人工智能科技的發展大全11篇

緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的11篇人工智能科技的發展范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

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隨著科學技術的飛躍發展，人類社會已經逐漸步入了人工智能時代。2016年3月，當人工智能機器AlphaGo以懸殊比分打敗世界圍棋冠軍、韓國圍棋職業九段選手李世石后，世界為之驚呼：人類智慧是否要被人工智能的機器人超越？而在現實當中，人工智能的運用領域越來越廣泛，在醫學、機械、地質勘探、石油化工、安保、交通、通訊、軍事等領域，人工智能已經顯示出了其強大的作用。在2016年世界互聯網大會上，人工智能被冠以“四大熱詞”之一備受關注，世界互聯網大佬們都對人工智能抱以極大的重視和熱情?？梢灶A見，人工智能必將像人類歷史上的幾次科技變革一樣，顛覆性地改變人類的未來生活。

一、人工智能的概念

什么是人工智能呢？人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作?！边@個說法通俗地反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。

二、人工智能發展的歷程及在生活中的運用

人工智能的發展，不斷更新著人們的生活觀念，改變人們的生活習慣?？梢哉f，未來的時代是屬于人工智能的時代。那么，人工智能是如何發展到今天這樣的格局、而且展示出未來無可限量的使用前途的呢？我們先來回顧一下人工智能的發展歷程。

人工智能學科的誕生與發展，是以計算機科學技術的不斷進步成熟為基礎的。人工智能的發展大致經歷了三個時期：

（一）第一階段：上世紀四十年代至五十年代中期。這個時期是以控制論、信息論和系統論為理論基礎，是人工智能探索的前期。1950年，英國數學家圖靈提出機器可以思維的問題，直接推動了現代人工智能的發展。

（二）第二階段：二十世紀五十年代中期至八十年代末。這個時期被稱為經典符號時期，人工智能開始與認知心理學融合發展。

（三）第三階段：二十世紀八十年代末到現在，這個時期又被稱為人工智能發展的聯結主義時期，主要通過人工神經網絡來模擬人腦的智力活動，當然也開始朝向多元化的方向發展。

目前，人工智能在生活中的運用在逐漸普及，人類已經開始享受到人工智能帶來的便利。采用人工智能技術，讓機器具備一些人工智能，并且能做人無法完成的工作，這種雙重屬性，讓人工智能技術擁有廣泛的運用空間。

首先，人工智能的“覺”技術應用廣泛。在醫學上，可以運用人工智能進行預測、檢測、診斷和治療；在高端安防和監測領域，指紋識別和人臉識別技術已經能夠成熟運用。

其次，人工智能已經運用于互聯網尤其是搜索引擎技術當中。比如大家都知道的谷歌搜索，表面上是一個搜索引擎，實際上里面的搜索機理跟人工智能程序相同。我們現在覺得搜索引擎是越來越“聰明”，越來越人性化，就是這個道理。

另外，我們通俗意義上理解的機器人，正在變得越來越“聰明”。它們可以帶著“人”的特征，做一些我們真正的人做不到的事情，或者為我們人類提供生活上的服務。比如航空航天領域的機器人、地質勘探中使用的機器人設備、游戲博弈領域的機器人棋手等。隨著科技技術的發展，人工智能的發展已經開啟了新的篇章，很多以前只能在科幻片里看到的場景，已經開始變成了現實。

三、人工智能對人類未來生活的影響

人工智能的發展現狀和展示出來的未來遠景，讓人相信它必將為人類的未來帶來翻天覆地的變化。甚至有觀點認為，隨著智能科技的發展，或許有一天人工智能設備將對人類的生存帶來挑戰甚至是危險。那么，人工智能對人類未來的生活將有哪些影響呢？

（一）人工智能的發展，可以讓我們人類更安全。比如：人工智能機器人的發展，未來可以代替人來照顧老人和病弱者，讓人生活得更長久，并且可以把更多的人手解放出來；車禍和天災將會因為人工智能技術的使用變得更少，人們可以根據危險情況采取更有效的扼制手段。

（二）人工智能技術將使人變得更能干，工作效率更高。把人工智能技術和人的智慧結合，相輔相成，可以讓人類的思想認知得到延伸；同時，依靠人工智能技術，我們人類將變得更為強大，完成為我們人類自身現在還不能完成的事情；依靠人工智能技術，也許未來人類將變成我們現在想象當中的“超人”，擁有超出目前視覺、聽覺和操控力的超能力。

（三）人工智能技術將解決許多我們人類目前無法解決的一些難題。比如現在人類面臨的大氣變化、環境污染等世界性難題，可能會因為智能科技的發展而在某一天得到徹底解決。如果說，人工智能在未來可能會拯救世界，這絕對不是一種奪人眼球的夸夸之談。

（四）人工智能的發展，可以讓我們人類生活的空間得到大大的拓展。我們人類在幾十年前就已經開始進行外太空的探索。人工智能的發展，對于宇宙空間探索事業而言無異于如虎添翼。

