時間：2023-06-07 09:02:31
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當代社會，人工智能技術對各大領域的發展帶來沖擊。商業銀行作為金融行業科技創新的前沿領域，應主動求變，積極應對人工智能對商業銀行經營模式帶來了嚴峻的挑戰，將人工智能技術帶來的壓力內生為自身改革的動力，理智看待人工智能的發展，堅持技術創新，全面推進產品創新與服務創新，以順應信息化潮流。發展情況不同地區的商業銀行也要客觀認識自身在“客戶資源、網絡構建、社會信譽”等方面的優勢，取長補短。鄉鎮地區一般不如城市地區發展快，鄉鎮人員在接受科學技術進步帶來的發展同樣可能會比城市人員接受得慢，因此需通過匹配當地發展情況來適當的、逐步地在商業銀行引入人工智能。各大商業銀行在當地人員可接受的程度引入一定的人工智能技術，搭建多樣化平臺服務模式，不僅為前臺工作人員減輕工作負擔，而且能快速響應市場需求，為商業銀行自身的改革發展打基礎、存實力，不斷提高綜合實力全力進軍智能化領域。另外，政府應對積極引進人工智能的商業銀行提供大力的支持，包括資金及技術上的支持。為商業銀行提供暢通的援助流程，確保人工智能技術的發展不受基礎設施滯后的干擾，推進我國商業銀行智能化改革的進程；政府應從行業規范入手，適當干預，及時推出有關人工智能的法律法規和管理條例，促進商業銀行人工智能的健康可持續發展，避免有心之人假借人工智能技術破壞商業銀行管理經營秩序，為人工智能技術的發展做好基礎性工作。隨著科學技術的進步和時代的發展，人工智能技術正在逐步進入大家的視野。無論是上班打卡的人臉識別技術，還是回家后掃地機器人的智能自動清掃技術，都為大家帶來不少便利，成為現代科技生活不可或缺的一部分。新一代人工智能正在全球范圍內蓬勃興起，商業銀行作為金融科技的重要行業，自然要積極引入人工智能技術來提高行業的工作效率，改善自身管理與成本問題，以提高整體運營水平，使其在激烈的金融市場中更具競爭力。
1.商業銀行對人工智能引入的主要方面
據我們觀察了解，目前商業銀行對于人工智能的主要應用在智能人工客服、大數據分析以及簡單的私人理財顧問三方面。首先，智能人工客服的生物識別、自然語言處理技術能夠高效的為商業銀行的前臺人員減少不必要的業務量，使人工客服以客戶能夠理解的方式傳達信息和解決問題，提高了商業銀行客服方面的辦事效率，從而提升了客戶對商業銀行辦理業務的新鮮感和好感度。人工智能技術的引進對于商業銀行執行層人員的分工更加專業化，有利于提高工作效率，減少因工作變化而損失的時間；可以減少人員培訓的要求，降低成本；另外人工智能的引進激勵商業銀行員工改變自身缺陷，提高自身應變能力，向好的方面發展自己，進一步推進了商業銀行優勝劣汰制度，降低了商業銀行的管理難度。另一方面，智能客服還可以將客戶需要處理的業務和所詢問的信息進行合理分類，通過挖掘客戶關注熱點問題，為商業銀行開展潛在業務提供科學性的支持。其次，人工智能的大數據分析功能已經小范圍應用到商業銀行中的風險控制及智能數據采集，這點與智能客服歸類客戶詢問信息，為商業銀行挖掘潛在業務的功能有異曲同工之妙。大數據分析與商業銀行運行模式結合，可以增加商業銀行本身的風險管理數據變量及觀測視角，豐富商業銀行的風險數據來源，打破傳統商業銀行風險數據結構的不完善，傳統銀行與新型銀行運行模式對比，如圖1，還可以提升數據準確性和客戶甄別度，優化商業銀行內部測評，建立安全的風險防范機制，相對實現風險管理的有效性和獨立性，提升評估精準度。另外，大數據分析結合智能理財顧問，通過對客戶及風險數據的分析、分類、整合，打造商業銀行客戶與風險管理信息精準靈活的技術平臺。該技術平臺以先進的數字模型為基準，代替人們的主觀判斷。通過在數據中篩選的“大概率”事件，為客戶制定收益最大化的策略，減少客戶在情緒波動的情況下作出的非理性投資決策。這使商業銀行的風險管控清晰可見，在為客戶帶來相當的收益以及良好的服務體驗的同時，也為商業銀行帶來較好的聲譽，利于突出商業銀行現有的優勢，在一定程度上促進商業銀行的轉型升級。
2.不同發展地區商業銀行的人工智能的發展及后期經營
然而，在調查研究過程中，我們發現，發展情況不同的地區的商業銀行在應用人工智能方面的廣泛度不同。由此看來，很多城鎮銀行不能盲目地擴大自身人工智能化程度。當發展狀況不太好的地區的商業銀行一股腦的引進人工智能設備，很有可能會造成當地人員對新技術的抵抗、反感心理。久而久之，就會導致的人工智能技術在其業務進展時的應用效率低、自身管理與成本問題沒有得到改善，整體運營水平沒有提高這些“徒有其表”的現象。當前，人工智能技術與商業銀行運營的結合還沒有達到最佳效益組合，城鄉發展不平衡的問題導致人工智能技術的應用在這些地區之間存在一定的差異。人工智能技術在商業銀行中的運用僅限于經濟較發達的一、二線城市和部分城市的繁華市區。很顯然，這部分地區經濟發展迅速，人群的接受和適應新型科技的能力強，人工智能技術應用相對廣泛。一般當顧客進入銀行大廳就有自助系統進行服務，人工智能的數據存儲和分析功能也可以將客戶所要開展的業務加以準確地分類分析，為客戶提供準確高效的服務；同時，人工智能技術和大數據分析可以定期監測客戶風險、為客戶提供相對合理的理財建議，提高客戶體驗感；除此之外，人工智能技術的引入和高效應用使柜臺繁雜的人工業務減少很多，工作相對集中，人機協同，有效地提高了銀行的運營效率。然而，在一些小城市和不發達的城鎮地區，人工智能技術在商業銀行運營中的應用存在著低級、不廣泛等問題。很顯然，農村地區經濟發展較為緩慢，人群的接受和適應能力相較落后于城市人群，人工智能技術在商業銀行開展業務過程中的應用不是很廣泛；在調研中發現，這類地區商業銀行對于人工智能的應用僅限于ATM機和最基本的智能客服，人工智能技術還未充分的發揮作用。
前臺人工的業務比較多，即使是有客戶通過人工智能機器進行業務服務，也需有前臺工作人員進行輔助指導。這種發展緩慢與發展不充分問題提高了商業銀行引入人工智能的成本，而且超過一半的農村人口沒有城市人口的理財觀念，人工智能的風險監控和個人理財管理建議等系統在此就無法涉獵，導致“大材小用”。然而正是這種農村地區發展不平衡不充分問題更能給商業銀行的人工智能的應用帶來機遇。對于農村商業銀行來說，農村地處發展緩慢的地區，“三農”根基堅固，人員思想意識落后，對于商業銀行積極宣傳的金融服務不感興趣，各家各戶對現代化的金融服務沒有概念，人工智能在商業銀行中的發展會受到一定的制約。所以，這些地區的商業銀行應小部分引入人工智能服務，比如，可以先引入前臺服務的智能語音機器人，通過對話的方式解決客戶的需求，指導客戶順利完成所辦理的業務，適量地減少前臺工作人員的工作強度，投入到人工智能無法涉及的領域，物盡其用，減少商業銀行引入人工智能的成本，使當地客戶慢慢適應人工智能帶來的便捷。當地商業銀行也應加大人力資本投資，建立培育人工智能技術人才的新機制，加大員工培訓學習人工智能的力度，提高他們的應用能力素質，培養一支專業知識全面、業務嫻熟的隊伍，為人工智能在當地的普及提供專業的服務，促進人工智能在當地的發展，適應時代的變化。本專業隊伍也要憑借專業知識積極探索服務農村的新機制和新模式，使自己的產品或服務有別于城市商業銀行，形成自己獨特的經營特色。其次，還可以根據農村需求，在人工智能技術創新的基礎上，設立有特色的地方性商業銀行服務產品。一是開發出貼近農戶需求的金融產品，同時加大產品營銷宣傳力度，尤其是在掌上營業廳等方面著重從農村年輕客戶入手，提供差別化、個性化服務，通過便利高效的服務來吸引潛在客戶。二是加強對于農村小微產業金融服務的創新，利用其發展需要融資服務的特點，將大數據分析與風險管控聯系起來，使其產品、存貨、經營權作抵押擔保，開展涉農小微產業聯保貸款；對于個體戶，通過人工智能技術的數據分析組合，開發各種低風險個人理財套餐。三是在金融環境上，農村商業銀行作為地方性金融機構，其業務范圍和技術水平都相當有限，因此應積極創新，與城市等較發達地區的各類金融機構達成全方位的合作，憑借人工智能拓展經營領域，創新經營模式，擴大營銷渠道。發展較好的地區就可以積極引入人工智能技術，不管是前臺大廳的智能服務還是對客戶的信息識別、智能理財推薦服務都可以提上日程，滿足客戶的需求，為客戶解決理財方面的問題。協調城鄉發展不平衡情況，簡便人工智能的操作步驟，升級語音控制的人工智能技術實現人工智能與客戶良好的互動，使客戶感受到人工智能帶來的方便。另外，利用人工智能檢測客戶的風險水平，為客戶提供相應的銀行理財產品，即使客戶不接受理財產品，也提高了城鎮客戶的認知，對銀行理財有了一定的認識，對錢財的管理有了相應的理解。這樣一來，商業銀行在加大人工智能的宣傳力度的同時也能響應號召，改善城鎮地區發展落后的情況。
美國的報告重點結合人工智能的應用及管理提出四點要求，一是美國政府應該對人工智能加大政策扶持和資金投入力度；二是人工智能對勞動力市場和宏觀經濟產生影響；三是人工智能需建立全球合作和安全；四是需完善人工智能的倫理以及相關法律法規。英國的報告主要側重于人工智能對未來宏觀趨勢和影響的分析，一是人工智能有助于提升生產力；二是人工智能對勞動力市場產生影響；三是應管理和降低人工智能可能帶來的風險。
美國的報告重點強調政府、公眾，以及社會各界應共同努力來支持人工智能科技的發展，并深思熟慮關注其發展潛力、管理其可能帶來的風險。一是重點加強對應用程序開發的監管，采取有效措施既保障公共安全又鼓勵創新；二是支持人工智能在基礎研究和公共產品方面的應用，并制定相關標準規范；三是應確保人工智能系統可控、公開、透明，且行為與人類的價值觀保持一致。
