导语：如何才能写好一篇人工智能发展分析报告，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公文云整理的十篇范文，供你借鉴。

　　目前我国在人工智能的研究上与发达国家相比、甚至与美国相比都不算落后，这对于我们国家来说是难得的历史机遇，是提升综合国力和影响力的绝佳机会。如今我国在国家层面制订人工智能发展战略，并加快推进，我国完全有可能利用市场需求优势、用户数据优势等，抢占人工智能技术和产业的制高点，实现人工智能技术“弯道超车”。

　　随着人工智能在我国移动互联网、智能家居等领域的发展，我国人工智能产业将持续高速成长。据前瞻产业研究院的《人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》数据显示，2015年，我国人工智能产业规模为69.3亿元，同比增长42.7%;2016年我国人工智能产业规模达到95.6亿元，同比增长37.9%。

　　随着相关政策的加速落地，我国人工智能产业已步入新的发展阶段。当前人工智能行业基础条件已经具备，随着深度学习算法日趋成熟以及数据资源的加速增长，人工智能技术有望不断提升，机器视觉和自然语音处理等人工智能技术将迎来发展新机遇，预计到2022年，我国人工智能产业规模将达到335.6亿元。

　　出于对人工智能行业商业前景的看好，国内巨头纷纷战略进军人工智能领域，百度、阿里、腾讯均在人工智能领域发力。其中，百度从2013年开始搭建AI团队，同时涉足了深度学习与自动驾驶领域，并推出了“百度大脑”计划，于2017年展出了Apollo自动驾驶平台;阿里巴巴推出了国内首个人工智能平台“DTPAI”;腾讯推出了撰稿机器人Dreamwriter，开放了视觉识别平台腾讯优图，同时成立了腾讯智能计算与搜索实验室。

　　除BAT之外，科大讯飞以语音技术为核心，通过语音技术开放平台和语音应用切入人工智能产业，也是当之无愧的行业巨头。这些具有创新性眼光的巨头公司的进入，让整个行业迎来了爆发的机会。感知智能试点阶段的一大特点是创业公司开始进入，目前的国内格局也正印证了这一点。

　　当前大部分机械化工厂中依旧存在许多员工，这些员工是来辅助自动化机器完成生产的，这不是说自动化机械无法做到流水线式的生产，而是在生产过程中，会出现各种各样的问题，而自动化机器在出现问题后依旧会按照设定的程序进行生产，这样就会导致生产出许多废品，大大损害了工厂的利益。这样的问题同样出现在网络安全方面，不管是国家还是企业，每年在网络安全方面都投入了大量的人力与资金，即使是这样，依旧面临着黑客攻击或者计算机病毒等一系列问题。在大数据时代背景下，由于病毒的种类和入侵方式呈现出多元化发展趋势，传统的网络安全措施如：防火墙，可能对某些新型病毒无法进行有效识别而导致计算机受到危害。所以网络安全一直是很多国家及企业所头痛的问题。而人工智能的技术是未来的发展方向，被越来越多的人所重视，并且在网络安全领域也得到了充分发展，使网络安全的防御更加智能，在网络安全方面是一项重大突破。

　　2019年12月12日，国家工业信息安全发展研究中心《人工智能中国专利技术分析报告》。据图1显示，我国人工智能领域专利申请呈快速增长，在2010年后增长速度明显加快，2018年专利申请量为94539件，达到2010年申请量的10倍。总体上，国内的人工智能相关专利申请量呈逐年上升趋势，并且从2015年往后增长的速度明显加快，这代表我国对人工智能的重视力度提上了一个崭新的台阶。当今社会中，多数市民不允许自己孩子多玩手机，在逐渐减少他们的上网时间，出现这种现状的原因，一方面是怕耽误孩子的学习，另一方面是因为家长觉得现在的网络环境较差，网络安全管理还存在较多的问题，怕自家孩子受网络影响，学习到一些不好的思想，使他们的人生走上歧路。通过调查显示，广大市民提到计算机网络问题时，总是避免不了三点：1、如何对自己的电脑进行加密，使电脑信息不外泄；2、如何屏蔽掉当前网络上的不良行为及信息；3、如何保证自身的个人电话、身份证等信息不外泄。要想解决这些问题，就要从根本上入手，那就是解决网络安全方面的问题，而引入人工智能，不仅可以有效加强计算机网络技术方面的功能，还能使计算机最大限度地阻止各种不良信息的入侵，从而使计算机更加流畅且更智能的维护我们的上网环境[1]。

　　当网络中固有的安全防护措施，如：防火墙，当遇到人为操作的入侵后，就会稍显无力。因为人为操控的入侵，会根据已有防火墙的特点，找出存在的薄弱点，从而达到入侵的目的。而在网络安全中引入人工智能，能使网络安全中已有的防护措施变得更加灵活，在拦截人为入侵及病毒检测方面具有无与伦比的优势。此外，人工智能还有较强的学习能力，这个能力在处理信息方面具有显著效果，在网络安全方面运用人工智能能大大提高网络信息的处理效率。对比传统的网络安全技术，人工智能在能源消耗方面也有明显优势，不仅能减少有关部门对其的资源投入，还实现了绿色环保节能[2]。

　　随着人工智能引入到网络安全中，计算机设备中的不良信息明显有所减少，这大大提高了不法分子对网络的攻击难度。在传统的网络安全技术中，都会配备许多人力来进行二十四小时监管，这样的防护措施一是为了能在受到外来入侵时及时发现，并针对性解决。另一方面是为了随时随地拦截外界所传输进来的无用信息。而在引入人工智能后，就可以减少人员的投入，因为人工智能对外界信息的传输具有一定的甄别能力，使有关部门对信息的处理压力得到减轻，从而为企业节省成本，提高工作效率[3]。

　　随着民众对互联网使用力度的不断提高，网络中的信息也越来越多，这就导致网络信息太多，一些有效信息企业无法及时处理，从而错失“商机”或对企业造成损失。而较之传统的网络安全防护措施来讲，人工智能的特点是它具备一定的学习能力，这个能力在处理网络信息中，有着明显优势。人工智能技术快速学习这一特点，使得其本身具有很强的信息识别能力，能帮助企业及时从众多信息中筛选出有效信息。此外，人工智能自主学习这一优势，也使网络安全技术防护变得更加灵活，它改变了固化的安全防护措施，虽说人工智能技术的发展还不是很健全，但足以应对一些小规模外来入侵，大大减少了有关部门在网络安全方面的人力、物力投入。

　　通过对有关数据的收集及对比，我们可以发现传统的网络安全技术中，能源消耗异常的快速，而人工智能的能源消耗却特别低，究其根本原因在于，人工智能采用了新的算法，那就是控制算法。这种算法不仅可以一次性完成计算任务，提高效率，还有效减少了能源消耗，优化网络资源配置，为有关部门节省了大量成本。

　　在当前社会中，我们会接到许多各种各样的推销广告，犹如“轰炸”般将我们的心情整垮。这种情况下，我们会思考自己的信息是从哪里泄露的，大部分有可能造成信息泄露的诱因，就是出现在网络中。此外，我们的手机及电脑等电子设备中，也会偶尔出现广告弹窗等问题，这使我们的心情变得糟糕。甚至保存众多信息的电脑，会出现病毒入侵，这对我们的生活及工作造成了严重的不利影响。

　　新闻中，我们经常会看到许多信息泄露事件的发生，这些事件都对信息泄露者本人造成了极大的负面影响。然而，身处互联网时代，电脑是很多企业正常运营的必备设施，不论是普通文件，还是重要文件都会保存到电脑或云端，只是加密手段会有所增多而已。但企业却忽略了信息泄露而造成的后果，或者说企业对安全防护措施有足够的重视，却在网络安全攻防战中，不敌非法入侵者，从而导致企业信息泄露，公司财产损失严重。对于市民本身来讲，自身的手机及电脑会保存着许多个人的隐私照片及重要信息，这些信息的加密手段较为薄弱，一些不法分子利用网络漏洞会对市民的手机及电脑进行入侵，从而达到盗窃信息及获取钱财的目的，这对市民的生活造成了严重影响，还威胁到了市民的生命安全。

　　2021年1月15日，瑞星安全团队了《2020年中国网络安全报告》，报告中2020年瑞星“云安全”系统共截获病毒样本总量1.48亿个，病毒感染次数3.52亿次，病毒总体数量比2019年同期上涨43.71%。由此可知我国的网络安全形势依然很严峻，病毒入侵严重威胁着我国的网络安全。市民甚至到了谈“毒”色变的地步，因为市民的电子设备被病毒入侵，就代表着他的通讯录、个人信息等隐私面临着泄露的可能，甚至会影响到市民的正常生活。随着网络安全逐渐被市民及有关部门所重视，网络安全技术得到了很大的提升。黑客们也改进了病毒入侵的方法，他们不再只是利用系统漏洞进行病毒入侵，还通过U盘及一些移动存储硬盘来实现病毒入侵的目的，这使得受病毒入侵的群体越来越多。

