前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇人工智能技術優勢范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

人工智能技術優勢范文第1篇

 

《中國經濟信息》綜合報道

 

由美國科技媒體Re/Code舉辦的Code Conference日前在南加州舉行，微軟公司創始人比爾·蓋茨、特斯拉創始人伊隆·馬斯克、亞馬遜創始人杰夫·貝索斯以及谷歌CEO桑達爾·皮查伊受邀參加，并且在大會上發表了各自對人工智能技術的看法。

 

比爾·蓋茨：夢想終于實現

 

首先是比爾·蓋茨，這位微軟帝國的締造者，雖然對人工智能的崛起感到激動，但是他也承認，能力超過人類的機器將會帶來一些挑戰。微軟公司在語音識別和計算機視覺等領域進行了多年的研發，比爾蓋茨表示，目前人類已經在相關領域取得了足夠的進展，足以肯定未來十年將會有機器人能夠執行類似駕駛、庫管等工作，機器在某些知識工作的領域也能夠超過人類。

 

“曾經的夢想終于到來了，”蓋茨在Code Conference大會上說道，“這是科技一直以來發展前進的方向。”

 

但是蓋茨在去年的一次采訪中，也曾表示機器的超人能力將會帶來兩個大問題。第一個，機器將會讓人類社會目前現存的許多工作機會消失。第二個，則是如何讓人類保持對機器的控制。蓋茨透露，目前他已經在接觸有想法能夠解決這一問題的人。

 

馬斯克：人工智能可能會成為少數人的工具

 

馬斯克對人工智能的發展也很激動，他認為人工智能的出現，實現了科技迷們兒時的夢想。他認為，人工智能是通往未來的途徑，機器將越來越強大，甚至會超過人類智慧。但是，馬斯克同樣對人工智能的發展表示出擔憂。“它們可能對未來產生負面影響，并非所有人工智能功能都是良性的。”他說。

 

馬斯克認為，如果人類創造出超越人類智慧很多的超級人工智能，確保其處于良性狀態非常重要。馬斯克特別強調，人工智能可能落入少數人之手。當被問及這里的“少數人”指的是誰，馬斯克并沒有明確指明。

 

貝索斯：亞馬遜從事相關項目的團隊超1000人

 

亞馬遜雖然是一家電商科技公司，但是貝索斯也對人工智能技術極為熱衷。該公司的Alexa智能語音助手和Echo智能音箱，背后都有人工智能技術的影子。在Code Conference大會上，貝索斯透露，亞馬遜正在發力人工智能。“亞馬遜從事這些項目的團隊超1000人，你看見的只是冰山一角。”他對Re/Code創始人莫博士說。

 

他表示，亞馬遜針對人工智能領域關鍵項目的投資，已經持續了四年時間。他表示，人工智能產業會越來越大，亞馬遜有大量數據的積累，這一點在人工智能的競爭中有優勢。

 

皮查伊：谷歌人工智能的優勢是能夠理解語境

 

谷歌一直是人工智能領域的明星公司，該公司研發的AlphaGo不久前擊敗了韓國的頂級棋手。外界看好谷歌發力人工智能領域的原因之一，正是谷歌在數據積累方面的優勢。谷歌的搜索引擎，每天都會獲得各種各樣大量的數據。

 

皮查伊表示，谷歌在人工智能上的技術優勢之一，就是其語音助手可以處理人機對話的語境。在前后問題有關聯的時候，谷歌的人工智能助手也能實現一定程度的理解。

 

人工智能之外，皮查伊再一次表達了谷歌重返中國的意愿，但是我們可能都知道，這件事要比人工智能的研發，難多了。

人工智能技術優勢范文第2篇

關鍵詞：電氣自動化；人工智能；技術

中圖分類號：C35文獻標識碼： A

引言

在經濟合理的條件下為用戶提供高質量的電能是電力系統運行控制的最基本目標，因此對電力系統進行規劃、監視和控制一直以來都是電力企業關注的重點。而隨著社會經濟的日益發展，國家電網的規模也在不斷擴大，特別是各地區特高壓電網建設的順利完成，能源管理系統（EMS）運行人員面臨著前所未有的壓力，這種情況下很難保證電力系統安全、經濟、可靠運行。除此之外還有一個不容忽略的問題就是目前EMS中心的計算機軟件主要是以數據分析軟件為主，對于電力系統運行中的突發事件缺乏智能化處理，這一實際情況使得電力系統運行控制完全依靠人工決策，尤其是在事故狀態中，人工決策對于電力系統的正常運行有著決定性作用。為此，將智能技術引入到電力系統來推動電力系統自動化的發展具有普遍的現實意義。

