新解读《GBT 41867-2022信息技术 人工智能 术语》

《GB/T41867-2022信息技术人工智能术语》最新解读目录GB/T41867-2022标准概览与重要性人工智能术语标准化的背景标准发布与实施的时间节点全国信息技术标准化技术委员会的角色标准起草单位的强大阵容人工智能术语标准化的意义术语界定在科研中的应用目录术语统一在教学中的价值术语规范在产业交流中的作用人工智能领域常用术语概览机器学习相关术语解读深度学习关键术语剖析自然语言处理术语新解计算机视觉术语标准化强化学习术语解析数据挖掘与知识发现术语目录智能推荐系统术语探讨人工智能伦理与法律术语人工智能安全与隐私保护术语人工智能在医疗领域的应用术语智能制造领域的专业术语智慧金融中的关键术语自动驾驶技术术语解读智能家居与物联网术语人工智能在农业的应用术语目录人工智能与教育技术的融合术语人工智能在媒体与娱乐的术语人工智能伦理框架的构建人工智能法律责任的界定人工智能安全风险评估方法隐私保护技术在AI中的应用人工智能伦理问题的应对策略AI在医疗诊断中的准确性提升智能制造的效率与成本控制目录智慧金融的风险管理创新自动驾驶技术的安全性评估智能家居的用户体验优化人工智能在农业的精准化管理教育技术中AI的个性化学习人工智能在媒体内容创作的变革人工智能与大数据的融合趋势人工智能在云计算中的应用AI在边缘计算的发展前景目录区块链与人工智能的结合探索人工智能与5G技术的融合创新人工智能在物联网中的关键技术AI在虚拟现实与增强现实的应用人工智能在区块链金融的新机遇人工智能未来的发展趋势预测结语：人工智能术语标准化的深远影响PART01GB/T41867-2022标准概览与重要性GB/T41867-2022标准编号信息技术人工智能术语标准名称01020304国家标准化管理委员会发布机构发布后一定时间内实施实施日期标准概览重要性术语规范统一人工智能领域的基本术语和概念，消除歧义和误解。技术交流促进人工智能领域的技术交流、合作与发展，推动技术创新。产业发展为人工智能产业的健康发展提供标准化支持，提升产业竞争力。政策法规为国家制定人工智能相关政策、法规和标准提供参考和依据。PART02人工智能术语标准化的背景规范技术发展标准化术语可以规范人工智能技术的发展方向和应用范围，避免技术滥用和误用。提高国际竞争力与国际接轨的术语标准有助于提高我国在人工智能领域的国际竞争力和影响力。促进行业交流统一的人工智能术语有助于行业内的交流和理解，减少因术语不一致导致的沟通障碍。术语标准化的重要性目前人工智能领域存在大量术语使用不规范、不统一的现象，导致行业内外人士难以理解和沟通。术语使用混乱部分人工智能术语缺乏明确的定义和解释，容易引发歧义和误解。术语定义不明确虽然国内外都在积极推动人工智能术语标准化工作，但尚未形成统一的国际标准。国际标准缺失术语标准化的现状人工智能技术日新月异，新的术语和概念层出不穷，给标准化工作带来挑战。技术发展迅速人工智能领域涉及众多利益相关方，包括企业、科研机构、政府等，协调各方意见难度较大。利益相关方众多不同国家和地区对同一术语的理解可能存在差异，需要在国际范围内进行广泛协商和达成共识。文化差异术语标准化的挑战PART03标准发布与实施的时间节点2022年XX月XX日发布日期GB/T41867-2022标准编号01020304国家标准化管理委员会发布机构信息技术人工智能术语标准名称标准发布标准实施实施日期2022年XX月XX日（通常与发布日期相隔一段时间，以便企业准备）过渡期安排监督机构为确保平稳过渡，可能设置过渡期，允许企业在一定时间内调整产品、服务和流程以符合新标准。国家标准化管理委员会及地方技术监督部门负责监督标准的实施情况。可能包括术语的增删改、定义和解释的调整等。修订内容通过发布修订版本或补充文件的方式进行更新，同时公布新版标准的实施日期。更新方式根据技术发展和市场需求，定期对标准进行修订和更新。修订周期标准修订与更新提高人工智能领域术语的规范性和准确性，促进信息交流和理解。标准的影响与意义01为企业开发和推广人工智能产品提供统一的技术标准和指导。02推动人工智能技术的广泛应用和产业化发展，提升国家竞争力。03促进国际间在人工智能领域的合作与交流，推动技术标准的国际化。04PART04全国信息技术标准化技术委员会的角色制定人工智能术语标准负责全面规划和制定人工智能术语的国家标准。确立标准框架和体系建立人工智能术语的标准框架和体系，确保术语的准确性和一致性。负责标准的制定推广人工智能术语标准积极推广人工智能术语标准，提高标准的认知度和影响力。培育标准化人才组织培训、宣传和推广活动，提高人工智能领域的标准化水平。负责标准的推广修订和完善标准根据实际需求和技术发展，定期修订和完善人工智能术语标准。跟踪国际标准动态负责标准的修订跟踪国际人工智能术语标准的发展动态，保持国内标准的与国际接轨。0102负责监督人工智能术语标准的实施情况，确保标准的贯彻和执行。监督标准的实施收集和处理标准实施过程中遇到的问题，及时作出解释和修订。处理标准实施中的问题负责标准的监督PART05标准起草单位的强大阵容负责信息技术领域国家标准的制修订工作，为《GB/T41867-2022》提供标准制定和审查的平台。全国信息技术标准化技术委员会负责国家标准的统一管理、监督和协调，确保《GB/T41867-2022》的权威性和规范性。国家标准化管理委员会主导单位北京大学中国顶尖的高等学府之一，拥有强大的人工智能研究团队和学术资源，为《GB/T41867-2022》提供学术支持和理论指导。中国电子技术标准化研究院作为国内知名的电子技术标准化机构，为《GB/T41867-2022》提供技术支持和专业建议。华为技术有限公司全球领先的信息和通信技术解决方案供应商，为《GB/T41867-2022》注入先进的技术理念和实践经验。阿里巴巴集团中国最大的电子商务公司之一，拥有丰富的人工智能应用经验，为《GB/T41867-2022》提供行业洞察和应用案例。