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人工智能的投資邏輯范文，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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“互聯網金融是場景革命，在場景里為用戶提供獨到的金融服務。而Fintech是技術革命，需要把技術邏輯和業務邏輯結合在一起。人工智能是Fintech里最核心的東西之一。”萬向控股副董事長、通聯數據董事長肖風表示。

通聯數據是萬向集團旗下子公司，成立后一直低調運作，萬向集團斥資3億元初期投入，前博時基金創始人肖風出任董事長，前博時基金股票投資部總經理王政擔任CEO。

近年來資管行業蓬勃發展，有著深厚金融基因的通聯數據的管理團隊卻沒有跟風去做“掘金者”，而是選擇“賣水”，為資產管理機構提供金融信息服務。致力于將云計算、大數據和人工智能技術與先進的投資理念相結合，為資產管理行業打造創新、高效的金融服務云平臺。

迎接資產管理行業新時代

在陸家嘴的萬向大廈，通聯數據所在的樓層新增加的座位又坐滿了，大家以互聯網公司的高效率、快節奏忙碌著，這群具有金融、計算機、算法等各種背景的精英正全力投入Fintech時代，他們正在做一件對資管行業具有革命性意義的事件。

隨著互聯網的快速發展，海量的數據爆炸式增長，通聯數據應運而生，從最底層做起，建立了強大的數據平臺。

“只有做好數據端的質量，做到別人都做不到的數據，才是成功，這一過程就持續了3年。”肖風表示。

“通聯數據現在的數據來源分為三部分，一是自己搜集整理，二是從第三方購買，三是數據商把數據整合過來放在云平臺，未來會有更多數據商的數據接入進來。”通聯數據CEO王政介紹說。

打好數據的地基后，就需要用最新的金融科技建造資產管理的大廈，因為Fintech的核心就在于科技與金融的深度融合。

在底層數據庫之上，通聯數據又構建了兩個平臺，蘿卜投研和優礦，其中蘿卜投研是針對基金經理和研究員提供智能投資研究服務的平臺，而優礦則是一個眾包的、分享式的量化平臺。

王政表示，通聯數據將使投資更趨智能化，更加依靠模型和數據去尋找規律，效率得到飛速提升，這將重構資產管理行業的生態。

據了解，目前已經有數十家機構在試用通聯數據的產品，包括公募、私募、保險等資管機構，也包括非資管機構。

Fintech的前沿是人工智能

除了資深的基金業人士外，通聯數據還吸引了來自阿里、百度、騰訊、微軟等公司的技術骨干加盟，眾多IT工程師在探索將智能搜索、自然語言處理、機器學習等人工智能技術應用于投資管理行業。

肖風表示：“人工智能是Fintech里最核心的東西之一，人工智能正對我們的社會發生深刻影響，人工智能將幫助研究員、交易員、基金經理提升工作效率，這是未來的一個方向。”

人工智能是一項戰略性前沿技術。近年來，人工智能產業發展迅猛，進入高速創新期。將人工智能和金融投資深度融合，使金融智能化也成為大勢所趨。

通聯數據打造的蘿卜投研就是一個智能平臺，收集海量信息，然后通過自然語言處理和機器學習等技術，高效而專業地提煉出對研究有用的信息，幫助投資人從大量重復、繁雜的底層數據處理過程中解脫出來，有針對性地幫助投資者提高投研效率。

例如，在底層數據收集層面，先對數據進行清洗；在數據整理層，會對數據進行專業分類，對信息進行初步智能處理；然后是機器學習的層面，通聯數據專門訓練了一個垂直搜索引擎，用人工智能模擬人類的思維方式，使它理解交易員、基金經理有什么樣的需求。讓計算機對大量數據進行提取、整理、分析，把精煉后的信息，或初步發現的邏輯線索呈現給用戶。

以大數據創建知識圖譜

通聯數據還首創了以大數據為依托的知識圖譜，包含了A股所有上市公司的多重股權關系、高管、產業鏈、主題概念等重要信息，讓投資者可以一目了然地把握影響上市公司股價的重要信息，發現隱藏的線索，抓住轉瞬即逝的投資機會。

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準星數學組別的研發負責人、電子科技大學計算機學院博導符紅光說，高考機器人其實是人工智能水平的試金石，技術關鍵在語言理解和知識推理。高考機器人需要通過推理建立知識庫，而不是市面上常見的學習機儲存的題庫。“比如，當解答雞兔同籠的試題時，高考機器人不僅需要讀題、理解，也需要掌握知識之外的常識，如雞和兔分別有幾條腿。”

