Achieving AI @Scale on Mobile Devices
Qualcomm Technologies, Inc.
@qualcomm_tech
March 2018
Mobile is the largest computing platform in the world
~7.8 Billion
Cumulative smartphone unit shipments forecast
between 2018–2022
Source: Qualcomm Incorporated data. Currently, Qualcomm semiconductors are products of Qualcomm Technologies, Inc. or its subsidiaries. MSM is a product of Qualcomm Technologies, 30
Years of driving the evolution of wireless
#
1Fabless semiconductor company
#
1
in 3G/4G LTE modem
842M
MSM? chipsets shipped FY’16
Modem
3G (CDMA, GSM)
4G/LTE
5G
Connectivity Bluetooth Smart Bluetooth Mesh
802.11ac/ax
802.11ad
802.11n
802.15.4
DSRC
Powerline
GNSS/Location Peripherals (PCIe, USB.)
Processors
CPU
GPU
DSP
Multimedia
Video
Speech
Display processing
Media processing
Camera processing
Audio processing
Computer Vision
AR / VR Qualcomm Technologies’ success is based on
RF
Power amps
Acoustic filters
RF switches
Other
Machine learning
NoC/MemCtrl
Power management
Security
Touch
Fingerprint
Technology leadership
Connectivity Computing
1 chipset per year
Chipset complexity is growing dramatically
~10 chipsets per year
Transistors on a chip
More frequent and more complex design cycles
Today
T ransistors on a chip
<
10Million
Comparative scale
Circa 2000
>
3 Billion
A mobile processor today—Snapdragon 835
Highly integrated and complex SoC using 10nm process technology
Qualcomm
Spectra 180 Camera
Qualcomm
Mobile Security
Kryo 280 CPU
Wi-Fi
Snapdragon
X16 LTE modem
Adreno 540
Graphics Processing Unit (GPU)
Hexagon 682 DSP
HVX
All-Ways Aware
Qualcomm ?Location Suite Display Processing Unit (DPU)
Video
Processing Unit (VPU)
Qualcomm ?Aqstic Audio
Snapdragon X16 LTE
World’s first announced gigabit-class LTE modem
Qualcomm ?
Hexagon ?
DSP
Snapdragon Neural Processing Engine support
Qualcomm ?Mobile Security
First to support full biometric suite
Qualcomm ?Adreno ?Visual Processing
25% faster graphics rendering 60x more display colors*
Qualcomm ? Kryo ?280 CPU
Our most power efficient architecture to date
Qualcomm Spectra ?Camera ISP
Smooth zoom | Fast-autofocus True to life colors
Mobile scale changes everything
Superior scale
Rapid
replacement cycles
Integrated and optimized technologies
Industrial IoT
Smart cities
Automotive
Smart homes
Extended reality
Wearables
Healthcare
Mobile computing
Networking
Intelligence is moving to the device
Server/Cloud
Training Execution/Inference
Devices Execution/Inference
Training (emerging)
Privacy Reliability Low latency Efficient use of network bandwidth
Process data closest to the source, complement the cloud
On-device intelligence is paramount
Mobile is becoming
the pervasive AI platform
Qualcomm
Technologies is accelerating on-device AI
Making efficient on-device machine learning possible for highly responsive, private, and intuitive user experiences
Qualcomm ?
Artificial Intelligence Platform
A high-performance platform designed to
support myriad intelligent-on-device-capabilities that utilize:
?Qualcomm ?Snapdragon ?
mobile platform’s heterogeneous compute capabilities within a highly integrated SoC
?Innovations in machine learning algorithms and enabling software ?Development frameworks to minimize the time and effort for integrating customer networks with our platform
The platform for efficient on-device machine learning
Audio intelligence
Intuitive security
Visual intelligence
Making on-device intelligence pervasive
Focusing on high performance HW/SW and optimized network design
Algorithmic advancements
Algorithmic research that benefits from state-of-the-art deep neural networks Optimization for space and runtime efficiency
Efficient hardware
Developing heterogeneous compute to run demanding neural networks at low power and within thermal limits Selecting the right compute block for the right task
Software tools
Software accelerated run-time for deep learning
SDK/development frameworks
Algorithmic enhancements for space and runtime efficiency
Improve performance by addressing model complexity Neural network optimizations for embedded
?Improved network architecture ?Focus on memory and storage ?Reduce bit widths ?Model compression ?Leverage sparsity ?Architecture learning
Required operations per image
10000
20000
30000
40000
Original
QCOM V1QCOM V2QCOM V3G O P S
Network versions
QTI V1QTI V2QTI V3
27x
Reduction in complexity
Snapdragon Neural Processing SDK
Software accelerated runtime for the execution of deep neural networks on device
Efficient execution on Snapdragon
?Takes advantage of Snapdragon
heterogeneous computing capabilities ?Runtime and libraries accelerate deep neural net processing on all engines:
CPU, GPU, and DSP with vector extensions
Model framework/Network support
?Convolutional neural networks and LSTMs ?Support for Caffe/Caffe2, TensorFlow,and user/developer defined layers
Optimization/Debugging tools
?Offline network conversion tools
?Debug and analyze network performance ?API and SDK documentation with sample code ?Ease of integration into customer applications
Qualcomm ?
