人工智能技術研發

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人工智能技術研發范文第1篇

關鍵詞：人工智能；傳媒企業；新媒體；發展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門前沿交叉學科，涉及計算機科學、腦科學、神經生理學、心理學、語言學、邏輯學、行為科學、生命科學，以及信息論、控制論和系統論等領域。1956 年達特茅斯會議提出：讓機器能像人那樣認知、思考和學習，即模擬人的智能。《新一代人工智能發展規劃》（國發〔2017 〕35 號）：跨界融合成為重要經濟模式；加快AI融合，發展智能化經濟、建設智能化社會，構筑知識、技術、產業三方互動融合及其人、機、文互相支撐的良好環境；發展智能服務（包括智能教育、智能醫療、智能健康和養老）；推薦社會治理智能化（涉及政務、法庭、城市、交通軍民融合、環保等）；加強人工智能領域軍民融合。智能教育、智能醫療、智慧法庭、智能交通、智能農業等行業的智能化升級，都需要新聞出版行業知識服務的支撐。

二、傳媒企業現狀分析

近年來，隨著國內媒體企業的不斷融合發展，大量媒體信息不僅通過圖書、期刊、報紙、廣播、電視等形式傳播，還向網站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時，國外媒體企業對人工智能技術的探索及應用也日益重視。（1 ）傳媒企業非常重視人工智能技術，不斷增強其引導能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術對媒體采―編―發流程的影響很大，涉及傳媒企業生產各個環節。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術應用。例如：個性化信息流分發、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對傳媒企業影響深遠，促進其新業態產生及媒體融合發展。

三、傳媒企業機遇與挑戰

人工智能與媒體各生產環節深度融合、提質增效，但也面臨著不少機遇與挑戰。① 機遇。促進智能升級：各環節變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對、排版、印刷、營銷等）；出版行業與其他行業深度融合。② 挑戰。AI技術積累和人才儲備不足；資源整合難度比較大：大量高質量專業知識資源、數據格式不統一；傳媒企業和讀者之間、生產與發行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術水平領先于觀念認知水平。當前，傳媒企業對人工智能的認識最常見的誤區表現在觀念意識、認知維度、重視深度三個方面：① 觀念意識，運用人工智能技術加速媒體融合，認識不充分、不到位；② 認知維度，在媒體企業生產領域的各環節中，還不能清楚地認識到人工智能技術應用效果；③ 重視程度，清晰的發展目標、可行的實施途徑和發展的戰略規劃，這三方面是傳媒企業目前還比較缺乏的發展因素。（2 ）傳統的媒體企業較難適應變革。① 組織架構、業務流程難匹配。② 資金受限。有關人工智能的軟件、硬件引進與研發，以及數據庫平臺搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時間內有效利用。③ 人才隊伍建設跟不上媒體智能化發展要求，缺乏媒體智能化發展所需的復合型人才，特別是在技術、運營等部門，領軍人才少之又少。大多數傳媒企業出現人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統媒體企業人工智能技術經驗不足。科學技術的有效利用是媒體企業生產和可持續快速發展的重要因素。如何科學合理地研發、運用智能化技術，開發滿足市場需求的新形式，促使智能化應用水平與人工智能技術本身發展水平相匹配，是媒體企業從傳統向智能化轉型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓練數據是傳媒企業智能化發展的重要砝碼。提高人工智能技術的應用水平，大量的高質量數據積累是不可或缺的。當前，不少媒體企業積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數據資源，需要強大的財力和物力去支撐“數據清洗”及其相關工作，并最終生成高質量的信息化數據。（5 ）用戶的數據安全與隱私保護成為急需解決的難題。隨著媒體企業的快速發展智能化，同時也產生了大量數據，因此，保障用戶個人信息、行為數據的安全，尊重用戶的個人隱私，提供精準、優質的服務就顯得尤其重要。