1、人工智能技術概況

隨著社會的發展，各種工程計算的增多，人腦無法承擔越來越繁重的科學和工程計算，計算機能夠比人腦更加快速、準確的計算出這些數據，因此，利用計算機形成的人工智能技術也就隨之應運而生了。人工智能技術是于1956年的一次會議上提出來的，涉及到計算機、心理學、數學、認知科學、哲學等多個學科，屬于自然科學和社會科學的交叉學科，和空間技術、能源技術并稱為世界三大尖端技術。人工智能研究的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，它主要通過計算機來實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使得計算機能夠實現更高層次的應用。人工智能不僅局限于邏輯思維，還綜合考慮了形象思維和靈感思維，此外，還可以借助數學工具，使數學進行人工智能的學科。不同的人工智能技術具有不同的優勢，例如人工智能建模技術就具有以下的優點：自治性、社會能力、響應性、能動性等。在復雜工程系統中運用人工智能建模技術，可以通過復雜系統中的基本元素及其之間的交互的建模和仿真，將復雜系統的微觀行為和宏觀“涌現”現象有機的結合到一起。人工智能建模技術對自身狀態和行為有一定程度的控制能力，在完成建模和仿真任務時無需人為的干預，具有一定的自治性。人工智能建模技術能夠理解自身所處的環境，可以對周圍的環境變化作出及時和快速的響應。此外，人工智能建模技術還可以顯示出有意識的不失時機和目標導向的行為表現。

智能控制理論概述智能控制是隨著控制理論的發展而提出的一項控制技術，其主要作用是幫助解決傳統控制方法中無法解決的控制問題，對于那些適應性要求高、不確定性和非線性強的控制系統尤為適用。而電力系統就是一個不確定性和非線性很強的復雜系統，系統中包含了大量未實現建模的動態部分，加上其分布地域范圍十分廣，對其進行控制管理是非常困難的。同時，隨著我國經濟社會和科學技術的不斷發展，傳統的調度控制模式已經無法適應時代對電網運行控制的要求，傳統電網控制調度缺少必要的控制技術和指令設備，在控制過程中易出現誤動、據動等問題，影響了電網運行效率。為了解決這些問題，電力控制系統中的智能控制就被提了出來。

2、電氣自動化控制中人工智能技術的應用

2.1、人工智能技術在電氣自動化控制中的應用現狀

雖然科學技術在不斷的進步，電氣自動化控制水平也在不斷的提高，傳統的發展模式逐步得到改善，但相比于其他行業，電氣自動化控制還需要不斷的引進先進的自動化科學技術。

人工智能技術的引進，把電氣設備設計從手工制圖中解放出來，利用人工智能技術進行設計（例如遺傳算法、專家系統等），大大提高了設計的效率和設計的質量，縮短了產品開發的周期。

在電氣自動化控制系統中運用人工智能技術可以對所有開關量、模擬量進行實時采集，并按要求處理或存儲。人工智能技術還可以模擬電氣設備系統運行的實際情況，可以實時的顯示電流、電壓等實際開關狀態及掛牌檢修功能，并自動的生成歷史趨勢圖。此外，還可以對電氣工程中的主要設備、系統的運行進行監視，一旦發生故障，立刻報警。人工智能技術還可以對運行人員的權限加以限制，方便各級運行值班的管理。

2.2、模糊邏輯控制技術

對電力系統自動化的影響在智能技術的眾多分支中，模糊邏輯控制技術可以說是最簡單、最容易掌握的一種控制技術，從應用效果和應用范圍來考慮這種技術具有很強的實用性和優越性，目前在家用電器中已經得到了廣泛的應用如生活中常見的電風扇、電磁爐、電飯煲等都是通過模糊邏輯控制技術來實現控制的。而以模糊邏輯控制技術為基礎的電力自動化控制系統具有一個完整、系統的邏輯推理，能夠充分的表達語言變量，從而實現與人類邏輯相似的性能。2.5綜合智能控制技術對電力系統自動化的影響智能技術是一個廣泛的概念，到目前為止其已經衍生出專家控制技術、神經網絡控制技術等多個分支，其中每一個分支都有著自己的優勢和不足之處，而綜合智能控制技術則是對這些智能技術的一種綜合性應用。這種控制技術對于電力系統的影響將是全方位的，例如模糊控制技術只適合處理機構化知識，而神經網絡控制技術在處理非機構化信息上更有優勢，那么通過綜合智能控制技術將二者進行補充結合，可以從不同方面來為電力系統自動化提供服務。筆者認為，融合了多種智能技術優勢的綜合智能控制技術對于電力系統自動化的發展所起到的推動作用更大，在未來將成為主要的研究方向。

2.3、線性最優控制技術

最優控制是最優化理論在系統控制方面的具體應用，其原理是在一定條件下，尋找最適合系統的控制策略，以使性能指標達到最大化或最小化。其在電力控制系統中的應用由來已久，有研究已經證明，利用最優控制手段能夠提高電網遠距離輸電的輸電能力，并能提高輸電線路的輸電品質。但由于其只能對電力控制系統中的局部線性模型進行最優策略的選擇，因而控制作用有限，對于強非線性電力控制系統的最優控制效果并不理想，在實際應用過程中多用于對電力系統中局部進行控制的線性模型中。

2.4、監控技術

監控技術是電力自動化系統中不可缺少的一部分，通過監控，電力控制中心人員能夠實時掌握電力系統各部分的運行狀況。而隨著電力行業的發展，智能監控技術得到了廣泛應用。智能監控技術能夠為用戶提供數字化的監控界面，并對電力系統的運行進行實時地圖形和數據分析，為控制人員提供決策支持。另外，現代智能監控系統還具備遠程遙控界面、實時報警以及遙控閉鎖等功能，使電力自動化控制的工作效率得到明顯提高，節約了電力企業人力資源，增強了電力生產的安全可靠性，提升了電力系統的自動化水平，適應了時展要求。其智能性主要體現在，當對電力系統中高壓進線部分，低壓進線部分以及電源切換等部分進行分析時，會優先使用分布分層式的系統結構，并對各層的溫度變化和運行狀況進行監控。同時，智能監控還能夠監測到電力系統中多種遙信量信號，并將這些信號實時反饋給監控中心。