（五）最后，人工智能的發展，讓我們人類多了一位“朋友”。只要做好對智能設備的控制，那么人工智能就能夠最大限度地為人類生活服務，并且風險降到最低。

四、結語

人工智能的發展，是人類科學技術發展的必然趨勢。面對這一趨勢，我們應該保持積極樂觀的態度，不斷拓展，銳意創新，真正讓人工智能促進社會的進步與發展，最大化地惠及我們的生產生活。

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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?？茖W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

篇（3）

從不久前公布的人工智能發展的數據來看，隨著計算機技術的快速發展，人工智能正以指數級增長的速度迅速壯大，只要人類不刻意中斷對人工智能領域的探索和研究，那么“超人工智能”的誕生只是遲早的事。如今因為“人工智能”的出現，有些科學家放棄了對人工智能的研究，這會使人工智能發展的速度減緩但不會中斷，因為科學技術是互相滲透的，其他科學技術領域的發展必然會推動人工智能的發展。

地球并不是永生的，太陽系、銀河系同樣會滅亡，出于生存的需要，人類在未來必然會實行“火種計劃”，也就是向太空移民，而這樣的計劃需要高科技的支撐。從這一點上來說，人類是絕對不會放棄人工智能這個已經被發現且隱藏著無數可能性的領域，就算人類中斷對人工智能的研究，那在其他領域的科技發展到人類所認為的極點，但仍無法達成計劃目標時，人工智能領域就將成為人類生存的一線生機。此外，人類對未知事物的好奇心和對人工智能所能帶來的好處的無限期待，也使得人工智能的研究根本無法被完全中斷，因為它就是未來。

越來越多的頂級科學家都不得不承認人工智能比人類更加聰慧，如今人類對這個領域發展研究的抵觸情緒，其實緣于人類的不自信和對未知世界的憂慮。說得更直白一點，那就是人類的害怕緣于對強者的恐懼：“超人工智能”在未砦摶山比人類更加聰明更加強大，這也導致作為弱者的人類對強者產生恐懼，害怕自己無法控制“超人工智能”，或者擔心它也會如同人類一般產生惡念。一方面，人們期待著人工智能能給人類帶來更加舒適而便利的生活；另一方面，人工智能的發展也可能會帶來人類無法承擔的后果。人類最害怕的便是人工智能最終取代人類，進而終結人類這一物種。

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(訊)人工智能產業將迎來政策紅利期。據經濟參考報7日報道，日前從工信部獲悉，為進一步推進人工智能產業發展，工信部將會同相關部委、科研機構、產業組織和行業企業，在《新一代人工智能發展規劃》等產業指導性文件的基礎上，出臺一批具體的產業推進措施，加速政策落地，促進我國人工智能產業在未來快速健康發展。

未來將出臺的人工智能產業推進措施主要分為三大類。

第一類是具體產業落地政策，包括出臺針對人工智能中小企業和初創企業的財稅優惠政策，通過高新技術企業稅收優惠和研發費用加計扣除等政策支持人工智能企業發展政策；落實數據開放與保護相關政策，開展公共數據開放利用改革試點，支持公眾和企業充分挖掘公共數據的商業價值；盤活現有資金，引導市場力量，建立健全人工智能產業發展基金。

第二類是推進各類人工智能創新發展。主要包括按照國家級科技創新基地布局和框架，統籌推進人工智能領域建設若干國際領先的創新基地；引導現有與人工智能相關的國家重點實驗室、企業國家重點實驗室、國家工程實驗室等基地，聚焦新一代人工智能的前沿方向開展研究；前瞻布局新一代人工智能重大科技項目，形成以新一代人工智能重大科技項目為核心、現有研局為支撐的人工智能項目群；建立人工智能技術標準和知識產權體系，建設跨領域的人工智能測試平臺，推動人工智能安全認證，評估人工智能產品和系統的關鍵性能。

第三類是制定促進人工智能發展的法律法規和倫理規范，開展與人工智能應用相關的民事與刑事責任確認、隱私和產權保護、信息安全利用等法律問題研究，建立追溯和問責制度，明確人工智能法律主體以及相關權利、義務和責任等。重點圍繞自動駕駛、服務機器人等應用基礎較好的細分領域，加快研究制定相關安全管理法規，為新技術的快速應用奠定法律基礎。（來源：證券時報 編選：中國電子商務研究中心）

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人工智能是我國科技實現彎道超車的難得機遇。目前國際巨頭在人工智能技術上還沒有完全形成壟斷。我國在人工智能研究上與發達國家相比、甚至與美國相比都不算落后。近年中國科技界開始向人工智能—世界科技之巔發起沖擊，如百度引進全世界人工智能泰斗級人物、前“谷歌大腦之父”吳恩達全面負責“百度大腦”計劃；科大訊飛啟動“訊飛超腦計劃”；復旦大學聯合十幾所高校院所，成立“腦科學協同創新中心”。

業內人士認為如果我國在國家層面加快推進人工智能發展，完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，實現人工智能技術“彎道超車”，搶占人工智能產業制高點。

