一、人工智能创新是什么创新？
人工智能的用例其实还有很多，事实上，在人工智能发展的近四十年时间里，一直有五大核心要素在支撑整个行业，连接各个技术节点。人工智能应用程序吸收海量数据，对周围环境做出反应，通过学习提升适应度、实现更好的表现，同步服务系统和用户。
一、强化吸收数据
基于数据强化的人工智能系统需要和海量数据进行交互，他们通常会高速获取数十亿量级的信息记录。对于人工智能系统来说，实时吸收数据是它们必备的技能之一，此外还需要获取不间断的流媒体数据（绝大多数都是小数据模块，比如物联网传感器评估）和批量数据（一些大数据模块，比如系统数据库内的历史数据表）。
二、自适应性
利用机器学习技术，自适应的应用程序可以进行自我优化。随着时间的推移，他们会分析工作处理的结果，然后学习如何做的更好。机器学习的工作流程需要数据科学家进行模型选择，这涉及到一整套迭代流程，包括特征工程、算法选择、以及参数调整。开发人员之后会把机器学习模型部署到应用程序内部，再导入新数据，该模型会进行数据分类，在按照分类分析处理行为。最后，这些部署了机器学习的应用程序会“回顾”自己的处理结果，再利用这些结果数据重新进行训练。
三、反应性
现代人工智能系统可以根据周围环境情况，实时做出变化反应。传统应用程序更多的是基于批处理模式——你安排应用程序执行任务，它们运行，然后存储处理结果，最后关闭程序。而人工智能应用程序则会不断监测他们的输入（通常来自于各种流媒体数据平台），然后根据实际情况执行操作，人工智能程序会自动调用程序、规则和行为，然后自己做出决策。简单的说，人工智能系统会一直处于运转之中，然后根据不同的输入做出反应。
四、前瞻性
许多人工智能系统不仅仅具备反应性，他们可以规划未来，执行最佳的行动计划。事实上，系统规划、游戏规划、甚至是语言分析系统，都需要一个前瞻性的解决方案。这些系统必须要具备根据不同场景（情况）随时切换输入数据的能力。举个例子，人工智能会及时获取天气预报数据，并以此分析是否会延误来自中国的海运或航运发货，一旦发货延迟，是否会对美国的制造进度计划产生影响，是否需要重新优化生产计划。
五、并发性
人工智能系统，其实就像传统应用程序一样，必须支持同时处理多个用户或多个系统。通过在操作系统和数据库领域里开发分布式系统，人工智能系统需要不断确保执行传统数据库事务的四要素原则（ACID）：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、以及持久性（Durability）。
二、智能船舶发展前景？
发展前景不错。
智能船舶相关技术理论较为成熟（环境感知技术、通信导航技术、状态监测与故障诊断技术等），已经得到实际应用，但有些技术理论缺少在真实环境下的验证（能效控制技术、航线规划技术、安全预警技术、自主航行技术等），因此，智能船舶总体仍处于快速发展阶段，还未完全成熟。随着船舶技术、信息技术的发展，以及“大数据”的智能应用，正推动着智能船舶的加速出现。
三、船舶实现智能监管
船舶实现智能监管的新时代
随着科技的迅猛发展，船舶行业也在不断进行着变革与更新。船舶实现智能监管正成为航运业发展的新趋势。在过去，船舶监管主要依靠人力巡查和报告，效率低下且存在监管漏洞。然而，随着物联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用，船舶监管迎来了新的机遇与挑战。
船舶实现智能监管不仅可以提高监管效率，减少人为失误，更可以提升整个航运行业的安全性和可持续发展。通过利用先进的传感器技术，船舶可以实现实时监测船舶运行状态、货物情况、气象信息等各种数据，帮助船舶管理者更好地把控船舶运行情况，及时发现并解决潜在安全隐患。
除了提高安全性外，船舶实现智能监管还可以降低运营成本，优化船舶航线规划，提高船舶的运行效率。传统的手工监管需要耗费大量的人力物力，而智能监管系统可以实现自动化监控与数据分析，大大节省了成本和时间。航运企业通过引入智能监管技术，不仅可以提升企业竞争力，还可以为航运行业的可持续发展做出贡献。
