導(dǎo)語(yǔ)：如何才能寫(xiě)好一篇人工智能的投資邏輯，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

近期，中國(guó)投資界關(guān)于人工智能（AI）在投資領(lǐng)域應(yīng)用的焦點(diǎn)，非“廣發(fā)百發(fā)策略?xún)r(jià)值基金”莫屬，這是智能投資在國(guó)內(nèi)公募基金投資領(lǐng)域首次多元化應(yīng)用。

近年來(lái)，AI在投資領(lǐng)域的應(yīng)用，正深刻改變著投資市場(chǎng)。高盛尋找員工建立自動(dòng)化投顧平臺(tái)，為100萬(wàn)美元以下資產(chǎn)的客戶(hù)提供服務(wù)；全球最大資管公司貝萊德集團(tuán)用機(jī)器人取代基金經(jīng)理，對(duì)其主動(dòng)投資基金業(yè)務(wù)進(jìn)行重組，計(jì)劃裁員包括7名投資經(jīng)理在內(nèi)的100名主動(dòng)型基金部門(mén)員工。野村證券在報(bào)告中指出，截至2015年年底，全球機(jī)器人投顧旗下管理資產(chǎn)已經(jīng)達(dá)到500億美元，并預(yù)計(jì)于2020年達(dá)到2.2萬(wàn)億美元，占到全球資管行業(yè)的2.2%。

基金投資開(kāi)啟人工智能時(shí)代

在中國(guó)資本市場(chǎng)，以人工智能為基礎(chǔ)的投資技術(shù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，正式走向前臺(tái)。從廣發(fā)基金網(wǎng)站上的“廣發(fā)百發(fā)策略?xún)r(jià)值基金”的有關(guān)信息來(lái)看，百度與廣發(fā)基金合作，正在嘗試用智能投資技術(shù)，多元化整體提升投資效能、發(fā)掘市場(chǎng)價(jià)值。百度在人工智能領(lǐng)域一直走在國(guó)內(nèi)的前沿，當(dāng)人工智能遇上金融，我們看到了中國(guó)也正在進(jìn)入人工智能的投資時(shí)代。

百發(fā)價(jià)值這只基金嘗試將人工智能技術(shù)在量化投資領(lǐng)域多元化深度應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)“智慧投資”。不同于過(guò)去的風(fēng)格或策略相對(duì)單一的量化基金，這是一款多策略和多數(shù)據(jù)種類(lèi)交叉應(yīng)用的主動(dòng)型混合基金，瞄準(zhǔn)的是大盤(pán)藍(lán)籌股，投資基準(zhǔn)對(duì)標(biāo)滬深300指數(shù)，但不是簡(jiǎn)單追蹤滬深300指數(shù)。從對(duì)標(biāo)指數(shù)選擇來(lái)看，適應(yīng)了價(jià)值投資的趨勢(shì)，回避了高波動(dòng)、高風(fēng)險(xiǎn)和后市承壓較大的小盤(pán)股。當(dāng)以人工智能技術(shù)的應(yīng)用來(lái)強(qiáng)化在選股、擇時(shí)和資產(chǎn)配置方面的優(yōu)勢(shì)時(shí)，可以更加敏捷地應(yīng)對(duì)風(fēng)云突變的市場(chǎng)形勢(shì)，也能回避投資風(fēng)格漂移等問(wèn)題，在效率和策略上強(qiáng)化傳統(tǒng)量化投資的優(yōu)勢(shì)。

百度理財(cái)官網(wǎng)介紹，百發(fā)價(jià)值基于多元化智能投資的前沿技術(shù)，在極大拓展大數(shù)據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域的基礎(chǔ)上，全領(lǐng)域萃取多樣量化因子，并進(jìn)行投資動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控跟蹤，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)反復(fù)測(cè)試模型，建立量化交易策略的動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，最終實(shí)現(xiàn)智能選股、精準(zhǔn)調(diào)倉(cāng)、準(zhǔn)確擇時(shí)的完整投資鏈條。

為什么投資需要人工智能

投資的核心是什么？無(wú)非兩點(diǎn)：決策好、執(zhí)行好。人工智能的優(yōu)勢(shì)在于決策更好、執(zhí)行更好。

一方面，人工智能極大地拓展了投資決策邊界、更加智慧地捕捉投資價(jià)值。從大的投資邏輯來(lái)看，投資決策包括兩點(diǎn)，一是宏觀資產(chǎn)配置；二是微觀組合構(gòu)建。從資產(chǎn)配置來(lái)看，百發(fā)價(jià)值是混合型基金，股票好的時(shí)候多配置股票，債券好的時(shí)候多配置債券，股債雙殺時(shí)則將資產(chǎn)集中于現(xiàn)金和貨幣資產(chǎn)保障安全收益。人工判斷股票、債券和現(xiàn)金貨幣資產(chǎn)的配置比例，存在很大的隨意性。人工智能依靠機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)海量數(shù)據(jù)處理和投資模型自適應(yīng)的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策，提高資產(chǎn)配置的效率，實(shí)現(xiàn)資金的使用效率和投資效率的全面提高。從微觀組合構(gòu)建或選股的角度看，人工智能不僅能有效運(yùn)用遠(yuǎn)超任何個(gè)人處理能力的大數(shù)據(jù)和投資決策信息，還能通過(guò)高頻反復(fù)迭代訓(xùn)練，為傳統(tǒng)量化選股模型帶來(lái)突破性創(chuàng)新，在投資邏輯與運(yùn)算能力得到保證的前提下預(yù)期能夠提升整體業(yè)績(jī)。

另一方面體現(xiàn)在紀(jì)律上。機(jī)器輔助人執(zhí)行投資，能夠確保投資紀(jì)律的執(zhí)行效率。機(jī)器執(zhí)行，在時(shí)間上的效率優(yōu)勢(shì)上是人工難以比擬的。另外，除了時(shí)間效率，智能投資的邏輯也會(huì)對(duì)以人為主體的投資過(guò)程中的隨意性進(jìn)行有效的制約。投資的很多紀(jì)律，是反人性的。人性的任性往往造成情緒化決策，即便是優(yōu)秀的基金經(jīng)理也難以幸免。筆者曾寫(xiě)過(guò)“炒股的十三條紀(jì)律”，很多人雖然收藏了，但仍然很難做到。有一位優(yōu)秀的基金經(jīng)理，當(dāng)時(shí)的同事對(duì)他的評(píng)價(jià)是“冷靜得像一塊石頭”，這是對(duì)基金經(jīng)理遵守選股原則和交易紀(jì)律的最高評(píng)價(jià)了，但如此優(yōu)秀的基金經(jīng)理畢竟是少數(shù)。人工智能，便是一個(gè)“冷靜的機(jī)器人”。

投資哲學(xué)的優(yōu)秀執(zhí)行體系

筆者對(duì)基金公司的理解是：受人之托，替人理財(cái)，忠人之事。購(gòu)買(mǎi)好的基金產(chǎn)品，核心評(píng)價(jià)當(dāng)然是該基金公司的投資能力。一個(gè)優(yōu)秀的基金公司，比人有好的投資哲學(xué)體系的指導(dǎo)，并在該公司長(zhǎng)期的投資和研究實(shí)踐中不斷優(yōu)化自己的投資哲學(xué)。如果一公司的投資哲學(xué)只停留在務(wù)虛的討論上，而沒(méi)有通過(guò)實(shí)踐進(jìn)行深刻檢討和改良，則很難形成真正有競(jìng)爭(zhēng)力的投資能力。

百度用AI賦能金融，無(wú)疑給了投資哲學(xué)一個(gè)“智慧實(shí)踐”的平臺(tái)，讓好的投資哲學(xué)能夠在實(shí)踐中不斷進(jìn)化，讓好的投資哲學(xué)形成更加優(yōu)秀的投資決策模型，形成真正的投資能力。比如：專(zhuān)精高效的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)支持。隨著數(shù)據(jù)資源整合開(kāi)發(fā)的深入，未來(lái)選股模型將面對(duì)更大規(guī)模、結(jié)構(gòu)多元、信息豐厚的復(fù)雜性數(shù)據(jù)，這就需要更加適用于金融市場(chǎng)的算法開(kāi)發(fā)、優(yōu)化及應(yīng)用；百度AI具有深度挖掘的情緒數(shù)據(jù)、輿情數(shù)據(jù)、熱點(diǎn)數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)金融數(shù)據(jù)、分析師研報(bào)數(shù)據(jù)等，提升數(shù)據(jù)信息含量與質(zhì)量、拓展投資決策依據(jù)的外延；此外，百度全面的生態(tài)體系，可以提供“特色數(shù)據(jù)資源”，以地理位置時(shí)空數(shù)據(jù)為例，行業(yè)基本面數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或基于大數(shù)據(jù)創(chuàng)新的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等不同維度的特色資源，均能為選股和資產(chǎn)配置模型帶來(lái)增量信息，在投資邏輯與運(yùn)算能力得到保證的前提下預(yù)期能夠提升整體業(yè)績(jī)。

有很多曾經(jīng)優(yōu)秀的基金公司，由于基金經(jīng)理和研究部門(mén)負(fù)責(zé)人的變更，導(dǎo)致該公司投資風(fēng)格出現(xiàn)較大變化，投資業(yè)績(jī)也受到影響。如果一個(gè)基金公司能夠通過(guò)人工智能技術(shù)做好公司投資哲學(xué)的模型化，并在長(zhǎng)期實(shí)踐中實(shí)現(xiàn)智慧學(xué)習(xí)，推動(dòng)模型的進(jìn)化，在模型進(jìn)化中，實(shí)現(xiàn)公司投資哲學(xué)的升華，則能在充分競(jìng)爭(zhēng)的基金管理行業(yè)中，不斷強(qiáng)化核心競(jìng)爭(zhēng)力。

百發(fā)價(jià)值這款產(chǎn)品的上線(xiàn)，為傳統(tǒng)證券與基金行業(yè)在產(chǎn)品創(chuàng)新上提供了新的思路。人工智能等技術(shù)的輸出，讓傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)有了快速打造智能金融的階梯。百度AI技術(shù)的開(kāi)放，為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)造了迅速跟進(jìn)的機(jī)會(huì)，將極大地改變行業(yè)現(xiàn)狀。在AI賦能的未來(lái)，或許將沒(méi)有傳統(tǒng)金融與新興金融的區(qū)分，將共同開(kāi)創(chuàng)智慧金融。

人工智能引領(lǐng)價(jià)值

篇2

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);供水設(shè)備;電氣自動(dòng)化控制技術(shù)

人工智能技術(shù)在各行各業(yè)中的應(yīng)用越來(lái)越普遍，極大地推動(dòng)了生產(chǎn)效率的提高。作為一門(mén)邊緣學(xué)科，人工智能技術(shù)屬于自然學(xué)科和社會(huì)學(xué)科的交叉，涉及到的學(xué)科里面包括不定性論、控制論、計(jì)算機(jī)科學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等等。在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能技術(shù)，能夠有效地節(jié)約人力資源成本，提高供水設(shè)備的運(yùn)行效率，減少供水設(shè)備的運(yùn)行故障，推動(dòng)供水企業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展。

1 人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)主要是對(duì)新設(shè)備、新技術(shù)和新理論進(jìn)行拓展、研究和開(kāi)發(fā)而形成的一種新興技術(shù)。計(jì)算機(jī)發(fā)展的過(guò)程中，人工智能是一個(gè)重要的發(fā)展方向和組成部分，在該領(lǐng)域產(chǎn)生了各種應(yīng)用設(shè)備，例如圖像識(shí)別系統(tǒng)、語(yǔ)言識(shí)別系統(tǒng)、機(jī)器人等等?？傮w而言，人工智能技術(shù)是多個(gè)領(lǐng)域和技術(shù)的結(jié)合，可以使機(jī)械設(shè)備完成與人類(lèi)智能相似的功能，從而達(dá)到提高生產(chǎn)效率的目的，減少人力資源方面的投入[1]。

2 在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中應(yīng)用人工智能控制器

不同類(lèi)別的人工智能控制器需要不同的研究手段，例如遺傳算法、模糊神經(jīng)或者神經(jīng)算法等等，本文將人工智能控制器作為非線(xiàn)性函數(shù)近似器進(jìn)行研究，從而對(duì)人工智能進(jìn)行開(kāi)發(fā)和研究。與普通的函數(shù)估計(jì)其相比，人工智能非線(xiàn)性函數(shù)計(jì)時(shí)器具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)，其在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中的應(yīng)用也能夠取得良好的效果。首先，如果使用普通的函數(shù)估計(jì)器，研究的過(guò)程中會(huì)遇到一些不確定性因素，對(duì)供水設(shè)備的穩(wěn)定性造成影響。而使用非線(xiàn)性函數(shù)近似解，則無(wú)需將研究對(duì)象的模型建立起來(lái)，能夠?qū)€(gè)別對(duì)象進(jìn)行便利的研究，從而推動(dòng)了電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)在供水設(shè)備中的應(yīng)用。其次，為了達(dá)到一定的目的，研究者可以對(duì)供水機(jī)械設(shè)備的性能進(jìn)行調(diào)整，從而有效地提高供水設(shè)備的適應(yīng)性。第三，與控制器或者普通函數(shù)估計(jì)其相比，人工智能非線(xiàn)性函數(shù)近似器在調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)方面更加便利，能夠?qū)┧O(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行便利的調(diào)節(jié)。第四，在設(shè)計(jì)供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)的過(guò)程中，設(shè)計(jì)者只需獲取供水設(shè)備中的數(shù)據(jù)，就能夠應(yīng)用人工智能技術(shù)對(duì)其進(jìn)行設(shè)計(jì)。在設(shè)計(jì)供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制系統(tǒng)時(shí)，只需根據(jù)其所響應(yīng)的數(shù)據(jù)和語(yǔ)言，就可以完成全部的設(shè)計(jì)，極大地簡(jiǎn)化了設(shè)計(jì)過(guò)程[2]。

在反模糊化和模糊化的過(guò)程中，使用隸屬函數(shù)、規(guī)則庫(kù)、自適應(yīng)性模糊神經(jīng)控制器能夠進(jìn)行自動(dòng)實(shí)時(shí)確定。

3 人工智能技術(shù)在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中的具體應(yīng)用

本文以恒壓供水中的AI 人工智能調(diào)節(jié)器為例，對(duì)人工智能技術(shù)在供水設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中的具體應(yīng)用進(jìn)行了簡(jiǎn)要的介紹。

3.1 工作原理 該系統(tǒng)包括壓力變送器、閥門(mén)、水泵、控制接觸器組、AB-PLC-1756系統(tǒng)、AB軟啟動(dòng)設(shè)備、AI- 808 人工智能調(diào)節(jié)器幾個(gè)組成部分。由于水泵具有較大的功率，380V的低壓電機(jī)5臺(tái)供水，分別為2臺(tái)355KW，2臺(tái)220KW，1臺(tái)160KW。

出水總管的壓力可以由壓力傳感器進(jìn)行檢測(cè)，由變送器向AI- 808 儀表進(jìn)行傳送，通過(guò)比較設(shè)定值，將誤差的變化率和壓力誤差得出來(lái)。使用AB軟啟動(dòng)設(shè)備進(jìn)行降壓?jiǎn)?dòng)，使用AB-PLC-1756系統(tǒng)進(jìn)行機(jī)組開(kāi)、?？刂?，及檢測(cè)各儀表，利用上位機(jī)組態(tài)軟件RSVIEW32對(duì)全廠生產(chǎn)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，通過(guò)各監(jiān)測(cè)設(shè)備在上位機(jī)人員控制調(diào)節(jié)供水壓力。AB軟啟動(dòng)設(shè)備具有軟啟動(dòng)功能，起動(dòng)加速時(shí)間不超過(guò)30秒，并具有自行調(diào)節(jié)功能。在進(jìn)行起動(dòng)斜坡加速時(shí)，電機(jī)壓力會(huì)不斷上升，當(dāng)電動(dòng)機(jī)的壓力已經(jīng)到達(dá)額定的轉(zhuǎn)速狀態(tài)時(shí)，軟啟動(dòng)器的控制器就會(huì)對(duì)其進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并自動(dòng)將輸出電壓切換為全電壓。如果在30秒之內(nèi)電動(dòng)機(jī)就已經(jīng)到達(dá)了額定轉(zhuǎn)速，則可以進(jìn)一步縮短啟動(dòng)加速的時(shí)間。

3.2 控制算法 供水系統(tǒng)的對(duì)象還有時(shí)變成非線(xiàn)性環(huán)節(jié)，一些參數(shù)會(huì)出現(xiàn)未知式的緩慢變化，如果要達(dá)到理想的控制效果，單獨(dú)使用PID 控制是不行的。因此使用改進(jìn)PID和AI人工智能調(diào)節(jié)器進(jìn)行模糊控制，形成雙?？刂扑惴╗3]。

3.3 AI-808人工智能工業(yè)調(diào)節(jié)器 AI- 808人工智能工業(yè)調(diào)節(jié)器具有參數(shù)自整定功能、模糊邏輯 PID調(diào)節(jié)的先進(jìn)控制算法，能夠通過(guò)模糊算法來(lái)避免PID的飽和積分。如果誤差減小，則可以對(duì)PID算法進(jìn)行改進(jìn)，對(duì)被控對(duì)象的特征進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)和記憶，從而優(yōu)化控制效果。這樣一來(lái)，即使對(duì)復(fù)雜的對(duì)象也能夠進(jìn)行良好的控制，具有參數(shù)確定簡(jiǎn)單、精度高、無(wú)超調(diào)的優(yōu)點(diǎn)。

3.4 可編程控制器 可編程控制器的輸出是繼電器類(lèi)型，主要使用Micrologix系列。水泵的邏輯功能主要由PLC來(lái)完成，無(wú)需設(shè)置模擬量的輸入輸出模塊，有力地節(jié)省了造價(jià)投資。使用AI- 808人工智能儀表來(lái)進(jìn)行系統(tǒng)的壓力閉環(huán)控制。

3.5 控制臺(tái) 手動(dòng)和自動(dòng)兩種操作模式在控制臺(tái)的設(shè)計(jì)中都有所兼顧，通過(guò)手動(dòng)操作來(lái)單獨(dú)開(kāi)啟或停止每一臺(tái)水泵和閥門(mén)，并通過(guò)多圈電位器來(lái)對(duì)變頻器的頻率進(jìn)行手動(dòng)調(diào)節(jié)。如果處于自動(dòng)模式之下，則可以通過(guò)開(kāi)關(guān)來(lái)將需要投入運(yùn)行的水泵選擇出來(lái)。如果某臺(tái)水泵需要維修，則可以令其自動(dòng)退出運(yùn)行行列，不會(huì)對(duì)系統(tǒng)正常運(yùn)行造成影響。

4 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)人工智能技術(shù)在工程設(shè)備機(jī)械電氣自動(dòng)化控制中的具體應(yīng)用進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分析，人工智能技術(shù)得到了迅速的發(fā)展，在各行各業(yè)中都得到了廣泛的應(yīng)用。應(yīng)用人工智能技術(shù)的恒壓供水系統(tǒng)，在民用供水系統(tǒng)和工業(yè)供水系統(tǒng)中都已經(jīng)得到了應(yīng)用，并取得了良好的應(yīng)用效果，已經(jīng)成為了供水設(shè)備機(jī)械電氣化自動(dòng)控制發(fā)展中的一個(gè)重要發(fā)展方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]孫斌.解析電氣自動(dòng)化控制中人工智能技術(shù)的運(yùn)用[J].科技傳播，2014（04）.

