数字经济及人工智能范文
发布时间：2023-09-26 08:32:26
导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的13篇数字经济及人工智能范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！
篇1
中图分类号：TP18 文献标识码：A
在现代经济社会发展速度不嗉涌斓谋尘跋拢社会生产力水平明显提高。对于我国而言，在工业机械工程发展过程中，现代电子技术的应用促进传统机械工程逐步过渡至现代电子机械工程，而随着计算机技术以及信息技术的蓬勃发展，机械工程开始呈现出智能化、自动化的发展方向。特别是人工智能技术发展以来，此项技术在机械电子工程领域中的应用日益广泛，对提高生产力水平的意义同样非常确切。本文即围绕机械电子工程领域中人工智能技术的相关应用问题进行分析与探讨，望能够引起各方重视与关注。
一、人工智能的概述
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器。从人工智能诞生以来，相关理论与应用技术不断成熟，人工智能技术的应用范围也明显扩大。可以预见的是，未来人工智能技术下所带来的一系列科技产品将成为人类智慧的“容器”。
二、人工智能技术的作用分析
人工智能技术的应用对意识结构的变化有非常重要的影响，使意识论研究领域明显扩大。人工智能终端作为一种全新形态的机器设备进入人意识器官范畴中。人工智能技术下，除了能够完成人脑的一部分意识活动以外，甚至在部分功能上较人脑有着更为明显的优势，如对信息进行处理，以及采取行动的速度，以及对动作和记忆的准确性等方面。除此以外，通过对人工智能技术的应用与发展，还为未来ICT等网络技术的发展提供了方向与指导，包括云计算、深度学习、以及智能算法等在内的大规模网络应用成为ICT产业重要的发展方向之一，深度学习作为人工智能研究领域中的重点关注对象之一，可通过构建模拟人脑进行分析学习的神经网络的方式，促进互联网领域的飞跃式发展。
1.机械电子工程特点
机械电子工程是将电子工程、机械工程以及自动化工程结合起来的综合性学科，在机械电工工程中占据非常重要的地位。现阶段机械电子工程主要具有以下几个方面的特点：（1）机械电子产品结构相对简单。机械电子产品构造复杂程度不高，产品占地面积有限，能够改变传统意义上机械电子产品占地面积大且外观笨拙复杂的特点，对优化机械电子产品工作性能也有重要意义；（2）机械电子工程设计方案合理性高。在电子工程、机械工程以及自动化工程相互融合的背景下，设计人员能够更为全面的决策设计方案，促进机械电子工程的不断进步与发展。如，将机械电子工程技术与管理技术相结合，一来能够促进机械电子工程在管理体制层面的发展革新，二来能够促进机械电子技术在管理层面的发展进步，综合价值突出。
2.人工智能特点
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器，研究对象包括图像识别、语言识别、机器人、自然语言处理以及专家系统等多个部分。人工智能技术的应用具有以下几个方面的特点：（1）人工智能技术使人与人之间的沟通交流更加密切。人工智能技术作为高新科学技术，为大众间的沟通交流提供了极大便利，实现与不同群体的沟通，在促进人类社会进步的同时还对人工智能技术的改革创新提供动力；（2）人工智能技术对促进经济增长有重要意义。应用人工智能技术能够促进社会消费，扩大国内市场需求，对实现经济平稳健康发展有积极价值；（3）人工智能技术的应用有助于企业经济目标的快速实现。人工智能技术大量应用会促进行业市场的扩大，吸引投资，提高企业经济效益。
四、机械电子工程中人工智能应用
1.机械电子工程与人工智能的关系
不稳定性是机械电子工程普遍面临的问题之一，该特点的存在导致机械电子工程系统信息输入与信息输出之间的关系难以准确地描述出来。由于建设规则库方法、学习并生成知识描述法以及数学方式推导法这3种传统机械电子工程系统描述方法在严密性与精确度方面存在一定的局限，因此往往难以满足机械电子工程系统日益复杂的描述需求。但从信息处理的角度上来说，人工智能技术的应用及其与机械电子工程系统的融合对于解决系统不稳定性、不确定性以及复杂性问题有非常确切的优势。从这一角度上来说，将人工智能技术与机械电子工程相结合已成为机械电子工程领域发展的必然方向与趋势之一。
2.模糊系统及神经网络系统
模糊系统的理论基础与模糊集合，设计工具为模糊理论。模糊推理系统具有模糊信息的处理功能，在自动化控制、数字处理等诸多领域中得到了大量的应用，所取得的效果非常显著。模糊推理系统创建模拟人脑的相关功能，并分析语言信号，在网络结构的依托下无限接近连续函数，并遵循域至域的映射规则对信息进行储存。但模糊推理系统在应用中具有连接性不固定的特点，计算量偏小，因此应用范围存在一定的限制。
神经网络系统是人工智能技术领域中的关键分支之一，神经网络将信息分布于网络上的主要模式是神经元的兴奋模式。在神经网络系统干预下，可实现对信息的分布储存以及对动态信息的协同处理。神经网络系统可在确保行为丰富的前提下最大限度地精简结构，利用神经网络系统功能直接模拟大脑结构，并分析数字信号，在各个神经元间构成点对点的映射关系，进而达到提高信息数据输入、输出精度，并提高计算量的目的。
结语
综上所述，人工智能技术的应用与人工智能系统的构建、发展在很大程度上促进了现代机械电子工程的快速发展与进步。现代机械电子工程设计必须以人工智能技术的合理应用为依托，达成双赢的理想局面。在这一过程中，相关人员必须充分关注机械电子工程与人工智能技术的融合，不断开拓全新的人工智能技术，把握两者发展中的相通点与共同点，以促进两者的共同发展与进步。
参考文献
[1]梁国强.试论人工智能技术在供水设备机械电气自动化控制中的应用[J].中小企业管理与科技，2015（27）：252.
[2]韩斌.机械电子工程与人工智能的关系分析[J].数字技术与应用，2013（6）：254-254.
篇2
2017年，人工智能全面爆发，资本大量涌入，政策不断加持，各企业趋之若鹜。在此时刻，中国完全掌握着弯道超车的良机，只是，我们更需要理性认知，毕竟健康发展、蹄疾步稳的人工智能发展才会对未来有益。
风口已来，静待腾飞……
在不久前结束的2018年全国研究生招生统一考试中，“人工智能对人类社会产生哪些影响，对经济发展带来哪些改变”成为管理类联考综合能力考试中一道分值很重的作文题目。这从一个侧面可以看出，2017年成为国家战略的人工智能之火热程度。
在浙江乌镇落幕的第四届世界互联网大会上，人工智能同样是最热门的话题，在以人工智能为主题的分论坛会场，已经到了人满为患、不得不限制进场人数的地步。
回顾2017年的科技创新，坦率地说并没有给人太多惊喜，最引人关注的，莫过于人工智能。这一年，人工智能全面爆发，成为国家战略。
2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中，明确新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。这是中国首个面向2030年的人工智能发展规划。随着人工智能上升为国家战略，顶层设计框架搭建完成，产业发展有望持续提速，带来投资新机遇。
实际上，在政策出台前，对市场异常敏感的企业层面已经开始布局，2017年只是进入到了发轫期。
也许，不少“吃瓜群众”此刻方才明白，为何做搜索引擎的百度提出“all in”(全面进入)人工智能战略，阿里巴巴也提出了数据是生产资料的概念，而腾讯早已经开始“连接”一切。
“作为一项改变世界的技术，人工智能已经到了从实验室走入真实的生产环境和日常生活的‘临界点’。”阿里巴巴集团副总裁刘松说。
在政策信号如此明确的背景下，人工智能几乎到了“人人争说”的地步。如今的中国，人工智能缺的不是关注和热度，而是理性的思考，是对未来风向的把握。
人工智能发展如何脱虚入实？人才与核心技术瓶颈如何取得突破？法律伦理责任如何界定？将会砸了谁的饭碗？背后的算法歧视如何解决？梳理过去一年人工智能发展，理性看待目前的阶段，这五大关键之问可能将是人工智能发展的风向标。
与实体经济结合去泡沫化
到了2017年年尾，曾经让各界争得面红耳赤的实体经济和虚拟经济之辩似乎已经没有太多意义。因为“取代谁”在当下已经成为非常不明智的设问。答案已经越来越明晰：实体经济是根本，虚拟经济也需要结合实体。换句话说也许更清楚，脱离实体的人工智能发展很难不出现泡沫。
于是在2017年，我们看到，很多的互联网工程师开始进入工厂深度研究流水线，拜师高级技工，在工厂写代码，而结合了人工智能的生产线大大提高了生产率。
阿里云总裁胡晓明认为，人工智能的发展要去泡沫化，下一站将是“产业AI”。目前，该公司在城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个场景推出ET大脑等“产业AI”方案，这些能力、产品和解决方案都通过虚拟的云端结合了扎实的工业流水线。
胡晓明告诉记者：“现在人工智能领域有种浮躁的氛围，有些企业靠AI讲资本故事、炒作股价。人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的‘概念上的AI’，更应是‘产业AI’。”
人工智能若要健康发展，首先必须要有场景驱动，人工智能在解决什么问题、为这个社会的成本降低了多少、效率提高了多少；人工智能背后，是否有足够的数据来驱动AI能力的提升；是否有足够的计算能力支撑算法和深度学习？只有在这三个场景同时具备的前提下，人工智能才会有价值。
在2017年，工业大脑走进车间，突破了良品率提升、故障率预测等制造业核心难题，互联网与工业的结合帮助类似协鑫光伏、中策橡胶、天合光能、盾安新能源等大型制造企业创造利润数十亿元。在天合光能，工业大脑帮助其提升了电池片A品率达7%，而之前预设的目标是1%。
机器观察世界，机器学习规律，数据的积累、计算能力的提升，让人工智能由此变得真正聪明可用。
猎豹移动CEO傅盛认为，传统行业的智能化核心是把传统行业数据化，今天人工智能有机会把传统的物理世界数据化。物理世界的数据化是传统行业真正转型的核心。如果实体经济想实现10倍数增长，关键是要实现物理世界的数据化，用更多人工智能的方式，去获取更多来自于这个产业的数据。
2017年，时髦的城市大脑、工业大脑、无人驾驶、无人超市、无人机、语音识别、唇语识别，无一不是人工智能与实体结合的应用。
进入商店的每一张人脸，其实就是每一个访客的访问，在里面顾客拿起的每个动作都可以被识别。进入无人超市看上去是一个人脸识别签到，其实就是一个数据的来回流动。线上和线下没有界限，电商开始进军零售店，融合的前提就是数据化。
傅盛说自己的公司在美国硅谷只干了一件事，就是投了一个小基金，让它每次带自己去看硅谷的创业公司，从中可以知道美国企业在干什么。后来傅盛发现在数字化这一点上，美国公司在做的事情就是把物理世界数据化。
将物理世界数据化，与实体经济结合，降低社会成本，而不是空炒概念，数字对数字，将是人工智能未来健康发展的重要一环。
人才还得自己来培养
得人工智能者得天下，得人才者得人工智能。
人工智能火热自不待言，但是必须清醒认识到，在人才储备和核心技术方面我们尚存突破空间。
打开某知名招聘网站，搜索“人工智能”后马上会出现很多招聘岗位，具有诱惑力的薪酬让人眼前一亮。以人工智能算法工程师为例，该职位少则月薪一两万元，多则年薪百万元。
这种供需不平衡的现象，不仅在中国有，在美国硅谷亦是如此。
早在2016年，创新工场创始人李开复曾公开透露：“在硅谷，做深度学习的人工智能博士生，现在一毕业就能拿到年薪200万到300万美元的录用通知。”
据领英近日的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI(人工智能)领域技术人才数量超过190万，其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首，而中国的相关人才总数也超过5万人，位居全球第七。
然而，这些人才仍不能满足互联网行业的需求。不少互联网企业人士告诉记者，目前互联网行业中最稀缺的就是人工智能人才，甚至很多行业巨头会用月薪几十万元招聘人工智能顶级人才。
