人工智能项目
实施方案
泓域咨询规划设计/投资分析/产业运营
摘要
培育人工智能产业生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用，打造国际领先的技术体系。加快人工智能支撑体系建设。推动类脑研究等
基础理论和技术研究，加快基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、新型人机交互、智能决策控制等应用技术研发和产业化，支持人工智能领
域的基础软硬件开发。加快视频、地图及行业应用数据等人工智能海量训
练资源库和基础资源服务公共平台建设，建设支撑大规模深度学习的新型
计算集群。鼓励领先企业或机构提供人工智能研发工具以及检验评测、创
业咨询、人才培养等创业创新服务。
以创新、壮大、引领为核心，紧密结合“中国制造2025”战略实施，
坚持走创新驱动发展道路，促进一批新兴领域发展壮大并成为支柱产业，
持续引领产业中高端发展和经济社会高质量发展。立足发展需要和产业基础，大幅提升产业科技含量，加快发展壮大网络经济、高端制造、生物经济、绿色低碳和数字创意等五大领域，实现向创新经济的跨越。着眼全球
新一轮科技革命和产业变革的新趋势、新方向，超前布局空天海洋、信息
网络、生物技术和核技术领域一批战略性产业，打造未来发展新优势。遵
循战略性新兴产业发展的基本规律，突出优势和特色，打造一批战略性新
兴产业发展策源地、集聚区和特色产业集群，形成区域增长新格局。把握
推进“一带一路”建设战略契机，以更开放的视野高效利用全球创新资源，提升战略性新兴产业国际化水平。加快推进重点领域和关键环节改革，持
续完善有利于汇聚技术、资金、人才的政策措施，创造公平竞争的市场环境，全面营造适应新技术、新业态蓬勃涌现的生态环境，加快形成经济社
会发展新动能。
创新是战略性新兴产业发展的核心。要深入实施创新驱动发展战略，
大力推进大众创业、万众创新，突出企业主体地位，全面提升技术、人才、资金的供给水平，营造创新要素互动融合的生态环境。聚焦突破核心关键
技术，进一步提高自主创新能力，全面提升产品和服务的附加价值和国际
竞争力。推进简政放权、放管结合、优化服务改革，破除旧管理方式对新
兴产业发展的束缚，降低企业成本，激发企业活力，加快新兴企业成长壮大。
2016～2017年，战略性新兴产业上市公司利润年均增速达到19.8%，
比上市公司（剔除金融类）11.3%的整体增速高出近一倍。同期战略性新兴
产业上市公司利润率达10.6%，比上市公司总体高出50%。2018年上半年战略性新兴产业上市公司盈利表现依然良好，利润率为9.3%，高于同期上市
公司总体（剔除金融类）1.0个百分点。
该人工智能设备项目计划总投资12918.89万元，其中：固定资产
投资9559.26万元，占项目总投资的73.99%；流动资金3359.63万元，占项目总投资的26.01%。
达产年营业收入29612.00万元，总成本费用23507.07万元，税金及附加257.05万元，利润总额6104.93万元，利税总额7204.04万元，税后净利润4578.70万元，达产年纳税总额2625.34万元；达产年投资利润率47.26%，投资利税率55.76%，投资回报率35.44%，全部投资回收期4.32年，提供就业职位656个。
本报告所涉及到的项目承办单位近几年来经营业绩指标，是以国家法定的会计师事务所出具的《财务审计报告》为准，其数据的真实性和合法性均由公司聘请的审计机构负责；公司财务部门相应人员负责提供近几年来既成的财务信息，确保财务数据必须同时具备真实性和合法性，如有弄虚作假等行为导致的后果，由公司财务部门相关人员承担直接法律责任；报告编制人员只是根据报告内容所需，对相关数据承做物理性参照引用，因此，不承担相应的法律责任。
人工智能项目目录
第一章人工智能设备项目绪论
第二章人工智能设备项目建设背景及必要性第三章建设规模分析
第四章人工智能设备项目选址科学性分析第五章总图布置
第六章工程设计总体方案
第七章项目风险评估
第八章职业安全与劳动卫生
第九章项目进度说明
第十章投资估算与经济效益分析
第一章人工智能设备项目绪论
一、项目名称及承办企业
（一）项目名称
人工智能项目
（二）项目承办单位
xxx科技公司
二、项目提出的理由
当前战略性新兴产业呈现推进措施有力、发展势头强劲、创新体系强化、开放发展升级的局面，其高质量发展特征突出、发展成绩优异。
以创新、壮大、引领为核心，紧密结合“中国制造2025”战略实施，
坚持走创新驱动发展道路，促进一批新兴领域发展壮大并成为支柱产业，
持续引领产业中高端发展和经济社会高质量发展。立足发展需要和产业基础，大幅提升产业科技含量，加快发展壮大网络经济、高端制造、生物经济、绿色低碳和数字创意等五大领域，实现向创新经济的跨越。着眼全球
新一轮科技革命和产业变革的新趋势、新方向，超前布局空天海洋、信息
网络、生物技术和核技术领域一批战略性产业，打造未来发展新优势。遵
循战略性新兴产业发展的基本规律，突出优势和特色，打造一批战略性新
兴产业发展策源地、集聚区和特色产业集群，形成区域增长新格局。把握
推进“一带一路”建设战略契机，以更开放的视野高效利用全球创新资源，
提升战略性新兴产业国际化水平。加快推进重点领域和关键环节改革，持续完善有利于汇聚技术、资金、人才的政策措施，创造公平竞争的市场环境，全面营造适应新技术、新业态蓬勃涌现的生态环境，加快形成经济社会发展新动能。
战略性新兴产业代表新一轮科技革命和产业变革的方向，是培育发展新动能、获取未来竞争新优势的关键领域。“十三五”时期，要把战略性新兴产业摆在经济社会发展更加突出的位置，大力构建现代产业新体系，推动经济社会持续健康发展。
三、人工智能设备项目选址及用地规模控制指标
（一）人工智能设备项目建设选址
项目选址位于某某循环经济产业园,地理位置优越，交通便利，规划电力、给排水、通讯等公用设施条件完备，建设条件良好。
（二）人工智能设备项目用地性质及规模
项目总用地面积38999.49平方米（折合约58.47亩），土地综合利用率100.00%；项目建设遵循“合理和集约用地”的原则，按照人工智能设备行业生产规范和要求进行科学设计、合理布局，符合规划建设要求。
（三）用地控制指标及土建工程
项目净用地面积38999.49平方米，建筑物基底占地面积20381.13平方米，总建筑面积51869.32平方米，其中：规划建设主体工程40583.51平方米，项目规划绿化面积3251.31平方米。
四、能源供应
1、项目年用电量664516.12千瓦时，折合81.67吨标准煤，满足
人工智能项目项目生产、办公和公用设施等用电需要
2、项目年总用水量29012.03立方米，折合2.48吨标准煤,主要
是生产补给水和办公及生活用水。项目用水由某某循环经济产业园市
政管网供给。
3、人工智能项目项目年用电量664516.12千瓦时，年总用水量29012.03立方米，项目年综合总耗能量（当量值）84.15吨标准煤/年。达产年综合节能量25.14吨标准煤/年，项目总节能率28.17%，能源利用效果良好。
五、环境保护及安全生产
（一）环境保护及清洁生产
项目符合某某循环经济产业园发展规划，符合某某循环经济产业
园产业结构调整规划和国家的产业发展政策；对产生的各类污染物都
采取了切实可行的治理措施，严格控制在国家规定的排放标准内，项目建设不会对区域生态环境产生明显的影响。
项目设计中采用了清洁生产工艺，应用清洁原材料，生产清洁产品，同时采取完善和有效的清洁生产措施，能够切实起到消除和减少污染的作用。项目建成投产后，各项环境指标均符合国家和地方清洁生产的标准要求。
（二）安全生产
1、本期工程人工智能设备项目采用了先进、成熟、可靠的优质环保木皮生产技术，在设计中严格执行国家有关劳动安全卫生政策，并根据实际情况采取完善的安全卫生措施，预计本期工程人工智能设备项目在建成后将有效防止火灾、雷电、静电、触电、机械伤害、噪声危害等事故的发生。
