学人工智能看什么书AI入门书籍推荐关于人工智能的资料有哪些书

发表时间：2023-07-06 18:58:31

学人工智能看什么书AI入门书籍推荐

对于零基础新手想要人工智能入门的第一步，应该是多看基本大师的书，对人工智能有一个初步的系统的了解。AI看什么书？下面我将给大家推荐五本人工智能入门书籍，虽然不算多但贵在精，相信大家看完这五本书就足以入门了。

学人工智能看什么书？

1、《人工智能：一种现代的方法》(ArtificialIntelligence:AModernApproach)

介绍：作者为StuartRussell和PeterNorvig。Russell，加州大学伯克利分校的计算机科学教授，发表了100多篇关于人工智能的论文。Norvig现为谷歌研究总监，美国人工智能协会的创始会员之一，ACM院士。

推荐理由：人工智能领域的经典教科书。中文版的出版社介绍称，“系统地介绍了人工智能的理论和实践，并深入介绍了人工智能各个主要的研究方向。”相信人工智能入门的新手看完会对人工智能用一个整体的理解。

2、《Python机器学习预测分析核心算法》

介绍：作者MichaelBowles，利用多年的机器学习经验带领读者设计、构建并实现自己的机器学习方案。

推荐理由：机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R语言或者其他编程语言。本书通过集中介绍两类可以进行有效预测的机器学习算法，展示了如何使用Python编程语言完成机器学习任务，从而降低机器学习难度，使机器学习能够被更广泛的人群掌握。

3、《深度学习》(DeepLearning)

介绍：作者为IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville。Goodfellow是谷歌研究科学家，2014年从蒙特利尔大学毕业，获机器学习博士学位。发明了生成对抗网络(GAN)，在深度学习领域贡献卓越。Bengio是蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的教授，主要研究目标是了解产生智力的学习原则。Courville是蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授。

推荐理由：被誉为AI圣经，深度学习领域奠基性的经典畅销书。本书的介绍信息称：不仅介绍了与深度学习有关的数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化等。还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。最后，还提供了一些深度学习的研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。

4、《人工智能时代》

介绍：KalmanToth所著。

推荐理由：对于人类来说，人工智能有着广阔的前景，同时也充满挑战。人工智能时代，人类将面临哪些改变和困惑?人工智能的发展将会给人类社会带来哪些冲击和影响?当所有的工作都由超级智能机器人来完成时，预示着我们进入了一个不劳社会。机器是否会完全取代人类?但是，人类如何以150的智商控制百万智商的人工智能?本书围绕人工智能的历史、发展和应用，展开广泛的讨论和介绍，为读者解开心中关于人工智能的种种疑问。翻开本书，了解人工智能是什么，以及人工智能将会怎样影响我们的生活和未来!

5、《自然语言处理综论》(SpeechandLanguageProcessing)

介绍：作者为DanielJurafsky和JamesH.Martin。Jurafsky是斯坦福大学语言学和计算机科学教授。在美国加利福尼亚大学获计算机科学博士学位。Martin是美国科罗拉多大学计算机科学系教授和认知科学研究所研究院。在美国加利福尼亚大学获计算机科学博士学位。

推荐理由：全面讲述计算机自然语言处理的优秀教材。中文版的出版社介绍称，“深入细致地探讨了计算机处理自然语言的词汇、语法、语义、语用等各个方面的问题，介绍了自然语言处理的各种现代技术。”

以上就是五本人工智能入门书籍推荐，零基础的新手千万不要好高骛远，觉得五本太少。毕竟这些书籍都是业内泰斗级的大师所著，大家只要真的好好读完，一定对人工智能有一个全面的了解，对之后的学习大有裨益。

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一、人工智能课程及项目

二、国内外知名精华资源

三、人工智能论文合集

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机器人书籍大全学习人工智能十本必看书籍

本书以FANUC工业机器人为研究对象，针对工业机器人认识与操作过程中需要掌握的注意事项、设备各组成部分、坐标系设置、示教过程、程序执行及指令详解、系统文件的备份加载和保养等进行详细的讲解，并在相应章节配备现场实操视频，通过手机扫一扫二维码即可观看对应视频，使读者了解和掌握与FANUC工业机器人相关的每一项具体操作方法，建立对FANUC工业机器人应用的全面认识。

三、《人工智能简史》约翰·马尔科夫

书名：人工智能简史

定价：79.90元

作者：约翰·马尔科夫

《人工智能简史》是迄今为止非常完整又具可读性的人工智能史著作，为我们描绘了一幅机器人与人工智能趋势的宏大图景!人工智能究竟是天使，还是魔鬼?人工智能为何在经历“寒冬”之后在今日迸发出野蛮生长的态势?人工智能和智能增强*终将走向何方?奇点来临时，人还会是自身命运的主宰者吗?本书将给你答案。

