文章编号：24728 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-06-15 00:25:07 / 浏览：次

随着数据中心不断扩大，对能源高效性的需求也随之增长。人工智能（AI）在这个领域发挥着至关重要的作用，通过优化和自动化流程来提高数据中心的能效。

人工智能在数据中心能效管理中的应用

人工智能在数据中心能效管理中的应用包括：

• 预测性维护：AI算法可以分析数据中心设备的数据，以预测故障并采取预防措施，防止宕机和能源浪费。

• 优化冷却系统：AI可以根据实时条件优化冷却系统，减少不必要的能源消耗并提高效率。
• 负载平衡：AI可以自动平衡数据中心的负载，以优化资源利用并减少能源浪费。
• 能源计量和监控：AI可以收集和分析能源消耗数据，以识别能源浪费并优化操作。
• 容量规划：AI可以预测未来的需求并优化数据中心容量，以避免过度配置和能源浪费。

人工智能驱动的优化和自动化

人工智能通过以下方式实现数据中心能效管理的优化和自动化：

• 数据分析和洞察：AI算法可以分析海量数据，识别模式和趋势，生成有价值的见解，用于优化能效策略。
• 自动化决策：AI系统可以自动执行复杂的决策，例如调整冷却系统或优化负载平衡，以实时提高能效。
• 预测性建模：AI可以预测未来的能源消耗模式，使数据中心运营商能够主动优化其操作。
• 自适应学习：AI系统可以持续学习和适应不断变化的条件，确保持续的能源优化。
• 人机协作：AI与人类专家的协作可以增强决策制定和优化过程，从而提高整体能效。

人工智能的优势

人工智能在数据中心能效管理中的应用提供了许多优势，包括：

• 提升能效：AI可以显著提高数据中心的能效，减少能源消耗和成本。
• 提高可靠性：预测性维护和优化冷却系统等功能可以提高数据中心可靠性，减少宕机和数据丢失。
• 优化资源利用：AI可以优化负载平衡和容量规划，确保资源得到充分利用，从而降低成本。
• 降低环境影响：减少能源消耗有利于环境，降低数据中心的碳足迹。
• 改善决策制定：AI提供的见解和洞察力可以帮助数据中心运营商做出明智的决策，从而提高能效。

案例研究

以下是一些人工智能在数据中心能效管理中应用的案例研究：

• 谷歌：谷歌使用了人工智能来优化其数据中心的冷却系统，减少了 40% 的能源消耗。
• 微软：微软利用人工智能预测数据中心的故障，将其宕机时间减少了 50% 以上。
• 亚马逊：亚马逊部署了人工智能系统，自动化了其数据中心的负载平衡，提高了资源利用率并降低了能源消耗。

结论

人工智能在数据中心能效管理中的应用开启了优化和自动化的革命。通过分析数据、预测故障并自动执行决策，AI可以显著提升能效、提高可靠性、优化资源利用并降低环境影响。随着人工智能技术的不断发展，预计它将在数据中心能效管理中发挥越来越重要的作用，使数据中心更加高效、可持续和智能。

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ai技术在教学中的应用ai技术在教学中的应用是谁最先提出的

人工智能为远程教育的智能化提供了有力的技术支撑。 格物斯坦认为：通过运用专家系统、自然语言处理、人工神经网络、机器学习等技术，跟踪学习者的思维路径及其解决问题的潜在目标结构，诊断和评估学习者的理解域，对学习者提供及时的指导、反馈和解释，通过平台大数据的分析以合适的难度水平和最适当的内容来规划学习活动，进一步促进高效学习行为的发生。 语音识别还可以应用于更广的教学方向，语文的认字，文章的朗读，小语种学习等，最想说是音乐学习领域。 能够帮助用户快速直接的提升唱歌水平。 目前没法现特别好的音乐学习APP。 教育娱乐类未来可能趋势，幼儿教学类的APP肯定会逐渐游戏化，（字节已经开始布局），使用终端会慢慢想电视大屏靠近，在同等条件下，95%的父母会选择电视让宝宝观看。 成人教育类APP会越来越垂直，尤其语音学习课程也会越来越贵，成人基本不会选择电视进行学习。 人工智能在教育领域更多的是应用于学校教学和远程教育等方面。 人工智能教育应用使教育资源内容更加丰富，教学方式更为灵活，教学环节和流程得到了优化。 如Z+Z智能教学系统、智能导师系统、智能自适应学习系统及机器人DIY等在教育中的应用，充分考虑学习者的个体差异，协助教师更好地进行因材施教，优化和创新了教学方式；实现了O2O混合式个性化教学，创造了新的教育生态。 同时在教学过程中，人工智能为智慧教育提供了技术支撑，如智能批改、基于案例的推理等新兴的机器学习为教育注入了新鲜的血液。 机器阅卷减轻了教师的负担，教师能够腾出更多的时间和精力关注学生互动、教学设计、专业发展和教育质量。

