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二、積極參與全省職業技能鑒定工作
參與從授課到命題、考件制作、印制試卷、監考、閱卷、評分、登分、資料整理歸檔等全過程。授課和命題涵蓋了郵政業務營銷員初、中、高、技師；郵件分揀員、報刊發行員等多工種多級別；參入了的理論監考、技能考核現場評判及評分等工作。
職鑒命題嚴格按照技能鑒定規范的要求，力爭考點全涵蓋；為了杜絕泄密，確?？荚嚨墓焦瑢λ鶕撀殬I的每批次考件重新命題制作，雖說工作量很大，但每次都保質保量在考前準備就緒；監考巡考每場次必查驗考生的準考證和身份證，堅決杜絕代考行為；評分嚴格執行規范扣分標準密封閱卷，登分認真仔細，全程經得起抽查檢查，確保成績無誤。
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（一）專業水平問題
人工智能可以通過“大腦”思考問題，在現代化信息技術的作用下，人工智能的思考能力和效率，往往會超過人的大腦。目前，人工智能主要應用于圖像識別、邏輯程序設計、機器人操控等方面。其中，財務智能機器人最能體現出人工智能的優勢和特長。與之相比，傳統的財務會計職能進行簡單且具有重復性的核算工作，工作內容簡單，但是工作效率較低。人工運算會消耗大量的時間，最終所得到的成果遠不及機器人操作得到的結果。
（二）協同發展問題
財務會計工作人員在日常工作中，要進行大量重復性操作，在資金管理方面，需要提供管理層信息。工作人員在工作中，需要參與到企業內部的財務部門進行資料收集整理，但是不能參與到后續管理工作中。不同部門的協同性較低，無法形成材料的生產、采購、管理與銷售的全過程，導致了各個方面的管理工作不能有機結合，無法精準地反映出企業的實際經營狀況，更無法提供所需的數據和資料。
（三）預判分析能力
對于企業內部的管理人員與投資者來說，無論在何種情況下，都希望能夠在第一時間，掌握企業的發展水平與內部經營管理狀況。傳統的財務會計在工作中將注意力集中在財務數據處理方面，在完成數據計算后，會交給外部信息人員使用。這一環節明顯地忽略了內部高層的管理需求。對于財務計算與管理缺乏預判和分析能力，可能會導致內部的財務會計在工作中不能夠通過數據和信息，了解到企業當前的經營水平。財務會計更關注到對于歷史數據的采集與分析，忽視了企業未來的發展規劃和管理目標，不利于企業實現長足穩定與健康發展。
二、人工智能時代下財務會計向管理會計轉型策略
在了解到企業人工智能時代下，財務會計的工作現狀之后，有利于進一步明確財務會計可以通過何種方式，實現向管理會計的順利過渡與轉型。
（一）加強專業化培訓
財務會計向新型管理會計方向轉移，標志著許多工作在開展中，都需要從多種不同的角度進行分析。如果在工作中不能結合時展和大數據信息技術的優勢，始終按照傳統的方式與標準進行管理，會導致會計工作無法取得理想的成績[2]。特別是進入到人工智能時代下，財務會計需要考慮到大數據信息技術與人工智能技術的影響，在人員培訓上加強管理，實現專業化培訓。比如，對大數據時代中的智能軟件的應用和操作進行培訓。目前，智能軟件已經成為了會計工作中不可或缺的重要工具，通過加強軟件操作方式的培訓，可以幫助工作人員在工作中，更快地掌握工作的內容，提高工作效率，并且按照正確的方法與路線，完成各項工作。
（二）改進管理模式
智能化時代下，財務會計向管理會計方向轉型，需要與之配套的管理模式和組織結構。因此，對傳統企業內部的管理模式進行改革調整，有利于建立更為完善的會計組織管理體系。從當前國家的管理會計工作職能要求的角度進行分析，要對原本的組織模式進行優化升級，使其能夠有效地適應當前的管理需求，使各項管理工作都能順利開展，提高財務會計轉型之后的工作效率與工作質量。同時，通過對管理模式進行改革，還可以為會計轉型發展奠定堅實的組織基礎。為了確保企業內部的財務會計轉型工作可以順利完成，企業內部需要建立更為完善的管理制度。對于管理會計的工作方式和工作內容中出現的問題，要利用新型管理制度進行處理。比如，國內某地區的企業在進入到人工智能時代后，對內部的管理制度進行了優化調整。對財務會計工作人員的工作行為起到了明顯的約束作用，提高了工作人員在工作中的規范性和效率性。同時，還激發出員工的責任感與積極性，為實現轉型工作做好準備。