起草单位腾讯公司中国最大的互联网综合服务提供商之一，在人工智能领域有深厚积累，为《GB/T41867-2022》提供技术支撑和应用场景。参与单位中国科学院自动化研究所国内顶尖的人工智能研究机构之一，为《GB/T41867-2022》提供前沿技术研究和应用示范。中国移动通信集团公司中国最大的移动通信运营商之一，在5G和人工智能领域有丰富实践经验，为《GB/T41867-2022》提供通信技术和应用场景支持。PART06人工智能术语标准化的意义标准化术语有助于消除技术隔阂，促进国内外人工智能技术交流与合作。通过统一的术语，研究人员和企业可以更加高效地共享知识、经验和资源。促进技术交流标准化术语为人工智能技术的研发提供了共同的语言和框架。这有助于降低技术门槛，促进技术创新和突破，推动人工智能技术的快速发展。推动技术创新术语标准化是人工智能发展的关键术语标准化对产业和社会的影响促进产业发展标准化术语有助于降低企业之间的沟通成本，提高产业协同效率。这有助于推动人工智能产业的快速发展，形成良性循环。提升社会认知度通过标准化术语的普及，可以提高公众对人工智能技术的认知度和接受度。这有助于消除公众对人工智能的误解和疑虑，促进人工智能技术的广泛应用。保障信息安全标准化术语有助于建立统一的信息安全标准和规范，提高人工智能系统的安全性和可靠性。这对于保护个人隐私、维护国家安全具有重要意义。制定标准技术更新快领域广泛国际协调持续更新推广应用组织专家制定人工智能术语标准，确保术语的准确性、规范性和通用性。通过培训、宣传等方式，将标准化术语推广应用到各个领域和行业，形成共识。随着人工智能技术的不断发展，及时更新和完善术语标准，保持其时效性和适用性。人工智能技术发展迅速，新术语层出不穷，给标准化工作带来挑战。人工智能涉及多个领域和行业，术语的标准化需要兼顾各方利益和需求，难度较大。在国际上，不同国家和地区对人工智能术语的理解和定义存在差异，需要加强国际协调与合作，推动全球范围内的术语标准化。术语标准化的实施与挑战PART07术语界定在科研中的应用精确描述准确、专业的术语有助于精确描述研究对象、方法和结果，提高科研的准确性和可信度。便于交流统一的术语体系有助于不同领域、不同背景的科研人员之间的交流和合作。术语统一通过术语界定，确保科研人员在相同语境下使用相同术语，减少因术语歧义导致的误解。提高科研准确性术语界定为科研成果的标准化表达提供基础，有利于将科研成果转化为实际应用。标准化表达明确的术语解释和界定有助于降低科研成果转化的门槛，促进科技成果的推广和应用。降低转化门槛统一的术语体系有助于对科研成果进行客观、准确的评价，推动科研进步。便于评价促进科研成果转化010203推动行业发展统一的术语体系有助于推动行业内部交流和合作，促进行业的整体发展和进步。行业准则术语界定有助于形成行业准则，规范行业行为，防止无序竞争和资源浪费。监管依据明确的术语解释和界定为政府监管提供依据，有利于维护市场秩序和公共利益。规范行业行为PART08术语统一在教学中的价值消除理解障碍术语统一可避免学生因对术语理解不同而产生困惑，从而提高教学效率。简化复杂概念通过统一术语，教师可将复杂概念简化为易于理解的语言，有助于学生快速掌握。提高教学效率搭建共同语言平台术语统一为不同领域的研究者提供了共同的语言平台，便于学术交流。准确传达思想统一术语有助于准确传达研究者的思想和意图，减少误解和歧义。促进学术交流推动行业发展术语统一有助于推动人工智能领域的技术创新和标准化，促进行业发展。提升专业水平规范行业标准通过术语统一，可提升行业人员的专业素养和水平，增强行业竞争力。0102术语统一可消除国际间因语言不同而产生的障碍，便于国际交流。跨越语言障碍在推广中国人工智能技术和文化时，术语统一有助于提升中国的国际影响力。推广中国文化便于国际交流PART09术语规范在产业交流中的作用统一的术语规范可以消除不同企业和研究机构之间的语言障碍，促进产业内的交流与合作。促进产业交流规范的术语使用可以提升行业的专业性和规范化水平，增强外界对行业的信任和认可。提升行业形象通过术语规范，可以减少沟通中的误解和歧义，提高沟通效率，降低沟通成本。降低沟通成本术语规范的重要性010203市场推广与宣传在市场推广与宣传中，使用规范的术语可以提升品牌形象，增强消费者对产品的信任和认可度。技术文档编写规范的技术文档需要使用统一的术语，以便读者能够准确理解文档内容，提高工作效率。产品设计与开发在产品设计与开发过程中，使用规范的术语可以确保团队成员之间的有效沟通，避免误解和歧义。术语规范在产业交流中的具体应用术语规范的制定需要充分考虑行业特点、技术发展趋势以及国际标准等因素，确保规范的科学性和实用性。随着技术的不断发展和市场的变化，术语规范也需要不断更新和完善，以适应行业发展的需要。在实施过程中，需要加强对术语规范使用的监督和检查，确保其得到有效执行。同时，也需要建立反馈机制，及时收集和处理实施过程中的问题和建议，不断完善术语规范体系。术语规范的推广需要得到行业内的广泛认可和支持，可以通过组织培训、发布标准文件等方式进行推广。其他相关内容PART10人工智能领域常用术语概览人工智能领域常用术语概览人工智能（AI）指通过计算机算法和模型来模拟人类智能的一门科学。机器学习（ML）通过数据训练模型，使其能够自动完成特定任务，而无需明确编程。深度学习（DL）一种机器学习方法，通过多层神经网络模型来模拟人脑的学习过程。自然语言处理（NLP）使计算机能够理解、解释和生成人类语言的一门科学。PART11机器学习相关术语解读通过计算机算法和统计模型，使计算机系统能够自动从数据中学习和改进的技术。在训练过程中，通过已知的输入和输出数据来训练模型，使其能够预测新的输入数据。在没有标签的数据中，模型自行发现数据中的结构和模式。通过试错法和延迟奖励来训练模型，使其能够在特定环境中采取最佳行动。机器学习机器学习定义监督学习无监督学习强化学习深度学习定义一种机器学习技术，通过多层神经网络模型来模拟人脑的学习过程。