傅盛表示：“下大力气把海外人才引入中国是合理的，但核心人才还是要中国自己来培养。”
目前，业界对AI人才的争抢近乎白热化，但是“缺口”同样明显。来自第三方数据显示，过去一年中，人工智能人才需求量增长近2倍，2017年第三季度，人工智能人才需求量相较2016年同期增长高达179%。中兴研究院副院长董振江坦言：“去年招人非常困难，在人工智能领域，大家都在抢人，薪酬也一再加码。”
AI技术人才是主导这一变革的中流砥柱。人工智能的竞争说到底是对人才的竞争，在国内人才竞争中，数字挖掘、算法分析、语言识别、自然语言处理是人才竞争的核心。
而在核心技术方面，虽然我国已经取得了多项创新，但主要偏向应用和数据积累，在核心技术方面与美国尚存差距。我国虽然已从跟跑走向领跑，并有了弯道超车的机会，但美国仍是目前出台人工智能战略最多、核心技术和人才最多的国家。
如何在人才和核心技术方面取得突破，将是未来我国在人工智能发展中最需要注意的问题。
意味着更多从业机会
当机器越来越像人，能够做人的工作时，这是否意味着它们会抢走人类的饭碗？
来自互联网业界的声音相对乐观，一个普遍的观点是：人工智能对就业的冲击正在发生，但被取代的主要是重复性的工作。实际上，人工智能也会带来新的职位，让人类可以从事更多创造性的工作。
阿里巴巴集团副总裁刘松对记者说，人工智能将是人类历史上的第四次工业革命，其实每次新的工业革命到来的时候，都有类似“砸饭碗”的恐慌，事实证明，创新带来的更多的是机会。
他认为，未来人工智能意味着更多从业机会。确实会有很多职业被人工智能取代，但人类可以空出来更多时间做创造性的东西，或是享受创造性的内容。这将为设计师、艺术从业者带来更多可能性。
“什么人才最缺，可能是艺术类的创造者，而大量简单重复类工作会遇到冲击。”刘松表示。
数据似乎同样在支撑这样的说法。来自智联招聘的一份研究报告显示，程式化、重复性、依靠反复操作实现的熟练工种已经开始受到冲击，投资银行业务、校对录入这两个典型职位在过去三个季度连续出现大幅同比负增长。咨询公司德勤的报告也显示，人工智能已经在英国取代了80万个低技能工作岗位，但同时也创造出350万个新就业机会，后者的年收入比前者多1.3万英镑。
人工智能的研发者认为，机器永远不可能取代人的作用，人工智能只能解放人类，让人类从事更多的创造性和服务性工作。机械化程度越高的工作，人们越希望由人工智能完成，而需要创作的工作，则需要人类来完成。
问题的关键在于，这些“新饭碗”谁来端？
懂得学习、勇于迎接挑战的人，将是未来端“新饭碗”的人。具体而言，艺术创造者、心理医生等精神层面的从业者，未来将越来越受欢迎，而高危和恶劣环境的稳定岗位将大量被人工智能取代。
相关法规需要不断突破
伴随人工智能的应用不断落地，法律责任的划分和承担是人工智能发展面临的首要法律挑战。其涉及如何确保人工智能和自主系统是可以被问责的。
百度创始人李彦宏第一次正式介绍百度无人车时就遇到了这一问题——他驾驶无人车到会场后不久，就收到了交管部门的罚单。而最近百度无人车在河北雄安进行试驾，当地相关部门特别出台了临时交通规则让其上路，这就是法规上的突破。
由此说明，伴随着人工智能的进步，法规也需要不断取得突破。“无人车收到罚单了，距离大规模上路还会远吗？”李彦宏如此认识这个问题，而在世界各国，关于无人驾驶的立法也正在不断取得突破。
然而，当此人工智能的发轫期，有一个绕不过去的法律问题就是数据隐私保护。
人工智能的发展越来越依赖大量的数据分析，大规模的数据收集、分析和使用，使传统社会走向透明化，在万物互联、大数据和机器智能三者叠加后，人们或许不再有隐私可言。
如今，商家越来越夸大大数据、人工智能给人类的生产、生活带来的极大便利，而用户本身也往往忽视了这些新技术新应用对隐私和个人数据带来的危害。
人工智能能带来精准营销，而精准营销的背后可能就是“精准诈骗”。因此，在发展人工智能的过程中，个人隐私和数据保护是国际社会长期以来重点关注的内容。近年来，随着大数据、云计算以及人工智能新技术的快速发展和应用，给现有个人信息保护法律制度带来了新的挑战，各国立法、修订法律活动更加频繁。
人工智能时代要负起责任
今日头条是过去一年各界争相关注的一个信息平台，基于一种设计后的算法，今日头条作为信息集合平台为用户推荐最感兴趣的内容。由于对用户注意力的精准抓取，今日头条取得了巨大成功，其身价不断增高。
今日头条的成功之处，在于其所谓基于算法的精准推送，但问题的关键还在于，这种算法已经越来越成为一种“看不见的正义”。这种算法是不是用户真正所需要的？对此，一些用户抱怨，往往因误点了一两条新闻，或者仅仅出于好奇点了一下相关新闻，就导致之后不断大量地被推送相关内容的新闻。这实际上也变相剥夺了用户的选择权。
必须明确的是，就目前发展阶段而言，认为算法可以为人类社会中的各种事务和决策工作带来完全的客观性只是一厢情愿。无论如何，算法的设计都是编程人员的主观选择和判断，他们是否可以不偏不倚地将既有法律和道德原封不动地写入程序，值得深究。
算法歧视由此成为一个值得重视的问题。
今日头条的出现说明这样一个问题，算法开始越来越多地左右着移动互联网，比如可以决定你看到什么新闻，听到什么歌曲，看到哪个好友的动态。那么，算法可以做到公平正义吗？
互联网上的算法歧视早已有之，图像识别系统就曾犯过种族主义大错，比如，谷歌公司的图片软件曾错将黑人的照片标记为“大猩猩”。
篇3
作者简介
余来文，江西财经大学应用经济学博士后、博士生导师、创业导师、野文投资董事长、文字传媒董事长，《商业智慧评论》和《创业管理评论》出品人，并任江西财经大学、江西师范大学、江西理工大学、香港公开大学、澳门城市大学、亚洲城市大学等外聘MBA课程教授或创业导师。曾在海王集团、远望谷股份、飞尚集团等公司工作，历任副总经理、总经理等职务，为大洁王集团、南华西集团、铜川矿务局、陕西煤业集团等公司提供管理咨询。先后在《管理科学》《北大商业评论》《销售与管理》《中国经营报》《CHINA DAILY》以及人大报刊复印资料转载等杂志报纸200余篇。出版《智能革命：人工智能、万物互联与数据应用》《分享经济：网红、社群与共享》《共享经济：下一个风口》《互联网：商业模式颠覆与重塑》《商业模式创新》《互联网思维2.0：物联网、云计算与大数据》《企业商业模式：互联网思维的颠覆与重塑》等30多本图书。林晓伟，江西财经大学管理学博士，现为闽南师范大学商学院副教授，福建省“新世纪”人才。先后在《系统管理学报》《经济管理》《国际贸易》《当代财经》《中国社会科学报》《中央财经大学学报》《现代管理科学》等国内核心刊物20余篇，出版专著1部，参与编写《智能时代：人工智能、超级计算与网络安全》《电子商务：分享、跨界与电商的融合》《互联网思维2.0：物联网、云计算与大数据》《企业商业模式运营与管理》《物流学》《财务管理》和《会计学》等图书。主持福建省级课题4项，先后参与国家自然科学基金项目等省部级以上课题9项，参与诏安县农业和扶贫“十三五”规划编制工作。主要研究方向为物流与供应链管理、产业互联网、企业商业模式。
目
录
1 第1章 智能时代
2 开章案例
6 1.1开启智能时代
7 1.1.1 Mr Smart——我的智能生活
13 1.1.2智能时代之认知颠覆
18 1.1.3人工智能——工作“终结者”
19 1.1.4新产业的催生——“智”家帮的兴起
25 1.2迎接崭新的智能社会
25 1.2.1“数字化”——智能社会的“快引擎”
26 1.2.2“信息化”——智能社会的“大动脉”
27 1.2.3“网络化”——智能社会的“高速路”
28 1.2.4“集成化”——智能社会的“点金石”
29 1.2.5“公共化”——智能社会的“新时代”
32 1.3智能生态——智能时代的终极奥义
32 1.3.1传统工业逻辑的颠覆式创新
36 1.3.2人人创造，智能时代新分子
37 1.3.3用户“双力”：参与力创造力
38 1.3.4“智”之大器之智能整合
39 1.3.5未来人工智能生态圈
42 1.4智能时代的内核
42 1.4.1人工智能之先发“智”人
45 1.4.2超级计算之千手“算”音
46 1.4.3云端服务之无上“云”法
47 1.4.4网络安全之“安全”卫士
51 章末案例
56 第2章 人工智能
57 开章案例
62 2.1人工智能：让机器更聪明
62 2.1.1人机大战：阿尔法狗与柯洁
64 2.1.2人工智能与智能机器人
67 2.1.3机械思维向左，智能思维向右
68 2.1.4人机融合：超人类智能时代
72 2.2人工智能新认知
75 2.2.1解密人工智能
76 2.2.2重要的是数据，而非程序
77 2.2.3淘汰的不仅是工作，更是技能
80 2.2.4超人工智能时代
82 2.3大数据与人工智能
82 2.3.1数据驱动智能革命
85 2.3.2数据挖掘：从大数据中找规律
86 2.3.3大数据的本质：数据化
89 2.3.4大数据——人工智能的永恒动力
90 2.4人机融合：连接未来
93 2.4.1人工智能之“星际迷航”
95 2.4.2机器学习与人工神经网络
96 2.4.3超越未来：人工智能之深度学习
101 2.4.4 人工智能之前世今生
102 2.4.5 人机融合：未来ING
104 章末案例
109 第3章 超级计算
110 开章案例
114 3.1大话超级计算机
114 3.1.1 超级计算知多少
115 3.1.2 从数据到超级计算的飞跃
117 3.1.3 大千世界，“数”在掌握
119 3.1.4 数据流——“超算流体”
122 3.2时代新宠——超级计算机
123 3.2.1 超级计算，未来国之重器
124 3.2.2 超算之不得不懂
126 3.2.3 大国超算之超常发展
132 3.3超级管理
132 3.3.1 数据收集——“超管”之“核基础”
132 3.3.2 数据存储——“超管”之“核聚变”
133 3.3.3 数据处理——“超管”之“核爆炸”
136 3.3.4 超级计算安全
137 3.4表演时间：超算之应用舞台
137 3.4.1 互联网应用：“互联”的二次方
140 3.4.2 电子政务应用：政务“超算”跨时代
141 3.4.3 精准医疗应用：超算医疗，快，准，狠
145 3.4.4 智能交通应用：数据出行，悠哉，享哉
146 3.4.5 金融投资应用：“超算”致富经
149 3.4.6 新零售应用：“超”未来，“算”零售
153 章末案例
159 第4章 云端服务
160 开章案例
164 4.1云服务——“云”上境界
164 4.1.1 走进“云”化时代
168 4.1.2 享受云生活
172 4.1.3 幕后英雄——云计算推动“团队”
173 4.2直击云计算
174 4.2.1 云计算为何物
178 4.2.2 云计算从哪里来
179 4.2.3 虚拟化，一切皆有可能
181 4.2.4 云计算未来规模
183 4.3双重界：云计算与虚拟网络
183 4.3.1 云计算与虚拟网络关系
184 4.3.2 云服务之“虚化”技术
189 4.3.3 虚拟服务器——“虚化”技术承载终端
193 4.3.4 多云大融通——云存储设备
195 4.3.5 有备无患——云资源备份
198 4.4“三云”家族：公有云私有云混合云
199 4.4.1 公有云——“云”家必争之地
201 4.4.2 私有云——私享“云端”之上
203 4.4.3 混合云：公私合并——“云端”最强音
207 4.5云应用——“云端”的机智强大
207 4.5.1 云应用：极致“云”风暴
210 4.5.2 云应用、云服务与云计算
211 4.5.3 AI云运用=“云端”最强音
212 章末案例
218 第5章 网络安全
219 开章案例
223 5.1直击网络安全
223 5.1.1 计算机安全——21世纪的重点“安全区”
224 5.1.2 网络安全：居安思危，严阵以待
227 5.1.3 安全攻击之“四面”埋伏
228 5.2不得不知的网络安全
229 5.2.1 网络安全之认知“大充电”
232 5.2.2 网络安全风险之危机四伏
236 5.2.3 网络安全的“威胁危邪”
241 5.2.4 安全管理“六板斧”
242 5.3网络“歪脑筋”：犯罪与黑客