人工智能有哪些常见的应用场景？

人工智能（AI）在许多领域和行业中都有广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：

人工智能在教育的应用

人工智能在教育的应用如下：

人工智能在教育中的应用有：早教机器人、个性化学习、拍照搜题、智能作业批改。

1.早教机器人：

智能早教机器人已经取代传统的电子教育产品成为未来家庭幼儿教育产品的主流，它不仅能够陪伴孩子，还能引导孩子学习。

2.个性化学习：

因材施教作为教学中一项重要的教学方法，人工智能技术可以根据学生的历史学习数据来预测学生未来的学习表现，并智能化推荐最适合学生的内容，从而高效、显著地提升学生的学习效果。

3.拍照搜题：

这类软件主要运用深度学习、图像识别、光学字符识别等技术来分析照片和文本，用户使用手机上传题目照片到云端后，系统在短时间内就可以给出该题目的答案以及解题思路，并显示学习要点、难点。

4.智能作业批改：

目前许多教育产品开始尝试利用人工智能技术来实现这一功能，随着图像识别技术以及自然语言处理技术的不断完善，作业自动批改将会变得越来越实用、准确。

伴随着人工智能、大数据、区块链等新技术的飞速发展，社会转型更加强调培养人才的核心素养与关键能力。而传统教育体系已经无法满足新型人才培养需求，这就迫切需要人工智能在人才培养“去标准化”进程中赋予重要新动能。

人工智能在教育中的应用

人工智能在教育中的应用介绍如下：

一、智能导师辅助个性化教与学。

智能导师是人工智能在教育领域的一个重要应用，它能够根据学生的兴趣、习惯和学习需求为其制定专门的学习计划，有利于学生的个性化学习。

智能导师首次出现于1982年，它主要是由计算机模拟教师教学的经验和方法，对学生实施一对一的教学，并向具有不同需求和特征的学习者传递知识。

二、教育机器人等智能助手。

随着人工智能技术的发展越来越多的人工智能工具被应用于教育领域成为教师教学和学生学习的得力助手。教育机器人就是一种被广泛应用于教育领域的人工智能型助手。

三、居家学习的儿童伙伴。

人工智能产品不仅仅是学校教育中教师与学牛的助手，同时也是家庭中儿童的伙伴，例如，由北京紫光优蓝机器人技术有限公司研发的“爱乐，就是针对0-12岁儿童而设计的同伴机器人。

这种机器人不仅能够陪伴儿童一起做体操、唱歌，玩游戏，而且还能为儿童祝供补习照顾，成为一人一机的学习助理，促进儿童的学习，达到高教于乐的效哭。

人工智能在教学领域中有哪些运用？

人工智能在教学领域中可以有以下几种运用：

1. 智能辅助教学：利用人工智能技术开发出智能辅助教学系统，根据学生的学习状态和知识背景，提供个性化的学习路径和推荐的学习资源，帮助学生更好地掌握知识。

2. 自适应评估：通过分析学生的学习数据，利用机器学习算法和模型，实现对学生学习成果的自动评估和反馈，提供针对性的学习建议和指导。

3. 机器人教育：开发出能够与学生进行互动和交流的教育机器人，利用自然语言处理和图像识别技术，实现对学生的表情、语音和动作等的感知和理解，从而提供更加智能和个性化的教育服务。

4. 智能教学设计：利用人工智能技术对教学内容和过程进行优化和设计，提高教学效果和效率。例如，利用自然语言处理技术自动生成教材和试题，利用深度学习技术优化教学过程和策略。

5. 智能课堂管理：利用人工智能技术对课堂过程进行监控和分析，提供实时的学生表现评估和反馈，帮助教师更好地掌握课堂情况和调整教学策略。

6. 虚拟实验：利用虚拟现实技术和人工智能算法，开发出虚拟实验室，为学生提供更加安全、便捷和实用的实验环境，同时也能够收集更多的实验数据和反馈信息，为教师提供更加精准的评估和指导。

