人工智能的历史、现状和未来
2018年2月25日，在平昌冬奥会闭幕式“北京8分钟”表演中，由沈阳新松机器人自动化股份有限公司研发的智能移动机器人与轮滑演员进行表演。新华社记者李钢/摄
2018年5月3日，中国科学院发布国内首款云端人工智能芯片，理论峰值速度达每秒128万亿次定点运算，达到世界先进水平。新华社记者金立旺/摄
2017年10月，在沙特阿拉伯首都利雅得举行的“未来投资倡议”大会上，机器人索菲亚被授予沙特公民身份，她也因此成为全球首个获得公民身份的机器人。图为2018年7月10日，在香港会展中心，机器人索菲亚亮相主舞台。ISAACLAWRENCE/视觉中国
2018年11月22日，在“伟大的变革——庆祝改革开放40周年大型展览”上，第三代国产骨科手术机器人“天玑”正在模拟做手术，它是国际上首个适应症覆盖脊柱全节段和骨盆髋臼手术的骨科机器人，性能指标达到国际领先水平。麦田/视觉中国
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
人工智能促进教育变革创新
通过云平台布置电子作业，利用数据分析课堂上学生学习行为，推进学校管理流程迈向数字化……前不久，2022国际人工智能与教育会议在线上举行，来自全球数十个国家的政府官员、专家学者、一线教师、企业代表等相聚“云端”，畅叙人工智能时代教育发展图景。
作为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，人工智能催生了大批新产品、新技术、新业态和新模式，也为教育现代化带来更多可能性。习近平总书记强调，“中国高度重视人工智能对教育的深刻影响，积极推动人工智能和教育深度融合，促进教育变革创新”。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，明确利用智能技术加快推动人才培养模式、教学方法改革；教育部出台《高等学校人工智能创新行动计划》，并先后启动两批人工智能助推教师队伍建设试点工作；中央网信办等八部门联合认定一批国家智能社会治理实验基地，包括19个教育领域特色基地，研究智能时代各种教育场景下智能治理机制；科技部等六部门联合印发通知，将智能教育纳入首批人工智能示范应用场景，探索形成可复制、可推广经验……“人工智能+教育”不断碰撞出新的火花，为教育变革创新注入强劲动能。
“人工智能+教育”，应用就在身边。音乐课上，虚拟数字人“元老师”跨越时空限制，带领多所学校学生同唱一首歌；体育课上，学生开始跳绳项目测试，智能终端上实时显示心率变化、跳绳次数、平均速度等数据。技术改变课堂，潜力无限。比如，借助虚拟现实技术，学生能够模拟穿上太空服行走在宇宙，感受浩瀚星河的魅力；通过增强现实技术体验川剧变脸，平面的课本知识变得可感可知。现实中，越来越多的学校已经开设或准备筹备人工智能教育教学活动。
“人工智能+教育”，变革教育生态。教、练、考、评、管各环节均有人工智能辅助，让教师教得更好；虚实融合多场景教学、协同育人，让学生学得更好；海量线上数据和逐渐强大的算力，让学校管理更加精准。此外，在人工智能支撑下，优质数字教育资源跨越山海，推动教育更加公平、开放。在西藏墨脱县，得益于多媒体器材配备到雅鲁藏布大峡谷深处、“智慧课堂”全覆盖，门巴族孩子小学入学率实现100%。
我国发展“人工智能+教育”具备良好基础和独特优势。比如，语音识别、视觉识别等技术世界领先；国家智慧教育平台汇集了海量的数据资源，2.91亿在校学生和1844.37万专任教师展现出丰富的应用需求；教育领域数字化基础条件全面提档升级，全国中小学（含教学点）互联网接入率达到100%，99.5%的学校拥有多媒体教室，学校配备的师生终端数量超过2800万台。也应看到，人工智能技术在教育领域的应用仍处于起步阶段。“数字鸿沟”可能将部分学生排除在智能教育之外，数据收集、使用、分析等环节存在安全隐患，相关公共政策制定较为滞后……以人工智能赋能教育现代化，这些都是需要回答好的课题。
着眼未来，应携手打造高质量、有温度的人工智能教育生态。人机协作如何更聪明，人机对话如何更友好，是“人工智能+教育”的长期课题。一方面，技术应服务育人，在让其“授业”“解惑”的同时，必须坚持教师“传道”的主体地位。另一方面，人也要理解、善用技术，努力提升信息应用能力，让人工智能更好辅助教学。教育是动态的、发展的，理性思考人与技术的关系，把握教育规律、用好技术手段、凝聚各方力量，进一步推动人工智能与教育深度融合、创新发展，才能更好赋能教育现代化，培养顺应时代发展要求的创新人才。（吴丹）
人工智能十大领域最新成果（人工智能十大科技应用）
人工智能十大领域最新成果（人工智能十大科技应用）时间：2022-05-1918:23:02作者：writer001阅读：
