科技的人工智能精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇科技的人工智能范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

从科幻电影中对于人工智能的无限遐想，到如今人工智能项目的陆续上马，已经过去了很长时间。不过作为一个基础学科，要想有真正意义上的人工智能产品落地，则需要更长的时间。

实际上，从2011年开始，微软、IBM、谷歌、Facebook和亚马逊等科技巨头们纷纷开始深度布局人工智能。然而，尽管近几年大家在深度学习算法、计算资源和大数据产业的成熟令人工智能技术实现了一些重要突破，但人工智能领域仍然没有一个成熟的消费级产品出现。尽管亚马逊的Echo和谷歌的Google Home受到了市场的欢迎和业内的好评，但真正体验过的人都知道，其人工智能水平依旧还有很大的提升空间。

BBC此前曾预测，到2020年，全球人工智能市场规模将达1 190亿元人民币，这一数字其实还不如2015年中国移动互联网的产业规模。不过，这并非是说人工智能前景黯淡，而是从侧面映证了这一特殊领域的发展进度不会太快―巨额投入之后短期内难有回报。或许也正是深谙此道，国内以BAT为代表的科技公司，在面对财务报表压力之时，选择了低调、保守地布局人工智能。

巨头选择保守布局

尽管人工智能还有很多难题待解，但是没人能否认其在未来巨大的发展潜力。在科技巨头眼中，甚至有“得人工智能者得天下”之势。如今，大家都在根据自己手上的资源优势调兵遣将，开始布局下一个最重要的战场。不过，对于目前绝大多数的科技巨头来说，为了让自己的人工智能研究能够更快“变现”，多会从自己现有的业务基础出发，并将研究的成果最先反映到自己现有的业务之上。

比如，对Facebook来说，人工智能研究自然是围绕社交进行。据此前曝光的消息称，Facebook正在开发代号为Moneypenny的人工智能助理项目，它将运行在Facebook目前的通讯工具Messenger内。Moneypenny具备自主学习功能，其大数据资源则来自于Facebook庞大的社交平台。除了可以提供类似微软Cortana这样的智能聊天功能之外，它还可以帮助用户向朋友送礼、进行线上购物和安排旅游行程等服务。不仅如此，Facebook还希望借助人工智能技术，挖掘用户的潜在需求和兴趣点，然后完成针对性的内容投放。

相对于Facebook，尽管国内社交领域的王者腾讯在人工智能方面的布局要低调很多，但是其野心却并不小―《微信》也加入到人工智能的争夺战当中。相信很多人对于《微信》此前封杀微软的人工智能产品小冰还记忆犹新，而前不久《微信》非常低调地和香港科技大学搞了一个“人工智能实验室”。据悉，《微信》的人工智能重点将放在交互的智能化和大数据挖掘两个方向上。一方面，可以通过人工智能技术改进《微信》产品本身的用户体验，另一个方面，也可以借此扩充《微信》的承载能力，使其成为一个更为强大的基础服务入口。

不只是社交霸主，所有的科技巨头都在扬长避短搞人工智能，而苹果的法宝仍是当家明星iPhone。苹果CEO库克在近期接受采访时表示，人工智能将让智能手机如虎添翼，而智能手机也将是人工智能最佳的载体，“在短期甚至中期内，没有任何产品能取代智能手机。”

人工智能的三道坎

人工智能的开发为何会如此漫长，以至于众多巨头发力也无法使其在短期内实现成为现实？很多厂商为何都选择保守的布局方式？除了前文提到的下游产业链进行人工智能改造时可能会遇到的问题之外，这个领域本身还面临三大问题。

首先是大数据。从某种意义上来说，人工智能在近一两年的走红，与大数据的发展和被重视程度不无关系。随着以智能手机为代表的科技产品开始深入到人们生活的方方面面，用户在线上的行为越来越多，由此形成了大量的用户数据。而人工智能正好可以利用这些数据，建立数学模型和完成用户画像，让程序来做一些过去只有人能够做的事情。

大数据这个门槛，导致了人工智能只能是巨头的游戏，跟创业者关系不大。因为，拥有海量用户行为数据的只有各大科技巨头。然而，即便是巨头也未必拥有足够的数据，它们往往只拥有一定维度的数据，还不足以还原用户生活的方方面面。同时，大家对于大数据的开发也还有待深入，相关的人才缺口也比较大，就更别说前文提到的开发前期势必会出现的“恶性循环”了。

