人工智能新技術篇1
在我國的科技發展領域，人工智能的出現帶來了新的發展前景和發展動力。伴隨著科技大發展的信息化時代的到來，現在涉及到人們生產生活的各個領域都開始實現了人工智能技術的研究和嘗試性應用，通過實踐應用表明，人工智能確實發揮了巨大的技術推動作用。本文從人工智能的概念入手，詳細闡述了人工智能在計算機網絡技術中的運用和未來發展方向，最后對人工智能的科技發展措施進行了完整總結。
【關鍵詞】
人工智能；計算機網絡技術；運用
引言
到目前為止，我國的很多領域都已經開始了人工智能技術的應用，人工智能的技術應用大大方便了我們的生活，同時，也實現了生產和服務領域的革新和進步，對我國整體的科技進步和發展發揮了重要作用。
1人工智能簡介
1.1概念
人工智能是在近些年逐步興起和開始被大家熟知的技術名詞，人工智能主要應用在人工模擬操控以及實現人的智能性擴展和延伸，人工智能綜合了相關領域的智能性技術、智能操作方法以及智能技術應用，屬于一門綜合性較強的技術類應用科學。屬于一門獨立的新型技術學科。人工智能主要的應用載體為計算機，通過技術研究嘗試實現計算機實體發揮出人的智能，實現對人的智能性模擬應用，智能性延伸和擴展。從根本上來講就是尋求高應用技能的計算機，通過科學的設計和新型的建造方式實現計算機應用系統的高智能水平發揮。人工智能的概念是以人類智能為參考的，主要的應用方法是利用人工技術，通過人類智能行為的計算機開發和引入，綜合性研究的科學載體。近些年來，伴隨著計算機軟硬件的技術更新發展速度不斷加快，計算機的實際應用速度和效率不斷提高、實際的資源存儲能力不斷提高，同時，實際的網絡技術普及促使電子類產品價格不斷下降，許多人工無法短時間內快速完成的任務通過計算機已經可以輕松搞定，人工智能也由此擁有了更多的現實應用能力和基礎。目前，我國的人工智能研究主要集中在三個重要領域，其中包括了智能化的接口設計、智能化的數據搜索以及智能化的主體系統研究[1]。
1.2接口技術研究
為了實現更加便捷自然的人工智能交流技術應用，智能接口技術的研究在近些年來越來越受到關注。數據的提煉和有效信息的挖掘技術需要從大量模糊和隨機的數據中進行有效信息提取，從而實現對潛在和隱含信息中有價值數據的搜索和提煉的過程。所以，這一過程就需要搜索的主體具有一定的意念、選擇性能力以及辨識方法，屬于一個智能化的概念主體。同時具有明顯的自主性特征。通過對人類大腦智能化識別以及模糊數據處理功能模仿，實現智能化計算機的應用。未來，人工智能將會在人工神經網絡中進一步應用和普及，成為未來可具發展潛力的全新領域。在人工智能技術應用過程中，包含了語言信息自動處理、定理化的自動證明以及智能化信息檢索和問題解答等等。所以，人工智能應用中人機關系的變化將會進一步對人們生活方式以及生產模式產生重要影響，成為整體信息技術發展的新方向和新課題。在新的發展階段，人工智能也將擁有新的應用領域需要出現[2]。
2人工智能在網絡技術中的應用
在網絡安全領域，人工智能技術應用也逐步廣泛發展起來。互聯網信息時代人們的交流和聯系日益密切起來。人們的生產生活也因此大為便捷。但是，信息交流溝通的便利性加大的同時也必然引起網絡信息的安全系數降低，網絡安全隱患多種多樣。所以，人工智能技術的網絡安全維護應用將成為重要的突破口，大大提高網絡安全系數，同時實現網絡安全性能的提高，對用戶的信息安全進行充分保護。人工智能最突出的特點就是對于不確定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力較高，這些都是可利用在網絡安全維護中的重要技術優勢。能夠很好的對入網訪問者進行智能識別，提高信息的安全和穩定性[3]。同時，人工智能技術還可以很好的應用到計算機網絡信息服務領域中，一般被稱為智能信息處理技術，通過這一技術的融合可以有效提高人工智能的個性化任務設置，豐富實用方式，提高綜合服務水平。在軟件方面，各類新型開發工具都在不斷應用，人工智能的領域化拓展速度不斷加快，在硬件方面，技術革新帶來了性能的不斷提高，同時價格也在不斷降低。
3結論
綜上所述，我國的人工智能科學技術在很多領域的應用已經得到了很大的突破，科學技術與計算機網絡都是在人工智能發展過程中得到自身應用拓展的重要組成。通過以人工智能計算機網絡應用模式的分析和研究，進一步為人工智能的未來發展提供理論研究和參考價值。
作者：谷世紅 畢然 單位：石家莊信息工程職業學院
參考文獻
[1]熊英.人工智能及其在計算機網絡技術中的應用[J].技術與市場，2011，02：20.
[2]盧昌龍.人工智能及其在計算機網絡技術中的運用[J].電子制作，2015，05：87~88.
人工智能新技術篇2
一、超智能社會的主要內涵
近年來，信息技術取得了突飛猛進的發展，使得全球迎來了經濟社會的大變革時代。物聯網、機器人、人工智能、生物醫學、腦科學等領域的技術的進步，已經給人們的生活帶來了重大改變。信息技術及網絡化的大時代潮流，也使得超智能社會5.0變得不再遙遠，人工智能也成為實現超智能社會的核心。谷歌的人工智能―阿爾法圍棋，戰勝前世界冠軍李世石；IBM人工智能醫生“華生”達到全球醫生的平均水平；美國風險投資企業收購NBA勇士隊，采用大數據和人工智能分析，使勇士在6年之內由全聯盟倒數第2變成總冠軍等，均顯示了人工智能取得的突破性進展。
超智能社會5.0是在當前物質和信息飽和且高度一體化的狀態下，以虛擬空間與現實空間的高度技術融合為基礎，人與機器人、人工智能共存，可超越地域、年齡、性別和語言等限制、針對諸多細節及時提供與多樣化的潛在需求相對應的物品和服務，是能夠實現經濟發展與社會問題解決相協調的社會形態，更是能夠滿足人們愉悅及高質量生活品質的、以人為中心的社會形態。
超智能社會5.0，也是在德國工業4.0強化產業競爭力、實現產業變革的基礎上，試圖通過智能化技術解決相關經濟和社會課題的全新的概念模式。具體而言，不論都市與地方，都可以確保方便使用自動駕駛汽車，實現分布式能源的自產自用，以及使用基于新一代通信系統的智能醫療體系等。
超智能社會不僅涵蓋能源、交通、制造、服務等多個系統組合，未來還將包括人員、商務、法律等管理機能，以及勞動力提供與理念創新等人類自我價值的實現。建設超智能社會不僅需要高速公路等交通智能化、能源價值鏈最優化、制造體系全新化等核心智能系統的開發，也需要跨區域的醫療健康系統、食品產業鏈、生產體系等新的智能價值鏈的創造與創新，以及導航衛星系統、數據綜合解析系統、公共基礎設施認證等方面的支持。
二、超智能社會的主要支撐技術
在2016年5月底頒布的《科學技術創新戰略2016》中，對支撐超智能社會建設的主要技術領域進行了詳細描述，主要涵蓋虛擬空間和現實空間兩大技術領域。
（一）虛擬空間技術領域
網絡安全技術：對物聯網技術而言，從系統的設計到最終生命周期結束的時間很長，需要以漏洞處理、加密及高存儲容量等技術為重點，構建相應的研發及信任體系，并確保相關系統成本的降低；
物網系統構建技術：在大規模系統運行過程中，對系統進行結構改造以及新舊設備的相互銜接，結構邊緣及服務器側的虛擬技術就成為關鍵；
大數據解析技術：從含有非結構化數據的各種大數據中，挖掘出有價值的信息，需要實時的高速信息處理技術的支撐；
人工智能技術：在對當前人工智能的深層學習技術繼續加強研發的基礎上，還要推進搜索型、知識型、計算型，以及統合型人工智能的研發；
設備技術：不僅要強化對大數據高速和實施處理的小型超低電力消耗設備的研制，也要努力實現強功能和高性能系統的開發，以及最新的材料和設計技術開發之間的相互融合；
