均乐网量最大、数据层次最丰富的特性展现了在人工智能应用方面先天的优势;同时，技术的发展对信息安全提出了更高的要求，“智慧安防”应运而生，并迎来呼啸风口。

　　11月6日，中国科学院成都计算机应用研究所总工张炳泉在2018中国国际建筑智能化峰会·成都站上发表主题为《AI技术与智慧安防的发展》的演讲，回顾人工智能的兴起和它的发展，以及人工智能在安防、家居等领域的应用例子。此外，他还分享了人工智能作为一种支撑的基础技术，在智能建筑、智慧城市、智慧交通、智慧安防领域未来的前景。

　　人工智能诞生于1956年，这个概念出来以后并没有得到快速的发展，因为当时大规模的数据和复杂任务还没有足够的网络和计算能力的支撑;到1982年，基于决策论的专家系统出现;同时在80年代初出现了在学术上对神经网络和第五代计算机的研究，但是由于它的算法以及投资规模依然没有形成新的发展;2006年至今，以深度学习为主题的机器学习方法有了长足的突破，这一轮人工智能的兴起有基础性的支撑，也有经济发展的需求。

　　Google、微软、IBM、Facebook、百度等先行企业支撑着人们在科技、生活、教育、医疗等行业的知识积累与厚积薄发。

　　美国、中国、日本、韩国等国家在人工智能领域给予足够重视，相继推出相关政策、投入大量资金配合其发展。

　　当前在应用落地上表现得崭露头角的领域：工业、家居、医疗、机器人、安防、智能交通等。

　　核心技术和基础环境不断积累，与产业的深度结合，成为人工智能加速爆发的黎明。

　　自然语言处理是人工智能现阶段重点突破的技术，一旦突破，人工智能将会进入一个新的时代。目前在客服和机器人领域有较好应用。

　　无监督学习是人工智能的下一个风口，一旦技术成熟，将会大规模应用，人工智能将会进入一个新的阶段。

　　应用在机器人、智能家居、金融、安防等领域。应用普及程度与行业的发展相关，与行业结合越深入的应用越成熟。应用的普及将发生在5年之内。

　　广泛应用在智能客服、机器人领域，下一个较大的应用将会在证券、医疗、法律等领域。应用的普及将发生在5—10年。

　　人工智能靠GPU、机器学习平台作为基础支撑。安防领域这几年视频技术、人脸识别、车牌识别准确率很高，它基于的是图形处理运算的芯片，叫做GPU，原来的GPU芯片主要是为游戏开发的，但是现在因为要图形识别，GPU就非常受重视，并且大规模使用。有了GPU对图形处理的能力，加上云计算的支持，在基础层面上为人工智能发展提供了更好的支撑。神经网络以及机器学习，包括深度学习，这样的学习平台，已经在各大的开发公司受到充分重视，并且出现了一些成熟应用。

　　未来的5-10年，美国在这方面投入更大，也很重视，但是在美国之下，日本、中国、韩国都不低。

　　基于深度学习的多层神经元的算法支持和相应的云计算、GPU的运算能力支持，基于互联网的大规模数据支持，这是人工智能发展成功的三个要素。

　　会不会说人工智能发展到一定阶段，而脱离了人类的监督，超越了人类的常规智慧，作出背理的事情，我们不得不预防。11月1日，国家公布了一个新的强制性国标GB35114，公布即执行，GB35114之前大家非常熟悉推荐性国标28181，在中间还有视频数据签名的推荐性国标25724，请大家关注25724以及35114规范，这个规范全称叫做《公共安全视频监控联网信息的安全技术要求》，它对今后的视频提出了ABC三级论证方式，其中C级为最高，仅仅是A级基础级都要求数字证书，就是CA与管理平台进行双向的身份认证，而C级的应用不但是要进行双向的身份认证，而且要视频数据加密。出现这个规范，是对人工智能的约束与防范。

　　人工智能的正面可以替代人类很多简单的劳动以及简单的逻辑思维，但是不能让它超越人类。就像网络上有黑客，专门做恶作剧，可以根据定义的语音、图像仿真一个场景，加入一些人物，做出一段视频，可以乱真。如果这样的乱真视频流传到社会上成了犯罪的行为，这是必须要防范的。把信息安全放在了国家战略的重要层面上，35114这样的规范出现也顺应了人工智能发展中间防范的策略。

　　人工智能尤其是图形语音的识别会让安防更智慧，智能建筑相关的行业向智慧化有更高一步的发展，但同时也促使了技术上对信息安全有更多更深层次的防范措施，这样来保证人工智能的技术为人类社会和产业的发展起更好的正面作用。

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　　是一门新的技术科学。说是科学其实也是一种擦边球似的科学，属于自然科学、社会科学、技术科学

　　是在1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟

　　，将使得未来教育发生重大的结构性变革，学习变得无处不在。未来教育要更加重视学生个性化和多样性。爱因斯坦说过“每个人都是天才，如果以爬树的本领判定一条鱼的能力，那这条鱼终身都会认为自己是一

　　点：一是提高人类生活的便利性和舒适性，这会催生出很多硬件产品设备;二是解决一些社会问题，比如为居家养老提供助力;