243 5.3.1 网络犯罪——犯罪“新境界”
246 5.3.2 黑客攻击：高智商罪犯的攻击
247 5.3.3 黑客攻击“六”手段：智、快、狠
250 5.4无处不在的安全管家——网络安全管理
250 5.4.1 网络安全“密匙”：加密安全
254 5.4.2 保密系统：守口如瓶，从一而终
256 5.4.3 智能防火墙——安全防护之智能乾坤
260 5.4.4 网络安全未来式：量子通信
264 章末案例
篇4
一、引言
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业将人工智能技术应用到企业的日常生产经营活动中来。NarrativeScience和国家商业研究所的报告显示，在2016年仅有38%的企业表示引用了人工智能技术，而到了2017年这一数字迅速增长到了61%。与此同时人工智能技术在营销领域的应用也越来越广泛，在零售行业，人工智能可以通过自我学习，为消费者添加标签，描绘用户画像；在网络消费场景，智能人工助理可以帮助营销人员及时在线回答用户问题。人工智能的应用让消费者与企业的互动更加频繁，这也给企业营销活动本身带来了如隐私泄露、过度营销、用户倦怠等问题。如何正确处理人工智能技术在营销领域的应用问题，成为了学者们日益关注的重点。以往的研究已经从人工智能营销的技术基础、概念、隐私担忧等方面进行了分析，本文将从人工智能营销的内涵、趋势、挑战等方面进行梳理研究，希望能够对人工智能态势下的市场营销有更加全面的认识，为企业应对人工智能营销活动中的问题提供有价值的参考。
二、人工智能态势下的市场营销
（一）智能营销的内涵
智能营销，是伴随着人工智能应用的发展而产生的一个新的营销概念。智能营销不等同于电子营销，它是建立在大数据、人工智能、云计算等综合技术基础上的一种智能化运作模式（汪涛2014），是可以模仿营销人员的部分行为活动的过程。随着人工智能技术在营销领域的应用，智能化的设备通过仿真、思考、行动等模式完成了营销人员所需要进行的一部分工作，深刻改变了营销思维和方式。作为智能经济条件下的新产物，目前学者们对智能营销还没有形成一致的概念界定。但是随着对人工智能的逐步深入了解，业界逐渐形成了一种共识，即它是企业借助计算机网络、移动互联网等智能技术来进行营销活动的各种新思维、新方法、新工具的一种创新营销新概念（常亚平2018），它包括智能识别、智能存储、智能执行等多个方面。
（二）智能营销的技术基础
人工智能营销的兴起离不开技术的支持，根据以往文献的研究，可以将智能营销发展的技术基础大致归为三个方面：首先，移动互联网和5G技术为智能营销发展提供了海量数据来源的保障。智能营销发展的重要基础就是数据，持续可靠的数据获取是智能营销所需的核心技术之一。随着移动互联网和5G技术的发展，营销活动借助虚拟现实技术、仿真技术、人工生物智能技术广泛深入到消费者的工作、娱乐、生活、消费等日常行为活动中，全方位地记录了消费者的行为数据，为智能营销的后续分析处理工作提供了海量的数据信息来源。其次，云计算帮助智能营销完成了复杂的数据计算和处理分析。移动互联网时代，大数据的发展使网络数据成几何倍增长，如何计算和处理分析这些海量数据成为了智能营销发展所必须解决的重要问题。云计算技术凭借强大的数据计算能力，很好地解决了人工智能技术应用过程中的海量数据处理问题，通过多维度数据的连接实现了万物互联，从而使消费者和智能设备的交互体验更加完善，营销场景也因及时准确的数据分析而更加智慧化。最后，人工智能商业化应用技术为智能营销发展提供了网络应用环境。德勤2019年《全球人工智能发展白皮书》显示，当前人工智能技术已进入全方位商业化阶段，并预测全球人工智能市场在未来几年会经历现象级增长（钱明辉2019）。我国也出台了相应政策来支持人工智能商业化应用的发展，2019年我国从事人工智能业务企业数量居全球第二。人工智能商业化的发展环境以及人工智能商业化应用技术的支持，为智能营销的发展创造了良好的外部网络应用环境。
（三）人工智能在营销中的应用体现
人工智能技术在营销中的应用，使营销活动体现出了新的特点，如：视觉、听觉、触觉等多种形态的新互动方式、个性化需求的预测等。根据营销活动的不同过程阶段，可以从四个方面来分析人工智能在营销中的应用体现。1.营销调查研究阶段。营销调查研究是营销活动的起点，通过提前的调研企业可以了解市场占有情况、消费者意愿、目标消费群体需求等重要信息。大数据技术以及人工智能技术的应用，极大地提高了企业营销活动前期的营销调研效率。消费者在各种生活消费场景中会留下自己的痕迹和使用信息，人工智能技术会帮助企业将海量的用户数据进行归类，如账户数据、交易数据、浏览数据等，并利用这些数据进行用户画像，从而准确分析出消费者的日常消费偏好、消费方式等信息，帮助营销人员获取营销调研后的第一手分类数据。2.营销策略的制定阶段。人工智能技术从全网智能抓取相关数据进行分析，并智能分析出最新热度关注点，帮助营销人员完成寻找吸引消费者的创新点环节，摆脱了以往只依赖于营销人员自身经验判断和小范围营销调研结果的限制。同时借助仿真技术、生物识别等技术，人工智能技术所创造的“人工脑”可以完成营销策略制定过程中的一部分思考工作，如创意筛选、优化等方面。3.营销执行阶段。以往的营销推广活动，需要营销人员提前进行宣传媒介的选择并且派大量人员进行实地配合，受限于地点、经费等外部因素。而人工智能技术根据网络热度数据分析，自行筛选出适合企业产品宣传的网络平台，并且根据用户使用偏好数据测算出适合的营销时间点、次数等，在用户进行相关网络访问时个性化推送符合该用户需求特征的营销方案，如喜马拉雅会根据用户年龄、性别、收听历史记录等自动推送相关收听图书资源和购买活动等。4.营销效果的评估阶段。以前的营销活动效果评估需要事后进行监测，而人工智能技术的应用帮助企业实现了实时监测，系统自动在全网络进行相关内容的数据抓取和分析处理，并将监测效果及时反馈给营销人员，方便营销人员根据消费者反应及时修改营销方案，降低了突发事件对企业营销活动的影响。
三、人工智能带来的营销管理新趋势
人工智能技术在营销领域的应用深刻地改变了企业的营销思维和营销方式，也让营销管理活动有了新发展，对于人工智能带来的营销管理新趋势可以从下面几个方面来理解：一是技术驱动营销变革。智能技术将成为下一代营销变革的新支撑。目前，仿真技术和人工生物智能技术的初步使用已经能够帮助智能设备进行部分营销工作中的思考问题。营销专家智能系统可以实现专业知识的传递和学习，在营销专家的训练下智能系统会增长解决问题所需的知识，并向用户提供解决问题的办法。电子自动订货系统，会根据企业线上线下的销售数据自动进行分析，智能识别畅销品和滞销品，并根据实际情况自动交换订单信息，减少营销人员在了解销售状况和消费者偏好等信息时所投入的时间成本。人工智能技术的应用带来了营销理念、方法、手段、工具等各个方面的改变，未来如何利用好人工智能技术来帮助企业进行营销活动是营销人员需要关注的重点。二是营销方式的多元化和营销推荐的大规模定制化。人工智能技术的应用给营销方式带来了巨大的变革，短视频营销、直播营销等新型营销方式使企业营销活动不再局限于传统线下和网络页面广告等方式。这种多元化的智能营销方式，可以更加广泛深入地获取消费者的各种使用数据信息，如抖音小视频会根据用户关注信息来自动推送相关产品宣传视频。智能化的营销方式让大规模定制化成为可能，企业可以借助智能技术和数据处理技术实现对每个用户的精准识别与记录，从而为其个性化推荐相关信息，实现营销个性化的批量自动生产。三是“AI+”智慧营销带来的跨场景营销。“AI+短视频”营销、“AI+KOL”的粉丝营销等不同营销策略，在人工智能技术的支持下各自发挥所长，应用到营销活动的各个环节当中。“AI+”的使用增强了消费者的互动体验感和真实感，如唯品会的智能试装功能可以帮消费者实现线上虚拟体验，大大提升了消费者从“看”到“买”的效率，缩短了购买转化时间。在移动互联网时代，消费场景碎片化、消费行为流动化，人工智能技术的使用可以帮助企业处理复杂的消费使用数据，系统整合消费者在不同场景的多维行为数据，从而精准识别不同消费个体在不同消费场景下的差异化需求，结合消费者的实时场景，为消费者适时提供跨场景的营销服务，突破圈层和场景的限制，扩大营销推广范围，提升企业的56品牌宣传度。四是基于智能识别、语音互动等技术的线上线下一体化智慧营销。根据2018年人工智能应用行业报告，目前人工智能技术已经可以应用到零售的全链条环节，既可以线上进行用户画像和精准个性化推荐，也可以线下智能物流、智能选址、优化消费者行为分析和商品运营环节等，这种线上线下一体化智慧营销，需要完整的人工智能技术体系的支持。通过分析消费者轨迹数据、可穿戴智能设备的身体数据以及社交消费平台数据等信息，利用线上线下信息的同步传输、人脸识别等技术，人工智能可以及时捕捉消费者行为及心理需求，并实现精准匹配。
四、人工智能时代市场营销面临的挑战
人工智能技术在营销领域的应用给企业和消费者都带来了极大的便利，但是技术都是具有两面性的，我们必须理性对待人工智能技术，正视人工智能应用过程中产生的问题。根据以往文献的研究，可以从以下几个方面来认识人工智能时代市场营销面临的挑战。一是人工智能背景下复合型营销人才的不足，带来的技术和营销的进一步对接问题。当前，智能营销领域的一个显著问题就是技术与营销的进一步深度衔接问题，懂技术、懂市场的复合型人才的不足使得企业在应用人工智能过程中出现很大障碍。一些机构掌握着最新智能技术，积累了海量数据；而另一些机构则了解市场，不掌握技术，技术应用与市场营销之间的衔接出现了隔阂。人工智能技术在营销的应用给所有领域的营销人员都带来了挑战，人才和工作需求双向失衡。企业必须培养复合型的营销人才，引进新技术培训课程，提升现有营销人员的整体技术素质，从而帮助企业解决智能技术与营销的进一步对接问题。二是人工智能营销过程中暴露的数据隐私保护和流量造假问题。各种数据隐私新闻案件的曝光，让越来越多的用户对新技术的使用保持着高度敏感。大量未经用户本人同意的数据非法监测和解读严重干扰着消费者的日常生活，一些企业甚至利用智能技术对用户个人信息进行预测分析来以此获取用户隐私。而流量数据造假问题更是进一步瓦解了消费者对网络消费活动的信任，一些企业为了短期的盈利，利用内容剪切等网络工具打造虚假流量信息，给消费者带来了误导，同时也严重干扰了正常的市场竞争秩序。为了能够让企业更有效地推进人工智能技术与营销活动的衔接，必须及时惩治非法获取消费者隐私的企业，营造良好的网络使用环境，同时企业也要在内部加强管理，提升营销人员的道德素养。三是全方位人工智能营销环境下的消费者心理倦怠问题。人工智能技术可以给消费者推荐各种个性化信息，但这种根据消费者使用痕迹来进行持续性的精准推荐很难不让消费者产生厌倦心理。随时随地的广告推荐、跨屏的无广告拦截、用户浏览记录的跟踪推荐等行为，在智能技术的推动下变得更加自动频繁。虽然人工智能技术可以帮助企业精准分析用户数据，但数据也不能完全反映消费者的内心，企业要避免对智能技术的完全盲从，以防消费者产生厌倦心理。营销活动是对人进行的活动，因此企业也要关注营销人员的营销经验，不能以技术决定一切，要将技术与人的主观感受相结合，真正做到从消费者本身需求出发。
五、结论
人工智能在营销领域的应用目前还处于初步发展期，企业在应用人工智能技术时必须理性看待人工智能技术。既要看到人工智能给企业营销带来的数据分析、精准识别等便利，也要看到人工智能应用带来的技术陷阱、用户隐私等问题。当然，人工智能技术在营销领域的应用未来还将有更进一步的发展，企业也要及时进行探索研究。本文仅从理论层面梳理分析了人工智能在营销领域应用的相关问题，未来还可以在其他方面进行深入研究：如何更好地解决人工智能应用过程中带来的隐私泄露问题，从而提升消费者的使用体验；人工智能的特征如何对消费者的行为产生影响；智能互动方式的改变对营销活动的影响，等等。
参考文献：
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[6]钱明辉，徐志轩.基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究[J].南开管理评论，2019(3):66-76.