3、結語

人工智能技術隨著科技的不斷發展，已經廣泛應用在生活和生產當中，它作為一種高科技手段，改變著人類的產生、生活方式。人工智能代替傳統智能在電氣自動化中的應用，標志著電氣產業的改革與發展，有效的降低了電氣自動化的投入成本，最大程度的提高了工作效率，推動了電氣自動化的健康發展。

參考文獻

[1]周超.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用[J].硅谷,2012,08:21+87.

[2]張聰一,劉穎超.電氣自動化控制中人工智能技術[J].科技傳播,2012,15:83+79.

人工智能技術優勢范文第3篇

2012年，在技術創業尚未形成風氣之時，他中斷了在美國的學術道路，回到中國，與中學同學、前阿里云總監林晨曦創辦了依圖科技公司，致力于計算機視覺業務。談到創業的初衷，他說：“我始終認為，技術要應用于現實生活中，才能發揮出最大的價值。”

2013年，依圖科技拿到了真格基金百萬美元的天使投資。2015年和2016年，依圖科技先后完成A輪、B輪融資，估值數千萬美元，成為業界最被看好的計算機視覺創業公司之一。

創業四年，甘苦嘗盡。朱瓏的技術優勢顯而易見，要面對的難題也不少：沒有商科背景，是否會讓他在管理上左支右絀？在人工智能這樣的前沿領域，沒有現成的商業模式可供借鑒，他該如何取舍公司的業務方向？

8月，趁朱瓏在北京出差之際，《時間線》對他進行了專訪，聽朱瓏講述行走在中國科技產業浪潮之巔的故事。

《時間線》：2012年你創業的時候，國內人工智能市場是怎樣的？

朱瓏：當時大家對人工智能的未來不像今天這樣有信心，資本對這個圈子的熱度也遠不如今天。并不是說你來自MIT就很容易拿到投資。我認為2012年是技術類創業的標桿性的一年，此后，創投圈開始從“資金密集型”和“資源密集型”轉向“智慧密集型”。

《時間線》：如你所說，當時資本圈對AI并不像今天這樣抱有信心，依圖拿到真格基金百萬美元的天使投資，經歷了怎樣的過程？

朱瓏：在紅杉資本中國基金副總裁吳瑩的介紹下，我和我的合伙人林晨曦與真格基金的創始人徐小平先生在他的家中見面，交流了十幾個小時。當時，徐老師對人工智能技術并不十分了解，但非常看好我們的團隊和AI的未來，提出給依圖兩百萬美元的投資，這筆資金動用了當時真格基金總額的7%，我認為徐小平老師是個非常有魄力的投資人。

《時間線》：你們的很多項目都是與政府部門合作的，一家創業公司是如何取得政府的信任的？

朱瓏：我回國之后動用了自己在國內所有的人際關系，最終獲得了在某個公安系統會議的茶歇時間與一名負責人交流3分鐘的機會。經過一番爭取，他愿意讓我嘗試計算機車輛識別系統，當時計算機的車輛自動識別準確率不到30%，對方希望提升到70%。接到任務兩個月后，我們做出了一套車輛識別系統，識別準確率達到了90%，獲得公司成立后的第一單業務。

由此開始，我們與公安系統開始了長期緊密合作，將人臉識別技術應用于追逃、刑偵、監控等方 面。

《時間線》：人臉識別技術具體可以如何應用到公安系統的工作中？

朱瓏：我們曾協助蘇州公安完成一起追逃任務，公安用全國在逃庫的26萬人與常住及暫住人口庫中的1300萬人進行比對，通過人臉識別的捕捉，系統共預警25人。經過人工甄別，最終確定了17人為嫌疑人，其中9人已撤銷，最后現場捕獲了3人。這是過去單靠警力無法做到的事情，現在人工智能技術可以幫助我們實現。此外，人臉識別技術還可以應用到金融等其他行業。

《時間線》：從創業到現在，人工智能市場經歷了怎樣的變化？

朱瓏：今年的前三、四個月，比過去一年的變化還大。很多投資人的邏輯是“我就要投資人工智能，一定要進來參與這個領域。”

《時間線》：在人工智能大熱的今天，可能會有一些投機主義的公司涌現，這是否會成為你的困擾？

朱瓏：肯定有，這很正常。有一些公司不見得會涉及智能的那些部分，只是包裝一個概念，但時間會自動篩選出真偽，有實力的公司很稀缺，團隊會更加值錢。

為杭州打造“城市數據大腦”

今年9月，全球矚目的G20峰會將在杭州召開，杭州市委市政府聯合眾多公司，在阿里云的牽頭下開展了一個名為“城市數據大腦”的城市交通規劃項目，借此盛會展現大數據在城市管理中的作用，依圖公司參與其中，提供車輛識別及大數據相關技術。首次涉通領域，對于依圖來說是一個新的挑戰。