機器人參加高考來源于“類人答題機器人項目”的規劃。該項目是中國“十二五”規劃的重大專項，集合了超過30家主要科研院校共同研發，目標是研制出能參加高考并考上重點大學的“類人答題機器人”。

從2015年科技部立項到2017年參加高考，這款高考機器人僅有兩年的“備戰”時間。在此前進行的測試中，“高考機器人”解答近幾年的高考北京卷，最難的一道壓軸題能在兩分鐘之內解出。林輝對“高考機器人”明年數學考上一本很有信心。“普通學生一天做100道題，人工智能可以一天做幾萬道題。它在這個過程中不斷學習，分析人類看不出來的規律。”

根據計劃，中國的高考機器人計劃在2020年考上北大、清華。林輝介紹說，人工智能機器人的核心是將老師的教學智慧和經驗轉化為機器認知。

機器人能精準采集學生書寫的原始筆跡，對筆跡進行自動識別，利用構建的知識庫，及時對學生答案正誤、錯誤知識點、錯誤原因進行智能判定，將前后答題步驟進行邏輯推理證明，實現一題多解下的判定和評測，甚至是對初等數學主客觀題的自動評測。

為不給考生造成困擾和保障考試的真實性，在考試期間，考試機器人并不會進入真正的考場，而是在一個特定、封閉的空間，在公證人員、工作人員等見證下，與學生們同步進行答題。“人工智能在運算、推理、存貯等方面具備超強的能力，特別是具備了自我深度學習、自我優化能力。”成都高新區相關負責人說，不管是體力競賽還是智力競賽，人工智能總能與人類的頂級高手較量一番，且屢創佳績。

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關鍵詞：智能制造；關鍵技術；政策建議

一、當前經濟形勢下智能制造發展宏觀分析

1.基礎技術的應用和發展

隨著我國需求市場的蓬勃發展，一大批企業的快速跟進，使我國在計算機視覺、中文語音識別和無人駕駛等典型應用方面進入全球前列，具備了加速發展的市場條件和產業基礎。在新一代信息技術接力式創新的驅動下，萬物互聯和智能化趨勢越發明顯，預計2035年全球聯網設備數量將突破千億件，將快速推動智能制造快速發展。近年來在算法、數據和算力三方面的突破下，新一代人工智能開始成為新的競爭焦點。人工智能在看、聽、理解等關鍵指標上已經媲美甚至趕超人類。在機器識別圖像、語音和自然語言等開始廣泛應用，類似技術已廣泛嵌入呼叫中心、客服系統、智能助手、聊天機器人等產品中。人工智能蘊含著無可估量機遇，各路企業爭相涌入布局。從2013年到2017年，全球人工智能投資事件從310件增長到1349件，投資額從17億美元增長到152億美元，安防、醫療、交通、制造等數據豐富的行業成為重點投資領域。

2.我國智能制造發展情況

隨著我國智能制造發展的快速推動，依托用戶規模、應用場景、風險資金和科技論文等優勢，我國在一些基礎技術的應用方面進入全球前列，一大批骨干企業快速發展，在智能制造產業各個環節積極布局，為我國智能制造的快速發展，實現彎道剎車提供有利條件。數據資源是發展人工智能的關鍵要素，主要來自用戶和聯網設備。從用戶數看，到2017年底，我國有3.49億固定寬帶用戶，是美國的3.5倍，占全球38%。從數據量來看，我國已占全球13%，據高盛報告預測，隨著用戶數和在線時長增長，這一指標到2020年預計提升至20%—25%。我國有用戶規模的先天優勢。我國有近4億的年輕用戶，他們對新科技、新產品的接受度比較高，所以廣泛的行業分布、多樣的用戶需求為拓展人工智能應用提供了廣闊市場。在這一輪人工智能剛興起時，國內一批公司深耕計算機視覺技術，目前從算法水準和應用情況看，人臉識別、安防監控等領域已獲得全球認可。總體上，智能應用開始進入快速擴展期，我國有望在更多領域形成自身優勢。

二、我國智能制造發展當前階段面臨的問題

1.芯片產業發展有待提升

高端芯片產業的發展是智能制造的重要前提，但是芯片關鍵技術方面還有很大的提高空間，目前處于“受制于人”的情況。當前芯片產業關鍵技術方面美國還是占主導地位，首先，圖形處理芯片方面，英偉達、超威和英特爾三強主導市場方向。其次，可編程邏輯陣列芯片方面，賽靈思和英特爾兩強主導市場。第三，專用集成電路(ASIC)芯片方面，谷歌的張量處理芯片(TPU)性能優勢明顯。目前，由于價格和關鍵技術的制約我國還處于芯片進口階段，孫然有部分企業可以進行芯片的定制，但是由于資本投入和商業化推廣的弊端還處于初級階段。

