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人工智能時代的變革范文1
［關鍵詞］人工智能會計變革;應對策略;會計人才
數據和人工智能技術逐步應用于會計行業，德勤等四大會計師事務所相繼推出財務機器人，RPA技術被越來越多的企業廣泛運用。這一科技創新將幫助會計從業人員從許多重復性、標準化、流程化的核算工作中解放出來，與此同時也催生了新型會計崗位，給會計從業人員帶來新的挑戰。毋庸置疑，人工智能技術引發會計變革，究竟會帶來何種變革，會計從業人員該如何應對會計變革是文章探討的關鍵問題。
1人工智能概述
人工智能(ArtificialIntelligence)是計算機科學的分支，它試圖通過研究、開發用于模擬和擴展人的智能的理論、方法、技術，以構建出一種新的能模擬人類意識和思維模式的一門新的技術科學。其研究內容包括知識表示與自動推理、機器學習與知識獲取、自動編程與智能化機器人等。人工智能的發展經歷了萌芽、誕生、發展到集成四個階段。人工智能應用于財務領域始于1987年美國注冊會計師協會發表的《人工智能與專家系統簡介》，后來國外對此進行了深入的研究與探索，開發出相應技術與專家系統解決財會領域的分析決策工作，目前主要是運用模型化的財務管理理論，將匹配后的數據導入信息庫，據以分析得出企業財務報告，形成戰略經營建議。財務領域中的人工智能技術主要在于機器視覺和語音識別兩個方向，著重模仿人類的財務操作和判斷，多應用于業務收支預測、風險管控、稅務優化等方面。
2人工智能技術對會計行業的影響
隨著大數據、人工智能、移動互聯網、云計算技術的發展和應用，為我國企業管理的模式注入新的理念，傳統的基礎會計核算工作會被財務機器人替代，會計數據的采集、挖掘、分析，會計核算流程的再造以及隨之而來的對新型會計崗位人才的需求，都將推動企業會計模式的變革。
2.1人工智能實現會計數據質的飛躍
數據是會計核算的起點，為企業決策提供依據。在人工智能技術的支持下，海量的結構化和非結構化數據在數據處理系統中整合和分類;數據挖掘技術對數據進行深度挖掘，發現其潛在價值，數據的質量隨之提升。會計人員通過人工智能輔助系統，利用信息自動集成技術，自動將各種會計信息記錄到會計系統，避免了以往財務人員花費大量時間和精力于采集和錄入數據信息。隨后利用人工智能自動核算功能進行賬務處理，智能分析系統進行一定的數據分析，避免了會計從業人員處理大量的基礎核算工作，將工作重心轉移到為企業創造更多價值的預測、分析與決策工作中去，提高企業決策的效率和準確性。
2.2人工智能促進會計信息互聯
在會計核算方面，大量企業采用PRA，其被普遍認為是業務流程自動化軟件，結構化、常規化會計流程均由自動化機器人來執行，不受時間和空間的限制，自動生成各項報表，及時快速，靈活準確。人工智能為企業管理者和財務信息使用者搭建起信息共享平臺，使企業與其客戶、銀行、稅務、會計師事務所等廣泛互聯，實現上下游企業溝通、銀企對賬、網上報稅等。財務智能系統通過科學的決策程序，利用會計數據和模式，以不同角度、不同層次、不同時期進行分析，揭示隱藏在財務數據背后的價值，使得會計信息質量大幅提高，提高企業決策效率。
2.3人工智能催生新型會計崗位
核算和監督是會計的兩個基本職能，財務人員日常主要完成建賬、填制和審核原始憑證、填制記賬憑證、登記賬簿、編制財務報告等基礎性工作。伴隨人工智能的發展，這種日常的標準化、流程化的基礎核算工作可由財務機器人完成。財務機器人高效低耗、精準可靠、快速反應的優勢相較于會計工作人員日益明顯。與此同時，機器人間無須回避職務職能的利害沖突，這些都降低了會計人員在單位內部運營管理的重要地位。未來財務領域對基礎會計從業人員的需求大幅減少，會計人員崗位需求結構面臨變革。管理會計人才是集財務會計、法律、財務管理、計算機等知識于一體的復合型人才，并具有數據分析思維和預測思維，國家倡導的未來的管理會計師應同時是價值分析師。利用大數據和云計算等信息技術，解析過去、控制現在、分析未來，是對未來會計崗位人才提出的新的要求。
3會計行業在人工智能時代下的應對策略
3.1提高思想認識
人工智能技術在財務領域的廣泛應用已是必然趨勢，利用數據挖掘技術、智能決策支持系統等將財務人員從煩瑣復雜的工作中解脫出來，會計核算職能向管理決策職能轉變，同時也對會計從業人員提出更高要求。面對人工智能技術帶來的巨大變革，財務人員應在了解人工智能技術的基礎上，努力學習新技能，加強計算機、信息技術知識的學習研究，以順應時展的需要。與此同時也應認識到，不論是信息化系統，還是財務機器人，僅僅起到輔助決策作用，仍由人類進行開發、使用和維護。因此會計人應審時度勢、轉變觀念，全面認識人工智能，努力使自己成為兼具財務知識和信息系統操作能力的駕馭財務機器人的復合型人才。