四、《工业机器人系统安装调试与维护》韩鸿鸾，丛培兰，谷青松

书名：工业机器人系统安装调试与维护

定价：79.00元

作者：韩鸿鸾，丛培兰，谷青松编

工业机器人作为一种高科技集成装备，对专业人才有着多层次的需求。

本书根据机器人行业发展趋势，从生产实际出发，详细讲解了工业机器人安装调试的基础内容，工业机器人的执行机构、传感系统、传动系统与驱动系统等几大系统，以及工业机器人的控制、安装、调整与保养等内容。

本书实用性与可参考性强，可为从事工业机器人操作与维护相关工作的工程技术人员提供帮助，也可供大学院校机电专业、机器人专业的师生学习参考。

五、《人工智能》李开复

书名：人工智能

定价：55.00元

作者：李开复王咏刚

《人工智能：李开复谈AI如何重塑个人、商业与社会的未来图谱》内容简介：人工智能已经来了，它就在我们身边，几乎无处不在。人工智能技术正在chedi改变人类的认知，重建人机相互协作的关系。qiansuoweiyou的自动驾驶正在重构我们头脑中的出行地图和人类生活图景，今天的人工智能技术也正在翻译、写作、绘画等人文和艺术领域进行大胆的尝试。

六、《深度学习与计算机视觉》叶韵

书名：深度学习与计算机视觉

定价：79.00元

作者：叶韵著

出版社：机械工业出版社

深度学习是机器学习的一个重要分支，它以简化的方式模拟人脑复杂的神经系统，从而达到对数据的高级抽象。近些年，深度学习在语音识别、计算机视觉、自然语言处理、生成网络和无监督学习等领域都有着广泛的应用，从很多方面改变着人们的日常生活。

互联网巨头谷歌、Facebook、亚马逊、微软、百度、阿里巴巴和腾讯等公司都建立了相应的深度学习部门和平台。随着近几年深度学习的快速发展，相继出现了大量的开源软件平台，如Caffe、MXNet、TensorFlow和Torch等。这些平台多数都有相应的Python和C++接口，功能非常强大。但是对于初学者来说，还是有一定的门槛。

七、《人工智能时代》杰瑞卡普兰新作

书名：人工智能时代

定价：59.90元

作者：杰瑞?卡普兰(JerryKaplan)

当人工智能开始从实验室走向更为广泛的应用时，它就不再仅仅具有技术上的冲击力，而是会越来越明显地影响到人类经济社会的运行。卡普兰的新书《人工智能时代》把对人工智能的分析超前地拓展到这些领域，如何在未来建立人机之间的协调关系，在利用人工智能以使人类获得更大解放的同时，不至于带来收入差距拉大等负面影响，这些都是影响未来的重大课题。

八、《机器人学基础第2版》蔡自兴

书名：机器人学基础第2版

定价：39.00元

作者：蔡自兴

本书是一部比较系统和全面的机器人学导论性著作，主要介绍机器人学的基本原理及其应用，并反映了国内外机器人学研究和应用的最新进展。全书共10章，主要内容包括：机器人学的起源与发展、机器人学的数理基础、机器人运动学的表示与求解、机器人动力学方程、机器人的控制原则和控制方法、机器人传感器、机器人轨迹规划、机器人编程、机器人的应用和展望等。

九、《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》作者:(美)麦库姆|译者:臧海波

书名：小型智能机器人制作全攻略

定价：129.00元

作者：(美)麦库姆|译者:臧海波

《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》是小型智能机器人制作的资料宝典，通过实例讲解，告诉你制作机器人需要掌握的综合知识，内容翔实，通俗易懂。初学者可以边玩边学，了解小型智能机器人设计、制作和使用的技巧。有一定制作经验的爱好者也可以从《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》中“淘”到不少好点子。这本《小型智能机器人制作全攻略(第4版)》意在启发你使用不同的组件来构建机器人，你可以按自己喜欢的方式把书里介绍的模块化的项目加以组合，创建出各种形状和尺寸、高度智能化的机器人。

十、《神经网络与深度学习》

书名：神经网络与深度学习

定价：59.00元

作者：吴岸城

《神经网络与深度学习》是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍，它不是教科书，作者已尽量把公式减少到最少，以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备。《神经网络与深度学习》涵盖了神经网络的研究历史、基础原理、深度学习中的自编码器、深度信念网络、卷积神经网络等，这些算法都已在很多行业发挥了价值。