卷积神经网络一种专门用于图像识别的深度学习模型，具有卷积层和池化层等结构。循环神经网络一种用于处理序列数据的深度学习模型，具有循环连接和记忆功能。生成对抗网络一种通过对抗训练来生成逼真数据的深度学习模型，包括生成器和判别器两个网络。深度学习01020304在神经网络中，用于将神经元的输入转换为输出的非线性函数。神经网络与模型激活函数在训练神经网络时，需要手动设置的参数，如学习率、批量大小等。超参数一种用于训练神经网络的优化算法，通过计算损失函数关于权重的梯度来更新权重。反向传播算法由大量神经元节点相互连接而成的网络，用于模拟人脑的学习和记忆过程。神经网络PART12深度学习关键术语剖析深度学习是一种机器学习技术，通过多层神经网络模型进行复杂的数据处理和模式识别。定义深度学习具有强大的特征提取和自动学习能力，能够从大量数据中学习并提取有用的特征。特点深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了广泛应用。应用深度学习010203定义神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，用于解决复杂的计算问题。结构神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多层。学习方式神经网络通过反向传播算法进行训练，不断调整权重以最小化损失函数。神经网络01定义激活函数是神经网络中的非线性函数，用于增加模型的非线性能力。激活函数02常见类型Sigmoid、Tanh、ReLU等是常见的激活函数。03作用激活函数能够帮助神经网络学习复杂的数据特征和函数关系。定义超参数需要通过实验进行调整，以找到最优的参数组合。调整方法重要性合适的超参数设置能够提高神经网络的训练效果和泛化能力。超参数是在训练神经网络之前需要设置的参数，如学习率、批量大小、网络层数等。超参数PART13自然语言处理术语新解定义自然语言处理（NLP）是指利用计算机对自然语言进行理解、生成和运用的技术。应用领域自然语言处理机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别和中文OCR等。0102基于规则的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法。技术方法跨语言沟通、国际交流、文献翻译等。应用场景机器翻译（MT）是指利用计算机将一种语言自动翻译成另一种语言的过程。定义机器翻译将输入计算机的语音符号识别转换成书面语表示。语音识别将书面文本自动转换成对应的语音表征。语音合成智能客服、语音助手、智能家居等。应用领域语音识别和语音合成010203PART14计算机视觉术语标准化ABCD图像增强改善图像质量，如去噪、锐化、亮度调整等。图像处理术语特征提取从图像中提取有意义的形状、纹理、边缘等特征。图像分割将图像划分为若干区域，便于后续处理和分析。图像识别对图像中的目标进行检测、分类和识别。机器学习与深度学习术语监督学习通过标注数据进行模型训练，实现分类、回归等任务。无监督学习在没有标注数据的情况下，进行模型训练，如聚类、降维等。深度学习利用深层神经网络进行模型训练，提高识别精度和泛化能力。强化学习通过环境反馈进行模型训练，实现策略优化和决策。利用计算机视觉技术实现车辆自动驾驶和道路识别。自动驾驶应用计算机视觉技术对医学影像进行诊断和分析。医学影像分析01020304对图像中的人脸进行检测、识别和比对。人脸识别利用计算机视觉技术进行安全监控和异常检测。安防监控计算机视觉应用术语PART15强化学习术语解析强化学习一种机器学习方法，通过与环境的交互，学习如何采取行动以最大化预期收益。智能体在强化学习环境中进行决策和行动的实体，可以是软件程序或物理设备。状态智能体在某一时刻所处的环境描述，可以是有限的或无限的。动作智能体在某一状态下可以采取的行为或决策，动作集合可以是离散的或连续的。基本概念智能体通过学习环境的模型来预测未来状态，并据此制定最优策略。基于模型的强化学习智能体不依赖环境模型，直接通过试错法来学习最优策略。无模型的强化学习将深度学习与强化学习相结合，利用神经网络来逼近策略或值函数。深度强化学习强化学习类型探索与利用智能体需要在探索新动作和利用已知动作之间取得平衡，以最大化长期收益。收敛性与稳定性强化学习算法需要保证收敛到最优策略，并具有良好的稳定性，避免出现过拟合或震荡现象。样本效率智能体需要利用有限的样本数据来学习最优策略，提高样本效率是强化学习的重要挑战之一。奖励函数设计奖励函数是引导智能体学习的关键，不合理的奖励函数可能导致智能体学习到不良策略。关键要素与挑战PART16数据挖掘与知识发现术语数据挖掘定义通过特定算法对大量数据进行处理和分析，挖掘出数据中的隐藏模式、未知规律或有价值信息的过程。方法分类、聚类、关联规则、回归分析、神经网络等。应用领域金融、电商、医疗、生物信息、社交媒体等。挑战数据预处理、算法选择、模型评估等。定义从大量数据中提取出有用的知识、模式或规律，并将其转化为可理解的形式。知识发现01过程数据预处理、数据挖掘、结果解释与评估。02技术机器学习、统计分析、可视化技术等。03应用智能推荐、预测分析、决策支持等。04PART17智能推荐系统术语探讨推荐系统基本概念推荐系统定义利用用户历史行为、兴趣偏好和上下文信息，为用户推荐其可能感兴趣的物品、服务或信息的系统。推荐系统目标提高用户满意度和粘性，促进信息分发和商业化应用。推荐系统组成数据源、预处理模块、推荐算法、推荐结果生成及用户反馈等。基于用户协同过滤根据相似用户的历史行为推荐物品，具有推荐新颖性和惊喜度。基于物品协同过滤根据物品之间的相似性进行推荐，适用于用户兴趣较为稳定时。矩阵分解算法运用矩阵分解技术，将用户-物品评分矩阵分解为两个低秩矩阵，以预测用户对物品的评分。