科技的人工智能
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科技的人工智能范文第1篇
關鍵詞：人工智能 科學方法 創新
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）03-0093-01
人工智能是一門涉及較廣的邊沿學科，它涉及哲學、數學、心理學、計算機科學等學科，其本身的性質也就需要從事這項工作的人必須要對人工智能所涉及的學科有一定的了解。近幾年，我國在人工智能的理論和技術方面都有所突破，但是時代在快速發展著，這就需要人工智能研究不能一直保持原有的狀態，還要有所創新，以順應時代的變遷。
1 人工智能的發展歷程
人工智能（Artificial Intelligence）一詞最早是在1956年DARTMOUTH學會上提出的，這也就標志著人工智能的誕生。在1969年召開了第一屆人工智能聯合會議，以后每兩年召開一次。1970年出現了《人工智能》國際雜志，推動了人工智能的學術研究及發展，從此以后，人工智能的研究形成熱潮，不同人工智能學派的爭論非常激烈，這使得人工智能得以進一步發展。而我國的人工智能研究開始的比較晚，在1978年“智能模擬”正式納入國家計劃開展研究。而且現在我國從事人工智能研究工作的除了科技人員還有很多的大學師生，從人工智能的發展前景來看，人工智能定會為我國的現代化建設做出重大貢獻。
2 人工智能的突破及科學方法
2.1 對人工智能采用分散式的研究
由于人工智能的研究是很復雜的，很難進行整體性的研究，所以只能把它分成幾個層面再各個擊破。人類認為結構、功能、行為是系統能力的三個基本要素，所以對于人工智能的研究也可以分為結構模擬、功能模擬、行為模擬三種模擬方式。下面對人工智能的三種模擬方式進行舉例分析[1]：
關于結構模擬就以人工神經網絡的研究為例。根據結構模式的思想，人工智能的研究人員嘗試建造人工的神經網絡模擬人類的思維能力。20世紀50年代，出現了感知機，它是用人工神經元電路構造的，這也說明了人工神經網絡的智能性。后期也出現人類利用少數神經元的網絡設計模擬高等動物反射能力的實例，展現了人工神經網絡的發展前景。但是，在人工神經網絡的研究中如果想有效的模擬人類的思維能力就需要有接近人類大腦新皮層的人工神經網絡，在制造技術上存在很大的困難；如果降低人工神經網絡的復雜程度，那它的智能化就會退化。基于功能模式的物理符號系統研究實例。基于功能模擬的物理符號系統的研究也取得了很多的成果，比如：通過圖靈測試的血液感染疾病診斷專家系統和戰勝過國際象棋世界冠軍的“深蘭”專家系統。但是專家系統需要擁有專業的高水平知識，但是這種知識的獲取是很困難的，不僅如此，就現在的邏輯理論而言，就算獲得了必要的知識，也不能支持知識的推理與表達。
2.2 發現了智能生成的核心機制和知識的生態學結構在本能知識下的知識轉換
人工智能的定義是非常復雜的，簡單來說，人工智能是為了實現人類改善生存與發展條件的目的，面對具體環境時，根據現有的知識去發現問題、確定解決問題的目標；再針對問題和已定的目標獲得必要的信息，進而利用所獲得的信息和現有的知識想出解決問題的智能方法，并實施這個方法，以達到解決問題的目的。人工智能實際上模擬的是人類智能“確定解決問題的目標、獲得信息、找出解決辦法”的能力。也就是說可以說，人工智能工作前提是“給出有待解決的問題、知識和明確的目標”，工作內容是“獲得必要的信息，進而利用所獲得的信息和現有的知識想出解決問題的智能方法”，因為找到解決問題的方法是智能的表現，所以可以理解為，人工智能的核心就是在給定條件的制約下信息知識的智能轉換。在這種方法的引導下就可以建立人工智能新的機制模擬方法了。