篇5
中图分类号： P2 文献标识码： A 文章编号： 0 引言
地形测量学是研究测绘地形图及与其有关测绘工作的理论、方法的应用技术学科。地形测量是为城市、矿区以及各种工程提供不同比例尺的地形图，以满足城镇规划、矿山开采设计以及各种经济建设的需要。
地形测绘是研究地球局部表面形状和大小，并将其测绘成地形团的理论和技术。通过测定小范围地表高低起伏形态和地物(如建筑物、道路、耕地等)的特征点的平面位置和高程，经相应的数据处理、采用一定的测量符号按一定的比例缩绘在图纸上。从而获得与相应地面几何图形相似的地形图，为国家经济建设提供设计与施工的图纸资料。
传统的测绘包括控制测量、地形测量、施工测量、竣工测量和变形监测5个部分。现代测绘技术自动化技术具有自动化程度高、测图精度高、图形属性信息丰富和图形编辑方便等优点。
1 目前地形测量的测绘自动化技术
测绘自动化是集数据采集、处理、传输、显示于一体。随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的智能化，测绘技术自动化技术发生了重大变革，3S技术(GPS全球定位系统、GIS地理信息系统、RS遥感)及其集成技术成为测绘技术自动化技术的核心。
1.1 GPS技术 GPS(Global Positioning System)称为全球定位系统，是美国20世纪70年代开始研制的，它历时20年，于1994年3月全面建成的利用导航卫星进行测时和测距，具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统，是一种高精度、全天候、高效率、多功能的测绘工具。
GPS定位技术与常规地面测量定位相比，具有抗干扰性能好、保密性强，功能多、应用广，观测时间短，执行操作简便，全球、全覆盖、全天候、高精度的特点。特别是RTK的定位精度可达厘米级，在水上定位得到了广泛的应用。
GPS RTK(Real Time Kinematic)技术开始于90年代初，是一种全天候、全方位的新型测量系统，称载波相位动态实时差分技术，是目前适时、准确地确定待测点的位置的最佳方式，是基于载波相位观测值基础上的实时动态定位技术。
GPS RTK具有定位精度高且精度分布均匀，速度快、效率高，观测时间短，方便灵活，测程不受限制，不受通视条件影响等优点。
1.2 GIS技术 地理信息系统（Geographical Information System-GIS）是利用现代计算机图形和数据库技术来处理地理空间及其相关数据的计算机系统，是融地理学、测量学、几何学、计算机科学和应用对象为一体的综合性高新技术。其最大的特点就在于：它能把地球表面空间事物的地理位置及其特征有机地结合在一起，并通过计算机屏幕形象、直观地显示出来。
GIS具有以下的基本特点：一是公共的地理定位基础；二是多维结构；三是标准化和数字化；四是具有丰富的信息。
地理信息系统对空间地理信息进行处理，准确采集有关的数据，并对地理空间数据和信息进行处理、管理、更新和分析，是采用数据库、计算机图形学、多媒体等最新技术的技术系统，对现代测绘技术自动化技术的起重要支撑作用。
目前GIS地理信息将向着数据标准化(Interoperable GIS)、数据多维化(3D&4DGIS)、系统集成化(Component GIS)、系统智能化(Cyber GIS)、平台网络化(Web GIS)和应用社会化(数字地球)的方向发展。
1.3 RS技术 遥感RS（Remote Sensing）起源于20世纪60年代，不直接接触被研究的目标，感测目标的特征信息(一般是电磁波的反射、辐射和发射辐射)，经过传输、处理，从中提取人们感兴趣的信息。遥感包括摄影、陆地、卫星、航空、航天摄影测量等技术。遥感技术依其波谱性质，可分为电磁波遥感技术、声学遥感技术、物理场遥感技术。
遥感信息技术已从可见光发展到红外、微波；从单波段发展到多波段、多角度、多时相、多极化；从空间维扩展到时空维；从静态分析发展到动态监测。
RS为GIS提供信息源，GIS为RS提供空间数据管理和分析的技术手段(图像处理)，GPS作为GIS有力的补测、补绘手段，实现了GIS原始地图数据的实时更新。3S的综合应用是一种充分利用各自的技术特点，快速准确而又经济地为人们提供所需的有关信息的新技术，三者的紧密结合，为地形测量提供了精确的图形和数据。
2 测绘技术自动化技术的发展趋势
随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的系统、智能化，测绘技术自动化技术向着3G技术及集成技术自动化、实时化、数字化，数据库和应用软件的开发应用，三维可视化技术以及人工智能化发展。使测绘技术自动化技术能全方位的应用于地形测量中，提高了地形测量的效率和准确性。
2.1 3G技术及集成技术的进一步发展 积极普及3G技术的应用，改进3G技术中存在问题，更新3G及其集成技术测量的方法和手段，加强测量精度和准确性，使3G技术能在地形测量测绘技术领域的应用进一步扩展。
全球数字摄影测量系统在GPS、GIS、RS和3S集成技术中的应用，对数码摄影测量和地形测量更加普及和深化，使测绘技术向电子化、自动化、数字化方向发展。
2.2 测绘软件及数据库的开发与更新 加强地形测量数字化测绘软件的研发，使测绘软件系统更加高效、灵活和功能齐全，使测绘软件技术在地形测量中起到了相当重要的作用。
更新完善信息数据库，将采集的测量数据转换直接进入信息数据库，数据管理查询方便，数据共享，实现全球数据更新和扩展空间基础信息系统的动态管理，实现测量数据的管理科学化、标准化、信息化，实现测绘数据的传输网络化、多样化、社会化，使测绘技术走向自动化，实时化，数字化。
2.3 人工智能和专家系统在测绘技术中的应用 随着计算机技术的发展和测绘技术与相关学科的交叉、综合，人工智能和专家系统在测绘技术中有着广泛的应用前景。计算机利用专家知识模拟人脑思维进行推理，从事智能化的数据、图形处理和信息管理工作，极大地提高工作效率，使测绘技术向自动化、智能化发展。
全球定位系统(GPS)、数字摄影测量系统(DPS)、遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)和专家系统(ES)这5S技术的发展和相互结合，专家系统在其中发挥着重要的作用，专家系统对整个测量流程进行控制，并执行相应的推理、分析和处理工作，并可实现信息资源共享，实时动态监测诊断，提高效率和质量，是测绘技术通向实时、自动、智能测量系统的关键。
3 结论
随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的智能化，测绘技术自动化技术发生了重大变革，从传统的测绘技术（例如电子测距仪、经纬仪、水准仪和平板仪）向3G技术、数字摄影测量技术以及人工智能化发展，推动了测绘技术自动化技术的活跃和革新，测绘技术朝着自动化、实时化、网络化和数字化方向发展，使地形测量更快速、简单、精确。
参考文献：
篇6
随着物联网时代的到来，物联网已不在是未来概念，其不仅能引领信息科技与传统领域融合，还能带动数十万亿美元的经济价值。无论是IBM、ARM和英特尔等国际巨头，还是以华为、BAT等为代表的国内企业都已瞄准物联网，只有能充分利用物联网的企业才将成为万物互联时代的赢家。那么在2017年，在物联网领域有哪些最值得关注的公司？
谷歌
谷歌自2014年以32亿美元收购Nest智能家居厂商后，正式踏入物联网领域，在长期关注物联网发展的杨剑勇先生看来，由于这一笔交易，也促使了众多科技企业纷纷开始涉足智能家居领域。尽管Nest没有达到预期，但作为新兴产业，谷歌的探索从未停止，于去年推出一款搭载智能语音技术的Google Home音箱设备来承担智能家居梦，以此来争夺家庭入口。
亚马逊
亚马逊也在全力以赴进军物联网，不仅了AWS IoT平台，还可以让联网设备轻松且安全地跟云应用和其他设备进行交互。与此同时，亚马逊推出的Echo是当今最畅销的消费级智能产品，由于采取了在语音识别上更加开放的策略，整合了更多的第三方资源，因此Echo的销量也是一路攀升。此外，兼容亚马逊智能语音助理Alexa产品无处不在，让Alexa迅速爆红，以语音控制为入口轰动业界。
三星
三星自收购SmartThings智能家居平台后，一直致力于推动物联网产业落地，早前其也表示，到2020年，三星的产品物联网覆盖率将达到100%。另外在2016年6月，三星将在美国硅谷研发物联网技术，包括数字医疗和无人机、机器人、自动汽车等智能机器，未来四年，在美国研发机构投资12亿美元开发物联网技术，并将面向物联网领域的初创企业投资，以此扩大物联网业务规模。
IBM
对于物联网商业应用之路，IBM是核心推动者之一，率先提出“智慧地球”概念，建议投资新一代的智慧型基础设施，把感应器嵌入到电网、铁路、桥梁、公路、建筑等各种物体中，并连接至网络，形成所谓的“物联网”，然后将“物联网”与现有的互联网整合，实现人类社会与物理系统的整合。如今IBM在推动物联网产业发展时，已开始聚焦人工智能，并成立了IBM沃森（Watson）物联网全球总部，把认知计算确立为重要战略支柱之一，以人工智能方式推动物联网落地，在IBM的帮助下，物联网将越来越智能。
ARM
在移动芯片领域，英特尔与AMD作为PC芯片巨头却不敌ARM，全球有90%的智能手机采用ARM设计的处理器，然而震惊全球的事件是软银以高达243亿英镑收购ARM，孙正义舍弃众多优质资产，甚至背负高负载，也不惜巨资收购ARM。显然孙正义对未来趋势的判断，为围绕物联网的豪赌拉开序幕。
微软
作为PC时代霸主的微软，在移动互联网时代表现平常，造就了苹果、谷歌的崛起。尽管未享受到移动互联网红利的微软，但在纳德拉（2014年2月接任微软CEO）的带领下，奉行‘移动先行、云先行’的战略，帝国正在崛起，市值更高达5000亿美元，在全球市值排名第三。同时也预示着微软正走上一条正确的道路，而微软也希望所Win10无处不在，借此连接人与各种设备、服务与场景。
英特尔
在PC时代呼风唤雨的英特尔，并未抓住移动互联网这一波机遇，如今信息科技向物联网延伸之际，英特尔积极拥抱物联网，主要聚焦在5G、无人驾驶、人工智能等前沿领域，希望与各合作伙伴共同创造一个万物智能互联的未来。不过笔者关心在遭遇转型阵痛的英特尔，能否抓住物联网机遇重塑昔日辉煌？
通用电气
通用电气（GE）作为美国工业4.0践行者，拥有百年历史，多年前就致力于物联网方向转型，首次提出“工业互联网”概念，让一切连接至互联网，各种设备和机器等透过安装各式各样的传感器来收集数据，对形成的大数据加以分析，赋予机器感知、学习、自我优化的能力，并从数据中获取价值。此举彻底改变了GE，由此从工业巨擘成为数字企业，更掀起了数字化工业浪潮。早前《财富》杂志改变世界的公司中，GE排名在前三。
诺基亚
自把手机业务出售后，近年来，诺基亚专注向物联网方向转型，积极发展5G、云和物联网等技术。为提高自身在物联网时代的竞争力，争夺行业制高点，不仅以156亿欧元收购阿朗，还有一直面向物联网领域的基金，规模高达10亿美元，并推出了面向所有连接设备的智能管理平台，使客户能够更加便捷地为智能停车、智能照明、智能交通及自动驾驶等物联网垂直应用部署全新服务。
华为
华为自提出物联网战略之后，其发展愿景变为“更美好的全联接时代”，如今年销售规模超5 000亿人民币，也是中国最典型的“技术驱动”企业，仅去年研发费用就高达83.58亿欧元（约606亿人民币），有数据显示，华为10年来累计投入近3 000亿。这一庞大的研发资金投入，确保其在未来通信领域处在领先地位，尤其在万物互联的时代下，确保华为构建连接的核心能力。作为要连接世界的华为，致力于构建领先的物联网联接能力。
百度
随着物联网的部署越来越广，作为支撑物联网应用后端服务的人工智能技术，是其最核心一环，而发展人工智能也是百度的核心战略，因此百度积极通过软硬结合来推动AI 商业落地。百度将智能家居作为发展方向之一，成立了智能家居硬件和度秘事业部，加速人工智能战略布局及人工智能产品化和市场化进程，以智能家居为切入点，依托人工智能技术所积累的优势，以此抢夺入口控制权。
腾讯
腾讯在面对物联网领域布局时，主要在连接层依托连接优势来构建一个开放的物联网生态系统，推出了物联云平台，为设备提供快速、安全、稳定的接入物联网的一体化解决方案，已有超过5 000个合作伙伴加入了该平台。腾讯物联云毛华早前对南方周末记者表示，腾讯物联云的连接将不再局限于QQ，未来也有可能延伸到微信。
篇7
Abstract: this paper elaborates the topographic survey and mapping technology related concepts and currently topographic mapping automation technology, and probes into the development of surveying and mapping technology automation technology trends.
