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2022 131

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2020 163

2019 105

2018 70

2017 53

2016 22

2015 20

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2013 5

2012 22

2011 10

2010 8

2009 9

2008 10

2007 16

2006 17

2005 11

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关键词

智能制造 113

人工智能 89

2020 38

农业科学 17

2019 14

机器学习 12

信息技术 11

新一代智能制造 10

智能工业 10

学术会议 9

智能 9

智能化 9

仿真技术 8

智能电网 8

大数据 7

物联网 6

12 5

人工神经网络 5

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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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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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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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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。本期特刊主要涵盖如下5个方面主题：（1）人工智能基本理论问题，如可解释性深度学习和无监督学习（即领域自适应学习和生成对抗性学习）；（2）类脑学习，如脉冲神经网络和记忆增强推理；（3）人在回路智能学习，如众包设计和数字大脑

关键词： None

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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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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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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。此外，本文总结了AI治理研究中所面临的主要挑战，并讨论了未来的研究方向。

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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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本文围绕当前AI核心软硬件在技术、产业和政策等方面的发展情况，梳理了国内外的发展现状，分析了我国发展面临的问题，指出了我国AI核心软硬件技术及产业的发展思路，提出了面向2025年和2035年的AI核心软硬件发展战略目标，从AI核心硬件、AI核心软件、AI相关基础技术3个方面凝练了今后发展的重点任务。研究建议，将AI核心软硬件技术纳入国家科技创新顶层规划，加大科研投入；加强AI开源平台建设，开展示范应用；开展AI关键共性技术研发，实现协同创新；实施AI产业基础再造，牵引产业链升级；完善AI创新人才培养体系，以期推动我国AI核心软硬件持续发展。

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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我国企业人工智能应用现状与挑战

徐文伟,肖立志,刘合

《中国工程科学》 2022年第24卷第6期页码 173-183 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.07.010

摘要：

深度学习增强了人工智能（AI）算法的通用性，近年来催生了AI产业的快速发展，但实践表明AI技术和算法在产业领域的落地应用依然面临极大困难；="2" outline_title="（一）人工智能技术发展态势" outline_type="title" type="outline">《（一）人工智能技术发展态势》

="text-align: justify;">（二）人工智能的国内外进展

AI发展的经济社会意义正在成为世界多数国家的共识，一系列AI发展战略和计划相继提出并得到快速更新。石油勘探开发人工智能应用的展望 [J]‍. 智能系统学报 , 2021 , 16 6 : 985 ‍.">10]。油气人工智能 [M]‍. 北京 : 石油工业出版社 , 2021 ‍.

关键词：人工智能企业场景智能解决方案落地应用全栈AI AI根技术

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人工智能独立医用软件监管研究

张建楠,李莹莹,周佳卉,朱烨琳,李兰娟

《中国工程科学》 2022年第24卷第1期页码 198-204 doi: 10.15302/J-SSCAE-2022.01.021

摘要：人工智能（AI）独立医用软件是人工智能时代赋能医疗健康领域的重要产物。随着人工智能的深入发展，人工智能独有的黑盒算法及自主学习能力引起了巨大的监管挑战。AI 独立医用软件的监管需要与时俱进，为最大程度降低人工智能医疗软件不良事件发生率和风险影响，我们亟待寻求更为科学合理的监管应对方案。对此，本文从AI 技术特征监管应对出发，针对算法变更管理、质量控制、安全追溯等监管上存在的痛点和难点问题梳理了国内外AI 独立医用软件相关监管制度和支撑资源的现状。分析总结了我国AI 独立医用软件监管在制度层面、支撑资源层面仍面临的一些问题与挑战，并针对上市后监管短板提出了措施建议：系统完善AI 独立医用软件监管制度，深化AI 独立医用软件监管支撑体系。以期能够为进一步完善我国AI 独立医用软件科学监管提供参考。

关键词：独立医用软件，人工智能，监管科学

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众包智能设计方法 Article

Wei XIANG, Ling-yun SUN, Wei-tao YOU, Chang-yuan YANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第1期页码 126-138 doi: 10.1631/FITEE.1700810

摘要：通过利用人工智能方法解决创造性问题、产出创意方案，设计智能在新一代人工智能背景下高速发展。现有人工智能方法善于从数据中学习，难以产出不同于训练数据的创意方案。众包结合人的创意灵感与计算机的计算能力进行创意设计，有望提升设计智能的创新能力。已有众包设计多采用筛选方法，依赖参与者自身提出高质量方案，对众包控制力弱，产出方案质量不稳定。针对这些问题，本文提出一种柔性众包设计的众包智能设计方法。该方法整合参与者创意和培育创意以得到高质量方案。通过一系列研究呈现了如何利用柔性众包设计方法持续产出原创创意。特别地，描述了柔性众包设计方法的流程、众包任务、创意发展的影响因素、计算创意发展潜力的方法，以及两个柔性众包设计方法的应用案例，并据此总结该方法的设计能力。柔性众包设计方法可提升众包设计表现，支持设计智能发展。

关键词：众包；柔性众包设计；设计智能

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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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人工智能赋能网络攻击的安全威胁及应对策略

方滨兴,时金桥, 王忠儒,余伟强

《中国工程科学》 2021年第23卷第3期页码 60-66 doi: 10.15302/J-SSCAE-2021.03.002

摘要：

人工智能（AI）在为社会进步带来显著推动效应的同时，也在促进网络空间安全领域的重大变革，研究AI 和网络空间安全结合带来的安全问题具有迫切意义本文采用自顶向下的分析方法，从加剧现实安全威胁、催生新型安全威胁两个角度分析了AI 和网络空间安全结合带来的政治安全、经济安全、社会安全、国防安全等重大问题，提炼了自主化规模化的拒绝服务攻击、智能化高仿真的社会工程学攻击、智能化精准化的恶意代码攻击等新型威胁场景，总结了环境自适应隐蔽攻击、分布式自主协作攻击、自我演化攻击等未来发展趋势。为有效应对AI 赋能网络攻击的安全威胁，建议从防范安全威胁、构建对等能力角度加强智能化网络攻防体系建设和能力升级；加强AI 安全数据资产的共享利用，采取以数据为中心的AI 网络攻防技术发展路径；加强对抗评估和测试验证，促进AI 网络攻防技术尽快具备实用性。