　　现今社会，部分不良企业为了达到宣传作用，制作了一些垃圾信息，通过垃圾信息来入侵居民电脑，以达到宣传目的。这些垃圾信息中携带了许多不良信息以及对电子设备有害的病毒，对居民电脑造成了严重损害，影响了电子设备的正常使用。而随着网络普及，青少年接触电子设备的时间越来越多，这些不良信息和广告弹窗对他们的身心健康造成了极大影响，对青少年的健康成长极为不利。此外，随着垃圾信息的不断增多，居民从网络中找寻有用信息也愈发困难，其中部分信息还存在诱导支付的选项，大大增加了居民的支付风险，导致居民钱财损失的事情常有发生。

　　中国人工智能产业将迎来新一轮的增长点，新技术的引入让更多的创新应用成为可能，预计到2022年，中国人工智能产业规模达到2621.5亿元。在传统网络“世界”，多数企业对办公系统会进行密码识别，只有员工输入正确密码，才能登录办公系统及浏览相关文件。但这种极易因密码泄露而造成公司财产损失。传统保卫网络安全的防火墙，其重点防御病毒的倾向各有不同，它能有效防止木马病毒，就对其他病毒的入侵稍显无力。而随着人工智能技术在网络安全方面的应用，居民的个人身份信息得到了有效的保护，还使网络防火墙更显灵活，一些垃圾邮件也会被人工智能技术排除。

　　在当前网络安全还不是很健全的背景下，国民使用网络时，都在担心自身的个人身份信息是否会泄露。传统的网络中，密码验证以及图案是验证身份信息的主流安全防护措施，然而随着网络的飞速发展，这些方法极易被不法分子所窃取，从而导致居民的个人信息出现泄露。而使用人工智能技术中的生物识别系统，能很好地弥补传统信息验证出现的不足，如：人脸识别、指纹输入等方法。

　　网络防火墙是当前网络安全系统使用较多的一种安全保护措施，每台电脑及电子设备都配备了相应的防火墙，如果电子设备不配置防火墙，广告不断、出现乱码等现象就成为电子设备的“常客”。防火墙是我们使用电子设备的一大保障，然而传统防火墙是多种多样的，其侧重的防御类型也各不相同，如果碰到涉及盲区的病毒入侵，那很可能使不法分子得逞，导致我们的信息泄露，也威胁着我们的个人财产。为了改善这一现状，人工智能防火墙技术逐渐被国家及企业所重视，因为人工智能可以通过数据分析、录入信息等多种渠道去加强防火墙类型，智能防火墙技术不同于传统防火墙技术，能通过智能化技术达到访问控制的目的，使计算机网络系统对病毒的抵御能力更强，从而起到更好地网络安全保护效果。

　　家庭电脑在长时间不使用与更新的情况下，再次启用后，我们经常会收到许多垃圾信息及文件的骚扰，这是病毒入侵的表现，传统的杀毒软件还无法根除这种现象。出现这种现状的原因在于，网络的发展速度极为快速，长时间不对电脑安全防护问题进行更新，就会出现病毒发展超过已有网络安全防护的现状，从而导致垃圾信息一直“骚扰”我们。当出现这种情况后，多数人都知道该“杀毒”了，但是因为工作忙碌，以及其他原因，一直没有对电脑进行安全防护升级，导致使用电脑的体验很不理想。伴随着人工智能技术引入网络安全防护后，我们可以最大限度避免这种情况的发生。因为人工智能技术采用了智能反垃圾邮件的识别方式，它能对邮件进行识别与判断，并在系统分析后给予我们一个安全防护提醒，为电子设备提供了一个更智能、安全的网络保护系统。

　　要想使网络的功能更加完善，不仅仅是单纯运用人工智能就能完成的，还需要强化丰富电脑的网络功能，让人工智能技术与其建立良好的网络模式，不断使用网络代码来促进智能化工程的发展。在人工智能的基础上，计算机网络技术能够更快更好地提升计算机系统的应用效果与质量，为计算机网络技术在人工智能化发展道路上提供有力保障。因此，相关技术人员应该努力进行计算机网络安全创新，使计算机网络趋于多样化，从而让计算机功能得到快速且稳定的发展。

　　当前网络上常见的两种病毒入侵大致可以分为两种：一是外部入侵，也就是通过一系列网络手段对计算机发动入侵，如常见的病毒入侵、陌生链接等方式。另一种则是内部入侵，这种手段就是通过U盘或文件的形式，盗取数据信息并发送到外部数据库中。而这两种方法无论是哪一种都会对计算机本身造成损害，还会给相关企业造成经济损失。而智能异常行为检测技术可以依附计算机操作系统进行运行，它能在计算机出现异常的情况下，快速进行检测，有效检测出有害信息及违法的操作手段，并及时进行拦截处理上报给计算机用户，进一步提高网络的安全性。因此，在网络安全防护问题上，我们可以引入智能异常行为检测技术，以此来为我们建立一个良好的网络安全环境。

　　综上所述，人工智能在网络安全方面具有很大的运用空间，且能发挥出的作用是无与伦比的。随着我国综合国力的提升以及经济的快速发展，网络安全问题一直是当下的一个热点话题。将人工智能技术应用到计算机网络安全防护中，既能利用大数据识别网络中存在的隐患，还能感知到外部威胁，将不利信息和病毒进行排除。因此，在网络安全建设中，相关技术人员应加大对人工智能技术的运用，并开发出人工智能在网络安全防护中所能发挥出的更多作用，使其发光发热。

　　[1]杨淳清.浅谈人工智能技术在网络安全防护中的应用[J].电脑迷,2018(020):31.

　　[2]钟庆鸿.浅谈人工智能技术在网络空间安全防御中的应用[J].电脑迷,2017(025):150.

　　苏霍姆林斯基在《教育艺术》中认为，“在人的心灵深处有一种根深蒂固的需要，就是希望自己是一个发现者、研究者、探索者。在儿童的精神世界中，这种需要特别强烈”。我们要敢于打破传统的教学模式，运用现代教育技术培养真正适应于经济社会发展的创新型和国际化人才。现代教育技术是伴随现代科技的发展，特别是电子、通讯、计算机的飞速发展而产生的，也是现代教育理论发展到一定阶段的产物。

　　作为新一轮科技革命的代表，人工智能（AI）技术已经或正在颠覆性地改变着许多行业和领域，而教育就是其中之一。来自谷歌的世界顶尖的人工智能专家团队将AI的智能l展划分成了三级：第一级是“弱人工智能”，只能够专注在一个特定领域，如下围棋；第二级是“强人工智能”，能够达到或超过人类水准；第三级是比人类聪明1000万倍的人工智能。

　　目前，“弱人工智能”已经渗透到我们生活的方方面面：搜索引擎、实时在线地图、手机语音助手、智能客服等都运用了人工智能技术。尽管人工智能要从感知、行为和认知三个维度全面模拟甚至超越人类，还有很长的路要走，但目前的AI凭借强大的计算能力、存储能力和大数据处理能力，已经改变着传统教育模式与教育形式，在破解教育资源不均、提高教育效率和教学质量、提供个性化精准化教学、优化教育评价系统等方面将发挥重要作用。

　　浙江西湖高等研究院人工智能研究室主任于长斌认为，人工智能下一步应用可能是远程教育、自我强化教育，甚至是教育领域的机器换人。从人工智能现阶段研究成果来看，机器人做数学题、英语题完全没有问题，有科学家还成功用人工智能自动生成科研和学术论文，其中有一些甚至被期刊录用。

　　在今年6月7日的“高考”中，人工智能机器人AI-Maths在数学科目的两套试题考试中分别取得了105分和100分的成绩。整个答题过程中，机器人不联网、不连接题库、无人工参与，全由机器人独立完成解答。研究人员表示，由于AI-Maths在识别自然语言时遇到了一些困难，导致部分考题失分。

　　AI-Maths先后解答了2017年数学科目高考的北京文科卷和全国Ⅱ卷的试题，分别用时22分钟和10分钟，北京文科卷得分105分，全国Ⅱ卷（数学）得分100分。对这台机器人来说，解答一道题目的时间最快不到一秒。此前总共做了不到500套试卷，大约12000道数学题。而一个中国学生，按照每天10道数学题估算，到高考前已经做了大约30000道数学题。

　　考试结果显示，这台高考解题机器人在不依赖大数据的前提下，逻辑分析能力远超人类，但在文意理解、多样性思维上要比人类逊色得多。参与阅卷的资深数学老师表示，AI-Maths相当于中等成绩水平的高中毕业生，失分主要是因为“读不懂题目”，遇到一些人类语言（而非数学语言）时，无法理解。

　　专家指出，这次机器人不得高分的原因较多，首先这个机器人并没有代表机器人的最高水平，其次机器人没有联网，不能够联想自己的知识，这样得低分也是理所当然的了。经过更多的训练和学习以后，未来AI-Maths会取得更好的成绩。

　　该机器人是由成都准星云学科技有限公司研发的一款以自动解题技术为核心的人工智能系统，诞生于2014年。该公司参与了科技部的863“超脑计划”。

　　同时进行的另一场机器人高考测试中，学霸君的Aidam首次与6名高考理科状元在北京同台PK，解答2017年高考文科数学试题。Aidam的成绩为134分，6名状元的平均分为135分。Aidam答题耗时9分47秒。为了展示，Aidam当天答题放慢了六倍速度，平时每道题完成时间应该在7-15秒。

