“互联网+”背景下人工智能发展现状分析

工艺与技术1162021年第1期熊 亿（上饶幼儿师范高等专科学校，江西 上饶 334000）摘　要：在大数据时代背景下，计算机技术、通信技术等迅速发展，人工智能应用程度也不断加深，给人们的日常工作和生活带来了诸多影响。

随着数据信息的急剧增多，人们对信息处理的速度和安全性等提出了更高的要求。

为能够更加迅速地处理各类信息，有效避免计算机系统崩溃现象的发生，提高计算机系统问题的处理效率，需将人工智能有效应用到计算机网络技术中。

对此，文章主要阐述人工智能的应用价值和意义，并提出其在计算机网络技术中的具体应用方法。

关键词：大数据时代；人工智能；计算机网络技术中图分类号：TP393.0；TP18 文献标志码：A 文章编号：2096-3092（2021）01-0116-03大数据时代人工智能在计算机网络技术中的运用分析尽管大数据技术让人们的生产生活更加便捷，但是也由此引发了更为复杂的网络安全问题，出现了更加庞大的数据信息，影响数据信息处理的效率。

如今，物联网、大数据及云计算等新兴技术高速发展，我国智能化程度不断加深，计算机网络技术在科学技术领域与人们日常生活中得到有效应用。

为能够更好地满足大众的日常需求，进一步提高信息技术的分析与处理效率，必须注重人工智能与计算机网络技术的有效融合。

1 人工智能及其应用价值人工智能属于计算机学科中的一个关键分支，依托智能实质，生产能够以与人类智能相似的智能化机器，其重点研究对象为模拟、扩展、延伸人类智能的应用系统、技术等。

人工智能技术高度仿真地模拟人类的很多思维过程与智能化行为，为人们日常生活提供了极大的便利，因此深受社会各领域的关注。

基于新兴的技术条件，人工智能的研究对象涵盖了更多的内容，包括自然语言处理、图像识别、语言识别、机器人技术、专家系统等。

当前人工智能的覆盖范围进一步扩大，借助模拟人类思维与意识的信息过程，从而为人类的各项活动提供更好的服务[1]。

大数据技术的迅速发展，推动着人工智能和计算机网络技术的有效融合，可以较好地满足网络数据资源的使用需求，有助于提高网络系统的运行可靠性与安全性，提升信息数据系统推理能力等。