船舶实现智能监管的关键在于技术的应用与创新。利用物联网技术，船舶可以与岸基监控中心实现实时数据传输与交互，实现全方位监管。同时，借助大数据技术，船舶可以对历史数据进行分析，为未来船舶运营提供参考。人工智能技术的应用可以进一步提升船舶监管的智能化水平，使监管更加精准、及时。
然而，要实现船舶智能监管，并不是一蹴而就的事情，还需要克服一些困难与挑战。一方面，船舶监管涉及到多个环节，需要不同系统之间的协同与整合。另一方面，船舶智能监管涉及到大量敏感数据的传输与存储，信息安全问题也亟待解决。只有克服这些困难，船舶智能监管才能迈向更加智能化、高效化的发展。
在未来，随着科技的不断进步与完善，船舶实现智能监管将会迎来更多的新机遇与挑战。船舶行业的发展需要不断创新与变革，借助智能监管技术，提升整个行业的竞争力与可持续性发展。
总的来说，船舶实现智能监管是船舶行业发展的必然趋势，是智能科技与航运业的深度融合。只有不断推动科技创新，加大技术投入，船舶智能监管才能更好地为航运行业的发展服务，推动船舶行业迈向更加智能、高效的新时代。
四、创新是智能因素非智能因素结晶？
创新的意义
创新是人类有别于其他动物的重要特征，是人类社会进步与发展的强大推动力，它对于人类和人类社会有着极为重要的意义。
一、创新，人类社会发展的强大推动力
创新是人类知识与智慧的结晶，是社会进步的重要因素。人类的文明发展史，也就是一部创新的历史。
五、人工智能在智能船舶方面的应用？
人工智能在船舶上的应用,除了运营方面,还有设计和建造。目前,船舶的设计和建造普遍应用软件、机械臂等,这是一种最初级的人工智能。
六、智能船舶七大技术？
智能船舶是指集成了先进的信息、控制、通信、导航等技术的船舶，可以自主感知和决策，实现高效、安全、节能的航行。智能船舶的七大技术包括：
自主导航技术：通过集成卫星导航系统、惯性导航系统、电子海图等技术，实现船舶自主导航和精准定位。
智能控制技术：通过集成船舶自动控制系统、远程遥控技术等技术，实现船舶运行和控制的智能化和自动化。
多源信息融合技术：通过融合船舶各种传感器获取的信息，实现对船舶周围环境、船舶自身状态等信息的全面感知和分析。
大数据分析技术：通过采集和分析船舶数据，实现航行路线、节油优化、预警预测等方面的数据分析和决策支持。
人工智能技术：通过机器学习、深度学习等技术，实现船舶自主决策、智能推荐、自主学习等功能，提高航行效率和安全性。
5G通信技术：通过采用5G通信技术，实现船舶和岸站之间的高速数据传输和实时通信，提高航行效率和通信质量。
环保技术：通过采用船舶节能技术、环保设备和清洁能源等技术，实现船舶的低碳、环保、可持续发展。
七、创新智能的基本内容？
一、创新职能的基本内容：
1、计划的创新。
许多企业在计划工作中运用运筹学取得显著成效，例如，华北油田电厂从1997年开始在购电、电网运行和用电方面采用目标规划，使油田用电费用年节约额达2000万元以上。
2、控制方式的创新。
例如，丰田公司首创准时生产制（JIT），显著降低了成本；潍坊亚星化工集团采用购销比价管理，加强购销环节监控，5年增收节支7092万元。
3、用人方面的创新。
例如，应用测评法招聘选拔和考核干部员工，采用拓展训练等方法改善培训效果等。
4、激励方式的创新。
例如，美国企业实行“自助餐式”的奖励制度，使同样的支出获得更好的激励效果。
5、协调方式的创新。
1999年，福建南平市政府试行科技特派员制度，他们通过调查，了解村镇和农业大户需要哪些技术支持，同时将全市3500名农业科学技术人员按专长分类公布，然后将两者对接起来，实行双向选择，结果农户收入和农业科技部门、农业技术人员的收入都大幅度增加。
实际上，由于管理职能互相渗透，有些创新很难归入哪一种，如PERT既是计划新方法，又是控制新方法（重点环节控制）；目标管理既是计划新方法，又是激励、协调新方法；TQC小组既是控制新方法，又是组织和激励新方法。