3.2實現管理會計轉型
2014年10月財政部頒布了《關于全面推進管理會計體系建設的指導意見》，要求在5年之內提升管理會計人才的職業能力。中國總會計師協會會長劉紅薇在2018年5月世界會計論壇上表示:管理會計已經在全球進入了一個大變革和大發展的歷史時期。財務人工智能技術實現了會計信息的標準化流程化處理，會計核算職能逐漸被財務機器人取代，這種以技術手段革新形式帶來的會計職能的變化，釋放出大量基礎會計核算人員，他們必須綜合學習會計、財務管理、稅務以及信息系統的相關知識，向管理會計人才轉型。在企業發展戰略的指導下，以管理會計的視角，將數據進行分析和提煉，編制預算計劃，對企業經營業務進行控制，對業績進行評價，為企業發展和治理提供指導，以適應時代變化，成為多元化人才。
人工智能時代的變革范文2
［關鍵詞］人工智能；財務機器人；會計電算化；人才培養
0引言
正如會計電算化替代傳統手工會計一樣，隨著信息化、智能化、互聯網、大數據等科技元素在會計信息化中的應用，人工智能悄然到來。自2017年“會計證被取消”，到普華永道、安永、德勤等國際會計師事務所紛紛推出財務機器人，這些舉動在財務圈引起了軒然大波，許多中職學校會計相關專業的學生，擔心基礎核算會計將被人工智能取代，對未來頗感擔憂。根據世界經濟論壇2016年的調研數據預測，到2020年，在全球15個主要的工業化國家中，機器人與人工智能的崛起，將導致510萬個就業崗位的流失，未來20年最有可能被機器人搶走飯碗的崗位包括低端制造業的生產、會計等［1］。2017年7月，中國《新一代人工智能發展規劃》，將人工智能上升為國家戰略。所以筆者認為，基于人工智能背景下的中職會計電算化專業人才培養方式將面臨變革，在教學中應站在未來發展的高度，適應信息化發展，及時掌握人工智能相關技術，實現由傳統會計電算化專業人才培養向智能化管理會計轉型。
1人工智能的概念［2］
人工智能即AI。它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術以及應用系統的一門新的技術科學，它是指由人工制造出來的系統表現出來的智能。目前人工智能在計算機科學領域內，受到了廣泛的發揮。在機器人、經濟政治決策、控制系統、仿真系統中得到應用。人工智能是信息技術發展的必然，它已悄悄地改變著人類的各行各業。人工智能在會計行業中應用，促使會計由簡單核算向管理方向變革，推動了會計行業的發展，同時也促使著中職學校會計及相關專業的人才培養轉變。人工智能取代傳統的會計電算化操作人員是一種趨勢，但也是一種轉變，自我提升的機遇。
2中職學校傳統會計電算化專業人才培養［3］
2．1課程偏傳統基礎核算類，輕參與、管理類會計課程
在多數中職學校會計電算化教學計劃課程設計中，傳統財務會計類課程占大多數，管理會計類課程設置單一或者沒有。而財務機器人的出現，則能夠替代大部分重復性、流程性基礎會計核算工作。
2．2會計實操偏基礎性會計技能，輕數據分析、挖掘
在實踐教學及技能培養中，過于注重培養學生點鈔、傳票的翻打、會計書寫、憑證裝訂，會計電算化軟件操作機械性錄入等。在當前大數據、人工智能背景下，可以讓會計人員擺脫繁雜事務，重點放在會計數據分析與數據挖掘，為企業決策提供服務。
2．3課程偏模擬操作，輕實際操作
無論是手工核算還是會計電算化記賬，大多數實操是模擬一個企業一個月的業務，學生根據教材或老師給予的信息進行會計處理，過賬，做報表。一學期就是這樣反反復復練習。學期結束，雖然考試合格，但仍有很多學生不明白為什么這么處理，特別在月末業務處理更加模糊不清，例如工資發放，計提稅費、費用攤銷、成本及費用結轉等。還有絕大多數學生不知道真實環境如何計稅、報稅、納稅，只是理想中的學習，為了做賬而做賬。
3人工智能背景下的中職會計電算化人才培養［4］
3．1由基礎核算型初級人才向有思想的中級人才轉變
人工智能在會計行業中的應用，會計核算軟件中的基礎數據錄入、憑證錄入與審核、記賬、編制科目匯總表、材料的收發統計、報表的編制等操作很容易被財務機器人替代，但是也有一些是機器無可替代的，需要有思想的“人”來處理。例如：由于大環境變化，企業的固定資產有明顯減值趨勢，而財務機器人并不能分析與判斷這個固定資產是否會減值或減值多少，如果財務上不及時做出處理，將可能導致企業少確認資產減值損失，虛增了企業的資產和利潤，對于企業來說，這屬于信息失真。在大數據時代，中級類型的會計人才儲備相對較少，中職學校的會計電算化教育，需要培養的應當是此類會計人才。教學會學生不能只拘泥于看財務數據，還要學會合理利用有效的會計數據服務于企業的發展，提高企業的核心競爭力。
