人工智能时代的变革范文

导语：如何才能写好一篇人工智能时代的变革，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

作者简介

李彦宏，百度公司创始人、董事长兼首席执行官。

1991年，李彦宏毕业于北京大学信息管理专业，随后前往美国布法罗纽约州立大学完成计算机科学硕士学位，先后担任道?琼斯公司高级顾问、《华尔街日报》网络版实时金融信息系统设计者，以及国际知名互联网企业——Infoseek公司资深工程师。李彦宏所持有的“超链分析”技术专利，是奠定整个现代搜索引擎发展趋势和方向的基础发明之一。

作为坚定的技术信仰者，李彦宏是最早敏锐意识到人工智能潮流将兴的企业家之一，并果断带领百度提前布局、大力投入这一前沿领域。目前，百度已经成为站在世界人工智能产业之巅的中国企业之一，其在人工智能的研发和商业应用上取得的成果令世人瞩目。

目录

自序

序一百度大脑作序

序二AI时代的曙光

01简史：互联网风云背后的人工智能生长

人工智能的黎明

百炼成钢

“智能”已换代

Internet的大会师

巨头群起逐鹿

超强大脑汇聚

技术要做人类生命的延伸

数据大道

人工智能既不是神话也不是笑话

非如此不可

未来已来：焦虑与梦想

02人工智能的历史使命：让人类知道更多，做到更多，体验更多

陆氏猜想

下一个浪潮

衡量人工智能的现实标准

人工智能+世界

中国的优势与我们的责任

企业挑战：如何落地

需要什么样的宏观环境

智能社会的文化和长期管理

人工智能技术目前的发展状态

03在大数据与深度学习中蝶化的人工智能

在历史的重复中变化

数据书写生活史

大数据——万物皆数

人类的数据镜像

突破：机器学习与人工智能

计算机神经网络生长与深度学习

深“度”往事

搜索引擎：人工智能的命运细线

04中国大脑计划：自下而上的超级工程

人机世界迫切需要新的大脑

第一棒：百度大脑

百度大脑的听与说

百度大脑的好视力

时代召唤中国大脑

中国大脑，中国气派

05中国智造与文明升级

从勤劳革命到智能革命

三次技术浪潮冲击下的第一制造大国

昔日制造大国：人为物役

只有新工业自动化才能契合人类多样性

走向物联网与精细化生产

呼唤智能政府与智能社会

06冲入AI无人区：无人驾驶之路

在崎岖的道路上前行

曙光就在前方

老牌车企“车到山前”

智能企业的边缘突进

苦练无人车的内功与外功

“老司机”驶向何方？

07AI带来的普惠曙光

机构来了“新实习生”

人工智能让起点更公平

个人钱包的智能守夜人

数据挖掘：智能投资的钥匙

智能金融的三层境界

08每个企业都需要一位首席人工智能官

谁来突破产品升级的瓶颈

历史经验：首席电力官的辉煌时代

迎接智能原力

从CTO到CAO：引领企业升级之人

首席人工智能官做什么？

没有智能官的企业将被看作旧企业

首席人工智能官的修养

09技术奇点——人工智能的自我挑战

如何跨越数据的“马尔萨斯陷阱”

“思维”倒逼“生理”革命——硬件基础设施创新

神经网络进化哲学

10遇见智能时代的你

智能时代的衣食住行

别输在人工智能起跑线上

工作着是美丽的，智能时代更是如此

生命之歌，人工智能如何再造医疗

11美丽新世界严肃新问题

数字鸿沟

人类还能做些什么

工具理性之问

机器人的无用之用

二十三条军规

现实的法律问题

数字权力的重新分配

新世代新未来

后记

AR效果展示说明

篇2

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、而且从目前趋势来说，可能会超过人的智能。总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解大为不同。2015年以及可见的未来，人工智能将会前所未有地渗透到社会的各个层面。

变革的边缘

过去几个月，有关人工智能的新闻越来越多。最容易让大家习以为常的人工智能应用，是专业媒体尝试由机器自动写作股票投资报告，而对冲基金则争取让机器人取代股票分析师，在资本市场中寻求最佳的投资组合，以提升公司的投资效益。

据了解，很多投资机构都在运用人工智能进行证券投资。这些人工智能系统构建了学习机制和知识库，因此具备了一定的学习、推理以及决策的能力。这样一来，传统的投资策略生产模式将被颠覆，大部分分析师的工作可以被智能取代甚至可能做得更好。

事实上，用电脑代替人脑进行思考判断、在股市下单，这个想法早已有之。1980年代的华尔街就已经不断有机构尝试。只是那时候的交易设计比较幼稚简单，所以效果不佳。1987年股灾，原因之一就是各家机构的交易系统因为技术指标转坏，触发了集体的抛出指令而引发的连锁反应。而今天的硬件设施与软件系统已经比30年前突飞猛进，连投资这样高风险的业务都可以让人工智能来完成，在传统制造业与服务业方面，人工智能可以做的的事情就更多。随着近几年大数据技术和机器学习技术的广泛应用，人工智能已经具备了超越设计开发者的认知和视野的能力，它们可以“贡献”新的认知，它不仅会执行指令，还能自己想出很多主意，这就是今天的人工智能比起以往时代的机器人都要能干与可怕之处。

当然，与人工智能有关的不一定都是好消息。道高一尺魔高一丈。科学家史蒂芬・霍金、世界首富比尔・盖茨等人都提出警告，他们认为今天的人类正站在人工智能变革的边缘，这次变革将和人类的出现意义一样重大，而人工智能将来有可能成为毁灭人类的力量。这种担心不无道理。许多科幻小说里面都有提到过类似的情节――一台或者一批自我学习能力极强，与人类比起来，几乎不会犯错的电脑，最后成为终极的大BOSS，要操纵人类社会。不过，在这一切发生之前，我们优先考虑的还是如何利用人工智能产业化，实现对社会的正向价值。

中国的机会

产业趋势方面，手机等移动终端的竞争已经到了白热化，成为最深颜色的红海。即使是一直领先的苹果公司，优势也没有以前那么明显。有人预言，当苹果出到8s版本的时候，就已经不会再有传统意义上的手机了。可穿戴设备的研发与投资很多，这类产品，原本是可以解放人类的双手与十指，有足够想象空间，但是几年来，这个行业的实践者，始终没有推出真正打动用户的杀手级产品。 2014年11月27日，在浙江省慈溪市联盛广场一餐厅，机器人给客人送菜。

在用户体验方面，并没有出现极致的产品。同时，留给可穿戴设备的时间已经不多了。因为随着人工智能的发展，未来很可能会出现更加微型的设备，甚至可以直接植入人的身体。就像一台智能手机，代替了MP3、相机、录像设备与电话，未来高度的人工智能产品，很可能收割之前各项数码产品的光荣。

也就是说，人工智能，将会出现数万亿美元的大市场。所谓的移动互联网时代，比起传统PC互联网时代的市场规模要大10倍，而移动互联网的真正全面铺开，将不仅仅是手机或者可穿戴设备，而更多是由各种形式的人工智能产品来实现。