（三）強化數據處理
除了上述兩項技術手段之外，人工智能時代下的財務會計轉型發展工作，還需要依靠強大的數據處理與運算能力。人工智能技術與設備，可以為數據核算與分析，提供充分的支持與引導。同時，在進行實際操作中，還能夠發揮出人工智能技術的及時、準確、便捷和高效的特征。通過及時有效的操作模式，對財務會計工作中的各項數據和指標進行分析處理，順利推動財務會計向管理方向轉型。在完成了基本的數據分析和處理工作之后，可以掌握企業的經營狀況，明確運行的質態，使經營者和管理者，在第一時間獲取到有效的數據和信息。雖然在現代化發展中，人工智能技術占據了部分財務人員的工作機會，但是與此同時也極大地解放了勞動力，人們有更多的時間參與到技術提升和深入研究中，可以從事更多具有高附加值的工作，盡快實現現代化發展，最終推動自身與企業都邁向更高的發展階段。
總結：
綜上所述，傳統基礎的財務會計正在被人工智能所取代，人工智能時代的全面來臨，為人類的工作和職業發展帶來了前所未有的挑戰。傳統財務會計要把握機遇，積極應對挑戰，加強專業化培訓，調整并改進管理模式，利用大數據信息技術，強化數據的處理，推動財務會計向管理會計的順利轉型。
參考文獻：
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在發達國家，應用型本科院校一直占有很大的比重。在我國，應用型本科院校也逐漸成為高等教育大眾化的主力軍，對我國高等教育系統未來發展越來越重要的作用。金陵科技學院作為教育部應用科技大學改革試點戰略研究單位、中國應用技術大學（學院）聯盟創始單位，也正在積極地去探究相關的應用型專業建設模式。電子信息工程專業作為學校的一門深度涉軟專業，也要緊跟南京城市軟件建設發展方向，這對應用型電子信息工程專業培養既是機遇又是挑戰。隨著社會的不斷發展和科學技術的不斷進步，電子信息工程的應用也越來越廣泛，對人們的生活產生了非常大的影響。，不但改變著人們獲取信息、存儲信息和管理信息的方式，而且為人們進行信息的獲取、存儲和管理提供了新的途徑和方法，目前，各行業大都需要電子信息工程專業人才，而且薪金很高。2015年5月8日，備受矚目的《中國制造2025》由國務院正式下發，這是我國實施制造強國戰略第一個十年的行動綱領。該規劃二個突出特點是，將"加快新一代信息通信技術與制造業的深度融合"作為貫徹始終的主題，提出堅持自主研發和開放合作并舉，加快建立現代電子信息產業體系，為推動信息化與工業化深度融合、實現制造業由大變強、建設網絡強國提供強有力的基礎支撐。在今年，隨著國家“兩會”的盛大召開，人工智能首次被提升到國家發展戰略高度，人工智能技術的重大突破將帶來新一輪科技革命和產業革命，大力發展人工智能技術是中國經濟轉型升級的重要動力。電子信息技術的巨大成功和進步，使人工智能可以深層次、多維度地參與到各個行業各個領域中，使科技的進步快速融入到跨界合作中。比如，電子信息技術的成熟，使人工智能可以深度服務于醫療衛生事業、配合甚至取代醫生進行精確的手術治療。在無人駕駛領域，無人駕駛汽車、無人駕駛飛機、無人駕駛艦船都已經陸續投入使用；在軍事領域，人工智能的運用更是已經爐火純青，俄羅斯與美國的人工智能作戰部隊和相關系統，已經在反恐作戰中屢立戰功，威力無比，作戰效能與性價比遠遠超越人類士兵。由此可看出，人工智能在電子信息技術大發展的當下，終于在應用層面開始發光發熱，現出巨大的生命力和后續無窮無盡的成長潛力，人工智能在各行各業的廣泛應用，是國家經濟結構戰略性調整、產能升級改造、產業結構優化、核心技術創新獲得成功的關鍵。隨著BAT、華為、大疆無人機等高科技企業在人工智能應用和開發上的不斷探索，刺激更多人才和資本向人工智能商業應用領域涌入。目前，基于人工智能學習背景下，軟硬件相關知識過硬的電子信息類專業人才已經成為社會上最為緊缺的人才，薪水待遇很高。