2.人工智能的基礎技術依舊不能形成單獨生態體系

人工智能的算法框架依附于國外巨頭開源生態體系。當前我國人工智能產業必須降低人工智能產品或應用開發成本，進而吸引世界各地開發者入駐生態。從高盛報告看，谷歌Tensorflow算法框架聚集了6.8萬名明星開發者；而百度Pad-dlePaddle平臺僅有5330位，不到前者1/10。我國當前大部分都機遇谷歌的基礎算法框架進行開發，很難自主建立內生性的生態系統。3.專業技術人才的缺失異常嚴重智能制造的重要核心就是專業技術人才的集聚，但是我國智能制造相關人才總量和人才結構上還處于比較落后的階段。如全球最大招聘網站領英2017年《全球AI領域人才報告》顯示，全球人工智能人才數量190萬人，其中美國85萬人，我國5萬人，位列印度、英國、加拿大、澳大利亞、法國之后，排第七位。從專業化人員從業時間來看，與美國相比我國專業化從業人員，從業超過十年以上的不足40%，而美國卻超過了70%，我國大部分關鍵技術人員和管理人員都是海外引進，我國在智能制造的核心技術方面，尤其是人工智能的底層算法方面與美國還是有很大的距離。

4.我國關鍵技術創新相關的政策法規落后于技術創新的需求

數據開放、隱私管理、算法歧視、網絡攻擊等方面需要新的監管法規。以智能影像診斷為例，美國2017年采取先上市后批準的模式助推產業創新；我國則按照醫療器械監管，要求經過器械檢測、臨床評測、器械技術審批、政府發放批文等四個環節，企業反映總耗時30個月，且準入制度、收費模式、醫保對接等尚是空白。所以，首先數據開放是我們必須要解決的問題，我國政府數據開放排名全球靠后，而在科技巨頭之間創建標準統一、跨平臺分享的數據生態系統要落后于美國。其次數據隱私管理方面問題，海量數據的采集不可避免涉及個人隱私，如何避免濫用是各方關切點。最后是網絡攻擊問題，防御網絡攻擊、保障安全是客戶最為關心的主要問題。

三、推動我國智能制造發展的路徑及建議

1.建立核心技術研發標準，加大產業上下游銜接

我國智能制造雖然全面推廣，但是在芯片產業方面還是短板，想要借助人工智能的機會實現彎道超車必須要放長戰線，做好基礎研發工作。我國消費市場具有一定的優勢，要做好開放合作的準備，加強學習的強度，縮短學習的周期。避免資金、人才等資源的浪費，推進強強聯合，鼓勵走差異化技術路線。優化產業鏈條，加強上下游的銜接，利用好國內良好的消費市場，產業鏈相關企業要積極抓住這個機會，積極實現商業化應用。

2.建立標準化產業鏈條平臺

積極累計專業化技術成果，雖然我國在機器視覺算法方面也走在全球前列，但沒有完整商業化生態體系，要快速構建原生的算法構架和標準化平臺。要借鑒PC互聯網時代win-dows操作系統主導生態、移動互聯網時代安卓主導生態的經驗做法，支持組建產業聯盟構筑生態搭建算法框架。政策上支持構建算法構架，兼容多平臺應用，抓住機會提升我國基礎技術平臺的應用和研發水平。并且要建設以人工智能為基礎的公共數據資源庫、標準測試數據集，為評估算法效能提供評價基準。

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但是，隨著互聯網+下半場的開啟，原來的市場邏輯正在被切換，那么這張新的面孔會如何？盡管專家們眾說紛紜，各執一詞，但沒有人能做先知，正如在上半場開始階段，從互聯網轉換到移動互聯網的時候，誰也不知道，微信這個簡單的社交工具居然引導了互聯網行業集體登船。后互聯網+時代

后互聯網+時代，或者說互聯網+的下半場又將是如何一種態勢？根據內爆理論（implosion）創立者、馬歇爾?麥克盧漢（Herbert Marshall Mcluhan，1911-19801在他的《理解媒介》（Understanding the Media，1964）一書中提出來的概念――“起初，我們塑造了工具，最后工具又反過來塑造我們”進行推導，互聯網+的下半場或是一個以技術“反向”于人類的趨勢，也就是人與技術的關系。

從生物學角度，人與技術的關系很像授粉與繁殖的關系。我們對技術授粉，技術就不斷的繁殖與生長，然后是技術不斷接管了我們的手、腳，甚至思維，進而塑造了我們的消費方式、娛樂方式、交通方式、金融方式等等。不知不覺中，人和技術融為一體，形成了新的依賴關系、新的物種。