英國的報告重點提出對人工智能的四大判斷。一是人工智能可幫助企業和個人有效利用數據資源、簡化數據交互方式，從而提高工作效率和生產力；二是人工智能將改變現有的工作類型和所需技能，未來工作將主要是對人工智能技術的補充和完善；三是預警人工智能技術帶來的沖擊，未來的技術革新會更加頻繁，技術變革會導致一些從事特定工作技能和工作類型的人員被淘汰；四是政府需考慮由人工智能進行決策的問責機制，確保問責的透明度。
對我國人工智能發展的啟示
人工智能要以產業化應用為根本導向。當前人工智能產業化應用已經在機器人、無人駕駛、智慧城市等細分領域初現端倪，引起了社會各界的廣泛關注。無論是資本市場，還是企業和學術界，都加大了對人工智能產業化應用的投入力度，市場潛力將進一步加速釋放。只有不斷拓展人工智能產業化應用的深度和廣度，才能引領市場爆發式增長。美英的人工智能報告均表明當前國內外科技巨頭對人工智能的研發和投資正逐步向產業化應用傾斜，我國也應遵循市場的價值導向，搶占未來市場。
人工智能要以協同發展為基礎支撐。數據、算法和計算能力是支撐人工智能發展的三大核心要素，三大要素協同創新是人工智能發展的本質需求。美英人工智能報告中多次強調三大要素對人工智能發展的重要性，并指出當前人工智能呈現高速發展態勢的根本原因。一是海量數據的出現，人工智能算法訓練、深度學習等均需要大量數據提供支持。二是計算能力的提高，尤其是云算的出現，使傳統計算模式向并行計算模式轉變，大幅縮短了計算處理時間，為深度學習等人工智能技術發展提供重要支撐。三是諸多底層算法開放，先進的算法能夠更好地分析和挖掘數據價值。
人工智能要由政府把握關鍵方向和規避相關風險。綜觀美英國家的人工智能報告，政府在引領人工智能發展方向，加大政策扶持力度方面擁有絕對主導權，尤其在人才隊伍建設方面，人工智能屬于典型的智力密集型產業，構建專業人才培養體系、提升高端人才供給能力對政府而言責無旁貸。此外，由于人工智能正逐漸融入到人們日常生產、生活的方方面面，政府有責任也有義務制定相應法律法規，規避和降低人工智能發展帶來的道德和法律風險。
中圖分類號：TP18
文獻標識碼：A
一、人工智能技術的發展及其影響
人工智能技術研究開始于20世紀50年代中期，距今僅有60年的發展歷程，但是其迅猛的發展速度，廣泛的研究領域以及對人類產生的深遠影響等令人驚嘆。調查顯示，77.45%的人認為現實生活中人工智能技術的影響較大，并且86.27%的人認為人工智能技術的發展對人類的影響利大于弊；認為人工智能技術對人類生活影響很小且弊大于利的人權占很小一部分。人工智能技術的發展和應用直接關系到人類社會生活，并且發揮著重要的作用。人工智能技術的發展方向和領域等由人類掌控著，所以人類應該盡可能地把人工智能技術的弊處降到最低以便更好地為人類造福。2016年3月份，圍棋人工智能AlphaGo與韓國棋手李世h對弈，最終比分4∶1，人類慘敗。4月份，中國科學技術大學正式了一款名為“佳佳”的機器人，據了解，機器人“佳佳”初步具備了人機對話理解、面部微表情、口型及軀體動作匹配、大范圍動態環境自主定位導航和云服務等功能。而在這次正式亮相之前，“佳佳”就擔綱主持了2016“首屆全球華人機器人春晚”和“誰是棋王”半Q賽。人工智能技術確實給人類帶來了諸多的便利，給人類生產生活帶來便利；但是，人工智能技術的快速發展超乎人類的預測，引起了人類的恐慌和擔憂。百度CEO李彥宏稱，人工智能是“披著羊皮的狼”。毋庸置疑，科學技術是一把雙刃劍，當人類醉心于科學技術所帶來的福利中時，更應當注意其帶來的負面作用。人類發明和創造科學技術最終是為了造福人類，而非受到科技的異化。
隨著科技的發展，人工智能技術越來越成熟，在此整體趨勢之下，不同的人群對人工智能技術的不斷成熟與應用有著不同的看法。調查結果顯示，在關于機器人會不會擁有人類的思維甚至超過人類的問題方面，27.45%的人認為機器人會擁有人類的思維和超過人類；而56.86%的人認為機器人不會擁有人類的思維和超過人類，小部分人對此不是很清楚。由于受到人工智能技術迅猛發展的沖擊，如機器人保姆、AlphaGo圍棋等智能產品對人類發展帶來的威脅，一部分人仍然對人工智能技術的發展擔憂甚至認為終有一天機器人將代替人類、征服人類、控制人類。但是，大部分的人在機器人是否能夠超過人類方面，保持樂觀積極的態度，認為機器人永遠不會擁有人類的思維并且超越人類，因為人類是技術的主導者，人類掌握著技術的發展方向，技術終究是為了人類服務。這一看法肯定了人類的無止境的創新，然而，在人類醉心于技術創新的同時，應意識到某些創新確實超出了人類的預料，如AlphaGo與李世h圍棋人機大戰就是人類在技術面前失敗的慘痛教訓。因此，面對科技對人類的異化，人類要時刻保持警惕，適時地總結“技術異化”的緣由和解決對策。
二、人工智能技術發展面臨的問題及其原因
隨著技術的革新，人工智能技術的應用越來越廣泛，與人們的日常生活聯系也愈加密切。從智能手機的普及到自動駕駛汽車的研制成功，再到生產、建設、醫療等領域人工智能技術的應用，都表明了人工智能技術正悄無聲息地改變著我們生活方式。誠然，人工智能技術使我們的生活更加豐富多彩，給我們帶來了極大便利，但與此同時，人工智能技術也給社會帶來了一系列不可忽視的問題：人工智能技術在社會生產領域的應用對勞動市場造成沖擊；人工智能系統在收集、統計用戶數據過程中個人隱私及信息安全方面的隱患；人類對人工智能產品的依賴引發的身心健康問題；人工智能引起的責任認定問題等。斯蒂芬?霍金在接受BBC采訪時表示，“制造能夠思考的機器無疑是對人類自身存在的巨大威脅。當人工智能發展完全，就是人類的末日?！北硎就瑯訐鷳n的還有特斯拉的創始人馬斯克，他曾直言，“借助人工智能，我們將召喚出惡魔。在所有的故事里出現的拿著五芒星和圣水的家伙都確信他能夠控制住惡魔，但事實上根本不行?！辈豢煞裾J，人工智能技術是把雙刃劍，有利亦有弊，爭議從來就沒有停止過，而最不容忽視的莫過于人工智能技術引發的一系列倫理困境，關于人工智能的倫理問題成了重中之重。
調查發現，47.55%的人認為人工智能所引發的倫理問題是因為人性的思考，占比較大；而22.55%的人認為是由于人們價值觀念的改變；29.9%的人認為是利益分化與失衡以及一些其他的原因導致的。由此可以看出導致人工智能倫理困境的原因是多方面的。主要總結為以下幾個方面。
第一，從技術層面來看，人工智能技術在現階段仍然有很大的局限性。人工智能是對人腦的模仿，但人腦和機器還是存在本質區別的，人腦勝于人工智能的地方，就是具有邏輯思維、概念的抽象、辯證思維和形象思維。人工智能雖能進行大量的模仿，但由于不具備形象思維和邏輯思維，僅能放大人的悟性活動中的演繹方法，不可能真正具有智能，這決定了機器不能進行學習、思維、創造。此外，智能機器人也不具備情感智能，它們根本無法去判斷自己行為的對錯，也無法自動停止自己的某項行為，所以如果人工智能技術一旦被不法分子利用，后果不堪設想?？梢?，由于人工智能自身技術上的局限性導致的倫理問題已經影響到其未來發展。
第二，從規制層面來看，倫理規制的缺失和監督管理制度的不完善是導致倫理問題產生的重要原因。科技的發展目標是為人類謀求幸福，但我們必須認識到，無論是在科技的應用還是發展過程中總是存在一些難以控制的因素，倘若沒有相應的倫理原則和倫理規制加以約束，后果難以想象。在目前人工智能領域，缺乏一套成體系的關于人工智能技術產品的從設計、研究、驗收到投入使用的監督管理方案，也沒有一個國際公認的權威性的規范及引導人工智能技術的發展及運用的組織或機構。現有的監督體制遠遠滯后于人工智能技術的發展速度，無法匹配技術發展的需要。缺乏相關監管制度的約束，人工智能技術就不可避免會被濫用，從而危害社會。
第三，從社會層面來看，公眾對人工智能技術的誤解也是原因之一。人工智能作為一門發展迅猛的新興學科，屬于人類研究領域的前沿。公眾對人工智能技術的了解十分有限，調查顯示，對人工智能技術只是了解水平較低的人較多，占62.75%，以致部分人在對人工智能技術沒有真實了解的情況下，在接觸到人工智能技術的負面新聞后就夸大其詞，人云亦云，最終導致群眾的恐慌心理，從而使得更多不了解人工智能技術的人開始害怕甚至排斥人工智能技術。我們必須清楚，人工智能是人腦的產物，雖然機器在某些領域會戰勝人，但它們不具備主觀能動性和創造思維，也不具備面對未知環境的反應能力，綜合能力上，人工智能是無法超越人腦智能的。在李世h對弈AlphaGo的曠世之戰中，盡管人工智能贏了棋，但人類贏得了未來。
三、人工智能技術的發展轉向
人工智能技術的發展已經深入到人類社會生活的方方面面，其最終發展目標是為人類服務。但是，科學技術是把雙刃劍，它在造福人類的同時，不可避免地會給人類帶來災難，因此，人類應該趨利避害，使人工智能和科學技術最大化地為人類服務。這就要求人類必須從主客體兩個角度出發，為人工智能技術的健康發展找出路。
1.技術層面
（1）加強各個國家人工智能的對話交流與合作。人工智能自20世紀50年代被提出以來，尤其是近六十年來發展迅速，取得了許多豐碩的成果。如Deep Blue在國際象棋中擊敗了Garry Kasparov； Watson 戰勝了Jeopardy的常勝冠軍；AlphaGo 打敗了頂尖圍棋棋手李世h。從表面上看，人工智能取得了很大的進步，但深究這些人工智能戰勝人類的案例，我們發現這些成功都是有限的，這些機器人的智能范圍狹窄。造成這一現象的很大一部分原因就在于國際間人工智能技術的對話交流與合作還不夠積極，所以加強各個國家人工智能的對話和交流迫在眉睫，同時也勢在必行。
