯飞通过先进的人工智能核心技术，创造性地利用非接触方式采集电力设备运行声音，为国网安徽电力公司相关电站提供了基于声音的电力设备运行状况智能监测服务，实现变压器等电力主设备运行状态的实时监测，改变人工巡检和空窗期时的漏检、不检问题。

24、中国建设银行、广通优云：龙舟运维PaaS平台

伴随着企业业务云化的演进，数字化转型所面对的是异构化、大规模、高连续、强监管的运维环境，而平台化运维的建设正灵活地适应了这样的行业变革，巧妙解决企业多云适配、云上云下资源难互通的痛点。广通优云携手中国建设银行合作打造的龙舟运维PaaS平台展现出了极具前瞻性与创造力的运维布局与数字化水平。

龙舟运维PaaS平台基于平台化架构构建生态化场景联动多家合作厂商构建70+运维场景应用，支持每天20T+数据增量和200+生产变更，稳健支撑建行3大数据中心、50+分支机构的一体化纳管运营。“PaaS+SaaS”先进模式应用，打破传统运维工具化竖井，充分继承数据中心运维成果经验，提升自动化运维能力，高效支撑云环境下的运维工作。通过场景编排化、活动服务化、对象模型化的体系方法，将具体运维对象和运维活动解耦，为生态化运维的标准和实践提供方法论。

25、兴业银行、微模式：兴业银行总行双录视频智能质检稽核项目

兴业银行总行为落实银监会对双录的监管要求，积极贯彻新金融和数字化经营发展理念，依托微模式在视频、语音方面的AI识别技术能力及智能质检稽核平台，建立了人机耦合的质检稽核模式，100%覆盖双录业务环节，提高效率的同时降低了风险和成本。

微模式金融双录视频的智能质检稽核平台基于视频分析融合多项AI技术，能快速判断音视频文件的合规性，通过对录制场景、录制流程、行为规范、营销话术、人物身份等多个合规维度的智能质检，助力兴业银行打造智能高效的业务创新模式，为数字化转型提供新方案。

26、民生银行、京东方：智慧银行体验店

中国民生银行的“智慧银行体验店”拥有智能迎宾区、智能感知区、智能体验区和智能服务区四大区域。在智能迎宾区域，通过时光走廊、智能导览、互动游戏为客户提供趣味性、创意性、引导性的智能迎宾模式；在智能感知区域，运用金融实时数据屏、产品谱系屏、客户大讲堂等功能实现客户与银行的双向感知；在智能体验区域，以引导式服务及体验达成为核心，提供即时、便捷的体验感受；在智能服务区域，线上线下无缝连接，营造无障碍、协同化、开放型服务，实现以客户为坐标的全旅程陪同体验。

BOE（京东方）与中国民生银行联手打造的“智慧银行体验店”不仅刷新了银行在普通用户心目中的形象，更打造了智慧银行的行业新标杆，为全面推进金融行业的数字化进程提供了有益的借鉴。

27、重庆银行、眼神科技：多模态生物识别打造可信数字身份认证

随着场景日益复杂化和数字化转型浪潮，单一的生物识别技术难以满足高安全、强隐私的场景需要。眼神科技为重庆银行升级打造了全行级的多模态生物识别一体化平台，承载银行业务发展的海量身份认证需求，实现全行业务系统统一管理，以先进技术平台架构为其构建起强大的金融科技支撑能力及服务能力，有效助力重庆银行降本增效和数字化转型。

眼神科技多模态融合生物识别技术将持续融入产业升级，为金融、安防、政务、民航、校园、智慧城市等各个领域赋能，助力数字经济向智能经济迈进。

28、中国人民银行征信中心、捷通华声：灵云人脸识别技术

随着社会经济的快速发展，企业和个人对征信信息的查询需求越来越频繁，这给中国人民银行征信中心征信办公大厅带来了巨大的运营压力，也给提供优质的征信服务带来了巨大挑战。对此，中国人民银行积极开拓线下征信服务渠道，设立征信自助终端机。在自助征信查询服务过程中，需要在没有人工面签的情况下，用生物特征识别技术对申请人的身份进行验证，以确保申请人与所持身份证的一致性。

中国人民银行征信中心通过捷通华声的灵云人脸识别技术，征信申请人只需在自助终端或柜台，通过身份证和“刷脸”，完成摄像头采集的人像与身份证阅读器采集的持证人电子照片的对比验证，即可自动打印持证人的征信报告。大幅减轻银行柜员的征信服务量的同时，更为广大企业和社会大众提供了安全、便捷的自助征信查询服务。

29、中国银联APP“云闪付”、易道博识：护照识别技术

中国银联APP“云闪付”在冬奥会期间通过各种线上服务为各国运动员提供便利，其中的护照识别方面的技术支持来自易道博识。易道博识的护照识别技术，可以实现对用户护照信息的结构化识别和录入，可应用于境外旅游产品预订、酒店入住登记等场景，满足护照信息自动录入的需求，有效提升信息录入效率，降低用户输入成本，提升用户使用体验。

