腾讯：投身人工智能，助力科技创新

一、腾讯：投身人工智能，助力科技创新

近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，越来越多的企业开始关注并投身于这个领域。腾讯作为中国领先的互联网公司，自然也不能错过这个机会。腾讯不仅通过自主研发，争取自主创新，还积极推动人工智能与其他领域的融合，展现出对人工智能的青睐。

腾讯布局人工智能

作为一家科技驱动型企业，腾讯一直积极探索人工智能技术在各个领域的应用。腾讯先后成立了多个人工智能研究与应用机构，包括腾讯研究院、腾讯AI Lab等。通过这些机构，腾讯拥有了一支由顶级科学家和工程师组成的研发团队，推动了公司在人工智能方面的持续创新。

腾讯的人工智能实践

腾讯在多个领域都有人工智能的应用实践。在医疗领域，腾讯的人工智能技术可以帮助医生进行疾病诊断、辅助手术等工作；在金融领域，腾讯利用人工智能技术提供个性化的金融服务，帮助用户优化财富管理；在教育领域，腾讯推出了人工智能教育产品，为学生提供个性化的学习体验。

腾讯与人工智能的合作

腾讯不仅自身在人工智能领域投入了大量资源，还与其他企业和机构展开了合作。腾讯与多家高校开展了深入的研究合作，共同推动人工智能技术的创新和应用。同时，腾讯也积极寻找合作伙伴，在人工智能领域进行资源整合，共同打造人工智能生态系统。

未来展望

人工智能是未来科技发展的重要方向之一，腾讯作为一家具有创新能力和资源优势的公司，将继续在人工智能领域发挥重要作用。腾讯将继续加大人工智能技术的研发投入，寻求更多的合作机会，推动人工智能与其他行业的深度融合，为社会和经济发展做出更大的贡献。

感谢您阅读本文，希望通过本文对腾讯与人工智能的青睐有更深入的了解，并对其在人工智能领域的实践和未来展望有更清晰的认识。

二、人工智能如何助力教学？

把AI作为学习对象，内容包括AI的基础知识、基本技能及其对社会的影像等；用人工智能学习，即学生把AI技术与工具作为学习工具，主要包括用AI来处理信息；从人工智能中学习，即教师把AI作为一种辅助的教学工具来辅助教学、辅助测试、辅助备课和管理教学等工作。

随后，赵亮分享了知识追踪、表情分析、智能排课等人工智能应用于教育教学中的实例。围绕着这些内容，与会教师开展交流和讨论，参会教师均表示本次沙龙活动受益匪浅。

三、金融科技可以助力绿色金融发展吗？

金融与科技的有效融合，可以更好探索金融支持科技创新的新途径，健全和完善金融科技服务体系，推动绿色金融更好服务实体经济发展。近年来，金融监管部门不断强化金融领域技术应用的相关政策措施及风险防控监管条例，从技术、业务和主体多方面细化相关政策制度规定，深化科技应用支持金融业高质量发展。一方面，国内持续加强金融科技顶层设计，推动实现科技与金融互通共融；另一方面，金融数据保护也成为监管重点方向，央行推动金融数据安全标准制定，强化对金融机构数据安全能力的第三方风险评估和漏洞检测。本文梳理了国内“金融+科技”相关政策，从科技赋能绿色金融发展的角度出发，结合国内科技助力绿色金融发展的实践应用，指出地方政府、金融行业和科技企业当下面临的问题和挑战，并在此基础上有针对性地提出相应的对策和建议。

|精彩观点|

· 随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新一代信息技术的应用及发展，“金融+科技”经历了“金融信息化”、“互联网金融”和“金融科技”三个发展阶段。

· 科技促进绿色金融发展涉及范围较为广泛，由科技支持金融机构业务流程，再进行绿色金融创新成果数字化转化实现绿色金融场景应用，从而形成完整科技与绿色金融融合发展链条。

· 将科技与绿色金融融合发展路径进行分解，可以分为算力层、基础技术层、融合核心层、场景应用层四个层面。

· 科技驱动绿色金融发展的问题与挑战有科技支持绿色金融发展的具体标准及政策指引有待明确，绿色金融科技专业人才队伍仍待充实，科技企业对区块链、物联网等技术在绿色金融应用场景的研发投资相对较少。