　　从2014年开始，国内人工智能引领者科大讯飞就联合了包括北大、清华等在内的超过30家科研院校和企业，共同开启了一项隶属国家863计划的“高考机器人”项目，他们希望通过这个项目的实施，研制出能够参加高考并在2020年考上北大、清华的智能机器人。“超脑计划”汇集了国内近60%的人工智能专家，其重点就是要研究突破机器的知识表达、逻辑推理和在线学习能力。

　　目前，高考机器人在英语学习方面也取得阶段性成果：一是翻译，已经能够让翻译能力达到高考入门水平。二是在广东地区的英语高考、中考场景中，在发音准不准、填空题选择题，判断你懂不懂知识上，机器已经超过人工。三是口语作文实现突破。比如给学生一个题目《My Mother》，现在AI机器的评测打分已经比人类打分更精准。

　　有人提出了一个十分滑稽的问题，那就是人工智能要是通过高考考上大学，是不是意味着我们的教育培养出来的就是考试的机器？这个问题的逻辑不一定严密，但巧妙地折射出了现行教育体制的一些问题。如果以应试为主的教育方式不改变，智能机器取代老师几乎是必然。更可怕的是，这样的教育培养出的人也将被智能机器淘汰。

　　面对庞大的考生规模和多种多样的考试，专家和老师阅卷成为一个独特的景观。从传统的纸笔阅卷到网上阅卷，再到今天的机器智能阅卷，AI可以轻松解决繁重复杂的阅卷难题，大大提高阅卷的效率和质量。

　　通过对试卷进行数字化扫描、格式化处理，转换成机器可识别的信号，机器就能按阅卷专家的评判标准，进行自动化阅卷，还可以自动检测出空白卷、异常卷，并给出最终的评阅报告及考试分析报告。原来三个月的工作，现在一周就能完成，而且更准确、公正。

　　中国教育部考试中心对“超脑计划”的阅卷工作进行了验证，结果是，在“与专家评分一致率、相关度”等多项指标中，机器均优于现场人工评分。

　　除了代替人工阅卷，人工智能还可以帮老师做批改作业、备课等重复枯燥的工作，不仅节省大量时间，还可以减少工作量。

　　语音识别和语义分析技术的进步，使得自动批改作业成为可能，对于简单的文义语法，机器可以自动识别纠错，甚至是提出修改意见，这将会大大提高老师的教学效率。

　　今年两会期间，科大讯飞董事长刘庆峰在提案中提到，科大讯飞的英语口语自动测评、手写文字识别、机器翻译、作文自动评阅技术等已通过教育部鉴定并应用于全国多个省市的高考、中考、学业水平的口语和作文自动阅卷。而基于国家“十三五”863“基于大数据的类人智能关键技术与系统”阶段性成果构建的“讯飞教育超脑”已在全国 70% 地市、1 万多所学校应用。

　　国外也有多个智能测评公司和实践案例。GradeScope是美国加州伯克利大学一个边缘性的产品，它旨在简化批改流程，使老师们更专注于教学反馈。目前有超过150家知名学校采用该产品。MathodiX是美国实时数学学习效果评测网站，算法会对每一步骤都进行检查、反馈。

　　美国教育考试服务中心（ETS）是世界上最大的私营非盈利教育考试及评估机构，已经成功将AI引入SAT和GRE论文批改，同人类一起扮演评卷人角色。

　　计算机科学家乔纳森研发了一款可进行英语语法纠错的软件，不同于其他同类型软件的是，它能够联系上下文去理解全文，然后做出判断，例如各种英语时态的主谓一致，单复数等。它将提高英语翻译软件或程序翻译的准确性，解决不同国家之间的交流问题。

　　虽然人工智能可以阅卷、批改作业，但诚如《信息时报》刊发的《推广“机器人老师”可为广大教师减压》一文所言：教育需要尊重“异质思维”，同样的问题，学生会给出差异化、个性化的答案；目前“机器人老师”在阅卷、批改作业的时候会有明显的局限性，可能更适用于客观题却不适用于主观题。

　　不可否认，最初机器是用来辅助人工教学的，未来的趋势则是人辅助机器，而这个过程会一次次重塑考、学、教、管的服务流程。未来，当进入强人工智能和超人工智能时代，机器人更像是老甚至在许多方面超越老师。

　　城乡、区域教育鸿沟，择校问题，学区房问题，都是教育教学资源不均衡导致的，归根到底是优秀教师的稀缺，而智能教育机器人则是解决这一问题的有力工具。“机器人老师”不仅有助于解决师资不足和师资结构不合理等难题，还能大大缓解社会矛盾，促进教育公平。

　　目前国内已涌现出像魔力学院这样的创业公司。几年前魔力学院创始人张海霞从北大毕业时，她的毕业论文是国内最早对人工智能教学进行研究的学术论文，同时在上大学期间，她就已经是新东方出国留学部最好的英语老师。这种雄厚的技术和教学背景，让她成为国内最早一批人工智能领域的创业者。

　　“与大多数互联网教育领域的产品不同，魔力学院从一开始，我们要解决的问题就是用人工智能机器替代老师进行讲课。曾经有很多投资人建议我们妥协一下，暂时用真人老师讲课，后面再一步步地进化到人工智能老师，但我们从来没有妥协。”张海霞说。

　　直到2016年3月，魔力学院第一个商业化的版本上线，企业开始有了第一笔收入，成为全球在人工智能老师这个领域第一家产品上线的创业公司，也是第一家实现了持续收入和盈利的创业公司。至今，在人工智能老师这个领域，魔力学院的相关产品仍然是惟一能从教、学、练、测各个维度提供人工智能老师教学的公司。

　　目前在新东方也开始这样的实验，教室里没有人类老师上课，机器人将重要知识点经过搜集和教学设计后，用非常幽默的方式向学生传授，从课堂效果来看，“学生很愿意听”。

　　新东方教育集团董事长俞敏洪认为，未来10年内，教师七成教学内容一定会被机器取代。不过，缺少人类老师的教学必然不完整，因为课堂教学不光是把知识点告诉学生，更需要对学生开展知识融合、创造性思维、批判性思维等能力训练。对于这些思维方式的训练教学，机器人老师还无法胜任。“未来的课堂将是机器人智能教学、老师情感和创新能力的发挥及学生学习的三者结合。”

　　除了民办教育在积极引入机器人老师，我国的“福州造”教育机器人已在部分城市的学校开始“内测”，今后有望向全国中小学推广。这款教育机器人除了帮助老师朗诵课文、批改作业、课间巡视之外，还能通过功能强大的传感器灵敏地感知学生的生理反应，扮演“测谎高手”角色。一旦和“学生机”绑定，可更清楚地了解学生对各个知识点的掌握情况。

　　对于机器人老师，国外早有应用。2009年，日本东京理科大学小林宏教授就按照一位女大学生的模样塑造出机器人“萨亚”老师。“萨亚”皮肤白皙、面庞清秀，皮肤后藏有18台微型电机，可以使面部呈现出6种表情。她会讲大约300个短语，700个单词，可以对一些词语和问题做出回应，还可以学会讲各种语言。“萨亚”给一班10岁左右的五年级学生讲课，受到新奇兴奋的孩子们的极大欢迎。

　　教育是塑造灵魂的特殊职业，教师是人类灵魂的工程师，面对的都是活生生的具有不同个性情感的学生，在价值观塑造和创新思维启发方面，“机器人老师”有着明显的局限性。尽管机器人老师不知疲倦，知识渊博，能平等地对待学生，加上它的特殊身份能激发学生的学习兴趣和动力，然而机器人永远无法完全替代“真正的人类教师”。

　　当老师们从繁重的重复性工作中解放出来，实际上可以将更多的时间和精力花在富有创造性的工作上。比如培养学生的素质和情商，激发学生对学习的热情，鼓励学生独立思考，形成自己的价值观和思想体系，成为有美好人格和创新能力的个体。

　　实际上，老师充当的是一个引导者、启发者的角色，老师做的应该是“准备环境-引导孩子-观察-改进环境-再引导-退出-再观察”。极少干预和不断引导，让孩子能最大限度地拥有独立性、专注度和创造力。

　　机器人进课堂是大势所趋。不久的将来，人类老师将负责进行情感、心理、人品、人格上的健康教育和品德教育，以及各类知识的融会贯通、学习方法的引导、创新能力的培养。而知识教育这部分，将会以“机器换人”的形式让渡给人工智能。这将对老师提出更高的要求，因为除知识教育外的这些教学内容，需要由真正有能力的老师来传授。“老师要避免被机器取代，就要先避免自己成为机器。”

　　可见，教师需要快速适应现代化教学需要，熟练使用各类领先科技产品，提升综合素质，这将决定教师本人的去与留，更是教育希望与未来的关键所在。

　　因材施教在我国已有2000多年历史，但在我国应试教育大环境下，根据学生不同的认知水平、学习能力以及自身素质来制定个性化学习方案，真是说易行难。当传统思想与尖端科技相结合，因材施教的可行性有了大幅提高。人工智能介入后，个性化教育有两条实现途径。

　　一是构建知识图谱。构建和优化内容模型，建立知识图谱，让学生可以更容易地、更准确地发现适合自己的内容。国外这方面的典型应用是分级阅读平台，推荐给学生适宜的阅读材料，并将阅读与教学联系在一起，文后带有小测验，并生成相关阅读数据报告，老师得以随时掌握学生阅读情况。