Kryo ?
CPU
Qualcomm ?
Adreno ?GPU
Qualcomm ?Hexagon ?
DSP
Sample code
Offline
conversion tools
Analyze performance
Ease of integration
Robust software and tools simplify development
Mobile
Auto
Home
Camera
XR
NP SDK
GoogleNet/Inception SSD Alexnet ResNet SqueezeNet
Object classification
Face detection
Scene segmentation
Natural language understanding
Speaker recognition Security/Authentication
Resource management
Optimized NPE Model
(.dlc file)Model to runtime workflow: Training and inference
Training: Machine learning experts build and train their network to solve their particular problem
Inference: NPE enables the network to run on Snapdragon devices
Model testing
Good enough match?
No
Backward propagation
Training data
Test data
Yes
Deep learning frameworks
(e.g., Caffe2, TensorFlow)
Model conversion tools
Application
Model optimization
tools
Optional (quantization, compression, etc.)
Data 1
Data 1
Model building and training
NPE Enabled App
NPE runtime
.dlc file
Model file
Static weights and biases
NPE Model
(.dlc file)
A p p l i c a t i o n
N P E l i b r a r y
C o m p u t e r u n t i m e s
High-level software architecture for the Snapdragon NPE
HW
Kernel space User space
OS support:
?ARM Android ?ARM Linux ?x86 Linux
Kryo CPU
Adreno GPU Hexagon DSP
O S
DSP kernel mode driver
GPU kernel mode driver
DL container
Model debug Profiling logging Model loader
NPE API
CPU
QSML
Symphony
User defined layers Float
Application code
Future
User developed
GPU
Float
OpenCL driver DSP
Fixed 8
Fixed 16
FastRPC driver
Half float
Model
Conversion Tool
UDL
.dlc
file
Model conversion tool
User Defined Layer (UDL) workflow
Supports prototyping of layers not yet supported by the Snapdragon NPE
NPE model
(.dlc file)UDL
Model conversion tool
UDL handler
Model file
(static weights and biases )
UDL
NPE workflow with UDL
NPE model
(.dlc file)
Model conversion tool
Model file (static weights and biases)
NPE workflow
User-provided implementation User-defined layer weights and parameters
NPE runtime
UDL implementation
NPE runtime
.dlc file
Converting and quantizing a model
Native model (e.g., Caffe)
Model
conversion
tool
NPE model
(.dlc file)
Model
optimization
tool
NPE model
