我国人工智能论文发表
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。以下是我精心整理的有关人工智能论文的相关资料，希望对你有帮助!
浅谈逻辑学与人工智能
人工智能主要研究用人工方法模拟和扩展人的智能，最终实现机器智能。人工智能研究与人的思维研究密切相关。逻辑学始终是人工智能研究中的基础科学问题，它为人工智能研究提供了根本观点与方法。
1 人工智能学科的诞生
12世纪末13世纪初，西班牙罗门·卢乐提出制造可解决各种问题的通用逻辑机。17世纪，英国培根在《新工具》中提出了归纳法。随后，德国莱布尼兹做出了四则运算的手摇计算器，并提出了“通用符号”和“推理计算”的思想。19世纪，英国布尔创立了布尔代数，奠定了现代形式逻辑研究的基础。德国弗雷格完善了命题逻辑，创建了一阶谓词演算系统。20世纪，哥德尔对一阶谓词完全性定理与N 形式系统的不完全性定理进行了证明。在此基础上，克林对一般递归函数理论作了深入的研究，建立了演算理论。英国图灵建立了描述算法的机械性思维过程，提出了理想计算机模型(即图灵机) ，创立了自动机理论。这些都为1945年匈牙利冯·诺依曼提出存储程序的思想和建立通用电子数字计算机的冯·诺依曼型体系结构，以及1946年美国的莫克利和埃克特成功研制世界上第一台通用电子数学计算机ENIAC做出了开拓性的贡献。
以上经典数理逻辑的理论成果，为1956年人工智能学科的诞生奠定了坚实的逻辑基础。
现代逻辑发展动力主要来自于数学中的公理化运动。20世纪逻辑研究严重数学化，发展出来的逻辑被恰当地称为“数理逻辑”，它增强了逻辑研究的深度，使逻辑学的发展继古希腊逻辑、欧洲中世纪逻辑之后进入第三个高峰期，并且对整个现代科学特别是数学、哲学、语言学和计算机科学产生了非常重要的影响。
2 逻辑学的发展
2.1逻辑学的大体分类
逻辑学是一门研究思维形式及思维规律的科学。 从17世纪德国数学家、哲学家莱布尼兹(G. LEibniz)提出数理逻辑以来，随着人工智能的一步步发展的需求，各种各样的逻辑也随之产生。逻辑学大体上可分为经典逻辑、非经典逻辑和现代逻辑。经典逻辑与模态逻辑都是二值逻辑。多值逻辑，是具有多个命题真值的逻辑，是向模糊逻辑的逼近。模糊逻辑是处理具有模糊性命题的逻辑。概率逻辑是研究基于逻辑的概率推理。
2.2 泛逻辑的基本原理
当今人工智能深入发展遇到的一个重大难题就是专家经验知识和常识的推理。现代逻辑迫切需要有一个统一可靠的，关于不精确推理的逻辑学作为它们进一步研究信息不完全情况下推理的基础理论，进而形成一种能包容一切逻辑形态和推理模式的，灵活的，开放的，自适应的逻辑学，这便是柔性逻辑学。而泛逻辑学就是研究刚性逻辑学(也即数理逻辑)和柔性逻辑学共同规律的逻辑学。
泛逻辑是从高层研究一切逻辑的一般规律，建立能包容一切逻辑形态和推理模式，并能根据需要自由伸缩变化的柔性逻辑学，刚性逻辑学将作为一个最小的内核存在其中，这就是提出泛逻辑的根本原因，也是泛逻辑的最终历史使命。
3 逻辑学在人工智能学科的研究方面的应用
逻辑方法是人工智能研究中的主要形式化工具，逻辑学的研究成果不但为人工智能学科的诞生奠定了理论基础，而且它们还作为重要的成分被应用于人工智能系统中。
3.1 经典逻辑的应用
人工智能诞生后的20年间是逻辑推理占统治地位的时期。1963年，纽厄尔、西蒙等人编制的“逻辑理论机”数学定理证明程序(LT)。在此基础之上，纽厄尔和西蒙编制了通用问题求解程序(GPS)，开拓了人工智能“问题求解”的一大领域。经典数理逻辑只是数学化的形式逻辑，只能满足人工智能的部分需要。
3.2 非经典逻辑的应用
(1)不确定性的推理研究
人工智能发展了用数值的方法表示和处理不确定的信息，即给系统中每个语句或公式赋一个数值，用来表示语句的不确定性或确定性。比较具有代表性的有：1976年杜达提出的主观贝叶斯模型， 1978年查德提出的可能性模型， 1984年邦迪提出的发生率计算模型，以及假设推理、定性推理和证据空间理论等经验性模型。
归纳逻辑是关于或然性推理的逻辑。在人工智能中，可把归纳看成是从个别到一般的推理。借助这种归纳方法和运用类比的方法，计算机就可以通过新、老问题的相似性，从相应的知识库中调用有关知识来处理新问题。
(2)不完全信息的推理研究
常识推理是一种非单调逻辑，即人们基于不完全的信息推出某些结论，当人们得到更完全的信息后，可以改变甚至收回原来的结论。非单调逻辑可处理信息不充分情况下的推理。20世纪80年代，赖特的缺省逻辑、麦卡锡的限定逻辑、麦克德莫特和多伊尔建立的NML非单调逻辑推理系统、摩尔的自认知逻辑都是具有开创性的非单调逻辑系统。常识推理也是一种可能出错的不精确的推理，即容错推理。
此外，多值逻辑和模糊逻辑也已经被引入到人工智能中来处理模糊性和不完全性信息的推理。多值逻辑的三个典型系统是克林、卢卡西维兹和波克万的三值逻辑系统。模糊逻辑的研究始于20世纪20年代卢卡西维兹的研究。1972年，扎德提出了模糊推理的关系合成原则，现有的绝大多数模糊推理方法都是关系合成规则的变形或扩充。
4 人工智能——当代逻辑发展的动力
现代逻辑创始于19世纪末叶和20世纪早期，其发展动力主要来自于数学中的公理化运动。21世纪逻辑发展的主要动力来自哪里?笔者认为，计算机科学和人工智能将至少是21世纪早期逻辑学发展的主要动力源泉，并将由此决定21世纪逻辑学的另一幅面貌。由于人工智能要模拟人的智能，它的难点不在于人脑所进行的各种必然性推理，而是最能体现人的智能特征的能动性、创造性思维，这种思维活动中包括学习、抉择、尝试、修正、推理诸因素。例如，选择性地搜集相关的经验证据，在不充分信息的基础上做出尝试性的判断或抉择，不断根据环境反馈调整、修正自己的行为，由此达到实践的成功。于是，逻辑学将不得不比较全面地研究人的思维活动，并着重研究人的思维中最能体现其能动性特征的各种不确定性推理，由此发展出的逻辑理论也将具有更强的可应用性。
5 结语
人工智能的产生与发展和逻辑学的发展密不可分。
一方面我们试图找到一个包容一切逻辑的泛逻辑，使得形成一个完美统一的逻辑基础;另一方面，我们还要不断地争论、更新、补充新的逻辑。如果二者能够有机地结合，将推动人工智能进入一个新的阶段。概率逻辑大都是基于二值逻辑的，目前许多专家和学者又在基于其他逻辑的基础上研究概率推理，使得逻辑学尽可能满足人工智能发展的各方面的需要。就目前来说，一个新的泛逻辑理论的发展和完善需要一个比较长的时期，那何不将“百花齐放”与“一统天下”并行进行，各自发挥其优点，为人工智能的发展做出贡献。目前，许多制约人工智能发展的因素仍有待于解决，技术上的突破，还有赖于逻辑学研究上的突破。在对人工智能的研究中，我们只有重视逻辑学，努力学习与运用并不断深入挖掘其基本内容，拓宽其研究领域，才能更好地促进人工智能学科的发展。
我国人工智能弯道超车走在世界前列，
近年来我国人工智能产业呈现出了蓬勃发展的良好态势。一是部分关键应用技术特别是图像识别、语音识别等技术，处于全球相对领先的水平，人工智能论文总量和高倍引用的论文数量，也处在第一梯队，据全球相对前列。二是产业整体实力显著增强。全国人工智能产业超过一千家，覆盖技术平台、产品应用等多环节，已经形成了比较完备的产业链。京津冀、长三角、珠三角等地区的人工智能产业急剧发展的格局已经初步形成。三是与行业融合应用不断深入。人工智能凭借其强大的赋能性，正在成为促进传统行业转型升级的重要驱动力量，各领域智能的新技术、新模式、新业态不断涌现，辐射溢出的效应也在持续增强，人工智能概念的火热促进了不少行业的兴起，比如域名，许多相关的.top域名已经被注册。但也要看到，在快速发展过程当中，我国人工智能的基础技术，还有较大欠缺，能够真正创造商业价值的还比较少。传统行业与人工智能的融合还存在较高门槛，有数据显示，今年人工智能领域投融资比前两年特别是跟去年相比，也有比较大幅度的下调。中国人工智能应用具有领域广、渗透深的特点，在产业化方面具有独特优势，但也面临巨大挑战，尤其是在基础理论和算法方面，原始创新能力不足，在高端芯片、关键部件等方面基础薄弱，高水平人才也不足。随着全球人工智能加速发展，各国在认知智能、机器学习、智能芯片等方面将不断取得突破。
