大学计算机基础教程第6章人工智能通识

大学计算机基础教程全书目录第1章计算机基础第2章

Windows7操作系统第3章

Word2016文字处理软件第4章

Excel2016电子表格制作软件第5章PowerPoint2016演示文稿制作软件第6章人工智能通识人工智能通识66.1人工智能概述6.2人工智能技术6.3

人工智能大模型的应用导读随着信息技术的持续突破和硬件设备的不断升级，人工智能取得了快速发展，已经成为推动社会进步的重要力量，并正以惊人的速度改变着人们的生活、工作和思维方式。这种改变不仅提高了生产效率，降低了生产成本，还为人们带来了更加便捷、高效的生活体验。本项目主要介绍人工智能的基础知识、人工智能的主要技术和人工智能大模型的应用等内容。“说说人工智能给你的生活带来了哪些改变？”达成目标知识目标能力目标思政目标了解人工智能的概念、发展历程、分类和应用领域。了解人工智能发展中的伦理和法律问题，以及人工智能素养。了解人工智能的三大核心要素。熟悉人工智能的主要技术。了解人工智能大模型的应用能够在生活中使用人工智能技术解决实际问题。能够根据需要使用人工智能大模型生成文本、图像、音频和视频。了解人工智能技术对社会发展的影响，树立正确的科技价值观。培养利用人工智能技术解决实际问题的能力。提升人工智能大模型应用能力，提高工作技能。人工智能概述6.16.1.1什么是人工智能人工智能（artificialintelligence,AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门学科，其目标是生产出能以与人类相似的方式做出反应的智能机器。具体来说，人工智能就是让机器像人类一样具有感知能力、学习能力、思考能力、沟通能力、判断能力等，从而更好地为人类服务。人类的智能6.1.2人工智能的发展发展时期发展经历重要历史事件孕育期

（1956年之前）逻辑推理、计算机、图灵测试的出现促进了人工智能的产生1936

年，图灵提出了“图灵机”概念，奠定了现代计算机理论基础1946

年，世界上第一台通用电子计算机ENIAC问世1950

年，图灵提出了图灵测试作为机器智能的判定标准起步发展期

（1956—1976年）人工智能的概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，掀起了人工智能发展的第一个高潮1956年，在达特茅斯会议上提出了“人工智能”概念，标志着人工智能的诞生反思发展期

（1977—1981年）人工智能的突破性进展使人们开始尝试一些过于理想化的设想，但随着接连的失败和预期目标的落空，人工智能的发展陷入低谷机器翻译等项目的失败及一些学术报告的负面影响，导致人工智能的研究经费普遍减少人工智能的发展历程人工智能的发展历程6.1.2人工智能的发展人工智能的发展历程发展时期发展经历重要历史事件应用发展期

（1982—1987年）模拟人类专家的知识和经验解决问题的专家系统盛行，并在医疗、地质和化学等领域得到应用，推动人工智能进入应用发展的新高潮1982年，商用专家系统R1开始在公司运行1986年，反向神经网络得到推广低迷发展期

（1988—1997年）随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统的应用领域狭窄、常识性知识缺乏、知识获取困难、推理方法单一等问题逐渐暴露出来专门运行人工智能系统的计算机市场崩溃稳步发展期

（1998—2010年）网络技术（特别是互联网技术）的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化基于神经网络的深度学习技术取得突破蓬勃发展期

（2011年至今）随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，以神经网络为代表的人工智能技术飞速发展2016年，AlphaGo（阿尔法围棋）战胜世界围棋冠军；2018年，在央视春晚上，百度Apollo（阿波罗）无人车在荧幕上亮相；2022年，人工智能技术驱动的自然语言处理工具ChatGPT正式发布；随后，DeepSeek、文心一言和豆包等大语言模型陆续发布人工智能的发展历程6.1.2人工智能的发展图灵测试是计算机科学家图灵设计的关于机器智能的测试，其测试流程如下。一名测试者写下自己的问题，随后将问题以纯文本的形式发送给另一个房间中的一个人和一台机器（所有参与测试的人或机器都会被分开）。人和机器分别回答测试者的问题，测试者根据回答来判断哪一个是人，哪一个是机器，如图6-1所示。图灵测试旨在探究机器能否模拟出与人类相似或无法区分的智能。图灵将这个测试发表在一篇题为《计算机器与智能》的论文中，也正是因为这篇论文，图灵赢得了“人工智能之父”的称号。图灵测试专家点拨6.1.2人工智能的发展我国人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代末期。1956年，中国科学院计算技术研究所成立，标志着我国正式迈入计算机技术研究的新阶段，为我国后续在计算机硬件和软件领域的快速发展奠定了基础，也为人工智能的研究提供了重要的技术支撑。人工智能在我国的发展6.1.2人工智能的发展国内学者在问题求解、不确定推理、泛逻辑理论、模式识别、图像处理、机器学习、专家系统、智能计算和智能控制等人工智能的多个领域取得了重要进展，产出了一批具有国际先进水平的创造性成果。20世纪80年代我国在语音识别、机器翻译等领域取得了初步进展，提出了基于模型的机器翻译方法、神经网络等。20世纪90年代随着经济的快速发展和计算机应用的普及，人工智能在教育、医疗和制造业等领域得到了初步应用。21世纪我国的人工智能研究取得了巨大的突破和创新。近年来我国的人工智能大模型发展迅速。国内的各大研究机构、企业相继推出了自主研发的人工智能大模型，如DeepSeek（深度求索）、文心一言（百度）、讯飞星火（科大讯飞）、盘古（华为）、智谱清言（智谱）等。这些人工智能大模型在实际应用中展现出了强大的潜力，为各行各业提供了有力的技术支持。如今，我国人工智能的发展已经处于世界领先水平。国家工业信息安全发展研究中心、工业和信息化部电子知识产权中心联合发布的《新一代人工智能专利技术分析报告》显示，我国人工智能创新链不断完善，AI基础层、模型层创新活跃，呈现多线发展、生态联动的创新态势。人工智能在我国的发展6.1.3人工智能的分类专注于解决某一特定领域问题的人工智能，它只能在既定的规则或训练的数据范围内表现出强大的智能。战胜世界围棋冠军的AlphaGo例如，战胜世界围棋冠军的AlphaGo就属于弱人工智能，它只擅长下围棋，无法解决其他领域的问题。目前，人们已经基本掌握了弱人工智能。通过先进的算法和海量数据训练，弱人工智能已经能在人脸识别、机器翻译、语音识别等领域模仿人类的行为，代替人类执行计算、预测等任务，甚至在特定领域内可能展现出超越人类的表现。但弱人工智能的所有行为并非源于自主意识，而是基于既定的编程指令和训练数据。弱人工智能6.1.3人工智能的分类缺乏自主意识的情况导致弱人工智能的发展存在以下3个主要限制。01弱人工智能通常只能按照其所用训练数据的模式来解决问题，对于从未见过的模式，往往难以做出正确的决策。弱人工智能缺乏跨领域的迁移能力。在某个领域表现很好的弱人工智能，可能在其他领域表现平平。弱人工智能通常需要持续的人类干预（如更新训练数据、调整算法参数等）来保持性能。0203弱人工智能6.1.3人工智能的分类强人工智能是具备与人类相当的通用认知能力的人工智能，它不受规则的限制，能够在各种领域自主学习、思考、推理和解决问题等。但目前强人工智能仍处于理论和研究阶段，并没有真正实现。随着技术的不断发展，一些人工智能模型已经在图灵测试中取得了令人瞩目的成绩。例如，人工智能模型GPT-4.5在图灵测试中让73%的测试者将其误认为人类。由此可见，这些人工智能模型模仿人类交流的能力已经达到了较高的水平，为实现真正的强人工智能奠定了基础。强人工智能6.1.3人工智能的分类超人工智能可理解为在任何领域都超越人类最优秀个体的人工智能。它不仅具备强人工智能的所有能力，还能够不断优化自身算法，达到甚至超越人类的认知极限。尽管对于目前的科技发展水平来说，超人工智能还只是一个概念，但它指引着科技发展的方向，是人工智能研究追求的终极目标。超人工智能6.1.4人工智能的应用领域智能安防智能零售智能交通智能制造智能医疗智能教育智能家居智能农业人工智能的应用领域6.1.4人工智能的应用领域家居产品正朝着定制化、智能化的方向发展。人工智能是智能家居的核心技术之一，它使得智能家居产品能够学习用户的习惯和偏好，从而为用户提供个性化服务。目前，智能家居系统主要通过智能视觉模块和智能语音模块实现环境感知和交互控制。智能照明系统能够通过其中的智能视觉模块感知环境光线、人员活动等，从而自动调节照明模式，提供定制化照明方案，同时节约能源；智能语音助手能够通过其中的智能语音模块理解并执行用户的语音指令（如控制家电等），为用户提供便捷的家居服务；智能家居6.1.4人工智能的应用领域人工智能为教育领域的发展提供了技术支撑，使传统的教育模式、教学方法及学生的学习体验发生了根本性转变。教师能够获取丰富的教学资源，并对学生的学习情况进行精准分析，提升教学质量，快速生成教案、优化课件，并支持智能组卷和学情分析。对于教师而言学生能够进行自主学习和个性化学习，分析学习数据，动态调整学习路径，辅助学生自主学习。对于学生而言国家智慧教育公共服务平台2022年，国家智慧教育公共服务平台正式上线。它是由教育部指导，教育部教育技术与资源发展中心（中央电化教育馆）主办的智慧教育平台。该平台集成了国家中小学智慧教育平台、国家职业教育智慧教育平台、国家高等教育智慧教育平台、国家终身教育智慧教育平台、国家24365大学生就业服务平台等多个平台，为全国在校师生和社会学习者提供高效便捷的教育与学习服务。智能教育6.1.4人工智能的应用领域医疗是每个人的刚性需求，也是国家重要的民生领域。结合图像识别和自然语言处理两大核心技术，研究人员针对疾病诊疗、疾病预测及药物研发等多个场景开发了多种人工智能产品，推动医疗场景向智能化、精度化方向发展。医学影像辅助诊断系统能够对患者的医学影像进行智能分析，为医生提供诊断建议，不仅可缩短医生的阅片时间，还可有效降低漏诊误诊率；手术机器人不仅能够辅助医生完成高精度的手术操作，还能实现远程手术；智能医疗6.1.4人工智能的应用领域安防即安全防护，主要是指维护社会公共安全。智能安防是一种利用人工智能技术对视频画面进行采集、存储和分析，从中识别安全隐患并进行处理的系统。无人驾驶巡逻宣防车能够自动巡航、识别违停车辆、检测路面异常、采集人脸和车牌信息，并支持远程人工干预；人脸识别门禁能够自动识别人脸信息来控制人员进出，并记录进出时间等；