當今三個有代表性的“人工大腦”：1、“谷歌大腦”：谷歌的自動駕駛汽車已經完成了總計70萬英里的高速公路無人駕駛巡航里程，谷歌的人工神經網絡通過觀看一周YouTube視頻，能自主學會識別哪些是關于貓的內容；2、IBM人腦模擬芯片，該芯片能夠模仿人腦的運作模式，擅長進行模式識別，在認知計算方面遠遠超過傳統計算架構；3、“百度大腦”，利用計算機技術模擬人腦，已經可以做到2-3歲孩子的智力水平。

當今人工智能研究熱與三大技術突破直接相關。人工智能研究是企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等等?？偟膩碚f，人工智能研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。當今人工智能研究熱與三大技術的重大突破直接相關：1、深度學習—核心算法的突破；2、神經元芯片—計算能力的突破；3、大數據—龐大的計算資源。

人工智能將引發產業結構的深刻變革，人工智能可以在國防、醫療、工業、農業、金融、商業、教育、公共安全等領域得到廣泛應用，催生新的業態和商業模式；人工智能還可以帶動工業機器人、無人駕駛汽車等新興產業的飛躍式發展，成為新一輪工業革命的推動器。目前倍受追捧的工業4.0、智能家居、無人駕駛、智能安防、智能醫療等發展方向，所代表的無一不是“人工智能+應用場景”發展的最終形態。

投資建議：我們從認知智能、感知智能和智能化場景改造三個維度尋找受益標的：

1、能夠有實力進軍認知智能領域的公司在全球范圍內都寥寥無幾，這一領域具有極深護城河和最廣闊的應用前景，科大訊飛是A股絕對的龍頭；

2、感知智能領域的人臉識別應用有望成為互聯網金融的基礎設施，我們首推在這一領域已經有深遠布局的佳都科技、漢王科技；

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資料來源：前瞻產業研究院整理

目前我國在人工智能的研究上與發達國家相比、甚至與美國相比都不算落后，這對于我們國家來說是難得的歷史機遇，是提升綜合國力和影響力的絕佳機會。如今我國在國家層面制訂人工智能發展戰略，并加快推進，我國完全有可能利用市場需求優勢、用戶數據優勢等，搶占人工智能技術和產業的制高點，實現人工智能技術“彎道超車”。

人工智能行業市場規模

隨著人工智能在我國移動互聯網、智能家居等領域的發展，我國人工智能產業將持續高速成長。據前瞻產業研究院的《人工智能行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》數據顯示，2015年，我國人工智能產業規模為69.3億元，同比增長42.7%;2016年我國人工智能產業規模達到95.6億元，同比增長37.9%。

隨著相關政策的加速落地，我國人工智能產業已步入新的發展階段。當前人工智能行業基礎條件已經具備，隨著深度學習算法日趨成熟以及數據資源的加速增長，人工智能技術有望不斷提升，機器視覺和自然語音處理等人工智能技術將迎來發展新機遇，預計到2022年，我國人工智能產業規模將達到335.6億元。

2014-2022年中國人工智能產業規模及預測(單位：億元，%)

資料來源：前瞻產業研究院整理

中國人工智能企業積極布局

出于對人工智能行業商業前景的看好，國內巨頭紛紛戰略進軍人工智能領域，百度、阿里、騰訊均在人工智能領域發力。其中，百度從2013年開始搭建AI團隊，同時涉足了深度學習與自動駕駛領域，并推出了“百度大腦”計劃，于2017年展出了Apollo自動駕駛平臺;阿里巴巴推出了國內首個人工智能平臺“DTPAI”;騰訊推出了撰稿機器人Dreamwriter，開放了視覺識別平臺騰訊優圖，同時成立了騰訊智能計算與搜索實驗室。

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(一）發展歷程

在機械電子工程發展初期，主要體現為手工制作，生產力水平較低，資源技術等對其發展產生制約。為了提升生產效率,逐漸朝著機械工業方向發展。

在生產線階段，機械工程已逐漸發展到流水線生產，實現標準化大批量生產，.這一生產模式使勞動力得到解放，生產力水平大大提升，同時生產效率也得到提高。但是仍然存在一些不足，比如，部分生產仍就以進口為主，生產成本較大，在市場方面缺少適應力；>靈活性較差，難以滿足不斷變化的市場需求。

在機械電子產業發展階段中，產品生產能夠適應市場的需求，對于不斷變化的產品需求產業化發展能夠滿足。

(二）機械電子工程主要特征

機械電子工程是復雜綜合性學科，同各類學科之間都有著密切的聯系。機械電子工程發展要以計算機、電子以及機械為基礎，結合其他學科做出合理、科學的設計。在設計的過程中，要求每一個模塊都能夠實現有機結合，進而使得各個模塊都能將其最大優勢發揮出來。機械電子產品內部結構簡單明了，并不復雜，無需復雜原件的投入，這樣能在一定程度上使產品性能得到提升，進而擴大消費市場。

二、人工智能簡述

人工智能是一門復雜，并且綜合性較強的學科，所涉及到的學科比較多。也可以說，21世紀人工智能是最偉大學科之一。人工智能實現了對人的智能模擬，并且能通過計算機使認得智能化得到進一步的延伸，人工智能這門學科有著較好的發展潛力。人工智能在發展的過程中主要經歷下列幾個階段。