综上所述，人工智能在教育领域中的应用前景广阔，可以帮助学生更好地学习，帮助教师更好地教学，从而提高整个教育体系的质量和效率。

《人工智能教育应用》模块一

模块一：人工智能与教育（MOOC课程学习笔记）一、了解AI的发展 1.什么是人工智能？ 人工智能（Artificial Intelligence）:包括人工和智能两个方面，人工是合成的、人造的意思，智能分为思维流派，知识阈值流派，进化流派。 人工智能是一门自然科学，社会科学的 交叉学科 ，综合了信息、逻辑、思维、生物、心理、计算机、电子、语言机器人等学科。 基础学科是数学，指导学科是哲学。 可以从狭义和广义两个角度来定义。 从狭义角度来说 ，人工智能是计算机学科的一个分支，是用计算机模拟或实现的智能，研究如何使机器具有智能（特别是人类智能如何在计算机上实现或再现）的科学与技术。 从广义角度来说 ，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和拓展人和其他动物的智能，以及开发各种机器智能和智能机器的理论、方法、技术及应用系统的综合性学科。 应用：智能快递服务，智能规划出行方案，题目拍照解析2.人工智能的类型和流派？ 根据人工智能是否能真正实现推理、思考和解决问题，把人工智能分为 弱人工智能 和 强人工智能 。 弱人工智能 ：指不能制造出真正地推理和解决问题的智能机器，不真正拥有智能和自主意识，只专注于完成某个特定的任务。 如搜索引擎、智能手机。 强人工智能 ::指真正能思维的智能机器，有知觉和自我意识。 可分为类人，非类人。 人工智能可分为三个学派：符号主义学派（IBM深蓝的国际象棋比赛）、联结主义学派（谷歌kelipus相机）、行为主义学派（谷歌机器狗）3.人工智能发展阶段 人工智能的发展阶段大致可分为形成期、发展期、繁荣期。 形成期 （1956-1980）：这一时期符号主义盛行。 1956年人工智能这个词首次出现在达特茅斯会议上。 约翰麦卡锡提出Artificial Intelligence一词，这标志着其作为一个研究领域的正式诞生。 1958年，有两层神经网络的感知机被提出，他是当时收个可以进行机器学习的人工神经网络。 1965年，约翰麦卡锡帮助MIT退出来世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。 1968年，美国斯坦福研究所研制的移动式机器人Shakey具备一定的人工智能：感知、环境建模、行为规划、执行任务。 是世界上第一代机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。 1974-1980：受数学模型、生物原型、技术条件，人工智能停滞期。 发展期 （1980-2000）:1980年，出现XCON的专家系统，能按照用户的需求，为计算机系统自动选择组件，帮助美国数字公司节约大量费用。 1982-1986：约翰霍普菲尔德发明了Hopfield网络，是一种结合了存储系统和二元系统的神经网络，可以让计算机以一种全新的方式处理信息。 1986年：BP反向传播算法催生了联结主义的发展。 1987-2000：再一次进入低谷期。 繁荣期 （2000-）：1997年：IBM深蓝 2006年：辛顿提出深度学习神经网络打破BP发展瓶颈。 2011年：沃森作为选手参加《危险边缘》取胜。 2012年：卷积神经网络，谷歌自动驾驶汽车 2013年：深度学习算法识别率高达99% 2016年：AlphaGo 2017年：AlphaGo Zero、索菲亚二、AI的关键技术 4.什么是机器学习？ 机器学习是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学的交叉学科。 研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。 核心是重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 5.机器学习的分类? （1）根据 学习方法 可分为 传统机器学习 和 深度学习 传统机器学习 ：从一些观测样本出发，试图发现不能通过原理分析获得的规律，实现对未来数据行为或趋势的准确预测。 主要特点是平衡了学习结果的有效性和学习模型的可解释性，为解决有限样本的学习问题提供了一种框架。 主要用于有限样本学习下的，模式分类、回归分析、概率密度估计。 应用：自然语言处理、语音识别、图像识别、信息检索、生物信息。 深度学习 ：是建立深层结构模型的学习方法。 特点是多层神经网络。 形成了卷积神经网络（用于空间性分布数据）和循环神经网络两类模型（用于时间性分布数据）。 区别：案例分析：狗和猫等动物的识别。 传统机器学习需要先定义相应的面目特征，如有没有胡须、耳朵、鼻子、嘴巴的模样等，以此来进行对象的分类识别。 深度学习则会自动找出这个分类问题所需要的重要特征，并进行对象识别。 （2）根据 学习模式 可分为 监督学习 、 无监督学习 、 强化学习 监督学习 ：利用已标记的有限训练数据集，通过某种学习策略建立一个模型，实现对新数据的分类。 特点是要求训练样本的分类标签已知。 特点是不需要训练样本和人工标注数据。 无监督学习 ：利用无标记的有限数据描述隐藏在未标记数据中的结构或规律。 强化学习 ：也称增强学习，他是智能系统从环境到行为映射的学习，以使强化信号函数值最大。 特点是没有监督者，只有一个反馈信息，反馈是延迟的，不是立即生成的。 （3）根据 算法特点 可分为 迁移学习 、 主动学习 、 演化学习 迁移学习 ：当在某些领域无法取得足够多的数据进行模型训练时，利用另一领域数据获得的关系进行的学习。 主动学习： 通过一定的算法查询最有用的未标记样本，并交由专家进行标记，然后用查询到的样本训练分类模型来提高模型的精度。 