二需要解決的關鍵問題
作為應用型本科院校，如何將“人工智能”新概念融入到電子信息工程專業建設中，根據社會發展的需求，校企緊密結合，培養出復合型的，應用型的社會緊缺人才，是需要去解決的關鍵問題。1.像當年互聯網的崛起一樣，人工智能真正的發展才剛剛興起，相關的概念及定義還不完全定型，如何把握好未來人工智能的發展方向，有針對性地在傳統的電子信息工程課程計劃中規劃與人工智能息息相關的課程，比如人工智能原理，機器學習，深度學習等課程，將兩者有機融合，在人才培養上面臨較大的挑戰。2.人工智能是一門綜合了控制論、信息論、計算機科學、神經生理學、心理學、語言學、哲學等多門學科的嶄新概念。如果要將“人工智能”融入到電子信息工程專業建設中，就不僅需要學生學好如模擬電子技術，數字電子技術，數字信號處理，單片機技術，C/C++程序設計等傳統的課程，打好基礎，還需要加強在數據挖掘，神經網絡等以數學為基礎的課程方面的建設，扎實學生的數學物理基礎。這對學生的學習能力要求更高，老師的教學水平也提出更高的要求。因此，如何加強此方面的師資專業培訓，是一個該課題需要解決的關鍵問題。3.一個專業人才的培養，不僅需要優秀的師資力量以及良好的學風，還需要有相關的硬件實驗平臺作為支撐。如何根據“人工智能”新概念，針對性地新建一些諸如智能傳感器實驗室，人體特征識別實驗室，機器人實驗室等，把電子信息工程專業中的電子器件技術，信號處理技術等應用于人臉識別，智能家居，機器人等熱門領域，根據學生的興趣愛好因材施教，提高學生的動手能力，也是該課題需要去解決的一個關鍵問題。
三研究內容
本文以“人工智能”新概念下的電子信息工程專業教學及實踐模式為研究內容，重點研究如何將人工智能相關的理論及實驗課程建設融入到傳統的電子信息工程專業培養方案中，做到無縫結合，在培養模式上需要有一定的理論創新，以更好地適應人工智能類的高新電子信息技術企業對相關應用型人才的要求。目前擬以現有電子信息工程專業的課程體系和專業方向為基礎，形成以“人工智能”為導向的應用型電子信息工程特色專業建設，在未來的專業發展規劃中，逐漸形成物聯網、智能家居、機器人，無人機，人臉識別，語音交互，智能駕駛等不同的專業方向，增加學生的就業面，提高學生的就業層次，加強學生的就業競爭力。主要具體體現在以下幾個方面：
（一）實踐教學的形式多樣
可采用以“學生興趣愛好”為依據的引導式教學實踐模式，在扎實學生數學物理等理論的基礎上，將最新的人工智能概念貫穿在電子信息工程專業課程體系中，通過不同的應用型實驗項目拓寬學生的知識面，提高學生的主動學習能力，動手實踐能力，創新能力以及獨立開展研究的能力，將課堂教學、校內實驗和校外企業實習三者相互結合，鼓勵學生參加諸如全國大學生電子設計大賽，全國大學生智能設計競賽，中美創客大賽等賽事，以確保培養出高素質的應用型專業人才。同時，讓學生從大二開始就自選課題、進實驗室、根據興趣愛好組建不同研究方向的實驗團隊，并為學生按照不同的研究方向配備專業教師，以此讓學生融入到教師的科研工作中去，形成所謂的本科生導師制制度，由相應的導師全程指導，開展科學研究，培養學生的科技創新能力和動手實踐能力。
（二）注重提高教師的教學及科研水平
在努力提高學生學習能力的同時，注重提高應用型電子信息工程專業教師的教學及科研水平，使其能夠很好地將“人工智能”新概念用于電子信息工程專業的教學中，指導學生參加相關的各種競賽，提高教師團隊的實踐能力及技術水平。通過海內外招聘和內部強化培養(教師博士化、教師雙師化、教師國際化)等舉措，加強師資團隊建設；通過鼓勵教師積極開設MOOC課程，參加教師技能大賽以及國內外教學培訓，從多方面提高教師的教學水平。
