AI技术的发展：人工智能带来的颠覆性变革人工智能技术中的应用领域

发表时间：2023-07-15 09:54:18

AI技术的发展：人工智能带来的颠覆性变革

AI技术的发展带来的变革

AI技术的发展必然带来社会、文化、伦理等领域的变革。在社会领域，AI技术的广泛应用将会改变就业机会的格局和产业结构；在文化领域，AI技术将会推动文化创新、娱乐创新和教育创新等方面的发展；在伦理领域，AI技术的发展将会涉及到数据隐私、人工智能的权利问题等。

AI技术的发展是不可阻挡的趋势，我们需要想办法解决技术、法律和道德上的挑战，保证AI技术的健康发展。同时，我们也需要发挥人类优势，与AI技术共同创造更美好的未来。

AI技术的应用

随着人工智能技术的发展，其应用领域也在不断拓展和深化。人工智能技术已经成为各行各业的利器，为社会带来了巨大的效益。以下是人工智能技术在各个领域的应用举例。

1.跨领域应用

人工智能技术在医疗保健、金融、农业、交通等领域的应用已经取得了不俗的成果。在医疗领域，人工智能技术帮助医生进行疾病的早期预测和治疗决策；在金融领域，人工智能技术帮助银行进行精准的风险评估和智能投资；在农业领域，人工智能技术帮助农民进行农业精准化管理和高效的生产；在交通领域，人工智能技术帮助提高道路安全性和交通流量的控制。这些应用的具体实现包括：机器学习算法的优化、大数据的收集和分析等等。

2.工业应用

人工智能技术在工业制造、自动化控制、物流和供应链等领域也得到了广泛的应用。在工业制造领域，人工智能技术用于优化生产流程、降低成本和提高生产效率；在自动化控制领域，人工智能技术用于控制系统、机器人技术的发展和智能化工作站的开发；在物流和供应链领域，人工智能技术被应用于智能物流、智能供应链和智能仓储等环节，实现了物流信息的实时跟踪、智能调度和处理。

3.日常生活应用

智能家居、智能手机和电脑等日常生活应用也是人工智能技术的重要应用领域。通过智能家居设备，人们可以利用人工智能技术控制家中的电器设备、安保设施和环境监测系统等；在智能手机和电脑等智能计算终端上，人工智能技术可以帮助人们实现语音交互、图像识别和智能预测等操作，使得我们的使用更加智能化、便利化和个性化。

人工智能技术已经成为现代社会的一种核心技术，其应用领域和效益广泛而深远。无论是医疗保健、工业制造，还是日常生活，人工智能技术的应用都在为社会带来巨大的价值和改变。未来，人工智能技术的应用领域还将继续扩大和深化，为我们的生活带来越来越多的惊喜和便利。

AI技术的发展带来的变革

人工智能技术的迅速发展不仅带来了巨大的应用价值，也在带来各种颠覆性的变革。下面将会探讨在社会、文化和伦理等方面所带来的颠覆性变革。

1.社会变革

随着人工智能技术的发展，很多传统行业的就业机会将会发生变化。一些工作可能会被自动化取代，而人工智能技术带来的高科技工作将会获得更多的发展机会。人工智能技术的发展也会导致产业结构的重构，从而改变整个社会的发展方向。此外，人工智能技术的发展还会对城市化发展产生重大的影响，如通过智能化的城市管理，来提高城市的管理效率和服务质量。

2.文化变革

人工智能技术的发展也将带来各种文化创新、娱乐创新和教育创新。在文化创新方面，人工智能技术帮助全球文化的传播和交流，使艺术和文化得以自由流动，实现跨界融合。在娱乐创新方面，人工智能技术可以提供更加智能化的影视娱乐服务，以及更加真实的虚拟现实体验。在教育创新方面，人工智能技术的发展可以帮助学生获得更加个性化的教育服务，以及更加精准的教育评估和分析。