易道博识的护照识别技术拥有全字段识别、识别种类全、准确率高、快速易用的优点。

30、中国建设银行浙江分行、理才云：无接触招聘解决方案

理才云daydao的无接触招聘解决方案将建行浙江分行的校园招聘全程线上化，无接触招聘方案拥有跨区域大批量、无接触面试、快速甄选的优势，无须候选人奔波手机随时开面，同时无需面试官，候选人自助AI视频面试节约时间成本，可以提高面试率至83%。

作为试点单位的浙江建行，理才云为候选人打造了“高效率面试流程”“无接触健康面试”“高质量精准筛选”的线上、高效、AI智能的线上校招体验。

31、昆山农商银行、博彦科技：大数据管控平台——数据对标解决方案

博彦科技大数据管控平台——数据对标解决方案融合了BERT的交互式短文本匹配算法、采样－验证混合算法和布隆过滤器算法等多种算法，采用Hadoop分布式计算，可以对金融元数据和应用数据进行自动化分析。

昆山农商银行在采用博彦科技大数据管控平台——数据对标解决方案后，建立了一套完备的数据标准体系，通过海量数据进行自动分析，挖掘数据的特征，形成企业级的数据地图，自动梳理各源系统之间的数据关系（包括：主数据识别、主外键识别、数据类型识别等），使整个数据治理的效率提升80%，实施成本整体下降了50%以上。

32、中国农业银行、百应科技：AI人机协呼

中国农业银行股份有限公司系统中的一级分行下辖各地分行+一级支行超过100多家，银行面临外呼效率低、营销转化率低、数据无法追溯等问题，为了减少重复性劳动、提升外呼沟通效率，中国农行针对信用卡账单分期、新用户激活等业务场景，应用了百应科技的AI机器人助力业务效率提升。

通过“AI多路监听+自动监听”的方式，不仅规避了无效对话对人工坐席的干扰，也成为业绩快速增长的核心突破口。中国农行依托百应AI自动打标+大数据处理能力，打造了更科学的客户分层策略。同时围绕账单日期、账单可分期金额、营销成功可能性等衡量指标，细化客户特征标签，实现精准营销触达。

33、长沙银行、网易云信：远程视频银行系统

由于金融等行业存在大量一对一的业务场景，包括信用卡激活、贷款面签、理财首次风评、理财双录、企业开户意愿核实等，更加需要适用于一对一、B2C场景的音视频交互方案。作为最早一批探索实时音视频技术在金融等行业B2C场景中应用的厂商，网易云信与长沙银行合作，长沙银行基于网易云信业界领先的融合通信技术能力，建设长沙银行远程视频银行项目。

实时音视频技术在金融行业B2C场景的应用，将使得金融行业业务线上化的程度得到进一步提升，不但能够有效帮助金融机构降低物理网点建设成本、客户服务成本和坐席人员成本，还能有效帮助金融机构颠覆业务模式，找到全新的业务增长点。长沙银行远程视频银行案例落地，预示了传统金融机构的数字化进入到了“网点虚拟化”“服务无界化”的全新阶段，业务线上化水平得到进一步突破。

34、长安汽车、忽米网：长安汽车电机运行状态智能实时监控平台

忽米网以“占星者”5G边缘计算器及其相应软件平台为载体，为长安汽车搭建电机运行状态远程智能实时监控平台，通过工业机理和AI融合算法融合的人工智能分析技术，为长安集团解决电机设备运维方面的痛点需求。

占星者（Moscryer）™5G边缘计算器，赋予传统工业旋转设备无线连接和智能分析决策的功能，同时支持5G等多网络、多场景设备接入。数据采集可以直接从设备表面测量关键参数（振动、噪声和温度），构建旋转设备故障模型库，实现边缘侧数据实时分析和决策，把事后维修变成事前预测，同时对旋转设备的振动、噪声和温度进行三位一体实时监测，可以有效地判断设备的运行状态，实现对设备故障及时诊断和预警，降低设备发生重大事故的概率，减少因停机甚至损坏所带来的时间成本和经济损失。

35、北京首钢科技冬奥园区、中国联通：城市智脑CityNEXT

作为智慧城市的重要参与力量，中国联通勇担“数字信息基础设施运营服务国家队、网络强国数字中国智慧社会建设主力军、数字技术融合创新排头兵”的使命，打造了“城市智脑CityNEXT”新型智慧城市能力体系

在2022冬奥会准备期间，中国联通针对北京首钢科技冬奥园区的需求，开发了智能车联网业务平台主系统，完成了5G+C-V2X车联网、5G+北斗高精定位系统的部署。此外，中国联通全面承接冬奥组委通信需求，打造标准统一的冬奥通信服务技术体系，统一规划北京、张家口两地三赛区的场馆网络。在全面覆盖5G网络后，首钢园区将继续探索远程办公、智慧场馆、移动安防、无人驾驶、高清视频等多种应用，成为城市科技新地标。

36、内蒙古自治区呼和浩特、新华三：呼和浩特城市大脑

深耕智慧城市领域多年，新华三在建设新型智慧城市的过程中充分借助了“以人为本”理念，在全面参考城市特点的基础上，关注城市的生活者、城市的治理者和城市的生产者，为城市量体裁衣，瞄准城市治理关键场景，推动构建城市治理的核心体系，以一网统管实现城市的数智化治理。