我們已經發現人工智能的核心機制是：信息知識的智能轉換，也就是說，信息和知識在人工智能的研究中發揮著很重要的作用。研究發現，知識并不是固定不變的，它具有自己的生態學結構。在本能和外界信息的刺激下，人類不斷的學習并不成熟的經驗知識，然后根據自己本身的理解和思考把經驗知識變成規范知識最后成為常識性知識。發現知識的生態學結構不只是可以加深對知識的理解，還拓展了人工智能的研究視野，對人工智能的研究有著很重要的意義[2]。
2.3 把智能生成的機制與知識的生態學結構相結合
把智能生成的核心機制與知識的生態學結構相結合建立新的模擬方法，就會發現一直處在獨立發展的結構模擬、功能模擬、行為模擬都是機制模擬方法的特例。比如：結構模擬可以說是，信息與經驗知識的經驗型智能轉換；功能模擬就是把信息與規范知識的規范型智能轉換；行為模擬是信息與常識性知識的智能轉換，而且經驗知識、規范知識、常識知識之間在機制模擬中是相繼環節，所以結構模擬、功能模擬、行為模擬也應是機制模擬中的相繼環節[3]。在“以信息觀、系統觀、機制觀為主要標志的系統科學方法論”的觀念下，原來看似無關的人工智能的三種模擬方式，竟然有著相互的關系，把原來看不到的本質給展示出來，就是科學方法的厲害之處。
3 結語
通過研究發現，在人工智能的模擬研究中一直處在獨立發展的結構模擬、功能模擬、行為模擬都是機制模擬方法的特例。這也就說明智能生成的機制與知識的生態學結構的結合是人工智能研究的統一理論和方法。這一結果為人工智能的發展開辟了一條新的道路，人工智能的研究的這一突破主要依靠科學方法的創新。所以，在今后的人工智能研究方面應注重科學方法的研究、應用和創新，以使人工智能研究事業在未來的發展道路上越走越遠。
參考文獻
[1]鐘義信.人工智能的突破與科學方法的創新[J].模式識別與人工智能，2012（3）：456-461.
科技的人工智能范文第2篇
關鍵詞：奧拉西坦；腦卒中；認知功能障礙
隨著腦卒中發病率的逐年升高，認知功能障礙成為卒中后的主要并發癥之一，有研究顯示，卒中患者發生認知障礙的比例高達64%[1]。本文探討了奧拉西坦對卒中后認知功能障礙的療效、安全性及可能的機制，現報告如下。
1 資料與方法
1.1一般資料 選取2013年5月～2014年4月在我院進行治療的124例卒中后患者，患者均由頭顱影像學確診，且均存在不同程度的認知功能障礙，將患者隨機均分為兩組，每組各62例，其中實驗組男38例，女24例，年齡59～72歲，平均（64.8±5.7）歲；對照組男40例，女22例，年齡59～73歲，平均（64.9±6.0）歲。兩組患者一般資料無明顯差異（P>0.05）可比較。
1.2方法 兩組患者入院后均給與卒中常規藥物治療，在此基礎上，實驗組給予奧拉西坦治療，將4.0 g奧拉西坦注射液加入250 ml 5%葡萄糖溶液中，充分混勻后靜脈滴注，1次/d，一共治療1個月。觀察兩組患者的臨床療效及不良反應。
1.3療效觀察[2] 采用蒙特利爾認知評估量表（MOCA）及日常生活能力量表（ADL）對患者進行測評。療效判斷：臨床治愈：患者智能精神與日常生活能力完全恢復正常，不存在認知障礙；顯效：患者智能精神與日常生活能力顯著改善，認知障礙顯著改善；有效：患者智能精神與日常生活能力改善，認知障礙改善；無效：患者智能精神、日常生活能力及認知障礙無改善或加重。
1.4統計學處理 采用SPSS 17.0軟件進行數據的統計與分析，計量資料采用t檢驗，計數資料采用χ2檢驗，P
2 結果
