世界中餐业联合会关于发布《餐饮业人工智能技术应用指南》团体标准立项的通知（世界中餐联发〔2023〕16号）
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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）
人工智能的十大技术及应用
编辑导语：人工智能从诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。本篇作者给我们介绍了人工智能的十大技术及其相关应用，一起来看看吧。
人工智能发展到现在已经将近有80年的历史。近日来特斯拉也说了自己不是汽车公司，是可再生能源公司、是机器人公司、是人工智能公司，特斯拉也明确表示未来人工智能汽车自动化驾驶的方向是视觉识别+机器学习。
人工智能从诞生以来，其理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，接下来我将给大家介绍下人工智能的十大技术及其相关应用。
一、问题求解
人工智能的第一个大成就是发展了能够求解难题的下棋程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分成一些比较容易的子问题，发展成为搜索和问题归约这样的人工智能基本技术。今天的计算机程序能够下锦标赛水平的各种方盘棋、十五子棋、国际象棋和围棋。
1997年5月，IBM公司研制的深蓝(DeepBlue)计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫(Kasparov)。另一种问题求解程序把各种数学公式符号汇编在一起，其性能达到很高的水平，并正在为许多科学家和工程师所应用。有些程序甚至还能够用经验来改善其性能。
二、逻辑推理与定理证明
逻辑推理是人工智能研究中最持久的子领域之一。其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。对数学中臆测的定理寻找一个证明或反证，确实称得上是一项智能任务。
为此，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且需要某些直觉技巧。1976年7月，美国的阿佩尔(K.Appe1)笔人合作解决了长达124年之久的难题–四色定理，轰动了整个计算机界。他们用了三台大型计算机，花了1200小时。
三、自然语言理解
自然语言处理是人工智能的早期研究领域之一，已经编写出能够从内部数据库回答用英语提出的问题的程序，这些程序通过阅读文本材料和建立内部数据库，能够把句子从一种语言翻译为另一种语言，执行用英语给出的指令和获取知识等。有些程序甚至能够在一定程度上翻译从话筒输入的口头指令（而不是从键盘输入计算机的指令）。人工智能在语言翻译与语音理解程序方面已经取得可喜的成就。
四、自动程序设计
自动程序设计是人工智能的一个重要研究领域。目前已经研制出能够以各种不同的目的描述来编写计算机程序。对自动程序设计的研究不仅可以促进半自动软件开发系统的发展，而且也使通过修正自身数码进行学习(即修正它们的性能)的人工智能系统得到发展。
五、专家系统
专家系统是一个具有大量专门知识与经验的计算机程序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域一个或多个人类专家提供的知识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决定的复杂问题。
专家系统可以解决的问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、修理、指导和控制等。随着人工智能整体水平的提高，专家系统也得到发展。在新一代专家系统中，不但采用基于规则的方法，而且采用基于模型的原理。
六、机器学习
学习是人类智能的主要标志和获得知识的基本手段。香克(R.Shank)认为：
一台计算机若不会学习，就不能称为具有智能的。
机器学习的主要目的是为了从使用者和输入数据等处获得知识，从而可以帮助解决更多问题，减少错误，提高解决问题的效率。
七、神经网络
人脑是一个功能特别强大、结构异常复杂的信息处理系统，其基础是神经元及其互联关系。对人脑神经元和人工神经网络的研究，可能创造出新一代人工智能机器。
20世纪80年代以来，神经网络研究职又得重大进展。例如，霍普菲尔德(Hopfield)提出用硬件实现神经网络，鲁梅尔哈特(Rumelhart)等提出多层网络中的反向传播(BP)算法。
目前，神经网网络已在模式识别、图像处理、组合优化、自动控制、信息处理、机器人学和工智能其他领域获得日益广泛的应用。
八、模式识别
模式识别是指识别出给定物体所模仿的标本，如文字识别、汽车牌照识别、指纹识别、语音识别等。这是一种用计算机代替人类或帮助人类的感知模式，是对人类感知外界功能的模拟，使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接收外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。
九、机器视觉
机器视觉或计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。视觉是感知问题之一。在人工智能中研究的感知过程通常包含一组操作。例如，可见的景物由传感器编码，并被表示为一个灰度数值的矩阵。这些灰度数值由检测器加以处理。
检测器搜索主要图像的成分，如线段、简单曲线和角度等。这些成分又被处理，以便根据景物的表面和形状来推断有关景物的三维特性信息。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导以及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。
十、智能控制
智能控制是一类不需要(或需要尽可能少的)人的干预就能够独立地驱动智能机器实现其目标的自动控制，是自动控制的高级阶段。1965年，傅京孙首先提出把人工智能的启发式推理规则用于学习控制系统。十多年后，建立实用智能控制系统的技术逐渐成熟。
百度公司董事长兼首席执行官李彦宏认为，人工智能是具有显著产业溢出效应的基础性技术，能够推动多个领域的变革和跨越式发展。例如：人工智能可以加速发现医治疾病的新疗法，大幅降低新药研发成本；可以带动工业机器人、无人驾驶汽车等新兴产业的飞跃式发展；可以大幅提升国防信息化水平，加速无人作战装备的应用。人工智能技术将极大地提升和扩展人类的能力边界对促进技术创新、提升国家竞争优势，乃至推动人类社会发展产生深远影响。
以上就是人工智能的相关技术及其应用，如何让人工智能带给生活更大提升，不仅仅是技术上的创新，也需要更多的人工智能专业产品经理去思考。
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【国家标准】智慧城市人工智能技术应用场景：民生服务、城市治理、产业经济、生态宜居4大类250余小类场景 – 智慧城市行业分析
