人工智能培训方案范文
时间：2024-01-12 17:49:05
导语：如何才能写好一篇人工智能培训方案，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
10月21日，2016英特尔中国行业峰会在珠海召开，来自医疗、金融、交通、零售、能源、教育等行业的企业代表分享了他们对于数字化变革的理解与实践。这本该是英特尔中国行业峰会的主旋律，但是实际是与会嘉宾对人工智能的话题表现出更大的热情，有点喧宾夺主的味道。
得AI者得未来
2015年底，许多机构在展望2016年度科技领域时几乎会不约而同地将人工智能列为重点方向之一。现在来看，人工智能的火爆程度让最乐观的预测者都大跌眼镜，这得归结于AlphaGo的推波助澜。
正如文章开始所说，人工智能的使命便是完成海量物联网数据的商业价值转化。根据相关预测，2021年，全球将会拥有18亿台PC，86亿台移动设备，157亿台物联网设备。而到2035年，物联网设备的数量将会超过1万亿台，相应的数据数量将会增长2400倍，从1 EB增长到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的数据，人工智能是解决之道。
所以说，得物联网者得未来，而得人工智能者将执物联网之牛耳。只有人工智能才能为“万物互联”之后的应用问题提供最佳的解决方案。
2016英特尔中国行业峰会上，英特尔与科大讯飞公司签署合作备忘录，双方将在人工智能领域展开为期三年的基于英特尔至强处理器+英特尔至强融核处理器，以及英特尔至强处理器+FPGA为基础的机器学习/深度学习研究项目。科大讯飞联合创始人，讯飞研究院副院长王智国博士非常到位地点评了这一合作：“一直以来，我们双方都致力于人工智能技术的创新和行业的推动，一方擅长底层计算架构，一方擅长算法及应用。我们期待双方在人工智能技术上的深度合作能够推动硬件和软件的协同设计及优化，共同发现人工智能计算平台创新的解决方案，推动人工智能产业的发展，并通过这些创新的技术支持更多行业用户进行业务转型。”
作为全球最大的半导体芯片制造商，英特尔的公司定位正在悄然发生变化。如今，英特尔将自己定位为“一家致力于驱动云计算和智能互联计算的公司”。可见人工智能已经成为英特尔公司的未来战略方向之一。
人工智能对计算力资源的需求到底有多大，现在谁也无法预判，这就像是个“计算黑洞”。但有一点可以肯定，人工智能是高性能计算在现在和未来的进一步延展和进化，而这恰好是英特尔的优势所在。
对英特尔而言，进入人工智能领域是水到渠成的事情，也是技术上的自然演进。从另一个角度看，物联网和人工智能是历史摆在英特尔公司面前一次前所未有机遇，其空间和舞台远大于PC时代和互联网时代。送上门的蛋糕（要知道，当今世界90%以上的数据都是由英特尔处理器来承载的），岂能让它从嘴边溜走。
从资本到技术，从硬件到软件
基于新的公司定位，英特尔开始从资本层面进行帝国的战略布局。作为硅谷最大的企业风司，英特尔投资总裁Wendell Brooks 说“会把未来的投资聚焦于那些能够更好拓展公司业务发展的领域”，人工智能毫无疑问是重中之重。
9月宣布将收购计算机视觉创业公司Movidius，后者致力于研发低功耗的计算机视觉芯片；8月将Nervana收入囊中，后者主攻半导体、软件和AI深度学习技术；5月宣布将收购专注于计算机视觉技术开发的俄罗斯公司Itseez；4月收购意大利半导体功能性安全方案厂商Yogitech；2015年12月完成了对可编程逻辑器件厂商Altera的收购；2015年10月收购了人工智能公司Saffron Technology……
针对某一业务领域展开如此高密度地集中收购，无论是在英特尔公司历史还是整个IT行业都是十分罕见的。可见，英特尔布局人工智能的决心之大。
由于技术因素，专用领域的智能化是人工智能未来5到10年的主要应用方向，比如自动驾驶。在更远的将来，随着技术的进一步突破，通用领域的智能化有望实现。但无论是专用还是通用领域，人工智能都将围绕“基础资源-技术平台-业务应用”这三层基本架构形成生态圈。
在人工智能上，英特尔能做些什么？仅仅是提供计算平台吗？当然不是，这从英特尔的疯狂收购中也看得出。
篇2
有分析认为，谷歌AlphaGo与李世石进行人机大战，将引来社会各界对人工智能的关注，建议投资者积极关注人工智能个股的事件性机会。
广证恒生研报给出的数据显示，2014年人工智能领域全球投资总额超过19亿美元，同比增长超50%。其中，风投领域共完成40笔交易，总金额高达3.09亿美元，同比增加302%。受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因，BBC预测，人工智能市场将继续保持高速增长，2020年全球市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元。
爱建证券表示，人工智能行业正在迎来第三次。爱建证券在研报中表示，人工智能的应用随着芯片计算能力的增强以及先进算法的提出，正得到快速发展，越来越多的巨头公司和创业公司也正积极进入这一领域。
在具体的行业投资机会选择上，爱建证券建议投资者从两个维度选择A股中人工智能的相关标的，一是提供人工智能技术和设备的相关公司，二是基于人工智能技术和设备提供相关行业解决方案的相关公司。具体个股方面，建议投资者关注川大智胜、科大讯飞、佳都科技、高新兴、江南化工。
三问人工智能
如何看待人工智能的进步与未来？
三谷哲也(日本棋院东京本院七段)：以前听说未来将出现在围棋比赛中击败人类的计算机，可内心深处又觉得这是不可能的，但是现在看来这不是梦话，也不是科幻。
弗朗茨·约瑟夫·拉德马赫尔(德国乌尔姆大学数据库和人工智能学院教授)：这并不意味着机器与人拥有同样形式的智能，只说明在某些功能上，机器做到了类似甚至超过人类所能的事情，这有点像飞机和鹰的比较。
马克·戴森罗特(英国帝国理工学院人工智能学者)：人工智能在过去5年加速发展，特别是在深度学习领域。如果人工智能以这种速度发展下去，我们或许在未来10到20年里就能看到电影《钢铁侠》中那个人工智能助手“贾维斯”。
刘慈欣(中国著名科幻作家)：人工智能发展的未来有多种可能，最好的前景是人与机器的融合，但目前看来这面临着巨大的技术障碍。如果不能深入了解大脑的机制，就无法实现真正的人机融合。
人工智能将给工作生活带来哪些影响？
樊麾(法国围棋队主教练、去年曾负于AlphaGo)：AlphaGo可能会帮助人类更好了解围棋的均衡。我认为，在未来，电脑程序一定是棋手常规的培训伙伴。
田渊栋(美国脸书公司围棋人工智能项目负责人)：人工智能技术相当于把很多本来需要人力的任务变得自动化，这是对我们的生活有帮助的地方。我最近做的一个工作是，可以问系统“这张照片哪儿拍的啊”，系统回答室外拍的。可以问，里面有几个人啊？在干什么啊？系统会给你答案。如果盲人也想上社交网络，计算机系统可以描述这些照片，让他们有参与感。
巴特·塞尔曼(美国康奈尔大学计算机科学教授、人工智能专家)：人工智能已开始对社会产生重大影响，无人驾驶汽车就是一个例子。无人驾驶汽车对就业的影响将非常大，社会需要做好准备。这方面的关键推动力是人工智能系统开始“听”和“看”周围的世界，就像人类那样，这使得自动化上了一个新层次。
如何看待“人工智能”？
巴特·塞尔曼：开发人工智能有一定的风险，但人工智能研究界已经开始研究所谓的人工智能安全。这些将要开发出来的系统将对人类保持友好，并与人类合作，我对此相当有信心。除了特定军事应用，开发“敌对人工智能”不符合任何人的利益。
篇3
关键词：科技管理；企业；人工智能；能力投放
中图分类号：G4文献标识码：A文章编号：（2021）-9-290