人工智能在制造业的发展现状及未来趋势随着科技的不断发展，人工智能（AI）日益成为各个领域的研究热点。

在制造业中，人工智能的应用也愈发广泛，给企业带来了巨大的变革和机遇。

本文将探讨人工智能在制造业的发展现状及未来趋势。

一、人工智能在制造业中的应用现状1. 生产过程的自动化人工智能技术在生产过程中的自动化方面具有重要作用。

传感器收集到的大量数据可以通过人工智能算法进行分析和处理，以优化物流、监测设备状况、提高生产效率等。

例如，通过与机器人配合使用，可以实现智能化的物料搬运和装配，大大提高了生产线的运行效率和准确性。

2. 质量检测与预测传统的质量检测需要人工参与，这不仅费时费力，而且容易出现人为误差。

人工智能可以通过图像和声音识别、自然语言处理等技术，帮助企业实现自动化的质量检测和预测。

通过监测数据和模型训练，可以快速准确地判断产品是否合格，并及时发现和预测潜在的质量问题。

3. 供应链管理供应链管理是制造业中一个重要而复杂的环节。

人工智能可以通过分析大数据和智能算法，改进供应链中的多个环节，提高供应链的效率和灵活性。

例如，人工智能可以通过数据分析预测需求，从而优化原材料采购和库存管理，降低企业的运营成本。

二、人工智能在制造业的未来趋势1. 发展智能制造未来，人工智能将在制造业中发挥更大的作用，推动智能制造的发展。

智能制造包括智能工厂、智能产品和智能供应链等多个方面。

人工智能将帮助企业实现自动化的生产过程、智能化的设备和系统，从而实现更高效、灵活和个性化的生产。

2. 推动工业互联网的发展人工智能的发展将促进工业互联网的应用和发展。

工业互联网是指通过物联网技术和云计算技术实现设备、系统和企业之间的连接和数据交互。

人工智能可以通过分析工业互联网中海量的数据，帮助企业优化生产过程、改进产品和服务，并支持企业做出更准确的决策。

3. 引领智能服务机器人的发展智能服务机器人是一种结合了人工智能和机器人技术的新型机器人。

工业互联网发展现状与趋势分析随着物联网技术的不断发展，工业互联网作为其重要分支也得到了广泛的关注和应用。

工业互联网是指利用物联网技术，实现机器之间、人机之间和机器与云端之间的实时通信和数据共享，从而实现生产流程的自动化、精细化和智能化。

本文将围绕着工业互联网的发展现状与趋势，进行分析和探讨。

一、工业互联网的发展现状1.技术创新驱动当前，工业互联网的发展主要依靠技术创新的驱动。

工业互联网涉及的技术领域涵盖广泛，包括工业物联网、云计算、人工智能等。

在这些技术的支撑下，工业互联网实现了工业设备的连接、数据的采集、分析和反馈，并通过智能化控制和优化，推动企业生产流程的升级和改进。

2.应用广泛普及工业互联网已经不再是一个新生兴起的概念，而是开始在各个领域得到广泛的应用和普及。

它不仅可以用于制造业，还可以应用于交通、医疗、农业等各个领域。

随着技术的成熟和应用的广泛，工业互联网被认为是产业升级的重要工具和手段。

3.市场需求增长迅速随着社会经济的发展和产业升级的需要，工业互联网的市场需求呈现出快速增长的态势。

据市场调研机构的数据显示，未来几年内全球工业互联网市场规模将会呈现出持续增长的趋势，预计到2025年，市场规模将达到数万亿美元的规模。

二、工业互联网的发展趋势1.产业升级的趋势工业互联网在与传统制造业相结合的背景下，推动了制造业的数字化、智能化升级。

未来，随着制造业的数字化和智能化发展程度的不断提升，工业互联网将成为实现产业升级和改变产业格局的重要力量。

2.生态合作的趋势在工业互联网建设过程中，生态合作的趋势愈发明显。

随着技术的发展和应用的普及，单一的企业或产品已经无法满足市场的需求。

企业之间需要建立起紧密的协作关系，形成互惠共赢的合作模式，从而达到资源整合、优化利用和节约成本的目的。

3.安全保障的趋势工业互联网作为企业生产流程数字化的重要工具，需要面临的最大挑战之一就是安全问题。

当前，网络攻击、信息泄露等安全问题已经成为制约工业互联网发展的主要瓶颈。