二、职能创新：
职能创新就是在计划、组织、控制、协调等管理职能方面采用新的更有效的方法和手段。我国企业技术落后，管理更落后，因此职能创新任务紧迫。
企业职能创新是企业经营战略适应自身成长和市场发展要求的根本保障。根据企业组织结构形成的变迁可知，企业职能由作业职能向经营管理职能和服务性职能转化，并且在分工领域出现了水平和垂直分工的分化。这一切都说明了在企业的变化发展过程中，企业的职能创新主要表现为管理职能的创新。比如，对应于市场发展而言，企业通过业务调整和拓展来满足需求的变化要求，这时，企业的职能创新集中表现为业务职能的创新。
企业的边界和范围具有动态性，其发展有张有弛。企业边界和范围的每一次变动，也都伴随着企业组织职能创新活动的发生。因此，要保证企业经营战略的有效性，就必须在确立价值创造的企业目标、准确把握机会的同时，不断地进行与之相应的企业职能的创新。
八、ai智能的发展与创新？
人工智能从5、6年前的 “黑科技”，变成今天的“热科技”，背后离不开算力支撑能力的巨大飞跃。
2020年以GPU为代表的AI加速芯片所交付的计算力总和，已经超过了通用CPU，预计到2025年，加速芯片所提供的计算力可能超过80%。
九、AI智能的创新意义？
意义是扩大应用范围，让生活更美好，更方便。
十、人工智能的创新性？
一、要了解人工智能的创新性，先要知道它的含义。
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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、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。
二、人工智能的创新性
从科学层面看，人工智能跨越认知科学、神经科学、数学和计算机科学等学科，具有高度交叉性；从技术层面看，人工智能包含计算机视觉、机器学习、知识工程、自然语言处理等多个领域，具有极强专业性；从产业层面看，人工智能在智能制造、智慧农业、智慧医疗、智慧城市等领域的应用不断扩大，具有内在融合性；从社会层面看，人工智能给社会治理、隐私保护、伦理道德等带来新的影响，具有全面渗透性。
人工智能的发展史是相关学科不断交叉融合、遵循不同范式的发展过程。从符号主义、逻辑推理、知识工程到连接主义，从大数据驱动小任务到小数据驱动大任务，从神经形态类脑智能到量子计算智能，人工智能的新范式不断增强人类认识世界的能力。传统的科学研究引入新范式后，研究效能得到了极大提升。
人工智能创造各种技术帮助人类理解复杂的拥有巨量信息的世界。计算机视觉技术利用感知世界的每一个像素，增强人们观察场景的敏锐度。自然语言处理技术通过深度语义分析，改善人和机器的交流互动。知识计算引擎与知识服务技术帮助我们搜集获取海量知识，进而挖掘关系，形成新的知识图谱。自主无人系统可以利用其不怕热、不怕冷、不怕压等特性，涉足人类无法到达或难以忍受的极端环境，帮助我们探测未知世界。
为人类改造世界形成新业态，增强产业发展能力。根据对人工智能应用的需求，可将人工智能产业分为三个层次：以AI芯片和软件为框架的基础层；以语音识别、计算机视觉、自然语言交互为主的技术层；以智慧医疗、智能安防、自动驾驶等“人工智能+”为代表的应用层。人工智能与传统产业的融合，不仅能提高产业发展的效率，更可以实现产业的升级换代，形成新业态，构成新的创新生态圈，催生新的经济增长点。
为人类管理自身构建新模式，提高社会治理能力。社会规范有序是人类的共同愿望，人工智能嵌入社会治理是实现这一目标的重要手段。人工智能技术可以消除政府和公众之间的信息不对称，及时预测和感知突发舆情；通过对汇聚到一起的多种传感器感知到的社会公共情况进行连续监测，智能预警各种公共安全事件。
人工智能的快速发展，给人类发展带来了新的机遇。通过科学研究的牵引、应用技术的交叉，人工智能必将推动人类社会实现创新式发展。