《時間線》：“城市數據大腦”項目中，依圖進行了哪些方面的技術支持？

朱瓏：我們對城市中車輛的行駛路徑等數據進行收集、分析，對車、道路、紅綠燈的信息進行建模。在建模的基礎上對政府的交通管理者給予建議和優化方法，比如紅綠燈的改進措施，道路的修繕方案。我們希望通過解決城市交通這類世界級難題，讓人工智能使我們的生活更加輕松便捷。

《時間線》：這個項目的難點在哪里？

朱瓏：從技術層面來講，交通管理是一個非常新的領域，世界上頂級機構對這一領域的研究也處于原始階段，現有的學術界的模型、數據體量無法滿足模型精度的需求。要完成這個項目，我們還要做很多新的研究。從操作層面來講，我們的工作要跨越政府的不同部門，把這些數據整合到一起。

《時間線》：大數據對人工智能技術有重要作用，你們如何建立自己的數據庫？

朱瓏：最樸素的辦法就是一點一滴積累，比如車輛數據，我們自己去路上拍了很多，慢慢地數據就積累起來了。在和客戶合作的過程中，客戶也會提供一些數據。

《時間線》：現階段在中國進行技術創業，難點在哪里？

朱瓏：從創業環境來看，我們沒有完善的反壟斷機制，也就是說大公司還是可以跟你競爭的；但在美國，這不一定行得通。而且中國的知識版權的保護尚為薄弱，小公司抄襲的情況比較多。

此外，探索出好的商業模式是非常困難的。依圖成立四年，經歷了很多探索，我們一直在扎實地做垂直領域，包括公安、金融等領域。我始終在問自己：人工智能的賣點是什么？

AI最大的考驗是商業模式的創新

2016年初，一場人機大戰成為全民熱點。人工智能的概念從科技圈走向大眾，做了一次生動的市場教育。影響迅速蔓延到二級市場，人工智能概念股迅速飆升，中國興起一波人工智能創業熱潮。創業四年，朱瓏目睹了人工智能產業的變遷，他有著怎樣的體會？作為一個創業者，他如何看待這個產業的未來

《時間線》：現在依圖在技術研發和商業方面的比率大概是什么樣的？

朱瓏：超過50%都是技術團隊，我們的核心優勢是對技術的理解能力。有了技術作為基礎，擴張的成本會變得很低。

《時間線》：作為學者型創業者，商業背景的匱乏會不會成為你的瓶頸？

朱瓏：創業四年，這個部分的知識我補充了很多。商業知識是不斷學習的過程，今天學到的商業經驗不一定能解決明天的問題。換句話說，有商科背景不一定比我更有能力解決未來將面對的問題。創業本身就是個不確定的探索過程。

《時間線》：如何看待技術與商業化的平衡？

朱瓏：技術與商業化從來不是矛盾的。中國現在有很多大規模的問題放到學術上都是非常有挑戰性和標桿性的。在實驗室是無法直接解決問題的，因為有些數據不易得到，做商業項目與學術研究并不沖突，反而可以更好地促進技術發展。

人工智能技術優勢范文第4篇

一、“區塊鏈+AI”行業概述：

1、“區塊鏈+AI”行業簡介

人工智能（ArtificialIntelligence）英文縮寫為“AI”，主要研究如何使計算機去做更多過去只有人類才能完成的智能工作。AI一詞最早是在1956年Dartmouth學會上提出，2015年美國伊利諾伊小組研究中表明，現階段AI智力已可達4歲孩童智力水平。隨著人工智能技術不斷成熟應用，圍繞著“AI+”的技術理念創新也在不斷提出，其中“區塊鏈+AI”的技術理念尤為突出。

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、加密算法等計算機技術的新型應用模式。其本身作為比特幣的底層技術，擁有去中心化、開放性、自治性、信息難篡改、匿名性等特征，可有效彌補人工智能應用中存在的數據共享、數據安全等問題。區塊鏈可以為人工智能提供“鏈”的功能，讓人工智能的“自主”運行中需要的數據信息都得到可信記錄并具備可溯源的特點，使得AI更可信、更安全。可以說“區塊鏈+AI”是新型技術之間的通力合作，若兩者可有機結合，將會創造更大的價值。

從金融、消費、醫療服務到政府服務，區塊鏈和人工智能的結合正在逐步滲透各個行業和領域。人工智能和區塊鏈的協作將會解決諸多的問題，在人工智能提供數據分析和匹配的同時，區塊鏈將提供一個更加安全和可信任的網絡。