（2）跨學科交流，擺脫單一學科的局限性。從事人工智能這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學和哲學。歷史的經驗告訴我們，一項科學要想走得長遠就必須有正確的意識形態領域的指導思想的介入。在人工智能這項技術中，有些科學家們可能只關注經濟利益而沒有引進相應的倫理評價體系，最終使得技術預測不到位，沒有哲學的介入，等真正出現問題時就晚了。所以要加強科學家與哲學家的溝通交流，令科學家能更多地思考倫理問題，提高哲學素養，在人工智能技術中融入更多的哲學思想，保證人工智能技術能朝著正確、健康方向發展。
（3）人工智能技術的發展，要與生態文明觀相結合。在人工智能技術發展中，要注入更多的生態思想，這關系人民福祉、關乎民族未來的長遠大計。在人工智能發展中，若是產生資源過度消耗、環境破壞、生態污染等全球性的環境問題時，人類必須制止并進行調整。人工智能技術要想發展得更好，前景更加明亮，前途更為平坦，就必須保持與生態文明觀一致，與人類自身利益一致，為人類造福。
2.人類自身層面
（1）增強科學家道德責任感?？茖W技術本身并沒有善惡性，而研發的科學家或是使用者有善惡性。人工智能將向何處發展，往往與研發人工智能的科學家息息相關。科學家應打破“個體化原理”，要融入社會中去，關注社會道德倫理問題，承擔起道德責任，為自己、他人、社會負責，多去思考自己研發的技術可能帶來的后果，并盡可能去避免，多多進行思考，嚴格履行科學家的道德責任。
（2）提高公眾文化素養。調查發現，對人工智能技術了解水平較低的人較多，占62.75%；而非常了解的人較少，占4.41%；另外，對人工智能技術了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人對人工智能技術都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人對人工智能技術絲毫不了解，所以，人工智能技術對于個體的影響是比較微小的，其發展還沒有深入到個人的日常生活中。特別是在一些關于人工智能的科幻電影的渲染，可能使那些對于人工智能技術并不了解或是一知半解的人產生偏見。在日常生活中，人工智能給人類帶來了極大的便利。通過提高公眾的文化素養，使公眾正確認識人工智能技術，將是緩解甚至是解決人工智能技術某些倫理問題的重要途徑之一。
（3）加大監督力度。人類需要通過建立一個完善的監督系統引導人工智能技術的發展。對于每項新的人工智能技術產品從產生到使用的各個環節，都要做好監督工作，以此來減少人工智能技術的負面影響，緩解甚至減少人工智能技術的倫理問題。
3.道德法律用
（1）通過立法規范人工智能技術的發展。調查發現，90.69%的人認為有必要對人工智能技術所引發的科技倫理問題實行法治，由此可以看出，要想保證科技的良好健康發展，必須要建立健全相關法律條例。然而我國在這一方面的法律還存在很大的漏洞，相關法律條文滯后于人工智能的發展，并未頒布一套完整的關于人工智能的法律體系。沒有規矩不成方圓，在人工智能領域亦是如此。我們都無法預測將來人工智能將發展到何種地步，這時就需要人類預先加以適當的限制，利用法律法規加以正確引導，使其朝安全、為人類造福的方向發展。
（2）構建人工智能技術倫理準則并確立最高發展原則。要構建以為人類造福為最終目的的倫理準則。人工智能技術的倫理問題已經給人類造成了很多負面影響，而要防止其帶來更多負面影響，構建合適的人工智能技術倫理準則勢在必行。
此外，要確立以人為本的最高發展原則 。一切科學技術的發展都應把人的發展作為出發點。人工智能的發展也是如此，要將以人為本、為人類服務為出發點，并作為最高發展原則。
四、結語
科學技術是把雙刃劍，人類只有消除人工智能技術的潛在威脅，發揮人工智能技術最大化效用，避免倫理困境重演，才能實現人機交互的良性發展，實現人工智能與人類的良性互動。
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一是我國人工智能領域的基礎創新投入嚴重不足。從企業研發創新看，中國人工智能企業的創新研發支出仍遠遠落后于美國、歐洲和日本。2018—2019年，美國人工智能領域企業投入的科技研發費用占據了全球科技支出的61%，我國人工智能領域企業研發支出雖然快速增加，增速達到34%，但實際占據的全球科技支出份額明顯小于美國。從人工智能知識產權保有量看，我國各類實體擁有的人工智能專利總量超過3萬件，位居世界第一，但中國相關企業擁有的人工智能相關專利多為門檻較低的實用新型專利，發明專利僅占專利申請總量的23%。同時，根據世界知識產權組織的數據，我國企業擁有的95％的人工智能設計專利和61％的人工智能實用新型專利將會在5年后失效，相比之下，美國85.6％的人工智能專利技術在5年后仍在支付維護費用。2020年，我國需要在人工智能基礎研究與創新，打造核心關鍵技術長板、加強知識產權保護方面加大投入力度。我國人工智能產業的算力算法核心基礎相對薄弱。我國人工智能發展在數據規模和算法集成應用上都走在世界前列，但在人工智能基礎算力方面，能提供國產化算力支持的企業還不多。在人工智能的算力支持方面，IBM、HPE、戴爾等國際巨頭穩居全球服務器市場前三位，浪潮、聯想、新華三、華為等國內企業市場份額有限；國內人工智能芯片廠商需要大量依靠高通、英偉達、AMD、賽靈思、美滿電子、EMC、安華高、聯發科等國際巨頭供貨，中科寒武紀等國內企業發展剛剛起步。在人工智能算法方面，主流框架與數據集領域國內外企業龍頭企業包括谷歌、臉書、亞馬遜、微軟等，深度學習主流框架TensorFlow、Caffe等均為美國企業或機構掌握，百度、第四范式、曠視科技等國內企業的算法框架和數據集尚未得到業界的廣泛認可和應用。2020年，我國需要進一步部署加強人工智能基礎設施建設，并重視國內人工智能算法框架的創新推廣。
二是“高端”的AI技術與“中低端”的產業之間存在脫節現象。相對于龐大的經濟體量，目前我國人工智能推廣應用有限，仍有不小提升空間。人工智能技術與企業業務需求存在鴻溝，尤其是傳統企業的整體智能化程度偏低。以制造業為例，業務信息化水平不足造成的場景數據獲取困難，研發投入大和交付周期長，成為一部分企業利用AI進行轉型升級的制約因素。
三是產學研合作密切度待提升，成果轉化率不高。一方面，高水平、跨行業復合型人才稀缺。當前我國人工智能產業發展迅速，但人才尤其是高水平、資深人才規模較小，難以滿足行業發展需求。我國人工智能基礎環節薄弱，與缺少頂級基礎研究人才有直接關系。市場上缺少既了解行業又掌握人工智能關鍵技術，還能夠進行應用開發的復合型人才。另一方面，對我國人工智能產業而言，高校、科研院所、企業之間如何實現密切合作的問題亟待解決?，F有產學研合作培養模式較為單一，高校、科研院所、企業之間的合作多為自發性短期行為，缺乏頂層統籌以及可持續運行機制。
四是數據使用不規范問題較為突出，安全問題逐漸顯現。人工智能技術在造福人類的同時，也引發了諸多安全問題，以算法戰、深度偽造為代表的人工智能技術濫用給經濟社會帶來嚴重負面影響。算法戰指的是將人工智能算法、機器學習等技術全面應用于對敵作戰中的情報收集、武器裝備、戰場勘測、指揮協同、決策制定等環節，核心目標是利用人工智能技術提升軍事作戰能力；深度偽造是一種基于深度學習的人物圖像合成技術，隨著人工智能算法開源不斷推進，深度偽造技術門檻正在不斷降低，非專業人員已經可以利用簡單開源代碼快速制作出以假亂真的視頻和圖像。2019年以來，基于人工智能的算法戰和深度偽造的正在擴大軍事影響、形成網絡暴力、破壞政治選舉、擾亂外交關系等方面被濫用，并給社會和國家帶來極大風險。上述對人工智能技術的濫用給我國家安全、產業安全、社會經濟安全帶來巨大風險，需提前預防可能風險，并尋求國際支持。
對策建議：
顛覆性的變革已經到來
“人工智能已經有60年的歷史，但最近10年有了突破，包括算法的改進，對人腦的更好的理解，但更大的突破是越來越多的數據和計算能力指數的上升。這四個因素加在一塊，使得人工智能變成了可用的技術，沒有那么神秘?！睆垇喦谡f。
“一個顛覆性的技術變革時代已經到來。”張亞勤認為，前三次工業革命的技術基石分別是蒸汽機、電和信息技術，而第四次工業革命的技術基石將是人工智能，大數據、物聯網、互聯網醫療、互聯網金融、智能汽車，它們的底層都是人工智能技術。
在張亞勤看來，人工智能會成為未來一切事物的必需品，而更為重要的是人工智能發展速度要比人們想象得更快。比如在今年年初，AlphaGo戰勝了李世石，對于人工智能行業而言，這是一個里程碑事件;而對于大眾來說，也為人工智能技術進行了一次非常好的科普。
但是，擔憂也隨之而來。人工智能時代已經快速襲來，但是人們似乎還沒有準備好。實際上，制造業、零售業、運輸業等已經開始大量地使用機器人，翻譯、速記、設計師、廚師、司機、記者和作曲家……也都已經有了人工智能“同行”，這讓很多人擔心，“機器人替代人做各種各樣的工作，我會失業嗎？”更為可怕的是，人工智能會不會超越人類，甚至毀滅人類？張亞勤認為，人工智能短期內會使得一些舊的行業和工作消失，很多重復性的、簡單腦力勞動會被替代，但是長期來講，它還是會創造新的就業。
“人工智能并不可怕，它并不是要打敗人類或者超過人類智慧，它和人之間并不是競爭關系，而是一種補充和支持。在未來的20、30年內，人工智能將有進一步發展，但不會打敗人類的大腦或智慧，人類被機器奴役的情況在未來很長一段時間內都不會出現?！睆垇喦谡f。