· 为推进金融科技在绿色金融实践中应用的不断深化，让⾦融科技在绿色金融标准审核、信息披露、产品创新等方面提供更加精准有效的支持提出以下建议：深化金融业体制改革，加快转型升级步伐；搭建金融线上平台，提升信息的透明度；制定绿色金融科技发展规划,加⼤对绿⾊⾦融科技的资源投⼊。

01 科技赋能绿色金融的政策环境与发展路径

（一）科技助力金融发展政策环境

科技的快速发展与渗透，对金融行业产生重大影响，在科技助力金融行业发展形态不断变更升级的情形下，国内出台了一系列中央及地方相关产业支持和监管政策，旨在加快科技赋能金融行业发展。随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新一代信息技术的应用及发展，“金融+科技”经历了“金融信息化”、“互联网金融”和“金融科技”三个发展阶段。1993年，国务院发布《国务院关于金融体制改革的决定》，首次提出加快金融电子化建设，随后经过金融信息化进程的推进及互联网金融发展；2014年，互联网金融被写入政府工作报告；2016年，《“十三五”国家科技创新规划》中金融科技产业正式成为国家政策引导方向，直到2019年金融科技业首份顶层文件《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》发布，为科技推动金融发展指明道路；2022年1月，中国人民银行发布《金融科技发展规划（2022-2025年）》，以稳妥推进金融科技发展，加快金融机构数字化转型。《发展规划》提出将科技元素注入金融服务全流程，注重金融创新的科技驱动和数据赋能，同时，更加强调了坚持绿色低碳的发展原则。

资料来源：贸易金融网、根据公开资料整理

为响应中央科技与金融相关政策，地方各政府、人民银行、工业园区等结合当地特点做出地方金融科技发展规划。2018年以来，全国主要一、二线城市陆续发布金融、科技相关产业政策，通过人才补贴、融资支持、研究奖励、专项投资基金等优惠政策引进金融机构、科技企业及研发组织，以科技创新推动现代金融发展。

资料来源：贸易金融网、根据公开资料整理

（二）科技助力绿色金融发展路径

在经济社会绿色转型的背景下，绿色金融作为支持产业结构调整及绿色产业发展的重要推动力，科技与绿色金融的结合可以更好助力国家绿色发展战略目标实现。科技促进绿色金融发展涉及范围较为广泛，由科技支持金融机构业务流程，再进行绿色金融创新成果数字化转化实现绿色金融场景应用，从而形成完整科技与绿色金融融合发展链条。一般来说，将科技与绿色金融融合发展路径进行分解，可以分为算力层、基础技术层、融合核心层、场景应用层四个层面。一是算力层，作为数字化时代的物质保障，包括5G移动网络、高性能处理器、高速数据存储设备等设施；二是基础技术层，涵盖大数据、人工智能、区块链、云计算等新兴技术，可以促进绿色金融业务高效发展；三是融合核心层，是指通过新兴科技手段实现绿色金融的各类通用业务需求，如在业务流程、管理应用、产品服务等领域的创新运用，将技术与绿色金融进行深度融合；四是场景应用层，主要通过金融科技构建绿色金融业务的实现与应用方式，具体业务领域可细分为环境风险治理、环境效益分析、ESG应用、碳金融、绿色信贷等多种应用场景，实现数据统计、风险监测、业务流程管理、绿色金融交易等多项功能。

资料来源：绿色金融和金融科技融合发展架构及应用方向

02 科技驱动绿色金融发展的实践与应用

为了推动绿色金融发展，科技在绿色金融领域的应用范围不断扩大，不再仅仅局限于后台数字化服务。目前，已有多个绿⾊⾦融业务领域开展实践探索，各类应⽤场景层出不穷。清华绿色金融发展研究中心牵头完成的一项问卷调查显示，创新性应用场景驱动不同学科的交叉与融合，通过采用或集成大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网等新兴技术，将其应用在ESG分析、环境风险管理、环境效益测算、绿色信贷、碳金融、绿色债券等十余个绿色金融的业务场景中。除此之外，目前中国已有60余家机构应用金融科技的技术手段服务于绿色金融场景，这些机构包括金融企业、研究机构、金融技术服务提供商等，主要集聚在北京、上海、广东、浙江地区。