困难还不只是大数据，要实现人工智能还需要对现实中的场景进行抓取和捕捉，并通过算法将真实场景进行数据化，使之能够对被机器识别，达到对现实的感知。而获得数据化的现实场景数据后，还需要对数量庞大的样本数据进行对比训练，以实现对真实场景的识别，即机器学习。这些工作需要得到计算能力、算法和大数据的支撑，而这三项技术本身也还在完善中，还有很多难关有待攻克。

其次是应用场景。目前的人工智能产品，以前文我们提到的智能音箱和面向儿童的服务型机器人为主。软件和硬件的双重缺失，让创业者难以构建起公众感兴趣的人工智能应用场景。一方面，这是因为当下的人工智能水平还达不到更多的应用场景要求，另一方面承载人工智能的硬件产品也还存在很大提升空间。

要制造承载人工智能技术的消费级硬件产品，需要合适的材料，以及更复杂和精细的传感器。无论是智能机器人，还是智能汽车，都是全身遍布传感器的产品。现阶段，这一条硬件产业链也还并不成熟，难以带来产品形态的剧变。而除了硬件，在软件和服务方面的超级应用也因为当下人工智能技术的限制而未能培育出超级应用。最被人熟知的微软人工智能产品小冰，如今也还没有进入有实际作用的阶段。

最后是社会接受度。自人工智能技术开始被谈论之日起，无论是业内还是社会上，对此都有两种截然不同的观点―人工智能是否会威胁到人类的安全。而这样的争论至今没有定论，反而因为每一次人工智能技术取得突破而愈演愈烈。

篇(2)

解词

人工智能（A r t i f i c i a l Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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新技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

论调

2016年是人工智能概念提出60周年。对于人工智能，斯蒂芬・霍金博士评论道：“真正的人工智能技术，将是人类历史上最了不起的发明。”

2016年3月初，经过7天的鏖战，谷歌的“阿尔法狗”（AlphaGo）在人机围棋大赛中大胜韩国九段李世石，彰显了当代人工智能的飞速进展和强大实力，也给无数人的心灵震撼一击。

同时，其他巨头的人工智能产品也都在不断显露锋芒。2016年4月，阿里云人工智能程序小Ai成功预测了《我是歌手》第四季总决赛的前三名，并在最终对决中成功预测李玟夺冠；微软的人工智能系统实现了“看图讲故事”；百度的“百度大脑”已经达到4岁孩子的智力水平，百度无人汽车已在路况复杂的北京五环路上试行，应急表现优于司机；度秘机器人已经入驻上海虹桥的肯德基概念店，直接为客人点餐，等等。

看上去，这些人工智能离大规模普及似乎还需较长时间，实际上，随着人工智能与大数据、物联网、机器人、生物医药、虚拟现实等新兴产业结合，它对其他产业乃至社会经济的渗透速度，将会越来越快。

当前，新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起。从2016年11月召开的第三届世界互联网大会来看，世界互联网科技的创新正在呈现出愈加趋向前沿科技竞争的方向。前沿技术的创新作为互联网行业的“风向标”，几乎决定了整个互联网的发展高度。

2016年10月，奥巴马主持白宫前沿峰会，展望美国在未来50年的发展。白宫在峰会上《国家人工智能研究与发展策略规划》报告，旨在把人工智能计划的全部潜能用来强化经济及改善社会。不仅如此，欧盟委员会也宣布，“人脑工程项目”入选欧盟“未来新兴旗舰技术项目”。

而中国对人工智能的重视程度与扶持力度也在持续提升。2015年7月的《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，明确指出要重点发展人工智能在家居、终端、汽车、机器人等领域的应用；“十三五”规划中将人工智能上升为国家战略；2016年5月，国家发改委、中央网信办等联合印发《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》……毋庸置疑，未来人工智能技术的发展与飞跃，将极大地改变世界面貌，改变人们的生活方式。