对视频画面中的目标进行提取和检测，然后根据设定的规则判断事件的类型，并触发警报或联动措施，其应用包括区域入侵检测、打架检测、人员聚集检测、交通事件检测等。通过画面分割等方法

对特定物体进行建模，并通过大量样本进行训练，实现对视频画面中的目标进行识别，如车辆识别、人脸识别等。利用计算机视觉识别技术智能安防6.1.4人工智能的应用领域智能交通是指借助现代科技手段和设备，将各核心交通元素连通，实现信息互通与共享，以及各交通元素的彼此协调、优化配置和高效使用。智能交通大幅提升了交通运输的效率，显著提升了人们的出行体验，同时还推动了节能减排的顺利进行，促进了资源的有效利用。智能交通大数据平台能够整合监控、信号灯、车流数据，提供实时路况分析与决策支持；不停车收费系统（electronictollcollection,ETC）能够自动采集、处理通过ETC出入口的车辆身份信息，并自动收费和放行；智能交通6.1.4人工智能的应用领域智能零售涵盖商品推荐、客户服务、库存管理、物流配送、市场营销等方面。智能推荐产品天猫、京东等网购零售平台能够根据用户的需求智能推荐产品，以实现精准营销，在增强用户体验感的同时还可提升产品销量；智能客服智能客服能够为用户提供全天候服务，在降低人力成本的同时还可提升用户的购物体验；智能零售6.1.4人工智能的应用领域智能制造是指利用人工智能、物联网、大数据、云计算等技术，实现制造过程的自动化、数字化、网络化和智能化，以提高生产效率，降低生产成本，并增强生产的灵活性。仓储物流机器人能够进行货物高效搬运、精准分拣和智能存储等，可实现24小时不间断工作，显著提升物流效率和准确性；智能生产线能够自动调整生产流程，减少人为错误，降低人力成本；

