一、什么是人工智能板块

人工智能板块是指在股票市场中，涉及人工智能技术和相关产业的一类股票集合。人工智能板块包括了从硬件设备制造商到软件开发商、数据分析公司等各种企业。这些公司致力于研发和应用人工智能技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等，用于解决复杂问题和提升工作效率。人工智能板块在近年来受到了广泛关注和投资，因为人工智能被认为是未来科技发展的重要方向，具有巨大的市场潜力。

二、微机发展的热点有哪些

第一个热点是人工智能，谷歌围棋。

第二个热点是工业4.0，包括物联网，云计算，二维码其实已经全面开花。

第三个热点是手机，手机的应用非常丰富。

三、人工智能涉及领域包括GIS吗

从机器翻译到语音、图像识别，再到无人驾驶，人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术正在深入影响着我们的工作和生活。人工智能被视为与计算机、互联网相提并论的重大技术创新，已成为IT企业发展的重要目标，也是国际竞争的新焦点。聚焦GIS领域，人工智能对GIS技术的发展和应用产生了哪些巨大影响，如何驱动GIS未来发展?以下为大家分享GIS基础软件“BitCC”五大技术体系之人工智能GIS技术体系。

在AI与GIS融合的道路上，超图软件不断进行技术创新和探索，2018年推出AIGIS技术，2019年进一步构建了AIGIS技术体系：

1、GeoAI：融合AI的空间分析与处理;

2、AIforGIS：AI赋能GIS，即基于AI技术，增强和优化GIS软件功能;

3、GISforAI：GIS赋能AI，即基于GIS技术，将AI分析结果进行进一步处理分析与空间可视化展现。

基于统计学、机器学习和深度学习等人工智能基础理论与算法，面向地理空间领域问题，超图软件创新实现了一系列人工智能GIS功能，使其服务于GIS空间数据处理、分析、挖掘与综合建模。SuperMapGIS10i产品以丰富的空间统计功能为基础，主要在空间机器学习、空间深度学习两个方面深化与丰富GeoAI功能，支持人工智能GIS应用。

机器学习是现阶段人工智能的研究核心，可以让计算机实现自动“学习”。机器学习领域的三类典型问题包括聚类、分类和回归，因此主要面向这三类基本问题展开空间机器学习的研究。

目前提供的空间机器学习算子包括空间热点分析、空间密度聚类、基于森林的分类与回归分析、广义线性回归分析，帮助解决商业热点区域探查、住宅小区集聚分析、动植物适生区域识别、自然灾害易发区推测、城市不同区域房价预测等自然与社会问题。为了支持空间大数据计算，还将机器学习算法与分布式计算进行有效结合，大幅度提升了空间机器学习的性能。

深度学习是机器学习技术的一个分支，可以让计算机模拟人脑的机制进行学习。由于深度学习技术在计算机视觉、图像理解方面已展现较好应用效果，因此，超图将其应用于遥感影像分析领域，可提高影像处理效率及准确性。SuperMapGIS10i新增了基于深度学习的影像数据检测、分类、提取等算法，包括目标检测、二元分类、地物分类和场景分类等，可用于影像建筑物、道路提取、土地利用分类、局部气候分区，可广泛应用于城市规划、气象建模等领域。

图3基于空间深度学习的影像建筑物提取

由于地理信息应用的多样性，当基础模型不能完全满足用户需求时，便可以用提供的流程工具来训练自己的模型。

机器学习的一般应用步骤是选择模型—训练模型—使用模型，因此相应的GeoAI功能使用需要经历从数据准备到模型应用的完整流程，如下图所示。而SuperMapGIS10i的组件、桌面、服务器产品分别都提供了支持数据准备、模型构建、模型应用的人工智能GIS工作流程工具，方便软件使用者根据自己的数据与应用场景训练和使用自有模型。

AIforGIS，即基于AI技术增强和优化GIS软件功能。比如将AI技术应用到一些GIS传统业务中，实现GIS软件功能的智能进化。

目前SuperMap主要提供四个方面的功能：AI属性采集、AI测图、AI配图和AI交互。

AI属性采集功能可以帮助用户进行视频图像等多类目标的AI识别，例如高效采集违章停车、小广告、井盖等数据;AI测图功能提供更低成本、更为便捷的室内测图服务;AI配图功能为用户免去手工配图的繁琐流程，通过简单操作，进行风格迁移，就可以得到相对满意的地图风格;AI交互功能更是包括使用语音操控、隔空手势等丰富的交互方式，玩转GIS功能。

人工智能在不断发展的道路上，也需要不断吸收融合其他的技术，如GIS。GIS可以将更多空间可视化和空间分析能力赋予AI，将AI分析结果在GIS软件中进行进一步处理与分析。

GIS可以将空间可视化赋能AI，例如交通流量监控、城市管理部件与案件等地图可视化应用，可为决策者提供更直观的信息表达形式;GIS还可以将空间分析赋能AI，例如可进行地理围栏实时告警，车辆行驶路线追踪等，携手AI为用户提供更大价值。

未来，超图软件会持续进行AI技术与GIS技术的深度融合，增加更多的方法和工具，基于AI技术促进GIS业务的深化应用。一方面，AIGIS会持续与深度学习、机器学习等方面的研究相结合，使其逐渐走向成熟;另一方面，AIGIS也会与AutoML、AIPaaS等为代表的AI新技术不断碰撞融合。随着人工智能技术不断蓬勃发展及与GIS的结合不断深入，未来的AIGIS也将从弱人工智能走向通用人工智能。我们将Gartner2019AI光环曲线中的研究方向划分为，AIGIS初步探索涉及的内容，以及AIGIS未来探索的内容两个部分。

注：原文标题《人工智能GIS技术体系来袭》，刊登于《超图通讯》2019年12月刊，作者：超图研究院大数据与AI研发中心郑美玲卢浩

四、ai人工智能的发展前景及利弊

1、利弊是：人工智能（AI）作为一种新兴的技术，具有广阔的发展前景和潜力。通过智能化的算法和技术，AI可以在各个领域实现自主学习和优化，为人类带来更高效、更智能的服务和解决方案。

2、然而，AI技术的发展也存在一些潜在的弊端，例如，AI可能取代人类的工作岗位，引发就业问题；AI的算法和决策可能存在误判和偏差，影响公正性和可靠性；AI的数据隐私和安全问题也需要引起重视。因此，在推进AI技术的同时，需要充分考虑其社会和伦理问题，并采取相应的措施和政策进行引导和监管。

五、人工智能，物联，自动驾驶在智慧交通的作用

1、人工智能技术是指以人类智能相关理论的研究为依据，进行相关理论的模拟、延伸、和扩张的一种技术，人工智能也称机器智能。它是由计算机科学、统计学、信息论、语言科学等多种学科相互融合和发展而来。人工智能研究的主要内容是如何制造出人造的智能机器或智能系统，使其具备模拟人类智能活动的能力。目前人工智能主要包含自然语言处理、语音处理、计算机视觉、机器人技术以及深度学习等热点研究领域。随着计算机运算性能的快速发展，以及存储容量不断扩大，人工智能技术的研究将会不断深入和提高，人类的生活将会逐渐变得越来越智能化。

2、智慧交通作为智慧城市的一个重要构成，它是解决城市交通问题的最佳方法，同时也是智慧城市建设的一项具体应用。智慧交通系统是指在交通领域中充分运用物联网、云计算、人工智能、自动控制等技术而建立起的全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合运输和管理系统。智慧交通的目的是使得人、车、路达到密切配合，并发挥协同效应，从而提高交通运输效率、保障交通安全、改善交通运输环境。

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