一、人工智能有哪些类型
智能是人类知识产生的吗？还是通过搜索和学习获得的呢？抑或是知识+搜索+学习得到的？智能主要表现在可能性的大小上而不仅是现实性吗？
RichSutton反对传统人工构建知识的方法，比如知识表示或手动构建的启发式函数，他认为痛苦的教训是基于历史的观察，即：1）人工智能研究人员常常试图将知识构建到他们的智能体中；2）从短期来看，这总是有帮助的，而且对研究人员来说是个人满意的，但是从长远来看，它会停滞不前，甚至会阻碍进一步的进展；3)通过基于搜索和学习的缩放计算的相反方法，可能会最终取得突破性的进展。
目前对元知识的定义，在学术界还没有一个严格的概念。通常来说，元知识就是“关于知识的知识”。
元知识可用来描述一类知识或知识集合所包含的内容、基本结构和一般特征。没有元知识,人们无法描述知识、使用知识和认识知识。在自动控制与人工智能等系统领域中,一般把使用和控制该系统领域知识的知识称为元知识。元知识不是领域知识,不能解决具体知识领域问题；而是关于各领域知识的性质、结构、功能、特点、规律、组成与使用的知识,是管理、控制和使用领域知识的知识。
元知识是思想和意识的核心,如果没有掌握元知识的，就不能学习和认知基本的知识，元知识对于人们认知系统的建立起着重要作用。人工智能和深度学习领域研究各种各样的智能系统，自主学习机制均是以模拟人脑思维活动为目的,没有学习元知识的能力的智能系统起码不能算是一个智能系统。
布鲁姆在学习目标分类学方面进行了开创性工作，他将学习目标分为认知、情感和动作技能三大领域。在认知领域，其认知教育目标分类学将将教育目标分为知识、领会、运用、分析、综合、评价等六个类别。
布鲁姆认知目标分类诞生几十年来，对其修订工作一直没有停过。以加涅的学习结果分类理论和安德森的产生式理论以及以安德森为首的团队进行的布鲁姆认知分类修订版最为著名。
加涅将可能的学习结果分为五类：陈述性知识、智慧技能、认知策略、动作技能和态度，每一种分类又可以分为不同的亚类。如下图所示：
陈述性知识是指可以用言语表达的信息，在陈述性知识是回答“是什么”的问题。智慧技能是人们按照一定的方式方法做事的能力，它们是“怎么做”的知识，如应用规则与原理解决确定性的问题。认知策略是指个体自主学习、记忆和思维活动的较高层次的智慧技能。
Gagne将可能的学习结果分为五种类型：陈述性知识、智慧技能、认知策略、态度和动作技能，具体的定义如表所示。其中陈述性知识分为符号记忆、事实的知识、有组织的整体知识三个小类。
要求学习者逐字逐句的记忆、解释或者从事实、名单、姓名中总结或是组织信息。陈述性知识有时被描述成是“知道什么”。
智慧技能的结果是学习和培训情景中的主要学习目标。智慧技能最重要的是将规则应用于之前没有遇到的例子中，也称为程序性知识，描述为“怎么做”。
学生用认知策略来管理他们自身的学习，有时称为学习策略或者“学习如何学习”。认知策略支持其他领域的学习。
态度是一种使学习者倾向于选择某种行为方式的心理状态。Gagne将态度描述为认知、情感和行为互相作用的结果。
以流畅和精确定时为特征的肌肉运动调节就是动作技能。
最正规的修订工作是由课程理论与教育研究专家安德森为首的一个专家小组经过5年的工作，于2001年公布的原分类学的修订版。本文基于此种分类方式对不同类型的知识的认知过程分别进行分析，试图找出虚拟维修训练中元知识的认知规律依据。
布鲁姆教育目标分类学修订版的与以前最大的不同是将教育目标分成两个维度。一个是认知过程维度，另一个是知识维度。认知过程维度仍分为6大类，但第一类的知识改为记忆，保留了理解、应用、分析和评价，增加了创造。将旧版中的知识单独划出来作为一个新的维度。知识维度将知识分为事实性知识、概念性知识、程序性知识和元认知知识。
布鲁姆认知教育目标分类修订前后对比
以认知过程维度为横轴、知识维度为纵坐标，就形成了如下图所示的认知目标二维分类模型。不同的知识维度，对应不同的认知过程，由此形成了不同的学习和训练目标以及训练方法、训练策略。
在总结以上专家对于知识的分类方式后，这里将最具权威的修订布鲁姆教育目标分类学作为本文的主要研究分类，并以此作为元知识的分类方式。
事实性知识是学习者在学习某一专业时必须掌握的基本元素，这些元素包括时间，地点，人物，事件。对应装备虚拟维修训练，如装备的技术性能、基本技术参数等。事实性知识可能以独立元素或点滴信息而存在，而被认为在本质上和其自身是有某种价值的。它又可分为术语知识、具体细节和要素知识两个亚类。
对于事实性知识，在知识呈现情景阶段通过对呈现的知识考察可发现事实性知识呈现的离散性特点。在学习过程情景阶段，通过对学习时交互方式的考察可以发现认知过程以被动接收为主的特点。
事实性知识的认知过程以记忆为主。
（2）认知内容没有认知中的高级分析加工或加工量很小，信息不存在认知困难，认知任务主要在于信息的量。
（4）认知过程以被动的视听接收为主
术语知识包括特殊言语和非言语的符号（如词、数字、标记、图画）。每一个专业都有其特有的标识和符号表示方式，它们是掌握这一学科的基础。掌握一个专业的术语知识，同一个专业的人就可以快速交流，短时间内实现思想的碰撞，更有利于擦出新的火花。掌握术语知识可以方便人们快速记忆一些东西，为将来学习更加深刻的内容打下坚实基础。
具体细节和元素知识指时间、地点、人物、事件等知识。它可能包括非常具体的信息，如在哪一时刻打开哪一个开关或按钮，也可能有大概的信息，如事件出现的时期或大量现象出现的一般顺序。与只能在一定的背景中才可知的事实相比，具体事实可以看作是独立的和分散的元素。
概念性知识是指一个整体结构中各个要素之间的关系,就是这个关系表达了某一专业的知识是如何形成的，各个要素之间是如何互相影响的，以如何组成一个完整的系统。将概括的知识按照意义的方式加以概括总结，用以体现某些问题、现象的内在联系。概念性知识有如下三个亚类：类别与分类的知识、原理与概括的知识、理论、模式与结构的知识。
概念性知识的一般过程是一个以记忆为基础，到理解的过程。
（3）记忆与理解相互作用形成认知。
分类和类目的知识这个亚类包括特殊类目、类别、部分和排列。当题材（或教材）发展时，学习该材料的人发现，开发出一些类别和类目使之能将这些类别和类目用于结构化和系统化的现象，是很有好处的。同术语和具体事实相比，这类知识是比较一般的和抽象的。
分类或类目的知识是发展某一个学术性学科的重要方面。信息适当分类和经验进人适当类目乃是学习和发展的经典指标。而且新近关于概念变化和理解的研究表明，信息的错误分类进人不适当类目可以限制学生的学习。
如同前述，原理和概括是由分类和类目构成的。这个亚类抽象的概括出人们见到的各种现象，并且将这些现象抽象成知识。这些抽象知识对于描述某种现象，解释这种现象出现的原因，预测事件的发展趋势，并根据预测结果采取相应的行动具有重大的价值。
原理和概括知识，就是从大量的事实和事件中，抽象和概括出这些事实的核心，并且分析这些核心的内在联系和之间的相互作用，以及如何构成整个事实或事件的整体。
理论、模型和结构的知识包括原理、概括及其组合成相互联系的知识，这个亚类侧重于将原理和概括以某种方式相联系，从而形成理论、模型或结构。
学科具有不同研究范式和认识论，学生应该知道从概念上加工和组织教材的不同方式和在该教材中的研究领域。
程序性知识是“如何做事的知识”，如何思考及如何解决问题，在遇到问题时，不仅要想到如何去解决问题，同时也要知道在什么样的场景下，使用什么样的方式去解决什么样的问题。程序性知识有三个亚类：具体学科技能和算法的知识、具体学科技巧和方法的知识、确定何时运用适当程序的知识。