四、傳媒企業發展建議和趨勢展望

（一）發展建議

隨著各種媒體的不斷融合發展，各行業對于人工智能的廣泛應用不僅是一種普遍發展趨勢，而更是媒體企業掌握變革發展的金鑰匙。只要能在智能化技術應用領域取得領先地位，媒體企業成功地進行變革發展就多一分把握。而且隨著科學技術的不斷快速進步發展，人工智能技術的應用將持續推動媒體企業的發展與變革。（1 ）戰略、路徑的智能化發展。傳統媒體企業應當根據本身實際情況和發展特點早謀劃、早制定智能化發展路線，緊抓人工智能、大數據、云計算等機遇，探索人工智能技術的發展路徑，贏得企業市場競爭優勢。發揮傳統媒體企業資源豐富的優勢力量，增加人工智能技術的自主研發投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺，不斷開拓先進技術的研發途徑和探索其可行的引進渠道。（2 ）從傳統思維轉變到人工智能發展。隨著互聯網技術的廣泛應用，傳統媒體企業有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對，傳媒企業的人工智能發展變革道路已經箭在弦上。因此，傳統媒體企業需要利用全新的觀念來迎接人工智能技術的快速發展，從而探索更適合的體制機制、組織結構、工作流程、人才隊伍，進行全面轉型。加快轉型，改變思維，增強媒體人對人工智能技術應用的深刻認識，提高技術運用水平對內容創新起的重大作用的準確認知，實時調整人工智能技術在媒體企業中應用模式。（3 ）企業體制機制變革，重點開發技術優勢。隨著人工智能技術的不斷發展，媒體企業既要提高技術開發的資金投入，又要創新變革媒體企業的生產體制機制，實現人工智能技術與媒體生產要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產品的融合發展路徑。（4 ）推動內容完善創新，增強智能技術引領。媒體企業在引入智能技術的基礎上，不斷地推動前沿科技技術充分地對內容進行創新，有機結合內容與創新形式。媒體企業既要憑借人工智能技術不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷售渠道，還要不斷地改進產品形式形態、提高產品優質品質。（5 ）重新整合媒體資源，加快發展變革。人工智能技術與5G、大數據、云平臺、物聯網等科學技術影響著傳媒企業的發展趨勢。傳統媒體企業需要不斷地跨界整合并完善市場技術資源，在生產產品、終端、渠道、人員等方面實現跨越發展，掌握媒體市場主動權，構建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數據，重塑核心競爭力。傳統媒體企業應重視將大數據的信息分析能力融入進媒體產品生產的全流程中，從基于經驗升級到基于數據，探索并建立傳媒企業數據鏈。（7 ）打造智媒體團隊，創辦新媒體企業。新媒體企業需要智能編輯記者人才，未來的媒體人才隊伍應當是智能型人才團隊，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業需要科學制定全媒體、智媒體人才的發展整體規劃，加強人工智能技術媒體人才培養；加大人工智能技術業務培訓，提升協同創新能力；探索專家型編輯記者的培養方式，探索人工智能技術能力提升的有機結合，架構智能人才隊伍培養和發展路徑。

（二）趨勢展望

隨著人工智能技術的不斷發展，傳媒企業也面臨著將要進行變革創新的局面，從生產內容、分發產品，到內容表現、銷售管理，其工作流程和生態環境發生了巨大變化。1.融合發展智能化人工智能在媒體融合發展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產率；人工智能將推動媒體更好地利用現代化體系中的功能作用。媒體融合發展的重要方向是智能化新型媒體企業平臺，創建信息服務智能媒體庫。2.新媒體形態顯現多種多樣傳媒形式和內容呈現方式逐漸涌現，不斷改革、發展、演化迭代，智能化科技媒體產品健康發展。3.關鍵核心技術研發從事高科技技術研發創新的公司企業發展的重點是依托以芯片、算法和數據為核心的人工智能系統，提供優質高效的技術服務，促進多種人工智能技術進一步發展。媒體企業通過自主研發或與人工智能科技企業合作，為編發聯動工作提供有效路徑。4.媒體專業界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優質算法和吸引廣大用戶是媒體企業發展的兩大重要因素。媒介素養將更進一步地深度重構，傳統意義上的以文科專業為主的體系將不斷調整、改變，跨專業、復合型已經是對傳媒人的更進一步要求和代名詞。5.音、視頻生產消費晉級人工智能技術發展快速發展，音視頻內容生產效率不斷提升，創新創意空間進一步拓展，音視頻內容消費迅猛增長，人機交互界面重塑，媒體企業新流量拓展，取得良好經濟、社會效益。6.版權保護意識及能力增強人工智能、物聯網、區塊鏈、大數據等前沿科技技術將進一步解決版權保護問題，人工智能技術強力支撐內容變現、盈利模式改革創新，增加傳媒版權領域新規則。

五、結論

綜上所述，雖然人工智能的發展歷程只有短短的幾十年時間，但是對于每個階段內人工智能的發展都推動了人類社會發展。傳媒企業為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結合應用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發展。

參考文獻

[1]周皓.傳媒文化創意產業發展策略研究[J].風景名勝，2019(06):290-291.