3．2由傳統的財務會計向人工智能環境下的管理會計人才轉變
財務機器人的出現，替代了傳統的財會人員進行基礎數據的錄入，日常憑證的填制、審核、記賬；憑證、賬簿、報表的生成；成本結轉、折舊等財務處理；納稅申報等，這不僅提高了會計工作的效率，減少了傳統的會計人員繁雜的日常賬務處理工作，但同時也讓傳統的會計人員失去工作。作為會計的教育者，如何讓學生在未來立于不敗之地，不被財務機器人替代，就需要學校適應時代趨勢，教學重點由傳統的基礎核算向智能管理型會計演變。會計從事的活動，除了重復、機械、煩瑣的事情外，還可以創造更多價值，比如：評估、判斷、溝通、協作、建議等。管理型計人才就是通過智能機器人核算出的精確信息，對企業的未來做出評估、預判、建議等，甚至幫助企業管理者做出決策。
3．3由會計電算化軟件操作員向人工智能會計系統的設計者轉變
人工智能環境下的財務機器人，實質就是一種自動化運行的程序，這種程序的設計，需要設計人員既要懂計算機又要懂會計。而現在的中職學校，會計電算化專業主要培養的是會計專業人才，操作會計核算軟件，而很少在計算機方面進行教學。在人工智能環境下，懂得會計專業的人才只是人工智能會計系統設計的主導者，而計算機方面人才則根據會計法及相關規則進行系統設計，自動化處理會計業務需要想到協作，融會貫通。人工智能永遠是基于系統的規則和大數據，如果規則發生變化，人工智能將無法起作用。在日常教學中，哪怕我們不能完全讓學生掌握編寫程序，但是應當教會學生看懂和讀懂程序，對機器人“思想”進行修改，也算是人工智能的掌控者，而不是被替代者。
4人工智能背景下中職學校會計電算化專業人才培養應對策略［5］
4．1更新理念與改變教學計劃
筆者認為，在人工智能背景下，在中職學校，會計及電算化專業辦學理念中應加入人工智能等相關技術，同時其人才培養方案、專業建設、教學計劃等方面都需要做出相應的調整，培養適應于人工智能時代復合型人才。例如，中職學校會計或會計電算化專業的教學計劃中，計算機方面課程開設僅有計算機應用及會計電算化軟件操作課程，數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有，這樣的教學安排不利于學生對未來人工智能的應對能力培養，應當增加相應的計算機方面課程，財務管理、會計政策、法律法規等人工智能無法替代的課程，減少將來可能被財務機器人替代的會計技能課程。
4．2提高教師人工智能等相關理念和技術
要給學生一碗水，教師必須要有一桶水，雖然人工智能的出現解決了許多教育上的難題，但是教師在人工智能背景下還需要增強自身信息化能力，學習人工智能相關理念，掌握人工智能相關技術。這就需要學校給予老師多點人文關心以及人工智能方面的繼續教育。
4．3關注人文綜合素質培養，讓人工智能為我所用
財務機器人出現，會計人員有更多時間去從事財務機器人無可替代更具有情感類的工作，這些工作需要人與人之間的溝通與交流，因此，筆者認為，中職會計電算化專業教育，不僅需要培養學生人工智能動手能力，還要關注學生思想道德、人文綜合素質的培養，提升學生的思想道德水平，教會學生愛崗敬業，誠實守信、樂于助人，激發學生的學習主動性和創造性。如果沒有良好職業道德水平，即使掌握了人工智能技術，也將會破壞規則，讓會計信息失真。我們不能教出人工智能的“奴才”，應當讓人工智能為人類所用，做人工智能的主人。
5結語
總之，人工智能正在快速又深刻地改變我們的生活和工作方式，將人工智能用于會計行業會也將會不斷得到規范。對于人工智能這類新興技術在財務行業的運用初期可能會讓學生產生恐慌、彷徨，認為學校教育無用。作為專業教師，要教會學生變革思想，提高其對會計價值的認識，提高其人文綜合素養，擁有過硬的專業技術，不斷地完善專業勝任能力，把握機會，主動迎接挑戰，那么人工智能就只是會計人員的好幫手，而不是掘墓人。
主要參考文獻
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人工智能時代的變革范文3
會計信息化的發展就是大數據、智能化、移動互聯網和云計算等信息技術在會計領域帶來的變革。會計信息化的主要特點是跨組織邊界、全產業鏈的財務管理和財務決策支持。