從“互聯網+”到“智能+”
其實，目前在我們的生活中人工智能的應用場景已經非常多了，比如你使用iPhone的Siri（語音助手），停車場的車牌識別，用語音操控家里的電視……這些其實都是人工智能技術的具體應用。
張亞勤預測，人工智能技術很快就會更加廣泛和深入地滲透到各行各業中，“互聯網+”會升級到“智能+”。所謂“智能+”與“互聯網+”概念類似，就是人工智能技術與各行各業融合，幫助各行各業進一步變革升級，提升效率、創造新價值，讓產品、服務變得更加“聰明”?！啊悄?’將會再度重構所有行業的商業模式與競爭法則?！彼f。
張亞勤表示，未來5到10年將會是人工智能發展的黃金時期，這也意味著非常多的機會?！霸谶@一次工業革命中，一些新的行業和新的企業會出現，這將會創造更多不同的、更有價值的、更公平的機會，就像前三次革命也創造了大量的新機會一樣?！彼f。
“過去我們對產業的改變只是優化一些細節，但現在要面對的則是一個大的顛覆性的改變，特別是80后、90后的年輕人，真的面臨非常多的選擇，現在確實是一個‘大眾創業、萬眾創新’的最佳時空點。但我一直在講，創業要以創新作為根本，沒有創新的創業是不可持續的，為創業而去創業，這個失敗率會很高，也會造成資源的浪費?！睆垇喦谡f。
但是，隨著更廣泛的應用，人工智能技術能否實現安全、可靠、可控出現不少的擔憂，張亞勤認為，這并不是一個簡單的是與否的問題，這是一個需要全世界共同思考解決的問題。
“如果只有我們自己做，就太寂寞了”
現在，世界上引領人工智能（AI，Artificial Intelligence））創新研究的已經不僅是大學和研究所，各大互聯網公司，Google、Facebook、IBM、微軟……也包括中國的百度等，都在重金挖掘人工智能這座“未來金礦”，希望能夠在新時代到來之時，形成自己的“護城河”。
張亞勤是一位科學家出身的總裁，一個典型的技術信仰者，這一點與百度公司創始人李彥宏一樣。2014年，時任微軟全球資深副總裁、微軟亞太研發集團主席的張亞勤離職加盟百度出任總裁，引起了巨大的震動。與沉醉于產品創新和商業模式創新的企業家們不同，李彥宏和張亞勤都篤信：只有技術創新才真正擁有改變世界的力量，而百度也一直都是一家以“硬技術”創新驅動的公司。
一、引言
（一）問題提出
人工智能作為下一代技術發展的趨勢，其方向也是眾多科技界人士關心的問題。很多科學家預言，人工智能不僅僅是人類技術突破的下一個階段，而且更是人工智能的發展潛力必將超出人類的控制，成為新一個物種，甚至可能替代人類，“統治”地球，我們抱著研究的目的，來探討人工智能技術發展的方向與途徑。
人工智能技術的發展對大多數人而言，是渾然不覺，全無概念的，但是從近年來各大科技公司的戰略與產品上看，人工智能的確已經成為當下科技界爭奪的戰略制高點，蘋果的Siri語音助手，谷歌的無人駕駛等單向的人工智能技術已經非常成熟，而大量的科技公司正在投入巨大的精力與財力進行研究，可以預見，在不久的將來，人工智能技術必將成為人類生產生活領域中廣泛應用的技術之一。而對其進行發展脈絡和規律的判斷與估計也是十分必要的，也是順應技術趨勢，推動技術創新的必由之路。
（二）目的與意義
一方面，對于科學研究來說，繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更正確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智能才能完成的復雜任務”，人工智能這門科學的詳細目標也天然跟著時代的變化而發展。這些創造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來，而數學定理最大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐碩信息的邏輯結構。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精于算，還會因精于算而精于創造。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續型學習”。本質上，這種方法為人的“創造力”的模式化提供了一種相稱有效的途徑。
另一方面，對于人類的生產生活甚至未來來說，人工智能技術的快速發展，不僅會在更大程度上解放人的勞動時間與降低工作辛勞程度，使得人們越來越離不開機器的工作，并且每個人的生活方式發生根本性的轉變，而且，更重要的是，在未來，人類是否會與機器進行深度融合，發展處全新的生命構造體，以此來迭代和進化，實現人類和機器人的和諧共存，還是人工智能會自動發展出自我意識，而在將來的某一個時點，機器人們將會對他們的締造者――人類舉起屠刀，實現自己稱霸的野心，這也不得而知，因此，對人工智能的路徑探討是十分必要和有重大意義的。
二、人工智能發展趨勢
（一）人工智能的準確定位
人工智能（Artificial Intelligence），它是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智能從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智能帶來的科技產品，將會是人類智慧的“容器”。人工智能是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智能不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
（二）人工智能的發展趨勢研究
1、自我存續。這是一個十分顯眼的要求，人工智能如果作為一個新物種存在，其必須擁有自我生存的能力，即離開人類，人工智能技術必將仍然存在。而且人工智能將與其他物種和環境形成新型交流互動方式。以極端的情況來說，如果人類在將來的某一天消失了，而人工智能必須擁有維持自身生存和發展機制和技術，如果是電量不足，核心機器人將會指揮挖掘型機器再次挖煤，或核能機器人運用核能來發電，以維持自身的正常運轉，而這一切的工作都是在人工智能的機器內部解決，而并不需要人類的參與，這就是人工智能的自我生存功能。
2、自我迭代更新。這是在自我存續的基礎之上發展而來的。一個機器，一代機器的存在可能并不是問題，而要想機器向人類一樣代代繁衍不絕，則對人工智能來說，絕對是一個巨大的障礙。因此，在機器自身的自我繁殖更新迭代，也是必須要進行的過程，這就需要強人工智能的高度運用，來對整個機器人生態進行實時評估，不斷地提出新的發展要求，而且立即組織機器人中的“科學家”對其進行研究與探討，實驗與創造，或者是融入生物技術而與之進行基因式的合作，這些都是不確定的，唯一能確定的是，離開人類的獨立人工智能必須要有發展創造出更新更快更強的人工智能的能力。
3、自我認同。人工智能的自我認同分兩個層面，一方面是對內進行認同，另一方面，是對外進行認同。如果假定人工智能是人類的發展方向，其必須會對人類關心的終極問題等產生同樣的巨大疑惑，比如我是誰？我從哪里來？要到哪里去？宇宙的界限是什么？而且以人工智能的水平來看，它一定不會停留在思考的層面上，而是會進行各種不同的實驗與探索，已驗證自己的猜想。另一方面，人工智能作為一個以理性而存在的物種，其合作是建立在種種規章制度之上，而一旦有機器發現制度的漏洞，就會有進行套利和損人利己的動機，而阻止這種情況的發生，只能是建立在機器人的情感共同體的基礎之上，即是機器人產生同樣的情感，而形成有效率的合作與分工，而不會因為短期利益犧牲長遠利益。
三、結論
由上述探討可知，人工智能的發展道路還是非常漫長而艱辛的。對于其是否會取代人類，這個問題要依賴于將來的技術發展和人類的生命形態的演變而定，而我們對人工智能進行的物種化探討是非常有必要的，也是對人工智能技術的發展和對其風險的防控具有借鑒意義的一個環節，是我們進行科學技術開發的留有的一個客觀冷靜的分析角度。
中圖分類號：TP18文獻標志碼：A文章編號：2095-2945（2020）32-0057-02
Abstract：Fromtheperspectiveofartificialintelligence，peoplerequireasignificantimprovementintheaccuracyofscientificandtechnologicalinformationservices，sothatitsvaluecontinuestorise，bringingchallengesandopportunitiesforintelligencework.Bysummarizingthecontentsofartificialintelligenceandscientificandtechnologicalinformation，combinedwithartificialintelligencetechnology，thispaperstudiestheautomaticperceptionofscientificandtechnologicalinformationneedsconcerningthekeypoints，contentperceptionandotheraspects，highlightingthewisdom，intelligenceandefficiencyofscientificandtechnologicalinformationwork，andoptimizingtheautomaticperceptionscheme.
