Page 30 - 基于深度学习的人工智能技术研究

Research on Artificial Intelligence Technology Based on Deep Learning
基于深度学习的人工智能技术研究

以将人工智能重点开发在智慧物流上，商品集散地往往人力供给跟不上。因此，
智慧物流就能利用机器人与智能调度系统，极大限度地调节商品的物流链，做好
一批货物的筛选与分类。例如，京东的自动化快递分类仓库，就能准确地利用机
器人将物品的去向与大小分配好。国际上很多吞吐量大的港口，能够做到集装箱

分类运输的自动化，极大地解决了劳动力不足的问题。在一些医疗卫生领域，挂
号系统以及取诊断结果的系统已经实现了智能化，人们可以不用排队就能挂号，
或是在手机上就能够得知化验结果，另外人工智能在大城市，被运用到人们生活
的方方面面，一方面提高了人们生活的舒适性，合理分配了资源，节省了社会

成本。
（四）区域人工智能发展的问题
1. 人才分配的不均衡
智能化发展的迅猛带来了一个很大的问题就是人才队伍跟不上，开发人工智

能的公司一般集中在大城市中，并且全国范围内并不多，即便是按照区域布局分
公司，人才的缺乏仍然不能弥补，尤其是现在中国区域发展规划加速，不但在资
金上要跟得上，而且在人才上也要有保障。没有人才，就不能做到人工智能的自
主研发。

2. 区域人工智能发展方向的不合理
目前人工智能的需求与供给不够契合，一方面，预想太超前，有的区域的经
济发展与基础设施的发展水平，不符合人工智能大规模研发与启动的要求。例如，
人工智能应用在医疗健康事业上，有的地区基础医疗的水平比较低，医疗队伍接

受智能设备的能力欠缺，老设备和新设备的对接还存在障碍，应用智能医疗设备，
花钱多，效果也不一定好。另一方面，需求调研不到位，智能设备对区域发展的
重点不满足供需的要求。以共享汽车为例，最初共享汽车与城市发展水平以及人
们需求之间存在着矛盾，现在看来，能够应用共享汽车的城市很少，共享汽车不

仅在管理上有一些需要讨论与解决的问题，而且在需求上有很大的差距。再如现
在的无人驾驶汽车的发展，目前无人驾驶技术已经可以实现在市场上推广的水平，
但是由于其需求并不高，其安全性还需要进一步的讨论与研究，所以并没有在市
场上出现。

3. 硬件与软件的发展水平尚有差距
区域人工智能的发展也制约现在的软硬件的水平，中国的软件发展水平，在

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