2022年6月16日，全国信息技术标准化技术委员会秘书处组织召开了国家标准《智慧城市人工智能技术应用场景分类指南》（Smartcity—Artificialintelligencetechnologyapplicationscenarios）审查会，参会专家一致同意该标准通过审查。
在国家重点研发计划“物联网与智慧城市”专项《新型智慧城市技术标准体系与标准服务平台》（项目编号2018YFB2101400）项目支持下，该标准于2021年8月正式立项。该标准由全国信标委智慧城市标准工作组组织相关产学研用单位共同研制，主办单位为中国电子技术标准化研究院。
该标准描述了智慧城市人工智能技术应用场景的分类方法，给出了民生服务、城市治理、产业经济、生态宜居中的人工智能技术应用场景类别与描述，适用于指导智慧城市场景下人工智能技术的开发与应用。
该标准搭建了面向智慧城市的人工智能技术应用体系，全面地考虑人工智能技术在民生服务、城市治理、产业经济和生态宜居等智慧城市领域中的典型应用场景，为智慧城市相关规划单位、人工智能技术应用单位提供了重要指导，有助于引导人工智能技术在智慧城市领域的健康发展与利用。
一、标准编制背景
2021年8月27日，根据国家标准委关于下达2021年第二批国家标准制修订计划的通知，国家标准《智慧城市人工智能技术应用场景和需求指南》制定计划下达，项目计划号为20213293-T-469，该项目由全国信息技术标准化技术委员会提出并归口。该项目主办单位为中国电子技术标准化研究院。
备注：经开题内审专家建议，建议标准题目调整为《智慧城市人工智能技术应用场景》。根据专家建议，标准编制工作组针对标准题目和范围进行了考虑，一致认为应根据专家意见进行修改。因此，征求意见稿题目与标准计划中的题目有区别，已采用该新题目。
起草单位包括：中国电子技术标准化研究院、北京清华同衡规划设计研究院有限公司、讯飞智元信息科技有限公司、华为技术有限公司、深圳市腾讯计算机系统有限公司、山东省计算中心（国家超级计算济南中心）、中移雄安信息通信科技有限公司、平安国际智慧城市科技股份有限公司、青岛海信网络科技股份有限公司、中睿信数字科技有限公司、浪潮软件集团有限公司、北京电信规划设计院有限公司、中国联通智能城市研究院、北京国脉互联信息顾问有限公司、南威软件股份有限公司等
二.编制意义人工智能技术作为国家“新基建”之一，是助力数字经济发展、推动智慧和谐社会构建的重要“基石”。近年来，越来越多的人工智能技术成果被应用到我国各城市智慧城市建设的热潮中。但由于我国智慧城市建设整体上处于起步阶段，人工智能技术本身也在快速发展和完善中，很多城市对于当前人工智能技术的应用领域和功能范畴缺乏科学、全面的认识，导致规划和应用中缺乏依据，存在盲目建设、建设困难等情况。为了避免在人工智能技术应用中产生认识模糊、建设困难、资源浪费等问题，需要通过系统有效的方法来梳理和指导人工智能技术的应用场景，确保在智慧城市场景下人工智能技术的正确开发与应用。
该标准搭建了面向智慧城市的人工智能技术应用体系，全面地考虑人工智能技术在民生服务、城市治理、产业经济和生态宜居等智慧城市领域中的典型应用场景，为智慧城市相关规划单位、人工智能技术应用单位提供了重要指导，有助于人工智能技术在智慧城市领域的健康发展与利用。
针对人工智能技术在智慧城市中的应用，该标准解决的主要问题如下：
指导和规范人工智能技术的应用。由于我国智慧城市建设整体上处于起步阶段，很多城市对于当前人工智能技术的应用领域和功能范畴缺乏科学、全面的认识，导致规划和应用中缺乏依据，存在盲目建设、建设困难、资源浪费等问题。该标准可为智慧城市相关规划单位、人工智能技术应用单位提供重要指导，助力城市数字经济健康发展，推动智慧和谐社会的构建。构建人工智能技术应用体系。该标准搭建面向智慧城市的人工智能技术应用体系，全面地考虑人工智能技术在民生服务、城市治理、产业经济和生态宜居等智慧城市领域中的典型应用场景，将有效指导智慧城市场景下人工智能技术的开发与应用。三、标准编制工作过程2021年8月27日：该标准研制计划正式下达。
2021年8月29日：组织召开线上标准启动会，确定标准框架、主要内容及任务分工。
2021年8月31日：编制形成工作组讨论稿（第1稿）及其编制说明，向全国信息技术标准化技术委员会提交开题资料，申请开题。
2021年9月14日：召开编制组第一次研讨会，根据开题评审专家意见修改完善标准材料，编制形成工作组讨论稿（第2稿）。
2021年12月8日：召开编制组第二次线上研讨会，集中针对人工智能技术应用场景分类和应用场景描述方式进行研讨，编制形成工作组讨论稿（第3稿）。
2022年1月24日：召开编制组第三次研讨会，结合专家内审意见，将标准题目变更为《智慧城市人工智能技术应用场景》，并修改人工智能应用场景分类描述，增加第5章“概述”，按照一级、二级、三级、四级分类维度对应用场景进行分类并给出应用场景分类依据和应用场景描述示例。在后面章节中给出具体的应用场景三级分类、四级分类以及应用场景描述。
2022年2月28日：向全国信息技术标准化技术委员会秘书处提交征求意见稿及其编制说明等资料，申请参加2022年3月内审。
2022年3月17日-5月20日：全国信标委秘书处组织开展该标准征求意见稿的征求意见工作，广泛征求各方面意见，征求意见时间为两个月。
2022年6月15日，通过专家评审。
四、标准编制依据该标准编制依据国标委、中央网信办、国家发改委《关于开展智慧城市标准体系和评价指标体系建设及应用实施的指导意见》（国标委工二联[2015]64号）中提出的国家智慧城市标准体系总体框架，属于国家智慧城市标准体系中的“支撑技术与平台（02）”大类中人工智能技术应用领域的标准。
该标准编制并充分考虑国内外人工智能技术现行标准内容，保障与人工智能基础标准相互协调和相互补充；充分考虑智慧城市相关行业及主题对人工智能的潜在需求，保障标准的引领性、具体框架和场景应用的可扩展性。
另外，在全国和地方政策的支持下，人工智能技术的应用已在全国各地进行探索与实践，雄安、北京、山东、广东、江西、重庆、福建等地在人工智能技术的需求分析和应用实践上已有一定的建设成果，为本标准提供实践支撑。
五、标准编制原则遵照GB/T1.1-2020《标准化工作导则第1部分：标准的结构和编写规则》的要求，主要对标准的格式、表述文字、章节结构等内容进行编写，以“科学性、可操作性和适用性”为原则，力争使修订后的标准无歧义、易操作，为人工智能技术应用场景和需求的规范统一提供依据。鼓励人工智能相关产学研用单位共同参与，以确保本标准规定的内容科学合理，具有普适性，可以为我国智慧城市规划、建设提供统一指导和技术参考。该标准对人工智能规划与建设具有重要的基础支撑作用，应充分借鉴国际、国内相关先进研究成果。六、AI在SMARTCITY中的应用场景本文件按民生服务、城市治理、产业经济和生态宜居等方面分别描述了人工智能技术的应用场景。本文件适用于指导智慧城市场景下人工智能技术的开发与应用。
面向智慧城市的人工智能技术应用场景较多，本标准描述的应用场景主要从城市功能角度考虑，划分为民生服务、城市治理、产业经济和生态宜居这四大类应用场景。