2、本期工程人工智能设备项目主体工程火灾危险类别为丙类，建筑耐火等级为二级；人工智能设备项目设计中除了各专业严格按照有关规范进行消防措施设计外，还按规范要求设置了各类消防设施，主要包括消防给水管网、消火栓、干粉灭火器等，因此，本期工程人工智能设备项目消防系统具有较高的安全可靠性。
六、人工智能设备项目投资方案及预期经济效益
（一）项目总投资及资金构成
项目预计总投资12918.89万元，其中：固定资产投资9559.26万元，占项目总投资的73.99%；流动资金3359.63万元，占项目总投资
的26.01%。
（二）资金筹措
该项目现阶段投资均由企业自筹。
（三）项目预期经济效益规划目标
项目预期达产年营业收入29612.00万元，总成本费用23507.07
万元，税金及附加257.05万元，利润总额6104.93万元，利税总额7204.04万元，税后净利润4578.70万元，达产年纳税总额2625.34万元；达产年投资利润率47.26%，投资利税率55.76%，投资回报率
35.44%，全部投资回收期4.32年，提供就业职位656个。
七、人工智能设备项目建设进度规划
“人工智能设备项目”按照国家基本建设程序的有关法规和实施
指南要求进行建设，本期工程人工智能设备项目建设期限规划12个月，包含人工智能设备项目建设前期准备工作、勘察设计、土建施工、设
备采购安装和调试、人员培训及竣工验收等工作阶段。目前，人工智
能设备项目建设单位已经完成前期的各项准备工作，包括市场调研、
建设规模确定、人工智能设备项目选址、用地预审、资金筹措等项事宜，现在正在办理人工智能设备项目备案工作。
八、项目评价
1、本期工程项目符合国家产业发展政策和规划要求，符合某某循
环经济产业园及某某循环经济产业园人工智能设备行业布局和结构调
整政策；项目的建设对促进某某循环经济产业园人工智能设备产业结构、技术结构、组织结构、产品结构的调整优化有着积极的推动意义。
2、xxx（集团）有限公司为适应国内外市场需求，拟建“人工智
能项目”，本期工程项目的建设能够有力促进某某循环经济产业园经
济发展，为社会提供就业职位656个，达产年纳税总额2625.34万元，可以促进某某循环经济产业园区域经济的繁荣发展和社会稳定，为地
方财政收入做出积极的贡献。
3、项目达产年投资利润率47.26%，投资利税率55.76%，全部投
资回报率35.44%，全部投资回收期4.32年，固定资产投资回收期
4.32年（含建设期），项目具有较强的盈利能力和抗风险能力。
综上所述，通过本章上述所做的技术、经济、环境保护、安全等
方面分析结果表明，“人工智能设备项目”技术上可行、经济上合理；本报告认为：该人工智能设备项目所提供的优质环保木皮市场前景良
好，投资方向正确，技术方案设计先进合理，经济效益突出，因此，本期工程人工智能设备项目的投资建设并实施无论是经济效益、社会效益还是环境保护、清洁生产都是积极可行的。
九、人工智能设备项目达纲年经济技术指标
第二章人工智能设备项目建设背景及必要性
一、项目承办单位背景分析
（一）公司概况
公司坚持诚信为本、铸就品牌，优质服务、赢得市场的经营理念，秉承以人为本，宾客至上服务理念，将一整套针对用户使用过程中完
善的服务方案。公司坚持“以人为本，无为而治”的企业管理理念，
以“走正道，负责任，心中有别人”的企业文化核心思想为指针，实
现新的跨越，创造新的辉煌。热忱欢迎社会各界人士咨询与合作。
公司经过长时间的生产实践，培养和造就了一批管理水平高、综
合素质优秀的职工队伍，操作技能经验丰富，积累了先进的生产项目
产品的管理经验，并拥有一批过硬的产品研制开发和经营人员，因此，项目承办单位具备较强的新产品开发能力和新技术应用能力，为实施
项目提供了有力的技术支撑和技术人才资源保障。公司是强调项目开发、设计和经营服务的科技型企业，严格按照高新技术企业规范财务
制度。截止2017年底，公司经济状况无不良资产发生，并严格控制企
业高速发展带来的高资产负债率。同时，为了创新需要及时的资金作
保证，公司对研究开发经费的投入和使用制定了相应制度，每季度审
核一次开发经费支出情况，适时平衡各开发项目经费使用，最大限度地保证开发项目的资金落实。
公司通过了ISO质量管理体系认证，并严格按照上述管理体系的要求对研发、采购、生产和销售等过程进行管理，同时以客户提出的品质要求为基础，建立了完整的产品质量控制体系，保证产品质量的优质、稳定。公司一直注重科研投入，具有较强的自主研发能力，经过多年的产品研发、技术积累和创新，逐步建立了一套高效的研发体系，掌握了一系列相关产品的核心技术。公司核心技术均为自主研发取得，支撑公司取得了多项专利和著作权。
二、人工智能设备项目背景分析
近日发布的《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》提出的战略性新兴产业发展目标，从发展阶段上看是“三步走”的思路。到2015年，战略性新兴产业形成健康发展、协调推进的基本格局，对产业结构升级的作用显著增强，增加值占国内生产总值的比重力争达到8％左右。到2020年，战略性新兴产业增加值占国内生产总值的比重力争达到15%左右，吸纳、带动就业能力显著提高。节能环保、新一代信息技术、生物、高端装备制造产业成为国民经济的支柱产业，新能源、新材料、新能源汽车成为国民经济的先导产业。到2030年前后，战略性新兴产业的整体创新
能力和产业发展水平达到世界先进水平，为经济社会可持续发展提供强有
力的支撑。
要加快培育和发展战略性新兴产业，必须把科技创新作为中心环节，
把市场需求作为重要拉动力量，把国际化发展作为必要的条件，着力提升
产业核心竞争力、营造良好市场环境、提高国际化发展水平。
要针对目前我国战略性新兴产业存在的企业创新能力薄弱、核心关键
技术掌握少等问题，围绕提升企业技术创新能力和产业自主发展能力，切
实加强产业发展的技术基础、强化企业创新主体地位、实施产业创新发展
工程、建设支撑体系。核心工作主要涉及六个方面：一是超前部署支撑战
略性新兴产业发展的核心关键技术和前沿技术研究；二是鼓励企业建设具
有世界先进水平的工程化平台并形成产业链发展的工程化、系统集成技术
能力；三是释放我国已形成的科技潜力，促进创新人才向企业流动和强化
人才激励机制；四是应以规模化发展为目标，统筹技术开发、工程化、标
准制定、市场应用等创新环节，实施若干具有引领带动作用的重大产业创
新发展工程，形成突破口和发展优势；五是大力推进高校、科研机构的技
术转移，大规模支持企业实施创新成果产业化；六是促进技术、人才、资
金等创新资源向具有技术创新优势的产业区域集聚。
要发挥政府的引导作用，加强示范应用，完善市场应用配套服务体系，建立健全市场规制，营造良好的市场环境，将需求潜力转化为拉动产业发
展的动力。
具体而言，一是组织实施若干重大应用示范工程，重点围绕提高人民
健康水平、缓解环境资源制约等紧迫需求，组织实施全民健康、绿色发展、信息惠民等应用示范工程，引导消费模式转变，培育市场，拉动产业发展；二是重点加强新能源并网及储能、通用航空等产业的市场应用基础设施建设，支持企业在物联网、节能环保服务、新能源应用、信息服务、新能源
汽车推广等领域大力发展专业服务、增值服务等新业态；三是应加强标准
体系建设和完善市场准入制度，为各类企业发展营造公平竞争环境。
我国培育和发展战略性新兴产业，国际化发展是必要的条件。
一是应针对战略性新兴产业“知识密集”的特征，突出“招才引智”
的作用，充分利用全球创新资源，加强国际科技交流与合作，共同创造和
分享国际创新成果。
二是应针对战略性新兴产业高投入、高风险特征，突出利用全球资本
的重要性，切实提高国际投融资合作的质量和水平，引导外资投向战略性