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要说最近几年最火热的“风口”，那一定是非“人工智能”莫属了，打开淘宝、抖音、微信、京东等软件，会发现智能推荐、搜索、语音转文字等人工智能的应用场景，可以说「人工智能」已经在生活中无处不在。
除了日常生活，数字经济时代，人工智能技术及产品在企业设计、生产、营销等多个环节中均有渗透且成熟度不断提升，AI应用从消费、互联网等泛C端领域，向制造、电力等传统行业辐射。
中国在2017年发布《新一代人工智能发展规划》，「人工智能」首次纳入国家战略规划，此后连续几年将“人工智能”写入《政府工作报告》。
根据2017年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》，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。3月，国务院发布的2022年政府工作报告指出，加快发展工业互联网，促进数字经济发展，培育壮大集成电路、人工智能等数字产业，提升关键软硬件技术创新和供给能力。
艾瑞咨询绘制中国人工智能产业图谱
那么中国目前在「人工智能」领域都取得了哪些成果呢?今天就带大家了解这些“黑科技”。
AI芯片
“无芯片不AI”,以AI芯片为载体实现的算力是人工智能发展水平的重要衡量标准。
2021年《“十四五”规划纲要和2035年远景目标纲要》指出，“十四五”期间，我国新一代人工智能产业将聚焦高端芯片等关键领域。从国家战略高度为人工智能芯片行业建立了优良的政策环境。
随着大算力中心的增加以及终端应用的逐步落地，中国AI芯片需求也持续上涨。2021年疫情缓解，市场回暖，产生较大增幅;类脑等新型芯片预计最早于2023年进入量产，因此2024及2025年或有较大增长，预计市场规模将于2025年达到1740亿元。
AI芯片在低功耗的同时处理大量数据，算力达到了传统芯片的1000倍。
中国企业如今已经是AI芯片领域最积极的参与者之一，目前AI芯片申请数量最多的国家分别是美国和中国，占比分别达到了37%和36%。
但是就当前市场的产能来看，纯国产品牌的芯片只占8%，国产芯片任重道远。
下图为中国人工智能芯片相关企业的融资情况，其中是否能有后起之秀脱颖而出?我们拭目以待。
AI计算
国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》提出，推动智能计算中心有序发展，打造智能算力、通用算法和开发平台一体化的新型智能基础设施，提供体系化的人工智能服务。
2022年“东数西算”工程全面启动，此工程大家想必已经耳熟能详了。
“算力”是人工智能应用的基础，用于人工智能(AI)训练的计算复杂度每年增加10倍，这其中最有代表性的就是大型计算中心和智能云。
超级计算机“神威太湖之光”
根据IDC统计，我国智能算力增长迅速，占据全球市场40%左右的份额，成为算力快速增长的驱动力。目前我国AI服务器支出规模同比大幅增长44.5%，并首次超过美国位列全球第一。但是计算服务仍未跨出地方范畴，数据中心平均IT负载率仅为20%-30%，没有为中小企业真正提供普惠算力，有待提升。
国家超级计算郑州中心
国家超级计算中心
已经建成的国家超级计算中心有天津、广州、深圳、长沙、济南、无锡、郑州、昆山八大中心，高性能算力已经走在世界前列，2021年全球浮点运算能力前500名榜单中，我国占了174位，数量保持全球第一。
但从算力上看，美国以32.5%的算力排名第一，日本算力大幅升至20.7%、超过中国的17.5%、排名第二，单台超算的性能落后于美国和日本。
智能云
国际分析机构Canalys日前发布的2021年中国云计算市场报告显示，中国的云基础设施市场规模已达274亿美元，由阿里云、华为云、腾讯云和百度智能云组成的“中国四朵云”占据80%的中国云计算市场，稳居主导地位。
2021年我国云计算市场规模已超2300亿元，预计2023年将突破3000亿元。
应用案例：12306铁路购票网站通过混合云部署将查询业务分担到云端，在保证本地数据安全的同时，支撑起春运期间最高每秒40万次的查询需求。
目前云计算技术产品和服务供给能力仍然不足，面向特定行业领域的解决方案依然有限，未来的市场潜力巨大。
自主无人系统
2022年4月29日，清华大学发布《智能无人系统产业研究报告(2022版)》
北醒CEO李远博士在圆桌论坛现场也谈到：“我们的激光雷达除了在诸如一汽奔腾E01电动车等汽车领域装载，也服务于冬奥会专线地铁，三峡大坝等大交通领域。目前公司产品已经累计出货近100万台，在安全和可靠性上经过了考验。目前，我们最新研发的超高性能激光雷达服务高级别的自动驾驶，支持国家交通强国战略，探索智能无人系统产业的未来可能性。”
无人驾驶汽车
国内首个24小时服务的车路协同无人驾驶接驳巴士东风悦享Sharing-VAN“春笋号”，五一期间在武汉投入使用。