自动识别设备人机交互系统工业机器人数控机床智能装备

涵盖工厂的智能设计生产管理及集成优化智能工厂智能制造6.1.4人工智能的应用领域智能农业是指利用人工智能、物联网、大数据等技术对农业生产全过程进行智能化管理，全面提升农业生产效率、资源利用率和农产品质量等，为农业现代化注入新活力。植保无人机能够突破地形限制在空中精准施药，显著提升农业病虫害防治效率；无人驾驶联合收割机能够实现高效、精准、低损的自动化收割作业，大幅降低人力成本；我国首个自主研发的天空地植物病虫害智能监测预警系统——“慧眼”，将人工智能技术、空天信息和植物保护理论深度融合，克服了传统植保调查测报技术田间调查识别难、低空监测精度低、区域预警能力弱等问题，推动了我国病虫害监测预警数字化、智能化发展。智能农业6.1.5人工智能发展中的伦理和法律问题伦理是指一系列指导行为的观念，是从概念角度对道德现象的哲学思考。随着人工智能的发展，人工智能涉及的伦理问题日渐凸显。伦理困境抉择过度依赖算法偏见人工智能发展中的伦理问题6.1.5人工智能发展中的伦理和法律问题“一辆载满乘客的无人驾驶汽车正在按照交通规则正常行驶，遇到行人随意横穿马路的突发状况，如果紧急刹车可能会翻车伤及乘客，但不紧急刹车可能会撞到行人。无人驾驶汽车会从以往的案例数据库中选取一个与当前情景较相似的案例，然后根据所选案例做出相应的决策。这种情况下，无人驾驶汽车该如何抉择呢？为增强无人驾驶汽车的自主决策能力，研发人员可以通过编写程序来设定其决策原则，但这些原则要遵循普遍的社会伦理。在这一过程中，研发人员和伦理学家应共同参与把关，相关部门也应加强监督，确保无人驾驶汽车的行为决策能够遵循社会伦理。伦理困境抉择6.1.5人工智能发展中的伦理和法律问题如果人类过度依赖人工智能产品，则可能会产生心理依赖、能力退化、情感异化等问题。不能盲目使用人工智能产品取代人与人之间的真实互动，而应积极引导人工智能作为辅助工具，促进科技与人文的有机结合。例如，智能学习助手可能使学生产生过度依赖，导致学生自主学习能力下降，甚至丧失独立思考能力。为了营造人类与人工智能的健康共处环境，需要客观地对待人工智能给人类带来的情感体验。例如，一些智能聊天机器人虽然能够通过预设程序与用户进行对话，为用户提供一定程度的情感陪伴，但这种陪伴本质上是基于算法和数据模拟的，缺乏真实人类情感交流中的深度理解与情感共鸣。过度依赖6.1.5人工智能发展中的伦理和法律问题人工智能算法是由人类设计和训练的，不可避免地会受到设计者价值观的影响。如果训练算法模型的数据集中存在代表性不足或有偏见的数据，则生成的算法可能做出不公平的决策。这种算法偏见可能损害个体的基本权益，甚至危及他们的健康和生命。例如，在医疗诊断、司法评估等领域，如果人工智能系统基于有偏见的历史数据进行决策，则可能会对某个患者群体或特定人群造成误诊或量刑偏差。消除算法偏见方法数据治理算法审查在收集训练算法模型的数据时，尽可能涵盖不同群体、不同场景的数据，确保算法结果的准确性和公平性。建立算法审查机制，对算法的设计和实现进行审查，确保算法不存在主观偏见。算法偏见6.1.5人工智能发展中的伦理和法律问题责任划分著作权保护数据安全人工智能产品产生事故的责任主体设计和研发人员如果在设计和研发人工智能产品的过程中存在威胁人类安全的问题，则因该问题产生事故后可追究设计和研发人员的责任。生产厂商如果产生事故的人工智能产品经检测被定性为缺陷产品，则可追究生产厂商的责任。使用者如果在使用人工智能产品的过程中因使用者操作不当产生事故，则可追究使用者的责任。人工智能发展中的法律问题现有的法律将人工智能产品当作传统的机器对待，认为它不具有法律人格属性，所以人工智能产品的责任主体还是人类。6.1.5人工智能发展中的伦理和法律问题责任划分著作权保护数据安全人工智能发展中的法律问题在人工智能创作作品的过程中，人工智能在自然人提供创作思路与素材的基础上利用算法进行创作，创作过程没有完全脱离人类，因此作品不具有独创性。而且，人工智能的创作是在自然人的指导下由机械承载的“物生物”过程，不具有人格属性与主体性。因此，人工智能创作的作品无法受到《中华人民共和国著作权法》的保护。6.1.5人工智能发展中的伦理和法律问题责任划分著作权保护数据安全人工智能发展中的法律问题人工智能的发展需要大量数据的支持，而在收集和使用数据时可能会侵犯个人隐私，产生数据安全问题。目前，许多企业已采用先进的技术手段保护用户的隐私数据。例如，在数据传输和存储过程中使用加密技术，防止数据被窃取；对用户数据进行匿名化处理，降低个人信息泄露的负面影响。6.1.5人工智能发展中的伦理和法律问题拓展阅读近年来，AIGC（artificialintelligencegeneratedcontent，人工智能生成内容）技术在多个领域都展现出了惊人的创造能力。然而，随着AIGC应用的日益广泛，利用该技术代写论文的现象也逐渐浮出水面，引发了学术界对于技术伦理和学术诚信的深刻反思。目前，很多高校已经引入了AIGC检测服务系统，严查使用人工智能代写论文的行为，避免学术造假。6.1.6人工智能素养人工智能素养学习与探究的智能型素养人机协同发展的创造型素养多学科交融的复合型素养“智”“德”兼备的社会型素养在人工智能时代，社会对人才的需求不再是单一的专业化人才，而更倾向于具有多元能力的复合型人才。这类人才应具备专业知识与技术，同时拥有创新意识，还能够利用人工智能技术创造价值。6.1.6人工智能素养学习与探究的智能型素养在这个信息瞬息万变、知识日益多元化的时代，人类必须具备学习与探究的智能型素养。这不仅要求具备主动获取知识的意识，更核心的是要具备快速整合知识以应对挑战的能力。快速整合知识是这一素养的关键过程。它要求学习者在明确核心目标的基础上，运用理性思维，将原本分散无序的知识点进行有序融合与重构，构建起多维度、系统化的知识体系。这一体系化过程通常涉及数据挖掘、数据分析、假设验证、资源整合等多个关键环节。通过不断优化这些关键环节，可以有效提升学习与探究能力。6.1.6人工智能素养人机协同发展的创造型素养人工智能虽然在感官识别、智能计算、智能制造等方面有着显著优势，但其创新本质受限于预设逻辑，缺乏原创能力，因此，人机协同发展会成为未来社会发展的大趋势，人类必须具备人机协同发展的创造型素养。这一素养的核心在于人类能够清晰识别、理解并充分发挥自身在认知、创新方面的优势，同时驾驭人工智能在数据处理与执行上的强大能力，将两者创造性融合，催生超越人机各自能力边界的解决方案。6.1.6人工智能素养多学科交融的复合型素养人工智能是计算机科学、数学、语言学、认知科学等多个学科交叉融合的产物，它能够广泛应用于不同领域。要想掌握人工智能技术，就需要具备多学科交融的复合型素养，即能够主动打破学科壁垒，将交叉知识创造性迁移，并能运用人工智能解决复杂问题。“智”“德”兼备的社会型素养在深度应用人工智能的时代，人类必须同步发展“智”“德”兼备的社会型素养，即在提升技术驾驭能力（“智”）的同时，强化伦理意识、社会责任感（“德”），确保技术的应用方向能够促进社会和谐。人工智能技术6.26.2.1人工智能的三大核心要素人工智能三大核心要素数据01算力03算法02这三者相互协作，共同推动了人工智能的不断创新和突破。6.2.1人工智能的三大核心要素数据的定义与分类数据的作用数据处理流程数据的分类数值数据是以数字形式存储的数据，主要应用于股票价格预测、销售数据预测等。连续数据可以在一定范围内取任意值，这些值可以是整数或小数。离散数据只能取特定值，这些值通常是整数。文本数据是以文字形式存储的数据，包括字母、数字、符号等。它是人工智能中常见和重要的数据类型之一，主要应用于文本分类、情感分析、问答系统等。图像数据是以图像形式存储的数据，包括静态图像、视频帧等视觉信号，主要应用于图像分类、目标检测、人脸识别等。音频数据是以音频形式存储的数据，包括语音、音乐等声音信号，主要应用于语音合成、语音识别、语音情感分析等。视频数据是以视频形式存储的数据，包括动态的图像、带有画面的音频等多媒体信号，主要应用于视频分类、目标跟踪、行为分析等。数据对人工智能而言，数据就像汽车的燃料，是必不可少的能量来源。6.2.1人工智能的三大核心要素数据的分类结构化数据也称行数据，是可以用二维表结构进行表示和存储的数据，如企业资源规划系统数据、财务系统数据等。非结构化数据是数据结构不规则或不完整，不方便用二维表结构表示和存储的数据，如图像、音频、视频等数据。半结构化数据是介于结构化数据和非结构化数据之间的数据，如邮件、网页、报表等数据。数据的定义与分类数据的作用数据处理流程数据对人工智能而言，数据就像汽车的燃料，是必不可少的能量来源。