协同过滤推荐方法基于内容推荐利用深度学习技术提取物品特征，提高推荐准确性。深度学习方法混合推荐方法将协同过滤和内容推荐相结合，以克服各自的局限性。根据物品本身的内容特征进行推荐，如文本、图像、音频等。内容推荐方法离线实验、在线实验、用户调查等。评估方法提高推荐算法准确性、降低计算复杂度、增强用户隐私保护等。优化策略准确率、召回率、F1值、覆盖率、多样性等。评估指标推荐系统评估与优化PART18人工智能伦理与法律术语人工智能伦理道德准则人工智能系统应遵循的道德规范和原则，如尊重人权、公正、透明等。伦理框架为人工智能系统提供伦理指导和决策的框架，如基于价值的伦理、基于规则的伦理等。道德责任人工智能系统开发者、使用者等相关方应承担的道德责任，如确保系统安全、保护用户隐私等。伦理风险人工智能系统可能带来的伦理风险和挑战，如歧视、隐私侵犯、责任归属等。人工智能法律地位关于人工智能是否具有法律主体地位的争议和讨论。数据隐私保护针对人工智能系统收集、处理、使用个人数据时的隐私保护措施和法律规定。知识产权涉及人工智能创作的知识产权归属、保护、授权等问题。法律责任关于人工智能系统造成损害时的法律责任归属和追究机制。法律术语PART19人工智能安全与隐私保护术语01020304人工智能模型在面对输入噪声、扰动或对抗性样本时，保持稳定性和准确性的能力。人工智能安全模型鲁棒性在保证数据隐私的前提下，允许多个参与方共同进行数据计算和分析的技术。安全多方计算对人工智能系统进行全面评估，以确定其在实际应用中可能面临的安全风险。人工智能安全评估通过人为构造的输入，导致人工智能模型输出错误结果的样本。对抗性样本通过在数据集中添加噪声或模糊处理，保护个人隐私的技术，同时仍能提供数据集的统计信息。在保护数据隐私的前提下，进行计算和分析的技术，包括同态加密、安全多方计算等。对数据进行处理，使其无法识别出个人身份或敏感信息，以保护个人隐私。由于技术缺陷、管理不善或人为因素导致个人隐私被泄露的风险。隐私保护差分隐私隐私保护计算数据脱敏隐私泄露风险PART20人工智能在医疗领域的应用术语利用计算机视觉技术对医学影像进行自动识别和判断。医学影像识别将医学影像划分为不同的区域，以便医生更准确地诊断和分析。医学影像分割将不同时间、不同设备或不同视角的医学影像进行对齐和融合。医学影像配准医学影像分析010203基于自然语言处理技术，实现医学问题的自动回答和解释。医学问答系统将医学语音转换成文本，提高医生的工作效率和准确性。医学语音识别从海量医学文献和临床记录中提取有用的信息和知识。医学文本挖掘医学自然语言处理通过机器人辅助手术操作，提高手术的精确度和安全性。手术机器人帮助患者进行康复训练，恢复身体功能和活动能力。康复机器人通过智能分析和判断，辅助医生进行疾病诊断和治疗。辅助诊断机器人医学机器人智能医疗系统电子病历系统实现病历信息的电子化存储、共享和管理。利用信息技术实现远程会诊、远程监测和远程治疗。远程医疗系统通过智能设备收集个人健康数据，进行健康管理和疾病预防。智能健康管理系统PART21智能制造领域的专业术语人工智能（AI）指由计算机系统所表现出的智能行为，以及与此相关的理论、技术、方法和应用系统。智能制造（IM）在制造过程中，通过信息技术、自动化技术和人工智能技术的深度融合，实现生产过程的智能化、网络化和自动化。人工智能与智能制造智能制造关键技术物联网技术通过传感器、RFID等技术实现设备、产品、物料等信息的互联互通。云计算与大数据技术提供强大的数据存储、处理和分析能力，支持智能制造的决策和优化。自动化与机器人技术提高生产效率、降低人力成本，实现生产线的自动化和智能化。人工智能与机器学习技术使机器能够自主学习、决策和优化，提高生产过程的灵活性和适应性。通过数字化、网络化技术实现生产过程的全面自动化和智能化，提高生产效率和灵活性。将传感器、控制器等元件嵌入产品中，实现产品的远程监控、故障预警和自维护等功能。通过信息技术实现供应链的全面可视化和优化，提高供应链的响应速度和协同效率。利用人工智能和大数据技术提供个性化的产品推荐、故障诊断和维护等服务，提升用户体验。智能制造应用场景智能工厂智能产品智能供应链智能服务PART22智慧金融中的关键术语通过算法和统计模型让计算机系统从数据中自动学习并改进。机器学习一种机器学习的分支，通过深层神经网络模拟人脑的学习过程。深度学习使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。自然语言处理人工智能010203基于人工智能算法提供个性化投资建议的服务。智能投顾利用人工智能技术识别、评估、监控金融风险的技术。风险管理在智慧金融中用于确保交易数据的安全、透明和不可篡改性。区块链技术智慧金融通过海量数据的分析挖掘，为智慧金融提供决策支持。大数据在智慧金融中连接各种设备，实现智能化识别、跟踪和管理。物联网在智慧金融中提供强大的数据存储和处理能力。云计算关键技术术语PART23自动驾驶技术术语解读L0级自动驾驶无自动化，完全由驾驶员操作汽车。L1级自动驾驶驾驶员操作汽车，但某些特定功能可以自动完成，如自适应巡航控制、车道保持等。L2级自动驾驶部分自动化，驾驶员仍需监控汽车行驶，但汽车可以自动完成某些复杂任务，如高速公路自动驾驶、自动泊车等。L3级自动驾驶高度自动化，汽车可以在特定条件下自动完成大部分任务，但驾驶员仍需随时准备接管汽车。L4级自动驾驶完全自动化，汽车可以在大部分情况下自动完成所有任务，无需驾驶员监控，但仍在限定范围内运行。L5级自动驾驶完全自动化，汽车可以在任何情况下自动完成所有任务，无需驾驶员监控和任何人为干预。自动驾驶等级010402050306传感器包括雷达、激光雷达、摄像头等，用于感知汽车周围环境，获取道路信息和障碍物数据。控制系统根据传感器数据，对汽车进行加速、刹车、转向等控制，保证汽车安全行驶。导航系统利用GPS等技术，确定汽车位置、规划行驶路线，并实时更新交通信息。