(.dlc file)
NPE enabled app
Only needed for certain features
(e.g., activation quantization)
Images
Images
Images
Optional (quantization,
compression, etc.)
snpe-
snpe-
(
?Output is a converted but not optimized NPE DLC file snpe-dlc-optimize
?Converts non-quantized DLC models into 8-bit quantized DLC models
?Additionally implements further optimizations such as SVD compression ?Quantized model is necessary for
fixed-point NPE runtimes (e.g. DSP)
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。
人工智能技术在移动互联网发展中的应用 摘要：随着科学技术的进步，人工智能技术日渐成熟，并在移动互联网发展当 中得到了广泛的应用，这对人们的生产、生活带来了很大的改变，鉴于此，文章 就人工智能技术在移动互联网发展中的应用进行讨论，对人工智能技术的相关内 容加以了解，探讨其在移动互联网发展过程中的具体应用。 关键词：人工智能；移动互联网；技术应用 1 人工智能与人工智能技术 人工智能是一种具有巨大社会和经济效益的革新性技术。与此同时，人工智 能是一门正在迅速发展的新兴综合性很强的学科。人工智能的英文原名是Artifical Intelligence，简记为 AI。国内也有人主张将 AI 译为智能模拟。在国外还有人主张 用 Machine Intlligence（MI,机器智能）一词来称呼人工智能这一研究领域（例如 在英国），但在国际上主要还是用人工智能这一术语。科技的每次基础突破，都 会激起创新的热潮。有人将人工智能比作第四次工业革命，来显示人工智能度各 行各业带来的深远影响。 人工智能简单来说就是在各种环境中模拟人的机器。人工智能如同许多新兴 的学科一样，至今也没有一个统一的定义。下一个一般性的定义几乎是不可能的，因为智能似乎是一个包含着许多的信息处理和信息表达技能的混合体。主要是因 为不同的学科从各自的角度看，下的定义也不一样。另外，最根本的一点就是人 工智能的（如听觉、视觉、知识的表达等等）本质或是机制是什么，人们目前还 不是清楚。人工智能词典里面是这样定义的使计算机系统模拟人类的智能活动， 完成人用智能才能完成的任务，称为人工智能。准确地说这不能用来作为人工智 能的定义，到目前为止还没有合适的方式对机器的职能参数进行测试（Turingtest）。而一些学者正专注于研究人工智能的开发，并且在这方面也有一 定的成果，并推广运用到很多领域。例如，人工智能技术在医学、生物学、地质、地球物理、航空、化学和电子学等等领域都获得了应用。人工智能的应用对这些 领域发生了重大影响。对人工智能的探究涉及很多方面，其中包括机器学习、证 明自动定理、专家系统、智能控制、理解自然语言、神经元模型、知识工程、机 器人学、智能数据库、计算机辅助设计、自动编程以及模式识别等。 2 智能是互联网演进的趋势与方向 2.1 人口红利消失使智能互联网成为必然 互联网过去的价值一直基于用户规模的扩张，人口增长的同时互联网对经济 发展的贡献也在增长，这称之为互联网人口红利。人口红利是服务网络价值的基础。但是，互联网人口红利正在消失。一方面，随着经济的发展，人们的生育观 发生改变，过去10年中，世界人口增长速率明显放缓，且已呈下降趋势，不少 国家甚至常年处于人口负增长；另一方面，经过近半个世纪的发展，互联网的普 及率经过了一段飞速发展时期，全球互联网普及率超过50%，不少国家互联网普 及率超过80%，网民数量己经进入平稳增长期。以中国为例。曾经的人口大国如 今一胎生育率0.56%，为全球最低，预计2020年中国人口会正式出现负增长，而网民成长速度也在变缓，百度公司的李彦宏在乌镇互联网大会的演讲中称，10年前中国互联网网民成长速度在50%以上，这一数字今年在6%左右。过去4年中 国互联网网民成长速度慢于中国GDP成长速度，这意味着互联网的人口红利己经
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
