《人工智能概述及未來技術發(fā)展趨勢》




人工智能系統(tǒng)系列
人工智能概述及未來技術發(fā)展趨勢
——新技術、新突破、新智造、新場景——







【場景描述】
2017年3月，人工智能首次被寫入《政府工作報告》，同年7月，國務院頒發(fā)《新一代人
工智能發(fā)展規(guī)劃》，提出了“三步走”的戰(zhàn)略目標，宣布舉全國之力在2030年搶占人工智能
全球制高點。同年12月，工信部頒發(fā)《促進新一代人工智能發(fā)展三年行動計劃（2018-
2020年）》，要促進人工智能產業(yè)發(fā)展，提升制造業(yè)智能化水平，推動人工智能和實體經
濟深度融合。2019年3月，人工智能第三次被寫入《政府工作報告》，提出“要促進新興產
業(yè)加快發(fā)展，深化大數據、人工智能等研發(fā)應用；打造工業(yè)互聯網平臺，拓展‘智能+’，
為制造業(yè)轉型升級賦能?！钡趯嶋H的操作過程中，仍存在著以下幾大問題：
■ 對人工智能的認知理解中存在誤區(qū)和難點
■ 對人工智能未來的應用場景缺少整體系統(tǒng)性了解
■ 對人工智能帶來的變革挑戰(zhàn)，缺少全局把控和應用性的指導

【場景模型】

【課程背景】

工智能現在已經不是一個新鮮概念，隨著技術的日益復雜，人工智能正不斷擴大在營
銷等商業(yè)領域的應用：各類算法能夠在海量大數據中迅速查到所需信息，效率超過人工
萬倍；人臉識別、語音登錄、廣告和內容的精準投放等等，都是AI技術為商業(yè)帶來的進
步。本課程將詳細解析以上內容。



【參與人員】本課程適宜于：需要了解新技術的產品中心（總監(jiān)、經理、主管）、運營
中心管理人員、技術中心管理人員
【課程收益】
? 學習如何培養(yǎng)AI時代下的商業(yè)邏輯和創(chuàng)新思維
? 學習如何將AI技術成功商業(yè)化并帶領企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展
? 了解AI科技創(chuàng)新前沿成果與未來發(fā)展趨勢
? 掌握ChatGPT的到來給我們帶來的機遇和挑戰(zhàn)


