序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇科技的人工智能范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

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從科幻電影中對于人工智能的無限遐想，到如今人工智能項目的陸續上馬，已經過去了很長時間。不過作為一個基礎學科，要想有真正意義上的人工智能產品落地，則需要更長的時間。

實際上，從2011年開始，微軟、IBM、谷歌、Facebook和亞馬遜等科技巨頭們紛紛開始深度布局人工智能。然而，盡管近幾年大家在深度學習算法、計算資源和大數據產業的成熟令人工智能技術實現了一些重要突破，但人工智能領域仍然沒有一個成熟的消費級產品出現。盡管亞馬遜的Echo和谷歌的Google Home受到了市場的歡迎和業內的好評，但真正體驗過的人都知道，其人工智能水平依舊還有很大的提升空間。

BBC此前曾預測，到2020年，全球人工智能市場規模將達1 190億元人民幣，這一數字其實還不如2015年中國移動互聯網的產業規模。不過，這并非是說人工智能前景黯淡，而是從側面映證了這一特殊領域的發展進度不會太快―巨額投入之后短期內難有回報。或許也正是深諳此道，國內以BAT為代表的科技公司，在面對財務報表壓力之時，選擇了低調、保守地布局人工智能。

巨頭選擇保守布局

盡管人工智能還有很多難題待解，但是沒人能否認其在未來巨大的發展潛力。在科技巨頭眼中，甚至有“得人工智能者得天下”之勢。如今，大家都在根據自己手上的資源優勢調兵遣將，開始布局下一個最重要的戰場。不過，對于目前絕大多數的科技巨頭來說，為了讓自己的人工智能研究能夠更快“變現”，多會從自己現有的業務基礎出發，并將研究的成果最先反映到自己現有的業務之上。

比如，對Facebook來說，人工智能研究自然是圍繞社交進行。據此前曝光的消息稱，Facebook正在開發代號為Moneypenny的人工智能助理項目，它將運行在Facebook目前的通訊工具Messenger內。Moneypenny具備自主學習功能，其大數據資源則來自于Facebook龐大的社交平臺。除了可以提供類似微軟Cortana這樣的智能聊天功能之外，它還可以幫助用戶向朋友送禮、進行線上購物和安排旅游行程等服務。不僅如此，Facebook還希望借助人工智能技術，挖掘用戶的潛在需求和興趣點，然后完成針對性的內容投放。

相對于Facebook，盡管國內社交領域的王者騰訊在人工智能方面的布局要低調很多，但是其野心卻并不小―《微信》也加入到人工智能的爭奪戰當中。相信很多人對于《微信》此前封殺微軟的人工智能產品小冰還記憶猶新，而前不久《微信》非常低調地和香港科技大學搞了一個“人工智能實驗室”。據悉，《微信》的人工智能重點將放在交互的智能化和大數據挖掘兩個方向上。一方面，可以通過人工智能技術改進《微信》產品本身的用戶體驗，另一個方面，也可以借此擴充《微信》的承載能力，使其成為一個更為強大的基礎服務入口。

不只是社交霸主，所有的科技巨頭都在揚長避短搞人工智能，而蘋果的法寶仍是當家明星iPhone。蘋果CEO庫克在近期接受采訪時表示，人工智能將讓智能手機如虎添翼，而智能手機也將是人工智能最佳的載體，“在短期甚至中期內，沒有任何產品能取代智能手機。”

人工智能的三道坎

人工智能的開發為何會如此漫長，以至于眾多巨頭發力也無法使其在短期內實現成為現實？很多廠商為何都選擇保守的布局方式？除了前文提到的下游產業鏈進行人工智能改造時可能會遇到的問題之外，這個領域本身還面臨三大問題。

首先是大數據。從某種意義上來說，人工智能在近一兩年的走紅，與大數據的發展和被重視程度不無關系。隨著以智能手機為代表的科技產品開始深入到人們生活的方方面面，用戶在線上的行為越來越多，由此形成了大量的用戶數據。而人工智能正好可以利用這些數據，建立數學模型和完成用戶畫像，讓程序來做一些過去只有人能夠做的事情。

