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关键词

智能制造 113

人工智能 89

2020 21

农业科学 17

机器学习 12

新一代智能制造 10

智能工业 10

智能 9

智能化 9

2019 8

智能电网 8

人工神经网络 7

信息技术 7

仿真技术 6

大数据 5

学术会议 5

物联网 5

交通 4

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检索范围：

排序：展示方式：

人工智能走向2.0

潘云鹤

《工程（英文）》 2016年第2卷第4期页码 409-413 doi: 10.1016/J.ENG.2016.04.018

摘要：

随着互联网的普及、传感网的渗透、大数据的涌现、信息社区的崛起，以及数据和信息在人类社会、物理空间和信息空间之间的交叉融合与相互作用，当今人工智能(AI) 发展所处信息环境和数据基础已经发生了深刻变化，人工智能的目标和理念正面临重要调整，人工智能的科学基础和实现载体也面临新的突破，人工智能正进入一个新的阶段。这个源于传统而又与之不同的人工智能新阶段被称为人工智能2.0(AI 2.0)。本文从人工智能60 年的发展历史出发，通过分析促成人工智能2.0形成的外部环境与目标的转变，分析技术萌芽，提出了人工智能2.0 的核心理念，并结合中国发展的社会需求与信息环境特色，给出了发展人工智能2.0

关键词：人工智能2.0 大数据群体智能跨媒体人机混合智能无人智能系统

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人工智能2.0专刊 Editorial

Yun-he PAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 1-2 doi: 10.1631/FITEE.1710000

摘要： None

关键词： None

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2018人工智能2.0特刊：理论与应用 Editorial

Yun-he PAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 1-2 doi: 10.1631/FITEE.1810000

摘要： 2017年7月，中国政府发布了人工智能（AI）开发指南，即《新一代人工智能发展规划》。该计划拟分三步走，推进中国人工智能研发，其目标是在2030年，中国人工智能理论、技术和应用总体达到世界领先水平，成为世界主要的人工智能创新中心。根据新一代人工智能发展规划，要瞄准大数据智能、跨媒体计算、人机混合智能、群体智能、自主无人化决策、类脑计算、量子智能计算等人工智能基础理论进行深入研究，取得突破。下一代人工智能具有从数据和经验中无限（自我）学习、直觉推理、自适应等特点（Pan, 2016, 2017）。为克服现有人工智能的局限，人们普遍认识到，跨学科领域合作是人工智能真正影响世界的关键因素。；（4）创意智能应用，如社交聊天机器人（即小冰）和自动语音识别；（5）卡耐基梅隆大学Raj Reddy博士分享了他对新一代人工智能的看法，加州大学伯克利分校郁彬教授主张在人机协作中使用统计概念以提升智能

关键词： None

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金融大脑 2.0: 当金融遇到可信人工智能 Review

周俊1,2,陈超超1,李龙飞2,张志强2,郑小林1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第12期页码 1747-1764 doi: 10.1631/FITEE.2200039

摘要：人工智能通过从数据中识别隐藏模式以提高金融决策质量，从而加速金融服务的发展。然而，除了通常需要的属性，如模型准确性，金融服务还需要可信赖的人工智能，但其属性尚未充分实现。这些可信人工智能的属性是可解释性、公平性和包容性、稳健性和安全性，以及隐私保护。在本文中，我们回顾人工智能应用于金融服务各领域的最新进展和局限性，包括风险管理、欺诈检测、财富管理、个性化服务和监管技术。基于这些进展和局限性，介绍了金融大脑2.0，一个走向可信人工智能的研究框架。我们认为，在金融服务中，我们离真正可信人工智能还有很长的路要走，并呼吁人工智能和金融业的社区一同努力。

关键词：金融智能；可信人工智能；风险管理；欺诈检测；财富管理

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AI 2.0时代的群体智能 Review

Wei LI,Wen-jun WU,Huai-min WANG,Xue-qi CHENG,Hua-jun CHEN,Zhi-hua ZHOU,Rong DING

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 15-43 doi: 10.1631/FITEE.1601859