篇3

工作中存在的不足网络舆情监测工作是指网络信息工作的部门或人员在特定时期或者在特定的事件中对公众在互联网上发表的言论和意见进行监视、收集、分析、整理及预测的行为，这些言论被称为网络舆情。

当前的网络舆情监测工作平台主要是基于信息采集、整合技术和智能处理技术，通过对互联网海量信息的自动抓取、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，实现对用户的网络舆情监测，并由相关部门形成舆情工作报告、舆情信息简报等，为舆论引导提供可靠的分析依据。

进入大数据时代，网络舆论呈现的新特点，促使网络舆情监测工作暴露出诸多不足之处，这为网络舆情监测工作带来了诸多挑战。

网络舆论信息格局发生变化，舆情分析质量亟待提高。据人民网权威的《2016年中国互联网舆情分析报告》显示，在2016年，伴随着移动互联网应用不断向社会各层面渗透，网络舆论的格局发生了很大变化，如网民结构与社会人口结构趋同，网民产生代际更新导致网络流行议题和文化热点发生转换，微博、微信平台化，专业自媒体步入兴盛等。在这样的变局下，网络舆情监测工作面临着新的挑战。然而，有些部门的舆情信息收集工作仍然停留在报刊、门户网站、BBS、微博等开源信息的收集阶段，并未将新闻客户端、微信、直播等平台打通，难以保证舆情信息分析的全面性以及舆情热度指标的准确性。《2016年中国互联网舆情分析报告》还对近五年来参与当年最具网络关注度的20个舆情热点事件讨论的320万微博用户样本进行了分析，发现关注新闻事件和聚焦热点话题的网民发生了代际交替，在性别方面，女性的比例明显上升；在地域上，三、四线城市用户增长迅猛。受众层面发生的这些变化，也将在舆情监测工作中体现出来。然而在目前的舆情监测工作中，相关信息部门的舆情信息报送在内容上只是就事论事、停留在现象层面，对受众的成分、热点事件的社会背景以及事件背后所反映出来的社会问题没有进行细致深入的研究分析；在形式上，网络舆情监测工作的报送还停留在工作动态报告或者事件日志等形式的报送上。这样就造成了网络舆情信息的价值作用降低、服务能力减弱的问题。

热点事件话语体系不可控，舆情预警能力亟待增强。纵观近年来发生的热点公共突发事件，可以发现，在以大数据为基础的社交平台上，公众的话语体系呈现出了一些全新特征，如舆论主体的匿名性、参与渠道的多元化、生成议题的自发性、交流观点的无界性、汇集意见的实时性、发展趋势的不确定性等。这些特征与舆论话语体系在传统媒体的呈现完全不同，网络舆论热点事件话语体系的不可控性大大增强。

在社交媒体平台上，自媒体呈现出来的话语体系最为庞杂。许多舆情信息不仅包含结构化数据，还涉及大量非结构化数据，若对其准确性、真实性逐一核查，既耗费人力又耗费时间。就内容而言，较多负面、虚假舆情具有较强的隐蔽性，单纯以关键词或主题词进行搜索容易产生误判、遗漏。话语体系的不可控性增加了舆情监测工作的难度，这要求工作人员必须具备过硬的专业敏感性以及较强的网络操作技能。但是目前大多数舆情监测工作部门的信息工作人员缺乏专业化的训练，舆情信息工作水平参差不齐。就舆情监测平台系统来说，对于舆情信息的跟踪分析灵敏度较低，在有些热点事件的处理上没有按照公共突发事件的分类标准进行准确的分级，从而导致网络舆情信息的分析判断力体现不出其应有的情报价值，预警能力也随之削弱。

舆情监测的技术体系落后，人机不协调问题亟待解决。网络舆论的实时性及其发展的不确定性要求网络舆情监测必须迅速、及时，但很多单位部门的舆情监测平台的方法技术体系滞后，部分单位采用了网络监控系统、有害信息过滤系统等方式进行网络舆情监测，而有些单位为了节省舆情监测设备的成本，甚至将网络舆情监测工作依托于人工网页搜索及浏览的“人工盯梢”方式上，这成为监测工作的一大阻碍，监测工作出现疏忽错判也在所难免。排除资金、人力等客观因素，现阶段的网络舆情监测工作中技术方法体系的不足主要归因于“人机不协调”。机器与人工的协同分工模式不成熟、机器的辅助力量不够，导致人工智能技术在预测监测体系中分析情感、预测走势、检查效果等方面应用还稍显粗浅、机械，而在需要人工进行的高级维度分析、提出应对策略等层面，机器的应用又显得粗糙以及同质化。

人工智能为网络舆情监测带来的三大变革

网络舆情监测要适应大数据时代人工智能的要求，就必须顺势而为，积极进行变革，主要包括网络舆情监测技术体系的变革、网络舆情监测研究范式的变革以及网络舆情监测管理思维的变革三个方面。

网络舆情监测技术体系的变革。将人工智能技术应用于网络舆情是为了更好地对舆情进行分析研判，通过直观、简明的方式描述网络舆情信息的产生，进一步推导信息传播主体的态度倾向性、情绪感染性以及初衷、意图等，从而预测网络舆情信息的发展趋势。

如果说在“小数据”环境下，网络舆情监测工作还可以依托于“人工盯梢”的方式来完成，那么在“大数据”环境下，当数据的量级达到了EB甚至ZB级别后，以人工监测来把握舆情脉络已成为不可能完成的任务。而那些隐含在网络舆情信息中的观点、态度及情绪的表达，更难以从泛滥成灾的信息碎片中被真正发掘出来。加之海量信息的不共享所带来的“信息盲区”，更使得舆情信息分析不够严谨，易偏离实际，而这些问题都需要依托搭建智能化的网络舆情监管平台来解决。在平台上可以通过三种人工智能技术实现数据分析与人工智能研判相结合，再借助如眼动仪、脑电仪等受众检验仪器对网络舆情信息进行综合化分析。三种主要的人工智能技术主要包括：一是Web挖掘技术，该技术把互联网与数据挖掘技术结合起来，对网络上结构化数据如文字言论，以及非结构化的数据如视音频、图像等信息进行采集，完成信息前期处理的第一步；二是语义识别技术，该技术是利用采集到的信息，通过对语句中的关键词进行词义推断处理以及句子语法结构的分析，从而将复杂信息简单化，这是对采集的信息数据做进一步识别推断的过程；三是TFDF信息聚类技术，该技术主要提升数据信息的分析和分类速度，使网络舆情监测工作的处理更加及时，反应更加灵敏，提高采取措施的时效性。

人工智能技术的介入将有利于对信息进行挖掘、采集、分类、整理，从而找寻出最核心的关键性数据。在此基础上，还可以运用人工神经网络预测模型，对网络舆情的性质、发展趋势进行正确描述，并提出相应的对策。

网络舆情监测研究范式的变革。人工智能和大数据对网络舆情监测工作及其研究产生了颇为深刻的影响，舆情监测的研究范式从多角度发生了转向。

第一，舆情监测工作视角的转向：从单一化到多元化。在社交媒体平台上，受众的角色首先发生了转向，由信息的被动接收者转变为信息的参与者和传播者。这一转向给网络舆情监测工作带来了新的挑战，当受众是单纯的信息接收方时，网络信息的可控性强，舆情监测工作形式单一，把关相对容易。而受众角色发生变化以后，网络信息传播的不可控性大大增加，信息传播速度加快，信息传播呈现多元化特征，把关难度增加，网络舆情监测工作也从单一转向多元化，还需要对信息进行疏导、研判处理。