大數據這個門檻，導致了人工智能只能是巨頭的游戲，跟創業者關系不大。因為，擁有海量用戶行為數據的只有各大科技巨頭。然而，即便是巨頭也未必擁有足夠的數據，它們往往只擁有一定維度的數據，還不足以還原用戶生活的方方面面。同時，大家對于大數據的開發也還有待深入，相關的人才缺口也比較大，就更別說前文提到的開發前期勢必會出現的“惡性循環”了。

困難還不只是大數據，要實現人工智能還需要對現實中的場景進行抓取和捕捉，并通過算法將真實場景進行數據化，使之能夠對被機器識別，達到對現實的感知。而獲得數據化的現實場景數據后，還需要對數量龐大的樣本數據進行對比訓練，以實現對真實場景的識別，即機器學習。這些工作需要得到計算能力、算法和大數據的支撐，而這三項技術本身也還在完善中，還有很多難關有待攻克。

其次是應用場景。目前的人工智能產品，以前文我們提到的智能音箱和面向兒童的服務型機器人為主。軟件和硬件的雙重缺失，讓創業者難以構建起公眾感興趣的人工智能應用場景。一方面，這是因為當下的人工智能水平還達不到更多的應用場景要求，另一方面承載人工智能的硬件產品也還存在很大提升空間。

要制造承載人工智能技術的消費級硬件產品，需要合適的材料，以及更復雜和精細的傳感器。無論是智能機器人，還是智能汽車，都是全身遍布傳感器的產品。現階段，這一條硬件產業鏈也還并不成熟，難以帶來產品形態的劇變。而除了硬件，在軟件和服務方面的超級應用也因為當下人工智能技術的限制而未能培育出超級應用。最被人熟知的微軟人工智能產品小冰，如今也還沒有進入有實際作用的階段。

最后是社會接受度。自人工智能技術開始被談論之日起，無論是業內還是社會上，對此都有兩種截然不同的觀點―人工智能是否會威脅到人類的安全。而這樣的爭論至今沒有定論，反而因為每一次人工智能技術取得突破而愈演愈烈。

篇(2)

解詞

人工智能（A r t i f i c i a l 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技術科學。人工智能是計算機科學的一個分支，它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。

論調

2016年是人工智能概念提出60周年。對于人工智能，斯蒂芬?霍金博士評論道：“真正的人工智能技術，將是人類歷史上最了不起的發明。”

2016年3月初，經過7天的鏖戰，谷歌的“阿爾法狗”（AlphaGo）在人機圍棋大賽中大勝韓國九段李世石，彰顯了當代人工智能的飛速進展和強大實力，也給無數人的心靈震撼一擊。

同時，其他巨頭的人工智能產品也都在不斷顯露鋒芒。2016年4月，阿里云人工智能程序小Ai成功預測了《我是歌手》第四季總決賽的前三名，并在最終對決中成功預測李玟奪冠；微軟的人工智能系統實現了“看圖講故事”；百度的“百度大腦”已經達到4歲孩子的智力水平，百度無人汽車已在路況復雜的北京五環路上試行，應急表現優于司機；度秘機器人已經入駐上海虹橋的肯德基概念店，直接為客人點餐，等等。

看上去，這些人工智能離大規模普及似乎還需較長時間，實際上，隨著人工智能與大數據、物聯網、機器人、生物醫藥、虛擬現實等新興產業結合，它對其他產業乃至社會經濟的滲透速度，將會越來越快。

當前，新一輪科技革命和產業變革正在孕育興起。從2016年11月召開的第三屆世界互聯網大會來看，世界互聯網科技的創新正在呈現出愈加趨向前沿科技競爭的方向。前沿技術的創新作為互聯網行業的“風向標”，幾乎決定了整個互聯網的發展高度。

2016年10月，奧巴馬主持白宮前沿峰會，展望美國在未來50年的發展。白宮在峰會上《國家人工智能研究與發展策略規劃》報告，旨在把人工智能計劃的全部潛能用來強化經濟及改善社會。不僅如此，歐盟委員會也宣布，“人腦工程項目”入選歐盟“未來新興旗艦技術項目”。

而中國對人工智能的重視程度與扶持力度也在持續提升。2015年7月的《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，明確指出要重點發展人工智能在家居、終端、汽車、機器人等領域的應用；“十三五”規劃中將人工智能上升為國家戰略；2016年5月，國家發改委、中央網信辦等聯合印發《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》……毋庸置疑，未來人工智能技術的發展與飛躍，將極大地改變世界面貌，改變人們的生活方式。