新兴产业，鼓励我国企业到境外投融资，多层次多元化有效利用国外资金。
三是应适应我国战略性新兴产业做强做大的需要，在目前战略性新兴
产业的国际分工格局尚未完全形成的情况下，推动技术和产品“走出去”，促进企业跨国经营，开拓国际市场，在更高层次上参与国际分工。
三、人工智能设备项目建设必要性分析
贯彻国家开放发展战略部署，构建战略性新兴产业国际合作新机制，
建设全球创新发展网络，推动产业链全球布局，拓展发展新路径。
（一）积极引入全球资源。抓住“一带一路”建设契机，推进国际产
能合作，构建开放型创新体系，鼓励技术引进与合作研发，促进引进消化
吸收与再创新。积极引导外商投资方向，鼓励外商投资战略性新兴产业，
推动跨国公司、国际知名研究机构在国内设立研发中心。加大海外高端人
才引进力度，畅通吸纳海外高端人才的绿色通道，为海外人才来华工作和
创业提供更多便利。
（二）打造国际合作新平台。积极建立国际合作机制，推动签署落实
政府间新兴产业和创新领域合作协议。推动双边互认人员资质、产品标准、认证认可结果，参与国际多边合作互认机制。以发达国家和“一带一路”
沿线国家为重点，建设双边特色产业国际合作园区，引导龙头企业到海外
建设境外合作园区。创新合作方式，提升重点领域开放合作水平。加强国
际科技成果转化和孵化、人才培训等公共服务体系建设。
（三）构建全球创新发展网络。建立健全国际化创新发展协调推进和
服务机制，加强驻外机构服务能力，利用二十国集团（G20）、夏季达沃斯
等平台开展新经济交流，充分发挥有关行业协会和商会作用，搭建各类国
际经济技术交流与合作平台。引导社会资本设立一批战略性新兴产业跨国
并购和投资基金，支持一批城市对接战略性新兴产业国际合作，建设一批
国际合作创新中心，发展一批高水平国际化中介服务机构，建立一批海外
研发中心，构建全球研发体系，形成政府、企业、投资机构、科研机构、
法律机构、中介机构高效协同的国际化合作网络。支持企业和科研机构参
与国际科技合作计划、国际大科学计划和大科学工程，承担和组织国际重
大科技合作项目。鼓励企业积极参与国际技术标准制定。
（四）深度融入全球产业链。推动产业链全球布局，在高端装备、新
一代信息技术、新能源等重点领域，针对重点国家和地区确定不同推进方
式和实施路径，推动产业链资源优化整合。支持企业、行业协会和商会、
地方政府和部门创新方式开展战略性新兴产业国际产能合作，推动国内企业、中外企业组团共同开拓国际市场，支持产业链“走出去”，将“走出去”获得的优质资产、技术、管理经验反哺国内，形成综合竞争优势。推
动高端装备、新一代信息技术等领域龙头企业海外拓展，与国际大企业开
展更高层次合作，实现优势互补、共赢发展。
四、人工智能设备行业分析
培育人工智能产业生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用，打造国际领先的技术体系。加快人工智能支撑体系建设。推动类脑研究等
基础理论和技术研究，加快基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、新型人机交互、智能决策控制等应用技术研发和产业化，支持人工智能领
域的基础软硬件开发。加快视频、地图及行业应用数据等人工智能海量训
练资源库和基础资源服务公共平台建设，建设支撑大规模深度学习的新型
计算集群。鼓励领先企业或机构提供人工智能研发工具以及检验评测、创
业咨询、人才培养等创业创新服务。
推动人工智能技术在各领域应用。在制造、教育、环境保护、交通、
商业、健康医疗、网络安全、社会治理等重要领域开展试点示范，推动人
工智能规模化应用。发展多元化、个性化、定制化智能硬件和智能化系统，重点推进智能家居、智能汽车、智慧农业、智能安防、智慧健康、智能机
器人、智能可穿戴设备等研发和产业化发展。鼓励各行业加强与人工智能
融合，逐步实现智能化升级。利用人工智能创新城市管理，建设新型智慧
城市。推动专业服务机器人和家用服务机器人应用，培育新型高端服务产业。
推动基础理论研究和核心技术开发，实现类人神经计算芯片、智能机
器人和智能应用系统的产业化，将人工智能新技术嵌入各领域。构建人工
智能公共服务平台和向社会开放的骨干企业研发服务平台。建立健全人工
智能“双创”支撑服务体系。
我国战略性新兴产业政策环境不断完善，但在产业政策落实过程中，
仍存在不连续的产业政策对产业造成不利影响的现象。比如，在新能源汽
车领域，工信部在 2016 年 12 月 29 日公布《新能源汽车推广应用推荐
车型目录》（第五批）不足一个月的 2017 年 1 月 23 日，又公布了《新
能源汽车推广应用推荐车型目录》(2017 年第 1批 )，彻底打乱了新能源
汽车企业研发、生产节奏，在日后推进补贴退坡等政策时应加以重视。
人工智能项目 投资建设可行性研究报告规划设计/投资分析/产业运营
摘要 人工智能在投资研究上的应用。通过人工智能技术拓宽投资信息来源，提高获取信息的及时性，减少基础数据处理的工作量，通过自动化的数据 分析，为投资决策提供参考，从而提高投资研究的效率。人工智能在资本 市场相关领域的应用。从使用者的角度来看，智能投研的受众包括各种类 型的投资者（买方）、券商（卖方）、监管机构、银行和财经媒体等。从 投资的标的来看覆盖一级市场公司、股票、债券、外汇等。而人工智能的 应用场景涉及业务的各种环节，与投研直接相关的就包括研究、投资、交 易和风险管理。 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革 命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各 业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新 的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新 一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月 和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动 人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。
该人工智能项目计划总投资17992.77万元，其中：固定资产投资13304.66万元，占项目总投资的73.94%；流动资金4688.11万元，占项目总投资的26.06%。 本期项目达产年营业收入43788.00万元，总成本费用33492.60万元，税金及附加350.28万元，利润总额10295.40万元，利税总额12065.74万元，税后净利润7721.55万元，达产年纳税总额4344.19万元；达产年投资利润率57.22%，投资利税率67.06%，投资回报率42.91%，全部投资回收期3.83年，提供就业职位644个。
人工智能的研究方向和应用领域 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面。 一、研究方向 1.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(如国际象棋)程序。在下棋程序中应用的某些技术，如向前看几步，并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、十五子棋和国际象棋。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。 2.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.Appel)等人合作解决了长达124年之久的难题--四色定理。他们用三台大型计算机，花去1200小时CPU时间，并对中间结果进行人为反复修改500多处。四色定理的成功证明曾轰动计算机界。 3.自然语言理解 NLP(Natural Language Processing)自然语言处理也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(而不是从键盘打入计算机的指令)。目前语言处理研究的主要课题是：在翻译句子时，以主题和对话情况为基础，注意大量的一般常识--世界知识和期望作用的重要性。