篇3

上周，滬深300指數(shù)下跌2.97%，計(jì)算機(jī)行業(yè)下跌10.52%，行業(yè)跑輸大盤(pán)7.55個(gè)百分點(diǎn)，其中硬件板塊下跌10.07%，軟件板塊下跌10.32%，IT服務(wù)板塊下跌11.49%。個(gè)股方面，梅安森、達(dá)實(shí)智能、御銀股份漲幅居前，漢邦高科、方直科技、東方通跌幅居前。

國(guó)際市場(chǎng)動(dòng)態(tài)

IDC：今年VR設(shè)備出貨量將超900萬(wàn)臺(tái)；新加坡今年將讓無(wú)人駕駛汽車(chē)上路行駛；洛杉磯富人區(qū)將建自動(dòng)駕駛車(chē)隊(duì)，提供公交服務(wù)。

國(guó)內(nèi)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)

國(guó)務(wù)院：深入實(shí)施互聯(lián)網(wǎng)+流通，促實(shí)體商業(yè)轉(zhuǎn)型；百度在硅谷建無(wú)人車(chē)研究團(tuán)隊(duì)，年底超100人；百度地圖宣布國(guó)際化，稱(chēng)目前國(guó)內(nèi)市場(chǎng)份額第一。

A股上市公司重要?jiǎng)討B(tài)信息

天璣科技：擬推731.5萬(wàn)股限制性股票激勵(lì)計(jì)劃；天源迪科：擬推1263萬(wàn)股限制性股票激勵(lì)計(jì)劃；長(zhǎng)亮科技：擬3，700萬(wàn)購(gòu)買(mǎi)深圳市國(guó)融信科技有限公司74%股權(quán)；神州泰岳：擬6，240萬(wàn)收購(gòu)藍(lán)鷗科技16%股權(quán)；綠盟科技：與阿里云計(jì)算有限公司簽訂《合作協(xié)議》；天璣科技：擬定增募資不超過(guò)8億元投入智慧數(shù)據(jù)中心及智慧通訊云等項(xiàng)目；旋極信息：擬以自有資金3，000萬(wàn)增資航星中云；石基信息：與青島海信智能商用系統(tǒng)有限公司簽署《增資暨戰(zhàn)略合作框架協(xié)議》；捷順科技：與聯(lián)合電子簽署戰(zhàn)略合作框架協(xié)議。

投資策略

上周，大盤(pán)震蕩下行，上證指數(shù)跌破3000點(diǎn)大關(guān)，中小板及創(chuàng)業(yè)板同樣出現(xiàn)明顯回調(diào)，回調(diào)幅度較大。受市場(chǎng)整體低迷影響，計(jì)算機(jī)行業(yè)明顯下挫并跑輸大盤(pán)。具體來(lái)看，各概念板塊均出現(xiàn)不同程度的下跌，其中人工智能、生物識(shí)別等板塊跌幅相對(duì)較少，其他板塊跌幅相對(duì)較深。

從本周的走勢(shì)看，市場(chǎng)在經(jīng)歷震蕩整理后出現(xiàn)短期向下趨勢(shì)，由于基本面并沒(méi)有明顯變化，所以預(yù)計(jì)短期的調(diào)整幅度并不會(huì)太深，繼續(xù)維持震蕩走勢(shì)的概率較大，計(jì)算機(jī)行業(yè)由于高beta特性而表現(xiàn)出來(lái)的波動(dòng)性較大的特點(diǎn)更利于投資者選擇優(yōu)質(zhì)個(gè)股進(jìn)行波段操作。

篇4

P鍵詞：人工智能；會(huì)計(jì)

中圖分類(lèi)號(hào)：F230 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2017）001-000-01

一、人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用及前景

人工智能即“關(guān)于研發(fā)人工構(gòu)造出的可以模擬人的意識(shí)和思維方式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的理論和應(yīng)用，這些系統(tǒng)可以取代部分目前人類(lèi)正在做的工作”。對(duì)于人工智能的定義，莫衷一是，但人工智能如今在日常生活中的應(yīng)用卻很常見(jiàn)，例如蘋(píng)果的Siri。人工智能是對(duì)人的智力的模仿再生，導(dǎo)致人的思維永遠(yuǎn)會(huì)先于計(jì)算機(jī)一步。

在如今的高速信息化時(shí)代下，縱觀整個(gè)會(huì)計(jì)領(lǐng)域，不難發(fā)現(xiàn)，由于各種會(huì)計(jì)處理軟件和人工智能的應(yīng)用，過(guò)去從事手工填制憑證、記賬、對(duì)賬、結(jié)賬這些繁瑣的工作的人正在悄無(wú)聲息地被替代。相比較而言，人工智能比這些人完成的工作更加出色、效率更高，處理昔日會(huì)計(jì)工作的人，不得不成為智能化的淘汰品。會(huì)計(jì)的基本職能正潛移默化地在發(fā)生改變。

具體而言，人工智能引入會(huì)計(jì)行業(yè)可以避免由于人的失誤而造成的會(huì)計(jì)信息錯(cuò)誤的問(wèn)題，為管理決策、業(yè)務(wù)投資分析提供可靠的數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，人工智能可以使業(yè)務(wù)效率明顯提高，對(duì)于技術(shù)含量低、簡(jiǎn)單重復(fù)的工作，人工智能可以在高強(qiáng)度工作下仍然高效運(yùn)行。如此以來(lái)，企業(yè)運(yùn)用人工智能解決日常大量發(fā)生的標(biāo)準(zhǔn)化工作，精簡(jiǎn)核算類(lèi)型員工，既提高了效率又節(jié)約了成本。在信息爆炸的時(shí)代，人工智能憑借其強(qiáng)大的計(jì)算能力、海量的信息儲(chǔ)存以及高強(qiáng)度運(yùn)轉(zhuǎn)的工作能力，在信息采集等方面也發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。

不置可否地是人工智能不僅代表了先進(jìn)科技的高速發(fā)展，同時(shí)也帶來(lái)更豐厚的經(jīng)濟(jì)利益。人工智能的應(yīng)用范圍也會(huì)隨著社會(huì)發(fā)展從大型企業(yè)逐步擴(kuò)展到中小型企業(yè)，其功能也會(huì)日臻完善，從財(cái)務(wù)核算逐步擴(kuò)展到為財(cái)務(wù)決策提供信息等領(lǐng)域，智能會(huì)計(jì)的發(fā)展前景明朗廣闊。

二、會(huì)計(jì)是否將被人工智能完全替代

2014年《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，未來(lái)20年最有可能收到人工智能沖擊的行業(yè)中會(huì)計(jì)位于前三甲。在國(guó)內(nèi)，國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議通過(guò)了《裝備制造業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化和質(zhì)量提升規(guī)劃》，工信部等部門(mén)也了《機(jī)器人產(chǎn)業(yè)規(guī)劃2016-2020》，意圖指導(dǎo)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展。人工智能的發(fā)展如此受器重，會(huì)計(jì)人員面對(duì)的挑戰(zhàn)空前嚴(yán)峻。

因此，人工智能真將會(huì)計(jì)完全替代，會(huì)計(jì)行業(yè)中的人都將面臨重新選擇新的工作領(lǐng)域的窘境？答案是否定的。

如今會(huì)計(jì)行業(yè)正朝著一個(gè)更加多元化、全球化的復(fù)合型方向發(fā)展，由于如今的經(jīng)濟(jì)信息時(shí)代地迅猛發(fā)展，越來(lái)越多的企業(yè)步入了國(guó)際化的軌道。對(duì)于這些企業(yè)進(jìn)行合并重組、融資上市、跨國(guó)合作……都需要會(huì)計(jì)的輔助指導(dǎo)。

人工智能缺乏人類(lèi)所特有的主觀能動(dòng)的創(chuàng)造想象力。人工智能由于其根據(jù)特定的情形，提前設(shè)計(jì)好運(yùn)行程序，在一旦遇見(jiàn)新的情形，就無(wú)法進(jìn)行處理。人工智能是沒(méi)有意識(shí)的機(jī)械的物理操作過(guò)程，相反人類(lèi)的智力在于心理活動(dòng)過(guò)程。人的大腦在憑借直覺(jué)判斷、運(yùn)用邏輯推理等方面完全碾壓人工智能。所以，涉及主觀判斷，無(wú)法利用規(guī)則來(lái)約束衡量的問(wèn)題，必須具備會(huì)計(jì)知識(shí)的人來(lái)處理。

三、會(huì)計(jì)行業(yè)重新定位于轉(zhuǎn)型迫在眉睫

在人工智能被引入到會(huì)計(jì)工作中，普通核算類(lèi)型工作的崗位勢(shì)必減少，但財(cái)務(wù)人員不會(huì)完全被人工智能取代。分析目前國(guó)內(nèi)的會(huì)計(jì)人員的結(jié)構(gòu)布局，清晰感受到呈現(xiàn)兩極分化的態(tài)勢(shì)。會(huì)計(jì)行業(yè)的普通核算類(lèi)型的人員已達(dá)到飽和，但高水平的財(cái)務(wù)管理人才仍是鳳毛麟角。高級(jí)應(yīng)用型與復(fù)合型人才在社會(huì)上青黃不接。對(duì)于企業(yè)而言，需要的也是能夠?yàn)槠髽I(yè)宏偉藍(lán)圖出謀劃策的高級(jí)會(huì)計(jì)人員。審時(shí)度勢(shì)地轉(zhuǎn)變自身職能，努力提高自身能力素質(zhì)，能人之所不能即做人工智能無(wú)法企及的事情是會(huì)計(jì)人員的首要選擇。

（一）轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的思維模式與觀念

在許多外人甚是會(huì)計(jì)工作人員看來(lái)，會(huì)計(jì)是一個(gè)埋頭算賬、記賬、整理數(shù)據(jù)的“管家”，每天就是管理著物料、錢(qián)的收支，這種觀點(diǎn)明顯早已過(guò)時(shí)。會(huì)計(jì)如果一直沿襲成規(guī)，因循自己習(xí)以為常的做法，思維定式，不接納新型思維方式，一味膠柱鼓瑟，只能成為“優(yōu)勝劣汰”競(jìng)爭(zhēng)中的淘汰者。

（二）專(zhuān)業(yè)知識(shí)學(xué)習(xí)無(wú)止境，順應(yīng)科技發(fā)展潮流，提高競(jìng)爭(zhēng)力

在新的環(huán)境下，戰(zhàn)略管理型人才是我們每個(gè)會(huì)計(jì)人員努力的方向。如果知識(shí)內(nèi)容片面而且結(jié)構(gòu)老化，就只能重復(fù)進(jìn)行簡(jiǎn)單、機(jī)械的基礎(chǔ)工作，毫無(wú)疑問(wèn)會(huì)被人工智能取而代之。一個(gè)財(cái)務(wù)人員不能簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單的看見(jiàn)賬簿上面記載的數(shù)據(jù)，而要利用這些數(shù)據(jù)看到公司背后的實(shí)際情況，為公司發(fā)展壯大統(tǒng)籌規(guī)劃。即需要的是一個(gè)對(duì)會(huì)計(jì)知識(shí)、行業(yè)法律法規(guī)、管理決策和現(xiàn)代科技綜合掌握的高精尖人物，擁有評(píng)估判斷、預(yù)測(cè)決策與人機(jī)協(xié)調(diào)多方面才能的復(fù)合型人才。

（三）向人工智能會(huì)計(jì)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)進(jìn)軍

會(huì)計(jì)處理問(wèn)題的思維和方式會(huì)因不同問(wèn)題而改變，考慮的范圍也會(huì)隨時(shí)間的變遷而不斷擴(kuò)大，這些都會(huì)使人工智能在會(huì)計(jì)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)異常復(fù)雜。如果儲(chǔ)備大量會(huì)計(jì)知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的人員，從事于智能會(huì)計(jì)的開(kāi)發(fā)與維護(hù)，重新發(fā)掘自身的價(jià)值，既是會(huì)計(jì)人員的新出路又會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)的發(fā)展做出一番新的推動(dòng)。

四、結(jié)語(yǔ)

人共智能引入會(huì)計(jì)行業(yè)并不昭示著會(huì)計(jì)職業(yè)的滅亡，隨著科技不斷地發(fā)展，人工智能對(duì)于簡(jiǎn)單機(jī)械的工作的完全替代是理所當(dāng)然的，會(huì)計(jì)遭遇如此挑戰(zhàn)也是社會(huì)進(jìn)步的必然結(jié)果。面對(duì)這一重大的技術(shù)革新，無(wú)論是會(huì)計(jì)工作者還是會(huì)計(jì)專(zhuān)業(yè)學(xué)生，都應(yīng)以積極的態(tài)度主動(dòng)從容面對(duì)，重新進(jìn)行職業(yè)定位，從過(guò)去腐朽錯(cuò)誤的觀念中解放出來(lái)。面對(duì)新興技術(shù)的發(fā)展，不能因?yàn)榭謶侄]門(mén)造車(chē)、對(duì)其進(jìn)行排斥，而是保持警醒的態(tài)度來(lái)發(fā)展與提升自己，堅(jiān)信挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存。

參考文獻(xiàn)：

[1]黃杰.人工智能下會(huì)計(jì)人員的“?！迸c“機(jī)”[J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息，2016（12）.