“春笋号”升级版Sharing-BUS
策克口岸全国首例AGV无人驾驶跨境运输，通过道路磁钉的引导完成运煤作业。
AGV车辆额定载荷为70吨，一次拉运2个集装箱，净载重64.4吨，油电混合动力驱动，重载速度为18公里/小时，空载速度为25公里/小时。易大宗浩通能源有限公司计划今年投入24辆AGV，年运输能力达到1000万吨。
AGV无人驾驶车辆
百度/小马智行在北京获准在北京市经济技术开发区60平方公里核心区内开展无人化Robotaxi自动驾驶出行服务的权利。
百度已拥有国内最大的无人驾驶车队，旗下的萝卜快跑已在北京、上海、广州、深圳等超大城市实现自动驾驶载人出行服务，成为了全球最大的自动驾驶出行服务商。
百度已拥有国内最大的无人驾驶车队
目前的“无人化”是取消了车辆主驾驶位的安全员，并移至副驾驶位。百度智能驾驶事业群副总裁魏东透露，“全无人”自动驾驶或在今年年底能够开放。
副驾驶安全员
随着高级别自动驾驶示范区“去安全员”无人化测试开放，无人驾驶汽车正在快速走进我们的生活。
还有美团的无人配送车，驰援疫情地区。
美团外卖无人配送车
无人机
民用无人机领域，大疆无人机独领风骚，占据全球八成市场。
大疆无人机
智能工厂
“未来工厂”是数字化、智能化的工厂。
无人智能仓库
智库智能的托盘仓储机器人在立体化的货架上奔忙，通过智能调度平台，与运出运入的AGV叉车“无缝对接”，从入库到出库全流程“无人”。
京东亚洲一号仓库
去年双十一期间，京东物流武汉亚洲一号智能物流园区内，350余台智能分拣机器人正在分拣货物。
时刻关注工厂设备运行状况
预测性维护
通过人工智能系统，从车间到总裁办公室，全面了解工厂设备运行状态，消除系统风险。提前发现早期故障，减少计划设备维护时间，同时及时维护，还能延长设备寿命。
坐在办公室内就可以了解所有设备状态
智慧医疗
医疗服务质量的好坏，直接影响了居民的生活幸福指数。面对人口老龄化、慢性病增加、医疗资源分布不均、医疗人才缺失、公共卫生突发事件等问题，智慧医疗应运而生。
智慧医疗是医疗信息化最新发展阶段的产物，是5G、云计算、大数据、AR/VR、人工智能等技术与医疗行业进行深度融合的结果，是互联网医疗的演进。
华西医院智能自助挂号机
医疗信息化，比如医院的自助挂号缴费机器、电子病历等，后来再发展到互联网医院，比如阿里、腾讯等互联网公司布局的AI医疗体系。
而在5G、人工智能等新兴技术的推动下，医疗信息化正式迈入了“智慧医疗”时代。
针对智慧医院，国家卫健委曾经明确指出过它的三大工作范围，分别是：面向医务人员的“智慧医疗”、面向患者的“智慧服务”、面向医院管理的“智慧管理”。
疫情期间专家为雷神山医院重症患者“云会诊”
高效、高质量和可负担的智慧医疗不但可以有效提高医疗质量，更可以有效阻止医疗费用的攀升。在不同医疗机构间，建起医疗信息整合平台，将医院之间的业务流程进行整合，医疗信息和资源可以共享和交换，跨医疗机构也可以进行在线预约和双向转诊，这使得“小病在社区，大病进医院，康复回社区”的居民就诊就医模式成为现实，从而大幅提升了医疗资源的合理化分配，真正做到以病人为中心。
智慧城市(城市数字化)
城市数字化转型是在城市传统基础设施转型升级及“新基建”基础上，进一步触及城市治理、社会服务、产业经济、创新保障、低碳发展等核心业务，推动城市运营模式创新的数字化、智能化、系统化、高质量转型，其最终目标是构建以城市为单位的数字化组织。
2021城市数字化百强榜，数据来源：赛迪顾问
智慧城市，具体有哪些应用呢？
1、智慧公共服务，就业、医疗、文化、安居等专业性应用系统建设，提升城市运行效率和公共服务水平，例如就业系统、社保系统、数字化图审系统等。
2、智慧城市综合体，视觉采集和识别、各类传感器、无线定位系统、RFID、条码识别、视觉标签等顶尖技术，收集城市信息，将数据可视化规范化，让管理者可视化管理城市，例如道路交通实时路况。
交警指挥中心来源：中国吉林网
3、智慧社区，将门禁系统、监控系统、梯控系统、安保系统、物业系统等融为一体，从而形成基于信息化、智能化社会管理与服务的一种新型管理形态的社区。例如常见的楼宇对讲。
智慧城市涉及的面非常广泛，比如近日长沙市政府对外2022长沙市“新型智慧城市建设场景清单”。包括193个智慧城市应用场景（项目），预计总投资52.5亿元，涉及精细治理、惠民服务、基础支撑、生态宜居、产业经济等多个领域。
智慧金融
智慧金融领域最典型的三种案例分别是智慧银行、智能投顾、消费金融。
智慧银行
这个大家都很熟悉，现在几乎所有的银行都在推广自己的手机银行APP，智慧门户是智慧银行的支撑平台。同时，线下也布局智能化网点，实现智能联网排队、智能填单、精准营销、智能互动、电子大堂、掌上大堂、辅助决策等多功能。
工商银行的5G智慧银行
智能投顾
