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、人工智能名称汇总
1、人工智能，英文缩写：AI，所以现在我们说的AI技术其实就是人工智能技术。他是一种新型科学，也是计算机领域的一个分支，它是用于让机器模拟人的一种方式，代替人工。
2、人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的本质，并产生一种新的智能机器，其响应方式与人类智能类似。该领域的研究包括机器人技术，语音识别，图像识别，自然语言处理和专家系统。自人工智能诞生以来，理论和技术越来越成熟，应用领域不断扩大。可以想象，未来人工智能带来的技术产品将成为人类智慧的“容器”。人工智能可以模拟人类意识和思维的信息过程。人工智能不是人类的智慧，但它可以是像人类一样思考。
三、人工智能领域哪些高校实力强
自1956年美国科学家首次提出“如何用机器模拟人的智能”的概念至今，以美国为代表的西方国家先人一步，不仅在人工智能领域制标准、带节奏，而且有很多重要的学术成果和实践产出。
麻省理工学院素以全球顶尖的计算机科学和工程学享誉世界，它与斯坦福大学、加州大学伯克利分校统称为全球工程科技界的学术领袖。麻省理工学院拥有全球领先的计算机科学及人工智能实验室CSAIL（ComputerScienceandArtificialIntelligenceLaboratory）。它是全球最重要的信息技术研发中心之一。CSAIL的成员创立了多于100家知名公司，包括机器人之父科林·安格尔，iRobot公司创始人之一海伦·格雷纳，波士顿动力公司创始人马克·雷伯特，还有卡内基·梅隆大学机器人研究所的负责人马特·梅森。
斯坦福大学人工智能方面的本科学位涵盖的课程非常全面，其全面程度几乎已经和很多研究生的课程差不多了。斯坦福大学的人工智能实验室成立于1962年，一直致力于推动机器人教育。并且，该校在网上公开了许多他们有关机器人和深度学习的课程。另外，国内目前知名度非常高的吴恩达、李飞飞都是斯坦福大学教授。李飞飞参与建立了著名的ImageNet计算机视觉识别数据库及挑战赛，其每年都会吸引各大公司的图像识别程序的参加，极大促进了图像识别领域的技术发展。
卡内基梅隆大学是美国著名的私立研究型大学，拥有全美顶级计算机学院。它拥有世界领先的机器人技术。该校在1979年成立了机器人学院，专门在机器人科技领域进行实践和研究，这个学院还是全世界第一个推出机器人PHD项目的大学。在该学院下面还设有NREC，它与政府及商业机构合作，进行高端项目研究。
哈佛大学是一所享誉世界的私立研究型大学，是著名的常春藤盟校成员。这里走出了8位美利坚合众国总统，133位诺贝尔奖得主（世界第一）、18位菲尔兹奖得主（世界第一）、13位图灵奖得主（世界第四）曾在此工作或学习，其在文学、医学、法学、商学等多个领域拥有崇高的学术地位及广泛的影响力，被公认为是当今世界最顶尖的高等教育机构之一。在这里，所有计算机科学的学生可以学习计算机图形，计算机视觉以及UI方面的相关课程。
加州大学伯克利分校是世界著名公立研究型大学、在学术界享有盛誉。它是世界上最重要的研究教学中心之一，ARWU理科排名世界第1、工程及计算机均排名世界第3、人文社科也长期位列世界前5，与旧金山南湾的斯坦福大学共同构成了美国西部的学术中心。该校的机器人和智能机器实验室，致力于用机器人复制动物的行为。它的自动化科学和工程实验室从事更广泛的机器人功能的研究，如机器人辅助外科手术和自动化制造。还有计算机可视化小组，学生可以学到如何帮助机器人“看见”。
相对国外，国内人工智能研究起步较晚，但后发实力强劲。
1、清华大学：智能技术与系统国家重点实验室
清华大学智能技术与系统实验室中心实验室依托在清华大学计算机科学与技术系，主要从事人工智能（基本原理和方法）的基础与前瞻性研究，智能信息处理，智能机器人，与认知神经科学、心理学等的交叉学科等方面的研究，以及与这些理论相关的应用研究与系统集成。实验室承担了多项国家重点科研任务，一些研究已达到国际水平，如：“具有交互和自学习功能的脱机手写汉字识别系统和方法”、“人工智能问题分层求解理论及应用”先后获得了国家科技进步奖和自然科学奖。
