人工智能新技术篇1
在我国的科技发展领域，人工智能的出现带来了新的发展前景和发展动力。伴随着科技大发展的信息化时代的到来，现在涉及到人们生产生活的各个领域都开始实现了人工智能技术的研究和尝试性应用，通过实践应用表明，人工智能确实发挥了巨大的技术推动作用。本文从人工智能的概念入手，详细阐述了人工智能在计算机网络技术中的运用和未来发展方向，最后对人工智能的科技发展措施进行了完整总结。
【关键词】
人工智能；计算机网络技术；运用
引言
到目前为止，我国的很多领域都已经开始了人工智能技术的应用，人工智能的技术应用大大方便了我们的生活，同时，也实现了生产和服务领域的革新和进步，对我国整体的科技进步和发展发挥了重要作用。
1人工智能简介
1.1概念
人工智能是在近些年逐步兴起和开始被大家熟知的技术名词，人工智能主要应用在人工模拟操控以及实现人的智能性扩展和延伸，人工智能综合了相关领域的智能性技术、智能操作方法以及智能技术应用，属于一门综合性较强的技术类应用科学。属于一门独立的新型技术学科。人工智能主要的应用载体为计算机，通过技术研究尝试实现计算机实体发挥出人的智能，实现对人的智能性模拟应用，智能性延伸和扩展。从根本上来讲就是寻求高应用技能的计算机，通过科学的设计和新型的建造方式实现计算机应用系统的高智能水平发挥。人工智能的概念是以人类智能为参考的，主要的应用方法是利用人工技术，通过人类智能行为的计算机开发和引入，综合性研究的科学载体。近些年来，伴随着计算机软硬件的技术更新发展速度不断加快，计算机的实际应用速度和效率不断提高、实际的资源存储能力不断提高，同时，实际的网络技术普及促使电子类产品价格不断下降，许多人工无法短时间内快速完成的任务通过计算机已经可以轻松搞定，人工智能也由此拥有了更多的现实应用能力和基础。目前，我国的人工智能研究主要集中在三个重要领域，其中包括了智能化的接口设计、智能化的数据搜索以及智能化的主体系统研究[1]。
1.2接口技术研究
为了实现更加便捷自然的人工智能交流技术应用，智能接口技术的研究在近些年来越来越受到关注。数据的提炼和有效信息的挖掘技术需要从大量模糊和随机的数据中进行有效信息提取，从而实现对潜在和隐含信息中有价值数据的搜索和提炼的过程。所以，这一过程就需要搜索的主体具有一定的意念、选择性能力以及辨识方法，属于一个智能化的概念主体。同时具有明显的自主性特征。通过对人类大脑智能化识别以及模糊数据处理功能模仿，实现智能化计算机的应用。未来，人工智能将会在人工神经网络中进一步应用和普及，成为未来可具发展潜力的全新领域。在人工智能技术应用过程中，包含了语言信息自动处理、定理化的自动证明以及智能化信息检索和问题解答等等。所以，人工智能应用中人机关系的变化将会进一步对人们生活方式以及生产模式产生重要影响，成为整体信息技术发展的新方向和新课题。在新的发展阶段，人工智能也将拥有新的应用领域需要出现[2]。
2人工智能在网络技术中的应用
在网络安全领域，人工智能技术应用也逐步广泛发展起来。互联网信息时代人们的交流和联系日益密切起来。人们的生产生活也因此大为便捷。但是，信息交流沟通的便利性加大的同时也必然引起网络信息的安全系数降低，网络安全隐患多种多样。所以，人工智能技术的网络安全维护应用将成为重要的突破口，大大提高网络安全系数，同时实现网络安全性能的提高，对用户的信息安全进行充分保护。人工智能最突出的特点就是对于不确定性信息以及不可知性信息的理解以及整合能力较高，这些都是可利用在网络安全维护中的重要技术优势。能够很好的对入网访问者进行智能识别，提高信息的安全和稳定性[3]。同时，人工智能技术还可以很好的应用到计算机网络信息服务领域中，一般被称为智能信息处理技术，通过这一技术的融合可以有效提高人工智能的个性化任务设置，丰富实用方式，提高综合服务水平。在软件方面，各类新型开发工具都在不断应用，人工智能的领域化拓展速度不断加快，在硬件方面，技术革新带来了性能的不断提高，同时价格也在不断降低。
3结论
综上所述，我国的人工智能科学技术在很多领域的应用已经得到了很大的突破，科学技术与计算机网络都是在人工智能发展过程中得到自身应用拓展的重要组成。通过以人工智能计算机网络应用模式的分析和研究，进一步为人工智能的未来发展提供理论研究和参考价值。
作者：谷世红 毕然 单位：石家庄信息工程职业学院
参考文献
[1]熊英.人工智能及其在计算机网络技术中的应用[J].技术与市场，2011，02：20.
[2]卢昌龙.人工智能及其在计算机网络技术中的运用[J].电子制作，2015，05：87~88.
人工智能新技术篇2
一、超智能社会的主要内涵
近年来，信息技术取得了突飞猛进的发展，使得全球迎来了经济社会的大变革时代。物联网、机器人、人工智能、生物医学、脑科学等领域的技术的进步，已经给人们的生活带来了重大改变。信息技术及网络化的大时代潮流，也使得超智能社会5.0变得不再遥远，人工智能也成为实现超智能社会的核心。谷歌的人工智能―阿尔法围棋，战胜前世界冠军李世石；IBM人工智能医生“华生”达到全球医生的平均水平；美国风险投资企业收购NBA勇士队，采用大数据和人工智能分析，使勇士在6年之内由全联盟倒数第2变成总冠军等，均显示了人工智能取得的突破性进展。
超智能社会5.0是在当前物质和信息饱和且高度一体化的状态下，以虚拟空间与现实空间的高度技术融合为基础，人与机器人、人工智能共存，可超越地域、年龄、性别和语言等限制、针对诸多细节及时提供与多样化的潜在需求相对应的物品和服务，是能够实现经济发展与社会问题解决相协调的社会形态，更是能够满足人们愉悦及高质量生活品质的、以人为中心的社会形态。
超智能社会5.0，也是在德国工业4.0强化产业竞争力、实现产业变革的基础上，试图通过智能化技术解决相关经济和社会课题的全新的概念模式。具体而言，不论都市与地方，都可以确保方便使用自动驾驶汽车，实现分布式能源的自产自用，以及使用基于新一代通信系统的智能医疗体系等。
超智能社会不仅涵盖能源、交通、制造、服务等多个系统组合，未来还将包括人员、商务、法律等管理机能，以及劳动力提供与理念创新等人类自我价值的实现。建设超智能社会不仅需要高速公路等交通智能化、能源价值链最优化、制造体系全新化等核心智能系统的开发，也需要跨区域的医疗健康系统、食品产业链、生产体系等新的智能价值链的创造与创新，以及导航卫星系统、数据综合解析系统、公共基础设施认证等方面的支持。
二、超智能社会的主要支撑技术
在2016年5月底颁布的《科学技术创新战略2016》中，对支撑超智能社会建设的主要技术领域进行了详细描述，主要涵盖虚拟空间和现实空间两大技术领域。
（一）虚拟空间技术领域
网络安全技术：对物联网技术而言，从系统的设计到最终生命周期结束的时间很长，需要以漏洞处理、加密及高存储容量等技术为重点，构建相应的研发及信任体系，并确保相关系统成本的降低；
物网系统构建技术：在大规模系统运行过程中，对系统进行结构改造以及新旧设备的相互衔接，结构边缘及服务器侧的虚拟技术就成为关键；
大数据解析技术：从含有非结构化数据的各种大数据中，挖掘出有价值的信息，需要实时的高速信息处理技术的支撑；
人工智能技术：在对当前人工智能的深层学习技术继续加强研发的基础上，还要推进搜索型、知识型、计算型，以及统合型人工智能的研发；
设备技术：不仅要强化对大数据高速和实施处理的小型超低电力消耗设备的研制，也要努力实现强功能和高性能系统的开发，以及最新的材料和设计技术开发之间的相互融合；
网络技术：在推进网络虚拟化技术的同时，为实现庞大物联网设备间无线通信，开发高容量的无线技术势在必行；同时还要构建对大数据实时把握及进行高度分析判断的网络技术；