網絡技術：在推進網絡虛擬化技術的同時，為實現龐大物聯網設備間無線通信，開發高容量的無線技術勢在必行；同時還要構建對大數據實時把握及進行高度分析判斷的網絡技術；
邊緣計算技術：面對信息的實時高速處理，需要同步推進分散處理技術，確保網關等終端設備安全，并建立無法確保情況下的防范架構。
（二）現實空間技術領域
機器人技術：為實現機器人在通信、社會工作支援、制造、老人及殘障人士幫扶等多個生產和生活領域應用，日本應積極推進相關技術研發，并引領安全評估的國際標準制訂；
傳感器技術：在獲取各種信息的基礎上，開發可遠程實施的遠程監控及性能更新技術；
處理器技術：推進與機理、驅動、控制等信賴評價及處理器的人工智能研發密切相關的基礎研究，強化微電機系統及生物處理器等領域的技術研發；
生物技術：加強生物傳感器、人體運動數據采集裝置、生物驅動器等的開發，強化生物基礎技術研究，特別是高度小型化及超低電量消費的傳感器技術；
人機交互技術：在加快推進虛擬現實與增強現實、感知工程、認知科學與腦科學等領域技術研發的同時，考慮到技術設備的進步，為實現以機器人為代表的人工智能與人類的共存，與人類平等或僅為工具等社會倫理問題也需要提上日程。
（三）綜合領域相關技術
納米等原材料技術：支撐能源、基礎設施、醫療健康等領域創新型結構材料和功能材料的研發，以及相關應用組件的升級，重點突破領域為：高效電力控制的半導體技術、工藝創新的觸媒技術，以及聲光控制技術、高端測量診斷和成像技術、生物材料和納米材料等新型原材料技術；
光學和量子技術：為推進對信息通信、醫療、環境、能源等領域給予綜合支撐的、具有高精度、高敏感度、大容量、節能又安全等特征的、高端社會及產業基礎設施的形成，必須加強計算技術、成像與傳感技術、信息和能源傳輸技術、高加工技術等相關基礎和應用技術的研究，特別是在大容量和高速光子傳輸等尖端光學和量子技術等前沿領域。
（四）2020年主要成果目標
在作為支撐平臺的網絡空間技術領域，實現創新性技術突破；
超小型、低電量消耗傳感設備的實用化；
量子信息處理和量子傳輸基礎技術的開發；
新一代電力電子技術的全面商業化；
開始進行綜合性新材料開發系統的中試；
進行生物性能技術材料的生產；
2030年前后實現基干化工產品新觸媒技術的實用化；
2030年前后實現結構性材料的飛躍，在汽車與飛機制造等領域普遍采用輕量化與超耐用的新材料。
被外界譽為日本的“巴菲特+蓋茨”的軟銀總裁孫正義在2014年底提出了用人工智能機器人拯救日本，使日本在2050年產業競爭力重回世界第一的豪言。他指出，日本若能采用3000萬臺可24小時工作的人工智能產業機器人（相當于增加了9000萬制造業勞動人口），而支付給每臺機器人的“平均月薪”僅為1.7萬日元，這無疑將讓日本一舉兩得地扭轉在人口老齡化和勞動力成本過高方面的劣勢。
而日本新能源與產業技術綜合開發機構（NEDO）的研究報告《面向2035年的機器人產業未來市場預測》指出，日本國內的機器人產業市場規模2020年2.9萬億日元、2025年5.3萬億日元、2035年9.7萬億日元。
三、政策建議
當前我國經濟發展已經進入到新常態階段，勞動力成本增長明顯，2012年已過人口增長的劉易斯拐點，老齡化問題也日益見突出。為緩解相關壓力，將物聯網、大數據、云計算、人工智能、自動駕駛、共享經濟等技術與經濟、社會發展密切結合勢在必行。相關政策建議如下：
（一）提出“智慧中國2050”
為堅持以人為本的科學發展觀，深入貫徹五大發展理念的相關要求，應充分借鑒日本超智能社會5.0的科學內涵，研究提出諸如“智慧中國2050”的概念，并針對《國家創新驅動發展戰略綱要》提出了2020、2030、2050年我國科技創新戰略目標，今后在具體細則制定及實施上，融入“智慧中國2050”等內涵，將人工智能等技術與我國未來經濟社會發展需求相結合，引領未來社會經濟l展及模式轉變。
（二）注重“人工智能+物聯網”
將“人工智能+物聯網”融入新技術、新產業、新業態、新模式等四新發展理念之中，建立“人工智能+物聯網”國家實驗室，注重人工智能機器人等主要支撐技術的發展，以及“人工智能+物聯網”在創建與經濟社會密切相關的新產業、新業態、新模式中的重要作用，加快從網絡化、數字化向智能化轉變，大力發展數字化智能經濟，以人工智能為核心打造“智慧中國2050”。
（三）做好產業政策轉型，提高選擇性產業政策的聚焦度
在我國產業政策由選擇性為主向功能性為主轉變的情況下，將《中國制造2025》與經濟社會發展更為緊密地結合在一起，不僅使選擇性產業政策先中上游產業聚焦，在強化虛擬空間技術研發的同時，注重傳感器技術、生物技術、人機交互技術等現實空間技術，以及納米等原材料技術、光學和量子技術等綜合技術的研發，還應進一步加強與經濟社會的聯系，使產業和技術創新能夠真正服務于民。
（四）拓展大眾創新、萬眾創業的內涵，推進智能社會建設
進一步拓展大眾創新、萬眾創業的內涵，將支持范圍擴大至社會經濟領域，強化大數據、云計算、“人工智能+物聯網”等在經濟與社會領域的應用，關注自動駕駛、共享經濟等對經濟社會型態變革的影響，切實推動大眾創新、萬眾創業在技術與社會經濟發展相結合的綜合性領域的發展。
（五）密切關注人工智能對全球產業與經濟格局的影響
當前發達國家的經濟增長率在2%的臺階，除在經濟全球化大背景下，勞動力成本高導致的中低端產業無競爭力外，以人為核心的第三產業勞動生產率的提高速度與一產類似，遠低于二產也是主要原因，而人工智能的發展，不僅會帶來發達國家制造業的真正回歸，也能大大提高三產的勞動生產率增速，使發達國家的經濟增長率在2030年左右重回5%及以上的臺階，不但印度或將永遠失去追趕的機會，且留給我國的時間和空間也非常有限，因此，必須從長遠戰略角度高度重視，做好應對。
人工智能新技術篇3
[關鍵詞]BIM,智慧建造；建筑工程技術；植入
當前，BIM技術的發展和革新還處于推廣應用階段，BIM智慧建造技術人才不能夠滿足日益增長的建筑市場需求，現階段需要大量的掌握BIM智慧建造技術的專業人才，來彌補智慧建造人才的空缺，而高職院校作為培養專業技術技能人才的大本營，應當承擔起培養BIM智慧建造人才的重任，培養能夠將BIM智慧建造技術應用于實際工程的建筑人才，對建筑工程施工技術和運營管理進行完善和改造[1-3]。
1BIM智慧建造的概念
智慧建造是魯班軟件有限公司創始人楊寶明博士提出來的新興建造理念，也是建筑市場化信息化技術化的必然產物，楊寶明的智慧建造的概念可以從兩個層面來理解其含義，第一個層面是從社會宏觀層面而言的，是指在整個建筑產業里，要實現建筑行業的可持續發展，就需在建筑工程項目全壽命周期中優化資源配置，高效利用資源，降低能源消耗，減少環境污染；第二個層面的主要含義是充分利用技術化信息化的在建筑行業中的優勢，將信息化智能化技術與BIM智慧建造技術有機的融合起來，為BIM智慧建造技術的學習、推廣、應用、普及提供數字化功能化基礎，推進建筑業向“智慧建造”邁進的步伐。
2BIM智慧建造的應用現狀
在我國現階段BIM推進應用過程中，在應用層面已開始從單體建筑到園區城區，到智慧城市，正實現從建筑設計、生產、施工到運維的全生命期的BIM應用貫通。在BIM智慧建造技術、云計算等高新技術的日趨成熟和快速發展的背景下，體現信息技術與先進綠色工程建造技術的深度有機融合，是建筑工程向智慧化、精益化、綠色化、裝配化方向發展必然趨勢，在工程設計及仿真、工廠化加工等典型應用的基礎上，最終實現真正的數字化建造和智慧建造，使項目部式管理模式向企業總部集約化管理模式轉變，基于“互聯網思維”的商業模式和產業模式也將發生變革。實現真正意義上的數字建造必將帶來整個建筑業商業模式與產業模式的變革，從根本上解決了建筑和城市基礎設施的數字化問題，大力推進建筑業工業化、信息化、綠色化。而作為建筑人，應帶著更加開放的“互聯網思維”去迎接數字建造和智慧建造時代的到來。