程序性知识不仅包括了基本的由记忆到理解的一般认知过程，还包括了理解之后的应用和分析。
1、认知内容综合性强，需要经过高级分析加工进行理解。
2、对情景依赖性高，认知任务主要在于正确把握当前情景并做出合理判断。
3、认知过程是一个交互的过程，需要主动参与，是一个不断反复的过程。
4、认知过程是一个连续的整体、实时性要求高。
如上所述，程序性知识可以表达为一系列步骤，在总体上是我们所知的程序有时这些步骤的顺序是不变的；有时需做出决策，决定先做什么，然后在做什么。相似地，有时其结果是固定的（只有单一预定的答案），有时答案不定。
与通常最终导致固定结果的具体技能和算法不同，有些程序并不导致预先决定的单一解答或答案。例如我们以某种先后有序的方式遵循一般科学方法去设计某一研究，但实验设计的结果依据大景的因素可能会有很大差异。程序性知识的这一亚类与上个个亚类相比，其结果是较为开放的和不固定的。
具体学科的技术和方法的知识主要是意见一致的结果或学科规范，而不是更为直接来自观察、试验或发现的知识。决定何时运用适当程序的标准的知识是指除了知道与专门课题有关的程序外，也希望人们知道何时运用它们，后者涉及过去运用它们的方式。这些知识几乎是历史的或百科全书式的。
这一亚类更多的涉及到人们对于当前情况的情景认知能力，首先要对当前的所处的状态做一个判断，然后将判断所得到的信息与已知的相关程序性知识做匹配，最后做出选择，决定在什么样的时间和空间，以及各种复杂条件下，适用什么样的程序,最后通过对人们用定律解决问题的能力进行评定。
元认知知识一般指关于认知的知识，也指个体对于自身情况的是否有足够的了解，并且能够做出正确的判断，包括了解自己认知活动中的优势与不足，以及采用什么样的一般策略去发现必要的信息。元认知知识有如下三个亚类：策略知识、关于认知任务的知识、自我知识。
元认知知识的认知过程是在事实性知识、概念性知识、程序性知识的基础上，逐渐递进的过程。由最初事实性知识的记忆，到概念性知识的理解，程序性知识的应用、分析，元认知知识在这个基础上，增加了评价和创造的过程。
2、认知的形成可以作用于设计阶段以改善学习训练效果。
策略性知识是有关学习、思考和解决问题的一般策略的知识。这个亚类中的策略可以跨不同的任务和教材运用，而不仅仅对某一学科领域中某种任务最有用，如用于解二次方程式和欧姆定律。
除了各种策略的知识之外，个人还积累了有关认知任务的知识。在传统元认知知识区分中，弗拉维尔把下列知识纳人元认知知识：不同认知任务可能有难度较大的，也有比较简单的，根据难度的不同，可能需要不同策略。回忆任务需要个体积极搜寻和提取适当信息，而再认任务只需要个体在几种选择中做出决定和选择正确的或最适当的答案。
弗拉维尔提出，除不同策略和认知任务的知识之外,自我知识也是一种重要的元认知知识。专家的一个标志是他们对自己不知道的东西很清晰，所以他们具有发现所需要的和适当的信息的一般策略。个人对自我知识深度和广度的意识是自我知识的一个非常重要的方面。他们对自己的实际知识和能力没有夸大和虚假的印象，他们知道自己知道什么和不知道什么。
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意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平方米的壁画。
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意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平方米的壁画。
作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖亚当的情形。
在这壁画中，穿着飘逸长袍的白胡须老者正是上帝。上帝的右臂舒张开来，生命之火从他的指头中传递给了瘫坐在地上的赤身裸体的亚当。
就在这指尖相接的惊心动魄一瞬间，上帝把智慧传给了亚当。亚当最终成为一个人。
一个人最重要的是他的智慧，这智慧包含了学习能力与创造力，有了智慧的人可以制造与使用工具，可以编写计算机程序。
2016年，人类终于赋予机器以智慧——人工智能阿尔法狗在围棋赛中击败韩国名将李世石，这是一个标志性的事件。从这一刻开始，人类进入了人工智能时代。人类就好像上帝创造亚当那样，也创造了属于自己的智慧体。
迄今为止三年过去了，很多人已经看到，不但人类围棋大师的心力与计算能力，很难与计算机硬件加算法的“人工智能”匹敌，而且一场浩浩汤汤的人工智能产业革命已经拉开了时代大幕，从语音到视觉，从算法到芯片，人工智能正在全球范围内给各行各业赋能。几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。
很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。如果说前三次工业革命是用机器替代了人的体力劳动能力与一般计算能力，那么人工智能出现预示着机器可以代替人类大脑的智慧，机器具有了独立的学习能力与创新能力！
这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！
按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都有人工智能的痕迹。
要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望审视。
人类与一般动物的区别在于：人类可以制造与使用工具。所以在人类的文明史上，工具代表着生产力的发展水平。人类钻木取火，有了火之后就学会了青铜器的烧制，随后就有了铁器，于是人类掌握了农业生产的工具，就可以开垦荒地播种粮食；到了文艺复兴之后，牛顿科学革命肇始，人类发明了蒸汽机，在这些工具的帮助下，人类进入了第一次工业革命时代。从此以后，人类开始告别田园牧歌的社会，正如恩格斯在《英国工人阶级状况》中写道的那样：“新生的工业能够这样成长起来，只是因为它用机器代替了手工工具，用工厂代替了作坊。”
如果说蒸汽机的发明导致了第一次工业革命，而电动机的发明导致了第二次工业革命。那么以微软、苹果与IBM为代表的个人电脑的出现，标志着第三次工业革命。而人工智能技术的兴起，则表明第四次工业革命已经在路上了。人工智能是整个人类大历史发展的潮流，这种潮流不以任何个人的意志为转移，所以它能在各行各业找到应用场景。
中国企业在人工智能时代抓住了风口
在前三次工业革命中，因为在中国没有诞生现代科学，而且中国采取了闭关锁国的封闭政策，所以中国最终落后于当时的时代发展。落后就要挨打，在这段历史进程中，中国有了一部辛酸的现代史。但是，阳光总在风雨后，在2016年开启的“第四次工业革命”中，中国不但没有落后于时代，而且在一定程度上还领先于世界——这是中华民族伟大复兴的一个显著标志。
目前中国已经涌现了大量的人工智能企业，而且在各行各业的产业化做得相当不错。据报道，截止到2018年6月，中国一共有1000余家人工智能企业，比软件强国印度还多出来200多家，企业总数量仅次于美国。而到了2018年末，全国人工智能企业数量进一步增长，相关企业共计4000余家。除了在企业方面，中国人工智能论文总量和高被引论文数量也占据世界第一的位置。以2017年为例，中国在人工智能领域论文的全球占比27.68%，遥遥领先其他国家。在人工智能专利方面，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。
