人工智能解決方案精選(九篇)
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第1篇：人工智能解決方案范文
英特爾公司數據中心事業部副總裁、數據中心解決方案部總經理Jason Waxman在近日舉行的英特爾人工智能論壇上表示：“英特爾希望推動中國融入人工智能時代，在加速人工智能融合發展的道路上，注重自動駕駛、精準醫療、智能工廠等技術創新和應用進程，使人工智能更快惠及大眾?！?/p>
近日，英特爾宣布將推出業內全面領先的人工智能產品組合――英特爾Nervana平臺。該產品組合旨在提高人工智能應用的速度和易用性，是構建高度優化的人工智能解決方案的絕佳基礎，可幫助更多的數據專家在基于行業標準的技術上解決挑戰。
據悉，英特爾Nervana平臺產品組合包括英特爾至強處理器、英特爾至強融核處理器、為工作負載優化的加速器如FPGA以及從Nervana收購的技術創新。相較于前一代處理器，下一代英特爾至強融核處理器（代為Knights Mill）的深度學習性能可提高4倍，計劃于2017年上市。此外，英特爾宣布現已向特定云服務提供商合作伙伴提供下一代英特爾至強處理器（代號為Skylake）的初期版本，該處理器采用了英特爾高級矢量指令集AVX-512集成加速技術，將極大增強機器學習工作負載的推理性能。
英特爾還公布了如何將Nervana的突破性技術集成至現有產品路線圖的更多細節。英特爾將于2017年上半年測試第一款芯片（代號為Lake Crest），并在下半年向主要客戶發售。此外，英特爾還在路線圖中增加了一款新產品（代號為Knights Crest），它將Nervana創新技術與業界領先的英特爾至強處理器緊密集成。此外，Lake Crest處理器專門針對神經網絡進行了優化，可為深度學習提供極高性能，并可通過高速互聯網絡提供前所未有的計算密度。
第2篇：人工智能解決方案范文
從物聯網到智聯網，重塑數據處理方式
時下，人工智能、機器人自動化、拓展現實以及各種互聯設備……智能似乎已無處不在。當企業紛紛追逐于這些新一代智能技術的同時，也面臨著巨大的基礎設施壓力。
比如，人們對存儲和分析數據數量和種類的要求越來越高，這就使得企業需要重新考慮新的數據處理場合和介質，對基礎設施進行徹底改造，均衡部署云計算和邊緣計算，方能真正發揮這些新技術的作用。
智能已嵌入現實世界的萬千設備中，構建智能物聯網意味著將計算能力從云端延伸至網絡邊緣，提高計算機處理信息回應周圍環境的智能水平，讓人類與機器相互理解和溝通。在這個過程中，企業要打通連接各設備的平臺，需要軟件和硬件雙管齊下，從內到外與生態伙伴緊密合作，才能真正與智能世界接軌。
一、智能正被植入實體環境
《埃森哲技術展望2018》研究發現，85%的受訪中國高管都認為，新一代智能解決方案正在進入實體環境。
得益于人工智能和機器學習技術，機器也能接入“雙眼”和“大腦”，越來越多的智能設備能夠讀懂人們的生命體征和情緒，并給予實時回應。通過整合實時感應和計算技術，人類能夠管理以往那些動態、復雜、不可預測的環境，隨時隨地即時響應。
同樣，越來越多“有意識的”的監控攝像機被運用于執行識別包裹交付時間及改善智能城市的交通流量，通過遠程醫療追蹤分析患者狀況以及油田災難預警預防分析。這些實體設備植入了集成分析的處理能力，無需發送海量數據進行離線處理。由此可見，企業正致力于智能環境的開發，并從日常生活逐步延伸至生產環境，而使這一切成為現實的核心是具有實時相應能力的硬件。
所以，為使這些具有特殊用途和定制化的硬件在物聯網中充分發揮作用，企業需要重塑自身的信息基礎設施。
二、整合邊緣技術與云端能力
預測表明，到2020年，智能傳感器和其他物聯網設備將至少產生507.5ZB的數據量。顯然，如果還需要通過遠程數據傳輸來完成如此繁重的計算，便無法跟上智能的響應速度。為充分釋放實時智能的無限潛能，企業需要懂得取舍，將數據交互、生成和決策通過本地設備實現，更多地利用邊緣計算來提升處理效率。
得益于更先進的邊緣分析和數據的實時利用，到2025年，企業丟棄的數據量有可能會比存儲量多100倍。
雖然這將減輕云端負荷，但云仍將繼續在企業基礎架構中發揮關鍵作用。因為，中間設備和邊緣設備可以通過本地數據處理來實現即時操作，但云所能提供的是更為強大的“元數據洞見”，它可隨時間的推移不斷改進系統，并充分利用兩方面的優勢重塑新業務。
在設計系統時，若想充分利用基于智能設備的即時洞見和來源于云端的元數據洞見這兩大力量，就需要圍繞內存進行全盤考慮。企業應將數據資產明確區分為——必須加以保存的重要部分，及可因決策變動而隨時刪除的部分。經過標記、回傳到云端的數據資產應具備明確的保留必要性，例如收集大量歷史數據以完善決策；同時，僅用于在邊緣進行短暫決策的數據則可拋棄。由此，企業應當找尋適用自身的獨特方法，在云端和邊緣兩處、以及之間的任何地方平衡處理任務。
三、企業需重新聚焦硬件
邊緣計算的加速應用將進一步推動萬物互聯的智能社會成熟發展。根據Gartner預測，未來5-10年物聯網將會進入一個應用爆發期，邊緣計算也將進一步滲透到各類定制硬件中。
例如，智能攝像頭等圖形處理器等硬件加速裝置可以幫助企業在交互點上建立“思考”能力。企業需要提前采取行動，進行技術和人才儲備，讓技術架構師接受有關最新硬件加速器技術的培訓，并鼓勵他們運用這些技術來開展新的設計。在他們構建的新型系統中，云功能將僅用于完成大多數計算任務、以及支持存儲密集型運營系統。
過去十年間，企業普遍采用的是統一的硬件解決方案。如今為了提高計算處理速度，定制專用硬件的做法又開始流行起來。谷歌打造了屬于自己的專為應用定制的集成電路芯片，張量處理單元（TPU）。這是一款可以運行深度神經網絡的計算機芯片，效率比標準處理器高出30至80倍。而Facebook、微軟、亞馬遜、百度等公司均在使用一系列全新的專業處理單元來訓練和運行人工智能模型。
第3篇：人工智能解決方案范文
【關鍵詞】人工智能技術；電廠；應用；探討
人工智能簡稱為AI，是對人類大腦簡化及抽象，也是人類智能模擬的重要途徑，現在我國人工智能工具主要有專家系統、模糊理論、神經網絡、禁忌搜索、粒子群算法及遺傳算法等，隨著我國電力事業大力發展，很多人工智能技術被應用在了電廠中，并發揮了巨大作用，優化了電廠中電力系統的組合、運行及市場定價等眾多問題，保證電廠供電的安全可靠性。
1 AI在我國電廠應用及探討
1.1 專家系統應用與探討