初步階段。人工智能在17世紀開始發生萌芽，法國在這一階段成功誕生世界上的第一部計算機，這一計算器只是單純的能進行加法簡單運算，但是仍就轟動世界，進而在世界范圍內，對這項技術開始進一步研宄。在最初階段，人工智能并沒有明顯的進展，主要是在實踐的過程中積累與總結知識，這為今后人工智能發展奠定堅實的基礎。

發展初始階段。美國人在二十世紀首次提出人工智能專業用語。在這個發展階段，人工智能主要以證明與闡釋為主要體現，在這一時期對于人工智能的研宄就是首要任務。

發展起伏階段。隨著人們對于人工智能的不斷深入研宄，人工智能也處于持續的發展階段，但是在實踐過程中發現，要想使人工智能模仿和人類思維同步是非常困難的。大部分對于人工智能的科學研宄僅僅是停留于簡單映射層面，對于邏輯思維的研宄仍就沒有突破性進展。不論怎么說，在發展的起伏階段，人功能智能也在發展中得到了技術創新，特別是在系統方面、計算機機器人以及語言掌握方面取得了較大的成就。

起伏階段發展以后。在這一階段，人工智能的相關研究得到了發展，尤其是第五屆國際人工智能聯合會議的召開，人工智能逐漸朝著知識層面的方向發展，大部分的人工智能研都會結合相應的知識工程，在這個階段中，人工智能發展的高度是前所未有的，在一定程度上促進了人工智能應用于實際工程中。

穩步發展階段。隨著互聯網技術的快速發展，對于人工智能研宄方向發生重大轉變，由原本的單一主體朝著集中統一主體的方向發展。關于人工智能在實際中的運用以及研究，受到了互聯網技術的影響。網絡的普及與快速發展，在一定程度上促進了信息化的發展，信息在傳送方面發生率重大性變革。在人們逐漸進入信息化社會后，在信息有效處理方面人工智能的發展_到了重要的作用，在模擬設計方面，機械電子工程的發展需要人工智能的大力支持。

三、機械電子工程與人工智能之間的關系

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一、商湯融資背景分析

人工智能迎來估值猛漲期。自2014年起，人工智能領域一直都是全球投資熱點。近年來，技術與產品的迅速成長帶動國內創業熱情高q，也引發了資本的高度關注。據統計，截至2017年5月31日，我國人工智能類創業公司已超過650家，產業規模較2016年同期增長達到51.2%，投融資事件超過430起，融資總額達340億元?？萍季揞^加大在人工智能領域的布局，投資案例不斷涌現。同時，社會資本競相追逐人工智能領域的優質項目，整體行業獲投率偏高，超過一半的人工智能公司成立時間在兩年之內，可見資本市場對人工智能產業發展的信心。

計算機視覺領域成為熱點聚焦。在大數據、深度學習等新技術推動下，以計算機視覺和語音識別為代表的感知智能正呈現出高速演進態勢。目前我國計算機視覺技術水平已達到全球領先水平，并在安防、汽車、金融等領域取得了顯著的應用成效。在安防領域，智能技術如人臉識別、圖形識別應用場景眾多，如車牌識別、車輛視覺特征識別、被動人像卡口、身份證比對等應用。在汽車領域，圍繞智能駕駛汽車人工智能在環境感知、路徑規劃與決策等關鍵環節均有所應用和體現，在該領域百度、樂視等企業已開展卓有成效的實踐。廣泛的商業化渠道和技術基礎推動計算機視覺成為創投熱門領域，據數據顯示，中國人工智能創業公司所屬領域分布中，計算機視覺領域擁有最多創業公司。2016年，人臉識別服務開發商曠視科技完成至少1億美元融資，估值超過20億美元，專注圖像識別的圖普科技獲得千萬美元A輪融資。

商湯科技技術實力領先，發展潛力巨大。商湯科技主攻人臉識別、視頻監控識別算法、增強現實、文字識別、自動駕駛識別算法和醫療影像識別算法等技術，基礎研究實力強大，高質量專利數量、專業學術數量均保持全國領先水平。在2015年ImageNet大規模視覺識別競賽中，商湯科技獲得視頻識別冠軍，次年在該競賽中，商湯科技憑借原創深度神經網絡平臺，獲得3個項目的冠軍。商湯科技主要業務范圍是將計算機視覺技術賦能給安防、金融、機器人、政府大數據分析以及虛擬增強現實等行業。

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中圖分類號：G4文獻標識碼：A文章編號：（2021）-9-290

引言：

隨著計算機技術的不斷向前發展，傳統的數據處理方式以及應用流程已經無法滿足企業各項活動正在進行中的實際需求。為了解決這一問題，研究人員經過多年的努力之后提出了一種科技管理概念。所謂的科技管理實際上是通過一系列科學方法的合理利用對企業內部有限的各類資源進行優化整合，從而實現更加高效的管理行為。當前科技管理工作在進行中不斷向著信息化、智能化的方向靠攏，為了讓智能技術作用得以全面發揮，有必要對企業人工智能能力投放策略進行全面的研究。

