人工智能基础与应用 配套课件.pptx

人工智能基础与应用 配套课件.pptx

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人工智能基础与应用配套课件,目录,课程教学设计说明项目一初探人工智能,项目二认知人工智能的基础支撑项目三认知人工智能的应用技术项目四探索人工智能的行业应用,人工智能基础与应用,课程教学设计说明,目录,一、课程定位说明二、课程任务目标,三、课程教学安排,四、课程内容概览五、课程配套资源、实训平台及套件,人工智能基础与应用课程教学设计说明,课程性质“人工智能基础与应用”课程是非计算机专业学生的第一门人工智能公共基础必修课，基于本课程的建设，大力推进学校传统计算机公共课的改革，启蒙学生学习兴趣，培养学生人工智能通识能力的实践与提升。

这是一门基于传统“计算机应用（文化）基础”的创新改革课程，更是一门将伴随学生一生的实用性课程。

一、课程定位说明,课程定位作为一门重要的公共基础课，本课程将定位于学生人工智能通识能力的启蒙与提升。

其目的是让学生“见树先见林”，在开始研究“树木”之前，能够先看一眼“森林”，能够对他所置身的世界有一个框架性的理解和探索。

本课程最大的亮点是将深奥复杂的人工智能知识体系化、模块化、生活化，深入浅出、通俗易懂地通过应用场境、通过实训任务进行学习和实训。

它以培养学生人工智能应用实践、逻辑思维能力与创新能力为导向，以人工智能基础模式算法的训练为主，让更多非计算机或人工智能专业的学生认识人工智能，思考未来人工智能可能在哪些方面影响自己将从事的行业领域及职业岗位。

一、课程定位说明,课程任务本课程围绕初探人工智能、人工智能的基础支撑、人工智能的应用技术、人工智能的行业应用四大部分展开。

前面三章定位为人工智能入门的启蒙和引导，后面一章特别强调对应用的理解。

将多项深奥的人工智能应用技术与行业场境、生活应用相结合，引导学生产生熟悉感与共鸣感。

从行业上，选择了制造业、物流业、医疗行业、城市安防、环保与垃圾分类等耳熟能详的行业场境，分析并解剖人工智能技术如何应用的原理及未来趋势，并通过一系列统实训项目的设置，让学生既动脑，更动手，加深对人工智能应用技术的理解，启发创新思考及应用实践。

二、课程任务目标,课程目标专业能力目标让学生全面了解人工智能的发展历程、产业结构及人才需求；初步了解人工智能的核心驱动力、其他支撑技术及相互间的关系；认知人工智能的应用技术，包括：

图像识别技术、文字识别技术、语音识别技术及自然语言处理等，并通过实训项目的设置让学生掌握基本的编程思维、数据标注和应用实训；引导学生探索人工智能的行业应用，重点选取制造、物流等五个方向，剖析人工智能在这些场景下的落地应用和未来发展趋势，同时通过一系列实训项目的设置，让学生结合自己的专业，了解人工智能在行业应用层面的紧迫性，加深理解、启发思考，深度理解未来人工智能训练师的广泛需求。

方法能力目标培养学生具有新技术、新知识学习和举一反三的能力，让学生结合自己所学专业或从事的工作领域找一个兴趣点，通过AI应用实训平台的训练，积木式编程和简易操作的数据标注，让学生从易到难、循序渐进地走进人工智能应用、理解人工智能应用，更重要的是启发和思考未来可能的应用场景。

社会能力目标培养学生的逻辑思维能力、创新能力和团队协作精神；启发和培养学生学习新技术、新知识的主动性和兴趣性；培养学生的工程素养、跨界能力、创新意识与环保意识。

二、课程任务目标,三、课程教学安排,课时安排本课程共设计48个学时，一方面充分考虑兼顾计算机公共基础课程，另一方面，将人工智能的新内容融入到课程教学实训中。

模块在内容的设置上遵循由易到难、由通用知识到专业应用的学习路线。

三、课程教学安排,课时安排“人工智能基础与应用”模块内容任务及课时安排参考如下，建议课时32课时（理论知识与实训实践比例1:

1），教师可根据实际情况调整扩充。

教学模式及方法建议采用项目任务式、模块化教学，项目一、二、三为人工智能基础及应用技术，以计算机教师讲授引导为主，项目四为行业应用，需要各专业老师加入共同引导教学及拓展实训；课程内容以教师课堂教学+学生自主在线学习相配合，另项目三、四涉及实训任务，以教师引导+学生自主训练+创新实践拓展，借助实训平台及配套实训套件实现。

考核评价成绩评定方面，通过考查学生在课堂小组协作讨论的表现，实训平台自动生成的实验报告（实训项目操作过程及结果）及日常练习测试结果记录，实训实践项目总结汇报等环节进行综合评价。

教学团队建议成立一个全校人工智能基础与应用教研中心，全面推动计算机公共课的教学改革；建立储备一只具备创新能力、学习新技术能力的跨专业教师团队（计算机专业+其他专业）。

三、课程教学安排,四、课程内容概览,人工智能基础与应用教材内容框架,注：

人工智能基础与应用教材配套教师课件PPT主要围绕教材理论知识核心内容展开,四、课程内容概览,“人工智能基础与应用”实训项目（部分举例）,五、课程配套资源、实训平台及套件,人工智能基础与应用教材、电子书、课件及素材“人工智能基础与应用”课程教材及配套资源包括：

1套人工智能基础与应用教材+实训手册+教师手册，方便学生线下阅读、教学及开展实训项目动手实践；1本人工智能基础与应用多媒体互动电子书及丰富电子资源，为师生提供课件PPT、图片视频素材、知识索引、实训项目案例、拓展资料等配套信息化资源。

资源使用说明：

教材配套教师课件PPT以教材理论知识核心内容为主，建议教师结合提供的资源素材、授课专业领域及实际教学需要进行个性化调整。

五、课程配套资源、实训平台及套件,实训平台及套件艾智讯人工智能应用实训平台是人工智能基础与应用课程实训的重要支撑，可满足职业院校对AI通识教育、AI+应用拓展的教学与实训需求。

目前，平台可支持数十个实训项目操作，并在持续拓展。

平台重在场境应用，为学习者提供从入门、基础到进阶的系统实训演练，由浅入深，不断更新，提升学生AI应用能力；平台重在兴趣引导，为零基础入门的学习者提供积木编程和代码模式，降低学习门槛，培养学生逻辑能力和创新能力；平台重在系统使用，为学习者提供配套在线课程、系列实训套件，模型训练、数据集、案例集，方便教学入门，系统全面，层层递进。

平台支持基于图像识别、语音识别、文字识别等多种人工智能应用算法，促进学生的计算思维、编程能力培养，并能够从生产生活实际场景中，应用人工智能思维发现问题、解决问题。

系统可自动生成实训报告，方便对学生实训项目进行评价与管理。

说明：

1.通过教材二维码扫码或平台网址，输入随书附带的账号激活码可登录平台浏览电子资源、进行相关实训操作。

2.通过平台可进行线上基础实训，对于课程项目三、项目四涉及的实训实践操作套件，如有需要可另行购买配置。

人工智能基础与应用,项目一初探人工智能,目录,教学目标教学要求内容概览相关知识机器能思考吗？

人工智能的发展历程人工智能的产业结构人工智能砸了谁的饭碗练习与思考,人工智能基础与应用项目一初探人工智能,掌握人工智能发展以及与其他新技术的关系了解人工智能的发展历程了解人工智能的产业结构、代表企业及人才培养要求思考人工智能可能替代哪些岗位、催生哪些就业机会,【教学目标】,1.知识点,AI发展历程AI产业结构,人工智能训练师,技能点理解人工智能的发展目标及与其他新技术的相互关系重难点通过本单元的学习，重点了解人工智能的产业结构、具体应用及对应的人才培养层次；难点是拓展学习人工智能训练师诞生的职业背景，理解其岗位能力要求和数据标注及训练的重要性。

【教学要求】,【内容概览】,人工智能产业的基础,人工智能产业的核心,人工智能产业的延伸,项目一初探人工智能,1.1.3人工智能的产业结构,基础支撑层（基础层）,技术驱动层（技术层）,场景应用层（应用层）,1.1.4人工智能砸了谁的饭碗,你的职业未来会消失吗？