车载计算机处理传感器数据、进行决策和规划，是自动驾驶汽车的大脑。自动驾驶技术关键组件技术不断成熟随着传感器、控制系统和车载计算机等技术的不断发展，自动驾驶技术将越来越成熟，安全性、可靠性和舒适性将不断提高。应用场景不断拓展自动驾驶技术将在出租车、公交车、物流车等领域得到广泛应用，并逐渐向私人车辆普及。法规逐步完善各国政府正在逐步制定和完善自动驾驶汽车相关法规和标准，为自动驾驶汽车的合法上路提供保障。产业链不断完善自动驾驶技术将带动传感器、芯片、软件等产业的发展，形成庞大的产业链和生态圈。自动驾驶技术发展趋势01020304PART24智能家居与物联网术语智能家居智能家居系统利用物联网、云计算等技术，实现家居设备的智能化控制和管理，提高家居生活便利性。智能家居设备包括智能音箱、智能照明、智能家电、智能安防等，可通过语音、手机APP等方式进行控制。智能家居场景根据不同的生活场景和需求，设置不同的智能家居模式，如离家模式、回家模式、睡眠模式等。智能家居安全智能家居设备应具备安全保护机制，保证用户数据和隐私不被泄露和滥用。通过传感器、RFID、红外线等技术，实现物体的互联互通，为智能化控制和管理提供基础。提供设备连接、数据管理、应用开发等功能，支持物联网设备的快速接入和高效管理。物联网技术在智能家居、智慧城市、工业制造等领域得到广泛应用，提高了生产效率和生活质量。物联网设备应具备安全认证、数据加密等安全机制，确保数据传输和使用的安全性。物联网物联网技术物联网平台物联网应用物联网安全PART25人工智能在农业的应用术语运用现代信息技术，包括传感器、物联网、大数据分析等，实现农业生产管理的智能化。智能农业定义集成应用各种智能技术，提高农业生产效率和管理水平的系统。智能农业系统通过安装在农田的传感器，实时监测土壤、气候等环境参数，为农业生产提供数据支持。智能监控智能农业010203能够自动执行农业任务的机器人，如播种、施肥、收割等。农业机器人定义利用卫星导航和自动驾驶技术，实现耕作、播种、收割等农业作业。无人驾驶拖拉机利用无人机进行喷洒农药、化肥等作业，提高作业效率和防治效果。无人机植保农业机器人农业大数据定义通过各种传感器和设备，实时采集农业生产过程中的各种数据。数据采集数据分析运用机器学习、数据挖掘等技术，对采集的数据进行分析，为农业生产提供决策支持。在农业生产过程中产生的海量数据，包括气象、土壤、作物生长等。农业大数据PART26人工智能与教育技术的融合术语利用人工智能技术，实现教学内容、方法、评估等方面的智能化。智能化教学自适应学习智能教育平台通过人工智能技术，根据学生的学习情况和需求，自动调整学习路径和难度。集教学、学习、评估、管理等功能于一体的智能化教育平台。人工智能教育技术利用数据挖掘技术，从教育数据中提取有价值的信息和知识。教育数据挖掘通过收集和分析学生的学习行为数据，发现学习规律和问题。学习行为分析基于教育数据分析，为教育决策提供科学依据和支持。教育决策支持教育数据分析与挖掘人工智能在教育中的创新应用010203虚拟教师利用人工智能技术，构建虚拟教师，实现人机交互式教学。智能教育硬件结合人工智能技术，创新研发智能教育硬件设备，提高教学效率。人工智能课程开发专门的人工智能课程，培养学生的创新意识和实践能力。01技术挑战人工智能技术在教育领域的应用还面临着技术瓶颈和难题。面临的挑战与未来趋势02数据安全与隐私随着教育数据的不断生成和共享，数据安全和隐私保护问题日益凸显。03未来发展趋势未来，人工智能将在教育领域发挥更大的作用，推动教育变革和创新。PART27人工智能在媒体与娱乐的术语语音合成语音合成技术将文本转化为语音，实现机器语音的输出。通过调整语音参数，使合成语音更加接近人类自然语音。语音自然度根据用户需求，生成具有特定音色、语调等特征的语音。语音个性化将语音转化为文本，实现语音指令的识别和理解。语音识别技术衡量语音识别系统识别正确率的重要指标。识别准确率语音识别系统对用户语音的响应速度和处理效率。实时性语音识别010203根据用户需求，定制虚拟角色的外观、动作等特征。形象定制虚拟角色与用户进行实时交互，提升用户体验。交互体验通过计算机生成具有人类外观和行为的虚拟角色。虚拟形象技术虚拟形象内容推荐技术根据用户兴趣和行为，推荐相关的媒体内容。用户画像通过数据分析，构建用户兴趣和行为特征模型。推荐算法基于用户行为、内容特征等因素，实现精准推荐。内容推荐PART28人工智能伦理框架的构建人工智能伦理原则尊重人权确保人工智能系统的开发和使用尊重人权，不侵犯个人隐私和尊严。公平公正确保人工智能系统的决策和行为公平公正，不歧视任何个人或群体。透明可解释确保人工智能系统的决策过程透明，并能提供合理解释。安全可控确保人工智能系统的安全性和可控性，防止技术滥用和误用。人工智能伦理规范数据隐私保护加强数据收集、存储、使用和共享的隐私保护措施，确保个人隐私不被泄露。算法偏见避免避免算法设计和实施中的偏见和歧视，确保决策结果的公正性和准确性。责任追溯机制建立责任追溯机制，明确人工智能系统开发和使用的责任主体和追责方式。社会影响评估对人工智能系统的社会影响进行评估，确保技术发展符合社会公共利益。多方参与鼓励政府、企业、学术界、公众等多方参与人工智能伦理治理，形成共治格局。法规制定制定和完善相关法律法规，规范人工智能技术的开发和使用行为。伦理审查机制建立人工智能项目的伦理审查机制，确保项目符合伦理原则和规范要求。教育和培训加强人工智能伦理教育和培训，提高全社会的伦理意识和素养。人工智能伦理治理PART29人工智能法律责任的界定对人工智能系统的研发过程和结果负责，确保系统的安全性和可靠性。研发者责任对人工智能系统的使用行为负责，确保使用行为符合法律法规和道德规范。使用者责任对由于人工智能系统造成的损害承担责任，如数据泄露、侵犯隐私等。第三方责任人工智能法律责任主体010203根据研发者、使用者或第三方的过错程度来判定责任归属。过错责任原则在法律规定的情况下，即使研发者、使用者或第三方无过错，也需承担一定的法律责任。