其联合呼和浩特布局的智慧城市项目，通过“1+4+N”体系构建的基础框架，建立健全大数据辅助科学决策和社会治理的机制，推进政府管理和社会治理模式创新，实现政府决策科学化、社会治理精准化、公共服务高效化。以“立足首府、站位全局、服务全区”为出发点，呼和浩特的智慧城市建设全面开启。

37、南京市六合经济开发区、神州控股：以城市大脑和数字孪生城市为核心

神州控股以“城市CTO”角色深度赋能城市智慧化发展和数字化转型，帮助合作城市建设城市数据中枢和数据中台，建立城市数字生态网络，连接城市、企业和市民，快速推进以城市大脑和数字孪生城市为核心的新型智慧城市建设。

在南京市六合经济开发区，神州控股运用数字孪生、物联网、云计算等技术，帮助园区在信息化建设方面构建统一的业务管理平台和对外服务平台，为园区管理者以及企业提供创新管理与运营服务。其中通过数字孪生技术打造的园区驾驶舱，对企业管理、园区管理、智能交通、基础设施等领域进行管理决策支持，进而实现园区智慧式管理和运行。

38、上海市第六人民医院、擎朗智能：AI疫情防控解决方案

自新冠疫情暴发以来，擎朗智能就开始调拨、部署机器人服务于各医院和临时隔离点，尤其近日疫情卷土重来期间，擎朗再次积极响应抗疫政策，奔赴一线。擎朗智能在上海第六人民医院的M2消毒机器人不需要专门人员值守，可以7*24小时无间断自动消毒，循环完成自我导航，有效帮助减少医院间交叉感染风险，保障医护人员及患者的安全环境。

截至目前擎朗智能已支援近百台配送机器人服务于湖北及广东、浙江、河南、湖南、江苏、四川、陕西、上海、北京、天津、重庆等全国10多个省市，持续为隔离点消毒与配送、减少人际接触、控制疫情作出自己的努力。

39、新疆医科大学附属肿瘤医院、神州医疗：智能肿瘤大数据平台

以人工智能和大数据双技术引擎，神州医疗为新疆医科大学附属肿瘤医院打造了辐射全新疆的智能肿瘤大数据中心及平台。智能肿瘤大数据平台提供“肿瘤患者统一病历档案、一键查询肿瘤患者360全景视图、一码全程跟踪肿瘤患者治疗路径”，可实现对全新疆区域内肿瘤患者病情的实时监测，平台聚合了西北地区肿瘤医疗专家的临床诊疗经验及优质医疗资源，提供基于AI的放疗、乳腺癌等多种临床辅助工具。

智能肿瘤大数据中心及平台推进了新疆肿瘤联盟体系内的肿瘤防治分级诊疗协同一体化，提升全新疆各级肿瘤临床诊疗的规范化与精准化，促进全新疆肿瘤医务工作者应用大数据更便捷地开展科研创新。

40、方正证券、云测信息：Testin云测试智能测试解决方案

方正证券通过引进了Testin云测试新一代基于AI技术的UI自动化解决方案，建设小方功能自动化用例集，在自动化落地实践过程中，小方自动化团队完成自动化转化和使用提升功能回归测试的执行效率。

截止目前，小方APP的UI自动化已积累开发1600多条用例脚本，构建实时任务9400条，覆盖交易、理财、会员、订单等多个模块，稳定用例集常态化运行，小方APP用实践证明，基于云测AI技术的UI自动化，相比传统手工执行更加简单快速可靠，捕捉人工容易忽视的缺陷。

41、西安交通大学第一附属医院、华为：广谱抗菌药物

华为云盘古药物分子大模型由华为云联合中国科学院上海药物研究所共同训练而成，专门面向药物研发领域，旨在帮助医药公司提升AI辅助药物研发的效率，实现了一个大模型赋能药物发现全链条任务。其提出了针对化合物表征学习的全新深度学习网络架构，进行了超大规模化合物表征模型的训练，生成了拥有1亿个新化合物的数据库，在20余项药物发现任务上实现性能最优（SOTA）。

在应用层面上，华为云联合西安交通大学第一附属医院，基于华为云盘古药物分子大模型研发出全新的广谱抗菌药物，将先导药的研发周期从数年缩短至一个月，大幅提升新药研发效率。值得一提的是，通过华为云盘古药物分子大模型的结构优化器，研发团队得以减弱广谱抗菌药对人体正常细胞可能产生的毒副作用，为患者的健康保驾护航。

42、西藏自治区山南市妇幼保健院、兰丁智能医学：兰丁AI宫颈癌技术

2019年，武汉兰丁与山南市妇幼保健院合作成立了西藏自治区第一家宫颈癌筛查中心，采用人工智能+大数据云平台技术为山南市提供宫颈癌筛查服务。兰丁技术有效克服了地理不便和基层医疗资源匮乏等不利因素，农牧民群众通过网络就能享受到内地高水平医疗服务，山南市每年的筛查率大幅上升，两年来已筛查适龄妇女4.9万余人。2021年，山南市6.8万余名适龄妇女的宫颈癌筛查工作全面完成。

