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| 內容簡介： |
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人工智能是社会发展和技术创新的产物，是促进人类进步的重要技术形态。人工智能发展至今，已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，对各行各业均产生了深远和广泛的影响。各类人工智能技术已经被广泛应用于生产生活、科研教育、公共建设等众多领域。人工智能前沿技术是引领人工智能2.0时代发展的风向标。本书将展开回顾近年来人工智能技术的发展历史，介绍人工智能技术的Z新发展情况、在各行各业的Z新应用及其可能带来的问题，本书的Z后，针对人工智能技术发展的潜在风险，作者将着力探讨可行的解决方案。
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| 關於作者： |
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之江实验室是浙江举全省之力打造的重大科技创新平台。该实验室聚焦人工智能和网络信息两大领域，布局智能感知、智能网络、智能计算和智能系统四大方向，开展基础性和前沿性技术研究。之江实验室智能社会治理研究中心，是依托之江实验室技术储备，围绕科技与人类社会发展关系开展研究的人文、社会、科技交叉的研究机构。该中心自2019年7月成立以来，围绕数字政府、城市管理、养老、环境治理、教育、文旅等领域开展了一系列人工智能与社会治理的研究实践工作，为深入开展人工智能的应用推广提供了具有影响力的有效支撑。
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| 目錄：
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前传
2021 年人工智能十大事件回顾
事件一 光子计算有望加快人工智能运算速度 / 3
事件二 OpenAI 提出全新强化学习算法，玩游戏完胜人类 / 6
事件三 “九章二号”和“祖冲之二号”实现“量子霸权” / 9
事件四 谷歌造出“时间晶体”，挑战热力学第二定律 / 12
事件五 脑机接口新突破，从瘫痪失语患者的大脑皮层解码单词 / 15
事件六 AlphaFold 2 解锁 98.5% 人类蛋白质组结构 / 17
事件七 DeepMind 利用人工智能提出和证明数学定理 / 21
事件八 美国国家人工智能安全委员会通过756 页人工智能战略
报告，建议对中国半导体产业实施“卡脖子战略” / 24
事件九 中国反垄断“大年”，互联网巨头监管不断加码 / 26
事件十 Z高人民法院发布司法解释规范人脸识别应用 / 29
迈向更广阔的未来 / 32
第一篇
人工智能技术简介
第一章 人工智能基础技术 / 34
一、人工智能芯片技术 / 34
（一）概述 / 34
（二）人工智能芯片发展趋势 / 35
二、人工智能算法 / 37
（一）传统机器学习算法 / 37
（二）深度学习算法 / 39
（三）深度学习研究热点 / 53
（四）人工智能算法未来发展趋势 / 65
三、人工智能数据集 / 66
（一）常见人工智能数据集 / 66
（二）人工智能数据集的未来发展趋势 / 71
四、人工智能框架 / 72
（一）主流深度学习框架对比 / 72
（二）深度学习框架未来发展趋势 / 75
第二章 先进计算技术 / 77
一、类脑计算 / 77
（一）类脑计算定义 / 77
（二）类脑计算Z新进展 / 77
（三）类脑计算发展趋势 / 78
二、量子计算 / 79
（一）量子计算定义 / 79
（二）量子计算Z新进展 / 80
（三）量子计算发展趋势 / 82
三、 DNA 计算 / 83
（一） DNA 计算定义 / 83
（二） DNA 计算Z新进展 / 83
（三） DNA 计算发展趋势 / 84
第一篇结语 / 85
第二篇
人工智能应用
第三章 人工智能在农业领域的应用进展 / 88
一、领域宏观背景和重点问题 / 88
二、政策分析 / 91
三、技术应用现状 / 94
（一）生产要素管理与农情监测 / 94
（二）作物管理 / 98
（三）病虫害监测与治理、杂草治理 / 101
（四）采收机器人 / 104
（五）禽畜养殖管理 / 106
（六）基因工程育种 / 108
四、存在的问题及挑战 / 112
五、领域未来发展趋势 / 114
第四章 人工智能在工业领域的应用进展 / 115
一、政策分析 / 116
二、技术应用现状 / 119
（一）人工智能在工业设计阶段的应用 / 120
（二）人工智能在工业生产阶段的应用 / 123
（三）人工智能在工业运维阶段的应用 / 126
（四）人工智能在工业检测阶段的应用 / 130
（五）人工智能在工业物流阶段的应用 / 135
三、存在的问题及挑战 / 138
四、领域未来发展趋势 / 141
第五章 人工智能在医疗领域的应用进展 / 142
一、政策分析 / 142
二、技术应用现状 / 144
（一）虚拟助理 / 146
（二）医学影像 / 149
（三）辅助诊疗 / 150
（四）药物研发 / 152
（五）健康管理 / 154
（六）医院管理 / 156
（七）疾病预测 / 158
（八）医学教育科研 / 159
三、存在的问题及挑战 / 161