“人工智能训练师”你准备好了吗？

1.1.2人工智能的发展历程,1.1.1机器能思考吗,人工智能发展阶段,人工智能是什么？

使机器具备以下能力：

能听、会说、能看、能思考、会学习、会行动、能应变第一层次：

计算智能,第二层次：

感知智能第三层次：

认知智能,1950s-1980s：

AI起步期1980s-1990s：

专家系统推广2000s-至今：

深度学习-AI新热潮计算硬件（AI芯片、传感器等）,其他支撑技术（大数据、云计算和5G）数据算法和平台,行业应用场景（如“AI+”制造、交通、安防、医疗、物流、零售等）AI消费级终端产品（如智能汽车、机器人、无人机、可穿戴设备等）,感知智能：

图像识别、生物识别、语音识别等认知智能：

机器学习、智能问答、知识图谱等,人工智能替代职业的概率排名及特点培养目标：

持续训练机器更“懂”人，通“人”性，更好地为人服务,高端研究型人才,研究型、应用型人才,应用型、技术技能型人才,人才需求,非技术类“新职位”，“人工智能+专业应用”的新岗位能力划分：

智能产品应用、数据分析、业务理解、智能训练,“云”“物”“大”“智”物联网：

对接真实的物理世界，获取海量数据；云计算：

为海量数据提供强大的承载能力；大数据：

对海量数据进行挖掘和分析，实现数据到信息的转换；人工智能：

对数据进行学习，对信息进行理解，最终实现数据到知识和智能的转换。

如果用人体来比喻，物联网是人体的神经网络，大数据是流动的血液，云计算是心脏，人工智能则是掌控的大脑。

【相关知识】,【相关知识】,艾智讯AI小课堂：

一起来了解“云”“物”“大”“智”（点击播放视频）,人工智能是什么？

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

概括来说，就是研究如何使机器具备以下能力：

能听（语音识别、机器翻译等）；会说（语音合成、人机对话等）；能看（图像识别、文字识别）；能思考（人机对弈、定理证明等）；会学习（机器学习、知识表示等）；会行动（机器人、自定驾驶汽车等）；能应变（认知智能、自主行动）。

一、机器能思考吗？

人工智能的研究领域包括语音识别、图像识别、机器学习、深度学习、自然语言处理、知识图谱、脑机互动等等。

一、机器能思考吗？

人工智能拟人能力图,人工智能的智能水平人工智能像“人”一样，其智能水平也在逐步发展，从低到高可划分为计算智能、感知智能、认知智能三个阶段。

第一层次：

计算智能机器像人类一样会计算、传递信息，例如神经网络、遗传算法等，各种棋类游戏、专家系统体现的就是计算智能。

第二层次：

感知智能机器能听会说、能看会认，像语音助手、人脸识别、看图搜图和无人驾驶等。

第三层次：

认知智能机器能理解会思考，主动采取行动，这是人工智能领域专家们正在努力的方向，比如微软小冰就具有非常初级的理解语意的能力。

一、机器能思考吗？

人工智能的智能水平三种智能水平的行业应用特点：

第一种类型，信息完全输入的状况。

在这种状况下，机器得到输入，就可以充分准确的得到相应的输出。

像实时语音转写，人脸识别、图像识别等技术，“输入”即可以得到“输出”，在这一领域机器将来可以完全替代人工。

第二种类型，是仅仅有输入还不够，还需要知识积累，需要思维判断的工作。

这一领域是人和机器耦合的，比如机器人可以回答孩子的问题，教孩子知识，和孩子玩耍，但不能完全代替父母陪伴孩子、和孩子实时交流等。

这种场景下：

机器无法完全替代人工，而是辅助人，人机耦合进行工作。

第三种类型，没有信息输入，而是主要靠创意，靠想象力的工作。

今天的机器可以作图、作曲、写诗，但更多还是模仿，让机器具备思考的能力、主动创作的能力目前还很难做到。

这是人工智能发展的未来趋势之一，因此需要创意和想象力的工作是机器无法取代的。

一、机器能思考吗？

人工智能的发展历程可分为三段时期、6个阶段。

第一阶段：

人工智能起步期19561980s1956达特茅斯会议标志AI诞生1957神经网络Perceptron被罗森布拉特发明；1964年，首台聊天机器人诞生1970受限于计算能力，人工智能进入第一个寒冬第二阶段：