引言：
随着计算机技术的不断向前发展，传统的数据处理方式以及应用流程已经无法满足企业各项活动正在进行中的实际需求。为了解决这一问题，研究人员经过多年的努力之后提出了一种科技管理概念。所谓的科技管理实际上是通过一系列科学方法的合理利用对企业内部有限的各类资源进行优化整合，从而实现更加高效的管理行为。当前科技管理工作在进行中不断向着信息化、智能化的方向靠拢，为了让智能技术作用得以全面发挥，有必要对企业人工智能能力投放策略进行全面的研究。
1建立人工智能能力投放动作准出标准
对于企业而言，要想使其科技管理工作进行得更加富有实效，在人工智能能力投放动作推出标准制定之前，首先应该结合企业各项工作的实际需求全面明确人工智能能力投放链。就我国当前情况而言，国内的电力计算机信息化企业要想跟上时代的发展，应该以更加多元化的方式将智能能力进行展示，从而让更多的受众对该技术进行认可；其次，企业应该全面明确人工智能能力投放的实际内容以及投放中所需要用到的载体。对于科技管理工作而言，电力计算机信息化企业在人工智能能力投放中所包含的主要内容有技术能力以及技术成果，根据这些展示内容的实际情况选择合理的投放载体。而投放载体根据其内容及形式的不同又可以更将其进一步划分为内部载体以及外部载体两种类型。对于企业而言，技术能力指的更多是人工智能技术。因此投放的具体标准是如何才能有效利用人工智能技术完成企业各项业务的赋能作业。在过去，企业管理工作在进行中无论是生产销售还是物流等环节其劳动都十分密集。在实际运作中普遍是以人力来换取产量，拿时间来换取利润。采用这种运营模式企业的生产效率相对较低，而且企业在运营中需要投入大量的人力成本。而人工智能能力投放标准的有效制定可以使得这一问题得到妥善解决。因此，对于传统的电力计算机信息化企业而言，要想跟上时代的发展，使自身经济效益得到有效保障，就应该不断结合企业发展的需求，进一步加大人工智能技术的引入力度。使得人工智能能够在更多工作当中，代替传统的人工劳动。同时还需要引入更加先进的人工智能系统，辅助工作人员更好地完成各项工作，全面降低工作人员的劳动量。通过人工智能技术的合理投放，不仅可以使得企业各项工作的运行效率得到实质性的提高，同时还能够进一步降低企业在运行当中所需要投入的经济成本，使我国社会文明迈上一个台阶。对于电力计算机信息化企业而言，人工智能能力投放的实际标准应当根据载体的不同进行合理划分。具体来说，内部载体在人工智能技术实际投放的过程当中应该想方设法使其能够应用于科技研发领域。通过各类平台的有效搭建，使得企业内部工作人员的体验感得到切实加强。通过不同企业之间的交流培训以及员工之间的交流共同实现对企业内部开发人员的培训工作，使得各个部门的技术人员之间能力实现共享。同时积极召开研讨会议，使不同工作人员能够就自己的技术心得进行有效讨论，为公司带来更多的经济效益；应用于新闻宣传，通过人工智能技术使有关于企业的各类信息能够在员工之间实现实时传输，使信息的时效性得到有效保障，从而给企业带来更多的经济效益；
对于外部载体来说，在人工智能技术投放的过程当中应该将其应用于技术沙龙的建设。使企业的每一个节点运行专题实现分享，同时还应该特别针对各项工作进行中所存在的缺陷进行全面探讨，以期研究出合理方式使得这些问题得到解决；应用于产、学、研合作，实现企业于高校之间的互动创新。不断的将研究成果转化为实际成果；应用于企业和政府连接的渠道建设，使得企业内部的各个示范性项目得到及时的展示。
2实施基于科技管理视角的投放效果评估
为了保障各企业内部已经引入的人工智能技术能力得到更加全面地发挥，各大企业需要不断结合自身的科技管理理念对人工智能技术的实际投放效果进行有效的评估。为了保障评估最终结果的有效性，经过多年的发展当前企业的评估体系已然包含了4个。主要维度分别为产业贡献、技术价值、人才培养以及品牌影响力。根据不同维度的具体内容为其制定有针对性的评估指标，并且根据企业各项工作的实际完成情况对其进行量化性的评分工作。在这些内容当中，产业贡献主要包括企业所生产的具体产品，要求根据产品的实际名称进行有效填写产品成熟度。这项内容主要是参照技术成熟度TEL通用定义及等级划分，全面围绕不同项目所生得到的核心产品，从基本原理到实际应用设计9层评估等级。实现产品价值对各个项目成果已经产生的经济效益未来预期的产品价值。项目成果未来可能产生的经济效益技术价值主要包括技术水平。各个项目的最终成果对原有技术体系的改革或者是经过审定第三方评价达到国内领先技术水平，为本企业形成的技术壁垒，对企业长期发展所提供的支撑。企业在发展中所申请的专利数量、专利授权数等等。而人才培养重点包括新获高级职称人员数量，新获中级职称人员数量或本单位专家数量等等。评价的体系框架如图所示。
3制定企业人工智能能力投放持续改进机制
为了让电力计算机信息化企业在发展的过程当中，其人工智能能力投放实现可持续发展。需要根据评估的最终结果，制定出企业人工智能能力投放持续改进准则。通过这样的方式，可以及时对区技术在应用中所产生的问题进行改进。具体的改进流程分为以下4个内容：分别是确定改进目标、寻求可行方案、测定最终结果、正式采用。各单位需要根据自身实际情况，结合这4个总体步骤分别根据自身工作实际需求设计出相应的改进机制。
篇4
关键词：人工智能技术；电气自动化；有效应用
随着现代化科学技术的快速发展，人工智能技术也越来越成熟，其在很多方面都具有明显的优势，因此被广泛地应用在工业、交通、航空等多个领域。人工智能技术在电气自动化中的应用，极大地减轻了工作人员的工作量，明显提高了电气自动化系统的生产效率。
1 人工智能技术的原理
人工智能技术基于人类智能理论，通过扩展、延伸和模拟形成技术。近年来，计算机科学技术快速发展，人工智能技术主要目的是研究人工智能实质，模拟人工智能的思维方式，重点研究专家系统、图像处理、语言、专家系统、机器人等，以计算机科学技术为基础，涉及逻辑学、仿生学、自动化等多门学科[1]。同时，通过研究人工智能技术，加工制造智能化机器，代替人们完成一些复杂、困难的工作，人类大脑被誉为世界上最精密的仪器，而运用现代化科学技术可模拟人类大脑的思考过程，如智能控制系统的编程，通过处理、交换和分析人类智能信息，模拟人脑技能，实现各领域生产过程的自动化。
2 人工智能技术的特点
人工智能研究是一项专业性和技术性较强的工作，其主要采用遗传、模糊神经、模糊、神经等算法，基于非线性函数方程式，和传统函数估计器相比，函数近似器的各方面性能更加优越。人工智能技术在实际应用中具有以下优势：第一，人工智能控制器具有良好的一致性，虽然驱动器在很多运行环节的特性存在一定差异，当人工智能控制器接收到一些未知数据时，也可快速完成分析估计。第二，和传统控制器相比，人工智能控制器的操作调节过程中更加方便，即使工作人员没有经过专业的技能培训，也可结合简单易懂的语言和信息，完成对智能控制系统的设计操作。第三，人工智能控制器可结合运行要求、下降时间、响应时间等变化，自动调节各个模块性能[2]。第四，人工智能控制系统规划设计时，不需要提前构建控制对象模型，由于信息的非线性和不确定性，结合人工智能控制器运行参数实际情况，应用动态方程，优化控制系统运行。
3 人工智能技术在电气自动化中的应用
3.1 实现了电气自动化系统的保护和控制功能
