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关键词

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人工智能 89

2020 21

农业科学 18

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

仿真技术 6

信息技术 6

大数据 5

学术会议 5

物联网 5

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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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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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金融零售支付风险控制的现状、挑战与对策研究

周皓,柴洪峰

《中国工程科学》 2020年第22卷第6期页码 103-110 doi: 10.15302/J-SSCAE-2020.06.013

摘要：

随着我国金融开放、普惠金融与金融科技的发展，金融零售支付产业正在由高速度增长向高质量增长转型升级，当前金融零售支付风险呈现出更加复杂严峻的态势新型冠状病毒肺炎疫情的发生，使得人们的消费和支付习惯发生了很大变化，已经对金融零售支付风险控制研究提出了新的课题。本文分析了金融零售支付风险控制的新特点与不足，梳理了金融零售支付风险控制的现状，产业主体在合规履职、账户管理、交易监测、信用评估、数据安全、身份验证、技术风险等七方面的挑战。研究提出了关键在于建立完善与复杂严峻态势相匹配的全面风险管理体系与智能风控体系的观点，具体从数据共享、智能模型、系统架构、管理体制、人才培养五方面提出了对策建议。

关键词：金融零售支付支付风险风险控制金融犯罪金融智能

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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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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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人工智能在智能制造领域的应用研究 Review

Bo-hu LI,Bao-cun HOU,Wen-tao YU,Xiao-bing LU,Chun-wei YANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第1期页码 86-96 doi: 10.1631/FITEE.1601885

摘要：本文基于作者团队近年来在人工智能技术应用于制造领域的研究与实践，首先，简析了“互联网+人工智能”时代核心技术飞速发展正引发制造领域的模式、手段和生态系统的重大变革以及人工智能的新发展。接着基于人工智能技术与信息通信技术、制造技术及产品有关专业技术等融合，研究提出了智能制造新模式、新手段、新业态，智能制造系统体系架构和智能制造系统技术体系。进而，从智能制造的应用技术、产业和应用示范等角度，简述智能制造领域的国内外发展现状。最后，针对我国人工智能2.0在智能制造领域应用研究内容提出了建议。

关键词：人工智能；智能制造；智能制造系统

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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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人工智能技术在智能制造中的典型应用场景与标准体系研究

李瑞琪,韦莎,程雨航,侯宝存

《中国工程科学》 2018年第20卷第4期页码 112-117 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.018

摘要：

针对人工智能在智能制造领域应用不断深入的趋势，本文基于企业关键绩效指标（KPI）的定义，分析了智能制造的系统实现形式，并进一步讨论了人工智能技术在智能制造中的主要作用；通过梳理人工智能在智能制造中的典型应用场景，从生命周期维度提出了人工智能在智能制造中的应用地图，总结了人工智能在智能制造应用中的共性技术，并以生产环节为例说明了人工智能技术对企业的影响；最后，提出了人工智能在智能制造中的标准体系

关键词：人工智能智能制造企业关键绩效指标标准化

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人工智能助力有色金属工业转型升级

袁小锋,桂卫华,陈晓方,黄科科,阳春华

《中国工程科学》 2018年第20卷第4期页码 59-65 doi: 10.15302/J-SSCAE-2018.04.010

摘要：近年来，我国有色金属工业取得突飞猛进的发展，但仍面临着绿色、高效和智能化发展的挑战。有色金属生产工况复杂、原料多变，资源、能源、环保的要求日益严格，需要通过灵敏感知、精细操作、智能分析和敏捷决策来处理这些复杂变化和严苛要求。人工智能的飞速发展为有色金属生产过程的转型升级提供了核心驱动力。本文从有色金属工业的发展及面临的挑战、人工智能技术助力有色金属生产转型升级案例以及有色金属工业转型升级对人工智能的挑战三个方面阐述人工智能助力有色金属生产过程绿色高效智能化发展的主要内涵。

关键词：有色金属工业人工智能智能制造转型升级

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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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人工智能在过程工业绿色制造中的机遇与挑战

毛帅, 王冰, 唐漾, 钱锋

《工程（英文）》 2019年第5卷第6期页码 995-1002 doi: 10.1016/j.eng.2019.08.013

摘要：

智能制造是提高过程工业质量的关键。在智能制造中，有这样一种趋势：将各种新一代信息技术融合到过程安全分析中。新兴的信息技术，如人工智能（AI），作为克服这些困难的一种手段，是很有前景的。基于最先进的人工智能方法和过程工业中复杂的安全关系，我们识别并讨论了与过程安全相关的几个技术挑战：用过程安全的稀缺标签进行知识获取；基于知识的过程安全推理；不同来源异构数据的精确融合；以及动态风险评估和辅助决策的有效学习

关键词：过程工业智能制造绿色制造人工智能

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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