可解释的人工人工智能如何帮助人类创新

1、人工智能(AI)领域已经创造出可以驾驶汽车，何产合成化合物，人工折叠蛋白质并以超人水平检测高能粒子的何产计算机。但是人工，这些AI算法无法解释其决策背后的何产思维过程。台掌握蛋白质折叠功能并告诉研究人员更多生物学规则的人工计算机比台无需解释即可折叠蛋白质的计算机有用得多。因此，何产像我这样的人工AI研究人员现在正在将精力转向开发可以以人类能够理解的方式进行自我解释的AI算法。如果我们能够做到这点，何产我相信人工智能将能够发现并向人们传授尚未发现的人工关于世界的新事实，从而带来新的何产创新。从经验中学习AI的人工个领域称为强化学习，研究计算机如何从自己的何产经验中学习。在强化学习中，人工人工智能可以探索世界，并根据其行为获得正面或负面的反馈。这种方法导致算法可以独立学习超人水平的国际象棋并在没有任何人工指导的情况下证明数学定理。在我作为AI研究人员的工作中，我使用强化学习来创建AI算法，以学习如何解决诸如Rubik's Cube之类的难题。通过强化学习，AI可以独立学习解决甚至人类都难以解决的问题。这使我和其他许多研究人员对AI可以学习的内容的思考减少了，对人类可以从AI中学习的知识的思考减少了。能够解决魔方的计算机也应该能够教人们如何解决它。窥视黑匣子不幸的是，超人类AI的思想目前对我们人类来说是遥不可及的。人工智能造就了可怕的老师，这就是我们在计算机科学界所说的“黑匣子”。逐步完善的方法可以使人类更容易理解为什么AI会做他们所做的事情。图片来源：Forest Agostinelli，CC BY-ND黑盒子的AI只会吐出解决方案，而没有给出解决方案的理由。计算机科学家数年来直在尝试打开这个黑匣子，而最近的研究表明，许多AI算法实际上以与人类相似的方式思考。例如，训练有素的识别动物的计算机将了解不同类型的眼睛和耳朵，并将这些信息放在起以正确识别动物。打开黑匣子的工作称为可解释的AI。我在南卡罗来纳大学AI研究所的研究小组对开发可解释的AI感兴趣。为了实现这目标，我们与Rubik's Cube紧密合作。魔方魔方本质上是个寻路问题：找到条从点A个混乱的魔方)到点B的路径-个已解决的魔方。其他寻路问题包括导航，定理证明和化学合成。我的实验室建立了个网站，任何人都可以看到我们的AI算法如何解决Rubik's Cube;但是，个人很难从该网站上学习如何求解多维数据集。这是因为计算机无法告诉您其解决方案背后的逻辑。Rubik's Cube的解决方案可以分解为几个通用步骤-例如，第步可以是形成字形，而第步可以是将拐角零件放置到位。虽然魔方本身具有超过到的可能幂组合，但通用的分步指南非常容易记住，并且适用于许多不同的情况。通过将问题分解为多个步骤来解决问题通常是人们相互解释事物的默认方式。Rubik的多维数据集自然适合此分步框架，这使我们有机会更轻松地打开算法的黑匣子。创建具有这种能力的AI算法可以使人们与AI合作，并将各种复杂的问题分解为易于理解的步骤。协作带来创新我们的过程始于使用自己的直觉来定义逐步解决方案，以解决潜在的复杂问题。然后，算法查看每个单独的步骤，并给出关于哪些步骤可行，哪些不可能，以及如何改进计划的反馈。然后，人员使用AI的建议来完善初始计划，然后重复该过程，直到问题解决为止。希望人与AI最终会融合成种相互理解的方式。目前，我们的算法能够考虑解决卢比克魔方的人工计划，提出对计划的改进，识别无效的计划并找到可行的替代方案。这样，它会提供反馈，从而导致逐步解决人可以理解的魔方的计划。我们团队的下步是建立个直观的界面，该界面将使我们的算法可以教人们如何解决魔方。我们希望将这种方法推广到广泛的寻路问题。人们以任何AI都无法比拟的方式直观，但是机器的计算能力和算法严格性要好得多。人与机器之间的这种来回结合利用了两者的优势。我相信，这种合作将揭示从化学到数学各个领域以前未解决的问题，从而带来可能无法实现的新解决方案，直觉和创新。