一级应用场景是大类级，包括“民生服务”“城市治理”“产业经济”“生态宜居”等四大类；二级应用场景是相应大类下的子类。子类是从工程领域角度对该大类的细分；各大类（第一级）下包含的子类（第二级）分别见后面与大类对应的章；三级应用场景是相应子类下的小类。小类是从用户对象或业务职能角度对该子类的细分；各子类（第三级）下包含的小类见后面与第二级对应的条款中的表；四级应用场景是相应小类下的细类。细类是从行业功能需求角度对该小类的细分；各小类（第三级）下包含的细类（第四级）见后面与第三级对应的条款中的表；应用场景描述是对第四级应用场景的简要说明。（一）民生服务中人工智能技术的应用场景民生服务作为智慧城市的基础服务，通过应用人工智能技术将有效解决教育、医疗等民生领域“难点”问题，同时结合大数据、物联网等技术可以优化公共服务供给能力。
民生服务中人工智能技术的应用场景是第一级（大类）应用场景。人工智能技术在民生服务中的应用场景主要包括智慧政务、智慧交通、智慧医疗、智慧教育、智慧社区、智慧旅游等。
智慧政务人工智能技术在智慧政务领域的应用主要包括提供事项办理、政务信息咨询和政府服务监管的智能化等，应用场景描述见下表。
表 智慧政务应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述自然人/法人智能预约利用人工智能计算机视觉、机器学习、数据模型算法等技术，集成网上预约系统、排队取号等系统，结合群众当前办事环节，精准推送所需服务，让预约办事智能化智能身份认证借助生物特征进行身份认证，采取多因子身份认证，且生物特征数据的采集和存储需要进行特殊加密防护，防止泄露，提高系统的安全性智能客服通过智能客服进行实时的语义分析，精准识别用户真实需求，提供智能助手服务智能搜索利用意图识别、自定义算法、高维机器学习模型等人工智能技术完善政务服务中分词理解、智能联想匹配与纠错、多源汇聚、用户画像分析等功能服务事项办理利用流程自动化机器人、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等人工智能技术，自动识别、阅读、理解材料内容，对材料的完整性、一致性、合规性进行自动化核验，实现受理材料的智能预审智能感知引入图像识别技术，业务系统自动感知材料数据库和电子证照库中已有的电子材料，从而简化办理流程，提升办事效率,降低办事群众提供的办事证明需要反复使用材料的情况智能服务机器人引入智能服务机器人，通过拟人化的语音、文字等方式与客户进行流畅交互，提供业务咨询、业务办理等服务提高政务服务的准确度和效率智能导办采用人工智能机器学习、深度学习、自然语言处理、大数据等技术，为办事人智能推送最优的办事步骤、线路指引、窗口指引、排队信息等智能提醒通过办事指引系统随时随地查看当前排队进度，不受时间、空间的限制，在无法及时赶到窗口办理时，人工智能可通过算法模型自动申请呼叫顺延，合理安排办理时间智能服务利用人工智能设备，提供智能引导、实时语音翻译、语音引导和语义识别等服务。采用深度学习、自然语言处理和大数据分析系统结合，不断优化用户画像和社群分析服务评价和建议利用人工智能智能识别、模糊信息识别和数据挖掘等技术，群众办理事项结束后，服务机器人或系统主动征集申请人的评价和建议，提升政务服务质量政府工作人员智能审批采用文本识别、图片识别技术等，基于政务大数据服务，提供智能审批服务智能决策利用大数据以及人工智能技术，以人机交互方式为决策者提供分析问题、模拟决策等辅助手段资格预判采用图像识别技术，实现电子证照、电子签名和电子印章核心技术在行政审批和公共服务中的应用，对办事群众通过政务平台递交的电子材料进行规则库比对智能管控采用智能识别、行为分析、大数据等技术，对政务大厅的工作人员、日常事务、资产设备、行政办公、业务绩效、大厅运营等进行科学、规范、有效的指导、管理和监督工作应急处置采用人工智能人脸识别、行为分析、深度学习等技术，实时动态识别大厅人群的表情、动作及状态（人脸的采集只作为行为判断，不对人脸数据进行采集、发布、留存），实现快速发现、快速反应、快速应答效能监管人员智能监督管理依托人工智能深度学习、统计机器学习等技术，推动监管创新，构建用户多维全息生态，从预警、决策到执法的全过程、全链路智慧监管智能监督查询采用数据挖掘等技术，深度挖掘各个办理阶段审批业务信息、办结所产生的批复或批文等信息，提供智能综合查询服务智能监管分析采用大数据分析、智能识别等技术，精准获得历年业务量对比、收件分析、办结、受理分析、办理阶段分析等维度信息智慧交通人工智能技术在智慧交通领域的应用主要包括出行规划、路径规划和交通管理的智能化等，应用场景描述见下表。
表 智慧交通应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述公共交通乘客来车实时预报为便捷地获取公共交通到站服务信息，结合交通实时信息对公共交通车辆到达时间进行预测并发布给市民，减少等待车辆时间，提升出行效率出行路径规划为方便市民出行，基于采集的交通运行数据，分析车辆行驶路线的轨迹规律，为市民提供出行路线、交通方式的最优化选择，并匹配相应的出行方案车辆驾驶员交通路径规划为提高车辆出行效率，减少车辆在道路上的停留时间，提供有效的路径规划服务，实现智能交通路径规划自动驾驶采用全球定位系统、智能路径规划技术、计算机视觉等技术，使自动驾驶车辆自主或辅助驾驶员安全地驾驶机动车辆智慧停车根据目的地停车位信息，规划停车路径，辅助驾驶员选择停车的路线图提供智能识别车牌功能，辅助实现自动过闸，通过语音提示等实现车辆自动进出车场为便于驾驶员寻找合适停车场，提供停车诱导，发布空闲的停车位信息并动态更新通过车位引导装置，将驾驶员引导到指定停车位，实现快速停车为减少寻找停车位和停车等待时间，通过智能移动终端提供停车场各类信息实时共享服务，提供车位在线预约功能提供车位共享信息，提供分时共享停车、错时错峰停车调控等功能，实现车位共享，提高车位昼夜不同时间段的使用效率为方便驾驶员寻找已停车辆，提供停车区域和车位信息，辅助驾驶员方便快速找到车辆，实现车辆寻回路线的精准查询，实现反向寻车提供多种电子支付方式，实现电子支付专用通道，并能提供无感支付、先离场后付费等功能，方便车辆和人员快速离场交通管理部门交通态势感知和分析为实现交通态势的有效感知，采用计算机视觉和分析模型等技术，利用视频图像信息分析交通拥堵情况，对重点车辆行驶轨迹进行实时监控，分析交通流量、占有率、排队长度、车头时距、速度等多种交通态势信息，为交通调控提供支撑信息信号灯控制根据多种交通态势信息，对路网信号灯自动优化配时和自适应绿波控制，并向驾驶员提供参考绿波速度，提高通行效率交通执法根据道路视频监控信息，自动识别车辆驾驶员违规驾驶行为（如未系安全带、手持手机拨打电话等），记录车辆和人员的违法行为（如逆行、超速、违规停车、闯红灯等）信息设备更新在不影响已有业务正常运行的情况下，对交通视频采集设备动态更新算法，并根据新业务的识别需求，提供信息资源的共享与安全保护智慧医疗人工智能技术在智慧医疗领域的应用主要包括辅助诊疗、疾病预测、医学影像辅助诊断和药物开发等，应用场景描述见下表。