專家系統可簡稱為ES，它所面向主要是各非結構問題，特別是處理啟發式、定性的或者不確定知識信息，通過各樣的推理過程來達到系統所要求任務目標，在上世紀80年代，為了克服原有控制理論不足，自動控制領域工程師及學者將專家系統方法及思想引入了控制系統中進行應用及探討。典型專家系統主要有推理機、知識庫、知識獲取機制以及人機界面四部分組成，專家系統在我國電廠里的應用是最早及較為成熟的人工智能技術，并且發展了很多專家系統，在電力系統不同領域被應用，像電網調度、系統恢復、監測和診斷、預想事故篩選等，特別是監測核事故診斷成為專家系統在電廠中最主要應用領域。依據知識存儲方式不同，能把ES分為決策樹、知識經驗、規則及模型等不同形式，模型形式的知識所表達方式是比較適合實時處理的，比基于規則形式推理方式要更為簡單及快捷及容易維護。ES在輸電網絡診斷故障里的典型應用為產生式規則系統，就是把斷路器、保護器動作邏輯和運行人員診斷經驗運用規則的形式進行表示，并形成知識庫，依據報警信息進行知識庫推理，以獲得診斷結論，這種產生式規則專家系統在電廠中能夠被廣泛應用主要是因這種專家系統及故障診斷特點所決定的，在輸電網絡里斷路器及一級保護間的關系能用模塊化及直觀規則進行表示，并且能允許刪除、增加及修改某些規則，從而保證診斷系統有效性及實時性，對不確定問題在一定程度上給予了解決，還能給出一些符合人類語言結論及解釋能力。同時，框架法的專家系統能夠進行分類結構知識表達，以及對事物間的相關性進行表達，并簡化繼承性知識存儲及表述。專家系統這種人工智能技術盡管能有效模擬完成故障診斷，可在電廠實際應用里，還存在著一定不足，主要為知識獲取及維護問題，并且接口也不是很友好，對故障診斷里的很多不確定因素也無法有效解決，從而影響了診斷準確性。
1.2 遺傳算法應用與探討
遺傳算法能簡稱為GA，是根據遺傳機制及自然選擇在計算機上，進行生物化機制模擬來尋優搜索的算法可在龐大復雜搜索空間里進行合適搜索，并找出最優及準最優的解決方法，這種算法簡單及適用，其魯棒性也比較強，這種智能技術對求解問題基本沒有限制，對常規求解復雜過程涉及較少，可得到局部或全部的最優解集，與傳統優化技術相比，這種技術更能解決及處理傳統難以解決的非線性問題，因此，這種技術被廣泛應用在電廠中的電力市場、規劃及調度等方面，并且在故障診斷上，其應用效果也是不錯的，可對輸電網絡中，故障診斷模型的建立成為了遺傳算法存在主要途徑，也是值得探討問題，遺傳算法如果可以建立適合數學模型，不僅能解決電力系統中的故障診斷問題，還能解決其他類似故障診斷問題，加強遺傳算法合理模型建立是應該研究及探討的。
1.3 神經網絡應用與探討
神經網絡技術簡稱為ANN，其主要特點為廣泛化、高度并行處理及非線性的映射功能等，對于控制領域具有較強吸引力，對于沒有模型及復雜的不確定問題具有學習能力及自適應力，能夠用在控制系統自適應環節及補償環節里，非線性描述能力能夠用在非線性控制及辨識中，而快速計算能力能夠進行復雜控制問題計算優化，其定量及定性分布存儲及合成能力能夠用在復雜控制系統里的圖像信息處理利用及接口轉換，容錯能力能夠應用在非結構過程控制，網絡神經已成為電廠應用中最成功的智能技術，像網絡神經在電廠故障診斷中的應用，每個神經網絡均負責系統里的部分診斷，ANN技術經過現場很多樣本學習及訓練，對其中閾值及連接權進行不斷調整，讓知識隱式分布于所有網絡中，以實現模式記憶，這樣ANN就具有獲得較多知識能力，這種人工智能技術廣泛應用在電力系統監測、診斷、實時控制、狀態評估及負荷預測等領域，并且依據神經網絡技術的負荷預測已經成為電廠電力系統中最成功應用之一。
2 其它人工智能技術應用及探討
2.1 粒子群算法及模糊理論應用與探討
粒子群算法可稱為PSO算法，這種智能技術算法簡單，容易實現，并且可調節參數也比較少，已經被應用在了很多學科及領域里，在電廠中也正被嘗試及應用，可這種算法的精度不是很高，還容易陷入局部極值中。其設計思路為：在多維解的搜索空間里，運用這種算法，可在初始化之后得到一群隨機的粒子，并搜索到最有位置及全局極值，這種算法能夠被應用在電廠變電站的選址上，并且在電源規劃上也有一定優越性，可也面臨著諸多不確定因素，加強這些因素全面有效描述，成為電廠應用及探討方向所在。模糊理論簡稱為FS，是自動控制及模糊邏輯相結合而成的，其功能是模擬人類決策及推理過程，運用專家經驗及知識來控制規則的，可有效處理未知及不準確控制問題，并且不用建模，是種非線性的控制，以萬能逼近的定理作為充分理論依據的，模糊控制器可當做萬能的，完成所需任何非線性的控制任務，在很多工程及領域系統里，都沒有辦法建立較為精準數學模型，這使得模糊理論得到了廣泛應用，在電廠里，自然也得到了較為廣泛應用，像電廠的故障診斷里，一些故障及征兆間的關系是比較模糊的，不確定的，這時所得結果也就是模糊的，其傳統方法去為依據專家經驗進行模糊關系矩陣建立，并對模糊關系給予組合及合并等，隨著這種智能技術發展，將模糊知識庫運用語言變量進行表達，更接近人類表達習慣，對于問題多個解決方案，依據模糊度高低來優化排序，在一定程序上，增加了專家系統容錯性，這種理論已被應用在電廠故障診斷識別、變壓器保護及配電系統等領域里。
2.2 禁忌搜索算法
這種技術比較適合優化組合問題解決，可處理不可微目標函數，其理論思想為運用靈活記憶技術，把最近若干次的迭代過程進行反方向移動，并記錄進tabu表里，處在這個表里的移動是不能在現有迭代過程里實現的，從而避免了已訪問解群體的訪問及循環產生，這種技術主要有tabu表、移動及特赦規則三要素組成，這種智能技術在電廠的電力系統里也得到了應用，主要運用了十進制及二進制編碼這兩類方案對實際系統給予優化計算，這種技術對局部最優解跳出方面具有較大優勢，并且收斂效果好，能夠進行快速尋優，可運用單點搜索不能夠在全部空間內進行搜索，這使得初始值好壞直接決定了算法速度及其解質量。
3 結束語
近些年，人工智能技術在電廠中的應用除了以上算法及技術外，還有分布式人工智能、混合智能、蟻群算法及混沌優化法等，隨著我國電力事業不斷發展，市場競爭不斷加大，人工智能技術在電廠中的應用是越來越廣泛及發展良好。
參考文獻
[1]朱祝武.人工智能發展綜述[J].中國西部科技,2011(17)
第4篇：人工智能解決方案范文
在計算機智能化，操作方式便捷化的人機交互進化方向上，虛擬機器人(BOTs)必將成為高級別人機交互的必經通道。App已經過多，長尾應用泛濫+用戶時間稀缺，導致大部分App被束之高閣，甚至成為僵尸應用。
據Gartner數據顯示，目前大約有38%的美國消費者習慣使用他們智能手機上的虛擬助理服務。據估計，截止到2016年底，這一數字在發達國家消費市場將會達到三分之二。所有的跡象都指向了一個人工智能帶來的變革：改變我們與一切事物的互動。
行業驅動因素，引發虛擬機器人爆發有3大因素：(1)硬件層面，移動終端的大規模普及是BOTs爆發的必要條件；(2)軟件層面，移動App數量繁多催生行業新痛點亟待解決，聊天軟件的高使用率使其成為人機交互通道的最佳入口；(3)技術層面，自然語言處理等人工智能技術發展速度加快，足夠支撐BOTs開發，巨頭的布局將加快工具和應用的迭代速度。
BOTs將滲透到各行各業中，形成新的行業生態。目前國際各IT巨頭爭相布局BOTs領域，國內BAT也不甘落后，BOTs進入蓬勃發展的階段。從鍵盤到圖形界面再到觸屏，每一次人機交互的變革都成就了一家巨無霸級別IT公司。