人工智能技术应用与发展规划研究报告第一章绪论 (3)1.1 研究背景与意义 (3)1.1.1 背景分析 (3)1.1.2 意义阐述 (3)1.2 研究目的与内容 (3)1.2.1 研究目的 (3)1.2.2 研究内容 (4)1.3 研究方法与技术路线 (4)1.3.1 研究方法 (4)1.3.2 技术路线 (4)第二章人工智能技术概述 (4)2.1 人工智能技术定义 (5)2.2 人工智能技术分类 (5)2.3 人工智能技术发展历程 (5)第三章人工智能技术应用现状 (6)3.1 人工智能技术在工业领域的应用 (6)3.1.1 智能制造 (6)3.1.2 智能物流 (6)3.2 人工智能技术在医疗领域的应用 (6)3.2.1 医疗诊断 (6)3.2.2 药物研发 (7)3.3 人工智能技术在金融领域的应用 (7)3.3.1 风险管理 (7)3.3.2 资产管理 (7)第四章人工智能技术发展态势分析 (7)4.1 国内外人工智能技术发展概况 (7)4.2 人工智能技术发展趋势 (8)4.3 人工智能技术发展挑战 (8)第五章人工智能技术核心技术研发 (9)5.1 机器学习技术 (9)5.1.1 技术概述 (9)5.1.2 技术发展现状 (9)5.1.3 技术研发重点 (9)5.2 自然语言处理技术 (9)5.2.1 技术概述 (9)5.2.2 技术发展现状 (9)5.2.3 技术研发重点 (9)5.3 计算机视觉技术 (10)5.3.1 技术概述 (10)5.3.2 技术发展现状 (10)5.3.3 技术研发重点 (10)第六章人工智能技术在行业中的应用案例分析 (10)6.1 人工智能在智能制造中的应用案例 (10)6.1.1 案例背景 (10)6.1.2 案例内容 (10)6.2 人工智能在医疗健康中的应用案例 (11)6.2.1 案例背景 (11)6.2.2 案例内容 (11)6.3 人工智能在智慧城市中的应用案例 (11)6.3.1 案例背景 (11)6.3.2 案例内容 (11)第七章人工智能技术产业发展政策与规划 (12)7.1 国内外政策环境分析 (12)7.1.1 国内政策环境 (12)7.1.2 国际政策环境 (12)7.2 人工智能技术产业规划与布局 (12)7.2.1 产业规划 (12)7.2.2 产业布局 (12)7.3 产业链分析与产业政策建议 (13)7.3.1 产业链分析 (13)7.3.2 产业政策建议 (13)第八章人工智能技术人才培养与教育 (13)8.1 人工智能技术人才培养现状 (13)8.2 人工智能技术教育体系建设 (14)8.3 人工智能技术人才培养策略 (14)第九章人工智能技术安全与伦理问题 (14)9.1 人工智能技术安全风险 (15)9.1.1 数据安全风险 (15)9.1.2 算法安全风险 (15)9.1.3 系统安全风险 (15)9.1.4 法律法规风险 (15)9.2 人工智能技术伦理问题 (15)9.2.1 隐私保护问题 (15)9.2.2 劳动就业问题 (15)9.2.3 社会公平问题 (15)9.2.4 人工智能道德责任问题 (15)9.3 人工智能技术安全与伦理对策 (16)9.3.1 建立健全法律法规体系 (16)9.3.2 加强数据安全保护 (16)9.3.3 提高算法透明度和公平性 (16)9.3.4 促进产业升级与就业保障 (16)9.3.5 强化伦理教育与培训 (16)第十章人工智能技术发展前景与展望 (16)10.1 人工智能技术发展前景分析 (16)10.1.1 经济领域 (16)10.1.2 社会领域 (16)10.1.3 民生领域 (17)10.2 人工智能技术发展关键领域 (17)10.2.1 基础研究领域 (17)10.2.2 关键技术领域 (17)10.2.3 应用场景领域 (17)10.3 人工智能技术发展趋势预测 (17)10.3.1 技术融合与创新 (17)10.3.2 产业应用拓展 (17)10.3.3 国际竞争加剧 (17)10.3.4 法律法规完善 (17)第一章绪论1.1 研究背景与意义计算机技术、大数据、云计算和互联网的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，）逐渐成为我国科技领域的研究热点。