无过错责任原则根据公平原则，综合考虑各方利益，合理分担人工智能系统造成的损害。公平责任原则人工智能法律责任的归责原则民事赔偿对违反法律法规的人工智能研发、使用行为进行行政处罚。行政处罚刑事责任对严重违法的人工智能研发、使用行为进行刑事追究。对由于人工智能系统造成的损害进行经济赔偿。人工智能法律责任的承担方式PART30人工智能安全风险评估方法漏洞扫描利用自动化工具扫描人工智能系统，发现其中存在的安全漏洞和弱点。渗透测试通过模拟黑客攻击来评估人工智能系统的安全性，发现并修复潜在的安全风险。代码审查对人工智能系统的源代码进行审查，发现其中的安全漏洞和不当编程实践。030201基于技术的方法安全开发流程将安全考虑融入人工智能系统的整个生命周期，从设计、开发、测试到部署和运维。应急响应流程建立应急响应机制，对人工智能系统的安全事件进行及时响应和处置，最大限度降低损失。风险评估流程明确评估目标、确定评估范围、进行风险识别和分析、制定风险应对措施等步骤。基于流程的方法01安全策略制定制定人工智能安全策略，明确安全目标和原则，规范安全操作流程。基于管理的方法02安全培训加强人工智能系统相关人员的安全培训，提高安全意识和技能水平。03安全监控建立安全监控机制，对人工智能系统的运行状态进行实时监控，及时发现并处置安全风险。PART31隐私保护技术在AI中的应用数据加密是将数据转化为一种他人无法解读的格式，以保护数据隐私。定义常见的加密算法包括AES、RSA等，可满足不同安全需求。加密算法在AI模型中，数据加密可用于保护敏感数据，如用户身份、交易记录等。应用数据加密技术010203匿名化是指通过删除或替换数据中的某些标识信息，使数据无法关联到具体个人。定义包括泛化、模糊化、扰乱等，以降低数据被识别的风险。方法在AI应用中，匿名化技术可用于保护用户隐私，同时确保数据的有效性和可用性。应用匿名化技术定义包括基于角色的访问控制、基于属性的访问控制等。类型应用在AI系统中，访问控制技术可用于保护模型和数据的安全，防止未经授权的访问和修改。访问控制是指通过设定权限和策略，限制对敏感数据的访问和操作。访问控制技术定义隐私保护计算是指在保证数据隐私的前提下，进行计算和分析的技术。技术包括同态加密、差分隐私、联邦学习等，可实现数据隐私和计算精度的平衡。应用在AI领域，隐私保护计算可用于保护用户数据隐私，同时实现数据的共享和利用。030201隐私保护计算PART32人工智能伦理问题的应对策略制定和完善相关法律法规，明确人工智能的合法使用范围。加强立法建立专门的监管机构，负责监督人工智能技术的研发和应用。设立监管机构推动人工智能行业的标准化建设，确保技术的安全性和可靠性。标准化建设政策法规制定01安全性评估对人工智能系统进行全面的安全性评估，预防潜在的安全风险。技术防范措施02数据隐私保护采用加密技术、匿名化等手段，保护个人隐私和数据安全。03可解释性与透明度提高人工智能系统的可解释性和透明度，便于人类理解和控制。社会参与机制建立公众参与机制，鼓励社会各界对人工智能的发展进行监督和评估。教育普及加强人工智能知识的普及和教育，提高公众对人工智能的认知和理解。人才培养加大对人工智能领域人才的培养力度，为人工智能的可持续发展提供有力支持。社会参与与教育PART33AI在医疗诊断中的准确性提升医学影像诊断深度学习技术应用通过训练深度神经网络，提高医学影像的诊断准确性，辅助医生发现病变并判断病变的性质。影像数据标准化处理诊断结果量化分析将不同来源、不同格式的影像数据转换为统一的标准格式，提高AI模型对影像数据的识别能力。AI模型可以对影像中的病变区域进行定量分析，提供更为精确的诊断结果。AI技术可以准确地识别基因突变，辅助医生进行遗传病诊断和基因治疗。基因突变识别通过将患者的基因序列与正常人的基因序列进行比对，AI可以发现异常基因，为疾病的诊断和治疗提供依据。基因序列比对基于患者的基因信息，AI可以辅助医生制定个性化的医疗方案，提高治疗效果和患者的生存率。个性化医疗方案制定基因测序诊断多源数据融合分析AI可以根据医学知识和临床经验，建立规范化的诊断标准，避免医生主观判断带来的误诊和漏诊。诊断标准规范化实时在线诊断AI辅助诊断系统可以实现实时在线诊断，缩短患者等待时间，提高医疗效率。AI可以整合患者的临床信息、影像数据、实验室检查结果等多源数据，进行综合分析，提高诊断的准确性。辅助诊断系统PART34智能制造的效率与成本控制预测性维护通过传感器、物联网等技术对生产设备进行实时监测和数据分析，提前预测设备故障并进行维护，避免生产中断。自动化生产通过机器人、自动化设备等技术手段，实现生产流程的自动化，减少人工干预，提高生产效率。数据驱动决策利用大数据、人工智能等技术对生产数据进行分析和挖掘，为生产决策提供科学依据，优化生产流程。智能制造提高效率的方式精细化管理通过数字化、网络化等手段实现生产过程的精细化管理，减少浪费和损耗，降低成本。规模化生产通过大规模定制化生产，提高生产效率和规模效应，降低生产成本。智能化供应链利用人工智能、物联网等技术优化供应链管理，降低库存和物流成本，提高供应链效率。030201智能制造控制成本的途径PART35智慧金融的风险管理创新利用人工智能技术，对海量金融数据进行实时监测和分析，识别潜在风险。实时数据分析建立风险预警模型，对可能出现的风险进行预测和报警，以便及时采取措施。风险预警系统运用机器学习算法，对识别出的风险进行量化和评估，确定风险程度和影响范围。风险评估方法风险识别与评估010203反欺诈技术应用人工智能技术，如图像识别、自然语言处理等，提高反欺诈的准确性和效率。应急响应机制建立完善的应急响应机制，对突发事件进行快速响应和处理，降低损失和影响。智能风控平台构建智能风控平台，整合各类风控工具和系统，实现风险防控的自动化和智能化。风险防控与应对监管科技应用运用监管科技（RegTech）手段，对金融机构进行非现场监管和风险评估。