1建立人工智能能力投放動作準出標準

對于企業而言，要想使其科技管理工作進行得更加富有實效，在人工智能能力投放動作推出標準制定之前，首先應該結合企業各項工作的實際需求全面明確人工智能能力投放鏈。就我國當前情況而言，國內的電力計算機信息化企業要想跟上時代的發展，應該以更加多元化的方式將智能能力進行展示，從而讓更多的受眾對該技術進行認可；其次，企業應該全面明確人工智能能力投放的實際內容以及投放中所需要用到的載體。對于科技管理工作而言，電力計算機信息化企業在人工智能能力投放中所包含的主要內容有技術能力以及技術成果，根據這些展示內容的實際情況選擇合理的投放載體。而投放載體根據其內容及形式的不同又可以更將其進一步劃分為內部載體以及外部載體兩種類型。對于企業而言，技術能力指的更多是人工智能技術。因此投放的具體標準是如何才能有效利用人工智能技術完成企業各項業務的賦能作業。在過去，企業管理工作在進行中無論是生產銷售還是物流等環節其勞動都十分密集。在實際運作中普遍是以人力來換取產量，拿時間來換取利潤。采用這種運營模式企業的生產效率相對較低，而且企業在運營中需要投入大量的人力成本。而人工智能能力投放標準的有效制定可以使得這一問題得到妥善解決。因此，對于傳統的電力計算機信息化企業而言，要想跟上時代的發展，使自身經濟效益得到有效保障，就應該不斷結合企業發展的需求，進一步加大人工智能技術的引入力度。使得人工智能能夠在更多工作當中，代替傳統的人工勞動。同時還需要引入更加先進的人工智能系統，輔助工作人員更好地完成各項工作，全面降低工作人員的勞動量。通過人工智能技術的合理投放，不僅可以使得企業各項工作的運行效率得到實質性的提高，同時還能夠進一步降低企業在運行當中所需要投入的經濟成本，使我國社會文明邁上一個臺階。對于電力計算機信息化企業而言，人工智能能力投放的實際標準應當根據載體的不同進行合理劃分。具體來說，內部載體在人工智能技術實際投放的過程當中應該想方設法使其能夠應用于科技研發領域。通過各類平臺的有效搭建，使得企業內部工作人員的體驗感得到切實加強。通過不同企業之間的交流培訓以及員工之間的交流共同實現對企業內部開發人員的培訓工作，使得各個部門的技術人員之間能力實現共享。同時積極召開研討會議，使不同工作人員能夠就自己的技術心得進行有效討論，為公司帶來更多的經濟效益；應用于新聞宣傳，通過人工智能技術使有關于企業的各類信息能夠在員工之間實現實時傳輸，使信息的時效性得到有效保障，從而給企業帶來更多的經濟效益；

對于外部載體來說，在人工智能技術投放的過程當中應該將其應用于技術沙龍的建設。使企業的每一個節點運行專題實現分享，同時還應該特別針對各項工作進行中所存在的缺陷進行全面探討，以期研究出合理方式使得這些問題得到解決；應用于產、學、研合作，實現企業于高校之間的互動創新。不斷的將研究成果轉化為實際成果；應用于企業和政府連接的渠道建設，使得企業內部的各個示范性項目得到及時的展示。

2實施基于科技管理視角的投放效果評估

為了保障各企業內部已經引入的人工智能技術能力得到更加全面地發揮，各大企業需要不斷結合自身的科技管理理念對人工智能技術的實際投放效果進行有效的評估。為了保障評估最終結果的有效性，經過多年的發展當前企業的評估體系已然包含了4個。主要維度分別為產業貢獻、技術價值、人才培養以及品牌影響力。根據不同維度的具體內容為其制定有針對性的評估指標，并且根據企業各項工作的實際完成情況對其進行量化性的評分工作。在這些內容當中，產業貢獻主要包括企業所生產的具體產品，要求根據產品的實際名稱進行有效填寫產品成熟度。這項內容主要是參照技術成熟度TEL通用定義及等級劃分，全面圍繞不同項目所生得到的核心產品，從基本原理到實際應用設計9層評估等級。實現產品價值對各個項目成果已經產生的經濟效益未來預期的產品價值。項目成果未來可能產生的經濟效益技術價值主要包括技術水平。各個項目的最終成果對原有技術體系的改革或者是經過審定第三方評價達到國內領先技術水平，為本企業形成的技術壁壘，對企業長期發展所提供的支撐。企業在發展中所申請的專利數量、專利授權數等等。而人才培養重點包括新獲高級職稱人員數量，新獲中級職稱人員數量或本單位專家數量等等。評價的體系框架如圖所示。

3制定企業人工智能能力投放持續改進機制

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【關鍵詞】人工智能 發展 應用

人工智能是產生于20世紀50年代的一門綜合高科技學科，它將機器智能和智能機器的概念和技術進行了融合，應用過程涉及了信息科學、心理學、思維科學、生物科學、認知科學以及系統科學等多種學科，隨著近些年的不斷發展和進步，已經在社會中的很多地方得以應用，向著多元化的方向發展，例如，在博弈、智能機器人、模式識別、自動程序設計、知識處理、自然語言處理、專家系統、自動定理證明、知識庫等方面，人工智能都已經取得了很高的成就，備受世人關注。

