人工智能的研究现状和未来热点

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：人工智能技术层重点分类,计算机视觉发展历程,计算机视觉市场规模,语音识别发展历程,语音识别市场规模

1、 机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。

2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元

1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJGibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。

计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。

国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46433亿美元，预计到2027年将达到950805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为469%。

3、语音识别发展科追溯到1956年

语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。

目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。

随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。

疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。

2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为1421亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。

4、美国AI高层次学者数量大幅领先

AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比622%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比98%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

1感应层将物品联入互联网的目的之一是信息共享，信息加工，实时控制，但是现在很多传感器的功能都还处于初级阶段。例如家用电器的开关情况，或者热水器的温度情况等。在我看来这些样的信息若要产生比较理想的效用，那得有一个前提，就是收集的数据量巨大。而在感应层如果用上人工智能的技术，就可以将传感器的功能增强，从而从数据的来源上提高了数据的可用性。举个简单的例子：如果在每个红绿灯路口加装监控系统，在没有用到人工智能的技术的情况下，也许能够统计到经过车辆的数量这样的信息。但是一旦用上人工智能技术中的图像识别技术，就不仅能知道这个路口的车辆经过数量，还可以识别出经过车辆的车牌号，车辆类型等信息。这样就可以在感应层采集到更多的有用信息用于进一步的分析处理。2分析层将大量的信息搜集到之后，就可以在一个统一的计算机中心对这些数据进行人工智能的另一种应用，数据挖掘。例如刚才那个路口监控系统的例子。在这一层我们可以做的事情就是根据车辆的统计数据，分析出那些路口在怎样的时段容易造成交通拥堵等信息，以便在应用层进行改善。甚至可以根据识别出来的车牌号信息，对每个车辆的交通使用习惯进行分析，这样也能从宏观上预测出将来可能发生的交通阻塞。3应用层人工智能在应用层的应用与感应层类似，都是在物件这种实体上进行功能上的改进。例如可以利用分析层所传来的指挥信息，智能得调节某些路口的红绿灯。如果整条路上几乎没有车辆的时候，就可以将这条路上的人行横道旁的指示灯全部置为绿色（这个功能并不需要人工智能）。还有很多很多我没有想到的应用，我在此只是抛砖引玉。

一般利用物联网、人工智能、云边计算、大数据挖掘分析、机器学习和深度学习等技术，还有运用三维可视化大数据平台、物联网云平台、移动终端以及各个智能硬件设备，实现城市物联感知、城市管理、城市服务等功能，提高政府监管服务、决策的智能化水平，形成高效、便捷、便民的新型管理模式，为城市构建智能型，管理型决策平台。
智慧城市本质是以大数据平台为核心，采用云、物、端构建起三级平台，利用人工智能+物联网+大数据+云计算技术，采用硬件设备+大数据平台模式，将人与城市基础设施、城市服务管理建立紧密联系，打通城市各级、各行业智慧应用平台形成的系统化解决方案。

前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电路、低频高频模拟电路、最主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的专家甚至大师。
网友二：人工智能以计算机技术为基础，依赖算法和模仿人脑神经元结构，在大数据的统计下，利用高级计算机语言Python等x86或Linux架构系统下编写具有深度学习的，依赖图形海量AI的GPU组和CPU等架构上高精度传感器的智能的类似人脑思维的电子人工智慧。
网友三：人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
网友四：国家提出了人工智能三步走的发展战略，现在人工智能已经上升到战略层面。在今年的人大会议中，总理在政府工作报告中再提“人工智能”。我们都知道，被列入国家发展规划后，国家会颁发很多政策去促进这一计划的实现，所以越早进入人工智能领域就越有发展潜能。
22022人工智能前景好不好
人工智能、移动终端、云计算、大数据等相关专业应届生备受企业关注，同学们都是被几家企业同时抢着要。数据显示，我国人工智能相关人才缺口超过500万，“坑多萝卜少”的现状让企业展开了校园人才争夺战。国家提出了人工智能三步走的发展战略，现在人工智能已经上升到战略层面。在今年的人大会议中，总理在政府工作报告中再提“人工智能”。我们都知道，被列入国家发展规划后，国家会颁发很多政策去促进这一计划的实现，所以越早进入人工智能领域就越有发展潜能。
这是一个属于人工智能的时代。当前，人工智能是一颗闪耀的“明星”，已经成为国际竞争的新焦点，世界多国都在加紧人工智能发展布局，以至于提到了战略高度的地位。人工智能专业毕业后可以留校当老师，公司研发岗位，人工智能实验室等。具体岗位有：数据挖掘工程师、下位机算法工程师、售前技术支持（商业智能方向）、行业研究员（股市）、科技公司的电气工程师。