第二，研究视角的转向：从内容研究转向“内容+关系”研究。传统的网络舆情信息研究最重视的是受众借助网络进行的话语表达，其研究视角主要集中在内容层面。随着人工智能技术的介入，这一单向视角将发生转变，潜藏在内容层面背后的网络受众心理、行为、动机、诉求等多方面因素都将被关注到。借助人工智能技术及大数据分析技术，网络舆情信息的研究视角将透过内容层面深入到关系层面，转向对网络受众社会心理描绘、社会关系呈现、社会话语表达等多维度的研究。

第三，研究重点的转向：由舆情监测转向舆情预测。当前的网络舆情监测工作主要通过对当下网络舆情的动态信息进行随机采样来收集、整理、分析，更多的是关注已经发生的事件在过去及当下的动向，对未来的发展预测难以兼顾。而借助人工神经网络预测模型，通过自然语言处理、模式识别及机器学习等人工智能技术，可以对网络舆情的性质、发展趋势进行正确描述，再结合大数据分析处理整群数据来实现预测功能。比如，著名的搜索引擎公司谷歌通过关注用户搜索中的“流感”关键词来预测实际流感发生的时间，往往可以提前两三个周对流感的爆发进行预报及预防。

网络舆情监测管理思维的变革。在以人工智能技术为支撑的网络舆情监测平台出现之前，相关舆情监测部门的管理者往往由一人或几人的小团队组成，在监测信息数据量级不大的情况下，这种小作坊式单打独斗、面面俱到的舆情监控管理思维可以基本满足需求。但是随着人工智能技术的发展及大数据时代的到来，这种小作坊式的舆情监测体系面临瓦解。当前，商业化运营的软件监测团队多达几百家，这些监测软件服务商通过开发相应的舆情监测软件为政府部门、企业主体以及科研院所提供服务，进行简单的舆情信息数据采集及分类处理工作。在数据开源的情况下，这些软件服务商的竞争逐渐由粗放型、低层次化向数据处理的优化、人机互动、机器算法的精进等层面转变。

在以上变化的基础上，舆情监测的管理思维也必须转向，组建一支人员分工明确、高度聚合集约的舆情分析团队势在必行。舆情管理的思维变革依托于人工智能监控系统改变团队的组织结构及管理方式，通过智能化的舆情监测系统代替低效的人工操作，其专业性要求颇高，而最佳处理模式就是专业化团队加人工智能技术。按照这样的管理思维，未来舆情监测团队的分工将更加明确，行业内部集约聚合程度将进一步提高，行业有机化程度也将逐步增强。

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因为他相信，“未来是属于人工智能的。”

人工智能，Artificial Intelligence，英文缩写AI。在人工智能领域的经典教材，出版于2013年的《人工智能：一种现代的方法（第3版）》中，著名人工智能专家罗素和诺威格从4个方面对人工智能进行了定义，即：能够像人一样思考、像人一样行动、合理地思考、合理地行动的机器。

人机大战只是人工智能开始改变人们生活的一个小例子，事实上，以往只存在于科幻电影的未来世界，正在加速迎面而来，和现实热烈拥抱，甚至让人猝不及防。

“苹果Siri、新闻阅读软件、在线翻译等，都是人工智能技术的代表。”为人工智能摇旗呐喊的不止创新工场创始人李开复一人，微软CEO萨提亚・纳德拉、谷歌CEO桑达尔・皮查伊、百度创始人李彦宏、物理学家斯蒂芬・威廉・霍金……但凡人们叫得上名号的科技公司巨头、计算机科学家无不在向人们诉说着同样一个事实，“人工智能引领的第四次技术革命已经进入爆发的前夜”。

聚焦今天这个时间点，人工智能最耀眼的还是商业化的起步。随着国外科技大佬对于人工智能各种应用场景的开发，国内互联网三巨头BAT也在加速布局，一场真正的AI商业化战争，已经蓄势待发。

每一次技术革命都将带来全球竞争格局的重塑，这一次，中国幸运地与世界站在了同一条起跑线上。伴随着“人工智能”首次被写入全国政府工作报告，以及《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》的出台，占据数据和场景优势的中国正在筹划部署人工智能的顶层设计。

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关键词：人工智能;档案管理;应用

档案管理是一项重复繁琐、枯燥乏味、并容易出错的工作，但在人工智能时代，这种局面在未来将会有较大的改观。人工智能在档案管理领域的应用将推动档案资源数字化、管理网络化、智能化、用户使用便利化，对档案管理和社会服务的影响会是革命性的，呈现一种完全不同的情景。

一是存储数字化，档案柜架消失。这包括档案的数字化采集和数据库建设。档案数字化采集指使用专业化的数字设备，将实物与声像档案中的图文，转化为数字化信息，实现档案采集的目标;数据库建设则是用数据库将收集和编码的档案数据存储和管理起来。概括起来就是档案生产资料的智能化。

二是无人档案馆，档案的收集、整理、分类、归档智能化，这包括网络档案信息资源智能收集、数字档案信息资源智能分类与检索、智能化档案价值鉴定和智能化档案安全管理。在档案工作中可以应用人工智能，包括应用自然语言处理、模式识别和机器学习的相关科学技术对数字档案信息资源进行智能分类，以及应用神经网络算法来让计算机做档案开放鉴定，它通过模仿人脑的机制来解释和处理数据，建立大脑神经网络系统传递信息，分析图像、声音和文本。机器鉴定档案会有以下三个优点：鉴定标准统一，效率高， 无须相关专业知识即可鉴定。简单说，人工智能将使档案管理生产力大幅度提升。

三是档案管理关系将被重新定义，呈现的是全时空机器关系。常言说“生产力决定生产关系，生产关系反作用生产力，生产力与生产关系需要相互适应，并且在矛盾中相互促进发展”。人工智能进入档案管理领域，也将带来档案 管理关系的重大变化，这种关系的解读可以从人工智与档案工作者、人工智能与档案服务、人工智有与档案使用者。任何一种新技术在档案工作中应用的初期都会使档案工作者产生一定的抵触情绪，特别像人工智能这样的技术，可以应用到档案工作的方方面面，势会颠覆档案工作者的原始认知，这需要通过教育来改变。