1.1AI-Python人形机器人 1.1.1图文介绍 Python人形机器人是基于AI-Python嵌入式编程平台的一款人形机器人应用扩展，它除了可以完成AI Python嵌入式编程平台可以完成的众多应用学习外，还可以完成一些人形机器人应用开发，包括舞蹈、行走、起卧、杂技等。 Python人形机器人采用数字总线舵机控制方式，利用6个高性能高扭力数字总线舵机，精确模拟人体的6个关键关节，实现人体仿生动作的模拟和执行；人形机器人本体通过一块驱动控制板进行集中传感采集和控制，驱动控制板通过单总线驱动6路数字舵机，实现精确的关节角度控制；机器人本体前方采用一个超声波测距传感器实现前方的物体检测，可实现如避障、跟随等应用；本体驱动控制板具备电源管理功能，能够为车载5500mAH锂电池提供充放电管理功能；机器人本体驱动控制板通过I2C连接AI-Python 嵌入式编程平台，利用Python语言的灵活性、便捷性和AI-Python编程平台的强大能力可实现各种基于人形机器人的创意应用。 项目一：蓝牙控制行走 编写Python程序，控制人形机器人实现蓝牙控制行走的功能。Python程序主要实现以下几项功能： - 1 -
1) 可通过串口接收蓝牙模块接收到的控制指令； 2) 令机器人根据接收到的指令，执行前进、后退、转身等动作。 在手机上安装蓝牙调试app，连接AI-Python主控平台，发送指令，控制机器人前进、后退、转身： 项目二：机器人跳舞 编写Python程序，控制人形机器人进行各种舞蹈动作。Python程序主要实现以下几项功能： 1) 可通过串口接收蓝牙模块接收到的控制指令； 2) 令机器人根据接收到的指令，执行各种舞蹈动作。 在手机上安装蓝牙调试app，连接AI-Python主控平台，发送指令，控制机器人执行各种舞蹈动作：
探索大数据和人工智能参考答案 1、下列选项中，不是大数据发展趋势的是？ A. 大数据分析的革命性方法出现 B. 大数据与云计算将深度融合 C. 大数据一体机将陆续发布 D. 大数据未来可能会被淘汰 2、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。 C首席执行官 D.首席架构师 3、在Spark的软件栈中，用于机器学习的是 A. Spark Streami ng B. Mllib C. GraphX D. SparkSQL 4、MPP是指？ A. 大规模并行处理系统 B. 受限的分布式计算模型 C集群计算资源管理框架 D.分布式计算编程框架 5、以下哪个场景可以称为大数据场景？ A. 故宫游客人数 B. 故宫门票收入 C美团APP的定位信息 D.文章内容 6、以下应用没有使用你的地理位置信息的是？ A. 美团 B. 滴滴 C. 高德地图 D. Word 7、Hadoop是（）年诞生的？ A. 1985-1985 B. 1995-1996 C. 2005-2006 D. 2015-2016 & HBASE的特点不包括哪些？ A. 面向行 B稀疏性
C. 多版本 D. 高可靠性 9、 C. Clea n D. Load ing 10、Flume采用了三层架构，分别为age nt, collector和（） A. Map B. storage C. Shuffle D. Hash 11、在Spark的软件栈中，用于交互式查询的是 A. SparkSQL B. Mllib C. GraphX D. Spark Streami ng 12、下列选项中能够正确说明大数据价值密度低的是？ A. 100TB数据中有50TB有效数据 D. 10EB数据中有10EB有效数据 13、IBM的（）是第一个在国际象棋上战胜人类棋手的人工智能计算机。 A. AlphaGo B. 深蓝 C. 图灵机模型 D. 深度学习机器人 14、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 15、对抗学习中两个网络互相竞争，一个负责生成样本，那么另一个负责做什么? A. 判别样本 B. 计算样本 C. 统计样本 D. 生成样本 16、人工智能是研究、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，请问它的英文缩写是？ A. AI B. BI C. AL D. AF
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。
1.1智慧农业沙盘系统 1.1.1图文介绍 ●基本介绍： 智慧农业沙盘系统（ZF-xAgricS）是农业自动化、智能化的集中体现，是物联网在农业领域运用的最典型案例。智能温室大棚综合运用了物联网和农业自动化的大部分技术，如：农业环境监测、农作物信息监测、农作物生长环境调控、农业信息化自动化等多方面技术。 中智讯以智能温室大棚为例，设计了一套物联网实训系统。以ZigBee无线传感器网络、农业常用智能仪表、智能网关、移动客户端软件、物联网云服务系统、温室大棚实训操作模型为核心，综合体现了物联网的无线传感器网络、传感器和执行器、嵌入式系统、3G移动通信、Android移动开发、农业物联网系统设计等多方面的技术，为物联网实训教学提供了一个优秀的综合实训平台。 ●系统构成： 该沙盘系统由部分构成：温室大棚实训操作模型、控制系统、软件系统，这三部分包含大棚主体、感知及控制系统、应用服务软件系统、远程访问及控制系统等，构成一 - 1 -