演化学习： 对优化问题性质要求极少，只需能够评估解的好坏即可，适用于求解复杂的优化问题，也可直接用于多目标优化。 演化算法包括粒子群优化算法、多目标优化算法。 6.什么是大数据？ 大数据 是指包含搜集、保存、管理、分析在内的动态的 数据集合 。 特征是规模性、高速性、多样性、价值性、真实性 在教育中的应用：教育数据挖掘和学习分析教育数据挖掘 是对学习行为和过程进行量化、分析和建模，利用统计学、机器学习和数据挖掘等方法来分析 教与学过程中所产生的所有数据。 学习分析技术 是对学习者及其学习环境的数据测量、收集和分析，从而理解和 优化学习过程以及学习环境 。 7.什么是知识图谱？ 知识图谱是一个将现实世界映射到数据世界，由节点和边组成的语义网络。 其中节点代表物理世界的实体或概念，边代表实体的属性和他们之间的关系。 现实世界存在各种各样的关系，知识图谱就是合理摆放他们之间的关系。 本质上是一种语义网络，旨在描述客观世界中的概念、实体、事件及其之间的关系。 从领域上来看可分为：通用知识图谱和特定领域知识图谱。 应用：语义搜索、智能问答、可视化决策支持 教育领域的应用：在智能教学系统中，利用知识图谱技术挖掘与答案相关的知识点，为学习者提供更合适的导学建议。 7.什么是自然语言处理（Natural Language Process，nlp）？ 自然语言处理是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类自然语言之间的相互作用的领域，研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信 的各种理论和方法。 8.自然语言的处理过程？ 包括自然语言理解和自然语言生成两个部分。 9.自然语言处理的研究领域？ 研究领域十分广泛，如：机器翻译、语义理解、问答系统。 文本分析（自动作文评价系统）、推荐系统10.自然语言处理面临的四大挑战？ 词法、句法、语义、语用和语音等不同层面存在不确定性； 新的词汇、术语、语义和语法导致未知语音现象的不可预测性； 数据资源的不充分使其难以覆盖复杂的语音现象； 语义知识的模糊性和错综复杂的关联性难以用简单的数学模型描述。 11.机器人技术 第一代机器人是程序控制机器人，它们能够按照拟定程序进行重复工作； 第二代机器人是自适应机器人，自身配备相应的感觉传感器，能随环境的变化而改变自己的行为，但还没有达到完全自治的程度； 第三代机器人是智能机器人，它们带有多种传感器，能对感知到的信息进行处理，控制自己的行为，具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。 智能控制方法：专家控制、模糊控制、神经网络控制、专家递阶控制12.什么是跨媒体智能？ 跨媒体：文本、图像、语音、视频及其交互属性将会紧密混合在一起。 跨媒体智能是实现机器认知外部世界的基础智能。 （潘云鹤）13.跨媒体智能的关键技术？ 跨媒体智能检索、跨媒体分析推理、跨媒体知识图谱构建、跨媒体智能存储14.跨媒体智能的应用？ 智能城市、医学、教育领域（可穿戴技术、脑机接口。 多模态的角度）15.智能时代的教育挑战？ 挑战一：如何培养具有AI素养的时代人才？ 挑战二：教育管理者如何重构工作流程？ 挑战三：教师如何应对人工智能带来的冲击？ 挑战四：教师如何应用人工智能转变教学方式？ 挑战五：学生如何运用人工智能技术转变学习行为和方式？ 挑战六：智能时代课程内容如何改造升级？ 挑战七：如何应对人工智能教育中的伦理、社会及安全问题？ 教育应用的内涵与特征？ 智能教育：狭义的人工智能教育：以人工智能为内容的教育，目的是培养掌握机器智能技术的专业化人才，以满足技术发展的需要。 广义的智能教育：智能技术支持的教育、学习智能技术的教育、促进智能发展的教育。 智慧教育：是在信息技术的支持下，为发展学生智慧能力而开展的教育，他强调构建技术融合的学习环境，使教师能够高效率的教学、使学生能够个性化学习。 智能教育是技术使能的教育。 智能技术不但让学习环境更丰富、灵巧，也让机器在某些方面具有类人甚至超人的智能。 智慧教育则是智慧教育理念引领的，先进的智慧教育理念决定了智慧教学法的模态，不同的模态需要教师具备相应的教学技能，这些技能需要智能环境的支持才能得以实施。 18.人工智能在教育中的应用的特征？ 智能化 人工智能技术是促变教育信息化的核心技术，具备转变教与学方式的潜能。 未来在教育领域将会有越来越多支持教与学的智能工具。 智能教育将会给学习者带来新的学习体验，为教师实施高质量的教学提供基础。 在教育信息技术支持下打造出教育信息生态系统，将在线学习环境与现实情境无缝融合，使人机交互更加便捷智能，泛在学习、个性化学习将成为一种新常态。 人机协同 人机协同教育可以发挥教师与人工智能的不同优势，促进学生的个性化发展。 机器主要负责重复性、单调性、递归性的工作，教师负责创造性、情感性、启发性的工作。 教学自动化 人工智能可直接应用学科知识、教学法知识、学习者知识，实现知识传播的自动化，因此可用于支持教育活动 个性化 为了扩大教学规模、提高教学效率，传统的教学组织采用班级授课制，类似于工厂批量化生产，忽视了学生之间的个性化差异。 人工智能时代的到来时教学组织方式趋向个性化教育成为可能。 人工智能可分析每位学生的过程性学习数据，精准鉴别其知识水平、学习需求、个人爱好，并构建学习者模型，据此实现个性化资源、学习路径、学习服务的推送。 这意味着批量化生产教育时代的终结，个性化教育的开始。 跨学科融合 人工智能涉及多个学科领域，单一的学科教学已无法满足社会发展的需求，跨学科融合教学受到推崇。 为了适应学生个性化发展，未来的教育更应该培养学生多元的综合性发展。 以人工智能为核心，提供真实问题情境的项目实践，侧重激发、培养和提高学生的计算思维、创新思维和元认知。