2.1兩組蒙特利爾認知評估量表及日常生活能力量表評分對比 治療前，兩組患者蒙特利爾認知評估量表及日常生活能力量表評分對比無顯著差異，無統計學意義（P>0.05）；治療后，兩組蒙特利爾認知評估量表及日常生活能力量表評分對比顯著改善，且實驗組改善程度優于對照組，具有統計學意義（P
2.2兩組患者臨床療效對比 實驗組治療總有效率為96.8%，對照組治療總有效率為82.3%，實驗組治療總有效率優于對照組，具有統計學意義（P
2.3兩組患者不良反應對比 實驗組不良反應發生率為4.8%，對照組不良反應發生率為14.5%，實驗組不良反應發生率低于對照組，具有統計學意義（P
3 討論
目前臨床中，對于X卒中患者的認知功能障礙展開早期診斷與治療，降低血管性癡呆的發生率[3-4]。不同類型的原型可呈現出不同的臨床表現，但均存在共同的血管危險因素，因此，改善微循環障礙被認為是認知功能障礙治療成功的關鍵[5]。
奧拉西坦商品名為腦復智，其主要成分為奧拉西坦，是目前臨床中治療記憶障礙、智能障礙及腦損傷與其相關神經功能缺失的重要藥物[6]，其進入體內后，可以透過血腦屏障，并廣泛分布在中隔區、海馬、皮層以及紋狀體。現代藥理實驗證實，奧拉西坦無明顯毒副反應，對人體的心肺系統及神經系統均無明顯影響，在用藥24 h內，84%的藥物以原形通過腎臟排泄，將800 mg奧拉西坦按照2次/d的劑量連續用藥1 w后，患者體內并無藥物蓄積現象，且其絕對生物利用度高達75%[7]。奧拉西塔可以增加突觸后電位的波幅及時限，提高學習力及記憶力，同時提高大腦皮質聯絡纖維突觸的可塑性，促進未受損部位的組織重組及功能重建，改善患者生活質量[8]。
由本文數據提示，治療前，兩組患者蒙特利爾認知評估量表及日常生活能力量表評分無差異，但治療后，實驗組這兩項改善程度明顯優于對照組，兩組存在顯著差異（P
綜上所述，對卒中后存在認知功能障礙的患者，應用奧拉西坦治療，可顯著提高臨床療效，且安全性高，患者耐受程度好，是較好的治療手段。
參考文獻：
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科技的人工智能范文第3篇
方法：我們選取2010年7月―2013年5月急性腦梗死后認知功能障礙患者62例，將其按雙盲隨機方法分為兩組：觀察組31例與對照組31例。對照組患者給予吡拉西坦進行治療；觀察組患者在對照組治療基礎上加用天智顆粒，兩組患者治療結束后，將其治療效果進行對比。
結果：觀察組患者治療后的日常生活自理能力評分、精神狀態評分均優于對照組（P0.05），無統計學意義。
結論：將天智顆粒應用于腦梗后認知障礙患者的治療中，效果比較明顯，能夠降低神經系統的損傷，促進腦梗死患者認知障礙快速恢復，并且患者在服用藥物治療期間沒有出現明顯的不良反應癥狀，安全可靠，值得臨床應用與推廣。
關鍵詞：急性腦梗死認知障礙天智顆粒吡拉西坦
【中圖分類號】R4【文獻標識碼】A【文章編號】1671-8801（2013）11-0051-01
目前，隨著我國步入老齡化社會，腦梗死發病率也呈現明顯上升的趨勢，認知功能障礙是患者腦梗死治療后極易出現的神經心理學表現，患者在康復治療中，其也是影響患者功能恢復與生活質量的重要因素[1]。近些年來，臨床將腦梗死的治療多集中于降低病死率與促進肢體功能恢復等方面，而忽視了認知功能障礙對患者機體的損害，這種治療上的偏頗，極大影響了患者康復效果。本文旨在探討天智顆粒對腦梗后認知障礙的治療作用，現將具體內容匯報如下：
1資料與方法