3.伦理变革

人工智能技术的发展也带来了各种伦理问题。随着人工智能技术的普及和智能化程度的提高，人们会面临越来越多的伦理问题，如数据隐私、道德问题以及人工智能的权利等。例如，在人工智能技术应用的医疗领域，如果机器已经比医生更加准确地做出了诊断和治疗建议，那么我们是否需要更多医生来工作？在这种情况下，失业问题和人工智能的伦理问题将变得更加严重。

随着人工智能技术的迅速发展，其在社会、文化和伦理方面所带来的变革也越来越明显。我们需要注意这些变革可能带来的影响和挑战，并以科技为工具，以人类利益为导向，共同营造更加美好的未来。

AI技术的挑战和解决方案

虽然人工智能技术的发展给人们带来了各种新机遇和新变革，但也带来了许多挑战。本节将探讨人工智能技术发展所面临的技术挑战、法律法规问题以及道德问题，并提出一些解决方案。

1.技术挑战

人工智能技术发展所面临最大的技术挑战之一是计算能力。由于人工智能技术需要大量的数据处理和计算能力，因此需要解决如何实现高效的计算和存储。此外，在人工智能技术的数据收集和处理过程中，还需要解决如何保护数据的安全和保密，避免数据泄露和滥用。为此，需要制定更为完善的数据安全和隐私保护措施，并加强对相关技术的研究和投资。

2.法律法规问题

人工智能技术的应用还需要符合国家的法律法规以及社会伦理规范。例如，如何处理大量的数据收集和隐私保护，如何规范人工智能技术的使用和管理都是需要解决的问题。为此，需要加强相关的法律法规制定和执行，制定智能机器人的责任制度，保护隐私和人权。同时，也需要企业和政府共同努力解决这些挑战。

3.道德问题

人工智能技术的应用所面临的最重要的挑战之一是道德问题。在发展和应用人工智能技术的同时，人们需要考虑智能机器的伦理和道德问题，避免失控和滥用。例如，在人工智能技术的开发中，需要集中关注如何规范机器学习的设计，如何避免人工智能算法带来的偏见、歧视问题，等等。在此，需要各界人士共同努力，开展人工智能的研究，制定机器学习的规范，避免伦理问题的出现。

尽管人工智能技术的发展给人类带来了极大的发展机会，但我们也必须认识到其发展所面临的挑战和问题。我们需要加强技术研究和法律制定，规范人工智能技术的应用，保护隐私和人权，并且考虑伦理和道德问题，避免其带来的负面影响。只有这样，我们才能更好地应对未来面临的挑战，实现人工智能技术的可持续发展。

另一个令人担忧的问题是，未来的人工智能技术可能会控制人类的命运。许多人担心，如果我们不能正确地规范人工智能技术的应用，那么这种技术最终可能会超越人类的智能水平，并取代人类。这种情况下，我们将失去指导未来发展的能力。为此，需要建立一个包容性的人工智能治理体系，使人类能够更好地与机器共存。在这个过程中，需要积极推动智能机器的伦理和道德规范的制订，并提高人工智能的透明度和可理解性。

同时，在智能机器人开发的过程中，我们也需要注意到失业问题。在未来，许多工作都将被机器人取代，造成大量人员的下岗和失业。为了避免失业问题，我们需要培养新的技能和创新，为未来的工作做准备。同时，社会也需要加强教育和培训，让每个人都能够适应新的就业模式，实现可持续发展。

总结

人工智能技术的发展将带来颠覆性的变革，优化生产力和拓展应用领域。但同时，它也带来了许多挑战和问题，需要我们共同努力解决。通过引入透明度和道德、法律和政策等综合手段，我们可以确保人工智能技术的可持续发展。让机器在服务人类的同时，我们也需要保证人类能够掌控和规范这些技术的演进，避免其对人类生存和未来造成威胁。返回搜狐，查看更多