人工智能技術研發范文第2篇

關鍵詞：回彈-超聲-拔出綜合法；混凝土；強度；檢測

Abstract: in the theoretical analysis and test research, it established concrete rebound-ultrasound-pulled out of the synthesis detection artificial neural network model. Comparing the traditional regression algorithm, the artificial neural network model of concrete strength has higher precision.

Keywords: rebound-ultrasound-pull out the synthesis; Concrete; Strength; detection

中圖分類號： TU528 文獻標識碼：A 文章編號：

1 引言

混凝土的強度可采用無損檢測的方法進行推定，如采用回彈法、聲速法、拔出法或綜合法。綜合法由于采用多項物理參數，能較全面地反映構成混凝土強度的各種因素，并且還能夠抵消部分影響強度與物理量相關關系的因素，因而它比單一物理量的無損檢測方法具有更高的準確性和可靠性[1]。通過試驗研究和工程實踐積累的檢測數據，建立了混凝土強度回彈-超聲-拔出綜合法神經網絡模型。

2 試驗設計

2.1 試件制作

設計C15、C20、C25、C30、C35、C40六個強度等級、三個齡期的混凝土，共制作標準養護100×100×100mm立方體試件180組用于回彈法、超聲法檢測，制作標準養護200×200×200mm立方體試件180組用于拔出法檢測，同時制作相同組數的自然養護試件。試件均采用機械攪拌、機械振搗。

2.2 混凝土配合比及原材料基本性能

混凝土配合比及設計參數見表1。

表1 混凝土配合比及設計參數統計表

3 回彈-超聲-拔出綜合法人工神經網絡的設計與模型建立

3.1網絡設計與說明

3.1.1輸入和輸出層的設計

人工神經網絡的輸入、輸出層數是完全根據使用者的要求來設計，問題確定下來，輸入輸出層也就確定了。

3.1.2隱含層單元的選擇

隱含層單元個數的選擇是一個十分復雜的問題，目前尚沒有很好的解析表達式，隱含層單元的個數與問題的要求、輸入輸出單元的數量、訓練樣本的數量等都有直接關系。當隱含層單元的數量太少時會導致網絡的容錯性能降低，即訓練不出理想的結果。但隱含層單元個數太多又往往會造成網絡的訓練時間過長，且網絡的輸出誤差也不一定最小，因此目前主要依靠理論和經驗確立合適的計算網絡[2]。下面公式作為選擇隱含層單元數的參考：

式中：n1為隱含層單元數，m為輸出層單元數，n為輸入層單元數，a為1-10之間的常數。

3.1.3初始值的選取

對于系統是非線性的，初始值對于學習是否達到局部最小和是否能夠收斂的關系很大，一個重要的要求是希望初始權在輸入累加時使每個神經元的狀態接近于零，這樣可以保證開始時不落到那些平坦區域上。權一般取隨機數，而且要求比較小，這樣可以保證每個神經元一開始都在它們轉換函數變化最大的地方進行[3]。

3.1.4數據的歸一化處理

由于輸入數據的密集性，數據之間的差別太小，如超聲值；同時由于采集的各數據單位不一致，直接將數據輸入神經網絡進行訓練會引起混淆。因此，必須對輸入數據和輸出數據進行歸一化處理（Normalization Processing），使得輸入層的輸入值介于[-1,1]之間，而輸出層的輸出值介于[0,1]之間。

神經網絡訓練結束后，在神經網絡進行混凝土強度推測階段（即仿真階段），需要對數據進行反歸一化處理。

3.2網絡算法改進

3.2.1附加沖量(動量)法

附加沖量法修正網絡參數時，不僅考慮誤差函數的梯度下降，而且考慮誤差曲面的變化趨勢。沒有附加沖量作用時，網絡可能陷入局部極小或進入誤差曲面平坦區，而附加沖量則有可能使網絡跳出局部極小或滑過平坦區[4]。

3.2.2自適應學習速率

正確選擇學習速率不是一件容易的事情，通常對訓練初期合適的學習速率，隨著訓練的進行會變得不合適，因為誤差曲面是非常復雜的。為了解決這一問題，設法讓網絡具有這樣一種功能，根據自身的訓練情況自動調整學習速率，即采用自適應學習速率[5]。

