① 人工智能与存储大碰撞，到底是新需求还是零火
如今，人工智能的高速发展，彻底改变了人类的工作方式、生活方式和思维方式，也实现了生产力的整体跃升和社会治理的新变革。随着计算力的不断突破，人工智能的技术也在日趋成熟，越来越多的企业开始将AI技术融入至行业中。
然而,人工智能在适配行业需求过程中往往会出现慢热现象，一方面是缺乏需求入口来实现技术颠覆，另一方面则是要面临行业内新技术攻防战所产生的阻力。而存储作为传统行业，即便经历过一轮又一轮如软件定义，超融合，云计算等技术的市场洗牌，当面对人工智能技术时，又将如何撬动市场的新需求呢？
基于市场趋势， 9月8日，业界软件定义存储与数据服务公司ProphetStor先智数据首次在北京召开正式媒体见面会，会议由存储在线总编宋家雨主持，并邀请到冬瓜哥，西瓜哥，狒哥等众多资深媒体人以趣味对话的形式大开脑洞，深入探讨人工智能如何融入存储，以及在存储市场如何进一步推进人工智能发展等热门话题。
此次见面会也是先智数据中国领导团队部分高管的首次亮相。会上，先智数据北京代表处高级总监李晓芳发表了《当人工智能遇到存储》的主题演讲，通过介绍先智数据的发展历程，主营业务以及产品解决方案，表明了先智数据未来以人工智能技术为重要发展方向的市场策略，并进一步阐述了人工智能与存储之间的融合创新模式。
先智数据北京代表处高级总监李晓芳
李晓芳表示，公司在成立之初就明确了人工智能的重要性，所有产品技术宗旨都围绕"AI融入存储"这一核心，在存储系统构建、运维，存储系统性能提升和可靠性提升等方面，利用人工智能进行不断地创新。
据介绍，目前先智数据主要有四款产品：
Federator：带外存储资源管理平台，类似OpenStack Cinder、EMC ViPR，但扩展了智能化能力。存储资源终归是被动性资源，如果想实现真正的按需调度，必须能够提前预测。Federator可以通过机器学习认知客户应用负载变动模式，提前预测应用的性能和容量需求变化，提前调配资源到位。
Stellar Flash：包含智能预测能力的全闪存阵列和混合块存储阵列。功能包括采用流量模型模块(TMM)和弹性资源控制(ERC)技术进行智能缓存；对磁盘故障进行监测预警，并根据资源和业务负载状况规划提前修复数据；支持本地重复数据删除和压缩技术。
DR Prophet：针对当下复杂多变的云化数据中心场景，基于Federator平台实现，面向业务需求的数据保护解决方案。主要功能包括可设置的自动数据保护，基于应用感知的数据保护，镜像磁盘容错和本地保护，无破坏性的灾难演练等。
Disk Prophet：智能化的故障数据分析解决方案。功能为磁盘故障预测，也就是为磁盘"算命"，综合运用了大量机器学习和磁盘故障细节知识，旨在利用人工智能技术实现精准故障预测，消除因磁盘故障而出现不可预期的QoS波动，同时提升数据可靠性和资源效率。
企事录张广彬，《大话存储》作者冬瓜哥，日知录技术社区何晓峰，中国云报郭涛（从左向右）
会上，企事录张广彬，日知录技术社区何晓峰，《大话存储》作者冬瓜哥，中国云报郭涛作为嘉宾参与了趣味对话环节，对话深入探讨了"存储行业是否已经夕阳西下？"和"AI是否已经过度炒作？"两个问题，第一个问题围绕"存储行业是否已经夕阳西下"展开，讨论在互联网碾压下，包括传统存储与新存储的存储行业未来的发展乐观与否，以及存储如何实现价值差异化展开讨论，并提出存储唯一的出路就是智能化，存储需要感知业务等观点。
而"AI是否已经过度炒作？"话题，四位嘉宾首先就AI的范围界定阐述了各自的看法，提出新技术的过度炒作是一个必经的过程，而它们的区别在于能否生存下去等观点，并就人工智能在行业内是否具备实用价值，行业与人工智能的融合形式等进行了讨论。
针对市场需求与与发展趋势，先智数据表示针对AI与存储的融合，公司产品的具体实践大致分为两个阶段：
第一阶段是智能化提前预判性能和空间资源要求，并提前调配到位，也就是Federator产品所提供的智能化能力。这种智能化成分实际上也体现了新型的存储资源管理模式。
因此AI与存储结合的第二阶段，在于存储设备本身可以借助AI技术构建新型的智能化存储。智能化的故障数据分析解决方案Disk Prophet的推出就是旨在帮助二次元存储转变为三维的智能存储。因为预测能力可以把磁盘故障这种随机事件，变成可计划事件，使得冗余程度大大降低，破局二次元存储的可靠性与性能无法共存的困境。