电报从发明到推广用了20年；电话从发明到推广用了不到10年时间；而当前计算机软件的研发和推广，常常连几个月时间都用不到――2017年1月初，在AlphaGo的升级版化身“神秘棋手”Master以60胜0负1平的战绩横扫人类围棋高手之后，人工智能百度大脑又险胜“世界记忆大师”――互联网在进入下半场的同时，新的一幕在2017年被揭开，人工智能激动人心，充满无限可能。

记事

当前，一股席卷全球的人工智能热潮正扑面而来，无论是硅谷的创业公司、大学及科研机构，还是世界科技巨头谷歌、微软及百度都纷纷在人工智能领域投入大量人力物力，着手进行前瞻性研究。

AlphaGo大胜李世石

2016年3月15日，谷歌人工智能围棋软件AlphaGo与韩国名将李世石的第五场对战结束，AlphaGo以4：1的总比分大胜李世石。3月9日到15日，AlphaGo与李世石一共大战五局，前三局AlphaGo大胜，第四局李世石扭转了败势，但第五局李世石再次失利。

作为中华民族传承已久的棋类游戏，围棋一直以来都被业内公认为是一块计算机无法攻克的高地。回顾这场吸睛全球的人机大战，其意义已经远超围棋，人们热衷于谈论AlphaGo，更多的是出于对人工智能技术的关切。

2016年3月12日，《经济学人》刊发题为《人工智能和围棋一决胜负》的文章指出，不同于1997年深蓝对弈的国际象棋，AlphaGo对弈的围棋更加复杂，每下一步后能产生的可能性也更多。但AlphaGo背后的算法在比赛中已经显示出自己的优势。通过深度学习，它已经能模拟人类下棋，拥有“直觉”，并能给出下一步的最佳策略选择。深度学习是未来通用人工智能必不可少的部分，目前已经有众多公司在这一领域投入资金和精力。未来，我们可以期待深度学习在人脸识别、语音识别甚至是医疗领域的应用。

百度大脑险胜“世界记忆大师”

2017年1月6日晚，江苏卫视播出的第四季《最强大脑》节目中迎来一位特殊选手――百度派出搭载百度大脑的人工智能机器人“小度”，挑战最强大脑的名人堂选手。经过两小时比赛，“小度”凭借在人工智能和人脸识别领域的深厚积累，以3：2险胜人类最强大脑的代表王峰。

百度大脑“小度”的背后是万亿级的参数、千亿样本和千亿特征训练，能模拟人脑的工作机制，学习训练极其复杂的模型。

此前，百度董事长兼CEO李彦宏也在《最强大脑》第四季预告片中表示，如果最强大脑是人类脑力极限的代表，那么百度大脑是人工智能高水平的代表。无论输赢，都会对人工智能的技术发展做出突破性的贡献。

篇(3)

这或许只是序曲。3月30日，码隆科技CEO黄鼎隆在接受21世纪经济报道记者采访时称：“AlphaGo最大的贡献在于证明了机器是有‘直觉’的--在复杂到数学不可解的领域，能够产生数据和结果的映射关系。”

黄鼎隆解释，长期以来人们认为机器只会计算，没有直觉。AlphaGo通过神经网络实现了“直觉”，证明了在诸多细分领域，经过大样本的训练后机器能够进行判断，如同时尚设计师可以判断某款设计其他人会不会觉得好看，一个警察能够通过人物的言谈举止推测他有无不良动机。

作为深圳市政协委员，黄鼎隆在今年递交给深圳两会的提案中称，人工智能与智能硬件、可穿戴设备、机器人、无人机、大数据、工业4.0、生物基因等多个产业相关联，甚至是这些产业的关键突破所在。

“人工智能可以成为整合多个产业的平台级入口，是下一个引领式创新的风口机会。”黄鼎隆在提案中写道。

人工智能热浪袭来

60年前的达特茅斯会议上，AI(人工智能)概念被提出。几经起伏，60年后，世界顶级围棋选手投子认输的那一刻，人类开始以另一种眼光看待看似科幻的“人工智能”。

打开苹果App Store，输入“人工智能”，排在首位的是深圳码隆科技推出的一款叫做StyleAI的时尚APP。它是一款通过上传取景图片，便能快速匹配时尚达人和其他用户服饰搭配的应用，能够实现一键购买相应单品。