篇5

銀華大數(shù)據(jù)擬任基金經(jīng)理張凱對(duì)此表示，人工智能做投資是把已有的人類(lèi)的投資思維，用計(jì)算機(jī)程序的方式實(shí)現(xiàn)并執(zhí)行，這樣可以擁有更快的計(jì)算效率，更少的犯錯(cuò)幾率，同時(shí)把具有主觀能動(dòng)性的人解放出來(lái)去探索更多的投資機(jī)會(huì)。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用于選股和擇時(shí)策略

張凱表示，人工智能的研究已經(jīng)半個(gè)世紀(jì)了，隨著計(jì)算能力的提升和應(yīng)用場(chǎng)景的豐富，未來(lái)有望形成技術(shù)供給和應(yīng)用需求上的共振，對(duì)該板塊的未來(lái)表現(xiàn)非常期待。

大數(shù)據(jù)既可以用于研發(fā)資產(chǎn)配置策略，也可以用于選股策略：不同的數(shù)據(jù)源，對(duì)應(yīng)不同的策略。張凱表示，從“大數(shù)據(jù)”到“投資”，是通過(guò)基于數(shù)據(jù)的投資策略來(lái)實(shí)現(xiàn)的。投資策略的核心邏輯來(lái)自長(zhǎng)期投資實(shí)踐中積累的經(jīng)驗(yàn)，銀華用證券大數(shù)據(jù)對(duì)邏輯的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，并找到能反映投資邏輯的具體指標(biāo)，進(jìn)而構(gòu)建出投資策略。

張凱表示，銀華大數(shù)據(jù)基金的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在三方面，信息處理、投資策略以及人為主觀性。該基金構(gòu)建了兩種資產(chǎn)配置策略和四種股票選擇策略。擇時(shí)策略第一類(lèi)是基于宏觀及行業(yè)景氣度數(shù)據(jù)，包括貨幣供應(yīng)量、流動(dòng)性、PHI、經(jīng)濟(jì)同步指標(biāo)、先導(dǎo)行業(yè)景氣度、通脹等；第二類(lèi)是基于市場(chǎng)行為及情緒數(shù)據(jù)，包括基金倉(cāng)位、期指持倉(cāng)及升水率、股票賬戶(hù)活躍度、分析師情緒等。

“基于宏觀及行業(yè)景氣度的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的是中長(zhǎng)周期的擇時(shí)策略，基于市場(chǎng)行為及情緒的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的是短周期的擇時(shí)策略，二者影響權(quán)重各為50%，共同決定基金組合的倉(cāng)位和大類(lèi)資產(chǎn)配置，在擇時(shí)上實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)周期與短周期的均衡，提升了策略在不同市場(chǎng)波動(dòng)下的穩(wěn)定性?！睆垊P說(shuō)。

基金的四種選股策略

張凱表示，該基金的選股策略分為四種：股票關(guān)注熱度策略、分析師薦股策略、財(cái)務(wù)多因子策略和公告事件驅(qū)動(dòng)策略。

“四種策略對(duì)應(yīng)四類(lèi)數(shù)據(jù)來(lái)源和四種投資邏輯?！睆垊P稱(chēng)，“股票關(guān)注熱度策略選擇互聯(lián)網(wǎng)關(guān)注度高的強(qiáng)勢(shì)股票：賣(mài)方分析師推薦策略選擇被最多優(yōu)秀分析師推薦的股票；財(cái)務(wù)多因子策略選擇基本面質(zhì)地優(yōu)良且低估最多的股票；公告事件驅(qū)動(dòng)策略選擇出現(xiàn)驅(qū)動(dòng)股價(jià)走強(qiáng)的突發(fā)事件的股票?！?/p>

篇6

Abstract： Based on the existing process of landscape design， this paper analyzed the problems， and improved it through artificial intelligence technology， and focused on the advantages of artificial intelligence and the implementation process. It focuses on analysis of the application of expert system and Intelligent CAD technology in the design. In practical application， this system basically achieves the intended functionality， and has a great deal of help for the landscape system design in practical application.

關(guān)鍵詞： 人工智能；園林設(shè)計(jì)；專(zhuān)家系統(tǒng)；智能CAD

Key words： artificial intelligence；landscape design；expert systems；intelligent CAD

中圖分類(lèi)號(hào)： TP39 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2012）32-0217-02

1 現(xiàn)有園林設(shè)計(jì)所面臨的問(wèn)題

隨著人們環(huán)保意識(shí)的提高，綠化已成為城市建設(shè)中的重要一環(huán)，而園林的設(shè)計(jì)與建設(shè)更是城市綠化的重要組成部分。園林設(shè)計(jì)是研究如何應(yīng)用藝術(shù)和技術(shù)手段處理自然、建筑和人類(lèi)活動(dòng)之間復(fù)雜關(guān)系，達(dá)到和諧完美、生態(tài)良好、景色如畫(huà)之境界。藝術(shù)的設(shè)計(jì)通過(guò)設(shè)計(jì)者的藝術(shù)修養(yǎng)能夠很好的完成和提高，但是在工程技術(shù)方面，卻會(huì)面臨很多問(wèn)題，主要有以下幾個(gè)方面：

1.1 由于系統(tǒng)本身的原因，參與設(shè)計(jì)的人員需要有非常廣的知識(shí)面，不光計(jì)算機(jī)知識(shí)要懂，建筑知識(shí)，植物知識(shí)等等都需要精通，這對(duì)工程技術(shù)人員要求太高，不易實(shí)現(xiàn)。

1.2 所設(shè)計(jì)園林重用性很低，由于不同地區(qū)的氣候，地形等原因，使得設(shè)計(jì)的園林系統(tǒng)不能在其他地方得到復(fù)制，浪費(fèi)較多人力物力。

1.3 現(xiàn)有的CAD技術(shù)只能給客戶(hù)提供單一圖形，客戶(hù)很難在設(shè)計(jì)成型前看到效果，不利于技術(shù)人員與客戶(hù)及時(shí)溝通。很容易造成設(shè)計(jì)人員與客戶(hù)想法的偏差，造成損失。

2 智能園林系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)完全按照?qǐng)@林規(guī)劃設(shè)計(jì)的流程，用計(jì)算機(jī)模擬了園林規(guī)劃設(shè)計(jì)的各個(gè)環(huán)節(jié)。每一個(gè)環(huán)節(jié)不僅可以獨(dú)立成為孤立的環(huán)節(jié)，同時(shí)也動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)影響到其他環(huán)節(jié)的結(jié)果，方便了各環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)人員、評(píng)審人員的協(xié)作、交接，并且使園林的設(shè)計(jì)過(guò)程可以迭代修改。

根據(jù)一般的園林規(guī)劃設(shè)計(jì)流程，本軟件分如下幾個(gè)子系統(tǒng)：

2.1 項(xiàng)目概要設(shè)定子系統(tǒng) 用計(jì)算機(jī)進(jìn)行建模的前提，首先是需要對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行基本設(shè)定，以確定項(xiàng)目自動(dòng)生成的基本規(guī)則。之后把搜集到的信息，輸入計(jì)算機(jī)，需要輸入基本信息有：建設(shè)規(guī)模、投資規(guī)模、是否可持續(xù)發(fā)展、服務(wù)對(duì)象、地理位置、氣溫、光照、季風(fēng)風(fēng)向等等。這些信息會(huì)作為全局的參數(shù)，影響計(jì)算機(jī)的推理結(jié)果。如建筑面積、建筑風(fēng)格、植被花卉的選型等等。

2.2 地形子系統(tǒng) 地形子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是用輸入的地質(zhì)勘測(cè)數(shù)據(jù)根據(jù)推理機(jī)計(jì)算，輸出目標(biāo)園林的地形設(shè)計(jì)圖。首先，需要人工處理的是地質(zhì)勘測(cè)工作，這是目前計(jì)算機(jī)無(wú)法取代的?？睖y(cè)工作根據(jù)又分前期的粗堪和后期的細(xì)堪。粗堪的目的是為了初步評(píng)審或投標(biāo)準(zhǔn)備的設(shè)計(jì)初稿，投入的人力較少獲得勘測(cè)數(shù)據(jù)也較粗糙。細(xì)堪的目的是為項(xiàng)目施工準(zhǔn)備施工圖紙，需要對(duì)整個(gè)現(xiàn)場(chǎng)做詳盡的勘測(cè)。我們的軟件系統(tǒng)，可以在粗堪與細(xì)堪的數(shù)據(jù)間做平穩(wěn)的過(guò)度。輸入粗堪數(shù)據(jù)后，再次輸入細(xì)堪數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)細(xì)化修正設(shè)計(jì)結(jié)果。這里需要輸入的勘測(cè)數(shù)據(jù)包括基地現(xiàn)狀圖、等高圖、水文分布圖、土壤酸堿性分布圖等，作為推理機(jī)的輸入?yún)?shù)。之后，推理機(jī)會(huì)參考之前步驟輸入的基本信息，包括建設(shè)規(guī)模、投資規(guī)模、是否可持續(xù)發(fā)展、服務(wù)對(duì)象、地理位置、氣溫、光照、季風(fēng)風(fēng)向等數(shù)據(jù)，同時(shí)參考一般園林的基本設(shè)計(jì)規(guī)范以及現(xiàn)有其他園林的設(shè)計(jì)，演繹推導(dǎo)出地形的初步模型。

我們選用了規(guī)則引擎作為推理機(jī)。規(guī)則引擎起源于基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)，而基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)又是專(zhuān)家系統(tǒng)的其中一個(gè)分支。專(zhuān)家系統(tǒng)屬于人工智能的范疇，它模仿人類(lèi)的推理方式，使用試探性的方法進(jìn)行推理，并使用人類(lèi)能理解的術(shù)語(yǔ)解釋和證明它的推理結(jié)論。利用它就可以在應(yīng)用系統(tǒng)中分離商業(yè)決策者的商業(yè)決策邏輯和應(yīng)用開(kāi)發(fā)者的技術(shù)決策，并把這些商業(yè)決策放在中心數(shù)據(jù)庫(kù)或其他統(tǒng)一的地方，讓它們能在運(yùn)行時(shí)可以動(dòng)態(tài)地管理和修改，從而為企業(yè)保持靈活性和競(jìng)爭(zhēng)力提供有效的技術(shù)支持。簡(jiǎn)單地說(shuō)：讓程序的業(yè)務(wù)邏輯可以通過(guò)規(guī)則配置進(jìn)行處理。

本次開(kāi)發(fā)中采用了作為規(guī)則引擎。是.NET版的Drools，基于Charles Forgy的RETE算法的開(kāi)源的業(yè)務(wù)規(guī)則引擎。推理的總體規(guī)則如下：

R1：輸入建設(shè)規(guī)模、投資規(guī)模、是否可持續(xù)發(fā)展、服務(wù)對(duì)象、地理位置、氣溫根據(jù)一般園林的基本設(shè)計(jì)規(guī)范計(jì)算出綠地占比、水體占比、空地占比、建筑面積、地形改造費(fèi)用在總體造價(jià)中的占比等。

R2：輸入等高圖和R1的結(jié)果數(shù)據(jù)根據(jù)園林設(shè)計(jì)模板數(shù)據(jù)庫(kù)，計(jì)算出中推薦地形。

R3：用推薦地形等高圖和原始等高圖計(jì)算出總進(jìn)、出土方量。用土方定額表，計(jì)算出造價(jià)，是否符合投資情況。

R4：用推薦地形圖，根據(jù)園林設(shè)計(jì)模板數(shù)據(jù)庫(kù)劃分出綠地、建筑、水體、空地的區(qū)域。

R5：人工調(diào)整地形模板、地形設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)、區(qū)域劃分等，放入R2、R3、R4的規(guī)則中迭代計(jì)算，得出滿(mǎn)意的結(jié)果。

2.3 主干道路子系統(tǒng) 主干道路子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是用地形子系統(tǒng)輸出地形數(shù)據(jù)生成主干道路。地形設(shè)計(jì)完成后，在開(kāi)始其他設(shè)計(jì)開(kāi)始前，首先需要設(shè)計(jì)道路，以避開(kāi)同時(shí)圈定建筑、花園和樹(shù)木等。推理的總體規(guī)則如下：

R1：根據(jù)建設(shè)規(guī)模、投資規(guī)模、是否可持續(xù)發(fā)展、服務(wù)對(duì)象等，計(jì)算出道路的選型（柏油、水泥、鵝卵）、費(fèi)用在總體造價(jià)中的占比等數(shù)據(jù)。

R2：根據(jù)之前輸出的地形，生成推薦道路圖。

R3：道路的密度符合園林設(shè)計(jì)規(guī)范。

R4：用推薦道路圖，根據(jù)道路建設(shè)定額表，計(jì)算出造價(jià)，是否符合投資情況。

R5：人工調(diào)整道路圖，放入R2、R3、R4的規(guī)則中迭代計(jì)算，得出滿(mǎn)意的結(jié)果。

2.4 建筑子系統(tǒng) 有了地形和主干道路的設(shè)計(jì)后，園林的區(qū)域已經(jīng)被劃分清楚了。接下來(lái)，建筑、樹(shù)木、花卉的設(shè)計(jì)可以并行進(jìn)行，為了描述方便，我們從建筑系統(tǒng)開(kāi)始介紹。

建筑系統(tǒng)的目標(biāo)是生成園林中建筑的設(shè)計(jì)圖。推理的總體規(guī)則如下：

R1：根據(jù)建設(shè)規(guī)模、投資規(guī)模、是否可持續(xù)發(fā)展、服務(wù)對(duì)象等，推導(dǎo)出設(shè)計(jì)風(fēng)格，并計(jì)算出建設(shè)費(fèi)用在總造價(jià)中的占比等數(shù)據(jù)。

R2：根據(jù)之前輸出的地形圖和主干道路圖，參考R1推導(dǎo)出的設(shè)計(jì)風(fēng)格和建筑設(shè)計(jì)模板庫(kù)，生成推薦的建筑設(shè)計(jì)圖。

R3：用推薦的建筑設(shè)計(jì)圖，根據(jù)建筑建設(shè)定額表，計(jì)算出造價(jià)，是否符合投資情況。

R4：人工調(diào)整建筑設(shè)計(jì)圖，放入R2、R3的規(guī)則中迭代計(jì)算，得出滿(mǎn)意的結(jié)果。

2.5 樹(shù)木、花卉子系統(tǒng) 樹(shù)木、花卉子系統(tǒng)的目標(biāo)是生成園林中的樹(shù)木、花卉分布圖。推理的總體規(guī)則如下：

R1：根據(jù)建設(shè)規(guī)模、投資規(guī)模、是否可持續(xù)發(fā)展、服務(wù)對(duì)象、地理位置、氣溫、光照、季風(fēng)風(fēng)向等，推導(dǎo)出樹(shù)木、花卉的選型，并計(jì)算出建設(shè)費(fèi)用在總造價(jià)中的占比等數(shù)據(jù)。

R2：根據(jù)之前輸出的地形圖和主干道路圖，參考R1推導(dǎo)出的數(shù)據(jù)與樹(shù)木、花卉數(shù)據(jù)庫(kù)，生成推薦的樹(shù)木、花卉種植分布圖。

R3：樹(shù)木、花卉的種植位置，參考地質(zhì)土壤圖（酸堿性、地下水位），推導(dǎo)出是否合適種植，如不合適種植，推導(dǎo)出是否需要移動(dòng)樹(shù)木、花卉或改善地質(zhì)土壤。

R4：用樹(shù)木、花卉種植分布圖，根據(jù)樹(shù)木、花卉定額表，計(jì)算出造價(jià)，是否符合投資情況。

R5：人工調(diào)整樹(shù)木、花卉種植分布圖，放入R2、R3、R4的規(guī)則中迭代計(jì)算，得出滿(mǎn)意的結(jié)果。

2.6 水電管網(wǎng)子系統(tǒng) 地形、主干道路、建筑、樹(shù)木、花卉設(shè)計(jì)完成后，需要設(shè)計(jì)相關(guān)的路燈、房屋、廁所、噴泉、灌溉等系統(tǒng)配套的給水供電系統(tǒng)。推理的總體規(guī)則如下：

R1：根據(jù)建設(shè)規(guī)模、投資規(guī)模、是否可持續(xù)發(fā)展、服務(wù)對(duì)象等，計(jì)算出水電管網(wǎng)系統(tǒng)的建設(shè)費(fèi)用在總造價(jià)中的占比等數(shù)據(jù)。

R2：根據(jù)之前輸出的地形圖、主干道路圖、建筑設(shè)計(jì)圖、樹(shù)木花卉種植分布圖等，生成推薦的水電管網(wǎng)圖。

R3：用推薦的水電管網(wǎng)圖，根據(jù)水電管網(wǎng)建設(shè)定額，計(jì)算出造價(jià)，是否符合投資情況。

R4：人工調(diào)整水電管網(wǎng)圖，放入R2、R3的規(guī)則中迭代計(jì)算，得出滿(mǎn)意的結(jié)果。

2.7 圖紙、圖表輸出子系統(tǒng) 在完成園林各個(gè)環(huán)節(jié)的設(shè)計(jì)后，需要輸出相關(guān)的圖紙進(jìn)行評(píng)審與施工。本系統(tǒng)可以輸出的圖紙有：

總平面放樣定位圖（方格網(wǎng)圖），豎向設(shè)計(jì)圖（土方地形圖），主要剖面圖，土方平衡表（包括總進(jìn)、出土方量），水的總體上水、下水、管網(wǎng)布置圖，主要材料表，電的總平面布置圖、系統(tǒng)圖等。

由于采用計(jì)算機(jī)程序處理的優(yōu)勢(shì)，輸出的各種圖紙圖表有如下優(yōu)點(diǎn)：①各專(zhuān)業(yè)的圖紙相互一致，可以自圓其說(shuō)。②各專(zhuān)業(yè)圖紙有準(zhǔn)確的銜接和連續(xù)關(guān)系。③出圖快，所見(jiàn)即所得，設(shè)計(jì)完成后，可以一鍵導(dǎo)出各種專(zhuān)業(yè)圖紙，節(jié)約排版時(shí)間。

3 結(jié)束語(yǔ)

以上介紹了人工智能在園林設(shè)計(jì)中的應(yīng)用具體的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。人工智能研究處于計(jì)算機(jī)科學(xué)結(jié)構(gòu)中的上層，由于之前軟硬件條件上的限制，很長(zhǎng)一段時(shí)間都沒(méi)有突破性的進(jìn)展。當(dāng)前，軟硬件的基礎(chǔ)已經(jīng)打好，人工智能的研究突破到了一個(gè)臨界點(diǎn)，所以科研人員應(yīng)該加大對(duì)其關(guān)注的力度。

參考文獻(xiàn)：

[1]尼爾遜（N.J.Nilsson）著，石純一譯.人工智能原理.