人工智能在物流行业的应用综述与发展趋势

预测能力：例如基于人工智能的设备寿命预测、智能天然灾害预测与防治。

判断能力：例如AI下围棋、自动驾驶车、智能搜索、智能控制、博弈等。

学习能力：例如机器学习、深度学习、强化学习等各种学习方法。

在认知能力方面，人工智能在很多领域与人类还存在差距，但在部分细分领域内，已经可以达到人类的智能，例如下围棋、自动驾驶等领域。

3.创造力

创造力指的是人类产生新思想、新发现、新方法、新理论、新设计，创造新事物的能力，它是结合知识、智力、能力、个性及潜意识等各种因素优化而成，这个领域目前人类仍遥遥领先人工智能，但人工智能也在不断发展，例如人工智能作曲、作诗、小说创作、绘画、设计等技术，均有大量的团队在不断探索。

4.智能

智能指的是人类深刻了解人、事、物的真相，能探求真实真理、明辨是非，指导人类可以过着有意义生活的一种能力，这个领域牵涉人类自我意识、自我认知与价值观，是目前人工智能尚未触及的一部分，也是人类最难以被模仿的一个领域。

二、人工智能在物流领域的应用

不同的典型物流行业场景有不同的特点，所需要的技术也不尽相同，应当根据实际的需求确定技术的应用。下面针对一些典型的物流场景，阐述可能应用的相关人工智能技术（参见图2）。

图2典型物流场景下的人工智能技术的应用

1.供应商管理

供应商是生产加工型企业或电商企业的供货者，科学采购、高效收货与质检、智慧财务管理系统等，都能够提高供应环节的效率，降低运行成本。

2.仓储管理

仓储管理包括入库、存储和出库（拣货）等重要环节，涉及到数量庞大的物流机器人、自动仓储设备、运输设备和人员，占用了企业的大量资金。将仓储管理智能化，将为物流行业带来颠覆性的改变。

（1）智慧存储设备：目前，在仓储环节应用的物流设备种类丰富，功能各异。历史发展悠久的堆垛机货架，更加高效的多层穿梭车系统，针对小料箱的高效存储设备MiniLoad等。针对仓储设备的智能化运行，计算机视觉、深度神经网络、机器学习、自动控制等技术的应用，将极大的提升存储设备的周转效率，尽可能的提高设备的利用率；针对仓储设备的科学规划和实施，大数据分析和专家系统等技术，能够提升系统规划的效果；针对仓储设备的维护和保养，采用基于设备数据的寿命预测技术，能够准确、预先的对设备的状态进行掌握，便于提前采取措施。冷库存储是存储行业的一个特殊领域，生鲜、药品等特殊商品需求较大。人工智能技术打造的新型自动化冷库，利用大数据分析可将采购预测与仓储现状结合，自动控制技术可以针对冷库低温的特点，更好地控制仓储货架所用的穿梭车和堆垛机、搬运使用的叉车、码垛使用的码垛机器人等设备。

（2）智能分拣系统：智能分拣系统包括分拣过程中使用的运输设备如AGV、智能分拣车、传送带等，以及分拣过程中的信息流。路径规划、机器视觉等技术，将赋予运输设备更多的智能，使得无人运输更加安全、高效。数据挖掘、大数据分析等技术，能够将拣选订单进行更合理的拆分与合并，并与仓储设备、运输设备和人员形成联动，实现更高效的订单拣选。

3.运输管理

运输环节实现货物的运输，主要包括运输设备和运输过程的信息管理。国内的运输方式有航空运输、铁路运输、公路运输和海路运输。公路运输灵活性高，货运量大，人工智能能够发挥更大的作用。日趋成熟的自动驾驶技术将彻底颠覆现有公路运输体系，更加高效、安全的行驶，更少的人力依赖，将极大地提升公路运输的效率。运输信息的管理内容繁杂，包括发车前的任务下达和路线规划，行驶中的信息跟踪和应急调度，以及到达目的地后的盘点、卸货和车辆状况检查等。人工智能技术对于信息的处理比人类更加高效，通过大数据分析能够为车辆的调度机制提供更加实时、可靠的方案，设备寿命管理能够系统性的监测车辆的状态，及时警报提醒，降低车辆故障发生率。大数据分析能够更好地监测冷链运输过程中的货物状态和司机行为，为保质保量的冷链运输提供更智能的监管。

