人工智能人才抢夺战全面开启 大模型时代

在人工智能（AI）时代，人才已成为推动未来创新的关键力量。随着AI的飞速发展，一场无声的战争正在硅谷激烈上演——AI人才争夺战。这场战争不仅涉及科技巨头之间的竞争，更体现了国家层面的战略布局。

科技巨头的薪酬诱惑

在AI领域，薪酬成为吸引人才的重要因素。据美国劳工部数据，AI数据科学家的平均年薪为12万至20万美元，机器学习工程师的年收入更是高达12.5万至20万美元，是美国平均薪酬的三到五倍。而科技巨头们为了抢夺AI人才，提供的年薪更是高达数百万甚至上千万美元。

例如，OpenAI为AI软件工程师提供的年薪高达54万至91万美元，谷歌的AI研究人员年薪可达259.5万美元。在这场争夺中，不仅是金钱的较量，还包括了一系列福利待遇的比拼。

人才流动加速

人才的流动不仅局限于公司之间。Meta近期失去了三位AI员工，包括AIGC总监Devi Parikh、计算机科学家Erik Meijer和MetaAI研究科学家Abhishek Das。这些人才的流动，不仅改变了公司的竞争格局，也影响了整个AI行业的发展方向。

国与国之间的竞争

据麦克罗波洛智库的调查，70%的AI人才在中国或美国的机构中工作，65%的AI人才出自中美两国。美国以其60%的全球AI研究机构，成为全球最精英（前2%）AI人才的就业目的地。

中国紧随其后，是美国的竞争对手，尽管目前只有12%的最精英AI人才在中国就业。美国的高等教育体系，尤其是研究生教育实力，为全球AI人才提供了极具吸引力的工作环境和发展机会。美国的大学和研究机构，如斯坦福、麻省理工和加州大学伯克利分校，以及谷歌、OpenAI等公司，不仅培养了大量AI人才，也为全球AI精英提供了广阔的职业舞台。

中国AI人才优势

中国是全球AI人才输出国，也是在人才数量和质量上美国的竞争对手。 在中国接受本科教育的AI人才占全球47%，而在美国接受本科教育的占18%。 在研究生阶段，大量中国AI人才流向美国，接近四成的中国AI人才选择去美国深造，并有77%的非美国学生选择了留在美国工作。

尽管美国目前在AI领域保持着领先优势，但中国正在迅速缩小差距。2022年中国培养的全球AI研究人员比例升至47%，较2019年的29%有大幅提升。最精英的（前2%）AI人才现在有26%出自中国，美国是28%，两者非常接近。这一趋势表明，中国在AI人才培养和引进方面的重视程度与日俱增，正在吸引越来越多的AI人才回流。

AI人才的价值

AI行业的薪酬水平和人才争夺战的激烈程度，反映了该行业的快速发展和对未来技术的投资。这种对人才的高度重视和投资，不仅对公司的发展至关重要，也对整个科技行业的进步和创新产生了深远的影响。

与此同时，AI人才争夺战不仅是科技巨头之间的高薪对决，更是国家战略的一部分。在这个由少数天才驱动的行业中，人才的价值被推向了前所未有的高度。随着AI技术的不断进步和应用的广泛扩展，我们可以预见，这场争夺战的热度才刚刚开始升温。

展望未来

未来，我们将继续见证AI人才如何塑造科技的未来，以及他们如何引领我们进入一个更加智能的新时代。同时，中美两国在AI领域的竞争和合作，将对全球AI技术的发展产生深远的影响。随着全球人才流动的不断加速，AI人才将成为全球经济和创新中最为宝贵的资源。