表 智慧医疗应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述病患健康监测通过可穿戴设备远程分析患者的健康状况，并将数据与其医疗记录进行比较，提供健康建议并预警疾病风险健康咨询采用知识图谱、知识推理等技术，构建虚拟应答机器人，进行病情辅助答疑，并帮助患者进行简单的体征指标检查医生辅助诊疗基于AI的诊断工具，根据患者的历史医疗数据和记录，形成疾病辅助决策支持，帮助医生准确判断疾病，给出辅助诊疗方案医学影像辅助诊断采用深度机器学习技术，对病情评估、病灶性分析、治疗效果评估，进行辅助进行初步诊断，提升医学诊断的效率辅助手术机器人通过集成智能感知与认知技术的软件系统，利用医疗机器人帮助医生完成半自动化或全自动化的诊疗操作的机器人辅助分诊支持利用知识图谱等技术协助基层医生对患者进行初步分诊，强化基层医疗机构对于罕见病种的识别，提升医疗服务均等性护士导诊机器人帮助医院就诊相关人员，能够通过与咨询者进行对话和语义理解，以人机交互方式，对医院业务、疾病导诊等提供咨询服务医院后勤人员智能服务机器人通过智能服务机器人，对医院及其它医疗场所执行环境消毒、地面清洁、体温测量等工作医院管理人员医院管理根据医疗和环境等因素，预测患者行为和疾病的概率，优化医院运营、排班计划和库存管理，提高医疗资源配置效率医药科研人员药品研发采用自然语言处理发现靶点，机器学习进行药物分子设计和化合物筛选，借助深度学习和认知计算能力进行药物晶型预测，以缩短研发周期疫苗研发采用机器学习方法进行细菌抗原分析预测，包括特征提取、特征选择、数据增强和交叉验证实施，以预测针对各种已知导致传染病的细菌和病毒病原体的候选疫苗，以缩短研发周期，加快疫苗投入使用疾控中心人员疫情防控基于历史数据，采用计算机视觉、生物特征识别及智能算法等技术，针对重大传染性疾病和未知传染性疾病，进行爆发监控、防控、溯源和预测健康防治基于电子病历的大数据智能分析，可以帮助早期预警和提前干预，降低发病率智慧教育人工智能技术在智慧教育领域的应用主要包括在线教学、辅助教学和教学资源配置的智能化等，应用场景描述见下表。
表 智慧教育应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述学生在线教学采用图像识别、语音交互、模式识别、多维人机交互等技术，为学生提供便捷的远程在线教学服务在线辅导采用自然语言处理技术，为学生提供教学文本的分析与知识管理，教学语料库及其检索工具和在线辅导工具个性化学习采用模式识别技术，通过采集学习者的行为数据，构建个性化学习提供基础数据模型，为学习者提供个性化学习支持服务教师在线教学采用机器学习技术，从教育数据中挖掘信息，从信息中归纳知识，实现统计描述、相关分析、聚类、分类、规则关联、预测、可视化等功能辅助教学（智能化教学平台）采用知识图谱技术，通过智能化教学平台采集学习过程数据，并分析生成数据统计与分析图表，实现查看学习数据，了解学生学习特点，辅助教学并提供教学质量提升方案情感教学采用语音交互、情感分析等技术帮助学生保持心理健康，并保障学生隐私数据监护人员入学服务采用自然语言处理、图像识别、语音交互等技术，为学生监护人员提供智能化入学服务，简化入学服务办理教育管理部门校园安全采用图像识别、语音交互、模式识别、智能预警分析等技术，全面保障校园基础设施、消防以及人员安全教学资源配置采用大数据分析技术，辅助教育管理部门实现教学资源的科学配置智慧社区人工智能技术在智慧社区领域的应用场景主要包括基层治安防控、小区物业管理、便民服务等，应用场景描述见下表。
表 智慧社区应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述社区人员治安防控采用智能识别技术对进出小区人员和车辆进行智能识别，包括身份验证、危险人员和车辆预警等；对居民在社区中的异动情况抓拍，如监测摔倒、斗殴、破坏公物、高空抛物等行为进行监测和取证房屋管理采用智能感知和识别技术，基于房屋用水、用电、用气、门禁刷卡等数据对房屋运行状态进行监测和远程抄表，并对异常状态分析预警基础设施运行监测采用智能感知和识别技术，对社区窨井盖、照明路灯、电梯、供水、供暖、供气、消防等基础公共设施运行进行智能监测并对异常事件预警智能测温采用机器视觉技术，实现无接触体温监测，并对异常进行预警物业人员智能门禁采用人脸识别等技术，对进出小区、电梯的人员进行身份识别和验证周界防范采用智能感知和识别技术，及时发现入侵人员，并发出报警信息；通过设置周界电子地图，发生报警时，可以在电子地图对应显示出报警位置停车管理采用机器视觉、智能识别等技术，对乱停乱放、占道等行为进行识别，并对异常行为产生告警提示垃圾分类采用生物特征识别、机器视觉等技术，在垃圾分类回收站点对记录垃圾分类投放行为，并自动判断是否满足分类要求，以及对垃圾是否满溢进行检测和预警智能调节采用智能控制技术，对社区建筑能耗和资源消耗进行监控和智能分析、调节，降低建筑能耗和资源消耗居民智能定位采用智能定位技术，辅助社区居民实现车辆引导停车、、停车资源智能调度、反向寻车、充电桩智能充电等智能交互采用智能语音、机器视觉、生物特征识别等智能交互技术，在无人值守的情况下获得便捷的公共服务，如无人超市、智能快递柜、无人配送等社区养老采用智能语音等智能交互技术，实现语音求助、远程看护、在线订餐、远程指导、智能监测等服务，提高社区养老服务水平智慧旅游人工智能技术在智慧旅游领域的应用主要包括信息发布、路线规划、流量预测和旅游讲解等，应用场景描述见下表。
表 智慧旅游应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述游客快速通行在景区出入口等位置，提供持二维码、身份证、电子身份证、人脸等认证服务，支持游客快速通行虚拟游览游客可借助手机、可视化设备、互动屏实现数字虚拟游览体验，享受沉浸式历史文化、人文地理、自然景观等内容服务订票服务提供票务、住宿、餐饮、交通、娱乐活动等预订服务。订票过程中，根据客流预测、态势推演，以及景区气候、天气条件，为旅客提供旅游提醒导航导览提供景区景点定位、导航导览服务，实现在线讲解、线路导览、停车引导、入厕引导、设施查询等服务，帮助游客自由选择景点并提升旅游体验感语音讲解和翻译采用智能语音技术，实现多语种之间的实时、自动转换，方便游客在不同语音环境下旅游智能助理采用智能语音交互和大数据等技术，为用户智能匹配旅行途中的各类事物信息，比如酒店住址、交通行程、天气预报、货币汇率、疫情防控等景区管理人员客流管理支持对区域范围内的游客进行识别，分析计算游客密度以及分布特征，实现对景区游客数量的预测，合理安排景区活动和公共资源游客行为监测采用智能识别等技术对景区视频进行分析，识别游客行为，对游客越界、不安全、不文明行为进行监测和报警景区设施管理采用智能识别等技术对游步道、指路牌、护栏、厕所、路灯、消防等设备设施进行监测，提供设备监测、故障提醒交通工具管理对景区内观光车、索道、游船等内部交通工具进行智能化管控和调度生物资源监测对景区内动植物资源监测，提供受灾、受害的提醒文物资源监测对文物所处空间环境进行监测，根据环境变化特征、趋势，预测文物状态变化趋势，辅助提供文物保护策略防火监测支持对景区内烟雾等异常现象的速度、方向等运动特征进行智能分析和预测，实现自动报警，维护景区安全地质灾害监测结合环境、气象等部门的环境监测，预判山体滑坡、泥石流等自然灾害旅行社用户画像通过分析用户的上网习惯，建立用户的画像，预测消费行为，调整旅游产品价格、提供旅行套餐旅游线路规划通过用户画像与景点特色的大数据挖掘，合理考量季节、游玩周期、车程距离、特定人群需求、经济水平等多维度要素，智能规划旅游线路方案，并匹配相应用户人群（二）城市治理中人工智能技术的应用场景城市治理以构建“全民共治”新格局为导向，运用人工智能技术推进智慧城市建设，提高城市预警应急指挥能力、精准公共决策能力和城市精细化治理能力等。人工智能技术在城市治理领域中的应用场景主要包括智慧安防、城市管理、智慧应急、市场监管、智慧能源等。