其实就是“机器人理财”，是将人工智能导入传统的理财顾问服务，依据需求者设定的投资目的及风险承受度，透过计算机程序的算法，提供自动化的投资组合建议。
消费金融
这个大家就更熟悉了，支付宝里的花呗就是其中之一，但消费金融公司还有许多，下图是2021年29家消费金融公司的业绩。(蚂蚁消费金融于2021年6月成立，自开业以来逐渐承接蚂蚁集团旗下小贷公司中符合监管规定的消费信贷业务，自2021年11月起，“花呗”已成为蚂蚁消费金融的的专属消费信贷品牌。)
来源：界面新闻
智能安防
智能安防与智能家居互有重叠，这里单独从中摘出智能安防，是因为智能安防在智能家居中是目前需求最高产品。
据权威机构发布的数据显示，从中国智能家居产品用户需求度情况来看，家庭安防是用户需求度最高的智能家居产品，需求度高达92%。
安全问题，不管是城市还是农村，人们都舍得在安全问题上投入，而且相对来说性价比也最高。据公安部统计，每年因入室盗窃造成的家庭损失高达11300亿元。
人工智能植入安防系统后，使得原本的监控系统变得更加实用便捷。
智能摄像头
摄像头除了像素竞争，是否具备视频通话的功能、环境感知的功能、物体识别、行为识别功能会逐渐成为家用摄像头“智能”与“智障”的分水岭，人工智能技术可以让摄像头不仅仅提供拍摄的功能，发现、识别、验证、拍摄、传输，一步到位。
家用可视频通话监控摄像头
智能门锁
除了摄像头，智能门锁是另一员“大将”。智能门锁实现了与家居安防、安保物业、社区安保等的联动，真正诠释了物联网“万物互通连接一切”的本质。
智能锁通过人脸识别、远程可视、智能门锁的联动防御，可做到人脸识别的一体化，精准、快速、高效地进行人脸识别，真正的做到无感知通行。而智能门锁连接的多功能报警器则可以连接社区物业平台与公安系统，全方位为用户提供一个安全、舒适的家庭环境。
2022年5月17日，OPPO发布了首款智能门锁，可见各大智能厂商也都已经盯上了这块“肥肉”。
OPPO刚刚发布的智能门锁售价1999元
从企业布局情况来看，除了以海康威视、大华股份为代表的传统安防巨头积极推动安防产品智能化转型外，互联网企业、家电企业和3C企业也纷纷布局智能安防市场。
AI虚拟人
大家还记得北京冬奥会上惊艳全场的“虚拟冰冰”吗?
虚拟：冰冰
这个“冰冰”是采用了科大讯飞最新语音合成、AI口唇表情驱动、定制3D虚拟形象等多项人工智能技术，虚拟人不仅拥有媲美真人的立体化身形，声音、语气、肢体动作，同时还有着外表、行为、交互等多重人类特征，还支持东北话、英语等31种语言及方言。
阿里巴巴的数字人“冬冬”
冬奥期间，阿里巴巴全球科研机构达摩院还推出了首个会智能互动的数字人冬奥宣推官——冬冬。
冬冬在淘宝“带货”
为了服务中国2700万听障人士，“百度智能云曦灵”团队，打造了这个虚拟人AI手语主播可以实现快速准确的手语翻译。
央视主持人朱广权和AI虚拟人手语主播PK
还有之前在抖音火爆全网的虚拟美妆达人“柳夜熙”，形象与真人相差无几，她拥有清晰精致的五官，第一条视频就获赞超过300万，涨粉百万，立刻登上了热搜。
虚拟美妆达人“柳夜熙”
虚拟美妆达人“柳夜熙”
国外“虚拟人”公司的底层技术相对发展较快，在CG、驱动等方面更具优势，而国内虚拟人更加多元化，在触达用户的广度上更具优势。随着“元宇宙”场景的日益拓展，“虚拟人”会更加商业化，未来将延伸到更多产业。
AI互联网生活
正如文章开头说过的，AI互联网时代，我们生活中处处都是移动互联网的痕迹，比如你正在打开的“今日头条”，他正在按照AI算法给你推送你想看的内容，包括我写的这篇文章。
如今，手机俨然已经成为了人类的“外延器官”。而AI+互联网正借助手机和其他智能产品，渗透到你身体和精神的每一个角落。
AI伴随你的一天
清晨，你伴随着智能音响“天猫精灵”准时为你播放的音乐缓缓醒来，播放的音乐是按照你收听喜好智能推送的“抖音”上最热新曲。
你抬起胳膊解下“华为智能腕表”去洗漱，一边打开手机，上面显示的是通过手表收集的你昨晚的睡眠状况。
洗漱后你来到厨房，按照预定时间，智能电饭煲里已经按照你的口味，将你提前放入的食材加工好了，你一边吃饭一边打开“今日头条”，上面推送了最新要闻和你偏爱的文章。
早饭后，你下楼开上自己的小车，百度地图自动为你开启导航模式，选择了最优路线，规避事故拥堵路段。
到公司楼下了，钉钉自动考勤打卡，你来到工位，打开电脑登录各种办公软件，开始了一天忙碌的工作。
中午12点，你在美团上提前订的外卖送到了，你一边吃着美味的午餐一边刷着快手视频，度过你放松的午间。
晚上下班路上，你开车回家，通过远程控制，家里的智能空调已经提前为你打开。而与此同时你定的蔬菜鲜果已经在配送的路上了，App上你能实时看到配送路线。
晚饭后，你打开电视，使用手机投屏，跟随健美操视频跳一曲《本草纲目》。
夜深了，智能音响为你特别精选了睡前音乐和睡前故事，美好的一天就这样结束了。