人工智能 AI+行业应用 解决方案 2019 年3 月8 日
目录 第一章计算机视觉发展历程 (3) 1.1 当前计算机视觉技术的位置 (4) 第二章变电站智能化监控 (5) 2.1项目背景 (5) 2.2解决方案 (5) 2.3系统功能 (5) 第三章电力隧道智能化监控 (6) 3.1项目背景 (6) 3.2解决方案 (6) 3.3系统功能 (7) 第四章电塔防破智能化监控 (7) 4.1项目背景 (7) 4.2解决方案 (8) 4.3系统功能 (8) 第五章加油站智能化监控 (9) 5.1项目背景 (9) 5.2解决方案 (9) 5.3系统功能 (9) 第六章配电室智能运维 (10) 6.1项目背景 (10) 6.2解决方案 (10) 6.3系统功能 (10) 第七章采油机智能化监控 (11) 7.1项目背景 (11) 7.2解决方案 (11) 7.3系统功能 (12) 第八章输油管线 (12) 8.1项目背景 (12) 8.2解决方案 (13) 8.3系统功能 (13)
第一章计算机视觉发展历程 计算机视觉的发展历史可以追溯到 1966 年，在这一年著名人工智能学家 马文·明斯基给他的学生布置了一道作业，让学生在电脑前面连一个摄像头， 然后想办法写一个程序，让计算机告诉我们摄像头看到了什么。这道题代表 了计算机视觉的全部，通过一个摄像头让机器告诉我们它到底看到了什么。 所以，1966 年被认为是计算机视觉的起始年。 1970 年代，研究者开始去试图解决这样一个问题，就是让计算机告知他到 底看到了什么东西。当时，大家认为要让计算机认知到底看到了什么，首先要 了解人是怎样去理解这个世界的。当时有一种普遍的认知，认为人之所以理解 这个世界，是因为人看到的世界是立体的，能够从立体的形状里面理解世界。在这种认知情况下，研究者希望先把三维结构从图像里面恢复出来，在此基 础上再去做理解和判断。 1980 年代，是人工智能发展的一个非常重要的阶段。当时，在人工智能界 开始做很多类似于现在的专家系统，计算机视觉的方法论也开始在这个阶段产 生一些改变。在这个阶段，人们发现要让计算机理解图像，不一定先要恢复物 体的三维结构。例如：让计算机识别一个苹果，假设计算机事先知道对苹果的 形状或其他特征，并且建立了这样一个先验知识库，那么计算机就可以将这样 的先验知识和看到物体表征进行匹配。如果能够匹配上，计算机就算识别或 者理解了看到的物体。所以，80 年代出现了很多方法，包括几何以及代数的 方法，将我们已知的物品转化成一些先验表征，然后和计算机看到的物品图像 进行匹配。 90 年代，人工智能界又出现了一次比较大的变革，也就是统计方法的出现。 在这个阶 段，经历了一些比较大的发展点，比如现在还广泛使用的局部特征。随着 90 年代统计方法的流行，研究者找到了一种统计手段，能够刻画物品最本质的 一些局部特征，比如：要识别一辆卡车，通过形状、颜色、纹理，可能并不 稳定，如果通过局部特征，即使视角、灯光变化了，也会非常稳定。我们可 以对物品建立一个局部特征索引，通过局部特征可以找到相似的物品。通过 这样一些局部点，可以让匹配更加精准。 到 2000 年左右，机器学习开始兴起。以前需要通过一些规则、知识或者统 计模型去识别图像所代表的物品是什么，但是机器学习的方法和以前完全不一样。机器学习能够从我们给定的海量数据里面去自动归纳物品的特征，然后去识别它。在这样一个时间点，计算机视觉界有几个非常有代表性的工作，比如：人脸识别。你要识别一个人脸，第一步需要从图片里面把待识别的人脸区域给提取出来，我
人工智能实验室 2021年1月 武汉唯众智创科技有限公司
人工智能实验室建设方案 一、专业背景 人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的实际应用有：机器视觉，指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统，自动规划，智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程等。 如今处于风口上的人工智能产业界，受到了众多企业的追捧。截至2019年6月，中国人工智能企业超过1200家，位居全球第二。但我国人工智能行业并未摆脱人才稀缺的发展短板，专业人才稀缺严重。根据猎聘发布的《猎聘2019年中国AI&大数据人才就业趋势报告》，中国人工智能人才缺口超过500万。为了满足人工智能产业界对人才的迫切需求，国家相继出台了多项政策方针，引导高校尽快设置人工智能相关专业，加大人工智能人才培养力度。2019年3月，35所高校获批建设人工智能本科专业。2019年10月18日在教育部发布的《普通高等学校高等职业教育(专科)专业目录》2019年增补专业中，增补了人工智能技术服务专科专业。 根据教育部《普通高等学校高等职业教育（专科）专业设置管理办法》，在相关学校和行业提交增补专业建议的基础上，教育部组织研究确定了2019年度增补专业共9个，自2020年起执行。在高等职业教育行业目录中，正式宣布人工智能技术服务专业诞生，专业代码610217。 该专业建设以人工智能技术与应用素质培养为基础，以人工智能技术与应用能力为培养主线，将人工智能技术服务专业技能知识和职业资格认证相结合，构建专业的理论教学体系和实践能力培养体系。采取多种形式，通过实施“双证书”和“多证书”制，培养社会所需的实用型人才。2018年4月2日，教育部印发了《高等学校人工智能创新行动计划》，行动计划中要求各大高校加快人工智能科技创新基地。因此，在高职院校设立人工智能专业迫在眉睫。
探索大数据和人工智能最全试题 1、2012年7月,为挖掘大数据的价值,阿里巴巴集团在管理层设立()一职,负责全面推进“数据分享平台”战略,并推出大型的数据分享平台。 A首席数据官 B.首席科学家 C.首席执行官 D.首席架构师 2、整个MapReduce的过程大致分为Map、Shuffle、Combine、()? A. Reduce B.Hash C. Clean D. Loading 3、在Spak的软件栈中,用于交互式查询的是 A. SparkSQL B.Mllib C.GraphX D. Spark Streaming 4、在数据量一定的情况下, MapReduce是一个线性可扩展模型,请问服务器数量与处( )理时间是什么关系? A数量越多处理时间越长 B.数量越多处理时间越短 C.数量越小处理时间越短 D.没什么关系
5、下列选项中,不是kafka适合的应用场景是? A.日志收集 B.消息系统 C.业务系统 D.流式处理 6、大数据的多样性使得数据被分为三种数据结构,那么以下不是三种数据结构之一的是 A.结构化数据 B.非结构化数据 C.半结构化数据 D.全结构化数据 7、下列选项中,不是人工智能的算法中的学习方法的是? A.重复学习 B.深度学习 C.迁移学习 D.对抗学习 8、自然语言处理难点目前有四大类,下列选项中不是其中之一的是 A.机器性能 B.语言歧义性 C.知识依赖 D.语境 9、传统的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。请问标签为离散的类型,称为分类,标签为连续的类型,称为什么?