2021年7月20日，武汉兰丁智能医学股份有限公司与西藏自治区山南市妇幼保健院举行了“山南市适龄妇女AI宫颈癌筛查全覆盖签约仪式”。这标志着山南市将成为全国第一个运用人工智能技术实现适龄妇女宫颈癌筛查全覆盖的城市。

43、湖北省妇幼保健院光谷院区、库柏特科技：全场景智慧药房

库柏特为湖北省妇幼保健院光谷院区打造了涵盖智能二级库、智能补药系统、快速发药系统、智能复核系统、整处方传输系统、智慧药房管理软件等一些系列软硬件的全场景智慧药房，通过结合现代信息管理技术和人工智能技术，以信息系统为纽带，以智能设备为抓手，极大程度满足广大群众对优质药事服务日益增长的需求，让患者就医路径更通畅，就医更便捷，切实提升患者看病就医满意度和健康获得感。

智慧化药房是医院提高药学服务能力的发展方向。对患者而言，减少了取药等待时间，获得了更多的用药指导和用药咨询服务；对药师而言，从“以药品为中心”转变为“以病人为中心”，从“以保障药品供应为中心”转变为“以重点加强药学专业技术服务、参与临床用药为中心”；对医院而言，多样化、精细化、便捷化的医疗服务需求，需要医院不断增加新的服务内涵，提升医院医疗服务质量。

44、上海市医疗急救中心、上海移动：上海急救中心5G应急医疗的典型应用案例

按照工信部等十部委印发的《5G应用“扬帆”行动计划（2021-2023年）》要求，中国移动先行5G医疗接入网关产品研发，发布了首款5G智慧医疗网关——5G脉搏一号。该5G智慧医疗网关是为医疗行业定制的、国家权威机构认证的医疗级5G通信设备，解决了医疗行业抗菌消毒、电磁兼容性、传输可靠、移动医疗等痛点，能使医疗设备原生接入5G医疗专网，已在应急救治、远程医疗和智慧医院三大场景广泛试点。

本案例在上海全市应急医疗系统升级工作的大背景下，实现5G急救车商用，实现了5G技术与急救车的融合，提升了急救医生、随行人员与院内门诊专家间的配合度，缩短了急救时间，优化了急救流程，为患者带来更优质的服务，抢占急救“黄金4分钟”。

45、中化二建集团有限公司、蓝凌软件：知识管理系统

中化二建集团有限公司从1965年成立至今，积累了大量知识成果、项目经验、经典案例，蓝凌软件为中化二建打造的知识管理系统拥有知识门户、知识专辑、专家网络和移动学习界面，可以更好地积累、沉淀中化二建的知识资产，避免了知识流失，同时促进知识共享、学习、利用和创新，有效降低组织运营成本，增强了中化二建的企业核心竞争力。

蓝凌软件拥有20余年的行业积淀和成熟的咨询服务体系，为中化二建打造的知识管理系统上线以来，中化二建公司的多个职能部门、二级单位、项目人员都实实在在地感受到了知识管理所带来的便利及价值，更好地为企业、员工赋能。

46、延长油田吴起采油厂、海康威视：针对油田联合站场景的智能巡检平台

石油联合站，是油田原油集输和处理的中枢。在这里，油田开采出的油气经过一系列复杂的必要处理和初加工，才能进行外输及转运，日常巡检是油田安全生产的重中之重。延长油田吴起采油厂和海康威视联合开发并落地了针对油田联合站场景的智能巡检平台，提升巡检工作的效率和质量。

通过无纸化、在线化的巡检方式，联合站的巡检内容更加规范全面，巡检过程也有了全程记录，实现了质量和效率的双提升，也让进一步改善巡检流程有了更多依据。通过在关键区域架设物联感知设备，巡检人员在屏幕前即可完成线上巡检，实现24小时不间断远程巡检，降低了生产隐患也保障了工作人员的安全。在联合站的巡检项目中，海康威视协助延长油田吴起采油厂通过模块化配置，可满足现场、远程、自动等多种巡检方式的巡检应用被快速搭建出来并投入使用。

47、中国石油天然气集团有限公司、慧点科技：CUBE人工智能平台在中国石油合同管理系统中的实践

以慧点科技CUBE人工智能平台为技术支撑的中国石油合同管理系统2.0项目智能应用软件已在中石油落地，目前该系统每月审查合同5千余份，进行合同自动识别填报20万次，提升合同系统办公效率，助力企业进行智能应用高效构建。

CUBE人工智能平台中的自然语言处理、智能问答、文档智能审查、文档要素抽取、知识图谱构建、智能范本比对等模块为中石油合同系统形成了合同审查、合同比对、办公助手、合同检索等智能化能力，将合同审查由“人工审查”变成“智能预警”，合同填报有“手工填报”到变成“自动填写”，极大提升系统使用效率。