（三）建立完善的校企合作制度，為學生提供相應的實習基地
企業工程師可以參與相關的人才培養方案修訂和部分的教學實踐工作。這種合作制度既可以提高教師的科研應用水平，也可以為學生提供就業機會，增強學生的實踐創新能力。
（四）注重課程大綱修改，實驗室平臺建設
以改革傳統的電子信息工程專業的培養模式為目標，總結在“人工智能”新概念下教學及實踐的相關經驗，形成一個有鮮明特色的電子信息工程專業培育模式。應用型本科院校電子信息工程專業人才未來的發展戰略和改革方向，應重點考察“人工智能”新概念下專業人才培養模式的優缺點。重點關注“人工智能”新概念下的教學及實踐課程大綱修訂、教師教學及科研能力培訓體系構建、實驗室軟硬件平臺建設、校企合作培養模式探討及校外實習基金建設等工作。
四結語
本文探討和研究了“人工智能”新概念下應用型電子信息工程專業培養模式，結合金陵科技學院電子信息工程專業的發展情況，對原有的專業培養模式做了一定的理論創新，引入了“人工智能”新概念，從理論和實踐教學，學生學習能力和教師教研技能培養，校企合作辦學，實驗室建設等方面進行了一系列的探討。
參考文獻
[1]姚俊.電子信息工程專業人才培養模式研究[J].山東社會科學2016(S1):357-358.
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（2）為將來從教的學生積聚大量的知識。英國早在1999年，人工智能課程已經作為選修課出現在中學的信息與通訊技術（ICT）課程中。許多中小學還通過機器人競賽活動來激發中小學生學習人工智能的興趣，使學生不僅提高了用信息技術解決問題的能力，而且培養了多種思維方式，獲得了更多的創新空間。美國現行的中學信息技術課程設置中，將人工智能的內容作為“媒體與技術”層面對12年級學生的要求。澳大利亞的部分中學開設的信息處理與技術課程，人工智能、信息系統、算法和程序設計、社會和倫理道德、計算機系統分別作為5個主題共同構成了該課程的教學內容。在該課程的大綱中規定，人工智能部分的教學內容在高中第3學期為12年級的學生開設，教學時間為10周。?
在我國，多年以來中學奧林匹克信息學競賽中一直包含有人工智能相關的題目，涉及啟發式搜索、博弈、智能程序設計等問題。2003年4月，我國教育部正式頒布《普通高中技術課程標準（實驗）》，首次在信息技術科目中設立了“人工智能初步”選修模塊，標志著我國高中人工智能課程的正式起步。?
我國的新課程標準頒布后，教育部評審并通過了分別由教育科學出版社、廣東高教出版社、地圖出版社、上海科技教育出版社和浙江教育出版社出版的5套高中《人工智能初步》教材，并開發了相應的教輔材料，包括教師用書和配套光盤等。為了配合中學人工智能課程的實施，國內也推出了一些適合中學生學習與體驗的人工智能軟件和網絡資源。另一方面，一些高校的本科生、研究生也逐步關注中學人工智能教育的開展并將其作為畢業論文的研究選題。一些師范院校適應形勢要求，已為師范生開設了與此相關的選修課程。?
2 人工智能的教育及教學條件現狀?
通過對本人多年的教學過程進行總結，我校的《人工智能》課程教育現狀可總結為如下幾點：?
（1)理論知識充裕。但與實踐相脫節，特別是在智能科學技術的教育教學方面。盡管知識面相當廣泛，而人工智能理論的普及教育以及智能技術的開發與應用仍然十分滯后。?
(2)同其它普通高等院校一樣，在本校，人工智能技術的研究與應用尚未普及，甚至比不上其它院校。這不利于培養學生的科研興趣及創造精神。?
（3）缺乏配套實驗教材，實驗教學內容缺乏，無法培養學生的研究能力和創新能力。只有開設實驗項目，才能使人工智能的相關知識具有研究性和綜合性。?
（4）對中小學智能教育的深度及教學方式、教學特點缺乏研究。做為師范類院校，我認為在對學生進行基礎知識教育的基礎上，要緊抓中小學智能教育的特點對師范類學生進行相關的教育與培訓。?
相對于教育現狀，我校的《人工智能》課程教學條件現狀要稍好一些，其狀態如下：?