注：针对调查范围内的六十余家机构，在该绿色金融领域运用金融科技的场景数量，占这些机构全部绿色金融科技场景数量的比重

资料来源：清华大学绿色金融发展研究中心

本文以ESG数据库、环境效益测算和环境风险管理三个应用场景为例，简要概述科技驱动绿色金融发展的创新实践情况。借助科技手段建立ESG数据库和评价能力，比如，运用大数据、云计算和人工智能等技术探索构建适合中国国情的ESG评级标准，建立ESG数据库；依托科技实现环境效益测算定量信息披露，环境效益测算内容主要包含绿色信贷规模、绿色金融产品和服务创新、绿色金融标准及认证等，通过建立评价体系，持续完善环境权益市场交易定价机制；利用大数据等科技方法进行环境风险建模及智能定价，环境风险建模流程、数据统计分析及预测可以通过大数据、人工智能等相关技术的应用使得建模结果更加高效准确。

03 科技驱动绿色金融发展的问题与挑战

随着国内绿色金融蓬勃发展，在绿色金融产品创新、业务流程管理、合规风控等金融科技应用场景的需求逐渐增多，这种变化趋势对于信息处理的时效性、精准度、整合度等提出更高要求。过去，在有效识别绿色项目、业务监测、开发绿色金融创新产品等方面，金融科技已取得一定的成效，但在助力绿色金融发展的政策、市场、技术等方面，仍面临一些挑战，具体而言：

科技支持绿色金融发展的具体标准及政策指引有待明确。科技助推绿色金融发展还面临着政策上的障碍，缺少详细评价标准与实施细则。此外，针对现有的成功应用案例也缺乏一定的总结及推广。

绿色金融科技专业人才队伍仍待充实。绿色金融对应的新能源、碳资产、节能减排、环保科技等行业是金融公司较为陌生的领域，与传统产业相比，虽然市场前景较为广阔，但业内竞争激烈，技术迭代较快，对绿色产业人才储备和投研能力等提出了更高要求。

科技企业对区块链、物联网等技术在绿色金融应用场景的研发投资相对较少。大部分的科技公司主要投入集中在解决运行效率问题的场景，例如运用云计算、大数据、人工智能等技术提升项目识别、环境效益测算和ESG产品开发等方面。但是，针对信息透明度、可用性及可追溯性问题的金融技术创新和应用较为缺失。

04 对策及建议

为推进金融科技在绿色金融实践中应用的不断深化，让⾦融科技在绿色金融标准审核、信息披露、产品创新等方面提供更加精准有效的支持，针对上述挑战，本文提出以下建议：

深化金融业体制改革，加快转型升级步伐。绿色金融产业政策体系要不断优化与完善，区块链、物联网等技术的实现需要有体制和机制创新作为载体，同时通过“科技+绿色金融”的融合应用研究，构建适合金融业稳健运行的金融科技及绿色金融发展体制。

搭建金融线上平台，提升信息的透明度。金融公司可以利用区块链、人工智能等新兴技术，建立企业线上管理平台，使委托人对金融公司和产品的情况有更深入地了解，可以较大程度提高信息透明度，进而提升委托人对公司的信任度，以便作出正确的投资判断和风险评估。

制定绿色金融科技发展规划,加⼤对绿⾊⾦融科技的资源投⼊。建议金融公司制定⾦融科技推动绿⾊⾦融发展战略、重点任务以及保障措施，建⽴相应的体制机制、⼈才队伍、技术储备，加大对绿色金融科技的资源投入。