【課程時間】1天 （6小時）

【課程大綱】
|一．人工智能的本質 |
|1、深度學習的技術本質 |
|1）海量信息下比人類感官更優(yōu)秀的信息分類器 |
|2、AI的商業(yè)本質 |
| 1）AI+提升生產過程中的生產效率 |
|2）互聯網+提升生產過程中的信息傳遞效率 |
|3、90%的腦力工作是基礎性和重復性的工作可被替代 |
|【解析】ChatGPT的快速躥紅 |
|二．人工智能的結構框架 |
|1、計算機視覺解析及應用介紹： |
|1）圖像分類 |
|2）目標檢測 |
|3）語義分割 |
|4）視頻分析 |
|5）其他：人體姿態(tài)識別，目標追蹤，SLAM,OCR |
|2、語音識別解析及應用介紹： |
|1）聲紋識別 |
|2）語音合成 |
|3、自然語言處理NLP解析及應用介紹： |
|1）機器翻譯 |
|2）閱讀理解 |
|3）自動摘要 |
|4）文本分類 |
|5）中文分詞 |
|4、推薦系統(tǒng)及專家系統(tǒng)解析及應用介紹 |
|【解析】ChatGPT語言處理和普通的NLP的差異 |
|三．AI+行業(yè)應用案例 |
|1、交通運輸業(yè) |
|1）核心生產效率問題：如何能更快，更省油，人工成本更低，交通事故更 |
|少 |
|2）AI解決方案：無人機、智能導航減少時間成本和燃油成本，無人駕駛降 |
|低人工成本和事故成本 |
|【案例】滴滴派車的算法，Google無人駕駛系統(tǒng)，DJI無人機，Amazon自伺 |
|服倉儲 |
|2、傳統(tǒng)制造業(yè) |
|1) 核心生產效率問題：如何能生產周期更短，人工成本更低，良品率更高 |
|2) AI解決方案：可以24小時不停歇的精密作業(yè)工業(yè) |
|3、高端制造業(yè) |
|1）核心生產效率問題：如何能更高效的設計出更優(yōu)秀的產品方案 |
|2）AI解決方案：通過學習歷史數據，更快的找到更好的設計方案 |
|【案例】國內某芯片制造巨頭通過AI算法將芯片模具設計時間大幅縮短，大|
|幅提升藥物晶體選型速度。 |
|4、教育 |
|1）核心生產效率問題：如何能快速提高學習成績，如何能個性化培養(yǎng)出更 |
|優(yōu)秀的人才 |
|2）AI解決方案：自適應考試，自適應學習，個性化生涯規(guī)劃 |
|【案例】Knewton通過自適應評測精確診斷學生對知識點掌握的情況，并制 |
|定有針對性的學習方案。 |
|5、法律 |
|1）核心生產效率問題：如何能更準確的斷案，預測案情走勢和匹配法律資 |
|源 |
|2）AI解決方案：案情分析，案情推理，律師背景分析，法律文書寫作 |
|【案例】基于IBM Watson開發(fā)的ROSS |
|6 、財務 |
|1）核心生產效率問題：如何能提升對賬、盤點、審計合規(guī)的效率 |
|2）AI解決方案：數據錄入，異常行為監(jiān)測，自動文書寫作 |
|【案例】德勤全球率先將人工智能引入會計、稅務、審計等工作中，代替人|
|類閱讀合同和文件 |
|7、金融 |
|1）核心生產效率問題：更短資金周期內，如何得到更高的投資回報 |
|2）AI解決方案：財報新聞解讀，投資回報預測，財報新聞寫作 |
|【案例】高盛旗下Kensho分析大量數做智能投顧分析，某券商用機器人代替|
|數據錄入員 |
|8、醫(yī)療 |
|1) 核心生產效率問題：如何能更快速準確低成本的診斷，并給出治療方案 |
|2) AI解決方案：疾病診斷，結合基因技術的精準醫(yī)療 |
|【案例】IBM |
|Watson的腫瘤診斷模塊，騰訊的肺癌診斷，國防科大的肺結核診斷，碳云的|
|精準醫(yī)療 |
|9、文字工作 |
|1)核心生產效率問題：如更快的寫作，更精妙的文筆，更吸引人的情節(jié)構思|
|2)AI解決方案：標準文書寫作，…. |
|【案例】百度機器人寫古詩，今日頭條寫作機器人報道體育賽事 |
|10、藝術創(chuàng)作 |
|1) 核心生產效率問題：如何獲得更多更優(yōu)質的靈感，如何構思更精妙的作 |
|品，如何降低制作成本 |
|2) AI解決方案：靈感生成器，輔助制作 |
|【案例】Google繪畫機器人，Google譜曲機器人Magenta |
|11、新零售 |
|1)核心生產效率問題：如何能提升銷售利潤率 |
|2) AI解決方案：智能招商運營系統(tǒng)，智能定價系統(tǒng)，智能推薦系統(tǒng)，智能 |
|廣告投放系統(tǒng) |
|【案例】萬達用AI提升商鋪坪效，沃爾瑪用AI做動態(tài)定價，寶潔用AI輔助品|
|牌廣告投放 |
|四．如何制定企業(yè)的AI+方案 |
|各行業(yè)的核心AI+需求 |
|1）各種信息和行業(yè)資訊智能檢索和分析。 |
|2）行業(yè)生產流程的AI優(yōu)化。 |
|3）取代公司內從事單調重復腦力勞動的人。 |
|2、AI+升級四步法（大型購物中心AI+案例） |
|1）診斷阻礙生產效率的最大問題：對核心問題進行拆解 |
|2）評估公司的數據基礎：根據拆解出的問題列出理想的BI（商業(yè)智能）架 |
|構，檢視目前公司的數據缺陷 |
|3）解決方案：完善數據基礎 |
|4）方案評估與實施 |
|【研討】ChatGPT對就業(yè)的影響 |

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