3.2.3 S型函數輸出限幅算法

網絡的連接權和閥值的調節量都與中間層輸出b有關，當bj=0或b=l時，vji=0或wji=0或θj=0，即當bj=0或bj=1時，不能對網絡的權值和閥值進行調整。

3.3 網絡訓練和模型的建立

混凝土強度回彈-超聲-拔出綜合法神經

網絡訓練如圖1示。經過訓練，網絡模型如

圖2所示。

建立的神經網絡的訓練函數為Trainlm。

輸入層數是3，即回彈值、超聲值、拔出力；

輸出層數是1，即混凝土立方體抗壓強度。

隱含層是1層，單元數是5。初始學習速率

0.05，沖量系數0.9，允許學習次數3000，

學習樣本數168，計算樣本數15，初始權值和閾值為[-0.01，0.01]區間的隨機數，輸入層的輸入值介于[-1，1]之間，輸出層的輸出值介于[0，1]之間。網絡檢測樣本見表2所示。

4 人工神經網絡與回歸算法推測混凝土強度對比

4.1回歸模型選擇

根據試驗數據情況擬選三種回歸公式，通過回歸指標綜合評價這三種回歸公式，然后選取既能反映混凝土實際工作狀況又較為簡單的回歸公式作為綜合法的測強公式 。

擬選用以下幾種回歸公式模型[6，7]：

冪函數方程 ：

線性方程：

指數方程：

式中；—混凝土強度計算值(MPa)；F—拔出力(kN)；N—回彈值；V—超聲速度(km/s)；A、B、C、D—回歸系數

4.2 綜合法檢測回歸公式及試驗結果分析

本次試驗通過對576組150×150×150mm試塊和90根750×200×200mm小梁180組進行拔出、回彈、超聲檢測。對試驗數據利用Matlab進行回歸分析，得到如下回歸方程和相應的回歸指標，見表3。

表3幾種回歸方程比較

人工智能技術研發范文第3篇

為落實《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，加快人工智能產業發展，近日國家發展改革委、科技部、工業和信息化部、中央網信辦制定并了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》。

評論

人工智能解決了從工廠生產到服務與咨詢類工作的自動化與智能化問題，解決了居民生活便捷性與舒適度的問題，所以可以毫不夸張地講人工智能決定未來國家的生產效率、決定了國家未來的競爭力以及國民生活舒適度。此次《行動實施方案》從人才的培養到技術研究的資金支持，再到人工智能具體行業應用發展方面均做了相應的部署，從產業發展的全周期進行相應支持，對整個行業的成熟將起到巨大的推動作用。

互聯網解決連接的問題，提升連接的效率，人工智能解決智能連接與自動化和智能化的問題，所以人工智能+是互聯網+的升華，對國家生產效率與競爭力的提升有更直接更深遠的影響，我們認為此次《人工智能行動實施方案》是去年《“互聯網+”指導意見》的升級版，對行業的推動作用將有過之而無不及。

提出具體目標：到18年形成千億級的人工智能市場應用規模。《行動實施方案》明確提出到2018年，打造人工智能基礎資源與創新平臺，形成千億級的人工智能市場應用規模。從我們對于人工智能應用發展進程的劃分以及市場規模的預測來看，以智能客服與服務機器人為代表的第一波應用到18年市場規模將達1000-2000億，18年左右以深度咨詢與智能助手應用為代表的第二波應用將開始商業化，整個人工智能市場空間有望達到5000億規模。

建立并開放基礎數據與計算資源，降低研究開發成本。《方案》提出要加快建設文獻、語音、圖像、視頻、地圖等多種類數據的海量訓練資源庫和基礎資源服務公共平臺，建設支撐超大規模深度學習的新型計算集群，建立完善產業公共服務平臺。深度學習的提出帶來人工智能行業技術上的突破，從而推動行業快速發展，但是深度學習準確率的提升是基于海量數據與高性能計算資源的，所以對于人工智能的研究與開發來講是有資源上的門檻，此次政策上推動數據與計算兩大底層資源的開放與共享實現了研發成本與門檻的大幅下降，能夠有效地推動前沿技術的研究與應用的產業化。

加大研發投入，占領技術制高點。《方案》指出要加強產學研合作，支持國家工程實驗室、國家工程研究中心等創新平臺建設，布局國家級創新中心，共同推動人工智能基礎理論、共性技術、應用技術研究。我們認為未來國家將進一步通過科技立項與聯合實驗室的形式加強人工智能技術研究的投入，從資金層面支持前沿技術的研究，占領人工智能源頭技術，提升整個產業的競爭力與話語權。