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如何培养人工智能人才？

人工智能人才争夺战已经打响，如何打造优秀人才，教你3招 随着近年来我国人工智能发展迅速，人才之争的问题愈发凸显。 人工智能发展之争，归根结底是人才之争。 国内外企业巨头都在“抢”人工智能人才，通过各种途径、各种方法“喊”人才紧缺。 如何利用几代人的时间培养出智能科技、智能产业和智慧社会人才。 (1) 了解神经网络神经网络是一种以人脑为模型的机器学习。 它通过一种允许计算机利用新数据的合成来学习的算法创造出一个人工神经网络。 在这个阶段，你需要通过了解神经网络的每个细节来开始你的深度学习。 你需要了解这些网络是如何利用智能做出决策的。 神经网络是人工智能的核心，你需要彻底弄懂它！(2) 熟悉大数据基本知识获取大数据的知识不是一项强制性的任务，但我建议你为自己配备大数据的基础知识，因为所有的人工智能系统都只处理大数据。 拥有大数据的基础知识将是一个很好的优势，因为它将帮助你设计出更优化和更现实的算法。 (3) 掌握优越技术如何优化它。 深度学习算法消耗了系统的大量资源，需要对系统的各个部分进行优化。 优化算法帮助我们最小化(或最大化)一个目标函数(错误函数的另一个名称)E(X)，它是一个依赖于模型内部中可学习参数的数学函数，模型的内部参数对于有效地训练模型并产生准确的结果起着非常重要的作用。 这就是为什么我们要使用各种优化策略和算法来更新和计算这些模型参数的最优值，从而优化模型的学习过程和模型的输出。 (4) 学习编程语言学习一种或最多两种编程语言，并深入理解它。 你可以从R语言、Python语言，甚至Java语言中选择！永远记住，编程语言只是为了简化你的生活，而不是用来定义你的生活。 我们可以从Python语言开始，因为它比较抽象，并且提供了许多可以使用的库。 在目前弱人工智能的状况下，已经有很多的挑战出现了。 那么如果像专家预测的那样，在未来2040年或者2060年进阶到强人工智能时代，社会可能会发生翻天覆地的变化。

「大模型+大算力」加持，通用人工智能和智能驾驶双向奔赴

开年以来 ChatGPT、GPT-4 的相继面世再度掀起计算机科学领域通用人工智能（AGI）研究热潮，也不断刷新我们对 AI 的认知。

作为具有人类水平表现的大型多模态模型，GPT-4 被视为迈向 AGI 的重要一步，标志着创新范式的深度变革和生产力的重新定义，也必将带来更多元的产品迁移。

截至目前，全球已经有超百万家初创公司声称使用这一秘密武器来创造新产品，而这些产品将彻底改变从法律到股票交易，从游戏到医疗诊断的近乎一切领域。

尽管其中很多是营销泡沫，但与所有技术突破一样，总会存在炒作周期和意想不到的远期效果。

事实上在另一边，进入 2023 年智能汽车领域同样十分热闹。

智能化已然成为上海车展全场关注的最大焦点，除了激光雷达等关键传感器的单点式突破，各大巨头也纷纷展示智能驾驶全产品矩阵，城市场景辅助驾驶量产落地加速推进。

更加值得注意的是，BEV、大模型、超算中心等计算机热词正在与自动驾驶、行泊一体、城市 NOA 等智驾焦点火速排列组合，颇有相互交融、双向奔赴的味道。

在这背后，一方面是近年来智驾、智舱持续升级对 AI 在汽车场景落地的数据、算法、算力不断提出更高要求，另一方面，AGI 的重大突破也已将触角伸向智能汽车，将其视为实现闭环应用的重要场景，很多企业布局已经相当高调。

日前，商汤科技 SenseTime 举办技术交流日活动，分享了以「大模型+大算力」推进 AGI 发展的战略布局，并公布该战略下的「日日新 SenseNova」大模型体系。

在「大模型+大算力」加持下，本次上海车展商汤绝影驾、舱、云一体产品体系已全栈亮相，近 30 款合作量产车型集中展出，商汤也再度分享了智能汽车时代的 AGI 落地新思考。

本次上海车展亮相的部分绝影合作车型展示

算法：AI 正式步入大模型时代

如商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚所言，「AGI 催生了新的研究范式，即基于一个强大的多模态基模型，通过强化学习和人类反馈不断解锁基模型新的能力，从而更高效地解决海量的开放式任务。」