A.给定标签 B.离散 C.分类 D.回归 10、中国移动自主研发、发布的首个人工智能平台叫做() A.九天 B. OneNET C.移娃 D.大云 11、HDFS中Namenodef的Metadata的作用是? A.描述数据的存储位置等属性 B.存储数据 C.调度数据 D. 12、电信行业的客户关系管理中,客服中心优化可以实现严重问题及时预警,请问是用的什么技术实现的? A大数据技术 B.互联网技术 C.游戏技术 D.影像技术 13、随着闭源软件在数据分析领域的地盘不断缩小,老牌IT厂商正在改变商业模式,向着什么靠拢? A.闭源
职业院校人工智能专业建设解决方案广州万维图灵智能科技有限公司V1.0
目录 1.方案背景 (1) 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 (1) 1.2人工智能技术服务专业建设状况 (2) 1.2.1“人工智能+”专业已成为各院校专业建设高地 (2) 1.2.2人工智能专业建设难点和面临问题 (2) 2.方案思路 (2) 2.1方案整体思路设计 (2) 2.2人工智能人才培养建设模式 (3) 2.3方案特色 (4) 3.建设内容 (4) 3.1人工智能技术服务专业整体架构 (4) 3.2人工智能技术服务专业课程体系 (5) 3.3人工智能全周期实训及算法校验系统 (5) 3.4人工智能实训室建设内容 (7) 3.1人工智能基础实训室 (7) 3.2人工智能专业应用实训室 (8) 3.3人工智能综合实践实训室 (8) 4.服务内容 (9) 4.1师资赋能培训 (9) 4.2测评认证服务 (9) 4.3赋能三创（创新创业创造） (10) 4.4产学研用支持 (10)
1.方案背景 1.1.科技发展趋势及国家政策导向 随着信息技术、大数据和5G的快速发展，人工智能已成为引领未来的战略性技术，是国际竞争的新焦点，世界主要发达国家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，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。面对全球竞争格局，国家已把人工智能发展放在国家战略层面系统布局、主动谋划，牢牢把握人工智能发展新阶段国际竞争的战略主动，打造竞争新优势、开拓发展新空间，有效保障国家安全和国家创新竞争力。但当前科技的竞争核心在于人才的竞争，我国的人工智能相关人才与世界主要发达国家相比比例明显不足，且技术应用类人才也出现较大缺口，并为此国家相关政府部门先后出台多个相应的政策文件，对人工智能的发展做出了总体部署，全面加速人工智能在研发应用和人才培养的步伐，深化各梯度人才的培养。 ●其中2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》，文件指出要紧抓人工智能发 展的重大战略机遇，加快培养聚集人工智能人才，积极构建各级人工智能科技创新 体系和教育体系，加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人 工智能学科建设。 ●2018年教育部下发《高等学校人工智能创新行动计划》，该行动计划从扩大人才培 养规模、提高人才培养质量、优化人才培养结构等方面进行系统部署，重点提出“引 导高校通过增量支持和存量调整，加大人工智能领域人才培养力度”“深入论证并 确定人工智能学科内涵，完善人工智能的学科体系，推动人工智能领域一级学科建 设”“鼓励对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业；支持高校在计算机科 学与技术学科设置人工智能学科方向”等任务。 ●2019年教育部在专业发展调整规划中，教育部正式宣布在普通高等学校高等职业 教育（专业）院校中设置“人工智能技术服务专业”，并且从2019年开始实行。 ●2019年，教育部近日印发《关于实施卓越教师培养计划2.0的意见》：要求：该 计划中明确指出要推动人工智能、智慧学习环境等新技术与教师教育课程全方位融 合，充分利用人工智能、虚拟现实技术，建设开发一批交互性、情境化的教师教育 课程资源。
人工智能数据库系统优化的捷径 摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。 一数据库性能的优化 一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。 数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。 二应用程序的优化 应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。由于
涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。 三为什么要优化SQL语句 SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。 SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。 SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。 SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。 SQL语句易学，但难精通。 优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。 四SQL优化技术的发展历程 第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。 第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。 第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。
stem课程实验室建设方案 一、政策背景 国务院颁布的《新一代人工智能发展规划》中指出：“人工智能成为国际竞争的新焦点，应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。” 战略目标： 第一步 ----- 2020年 ----- 人工智能产业成为新的重要经济增长点。技术应用成为改善民生的新途径。 第二步 ----- 2025年 ----- 人工智能成为带动我国产业升级和经济转型的主要动力。 第三步 ----- 2030年 ----- 我国将成为世界主要人工智能创新中心，为跻身创新型国家前列和经济强国奠定重要基础。 二、如何建设stem课程实验室 如何搭stem课程实验室，STEAM实验室正在全国各地的学校涌现。Stem课程创客实验室为教育实践提供新的创新方法，鼓励学生设计、实验、建设和发明。
创客实验室不仅仅是科学实验室，木工作坊，计算机实验室或艺术室，而是可能包含所有这些空间中的元素。因此，它的设计必须适应各种活动需求以及活动的多样性和趣味性，这个在制作和探索过程非常重要，这就是STEM实验室与一次性空间的区别。
三、中小学stem课程包含有哪些内容，以智库教育为例：
四、备注 由于每个学校的stem课程实验室及其适应的活动可能会有所不同，也要看学校的具体的需求和要求。建设创客实验室功能和使用最为关键的步骤之一，学校可以与创客企业合作，阐明满足这些需求。或者，访问其他创客空间或实验室可以得到一些宝贵的意见。作为创客教育设备提供商，会有很多合作的创客空间与steam实验室可供参观。