這是一個進化的過程、結果。就像生物第一次進化出中樞神經系統一樣，將所有的技術連接在一起。剛開始，簡單的中樞神經系統只能做簡單的應激反應，后來適應性越來越好，神經結構越來越復雜，可以適應更加復雜的環境，卷入了更深刻的資源，當卷入的節點越多，會不會發生相變？

現在是50億+的節點，未來IOT，那是上萬億的節點數量，當量變發生一定程度的時候，會不會發生質變？就像當年生物的中樞神經系統演化過程一樣，當神經元細胞足夠多，連接足夠多，突觸足夠復雜的時候，結構進一步復雜，忽然誕生了高等社會性動物，再因一兩個意外而產生語言，產生群組內深度的協作，進而演化產生了經濟體一樣的生命體。

人工智能粉墨登場

新生命體叫什么？我們依然不很清晰，目前階段姑且稱之“人工智能”。人工智能已在悄悄接管我1門生活的操作系統――決定了我們在買什么、我們應該如何想、我們去哪兒玩、跟誰結婚等。

以“買什么”為例，我們上淘寶、京東準備買書看。網站上囊括的書籍超過億本，可是終其一生我們看的不會超過1萬本，甚至更少，但那些書是那1000萬里面挑出來的嗎？不是，是機器通過人工智能是算法推送的，我們買什么是算法決定的，是機器決定的。然而，這只是人工智能的初期，不是完整的定義。

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與此同時，互聯網創業進入下半場的爭奪漸成共識。其背后的邏輯是移動互聯網人口紅利和流量紅利的衰竭：懷疑越來越多，超常規的高速增長還會重現嗎？新的機會將出現在什么地方？

過去7年，移動互聯網紅利催生了創新創業熱潮，帶動一批中國企業成為獨角獸、十角獸，也讓騰訊、阿里巴巴等互聯網早期創業公司攀上了一個又一個市值高峰。

正是在這復雜因素交織的轉折點上，創業邦連續第八年展開公司調研，評選出年度最受矚目的100家創新成長型初創公司。我們進行了持續的行業梳理，并調研了近400家創業公司和200多位投資人、數十家機構，從中發現了創業投資的風向和趨勢。在此基礎上，依據行業前景、創新潛力、團隊能力、可持續增長能力，我們從中精選出了100家最具代表性的公司構成2016年“中國創新成長企業100強”（創業邦100）榜單。

進入榜單的100家企業廣泛分布于前沿科技、大消費、內容創業、企業服務、金融等大主題當中，其中前沿科技、內容創業公司在今年格外搶眼。

前沿科技：主要涵蓋VR/AR、人工智能、機器人、醫療科技、智能駕駛這五個行業，其中人工智能類公司最多，且主要為機器視覺、語音識別及其行業應用公司，如Face++、出門問問、思必馳等。移動互聯網的繁榮使數據積累達到了前所未有的規模，給人工智能的爆發做好了鋪墊；而人工智能技術與不同行業（如醫療、金融、教育等）對接應用，有望碰撞出更多的創業機會，也將對未來社會產生深刻影響。從某種意義上來說，這就是以終為始，過去未去，未來已來。

內容創業：移動互聯網流量紅利終結，新的傳播形態產生，越來越細微具體的精神文化需要，這三個前提以及資本的沖動帶來了2016年內容創業領域的集體亢奮。最為耀眼的是新媒體、移動直播、短視頻、游戲電競、網絡綜藝、互聯網影視制作與發行公司的繁榮。“創業邦100”一共選取了17家內容創業公司，而只要上述前提不變，內容創業仍將繼續繁榮。

大消費或消費升級：代際遷移，85后、90后甚至00后漸成為社會主流群體，新的消費圈層、消費觀念和需求推動著新品牌、新電商、生活方式、教育、旅游等行業的發展。這將是一個長期的創業投資趨勢，而今年有22家“創業邦100”企業正在這個方向上努力。

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關鍵詞：電氣自動化;電腦;整合;運用

電氣工程及其自動化涉及電力電子技術，計算機技術，電機電器技術信息與網絡控制技術，機電一體化技術等諸多領域，其主要特點是強弱電結合，機電結合，軟硬件結合。大到建筑工程電路設計，小到家庭照明設備控制，都離不開電氣自動化設計思想和計算機控制技術的結合。