边缘计算技术：面对信息的实时高速处理，需要同步推进分散处理技术，确保网关等终端设备安全，并建立无法确保情况下的防范架构。
（二）现实空间技术领域
机器人技术：为实现机器人在通信、社会工作支援、制造、老人及残障人士帮扶等多个生产和生活领域应用，日本应积极推进相关技术研发，并引领安全评估的国际标准制订；
传感器技术：在获取各种信息的基础上，开发可远程实施的远程监控及性能更新技术；
处理器技术：推进与机理、驱动、控制等信赖评价及处理器的人工智能研发密切相关的基础研究，强化微电机系统及生物处理器等领域的技术研发；
生物技术：加强生物传感器、人体运动数据采集装置、生物驱动器等的开发，强化生物基础技术研究，特别是高度小型化及超低电量消费的传感器技术；
人机交互技术：在加快推进虚拟现实与增强现实、感知工程、认知科学与脑科学等领域技术研发的同时，考虑到技术设备的进步，为实现以机器人为代表的人工智能与人类的共存，与人类平等或仅为工具等社会伦理问题也需要提上日程。
（三）综合领域相关技术
纳米等原材料技术：支撑能源、基础设施、医疗健康等领域创新型结构材料和功能材料的研发，以及相关应用组件的升级，重点突破领域为：高效电力控制的半导体技术、工艺创新的触媒技术，以及声光控制技术、高端测量诊断和成像技术、生物材料和纳米材料等新型原材料技术；
光学和量子技术：为推进对信息通信、医疗、环境、能源等领域给予综合支撑的、具有高精度、高敏感度、大容量、节能又安全等特征的、高端社会及产业基础设施的形成，必须加强计算技术、成像与传感技术、信息和能源传输技术、高加工技术等相关基础和应用技术的研究，特别是在大容量和高速光子传输等尖端光学和量子技术等前沿领域。
（四）2020年主要成果目标
在作为支撑平台的网络空间技术领域，实现创新性技术突破；
超小型、低电量消耗传感设备的实用化；
量子信息处理和量子传输基础技术的开发；
新一代电力电子技术的全面商业化；
开始进行综合性新材料开发系统的中试；
进行生物性能技术材料的生产；
2030年前后实现基干化工产品新触媒技术的实用化；
2030年前后实现结构性材料的飞跃，在汽车与飞机制造等领域普遍采用轻量化与超耐用的新材料。
被外界誉为日本的“巴菲特+盖茨”的软银总裁孙正义在2014年底提出了用人工智能机器人拯救日本，使日本在2050年产业竞争力重回世界第一的豪言。他指出，日本若能采用3000万台可24小时工作的人工智能产业机器人（相当于增加了9000万制造业劳动人口），而支付给每台机器人的“平均月薪”仅为1.7万日元，这无疑将让日本一举两得地扭转在人口老龄化和劳动力成本过高方面的劣势。
而日本新能源与产业技术综合开发机构（NEDO）的研究报告《面向2035年的机器人产业未来市场预测》指出，日本国内的机器人产业市场规模2020年2.9万亿日元、2025年5.3万亿日元、2035年9.7万亿日元。
三、政策建议
当前我国经济发展已经进入到新常态阶段，劳动力成本增长明显，2012年已过人口增长的刘易斯拐点，老龄化问题也日益见突出。为缓解相关压力，将物联网、大数据、云计算、人工智能、自动驾驶、共享经济等技术与经济、社会发展密切结合势在必行。相关政策建议如下：
（一）提出“智慧中国2050”
为坚持以人为本的科学发展观，深入贯彻五大发展理念的相关要求，应充分借鉴日本超智能社会5.0的科学内涵，研究提出诸如“智慧中国2050”的概念，并针对《国家创新驱动发展战略纲要》提出了2020、2030、2050年我国科技创新战略目标，今后在具体细则制定及实施上，融入“智慧中国2050”等内涵，将人工智能等技术与我国未来经济社会发展需求相结合，引领未来社会经济l展及模式转变。
（二）注重“人工智能+物联网”
将“人工智能+物联网”融入新技术、新产业、新业态、新模式等四新发展理念之中，建立“人工智能+物联网”国家实验室，注重人工智能机器人等主要支撑技术的发展，以及“人工智能+物联网”在创建与经济社会密切相关的新产业、新业态、新模式中的重要作用，加快从网络化、数字化向智能化转变，大力发展数字化智能经济，以人工智能为核心打造“智慧中国2050”。
（三）做好产业政策转型，提高选择性产业政策的聚焦度
在我国产业政策由选择性为主向功能性为主转变的情况下，将《中国制造2025》与经济社会发展更为紧密地结合在一起，不仅使选择性产业政策先中上游产业聚焦，在强化虚拟空间技术研发的同时，注重传感器技术、生物技术、人机交互技术等现实空间技术，以及纳米等原材料技术、光学和量子技术等综合技术的研发，还应进一步加强与经济社会的联系，使产业和技术创新能够真正服务于民。
（四）拓展大众创新、万众创业的内涵，推进智能社会建设
进一步拓展大众创新、万众创业的内涵，将支持范围扩大至社会经济领域，强化大数据、云计算、“人工智能+物联网”等在经济与社会领域的应用，关注自动驾驶、共享经济等对经济社会型态变革的影响，切实推动大众创新、万众创业在技术与社会经济发展相结合的综合性领域的发展。
（五）密切关注人工智能对全球产业与经济格局的影响
当前发达国家的经济增长率在2%的台阶，除在经济全球化大背景下，劳动力成本高导致的中低端产业无竞争力外，以人为核心的第三产业劳动生产率的提高速度与一产类似，远低于二产也是主要原因，而人工智能的发展，不仅会带来发达国家制造业的真正回归，也能大大提高三产的劳动生产率增速，使发达国家的经济增长率在2030年左右重回5%及以上的台阶，不但印度或将永远失去追赶的机会，且留给我国的时间和空间也非常有限，因此，必须从长远战略角度高度重视，做好应对。
人工智能新技术篇3
[关键词]BIM,智慧建造；建筑工程技术；植入
当前，BIM技术的发展和革新还处于推广应用阶段，BIM智慧建造技术人才不能够满足日益增长的建筑市场需求，现阶段需要大量的掌握BIM智慧建造技术的专业人才，来弥补智慧建造人才的空缺，而高职院校作为培养专业技术技能人才的大本营，应当承担起培养BIM智慧建造人才的重任，培养能够将BIM智慧建造技术应用于实际工程的建筑人才，对建筑工程施工技术和运营管理进行完善和改造[1-3]。
1BIM智慧建造的概念
智慧建造是鲁班软件有限公司创始人杨宝明博士提出来的新兴建造理念，也是建筑市场化信息化技术化的必然产物，杨宝明的智慧建造的概念可以从两个层面来理解其含义，第一个层面是从社会宏观层面而言的，是指在整个建筑产业里，要实现建筑行业的可持续发展，就需在建筑工程项目全寿命周期中优化资源配置，高效利用资源，降低能源消耗，减少环境污染；第二个层面的主要含义是充分利用技术化信息化的在建筑行业中的优势，将信息化智能化技术与BIM智慧建造技术有机的融合起来，为BIM智慧建造技术的学习、推广、应用、普及提供数字化功能化基础，推进建筑业向“智慧建造”迈进的步伐。
2BIM智慧建造的应用现状
在我国现阶段BIM推进应用过程中，在应用层面已开始从单体建筑到园区城区，到智慧城市，正实现从建筑设计、生产、施工到运维的全生命期的BIM应用贯通。在BIM智慧建造技术、云计算等高新技术的日趋成熟和快速发展的背景下，体现信息技术与先进绿色工程建造技术的深度有机融合，是建筑工程向智慧化、精益化、绿色化、装配化方向发展必然趋势，在工程设计及仿真、工厂化加工等典型应用的基础上，最终实现真正的数字化建造和智慧建造，使项目部式管理模式向企业总部集约化管理模式转变，基于“互联网思维”的商业模式和产业模式也将发生变革。实现真正意义上的数字建造必将带来整个建筑业商业模式与产业模式的变革，从根本上解决了建筑和城市基础设施的数字化问题，大力推进建筑业工业化、信息化、绿色化。而作为建筑人，应带着更加开放的“互联网思维”去迎接数字建造和智慧建造时代的到来。