《人工智能与机器人研究》是一本关于人工智能的期刊，该期刊杂志上发表的文章包含这些领域：智能机器人、模式识别与智能系统、虚拟现实技术与应用、系统仿真技术与应用、工业过程建模与智能控制、智能计算与机器博弈、人工智能理论、语音识别与合成、机器翻译、图像处理与计算机视觉、计算机感知、计算机神经网络、知识发现与机器学习、建筑智能化技术与应用、人工智能其他学科等等。另外，这本期刊就是一本开源期刊，与传统期刊相比，采用了同行评审的方法审稿，具体开源期刊的特点可以百度了解更多；而且发表了的文章传播范围更广，受众更多，文章的影响力也更大。
我国人工智能论文发表年限
人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层。基础层是人工智能产业链的基础，为人工智能提供算力支撑和数据输入，中国在此领域发展时间较短，基础层发展较为薄弱。目前，中国的人工智能企业主要集中在北京、广东、上海和浙江，北京的人工智能发展已经步入快车道。
人工智能产业链全景梳理：基础层发展薄弱
基础层主要提供算力和数据支持，主要涉及数据的来源与采集，包括AI芯片、传感器、大数据、云计算、开源框架以及数据处理服务等。技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与具体应用层的桥梁，主要包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。应用层针对不同的场景，将人工智能技术进行应用，进行商业化落地，主要应用领域有驾驶、安防、医疗、金融、教育等。
近年来，人工智能在技术与应用方面取得了巨大的进展，在国际上具备了一定的竞争力，但是基础层的薄弱仍然是限制中国人工智能发展的关键因素。中国在在基础层发展时间较短，较落后于国际先进水平。 长期以来，中国的芯片大部份依赖进口，计算力方面的基础薄弱，且开源框架受制于国外AI巨头。
基础层的人工智能算力发挥着越来越重要的作用， AI芯片作为人工智能产业发展的核心，将迎来巨大的发展机遇。目前，中国人工智能芯片优秀企业有寒武纪、华为海思、中星微、西井科技、地平线、富瀚微、四维图新、瑞芯微、深鉴科技等。
人工智能产业链区域热力图：北京AI发展步入快车道
根据公开资料整理人工智能优秀企业区域分布热力地图如下，可见，我国人工智能产业链重点企业集中于北京、广东、上海、浙江等地区。
北京作为中国集聚人工智能企业最多的区域，其人工智能产业的链条已经比较完善，覆盖了整个产业链环节，且在产业链的重点细分领域均出现了行业龙头企业。其中，基础层中传感器的行业龙头京东方科技，AI芯片的行业龙头中星微电子、寒武纪、地平线、四维图新等，云计算的百度云、金山云、世纪互联等，数据服务的百度数据众包、京东众智、数据堂等;技术层的机器学习龙头百度IDL、京东DNN等，计算机视觉的商汤科技、旷视科技等，自然语言处理的百度、搜狗、紫平方等，语音识别的出门问问、智齿科技等;应用层的人工智能重点企业也涉及了各个领域。北京正在逐步形成具有全球影响力的人工智能产业生态体系。
—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
[昱言]第三期人工智能第三部分：人工智能的发展前景
经过多年的持续积累，我国在人工智能领域取得重要进展，国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，部分领域核心关键技术实现重要突破。
语音识别、视觉识别技术世界领先，自适应自主学习、直觉感知、综合推理、混合智能和群体智能等初步具备跨越发展的能力，中文信息处理、智能监控、生物特征识别、工业机器人、服务机器人、无人驾驶逐步进入实际应用，人工智能创新创业日益活跃，一批龙头骨干企业加速成长，在国际上获得广泛关注和认可。
加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合，形成了我国人工智能发展的独特优势。
与此同时，我国人工智能整体发展水平与发达国家相比仍存在差距，缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面差距较大。
科研机构和企业尚未形成具有国际影响力的生态圈和产业链，缺乏系统的超前研发布局；人工智能尖端人才远远不能满足需求；适应人工智能发展的基础设施、政策法规、标准体系亟待完善。
人工智能领域技术能力全面提升为人机协同奠定基础
随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，人工智能领域科学与应用的鸿沟正在被突破。
图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术能力快速提升，技术的产业化进程得以开启，人工智能迎来爆发式增长的新高潮。机器在人工智能技术的应用下，在“视觉”“听觉”“触觉”等人体感官的感知能力不断增强。
例如计算机视觉领域中深受关注的Image Net图像识别挑战赛获奖结果表明，2015年，计算机对于图像的识别能力已经超过人类水平，这意味着计算机能够在多种场景下一定程度上替代人类视觉的工作，更高效地完成任务。
同时得益于深度学习算法能力的提升，语音识别、自然语言处理等人工智能算法的不断革新助推计算机视觉产业持续向前。
人工智能技术能力的不断成熟使得机器能够实现越来越人性化的操作。人工智能技术能力的全面提升为人机系统的能力实现奠定了坚实的基础。
目前，人工智能是一个快速发展的领域，对人才的需求很大。和其他技术岗位相比，竞争低，工资相对高。所以现在是进入人工智能领域的好时机。研究还表明，三项技能以上的人才对企业更有吸引力，而且趋势越来越明显。所以IT技术人员需要在掌握一门技术的同时掌握更多的技能！人工智能人才目前处于明显短缺状态，这种状况还存在扩大的趋势。当前社会技术环境下，需要兼顾扎实的专业技术和复合型背景的人才。在互联网企业中，人工智能的薪酬排在第三位，其中薪酬最高的是声音识别方向的从业者。
我国人工智能论文发表时间
你好：
《自然》(Nature)期刊发表的一篇文章，从论文影响力、核心应用、硬件、人才等方面，详细地对中国当前的AI发展现状进行了分析。
2017年，我国制定了《新一代人工智能发展规划》，描绘了未来十几年我国人工智能发展的宏伟蓝图，确立了 “三步走” 目标：
人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变。任何有助于让机器(尤其是计算机)模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，都可视为人工智能的范畴,展现出无比光明的发展前景。在我们生活方面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在网络空间。网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。在生产方面，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定(或向管理员推荐)最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如，医疗方面，可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊;医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。
人工智能专业发展前景怎么样？哪些高校适合报考？
中国人工智能论文发表