当前，人工智能技术的应用实现了对模拟量数据、开关量的自动化、实时动态处理和采集，并且根据系统的设计要求，批量化地定时进行存贮和整理，同时应用图像生成软件，模拟电气自动化系统的实际运行情况，工作人员可直观地看到断路器、隔离开关、电压、电流等设备和参数的变化[3]，工作人员结合电气自动化系统实际运行要求，编制专业图表，分析相关数据，在这个过程中需注意由于画面和图片所占的电气自动化系统资源比较多，因此应充分考虑到电气自动化系统控制端设备的运行性能和对软件系统的要求，防止控制终端由于采集大量图像占用大量资源，消耗运算资源，影响电气自动化系统中其它程序的正常运行。另外，电气自动化系统的操作控制，工作人员可通过鼠标或者键盘远程控制断路器和隔离开关，自动调整励磁电流，修改或设定在线参数，提高电气自动化系统运行的可靠性和稳定性。
3.2 诊断电气故障
电气自动化系统实际运行过程中，传统诊断技术的效率和准确度较低，并且系统中变压器、发电机、发动机等设备故障频繁发生，以往工作人员多是分析变压器油的气体，结合油样气体成分判断是否发生故障，这种诊断方法的时效性较差，需耗费大量人力和时间。由于电气自动化系统的很多故障和事故都具有不确定性和突发性，系统故障和问题必须在第一时间快速进行解决，若诊断处理方法不合理或者故障处理不及时，会给国家、社会和企业造成巨大损失。而在电气自动化系统中应用人工智能技术，运用专家系统、模糊理论和神经网络，实现对电气自动化系统的实时控制，一旦发现系统故障，自动进行故障诊断，极大地提高电气自动化系统故障诊断的效率和准确性。
3.3 提高电气控制有效性
人工智能技术在电气控制中也发挥着非常重要的作用，电气控制系统的安全、稳定运行是很多企业面临的难题，并且电气控制对于工作人员的操作控制的标准性和规范性有着很高的要求，而具体的操作控制步骤也比较复杂麻烦，因此我国专家学者一直致力于不断提高电气控制系统的操作控制水平。在电气控制中应用人工智能技术，其利用自动化计算和计算机系统，代替工作人员完成某些工作，最大程度地减少了人为误操作，极大地提高了操作控制准确性。同时，人工智能技术在电气控制系统中的应用，应用直观明了的界面化形式，简化了电气系统的操作和控制流程，基于计算机网络系统，实现对电气系统某些环节的远程控制操作。另外，实时地储存电气控制系统重要资料和信息，为日后查询提供便利，人工智能技术可自动生产报表，减少财力、物力和人力等资源的投入，有效提高电气控制系统的精确度和工作效率。电气控制系统中应用人工智能技术主要包括模糊控制、神经网络控制、专家系统控制等多方面内容，电气控制系统中的交流和直流传动通过模糊控制来实现，用模糊控制器代替常规的调速控制器[4]，确保电气控制的准确性。
3.4 提高电气设备设计水平
电气设备设计是一项专业、复杂的系统工作，设计人员需要熟练掌握电机电器、电磁场、电路等学科专业知识，还需积累丰富的电气设计经验。传统的电气设备设计主要是工作人员在实验室根据相关设计要求手动的设计制作，一旦电气设备产品成型很难再进行修改或者优化，不仅维护管理比较麻烦，而且难以获得最佳的设计方案。随着计算机技术的快速发展，电气设备产品的手工设计已经无法满足电气系统发展要求，而应用人工智能技术可利用计算机系统进行辅助设计，如使用二维三维CAD，可根据设计要求随时对设计方案进行修改和优化，有效缩短了电气设备产品开发周期。同时，电气设备产品设计中应用遗传算法，优化电气设备性能，由于电气设备故障具有非线性和不确定性，通过应用人工智能技术，可建立设备故障和运行状态之间的关系，提高电气设备设计水平。
4 结束语
近年来，计算软件技术、微电子技术的快速发展，促进了人工智能技术的发展，被广泛地应用在各种领域。电气自动化中应用人工智能技术，充分发挥了人工智能的多方面优势，有效提高了电气自动化系统运行的安全性和可靠性。
参考文献
[1]周超.人工智能技术在电气自动化控制中的运用[J].硅谷，2012，8：21+87.
[2]自动化技术、计算机技术[J].中国无线电电子学文摘，2010，6：166-242.
[3]朱金芳.人工智能在电气工程自动化中的运用[J].化学工程与装备，2013，5：175-177+183.
篇5
《2018年全球数字化运营调研》关键发现
仅有10%的全球制造企业成为数字化冠军，约三分之二的企业尚未迈上数字化之路 。
亚太地区引领全球数字化浪潮。19%的受访亚洲制造企业已经成为数字化冠军，而美洲仅有11%，在欧洲、中东和非洲地区，该数字跌至5%。
从行业角度出发，汽车和电子品行业的数字化冠军最多，分别为20%和14%。消费品(6%)、工业制造(6%)以及加工业(6%)明显落后。
数字化冠军大规模采用新技术，人工智能初露锋芒。
三分之二的企业缺乏明确的数字化愿景和战略来支持数字化转型和企业文化变革。
工业4.0 正以前所未有的方式快速转变制造业，但仅有少数企业能真正地从中取得竞争优势。在普华永道思略特2018年全球数字化运营调研的受访企业中，仅有10%可以被归为数字化冠军，他们将数字化视为积极创新的长远目标，而非仅仅将数字化视为自动化和网络化。
19%的受访亚洲制造企业已经成为数字化冠军，而美洲仅有11%，在欧洲、中东和非洲地区，该数字跌至5%。亚洲地区涌现出一批热衷数字化技术的年轻管理人员，加之薪酬与生产成本的飙升迫使亚洲企业将主要运营流程数字化以保持竞争力，因此，亚洲企业快速推出数字化产品和服务，速度远超全球其他地区的同行。
2018年全球数字化运营调研的重要发现数字化将提升成熟市场的产量，让定制化生产更贴近终端客户市场。但是，欧洲、中东、非洲地区的企业的供应链整合程度还未达到中等水平，在生产制造方面缺乏工厂自动化和生产设备互联。与亚洲地区的竞争对手相比，欧洲、中东、非洲企业往往缺乏将企业战略与运营、技术和人才相关的能力，也很少在业务模式中依赖合作伙伴来创造客户价值。
由于落后与其他地区，因此欧洲、中东和非洲企业对未来五年在新技术和数字化生态系统的投资仅会带来12.7%的数字化业务收入增长，而亚洲公司为16.6%。
普华永道思略特德国合伙人Reinhard Geissbauer博士表示：“亚洲企业在工厂自动化、员工队伍甚至IT架构网络等方面几乎从零开始，即无需升级、整合或摈弃大量复杂的历史遗留系统和设施，因此独具优势，易于建立稳健的数字化运营。此外，亚洲企业似乎更乐意尝试新型业务模式，开发创新产品和服务。”
各地区不同数字化成熟度企业的分布近三分之二的全球制造企业刚刚开始或尚未开展数字化转型，尤其是在加工、消费品和工业制造行业中，数字化冠军寥寥无几。虽然很多工业设备企业已经非常智能化，但汽车和电子品行业的数字化成熟度最高，数字化冠军中有20%的汽车企业和14%的电子企业。汽车企业的运营已经历数十年的优化、自动化和联网；电子制造企业一直处于外包制造的前沿，需要打通和管理延伸价值链上的不同系统和合作伙伴。
普华永道思略特中国工业产品及汽车咨询业务主管合伙人夷萍表示：“汽车和电子制造企业能够超期其他行业竞争对手的原因之一是，他们拥有高水准的供应链集成能力和优秀的全供应链综合规划能力。汽车行业在过去几十年来孜孜不倦地通过精益技术提高效率、增加产量、减少浪费并回收运营资金。电子品企业在供应链整合方面也具有出色表现，因为他们与供应商建立长期的紧密合作，并频繁使用外包合同制造商以满足需求变化和较短的产品生命周期。”
各行业不同数字化成熟度企业的分布新技术正在被企业全面实施，但只有数字化冠军能够通过这些新技术实现整条价值链的互联与协作。数字化冠军取得成功的关键在于通观全局，携手战略合作伙伴在整个企业内部将关键技术相互连接，而不是单独实施各项技术。他们希望通过技术的实施来显著削减成本并提高效率，计划在未来五年节约16%的成本，而数字化菜鸟（报告中数字化成熟度最低的企业）的这一目标则为10%。
至少90%的数字化冠军已经实施、试点或计划使用时下流行的关键技术，比如工业物联网(97%)和先进机器人技术(90%)。相比之下，仅有三分之一的数字化菜鸟采用了预测性维护（39%）和供应链综合规划（32%）等最常见的运营技术。