1.1一般資料。我們選取2010年7月―2013年5月急性腦梗死后認知功能障礙患者62例，將其按雙盲隨機方法分為兩組：觀察組31例與對照組31例，其中：男33例，女29例；年齡在53―87歲，平均年齡為69.7±8.5歲。患者合并疾病有：原發性的高血壓患者37例；糖尿病患者16例；冠心病患者9例。文化程度分為：文盲3例；小學文化11例；初中文化32例；高中及高中以上文化16例。排除標準：患者有阿爾茨海默病或重度的血管性癡呆；患者有意識障礙性疾病或重度的失語癥；患者的心、肝、腎、肺等重要器官有嚴重疾病或嚴重糖尿病；患者對服用藥物過敏；患者有精神病史。兩組患者均自愿參加本次實驗，并同院方簽訂了知情同意書。兩組患者因是雙盲隨機抽取，所以無論在性別、年齡、合并癥等方面均無明顯的差異（P>0.05），相關數據與資料具有可比性。
1.2方法。兩組患者均給予降血糖、降血壓、調脂、抗血小板等基礎治療。
對照組患者給予吡拉西坦進行治療，具體方法為：吡拉西坦片1.6g，口服，一日三次，30天為一個療程。
觀察組患者在對照組治療基礎上加用天智顆粒，具體方法為：天智顆粒5mg，一日三次，口服，30天為一個療程。
1.3評價指標。精神狀態評分[2]：采用簡易精神狀態量表對患者的認知障礙進行評分，滿分30分。對文盲患者，當其評分值低于20分時，確定為認知障礙；對小學文化患者，當其評分值低于23分時，確定為認知障礙；對初中及初中以上文化患者，當其評分值低于27分時，確定為認知障礙。
日常生活自理能力評分[3]：采用Bathel指數對患者的日常生活自理能力進行評分，總分為100分，分值越高，表明患者生活自理能力越差。
1.4統計學處理。采用SPSS19.0軟件進行數據與資料的分析，將均數±標準差做為計量資料表示方法，進行t檢驗，以P
2結果
2.1觀察組患者治療后的日常生活自理能力評分、精神狀態評分均優于對照組（P
2.2兩組患者在治療期間均沒有出現明顯的不良反應癥狀，治療前、后患者的血、尿常規；心電圖；肝、腎功能檢查結果均沒有異常表現。兩組患者不良反應發生率沒有明顯的差異（P>0.05），無統計學意義。
3討論
腦梗死后的認知障礙是由腦血管疾病引起的認知損害的表現之一，其病情呈進行性發展，即：可由輕度認知障礙發展至癡呆。患者的臨床癥狀表現有：患者保留有記憶功能，而注意力、執行力卻發生障礙表現；患者伴有信息、行動處理障礙；患者出現焦慮、抑郁、情感淡漠等心理癥狀表現。有資料報道[4]：腦梗死首發患者認知障礙的發生率可達54%，患者的再次發病率可達72%，由此可見，認知障礙的發生嚴重影響了患者的康復效果。
天智顆粒是由天麻、梔子、槐花、首烏藤、益母草、杜仲、石決明、鉤藤等藥物配伍而成，方劑中天麻、石決明、鉤藤、杜仲均具有平肝潛陽、補益肝腎的功效，能夠調節神經細胞的興奮度，有效緩解其精神抑郁、煩躁不安等癥狀。諸藥配伍應用，共奏熄風定驚；舒經活血；祛風通絡；益智及養肝益氣之功[5]。天智顆粒通過對神經前體細胞增殖的促進作用，抑制烯醇化酶的表達，從而達到改善患者記憶功能的目的，其還可以通過減輕線粒體損傷，促進患者認知障礙的恢復。吡拉西坦天智顆粒與吡拉西坦聯合用藥，能夠改善患者腦部的血供，增加神經的保護機制，并且通過控制患者血脂、血壓、血糖等腦血管疾病危險因素，降低腦梗塞再次發作。從本次研究結果可以看出，觀察組患者治療后的日常生活自理能力評分、精神狀態評分均優于對照組，并且兩組患者在治療期間均未出現明顯的不良反應癥狀，這一結果充分說明了天智顆粒對腦梗后認知障礙患者的治療有比較明顯的療效。
參考文獻
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科技的人工智能范文第4篇
【關鍵詞】 氯胺酮； 術后認知功能障礙； 老年患者； 炎癥因子； 骨科手術