4.配送管理

5.客户管理

三、人工智能赋能物流行业的实际案例

人工智能在物流行业已经有了丰富的应用，人工智能赋能物流行业带来了更多的效率提升和更好的经济性，物流行业也为人工智能提供了真实的应用场景，可以促进人工智能技术更好的发展。亚马逊作为一个覆盖全球的电商行业，人工智能技术已经渗透到其业务的方方面面，从采购到存储，从运输到配送，从信息世界到现实设备，同时也反向促进人工智能在机器人领域、信息处理领域、智能控制领域的飞速发展。国内的众多电商相关企业，如京东、淘宝、四通一达、顺丰等，都在不断探索人工智能技术的落地应用，大量设备制造厂商如极智嘉、旷视、快仓等企业，更是将人工智能与物流设备包括机器人、货架、搬运车辆等结合，从智能设备入手，为整个行业带来改变。

1.人工智能在仓储领域的应用

智能机器人在仓储作业中目前已经应用非常普遍，自动化立体仓库、无人叉车、AMR（AutomaticMobileRobot）即自主移动机器人等设备的应用，显著提高了仓库分拣、搬运的效率。亚马逊在2012年耗资7.75亿美元收购Kivasystems公司（专注于如何利用机器人在仓库里完成网上大量的订单派发工作）后[8]，在其仓库中大规模应用Kiva机器人（如图3所示），将货架从仓库搬运至员工处理区，实现货到人的拣选，Kiva机器人的应用使得拣选效率增加了三倍，准确率更是达到了99.99%[9]。

图3亚马逊Kiva机器人

图4极智嘉智能拣选机器人

极智嘉（Geek+）作为新兴智能物流装备企业，研制开发的智能拣选机器人（如图4所示）也得到广泛应用，其成功为某医药企业物流中心搭建了使用AMR的月台集货场景，实现了出库集货和装车搬运的无人化；使用上百台智能拣选机器人（货架到人机器人）搭建货到人拣选平台，打造出跨楼层、跨区域的综合性解决方案[10]。京东拥有极其庞大的智能仓群，“智能大脑”作为京东亚洲一号的“司令官”，精细控制使得仓库中自动化立体货架、无人叉车、无人分拣机、打包机等智能单元能够协调作业，“智能大脑”通过每分钟上亿次的计算，对比传统仓库，能够将智能仓库效率提高至少3倍以上[11]。

2.人工智能在配送领域的应用

无人机配送作为一种不受地形、交通、人员限制的配送方式，成为未来快递配送的主要趋势。早在2013年12月，亚马逊就发布PrimeAir无人快递，顾客在网上下单，如果重量在5磅以下，可以选择无人机配送，在30分钟内把快递送到家。整个过程无人化，无人机在物流中心流水线末端自动取件，直接飞向顾客[12]。2020年4月，亚马逊获得了美国联邦航空管理局（FAA）的批准，可以在美国地区运营PrimeAir快递无人机，亚马逊的配送体系正式进入“海陆空”时代[13]。亚马逊最新版本的PrimeAir快递无人机（如图5所示），是一种混合动力飞机，能够垂直起飞和着陆。

图5亚马逊无人机

3.人工智能在数据分析领域的应用

四、智慧物流发展趋势

科学技术的进步和人类社会的发展，让身处时代洪流的每一个人，都对未来的变化充满期待。“人工智能”作为“复制并超越人类智能”的技术，将彻底改变人类世界。物流行业将会更早受到人工智能等新技术的淬炼，将这个涉及到人类生产生活方方面面的“大服务业”推向新的层面，在人工智能技术不断发展和物流行业不断前进的进程中，以下几个方面的内容都值得大家关注：