[2]劉白林主編.人工智能與專(zhuān)家系統(tǒng).

篇7

關(guān)鍵詞：人工智能；農(nóng)業(yè)企業(yè)；財(cái)務(wù)

當(dāng)前國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)量眾多，業(yè)務(wù)內(nèi)容多種多樣，規(guī)模大小不一，資金數(shù)量懸殊，技術(shù)水平存在較大差距，財(cái)務(wù)管理設(shè)備、理念和財(cái)務(wù)工作者的業(yè)務(wù)能力也有一定差異，財(cái)務(wù)實(shí)踐形式多樣化，與現(xiàn)代企業(yè)財(cái)務(wù)管理的需要形成較大差距。因此，人工智能賦能農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)管理有著廣闊的發(fā)展空間。

一、農(nóng)業(yè)企業(yè)和農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)

（一）農(nóng)業(yè)企業(yè)

農(nóng)業(yè)企業(yè)一般指以農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)為主，采取獨(dú)立核算的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)單位。從狹義上來(lái)看，它指的是采取獨(dú)立核算的農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)單位。當(dāng)前農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)越來(lái)越多地和相關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)、部門(mén)融合，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)日益延伸至產(chǎn)前環(huán)節(jié)與產(chǎn)后環(huán)節(jié)，催生一大批一體化、綜合性的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)企業(yè)。如此一來(lái)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品銷(xiāo)售與加工、為農(nóng)業(yè)服務(wù)等方面的企業(yè)，均應(yīng)被列入農(nóng)業(yè)企業(yè)的范圍內(nèi)。所以，農(nóng)業(yè)企業(yè)指的是在一定場(chǎng)所，集合土地、勞動(dòng)力、技術(shù)、資本、設(shè)備等多種生產(chǎn)要素，開(kāi)展農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，為消費(fèi)者提供包括天然纖維、食物等內(nèi)的動(dòng)植物產(chǎn)品與相關(guān)服務(wù)；在承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)與利潤(rùn)動(dòng)機(jī)的條件下，采取自負(fù)盈虧、獨(dú)立核算、獨(dú)立經(jīng)營(yíng)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)單位。本文采取這種農(nóng)業(yè)企業(yè)的廣義定義。

（二）農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)

農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)管理受到農(nóng)業(yè)細(xì)分領(lǐng)域彼此借力的影響，經(jīng)營(yíng)多元化、產(chǎn)品多樣化的現(xiàn)狀導(dǎo)致農(nóng)業(yè)企業(yè)繁多的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)內(nèi)容。相應(yīng)地，農(nóng)業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)管理工作也充分體現(xiàn)出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的特點(diǎn)，需要單獨(dú)核算相關(guān)細(xì)分領(lǐng)域的成本費(fèi)用與多種類(lèi)型的非生產(chǎn)性開(kāi)支。農(nóng)村地區(qū)的管理機(jī)制比較復(fù)雜，通常情況下農(nóng)村地區(qū)采取雙層經(jīng)營(yíng)、統(tǒng)分結(jié)合的管理制度，服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)。當(dāng)前，農(nóng)業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)管理工作需要適應(yīng)統(tǒng)一化、現(xiàn)代化、數(shù)字化、信息化的發(fā)展趨勢(shì)。農(nóng)業(yè)企業(yè)急需利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能化、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等人工智能科技進(jìn)行財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)操作，進(jìn)而持續(xù)提升財(cái)務(wù)管理的效能。

二、人工智能與農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)的融合

（一）人工智能

1955年認(rèn)知學(xué)家、計(jì)算機(jī)科學(xué)家約翰麥卡錫在達(dá)特茅斯會(huì)議上提出關(guān)于人工智能（ArtificialIntelligence）的設(shè)想是關(guān)于“制造智能機(jī)器的工程與科學(xué)”。從本質(zhì)上來(lái)講，人工智能指的是讓機(jī)器像人類(lèi)那樣思考與行動(dòng)，進(jìn)行深度學(xué)習(xí)與自我學(xué)習(xí)，理論上能夠?qū)θ祟?lèi)思維進(jìn)行模仿，得出相應(yīng)結(jié)論與擁有智慧。國(guó)務(wù)院2017年7月印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，其中明確要求“大力發(fā)展智能農(nóng)業(yè)，構(gòu)建典型農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)智能決策分析系統(tǒng)，推廣示范智能牧場(chǎng)、智能化植物工廠、農(nóng)產(chǎn)品加工智能車(chē)間、智能化植物工廠、智能農(nóng)場(chǎng)、智能漁場(chǎng)、農(nóng)產(chǎn)品綠色智能供應(yīng)鏈、智能果園等集成應(yīng)用”。智能意味著，計(jì)算機(jī)能夠加工、采集相關(guān)信息并結(jié)合自身知識(shí)經(jīng)驗(yàn)與現(xiàn)有閱歷，獲得問(wèn)題處理的能力。人工智能指的是，人們將特定程序輸入計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)經(jīng)由學(xué)習(xí)和運(yùn)用有關(guān)應(yīng)用程序，并采取相應(yīng)的解決辦法來(lái)解決生產(chǎn)工作生活中的問(wèn)題。人工智能是一門(mén)綜合性強(qiáng)的新興學(xué)科，涵蓋控制論、管理學(xué)、信息學(xué)、邏輯學(xué)、數(shù)學(xué)等諸多領(lǐng)域。人工智能技術(shù)能夠適用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不同階段，對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的產(chǎn)后、產(chǎn)中與產(chǎn)前階段實(shí)施全產(chǎn)業(yè)鏈監(jiān)控，在此基礎(chǔ)上推動(dòng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的高產(chǎn)化、高效化、集約、優(yōu)質(zhì)化、安全化、生態(tài)化等，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)可續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。

（二）人工智能賦能農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)的優(yōu)勢(shì)

人工智能賦能農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)的過(guò)程中，要充分發(fā)揮智能對(duì)財(cái)務(wù)管理的推動(dòng)和改善，打造智能財(cái)務(wù)。智能財(cái)務(wù)要求智能化技術(shù)、設(shè)備覆蓋企業(yè)的財(cái)務(wù)流程，它包括三大層面：首先是以財(cái)務(wù)與業(yè)務(wù)融合而成的智能化財(cái)務(wù)共享平臺(tái)，它也是智能財(cái)務(wù)的前提和基礎(chǔ)。其次是以商業(yè)智能為基礎(chǔ)的智能化管理會(huì)計(jì)平臺(tái)，它是智能化財(cái)務(wù)的重中之重。再次是，以人工智能為基礎(chǔ)的智能財(cái)務(wù)平臺(tái)，能夠推動(dòng)智能財(cái)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展。第一，促進(jìn)業(yè)財(cái)有效融合。土地及針對(duì)性的勞動(dòng)工具、資金、勞動(dòng)力等基礎(chǔ)資源，是農(nóng)業(yè)企業(yè)開(kāi)展生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的首要生產(chǎn)資料。農(nóng)業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)隨著這些資源的變動(dòng)體現(xiàn)出鮮明的季節(jié)性、地域性，這也是影響農(nóng)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)時(shí)間和周期的顯著特征。眾所周知，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)等人工智能技術(shù)如今和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的結(jié)合日益密切，賦能具有典型行業(yè)特征的農(nóng)業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)，積極助力農(nóng)業(yè)企業(yè)的發(fā)展。人工智能背景下，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算放大企業(yè)財(cái)務(wù)科核算的工作的自動(dòng)化與數(shù)字化，農(nóng)業(yè)企業(yè)的業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)融合趨勢(shì)持續(xù)加速。此處的智能主要是指人造的感知智能和認(rèn)知智能?；诂F(xiàn)代財(cái)務(wù)管理豐富、工具和理論，利用人類(lèi)財(cái)務(wù)專(zhuān)家和人工智能機(jī)器（基于人造的認(rèn)知智能與感知智能）組成更強(qiáng)大的人機(jī)協(xié)同智能系統(tǒng)，在雙邊動(dòng)態(tài)開(kāi)展復(fù)雜的農(nóng)業(yè)財(cái)務(wù)管理活動(dòng)中延伸、擴(kuò)大與部分代替人類(lèi)財(cái)務(wù)專(zhuān)家的各種財(cái)務(wù)管理工作，進(jìn)而開(kāi)展能夠創(chuàng)造更多價(jià)值的戰(zhàn)略、管理活動(dòng)。第二，推進(jìn)實(shí)施監(jiān)督審計(jì)。它借助各種人工智能會(huì)計(jì)對(duì)相關(guān)業(yè)務(wù)活動(dòng)進(jìn)行監(jiān)督，進(jìn)而深度挖掘農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和信息背后的經(jīng)營(yíng)管理狀況；持續(xù)改進(jìn)財(cái)務(wù)分析質(zhì)量和水平的同時(shí)，提升其對(duì)業(yè)務(wù)工作的改進(jìn)與落實(shí)。與此同時(shí)，它可以發(fā)現(xiàn)與反饋存在的各種風(fēng)險(xiǎn)和問(wèn)題，從財(cái)務(wù)管理、預(yù)算編制和資金分配的視角設(shè)計(jì)出更優(yōu)化的經(jīng)營(yíng)管理模式。通過(guò)綜合分析企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模、資金籌集分配、投資盈利水平等信息，以科學(xué)的財(cái)務(wù)分析助力未來(lái)發(fā)展規(guī)劃和管理決策的科學(xué)性和科學(xué)性。第三，發(fā)揮管理會(huì)計(jì)職能。構(gòu)建以商業(yè)智能為基礎(chǔ)的智能化管理會(huì)計(jì)平臺(tái)，是智能化財(cái)務(wù)的重中之重。在此過(guò)程中，要合理打造農(nóng)業(yè)企業(yè)的人工智能財(cái)務(wù)體系，綜合多種會(huì)計(jì)知識(shí)、計(jì)算機(jī)技術(shù)和信息技術(shù)等，綜合經(jīng)營(yíng)分析、財(cái)務(wù)決策、會(huì)計(jì)報(bào)表分析與預(yù)算管理等等多種功能，更高效、更精準(zhǔn)地處理農(nóng)村企業(yè)的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息。助力管理、決策、財(cái)會(huì)的高效性與科學(xué)性。雙匯集團(tuán)財(cái)務(wù)系統(tǒng)的財(cái)務(wù)機(jī)器人流程中用到的自動(dòng)化技術(shù)，是典型的電腦模擬技術(shù)，在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)活動(dòng)中通過(guò)模擬財(cái)務(wù)管理與會(huì)計(jì)核算的具體操作流程，結(jié)合機(jī)器人的自動(dòng)化流程開(kāi)展財(cái)務(wù)，多技術(shù)融合的優(yōu)勢(shì)，成本控制的實(shí)現(xiàn)、工作效率的增強(qiáng)都得以體現(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，基于人工智能的智能財(cái)務(wù)平臺(tái)才能逐步構(gòu)建起來(lái)，有效推動(dòng)智能財(cái)務(wù)的可持續(xù)發(fā)展。河南省不少農(nóng)業(yè)企業(yè)紛紛利用蕓豆會(huì)計(jì)智能財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)，其智能化、全自動(dòng)的財(cái)務(wù)系統(tǒng)借助人工智能科技、圖像識(shí)別技術(shù)使傳統(tǒng)的人工財(cái)務(wù)記賬轉(zhuǎn)變?yōu)槿缃竦娜斯ぶ悄芴幚碡?cái)務(wù)信息，形成了更加標(biāo)準(zhǔn)化、更智能化的記賬理財(cái)記賬流程。它充分發(fā)揮管理會(huì)計(jì)的職能，將服務(wù)于當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)管理當(dāng)作重中之重，為大量農(nóng)業(yè)小微企業(yè)、財(cái)務(wù)企業(yè)提供多元化、專(zhuān)業(yè)化的財(cái)稅綜合服務(wù)平臺(tái)，持續(xù)強(qiáng)化其管理會(huì)計(jì)職能。

三、人工智能賦能農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)的主要渠道

如今一些農(nóng)業(yè)企業(yè)主不懂得借貸記賬法和財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)業(yè)務(wù)，又面臨著壓縮勞動(dòng)力成本和企業(yè)開(kāi)支的壓力。為了提升財(cái)務(wù)管理效率，它們邀請(qǐng)各類(lèi)專(zhuān)業(yè)做賬企業(yè)采取各種技術(shù)性財(cái)務(wù)軟件，通過(guò)掃描各類(lèi)原始憑證，使其自動(dòng)生成政府機(jī)構(gòu)認(rèn)可的財(cái)務(wù)報(bào)表；在剖析財(cái)務(wù)報(bào)告的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)更多審計(jì)漏洞，改進(jìn)審計(jì)手段與方法。會(huì)計(jì)計(jì)量領(lǐng)域的公允價(jià)值計(jì)量以會(huì)計(jì)信息相關(guān)性為基礎(chǔ)人工智能促進(jìn)業(yè)務(wù)財(cái)務(wù)的有效融合，從實(shí)時(shí)獲取的海量數(shù)據(jù)中獲得更大的公允價(jià)值，切實(shí)增強(qiáng)會(huì)計(jì)信息領(lǐng)域的相關(guān)性。

（一）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)涵蓋大量的網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)，是傳遞財(cái)務(wù)信息的關(guān)鍵途徑，它能夠精準(zhǔn)而快速地傳遞財(cái)務(wù)信息和數(shù)據(jù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有BP、ART、RBF、HOP等多種網(wǎng)絡(luò)，采取類(lèi)型眾多的處理單元，對(duì)人腦神經(jīng)系統(tǒng)的相關(guān)機(jī)理和操作進(jìn)行模擬，依據(jù)差異化的聯(lián)結(jié)方式組合而成相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)。它通過(guò)學(xué)習(xí)知識(shí)庫(kù)、自主學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、修改推理機(jī)的，幫助人類(lèi)擴(kuò)展對(duì)各種外部世界的深刻理解與智能化控制。這些以人工智能為基礎(chǔ)的網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)系統(tǒng)，通過(guò)模擬人類(lèi)的神經(jīng)系統(tǒng)，對(duì)為數(shù)眾多的財(cái)務(wù)信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，依據(jù)各個(gè)板塊的要求提升財(cái)務(wù)信息數(shù)據(jù)分類(lèi)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性，然后交給專(zhuān)業(yè)化的財(cái)務(wù)管理子系統(tǒng)處理，完成后分類(lèi)整合全部的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和信息，并返回原處。如今它已經(jīng)被普遍運(yùn)用在農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)等各類(lèi)公司的財(cái)務(wù)管理活動(dòng)中。如中糧集團(tuán)有限公司作為國(guó)內(nèi)著名的農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)，其基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)綜合BP、ART、RBF、HOP多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)系統(tǒng)，側(cè)重于函數(shù)逼近、分類(lèi)、預(yù)測(cè)和優(yōu)化等諸多領(lǐng)域。該公司以期進(jìn)行納稅評(píng)估、戰(zhàn)略財(cái)務(wù)管理、風(fēng)投項(xiàng)目評(píng)價(jià)等多個(gè)領(lǐng)域。ART網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)用在財(cái)務(wù)信息挖掘、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制、深度挖掘隱蔽性強(qiáng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和信息，財(cái)務(wù)危機(jī)報(bào)警與財(cái)務(wù)診斷等多個(gè)領(lǐng)域。RBF網(wǎng)絡(luò)聚焦該集團(tuán)的客戶(hù)關(guān)系管理業(yè)務(wù)與相應(yīng)的施工項(xiàng)目造價(jià)評(píng)估等活動(dòng)，HOP網(wǎng)絡(luò)則被廣泛運(yùn)用到該企業(yè)的工程技術(shù)領(lǐng)域中。

（二）財(cái)務(wù)管理專(zhuān)家系統(tǒng)