三分之一的数字化冠军已在重要职能部门中布局人工智能，主要侧重于通过辅助智能和自主智能来实现人工作业和认知作业的自动化；而99%的数字化菜鸟尚未开始使用任何人工智能技术。总体来说调查显示人工智能已经初见锋芒。大多数企业都认识到了人工智能的巨大潜力，代表性的应用案例将慢慢浮现。即使在数字化冠军中，仍有52%的企业表示他们缺乏广泛实施人工智能系统的人才。许多企业对人工智能的全面铺开仍迟疑不决，怀疑其产生的数据不够成熟。亚洲企业是人工智能领域的领头羊，其中有15%实施了重要的人工智能解决方案，而欧洲、中东和非洲企业则远远落后，仅有5%采取了上述举措。
普华永道中国内地及香港工业行业管理咨询主管合伙人陈兆丰表示：“人工智能正在彻底改变数字化冠军的运作，以及未来的企业经营方式。在数字化成熟的企业中，人工智能系统得到了广泛的应用，跨越了简单的流程自动化，进而实现了自我学习和自主性，对业务、企业文化、员工工作方式、人机互动和企业发展战略都产生了影响。”
不同数字化成熟度企业的新技术实施情况三分之二接受调研的企业表示，他们缺乏明确的数字化愿景和战略来支持数字化转型和企业文化变革。仅有27%的受访者表示员工具备把握数字化未来所需的资质。另一方面，70%以上的数字化冠军的管理者拥有清晰的数字化愿景，在企业内部起到表率作用。与此同时，数字化冠军大力投资人才发展和培训，并培养多学科团队，进行跨职能创新。
夷萍表示：“智能工厂配备了大量先进技术，即机器人、增强现实和虚拟现实、数字孪生、工业物联网，而其所处的生态体系也包含大量开放式的交流与互动。因此，能操作复杂设备并编程控制，对产品线、设计、合作伙伴的输入变化能迅速做出决策的熟练工将受到热捧。58%的企业表示，数字化转型将增加未来五年对熟练工的需求。”
篇6
2021年行动计划
为落实2021年市委1号文和《南京市关于加快应用场景开发建设2021年行动方案》（宁新产业办〔2021〕1号）要求，2021年全市将1000个应用场景，其中下达我区80个以上应用场景的目标任务，为确保目标任务顺利完成，特制定本行动计划。
一、总体要求
应用场景一般是指在城市基础设施建设运营管理、产业发展、民生服务等领域，对新技术新产品有应用需求的各类工程、项目。通过应用场景开发建设，可以推进新技术新产品的示范应用和迭代升级，助力新技术新产品推广应用。
——在搭建主体上。应用场景可分为产业发展、城市治理、民生服务等类别，不完全由政府主导，更强调政府“搭台”，企业“出题”和“答题”。搭建主体可包括政府部门、事业单位、团体组织、企业等各类主体。
——在技术应用上。通过对5G、人工智能、云计算、大数据、区块链、工业互联网、量子通信等产业链领域先进技术的应用，通过系统性解决方案完成搭建，促进新产品新技术的落地验证或迭代升级。
——在项目特质上。应用场景必须具备开放性和吸附性，通过对外合作，完成场景建设。通过场景建设，对外输出可复制推广的成功经验和模式。
——在建设方案上。应用场景必须有明确具体的建设方案和投资主体，经过论证项目切实可行，一般为在建项目，或者已经具备建设实施的基本条件即将开工建设的项目。
二、主要目标
加快5G、人工智能、区块链、大数据、工业互联网、量子通信等先进技术集成创新和融合应用，提高城市治理能力和精细化管理水平，促进产业转型发展，培育和壮大新增长极，保障和改善民生，为各类市场主体创新成果应用提供更多市场机遇，有力支撑更高水平现代化国际性城市中心建设。2021年，围绕产业发展、城市治理、民生服务等领域80个以上的应用场景。
三、重点任务
（一）围绕产业发展，开发一批经济数字化应用场景
1. 拓展数字化制造场景。加大智能制造装备、新能源汽车等产业链应用场景开发力度。围绕数据采集和感知、高清视频、机器视觉、精准远程操控、现场辅助、数字孪生等六类典型应用场景，鼓励制造业企业积极探索“5G+工业互联网”融合应用，推动智能化、数字化转型。实施企业内网升级工程，引导和支持重点企业应用5G、IPv6、TSN、工业PON等新技术部署企业内网，实现生产设备的广泛互联和数据互通。加快促进省市重大科技成果转化，支持未来网络与实体经济深度融合，深化工业互联网在先进制造业领域的应用。（责任单位：区发改委，各园区）
2. 拓展数字化文旅场景。结合零售、餐饮、出行等服务业数字化转型，加大应用场景开发力度，助推平台经济、共享经济、在线经济等新兴服务经济发展。围绕内容创作、设计展示、信息服务、消费体验等文化领域关键环节，推动人工智能、大数据、超高清视频、5G、VR等技术应用，促进传统文化产业数字化升级，培育新型文化业态和文化消费模式。深挖采集重点旅游区域基础数据，导入VR、AR能力，建设以社交媒体为主导的营销渠道，为游客提供个性化智能服务。（责任单位：区文旅局、商务局，区委宣传部，各园区）
3. 拓展数字化消费场景。提升潮流街区数字化消费场景，激发数字消费潜力。积极引入新零售新服务业态，打造汇集5G应用、刷脸支付、网红直播为一体的新消费商圈，建设环境舒适、购物便捷、科技感强的网红街区，塑造城市消费新形态。推广直播线上带货等新场景，推动无接触服务向住宿、生鲜零售、物流、金融等应用场景延伸。（责任单位：区商务局，各园区）
4. 拓展数字化金融场景。引导金融机构积极探索应用区块链、人工智能等技术，提高金融行业运转效率、优化服务流程、降低交易成本、保障交易安全。建设数字金融平台，丰富平台应用场景，持续优化平台各功能板块，将平台打造为以技术驱动、生态共建、数据融合、价值共享为特色的数字金融平台。引导金融行业在智能客服、智能身份识别、智能营销、智能风控、智能投顾、智能量化交易等业务中，拓展“人工智能+金融”应用场景，形成标准化、模块化、智能化、精准化的风险控制系统。（责任单位：区金融监管局，各园区）
（二）围绕城市治理，开发一批治理数字化应用场景
5. 智慧政务。探索运用区块链等技术提升数据共享和业务协同能力，重点推进电子证照、电子档案、数字身份等居民个人信息的全链条共享应用。打造企业服务平台，实现惠企政策与企业精准匹配，推出数字化服务企业的应用场景。强化新技术在“互联网+”监管领域的应用，推动实现线上监管和“非接触式”监管。（责任单位：区行政审批局、发改委、信息中心，各园区、街道）
6. 智慧警务。建设市域社会治理现代化指挥中心，打造智慧警务应用生态和智慧家园平台，推进智能安防建设。推进政法各部门间的数据共享和业务协同以及执法监督、法律服务、特殊人群管理等全方位联动应用。以人工智能、大数据、物联网、5G等前沿科技为重点，构建符合现代警务机制和社会治理要求的新一代智慧警务体系，做强智慧警务支撑。（责任单位：区委政法委、建邺公安分局、区司法局，各园区、街道）
7. 智慧交通。聚焦汽车自动驾驶与交通安全、智慧公路建设、城市交通靶向治理等领域，推动5G、大数据、云计算、人工智能、北斗导航等技术在智慧交通的应用示范。实施数据驱动打造“新型公交都市”行动计划。聚焦智慧轨道交通建设与运营等典型应用场景，围绕智慧车辆、智能维护、智慧建设、智慧制造等，推动机器人、环境智能感知及控制、智能安检、北斗导航、5G、建筑信息模型（BIM）等技术在轨道交通项目中推广应用。（责任单位：区发改委、建设局，各园区）
8. 智慧生态。积极参与全市生态环境智慧应用平台建设，健全水灾害监测预警、灾害防治、应急救援体系。支持大气、水、土壤等生态环境质量监测与评估，污染物及温室气体排放控制与污染源监管等领域关键产品研发与集成示范应用，持续推动环境质量改善，切实维护生态安全。积极建设“智慧园林一张图”。（责任单位：区发改委、生态环境局、城管局，各园区、街道）
9. 智慧应急管理。建设城市安全综合应用系统，开展城市风险多变量预警分析模型研制和城市风险源标注。开展危化品全流程管理信息化系统建设，形成企业安全信用脸谱，深化建设应用，强化指挥信息网安全边界防护，推进融合通信系统建设。（责任单位：区应急管理局、信息中心，各园区、街道）