套完整的智能温室大棚系统。 操作模型是学生进行实训操作的主体对象，主要集成了温室大棚模型、农作物生长监测传感器（土壤水分、空气温湿、光照度度等）、农作物生长环境调节（水循环、喷灌、通风、遮阳等系统）、视频监控等几大部分。 由于学校的具体情况不同，中智讯除了提供标准版本的实训系统之外，还可以根据学校的需求进行设计，包括外形尺寸、主体材质、是否使用真正农作物、功能定义等，我们希望能够为学校提供尽善尽美的解决方案，真正与学校的实训教学、项目课题实现无缝结合。 物联网感控系统 1）感知设备：温室大棚物联网实训系统集成了：空气温湿度传感器、土壤水分传感器、光照传感器、二氧化碳传感器、雨滴传感器，可选配风速、风向、光合辐射、气压等传感器； 2）执行设备：温室大棚物联网实训系统集成了：电动遮阳帘、水泵、加热器、补光
1谈谈你对人工智能的看法？人工智能是21世纪世界三大尖端技术之一，它在社会生产生活中起到了无可替代的巨大作用，它研究、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。作为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，它是多种学科互相渗透的一门综合性新学科，是研究如何制造出人造的智能机器或智能系统，来模拟人类智能活动的能力，用以延伸人们智能的科学。 2）在我看来，人工智能可以分成两个部分来理解，即“人工”和“智能”。人工，自然就是一些人力所能做到的事情，由人去完成活动。智能，应该理解为智慧和能力。既然走智能平台之路，就必须做到两点：一、通过向开发者开放免费的API 接口，方便导入后台数据库；二、平台具备自我学习能力，不断完善信息和丰富数据库。3）人工智能的本质就是机器自学习的过程。机器学习包括两大模块：一是数据来源，即大数据；二是数据处理方式，即机器学习算法，机器在自学习过程中两大模块同时运行。深度学习是机器学习研究中的全新领域，主要为建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习能增强机器学习的能力，整个机理得到大幅改进。4）但受限于技术瓶颈，目前人工智能远未到达成熟的地步。人工智能一旦做成，将对现有移动互联网产品商业模式产生巨大的颠覆，甚至很多移动互联网、互联网产品将不复存在。它的到来，将改变现有的购物、聊天和通信方式，甚至对社交产生冲击。5）基于大数据的分析和处理的人工智能能实现精准推荐。但用它来模拟人工存在较大瓶颈，即模拟不出情感、道德等人类特有特征，最根本的解决办法是基于生物计算机去变革，这是人工智能演化必经的基础性变革。以上就是我对人工智能的看法。 2谈谈你对智能机器人的看法？智能机器人是当前人工智能领域一个十分重要的应用领域和热门的研究方向，它直接面向应用，社会效益强，发展非常迅速。它的研制几乎需要所有的人工智能技术，而且还涉及其他许多科学技术部门和领域。作为人工智能的理想研究平台,它是一个集感知、思维、效应等多方面全面模拟人的机器系统，但其外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场。可以全面地考察人工智能各个领域的技术。其能力和水平已经成为人工智能技术水平甚至人类科学技术综合水平的一个表现和体现,研究它们相互之间的关系还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。2）智能机器人作为第三代机器人，具有感知、识别、推理、规划和学习等智能机制, 其中，感知本身, 就是人类和动物所具有的低级智能。智能机器人可以把感知和行动智能化结合起来。它的智能分为两个层次:第一即具有感觉、识别、理解和判断功能;第二即具有总结经验和学习的功能。3）智能机器人技术将会沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。移动功能
1.1AI Python嵌入式平台 1.1.1图文介绍 ●基本介绍： AI Python嵌入式编程平台（AI-Python）采用ARM Cortex-H7/M4、RISC-V AI处理器，内置microPython操作系统，能够直接执行Python程序，实现语法教学、嵌入式控制、上位机编程、AI视觉应用等知识的教学和实训。 ●主要部分： 1. 核心单元： 1）控制系统：MiniPCI-E接口，可接入任意更换的ARM STM32H743/STM32F407、RISC-V K210微控制板。 2）基本接口：GPIO/PWM双驱动LED*4，按键*2。 3）显示系统：8*8 LED点阵屏，oLED液晶屏。 4）调试接口：USB调试串口，USB固件升级接口，ARM JTAG调试接口。 5）软件系统：内置microPython系统，集成Python硬件库。 2. 传感单元： 1）传感系统：TVOC传感器，步进电机，陀螺仪&加速度&地磁仪传感器。 3. 无线单元： 1）无线系统：蓝牙无线模块。 - 1 -
4. 外设接口： 1）扩展接口：双路RJ45接口，集成GPIO/UART/ADC/IIC。 2）系统接口：通过14PIN接口接入到AI边缘计算网关，实现嵌入式Linux下驱动应用控制。 ●外设拓展： AI Python嵌入式编程平台可以驱动各种外设，包括车型机器人、人形机器人、六足机器人等。 ●实验截图：
1.1.2产品参数