黄鼎隆向21世纪经济报道记者解释称，如果把信息系统看成人的大脑，互联网能够存储知识，人工智能则扮演视觉中枢的作用，即对视觉图像进行解读。

码隆科技的目标是希望打造一个视觉决策引擎。未来，在设备上，可以拓展到手机、无人机、机器人、可穿戴设备等所有带有摄像头便能获取视觉图像的设备，可在端到端的细分领域，衣食住行等各方面拓展。

相比之下，国际科技巨头在2011年前后便纷纷开始投入巨资研发人工智能技术，相继获得突破性进展。谷歌研发出可以自学玩游戏、可实现无人驾驶的人工智能系统；Facebook展示了可以向盲人描述图片内容的人工智能系统；微软宣布Skype开始支持任意两种语言之间实时翻译。

黄鼎隆认为，这一波技术突破源于三个因素：计算能力的巨大提升、数据的极大丰富和核心算法的重要突破。

目前，这波技术已经传导到国内。百度的人工智能技术已经应用在它的搜索、广告等产品线和业务线上；腾讯推出了可以自动识别图片内容的服务；阿里推出了人脸识别技术并应用于金融支付；一些创业公司也在图像、语音智能识别等领域进行开拓。

人工智能可以分为感知、认知、行为三个层面。当前，人工智能技术发展主要集中在感知智能阶段。推出全球首款情感社交机器人“公子小白”的深圳狗尾草科技CEO邱楠认为，人工智能的应用过程就像电脑普及，并不能期待技术完美无缺。

“通过优秀的感知智能与特定域的认知智能，可以做出特定领域满足一定需求的优秀机器人，应该通过科技和设计的结合多创造一些应用场景，促进人工智能服务人类。”

艾瑞咨询研究总监刘赞介绍，未来人工智能的应用场景分为两部分：一是替代人工，做一些重复性的劳动，比如全自动生产线、机器翻译、无人驾驶等；另一部分是辅助人类实现更高层次的智能，比如智能交通分流系统，虚拟个人助理，VR/AR眼镜等。

产业转换刚起步

央视猴年春晚上，29架大疆无人机和540个优必选机器人向大众释放出科技领域的智能信号。事实上，产业与人工智能之间的关系才刚刚开始。

据优必选研发总经理庞建新介绍，应用控制、路径规划和机器人的感知、认知、决策是机器人的三大核心技术。其中应用控制技术属于机器人本体算法；路径规划是机器人本体技术和人工智能相结合的体现；在认知、感知、决策领域，机器人如何认识、观察世界，以及如何根据信息做出正确决策属于人工智能领域。

从产业链上看，可以把人工智能分为基础、技术、应用三层。基础层指数据资源、计算能力；技术层包括算法、模型及应用开发；应用层则包括硬件和基于智能化的虚拟服务。前者比如机器人、智能硬件、无人机等；后者如虚拟的售后售前服务以及个人服务助手等。

“算法和技术是人工智能的核心，如果一个企业只有应用层，那它可能是阶段性的服务。”刘赞认为。

目前优必选已经有比较完善的产业链布局。庞建新透露，今年优必选将与国内外高校、研究所成立机器人相关产业研究院以及人工智能、机器人本体、运动控制技术等上下游相关产业的联合研究院。

主推空中机器人的大疆，未来发展思路与优必选类似，即对机器人的感知、控制、决策三大模块进行深度研究。“随着人们对人工智能研究的深入，该领域会呈现多学科交流的多样性特点。对此，大疆也在努力探索，目前还没有太好的解决方案。”

大疆技术总监杨硕认为，对学术界的人来说，三个模块的研究是分开的，而真正设计一个完整的机器人系统，必须要考虑耦合性。

庞建新告诉21世纪经济报道记者，具体的产品应用是一个系统，单方面进步难以带来产业飞跃，需要整体向前走。目前，大疆、优必选、码隆科技等企业都将自己的平台开放给开发者。

目前，大疆已经和超过20多所国内外高校签订合作协议，由大疆提供飞行器平台，教授、学生在平台上进行智能和传感器方面的技术开发。优必选也开放了人工智能技术，通过开发者能够获取更多应用场景并促进产品迭代。今年4月，优必选将推出积木机器人，把开放模块做成接口，供用户打造自己的机器人。