2、人工智能和區塊鏈行業現狀概述

人工智能被譽為引領未來的戰略性技術，是提升國家競爭力、維護國家安全的核心技術之一，也將成為經濟發展中新一輪產業變革的核心驅動力。在我國，人工智能的發展受到高度重視，2017年7月8日國務院了《新一代人工智能發展規劃》的戰略部署，明確我國新一代人工智能發展的三大戰略目標：至2020年人工智能總體技術和應用與世界先進水平同步，成為重要經濟增長點，全面支持建設小康社會；至2025年人工智能基礎理論實現重大突破，成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，向智能社會建設邁進；至2030年人工智能理論、技術和應用總體達到世界領先水平，成為世界主要人工智能創新中心，為經濟強國奠基。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）2017年的《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，2016年中國人工智能相關專利年申請數量達30115項，產業規模突破百億，2017年中國人工智能產業規模達152.1億元，該行業每年以40%～50%增長率進行增長，預估2019年將突破300億元，截止2017年6月我國人工智能企業總數已達592家，僅次于美國。2017年9月，華為公司推出的芯片麒麟970及蘋果公司推出的芯片A11SOC均具備機器學習處理單元，為人工智能硬件打下堅實的基礎。人工智能行業目前已走過技術蠻荒期，處于通用技術與行業結合形成商業化場景應用階段。根據目前滬深兩市板塊分類統計，涉及人工智能概念的上市公司共104家，基本涵蓋了人工智能基礎層、技術層、應用層各相關領域。

相比于人工智能技術已經經歷了60多年的長足發展而言，區塊鏈技術目前起步不到10年，且剛剛經歷了三個初級的階段，分別為：

起步期：2009年-2012年，以比特幣為代表的加密數字貨幣使得區塊鏈技術開始走進部分極客和新興技術愛好者的視野當中，并開始在世界范圍內形成一定程度的關注和研究。

雛形期：2013年-2017年，以太坊在比特幣的基礎技術架構之上引入了智能合約，使得區塊鏈的可拓展性得到極大的提升，區塊鏈技術開始延展到更多行業和領域。

發展期：2018年-，區塊鏈技術開始迭展，行業發展聚焦于更為安全的技術架構的搭建與更加良好基礎性能的提升，區塊鏈安全、區塊鏈與人工智能等方向開始受到行業重視，一些應用逐步在全球各個行業領域開始試點。

目前區塊鏈技術發展總體階段處于類似于互聯網發展的初期階段，距離大規模的應用落地仍然需要時間積累。“區塊鏈+AI”是新興技術相互賦能的良好應用結合，區塊鏈技術在人工智能這一垂直領域的探索，有助于加速新興技術的落地，并在實踐過程中不斷完善。目前大部分“區塊鏈+AI”項目仍處于概念驗證階段或早期應用階段。

二、“區塊鏈+AI”具有的優勢與挑戰

在人工智能為區塊鏈提供更強大拓展場景與數據分析能力的同時，區塊鏈技術可為人工智能提供高度可信的原始數據以支持其持續的“深度學習”。在未來人工智能高度發展的同時，也可通過區塊鏈的分布式、透明、可溯源的特點，來保障人工智能始終處于人類可控的范圍之內。這對兩者的技術發展進程都提出了更高的要求，總體而言，區塊鏈技術本身處于早期階段，與人工智能相結合需要持續迭代以滿足人工智能對性能和穩定性的要求。

1、“區塊鏈+AI”兩項尖端科技的相互賦能

區塊鏈與人工智能兩項技術的結合，有以下七個方面的優勢：一是區塊鏈可以提高人工智能的數據安全性；二是區塊鏈可以加速數據的累積，給人工智能提供更強大的數據支持，解決AI的數據供應問題；三是區塊鏈可以解決數據收集時的數據隱私問題；四是人工智能可以減少區塊鏈的電力消耗；五是區塊鏈使得人工智能更加的可信任；六是區塊鏈幫助人工智能縮短訓練時間；七是區塊鏈有助于打造一個更加開放與公平化的人工智能市場。雙方結合的優勢具體說明如下：

（1）提高數據安全性

區塊鏈可以幫助人工智能避免因數據存儲問題導致的故障。區塊鏈中每個節點都按照鏈式結構存儲完整的數據，每個存儲節點都是獨立的、地位等同的。區塊鏈的高冗余特性，分布式數據存儲，可避免系統級別風險的發生。理論上看除非所有節點全部出現風險，否則數據就是安全的。

此外，考慮到人工智能診斷的“黑箱”問題，清晰誰建立了人工智能，使用什么數據進行訓練，以及誰部署了最終的，是我們應對人工智能可能出現的問題的最佳防控手段。目前使用的大多數人工智能程序都是“深度學習”算法的變體。不良的數據內容將給人工智能帶來相應的安全隱患，區塊鏈則通過記錄哪些核心算法是使用哪組訓練數據開發的，避免了這一問題。更寬泛地說，區塊鏈可以記錄誰編寫了原始的人工智能算法以及用什么數據來訓練算法。

（2）大量且豐富的數據支持

一些企業為了自身發展會進行海量數據收集，同時因為市場競爭而拒絕進行數據共享。由此造成這些公司接觸到的數據有限，缺少完整的數據集做支撐，使得人工智能產品質量較差。采用區塊鏈技術，可以利用數據分類帳進行部分數據的購買銷售。可靠性強、可用性高的數據將會使得企業生產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。

當收集了大量同類型數據用于訓練AI模型時，數據會受到偏差或“過度擬合”的影響。數據樣本將不具備典型的隨機性來代表總體的特性。使用此類型數據訓練的模型比使用更多不同樣本進行訓練的模型表現能力要差很多。通過引入區塊鏈技術，讓不同的人和公司來提供可信的不同數據，可以獲得更多樣化的數據樣本，幫助AI完成“自主性”決策。