（1）教材使用國家級規劃教材，此教材非常系統地介紹了人工智能的基本原理、方法和應用技術，適合本科及研究生使用。在我們的授課過程中，也會適當為學生提供相關的國內其他先進教材，如中南大學蔡自興教授的《人工智能及其應用》等。?
（2）為了促進學生自主學習，我們準備了多種類型的擴充性學習資料，加強學生主動學習的意識，包括：課程相關雜志和書籍目錄，以及部分重要的參考文獻，與人工智能相關的網絡資源如優秀BBS、新聞組、網址等。 它們包括了大量的文獻資料、本領域研究的前沿動態等。 使用表明，學生非常樂于查閱這些資源。 使學生能通過使用這些資源進行一些人工智能程序設計，探討一些問題，在課堂討論中展示他們的收獲。?
(3）校園網的普及與不斷優化使本課程有優良的實踐性教學環境，能充分滿足教學需要。我們擁有較充足的多媒體教室和網絡教室，為實現本課程教學提供了物質保障。在網絡資源建設方面，全校辦公室、教室、學生宿舍和教師宿舍都以寬帶網相連，這些硬件設備對本課程教學發揮了重要作用，使本課程教學質量得以明顯提高。?
3 人工智能教學方法及手段的改革?
針對我們現在所采取的教學方法，我認為存在許多不足，如教學方式比較單一，教學內容偏重理論講解等，為此，提出以下教學方法的改革：?
（1）通過多種途徑激發學生的學習興趣。課程的學習效果，直接受到學生興趣和參與意識的影響。一般來講，《人工智能》作為一門前沿課程，開始學生學習興趣很大，當開始接觸到抽象理論知識及部分算法時，學生往往感到不易接受。 我們通過各種途徑和方法， 激發和培養學生的學習興趣，包括鼓勵學生參與某部分知識的擴充性資料查找,預留一定時間請學生負責對此內容進行講解，布置學生對某個基本成型的實驗進行糾錯及驗證，降低問題解決的難度。學生因此產生興趣從而做更深度研究。?
(2）進行啟發式教學。 我們可以嘗試在教學過程中不斷提出問題請學生思考，啟發學生求解這些問題，鼓勵學生提出自己的猜想和解決方案，然后擺出教材中的解決方案，并與同學所提出的觀點進行分析和比較，這足以加強學生學習的主動意識和參與意識，提高學生學習的積極性。?
(3）課堂辯論與交互式教學。 組織課堂辯論，討論的議題可定位為譬如人工智能是否能超過人類智能等有爭議的問題。學生通過對這些問題展開激烈爭論，激發了學習潛能，明確了學習目標。當然師生間的交流方式還有很多，如郵件互發、QQ留言等，也可在課程網站中的互動平臺進行交流。?
(4）分層次因材施教。 在授課過程中，通過對每個具體學生的學習進度、課堂作業情況進行及時評估，對學生提出進一步的學習建議和指導， 實現個性化的教學。 對優秀學生探討，可以在教學設計和實驗設計中要求其選作部分探索性、創新性的功課和實驗，以發揮學生個性優勢。對于有意于將來從事中小學教育的學生可以在機器人及人工智能技術發展現狀等知識層面對其做問題講解。而那些看似缺乏興趣的學生，我們可以用多媒體手段如播放人工智能相關電影及科學小片引起其興趣，實行逐步引導的教學過程。?
另外，我們可以嘗試雙語教學。 采用中文教材和講授的同時，注重在課程中的關鍵詞同時用英文表示，并適當指定英文參考短文和英文參考書。使學生能夠接觸國外文獻資料，加深對學習內容的理解，獲得更寬廣的知識。我們也可以在教學內容安排上，注重理論聯系實際，將一些人工智能網絡上的虛擬實驗給學生進行課外上網練習，從而使學生了解算法的具體運行過程， 通過參與達到知識的理解，掌握基本方法和技術。?