人工智能對會計信息化的深刻影響體現在：人工智能正在全方位改變會計人員、會計機構的工作方式；商務智能對會計的影響開始并主要反映在管理會計領域上。會計信息化、人工智能，在管理會計應用方面的一個熱點就是財務共享服務。 財務共享服務，正以現代信息時代的高效科技手段和創新管理理念，推動著財務管理的轉型變革。
（來源：文章屋網 ）
人工智能時代的變革范文4
人工智能在會計領域的應用現狀
今年3月份，德勤會計師事務所宣布與Kira Systems聯手，將人工智能引入會計、稅務、審計等工作當中，引發會計行業對人工智能的關注。其實，在某些領域，人工智能已經涉入頗深，如機器人顧問已經成為金融服務領域的最佳拍檔，而自動化的稅務籌劃也已經成為今年美國報稅季手機應用程序中主推的一款APP（應用程序）。
目前，財務、審計及稅務自動化軟件已被普遍使用，人工智能已經與這三大行業有了初步接觸。但從相關軟件在這三大行業的實際應用情況來看，應用范圍還不是很廣，應用層次同樣不高，應用的程度也不是很深，還僅停留在對機械、單一、重復的財會事項的處理上。
不過，可以預見的是，在不遠的將來，人工智能不僅會進一步夯實和拓寬自己在財會、審計領域的應用范圍，而且還會向縱深及橫向發展。比如，財務人工智能會將企業的財務管理與日常生產經營管理相結合，這不僅會大大提升企業財務管理的水平、拓展財務管理的功能，而且還會大大促進財務管理向管理會計的拓展和升級，促進企業的戰略、業務和財務一體化，使得企業各級管理人員能據以對日常發生的各項經濟活動進行規劃與控制，并幫助決策者做出各種專門決策，從而更好地改善經營管理，更好地創造和維護價值，提高企業經濟效益。
人工智能將重塑會計、審計行業
隨著大數據等基礎人工智能技術的飛速發展，人工智能所需的基本框架已經搭建起來，其對會計、審計等行業的影響會越來越深刻。英格蘭威爾士特許會計師協會聯合上海國家會計學院于9月12日舉辦了“大數據重塑財務與審計”論壇，與會學者預測：大數據將重塑財務與審計行業，不僅基層會計人員將大幅減少、業務會計界限逐步消失、專業會計機構高度集中，同時財會部門還將成為大數據處理部門。
第一，可以大幅度提高會計及審計信息的質量?，F階段我國會計及審計行業普遍存在著信息失真的問題，而這些問題產生的根源就在于對會計及審計信息的處理存在著大量的手工編制、人腦思維及判斷等人工操作，而人工操作不僅可能存在人為失誤，更可能存在人為故意篡改或造假等舞弊問題，事實上，人為因素正是造成我國會計及審計信息失真的重要原因。通過人工智能，不僅可以在很大程度上降低因人工失誤造成會計及審計信息失真的可能性，而且也會在很大程度上減少人為篡改或造假財務資料等舞弊的可能，從而使得會計及審計信息質量大幅提高。
第二，可以使得會計及審計行業的工作效率大大提高、人力成本大大降低。例如企業使用財務軟件，不僅可以不必花費更多的人力和時間處理機械、單一、重復的財務事項，而且還會大大提高會計核算的效率和質量；審計部門使用審計軟件，不僅同樣可以大大降低人力資源耗費，而且還會在對各類報表項目、交易及披露進行即時全面分析后，在更短的時間里對賬面數據進行風險評估，找出可能存在問題的風險點，從而提高審計的效率和效果。
第三，可以更好地防范風險，提高企業競爭力。人工智能在挖掘數據的基礎上不僅可以處理大量數據并建立數據庫，而且還可以對數據模型進行持續跟蹤分析，從而對企業的各類投融資及盈利等重大事項進行預測，這相對于人類有限的信息存儲量和計算能力，人工智能具有更加齊備的信息和更為高速的運算能力。同時，人工智能可以結合專家決策系統識別并消除金融危機給企業財務管理帶來的影響，還可以通過建立風險預警模型，來識別財務風險，化解安全隱患，從而大幅度提升企業的競爭力。
第四，促進傳統財務、審計工作模式的改進。現行企業財務核算大多按照基本業務流程來劃分會計人員的工作職能，人工智能的引進不僅可以大量解決一些繁瑣、程式、高頻的工作，而且一定會在很大程度上打破以往對財務及審計工作的分工。在手工記賬環境下存在的機械、單一、重復財務事項，在實行人工智能后，相關人工崗位可能會取消或大幅度精簡人員，而精簡的財務人員則可能改為程序操作員或從事管理會計崗位，這就打破了以往對財務崗位的分工格局。人工智能對審計工作也同樣會產生大幅度的影響，如會打破原來按照會計業務的類別或性質進行分工審計的格局，這不僅需要增加精通財務軟件和審計軟件的技術人員，以適應人工智能下審計工作的需要；同時還要考慮在人工智能下企業財務可能出現的新情況、新問題，如新的舞弊形式和錯誤類型，以便更有針對性、實效性地開展審計工作。