48、中国文昌航天发射场、微筑科技：文昌航天发射场

微筑科技为文昌航天发射场的核心建筑物提供了以自研“WeConnect”物联网平台为基础，结合数字孪生、人工智能（通过AI识别算法，实现了人员统计，吸烟报警、危险警告等功能，为现场管理、人员调度、应急处理提供决策依据）、主/被动探测识别传感等技术，搭建了一套全自主可控的集中决策控制管理平台。

该平台实现了指控中心勤务保障系统的平台搭建、数据采集、态势感知、运行监视和集中操控，推进中心设备设施管理向智能化迈进。项目实施过程中，微筑科技的团队敢于攻坚、精于质量、耕于服务，高质量高效率地完成了项目研发任务，助力世界一流航天发射场建设，为中国航天实现由大到强的伟大梦想砥砺奋斗。

49、宜昌市水文水资源勘测局、亿立能科技：宜昌水资源巡测基地应用管理

宜昌市水资源巡测基地的建设是湖北省大江大河水文监测工程项目的其中一环，基地建设内容包括流量、泥沙信息采集仪器设备，降水、蒸发等气象信息采集仪器设备，实时水文图像监控及安装工程，通讯与水文信息传输设备，供水供电设备的安装及实施，能够实现辖区内水文测站的“有人看管、无人值守”。

该项目的建成，将有效解决宜昌水文办公面积不足、办公设施薄弱等问题，为宜昌水文工作的顺利开展提供基础保障。

50、成都市生态环境数智治理中心、中国环境科学研究院：基于人工智能的白河流域监管

基于人工智能的白河流域监管系统是全国首套人工智能流域管理系统，可将水质超标实时污染溯源的时间从以前的48小时，缩短至最快0.5小时。系统构建了水质断面超标溯源、预测和智能决策三大脑功能，在白河流域示范项目取得的成果，系统可在0.5小时内对超标指标追溯到排放源头，准确度达到85%以上，解决了我国部分流域治理中存在的“人海战术”“管理滞后”“治理一刀切”等问题。

该项目利用已有流域水质大数据、卫星遥感影像数据，结合新一代智能监测传感设备与边缘计算、人工智能技术，采用数据驱动快速可逆模型、稀疏数据观测点的网络算法和AI自主学习算法等对采集的多源数据进行综合智能化分析和决策，形成流域污染溯源判断，并以一体化智能协同方式，打通了从发现问题、解决问题到预防问题的一站式通道，系统构建了溯源分析、预测预警和智能决策三大模块，全面提升了流域生态治理的智慧化水平和效能。

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）

人工智能与设计（4）：人工智能对设计的影响

前面通过三篇文章《人工智能的发展和定义》、《面向用户的人工智能系统底层设计》和《人工智能时代下交互设计的改变》介绍了人工智能基础、系统底层设计以及上层应用的设计。本次更新的最后一篇文章关注的是人工智能与设计的关系，这应该是设计师们最想了解的部分；这篇文章是为后期调研人工智能对不同设计领域的影响做个铺垫，欢迎阅读。

人工智能对设计的影响

人工智能的普及是否使设计师失业引起了业界的一股躁动。要回答这问题，应该先弄清楚设计与人工智能的关系，我们可以从本质开始入手。

有人认为设计是为了追求美，和艺术没什么区别；但设计做久了，会有更深刻的理解：设计是为了解决问题。那么设计是什么？在网上看到了一句对设计的定义：设计是有目的的创作行为。这句话解释得非常棒。目的代表主体所追求的目标，创作是把自己的灵感、经验和感觉表达出来。设计是为了解决问题说明设计是为了解决问题的创作方案，设计为了追求美说明设计是为了解决设计对象美感和实用性的问题的创作方案，所以后者属于前者。

艺术是为了将自己的灵感、经验和感觉等主观感受表达出来。设计和艺术的本质在于是否拥有目的；目的是一种观念形态，反映了人对客观事物的实践关系。相比起艺术，设计更多是一种人对客观事物的实践方式，在考虑主观因素的同时也要顾及外界等客观因素。

从定义上来讲，人工智能是使机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是为了让机器帮助人类解决问题。也就是说，人工智能在一定程度上也是一种设计，其目的是为了帮助人类解决问题，创作出与人类思维模式类似甚至超越人类思维模式的解决方案。

问题的复杂程度会直接影响解题人的最终方案，因为人的知识、经验、精力是有限的，很少甚至没有人会长时间都在解决同一个问题。当解题人找不到最优方案时，他们给出的方案具有一定的主观性，甚至有可能错误的。但也有例外的时候，人有神奇的技能-灵感和直觉，它们可以短时间内帮助人类找到解决问题的捷径。

目前的人工智能属于弱人工智能，暂时无法拥有人类的主观能力：灵感、感觉和感受，也没有人类的跨领域推理、抽象类比能力，只能依赖数据和经验来创作或者解决问题。但计算机比人类拥有三个优势：

可以在极短时间内完成超复杂的运算；可以长时间不厌其烦做同一件事，而且不会累；记忆力好，积累的经验可以被随时调用；没有情感等主观因素，比人类更公正客观对待每个方案。