　　Newsela将新闻与英语学习融为一体。通过科学算法衡量读者英语水平，抓取来自《彭博社》《华盛顿邮报》等主流媒体的内容，由专人改写成不同难度系数的版本。LightSail也是相同应用，不过它的阅读材料是出版书籍，它收集了适合K12学生阅读的来自400多个出版商的8万多本图书。

　　2015年底Newsela用户量超过400万，LightSail和纽约市教育局、芝加哥公立学校、丹佛公立学校等机构达成了合作，而目前我国没有如此规模、与官方达成合作的个性化阅读学习平台。

　　二是自适应学习。人工智能可以从大量的学生中收集数据，预测学生未来表现，智能化推荐最适合学生的内容，最终高效、显著地提升学习效果。当一个学生阅读材料并回答题时，系统会根据学生对知识的掌握情况给出相关资料。系统知道应该考学生什么问题，什么样的方式学生更容易接受。系统还会在尽可能长的时间内保留学生信息，以便未来能给学生带来更多的帮助。

　　在美国乔治计算机学院，有一门课叫“人工智能概论”。这门课是艾萨克・格尔教授创建的。他有一个教学助理叫吉尔。这个课程的特点是以问答方式授课，学生提问，老师和助教回答。第一年就有大约1000多名学生参与，提出了超过1万个问题，其中40%的问题是由助教吉尔回答的。让学生惊奇的是，吉尔竟然是一个机器人，而且教了他们整整一个学期。格尔教授采用IBM沃森界面，创建了这个AI驱动的BOT交互系统，也开发了整个课程的内容和形式。

　　人工智能（Artificial Intelligence，简称AI），作为计算机学科的一个重要分支，是由McCarthy于1956年在Dartmouth学会上正式提出。学术界认为，人工智能是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性科学，其假设电脑系统具有人类的知识和行为，并具有学习、推理判断来解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。人工智能的产生过程为：对于人类因问题和事物而引起的刺激和反应，以及因此而引发的推理、解决问题、判断及思考决策等过程，将这些过程分解成一些步骤，再通过程序设计，将这些人类解决问题的过程模拟化或公式化，使电脑能够有一个系统的方法来设计或应付更复杂的问题。[1]

　　人工智能在新闻生产链条中的运用根据算法的使用程度呈梯度分布：第一梯度是计算智能在新闻生产中的运用，能够辅助记者储存和快速处理海量数据，人工在新闻生产中占据主导地位；第二梯度是感知智能，机器能够代替记者完成“看”和“听”的相关工作，在“采、写、编、评”的新闻生产过程中采用人工与算法相结合的方式；第三梯度是认知智能，机器可以全面辅助或者代替人类，实现几乎完全依据算法进行新闻生产。总体上，人工智能在新闻生产中的应用处于计算智能向感知智能的过渡阶段，部分领域如机器新闻写作已步入认知智能的初级阶段。

　　（1）“传感器”新闻崭露头角。在新闻和信息的来源方面，“人工智能”越来越站在新闻生产的前台。它主要是通过对相关新闻数据库所需数据的自动化采集、处理和分析，经过人工智能算法把数据内容新闻化，即时输出准确、客观的新闻信息产品。目前，尤以“传感器”新闻为引人瞩目。

　　传感器（sensor）是一种收集特定数据信息的监测装置，能感受到被监测对象的信息，继而转换成为电信号或其他形式予以输出，以完成信息的记录、传输、存储、显示和控制。[2]所谓“传感器”新闻就是通过人工智能算法对上述数据进行统计分析和判别而输出的一种自动化的机器新闻产品。如对于地震台网相关传感器的数据、对于体育比赛相关传感器的数据、对于股市相关传感器的数据等等（未来还可能基于对人体的可穿戴设备传感器的数据等）进行信息加工处理和判别所自动生成的新闻。这种“传感器”新闻的特点就是与事态发生几乎同步，并且客观、准确。目前传感器新闻在传媒业的应用尚在起步阶段，其中有两个问题是人们普遍关注的：一是传感器入侵个人的生活空间，让人在传感器数据收集的环境下对个人隐私的保护产生疑虑；二是传感数据的准确程度在很大程度上依赖传感器的质量、测量指标级算法模型的有效性、可靠性。

　　（2）语音识别技术极大提高了现场采访与处理资讯的效率。人工智能虽然不能取代记者作为采访者的角色，但在技术方面己经有较先进的人工智能技术可以大大优化和节省记者编采的时间成本。 2015年底科大讯飞股份有限公司研发出语音识别技术，让计算机能够“听懂”人类的语言，提取语音中的文字信息，即时迅捷地将语音信息转化为文字信息，不但误差率极低，而且可以“听懂”各种方言和人的口音。这种语音翻译系统大大地提高了采访资料整理的效率。

　　（3）“新闻人物”的虚拟影像技术取得突破性进展。2016年10月4日《中国日报》通过整合人工智能技术，采访真人而制作虚拟视像面世，[3]这一人工智能所虚拟出来的“新闻人物”的影像可全天改变表达方式。虽然这项技术尚处于起步阶段并有很大的改善空间，但它对新闻来源的使用方式提供了一个具有巨大想象力的空间。

　　（1）C器新闻写作。人工智能在语言文字写作方面的技术具体表现在“机器新闻写作”上，它“是指自动根据算法将目标数据通过自然语言生成的方式输出文章的一种人工智能技术，它的核心在于自然语言生成技术。”[4]在对资料数据进行分析后，人工智能可通过分词法和语义理解来进行基本的情感分析，进而进行新闻角度的选择。

　　目前的机器新闻写作可以在分析信息数据所得的结果上自行提炼出新闻角度，根据新闻类型套用相应的文章模板，从而生成完整的新闻稿。从当前的发展现状来看，算法不仅可以及时地捕捉数据信息，同时还可以对作家和记者的写作风格进行模拟，实现特定文风的定制。[5]然而，目前新闻写作只能把数据分晰和整合的结果进行结构化处理，重新排列组合，对模块进行内容填充，加上一些简单的语义加工和风格调整。

　　（2）语音新闻生成。以美联社为例，2016年，他们开发了一个把文字新闻自动传换成广播的程序。虽然美联社目前还没有对此程式进行过实际演练和质量控制试验，但可以肯定的是，这个程式己经可以识别一些篇幅短、语句偏简洁的条目。因此，文字新闻与广播格式新闻的自动无缝转换将是人工智能在新闻产业的发展趋势。

　　（3）直播过程的自动监播。在技术的发展下，大大小小的直播平台不断衍生，它们比传统传媒更具及时性，成本更低，而且这种类型的全民主播比专业播音员更具亲民性和娱乐性，因此，直播平台将成为传媒界的新机遇。与电视一样，低俗及不雅语言和内容在网络直播中是被明令禁止的，然而，每天成千上万的直播视频以及用户评论，是人工审核难以完成的。随着人工智能的应用，对直播环境的塑造也有着崭新的监控方法：通过人工智能去对文字、语音、图片、视频、直播等进行审查，利用人工智能深度学习在内容审核领域的应用，比如Gootion、网易易盾等，根据多年在安全领域违规词库的沉淀和神经网络学习能力，实现了对目标文本进行精确匹配和快速识别。

　　（1）智能化地抓取热门线月，Facebook解散了负责“热门话题（Trending）”的团队，改以利用人工智能算法来抓取数据，通过对用户搜索、浏览的分析，对热门搜索词进行排序，抓取热门话题呈现给受众。此外，以报导科技新闻为主的新型媒体Mashable开发了Velocity人工智能数据分析系统，能在30秒内分析3亿个不同的页面链接数据，从而识别网络流行趋势，预测可能成为热点的内容，并能监测全球社交平台的实时热点。Velocity还能发现新闻传播的“饱和点”，预测新闻热度消退的时间。这种利用人工智能技术以数据为基础来抓取热点新闻，可以覆盖更多话题，大大降低了时间成本，且避免了出现人工编辑团队可能受公司立场和员工的个人偏见影响筛选内容的情况。然而，热门话题演算法在很大程度上依赖话题的相关文章的点击和分享率，但高点击和分享率并不与新闻质量挂钩，因此这种以人工智能演算法得出的热门话题较容易让假新闻登上版面，致使新闻失去“把关人”的把关。

　　（2）海量资讯简洁化的个性推送。面对网络上的海量新闻，大众要获得有用信息可谓大海捞针；通过人工算法实现个性化推送，根据用户的阅读习惯、阅读时长等各种数据分析受众喜好，自动分类出推送内容。随着人工智能技术的发展，出现了以对话形态获取新闻内容的阅读模式，通过人工智能把分析得出的相关新闻进行汇总，并运用自然语言处理技术，提取信息的核心内容，方便用户更快捷地获取具有针对性的信息。如“百度”推出的“聊新闻”通过对新闻信息进行分类及结构分析、天富平台怎么样！信息特征学习等，自动为用户提供最核心的信息[6]，以深入聊天的方式呈现用户所想要了解的新闻内容要素。这种以人工智能来进行个性化推送的模式可以为用户节省搜索时间，方便用户进行简洁化的阅读。