人工智能可能正是打开下一次工业革命的钥匙，属于人工智能的时代正“扑面而来”，我们无法逃避，那就好好利用，好好享受其中吧。
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人工智能在材料科学的应用1.绪论在传统的新材料开发方式及材料制作工艺中，材料科学研究者往往是通过实验与模拟的方法进行研发，所需要的工程量十分巨大并且获得的目标材料需要依赖一定的经验与运气，如何提供材料的研发效率成为了材料科学研究者的首要目标。而随着人工智能技术在众多领域的出色表现，越来越多的研究者也投入人工智能与材料科学的研究，并在两者的结合中取得了众多研究成果。
2016年5月，Nature将一篇机器学习算法改变材料发现方式的论文放上封面，并提出“从失败中学习”[1]：美国研究者利用机器学习算法，用失败的实验数据预测了新材料的合成，并且在实验中机器学习模型预测的准确率超过了经验丰富的化学家。这一研究意味着人工智能将改变传统材料发现方式，通过人工智能技术发明新材料的可能性也将大幅提高。
图1‑12016年5月5日《Nature》封面
同月，Nature新闻专题的封面也刊登了一篇题为《人工智能将创造更优秀的材料？》（《Canartificialintelligencecreatethenextwondermaterial?》）[1].[2]的文章。该文章认为，通过计算机建模和机器学习技术，可以很快地根据人们所需要的性能预测出相应候选材料。因此，科学家们将不再需要瞎猫撞死耗子般地制作新材料，而是按照计算机计算结果的指导，制作出相应候选材料并测试，从而加快了新材料的研发的速度和效率。
2020年7月在webofscience数据库通过对关键词“machinelearning”和“deepneuralnetworks”检索，筛选关于材料化学能源领域发现，关于机器学习已经发表了6335篇。可见目前将人工智能技术应用在材料科学领域已经成为一大热点。
图1‑2webofscience数据库检索结果
2.基于人工智能技术的材料科学研究的发展2.1材料科学的发展阶段根据研究方法的变革，可以将材料科学的发展分作4个阶段：经验测试阶段、理论研发阶段、计算模拟阶段[1].[3]、人工智能阶段。
(1)经验测试阶段
在材料科学的早期，研究者往往是以经验科学为主进行材料研究。在该阶段研究者凭借对材料的长时间测试与应用，从而积累对材料特性的经验。该阶段研究者需要经历反复实验，新材料产生的周期长、效率低。
(2)理论研发阶段
随着各领域研究的深入，材料科学的理论基础逐渐成熟起来，理论模型中的热力学模型的应用为材料研究提供了众多帮助，提高了新材料研究的效率。
(3)计算模拟阶段
计算机的应用使得材料科学的研究进入了计算模拟阶段，一系列模拟计算方法大大提升了材料科学的研究。
(4)人工智能阶段
随着人工智能技术的普及和机器学习深度学习技术在材料领域的应用，AI技术与材料研发的结合逐渐紧密，并在材料设计领域发挥极其关键的作用。
2.2材料科学在人工智能阶段的发展因素随着进入人工智能阶段，材料科学进入了高速的发展期，而材料科学之所以能有效结合人工智能技术，主要得益于以下三点因素[4]：
(1)充足的材料科学理论研究
人工智能技术的应用需要有相应应用领域的理论支撑，随着研究者对材料科学理论研究的深入，越来越多物理机制以及材料结构与性能的关系能够从理论层面去解释，从而有利于通过计算机基于材料科学理论去模拟真实材料的结构与性能。
(2)多尺度、高通量的模拟计算软件与高效的计算能力
随着针对材料科学的模拟计算软件的发展，材料模拟计算软件能够愈加精确地模拟不同材料结构与材料特性。基于多尺度、高通量的模拟计算软件，能更加高效地结合人工计算进行应用，同时结合高效的计算机计算能力，能够将需要大规模算力支持的人工智能技术结合模拟计算软件进行材料科学的研究。
(3)规模化、系统化的材料数据库
材料基因工程理念提出后，规模化、系统化材料数据库逐渐发展成型，并开始关注发展数据共享、数据自动收集和输出等系列新功能。一方面，材料数据库可为高通量的人工智能实验以及高通量计算结果提供海量数据存储空间；另一方面，材料数据库为高通量人工智能计算提供数据参数，能有效挖掘材料原理与指导新材料的设计。
3.基于人工智能技术的材料科学研究的研究领域基于人工智能技术的材料科学的研究领域主要集中在材料逆向分析、新材料发现以及材料预测三个方面，三个方面也对应着人工智能技术应用的三个步骤：数据的挖掘、模型的训练与优化、模型的应用。下文将举例现阶段各研究者分别在三个方面的具体应用。
图3‑1基于人工智能技术的材料科学研究的研究领域的三个方面
2.1逆向分析-数据的挖掘在逆向分析的领域，研究者基于所收集的材料数据信息进行数据挖掘，从而在数据中挖掘出有利用价值的规律，如材料不同性质之间的联系，进而总结新的数据信息。