专家系统推广1980s1990s1980卡耐基梅隆大学推进第一个名为XCON的专家系统，具有一套强大的知识库和推理能力，可以模拟人类专家来解决特定领域问题，从此，机器学习开始兴起20世纪80年代中-90年代中，专家系统应用有限，且经常在常识性问题上出错，人工智能迎来第二个寒冬,二、人工智能的发展历程,第三阶段：

深度学习2000s至今1997IBM的“深蓝”战胜国际象棋冠军，成为人工智能史上的一个重要里程碑2006Hinton提出“深度学习”的神经网络2012Google无人驾驶汽车上路，人工智能迎来爆发式增长的新高潮近十年来，随着大数据、云计算、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，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。

总体趋势：

人工智能的发展历程曲折起伏，高峰与低谷交替出现。

未来随着人工智能核心技术的突破，将不断改善提升现有的局限性，向各行各业快速渗透融合，这是人工智能驱动第四次技术革命的最主要表现方式。

二、人工智能的发展历程,人工智能的产业链划分概览,三、人工智能的产业结构,基础支撑层（基础层）人工智能产业的基础主要是研发硬件及软件，为人工智能提供数据及算力支撑。

主要包括物质基础：

即计算硬件（AI芯片、传感器）、计算系统技术（大数据、云计算和5G通信）、数据（数据采集、标注和分析）和算法模型。

传感器负责收集数据，AI芯片（GPU、FPGA、ASIC等）负责运算，算法模型负责训练数据。

三、人工智能的产业结构,技术驱动层（技术层）人工智能产业的核心主要包括图像识别、文字识别、语音识别、生物识别等应用技术，主要用于让机器完成对外部世界的探测，即看懂、听懂、读懂世界，进而才能够做出分析判断、采取行动，让更复杂层面的智慧决策、自主行动成为可能。

三、人工智能的产业结构,场景应用层（应用层）人工智能产业的延伸，专注行业应用主要面向AI与传统产业的深度融合，实现不同行业应用场景的解决方案（如“AI+”制造、家居、金融、教育、交通、安防、医疗、物流、零售等领域）和AI消费级终端产品（如智能汽车、智能机器人、智能无人机、智能家居设备、可穿戴设备等）。

三、人工智能的产业结构,三、人工智能的产业结构,人工智能产业结构图,三、人工智能的产业结构,人工智能应用正在以场景化、碎片化的方式涌现预计2030年，我国人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元！

国务院新一代人工智能发展规划,三、人工智能的产业结构,中国人工智能产业结构概览中国人工智能企业多集中在应用层，技术层和基础层企业占比相对较小；从技术类型分布来看，涉及机器学习、大数据、云计算和机器人技术的企业较多，整体分布相对均匀。

在应用技术方面，以语音识别、机器视觉为代表的人工智能技术快速成熟，已达到规模化产业实用水平。

三、人工智能的产业结构,中国人工智能产业结构概览全球科技竞争进入敏感时期，产品出口、系统软件采购、芯片进口等多方面都可能面临挑战，这对以应用开发见长、基础层支撑积累较浅的国内企业带来压力，但同时也形成了倒逼产业链上游企业发展的动力。

三、人工智能的产业结构,人工智能产业的人才需求结构AI产业链分为:

基础层、技术层、应用层。

AI产业链以算力驱动，场景为王。

未来各行各业的应用需要大量的技术技能型人才认识人工智能、参与到场境训练与应用中。

三、人工智能的产业结构,动力市场的变化,劳动者面临职业替代风险,对人才培养模式和体系提出了变革要求,技术驱动未来已来,01,02,03,“物信融合”时代教育面临的挑战AI、5G、VR等新技术势不可挡，未来的教育教学模式如何变革？

技术真的能奏效吗？

教学方法和教学内容如何提升？

如何让所有从事和参与教育的人享受教育生活，让以教师为中心的学习向以学生为中心的学习转变，享受学习过程，让所有的人真正成为他自己。

人工智能时代的到来倒逼未来教育的发展，同时技术更迭与教育伦理需做好有效衔接和平衡。

“物信融合”背景下教育发展面临的挑战:

三、人工智能的产业结构,高等学校人工智能创新行动计划教技20183号加快人工智能领域学科建设。

加强人工智能领域专业建设。

推进“新工科”建设，到2020年建设100个“人工智能+X”复合特色专业。

加强人工智能领域人才培养。

构建人工智能多层次教育体系。

教育部：

人才先行,人工智能（AI）政策支持情况政策导向人工智能（AI）技术的应用，加大对人工智能人才（技术应用）的培养力度势在必行。

2019政府工作报告：

“打造工业互联网平台，拓展智能+，为制造业转型升级赋能”“深化大数据、人工智能等研发应用，培育新一代信息技术、高端装备、生物医药、新能源汽车、新材料等新兴产业集群，壮大数字经济。

”,新一代人工智能发展规划国发201735号第一步，到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点。

第二步，到2025年人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平。

第三步，到2030年人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。

国务院：

战略布局,促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）工信部科2017315号人工智能重点产品规模化发展，智能网联汽车技术水平大幅提升，智能服务机器人实现规模化应用。

人工智能整体核心基础能力显著增强，智能传感器技术产品实现突破智能制造深化发展，复杂环境识别、新型人机交互等人工智能技术在关键技术装备中加快集成应用。

工信部：

积极部署,四、人工智能砸了谁的饭碗,你的职业未来会消失吗？

人工智能的本质：

是将人们从简单、机械的劳动中解放出来，有效地提高效率与质量、节约时间，降低人力与业务成本。

从社会分工来看，最先被取代的是很多简单的工作、易于自动化的内部工作。

如：

依靠训练即可掌握的技能；重复性劳动，熟练即可的工作；。

典型的如生产工、装配工、流水线作业等。

非自动化工作，如：

创意、设计、发明、沟通协调等，对劳动力的需求将会上升，并在企业内外部创造出一些新的工作机会。

从本质上说，人工智能将带来的是一种劳动力的转型，将改变人们的工作性质，重塑未来的劳动力。

四、人工智能砸了谁的饭碗,（数据来源：

牛津大学、麦肯锡、普华永道、创新工场研究报告）,你的职业未来会消失吗？

人工智能替代职业的概率排名情况,四、人工智能砸了谁的饭碗,什么是“人工智能训练师”？

2020年3月，人社部向社会发布了未来紧需的16个新职业，其中人工智能训练师名列其中，这是人工智能的第一个非技术类新职位，更是一个面向行业应用的新岗位。

“人工智能训练师”，是阿里巴巴率先提出，被形象的称为“机器人饲养员”。

其目的就是让AI更“懂”人，通“人”性，更好地为人们服务。

具体定义：

是指使用智能训练软件，在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。

四、人工智能砸了谁的饭碗,人工智能训练师产业的背景行业背景：

随着人工智能技术的不断变革，人工智能正在加快与各行各业深度融合，加快产业智能化进程。

AI+传统产业已是大势所趋，未来对人才培养的倒逼、企业岗位的变化以及职业能力的要求将出现巨大改变。

岗位需求：

人工智能的应用需要大量数据的支撑，而在各行各业获取到的原始数据无法直接用于模型训练，这需要专业的标注和加工后才能使用，但如果标注人员不懂行业具体的应用场境，对数据的理解和标注质量差异很大，将导致整体标注工作的效率和效果都不够理想。

因此，“人工智能训练师”应运而生，这不是一个人工智能技术职位，而是“人工智能+专业应用”的新岗位。

四、人工智能砸了谁的饭碗,人工智能训练师需要具备什么能力？

人工智能训练师从智能产品应用、数据分析、业务理解、智能训练等维度划分五个等级，包括：

标注和加工图片、文字、语音等业务的原始数据；设计人工智能产品的交互流程和应用解决方案；分析提炼专业领域特征，训练和评测人工智能产品相关算法、功能和性能；监控、分析、管理人工智能产品应用数据；调整、优化人工智能产品参数和配置。