“BOTs經濟”可分為2B和2C兩大方向，整體來看BOTs市場會呈現出與當下App市場類似的格局，但技術成熟度、先發優勢、市場推廣等多方因素將導致市場新一輪洗牌。1、2B端，寡頭型平臺公司將瓜分聚合分發市場，同時，提供行業專屬智能解決方案的公司將會蓬勃發展；
2、2C端，新的平臺將有望異軍突起，針對不同的智能終端(手機、車載屏、智能家居等)的良好用戶體驗將重洗“入口”格局。3、從應用形式來看，BOTs未來將由純軟件向軟硬件結合的實體機器人發展；文字會先于語音被BOTs大規模應用。
第5篇：人工智能解決方案范文
但是，真正關心兩支球隊的球迷數量遠超于此：巴西世界杯期間，僅僅在社交類網站中，每天就有超過1.2億人在討論比賽、討論自己喜歡的球隊，新浪微博中的相關發言甚至超過十億次。十萬樣本，只不過是千分之一而已?？吹竭@里，你還相信投票結果嗎？
是時候放棄“來呀來呀，來投票嘛”的守株待兔方針，轉而“主動出擊”了。
不靠投票，而是抓取球迷們的發言，通過自然語意分析來獲取他們內心最真實的想法，這就是IBM大數據分析的做法。世界杯半決賽開始前，IBM已經用這種方法分析出了中國球迷對四強的支持率：德國第一、阿根廷第二、荷蘭第三、巴西第四，與最終的四強排名驚人地一致。
解讀球迷到底支持哪支球隊的關鍵，是讓機器“讀懂”人類的語言，并從中分辨出“喜愛”、“厭惡”、“無感”甚至“反諷”等復雜的人類情緒―尤其在網絡世界中，很少有人會直白示愛“我愛德國”，更多人會說“壯哉我大德意志！” 機器“聰明過人”就等于“會思考”嗎
事實上，早在1950年就有人提出了這樣的問題：計算機能像人類一樣思考嗎？這個人叫阿蘭?圖靈，被后人尊稱為“人工智能之父”。
之后的十年里，一系列堪稱“神奇”的機器誕生了，它們中有些可以解決代數應用題、有些能證明幾何定理、有些可以學習和使用英語……這些如今計算機必備的基本功能，讓當時的人們嘆為觀止。
隨著技術的不斷發展，一些以“人工智能”為賣點的計算機成為媒體上的明星，其中最具知名度的無疑是“深藍”（Deep Blue）和“沃森”（Watson）。前者于1997年在國際象棋比賽中戰勝了世界冠軍卡斯帕羅夫，后者在2011年參加美國智力問答節目《危險邊緣》（類似于央視《開心辭典》），接連打敗最高獎得主和74場連勝紀錄保持者，贏得了100萬美元的獎金。這兩個計算機系統都是由IBM開發的。
深藍、沃森，這些戰勝不同領域里最優秀的人類的機器，被人們視為實現科幻故事的里程碑―但一個本質問題是，它們真的會“思考”嗎？
答案是否定的。“這些成就的取得并不是因為范式上的革命，它們仍然是工程技術的復雜應用，只不過現在的計算機性能已經今非昔比了?！惫雀杓夹g總監雷?庫茲韋爾如此評論，他曾被比爾?蓋茨稱為“我所知道的在預測人工智能領域最厲害的人”。
“深藍”的成功，完全憑借著蠻橫的計算能力。每走一步棋，它都能可以計算六個甚至更多回合之后的局勢。運用預設的快速評估程序，它最多能在一秒鐘之內計算3.3億個不同棋局的走勢，然后從中選擇能帶來最高分數的方案。相比之下，世界冠軍卡斯帕羅夫每下一步棋前，最多只能評估幾十個。
而“沃森”就不一樣了，它背后的核心技術，是一種被稱為“DeepQA”的算法。它能夠用1000多個自然語言處理、機器學習和推理的算法來產生和評價初始答案，然后再從數據中搜索和收集相關的支持信息，以計算初始答案的確信度，并用確信度對初始答案進行排序，最終給出一個最優的答案。從表面上看起來，它就有了初級的“思考”能力。憑借這個能力，它才成為那次比賽的冠軍。 也就是說，“尤金”的成功，某種程度上是利用了人類的固有心理：我們總認為自己是一種充滿了Bug的生物，就像蘇中說的那樣，“機器是那么準確，但人會犯錯誤”。 機器破譯人類情感的初級成功示范
三年之后，這次對社交媒體上普通人發言的大規模解讀，正是IBM突破“范式”的新嘗試。不同于模式化的棋局和問答節目中的標準答案，人類語言要復雜得多。
“就像美國人學中文，幾年以后或許可以進行日常交流，但讓他看小品，他不見得能夠笑得出來。因為語言后面有很多文化和知識的積累，這是更難的境界?！盜BM中國研究院信息分析研究部研發總監蘇中說。
這已非擴充數據庫和提高運算的速度就能解決的―棋局庫和題庫再大，也是有容量邊界的，而語言和文化卻沒有。解決方案是讓機器自己掌握學習的技能：“我們會標注一些樣本，比如‘梅西’是一個人名，‘球星’是一種身份，代表人名和身份的詞語出現在語言結構中的特征是不一樣的，我們要從中找到一些內在規律―其中可能包含著幾十種特征，然后構建一個模型，讓機器來學習?！碧K中向壹讀記者介紹。
SoftLayer大型數據中心的運力支持配合IBM強大的云計算能力，為這種不斷擴展的學習能力提供了基礎。整套系統會在龐大而不斷動態更新的社交數據流中抓取所有有用的信息，并且不斷進行實時的分析。
解讀語言之后，更大的挑戰與野心是“讀懂”這些發言背后活生生的人。IBM的“大數據情感挖掘技術”可以告訴你，梅西的球迷低調、敏感、理性，以宅男宅女居多；C羅的球迷則不乏女王范兒、有氣場、愛熱鬧；即便是被貼上“咬人”標簽的蘇亞雷斯也有自己的粉絲，他們做事沒什么條理，但是自我、有想象力、敢于競爭。
感知人類的情緒，甚至擁有人類的情感，是機器“擬人”過程中最難的環節，被視為人工智能研究的終極命題之一。盡管目前機器所有的“思維”依然是靠程序驅動的，但“大數據情感挖掘技術”畢竟為機器破譯人類情感提供了一種初級的成功示范。
當然，揣測人類的心理已不僅僅是計算機科學的范疇，為了將一些心理學領域的特征用更好理解的方式呈現出來，IBM還特意請來了專業心理學家參與部分程序的設計。 “機器是那么準確，但人會犯錯誤”
在慶祝突破技術瓶頸的同時，一直伴隨著人工智能研究的爭議也在逼近現實：一旦機器有了人的思維和情感，它還是機器嗎？還是一個沒有肌肉和骨骼的人？這是一個科學問題，更是一個哲學問題。
不過，在蘇中看來，人工智能的發展遠沒到需要擔心倫理問題的時候。
即便一個被稱為“尤金?古斯特曼”的聊天程序在今年6月通過了“圖靈測試”，人類現有的技術距離人工智能的完美標準依然相差太多。
那并不是一次“公平”的測試。它冒充的是一個13歲的小男孩，盡管其開發者、三位俄羅斯學者花了很多時間來使“他”具備可信的人格，但他們也承認，“我們當時的主要想法是，尤金可以吹噓自己懂得所有事情，但考慮到‘他’的年齡，有很多事情‘他’不知道也是很合理的?！睕r且，這個“男孩”被設定為一個烏克蘭人，英語并非“他”的母語。
也就是說，“尤金”的成功，某種程度上是利用了人類的固有心理：我們總認為自己是一種充滿了Bug的生物，就像蘇中說的那樣，“機器是那么準確，但人會犯錯誤”。
第6篇：人工智能解決方案范文
近年來，互聯網的普及和發展給社會經濟建設和人們生活帶來了巨大的變化。隨著“智慧城市”、“智能交通”、“物聯網”新概念的提出，普及先進的智能技術，推動各方面產業的升級和轉型，使各個領域又面臨一場新的技術革命。在《國家中長期科學和技術發展規劃綱要》和“十二五”規劃中，智能交通（ITS，IntelligentTransportationSystems）已被列入交通運輸業優先發展主題，在交通運輸領域廣泛采用智能技術建立交通物聯網絡，已成為發展智能交通的優先途徑，也是各級政府和交通專家最為關注的話題。打造國際一流的人性化、捷運化、信息化和生態化的交通物聯網，應用智能技術能解決哪些問題？物聯網建設中如何推廣智能技術？這些問題都值得我們進一步思考和深入研究。