6.2.1人工智能的三大核心要素专家点拨数据相关术语具有相似结构的数据样本的集合数据集数据集的每条记录是对一个事件或对象的描述特征或属性的取值特征值或属性值0102样本或示例03特征或属性04反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项6.2.1人工智能的三大核心要素人工智能的学习与优化完全依赖于数据，更大的数据量及更高质量的数据能够显著提升人工智能系统的性能。随着数据量的不断增长，人工智能需要不断提升其计算能力，以便更加高效地处理和分析这些海量数据，这也间接促进了人工智能的发展。通过对数据深入挖掘并加以应用，企业能够更准确地理解市场趋势和民众需求，从而制订更精准的商业策略，推动经济发展。经济方面数据驱动的新型治理模式使政府能够更主动地为民众提供服务，促进社会和谐发展。社会治理方面通过对大量数据进行分析和处理，研究人员能够发现新的知识和规律，推动科技进步。科学研究方面数据的定义与分类数据的作用数据处理流程数据数据在经济、社会治理、科学研究等方面的作用日益凸显，逐渐成为推动社会变革与进步的关键力量。6.2.1人工智能的三大核心要素专家点拨velocity快速的数据流转，可以理解为数据的实时获取、处理和分析value数据价值密度低，需要合理运用大数据，才能从中获取有效信息variety多样的数据类型volume海量的数据规模大数据的四大特征大数据（bigdata）又称海量数据或巨量数据，是指数据量大到无法利用传统数据处理技术在合理时间内获取、处理、存储、管理和分析的数据集合。6.2.1人工智能的三大核心要素数据处理流程数据的定义与分类数据的作用数据处理流程数据数据是信息的载体，要想从数据中获取有用的信息，通常需要对数据进行处理。数据采集也称数据获取，是数据挖掘与分析的基础。数据采集的对象可以是监测的物理量（如空气质量、土壤酸碱度、光照强度和降雨量等），也可以是日志文件、图片、音频、视频等。6.2.1人工智能的三大核心要素数据处理流程实际采集的数据大部分是不完整、不一致的“脏”数据，无法直接进行数据挖掘与分析，或挖掘与分析结果差强人意。为了提高数据的质量，需要对数据进行预处理。数据数据的定义与分类数据的作用数据处理流程数据预处理是指在对采集的数据分类或分组前，对数据进行整理、筛选或排序等必要的处理，处理方法包括数据清理、数据集成、数据变换和数据归约等。6.2.1人工智能的三大核心要素数据处理流程数据数据的定义与分类数据的作用数据处理流程数据存储与管理是指将数据存储到指定文件或数据库中，以对数据进行管理。6.2.1人工智能的三大核心要素数据处理流程数据数据的定义与分类数据的作用数据处理流程数据挖掘是指从大量的、不完整的、模糊的和随机的实际应用数据中，提取隐含的、未知的、有潜在价值的信息。数据分析是指使用合适的分析方法对提取的信息进行系统性地研究和解释，并形成有效结论。6.2.1人工智能的三大核心要素数据处理流程数据数据的定义与分类数据的作用数据处理流程数据展示与应用是指通过文字、图表等多种形式将数据分析的结果呈现出来，并将这些结果用于解决问题、做出决策等。6.2.1人工智能的三大核心要素算法特点一个算法具有零个或多个输入，这些输入取自特定的数据对象集合。可输入一个算法具有一个或多个输出，这些输出与输入之间存在某种特定的关系。有输出算法中的每条指令都必须是切实可行的，即原则上可以通过已知的、实际有效的方法来实现。可行性一个算法必须在执行有穷步后结束，即必须在有限时间内完成而不能形成无限循环。有穷性算法中的每条指令都必须有确切的含义，即无歧义。确定性算法的定义与特点算法的实现步骤算法算法（algorithm）就是解题的方法。从计算机的角度来说，算法是指由若干条指令组成的有穷序列。6.2.1人工智能的三大核心要素算法的实现步骤算法的定义与特点算法的实现步骤算法在设计算法前，需要详细分析所要解决的问题，明确算法的输入、输出，以及需要满足的特定条件或限制等。6.2.1人工智能的三大核心要素算法的实现步骤算法的定义与特点算法的实现步骤算法数据准备不仅涉及数据的采集、预处理等工作，还需要根据具体问题选择合适的数据结构，提高算法的性能。6.2.1人工智能的三大核心要素算法的实现步骤算法的定义与特点算法的实现步骤算法算法设计是算法实现的关键步骤。在进行算法设计时，既可以自行设计算法的逻辑，也可以直接从现有的算法中选择一种最适合的。6.2.1人工智能的三大核心要素算法的实现步骤算法的定义与特点算法的实现步骤算法编程实现是指将设计或选择的算法编写成具体的程序代码，其中编程语言的选择会影响程序的运行速度和内存占用大小等。6.2.1人工智能的三大核心要素算法的实现步骤算法的定义与特点算法的实现步骤算法编程实现后，需要使用测试数据验证算法的正确性、测试算法的性能等。6.2.1人工智能的三大核心要素算法的实现步骤算法的定义与特点算法的实现步骤算法根据验证结果对算法进行优化和改进，进一步提高算法的性能。6.2.1人工智能的三大核心要素专家点拨常用的计算智能进化计算指受生物界的自然遗传规律和进化机制的启发而设计的算法，常见的进化计算有遗传算法、遗传规划等。群体智能指受动物群体的智能行为启发而设计的算法，常见的群体智能有蚁群算法、粒子群算法、蜂群算法等。算法是构建和训练模型的方法，模型是算法在数据上学习的结果。人们还受自然规律和生物智能机制的启迪，根据其原理模仿设计了一组算法，用于解决复杂的现实世界问题，称为计算智能（computationalintelligence，CI）。6.2.1人工智能的三大核心要素广义上算力是指集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力。如同农耕时代的水力、工业时代的电力，算力正在为各行各业的数字化转型注入新的动力。狭义上算力是指设备通过处理数据输出特定结果的计算能力。设备的算力越高，计算能力越强，处理数据的速度就越快，能完成的任务也就越复杂。算力的定义算力的分类算力算力的核心算力的载体算力即计算能力，是支撑人工智能算法运行和数据处理的基础设施。6.2.1人工智能的三大核心要素专家点拨1MFLOPS=106FLOPS 1GFLOPS=109FLOPS 1TFLOPS=1012FLOPS1PFLOPS=1015FLOPS1EFLOPS=1018FLOPS算力常用的计量单位是每秒执行的浮点运算次数（floating-pointoperationspersecond,FLOPS）其他数量级的算力单位还有MFLOPS、GFLOPS、TFLOPS、PFLOPS、EFLOPS，它们与FLOPS的转换关系如下。6.2.1人工智能的三大核心要素算力分类基础算力智能算力超算算力指基于CPU芯片提供的计算能力，它能够处理各种常规计算任务（如运行操作系统、执行应用程序、编辑文档、浏览网页等），主要用于日常计算。指基于图形处理单元、现场可编程门阵列、专用集成电路等芯片提供的计算能力，主要用于人工智能模型的训练和推理。指基于超级计算机等高性能计算集群提供的计算能力，它能够以极快的速度执行大规模的复杂计算任务，主要用于尖端科学领域的计算，如行星运行轨迹模拟、药物分子设计、基因分析等。算力的定义算力的分类算力算力的核心算力的载体CPU的算力受架构、处理器核心数量等多种因素影响。其中，CPU的架构（如x86、ARM等）决定了其内部如何处理指令和数据，CPU架构不同，其算力也不同；处理器核心数量代表了CPU的并行计算能力，通常情况下，处理器核心数量越多，CPU的算力越强。6.2.1人工智能的三大核心要素专家点拨算力的定义算力的分类算力算力的核心算力的载体算力的核心是芯片。芯片是设备执行各种计算任务的基础，它的性能直接决定了设备的算力。6.2.1人工智能的三大核心要素算力的定义算力的分类算力算力的核心算力的载体GPU、FPGA、ASIC等芯片开始与CPU协同工作，共同提升设备的整体算力。GPU是用于图像和图形相关运算的处理器，其初衷是为了满足渲染复杂图像和加速视频处理的需求。与CPU相比，GPU的处理器核心数量非常多，但单个处理器核心的性能较低，因此GPU更擅长处理海量简单的并行计算任务，如人工智能模型的训练。6.2.1人工智能的三大核心要素算力的定义算力的分类算力算力的核心算力的载体GPU是用于图像和图形相关运算的处理器，其初衷是为了满足渲染复杂图像和加速视频处理的需求。与CPU相比，GPU的处理器核心数量非常多，但单个处理器核心的性能较低，因此GPU更擅长处理海量简单的并行计算任务，如人工智能模型的训练。6.2.1人工智能的三大核心要素目前，国内外的芯片厂商开发了许多专门用于人工智能的