通用大模型并非为自动驾驶而生，或为满足自动驾驶的特定任务需求而设计。但智能驾驶开发的诸多新需求已在推动算法从专用小模型向通用大模型快速演进。

首先是应对海量数据处理和 Corner Case 问题的迫切需求。

对于感知系统低频出现但至关重要的小目标及带来的潜在安全隐患，算法开发需要面对海量数据，传统的 AI 小模型将难以同时处理大数据量和高复杂度的任务。通用大模型则可用在长尾目标的初筛过程，并叠加语料文字处理得到很好的效果。

再比如智驾算法开发对自动化数据标注、降低人工成本的诉求。相比于人工标注，通用大模型将自动化对海量数据完成标注任务，大幅降低标注数据获取的时间成本和本身的金钱成本，从而缩短研发周期、提升成本效益。

处于类似的考量，近年来国内外巨头企业已围绕大模型纷纷展开各自智驾布局。

继 Google 于 2017 年提出将 Transformer 结构应用在 CV 领域图像分类，大模型已在 GPT-2、GPT-3、BERT 等当中不断证明实力，特斯拉率先站台 Transformer 大模型征战图像视觉。

国内企业也紧随其后：

毫末智行已宣布自动驾驶认知大模型正式升级为 DriveGPT，网络表示利用大模型来提升自动驾驶感知能力并将大模型运用到数据挖掘，华为也已宣布加入大模型争霸赛，自研「盘古」即将对外上线。

作为行业领先的人工智能公司，商汤在大模型领域可谓乘风破浪，过去一两年则全面将大模型能力在各业务线 20 多个场景落地，包括智能驾驶。

商汤「日日新 SenseNova」大模型体系背后是大模型研发中深厚的积累。商汤有自己的全栈大模型研发体系，其中就包括针对大模型的底层训练及实施过程中的各种系统性优化。

例如，商汤近期向社区发布的用于真实感知、重建和生成的多模态的数据集 OmniObject3D 中包含 190 类 6000 个物体，数据质量非常高。

再比如，商汤在 2019 年就已首次发布 10 亿参数的视觉大模型，到 2022 年参数规模已达到 320 亿，这也是世界上迄今为止最大的视觉模型。

此外，商汤也在智驾领域持续展示大模型能力。2021 年开发的 BEV 感知算法在 Waymo 挑战赛以绝对优势取得冠军，2021 年 BEV Former 的 Transformer 结构至今仍是行业最有影响力的 BEV 工作，今年开发的 UniAD 是业内首个感知决策一体化的端到端自动驾驶解决方案。

在技术实力的另一端是量产进度。商汤也给出了自己的智能驾驶量产公式：

自动驾驶技术能力=场景数据 x 数据获取效率 x 数据利用效率² =场景数据 x 数据获取效率 x 先进算法 x 先进算力。

而先进的算法大模型不仅将通过跨行业数据汇聚提升驾驶场景数据资源，通过数据闭环开发模式和自动数据标注提升数据获取效率，更将大幅提升感知精度和感知丰富度进而成倍提升数据利用效率。

依托原创 AI 算法和模型积累，商汤领先的 BEV 感知算法推进国内首批量产应用，并采用 Domain Adaption 算法有效解决跨域泛化问题。商汤首创的自动驾驶 GOP 感知体系将目标数据获取的人力成本降低 94%，实现低成本的车端模型开发，目前也已投入量产应用。

算力：智能汽车时代的重要基础设施

随电子电气架构技术由分布式不断向集中式演进，大算力芯片成为新型电子电气架构实现的物理基础。

近年来车端芯片算力发展突飞猛进，如英伟达规划中的 Atlan 单颗芯片算力超 1000TOPS，THOR 单颗算力超 2000TOPS，将大幅提升单车感知决策能力。

而在云端，AGI 在自动驾驶、网联等场景的泛化应用将提出比车端指数级更高的算力要求——从数据标注到模型训练，从场景仿真到算法迭代。

算力将是智能汽车时代的新型基础设施。

在此背景下，近年来主流企业纷纷开启双线并行探索，车端自研算力平台，云端建立超算中心。而进入大模型时代后，数据量随着多模态的引入也将大规模增长，因此必然也会导致 AGI 对算力需求的剧增。