1.无人机仓储系统

图7无人机仓储系统示意图

2.“陆空一体”的无人配送体系

自动驾驶技术将促成彻底的物流配送无人化。设置在城市社区中的无人快递站，将由智能机器人单独运营，完成自动化收货与暂存。收货完成之后，运行速度快、搬运能力强的无人快递车将会为人员稠密的区域提供配送服务，灵活性强、无视地形影响的无人机将会为人员分散、地形条件差的区域提供配送服务，打造出“陆空一体”的高效配送体系。无人快递车与无人机同时具备收货功能，能够满足客户的寄件需求。

3.智能信息系统

“数据驱动物流”的理念将被更广泛的实践，物流企业所涉及的所有信息都将由“智能信息系统”进行智慧管理。相较于传统的信息管理系统，大量依赖人的记录、整理、上传、分析、决策，智能信息系统将从数据的采集、分析、利用和存储等多反面，替代人力，实现信息管理的无人化，信息利用的高效化。以电商为例，客户的订单将成为驱动整个网购流程的信息原动力，智能信息系统会将其转化为采购的依据、仓储的作业准则、运输的调度前提、配送的指导方针，让电商企业以最小的代价提供最高质量的服务。

4.物流行业将变为知识密集型产业

随着人工智能等新技术的不断成熟和大规模的工业应用，物流行业将从一个劳动力密集型的产业转变为一个知识型密集的产业，企业将更加注重专业人才、技术、专利等的积累。研发人员将为企业的智能化提供源源不断的动力，高级工程师将成为仓储、运输、配送等环节的保障力量，大量工人忙碌的场景将不复存在，少量专业人员就可以维护庞大的物流链条。返回搜狐，查看更多

6大人工智能应用关键技术，终于有人讲明白了

导读：我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。”

人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统。人工智能是一项知识工程，利用机器模仿人类完成一系列的动作。根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为。

在未来，人工智能应用主要会体现如下几大核心技术特点。

作者：达观数据

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation，RPA）

RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。

与大家通常所认为的具备机械实体的“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。

▲图1-1RPA是未来办公创新和发展的趋势

RPA也被形象地称为数字化劳动力（DigitalLabor），是因为其综合运用了大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟并增强人与计算机的交互过程，从而能够辅助执行以往只有人类才能完成的工作，或者作为人类高强度工作的劳动力补充。

自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成，汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用，带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流，我们称之为智能RPA技术，或者IPA技术（IntelligentProcessingAutomation），即智能流程自动化技术（如图1-2所示）。

▲图1-2智能RPA的构成：RPA+AI=IPA

换句话说就是，RPA是基础，需要与其他技术手段整合在一起，方能实现IPA及其优势。

商业社会对流程自动化的功能的期望将与日俱增，将机器学习等AI技术运用到RPA中，将人工智能功能集成到产品套件中，以提供更多类型的自动化功能，已经成为未来RPA发展的主流趋势。

02光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）

OCR技术是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。通俗地说就是，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，以获取文字及版面信息的技术。

OCR技术一般可分为如图3-1所示的5个阶段。

▲图3-1OCR技术的5个阶段

下面具体说明OCR的识别流程。

1.图像处理

针对图像的成像问题进行修正。常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正、二值化处理等。

2.文字检测

检测文本所在位置、范围及其布局，通常还包括版面分析和文字行检测等。文字检测解决的主要问题是哪里有文字，文字的范围有多大。

文字检测采用的处理算法一般包括：Faster-RCNN、Mask-RCNN、FPN、PANet、Unet、IoUNet、YOLO、SSD。

3.文字识别

在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转化为计算机可识别和处理的文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。

文字识别常采用的处理算法包括：CRNN、AttentionOCR、RNNLM、BERT。

4.文本抽取

从文字识别结果中抽取出需要的字段或要素。

文本抽取常采用的处理算法包括：CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM+CRF、BERT+CRF、Regex。

5.输出

输出最终的文字识别结果或者文本抽取结果。

03机器学习/大数据分析

机器学习/大数据分析是一种用于设计复杂模型和算法并以此实现预测功能的方法，即计算机有能力去学习，而不是依靠预先编写的代码。它能够基于对现有结构化数据的观察，自行识别结构化数据中的模型，并以此来输出对未来结果的预测。