　　通讯社与报社、广电机构等传媒形态有明显不同，扮演着位于新闻生产链前端的批发商或“龙头”的角色，这种组织形态是一种适应市场经济条件与大规模生产的组织形式和运行模式。为了与这种规模化生产相适应，美联社正在尝试利用机器学习将新闻生产过程实现自动化转换，并借此缓解记者的压力，提高新闻报道量，拓展报道范围与业务领域。 2015美联社制定了一个5年（2015―2020）战略规划，2017年美联社将有可能实施7个项目，其中包含新闻的智能化生产。美联社战略及企业发展部高级副总裁Jim Kennedy希望美联社在2020年之前，80%的新闻内容生产都能实现自动化。

　　（1）数据资源采集方式的转变。美联社的机器新闻生产利用了Automated Insight公司开发的Wordsmith 平台，该平台以自动化技术为基础，能接受任何格式的数据，通过算法运算生成图文并茂的报道，最后通过云服务进行多渠道实时。数据资源的获取与处理是Wordsmith基础工作的，可以对来源与客户的各种形式或格式的数据进行规模化和快速化处理。Wordsmith 智能化数据采集具有以下特点：

　　――数据来源的多样化： Wordsmith可以对客户的各种形式或格式的数据进行收集和处理，这些数据包含如Google Analytics等第三方提供的相关客户的运营、业绩、报道、批评、引述等相关数据；大数据技术也使得新闻数据源从传统记者转变为个体用户，涉及用户生成内容时，美联社与其投资的社交媒体内容管理系统SAMDesk合作创建了一个工具，将美联社的渠道策略和SAMDesk的用户生成内容源相结合。

　　――数据获取的规模化。Wordsmith 超强的数据采集、分析与处理能力能够大幅度提高效率，使新闻报道实现规模化生产。美联社的季度财报稿件的数量从 300 篇增长到 4400 篇，这种高效率、规模化的新闻生产方式是过去任何时代所无法企及的。[7]

　　――数据处理的高效性。Wordsmith 采用制式化新闻撰写方式，只需要将采集的数据输入已有的程序，便可立刻生产出新闻稿件，即时通过 Twitter、E-mail 等渠道，加快传播速度。例如，美联社在最短时间内苹果公司的财报新闻，其时效性远超其他媒体。时效性凸显新闻价值，使美联社在此类报道中脱颖而出。

　　（2）图像素材采集方式的转变。在图像素材的采集方面，美联社正通过智能硬件的辅助来实现新闻素材获取的规模化及高度时效性。摄影师们在里约奥运会上开始广泛使用的一种智能辅助拍摄设备，美联社除了调动了61位摄影师进行赛场拍摄，还提前在现场安装了八部机械人和数十部遥控相机，这种远程遥控相机可以自动变换角度以及镜头变焦。此外，远程控制的水下机器人可在最佳时机自动捕捉到最佳画面，能够动态实时地捕捉游泳运动员在水下的位置，然后将拍摄到的画面实时回传到摄影师的电脑上。这种水下相机不需要摄影师把握拍摄时机，摄影记者只需要更准确地调整基座和相机位置，进行拍摄。此外，美联社还使用智能手臂辅助摄影记者拍摄，这些实践都涵盖了人工智能技术的运用。

　　（1）自踊生成：机器写作及智能播报。Wordsmith让美联社实现了从以数据获取为中心的数据新闻到以规模化数据和人工智能算法为中心的机器新闻的演变，机器新闻写作超越了数据新闻写作“数据处理”的工作范畴，可以代替新闻工作者生成知识、见解和建议，按照Automated Insights公司的观点，这是一种“从大数据到高见”的跨越。从其关键技术领域而言，这应该是整合了数据库知识发现（KDD）以及自然语言处理（NLP）两个领域，属于人工智能范畴。

　　Wordsmith对信息价值的挖掘，包含分析数据与提炼观点两个部分。在新闻内容的呈现方面，主要是针对内容的结构和格式。Wordsmith 平台需要用其自然语言生成功能对此前的分析和提炼得到的观点进行故事化叙述，并按照需要生成适应的篇幅长短的新闻、推文，以及标题导语、可视化图表为主的内容等形式的文本。

　　在与风险投资基金Matter Ventures的合作过程中，5名美联社员工组成的团队尝试利用人工智能技术进行智能播报，将篇幅短、语句简洁、数据详实的新闻文字自动转换为广播版本。这个项目并不是简单的将新闻从文字到语音的形式转换，而是制造一个基于算法的模型，将用于识别文字中需要转化成广播格式的元素。这项试验是美联社将自动化应用于新闻领域的重要尝试。目前，这个项目还处于初级阶段，新闻广播版本后期依旧需要经过记者的人工审核与校准，以确保写出规范和准确的新闻。项目的最终目标是在智能技术的协助下，让文字到广播的自动转化达到不需要人工编辑和审校即可的水准。

　　（2）可视化呈现：数据新闻。数据与图表之间的智能转换是美联社在可视化呈现层面的重要尝试。目前，Wordsmith平台可以将文字处理图表转换为数据，可以对APIs、XML、CSCs以及各种文字处理图表等形式的数据进行“消化”，为下一步的数据分析与信息价值挖掘提供更为丰富的数据来源。Wordsmith还可以将数据自动转换成图表，运用自然语言生成技术对此前的分析和提炼得到的观点进行故事化叙述，新闻内容能够依据需求通过可视化图表的形式呈现。

　　（3）沉浸式体验：虚拟现实报道。美联社拓展人工智能版图另一个动作是在VR设备终端、360度全景式视频手机端等智能硬件上进行虚拟现实报道。美联社目前与密苏里大学唐纳德・W・雷诺兹新闻学院的研究者、AMD芯片制造商建立合作关系，推动虚拟现实技术在新闻报道领域的应用。从2016年7月份的法国尼斯到里约奥运会，美联社已经制作了20个虚拟现实和360度全景式视频。美联社还推出了观赏性的奢华生活体验虚拟现实视频，但大多是针对特定内容进行虚拟现实报道，如地震、难民等，可以在关塔那摩监狱体验囚徒、在难民营体会难民生活等。虚拟现实新闻报道的新技术也将带来新的一场新闻革命，美联社的虚拟现实报道目前还停留在用户体验阶段，虽然只是低成本的制作虚拟现实报道，交互依旧是个难点。美联社还拓展直播版块，目前直播领域主要有AP Direct和AP Live Choice两大业务，全天候向用户提供重大突发新闻和地区性重大活动的直播视频，其中AP Live Choice能够通过3个频道同时直播三个事件。

　　人工智能驱动下的信息通路趋向于窄众化的内容生产与投送，美联社新闻内容的传播路径从过去的“面―点―面”模式转变为如今的“点―面―点”模式。借助于人工智能技术的支持，美联社通过对碎片化内容的聚合重组，利用标签聚类和差异化语言风格进行个性化的投送。当前美联社的新闻内容投送存在以下特征：

　　（1）碎片化聚合，个性化投送。目前美联社通过与智能平台“强强联合”，完成对碎片化文本进行结构性处理，实现精准个性化的内容投送。Wordsmith平台可以根据组织和个体的碎片化数据，如员工的表现评估、企业绩效分析报告、行业分析、行业竞争态势分析等，在数据聚合的基础上分析其情况与需求并实现定向内容投送，为用户提供精准个性化内容。美联社Wordsmith系统尤其擅长进行客户的财务情况和客户运动、健身情况的分析，实时收集动态数据，并能够将所生成的文章，通过多种方式，实时到客户指定的平台上。对听众制定个性化的内容，是美联社拓展新闻产智能化板块的另一个举措。美联社体育编辑尝试利用人工智能技术为赛事双方的支持者分别提供不同的新闻；记者们也考虑用不同的方式向国内外的听众分别提供广播。

　　（2）标签聚类、智能匹配。包括美联社在内的2000 家媒体加入了聚合类新闻 App ――News Republic，达成了新闻内容版权的合作 。News Republic可以对每一条信息来源做出单一信息来源或多重信息来源的判断，为新闻生成智能化标签并聚类，与不同受众群体相匹配。目前News Republic利用自己的语义分析系统分析每篇文章的意义，证实文章的原创性并将文章分类，在用户挑选的分类中生成头条新闻，为用户提供快速即时的阅读体验。

　　（3）机器新闻语言的风格化差异化。随着受众群体的不断细分，不同人群的语言风格差异愈发明显。美联社正尝试利用人工智能技术完成对各种语料库语言风格的智能学习，为不同群体传送不同风格的新闻报道。通过语言风格的差异化处理，同一条新闻报道可以同时适应高端人群、中层阶级、低收入群体等不同用户群体的阅读习惯及语言风格，大大提高了新闻生产的实用性和可读性。基于语言风格的智能化学习，美联社能精准匹配用户的语言风格，进行个性化的新闻表达，形成不同版本新闻的规模化生产。

　　美联社的智媒实践表明，人工智能技术逻辑下的内容生产方式事实上改变了以往利用单一途径进行新闻生产的模式，通过多种人工智能技术的融合最大限度地形成了对某一新闻事件的全息传播：基于海量数据的支撑和算法的精准制导，美联社在获取数据后分析、提炼观点，并结合固有的结构和模式进行故事化叙事。与此同时，快速生成的文本还可以配合智能播报技术提供语音信息，配合可视化图表完成可视化新闻的转变，配合VR及AR技术实现读者的沉浸式体验。