Keywords：artificialintelligence；scientificandtechnologicalinformation；automaticperception
前言
當前科技情報服務對象不僅局限于特定的行業和領域，已經逐漸滲透至某一技術和個人，情報機構只有提升情報分析和反應能力才可以滿足新需求。因此，機構有必要加強對用戶需求的感知度，依托人工智能技術構建科技情報的感知框架，提升感知工作的合理性和高效性，進而挖掘科技情報感知領域的價值。
1人工智能及科技情報感知概述
1.1人工智能分析
人工智能又稱AI，伴隨著計算速度、核心算法的優化，該技術已經在神經網絡、自然語言、機器學習等方面趨于成熟。當前人工智能技術可以定制個性化任務，結合不同的環境響應個體需求，制定解決方案[1]。因此，人工智能技術能夠快速處理海量數據，若人類智力水平已無法滿足嚴苛工作要求，可以借助人工智能技術處理復雜工作。同時，科技情報感知模塊屬于綜合預測過程，因此有必要結合人工智能技術制定科技情報感知方案，實現情報工作向智慧化、個性化、精準化方向發展。
1.2情報感知分析
科技情報感知主要是工作人員針對采集到的數據完成處理、分析，進而滿足受眾對于情報的需求，并對今后其發展過程進行預測。學者劉記曾指出，依托科技情報感知工作可以為實現國家治理體系和治理能力現代化提供支持，加快情報刻畫、情報感知以及情報響應能力的建設進程。其中，情境感知的研究具有一定復雜度，G.Chen通過調查情境信息、情境類型、情境傳播等模型和系統，分析情境感知的應用程序，得出情境感知是領域普適學習的關鍵。例如，借助情境感知可以為用戶提供體溫、運動路徑、溫度等方面的服務。
因此，科技情報感知工作對于我國情報治理、預先感知等方面影響較大，結合人工智能技術創新科技情報感知模塊已是大勢所趨。當前大數據時代科技情報已經不僅停留于文獻領域，正逐漸向多種數據源模式發展，要求科技情報軟硬件不斷升級優化，數據存儲和處理水平逐漸升級，進而滿足社會對情報數據的需求。
2人工智能視域下科技情報需求自動感知研究
2.1融合關鍵點
（1）創新驅動。當前科技情報需求逐漸向科技創新領域發展，依托我國創新驅動的發展戰略，基于科學技術完成升級和發展。將科學技術和科技情報相結合后，情報工作的創新性較強，具有數字化和智慧化優勢，并突出情報工作的個性化和精準性。因此，依托人工智能技術完成科技情報的自動感知十分關鍵，是當前科技發展的必經之路。
（2）前瞻性定位。新時期資源的網絡化和數字化發展為科技情報研究工作提供大數據支持，可以在海量數據的收集、分析、處理方面發揮優勢。傳統的數據研究方式很難在大量數據的基礎上提升情報研究質量，同時會增加研究人員的任務量。且每位工作人員自身的專業知識、情報敏感度、知識狀態存在差異性，導致最終得出的情報結果不同甚至差異化較大。應用人工智能技術完成科技情報的自動感知十分重要，可以突出工作的準確性、高效性和穩定性。因此，將新興人工智能技術和傳統情報服務工作相融合是現代情報領域的關鍵，如自動獲取和加工情報、高速處理文本信息、人工智能決策平臺、依托語義內容的科研成果評價等[2]。
2.2內容感知
（1）感知系統分析。大數據背景下，科技情報預測和傳播功能受到重視和應用，屬于科技領域的研究熱點，可以對競爭、合作、研究方面進行正確的價值判斷。科技情報感知主要依托可靠、豐富的數據，借助“互聯網+大數據”模式獲取信息，在多種資料中得到關鍵的信息和數據，進而完成科技情報的感知工作。同時，數據源具有冗余度高、形式多樣、存儲量大的優勢，因此能夠落實科技情報感知工作，篩選數據源、除去冗余數據、分析剩余有效信息。借助數據集模式與知識儲備庫、感知數據庫一同為感知過程提供信息支持。內容感知系統內的數據源并非固定不變，且信息的更新速度較快、技術淘汰時間較短，因此內容感知是實時更新、持續變化的數據系統。基于相關輔助項目，幫助用戶了解工作內容。例如，借助“科技情報產品報告”為感知系統研究和應用提供支持，該報告可以幫助用戶了解系統，提前評估系統實際能力，便于用戶針對性提出情報需求。
（2）系統實現模式。a.數據源存儲。若想發揮科技情報的自動感知作用，系統內需要具備大容量數據集合，進而為感知產品提供分析支持。同時，數據處理過程中對于信息查詢、存儲挑戰較大。因此，本課題結合Neo4j數據庫、互聯網技術提升數據處理和存儲效率，提高系統適應水平，保證其良好的查詢效率。Neo4j數據庫主要劃分為兩類應用模式：服務器模式、內嵌模式。本課題利用內嵌模式，借助Java-API，將Neo4j數據庫和圖模型相互整合。由于API的特點是數據結構靈活，因此可以通過直接編碼的模式和圖數據庫完成交互操作。b.數據源分類。若想對數據源完成自動分類，建議識別數據源的結構功能。例如，利用機器學習、詞匯特征等方式劃分數據源的功能及結構。依托數據源要素、類型詞匯特點、詞匯分布特征等方面，依托神經網絡內分類器訓練模式，圍繞領域技術、專題、情報報告、組織數據庫等方面對數據源進行分類[3]。c.構建任務抽取模型。結合用戶需求抽取目標任務可以充分發揮科技情報的自動感知優勢，優化RNN模塊。在研究階段利用Bi-LSTM-CRF、卷積網絡模型抽取數據源，并借助長短時雙向記憶模型化解RNN梯度爆炸、消失情況。抽取模型內的輸入數據是卷積，包含知識元素、句子、詞等特征向量，而輸出數據則依托（Conditionalrandomfield）條件隨機得到結果完成預測。此模型借助多元組的方式展示數據源抽取結果，圍繞數據源性質、事項、主體、依據、對象等要素進行連接。
2.3情境感知
（1）情境感知系統。情境感知系統內部因素種類較多，且科技情報感知階段需要依據情境完成，并對感知結果造成影響。因此，在開展科技情報感知工作時，建議對特定用戶完成重新評估。同時，情境感知在情報感知工作中十分關鍵，若忽視結果會對外部情境產生較大影響，使預測工作喪失精準度。因此，應基于外部情境條件定位事物發展方向，得到精準感知結果，發揮情報前瞻性優勢。其中在獲取情境數據時應關注“小數據”，即初始結構化數據，此類資源雖數量較小，但是內部包含價值信息，可以獲取歷史情境信息。此外，問題情境應圍繞橫向和縱向兩個層面分析，橫向維度是梳理本層實際情況，針對性選擇研究方法和處理方式；縱向維度則依托時間節點理清情境信息。
（2）系統執行方案。情境感知系統建設主要內容是借助科技手段獲取某一情境內的數據并完成融合。因此，情境感知技術實際上是借助人工智能中傳感器等技術，依托計算機感知當前情境，完成感知應用、智能識別、決策支持，具有無干擾的優勢。情境感知包含情境獲取、處理、應用三個階段。其中，情境獲取主要依靠傳感器終端獲取設備關聯、用戶關聯、資源關聯、環境關聯情境，并將上述情境信息轉變為數字信號，利用嵌入系統完成判斷和處理；情境處理過程則借助建模的方式控制情境信息，構建信息數據庫。整合情境感知信息并協調對應的組合，控制資源分布并將其嵌入至感知數據庫內；服務應用階段相當于人工智能處理模塊，可以結合用戶需求提供合理服務。
2.4需求-反饋機制
（1）工作過程。需求-反饋機制實際上可以體現用戶和人工智能間的關聯性，屬于科技情報感知的關鍵環節，包含自動感知信息、數據、產品模塊。依托人工智能技術，通過AI方式減輕工作人員任務量。其中，AI能夠智能化處理多領域工作，如醫療、教育、駕駛、金融、安防等。在科技情報感知領域引入人工智能技術可以準確、高效、及時地開展情報工作，提升工作效率、減少決策偶然性、加快數據分析處理速度。同時，科技情報感知工作的主體是用戶，首先需要將其對產品的需求發送至AI處，其次借助人工智能模塊分析、整合內外感知數據庫信息，最后向用戶反饋情報產品和相關結果。