机器学习是一种通过“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据中的模式（例如日常性能数据）的算法。监督算法是指在根据自己的输入做出预测之前，会从输入和输出的结构化数据集来进行学习。无监督算法是指观察结构化数据，并对已识别的模式提供相关见解。

机器学习和高级分析可能会改变保险公司的游戏规则，例如，在提高合规性、降低成本结构，以及从新的见解中获得竞争优势。高级分析已经在领先的人力资源部门中得到了广泛应用，主要用于确定和评估领导者和管理者的核心品质，以便更好地预测行为、规划职业发展道路和下一任领导岗位归属。

04自然语言生成（NaturalLanguageGeneration，NLG）

计算机具有与人一样的表达能力和写作能力，它遵循某种规则，将从数据中观察到的信息转换成高质量的自然语言文本。例如，自动识别会议邮件中的主题、数字地名、人名地址并生成行程表备忘录，或者识别出合同条款的关键内容并将摘要的重点生成列表。

关于自然语言生成及自然语言处理的详细介绍，请阅读《详解自然语言处理5大语义分析技术及14类应用（建议收藏）》

05智能工作流（SmartWorkflow）

智能工作流是一种用于流程管理的软件工具，其中集成了由人和机器共同执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，以便于管理不同组之间的切换，包括机器人与人类用户之间的切换，同时还能提供瓶颈阶段的统计数据。

随着社会和科技的不断进步，各个领域都开始逐步朝着自动化、智能化的方向快速发展。工作流相关技术的研究也越来越受重视，并广泛地应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医学等不同领域。

工作流不但能够自动化地处理相关的活动和任务，减少人机交互处理过程中带来的潜在错误，而且能够精确化每一个处理步骤，最大化地提高生成效率，并且将工作流应用到动态、可变且灵活的应用场景当中。

近年来，在大数据、人工智能的背景下，工作流中的业务流程日趋复杂，所面临的环境和数据也日趋复杂，由需求分析引起的业务过程重新建模或由维护升级引起的过程模式变更和改进也变得越来越频繁。

在这种动态多变的复杂环境下，如何快速识别出任务，然后快速高效并有针对性地处理工作流问题，已成为目前工作流任务研究的关键问题。

RPA软件机器人在工作过程中，也会遇到很多类似的情况。工作流的复杂多变，会导致RPA作业流程的复杂多变，使其无法做到自适应，这将会大大影响RPA软件机器人的作业效率。

因此，需要通过智能工作流的技术，实现动态地调整RPA里的任务设定，以及RPA业务流程的自动变更和自动升级，在智能工作流的指导下实现自适应作业模式。

实现智能工作流的方法有很多，比如，美国J.H.Holland教授提出的基于遗传算法的工作流调度，PandeyS等提出的基于粒子群优化算法的启发式算法（PSO）可用于不同资源的智能调度。除此之外，还有很多基于自然界和仿生学的智能算法，比如，混合蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法、人工蜂群算法等。

目前比较常见的方法是实现一种基于智能规划的工作流处理模式，该模式不再是单纯地将不同的活动当作对彼此没有影响的单独事件，而是有针对性地考虑多个事件的共同影响。

该模式充分考虑了工作流和智能规划之间的相似之处，通过智能规划推导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系，并从其他的渠道和外部信息中充分挖掘潜在的关系。

逐步改进传统工作流中的问题，使用全新的智能规划的手段，从表面动作中挖掘出潜在的信息，过滤噪声数据，进而实现流程的自动修正，最后，通过前面得出的结论，有针对性地修改之前的RPA作业流程，实现自适应性的作业模式和作业过程。

06认知智能体（CognitiveAgent）

认知智能体是一种结合了机器学习和自然语言生成的技术，并在此基础上加入情感检测功能以做出判断和分析，使其能够执行任务，交流沟通，从数据集中学习，甚至根据情感检测结果作出决策。换句话说，机器会像人一样产生“情感共鸣、精神共振”，真正成为一个完全虚拟的劳动力（或者智能体）。