智慧安防人工智能技术在智慧安防领域的应用主要包括公共区域的安全监控、重点人员和车辆的识别和轨迹跟踪、智能分析事件等，应用场景描述见下表。
表 智慧安防应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述公安机关人员智能布控对路口、交通枢纽口等城市通行关键位置出现的目标（人、车、船、物等）进行视频智能分析识别，与预置的关注目标库进行黑名单比对，进行预警智能搜索输入关注目标，比对预置的静态或动态图库，进行以图搜目标（人、车、船、物等）连续搜索在搜索结果中，进一步按输入条件搜索目标，可结合电子地图、文字等应用融合分析结合业务需求，融合静态登记数据、动态感知数据（视图、RFID、ETC等）及生产数据等多维数据，通过业务逻辑算法模型，对人车关注目标的同行、落脚点等时空规律，进行统计分析智能分析事件对消防通道占用、打架、人群聚集、车辆违章行驶、非机动车载人、非机动车未带安全帽、工地未带安全帽、车辆违规驾驶、车辆违停、值班人员离岗/睡岗、闯入禁区、烟火检测、公共场所遗留物、车流、车行密度、高空抛物等行为事件，应用视频智能分析技术，对其疑似违规违法事件进行预警。智能追踪在重点安全区域对关注的人或车目标进行视频智能分析识别，实现监控范围内对可疑目标的动态实时接力追踪和轨迹刻画，并建立轨迹档案立体化防控按照点、线、面、圈规划方式，通过物联网感知技术，对城市进行立体化封闭治安防控智能围堵结合定位信息（含感知设备部署位置），在电子地图上设置管控围界或线路，对偏离或超出管控区域的目标进行预警，实现图上围堵AR实景监控全景视频监控结合AR技术，实现可视监控范围内基础设施和人员、车辆、场景等关注目标的标签化、动态化、关联化，协同服务实景应急指挥应用步态预警对执法机关重点场所进入人员进行步态采集识别，与预置的关注人员步态库进行黑名单比对，对疑似关注人员进行预警移动执法对检查站、交通节点等人车目标身份，通过人证识别等手段进行临时核验检查安保人员智能巡更对出入口、仓库、财务室、供电供网供水等安保点位，利用人脸、指纹等生物特征识别门禁或移动可视巡更终端，按路线定期巡更，联动视图事件报备、实时跟踪、轨迹刻画、任务监管停车安全管理对停车库/场等停车区域，通过车牌图像识别比对进行车辆出入权限授权管控，也可对前排驾乘人员面部特征进行辨识智能周界对园区、码头、厂区、港口、交通场站等封闭管理场所，通过热成像、激光、可见光等视频智能分析识别，进行周界防范侦测报警智能火情监测对城市的仓库、大型公共场馆、交通枢纽等涉及物流、易燃易爆的场所，通过热成像、可见光视频融合识别，对监控区域火情监测预警智能安检对过检包裹的X光图像进行采集，应用视频智能分析技术，识别疑似刀、枪、棍等社会治理管制器具，替代人工初筛，有效提高效率系统运维人员视频质量诊断运维过程中，对多路视频图像的亮度异常、干扰、遮挡、信号丢失、色彩失真、亮度异常、场景变更、模糊、完整率及视频丢帧等视频图像质量进行自动巡检诊断监控数据治理对摄像机的设备信息和采集数据按照预置规范模型，进行比对判断，自动筛查出不完整、明显错误、不规范的数据项和感知视图的质量低、无法访问、时标不匹配等有问题视图数据，并统一核验校正市民智能门禁对进出居民小区、办公楼、房屋等场所的人员实行以人脸、指纹、虹膜等生物特征数据采集识别，与预置的生物特征数据库进行白名单比对，进行智能开门，提高安全通行效率人证核验在进出交通枢纽出入口、住宿登记、访客登记等情况下，对通行人员进行现场人脸和身份证件信息采集识别，通过现场人脸与身份证件人脸的数据比对，进行身份一致性核验走失人员搜寻通过人脸、DNA等生物特征识别比对技术，对走失人员进行搜寻和身份认证智能报警求助对抢劫、斗殴、落水、事故等事件，通过集成报警键、视频感知、对讲通讯、警铃等模块的装置，提供可视报警求助城市管理
人工智能技术在城市管理领域的应用主要是提供智能化的事件感知发现、流转派发、处置反馈的全流程闭环管理能力，实现城市事件管理、综合巡查、智能发现与预警的智能化管理和提供行政执法支持，应用场景描述见下表。
表 城市管理应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述事件管理事件上报网格员在日常巡查及时将发现的事件进行上报，通过摄像头、无人机等发现的事件自动上报，市民、志愿者等可通过对外开放渠道对发现的事件进行上报；对上报事件等进行语音、语义分析，智能识别事件类型、归并一事多诉、根据派单规则和历史流转状态提供自动流转建议事件核实城运中心对上报的事件派发相关核实任务给网格员，网格员现场核实事件的真实性，或通过摄像头、无人机等方式进行远程核实统一受理对核实准确的事件进行受理立案，AI辅助判断是否为疑难事件，如不是则通过通用事件流程进行处置，如是则进行疑难事件专项流程进行处置统一分拨将受理的事件分拨至相应部门进行处置，包括推荐分拨、自动分拨、主协办拨、多部门分拨等多种方式统一处置通过法条匹配和案件主体、案情模式分析、相似案件比对等手段，实时支持一线执法人员现场执法，对证据固定、笔录采集、宣传普法等业务进行综合支持事件核查城运中心对处置部门反馈的结果派发核查任务给网格员，由网格员现场核查事件是否处置完成，或通过摄像头、无人机等方式进行远程核查事件结案城运中心对核查通过的事件进行结案操作，全流程数据提供AI学习统一监管城运中心通过统一监管平台对事件处置全流程进行智能监管，包括效能评估、预警纠错、督察督办等综合巡查任务梳理通过智能收集、分析汇总，梳理出相应任务规范，形成任务清单，实现任务标准化管理，减轻网格员一个事件多个任务的工作压力任务定制基于任务模板定义相关任务，预选选择任务项，自动配置任务要求任务派发基于规则配置，周期性任务自动派发给相关网格员进行处理，临时性任务，可通过AI自动+人工辅助的方式指定相关网格员进行处理任务执行网格员接收任务后，持通过法条匹配和案件主体、案情模式分析、相似案件比对等手段，支持网格员进行现场处置，并反馈处置结果任务反馈城运中心对网格员反馈的处置结果进行审核，如果不合格则退回至网格员进行重新办理，通过则进行办结操作智能发现与预警重点人员识别掌握了解网格内流动人口和出租屋租户、涉稳重点人员、社区服刑人员、刑满释放人员、吸毒人员、易肇事肇祸精神障碍患者、重点青少年、参与邪教人员、孤寡老人等人员群体情况，通过AI人脸识别技术，及时将相关情况录入上报，协助相关部门做好服务管理工作市政违章为了自动发现移动摊贩、出店经营、机动车违停、非机动车违停、施工占道、路面塌陷、张贴小广告、违规广告牌、拉横幅、焚烧垃圾、秸秆燃烧、河流湖泊漂浮物、自动化垃圾分类监管等，应用视频智能分析技术，进行视频智能识别并上报预警运输车辆对城市内特殊车辆（如渣土车、生活垃圾清运车辆、洒水车、危险品运输车辆等）的车载定位、道路及车载监控视频等数据进行实时匹配、综合分析和跟踪识别，实时预警发现车辆的异常运行状态、违法违规行为，并进行上报预警，结合预案进行预警处置城市基础设施通过传感器采集电力、通信、燃气、热力等城市公共管线、部件、站点的震动、温湿度、压力、可燃气体等感知数据，识别异常数据、生成事件预警；分析决策热线分析通过城市热线数据分析，提取热线数据记录中的空间信息进行地理编码，结合热线记录的原始信息，刻画市民来电的时间、空间和类别特征问题发现利用高频词分布及其相关性，归纳城市公共管理中的主要问题，分析各类问题的时间变化特征和空间分布模式关联分析对市民诉求的具体类型、地理位置及严重程度进行及时监测与量化分析，准确获取市民诉求发生的时空状态及关联要素，并将预警结果及时推送给相关单位和责任人智慧应急人工智能技术在智慧应急领域的应用主要包括防灾减灾、疫情防控、消防救援、安全生产管理等，应用场景描述见下表。