人工智能需要有大数据作为原料，而中国有全球最多的人口，也有大量的工业传感器与互联网数据，基于这些基础条件，中国在大数据方面有独特的优势。这也为人工智能在中国的发展提供了坚实的基础。
中国在人工智能各个领域都有了一批代表性的企业。
在人工智能计算机视觉领域，其落地应用遍地开花。在安防摄像头领域，主要有无人值守的场地看管、刷脸门禁、以及发现异常自动报警装置等，在这里主要的代表性公司有海康威视、大华股份等传统大公司与商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技等独角兽企业，这四家公司被称为人工智能计算机视觉的“四小龙”，它们的产品在张学友演唱会上抓逃犯的过程中发挥了重要作用。在交通摄像头领域，主要是识别车辆车牌，进而进行车辆套牌分析、交通违章分析等智慧城市解决方案，在这个领域的人工智能计算机视觉的头部公司有格灵深瞳等。在金融领域，计算机视觉主要用于快速信贷审核、刷脸支付与刷脸开户等应用，在这个行业的代表性企业有商汤科技、旷视科技Face++等。在医疗领域，计算机视觉主要用于智能诊断与疾病研究和精准医疗方面，在这个垂直领域的代表性企业有阿里云ET医疗大脑等。在汽车领域，计算机视觉主要用于无人驾驶，代表性的企业有百度等。百度最近与金龙汽车合作发布了阿波龙无人驾驶汽车。在无人机领域，计算机视觉主要应用于物流运输以及路径规划、地质灾害监控等，在这个领域的代表性企业是大疆科技。
不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助新药研发就是其中之一。目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。
在人工智能芯片领域，华为海思与寒武纪等公司纷纷布局相关芯片，云知声、出门问问、Rokid等国内人工智能初创企业也纷纷推出了自己的芯片或模组。比如云知声发布了人工智能语音芯片雨燕以及面向智慧出行的车规级多模态人工智能芯片雪豹；而思必驰携手中芯国际，发布人工智能语音芯片TAIHANG。云米科技也发布了人工智能仿生芯片“悟空”。
中国在人工智能金融服务中也涌现了大量优质企业。在中国出现了第四范式这类主攻银行业精准营销的人工智能公司。在教育领域，智能化的程度不断提升，近年来涌现出一批像松鼠AI、英语流利说这样充分利用人工智能技术的新型教育企业。
对于中国这个在时间尺度上绵延了数千年的超级大国而言，实际上在汉唐宋以来的过去很长的一段历史内，中国在经济上与技术上领先于世界各国。只不过在工业革命以来，中国开始落后于西方。随后就有了清朝中叶开始的一系列战争赔款与“丧权辱国”的不平等条约，使得中华民族陷入了痛苦的深渊。
不过，令人欣慰的是，在历经百余年的风雨洗礼之后，中华民族已经开启了复兴之路。
2016年以后，中国抓住了“人工智能”这个“第四次工业革命”的风口，中国企业积极参与到了这场新时代竞争之中。2016年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。规划提出，要建立财政引导、市场主导的资金支持机制，要利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能发展。还要积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。
作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖亚当的情形。
在这壁画中，穿着飘逸长袍的白胡须老者正是上帝。上帝的右臂舒张开来，生命之火从他的指头中传递给了瘫坐在地上的赤身裸体的亚当。
就在这指尖相接的惊心动魄一瞬间，上帝把智慧传给了亚当。亚当最终成为一个人。
一个人最重要的是他的智慧，这智慧包含了学习能力与创造力，有了智慧的人可以制造与使用工具，可以编写计算机程序。
2016年，人类终于赋予机器以智慧——人工智能阿尔法狗在围棋赛中击败韩国名将李世石，这是一个标志性的事件。从这一刻开始，人类进入了人工智能时代。人类就好像上帝创造亚当那样，也创造了属于自己的智慧体。
迄今为止三年过去了，很多人已经看到，不但人类围棋大师的心力与计算能力，很难与计算机硬件加算法的“人工智能”匹敌，而且一场浩浩汤汤的人工智能产业革命已经拉开了时代大幕，从语音到视觉，从算法到芯片，人工智能正在全球范围内给各行各业赋能。几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。
很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。如果说前三次工业革命是用机器替代了人的体力劳动能力与一般计算能力，那么人工智能出现预示着机器可以代替人类大脑的智慧，机器具有了独立的学习能力与创新能力！
这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！
按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都有人工智能的痕迹。
要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望审视。
人类与一般动物的区别在于：人类可以制造与使用工具。所以在人类的文明史上，工具代表着生产力的发展水平。人类钻木取火，有了火之后就学会了青铜器的烧制，随后就有了铁器，于是人类掌握了农业生产的工具，就可以开垦荒地播种粮食；到了文艺复兴之后，牛顿科学革命肇始，人类发明了蒸汽机，在这些工具的帮助下，人类进入了第一次工业革命时代。从此以后，人类开始告别田园牧歌的社会，正如恩格斯在《英国工人阶级状况》中写道的那样：“新生的工业能够这样成长起来，只是因为它用机器代替了手工工具，用工厂代替了作坊。”
如果说蒸汽机的发明导致了第一次工业革命，而电动机的发明导致了第二次工业革命。那么以微软、苹果与IBM为代表的个人电脑的出现，标志着第三次工业革命。而人工智能技术的兴起，则表明第四次工业革命已经在路上了。人工智能是整个人类大历史发展的潮流，这种潮流不以任何个人的意志为转移，所以它能在各行各业找到应用场景。
中国企业在人工智能时代抓住了风口
在前三次工业革命中，因为在中国没有诞生现代科学，而且中国采取了闭关锁国的封闭政策，所以中国最终落后于当时的时代发展。落后就要挨打，在这段历史进程中，中国有了一部辛酸的现代史。但是，阳光总在风雨后，在2016年开启的“第四次工业革命”中，中国不但没有落后于时代，而且在一定程度上还领先于世界——这是中华民族伟大复兴的一个显著标志。
目前中国已经涌现了大量的人工智能企业，而且在各行各业的产业化做得相当不错。据报道，截止到2018年6月，中国一共有1000余家人工智能企业，比软件强国印度还多出来200多家，企业总数量仅次于美国。而到了2018年末，全国人工智能企业数量进一步增长，相关企业共计4000余家。除了在企业方面，中国人工智能论文总量和高被引论文数量也占据世界第一的位置。以2017年为例，中国在人工智能领域论文的全球占比27.68%，遥遥领先其他国家。在人工智能专利方面，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。