宝沃工厂工业4.0智能化生产

1、个“沉睡”了半个世纪，几乎被人所遗忘的品牌——宝沃，在中国“苏醒”。品牌的复兴之路还有多远?产品实力能否得到消费者的认可?个近百年历史的德国汽车品牌能否再续辉煌成绩?汽车大世界网编辑带着种种疑问，实地探访位于北京密云的宝沃工厂。宝沃第款车型BX推出时，便向消费者提供了终身质保服务，起初以为不过是营销伎俩，但第款车型BX上市依旧享受终身质保服务，足够的信心提供终身质保的服务必须依赖过硬的产品实力。宝沃工厂于年正式投产，初期年产能万辆，期项目预计年产量可达万辆。工厂按照德国工业标准打造，采用平台化+个性化模块技术，能够兼顾传统能源及新能源车型生产，满足欧盟、北美、中国标准对智能驾驶辅助、车联网的检测要求及未来拓展空间。“柔”、“精”、”严”，是宝沃智能工厂的大生产核心理念。工厂最大亮点是拥有全球首条种不同车型柔性生产线，分钟之内即可完成整线自动切换模式， 套柔性NC机器人定位系统还可满足同条生产线不同车身的定位。从轿车到SUV，从小型车到大型车，只要车身尺寸不超过**mm，轴距在-mm之间的车型都能够生产，甚至可支持左舵、右舵车型。此外，汽油动力、柴油动力、混合动力以及纯电动车型都能够共线生产。冲压车间采用了先进的整线高速伺服自动化生产线，冲压A线，采用西班牙 法格+瑞士ABB合作的冲压线，整线共道工序，总吨位吨。冲压B线，与德国舒勒合作的冲压线，高速伺服冲压技术，整线封闭，无尘环境，噪音小于分贝。焊接车间与库卡集团联合打造的庞大的机器人生产，凭借超过,个车身焊点数领先行业标准，而误差不超过毫米的零件精度、,多个整车测量点和超过种内饰配件的精细匹配，能够保证车辆从内至外的精致美观。喷涂车间同样采用全封闭式的自动机器人喷涂工艺，套集中颜色供应系统，采用了环境友好型水性漆加免中涂工体系。总装车间，则采用了先进的“H”型柔性生产线，网络化扭矩实时控制系统及网络化电检系统，可以全面提升整车质量。在品控方面，,个整车检测项目更对车辆质量问题严防死守，而在种%全路谱道路测试和度无死角淋雨检测下，车辆将经历魔鬼般的严苛测试才能顺利出厂。本次品鉴会的主角款BX在原有基础上又进行了多达余项的产品升级，增加了全系标配全景式天窗、B-Link智能互联系统、主驾电动座椅、倒车影像和导航等，售价-万元。款BX TS采用战斗灰哑光漆，以顶级欧洲底盘调教、全系标配防爆胎，提供了最大功率kW、最大扭矩Nm的澎湃动力，售价-万元。在品鉴会上编辑体验了宝沃BX TS及其款竞品设置的“单轮脱困”试驾环节，这项测试由滑轮模拟个车轮打滑，仅让车辆依靠侧后轮进行脱困，可谓对城市SUV最为极致苛刻的考验。然而，凭借MAX 智能全时驱系统与eLSD电子限滑差速器的相互配合，宝沃BX TS能够精准地实时动态分配驱动力，以,Nm的后轮最大扭矩容量顺利实现同级最强脱困能力，将宝沃德系操控基因展无遗。【编辑总结】宝沃过硬的产品实力有着背后强大的生产体系支撑，中德技术合作的下的工业智能化生产为每台宝沃车型提供优质保障。品牌的复兴之路仍在继续，我们期待宝沃能够继续推出更多强有力的产品，让这个近百年历史的汽车品牌涅槃重生。

如何迎接人工智能时代

1、迎接人工智能时代，我们可以采取以下措施： 学习人工智能知识：了解人工智能的基本概念、技术和应用场景，可以通过参加相关培训、课程或自学来提升自己的专业知识。 适应技术发展：人工智能技术在不断进步，我们需要持续学习和更新知识，与技术的发展保持同步。 培养跨学科能力：人工智能涉及多个学科领域，我们可以积极培养自己的跨学科能力，如数学、计算机科学、数据分析等，以适应多样化的应用需求。 掌握相关工具和技能：学习并熟练掌握人工智能相关的编程语言、算法、机器学习等技能，以便能够应用于实际问题的解决。 注重创新与创业精神：人工智能时代带来了很多机会，我们可以积极创新，在各种领域中探索新的应用和商业模式。 主动拥抱变革：人工智能时代带来了社会和经济结构的变革，我们需要主动适应和拥抱这些变化，积极寻找新的机遇和挑战。 安全与伦理意识：人工智能技术存在安全和伦理风险，我们需要关注人工智能的合法合规使用，维护数据隐私和社会公正。 加强国际合作：人工智能是全球性的技术革命，加强国际合作与交流，共同面对挑战和解决问题，推动人工智能的可持续发展。总之，迎接人工智能时代需要持续学习，适应技术发展，培养相关能力，并关注安全与伦理问题，同时积极创新与拥抱变革，为人工智能时代的到来做好准备。