3BIM智慧建造入课的必要性
BIM智慧建造技术对整个建筑行业的发展都具有非常重要的技术意义和现实意义，职业院校作为培养技术技能人才的主阵地，应当迎合建筑市场发展大背景，根据社会需求、行业需要、技术需用，不断完善改进人才培养标准，及时调整修改专业课程体系。BIM智慧建造技术正只有相关专业技术工作者掌握了BIM智慧建造技术才能生存发展，对于职业院校学生而言，只有掌握了该项技术，才能够在实习工作中游刃有余，始终处于有利地位，对于职业院校而言，将BIM智慧建造技术及时适时应时的融入到相关课程之中，为学生提前掌握该项技术打下坚实的技术。基于BIM智慧建造技术的专业课程体系改革，在学生培养过程中融入BIM智慧建造技术，实现单项岗位能力训练—综合岗位能力训练—顶岗实习三阶段岗位能力的衔接，确定融合创新意识与创业素质的专业培养目标，形成基于BIM技术的智慧建造课程体系，让学生更加适应行业新标准新要求的发展，BIM虚拟仿真、BIM5D、Revit、VR技术必将对学生学习兴趣产生极大的提升，必将为更好地培养智慧建造型人才，更好地服务企业行业，推动节能减排和绿色建筑提供技术技能型人才保障。
4结语
对建筑工程技术专业相关课程结合BIM知识做出优化，结合课程特色将BIM技术适时植入骨干课程中，要求学生了解BIM智慧建造在建筑行业的发展趋势和应用途径，并掌握建筑信息化和绿色建筑相关理论知识，使得学生具备在建筑工程信息化进程中运用BIM智慧建造技术解决问题的能力、综合知识应用的能力、工作协同的能力，全面提升学生专业竞争力。一是基于建筑信息化和绿色建筑相关理论知识，制定适应智慧建造发展需求的建筑工程技术（BIM智慧建造）课程体系，培养学生具备BIM技术、软件绘图、工程造价、资料管理和施工组织管理能力。二是制定建筑工程技术（BIM智慧建造）人才培养的评价标准，培养面向建筑勘察、建筑施工、建筑设计、等企事业单位，从事工程设计、造价、建管等一线工作需要的高素质技术技能型人才。三是根据建筑信息化行业标准，开展智慧建造、BIM技术系统软件的石子培训，落实“1+X”证书试点工作开展。
人工智能新技术篇4
关键词：机械电子工程 人工智能技术 应用分析
中图分类号：TH-39 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）06-0254-01
机械电子工程随着科学技术的进步与人工智能技术的结合越来越显著，只有两者相互结合才能实现两者的共同进步。在人工智能化模式下将传统的机械生产模式转变为智能化信息生产模式，不仅能够减少生产成本，提高经济效益，而且对于推动我国机械电子工程的长足发展具有重要的作用。我们可以根据机械电子工程和人工智能技术的相关特点，正确处理两者之间的关系，保障人工智能技术在机械电子工程中作用的有效发挥。
1 机械电子工程的特点及其发展
1.1 机械电子工程的特点
其一，机械电子产品结构较为简单。机械电子产品构造大多较为简单，这样就可以最大程度的减少产品的占地面积，改变过去机械电子产品笨拙复杂的特征，极大地提高了产品的工作性能。其二，机械电子工程设计更为合理。通过各项技术的融合，设计者更为全面的设计出最合理的设计方案，促进机械电子工程的不断进步，这是由机械电子工程的学科综合性所决定的。例如，将机械电子技术和管理技术结合，既能实现机械电子工程管理体制的革新，又能保障管理过程中机械电子技术的不断进步，从而实现两者的共同发展。
1.2 机械电子工程的发展
所谓机械电子工程是指由机械工程、电子工程和信息工程所共同组成的并糅合管理技术和智能技术的多学科机械活动。纵观机械电子工程的发展过程，我们可以将其分为三个发展阶段。首先是萌芽阶段。这一时期机械电子工程主要是依靠人力为主的手工作业，严格限制了成产力的长足发展。其次是发展阶段。经过工业技术革命等改革，生产设备得以更新，出现了大规模的流水作业，大大提高了社会生产力，但是由于生产工序较为落后，缺乏灵活性，因此仍需要更深度的变革。最后就是转型时期。随着高科技技术的革新发展，现代社会处于急速转型时期，以讲求效率为根本，导致机械电子工程不断进行革新，形成柔性制作系统，大大提高工作效率，实现更大的经济利益。
2 人工智能技术的优势分析
2.1 人工智能技术的概念
所谓人工智能是融合计算机技术、信息技术、控制技术及心理学等多项技术的部门学科，其主要是通过研究电子计算机技术，拓展或模拟人智能的一项专业性技术，它是新世纪以来最重要的三门学科之一，在人们的发展过程中具有重要的作用。
2.2 人工智能技术的优点
首先人工智能技术能够增加人们之间的交流。运用高科技为人们之间的交流提供便利，让人们足不出户就了解天下事，与各种群体进行沟通，既有利于人类社会的进步又能促进人工智能技术的不断革新。其次，人工智能技术能够促进经济的增长。通过高科技带动人们的消费，有效的扩大国内市场需求，实现我国经济平稳健康的发展，最后，人工智能技术可以更快的实现企业的经济目标。新型科技在促进人类社会发展上的优点能够吸引许多厂商投资，间接地扩大了人工智能产品的市场，实现企业的经济利益。例如在手机行业某品牌公司采用智能化技术，制造出一批智能机，市场反应非常好，吸引许多厂商前来投资，这样大大提高了公司的品牌效力，实现企业经济效益的扩大。
2.3 人工智能技术的发展史
首先是人工智能的萌芽阶段，从十七世纪到十九世纪在这一发展过程中尽管人工智能技术发展缓慢，但是它为以后的发展打下了坚实的基础，为技术的革新做好准备工作。其次是发展阶段。二十世纪中期，美国人在举行的“侃谈会”上首次提出“人工智能”的概念，规定了人工智能的合理范围，使技术的发展更加规范化。其中LISP技术凭借其巨大的优势，在证明翻译等方面发挥着重要的作用。再次是二次发展阶段。经过上世纪六七十年代人工智能技术发展困难阶段，人工智能在1977年迎来发展良机，在第五届国际人工智能联合会议上，打破了传统模式的桎梏，将知识运用于人工智能领域，促进技术的转型。最后是人工智能的稳定时期。经过科学技术革命，互联网技术普遍适用于人工智能工程，给人工智能带来了革命性变革，保障了人工智能在人们生活中作用的发挥。
3 人工智能技术在机械电子工程中的应用
机械电子工程由于发展具有不稳定性，尽管通过采用建设规则库或者推导数学方程的方法有效的提高数学解析的精密性，但是由于方法较为落后，导致在数据输出和输入方面仍然存在较大的困难，迫切需要采用先进智能化的技术实现工程的变革。通过建立模糊推理系统和神经网络系统，提高精确度，保障机械电子工程的顺利开展。模糊推理系统通过采用规则的方式保存信息，具有明确的机械意义，神经网络系统储存信息采用分布式的方法，确保每个神经部件之间联系紧密，有效的提高计算量。通过综合采用这两种方式，保障人工智能技术作用的有效发挥，实现机械电子工程和人工智能技术两者的共同进步。
4 结语
伴随着科学技术的不断进步，各学科之间的交流也显得日益频繁，只有学科之间的不断融合才能促进科技的进一步发展。现实社会中人工智能技术和机械电子工程根据其自身的特点，通过相互融合有效避免两者的缺陷，带动了二者的共同进步发展。通过人工智能技术在机械电子工程中的应用，实现了机械电子工程的转型升级，从而实现社会生产力的不断进步。
参考文献
[1]郑福奎.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].科技创业家，2012（11）.