1.1.3课程资源 AI Python语言教学平台能够满足人工智能Python语言、Python应用开发、Python 硬件控制、Python算法应用等教学课程。 AI Python语言教学平台可完成的主要课程如下：
基于AI云服务的快速应用开发 AI云服务介绍
腾讯AI云服务 腾讯云智天枢人工智能服务平台（TI Matrix Platform，下文中也叫云智天枢平台）是基于腾讯云和腾讯优图强大技术能力打造的全栈式人工智能服务平台，致力于帮助加速企业的数字化转型及促进 AI 行业生态共建。平台支持快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度，进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放，降低 AI 应用开发成本。 主营服务：图像识别、人脸识别、人体识别、语音技术、自然语言处理、智能机器人、AI平台服务等
阿里AI云服务 数据智能是阿里云的人工智能产品，通过对大数据的应用，为用户提供人脸识、图像识别、语音学习、图像搜索、机器翻译、ET城市大脑等各项解决方案，用突破性的技术，解决社会商业中的棘手问题。 主营服务：智能语音交互、图像搜索、自然语言处理、印刷文字识别、人脸识别、机器翻译、图像识别、视觉计算、内容安全、机器学习平台、城市大脑开放平台等。
百度AI云服务 百度AI开放平台致力于将图像、语音、自然语言、视频、知识图谱等技术通过API 、SDK等简单易用的方式向企业及开发者全面开放人工智能技术。百度AI开放平台提供人脸核身、对话式机器人、智能语音助理、AR互动营销、智能家居等解决方案。 主营服务：百度AI开放平台提供的人脸核身、对话式机器人、智能语音助理、AR互动营销、智能家居等解决方案
腾讯AI云服务应用场景 ?智慧楼宇/园区： 基于云智天枢平台，提供门禁及摄像头设备接入、AI 智能识别分析等能力，轻松构建智慧楼宇/园区应用，实现人流统计、用户画像、禁区检测、危险人员告警等功能。 ?城市超级大脑： 基于云智天枢平台，提供多算法融合调度、大数据规范化处理、多场景应用服务能力API 开放，构建城市超级大脑应用，实现视频结构化、人车大数据分析、交通治理等功能。 ?工业智能制造 基于云智天枢平台，提供设备数据及 MES 数据对接、缺陷检测、缺陷分类等 AI 服务能力，构建工业产品质量检测应用，实现产线缺陷智能检测、故障开单等功能。
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
2020公务员联考申论模拟练习：促进人工智能的发展 一、给定资料 近年来，在移动互联网、大数据、超级技术和脑科学等新理论新技术的驱动下，人工智能加速发展，呈现深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征，正在对经济发展、社会进步、国际政治、经济格局和生活方式等方面产生重大而深远的影响。我国工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》，将人工智能上升为国家重点战略，推进成效显著，但仍面临不可忽视的瓶颈制约，亟待引起高度重视。 人工智能的火爆似乎掀起了新一波互联网技术浪潮，无数技术人、投资者、企业家转移阵地，投身其中。毫无疑问，在这一轮人工智能热中，相比其他国家，中国的人工智能更热。但是，目前国内人工智能领域低水平重复建设严重，很多地方都将人工智能当作重点产业来规划和扶持。甚至一个省内的十几个地级市都在发展人工智能，而且规划都很类似，最终可能导致重复建设、低水平发展。 目前，人工智能领域初步形成中美“双雄”发展格局。华人贡献了全球约30%的人工智能领域论文，我国语音及视觉识别技术世界。但从突破性科研成果的数量和质量来看，我国仍无法与美国相抗衡，人工智能技术发展仍面临缺“芯”少“魂”的窘境。我国现在用到的各种主流技术、理论、算法等等，绝大多数是由欧美提出的，相比而言，我国人工智能的基础理论研究仍有一定差距。而且当技术越来越先进，开源开放平台就会变得更加重要。然而，相比美国等发达国家，我国人工智能开源开放也存在明显差距。各大研究机构和龙头企业都各自研究，开放合作比较少，集中力量不够。可以说，在理论、技术与应用三个维度上，中国的技术创业，的优势是应用，的劣势在理论。另一方面我国信息基础设施水平及其应用效率仍不高，宽带普及率和速率远低于欧美发达国家，移动数据流量资费偏高问题尚未根本解决，数据标准制定方面发展滞后。使我国拥有的海量数据资源优