互联网大数据的发展现状与未来趋势分析随着互联网的快速发展和普及，互联网大数据已经成为人们关注的热门话题。

大数据的发展已经给我们的生活带来了诸多便利和改变，同时也带来了一些挑战和风险。

本文将从互联网大数据的发展现状和未来趋势两方面进行探讨。

一、互联网大数据的发展现状1. 数据量的爆炸式增长在过去几十年里，随着互联网的普及，人们生产和消费的数据呈现爆炸式增长的趋势。

无论是个人在社交媒体上的行为，还是企业的交易数据，都是大数据的重要来源。

2. 数据的多样化和复杂性互联网大数据不再局限于传统的结构化数据，如数据库中的表格数据。

越来越多的数据类型如文本、图像、音频、视频、传感器数据等纷至沓来。

同时，数据之间的关联性日益复杂，需要使用更加高级的算法和工具进行存储、处理和分析。

3. 数据分析的普及和应用随着大数据技术的进步，数据分析不再是高科技企业的专利，越来越多的企业和个人开始利用大数据进行业务分析和决策支持。

例如，电商企业可以利用用户的购买记录和行为数据，提供个性化的商品推荐；社交媒体平台可以分析用户的兴趣和偏好，定向推送广告。

二、互联网大数据的未来趋势1. 个人数据保护的挑战随着大数据应用的增加，个人数据安全和隐私保护成为一个严峻的问题。

如何在利用大数据的同时保护用户个人隐私，成为互联网公司亟待解决的难题。

未来，我们可以期待各种技术和政策的发展，以更好地保护个人数据。

2. 数据挖掘和机器学习的进一步发展随着大数据的积累，越来越多的行为数据可以用于数据挖掘和机器学习。

未来，我们可以期待更加高级的算法和模型的应用，以从大数据中挖掘出更多的有价值的信息和知识。

3. 人工智能与大数据的融合人工智能是当前科技领域的热门技术之一。

大数据作为人工智能的重要基础，未来两者的融合将会产生更加强大的能力和应用。

例如，利用大数据驱动的人工智能算法，可以更好地理解和响应人类的需求，实现智能化的产品和服务。

4. 云计算和边缘计算的发展大数据需要庞大的计算和存储资源来处理和存储，云计算和边缘计算将成为支撑大数据应用的关键技术。

中国大数据产业发展现状与未来趋势分析近年来，大数据技术在全球范围内迅猛发展，成为企业竞争优势的新引擎。

中国大数据产业也在迅速崛起，成为全球产业发展的重要一环。

本文将对中国大数据产业发展现状和未来趋势进行分析。

一、中国大数据产业现状分析1. 观念转变随着“互联网＋”的兴起，越来越多的企业意识到大数据对企业发展的重要性。

企业开始从传统的生产效率至上向数据洞察和创新转变，从“做产品”向“做服务”和“创建平台”转变，由此产生了一大批具有创新能力的创业公司。

2. 企业投资近年来，国内外龙头企业在大数据领域投入巨额资金。

BAT（百度、阿里巴巴、腾讯）作为互联网的领军者，对大数据的应用取得了显著成效。

同时，其它的企业如华为、中兴、京东等也相继加入大数据的战团。

可以说，企业对大数据的热情始终如火，投入巨大，让大数据产业得到了迅猛发展。

3. 互联网+政策的推进近几年，中国政府积极推进互联网+政策，鼓励企业加强数字化转型升级。

在这一背景下，大数据迎来了广阔的市场机遇。

政府加大对大数据产业的扶持力度，为产业的发展提供了强大的支撑。

4. 创新能力加强多年来，中国政府一直十分重视创新能力的提升，而大数据产业也不例外。

目前，国内大数据产业纵深拓展，以数据挖掘、人工智能、大数据分析为核心的创新能力正在不断提升。

除此之外，一些高新技术产业也在不断涌现，如5G通信技术、区块链、无人机等等，这些新技术的出现必将推动大数据产业的发展与变革。

二、中国大数据产业未来趋势分析1. 应用范围逐步扩大当前，大数据技术的应用范围已经不再局限于互联网和传统产业，而是逐步拓展到医疗、教育、金融、社交媒体、物流等各个领域。