为了推动平罗四中教师主动适应信息化、人工智能等新技术变革，积极有效开展教育教学，结合石嘴山市互联网+教育和人工智能助推教师队伍建设工作，我校启动实施人工智能助推 教师队伍建设行动试点工作。为保证试点工作科学有效开展，特制定如下工作方案： 一、工作目标 通过开展人工智能助推教师队伍建设行动试点工作，探索人工智能助推教师管理优化、助推 教师教育改革、助推教育教学创新，助推教育教学研究精准化，实现教师队伍建设与人工智 能的全面融合，逐步达到教师人人想用、人人会用、人人用好人工智能技术的新局面，为在 平罗县推开人工智能助推教师队伍建设行动，探索模式，积累经验，奠定基础。 二、组织机构 组长：王学强 副组长：杨贵勇王宏远张强 成员：王学礼朱丽娟任涛王兴华贾尚仁曹华 马成宏王敏李晶杨正国芦学玲魏美凤 三、工作内容 （一）以“三通两平台”为抓手，为人工智能助推教师队伍建设行动保驾护航。2019年年初， 我校与中国移动合作，由移动公司承担校内网络教学环境建设，提升网速，实现校园宽带网 络全覆盖、优质资源班班通、网络学习人人通，为人工智能助推教师队伍建设行动打下坚实 的基础。 （二）以“宁夏教育资源云平台”为依托，提高教师信息化水平和自主筛选、加工、整合教学 资源的能力。学校定期统计教师利用网络从事教学活动的频率、课件使用效果和教师自己制 作的课件资源的数量，对教师的教学活动及信息技术应用水平进行评价，对学生的学习进展 进行统计分析，教学资源收集、大数据分析为学校教学活动提供技术条件支撑。 （三）利用教学助手、希沃授课助手让课堂更精彩。课堂上教师要会用手机控制电脑上的 ppt放映，而且会利用手机拍照功能，把学生做的题直接传输到电脑那一端，在大屏幕上显示学生的作业、作品，还有聚光灯的效果，把周围都打上黑光，只有老师想出示的部分是亮的，像一个魔幻的舞台一样，大大的提高学生的注意力。希沃授课助手软件不仅要在有网络的情 况下运用，在没有网络或网络突发掉线等情况时依然会用，可以用电脑上的热点解决这个问题，在无网络的情况下，也可以使用这个软件。 (四）利用思维导图，打造高效课堂，撬动课堂教学变革。全校教师认真学习思维导图的理论和实际操作，选派青年教师参加各级各类关于“思维导图”方面的培训，回校后分组传帮带。 校内培训抓实抓牢，利用课堂展示、教学研讨、专题讲座等活动，将思维导图与学科课程有 机整合，体现思维导图在课堂教学中的高效性。 (五）实施“洋葱数学智慧课堂”，达到以学生为主体，以学习为核心，以会学为标志。遵循以 学定教，以人为本；课前推送，自主探究；实时诊断，即时补救；智能管理，学情数据统计，高效交互；资源汇聚，多样呈现。让“洋葱数学”达到课堂知识容量最大化、有效信息交互量 最大化、思维活动容量最大化，追求“人人皆全面学会”，实现学校班级的群体教学与学生个 性化学习的深度融合。
专业服务教育，提升学生品质 空中机器人中小学创客实验室建设方案 （初稿） 河北恒拓电子科技有限公司 2017年8月17日
一、背景 空中机器人又叫无人机，近年来在军用机器人家族中，无人机是科研活动最活跃、技术进步最大、研究及采购经费投入最多、实战经验最丰富的领域。 近些年来，空中机器人从军用走向了民用，同时也衍生出了多种多样的形态和用途。目前使用最为广泛的是多旋翼飞行器，多旋翼飞行器以其简单的结构、超强的机动性、独特的飞行方式以及军事和民事领域展现出的巨大应用价值，引起了国内外学者以及科研机构的广泛关注，并迅速成为目前国际上研究的热点之一，越来越多的人员对其研究以及学习。 从教育部获悉，2017年本科院校新增7个无人机相关专业，从侧面印证了无人机行业的前瞻性，无论是现在还是未来无人机智控科技在社会上将掀起一阵新的科技浪潮。 国务院印发《新一代人工智能发展规划》，《规划》提出要在中小学阶段设置人工智能相关课程，推动人工智能领域一级学科建设，把高端人才队伍建设作为人工智能发展的重中之重，完善人工智能教育体系等内容。 2017年《义务教育小学科学课程标准》提出，为进一步加强小学科学教育，从今年秋季开始，小学科学课程起始年级调整为一年级。并且今年国务院印发《新一代人工智能发展规划》，其中明确指出应逐步开展全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程、逐步推广编程教育、建设人工智能学科，培养复合型人才，形成我国人工智能人才高地。 中国STEM教育协作联盟倡导的“以人文引领的学科融合性教育”是STEAM 教育理念的延伸，将给国内的中小学人工智能学科教育带来新的探索和尝试。 二、理念和必要性 随着无人机尤其是多旋翼飞行器技术的不断发展，无人机的用途已经深入各行各业，尤其我国无人机行业发展速度很快，对于人才的需求急剧增加，据估算，
上海市人工智能创新发展项目 建设方案编制大纲 注：本模版对应条目9、11、12，可根据项目的具体情况做适当调整，仅供参考。 一、项目提出的背景和必要性（此部分应明确体现项目所符合年度人工智能创新发展指南方向的具体内容） 1.国内外产业领域发展现状，技术、知识产权状况和发展 趋势； 2.产品（业务）市场需求分析及建设规模，包括细分产品 市场及重点装备、重点工程的需求情况（区分国内和国 外）、产业发展前景、市场容量、国内外竞争对手分析）； 3.项目目的及提出的必要性，实现技术突破对产业发展的 重要意义和作用； 4.企业技术发展规划和中近期目标，项目预期的产业规模 和市场前景。 二、项目实施的主要内容和创新特色 1.项目技术研发（科技攻关）内容和创新特色（包括产品 和工艺（应用）技术方案、创新点和优劣势分析）； 2.项目的技术性能水平及竞争优势；
3.项目研发环境、中试环境、测试环境、配套条件等建设 内容；设备和软件选型及主要技术经济指标）； 4.项目的目标（主要产品技术指标和特性、产能规模等， 平台类或标准类项目应明确建设的主要功能，技术性 能、服务内容、辐射行业等）及解决的主要问题（对提高工业基础能力、突破关键技术、开展前瞻性和关键共性技术研发、加强产业技术基础的主要支撑作用）； 5.合作申报项目须具体阐述各参与单位的工作分工内容 和职责义务，并附相关合作协议或合同。 三、项目实施的基础条件 1.项目单位生产和经营的管理状况（单位所有制性质、单 位组织架构、企业主营业务涉及的行业领域及在行业中地位、总资产、主导产品及市场占有率、近三年来的销售收入、利润、税金、固定资产、资产负债率、银行信用等）；简述项目单位具有的相关行业资质及产品（技术）获国家级/省部级奖项情况、取得社会效益； 2.项目产业技术水平、技术来源和技术基础、知识产权情 况、技术与工艺成熟程度、已完成的研究开发或中试情况等； 3.简述项目单位设施设备的优势及特色，项目基础设施建 设及规划、工艺装备水平、实施场地、规划、环境保护
机器学习与数据挖掘姓名：xxx班级：计xxx学号：xxxxx
机器学习与数据挖掘 随着互联网突飞猛进的发展，数据总量呈爆炸式增长，数据量从TB级别升到ZB级别别IDC报告称，未来10年数据总量将会增加50倍，应对如此的数据总量，相应管理数据仓库的服务器将增加10倍。目前主流的软件已经无法在合理的时间内针对如此数量级别的数据进行撷取、管理、处理并整理成能为决策提供帮助的信息。美国政府率先提出并启动了“大数据研究和发展计划”，标志着大数据已上升到国家意志，大数据时代到来。 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。 “数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”。其实顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据，利用数据库界提供的技术来管理海量数据。数据挖掘与机器学习的关系如图一所示： 数据挖掘 数据分析技术数据管理技术 机器学习数据库 图一数据挖掘与机器学习的关系 实际上，机器学习和数据挖掘技术已经开始在多媒体、计算机图形学、计算机网络乃至