最近看了很多关于区块链的报道，感觉区块链的火爆和人工智能以及物联网的火爆有着很多相似之处。以下是一些个人的见解：

​1 ．人工智能、物联网、区块链的出现，都是人类对未来的探索。

人类是一个很奇特的群体，总有一群人会找到我们这个时代的出口，这样我们才觉得社会是在正常运转。因为技术的大爆发，导致人们创新的欲望是空前的。不管结果怎么样，这些欲望的出发点总是好的。

人工智能的火爆一方面是我们常说的深度学习、大数据、计算能力，这三个方面的发展；另一方面是互联网已经发展了数十年，需要新的事物出现来承接互联网发展的造成的后果，比如说大数据、一些低效的互联网机制。互联网发展那么多年，期间我们也能看到有一些新的事物被发明或者被提起，例如物联网。但是，它再经过时间的洗涤，渐渐被淡化。一开始，物联网出现的时候，很多人都认为物联网是人类继互联网的下一个出口。到后来，出现了诸多问题例如：数据处理能力的限制、传感器智能化的限制，渐渐的物联网被边缘化。接着而来的是，物联网发展过程中问题的解决方案的出现——人工智能。

整体来看，这些技术的发展，要么真正的成功了，要么就是引导出一些新的问题，这些新的问题的解决方法又形成了新的技术。这让我想到真格基金王强先生说的一句话：改变世界的是问题，而不是答案。

人类社会发展那么多年，始终有一个难题有待解决，那就是去中心化。值得说明的一点是，区块链也并非完全去中心化，只是效率的提升，其中也有成本。今天很多媒体的报道，本身就是有误导性的。

2 ．区块链、物联网到底谁才是下一个出口？

笔者认为，物联网是人类的下一个出口。相比区块链而言，物联网更容易成为新的出口，因为之前的浪潮使得其在政策上有一定的优势，而且，物联网相比互联网而言是淡化中心型网络。这里解释一下什么是淡化中心型网络，互联网属于平台中心型网络，人与人之间的交流必须集中到一个平台上，这个平台是我们常说的信任机制；而物联网是淡化中心型网络，传感器设备自组织成一个网络，这个网络节点不再是企业或者是平台，换句话说，平台将中心化的权利进行分布式优化，使得每个节点都有可能成为中心。

而对于区块链而言，它的技术核心所诉求的去中心化还是太过着急。但是，在一些领域，这种去中心化的诉求还是必要受到欢迎的，比如说：金融，房屋租赁等适合p2p模式的商业需求。笔者认为，下一个出口是物联网的最大原因是，相较于区块链而言，物联网的去中心化更柔和一些。

3 ．人工智能、物联网、区块链，最后都一定会运用到生活当中。

这句话，可能听起来有些废话。但是，技术能够应用于生活的前提是技术本身能够解决一系列生活当中存在的问题，从经济学的角度来说，所有的技术都在围绕两个字：效率。无论今天人们对于人工智能、物联网、区块链如何看待，有一点是可以确定的，存在即价值。

至于时间维度，我们可以感受到或者看到，人工智能再经过一年多的炒作之后，它正在逐渐的落地应用到行业中。个人看法，2018年应该是人工智能拥抱行业的元年。一方面科技企业和传统企业也正在积极合作，另一方面人工智能相关的新媒体也正在推进人工智能的落地，比如说：新智元。

物联网这块自然就不用多说，上届政府在政策制定和相关规划上对物联网也算得上偏爱。而且，这几年当中，物联网商业应用一直发展的不错。只是，没有之前想象的那么好。相信未来在人工智能的配合下，物联网行业一定会得到快速发展。

对于区块链来说，或许还需要很长时间去去泡沫，今天区块链的泡沫太严重，除了市场的泡沫化，区块链还要面对很严的监管，这些问题还需要长时间的解决。个人认为，区块链落地到行业应该比人工智能需要花费更长的时间。至于今天很多企业与其凑热度，不如专心做事，凑热度在监管不明朗的情况下，容易出现问题。