（3）隱私保護

人工智能的高速發展需建立在大量的數據基礎上，不可避免地涉及到個人隱私數據合理使用的問題，例如從公共數據庫中推導出私人隱私信息，通過這些信息又推導到其他相關人員的信息，這已經超出大部分人同意披露的信息范圍。區塊鏈采用非對稱加密和授權技術，交易信息公開透明，但對于賬戶身份信息是高度加密的，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，即使遭到入侵，也僅是一小部分信息內容，無法獲取用戶完整的個人身份信息，此技術在AI大數據運行環境下，個人的隱私免于被侵犯，不法企業難以利用用戶數據來牟取不正當利益。同時，區塊鏈與加密算法相結合可以在數據分享過程中分離數據所有權和使用權，讓數據使用方可以利用密文進行模型訓練和使用，徹底杜絕原始數據泄露的風險，從而打通企業和政府中的數據孤島。

（4）能源消耗減少

采用POW共識機制的區塊鏈項目需要消耗大量的電力資源，人工智能可以通過學習算法，提升數據中心的負載，操控計算機服務器和相關的散熱系統，優化冷卻，有效地進行設備管理，從而減少電力的消耗。對于AI可以優化能源消耗已被谷歌和百度等公司證實，2017年6月百度的智能樓宇項目一個月內為百度省下了25萬度用電量，谷歌旗下AI實驗室DeepMind利用人工智能技術幫助谷歌削減了15%的用電量。

（5）可信任度的提升

一個人工智能管理的區塊鏈可以為獨立于人工智能運行的底層平臺的人工智能提供一個分散的標識。每一個主要的人工智能都可以注冊成為被普遍認同的節點，這將為AI識別提供一個解決方案，類似于今天的網站證書，以驗證網站所有權。

一個人工智能管理的區塊鏈還可以允許每個人工智能將其活動的常規哈希函數寫入區塊鏈分類，以便具有加密密鑰的可以對其進行不可篡改的檢查。區塊鏈搭載的人工智能分布式賬本記錄了人工智能做了什么，確保人工智能的錯誤行為被及時的發現、分析和糾正。而區塊鏈的不可篡改性使得人工智能幾乎不可能“掩蓋它的蹤跡”和刪除犯罪活動數據。

最后，區塊鏈的共識機制可以確保人工智能處于控制之下。通過人工智能執行任務的公共記錄(必須由多個區塊鏈節點進行驗證)，我們可以確保人工智能的運行不會超出界限。

（6）更短的AI訓練時間

在使用區塊鏈技術保障訓練數據的真實可靠性的前提之下，可以通過區塊鏈的分布式數據存儲的方式將一臺人工智能的深度學習訓練時間大幅度的減少。例如一個人工智能的訓練可以采用模型并行或者數據并行的方式，將單個的模型或者數據分布在不同的機器之上，從而減少訓練時間。人工智能也可以在同步數據并行中刪除同步約束限制，而采用異步并行模式——人工智能在每一步的信息處理中不必等待數據的相互確認，可以直接進行下一步的操作，從而進一步減少人工智能的深度學習訓練時間。

（7）開放公平性

區塊鏈提供的核心價值是“去信任中介化”。如果想要創建一個自組織和自我調節的人工智能網絡——那么分布式記賬技術是最好的途徑。谷歌、騰訊、IBM、Facebook和其他大型科技公司已經徹底改變了分布式計算——將計算任務分散在多臺虛擬機之間，以實現高效的可伸縮任務處理。但是他們的布式處理工具仍然是非常集中的，并且專注于由中心化的控制器統一調度特定任務，以實現非常特定的目標。

而基于區塊鏈技術的智能合約將使“去信任中介”的網絡得以實現，在這種可信網絡中，兩個人工智能系統可以安全可靠地進行交互，而無需任何中心化的中介。區塊鏈還可為人工智能提供聲譽系統，這樣每個人工智能都可以在選擇與其他人工智能進行交易之前檢查其聲譽。另外，區塊鏈的無中介、高透明度將鼓勵這些人工智能開發人員共享他們的數據和他們的產品，而不必擔心出現某些偏袒競爭對手或竊取其知識產權的情況，并確保所有相關方為他們的工作獲得適當的報酬。

2、“區塊鏈+AI”面臨的挑戰

“區塊鏈+AI”的面臨的問題主要包括兩方面：一方面是AI和區塊鏈自身的缺點，在結合后仍無法有效解決；另一方面是AI和區塊鏈結合過程中可能造成原有優勢被破壞。例如：

（1）政策性風險

區塊鏈目前部分的衍生應用在世界各地存在著一定的政策風險——例如未來是否采用區塊鏈技術伴生的通證來激勵人工智能開發或節點管理，但無論是在經濟上還是在政策上如何定義通證仍有很大的不確定性。

（2）技術融合的不確定性

作為兩個前沿的新興技術，且都處于尚未完全成熟的階段。無論是從當前區塊鏈的技術指標，還是從人工智能的實際落地性來講，距離兩者真正的結合并實現落地，需要面對的不確定性因素仍然存在。目前區塊鏈的主要問題為擴容、隱私、和計算能力，主流的公有鏈難以支撐人工智能的鏈上實現。