得到｜从互联网思维到人工智能思维 这条音频和你分享百度CEO李彦宏提出的一个新认知：人工智能时代的思维方式。百度CEO李彦宏在5月23日的百度联盟峰会上，提出了一个问题：人工智能时代已经到来了，我们的思维方式是不是要做一些转换？李彦宏说：“从互联网到移动互联网就已经有思维方式的转变，何况是从互联网到人工智能时代。越早转变思维方式，就越能抢占先机。”李彦宏把这种新的思维方式总结为：人工智能时代的思维方式。他总结了四个方面：首先，李彦宏认为，手机还会长期存在，但是移动互联网的机会已经不多了。今天只盯着手机，想通过做一个App就能变得很成功，已经不太现实了。其次，我们的思维方式要从“Think Mobile”转变为“Think AI” 。也就是说，从思考移动互联网，转变为思考人工智能。“Think Mobile”这个理念最早是Facebook明确提出来的，当年移动互联网到来的时候，扎克伯格意识到应该优先考虑移动端。于是他和工程师说，如果你们再给我看PC截屏的页面，我就不和你们一起开会了，只有先把手机、移动截屏页面给我看，我才会和你们开会。扎克伯格用这种极端的方式逼工程师向移动端转型。今天需要以同样的决心从移动时代的思维方式，向人工智能时代的思维方式转变。比如，移动时代的思维方式，会考虑手机触摸屏上的体验，上滑、下滑、左滑、
右滑，字体大小，可以放几个按钮；人工智能时代的思维方式，要考虑镜头应该具备什么样的功能，话筒应该具备什么样的功能。第三是软硬件结合的思维方式，互联网公司大多关心软件而忽略软件会跑在什么样的硬件上，但到了人工智能时代，要更多关注软件和硬件的结合，更加注重人与机器交互时的体验。比如说现在流行的智能音箱，我们和它的主要交互方式是通过麦克风。麦克风阵列技术，就是一个典型的软硬件结合的技术，你不仅要搞明白软件做成什么样，你还要考虑用两个麦克风，还是七个麦克风，它所用的技术是完全不一样的，体验也是不一样的。更典型的是无人驾驶汽车，要有激光雷达，要搭载各种各样的传感器，这些都要和各种各样的软件结合之后才能实现。第四点，用李彦宏的话说，数据秒杀一切算法，但算法推动社会进步。李彦宏说，百度内部的高级工程师总结出来一句话，叫“数据秒杀一切算法”。因为在人工智能时代，大家第一个想到的就是数据，如果有足够多的数据，机器学习就可以越准确、越快速，判断能力就可以越强。但李彦宏跟工程师说，真正推动社会进步的是算法，而不是数据。数据就好像是工业革命时期的煤炭，非常重要，但算法就像是蒸汽机，最后大家记住的是瓦特发明了蒸汽机，而不是英国的煤矿。李彦宏说，所有大家在手机上做的事情，如果重新用AI的方式来做，就是一种降维攻击。比如说手机百度，现在做搜索可能还是用文字，但
人工智能产业细分领域 （一）智能产品 1.智能网联汽车：包括研发自动驾驶芯片、车辆智能算法、自动驾驶系统、车载通信系统等关键技术和产品，打造以车辆智能化计算平台为核心，集软件、硬件、算法、网联通信、信息安全一体化的车辆智能化平台。 2.智能服务机器人：包括智能交互、智能操作、多机协作、三维成像定位、智能精准安全操控、人机协作接口等关键技术研发；清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人，以及巡检、导览等公共服务机器人，消防救援机器人等特殊服务机器人研发；手术机器人及其操作系统研发。 3.智能无人机：包括智能避障、自动巡航、面向复杂环境的自主飞行、群体作业等关键技术研发与应用，以及新一
代通信及定位导航技术在无人机数据传输、链路控制、监控管理等方面的应用；智能飞控系统、高集成度专用芯片等关键部件研制。 4.医疗影像辅助诊断系统：包括医学影像数据采集标准化与规范化，脑、肺、眼、骨、心脑血管、乳腺等典型疾病领域的医学影像辅助诊断技术研发，医疗影像辅助诊断系统的产品化及临床辅助应用。 5.视频图像身份识别系统：包括生物特征识别、视频理解、跨媒体融合等技术创新；人证合一、视频监控、图像搜索、视频摘要等典型应用。 6.智能语音交互系统：包括新一代语音识别框架、口语化语音识别、个性化语音识别、智能对话、音视频融合、语音合成等技术创新及在智能制造、智能家居等重点领域推广应用。 7.智能翻译系统：包括高精准智能翻译系统创新，多语言互译、同声传译等典型场景应用。
8.智能家居产品：包括智能传感、物联网、机器学习等技术在智能安防、智能家具、智能照明、智能洁具等产品中的融合应用和智能家居新产品研发。 （二）核心基础 9.智能传感器：包括微型化及可靠性设计、精密制造、集成开发工具、嵌入式算法等关键技术研发，基于新需求、新材料、新工艺、新原理设计的智能传感器研发及应用；新型生物、气体、压力、流量、惯性、距离、图像、声学等智能传感器研发应用；压电材料、磁性材料、红外辐射材料、金属氧化物等材料技术创新；研发基于微机电系统（MEMS）和互补金属氧化物半导体（CMOS）集成等工艺的新型智能传感器；研发面向新应用场景的基于磁感、超声波、非可见光、生物化学等新原理的智能传感器。 10.神经网络芯片：包括研发面向机器学习训练应用的云端神经网络芯片、面向终端应用发展适用于机器学习计算的终端神经网络芯片，研发与神经网络芯片配套的编译器、
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。