《半监控机器学习在材料合成过程中的应用》[5]（《Semi-supervisedmachine-learningclassificationofmaterialssynthesisprocedures》）中，作者演示了一种半监督的机器学习方法，用于根据书面自然语言对无机材料的合成程序进行分类。无需任何人工输入，潜在的Dirichlet分配就可以将关键字聚集到与特定实验材料合成步骤相对应的主题，例如“研磨”和“加热”，“溶解”和“离心分离”等。在少量注释的指导下，随机分类可以将这些步骤与不同类别的材料合成（例如固态或水热合成）相关联。
最后，作者证明了实验步骤顺序的马尔可夫链表示可以准确地重建可能的合成程序流程图。这种机器学习方法提供了一种可扩展的方法，可以从文献中解锁大量的无机材料合成信息，并将其处理为标准化的机器可读数据库。
图3‑2通过马尔可夫链表示可以准确地重建可能的合成程序流程图
《从大量沸石材料合成记录中将合成和结构相联系》[6]（《Linkingsynthesisandstructuredescriptorsfromalargecollectionofsyntheticrecordsofzeolitematerials》）这项研究使用机器学习技术分析了从文献中收集的沸石的合成记录，以合理化对其性质和结构的理解。从机器学习模型中提取的综合描述符用于识别具有适当重要性的结构描述符。基于结构描述符的晶体结构相似性网络，显示了由合成相似材料组成的群落的形成。基于先前被忽略的结构相似性的交叉实验，揭示了沸石的合成相似性，证实了合成结构之间的关系。该方法适用于使经验知识合理化、填充合成记录并发现新颖材料的系统。
图3‑3《从大量沸石材料合成记录中将合成和结构相联系》研究流程
3.2新材料发现-模型的训练与优化在新材料发现领域，研究者通过构建相关人工智能算法模型并输入大量的材料数据，从而训练出具有材料设计功能的人工智能算法模型，协助研究者寻找与发现新材料。
《基于过程-结构-性能-性能互惠的弱监督学习关系提取》[7]（《Relationextractionwithweaklysupervisedlearningbasedonprocess-structure-property-performancereciprocity》）中，研究人员利用物理和化学理论并借助于量子力学，让计算机重新发现变量之间的关系，这是借助人工智能进行材料设计的新方法。
研究人员可以创建不同的材料变量，并询问AI系统设计将如何体现，如果让分子链更长或更短，或添加不同的化学物质会发生什么变化，计算机都会给出性能结果。执行一次迭代只需要几微秒，而传统方法可能需要几天甚至几周。
用户可以输入他们想要的所需材料属性，系统将搜索数以千计的科学文章以寻找匹配的材料。系统利用这种简单的组合关系来设计材料，同时允许大规模批量生产这些具有相同高性能的新材料。AI使得计算机可以在很短的时间内解决问题，单纯依赖研究人员将要花费几倍的时间。
图3‑4《基于过程-结构-性能-性能互惠的弱监督学习关系提取》功能流程
在以往的研究中，机器学习方案的成功是基于数据库中数据的共同趋势，通过这样的共同趋势训练，开发的模型可以应用于预测大多数化合物的结构与性能的关系。这对通常的化合物是有效的、准确的，因为在材料数据库的大多数情况下，通常化合物具有规则的结构单元。然而，例外总是存在的(即使有95%的预测精度，总还有5%的例外)。
在《使用大数据和机器学习技术在异常中发现异常结构》[8]（《Discoveringunusualstructuresfromexceptionusingbigdataandmachinelearningtechniques》）中，潘锋团队通过对大量数据不断改良机器学习不仅能够实现高精度预测材料的结构和性能相关性（相当于发现材料的“遗传”性质），同时首次原创性着眼于这些不在预测范围的“例外”，并且通过分析这些“例外”（相当于发现材料的“变异或突变”性质），即分析远离总体趋势的异常结果，从中获得新的洞见，发现了新型的结构基元（具有正3价的银离子基团），这对基础物理化学有了一些新的认识，并在科学上开辟了新的领域。
图3‑5《使用大数据和机器学习技术在异常中发现异常结构》研究流程
在该工作中，团队通过自主建立了一个包括HSE计算数据的材料结构数据库，并基于此通过机器学习的方法对材料结构的带隙进行学习，并展示了机器学习是如何被用来作为一种工具来挑选这些不寻常的案例，以及如何用传统的分析方法来研究这些不寻常的案例，从而拓宽已有的科学知识。
在该工作中，团队只使用了相对较小的数据集进行训练，并且ML模型的总体性能与已有的工作相当，模型R2约为0.89。通过观察带隙预测模型的结果，团队从数据库约4000种化合物中确定了34种不同寻常的“例外”化合物，在具体的分析之后，其中许多化合物具有不寻常的结构或其它异常，如特殊的配位环境或氧化态，带隙相对于同族其它化合物的突然增加，或是同族不同化合物之间的不同相结构。