物联网技术在可循环经济中的应用分析

循环经济在中国发展迅速，并被确定为国家发展战略的重要组成部分。将资源进行有效运用是循环经济的主要内容，“再利用”以及“可控化”是其中的两个原则。下面是我为您整理的物联网技术在可循环经济中的应用分析论文，希望能对您有所帮助。

摘要： 随着全球经济的发展以及科技技术的进步，传统的可循环经济已经跟不上如今社会发展的速度，这就需要与当今的科技进行有效的结合。将物联网技术应用到可循环经济领域，是当前社会发展的必然趋势，而如何将物联网技术科学、合理、高效地应用到可循环经济中是值得深思的问题。本文对循环经济以及物联网技术进行了详细的叙述，并从汽车废弃回收利用的现状出发，以汽车的可循环经济网络为例，具体地论述了在可循环经济下的物联网技术的应用，并对其中物联网技术中的关键技术进行详细概括。

关键词： 可循环经济;物联网技术;应用

随着传感器、信息技术、网络、射频识别RFID、移动计算等技术的飞速发展，物联网技术(TheInternetofThings，IOT)应运而生。物联网概念由美国麻省理工大学KevinAshton教授在1991年首次提出[1]。物联网技术是当前社会的主流应用技术，是对互联网技术的扩展以及革新。继计算机和互联网之后，物联网被认为世界信息技术产业的第三次浪潮。将物联网技术应用到可循环经济领域，使网络技术与社会经济结合是未来社会经济发展的主流趋势。本文以循环经济为主要视角，从物联网技术的应用出发，以汽车行业为例，论述物联网技术在产品的生产、消费、回收的循环过程中的具体应用。

1可循环经济下的物联网技术应用概述

循环经济最早在Boulding的“宇宙飞船经济”中被提及，其具体定义最早由Pearce提出。20世纪末，循环经济的理念被系统地引入中国学术界。循环经济在中国发展迅速，并被确定为国家发展战略的重要组成部分[2]。将资源进行有效运用是循环经济的主要内容，“再利用”以及“可控化”是其中的两个原则。相比较传统的经济模式，可循环经济更加符合我国国情。传统的经济模式让我国的物产资源以及环境承受能力都日渐衰落，而可循环经济模式的兴起给我国经济发展带来了新的曙光。可循环经济不仅是已贯彻落实的基本国策，更是我国建立资源节约型、环境友好型社会的`重要措施。

物联网是一个潜在的内循环系统。从经济学角度来说，循环经济系统是一项系统工程[3]。物联网主要借助射频识别技术(RFID)以及全球定位系统等相关的信息传感设备，借助现代通信技术，将需要进行鉴别的物体同互联网进行连接，从真正意义上对物体进行鉴别、跟踪以及管理等，并且将这些信息传感设备与互联网结合起来，形成巨大的网络[4]。这

样的结合实现了物品与网络的链接，更方便基础设施与互联网交换信息，将智能化更好地带入生活的每个角落，其追踪、识别、定位等都是其具体的体现。物联网技术的基本原理是借助射频识别(RFID)技术，在计算机互联网庞大的平台上实现物品信息的自动采集并达到信息的共享。

在产品的生产完成阶段，产品会贴上储存有EPC编码的电子标签，这个电子标签将会一直跟随该产品整个运行的生命周期，而其标签就如产品标志，可以通过物联网对其进行跟踪查询。在物联网技术运用之前，物理的基础设施是和网络基础设施分别开来的，其物件、建筑物等实体与数据库、计算机并无关联，而物联网技术的运用让这二者有机地结合起来，并且扩展出了一个新的高科技领域。

目前，物联网技术已经充分地运用到了信息产业，包括信息服务、信息软件等方面。此外，物联网技术在工业、农业等领域也有重要的应用。可循环模式下的经济涵盖了生产、售后服务等不同环节，其中除生产环节之外的后续环节为物联网技术应用到可循环经济中提供了可能性。随着我国经济的快速发展，人们对汽车的需求量越来越大。据不完全统计，自2000年起，我们每年几乎以100万辆汽车的速度在增长。