人工智能新技术篇5
一、智能制造是江苏制造业升级的主攻方向
通常认为智能制造是智能制造技术（IMT）与智能制造系统（IMS）的总称。随着互联网技术的成熟和云计算、大数据、物联网的快速兴起，智能制造的内涵有了新的完善和丰富。我国将智能制造定义为面向产品全生命周期，实现泛在感知条件下的信息化制造。智能制造具有以下特点：一是创新性。智能制造是一种全新的制造方式，将改变制造业的生产组织方式，带来制造方式、商业模式的创新。二是系统性。智能制造贯穿于研发、生产及管理服务等产品生产全过程，不仅包括智能制造装备，还包括软件及系统集成，以及智能管理和服务平台。三是可扩展性。随着智能制造技术的进步及在更多领域的推广应用，智能制造的范围将不断扩展。
发展智能制造是推动江苏经济迈上新台阶的客观要求。制造业是江苏经济的支柱。实现江苏经济强，制造业必须首先要强。制造业要强，就必须在科技创新、产业创新、企业创新、市场创新、产品创新、业态创新、管理创新等方面实现新突破，加快形成以创新为主要引领和支撑的产业体系和发展模式。从国内外的实践看，智能制造既能为传统产业提供精准制造、敏捷制造、资源节约、节能减排、提升信息化水平的技术和先进装备支持，促进传统产业提档升级；也能为新能源、新材料、生物医药、新一代信息网络、智能电网、绿色运载工具、生态环保、海洋空天、公共安全等新兴产业发展提供先进的技术支撑，助推新兴产业加速发展。因此，发展智能制造，必将推动江苏制造业产业链重构，必将带动江苏制造业加快转型升级，从而提升江苏制造业整体素质，为实现江苏经济强奠定坚实基础。
发展智能制造是破解结构性矛盾的迫切需要。“十二五”以来，江苏制造业转型升级步伐加快，综合实力显著增强，但结构性问题和深层次矛盾不容忽视。一是产业结构偏重。江苏工业增加值占GDP比重超过45%，传统重化工业增加值占工业的70%左右。二是自主创新能力还不强。制造业对外技术依存度高达60%左右，高于创新型国家30个百分点。江苏专利申请量和授权量全国领先，但成果转化率还不高。三是产业处于价值链的中低端环节。制造业在国际分工体系中的位置较低，从事加工组装的较多，研发设计、品牌经营等高附加值环节较少，自主知识产权和自主品牌产品不多。发展智能制造，为攻克解决上述问题提供了新的途径。首先，发展智能制造有利于促进加工制造的精密化和快速化、自动化技术的柔性化和智能化，改变制造业的设计方式、生产方式、管理方式和服务方式，使生产系统具有更完善的判断与适应能力。其次，发展智能制造有利于优化生产过程，将人的生产活动与智能机器有机融合，形成精益制造信息化管理系统，降低用工成本，降低物耗，提高产品质量，提高产出效率。最后，发展智能制造有利于满足用户多样化需求，为消费者定制生产，对消费者的个性化需求做出快捷回应，进而扩大产品的市场占有率。因此，发展智能制造，必将促进江苏制造业行业结构、组织结构、技术结构的调整优化，推动江苏制造业向价值链的中高端迈进。
发展智能制造是缓解环境资源约束的重要途径。江苏人均环境容量小，能源资源紧缺，经济发展面临土地、资源、环境等巨大压力。智能制造在提高专业化分工与协作配套、促进生产要素的有效集聚和优化配置、节约资源能源等方面具有重要作用。大力发展智能制造，广泛运用知识、技能相结合的绿色制造生产模式，综合运用先进制造技术与工艺，为实现制造业低能耗、低污染排放提供了现实可能。尤其是在循环经济领域，对回收再生技术进行智能化改造，将有效减少生产制造过程、报废产品对环境的污染。
发展智能制造是在更高层次上参与全球制造业竞争合作的必然选择。当前，全球经济结构深度调整，发达国家纷纷实施再工业化战略，利用新一代信息技术和先进制造技术进行改造升级，部分高端制造业出现了向欧美等回流的趋势。同时，东南亚、南美等一些新兴经济体正利用劳动力、土地、融资、原材料成本较低的比较优势，加速在中低端制造环节的竞争，部分劳动密集型产业出现了向其他新兴经济体分流的迹象。发展智能制造是江苏应对日趋加剧的国际竞争的有效途径。一方面，智能制造网络化的生产经营模式，打破地理、时间的限制，对各种生产要素进行高效配置，将有力地提高制造业的产出效率。另一方面，智能制造作为物化了的最新科技成果，既能推动高档数控机床、工业控制系统、工业机器人、智能家电、智能家居等产业的发展，又有助于推动在线监控诊断、电子商务、供应链金融等生产业的发展壮大。由此可见，产出效率的提高、新的经济增长点的不断形成，必将有力地促进江苏制造业国际竞争力的提升。
二、江苏智能制造喜中有忧
近年来，江苏智能制造各项工作扎实推进，取得了一批阶段性成果，但也存在一些亟须研究解决的问题。
智能制造发展基础良好。江苏规模以上工业增加值达3万亿元，总量居全国第一，十大新兴产业销售收入突破4万亿元，在若干细分行业中已有一批企业达到或接近世界先进水平。第三方抽样调查表明，江苏企业信息化投入占当年销售收入的0.69%，75%的企业设置了信息化部门，81%的企业编制了信息化规划，超过85%的企业对编码进行企业级统一管理。目前，全省两化融合示范企业达到500家，试点企业3000家。软件产业10年上了7个台阶，年均增速40%。2014年，软件业务收入突破5000亿元，软件企业数超过5000家，均居全国第一。集成电路封装技术水平国际领先，下一代互联网、未来网络、北斗导航核心芯片和设备的研发取得明显进展。组建了大数据产业联盟，大数据在装备、汽车、电力、能源等行业逐步得到应用。2014年，全省区域两化融合发展水平总指数达92.17，连续三年居全国第一。
智能制造装备产业发展迅速。江苏大力实施数控机床、工业机器人、高速电梯等技术质量攻关，支持首台（套）重大装备首购首用，组织认定首台（套）重大装备及关键部件产品380多个，高端数控机床、工业机器人、3D激光打印装备、高端仪器仪表等重点产品产销都保持较高增幅，全省重点行业骨干企业装备自动化率达85%以上。2014年，全省高端装备制造业实现产值1.74万亿元，数控成形机床占全国市场份额41%，数控金属切削机床占全国份额12%。
以智能制造为核心的技术改造步伐加快。大力实施“百项千亿”技改工程、大中型企业智慧化推进计划，引导企业围绕智能设计、生产、管理、服务等环节，加大技术改造投入力度，提升智能制造水平。2014年，安排2亿元省级专项资金，支持企业应用工业机器人等自动化、智能化装备进行技术改造，建设具有行业示范效应和推广作用的智能车间。全省重点技改项目中，智能制造项目占43.7%。
一批智能制造示范基地脱颖而出。南京、苏州、无锡等地建立了高端装备产业基地。常州“机器人及智能装备产业园”聚集了通用、博世等一批世界500强企业。徐工集团4个大型智能化制造基地，机器人、数控中心等智能制造装备占比达70%以上，大吨位装载机智能化制造基地具有长达7公里的全自动装备流水线、AGV运输机器人等自动化物流系统，工程机械领域智能化水平位居全国前列。
对智能制造的扶持力度不断加大。江苏先后出台了《江苏省信息化条例》、《“十二五”国民经济和社会发展信息化规划》，以及扩大信息消费、建设“宽带江苏”等政策文件。2014年10月出台的《关于推进智慧江苏建设的实施意见》及《智慧江苏建设行动方案（2014～2016年）》，以信息化升级版为目标，进一步明确了信息化引领产业转型发展的路线图、时间表。2015年，省政府出台了《关于更大力度实施技术改造推进制造业向中高端迈进的意见》，与工信部签署了共同推进智能制造创新发展战略合作协议。省财政厅、经信委和科技厅等部门都安排了战略性新兴产业和科技创新与成果转化等各类专项资金，加大对智能制造的支持力度。
可以说，江苏智能制造一直走在全国前列，为其他地区发展智能制造起到了一定的示范和引领作用。但在看到江苏智能制造成果斐然的同时，不能忽视存在的问题。
智能制造基础理论和技术体系建设亟待加强。基础理论和技术研究是发展智能制造的基础，但是，对于智能制造的发展规律以及3D打印机、工业机器人等前沿技术的发展趋势等，尚缺乏深入系统的研究。江苏智能制造的发展侧重技术追随和技术引进，基础研究能力不足，原始创新匮乏，控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，许多重要装备和制造过程尚未掌握系统设计与核心制造技术，大部分高端装备的核心控制技术（包括软件和硬件）严重依赖进口，精密测量技术、智能控制技术、智能化嵌入式软件等自主技术缺乏。