3BIM智慧建造入課的必要性
BIM智慧建造技術對整個建筑行業的發展都具有非常重要的技術意義和現實意義，職業院校作為培養技術技能人才的主陣地，應當迎合建筑市場發展大背景，根據社會需求、行業需要、技術需用，不斷完善改進人才培養標準，及時調整修改專業課程體系。BIM智慧建造技術正只有相關專業技術工作者掌握了BIM智慧建造技術才能生存發展，對于職業院校學生而言，只有掌握了該項技術，才能夠在實習工作中游刃有余，始終處于有利地位，對于職業院校而言，將BIM智慧建造技術及時適時應時的融入到相關課程之中，為學生提前掌握該項技術打下堅實的技術。基于BIM智慧建造技術的專業課程體系改革，在學生培養過程中融入BIM智慧建造技術，實現單項崗位能力訓練—綜合崗位能力訓練—頂崗實習三階段崗位能力的銜接，確定融合創新意識與創業素質的專業培養目標，形成基于BIM技術的智慧建造課程體系，讓學生更加適應行業新標準新要求的發展，BIM虛擬仿真、BIM5D、Revit、VR技術必將對學生學習興趣產生極大的提升，必將為更好地培養智慧建造型人才，更好地服務企業行業，推動節能減排和綠色建筑提供技術技能型人才保障。
4結語
對建筑工程技術專業相關課程結合BIM知識做出優化，結合課程特色將BIM技術適時植入骨干課程中，要求學生了解BIM智慧建造在建筑行業的發展趨勢和應用途徑，并掌握建筑信息化和綠色建筑相關理論知識，使得學生具備在建筑工程信息化進程中運用BIM智慧建造技術解決問題的能力、綜合知識應用的能力、工作協同的能力，全面提升學生專業競爭力。一是基于建筑信息化和綠色建筑相關理論知識，制定適應智慧建造發展需求的建筑工程技術（BIM智慧建造）課程體系，培養學生具備BIM技術、軟件繪圖、工程造價、資料管理和施工組織管理能力。二是制定建筑工程技術（BIM智慧建造）人才培養的評價標準，培養面向建筑勘察、建筑施工、建筑設計、等企事業單位，從事工程設計、造價、建管等一線工作需要的高素質技術技能型人才。三是根據建筑信息化行業標準，開展智慧建造、BIM技術系統軟件的石子培訓，落實“1+X”證書試點工作開展。
人工智能新技術篇4
關鍵詞：機械電子工程 人工智能技術 應用分析
中圖分類號：TH-39 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）06-0254-01
機械電子工程隨著科學技術的進步與人工智能技術的結合越來越顯著，只有兩者相互結合才能實現兩者的共同進步。在人工智能化模式下將傳統的機械生產模式轉變為智能化信息生產模式，不僅能夠減少生產成本，提高經濟效益，而且對于推動我國機械電子工程的長足發展具有重要的作用。我們可以根據機械電子工程和人工智能技術的相關特點，正確處理兩者之間的關系，保障人工智能技術在機械電子工程中作用的有效發揮。
1 機械電子工程的特點及其發展
1.1 機械電子工程的特點
其一，機械電子產品結構較為簡單。機械電子產品構造大多較為簡單，這樣就可以最大程度的減少產品的占地面積，改變過去機械電子產品笨拙復雜的特征，極大地提高了產品的工作性能。其二，機械電子工程設計更為合理。通過各項技術的融合，設計者更為全面的設計出最合理的設計方案，促進機械電子工程的不斷進步，這是由機械電子工程的學科綜合性所決定的。例如，將機械電子技術和管理技術結合，既能實現機械電子工程管理體制的革新，又能保障管理過程中機械電子技術的不斷進步，從而實現兩者的共同發展。
1.2 機械電子工程的發展
所謂機械電子工程是指由機械工程、電子工程和信息工程所共同組成的并糅合管理技術和智能技術的多學科機械活動。縱觀機械電子工程的發展過程，我們可以將其分為三個發展階段。首先是萌芽階段。這一時期機械電子工程主要是依靠人力為主的手工作業，嚴格限制了成產力的長足發展。其次是發展階段。經過工業技術革命等改革，生產設備得以更新，出現了大規模的流水作業，大大提高了社會生產力，但是由于生產工序較為落后，缺乏靈活性，因此仍需要更深度的變革。最后就是轉型時期。隨著高科技技術的革新發展，現代社會處于急速轉型時期，以講求效率為根本，導致機械電子工程不斷進行革新，形成柔性制作系統，大大提高工作效率，實現更大的經濟利益。
2 人工智能技術的優勢分析
2.1 人工智能技術的概念
所謂人工智能是融合計算機技術、信息技術、控制技術及心理學等多項技術的部門學科，其主要是通過研究電子計算機技術，拓展或模擬人智能的一項專業性技術，它是新世紀以來最重要的三門學科之一，在人們的發展過程中具有重要的作用。
2.2 人工智能技術的優點
首先人工智能技術能夠增加人們之間的交流。運用高科技為人們之間的交流提供便利，讓人們足不出戶就了解天下事，與各種群體進行溝通，既有利于人類社會的進步又能促進人工智能技術的不斷革新。其次，人工智能技術能夠促進經濟的增長。通過高科技帶動人們的消費，有效的擴大國內市場需求，實現我國經濟平穩健康的發展，最后，人工智能技術可以更快的實現企業的經濟目標。新型科技在促進人類社會發展上的優點能夠吸引許多廠商投資，間接地擴大了人工智能產品的市場，實現企業的經濟利益。例如在手機行業某品牌公司采用智能化技術，制造出一批智能機，市場反應非常好，吸引許多廠商前來投資，這樣大大提高了公司的品牌效力，實現企業經濟效益的擴大。
2.3 人工智能技術的發展史
首先是人工智能的萌芽階段，從十七世紀到十九世紀在這一發展過程中盡管人工智能技術發展緩慢，但是它為以后的發展打下了堅實的基礎，為技術的革新做好準備工作。其次是發展階段。二十世紀中期，美國人在舉行的“侃談會”上首次提出“人工智能”的概念，規定了人工智能的合理范圍，使技術的發展更加規范化。其中LISP技術憑借其巨大的優勢，在證明翻譯等方面發揮著重要的作用。再次是二次發展階段。經過上世紀六七十年代人工智能技術發展困難階段，人工智能在1977年迎來發展良機，在第五屆國際人工智能聯合會議上，打破了傳統模式的桎梏，將知識運用于人工智能領域，促進技術的轉型。最后是人工智能的穩定時期。經過科學技術革命，互聯網技術普遍適用于人工智能工程，給人工智能帶來了革命性變革，保障了人工智能在人們生活中作用的發揮。
3 人工智能技術在機械電子工程中的應用
機械電子工程由于發展具有不穩定性，盡管通過采用建設規則庫或者推導數學方程的方法有效的提高數學解析的精密性，但是由于方法較為落后，導致在數據輸出和輸入方面仍然存在較大的困難，迫切需要采用先進智能化的技術實現工程的變革。通過建立模糊推理系統和神經網絡系統，提高精確度，保障機械電子工程的順利開展。模糊推理系統通過采用規則的方式保存信息，具有明確的機械意義，神經網絡系統儲存信息采用分布式的方法，確保每個神經部件之間聯系緊密，有效的提高計算量。通過綜合采用這兩種方式，保障人工智能技術作用的有效發揮，實現機械電子工程和人工智能技術兩者的共同進步。
4 結語
伴隨著科學技術的不斷進步，各學科之間的交流也顯得日益頻繁，只有學科之間的不斷融合才能促進科技的進一步發展。現實社會中人工智能技術和機械電子工程根據其自身的特點，通過相互融合有效避免兩者的缺陷，帶動了二者的共同進步發展。通過人工智能技術在機械電子工程中的應用，實現了機械電子工程的轉型升級，從而實現社會生產力的不斷進步。
參考文獻
[1]鄭福奎.機械電子工程與人工智能的關系探究[J].科技創業家，2012（11）.