随着时间的推移，我国将迎来回收汽车数量的高峰期，汽车报废后的钢铁、有机金属以及在制造汽车的过程中所使用的新型材料、各种金属合金、橡胶、玻璃和聚合物等化学原料都需要得到合理利用。可见，在汽车失去了商品价值后，自身的报废材料亦有巨大的价值。废旧的汽车作为资源的载体，与自身产品很难剥离出来。因此，我们需要一种新型运作模式让资源与产品自身分割开来，这种新型运作模式就是将物联网技术运用到可循环经济中，建立出完整的智能化互联网系统。

2面向可循环经济的物联网技术的应用

21汽车的可循环经济网络

汽车的可循环经济网络是将汽车整体作为一个网络节点，将汽车所属的所有零件安装智能节点，并且将物联网技术作为主要的技术支撑，建立与汽车相关的制造商、服务商、车主、网络运营商等相关单位共存的系统。其具体的应用主要有生产环节、销售环节、回收环节。

211生产环节

在汽车生产制造环节应用物联网技术，营造智能生产系统，即在非人力的情况下通过自动化生产线进行制造运作。在物联网技术的支持下，实现所有的原材料以及生产的半成品或者成品可以在整个生产线上进行追踪识别，这样不仅可以减少人为 *** 作的误差率，而且在一定程度上提高制造的速率，提高生产效益。在智能的生产系统下，为每一个原材料配备一个独立的EPC编码，这个EPC编码所储存的原材料信息以及后续对材料信息的添加、更改都会一直伴随原材料的整个使用生命周期。

为了实现物品之间的读写交互，在原材料入库、出库或者加工以及回收等阶段都要相匹配地安装读卡器、设置传感器。原材料上所携带的自身EPC编码可以将原材料的信息通过代码的形式用读写器进行读取，然后利用发射器以及无线网络的传送将其代码发射到RFID信息服务系统的服务部，用这样的方法就可以将原材料的具体详细信息储存在本地的信息服务器中，并且可以通过对象名解析服务对原材料的代码进行统一资源标识。

通过网络在RFID信息服务器中获得其代码所记载的原材料的具体信息以及自身属性，相关工程人员在制作环节就可以通过网络对原材料的生产过程进行监控。在生产环节采用EPC技术不仅可以在数量众多的零件中找到所需要的零件，还有助于工程管理人员掌握生产线流程信息，及时解决补货、缺货等问题，确保整个生产流水线工作稳定、高效地进行。

212销售环节

当前车载智能系统被广泛运用，而车载智能系统的核心技术就是物联网技术。车载智能系统作为汽车的灵魂系统，一方面要对信息进行记录以及处理，另一方面担负着Intel网、移动经营网络、汽车服务商等网络信息实时交互的工作。

车载智能系统包含不同的功能模块:首先是智能控制模块。智能控制模块可以对车况实时监控并且记录车体的实时信息以及车主的驾驶系统，以提高行车的安全性。另外，该系统还可以对汽车的零件数据实时记录，为回收环节提供精确的数据。其次是车主服务模块，这一模块是车载智能系统中一个重要的应用。

车主服务模块为车主在驾车中提供更加人性化的服务，让车主更加体验到人性化驾驶的乐趣。该模块设置了自动导航、自动泊车、车站信息查询等功能。最后是智能应急模块，车辆在行驶过程中会遇到很多突发情况，预知并及时处理突发状况是非常有必要的。车载智能系统中的智能应急模块对突发情况可以采取相对应的应急措施，也可以设置多重应急模块，例如防盗追踪、安全保障、远程控制等。

213回收环节

车载智能系统的回收环节主要依靠EPC所记录的数据。在智能回收环节中可以随时查录任何重要零部件的信息，比如使用寿命、质地、产地等。回收系统通过查录到的EPC信息，可以将汽车的零件进行精确的分类，并且掌握是否可回收、可利用或者可报废等情况。智能化系统具有将车体的数据信息同汽车智能回收系统中的相关数据信息进行相互分享以及沟通的功能，可以有效地协助汽车拆卸行业从人力进行零件分类转化成工业自动化运行的模式，既可以使分类精确又可以提高工作效率。

本地的Savant系统对当地的废旧、废弃车辆零部件的相关信息进行实时更新，并将这些及时更新的数据传输到汽车产业物联网中的EPC信息服务器以及对象名解析服务器中，这样相关联的企业以及汽车用户就可以通过Internet了解到汽车重要零部件的各项信息，进而可以增强对这些汽车部件的利用，亦能在一定程度上保证重要零部件的安全性。

