发展智能经济不仅仅是发展人工智能新兴行业✿★，还要推动人工智能与各行业融合创新✿★，在制造✿★、农业✿★、物流✿★、金融✿★、商务✿★、家居等重点行业和领域开展人工智能应用试点示范✿★，推动人工智能规模化应用✿★，全面提升产业发展智能化水平✿★。

　　人工智能可以在国防✿★、医疗✿★、工业✿★、农业✿★、金融✿★、商业✿★、教育✿★、公共安全等领域得到广泛应用布料应用✿★！✿★，催生新的业态和商业模式✿★；人工智能还可以带动工业机器人✿★、无人驾驶汽车等新兴产业的飞跃式发展✿★，成为新一轮工业革命的推动器✿★。目前备受追捧的工业4.0✿★、智能家居✿★、无人驾驶工厂设备✿★，✿★、智能安防✿★、智能医疗等发展方向✿★，所代表的无一不是“智能+应用场景”发展的最终形态✿★。

　　发展智能经 济不仅仅是发展人工智能新兴行业✿★，还要推动人工智能与各行业融合创新✿★，在制造✿★、农业✿★、物流✿★、金融✿★、商务✿★、家居等重点行业和领域开展人工智能应用试点示范✿★，推动人工智能规模化应用✿★，全面提升产业发展智能化水平✿★。

　　“工业4.0”时代的智能化✿★，是在“工业3.0”时代的自动化技术和架构的基础上✿★，实现从集中式中央控制向分散式增强控制的生产模式的转变✿★，利用传感器和互联网让生产设备互联✿★，从而形成一个可以柔性生产的✿★、满足个性化需求的大批量生产模式✿★。

　　20世纪70年代后期✿★，自动控制系统开始用于生产制造之中✿★。此后传统产业✿★。✿★，许多工厂都在不断探索如何提高生产效率✿★，如何提高生产质量以及生产的灵活性✿★。一些工厂从机械制造的角度提出了机电一体化✿★、管控一体化✿★。机电一体化实现了流水线工艺✿★，按顺序操作✿★，为大批量生产提供了技术保障✿★，提高了生产效率✿★；管控一体化基于中央控制能够实现集中管理✿★，一定程度上节约了生产制造的成本✿★，提高了生产质量✿★。但是宠妃易孕系统✿★，两者都无法解决生产制造的灵活性问题✿★。工业4.0则让生产灵活性的挑战成为新的机遇✿★，将现有的自动化技术通过与迅速发展的互联网✿★、物联网等信息技术相融合来解决柔性化生产问题✿★，实现智能制造✿★。

　　未来✿★，人工智能将在重塑中国制造业的征程中发挥重要作用✿★。因此✿★，我们要围绕制造强国重大需求✿★，推进智能制造关键技术装备✿★、核心支撑软件✿★、工业互联网等系统集成应用✿★，研发智能产品及智能互联产品✿★、智能制造使能工具与系统✿★、智能制造云服务平台✿★，推广流程智能制造✿★、离散智能制造✿★、网络化协同制造✿★、远程诊断与运维服务等新型制造模式✿★，建立智能制造标准体系✿★，推进制造全生命周期活动智能化✿★。

　　智能农业主要是指通过农业智能传感与控制系统✿★、智能化农业装备✿★、农机田间作业自主系统✿★，以卫星遥感技术✿★、无人机航拍以及传感器等收集气候气象✿★、农作物✿★、土地土壤以及病虫害等各种数据✿★，通过天空地一体化的智能农业信息遥感监测网络采集的大数据✿★，进行分析挖掘✿★，为农场✿★、合作社以及大型农业企业提供农业大数据智能决策分析系统服务等✿★。

　　未来发展智能农业✿★，也主要指研制农业智能传感与控制系统✿★、智能化农业装备✿★、农机田间作业自主系统等✿★。建立完善天空地一体化的智能农业信息遥感监测网络✿★。建立典型农业大数据智能决策分析系统✿★，开展智能农场✿★、智能化植物工厂✿★、智能牧场✿★、智能渔场✿★、智能果园✿★、农产品加工智能车间✿★、农产品绿色智能供应链等集成应用示范✿★。

