人工智能发展中面临的问题有哪些
目前世界各国都在投入大量的人力物力资源，对人工智能进行研究，我国人工智能研究从国家的“863项目”开始，加大研究力度，缩短了我国人工智能技术与世界先进水平的差距，也为未来的发展奠定的技术和人才基础。那么人工智能发展中面临的问题有哪些？
人工智能发展中面临的问题有哪些？
（一）识别功能的困惑：
计算机识别技术研究在近些年取得了大量成果，其产品的实际应用范围较广，但不可否认的是，计算机识别的模式是基于一定的算法和程序设定的，其识别机制完全不同于人类的感官识别，因此，在计算机进行识别，尤其是图形识别时，对各种印刷体、文字、指纹等清晰图形可以快速识别，但对于相似度较高的物体，计算机识别能力相对较弱，识别失败的情况较为普遍。语音识别主要研究各种语音信号的分类。语音识别技术近年来发展很快，但是缺点是识别极易受到干扰，不标准的语音较易引发识别错误。
人工智能发展中面临的问题有哪些？
（二）GPS功能的局限性：
GPS是企图实现一种不依赖于领域知识求解人工智能问题的通用方法，但是问题内部的表达形式和领域知识是分不开的，用谓词逻辑进行定理归结或者人工智能通用方法GPS，都可以从分析表达能力上找出其局限性，这样就减少了人工智能的应用范围。
到2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步；到2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平；到2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
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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
人工智能时代对人类就业有哪些影响，我们应该如何应对
一、人工智能时代对人类就业的影响
（一）人工智能时代的发展分析
科技发展到今天，人们迎来了全新的智能时代。人工智能技能的出现，预示着人类社会进入了崭新的阶段，只是也对人类就业产生冲击影响，可能引发大规模的失业潮。美国有关学者认为，智能时代的来临，制造出更多的智能机器人，相较于与日俱增的人类劳动力而言，相智能机器人拥有高效、低廉的巨大竞争优势，在未来几近能够替代人类80%的职业岗位。查阅相关资料得知，此学者在其研讨中运用了科学的数据统计分析法，最后得到该项结论。同时美国另一位著名的学者也曾预测，在未来的十五年之内，美国本国将会有23～30%的人类岗位会被人工智能机器人所代替。马克思在其研讨中以具体的案例证明了生产效率的提高主要依靠技能的不时创新和进步。借助互联网资源平台明白到，全球闻名的咨询企业麦肯锡在2017年的汇报文件中指出，大概到了2025年，人工智能技能将会大爆发，相应的市场发展价值可能高达1280亿美元之多，全世界几近一半的事务岗位均会被人工智能所代替。显而易见，在未来的人类社会，目前大多数的事务岗位均会选取智能操作模式，智能技能在未来的发展前景十分巨大，其重要性不容忽视。
（二）人工智能时代与人类职业的关联
若干年后即将全面爆发的人工智能技能问题，会由一小局部人管控与生产智能机器人，并使其逐渐得以全面地应用在日常的生产事务中，从而发挥出良好的作用和功效。对于人类的就业，人工智能技能显然具有潜在的威胁。在未来依旧能够保持较高的竞争能力，不被智能机器人替代的岗位占比不会超过4%。对于人工智能机器人来说，虽然其本身属于从业方，但其仍受人工智能技能的抑制。由此，此种特殊的从业群体会在未来变得越来越庞大，并且逐渐变成固定的社会从业群体。从历史的发展角度来看，历次科学技能革命中受益最大的就是新兴的行业与家当，如果人类可以在这些新兴家当与行业中掌握主动权，熟练运用相关的技能和设备，那么，必然不会面临失业的风险。即当人们学会并熟练应用人工智能技能后，相应的就业压力和失业风险也会逐步降低，所以，对于人工智能时代的来临，需要人类做好相应的思维与技能筹备。