人工智能需要有大数据作为原料，而中国有全球最多的人口，也有大量的工业传感器与互联网数据，基于这些基础条件，中国在大数据方面有独特的优势。这也为人工智能在中国的发展提供了坚实的基础。
中国在人工智能各个领域都有了一批代表性的企业。
在人工智能计算机视觉领域，其落地应用遍地开花。在安防摄像头领域，主要有无人值守的场地看管、刷脸门禁、以及发现异常自动报警装置等，在这里主要的代表性公司有海康威视、大华股份等传统大公司与商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技等独角兽企业，这四家公司被称为人工智能计算机视觉的“四小龙”，它们的产品在张学友演唱会上抓逃犯的过程中发挥了重要作用。在交通摄像头领域，主要是识别车辆车牌，进而进行车辆套牌分析、交通违章分析等智慧城市解决方案，在这个领域的人工智能计算机视觉的头部公司有格灵深瞳等。在金融领域，计算机视觉主要用于快速信贷审核、刷脸支付与刷脸开户等应用，在这个行业的代表性企业有商汤科技、旷视科技Face++等。在医疗领域，计算机视觉主要用于智能诊断与疾病研究和精准医疗方面，在这个垂直领域的代表性企业有阿里云ET医疗大脑等。在汽车领域，计算机视觉主要用于无人驾驶，代表性的企业有百度等。百度最近与金龙汽车合作发布了阿波龙无人驾驶汽车。在无人机领域，计算机视觉主要应用于物流运输以及路径规划、地质灾害监控等，在这个领域的代表性企业是大疆科技。
不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助新药研发就是其中之一。目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。
在人工智能芯片领域，华为海思与寒武纪等公司纷纷布局相关芯片，云知声、出门问问、Rokid等国内人工智能初创企业也纷纷推出了自己的芯片或模组。比如云知声发布了人工智能语音芯片雨燕以及面向智慧出行的车规级多模态人工智能芯片雪豹；而思必驰携手中芯国际，发布人工智能语音芯片TAIHANG。云米科技也发布了人工智能仿生芯片“悟空”。
中国在人工智能金融服务中也涌现了大量优质企业。在中国出现了第四范式这类主攻银行业精准营销的人工智能公司。在教育领域，智能化的程度不断提升，近年来涌现出一批像松鼠AI、英语流利说这样充分利用人工智能技术的新型教育企业。
对于中国这个在时间尺度上绵延了数千年的超级大国而言，实际上在汉唐宋以来的过去很长的一段历史内，中国在经济上与技术上领先于世界各国。只不过在工业革命以来，中国开始落后于西方。随后就有了清朝中叶开始的一系列战争赔款与“丧权辱国”的不平等条约，使得中华民族陷入了痛苦的深渊。
不过，令人欣慰的是，在历经百余年的风雨洗礼之后，中华民族已经开启了复兴之路。
2016年以后，中国抓住了“人工智能”这个“第四次工业革命”的风口，中国企业积极参与到了这场新时代竞争之中。2016年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。规划提出，要建立财政引导、市场主导的资金支持机制，要利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能发展。还要积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。
意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平方米的壁画。
作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖亚当的情形。
在这壁画中，穿着飘逸长袍的白胡须老者正是上帝。上帝的右臂舒张开来，生命之火从他的指头中传递给了瘫坐在地上的赤身裸体的亚当。
就在这指尖相接的惊心动魄一瞬间，上帝把智慧传给了亚当。亚当最终成为一个人。
一个人最重要的是他的智慧，这智慧包含了学习能力与创造力，有了智慧的人可以制造与使用工具，可以编写计算机程序。
2016年，人类终于赋予机器以智慧——人工智能阿尔法狗在围棋赛中击败韩国名将李世石，这是一个标志性的事件。从这一刻开始，人类进入了人工智能时代。人类就好像上帝创造亚当那样，也创造了属于自己的智慧体。
迄今为止三年过去了，很多人已经看到，不但人类围棋大师的心力与计算能力，很难与计算机硬件加算法的“人工智能”匹敌，而且一场浩浩汤汤的人工智能产业革命已经拉开了时代大幕，从语音到视觉，从算法到芯片，人工智能正在全球范围内给各行各业赋能。几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。
很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。如果说前三次工业革命是用机器替代了人的体力劳动能力与一般计算能力，那么人工智能出现预示着机器可以代替人类大脑的智慧，机器具有了独立的学习能力与创新能力！
这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！
按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都有人工智能的痕迹。
要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望审视。
人类与一般动物的区别在于：人类可以制造与使用工具。所以在人类的文明史上，工具代表着生产力的发展水平。人类钻木取火，有了火之后就学会了青铜器的烧制，随后就有了铁器，于是人类掌握了农业生产的工具，就可以开垦荒地播种粮食；到了文艺复兴之后，牛顿科学革命肇始，人类发明了蒸汽机，在这些工具的帮助下，人类进入了第一次工业革命时代。从此以后，人类开始告别田园牧歌的社会，正如恩格斯在《英国工人阶级状况》中写道的那样：“新生的工业能够这样成长起来，只是因为它用机器代替了手工工具，用工厂代替了作坊。”
如果说蒸汽机的发明导致了第一次工业革命，而电动机的发明导致了第二次工业革命。那么以微软、苹果与IBM为代表的个人电脑的出现，标志着第三次工业革命。而人工智能技术的兴起，则表明第四次工业革命已经在路上了。人工智能是整个人类大历史发展的潮流，这种潮流不以任何个人的意志为转移，所以它能在各行各业找到应用场景。
在前三次工业革命中，因为在中国没有诞生现代科学，而且中国采取了闭关锁国的封闭政策，所以中国最终落后于当时的时代发展。落后就要挨打，在这段历史进程中，中国有了一部辛酸的现代史。但是，阳光总在风雨后，在2016年开启的“第四次工业革命”中，中国不但没有落后于时代，而且在一定程度上还领先于世界——这是中华民族伟大复兴的一个显著标志。
目前中国已经涌现了大量的人工智能企业，而且在各行各业的产业化做得相当不错。据报道，截止到2018年6月，中国一共有1000余家人工智能企业，比软件强国印度还多出来200多家，企业总数量仅次于美国。而到了2018年末，全国人工智能企业数量进一步增长，相关企业共计4000余家。除了在企业方面，中国人工智能论文总量和高被引论文数量也占据世界第一的位置。以2017年为例，中国在人工智能领域论文的全球占比27.68%，遥遥领先其他国家。在人工智能专利方面，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。