表 智慧应急应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述城市应急决策指挥人员应急疏散方案优化基于城市安置点、应急避难场所、交通情况等多种要素综合分析，动态生成、优化疏散路线和安置方案应急动员方案优化对本区域内各类社会应急力量专业能力、人员物资配备进行动态管理，并根据技能需求和实时空间分布动态生成应急动员方案应急物资保障优化对本区域医疗卫生物资、工程物资、生活保障物资等应急物资的仓储、物流运输进行动态规划，优化物流运输路线，提升分发效率防灾减灾管理人员地质灾害预警基于IoT、遥感、高精度卫星定位等技术，监测地质监测点位移情况，动态评估地质灾害风险，提供智能预警防汛防涝预警基于气象数据与高精度遥感数据结合，评估降雨过程对城市水域分洪泄洪能力的影响，动态预测积水情况。疫情防控管理人员医学影像智能识别采用图像识别算法，对CT、X光等医学影像特征进行大规模快速识别，用于流行性疾病早期预警轨迹预警基于确诊病例到访轨迹查询和疑似病例轨迹追踪，提供疑似病例预警和信息直报风险评估基于病例轨迹进行空间分析，动态评估区域风险，定位潜在社区传播源；基于污水管网空间关系，结合污水病原特征检测，预警区域疫情风险，定位潜在传播源无接触测温支持无接触式测温、体温异常预警，口罩佩戴及人员身份识别，实现超温目标人员锁定无人作业支持疫区、隔离区无接触送物和智能化无人消杀作业安全生产管理人员异常行为识别对燃气、油料、蒸汽等管线、阀门、泵站布设具备识别功能的视频监控装置，识别人员闯入、违反安全操作流程、人为破坏，车辆闯入、车辆违规行驶等异常行为，并生成管理预警重点设备监测对管线输运、仓储、运输等重点环节布设泛在IoT传感器，对管线、环境的温度、湿度、压力、可燃气体等异常指标进行监控并生成预警危险品特性管理采用知识图谱技术，对于危化品、可燃品等特殊管理对象的物理化学特性及应对方案进行优化和管理，并在出现险情时动态推送给现场指挥、处置人员消防救援人员建筑物空间结构识别采用室内全息扫描、高精定位等采集手段及建设图纸动态生成建筑及地下空间结构模型，为各类室内物理模型的提供空间计算基础建筑物内部模拟基于气体扩散模型、水淹模型、结构力学模型等专业模型，为建筑、地下空间的事故、灾害、应急救援提供动态模拟和推演功能森林消防预警采用可见光、红外等多波段图像处理技术，识别植被含水量、野外燃烧点、评估山火、野火风险市场监管人工智能技术在市场监管领域的应用主要是维护市场秩序、保障产品质量、保障特种设备安全运行和监督食品安全生产等，应用场景描述见下表。
表 市场监管应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述自然人/法人身份认证提供多种生物特征进行身份认证方式，解决身份证登录或密码等认证单一的问题，给个人/法人提供便利市场监管部门企业信息风险评估整市场主体合登记注册、行政处罚、司法执行、投诉举报、关联关系、社会舆情等信用信息进行结构化汇总，建立企业信息风险评估，实现企业信息风险等级管理，推动企业信用体系建设市场产业结构趋势分析结合历年市场主体登记信息，利用大数据技术，可分析地区产业结构发展趋势。政府依据制定针对性产业政策，引导产业结构发展，推动产业结构调整、新旧动能转换的政策落地网格化执法管理基于CIM基础，按照执法机构管辖区域，建立执法队伍的网格化管理。对违法点，提供线路规划网络交易监管采集网络交易平台产品信息、宣传信息、交易数据、评论数据，一级第三方网络舆情数据，利用大数据技术，对网络交易中涉及产品批号异常、无许可、价格乱象、广告虚假宣传、商标和专利侵权等行为进行预警产品质量安全监管采集产品质量安全风险信息，包括：投诉举报、执法监管、检验检测、风险监测、产品缺陷信息、上级或同级部门转办的风险信息等，对产品质量的安全风险评估并进行风险预警特种设备安全监管以企业或场所为基础，整合特种设备使用登记、监督检验和作业人员持证信息，对特种设备安全风险信息检测和评估，进行特种设备风险预警食品安全监管整合食品相关主体行政许可、行政处罚、抽查检查、食品追溯、农贸市场快检和12315投诉举报数据，以及各级市监部门、各大主流媒体、主流网络餐饮平台的互联网数据进行聚类分析，按照风险源对经营主体进行风险预警，及时发现食品安全风险点智慧能源人工智能技术在智慧能源领域的应用主要是为能源全周期供应链提供智能化服务，包括生产、服务和管理的智能化等，应用场景描述见下表。
表 智慧能源应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述生产人员设备自动监测监测设备运行状态，早期预测设备故障位置和程度，启动预警处理程序人员作业安全划定安全生产作业区域，监控现场作业人员（包括佩戴安全帽、安全服，轨迹），及时发现危险生产行为供热燃料库存管理综合评估热源厂历史运行指标，计算燃料可用天数并提供预警供热站生产管理综合评估供热站供热温度、进程站压力、流量等指标，异常预警提醒，自动上报异常工况调气站、门站生产管理综合评估调气站、门站供气量、供气压力、瞬时功率、流量等数据，异常预警提醒，自动上报异常工况燃气管网泄露报警监控燃气管网压力和流量，判断燃气泄漏量，触发泄露预警服务人员智能客服提供涵盖全渠道、全业务的智能辅助、智能服务应用包括语音客服、在线客服等，实现业务办理智能辅助、流程自动化等应用智能服务机器人提供人机交互、人脸识别、自主导航、自动充电等功能用户端服务管理分析用户端供回水温差、流量等运行数据分析，早期发现用户端问题，自动触发服务工单管理人员自动收费提醒按照预先设定的收费方案，通过多种渠道为用户提供收费通知提醒安全预警在能源生产、输送等作业环节，设置虚拟电子围栏，采用图像识别算法，协助工作人员智能识别危险区域，提醒并警示越界人员辅助定价策略综合分析用户使用供热、燃气量、时间段和财务收支情况，提供供热、燃气价格策略，节约城市能源智能检索模糊查询条件（小区、门、站、道路、地标、坐标等）检索用户（三）产业经济中人工智能技术的应用场景产业经济是城市生产力结构中的重要组成部分，在产业经济中，人工智能技术与金融、农业、园区、物流等重点行业领域深度融合，通过聚集行业资源和信息数据等，打造智能产业集群，促进产业服务发展。
产业经济中人工智能技术的应用场景是第一级（大类）应用场景。人工智能技术在产业经济中的应用场景主要包括智慧金融、智慧农业、智慧园区、智慧物流、智能制造等。
智慧金融人工智能技术在金融领域中可以用于服务客户，支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策，并用于风险防控和监督，应用场景描述见下表。