電報從發明到推廣用了20年；電話從發明到推廣用了不到10年時間；而當前計算機軟件的研發和推廣，常常連幾個月時間都用不到――2017年1月初，在AlphaGo的升級版化身“神秘棋手”Master以60勝0負1平的戰績橫掃人類圍棋高手之后，人工智能百度大腦又險勝“世界記憶大師”――互聯網在進入下半場的同時，新的一幕在2017年被揭開，人工智能激動人心，充滿無限可能。

記事

當前，一股席卷全球的人工智能熱潮正撲面而來，無論是硅谷的創業公司、大學及科研機構，還是世界科技巨頭谷歌、微軟及百度都紛紛在人工智能領域投入大量人力物力，著手進行前瞻性研究。

AlphaGo大勝李世石

2016年3月15日，谷歌人工智能圍棋軟件AlphaGo與韓國名將李世石的第五場對戰結束，AlphaGo以4：1的總比分大勝李世石。3月9日到15日，AlphaGo與李世石一共大戰五局，前三局AlphaGo大勝，第四局李世石扭轉了敗勢，但第五局李世石再次失利。

作為中華民族傳承已久的棋類游戲，圍棋一直以來都被業內公認為是一塊計算機無法攻克的高地。回顧這場吸睛全球的人機大戰，其意義已經遠超圍棋，人們熱衷于談論AlphaGo，更多的是出于對人工智能技術的關切。

2016年3月12日，《經濟學人》刊發題為《人工智能和圍棋一決勝負》的文章指出，不同于1997年深藍對弈的國際象棋，AlphaGo對弈的圍棋更加復雜，每下一步后能產生的可能性也更多。但AlphaGo背后的算法在比賽中已經顯示出自己的優勢。通過深度學習，它已經能模擬人類下棋，擁有“直覺”，并能給出下一步的最佳策略選擇。深度學習是未來通用人工智能必不可少的部分，目前已經有眾多公司在這一領域投入資金和精力。未來，我們可以期待深度學習在人臉識別、語音識別甚至是醫療領域的應用。

百度大腦險勝“世界記憶大師”

2017年1月6日晚，江蘇衛視播出的第四季《最強大腦》節目中迎來一位特殊選手――百度派出搭載百度大腦的人工智能機器人“小度”，挑戰最強大腦的名人堂選手。經過兩小時比賽，“小度”憑借在人工智能和人臉識別領域的深厚積累，以3：2險勝人類最強大腦的代表王峰。

百度大腦“小度”的背后是萬億級的參數、千億樣本和千億特征訓練，能模擬人腦的工作機制，學習訓練極其復雜的模型。

此前，百度董事長兼CEO李彥宏也在《最強大腦》第四季預告片中表示，如果最強大腦是人類腦力極限的代表，那么百度大腦是人工智能高水平的代表。無論輸贏，都會對人工智能的技術發展做出突破性的貢獻。

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這或許只是序曲。3月30日，碼隆科技CEO黃鼎隆在接受21世紀經濟報道記者采訪時稱：“AlphaGo最大的貢獻在于證明了機器是有‘直覺’的--在復雜到數學不可解的領域，能夠產生數據和結果的映射關系。”

黃鼎隆解釋，長期以來人們認為機器只會計算，沒有直覺。AlphaGo通過神經網絡實現了“直覺”，證明了在諸多細分領域，經過大樣本的訓練后機器能夠進行判斷，如同時尚設計師可以判斷某款設計其他人會不會覺得好看，一個警察能夠通過人物的言談舉止推測他有無不良動機。

作為深圳市政協委員，黃鼎隆在今年遞交給深圳兩會的提案中稱，人工智能與智能硬件、可穿戴設備、機器人、無人機、大數據、工業4.0、生物基因等多個產業相關聯，甚至是這些產業的關鍵突破所在。

“人工智能可以成為整合多個產業的平臺級入口，是下一個引領式創新的風口機會。”黃鼎隆在提案中寫道。

人工智能熱浪襲來

60年前的達特茅斯會議上，AI(人工智能)概念被提出。幾經起伏，60年后，世界頂級圍棋選手投子認輸的那一刻，人類開始以另一種眼光看待看似科幻的“人工智能”。

打開蘋果App Store，輸入“人工智能”，排在首位的是深圳碼隆科技推出的一款叫做StyleAI的時尚APP。它是一款通過上傳取景圖片，便能快速匹配時尚達人和其他用戶服飾搭配的應用，能夠實現一鍵購買相應單品。