智能會計時代的會計人才特質
未來隨著人工智能對會計行業的重塑，會計職能也將隨社會及企業要求的變化而轉變。企業需要的是對財會工作具有較高業務水平和勝任能力，而且在至少一個或多個相關領域能出類拔萃的財務人。會計人才將擺脫低端、純粹的財務處理工作，進而將信任度、創造力、溝通能力、洞察能力、解釋能力以及對稅法與傳統簿記掌握能力置于優先考慮的位置。
首先，在智能會計時代全面數據化的大環境下，會計人必須成為確保數據安全以及軟件正常運行方面的專家；在擁有更多的可用數據、歷史數據越來越可靠的情況下，必須提高對風險的識別與分析，從而為商界客戶提供戰略的預測模型和未來規劃。
其次，伴隨著智能會計時代會計處理全流程自動化、會計決策分析智能化和會計服務共享化等趨勢的到來，一方面會計基礎工作將更加專業化，另一方面大量程序性的會計基礎工作將被會計信息系統所取代，從而導致會計人才從基礎性的、程序性的、重復性的會計核算工作，轉向更有價值的、需要更多職業判斷的、基于大數據的數據分析和挖掘等會計管理工作，會計人才的管理職能與數據分析師職能將越發凸顯。
再者，智能會計時代，企業內部經營管理和外部生存發展都將產生重大變革，具體而言有十大趨勢：業財深度一體化、處理全程自動化、內外系統集成化、操作終端自動化、信息提供頻道化、處理規則國際化、會計信息標準化、會計組織共享化、風險威脅擴大化、處理平臺云端化。這些發展趨勢要求會計人才必須向復合型人才轉型。復合型財會人才應熟練掌握財會理論和實務操作，擅長IT技術，同時還應精通資本運作、內部控制、管理會計、納稅籌劃、金融保險等與財會相關某一或多個領域的專業知識和實務操作，對本職工作所涉及的方方面面具有很強的應變和處置能力，能夠在以財會領域為中心的較大范圍內駕馭自如。簡而言之，復合型財會人才要能夠及時適應以下三方面的變化和發展：一是要能夠及時適應財會專業及相關專業各方面的更新和發展；二是要及時適應各種新生事物所帶來的新思考、新問題、新變化；三是要適應整個社會不斷進步帶來的各種變化和發展，要具有很強的適應性和應對能力。
會計行業如何應對人工智能的沖擊
智能會計時代的到來，是一場會計生產力的變革，必然引發生產關系的調整。會計行業應該從整體出發，充分認識技術進步對整個行業帶來的重大變革。
首先，人工智能技術的提升與應用倒逼會計人才轉型升級，對會計人才的能力框架建設提出了新的要求。會計行業需要對會計工作的性質和會計人才種類進行重新分類，一些傳統、簡單、重復等依靠手工進行的會計工作應該取消，以采用新技術的新型會計工作取而代之。同時，會計人才的種類也應隨會計工作性質的調整而相應調整。
人工智能時代的變革范文5
如何應對人工智能時代的轉型？人工智能的商業價值地圖中，哪些產業將最先享受技術紅利？
“智造”并不是一個新詞，幾年前，我們可以看到數字技術從虛擬世界向實體世界滲透。3D打印、激光切割等一系列數字制造設備的發明讓制造變得民主化，所以誕生了創客這個群體，讓普通人也可以通過智造來實現想法。而今天，我們都看到“智”的含義又進化了。
人工智能正在全球范圍內掀起產業浪潮。從去年開始，騰訊研究院就對人工智能的產業發展有一個持續的跟蹤。我今天將從一個更廣的維度，不限于制造業來與大家分享關于人工智能如何融合產業，創造萬億實體經濟新動能的一些觀察。
人工智能認知差距存在：已走入平常生活
在另一陣營，包括扎克伯格、李開復、吳恩達等在內的多位人工智能業界和學界人士都表示人工智能對人類的生存威脅尚且遙遠。這其中主要的爭議就來源于對“人工智能”定義的區別。人工智能學家馬斯克等人所述的人工智能，是指可以獨立思考并解決問題，具有思維能力的“強人工智能”，目前，科學界和工業界對何時發展出“強人工智能”并無定論。
現在處于全球熱議中的“人工智能”，并不完全等同于以往學院派定義的人工智能。你可能沒有意識到，我們日常生活中已經用到了許多人工智能技術：早在2011年，蘋果就率先將人工智能應用Siri放進了大家的口袋里；拍照、簽到時用到的人臉識別技術，智能音箱的語音對話系統，以及我們現在主流的新聞推薦引擎，也都用到了深度學習的算法。
人工智能算法存在于人們的手機和個人電腦里，存在于政府機關、企業的服務器上，存在于共有或者私有的云端之中。雖然我們不一定能夠時時刻刻感知到人工智能算法的存在，但人工智能算法已經高度滲透進我們的生活之中。
人工智能的商業潮起：九大領域形成熱點
人工智能的歷史已經有60年的時間，但它作為一個商業化浪潮是最近幾年爆發的。與以往幾次人工智能浪潮不同，此次的人工智能革命跨越了技術商業化的臨界點。