人工智能现在备受大家关注，各个国家的科技团队都开始并致力于钻研人工智能，人工智能产品层出不出，让我们大呼惊奇。在美国，人工智能的发展处于顶尖状态，而我国的人工智能也已经位于第一梯队，不管是从融资规模和新增企业数量上，中国排名仅位于美国之后位居第二。那么我们当前的人工智能的发展状况是什么样的呢？下面我们就给大家介绍一下这个问题。可以说中国的人工智能领域在世界排名第二，这是由于在人工智能领域的国际科技论文发表量和发明专利授权量已居世界第二，依托于庞大的网络和用户，国内拥有先进的语音、视觉、传感等人工智能相关领域的技术优势。中国人工智能的产业十分的发达，并且有极大的优势可以发展人工智能。但是中国的人工智能还是存在着很多的瓶颈问题，这些问题包括人工智能原创性理论基础不强，重大原创成果不足；在基础理论、核心算法以及关键设备、高端芯片、重大产品与系统、基础材料、元器件、软件与接口等方面，与以美国的人工智能发达国家相比还存在较大差距。当然，人工智能产业结构布局还不完善，人工智能人才队伍，特别是尖端人才不能满足发展需求等。可以用一个词来总结中国的人工智能，那就是大而不强。而中国的人工智能开始被很多国家限制，这是因为中国的人工智能发展前景十分好，好的让这些国家眼红，而美国政府正在考虑采取类似的措施，原因也是出于对中国可能获得珍贵的人工智能知识的担忧。中国对机器人和人工智能的兴趣尤其令人担忧，并扬言要对中国投资技术企业进行立法上的限制。 在这里需要给大家说明的是，人工智能中的10%在于算法，20%在于技术，70%在于应用场景和落地。这一推断没错，但是如果在前面30%失去技术优势，后面的70%就没有了什么意义。因此，增强人工智能基础，必须在大数据分析、深度学习、自主协同等方面进行学科理论梳理和研究，开展类脑智能计算、生物仿真等基础技术的研究，以实验室和研究院等形式专注研究成果的产品转化。当然我们需要意识到一个问题，那就是基础理论是根本，基础技术是主干，应用是枝叶。只有根底深厚庞大，主干强劲，人工智能产业才能日益兴荣昌盛。目前人工智能共享技术包括知识计算引擎技术、自然语言处理技术、群体智能关键技术、自主无人系统智能技术、虚拟现实智能建模技术，以及智能计算芯片与系统等。中国人工智能的未来前景还是比较乐观的，但是这些乐观还是多少有一点悲观的，不过相信我们的国家会解决这些问题。
中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。2019年中国AI芯片市场规模约为115.5亿元，在5G商用的普及和政策、技术等各因素的推动下，AI芯片有望在云计算、安防、消费电子、机器人等领域实现大规模商用，预计2021年AI芯片市场规模将达到436.8亿元。但值得注意的是，随着人工智能技术的加速普及，下游应用领域对AI算力和能耗的要求越来越高，传统冯诺依曼架构式芯片的瓶颈逐渐显露，AI芯片将朝着存算一体化方向发展。有分析师认为，存算一体AI芯片的发展前景虽受到广泛认可，但整体仍处在发展的起步阶段。从实现计算与存储的融合设计，到技术的落地、量产、规模化商用，还有较长阶段。能够率先实现技术、产品突破的企业将更容易获得资本、人才、市场的支持。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况我国人工智能发展全球论文占比情况（数据来源：艾媒数据中心）相关调查机构数据显示， 截至2017年12月31日，中国人工智能专利申请数达46284件。随着国家大力提倡、投入研发逐渐增加，人工智能运用到越来越多的行业领域，未来相关专利数量应当会持续增加，人工智能技术产业化发展前景向好。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况截止2017年我国人工智能专利申请数量（数据来源：艾媒数据中心）2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好。1.中国步入技术驱动增长的高质量发展阶段，政策将持续加码推动芯片全面国产化中国数字经济产业已经成为驱动经济增长的新动能，2019年数字经济规模占GDP的比重达36.2%;作为数字经济产业底层基础的集成电路，却严重依赖进口，2020年前八个月，中国集成电路进口金额超过万亿元;未来政策将持续加码发展集成电路产业，实现芯片全面国产化。2.中国AI芯片有望引领国产芯片实现弯道超车，预计2023年中国AI芯片市场规模将突破千亿元5G基站、大数据中心、人工智能等新型基础建设的完善，促使AI芯片成为引领芯片行业未来发展的重要方向;政策、资本、技术、市场等多重因素将驱动AI芯片这一新赛道快速发展，中国芯片有望实现弯道超车;预计2023年中国AI芯片市场规模将超过千亿元。3.存算一体化AI芯片是未来主流方向，受益于下游需求的强劲驱动力而快速发展人工智能产业的成熟化发展驱动AI芯片由通用型向专用型发展，急剧增长的数据量对AI芯片的性能以及能耗提出了更高要求;能够兼具性能和成本的存算一体化AI芯片符合未来发展趋势，在下游需求的推动下有望快速发展。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况AI芯片概念描述直观图（来源：艾媒咨询）人工智能，作为计算机科学最前沿的发展方向，同时也是新一轮产业变革的核心驱动力，具有巨大的市场前景。面向人工智能应用的AI算法，除具有传统算法一般的性能特征，还具备处理大量非结构化数据、处理过程计算量大、参数量大等新特质，亟须强大的运算能力和高效的访存能力支撑。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况人工智能相关学科及关联关系（来源：艾媒咨询）4.中国人工智能未来热度持续目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。
我国人工智能产业技术基础已经具备，各应用场景的技术研发及落地也进展顺利，人工智能的产业化应用趋势日趋明朗。2017年我国人工智能市场规模达到216.9亿元，同比2016年增长52.8%。产业政策规划指出，到2020年中国人工智能核心产业规模超过1500亿元、人工智能是典型的高增速、大增量的蓝海市场，未来行业发展前景广阔。人工智能技术门槛较高，目前大多数的领域的发展还依赖于国家技术战略的推动以及资本的推动。人工智能的市场分割性主要存在于技术应用场景方面，巨头大而全的布局难以深度介入，这也正是初创企业以及正在转型的非巨头上市公司机会所在。
人工智能技术无论是在核心技术，还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破，人工智能技术的发展将主要以“AI+X”(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现，并不意味着对应行业或职业的消亡，而仅仅意味着职业模式的部分改变。任何有助于让机器(尤其是计算机)模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法和技术，都可视为人工智能的范畴,展现出无比光明的发展前景。在我们生活方面，协助人类完成此前被认为必须由人完成的智能任务。人们将不仅生活在真实的物理空间，同样生活在网络空间。网络空间中的每个个体既有可能是人，也有可能是一个人工智能。在生产方面，未来人工智能有望在传统农业转型中发挥重要作用。例如，通过遥感卫星、无人机等监测我国耕地的宏观和微观情况，由人工智能自动决定(或向管理员推荐)最合适的种植方案，并综合调度各类农用机械、设备完成方案的执行，从而最大限度解放农业生产力。在制造业中，人工智能将可以协助设计人员完成产品的设计，在理想情况下，可以很大程度上弥补中高端设计人员短缺的现状，从而大大提高制造业的产品设计能力。同时，通过挖掘、学习大量的生产和供应链数据，人工智能还可望推动资源的优化配置，提升企业效率。在理想情况下，企业里人工智能将从产品设计、原材料购买方案、原材料分配、生产制造、用户反馈数据采集与分析等方面为企业提供全流程支持，推动我国制造业转型和升级。在生活服务方面，人工智能同样有望在教育、医疗、金融、出行、物流等领域发挥巨大作用。例如，医疗方面，可协助医务人员完成患者病情的初步筛查与分诊;医疗数据智能分析或智能的医疗影像处理技术可帮助医生制定治疗方案，并通过可穿戴式设备等传感器实时了解患者各项身体指征，观察治疗效果。在教育方面，一个教育类人工智能系统可以承担知识性教育的任务，从而使教师能将精力更多地集中于对学生系统思维能力、创新实践能力的培养。
中国发表人工智能论文
目前，人工智能是一个快速发展的领域，对人才的需求很大。和其他技术岗位相比，竞争低，工资相对高。所以现在是进入人工智能领域的好时机。研究还表明，三项技能以上的人才对企业更有吸引力，而且趋势越来越明显。所以IT技术人员需要在掌握一门技术的同时掌握更多的技能！人工智能人才目前处于明显短缺状态，这种状况还存在扩大的趋势。当前社会技术环境下，需要兼顾扎实的专业技术和复合型背景的人才。在互联网企业中，人工智能的薪酬排在第三位，其中薪酬最高的是声音识别方向的从业者。
人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。以下是我整理的科技人工智能论文的相关 文章 ，欢迎阅读!