黃鼎隆向21世紀經濟報道記者解釋稱，如果把信息系統看成人的大腦，互聯網能夠存儲知識，人工智能則扮演視覺中樞的作用，即對視覺圖像進行解讀。

碼隆科技的目標是希望打造一個視覺決策引擎。未來，在設備上，可以拓展到手機、無人機、機器人、可穿戴設備等所有帶有攝像頭便能獲取視覺圖像的設備，可在端到端的細分領域，衣食住行等各方面拓展。

相比之下，國際科技巨頭在2011年前后便紛紛開始投入巨資研發人工智能技術，相繼獲得突破性進展。谷歌研發出可以自學玩游戲、可實現無人駕駛的人工智能系統；Facebook展示了可以向盲人描述圖片內容的人工智能系統；微軟宣布Skype開始支持任意兩種語言之間實時翻譯。

黃鼎隆認為，這一波技術突破源于三個因素：計算能力的巨大提升、數據的極大豐富和核心算法的重要突破。

目前，這波技術已經傳導到國內。百度的人工智能技術已經應用在它的搜索、廣告等產品線和業務線上；騰訊推出了可以自動識別圖片內容的服務；阿里推出了人臉識別技術并應用于金融支付；一些創業公司也在圖像、語音智能識別等領域進行開拓。

人工智能可以分為感知、認知、行為三個層面。當前，人工智能技術發展主要集中在感知智能階段。推出全球首款情感社交機器人“公子小白”的深圳狗尾草科技CEO邱楠認為，人工智能的應用過程就像電腦普及，并不能期待技術完美無缺。

“通過優秀的感知智能與特定域的認知智能，可以做出特定領域滿足一定需求的優秀機器人，應該通過科技和設計的結合多創造一些應用場景，促進人工智能服務人類。”

艾瑞咨詢研究總監劉贊介紹，未來人工智能的應用場景分為兩部分：一是替代人工，做一些重復性的勞動，比如全自動生產線、機器翻譯、無人駕駛等；另一部分是輔助人類實現更高層次的智能，比如智能交通分流系統，虛擬個人助理，VR/AR眼鏡等。

產業轉換剛起步

央視猴年春晚上，29架大疆無人機和540個優必選機器人向大眾釋放出科技領域的智能信號。事實上，產業與人工智能之間的關系才剛剛開始。

據優必選研發總經理龐建新介紹，應用控制、路徑規劃和機器人的感知、認知、決策是機器人的三大核心技術。其中應用控制技術屬于機器人本體算法；路徑規劃是機器人本體技術和人工智能相結合的體現；在認知、感知、決策領域，機器人如何認識、觀察世界，以及如何根據信息做出正確決策屬于人工智能領域。

從產業鏈上看，可以把人工智能分為基礎、技術、應用三層。基礎層指數據資源、計算能力；技術層包括算法、模型及應用開發；應用層則包括硬件和基于智能化的虛擬服務。前者比如機器人、智能硬件、無人機等；后者如虛擬的售后售前服務以及個人服務助手等。

“算法和技術是人工智能的核心，如果一個企業只有應用層，那它可能是階段性的服務。”劉贊認為。

目前優必選已經有比較完善的產業鏈布局。龐建新透露，今年優必選將與國內外高校、研究所成立機器人相關產業研究院以及人工智能、機器人本體、運動控制技術等上下游相關產業的聯合研究院。

主推空中機器人的大疆，未來發展思路與優必選類似，即對機器人的感知、控制、決策三大模塊進行深度研究。“隨著人們對人工智能研究的深入，該領域會呈現多學科交流的多樣性特點。對此，大疆也在努力探索，目前還沒有太好的解決方案。”

大疆技術總監楊碩認為，對學術界的人來說，三個模塊的研究是分開的，而真正設計一個完整的機器人系統，必須要考慮耦合性。

龐建新告訴21世紀經濟報道記者，具體的產品應用是一個系統，單方面進步難以帶來產業飛躍，需要整體向前走。目前，大疆、優必選、碼隆科技等企業都將自己的平臺開放給開發者。