10. 智慧城管。建设城管大数据运行管理平台，推进系统同构、数据同构，提升协同治理效能、问题预警发现能力和处置效率。加大生活垃圾分类投放收运等关键产品研发与集成示范应用力度，科技助力垃圾分类。建设服务城市精细化管理及城市安防、交通管理的智慧灯杆，拓展智慧停车、智慧井盖等应用场景。（责任单位：区城管局、城管水务集团，各园区、街道）
11. 智慧建设。构建建设工程综合服务管理平台，实现建设工程全流程、全区域、全要素监管。推动先进技术赋能城市建设和建筑业应用场景的开发。（责任单位：区建设局、城建集团，各园区、街道）
12. 新型基础设施。推进城市公共基础设施数字化建设改造。加快交通、水电气热等市政领域数字终端、系统改造建设。加快5G网络规模部署和商业应用，推进车站、社区、商场等重点区域5G基站和配套网络建设，推进骨干网、城域网扩容，推动家庭宽带千兆、百兆接入普及。推进工业、交通、物流等重点领域物联感知设施部署。探索开展无人机、机器人运转所需配套设施建设。（责任单位：区发改委、建设局、城建集团，各园区、街道）
（三）围绕民生服务，开发一批民生数字化应用场景
13. 聚焦社区生活。开展“美丽家园”行动，加强人工智能技术在车牌识别、人脸识别、区域管控、异常行为分析等方面融合应用，推进住宅小区尤其是老旧小区安防监控设备增设和改造。逐步提升小区特别是老旧小区的数字化和智慧化水平，利用智慧家园（智慧物业）管理平台，实现政务服务协同化、业主自治在线化、居民生活便捷化。（责任单位：区房产局、公安分局、新城房产集团，各街道）
14. 聚焦医疗健康。在医疗健康领域引入人工智能、5G、区块链、物联网、身份认证等技术，加快推进“智慧医院”“互联网医院”建设，围绕医院智能化管理、智能化诊疗等关键环节，加快预导诊机器人、语音录入、人工智能辅助诊疗等技术布局，推动医院内部流程再造，提高医疗质量和效率。拓展云计算、人工智能等技术在影像读片、病症筛查、远程医疗等领域的应用场景建设。（责任单位：区卫健委，各园区、街道）
15. 聚焦现代教育。探索人工智能、区块链、5G等先进技术在教育领域的应用场景开发开放。推动未来教室建设、综合素质评价、在线学习、学业测评、体能测评、校园安全、招生和培训等方面的智能化工作，逐渐形成教育大数据，通过大数据分析推动教育现代化。建设以移动终端、智慧教室、智慧校园、智慧教育云等为主要标志的智慧教育环境，推动场景示范应用。（责任单位：区教育局，各园区、街道）
16. 聚焦智慧房产。以全国住房租赁市场发展试点为契机，着重打造市场监测、租赁监管、智慧物业、智慧房安等智慧房产重点示范子项目应用，协同探索城市治理新模式。（责任单位：区房产局，各园区、街道）
17. 聚焦智慧水务和电力。推动信息技术与水务业务深化融合，基本完成智慧水务总体框架搭建，统筹推进水务调度、排水管理、河湖管理应用系统开发，建成智慧水务平台。鼓励面向智能配电网的5G技术融合应用，实施智能化管理，进行实时监测和预警，提高电网安全性和经济性。（责任单位：区水务局，各相关园区、街道）
18. 聚焦智慧文体。不断提升文化科技融合建设水平，发展数字出版、游戏动漫、影音娱乐、小视频、直播等一批文创应用场景建设。丰富工业设计、工艺设计、建筑设计、环境设计等多元化场景内容。（责任单位：区委宣传部、区文旅局，各园区、街道）
附表：1. 重点应用场景项目登记表
2. 重点应用场景项目汇总表
附表1
重点应用场景项目登记表
应用场景
项目名称
应用场景
所在区域
建邺区
应用场景
所属领域
¨产业发展：（具体细分领域）
¨城市治理：（具体细分领域）
¨民生服务：（具体细分领域）
¨其他领域：（具体细分领域）
应用场景
搭建单位
搭建单位简介
注：不超过150字
搭建单位性质
¨国家机关 ¨事业单位 ¨社会团体 ¨国有企业 ¨民营企业
¨外资企业 ¨其他（请注明）
搭建单位联系人
姓 名
手机号码
应用场景简介
注：不超过200字
应用场景
建设实施方案
一、建设背景和可行性分析
二、建设思路和目标
包括对产业发展的示范带动，对本地新技术、新产品的集聚与使用等。
三、建设主体及建设内容
四、进度安排
五、资金概算
六、保障措施（其它）
可另附页
照片
请提供搭建单位宣传图片1-2张，应用场景项目图片1-2张，照片不小于1MB，照片不要复制在WORD文档中，连同该表放在同一文件夹中一并提交。（如有视频，也可提供）
附表2
重点应用场景项目汇总表
序号
应用场景
所属类别
具体细分领域
应用场景建设区域
应用场景项目名称
应用场景
搭建单位
项目起止日期
项目投资额 （万元）
应用场景概述（不超过200字）
欢迎合作
的方向
是否有本区企业参与（具体合作情况）
是否应用南京市创新产品（产品名称及使用情况）
联系人
联系
方式
1
城市治理
智慧
政务
XX区
XX
单位全称
2020.03-
2023.03
3000
例：以物联网、云计算、大数据、人工智能等为支撑，建设数据中台和业务中台，加快各类信息资源的整合共享。项目建设将为南京市软件企业提供新技术研究和新产品应用机会。
……
例：1、物联网感知层技术
2、大数据分析与挖掘技术
3、人工智能计算机视觉技术
4、数字孪生技术
……
……
……
XX
填：手机号码
2
篇7
2018年以来，伴随着“资管新规”的，资管行业进入到了正本清源、转型发展的新时代，中国银行理财业务未来的发展方式和形态正在被重新塑造。
尽管各家银行在资管子公司未来业务模式和发展方向上有所不同，但将人工智能技术作为提升银行资管业务整体效率和质量的重要手段，已经取得了业内的广泛共识。国内外的资管机构在相关领域进行了大量的研究和应用。BlackRock作为全球最大的资产管理机构，运作着6.3万亿美元的资产，人均管理规模为30亿元。其管理的高效能主要依赖了aladdin、Future Advisor、iRetire和CACHE-MATRIX四套顶级智能金融系统，所支持的业务范围覆盖了投资管理、销售咨询、退休养老和风险控制业务体系。天弘基金作为国内唯一一家规模超万亿的基金公司，拥有着来自蚂蚁金服的天然科技基因，其在并发计算能力、客户肖像绘制、用户习惯分析及智能资产配置方面的技术储备和实践经验已处在行业前列。
银行资管拥有相对独立和完整的资产负债架构和业务模块，将人工智能技术用于资管业务，可以有效提高效率，拓宽分析的深度和广度，为传统银行资管向智能资管的转型，提供了重要的技术保证。但目前将人工智能用于银行资管还存在着一些亟待解决的问题。本文将聚焦资管转型背景下的智能资管建设，对人工智能应用场景进行分析讨论，探索符合当前银行资管业务发展特点的“银行资管+人工智能”的解决策略。
二、 资管业务人工智能应用存在的问题
1. 银行资管外部环境的变化。
（1）国内监管环境的变化。国内的银行资管行业自诞生以来，就与监管密不可分。在资产端，国内监管对银行资管的投资标的有着较为明确的限制，因此投资无法在全市场和全金融标的上展开。在负债端，国内监管采用了较为严格的流程限制了客户的理财购买行为只能在柜面或银行端的APP上进行。2018年以来，监管对银行资管进行“市场化”调整的目标逐渐清晰。“资管新规”的颁布，除了在“打破刚性兑付”“规范资金池业务”“引导行业去嵌套”“去杠杆”等问题上的考量外，也向资管行业统一监管的目标迈出了重要一步
监管对资产端和负债端的松绑，不仅意味着更多的业务机遇，也意味着技术应用有了更多的业务场景。