人工智能技术推动我国ICT产业发展模式探讨
【摘 要】人工智能是一项前瞻性科学研究，已经成为ICT产业发展的突破口。通过比较国内外ICT产业中人工智能技术研发现状， 总结 我国相关技术和产业的优劣势，有针对性的从国家政策层面和企业层面探讨人工智能技术在促进我国ICT产业发展的对策和建议。
【关键词】人工智能;政策引导;发展模式
0 引言
工信部在2010年工作会议上重点部署了战略性新兴产业的发展，信息和通信技术(Information and Communication Technology， ICT)产业排在首位。当前以智慧城市、智能家居、车联网等构成的物联网、移动互联网等应用为代表的新一代ICT产业不断创新，正在全球范围内掀起新一轮科技革命和产业变革，相关产业布局如图1所示。2013年前后欧美等国家和地区相继启动的人脑研究计划，促进人工智能、神经形态计算和机器人系统的发展。而人工智能就是机器模拟人脑的具体表现形式，以云计算、深度学习、智能搜索等一系列新技术在大规模联网上的应用，已经成为ICT产业进一步发展的重要方向[1-2]。面对人工智能在ICT产业上的迅猛发展，急需对我国在此方面的发展模式进行梳理。
1 国内外人工智能技术在ICT产业的发展现状
从发展脉络看，人工智能研究始终位于技术创新的高地，近年来成果斐然，在智能搜索、人工交互、可穿戴设备等领域得到了前所未有的重视，成为产业界力夺的前沿领域。目前国际ICT产业在人工智能技术上的发展重心涉及以下几个方面。
1.1 搜索引擎方向的发展
信息搜索是互联网流量的关键入口，也是实现信息资源与用户需求匹配的关键手段，人工智能的引入打开了搜索引擎发展的新空间。融合了深度学习技术的搜索引擎正大幅度提升图像搜索的准确率，同时吸纳了自然语言处理和云操作处理技术的搜索引擎，可将语音指令转化为实时搜索结果，另外人工智能搜索引擎可能添加意识情感元素，发展出真正意义上的神经心理学搜索引擎[3]。
从搜索引擎的发展上来看，国内企业起步稍晚，搜索领域较窄，但也有新浪、搜狐、百度、阿里巴巴、腾讯等公司等纷纷运用独特的技术与 商业模式 进行中国式的创新与超越，以及科大讯飞等企事业研究单位在部分方向已经具有了一定的基础，发展态势较好。
1.2 人脑科学助推人工智能技术发展
人工智能技术都是通过机器来模拟人脑进行复杂、高级运算的人脑研究活动。目前基于信息通信技术建立的研究平台，使用计算机模拟法来绘制详细的人脑模型，推动了人工智能、机器人和神经形态计算系统的发展，预计将引发人工智能由低级人脑模拟向高级人脑模拟的飞跃。
谷歌公司早就通过自主研发以及收购等方式来获取人工智能的必要技术，包括使用一万六千个处理器建立的模拟人脑神经系统的、具备学习功能的谷歌大脑。国内该方面的研究发展起步偏重于医学单位，在中华人类脑计划和神经信息学方面具有一定的科研成果，在某些领域达到了国际先进水平，但在新一轮全球人工智能竞赛中，中国至今处于观望和模仿阶段。直至2013年初，百度成立深度学习研究院，提出百度大脑计划，如图2所示，拥有了超越天河二号的超级计算能力，组建起世界上最大的拥有200亿个参数的深度神经网络。作为国内技术最领先的互联网公司，百度此次争得人工智能领域最顶尖的科学家，在硅谷布局人工智能研究，被视为与美国科技巨头直接展开了技术和人才竞争。
1.3 智能终端和可穿戴设备引起产业变革
移动终端通过嵌入人工智能技术破除了时空限制，促进了人机高频互动，穿戴式智能联网设备正在引领信息技术产品和信息化应用发展的新方向。
我国在智能终端和可穿戴设备芯片的研发方面，还处于探索的阶段，特别是大型芯片企业未进行有力的支持。目前只有君正发布了可穿戴的芯片，制造工艺与国际上还有一定的差距。应该说国内芯片现在还是处于刚刚起步阶段，相比市场对可穿戴设备概念的热捧，用户真正能体验到的可穿戴设备屈指可数，大多停留在概念阶段。
1.4 物联网部分领域发展
全球物联网应用在各国战略引领和市场推动下正在加速发展，所产生的新型信息化正在与传统领域深入融合。总的来看，在公共市场方面发展较快，其中智能电网、车联网、机器与机器通信(Machine-To-Machine， M2M)是近年来发展较为突出的应用领域[4]。
物联网涉及领域众多，各国均上升至国家战略层次积极推动物联网技术研发，我国也在主动推进物联网共性基础能力研究和建立自主技术标准。在射频识别(Radio Frequency Identification， RFID)、M2M、工业控制、标识解析等领域已经获得部分知识产权，其中中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频(800/900MHz)和微波(2.45GHz)RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破。在标准方面，已建立传感网标准体系的初步框架，其中多项标准提案已被国际标准化组织采纳。作为国际传感网标准化四大主导国(美国、德国、韩国、中国)之一，我国在制定国际标准时已享有重要话语权。
2 我国ICT产业的政策引导
目前ICT产业的应用范围在不断的延伸，政策的制定必须考虑跨行业的需要，加速产业链的分工、合作和成熟。我国ICT企业正紧跟变革、激励创新、发掘内需，再通过突破瓶颈的ICT政策必将迎来新的机遇和发展。
2.1 国家政策方面的引导
世界发达国家纷纷制定ICT产业发展计划，并将其作为战略性新兴产业的重要组成部分。我国急需在国家政策方面进行引导，试图抢占下一程竞争制高点。政策应呈现如下趋势，破除行业间壁垒，加快制定ICT跨行业标准和产业相关政策。
2.1.1 加强政策顶层设计
成立国家级ICT产业发展机构，尽快确立国家ICT中长期发展战略，落实国家级监管机制、产业协同等各方面的工作，促进ICT产业及相关行业的发展。 2.1.2 加强自主创新能力
将战略性新兴产业作为发展重点，围绕其需求部署创新链，掌握核心关键技术，突破技术瓶颈。加强技术集成和商业模式的创新，加快新产品、新技术、新工艺研发应用。
2.1.3 深化科技体制改革
将企业主体地位予以强化，建立以企业为主、以市场为导向、产学研一体化的创新体系。新体系要确保企业为产业技术研发、技术创新决策、成果转化的主导地位，要促进人才、资源、技术等创新要素向企业流动，要主动与产学研机构开展深度合作，要扶植和壮大创新型企业。
2.2 知识产权方面的引导
2.2.1 专利方面
国际专利纠纷在一定程度上提高了国内企业的专利危机意识，但是由于在国内专利长期并未得到重视及专利技术研发周期长，企业对是否有能力实现布局认识不清[5]。初具国际竞争实力的国内企业应该紧抓全球重大的专利收购机遇，快速提升整体竞争力。针对新技术涉及专利问题应加快系统研究，重视前瞻性专利布局。积极探索统一专利池的构建，增强全产业专利授权及谈判能力，探索构建国内企业面临知识产权危机时的商业保护伞机制。一方面强化自身研发投入，另一方面仍需加强产学研结合、实现高校和科研院所的专利对企业转移。
2.2.2 著作权方面
目前版权产业已经成为国民经济新的增长点和经济发展中的支柱产业。世界知识产权组织在与我国国家版权局的合作调研时发现，2013年我国著作权作品登记共845064件，其中软件著作权登记164349件，同比增长超过18%。物联网、云计算、大数据等 热点 领域软件均呈现出了加速增长态势，如物联网软件著作权共4388件，同比增长70.54%，云计算软件著作权共3017件，同比增长55.04%，明显高于软件登记整体增速。虽然我国软件技术正处在一个高速增长期，但存在着低水平重复、起点较低的问题，仍需坚持不懈的进行引导、创新和保护。
3 ICT相关企业实现方式探讨
经过多年的努力积累，在人工智能究领域我国在不再仅是国外技术的跟随者，已经能够独立自主地进行重大问题的创新性研究，并取得了丰硕的成果。今后我国相关企业应进一步拓展人工智能在ICT产业的应用，并加快构建ICT产业生态系统。我国ICT相关企业在整个产业上应该逐步完成以下几个方面。
3.1 政、学、研、产、用全面推进
政府与科研院所建立合作机制。我国已经在制定多个促进产学研合作的计划，目的是将基础研究、应用研究，以及国家工业未来的发展紧密联系起来。大力资助具有应用前景的科研项目，促进大学与产业界联合申请项目，同时对由企业参与投资开发的项目实行重点关注。企业参与高校的科研项目。鼓励实力雄厚的公司通过向高校提供资金、转让科研设备等形式建立合作关系。高校积极参加企业研发项目。提供多种形式的合作方式，如高校教师充当企业顾问、举办学术讲座或参加企业课题研究，公司科研人员到高校进修并取得学位等。随着高校与政府、企业、研发机构合作的不断深入，努力消除校企之间的空间和物理层面的隔阂。探索建立学校、地方、企业、研发机构四位一体的科技创新体系，尽快形成具有特色优势和规模效益的高新技术产业群。