下圖為騰訊研究院的《中美人工智能產業報告》，人工智能領域的投資金額從2012年起呈現出了非常陡峭的增長趨勢，轉折點就是深度學習技術的突破。
IT產業經過數十年的發展，在存儲、運算和傳輸能力上都有了幾何級的提升，使深度學習最終有了質的飛躍?；ヂ摼W積累了20年的數據終于有了用武之地——訓練數據。機器學習和深度學習的飛速發展直接引領了此次人工智能產業浪潮。
截至目前，美國在融資金額上人工達到了938億，中國僅次于美國達到了635億。人工智能產業發展出了九大熱點領域，分別是芯片、自然語言處理、語音識別、機器學習應用、計算機視覺、智能機器人、自動駕駛。
另一個明顯的趨勢是中美科技巨頭的集體轉型。從互聯網到移動互聯網的歷次轉換歷程中，把握技術革命帶來的商業范式革命是屹立不敗的關鍵。技術革命將帶來基礎設施、商業模式、行業渠道、競爭規則變化的漣漪效應。
谷歌最早意識到機器學習的重要性，從2012年開始從搜索業務積累數據。從2012年到2017年短短的5年時間已經滲透到了超過1200個谷歌的服務中。業務發展戰略從“移動優先”轉為“人工智能優先”。除此以外，美國的FAAMG (Facebook， Amazon， Apple， Microsoft， Google)以及中國的BAT無一例外投入越來越多資源搶占人工智能市場，有的甚至轉型成為AI公司。他們紛紛從四方面從基礎到全局打造AI生態：
第一，通過建立AI實驗室，來建立核心的人才隊伍。第二，持續并購來爭奪人才和技術。第三，建立開源的生態，占領產業核心。今天，大多數技術進步都不是封閉的創造發明。技術的指數級增長，受益于底層技術的共享。今年，騰訊向外輸出了兩大AI開源項目ANGEL和NCNN。第四，最好的人工智能服務將可能化為無形，即與云服務結合。工具AI將大幅降低企業使用AI的門檻，越來越多科技巨頭選擇將自己的服務“云端化”來賦能全行業。正如馬化騰所說的未來的企業都是在云端用AI處理大數據。并且在一些領域開始試水消費級人工智能的場景。
認識人工智能的能力與局限
認識人工智能的能力與局限AI要在商業上取得成功，首先要理解人工智能的真實能力。AI的爆發對商業的塑造也許與互聯網徹底顛覆傳統行業不同，在很大程度上會不動聲色地嵌入到商業中。應用場景不再是新奇的概念展示，而是融入現有的生產中，進入垂直領域，創造直接的經濟價值。
認識人工智能的能力與局限從認識物理世界到自主決策，目前人工智能已經具備以下幾種能力：
認識人工智能的能力與局限感知智能：在語音識別、圖像識別領域已經有很深入的應用，賦予了機器“看”和“聽”的能力。甚至情感也能被機器理解 ；語音識別和圖像識別都有了顯著的提升。
認識人工智能的能力與局限理解能力：自然語言理解成為隱形的標配植入到產品中。配合計算機視覺可用于理解圖像，來執行基于文本的圖像搜索、圖像描述生成、圖像問答（給定圖像和問題，輸出答案）等。
認識人工智能的能力與局限數據智能：機器學習、深度學習讓機器能夠洞察數據的秘密，并且不斷自動優化算法，提升數據分析能力。
認識人工智能的能力與局限決策能力：本質是用數據和模型為現有問題提供解決方案。棋類游戲是一種典型的決策能力，人類在完美信息博弈的游戲中已徹底輸給機器，只能在不完美信息的德州撲克和麻將中茍延殘喘。在更廣泛的領域，例如如何自動駕駛汽車，如何將投資收益最大化等豐富的場景都將是決策能力的用武之地。
人工智能的價值地圖：產業融合正在加速
與互聯網時代一夜顛覆的渠道革命不同，人工智能的帶來的商業變革正在不動聲色地滲入到各行各業。一大批AI應用的先導者正在將AI能力賦能產業，涉及吃住行、工業醫療等各個領域。下面將用三個例子來說明正在發生的“AI+”產業增強革命。
首先是零售行業。上圖是亞馬遜推出的無人超市Amazon Go。在亞馬遜的藍圖中，顧客從貨架上取下貨品，無需再經過收銀臺便可自動完成結算過程。從顧客進店開始，通過人臉識別驗證顧客身份，在顧客購物時，通過圖像識別和對比技術判斷商品種類，自動生成購物訂單完成自動結算。
現在，各種形式的無人零售商店在國內也如雨后春筍般興起。當然，無人收費只是零售智能化的第一步，人工智能不同能力的應用將全面改變現在的零售模式。比如開一家店選址、到底在哪開、開多大、覆蓋多少人群、賣多少東西？時裝周采購設計師的衣服，買那些今年會暢銷？以前這些都靠零售人的經驗做決策，但在信息時代，這些都可以用精準的算法做決策。
第二個例子是醫療行業，醫療在任何國家都是最大的行業之一，我們經濟發展和科技進步追求的最終目標也是增進健康。