人工智能项目 实施方案 规划设计/投资分析/产业运营
报告说明— 人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革 命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎，重构生产、分配、 交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。人工智能正在与各行各 业快速融合，助力传统行业转型升级、提质增效，在全球范围内引发全新 的产业浪潮。国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新 一代人工智能发展规划》，对人工智能产业进行战略部署;在2018年3月 和2019年3月的政府工作报告中，均强调指出要加快新兴产业发展，推动 人工智能等研发应用，培育新一代信息技术等新兴产业集群壮大数字经济。 该人工智能项目计划总投资20292.92万元，其中：固定资产投资14105.00万元，占项目总投资的69.51%；流动资金6187.92万元，占项目 总投资的30.49%。 达产年营业收入42976.00万元，总成本费用34014.15万元，税金及 附加363.86万元，利润总额8961.85万元，利税总额10561.83万元，税 后净利润6721.39万元，达产年纳税总额3840.44万元；达产年投资利润 率44.16%，投资利税率52.05%，投资回报率33.12%，全部投资回收期 4.52年，提供就业职位729个。
人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是利用机器学习和数据分析方法赋予机器模拟、延申和拓展类人的智能的能力，本质上是对人类思维过程的模拟。AI概念最早始于1956年的达特茅斯会议，受限于算法和算力的不成熟，未能实现大规模的应用和推广。近年来，在大数据、算法和计算机能力三大要素的共同驱动下，人工智能进入高速发展阶段。据中国电子学会预测，2022全球人工智能市场将达到1630亿元，2018-2022年CAGR达31%。
人工智能项目 实施方案 泓域咨询规划设计/投资分析/产业运营
摘要 培育人工智能产业生态，促进人工智能在经济社会重点领域推广应用，打造国际领先的技术体系。加快人工智能支撑体系建设。推动类脑研究等 基础理论和技术研究，加快基于人工智能的计算机视听觉、生物特征识别、新型人机交互、智能决策控制等应用技术研发和产业化，支持人工智能领 域的基础软硬件开发。加快视频、地图及行业应用数据等人工智能海量训 练资源库和基础资源服务公共平台建设，建设支撑大规模深度学习的新型 计算集群。鼓励领先企业或机构提供人工智能研发工具以及检验评测、创 业咨询、人才培养等创业创新服务。 以创新、壮大、引领为核心，紧密结合“中国制造2025”战略实施， 坚持走创新驱动发展道路，促进一批新兴领域发展壮大并成为支柱产业， 持续引领产业中高端发展和经济社会高质量发展。立足发展需要和产业基础，大幅提升产业科技含量，加快发展壮大网络经济、高端制造、生物经济、绿色低碳和数字创意等五大领域，实现向创新经济的跨越。着眼全球 新一轮科技革命和产业变革的新趋势、新方向，超前布局空天海洋、信息 网络、生物技术和核技术领域一批战略性产业，打造未来发展新优势。遵 循战略性新兴产业发展的基本规律，突出优势和特色，打造一批战略性新 兴产业发展策源地、集聚区和特色产业集群，形成区域增长新格局。把握 推进“一带一路”建设战略契机，以更开放的视野高效利用全球创新资源，提升战略性新兴产业国际化水平。加快推进重点领域和关键环节改革，持
续完善有利于汇聚技术、资金、人才的政策措施，创造公平竞争的市场环境，全面营造适应新技术、新业态蓬勃涌现的生态环境，加快形成经济社 会发展新动能。 创新是战略性新兴产业发展的核心。要深入实施创新驱动发展战略， 大力推进大众创业、万众创新，突出企业主体地位，全面提升技术、人才、资金的供给水平，营造创新要素互动融合的生态环境。聚焦突破核心关键 技术，进一步提高自主创新能力，全面提升产品和服务的附加价值和国际 竞争力。推进简政放权、放管结合、优化服务改革，破除旧管理方式对新 兴产业发展的束缚，降低企业成本，激发企业活力，加快新兴企业成长壮大。 2016～2017年，战略性新兴产业上市公司利润年均增速达到19.8%， 比上市公司（剔除金融类）11.3%的整体增速高出近一倍。同期战略性新兴 产业上市公司利润率达10.6%，比上市公司总体高出50%。2018年上半年战略性新兴产业上市公司盈利表现依然良好，利润率为9.3%，高于同期上市 公司总体（剔除金融类）1.0个百分点。 该人工智能设备项目计划总投资12918.89万元，其中：固定资产 投资9559.26万元，占项目总投资的73.99%；流动资金3359.63万元，占项目总投资的26.01%。
中软国际专业共建方案 人工智能应用 北京中软国际教育科技股份有限公司 V1.0 2018年1月8日
目录 1.行业背景 (3) 1.1.人工智能人才培养 (3) 1.2.就业岗位 (3) 1.3.中软国际与人工智能 (4) 2.总体设计 (4) 2.1.共建目标 (4) 2.2.合作内容 (4) 3.人才培养方案 (5) 3.1.人才培养目标 (5) 3.2.毕业要求及知识能力分解 (5) 3.3.课程路线 (6) 3.4.核心和特色课程 (6) 4.联合人才培养服务 (7) 4.1. 2.5+0.5+1培养模式 (7) 4.2.主干课程实施清单 (8) 5.教学资源建设 (9) 5.1.课件与案例 (9) 5.2.人工智能虚拟实验系统 (9) 5.3.双师队伍建设 (9)
1.行业背景 1.1.人工智能人才培养 2017年7月国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中，明确分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。随着人工智能上升为国家战略，顶层设计框架搭建完成，产业发展有望持续提速，带来投资新机遇。 要实现上述目标，人工智能人才培养至关重要。自2004年起，经国家教育部正式批准设立“智能科学与技术”本科专业的高校已达36个。但是由于这一专业目前仍然不是一级学科，在资源、规模等方面远远不能满足产业的人才需求。 《规划》提出要重点建设人工智能学科：完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。鼓励高校在原有基础上拓宽人工智能专业教育内容，形成“人工智能+X”复合专业培养新模式，重视人工智能与数学、计算机科学、物理学、生物学、心理学、社会学、法学等学科专业教育的交叉融合。加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设。 目前，人工智能领域最为缺乏的高端科学家和研究人员，这类人才一般都需要博士学历，并具有多年的科研经验。但是，本科生的培养也至关重要。