发展智能制造的技术路线尚待明晰。国际金融危机爆发以来，发达国家将包括智能制造在内的先进制造业发展上升为国家战略，制定了相应的发展战略规划与政策。尽管我国一直重视智能制造的发展，及时了《智能制造装备产业“十二五”发展规划》和《智能制造科技发展“十二五”专项规划》，但国家和省级层面智能制造发展的技术路线图还不清晰，智能制造发展的宏观协调和管理工作尚待加强。
智能制造装备对外依存度较高。江苏智能装备的现状难以满足智能制造发展的需求。据有关方面调查，65%的工业机器人、80%的集成电路芯片制造装备、40%的大型石化装备、70%的汽车制造关键设备、核电等重大工程的自动化成套控制系统及先进集约化农业装备严重依赖进口，船舶电子产品本土化率还不到l0%。以高端机床为例，一些机床企业主要借用美国、德国、荷兰、瑞士等国家的技术开展整合组装，竞争力较弱，高端机床市场几乎被国外品牌占据。
企业生产的数字化和网络化水平较低。据调查，江苏企业生产设备数字化率平均为32%，其中，大型企业平均为50%；数字化生产设备联网率为23.9%，其中，大型企业为40.4%；关键生产工序数控化率为27.8%，其中，大型企业为49.9%，数控化率低于30%的规上工业企业比例达52.9%。无论是装备数字化水平、数字化装备协同作业能力，还是过程数控化水平都不高，影响了企业生产装备优化调度和现场数据的采集使用，影响了生产制造的准确性和稳定性。
三、江苏智能制造前景广阔
智能制造将带来生产制造方式的创新转变。智能制造将智能技术和装备渗透进制造业领域，在制造业内部构建信息物理系统，将改变制造业的生产组织方式，带来制造方式、商业模式的创新。根据微笑曲线理论，制造业产业链的前端是研发，中端是制造，后端是服务，前端和后端是制造业高附加值区域，未来的制造业业态将融合更多的现代服务业特征，智能制造的发展必将推动制造业由传统的生产型制造向服务型制造转变。智能制造将设计、研发、制造、营销、服务等各个阶段融合起来，必将带来制造业领域劳动生产率的大幅提升。据有关方面测算，传统产业实施智能改造后，平均运营成本将降低20%，产品研制周期缩短20%，生产效率提高20%，产品不良品率降低10%，能源利用率提高4%。
智能制造将改变居民的生活方式。智能制造不仅改变企业生产模式，也将改变居民“衣食住行”各个方面。一方面，随着机械、航空、船舶、汽车、轻工、纺织、食品、电子等行业生产设备的智能化改造，智能交通工具、服务机器人、智能家电、智能照明电器、可穿戴设备等产品的需求空间将进一步拓展。另一方面，芯片、传感器、仪表、软件系统等智能化产品嵌入智能装备，使得产品具备动态存储、感知和通信能力，实现产品的可追溯、可识别、可定位和线上线下服务。例如，在医疗领域，智能技术的运用和诊断网络化的推进，就有可能推出家庭级疾病诊断设备，使诊断数据能够通过网络上传给医生，并通过医患互动做出建议或推荐专门医院和医生进行进一步诊疗，这就将引发全新的家庭医疗服务行业和全新的医疗保险服务品种。
智能制造将深刻影响劳动力结构。随着经济增长以及劳动力结构的改变，江苏劳动力成本显著增长。实施智能制造以后，一方面，将整体削减普通劳动力数量，降低用工成本，特别是从事危险、环境恶劣、简单重复操作岗位的工人数量会大幅度减少。另一方面，对具有智能制造知识和技能的软件设计人员、远程维护人员、管理人员的需求则大幅度增加，这必将推动劳动力由加工制造向生产业转移，进一步调整优化劳动力结构。
四、江苏发展智能制造的基本路径
欧美等发达国家和地区从事智能制造的经验，可以为江苏发展智能制造以重要启迪。如明确发展战略，大力度多元化投入，标准化引领，制定专门法律，重视高端人才，等等。因此，江苏发展智能制造，要准确把握世界科技革命新趋势，主动适应国际需求调整、国内消费升级新变化，认真贯彻落实《中国制造2025》提出的新要求，着力在以下几个方面寻求新突破：
突出重点环节。一是加快智能车间建设。智能车间是制造业智能化改造的基础。要认真贯彻落实国家和江苏促进智能制造发展的政策措施，推动企业加快应用虚拟设计制造、智能测控以及集成协同等技术开展智能化改造。研究制定智能车间建设标准和认定办法，选择有意愿且行业示范带动作用强的企业进行智能车间建设诊断、认定和授牌。以现场会等形式，适时宣传推广先进智能车间经验。在智能车间建设的基础上，选择有条件的企业向智能工厂发展。二是推进关键生产环节智能化改造。以冶金、化工、建材等主要耗能行业为重点，推进耗能企业能源管理中心建设，加强重点耗能工序用智能监测监管体系建设，切实提高能源使用效率和综合利用水平。围绕细分行业，支持徐工、南京高速齿轮、无锡一棉等重点企业应用智能装备和技术，支持苏宁云商、联创集团等重点企业探索智慧服务新业态。三是推进智能制造装备专项。实施高档数控机床与基础制造装备专项，重点开发航空、航天、船舶、汽车、能源设备等行业需要的关键高精密数控机床与基础装备。实施“数控一代”装备创新工程，重点在石化、冶金、食品加工、纺织、印刷等行业，推进传统机械装备数控化区域和企业示范。在电力、节能环保、农业、资源开采等国民经济重点领域分步骤、分层次开展智能制造成套装备应用示范。
主攻关键技术。首先，加快发展工业核心软件。推进操作系统、数据库、中间件等核心软件技术研发，重点突破工业控制芯片、数控设备、国产操作系统等关键技术。指导行业协会优秀工业核心软件目录。其次，突破一批关键共性环节。围绕关键基础材料、核心基础零部件、先进工艺技术等领域，系统突破设计、材料、工艺、试验、检测等一批关键共性环节，提高制造业基础能力。最后，促进科技成果产业化。加强政策引导，健全技术转移机制，促进先进科技与产业深度融合。积极推广运用新技术、新产品，优先将智能装备技术产品列入全省重点推广应用目录。大力推进产学研金介政“六位一体”协同创新，支持骨干企业与科研机构、高校组建产业技术创新战略联盟。
强化市场应用。推动信息网络技术在智能制造中的应用。推进制造过程智能化，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理、增材制造等技术和装备在生产过程中的应用，促进制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制。加快产品全生命周期管理、客户关系管理、供应链管理系统的推广应用，促进集团管控、设计与制造、产供销一体、业务和财务衔接等关键环节集成，实现智能管控。支持和鼓励大数据技术在工业企业生产经营、工业行业管理和经济运行中的应用。鼓励有条件的企业通过网络化制造模式，实现生产经营各环节的企业间协同，形成网络化企业集群。鼓励制造业创新销售和服务模式，引导企业充分运用电子商务等互联网模式实现产品营销。加快推广运用智能制造装备和产品。积极应用智能技术进行企业技术改造，促进信息技术与企业设计研发、生产制造、营销管理的全面融合。组织研发具有深度感知、智慧决策、自动执行功能的高档数控机床、工业机器人、增材制造装备等智能制造装备以及智能化生产线，突破新型传感器、智能测量仪表、工业控制系统、伺服电机及驱动器和减速器等一批智能核心装置，推进信息技术嵌入式应用，提高智能制造发展水平。
健全服务平台。搭建信息服务平台。支持工业云服务平台建设，推进制造资源开放共享，在全省范围内搭建智能制造供需对接平台。完善面向中小微企业的信息化服务体系，推动中小微企业数字技术应用服务平台建设，帮助中小微企业解决在技术创新、企业管理、信息咨询等方面存在的困难，提高中小微企业信息化应用能力和水平。积极发展咨询服务机构。支持提供智能制造整体解决方案的中介服务机构发展，培育一批既熟悉制造业生产流程，又具备信息系统集成能力和互联网思维的智能制造咨询服务企业，充分发挥咨询服务机构在发展智能制造中的作用。培育一批联合研发和成果交易平台。建设一批面向智能制造的技术研究机构，以产业技术创新战略联盟为基础，推动企业和科研机构、高校共建智能制造领域产业研究院、公共重点实验室和工程技术中心。建设一批有发展潜力、有行业特色的电子交易平台。