近年来，随着大数据的快速发展，人工智能技术已经被广泛应用于人们的生活生产中，其应用也将为档案管理工作带来了一系列历史性变革与发展。人工智能技术应用于档案管理中可以实现智能分类检索与智能安全管理，满足用户对档案管理的多元化需求。如2019 年由浙江省档案馆与国家级AI+档案联合实验室（国家档案局档案科学技术研究所和科大讯飞股份有限公司联合成立）（以下简称“联合实验室”）共同签订战略合作协议，同时为“国家级成果应用示范基地”揭牌。一项用于档案管理的“黑科技”—科大讯飞档案机也在今天正式亮相。AI赋能，成效显著。目前实验室成功利用智能语音识别和实时转写技术实现口述征集，实现了智能语音档案著录，音、视频数字档案检索利用等这些革命性成果，极大的提升了档案工作的效率;用OCR技术识别民国繁体文书类档也取得突破性进展，识别率85%以上，达到可用级别;尤为重要的是，基于机器学习的档案数字化加工系统研制及知识库建设，利用OCR识别与智能语音“双结合”方式以及档案行业规则和知识库学习，对数字化加工应用的创新，整体效能提升40%以上。这些先进成果和技术应用，为联合实验室和浙江省檔案馆的合作奠定了坚实的基础。双方合作以后，联合实验室将利用自身的技术、人才、产品、服务等核心优势，浙江省档案馆提供权威、专业的档案管理研究资源支持，双方共同制订“人工智能+档案”科研成果应用及推广的可行性方案规划设计，共同推动相关成果在区域性国家重点档案保护（华东）中心和浙江省档案馆的国家重点档案保护与开发、口述历史采集室建设运行、音视频档案整理利用、档案开放鉴定、档案著录等工作中的成果转化及推广，创新档案管理工作模式，提升“智慧档案”建设水平。联合实验室首款产品—讯飞档案机，以档案信息安全为基础，具备高保密性。可随时随地进行口述史的征集整理;重大活动全过程记录建档。产品上手简单，操作便捷，是实验室首款既有颜值又有才华的档案专业人工智能创新型产品。浙江省档案馆目前正在进行一系列口述历史的抢救性采集整理工作，从此前走访浙江籍名人，到接下来走访浙籍老艺术家、抗战老兵，包括档案机在内的人工智能黑科技都将发挥巨大的作用。

人工智能是研究、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。自诞生以来，人工智能的理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，基于技术革命的大胆预测，未来人工智能带来的科技变革，将会是人类智慧的一大挑战。综上所述，传统的档案提供利用服务方式一般包括阅览服务、展览服务和咨询服务等被动方式实现，而新型的档案提供利用服务方式主要是网站服务、新媒体服务、精准推送服务等主动方式实现。人工智能可以应用大数据人工智能对使用者的需求进行深度挖掘，及时准确地掌握使用者的个性化需求，真正地实现“以用户为中心”的现代档案服务，包括“万物互联”“万物智能”“无时不在”“无处不联” “无所不有”的等智能服务特点。

参考文献

[1]张江.浅析人工智能技术在档案管理中的应用与发展[J];决策探索（下）;2018 年08 期.

[2]杨洋.人工智能技术的发展及其在教学中的应用[J];软件导刊（教育技术）;2018 年07 期.

[3]李晓丹.人工智能技术在教育考试中的应用[J];教育现代化;2018 年28 期.

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关键词：大数据技术 档案管理 理念 思维 方法 变革

中图分类号：G270.7 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2016）11（b）-0023-02

在这个科技飞速发展的年代，新技术的不断涌现成为推动整个社会前行的发动机。大数据、云计算、人工智能等每一次技术的进步和革新，都渗透到社会的各个行业和领域，在引领社会变革的同时，使之快步走入信息化时代。在档案界，新技术的应用和管理正成为不断深入研究的课题，档案工作的发展理念、工作目标和实施路径发生了深刻的改变，档案事业的发展正迈向更广阔的未来。

1 大数据时代档案管理所涉新技术的发展特征

1.1 数据处理技术

当今的档案数据正在向电子化过渡，档案信息已经成为存储在某种介质上能被相应电子设备识别的物理符号。与纸质数据相比，它是对一定事实、概念或指令的一种全新的表达形式。随着计算机和网络技术的发展，数据信息的处理更加高效和便捷。面对海量、无序的数据，应用计算机软件程序，人们能够对数据进行快速的采集、存储、检索、加工、变换和传输，并通过各种数据处理的应用软件包，将数据提取并演算出有价值和意义的信息。数据处理技术是档案管理的重要环节，随着新技术的不断发展和创新，档案工作才得以向系统化和自动化发展。当前档案数据处理工作主要依靠计算机和网络来支撑，依据不同电子处理设备的结构、工作方式或时空分布，对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理，由相应的软硬件来共同完成。

1.2 人工智能技术

人工智能被称为世界三大顶尖技术之一，其目的是让机器来替代人类智慧才能完成的复杂工作。作为计算机科学的一个分支，通过了解和掌握智能的实质，以此设计和生产出近似或高于人类智能的仪器和设备，让机器来完成人类的智能工作。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。2016年3月基于人工智能的围棋程序阿尔法狗战胜了世界冠军李世石，标志着人工智能已经向实践应用领域取得了突破性的进展。面对多元化的档案信息资源，档案数据规模的几何式增长，档案社会化程度的不断提升，档案管理工作也应更加智慧和智能，而人工智能技术也终将成为档案信息化建设的技术引擎。

1.3 计算机网络技术

计算机网络将处于不同地理位置的计算机相连接，以实现信息检索、网络通信、办公自动化、电子商务和远程教育等功能。当今世界已进入全球化、高速和智能的网络时代，一个巨型的“虚拟世界”在逐步形成，人们可以足不出户的实现互动和交流，现实生活向数字化发展。计算机网络技术也为档案管理工作插上了翅膀，每一项网络新技术的出现都极大的促进了档案管理工作效率和水平的提高，在当前的档案信息化建设中，云计算、数据挖掘和物联网技术的不断成熟和完善，解决了传统档案受时间和空间的限制，实现了档案信息的高效检索和利用，真正实现了其在人类记忆、信息服务和文化传承等方面的社会功能。

2 大数据技术时代档案信息管理面临的挑战与变革

2.1 大数据技术时代档案管理思维的变化

从何种角度、层次、方式去管理、开发和利用档案，取决于每个档案管理者的思维方式。随着科学技术的发展，传统的分类、比较、归纳和演绎的档案学逻辑思维方式，往往将档案管理局限在文字馆藏的管理上，面对档案资源范畴和信息形式的变化，以及互联网、移动终端和个人电脑等产生的电子档案数据，以传统的鉴定和整理思维加以处理，很难从档案中挖掘出高价值的有效信息。因此面对大数据时代的来临，档案工作者应当采用扩散型和横向型的思维，关注档案事业发展的整体性和多维性，从信息科学汲取养分，改变单纯的以保存、检索等为主要的档案信息服务理念，将网络化、智能化的档案数据挖掘和分析工作当成未来档案服务的主要方式，真正体现档案信息的价值，满足档案工作的社会化需求。

2.2 大数据技术时代档案管理方法的变革

档案管理工作肩负着对档案信息采集、整理、鉴定、存储和检索等任务，具有社会记忆、信息服务和文化传承等社会职责。在传统的档案管理方式下，对档案数据往往是孤立、扁平和简单化的处理模式，对海量数据缺乏一种立体和智能化的技术手段，大量死档案和低价值数据是各档案管理部门普遍存在的通病。而在大数据时代下，云计算、大数据分析、人工智能等技术的出现，使主动利用档案成为可能，不同的档案管理部门，可以针对自身档案数据的特点和属性，利用基于不同数据模型而开发的软硬件系统，对本单位的海量数据进行相关性分析，从而满足档案管理者和使用者的需求，使档案更加价值和意义。