四、助力科技发展的政策？

1．实施激励企业技术创新的财税政策

2．加强对引进技术的消化、吸收和再创新

3．实施促进自主创新的政府采购

4．实施知识产权战略和技术标准战略

5．实施促进创新创业的金融政策

6．加速高新技术产业化和先进适用技术的推广

7．完善军民结合、寓军于民的机制

8．扩大国际和地区科技合作与交流

9．提高全民族科学文化素质，营造有利于科技创新的社会环境

五、科技助力乡村振兴标语？

标语：

1、提升“三农”技术装备水平，助力全面推进乡村振兴。

　　2、推广应用现代农业技术，合力共建幸福美好乡村。

　　3、“三农”设备进万家，乡村振兴谋发展。

　　4、推广农业农村设施设备，推进乡村振兴战略步伐。

　　5、展示农业新装备，塑造农村新面貌。

　　6、加速推进涉农设备现代化，描绘农业农村发展新蓝图。

　　7、提升农业农村信息化水平，加快特色产业高效化发展。

　　8、推进智慧农业发展，加速科技兴农步伐。

　　9、涉农设备舞台，114.oRg乡村振兴展风采。

　　10、推进技术装备优化升级，促进农民群众持续增收。

　　11、炉火映丹心，绿色润江山。

　　12、江山美如画，心为江山留。

　　13、八闽千秋景，江山万卷诗。

　　14、“市”外桃源，江山如画。

　　15、要树立“需求导向”意识，解决群众需求，提升村民的幸福感；

　　16、巩固拓展脱贫攻坚成果，全面推进乡村振兴战略。

　　17、推进智慧农业发展，加速科技兴农步伐。

　　18、提升涉农设备技术化水平，推进农业农村现代化发展。

　　19、提升“三农”技术装备水平，助力全面推进乡村振兴。

　　20、推广农业农村设施设备，推进乡村振兴战略步伐。

六、人工智能科技成果？

人工智能科技领域已经取得了一系列重大成果，并持续推动着各行各业的变革。以下是一些关键的科技成果：

1. **超大规模模型**：AI基础理论研究逐步深入，超大规模模型已经进入万亿参数级别，这些模型能够处理和学习巨量的数据，提供更加精准和复杂的数据分析能力。

2. **多模态和无监督学习**：在多模态学习方面，AI系统现在能够理解和整合来自不同类型（如文本、图像、声音）的数据，提高了处理复杂问题的能力。无监督学习则让机器能够在没有明确指导的情况下自我学习和提升。

3. **智能芯片**：我国在智能芯片领域也取得了显著进展，多家公司如华为、寒武纪等推出了不同设计架构的智能芯片，这些芯片专为AI计算优化，提高了运算效率和能效比。

4. **开发框架和通用大模型**：新的开发框架和通用大模型的出现，为开发者提供了更加强大和灵活的工具，以便快速构建和部署AI应用。

5. **实用化应用**：人工智能技术已经从理论研究走向实用化，广泛应用于医疗、金融、交通、教育等多个领域，提升了服务效率和质量。

6. **数字化转型**：企业数字化转型的需求加速了AI技术的应用，新业务和操作数据集的引入进一步提升了对AI技术的需求和创新速度。

7. **国际研究报告**：例如清华大学科技情报大数据挖掘与服务系统平台AMiner发布的《人工智能发展报告2011-2020》，总结了过去十年人工智能的重要成果，并展望了未来的发展蓝图。

8. **历史里程碑**：IBM的深蓝超级计算机在1997年击败了世界国际象棋冠军，成为人工智能历史上的一个重要里程碑。

综上所述，这些成果标志着人工智能科技的不断进步和成熟，为未来的发展奠定了坚实的基础。随着技术的不断演进，可以期待人工智能将在更多领域展现出其巨大的潜力和价值。

七、人工智能算科技吗？

算科技。人工智能这个计算机科学分支旨在创造可以解决计算问题，以及像动物和人类一样思考与交流的人造系统。

无论是在理论还是应用上，都要求研究者在多个学科领域具备细致的、综合的专长，比如应用数学，逻辑，符号学，电机工程学，精神哲学，神经生理学和社会智力，用于推动智能研究领域，或者被应用到其它需要计算理解与建模的学科领域，如金融或是物理科学。

八、纳米科技助力人工智能视觉领域的突破

纳米科技——人工智能视觉技术的新生力量

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）视觉技术是现代科技领域中备受关注的热点之一。近年来，人工智能在图像识别、目标检测、人脸识别等方面的应用不断取得突破，而纳米科技的进步为人工智能视觉领域的研究带来了新的机遇和挑战。

纳米科技与人工智能视觉的结合

纳米科技是研究和应用控制和利用材料的结构和特性的科学。它将物理、化学、生物学和工程学等多个学科融合在一起，致力于利用纳米尺度的材料和结构设计新的功能材料和器件。纳米科技的发展为人工智能视觉领域带来了巨大的机遇。

纳米材料的特殊性质使得其在人工智能视觉技术中具有广阔的应用前景。首先，纳米材料具有较大的比表面积，这意味着可以将更多的传感器与人工智能系统进行集成，从而提高图像识别和目标检测的准确性和效率。其次，纳米材料可以通过调控其形态和结构设计出更为精密的光学器件，提升人工智能系统对图像和光信号的处理能力。

另外，纳米材料还可以通过控制其表面的化学组成和结构，实现对光学性能的调控。这为人工智能视觉技术在光学透明度、光学散射等方面的实现提供了新的途径。此外，纳米材料还能够实现对光信号的放大、传导和调制等功能，为人工智能视觉技术的发展提供了新的可能性。