　　@种融合机器新闻写作、智能播报、新闻可视化和VR技术的全方位新闻生产模式能够充分还原社会实践发生发展的过程，表达新闻事件的全息原貌，有效地规避了过去新闻受制于媒介传播的弊端与局限。基于数据和算法的准信息采集、加工的全面智能化，在互动传播、互动体验高度发达的助力下，能够达到全息传播的境界。而人工智能支撑下的VR（虚拟现实）、AR（增强现实）、MR（混合现实）技术将彻底颠覆大众传播时代的选择性传播，实现社会信息原汁原味的全息传播。

　　互联网技术的发展使得新闻资讯的获取更为便捷化、免费化，传统媒体和新兴媒体在竞争中也推动了传媒行业的融合变革，海量信息的生产带来的是同质化新闻的严重超载。单一、同质的新闻资讯已经难以满足不同受众人群的需求，有效采集“长尾资讯资源”的分众化、个性化的新闻成为了众多资讯用户的迫切需求。

　　机器新闻写作能通过对不同语料库语言风格的智能化学习，可以自动生成适应不同人群语言习俗的表达方式。美联社与News Public的合作增强了新闻资讯在传播渠道投放的精准性。人工智能驱动下的传媒产业正在通过对不同语言风格的智能学习，将聚类、标签化的新闻资讯精准投送给不同的受众群体。当前人工智能技术驱动下的传媒业正往分众化、精准化的趋势快速发展。当然，事实上，目前用户洞察数据的“聪明算法”还远不够聪明，容易造成 “信息茧房”的负面效应。但如果我们看到：算法本身是可以进一步优化的，尤其是以目前的行为数据匹配上用户间社会关系的属性数据；再辅之以通过“人机对话”聊新闻的方式、通过资讯类别的组团化、标签化处理，在可预见的未来，“聪明算法”对于人们真实需求的逼近是可能的和必然的。

　　在人工智能全面渗透到信息传播的全环节全要素之后，人的价值何在？控制论的创始人诺伯特・维纳（Norbert Wiener）深刻地指出：“人有人的用处！”

　　机器学习是人工智能的第一项普及化技术。一些简单重复、数量庞杂的工作可以用人工智能中的机器学习的方式来替代，减轻人信息加工的负担。根据现阶段技术发展的逻辑，我们有理由预计，2017年用于数据处理的人工智能技术将会有一些重大突破。现在对基于用户洞察和基于数据找寻信息传播的路径这一块的要求越来越高，这是传播绩效最基本的要求。而要开发非共性的“利基市场”、开发分众化的“长尾市场”，一定要有相关的数据作为路径导引和技术支撑。因此明年在这一领域会有比较大的提升。用户洞察、数据路径辅之以机器学习，会成为传媒业普遍使用的人工智能的一种方式。

　　在人际交互方面，人工智能也能帮助人去采集必要的相关资讯。《环球时报》的总编胡锡进就某一争议性话题撰写社论前，他通常会从其专家库中挑选左右各派的几位专家，在听取他们的意见后才下笔撰稿。这种传统工业化流程的社论撰稿模式其实是可以借助人工智能来完成的。人工智能能判断出众多专家的立场和政治标签，通过综合各派专家观点，如此一来在撰写评论时，话语空间和结构性把握相对来说会更加到位、更有把握。这就是人C如何互动的具体应用。

　　其实有些东西对人来说是困难的，但对机器来说是简单的。只要符合一定的规则，进行重复性的检索和采集对机器来说是再简单不过了。相反，如果我们要从跨界的角度来（下转第150页）（上接第138页）找到两者的关联，机器却很难做出一些超越其界限的评判，因为机器是在人制定的规则范围内运行的。李世石和Alpha Go在围棋对决中赢了一局恰恰是因为李世石下了一招很陌生的棋，但这步棋却超出了Alpha Go的认知范围，从而导致Alpha Go在后面的应对中显得很业余。现在机器对于规范性的文本可以进行很高效的处理，但一旦规则变了，机器就跟不上，这时候就需要人的帮助。因此人是跨界的实现者和设计者，人知道如何实现不同资源的调度和“混搭”，而机器却很难实现这种“混搭”。这其实是未来一段时间内人和机器之间最大的不同。人有天生的直觉和跨界的通感能力，现阶段的机器还没有这类跨界与通感能力。我们可以通过直觉和顿悟去把握一个人、一种事态的感觉，但机器却无法理解和模仿这种行为。

　　事实上，人工智能对传媒行业的重构离不开新闻工作者的专业支持。未来自动化、智能化技术搭配新闻从业者的专业经验和智能的指导能极大地解放新闻生产力，推动传媒行业的发展与创新。

　　[1]廉师友.人工智能技术导论[M].西安：西安电子科技大学出版社.2002.

　　[2]许向东. 数据新闻中传感器的应用[J]. 新闻与写作， 2015，（12）：70-72.

　　[3]中国日报实现世界首例人工智能视频采访[N].中国日报，2016-10-04.

　　[4]龚隽鹏，任文，张鹏洲.机器写作在新闻领域应用的思考.中国传媒科技，2016，（5），58-50

　　[5]申云.“机器人新闻写作”对新闻采编的机遇和挑战[J].今传媒，2016，（11）：115-116.

　　前瞻产业研究院提供的《2016-2021年中国大数据产业发展前景不投资戓略规划分析报告》指出，2015年全球大数据市场规模将从2010年的32亿美元增长到170亿美元，复合年增长率为40%。其中，我国2015年大数据市场规模可达115.9亿元，预计2016至2018年中国大数据市场规模还将维持40%左史的高速增长。

　　CCID预测未来三年我国服务器市场增速将保持在20%左右：随着行业于计算应用的不断深化，可以预见，越来越多的服务器将会服务二于计算，巨大的产品需求也将促进服务器市场保持快速发展。CCID，预计2016年至2018年，我国服务器市场销售额将保持20%左史的增长速度，在2018年达到871亿元。

　　重点推荐个股涨幅超沪深300和中小板：以2016年2月29日作为基期，按照流通股本加权平均的方法计算，华金证券计算机行业重点推荐个股收盘价总体涨幅约为15.53%，跑赢了沪深300和中小板指数涨幅。其中浪潮信息、卫士通、天玑科技和中科曙光区间涨幅领先计算机板块、沪深300、中小板以及创业板总体行情涨幅。

　　1、银信科技，主营业务行业覆盖范围不断拓展为公司业绩增长提供安全垫：2015年公司成功进入中国移动通信集团市场，获得了中国移动及其旗下咪咕娱乐公司约3000万元的订单，随着中国移动在ICT领域业务发展的不断深入，我们讣为也会在2016年给公司主营业务增长带来新动力；数于科技为公司在大数据和于计算领域打开新的业务增长点：公司早已经致力二于计算和大数据的相关技术研发，并在公司主营业务领域实践了基二大数据分析技术的智能化IT运维业务；

　　随着基于webservices（网络服务）的网络应用体系结构的进一步的发展，人工智能技术在网络财务应用和商业智能中的作用日益加大，神经网络、遗传算法、数据聚类分析给会计信息挖掘提供了新的技术支持，同时也要求网络会计更加智能化，以便适应网络经济的发展。（IntelligentAgent）智能是系统科学中人工智能的一部分，它指软件和硬件组合能代替它的使用者完成特定的工作。会计智能可代表实体如会计用户、会计应用系统或其它会计核算程序自主地运行。

　　它可与会计用户、会计信息系统或其它进行通信以执行自己的任务，先进的会计可与其它会计合作承担单个会计无法完成的任务，移动还可根据需要从一个会计信息系统移到另一个会计信息系统中。

　　会计信息是社会经济有效运行的重要基本元素，真实性是对会计信息质量最基本的要求，社会经济的良性运转要求会计信息能够与它所反映的客观事实相符。而会计信息失真是我国目前经济运行中存在的严重问题。利用会计智能主要能从以下几个方面来提高网络会计信息的线.增强会计人员的信息安全意识，消除会计信息源失真。会计人员的人为错误是会计信息失真的一个主要方面，由于缺乏对人为错误有力的监控，会计人员中的故意行为很难察觉。智能可利用多维信息记录各种网络会计数据处理中人的行为，以备日后查证。对会计信息操作的人员进行严格权限动态分配，对不同会计人员在不同权限下会计信息的使用进行记录，保证会计信息源的有效性。因智能有一定的自学习能力，可让会计智能学习最新的会计法规和初步的会计实践知识，许多核算、报表任务可交付会计智能自主完成。这样，一方面可保证数出一门，同时可将会计人员的精力投入原始会计数据的审核、安全管理上，提高会计信息的原始精度，另一方面，可减少中间会计人员对会计信息的处理，降低人为会计信息误差。