3 应对大数据技术时代要求的档案信息管理策略

3.1 利用人工智能技术，对档案资源进行采集、分类和管理

人工智能技术的飞速发展使档案智能管理的实现成为可能，档案信息摆脱了传统载体的限制，在计算机网络中，应用基于自然语言搜索、云计算和数据挖掘等技术，在各种软硬件的相互配合下，能够完成从档案资源的采集、分类、存储、鉴定、安全、分析、检索等一系列的档案管理业务，有效提升档案信息化建设水平。以档案数据收集为例：文本挖掘是人工智能中最早实现的技术之一，面对浩如烟海的档案信息资料，想要收集满足自身需要的有价值数据，凭借人力是根本不可能实现的。而应用基于人工智能技术的数据挖掘产品智能Agent，通过关键词检索和智能分析系统，能够在海量信息中搜索和提取到网络资源中几乎全部的数字化成果，使档案的检索和利用更加的方便和快捷。

3.2 基于大数据技术下的档案信息资源的共建与共享

“运用互联网和大数据加强横向联系，让数据多跑路，群众少跑腿”是近期国务院对满足百姓信息需求的新倡导。对档案管理工作而言，也就是利用大数据技术实现档案信息资源的共建和共享。大数据本身的物性是经过数字化后被存储的可被识别的物理代a，其真正意义在于能够从这些海量的信息中提取和利用有价值的部分。也就是利用互联网和大数据的相关技术，使数据更加公开和透明，实现不同部门间、不同社会群体间的信息传导和利用，为档案管理者和服务对象提供数据支撑，充分体现档案管理工作的社会价值。应在档案信息共建共享的原则、技术和设备、实施路径、安全性等方面制定详细和可行的规划，从而确保档案管理的社会价值最大化实现。

3.3 应用数据挖掘技术，对档案信息进行开发和利用

当前我国档案管理的自动化、网络化工作已经基本实现，很多档案管理部门都能利用计算机软件或网络平台，对档案工作所产生的海量数据信息进行记录、整理和分析，并从中挖掘有价值的信息，为档案业务信息的管理提供可以参考的决策信息，为档案数据资源的优化和整合，档案服务的便捷和高效提供了一定的技术支撑。但在档案数据的深层次处理方面，由于分析方法和技术上的缺失，在对大规模数据处理上仍显不足。而随着数据挖掘技术的日趋成熟，人们可以通过特定的算法和模型，对数据进行总结、分类发现、聚类和关联，对档案数据进行更高层次的抽象，提高档案资源的实际利用率。档案管理部门应积极应用最新的数据挖掘技术，将传统的数据保管模式向数据开发和利用模式转变，将档案服务从被动向信息的主动提供者转型。

参考文献

[1]周林兴，周振国.高校档案馆、博物馆数字资源整合研究[J].档案管理，2014（5）：10-14.

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近年来人工智能高速发展，计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术逐渐走入我们的视野，这些技术在改变人类生活方式的同时也极大的影响了当前的金融行业，本文将简要介绍人工智能技术，并分析和探讨人工智能技术在金融行业的一些应用状况。

【关键词】人工智能 金融

人工智能作为计算机科学的一个重要分支，近年来得到了广泛的社会关注。计算机视觉、自然语言处理、机器人、语音识别等人工智能技术为逐渐走入我们的视野，例如前不久Alphago与李世石的人机大战，此外还有近年来兴起的智能聊天机器人（如微软小冰、Siri等）、无人驾驶技术等，这些技术在一定程度上提高了人们生活的便捷度，为人们略显单调的生活增添了乐趣，同时也给各个行业带来巨大的变革。在这个过程中，作为与人们生活息息相关的金融行业也开始步入了智能时代，随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，人工智能技术被广泛应用在银行、保险、投资理财等金融行业中，如智能投资顾问、股票交易预测、金融支付验证、投资理财推荐、贷款审批等等。

1 人工智能技术概述

1.1 什么是人工智能

人工智能是指使计算机拥有人类智能系统，令其具备一定的自主计算、思考、学习能力，从而高效地完成一些复杂的任务。由于人工智能是基于计算机系统运作，与人相比其受环境的影响也大大降低。同时人工智能技术使得计算机拥有人类难以企及的大数据分析功能，其处理海量、非结构化数据以及推断和演绎问题的能力，使人工智能被广泛启用在图像、视频、语音、文本等数据处理中。

1.2 人工智能主要研究领域介绍

1.2.1 机器视觉

机器视觉是指利用成像系统代替人类的视觉器官，通过计算机程序对各类图像进行分析、处理和解释。借助设定的算法，计算机能够对图像中所蕴含的视觉信息，如物体的形状、位置、姿态、运动数据进行快速地分析评估，例如拍照相机中的人脸检测、自然场景图像中的文字定位和识别等。近年来机器视觉已经在公共安全监控、金融支付验证以及医疗图像诊断等领域有着重要的应用。

1.2.2 自然语言处理

自然语言处理是研究在人与人交际中以及在人与计算机交际中的语言问题的一门学科，它通过算法或规则对庞多复杂的语言、文字信息来进行各类分析、处理或理解。该领域研究的问题主要有机器翻译、信息检索、自动文摘、文档分类、问答系统等，如通过机器翻译实现从一种语言到另一种语言的自动翻译；通过文档分类实现垃圾邮件的自动过滤，此外，百度、谷歌等搜索引擎通过信息检索技术使得知识通过问答的方式得到普及。

1.2.3 语音识别技术

语音处理是指运用特定程序使得机器具备识别人的语音的功能，从而完成人类所的各项任务。这三个研究领域作为人工智能最主要的分支，近年来吸引了许多的学者来进行研究，并且各大互联网公司也基于这些领域做出了很多应用产品。除此之外，人工智能还有专家系统、神经网络等重要的研究领域。

2 人工智能在金融业的一些应用

2.1 金融支付验证

首先是金融支付方面，相比于比较常见的密码输入验证的方法，生物特征识别技术可以使得密码验证的安全性大大提高。目前基于生物特征验证的金融支付方式主要有三类：指纹验证、人脸验证和虹膜验证。

第一类是指纹验证，它是通过将采集的指纹图像与备份指纹图像来进行对比验证，近年来许多智能手机开始支持指纹验证支付，该验证方式相比于传统的密码支付更为安全快捷；第二类是人脸验证，其通过提取人脸图像的特征，形成一个描述该面像的特征向量，将之与原先采集的人脸属性进行比对验证，在今年的CeBIT上马云演示了蚂蚁金服的人脸验证支付功能。第三类便是虹膜验证，也称视网膜图像验证，一个虹膜图像中约有266个单位的读取点，其复杂程度远远超过了其他生物特征，是目前公认的安全性和保险性最高的身份验证方法，目前一些发达国家已开始把这种身份验证技术用于银行提款机。

2.2 智能客服

在银行服务方面，可以通过语音识别技术、自动问答技术来构建金融领域专用的自动问答机器人来实现远程客户服务、业务咨询和业务办理等，这样不仅可以使得用户能够及时得到满意的答复，提升用户的满意度，而且可以减轻人工服务的压力，降低企业的运营成本。在2015年双十一期间，蚂蚁金服95%客户服务已经由智能问答机器人完成，并且实现了自动语音识别。