3.2 加强合作、推进新技术的产业化与商用
通信设备企业可与电信运营商、互联网企业加强合作，共同搭建新型试验网络，验证基于融合技术的网络架构在各场景的运行状况，排查可能出现的问题，推进相关技术、设备以及解决方案的成熟与商用化。加大与科研院所、专利中介、行业协会组织的合作，充分利用各方资源优势。企业应着重关注和影响科研院所的研究方向，协助其加强研发的实用性，提高研发质量。可以采取与校企合作开发、企业牵头申报课题，高校参与、企业设立课题由高校认领、建立联合实验室等方式。合作培育应用生态。企业在推进网络控制平台面向标准化的过程中，应充分考虑和吸纳包括电信运营商、互联网企业及其他各类企业的网络应用创新需求，为网络应用生态体系的形成与繁荣创建良好的技术基础与商业环境。
3.3 全力抢占大数据
我国政府已经认识到大数据在改善公共服务、推动经济发展以及保障国家安全等方面的重大意义。2014年《政府 工作 报告 》明确提出，“以创新支撑和引领经济结构优化升级;设立新兴产业创业创新平台”，在新一代移动通信、集成电路、大数据等方面赶超先进，引领未来产业发展。ICT企业在发展大数据的总体思路应该是：首先，明确国家关于大数据发展的战略目标，促进电信、互联网、金融等拥有海量数据的企业与其他行业进行大数据融合，扩展大数据应用领域;其次，在技术方面需要提高研发的前瞻性和系统性，近期重点发展实时大数据处理、深度学习、海量数据存储管理、交互式数据可视化和应用相关的分析技术等[6];第三，集合产学研用各方力量，统筹规划大数据应用，避免盲目发展;最后，解决个人信息的数据安全性需求。
3.4 重点发展云计算
2014年3月，工信部软件服务业司司长陈伟透露我国云计算综合标准化技术体系草案已形成。在政府建立标准化的同时，ICT企业应以企业的角度积极参与到云计算领域研究中，服务国家云产业发展战略。建议向用户充分开放企业平台资源，推进社会云产业发展;加强技术应用深度，将云计算技术着重应用于信息搜索、数据挖掘等领域，逐渐形成社会资源利用方面高效可行的 方法 技术;广泛展开与社会各界合作，推动社会各类数据资源与企业云计算技术的整合应用。云计算企业拥有丰富的软硬件资源、技术资源以及人力资源，并且服务政府信息化建设意愿强烈。应通过与政府社会资源应用需求相结合，充分发挥企业云计算资源在服务政府信息化建设、社会资源应用方面的潜力。
4 小结
发达国家对人工智能技术在ICT产业应用的研究开展较早，为促进人工智能技术的发展和ICT产业相关技术的发展已经提出并实施了一些行之有效的策略，积累了一定的 经验 。本文通过对比国内外在人工智能技术重点方向发展现状，借鉴他国政策与经验，根据我国的国情及产业发展所处的阶段，提出符合我国目前产业发展现状，适合我国的可借鉴的策略，以期为促进我国人工智能技术在ICT产业发展提供参考。
下一页分享更优秀的>>>科技人工智能论文
中国人工智能技术起步较晚，但是发展迅速，目前在专利数量以及企业数量等指标上已经处于世界领先地位。2013-2018年，全球人工智能领域的论文文献产出共30.5万篇，其中，中国发表7.4万篇，美国发表5.2万篇。在数量占比方面，2017年中国人工智能论文数量占比全球已经达27.7%。当前中美两国之间人工智能科研论文合作规模最大，是全球人工智能合作网络的中心，中美两国合作深刻影响全球人工智能发展。2019年中国AI芯片市场规模约为115.5亿元，在5G商用的普及和政策、技术等各因素的推动下，AI芯片有望在云计算、安防、消费电子、机器人等领域实现大规模商用，预计2021年AI芯片市场规模将达到436.8亿元。但值得注意的是，随着人工智能技术的加速普及，下游应用领域对AI算力和能耗的要求越来越高，传统冯诺依曼架构式芯片的瓶颈逐渐显露，AI芯片将朝着存算一体化方向发展。有分析师认为，存算一体AI芯片的发展前景虽受到广泛认可，但整体仍处在发展的起步阶段。从实现计算与存储的融合设计，到技术的落地、量产、规模化商用，还有较长阶段。能够率先实现技术、产品突破的企业将更容易获得资本、人才、市场的支持。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况我国人工智能发展全球论文占比情况（数据来源：艾媒数据中心）相关调查机构数据显示， 截至2017年12月31日，中国人工智能专利申请数达46284件。随着国家大力提倡、投入研发逐渐增加，人工智能运用到越来越多的行业领域，未来相关专利数量应当会持续增加，人工智能技术产业化发展前景向好。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况截止2017年我国人工智能专利申请数量（数据来源：艾媒数据中心）2018年中国人工智能领域共融资1311亿元，增长率超过100%，投资者看好人工智能行业的发展前景，资本将助力行业更好地发展。随着人工智能技术的进一步发展和落地，深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现，人工智能技术产业化发展前景向好。1.中国步入技术驱动增长的高质量发展阶段，政策将持续加码推动芯片全面国产化中国数字经济产业已经成为驱动经济增长的新动能，2019年数字经济规模占GDP的比重达36.2%;作为数字经济产业底层基础的集成电路，却严重依赖进口，2020年前八个月，中国集成电路进口金额超过万亿元;未来政策将持续加码发展集成电路产业，实现芯片全面国产化。2.中国AI芯片有望引领国产芯片实现弯道超车，预计2023年中国AI芯片市场规模将突破千亿元5G基站、大数据中心、人工智能等新型基础建设的完善，促使AI芯片成为引领芯片行业未来发展的重要方向;政策、资本、技术、市场等多重因素将驱动AI芯片这一新赛道快速发展，中国芯片有望实现弯道超车;预计2023年中国AI芯片市场规模将超过千亿元。3.存算一体化AI芯片是未来主流方向，受益于下游需求的强劲驱动力而快速发展人工智能产业的成熟化发展驱动AI芯片由通用型向专用型发展，急剧增长的数据量对AI芯片的性能以及能耗提出了更高要求;能够兼具性能和成本的存算一体化AI芯片符合未来发展趋势，在下游需求的推动下有望快速发展。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况AI芯片概念描述直观图（来源：艾媒咨询）人工智能，作为计算机科学最前沿的发展方向，同时也是新一轮产业变革的核心驱动力，具有巨大的市场前景。面向人工智能应用的AI算法，除具有传统算法一般的性能特征，还具备处理大量非结构化数据、处理过程计算量大、参数量大等新特质，亟须强大的运算能力和高效的访存能力支撑。世纪浪人：智慧筑基，源聚强国，深度分析中国人工智能发展概况人工智能相关学科及关联关系（来源：艾媒咨询）4.中国人工智能未来热度持续目前中国整个人工智能产业规模仍在保持增长，同时国家也在不断出台各类人工智能产业扶持政策，资本市场对人工智能行业的投资热情不减，技术方面不断突破是产业增长的核心驱动力。未来人工智能产业的走向取决于算法的进步，由于算法的技术突破是决定人工智能上限的，所以未来人工智能企业拉开差距就在算法的技术突破上，谁能先在算法上取得成功，谁就能取得资本市场青睐，同时产业落地也会进一步提速。在算法方面，目前已经有深度学习和神经网络这样优秀的模型，但就目前国内人工智能算法的总体发展而言，工程学算法虽已取得阶段性突破，但基于认知层面的算法水平还亟待提高，这也是未来竞争的核心领域。虽然算法决定人工智能上限，但是目前的算法短时间内可能很难有所突破，所以算力也是目前人工智能企业竞争的一个重点方向，以目前的算力水平，主要实现商业化的人工智能技术为计算机视觉、智能语音等，未来若算力进一步突破包括算力的提升、生产成本的降低都会使人工智能技术的产业化进一步深入。