ASIC

芯片，如华为的昇腾系列芯片、寒武纪的思元系列芯片、谷歌的张量处理单元（tensorprocessingunit,TPU）等。算力的定义算力的分类算力算力的核心算力的载体FPGA是一种半定制化、可编程的芯片，它能够通过编程改变自身的逻辑，显著提高人工智能模型推理的效率。ASIC是为特定任务而设计、规划、开发和使用的定制芯片。它通过硬件实现算法，可在特定任务中实现极高的计算效率。6.2.1人工智能的三大核心要素种

类定制化程度优

点缺

点适用阶段GPU通用型通用性强，开发难度较低，适合大量逻辑确定的重复计算能耗较高，处理特定任务的效率低于FPGA和ASIC训练FPGA半定制化灵活性较好，能耗远低于GPU，开发周期较短开发难度较高推理ASIC全定制化能耗和成本较低，性能较高，专业性强只适用于特定任务，灵活性较差，需求变更时需要重新设计训练、推理GPU、FPGA和ASIC的对比算力的定义算力的分类算力算力的核心算力的载体GPU、FPGA和ASIC都可以为人工智能应用提供智能算力，但它们各自具有不同的优缺点，在人工智能中的适用阶段也不同。6.2.1人工智能的三大核心要素算力的定义算力的分类算力算力的核心算力的载体服务器是算力的基本载体和硬件基础，通常是指具有较高计算能力、能够供多个用户使用的计算机。随着技术的不断发展，出现了专为人工智能设计的高性能服务器，即人工智能服务器。人工智能服务器采用了异构硬件架构，通过将CPU与GPU、FPGA、ASIC等芯片组合的方式，为人工智能应用提供强大的算力支持，支撑人工智能模型的训练和推理。6.2.1人工智能的三大核心要素算力的定义算力的分类算力算力的核心算力的载体随着算力需求的进一步增长，单一的服务器逐渐演变成了由大量服务器组成的集群，进而形成了包含网络设施、安全措施、环境控制及灾难恢复计划等一系列配套设施和服务的生态系统，也称数据中心。6.2.1人工智能的三大核心要素数据中心按算力种类划分通用数据中心智算数据中心超算数据中心提供基础算力，主要应用于电子商务、政务服务、企业办公等日常互联网服务；提供智能算力，主要应用于无人驾驶、智慧医疗、智慧安防等领域；提供超算算力，主要应用于重大工程或科学计算领域；算力的定义算力的分类算力算力的核心算力的载体6.2.1人工智能的三大核心要素专家点拨云计算（cloudcomputing）是数字时代的一种新型算力平台。它能够将计算资源（如服务器、网络、存储等）作为一种服务提供给用户，使得用户能够像使用水、电、燃气一样，通过互联网按需付费使用计算资源，进而灵活获取所需算力，实现资源的最大化利用和成本的有效控制。通过云计算，用户无须购买、安装和维护价格高昂的物理服务器，就能轻松获得强大的算力。这种模式显著降低了人工智能模型研发的初始成本和技术门槛，从而促进人工智能技术的发展和普及，推动社会向更加智能化的方向迈进。6.2.1人工智能的三大核心要素拓展阅读2025年4月发布的《数字中国发展报告（2024年）》显示，2024年，数据生产量达41.06ZB，同比增长25%，展现出强劲的增长势头。高质量数据集量质齐升，全国7个数据标注基地已形成一批高质量数据集，加快赋能国产人工智能大模型研发。数字基础设施实现新跃升，我国已提前完成“十四五”规划关于5G、千兆光网建设目标，实现县县通千兆、乡乡通5G、90%以上行政村通5G。算力规模达到280EFLOPS，位居全球前列。数据流通利用设施建设进入“快车道”。全民数字素养达到新高度。截至2024年底，生成式人工智能用户约2.5亿，相当于每5.6个中国人中就有1人正在使用人工智能工具。6.2.2人工智能的主要技术机器学习监督学习无监督学习半监督学习强化学习例如，要使用监督学习识别猫和狗，首先需要准备一些猫和狗的图片，并为这些图片打标签，打好标签的图片（训练数据）就是“正确答案”，基于这些有标签的图片进行训练，所得到的模型就能够识别猫和狗的图片。监督学习监督学习得到的模型性能较好，但成本也较高。监督学习是从有标签的训练数据中学习并得到一个模型，并基于此模型预测新样本标签的一种学习方式。6.2.2人工智能的主要技术机器学习监督学习无监督学习半监督学习强化学习例如，准备一些猫和狗的图片（训练数据），但是不给这些图片打任何标签，基于这些无标签的图片进行训练，所得到的模型能够基于图片中相似的特征自动地将图片归纳为两类，一类是猫的图片（假设类名为“猫”），一类是狗的图片（假设类名为“狗”）。无监督学习无监督学习是在无标签的训练数据中发现数据规律的一种学习方式，其主要任务是从给定的数据集中挖掘数据的潜在特征。6.2.2人工智能的主要技术机器学习监督学习无监督学习半监督学习强化学习半监督学习是监督学习和无监督学习相互结合的一种学习方式，也可以说是介于两者之间的一种学习方式。半监督学习的数据由少量的有标签数据和大量的无标签数据混合而成。6.2.2人工智能的主要技术机器学习监督学习无监督学习半监督学习强化学习例如，训练小狗时，当它按照指令完成坐下、握手等动作时，主人会给予零食奖励，久而久之，小狗为了持续获得零食奖励，就会更频繁且准确地执行这些指令。强化学习正是模拟这种“结果反馈驱动行为调整”的机制而产生的一种学习方式。强化学习是机器通过与环境交互来实现目标的一种学习方式。它的思想源于心理学中的行为主义理论，即动物如何在环境的刺激下，逐渐形成对刺激的反应，从而产生能获得最大收益的习惯性行为。6.2.1人工智能的三大核心要素专家点拨强化学习在机器人的自动控制、计算机游戏中的智能应用、市场战略的最优化等方面均有广泛应用。目前，ChatGPT、文心一言等人工智能大模型将监督学习与强化学习相结合，进一步提升了模型的智能水平和性能。6.2.2人工智能的主要技术深度学习深度是指模型中包含的隐藏层数量，隐藏层越多，模型越深；学习是指训练人工神经网络的过程。深度学习的模型结构深度学习（deeplearning）是机器学习的一个研究方向，它的概念源于对人工神经网络的研究。人工神经网络是指由大量的处理单元（神经元）互相连接而形成的复杂网络结构，是对人脑组织结构和运行机制的某种抽象、简化和模拟。深度学习的模型结构是一种包含多个隐藏层的人工神经网络。6.2.1人工智能的三大核心要素专家点拨机器学习描述样本的特征通常需要由人类专家手动选取和设计，特征的好坏对泛化性能（模型在新样本上的表现能力）有至关重要的影响，而人类专家选取出好的特征并非易事。深度学习则是通过自身的学习和分析自动提取样本的特征。人工智能、机器学习和深度学习的关系机器学习是人工智能的一个分支，它是让计算机通过从数据中学习、发现规律，进而对未知数据进行预测的技术；深度学习包含在机器学习中，是一种更加灵活和高效的人工智能技术。机器学习与深度学习最大的不同在于二者提取特征的方式不同。6.2.2人工智能的主要技术知识图谱知识图谱（knowledgegraph）也称语义网络，它是将海量知识及其联系组织在一起而得到的关系网络，通常采用基于图的数据结构表示。知识图谱能够采取结构化方式表示和整合大量信息与知识，为人工智能模型提供丰富的语义信息。知识图谱通常由实体、关系和属性