产品技术水平落后 在深度学习技术方面，由于计算成本高，国内的人工智能企业主要集中在 上，硬件投入较少，因此缺乏相关的技术积累。此外，受芯片等技术影响，使得在国内的研发投入普遍较低，整体技术水平较低。 随着人工智能的日益成熟，它将会陆续普及到其他领域，继续深入发展，从未来发展趋势看，人工智能的发展前景是分广阔的。所以，从大的发展前景来看，人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。 市场规模：中国人工智能行业呈现高速增长态势 人工智能产业是智能产业发展的核心，是其他智能科技产品发展的基础，近年来，中国人工智能产业在 策与技术双重驱动下呈现高速增长态势。

建立套完整的安全体系，包括安全注意事项、安全事故应急救援预案、安全规章制度、安全执行手册等，方便企业职工熟悉安全体系。针对企业的不同部门、岗位、工种，制定细化的安全规章制度和操作流程，规范每个职工日常工作中的安全操作。对新员工进行入门安全培训，对老员工进行加强安全意识培训，对管理人员进行安全管理培训，落实每项工作的安全责任制，加强各部门领导对安全的重视程度。

同时，你还可以将这些AI写作工具推广给其他写手，提供创意或服务，从中获得财富积累。 创办AI教育平台 随着AI技术的兴起，人们对于学习和了解AI的需求也越来越大。通过巧妙运用GPT技术，AI绘画师能够实现创作与商业之间的完美结合，创造出***的艺术作品，并将其转化为稳定的收入来源。不仅可以满足自己对艺术创作的热爱和追求，还能够在这个数字化时代中获得更多的认可和经济回报。在这个过程中，精英和草根各自扮演着不同的角色。精英搭建平台，引领人工智能行业大方向；草根不断补充细节，让人工智能下沉、落地、实用。***的自然就是各司其职，只有在互补之下方可实现共赢。这类企业要挣钱，只不过是根据人工智能技术技术性给予有使用价值的商品和服务项目来获得收益。如果是现在赚钱，能够挑选短期内能落地式的新项目，也就是技术性能立刻转换出具体功效的行业。