人工智能对自动化的影响和促进

人工智能（AI）对自动化的发展产生了深远的影响和促进作用。以下是三个方面的观点。

1、智能化技术改进。

人工智能在自动化领域的应用，使得传统自动化系统具备了更强大的智能化能力。通过机器学习和深度学习等技术，人工智能可以分析大量的数据和模式，并从中学习和自适应优化，从而提高自动化系统的效率和准确性。

2、自主决策和智能控制。

人工智能使得自动化系统具备了自主决策和智能控制的能力。通过将人工智能技术应用于自动化系统中的感知、判断和决策等环节，使得系统能够根据不同的情境和任务自主进行决策，并通过智能控制实现对物理设备和过程的自动操作。

3、创新和新业务模式。

人工智能的发展推动了自动化领域的创新和新业务模式的出现。通过结合人工智能和自动化技术，可以实现更高级别的任务自动化和智能化，包括自动驾驶、智能机器人、智能家居等。这些新的应用和服务模式不仅改变了传统产业的组织和运作方式。

人工智能（AI）作为一项前沿技术，在未来的发展中具有广阔的前景。以下是三个关于人工智能发展前景的观点：

1、应用领域广泛、

人工智能的应用领域非常广泛，涵盖医疗保健、金融、交通、制造业、农业、教育、娱乐等多个行业。随着技术的不断进步和算法的发展，人工智能将能够解决更加复杂和关键的问题，从而深度应用于各个领域。

2、技术创新和突破、

人工智能的不断发展将带来技术创新和突破。随着硬件计算能力的提升、数据规模的增加和算法模型的改进，人工智能技术将更加强大和智能化。例如，深度学习和强化学习等技术的进步，使得机器能够更好地进行模式识别、自主学习和决策规划等任务。

3、经济和社会影响深远。

人工智能的发展将对经济和社会产生深远影响。人工智能技术的广泛应用将提高生产效率、优化资源配置和改善生活品质。同时，人工智能还将改变工作模式和产业结构，对传统行业进行重塑，并催生新的经济增长点。