　　2.组织智能移动审计进行网络审计，降低会计舞弊行为。审计部门可不定时期编制移动审计智能程序，先将其注册到审计部门的服务器上，然后将其通过会计网络发送到待审地区或部门，由审计智能自动对当地待审部门的财务信息进行远程审计，并可将审计结果和特定的会计信息带回审计部门。对于需要多部门配合的审计，可编制多个智能，设定它们的活动路线、自身会计属性、业务流程规则等信息，智能能够根据不同的会计流程通过网络在不同的实际会计业务发生地点之间进行流动，根据不同地点、不同部门的相关会计信息自动完成相应的查账、审计处理，将结果带回审计部门以所需的格式再现，这一切活动不需要人的参与，真正体现了网络会计的自由性、快捷性、精确性。智能可深入会计信息源的计算机中，利用实际会计信息环境对相应的会计部门的资产负债表、利润表、现金流量表进行初审，这样，一方面减轻了多时段审计的压力，同时这样审查可在不预先告知待审部门的情况下通过网络瞬间即可完成。这种方式因为剔除了人的干扰，增强了审计的真实性、无差别性。同时利用会计智能能深入到许多深层次的会计信息，更有利于对大的会计舞弊行为的查处。

　　会计信息服务是最广大的会计信息用户群接触相关信息的首要渠道，会计信息的多方位披露是众多用户对网络会计提出的一个新的要求，利用会计智能可在以下方面拓展会计信息的披露服务。

　　（1）对会计信息自动进行信息披露分类管理。管理复杂和经常变化的会计分类代码和数据限制条件使得会计信息披露服务效率低下，利用会计智能使会计分类代码和限制条件的维护简便快捷和正确，保证会计分类代码和限制条件在管理和维护时的同步性和一致性。

　　（2）对会计信息披露自动进行索引管理。为提高会计用户的需求，网络会计中需建立不同层次，不同类别的索引以提高会计信息查询速度，但会计信息索引管理却很麻烦，一般由系统管理员和会计分析员人工设定，利用智能可由计算机自动管理会计信息索引，只要预先设定初步的会计知识和索引方案，系统会自主地对相关索引进行建立、调度，并随会计的发展对索引进行重构、维护。

　　（3）会计用户自动进行会计信息披露导航服务。利用会计智能告诉用户所需要的会计信息资源在哪里，对会计信息进行挖掘，并向用户提交相关信息超链接集。

　　（1）个性化会计信息过滤。网络会计中有时候有大量无效的会计信息在网络中流动，不但增加了会计信息系统的网络传输负担，同时增加了会计信息的查询成本。会计智能可按照用户指定的条件，从流向会计用户的大量会计信息中筛选符合条件的信息，并以不同级别、索引呈现给会计用户，并且在不同的时域期间可对会计信息用户的喜好进行学习，逐步适应会计人员的要求。

　　（2）多样化会计信息披露形式。会计用户可自定义自己所需要的会计报表格式，利用智能可以将会计计算和会计报表格式以xml再现于用户的浏览器中，由于xml是将数据和数据表现形式实行独立，不同的会计用户和会计研究人员都能够获得各自满意的会计信息披露表。

　　（3）多样化的会计信息披露层次。会计信息使用者要求获得全面正确反映企业的财务状况和经营成果的会计信息，不论对企业有利的会计财务状况，还是对企业不利的会计信息，均应予以披露，从而使公众对企业的财务状况有一个全面的了解。利用智能可在相关审计部门协助下根据用户的不同级别给于不同层次的会计信息披露。

　　网络会计的发展要求会计信息系统不仅仅是个独立核算系统，更重要的是要能进行财务分析。而目前网络会计能够使用的大都是基础会计信息，但随着会计信息量的突增，会计信息的如何有效使用成为网络会计中的核心问题之一。由于会计信息量很大，单纯地靠目前的会计模型来对动态会计数据进行试验，通过试验再来探求新的会计活动趋势、量化会计活动的偏差，其工作量和计算量太大，成本也很高。这使得网络会计信息的深层次挖掘无法有效实现，无法对决策提供较好的支持。

　　网络会计构建者可先构建面向会计主题的会计数据仓库，将基本会计事实库规范化，争取保证会计事实库的完整性。依据不同的会计人员的角色设置不同的会计智能，该将具备相应的会计人员的基本会计知识，将部分会计专家的会计相关模型进行分类并将建立会计专家知识库，会计智能能根据不同的会计要求自动访问会计专家知识库，获取初步的相应的会计模型类，然后将相关度高的会计信息抽取到会计数据集中，并在实际的会计数据集环境中进行会计应用模型精化处理和模型的动态拟合。将预测的结果发给信息决策部门，同时将预测误差结果刷入会计模型纠错库，为下一轮动态会计模型处理做准备。这样可摒弃大规模的会计信息人工抽样，实现初步可调试的会计分析报告，达到优化的网络会计计算分析。

　　会计信息库的构建者以关联规则、神经网络、贝叶斯统计为依据，可建立会计信息挖掘机制，让智能会计实现网络会计信息的切片、钻取、旋转，提高会计信息的多维度视图分析。对数据分析量较大的会计研究课题，可编制专用智能会计进行专门的会计信息筛选、报表格式转换，并可就初建模型选派特定的智能进行自动测试，获得可能的最佳会计模型的拟和度。在综合利用会计智能技术上可实现对会计信息的半结构化和非结构化分析，以会计专家智能为核心，以会计数据为基础，自动提供会计信息的相关性和聚类分析，帮助实现会计信息（OLAP）在线联机分析处理。

　　“会计信息化”的实现需要大量网络化的会计软件作为支撑，而会计软件的研发和应用是会计信息化的“前沿阵地”。会计软件和会计实际业务处理的不一致现象是目前我国会计软件发展的最大问题。利用智能技术可建立会计软件研发的“敏捷”方法，提高会计业务处理的“柔性”，加速会计软件的开发进度和软件的现实使用效率。对部分网络会计子系统可使用“需求驱动”的方法，提高会计软件模块的复用率，以CMM（能力成熟模型）为基准，建立严格的网络会计软件项目需求计划，加强会计软件的过程控制（PSP），提高网络会计软件的质量。

　　加快网络会计的推广与应用是当前提高会计效率的有效途径，因此，要加大对会计智能的研究与应用可极大提升网络会计的质量，弥补网络会计的部分不足，有效防止会计信息失真，提高网络会计系统的管理水平。

　　制造业，历来都是国民经济的高地，它关乎就业，关乎经济的创造力，关乎中国经济可持续发展的能力。而自2008年经济危机以后，中美制造业高地争夺战以及相关的争议持续不断。为了强调制造业的重要性，美国通过多个国家计划来启动“制造业回归”，因为美国发现新一轮产业革命的重心仍然在制造业，制造业也是国家经济竞争力的关键所在。由于中美两国制造业的“成本竞争力”越来越近，这就意味着中国制造业必须尽快重新塑造竞争力，“世界工厂1.0版”必须尽快升级到“2.0版”、“3.0版”，才能保持在世界市场上的相对竞争力。

　　2008年爆发的金融危机，从美国迅速向全球蔓延，随之全球经济结构与国际分工进行深刻调整。自2008年以来，发达经济体对高端制造业的重视前所未有，希望重新找回经济稳定之锚。与此同时，新兴经济体也加大了对低端制造业市场的争夺。在这张世界制造业坐标系里，美国、德国等制造大国，率先意识到要在这场关乎人类未来产业变革方向的征战中取胜，必须抢占制造业制高点，于是率先实施“再工业化”和“制造业回归”战略，重振制造业大潮风起云涌。

　　特别是美国对制造业的定位与以前已截然不同。其中最明显的是美国政府对制造业的态度发生了巨大的转变。首先是美国开始特别强调制造业的重要性，美国从就业培训、研发、融资、基础设施、国际贸易规则、商业环境等方面都提出要促进制造业的回归和发展。其中美国在2009年12月公布了《重振美国制造业框架》，2011年6月和2012年2月相继启动《先进制造业伙伴计划》和《先进制造业国家战略计划》，2013年《制造业创新中心网络发展规划》，推动所谓的“制造业回归”。 随着特朗普当选新任美国总统，特朗普的两大潜在政策也非常值得关注，其中之一是特朗普的“产业回迁”，意在通过汽车、电子的制造业工厂的回迁美国来解决美国的就业问题，包括福特、通用汽车、丰田、波音、洛克希德马丁、联合技术、开利等美国最强大的企业都已经感受到这种政治压力；之二是提高自身的制造业服务能力，吸引更多的国外制造业去美国设厂，这点在今年年初的曹德旺的评论中就可以体现出来。

　　虽然奥巴马政府与特朗普政府对于制造业的政策不同，但是他们对制造业的观点还是非常一致的。因为美国和很多国家都发现，经济增长的实质以及新一轮产业革命的重心仍然在制造业，制造业将成国家经济竞争力的关键所在。

　　奥巴马政府强调“再工业化”，目的是为了保持美国在全球制造业竞争方面的领先地位。在战略新兴产业领域，美国更是浓墨重彩地规划，2009年出台了《美国创新战略：促进可持续增长和提供优良的工作机会》等，重c在纳米技术、高端电池、生物制造、新一代微电子研发、高端机器人、清洁能源、航空产业、电动汽车等产业布局。2012年美国财政年度增加了国家科学基金、国家标准和技术研究院实验室等重要科学部门预算，开发先进制造技术，并启动先进制造技术公会项目。所以“再工业化”也好，“制造业回归”也好，本质上是抢占国际产业竞争制高点。

　　特朗普政府则一方面将汽车、飞机等机械制造业复兴当做未来的产业政策关注点，目的是为了扩大美国就业，解决类似于美国汽车城底特律的破产之类的难题；另一方面则将美国基础设施建设相关的产业升级也作为未来制造业的重点。特朗普提出一个大规模基础设施投资的计划，承诺选民要花上万亿美元来重建道路、机场、桥梁、排水系统和电网。这个新的“造城运动”同样也会发挥美国中低端制造业的带动作用。