未来，随着各领域的大数据应用不断深入，大数据产业将实现更广泛的应用。

2. 人工智能技术发展迅速人工智能技术是大数据技术的重要分支，其应用范围将不断扩展。

例如，目前大数据和人工智能的结合已经应用到金融风控、智能家居、智能医疗等众多领域。

人工智能互联网运营方案一、背景随着人工智能技术的不断发展和普及，越来越多的行业开始将人工智能技术应用于其运营中。

人工智能的出现不仅改变了传统行业的运营模式，也为互联网行业带来了新的发展机遇。

在这种情况下，如何有效地整合人工智能技术，提升互联网运营效率和质量，成为了互联网企业亟待解决的问题。

二、互联网运营的现状与问题互联网运营是指互联网企业通过网络平台推广产品、服务、品牌，吸引用户流量，进行市场营销和销售的一系列活动。

然而，目前互联网运营存在一些问题：1.数据分析与利用能力有限，很难准确把握用户需求和市场趋势。

2.人工运营工作量大，效率低，而且容易受主观因素影响。

3.客户服务体验不够理想，不能及时满足用户需求。

4.效果评估不够科学，很难客观、准确地评估运营效果。

以上问题需要运营团队加强数据分析利用能力，提高运营效率，改善客户服务体验，提升评估效果的科学性。

三、人工智能技术在互联网运营中的应用1.数据分析利用：人工智能技术可以利用大数据技术对海量数据进行分析和挖掘，从而更准确地了解用户需求和市场趋势。

可以通过人工智能技术建立用户画像，精准定位目标用户，并对用户行为进行精细化分析，为企业决策提供有力支持。

2.智能运营：人工智能技术可以通过大数据分析，建立智能推荐系统、个性化推送系统，实现个性化推荐和定制，提高用户满意度和转化率。

同时，通过智能客服系统和智能营销系统，可以实现自动化的客户服务和营销，提高运营效率。

3.客户服务：人工智能技术可以通过语音识别、自然语言处理等技术，实现智能客服系统，使得客户问题可以得到自动解答，提升客户服务体验。

4.效果评估：人工智能技术可以通过机器学习和数据分析，建立更准确的评估模型，客观、科学地评估运营效果，为企业决策提供依据。

四、人工智能互联网运营方案基于以上对人工智能技术在互联网运营中的应用，可以制定一套人工智能互联网运营方案，主要包括以下几个方面：1.建立智能数据分析平台：引入先进的大数据分析和机器学习技术，建立智能数据分析平台，帮助企业进行精准的用户画像、行为分析和市场趋势预测。

大数据技术在人工智能中的应用现状及对策研究摘要：近年来，互联网行业的纵向化发展下，为人工智能技术的应用及拓展提供平台，借助计算机及其网络系统，构设多场景数据联动体系，提高主系统与终端操控机构的对接性。

对此，文章结合大数据技术，分析其在人工智能领域的应用现状及具体对策。

关键词：大数据技术；人工智能；智能领域引言：计算机网络体系的逐步完善下，对基础技术机制以及数据传输架构等提出更高需求，在此大背景下，云计算技术、大数据技术、物联网架构体系的研发与应用，则为不同网络驱动场景提供技术支撑载体，通过数据信息多维度解析，强化不同区域内数据指令之间的对接形式，充分体现网络驱动对于社会发展起到的重要性。

期间，人工智能的融合为系统多元处理架构及数据传输机制等，提出具有人工处理思维的解决模型，在多元化、动态化的网络架构中完成对不同类别的数字化解析，增强数据信息的传输效能，为行业发展提供基础保障。

本文则是针对大数据技术在人工智能场景中的应用进行探讨，仅供参考。

一、大数据技术在人工智能中的应用现状人工智能发展形式是将智能处理算法作为人类思维的重要驱动机制，结合网络功能，对不同类别的数据信息进行拟合处理，在系统多维度的布设模式下，保证相关数据信息传输的精确性。

其中大数据技术的融合及应用，为系统多元操作场景提供数据支撑点，保证在海量、高效性的处理指标之上，令人工智能体系充分发掘智慧型、智能型的处理价值。

（一）数据采集伴随着计算机网络体系的高速完善，各类行业领域逐渐加强对信息化的建设，保证在海量的数据处理中深度挖掘具有价值类的数据信息，增强实际驱动效果。

在人工智能处理体系下，大数据技术应用模式是以海量性的数据收集与检索为主，确保数据信息的呈现是符合现阶段人工智能网络各类驱动指标的，将传统信息技术转变为高精度、智能化的信息采集技术，为人工智能后期思维化、关联化的操作提供数据执行载体，起到数据搜寻缩减的效用，提高人工智能处理的精确性。