3

部分组成，并使用“实体—关系—实体”或“实体—属性—属性值”等形式的三元组表示。6.2.2人工智能的主要技术知识图谱知识图谱实体关系属性实体实体是知识图谱中的基本单位，代表现实世界中的对象，如人、地点、组织等。每个实体都有唯一的标识符和一些属性。6.2.2人工智能的主要技术知识图谱知识图谱实体关系属性关系“大熊猫—采食—竹子”是“实体—关系—实体”形式的三元组。关系是连接不同实体的纽带，代表实体之间的相互作用和联系。6.2.2人工智能的主要技术知识图谱知识图谱实体关系属性属性“大熊猫—毛发颜色—黑白相间”是“实体—属性—属性值”形式的三元组。属性值属性是对实体的描述和补充，提供关于实体的详细信息，属性值是具体的属性信息。6.2.2人工智能的主要技术知识图谱实体关系属性搜索引擎能够从知识图谱中获取相关搜索答案，并通过知识卡片等形式展示给用户；个性化推荐系统能够通过构建大规模的知识图谱，更好地理解用户的需求和偏好，进而精准推送用户感兴趣的内容。搜索引擎的知识卡片知识图谱已广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、金融风控、智能医疗等多种场景。6.2.2人工智能的主要技术自然语言处理自然语言处理（naturallanguageprocessing,NLP）主要研究实现人类与计算机系统之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，它是人工智能研究的重要课题之一，也是人工智能技术的重要分支。6.2.2人工智能的主要技术自然语言处理研究方向简

介机器翻译利用计算机将一种自然语言自动翻译成另一种自然语言，如将汉语翻译成英语文字识别利用计算机自动识别印刷体、手写体等文字的图像，将它们转换为可供计算机处理的文本自动文摘利用计算机提炼文章的摘要，即自动归纳文章的主要内容和含义句法分析利用计算机分析句子的成分，确定句子中各成分之间的语法关系文本分类在给定的分类体系和分类标准下，利用计算机根据文本内容自动判断文本类型，实现文本的自动分类信息检索利用计算机从海量信息中查找所需信息信息获取利用计算机从海量信息中获取特定的信息，并形成结构化数据，保存到数据库中供查询使用信息过滤利用计算机自动识别和过滤满足特定条件的信息中文自动分词利用计算机对中文文本进行词语的自动切分语音合成利用计算机将文本自动转换成对应的语音自然语言处理的研究方向6.2.2人工智能的主要技术计算机视觉计算机视觉（computervision）是人工智能研究最早取得突破性成就的领域，它涵盖图像分类、目标检测和图像分割等技术，在人脸识别、无人驾驶和医疗辅助诊断等场景中应用广泛。6.2.2人工智能的主要技术计算机视觉图像分类目标检测图像分割图像分类用于判断图像所属的类别，即判断给定的图像“是什么”。图像分类使用的方法是将图像转换为某一类别的信息，用事先确定好的标签或类别描述图像。图像分类是计算机视觉中的一项基础研究任务，是目标检测、图像分割、目标跟踪等其他高级视觉分析任务的基础，在许多领域都有着广泛的应用，如智慧城市领域的安防监控、智能交通领域的交通标志识别等。6.2.2人工智能的主要技术计算机视觉图像分类目标检测图像分割目标检测目标检测是指通过算法自动检测图像中目标的大致位置，并分析边界框中目标的类别信息，即判断给定图像中的目标“在哪里，是什么”。目标检测比图像分类的难度更高，因为目标检测需要同时给出所有目标的位置和类别。图像分割是指通过算法自动分割并识别图像中的内容，可以将图像分割理解为每个像素点的分类问题，即图像分割主要用于判断给定图像中的每个像素点属于哪个目标物或场景。6.2.2人工智能的主要技术计算机视觉图像分类目标检测图像分割语义分割只判断图像中的每个像素点属于哪个类别。实例分割需要判断每个像素点属于哪个类别的哪个实例。图像分割图像分割主要应用于无人驾驶、医学影像诊断等场景。例如，在无人驾驶场景，车载摄像头或激光雷达探查到图像后，无人驾驶汽车将图像输入模型中，后台计算机可以自动将图像分割并归类，让无人驾驶汽车了解自己所处的环境，以避让行人和车辆等。6.2.2人工智能的主要技术机器人技术机器人技术是一门高度跨学科的综合性技术，它融合了机械工程、电子工程、计算机科学、控制理论、人工智能、传感器技术等多学科知识，目标是使机器人具备感知环境、自主决策和执行动作的能力。机器人技术的核心是“感知-决策-执行”闭环，通过硬件与软件的协同实现自主或半自主执行任务。6.2.2人工智能的主要技术机器人技术工业机器人服务机器人利用工业机器人组装汽车工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或其他形式的机器装置。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编写的程序自动运行。工业机器人可以降低劳动力成本、提高生产效率，已在制造行业得到广泛应用。从应用角度，可以将机器人分为工业机器人和服务机器人两个类别。6.2.2人工智能的主要技术机器人技术工业机器人服务机器人利用服务机器人送餐服务机器人的定位就是服务。从服务机器人的功能特点来看，它与工业机器人的一个本质区别在于，工业机器人的工作环境都是已知的，而服务机器人所面临的工作环境绝大多数都是未知的，因此制造难度更大。从应用角度，可以将机器人分为工业机器人和服务机器人两个类别。人工智能大模型的应用6.36.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成工具DeepSeek文心一言豆包通义讯飞星火ChatGPTDeepSeek网页版DeepSeek-R1

是深度求索开发的推理型大语言模型，通过创新的模型架构和训练范式，使AI具备复杂推理、动态优化和跨领域迁移的能力，不仅为资源受限的企业提供了可行方案，更重新定义了AI的“智能”标准——从“记忆式回答”转向“深度思考”。在线访问DeepSeek官方网站（），或者下载并打开DeepSeekApp（移动端），登录账号后即可使用相关功能。DeepSeek

是我国人工智能公司深度求索自主研发的大语言模型，专注于深度学习和人工智能技术应用，其以深度优化与国产化为核心竞争力，提供专业AI解决方案，是国内大模型中的典型代表。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成工具DeepSeek文心一言豆包通义讯飞星火ChatGPT例如，在DeepSeek的编辑框中输入“请介绍一下自己”，发送问题。DeepSeek的回答DeepSeek采用对话方式与用户交互，用户可在其编辑框中输入问题。除输入文本外，DeepSeek网页版在非联网搜索模式下还支持上传各类文档和图片（仅识别文本）。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成工具DeepSeek文心一言豆包通义讯飞星火ChatGPT在线访问文心一言官方网站（），或者下载并打开文小言

App（移动端），登录账号后即可使用相关功能。文心一言网页版文心一言是百度公司发布的增强大语言模型，主要功能包括回答问题、创意写作、阅读文档、智慧绘图等。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成工具DeepSeek文心一言豆包通义讯飞星火ChatGPT例如，单击文心一言编辑框下面的“上传文件”按钮，上传图片，然后在编辑框中输入“使用一段