人工智能视觉领域的挑战与展望

尽管纳米科技对人工智能视觉技术的发展带来了巨大的机遇，但同时也面临着一些挑战。首先，纳米材料的合成和制备技术是纳米科技发展的重要基础，但目前还存在着一些制备方法的繁琐和成本较高的问题。其次，纳米材料的稳定性和可靠性仍需要进一步提高，以满足人工智能视觉技术对长期稳定性的要求。

展望未来，人工智能视觉技术将继续在医疗、安防、交通等领域发挥重要作用。随着纳米科技的不断进步，我们有理由相信，纳米科技将为人工智能视觉技术的发展带来更多的突破，推动人工智能技术与纳米科技的深度融合。

感谢您阅读本文，相信通过了解纳米科技在人工智能视觉领域的应用，您对该领域的发展前景有了更清晰的认识，并对纳米科技研究的重要性有了更深刻的了解。

九、探索人工智能训练方法，助力智能科技发展

什么是人工智能

在现代科技的快速发展下，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已成为一个热门话题。人工智能是指通过模拟人类智能的各种技术手段，使机器能够像人类一样进行推理、学习和应用知识的一门科学。

为什么需要人工智能训练

人工智能的核心是机器学习，即通过训练机器使其具备某种能力。人工智能训练是为了让机器能够通过大量的数据和算法来提升其智能水平，从而应对复杂的现实问题。

常见的人工智能训练方法

• 监督学习：监督学习是一种通过给机器提供标记好的数据来训练模型的方法。机器通过学习这些数据中的模式和规律，从而能够对新的数据进行准确的预测和分类。
• 无监督学习：与监督学习不同，无监督学习不需要给机器提供标记好的数据，而是通过对数据进行自动分类、聚类等方式来学习数据的模式和结构。
• 强化学习：强化学习是通过让机器通过与环境的交互来学习与奖励和惩罚相关的行为，并通过不断试错和优化来提升学习效果。
• 迁移学习：迁移学习是指通过将已经训练好的模型应用到新的领域中，从而加速新任务的学习速度。

人工智能训练的重要性

人工智能训练是人工智能技术应用的基础和核心。通过不断优化训练方法，可以提高人工智能系统的智能水平和性能，使其更好地服务于社会各个领域。

人工智能训练的应用场景

人工智能训练的应用场景非常广泛，包括但不限于：

• 自然语言处理：使机器能够理解和处理人类的语言，例如智能助手、机器翻译等。
• 计算机视觉：使机器能够识别和理解图像中的内容，例如人脸识别、图像分类等。
• 机器人控制：使机器人能够自主学习和适应环境，实现各种任务，例如无人驾驶、智能家居等。
• 推荐系统：根据用户的偏好和行为数据，为用户推荐个性化的产品和服务，例如电商推荐、音乐推荐等。

总结

通过不断探索和创新人工智能训练方法，我们能够加速人工智能技术的发展和应用。人工智能训练是实现智能科技进步的关键，通过提升机器的智能水平，我们可以为人们创造更多更便捷的智能服务。

感谢您阅读本文，相信通过了解人工智能训练方法，您对人工智能的理解会更深入。希望本文对你了解人工智能的发展和应用有所帮助。

十、怎样用科技助力高考？

科技可以为高考考生提供很多有益的帮助，以下是几种科技助力高考的方法：

1. 在线学习和备考：各种在线学习平台和备考应用程序可以为考生提供高效的学习和备考资源，例如备考资料、模拟考试、在线讲座等。

2. 电子书和学习资源：通过电子书、在线论坛和其他学习资源，考生可以方便地获取各种学科的知识点、历年高考试题和解析等。

3. 考试技巧和策略：通过在线论坛、学习应用程序和社交媒体，考生可以获取各种高考考试技巧和策略，例如时间管理、答题技巧和心理建设等。

4. 移动设备和云技术：考生可以借助移动设备和云技术，随时随地进行学习和备考，例如使用云笔记、云存储和在线备考平台等。

5. 人工智能技术：人工智能技术可以为考生提供智能化的学习和备考服务，例如智能化的学习计划、个性化的学习资源推荐和智能化的答题分析等。

总之，科技可以为高考考生提供更加高效、便捷和智能化的学习和备考服务，帮助考生更好地准备高考。