这四个优势可以使计算机在解决超复杂纯智商难题时不断探索新方案，不断积累经验，不断优化方案，通过穷举和对比，找出最佳的方案。人工智能在不同的领域积累的经验增加，它对事物间关系的洞察力也会逐步提高，它也会不断反哺提高自己解决问题的能力。当人工智能的运算能力、分析能力、洞察力超越人类时，人工智能在很多领域提供的解决方案会上优于人类。

设计除了解决问题外，还有对美的理解和创作。美感是对美的体会和感受，它是复杂的，它包含了历史、文化、环境、情感等客观和主观因素，所以不同时代、阶级、民族和地域，有着不同文化修养和个性特征的人对美的定义也不同。不同人之间有着不同程度的美感能力，有些是先天因素影响，取决于个人的感知能力；有些是在社会实践等后天因素训练出来的。

由于弱人工智能缺乏人类的主观感受和推理类比能力，以及缺乏对当代世界和社会的文化和环境的理解能力，所以弱人工智能对美感一无所知。人工智能不懂美感不代表人教不懂会机器生产美感，就像托福和雅思，即使英语不太好看不太懂文章在说什么，只要懂套路，考生也能考出一个还行的成绩。

图片处理应用Prisma通过深度学习将一张图片的风格特征分析出来，毫无保留迁移至另外一张图片。

阿里鲁班系统通过深度学习来量产Banner，设计师将自身的经验知识总结出一些设计手法和风格，再将这些手法归纳出一套设计框架，让机器通过自我学习和调整框架，演绎出更多的设计风格，上亿的Banner通过素材进入该框架后批量拼装而成。

来自微软亚洲研究院的研究员与清华大学美术学院的艺术设计专家让AI接手了繁杂专业的图文排版设计工作，他们提出了一个可计算的自动排版框架原型。该原型通过对一系列关键问题的优化（例如，嵌入在照片中的文字的视觉权重、视觉空间的配重、心理学中的色彩和谐因子、信息在视觉认知和语义理解上的重要性等)，把视觉呈现、文字语义、设计原则、认知理解等领域专家的先验知识自然地集成到同一个多媒体计算框架之内，并且开创了“视觉文本版面自动设计”这一新的研究方向。

以上案例说明人工智能即使不懂审美，也可以替代人类生产可被公式化（规范化）的设计。可被公式化的设计说明这些设计是已成熟的，有规律的(模型)、受限制的(参数)、可量产的。如果不想被人工智能的美感设计领先，设计师的美感设计应该是创新的（未成熟未被发现规律的），包含更多元素的（更多复杂参数如历史、文化、环境、情感等等）。

人工智能与设计师的关系

设计是一个用处非常广泛的动词，可以搭配不同名词成为各种专业术语，例如程序设计、架构设计、交互设计、UI设计、建筑设计、材料设计等等。但设计师更多是指处理好人与设计对象之间的关系，提高体验满意度的职业，例如室内设计师是为了提高人在室内的居住质量；服务设计师是为了提高人在服务流程中的满意度；交互设计师是为了解决人与计算机的交流问题；UI设计师是为了升华人与计算机的交流体验。

上文已提到，人工智能在解决超复杂纯智商难题上最终会超越人类，而且可以生产出可被公式化（规范化）的设计，例如符合规范可批量生产的平面设计、符合规范已成熟的网页和移动端交互设计。但对于人工智能，设计师不用过多担心被取代问题，因为设计师的工作是为了提高体验和满意度，体验和满意度都是主观的，这是人工智能很难去衡量的。既然人工智能也是一种设计方案，那么设计师可以利用人工智能这工具创造出什么价值？

1.在互联网和移动互联网时代，由于产品用户量大以及技术的限制，产品无法针对每位用户在不同场景下的需求进行设计，所以产品功能只能绝满足大部分用户都有的核心场景；还有每位用户的审美能力的差异，设计师只能考虑用更简洁的设计语言来满足大部分用户的基础审美。在人工智能的帮助下，产品有能力做到根据用户的使用场景和行为分析出用户的当前诉求，并提供相应服务。人工智能为个性化服务提供了基础，个性化服务意味着要考虑更多关于该名用户的特点，包括文化，经历，心理等因素，如何设计能更满足该名用户，这是一个全新的机会和挑战。

2.人工智能为艺术型设计师带来更多机会。进入个性化时代的产品基本满足用户需求，相同类型的产品结构和功能会越来越接近，能为产品带来活力和差异的除了自身的底层技术基础，更多是艺术型设计师的理念和风格，以及自身品牌。就像时尚品牌优衣库和Gucci，单件商品两者的品牌和设计产生所带来的利润差距巨大，人工智能产品也可以做到。

3.人工智能使产品的使用成本降低，信息架构扁平化，整体体验提高；但个性化设计意味着需要考虑更多元素。简单和个性化貌似矛盾，如何保持产品简单可用又能突出个性化，这也是一个全新的机会和挑战。