表 智慧金融应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述企业企业信用分析提供在个人/企业信用分析、风险传导、智能问答、知识库搭建等方面的应用营销服务形成对用户或用户群体的完整知识体系描述，挖掘已有客户的潜在需求，针对性地推送相关产品，为客户提供营销服务风险评估通过全面的数据分析、构建模型，预估风险来源和风险系数，提升金融风险控制以及反欺诈能力个人推荐服务基于用户偏好以及用户群体的描述，针对性地推送相关产品，为个人客户提供推荐服务精准推送基于用户偏好、服务定制以及使用习惯等信息，针对性地推送相关产品，为个人客户提供精准推送智能问答在个人金融服务中提供智能问答、知识库搭建等方面的应用风险评估通过全面的数据分析、构建模型，预估风险来源和风险系数，提醒个人用户相关金融风险控制以及反欺诈能力金融机构舆情分析基于政策情况、市场动向以及相关大数据分析，提供舆情分析方面的应用精准获客基于多维数据，精准勾勒用户画像，提升金融机构的获客精准度和客户质量，有效降低金融机构的不良率和获客成本；基于企业知识图谱，为金融机构提供企业身份认证、企业情报、企业评估、企业监控等能力智慧农业人工智能技术在智慧农业领域的应用主要包括提供农业可视化远程控制、农产品溯源、灾变预警等农业智能化管理，应用场景描述见表。
表 智慧农业应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述政府主管部门智能识别利用遥感、机器视觉等智能感知技术实现虫情监测、虫体识别，经过自动分析和人工判别，实时掌控农作物生长态势和病虫害，实现疫病诊断、快速反应和预测产量智能分析利用智能感知和识别技术，对动植物多源异构信息的采集、汇聚和关联分析，构建动植物数据库和知识图谱智能决策利用智能决策技术，发挥农业大数据在精准生产、质量监管、态势感知、综合分析、预警预测等领域的智能决策能力农户智能监测利用智能感知技术，实时掌控农作物生长环境信息，包括温度、湿度、光照、土壤墒情、水质、水量等智能控制利用智能控制技术实现生产环境参数的智能调节，对光照、通风、灌溉、施肥的定时、定量控制，促进节约型农业建设企业种子质量鉴定利用机器视觉等技术，对种子质量进行鉴定，整个鉴定过程不会对种子造成任何损害，提升种子鉴定的效率农产品溯源利用机器视觉等技术对农产品的生产、加工、流通和检测等环节实施全程监管，提供产品全流程溯源服务智慧园区人工智能技术在智慧园区领域的应用主要包括智能化设施建设、精细化管理、智能化应用服务、园区设备设施运营、智能环保等，应用场景描述见下表。
表 智慧园区应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述园区建设者智能物联通过人工智能与物联网等技术融合应用，将园区门禁设备、停车设备、监控设备、楼宇设备、能耗设备等统一接入平台，实现统一监控调度和决策预警智慧安防系统支持人脸识别领域的主流技术，应用于人脸识别闸机、陌生人报警系统，确保园区生产生活的安全园区标识与品牌应用应用人机交互、AR、VR等技术，在园区标识、建筑物结合图形数字和多媒体技术，强化园区品牌价值园区管理者智能运营管理中心运用人工智能多领域技术，智能感知获取企业、来往人员、交通等动态数据，通过智慧化服务终端结合交互技术，实现园区多种智能设备的联动，创新构建园区智慧场景园区流动人员管理提供园区、建筑的进出人口身份识别、周界防护、异常行为警报等服务，实时监控陌生人员、可疑人员在园区内的移动轨迹和行为园区车辆管理支持车辆定位、车牌识别等服务，辅助园区实现车辆引导、停车资源智能调度、反向寻车等设备管理监测通过自动化技术、物联网技术的应用，智能感知设备的运行状态，做到远程监控，实现智能化控制园区服务者招商租金服务采用人工智能等技术，支持园区的办公、厂房、酒店、人才公寓、商铺、停车区域、客户等资源信息统一录入，沉淀资源池，对园区资产、租售状态等进行实时在线管理和提醒智能化服务载体应用AI政务机器人应用、人脸识别、语音识别、智能翻译、智能搜索、精准推荐、智能问答、导航指引等功能，为园区人员提供智能清单，推动服务事项智能闭环园区服务协调运用新技术的叠加，掌握园区运行情况和园区设备控制及割裂服务，实现各类数据可视化智慧宣传通过人工智能技术应用，开展新闻定制、政策推送、智慧党建、可视化呈现等智能客服中心在物业客服中心和各主要应用中心，设置智能服务机器人，智能终端设备等，确保数据统一、服务及时园区运营者园区线上互动平台借助人工智能及信息化工具，开展业务标准化设计，打造线上互动平台，打通园区关联性企业信息、资源，扩展产业集聚效应园区科技体验场景建设无人驾驶、车路协同应用、充电桩智能调配、VR模拟驾驶体验，增强园区科技气息智能环保通过园区综合生态监控系统，监测园区中的温度、有害气体、火情、风雨等自然情况，同时也可以监控园区中的环境质量如废弃物、水质、空气、噪声、排污等并进行及时的数据汇总和报警能耗与排污调配建设能源调度、设备运行、环境监测、产业密度、人流密度等多维分析模型，提供园区优化能源调配使用方案，如企业节能、照明节能、供暖节能、电梯节能、给排水调配等智慧物流人工智能技术在智慧物流领域的应用主要体现在物流仓储、分单、运输、配送等环节，应用场景描述见表。
表智慧物流应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述寄件用户智能化投递对投递包裹进行拍照扫描后，在通过人证识别方式实名认证投递人，形成配送物流单号，实现包裹、投递人、物流单号信息捆绑，进行一投一档归档，易于精准追溯投递物流企业库存管理支持对仓储历史库存数据的综合分析与预测，通过对各类产品资源的整体需求与地域需求的比对分析，实现物流资源配置与调配的整体优化智能搬运采用人工智能搬运机器人，支持对搬运货物、仓储空间进行识别和解析，通过搬运空间坐标引导和动态路线规划，提供自动化货物搬运服务，提升物流效率暴力分拣检测对倾倒、翻转、抛扔、翻滚、掉落、拖拽、滑行、包裹推动包裹等物流包裹分拣异常事件，通过视频智能分析识别，进行检测预警智能分单支持对包裹面单信息进行精准识别，自动匹配配送网点及配送快递员，提升分单精准率和分单效率运输路线规划支持预测运输货量需求，根据货量需求规划最优化线路，并通过对预判货量的实时更新，动态调整运输线路精准配送通过可视化手持管理终端，利用移动通信网络，进行送货过程人证核验、人像数据采集、到货交接、设备巡检等功能，有效降低事故发生率，提高人员的工作效率物流监管部门物流安全识别推进危险货物运输及成殓的安全监管能力，基于路测视频监控，实时识别并提取特殊物流车辆，并监测车辆行驶时间、行驶区域、行驶位置、行驶速度、行驶路线的实时掌握，有效规范危险品运输流程，避免违规操作引发的安全风险物流安全监管开展危险货物港口作业在线审批、在线监管执法、隐患和重大危险源的在线闭环管理，实现履职的“痕迹化”；具备数据自动对比功能，对违法违规作业等异常作业进行预警或限制智能制造人工智能技术在智能制造中的应用主要在关键技术装备、核心支撑软件、工业互联网等系统集成应用，以制造业的研发设计、生产制造、供应流通、经营管理等全生命周期开展场景应用，应用场景描述见下表。