加快人工智能+具體應用的試點與推廣。文件指出要推動互聯網與傳統行業融合創新，加快人工智能技術在智能機器人、可穿戴交互家居、汽車、無人系統、安防等領域的推廣應用。通過支持像無人駕駛等前沿應用的測試與試點，從產業政策上支持像智能機器人等應用的推廣與普及等舉措來促進行業的發展。

資金與人才保障。《方案》指出將統籌利用中央預算內資金、專項建設基金、工業轉型升級資金、國家重大科研計劃等多種渠道，更好發揮財政資金的引導作用支持行業的發展，對于成熟企業鼓勵與支持通過債券解決資金問題。人才方面將從高校資金支持上以及學科設立的引導上加強人工智能高端人才的引進，以及優秀人才的培養，保障行業人才需求供應。產業發展最核心的生產要素就是人才與資金，方案從資金與人才兩大核心生產要素方面滿足產業發展的需求，將極大地推動整個行業的發展。

人工智能技術研發范文第4篇

一、判斷題(每題2分)

1.智慧社區包含的核心內容是它可以起到一個重要的橋梁作用，通過信息的收集，通過大數據的分析，通過物聯網使服務的提供能夠和需求結合在一起，最終使人們得到更加優質的、更加相對便宜的、更加有效的、更加個性化的服務。

 正確  

錯誤

2.家庭規模縮小強化了代際支持能力。

 正確  

錯誤

3.中國的預期壽命排名較低。

 正確  

錯誤

4.從老齡研究的角度，智慧養老能夠解決根本性的問題。

 正確  

錯誤

5.社區老年服務集成平臺的預測作用包括準確得知老年人生活的種種需求。

 正確  

錯誤

6.對于如何高效率、低成本地解決養老問題只針對城市地區而言。

 正確  

錯誤

7.大數據的價值重在挖掘，而挖掘就是分析。

 正確  

錯誤

8.大數據在我們日常生活中很少接觸到。

 正確  

錯誤

9.以大數據應用促進醫藥分離改革，遏制虛高藥價。

 正確  

錯誤

10.當前世界的四大趨勢包括“經濟全球化”、“全球城市化”、“全球信息化”和“城市工業化”。

 正確  

錯誤

11.美國在人工智能方面取得了較好的成果。

 正確  

錯誤

12.《在英國發展人工智能》中提出了：數據、技術、研究、政策上的開放和投入四個方向。

 正確  

錯誤

13.1956年10月，中國科學院籌建了中科院自動化及遠距離操縱研究所（后更名為中科院自動化所）。

 正確  

錯誤

14.20世紀80年代初期，錢學森等主張開展人工智能研究，中國的人工智能研究進一步活躍起來。

 正確  

錯誤

15.人工智能在醫療領域還存在一些問題。

 正確  

錯誤

16.只要人類搞清楚的問題都容易被機器人所取代。

 正確  

錯誤

17.醫聯合體發生在基層和專科醫院之間。

 正確  

錯誤

18.作為影響深遠的顛覆性技術，人工智能可能改變就業結構、沖擊法律與社會倫理、侵犯個人隱私、挑戰國際關系準則等，對企業管理、個人安全、社會穩定乃至全球治理帶來挑戰。

 正確  

錯誤

19.我國新一代人工智能發展的指導思想和基本原則是要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合，培育新增長點，形成新動能。

 正確  

錯誤

20.2016年9月開始，微軟的技術與研發部門和人工智能(AI)研究部門相互分離，各司其職。

 正確  

錯誤

二、單項選擇(每題2分)