北京大学智能科学系成立于2002年7月，主要从事智能感知、机器学习、数据智能分析与智能计算、智能机器人等方向的基础和应用基础研究，侧重于理论、方法以及重大领域应用上。北大智能科学系依托于视觉听觉信息处理国家重点实验室，实验室以实现高度智能化的机器感知系统为目标，在生物特征识别研究方面处于国际领先地位。智能科学系在著名的软件与人工智能专家、我国载人飞船工程软件专家组组长何新贵院士和长江特聘教授查红彬教授的带领下，重点开展机器视觉、机器听觉、智能系统与智能的生理心理基础等研究。以北大智能科学研究人员为技术核心的北大指纹自动识别系统，是国内唯一能与国外系统抗衡的自主知识产权，是中国第一家也是唯一的一家提供公安应用全面解决方案的系统，拥有中国指纹自动识别技术产品第一市场占有率。
3、复旦大学：类脑智能科学与技术研究院
复旦大学类脑智能科学与技术研究院（以下简称研究院）于2015年3月筹建成立,是复旦大学校内的独立二级研究机构。其前身为复旦大学第一批跨学科交叉国际化研究中心——计算系统生物学研究中心，成立于2008年。研究院目前在建五个核心功能平台和一个国际合作研发中心，主要包括：一是以脑高级认知功能的多信息反馈处理机制研究为核心的神经形态计算仿真平台；二是以多尺度多中心重大脑疾病数据库和算法开发为基础的智能诊治数据示范平台；三是依托高端医疗影像设备集群，为生物医学转化研究和信息产业智能化提供试验技术支撑的综合生物医学影像平台；四是以开发深度学习、强化学习和自组织学习等机器学习算法以及可穿戴设备、类脑芯片、健康服务机器人等为目标的类脑智能软、硬件开发平台；五是集孵化加速、产业联盟、投资基金为一体，为类脑智能创新项目及企业提供应用技术资源和孵化服务的类脑智能产业化平台；六是依托已有的欧洲人类脑计划、美国脑计划等国际合作的数据、学术资源，建设类脑智能国际合作节点和人才培养中心。
早在上世纪80年代，浙江大学就建立了人工智能研究所，首任所长就是国内著名的计算机科学家、被人尊称为“中国人工智能研究开拓者”的何志均，隶属计算机科学与技术学院。从1981年至今，浙大人工智能研究所见证和参与了人工智能的一系列变化。何志均担任所长时期，人工智能的研究还处于以规则、逻辑和符号为主的传统研究阶段；到了第二任所长潘云鹤带队的时候，人工智能与计算机辅助设计和图形学走到一起。到现在，人工智能进入大数据阶段，浙大在计算机视觉领域已经建立了相当大的优势。人才输出方面，在阿里巴巴、网易这些互联网科技公司外，海康威视、浙大网新、浙江大华等浙江企业都较早介入人工智能的研发，而浙大成了他们重要的合作伙伴和人才储备库。
5、上海交通大学：智能人机交互研究所
智能人机交互研究所隶属计算机科学与工程系，长期目标是探索人类大脑智能信息处理的机理和认知过程，为智能信息处理提供新型的计算结构和算法，开发自然、友好的人-机交互系统。另外，上海交通大学还联合微软于2005年9月成立了智能计算与智能系统重点实验室，以实现“使未来的计算机和机器人能够看、听、学，能以自然语言的方式与人类交流”这一共同使命。代表性的成果有脑机交互的多模态疲劳驾驶检测系统、基于脑电的脑功能康复训练平台和认知型智能人机口语对话系统。
6、西安交通大学：人工智能与机器人研究所
人工智能与机器人研究所成立于1986年，其前身是自动控制专业计算机控制教研室。研究所是“视觉信息处理与应用国家工程实验室”的支撑单位，并在教育部、国家外国专家局“高等学校学科创新引智计划”的支持下与国际知名学者合作组建了“认知科学与工程国际研究中心”。研究所作为“模式识别与智能系统”国家重点学科，按照控制科学与工程一级学科招收博士研究生，是自动化学科博士后流动站组成单位。在科学研究方面，在学术带头人、所长郑南宁院士的主持下，主要进行以计算机视觉与模式识别为基础的智能信息处理结合学科发展前沿。
7、西北工业大学：音频、语言与语言处理组
西北工业大学音频、语音与语言处理组(ASLP@NPU)隶属于陕西省语音与图像信息处理重点实验室。研究组成立于1995年，经过十几年的快速发展，已形成了人机语音交互、语音与音频信号处理、情感与听视觉多模态处理、多媒体内容分析与检索等主要研究方向。目前实验室已经与百度、搜狗、阿里巴巴、微软、腾讯、IBM、三星、华为、中兴、小米、京东、云知声、出门问问、Roobo、哈曼等著名IT公司和多家初创公司开展了广泛深入的科研合作，与腾讯建有“西北工业大学-腾讯媒体信息技术联合实验室”，与明星创业公司云知声建有“西北工业大学-云知声智能语音交互联合实验室”。
华中科技大学自动化学院是由原控制科学与工程系和原图像识别与人工智能研究所于2013年合并组建的学院。模式识别与智能系统是自动化一级学科的重要二级学科。迄今为止，自动化系在原“图像识别与人工智能研究所”和“控制科学与工程系”的这两个学科点承担了百余项国家、国防与行业项目。