人工智能新技術篇5
一、智能制造是江蘇制造業升級的主攻方向
通常認為智能制造是智能制造技術（IMT）與智能制造系統（IMS）的總稱。隨著互聯網技術的成熟和云計算、大數據、物聯網的快速興起，智能制造的內涵有了新的完善和豐富。我國將智能制造定義為面向產品全生命周期，實現泛在感知條件下的信息化制造。智能制造具有以下特點：一是創新性。智能制造是一種全新的制造方式，將改變制造業的生產組織方式，帶來制造方式、商業模式的創新。二是系統性。智能制造貫穿于研發、生產及管理服務等產品生產全過程，不僅包括智能制造裝備，還包括軟件及系統集成，以及智能管理和服務平臺。三是可擴展性。隨著智能制造技術的進步及在更多領域的推廣應用，智能制造的范圍將不斷擴展。
發展智能制造是推動江蘇經濟邁上新臺階的客觀要求。制造業是江蘇經濟的支柱。實現江蘇經濟強，制造業必須首先要強。制造業要強，就必須在科技創新、產業創新、企業創新、市場創新、產品創新、業態創新、管理創新等方面實現新突破，加快形成以創新為主要引領和支撐的產業體系和發展模式。從國內外的實踐看，智能制造既能為傳統產業提供精準制造、敏捷制造、資源節約、節能減排、提升信息化水平的技術和先進裝備支持，促進傳統產業提檔升級；也能為新能源、新材料、生物醫藥、新一代信息網絡、智能電網、綠色運載工具、生態環保、海洋空天、公共安全等新興產業發展提供先進的技術支撐，助推新興產業加速發展。因此，發展智能制造，必將推動江蘇制造業產業鏈重構，必將帶動江蘇制造業加快轉型升級，從而提升江蘇制造業整體素質，為實現江蘇經濟強奠定堅實基礎。
發展智能制造是破解結構性矛盾的迫切需要。“十二五”以來，江蘇制造業轉型升級步伐加快，綜合實力顯著增強，但結構性問題和深層次矛盾不容忽視。一是產業結構偏重。江蘇工業增加值占GDP比重超過45%，傳統重化工業增加值占工業的70%左右。二是自主創新能力還不強。制造業對外技術依存度高達60%左右，高于創新型國家30個百分點。江蘇專利申請量和授權量全國領先，但成果轉化率還不高。三是產業處于價值鏈的中低端環節。制造業在國際分工體系中的位置較低，從事加工組裝的較多，研發設計、品牌經營等高附加值環節較少，自主知識產權和自主品牌產品不多。發展智能制造，為攻克解決上述問題提供了新的途徑。首先，發展智能制造有利于促進加工制造的精密化和快速化、自動化技術的柔性化和智能化，改變制造業的設計方式、生產方式、管理方式和服務方式，使生產系統具有更完善的判斷與適應能力。其次，發展智能制造有利于優化生產過程，將人的生產活動與智能機器有機融合，形成精益制造信息化管理系統，降低用工成本，降低物耗，提高產品質量，提高產出效率。最后，發展智能制造有利于滿足用戶多樣化需求，為消費者定制生產，對消費者的個性化需求做出快捷回應，進而擴大產品的市場占有率。因此，發展智能制造，必將促進江蘇制造業行業結構、組織結構、技術結構的調整優化，推動江蘇制造業向價值鏈的中高端邁進。
發展智能制造是緩解環境資源約束的重要途徑。江蘇人均環境容量小，能源資源緊缺，經濟發展面臨土地、資源、環境等巨大壓力。智能制造在提高專業化分工與協作配套、促進生產要素的有效集聚和優化配置、節約資源能源等方面具有重要作用。大力發展智能制造，廣泛運用知識、技能相結合的綠色制造生產模式，綜合運用先進制造技術與工藝，為實現制造業低能耗、低污染排放提供了現實可能。尤其是在循環經濟領域，對回收再生技術進行智能化改造，將有效減少生產制造過程、報廢產品對環境的污染。
發展智能制造是在更高層次上參與全球制造業競爭合作的必然選擇。當前，全球經濟結構深度調整，發達國家紛紛實施再工業化戰略，利用新一代信息技術和先進制造技術進行改造升級，部分高端制造業出現了向歐美等回流的趨勢。同時，東南亞、南美等一些新興經濟體正利用勞動力、土地、融資、原材料成本較低的比較優勢，加速在中低端制造環節的競爭，部分勞動密集型產業出現了向其他新興經濟體分流的跡象。發展智能制造是江蘇應對日趨加劇的國際競爭的有效途徑。一方面，智能制造網絡化的生產經營模式，打破地理、時間的限制，對各種生產要素進行高效配置，將有力地提高制造業的產出效率。另一方面，智能制造作為物化了的最新科技成果，既能推動高檔數控機床、工業控制系統、工業機器人、智能家電、智能家居等產業的發展，又有助于推動在線監控診斷、電子商務、供應鏈金融等生產業的發展壯大。由此可見，產出效率的提高、新的經濟增長點的不斷形成，必將有力地促進江蘇制造業國際競爭力的提升。
二、江蘇智能制造喜中有憂
近年來，江蘇智能制造各項工作扎實推進，取得了一批階段性成果，但也存在一些亟須研究解決的問題。
智能制造發展基礎良好。江蘇規模以上工業增加值達3萬億元，總量居全國第一，十大新興產業銷售收入突破4萬億元，在若干細分行業中已有一批企業達到或接近世界先進水平。第三方抽樣調查表明，江蘇企業信息化投入占當年銷售收入的0.69%，75%的企業設置了信息化部門，81%的企業編制了信息化規劃，超過85%的企業對編碼進行企業級統一管理。目前，全省兩化融合示范企業達到500家，試點企業3000家。軟件產業10年上了7個臺階，年均增速40%。2014年，軟件業務收入突破5000億元，軟件企業數超過5000家，均居全國第一。集成電路封裝技術水平國際領先，下一代互聯網、未來網絡、北斗導航核心芯片和設備的研發取得明顯進展。組建了大數據產業聯盟，大數據在裝備、汽車、電力、能源等行業逐步得到應用。2014年，全省區域兩化融合發展水平總指數達92.17，連續三年居全國第一。
智能制造裝備產業發展迅速。江蘇大力實施數控機床、工業機器人、高速電梯等技術質量攻關，支持首臺（套）重大裝備首購首用，組織認定首臺（套）重大裝備及關鍵部件產品380多個，高端數控機床、工業機器人、3D激光打印裝備、高端儀器儀表等重點產品產銷都保持較高增幅，全省重點行業骨干企業裝備自動化率達85%以上。2014年，全省高端裝備制造業實現產值1.74萬億元，數控成形機床占全國市場份額41%，數控金屬切削機床占全國份額12%。
以智能制造為核心的技術改造步伐加快。大力實施“百項千億”技改工程、大中型企業智慧化推進計劃，引導企業圍繞智能設計、生產、管理、服務等環節，加大技術改造投入力度，提升智能制造水平。2014年，安排2億元省級專項資金，支持企業應用工業機器人等自動化、智能化裝備進行技術改造，建設具有行業示范效應和推廣作用的智能車間。全省重點技改項目中，智能制造項目占43.7%。
一批智能制造示范基地脫穎而出。南京、蘇州、無錫等地建立了高端裝備產業基地。常州“機器人及智能裝備產業園”聚集了通用、博世等一批世界500強企業。徐工集團4個大型智能化制造基地，機器人、數控中心等智能制造裝備占比達70%以上，大噸位裝載機智能化制造基地具有長達7公里的全自動裝備流水線、AGV運輸機器人等自動化物流系統，工程機械領域智能化水平位居全國前列。
對智能制造的扶持力度不斷加大。江蘇先后出臺了《江蘇省信息化條例》、《“十二五”國民經濟和社會發展信息化規劃》，以及擴大信息消費、建設“寬帶江蘇”等政策文件。2014年10月出臺的《關于推進智慧江蘇建設的實施意見》及《智慧江蘇建設行動方案（2014～2016年）》，以信息化升級版為目標，進一步明確了信息化引領產業轉型發展的路線圖、時間表。2015年，省政府出臺了《關于更大力度實施技術改造推進制造業向中高端邁進的意見》，與工信部簽署了共同推進智能制造創新發展戰略合作協議。省財政廳、經信委和科技廳等部門都安排了戰略性新興產業和科技創新與成果轉化等各類專項資金，加大對智能制造的支持力度。
可以說，江蘇智能制造一直走在全國前列，為其他地區發展智能制造起到了一定的示范和引領作用。但在看到江蘇智能制造成果斐然的同時，不能忽視存在的問題。
智能制造基礎理論和技術體系建設亟待加強。基礎理論和技術研究是發展智能制造的基礎，但是，對于智能制造的發展規律以及3D打印機、工業機器人等前沿技術的發展趨勢等，尚缺乏深入系統的研究。江蘇智能制造的發展側重技術追隨和技術引進，基礎研究能力不足，原始創新匱乏，控制系統、系統軟件等關鍵技術環節薄弱，許多重要裝備和制造過程尚未掌握系統設計與核心制造技術，大部分高端裝備的核心控制技術（包括軟件和硬件）嚴重依賴進口，精密測量技術、智能控制技術、智能化嵌入式軟件等自主技術缺乏。