（2）业务环境的变化。传统银行资管面对的竞争对手仅为银行资管同业，而借助于银行强大的实体渠道营销能力和过去的资金池运作方式，这种竞争一直处在温和可调节的范围内。在脱离母行后，尽管银行资管子公司拥有了更多的投资标的和工具，但其無疑也会直面更加激烈的外部市场竞争。相较于市场化程度高的基金公司、券商资管而言，多数银行资管在投资交易、投资研究、系统建设、人员储备等方面还存在着较大的差距。这种差距必定会为人工智能的业务应用带来了不确定性和阻碍。
2. 金融业务数据问题。金融数据具有数据量大、维度高、结构复杂、价值密度低等特点，此外，金融数据还包含大量的噪声和潜在的关联关系，具有极强的波动性，这使得对金融数据的分析和挖掘成为一个难题。
银行、保险和证券等专业机构对客户数据的准确性要求严格，根据特定场景开发私有清洗模块或平台，积累了大量经验。但出于保密原因，金融企业很少有理论性的成果见诸于报道。
金融数据的智能清洗技术在学界已开展多年。针对数据中属性错误的检测，有基于统计学理论的方法、关联规则的方法、聚类的方法、利用违反函数依赖条件的方法等。针对数据中的重复记录问题，可以在基于距离度量的基础上，采用聚类算法的思路进行处理。针对金融数据中常出现的时序数据，也有学者提出使用了模糊C均值聚类方法，通过计算数据到聚类中心的距离来分离出噪声数据。针对金融数据维度高的特点，在确定了问题边界后，可以直接使用经典的数据降维度算法或策略予以解决。
高质量的数据资源是人工智能应用的前提条件。成功的人工智能应用，花费在数据工程上的时间比例会占到六成甚至更高。而银行资管在数据处理上常会遇到来自下列两方面的问题。
（1）内部数据。银行资管已经发展十年有余，内部积累了大量数据，该部分数据多数仅完成了数字化。由于以前缺乏数据分析的内生性需求，大量数据并未经过数据清洗和结构化存储，后期数据清洗和存储的成本较高。
作为归属于母行的独立部门，银行资管的部分业务模块的职能（如产品销售、信息科技等）一直由母行的相关部门代为行使。子公司化之后，按照监管对于银行数据的要求，以前积累的销售及客户的原始数据将无法作为无形资产被子公司所继承。数据获取渠道的堵塞将会直接不利于未来人工智能技术的应用。
（2）外部数据。银行资管未来在投资端会大量投资外部标准资产，而投资的前提保证是能够拥有完整准确的外部数据。针对标准资产的公开市场数据，目前有大量的第三方数据供应商提供相关的数据。而针对标准资产中的另类数据，通常数据来源可靠性差、数据质量并不稳定。
未来外部数据是否需要本地化及系统内外数据如何隔离将主要根据监管要求及自身发展的需要。在缺少了母行科技支撑的情况下，数据库的搭建和维护也将是资管子公司科技团队的重要工作之一。
3. 银行资管架构及技术积累。
（1）组织架构。银行资产管理业务的定位较为明显，不同银行资管拥有相似的业务模块，且多实现了独立的事业部制。然而，各行资管的业务范围及业务模块间的工作流相异，各模块内部的具体职能、资源配置也不尽相同，这种差别在全国股份制银行与城商行间、城商行与农商行间的差异更为巨大。正是由于这种组织架构上的差异，业内并没有形成引入人工智能技术的现成框架和通用模板，所以具体实现需要根据各自的实际情况来进行差异化的设计。
（2）技术积累。我国的银行资管业务起初多隶属于同业市场或金融板块，十余年便经历了由小变大、由弱变强的过程。行业的高速扩张也带来了各行资管业务发展的不平衡性，所以在管理能力、投资投研能力、人员配置和技术储备等方面，也处在不同的发展阶段。除了同业间的差异外，相较于已经发展了多年的外部非银资管，由于各非银机构所处的监管和行业标准化程度高，导致了这些机构只要满足准入门槛就代表具有了一定的管理能力、人才储备和技术水平。
除了管理技术和传统投资投研技术外，人工智能技术的应用更多集中在人工智能知识以及计算机技术的使用上。在人工智能算法知识、独立开发能力和相关人员储备上来讲，部分非银机构已经走到了市场前列并且积累了一定的研究成果和实战经营，银行资管在实现超越前，还需要付出较多的追赶成本。
三、 我国银行资管业务中人工智能的应用建议
1. 明确自身特点和发展定位，梳理人工智能应用的整体框架。“理财新规”和《商业银行理财子公司管理办法》将未来银行资管开展业务划分成了体内运营的“传统”模式和体外运营的“子公司”模式，在业务开展模式确定后，银行资管机构的市场定位和发展定位会皆然不同。
对于选择了“子公司”模式的银行资管，未来规划多朝着全能型方向来发展。可以针对人工智能的应用进行自顶向下的宏观设计，所涉及的业务范围可以尽量拓展，将未来有可能开展的业务也纳入到设计范围内。更加宽泛的投资范围和营销渠道，会需要更加全面的数字化系统进行支持，业务开展过程中会积累的更多的数据，人工智能技术的应用也会更加有意义，无论是从管理端和业务端都会产生规模效应，落地成本均摊后也更加低廉。
对于选择了“传统”模式的银行资管，全面的人工智能应用不但成本高昂，且给实际业务带来的收益相对有限。这类银行资管可以针对有急迫人工智能需求的应用场景，进行特定业务的落地，比如针对负债端客户的偏好分析，可以用来在未来严峻的市场环境中最大程度的维护好存量客户并扩大客群，实现与银行资管子公司的错位竞争。后期可以根据业务的开展情况，逐步推进人工智能的使用，实现更高的产出比。
2. 挖掘潜在的人工智能应用点。在业务模式和人工智能应用的整体框架被确认后，接下来就进入到潜在应用点的挖掘选择上。
（1）客户行为分析及应用。将人工智能用于客户行为分析，早已被大多专注于C端的互联网企业采纳并广泛应用于实践。银行资管因相对的垄断地位，早期缺乏客户画像的需求和内在动力，相关的研究起步较晚。金融业基于人工智能进行客户分析的目的在于：从海量数据中，发觉目标客户及潜在客户;进行欺诈检测、价值分析、流失分析;建立起客户信用度、贡献度及忠诚度模型等。
针对客户行为进行分析，并反向用于营销及产品设计，是一个比较自然的人工智能技术应用场景，而实践应用中的热点也集中在负债端。从技术角度上讲，数据采集和业务场景的建模是落地中的重點和难点，而工程实践、后期分析结果的解读及应用则占据了更多的工作量。
（2）智能量化投资及投研平台。智能量化投资是指：通过向量化投资领域引入人工智能技术，使系统能够高效且智能地从金融数据中自动挖掘可用信息，并用于支持和辅助投资交易。在智能投研平台建设方面，非银金融机构已有实施案例，如天弘基金在2015年建立的投研云系统，嘉实基金2016年成立的人工智能投资研究中心，华夏基金与微软亚研院的战略合作。不同于非银金融机构，新兴的金融科技公司更倾向推出标准化的解决方案或平台，参与其中的金融科技公司包括：通联数据、数库科技等。
权益二级市场一直是金融领域人工智能应用的热点，由于监管政策的放宽，银行资管子公司已经可以开始在该领域提前布局。自动盯市和价格发现是人工智能较为常规的应用，更进一步的，人工智能还可以被用于自发地寻找市场的阶段性有效指标、挖掘主要矛盾、批量生成策略等。
（3）智能投顾研究。智能投顾（Robo-Advisor）在对大量数据分析的基础上，根据服务对象的特征或偏好，给出个性化的投资建议，可以选择性的为服务对象提供交易服务（如完全自动交易、人工投资顾问协助交易和自执行交易等）。
智能投顾起源于美国，近年来众多资管公司已了其智能平台，我国于2015年引入智能投顾概念。国内智能投顾平台按照业务类型可以划分为三种：第一类是借鉴美国Wealthfront、Betterment等投资于交易型开放式基金（ETF）组合的公司，直接为客户匹配国外发达市场的ETF 基金以达到资本配置的目的，例如弥财公司和蓝海财富公司;第二类是以FOF基金等作为投资组合标的，例如钱景理财公司;第三类是基于论坛等在线平台进行投资信息共享，对量化投资策略、投资名人的股票组合进行社交跟投，例如雪球公司。