合规管理系统建立合规管理系统，确保金融业务符合法律法规和监管要求，降低合规风险。数据安全与隐私保护加强数据安全管理和隐私保护，防止数据泄露和滥用。风险监管与合规PART36自动驾驶技术的安全性评估评估自动驾驶系统在各种道路和天气条件下的精度和可靠性。精度与可靠性评估自动驾驶系统在不同驾驶场景下的稳定性，包括高速、低速、转弯等。稳定性测量自动驾驶系统对突发事件的响应速度，以及避免事故的能力。响应速度面对无法避免的碰撞时，系统如何做出道德决策，以最大程度地减少人员伤亡和财产损失。道德决策评估指标仿真测试第三方评估实地测试用户反馈利用计算机仿真技术模拟各种驾驶场景，对自动驾驶系统进行全面测试。由独立的第三方机构对自动驾驶系统进行评估，确保其安全性和可靠性。在真实道路环境中对自动驾驶系统进行测试，收集实际数据以评估其性能。收集用户对自动驾驶系统的反馈意见，以便改进和优化系统性能。评估方法PART37智能家居的用户体验优化智能家居的交互设计原则简洁明了智能家居的交互设计应简洁明了，避免用户产生困惑和误操作。一致性智能家居设备的操作方式和交互逻辑应具有一致性，方便用户快速上手。反馈及时智能家居设备应及时响应用户的操作，并提供相应的反馈信息。个性化智能家居设备应根据用户的喜好和需求，提供个性化的服务和体验。通过问卷调查了解用户对智能家居设备的使用情况、满意度和改进建议。与用户进行面对面交流，深入了解他们的使用习惯、需求和痛点。通过收集和分析智能家居设备的使用数据，评估用户体验和设备性能。邀请用户在实际环境中使用智能家居设备，观察他们的使用过程和反馈。智能家居的用户体验评估方法问卷调查用户访谈数据分析实地测试数据加密智能家居设备应对用户数据进行加密处理，确保数据传输和存储的安全性。智能家居的用户隐私保护策略01访问控制智能家居设备应实现严格的访问控制，只有经过授权的用户才能访问设备或数据。02隐私政策智能家居设备应提供明确的隐私政策，告知用户数据如何被收集、使用和共享。03匿名化处理智能家居设备在收集用户数据时，应进行匿名化处理，以保护用户的个人隐私。04PART38人工智能在农业的精准化管理智能农机利用人工智能技术实现农机的自动驾驶、智能作业和精准导航等功能。病虫害监测通过图像识别、数据分析等技术手段，实现对农作物病虫害的实时监测和预警。精准施肥利用人工智能算法分析土壤、作物生长等数据，实现精准施肥，提高肥料利用率。智慧灌溉通过人工智能技术实现灌溉系统的自动化、智能化控制，提高水资源利用效率。人工智能在农业中的应用领域人工智能在农业中的优势提高生产效率人工智能技术的应用可以显著提高农业生产效率，降低人力成本。预测分析通过数据分析和挖掘，人工智能技术可以预测农作物生长趋势和病虫害发生情况，为农业生产提供决策支持。提高精准度人工智能技术可以实现精准施肥、灌溉等作业，减少资源浪费。促进可持续发展人工智能技术的应用有助于减少化肥、农药等农业投入品的使用，降低对环境的污染，促进农业可持续发展。PART39教育技术中AI的个性化学习AI能够根据学生的学习习惯、能力和需求，提供定制化的学习路径和内容。定制化学习AI能够实时监测学生的学习进度和效果，及时给出反馈和建议，帮助学生调整学习策略。实时反馈AI能够通过数据分析和挖掘，对学生的学习成果进行智能化评估，提供更客观、准确的评价。智能化评估个性化学习特点010203学习分析利用AI技术对学生的学习数据进行分析和挖掘，发现学习规律和潜在问题，为教学提供有力支持。智能推荐系统基于学生的学习历史、兴趣爱好和成绩等信息，智能推荐相关学习资源和课程。虚拟教师通过AI技术模拟人类教师的行为和语言，为学生提供个性化的辅导和指导。个性化学习应用数据隐私目前AI技术还存在一定的局限性，如自然语言处理、情感分析等方面的技术还需要进一步突破。技术瓶颈教育公平个性化学习需要投入大量的技术和资源，如何确保所有学生都能享受到个性化的教育服务是一个重要的问题。在收集和分析学生数据的过程中，需要保护学生的隐私和数据安全。个性化学习挑战PART40人工智能在媒体内容创作的变革自动化创作人工智能技术可以自动生成文字、图像、音频和视频等媒体内容。智能编辑通过算法对海量数据进行筛选、整合和排版，提高媒体内容的编辑效率。个性化推荐基于用户画像和行为数据，为用户提供个性化的媒体内容推荐。030201媒体内容创作中的AI技术AI技术可以辅助或替代人工完成部分创作任务，从而缩短创作周期。提高创作效率借助AI技术，媒体可以创作出更丰富多样的内容，满足用户的不同需求。拓展创作领域个性化推荐和智能交互等功能可以提升用户对媒体内容的满意度。优化用户体验AI对媒体内容创作的影响内容质量如何保证AI生成的媒体内容在质量上达到人类创作的水平是一个重要问题。版权问题AI生成的内容是否享有著作权，以及如何保护这些内容的版权，尚待法律明确。技术门槛媒体需要具备一定的技术实力和资源投入，才能有效地应用AI技术进行内容创作。AI在媒体内容创作中的挑战PART41人工智能与大数据的融合趋势01数据处理效率提升人工智能技术能够高效处理大规模数据，提高数据处理速度和准确性。人工智能对大数据的影响02数据挖掘深入人工智能技术可以挖掘数据中隐藏的模式和关联，为数据分析提供更丰富的信息和价值。03数据安全得到保障人工智能技术可以加强数据安全防护，识别并应对各种数据威胁和风险。优化模型算法大数据可以分析人工智能模型的不足之处，进而优化算法，提高模型的性能。拓展应用场景大数据的丰富性和多样性为人工智能提供了更广泛的应用场景，推动了其在各个领域的创新和发展。提供训练数据大数据为人工智能提供了海量的训练数据，有助于提高其算法精度和泛化能力。大数据对人工智能的推动作用数据质量问题大数据中存在噪声、异常等问题，需要提高数据清洗和预处理技术。隐私保护问题在大数据应用中，个人隐私泄露风险较高，需要加强数据安全和隐私保护。缺乏专业人才大数据与人工智能的融合需要既懂数据分析又懂人工智能的复合型人才，需要加强人才培养和引进。