21.醫療健康數據的應用包括：藥物研究、病人行為及其相關數據、（ ）、管理醫療社保基金。

 A.臨床研究  B.科學研究  C.涉密研究  D.門診診斷 

22.發展網信事業戰略的目標：加強領導、統籌規劃和依靠（ ）緊密協同。

 A.產、學、用  B.產、學、研  C.社會分工  D.產、學、研、用

23.基礎技術提供平臺主要是（ ）平臺，這些云平臺為人工智能實現大規模的實時計算提供了計算基礎。

 A.云計算  B.互聯網  C.云計算、大數據  D.大數據

24.2017年谷歌無人駕駛汽車可以對不同場景進行學習，如（ ）、城市道路、過橋等。

 A.泥濘路  B.平路  C.鄉間小路  D.山路

25.騰訊AI政務基于騰訊微信、QQ等平臺自身連接能力，提供（ ）、智能服務、智能分析和智慧應用等服務。

 A.精準推送  B.實名認證  C.智能核身  D.勾勒用戶圖像

26.牢牢把握新一代人工智能發展戰略機遇，堅定不移地把發展人工智能放在提高社會生產力、提升國際競爭力、增強綜合國力、保障國家安全的戰略支撐的（ ）位置。

 A.全局核心  B.重點突出  C.關鍵部分  D.戰略中心

27.微軟自然語言計算組成立于 1998年，專長于（ ）、輸入法、問答、社交、文本挖掘等。

 A.翻譯  B.收集  C.處理  D.校對

28.2016年5月，美國白宮成立了（ ）和機器學習委員會，協調全美各界在人工智能領域的行動，探討制定人工智能相關政策和法律。

 A.人工智能  B.制造  C.無人駕駛  D.I技術

29.歐盟的人腦計劃旨在通過計算機技術模擬大腦，建立一套（ ）的生成、分析、整合、模擬數據的信息通信技術平臺。

 A.創新  B.全自動  C.全新的、革命性  D.智能

30.德國“工業4.0”計劃涉及到的機器感知、（ ）、決策以及人機交互等領域。

 A.規劃  B.識別  C.應用  D.操作

31.2017年，日本政府制定了人工智能產業化路線圖，計劃分（ ）階段推進利用人工智能技術，大幅提高制造業、物流、醫療和護理行業效率。

 A.4個  B.2個  C.5個  D.3個

32.人工智能的發展要素：算法+（ ）+數據。

 A.編程  B.數學  C.模擬  D.計算能力

33.國家加大對人工智能關鍵技術研發的支持力度，人工智能已成為我國的戰略（ ）。

 A.發展重點  B.中心  C.要素  D.核心

34.百度、騰訊、阿里巴巴、科大訊飛等企業積極布局人工智能領域，搶占產業（ ）。

 A.發展制高點  B.發展先機  C.發展  D.發展機遇

35.對人工智能發展態勢的判斷中的新挑戰是指人工智能發展的（ ）帶來新挑戰。

 A.不確定性  B.負面影響  C.積極性  D.不穩定性

36.碳云智能成立于2015年10月，希望建立一個健康大數據平臺，運用人工智能技術處理這些數據，幫助人們做（ ）。

 A.日常起居  B.健康管理  C.醫療檢查  D.生活管理

37.百度的Apollo（阿波羅）計劃，即百度將向汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，幫助他們結合車輛和硬件系統，快速搭建一套屬于自己的完整的（ ）系統。

 A.自動駕駛  B.自動操作  C.智能駕駛  D.無人駕駛

38.我國新一代人工智能發展的總體部署中構建一個體系是指構建（ ）的人工智能科技創新體系。

 A.對外開放  B.互惠互利  C.合作共贏  D.開放協同

39.互聯網醫院要依托于（ ）建設。

 A.現有實體  B.信息共享  C.互聯網  D.分級診療

40.《打造智慧社區，優化居家養老（下）》認為，發展智慧養老服務可以帶動我國哪些經濟領域的發展（ ）。

 A.制造業  B.服務業  C.娛樂業  D.農業

三、多項選擇(每題2分)