未来的银行资管必然会从“输出产品”向“输出策略”转型，而负债的边界也将会瞄向不同风险偏好和需求的客户。银行资管早期可以通过“智能投顾+外部ETF采购”的模式满足客户“千人千面”的需求。对于投研能力强、市场占有率高的头部银行资管，未来可以发行广泛涵盖市场各类指数的类ETF基金，在满足内部投资采购需求的同时，也可以将其提供给外部有配置需求的机构及个人投资者。
3. 人工智能落地的内部机制建设。尽管人工智能技术的应用在金融领域已经取得了共识，但不同性质的机构对该类技术的认知和实际的推进力度上有很大的差异。建设一套可行的人工智能落地的内部机制是大多数银行资管子公司在拥抱人工智能技术时，应该考虑的首要问题。这套机制的建设应围绕着下列问题展开：（1）探索性的业务需求与外部技术公司合作方式研究;（2）探索性的业务需求考量标准;（3）项目结果不及预期的退出机制。
篇8
正如以往每一次工业革命都能带动科技和产业的飞速发展，以“智能化”为核心的第四次工业革命，也正在给我们的生产生活带来前所未有的变化。在工业4.0所带来的智能化浪潮里，上海帝仪科技有限公司（以下简称“帝仪”）首次提出以人员状态管理为核心的“智能安全”理念，并据此推出了ASIMSTM（主动式智能安全管理系统）。
“智能安全”将作为整个工业智能化发展的基石，更广地拓展工业4.0的核心内涵，将工业安全管理提升到了一个全新的维度。
“智能安全”是工业4.0的基石
众所周知，安全管理是一切生产管理的基础。如果安全无法落实，事故频发，不但严重影响劳动者个人的安全、健康和生产积极性，更会极大地消耗人力、物力和财力，造成严重不良的社会影响。
工业4.0的核心是工业智能化，它衍生出许多具体的项目：如智能工厂、智能生产、智能物流等等，而智能安全是所有工业智能化的前提和基础。在工业智能化所有内容中，智能安全起着基石的作用。“智能安全”好比是“1”，而“智能工厂、智能生产、智能物流”这种种智能化是一个个“0”，只有有了“智能安全”这个“1”，工业4.0的提出的种种智能化才具有意义。而如有没有“智能安全”这个“1”，无论有再多的“智能**”，工业智能化终将不能为社会进步起到积极的推动作用。
同时，智能安全也是其他工业智能化项目的助推力。智能安全强调以人员状态管理为核心，体现了对人的最大的关爱和保护。这将充分发挥出劳动者的主动性和积极性，极大地推动其他智能化项目的发展。
因此，“智能安全”是工业4.0最重要的前提和基础；同时，智能安全的实现，也能够使工业4.0所有智能化的愿景发挥最佳的效能。
实现“智能安全”的核心在于人员状态管理
通过对大量安全事故的分析研究，人们早就发现，在现有的安全管理中，存在这样一对矛盾。
一方面，在安全管理的“人―机―环”三个要素中，人是最关键的因素。著名的“海因里希”法则和大量的统计数据都表明，人因导致的事故占各类事故总数的70%～90%。而另一个方面，现有安全管理体系中，对于“机”和“环境”已有越来越先进的技术手段来检测、预警和处理，但是唯独对人员的管理，除了传统的培训、教育等手段外，始终缺乏科学的、客观的技术化手段，来对操作人员的状态进行有效的检测和管控。因此，实现“智能安全”的核心就在于实现对于人员的智能化管理，尤其是实现对人员状态的管理。
ASIMSTM 主动式安全智能管理系统
帝仪秉承“以人为本，创新驱动”的核心理念，经过3年的努力研发，以解决安全管理中“人因事故”为目标，推出了主动式智能安全管理系统，首款产品――ASIMSTM在2015年正式面世。该系统填补现有安全管理中对于人员状态管理的黑洞，真正实现以人员状态管理为核心的“智能安全”。
ASIMSTM通过最新的智能可穿戴式设备，采集人员脑电信号（EEG）和运动状态等信息，利用前沿的生物信息（行为学）技术、人工智能技术，结合大数据系统，精准地判断操作人员的工作状态。同时，相关信息将发送至管理中心，管理人员可同步掌握操作人员的工作状态，在状态异常时，做出告警或干预。系统的综合管理数据，也为企业人因安全管理提供了更加科学的手段。
ASIMSTM系统给企业生产安全管理带来突破性的改变，可大幅降低由人因导致的生产事故。降低运维成本，提高生产效率。同时，ASIMSTM也是一套人员健康监护的劳动防护装备，能够为重要岗位的操作人员提供更加周全、智能化的劳动保护。
未来，随着对于大数据的综合运用分析，ASIMSTM系统能对人员的更多异常状态做出有效预警和及时干预，从根本上预防因人员状态异常导致的事故。同时，系统还可整合所有设备、环境等综合信息，使ASIMSTM成为一体化、多维度的智能安全综合管理系统。
ASIMSTM系统技术特征
ASIMSTM系统是融合世界顶级的生物技术与信息技术为一体的安全管理系统解决方案，体系了鲜明的工业4.0时代的特征，其主要技术优势表现为：
国际领先的生物传感器技术
脑电波是最直接、最快速、最准确反映大脑工作状态的生理指标，是国际公认的人员状态评估的“金标准”。ASIMSTM系统以脑电波作为人员状态指标的主要依据，其传感器技术突破了传统医学或实验室中的应用，通过帝仪独特的非侵入式电极技术，将生物信号的高精度采集、放大与穿戴的舒适、便捷完美融合于一体。
自适应的人工智能算法
帝仪针对脑电信号进行了长期深入的研究和大量的行为学数据实验，利用模式匹配和机器学习训练出精准的脑电核心算法，同时可根据不同人员实现自适应的学习和优化，从而能够精准实现人员作业状态在线、实时的管理和预警。
高效的大数据存储运算平台
帝仪已经在云端建立了安全可靠的数据中心，提供中心化云端控制管理，实现远程、在线的人员状态管理。同时，对于大数据的综合分析和挖掘，能够带来更加智能化的人员状态分析和管理功能。
专属定制的高效安全管理解决方案
ASIMSTM系统可广泛应用于铁路、航空、核电、矿业等众多领域，多样的智能可穿戴终端产品，中心化的云端管理系统，以及安全可靠的大数据服务，能为各行业企业提供专属的整体解决方案，带来高维度、多手段、全智能的安全生产管理方式。
篇9
大数据在人工智能的应用将爆发，特别是APP智能。高德纳咨询公司Gartner称，机器学习是2017年十大战略技术趋势之一。它指出，当今最先进的机器学习和人工智能系统正在超越传统的、基于规则的算法，创建出能理解、学习、预测、适应，甚至可以自主操作的一系列系统。
在2017年十大战略技术趋势列表中，高德纳公司把智能应用列在了第二位。高德纳公司副总裁大卫・希尔（David Cearley）说：“未来10年，几乎每个APP，每个应用程序和服务都将一定程度上应用AI。大数据行业很多牛人已经转战人工智能，问其原因，答‘大数据的最大价值就在于助力物体、工作、生活的智能化。’”
大数据在政府应用将增多，项目增长迅猛，政府从电子政务到智慧政府需要的是数据思维、技术和数据源的补充。
在2016年的北京信息化专家咨询委员会组织的2016高分论坛上，邬贺铨院士说：“我国大数据还有很长的路要走，还面临很大的挑战。作为世界人口第一大国，我国产生的数据量极为庞大，但真正存储下来的数据仅仅是北美的7%、日本的60%，而且我国所存的数据中有一半未保护。比如，我国在医疗健康、交通治理、环保等方面的研究还不足，还存在数据分散、监测的覆盖率较低等问题。大数据、智能化、移动互联网、云计算，以及物联网结合的大智移云代表了信息技术发展新阶段的时代特征。大数据支撑了社会的精细化管理和智慧城市的建设，是提升管理和服务的重要抓手，是提升政府工作人员转型升级的重要思想和工具。2017年从电子商务到智慧政务，互联网将深度融合政务服务，提升政府的服务水平，促进智慧城市的进一步建设。”
大数据驱动的产业转型升级方案将成为热点，大数据+产业+金融概念盛行。2016年11月19日，以“转型升级 决胜未来”为主题的海智在线周年庆暨SCMClub十二周年大会在上海宝丰联大酒店隆重举行。海智在线的天使投资方海尔产业金融总经理周剑振，围绕“中国制造和产业金融”做了主题演讲。