先智数据中国区总经理董唯元在最后的会议总结中表示，先智数据未来会更多专注存储与AI结合的领域，并延展到运维领域，以目前AI现有的技术帮助运维人员实现存储运维流程优化以及存储系统管理自动化。随着技术的不断发展，行业划分在未来将会有新的结合方式，在新的行业格局变化下，先智数据将会是一家介于人工智能，存储，运维之间的跨界企业。
② 云计算，大数据和人工智能三者之间的关系
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、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新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
③ 人工智能未来的发展趋势
要说最近几年最火热的词是什么，那应该就是人工智能了。人工智能的概念早在1956年就提出，经过几十年的发展，才真正地走进人们的生活中，相信大家都能从自己的生活中体验到人工智能为我们带来的便利，而现在，人工智能的发展其实并没有多么完善，今后人工智能的发展还会持续高速的继续，那么人工智能未来的发展趋势都有哪些呢？
一、人工智能技术大规模应用，人工智能产品全面进入我们的生活
关于人工智能产品，大家最熟悉和了解的应该就是我国通讯行业的巨头——华为公司自主研发的AI芯片了，而由苹果公司推出的iPhoneX系列手机搭载的也是AI智慧芯片，我们的生活正在慢慢的出现更多的人工智能产品。经常刷抖音的朋友应该都被那些银行服务厅里的智能机器人给吸引了吧，而人工智能应用在这些方面，只是我们生活的冰山一角，为了，人工智能将会更多的应用到商业，由商家开发的人工智能产品也将会充斥在我们生活的每个角落。
二、人工智能成为一种可购买的智慧服务
人类研究人工智能，归根究底还是要为人类服务，人工智能和不同行业的结合发展，能让我们的生活变得更加的方便，或者说“懒”，这就跟人类使用工具一样，其本质都是“偷懒”和高效。相信去年春节期间网络研发的无人驾驶汽车大家都见识过了，对于人工智能的可应用来说，这只是其中之一，在未来，当让观众大规模的应用到我们生活的各个方面的时候，我们就可以通过购买的方式来享受人工智能带给我们的服务。想象一下，开车的时候睡着了却仍然能到达目的地，是不是很刺激呢？
三、人工智能取代人力，对全球的经济产生影响
说到人工智能，大多数人都是比较期待的，当然也有少数人会怀着担忧的心态看到它，因为人工智能的发展，让我们看到了人工智能的高效和服从，那么在未来，当人工智能的发展进入到一个全新的领域阶段，它是不是就能够取代现在一些行业所需要的人工劳动呢？如果是的话，那么将会有大面积的失业问题出现，因为人工智能的发展，能够在短时间内对其进行量产，这样就会有很多人下岗，对全球的经济和社会来说，影响都是巨大的。
人工智能的发展势不可挡，现在的人工智能已经为我们的生活带来了不少的便利，但随着技术的持续发展，人工智能究竟会为我们带来什么样的影响是不好预计的，可以预料的是，我们会因为人工智能的飞速发展而享受更多更好的服务，但会不会产生坏的影响，小编只能说，这个问题就要交给未来决定了。
④ 人工智能可以应用在哪些方面
智能机器人 ：智能机器人是一种具有感知能力、思维能力和行为能力的新一代机器人。这种机器人能够主动适应外界环境变化，并能够通过学习丰富自己的知识，提高自己的工作能力。目前，已研制出了肢体和行为功能灵活，能根据思维机构的命令完成许多复杂操作，能回答各种复杂问题的机器人。
智能网络 ：智能网络方面的两个重要研究内容分别是智能搜索引擎和智能网格。智能搜索引擎是一种能够为用户提供相关度排序、角色登记、兴趣识别、内容的语义理解、智能化信息过滤和推送等人性化服务的搜索引擎。智能网格是一种与物理结构和物理分布无关的网络环境，它能够实现各种资源的充分共享，能够为不同用户提供个性化的网络服务。可以形象地把智能网格比喻为一个超级大脑，其中的各种计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、信息资源、知识资源等都像大脑的神经元细胞一样能够相互作用、传导和传递，实现资源的共享、融合和新生。
智能检索 ：智能检索是指利用人工智能的方法从大量信息中尽快找到所需要的信息或知识。随着科学技术的迅速发展和信息手段的快速提升，在各种数据库，尤其是因特网上存放着大量的、甚至是海量的信息或知识。面对这种信息海洋，如果还用传统的人工方式进行检索，已经很不现实。因此，迫切需要相应的智能检索技术和智能检索系统来帮助人们快速、准确、有效地完成检索工作。