图3‑6机器学习预测带隙的结果
在这些具有较大预测误差的化合物中，团队发现了具有Ag3+和O22-特殊结构的AgO2F。随后，通过与KAgO2（“正常”结构）的电子结构对比，他们发现AgO2F中不寻常的氧化态（O22-）使得O与Ag之间轨道杂化很小，带隙附近的能级主要由O原子的2p轨道贡献，带隙远小于其它含有Ag3+的化合物。这一实例证明了可以通过检查机器学习模型中的异常，从大型数据库中快速发现异常结构。
图3‑7AgO2F（“异常”）与KAgO2的电子结构比较。AgO2F由于具有不寻常的氧化态（O22-）从而具有异常表现
3.3材料预测-模型的应用在材料预测领域，研究者通过训练出相关人工智能算法模型总结材料状态与材料性能规律，进而利用人工智能算法模型结合所监测的材料状态分析材料的性能。
有机光伏（OPV）电池提供一个直接的和经济的方式来将太阳能转化为电能。近年来，OPV的研究迅速发展，功率转换效率（PCE）已超过17％。迄今为止，OPV研究的主流一直集中在建立新的OPV分子结构与其光伏性质之间的关系。该过程通常涉及光伏材料的设计和合成，材料的光电性能表征以及光伏电池的组装和优化。
这些传统方法通常需要精细控制化学合成、制造精密装置、费力的纯化和繁琐的实验步骤，这导致大量的资源投入以及较长的研究周期。因此，OPV的开发效率低下且缓慢。
《机器学习辅助的高性能有机光伏材料分子设计和效率预测》[9]（《Machinelearning–assistedmoleculardesignandefficiencypredictionforhigh-performanceorganicphotovoltaicmaterials》）中，重庆大学的孙宽教授、中科院的陆仕荣教授和肖泽云教授共同建立了一个数据库，其中包含从文献中收集的1719个经过实验测试的OPV供体材料。他们首先研究了分子的表达对ML性能的重要性。为了确定最合适的表达式，我们测试了不同类型的表达式，包括图像、ASCII字符串、两种类型的描述符和七种类型的分子指纹。根据PCE值，描述符可将材料分为“低”和“高性能”。指纹具有最佳性能（预测PCE类的准确度为81.76％），并且其长度对预测的准确性有显着影响。
此外，作者使用了多种ML算法进行分类。研究发现，当处理小型数据库时，RF模型的性能优于其他模型。最后，作者通过合成10种新的OPV供体材料独立验证了ML模型。该模型的预测与实验结果吻合良好。
通过这项工作，作者为OPV研究建立了一种新方法，即通过ML模型预筛选设计的OPV分子，然后仅关注在后续实验中通过ML虚拟评估的分子。这种方法将大大加快开发用于OPV应用的新型高效有机半导体材料的探索过程。
4.基于人工智能技术的材料科学研究的问题与展望4.1基于人工智能技术的材料科学研究的现存问题人工智能变革材料科学研究方法尚存在不少问题：
一是受制于材料数据、材料性能控制因素，人工智能目前仅对少部分材料奏效。
二是计算机预测的材料，并不一定能够在实验室成功合成乃至规模量产，这个过程可能会很长。
4.2基于人工智能技术的材料科学研究的展望针对现存问题，本文提出两大发展方向：材料数据库的扩充与新技术的发展。
(1)材料数据库的扩充
更多更为详尽的材料数据库可为研发人员缩短研发周期和研发成本。当前的材料研究的思路是对成分、工艺的调整，获得具有理想微结构与性能匹配的目标材料。材料数据库建立了成分、工艺、微结构、性能之间的内在联系，将有利于设计与优化材料成分与工艺。
(2)新技术的发展
新技术的突破与应用能为研发人员带来更多意想不到的惊喜。例如陶瓷材料作为一种具有26000年历史的材料，因其突出的热力学，机械及化学稳定性获得了广泛的应用，但一直以来陶瓷制备工艺需要长时间烧结的难题成为其发展的巨大限制，尤其是因烧结引起的组分挥发问题。而马里兰大学(UMD)材料科学与工程系(MSE)的科学家们创造性的发明了一种超快高温烧结(UHS)陶瓷的新方法，以不到10s时间制造出块体陶瓷材料，从而将十几小时的烧结时间缩短到几秒钟，这种新方法解决了理论计算和人工智能等引导发现新材料的关键瓶颈问题。