人工智能需要有大数据作为原料，而中国有全球最多的人口，也有大量的工业传感器与互联网数据，基于这些基础条件，中国在大数据方面有独特的优势。这也为人工智能在中国的发展提供了坚实的基础。
中国在人工智能各个领域都有了一批代表性的企业。
在人工智能计算机视觉领域，其落地应用遍地开花。在安防摄像头领域，主要有无人值守的场地看管、刷脸门禁、以及发现异常自动报警装置等，在这里主要的代表性公司有海康威视、大华股份等传统大公司与商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技等独角兽企业，这四家公司被称为人工智能计算机视觉的“四小龙”，它们的产品在张学友演唱会上抓逃犯的过程中发挥了重要作用。在交通摄像头领域，主要是识别车辆车牌，进而进行车辆套牌分析、交通违章分析等智慧城市解决方案，在这个领域的人工智能计算机视觉的头部公司有格灵深瞳等。在金融领域，计算机视觉主要用于快速信贷审核、刷脸支付与刷脸开户等应用，在这个行业的代表性企业有商汤科技、旷视科技Face++等。在医疗领域，计算机视觉主要用于智能诊断与疾病研究和精准医疗方面，在这个垂直领域的代表性企业有阿里云ET医疗大脑等。在汽车领域，计算机视觉主要用于无人驾驶，代表性的企业有百度等。百度最近与金龙汽车合作发布了阿波龙无人驾驶汽车。在无人机领域，计算机视觉主要应用于物流运输以及路径规划、地质灾害监控等，在这个领域的代表性企业是大疆科技。
不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助新药研发就是其中之一。目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。
在人工智能芯片领域，华为海思与寒武纪等公司纷纷布局相关芯片，云知声、出门问问、Rokid等国内人工智能初创企业也纷纷推出了自己的芯片或模组。比如云知声发布了人工智能语音芯片雨燕以及面向智慧出行的车规级多模态人工智能芯片雪豹；而思必驰携手中芯国际，发布人工智能语音芯片TAIHANG。云米科技也发布了人工智能仿生芯片“悟空”。
中国在人工智能金融服务中也涌现了大量优质企业。在中国出现了第四范式这类主攻银行业精准营销的人工智能公司。在教育领域，智能化的程度不断提升，近年来涌现出一批像松鼠AI、英语流利说这样充分利用人工智能技术的新型教育企业。
对于中国这个在时间尺度上绵延了数千年的超级大国而言，实际上在汉唐宋以来的过去很长的一段历史内，中国在经济上与技术上领先于世界各国。只不过在工业革命以来，中国开始落后于西方。随后就有了清朝中叶开始的一系列战争赔款与“丧权辱国”的不平等条约，使得中华民族陷入了痛苦的深渊。
不过，令人欣慰的是，在历经百余年的风雨洗礼之后，中华民族已经开启了复兴之路。
2016年以后，中国抓住了“人工智能”这个“第四次工业革命”的风口，中国企业积极参与到了这场新时代竞争之中。2016年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。规划提出，要建立财政引导、市场主导的资金支持机制，要利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能发展。还要积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。
意大利罗马西北郊的西斯廷教堂的屋顶有一副面积500平方米的壁画。
作者是文艺复兴时期的著名画家米开朗基罗。《创造亚当》是米开朗基罗创作的西斯廷礼拜堂天顶画《创世纪》的一部分。这幅壁画描绘的是《圣经·创世纪》中上帝创造人类始祖亚当的情形。
在这壁画中，穿着飘逸长袍的白胡须老者正是上帝。上帝的右臂舒张开来，生命之火从他的指头中传递给了瘫坐在地上的赤身裸体的亚当。
就在这指尖相接的惊心动魄一瞬间，上帝把智慧传给了亚当。亚当最终成为一个人。
一个人最重要的是他的智慧，这智慧包含了学习能力与创造力，有了智慧的人可以制造与使用工具，可以编写计算机程序。
2016年，人类终于赋予机器以智慧——人工智能阿尔法狗在围棋赛中击败韩国名将李世石，这是一个标志性的事件。从这一刻开始，人类进入了人工智能时代。人类就好像上帝创造亚当那样，也创造了属于自己的智慧体。
迄今为止三年过去了，很多人已经看到，不但人类围棋大师的心力与计算能力，很难与计算机硬件加算法的“人工智能”匹敌，而且一场浩浩汤汤的人工智能产业革命已经拉开了时代大幕，从语音到视觉，从算法到芯片，人工智能正在全球范围内给各行各业赋能。几乎是在一夜之间，人工智能成为第四次工业革命的先进生产力。
很多行业都出现了“人工智能恐慌”，普通劳动者担心人工智能机器人将取代自己的工作岗位，担心自己的饭碗不保。如果说前三次工业革命是用机器替代了人的体力劳动能力与一般计算能力，那么人工智能出现预示着机器可以代替人类大脑的智慧，机器具有了独立的学习能力与创新能力！
这种人工智能大趋势毫无疑义地昭示着一个旧世界正在被打破！
按照2017年李开复与王咏刚先生合著的《人工智能》一书中的描述，人工智能是会学习的计算机程序。这种具有学习能力的计算机程序崛起以后，为什么能以迅雷不及掩耳之势影响各个行业呢？从教育到医疗，从金融到建筑，从安防到环保，到处都有人工智能的痕迹。
要解释这个问题，还必须站在人类历史的长河中回望审视。
人类与一般动物的区别在于：人类可以制造与使用工具。所以在人类的文明史上，工具代表着生产力的发展水平。人类钻木取火，有了火之后就学会了青铜器的烧制，随后就有了铁器，于是人类掌握了农业生产的工具，就可以开垦荒地播种粮食；到了文艺复兴之后，牛顿科学革命肇始，人类发明了蒸汽机，在这些工具的帮助下，人类进入了第一次工业革命时代。从此以后，人类开始告别田园牧歌的社会，正如恩格斯在《英国工人阶级状况》中写道的那样：“新生的工业能够这样成长起来，只是因为它用机器代替了手工工具，用工厂代替了作坊。”
如果说蒸汽机的发明导致了第一次工业革命，而电动机的发明导致了第二次工业革命。那么以微软、苹果与IBM为代表的个人电脑的出现，标志着第三次工业革命。而人工智能技术的兴起，则表明第四次工业革命已经在路上了。人工智能是整个人类大历史发展的潮流，这种潮流不以任何个人的意志为转移，所以它能在各行各业找到应用场景。
在前三次工业革命中，因为在中国没有诞生现代科学，而且中国采取了闭关锁国的封闭政策，所以中国最终落后于当时的时代发展。落后就要挨打，在这段历史进程中，中国有了一部辛酸的现代史。但是，阳光总在风雨后，在2016年开启的“第四次工业革命”中，中国不但没有落后于时代，而且在一定程度上还领先于世界——这是中华民族伟大复兴的一个显著标志。
目前中国已经涌现了大量的人工智能企业，而且在各行各业的产业化做得相当不错。据报道，截止到2018年6月，中国一共有1000余家人工智能企业，比软件强国印度还多出来200多家，企业总数量仅次于美国。而到了2018年末，全国人工智能企业数量进一步增长，相关企业共计4000余家。除了在企业方面，中国人工智能论文总量和高被引论文数量也占据世界第一的位置。以2017年为例，中国在人工智能领域论文的全球占比27.68%，遥遥领先其他国家。在人工智能专利方面，中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略领先于美国和日本，而中美日三国占全球总体专利公开数量的74%。