1 人工智能概述

人工智能，又稱為AI，是Artificial Intelligence的簡稱?？梢运阕魇怯嬎銠C科學的一個分支，是在1956年的Dartmouth 學會上由McCarthy正式提出的，之后便躋身于世界三大尖端技術之一。很多學者都將人工智能定義為通過研究使計算機來完成之前只有人才能完成的智能屬性較高的工作。但是關于人工智能的最完整定義，當前業內還存在一定的正義，尚未形成統一的結果，但是所有的這些說法都能夠反映出人工智能的基本內容和基本思想，因此在本文中，筆者將其概念整理為：研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能行為的人工系統。

2 人工智能的發展

人工智能的發展最早始于20世紀50年代，并在20世紀60年代更加壯大，形成了人工智能的初級階段。這一時期的研究偏向于運用領域知識和啟發式思維發展，編寫相關的智能計算機程序，為現代的計算機理論奠定一定的基礎。從1963年之后，人工智能便進入了研究的第二階段，人類嘗試用自然語言通訊，實現了計算機對自然語言的理解，并將分析圖像和圖形處理變得可行。70年代中，在進行了大量的研究和探索后，一些專家級的程序系統相繼出現，在各個領域得到運用。80年代，人工智能進入到以知識為中心的發展階段，更多的人開始注意到模擬智能中知識的重要性，圍繞這一現象進行了更多的研究和探索?，F如今，人工智能的發展正在朝著大型分布式人工智能及多專家協同系統、并行推理、多種專家系統開發工具，以及大型分布式人工智能開發環境和分布式環境下的多智能體協同系統等方向發展。

3 人工智能的研究與應用

3.1 問題求解

求解問題往往是人工智能發展的第一步。一般過程是將復雜問題分成一些較簡單的子問題，通過解決子問題的基本技術完成人工智能基本技術的組成。當前依然存在一些未真正解決額問題，例如問題的表示也成為問題的原概念在表述時往往存在解決不了的問題，這邊構成了人類發展人工智能過程中的主要工作內容。

3.2 專家系統

專家系統也是研究人工智能的重要分支，這一理論能夠將所研究的問題轉化為知識求解的專門問題，從而實現人工智能從理論研究到實際應用的重要過度。專家系統可以看作是一種智能的軟件，通過啟發式方法對一般難以解決的問題進行求解，在不完全、不精確的信息背景下做出結論。專家系統的基本結構如圖1所示。

3.3 機器學習

機器學習是對計算機模擬人類活動并實現人類活動而進行研究的過程。它是在專家系統之后出現的人工智能另一重要領域，是計算機能夠有智能屬性的根本途徑，具有很高的重要性。

3.4 神經網絡

人工神經網絡是由數量巨大的神經元互相連接組成的，也可稱作類神經網絡或神經網絡。神經網絡通過大量節點之間的相互連接構成運算模型，通過模擬人的大腦的基本運算機制和機理來實現特定方面的功能。

3.5 模式識別

模式識別是指通過計算機技術讓計算機代替人類進行感知和識別。計算機模式識別系統能夠讓計算機在模擬人類感覺器官功能的幫助下對外界形成感知能力。隨著模式識別的發展和壯大，量子計算機技術也已經在模式識別系統中得到運用。早期的模式識別系統僅僅是針對文字或二維圖像，但是隨著技術的進步，對三維景物的識別方面也已經有了重大突破，并已經延伸到活動物體的識別和分析，取得了長足的進步。

4 結束語

作為一門偉大的科學成就，人工智能的誕生無疑成為20世紀最重要的技術之一，而它也必將成為未來發展的主導學科之一。當前，人工智能的一些研究成果已經在國民生活和生產中得到了廣泛的應用，隨著信息時代網絡技術和知識經濟的不斷發展，人工智能的技術成果必將受到更多的重視，得到更廣泛的應用，更多的推動社會和科技的進步和發展，為人類的生活發揮更多的作用。

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1引言

人工智能技術已經成為目前最受社會關注的新興科技之一，隨著該技術在各行業和領域中的應用不斷深入，人們的工作和生活方式不斷向智能化方向發展，工作和學習效率都得到了質的飛躍，未來，人工智能技術也必然會獲得更加廣闊的發展前景。