人工智能在教育中有什么应用优势？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指用计算机技术实现的智能，也是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门学科。人工智能的研究目标是使计算机能够像人类一样思考、学习、判断和决策，从而实现类似于人类的智能行为。目前，人工智能在当前教育领域中的应用主要集中在学习辅助、个性化教育、智能评估、教学辅助和智能客服等方面，可以为学生、教师和家长提供更加高效、便捷、智能的教育服务。

经过多方实验，人工智能在教育中具有以下优势：

1. 个性化教育：人工智能可以根据学生的学习情况和需求，提供个性化的教育服务，帮助学生更好地学习。

2. 自适应学习：人工智能可以根据学生的学习情况和反馈，自动调整教学内容和方式，以更好地满足学生的需求。

3. 智能评估：人工智能可以对学生的学习情况进行智能评估，帮助教师更好地了解学生的学习情况和问题。

4. 教学辅助：人工智能可以为教师提供教学辅助工具，如智能白板、虚拟实验室等，帮助教师更好地开展教学工作。

5. 教育资源共享：人工智能可以通过互联网等技术手段，将教育资源进行共享和传播，帮助更多的学生获取优质的教育资源。

很多人提出，既然ai 这么厉害，在某些方面远胜教师，是不是就可以取代教师呢？

目前来看，人工智能并不能完全取代教师的角色。虽然人工智能在某些方面具有优势，如自适应学习、智能评估和个性化教育等方面，但是教师在人际交往、情感教育、人格塑造等方面还是具有不可替代的作用。

1. 人际交往：教师可以与学生进行人际交往，建立起师生关系，从而更好地理解学生的需求和问题。这是人工智能无法替代的。

2. 情感教育：教师可以通过自己的情感和经验来教育学生，帮助学生发展情感智力、社交技能和道德品质等。这是人工智能无法做到的。

3. 个性化教育：虽然人工智能可以根据学生的学习情况进行个性化教育，但教师可以更好地了解学生的个性、兴趣和特长，从而更好地进行个性化教育。

4. 人格塑造：教师可以通过自己的言传身教来塑造学生的人格和价值观，帮助学生成为有道德、有责任心、有担当的人。这是人工智能无法替代的。

因此，虽然人工智能在某些方面具有优势，但教师在人际交往、情感教育、个性化教育和人格塑造等方面还是具有不可替代的作用。未来，人工智能和教师可以共同合作，发挥各自的优势，更好地为学生提供教育服务。

人工智能在哪些领域和行业中有应用？

——预见2024：《2024年中国人工智能行业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

行业主要上市公司：阿里巴巴();腾讯();海康威视()等

人工智能定义

根据《人工智能标准化白皮书(2018版)》，人工智能被定义为利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

人工智能的定义对人工智能学科的基本思想和内容作出了解释，即围绕智能活动而构造的人工系统。人工智能是知识的工程，是机器模仿人类利用知识完成一定行为的过程。根据人工智能的实力，可以将人工智能分成三类，分别是弱人工智能、强人工智能和超人工智能。

大数据和云计算为技术合作最热门的方向

从人工智能核心技术的合作密度来看，大数据和云计算的占比接近一半，达到46.47%;其次是物联网和5G技术，分别达到10.7%和8.1%;智能机器人、计算机视觉、自动驾驶分别占比6.39%、4.08%、4.05%。

人工智能企业主要分布于第三产业

根据《中国新一代人工智能科技产业发展报告2023》，人工智能企业主要分布于第三产业，占比为75.79%;其次是第二产业，占比为23.82%;而第一产业占比仅有0.39%。在第三产业中，排名第一的是信息传输、软件和信息技术服务业，占比28.46%;排名第二的是科学研究和技术服务业，占比22.17%;排名第三的是租赁和商务服务业，占比 10.75%;排名第四的是金融业，占比10.68%。其他行业占比较低，均为10%以下。

下游应用主要集中于智慧城市和企业智能管理

2022年，在人工智能下游应用领域中，智慧城市和企业智能管理的占比较高，分别达到12.16%和12.10%。智能制造、智能营销与新零售、智能网联汽车的占比都在8%左右，分别为8.89%、8.41%和8.07%。随着人工智能技术在不同产业的应用逐渐加深，人工智能已深刻重构着社会生产、分配、交换、消费等各个环节，并持续催生新技术、新产品、新产业，推动社会进入智能经济时代。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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