人工智能需要有大数据作为原料，而中国有全球最多的人口，也有大量的工业传感器与互联网数据，基于这些基础条件，中国在大数据方面有独特的优势。这也为人工智能在中国的发展提供了坚实的基础。
中国在人工智能各个领域都有了一批代表性的企业。
在人工智能计算机视觉领域，其落地应用遍地开花。在安防摄像头领域，主要有无人值守的场地看管、刷脸门禁、以及发现异常自动报警装置等，在这里主要的代表性公司有海康威视、大华股份等传统大公司与商汤科技、云从科技、依图科技以及旷视科技等独角兽企业，这四家公司被称为人工智能计算机视觉的“四小龙”，它们的产品在张学友演唱会上抓逃犯的过程中发挥了重要作用。在交通摄像头领域，主要是识别车辆车牌，进而进行车辆套牌分析、交通违章分析等智慧城市解决方案，在这个领域的人工智能计算机视觉的头部公司有格灵深瞳等。在金融领域，计算机视觉主要用于快速信贷审核、刷脸支付与刷脸开户等应用，在这个行业的代表性企业有商汤科技、旷视科技Face++等。在医疗领域，计算机视觉主要用于智能诊断与疾病研究和精准医疗方面，在这个垂直领域的代表性企业有阿里云ET医疗大脑等。在汽车领域，计算机视觉主要用于无人驾驶，代表性的企业有百度等。百度最近与金龙汽车合作发布了阿波龙无人驾驶汽车。在无人机领域，计算机视觉主要应用于物流运输以及路径规划、地质灾害监控等，在这个领域的代表性企业是大疆科技。
不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助新药研发就是其中之一。目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。
在人工智能芯片领域，华为海思与寒武纪等公司纷纷布局相关芯片，云知声、出门问问、Rokid等国内人工智能初创企业也纷纷推出了自己的芯片或模组。比如云知声发布了人工智能语音芯片雨燕以及面向智慧出行的车规级多模态人工智能芯片雪豹；而思必驰携手中芯国际，发布人工智能语音芯片TAIHANG。云米科技也发布了人工智能仿生芯片“悟空”。
中国在人工智能金融服务中也涌现了大量优质企业。在中国出现了第四范式这类主攻银行业精准营销的人工智能公司。在教育领域，智能化的程度不断提升，近年来涌现出一批像松鼠AI、英语流利说这样充分利用人工智能技术的新型教育企业。
对于中国这个在时间尺度上绵延了数千年的超级大国而言，实际上在汉唐宋以来的过去很长的一段历史内，中国在经济上与技术上领先于世界各国。只不过在工业革命以来，中国开始落后于西方。随后就有了清朝中叶开始的一系列战争赔款与“丧权辱国”的不平等条约，使得中华民族陷入了痛苦的深渊。
不过，令人欣慰的是，在历经百余年的风雨洗礼之后，中华民族已经开启了复兴之路。
2016年以后，中国抓住了“人工智能”这个“第四次工业革命”的风口，中国企业积极参与到了这场新时代竞争之中。2016年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出了面向2030年我国新一代人工智能发展的指导思想、战略目标、重点任务和保障措施，部署构筑我国人工智能发展的先发优势。规划提出，要建立财政引导、市场主导的资金支持机制，要利用天使投资、风险投资、创业投资基金及资本市场融资等多种渠道，引导社会资本支持人工智能发展。还要积极运用政府和社会资本合作等模式，引导社会资本参与人工智能重大项目实施和科技成果转化应用。
二、Linux能应用在哪些领域呢
锂电池是指以嵌锂化合物为正负极材料的二次电池。在充放电过程中，锂离子在两个电极间往返脱嵌和嵌入。相对于传统铅酸电池和镍铬电池等，锂电池具有能量密度高、循环寿命长、充放电性能好、使用电压高、无记忆效应、污染较小和安全性高等优势。锂电池相当于传统燃油车的内燃机，对于意在新能源行业领域弯道超车赶超传统燃油车发达国家欧美日韩等国的中国来说，发展锂电池行业早已上升为国家战略。
锂电池占新能源汽车成本的40%以上，是最大的成本构成。锂电池的核心部分主要由正极材料、负极材料、电解液和隔膜四大关键材料组成。根据日本IIT的研究报告，正极材料、负极材料、电解液、隔膜分别占锂离子电池材料成本的比例约为30%、10%、17%、25%。（图一）
锂电池整体产业链较长，覆盖的行业较广。原材料主要包括锂、钴、镍、锰、铝、氟、石墨等矿产资源，聚乙烯、聚丙烯、沥青、尼龙等石油、煤化工行业资源；上游行业涵盖正极材料、负极材料、电解液、隔膜、铝箔、铜箔和锂电池生产设备制造等；中游行业包括锂电池生产企业，主要进行圆柱、软包、金属壳电池的生产和集成PACK；下游行业为锂电池应用领域，如数码电子产品、新能源汽车、动力电池回收、储能设备等行业。（图2）
以正极材料分类，锂电池主要可以分为：钴酸锂、锰酸锂、磷酸铁锂、钛酸锂和三元材料等。
首个成功商业化的锂离子电池正极材料。由于存在钴资源相对贫乏、价格较高、对环境有毒性影响等缺点，再加上该材料安全性能较差、容量相对较低，大大限制了其应用和长远的发展。目前钴酸锂材料电池主要应用于数码产品的电池中。
主要为尖晶石型锰酸锂。相对钴酸锂，具有资源丰富、价格便宜、对环境污染小且安全性能优良等特点。但尖晶石的结构很难保持完整性，循环性较差，高温循环中锰在电解液中的溶解和Jahn-Teller效应（非线性分子的电子云在某些情形下发生的构型形变）导致材料的容量衰减严重。锰酸锂的优势在于成本低，劣势是比能量已达极限，因此只能用于特定应用领域的专用车型。
原材料丰富、价格相比其他材料来比较低廉、对环境友好，加上较好的循环性能和高安全性，使得其广泛应用于客车领域。但是磷酸铁锂材料的导电性较差，振实密度较低，导致体积能量密度较低，限制了其进一步的应用。
钛酸锂是一个优缺点都很明显的材料，而且可以做正极也可以做负极，当其作为正极材料时能量密度低的缺点凸显，作为负极材料时其高寿命的优点却无法得到其他短寿命的正极材料充分利用。钛酸锂优势在于能够实现快充(5min充满)、高寿命、安全性高、工作温度范围宽，但其低能量密度和容易胀气的短板在没有技术突破的前提下，只适合应用于续航里程相对不敏感的公交车、客车等领域。
受钴酸锂的金属元素掺杂改性的启发，三元材料得到快速发展。三元材料结合了钴酸锂、镍酸锂和锰酸锂（铝酸锂）的优点，形成了三元共荣体，可以充分发挥三个组元的作用。能量密度高是三元材料电池相较其他正极材料电池最为突出的优点，但安全性相对较低是其发展受到一定程度限制的最大原因。三元材料主要分为镍钴锰（NCM）和镍钴铝（NCA）两大类。其中镍（Ni）提供容量，含量越高电池的能量密度越大，钴（Co）贡献部分容量的同时稳定结构，锰（Mn）/铝（Al）主要用来稳定结构。三者协同作用，共同发挥出三元材料高能量密度、较低成本等优点。
传统“3C”类产品锂电池主要是钴酸锂材料，由于电脑、手机等市场已接近饱和，未来主要看智能手机的创新和期待智能穿戴产品的爆发，因此当前“3C”领域对锂电池需求将保持一个稳定的低增速。
近年来随着我国新能源汽车政策的实施以及新能源汽车生产量的迅速扩大，动力锂电池迎来了爆发，直接拉动相对应的磷酸铁锂和三元正极材料电池的出货量。