2交通物聯網的構成和特征
2.1交通物聯網的構成交通物聯網是在較完善的交通設施基礎上,將新一代智能技術充分運用于交通運輸系統所建立的一種實現。即把智能傳感器件裝備到各地公路、水路、公交、地鐵各相關系統的基礎設施中，把車輛、船只等運動設施，還有橋梁、大壩、隧道、車站、港口等固定設施，網絡、視頻、廣播、通訊、遙感等各種媒體設施，在互聯網的支撐下經過互聯構成“物聯網”。而后通過超級計算機系統、智能交通系統以及云計算將物聯網軟硬件資源整合起來，構成一個完整的交通物聯網體系。智能交通系統是交通物聯網中的核心系統。人們通過它能以更加科學的智能的和動態方式管理和控制交通。
2.2交通物聯網的特征⑴全面物聯：智能傳感設備將交通所有基礎設施物聯成網，通過專用技術對網絡系統實時感測和智能的控制，全面實現交通網絡智能化管理。⑵充分整合：物聯網與互聯網系統完全連接和融合，將軟硬件資源最大有效的整合共享，資源分配更加充分和合理。為低碳環保、減少資源冗余浪費，提供最佳的基礎設施。⑶協同運作：有效地利用基礎設施的潛能，各個關鍵環節進行和諧高效地協作，監管保障進一步到位，不斷消除自身的隱患，達到智能交通的最佳狀態。⑷學習創新：立足系統本身的知識學習、積累和更新，不斷地進行科技創新和應用，加快交通智能系統的研發和升級，提高可持續發展的能力。
3智能技術在交通物聯網的應用成果
3.1智能技術的應用應用智能技術解決交通運輸問題，已成為公認的最為有效的途徑。從第十二屆多國城市交通通展中可以看到，集電子技術、信息技術、傳感器技術、數據通訊技術、人工智能和計算機應用等技術于一體的跨學科的智能技術，在交通科技領域的普及應用越來越廣泛。如“一卡通”解決方案、RFID無線射頻識別技術、GPS智能導航系統、ETC不停車電子收費系統、道路控管系統、網絡影像傳輸系統、電子警察抓拍系統、公路車輛自動監測記錄系統、交通綜合信息管理系統、道路交通仿真系統等等。將不同的系統集成并將它們智能化從而提升交通管理的水平，已初見成效。由此可見，智能技術有效地綜合運用于我國交通運輸管理體系，已呈現出巨大的潛力和發展空間。
3.2應用智能技術取得的成果⑴智能公交方面，建立統一的智能化公共交通綜合信息平臺，在公路、水路等客運行業逐步實現全國聯網信息共享服務。城市公交實行全程實時監控，科學的調節車流的時空分布，優化了城市公交網絡。展示和引導公眾選擇低碳出行，逐步拓展公共交通綜合信息平臺的應用領域，提高公交運營效率和服務能力。⑵交通停車誘導方面，建立動態停車誘導系統和汽車租賃信息服務系統，在完善停車場和公共交通組合的基礎上建設駐車換乘信息誘導系統；利用網絡媒體和手機、GPS智能導航等信息終端，為公眾提供實時、便捷、個性化的交通信息服務。⑶出租車營運管理方面，應用了RFID無線射頻識別技術。上海市啟動了出租車電子標簽試點，將識別芯片安裝在出租車后窗的玻璃處，執法人員使用手持識別儀透過GSM將數據傳送到指揮中心，快速的把出租車的車牌號、發動機號、車輛顏色、營運證等資料讀出，以此快速地識別正規出租車和“克隆”出租車，借助交通物聯網智能標簽識別技術，有效的提高了出租車輛營運管理的水平。⑷公路不停車電子收費方面，計劃到2020年，ETC(ElectronicTollCollection)電子自動收費系統全國覆蓋率達到60%以上。ETC使公路收費走向網絡化、智能化，提高公路的通行能力，降低了收費管理的成本，減少了車輛和路面的損耗，為解決交通擁擠、交通阻塞、交通事故和交通污染問題提供了有效的途徑。⑸港口建設方面，以虎門港物聯網工程為例，去年虎門港全面啟動了“智能港及物聯網應用工程”項目，他們采用物聯網技術為基礎架構，以RFID及其他傳感技術為數據采集終端，通過有線和無線的網絡傳輸技術，把數據資源匯集到港口數據中心,云計算平成海量數據的計算，實現港口在生產操作、倉儲管理、物流跟蹤、海關監管、環境污染等方面管理的智能化，依托物聯網打造智慧型的港口，帶動了港口建設一場新的技術革命。
4交通物聯網建設方面的探討
4.1要加強交通物聯網標準化工作針對智能技術包含多學科的特點，由此帶來的數據采集和處理技術的復雜性，需要制定和完善統一的物理層接口協議和標準。實現物理層接口的標準化，可以最大限度降低系統的瓶頸，保證整個系統接口的互聯性,有助于物聯網配套產業的新產品研發和標準化生產，促進智能技術的廣泛應用。
4.2要改善基礎設施的硬件品質對物聯網中裝備的各種智能傳感設備及硬件，要制定標準采購目錄和安裝規范，盡量采用新一代智能產品。對老化的設備要定期檢查和更新換代，特別是對采集設備的性能進行制度性評估，提高硬件設備的品質，不僅對杜絕各類事故提供可靠的保證，而且使智能技術更加有效的發揮。
4.3要加快智能交通系統的研發應用從交通物聯網的現狀來看，很多地區發展還不平衡，有的還未引入真正意義上的智能交通系統。許多在用的交通管理系統，智能綜合分析的功能較少。有些交通指揮系統只是具備監測、記錄、抓拍等被動性的監管功能。不具備主動性的智能預防、誘導分流和調控功能。在交通管理方面，對車輛流量、車速、車況、路況、環境仍處在人工監管狀態，對突發事件應急反應上還缺乏智能處理的預案。為此，加快智能交通系統的核心技術研發，建立物聯網智能預防系統顯得格外重要。智能預防系統是智能交通系統一個重要的組成部分。通過多種智能技術實時感測和智能的分析，對道路、車輛、駕駛員、環境及時提出預報、預警、誘導和安全評估以及專家解決方案?？梢詫崿F有效的限速限載，合理的分流調控，排除事故隱患，減少人員傷亡和路產損失，為公共交通提供更加安全的保障。
5智能交通系統的研究
在建立交通物聯網的地區，初步實現了交通運輸、物流倉儲、交通監管等方面的自動化、數字化管理。但物聯網的智能化水平還遠遠不夠，數據分析、安全預防、調控決策和重大事件的處理大部分還需要人工完成，處理的結果還未達到專家水準。因此，研發和應用智能交通系統，是今后交通物聯網建設的關鍵所在。
5.1智能交通系統的是一個交通領域的專家系統智能交通系統是當前交通運輸領域的前沿研究課題，是一個涉及領域多、知識面廣的龐大的體系架構。采用云計算平臺技術，使分布的系統硬件和軟件資源充分地整合，通過虛擬化管理和調度，可以實現基礎設施級服務（IaaS），平臺級服務（PaaS）和軟件級服務（SaaS）。人工智能是研究如何構造智能機器或智能系統，使它能模擬、延伸擴展人類智能的學科。人工智能技術包含計算機科學、控制論、信息論、神經心理學、哲學、語言學等，主要應用在專家系統、機器學習、模式識別等領域。智能交通系統就是采用人工智能和云計算技術構建的交通領域的專家系統，是實現交通物聯網智能化的一個重要途徑。