Keywords: topographic mapping technology development trend
地形测量学是研究测绘地形图及与其有关测绘工作的理论、方法的应用技术学科。地形测量是为城市、矿区以及各种工程提供不同比例尺的地形图，以满足城镇规划、矿山开采设计以及各种经济建设的需要。地形测绘是研究地球局部表面形状和大小，并将其测绘成地形团的理论和技术。通过测定小范围地表高低起伏形态和地物(如建筑物、道路、耕地等)的特征点的平面位置和高程，经相应的数据处理、采用一定的测量符号按一定的比例缩绘在图纸上。从而获得与相应地面几何图形相似的地形图，为国家经济建设提供设计与施工的图纸资料。传统的测绘包括控制测量、地形测量、施工测量、竣工测量和变形监测5个部分。现代测绘技术自动化技术具有自动化程度高、测图精度高、图形属性信息丰富和图形编辑方便等优点。
一、目前地形测量的测绘自动化技术
1. GPS技术GPS(Global Pos itioning Sys tem)称为全球定位系统，是美国20世纪70年代开始研制的，它历时20年，于1994年3月全面建成的利用导航卫星进行测时和测距，具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统，是一种高精度、全天候、高效率、多功能的测绘工具。GPS定位技术与常规地面测量定位相比，具有抗干扰性能好、保密性强，功能多、应用广，观测时间短，执行操作简便，全球、全覆盖、全天候、高精度的特点。特别是RTK的定位精度可达厘米级，在水上定位得到了广泛的应用。
2. GIS技术地理信息系统（Geographical Information Sys-tem-GIS）是利用现代计算机图形和数据库技术来处理地理空间及其相关数据的计算机系统，是融地理学、测量学、几何学、计算机科学和应用对象为一体的综合性高新技术。其最大的特点就在于：它能把地球表面空间事物的地理位置及其特征有机地结合在一起，并通过计算机屏幕形象、直观地显示出来。
3. RS技术遥感RS（Remote Sensing）起源于20世纪60年代，不直接接触被研究的目标，感测目标的特征信息(一般是电磁波的反射、辐射和发射辐射)，经过传输、处理，从中提取人们感兴趣的信息。遥感包括摄影、陆地、卫星、航空、航天摄影测量等技术。
二、测绘技术自动化技术的发展趋势
随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的系统、智能化，测绘技术自动化技术向着3G技术及集成技术自动化、实时化、数字化，数据库和应用软件的开发应用，三维可视化技术以及人工智能化发展。使测绘技术自动化技术能全方位的应用于地形测量中，提高了地形测量的效率和准确性。
1. 3G技术及集成技术的进一步发展积极普及3G技术的应用，改进3G技术中存在问题，更新3G及其集成技术测量的方法和手段，加强测量精度和准确性，使3G技术能在地形测量测绘技术领域的应用进一步扩展。全球数字摄影测量系统在GPS、GIS、RS和3S集成技术中的应用，对数码摄影测量和地形测量更加普及和深化，使测绘技术向电子化、自动化、数字化方向发展。
2. 测绘软件及数据库的开发与更新加强地形测量数字化测绘软件的研发，使测绘软件系统更加高效、灵活和功能齐全，使测绘软件技术在地形测量中起到了相当重要的作用。更新完善信息数据库，将采集的测量数据转换直接进入信息数据库，数据管理查询方便，数据共享，实现全球数据更新和扩展空间基础信息系统的动态管理，实现测量数据的管理科学化、标准化、信息化，实现测绘数据的传输网络化、多样化、社会化，使测绘技术走向自动化，实时化，数字化。
3. 人工智能和专家系统在测绘技术中的应用
随着计算机技术的发展和测绘技术与相关学科的交叉、综合，人工智能和专家系统在测绘技术中有着广泛的应用前景。计算机利用专家知识模拟人脑思维进行推理，从事智能化的数据、图形处理和信息管理工作，极大地提高工作效率，使测绘技术向自动化、智能化发展。全球定位系统(GPS)、数字摄影测量系统(DPS)、遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)和专家系统(ES)这5S技术的发展和相互结合，专家系统在其中发挥着重要的作用，专家系统对整个测量流程进行控制，并执行相应的推理、分析和处理工作，并可实现信息资源共享，实时动态监测诊断，提高效率和质量，是测绘技术通向实时、自动、智能测量系统的关键。
三、结论
随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的智能化，测绘技术自动化技术发生了重大变革，从传统的测绘技术（例如电子测距仪、经纬仪、水准仪和平板仪）向3G技术、数字摄影测量技术以及人工智能化发展，推动了测绘技术自动化技术的活跃和革新，测绘技术朝着自动化、实时化、网络化和数字化方向发展，使地形测量更快速、简单、精确。
篇8
接着四大会计师事务所之一德勤于3月10日宣布，与KiraSystem联手，将人工智能引入会计、税务、审计等工作中，并针对人工智能从复杂文件中提取的文本信息以做出更好的分析，官方表示这一科技创新将帮助员工从阅读合同和其他文件的乏味工作中解放出来，减少阅读时间，使得人才投入到更多有价值的工作中，更加关注战略方面的事物。会计人员真的会被替代吗？
二、相关概念
首先我们要从会计的定义来研究，会计是以货币为主要计量单位，运用专门的方法，核算和监督一个单位经济活动的一种经济管理工作。定义的落脚点是“一种经济管理工作”，也就是说会计工作的中心是放在企业管理中，而不是简单的记账。这点在会计的职能中也有所体现，会计的职能是指会计在经济管理过程中所具有的功能。作为“过程的控制和观念的总结”的会计具有会计核算和会计监督两项基本职能，还具有预测经济前景、参与经济决策、评价经营业绩等拓展职能。换句话说，会计是企业决策的参与者。
人工智能的定义实质是一门学科，目标是要探索和理解人类智慧的奥秘，并把这种理解尽其可能地在机器上实现出来，从而创造具有一定智能水平的人工智能机器，帮助人类解决各种各样的问题。人工智能科学起步晚，但发展迅速，早已渗透至我们的生活，如银行ATM机，网上银行等。
人工智能为人们的生活工作提供便利，那会计人员会被人工智能所替代吗？本文将财务会计和管理会计两方面进行分析。
三、财务会计
首先在财务会计领域，也主要是进行核算的过程。在核算过程中，对方法的选择、对未来的估计等都会对企业有较大影响，从而影响企业的决策。在财务会计领域，会计工作者在作出决策之前需要考虑这将会给企业带来怎样的经济影响，这也说明会计工作者是企业决策的参与者，本文将从以下几个方面对财务工作进行举例论述：
1.资产方面
资产是指企业过去的的交易或事项形成的、由企业拥有或者控制的、“预期”会给企业带来经济利益的资源。“预期”在字典中的含义是指对未来情况的估计。也就是说预期是需要会计人员通过自己的工作经验判断从而辨别什么是资产，按照目前的情况来估计，到时是否会给企业带来经济利益。“估计”的正确性，将会对企业的财务报告产生较大的影响，从而这一工作无法完全交给人工智能来完成，这是对会计工作谨慎性的尊重。人工智能此时无法按照一种标准来衡量，更没有一个特定的数据衡量标准来供它使用，这些都需要会计人员根据自己的工作经验及企业内外的环境来判断。例如某些财务的应收账款有明显迹象表明无法收回，此时如果不及时处理将会虚增企业的资产，少确认损失，虚增利润，这对企业未来的经济活动都会有较大的影响，并影响企业的决策。
2.会计政策的选择
会计政策的选择是指特定主体根据自身的目标在可供选择的范围内进行选择并拟定会计政策的过程，企业一经选定某种方法，就不能随意变更。选择不同的会计政策对企业将会产生不同的经济后果，也会影响相关者的决策行为。但由于在实际的生产经营过程中因为经济环境、客观状况及国家的要求，可能会出现会计政策的变更。其中一个条件则是会计政策的变更能够提供更可靠、更相关的会计信息。在我们的实际工作中判定提供是否为更可靠、更相关的会计信息时，这一情况是非常复杂的。例如：投资性房地产后续计量模式的变更，从成本模式计量变更为公允价值模式计量，在市场经济这个大环境中，成本模式简单且易于取得，盈利水平较为稳定，但无法反映资产的真实价值和风险，降低价值相关性，然而公允价值模式会使会计信息更具相关性，使企业更具竞争性但其计量成本较高，利润易波动，且增加税负风险。会计政策的变更会给企业带来许多影响，会计人员需要考虑许多情况，以及分析社会环境，需要去衡量其利弊，去分析企业未来的发展，再做出合理的决定。以及存货计量方法的选择，折旧方法的选择都会出现这些问题，而目前人工智能只是按照一个标准进行判断衡量，最终还是需要会计人员根据经验等做出决策，这也足以说明会计是企业决策的参与者。
从以上两种情况来分析，财务会计的核算部分不仅仅是简单的记账、算账、对账等基础的会计核算，需要会计工作人员根据经验进行判断决策，会计人员的决策影响企业的经济活动。人工智能可以帮助企业会计人员简化工作，提供一些分析信息，而最终的思考及决策是需要由会计人员决定。接下来本文将从管理会计的角度进行论述分析。
四、管理会计
管理会计是财务会计的延伸，管理会计与财务会计有共同的最终目标，管理会计更直接的参与企业决策，本文将从管理会计的部分职能，对管理会计参与企业决策进行举例论述：
1.预测经济前景
管理会计按照企业未来的总目标和经营方针，充分考虑经济规律的作用和经济条件的约束，选择合理的量化模型，有目的地预测和推测未来企业销售、利润、成本及资金的变动趋势和水平，为企业决策提供信息。例如：在进行利润预测中，面对不同情况我们会选择不同的模型对利润进行预测，在对资金需要量的预测中，会考虑各资产负债项目及其他因素对资金的影响，从而预测未来需要追加的外部资金量。管理会计站在现在，对未来作出预测，帮助企业更好的形成战略，制定计划，帮助企业进行决策。
2.参与经济决策
管理会计参与经济决策主要体现在根据企业决策目标搜集整理有关信息资料，选择科学的方法计算指标，筛选最优行动方案。例如：在短期经营决策需考虑生产经营能力、相关业务量、相关收入和相关成本四大因素，再根据企业生产经营活动的特点选择决策办法，最终对企业经营活动中面临的事项做出选择。对定价、是否生产、追加订货等问题可以做出较为恰当的决策。管理会计的决策对企业的生产经营活动起着至关重要的作用，也将对企业未来的发展有一定影响。人工智能面对企业纷繁复杂的经济活动，无法替人类做出重要决定，但不可否认，人工智能的应用将会大大提升会计工作人员的效率。
3.规划经营目标职能
管理会计的规划目标职能是通过编制各种计划和计算实现的，合理有效地组织协调供、产、销、及人、财、物之间的关系，并为控制责任考核创造条件。例如：管理会计中的本量利分析，计算的单一、多品种的保本分析，以及在盈利条件下的本量利分析。对研究企业盈亏有着较为重要的意义，规划企业的经营目标，为会计的预测决策提供必要的财务信息，此时管理会计可以利用人工智能建立模拟环境等，为自己提供相应的信息。
根据上述对管理会计职能的分析，我们可以看出管理会计对企业的影响，对企业发展的重要意义，也足以说明管理会计工作渗透企业的各个方面，处在企业管理的核心地位。人工智能可为企业的战略决策提供模拟分析、识别财务管理目标和财务管理环境，也可建立相应的预警模型，来促进企业的发展，所以会计人员可以合理利用人工智能为自己提供信息，帮助自己进行决策，但人工智能无法替代会计作出决策，会计需要根据经验，根据环境等作出最终决策。