智能游戏 ：游戏是一种娱乐活动。游戏技术与计算机技术结合产生了“计算机游戏”或“视频游戏”，与网络技术结合产生了“网络游戏”，与人工智能技术结合产生了智能游戏。
望采纳！
⑤ 人工智能技术基于什么提供的储存资源
利用计算存储资源池和智能算法为各行业应用提供智能化服务。
在计算机科学中，人工智能（AI）有时被称为机器智能，是由机器展示的智能，与人类和动物展示的自然智能形成对比。通俗地说，“人工智能”一词用来描述模仿人类与其他人类思维相关联的“认知”功能的机器，如“学习”和“解决问题”。
随着机器变得越来越有能力，被认为需要“智能”的任务通常会从人工智能的定义中删除，这种现象被称为人工智能效应。 特斯勒定理（Tesler's Theorem）中的一句妙语说：“人工智能是尚未完成的事情。”
例如，光学字符识别经常被排除在人工智能之外，已经成为一种常规技术。现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言， 在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于最高水平的竞争， 自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及军事模拟。
⑥ 大数据、云计算、人工智能之间有什么样的关系
云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源，网络资源，存储资源三个方面。想象你有一大堆的服务器，交换机，存储设备，放在你的机房里面，你最想做的事情就是把这些东西统一的管理起来，最好能达到当别人向你请求分配资源的时候（例如1核1G内存，10G硬盘，1M带宽的机器），能够达到想什么时候要就能什么时候要，想要多少就有多少的状态。
这就是所谓的弹性，俗话说就是灵活性。灵活性分两个方面，想什么时候要就什么时候要，这叫做时间灵活性，想要多少就要多少，这叫做空间灵活性。
这个神经元有输入，有输出，输入和输出之间通过一个公式来表示，输入根据重要程度不同(权重)，影响着输出。
于是将n个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起，n这个数字可以很大很大，所有的神经元可以分成很多列，每一列很多个排列起来，每个神经元的对于输入的权重可以都不相同，从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候，希望输出一个对人类来讲正确的结果。例如上面的例子，输入一个写着2的图片，输出的列表里面第二个数字最大，其实从机器来讲，它既不知道输入的这个图片写的是2，也不知道输出的这一系列数字的意义，没关系，人知道意义就可以了。正如对于神经元来说，他们既不知道视网膜看到的是美女，也不知道瞳孔放大是为了看的清楚，反正看到美女，瞳孔放大了，就可以了。
对于任何一张神经网络，谁也不敢保证输入是2，输出一定是第二个数字最大，要保证这个结果，需要训练和学习。毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是，输入大量的图片，如果结果不是想要的结果，则进行调整。如何调整呢，就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调，由于神经元和权重实在是太多了，所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果，而是向着结果微微的进步，最终能够达到目标结果。当然这些调整的策略还是非常有技巧的，需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女，瞳孔一开始没有放大到能看清楚，于是美女跟别人跑了，下次学习的结果是瞳孔放大一点点，而不是放大鼻孔。
听起来也没有那么有道理，但是的确能做到，就是这么任性。
神经网络的普遍性定理是这样说的，假设某个人给你某种复杂奇特的函数，f(x)：
不管这个函数是什么样的，总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入x，其值f(x)（或者某个能够准确的近似）是神经网络的输出。
如果在函数代表着规律，也意味着这个规律无论多么奇妙，多么不能理解，都是能通过大量的神经元，通过大量权重的调整，表示出来的。
这让我想到了经济学，于是比较容易理解了。