此外，在银行网点安放可交互型的机器人来替代大堂经理，对客户进行语音交流、业务咨询和办理等，这样在一定程度上可以增强银行服务的科技感、提升客户体验，并且减轻工作人员压力。例如交通银行推出的机器人“娇娇”、民生银行退出的机器人“ONE”、农业银行推出的机器人“智慧小达人”等。

2.3 智能投资顾问

智能投资顾问是指根据理财客户的一些指标如年龄、经济实力、消费行为、理财需求、风险偏好等，通过机器学习算法以及现代资产组合优化理论来构建标准化的数据模型，并利用网络平台和人工智能技术对客户提供个性化的理财顾问服务。这种智能推荐服务类似于目前电商网站的个性化产品推荐服务，相比于传统的个人投资顾问，智能投Y顾问更加的可信、客观和可靠。近年来，国内外从事智能投顾的企业也越来越多，如：德意志银行推出的机器人投顾“Anlage Finder”、京东金融推出的智投、小金所的机器人投资顾问等。随着这些历史数据的不断增大以及算法模型的不断完善，智能投顾将会个性化和智能化。

3 结论

随着互联网金融平台和金融科技公司的兴起，现如今的金融行业已经广泛的与人工智能技术相结合，除了上述介绍的三种应用外，人工智能技术还可以用于算法交易、银行贷款风险分析、客户分析和聚类、行业景气程度分析等等。我们有理由相信随着人工智能技术的不断提高，必定会给金融行业带来广泛而深刻的变革。

参考文献

[1]杨皓东，江凌，李国俊.国内自然语言处理研究热点分析―基于共词分析[J].图书情报工作，2011，55（10）：112-117.

[2]姚华.支付宝如何利用大数据分析进行交易风险管控[J]. 计算机与网络，2015，41（19）：49-49.

[3]樊GG，曲双石.金融产业升级： 从互联网到人工智能[J].当代金融家，2016（06）：46-48.

[4]张雪飞，李洁清.浅谈我国商业银行的个人理财业务[J].活力，2009（04）：44-44.

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［关键词］人工智能；包装专业；人才培养转型

人工智能时代，是继农业革命、工业革命后，人类现代社会的第三次浪潮时代。以人工智能、大数据、物联网等为代表的新技术、新应用应运而生[1]。包装产业作为典型的传统产业，人的操作技能与经验曾发挥着决定性的重要作用，对生产效率、产品质量等有着重要的影响。然而，随着包装产业向绿色化、数字化、智能化、融合化的技术升级与转型，企业的岗位设置和人才需求也正在发生巨大变化[2]。为了深入了解包装相关产业的转型，深圳职业技术学院传播工程学院会同中国印刷科学技术研究院针对四类包括包装印刷生产企业、包装设计公司、设备制造企业和终端品牌客户在内的28家大中型代表性企业开展了“人工智能时代包装人才需求的调研”。本文将结合这次调研结果，探讨人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型。

一、包装相关企业用人现状分析

根据调研数据分析，对于包装印刷生产企业，人员占比最大的是印刷生产人员和印后加工人员，这体现出目前我国包装印刷生产行业的现实情况，即印刷生产及印后加工自动化、数字化、智能化水平都处于较落后的状态。但随着数字车间、智能工厂的建设，印刷生产、印后加工、质检、仓储物流岗位将更多地被智能化设备所替代[3]，因此这些岗位的人员需求度将逐年降低。对于包装设计公司，人才需求主要集中在策划及包装创意设计人员，且设计师岗位工作目前受到人工智能技术的冲击较小。这也说明在人工智能时代，设计师岗位结构变化不大，因为设计岗位属于智力劳动型岗位，对设计师的专业知识和创新能力要求较高。作为包装印刷企业服务商的设备制造企业，其主要人员岗位均集中在产品研发人员、产品生产人员及售后服务人员。在这次人工智能技术革命中，设备制造商将发挥着重要作用，其产品要满足智能化的需要，就必须掌握并应用人工智能相关的技术，所以未来其产品研发岗位必定是设备制造企业的核心岗位，且对人才的要求较高，需求较旺盛。而对于最受毕业生就业喜欢的终端品牌客户其产品研发人员的比例远远高于前三类企业，产品研发人员一直是终端品牌客户关注的主要岗位，未来需求也将保持稳定。在调研中我们还发现，除了上述固有岗位结构变化外，对于包装类企业在人工智能时代也将催生一批新的就业岗位，如IE工程师、智能设备操作员、云服务平台运维人员、智能化信息管理人员、智能化物流管理仓储人才、智能化服务平台的运营人员等，这些新岗位的出现为包装高职教育提出更高的人才培养要求。

二、人工智能时代对包装专业高职人才培养提出的新要求

人工智能时代，技术创新不断涌现，包装产业结构也随之调整，在人才知识结构和专业技术能力要求两方面对包装专业高职人才的培养提出了新要求。

（一）人才知识结构要求

根据调研数据分析，从企业选择数量来看，人工智能时代，包装专业人才需要具备的知识，按照占比排前的依次为“包装策划与营销知识”“包装结构设计”“智能包装技术”“包装造型设计”。在人工智能时代，包装专业人才需要跨界融合的趋势越来越明显。作为一个包装从业人员要不断强化市场营销意识，根据包装产品的属性与特点，结合市场与消费者需求进行设计开发，并将功能、结构、装潢、材料、生产工艺等方面的因素同时考虑，进行针对性、多样化包装设计。例如，包装设计已由单品包装转为系列化的包装设计，一套茶叶包装可扩充为茶叶包、茶叶盒、茶叶手提袋等多种包装产品。另外，人工智能时代，智能包装必定成为包装行业的主流趋势，因此，日常工作中，包装设计师在保留包装产品基本功能后，还应设法提升产品的附加价值，进行品牌推广的同时需增加感知、监控、定位、记录等相关信息的辅助包装设计功能，帮助客户对产品流通全程进行跟踪、监控，以提高供应链整体效率，使客户安心放心使用产品[4]。与此同时，包装专业人才还应具备数据统计与分析、AR/VR/HTML5等新技术知识，可以帮助包装设计师了解消费者的心理动态，设计出更符合消费者需求的包装产品。

（二）专业能力要求

人工智能时代，随着客户需求的提高、包装承载功能的丰富，包装相关企业对于包装专业人才的能力有更高的要求，各调研对象对必备能力的选择，从选择的数量上来看，对于包装专业人才必须具备的能力排名靠前的分别是“对市场品牌的敏感度与审美”“包装造型与外观创意设计能力”“包装产品策划能力”和“包装结构设计能力”。这充分说明包装专业人才属于智慧型人才，需为客户提供品牌策划与设计方案。为此，首先要了解客户需求，对设计品牌的起源、特点及标志有一定认识，才能正确、清楚地进行需求定位；其次才是设计环节。而人工智能时代，包装专业人才的竞争，将不再局限于纸面上的设计图案，创新思维将成为当前包装策划设计人才的核心竞争力。