新的设计对象

计算机的普及和难以使用，催生出交互设计这个术语，交互设计专门解决计算机如何更好地与用户交流互动的问题。交互设计师在设计过程中总结出一个新术语：以用户为中心的设计，在设计时密切关注用户的体验和感受。用户体验设计这个术语逐渐扩散到各行各业，它所带来的价值让各个企业明白提高体验的重要性，并着手优化自家产品服务，到后面也衍生出服务设计等专业术语。

产品体验不好，用户还有其他替代选择，所以大家开始关注用户体验。但现在用户体验设计存在着一个局限性：它设计对象仍然是产品，它只关心用户在使用产品期间的体验，不关心产品对用户其他方面的影响。这是可以理解的，因为企业间之间存在着竞争，以及互通数据分析数据需要非常高的成本。所以产品体验好了最大收益自如是产品和企业，并非用户。

辛向阳教授提出了一个更领先的观点：EX-ExperienceDesign，以用户经历为中心的设计。简单点说，生活中每天发生的琐碎小事不会被记住，例如吃饱睡饱；但特殊的经历会被记住，例如在迪士尼公园的路上突然跑出来一群鸭子，你会记住那次惊喜。UX构建的是每一件小事，EX构建的是用户经历，基础是每件小事之间的联动。EX更多关注全局性，就像迪士尼乐园把控全局体验为游客带来惊喜。EX是个性化服务的基础，它会从多个维度包括用户画像和行为、场景和环境、上下文的理解（上一件事情发生了什么，后面安排的事情）等为用户创造价值。

当设计对象从产品转变到用户经历时，设计师不能只考虑自己的产品体验，还要从全局出发考虑产品与产品之间的联动，考虑不同场景和突发事件时自己的产品如何服务用户。产品从单体变成一块拼图，需要考虑上下左右的关系并兼容，这对设计师来说是一个全新的挑战。

如何设计人工智能产品

人工智能为个性化服务带来新的可能，要想设计一款更友善更像人类的产品，我们先看看人类是怎么交流的。人与人之间的交流分为双向交流和单向交流，双向交流包括了问和答，单向交流包括了指令、陈述和接收信息（单向交流指对方可以给予简单的反馈，甚至不需要提供反馈）。问和指令不太一样。问是因为自己不知道，希望对方能提供相关的完整答案（这里忽略明知故问和反问两种带有目的性的情感交流）；指令更多是指上级对下级的指示，他知道对方能做什么，希望对方能帮助自己完成该事情，对方完成后的反馈可能非常简单，一句“OK”“搞定”“对不起，做不到”已经能表达清楚是否完成，其反馈不需要太多内容。陈述的意思是我将信息传达给你就完成了，你可以不给予我反馈，例如演讲、授课、讲述内容等等。接收信息包括了听觉、视觉、触觉，甚至是嗅觉和味觉。

随着信息的增加，当信息超过人类的记忆容量时，人类通过交流获取信息的效率变慢，他们开始将信息通过刻画的方式记录保存下来，到后面逐渐出现了书籍。随着技术的发展，人类获取信息的方式也在逐渐增加，收音机、电视、电脑、手机逐渐出现在我们的生活中，我们先来看看人与媒介交流信息时有什么不同，再来推断人工智能能做什么。（这里的人更多是指接收信息，并非发送信息例如写书、写文章的人）

从表格可以推断出，人工智能要做到与人正常交流需要在问、答、指令、接收信息四个方面有所深造。问更多是指人通过语音、文字等对话方式提出问题（语音是最快最直接的表达方式），计算机理解问题后给出正确完整的答案。答更多是指计算机需要通过如传感器、用户事件监听等隐形手段获取更多的用户数据。指令更多是指用户通过语音和界面发出指令，计算机接收并理解指令后完成一系列的操作。接收信息更多是指人给出问题和指令后，计算机如何提供正确的答案和反馈。

如果牵扯到辈分、利益等关系，人类之间的交流务必产生情感上的交流，在交流时最能表达情感和态度的是态度和语气，人和机器交流也毫不例外。人工智能需要学会与人类交流时，根据不同场景和对话内容采用合适的态度和语气。在交流中，机器更多承担的是下级以及朋友的角色，直白点就是要你干嘛你就干嘛(准确性)；要你干嘛就赶紧做(即时性)；说你不对就得改(自我学习和修正)；不能顶嘴(礼貌)；尽管我对你很苛刻，你也要对我像好朋友一样(性格一致，需要人物设定)。

结合交流方式和情感表达，设计一款面向用户的人工智能产品时需要注意以下几点：

人物设定：为了避免在交流中过于死板或者态度语气时常变化过大(态度语气时常变化过大叫精神分裂)，设计师应该针对不同用户群体为人工智能赋予不同角色与性格。例如针对二次元宅男群体，赋予人工智能傲娇、元气、电波女等性格；针对成熟女性群体，赋予人工智能温柔的管家角色；尽量不要赋予人工智能老板、父母、老师等角色，因为指令他们干活时，会让人类感觉到突兀。准确性和即时性：需要听懂用户的问题和指令并立刻给出准确的答案或反馈。准确性和即时性是人工智能的最基础能力之一，多次回答错误显得人工智能很蠢，用户会逐渐对人工智能失去信心和信任。在技术不成熟的时候，可以引入天然呆、冒失女等具有智商不高但又很懂卖萌的角色性格弥补技术上的缺陷，这样可以通过打情感牌减少用户愤怒甚至失望的情绪。自我学习与修正：当人工智能不知道答案和操作时，除了给出抱歉的反馈外，更多需要的是通过自我学习能力来修正自己的数据库，避免多次惹恼用户。礼貌：及时回复、不重复说话、不反驳、不打断用户的说话和操作都属于礼貌问题，就像人类一样，有礼貌的人工智能才会受用户欢迎。