就財(cái)務(wù)管理專(zhuān)家系統(tǒng)的字面意思而言，這種人工智能系統(tǒng)達(dá)到專(zhuān)家級(jí)別的專(zhuān)業(yè)化學(xué)習(xí)、理解、運(yùn)用和分析能力。財(cái)務(wù)管理專(zhuān)家系統(tǒng)作為一種非常典型的智能程序系統(tǒng)，可以借助人類(lèi)專(zhuān)家的問(wèn)題解決方案、各種理論、經(jīng)驗(yàn)、方法和知識(shí)，化解財(cái)務(wù)領(lǐng)域的各種復(fù)雜問(wèn)題。財(cái)務(wù)管理專(zhuān)家系統(tǒng)能夠依托計(jì)算機(jī)能夠在非常短暫的時(shí)間內(nèi)獲取大力的專(zhuān)家知識(shí)，且永久保留專(zhuān)家知識(shí)、易于復(fù)制和快速轉(zhuǎn)換，其分析判斷能力不會(huì)受到環(huán)境的較大影響。與人類(lèi)專(zhuān)家相比，它的成本相對(duì)比較便宜，能夠在很大程度代替相關(guān)領(lǐng)域的專(zhuān)家。如今用友、友強(qiáng)等不少財(cái)務(wù)軟件開(kāi)發(fā)公司紛紛開(kāi)發(fā)出基于云存儲(chǔ)的農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)管理專(zhuān)家系統(tǒng)，農(nóng)業(yè)企業(yè)能夠通過(guò)租借的方式獲得這些人工智能技術(shù)。北京大北農(nóng)科技集團(tuán)作為一家著名的農(nóng)業(yè)高科技企業(yè)，如今已經(jīng)成長(zhǎng)為以種業(yè)、飼料為主體業(yè)務(wù)，以植物保護(hù)、動(dòng)物保健、生物飼料、種豬、疫苗為輔的農(nóng)業(yè)大型知識(shí)企業(yè)。它采取友強(qiáng)財(cái)務(wù)公司開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)的財(cái)務(wù)管理專(zhuān)家吸引，以有效化解企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)領(lǐng)域中難以解決的復(fù)雜問(wèn)題，合理而科學(xué)借助該專(zhuān)家系統(tǒng)化解這些難題。它借助人工智能技術(shù)，對(duì)復(fù)雜的各種財(cái)務(wù)問(wèn)題進(jìn)行轉(zhuǎn)化，使它們成為一個(gè)個(gè)易于解決的、難度不大的子問(wèn)題，并逐步解決這些子問(wèn)題，再經(jīng)由財(cái)務(wù)管理專(zhuān)家系統(tǒng)從整體上進(jìn)行綜合和優(yōu)化，從而形成更科學(xué)的財(cái)務(wù)管理解決方案。當(dāng)前國(guó)家正在大力推行“金三”系統(tǒng)，它充分利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，完善財(cái)務(wù)指標(biāo)分析機(jī)制的設(shè)計(jì)和建設(shè)。它能夠從農(nóng)業(yè)企業(yè)的海量申報(bào)數(shù)據(jù)中比較和獲取非正常的各種財(cái)務(wù)指標(biāo)，強(qiáng)化國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)監(jiān)管。審計(jì)專(zhuān)家、金融實(shí)務(wù)人才、財(cái)務(wù)分析師在財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)實(shí)務(wù)中積累了珍貴的、不成文的經(jīng)驗(yàn)與知識(shí)。這些知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)應(yīng)通過(guò)相應(yīng)手段，被保存和累積到專(zhuān)家系統(tǒng)知識(shí)庫(kù)中，以有效發(fā)揮專(zhuān)家專(zhuān)業(yè)的知識(shí)技能優(yōu)勢(shì)，更有效地提升農(nóng)業(yè)企業(yè)的會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)管理質(zhì)量和水平。

（三）智能識(shí)別提高全樣本審計(jì)效能

農(nóng)業(yè)企業(yè)利用人工智能財(cái)務(wù)管理技術(shù)，可以快速而準(zhǔn)確地識(shí)別和處理海量的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息，它可以規(guī)避傳統(tǒng)抽檢的舞弊風(fēng)險(xiǎn)、審計(jì)面不夠?qū)挿?、重大人為失誤、耗時(shí)較長(zhǎng)、效率較低等諸多問(wèn)題。德勤會(huì)計(jì)公司為世界上不少農(nóng)業(yè)企業(yè)提供基于人工智能技術(shù)的全樣本審計(jì)服務(wù)，盡可能地消除人為因素導(dǎo)致的不利影響。整個(gè)操作過(guò)程的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)得以降低，記錄追蹤準(zhǔn)確而全面。農(nóng)業(yè)企業(yè)的合規(guī)審計(jì)業(yè)務(wù)得以實(shí)現(xiàn)“全查”，以更加智能化的方式完成各個(gè)任務(wù)的相應(yīng)步驟，能夠當(dāng)作審計(jì)證據(jù)并滿(mǎn)足合規(guī)要求。這是因?yàn)椋斯ぶ悄茇?cái)務(wù)會(huì)計(jì)軟件具備較強(qiáng)的光學(xué)掃描、自然語(yǔ)言處理等性能，能夠從農(nóng)業(yè)企業(yè)數(shù)量龐大的財(cái)務(wù)信息中識(shí)別出關(guān)鍵的審計(jì)內(nèi)容，自動(dòng)做好財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的審計(jì)歸納。它可以化解人工難以準(zhǔn)確快速提取樣本關(guān)鍵性材料的問(wèn)題，對(duì)傳統(tǒng)審計(jì)流程進(jìn)行優(yōu)化、勞動(dòng)力得以從繁重的腦力中解脫出來(lái)。同時(shí)，財(cái)務(wù)信息采集和審計(jì)內(nèi)容提取的精度和速度得到顯著提升。

（四）各層財(cái)務(wù)人員積極適應(yīng)

整體來(lái)看，財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)隊(duì)伍的角色要持續(xù)轉(zhuǎn)型，發(fā)揮“軍師”、“參謀”的決策支持功能。要以引入的人工智能信息系統(tǒng)為支撐，順應(yīng)管理會(huì)計(jì)領(lǐng)域的發(fā)展和智能化、信息化財(cái)會(huì)系統(tǒng)的深層次變革，適應(yīng)智能財(cái)務(wù)的快速發(fā)展。大型農(nóng)業(yè)企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)隊(duì)伍中的基層、中級(jí)、高級(jí)會(huì)計(jì)人員面對(duì)人工智能日益廣泛運(yùn)用于財(cái)務(wù)管理的形勢(shì)，都應(yīng)積極行動(dòng)起來(lái)。首先，基礎(chǔ)會(huì)計(jì)人員要做好報(bào)銷(xiāo)、傳輸、整理、制單等重復(fù)性、簡(jiǎn)單化的財(cái)務(wù)工作。要掌握更多角度、更多層面的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)知識(shí)，實(shí)現(xiàn)自身專(zhuān)業(yè)、職業(yè)的不斷發(fā)展，成長(zhǎng)為人工智能無(wú)法代替的復(fù)合型專(zhuān)業(yè)化人才。其次，中層財(cái)務(wù)工作者要做好企業(yè)報(bào)表的統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)處理加工、成本管控等，首先要轉(zhuǎn)變財(cái)務(wù)管理的思維，從之前的財(cái)務(wù)思維過(guò)渡到?jīng)Q策助力和管理會(huì)計(jì)層面，持續(xù)放大財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)管理的眼界和格局，強(qiáng)化相關(guān)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的管理與預(yù)測(cè)，協(xié)助處理公司風(fēng)險(xiǎn)處理和公司戰(zhàn)略，促進(jìn)企業(yè)的平穩(wěn)盡快發(fā)展。要充分利用各種人工智能處理簡(jiǎn)單化、重復(fù)性強(qiáng)的業(yè)務(wù)工作，并以此進(jìn)行精準(zhǔn)科學(xué)的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)結(jié)果研讀，實(shí)時(shí)跟蹤財(cái)務(wù)信息，并做出有效判斷，逐步提升工作效率。再次，高級(jí)財(cái)務(wù)工作者要充分把握企業(yè)的資金調(diào)度、資本構(gòu)成決策、投融資成本使用與風(fēng)險(xiǎn)、業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析等；要保持對(duì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策、市場(chǎng)等的敏感。不斷熟悉所在企業(yè)的具體業(yè)務(wù)模式，參與企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的制定，制定與公司發(fā)展相適應(yīng)的財(cái)務(wù)管理規(guī)劃。以財(cái)務(wù)資金的使用和調(diào)度助力投資融資決策的科學(xué)性，從而實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)方采訪、利潤(rùn)最大化等多個(gè)目標(biāo)。

結(jié)語(yǔ)

隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的深入實(shí)施和農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，包括人工智能在內(nèi)的科學(xué)技術(shù)對(duì)農(nóng)業(yè)的支持力度日益提高。各級(jí)會(huì)計(jì)人員要持續(xù)豐富業(yè)務(wù)知識(shí)和操作技能，在深入動(dòng)態(tài)挖掘財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息，促進(jìn)多種數(shù)據(jù)源的有效聚合，洞悉企業(yè)發(fā)展變化的態(tài)勢(shì)。通過(guò)打造基于人工智能的財(cái)務(wù)共享中心，形成更加規(guī)范的財(cái)務(wù)記錄和會(huì)計(jì)報(bào)告。以人工智能的顯著優(yōu)勢(shì)推動(dòng)業(yè)財(cái)融合、全面審計(jì)監(jiān)督，促使數(shù)據(jù)信息利用效率增加、財(cái)務(wù)活動(dòng)精細(xì)化程度提高。農(nóng)業(yè)企業(yè)要持續(xù)發(fā)揮人工智能科技“軍師”和“參謀”功能，推動(dòng)企業(yè)正確決策、精細(xì)化管理、戰(zhàn)略規(guī)劃實(shí)施。

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篇8

姜姝姝 本刊副總編輯

他是85后，也是國(guó)內(nèi)最知名的智能機(jī)器人平臺(tái)的創(chuàng)始人兼CEO。他是公認(rèn)的阿蘭·圖靈粉絲，他為自己創(chuàng)業(yè)的機(jī)器人引擎命名為“圖靈機(jī)器人”。他的期望是在未來(lái)，每個(gè)機(jī)器人都有一個(gè)聰明的智能大腦，每個(gè)人都能擁有自己的個(gè)性化機(jī)器人。

俞志晨，剛過(guò)完了30歲的生日，正式步入而立之年?！敖衲晟崭鷻C(jī)器人一起過(guò)，有意思，而且趕上公司今天搬新家，太贊了?！痹谏债?dāng)天，俞志晨在朋友圈記錄了這樣一段文字，同時(shí)還上傳了他和著名的NAO機(jī)器人一起吹蠟燭的照片。

對(duì)于大多數(shù)關(guān)注機(jī)器人的人來(lái)說(shuō)，與俞志晨一起出鏡的法國(guó)知名人形機(jī)器人NAO并不陌生，它是全球人形機(jī)器人的代表，全身具備數(shù)十個(gè)傳感器及自由度，能夠做出跳舞、單腿站立等高難度動(dòng)作。有著Q的外形，討人喜歡的同時(shí)，還具備一定程度的人工智能和一定程度的情感智商并能夠和人親切的互動(dòng)。

在國(guó)內(nèi)，該機(jī)器人因?yàn)榻尤肓恕皥D靈機(jī)器人”大腦，用戶(hù)可以通過(guò)中文語(yǔ)言的方式與NAO機(jī)器人直接互動(dòng)，而接入了智能大腦的NAO機(jī)器人卻能夠準(zhǔn)確的理解中文語(yǔ)音指令并做出相應(yīng)動(dòng)作。有了“中國(guó)大腦”的機(jī)器人NAO也經(jīng)常出入各大展會(huì)和活動(dòng)場(chǎng)所，成為新一代機(jī)器人的代表之一。從某種程度上來(lái)說(shuō)，“圖靈機(jī)器人”因?yàn)楹蚇AO的合作火了，俞志晨這個(gè)85后的創(chuàng)業(yè)者也頻繁出現(xiàn)在媒體面前。但有不少人更傾向于這樣點(diǎn)評(píng)：“這個(gè)年輕的AI（人工智能）團(tuán)隊(duì)做出的創(chuàng)業(yè)產(chǎn)品不火才怪”。

俞志晨雖然年輕，但他的經(jīng)歷已經(jīng)牢牢打上了AI的標(biāo)簽。大學(xué)時(shí)，他就師從于人工智能專(zhuān)家賀仲雄教授，對(duì)人工智能領(lǐng)域充滿(mǎn)癡迷；和他一起創(chuàng)業(yè)的小伙伴郭家是他大學(xué)里志同道合的好友，他們一同學(xué)習(xí)了AI課程。從北京交通大學(xué)畢業(yè)后，兩人又一同在AI領(lǐng)域工作。2009年開(kāi)始，俞志晨和郭家開(kāi)始商量自己創(chuàng)業(yè)，隨后叫上幾個(gè)好友，一起創(chuàng)辦了北京光年無(wú)限科技有限公司。

第一個(gè)創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目的切入點(diǎn)準(zhǔn)確來(lái)說(shuō)是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和AI的結(jié)合，俞志晨那時(shí)發(fā)現(xiàn)，人們通過(guò)手機(jī)去獲取信息和服務(wù)還不是很方便，很多時(shí)候需要手寫(xiě)輸入，而很多程序的啟動(dòng)也很繁瑣?！拔覀儺?dāng)時(shí)就在想有沒(méi)有更好的方式能夠讓客戶(hù)以最簡(jiǎn)單的方式來(lái)獲得信息和服務(wù)。比如，我們只需對(duì)著手機(jī)說(shuō)一句話(huà)：‘訂一張明天上午去廣州的機(jī)票’，它就能直接把結(jié)果反饋過(guò)來(lái)，節(jié)省掉中間過(guò)程。圍繞這個(gè)初衷，我們做了一款A(yù)PP叫蟲(chóng)洞語(yǔ)音助手，早期定位其實(shí)是獲取信息和服務(wù)的一個(gè)工具。”

從智能語(yǔ)音產(chǎn)品開(kāi)始

一直以來(lái)，語(yǔ)音類(lèi)的技術(shù)都屬于“高精尖”，蟲(chóng)洞語(yǔ)音助手這個(gè)產(chǎn)品現(xiàn)在看來(lái)也仍然是一個(gè)非常理想化的產(chǎn)品，它基本上融合了世界上最難的幾個(gè)技術(shù)，包括語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音合成、語(yǔ)意理解等等，其中的每一個(gè)環(huán)節(jié)都很難突破，所以這個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)攻克無(wú)論對(duì)巨頭公司還是創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的挑戰(zhàn)性都是一樣巨大。

“并不是有錢(qián)就可以做好，包括蘋(píng)果推出的Siri也并不理想。”俞志晨回憶著，蟲(chóng)洞語(yǔ)音助手算是做得比較早的產(chǎn)品，2012年產(chǎn)品就面世了，正趕上蘋(píng)果推出Siri，那個(gè)時(shí)候國(guó)內(nèi)能做的只有俞志晨團(tuán)隊(duì)一家，而百度、搜狗這些巨頭公司差不多到2012年底或2013年初的時(shí)候才跟上這類(lèi)項(xiàng)目的進(jìn)度。

對(duì)于創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，最重要的事情就是，有正確的想法，同時(shí)還要有正確的時(shí)機(jī)，Siri從第一個(gè)原型到第一個(gè)商業(yè)化版本花了17年的時(shí)間。如果之前推出來(lái)，可能語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)也還沒(méi)成熟，用戶(hù)也很難接受；但是當(dāng)iPhone推出來(lái)的時(shí)候，Siri的創(chuàng)始人就知道時(shí)機(jī)到了。而蟲(chóng)洞語(yǔ)音助手的推出也正是踩準(zhǔn)了點(diǎn)，再加上蟲(chóng)洞在語(yǔ)音和問(wèn)答系統(tǒng)這一塊做得確實(shí)比較好，有一定的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和大數(shù)據(jù)積累。所以產(chǎn)品推出來(lái)之后，蟲(chóng)洞語(yǔ)音助手在整個(gè)2012年的市場(chǎng)都很火，俞志晨團(tuán)隊(duì)不僅拿了第一筆天使投資，包括一些大的廠商也來(lái)找他們做合作內(nèi)置。

當(dāng)然，創(chuàng)業(yè)前期是非常艱苦的，在沒(méi)有拿到投資之前，因?yàn)橛嶂境渴?5后，畢業(yè)后工作的時(shí)間并不長(zhǎng)，早期的幾個(gè)創(chuàng)業(yè)者也情況類(lèi)似，有一個(gè)共同的特點(diǎn)是——都沒(méi)有錢(qián)?！澳菚r(shí)候，他們每天除了睡覺(jué)、吃飯都在開(kāi)發(fā)程序，5年用壞了五六個(gè)鼠標(biāo)，淘汰了三臺(tái)電腦，想了上百條創(chuàng)業(yè)點(diǎn)子，向投資方發(fā)出過(guò)幾百封郵件，看了數(shù)不清的學(xué)術(shù)論文。半夜工作的時(shí)候，蟑螂、老鼠滿(mǎn)地爬，就是這樣挺過(guò)來(lái)的?！?/p>

語(yǔ)音助手和機(jī)器人是兩碼事

雖然在2013年底的時(shí)候，蟲(chóng)洞語(yǔ)音助手的用戶(hù)數(shù)以及使用量都很驚人，裝機(jī)用戶(hù)超過(guò)4000多萬(wàn)，但是很多人已經(jīng)開(kāi)始察覺(jué)到類(lèi)似Siri這樣的產(chǎn)品其實(shí)還不夠成熟，俞志晨此時(shí)也思考了很多關(guān)于未來(lái)發(fā)展的問(wèn)題，他清楚意識(shí)到語(yǔ)音助手和人工智能、機(jī)器人還是很不一樣的。

他認(rèn)為，Siri以及蟲(chóng)洞語(yǔ)音助手的推出其實(shí)是開(kāi)了一個(gè)頭，之后的智能交互技術(shù)和產(chǎn)品將擴(kuò)展到更多領(lǐng)域，包括智能家居、電視、車(chē)載等方面，而作為重要分支的語(yǔ)音智能也將朝著不同的方面去拓展和延伸。