智能物流技术在互联网行业中的发展现状及未来趋势分析互联网技术的飞速发展带动了各行各业的迅猛发展，物流行业也不例外。

智能物流技术的出现和应用，使得物流行业的运作更加高效、智能化。

本文将从现状和未来趋势两方面，对智能物流技术在互联网行业中的发展进行分析。

现状分析智能物流技术是指通过互联网技术、大数据分析、物联网等先进技术手段，实现物流信息的高效处理和物流流程的智能管理。

目前，智能物流技术在互联网行业中的应用日趋广泛，涉及到物流企业的各个环节。

首先，智能仓储管理系统的应用逐渐成熟。

通过RFID技术、传感器、云计算等技术，实现对仓库货物的自动跟踪、库存管理和数据分析，大大提高了仓储效率和货物管理的准确性。

其次，智能配送系统的应用也在逐渐普及。

通过通过物联网技术和人工智能算法，实现对配送路线的优化、车辆的调度和配送任务的智能分配。

这样，不仅可以减少配送时间和成本，还可以大大提高配送的准确性和客户的满意度。

此外，智能物流技术在订单管理、运输管理、客户服务等方面的应用也逐步深入。

通过互联网技术、大数据分析和智能算法，可以实现对订单的自动处理、运输过程的监控和客户需求的智能分析，为物流企业提供更加精准的服务和更好的管理。

未来趋势分析在物流行业互联网化的大背景下，智能物流技术的发展前景不可限量。

未来，智能物流技术在互联网行业中的发展将呈现以下趋势。

首先，物联网技术的普及将加速智能物流技术的应用。

随着物联网技术的发展，更多的设备和物体将能够通过传感器等技术实现连接和数据传输。

这将使得物流信息的获取和处理更加全面和准确，提高物流过程的可视性和可控性。

其次，人工智能技术的应用将进一步提升智能物流的水平。

人工智能技术能够对大数据进行深度学习和分析，通过算法不断优化决策和预测，从而提供更加精准的物流方案和服务。

同时，人工智能技术还可以应用在机器人的研发和应用上，实现物流过程的自动化和智能化。

此外，区块链技术的应用将增强物流信息的安全性和可信度。

“十五五”时期我国人工智能产业发展形势研判及思路建议一、前言随着科技的飞速发展，人工智能已经成为全球范围内的热门话题。

我国作为世界上最大的发展中国家，近年来在人工智能领域取得了显著的成果，为国家的经济发展和人民生活水平的提高做出了巨大贡献。

面对国际竞争日益激烈的形势，我们必须认识到人工智能产业发展的重要性，并积极采取措施推动产业的健康、可持续发展。

“十五五”时期是我国全面建设社会主义现代化国家的关键阶段，也是我国人工智能产业发展的重要时期。

在这个阶段，我们要紧紧围绕国家战略需求，深入贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想，坚持以人民为中心的发展思想，加快构建人工智能产业体系，推动产业创新发展，为实现全面建设社会主义现代化国家的目标提供有力支撑。

1.1 研究背景随着全球科技创新的日益加速，人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为当今科技领域的翘楚，已经成为各国竞相发展的战略性新兴产业。