一、電氣自動化原理與計算機之間的關系

從電氣自動化學科理論上講，電氣自動化技術的基礎是對其控制系統的完善設計，主要設計思路集中于監控方式，包括遠程監控和現場總線監控。在電氣自動化控制系統的設計中，作為系統核心的計算機其主要作用是對所有信息進行動態協調，實現相關數據儲存和分析。計算機系統是整個電氣自動化系統運行的基礎。在實際運行中，計算機主要完成數據的輸入與輸出數據，并對所有數據進行分析處理。通過計算機快速完成對大量數據的一系列操作從而達到控制系統的目的。在電氣自動化系統中，啟用方式多種多樣，當電氣自動化系統功率較小時，可以采用直接啟用的方式實現系統運行，而在大功率的電氣自動化系統中，要實現系統控制必須采用星 型或者三角形的啟用方式。除了以上兩種較為常見的控制方式以為，變頻調速也作為控制方式在一定范圍內應用，從整體上說，無論何種控制方式，其最終目的都是保障生產設備運行的安全穩定。

另外，電氣自動化系統是將發電機、變壓器組以及廠用電源等不同的電氣系統的控制納入ECS監控范圍，形成220kV/500kV的發變組斷路器出口，實現對不同設備的操作和開關控制，電氣自動化系統在調控系統的同時也能對其保護程序加以控制，包括勵磁變壓器、發電組和廠高變。其中變組斷路器出口用于控制自動化開關，除了自動控制，還支持對系統的手動操作控制。一般集中監控方式不對控制站的防護配置提出過高要求，因此系統設計較為容易，設計方法相對簡單，方便操作人員對系統的運行維護。集中監控是將系統中的的各個功能集中到同一處理器，然后對其進行處理，因為內容比較多，處理速度較慢，這就使得系統主機冗余降低、電纜的數量相對增加，在一定程度增加了投資成本，與此同時，長距離電纜容易對計算機引入干擾因素，這對系統安全造成了威脅，影響了整個系統的可靠性。集中監控方式不僅增加了維護量，而且有著復雜化的接線系統，這提高了操作失誤的發生幾率。

遠程控制方式是實現需要管理人員在不同地點通過互聯網聯通需被控制的計算機。這種監控方式不需要使用長距離電纜，降低了安裝費用，節約了投資成本，然而這種方式的可靠性較差，遠程控制系統的局限性使得它只能在小范圍內適用，無法實現全廠電氣自動化系統的整體構建。針對綜合型的電氣自動化控制系統，一般采用現場總線的方式進行監控，這種監控方式的通訊總線由串行連接的智能設備及自動化系統實現數據的雙向傳輸，具有針對性目標。現場總線監控方式不僅具備遠程監控方式的所有優點，而且減少了大量設施（如隔離設備、端子柜和模擬量變送器及、I/O卡件等輔助元件、設備的安裝，并可以實現智能設備就地安裝，直接連接通信線與監控系統，所需控制電纜的數量大量降低，減少了投資成本，也不需要復雜的安裝維護工作，降低了操作人員的工作負荷，運營成本大幅度縮減。因此，在發電廠智能監控等大型電氣自動化控制系統中，現場總線監控方式具有廣闊的發展前景，同時也是未來自動化控制的研究方向。

二、電氣自動化結合計算機技術的應用領域概述

電氣自動化和計算機技術的應用領域從廣義上講，還是圍繞著“電”和“控制”兩個核心關鍵詞。比如發電站高壓電的輸送、變電站對社區電路的控制、家用電器照明設施以及公共場合自動電梯等，這些都是生活中經常碰到“電”這個關鍵詞的，在“控制方面”，主要涉及到人工智能、建筑設備、生產設備和科技發明幾個領域，在此篇幅所限，筆者就不在此一一贅述了，下面主要對二者整合運用的代表性領域：人工智能電氣設計領域，進行詳細的分析。

人工智能領域除了關注度很高的機器人，與電氣結合的服務于社會生產的電力系統，設備控制上應用也是有跡可循。比如電力系統中人工智能的應用：電力系統中人工智能技術相關應用主要集中于啟發式搜索、模糊集理論、神經網絡、專家系統這四個方面。專家系統作為一個集許多專業知識、經驗、規則于一體的綜合性程序系統，主要依靠的是某一特定領域相關的專家豐富知識與經驗。對其進行具體操作時，要依照新的現實情況來對專家系統中的規則庫以及知識庫進行及時更新，這樣才能適應發展的需求。神經網絡則具備了全面的學習形式與完全分布式的基礎存儲方式，因此它在對大規模信息數據進行處理時加以應用，同時它具備了較強的復雜狀態中相關分類能力和識別能力。那么在電力系統內進行短期負荷的預測時，BP神經網絡就可以在充足的信息樣本中開展對模型的合理分類工作，對輸入數據進行分析選擇，這樣便可以構建出不同季節性的日預測與周預測模型。當然，還有電氣控制技術中人工智能的應用：電氣自動化的控制技術可以實現強化分配、交換、流通、生產等關鍵環節，在加大財力投入的同時盡可能減少人力，以便提高電氣系統中的運作質量與效率。電氣設備控制系統里面人工智能技術的應用包含了神經網絡控制、專家系統控制與模糊控制等，而在實際的應用過程中，使用最多的則是模糊控制，這主要是源于其簡單化的控制，同時又和現實情況聯系密切。