三、人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型建议

人工智能等新技术与包装产业的融合对包装教育提出更高的要求和人才培养规格[5]。高职教育作为一种比其他教育类型更贴近市场、更注重实用性的教育，需要及时调整专业定位和人才培养目标。

（一）专业定位

高职教育以市场和就业为导向，企业需要什么样的人才，我们就应当培养什么样的人才，从前面的调研数据可知，无论是知识结构还是能力要求，策划和设计都是最重要的两个点。包装策划指根据产品特色与生产条件并结合市场与消费需求，对产品的市场目标、包装方式与品牌定位进行整体方向性规划定位的决策活动。包装设计则是一个大设计概念，包含装潢设计、结构设计、造型设计、运输包装设计、工艺设计等[6]。目前包装人才培养方面各院校更多偏重于设计、技术方面，而忽视了策划。未来，整个行业对具有市场数据分析、文案写作、创新思维、市场营销的策划类人才将有更多的需求。包装人才，策划先行，包装专业需在策划类课程建设、师资培养等方面投入更多精力。

（二）人才培养目标

包装产业的融合性特点使得包装专业人才跨界融合的趋势越来越明显。未来，行业将更需要能提供包装整体解决方案的复合型高技术高技能人才，因此在人才培养目标的制订上将体现以下三个方面的特点。1.具有跨学科、跨专业知识背景调研数据显示，包装企业从业者往往身兼数职，需要同时掌握多种专业知识和业务知识。例如包装策划人员，一方面要有市场营销知识和品牌推广能力，对于客户消费心理有基本的分析和判断；另一方面还需要具备设计思维和设计技能，同时还应对各种包装材料、包装形式、包装工艺有深入了解。因此包装人才培养，不仅要具备包装设计、包装材料、包装工艺等知识，还要具备计算机软件应用、市场营销等方面的知识和技能以及人工智能基础知识。2.具有运用大数据分析、人工智能、物联网技术的能力目前包装企业还面临设备操作智能化水平低、数据信息交互机制缺失、生产劳动强度大的局面。为了更快地推进包装企业的智能化，实现高质高效，包装企业现阶段更需要一批既懂包装专业知识，又精通大数据分析、信息化、网络化、智能技术的技术型人才。包装专业人才同样需要运用大数据分析客户需求、客户喜好，同时能够将人工智能技术、物联网、区块链技术引入包装设计中，发展智能化包装。3.具有创新思维创新是企业发展最核心的动力，从前面的调研也可以看出，在人工智能时代，创新技术和创新设计已经成为企业的第一核心竞争力，特别是作为包装专业人才，需要通过策划、创意设计进行包装的创新以满足功能上的新要求和视觉上的新鲜感。没有创新思维，就像无本之木，没有办法实现包装在功能、形式、外观、材料等方面的创新。企业首先看重的就是创新思维，其次才是专业能力。高职院校应在平时教学中注重培养学生基于专业知识的发散思维，通过各种竞赛锻炼创新实践能力。应积极组织学生参与“包装之星”“世界之星”“全国包装设计职业技能大赛”等科技竞赛，以赛促学，以赛育人，参与设计专题讨论交流，切实提高学生的专业素养和培养质量

四、结语

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关键词：电气自动化；人工智能；控制

电气自动化技术作为新时期的科学技术发展的重要产物，其主要是电子信息自动化、信息处理自动化、系统运行自动化、实现分析、电力电子技术以及计算机科学技术的综合技术。电气自动化运行的过程中主要是让控制的机器能够自行运行，且不受到人工的实时控制，用人工智能技术代替人工控制机器。人工智能技术应用到电气自动化生产过程中，使得人工智能技术与电气自动化技术相互交融，使得电气自动化技术出现了很大的飞跃。本文针对电气自动化控制过程中对于人工智能技术的应用研究，分析人工智能技术对于自动化控制的影响情况。

一、人工智能技术概述

随着计算机科学技术不断深入发展，计算机的运算速度较之人脑更加快速和准确，而且可以承担大量的重复性计算工作，因此计算机代替人工进行工作也就应运而生[1]。人工智能技术产生于1956年，其涉及到计算机科学。心理学、数学。、哲学、认知科学等多门学科。人工智能技术的主要研究目标就是控制机械进行自动化生产，在人工智能技术下完成实时控制，能够完成大量的重复性工作，解决人类的劳动强度问题。人工智能技术主要是基于计算机技术，通过计算机来实现人脑仿真，使得计算机能够满足更高层次的应用。

人工智能技术在发展的过程中存在着很大的差异，不同的人工智能技术其具有的优点也不一样。人工智能化技术可以具有社会能力、自治性、响应性以及能动性等几个重要的人工智能特色，复杂的人工系统之中运用人工智能技术实现建模，并且完成对人类的仿真。人工智能技术通过自身复杂的系统完成机械之间的融合和交流，并且形成了其基本元素的结合。另外人工智能技术对于自身的状态和行为具有一定的控制能力，完成相应的建模和仿真任务之后就不需要人类给予实时干预，所以人工智能技术具有一定的自治性。当然人工智能技术对于周围的环境还具有一定的响应能力，对于环境之中的事物作出相应的反应。

二、电气自动化中人工智能技术的应用

（一）数据采集和处理。电气自动化控制过程中人工智能技术可实现对系统的数据采集和处理，此项过程均属于智能化处理过程，在具体的应用中人工智能系统完成了对电气设备、系统运行的实时监测和响应。人工智能技术在电气化自动控制系统中针对全部开关量、模拟量等进行智能数据采集，并按照相应规则完成对所有数据的甄选，然后将数据进行保存或者对数据做出响应执行另外指令。人工智能技术还可对采集的数据进行整理，完成分类、筛选、备份以及垃圾数据删除等[2]。

（二）图像层次管理。对于电气自动化控制企业往往存在着图像管理流程，尤其是对于一些大型的电气企业或者运行比较复杂的系统，很多类型的设备都需要进行图像层次管理。那么人工智能技术则实现了对系统中的图像层次管理，利用计算机技术实现对系统的图像层次管理，为工作人员提供方便，使得他们能够及时查看图像并且作出选择。通过人工智能技术实现对系统的图像层次管理，有效的提升了对电气自动化系统的管理效率。

（三）可输出自动化控制过程。在电气自动化控制过程中，人工智能技术可以实现对控制过程记录，并且可以图像记录的方式来呈现出整个控制过程。人工智能技术实现了对电气自动化控制中的某一阶段或者是全部过程的运行管理，通过对控制过程中的图片输出来反应控制的成果，方便工作人员能够准确、完整的掌握电气自动化过程中人工智能技术控制情况，方便查看以及及时了解系统运行信息。

（四）保存系统运行各项资料。电气自动化控制过程中采用人工智能技术可以有效、完整的保存系统的运行资料，为寻找故障问题源提供相应的信息情报。电气自动化控制过程中，采用人工智能技术实现精细化管理，可以导出各个时间段、生产区间中自动化生产的各项资料。人工智能技术为相关记录工作者减少了麻烦，提高了工作的效率，同时人工智能技术可极大限度的节约人力、物力以及财力，对电力企业降低成本加强管理具有非常重要的作用。