5.2智能交通系統的主要構成智能交通系統，也是一個功能完整的、有學習新知識能力的、并能進行邏輯推理的、在交通管理方面代替人類思維支配系統運行的知識系統。它由若干個子系統和知識庫組成，各個子系統也是一個獨立的專家子系統，根據專業技術領域可劃分為：路橋專家子系統；車輛專家子系統；船舶專家子系統；水運專家子系統；物流專家子系統；交通監管專家子系統；應急救援專家子系統；安全預防專家子系統等。每個子系統由若干個完整的智能模塊組成，按照功能的劃分，每個智能模塊對它管轄的范圍進行實時的感測和處理。智能交通系統由日常處理、智能處理和專家處理幾個層面系統組成。按照事件等級，日常處理只解決經常發生的簡單事件，智能處理以快速響應、準確及時、合理調控、節約資源、預防事故發生為目的；遇到重大的復雜事件轉由專家處理來決策。
5.3智能交通系統的研究方向智能交通系統通過知識工程方法進行研究，主要研究方向是解決智能接口技術、檢索推理機構、知識獲取、解釋機構等問題。知識庫和數據庫及其知識、數據的管理通過云計算平臺技術來完成。針對大量不同的系統終端數據采集技術的復雜性，要重點解決端口的數據轉換方式、編碼、交換、傳輸、差錯控制等關鍵技術問題。智能交通系統在事件處理過程中，根據發生的不同事件的等級，由相應的子系統來進行響應，通過云計算平臺調用系統知識庫的知識，進行邏輯推理和篩選分析，得出切實可行的專家處理意見。由于采用云計算的編程模型、海量數據存儲管理和虛擬化技術，進行大規模的分布式計算和并行處理，有效的利用了系統資源,使專家處理的結果變得更加及時和準確。智能交通系統每個子系統應具有強大的學習能力，能自動地獲取知識，對系統知識庫隨時進行充實和更新。并經過人機接流，使學到的新知識達到專家水平。
第7篇：人工智能解決方案范文
AI從誕生到現在已經有60年的時間，期間經歷兩輪起落，呈階梯式進化，走到今天進入第三個黃金期。如果按照其智能科技水平劃分，今天的人工智能尚處在狹義智能向廣義智能進階的階段，還是一名不折不扣的“少年”，未來擁有無限的可能和巨大的上升空間。
AI是一門交叉的學科：人工智能由不同的技術領域組成，如機器學習、語言識別、圖像識別、自然語言處理等。而同時，它也是一門交叉學科，屬于自然科學和社會科學的交叉，涉及到哲學和認知科學、數學、神經生理學、心理學、計算機科學、信息論、控制論、不定性論等學科。人工智能領域的技術壁壘是比較高的，并且會涉及到多學科協作的問題，對任何公司來說，想做好人工智能將是一門大工程。未來不大可能出現一個公司能包攬整個人工智能產業每一個部分的工作，更可能的模式將是一個公司專注于一個相對細分的領域，通過模塊化協作的形式實現人工智能領域的不同應用。
進化史呈階梯狀，以階段突破式為成長模式：人工智能的發展經歷了兩次黃金和低谷期，
現在正經歷著第三個黃金期。1956年，麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等年輕科學家在達特茅斯一起聚會，并首次提出了“人工智能”這一術語，標志著人工智能的誕生。第二年，由 Rosenblatt 提出 Perceptron 感知機，標志著第一款神經網絡誕生。1970年，因為計算能力沒能突破完成大規模數據訓練，人工智能的第一個黃金期到此結束。
后直到1982年德普霍爾德神經網絡的提出，人工智能進入第二個黃金期，之后BP算法的出現使大規模神經網絡訓練成為可能，人工智能的發展又一次進入。1990年，因為人工智能計算機和DARPA沒能實現，政府撤資，人工智能又一次進入低估。2006年，隨著“深度學習”神經網絡取得突破性進展，人工智能又一次進入黃金時期。
AI將由狹義智能向廣義智能進化，雖然人工智能的誕生已經有60年的時間但如果把它比喻成一個人的話，當前的他應該還未成年。按照人工智能的“智能”程度，可以將其分成狹義智能、廣義智能、超級智能三個大的發展階段，現階段的圖像與語音識別水平標志著人類已經基本實現狹義智能，正在向廣義智能的階段邁進。
狹義智能：即當前的技術已經實現的智能水平，包括計算智能與感知智能兩個子階段，計算智能指的機器開始具備計算與傳遞信息的功能，感知智能指機器開始具備“眼睛”和“耳朵”，即具備圖像識別與語音識別的能力，并能以此為判斷采取一些行動。
廣義智能：指的是機器開始具備認知能力，能像人類一樣獲取信息后主動思考并主動采取行動。在這個階段，機器可以全面輔助或代替人類工作。
超級智能：這個階段的機器幾乎在所有領域都比人類聰明，包括科學創新、通識和社交技能等。這個階段目前離我們還比較遙遠，到時候人類的文明進步和跨越或許將有賴于機器，而機器人意識的倫理問題也許將在這個階段成為主要問題。
推薦引擎及協同過濾可以分析更多的數據
智能助手并不只局限于Siri等手機語音助手。微軟率先在win10 系統中加入個人智能助理Cortana，標志著個人PC端智能助理的出現;圖靈機器人以云服務的方式進入海爾智能家居、博世mySPIN車載系統，預示著多場景人工智能解決方案的潮流。初步實現人機交互的智能助手系統，已經被應用于智能客服、聊天機器人、家用機器人、微信管理平臺、車載系統、智能家居系統、智能手機助理等多個軟硬件領域。
垂直類網站及社交平臺可以借助智能助手系統打造高專業度的“在線專家”以提升平臺價值;企業可以借助以“語義識別”為基礎的智能助手系統，打造智能客服，效率遠高于傳統的以“關鍵詞對應”為技術支持的客服系統。
推薦引擎，是主動發現用戶當前或潛在需求，并主動推送信息給用戶的信息網絡。挖掘用戶的喜好和需求，主動向用戶推薦其感興趣或者需要的對象。傳統推薦引擎通常利用用戶在平臺上的歷史記錄進行推薦，效率低、匹配度不高。目前隨著大數據和深度學習技術的推進，推薦引擎及協同過濾可以分析更多的數據，乃至全網數據，并模擬用戶的需求，真正達到按需推薦。全球最大的正版流媒體音樂服務平臺Spotify也利用卷積神經網絡參與建設其音樂推薦引擎;谷歌也提出利用深度學習方法來學習標簽進行推薦建設。出品紙牌屋的全球最大在線影片租賃公司Netflix 也利用深度學習網絡分析客戶消費的大數據，還計劃構建一個在AWS云上的以GPU為基礎的神經網絡。
“餐廳推薦引擎”Nara，便是一個利用AI技術的推薦引擎。在上線之初，Nara 就取得了400萬美元的投資。Nara 的數據庫中有超過100000家餐廳的信息，并利用特有的“Nara神經網絡”，學習使用者的偏好，最終達到“電腦幫你點餐”的目的。
而今年3月22日，國內AI領軍企業阿里巴巴旗下的阿里云數加啟動“個性化推薦”引擎對外公測，該引擎用于幫助創業者可以快速獲得媲美淘寶天貓的個性化服務能力。阿里云數加上的推薦引擎能夠以更低的成本完成開發，節省程序量達到90%，推薦引擎的搭建時間將由幾個月縮短到幾天。
對于不了解算法的人，只能實現標簽規則類的推薦，但如果要做成機械化、類似協同過濾的算法，創業公司需要配置大量的算法工程師，人力成本很高?，F在用了數加的推薦引擎，商家只需要做數據的ETL加工，推薦的結果集、訓練集都不用處理，只需要調整參加即可得到推薦結果。
AI帶給人們新的視覺???