在電氣自動化領域，人工智能應用集中體現于專家系統、自動程序設計、定理證明、邏輯推理、各類問題求解等方面，因此，在電氣自動化技術中充分挖掘并利用人工智能的功能與效力，這樣才能使工作更加順暢、高效。

三、結語

對于現代社會而言，電氣自動化與計算機技術結合產業正朝著高效節能，安全智能的方向發展，也會對未來人們的生活帶來更多的方便和快捷。

參考文獻：

[1]胡建，米彬彬. 變電站智能五防的設計與實現[J]. 電源技術應用. 2013（04）.

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2016年是世界圍棋界極不尋常的一年，3月份在“阿爾法圍棋”（AlphaGo，一款圍棋人工智能程序）與圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石之間展開的一場人機大戰中，“阿爾法”的勝出震驚全球。7月份世界職業圍棋排名網站公布了最新世界排名：“阿法圍棋”以3612分，超越3608分的柯潔成為新的世界第一。

2016年12月29日到2017年1月4日，一個名叫 “Master”的神秘網絡圍棋手橫掃中、韓、日圍棋界。它憑借驚人的穩定性一路高唱凱歌，獲勝60場，沒有敗績。最終神秘的“Master”揭開了廬山真面目，宣布自己就是“阿爾法圍棋”。

2017年1月，谷歌Deep Mind公司宣布推出真正2.0版本的“阿爾法圍棋”，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業圍棋棋手的電腦圍棋程序，其特點是擯棄了人類棋譜，只靠“深度學習”的方式成長起來挑戰圍棋的極限。

圍棋是人類最具智慧的競技之一，而人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）研發是人類最具挑戰性的科技探索。人機大戰的經典對決將被同時載入圍棋史冊和科技史冊。它的意義已經遠遠超出圍棋本身，人們熱衷談論“阿爾法圍棋”更多是出于對AI技術的關切。從誕生到日益成熟，AI理論和技術的應用領域在不斷擴大，不知不覺間滲透到人類當代生活的各個方面。AI時代，互聯網、金融、醫療、教育、物流、娛樂、傳媒等行業都在加速自己智能化的進程。可以想見，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。 而與此同時，人類命運和機器智慧的沖突與共存，已經由人機大戰開始不斷升溫。

“人工智能百年研究”項目

2014年秋季，美國斯坦福大學開啟了“人工智能百年研究”（AI100）項目。這是一個超大型長期項目，該項目發起人――美國人工智能發展協會會長、前微軟研究員埃里克?霍維茨博士表示，“我們的職責是研究人工智能在2030年前對人類社會生活方方面面所產生的影響，尤其是在北美地區”，而“研究的核心是，人類不能喪失對人工智能的控制能力”。 “人機大戰”

2016年9月1日，“人工智能百年研究”項目的第一項成果《人工智能與2030年的生活》。這是一份試圖定義北美城市在未來10多年間將要面臨的可以模擬人類行為的計算機和機器人系統 （即人工智能）問題的報告，涉及交通、家庭/服務、健康醫療、教育、低資源社區、公共安全與防護、就業、娛樂等關注領域，目的是推動相關政策的制定。業內人士認為，工業界和學術界目前正在聯手倒逼政府出臺人工智能的相關政策，希望可以獲得更大力度的資金和法律扶持。

《人工智能與2030年的生活》所列舉的關注領域，均面臨著人工智能的影響和挑戰。例如開發安全可信賴的硬件的困難（交通工具和服務機器人），獲得工作信賴的困難（低資源社區和公共安防），對勞動力可能被邊緣化的擔憂（就業和職業），以及人際交往減少帶來的社會副作用（娛樂）等等。

1.交通：自動駕駛的汽車、卡車、無人機投遞將改變城市里的工作、購物和休閑娛樂模式，但需要增加可靠性、安全性和用戶接受度，并根據新的交通模式改進當前的相關法規和基礎設施。