目前，大疆已經和超過20多所國內外高校簽訂合作協議，由大疆提供飛行器平臺，教授、學生在平臺上進行智能和傳感器方面的技術開發。優必選也開放了人工智能技術，通過開發者能夠獲取更多應用場景并促進產品迭代。今年4月，優必選將推出積木機器人，把開放模塊做成接口，供用戶打造自己的機器人。

劉贊認為，目前人工智能基本屬于實驗階段，只有一些實力強大的核心企業參與。技術上自身較難突破，需依賴其他領域的技術投入，發展周期較長，需要長期智力、資金等資源投入。

“短期來看，基于目前較為成熟的感知智能技術，如語音、視覺識別的服務硬件產品等應用開發會比較多。”劉贊說。

邱楠的看法卻相對樂觀。他認為，認知智能上的突破可能會帶來一個產業的爆發。在傳統應用里，智能家居是目前最有望被改變的行業。

篇(4)

新晉“2016年度中國人工智能領軍企業獎”得主――湖南省自興人工智能研究院，向有志鉆研機器人和人工智能的人才廣發英雄帖。湖南省自興人工智能研究院是由國內外部分知名人工智能專家學者蔡自興、王田苗、羅安、姚新、劉宏等共同倡導，香港科技大學EMBA和中歐商學院EMBA校友基金支持，部分從事人工智能研究與開發的年輕專家自愿聯合而成立的全國首家省級人工智能專業性研究機構。

強勢布局人工智能

構建一站式服務體系

湖南省自興人工智能研究院以“自主創新 興國強省”為工作方針，以產業發展為目標，以應用需求為牽引，以人才培養和關鍵技術研發為支撐，以交流合作為導向，專注于人工智能與機器人領域的新思想、新觀念、新理論、新技術，引導和推進人工智能與機器人的研究及應用，推動人工智能與機器人的科學探索和技術攻堅，打造人工智能與智能機器人的前沿平臺。

自興人工智能研究院主要開展智能感知、深度學習、深度神經網絡建模、計算智能、大數據、智能機器人等相關研究，及將此類技術在無人駕駛、智能交通、智慧港口、智慧物流、智能電網、智慧城市、智慧旅游、智能環保、智能醫護、智慧家居、工業生產和制造方面的應用。著眼于人工智能前瞻性基礎研究，建設開放共享的人工智能創新發展平臺，使智能資源充分共享，為我國智能制造和其他人工智能相關產業裝備及系統，提供基于人工智能和智能制造的咨詢體驗、軟件產品應用、機器換人、電子商務、工業互聯網、云計算、大數據等信息化服務。

打造一個培訓基地。該研究院通過開展人工智能啟蒙培訓、工程師培訓、實踐培訓等，建立全國具有重要影響力的人工智能培訓地。一是面向全國培訓人工智能、智能控制、智能機器人和智能制造技術創新研究與應用開發的高端人才；二是為人工智能及機器人高端技術人才搭建與企業間溝通合作橋梁，積極探索政、產、學、研相結合的人工智能發展新路子。

建好一個產業孵化器平臺。該研究院一方面依托人工智能產業基金，著力向從事新型高智能家用服務機器人研究、開發與生產的潛力企業及人工智能前景項目等進行股權或準股權投資；另一方面打破地域等限制，采用“孵化服務+投資融資+市場對接”的模式，為創新創業者及創客項目提供市場、資本、運營、管理、人才等綜合服務。

構筑聚“智”高地

促進人工智能產業升級

湖南省自興人工智能研究院首席科學家蔡自興教授，從事智能科研與教育工作30余年，帶領科研團隊對智能科學進行廣泛而深入的研究，取得顯著成果，為人工智能科技發展做出了杰出貢獻。蔡自興教授牽頭編著的“智能三部曲”，成為我國人工智能、智能機器人、智能控制諸學科領域具有知識產權的首批著作，影響了相關學科整整兩代人，為人工智能相關學科的學科建設、科學研究、教材建設和高級人才培養發揮了重大作用。他主持開發的《人工智能》等8項國家級質量工程精品課程，發揮了很好的示范作用。

篇(5)