根據現有的條件，我們在教學中可以采用多媒體教學和網絡課程教學相結合的方法，充分利用多媒體的豐富表現形式，利用網絡課程的交互性、情景化等特點，構筑以學生為主體的《人工智能》課程現代教學模式。 對于抽象知識，可通過動畫和視頻演示，通過聲音和圖像展示人工智能的歷史、人物和前景，做到學生直接而深刻地看到知識的內涵外延。網絡課程能較好地實現交互并使學習過程情景化，通過網絡課程的課堂練習和章節練習，教師可以評價學生的學習情況，并給學生提出學習建議，從而提高學生的研究力和創新力。我們也可以給學生播放中學《人工智能》課程課堂教學錄像，以使學生看到初高中學生的知識范圍及深度；同時給學生播放現有的《人工智能》科學成果，讓學生看到理論背后的實踐；也可以播放科幻片，激發學生想象的翅膀從而有興趣把人工智能作為將來深造的方向?！度斯ぶ悄堋肥且婚T較新的課程，改進教學方法和手段不僅要靠教師，也應增加硬件設備的投入。如果人工智能能采用智能輔助教學系統或機器人輔助教學過程逼真、形象，一目了然，這樣可大大提高學生的學習效率，尤其是提高學生的觀察判斷能力、發現問題和解決問題的能力。?
4 人工智能實踐教學設計的探討?
我們可以在教學過程中，適量開設一些實驗和設計，提高學生的動手能力，并加深他們對理論知識的理解，降低理論的抽象度，提升理論的實用性。在近兩年的教學過程中，我們會適量加入一些人工智能語言的教學過程。例如，在講解了“野人與傳教士過河”等問題后，我們可以讓學生使用Visual Prolog或者C ?++?對算法進行實現；在講解 TSP 問題的遺傳算法解決案例后，指出編碼方案、初始種群大小、進化代數、交叉率變異率等因素對求解結果的影響，并要求學生通過實驗的方式來分析、理解這些問題，并提出“尋找更有利的解決方案”等問題。把學生的興趣激發后，為解決這些問題，學生會在課外主動查閱相關文獻、相互討論以實現他們所設計的方案，這樣既培養了學生善于鉆研和勇于創新的精神又提高了學生的實踐與創新能力。?
參考文獻：?
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隨著AI技術的快速發展，人工智能應用到很多領域，目前在人力資源服務業中也有了較為成熟的應用，并且未來可能發揮更重要的作用。在2017年7月，《新一代人工智能發展規劃》了相關細則，明確指出了當下人工智能發展的戰略目標，到2030年時，中國人工智能的相關理論以及總體技術將得到更大發展和完善，總體技術水平達到世界領先水平；明確提出要將人工智能的地位提升到國家戰略發展方向層面，這也意味著政府將大力支持相關的企業發展。行業數據顯示，2017年，全球人工智能投資規模大概400億美元，其中中國達到280億，占比近70%。與此同時，AI技術的應用和發展也給中國人力資源服務業帶來了更多的沖擊和變革。
二、人工智能時代人力資源服務業發展現狀
（一）人工智能時代人力資源技術更豐富。
人工智能改變了人們的生活方式。AI技術的蓬勃發展，更極大程度地改變了當下的服務業現狀和人們的生活方式。其中衍生出來的定位技術、語音技術、人臉識別、VR虛擬等漸漸融入到人們的生活之中，同時也促使著很多企業、家庭、學校等開展信息化的智能建設。生活逐漸走向人工智能化，不僅大大提升了工作效率，節省時間，還能不斷創新當下的管理模式。對于企業人力資源管理來說，新一代的人工智能信息技術給創新企業培訓和管理機制等帶來新的生命力。
（二）人工智能促進人力資源業務升級。
目前，人工智能在人力資源招聘業務中也得到了很有效的應用。例如，招聘時AI工具能夠減少人力資源成本，通過初步的問詢來獲取到候選人的基本信息，再通過網絡大數據的審查來篩選出一部分更合適的候選人。此外，AI還可以響應一些查詢功能，實現快速填寫申請，針對性篩選申請人，這就極大程度地提升了效率，簡化了當下的候選流程，提升了候選人的體驗感。
圖1 全球智能人力資源典型企業圖
在實際的人才招聘過程中，通過AI機器人和虛擬界面的使用實現了候選人的初步信息篩選，對其綜合素質、專業能力等進行評定，這也意味著企業的面試效率會大幅度提升，能夠更加針對性的選擇適合企業發展的人才，對其各項標準進行量化。