五、结论
篇9
医药制造业是我国国民经济的重要组成部分，在整个消费市场中有着举足轻重的地位。进入21世纪以来，我国医药制造业发展迅速，目前已成为全球第二大医药市场，原料药生产出口稳居世界第一。2007-2017年，我国医药制造业规模以上企业的主营业务收入从5967亿元增长至28200亿元，复合增长率达到16.8%，远高于同期GDP增长率。不过，我国医药制造业创新能力弱、竞争能力不强等问题突出，产品仍“以仿为主”，创新药欠缺，药品质量和疗效等都有待进一步提高。另外，随着近几年药品“带量采购”、“两票制”等政策的实施，对药企运营与成本控制提出更高要求和挑战，再加上疫情冲击，我国医药制造企业的收入和利润收到较大影响，规模以上企业的主营业务收入近几年一度出现下滑。在以上背景下，推动医药制造企业数字化转型是推进我国药企向创新型技术型转型升级、提升自身竞争力的有效手段。当前，我国医药制造企业数字化与智能化水平还有较大提升空间，据统计，我国有超过一半的医药制造企业处于单点信息化、数字化覆盖状态，系统间集成度较低；另外，仍有26%的医药制造企业处于数字化起步阶段。具体而言，我国医药制造企业数字化、信息化主要存在如下问题：第一是新药研发能力普遍偏低，研发阶段信息化支撑手段缺乏。当前医药研发需要强大的平台及人工智能、大数据分析等手段支撑，我国医药企业特别是中小企业仍处于传统医药研发阶段，缺乏信息化手段及数据的支撑，导致药物研发耗时耗力，且成功率低。第二是医药生产阶段信息化及自动化大部分处于单点覆盖阶段，未形成端到端集成。一方面部分生产环节还未实现自动化，这在中成药制造企业中较为常见，如药材预处理、药物提取、环境控制等环节，仍需要大量人工参与。另一方面，医药企业信息化与自动化大部分互相分离，生产过程中的数据没有得到实时收集以用于研发、生产过程的控制及管理。第三是企业营销流通、产业链协同等环节信息化水平普遍偏低。我国医药制造企业对药品营销渠道管理、营销数据的实时跟踪及数据分析能力普遍不足。同时，当前药企普遍缺乏互联网营销及用户服务类平台，基于线上的创新发展观念薄弱。另外，医药制造企业利用信息化平台打通产业链上下游企业，实现上下游企业数据同步、资源及业务协同等方面还存在较大短板。
二、我国医药制造企业开展数字化转型推进创新发展建议
基于我国医药制造企业数字化、自动化现状及问题，为推进我国医药制造企业运营升级、产品及服务模式创新，提升行业在国际的综合竞争力，企业应根据自身实际情况进一步提升研发、生产、营销流通、用户服务等环节智能化、数字化水平，同时推进企业各环节系统间集成及数据共享流通，最终实现智能化研发、智能化生产制造、智能化企业管理等全新生产运营模式的构建，具体建议如下。
（一）研发环节数字化
医药研发环节数字化是目前我国医药制造企业存在的最大短板，也是企业加强创新药开发力度的关键一步。研发环节数字化建议从以下几方面开展。一是企业内部要构建统一的研发基础数据库，如电子实验记录、仪器原始数据、化合物/生物样品数据、生物活性数据库等，实现研发过程中各类数据电子化、标准化，并实现基础数据库在企业内部的数据共享。二是完善企业级的研发信息管理系统实现研发流程集成。构建医药研发平台，建立标准化的研发流程，基于研发平台实现研发流程集成。基于研发平台推进研发数据的整合和开发利用，实现对研发进程和研发质量的管理和控制，提高实验效率，加快药物研发进程。三是充分利用大数据、人工智能等新一代信息技术辅助研发创新。医药制造企业应和专注于大数据、人工智能的信息技术服务企业开展广泛合作，共同探索人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验过程中的应用，以降低研发成本、缩短研发周期。例如运用人工智能、大数据等技术在药物研发、临床试验等阶段进行大批量文本分析及预测、虚拟药物筛选、病例分析及临床匹配、晶型预测、发掘药物新适应症等工作，以提高药物研发效率。
（二）生产环节数字化
医药生产环节应重点推进生产过程自动化、智能化水平，加强各环节智能化系统的整合，逐步形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系。由于化药、生物药、中药生产数字化基础存在较大差异，建议企业在数字化转型过程中，根据自身情况选择具体方案。具体建议如下。一是中小企业首先提升药品生产关键环节的自动化、智能化水平。推进智能装备、智能传感器等智能设备的普及，加强提取、浓缩、醇化、干燥、灭菌等关键环节自动化控制系统的部署，逐步实现各个环节工艺参数和质量控制参数（如温度、流量、压力、液位、质量、浓度等）的自动采集、监测、分析、集中显示、报警和控制，简化生产流程，减少人工干预。二是逐步形成贯穿全生产过程的智能化控制体系。在关键环节自动化系统部署基础上，推进各环节自动化控制系统的整合，形成贯穿整个生产过程的智能化、自动化控制体系，强化生产制造各类参数数据汇聚与分析，实现信息和数据的快速、合理、准确传递与共享，全面提高生产制造过程信息化管理能力。三是完善企业生产类信息化系统建设及综合集成。完善生产执行（MES）、环境监测、药品质量监管、仓储管理等生产信息化系统建设，实现生产自动化、智能化设备数据、物料、能耗等数据接入到生产信息化系统中，实现数据的实时监测及分析应用。推进生产信息化系统间集成及数据共享流通，形成集管控、优化、调度、执行和经营于一体的生产新模式。
（三）营销流通及用户服务环节数字化
营销流通及用户服务环节数字化是传统医药制造企业较为欠缺环节，随着“互联网+”在医药及医疗领域的渗透，营销流通及用户服务环节数字化成为医药企业进行精准营销、开展服务化转型的关键。具体建议如下。一是搭建精准营销平台。医药制造企业应联合医药流通企业打造面向基层医疗市场的数字化精准营销平台，重点探索医药产品精准营销方式，提高资源投放有效性。一方面基于精准营销平台整合下游终端客户资源，汇聚营销数据和客户数据，掌握药品流向动态，对渠道终端（如医院、药店等）营销数据进行实时动态管理以辅助差异化营销科学决策制定、渠道优化、终端覆盖等。另一方面基于新媒体环境，通过大数据分析手段分析医生社交网络、阅读量和转发量、医学信息浏览记录等线上数据，挖掘医生使用偏好，实现有的放矢、精准营销。二是打造线上线下融合的医药新零售、健康服务平台。医药制造企业应探索建设B2B、B2C电子商务平台或与大型医药电商平台进行合作，实现营销渠道下沉，推进线下线上全面融合。另外，有实力的医药制造企业可探索建设企业数字化服务平台，并和线下医院、体检中心、理疗中心、药店等实体机构进行密切合作，将数字化服务平台向线下机构及个人用户延伸，基于平台开展药事个性化远程咨询、疗效数字化评估、远程审方、健康监测、健康管理等。同时基于平台沉淀消费者疾病谱变化、健康需求和消费习惯等数据信息，开展C2M反向定制化研发生产。另外，医药制造企业应积极与数字化诊疗平台、互联网医院等平台类企业合作，联合推出慢病管理、术后跟踪等服务，包括在线诊断、药品购买配送、用药跟踪等，形成“医+药”闭环，延伸大健康服务半径，创新开展营销模式。
（四）企业运营管理数字化
企业运营管理数字化是医药制造企业实现内部运营升级的重要手段，通常包括企业人财物的数字化综合管理、企业数据汇聚及综合分析、企业智能决策等。具体建议如下。一是推进企业运营管理数字化升级。针对中小企业，建议通过实地部署或采购SaaS服务等方式，推广办公自动化、企业资源管理、客户关系管理、供应链管理等运营管理类信息系统的使用，加强企业管理精准管控能力。对于有实力的大型企业，建议推进运营管理类系统与药品研发、生产制造、营销流通、用户服务等环节信息化系统的整合，实现研发、生产、营销、用户服务、企业运营管理相关流程及数据的融合贯通。二是提升企业大数据创新应用水平。建议有实力的医药制造企业打造企业数据，盘活企业全量数据，实现企业各环节数据的汇聚整合、提纯加工、数据分析、数据应用服务等，形成基于大数据分析与反馈的工艺优化、流程优化、设备维护与事故风险预警、精准营销及用户服务能力，实现企业生产与运营管理的智能决策和深度优化。三是推动产业链上下游信息化协同。加强医药制造企业与上下游产业链企业的协作，通过系统整合、流程打通等推进上下游企业生产要素互通共享，逐步实现产业链互联、平台协同、要素融通，推动产业链企业生产和服务资源优化配置。
篇10
潮水退去，才展现出行业的本来面目。“有一些泡沫，但没有‘’、O2O那会儿那么多。”创新工场技术副总裁、人工智能工程院副院长王咏刚告诉《21CBR》记者。
“扎实”、“踏实”是众多投资人谈及人工智能时提到的关键词。对创业者而言，技术的重大突破、庞大的用户市场以及多方政策的利好，似乎预示着人工智能的商业春天才刚刚开始。然而，要想站在下一波浪潮的潮头，成为这场堪比工业革命的时代获益者，既要比拼硬实力的突破，也依仗对行业的理解，二者缺一不可。在人工智能的商业化进程中，脆弱的科学家式创业将难以冲破重重阻碍。
李开复重仓
当下提及人工智能，不能不关联至创新工场。2016年，这家专注于Pre-A到C轮的早期投资机构重仓人工智能，投资相关领域创业公司超过30家。早年研究语音识别的创始人李开复身体力行，一举一动不离人工智能：演讲、出书、为投资公司站台、成立人工智能工程院。直到今年初，李开复公开表示：“能投的已经不多了。”
王咏刚告诉《21CBR》记者，人工智能尚处在行业发展的早期阶段，“我们看好整体的发展趋势，但现阶段项目的绝对数量是少的，找好项目相对来说也就困难一些。”对创新工场而言，好项目各有各的好，不投的项目归结起来则离不开三个方面：技术、团队和模式。
第一类是技术令人难以信服的概念炒作式项目。“开复就是搞人工智能出身的，我之前在谷歌工作，接触的项目比较多。有的创业公司说得天花乱坠，实际技术上是做不到的。”对于技术本身的发展趋势、在哪个领域能够解决哪些问题，创新工场自信在国内VC界的判断是较为准确的。
其次，对于纯科学家团队创业，由于不具备足够的商务落地渠道，“我们也会非常谨慎。当然不排除有的科学家确实技术很好，我们就帮他做孵化”。至于商业模式，在当下的国内互联网企业中，阿里、腾讯纷纷成立人工智能实验室，百度索性称自己是一家“人工智能公司”。那些巧妙避开了巨头现有业务冲击，自身具备不可复制和可持续性的创业项目，成功几率自然更高。
元Z资本合伙人陈洪亮认为，在人工智能这一强技术领域，图像和语音是已被验证的两个赛道。过去10年间，得益于深度学习算法和GPU等计算设备的发展，计算机视觉技术快速落地金融、安防、医疗等B2B领域。相比之下，语音技术偏重在客服、车载、智能家居等消费端领域，背后也有赖于语音识别、声纹识别等工业级算法的日趋成熟，“未来在这两块，将会出来一批比较扎实的成果。”
2014年底创立的Rokid（若琪）是元Z资本在语音赛道的代表项目，从天使轮到B轮一路跟进。5月15日，Rokid旗下第二款产品、名为Pebble（月石）的智能音箱在天猫开售。用户运用语音指令可以操控音箱播放音乐、报告天气，甚至控制家中的照明、电视等智能家居设备。Pebble意在通过日复一日的“自我学习”，无限趋近用户的偏好习惯。