《白皮書》首次摸清了北京人工智能產業底數。綜合清科、WIND、IT桔子、藍海巨浪等公開數據及投資機構定向采集數據，由課題組整理，截至2018年5月8日，全國人工智能企業4040家，北京市人工智能企業1070家，占比26% ;全國拿過風險投資的人工智能公司合計1237家，北京市拿過風險投資的人工智能企業431家，占比35%。從融資階段看，北京人工智能企業一半以上仍處于初創期，在A輪之前的企業占比達56.97%，具有創新發展潛力。從企業成立時間看，北京人工智能企業2015-2016年呈現出爆發性增長，人工智能快速增長特征明顯。從區域看，60.96%的人工智能企業注冊在海淀區。中關村成為我國人工智能創新高地。

同時，《白皮書》不僅繪制了北京人工智能全產業鏈圖，而且針對智慧醫療、智能家居、智慧城市、智慧零售和無人駕駛等5個特色鮮明的領域繪制了分領域產業鏈圖。《白皮書》總結了北京人工智能產業在政策、人才、創新、軟件研發、專利等5個方面的優勢，以及在原始創新、高端芯片等4個方面面臨的挑戰，并給出了大力發展核心技術、超前布局原始創新等6項策略。北京將以建設全國科技創新中心為契機，抓住新機遇，施展新作為，將北京打造成引領全球人工智能產業發展的高地。

本文從幾個角度介紹這部白皮書：

一些關鍵數據：北京人工智能產業發展情況。

AI在醫療、自動駕駛、零售等重點領域與實體經濟融合。

北京發展人工智能產業還有哪些策略？

國內外人工智能行業發展的情況。

北京人工智能產業發展白皮書(2018年)目錄

第一章 國內外人工智能行業發展概況

1.1 人工智能產業進入快速發展期

1.2 人工智能成為國家戰略制高點

1.3 IT 巨頭搶灘人工智能產業

1.4 人才是人工智能競爭關鍵要素

1.5 人工智能專利的中國機會

第二章 北京人工智能產業發展情況

2.1 北京人工智能產業發展概述

2.2 北京人工智能產業發展特點

2.2.1 北京重視人工智能產業發展，多重政策支持

2.2.2 北京有優質學術和人才資源，研發優勢明顯

2.2.3 北京人工智能創新創業活躍，資本推動創新

2.2.4 北京人工智能軟件優勢突出，位居全國先列

2.2.5 北京重視人工智能專利保護，數量列居前位

2.3 北京人工智能產業發展面臨的挑戰

第三章 北京人工智能與實體經濟融合重點領域介紹

3.1 智慧醫療產業

3.2 智能家居產業

3.3 智慧零售產業

3.4 無人駕駛產業

3.5 智慧城市產業

3.6 人工智能專利概況

第四章 北京人工智能產業發展策略

4.1 大力發展核心技術，超前布局形成原始創新重大突破

4.2 重點支持人工智能新興產業，形成高端產業集群優勢

4.3 推動人工智能廣泛應用，建設智能社會和智慧城市

4.4 加快推動產業智能化升級，發展科技服務業

4.5 建設多層次培養體系，吸引人工智能尖端人才

4.6 構建公共平臺和服務體系，完善行業生態體系

附錄 27

（一）北京部分重點領域人工智能企業名單

（二）人工智能重點投資機構名單

篇(6)

語音之王：科大訊飛

黑科技：實時翻譯、語音識別、語音合成

現狀：已上市，市值384億元

許多科技媒體稱，語音接口的發展將顛覆人工智能產業，而科大訊飛是這一領域執牛耳者。科大訊飛的實時翻譯、語音識別、語音合成等技術都處于世界領先地位。科大訊飛的語音合成技術可以把 “機器人腔”變成羅永浩、郭德綱、林志玲的聲音；語音轉文字的正確率更是超過98%，會議速記再也不是問題。

盛世美顏：曠視科技

黑科技：人臉識別

現狀：估值約10億美元

計算機視覺是目前機器感知中發展最突出的技術。在這一領域，曠視科技擁有業界領先的人臉識別技術，其Face++平臺的人臉檢測在“FDDB世界公開評測數據集”中排名第一。這家公司的合作伙伴包括支付寶、Camera360、魔漫相機、小米金融等，風靡全球的美圖秀秀也使用了Face++的人臉識別技術。看來，人工智能和盛世美顏都離不開人臉識別。