2006年12月，经国家教育部批准，厦门大学正式设立“智能科学与技术”本科专业，并于2007年6月经学校批准成立“厦门大学智能科学与技术系”。2007年9月，本系迎来了第一届本科新生。目前承担多项国家863、国家自然科学基金、福建省科技基金等项目，拥有“福建省仿脑智能系统重点实验室”、“智能信息技术福建省高校重点实验室”和“厦门大学语言技术中心”三个平台。此外还有“艺术认知与计算”、“自然语言处理”、“智能多媒体技术”、“人工大脑实验室”、“智能中医信息处理”等多个研究型实验室，为培养高质量的学生提供了必要的保障。
10、中国科学技术大学：计算机科学与技术学院
中国科技大学于1958年建校时就设置了计算机专业。学院的支撑实验室有：国家高性能计算中心（合肥）、安徽省高性能计算重点实验室、安徽省计算与通讯软件重点实验室、多媒体计算与通信教育部-微软重点实验室、中国科大超级运算中心和信息科学实验中心。其中，多媒体计算与通信教育部—微软重点实验室主要从事人机自然语音通信、语义计算与数据挖掘等方面的研究。人机自然语音通信方面，主要研究中文信息处理、人类视听觉机理、语音语言学等。语义计算与数据挖掘方面，主要研究自然语言驱动的计算、多媒体内容的语义标注、自动问答、语义社会网络、数据与知识工程、隐私保护与管理中的语义计算等。
11、南京理工大学：计算机科学与工程学院
南京理工大学计算机科学与工程学院始建于1953年创办的哈尔滨军事工程学院模拟计算机研究组，2005年12月更名为计算机科学与技术学院，2012年5月改为现名。在计算机科学与人工智能技术领域，学院学科实验室和平台比较齐整，拥有“高维信息智能感知与系统”教育部重点实验室、“社会安全信息感知与系统”工信部重点实验室、“社会公共安全图像与视频理解”江苏省重点实验室，“社会公共安全科技”江苏省2011协同创新中心，江苏省公安厅“社会公共安全”重点实验室，教育部、国家外国专家局“高维信息智能感知与系统”111创新引智基地。同时学院与国内知名企业建立系列产学研协同创新平台，具有南京理工大学-中航科技智慧城市大数据联合实验室、深城院-南理工大数据技术联合实验室等。除了以上几所，其他一些高校依托多年积累的专业实力，也纷纷加入成立AI学院的阵营。
12、中国科学院：人工智能技术学院
中国科学院大学人工智能技术学院成立于2017年5月28日，是我国人工智能技术领域首个全面开展教学和科研工作的新型学院。人工智能技术学院面向国际科学前沿，下设模式识别、人工智能基础、脑认知与智能医学、智能人机交互、智能机器人、智能控制等6个教研室。拥有模式识别国家重点实验室、复杂系统管理与控制国家重点实验室、国家专用集成电路设计工程技术研究中心、中国科学院分子影像重点实验室等研究机构。
13、西安电子科技大学：人工智能学院
2017年11月2日，西安电子科技大学人工智能学院正式揭牌成立，这是教育部直属高校首个致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育的实体性学院。
14、重庆邮电大学：人工智能学院
2018年2月7日，重庆邮电大学联手科大讯飞，成立人工智能学院，今年就要开始招生，可以说依托本身的专业科研实力再充分利用企业的优势资源，开始布局人工智能这个无限发展的高科技领域，使重邮的未来发展值得期待！
2018年3月6日，南京大学正式成立人工智能学院，隶属计算机科学与技术系，另据悉，南京大学人工智能学院是南京市政府合作项目，与计科院、软件学院平级。院长由南大教授周志华担任。周教授从事人工智能研究20多年，是人工智能国际学术舞台上有重要影响力的科学家、机器学习领域的“牛人”，同样也是中国首个当选了国际人工智能学会（AAAI）、美国计算机学会（ACM）、美国科学促进会（AAAS）的会士、国际电气电子工程师学会（IEEE）和国际模式识别学会（IAPR）五大主流国际学会的华人“大满贯”会士第一人。
16、哈尔滨工业大学：人工智能研究院
2018年5月5日，哈尔滨工业大学正式成立人工智能研究院，围绕「交叉研究中心」的定位，研究人员在行政上归属各自所在院系，但在研究院里，有共同的研究对象和统一的物理空间。研究员将围绕理论、技术、平台、应用4个层次、7个方向构建。
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