刘赞认为，目前人工智能基本属于实验阶段，只有一些实力强大的核心企业参与。技术上自身较难突破，需依赖其他领域的技术投入，发展周期较长，需要长期智力、资金等资源投入。

“短期来看，基于目前较为成熟的感知智能技术，如语音、视觉识别的服务硬件产品等应用开发会比较多。”刘赞说。

邱楠的看法却相对乐观。他认为，认知智能上的突破可能会带来一个产业的爆发。在传统应用里，智能家居是目前最有望被改变的行业。

篇(4)

新晋“2016年度中国人工智能领军企业奖”得主――湖南省自兴人工智能研究院，向有志钻研机器人和人工智能的人才广发英雄帖。湖南省自兴人工智能研究院是由国内外部分知名人工智能专家学者蔡自兴、王田苗、罗安、姚新、刘宏等共同倡导，香港科技大学EMBA和中欧商学院EMBA校友基金支持，部分从事人工智能研究与开发的年轻专家自愿联合而成立的全国首家省级人工智能专业性研究机构。

强势布局人工智能

构建一站式服务体系

湖南省自兴人工智能研究院以“自主创新 兴国强省”为工作方针，以产业发展为目标，以应用需求为牵引，以人才培养和关键技术研发为支撑，以交流合作为导向，专注于人工智能与机器人领域的新思想、新观念、新理论、新技术，引导和推进人工智能与机器人的研究及应用，推动人工智能与机器人的科学探索和技术攻坚，打造人工智能与智能机器人的前沿平台。

自兴人工智能研究院主要开展智能感知、深度学习、深度神经网络建模、计算智能、大数据、智能机器人等相关研究，及将此类技术在无人驾驶、智能交通、智慧港口、智慧物流、智能电网、智慧城市、智慧旅游、智能环保、智能医护、智慧家居、工业生产和制造方面的应用。着眼于人工智能前瞻性基础研究，建设开放共享的人工智能创新发展平台，使智能资源充分共享，为我国智能制造和其他人工智能相关产业装备及系统，提供基于人工智能和智能制造的咨询体验、软件产品应用、机器换人、电子商务、工业互联网、云计算、大数据等信息化服务。

打造一个培训基地。该研究院通过开展人工智能启蒙培训、工程师培训、实践培训等，建立全国具有重要影响力的人工智能培训地。一是面向全国培训人工智能、智能控制、智能机器人和智能制造技术创新研究与应用开发的高端人才；二是为人工智能及机器人高端技术人才搭建与企业间沟通合作桥梁，积极探索政、产、学、研相结合的人工智能发展新路子。

建好一个产业孵化器平台。该研究院一方面依托人工智能产业基金，着力向从事新型高智能家用服务机器人研究、开发与生产的潜力企业及人工智能前景项目等进行股权或准股权投资；另一方面打破地域等限制，采用“孵化服务+投资融资+市场对接”的模式，为创新创业者及创客项目提供市场、资本、运营、管理、人才等综合服务。

构筑聚“智”高地

促进人工智能产业升级

湖南省自兴人工智能研究院首席科学家蔡自兴教授，从事智能科研与教育工作30余年，带领科研团队对智能科学进行广泛而深入的研究，取得显著成果，为人工智能科技发展做出了杰出贡献。蔡自兴教授牵头编著的“智能三部曲”，成为我国人工智能、智能机器人、智能控制诸学科领域具有知识产权的首批著作，影响了相关学科整整两代人，为人工智能相关学科的学科建设、科学研究、教材建设和高级人才培养发挥了重大作用。他主持开发的《人工智能》等8项国家级质量工程精品课程，发挥了很好的示范作用。

篇(5)

《白皮书》首次摸清了北京人工智能产业底数。综合清科、WIND、IT桔子、蓝海巨浪等公开数据及投资机构定向采集数据，由课题组整理，截至2018年5月8日，全国人工智能企业4040家，北京市人工智能企业1070家，占比26% ;全国拿过风险投资的人工智能公司合计1237家，北京市拿过风险投资的人工智能企业431家，占比35%。从融资阶段看，北京人工智能企业一半以上仍处于初创期，在A轮之前的企业占比达56.97%，具有创新发展潜力。从企业成立时间看，北京人工智能企业2015-2016年呈现出爆发性增长，人工智能快速增长特征明显。从区域看，60.96%的人工智能企业注册在海淀区。中关村成为我国人工智能创新高地。