我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会，每个神经元对于社会的输入，都有权重的调整，做出相应的输出，比如工资涨了，菜价也涨了，股票跌了，我应该怎么办，怎么花自己的钱。这里面没有规律么？肯定有，但是具体什么规律呢？却很难说清楚。
基于专家系统的经济属于计划经济，整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来，而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。于是专家说应该产多少钢铁，产多少馒头，往往距离人民生活的真正需求有较大的差距，就算整个计划书写个几百页，也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。
基于统计的宏观调控就靠谱的多了，每年统计局都会统计整个社会的就业率，通胀率，GDP等等指标，这些指标往往代表着很多的内在规律，虽然不能够精确表达，但是相对靠谱。然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙，比如经济学家看到这些统计数据可以总结出长期来看房价是涨还是跌，股票长期来看是涨还是跌，如果经济总体上扬，房价和股票应该都是涨的。但是基于统计数据，无法总结出股票，物价的微小波动规律。
基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达，每个人对于从社会中的输入，进行各自的调整，并且调整同样会作为输入反馈到社会中。想象一下股市行情细微的波动曲线，正是每个独立的个体各自不断交易的结果，没有统一的规律可循。而每个人根据整个社会的输入进行独立决策，当某些因素经过多次训练，也会形成宏观上的统计性的规律，这也就是宏观经济学所能看到的。例如每次货币大量发行，最后房价都会上涨，多次训练后，人们也就都学会了。
然而神经网络包含这么多的节点，每个节点包含非常多的参数，整个参数量实在是太大了，需要的计算量实在太大，但是没有关系啊，我们有大数据平台，可以汇聚多台机器的力量一起来计算，才能在有限的时间内得到想要的结果。
于是工智能程序作为SaaS平台进入了云计算。
网易将人工智能这个强大的技术，应用于反垃圾工作中，从网易1997年推出邮箱产品开始，我们的反垃圾技术就在不停的进化升级，并且成功应用到各个亿量级用户的产品线中，包括影音娱乐，游戏，社交，电商等产品线。比如网易新闻、博客相册、云音乐、云阅读、有道、BOBO、考拉、游戏等产品。总的来说，反垃圾技术在网易已经积累了19年的实践经验，一直在背后默默的为网易产品保驾护航。现在作为云平台的SaaS服务开放出来。
回顾网易反垃圾技术发展历程，大致上我们可以把他分为三个关键阶段，也基本对应着人工智能发展的三个时期：
第一阶段主要是依赖关键词，黑白名单和各种过滤器技术，来做一些内容的侦测和拦截，这也是最基础的阶段，受限于当时计算能力瓶颈以及算法理论的发展，第一阶段的技术也能勉强满足使用。
第二个阶段时，基于计算机行业里有一些更新的算法，比如说贝叶斯过滤(基于概率论的算法)，一些肤色的识别，纹理的识别等等，这些比较优秀成熟的论文出来，我们可以基于这些算法做更好的特征匹配和技术改造，达到更优的反垃圾效果。
最后，随着人工智能算法的进步和计算机运算能力的突飞猛进，反垃圾技术进化到第三个阶段：大数据和人工智能的阶段。我们会用海量大数据做用户的行为分析，对用户做画像，评估用户是一个垃圾用户还是一个正常用户，增加用户体验更好的人机识别手段，以及对语义文本进行理解。还有基于人工智能的图像识别技术，更准确识别是否是色情图片，广告图片以及一些违禁品图片等等。
⑦ AI技术发展很快，有哪些地方需要用到这个技术
时代的变化，促使AI技术的发展速度很快，通过不同的AI算法组件，AI技术被广泛地应用到医疗、金融、制造、运输等领域，以后，人类工作的领域往往与AI技术息息相关。
对于AI技术的探讨，哈佛商学院教授Marco Iansiti和Karim Lakhani通过他们的着作《人工智能时代的竞争：算法和网络运行世界时的战略与领导力》（以下简称：《人工智能时代的竞争》）来试图为AI概念工厂做出一些有价值的定位，他们认为，人类的努力领域将永远不会脱离人工智能。
人工智能的发展，它不仅仅只是局限于技术开发人员，在未来也会对不同的职业产生影响，这种影响的范围可能是普及型的，好比一个正在学习管理知识的公司负责人，他学习会计知识，并非是为了当一名会计，而是为了借助会计知识了解自身公司的财务发展状况。同样的，面对AI概念工厂的出现，学习人工智能技术，也只是不同人群对于职业发展的补充。