可以看到，英伟达车端云端同步布局并将提供端到端的全栈式 AI 加速计算解决方案，特斯拉也早在 2021 年 8 月发布自研云端超算中心 Dojo。

据近期报道，埃隆·马斯克也将成立一家人工智能公司来与 OpenAI 竞争，已购买数千个英伟达 GPU 并一直招募 AI 研究人员和工程师。

国内方面，吉利、蔚来、特斯拉、毫末智行、小鹏等企业也已跟进布局云端算力集群，投入巨大以提升智驾开发算力储备。

对于商汤来说，如果说大模型将是支撑智能驾驶的上层建筑，那么大算力就是数字基座。

商汤科技董事长兼 CEO 徐立表示，目前大模型对基础算力、基础设施的需求非常旺盛，基础算力对并行效率的要求也非常高，但真正好用的基础设施其实十分稀缺。

出于这一原因，商汤历时五年自建了业界领先的 AI 大装置 SenseCore，完成 2.7 万块 GPU 的部署并实现 5.0 exa FLOPS 的算力输出能力，是亚洲目前最大的智能计算平台之一，可同步支持 20 个千亿规模参数量的超大模型同时训练。

位于上海临港的 AIDC 人工智能计算中心将为智能汽车的数据存储、标注、脱敏、仿真训练、算法迭代到部署的闭环提供算力支持，打通基于数据驱动的算法生产全流程，加速高级别智能驾驶技术的 AI 模型生产和持续迭代，推动实现规模化量产。

在 AIDC 的基础上，AI 大装置也将提供支持大模型生产的一系列服务：

如此规模的算力设施即使特斯拉同期也尚难以望其项背，也必将推动大模型的高效闭环。

「大模型+大算力」推动智能汽车行业整体进程

汽车行业正在面临百年未有之大变革。尽管此次以「大模型+大算力」推进 AGI 发展是商汤提出的战略布局，但事实上，这一理念早已在行业层面达成共识。

基于感知、决策规控和 AI 云三大核心能力，商汤「大模型+大算力」已赋能绝影驾、舱、云三位一体产品体系量产落地：

除智能驾驶领域的全栈能力和行泊一体量产解决方案外，「大模型+大算力」也正在助力商汤打造智能座舱跨场景生态。

车展期间，与商汤「日日新 SenseNova」大模型体系深度融合的绝影未来展示舱升级亮相，语言大模型「商汤商量 SenseChat」以及 AIGC 文生图平台「商汤秒画 SenseMirage」也已上车，多点融合重构人车交互方式，打造第三空间。

以「商量」为例，作为千亿级参数的自然语言处理模型，其使用大量数据训练并充分考虑中文语境，展示出出色的多轮对话和超长文本的理解能力。

商汤也展示了语言大模型支持的诸多汽车场景创新应用，如在行车过程中化身「邮件助手」自动提炼关键信息，作为「会议助理」自动生成会议纪要，大大节省用户行车时处理工作的时间和精力，为未来出行的应用场景拓展带来丰富的想象空间。

此外，以人工智能大模型开发、生产、应用为核心，一站式

智慧树人工智能基础答案2023

智慧树人工智能基础答案2023如下：

第一章测试

1、（）被称为“人工智能之父”。（）A：亚瑟·塞缪尔B：约翰·冯·诺依曼C：约翰·麦卡锡D：唐纳德·赫布答案：C

2、2016年3月9日至15日，谷歌AlphaGo机器人在围棋比赛中以比分（）击败了世界冠军李世石。（）A：4：1B：4：2C：5：0D：3：2答案：A

3、约瑟夫·魏岑鲍姆教授开发的（）,实现了计算机与人通过文本进行交流。（）A：ELIZAB：谷歌Allo C：微软小冰D：苹果Siri答案：A

4、在1986年，罗斯·昆兰提出了（）概念，这是机器学习另一个主流的闪光点。（）A：感知机B：决策树C：BP D：随机森林答案：B

5、首次提出“人工智能”是在（）年。（）A：1946 B：1916 C：1956D：1960答案：B

6、人工智能发展的驱动力包括（）。（）A：资本与技术深度耦合，助推行业应用快速兴起B：深度学习研究成果卓著,带动算法模型持续优化C：数据处理技术加速演进，运算能力实现大幅提升D：人机物互联互通成趋势，数据量呈现爆炸性增长答案：ABCD