5月26日，佳訊飛鴻智能科技研究院揭牌儀式在北京交通大學隆重舉行。中國科協副主席、中國鐵路總公司總工程師、中國工程院院士何華武，北京交通大學校長寧濱，海淀區副區長李L萍等應邀出席活動并致辭；佳訊飛鴻電氣股份有限公司（以下簡稱“佳訊飛鴻”）董事長林菁、總裁鄭貴祥、佳訊飛鴻智能科技研究院院長劉文紅、高級副總裁李力以及佳訊飛鴻集團各分子公司的領導參加揭牌儀式。軍隊相關單位及院校、國家863計劃機器人技術主題專家組、中國鐵路總公司、中科院計算所、北京市發改委、北京市科委、北京市經信委、中關村管委會、海淀園管委會、中鐵建電化局、北京鐵路局、軌道交通視頻與安全產業技術聯盟、北京航空航天大學、北京交通大學、北京理工大學、西安交通大學、微軟亞洲研究院、華為公司、中科創達、保德科技、博思科技、大威激光、華信通信、超選科技公司等相關領導及專家出席會議。
會上舉行了佳訊飛鴻智能科技研究院剪彩及揭牌儀式，何華武、鐘章隊、于川信、許鴻斌、林菁、鄭貴祥、劉文紅等共同為研究院剪彩和揭牌。揭牌儀式上，何華武院士對研究院的成立表示祝賀。他說，鐵路行業快速發展的20余年，也是佳訊飛鴻不斷成長的20余年。作為一個有進取心的企業，佳訊飛鴻圍繞鐵路行業需求，不斷和合作伙伴深度地融合，不斷地創新，研究院的成立就是佳訊飛鴻孜孜不倦求發展的最好體現。交大校長寧濱致辭，表示佳訊飛鴻是北京交通大學的董事單位，雙方有著深厚的歷史淵源和良好的合作基礎。希望雙方能共同推動智慧軌道交通產業的技術進步與創新，共同建設信息通信技術領域的人才隊伍。李長萍副區長強調，科技創新中心建設是一項系統性工程，海淀需要堅持面向未來謀篇布局，佳訊飛鴻需要繼續發揮領軍企業的龍頭帶動作用，以創新創業打造經濟社會發展新動力。佳訊飛鴻董事長林菁發表演講，提出未來的時代，人工智能無處不在。人工智能是比互聯網大一千倍的產業，人工智能的應用，開始向各行業滲透。佳訊飛鴻智能科技研究院的主要目標就是將人工智能技術、大數據、云計算等前沿技術與行業發展相結合，帶動行業的智慧化發展，創建智慧型企業。
在隨后舉行的技術論壇環節，軍隊某研究中心領導，微軟亞洲研究院城市計算領域負責人鄭宇博士，全國政協委員、軌道交通控制與安全國家重點實驗室通信首席教授、佳訊飛鴻智能科技研究院技術委員會主任鐘章隊教授分別以“軍民融合的發展與展望”、“城市計算：用大數據和AI驅動城市智能”、“軌道交通移動計算與大數據應用”為主題作了精彩的學術報告。
據悉，佳訊飛鴻智能科技研究院是為落實佳訊飛鴻集團化科技實業發展愿景而創建的企業研究院。該研究院是承擔國家科技創新項目的主要基地，是佳訊飛鴻對外技術合作的關鍵引擎。在佳訊飛鴻技術研究、產品研發、應用開發的科研體系當中，研究院將致力于研究與開發的頂端，成為企業新技術、新產品的孵化基地。在為佳訊飛鴻的各個業務板塊提供技術戰略和產品戰略支持的同時，也成為技術創新研究與應用開發高端人才的重要輸出地。該研究院目前設立五個研究方向：移動與寬帶互聯技術，軌道交通安全與物聯網技術，智慧指揮調度技術，云計算、大數據與人工智能技術以及信息技術軍民融合。研究院將聚焦佳訊飛鴻集團化的發展和建設需要，跟蹤行業發展方向，開展技術創新、標準制定、產品試制、應用推廣。
近年來，佳訊飛鴻在物聯網技術、大數據應用、無人系統、人工智能等技術領域深入探索和實踐，提出“智慧指揮調度產業鏈”的概念，即通過智能感知、智能調度指揮和控制系統等技術，實現前端設備智能化、無線接入寬帶化、數據云化集中化、業務統一化，并匯聚行業大數據，應用人工智能技術，實現智慧化企業運營管理和生產作業。未來，佳訊飛鴻將以智能科技研究院為依托，夯實其在智慧指揮調度領域的核心優勢，全力助推行業的智慧化全面轉型。
埃森哲：今年技術展望的主題，“智企時代、技術為人”是核心，以人工智能技術為代表的數字技術加速演進，會給全人類帶來巨大的發展機會，我們也有義務、有能力塑造技術發展的方向，讓技術造福更多人。
在五個趨勢里面，“智慧新界”是關注人工智能技術的核心應用在于讓人機交互更方便；“生態智聯和智才共享”分別講述的是快速演進中的數字生態系統給企業以及勞動力帶來的重要機遇；“人本設計”則第一次在技術展望中把設計提到前所未有的高度，也印證我們技術為人的核心理念；“進軍未知”是提醒企業家在開拓數字新疆土時，保持社會責任感，創造更加公平合理的社會。
21CBR：在2017年技術趨勢報告中顯示，有85%的企業高管計劃未來三年廣泛投資人工智能相關技術，從技術角度來看，你們認為哪幾個領域的投資必不可少？
埃森哲：《埃森哲技術展望2017》調研發現，超過六成的中國企業高管表示正在全面投資數字技術，作為商業戰略的重要部分，該比例為全球最高。從埃森哲研究以及與客戶交流來看，企業對機器學習、深度學習、自然語言處理、圖像和語音識別的投入力度都比較大。全球來看，機器人流程自動化（Robotic Process Automation）是個熱點，中國領先企業也已經開始在這方面采取了行動。
有一個比較現實的問題是IT基礎設施的投資。有些行業的基礎設施是不具備的，或者說是不完善的，有很多企業的這類設施是相對孤立的。如果說未來產品和服務將更多地由數據驅動的話，割裂的IT系統便不能有效地采集、分析和處理數據，因而也不能提供更多價值洞察。這也就表明，目前IT設施的整合是不夠的。
當然，除了技術投入，越來越多的企業開始關注生態圈的投入，已經或者正在第三方平臺上集成自身的核心業務功能。對于領先企業而言，第三方不僅僅是傳統的合作伙伴，更可以是一起構建新生態系統、謀求下一輪戰略增長的重要一員。
21CBR：“全球第一CEO”杰克?韋爾奇在《商業的本質》中曾提及，科技革命給市場帶來了巨大變化和諸多雜音，在新的生態環境下，應該遵從商業的規則，回歸商業本質。你們如何看待這個問題？
埃森哲：企業家們逐漸認識到回歸商業本源的重要性。人們會認識電商和傳統商業沒有了明顯的區隔，應該回到用好數字技術服務客戶、創造客戶價值的商業本質上來。
商業的本源從未改變：通過為客戶打造極致的體驗為客戶創造價值，在此過程中為企業創造商業價值。技術的演變提供了更多的可能的手段與實現商業本源的可能性場景。
當然，我們也感受到了企業家的焦慮感。過去十年，基于移動化、大數據、社交網絡和云計算發生的數字化變革深刻改變了人們的生活和工作方式，改變了行業邊界和市場疆界。
隨著數字技術的指數級增長和成本不斷下降，技術創新和商業創新呈現兩種形態，一種是大爆炸式創新，很多巨頭企業不經意就在這種創新浪潮中被覆，比較容易受到影響的主要是技術、消費和金融行業等輕資產公司；另一種是漸進式的創新顛覆，受到影響主要是重資產公司，由于行業沖擊不是非常直接，但運營利潤和收入的長期下降，會使企業很容易就在“溫水”狀態下陷入危機。
可以得到一些啟示，例如，企業在制定企業戰略時候，越來越需要依賴規模、資源、行業積累以及成熟的數字能力等優勢來先人一步預測行業生態的發展軌跡，創造并捕捉機遇。
21CBR：幾個世紀以來，技術的發展改變著人類勞動的方式，但人工智能技術的發展卻促使人類陷入反思甚至是恐懼，有哪些工作會直接受到人工智能技術的沖擊？而又會在哪些領域創造出新的就業機會？
埃森哲：這是《埃森哲技術展望2017》認真回答的首要問題。人工智能將改變一些崗位的設置和工作方式，但是機器不會威脅和取代人類。人工智能將幫助企業打造更好的客戶交互體驗，將重新設計流程性的工作，從而使員工更多致力于高附加值的工作；同時，人工智能會帶來很多專業的細分，帶來崗位的增加，許多今天不存在的工作機會可以被創造出來。
我們認為不應把人工智能和人作為兩個對立的個體，埃森哲提出的是一個界面的概念，相互學習實現共存，有利于發揮各自特長，實現靈活便捷、互補協作。
這里引述埃森哲的一項最新研究來說明人工智能對未來經濟發展的促進作用：通過轉變工作方式以及開拓新的價值和增長源，人工智能到2035年有望拉動中國經濟年增長率，從6.3%提速至7.9%。
基于人工智能對中國經濟整體影響的模擬分析，并結合行業規模數據，埃森哲進一步研究了人工智能對中國15個行業可能帶來的經濟影響。結果顯示：制造業、農林漁業、批發和零售業將成為從人工智能應用中獲益最多的三個行業。到2035年，人工智能將推動這三大行業的年增長率分別提升2%、1.8%和1.7%。