術后認知功能障礙（postoperative cognitive dys-function，POCD）在老年手術患者中較常見，患者手術前無精神異常，由于物的影響導致術后患者中樞神經系統障礙，表現為精神錯亂焦慮人格改變和記憶功能損害[1]。研究表明骨科手術POCD的發病率可達30%[2]。大量動物實驗證實麻醉劑量的氯胺酮有神經毒性，而小劑量的氯胺酮在動物和臨床上均有抗抑郁、改善情緒和認知的作用[3]。但臨床研究小劑量氯胺酮對老年手術患者的認知功能影響報道尚少。本研究通過對老年手術患者予小劑量氯胺酮處理，研究小劑量氯胺酮預處理的價值，現報告如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料 選取本院骨科擇期行下肢手術的56例老年患者，研究對象均經征得患者及家屬知情同意并簽字，且經過醫院倫理委員會批準。其中男26例，女30例，中等文化程度，年齡65～80歲，體重50～80 kg，ASAⅠ～Ⅱ級。無神經系統和精神疾病，無長期或經常使用鎮靜劑或精神類藥物史，無酗酒史或藥物依賴史，術前測簡易智能狀態量表（MMSE）評分>23分，并記錄作為基線[4]。按照隨機數字表法將所有患者分為對照組和氯胺酮組各28例。兩組患者一般資料、手術方式、手術時間、MMSE基礎評分及術中監測指標比較差異均無統計學差異（P>0.05），具有可比性，見表1。
1.2 方法 所有患者均不使用術前藥物，入室后常規吸氧，接心電監護監測生命體征及ECG，左側橈動脈置管行連續有創血壓監測且使用腦電雙頻指數（BIS）監測儀監測麻醉深度。靜脈麻醉誘導：靜脈給予咪達唑侖0.15～0.04 mg/kg、異丙酚1.0～2.0 mg/kg、舒芬太尼0.2～0.3 μg/kg、順阿曲庫銨0.15 mg/kg。全麻誘導插管后接麻醉呼吸機機械通氣，調整呼吸機各參數值，使PET CO2維持在35～45 mm Hg
（1 mm Hg=0.133 kPa）。插管后氯胺酮組即靜脈泵注氯胺酮0.25 mg/（kg·h），對照組靜脈泵注相同體積的生理鹽水。術中持續靜脈泵注異丙酚3～5 mg/（kg·h）及瑞芬太尼0.1～0.2 μg/（kg·min）維持麻醉，使BIS值在40～60之間，間斷注射順阿曲庫銨維持良好肌松。備用血管活性藥物并在必要時給予以維持循環穩定。手術結束前30 min給予舒芬太尼0.1～0.2 μg/kg替代鎮痛。術后72 h內接靜脈鎮痛泵行患者自控鎮痛（PCIA），藥物為舒芬太尼100 mg+托烷司瓊5 mg，用生理鹽水配至150 mL，輸注維持速度2 mL/h，PCA劑量0.5 mL，鎖定時間設置15 min。術后鎮痛效果不佳時病房內肌肉注射適量曲馬多，維持術后VAS評分≤3分，確保鎮痛效果良好以避免因疼痛所致情緒障礙對認知狀態結果的干擾。術前1 d（T0）、術后6 h（T1）、24 h（T2）、48 h（T3）、72 h（T4）時抽取3 mL外周靜脈血樣品，放射免疫法檢測TNF-α及IL-6濃度；術后24 h、48 h、72 h對患者進行MMSE測試，記錄MMSE評分，用以評價患者POCD的發生情況。
1.3 評分標準 通過對患者一系列問題的直接詢問，內容包括：時間和地點的定向力、語言即刻記憶、注意力和計算能力、短程記憶、語言復述、閱讀理解、語言理解和圖形描畫等，來分析和評價認知功能，MMSE總分范圍0～30分。術后MMSE分值較術前低2分則記錄為發生了POCD。所有測試由同一名且未知試驗分組的人員完成。記錄手術一般情況如手術和麻醉時間、全麻藥使用量、失血補液及循環情況；同時詳細記錄圍術期的并發癥，并分析該并發癥對認知有無影響，以排除假陽性結果。