（3）大規模的社會應用面臨挑戰

數據共享威脅大型企業利益。通過弱化數據的中心化，降低了大型企業相對小公司的競爭優勢。如果任何人都可以訪問這些數據集和計算，那么任何人都有機會與世界上最大的公司競爭。從技術領域中去除這些障礙將會改善社會，但共享市場的嘗試可能會讓大公司感到不安。如果任何人都有能力在世界上制造出最好的人工智能，那么市場將與許多正在爭奪一部分市場的初創企業和小企業共同分享。之前使用用戶數據來制定廣告或業務策略的公司和政府組織將再次被迫以較不直接的方式獲取其數據。因此，大公司可能會反對數據去中心化，并可能游說維持AI模型開發方面集中式數據集的現狀。

（4）不可控性

當使用了“一旦運行不可停止”的智能合約時，如果合約代碼存在漏洞被黑客利用，黑客將通過智能合約漏洞牟利，因在區塊鏈上運行的事務和交易不可撤銷，可能會給企業和個人造成不可挽回的損失。

三、AI與區塊鏈結合的應用場景

結合兩者技術優勢，通過AI讓區塊鏈更智能，區塊鏈讓AI更“自主”，更可信。目前對于AI和區塊鏈的結合應用，市場上已經涌現出很多相關項目和理論創新，描述了不同場景下結合，比如：

（1）區塊鏈+AI在醫療方面進行結合

相關的結合領域有醫療數據加密和醫療計算分析。關于醫療數據方面，據統計，大部分的醫生會直接將病人的病情、個人信息等信息發給同事，這涉及侵犯病人隱私的問題。應用區塊鏈的非對稱加密和授權等技術，對關鍵信息進行加密，只有經過數據擁有者授權才可訪問該數據，將大大的提高醫療數據的隱私性。關于醫療計算分析方面，AI在醫療機構提供數據錯誤率小于2%，利用區塊鏈的技術，可以對于醫療數據進行信息交換，相比傳統AI，數據可更好地進行共享。谷歌旗下DeepMindHealth正在開發區塊鏈醫療數據審計系統，利用“區塊鏈+AI”技術讓醫院、NHS、病人自身都能實時跟蹤其個人健康數據。

（2）區塊鏈+AI在數據市場進行結合

利用區塊鏈集合群體的力量，進行數據上的共享、AI模型的訓練等。AI的發展離不開龐大的數據集，區塊鏈可以利用數據分類帳進行高質量數據的購買銷售，當收集了大量的、多樣化的數據樣本后，可用于訓練AI模型，這些數據及AI模型將會解決信任的數據孤島問題，使得人工智能機器人可以進行共享學習，自我成長，產出高質量的計算機識別，語音識別和其他數據密集型應用。目前SingularityNet、DeepBrainChain、Bottos、OceanProtocol、Indorse、ARPAChain等項目涉及該領域。

（3）區塊鏈+AI在金融領域進行結合

相關的結合領域有市場情緒分析、去中介交易商經紀人（IDB）和檢測金融欺詐行為等。關于市場情緒分析及去IDB方面，利用AI進行深度學習和時序分析，再結合區塊鏈技術保護下的個人數據相整合，為個人提供更精準的交易服務。具體來說，就是從用戶面板上進行大數據采集及處理，通過人工智能分析用戶情緒數據，對市場波動進行預算，最后自動化下單。利用機器人取代人工，提升效率，降低了IDB傭金。在檢測金融欺詐行為方面，使用交易機器人，高頻加密交易，弱中心化減少人為操控的可能性，降低金融欺詐風險，此外，AI監控加密市場，讓惡意攻擊變得更難。目前有Autonio、Aigang、Numeraire、Endor等項目涉及該領域。

（4）區塊鏈+AI在云計算方面進行結合

當前AI云計算方面面臨計算資源昂貴、訓練時間長、訓練數據多、開發去中心應用困難等問題，結合區塊鏈技術后能較好地解決以上問題。把區塊鏈中挖礦及電力消耗過程中過剩的資源轉換為AI云算力，資源上進行整合，降低計算成本。目前有NebulaAI項目涉及該領域。

（5）區塊鏈+AI在物聯網方面進行延展

首先，區塊鏈技術可以幫助解決“如何證明自己是自己”的問題，用戶可通過區塊鏈+AI技術完成生物身份識別和身份認證，將個人身份與物聯網聯系在一起。其次，解決了更新的問題，所有物聯網設備在區塊鏈+AI的加持下，數據共享，設備可智能化更新。具體的垂直應用包括：應用在工業制造上，制造生產的設備在區塊鏈中傳遞信息，更智能化地成長，提高效率、增加產能；應用在交通上，更好地鋪開無人駕駛應用，解放人們的時間，智能化管理交通，有利于減少交通堵塞、交通事故的發生；應用在監控等公共基礎設備上，身份認證能快速的識別出罪犯，有利于維護社會穩定。目前有智行者、美圖等項目涉及該領域。

四、“區塊鏈+AI”行業展望

人工智能技術優勢范文第5篇

此前，百度在2013年第四季度財報中披露，移動業務占比突破了20%，增長迅速。盡管傳統PC互聯網業務每季度高速增長，百度移動業務占比不斷擴大，顯示出百度在移動業務發展遠超外界預期。