在客服领域，英国某汽车保险公司通过使用认知智能体技术，将客户转化率提高了22%，验证错误率降低了40%，整体投资回报率达到了330%。

当然，德勤、安永等咨询公司也坦然表示，就现阶段许多企业的流程管理与系统的基础能力来看，仍存在着大量的基础建设工作有待开展。而打造智能流程自动化所需的部分核心技术（例如认知智能体等）也还停留在雏形阶段。

智能包含三个方面，分别是计算智能、感知智能和认知智能。

在计算智能方面，计算机的速度早已远远超过人工的效率。

在感知智能方面，随着OCR、NLP等技术的发展，目前也已经能够实现很多的效果。

但是在认知智能方面，即使在某些特定领域，自然语言的处理也已经可以得到比人工更好的成绩，但是在某些领域，特别是知识理解、知识推理、知识判断等方面，还有很多需要逐步积累、逐步完善的地方。

按照机器能否产生自我认知和机器人的适用范围，人工智能分为弱人工智能和强人工智能，其中弱人工智能里的机器没有自我意识，不具备真正的推理和独立解决问题的能力，通常只适用于解决特定条件下的某种问题。当前人工智能的研究主要在弱人工智能领域。

而在强人工智能方面，机器具有一定的自我意识，能够通过学习拓展功能。对于当前不具备的功能或者当前不了解的知识，能通过自行学习获得。

当前条件下，全面的强人工智能还面临技术能力、社会伦理等多方面的挑战，但是在某些领域的特定场景下，具备认知智能能力和学习能力的人工智能软件，不仅能够优化作业流程、快速响应、覆盖更多不同的情况，同时还能够最大限度地避免技术风险和应用风险，是一个非常有价值的研究方向。

认知智能有很多种定义，其中，复旦大学肖仰华教授曾经提到过，所谓让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，而这种思考能力具体体现在如下几个方面。

第一，机器具备能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力。

第二，机器具备能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力。

第三，机器具备推理、规划等一系列人类所独有的认知能力，也就是说认知智能需要解决推理、规划、联想、创作等一系列复杂任务。

智能体是指驻留在某一环境下，能够持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性特征的计算实体。根据著名人工智能学者，美国斯坦福大学Hayes-Roth教授的理论“智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作”。

从前面的定义我们可以看出，认知智能体能够感知到环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境，同时其还能够用推理来解释感知信息，求解相关问题，决定后续动作。

将认知智能体与RPA相结合，我们能够得到一个具备认知智能的机器人，它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做的事情，同时执行相应的动作来影响对应的环境信息，实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判定。

与此同时，认知智能体通过RPA技术在处理业务的同时，还能够学习到相关的经验和知识，逐步掌握识别重点的能力。

认知智能体的研究包含了多种不同的方法，近年来，随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展，面向动态环境下的分布式协同决策已经成为认知智能体的一个重要的研究方式。这种方式在以多无人机系统、多机器人系统为代表的典型无中心式多智能体系统中得到了广泛的应用。

与此同时，受限于自身设计，智能体对所在环境和系统常呈现出信息的部分可观测特征，而有限的智能体之间的交互和外部的约束也使得获得全局信息需要付出极高的代价。

同时，无中心式的多智能体系统在应用中呈现出了与社会网络相类似的自组结构和相应的复杂网络特征，即网络中单个智能体通常仅能连接/交互所在局部网络中的小部分智能体，传统的集中式协同模型则不再适用。

此外，类似于社会网络中人与人之间的有限信息交换便可大大提升个体的决策效率，同样的方法能否应用到相应的研究当中，也处于不断的尝试过程中。

关于作者：达观数据，中国智能RPA领域的龙头企业，独立开发了全套“RPA+AI”系统，拥有核心知识产权。达观智能RPA产品是业界不依赖微软底层开发框架、未使用第三方开源框架的RPA产品。

本文摘编自《智能RPA实战》，经出版方授权发布。

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