　　第一尊龙凯时 - 人生就是搏!✿★，主要通过“天空地”一体化网络进行数据收集✿★。基于天空地一体化的智能农业信息遥感监测网络✿★，主要是指以计算机和传感器技术为基础✿★，根据GPS卫星定位系统和机器视觉技术实现农机的精准定位✿★，通过智能终端实时监测农机信息✿★、作业状态及作业速度等✿★。数据平台服务指的是利用传感器✿★、无线通信✿★、大数据✿★、云计算✿★、物联网✿★、人工智能等技术进行数据收集并分析✿★，通过传感器收集土壤温湿度✿★、水分✿★、pH值等✿★。根据卫星遥感影像数据✿★，分析土地质量✿★，进行适宜作物的耕种指导✿★。对农作物的生长情况进行实时跟踪✿★、病虫害监测✿★，对农作物的产量进行预测等✿★。

　　利用卫星可以获取农作物数据✿★、天气数据及病虫害数据✿★。农作物数据是利用遥感技术✿★，根据不同作物呈现的不同颜色宠妃易孕系统✿★、纹理以及形状等遥感影像信息✿★，划分农作物种植面积✿★，监测农作物长势✿★、估算农作物产量等✿★；通过卫星获取天气数据✿★，监测病虫害以及自然灾害等✿★。通过卫星遥感技术收集土地✿★、农作物以及天气气候等数据✿★、无人机航拍实时监测农作物长势✿★、病虫害等数据以及传感器采集空气✿★、土壤的温湿度✿★、土壤水分✿★、光照强度和农作物生长数据等✿★，通过对收集到的数据进行分析✿★、处理✿★，并建立可视化模型✿★，实现对作物的精准管理✿★。

　　第二✿★，农业大数据智能决策分析系统✿★。农业大数据智能决策分析系统以平台为基础✿★，进行作物的精准管理✿★，通过卫星✿★、摄像头✿★、传感器实施监测作物生长情况✿★，根据历史数据进行产量预测等✿★。根据作物类型收集病虫害数据✿★，提前预防✿★，精准喷洒农药等✿★。依据天气✿★、作物生长情况以及历史数据分析预测作物产量✿★。以无人机✿★、传感器为主要方式✿★，实时监测作物长势✿★，并进行灌溉✿★、施肥建议✿★。根据病虫害及作物类型✿★，提前预防✿★，精准施药✿★，确保作物少受损失✿★。

　　第三✿★，农业智能传感与控制系统✿★、智能化农业装备✿★、农机田间作业自主系统✿★。搭载先进的传感器设备✿★，根据地形✿★、地貌搭配专用药剂对农作物实施精准✿★、高效的喷药作业✿★，通过人机药三位一体达到节水节药的作用✿★。通过耳标✿★、摄像头等监控畜牧动物生长情况✿★，实时跟踪✿★，体型识别✿★，且对收集到的图形等数据进行处理✿★、分析✿★，实现养殖的精细化管理✿★。

　　无人机获取农业数据✿★，主要分为两种方式获取✿★：一种为利用无人机搭载摄像头进行航拍获取数据✿★，另一种为利用无人机搭载遥感传感器✿★，依据不同作物的光谱特性✿★，识别作物生长情况✿★。监测病虫害情况✿★，更好的进行田间管理✿★。

　　传感器是农业物联网的基础✿★，利用传感器可以收集空气✿★、土壤温湿度✿★、二氧化碳浓度✿★、光照强度✿★、土壤水分✿★、农作物生长情况等数据✿★，多用于以温室大棚为代表的设施农业中✿★，提高作物产量与农产品品质✿★。