說到這兒，肥貓想先不說百度，先來說說Facbook，從Facebook的股價走勢來看，2013年6月份開始(Facebook移動收入占比突破30%)，Facebook股價從24美元附近強勁上漲，到今年3月份一度突破72美元，目前保持在64美元附近，一年時間上漲了2倍多，顯示了資本市場對互聯網公司移動業務發展情況的重視。

由此不難看出，按照目前百度移動業務收入的發展趨勢，7月末公布2014年第二季度財報時，移動業務占比很有可能突破30%，屆時百度的股價有望步入強勁上漲的通道。

那么，為什么百度移動業務收入會快速增長？經過深度分析與研究，肥貓認為百度具有的三大特性促進了整個百度在移動互聯網領域的爆發。

一、入口優勢。

大家都知道，早在2013年，百度在加強移動生態建設的基礎上，著重布局了移動搜索、應用分發、地圖和移動視頻四大入口，14款移動產品用戶數過億的App，其中最核心的“手機百度”用戶在最近3個月內由4億增至5億，日活躍用戶超過6000萬。

由于移動端信息的分散化，移動互聯網服務和內容日益豐富，搜索最喜歡的就是信息的分散化，越分散，搜索越有價值。正是百度具有的技術優勢，因此，百度利用基于大數據、百度大腦的精準推薦技術，能夠更加精準地匹配用戶和廣告，移動端的廣告能夠獲得更高的點擊率。在營收方面，百度網盟利用基于大數據的CTR(廣告內容匹配)數據，讓站長的平均收入提升70%。

與此同時，移動設備解決了百度賬號體系的短板，每臺手機、平板電腦都有唯一的設備號，百度不必通過賬號來鎖定用戶，同樣可以精準地刻畫用戶的人群畫像，分析用戶的特點、消費喜好，從而更精準地推薦相關內容和服務。

二、品牌優勢。

無庸置疑，在互聯網“搜索”領域，已經被谷歌和百度所定義了，在國外就是“谷歌一下”，在中文世界就是“百度一下”，谷歌百度已經讓搜索變得日常化、社會化。而在移動搜索領域，百度目前超過72%的市場份額，也證實了其在掌上世界的品牌價值。

移動端碎片化的使用時間，也讓移動搜索的需求越發傾向于本地化搜索和生活服務類搜索。由于屏幕等移動設備的限制，又要求移動搜索要做到能精準把握用戶需求，這就要求能準確洞察和理解用戶的真實意圖。而百度龐大的搜索數據以及前衛的挖掘技術，之前已為對接這些需求奠定了基礎。

三、技術優勢。

百度在技術上的研發與投入，大家都是有目共睹的。既有的成熟搜索技術不用多說，更關鍵是百度用來構建未來5年移動搜索雛形的前沿技術，未來移動搜索的需求將更貼近生活和娛樂，搜索框不僅要能進行文字搜索，還要能識別用戶輸入的聲音和圖像信息。

而對于，百度在開發者和商家兩大群體構建起來開發者生態體系和商業生態體系來說，百度做的移動搜索已經不僅僅是搜索工具、瀏覽工具它還是綜合服務、商業交易的大平臺。

所以說，在百度之后做移動搜索，光靠簡單的技術研發、數據積累肯定不行，還得能有建立生態圈的前瞻性和實力。

由此，也不難看出，根據數據對比，BAT里百度移動收入占比是最高的，移動互聯網時代，搜索廣告仍然是效率最高的商業模式。百度移動端商業模式已經從單一的搜索廣告豐富為搜索廣告、應用分發分成、LBS、在線視頻廣告等多個模式。在連接人與服務方面，百度效率明顯高出許多。

從騰訊方面來看，以京東618大促為案例分析，騰訊微信、QQ兩個一級入口總共為京東移動端帶來移動端訂單僅占7%，京東APP訂單量占比為18%。微信和QQ在電商轉化效率表現低于大多數人預期。社交網絡的電商潛力有限。阿里方面的情況明顯比騰訊好，Q1移動營收11.62億，還是較去年同期增長了6倍的背景下，這離不開淘寶大力促銷、UC、微博導流的情況下。但缺乏入口、用戶習慣遷移緩慢是阿里移動滯后的原因。

相比之下，百度大數據、人工智能等基礎技術創新催生了移動商業模式的實現，比如人工智能技術通過智能推薦，提升了搜索廣告的點擊轉化。大數據、LBS為用戶提供了更加便利的本地服務。而定位、語音、圖像識別等技術的突破，提升了用戶移動應用便利性，也更多維度豐富了用戶大數據。

按照百度副總裁、移動·云事業部總經理李明遠的說法就是——與PC互聯網時代相比，移動時代的搜索服務對大數據、云計算、人工智能等技術提出了更高需求，而這正是百度所擅長的領域。

今年4月，百度正式了包括“百度大腦”在內的“大數據引擎”，向外界提供大數據分析處理和挖掘能力，并展示出百度在云能力與APP端之間的數據協同能力；5月，百度在硅谷宣布成立人工智能實驗室，并聘請到全球頂尖的人工智能科學家吳恩達博士擔任首席科學家，管理百度研究院。