在俞志晨看來(lái)，第一個(gè)延伸的方向就是語(yǔ)音搜索。百度、搜狗，包括谷歌在做這個(gè)產(chǎn)品的時(shí)候，更多是把語(yǔ)音識(shí)別當(dāng)成是一種輸入法，是一種文字轉(zhuǎn)換的工具，本質(zhì)還是搜索。只是把“我餓了”這句話(huà)，變成“我餓了”三個(gè)字，然后去搜索框里搜一下，是語(yǔ)音搜索這么一種形態(tài)。另外一個(gè)方向像微軟的小冰，可以對(duì)話(huà)。俞志晨也開(kāi)始思考按照虛擬化的機(jī)器人方式去做一個(gè)更深度的產(chǎn)品?！氨热缯f(shuō)，在百度里面說(shuō)‘滾蛋’，它會(huì)給你搜出來(lái)一堆網(wǎng)頁(yè)列表。但你在我們產(chǎn)品里面說(shuō)‘滾蛋’，他就會(huì)回答你說(shuō)：‘那我滾了’。它是在跟人互動(dòng)，跟百度、搜狗的定位是不一樣的。我們要做一個(gè)虛擬的人工智能的‘小伙伴’，我們希望這個(gè)機(jī)器人可以像一個(gè)人一樣跟你能夠互動(dòng)和交流，這才能叫‘智能交互’。”

確定好方向，俞志晨和團(tuán)隊(duì)在2014年年初就開(kāi)始轉(zhuǎn)向機(jī)器人，半年之后產(chǎn)品的時(shí)候，正趕上機(jī)器人的發(fā)展熱潮，而這個(gè)名叫圖靈的機(jī)器人也很快被業(yè)界熟知。

阿蘭·圖靈是世界上第一個(gè)把計(jì)算機(jī)實(shí)際用于數(shù)學(xué)研究的科學(xué)家，也是第一個(gè)提出利用機(jī)器實(shí)現(xiàn)邏輯代碼的執(zhí)行，以模擬人類(lèi)的各種計(jì)算和邏輯思維過(guò)程的科學(xué)家。這是后來(lái)設(shè)計(jì)實(shí)用計(jì)算機(jī)的思路來(lái)源，成為當(dāng)今各種計(jì)算機(jī)設(shè)備的理論基石。所以，俞志晨將自己的心血命名為圖靈，在一定意義上是為了紀(jì)念這位大師和偶像。

圖靈機(jī)器人火了

“今天智能機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，跟30年之前PC產(chǎn)業(yè)的形態(tài)非常相似。今天無(wú)論是標(biāo)準(zhǔn)還是產(chǎn)品，包括用戶(hù)體驗(yàn)，很多事情都是一個(gè)非常初級(jí)的階段。圖靈機(jī)器人的理念或使命，是希望給機(jī)器人裝一個(gè)聰明的人工智能大腦，可以讓這個(gè)機(jī)器人非常聰明?！庇嶂境空J(rèn)為，圖靈機(jī)器人的正好趕上了產(chǎn)業(yè)發(fā)展的春天，事實(shí)上，無(wú)論是蟲(chóng)洞語(yǔ)音助手還是圖靈機(jī)器人，俞志晨對(duì)行業(yè)發(fā)展的判斷一直比較準(zhǔn)確，過(guò)程總體也都比較順利。

什么是圖靈機(jī)器人？俞志晨介紹，圖靈機(jī)器人目前是中文語(yǔ)境下智能度最高的機(jī)器人大腦，也是全球領(lǐng)先的中文語(yǔ)言識(shí)別與計(jì)算平臺(tái)。它對(duì)中文語(yǔ)義的理解準(zhǔn)確率高達(dá)90%，可為智能化軟硬件產(chǎn)品提供中文語(yǔ)義分析、自然語(yǔ)言對(duì)話(huà)、深度問(wèn)答等人工智能技術(shù)服務(wù)?，F(xiàn)在，圖靈機(jī)器人已為家用服務(wù)機(jī)器人、智能家居控制系統(tǒng)、智能車(chē)載系統(tǒng)、智能玩具、智能客服系統(tǒng)等軟硬件場(chǎng)景的超6萬(wàn)家合作方提供技術(shù)支持。通過(guò)圖靈機(jī)器人官方網(wǎng)站，企業(yè)及個(gè)人開(kāi)發(fā)者可輕松為自己的軟硬件產(chǎn)品接入圖靈機(jī)器人，而且圖靈機(jī)器人API端口調(diào)用次數(shù)完全免費(fèi)，每個(gè)人都可以通過(guò)圖靈機(jī)器人官網(wǎng)創(chuàng)建專(zhuān)屬于自己的智能機(jī)器人產(chǎn)品。

和同樣是研究智能語(yǔ)音的科大訊飛相比，訊飛是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的語(yǔ)音識(shí)別與朗讀技術(shù)提供商，圖靈機(jī)器人是國(guó)內(nèi)智能度最高的機(jī)器人大腦技術(shù)提供商，兩者在各自領(lǐng)域均處于領(lǐng)導(dǎo)地位。訊飛語(yǔ)音主要的技術(shù)積累在于“將聲音轉(zhuǎn)換成文字”，類(lèi)似于人的耳朵，而圖靈機(jī)器人多年的研究均集中于“對(duì)語(yǔ)言文字意思的分析與解讀”，并在準(zhǔn)確解讀后反饋正確的指令，在智能語(yǔ)音交互中扮演著“大腦”的角色。就像是3歲的兒童聽(tīng)力一切正常，但是卻“聽(tīng)不懂”父母較為復(fù)雜的一些話(huà)語(yǔ)一樣，主要原因則是其智力與腦部發(fā)育處于較為初級(jí)的水平，無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別復(fù)雜指令并做出相應(yīng)動(dòng)作，而智力發(fā)育正常的成年人，則能夠在與人的交流中不僅聽(tīng)得懂語(yǔ)言表面的意思，還能夠準(zhǔn)確理解講話(huà)者語(yǔ)言背后的真正意圖。訊飛語(yǔ)音要為軟硬件產(chǎn)品加上“聽(tīng)力正?！钡亩?，而圖靈機(jī)器人則要為軟硬件產(chǎn)品增添“智慧超群”的大腦。

俞志晨更多地想把圖靈機(jī)器人做成一套在人工智能領(lǐng)域的操作系統(tǒng)，把技術(shù)提供給各個(gè)領(lǐng)域的開(kāi)發(fā)者，做免費(fèi)平臺(tái)，一方面可以最大程度的降低個(gè)人開(kāi)發(fā)者創(chuàng)業(yè)成本及企業(yè)級(jí)合作方的接入成本；另一方面，希望通過(guò)開(kāi)放的方式與企業(yè)、開(kāi)發(fā)者一起，推動(dòng)人工智能技術(shù)在生活場(chǎng)景中的應(yīng)用，推動(dòng)人工智能行業(yè)發(fā)展。

根據(jù)俞志晨的介紹，圖靈機(jī)器人的功能主要有三種：一是聊天知識(shí)庫(kù)，同小冰類(lèi)似，這項(xiàng)功能的主要用途是陪用戶(hù)聊天；二是問(wèn)答，和之前的蟲(chóng)洞語(yǔ)音助手類(lèi)似，涵蓋衣食住行、吃喝玩樂(lè)等生活服務(wù)信息的問(wèn)答系統(tǒng)，讓圖靈機(jī)器人還可以扮演一個(gè)生活百事通的角色；三是知識(shí)庫(kù)，圖靈的知識(shí)庫(kù)分為基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)和自定義知識(shí)庫(kù)，基礎(chǔ)知識(shí)庫(kù)即圖靈的自有知識(shí)庫(kù)，除此之外，圖靈還支持第三方自建知識(shí)庫(kù)，來(lái)符合產(chǎn)品的革新需求。

圖靈機(jī)器人有6萬(wàn)家合作方

人工智能的場(chǎng)景化應(yīng)用圖靈機(jī)器人究竟能用來(lái)做什么？俞志晨稱(chēng)這也是他們團(tuán)隊(duì)反復(fù)問(wèn)自己的一個(gè)問(wèn)題。從過(guò)去內(nèi)測(cè)半年的情況來(lái)看，在接近1.5萬(wàn)名接入的開(kāi)發(fā)者中，應(yīng)用的主要領(lǐng)域可以分為以下幾類(lèi)：

一類(lèi)是語(yǔ)音助手，除了我們常見(jiàn)的通用型語(yǔ)音助手，俞志晨提到還有很多垂直行業(yè)在使用這種語(yǔ)音助手的功能，比如旅游、購(gòu)物這種應(yīng)用場(chǎng)景較為明顯的行業(yè)。

另一類(lèi)是智能客服，這類(lèi)功能的使用者主要是中小型賣(mài)家，可以通過(guò)自定義知識(shí)庫(kù)來(lái)創(chuàng)建一個(gè)自己的智能客服來(lái)解決一些基礎(chǔ)問(wèn)題，也能相對(duì)降低人工客服的成本。

還有一類(lèi)是虛擬伴侶，比如在虛擬眼鏡里，圖靈可以以虛擬伴侶的形象出現(xiàn)，在文字交互的基礎(chǔ)上增加語(yǔ)音交互；相似的場(chǎng)景還可以應(yīng)用到智能硬件上，來(lái)增加硬件交互能力。

再有一類(lèi)應(yīng)用場(chǎng)景是圖靈團(tuán)隊(duì)之前也沒(méi)想到的，即虛擬寵物。俞志晨提到在圖靈的平臺(tái)上會(huì)有一些年輕的開(kāi)發(fā)者在班級(jí)的QQ 群里把語(yǔ)音助手的功能做成QQ寵物，以及居然還有人用這種方式賺到了錢(qián)。

語(yǔ)音助手在上面這些場(chǎng)景化的應(yīng)用情況讓俞志晨和團(tuán)隊(duì)逐漸想通了圖靈的用途：在日常生活中，用機(jī)器的方式去取代那些繁瑣的、重復(fù)性的工作。比如之后的保姆、陪護(hù)、客服、玩具、甚至安防等領(lǐng)域，都可以通過(guò)機(jī)器人的大規(guī)模使用來(lái)節(jié)省人工成本。

圖靈機(jī)器人目前已累計(jì)超6萬(wàn)家合作方，涵蓋軟硬件領(lǐng)域下的數(shù)十個(gè)場(chǎng)景。涵蓋軟硬件領(lǐng)域數(shù)十個(gè)場(chǎng)景。例如，車(chē)載系統(tǒng)接入圖靈機(jī)器人大腦后，司機(jī)朋友便可通過(guò)全語(yǔ)音的方式控制車(chē)載系統(tǒng)撥打電話(huà)、回復(fù)短信、開(kāi)啟導(dǎo)航、了解車(chē)況等，極大降低司機(jī)朋友因開(kāi)車(chē)操作導(dǎo)航、手機(jī)等事故的發(fā)生率，同時(shí)提升司機(jī)朋友駕駛體驗(yàn)；接入了圖靈機(jī)器人的智能玩具，則能夠華麗變身為“兒童陪伴機(jī)器人”，孩子可以通過(guò)自然語(yǔ)言的方式與玩具對(duì)話(huà)交流，同時(shí)，具備機(jī)器學(xué)習(xí)能力的機(jī)器人的智力也將隨著孩子智力的提升不斷提升；接入了圖靈機(jī)器人的客服系統(tǒng)，將完全拋棄“

關(guān)鍵詞 對(duì)應(yīng)”這種陳舊的方式，為用戶(hù)提供更智能、更具人情味的體驗(yàn)……基于強(qiáng)大的中文語(yǔ)義分析及自然流暢的中文對(duì)話(huà)能力，圖靈機(jī)器人可被應(yīng)用于多種個(gè)性化場(chǎng)景以滿(mǎn)足個(gè)性化需求。

目前，海爾的智能家居中控系統(tǒng)、三星智能電視、HTC手機(jī)中的Hidi語(yǔ)音助手、博世車(chē)載，以及全球著名的人形機(jī)器人NAO都與圖靈機(jī)器人深度合作。除此之外，圖靈機(jī)器人還與近百家的家用服務(wù)機(jī)器人服務(wù)商簽訂了長(zhǎng)期的戰(zhàn)略合作協(xié)議，致力于推動(dòng)家用服務(wù)機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展，為智能家居安裝上“圖靈大腦”。

人人都有機(jī)器人

最近日本長(zhǎng)崎縣一家全機(jī)器人運(yùn)作的酒店開(kāi)業(yè)了：眼睛忽閃忽閃穿著制服的“美女”在前臺(tái)迎接你的到來(lái)，穿著侍從衣服的“恐龍”會(huì)告訴你如何登記入住，機(jī)器人搬運(yùn)工會(huì)幫你搬行李，而狗形無(wú)毛機(jī)器人則為你提供早餐服務(wù)。酒店管理方說(shuō)，這并不是噱頭，而是希望通過(guò)使用高科技提高工作效率并節(jié)省人力支出。他希望機(jī)器人能夠承擔(dān)酒店里90%原本需要人工完成的工作。

篇9

計(jì)劃強(qiáng)調(diào)，要加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域?qū)I(yè)建設(shè)，形成“人工智能＋X”復(fù)合專(zhuān)業(yè)培養(yǎng)新模式。計(jì)劃的重點(diǎn)任務(wù)之一，是要完善人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)體系，并且推動(dòng)高校人工智能領(lǐng)域科技成果轉(zhuǎn)化與示范應(yīng)用。高校在人才培養(yǎng)中起到了至關(guān)重要的作用，雖然人工智能尚未成為一級(jí)學(xué)科，但國(guó)內(nèi)不少一流的高校已經(jīng)開(kāi)始通過(guò)建立合作實(shí)驗(yàn)室、增強(qiáng)人工智能分支教學(xué)等方式發(fā)展人工智能。

為了解各高校開(kāi)展人工智能研究的情況，億歐盤(pán)點(diǎn)了10家在設(shè)有人工智能實(shí)驗(yàn)室或有人工智能分支專(zhuān)業(yè)的高校。

清華大學(xué)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系（簡(jiǎn)稱(chēng)計(jì)算機(jī)系）成立于1958年，在2006年、2012年全國(guó)學(xué)位與研究生教育發(fā)展中心開(kāi)展的一級(jí)學(xué)科整體水平評(píng)估中，以總分滿(mǎn)分100分的成績(jī)排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大學(xué)學(xué)科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)科緊隨 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大學(xué)排名 （QS World University Rankings） 給出的全球計(jì)算機(jī)學(xué)科排名中為例第15名，其排名與得分逐年穩(wěn)步提升。

計(jì)算機(jī)系包含了國(guó)內(nèi)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)最全的學(xué)科方向，設(shè)有高性能計(jì)算機(jī)與處理器、并行與分布式處理、存儲(chǔ)系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)與云計(jì)算、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)與信息系統(tǒng)安全、系統(tǒng)性能評(píng)價(jià)、理論計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)工程及知識(shí)工程、軟件工程、計(jì)算機(jī)與VLSI設(shè)計(jì)自動(dòng)化、軟件理論與系統(tǒng)、生物計(jì)算及量子計(jì)算、人工智能、智能控制及機(jī)器人、人機(jī)交互與普適計(jì)算、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與可視化技術(shù)、CAD技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、媒體信息處理等研究方向。

計(jì)算機(jī)系現(xiàn)設(shè)有高性能計(jì)算、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、計(jì)算機(jī)軟件、人機(jī)交互與媒體集成4個(gè)研究所；智能技術(shù)與系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)與實(shí)驗(yàn)教學(xué)部等科研教學(xué)機(jī)構(gòu)。

計(jì)算機(jī)系還設(shè)有國(guó)家級(jí)計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心，包括：計(jì)算機(jī)原理實(shí)驗(yàn)室、微型計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室、操作系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室、計(jì)算機(jī)軟件實(shí)驗(yàn)室、計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室、智能機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室、計(jì)算機(jī)接口實(shí)驗(yàn)室、學(xué)生科技創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室等。此外，計(jì)算機(jī)系還與騰訊、搜狗、微軟、思科等國(guó)內(nèi)外著名公司建立了面向教學(xué)或研究的聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室。

北京大學(xué)：智能科學(xué)系

智能科學(xué)系成立于2002年7月，主要從事智能感知、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)智能分析與智能計(jì)算、智能機(jī)器人等方向的基礎(chǔ)和應(yīng)用基礎(chǔ)研究，側(cè)重于理論、方法以及重大領(lǐng)域應(yīng)用上。

北大智能科學(xué)系依托于視覺(jué)聽(tīng)覺(jué)信息處理國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，實(shí)驗(yàn)室以實(shí)現(xiàn)高度智能化的機(jī)器感知系統(tǒng)為目標(biāo)，在生物特征識(shí)別研究方面處于國(guó)際領(lǐng)先地位。智能科學(xué)系在著名的軟件與人工智能專(zhuān)家、我國(guó)載人飛船工程軟件專(zhuān)家組組長(zhǎng)何新貴院士和長(zhǎng)江特聘教授查紅彬教授的帶領(lǐng)下，重點(diǎn)開(kāi)展機(jī)器視覺(jué)、機(jī)器聽(tīng)覺(jué)、智能系統(tǒng)與智能的生理心理基礎(chǔ)等研究。以北大智能科學(xué)研究人員為技術(shù)核心的北大指紋自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)，是國(guó)內(nèi)唯一能與國(guó)外系統(tǒng)抗衡的自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，是中國(guó)第一家也是唯一的一家提供公安應(yīng)用全面解決方案的系統(tǒng)，擁有中國(guó)指紋自動(dòng)識(shí)別技術(shù)產(chǎn)品第一市場(chǎng)占有率。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說(shuō)話(huà)人識(shí)別新方法的研究獲得教育部科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)；國(guó)家空間信息基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)鍵技術(shù)研究獲得2000年中國(guó)高?？茖W(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)，入選2000年中國(guó)高校十大科技進(jìn)展。