人工智能在醫療行業的應用很廣泛。用人工智能來輔助醫療影像診斷大家已經比較熟悉了。我想說的是人工智能對精準醫療的推動。所有遺傳密碼的信息都是非常非常多的一個大數據，對任何人在他沒有得病的時候我們測量他的組學數據，分析組學大數據，那么就可以對他未來健康發展的危險因素做出評估，根據評估進行適當干預，這樣的話有些疾病不發展，有些疾病減輕他的程度，提高他的生活質量，這樣就把整個醫療健康體系的關口前移，在沒有病之前就提出評估與保證。
第三個例子來自制造業。波士頓有家著名的機器人公司叫Rethink Robotics，顧名思義就是重新思考機器人。這個公司開發了一款名為Baxter的智能協作機器人。這個機器人的特點是和人的交互不再是機械的。Baxter 采用順應式手臂并具有力度探測功能，能夠適應變化的環境，可“感知”異常現象并引導部件就位。你只要挪動它的手臂就能進行訓練，完成特定的任務。其次，對于制造業來說人工智能不僅僅意味著完成某項工任務的機器人，也是未來制造業智能工廠、智能供應鏈等相互支撐的智能制造體系。通過人工智能實現設計過程、制造過程和制造裝備的智能化。
人工智能的經濟影響
人工智能在經濟層面的影響，主要有三個方面：
第一，生產效率的提升。人工智能創造了一種虛擬的勞動力，能夠解決需要適應性和敏捷性的復雜任務。
第二，交易成本的下降?；ヂ摼W的平臺模式通過降低信息不對稱，降低了交易成本。隨著機器學習的引入，可以實現更精準的服務匹配，進一步優化資源的分配。
第三，人工智能將帶來數據產業的蓬勃。機器學習需要數據的“喂養”，海量的數據需求催生了多種類型的數據交易模式。數據的需求會產生很多數據經紀商，有B2B模式，C2B模式，B2B2C模式等，促進數據在個人、企業及產業鏈層面流通。數據的來源不單單來自于用戶，也來自于政府公開數據、商業渠道、博客等公共資源等。
轉型之路：五要素堅實人工智能基礎
人工智能將一切變化都帶入了超高速發展的軌道。創新科技公司已集體轉型，傳統行業又改如何應對即將到來的人工智能時代？實現人工智能的轉型，需要從幾個方面并行：
數據、算法和算力是我們常說的人工智能的“三駕馬車”，是人工智能得以應用的基礎。
第一是數據，我們對數據的認識不應該停留在統計，改進產品或者作為決策的支持依據。而應該看到它導致機器智能的產生。但首先，數據是有條件的。垂直行業的數據，高質量的數據。在國家層面，也有許多數據開放計劃。
第二是算法，人工智能的人才仍然是很稀缺的。高校和企業的人才流動越來越頻繁。但同時，企業通過開放生態，降低開發門檻?？梢宰尭嘀行∑髽I享受AI能力。
第三是算力，現在的人工智能系統通過成百上千個GPU來提升算力，使深度學習能夠走向生產環境。但隨著數據的爆發式增長，現有算力將無法匹配。
除了這三駕馬車，從實驗室到行業應用，在人工智能的應用過程中還需要加入兩個元素：
■ 首先是場景。理解場景是人工智能應用的核心。人工智能必須落到精準的場景，才能實現實在的價值。理解人工智能能力可落地的場景及對應的流程，將AI納入決策流程。
■ 其次是人機回環，即human-in-the-loop。“人機回圈”的第一層含義是人工智能應用中需要用戶，即人的反饋來強化模型。更進一步，機器學習是一種嘗試創建允許通過讓專家與機器的一系列交互參與到機器學習的訓練中的系統工作。機器學習通常由工程師訓練數據，而不是某個領域的專家。“人機回圈”的核心是構建模型的想法不僅來自數據，而且來自于人們怎樣看待數據。專家會成為垂直領域的AI顧問，把關模型的正確性。
人工智能并不是靜態的東西，訓練出來的模型要用到某個業務場景里，業務場景里產生新的數據，這些數據進一步提升人工智能模型的能力，再用到場景中，形成一個閉環和迭代。
總結
本輪人工智能浪潮是基于深度學習的發展，將快速滲透到數據密集行業。
人工智能目前從感知智能、理解智能、數據智能和決策智能四方面發揮在各行各業的能力。
人工智能時代的變革范文6
“互聯網化”的智能停車
城市是人類社會高度進步，工業、現代化高度發展的集中體現之一。當城市規模擴大、人口密集度越來越高，城市本身因土地資源的稀缺無法隨之擴大時，城市曾經給人們帶來的便捷生活、舒適體驗也會隨之變成煩惱。
這萬千的煩惱里，停車難算是人們在都市生活中最有感觸也最為普遍遭遇的問題：伴隨著傳統停車場規劃車位少、過道空間狹隘、地下空間照明不足、環境差等現狀，帶來了大流量時期無空位停車或進場等待時間長、車輛刮擦事故等問題。