200

字以内的文字描述图片内容”，发送问题。文心一言的回答文心一言采用对话方式与用户交互，支持输入文本、指令，以及上传文档、图像、音频和视频。输入指令时，须先输入“/”，再输入指令。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成工具DeepSeek文心一言豆包通义讯飞星火ChatGPT在线访问豆包官方网站（/chat），或者下载并打开豆包App（移动端），登录账号后即可使用相关功能。豆包网页版豆包是字节跳动公司推出的基于豆包大模型（原云雀大模型）研发的人工智能助手。它的主要功能包括文案创作、解题答疑、学术搜索、数据分析等。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成工具DeepSeek文心一言豆包通义讯飞星火ChatGPT例如，单击豆包编辑框下面的“添加文件”按钮，上传“订单数据.xlsx”文件，然后在编辑框中输入“统计每种商品的订单金额，按金额从高到低排序，并对统计结果进行分析”，发送问题。豆包的回答豆包采用对话方式与用户交互，支持输入文本、语音，以及上传多种格式的文件、图像。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成工具DeepSeek文心一言豆包通义讯飞星火ChatGPT在线访问通义官方网站（/qianwen），或者下载并打开通义App（移动端），登录账号后即可使用相关功能。通义网页版通义（前身为通义千问）是阿里云公司发布的超大规模语言模型，主要功能包括与人对话互动、回答问题、创作内容、逻辑推理等。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成工具DeepSeek文心一言豆包通义讯飞星火ChatGPT例如，在通义的“效率工具”区域单击“PPT创作”按钮，打开“通义PPT创作”页面，在其编辑框中输入“请制作一个销售人员年度总结PPT”，单击“下一步”按钮，可生成PPT的大纲，然后根据提示操作生成PPT。通义网页版通义采用对话方式与用户交互，支持输入文本、指令，以及上传文件、图像。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成工具DeepSeek文心一言豆包通义讯飞星火ChatGPT在线访问讯飞星火官方网站（），或者下载讯飞星火App（移动端），登录账号后即可使用相关功能。讯飞星火网页版讯飞星火是科大讯飞公司发布的大模型，主要功能包括知识问答、内容写作、逻辑推理、数学解题、代码生成等。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成工具DeepSeek文心一言豆包通义讯飞星火ChatGPT例如，单击讯飞星火编辑框下方的“内容写作”按钮，在展开的列表框中选择“宣传文案”类型，“简洁”语气，发送问题。生成宣传文案讯飞星火采用对话方式与用户交互，其网页版除了支持输入文本，还支持上传JPG、PNG、BMP等格式的图片，Word、PowerPoint、Markdown、PDF、TXT等格式的文档，以及多种格式的音视频文件。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成工具DeepSeek文心一言豆包通义讯飞星火ChatGPTChatGPT是OpenAI公司推出的一款基于

GPT

大语言模型开发的聊天机器人程序。它的主要功能包括根据上下文信息流畅地与人交流，以及辅助撰写论文、电子邮件、脚本、文案、代码等。随着技术的迭代更新，ChatGPT不仅支持输入文本，也支持输入语音、图像。在实际中，ChatGPT已经应用于必应搜索引擎、MicrosoftOffice等程序。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成的应用场景人工智能文本生成应用场景商务营销01软件开发06影视娱乐03新闻媒体与社交媒体02教育学习04智能办公056.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成的应用场景各大购物网站结合人工智能文本生成技术提供了用户个性化推荐、智能客服等功能。电子商务领域企业可以使用人工智能文本生成工具协助撰写运营文案、策划文案、广告文案等，生成富有创意的文本内容，吸引更多消费者的注意。营销领域用户个性化推荐可以根据用户的搜索内容、浏览行为等信息，分析用户的购物偏好，推荐符合用户喜好的产品，以实现产品销量的提升。智能客服提供

24

小时自动化服务，并且能够理解用户提出的具体需求，为用户提供更精细化的服务。某快餐品牌曾使用人工智能文本生成工具生成创意广告文案，主题是“M记出土文物”，成功将传统文化与餐饮本身融于一体。选出你最喜欢的个人物品，尝试使用人工智能生成推销文案商务营销6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成的应用场景新闻媒体与社交媒体对于事件简单、数据性强的新闻，如体育赛事结果、财经数据发布等，可以使用人工智能文本生成技术根据预设程序和算法抓取关键信息，按照特定模板快速生成新闻稿件，实现新闻的即时发布，从而提升新闻生产效率。新闻媒体领域在新闻线索挖掘和资料整理环节，可以使用人工智能文本生成技术对海量信息进行分析筛选，以获取有价值的线索和全面的资料，进而更高效地对新闻进行深度报道。人工智能文本生成工具能够助力用户创作个性化内容，无论是撰写朋友圈文案、微博文案，还是生成短视频脚本，用户只需输入提示词就可以得到风格各异的内容。社交媒体领域6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成的应用场景影视娱乐人工智能超强的学习能力可以为人类的创作提供源源不断的灵感。在小说创作、影视剧本撰写、游戏对话设计、游戏关卡设计、游戏人物设计中，人们可以使用人工智能文本生成工具积累素材、拓展思路，以及对创作的文本内容进行校对、纠错，以输出更高质量的作品。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成的应用场景教育学习课前，他们可以借助人工智能文本生成工具自动生成教案，以及协助备课、搜集教学材料等；考试前，他们可以向人工智能文本生成工具提出课程考核详细要求，在工具的协助下快速生成试卷；考试后，他们可以借助人工智能文本生成工具批改试卷，减轻工作负担。对于教师来说他们可以使用人工智能文本生成工具根据学习内容生成详细解释、典型示例等，从而加深对课程内容的理解，还可以使用人工智能文本生成工具定制个性化的学习方案，以更好地满足自身的学习需求。对于学生来说6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成的应用场景智能办公人工智能文本生成工具是人们的得力助手，它能够对繁重的工作进行梳理，协助用户撰写工作计划、工作总结、会议纪要、工作邮件等，或者对用户编写的内容进行修改润色。6.3.1人工智能在文本生成中的应用人工智能文本生成的应用场景软件开发人工智能文本生成工具可以协助程序员编写代码，也可以解析用户需求文档，并根据解析结果自动生成程序代码，还可以根据用户基本需求自动进行文档设计，并自动生成程序代码。除生成程序代码外，人工智能文本生成工具还可以添加代码注释、自动检测和调试代码、进行代码纠错等。6.3.2人工智能在图像生成中的应用随着计算机视觉相关技术和理论研究的日益深入，人工智能图像处理变得更加智能、高效。如今，这项技术已经广泛应用于图像生成领域，给人们的生活带来了极大的便利。6.3.2人工智能在图像生成中的应用人工智能图像生成工具WHEE是美图公司推出的一款人工智能视觉创作工具。在线访问WHEE官方网站（），进入WHEE首页，登录账号后即可使用相关功能。WHEE首页WHEE通义万相DALL-E在图像创作方面，它可以文本生成图像、图像生成图像等功能。在图像编辑方面，它可以实现AI

改图、AI

超清、AI

扩图、AI无痕消除等功能。6.3.2人工智能在图像生成中的应用人工智能图像生成工具通义万相是阿里云公司推出的一款人工智能绘画创作大模型。在线访问通义万相官方网站（/wanxiang），进入通义万相首页，登录账号后即可使用相关功能。通义万相首页WHEE通义万相DALL-E通义万相的基本功能包括文本生成图像、相似图像生成和图像风格迁移等。此外，它还提供了一些创意功能，包括艺术字生成、写真制作、涂鸦作画、虚拟模特生成和视频生成。通义万相是阿里云公司推出的一款人工智能绘画创作大模型。在线访问通义万相官方网站（/wanxiang），进入通义万相首页，登录账号后即可使用相关功能。6.3.2人工智能在图像生成中的应用人工智能图像生成工具DALL-E