一方面，企业仍然需要招聘较大数量的工程型、应用型本科生，配合研究人员来从事人工智能应用领域的系统设计、开发、运维，并将科研成果应用到具体的行业中；另一方面，本科生也是高端人才的直接来源。因此，在本科层面开展人工智能人才培养，同样具有重要的意义和可行性。 1.2.就业岗位 目前，与人工智能相关的适合本科毕业生的岗位及对应能力要求主要如下： ●机器学习/数据挖掘工程师 ?具备良好的数学、统计、计算机知识 ?熟悉常用的机器学习和数据挖掘算法 ?熟悉主流机器学习、深度学习(例如TensorFlow, SparkML等)框架开发 ?熟悉主流的数据仓库和商务智能分析平台和工具 ?良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果；具有一定的数据分析、挖掘、 清洗和建模的经验 ?熟练掌握Python、Java等编程语言 ●人工智能应用开发工程师 ?熟悉Java、Python或Node.js Web服务端开发技术、框架 ?熟悉H5、Android或iOS智能客户端开发技术 ?能够设计与实现客户端与服务端的交互应用程序 ?熟悉典型的关系型和非关系型数据库的使用和开发 ●人工智能平台/大数据运维工程师。 ?负责人工智能/大数据硬件、网络、软件、平台及应用系统的搭建、管理、维 护、监控等 ?熟悉Linux系统管理和维护，熟悉Shell编程 ?熟悉关系型和非关系型数据库系统的配置、管理、维护及优化 ?熟悉Hadoop等大数据平台的规划、安装、配置、管理、监控、维护等工作 ?熟悉虚拟化系统的规划、配置和管理 ●数据清洗员
数据库技术实现与人工智能融合的方法 发表时间：2019-09-16T15:23:49.090Z 来源：《基层建设》2019年第17期作者：张培颖[导读] 摘要：在现实生活中，数据库技术和人工智能有着紧密的联系，在人们思想地位中，人工技能只是具备单一的理论性，数据库则是大量的应用在实际操作中。 天津中发智能科技有限公司天津 300392摘要：在现实生活中，数据库技术和人工智能有着紧密的联系，在人们思想地位中，人工技能只是具备单一的理论性，数据库则是大量的应用在实际操作中。人工智能在发展初期的时候，就和数据库有着紧密联系，任何一个数据系统都是应用计算机进行操作，人工智能将使得计算机在实际使用中发挥出最大功效，以展现出人工智能和数据库的融合作用。下面就基于作者实际工作经验，简要的分析数据库 技术实现人工智能融合的方向，希望对相关从业人员有所帮助。 关键词：数据库发展；人工智能；融合方法 1 数据库的现阶段发展现状分析 1.1数据库飞速的发展 数据库的先进技术主要是计算机的重要分支点，充分展现出高科技技术重要性，数据库有着突破性的进展，在数据库的形成最初过程中，以网状数据库和关系数据库为主，而这两种数据库的使用还存在着诸多和不足之处，经过发明和研究，人们创造出技术先进、使用性方便的数据库管理系统，可以有效的弥补数据库中存在的不足之处。 在人们的生活、工作过程中，数据库起到重要的作用，在当前社会正处在高科技的发展阶段，应用先进的系统能够对工作负担进行降低，以有效的提升工作的效率，数据库对数值的保存和计算有着绝对的优势，数据库不仅能够长久性的保存相关数值，还能够对近期数值进行准确计算。如果说某单位计算员工的工资，以往的人工计算方式需要计算出勤、迟到、薪酬、奖金，每一项数据都应手动计算，降低工作效率的同时存在数值偏差现象，而数据库的使用不但准确率较高，且计算时间较短，在短时间内计算出准确数值，是数据库存在的优点之一。 1.2 数据库安全使用性能 数据库的使用范围较为广泛，现如今的工作学习中都离不开数据库的应用，为人们提供方便快捷的有利条件。以往的模式中主要以文件管理为主，只是单一的保管文件，并且文件存放比较分散，工作中需要寻找资料时，往往需要大量时间，而数据库避免了这一现象的发生，数据库保存数据较为集中，相关的数据只保存在一个表格当中，工作中可对相应数值一目了然，避免查找的繁琐过程，提高工作效率。数据库还具备一致性与可维护性，保证了数据库的安全性与可靠性，数据库的具有防止数据丢失与越权使用两种性能，由于数据库的存放时间较长，对保存时间没有规定，使用数值不存在限制，提升数据数值的使用性。数据库数值具有一致性的使用特点，任何数值都具有唯一性，减少数值差的存在，为工作提供便利条件，提高工作效率。数据库的最大的优点便是故障修护系统，数据库具有相应的数据库管理系统，可发现数据库的使用故障，并对数据库进行及时修复，防止整体数据库的破坏为工作带来不必要麻烦，数据库的修复系统可在较短时间内进行数据恢复，体现出数据库使用的方便性。 1.3 数据库的种类模式 数据库的种类与数值有着紧密联系，数值是指由组织形成的数据组成，数据分为逻辑结构与物理结构，两者密切配合提升数据库的使用效率。数据的逻辑结构主要以逻辑思维的角度观察数据，对数据进行透彻性分析，发现数值存在的问题，及时进行数据修改，避免工作中产生数据误差现象。 2 人工智能概况 在1956年，麦卡锡等人第一次使用人工智能这一术语，标志着人工智能正式诞生。人工智能是控制论、信息论、系统论、计算机科学、神经生理学、心理学、数学、哲学等学科相互交叉渗透的产物，它与空间技术、能源技术一起被称为世界三大尖端技术。各领域的专家学者将人工智能与本专业技术相结合，取得了一个又一个令人注目的成果。虽然人工智能的发展经历了风风雨雨，但它已取得的成就不得不令人惊叹。人工智能的不断发展，已产生许多分支，模糊逻辑、专家系统、神经网络、遗传算法是其中最为活跃的四大分支。 3 人工智能的实现 为了将人工智能的理论研究成果应用于实际，人们发明了多种方法。目前大部分的人工智能应用系统是在冯?诺依曼结构的通用数字计算机或通用算机上运行求得结果。这种用软件实现的方法灵活性强但速度较慢。从原理上讲，几乎所有的编程语言均可用于解决人工智能算法，但从编程的便捷性和运行效率考虑，最好选用“人工智能语言”。常用的人工智能语言有传统的函数型语言Lisp、逻辑型语言Prolog 及面向对象语言Smalltalk、VC++及VB等。 为了缩短人工智能应用程序的开发周期，人们还研制出了多种专用开发工具，如MathWorks公司推出的高性能数值计算可视化软件Matlab中包含有神经网络工具箱，提供了许多Matlab函数。另外，还有多种专家系统工具用于开发特定领域的专家系统，如INSIGHT、GURU、CLIPS、ART等。这些实用工具为开发人工智能应用程序提供了便利条件。在硬件方面，随着微电子技术的发展，出现了非冯诺依曼结构微处理器，给人工智能信息处理带来了新的生机和活力。DSP是其中的典型产品，它放弃了冯诺依曼结构而采用了哈佛结构，即将程序指令与数据的存储空间分开，各有自己的数据与地址总线，使得处理数据和指令可以同时进行，大大提高了运行速度。在那些因受传统微处理器速度和结构限制而难以实现复杂算法及难以达到要求速度的场合，可考虑选用DSP。高速DSP芯片已被认为是模拟神经特性的理想工具，并可直接用在将来的神经网络计算机中。同时，各大芯片生产厂商已研制出各种专用模糊芯片和神经网络芯片，用专用芯片比用软件方法实现速度快得多，当系统较复杂或速度要求较高时，可选用这些专用芯片，但专用芯片的价格较昂贵。 4 实现数据技术与人工智能结合的重要性 4.1 人工智能系统的应用 人工智能系统是相对人类智能而言，主要是指在机械或电子产品中加入智能设备，使其使用功能有所提升。人工智能主要利用先进的电子技术进行仿生学研究，从整体结构模拟人脑活动。电子计算机是人工智能技术的重要表现，其具有高效、快速的特点，在计算机的使用过程中必须受到人脑的控制，在接收相应的指令后方可进行工作。人工智能是由人造机器产生的，随着人们不断传入新知识，计算机使用范围将更广。