二、人工智能时代下应对失业问题的策略
（一）以政府为主导健全就业服务制度
对于即将全面爆发的人工智能时代，为了规避大规模的失业浪潮的出现，需要政府部门介入，发挥一定的主导作用，有效利用目前存在的相关的就业服务机构，比如：猎头服务公司、互联网招聘公司及其他人力资源管理服务企业等，并且有效健全市场就业服务制度，紧密关注当前的就业市场的动态变化，并积极推进就业市场的信息化改革进程，不时丰富就业服务的具体的管理内容。与此同时，通过有效利用和借鉴智能机器人等先进的技能与相关设备，给予就业者相应的技术培训机会。在构建互联网就业服务平台中，增加专业人才、基础人才及复合型人才等不同层次的招聘岗位设置，融入智能化元素，帮助就业者在第一时间内发现和找到与自身能力相匹配的就业岗位。当然，还能够召开智能技能的人才招聘交流大会，通过对全国范围内的人才需求情况进行分析，创建相应的就业服务数据库。此外，进一步对劳动力的市场加以规范和管控，以便达到提高其总体就业服务能力的最后目的。而在公共就业服务机构中，还要注重对高、中、低等不同层次的岗位人才需求的合理化配置，尤其针对那些具有中、低端劳动能力的就业人IT来说，需要进行科学的培训和教导，为其制定有针对性的未来的职业规划方案，从而做到对以后的职业发展方向心中有数，不再迷茫和失落，不时学习新型的知识和技能，依靠政府部门的扶持力量，获得科学的职业咨询和帮助，确保以后的生活保障[1]。
（二）高校增设相应专业并强化科研力度
智能化信息时代的来临，让很多人面临着失业的风险，为了缓解失业人群的就业压力，培养新型的专业化人才，需要广大高等院校增设相应专业并予以细化、丰富。高等院校需要联合当前智能技能、机器人技能、互联网信息技能等新兴技能的发展现状，大量招聘相关的专业教师人才，并且增加相应课程的设置，完成对现有教学课程体系的重组与优化。例如：高校应该机密关注科技发展动态，开设智能技能发展、机器人技能与应用、物联网、云计算等相应的课程科目，并将每一科目的具体课程内容细化，从相关理论知识、实践应用操作等两个方面入手，制定和设计合理的教材内容，并借助灵活、科学的教学方式，吸引更多的学生，激发其学习的兴趣和热情，达到培养高端智能人才的目的。通过对未来市场的发展趋势和方向的预测与分析，根据未来的人工智能技能和机器人技能所应用的相关家当的具体需要，开设与其紧密相关的电子智能信息技能、智能机器人技能等新型的课程内容显然很有必要。加大相关高等院校和高新企业的合作力度，合理安排学生进入高新企业完成实地的培训和学习任务。由此，能够有效提升高等院校的教学培训效果，为培养高端人才做充足的筹备。由此能够缓解就业压力，并确保社会的稳定、有序发展。与此同时，为了提高高校的教学综合能力，增强其科研水平，需要政府作为主导，大力扶持高等院校，开展新一轮的教育改革。具体来说，一方面，政府部门应该加大对于高等院校的科研扶持力度，为其提供充足的科研经费，并引进更先进的教学设备，建设更多的校园科研基地，聘请行业内的高端人才作为科研项目的研讨负责人，构建一支高水平、高素质的科研人员队伍，从而有效提升高等院校的综合科研实力；另一方面，政府部门应作为主导，积极倡导和激励那些具有高级技术的人才投入高校的科研队伍中。以构建新型的校园科研与创业园区的方式，吸引更多的高端、专业人才，以便为人工智能及机器人技能的应用奠定良好的基础，鼓舞更多的人才学习新型技能和设备的操作技能，为其以后的创业做好筹备。在得到政府部门的相关科研政策补贴与扶持后，有效推进高等院校的科研发展。