發展智能制造的技術路線尚待明晰。國際金融危機爆發以來，發達國家將包括智能制造在內的先進制造業發展上升為國家戰略，制定了相應的發展戰略規劃與政策。盡管我國一直重視智能制造的發展，及時了《智能制造裝備產業“十二五”發展規劃》和《智能制造科技發展“十二五”專項規劃》，但國家和省級層面智能制造發展的技術路線圖還不清晰，智能制造發展的宏觀協調和管理工作尚待加強。
智能制造裝備對外依存度較高。江蘇智能裝備的現狀難以滿足智能制造發展的需求。據有關方面調查，65%的工業機器人、80%的集成電路芯片制造裝備、40%的大型石化裝備、70%的汽車制造關鍵設備、核電等重大工程的自動化成套控制系統及先進集約化農業裝備嚴重依賴進口，船舶電子產品本土化率還不到l0%。以高端機床為例，一些機床企業主要借用美國、德國、荷蘭、瑞士等國家的技術開展整合組裝，競爭力較弱，高端機床市場幾乎被國外品牌占據。
企業生產的數字化和網絡化水平較低。據調查，江蘇企業生產設備數字化率平均為32%，其中，大型企業平均為50%；數字化生產設備聯網率為23.9%，其中，大型企業為40.4%；關鍵生產工序數控化率為27.8%，其中，大型企業為49.9%，數控化率低于30%的規上工業企業比例達52.9%。無論是裝備數字化水平、數字化裝備協同作業能力，還是過程數控化水平都不高，影響了企業生產裝備優化調度和現場數據的采集使用，影響了生產制造的準確性和穩定性。
三、江蘇智能制造前景廣闊
智能制造將帶來生產制造方式的創新轉變。智能制造將智能技術和裝備滲透進制造業領域，在制造業內部構建信息物理系統，將改變制造業的生產組織方式，帶來制造方式、商業模式的創新。根據微笑曲線理論，制造業產業鏈的前端是研發，中端是制造，后端是服務，前端和后端是制造業高附加值區域，未來的制造業業態將融合更多的現代服務業特征，智能制造的發展必將推動制造業由傳統的生產型制造向服務型制造轉變。智能制造將設計、研發、制造、營銷、服務等各個階段融合起來，必將帶來制造業領域勞動生產率的大幅提升。據有關方面測算，傳統產業實施智能改造后，平均運營成本將降低20%，產品研制周期縮短20%，生產效率提高20%，產品不良品率降低10%，能源利用率提高4%。
智能制造將改變居民的生活方式。智能制造不僅改變企業生產模式，也將改變居民“衣食住行”各個方面。一方面，隨著機械、航空、船舶、汽車、輕工、紡織、食品、電子等行業生產設備的智能化改造，智能交通工具、服務機器人、智能家電、智能照明電器、可穿戴設備等產品的需求空間將進一步拓展。另一方面，芯片、傳感器、儀表、軟件系統等智能化產品嵌入智能裝備，使得產品具備動態存儲、感知和通信能力，實現產品的可追溯、可識別、可定位和線上線下服務。例如，在醫療領域，智能技術的運用和診斷網絡化的推進，就有可能推出家庭級疾病診斷設備，使診斷數據能夠通過網絡上傳給醫生，并通過醫患互動做出建議或推薦專門醫院和醫生進行進一步診療，這就將引發全新的家庭醫療服務行業和全新的醫療保險服務品種。
智能制造將深刻影響勞動力結構。隨著經濟增長以及勞動力結構的改變，江蘇勞動力成本顯著增長。實施智能制造以后，一方面，將整體削減普通勞動力數量，降低用工成本，特別是從事危險、環境惡劣、簡單重復操作崗位的工人數量會大幅度減少。另一方面，對具有智能制造知識和技能的軟件設計人員、遠程維護人員、管理人員的需求則大幅度增加，這必將推動勞動力由加工制造向生產業轉移，進一步調整優化勞動力結構。
四、江蘇發展智能制造的基本路徑
歐美等發達國家和地區從事智能制造的經驗，可以為江蘇發展智能制造以重要啟迪。如明確發展戰略，大力度多元化投入，標準化引領，制定專門法律，重視高端人才，等等。因此，江蘇發展智能制造，要準確把握世界科技革命新趨勢，主動適應國際需求調整、國內消費升級新變化，認真貫徹落實《中國制造2025》提出的新要求，著力在以下幾個方面尋求新突破：
突出重點環節。一是加快智能車間建設。智能車間是制造業智能化改造的基礎。要認真貫徹落實國家和江蘇促進智能制造發展的政策措施，推動企業加快應用虛擬設計制造、智能測控以及集成協同等技術開展智能化改造。研究制定智能車間建設標準和認定辦法，選擇有意愿且行業示范帶動作用強的企業進行智能車間建設診斷、認定和授牌。以現場會等形式，適時宣傳推廣先進智能車間經驗。在智能車間建設的基礎上，選擇有條件的企業向智能工廠發展。二是推進關鍵生產環節智能化改造。以冶金、化工、建材等主要耗能行業為重點，推進耗能企業能源管理中心建設，加強重點耗能工序用智能監測監管體系建設，切實提高能源使用效率和綜合利用水平。圍繞細分行業，支持徐工、南京高速齒輪、無錫一棉等重點企業應用智能裝備和技術，支持蘇寧云商、聯創集團等重點企業探索智慧服務新業態。三是推進智能制造裝備專項。實施高檔數控機床與基礎制造裝備專項，重點開發航空、航天、船舶、汽車、能源設備等行業需要的關鍵高精密數控機床與基礎裝備。實施“數控一代”裝備創新工程，重點在石化、冶金、食品加工、紡織、印刷等行業，推進傳統機械裝備數控化區域和企業示范。在電力、節能環保、農業、資源開采等國民經濟重點領域分步驟、分層次開展智能制造成套裝備應用示范。
主攻關鍵技術。首先，加快發展工業核心軟件。推進操作系統、數據庫、中間件等核心軟件技術研發，重點突破工業控制芯片、數控設備、國產操作系統等關鍵技術。指導行業協會優秀工業核心軟件目錄。其次，突破一批關鍵共性環節。圍繞關鍵基礎材料、核心基礎零部件、先進工藝技術等領域，系統突破設計、材料、工藝、試驗、檢測等一批關鍵共性環節，提高制造業基礎能力。最后，促進科技成果產業化。加強政策引導，健全技術轉移機制，促進先進科技與產業深度融合。積極推廣運用新技術、新產品，優先將智能裝備技術產品列入全省重點推廣應用目錄。大力推進產學研金介政“六位一體”協同創新，支持骨干企業與科研機構、高校組建產業技術創新戰略聯盟。
強化市場應用。推動信息網絡技術在智能制造中的應用。推進制造過程智能化，加快人機智能交互、工業機器人、智能物流管理、增材制造等技術和裝備在生產過程中的應用，促進制造工藝的仿真優化、數字化控制、狀態信息實時監測和自適應控制。加快產品全生命周期管理、客戶關系管理、供應鏈管理系統的推廣應用，促進集團管控、設計與制造、產供銷一體、業務和財務銜接等關鍵環節集成，實現智能管控。支持和鼓勵大數據技術在工業企業生產經營、工業行業管理和經濟運行中的應用。鼓勵有條件的企業通過網絡化制造模式，實現生產經營各環節的企業間協同，形成網絡化企業集群。鼓勵制造業創新銷售和服務模式，引導企業充分運用電子商務等互聯網模式實現產品營銷。加快推廣運用智能制造裝備和產品。積極應用智能技術進行企業技術改造，促進信息技術與企業設計研發、生產制造、營銷管理的全面融合。組織研發具有深度感知、智慧決策、自動執行功能的高檔數控機床、工業機器人、增材制造裝備等智能制造裝備以及智能化生產線，突破新型傳感器、智能測量儀表、工業控制系統、伺服電機及驅動器和減速器等一批智能核心裝置，推進信息技術嵌入式應用，提高智能制造發展水平。
健全服務平臺。搭建信息服務平臺。支持工業云服務平臺建設，推進制造資源開放共享，在全省范圍內搭建智能制造供需對接平臺。完善面向中小微企業的信息化服務體系，推動中小微企業數字技術應用服務平臺建設，幫助中小微企業解決在技術創新、企業管理、信息咨詢等方面存在的困難，提高中小微企業信息化應用能力和水平。積極發展咨詢服務機構。支持提供智能制造整體解決方案的中介服務機構發展，培育一批既熟悉制造業生產流程，又具備信息系統集成能力和互聯網思維的智能制造咨詢服務企業，充分發揮咨詢服務機構在發展智能制造中的作用。培育一批聯合研發和成果交易平臺。建設一批面向智能制造的技術研究機構，以產業技術創新戰略聯盟為基礎，推動企業和科研機構、高校共建智能制造領域產業研究院、公共重點實驗室和工程技術中心。建設一批有發展潛力、有行業特色的電子交易平臺。