做设计时需要考虑更多数据的交互，关于人工智能底层数据设计请阅读第二章的《下一代人工智能助理》和《人工智能数据仓库》。在设计架构时需要考虑更多产品上下游之间的联动，以及通过接入通用型API和组件完善人工智能的数据库，关于移动端信息架构设计、通用API和组件请阅读第三章的《流的设计》和《新型API和组件》。对话是人工智能的基础，更多对话体验设计请阅读《GoogleActionsDesign》。人工智能为个性化设计提供了基础，设计师需要考虑更多场景下的个性化服务，也可以引入更多风格的个性化设计，彰显出用户的魅力。

大数据+人工智能：实践AI深度学习的十大惊艳案例

你可能已经听说过深度学习并认为它是骇人的数据科学里的一个领域。怎么可能让机器像人类一样学习呢?再者，对于某些人而言，更为骇人的是，我们为什么要让机器展现出类人的行为?这里，请看深度学习在实际应用中的十大案例，以便将其潜能视觉化。

深度学习是什么?

机器学习和深度学习都是人工智能的分支，但深度学习是机器学习的进一步深化。在机器学习中，由人类程序员设计的算法负责分析、研究数据，然后根据数据分析和研究作出决策。深度学习通过一个人造的神经网络来学习，这一人造神经网络运转起来与人类大脑非常相似，它可以让机器在一个框架内像人一样进行分析数据。深度学习的机器不需要人类程序员告诉他们要用数据做什么，这得赖于我们收集并消耗了大量的数据——数据是深入学习模型的燃料。

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深度学习的十大应用案例

1.Customerexperience用户体验

机器学习已经被很多企业用来改善用户体验。部分案例诸如在线自助服务方案、定制靠谱的工作流程，部分聊天机器人等都已运用到深度学习模型。随着深度学习发展日趋成熟，我们可以预期，未来这一领域将被更多企业用来改善用户体验。

2、Translations翻译

尽管自动机器翻译并不新鲜，但深度学习正着力于使用神经网络的堆叠网络和图像翻译来增强文本的自动翻译。

3、Addingcolortoblack-and-whiteimagesandvideos为黑白图像、视频着色

过去，人们手动为黑白图像及视频着色的过程往往旷日持久，如今，这一工作可以完全由深度学习模型自动完成。

4、Languagerecognition语言识别

目前，深度学习机器开始致力于辨别不同的方言。机器确定某人说的是英语，然后利用AI学习辨别方言之间的差异。一旦确定是某种方言，另一个AI会继续专研这种方言，而这所有的过程均不需要人类参与。

5、Autonomousvehicles自动驾驶汽车

自动驾驶汽车在街上行驶时，并不只有一个AI模型在起作用。一些深度学习模型专门研究街道标识，而另一些则训练识别行人。当一辆自动驾驶的汽车在公路上行驶时，它将接收到成千上万条人工智能模型的信息来辅助其行驶。

6、Computervision计算机视觉

在图片分类、目标检测、图片复原和分割方面，深度学习已经展现出超越人类的精确性——他们甚至能识别手写的数字。深度学习借助庞大的神经网络，利用机器自动化人类视觉系统所执行的任务。

7、Textgeneration创作文本

机器可以学习一段文本的标点、语法和风格，然后利用这个模式自动创作一篇全新的文章，这篇文章的拼写和语法都是正确的且风格与样本文章一致。从莎士比亚到维基百科，所有的文章都能由此创作。

8、Imagecaptiongeneration生成图片标题

深度学习另一个能力也着实备受瞩目——识别图像，并创建一个符合语句结构的连贯标题，宛如人写的一样。

9、Newsaggregatorbasedonsentiment基于情感的新闻聚合器

如果你想要过滤掉消极新闻，不让它们进入你的世界，先进的自然语言处理程序和深度学习可以帮助你。使用这种新技术的新闻聚合器能够基于用户情感过滤新闻，因此你可以创建只报道正面消息的新闻流。

10、Deep-learningrobots深度学习机器人

机器人的深度学习应用程序丰富而强大，它来自一个令人印象深刻的深度学习系统。通过观察人类完成任务的行为机器人就能学会家务，并通过几个其他人工智能的输入来进行操作。就像人类大脑如何处理来自过去的经验、当前的感官以及任何附加数据信息一样，深度学习模型将帮助机器人执行基于多个不同人工智能意见输入的任务。

2023人工智能经典案例TOP100（1—50） 人工智能的设计案例有哪些方面