（三）开展失业人群心理抚慰服务并完成再就业培训
随着智能时代的来临，更多的人群面临着失业的风险，很多岗位被智能机器人所代替。大量的失业人群，由于心理的不稳定、情绪的失落，对社会的和谐发展造成不良影响，可能引发社会的动乱。所以，基于维护社会稳定，缓解失业人群就业压力的目的，需要一些社会事务者对这局部人群开展心理抚慰，帮助其走出阴霾，重拾信心。一方面，根据自身的情况，制定未来的职业发展规划，经过社会事务者的心理疏导，在智能技能快速发展的环境下，找到符合自己的事务岗位；另一方面，社会事务者通过心理抚慰服务，缓解失业人群心理上的矛盾，以个性化的服务，培养失业者乐观、积极的生活立场，改变当前的生活现状，从生活与事务中获取相应的欢快和满足，从而使内心达到平静，消除对社会的不满情绪，从而保证社会的平安与和谐。
与此同时，针对大量的失业人群，做好再就业培训事务显得十分重要。政府、学校、企业及相关职业培训机构应积极合作，加大失业人群的再就业培训力度，并提高相应的培训质量与效率。联合当前市场就业环境和具体的需求，强化学校、职业培训机构和企业之间的合作，改变人才能力和实际需要严重脱节的不良情况。同时以政府部门为主导，扶持和鼓舞创建更多的职业培训机构，为失业者提供多样化、专业化的培训服务，让失业者经过灵活、高效的培训后，做好自我的职业定位，明确未来的职业规划。在专业的培训机构中，失业者能够根据个人的需要和兴趣爱好，选择相应的培训课程，从而完成再就业任务，增加自身的知识和技术，在市场就业的竞争中占据一定的优势，重新找到符合自己的职业和岗位。
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人工智能背景下发展智慧农业存在的问题及对策
现阶段，国内能够有效查询农业信息的网站较多，但是这些网站的背后管理者均为政府，作用都是提供出各种类型的农业信息，网站版块的内容都是依照上级的要求开设的，大部分都是政策性和重复的内容。还有一些农业信息是一些作为农业信息的供给方且具有商业性质企业进行小规模的调查研究，要想获得这类信息就要支付高额费用，不适合普通老百姓。这些十分分散的官方和非官方农业信息的资源来源广泛，条件千差万别的采集环境，结构杂乱，缺乏统一标准的数据，不利于智慧农业的发展。
1.4智慧农业和商业发展联系不足
我国现在流行“互联网+”，这种模式发展的前景非常好，但现在的“互联网+”主要领域在商业领域。最早应用物联网技术用于农业生产的试点，虽然取得了较好的成绩，并在一些地方已经展开应用实践。但是如果在进行智慧化发展的过程中，依靠农户去收集相关的服务信息是不现实的。现阶段，在智慧农业技术发展过程中，商业化发展滞后的问题突出，这也就导致，农户急需的各种类型的智慧农业技术不能够得到较好地满足。
所以，如何将智慧农业更大范围地引入到我国农业发展过程中，如何选择出更为合适的地区，多数情况下均需要政府给予引导，没有充足的资金投入，没有自给自足的长远规划，没有利用剩余有价值的产品使资本能够得到循环发展的策略，这终究不是发展智慧农业的长久之计，或全面开展智慧农业的有效办法。
2．解决利用人工智能发展智慧农业存在问题的对策
2.1培养出专业的人工智能人才
培育专业人才主要要面向未来、面向市场，要坚持目前与未来、实践与理论相结合。首先，政府可以开设一些关于智慧农业的培训课程，先行培育出一批能够熟练运用人工智能开展智慧农业进行生产的实用人才。然后与初高中职业教育进行结合，开展关于智慧农业的专业、与智慧农业相关设备的应用专业和物联网的调控专业等。培养专业的人才要以学校为主，这样能够长远的培养关于智慧农业的技术型人才，还能够增加就业。此外，政府可以组织当地农业生产大户进行智慧农业的培训，在培训的过程中，注意选择的培训内容应当尽量做到符合受众的实际特点，防止出现不相符的问题，影响培训效果。