经过以往的影视剧的内容，咱们了解的未来AI往往具备拟人化的能力，它的到来会导致失业和灾难，所以，咱们对于AI的认知除了好奇，更多的是一份警惕。可是，不得不承认，人工智能的发展已经超乎我们的想象，AI概念工厂的发展，将是未来公司能够在AI时代竞争和发展的关键组成部分。
⑧ 人工智能技术的应用成熟度高吗
就目前而言，人工智能在机器学习、深度学习和大数据的帮助下，已经取得了十分巨大的进展。在前不久阿尔法狗与人类顶尖棋手的人机大战中，阿尔法狗打败人类获得胜利，使得人工智能的热度大增。人们不禁在思考一个问题，当人工智能变得越来越复杂，越来越聪明，能够帮助我们解决越来越多的问题时，这是否说明人工智能技术的应用成熟度已经运用得非常高了呢？下面一起来了解一下吧。
人工智能技术的应用成熟度是不是十分高呢？其实并不是这样的，人工智能的发展已经有了几十年了，虽然时间很长，但是仍然还处于一个比较早期的发展阶段，其应用主要集中在弱人工智能和垂直行业相结合的领域。人工智能技术是基于基础层提供的存储资源和大数据，通过机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包含感知智能及认知智能两个阶段，而感知智能如语音识别、图像识别、自然语音处理和生物识别等，认知智能如机器学习、强化学习、对抗学习、自然语言理解等。
如果从产业链上看，人工智能产业链包括像大数据和云计算等等的基础支撑技术、像机器学习和深度学习的人工智能技术及像语音和对话以及识别的人工智能应用三个层面，其中基础技术支撑由数据中心及运算平台构成，即计算智能阶段，包括数据传输、运算、存储等；人工智能应用主要为人工智能与传统产业相结合，以实现不同场景的应用，如机器人、无人驾驶、智能家居、智能医疗、智能问答等领域。从上述几个方面可以看出，人工智能产业链的应用成熟度取决于关键技术在垂直领域的突破，如果想靠大规模投资来快速推进人工智能技术的突破是不现实的，而是要反推，技术成熟一个再应用一个，这样比较稳妥。所以人工智能还有很长的路要走。
大家在看完了文章中小编的阐述，对于人工智能技术的应用成熟度是不是非常高这个问题，是不是有了自己的结论或见解?就目前而言，其实人工智能的技术应用程度还是比较高的，但是并没有达到我们想象的那种程度。但是我们始终相信，随着科技的不断发展进步，在不久的将来我们的人工智能一定能够为我们提供更好更多更优质的服务。
⑨ 人工智能应用在哪些方面呢能举几个典型的例子吗
人工智能应用的领域非常广泛，随着人工智能的不断发展，这些都会一一实现。
1、智能制造领域。 标准化工业制造中信息感知，自主控制，系统协调，个性化定制，检查和维护以及过程优化的技术要求。
2.智能农业领域。在具有复杂应用环境和多样应用场景的农业环境中，标准化技术要求，例如特殊传感器，网络和预测数据模型，以协助农产品的生产和加工并提高农作物的产量。3.智能交通领域。 标准化交通信息数据平台和集成管理系统，从而可以对行人，车辆和道路状况等动态复杂信息进行智能处理，从而带动了智能信号灯等技术的推广。
4.智能医疗领域。 专注。疗数据，医疗诊断，医疗服务，医疗监督等方面，着重规范人工智能医疗在数据采集，数据隐身管理等方面的应用，包括医疗数据特征表示，人表达能医疗质量评估等标准。
5.智能教育领域。 规范新教学体系中与教学管理全过程有关的人工智能应用，建立以学习者为中心的教学服务，实现日常教育和终身教育的个性化。
6.智能业务领域。 主要通过复杂的应用场景来标准化商业智能领域，包括服务模型的分类和管理，业务数据的智能分析以及相应推荐引擎系统架构的设计要求
7.智能能源领域。 在能源开发利用，生产和消费的全过程中，对集成智能应用进行标准化，包括能源系统的自组织，自检，自平衡和自优化。
8.智能物流领域。 规范从计划，采购，加工，仓储和运输到物流全过程的技术和管理要求，引入智能识别，仓储，调度，跟踪，配置等方式，以提高物流效率，增强物流信息的可视性， 并优化物流配置。
9.智能金融领域。 标准化在线支付，融资信贷，投资咨询，风险管理，大数据分析和预测，数据安全性和其他应用技术，以帮助改善信贷调查，产品定价，金融资产投资研究，客户付款方式，投资咨询，客户 服务和其他服务能力。
10.智能家居领域。 标准化产品，服务和应用程序，例如智能家居硬件，智能网络，服务平台，智能软件，促进智能家居产品的互联，并有效改善智能家居在照明，监控，娱乐，健康，教育，信息，安全， 等。用户体验。