復(fù)旦大學(xué)：類(lèi)腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院

復(fù)旦大學(xué)類(lèi)腦智能科學(xué)與技術(shù)研究院于2015年3月籌建成立，是復(fù)旦大學(xué)校內(nèi)的獨(dú)立二級(jí)研究機(jī)構(gòu)。其前身為復(fù)旦大學(xué)第一批跨學(xué)科交叉國(guó)際化研究中心——計(jì)算系統(tǒng)生物學(xué)研究中心，成立于2008年。研究院基于復(fù)旦大學(xué)既有的數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、生物學(xué)、信息學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科綜合交叉研究?jī)?yōu)勢(shì)，以計(jì)算神經(jīng)科學(xué)為橋梁，著力開(kāi)展大腦機(jī)制解析、腦疾病智能診療、類(lèi)腦智能算法、類(lèi)腦智能軟硬件、新藥智能研發(fā)、通用智能等相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究、技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)。

研究院率先探索打通國(guó)際與國(guó)內(nèi)、科技與產(chǎn)業(yè)的全鏈條、全球化產(chǎn)學(xué)研合作機(jī)制，充分發(fā)揮高校培養(yǎng)和儲(chǔ)備高端智能人才、發(fā)現(xiàn)和培育前沿技術(shù)的綜合優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研源頭創(chuàng)新與合作，致力于成為推動(dòng)腦科學(xué)、人工類(lèi)腦智能與產(chǎn)業(yè)應(yīng)用融合發(fā)展的重要科技創(chuàng)新平臺(tái)。

研究院目前在建五個(gè)核心功能平臺(tái)和一個(gè)國(guó)際合作研發(fā)中心，主要包括：一是以腦高級(jí)認(rèn)知功能的多信息反饋處理機(jī)制研究為核心的神經(jīng)形態(tài)計(jì)算仿真平臺(tái)；二是以多尺度多中心重大腦疾病數(shù)據(jù)庫(kù)和算法開(kāi)發(fā)為基礎(chǔ)的智能診治數(shù)據(jù)示范平臺(tái)；三是依托高端醫(yī)療影像設(shè)備集群，為生物醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)化研究和信息產(chǎn)業(yè)智能化提供試驗(yàn)技術(shù)支撐的綜合生物醫(yī)學(xué)影像平臺(tái)；四是以開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自組織學(xué)習(xí)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及可穿戴設(shè)備、類(lèi)腦芯片、健康服務(wù)機(jī)器人等為目標(biāo)的類(lèi)腦智能軟、硬件開(kāi)發(fā)平臺(tái)；五是集孵化加速、產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、投資基金為一體，為類(lèi)腦智能創(chuàng)新項(xiàng)目及企業(yè)提供應(yīng)用技術(shù)資源和孵化服務(wù)的類(lèi)腦智能產(chǎn)業(yè)化平臺(tái)；六是依托已有的歐洲人類(lèi)腦計(jì)劃、美國(guó)腦計(jì)劃等國(guó)際合作的數(shù)據(jù)、學(xué)術(shù)資源，建設(shè)類(lèi)腦智能?chē)?guó)際合作節(jié)點(diǎn)和人才培養(yǎng)中心。

中國(guó)科學(xué)院：自動(dòng)化研究所

中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所成立于1956年10月，是我國(guó)最早成立的國(guó)立自動(dòng)化研究機(jī)構(gòu)。目前設(shè)有類(lèi)腦智能研究中心、智能感知與計(jì)算研究中心、腦網(wǎng)絡(luò)組研究中心等12個(gè)科研開(kāi)發(fā)部門(mén)，還有若干與國(guó)際和社會(huì)其他創(chuàng)新單元共建的各類(lèi)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室和工程中心。另有漢王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。

近年來(lái)，自動(dòng)化所共獲得省部級(jí)以上獎(jiǎng)勵(lì)30余項(xiàng)。數(shù)量逐年增加，質(zhì)量不斷提高；專(zhuān)利申請(qǐng)和授權(quán)量連年攀升，多年位居北京市科研系統(tǒng)前十名繪制的“腦網(wǎng)絡(luò)組圖譜”第一次建立了宏觀尺度上的活體全腦連接圖譜；虹膜識(shí)別核心技術(shù)突破國(guó)外封鎖，通過(guò)產(chǎn)學(xué)研用相結(jié)合走出“中國(guó)制造”之路；基于自動(dòng)化所語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的“紫冬語(yǔ)音云”在淘寶、來(lái)往等阿里巴巴旗下移動(dòng)客戶(hù)端產(chǎn)品中得到推廣；“分子影像手術(shù)導(dǎo)航系統(tǒng)”通過(guò)國(guó)家藥監(jiān)局醫(yī)療器械安全性及有效性檢測(cè)認(rèn)證并進(jìn)入臨床應(yīng)用；“智能視頻監(jiān)控技術(shù)”和“人臉識(shí)別技術(shù)”分別成功應(yīng)用于2008年北京奧運(yùn)會(huì)、2010年上海世博會(huì)的安保工作中，為社會(huì)安全貢獻(xiàn)自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知識(shí)和數(shù)據(jù)混合驅(qū)動(dòng)的體系架構(gòu)，在2017首屆全國(guó)兵棋推演大賽總決賽中7：1的懸殊比分戰(zhàn)勝人類(lèi)頂級(jí)選手，展示了人工智能技術(shù)在博弈對(duì)抗領(lǐng)域的強(qiáng)大實(shí)力……

在共建機(jī)構(gòu)方面，自動(dòng)化所與新加坡媒體發(fā)展管理局聯(lián)合成立中新數(shù)字媒體研究院，聚焦交互式語(yǔ)言學(xué)習(xí)、視頻和分析等領(lǐng)域；與瑞士洛桑聯(lián)邦理工大學(xué)（EPFL）在京成立中瑞數(shù)據(jù)密集型神經(jīng)科學(xué)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，在類(lèi)腦智能研究方面展開(kāi)合作；與澳大利亞昆士蘭大學(xué)（UQ）共建中澳腦網(wǎng)絡(luò)組聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，在“計(jì)算大腦”研究方向上進(jìn)行遠(yuǎn)景規(guī)劃；還與香港科技大學(xué)共建智能識(shí)別聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，在模式識(shí)別、無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域展開(kāi)合作。

廈門(mén)大學(xué)：智能科學(xué)與技術(shù)系

早在上世紀(jì)八十年代初，廈門(mén)大學(xué)就已開(kāi)始從事人工智能領(lǐng)域的研究，相繼在專(zhuān)家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理與機(jī)器翻譯等領(lǐng)域取得過(guò)一系列成果。為此，1988年經(jīng)學(xué)校批準(zhǔn)成立“廈門(mén)大學(xué)人工智能與計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所”，后于2004年更名為“廈門(mén)大學(xué)人工智能研究所”。2006年12月，經(jīng)國(guó)家教育部批準(zhǔn)，廈門(mén)大學(xué)正式設(shè)立“智能科學(xué)與技術(shù)”本科專(zhuān)業(yè)，并于2007年6月經(jīng)學(xué)校批準(zhǔn)成立“廈門(mén)大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)系”。

廈門(mén)大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)系現(xiàn)有一個(gè)本科專(zhuān)業(yè)（智能科學(xué)與技術(shù)），三個(gè)碩士學(xué)位授予專(zhuān)業(yè)（模式識(shí)別與智能系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)），兩個(gè)博士學(xué)位授予專(zhuān)業(yè)（計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、智能科學(xué)與技術(shù)）。

目前該系承擔(dān)多項(xiàng)國(guó)家863、國(guó)家自然科學(xué)基金、福建省科技基金等項(xiàng)目，擁有“福建省仿腦智能系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”、“智能信息技術(shù)福建省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室”和“廈門(mén)大學(xué)語(yǔ)言技術(shù)中心”三個(gè)平臺(tái)，此外還有“藝術(shù)認(rèn)知與計(jì)算”、“自然語(yǔ)言處理”、“智能多媒體技術(shù)”、“人工大腦實(shí)驗(yàn)室”、“智能中醫(yī)信息處理”等多個(gè)研究型實(shí)驗(yàn)室，為培養(yǎng)高質(zhì)量的學(xué)生提供了必要的保障。

上海交通大學(xué)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系

上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系成立于1984年。近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)在人們生活中的應(yīng)用不斷深入，特別是隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的興起，交通大學(xué)計(jì)算機(jī)系不斷調(diào)整學(xué)科方向，形成了高可靠軟件與理論、并行與分布式系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、智能人機(jī)交互、密碼學(xué)與信息安全等研究方向。

該院系下設(shè)三個(gè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室：智能計(jì)算與智能系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、上海市教委智能交互與認(rèn)知工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、省部共建國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地及上海市可擴(kuò)展計(jì)算與系統(tǒng)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。其中，上海交通大學(xué)－微軟智能計(jì)算與智能系統(tǒng)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室目前是教育部－微軟重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成立于2005年9月，是交通大學(xué)和微軟亞洲研究院在多年良好合作的基礎(chǔ)上，為了更好發(fā)揮各自在并發(fā)計(jì)算、算法與復(fù)雜性理論、仿腦計(jì)算、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算智能、自然語(yǔ)言處理、多媒體通訊以及機(jī)器人等領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)“使未來(lái)的計(jì)算機(jī)和機(jī)器人能夠看、聽(tīng)、學(xué)，能以自然語(yǔ)言的方式與人類(lèi)交流”這一共同使命而成立的。實(shí)驗(yàn)室在科學(xué)研究、人才培養(yǎng)、學(xué)術(shù)交流等方面也取得了很好的成績(jī)。實(shí)驗(yàn)室累積200余篇，成果發(fā)表于CVPR，ICCV，WWW等國(guó)際頂級(jí)會(huì)議上。

南京大學(xué)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系

南京大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)研究起步于1958年，建立了計(jì)算技術(shù)、計(jì)算數(shù)學(xué)、數(shù)理邏輯等專(zhuān)業(yè)開(kāi)始培養(yǎng)計(jì)算機(jī)相關(guān)領(lǐng)域?qū)ｉT(mén)人才，1978年在上述三個(gè)專(zhuān)業(yè)基礎(chǔ)上成立了計(jì)算機(jī)科學(xué)系，1993年更名為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系。

依托該系師資，先后成立了南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件研究所、計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（南京大學(xué)）、南京大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所、南京大學(xué)多媒體計(jì)算技術(shù)研究所、南京大學(xué)軟件工程中心（江蘇省軟件工程研究中心）、南京大學(xué)信息安全研究所等科研機(jī)構(gòu)。主要科研方向有：軟件自動(dòng)化與形式化、分布與并行計(jì)算及新型網(wǎng)絡(luò)、新型程序設(shè)計(jì)與軟件方法學(xué)、多媒體與信息處理、人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、系統(tǒng)軟件及信息安全等。

建系30年來(lái)，共承擔(dān)國(guó)家973計(jì)劃、國(guó)家863計(jì)劃、國(guó)家攀登計(jì)劃、國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家科技攻關(guān)等重大科技計(jì)劃項(xiàng)目以及省、部、委科研項(xiàng)目和企事業(yè)委托或國(guó)際合作的研發(fā)項(xiàng)目300余項(xiàng)，科研成果獲得各種獎(jiǎng)勵(lì)80余項(xiàng)，其中國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)、二等獎(jiǎng)4項(xiàng)、三等獎(jiǎng)2項(xiàng)，省部委自然科學(xué)獎(jiǎng)和科技進(jìn)步獎(jiǎng)特等獎(jiǎng)2項(xiàng)，一等獎(jiǎng)8項(xiàng)，二等獎(jiǎng)37項(xiàng)。3000多篇，出版專(zhuān)著、教材50多部，申請(qǐng)國(guó)家發(fā)明專(zhuān)利33項(xiàng)。部分成果被轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品，產(chǎn)生了較大社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益。

哈爾濱工業(yè)大學(xué)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)創(chuàng)建于1956年，是中國(guó)最早的計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)之一。在1985年，發(fā)展成為計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系，并建立了計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)研究所。2000年，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院成立；同年，建立了軟件學(xué)院，后經(jīng)國(guó)家教育部、國(guó)家計(jì)委批準(zhǔn)為國(guó)家示范性軟件學(xué)院。目前。哈工大計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)國(guó)家一級(jí)重點(diǎn)學(xué)科、7個(gè)博士點(diǎn)和7個(gè)碩士點(diǎn)、1個(gè)博士后科研流動(dòng)站、一個(gè)國(guó)家級(jí)教學(xué)團(tuán)隊(duì)、一個(gè)國(guó)家級(jí)科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、一個(gè)國(guó)防科工委創(chuàng)新研究團(tuán)隊(duì)。

目前主要研究方向包括：智能人機(jī)交互、音視頻編解碼技術(shù)、語(yǔ)言處理、自然語(yǔ)言理解與中文信息處理、機(jī)器翻譯、信息檢索、海量數(shù)據(jù)計(jì)算、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息安全、傳感器網(wǎng)與移動(dòng)計(jì)算、高可靠與容錯(cuò)計(jì)算技術(shù)、穿戴計(jì)算機(jī)、企業(yè)計(jì)算與服務(wù)計(jì)算、智能機(jī)器人、生物計(jì)算與生物特征識(shí)別。

學(xué)院有一批研究成果達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平，包括：國(guó)家信息安全管理系統(tǒng)、數(shù)字視頻廣播編碼傳輸與接收系統(tǒng)、大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)特定信息獲取系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)機(jī)群并行數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、并行數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、神州號(hào)飛船數(shù)據(jù)管理分系統(tǒng)、穿戴計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、信息安全與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、人臉識(shí)別系統(tǒng)、視頻編解碼技術(shù)、黑龍江省CIMS應(yīng)用示范工程、農(nóng)業(yè)專(zhuān)家系統(tǒng)等等。

中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院

中國(guó)科技大學(xué)于1958年建校時(shí)就設(shè)置了計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)。根據(jù)學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)和國(guó)家中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃，面向國(guó)家和社會(huì)的重大需求，計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院將科研力量凝聚在高性能計(jì)算、智能計(jì)算與應(yīng)用、網(wǎng)絡(luò)計(jì)算與可信計(jì)算、先進(jìn)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)四個(gè)主要的研究領(lǐng)域。

學(xué)院的支撐實(shí)驗(yàn)室有：國(guó)家高性能計(jì)算中心（合肥）、安徽省高性能計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、安徽省計(jì)算與通訊軟件重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、 多媒體計(jì)算與通信教育部－微軟重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、中國(guó)科大超級(jí)運(yùn)算中心和信息科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心。

其中，多媒體計(jì)算與通信教育部—微軟重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主要從事人機(jī)自然語(yǔ)音通信、語(yǔ)義計(jì)算與數(shù)據(jù)挖掘等方面的研究。人機(jī)自然語(yǔ)音通信方面，主要研究中文信息處理、人類(lèi)視聽(tīng)覺(jué)機(jī)理、語(yǔ)音語(yǔ)言學(xué)等。語(yǔ)義計(jì)算與數(shù)據(jù)挖掘方面，主要研究自然語(yǔ)言驅(qū)動(dòng)的計(jì)算、多媒體內(nèi)容的語(yǔ)義標(biāo)注、自動(dòng)問(wèn)答、語(yǔ)義社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)與知識(shí)工程、隱私保護(hù)與管理中的語(yǔ)義計(jì)算等。

依托多媒體計(jì)算與通信教育部—微軟重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，雙方聯(lián)合實(shí)施了聯(lián)合培養(yǎng)博士生計(jì)劃、實(shí)習(xí)生計(jì)劃、精品課程建設(shè)計(jì)劃、青年教師培養(yǎng)計(jì)劃等，取得了突出成果，探索出了一條企業(yè)和高校共同培養(yǎng)優(yōu)秀人才的道路，為微軟亞洲研究院與其他高校的合作提供了一個(gè)經(jīng)典范例。

華中科技大學(xué)：自動(dòng)化學(xué)院

華中科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院是由原控制科學(xué)與工程系和原圖像識(shí)別與人工智能研究所于2013年合并組建的學(xué)院。原控制科學(xué)與工程系前身是成立于1973年的華中工學(xué)院自動(dòng)控制系，1998年更名為華中理工大學(xué)控制科學(xué)與工程系；原圖像識(shí)別與人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批準(zhǔn)成立從事圖像識(shí)別和人工智能研究的研究機(jī)構(gòu)。