其核心目标就是通过分析需求和相关数据，完成数据标注规则的制定，最终实现提高数据标注工作的质量和效率，让智能更懂人类，更好地为人类服务。

【练习与思考】,D.5G通信,选择题：

人工智能的智能水平从低到高怎么发展？

认知智能感知智能计算智能感知智能计算智能认知智能计算智能认知智能感知智能认知智能计算智能感知智能人工智能的其他支撑技术包括哪些？

（多选题）云计算B.大数据C.物联网以下哪项不属于人工智能的技术驱动层内容？

图像识别B.语音识别C.AI芯片,D.知识图谱,【练习与思考】,D.智能芯片,选择题：

以下哪项内容不属于人工智能的应用层范围？

AI+金融B.AI+无人驾驶C.AI+教育以下哪项是人工智能未来可替代的职业？

（多选题）财务类人员B.流水线工人C.电话销售员,D.心理学家,判断题：

人工智能的发展是曲折起伏的，有低谷也有高潮，一直沿着这种趋势不断前进。

人工智能训练师要求具备人工智能技术背景，是一个人工智能技术岗位。

【练习与思考】,讨论题：

让学生想一想，人工智能从会学习、会行动到能思考、能应变，两种不同的智能水平可能带来的人类工作、生活的巨大变化，我们和机器怎么协同共处？

让学生结合自己所学的专业，查阅相关行业资料，思考该行业未来需要人工智能训练师吗？

在哪些具体工作领域有需求？

【练习与思考】,客观题答案选择题：

1.C,2.ABCD,3.C,4.D,5.ABC,判断题：

1.对,2.错（是一个非人工智能技术类职位）,人工智能基础与应用,项目二认知人工智能的基础支撑,目录,教学目标教学要求,内容概览相关知识人工智能的核心驱动力人工智能的其他支撑技术了解人工智能的数据服务,练习与思考,人工智能基础与应用项目二认知人工智能的基础支撑,学习人工智能的核心驱动力算力、算法、数据，以及相互间的关系概要了解人工智能的其他支撑技术物联网、云计算、5G及相互间的赋能数据作为AI算法“燃料”的重要性以及采集、标注及分析的基本流程,【教学目标】,知识点人工智能芯片的分类及特点认知物联网和AIoT，以及云计算、5G的概念及应用人工智能数据服务的采集、标注及统计分析重难点通过本单元的学习，厘清机器学习、深度学习之间的关系及重点应用领域；了解AIoT这一高频词的出现背景，思考人工智能技术与物联网在实际行业应用中的落地融合；深刻理解数据、算法模型及场境应用的流程及相互关系，由此学习人工智能数据服务的相关内容。

【教学要求】,【内容概览】,燃料,加速器,发动机,项目二认知人工智能的基础支撑,2.1.3了解人工智能的数据服务,数据采集,数据标注,数据分析,2.1.2人工智能的其他支撑技术,物联网和AIoT,云计算,2.1.1人工智能的核心驱动力,算力,人工智能的基础硬件层，为算法提供基础计算能力涵盖：

GPU、CPU、FPGA和各种各样的ASIC专用芯片,物联网“万物互联”AIoT“万物智联”,5G,被监测的各种物理量、影音图文信息、生产生活记录等通过数据标注员借助标记工具，对人工智能学习数据进行加工的一种行为数据标注的类型：

图像标注、语音标注、文本标注、视频标注等典型分析步骤：

探索性数据分析、模型选定分析、推断分析,数据,算法,数据来源大数据特点与人工智能的关系,机器学习,深度学习,主要应用方向,让机器像人一样的学习和思考从已知数据中获得规律，并对未知进行预测学习方式分类：

监督学习、无监督学习和强化学习让算法自动从数据中获取特征，而不是像机器学习人为提取特征图像识别：

图像分类、物体检测、图像分割、图像回归,语音识别：

语音识别、声纹识别、语音合成自然语言处理：

情感分析、神经机器翻译、自然语言推理,图像、声音等媒体数据；动作、姿态等行为数据；位置、天气等环境数据规模性、高速性、多样性、价值稀疏性相互促进，大数据要求AI不断提高计算能力，同时也在不断训练着AI,实现物体与物体、环境与状态信息之间实时共享AI+IoT，人工智能技术与物联网在实际行业应用中的落地融合,提供快速安全的云计算与数据存储服务，让用户可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心与人工智能的关系人工智能的基础计算平台，人工智能的能力集成到千万应用中的便捷途径性能目标高数据速率、减少延迟、节省能