相比用智能家居APP开关灯，一条语音指令显然要简单得多。无论是手机还是PC，都需要人去适应机器，声音似乎是人与机器更自然的交流方式。从天气到音乐，从新闻播报到童话朗读，元Z资本相信，声音将作为一种人机交互的无形界面，成为下一个平台级入口。而新入口的诞生，将带来变革性的机会。
不过，在陈洪亮眼中，对领域知识的依附使得创业初期的技术优势正在减弱，“行业细分，客户分散，即便有强悍的技术背景，过了一年左右的时间窗口，最后比拼的还是对商业的理解。”从这个角度而言，人工智能更以行业为导向，而非纯技术项目。“是行业+，不是AI+。”陈洪亮称。
这也是创新工场成立人工智能工程院的目的之一：源源不断向创业者推送产业项目，挖掘适合团队技术的商业模式并加以验证，为创业科学家寻觅商业合伙人，从而帮助团队尽快步入创业正轨。王咏刚表示，“商业合伙人具备的行业经验，必须令其懂得如何在行业里面拿到项目，纯科学家式的B2B创业很难。”
4月，在一次企业家公开活动上，北极光创投创始人邓锋面对两位业界人士发问：“讲究强关系的B2B行业会否影响人工智能的游戏规则？”依图科技CEO朱珑当时回应：“（关系）是现状，但产品真的能打动人。”或许可以这么理解，“关系”在某种程度上也代表着，你比别人更了解行业。
对于AI创业者，B2B意味着赚钱的难度和门槛更高了。不过，收费的价值也因此体现。在陈洪亮看来，一旦客户为此买单，其在组织机构内部能够被更高效地推行，避免沦为乏人问津的免费试用。王咏刚也相信，移动互联网的免费打法在人工智能时代将难以延续。
尽管业内少有公司公布自己的营收情况，但投资人大都表示，人工智能正在加速变现，“有些2B的项目，盈利已经很好了。”对于投资人和创业者而言，变现不仅仅代表了财务模型的转正，也意味着终于赢得了市场与用户的认可。
四家独角兽
拥有大数据支持的金融、安防和医疗，被视为是人工智能的下一个机会，也成为过去一年资本聚集的行业。国内计算C视觉赛道的创业公司接近30 家，人脸识别领域更是出现4 个独角兽――旷视（Face++）、商汤、依图、云从科技，纷纷完成融资。2017年，在工信部的“独角兽”企业榜单中，旷视的市场估值突破20亿美元。
旷视市场部副总裁谢忆楠告诉《21CBR》记者，2013年，旷视开始专注于人脸视觉的产品通用化。“当时主攻三方面的算法――人脸检测、关键点标注和人脸识别，团队基于行业做了很多技术上的研究。”2013-2014年，旷视拿下3项世界计算机视觉竞赛的第一名。2015年，在德国汉诺威IT博览会上，马云向德国总理默克尔演示Smile to Pay扫脸技术，就是由旷视提供核心算法，将刷脸支付模块内置到支付宝客户端中。
目前，旷视的Face++人工智能开放平台面向中小银行、地产园区、IT企业及独立开发者开放人脸、图像、文字等识别能力。其中，人脸识别API的日均调用量超过2400万次，是目前世界最大的人脸技术平台。旷视方面声称，其人脸识别技术在国内互联网金融领域拥有80%以上的份额。
旷视的快速崛起得益于技术和市场的多重利好。一方面，深度学习算法在过去10年间取得重要突破，给计算机视觉的大规模应用奠定了基础。另一方面，2014年，国家实名制工作相继在网络、电信和金融领域全面铺开。2015年，互联网金融雨后春笋般涌现，通过人脸识别技术完成远程开户和身份验证，成为各方普遍采用的技术手段。计算机视觉创业公司步入商业化时期。
谢忆楠表示，公司在商业化前期关键性地走通了“数据―算法―产品―技术”这一循环，面向行业的通用服务乃至更为深度的定制化方案得以落地。
而另一家独角兽公司――依图科技则啃下了安防这块骨头，其“蜻蜓眼”人像大平台服务于全国上百个地市的公安系统，是全国唯一拥有十亿级人像库比对能力的公司。
利用技g优势，快速切入一两个行业，从而形成深度合作，是上述独角兽公司早期脱颖而出的共同原因。在现有技术已然成熟、各家准确率纷纷达标的情况下，如何基于真实痛点挖掘场景，提供定制化且可复制的解决方案，成为打破传统行业壁垒、快速拿下市场的关键。
而在语音赛道，技术成熟也意味着消费级机器人市场的打开。Rokid并非头一个玩家，却自带网红体质。其迄今为止的两款产品，在未设独立展位的情况下，连续两年获得CES（国际消费电子展）创新类奖项。创始人Misa（祝铭明）在江湖上见首不见尾，研究团队的阵容却堪称强大：位于北京和旧金山的两个实验室由数十名全职博士科学家组成，来自中科院、哈佛、斯坦福、伯克利等一批海内外顶尖院校。
Rokid北京实验室负责人高鹏告诉《21CBR》记者，智能音箱Pebble的核心功能体验分为三类：音乐、儿童读物等内容服务，天气、闹钟等工具类服务，以及智能家居控制服务。凭借600万首320K码率高品质曲库和喜马拉雅FM等对接资源，Pebble向用户提供的内容涵盖音乐、新闻、电台、相声、戏曲和脱口秀等。一切体验从用户对其说出激活词“若琪”的一刻开启。
激活词“若琪”的设计和打磨用了将近一年时间。高鹏介绍，激活词的识别错误率随着音节的加长而降低。目前国内外同类产品的激活词大多设置在3-4个音节，而双音节的高激活率很难成功。在经历“若小琪”、“Hi，若琪”的反反复复后，研究团队还是通过算法验证实现了双音节。在公开的试用报告中，Pebble多个维度的人机交互体验超过了谷歌推出的业内首款产品Google Home。
而在声音定位上，祝铭明早年从威尔・史密斯主演的科幻电影《我，机器人》中的机器人女声获得灵感。高鹏坦言：“当时根本没有那样的现成声音。”团队开始在市场上寻觅适合的音色，同时自主研发TTS（Textto-Speech）语音合成技术，并由专门团队对声音处理和内容反馈进行设计，“若琪”最终被定位为一个温柔、幽默、聪明且不失个性的女声。
通过开放基于网络协议的API标准，Rokid还将飞利浦、小米、lifesmart等品牌纳入到其智能家居生态链中。在几乎未做投放、线下推广的情况下，开售三个星期的Pebble在天猫官网的销量逼近千台。祝铭明对媒体表示：“产品日活跃用户数量超过50%，用户使用时长平均超过1小时。”6月8日，Rokid宣布开通全渠道销售，Pebble登陆全国500多家经销商门店。
在Rokid的品牌文案中，“自然”是多次出现的一个词。产品负责人向文杰对此表示，语言、视觉和触摸是人类最自然的交流方式，“未来的产品方向就是向用户提供最自然的交互体验，希望让用户感受到，我们的产品是有温度的家庭成员，而不是一台冷冰冰的机器。”
智能的未来
人工智能的商业春天才刚刚开始。
埃森哲的研究结果显示，到2035年，人工智能将有望令包括美国、日本在内的12个发达国家的经济增长率翻番，劳动生产率增长40%。在谢忆楠看来，目前国内人工智能市场仍处在存量消化阶段，保守估计仍有七成左右的垂直行业尚待开发，在教育、交通、社保等领域潜力巨大。朱珑则表示，过去一年间，性能成倍提升的人工智能技术不断解锁应用场景，人类的想象力已经跟不上人工智能的发展速度。
机器的迷人之处在于智能未来。业内普遍认为，无人驾驶将是未来人工智能的重要落点。在创新工场的投资策略里，未来5-10年的投资项目中有相当一部分投给了无人驾驶。“机会太大了，将是万亿级的市场，且很难被个别巨头垄断。”王咏刚表示，无人驾驶是一个完整的产业链，从感知、决策、控制等多个模块的算法，再到各类传感器，乃至汽车共享和交通改造，有着巨大的想象空间，远未到技术收敛的阶段。
另一个充满未来感的方向则是沉浮数年的消费级智能硬件。亚马逊在6月初宣布，旗下智能音箱Echo的年出货量预期突破1000万台；苹果则被传即将在年度开发者大会中一款由语音助手Siri控制的智能音箱。国内方面则早有叮咚、小智者激起的浪花，“千箱之年”的说法因此在业内盛行开来。
Rokid将自身定位为一家科技公司而非硬件厂商，著眼于更宏大的语音技能生态建设。高鹏表示，Rokid将在近期推出开放平台，有望接入外卖、快递、叫车等来自第三方开发者的扩展功能，为用户提供更为丰富的语言技能应用。
人工智能从来就不是一场轻巧肆意的游戏，参与者面临的仍将是重重阻碍。
首先是巨大的人才缺口。陈洪亮称，未来很长一段时间，人工智能的马太效应将体现在人才方面。李开复提过一组数字，全球当下的人工智能专家不超过7000人，在中国这个数字可能是700个，且大多被BAT收入囊中。这也是创新工场成立人工智能工程院的一大使命：通过人才招聘和高校共建，同时加强与政府部门、国内外高科技公司的合作，培育和孵化高水准的人工智能技术团队。
数据壁垒则是人工智能创业打破大公司垄断、完成行业深度融合的另一项难题，一大原因在于数据安全泄露和用户隐私破坏。王咏刚认为，人工智能的发展与数据安全不是相互撕裂的关系，而是博弈均衡。
而最大的困难还是来源于技术本身。深度学习理论沿革每隔10年左右就会经历巨大变化，每一次的技术递进也推动着人工智能的工业化进程，新商业模式因此而生。“前沿技术当然对一线业务开展有着指导意义。”王咏刚说。
篇11
事例不胜枚举。速度只是第四次工业革命的一个方面，规模收益也同样惊人。数字化意味着自动化，自动化反过来意味着企业的规模收益不会递减（至少递减的部分会少一些）。为帮助读者从总体上理解这个道理，我们拿1990 年的底特律（当时主要的传统产业中心）与2014年的硅谷做一个比较。1990年，底特律最大的三家企业的总市值、总收入和员工总数分别为360亿美元、2500亿美元和120万人。相比之下，2014年，硅谷最大的三家企业的总市值高达1.09万亿美元，其2470亿美元的总收入与前者差别不大，但它们的员工数量仅约为前者的1/10，只有13.7万人。
与10年前或15年前相比，今天创造单位财富所需的员工数量要少得多，这是因为数字企业的边际成本几近为零。此外，在数字时代，对于许多供应“信息商品”的新型公司而言，其产品的存储、运输和复制成本也几乎是零。一些颠覆性的技术企业似乎不需要多少资本，就能实现自身发展。比如，instagram和Whatsapp等公司并不需要太多启动资金，借助第四次工业革命的力量，这些企业不仅改变了资本的作用，还提升了自身业务规模。这一点充分表明，规模收益有助于进一步扩大企业规模，并影响整个系统的改革。
除速度和广度之外，第四次工业革命的另外一个特点是，不同学科和发现成果之间的协同与整合变得更为普遍。不同技术相伴相生，催生出许多以前只能在科幻小说中才能看到的有形创新成果。比如，数字制造技术已经可以和生物学相互作用。一些设计师和建筑师正在将计算机设计、增材制造、材料工程学和合成生物学结合在一起，创造出新的系统，实现微生物、人体、消费产品乃至住宅之间的互动。通过这种方式，他们制造出（甚至可以说是“培植出”）的物体具有持续自我改变和调整的能力（这是动植物的典型特征）。
在《第二次机器革命》一书中，布莱恩约弗森和麦卡菲指出，以当今计算机的聪明程度，我们根本无法预知几年后它们会有怎样的应用。从无人驾驶汽车和无人机，到虚拟助手和翻译软件，人工智能（AI）随处可见，并改变着我们的生活。人工智能之所以取得巨大进步，既得益于计算能力的指数级增长，也得益于我们现在可以获得大量的数据。不论是利用软件发现新药，还是利用算法来预测人的文化喜好，都离不开大量的数据。我们在数字世界里留下的都是像“面包屑”一样的数据，许多算法是有能力学习这些数据的，所以才有了新型的“机器学习”和自动发现技术。这些技术可以让“智能”的机器人和计算机实现自我编程，从基本原理中找到最佳解决方案。