岁末，阳生，春来。新年度机器之心「AI 科技年会」如约而至，邀大家 年 月 日- 日线上相聚。本次年会由人工智能论坛和 AIGC 技术应用论坛两大论坛组成。机器之心邀请业内知名专家、高管及机器之心本年度深度合作企业参加，共同总结过去年人工智能的重要经历与成果，起探讨接下来人工智能的发展与方向。AI for Science 领域哪些创新机遇与挑战值得关注？“数据条”背景下，数据要素行业将迎来哪些新发展？被认为是通用智能技术路线之，具身智能走到哪步了？以及软硬件迭代升级将如何落地赋能各行业多场景…… 月 日，「人工智能论坛」将率先开启，聚焦当前人工智能领域最值得关注技术领域，围绕极具价值的多个议题展开分享。人工智能论坛全日程现正式公布。赶快了解重磅嘉宾阵容与精彩演讲主题，并通过文末链接预约直播。这场硬核 AI 年终总结不容错过！人工智能论坛日程嘉宾与演讲主题演讲主题：科学机器学习中的知识嵌入与知识发现嘉宾简介：张东晓，讲席教授，美国国家工程院院士，东方理工高等研究院常务副院长兼教务长。“国家杰出青年科学基金”获得者，曾任教育部特聘教授。美国地质学会会士（Fellow），国际石油工程师协会 SPE 最高荣誉会员。曾任南方科技大学学术副校长兼教务长，北京大学研究生院常务副院长、工学院院长、海洋研究院院长，美国南加州大学 Marshall 讲席正教授（终身制），美国俄克拉荷马大学石油和地质工程系米勒讲席正教授（终身制），北京大学能源与资源工程系首任系主任，美国 Los Alamos 国家实验室高级研究员。地下水文学、非常规油气开采（煤层气、页岩气）、氧化碳地质埋藏方面的国际著名学者，其随机理论建模、数值计算、历史拟合和机器学习方面的研究成果被国际同行广泛采用。著有专著本，其中在 年出版的《渗流随机理论》（美国学术出版社）已成为领域内的经典著作；发表学术论文 多篇（其中，SCI 论文 多篇）。先后担任权威性杂志《水资源研究》、《国际石油工程师杂志》等种国际学术杂志副主编。曾任英国国家研究理事会“能源研究评估委员会”委员、美国国家研究委员会“地球科学 - 科研规划委员会”委员、《国际石油工程师杂志》CO 地下封存专缉主编以及达沃斯世界经济论坛（WEF）“全球议程理事会”理事、中国研究生院院长联席会秘书长、中国学位与研究生教育学会文理科工作委员会主任、中国学位与研究生教育学会评估委员会（第届）副主任。演讲主题：拥抱密态时代，助力数实融合嘉宾简介：韦韬，蚂蚁集团副总裁、首席技术安全官，北京大学客座教授。多年来直致力于让各种复杂系统变得更加安全可靠，常年负责大型互联网公司的安全工作，领导和推动了多项著名开源安全软件的研发，多项研究成果帮助 Windows，Android/Linux，iOS 和其他操作系统提升安全性，在系统安全、数据安全、AI 安全、无人车安全、形式化验证、黑产打击等安全领域均有丰硕成果，率队在 IEEE S&P 等国际安全学术顶会上发表来自中国（包括港澳台/MSRA）最早的 篇学术论文，中美授权发明专利 余项，国际学术领域发表论文 余篇。韦韬博士作为蚂蚁集团隐私计算的带头人，带领蚂蚁集团在隐私计算方面取得了诸多成果。 年，蚂蚁集团正式开源了隐语可信隐私计算框架，融合了几乎所有主流隐私计算技术。 年，蚂蚁集团隐语隐私计算技术栈获世界人工智能大会“镇馆之宝”奖，隐语技术栈中的关键技术之可信密态计算（TECC）获数字中国建设峰会“大硬核科技”奖。演讲主题：AI 与人和环境的协同与交互：多模态学习的新机遇嘉宾简介：周伯文，清华大学惠妍讲席教授、电子系长聘教授 、清华大学协同交互智能研究中心主任。周伯文博士是国家新代人工智能治理专家委员会委员、新代人工智能研究中心专家委员会委员。他连续两届担任上海市人工智能战略咨询专家委员会委员，也是北京市、广州市、成都市**科技顾问。周伯文博士同时还担任中国科技大学、南京大学、香港中文大学（深圳）、哈尔滨工业大学等多所流高校的兼职教授、博士生导师，并兼任新代人工智能产业技术创新战略联盟的专家委员、中国人工智能开源软件发展联盟第届副理事长、数字经济投融资联盟专家委员会委员，“科创中国”开源创新联合体第届副理事长。自 年加入京东，历任京东集团副总裁、高级副总裁、人工智能研究院院长、京东云与 AI 总裁、京东集团技术委员会主席、京东科技基础技术群总裁。 年回国前在美国历任 IBM TJ Watson 人工智能基础研究院院长、IBM Watson Group 首席（Chief）科学家、IBM 杰出工程师。演讲主题：具身智能嘉宾简介：卢策吾，上海交通大学教授，博士生导师， 年被《麻省理工科技评论》评为 位 岁以下中国科技精英（MIT TR， 年获求是杰出青年学者， 年获 IROS 最佳论文之/。以通讯作者或第作者在《自然》，《自然·机器智能》，TPAMI 等高水平期刊和会议发表论文 多篇。