醫療：為健康診斷和藥品研發插上高飛的翅膀
健康診斷有望迎來新紀元，海量的病歷數據和醫學界的新研究成果，單靠人工很難及時篩選并利用，而引入人工智能技術將充分發揮這些信息的價值。例如著名的個人健康管理產品公司Welltok將 IBM的Watson功能融入旗下產品 CafeWell Concierge APP中，借助 Watson 的認知計算能力理解人類語言，實現與用戶溝通的能力，從大量數據中進行分析并為用戶提供健康管理相關的答案和建議，實現健康管理、慢病恢復訓練、健康食譜等功能，這一領域的良好前景使 Wellltok公司近年的融資額連創新高。另外，2015年IBM斥資10億美元收購醫療影像與臨床系統提供商Merge，將研究如何實現 Watson的“辨讀”醫學影像功能。此外，AI 還可以從醫療中心獲得的健康數據，通過大數據分析，實現根據分析患者行為來制定個性化治療方案的功能。
智能家居：天花板尚遠，AI有望成為核心
行業天花板尚遠，增速有望保持在 50%左右， 《鋼鐵俠》中的“Jarvis”作為智能管家，除了起到鋼鐵俠的小秘書的作用，還幫主人打理著日常生活，向我們展示了一個理想中的智能家居系統。雖然我們目前可能離那個無所不能的智能管家還很遙遠，但智能家居對我們生活的變革確實已經開始了。根據《2012-2020 年中國智能家居市場發展趨勢及投資機會分析報告》的預測，我國智能家居市場在 2016年將達到605.7億的規模，同比增長50.15%，到2020年市場規模將達到3294億，年均增速將保持在50%左右，具備充足的向上延伸空間。而智能家居想達到“Jarvis”般的終極效果，必然需要引入AI技術，實現家居的感應式控制甚至自我學習能力。
AI有望成為智能家居的核心，實現家居自我學習與控制。按照智能家居的發展進度，大致可以分為四個階段：手機控制、多控制結合、感應式控制、系統自我學習。當前的發展水平還處在手機控制向多控制結合的過度階段。而從多控制結合向感應式控制甚至自我學習階段進化時，AI將發揮主要功能。到今天為止，家居的實體功能已經較為全面，未來的發展重點可能在于如何使之升級改造，實現家居的自我行為及協作，因此未來AI在智能家居領域的應用有望成為其核心價值。AI對智能家居的重構可以深入到方方面面，包括：控制主機、照明系統、影音系統、環境監控、防盜監控、門窗控制、能源管理、空調系統、花草澆灌、寵物看管等等。
無人駕駛：政策漸萌芽，AI決定可靠性
優點多、動機足、政策漸萌芽。據麥肯錫的調查顯示，如果能解放駕駛員的雙手，一輛無人駕駛汽車內的乘客通過移動互聯網使用數字媒體服務的時間多一分鐘，每年全球數字媒體業務產生的利潤將增加 50億歐元。此外，由于自動泊車無須為乘客下車預留開門空間，使得停車位空間可縮減至少15%。
如果無人駕駛汽車以及ADAS系統能夠將事故發生率降低90%，即可挽回全美每年的損失約1千900億美金?？梢哉f諸多的優點使得無人駕駛技術的研發動機還是相當充分的，因此未來無人駕駛推行的力度應該還會保持在一個比較高的水平。美國勒克斯研究公司曾預計無人駕駛汽車的市場規模在2030年將達到870億美元。
到目前為止，各國政府對于無人駕駛技術在政策上的支持正逐步放開，美國政府在年初剛剛宣布了40億美元的資助計劃;英國目前已經不需要獲得額外批準和履約保證即可進行實際道路的無人駕駛汽車測試;而德國也在去年宣布將計劃設立無人駕駛汽車測試路段，供安裝有駕駛輔助系統或全自動駕駛系統車輛行駛;歐盟總部正在就如何修改現行有關駕駛的法律法規從而支持自動駕駛的發展展開討論和研究工作;日本也提出要在2020年之前實現自動駕駛汽車方面的立法，并將自動駕駛作為 2016年9月七國集團交通部長會議的議題。
“無人汽車大腦”AI的智能程度決定了無人駕駛的可靠性。由于無人駕駛完全交由汽車的內置程序負責，因此AI就是無人汽車的大腦，而測距儀、雷達、傳感器、GPS等。設備都是AI的“眼睛”。AI的智能程度直接決定了無人駕駛汽車在不同的路況、不同的天氣、甚至一些探測設備出現故障的突況下能否及時做出正確的判斷并靈活調整行駛策略，最終決定了無人駕駛汽車當前最亟待突破的可靠性。
NVIDIA 在2016年的 CES大會上了“Drive PX 2”車載計算機，以及一套與之搭配的具有學習功能的自動駕駛系統。該系統的亮點在于“自我學習”，通過讓車輛自行分析路面狀況，而不是在數據庫中尋找預先儲存的策略實現自動駕駛，系統背后連接著名為NVIDIA DIGITS的深度學習訓練平臺，最終連接到NVIDIA DRIVENET神經網絡，為車輛的自我學習和完善提供支持。并且由于它是通過判斷物體的行進軌跡而不是物體本身去計算路徑，因此在駕駛時受天氣影響較小。
AI 成必爭之地
目前全球AI主戰場依舊在歐美。Venture Scanner的統計顯示，根據從事 AI相關業務的公司數量來看，目前全球 AI的主戰場還是集中在北美和西歐地區。美國數量最多，達到450家左右的水平。而中國從事相關業務的公司數量還比較少，和俄羅斯、澳洲、部分歐洲國家及非洲南部國家水平接近，相比起歐美國家的AI公司數量，還有很大的提高空間。
Google：投資未來的人工智能帝國
建立Alphabet帝國，具備品牌背書效應。2015年，谷歌成立母公司 Alphabet， 搜索、廣告、地圖、App、Youtube、安卓以及與之相關的技術基礎部門”仍屬于谷歌，而Calico、Nest、Google Fiber、Google Venture、Google Capital 及 Google X 都將獨立出來，成為 Alphabet 旗下的獨立公司。通過建立 Alphabet集團，谷歌將不同業務的研發獨立出來，以子公司的形式進行業務開展，保留在Google這個品牌下的基本都是原有的傳統強勢業務。
而其它公司負責在各自的領域“打頭陣”，一旦業務研發成功，母公司連帶著google這個品牌都可以受益，而如果研發失敗，也不會公司的品牌造成多大的不良影響，建立了良好的品牌背書效應。將機器學習技術應用到所有產品之中，我們不難發現，谷歌近年幾乎將人工智能滲透到了旗下的各類產品中，可謂是全線鋪開。正應了谷歌 CEO的那句話：“我們將小心謹慎地將機器學習技術應用到我們所有的產品之中。”根據當前Alphabet 的集團架構，我們將涉及到AI應用的子公司情況以及相應的業務開展情況羅列如下：
Nest：從事智能家居生態系統建設。2014 年谷歌以32億美元收購 Nest。Nest 生產智能恒溫器，它能夠學習用戶的行為習慣，并且根據他們的喜好去調節溫度。同時，Nest 也提供火警探測器和家庭安全攝像頭等智能家居。
Google X：谷歌各類創新技術的“孵化池”。Google X開展的與AI有關的項目有：無人駕駛汽車、Project Wing 無人機送貨項目、對抗帕金森氏癥的 Liftware“反抖”湯匙、用于疾病預警和健康監控的可穿戴設備、Project Titan 太陽能無人機項目、以及 Replicant 團隊負責的機器人項目等。
Verily：從事生命科學業務，即原來的 Google Life Science。代表產品有可以收集佩戴者體溫和血液酒精含量等生物數據的智能隱形眼鏡，以及監控血液中納米粒子的智能腕表。
DeepMind：深度學習算法公司。2014年谷歌以4億美元收購了DeepMind。
DeepMind的算法源于兩種機器學習方法的結合：第一種是深度學習，是受人腦啟發的一種結構。深度學習系統能夠從大量的非結構數據中獲取復雜信息。第二種是增強學習，靈感源自動物大腦中的神經遞質多巴胺獎勵系統，算法不斷通過試錯來進行學習。目前，DeepMind在深度學習上面的研究成果已經開始用在谷歌的機器人項目中。
第8篇：人工智能解決方案范文
甩包袱成巨頭起死回生的良藥？
如果要從國內找一家公司和微軟“對標”的話，我覺得非騰訊不可。這兩家公司都曾經想憑借一個優質入口，吞下整個市場，自以為手握絕對優勢資源，就可以肆無忌憚的跨界進攻，到最后都落了個慘淡收場的結局。后來騰訊學乖了，把自己不熟悉的業務相繼分拆，甘心做起了其他公司的第二股東，終于實現逆轉。