2.家庭/服務機器人：現在進入家庭的掃地機器人或特種機器人能夠為家庭和工作場所提供清潔和安保服務，當務之急是技術方面的挑戰和機器人成本過高的問題。

3.健康醫療：個人健康監測裝備與手術機器具有極大的發展潛力，人工智能軟件將最終對某些疾病自動進行診斷和治療。目前的關鍵是獲取醫療從業者的信任。

4.教育：互動輔導系統在幫助學生進行語言、數學以及其他技能的學習方面已經發揮出作用，自然語言處理的發展將為這一領域的應用帶來全新的方式。當務之急是教育資源分配不均的問題，以及教、學雙方直接互動的減少會帶來哪些消極影響。

5.低資源社區：投資最新技術領域有助于更充分地發揮人工智能的優勢，比如避免鉛污染和改進食品分配等，重要的是讓公眾參與進來以增強相互信任。

6.公共安全與防護：利用相機、無人機和軟件進行犯罪模式分析，應用人工智能技術來降低人類判斷的主觀偏見，與此同時在不侵犯個人自由和尊嚴的情況下增強安全性。目前需注意的是如何保護隱私和避免固有偏見。

7.就業和職業：隨著全球經濟的快速發展，傳統崗位開始被新崗位取而代之，有關人類如何適應這種新變化的相關工作需要立即展開，比如如何妥善處理勞動力下崗以及人工智能對新工作崗位不適應的問題。

8.娛樂：內容創建工具、社交網絡和人工智能的結合，將開創全新的媒體內容收集、組織和分發模式。但問題是新的娛樂方式如何在個人價值和社會價值之間取得平衡。

《人工智能與2030年的生活》在回顧發展歷程和展望發展趨勢時指出，人類正加速在人工智能領域的研究，試圖建立一個能與人高效協作的智能系統。其中最重要的是機器學習的成熟，它受到了數字經濟崛起的部分影響――數字經濟為機器學習提供了大量數據。此外其他影響因素包括云計算資源的崛起，以及消費者對語音識別和導航支持等技術服務的需求。研究人員認為，不管是從基本方法上還是應用領域，包括大規模的機器學習、深度學習、增強學習、機器人、計算機視覺、自然語言處理、協作系統、眾包和人類計算、算法游戲理論和計算的社會選擇、物聯網、神經形態芯片在內的研究趨勢，共同促進了人工智能研究的熱潮。

這份報告試圖嚴肅地討論這樣一個問題：如何更好地引導人工智能來豐富和服務于人類生活，同時推動和激勵這一領域的創新。因為人類目前并不能清晰而完美地預測未來的人工智能技術及其影響，所以一定要對相關政策進行評估。未來幾年公眾在交通和醫療等領域內應用人工智能的機會日漸增多，因此必須以一種能構建信任和理解的方式將其引入，確保在尊重人權和公民權利，保護隱私和安全，維護廣泛而公正的利益分配等方面措施周備。 世界經濟論壇說，機器人和人工智能到2020年可以取代510萬個工作崗位。

研究人員指出，傳統的人工智能范式已被數據驅動型范式成功取代，對于定理證明、基于邏輯的知識表征與推理這些程序的關注度在降低。作為20世紀七八十年代人工智能研究的一根支柱，規劃（ Planning ）強烈依賴于建模假設，難以在實際應用中得到滿足；視覺方面基于物理的方法和機器人技術中的傳統控制與制圖，正讓位于通過檢測手邊任務的動作結果來實現閉環的數據驅動型方法；還有曾頗受歡迎的貝葉斯推理和圖形模式，在數據和深度學習的顯著成果前也顯得相形見絀。在未來15年中，針對人類意識系統開發，按照能夠互動的人類特點進行建模和設計人工智能系統成為人們的興趣點。在考慮社會和經濟維度的人工智能時，物聯網型的系統變得越來越受歡迎。數據驅動型產品的數量及其市場規模將會擴大。

“為機器人安裝‘死亡開關’”

2017年1月，歐洲議會法律事務委員會召開會議，呼吁制定“人類與人工智能/機器人互動的全面規則”。議公布的報告對機器人可能引發的安全風險、道德問題、對人類造成的傷害等情況進行了討論，探討是否需要為機器人安裝“死亡開關”、研究機器人搶走人類工作的應對措施等等，要求歐盟為民用機器人制訂法律框架。專家認為，這或將是首個涉及管制機器人的立法草案，將有利于人類應對機器人革命帶來的社會震蕩。

會議認為，人工智能和機器人發動的新工業革命可能影響到所有的社會階層。機器人可能創造無限的繁榮，與此同時將影響人類未來的就業情況。機器人取代人類在許多行業是大勢所趨。在德國，每1萬個雇員中就有301個是工業機器人。報告要求歐盟委員會對各國民眾的就業情況進行調查，重點關注極易被機器人取而代之的職位。如果機器人成為職位“殺手”，歐盟各成員國應考慮為國民提供基本的生活保障。埃里克?希爾根多夫是一名德國法律教授，他非常認同歐洲議會討論的這項議題。“這不僅在政治上是可取的，從法律角度也是必要的，這樣我們才能及時應對機器人革命帶來的社會震蕩。”他指出，“即使是銀行顧問、教師和記者等要求嚴格的職業，未來也無法在這場科技洪流中幸免。”