（五）实时跟踪控制。人工智能技术属于人类一项先进的研究成果，其具有一定的智能化，能够自行完成生产工作。当然，人工智能技术最为重要的作用还是对于电力企业的自动化生产实现了跟踪控制。利用人工智能技术实现对引进的先进电子设备进行控制，通过输出的图像、保存的录像以及相关记录等来完成对相应设备的评估。

结语：随着科学技术的快速发展，人工智能技术正在不断的创新和进步之中，尤其是当前人工智能技术在电气自动化企业中的应用越来越广泛，使得人们对于人工智能技术的研究需要进一步加强，同时对于其工作的原理以及具体的应用应该具有更深层次的认识。这样电气自动化企业才能够及时跟上时代的步伐，及时调整企业的战略目标，利用人工智能技术提升企业的生产效率，利用人工智能技术降低企业的生产成本，利用人工智能技术实现企业强化企业核心竞争力。

参考文献：

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关键词：贸易经济人才培养大数据与人工智能挑战

中图分类号：G71文献标识码：A文章编号：1672-3791（2020）06（a）-0028-02

21世纪是一个智能化时代，人工智能与智能系统的不断发展，成为当今世界各国发展的重中之重。2015年来，人工智能快速覆盖了我国的各行各业，这些新型行业的出现，一方面给传统产业、行业和企业带来挑战，使得传统行业开始萎缩，对人才的需求开始下降，而新产业、行业和企业的出现并得到快速发展，因此对人才的需求量逐年增加。这一变革，给高校人才培养带来了巨大的挑战和机遇。

1人工智能背景下的贸易经济专业发展现状分析

1.1贸易经济专业办学与人工智能的联系很弱

从贸易经济专业的办学水平和内容来看，均处于传统阶段，对行业在人工智能方向上的变迁没有系统的认识和认知性教育，贸易经济专业的改革势在必行。

以重庆工商大学为例，贸易经济专业的办学与人工智能的结合非常微弱，甚至可以说基本没有考虑到人工智能与专业办学的结合。最近三年，重庆工商大学的贸易经济专业开始探索大数据与专业办学的结合，苦于师资和其他办学资源的限制，目前仍处于讨论阶段。

1.2贸易经济专业的人才培养仍停留在传统模式上

从开设贸易經济专业的高校来看，人才培养模式均未与人工智能、大数据进行紧密结合，这一现状对专业建设与快速发展的行业之间对现代人才需求之间存在着较大的差距，贸易经济专业需要加快改革的力度。

1.3贸易经济专业的课程体系仍未与人工智能结合起来

从课程体系来看，贸易经济专业的专业类课程设置中不同学校有些差异，标志着各校的专业建设和人才培养有所不同，但是大部分课程设置都是传统类课程，如西方经济学、政治经济学、会计学、贸易经济学、零售学、消费经济学、商品学、市场营销、商务谈判、国际贸易、产业经济学。与人工智能、大数据、数据分析的课程很少出现，传统课程也未与人工智能进行交叉，或者以多种方式将人工智能、大数据及数据分析嵌入各门课程中。

2人工智能背景下贸易经济专业发展的机遇

人工智能与大数据的发展势不可挡，产业体系初具规模，支撑能力日益增强。为贸易经济专业的未来发展带来了不可多得的机遇。

2.1人工智能给贸易经济专业带来了新的发展方向

无论从流通2025还是从流通4.0来看，人工智能与流通、贸易行业的深度结合形成的新行业，成为未来发展的新趋势，这些行业的快速发展，对人才的需求，为贸易经济专业明确了未来的办学方向。

2.2人工智能给贸易经济专业的课程体系改革带来了新方向

开设贸易经济专业的各高校均有自己的一些课程建设的特征和特色，在科学研究方面，多学科之间互相支持也具备了前提条件，这一先天优势，给贸易经济专业进行的课程体系的重构，提供了优越的前提条件。人工智能背景为贸易经济专业的课程体系重构和改革提供了新的方向，贸易经济专业可以在专业课程体系设计上，加大大数据与人工智能与贸易经济课程的结合力度。

2.3人工智能给贸易经济专业学生就业带了新机遇

传统时代贸易经济专业主要为商贸流通类企业培养高端商贸人才，或者为政府部门、科研单位培养管理和科研型人才。人工智能与各行业的结合，孕育出了一些新的岗位，这些岗位需要高端人才，这些人才不止懂贸易、物流、商务的专业知识，更要懂数据、大数据，尤其是能够进行数据处理和分析，并等运用大数据进行管理。同时智能贸易、智能零售、智慧商业、智慧物流等行业对新型人才的需求非常紧迫。

因此，贸易经济专业的办学需要进行深入的市场调研，全面深入掌握行业发展和人才需求的实际情况，重构人才培养的体系和思路，重新设计专业课程，这是提升人才质量的关键。

3人工智能背景下贸易经济专业发展的挑战

人工智能+商贸流通的快速发展，以及人工智能在高等教育中的广泛应用，给高校贸易经济专业的办学和未来发展带来了很大的挑战，一方面传统行业的升级换代需要新型人才；另一方面当前高校贸易经济专业的现有资源的落后制约了教育改革。与此同时，智能化不断进入课程，对教师的替代力度在不断提高，这些变化，给高校的专业建设和专业发展带来了巨大的挑战。

4人工智能背景下贸易经济专业发展的路径

4.1建立适应人工智能+背景下的贸易经济专业人才培养理念

人才培养的创新首先是理念的创新与形成，贸易经济专业在人工智能时代的未来发展之路，是从人才培养创新出发，所以首当其冲的是人工智能+的培养理念的形成，根据区域商贸流通业发展与社会对贸易经济人才培养提出的新需求和高等教育与人工智能的融合发展的新趋势，在持续深入开展贸易经济专业人才培养模式的社会调研的同时，深入进行理论研究和实践探索的基础上，形成适合本校独特的人工智能背景下的贸易经济专业独特的培养模式。即“大德育理念”“大商科理念”“学科交叉融合发展理念”。

4.2构建人工智能+的人才培养方式与手段

贸易经济专业的教师和学生面对的是一个瞬息万变的时代，因此，教师要不断地跟进行业发展，成为理论的“创新者”，同时还要增加著名企业的管理者和实践者成为教学团队成员，来促进贸易经济专业教学与时俱进，促进科研、教学与社会服务一体化，形成风格独特的教学内容体系和教学方法，启发学生多思考，培养学生的创新能力和决策能力。

4.3加强适应人工智能+贸易经济专业教学的新型教师团队

教师是教学的最根本资源，是确保教学质量提升的根本性条件，也是推动教学改革的主要力量，贸易经济专业的一切改革均是基于教师的改革。首先，要加强教师在人工智能方面的学习和提升。其次，我国高等院校的贸易经济专业教师还要探索信息技术、人工智能如何支持教师决策、教师教育教学、改进教学手段等，推动新技术与教师专业发展有机融合，实行线上线下结合的混合教学。最后，贸易经济专业教师要充分认识到人工智能技术的广泛应用，不断可以促使和推进教师的研究能力，形成新型的教师团队。

4.4提升学生的在智慧产业中的就业能力