附件： 科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目2018年度项目申报指南征求意见稿 为落实《新一代人工智能发展规划》，启动实施科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目。根据《新一代人工智能重大科技项目实施方案》确定的总体目标及2020年阶段性目标，现提出2018年度项目指南建议。2018年度项目指南从新一代人工智能基础理论、面向重大需求的核心关键技术、智能芯片与系统三个方向部署实施，实施周期为3年（2018—2020年）。 申请者应根据指南描述，按照需求导向、问题导向和目标导向的原则，根据拟申请项目特点提出具体的考核指标和明确的任务目标。 1.新一代人工智能的基础理论 聚焦人工智能重大科学前沿问题，以突破人工智能基础机理、模型和算法瓶颈为重点，重点布局可能引发人工智能范式变革的新一代人工智能基础理论研究，为人工智能持续发展与深度应用提供强大科学储备。 新一代人工智能基础理论设7个研究方向，每个方向拟支持1-2个项目。鼓励已有较好基础的融合性团队参与申请。 1.1新一代神经网络模型
借鉴神经认知机理和机器学习数学方法等，开展神经网络模型非线性映射、网络结构自动演化、神经元和模块功能特异化、小样本学习/弱标签/无标签样本学习、可解释性等新理论和新方法的研究，本质性提升深度神经网络支撑解决现实人工智能问题的范围和能力。 1.2面向开放环境的自适应感知 针对应用场景变换易导致智能系统性能急剧下降问题，发展适应能力强的层次化网络结构、可连续学习的机器学习策略及一般性效能度量方法，突破无监督学习、经验记忆利用、内隐知识发现与引导及注意力选择等难点，推动形成开放环境和变化场景下的通用型感知智能。 1.3跨媒体因果推断 研究基于跨媒体的人类常识知识形成的机器学习新方法，并在常识知识支持下对跨媒体数据进行自底向上的深度抽象和归纳，有效管控不确定性的自顶向下演绎和推理，建立逻辑推理、归纳推理和直觉顿悟相互协调补充的新模型和方法，实现跨媒体从智能的关联分析向常识知识支持下因果推断的飞跃。 1.4非完全信息条件下的博弈决策 针对人类经济活动、人机对抗等非完全信息条件下的博弈特点，结合机器学习、控制论、博弈论等领域进展，研究不确定复杂环境下博弈对抗的动力学机制和优化决策模型，
智能被纳入到无线通信系统中。 ● 运营商需要智慧决策，以管理复杂的资源和动态的流量 在早期的以语音为主的通信网络上，时隙是基本的资源结构单位，而无线流量模型非常容易预测。相对于今天的标准而言，这一时期的流量需求管理难度非常低。 智能手机的使用让今天的无线流量模型不可避免地包括各种维度和粒度，从而大大改变了这一局面。网络越来越异构，而用户设备往往可以使用多种无线接入技术——2G、3G、4G以及Wi-Fi等。在每一个技术领域，运营商都可以选择对多个层面的小区加以组合，并且可以通过组织各种无线电波，从而更好地满足用户的使用模式。此外，还可以通过动态地打开或者关闭小区来管理负荷或者干扰，亦或降低功耗。 有相当多类型的应用会影响用户流量的特征和交互关系，这些应用需要特殊对待。而为了实现对特定应用的特殊对待，需要对策略控制系统进行异常复杂的处理，从而在不同的操作层面运用多变量决策树。这些决策树可以在面对多样的流量需求和复杂的无线条件时确保最佳的用户体验。即将来临的5G通信将产生更多的用例，这些用例都必须得到妥善的管理。以网络功能虚拟化（NFV）为例，必须对计算资源进行动态分配，从而使核心决策算法能够自动适配当前的无线、用户以及流量条件。在这方面，机器学习和人工智能是最佳的候选技术，可以为现今的无线系统提供更强大的复杂决策能力。 ● 运营商需要通过自动化来降成本、提高效率 低成本、高效率地运营日益复杂的网络是当前运营商面临的一项挑战。许多运营商必须管理至少2个或者3个网络。与此同时，他们又必须凭借有限的基本工具维持甚至降低目前的运营成本。这种情况对于早期以语音为主的网络来说或许可行，但是眼下的情况已经今非昔比：网络行为和性能因素比过去更加动态和不可预测，比如，社交媒体的活动可以影响到用户的网络行为，而这类活动随时都有可能造成井喷式的流量暴增。此外，随着网络运营与优化的焦点从网络性能转变为用户体验，传统的方法论和工具已经无法跟上时代的发展脚步，必须采用新的技术来支持不同的网络使用模型。 ● 运营商需要进行数字转型，按需提供服务 在世界范围内，运营商们正在对网络进行改造，以提高对网络资源的利用率，在网络上传输更多的业务。结果就是，在网络资源的使用、提供和编排等方面，电信承载网正在朝着数据中心云服务这个方向演变。对电信运营商而言，目前的重点在于利用云技术和网络虚拟化提供业务的同时，降低资本和运营支出，提高自动化水平。基于数据分析的能力将提供无与伦比的端到端的系统可视化、资源量化、性能建模化、系统监测自动化，以及主动式的网络自我校正。这些对于无线产业未来的成功至关重要。 人工智能的独特价值 ● 数据分析与机器学习 数据分析是对大型的数据集进行收集、组织以及分析，从而识别出模式并得出结论的一门科学。有4种类型的数据分析方法可以运用于无线管道的设计、运营和优化。 描述型分析：通过挖掘历史数据来分析以前的性能，从而发现过去的成功或者失败背后的原因。这类事后反思型的分析普遍应用于管理报告，比如销售、营销、运营和财务分析报告。 诊断型分析：侧重于确定导致某一结果的因素和事件，并对其进行解释。 预测型分析：使用数据来确定未来可能会发生的结果或发生特定事件的可能性，从而将数据转化成可行动的信息。预测型分析可采用包括建模、机器学习、数据挖掘和博弈论在内的统计技术，以评估当前和历史事