泊車機器人的概念在迪拜首先被提出，在德國得以發展，而全球首個最終落地實施的項目就是在浙江烏鎮第三屆世界互聯網大會會場試運行的海康威視智能泊車機器人。2016年11月16日，來自全球各地的嘉賓在烏鎮親身體驗了智能停車場的方便與快捷。作為全球首個機器人智能停車應用案例，?？低悄懿窜嚈C器人呈現出真正“互聯網化”的智能停車體驗。
“將汽車駛入停車場入口處的指定位置后，拉上手剎、熄火、鎖好車門，剩下的事情就全都讓機器人去完成?！边@是體驗者對智能泊車系統的描述。車主只需通過智能停車場的App點擊取碼，當智能停車系統確認車輛熄火、車內無人后，系統將自動生成取車碼，并為泊車機器人規劃泊車位置和最優路徑，調度泊車機器人駛出，進行車輛停泊，整個過程可在 2分鐘內完成。
智能泊車機器人可以同時調度500輛汽車，讓同等面積停車場的車位數量增加20%～40%。比如此次烏鎮物聯網街的智能停車場，通過改造后，將此前的64個車位增加到了89個。
人工智能作用凸顯
作為以視頻為核心的物聯網解決方案和數據運營服務提供商，?？低暿侨蛞曨l監控數字化、網絡化、高清智能化的見證者、踐行者和推動者。數字化、網絡化、智能化，這是?？低晳{著對技術的敏銳開拓和市場的前瞻性研究捕捉到的產業發展趨勢。
如果說數字化時代的關鍵技術是視頻壓縮編碼，網絡化時代的關鍵技術是視頻編碼、網絡傳輸、SOC技術，那么智能化時代的關鍵技術，現在來看無疑就是深度學習、云計算、云存儲、大數據、深度學習協處理器設計技術。
關于智能化，海康威視在最初成立智能分析團隊，聚焦研究如何快速實現背景建模和提取移動目標，以降低運動檢測的誤報，針對特定的場景做專用產品，成為諸多特定產品的領導者，比如常見的交通抓拍系列產品，獲得了很好的市場回報。最近幾年，不同于之前講的“智能化”也就是VCA的建模方法，人工神經網絡的深度學習快速興起，把人工智能技術推向一個新的高度。視頻智能分析是人工智能一個非常重要的應用方向，深度學習已經在視頻智能分析應用上取得了實質性突破。
人工智能的重要作用正逐步顯現。當前，比如用戶面對海量的視頻數據已無法簡單利用人海戰術進行“人眼”檢索和分析，需要人工智能作為助手或專家，實時分析視頻內容，探測異常信息，進行風險預測。在這一領域，海康威視有一定的技術沉淀和積累，但是能否盡快抓住智能化時代，打開這個窗口期，在這一波技術浪潮中占領一席之地，則需要對這個行業更進一步深刻理解，研究適用于行業發展的人工智能技術新方向，制造出本行業的技術優勢。
海康威視把當前的人工智能研發重點聚焦在視頻結構化處理和大數據技術兩方面，并已經推出了一系列基于人工智能、深度學習技術的產品。2015年推出后端產品“刀鋒”“臉譜”系列，2016年推出前端智能感知產品“深眸”系列，已經在很多行業得以應用，不僅在前端實現各種復雜環境下人、車、物的多重特征信息提取和事件檢測，還能后端模仿人腦的記憶及思考，集目標提取、檢索、分析、存儲及行業應用于一體。
視頻結構化技術是融合了機器視覺、圖像處理、模式識別、深度學習等最前沿的人工智能技術，是理解視頻內容的基石；大數據技術為人工智能提供強大的分布式計算能力和知識庫管理能力，是人工智能分析預測、自主完善的重要支撐，其包含海量數據管理、大規模分布式計算和數據挖掘三大部分。
視頻的結構化處理，讓視頻大數據所包含的價值爆發出來，為更多行業的“可視化”管理和智能應用提供了很好的數據依據。小到一個商城的客流客情分析，大到一個城市的人、車、物等屬性分析，在這樣的技術應用下，“智慧城市”所能真正帶給人們的安全、便捷、智能不再遙遠。
人工智能任重道遠
當前，視頻結構化技術和大數據技術已經在公安、樓宇、交通、工廠、民用安防領域得到廣泛應用，但由于人工智能在當前國內的基礎還比較薄弱，總體上人工智能的發展，也面臨一定的困難。
從人工智能本身看，當前數據資源分散，開放和共享程度低，難以開展多維數據融合分析，使得人工智能缺乏更多有效的數據支撐；行業領域專業知識的積累還存在一定的薄弱環節，因而會出現對視頻內容的理解能力偏弱，同時也很少涉及大范圍場景的關聯行為分析，沒有積累有效的經驗知識用于異常分析和風險預測；當前很多的智能只是一種反應式智能，根據輸入條件進行自動判斷而已，并不具備成長能力，這是人工智能技術在行業應用中需要解決的問題。
新技術的融合應用，對企業提出更高的要求。產業的智能化發展必然面臨“應用結構復雜，涉及的外部資源多、事務密集、數據量、用戶數多”等問題，如何為不同層次的客戶提供不同產品與解決方案也是對企業綜合實力的一個挑戰，需要能夠將云計算、云服務、大數據、物聯網技術更好地融合。