演讲主题：数据智能基础软件赋能企业数字化升级实践嘉宾简介：方磊，章云极DataCanvas 董事长、中关村高聚工程人才、中关村数智人工智能产业联盟理事、原微软数据科学家，并作为早期团队成员参与开发微软云计算平台：Windows Azure。拥有近年大数据分析管理经验，是大数据、机器学习前沿技术掌舵者。在分布式系统、设计验证、算法等领域发表论文 余篇，引用超过 次。全国首个《人工智能开发平台系统功能要求》标准核心编写专家，《中国金融科技发展报告》蓝皮书核心编委。在人工智能、数据科学、大数据等领域中多次受聘为智库专家、理事、常务理事等职位，多次被评为年度人工智能产业创新人物。演讲主题：高性能自动驾驶芯片赋能汽车智能化转型嘉宾简介：王治中，黑芝麻智能高级产品负责人，负责公司产品及市场推广等方面工作。王治中拥有多年跨国半导体公司及辅助/自动驾驶应用领域的工作经验。加入黑芝麻智能之前，王治中在亚德诺半导体，意法半导体和德州仪器先后从事辅助/自动驾驶技术及汽车应用市场等方面的工作。演讲主题：AI 蛋白质设计最新进展嘉宾简介：许锦波，分子之心创始人，美国芝加哥丰田计算技术研究所终身教授、清华大学智能产业研究院卓越访问教授。AI 蛋白质折叠技术奠基人，于 年发明 RaptorX-Contact 方法，世界范围内首次证明深度学习方法预测蛋白质结构的可行性，被 Deepmind 借鉴开发 AlphaFold。演讲主题：An Ongoing Journey towards the D Realm嘉宾简介：林达华，香港中文大学信息工程系副教授，上海人工智能实验室领军科学家，香港中文大学交叉学科人工智能研究所所?。林教授于 年在美国麻省理工学院获得计算机科学博士学位。林教授的研究领域涵盖计算机视觉、深度学习、大数据分析等。他在 CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS 与 T-PAMI 等顶 级会议与期刊发表逾 篇论文。他在 年获得 NeurIPS 的最佳学生论文奖，并在 年与 年获得 ICCV 的 杰出评审员奖。他曾指导香港中文大学的研究团队参加 ImageNet、ActivityNet 与 COCO 等计算机视觉领域的主要国际 竞赛，获得多个奖项。他还担任 IJCV 的编委，以及多次担任 CVPR、ECCV、ICCV、ACM Muldia 与 AAAI 等主要国 际会议的领域主席。演讲主题：构建机器人时代的智能生产力嘉宾简介：李博，路特斯科技副总裁、路特斯机器人公司总经理，博士毕业于东京工业大学综合理工学科信息处理专业，曾先后任职于吉利汽车研究院、阿里巴巴达摩院以及本田技术研究所。超过 年智能驾驶量产及预研项目的主持和开发经验，具有丰富的工程应用以及团队管理经验。演讲主题：腾讯云智能数智人嘉宾简介：苏丹，腾讯智能产品资深专家。 年博士毕业于北京大学信息科学中心。先后在百度和滴滴任资深算法专家，为各项产品提供智能交互技术能力支持。现任腾讯智能产品资深专家，负责数字人方向技术研发工作，支持数智人相关项目和产品。在各类国际会议和刊物中发表论文 篇以上，专利 余项。计算机学会语音对话与听觉专业组委员，全国信息技术标准化技术委员会用户界面分技术委员会副主任委员，IEEE Signal Processing Society MLSP Technical Committee Member。演讲主题：开源 AI 框架的软件 基础组件完善之路嘉宾简介：陈其友，旷视天元 MegEngine 团队负责人，长期从事高性能计算以及深度学习推理框架开发以及优化，在旷视带领团队完成 MegEngine 端上 GPU 和 CPU 推理性能优化并赋能多个公司业务团队，主导研发了 MegCC 深度学习编译器并开源。演讲主题：构建“AI 社会”—— 海量 AI 的研究与应用嘉宾简介：朱晓龙，超参数科技高级研发总监。 年本科毕业于北京大学， 年博士毕业于香港大学。博士期间主攻计算机视觉和机器学习方向。毕业后加入腾讯，从事深度学习平台的开发及应用，参与多个游戏 AI 项目的技术突破。 年作为核心成员参与创立超参数科技，目前负责多智能体和多模态感知方向的技术架构和前沿探索。演讲主题：机器意识：终极人工智能的最后公里嘉宾简介：汪军 ，伦敦大学学院（UCL）计算机系教授，上海数字大脑研究院联合创始人、院长，主要研究决策智能及大模型相关，包括机器学习、强化学习、多智能体，数据挖掘、计算广告学、推荐系统等。已发表 多篇学术论文，出版两本学术专著，多次获得最佳论文奖，并带领团队研发出全球首个多智能体决策大模型和全球第梯队的多模态决策大模型。人工智能论坛直播预约机器之心「AI 科技年会」将在视频号与哔哩哔哩进行直播，欢迎预约观看。 本文 程力百科网 原创，转载保留链接！网址：