蔡自兴教授已在国内外发表论文和科技报告等860多篇。2010年：1.Cai Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26- 28, 2010.2.Cai Zixing. Research on navigation control and cooperation of mobile robots (Plenary Lecture 1). 2010 Chinese Control and Decision Conference, New Century Grand Hotel, Xuzhou, China, May 26-28, 2010.3. Chen Baifan,Zi-Xing Cai, Zhi-Rong Zou. A Hybrid Data Association Approach for Mobile Robot SLAM. International Conference on Control, Automation and Systems, October 27-30, 2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA (Accepted).4. Guo Fan,Cai Zixing, Xie Bin, Tang Jin. Automatic Image Haze Removal Based on Luminance Component. The International conference on Signal and Image Processing (SIP 2010).May 2010 (Accepted).5. Linai. Kuang,Zixing. Cai.Immune System based Redeployment Scheme for Wireless Sensor Networks[C].In proceeding of 1st IET International Conference on Wireless Sensor Network. Beijing, China, November,2010.6. Lingli YU,Zixing CAI, A Study of Multi-Robot Stochastic Increment Exploration Mission Planning [J]. Frontiers of Electrical and Electronic Engineering in China, (Received).7. Liu Hui,Cai Zixing, and Wang Yong. Hybridizing particle swarm optimization with differential evolution for constrained numerical and engineering optimization. Applied Soft Computing, 2010,10(2): 629–640.8. LIU Xian-ru,CAI Zi-xing. Advanced obstacles detection and tracking by using fusing radar and image sensor data. International Conference on Control, Automation and Systems，2010/10/27,Korea.9. Liu Xianru,Cai zixing. Advanced obstacles detection and tracking by using fusing Radar and Image Sensor Data[C]. International Conference on Control, Automation and Systems. (October 27-30,2010, KINTEX, Gyeonggi-do, KOREA).10. Ren Xiaoping,Zixing Cai. Kinematics Model of Unmanned Driving Vehicle. Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation, July 6-9 2010, Jinan, China, 2010: 5910-5914.11. Suqin Tang,Zixing Cai: Tourism Domain Ontology Construction from the Unstructured Text Documents. The 9th IEEE International Conference on Cognitive Informatics, Beijing, China.2010,pp297-301.12. Suqin Tang,Zixing Cai: Using the Format Concept Analysis to Construct the Tourism Information Ontology. The 2010 Seventh International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (FSKD'10)，Yantian, China.2010, pp2941-2944.13. Tan Ping,Zixing Cai. An Adaptive Particle Filter Based on Posterior Distribution. Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation, July 6-9 2010, Jinan, China, 2010: 5886-5890.14. Wang Yong,Cai Zixing, Zhang Qingfu. Differential evolution with composite trial vector generation strategies and control parameters. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Accept, regular paper.15. Wang Yong,Cai Zixing. Constrained evolutionary optimization by means of (mu+lambda)-differential evolution and improved adaptive trade-off model. Evolutionary Computation, in press.16. Wang Yong, Combining multiobjective optimization with differential evolution to solve constrained optimization problems. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, (regular paper, Accepted).17. Xianru Liu,Zixing Cai.Advanced Obstacles Detection and tracking by Fusing Millimeter Wave Radar and Image Sensor Data,International IEEE Intl Coference on Control,Automation and Systems , Korea, 2010, 22:1115-1121.18. Xie Bin, Fan Guo,Zixing Cai. Improved Single Image Dehazing Using Dark Channel Prior and Multi-Scale Retinex. 2010 International Conference on Intelligent System Design and Engineering Application, Changsha, China, 2010. (Accepted) .19. YU Ling-li,CAI Zi-xing, GAO Ping-an, LIU Xiao-ying. A spatial orthogonal allocation and heterogeneous cultural hybrid algorithm for multi-robot exploration mission planning. Journal of control theory and applications (Received) .20.