2人工智能技術概述

人工智能是計算機科學的一個分支，這門學科的主要目標是了解人類智能的本質，并通過將人類智能轉移到智能機器中，使智能機器能在不同應用場景下做出類人思維的反應。人工智能是一項綜合了多項高新科技的綜合性學科，包含5項核心技術，分別是計算機視覺、機器學習、自然語言處理、機器人技術和生物識別技術。其中，機器學習是實現計算機人工智能技術的核心技術，該技術使智能機器在算法復雜度理論、凸分析、統計學等學科的支持下，能自主模擬人類行為。目前已經發表的機器學習策略主要包括模擬人腦的機器學習和采用數學學習方法2種策略。其中模擬人腦的機器學習策略又可細分為符號學習和神經網絡學習，符號學習是以認知心理原理為基礎，在機器中輸入符號數據，用推理過程在圖或狀態空間中搜索并進行符號的運算，對概念性和規則性知識的學習能力較為突出，如示例學習、記憶學習、演繹學習等；神經網絡學習是從微觀生理角度對人腦活動進行模擬，利用函數結構模型代替人腦神經網絡，以函數結構進行數據運算，并在數據迭代過程中在系數向量空間中搜索，對函數型問題具有較好的學習能力，如拓撲結構學習、修正學習等。采用數學方法的機器學習主要是利用統計機器，建立相應的數學模型，擬定超參數，輸入樣本數據后根據不同的運算策略對模型進行訓練，最后根據訓練結果進行結果預測。

3人工智能技術的發展歷程

3.1人工智能技術的興起

雖然新興技術的興起獲得了廣泛的關注，但由于人工智能技術涵蓋的學科和技術范圍過大，興起階段的該技術的理論知識、產品應用、發展應用等均存在明顯缺陷。除此之外，計算機技術在當時也并不成熟，當時的計算機編程和計算水平較為落后，很多超前的想法以當時的技術水平來說實現較為困難。在多種因素的影響下，人工智能技術在興起階段并未得到快速發展。

3.2人工智能技術的高速發展

人工智能技術這一概念在提出后近20年的時期中其發展始終處于停滯狀態，直至20世紀70年代，該領域的專家研發出全新的人工智能專家系統DENDRAL，該系統的誕生帶動人工智能技術邁向新的發展階段，并且在這之后進入高速發展時期。日本始終重視本國科學技術的發展，并且在20世紀80年代提出“科技立國”的政策，此后很長一段時間，日本依托此國策使經濟得到迅速恢復和發展。在1982年，日本國內對第五代計算機的研究以失敗告終，但此次研究中提出了新的計算機算法和邏輯程序語言Prolog，Prolog在處理自然語言過程中具有比LISP語言更好的應用效果，這一創新進一步促進了人工智能技術的發展。人工智能技術的發展建立在多項先進學科共同發展的基礎上，與其他技術相比，人工智能技術在處理數據、整合資源方面具有更大優勢。

3.3人工智能技術的發展現狀

3.3.1專家系統

專家系統指的是一種智能計算機程序系統，是人工智能技術應用最為廣泛也最為重要的領域之一，系統中涵蓋大量某領域專家水平的知識與經驗，通過應用人類在該領域中的專家級別知識來為用戶解決在該領域中遇到的問題。專家系統有效地將人類智能延伸到專業領域中，實現了理論研究向實際應用方向過渡的目標，大幅提高了人類對專業問題的處理效率，并且專家系統依托復雜的算法能對專業問題未來發展的可能性進行更全面的計算，工作效率甚至會比人類專家更高效、更準確。隨著對專家系統研究的不斷深入，目前很多專家系統都能依據對人類行為的模擬在不同的應用場景中作出智能化的反應和判斷，并且能夠利用知識庫，深入挖掘復雜問題的內在聯系。專家系統已經在多個領域中都得到了廣泛的應用，幫助企業更客觀地摸索市場規律，從而作出正確的生產決策、調度規劃、資源配置計劃等，大幅提高了企業經營的科學性，使企業能在節省生產成本的同時，獲得更好的經濟效益。

3.3.2模式識別

模式識別是利用計算機技術將識別對象按一定特征歸類為不同類別，目前人工智能技術在模式識別中的主要研究方向包括語音語言信息處理、計算機視覺、腦網絡組等，希望通過人工智能技術實現對復雜信息的識別和處理，這一應用能促進多個行業向智能化方向發展，如軍事領域、醫療領域等。

3.3.3機器人學

機器人學的主要研究方向是機器人的設計、制造和應用，隨著人工智能技術的成熟與應用，機器人的智能水平不斷提高，并且在不同行業中的應用已經較為普遍，日常生活中常見的機器人包括掃地機器人、迎賓機器人、快遞機器人、早教機器人、無人機等，人們可以利用可移動設備對其進行操作，極大程度地提高了人們生活的智能性和便捷性。

3.3.4機器學習

機器設備并不具備自主思考能力，在不同應用場景下的反應主要是依托計算網絡技術和算法對人類思維模式進行模擬，并將人類行為進行充分消化以使自身性能得到優化，能對不同問題進行處理。機器學習是一項涵蓋多個學科且復雜程度很高的科學，包含統計學、概率學、算法復雜度理論等，是人工智能的核心技術，也是推動計算機向智能化方向發展的關鍵技術。

3.3.5人工神經網絡

人工神經網絡是人工智能技術自進入高速發展時期后廣泛研究的重點內容。利用計算機算法將人腦神經元進行簡單化、抽象化、模式化，并構建成與人腦神經元網絡相似的網絡結構。人工神經網絡技術的成熟與發展為專家系統、模式識別、機器人學、生物、經濟等多個學科的發展提供了技術支持，解決了很多人工智能技術發展中的實際難題。