41.人工智能的智能硬件其交互方式出現（ ）直接交互。

 A.手勢  B.語音  C.體感  D.眼神

42.人工智能能夠對（ ）的安全進行防護。

 A.個人  B.醫療  C.金融  D.城市

43.（ ）的融合創新是智能安防發展的重要切入點。

 A.人工智能  B.體感  C.音頻  D.視頻

44.人工智能產業體系的融合產業有（ ）。

 A.智能金融  B.智能客服  C.自動駕駛汽車  D.智能制造

45.人工智能應用類企業的切入領域有（ ）。

 A.機器人  B.智能家居  C.教育培訓  D.醫療設備

46.廣泛開展人工智能科普活動，做到（ ）。

 A.支持開展形式多樣的人工智能科普活動  

B.鼓勵科學家參與人工智能科普  

C.建設和完善人工智能科普基礎設施  

D.支持開展人工智能競賽

47.智慧社區的淵源包括（ ）。

 A.原始社會  B.工業社會  C.農業社會  D.信息化社會

48.智慧社區的三級指標包括（ ）。

 A.保障體系  B.便民服務  C.社區治理與公共服務  D.主題社區

49.中國人口老齡化面對的挑戰有（ ）。

 A.人口流動頻繁，家庭養老能力不足  

B.代際關系變化，老年居住空巢增加   

C.預期壽命延長，照料需求壓力加大   

D.家庭規模縮小，代際支持能力弱化 

人工智能技術研發范文第5篇

【關鍵詞】少子老齡化人工智能時代現狀應對策略

引言

人口老齡化是指一個國家“歲以上人口占總人口的比例超過7%，這表明人類可以活得更健康、更長久。但與此同時，新一代人口增長速度低于上一代入口自然減少的速度也帶來了一系列嚴峻的挑戰。日本是世界上少子老齡不巨見象最嚴峻的國家之一。日本政府借力人工智能所帶來的“第四次產業革命”的紅利，著力解決少子老齡化帶來的社會和經濟問題。近20年來，日本實施一系列的少子老齡化對策，希望提高總和生育率，降低人口縮減的速度，解決少子老齡化危機下的人口老化、勞動力短缺、醫療及養老等社會問題。

一、人工智能時代的來臨

人工智能（ArtificialIntelligence），亦稱智械、機器智能，指由人制造出來的機器所表現出來的智能。通常人工智能是指通過普通計算機程序來呈現人類智能的技術。通過醫學、神經科學、機器人學及統計學等的進步，有些預測則認為人類的無數職業也逐漸被人工智能取代。人工智能的發展是不可逆轉的潮流，各國政府紛紛采取積極的態度，在政策和資金上大力扶持人工智能產業的發展。日本作為全球科技最發達的國家之一，更是將人工智能作為刺激經濟增民和解決少子老齡化問題的關鍵。日本政府制定了“人工智能戰略”，在“人工智能技術戰略會議”上，提出人工智能產業化路線，將2017年確定為人工智能關鍵年，各政府部門對人工智能的研發給與資金支持。此外為了避免人工智能對社會道德、法律等帶了的消極影響，日本政府了《人工智能網絡化的影響與風險：實現智慧網絡社會需解決的問題》報告和《人工智能與人類社會》報告，旨在使人工智能的使用更加合理，避免惡意使用人工智能的情況發生。

二、日本少子老齡化的現狀

少子老齡化是指一方面由于總和生育率降低以及醫療發達、國民平均壽命延民等原因，兒童占總人口比重降低，另一方面“歲以上老齡人口的比例提高的社會現象。根據聯合國世界衛生組織的傳統標準，60歲以上公民被定義為老年人，一個地區60歲以上老年人達到總人口的10%則被視為步入老齡化社會。65歲以上人口比率超過21%的話，就可以被稱為“超老齡化社會”。根據日本國立社會保障人口問題研究所的預測，日本老齡人口比例在2020年將達到26.9%，2035年老齡人口比例將達到33.4%，日本已經毫無疑問地步入了“超老齡化社會”。

另一方面，二戰結束后的1947年至1949年，日本出現了第一個生育高峰，平均每年有270萬人出生。隨著第一次生育高峰的出生人群進入適婚年齡，1971年至1973年日本又出現了第二次生育高峰，最高時每年出生人口達210萬。但此后無論是出生人口數量還是總和生育率都在下降。如果一個國家的總和生育率超長時間內低于維持人口長期穩定發展的更替水平（2.1），被稱為少子化；如果長時間內低于1.3，則被稱為“超少子化”。2005年日本《少子化社會白皮書》指出，日本已經進入“超少子國家”。

根據日本國立社會保障人口問題研究所的調查估計，日本的總人口預計2030年為，億1，662萬人，2048年將不足一億，下降到9，913萬人，2060年預計達到8，674萬人。按照這樣的人口總數來看，勞動力人口到2060年將降到至50.9%，與此相對應老齡人口將上升至39.9%。也就是說，1位老齡人口需要2位勞動力人口支撐，可以說成為非常嚴峻的社會問題。15歲至64歲被譽為“勞動力人口”，65歲以上可以從現在從事的工作上退休下來，被稱為“老年人”。在日本，國民20歲成年后需要交納年金的保險費，到“歲后可以獲取年金。實際上是現在的勞動力繳納的年金成為老齡人口的年金。那么隨著少子老齡化的推進，會出現什么社會問題呢？因為繳納年金的勞動力人口變少，獲取年金的老齡人口增加，所以人均繳納的保險費變高。這樣就導致經濟負擔加重，在經濟上養育孩子的經濟能力變小，形成惡性循環。