2017年以来，三元电池备受热捧。据统计，2017年前三季度中国动力锂电池产量31GWh，其中镍钴锰三元材料（NCM）占比49%，磷酸铁锂占比40%，锰酸锂占比8%。与此同时，根据国家规划，2020年要实现动力电池350Wh/kg的能量密度，2025年目标为400Wh/kg，2030年目标为500Wh/kg。对动力锂电池高能量密度的倾斜，使得许多企业及市场将目光转向三元材料锂电池，而磷酸铁锂电池似乎有些冷落。
据统计，镍钴锰三元材料（NCM）目前有333、523、622、811四种型号（数字代表镍钴锰元素的比例，如NCM523代表镍：钴：锰比例为5:2:3），作为主要活性元素的镍含量越高，电池的容量优势越显著。目前，三元电池企业主要应用的是NCM333与NCM523，NCM622已经进入部分企业的供应链体系，NCM811正处于研发阶段。
方形硬壳电池壳体多为铝合金、不锈钢等材料，内部电芯采用卷绕或叠片工艺，对电芯的保护作用优于软包电池（铝塑膜电池），电芯安全性相对圆柱型电池也有了较大改善。
方形铝壳动力锂电池在钢壳基础上发展而来，与钢壳相比，轻重量和安全性以及由此而来的性能优点，使铝壳成为方形硬壳动力锂电池外壳的主流。由于方形硬壳动力锂电池可以根据产品的尺寸进行定制化生产，所以市场上有成千上万种型号，而正因为型号太多，工艺很难统一。
软包锂电池所用的关键材料，如正极材料、负极材料、隔膜、电解液等与传统的钢壳、铝壳锂电池之间区别不大，最大的不同之处在于软包装材料(铝塑复合膜)，这是软包锂电池中最关键、技术难度最高的材料。软包锂电池是对采用铝塑膜等软包装锂电池的简称，主要是为了区别于传统的采用铝金属等硬质壳体包装的锂电池。软包电池的安全性更好，重量更轻，容量更大。软包电池的不足之处是一致性较差，成本较高，容易发生漏液。
圆柱型锂电池有诸多型号，比如18650、21700等。圆柱形锂电池生产工艺成熟，PACK成本较低，电池产品良率以及电池组的一致性较高。由于电池组散热面积大，其散热性能优于方型电池。圆柱形电池便于多种形态组合，适用于电动车空间设计的充分布局。但圆柱形电池一般采用钢壳或铝壳封装，比较重，比能量相对较低。随着电动汽车市场的进一步扩大和对续航里程要求的不断提升，整车企业对动力电池在能量密度、制造成本、循环寿命和产品附加属性等方面都提出了更高的要求。在原材料领域尚未获得巨大突破的前提下，适当增大圆柱电池的体积以获得更多的电池容量，便成为一种可探索的方向。
尽管新能源行业面临着补贴退坡20%的危机感，但是目前新能源汽车正处于全球化发展阶段，随着多国制定禁售燃油车时间表，人们可以明显感受到新能源汽车发展在持续加速。2017年9月9日，工信部副部长辛国斌指出，已启动停止销售传统能源汽车时间表制定。2017年9月28日，工信部发布了《乘用车企业平均燃料消耗与新能源汽车积分并行管理办法》，确定了我国新能源汽车发展目标。国家政策依然在促进新能源汽车的推广，那么作为新能源汽车核心部件的锂电池情况又是如何呢？
2017年前10个月,锂电池总装机量18.1GWh（非产量）,同比增长31.43%。随着未来新能源汽车的进一步普及，锂电池需求将保持增长。据中商产业研究院发布的《2017-2022年中国动力电池市场调研及投资潜力报告》预测，到2020年中国动力电池产量将超过140GWh。（图3）
图32016-2020年中国动力电池产量及增速预测
看数据整个行业依然前景美好，然而在同时面对下游端新能源汽车企业的降低成本要求和上游原材料端供货紧缺价格猛增的双重压力下，锂电池生产厂商的利润下降也就不可避免。随着各个电池生产厂商纷纷进行厂房生产线的升级改造和生产厂房的扩建，锂电池生产厂商将会面临一个严峻的问题：低端电池产能过剩，优质电池供应不足。由于正负极材料、隔膜、电解液等配套材料在过去一两年中也在积极扩产，锂电池产能过剩还将通过传导使得锂电池产业链各环节均出现不同程度的供需失衡。那么，整个锂电池产业链还有哪些环节可以关注呢？
2017年可以毫不夸张的称为“钴稀之年”，钴价的快速上涨主要是长期、中期、短期三种因素叠加造成。从长期因素分析，随着三元锂电材料受重视程度的提升和政策的支持，可以肯定今后三元锂电池为新能源电动车的主要电池类型，对其需求将出现大的增长。从中期或较长时期因素来分析，不仅是中国，全球的钴资源、特别是原生钴资源的供需矛盾未来都较为突出，供不应求的状况在全球范围内正成为一个共识。从短期因素来看，全球经济逐步复苏、美元加息等因素刺激大宗商品、有色金属整体回升，投机性资金看好钴金属，不惜重金投入。（图4）
钴市上扬与三元电池抢占磷酸铁锂电池市场息息相关，然而乐观的背后需要注意的是“水能载舟亦能覆舟”。受成本、性能驱动，三元材料正在纷纷向着高镍化、低钴化发展。（图5）
“妖镍”过山车一般的价格波动让人难以揣度，目前新能源汽车动力电池对于镍的需求量占镍市场的份额并不高，但钴价高居不下，三元材料高镍低钴化已成趋势，高镍三元材料在能量密度上也有着更大的优势。目前，三元材料NCM622还未普及，而众多动力锂电池正极材料生产企业大力研发的NCM811可能还需要一些时间。当高镍三元材料逐渐成为市场主流的时候，镍的价格可能会如今年的钴价一般持续上涨。
锂电池及其上游材料中的正极材料、负极材料、电解液和隔膜，2015年我国的产量占全球总产量的比重分别为49.11%、56.76%、67.89%、57.44%、38.96%，正极、负极和电解液三种材料基本能够满足国内需求而且大量出口海外。2016年隔膜材料大规模扩产后，全年产量达到10.84亿平，干法隔膜的产能已经得到释放，湿法隔膜预计2018年将逐步完成进口替代。2016年国内铝塑膜需求量为9500万㎡，而国内铝塑膜产量为494万㎡，目前国产化率尚不足8%。
铝塑膜为软包锂电池特有的外层封装材料，通常由三层复合组成，即外阻层、阻透层和热封层。塑膜成本占软包电池成本的15%-20%，而国内外铝塑膜的价格差距约在20%~30%。随着补贴下降压力传导至中游，锂电池厂商面临巨大成本压力，迫切需要降低锂电池原材料成本，因此铝塑膜实现进口替代、国产化需求日益凸显。随着全球软包电池的渗透率提高，铝塑膜的总需求也会大幅增长。（图6）
各大锂电池厂商都在扩建规模和提升产能，必然会带来旧设备的升级利用。国内动力电池生产线自动化率与国外相差较大，据统计数据，目前国内一线、二线厂商的自动化率分别为60%和30%，较国外先进企业85%的自动化率仍有提升空间。而技术改造公司可以适时进入锂电池行业。由于动力锂电池生产绝大部分工序都有着较高的技术壁垒，比如合浆机、涂布机、辊压机、模切机、卷绕机等专业性强，因此技术改造公司可以从技术壁垒相对较低的自动化装配线介入。
自动化装配线的特点主要负责的是成熟设备（如：绝缘电阻测试仪、超声波焊接机、CCD相机等）的集成，电芯单体的移动、翻转、装配、检测等，对于服务于车企、电子元器件等成熟行业的技术改造公司来说，装配线所需核心的元器件，如伺服电机、传感器、CCD相机、气缸、夹爪设计、夹具设计、机器人集成、传输带连接、PLC编程控制等，都属于技术改造公司最熟悉的应用领域。而技术改造公司需要结合锂电池生产厂的工艺需求和各个工序的装配精度、检测精度、生产节拍等细节，设计出满足其要求的设备升级改造方案。
随着机器人在智能制造行业的应用急速扩大，同时世界四大机器人家族（瑞士ABB、日本发那科公司、日本安川电机、德国库卡机器人）的供货不足和价格的提升，国产机器人替代进口是一大趋势。锂电池生产制造厂商由于频繁地产品换型和产能的大幅提升压力，智能化、柔性化、高效率的机器人逐渐成为其主要选择。在新能源行业补贴退坡20%的国家政策状况下，下游新能源汽车生产厂商对动力锂电池生产厂商提出降成本需求，同时原材料端价格的提升，两头的压力都迫使动力锂电池生产厂商尽可能降低成本。因此，国产机器人在动力锂电池产业链中的市场占有率将会逐步提升。