7、人工智能产业链关键技术，主要分哪三个核心层（）。（）A：技术层B：基础层C：中间层D：应用层答案：ABD

8、克劳德·香农提出用二进制替代十进制运算，并将计算机分成了5大组件。（）A：对B：错答案：B

9、专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题、简而言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。（）A：对B：错答案：A

第二章测试

1、机器学习是人工智能的（）。（）A：基础B：根本C：核心D：其他都正确答案：C

2、目标检测是对目标进行识别和（）。（）A：标注B：定位C：检测D：学习答案：B

3、深度学习的核心是（）。（）A：分割B：神经网络C：分类D：提取特征答案：B

4、自然语言处理是人类与计算机之间的（）（）。A：其他都是B：朋友C：跳板D：桥梁答案：D

5、知识图谱的概念是（）。（）A：网络在2012年提出来的。B：网络在2010年提出来的。C：Google在2010年提出来的。D：Google在2012年提出来的。

答案：D

6、机器学习从学习方式上分类哪种方式需要人工标注（）。A：强化学习B：无监督学习C：半监督学习D：监督学习答案：CD

7、基于深度学习的目标检测应用有（）。（）。A：遥感检测B：行人检测C：人脸检测D：车辆检测答案：ABCD

8、自然语言处理的具体应用有（）。A：其他都是B：智能问答C：情感分析D：机器翻译答案：ABCD

9、知识图谱的应用有（）。A：智能搜索B：深度问答C：智能推荐D：反欺诈系统

答案：ABCD

10、YOLO算法的全称是you only look once。（）A：错B：对答案：B

第三章测试

1、在图像识别技术的过程中，分类器设计和决策的关键是（）。A：信息的获取B：分类决策C：特征抽取和选择D：图像预处理答案：C

2、AI的英文缩写是（）。A：ArtificialIntelligenceB：ArtificialInformation C：AutomaticIntelligenceD：AutomaticInformation答案：A

3、人工智能指的是（）。A：人的智能B：自然智能C：通用智能D：机器智能答案：D

4、图像识别技术的应用领域包括（）。A：工农业B：军事领域C：航空卫星领域D：医学领域E：公共安全答案：ABCDE

5、声音的指标包括（）A：时长B：频率C：周期D：振幅答案：BCD

6、音频数字化的步骤包括（）A：采样B：解码C：量化D：编码答案：ACD

7、语音识别系统主要可分为（）部分A：训练B：识别C：深度学习D：采样答案：AB

8、机器学习、深度学习能够自动学习与求解问题相关的有效图像特征。（）A：对B：错答案：A

9、刷脸认证时，要求用户摇摇头，眨眨眼，属于生物识别，防止恶意用户用静态图片骗过系统。（）A：错B：对答案：B

10、声音的存储早于图像技术。（）A：对B：错答案：B

第四章测试

1、我国《汽车自动驾驶化分级》国家推荐标准于（）正式实施。A：2022年12月20日B：2022年3月1日C：2021年12月20日D：2019年3月1日答案：B