1.4 統計學處理 采用SPSS 16.0軟件對所得數據進行統計分析，計量資料用（x±s）表示，比較采用t檢驗或方差分析，計數資料采用字2檢驗，以P
2 結果
2.1 兩組術后不同時間點POCD的發生情況比較 對照組患者術后1、2、3 d POCD的發生率分別為46.4%、32.1%、28.6%；氯胺酮組分別為17.9%、7.1%、3.6%。對照組在術后1、2、3 d POCD的發生率均明顯高于氯胺酮組，比較差異有統計學意義（P
表2 兩組術后不同時間點POCD的發生情況 例（%）
組別 術后1 d 術后2 d 術后3 d
對照組（n=28） 13（46.4） 9（32.1） 8（28.6）
氯胺酮組（n=28） 5（17.9） 2（7.1） 1（3.6）
字2值 5.240 5.543 4.766
P值 0.022 0.019 0.029
2.2 兩組不同時間點IL-6及TNF-α表達水平比較 兩組術后6、24、48 h時IL-6、TNF-α均明顯高于麻醉前，且氯胺酮組的表達水平明顯低于對照組，差異均有統計學意義（P0.05）；對照組術后72 h IL-6、TNF-α表達水平均明顯高于麻醉前1 d，差異均有統計學意義（P
3 討論
術后POCD由多種因素共同作用引發，易發因素包括高齡、高血壓、糖尿病、酗酒、心理和環境因素；促發因素包括應激反應、創傷、低血壓、腦血管微血栓、術后低氧血癥及電解質紊亂、物的應用等[4]。其中應激反應的刺激，引起體內大量炎癥介質的釋放是導致POCD的重要原因[5]。
本研究兩組患者的TNF-α、IL-6在術后6 h、24 h、48 h時均明顯高于麻醉前1 d（P
MMSE常用于評判老年人認知功能異常，操作簡便，且可信性高，敏感性為87%，特異性為82%[9]。本研究發現氯胺酮預處理后患者POCD發生率明顯減少，這說明小劑量氯胺酮減少炎癥反應炎癥因子的釋放，減輕大腦應對急性大量炎癥因子的損傷，保護術后認知功能。研究表明，大部分患者POCD是可逆的，只有少部分患者數周甚至數月仍不能恢復正常，最終發展為老年癡呆或阿爾海默次病[10]。
綜上所述，小劑量氯胺酮預處理后，老年手術患者認知功能障礙發生率明顯減少，這可能與氯胺酮抑制炎癥介質有關，但需擴大研究，進一步了解其作用機制。
參考文獻
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科技的人工智能范文第5篇
近年來，人工智能數據、算法、算力生態條件日益成熟，我國人工智能產業發展迎來一輪戰略機遇，智能芯片、智能無人機、智能網聯汽車、智能機器人等細分產業，以及醫療健康、金融、供應鏈、交通、制造、家居、軌道交通等重點應用領域發展勢頭良好。2020全球人工智能產品應用博覽會近日在蘇州開幕，會上，中國經濟信息社江蘇中心聯合新一代人工智能產業技術創新戰略聯盟共同《新一代人工智能發展年度報告(2019-2020)》。《年報》認為，當前我國人工智能產業發展面臨四大問題亟待“求解”。
一是我國人工智能領域的基礎創新投入嚴重不足。從企業研發創新看，中國人工智能企業的創新研發支出仍遠遠落后于美國、歐洲和日本。2018—2019年，美國人工智能領域企業投入的科技研發費用占據了全球科技支出的61%，我國人工智能領域企業研發支出雖然快速增加，增速達到34%，但實際占據的全球科技支出份額明顯小于美國。從人工智能知識產權保有量看，我國各類實體擁有的人工智能專利總量超過3萬件，位居世界第一，但中國相關企業擁有的人工智能相關專利多為門檻較低的實用新型專利，發明專利僅占專利申請總量的23%。