同时，《白皮书》不仅绘制了北京人工智能全产业链图，而且针对智慧医疗、智能家居、智慧城市、智慧零售和无人驾驶等5个特色鲜明的领域绘制了分领域产业链图。《白皮书》总结了北京人工智能产业在政策、人才、创新、软件研发、专利等5个方面的优势，以及在原始创新、高端芯片等4个方面面临的挑战，并给出了大力发展核心技术、超前布局原始创新等6项策略。北京将以建设全国科技创新中心为契机，抓住新机遇，施展新作为，将北京打造成引领全球人工智能产业发展的高地。

本文从几个角度介绍这部白皮书：

一些关键数据：北京人工智能产业发展情况。

AI在医疗、自动驾驶、零售等重点领域与实体经济融合。

北京发展人工智能产业还有哪些策略？

国内外人工智能行业发展的情况。

北京人工智能产业发展白皮书(2018年)目录

第一章 国内外人工智能行业发展概况

1.1 人工智能产业进入快速发展期

1.2 人工智能成为国家战略制高点

1.3 IT 巨头抢滩人工智能产业

1.4 人才是人工智能竞争关键要素

1.5 人工智能专利的中国机会

第二章 北京人工智能产业发展情况

2.1 北京人工智能产业发展概述

2.2 北京人工智能产业发展特点

2.2.1 北京重视人工智能产业发展，多重政策支持

2.2.2 北京有优质学术和人才资源，研发优势明显

2.2.3 北京人工智能创新创业活跃，资本推动创新

2.2.4 北京人工智能软件优势突出，位居全国先列

2.2.5 北京重视人工智能专利保护，数量列居前位

2.3 北京人工智能产业发展面临的挑战

第三章 北京人工智能与实体经济融合重点领域介绍

3.1 智慧医疗产业

3.2 智能家居产业

3.3 智慧零售产业

3.4 无人驾驶产业

3.5 智慧城市产业

3.6 人工智能专利概况

第四章 北京人工智能产业发展策略

4.1 大力发展核心技术，超前布局形成原始创新重大突破

4.2 重点支持人工智能新兴产业，形成高端产业集群优势

4.3 推动人工智能广泛应用，建设智能社会和智慧城市

4.4 加快推动产业智能化升级，发展科技服务业

4.5 建设多层次培养体系，吸引人工智能尖端人才

4.6 构建公共平台和服务体系，完善行业生态体系

附录 27

（一）北京部分重点领域人工智能企业名单

（二）人工智能重点投资机构名单

篇(6)

语音之王：科大讯飞

黑科技：实时翻译、语音识别、语音合成

现状：已上市，市值384亿元

许多科技媒体称，语音接口的发展将颠覆人工智能产业，而科大讯飞是这一领域执牛耳者。科大讯飞的实时翻译、语音识别、语音合成等技术都处于世界领先地位。科大讯飞的语音合成技术可以把 “机器人腔”变成罗永浩、郭德纲、林志玲的声音；语音转文字的正确率更是超过98%，会议速记再也不是问题。

盛世美颜：旷视科技

黑科技：人脸识别

现状：估值约10亿美元

计算机视觉是目前机器感知中发展最突出的技术。在这一领域，旷视科技拥有业界领先的人脸识别技术，其Face++平台的人脸检测在“FDDB世界公开评测数据集”中排名第一。这家公司的合作伙伴包括支付宝、Camera360、魔漫相机、小米金融等，风靡全球的美图秀秀也使用了Face++的人脸识别技术。看来，人工智能和盛世美颜都离不开人脸识别。

AI大脑：寒武纪

黑科技：人工智能芯片

现状：估值超过1亿美元

人工智能对算法和算力的要求越来越高，人工智能的大脑――人工智能芯片正变得越发重要。相对传统的CPU和GPU，人工智能芯片可能将机器深度学习的效率提高几百倍。寒武纪芯片和IBM的TrueNorth芯片打破了冯・诺依曼结构，涉足的方向又不尽相同。从某种意义上说，寒武纪芯片在改造人工智能的思维方式。