参 考 文 献Machine-learning-assistedmaterialsdiscoveryusingfailedexperiments,PaulRaccuglia…,Naturevolume533,pages73–76(2016)Canartificialintelligencecreatethenextwondermaterial?(NicolaNosengo.,2016,DOI:1.19850)AgrawalA,ChoudharyA.AptMater/a/s[J],2016,4(5):1-17．王卓,王礞,雍歧龙,郭艳华,崔予文.材料信息学及其在材料研究中的应用[J].中国材料进展,2017,36(02):132-140.Semi-supervisedmachine-learningclassificationofmaterialssynthesisprocedures (npjComputationalMaterials,2019,DOI:10.1038/s41524-019-0204-1)Linkingsynthesisandstructuredescriptorsfromalargecollectionofsyntheticrecordsofzeolitematerials(Nat.Commun.,2019,DOI:10.1038/s41467-019-12394-0)Relationextractionwithweaklysupervisedlearningbasedonprocess-structure-property-performancereciprocity(TakeshiOnishi…,DOI:10.1080/14686996.2018.1500852)Discoveringunusualstructuresfromexceptionusingbigdataandmachinelearningtechniques(JianshuJie1…,DOI:10.1016/j.scib.2019.04.015)Machinelearning–assistedmoleculardesignandefficiencypredictionforhigh-performanceorganicphotovoltaicmaterials(Sci.Adv.,2019,DOI:10.1126/sciadv.aay4275)
目前人工智能技术在医疗领域的应用，主要集中在哪些领域
从全球创业公司实践的情况来看，智能医疗的具体应用包括洞察与风险管理、医学研究、医学影像与诊断、生活方式管理与监督、精神健康、护理、急救室与医院管理、药物挖掘、虚拟助理、可穿戴设备以及其他。总结来看，目前人工智能技术在医疗领域的应用主要集中于以下五个领域：
(一)医疗机器人
机器人技术在医疗领域的应用并不少见，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前实践中的医疗机器人主要有两种：
一是，能够读取人体神经信号的可穿戴型机器人，也成为“智能外骨骼”;
二是，能够承担手术或医疗保健功能的机器人，以IBM开发的达·芬奇手术系统为典型代表。
(二)智能药物研发
智能药物研发是指将人工智能中的深度学习技术应用于药物研究，通过大数据分析等技术手段快速、准确地挖掘和筛选出合适的化合物或生物，达到缩短新药研发周期、降低新药研发成本、提高新药研发成功率的目的。
人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。借助深度学习，人工智能已在心血管药、抗肿瘤药和常见传染病治疗药等多领域取得了新突破。在抗击埃博拉病毒中智能药物研发也发挥了重要的作用。
(三)智能诊疗
智能诊疗就是将人工智能技术用于辅助诊疗中，让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。智能诊疗场景是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。
(四)智能影像识别
智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为两部分：一是图像识别，应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息;二是深度学习，应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断对神经元网络进行深度学习训练，促使其掌握诊断能力。
(五)智能健康管理
智能健康管理是将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：人工智能在发展过程，算法研究有哪些新进展http://www.duozhishidai.com/article-13410-1.html人工智能时代特征已初步显现，主要体现在哪几个方面？http://www.duozhishidai.com/article-13397-1.html人工智能的发展现状是什么，主要应用在哪些领域？http://www.duozhishidai.com/article-13396-1.html
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