同机器人行业一样，计算机视觉应用行业同样属于一个应用面非常广的行业，其主要应用行业集中在军事、医疗、工业生产和人工智能领域。其在工业生产行业主要应用为无损尺寸检测和缺陷检测。随着动力锂电池行业越来越规范，其生产各工序品控不断提升，传统人工检测无论从精度和速度上都已经无法跟上产能的提升。而尺寸检测、缺陷检测几乎遍布整个动力锂电池生产的每一道工序。
根据不同的工艺需求，其所需的算法逻辑、CCD相机选型、光源选择等各个细节都不相同，这些需求都是相对较为特殊和独特的需求，而康耐视、基恩士等行业巨头的配套算法多是基于普遍性的检测，而专项的检测要求，一定会使康耐视、基恩士等行业巨头研发团队的产生高额费用。因此，国内计算机视觉的应用算法公司就有了进入动力电池行业的机会。
下游动力锂电池的回收、储能设备
12月1日，《车用动力电池回收利用拆解规范》正式开始实施。这是由工信部提出的国内首个关于动力电池回收利用的国家标准，明确指出回收拆解企业应具有相关资质，进一步保证了动力电池回收利用的安全、环保、高效。《拆解规范》对废旧动力电池回收利用的安全性、作业程序、存储和管理等方面都进行了严格规定，在一定程度上规范了我国车用动力电池的回收利用及拆解、专业性技术及动力电池回收体系，有利于行业发展。
据统计，国内动力电池将在2020年前后进入报废高峰，累计报废量将达到12-17万吨，而2016年实际拆解回收不足1万吨。
动力电池中正极材料、电解质处理不当对环境污染巨大，且我国钴等稀缺金属对外依赖严重。据有关机构测算，2018年从废旧动力锂电池中回收钴、镍、锰、锂、铁和铝等金属所创造的回收市场规模将达到53.23亿元，2020年达到101亿元，2023年将达到250亿元。所以，动力电池回收将成为国内新能源汽车发展的关键。明年2月1日起，《车用动力电池回收利用余能检测》等3项动力电池新国标也将正式实施。随着较为完善的国标体系的建立，动力电池回收和梯次利用的无序状态将有望改善。
梯次利用是指将退役的动力电池，运用在储能、分布式光伏发电、低速电动车等领域，发挥再利用价值。而当电池无法进行梯次利用时，则需要进行拆解回收。
清华大学核能与新能源技术研究院研究员徐盛明认为，废旧动力电池资源回收和梯次利用市场空间巨大。“目前处在技术积累和研发阶段。未来回收技术和梯次利用技术创新是企业竞争力的重要体现。”
因此，专业回收处理动力电池的企业将会在未来的几年迎来一个发展时期。
随着未来锂电池价格降低，锂电池梯次利用越来越规范，储能锂电池市场的经济性将逐步凸显。据预测到2020年，我国储能锂电池需求有望达到16.64GWh，2017-2020年市场增速有望维持在40%以上，如果储能市场能够随电池降价而实现快速成长，则有望带来增量设备需求。（图7）
目前，中国锂电储能市场尚未出现龙头企业，各大企业均处于布局阶段，产值均在5亿元以下。由于国内储能政策不明朗，锂电储能电池价格较贵，且还存在一定的技术瓶颈。
中商产业研究院《2017-2022年中国锂电池市场调研及预测报告》显示，2016年中国储能锂电池市场规模约52亿元。其中，储能电池市场占比最大的是比亚迪，为14%；其次是富朗特及圣阳股份，均为7%。（图8）
图82016年中国储能锂电池市场竞争格局图
金属空气电池理论上正极的容量密度无限大，以空气中的氧气为正极，以铝、镁、锌、锂等活泼的金属为负极材料，可以获得超高能量密度。但空气电池的研发成本很大，其所遇到的难题也一直未能解决。
液态锂离子电池能量密度极限在350Wh/kg，用固态电解质替代锂离子电池中的电解液+隔膜之后的固态电池，适配更高能量密度的正负极材料，能量密度能够达到500-600Wh/kg，被公认为下一代锂离子电池技术。丰田、宝马、菲斯克、博洛雷、松下、三星、三菱、现代、戴森、宁德时代等企业，都在加紧布局固态电池的储备研发。
单质硫的理论比容量和比能量可高达1675mAh/g和2567Wh/kg，硫还具有价格低廉、环境友好等优点，有望成为下一代理想的正极材料。在同等质量下，锂硫电池可拥有传统锂离子电池6-7倍的电量，但目前使用寿命还达不到预期。未来锂硫电池的使用循环寿命达到与锂离子电池相当之后，将成为理想的替代产品。
燃料电池是一种将燃料与氧化剂的化学能通过电化学反应直接转换成电能的发电装置。常用的燃料除氢气外还有甲醇、联氨、烃类及一氧化碳等。氢燃料电池成为与锂电池相抗衡的一大技术路线，具有零排放、长续航、加氢时间短等特性，但是也面临氢气制造、存储与安全性问题，以及催化剂金属铂的稀有问题。
石墨烯被誉为材料之王，具有极高的导热性、导电性、比表面积等优良特性，使其成为储能、电子、光电器件的首选材料，应用在电池领域，其对于快充、耐高温等特性的提升是非常显著的。
石墨烯虽然成为多方角逐的焦点，各国政府和产业也纷纷进行布局，但受限于成本等问题，石墨烯应用方面还存在诸多问题，目前市场应用主要是以添加剂和辅助材料来使用，难以发挥其真正实力，因此也被称为“工业味精”。例如在锂电池中加入石墨烯材料，或者作为导电剂提高快充性能的电池被称作“石墨烯基电池”，而不是真正的“石墨烯电池”。
由于前几年国家政策的扶持，锂电池整体行业处于风口，导致大量资本介入，从而搅乱了整个市场。从2016年下半年开始，锂电池行业在国家政策的指导下，明显加快了行业的整合速度。在新的电池出现替代锂电池前，可以对以下几点持续关注：
在高镍正极材料逐渐抢占市场时，镍材料的价格提升；
国内有技术优势的铝塑膜生产厂家；
智能制造技术改造公司从锂电池装配线升级改造介入锂电池行业；
国产机器人制造厂家逐步介入锂电池生产厂家的智能化、柔性化、高效率产线升级；
锂电池行业越来越规范，产品质量控制越来越严格时，成熟的计算机视觉团队能够借机发展壮大；
2020年左右，大量动力锂电池报废时，电池回收企业和储能设备企业的发展机会将会到来。
三、人工智能与机器人专业就业前景
随着人工智能技术的不断发展和应用，各个行业对人工智能人才的需求也越来越高。尤其是在高科技、金融、医疗、教育等领域，对人工智能专业人才的需求尤为迫切。根据相关调研数据，未来几年内，人工智能领域的就业市场将会保持高速增长。
人工智能涉及到的领域非常广泛，涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉、人机交互等多个领域，因此，人工智能领域的就业岗位非常多样化。就业岗位包括但不限于：算法工程师、数据科学家、机器学习工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、智能硬件工程师等。
人工智能领域的人才稀缺，而需求又非常大，因此，该领域的薪资待遇一般比其他行业要高。根据相关调研数据，人工智能领域的平均薪资在国内较高，并且还在不断上升。
虽然人工智能领域的就业前景非常好，但是该领域对人才的学历要求相对较高。人工智能领域需要掌握的专业知识和技能比较繁杂，需要有一定的数学、计算机、物理等方面的基础。因此，一般要求人工智能领域从业者拥有本科及以上学历，并具备一定的工作经验。
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