黑夜之眼：保千里

黑科技：汽夜视系统

篇(7)

关键词:人工智能;作品;标识

一、人工智能美术作品

如同这幅《爱德蒙贝拉米的肖像》画作，人工智能美术作品是指在一定规则下的算法程序或软件，通过一定外在计算机载体对外进行的表达，所产生的人工智能美术创作物。而对于传统美术作品，在现有的法律体系下受知识产权保护，其权利主体是作者，所保护的客体不仅是画作这个客观物体，更是基于人类思想上的外在表达模式，故而知识产权所保护的不仅仅是财产性权利，更多的偏向于对精神思想的保护。而对于人工智能所创作的美术作品，则是基于人工智能软件或程序在模拟人脑过程中，外在的机械化操作。我们无法将这一过程定义为思想的表达。故而人工智能美术作品无法受到现有的知识产权进行保护，那么此时就有学者对此提出了民法理论下的另一观点，认为人工智能美术作品依据人工智能算法及机器的性质而产生的一种知识财产收益;该类作品的产生具有连续性，这一自然属性符合现有民法理论下的“孳息”。而民法中对于孳息的保护依然是基于物的范畴。

二、必要性标识制度

根据以上阐述可以看出人工智能美术作品已经达到高度模拟传统美术作品，但其权属上却无法受现有的知识产权体系予以保护，在人工智能美术作品的价值无法估量的情况下，普通消费者无法准确在二者之间进行选择，就会导致二者之间的差异性逐渐缩小，最终使得二者予以混淆，这不仅会造成传统美术作品的市场紊乱，同时也会阻碍产生该美术作品的人工智能技术的发展。所以面对目前人工智能美术作品所带来的问题，首要解决的是将二者进行有效的划分。在此基础上笔者提出构建必要性标识制度。同时为达到合理监管人工智能美术作品的产生。对于必要性标识制度应当实行一定的申请制，因为人工智能美术作品暂时无法受到除民法“物”以外更多的特殊保护，所以要想获得更多的法律权益，应当主动进行申请，在申请经过初步的合法性、信息完整性以及初步价值估量的审核后对其予以登记归档，获得特殊的认证标识，基于此该标识制度具有一定的强制性，因为若想获得来自人工智能创作物的更多非物效益，必须强制性申请该标识，反之无特定保护。

三、必要性标识制度特点

基于对必要性标识制度的阐述，则该制度应当具有以下几个特点;首先，显著性。作为区分人工智能美术作品和传统美术作品的重要标识，该标识一定要显著地展现在画作上，使得浏览者在初识作品是就能第一时间分辨出该作品来源于人工智能创作，那么基于传统审美标准以及类比现有的市场商品包装标识，应当使得该标识制度处于画作的右下方，所占面积不得低于该画作的百分之三。其次，差异性。因为人工智能美术作品不同于普通批量商品，在人工智能模拟人脑的过程中所产生的美术作品虽不具有思想性，但其本质作品间存在差异，无法做到完全相同，所以该标识制度也不能仅仅是一个简单的图案统一所有的人工智能作品。应当每一幅人工智能美术作品的标识都有一定的差异。最后，信息性。由于人工智能的美术作品不具有权属清晰的权利主体，无法区别“作者”，故而对于该人工智能的来源将会被转化为特定软件计算法，该标识制度应当将此进行展示。避免该人工智能美术作品在流通过程中产生权属纠纷。

四、小结

社会发展是推动法律更迭的主要动力，现行的法律无法合理顺应人工智能技术的迅猛发展。相应的制度应当及时完善，建立人工智能美术作品的必要性标识制度可以避免现有的知识产权体系被人工智能所打乱，合理的法律制度不仅能保护现有的法律体系，更能促进人工智能艺术市场的蓬勃发展。

［参考文献］

［1］吴汉东．人工智能时代的制度安排与法律规制［J］．法律科学(西北政法大学学报)，2017，35(05):128－136．

［2］孙山．人工智能生成内容的作品属性证成［J］．上海政法学院学报(法治论丛)，2018，33(05):84－94．