加强人才建设。一是创新人才培养模式。弘扬科学精神，营造鼓励创新、宽容失败的创新文化。开展校企联合招生、联合培养试点，拓展校企合作育人途径。推进专业技术职称和职业资格制度改革，完善高技能人才终身培养培训体系。加大智能制造引智力度，积极引进领军人才和紧缺人才。二是强化人才激励机制。深化科技体制改革，强化科技同经济、创新成果同产业、创新项目同现实生产力、研发人员创新劳动同其利益收入“四个对接”。加大科研人员股权激励力度，鼓励各类企业通过股权、期权、分红等方式，调动科研人员创新积极性。提高科研人员成果转化收益比例，完善科技成果、知识产权归属和利益分享机制，提高骨干团队、主要发明人受益比例。三是落实各项人才政策。鼓励智能制造领域人才政策先行先试，专项资金安排向重大智能制造工程和项目倾斜，完善科研人员在企业与事业单位流动的社保转移接续政策，促进人才双向自由流动。
营造良好环境。首先，坚持规划引领。按照适当超前、分步实施的原则，深化智能制造发展研究，谋划“十三五”智能制造发展的路线图，研究确定行业推进重点，加快制定并组织实施企业智能化改造升级计划。其次，加大多元化投入力度。充分发挥财政资金的引导作用，优化省级工业和信息产业转型升级专项资金支出结构，加大对企业智能化改造的支持力度。提高市场化运作的投资基金在专项资金中的比重，吸引更多社会资本投入智能化改造。落实相关税收优惠政策，支持企业境内外上市融资，引导各类金融机构加大对企业智能化改造的信贷力度，拓宽多元融资渠道。最后，健全相关法规和制度。完善知识产权保护制度，健全知识产权侵权查处机制。完善配套措施，建立首台套智能装备保险体系，推广国产首台套装备保险风险补偿机制。建立涉企收费清单制度，除法律另有规定外，涉及智能制造的各种鉴定、检验检测等结果实行互认互通。加强企业信用体系建设，健全企业信用信息征集、整合、记录、披露和使用制度，完善守信激励和失信惩戒机制。
人工智能新技术篇6
关键词：智能科学与技术；知识结构；应用型人才；人才培养；知识型能力本位教育
中图分类号：G64文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2020）25-0153-03
1引言
智能科学与技术主要包含智能科学和智能技术两部分内容[1]：智能科学是以人如何认知和学习为研究对象，探索智能机器的实现机理和方法；智能技术则是将这种方法应用于人造系统，使之具有一定的智能或学习能力，让机器系统为人类工作。目前，在本科专业目录中，智能科学与技术专业是计算机类之下的特设专业，在现有的人工智能专业群中，除了新设的人工智能专业外（2019年全国共有35所高校获首批人工智能新专业建设资格），智能科学与技术专业与全球范围大力推进与快速发展的人工智能关系最密切，契合度最高。一方面，智能科学与技术的专业发展和人才培养将为人工智能技术提供理论支撑、技术推进和人才支持，另一方面，人工智能产业现状和未来发展趋势直接影响着智能科学与技术的专业发展和人才需求。
2人工智能时代对人才的需求
站在国家战略的高度来看，人工智能将成为新一轮产业变革的核心驱动力，可以实现社会生产力的整体跃升，因此人工智能将成为引领未来的战略性技术，世界主要发达国家都把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。
随着人工智能时代的到来，许多企业对具有智能科学与技术专业背景的人才有着巨大的需求。首先，IT企业纷纷涉足智能科学领域，提高产品智能水平；其次，许多传统制造业也在转型，从劳动密集型到知识密集型，进一步提升到智能制造型，并逐渐具备高精尖装备制造能力；此外，医疗、通讯、交通等行业也对智能科技人才有着迫切的需要。人工智能对各行各业的影响，充分体现了智能科技的高速发展，对人才数量和素质要求也越来越高。
从人才的金字塔型分布来看，智能科学与技术领域不仅需要高端学术型人才，更需要接地气、重实践的应用型人才。随着“中国智造”的不断推进，智能科学与技术领域已由顶层设计和关键技术突破向生产、应用、装配、服务等环节延伸，迫切需求大批专业技术精、实践能力强、操作流程熟的应用型人才。2019年，人力资源和社会保障部、国家市场监管总局、国家统计局向社会发布了13个新职业信息，包括人工智能工程技术人员、物联网工程技术人员、大数据工程技术人员等，这也从另外一个侧面说明人工智能等技术推动了产业结构的升级，催生了相关专业技术类新职业，可形成相对稳定的从业人群。
3应用型人才培养模式分析
《中国制造2025》以推进智能制造为主攻方向，强调健全多层次人才培养体系，提到强化职业教育和技能培训，引导一批普通本科高等学校向应用技术类高等学校转型，建立一批实训基地，开展现代学徒制试点示范，形成一支门类齐全、技艺精湛的技术技能人才队伍。
通常而言，人才类型分为三类[2]：学术型人才、应用型人才、技能型人才。实际上从现代职业教育的发展和社会需求来看，应用型人才和技能型人才的界限相对模糊，可统称为应用型人才，即把成熟的技术和理论应用到实际的生产、生活中的技术技能型人才。从国家的层面来看，为了适应人工智能时展，人才需求数量基数最多、缺口最大的就是应用型人才，这也对众多高校培养人才的导向产生重大影响。这里我们重点讨论智能科学与技术应用型本科人才的培养，可从职能、知识结构、能力结构、行业（产业）导向四个方面来分析。
3.1职能
智能科学与技术应用型人才是培养面向各类智能科学与技术的工程设计、开发及应用，掌握各类现代智能系统设计、研发、集成应用、检测与维修、运行与管理等技术，具有扎实理论基础、较强工程实践和创新能力的高素质应用型工程技术人才。
3.2知识结构
智能科学与技术专业充分体现了跨学科的特点，其知识结构包含了三个并行的基础领域：电子信息、控制工程、计算机，也蕴含了电子信息工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等学科的交叉和融合，体现了智能感知与模式识别、智能系统设计与制造、智能信息处理三个方面的专业内涵。
（1）智能感知与模式识别
属于电子信息与计算机交叉领域，主要定位在机器视觉与模式识别。包括三维建模与仿真、图像处理与分析、图像理解与识别、机器视觉、模式识别、神经网络、深度学习等。主要课程包括：电子技术基础、信号系统与数字信号处理、数字图像处理、模式识别等。
（2）智能系统设计与制造
属于控制工程领域，包括自动控制、无人系统与工程、精密传感器设计与应用等。主要课程包括：机械基础、工程力学、自动控制原理、传感器与测试技术、计算机控制技术、机电系统分析与设计等。
（3）智能信息处理
属于计算机领域，包括交通大数据、汽车与道路安全大数据等的分析与处理、信息处理与知识挖掘、信息可视化等。主要课程包括：智能科学技术导论、计算机程序设计、微机原理与接口技术、数据结构与算法、嵌入式系统设计等。
3.3能力结构
智能科学与技术应用型人才培养着眼于人工智能工程应用，要求学生具有运用计算机及相关软硬件工具进行大数据的采集、存储、处理、分析、应用的能力；具备智能系统的设计、开发、集成、运行与管理的能力；注重培养学生综合运用所学的智能科学与技术专业的基础理论和知识，分析并解决工程实际问题的能力，其能力结构可以借鉴能力本位教育（CompetencyBasedEducation，简称CBE）模式[3]。
CBE是国际上较流行的一种应用型人才培养模式，主要代表国家为加拿大和美国。该模式以能力为人才培养的目标和评价标准，一切教学活动均围绕综合职业能力的培养展开，CBE人才培养模式主要有以下三方面的特色：能力导向的教学目标；模块化的课程结构；能力为基准的目标评价体系。该模式所培养的本科应用型人才具有较强的专业综合能力和职业能力[4]，在一定时期得到社会的广泛认可，但是单纯的CBE模式并不能完全适应人工智能时代对人才培养的需求，这是由于目前许多职业岗位在人工智能的冲击下，其形式和内容均会产生动态变化，要求现阶段的人才培养具有延伸性和前瞻性，既要兼顾眼前，也要考虑应对智能化浪潮，打好基础，提高自学习能力。因此，智能科学与技术应用型人才培养有一定岗位针对性，但并不是完全固化岗位内容及层次、固化知识属性，必须强化自我学习能力，才能实现能力可持续增长，岗位的向上流动性以及知识和经验的进化，才能真正适应人工智能时展的需求。