摘要：基于互联网的信息物理世界深刻地改变了人工智能（artificial intelligence, AI）发展的信息环境，将人工智能研究的新浪潮推进到人工智能2.0新纪元。作为AI 2.0时代最突出的研究特点之一，群体智能引起了产业界和学术界的广泛关注。具体来说，为应对挑战，群体智能提供了一种通过聚集群体的智慧解决问题的新模式。特别是由于共享经济的快速发展，群体智能不仅成为了解决科学难题的新途径，而且也已融入日常生活的各个方面，例如线上到线下（online-to-offline, O2O）应用、实时交通监控、以及物流管理。本文对现有群体智能研究成果进行总结和综述：首先，论述了群体智能的基本概念，并对其与现有相关概念（如众包和人本计算）的关系进行了解释。然后，介绍了四类具有代表性的群体智能平台，总结了三项核心问题以及最新的群体智能技术。最后，讨论了群体智能研究的未来发展方向。

关键词：群体智能；人工智能2.0（AI 2.0）；众包；人本计算。

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金融大脑：当金融遇见AI 2.0 Review Articles

Xiao-lin ZHENG, Meng-ying ZHU, Qi-bing LI, Chao-chao CHEN, Yan-chao TAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第7期页码 914-924 doi: 10.1631/FITEE.1700822

摘要：人工智能（AI）是技术革命和产业转型的核心技术。金融智能作为AI 2.0时代新需求之一，引起学术界和工业界广泛关注。在当前充满活力的资本市场中，金融智能展示了快速准确的机器学习能力，可处理复杂数据，并有潜力逐渐成为“金融大脑”。我们对现有金融智能进行总结和综述：首先，论述金融智能概念，阐述其在金融技术领域的地位。其次，介绍金融智能的细分领域，回顾财富管理、风险管理、金融安全、金融智能客服和区块链等领域的最新技术。最后，提出一个称作“金融大脑”（FinBrain）的研究框架，总结了4个开放性问题，即可解释的金融代理和因果关系、不确定性下的感知和预测、风险敏感和稳健决策以及多智能体博弈和机制设计。相信这些研究方向可为AI 2.0在金融领域的发展奠定基础。

关键词：人工智能；金融智能

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人工智能与统计分析 Perspective

Bin YU, Karl KUMBIER

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 6-9 doi: 10.1631/FITEE.1700813

摘要：人工智能（artificial intelligence, AI）本质上是由数据驱动的。在其通过人机协作完成数据生成、算法开发与结果评估的任务中，需要应用许多统计概念。

关键词：人工智能；统计；人机协作

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我国人工智能核心软硬件发展战略研究

高蕾,符永铨,李东升,廖湘科

《中国工程科学》 2021年第23卷第3期页码 90-97 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.008

摘要：

人工智能（AI）是推动全球数字化发展的重要赋能技术，正在引领新一轮科技革命和产业变革；加快培育和推进我国AI核心软硬件技术及产业发展，对推动我国实现跨越式发展

关键词：人工智能核心软硬件人工智能芯片智能基础算法新型使能技术

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中国人工智能的伦理原则及其治理技术发展 Review

吴文峻,黄铁军,龚克

《工程（英文）》 2020年第6卷第3期页码 302-309 doi: 10.1016/j.eng.2019.12.015

摘要：

伦理原则和治理技术对于人工智能（AI）的健康和可持续发展至关重要。为了实现AI造福人类社会这一长期目标，中国政府、研究机构和企业已经发布了AI的伦理原则，并启动了研究AI治理技术的项目。

关键词：人工智能伦理，人工智能治理技术，机器学习，隐私，安全，公平

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挑战与希望：AI2.0时代从大数据到知识 Review

Yue-ting ZHUANG,Fei WU,Chun CHEN,Yun-he PAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 3-14 doi: 10.1631/FITEE.1601883

摘要：本文对大数据时代人工智能领域近期出现的若干理论和技术进展进行了综述。我们认为，将数据驱动机器学习方法与人类的常识先验与隐式直觉有效结合起来，可实现可解释、更鲁棒和更通用的人工智能。AI 2.0时代大数据人工智能具体表现为：从浅层计算到深度神经推理；从单纯依赖于数据驱动的模型到数据驱动与知识引导相结合学习；从领域任务驱动智能到更为通用条件下的强人工智能（从经验中学习）。下一代人工智能（AI 2.0）将改变计算本身，将大数据转变为知识以支持人类社会作出更好决策。