　　无人机植保能够解决农村劳动力短缺✿★、劳动力成本高✿★、农民效率低✿★、农药使用严重等问题✿★。无人机植保产业链包括三个部分✿★：农药研发✿★、无人植保机制造以及飞防队进行植保服务✿★。农药分为固态和液态两种药剂✿★，目前多以液态药剂为主✿★，植保无人机制造企业或者飞防组织根据实际情况进行农药加工以及兑水稀释后✿★，对农作物进行植保作业✿★。

　　农机自动驾驶指的是利用导航卫星实现农机沿直线作业功能✿★，主要利用角度传感器获取农机偏移数据✿★、摄像头获取周围作物生长数据以及导航卫星实时定位跟踪车辆信息数据✿★，将三者获取的数据经过无线网络传输到控制端✿★，对数据进行分析后✿★，利用车载计算机显示器实时显示作业情况以及作业进度等✿★。

　　人工智能时代下✿★，物流行业与人工智能结合将形成“智能物流”✿★，将改变物流行业原有的市场环境与业务流程✿★，将涌现一批新的物流模式和业态如货运动态匹配✿★、运力动态调度等✿★。基础运输条件的完善以及智能化的进一步提升激发了多式联运模式的快速发展✿★。新的运输运作模式正在形成✿★，与之相适应的智能配货调度体系快速增长✿★。

　　智能物流是指通过智能硬件✿★、物联网✿★、大数据等智能化技术与手段✿★，提高物流系统分析决策和智能执行的能力✿★，提升整个物流系统的智能化✿★、自动化水平✿★。智能物流集多种服务功能于一体✿★，体现了现代经济运作特点的需求✿★，即强调信息流与物质流快速✿★、高效✿★、通畅地运转尊龙凯时✿★，从而实现降低社会成本✿★，提高生产效率✿★，整合社会资源的目的✿★。

　　根据中国物流与采购联合会数据✿★，2016年智能物流市场规模超过2000亿元✿★，到2025年✿★，智能物流市场规模将超过万亿✿★，当前物流企业对智能物流的需求主要包括物流数据✿★、物流云✿★、物流设备三大领域✿★。

　　未来✿★，随着无人机✿★、机器人与自动化✿★、大数据等进一步成熟✿★，可穿戴设备✿★、3D打印✿★、无人卡车✿★、人工智能等技术将广泛应用于仓储✿★、运输✿★、配送✿★、末端等各物流环节✿★。

　　发展智能物流✿★，下一步主要是加强智能化装卸搬运✿★、分拣包装✿★、加工配送等智能物流装备研发和推广应用✿★，建设深度感知智能仓储系统✿★，提升仓储运营管理水平和效率✿★。完善智能物流公共信息平台和指挥系统✿★、产品质量认证及追溯系统✿★、智能配货调度体系等✿★。

　　智能金融服务于金融机构的前台✿★、中台和后台✿★。按照金融机构前台✿★、中台✿★、后台三大主要模块来看✿★，智能金融应用场景都有涉及✿★，前台为智能客服宠妃易孕系统✿★、智能支付✿★，中台为智能风控✿★、智能投顾和智能投研✿★，后台为智能数据✿★。

　　智能客服✿★。智能客服主要解决一些重复性的服务性请求✿★，应用相对比较成熟尊龙凯时官网✿★！✿★。对于处在服务业价值链高端的金融业而言✿★，人工智能技术将对金融领域中的服务渠道✿★、服务方式✿★、风险管理✿★、授信融资✿★、投资决策等各个方面带来深刻的变革式影响✿★，成为金融行业沟通客户✿★、发现客户需求的重要决定因素✿★。目前✿★，交通银行✿★、平安保险等金融机构已经开始运用人工智能技术开展自然语言处理✿★、语音识别✿★、声纹识别✿★，为远程客户服务✿★、业务咨询和办理等提供有效的技术支持✿★，这不仅有效响应客户要求✿★，而且大大减轻人工服务的压力✿★，有效降低从事金融服务的各类机构的运营成本✿★。