三、日本少子老齡化的應對策略

2018年日本原總務大臣、創成會議主席增田寬也在清華大學的講座“日本的人口減少及其應多策略”中提到“要解決人口問題還需要舉全國之力，從國家層面做出政策，而且僅靠中央政府還不夠，還需要地方政府一起努力，各個部門互相協作。例如，要想解決老年人護理問題，一是要有足夠的從財政支持，二要有專業護理人才，此外還需要通過新技術包括人工智能、機器人等提升護理水平。最后，還應在城市設計和建設上充分考慮老齡化的影響，這其中就包括了財政部、負責勞動合同人口政策的部門以及相關技術產業部門和負責城市開發建設的部門。”

（一）年金保險制度改革

隨著人口老齡化，每年用于支付年金的財政支出越來越多，另一方面，少子化導致的勞動力人口減少勞動力人口養育子女的經濟負擔增大。日本政府認識到少子老齡化是日本迫在眉睫需要解決的社會問題。在日本社會保障制度方面，進行了一系列改革。

首先，社會保障制度的收取方式進行改革。2004年開始，日本政府開始調整給付年齡，延遲退休這一提議開始興起。按照勞動法的規定60歲退休，如果本人申請，可以延遲退休年齡，同時導入“繼續雇傭制度”。隨著少子老齡化的推進，到2025年將要面臨更加嚴峻的少子老齡化問題。日本政府甚至提案將老齡人口的那個界限由65歲提高至70歲至75歲。另外也有提案將年金的領取年齡提高至70歲以后開始。其次，提高了勞動力人口的保險費用金額，增加了勞動力人口的保險費負擔。為了應對不斷增加的保險費用額度，采取了增稅的形式。同時以發行國債的方式來實現。

（二）海外移民玫策調整

日本現在少子老齡化問題進展下去的話，勞動力人口越來越少，老齡人口越來越多。勞動力人口不足、醫療、養老護理等方面將面臨人手不足、養老金支出帶來的政府財政壓力等嚴重問題頻發。為了解決這一系列問題，日本調整了海外移民政策，如2006年的“永久居留新準則”、2006年和2007年的“經濟伙伴關系協定（EPA）”批準、2008年的"30萬交換生午餐計劃”、2010年的“面向第三世界的難民的相關計劃”、2012年的“技術移民積分制度”等。內閣府通過反復調查論證指出，如果每年引入20萬人的話，日本人口能夠維持在1億人以上，在一定程度上緩解老齡化問題。但是，海外移民也會帶來“日本的文化信仰危機”、“社會治安問題”，所以日本政府在全面開放外人勞動力人籍、永住政策以及接受國際難民等方面，持保守態度。

（三）改善育兒養老環境，大力發展老齡產業

2003年被譽為日本少子化對策元年，日本政府開始推進積極的少子化的應對政策，制定了《關于培養支援下一代的當前方針》；2004年進一步具體花了相關政策，出臺了《少子化社會對策大綱》；2013年內閣府通過了《少子化危機緊急對策》。少子化政策實施20多年來，日本社會的保育機構，女性在職育兒保障制度及育JL補貼等各個方面不斷完善，對緩解少子化進程發揮了一定作用。

在20世紀七十年代，日本政府提出了老齡產業的概念，2000年開始，老年人長期護理相關產業逐漸成為新領軍行業，與養老產業相關的醫療、福利相關產業得到了快速發展，老年服裝、食品、保健、養老看護等服務行業，形成了有一定市場規模、相對成熟的老齡產業。

（四）導入人工智能及機器人

日本政府高度重視人工智能的發展，為了彌補勞動力不足，機器人及人工智能得到了廣泛的關注，被稱為“第四次產業革命，’。還在國家層面建立了相對完整的促進機制，希望通過大力發展人工智能，保持并擴大其技術優勢，逐步解決人口老化、勞動力短缺、醫療及養老等社會問題。日本政府設立“人工智能技術戰略會議”，由總務省、文部科學省和經濟產業省協作推進入工智能技術研發及應用。比如，無人售貨的商店里沒有收銀員，機器人和人工智能在汽車制造業的導入，能夠提高生產率。將人工智能技術應用于養老產業、醫療護理產業，讓老齡勞動能夠繼續工作，從而緩解日本社會勞動力不足。

四、結語