本文核心数据：中国人工智能发展历程,全球人工智能行业市场规模情况,人工智能独角兽数量,全球科技巨头人工智能布局情况,全球人工智能领域高层次学者数量前国家 行业发展经历第次浪潮，产业发展迅速 年ArthurSamuel提出了机器学习，推动人工智能进入第个发展高潮期。此后年代末期出现了专家系统，标志着人工智能从理论研究走向实际应用。 年代到年代随着USA和日本立项支持人工智能研究，人工智能进入第个发展高潮期，期间人工智能相关的数学模型取得了系列重大突破，如著名的多层神经网络、BP反向传播算法等，算法模型准确度和专家系统进步提升。期间，研究者专门设计了LISP语言与LISP计算机，最终由于成本高、难维护导致失败。年，IBM深蓝战胜了国际象棋世界冠军GarryKasparov，是个里程碑意义的事件。 当前人工智能处于第个发展高潮期，得益于算法、数据和算力方面共同的进展。年加拿大Hinton教授提出了深度学习的概念，极大地发展了人工神经网络算法，提高了机器自学习的能力，随后以深度学习、强化学习为代表的算法研究的突破，算法模型持续优化，极大地提升了人工智能应用的准确性，如语音识别和图像识别等。随着互联网和移动互联的普及，全球网络数据量急剧增加，海量数据为人工智能大发展提供了良好的土壤。大数据、云计算等信息技术的快速发展，GPU、NPU、FPGA等各种人工智能专用计算芯片的应用，极大地提升了机器处理海量视频、图像等的计算能力。在算法、算力和数据能力不断提升的情况下，人工智能技术快速发展。 近年来，深度学习+大数据+并行计算共同推动人工智能技术实现跨越式发展。“人工智能+”应用已开始落地开花，从智能安防，到智能客服，再到智慧教育和智慧医疗等。基于人工智能技术的各种产品在各个领域代替人类从事简单重复的体力或脑力劳动，大大提升了生产效率和生活质量，也促进了各个行业的发展和变革。 得益于深度学习等AI技术的进步，以及Al在各个行业的深入应用，产业发展迅速。根据沙利文的统计预测，年全球人工智能行业的市场规模约为亿美元，初步估计年全球市场规模将达到亿美元。 独角兽企业增长家，科技巨头纷纷布局 近年来，人工智能成为全球关注的焦点之。各国均大力发展人工智能，人工智能相关企业飞速增长。根据《胡润全球独角兽榜》显示，全球人工智能行业有家独角兽上榜，年独角兽榜中人工智能相关独角兽企业仅有家。 全球科技巨头也都纷纷布局人工智能。在USA地区，Google打造Googlenssistant智能助手，开发TPU芯片。Facebook同样组建芯片团队，开发人工智能助理。苹果打造siri，发布人工智能芯片ABionic。国内，百度也推出智能语音助理DuerOS，发布云计算加速芯片XPU。 USA拥有高层次学者数量最多 A高层次学者是指入选AI榜单的位人才，由于存在同学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计位。从国家角度看AI高层次学者分布，USAA高层次学者的数量最多，有人次，占比%，超过总人数的半以上，且是第位国家数量的倍以上。中国排在USA之后，位列第，有人次，占比%。德国位列第，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在人次以下。

能量是指ATP，是人体每天进行新陈代谢所需要的动力，它有很多种表现形式。能量在物理上和生物学上的含义是不同的，生物学上的能量是指自然万物所获得的太阳的能量，可以维持生物体的生命与生活。如果人体想要保持正常的生活和活动就要保证人体能量的平衡，人体生命活动的许多过程都离不开能量的参与。如何产生能量：糖降解：人体含有多种可以降解糖的酶，糖在机体内的降解可以释放出大量的能量，供生命活动使用。ATP释放能量：ATP是机体常见的种能量形式，ATP的水解可以释放出大量的能量，般情况下，ATP是人体释放能量最多的物质。人体消耗能量的活动：人体新陈代谢：人体时时刻刻都在进行新陈代谢，新陈代谢会消耗人体的能量，人体的呼吸等基本的生命活动需要消耗能量来维持。食物的特殊动力作用：食物的特殊动力是指人体在进食过程中或者进食个小时以内，由于摄取食物而引起的人体额外的能量的消耗。劳动或者运动：人体在进行劳动或者运动时，全身的机能都会被调动，协调和配合完成各种动作，这个过程是非常消耗能量的。