加強人才建設。一是創新人才培養模式。弘揚科學精神，營造鼓勵創新、寬容失敗的創新文化。開展校企聯合招生、聯合培養試點，拓展校企合作育人途徑。推進專業技術職稱和職業資格制度改革，完善高技能人才終身培養培訓體系。加大智能制造引智力度，積極引進領軍人才和緊缺人才。二是強化人才激勵機制。深化科技體制改革，強化科技同經濟、創新成果同產業、創新項目同現實生產力、研發人員創新勞動同其利益收入“四個對接”。加大科研人員股權激勵力度，鼓勵各類企業通過股權、期權、分紅等方式，調動科研人員創新積極性。提高科研人員成果轉化收益比例，完善科技成果、知識產權歸屬和利益分享機制，提高骨干團隊、主要發明人受益比例。三是落實各項人才政策。鼓勵智能制造領域人才政策先行先試，專項資金安排向重大智能制造工程和項目傾斜，完善科研人員在企業與事業單位流動的社保轉移接續政策，促進人才雙向自由流動。
營造良好環境。首先，堅持規劃引領。按照適當超前、分步實施的原則，深化智能制造發展研究，謀劃“十三五”智能制造發展的路線圖，研究確定行業推進重點，加快制定并組織實施企業智能化改造升級計劃。其次，加大多元化投入力度。充分發揮財政資金的引導作用，優化省級工業和信息產業轉型升級專項資金支出結構，加大對企業智能化改造的支持力度。提高市場化運作的投資基金在專項資金中的比重，吸引更多社會資本投入智能化改造。落實相關稅收優惠政策，支持企業境內外上市融資，引導各類金融機構加大對企業智能化改造的信貸力度，拓寬多元融資渠道。最后，健全相關法規和制度。完善知識產權保護制度，健全知識產權侵權查處機制。完善配套措施，建立首臺套智能裝備保險體系，推廣國產首臺套裝備保險風險補償機制。建立涉企收費清單制度，除法律另有規定外，涉及智能制造的各種鑒定、檢驗檢測等結果實行互認互通。加強企業信用體系建設，健全企業信用信息征集、整合、記錄、披露和使用制度，完善守信激勵和失信懲戒機制。
人工智能新技術篇6
關鍵詞：智能科學與技術；知識結構；應用型人才；人才培養；知識型能力本位教育
中圖分類號：G64文獻標識碼：A
文章編號：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科學與技術主要包含智能科學和智能技術兩部分內容[1]：智能科學是以人如何認知和學習為研究對象，探索智能機器的實現機理和方法；智能技術則是將這種方法應用于人造系統，使之具有一定的智能或學習能力，讓機器系統為人類工作。目前，在本科專業目錄中，智能科學與技術專業是計算機類之下的特設專業，在現有的人工智能專業群中，除了新設的人工智能專業外（2019年全國共有35所高校獲首批人工智能新專業建設資格），智能科學與技術專業與全球范圍大力推進與快速發展的人工智能關系最密切，契合度最高。一方面，智能科學與技術的專業發展和人才培養將為人工智能技術提供理論支撐、技術推進和人才支持，另一方面，人工智能產業現狀和未來發展趨勢直接影響著智能科學與技術的專業發展和人才需求。
2人工智能時代對人才的需求
站在國家戰略的高度來看，人工智能將成為新一輪產業變革的核心驅動力，可以實現社會生產力的整體躍升，因此人工智能將成為引領未來的戰略性技術，世界主要發達國家都把發展人工智能作為提升國家競爭力、維護國家安全的重大戰略。
隨著人工智能時代的到來，許多企業對具有智能科學與技術專業背景的人才有著巨大的需求。首先，IT企業紛紛涉足智能科學領域，提高產品智能水平；其次，許多傳統制造業也在轉型，從勞動密集型到知識密集型，進一步提升到智能制造型，并逐漸具備高精尖裝備制造能力；此外，醫療、通訊、交通等行業也對智能科技人才有著迫切的需要。人工智能對各行各業的影響，充分體現了智能科技的高速發展，對人才數量和素質要求也越來越高。
從人才的金字塔型分布來看，智能科學與技術領域不僅需要高端學術型人才，更需要接地氣、重實踐的應用型人才。隨著“中國智造”的不斷推進，智能科學與技術領域已由頂層設計和關鍵技術突破向生產、應用、裝配、服務等環節延伸，迫切需求大批專業技術精、實踐能力強、操作流程熟的應用型人才。2019年，人力資源和社會保障部、國家市場監管總局、國家統計局向社會發布了13個新職業信息，包括人工智能工程技術人員、物聯網工程技術人員、大數據工程技術人員等，這也從另外一個側面說明人工智能等技術推動了產業結構的升級，催生了相關專業技術類新職業，可形成相對穩定的從業人群。
3應用型人才培養模式分析
《中國制造2025》以推進智能制造為主攻方向，強調健全多層次人才培養體系，提到強化職業教育和技能培訓，引導一批普通本科高等學校向應用技術類高等學校轉型，建立一批實訓基地，開展現代學徒制試點示范，形成一支門類齊全、技藝精湛的技術技能人才隊伍。
通常而言，人才類型分為三類[2]：學術型人才、應用型人才、技能型人才。實際上從現代職業教育的發展和社會需求來看，應用型人才和技能型人才的界限相對模糊，可統稱為應用型人才，即把成熟的技術和理論應用到實際的生產、生活中的技術技能型人才。從國家的層面來看，為了適應人工智能時展，人才需求數量基數最多、缺口最大的就是應用型人才，這也對眾多高校培養人才的導向產生重大影響。這里我們重點討論智能科學與技術應用型本科人才的培養，可從職能、知識結構、能力結構、行業（產業）導向四個方面來分析。
3.1職能
智能科學與技術應用型人才是培養面向各類智能科學與技術的工程設計、開發及應用，掌握各類現代智能系統設計、研發、集成應用、檢測與維修、運行與管理等技術，具有扎實理論基礎、較強工程實踐和創新能力的高素質應用型工程技術人才。
3.2知識結構
智能科學與技術專業充分體現了跨學科的特點，其知識結構包含了三個并行的基礎領域：電子信息、控制工程、計算機，也蘊含了電子信息工程、控制科學與工程、計算機科學與技術等學科的交叉和融合，體現了智能感知與模式識別、智能系統設計與制造、智能信息處理三個方面的專業內涵。
（1）智能感知與模式識別
屬于電子信息與計算機交叉領域，主要定位在機器視覺與模式識別。包括三維建模與仿真、圖像處理與分析、圖像理解與識別、機器視覺、模式識別、神經網絡、深度學習等。主要課程包括：電子技術基礎、信號系統與數字信號處理、數字圖像處理、模式識別等。
（2）智能系統設計與制造
屬于控制工程領域，包括自動控制、無人系統與工程、精密傳感器設計與應用等。主要課程包括：機械基礎、工程力學、自動控制原理、傳感器與測試技術、計算機控制技術、機電系統分析與設計等。
（3）智能信息處理
屬于計算機領域，包括交通大數據、汽車與道路安全大數據等的分析與處理、信息處理與知識挖掘、信息可視化等。主要課程包括：智能科學技術導論、計算機程序設計、微機原理與接口技術、數據結構與算法、嵌入式系統設計等。
3.3能力結構
智能科學與技術應用型人才培養著眼于人工智能工程應用，要求學生具有運用計算機及相關軟硬件工具進行大數據的采集、存儲、處理、分析、應用的能力；具備智能系統的設計、開發、集成、運行與管理的能力；注重培養學生綜合運用所學的智能科學與技術專業的基礎理論和知識，分析并解決工程實際問題的能力，其能力結構可以借鑒能力本位教育（CompetencyBasedEducation，簡稱CBE）模式[3]。
CBE是國際上較流行的一種應用型人才培養模式，主要代表國家為加拿大和美國。該模式以能力為人才培養的目標和評價標準，一切教學活動均圍繞綜合職業能力的培養展開，CBE人才培養模式主要有以下三方面的特色：能力導向的教學目標；模塊化的課程結構；能力為基準的目標評價體系。該模式所培養的本科應用型人才具有較強的專業綜合能力和職業能力[4]，在一定時期得到社會的廣泛認可，但是單純的CBE模式并不能完全適應人工智能時代對人才培養的需求，這是由于目前許多職業崗位在人工智能的沖擊下，其形式和內容均會產生動態變化，要求現階段的人才培養具有延伸性和前瞻性，既要兼顧眼前，也要考慮應對智能化浪潮，打好基礎，提高自學習能力。因此，智能科學與技術應用型人才培養有一定崗位針對性，但并不是完全固化崗位內容及層次、固化知識屬性，必須強化自我學習能力，才能實現能力可持續增長，崗位的向上流動性以及知識和經驗的進化，才能真正適應人工智能時展的需求。