四、领域未来发展趋势 / 163
（一）人工智能癌症治疗 / 163
（二）人工智能计算制药 / 164
（三）人工智能精准医疗 / 164
（四）人工智能公共卫生 / 165
（五）人工智能脑机接口 / 165
第六章 人工智能在金融领域的应用进展 / 167
一、政策分析 / 168
二、技术应用现状 / 170
（一）人工智能 财富管理 / 170
（二）人工智能 风险管理 / 171
（三）人工智能 金融安全 / 173
（四）人工智能 金融咨询 / 174
（五）人工智能 区块链 / 176
三、存在的问题及挑战 / 177
四、领域未来发展趋势 / 179
第七章 人工智能在交通物流领域的应用进展 / 181
一、政策分析 / 181
二、技术应用现状 / 182
（一）新一代人工智能加快推动交通物流智慧化发展 / 183
（二） 新一代人工智能驱动交通物流领域新业态、新模式、
新产业 / 189
三、存在的问题及挑战 / 191
（一）数据孤岛问题突出，数据资源融通困难 / 191
（二）技术与应用尚存鸿沟，核心产业受制于人 / 193
四、领域发展建议 / 194
（一）加快建设交通物流数据流通体系 / 194
（二）重点培育交通物流智能计算技术与产业体系 / 196
第八章 人工智能在软件和信息技术服务领域的应用进展 / 198
一、政策分析 / 198
（一）数据服务、云服务、集成电路等相关领域政策 / 199
（二）电商平台相关政策 / 202
二、技术应用现状 / 205
（一）人工智能赋能数据服务 / 206
（二）人工智能助力信息技术咨询 / 208
（三）电子商务平台技术服务 / 209
三、存在的问题及挑战 / 212
四、领域未来发展趋势 / 214
第九章 人工智能在房地产领域的应用进展 / 216
一、政策分析 / 217
二、技术应用现状 / 218
（一）通过人工智能提升土地评估的效率和精准性 / 218
（二）基于大数据和隐私计算洞察客户需求 / 220
（三）人工智能辅助规划和建筑方案设计 / 221
（四）建筑机器人代替人力高效、安全施工 / 222
（五）智能客服极大节约人力成本 / 223
（六）物联网助力智慧物业建设 / 225
三、存在的问题及挑战 / 226
四、领域未来发展趋势 / 227
（一）智慧城市成为房地产业发展的新业态 / 227
（二）人工智能变革传统房地产业业务模式 / 228
（三）多样化住房需求催生房地产新产业 / 229
第十章 人工智能在体育领域的应用进展 / 230
一、政策分析 / 230
二、技术应用沿革 / 231
三、技术应用现状 / 233
（一）人工智能 教练员 / 234
（二）人工智能 运动医学 / 240
（三）人工智能 比赛裁判 / 242
（四）人工智能 体育媒体 / 244
（五）人工智能 健身教练 / 245
四、存在的问题及挑战 / 247
（一）融合进程缓慢 / 247
（二）伦理问题突出 / 247
（三）复合型人才短缺 / 249
五、领域未来发展趋势 / 249
第十一章 人工智能在数字文娱领域的应用进展 / 251
一、政策分析 / 251
二、技术应用现状 / 252
（一）人工智能辅助文本创作 / 252
（二）人工智能辅助图像生成 / 254
（三）人工智能辅助视频创作 / 256
（四）人工智能辅助数字创意设计 / 258
（五）人工智能辅助游戏创作 / 260
三、存在的问题及挑战 / 263
（一）技术方面 / 263
（二）社会伦理方面 / 264
四、领域未来发展趋势 / 264
第二篇结语 / 266
第三篇
人工智能治理
第十二章 人工智能引发的风险和挑战 / 268
一、技术风险 / 268
（一）数据合规与隐私保护 / 269
（二）算法歧视 / 272
（三）技术伪造 / 272
二、应用风险 / 274
（一）责任归属难厘清 / 274
（二）应用安全难可控 / 275
（三）自主决策易受控 / 277
三、社会风险 / 278
（一）伦理道德冲突 / 278
（二）社会就业结构 / 279
（三）公平正义 / 281
四、人工智能引发风险的原因分析 / 283
（一）算法的不确定性和复杂性 / 283
（二）数据的难追溯性和依赖性 / 284
（三）传统治理的局限性 / 285
第十三章 人工智能治理的路径初探 / 287
一、国外人工智能治理政策 / 287
（一）欧盟 / 288
（二）美国 / 290
（三）英国 / 293
（四）德国 / 294
（五）其他国家 / 295
（六）政府间国际组织 / 295
（七）行业协会 / 296
二、国内人工智能治理政策 / 297
（一）人工智能发展政策 / 297
（二）人工智能治理政策与规范 / 299
三、人工智能治理的可行路径研究 / 302
（一）部门协作与技术融合打造数据安全 / 302
（二）政府外督和企业内省推进算法正义 / 304
（三）全方位多层次治理体系促平台善治 / 305
十四章 构建人工智能治理体系的对策建议 / 307
一、一个目标 / 307
二、三大原则 / 308
三、多元主体 / 308
四、四种工具 / 309
（一）技术应对 / 309
（二）伦理约束 / 3 10
（三）标准规范 / 3 10
（四）法律监管 / 3 1 1
第三篇结语 / 312
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