　　智能支付✿★。数据显示✿★，2016年中国第三方支付市场规模达到11.41万亿美元（包括互联网支付和移动支付）✿★，其中移动支付的占比已经超过互联网支付✿★，达到75%✿★。移动支付在发展过程中✿★，支付验证技术也经历了快速迭代✿★，密码支付✿★、指纹支付✿★、声波支付（支付宝有应用✿★，规模较小）✿★，而人脸识别技术的成熟和人们对支付安全便捷需求性的提高✿★，使得刷脸支付出现在大众视野✿★。

　　智能数据✿★。对于金融公司来说✿★，数据是最重要的资源✿★。而今天✿★，在结构和数量上存在大量的金融数据✿★：从社交媒体活动和移动互动到市场数据和交易细节✿★。金融专家经常需要处理半结构化或非结构化数据✿★，手动处理这些数据是一个巨大的挑战✿★。

　　智能数据为金融行业带来了裂变式的创新活力✿★，其应用潜力有目共睹✿★。金融行业一直较为重视大数据技术的发展✿★。相比常规商业分析手段✿★，智能数据可以使业务决策具有前瞻性✿★， 让企业战略的制定过程更加理性化✿★，实现生产资源优化分配✿★，依据市场变化迅速调整业务策略✿★，提高用户体验以及资金周转率✿★，降低库存积压的风险✿★，从而获取更高的价值和利润✿★。

　　智能数据在风险管理中最重要的应用是识别潜在客户的信誉✿★。使用机器学习算法来分析过去的支出行为和模式✿★，为了为特定客户建立适当的信用额度尊龙凯时✿★。这种方法在与新客户或具有简短信用记录的客户合作时也很有用✿★。

　　当前✿★，将机器学习技术与管理过程集成仅仅是从数据中提取真实知识的必要条件✿★。智能数据✿★，特别是利用人工智能自然语言处理技术之后✿★，数据挖掘和文本分析更加智能化尊龙凯时✿★，更加有助于将数据转化为更好的业务解决方案✿★，从而提高盈利能力✿★。

　　各种数据报表分析现在是金融服务的核心✿★。预期流失率和股市走势等主要应用都是智能数据带来的预测分析✿★。实时分析足够的智能数据才能揭示预测未来事件的数据模式✿★，为采取投资行动提供科学决策✿★。

　　智能风控✿★。人工智能技术在智能风控方面的应用发展较快✿★，随着互联网金融的快速发展✿★，如蚂蚁金服✿★、京东金融等不少金融机构和互联网金融公司大力发展智能信贷服务✿★。智能风控主要依托高纬度的大数据和人工智能技术对金融风险进行及时有效的识别✿★、预警和防范✿★。金融机构通过人工智能等现代科技手段对目标用户的网络行为数据尊龙凯时✿★、授权数据✿★、交易数据等进行行为建模和画像分析✿★，开展风险评估分析和跟踪✿★，进而推测融资的风险点✿★。根据某些可能影响借款人还贷能力的行为特征的先验概率推算出后验概率✿★，金融机构能够对借款人还贷能力进行实时监控✿★，有助于减少坏账损失✿★。

　　智能投顾✿★。与传统投顾相比✿★，智能投顾具有低门槛✿★、低费用✿★、投资广✿★、透明度高✿★、操作简单✿★、个性化定制等优势✿★。因此宠妃易孕系统✿★，智能投顾更适合满足投资者的需求✿★。而智能投顾主要指根据个人投资者提供的风险偏好✿★、投资收益要求以及投资风格等信息✿★，运用智能算法技术✿★、投资组合优化理论模型✿★，为用户提供投资决策信息参考✿★，并随着金融市场动态变化对资产组合及配置提供改进的建议尊龙凯时✿★。智能投顾不仅在投资配置和交易执行能力上可以超越人类✿★，还可以帮助投资者克服情绪上的弱点✿★。

　　智能投研✿★。金融业对数据具有极强的依赖性✿★，工作人员每天一半的时间都用来收集和处理数据✿★。因此✿★，如何节省这一半的处理和收集数据的时间✿★，是金融业对人工智能提出的需求✿★。