我国政府高度重视人工智能产业的发展，将其列为国家战略，制定了一系列政策措施以推动人工智能产业的快速发展。

在“十四五”我国人工智能产业发展面临着新的机遇和挑战，如何在这一时期实现人工智能产业的健康、可持续发展，成为业界关注的焦点。

我国人工智能产业已经取得了显著的成果，但与国际先进水平相比仍存在一定的差距。

在关键技术、核心算法、产业化应用等方面，我国仍需加强研发投入和人才培养，提高自主创新能力。

我国人工智能产业发展还面临着产业链不完善、市场需求不足、政策体系不健全等问题。

对“十五五”时期我国人工智能产业发展形势进行研判及思路建议，对于指导我国人工智能产业的发展方向具有重要意义。

1.2 研究目的本报告旨在对“十五五”时期我国人工智能产业发展形势进行深入研判，分析当前产业发展趋势、面临的挑战和机遇，并提出相应的思路建议。

通过对人工智能产业的研究，有助于我们更好地把握产业发展的脉络，为政府、企业和社会各界提供有针对性的政策建议和战略规划，推动我国人工智能产业健康、快速发展。

人工智能人工智能（AI）是指通过计算机技术和算法实现的模拟人类智能的能力。

自20世纪50年代开始，人工智能领域已经取得了显著进展，AI正在越来越多地被用于日常生活、商业和政治等各个领域。

然而，随着其快速发展，也有一些问题需要认真关注和处理。

本文将从的面向未来的角度探讨人工智能的现状和发展前景，并提出可能的解决方案。

一、人工智能的现状与应用目前，人工智能已经被广泛应用于各种领域，例如金融、医疗保健、教育、制造业和农业。

特别是在金融领域，基于大数据和人工智能的算法正在为在线支付、风险管理和金融预测等方面带来重大变革。

此外，在医疗保健中，人工智能可以加快诊断和治疗，同时还可以提高流程效率和准确性。

教育领域也从人工智能中受益，包括在线学习和自动化评估等应用。

在制造业和农业中，人工智能还可以通过智能机器人和自动控制系统来提高生产效率。

二、人工智能的未来发展趋势从发展趋势来看，人工智能将继续向以下方向发展：1. 小型化和集成化：随着计算机硬件的进步和技术转型，越来越多的智能设备将通过互联网连接起来。

这意味着我们可以预见更小型化、较低成本的设备，在家庭、办公室和商业环境中被广泛应用。

另外，一些新颖的应用程序（如智能眼镜或智能手表）将会涌现出来。

2. 深度学习：深度学习是指通过复杂的神经网络来进行分析和处理大量数据以获取新知识的过程。

该技术已被成功应用于语音识别、图像识别和机器翻译等领域，并且在未来的几年中仍将继续发展并应用于其他重要领域。

3. 人工智能物联网：人工智能将与物联网相结合，从而实现对智能设备的监视和控制，以及更好的信息共享。

物联网也将为人工智能带来更多的数据，使其更准确地模拟人类智能。

4. 人工智能与大数据：随着人工智能和大数据技术的结合，AI的潜力进一步释放。

大数据技术的存在将使得AI的决策更加准确。

三、人工智能发展的障碍尽管人工智能在诸多领域应用广泛，但是人工智能的发展还面临着一些挑战和难题，包括：1. 数据隐私问题：人工智能所需的大量数据是通过监测和收集获得的，而用户的个人数据可能会被不法分子用作其他目的。

10　收稿日期:2021-12-07基金项目:广东省重点领域研发计划项目“人工智能技术标准研究及公共支撑服务平台建设”(2018B010112001);广东省科技计划项目子课

题“广东省计算机视觉产业发展研究”(XMHT-202103008)作者简介:王欢(1988

-),男,江苏南京人,助理研究员,博士,研究方向:科技情报、产业研究、计算机视觉和图像修复;符小惠

(1993-),女,广东湛江人,一级教师,硕士,研究方向:数学、信息与计算科学;余家栩(1999-),男,广东汕头人,本科在读,研究

方向:电子商务。

人工智能发展现状及对策———以广东省为例

王　欢1,符小惠2,余家栩3(1.广东省科学技术情报研究所,广东广州510033;2.清华附中湾区学校,广东广州

510630;

3.广东外语外贸大学,广东广州510006)

摘要:根据广东省人工智能发展现状,对广东省人工智能产业链情况进行详细梳理,并归纳出2018年以来广东省在人工智能科技创新方面取得的一系列研究成果,同时指出现有制约广东省人工智能发展的主要因素,并从统筹协调机制、关键核心技术攻关、构建多层次开放创新平台体系以及营造人工智能产业创新生态等4个角度对广东省人工智能未来发展路径提出对策建议。

关键词:人工智能;产业分析;产业链;广东中图分类号:TP18;F124.3 文献标志码:A 文章编号:2096-5095(2022)01-0010-08

DevelopmentStatusandCountermeasuresforArtificialIntelligence:TakingGuangdongasanExample