科學(xué)研究工作主要涉及復(fù)雜系統(tǒng)控制理論、決策分析與決策支持、電力電子與運(yùn)動(dòng)控制、智能控制與機(jī)器人、計(jì)算機(jī)集成控制與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、信息檢測(cè)與識(shí)別、飛行器控制與狀態(tài)監(jiān)測(cè)、生物信息處理、神經(jīng)接口與康復(fù)技術(shù)、物流系統(tǒng)、國(guó)民經(jīng)濟(jì)動(dòng)員與公共安全、多譜圖像制導(dǎo)、目標(biāo)探測(cè)的多譜信息技術(shù)、多譜信息的實(shí)時(shí)處理與系統(tǒng)集成技術(shù)、人工智能與思維科學(xué)、信息安全等方向。

模式識(shí)別與智能系統(tǒng)是自動(dòng)化一級(jí)學(xué)科的重要二級(jí)學(xué)科。迄今為止，本系在原 “圖像識(shí)別與人工智能研究所”和“控制科學(xué)與工程系”的這兩個(gè)學(xué)科點(diǎn)承擔(dān)了百余項(xiàng)國(guó)家、國(guó)防與行業(yè)項(xiàng)目。近5年科研經(jīng)費(fèi)總額在8000萬(wàn)元以上，包括973計(jì)劃，國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)、面上和青年基金項(xiàng)目，863計(jì)劃，國(guó)家重大專(zhuān)項(xiàng)、國(guó)防重點(diǎn)預(yù)研與基金，國(guó)家科技支撐計(jì)劃，省部級(jí)科研項(xiàng)目，以及大型工程和企業(yè)科研合作項(xiàng)目等。

總結(jié)

篇10

天上掉下來(lái) “Master”

“Master”是2016年底先后登陸中國(guó)國(guó)內(nèi)兩大圍棋網(wǎng)站。起初，他悄無(wú)聲息、接二連三地?fù)魯≈腥枕n三國(guó)圍棋高手。當(dāng)人們發(fā)現(xiàn)這個(gè)神秘人物時(shí)，他已將世界聲名顯赫的50多名高手“腰斬”。 其中包括目前中韓“第一人”的柯潔和樸廷桓，以及古力、常昊等十多位過(guò)往的世界冠軍。即使是這些全球頂尖級(jí)圍棋高手，聚集在圍棋平臺(tái)上，群起抵抗Master，他們還是一敗涂地，就像是針對(duì)全球公認(rèn)智力級(jí)別最高的圍棋界一次集體的定向“屠殺”。其中，圍棋世界冠軍樸庭恒連敗5次，古力、陳耀華連敗三局，還有曾經(jīng)放言“就算 AlphaGo（“圍棋狗”）贏了李世h，但它A不了我”的現(xiàn)世界“第一棋手”柯潔也連敗三局。

在Master取得46連勝之后，“棋圣”聶衛(wèi)平針對(duì)Master棋路撰文點(diǎn)評(píng)說(shuō)，這一招“直接點(diǎn)角很奇怪，明顯不符棋理，但意外成立”；那一招“左上角撞實(shí)黑棋的下法難以茍同，然而它就這么下了，還能贏”…… ；在充分研究了Master戰(zhàn)例后，“棋圣”也按耐不住內(nèi)心的沖動(dòng)，在1月4日下午親自出馬對(duì)弈。再次吸引了全球公眾的眼球。盡管“棋圣”的寶刀未老，盡管他很沉著穩(wěn)健，盡管戰(zhàn)況比之前52場(chǎng)更加膠著，但還是在堅(jiān)持到254手后，以7.5目敗給了Master。此時(shí)，連勝54局的Master第一次用繁體中文顯示出了五個(gè)大字：謝謝聶老師！

直到Master拿下第59場(chǎng)勝利后，才突然宣布自己就是人工智能的“圍棋狗”，就是2016年3月在韓國(guó)首爾以4：1大比分戰(zhàn)勝?lài)迩笆澜绻谲姟㈨n國(guó)名將李世h九段的、舉世矚目圍棋“人機(jī)世界大戰(zhàn)”的主角。隨即，谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)也聲明證實(shí)，“Master”是最新版本人工智能的AlphaGo程序。并表示這次將過(guò)半世界圍棋冠軍掀翻“馬”下的挑戰(zhàn)僅是“一次非正式測(cè)試”。

由于圍棋變化極其復(fù)雜，即便是算力無(wú)雙的計(jì)算機(jī)，也無(wú)法窮盡黑白兩子在棋盤(pán)里361個(gè)點(diǎn)位上的所有變化。所以，一度曾被認(rèn)為是人類(lèi)智慧的最后堡壘。國(guó)際象棋人工智能（Artificial Intelligence，AI）用了不到10年時(shí)間完成了AI戰(zhàn)勝人類(lèi)的戰(zhàn)績(jī)，而今天，圍棋AI只用了不到10個(gè)月就以“一次非正式測(cè)試”的形式完敗了人類(lèi)。

在眾圍棋高手驚呼看不懂“圍棋狗”的一些落子意圖時(shí)，圍棋古譜、棋理及以往的經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)失效了；在眾高手與“圍棋狗”對(duì)弈不超過(guò)平均240手就敗北時(shí)，已經(jīng)宣告了人類(lèi)算法和算力都已落伍。以至于，谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)不無(wú)諷刺地稱(chēng)，這僅是“一次非正式測(cè)試”。暗含著當(dāng)下沒(méi)必要再進(jìn)行正式比賽了。因?yàn)?，需要給圍棋界甚至是人類(lèi)自己留下些許面子和尊嚴(yán)。而更重要的是，面對(duì)已經(jīng)獲得的通殺戰(zhàn)績(jī)，窮盡黑白兩子在棋盤(pán)里361個(gè)點(diǎn)位上的所有變化要比與高手一較高下更有價(jià)值。

從算法交易到人工智能與量化交易相結(jié)合

史上最早使用算法交易的案例可追溯到1949年。那時(shí)，對(duì)沖基金之父阿爾弗雷德?瓊斯用空多3：7的比例進(jìn)行資產(chǎn)配置交易。從1955年到1964年間，其綜合年化回報(bào)率竟高達(dá)28%。進(jìn)入上世紀(jì)60年代，投資者又開(kāi)始引用計(jì)算機(jī)進(jìn)行周期分析與價(jià)格預(yù)測(cè)。進(jìn)而，使這類(lèi)交易系統(tǒng)不斷完善，逐漸發(fā)展成后來(lái)的算法交易。很快，這種算法交易策略在華爾街生根開(kāi)花，并帶來(lái)可觀收益。

隨著計(jì)算機(jī)的普及和大量使用，華爾街各大交易平臺(tái)都開(kāi)始允許執(zhí)行算法交易，由于這種算法交易能快速有效地降低交易成本，控制市場(chǎng)沖擊成本，并還具有較高的執(zhí)行效率，而且還能隱藏交易意圖規(guī)避監(jiān)管。致使算法交易在股票、包括原油在內(nèi)的大宗商品期貨以及外匯等市場(chǎng)中成為不可或缺的組成部分。

2009年有投資銀行研究報(bào)告稱(chēng)，超過(guò)50%，甚至是75%的股票交易都是通過(guò)算法進(jìn)行自動(dòng)交易的，商品期貨市場(chǎng)也有類(lèi)似的應(yīng)用規(guī)模。2016年5月，《機(jī)構(gòu)投資者》旗下出版物《阿爾法》公布的“2016年全球收入最高的對(duì)沖基金經(jīng)理”排行榜顯示，前十位收入最高的對(duì)沖基金經(jīng)理中，有八位是量化基金經(jīng)理，前25位有一半屬于量化交易。因此，在索羅斯的名氣被數(shù)學(xué)家西蒙斯超過(guò)時(shí)，在股神巴菲特年化20%的收益神話(huà)被大獎(jiǎng)?wù)履昊?5%（1989-2007）打敗時(shí)，量化交易的神秘才更受市場(chǎng)關(guān)注。

隨著大量計(jì)算機(jī)IT工程師的加入，使金融機(jī)構(gòu)原有通過(guò)編寫(xiě)簡(jiǎn)單函數(shù)，設(shè)計(jì)一些指標(biāo)，觀察數(shù)據(jù)分布，再進(jìn)行“簡(jiǎn)陋”的量化交易模式不能滿(mǎn)足市場(chǎng)的實(shí)際需要。為此，陸續(xù)走上引進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析以及人工智能（Artificial Intelligence，AI）與量化交易相結(jié)合的模式上，特別是將人工智能中的4個(gè)子領(lǐng)域：圖譜識(shí)別，機(jī)器學(xué)習(xí)，自適應(yīng)功能以及策略遺傳基因優(yōu)化等貫穿整個(gè)量化交易的始終。并在自動(dòng)報(bào)告生成、金融智能搜索、人工智能輔助量化交易和智能投顧等四個(gè)領(lǐng)域大顯身手，更甚者，正在開(kāi)始模擬人的某些思維過(guò)程和智能行為（如學(xué)習(xí)、推理、思考和規(guī)劃等）。

在了解了上述信息后，也就不難理解“圍棋狗”為何不費(fèi)吹灰之力就能“屠殺”世界圍棋眾多泰斗們了。

游蕩在國(guó)際石油市場(chǎng)上的“原油狗”們

隨著實(shí)物石油貿(mào)易中的石油價(jià)格成為無(wú)疆界金融資本投機(jī)套利的標(biāo)的后，油價(jià)就從微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的層面上升到了宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的領(lǐng)域，并相繼成為各市場(chǎng)主體進(jìn)行資產(chǎn)配置與進(jìn)行避險(xiǎn)的標(biāo)的。正因宏觀經(jīng)濟(jì)層面新增了油價(jià)這一驅(qū)動(dòng)因子，所以，每當(dāng)一輪全球性金融經(jīng)濟(jì)危機(jī)爆發(fā)，油價(jià)無(wú)一例外地要同步發(fā)生一輪大幅震蕩。反過(guò)來(lái)，又增加著各市場(chǎng)主體進(jìn)行資產(chǎn)配置和避險(xiǎn)的內(nèi)生動(dòng)力。同時(shí)，美國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)也不會(huì)喪失這種天賜的“良機(jī)”，不失時(shí)機(jī)地要根據(jù)其國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況，進(jìn)行一縱市場(chǎng)的違規(guī)稽查和巨額處罰，用以補(bǔ)充其財(cái)政收入和打擊他國(guó)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，特別是針對(duì)歐洲的競(jìng)爭(zhēng)者，進(jìn)而又增加了監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)和對(duì)價(jià)格的擾動(dòng)。

自2008年全球經(jīng)濟(jì)金融危機(jī)以來(lái)，已公開(kāi)查處了針對(duì)Libor（倫敦銀行間拆放款利率）、WM/Reuters基準(zhǔn)匯率、ISDAfix利率指數(shù)和包括原油在內(nèi)的商品期貨的操縱行為。涉罪主體除巴克萊、瑞銀、德銀、匯豐、高盛、摩根大通等全球頂尖級(jí)投資銀行和金融機(jī)構(gòu)外，甚至還有世界級(jí)的綜合性石油公司，如英國(guó)石油公司（BP）等。為了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，這些金融機(jī)構(gòu)和交易所創(chuàng)新出了眾多權(quán)證類(lèi)、期貨、期權(quán)、二元期權(quán)和各種商品指數(shù)的金融工具，又依此組成了各種場(chǎng)內(nèi)及場(chǎng)外的資產(chǎn)組合與配置策略。

比如針對(duì)NYMEX市場(chǎng)WTI原油與ICE市場(chǎng)Brent原油進(jìn)行的跨市場(chǎng)套利策略。兩者雖都是原油，且同處全球大的宏觀經(jīng)濟(jì)背景下，但因受各自不同貨幣、財(cái)稅等宏觀驅(qū)動(dòng)因子的影響，致使二油價(jià)波動(dòng)幅度不同，且又運(yùn)行在相應(yīng)的價(jià)差區(qū)間內(nèi)。進(jìn)而為投機(jī)套利提供了可能與機(jī)會(huì)，也為有實(shí)力的實(shí)體公司提供了避險(xiǎn)和資產(chǎn)配置的可能――用道磽臣頻姆椒ǎ進(jìn)行量化交易。

例如，可將WTI和Brent價(jià)差波動(dòng)區(qū)間計(jì)算出來(lái)，給出一個(gè)置信區(qū)間，如99%。即在99%的情況下WTI和Brent的價(jià)差波動(dòng)是在該區(qū)間。當(dāng)價(jià)差觸發(fā)上限時(shí)，做空這個(gè)價(jià)差，觸發(fā)下限時(shí)，做多這個(gè)價(jià)差。盡管NYMEX和ICE交易所已將這種量化策略制成了標(biāo)準(zhǔn)的價(jià)差交易合約（工具），但因這種被量化的價(jià)差合約過(guò)于透明，易暴露在監(jiān)管者的“放大鏡”下，進(jìn)而迫使更多投資銀行與石油公司躲進(jìn)場(chǎng)外市場(chǎng)進(jìn)行交易，以規(guī)避監(jiān)管。一旦場(chǎng)外交易達(dá)成，這些投行等市場(chǎng)主體會(huì)用計(jì)算機(jī)時(shí)時(shí)刻刻跟蹤計(jì)算此價(jià)差，然后在其設(shè)定的區(qū)間上下限完成自動(dòng)開(kāi)平倉(cāng)交易。同時(shí)，為確保其統(tǒng)計(jì)得出的置信區(qū)間價(jià)差的安全性，他們還會(huì)積極攜巨資進(jìn)入場(chǎng)內(nèi)期貨等市場(chǎng)對(duì)油價(jià)漲跌施加影響，確保其在場(chǎng)外進(jìn)行資產(chǎn)配制的頭寸安全。

其實(shí)，為了牟取暴利，各投行等金融機(jī)構(gòu)還用計(jì)算機(jī)量化研發(fā)并使用了大量高杠桿的商品指數(shù)金融工具（參見(jiàn)筆者在本雜志2016年第三期刊發(fā)的“商品指數(shù)金融工具化對(duì)石油市場(chǎng)的影響”）。隨著全球性貨幣的超發(fā)，包括原油在內(nèi)的所有大宗商品和資源資產(chǎn)價(jià)格一路盤(pán)升，但隨量寬的收縮，油價(jià)又會(huì)受到這類(lèi)金融政策調(diào)控的影響而下跌，因此，這種政策風(fēng)險(xiǎn)又迫使著更多實(shí)體企業(yè)進(jìn)入市場(chǎng)尋求規(guī)避主級(jí)上漲正向波中風(fēng)險(xiǎn)。

為此，這種量化后的石油金融工具應(yīng)運(yùn)而生，其中，瑞信就曾經(jīng)推出過(guò)三倍于標(biāo)普高盛原油指數(shù)ETN（VelocityShares Daily 3x Long Crude，交易代碼為，UWTI），因其有令人難以置信的流動(dòng)性和可獲取暴利的期望值，而備受市場(chǎng)歡迎。但好事多磨，在2014年7月以后，油價(jià)暴跌了50%，但UWTI的價(jià)值卻陡降99.6%。特別是，那些沒(méi)有量化能力的投資者原想通過(guò)使用這類(lèi)投資工具進(jìn)行資產(chǎn)配置或避險(xiǎn)，但卻忽視了這類(lèi)產(chǎn)品本身的缺陷（高杠桿和短期產(chǎn)品特性），造成自身的巨大風(fēng)險(xiǎn)。于是，瑞信不得不在2016年12月8日退出紐交所。將有需求的實(shí)體企業(yè)重新逼回場(chǎng)外市場(chǎng)進(jìn)行交易。

今天，在國(guó)際石油市場(chǎng)上，無(wú)論是進(jìn)行資產(chǎn)配置還是進(jìn)行避險(xiǎn)操作，量化交易已經(jīng)是一種重要的交易手段，而“原油狗”也早已悄悄登陸。雖然筆者僅是從去年才開(kāi)始研究和開(kāi)發(fā)這類(lèi)“狗”的，但卻很快理解了既往無(wú)法解釋的價(jià)格頻繁在瞬間（一分鐘或數(shù)秒內(nèi)）暴漲暴跌的原因，其實(shí)，它就是程序化交易與反程序化交易博弈時(shí)大量程序化止損指令被觸發(fā)的結(jié)果。而這種可怕的后果通常會(huì)造成價(jià)格在超短期的巨幅震蕩，直接引起弱勢(shì)反向一方暴倉(cāng)并給其帶來(lái)巨額虧損。

有鑒于此，它不僅要求參與者能夠看得懂價(jià)格瞬間變動(dòng)的內(nèi)在邏輯，還需要有能夠?qū)⑵滢D(zhuǎn)化為可量化策略予以應(yīng)對(duì)的“原油狗”，只有如此方能提高在石油市場(chǎng)上的生存機(jī)會(huì)。

能否誕生超級(jí)“原油狗”？

就程序設(shè)計(jì)本身而言，石油期貨市場(chǎng)里的價(jià)格變量和涉及的算法，遠(yuǎn)不及人類(lèi)智慧巔峰的“圍棋”復(fù)雜。因此，與“圍棋狗”類(lèi)似的“原油狗”早已登陸國(guó)際原油期貨市場(chǎng)，并悄無(wú)聲息地參與著實(shí)體企業(yè)對(duì)原油及其產(chǎn)品的定價(jià)，并從中牟利，只是這些量化策略的“黑箱”沒(méi)有被利益相關(guān)者完全披露出來(lái)而已。