同時，根據世界知識產權組織的數據，我國企業擁有的95％的人工智能設計專利和61％的人工智能實用新型專利將會在5年后失效，相比之下，美國85.6％的人工智能專利技術在5年后仍在支付維護費用。2020年，我國需要在人工智能基礎研究與創新，打造核心關鍵技術長板、加強知識產權保護方面加大投入力度。我國人工智能產業的算力算法核心基礎相對薄弱。我國人工智能發展在數據規模和算法集成應用上都走在世界前列，但在人工智能基礎算力方面，能提供國產化算力支持的企業還不多。在人工智能的算力支持方面，IBM、HPE、戴爾等國際巨頭穩居全球服務器市場前三位，浪潮、聯想、新華三、華為等國內企業市場份額有限；國內人工智能芯片廠商需要大量依靠高通、英偉達、AMD、賽靈思、美滿電子、EMC、安華高、聯發科等國際巨頭供貨，中科寒武紀等國內企業發展剛剛起步。在人工智能算法方面，主流框架與數據集領域國內外企業龍頭企業包括谷歌、臉書、亞馬遜、微軟等，深度學習主流框架TensorFlow、Caffe等均為美國企業或機構掌握，百度、第四范式、曠視科技等國內企業的算法框架和數據集尚未得到業界的廣泛認可和應用。2020年，我國需要進一步部署加強人工智能基礎設施建設，并重視國內人工智能算法框架的創新推廣。
二是“高端”的AI技術與“中低端”的產業之間存在脫節現象。相對于龐大的經濟體量，目前我國人工智能推廣應用有限，仍有不小提升空間。人工智能技術與企業業務需求存在鴻溝，尤其是傳統企業的整體智能化程度偏低。以制造業為例，業務信息化水平不足造成的場景數據獲取困難，研發投入大和交付周期長，成為一部分企業利用AI進行轉型升級的制約因素。
三是產學研合作密切度待提升，成果轉化率不高。一方面，高水平、跨行業復合型人才稀缺。當前我國人工智能產業發展迅速，但人才尤其是高水平、資深人才規模較小，難以滿足行業發展需求。我國人工智能基礎環節薄弱，與缺少頂級基礎研究人才有直接關系。市場上缺少既了解行業又掌握人工智能關鍵技術，還能夠進行應用開發的復合型人才。另一方面，對我國人工智能產業而言，高校、科研院所、企業之間如何實現密切合作的問題亟待解決。現有產學研合作培養模式較為單一，高校、科研院所、企業之間的合作多為自發性短期行為，缺乏頂層統籌以及可持續運行機制。
四是數據使用不規范問題較為突出，安全問題逐漸顯現。人工智能技術在造福人類的同時，也引發了諸多安全問題，以算法戰、深度偽造為代表的人工智能技術濫用給經濟社會帶來嚴重負面影響。算法戰指的是將人工智能算法、機器學習等技術全面應用于對敵作戰中的情報收集、武器裝備、戰場勘測、指揮協同、決策制定等環節，核心目標是利用人工智能技術提升軍事作戰能力；深度偽造是一種基于深度學習的人物圖像合成技術，隨著人工智能算法開源不斷推進，深度偽造技術門檻正在不斷降低，非專業人員已經可以利用簡單開源代碼快速制作出以假亂真的視頻和圖像。2019年以來，基于人工智能的算法戰和深度偽造的正在擴大軍事影響、形成網絡暴力、破壞政治選舉、擾亂外交關系等方面被濫用，并給社會和國家帶來極大風險。上述對人工智能技術的濫用給我國家安全、產業安全、社會經濟安全帶來巨大風險，需提前預防可能風險，并尋求國際支持。
對策建議：
一是加強人工智能基礎能力建設。首先要大力推進人工智能算法庫、解決方案庫、數據集及公共服務平臺建設，強化人工智能發展基礎。其次加強面向人工智能發展應用的5G網絡、邊緣計算硬件新興信息基礎設施建設。最后要對各行業企業自動化、智能化改造的產出、效果進行科學有效測算，指導企業找準技術研發投入的切入點，利用好人工智能技術實現經濟社會高質量發展。