面临的挑战与解决方案PART42人工智能在云计算中的应用利用AI技术进行自动化运维，提高运维效率和准确性。自动化运维根据业务需求，智能调度云计算资源，实现资源优化利用。资源智能调度通过AI技术对云计算环境进行实时监控，预测并处理潜在故障。智能化监控智能化管理010203基于自然语言处理和机器学习技术，提供智能化客户服务。智能客服根据用户行为和偏好，提供个性化的服务和产品推荐。个性化推荐利用AI技术对海量数据进行分析，提供有价值的数据洞察。智能化数据分析智能化服务智能安全防护通过AI技术对数据进行加密和脱敏处理，保护用户数据隐私。数据隐私保护智能安全监控利用AI技术对云计算环境进行安全监控，及时发现并处理安全事件。利用AI技术识别和防御网络攻击，提高云计算环境的安全性。智能化安全基于AI技术开发智能化开发工具，简化开发流程。智能化开发工具通过AI技术对代码进行审查，提高代码质量和可维护性。智能代码审查利用AI技术进行自动化测试，提高软件开发效率和质量。自动化测试智能化开发PART43AI在边缘计算的发展前景边缘计算将数据处理和分析的需求更靠近数据源，降低了延迟，提高了实时性。低延迟结合AI算法，边缘计算能够更高效地处理和分析数据，提升计算效率。高效能在边缘端处理敏感数据，减少数据传输和泄露风险，提高隐私保护水平。隐私保护边缘计算与AI的结合优势智能制造利用AI技术进行设备监控、故障预测和智能维护，提高生产效率。自动驾驶在车载终端实现实时环境感知、决策和控制，提升自动驾驶的安全性和可靠性。智慧城市通过AI技术对城市数据进行实时分析和处理，实现智能交通、智能安防等应用。AI在边缘计算的应用场景数据安全与隐私边缘计算环境下，数据的安全性和隐私保护面临更大的挑战，需要加强相关技术研发和管理。标准化与互操作性目前边缘计算和AI技术缺乏统一的标准和规范，导致不同设备和系统之间的互操作性较差。计算资源有限边缘设备的计算能力和存储资源相对有限，需要优化AI算法以适应资源限制。边缘计算对AI技术的挑战PART44区块链与人工智能的结合探索区块链在人工智能中的应用数据安全与隐私保护区块链技术通过去中心化、加密和不可篡改的特性，为人工智能应用提供更安全的数据存储和隐私保护。机器学习与数据共享智能合约与自动化区块链可以记录数据的来源、质量和使用情况，促进机器学习模型的数据共享和协作。区块链上的智能合约可以自动执行合同条款，降低人工智能应用中的交易成本和纠纷。区块链性能优化人工智能可以通过数据分析和算法优化区块链的共识机制、交易处理速度和能耗等方面。智能合约升级人工智能可以扩展智能合约的功能，使其能够处理更复杂的逻辑和条件，提高合约的灵活性和可用性。区块链安全增强人工智能可以应用于区块链的安全监测和异常检测，提高区块链系统的安全性和稳定性。人工智能对区块链的改进作用产业生态构建区块链和人工智能的结合将促进产业生态的构建和发展，形成新的商业模式和竞争格局。跨领域融合区块链和人工智能将在金融、供应链管理、物联网等领域实现更深层次的融合，推动行业的数字化转型和创新发展。技术标准化与规范化随着区块链和人工智能技术的不断成熟，将出现更多的技术标准和规范，促进其在各个领域的应用和推广。区块链与人工智能结合的未来趋势PART45人工智能与5G技术的融合创新统一术语标准明确了人工智能的基本概念和技术范畴，为技术创新提供了指导和方向，有助于加速人工智能技术的发展。推动技术创新提升国际竞争力作为我国自主制定的人工智能术语标准，有助于提升我国在国际人工智能领域的地位和影响力。为人工智能领域提供了一套统一的术语标准，有助于消除沟通障碍，促进技术交流与合作。《GB/T41867-2022信息技术人工智能术语》的重要性高速数据传输5G网络的高速数据传输能力使得人工智能模型可以更快地传输和处理数据，提高了模型的训练速度和准确性。5G技术对人工智能的推动作用低延迟通信5G网络的低延迟特性使得人工智能应用可以实现实时响应，提高了应用的实时性和可靠性。大连接能力5G网络可以连接更多的设备，为人工智能应用提供了更广泛的数据来源和应用场景。5G技术为物联网提供了更强大的通信能力，使得物联网设备可以更加智能、自主地交互和协同工作。人工智能技术可以应用于物联网数据的处理和分析，提高数据的利用价值，为物联网应用提供更加智能化的解决方案。人工智能与5G技术的融合创新方向5G技术可以实现制造设备的互联互通，为智能制造提供基础支持。人工智能技术可以应用于制造过程中的优化和控制，提高制造效率和产品质量。人工智能与5G技术的融合创新方向5G与人工智能的结合可以推动制造业向更加智能化、自动化的方向发展。5G技术为智慧城市提供了高速、低延迟的网络支持，使得城市中的各种设备可以更加智能、高效地协同工作。人工智能与5G技术的融合创新方向人工智能技术可以应用于城市数据的处理和分析，为城市管理和服务提供更加智能化的解决方案。5G与人工智能的结合可以推动智慧城市向更加智能化、可持续发展的方向迈进。PART46人工智能在物联网中的关键技术01监督学习通过已有的训练数据集训练模型，使其对未知数据进行预测和分类。机器学习技术02非监督学习在没有标签的数据中，发现数据之间的隐藏关联和模式。03强化学习通过奖励或惩罚机制，使模型在试错过程中不断优化决策。将物联网中的数据分成若干组，每组数据之间具有相似的特征。聚类分析基于历史数据，对物联网未来的趋势进行预测和分析。预测分析发现物联网中不同设备、数据之间的关联规则。关联规则挖掘数据挖掘与分析技术语义理解使机器能够理解人类语言的含义和上下文，从而更好地与物联网设备进行交互。语音识别与合成将人类语音转换为机器可识别的文本，或将机器生成的文本转换为人类可读的语音。机器翻译将一种语言自动翻译成另一种语言，消除物联网应用中的语言障碍。030201自然语言处理技术030201图像处理对物联网中获取的图像进行去噪、增强、分割等预处理操作。目标检测与跟踪在图像或视频中自动检测并跟踪目标物体，为物联网应用提供重要的视觉信息。场景