自我學習能力的形成與提高往往源于知識結構的構建[5]。為了塑造更合適的能力結構，需要CBE模式與知識結構的相輔相成，有鑒于此，將這種新型人才培養模式稱之為知識型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，簡稱KCBE）模式，這也意味著在人才培養過程中，將知識結構與能力結構放在并重的地位，既著眼于預期能力的培養，也必須讓學生筑牢學科專業基礎，在走向社會以后，在知識引擎的作用下，通過自我學習，具備并提升適應未來的、新的智能化崗位需求的能力。
3.4行業（產業）導向
從智能科學與技術專業的角度，培養的應用型人才以“智能化應用”為就業大方向，具體而言，包括：
（1）智能感知與模式識別領域
主要從事電子信息的獲取、傳輸、處理、分析、應用等領域的研究、設計及應用，包括圖像處理、機器視覺、工業視頻檢測與識別、視頻監控、傳感器設計及應用等。
（2）智能系統設計與制造領域
主要從事智能裝備、智能制造、智能管理、智能服務等領域的設計、制造及應用，包括智能工廠、智能車間、智能生產線、智能物流、以及智能運營與服務等。
（3）智能信息處理領域
主要從事計算機數據處理、分析、理解、管理、以及服務等領域的研究、設計及應用，包括數據存儲與管理、數據分析與預測、交通大數據分析應用、道路與汽車安全大數據分析、智能交通、智能電力、智能家居、智慧城市等。
涉及的產業領域主要包括智能制造，如工業互聯網系統集成應用，研發智能產品及智能互聯產品等。其他的領域還包括智能農業、智能物流、智能金融、智能商務等。
產業需求帶動人才培養，人才培養在滿足產業需求的同時推動技術進步，而技術進步又引燃了新的產業需求。產業需求與人才培養的相互作用，呈現出螺旋式上升的發展態勢，這在人工智能相關產業與智能科學與技術應用型本科人才培養之間表現的得尤為突出。
4KCBE模式人才培養的主要措施和途徑
智能科學與技術專業應用型本科人才的培養模式一定是和人才需求、學校定位相適應的。培養應用型人才，應注重學生實踐能力，從教學體系建設體現“應用”二字，其核心環節是實踐教學。結合上述的KCBE培養模式，知識結構在能力培養過程中也占有非常重要的地位，因此在能力培養方面，知識和實踐作為兩大要素，不能偏廢任何一方，必須齊頭并進，既要固基礎，也要重實踐。
（1）筑牢智能科學與技術專業知識基礎，構建與智能化應用相關的知識體系
在本科的低年級階段，應注重公共基礎課，特別是數學和力學課程，還應充分了解智能科學與技術專業的內涵，讓學生對所學專業有一個比較全面的認識。在本科中高年級階段，重點強化專業基礎，包括電子技術基礎、自動控制原理、傳感器與測試技術、微機原理與接口技術、數據結構與算法等。歸納地說，應該筑牢數理基礎、計算機基礎、機電基礎和控制基礎，因此對原理課程需要強化，這樣對很多工作機理、來龍去脈的理解才能深刻。
（2）增強智能科學與技術專業的實踐環節，構建以能力培養為重心的教學體系
按照KCBE模式，校企合作是強化實踐的一種重要形式[6]。學校根據人工智能企業實際情況靈活設置實踐課程內容，根據企業發展趨勢及時調整課程體系以避免教學內容與企業需求相脫離。人工智能企業還可以參與學校教學目標和教學計劃的制定，并為學校實踐教學提供各方面支持，從而提高人才培養的針對性。
5應用型人才培養展望
人工智能新技術篇7
關鍵詞：大數據 人工智能 技術
中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2017）01（a）-0001-02
隨著計算機技術被應用于社會生產、日常生活的方方面面，其重要作用日益體現出來，不可或缺。計算機從20世紀被發明，經歷了各種改革、調整與進步，到今天，計算機技術已經開始融入到人工智能的領域，開始代替人類本身做一些危險性、精密性高的工作。但是人工智能領域的發展并不僅僅是依靠計算機技術的進步，還有互聯網時代產生的大數據通過對各種程序化的技術的核算、設計以及發明所推動的人工智能的發展。技術的發展一直在不斷促進人工智能的發展，因為起初所有智能化都是在技術中發現和實現的。到當代，這種動力開始被大數據所替代，大數據開始挖掘技術推動人工智能繼續發展的潛力。
1 大數據挖掘技術推動人工智能繼續發展的機制
1.1 技術推動人工智能發展
如前所說，在最初幾乎所有的人工智能都是在生產的技術中發現、實現和發展的。勞動人民的智慧是無窮的，勞動人民創造的技術更是無盡的。從人類進化史中就可以看出，人類在工業革命后，從最初的利用蒸汽推動機車和及其的運轉，到后來利用燃料，通過內燃機來推動機器運轉，再到發明電機，再到現在通過電力實現了各種各樣人類憑借肉體無法完成的事情，比如在地質勘探、深海探測等方面。人類對于技術的不斷完善，推動著人工智能的不斷進步和發展。
1.2 大數據通過技術推動人工智能發展的機理
大數據指的是對于一定范圍內或者行業中，某一特定主體的某一方面或者多方面的特性、數量、屬性、問題、偏好、趨勢等內容的了解，基于眾多信息條目下的數據處理，最終可以從多方面系統化地了解某一事物。而人工智能指的是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。
根據人工智能的定義，我們可以看出，人工智能本身說到底是一門技術科學。在技術發展已經脫離以往的直接生產經驗，單是憑借大數據就可以進行推陳出新的今天，人工智能的發展動力已經在無形中被置換。大數據通過收集、分析技術參數，利用計算機系統對技術進行智能化改革，將人類從技術操作中剔除，完成人類本身完成不了的工作。
2 大數據挖掘技術推動人工智能繼續發展的現狀
大數據對于人工智能的發展，是通過技術的革新來實現的，但是這種技術的作用與實際的生產之間日漸存在張力，換句話說，大數據所促進的技術進步與革新，不但沒有被限制在傳統生產領域中，還在一定程度上超越了所有生產的閾值，更像是一種未來計劃。
美國的開源汽車制造商Local Motors曾推出過一款無人駕駛公交車Olli，車身采用3D打印技術制造，只需10 h就能打印出恚1 h內就可以組裝完畢。這輛車沒有司機，也沒有方向盤，全靠內置的超級計算機來發送指令，通過傳感器收集數據，再利用超級計算機進行實時路況分析。我們可以看到，無人汽車在實用性方面目前微乎其微，但是在未來，將徹底地改變人類出行方式，這就是當今大數據挖掘技術推動人工智能發展的路徑。
當然，在生產領域，利用大數據挖掘技術推動人工智能發展的成果更是顯著，Agrobot是一家在加州開設的西班牙公司，他們制造的商業機器人可以采摘草莓。在采摘過程中這種機器人只能識別足夠成熟的水果，機器本身是技術的極大進步，在識別成熟的草莓方面大數據起到了巨大作用。在智力領域中，隨著“阿爾法狗”這款圍棋人工智能程序在與人類對戰中爆發出優勢，人工智能引起了全世界的廣泛關注。而“阿爾法狗”之所以能戰勝人類，與其積累的大數據分不開。
總之，大數據通過挖掘技術的發展來促進人工智能的繼續發展，不僅是在科學實驗領域，也在我們日常的生產生活之中。
3 大數據挖掘技術推動人工智能繼續發展的方式
3.1 傳統技術領域中大數據推動的人工智能技術轉變
在傳統產業中，依靠人工以及簡單的機械來進行工作的領域也已經逐漸被大數據推動的人工智能技術所改變。具體而言，就是大數據滲透進產業的每一個角落中，分析傳統產業中耗時耗力的缺點，統籌整個產業或者地區性傳統產業的資源分配，協調各方的利益關系，最終以漸進的方式形成產業轉變。在我國，逐漸淘汰高耗能、低產出、重污染的企業，向著高興技術產業發展，就是利用大數據分析這些產業給地區或者行業帶來的利弊，最終決定如何轉變。
3.2 大數據創造人工智能技術的最前沿
這是個數據時代，人們的一舉一動都被數據所記錄，技術也一樣。技術的所有參數都被編制進大數據的網絡中，它開始“開疆拓土”，創造以往不存在的人工智能領域。在現代醫學領域、現代化農業領域、現代航空領域以及現代軍事領域等多個領域中，大數據指導下的技術性人工智能逐漸占據了科技的最前沿，成了社會性技術發展領域的風向標和指明燈。
4 結語
大數據通過置換傳統生產技術、理念來實現技術的不斷進步，隨著技術的不斷更新，將人類從危險、枯燥的工作中釋放出來，代替了人類引以為傲的智能，將社會生產、日常生活推向了一個更方便、更科學的時代，它開啟了人工智能的新時代。
參考文獻
[1] 鄒蕾，張先鋒.人工智能及其發展應用[J].信息網絡安全，2012（2）：11-13.