周剑振表示：“互联网的作用日益加深，管理的范式已经发生革命，产业金融是新管理范式下的金融思维。产业金融是生态圈金融、大数据金融和积极的金融。” 产业是经济的基础，金融在产业发展中具有催化剂和倍增剂的作用，金融与产业互动将创造新的价值，大大加快财富积累。“从某种意义来说，产业金融的翅膀是金融，核心是大数据。”
另外，中润普达集团总裁、东湖大数据交易中心总经理杜小军也提到，因为实体经济和金融结合起来才是升级转型的根本出路，而和金融结合起来，必然需要用大数据解决方案来解决社会信用体系，以及价格评估体系等诸多难题。数据将在跨界融合中发挥最大价值，而数据深度“掘金”、开放流动是关键。
早期的大数据企业讲概念的、融不到资的将死亡，有客户不能交付的也将死亡。根据笔者接触各种投资人的看法总结一下，大数据这个领域的企业几种死法：没有做好数据产品，就不切实际想做平台的，死；不管是2C还是2B，没有实际业务，没有行业深度应用，死；不断融资的，死；天天上媒体包装的，死。也有百度的兄弟说，大数据领域他就看好现金流比融资多的企业，其他都不看好。
开源继续引领大数据技术发展。受益开源，就当回馈，在今年阿里的云栖大会上，阿里巴巴一张“2016阿里开源全向图”拉开了BAT开源技术的序幕。经过多年来的高速发展，BAT与大数据相关的数据采集、存储、分析、可视化等多个基础性技术领域在内部已经取得较大的突破，形成了实用性强、稳定度高的技术能力，大数据整体技术体系已初步构建完成。
因此开源是孵化新技术领域的容器，更是技术演进的最大推动力，开源是一种技术的自信也是技术的众筹，非常适合大数据技术的发展策略，不断地开放融合有利于技术的普及应用。
大数据培训和咨询持续火爆，不再新鲜，而是成为一种培训机构的一般性课程，常态化。2015年开始常态化大数据技术培训，2016年发展了一年， 作为业余的讲师，笔者擅长政府行业和运营商行业的大数据盘经论道，经常有人来咨询培训，明显感觉来自互联网的咨询感觉比线下的机会多了起来。
百度问咖、在行、厅客、知乎、芝麻、喜马拉雅等成为老师新的入口，付费时间、付费问答作为培训咨询的一种新生业态将大有可为。
大数据人才稀缺。随着竞争加剧，很多企业想要进入大数据产业但是缺少好的数据架构师，分析师将缺少竞争力。在不久之前举办的第一届大数据教育论坛上，易观CTO郭炜受邀出席并做了“大数据人才在企业中的需求及现状”的主题演讲。
郭炜表示，如今大数据市场方兴未艾，但存在人才奇缺，“院校研究+企业合作”模式稀缺、热钱多，商业模式少等问题，能讲的多，能做的少。大数据行业很多人跳槽频繁，存在技术细节不熟悉、落地问题能力差等问题，转行的多，专业的少。在数据领域工作超过五年的人才凤毛麟角，大部分是半路出家，数据分析领域专业人才少；最后单挑的多，组团的少。大数据人才不愿意在企业工作，希望获得更多的创业机会。
篇10
关键词：信息化教学，高职院校，教学能力
随着科学技术的飞速发展，信息技术已渗透到经济发展和社会生活的各个方面，全民教育、优质教育、个性化学习和终身学习已成为信息时代教育发展的重要特征。目前，人工智能、大数据、虚拟仿真等现代信息技术广泛应用于教育教学过程，促进了优质教育资源的全面覆盖，缩短了不同地域间优质教育资源调配差异，实现了教育公平。在“双高计划”建设背景下，全面提升高职教师信息技术应用能力，充分发挥信息技术教学优势，运用信息化教学手段进行教育教学，有利于提升高等职业教育人才培养质量。
一、信息化教学的理论依据
人工智能、大数据、区块链、移动终端、物联网、大数据等新兴技术，促进“互联网+”融合，推动职业教育信息化发展，是适应教育现代化的必然趋势。越来越多的职业院校教师能够主动利用信息化技术及平台，探索教学方法。信息化环境下的教学与传统的教学方式相比，具有教学方法灵活、交流互动手段多样、教学资源丰富等优势。
二、教师信息化教学中存在的主要问题
从近几年信息化获奖作品的质量和参赛数量来看，高职院校对信息化给予极大的热情。大部分职业院校不惜重金打造比赛作品，从VR、AR等先进设备的引进和视频的拍摄等各个环节都耗费了大量的人力、物力，但是，学校管理者和教师没有真正认识到信息化教学对促进教学模式改革、教学理念更新的重要性。大部分教师在教学活动中还是简单地利用计算机、互联网、投影等，教学设计没有新意，没有创设情境，学生的主体地位没有得到充分的发挥，教师缺乏将信息技术与专业课程进行整合的能力。
三、信息化教学能力大赛对提升教师信息化能力的促进作用
（1）创新了教学模式。信息化教学环境依靠互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能、虚拟仿真实训室、全息投影等技术来创设和营造情境，使授课、学习、评价等与教学流程相关的各个环节全部信息化，这样不仅为教师提供了优质的教学资源和灵活的教学模式，也为学生提供了多样化的学习途径与学习方式。（2）创设教学环境。获奖作品越来越注重利用信息化教学创设教学情境，激发学生学习兴趣。比如《影视鉴赏》，在传统教学中，教师一般是通过播放影视作品，引导学生感知人物形象，分析人物形象，掌握人物形象的塑造手法。信息化教学改变了传统教学方式，教师主要采用任务教学法，借助蓝墨云班课，自主微课，使学生对电影中的人物形象有初步的认识，学生在头脑风暴区上传喜爱的电影人物图片、在讨论版推荐影片，教师汇总后针对性地挑选并制成数字电影库，为课堂练习做好准备。（3）推动了教学资源的开发与建设。综览近几年获奖作品不难发现，大赛越来越重视教学资源的开发和建设。在线开放课程已成为职业院校必备的教学平台，为了在比赛中取得优异成绩，大部分职业院校从2016年开启了在线开放课程的建设历程。各省教育主管部门为了鼓励职业院校建设在线开放课程的积极性，开展了省级在线开放课程的评选，从政策、制度、评优等方面加大了在线开放课程的倾斜力度。
四、高职教师信息化教学能力提升的有效途径
（一）国家层面
1.以提质培优为契机，全方位提升高职教育信息化水平。“双高计划”和职业院校提质培优对职业院校提升信息化水平有明确指出，职业院校要加快智慧校园建设，适应“互联网+职业教育”需求，运用大数据、云计算、物联网、VR/AR、人工智能、5G网络、区块链等信息技术和教育理念的最新发展，构建信息技术支持下的教学空间、工作场所和虚拟场景及其相互融合的环境，促进学生自主、泛在、个性化学习。智慧教室、虚拟仿真实训室、虚拟工厂的不断完善，教学模式的改革，师生信息素养和信息化教学能力的提高，促进了信息技术与教育教学深度融合，提升了教师信息化水平。2.不断完善信息化教学大赛制度，积极转化大赛成果并广泛共享。国家对提升职业院校教师信息化水平非常重视，在中国特色高水平院校的申报环节中，把信息化国赛获奖经历作为必备条件之一。国家应出台转化大赛成果的制度，推动比赛成果转化。
（二）学校层面
1.推进智慧数字教室建设。全面改善学校网络条件，升级校园网主干带宽，实现无线WI-FI6和5G通信网络全覆盖，完成IPv6规模化部署。按照新一代互联网发展趋势，加快学校信息化基础设施建设，建设集现代技术为一体的智能教室，建成全向交互、全面感知、高效协同的智慧校园。运用信息技术推进教育教学改革，实施线上线下教学融合发展计划，全学段推动“课堂革命”。2.健全信息化教学考评制度。学校要高度重视信息化教学，完善学校信息化教学大赛机制，每年定期组织信息化教学比赛，积极打造优秀作品参加省级、国家级教学能力大赛，并对获奖教师在职称评定以及各种评优活动中倾斜。把学生信息化能力素养列入人才培养方案及日常学习计划中，提高学生利用网络信息技术和优质在线资源进行自主学习的能力。