2、自动驾驶的终极目标是（）A：半自动驾驶B：驾驶支援C：有条件自动化驾驶D：无人驾驶答案：D

3、全球卫星导航系统包括（）。A：俄罗斯的GLONASS B：台湾的CMOS C：美国的GPS D：中国的北斗卫星答案：ACD

4、自动驾驶汽车中，可采用（）来感知周围环境。A：超声波B：轮胎C：雷达D：摄像头答案：ACD

5、无人机系统包括（）子系统。A：动力系统B：飞控系统C：飞机机体D：通讯链路E：导航系统答案：ABCDE

6、目前市面出售的电动汽车，都是无人驾驶汽车。（）A：错B：对答案：A

7、高精地图也称为自动驾驶地图、高精地图绝对位置精度接近1m,相对位置精度在厘米级别。（）A：错B：对答案：B

8、飞控系统是无人机系统最核心的技术之一，是无人机的控制中心。（）A：错B：对答案：B

第五章测试

1、金融业在（）尝试应用多种人工智能的方法。A：风险管理B：预防诈骗C：财务咨询D：过程自动化E：客户服务答案：ABCDE

2、金融风险管理包括（）A：识别风险B：风险计算C：风险控制D：规避风险答案：ACD

3、人工智能会取代人类，特别是在金融领域。（）A：错B：对答案：A

4、聊天机器人可以解答客户咨询类问题。（）A：错B：对答案：B

5、疾病风险预测主要是指通过基因测序与检测提前预测疾病发生的风险。（）A：对B：错答案：A

第六章测试

1、大数据技术的起源（）。（）A：电信B：互联网C：金融D：公共管理答案：B

2、大数据最显著的特征是是（）。（）A：数据规模大B：数据类型多样C：数据处理速度快D：数据价值密度高答案：A

3、当前，大数据产业发展的特点是（）。（）A：增速很慢B：规模较大C：增速很快D：规模较小E：多产业交叉融合答案：BCE

4、Hadoop的核心功能特点主要包括：（）。（）A：有丰富的计算引擎B：文文件系统高可靠性C：分布式架构D：多用户环境答案：ABCD

5、大数据技术有哪些主要特点：（）。（）A：多样性B：高速性C：海量性D：易

变性答案：ABCD

6、电商网站的用户浏览行为记录、购买行为记录，社交网站的用户行为数据记录、用户关系数据，通信行业的用户通信行为记录、上网行为记录，APP

应用的用户行为数据，交通部门的海量探测数据、路况监控数据，政府部门的民生数据，舆情数据等，这些都是真实、物化、具体的大数据。（）A：对B：错答案：A

第七章测试

1、将基础设施作为服务的云计算应用服务类型是（）。（）A：SaaS层B：服务

层C：PaaS层D：laaS层答案：D

2、将平台作为服务的云计算应用服务类型是（）。（）A：PaaS层B：SaaS层C：服务层D：laaS层答案：A

3、将软件作为服务的云计算应用服务类型是（）。（）A：PaaS层B：服务层

C：SaaS层D：laaS层答案：C

4、下列关于公有云和私有云描述不正确的是（）。（）A：公有云是云服务提供商通过自己的基础设施直接向外部客户提供服务B：私有云是为企业内部使用而构建的计算架构C：公有云能够以低廉的价格，提供有吸引力的服务给最终用户，创造新的业务价值D：服构建私有云比使用公有云更便宜答案：D

5、云计算的服务类型主要分为（）。（）A：私有云B：智能云C：混合云D：公有

云答案：ACD

6、未来云计算服务面向哪些客户（）。（）A：个人B：政府C：教育机构D：企业

答案：ABCD

7、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，进入可配置的计算机资源共享池，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。（）A：错B：对