2.2农业规模化发展
实现智慧农业高效高产的必要条件，就是要设立具有优势地位的规模化农业发展基地，这是将农业发展为主导产业必须要满足的条件。国家应该结合我国环境各异、地域复杂的特点，重视区域性的分方向发展，因地制宜的发展农业，来进行农业规模的规划，制定出最优的结构。根据各个地区的实际情况建立具有区域特色、具体化和多模式的农业规模基地，达到农业规模化的运营。进一步达到增大产业经济的集中发展，建立具有特色的产业区和加大调控力度的边际效用。
2.3利用大数据进行收集信息
如今，是大数据的时代，流通利用更快捷的网络信息资源，造成网络体系杂乱无章，抽象且复杂的庞大信息数据，威胁到数据的隐私性和真实性。国家需要一方面促进农业的大数据发展；另一方面要从宏观调控角度制定出配套的法规政策，或者利用相关法律进行监督管理。让农业的大数据产业稳步发展，就需要相关部门机构为农业的发展提供优良环境，形成人才、技术等条件复合的保障体系，为农业的发展提供出更为充足的网络资源与信息服务。
2.4加强智慧农业和商业之间的合作
现在农业与互联网融合会给智慧农业带来一些特殊的商业发展路径，在符合时代背景下开拓新型农业。前期发展的智慧农业，采取让制造商和产品销售方进行入股，在这个过程中，也可以选择租赁融资的方式，有效破解智慧农业在发展初期存在的资金难题，这个过程中可以将政府农业部门和具体农户进行签订合作协议的方式，将可以共用的智慧农业设备引入到具体工作中，不仅有助于智慧农业的发展，也有助于降低发展智慧农业的成本。对于销售方，可以形成农贸市场与超市之间的合作，将其中的供给和需求不匹配的问题较好解决。同时，商业公司在发展过程中，还应当充分应用自身在资源和资本等方面的优势，大力推广智慧农业，不仅有助于形成良好的发展环境，还能提高农产品的生产经营效率，能够从根本上改变农业的生产者和农产品的消费者对传统的农业市场的观念，传统的农业组织体系得到改变，开创全新的智慧农业发展方向。
3．结语
我国的农业正在向智慧农业转型，智慧农业的应用模式就是将现代化的人工智能机械运用到基础农业的生产工作中。将智能云端系统连接到各个农业设备上，相互交换信息数据，能够有效提高生产管理的效率和设备的利用率，进而降低了人力资本。将自动驾驶与智能农业设备进行结合，从而达到24小时不间断的工作状态，农民可以从劳动者转变为管理者，从而达到用更小的精力获得更大收益。
（转自：《中国高新科技》杂志）
可查看各省市2021年最新农机补贴一览表
完
来源：北京新型智慧农业研究院，版权属于原作者。
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遥感技术与人工智能的发展和未来
原标题：遥感技术与人工智能的发展和未来遥感技术与人工智能的发展和未来
遥感技术已经融入到各个行业应用中，已经不再是一项神秘的高科技技术。遥感技术诞生于20世纪60年代，经过几十年的迅速发展，成为一门实用的，先进的空间探测技术，但仍然面临诸多制约。未来十年，遥感是否可以深刻地影响社会发展，切实解决了生产生活中的问题，兼具普适性和经济价值，其关键点在于对遥感数据的解译和应用，人工智能技术与遥感的结合或许是一把打开未来遥感行业应用大门的金钥匙。
遥感与人工智能
遥感，从字面上来看，可以简单理解为遥远的感知，泛指一切无接触的远距离探测，传统遥感解译技术对精准快速的处理效果不理想，对精细化状态分析缺乏有效手段。最为掣肘的是图像解译方法主要依赖人工判读和半自动化软件解译，这使得遥感应用无法从根本上脱离其劳动密集型的“传统”。