21CBR：根據埃森哲的分析，企業沿用百年的等級制雇傭和管理模式將在數字化時代面臨挑戰，開放型人才市場會成為主流，你對職場人士有哪些建議，以便他們更好地在數字化勞動力關鍵轉型期中把握機會？
埃森哲：順著《埃森哲技術展望2017》的脈絡，我們給職場人士一些建議：
1.智慧新界――努力學習新技術，踏準時代節拍，并能引領創新；
2.生態智聯――放開視野，把客戶體驗、客戶價值放在中心位置。以謙虛的態度向數字生態系統里的創新企業學習，向年輕一代企業家學習。
3.智才共享――盡可能加入“柔性團隊”，為自己企業的數字化轉型貢獻力量的同時，也得到快速學習和成長的機會。
中圖分類號：F252 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2013）06-0073-04
一、相關文獻述評
商業模式是指企業為持續達到其主要目標而確立并運用相關運營機制，并對運營機制進行拓展，綜合利用全部相關策略，創造顧客價值并實現企業價值的新型經營方式。刁玉柱（2010）較為系統地梳理了商業模式創新的相關研究成果，從戰略分析、要素利用、價值創造及系統整合等四大視角歸納總結了商業模式創新的基本邏輯，認為戰略分析與選擇是商業模式創新的前提條件與邏樣起點，技術、知識及組織創新是商業模式創新的主要動力，價值鏈的升級轉換是商業模式創新的本質邏輯，企業系統間的因果聯系是商業模式創新的內在機理①。
關于商業模式創新路徑的研究集中在三個方面：一是基于商業模式創新動力與路徑關系的研究。Yao Weifeng（2007）等人認為，商業模式創新起源于技術創新，技術創新產生了新的技術突破及市場需求，企業通過抓住技術革新和市場變遷的發展機遇，形成核心競爭力，增加新的利潤來源，就可以產生新的贏利模式和商業模式，為顧客和自身創造價值。Fumio Kodama（2004）等人通過研究世界發達國家實踐經驗，認為網絡技術、人工智能技術和模塊化制造技術的變化推動了美國、歐洲國家和日本相關企業的商業模式創新，而且商業模式創新有助于企業在更大程度上獲得技術變化所帶來的收益③。二是商業模式創新途徑方向的相關研究。代表性的成果有：Amit等人（2001）采用問卷調查分析方法，研究了美國和歐洲59家互聯網企業的商業模式，認為高效率、互補性、目標一致性和新穎性是商業模式創新的方向④；Miles（2006）認為企業之間的深入合作是推動商業模式持續創新的方向。三是基于商業模式創新類型的研究。代表性的成果有：Linde和Cantrel借鑒熊彼特的創新理論將商業模式創新分為四種類型：挖掘型、調整型、擴展型、全新型，為企業引入全新的商業邏輯⑥。Mark等三位著名學者（2008）認為商業模式創新是企業利潤增長的關鍵原因，商業模式創新涉及四個基本要素：客戶價值主張、盈利模式、關鍵資源和關鍵流程，客戶價值主張和盈利模式分別明確了客戶價值和公司價值，關鍵資源和關鍵流程則描述了如何實現客戶價值和公司價值⑦。
共同物流是一種將分散的物流資源共同利用，物流設施與設備共同運作和物流體系共同管理的新型運作模式，多個分散的物流參與方形成合作聯盟，共同提高物流系統整體運行效率，顯著降低資源消耗。對共同物流的研究最早起源于日本運輸省和相關學者對共同配送的研究。榮朝和（2001）介紹了歐洲共同運輸政策，并對我國的相關運輸體制和政策問題進行了探討⑧。黃福華、周敏（2007）等深入研究了湖南省農產品共同物流、中小企業共同物流、城市共同物流體系，以及中部地區零售企業的共同物流問題⑨。歐陽小迅、黃福華（2011）基于企業資源理論、交易費用理論提出了共同物流的兩種運作模式：物流聯盟和物流虛擬企業。王圣云等（2012）采用運輸成本和網絡分析方法，重點探究長江中游城市集群的物流一經濟網絡及其空間組織戰略⑩。
二、技術變遷引發共同物流商業模式變革的機理
1 新一代技術變遷趨勢
能夠引致共同物流商業模式創新的新一代技術主要包括：云計算技術、人工智能技術、物聯網技術。新一代信息技術和人工智能技術的應用，打破了傳統商業模式各要素之間的平衡，建立起一種新的平衡態勢，獲取競爭優勢。云計算（Cloud Computing）是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云計算使得計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通，使共同物流各參與主體的各種復雜信息實時溝通成為可能。人工智能技術（Artificial Intelligence）是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能技術企圖解析人類智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。在新一代人工智能技術支持下，共同物流的運作過程可以實現全智能化，從而大幅度減少人工勞動比例和操作失誤，明顯改善共同物流合作的工作效率。物聯網技術（Internet of Things）是一種通過射頻識別（RFID）、紅外感應器、全球定位系統（GPS）、下一代互聯網IPv6技術、激光掃描器等信息傳感設備，按約定的協議，將任何物品與互聯網相連接，進行信息交換和通訊，以實現智能化識別、定位、追蹤、監控和管理的網絡技術。在物聯網時代，各種復雜信息可以通過無線傳感網實現共享，共同物流各參與主體都可以實時監控整個運作過程。
2 技術變遷將引導共同物流服務內容的變化
物流服務是共同物流商業模式的支撐點。是共同物流各參與主體與服務客戶進行價值交換的載體，當物流服務越能滿足客戶需求時，共同物流各參與主體盈利能力就越強。在物聯網技術支持下，客戶可以實時掌握貨品運動軌跡，便于企業收集客戶需求；云計算技術實現了對海量技術處理的可能；加上人工智能技術的數據挖掘與智能處理，能夠實時地應對客戶需求的各種變化。共同物流服務體不僅通過提供物流服務滿足客戶需求，同時也能夠提供有價信息、知識服務、產品構想等虛擬產品，形成一體化的集成解決方案，全方位滿足客戶潛在需求，形成新的利潤增長點。
共同物流聯盟利用云計算強大的數據挖掘與分析能力，深化多樣化的擴展需求，最終實現數據結點越多，資源組合可行性越多，可能開發的新型服務類型越多；另一方面，基于新技術的物流服務服務邊際成本不斷降低。共同物流各參與企業以開發高附加值產品、開發增值產品擴大收入：通過對客戶知識的運用，深度預測未來物流業務的發展趨勢，開發出引導客戶需求的新型服務，保持長久的競爭力。
3 技術變遷將引導共同物流合作形式的變化
在新技術變遷中。共同物流聯盟的成員企業之間信息變得更加透明，信息共享成本迅速降低，能夠實現共同物流各成員企業合作形式的變革。在最終客戶需求的導引下，共同物流各參與企業的合作形式將從“效率優先”向“智能優先”轉變。企業之間的關系從“競爭對抗”向“合作聯盟”形式轉變，各成員企業與上下游企業共同構成價值鏈的節點網絡，通過滿足最終用戶需求，獲得合作聯盟收益。
4 技術變遷將引導共同物流服務的客戶需求變化
在傳統技術條件下，共同物流各參與主體之間的信息溝通困難，知識共享與傳播的難度非常大。通過物聯網技術與云計算技術，實現了共同物流各參與主體之間的知識協同，能夠更好地發掘、滿足客戶需求，提升客戶價值。在新技術支持下，共同物流各參與主體對客戶需求管理進行創新，從“滿足需求”向“創造需求”方向發展，新技術實現了客戶與共同物流服務企業之間的信息透明化，大大降低了雙方的“信息不對稱性”，客戶對服務的認知越來越深刻，未來將更重視個性化、多樣化需求的滿足，不僅要求服務的結果，并且要求服務過程的體驗。基本需求滿足后，在服務之上所附加的個性價值、愉悅體驗和精神滿足成為客戶需求的終點。未來，在新技術支持下，客戶能夠迅速學習各種新知識，在享受服務過程中知識增長和自身價值提升有可能成為服務重點。
三、共同物流商業模式創新路徑設計
當前。我國共同物流還處于初期探索階段，缺乏成熟的商業模式。在技術快速變遷的驅動下，共同物流的商業模式要素正在發生變化，共同物流聯盟所提供的服務價值將從自身價值轉變為客戶價值，由此將引導共同物流服務內容、合作形式、需求發生變化，在此情景下，共同物流各參與主體必須在商業模式上有所應對，積極探索符合技術變遷背景的商業模式創新路徑。