关键词：深度推理；知识库扩充；强人工智能；大数据；跨媒体

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统一集论与人工智能

张江,林华,贺仲雄

《中国工程科学》 2002年第4卷第3期页码 40-47

摘要：从分析集合理论和人类思维形式之间的关系人手，把统一集理论初步应用到模式识别、聚类分析、逻辑推理、机器学习、智能决策等多种人工智能领域，指出了集合论及其运算系统与逻辑推理系统的等价关系。

关键词：统一集人工智能集合运算逻辑推理

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网络安全遇上人工智能：综述 Review Article

Jian-hua LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第12期页码 1462-1474 doi: 10.1631/FITEE.1800573

摘要：网络安全与人工智能技术有着广泛的交叉。一方面，可以将人工智能技术（如深度学习）引入网络安全领域，构建智能模型，实现恶意代码检测、入侵检测和威胁情报感知等。另一方面，人工智能模型面临针对样本、学习过程和决策等的各种威胁。因此，人工智能模型需要网络安全防护技术来对抗各类攻击，实现隐私保护机器学习以及安全的联合深度学习等。本文对人工智能与网络安全交叉研究进行综述，首先总结现有利用人工智能技术对抗网络攻击的研究工作，包括采用传统机器学习技术和深度学习技术在对抗网络攻击方面的应用和效果。然后总结和分析人工智能会遭受的对抗攻击，对现有针对对抗攻击的防御方式进行归类，分析各自特点。最后，从构建加密神经网络和实现安全联合深度学习两个方面阐述现有工作中构建安全人工智能系统的方案。

关键词：网络安全；人工智能；攻击监测；防御技术

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基于人工智能的内容安全发展战略研究

朱世强,王永恒

《中国工程科学》 2021年第23卷第3期页码 67-74 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.004

摘要：人工智能的发展对内容安全产生了非常重要的影响。本文从基于人工智能的内容安全重大战略需求出发，梳理了国内外的研究现状与发展趋势，凝练了基于人工智能的内容安全的关键技术问题。研究提出，按照三步走的策略构建世界领先的基于人工智能的内容安全体系；在对抗性机器学习、可解释人工智能、混合增强智能、知识驱动的内容安全等方面开展技术创新突破，同时应注重政策法规和监管机制建设；建设面向内容攻防的网络靶场

关键词：人工智能，内容安全，体系建设

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智能源于人、拓于工——人工智能发展的一点思考

蒋昌俊,王俊丽

《中国工程科学》 2018年第20卷第6期页码 93-100 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.06.015

摘要：

人工智能（AI）旨在模拟人脑中信息存储和处理机制等智能行为，使机器具有一定程度的智能水平。本文将深入分析与AI密切相关的计算机科学、控制科学、类脑智能、人脑智能等学科或领域之间的交融与历史演进；指出神经科学、脑科学与认知科学中有关脑的结构与功能机制的研究成果，为构建智能计算模型提供了重要的启发，并从逻辑模型及系统、神经元及网络模型、视觉神经分层机制等方面，分别阐述智能的驱动与发展；最后从互联网的计算理论、AI的演算和计算的融合、类脑智能的模型和机理、AI对神经科学的推动作用、反馈计算的算法设计与控制系统的能级五个方面

关键词：人工智能人脑智能类脑智能智能发展学科演进

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新一代人工智能引领下的制造业新模式与新业态研究

“新一代人工智能引领下的制造业新模式新业态研究”课题组

《中国工程科学》 2018年第20卷第4期页码 66-72 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.011

摘要：

在新一代人工智能技术引领下，制造业的生产技术、组织方式、竞争策略等，都将面临重大调整，为制造业新模式与新业态的形成提供了可能。受新一代人工智能技术驱动，制造业实践中不断涌现由服务而产生的新模式新业态是本课题的研究核心。课题重点围绕由开展智能服务而产生的新模式和新业态进行研究，分析了在人工智能技术引领下，制造业的模式与业态的演进趋势，新模式与新业态的典型类型，支撑性、关键性技术；提出了新模式与新业态的发展方针、目标与途径

关键词：人工智能制造业新模式新业态