AI大腦：寒武紀

黑科技：人工智能芯片

現狀：估值超過1億美元

人工智能對算法和算力的要求越來越高，人工智能的大腦――人工智能芯片正變得越發重要。相對傳統的CPU和GPU，人工智能芯片可能將機器深度學習的效率提高幾百倍。寒武紀芯片和IBM的TrueNorth芯片打破了馮?諾依曼結構，涉足的方向又不盡相同。從某種意義上說，寒武紀芯片在改造人工智能的思維方式。

黑夜之眼：保千里

黑科技：汽夜視系統

篇(7)

關鍵詞:人工智能;作品;標識

一、人工智能美術作品

如同這幅《愛德蒙貝拉米的肖像》畫作，人工智能美術作品是指在一定規則下的算法程序或軟件，通過一定外在計算機載體對外進行的表達，所產生的人工智能美術創作物。而對于傳統美術作品，在現有的法律體系下受知識產權保護，其權利主體是作者，所保護的客體不僅是畫作這個客觀物體，更是基于人類思想上的外在表達模式，故而知識產權所保護的不僅僅是財產性權利，更多的偏向于對精神思想的保護。而對于人工智能所創作的美術作品，則是基于人工智能軟件或程序在模擬人腦過程中，外在的機械化操作。我們無法將這一過程定義為思想的表達。故而人工智能美術作品無法受到現有的知識產權進行保護，那么此時就有學者對此提出了民法理論下的另一觀點，認為人工智能美術作品依據人工智能算法及機器的性質而產生的一種知識財產收益;該類作品的產生具有連續性，這一自然屬性符合現有民法理論下的“孳息”。而民法中對于孳息的保護依然是基于物的范疇。

二、必要性標識制度

根據以上闡述可以看出人工智能美術作品已經達到高度模擬傳統美術作品，但其權屬上卻無法受現有的知識產權體系予以保護，在人工智能美術作品的價值無法估量的情況下，普通消費者無法準確在二者之間進行選擇，就會導致二者之間的差異性逐漸縮小，最終使得二者予以混淆，這不僅會造成傳統美術作品的市場紊亂，同時也會阻礙產生該美術作品的人工智能技術的發展。所以面對目前人工智能美術作品所帶來的問題，首要解決的是將二者進行有效的劃分。在此基礎上筆者提出構建必要性標識制度。同時為達到合理監管人工智能美術作品的產生。對于必要性標識制度應當實行一定的申請制，因為人工智能美術作品暫時無法受到除民法“物”以外更多的特殊保護，所以要想獲得更多的法律權益，應當主動進行申請，在申請經過初步的合法性、信息完整性以及初步價值估量的審核后對其予以登記歸檔，獲得特殊的認證標識，基于此該標識制度具有一定的強制性，因為若想獲得來自人工智能創作物的更多非物效益，必須強制性申請該標識，反之無特定保護。

三、必要性標識制度特點

基于對必要性標識制度的闡述，則該制度應當具有以下幾個特點;首先，顯著性。作為區分人工智能美術作品和傳統美術作品的重要標識，該標識一定要顯著地展現在畫作上，使得瀏覽者在初識作品是就能第一時間分辨出該作品來源于人工智能創作，那么基于傳統審美標準以及類比現有的市場商品包裝標識，應當使得該標識制度處于畫作的右下方，所占面積不得低于該畫作的百分之三。其次，差異性。因為人工智能美術作品不同于普通批量商品，在人工智能模擬人腦的過程中所產生的美術作品雖不具有思想性，但其本質作品間存在差異，無法做到完全相同，所以該標識制度也不能僅僅是一個簡單的圖案統一所有的人工智能作品。應當每一幅人工智能美術作品的標識都有一定的差異。最后，信息性。由于人工智能的美術作品不具有權屬清晰的權利主體，無法區別“作者”，故而對于該人工智能的來源將會被轉化為特定軟件計算法，該標識制度應當將此進行展示。避免該人工智能美術作品在流通過程中產生權屬糾紛。

四、小結

社會發展是推動法律更迭的主要動力，現行的法律無法合理順應人工智能技術的迅猛發展。相應的制度應當及時完善，建立人工智能美術作品的必要性標識制度可以避免現有的知識產權體系被人工智能所打亂，合理的法律制度不僅能保護現有的法律體系，更能促進人工智能藝術市場的蓬勃發展。

［參考文獻］

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