會議強調，因為人工智能在幾十年內可能超越人類的智力，將對人類控制機器人構成挑戰。隨著機器人自我意識的崛起，甚至可能威脅人類的生存。近年來，機器人“殺人”的事件時有發生：2015年6月，在德國大眾汽車公司，一名工人安裝機器人時反被它抓起推向金屬板壓死；2016年6月，美國一家汽車零件生產商的一名女員工正在修理出現故障的機器人時，它突然啟動，將修理女工活活壓死。

報告參照美國科幻小說作家艾薩克?阿西莫夫提出的“機器人學三大法則”，將其作為立法框架，對機器人自我意識覺醒后的行為規范做出規定。“機器人學三大法則”包括： 1.機器人不得傷害人，也不得見人受到傷害而袖手旁觀。2.機器人應服從人的一切命令，但不得違反第一法則。3.機器人應保護自身的安全，但不得違反第一、第二法則。由于規則無法轉化為代碼，歐洲議會正在著手建立一個針對機器人和人工智能研發的機構，為設計、生產和操作機器人的人員提供技術、倫理和監管方面的專門知識等。

報告還提出：1.在設計新型機器人時，設計師應該尊重人類的基本人權，事先獲得道德研究委員會的批準。2.必須為機器人注冊，以便在調查事故時查找涉事的機器人。3.確保機器人安裝有“死亡開關”，可以隨時被關閉。4.機器人不能對使用者造成“身體或心理傷害”。如果釀成事故，機器人不能逃脫責任。機器人所負擔的責任應該與其接收的實際指令及其自主程度相對應：它的學習能力和自主性越高，那么人的責任就較低；倘若它“受教育”的時間越長，教它的“老師”負的責任就越大。報告還指出，機器人的生產商或擁有者將來需要購買保險，來承擔機器人可能造成的損失。

人類與機器人的關系將會引起一場涉及私隱、尊嚴和安全的大討論，在歐洲議會投票贊成立法之前，各成員國政府將對此做進一步的辯論和修正。

“機器人應當納稅”

英國牛津大學近期一項調查結果顯示，今后數十年間，自動化改變生產線的速度將超過20世紀。在經濟合作與發展組織（OECD）成員國，57%的工作崗位有被自動化取代的風險。英國中央銀行英格蘭銀行預測，在自動化浪潮中，危在旦夕的英國工作崗位多達1500萬個。美國白宮2016年預測，機器人取代時薪低于20美元以下崗位、介于20～40美元崗位和時薪40美元以上崗位的概率分別為83%、31%和4%。

在美國微軟公司創始人比爾?蓋茨看來，為暫時性減緩自動化蔓延速度，很有必要向企業為雇用機器人員工而征稅，稅單將是阻止機器人取代人類工作崗位的殺傷性武器。如果機器人將大范圍取代人類工作崗位，那它們至少應為此買單。“目前一個人類員工在工廠中創造了5萬美元的價值，這個價值會被征稅。人類員工需要繳納各種稅，如所得稅、社會保障稅以及其他稅款。如果一個機器人在工廠做與某個工人同樣的事情，我們也應按同等水平向它征稅。”

蓋茨同時認為，盡管一些工作崗位可能被機器人取代，但人們可以在那些所需技能是機器人無法復制的領域里繼續工作。世界需要抓住機遇解放勞動力，讓人們從事更好的工作，例如關愛老人和幫扶特需群體。在這些領域，人類具有獨特的同情心和理解力。

法國社會黨總統候選人伯努瓦?阿蒙也呼吁法國對機器人征稅，部分稅收用于補貼全民基本收入保障。越來越多的政界人士和硅谷富翁支持推出全民基本收入保障，以化解自動化引發的大范圍失業。而反對機器人稅的人士則持這樣的觀點：自動化即使在短期也可以借助提高生產率創造新的就業崗位。

“人類需要成為‘半機器人’”

美國特斯拉汽車公司首席執行官伊隆?馬斯克在2017年2月13日迪拜舉行的 “世界政府峰會”上表示，未來20年，駕駛人員的工作將被人工智能所顛覆，之后全球12%～15%的勞動力將因為人工智能而失業。“從技術角度講，最迫切的影響會來自自動駕駛汽車。它到來的速度將遠快于人們的預期，當然它會為人類提供極大的方便。”