所谓的智能助手是快速发展的人工智能领域的一个分支，苹果公司的siri语音服务等应用让我们感受到了这个技术的威力。要知道，智能个人助手出现的时间不过才两年而已。今天，语音识别和人工智能的发展突飞猛进，人机交谈将很快成为常态，技术专家所说的“环境计算”也将成为现实。利用环境计算技术，机器人个人助手可以随时记笔记并回答用户提问。未来，我们的设备将对个人生活产生更大影响，这些设备会聆听我们的想法、判断我们的需求，并在必要时主动为我们提供帮助。
第四次工业革命在带来巨大好处的同时，也会带来巨大挑战，其中不平等现象的加剧尤其令人担忧。不平等现象加剧所带来的挑战很难量化，因为我们绝大部分人既是消费者又是生产者，所以创新与颠覆对我们生活水平和福祉的影响既有正面的，也有负面的。
最大的受益者似乎还是消费者。第四次工业革命产生了一批新产品、新服务，这些产品和服务可以在不产生任何额外成本的情况下，提高消费者的个人生活效率。如今，预约出租车、查航班、买产品、付费用、听音乐、看电影――所有这些事务都可以远程完成。技术给消费者带来的好处是有目共睹的。互联网、智能手机和成千上万的应用软件让我们生活得更为轻松，也提高了我们的总体工作效率。我们用来阅读、浏览、通信的一台小小的平板电脑，其运算能力相当于30年前5000 台台式电脑的运算能力总和，且其存储信息的成本逐步趋近于零（20年前，存储1GB数据的年费高达1万多美元，如今平均仅需不到0.03美元）。
第四次工业革命带来的挑战显然主要落在了供应方身上，即劳动和生产领域。过去几年间，在绝大部分最发达的国家以及中国等快速发展经济体中，劳动力对GDP的贡献比例均有大幅下滑。这当中有一半是因为创新驱使企业用资本取代劳动力，导致生产设备相对价格出现下滑。
因此，第四次工业革命的最大受益者是智力和实物资本提供者――创新者、投资人、股东，这正是工薪阶层与资本拥有者贫富差距日益悬殊的原因。这一现象也导致很多工人对未来失去希望，认为其实际收入这辈子不会有起色，而他们子女未来的生活也不会比他们这代人更好。不平等现象加剧以及人们对不公正的日益担忧是个巨大的挑战。
此外，所谓的平台效应也在加剧利益和价值向少部分人手中集中。平台效应指的是以数字业务为主的组织通过打造网络平台，匹配多种产品和服务的买家和卖家，从而获得越来越大的规模收益。
篇12
一、自动化机械制造规模
按规模大小FMS可分为如下4类
（一）自动化制造单元
FMC：的问世并在生产中使用约比FMS晚6～8年，它是由1～2台加工中心、工业机器人、数控机床及物料运送存贮设备构成，具有设置应加工多品种产品的灵活性。FMC可视为一个规模最小的FMS，是FMS向廉价化及小型化方向发展和一种产物，其特点是实{目单机自动化化及自动化，迄今已进入普及应用阶段。
（二）自动化制造系统
通常包括4台或更多台全自动数控机床及人工中心与车削中心等），由集中的控制系统及物料搬运系统连接起来，可在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工及管理。
（三）自动化制造线
它是处于单一或少品种大批量非自动化自动线与中小批量多品种f：MS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心、CNC机床，亦可采用专用机床或NC专用机床，对物料搬运系统自动化的要求低于FMS，但生产率更高。
（四）自动化制造工厂
FMt是将多条FMS连接起来，配以自动化立体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使计算机集成制造系统（C1MS）投入实际，实现生产系统自动化化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统IMS）为代表，其特点是实现工厂自动化化及自动化。
二、自动化关键技术
（一）计算机辅助设计
未来CAD技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用CAD数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将三维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。
（二）模糊控制技术
模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更起人们极大的关注。
（三）工智能、专家系统及智能传感器技术
迄今，FMS中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题（如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等）。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为FMS的诸方面工作增强了自动化。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能（包括专家系统）技术必将在FMS（尤其智能型）中关键性的作用。人工智能在未来FMS中将发挥日趋重要的作用。目前用于FMS中的各种技术，预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到21世纪初，人工智能在FMS中的应用规模将要比目前大4倍。智能制造技术fIMT旨在将人工智能融入制造过程的各个环节，借助模拟专家的智能活动，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程，系统能自动监测其运行状态，在受到外界或内部激励时能自动调节其参数，以达到最佳工作状态，具备自组织能力。
（四）人工神经网络技术
人工神经网络fANN）是模拟智能生物的神经网络对信息进行并行处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统，成为现代自支化系统中的一个组成部分。
三、启动控制技术发展趋势
自二战结束以来，世界各发达国家逐渐重视设计理论和设计方法的研究，先后产生了许多新概念、新思想、新理论和新技术。从设计方法来看，国内外先后提出了并行设计、虚拟设计、协同设计，相似性设计、智能设计等新概念；从设计准则来看，出现了优化设计、可靠性设计、有限元等概念，从设计的手段来看，出现了计算机辅助设计，不仅普及了二维设计 CAD 软件，而且功能全面的三维造型软件也进入了实用阶段。
（一）FMC将成为发展和应用的热门技术
这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近，更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。近年来，计算机网络技术、 Web 技术和数据库技术的出现和飞速发展，给现代机械设计注入了新的生机和活力，机械设计逐渐向数字化、网络化方向发展。基于 Web 的远程设计正是在这种条件下产生的。它的出现，使得各制造企业可以充分利用 Internet 和 Web 的国际互联性和资源共享性，组建企业间的动态联盟或虚拟设计小组，通过组合分散在各个地域企业的技术优势，发挥各个企业的局部特长，同时不同专业的技术人员可以不受地域的限制，在一个统一且易于访问的平台下进行异地的合作与设计，实现信息的交流和共享，进而快速开发出所需产品，提高产品设计的一次成功率。
篇13
金融科技是近几年的新兴词汇，也算是一个科技舶来名词，从国外流传而来。科技金融从专业核心技术来看包含：大数据，人工智能，物联网等。以上这些技术已经全面进入到我们的生活。金融科技运用于日常生活中的行业模式多样，这些业务模式从专业角度通常分为市场设施、投资管理、支付结算、资本筹集四大方面。在以上四方面的应用中，金融科技推动住房公积金的改革应用也极具社会价值，值得深入探究。
一、我国住房公积金现状
随着住房公积金改革的需求逐年升高，住房公积金管理单位也将会面临大幅度的改革，由原来的事业型单位转型，逐渐投入到市场经济建设中去。我国住建部也明确指出今后工作重点：优化住房公积金管理制度，建立政策性的管理金融单位，提高中低收入水平人群的租房和购房的能力。此项重要的工作指示也对住房公积金提出了更高的工作要求，如何迎合市场研发出好的产品，产生盈利的同时在改革过程中又如何能满足顾客的需求。这无疑是对每一位行业管理者以及基金规划人员的巨大挑战。
为了解决实施问题，国务院推出了切实有效的改革措施及方案，在各个地区通过网上业务及线下工作人员相配合，对工作流程进行了不间断的改进，在不断深化改革的过程中，实现了真正的为群众办事，提高了大量工作人员的办事效率，解决了人民群众在买房住房方面的大量现实问题，促进了住房公积金的改革进程。
二、应用于住房公积金中的金融科技
（一）大数据
随着科技的进展，大数据时代降临于社会生活中的各个行业，也成了金融科技工作业务人员的必备技能之一。由于大数据具有多样、高速、大量等优势特点，应对不同客户的需求与海量信息数据，传统的人工业务人员将客户信息录入系统时易造成的信息交叉错误等问题，在大数据技术的应用下将得到有效解决。此外，大数据技术在住房公积金改革中的应用不仅能高效满足客户的量身定做要求，还能有效降低成本，大幅度提高了业务成功率。在满足客户要求的同时，也大大降低了研发人员及业务人员的工作量与工作难度[2]。
为了更快推进社会文明的进展，信用体系的构建越来越有必要性。利用大数据技术构建住房公积金信用体系是政府推进住房公积金改革中的一大重要决策，用大数据对海量信息进行分析处理，为不同用户设定不同的申请贷款条件，实现信誉制度下的办理贷款类型多样化。做到真正意义上的将用户类型分类，从而确保每一位用户享受最有益的服务，实现住房公积金贷款分配的公平性。如今，不少地方的银行及住房公积金管理平台都进行了合作，用户需要在银行管理系统中进行个人身份的验证，提供真实有效信息，住房公积金管理平台再与银行签订各种合作协议，形成了一条成熟的产业链。在如此的管理申请贷款产业链中，实现用户与平台的利益共享，用户的信息安全保障度足够，达到高程度的合作品质。
（二）数字认证客户身份
由于网络环境存在一定的虚拟性及大量不确定安全因素的影响，所以线上办理住房公积金业务时，对客户身份进行快速准确的认证显得极为重要。如今，越来越多的数字认证方法对用户身份的准确性提供了很大意义上的保障。一般对用户身份的认证方法分为以下几种：第一，静态密码认证，通过提前预设数字或文字、问题等方法，对身份进行核实验证，预设的密码复杂程度越高，则身份验证安全性越高；第二，信任物体保障下的身份验证，主要通过对能有效证明身份的固有物件进行识别认证，如固有手机号的短信验证、固有邮箱的邮件认证、动态口令牌、网银盾、账号好友识别等；第三，对生物特征进行验证，人体拥有很多特有的生物特征，如声音、指纹、虹膜都可以用来对客户的身份进行验证。以上三种验证方法，从某种意义上来说，安全程度保障逐步提升，往往运用其中一种方法进行身份验证时达不到很高的安全要求，所以在实际运用过程中，采用两种或三种方法同时验证，更能保证客户个人信息安全的万无一失。利用数字技术认证客户身份，能够解决传统的人为审批带来的误差，此技术的应用也在很大程度上对人工业务人员起到了促进作用，增强了员工的团队合作意识，提高了员工的工作效率，杜绝掉了大部分的怠慢懒惰行为。
（三）人工智能