　　智能投研是基于知识图谱和机器学习等技术✿★，搜集并整理信息✿★，形成文档✿★，供分析师✿★、投资者等使用✿★。智能机器效率较高✿★，但创新性不足尊龙人生就是博✿★，而人机结合将大大提高决策的效率和质量✿★。

　　新一代信息技术在商务中的地位正在由业务支撑工具逐步走向中心性地位✿★，在很大程度上影响着企业如何开展商务和创造新的价值✿★。企业要求信息技术系统不仅要能够支撑特定商务的执行✿★，而且还要能够创造出新的价值✿★，跟随业务变化而变化✿★，成为快速创新的动力✿★。这时候✿★，人工智能开始在智能商务领域为企业成长和扩张的贡献力量✿★。

　　智能决策支持系统（IDSS）是决策支持系统与人工智能技术相结合的系统,包括决策支持系统所拥有的组件✿★，包括数据库系统✿★、模型库系统和人机交互系统✿★，同时集成了最新发展的人工智能技术✿★，如专家系统✿★、多代理以及神经网络和遗传算法等✿★。它是以信息技术为手段,应用管理科学✿★、计算机科学及有关学科的理论和方法,针对半结构化和非结构化的决策问题,通过提供背景材料✿★、协助明确问题✿★、修改完善模型✿★、列举可能方案✿★、进行分析比较等方式,为管理者做出正确决策提供帮助的智能型人机交互式信息系统✿★。

　　再比如✿★，新型商务服务利用图谱进行知识内容组织✿★，并将图谱显性化为服务功能✿★，从而打造成为商业知识的数字化地图✿★。通过这一数字商业知识地图✿★，化被动推荐为主动发现✿★。用户在使用过程中✿★，可以根据自己的需求✿★，通过知识图谱精准的匹配和导航✿★，快速找到每一个有价值的商业“新知”✿★。同时✿★，知识图谱将商业知识进行了结构化✿★、有序化处理✿★，帮助用户形成体系化✿★、逻辑化的商业判断✿★、决策✿★、执行依据与能力✿★。可以说✿★，利用知识图谱✿★，用户能一眼就看清楚每一个细分领域的商业逻辑✿★，也能够通过知识图谱✿★，以最快速度找到最需要的知识内容✿★。

　　毫无疑问✿★，下一代智能商务将是跨媒体分析与推理✿★、知识计算引擎与知识服务等新技术在商务领域的应用✿★，将形成基于人工智能的新型商务服务与决策系统✿★。

　　传统家居受到物理空间✿★、操控方式等因素限制相对繁琐✿★，智能家居允许多种方式控制✿★，减少了人的操作✿★；传统家居需要手动调节和控制✿★，智能家居具备许多人性化的功能✿★，自动反馈的联动控制让家庭生活更加舒适✿★；传统家居多采用物理安防纺织行业✿★，✿★，智能家居不仅能够远程实施监控✿★，更可以基于生物特征的身份识别提高家庭安全级别✿★；传统家居的节能依靠人的自觉✿★，智能家居用传感器将家电✿★、门窗✿★、水气统筹起来✿★，依据环境自动做出合理安排✿★。

　　近几年来✿★，家居生活正在不断走向智能化✿★。人工智能在家居领域的应用场景主要包括智能家电✿★、家庭安防监控✿★、智能家居控制中心等✿★，通过将生物特征识别✿★、 自动语音识别✿★、图像识别等人工智能技术应用到传统家居产品中✿★，实现家居产品智能化升级✿★，全面打造智慧家庭✿★。智能家居产品已相对成熟✿★， 未来市场发展空间巨大 ✿★。

　　从经济角度来看✿★，人均可支配收入持续增加✿★，家庭消费能力不断增强✿★。从社会角度来看宠妃易孕系统✿★，一是移动互联网用户数量超过10亿户✿★，为智能家居的远程控制提供了基础✿★。二是消费者对智能家居产品的认知不断提升✿★，消费升级带动智能家居消求增长✿★。从技术角度来看✿★，人工智能技术的进步✿★，推动智能家居产业快速发展✿★。