　　在美国启动“制造业回归”的过程中，很多人将美国启动“制造业回归”的动机归因于美国制造业成本的下降。波士顿咨询集团出具的报告显示，如果全球制造业成本竞争力指数以美国为基准（100分），中国制造业对美国的成本优势已经由2004年的14%下降到2014年的4%，这就表示目前在美国进行生产只比在中国进行生产贵4%。该研究报告认为，按照目前的发展趋势，中国对美国的制造业成本差距在2020年左右将不复存在。

　　埃森哲咨询公司认为，受益于美国多方面的成本优势，目前在美国本土生产的十多万家中小制造企业有着很强的生命力。埃森哲咨询公司首席技术战略家鲍勃？苏在一份报告中分析说：“美国制造业所拥有的劳动力仅有服务业的1/4，但每位员工所创造的利润几乎是服务行业员工的6倍。”美国依然是全球最大的制造国，产出几乎占全球产出的1/4。

　　首先在资源与能源方面美国制造业成本优势一直在增强。高盛在其2013年前景展望中指出，美国的可开垦土地面积比中国多出5.3倍，水资源是中国的4.6倍。2004-2013年，我国工业用电价格上涨了66%（我国工业平均电价0.6元/度，比美国高出30%左右），工业天然气价格上涨了138%；而美国的页岩油气革命使则其能源价格出现下降。目前美国天然气每立方米相当于7毛钱人民币，中国为2.2元每立方米。美国的原油价格要比中国原油低30%左右。

　　另外中美两国的物流成本差异巨大。由于高速公路网是由美国各级政府修建，所以美国高速公路几乎不收费，只有一些私营道路收费，但也很便宜。而中国高速公路费用惊人，中国的运输成本相对来说就太高，而且过路费按里程和载重量双重收取。毕马威曾经报告称，中国的运输成本占中国GDP的18%，比发达国家普遍高出10个百分点。对厂家来说，物流成本可以高达生产成本的30%-40%。

　　在劳动力方面，中美差距正在逐步缩小。美国的人工成本总体来说大约是中国的4-6倍。美国有些地区失业率非常高，在高失业率地区，工资水平也不高，招聘工人也比较容易。美国很多地区平均工资月薪大概在2000-3000美金，是中国的5-6倍。

　　在税收方面，美国地方政府权力比较大，每个地方的税率政策也不一样，失业率高的地方，税率就低，而且美国税率是根据企业的赢利情况而来，利润越高，税率越高。甚至还有些州不设企业所得税，如南达科他州、内华达州。美国也有企业所得税较高的州，如纽约州、路易斯安纳州，税率也要达到35%。通常来说，企业家可以选择税赋较轻地方去办厂。

　　金融危机以后，欧美国家开始审视原来重视虚拟经济的政策，很多国家于是重新回归并更加重视“高端制造”，如美国将“再工业化”作为其重塑竞争优势的重要战略。当然，美国真正想让回归到美国的产业，也并不是所有的产业，因为很多产品在美国制造并没有明显的优势。

　　比如在美国，纺织品、服装和家具制造业是典型的低技术劳动密集型产业，在没有强势品牌支撑下，毛利率很低。而家电、电脑和电子设备等高科技制造行业，或者被称为“高科技组装行业”，也居于半导体产业下游，竞争超级激烈，且产业附加值整体较低。所以在这几个方面，美国都把制造业放在了发展中国家，但是将设计、研发和销售等其他环节留在了美国。以手机行业为例，在2015年，苹果独自赚取了全球智能手机市场的92%利润，再加上三星，两者利润之和超过了全球手机市场利润的100%。换句话说，所有其它手机企业的整体利润总和是负数――其中，包括了年产16.3亿部手机的中国手机制造商。通过树立高利润制造行业的竞争优势，以及在中低利润制造行业里控制高利润价值链环节，美国制造业获取了远高于全球平均水平的利润率。

　　早在2011年，Booz&Company的一份制造业分析报告中，包含了一张美国制造业在国内市场竞争力分析图表。该图表清晰显示，美国在化工、宇航、机械、医疗和半导体等领域，仍然占据着全球领导者的地位，弱势的制造业只是纺织品、服装、家电、家具和计算机设备等领域。由于这些劳动密集型产品需要较长时间的组织能力，所以短时间来看，纺织品、服装、家电、家具和计算机设备等领域回归到美国的概率还是非常小。但是值得注意的是，一旦机器人技术在这种产业中大量应用，那么纺织品、服装、家电、家具和计算机设备等领域回归美国的潮流将会成型，比如最近富士康母公司鸿海集团已经计划赴美投资建厂就是典型的案例。

　　综合来看，目前正在回流到美国或者肯“主动”回流美国的产业，主要是高技术服务业和先进制造业。因为这些产品在美国有着先天的优势，即美国强大的基础科研和科技转化能力。目前科技界三种飞速发展的技术，即“人工智能、机器人和数字化服务”，都与美国强大的创新和创造力有着紧密的联系。

　　其中在基础科研领域，很多企业看中的是美国在信息协作竞争方面具有天然的优势。

　　对现代制造业来说，信息技术已经远不是上个世纪末的CAD/CAM（计算机辅助设计/计算机辅助制造）和MRPII（制造资源计划）那么简单。从设计、生产、装配到服务，它已经深深嵌入制造业的各个关键环节。在产品设计方面，利用可视化和仿真软件，制造商的产品设计、测试和优化都得以加速，并获得改善。比如飞机无需大规模风洞试验，就可以进行风阻系数优化；零部件只需要在模拟软件帮助，关键零部件就可以测算使用寿命；制造企业使用企业资源管理和供应链管理系统，可以综合成本、交货速度、生产率、设备利用率、能源消耗和产品质量等多方面因素，整合上下游供应链的关系，制定最优配置产业链资源的生产、制造和销售计划。

　　几十年前，制造业资源管理最为核心的MRPII/ERP理念，就是由美国企业提出的，目前，全球最好的ERP软件，也出自美国。在未来信息产业创新的前沿领域，如大数据、云技术、虚拟现实与可穿戴技术、3D打印，美国有大量最先发明与创立的公司。比如大数据，事实标准Hadoop就是由美国制定，全球最大的十家SaaS供应商都是美国公司。在可预见的一段时间内，美国在信息技术的领先，还会让美国制造业的创新优势继续保持。

　　在科技转化领域，美国企业重视研发，由于知识产权保护严格，所以他不管别人做什么，只做自己的，而且要做最好的。连最小的企业也会在研发方面下血本，有了专利就迅速转化成产品。美国制造业会随时调整自己，不断寻找适合自己的角色，劳动密集型基本上没有办法生存，所以都向高端、核心发展了。这就是美国制造业的核心竞争力。

　　如果要问什么是未来美国制造业的核心竞争力，可以说，就是美国在产品创新、技术创新和信息协作竞争方面的优势。美国的战略意图是让“人工智能设计”应用于制造业，辅助人们进行设计、测试和制造，使制造业的大规模定制成为可能；用“数字化服务”对新产品进行构思、利用模拟器进行测试使生产效率大幅度提高；将人工智能、机器人和数字化等高技术服务集成应用于制造业，以此来引导一场真正意义上的“制造业革命”。

　　从以上的分析来看，“美国制造”最突出的核心竞争力在于产品承载的科技含量与创新能力，所谓的“制造业”回流是一种结果而非强制的措施。美国强调制造业回归，是重视制造业的重要性。这才是我们真正应该学习的，因为制造业一直而且永远都是所有行业利润的源泉，也是创造与创新的最大承载载体。

　　Booz&Company的一份制造业分析报告分析认为，未来全球的主要工业国中，只有美国和墨西哥的成本结构会逐渐向好。较低的薪资增长率、持续提高的劳动生产率、稳定的货币汇率，以及显著的能耗优势，将让美国和墨西哥成为全球制造业的新星。除中国和韩国以外，其它世界排名前十位的商品出口国，平均制造业成本均超出美国成本的10%-15%。

　　目前我国已经成为世界第二大经济体，全球制造业产出最高的国家，还是世界第一大出口国，发展成就令世界瞩目。但从国际产业分工格局看，仍处于低端加工组装环节，产业技术含量和附加值偏低。目前我国彩电、手机、计算机等主要电子产品产量占全球出货量的比重分别达到50%、70 %和90%以上；但电子信息百强企业实现利润仅为美国苹果公司利润的40%。中国社科院工业经济研究所2017年2月的《中国产业竞争力报告（2016）》指出：我国工业制成品中，我国出口产品主要是中等技能与技术密集型产品和低技能与技术密集型、劳动与资源密集型产品，高技能与技术密集型制成品最少。我国低技术含量产品在国际市场上尽管拥有较高的占有率，但高技术含量的产品则普遍缺乏国际竞争力。

　　目前中国制造业面临着诸多的挑战，比如中国制造业成本最大的优势――人口、资源等红利逐步褪去，而在其他领域的劣势（如税收、物流、能源、隐性成本等）逐步突显。但在很多原因中，最重要的挑战还是中国制造业的核心竞争力不强，而非劳动力成本或者资源成本。经济学家许小年认。