[2] 鐘義信.高等人工智能：人工智能理論的新階段[J].計算機教育，2012（18）：6-11.
人工智能新技術篇8
關鍵詞：建筑施工，智能化建筑，樓宇智能化
引言
在國內建筑智能化雖然不能算是一個新生事物，但是由于對它的認識和研究不足，系統集成商在技術上的不足導致了智能化項目施工不規范，發展中仍存在著以下一些問題，影響著建筑智能化的健康發展。論文參考網。工程施工是設計成果的體現，也是設計作品成敗的關鍵。如何將設計和施工這兩者融合在一起，是當前智能建筑行業應該引起重視的問題。作為建筑領域的智能化系統集成商，要注重的是綜合技術實力及總包服務管理等方面。以下主要介紹了智能建筑施工中存在的問題，并提出了相應的解決建議。
1建筑智能化工程施工中存在的問題
很多較大的設計單位沒有建筑智能化系統的設計資質，有的具有資質的設計院又缺少智能化系統設計技術人才，對智能化系統設計不重視，將很多設計的技術問題遺留給集成商或施工單位，造成了智能化系統設計不合理，設計質量低等問題，例如系統集成性差、監控點、信息點配置不合理、設備配置方面技術性能差、控制精度低、綜合布線不規范等。
建筑智能化行業急需解決的問題就是缺乏專業的施工隊伍。目前，很多智能建筑的智能化系統的工程都是由系統集成商來承擔。論文參考網。但有大部分集成商除有幾名不懂工程管理只負責智能化各個系統調試的技術人員外，基本上沒有什么施工力量。承接工程后將安裝工程轉包或分包給其他單位或群體施工，而這些施工單位又不懂什么技術，其結果就是工程質量差甚至不合格，工程存在很多質量隱患，可能會給開發商或業主造成.很大損失。目前，在建筑智能化專業施工隊伍問題上存在以下三個方面的問題:
（1）智能系統的系統集成商雖有少數的智能系統調試的技術人員，但這些技術人員大多數對工程管理缺乏了解，加之缺少基本的施工力量，難以承擔智能化系統工程的施工。
（2）大多數施工單位雖然有一定的項目管理人員但又缺少建筑智能化系統專業技術人才，對建筑智能化缺乏綜合的實施能力。
（3）政府主管部門對建筑智能化專業施工隊伍沒有完善管理制度，只有搞好行業管理，建立完善的施工資質審批、審查制度，才能依法治理建筑智能化專業施工隊伍的混亂狀況。
另外諸如管理和審批體制不協調，加之有些行業不合理的規定，使之有些系統單獨設置，造成建筑智能化整體功能不完善，達不到整體智能化的效果；建筑智能化的配套產品絕大多數是進口產品，國內具有競爭力的產品還很少，且有些產品技術性能差，集成化不良，使各系統不能相互協調動作，難以達到理想的智能化效果；雖然工程實行監理制，但國內的大多監理公司缺乏智能建筑智能系統工程專業監理人員，使工程質量難以得到有效地控制；由于物業管理或業主部分缺乏對建筑智能化管理的技術管理人才，對己投入運行的設備管理不善、維護不良而使系統不能正常運行等問題是國內建筑智能化工程實施中較為普遍的問題。論文參考網。
2建筑智能化工程實施問題的解決辦法
為使建我省的筑智能化健康有序地發展，針對工程實施中的問題要研究相應的對策，制訂切實可行的管理辦法和制度，使建筑智能化納入法治和規范化的軌道。
（1）由政府建設相關主管部門組織牽頭，建立由有關部門和行業參加的建筑智能化施工技術培訓機構，加強對建筑智能化的知識和技術教育，以擴大建筑智能化的設計、施工、監理和維護的技術隊伍。建立經政府主管部門批準的綜合實力比較強的建筑智能化技術、經濟咨詢機構。
（2）政府要建立健全智能.建筑的管理體系，完善設計單位、施工單位、系統集成商、工程監理單位及專業咨詢機構的資質審批、審查制度和工程規劃、設計方案審批制度及工程驗收制度。協調政府有關部門和有關行業對建筑智能化進行政府統一分工管理，并制訂相應的法規和管理辦法，使之有法可依，有章可循。依據國家頒布的有關建筑智能化的分類和分級規定來制訂和修改設計標準、工程驗收標準及設計、施工規范，使建筑智能化的設計、施工、監理和工程驗收都有據可查。
（3）建筑智能化的系統集成商是建筑智能化不可缺少的一支力量，為規范建筑智能化的管理體制，政府應對系統集成商進行良好的行業管理，對其進行監督、檢查，使集成商的經營行為合法化、規范化。建筑智能化的施工過程中將由多專業、多工種、多個施工單位的配合協調。因此，該階段必須進行優化施工管理，以確保工程質量和施工進度。優化施工管理，首先必須選擇信譽好、重質量、技術力量強的施工單位承擔工程的施工，采用科學的施工方法組織施工。施工過程中，必須嚴格按施工規范和設計施工，應將試驗檢查工作作為頭等大事來抓。工程監理單位應嚴格按施工規范、設計和監理工作程序做好工序和質量控制、中間驗收和竣工驗收的質量把關工作。
（4）系統集成商應該充實自己的技術實力，培養一些優秀的項目管理人員，能夠真正的做到對項目的順利實施，安全，質量及工期等方面的嚴格控制。培養一些優秀的技術人才，時刻關注行業的發展，對新產品新技術不斷學習，使得能夠把智能化的新技術從理論變為實踐，更好的應用到建筑智能化的項目當中去。系統集成商還應當提高自己的總包服務管理的水平，大多數的系統集成商沒有足夠的施工力量，也不適合建立龐大的施工隊伍，總包服務管理水平的高低就體現了系統集成商的真正實力，很多大型的系統集成企業都是把工程分系統、分項目的包干給其他的企業，如何保證施工質量，如何提高管理水平，就是體現企業實力的重要因素。
3 結論
系統集成商必須具備足夠的技術力量，包括對產品性能和工藝水平的把握能力。只有在自身技術實力的基礎上，才能真正基于客戶的需求提出先進全面的解決方案，并選擇適合用戶需要的設備產品。未來的智能建筑系統服務商應該重視IT技術的應用給客戶帶來的價值。從國內眾多大型工程的服務經驗來看，大型綜合智能化項目建設，不僅需要滿足客戶提出的要求，還需要服務商幫助挖掘更多對智能化應用的需求，需要服務商以整體規劃意識為指導去發現并滿足這些需求。只有這樣，智能建筑系統服務商才會在激烈的市場競爭中不斷發展壯大。
參考文獻
[1]吳棟,葛寶榮.關于智能建筑樓宇自控系統的研究[J].中國新技術新產品,2010,(06):165
[2]王浩,魏旻.智能建筑控制網絡安全探討[J].建設科技,2010,(01):74-75
[3]文方,孫敏.集散型樓宇自控系統的實現[J].科技廣場,2010,(01):159-161
[4]張久.新技術在智能建筑中的應用[J].中國新技術新產品,2010,(02):159
[5]朱占琴,李學革.對智能建筑系統建設、構成的探討[J].民營科技,2010,(01):207
[6]謝后賢.建筑智能化系統安全技術實施[J].建設科技,2010,(01):73
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