WANGHuan1,FUXiao-hui2,YUJia-xu3(1.GuangdongInstituteofScientificandTechnicalInformation,Guangzhou510033,China;

2.TsinghuaHighSchoolGreaterBayArea,Guangzhou510630,China;3.GuangdongUniversityofForeignStudies,Guangzhou510006,China)

新职业——人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告一、产生背景目前，人工智能已成为国家重要战略，也是我国供给侧改革的创新引擎。

党的十九大报告提出，要“加快建设制造强国，加快发展先进制造业，推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。

人工智能已连续三年被写入政府工作报告。

加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业和人才供给，满足全球新一轮科技革命和产业变革趋势下人工智能人才需求，进而服务于科教兴国、创新驱动和人才强国等国家战略，已成为我国经济发展的重要支撑。

近三年来，国务院、国家发展改革委、工业和信息化部等多次颁布《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020)》等战略性和指导性文件共同推动人工智能的发展。

《三年行动计划》提出，五个保障措施之一就是要加快人才培养，即要“吸引和培养人工智能高端人才和创新创业人才，支持一批领军人才和青年拔尖人才成长，支持加强人工智能相关学科专业建设，引导培养产业发展急需的技能型人才。

”由此可见，我国政府高度重视人工智能发展，将新一代人工智能技术的产业化和集成应用作为发展重点。

同时，也强调培养人工智能技能型人才的重要性。

二、职业定义人工智能工程技术人员定义：从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。

人工智能工程技术人员主要工作任务：1.分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用；2.研究、开发、应用人工智能指令、算法；3.规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片；4.研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术；5.设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统；6.设计、开发人工智能系统解决方案。

三、当前就业人群分析（一）人工智能企业总量与分布状况人工智能企业可划分为基础层、技术层和应用层。

基础层以AI芯片、计算机语言、算法架构等研发为主；技术层以计算机视觉、智能语言、自然语言处理等应用算法研发为主；应用层以AI技术集成与应用开发为主。

0引言近年来，人工智能技术在各个领域中的应用如火如荼，其在财务会计领域中的应用也自2016年起受到各理论研究者和实务工作者的重视［1］。

人工智能与财务会计相融合的技术早已从1.0时代的电算化和2.0时代的财务集中管理，过渡到以财务智能化为代表的3.0时代［2］。

从学术界看，近5年各专家学者对人工智能与财务机器人研究的热度不断攀升，但与之相关的综述性文献并不多，目前学者对人工智能与财务机器人领域系统的研究还较为匮乏。

为更清晰地梳理人工智能与财务机器人的发展态势，从更高层次把握人工智能与财务机器人相关的研究趋势，本文利用可视化分析工具CiteSpace ，对过去5年间中国人工智能与财务机器人领域的相关文献进行切片和透视分析，并将其以知识图谱的形式呈现出来，从而对目前人工智能与财务机器人研究领域的发展状况、发文作者合作情况和热点分布情况进行展示和说明，以期帮助相关研究者在此基础之上以更加明晰的视角洞察该领域的发展趋势，推动未来相关领域研究工作的开展。

1研究方法及数据来源1.1研究工具及方法CiteSpace 是由美国德雷塞尔大学的教授陈超美开发的一款以Java 为基础的可视化分析软件，主要用于科学文献的检索和可视化学科发展趋势。

在利用CiteSpace 工具对人工智能与财务机器人领域的发文作者、关键词聚类和突现词进行抓取和分析之前，需对该软件进行如下设置：将时间区间设置为2016年1月至2022年12月，切片设置为1，其他关键选项保持默认值，详细参数见表1。

表1软件参数设置参数时间段/年（月）词汇来源节点类型链接强度G-index TopN值1主题、摘要、关键词（DE ）、关键词plus （ID ）合作作者、机构、关键词Cosine 2550*2019年广西高等教育本科教学改革工程项目“财务智能化与教育信息化趋势下会计本科教育模式转换和课程迭代研究”（2019JGA285）；2022年广西高等教育本科教学改革工程项目“成果导向理念下‘六位一体’审计学课程教学改革与实践”（2022JGB331）。