　　快速增长的领域，人才需求量大，相比于其他技术岗位，竞争度偏低，薪资相对较高，因此，现在是进入

　　种以上技能的人才对企业的吸引力更大，且趋势越来越明显，因此，IT技术人员在掌握一门技术的同时，需要适当掌握更多的技能！

　　自然高效;二是洗衣机后台要具备学习能力，在学习足够多的衣服材质和用户习惯数据后，可以辅助决策合适的洗衣模式。LivingLab

　　本帖最后由 包子瑜 于 2017-9-6 18:20 编辑 谷歌的AlphaGo已经将

　　机器人就是工厂中常见的类似机械臂，能够代替工人更高效的完成简单且重复率高的流水线上的工作。 说到第二类服务机器人时，先给大家科普一下，当前

　　星等。鉴于AI方向的人才都是高科技型的，在待遇方面自然相对比较丰厚，所以很这个方向很有

　　，提供了一种新的能量，缔造一种新的“虚拟劳动力”。来自埃森哲与经济学前沿公司最近的一份报告大胆提出，到2035年

　　时代的核心驱动力量》从AlphaGo的人机对战，到无人驾驶汽车的上路，再到AI合成主播上岗

　　一点不沾边，控制家居永远只是锦上添花，对生活没有太多的影响，很难成为一

　　条件：非常大的真实数据集具有重要处理能力的硬件架构和环境开发新的强大算法和

　　欢迎词，唤醒词，命令词的模组。离线语音识别模组最大的好处是：使用方便，不依赖于网络，是目前在线语音识别方案的一

　　系统在共同的电磁环境条件下，既不受电磁环境的影响，也不会给环境以干扰。下面我们认识

　　的应用已经开始渗透到各行各业，与生活交融，成为人们无法拒绝，无法失去的一

　　技术与应用开发》有一段时间了，由于时间有限，加上工作原因，目前只看到第3章，前几章

　　路途遥远，远远还不到与人类竞争的程度，而且也不会反生的。与其胡思乱想，不如好好学习

　　的拐点。▌部分参会企业▌主办方▌联合主办方▌支持单位▌支持厂商▌媒体支持▌200G

　　科技革命和产业变革的战略性技术和核心驱动力，将重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，深刻改变人类生产、生活方式和思维方式，正成为国际竞争新焦点和经济

　　63.8亿。从创业投资领域角度来看，美国面向全产业投资，投资领域遍及基础层、技术层和应用层，而中国接受融资的企业

　　会“砸”了我们的“饭碗”。因为在人与机器的竞争中，人是有智慧的，而机器只能是

　　，而是说在本地计算，在不联网的情况下面实时的做环境感知，做人机交互，做决策控制。大家想想看，尤其是在自动驾驶这样一

　　产品的需求。而对于从中小企业到预算受限的大型企业来说，通过云计算来采用

　　展现他的“样子”，所以只能通过机器人或者其他的一些载体来实现。 从分类上来说，

　　大挑战，第一是数据量特别大，而且不断地在增加；第二是临床医生不够多，第

　　手机和其他消费者设备所收集的数据。运动传感器数据以及其他信息比如GPS地址，可提供大量不同的数据集。因此，问题在于：“如何使用

　　中心：创新教学资源中心、创新电子设计实训中心、创新培训服务中心每个模块具体建设规划内容，如下图所示：在如今

　　英文简称为AI，英文全写Artificial Intelligence，中文直译就是

　　` 本帖最后由 uoou 于 2015-11-13 16:42 编辑 为了多来点干货，我写的思路会有点特别：不直接讲大数据是怎么做的，我会跳出来讲，在

　　地对合理的否定之否定为幽默理论依据，通过大数据暂时把语境转换进而虚拟地改变表达的合理性。技术手段分

　　层次，第一层是通过心照不宣地分享显示的内容由矛盾到不矛盾，达到有幽默感的目的，

　　。这样来看，未来人和机器的关系将是更乐观的。”在北京师范大学系统科学学院副教授、集智俱乐部创始人张江看来，人和机器到底会以一种什么样的方式进行融合，这是一

　　，它需要和人对接。人能够怎样把意识传递给机器，这方面还有很长的路需要走。” 来源： 中国科学报

　　有什么区别？当今唯一可用的软件选项是 ML 系统。在十年左右的时间里，当计算能力和算法开发达到可以显着影响结果的地步时，我们将见证第一

　　已经渗透到人类生活的各个领域，游戏，媒体，金融，建材等行业，并且运用到各种领先研究领域。

　　技术已步入全方位商业化阶段， 并对传统行业各参与方产生不同程度的影响， 改变了各行业的生态。这种变革

　　。首先是‘有技术’，要善于将多种ICT技术与核心业务相融合。其次是‘懂行业’，要‘敬畏行业’，深入洞察行业，理解行业知识know-how。最后是‘真实践’，场景数字化不是靠纸上谈兵来实现的，而是要知行合一，在实践中去探索、去创造。”

　　，各种各样的生物识别技术也慢慢展现在我们生活中。从手机解锁、线上支付到网银指纹识别或刷脸登录。生物识别技术

　　看到了希望。其次，计算能力的提升，使得复杂的算法得以实现，快速得出训练成果，降低成本。最后，大数据时代为