表 智能制造应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述研发设计人员新产品制造设计利用人工智能技术帮助实现新产品设计、生产过程中的微调，缩短时限，提升数控机床产业效率生成式设计系统指引下设置期望的参数及性能等约束条件，基于人工智能算法自动生成可行性方案并进行综合对比，筛选出设计方案推送给设计者决策集成化智能产品将人工智能技术成果集成化、产品化，在智能手机、工业机器人、服务机器人、自动驾驶汽车及无人机等具备感知、判断能力并与用户互动的智能产品。生产制造人员生产工艺参数对制造过程中的机器进行参数设置，对于一些对温度、速度影响大的生产公益，自动设置和调整机器的参数，找到最佳生产工艺参数工业机器人根据人工智能技术设定的规则，面向工业领域的焊接、装配、喷涂、处理等不用作业领域，通过更高级的学习能力、逻辑分析能力、解决问题能力等，实现“感知-决策-行动-反馈”的闭环工作流程增强制造设备运用人工智能实现技术复合化、生产方式柔性化，提供差异化更大的定制化服务、更小的生产批量和结构一体化智能工厂运用智能手段、智能系统等新兴技术，打造生产设备网络化、生产过程透明化、生产文档无纸化、生产数据可视化、生产现场无人化，实现以人机交互为本质的高效、节能、人性化工厂产品质量溯源利用人工智能、数据科学和数据分析自动识别生产中有问题的步骤，确定生产过程中某一个环节未达到要求的能力，提高质检效率依赖视觉检查项目利用人工智能建立自动视觉监测系统，对产品和照片进行比较，并决定是否通过检查供应流通人员需求/销量预测应用人工智能开展供应量管理和需求预测，根据变化调整生产计划改进工厂利用率。将企业数据与客户数据融合分析，利用机器学习算法识别需求模式智能自动化分拣运用深度学习、3D视觉及智能路径规划等核心技术，通过无序分拣机器人实现混杂分拣、上下料及拆垛仓储自主优化应用机器人自动实现点对点搬运，提升仓储拣选效率。物流作业区的机器人自动感应障碍调整路线，通过机器学习算法对物流数据进行建模分析，促进仓库自主优化供应链管理开展供应商智能评估、零部件智能选型。推动行业内订单、产能、渠道等信息共享，支持资源配置能力强的企业建设供应链协同平台经营管理人员调度决策优化基于智能生产管理系统，将历史调度决策过程数据和调度执行后实际生产性能指标作为训练数据集，采用神经网络算法，对调度决策评价算法参数进行调优，保证调度决策符合生产实际需求预测性设备运维利用机器学习处理设备的历史数据和实时数据，搭建预警模式，提前更换即将损坏的部件以避免机器故障生产资源分配人工智能可以针对消费者个性化需求数据，在保持与大规模生产成本相当、甚至更低的同时，实现柔性生产，快速响应市场需求变化（四）生态宜居中人工智能技术的应用场景生态文明是决定一座城市可持续发展的重要因素之一，生态宜居建设关系到人民的生活质量和未来发展。在生态服务中，应用人工智能技术能够完善智慧生态环境检测管理服务体系，为市民构建节能宜居的生活环境。
生态宜居中人工智能技术的应用场景是第一级（大类）应用场景。人工智能技术在生态宜居中的应用场景主要包括智慧环保、智慧家居等。
智慧环保人工智能技术在智慧环保领域的应用主要包括提供环境监测、环境管理、环境决策等方面的智慧化应用与服务，应用场景描述见下表。
表 智慧环保应用场景智慧家居
三级（小类）四级（细类）应用场景描述环境监测人员智能信息识别通过视频识别等人工智能模型，在不同物理环境下，监测设备对黑烟车等的自动、高效、高精度识别智慧数据质控通过增加规则模型，基于大数据分析，实现对无效数据、错误数据的自动筛选与剔除，提高监测设备回传数据的质量智能监测预警基于环境指标限制值，监测设备进行自动识别与预警，通知环境监测人员进行排查、处理，消除环境风险智能设备反馈当设备被外物侵入时，能够智能进行语音告警、视频拍摄、通信反馈等智能化自我保护处理；当环境颗粒物等污染浓度超标时，可以开启喷水降尘等自动环境保护措施智慧设备运行通过智能识别设备及部件运行状态，当设备发生问题时，自动分拨问题给运行维护人员，保障设备正常在线环境应用人员智能对象提取通过企业画像、知识图谱等技术，在固定污染源监测等应用场景，自动识别出异常企业等对象，从而增强监管对象有效性，提高监管效率智能多源数据分析基于环境质量监测、污染源分布等数据，对于噪声超标等场景，进行多源数据分析，识别数据源间相关性，找出主要的污染源并进行处理智能空间表达采用智能空间制图技术，通过监测点监测数据，实时生成环境应用动态地图，实现直观、全面、实时掌握环境要素及相关资源情况智能报告生成基于生态环境大数据，进行智能数据抽取与分析，按照预定义的报告格式，以文字、数字、图表等形式自动生成报告智能溯源分析利用人工智能环境溯源模型，进行污染源生成、扩散等分析，实现污染溯源，从而进行污染源管控环境服务人员智能语音服务智能语音机器人能够自动识别语音，并进行自然语言处理，识别语义，进行知识查询、功能调用、指令执行等服务，实现人与设备、人与系统的自然交互千人千面服务通过标签等技术，勾画用户、数据、系统画像，对用户提供千人前面服务，实现系统、信息的精准推送，实现复杂系统下按需所得智能审批服务基于电子政务、三线一单等数据，提供智能审批服务，实现数据要素流通，让数据智能校核验证，保障审批材料的完整性、严谨性，提高审批效率环境决策人员智能全景画像采用智能分层技术，对环境要素、环境资源进行自适应聚合与展示，构建环境分析全景画像，支持管理决策智能协同联动通过构建专家知识库、知识图谱等方式，实现执行协同联动，通过人工智能技术，保障在有限的时间、空间、资源情况下，快速反应，科学行动智能应急响应构建应急响应案例库、模型库、演练库，实现基于数据的智能模拟演练，实现在环境重污染等情况发生时，智能启动应急响应，进行应急调动智能决策辅助基于互联互通的数据要素体系，应用知识库、推理机、自然语言处理系统等，实现对环境问题的智能推理、智能分析，辅助管理人员进行环境处置决策人工智能技术在智慧家居领域的应用主要包括提供设备智能控制、提供设备自我学习能力和为用户提供个性化生活服务等，应用场景描述见下表。
表 智慧家居应用场景
三级（小类）四级（细类）应用场景描述居民智能监测利用智能感知技术，通过智能穿戴、智能家居设备，实时监测居民的生命体征参数，如心跳、血氧、心率、睡眠等；实时监测房屋居住环境，如房屋的温度、湿度、照明、危险气体等智能控制通过智能语音、智能交互等技术，实现用户对家居系统各设备的远程操控和智能控制，如开关窗帘（窗户）、操控家用电器和照明系统、打扫卫生等操作家居安防通过机器视觉的人脸识别和行为识别功能，对非法入侵的人员进行人脸采集、取证，并关联报警；居民可以通过机器视觉的行为识别功能，对被照看人员如老人、小孩进行行为识别，对危险行为进行预警智能关怀通过智能人机交互等技术，实现对老人、小孩的智能陪护和关怀智能门锁通过应用声纹识别、脸部识别、指纹识别等技术进行门锁等的控制运营商智能推荐通过应用机器学习技术，分析用户兴趣和爱好，根据用户喜好推荐节目和消息
缩略语说明：
AI：人工智能（ArtificialIntelligence）
AR：增强现实（AugmentedReality）
CIM：城市信息模型（CityInformationModeling）
CT：电子计算机断层扫描（ComputedTomography）
IoT：物联网（InternetofThings）
VR：虚拟现实（VirtualReality）