自我学习能力的形成与提高往往源于知识结构的构建[5]。为了塑造更合适的能力结构，需要CBE模式与知识结构的相辅相成，有鉴于此，将这种新型人才培养模式称之为知识型能力本位教育（Knowledge&CompetencyBasedEducation，简称KCBE）模式，这也意味着在人才培养过程中，将知识结构与能力结构放在并重的地位，既着眼于预期能力的培养，也必须让学生筑牢学科专业基础，在走向社会以后，在知识引擎的作用下，通过自我学习，具备并提升适应未来的、新的智能化岗位需求的能力。
3.4行业（产业）导向
从智能科学与技术专业的角度，培养的应用型人才以“智能化应用”为就业大方向，具体而言，包括：
（1）智能感知与模式识别领域
主要从事电子信息的获取、传输、处理、分析、应用等领域的研究、设计及应用，包括图像处理、机器视觉、工业视频检测与识别、视频监控、传感器设计及应用等。
（2）智能系统设计与制造领域
主要从事智能装备、智能制造、智能管理、智能服务等领域的设计、制造及应用，包括智能工厂、智能车间、智能生产线、智能物流、以及智能运营与服务等。
（3）智能信息处理领域
主要从事计算机数据处理、分析、理解、管理、以及服务等领域的研究、设计及应用，包括数据存储与管理、数据分析与预测、交通大数据分析应用、道路与汽车安全大数据分析、智能交通、智能电力、智能家居、智慧城市等。
涉及的产业领域主要包括智能制造，如工业互联网系统集成应用，研发智能产品及智能互联产品等。其他的领域还包括智能农业、智能物流、智能金融、智能商务等。
产业需求带动人才培养，人才培养在满足产业需求的同时推动技术进步，而技术进步又引燃了新的产业需求。产业需求与人才培养的相互作用，呈现出螺旋式上升的发展态势，这在人工智能相关产业与智能科学与技术应用型本科人才培养之间表现的得尤为突出。
4KCBE模式人才培养的主要措施和途径
智能科学与技术专业应用型本科人才的培养模式一定是和人才需求、学校定位相適应的。培养应用型人才，应注重学生实践能力，从教学体系建设体现“应用”二字，其核心环节是实践教学。结合上述的KCBE培养模式，知识结构在能力培养过程中也占有非常重要的地位，因此在能力培养方面，知识和实践作为两大要素，不能偏废任何一方，必须齐头并进，既要固基础，也要重实践。
（1）筑牢智能科学与技术专业知识基础，构建与智能化应用相关的知识体系
在本科的低年级阶段，应注重公共基础课，特别是数学和力学课程，还应充分了解智能科学与技术专业的内涵，让学生对所学专业有一个比较全面的认识。在本科中高年级阶段，重点强化专业基础，包括电子技术基础、自动控制原理、传感器与测试技术、微机原理与接口技术、数据结构与算法等。归纳地说，应该筑牢数理基础、计算机基础、机电基础和控制基础，因此对原理课程需要强化，这样对很多工作机理、来龙去脉的理解才能深刻。
（2）增强智能科学与技术专业的实践环节，构建以能力培养为重心的教学体系
按照KCBE模式，校企合作是强化实践的一种重要形式[6]。学校根据人工智能企业实际情况灵活设置实践课程内容，根据企业发展趋势及时调整课程体系以避免教学内容与企业需求相脱离。人工智能企业还可以参与学校教学目标和教学计划的制定，并为学校实践教学提供各方面支持，从而提高人才培养的针对性。
5应用型人才培养展望
人工智能新技术篇7
关键词：大数据 人工智能 技术
中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）01（a）-0001-02
随着计算机技术被应用于社会生产、日常生活的方方面面，其重要作用日益体现出来，不可或缺。计算机从20世纪被发明，经历了各种改革、调整与进步，到今天，计算机技术已经开始融入到人工智能的领域，开始代替人类本身做一些危险性、精密性高的工作。但是人工智能领域的发展并不仅仅是依靠计算机技术的进步，还有互联网时代产生的大数据通过对各种程序化的技术的核算、设计以及发明所推动的人工智能的发展。技术的发展一直在不断促进人工智能的发展，因为起初所有智能化都是在技术中发现和实现的。到当代，这种动力开始被大数据所替代，大数据开始挖掘技术推动人工智能继续发展的潜力。
1 大数据挖掘技术推动人工智能继续发展的机制
1.1 技术推动人工智能发展
如前所说，在最初几乎所有的人工智能都是在生产的技术中发现、实现和发展的。劳动人民的智慧是无穷的，劳动人民创造的技术更是无尽的。从人类进化史中就可以看出，人类在工业革命后，从最初的利用蒸汽推动机车和及其的运转，到后来利用燃料，通过内燃机来推动机器运转，再到发明电机，再到现在通过电力实现了各种各样人类凭借肉体无法完成的事情，比如在地质勘探、深海探测等方面。人类对于技术的不断完善，推动着人工智能的不断进步和发展。
1.2 大数据通过技术推动人工智能发展的机理
大数据指的是对于一定范围内或者行业中，某一特定主体的某一方面或者多方面的特性、数量、属性、问题、偏好、趋势等内容的了解，基于众多信息条目下的数据处理，最终可以从多方面系统化地了解某一事物。而人工智能指的是研究、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。
根据人工智能的定义，我们可以看出，人工智能本身说到底是一门技术科学。在技术发展已经脱离以往的直接生产经验，单是凭借大数据就可以进行推陈出新的今天，人工智能的发展动力已经在无形中被置换。大数据通过收集、分析技术参数，利用计算机系统对技术进行智能化改革，将人类从技术操作中剔除，完成人类本身完成不了的工作。
2 大数据挖掘技术推动人工智能继续发展的现状
大数据对于人工智能的发展，是通过技术的革新来实现的，但是这种技术的作用与实际的生产之间日渐存在张力，换句话说，大数据所促进的技术进步与革新，不但没有被限制在传统生产领域中，还在一定程度上超越了所有生产的阈值，更像是一种未来计划。
美国的开源汽车制造商Local Motors曾推出过一款无人驾驶公交车Olli，车身采用3D打印技术制造，只需10 h就能打印出恚1 h内就可以组装完毕。这辆车没有司机，也没有方向盘，全靠内置的超级计算机来发送指令，通过传感器收集数据，再利用超级计算机进行实时路况分析。我们可以看到，无人汽车在实用性方面目前微乎其微，但是在未来，将彻底地改变人类出行方式，这就是当今大数据挖掘技术推动人工智能发展的路径。
当然，在生产领域，利用大数据挖掘技术推动人工智能发展的成果更是显著，Agrobot是一家在加州开设的西班牙公司，他们制造的商业机器人可以采摘草莓。在采摘过程中这种机器人只能识别足够成熟的水果，机器本身是技术的极大进步，在识别成熟的草莓方面大数据起到了巨大作用。在智力领域中，随着“阿尔法狗”这款围棋人工智能程序在与人类对战中爆发出优势，人工智能引起了全世界的广泛关注。而“阿尔法狗”之所以能战胜人类，与其积累的大数据分不开。
总之，大数据通过挖掘技术的发展来促进人工智能的继续发展，不仅是在科学实验领域，也在我们日常的生产生活之中。
3 大数据挖掘技术推动人工智能继续发展的方式
3.1 传统技术领域中大数据推动的人工智能技术转变
在传统产业中，依靠人工以及简单的机械来进行工作的领域也已经逐渐被大数据推动的人工智能技术所改变。具体而言，就是大数据渗透进产业的每一个角落中，分析传统产业中耗时耗力的缺点，统筹整个产业或者地区性传统产业的资源分配，协调各方的利益关系，最终以渐进的方式形成产业转变。在我国，逐渐淘汰高耗能、低产出、重污染的企业，向着高兴技术产业发展，就是利用大数据分析这些产业给地区或者行业带来的利弊，最终决定如何转变。
3.2 大数据创造人工智能技术的最前沿
这是个数据时代，人们的一举一动都被数据所记录，技术也一样。技术的所有参数都被编制进大数据的网络中，它开始“开疆拓土”，创造以往不存在的人工智能领域。在现代医学领域、现代化农业领域、现代航空领域以及现代军事领域等多个领域中，大数据指导下的技术性人工智能逐渐占据了科技的最前沿，成了社会性技术发展领域的风向标和指明灯。
4 结语
大数据通过置换传统生产技术、理念来实现技术的不断进步，随着技术的不断更新，将人类从危险、枯燥的工作中释放出来，代替了人类引以为傲的智能，将社会生产、日常生活推向了一个更方便、更科学的时代，它开启了人工智能的新时代。
参考文献
[1] 邹蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（2）：11-13.