1 共同物流服務內容創新路徑
共同物流服務是圍繞最終客戶的物流需求，多個參與主體聯合開展相關業務，實現客戶在全供應鏈上的價值。在技術變遷的背景下，共同物流服務內容將從以下幾個方面創新：（1）供應鏈一體化服務?，F有的物流企業一般采用“單打獨斗”的運作形式，和其他物流企業是單純的競爭關系，由于實力單薄，加上缺乏現代技術支持，無法提供覆蓋供應鏈全過程的一體化服務。在新技術支持下，供應鏈的各企業能夠實現信息實時共享，從原材料開始到最終產品交付客戶手中的所有物流過程都能夠置于共同物流各參與主體的監控之下，從而共同物流聯盟能夠提供供應鏈一體化服務。由于合作信息更加透明，共同物流參與主體的合作伙伴型業務關系有建立的可能，促進全供應鏈的協調。成為無縫鏈接的一體化過程。（2）完善信息服務內涵與范圍。共同物流服務的各參與主體由于面向多個客戶服務，能夠及時收集掌握大量行業內一手數據，通過對相關海量信息的全面收集、深入挖掘、科學分析和智能化處理，利用云計算技術，得出各服務行業內的相關經驗數據。共同物流合作企業可以憑借其廣泛的服務網絡為客戶收集市場需求信息、產品銷售與庫存信息、用戶反饋信息等，為生產經營企業的決策提供服務。（3）完整的全供應鏈金融服務。傳統的技術條件下，中小企業雖然有大的融資市場。但由于單個物流企業對物流金融業務操作的技術能力十分有限，不可能滿足中小企業的融資需求。在技術變遷的背景下，共同物流服務聯合多個參與主體，可以共同完成供應鏈的全程物流服務，對整個供應鏈的庫存實現了全程監控，能夠在更大范圍內提供“物流金融”業務。此舉不僅能夠解決中小企業的融資難題，同時給共同物流參與企業帶來新的利潤源泉。（4）知識發現與知識共享服務。物流服務具備技術密集、知識密集、資本密集、勞動密集等特點，在技術變遷推動下，技術密集特點將不斷增強，勞動密集特點將削弱。在新技術支撐下，共同物流服務要求有豐富的經濟學知識、管理學知識、運籌學知識、計算機網絡知識、物流專業知識以及信息處理技術等知識與之相配套。未來，共同物流服務的核心競爭力就體現在它能綜合運用各種知識為客戶提供一個專業化的最優物流解決方案上。與此同時，共同物流還將綜合利用各種新技術手段，為客戶提供知識發現和知識共享服務，提升客戶技能，實現高層次價值滿足。
通過積極引導共同物流各參與企業注重新技術的應用開發，依靠新技術實現物流效率提升，把有限市場變成無限市場。根據服務對象需求變化，沿著共同物流商業模式創新路徑，在供應鏈一體化服務、信息服務、全供應鏈金融服務和知識發現與知識共享服務等方面進行創新，不斷開發符合客戶需要的服務內容。
2 共同物流合作方式創新路徑
2013年，美國和歐盟先后宣布啟動人腦研究計劃，成為人類科技領域的重大事件。2013年1月，歐盟委員會宣布，“人腦工程項目”被選入歐盟“未來新興旗艦技術項目”，作為歐盟第七框架科研計劃中信息通信技術研究子計劃的一部分，通過打造基于信息通信技術的綜合性研究平臺，繪制詳細的人腦模型，促進人工智能、機器人和神經形態計算系統的發展。2013年4月，美國總統奧巴馬正式宣布了“運用先進創新型神經技術的大腦研究計劃”，由美國國家衛生研究院、國防高級研究計劃局及國家科學基金會等單位組織實施。
美歐人腦研究計劃涉及各種交叉學科，主要內容包括，一是模擬人腦體系結構和信息系統，開發出“神經學計算系統”、“神經學機器人”等新型信息計算科學平臺；二是使用某種超級計算機中功能強大的多層模擬系統，繪制出人腦工作的復雜神經回路圖像和模擬網絡；三是探索神經網絡如何存儲、處理信息，以機器模擬方式建立針對環境和外部事物的超級洞察力。
美歐人腦研究計劃不僅將使美歐等國占據人類科研活動的戰略制高點，而且將對信息技術、產業和經濟帶來革命性的意義。一是可能催生顛覆性的生物計算產品，模擬人腦構建出基于自然語言交互、遺傳同程算法等技術的生物形態計算產品。二是可能催生顛覆性的網絡產業，基于生物智能神經學技術的協議、標準和設備，從而引起整個網絡架構和聯網模式的徹底變革。三是可能催生信息化發展領域產生革命性的變化，新型生物形態計算產品將在工業、農業、保健、醫療、商業、節能環保等領域獲得廣泛深入的應用，推動數字制造技術、互聯網技術和再生能源技術的重大創新與融合，使得信息化發展領域產生革命性的變化。四是推動國民經濟產生新的增長極限，人腦研究計劃在經濟領域將增加就業，改善全球幾十億人民的生活狀況，從而成為美國經濟增長的新型極限。
國際競爭日趨激烈，我國應加快人工智能發展
國際人工智能競爭日趨激烈，我國面臨不進則退、緩進亦退的局面。國內互聯網企業在數據、應用等方面的規模優勢，以及國內快速發展的互聯網基礎設施將為我國推進人工智能創新發展奠定基礎。與此同時，深度學習、人腦模擬等人工智能技術新賽場將為我國實現新技術突破帶來機遇。
盡管我國在人工智能領域面臨重大的發展機遇，但應深刻認識到，人工智能創新發展需要以堅實的理論研究、強大的技術能力以及雄厚的產業基礎作為支撐，在上述方面我國與發達國家還存在一定差距，存在頂層設計和統籌規劃力度不足、前沿創新能力不強、基礎積累薄弱、應用深度受限、公共服務平臺建設不足等問題。我國要認清發展以人工智能為代表的新技術新領域的緊迫形勢，從頂層建立人工智能的國家發展戰略，促進人工智能技術創新、促進人工智能在各行業各領域的融合應用。
我國發展人工智能的總體目標與重點任務
我國將依托互聯網平臺提供人工智能公共創新服務，加快人工智能核心技術突破，促進人工智能在各行業各領域的推廣應用，培育若干引領全球人工智能發展的骨干企業和創新團隊，形成創新活躍、開放合作、協同發展的產業生態。圍繞“發展產業、創新應用、提升水平”，我國在《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》中明確提出了以下三方面重點任務：一是培育發展人工智能新興產業，二是推進重點領域智能產品創新，三是提升終端產品智能化水平。
——培育發展人工智能新興產業
一是建設支撐超大規模深度學習的新型計算集群，構建包括語音、圖像、視頻、地圖等數據的海量訓練資源庫，加強人工智能基礎資源和公共服務等創新平臺建設。百度、騰訊、中科院自動化所、清華大學等均已開展深度學習理論、算法、建模、應用等方面的研究，整體上與國外頂尖水平相接近，少數領域已經趕上國際領先水平。
二是進一步推進計算機視覺、智能語音處理、生物特征識別、自然語言理解、智能決策控制以及新型人機交互等關鍵技術的研發和產業化，推動人工智能在智能產品、工業制造等領域的規模商用，為產業智能化升級夯實基礎。百度利用自身的技術優勢，加快深度學習等人工智能技術創新，并積極布局無人駕駛汽車、智能機器人等尖端項目的研發。
——推進重點領域智能產品創新
一是鼓勵傳統家居企業與互聯網企業開展集成創新，不斷提升家居產品的智能化水平和服務能力，創造新的消費市場空間。海爾智慧生活生態圈，以開放平臺的模式來制造互聯網家電，將電視、冰箱等產品變成智能終端，向用戶提供消費提醒、生活信息、食品監控以及健康咨詢等多種服務。
二是推動汽車企業與互聯網企業設立跨界交叉的創新平臺，加快智能輔助駕駛、復雜環境感知、車載智能設備等技術產品的研發與應用。上汽集團與阿里巴巴開展戰略合作，投資10億元建立“互聯網汽車基金”，共同推進“互聯網汽車”的開發和運營平臺建設，促進汽車行業的跨界創新和轉型發展。蘇州智華汽車電子有限公司與清華大學合作研發車道偏離、前撞預警和全景泊車輔助等無人駕駛輔助系統，并已經在廈門金龍、鄭州宇通、鄭州交運集團，以及長安汽車、東風日產等市場實現量產商用。
三是支持安防企業與互聯網企業開展合作，發展和推廣圖像精準識別等大數據分析技術，提升安防產品的智能化服務水平。?？低暸c百度、阿里巴巴、騰訊、京東、樂視等互聯網公司合作打造智能安防體系，涉及硬件定制、雙品牌合作、智能硬件對接和云平臺對接等。
——提升終端產品智能化水平
