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新质生产力之人工智能
人工智能为工业母机注入“新质生产力”在2024国家制造强国建设论坛上，国家制造强国建设战略咨询委员会委员、中国机械科学研究总院集团有限公司党委书记、董事长、集团首席科学家王德成指出，人工智能与工业母机的深度融合是推动工业母机发展的关键动力，为工业母机注入了“新质生产力”。
人工智能的新质生产力是指以人工智能为代表，通过整合科技创新资源，引领发展战略性新兴产业和未来产业，形成的一种以创新为核心的当代先进生产力。定义与特点 人工智能的新质生产力强调创新为核心，它不仅仅是一种技术革新，更是一种生产力的飞跃。
新质生产力作为今年经济的重点，正逐步成为推动经济社会发展的新引擎。新质生产力主要涵盖了人工智能、高端算力与算法、高端芯片技术、高端机器人、先进通信技术、现代航空航天技术、深海探测与开发技术、高端机械设备及控制系统、可再生能源与清洁能源技术、特高压输电技术以及现代生命医药技术等众多前沿领域。
郑南宁院士认为，自动化和人工智能是推动新质生产力发展的重要力量。在经济全球化、信息化和智能化加速推进的大背景下，新质生产力正逐步成为驱动经济社会发展的核心引擎。
人工智能赋能新质生产力对企业的影响 人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力，正在深刻改变企业的生产模式、管理方式和市场竞争力。以下是对企业影响的详细分析：驱动企业技术创新 人工智能技术正在全方位渗透到企业的研发、生产和营销环节，驱动企业技术创新，提升运营效率。
文科生也能搞定的深度学习入门漫画!(上)
1、在线课程：如Coursera、edX等平台上的深度学习课程。书籍：如《深度学习》、《神经网络与深度学习》等经典著作。社区与论坛：如GitHub、Reddit等，可以与其他深度学习爱好者交流学习心得。通过以上漫画和解释，相信即使是文科生也能对深度学习有一个初步的了解。深度学习并不是遥不可及的领域，只要掌握了基本原理和方法，每个人都可以在这个领域有所收获。
2、核心技术：Python/R语言基础：掌握Pandas、NumPy处理数据，Matplotlib、Seaborn可视化。BI工具实战：Tableau、Power BI制作决策图表（如用户行为分析报告）。就业场景：市场研究、政策分析、商业智能岗位，长三角地区起薪2万+。
3、《沙滩上的薛定谔》：“文科生”也能读懂的量子物理学 在这个知识融合的时代，仅凭某一类专业知识已难以充分享受文明的盛宴。数理化，这些曾经被视为考试工具的学科，如今已深深融入我们的日常生活。量子物理学，这一曾经遥不可及的理论，正通过GPS、智能手机、医学成像等技术，悄然改变着我们的世界。
人工智能需要哪些科目好
1、人工智能专业要学好的科目涵盖数学基础、计算机科学基础、专业核心课、细分方向课程及其他重要课程，具体如下：数学基础：算法的“地基”数学是人工智能的核心支撑，需重点掌握《高等数学》《线性代数》《概率论与数理统计》。
2、首选科目： 物理：物理是人工智能领域的基础学科之一，许多与人工智能相关的专业，如计算机科学与技术、电子信息工程等，都要求考生具备物理基础。物理的学习能够帮助学生理解电子电路、信号处理等基础知识，这对于后续学习人工智能算法、机器学习等高级课程至关重要。
3、人工智能需要学习的科目涵盖计算机科学、数学、机器学习、数据科学、伦理等多个领域。计算机科学：计算机基础：包括数据结构与算法、操作系统、计算机组成原理等，这些是构建人工智能系统的前提。编程语言：如Python、C++等，是人工智能开发中常用的编程语言。
4、选择人工智能专业的科目，应综合考虑专业核心课程、个人兴趣和职业规划，并在高中阶段打下坚实基础。首先，需要了解人工智能专业的核心课程和研究方向。人工智能专业通常涵盖机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等关键领域，同时要求学生具备扎实的数学基础，如线性代数、概率论和统计学等。
哪些因素推动了人工智能的跨越式发展并拓展了其应用场景
推动了人工智能的跨越式发展并拓展了其应用场景的因素主要包括技术进步、数据资源、计算能力、社会信息化的发展趋势和移动互联网的普及、资本的投入、国家的重视和政策支持以及科研工作者和人才的研发。技术进步是人工智能发展的核心驱动力。
首先，大数据的可用性是人工智能发展的重要驱动因素之一。随着互联网、物联网等技术的普及，海量的数据不断生成，这些数据为人工智能提供了丰富的学习资源和训练样本。例如，在语音识别领域，大量的语音数据使得机器学习模型能够学习到更准确的语音模式和特征，从而提高了语音识别的准确率。
其三，商业机遇的驱动。很多企业和创业公司看中了AI技术的潜在商业价值，开始通过投资和研发推动AI技术的发展。以自动驾驶技术为例，越来越多的车企、科技公司纷纷进入这一领域，成为AI技术的推动力量。其四，应用场景的多样性。人工智能技术的应用场景越来越多元化。
人工智能的发展受到多个关键因素的推动，其中最重要的是大数据的可用性。互联网和物联网的广泛应用产生了海量数据，这些数据为人工智能提供了丰富的学习资源和训练样本。例如，在语音识别领域，大量语音数据使得机器学习模型能够学习到准确的语音模式和特征，从而提升了识别准确性。
其次，社会需求也是推动人工智能发展的重要因素。随着社会的不断发展，人们对于更高效、更智能的服务和产品的需求日益增长。人工智能通过模拟人脑思维和智能行为，能够解决许多复杂问题，提高生产效率和服务质量，从而满足社会的多样化需求。再次，产业需求对人工智能的应用起到了关键作用。
人工智能的快速发展主要由五个关键因素驱动，分别是数据的海量涌现、算力的显著提升、云计算的广泛应用、算法的不断优化以及实际应用的迫切需求。
人工智能的核心技术有哪些?
人工智能技术核心主要包括计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术和语音识别技术等。计算机视觉让计算机具备看的能力，可识别和解析图像、视频等信息；机器学习使计算机系统能够通过数据学习和改进性能；自然语言处理能让计算机理解和处理人类语言；机器人技术涉及机器人的设计、制造和控制；语音识别技术则可将语音信号转换为文本。
人工智能的核心技术主要包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、知识表示与推理以及优化算法与计算资源。 机器学习 机器学习是AI的核心技术之一，它使计算机系统能够从数据中学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。机器学习算法可以分为多种类型，如监督学习、无监督学习和强化学习等。
人工智能的核心技术主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、大数据、云计算以及核心硬件。机器学习是人工智能的核心驱动力之一，它使计算机系统能够从数据中自动学习并改进其性能，而无需进行明确的编程。
机器人技术 机器人技术将计算机视觉、自动规划等认知技术整合到小型但高性能的传感器、执行器和精心设计的硬件中，催生了新一代机器人。这些先进的机器人能够在各种未知环境中与人类一起工作，灵活处理不同任务。例如，无人机和可以在车间为人类分担工作的协作机器人（cobots）。
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