[2] 钟义信.高等人工智能：人工智能理论的新阶段[J].计算机教育，2012（18）：6-11.
人工智能新技术篇8
关键词：建筑施工，智能化建筑，楼宇智能化
引言
在国内建筑智能化虽然不能算是一个新生事物，但是由于对它的认识和研究不足，系统集成商在技术上的不足导致了智能化项目施工不规范，发展中仍存在着以下一些问题，影响着建筑智能化的健康发展。论文参考网。工程施工是设计成果的体现，也是设计作品成败的关键。如何将设计和施工这两者融合在一起，是当前智能建筑行业应该引起重视的问题。作为建筑领域的智能化系统集成商，要注重的是综合技术实力及总包服务管理等方面。以下主要介绍了智能建筑施工中存在的问题，并提出了相应的解决建议。
1建筑智能化工程施工中存在的问题
很多较大的设计单位没有建筑智能化系统的设计资质，有的具有资质的设计院又缺少智能化系统设计技术人才，对智能化系统设计不重视，将很多设计的技术问题遗留给集成商或施工单位，造成了智能化系统设计不合理，设计质量低等问题，例如系统集成性差、监控点、信息点配置不合理、设备配置方面技术性能差、控制精度低、综合布线不规范等。
建筑智能化行业急需解决的问题就是缺乏专业的施工队伍。目前，很多智能建筑的智能化系统的工程都是由系统集成商来承担。论文参考网。但有大部分集成商除有几名不懂工程管理只负责智能化各个系统调试的技术人员外，基本上没有什么施工力量。承接工程后将安装工程转包或分包给其他单位或群体施工，而这些施工单位又不懂什么技术，其结果就是工程质量差甚至不合格，工程存在很多质量隐患，可能会给开发商或业主造成.很大损失。目前，在建筑智能化专业施工队伍问题上存在以下三个方面的问题:
（1）智能系统的系统集成商虽有少数的智能系统调试的技术人员，但这些技术人员大多数对工程管理缺乏了解，加之缺少基本的施工力量，难以承担智能化系统工程的施工。
（2）大多数施工单位虽然有一定的项目管理人员但又缺少建筑智能化系统专业技术人才，对建筑智能化缺乏综合的实施能力。
（3）政府主管部门对建筑智能化专业施工队伍没有完善管理制度，只有搞好行业管理，建立完善的施工资质审批、审查制度，才能依法治理建筑智能化专业施工队伍的混乱状况。
另外诸如管理和审批体制不协调，加之有些行业不合理的规定，使之有些系统单独设置，造成建筑智能化整体功能不完善，达不到整体智能化的效果；建筑智能化的配套产品绝大多数是进口产品，国内具有竞争力的产品还很少，且有些产品技术性能差，集成化不良，使各系统不能相互协调动作，难以达到理想的智能化效果；虽然工程实行监理制，但国内的大多监理公司缺乏智能建筑智能系统工程专业监理人员，使工程质量难以得到有效地控制；由于物业管理或业主部分缺乏对建筑智能化管理的技术管理人才，对己投入运行的设备管理不善、维护不良而使系统不能正常运行等问题是国内建筑智能化工程实施中较为普遍的问题。论文参考网。
2建筑智能化工程实施问题的解决办法
为使建我省的筑智能化健康有序地发展，针对工程实施中的问题要研究相应的对策，制订切实可行的管理办法和制度，使建筑智能化纳入法治和规范化的轨道。
（1）由政府建设相关主管部门组织牵头，建立由有关部门和行业参加的建筑智能化施工技术培训机构，加强对建筑智能化的知识和技术教育，以扩大建筑智能化的设计、施工、监理和维护的技术队伍。建立经政府主管部门批准的综合实力比较强的建筑智能化技术、经济咨询机构。
（2）政府要建立健全智能.建筑的管理体系，完善设计单位、施工单位、系统集成商、工程监理单位及专业咨询机构的资质审批、审查制度和工程规划、设计方案审批制度及工程验收制度。协调政府有关部门和有关行业对建筑智能化进行政府统一分工管理，并制订相应的法规和管理办法，使之有法可依，有章可循。依据国家颁布的有关建筑智能化的分类和分级规定来制订和修改设计标准、工程验收标准及设计、施工规范，使建筑智能化的设计、施工、监理和工程验收都有据可查。
（3）建筑智能化的系统集成商是建筑智能化不可缺少的一支力量，为规范建筑智能化的管理体制，政府应对系统集成商进行良好的行业管理，对其进行监督、检查，使集成商的经营行为合法化、规范化。建筑智能化的施工过程中将由多专业、多工种、多个施工单位的配合协调。因此，该阶段必须进行优化施工管理，以确保工程质量和施工进度。优化施工管理，首先必须选择信誉好、重质量、技术力量强的施工单位承担工程的施工，采用科学的施工方法组织施工。施工过程中，必须严格按施工规范和设计施工，应将试验检查工作作为头等大事来抓。工程监理单位应严格按施工规范、设计和监理工作程序做好工序和质量控制、中间验收和竣工验收的质量把关工作。
（4）系统集成商应该充实自己的技术实力，培养一些优秀的项目管理人员，能够真正的做到对项目的顺利实施，安全，质量及工期等方面的严格控制。培养一些优秀的技术人才，时刻关注行业的发展，对新产品新技术不断学习，使得能够把智能化的新技术从理论变为实践，更好的应用到建筑智能化的项目当中去。系统集成商还应当提高自己的总包服务管理的水平，大多数的系统集成商没有足够的施工力量，也不适合建立庞大的施工队伍，总包服务管理水平的高低就体现了系统集成商的真正实力，很多大型的系统集成企业都是把工程分系统、分项目的包干给其他的企业，如何保证施工质量，如何提高管理水平，就是体现企业实力的重要因素。
3 结论
系统集成商必须具备足够的技术力量，包括对产品性能和工艺水平的把握能力。只有在自身技术实力的基础上，才能真正基于客户的需求提出先进全面的解决方案，并选择适合用户需要的设备产品。未来的智能建筑系统服务商应该重视IT技术的应用给客户带来的价值。从国内众多大型工程的服务经验来看，大型综合智能化项目建设，不仅需要满足客户提出的要求，还需要服务商帮助挖掘更多对智能化应用的需求，需要服务商以整体规划意识为指导去发现并满足这些需求。只有这样，智能建筑系统服务商才会在激烈的市场竞争中不断发展壮大。
参考文献
[1]吴栋,葛宝荣.关于智能建筑楼宇自控系统的研究[J].中国新技术新产品,2010,(06):165
[2]王浩,魏旻.智能建筑控制网络安全探讨[J].建设科技,2010,(01):74-75
[3]文方,孙敏.集散型楼宇自控系统的实现[J].科技广场,2010,(01):159-161
[4]张久.新技术在智能建筑中的应用[J].中国新技术新产品,2010,(02):159
[5]朱占琴,李学革.对智能建筑系统建设、构成的探讨[J].民营科技,2010,(01):207
[6]谢后贤.建筑智能化系统安全技术实施[J].建设科技,2010,(01):73
本文链接：http://www.vanbs.com/v-141-3304.html人工智能新技术范文8篇
相关文章：
朋友圈搞怪万圣节文案10-26
预防山火宣传标语10-12
推普角内容的标语08-08
我写规范字的手抄报素材07-26
员工入职承诺书07-26
《只此青绿》电影观后感10-05
暖心早安寄语08-10
皇帝的新装续写作文500字08-08
给谢老师的一封信作文600字08-01
《除数是一位数的除法》教案07-23
奇奇怪怪成语10-26