依靠Windows成功瓦解網景給了微軟更多的底氣，在iPod還只是個小眾產品，Google還沒崛起的時候，微軟就已經進入了智能手機領域，2013年更是用72億美元“豪娶”諾基亞。微軟本以為憑借自己的高維優勢，可以在智能手機領域斬獲頭席，沒成想最終卻落得個3.5億美元與昔日伉儷分手的結局。
縱觀過去的商業歷史，巨頭進入陌生領域的高維進攻，幾乎就沒有成功過的案例。這樣的情況比比皆是，國內更是有BAT現身說法。5月23日微軟宣布智能手機業務進一步裁員1 850人，將非智能手機業務出售給了富士康。
同一時期微軟和小米以及其它硬件廠商合作的信息頻頻傳出，圍繞著Windows 10進行了一系列的布局，這回微軟似乎是想清楚了，把不善長的業務分拆出去，專心做好操作系統的生態布局。
縱觀微軟在PC時代的成功，很大程度上是占了內容缺失的便宜，憑借著自己操作系統的市場先機，以及Windows系統的易用性和開放性，吸引了大量互聯網企業以Windows為基礎進行應用和平臺開發，而蘋果堅持系統封閉的原則也側面幫了微軟一把。
如今，微軟似乎是突然醒悟，開始頻繁接觸國內的硬件企業，并最終選擇了小米作為自己的合作伙伴。6月1日小米宣布與微軟達成戰略合作伙伴關系，未來小米將在其Android智能手機和平板電腦上預裝微軟的Office和Skype等套件。而在更早以前，雙方就曾在小米平板電腦上預裝Windows 10有過相關合作。
Windows 10生態能否擔負起微軟大任
納德拉自從接手微軟CEO大位之后，動作不可謂不大。從微軟的相關信息我們可以看出，未來微軟的一切都將圍繞著內容生態而展開，這其中最重要的業務有三大塊，分別是Windows 10、Office業務以及Cortana。
前兩塊是微軟的基石業務，而Cortana則是代表未來，同樣代表未來的還有Hololens智能眼鏡。6月3日微軟宣布，該公司的Outlook電子郵件和日歷，已經可以在通用Windows平臺UWP上運行。此外，雖然Hololens的推出讓微軟一時驚艷，然而AR眼鏡目前還離我們的生活有點遙遠，正因如此，微軟才把希望放在了Cortana上面。
前有小冰試水于《微博》和《微信》，后有Cortana重拳出擊，微軟布局未來之心已定。想要在未來占據頭席，就必須要強化自己在操作系統市場的霸主地位。與其在自己不熟悉的智能手機市場焦頭爛額，不如好好加強自己在平板和PC市場的地位。
Windows能夠橫掃PC市場勝在生態內容完整，Windows Phone敗走智能手機市場，也是因為輸在內容應用不夠上。為了改變這個局面，微軟才作出了免費升級Windows 10的決定，同時與各大硬件廠商合作，希望借此養成用戶對于Windows 10的使用習慣。
隨著移動互聯網發展越發成熟，智能手機、平板電腦和筆記本電腦的界線將會越來越模糊，未來跨平臺應用將會成為主流，而手機和平板電腦或許都將成為過渡性產品。與其在一個過渡性市場中浴血拼殺，不如提前布局跨平臺應用。集中優勢力量強化自己的核心能力，以人工智能小冰和Cortana為中心，輔以正在開發中的Hololens，布局下一個互聯網入口才是王道。
智能語音三足鼎立誰將拔得頭籌
雖然人工智能技術的發展還在起步階段，但是以Hololens為代表的AR眼鏡成為下一代互聯網入口，已經成為可能。這其中最核心的部分就是智能語音交互技術―Cortana。
而隨著手機應用的不斷增多，如何方便快捷的進行搜索將成為人們的一個剛性需求，類似于Cortana的語音交互則是最好的解決方案。未來的搜索將不再是停留在指尖上。只是這一設想雖然美好，要實現起來卻是困難重重。
從行業來看，前有蘋果的Siri一枝獨秀，后有谷歌的Google Now圍追堵截。蘋果的Siri處在一個封閉的操作環境里，市場份額主要靠硬件來決定，而微軟和蘋果Siri的比拼主要集中在Surface和iPhone、iPad等產品之間。此外，隨著觸控成為主流，觸控型筆記本電腦未來必將取代平板電腦的市場。而在這個基礎上，微軟借著Surface系列的成功，以及Windows 10強大的用戶基礎，未必不能與蘋果一較高下。
與Siri不同的是，谷歌的Google Now卻是在微軟的眼皮子底下，在同一個操作環境里競爭，對于微軟來說，來自于谷歌的壓力不容小覷。未來互聯網最大的市場必然是在中國，谷歌眼下入華無望，這對于微軟來說是一個巨大的利好消息，這也是微軟在《微博》和《微信》里試水小冰，同時強勢推出Cortana的原因。
為了達成這一目的，微軟頻頻與國內硬件廠商接觸，希望借用國內硬件廠商的本土優勢來推動自己產品的發展，這依然是一種布局未來的手段。雖然在智能語音操作系統上，三家各有優勢，但是蘋果的封閉以及谷歌入華失敗，都給微軟留下了搶占先機的機會。
三大隱患依然高懸于微軟頭頂
正如前面所講的那樣，目前有關于微軟的消息可以說是喜憂參半，上一刻高歌猛進，下一刻又好像窮路末路。雖然總體來看還是持續利好，但是我認為微軟的頭頂還懸著三大隱患，如果不能有效的解決，微軟是否擁有美好未來還很難說。
第一個隱患就是兩大巨頭的威脅。雖然在智能語音搜索市場上微軟占有一定先機，但是谷歌早晚還是要入華的?！皢處椭鳌彪m然希望將蘋果打造成一個完全閉環的系統，但是商業市場沒有絕對的不變，未來蘋果是否會開放尤未可知。畢竟自從“喬幫主”過世之后，蘋果已經變了很多。
除了面對兩大巨頭的危脅之外，智能語音技術本身還存在一個重大缺陷，那就是對于方言無法兼容―面對普通話尚且有些吃力，面對國內龐雜多樣的方言，Cortana、Siri或者Google Now幾乎會崩潰掉。怎么解決方言問題，可以說是智能語音技術能否普遍應用的關鍵。未來誰能解決這個問題，誰才真正有可能活下去，畢竟用戶體驗才是王道。
除了智能語音的問題之外，怎樣讓Windows 10跨平臺兼容也是擺在微軟面前的一道重要考題。雖然未來跨平臺系統肯定會成為主流，但是這必須建立在跨平臺系統能成功誕生的前提之下。如何讓Windows 10實現跨平臺兼容，以及怎樣使Windows 10的應用實現跨平臺運行依然是擺在微軟面前的難題。
除此之外，手機業務問題依然可能是拖累微軟的包袱。雖然微軟的Windows和設備部門執行副總裁特里?邁爾森曾經在內部郵件中表達過微軟不再關注消費級智能手機市場，但這并不代表微軟未來將不碰手機。而且，巨頭變卦的事情也常有，未來微軟是否還會再去趟手機這趟渾水依然很難說。對微軟而言，在Windows 10上會不會重蹈手機業務的覆轍，也依然還是個迷。
第9篇：人工智能解決方案范文
1、人工智能技術大幅降低誤診率
現在即使是梅奧這樣的機構，據說初診失誤率也高達40%，有人估計國內醫院的初診失誤率高達60%甚至更高。初診失誤率太高是當前醫學的核心問題，而問題的根源就在于醫生個人知識和經驗的局限性，未來能否通過大數據積累、人工智能技術，來支持臨床診斷和治療決策，從而降低誤診率？我對此持樂觀態度。這樣復雜的系統不會很快變成現實，但技術正在十倍的速度發展，2020年應該可以大規模應用了。
2、精準醫療得到普及
最近奧巴馬提出的精準醫療，獲得了全球的關注。精準醫療的基礎是個人基因篩查，據說現在個人的基因篩查成本已經降到了70美元，而且成本還在快速下降、篩查速度還在提高。由于基因篩查技術的進展，未來的精準醫療和我們一直在說的4P醫學，有望變成臨床現實?，F在的障礙主要還在于，全基因組篩查的結果和疾病的聯系仍然不夠清晰和具體，但確實已經有部分能用于臨床了。
3、遠程醫療大發展
未來移動互聯網技術將進一步發展，網速將進一步提升、流量費將會進一步下降至很低的水平，在高網速、低流量費的前提下，大數據云端存儲和云計算可以實現，這與視頻技術支持相結合，將導致遠程醫療會成為現實。未來普通的民眾都能有機會接觸到更好的、更優秀的專科醫生。結果全科醫生的數量可能并不需要那么多，這為中國的初級醫療保健提供了全新的解決方案――現在可能不需要再走英國的全科醫生模式了。
4、在線繼續醫學教育將成為主流
現在還需要通過出差、旅行去參加一場學術盛會，這樣做，經濟和時間成本過分高昂。未來的遠程學習技術，能夠將大專家和普通醫生、國內醫生和國外醫生、科學家和醫生、醫生和醫生、醫生和全球的學習資源更好的聯系起來，他們將能夠在手機上隨時隨地地發起學習和同行協同交流，這是未來的CME圖景。