4人工智能技術的應用

4.1人工智能技術在計算機網絡技術中的應用

4.1.1計算機網絡安全管理

人工智能技術與計算機網絡技術互相依存、互相促進、共同發展，在計算機網絡技術的多個方面都有深入的應用。其中，在網絡安全管理方面主要有如下應用：①智能防火墻技術。防火墻技術隨著計算機的普迅速發展，應用人工智能技術的防火墻技術比傳統防火墻技術的性能更加優異。智能防火墻技術具有智能記憶功能，能自動記錄并儲存歷史處理病毒的記錄，在后續應用過程中依據記錄直接優化計算機匹配環節，減少計算機數據量，提高防火墻的隔離病毒能力。另外，智能防火墻還能結合用戶的需求，對用戶不需要的彈窗功能、訪問權限、有害信息等進行智能化攔截。②計算機入侵檢測。防火墻的主要功能就是為計算機設備創造安全的運行環境，保證系統和內部數據不被侵害。計算機入侵檢測功能是保障防火墻正常工作的基礎功能模塊，對提高計算機數據的安全性和可靠性具有直接的影響。應用人工智能技術的入侵檢測功能，能對計算機系統進行智能化分析和處理，根據預定算法將處理數據整理成為入侵檢測報告，讓用戶能全面地掌握計算機設備的安全狀態。③垃圾郵件智能化處理。該技術依托人工智能技術中的模式識別功能，對接收郵件進行掃描和歸類，發現垃圾郵件后直接將其標注為垃圾郵件，為用戶發出風險警告，避免用戶因誤操對計算機系統造成損害。

4.1.2計算機網絡管理

人工智能技術的發展和應用促進計算機網絡技術向智能化方向發展。在實際應用中，除計算機網絡安全管理模塊外，還能解決多種網絡管理問題。隨著計算機技術的普及，網絡數據呈爆炸式增長，網絡管理工作量和工作難度都達到了空前高度，通過應用人工智能技術，能大幅提高計算機網絡管理效率，優化網絡管理效能。

4.2人工智能技術在企業管理中的應用

企業是市場經濟活動的主要參與主體，是維持市場經濟穩定運行和發展的關鍵要素，在企業生產活動中科學地應用人工智能技術，能有效提高企業的生產能力，促進企業獲得更高的經濟效益和社會效益。具體應用渠道如機械自動化、智能監控、推薦系統、用戶購物行為分析、零售分析、數據提取、文本歸類、文章摘要等，從員工工作的細微之處實現工作效率上的提升，進而提升企業整體的運行效率。對工業行業來說，應用機械自動化技術還能有效降低傳統工業生產中對人工的依賴性，大幅提高工業企業的生產能力，在行業發展的過程中起到了非常積極的促進作用。

4.3人工智能技術在航空航天技術中的應用

航空航天技術是目前人類最高科技的集合體，涵蓋眾多學科，如信息技術、衛星技術、生物技術、天文學、生命科學等，對提高國家的國防力量、提高國家的國際地位、促進國家經濟增長都具有非常重要的意義。航天器設計是航空航天領域中的關鍵工作之一，而遠程控制又是航空航天技術長久發展以來研究的重點，因我國對該技術的研發起步較晚，我國對航空航天技術的研發存在重重困難，但經過國家和科技工作者的不懈努力，目前我國航空航天技術已處于世界先進水平。將人工智能技術應用于航天遠程控制中，利用智能系統對數據進行自動采集、處理和儲存，如通過采集航天器的軌道信息，并以此分析航天器的運行狀態，根據分析結果制定運行決策，對提高航天器的運行安全性和運行質量都是非常重要的舉措，推動國家航空航天事業獲得進一步發展。

4.4人工智能技術在醫療領域中的應用

目前，人工智能技術在醫療領域中的應用已經非常廣泛，使醫護人員的工作內容不斷得到優化，提高工作效率，還有效提高了國家醫療水平。具體應用包括以下幾項內容：①在電子病歷中的應用。傳統就醫診斷環節，醫生都需要以手寫方式記錄病患病例，并根據病例詳細列出治療方案，工作量大，且效率較低，病例保存便捷性較差。通過應用電子病例，不僅能大幅減少病例記錄的工作量，還能在醫療系統中直接勾選治療所需藥品，完成病例及用藥的勾選后打印即可，既能大幅提高工作效率，還能將病例在計算機中進行儲存，且現階段病例文件的儲存格式不再局限于文字，語音和圖像也可被添加到病例中，提高醫療診斷的準確性。②在健康管理中的應用。在現代醫療中應用人工智能技術，對病患的病情進行智能化分析，能使醫生對疑難病癥的分析更加全面準確，制定針對性更強的醫療方案，提高醫療水平，為改善患者的健康狀況提供輔助。

5結語

綜上所述，計算機人工智能技術的應用，對社會各行業都產生了不同程度的影響，人們的工作和生活方式得到優化和改變，國家科技水平也不斷提升。加強對計算機人工智能技術的研究，推動人工智能技術在各個行業中的應用，讓人們能切身感受到科技為生活帶來的改變，對促進人類社會的發展具有非常重要的意義。

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