作者简介：蒋平中，自媒体人，多年互联网创业、互联网营销实战经验，专注于互联网创业实战教学。返回搜狐，查看更多

人工智能论文参考文献30个

所属栏目：期刊论文百科问答发布日期：2022-07-0914:59热度：

随着科技的不断发展，人工智能也是越来越普遍，应用于农业、生活、工业、医疗等各方各面。所以关于该方面的研究人员也是有不少的论文发表，尤其是在写作中难免会需要参考一些相关文献，来增加文章的说服力。所以这里也是整理了30个人工智能论文参考文献，供大家参考了解。

[1]人工智能医学应用的文献传播的可视化研究[J].陈俊任,曾瑜,张超,沈建通,杨晓妍.中国循证医学杂志.2021(08)

[2]营销领域人工智能研究综述[J].林子筠,吴琼琳,才凤艳.外国经济与管理.2021(03)

[3]基于人工智能重塑零售价值及创新路径研究[J].蒋侃,覃美连,李姝蓉.价格理论与实践.2021(12)

[4]机器学习在医疗健康数据分析中的应用[J].赵显鹏.电子世界.2020(18)

[5]神经外科手术机器人辅助脑深部电刺激手术的中国专家共识[J].陶英群,巩顺.中国微侵袭神经外科杂志.2021(07)

[6]人工智能在金融行业的应用探析[J].韩志雄,杨紫,洪武.金融科技时代.2019(09)

[7]杭州高新区建设市人工智能创新发展区对策思路研究[J].辛金国,刘昱,金洁.杭州科技.2021(05)

[8]中小企业人工智能发展的困境分析[J].孙千惠,李占强,李昊辰.中国新通信.2021(22)

[9]人工智能对招标采购的影响及对策[J].张保洲,祁顺英,邓预均.招标采购管理.2021(11)

[10]人工智能技术在医药研发中的应用[J].刘伯炎,王群,徐俐颖,褚淑贞.中国新药杂志.2020(17)

[11]人工智能技术在医学影像产业的应用与思考[J].朱森华,章桦.人工智能.2020(03)

[12]基于北斗与5G技术的农业植保无人机运行监管架构设计[J].胡小蒙,王子楷,赵婧冰.智慧农业导刊.2021(03)

[13]国外领先安防巡逻机器人发展现状概述[J].陈甜甜,赵洋.中国安防.2021(11)

[14]关于客服机器人发展历程及未来趋势的思考[J].于焘,郭蒙.中国金融电脑.2022(03)

[15]为理解而学:人工智能时代的知识学习[J].张良,关素芳.湖南师范大学教育科学学报.2021(01)

[16]人工智能时代的知识教学变革[J].王天平,闫君子.湖南师范大学教育科学学报.2021(01)

[17]人工智能与数字出版的创新应用探讨[J].王亮.创新创业理论研究与实践.2018(09)

[18]智能时代影像数字出版发展探究[J].王钧.科技与出版.2021(11)

[19]人工智能时代出版流程再造的机遇与挑战[J].陈进才.现代出版.2020(02)

[20]人工智能时代的翻译技术研究:应用场景、现存问题与趋势展望[J].王华树,王鑫.外国语文.2021(01)

[21]基于多智能体系统的海工装备项目物资仓储管控研究[J].吴晓源,回振超,孙苗苗,王伽轩.船舶工程.2018(04)

[22]人工智能与期刊发展融合的机遇、挑战和实践路径研究[J].陈鸿,刘育猛,裴孟.中国科技期刊研究.2019(03)

[23]人工智能在电力系统中的应用研究与实践综述[J].朱永利,尹金良.发电技术.2018(02)

[24]人工智能AI技术在电力系统的应用[J].靳龙.集成电路应用.2018(11)

[25]人工智能在皮肤病诊断和评估中的作用[J].费文敏,李承旭,韩洋,宁小荔,李可可,王子仪,许静凯,薛珂,徐峰,孟如松,崔勇.中国数字医学.2021(02)

[26]人工智能背后的机器学习[J].罗晓慧.电子世界.2019(14)

[27]基于图像处理技术的中药饮片识别研究[J].谭超群,温川飙,吴纯洁.时珍国医国药.2018(07)

[28]深度学习在图像处理领域中的应用综述[J].殷琪林,王金伟.高教学刊.2018(09)

[29]人工智能如何重构商业模式匹配性?——新电商拼多多案例研究[J].王烽权,江积海,王若瑾.外国经济与管理.2020(07)

[30]5G赋能产业创新智慧养老新模式[J].胡炜.互联网经济.2020(05)

以上就是对人工智能论文参考文献的整理。另外，需要大家注意的是，在引用参考文献时一定要选择正确的格式，不然参考文献算重复率的。所以对于论文中的引|用部分，一定要注明引用来源，并且按规范的格式进行标注，列出参考文献。

文章标题：人工智能论文参考文献30个

转载请注明来自：http://www.sofabiao.com/baike/bk/48576.html

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）

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