5、廉價手術機器人讓遠程手術普及
手術機器人源自航天計劃，它的本意就是為了解決太空人的遠程手術問題?，F在因為價格問題不夠普及，未來如果手術機器人能夠成為醫院或者診所的標配，外科醫生的服務能力和服務半徑將極大擴展。遠程手術室中，仍然需要麻醉、護理、當地外科醫生的監護?？赡苓h程的專家們只需要參與手術方案的制定、負責最關鍵的手術環節――這和現在大專家們在自家醫院干的差不多。
6、醫改有望獲得成功
到2020年，我國的醫改能解決最基本的問題嗎？――醫護自由執業、醫療市場開放、醫療醫藥分開、醫療價格合理、政府管基本和基礎醫療、靠市場解決大部分需求？我認為是可以樂觀的。一旦醫改成功，醫護的臨床能力將會市場化，他們的勞動將會得到合理的報酬。如此重要的話題放在后面，是因為在近期看不到醫改成功的可能性。
7、醫護專業人員準入門檻將提高
為什么中國的醫生護士水平差距這么大？為什么醫學院吸引不到最優質的生源？
就其本質而言，是因為當前的人力資源市場上，醫護的收入不具備競爭力。只有醫生護士人力資源市場化，才能導致高水平醫護收入上升，才能導致這個行業具備對優秀人才的吸引力。而只有各個層級的醫生職業都具備吸引力，醫護的準入門檻才能提升。如果基層吸引不到醫生，就用赤腳醫生來代替的政策不變化，醫生護士的門檻就無法提升。放到2020年來看，有理由對此保持樂觀態度，雖然其實我還不太能肯定。
8、制藥業繼續擺爛和器械業提升
我們的制藥工業不但不能研發出國際水平的創新藥品，而且也無法制造出優質的藥品。這個問題，未來20年能夠改善嗎？我對此不樂觀。中國醫療器械行業的進展會更肯定些。主要的原因是，中國制藥工業得到了過多的保護，存在太多的行政干預，結果民族制藥工業不需要按照國際規范市場的要求研發產品就能獲得很好的回報。因為該領域利益集團龐大，很難設想其未來會發生根本性的變化。與此相比，醫療器械企業有很大可能性在基礎的醫療器械設備制造領域取得最重要的地位。
9、腫瘤治療技術獲得突破
隨著精準醫療的推進，干細胞技術、細胞治療技術、新藥物的進展，癌癥患者生存期會大大提升，有部分癌癥通過預防性治療得到避免，有部分甚至能徹底治愈。能徹底攻克癌癥嗎？這個問題，要留給時間來回答。很顯然，現在可能正處在技術突飛猛進的戰略轉折點上。
10、慢病管理將會市場化和網絡化
現在通過移動互聯網，完全能夠對慢病患者進行有效管理、進行更好的服務。因為這部分人群公立醫院沒有能力、意愿去做，同時中國的全科醫生難以形成有效的保健力量（在可預見的將來都無法形成，主要原因是合格的醫生難以培養出來），慢病管理領域會成為市場力量占主導的領域。現在的問題是誰來付錢？如果克服了這個問題，市場化的慢病管理技術將會大發展，結果是為普通人提供了更好的基礎醫療保健服務，同時也能大大節省醫保支付的費用。
科技進步帶來的民主性賦予了每個人更多自，年輕一代越來越傾向于持有自力更生的醫療健康價值觀。何為自立更生的醫療價值觀？褒義地講是自己的健康自己作主；中性地講是自己的健康自己負責，要獲得更大自由就得承擔更多責任――這是自力更生醫療健康價值觀的潛臺詞。
自力更生價值觀下的互聯網醫療DIY模式切入點的背后滲透著權力與責任的關系?？梢詫⑵浞肿鲀刹糠謥砜矗禾钛a信息鴻溝獲得醫療健康的自由決策權；通過自控與自管理進行健康決策的自我執行。
自由決策：
填補信息鴻溝獲得決策權
填補信息鴻溝包括兩個步驟：獲取信息的能力，開始DIY的第一步；解讀數據的能力，自動化數據分析跳過醫生、實現DIY自診斷。
長久以來，因為獲取醫學健康知識的高門檻，醫生一直處于絕對權威的地位，醫患之間存在巨大的信息不對等的背景下，患者DIY無從談起。然而科技進步與商業模式創新，已經開始打破這種局面，患者在很大程度上開始有能力掌握信息，開始邁向自由的第一步。我們獲取到的信息包括三種：自我健康數據、醫學健康知識、他人健康經驗?；ヂ摼W醫療基于對這三種信息的獲取與解讀具體而言有以下幾個切入點：
個人消費級生物傳感器硬件
如今借助生物傳感器技術的發展，個人通過DIY方式全方位了解自己的身體數據不再困難。從關注健康狀態的睡眠深淺、運動軌跡、體重脂肪、血壓心率到以往只能去醫院化驗才能獲得的尿檢、血檢、心電圖、維生素含量等等，甚至在心理健康方面還出現了能感知情緒變化的傳感器技術。這些生物傳感器技術以可穿戴設備或家用檢測儀的方式進入我們的生活，并努力朝著更低成本、更高準確性、實時連續、便捷無創傷的方向持續改進。
基于自動化算法的自診應用
許多檢測到的體征數據在不能得到解讀之前事實上幾乎沒有意義。必須經過分析解讀才能呈現出價值，或者說給出診斷結果。在傳統模式下，這個工作是由醫生來完成的。醫生為什么能做到？因為他們的大腦里存有多年積累的醫學知識和臨床經驗。而現如今基于大數據，自動化算法已經能在部分領域替代醫生進行數據分析最終做出診斷。例如之前介紹的AliveCor所開發的ECG移動監測設備，其能通過分析ECG數據得出中風前兆房顫現象的自動化算法通過了FDA的審批。相信未來隨著人工智能與大數據技術的發展，會有越來越多的自動化算法，替醫生為我們做診斷。
個性化智能化醫療健康資訊
關于獲取醫療健康知識，這類資訊信息由來已久，但以往的呈現方式缺乏針對性，并且許多內容對未受過醫學訓練的人來說艱澀難懂。而現今醫療健康知識開始向著智能化、個性化、簡約化的呈現方式發展。例如填入癥狀，自動化系統將為你匹配出可能的疾?。惠斎氩》N、個人病史等信息，系統自動為你查找適合的藥品；根據個人生活習性和健康狀況，為用戶自動推薦的瘦身飲食、養生食譜、健身計劃，等等。
患者社區共享臨床經驗
互聯網讓信息共享變得觸手可得，病友之間交流治療記錄、用藥經驗成為許多患者尋求救治的DIY途徑之一。尤其對于罕見病，即便是專業醫師也很難擁有足夠多的臨床經驗，在沒有足夠多的臨床經驗支撐下，做出最佳診療決策顯得缺乏依據。患者社區平臺的共享文化不但為患者自身，甚至為醫生群體提供了更多支撐決策的信息。
自我執行：
學會自我控制與自我管理
通過以上那些DIY手段，我們獲得了支持決策的足夠信息，我們完全有條件獲知該怎樣做才能生活得更健康。接下去就是執行這些更利于健康的決策，例如控制指標、遵醫囑服藥、調整飲食、堅持鍛煉、改善作息時間、保持心情愉快……當然這些列舉的只是大致的方向，互聯網醫療創新模式可以做到按每個人的不同狀況為你定制一套生活守則，甚至行為時刻表，問題是你能不能做到，這時候沒有醫生或護士來看管你。事實上這是一個巨大的問題。為了讓DIY模式最終得以產生價值，在促進執行上，互聯網醫療創新可以做哪些事？
健康自管理工具
現如今有許多健康自管理工具幫助你管理自己，這些健康自管理工具往往具有兩類主要功能：計劃與提醒。例如幫助你制定康復計劃、養生計劃、瘦身計劃，走出抑郁的心理治療計劃，甚至遵醫囑每日吃藥的計劃。然后根據計劃，在特定時間甚至特定地點提醒你去完成計劃。例如曾介紹的Nightingale創業公司設計的個性化智能藥盒，匹配你的生活習慣來定制吃藥提醒就是為了讓你更容易做到遵醫囑吃藥。
游戲化社交化激勵工具
有了計劃，收到了提醒還是執行不了怎么辦。對于許多有健康問題的人群來說，這種現象再正常不過了。一些創新公司開始將激勵消費者和激勵員工的方法應用到激勵患者上。在這里最有效的激勵方法莫過于游戲化和社交化。一些健康應用將這兩種元素應用其中，提高用戶的參與度，進一步促進完成健康計劃，并長期堅持下來。例如GymPact公司通過GPS追蹤技術監督用戶是否堅持到健身房鍛煉。如果玩家達到了鍛煉目標就可以贏得現金，不過也有許多玩家因為沒能兌現鍛煉承諾而遭到了懲罰。
事實上，互聯網醫療DIY模式中的這些切入點往往不是割裂的，有許多整合式的解決方案，將信息獲取與解讀集成在一起，有些同時還設置有健康自管理功能，實現從DIY獲得決策依據，到進行決策執行的完整流程。
值得注意的是，整個DIY流程的設計并非封閉式的，在許多環節中都有接口通向醫療機構或醫生個人，允許用戶在必要的時候向醫生尋求幫助。
來源：醫學界 動脈網