蔡自兴，陈白帆，刘丽珏. 智能科学基础系列课程国家级教学团队的改革与建设. 计算机教育，2010，（127）：40-44 .21.蔡自兴，任孝平，李昭.一种基于GPS/INS组合导航系统的车辆状态估计方法. Proc.CCPR2010, 2010.22.蔡自兴。智能科学技术课程教学纵横谈. 计算机教育，2010，（127）：2-6.23.蔡自兴，蒋冬冬，谭平，安基程。H.264中快速运动估计算法的一种改进方案;计算机应用研究2010,27(4):1524-1525.24.蔡自兴; 任孝平; 邹磊; 匡林爱. 一种簇结构下的多移动机器人通信方法.小型微型计算机系统,2010,31(3):553-556.25. 陈爱斌，蔡自兴.一种基于目标和背景加权的目标跟踪方法,控制与决策，2010,25(8):1246-1250.26. 陈爱斌;蔡自兴; 文志强; 董德毅. 一种基于预测模型的均值偏移加速算法. 信息与控制 2010,39(2): 234-237.27. 陈爱斌; 董德毅;杨勇;蔡自兴. 基于目标中心定位和NMI特征的跟踪算法.计算机应用与软件,2010,27(4):276-279.28. 陈白帆，蔡自兴，刘丽珏. 人工智能课程的创新性教学探索——人工智能精品课程建设与改革. 计算机教育，2010，（127）：27-31.29. 官东，蔡自兴，孔志周. 一种基于推荐证据理论的网格信任模型.系统仿真学报，2010，22（8）：1895-1898.30.郭璠,蔡自兴,谢斌, 唐琎. 图像去雾技术研究综述与展望. 计算机应用, 2010, 30(9):2417-2421.31. 郭璠,蔡自兴, 谢斌, 唐琎. 一种基于亮度分量的自动图像去雾方法. 中国图象图形学报. 2010年3月(录用).32. 江中央,蔡自兴,王勇. 一种新的基于正交实验设计的约束优化进化算法. 计算机学报, 2010，33（5）：855-864.33. 江中央,蔡自兴,王勇.求解全局优化问题的混合自适应正交遗传算法.软件学报, 2010,21(6):1296-1307.34. 匡林爱,蔡自兴. 基于遗传算法的无线传感器网络重新部署方法. 控制与决策，2010,25(9):1329-1332.35. 匡林爱,蔡自兴.一种簇机构下的多移动机器人通讯方法.小型微型计算机系统.，2010，31（3）：553-556.36. 匡林爱,蔡自兴.一种带宽约束的无线传感器网络节点调度算法.高技术通讯，2010,20(3):309-313.37. 刘丽珏，蔡自兴，唐琎. 人工智能双语教学建设. 计算机教育，2010，（127）：74-77.38. 刘献如，蔡自兴. 基于SAD与UKF-Mean shift的主动目标跟踪. 模式识别与人工智能，2010,23(5)：646-652.39. 刘献如，蔡自兴. 结构化道路车道线的鲁棒检测与跟踪. 光电子.激光，2010，21(12):1834-1838.40. 刘献如,蔡自兴.UKF 与Mean shift 相结合的实时目标跟踪.中南大学学报，2009年录用.41. 刘晓莹;蔡自兴; 余伶俐; 高平安. 一种正交混沌蚁群算法在群机器人任务规划中的应用研究. 小型微型计算机系统, 2010,31(1):164-168.42. 蒙祖强，蔡自兴，黄柏雄. 课程交叉教学在应用型人才培养中的实践探索. 计算机教育，2010，（127）：55-57.43. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 复杂环境下多机器人协作构建地图的方法;四川大学学报(工程科学版) 2010-01-20.44. 任孝平,蔡自兴,邹磊,匡林爱.“中南移动二号”多移动机器人通信系统.中南大学学报（自然科学版）,2010,41(4):1442-1448.45. 任孝平,蔡自兴.四种虚拟力模型在传感器网络覆盖中的性能分析.信息与控制,2010，39（4）：441-445.46. 任孝平;蔡自兴; 陈爱斌. 多移动机器人通信系统研究进展. 控制与决策 2010,(3): 327-332.47.唐素勤，蔡自兴，王驹，蒋运承: 基于gfp语义的描述逻辑系统FLE的有穷基,计算机研究与发展，2010,47(9):1514-1521.48. 唐素勤，蔡自兴，王驹，蒋运承: 描述逻辑非标准推理, 模式识别与人工智能，2010,23(4)：522-530.49. 肖赤心，蔡自兴，王勇. 字典序进化算法用于组合优化问题. 控制理论与应用，2010，27（4）：473-480.50. 谢斌，蔡自兴. 基于MATLAB Robotics Toolbox的机器人学仿真实验教学. 计算机教育，2010，（127）：140-143.51. 余伶俐,蔡自兴,谭平,段琢华.基于多模态Rao-Blackwellized进化粒子滤波器的移动机器人航迹推算系统的故障诊断. 控制与决策，2010，25（12）：1787-1792.52. 余伶俐,蔡自兴,谭平,进化粒子滤波器对比研究及其在移动机器人故障诊断的应用. 信息与控制，2010，39（5）：621-628.53. 余伶俐，蔡自兴，肖晓明. 智能控制精品课程建设与教学改革研究. 计算机教育，2010，（127）：35-39.54. 余伶俐,焦继乐,蔡自兴. 一种多机器人任务规划算法及其系统实现. 计算机科学，2010，37（6）：252-255.55.周涛;蔡自兴。 信息审计中短消息中心实验环境的仿真[J].科学技术与工程 2010,10(6): 1551-1554.56. 邹磊,蔡自兴,任孝平.一种基于虚拟力的自组织覆盖算法.计算机工程,2010,36(14):93-95 .2009年：57. Gao Ping-an,Cai Zi-xing. Evolutionary Computation Approach to Decentralized Multi-robot Task Allocation. Proc. of the 5th International Conference on Natural Computation, IEEE Computer Society, 2009,415-419.58. Wang Yong,Cai Zixing, Zhou Yuren. Accelerating adaptive trade-off model using shrinking space technique for constrained evolutionary optimization, International Journal for Numerical Methods in Engineering, 2009, 77(11):1501-1534.59. Wang Yong,Cai Zixing, Zhou Yuren, Fan Zhun. Constrained optimization based on hybrid evolutionary algorithm and adaptive constraint-handling technique, Structural and Multidisciplinary Optimization, 2009, 37(1): 395-413.60. Wang Yong,Cai Zixing. A hybrid multi-swarm particle swarm optimization to solve constrained optimization problems, Frontiers of Computer Science in China, 2009,3(1):38-52.61. Wang Yong,Cai Zixing. Constrained evolutionary optimization by applying (mu+lambda)-differential evolution and improved adaptive trade-off model. Evolutionary Computation, Accept.62. Liu Hui,Cai Zixing, and Wang Yong. Hybridizing particle swarm optimization with differential evolution for constrained numerical and engineering optimization.Applied