由此可见，智能车载系统可以利用物联网技术来获取更为精准、及时的报废汽车的车辆信息，并且根据报废汽车上的零件信息对其进行二次加工。当然， *** 作人员也可以根据零部件的信息来确定该零件的功能及其实用信息。

在物联网技术的运用下，车载智能系统不仅可以将汽车回收业进行高度整合，也可以对废旧资源进行合理的循环应用，在避免资源浪费的同时保护了生态环境。

22面向可循环经济的物联网技术的关键技术

面向可循环经济的物联网技术有五大关键性的技术。

(1)射频识别技术。

其实质是一种非接触式的自动识别技术，能够以射频信号智能地识别目标对象，同时取得有关的数据信息，而且全程自动化，不需要人工的干预，尤其不受环境的限制。RFID技术不仅可以对静止物体进行识别，还可以对一些高速运行的目标对象进行准确识别， *** 作也极为快捷方便。物联网理想的状态是对全球范围内的目标对象实现信息的监控、共享。

(2)智能传感器网络技术。

传感器的作用相当于人的皮肤、眼睛、鼻子、耳朵等感受外界变化的器官，接收的是外界温度、光、电、湿度等变化的信号，将变化信号信息应用于网络系统中，为数据的分析、采集、传输提供具体、可靠的数据支持。从传统传感器到智能传感器，再到嵌入式Web传感器的研发，传感器逐渐开始朝着微型化以及信息化等方向发展和进步[5]。

其中，传感单元(由传感器和模数转换功能模块组成)、处理单元(包括CPU、存储器、嵌入式 *** 作系统等)、通信单元(由无线通信模块组成)以及电源是组成传感器网络的智能节点的几个基本单元。

在一个健全的传感器网络中，智能节点基本上出现在目标对象上及周边，同时智能节点相互之间能够进行互相协作。利用互联网络可以把搜集的区域信息传送到远程控制管理中心，比如车载智能软件系统;反之，远程管理中心亦可以对网络节点进行远程控制检测。

(3)GPS定位系统。

在车载智能系统中，车载GPS接收机通过接受卫星发来的数据以及坐标经纬度，将车辆的无线MODEM以GSM短信方式由GSM公司实时传到监控中心，并最终在电子地图中显示出来，由此可对车位的目标有更为精确的定位，以便对车辆进行实时监控。在车辆遇到突发情况时，车载报警模块会发出报警信息，智能系统直接将现场的具体报警信息及时传送到总控制台。

(4)智能技术。

通过在目标对象中植入相关智能系统，使目标对象能够与用户之间进行主动或者被动的交流。

(5)纳米技术。

物联网技术的迅猛发展，使电子元器件更加智能化、微型化。将纳米技术应用到物联网中，可以使更加微型化的物体进行数据的交互与连接。

3结语

如今物联网技术的发展已成为科技发展的主流，大到科技航天，小到车载导航，与我们的生活息息相关。我国人口多、资源相对不足，对可再生资源缺乏合理利用。可循环经济模式符合我国国情，将物联网技术应用到可循环经济中是应对当前发展的必由之路。

参考文献:

[1]高杨，李健基于物联网技术的再制造闭环供应链信息服务系统研究[J]科技进步与对策，2014(3):19-25

[2]陆学，陈兴鹏循环经济理论研究综述[J]中国人口资源与环境，2014(S2):204-208

[3]钱志鸿，王义君物联网技术与应用研究[J]电子学报，2012(5):1023-1029

[4]燕妮浅论物联网技术的应用研究[J]IT论坛，2013(19):81

[5]杨忠敏物联网时代:传感器将迎来黄金十年[J]中国公安安全，2014(6):160-168

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人工智能促进了计算机工业网络的发展，同时也带来了劳动就业问题。由于人工智能能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，将会使一部分人不得不改变工种，甚至造成失业。人类一方面希望人工智能能够代替人类从事各种劳动，另一方面又担心人工智能的发展会引起新的社会问题。近10多年来，社会结构正在发生一种变化，即人与机器的社会结构将会被人与机器人的社会结构所取代，很多本来是由人承担的工作将由机器人来担任。
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
区块链的五个基本特征是什么？区块链是分布式数据存储，点对点传输，共识机制，加密算法等计算机技术在互联网时代的创新应用模式。虽然不同报告中对区块链的介绍措辞不尽相同，但“去中心化、开放性、自治性、信息不可篡改和匿名性”这五个基本特征得到了共识性。

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