是

OpenAI

公司推出的一款人工智能图像生成模型，其当前版本已经接入ChatGPT。它能够更好地理解自然语言，并支持多种语言输入，生成精准匹配用户意图的图像。WHEE通义万相DALL-EDALL-E3DALL-E的基本功能是文本生成图像，它能够生成既清晰又逼真的图像，同时支持多种艺术风格。此外，DALL-E还可以实现图像编辑、风格迁移等高级功能。6.3.2人工智能在图像生成中的应用人工智能图像生成的功能文本生成图像图像生成图像图像处理输入提示词文生图中的提示词旨在描述用户期望生成的图像内容，表达用户的创意构思。这些提示词通常需要涵盖图像主体（如人、动物等）、主体描述（如外貌特征、动作等）、风格（如中国风、卡通风等）等核心元素，用户还可根据实际需求灵活增加其他提示词。此外，某些人工智能图像生成工具还支持设置“不希望呈现的内容”，用户可在相应设置区设置相关提示词，从而避免生成不期望出现的图像元素。选择模型人工智能图像生成工具依靠图像生成模型生成图像。为了满足用户的实际需求，有些人工智能图像生成工具提供了多种图像生成模型，不同图像生成模型的图像生成能力大不相同。有些人工智能图像生成工具还支持选择风格模型，以指定生成图像的风格。设置参数人工智能图像生成工具为用户提供了详细的参数设置选项，如画面细节、画面比例、生成数量等，用户可根据需要进行设置。文本生成图像简称文生图，它是指使用人工智能技术，根据用户提供的描述性文本，自动生成与文本相匹配的图像。输入的文本既可以是完整的文本描述，也可以是提示词集合，如“游乐园，旋转木马，小孩”。6.3.2人工智能在图像生成中的应用人工智能图像生成的功能文本生成图像图像生成图像图像处理目前，人工智能图像生成工具支持在原图的基础上，进行局部重绘、图像扩展、风格迁移、草稿生图等操作。图像生成图像与文本生成图像的流程基本相同，不同的是，图像生成图像需要先上传至少一张图像，人工智能图像生成工具将以此作为参考进行图像生成。图像生成图像简称图生图，它是指基于用户提供的图像，根据用户的需求，通过人工智能相关算法智能重构图像，生成与之相匹配的图像。6.3.2人工智能在图像生成中的应用人工智能图像生成的功能文本生成图像图像生成图像图像处理针对已经破损、残缺或模糊不清的老照片，通过一系列技术手段对其进行修复，主要包括翻新上色、提高清晰度、调整明暗程度、修正曝光，以及修补破损等。老照片修复利用人工智能技术，对图像中的特定对象进行自动识别和分离，将其从原背景中精准提取出来。智能抠图消除图像中指定的某些内容，同时对消除内容所在区域进行背景填充，以使图像整体呈现出自然协调的效果。内容消除将多种图像元素通过技术手段进行创意融合，最终生成一张表达作者创意的新图像。图像合成人工智能图像生成工具能够实现一些常用的图像处理功能。6.3.3人工智能在音频生成中的应用人工智能音频生成工具认识音频生成随着人们在人工智能音频处理领域的深入研究，音频生成、语音识别、声纹识别等技术日益成熟，正逐步改变着人们的生活和工作方式。6.3.3人工智能在音频生成中的应用人工智能音频生成工具讯飞智作是科大讯飞打造的AIGC创作平台，它支持在虚拟“AI演播室”中输入文本或录音一键生成音视频作品，或输入文本并选择发音人一键生成专业配音。讯飞智作首页讯飞智作通义听悟魔音工坊在线访问讯飞智作官方网站（），进入讯飞智作首页，登录账号后即可使用相关功能。该平台高度定制化，提供声音和形象定制服务，操作简便，输出质量高，广泛应用于新闻媒体、金融、智慧文旅等多个领域。6.3.3人工智能在音频生成中的应用人工智能音频生成工具通义听悟是阿里云公司推出的一款聚焦于音视频内容记录的

AI

助手。不仅可以识别语音内容，还可以进行翻译、区分发言人等。讯飞智作首页讯飞智作通义听悟魔音工坊在线访问通义听悟官方网站（/home），进入通义听悟首页，登录账号后即可使用相关功能。通义听悟支持自动提炼全文概要、关键词、问题、待办事项，以及整理笔记等功能。它还支持记录分享，可实现信息的无损且高效传递。6.3.3人工智能在音频生成中的应用人工智能音频生成工具魔音工坊是北京小问智能科技有限公司开发的一站式人工智能软件。讯飞智作首页讯飞智作通义听悟魔音工坊在线访问魔音工坊官方网站（），进入魔音工坊首页，登录账号后即可使用相关功能。它拥有千款AI音色，涵盖多种方言、语种，包括800多款声音、1

000多种风格，可满足不同用户的配音需求。魔音工坊能实现克隆声音、听音识人、提取文案等功能，广泛应用于视频配音、新闻播报、有声书制作等领域。6.3.3人工智能在音频生成中的应用语音识别与声纹识别在实际生活中，语音识别已经得到了广泛应用，主要包括语音输入、语音控制、语音翻译和语音交互等。语音识别也称自动语音识别（automaticspeechrecognition,ASR），是机器通过识别和理解语音信号并将其转换为相应的文本或命令的技术。它是实现语音控制的基础，是利用计算机自动对语音信号的音素（语音的最小单位）、音节（由音素构成的语音片段）或词进行识别的技术总称。6.3.3人工智能在音频生成中的应用语音识别与声纹识别指将语音转换为文字，以提升用户输入文本的效率，如微信语音输入、输入法语音输入等。语音输入指通过语音来控制设备进行相关操作，让用户通过说出指令的方式实现设备控制，从而提高生活的便利性，如智能家居、自动驾驶等。语音控制指将一种语言的语音翻译成另一种语言，并同样使用语音的方式反馈给用户。例如，在日常生活中，不同语言背景的人可以使用语音翻译工具进行无障碍沟通，使交流更加方便。语音翻译一种通过语音实现人机交互的方式，用户通过说话的方式向机器传达指令，机器接收指令并执行相应操作，同时使用语音的方式将结果反馈给用户，如智能语音助手、服务型机器人、智能客服等。语音交互6.3.3人工智能在音频生成中的应用语音识别与声纹识别研究语音识别的目的是提高工作效率和生活质量研究声纹识别则是为了给人们高效率、高品质的智能化生活提供安全保障声纹识别（voiceprintrecognition,VPR）也称说话人识别，相较于语音识别，它不考虑语音中的言语内容，而是根据说话人的生理特征、声波特点等参数，自动识别说话人的信息。声纹识别广泛应用于公共安全、金融、教育、智能家居等领域。6.3.3人工智能在音频生成中的应用语音识别与声纹识别声纹确认指判定待测试语音是否属于所声明的目标说话人，是一对一的判定问题。例如，远程视频会议中，可以利用该技术对发言者的身份进行验证，确保只有授权人员才能进入会议室，防止数据泄露。声纹辨认指判定待测试语音属于目标说话人模型集合中的哪个人，是一对多的选择问题。例如，在案件侦破中，可以利用该技术在海量的声纹数据中对嫌疑人的声纹进行筛查，以确定嫌疑人身份。按实际应用不