答案：B

0、R云计算就是让我们像使用自来水、电力、燃气一样，使用IT资源。用户拧开龙头（终端），IT资源就像自来水一样喷涌而出，供用户使用（）A：错B：对答案：B

第八章测试

1、2017年，美国（）该计划的目标是支持基础研究，从而加快美国在协作型机器人开发和实际方面的进程。（）A：人工智能与国际安全B：人工智能、

自动化和经济C：国家机器人计划2、0 D：人工智能未来法案答案：C

2、2018年，欧盟发布（）该计划以“人工智能欧洲造”为主题，提出设计伦理和设计安全两大关键原则，旨在使欧盟成为人工智能技术的世界领先地区。

（）A：人工智能合作宣言B：促进人工智能在欧洲发展和应用的协调行动计划C：欧盟2030自动驾驶战略D：欧盟人工智能战略答案：B

5、()2018年，欧盟发布（）就人工智能可能引发的社会、经济、伦理道德和法

律等重要问题开展合作，确保欧洲在人工智能研发和应用上具有强大竞争力。（）A：欧盟2030自动驾驶战略B：促进人工智能在欧洲发展和应用的协调

行动计划C：欧盟人工智能战略D：人工智能合作宣言答案：D

4、2018年，欧盟发布（）旨在秉持以人为本的人工智能发展理念，推动欧盟人工智能领域的技术研发、道德规范制定以及投资规划。（）A：促进人工智能在欧洲发展和应用的协调行动计划B：人工智能合作宣言C：欧盟2030自动驾驶战略D：欧盟人工智能战略答案：D

5、2018年，日本（）肯定了人工智能的重要作用，同时也强调了重视其负面影响，主张在推进人工智能技术研发时，综合考虑其带来的影响，构建能够使人工智能有效且安全的“AI-Ready社会”。（）A：日本再兴战略B：日本机器人战略：愿景、战略、行动计划C：人工智能技术战略D：以人类为中心的人工智能社会原则答案：D

6、2016年，我国（）提出了支持人工智能领域软硬件开发及规模化应用（）A：促进人工智能和实体经济深度融合B：“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知C：政府工作报告D：新一代人工智能发展规划答案：B

7、2018年，我国国务院（）提出加强新一代人工智能研发应用。（）A：“十三五”国家战略性新兴产业发展规划的通知B：新一代人工智能发展规划C：政府工作报告D：促进人工智能和实体经济深度融合答案：C

8、我国人工智能机器视觉的独角兽企业有（）。（）A：云从科技B：旷视科技C：商汤科技D：依图科技答案：ABCD

第九章测试

1、深度学习是（）领域中一个新的研究方向深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。（）A：机器学习B：智能学习C：搜索技术D：多媒体学习答案：A

2、聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话，通过（）。（）A：图灵测试B：人类测试C：机器测试D：智能测试答案：A

3、YOLO将对象检测重新定义为一个（）。它将单个卷积神经网络（CNN）应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。（）A：物理问题B：回归问题C：测试问题D：模型问题答案：B

4、人脸图像中包含的模式特征十分丰富，分别为（）。（）A：颜色特征B：模板特征C：直方图特征D：结构特征答案：ABCD

5、常见的深度学习廊架有（）。A：TensorFlowB：PythonC：PaddlePaddle D：Pytorch答案：ACD

6、人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。（）A：错B：对答案：B

7、人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。（）A：错B：对答案：B

8、YOLO能够处理实时视频流，延迟小于25毫秒。它的精度是以前实时系统的两倍多。同样重要的是，YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。（）A：对B：错答案：A

9、飞桨是集核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台，已被中国企业广泛使用，（）A：错B：对答案：B

10、TensorFlow由微软团队开发和维护。（）A：对B：错答案：B##第一章测试

11、最早在达特茅斯会议室提出人工智能概念的科学家是（）。A：麦卡锡B：冯·诺依曼C：香农D：图灵答案：A

12、人工智能的英文缩写是（）。A：ArtificialIntelligenceB：AutomaticInformationC：ArtificialInformationD：AutomaticIntelligence答案：A

13、人工智能就是人形机器人。（）A：对B：错答案：B

14、计算驱动导致人工智能的发展走入低谷的主要原因是计算能力有限。（）A：错B：对答案：B

15、下面的哪些属于人工智能领域的应用。（）A：刷脸支付B：扫地机器人C：讯飞语音识别D：小爱音箱E：答案：ABCDE

智慧树网人工智能

1、国家和教育部对人工智能普及教育高度重视，了解人工智能基础知识是人工智能新时代的需求；

2、人工智能极大影响了人类社会交流方式、思维方式和解决问题的方法，需要普及人工智能相关知识以应对变革的到来；

3、目前各行各业“人工智能+专业”的发展趋势必然会扩大对人工智能类复合人才的需求，需要各行各业的学习者了解和使用人工智能技术。

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