Soft Computing, 2010,10(2):629–640.63. Liu Limei,Cai Zixing. An Improvement of Hough Transform for Building Feature map.64. Limei Liu, Zixing Cai,WeiPan.AMapBuilding Method Based on Uncertain Information of Sonar Sensor[C]. The 9th International Conference for Young Computer Scientists,2009,1738-1742.65. YU Ling-li,CAI Zi-xing. Robot Detection Mission Planning Based on Heterogeneous Interactive Cultural Hybrid Algorithm. Proc. of the 5th International Conference on Natural Computation.2009,583-587.66. Ren Xiaoping,Cai Zixing.A Distributed Actor Deployment Algorithm for Maximum Connected Coverage in WSAN. Proc. of the 2009 Fifth International Conference on Natural Computation, 2009,283-287.67. 王勇,蔡自兴,周育人,肖赤心.约束优化进化算法.软件学报, 2009,20(1): 11-29.68. 陈白帆,蔡自兴, 潘薇. 基于声纳和摄像头的动态环境地图创建方法.高技术通讯, 2009, 19(4): 410-414.69. 陈白帆,蔡自兴, 袁成. 基于粒子群优化的移动机器人SLAM方法研究.机器人, 2009, 31(6)：513-517.70. 高平安,蔡自兴. 多移动机器人任务负载均衡分组规划方法.高技术通讯,2009, 19(5):501-505.71. 高平安,蔡自兴. 一种基于多子群的动态优化算法.中南大学学报(自然科学版) 2009, 40(3): 731-736.72. 刘献如,;蔡自兴. 一种基于Integral Imaging和与模拟退火相结合的深度测量方法研究. 系统仿真学报. 2009，21(8)：2303~2306.73. 刘利枚，蔡自兴，潘薇.一种基于声纳信息的地图创建方法.计算机工程，2009，35（7）：166-185.74. 余伶俐，蔡自兴. 基于异质交互式文化混合算法的机器人探测任务规划.机器人.2009, 31(2):137-145.75. 余伶俐，蔡自兴，刘晓莹，高平安. 均分点蚁群算法在群集机器人任务规划中的应用研究[J].高技术通讯. 2009,19(10),1054-1060.76. 余伶俐，蔡自兴. 改进混合离散粒子群的多种优化策略算法.中南大学学报,2009, 40(4): 1047-1053.77. 余伶俐，蔡自兴，高平安，刘晓莹. 当代学习自适应混合离散粒子群算法研究. 小型微型计算机系统. 2009, 30(9):1800-1804.78. 余伶俐，蔡自兴. 基于当代学习离散粒子群的多机器人高效任务分配算法研究. 计算机应用研究. 2009, 26(5):1691-1694.79.蔡自兴; 谢斌; 魏世勇; 陈白帆. 《机器人学》教材建设的体会. 2009年全国人工智能大会(CAAI-13)，北京：北京邮电大学出版社，252-255，2009年9月.80.蔡自兴，郭璠. 密码学虚拟实验平台的设计与实现.中国人工智能进展（2009），中国人工智能大会(CAAI-13)论文集，北京：北京邮电大学出版社，432-438，2009年9月.81.蔡自兴,任孝平,邹磊.分布式多机器人通信仿真系统.智能系统学报,2009,4(4): 309-313.82. 任孝平,蔡自兴.基于阿克曼原理的车式移动机器人运动学建模.智能系统学报, 2009,4(6);534-537.83.蔡自兴; 任孝平; 邹磊. 分布式多机器人通信仿真系统.智能系统学报, 2009,4(4);309-313.84. 文志强;蔡自兴. 一种目标跟踪中的模糊核直方图. 高技术通讯, 2009,19(2):174-180.85.刘星宝;蔡自兴. 种子检测器刺激-应答变异算法研究. 高技术通讯, 2009,19(3):273-278.86. 刘星宝;蔡自兴. 负选择算法中的检测器快速生成策略. 小型微型计算机系统, 2009-07-15.87. 刘星宝;蔡自兴. 异常检测系统的漏洞分析.中南大学学报(自然科学版), 2009-08-26.88. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 一种非结构环境下多机器人构建地图的方法. 高技术通讯, 2009-05-25.89. 孔志周;蔡自兴; 官东. 两种模糊密度确定方法的实验比较. 小型微型计算机系统, 2009-02-15.90. 江中央;蔡自兴; 王勇. 用于全局优化的混合正交遗传算法. 计算机工程, 2009-02-20.91. 肖赤心;蔡自兴; 王勇; 周经野. 一种基于佳点集原理的约束优化进化算法. 控制与决策, 2009-02-15 .92. 官东;蔡自兴; 孔志周. 一种基于网格技术的HLA分布仿真实现方法. 系统仿真学报, 2009,21(5):1363-1366.93.刘慧;蔡自兴; 王勇. 基于佳点集的约束优化进化算法. 系统仿真学报, 2009-03-20 .94. 潘薇;蔡自兴; 陈白帆. 基于遗传算法的多机器人协作建图方法. 计算机应用研究, 2009-04-15.95. 任孝平;蔡自兴; 卢薇薇. 一种基于扫描相关度的LSB算法. 计算机应用, 2009-05-01.96.胡强;蔡自兴. 一种基于改造时钟系统的Linux实时化方案. 计算机工程, 2009-06-05.97. 袁成;蔡自兴; 陈白帆. 粒子群优化的同时定位与建图方法. 计算机工程, 2009-06-05.98. 王勇;蔡自兴. “智能优化算法及其应用”课程教学的实践与探索. 计算机教育, 2009-06-10.99. 任孝平;蔡自兴; 卢薇薇. 网络可重构的多机器人仿真系统. 计算机应用研究, 2009-06-15.100. 袁湘鹏;蔡自兴; 刘利枚. 基于声纳的移动机器人环境建图的设计与实现. 计算机应用研究, 2009-07-15.101. 官东;蔡自兴; 孔志周.网格服务本体匹配算法研究. 小型微型计算机系统, 2009，30(8):1639-1643.102. 邹磊;蔡自兴; 任孝平. 基于簇的多移动机器人通信系统. 计算机应用研究, 2009-08-15.103.蔡自兴. 从严施教,精心育才,培养高素质人才. 计算机教育, 2009-09-10.104. 肖晓明; 旷东林;蔡自兴. 单亲遗传算法种群初始化方法分析. 电脑与信息技术, 2009-08-15.105. 刘丽珏; 陈白帆; 王勇; 余伶俐;蔡自兴. 精益求精建设人工智能精品课程. 计算机教育, 2009-09-10.106. 陈爱斌;蔡自兴; 安基程. 一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法.中南大学学报(自然科学版), 2009-09-10.107. 唐素勤;蔡自兴; 江中央; 肖赤心. 用于求解约束优化问题的自适应佳点集进化算法. 小型微型计算机系统,2009,第9期，2009-11-15.108.胡扬;桂卫华;蔡自兴. 多元智能算法控制结构综述. 计算机科学, 2009-10-15.109.蔡自兴. 《混沌系统的模糊神经网络控制理论与方法》评介. 计算技术与自动化, 2009-12-15.110. 陈爱斌;蔡自兴; 安基程. 一种基于摄像机视角的立体视觉定位方法. 2009年中国智能自动化会议论文集（第六分册）[中南大学学报（增刊）], 2009-09-27.111. 于金霞;蔡自兴; 段琢华. 复杂地形下移动机器人运动学建模研究. 2009中国控制与决策会议论文集（1）, 2009-06-17.112. 刘献如，蔡自兴，杨欣荣. Integral Imaging与模拟退火相结合的深度测量方法研究. 系统仿真学报，2009,21（8）：2303－2307.