2015年至今，全球已发射并处于工作状态的对地观测卫星数量从223颗大幅增长增至710颗，随之而来的是卫星遥感数据分析市场的扩大。据卫星咨询公司NSR预测，到2027年，全球卫星数据分析市场总额将达到181亿美元。
多元遥感数据量的激增，遥感数据分析市场的巨大前景和传统遥感技术的瓶颈三者之间的沟壑急需一种全新的高效、精准、便捷的技术手段来填平。人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来与空间技术、能源技术被并称为世界三大尖端技术。如今，空间技术的前沿应用之一——遥感技术与人工智能技术的结合，将人工智能赋能遥感技术，贯穿海量多源异构数据从处理分析到共享应用的全链路，在大幅缩短遥感图像解译周期、提高解译精准度的同时催生新的遥感应用领域，促进遥感技术应用的变革，
人工智能+遥感
伴随着人工智能技术近年来的蓬勃发展和广泛应用，遥感技术对新型解译能力的迫切需求，越来越多的高科技公司和科研院校已着手尝试利用深度学习解决海量遥感影像的解译问题，并取得了一些阶段性进展，付诸于遥感行业应用上。
然而，虽然现阶段人工智能与遥感技术的结合已经取得了一些进展，在部分应用场景中利用深度学习技术解译遥感影像的处理精度、效率和自动化程度都有较为明显的提升，我们却不得不正视目前成果的局限性和未来发展所面对的巨大挑战。
首先，目前大部分人工智能遥感应用均采取监督学习的方法，利用此类技术对海量遥感数据进行智能解译的基础是前置的对同样海量的特定解译对象已标注样本的训练工作，而这不仅需要大量的计算资源和精巧的设计能力，更重要的是在构建模型过程中对遥感数据已标注样本的需求。而遥感应用场景极为丰富和多样，甚至同一解译对象在不同空间、时间维度下所展现出不同的特性使得数据样本的复杂性呈几何倍数的增长，导致目前不可能出现一个机构可以将大部分遥感应用领域中正确标注的样本集合成库，从而进行训练出有效的解译模型。
以遥感技术发展较为领先的农业遥感行业为例，应用包括作物分类识别、估产、长势分析、田地土壤墒情、病虫害防治等十数个具体应用场景，其他暂且按下不表，单就农作物分类识别而言，地球上共有植物39万余种，其中被人类利用的栽培植物约2300种，农作物约90余种，我国常见的农作物有60多种，同一类别农作物在不同地区甚至相同地区不同地理环境下所呈现的特征各不相同，这种复杂性使得基于监督学习方式通过深度学习方法得到的遥感智能解译模型很难具备普适性和复用性。
其次，遥感数据来源的多元异构化，不同遥感平台如旋翼无人机、固定翼无人机、有人机、临近空间飞艇、低轨卫星、高轨卫星；不同载荷成像机理如可见光、SAR、高光谱；不同的空间时间光谱分辨率、精度、时效性等等都给遥感数据的一致性处理带来巨大的挑战，如何利用多源异构数据构建“一张图”式的应用场景，使得人工智能技术可以便捷地解决海量异构数据时空信息提取分析困难的问题将是破局遥感行业发展桎梏的重中之重。
最后，鉴于人工智能遥感技术发展的综合性，其发展不仅仅依赖遥感与人工智能自身的技术迭代和发展，计算机技术、存储技术、航天技术、互联网共享技术乃至数学、神经科学等与之相关联各个领域的技术与理论革新都会一定程度上影响着人工智能遥感行业的前行速度，这类似于一个庞大复杂的系统工程，其中任何一个环节既可能成为制约因素，也可能是发展助力。这使得人工智能+遥感技术在产生广泛的经济效益前，存在着漫长的研发周期和资本风险。返回搜狐，查看更多
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