總之，企業在使用人工智能的處理中，要更多的結合自身實際情況，緊隨時代的發展趨勢，不斷對傳統的單一體制進行革新，創新企業的各項管理體系，通過智能選才、智能留才、智能共享的模式來提升企業的實際效益。
（三）人工智能促進人力資源行業發展。
隨著不斷提高的市場需求，我國人力資源行業的各類服務已初具規模，如獵頭、人才中介、管理咨詢、網上招聘等，在人力資源行業中，一些龍頭企業也開始為客戶提供“一站式”服務，增強競爭力，提升企業能力，使服務業機構更加完善。當下，人力資源行業中的人才中介、獵頭、網絡招聘管理、咨詢等都已經形成了較大的發展規模，很多人力資源服務企業也進行了信息化的建設，為客戶提供一站式服務。在如今智能化的管理體系改革之下，保留了傳統人力資源系統中的優良傳統，同時增加了員工線上招聘、績效評估以及員工關系管理、線上開發等環節，使其人工智能朝著更加普及、更多層次的方向發展，讓員工和客戶都成為現代人力資源管理體系的使用者。同時，也在自然語言處理、圖像識別、數據挖掘等方面已經有了較為成熟的應用。（圖1)
三、人工智能時代人力資源服務業發展面臨的挑戰
（一）人力資源服務業專業人才短缺。
目前，人工智能技術成為了未來競爭的戰略性領域，因而集人力資源管理專業知識與AI技術甚至大數據分析能力于一身的復合型人才極為短缺。近年來，這種人才短缺的狀況愈加嚴重，據調查，我國某些地區目前這種復合型專業人員嚴重缺失，從而造成了很多行業發展緩慢甚至滯留不前。比如，對于很多大型企業來說，人力、物力等成本較為豐富，在信息化以及智能建設過程中也會處于領先地位。而對于一些小型企業來講，受到物力、財力等各方面的制約，無法使用成本較高的人工智能設備，這種情況也會限制相應的信息化建設，雖然在當下通過人才共享形式能夠緩解人才短缺等問題，但是從長遠的發展角度來看，人力資源服務的綜合性人才仍然有著較大的缺口，要徹底解決這一問題，必須重視復合型人才的培養。
（二）產業鏈條需拓展。
由于我國對于人力資源的整合力度較差，其發展歷史較短，可發展的空間依然較大，與國外許多發達國家相比，它還處于起步階段，尚未形成完善的產業鏈，以至于我國人力資源產業鏈相對來說不完整。在競爭日趨激烈的現代社會，若想不落后于世界的腳步，就要合理拓展產業鏈條。在2018年推出的《人力資源市場暫行條例》中明確提到要大力發展人力資源服務機構，為此要建立起更加完善的產業鏈條，提升人力資源的整合力度，推進精細化管理，不斷的提升國際地位。而中國作為人力資源大國，對其服務業的戰略目標調整也應當契合當下的國際發展趨勢，不斷的提升人力資源服務業的地位，更好地整合當下的人才，才能完美發揮人才的重要作用。
（三）服務體系需完善。
對于人工智能時代的發展來說，許多人力資源的服務業都集中于職業介紹和人才招聘之中，發展的范圍較為局限；另外，內部也缺乏完善的理論體系，很多產品的結構并不合理，分工不明確，服務不細化，這些都會影響到人力資源服務業的長遠發展。再次，當下其主要利潤來源于提供供求信息等初級產品，缺乏高附加值、高技術含量的服務產品。此外，新項目開發過程周期較長，對客戶的實際需求了解不全面，做出的服務產品很難完全符合客戶需求，所以產品缺少個性化和差異化。因此，在長遠的發展角度來看，缺乏合理性和完善性，加之城鄉發展不平衡和區域結構不合理等一系列客觀環境因素，并不能夠完全滿足中國當下日益增長的人力資源服務需求。
四、人力資源服務企業創新策略
（一）培養復合型人力資源服務業專業人才。
首先，對于當下的人力資源服務行業來說，積極培養復合型人力資源人才是大勢所趨，因此許多高?？梢越⑵鸶嗟娜肆Y源相關專業，積極地進行校企聯合，培養出行業發展所需的綜合性人才。高校應當與一些知名的培訓機構和企業公司達成長期合作，為學生提供實習的基地，也能夠使得學生更好地完成理論向實踐的轉化。通過專業導師以及行業人員的帶領，提升對于整個行業的認知度以及專業水平，學校也可以將其納入到相關的人才培養計劃之中。其次，還要不斷拓寬人力資源服務領域，更多與AI技術等新技術融合，增強自身競爭力。要想提升競爭力和自身的綜合實力，首先就要完善相關的人力資源服務業的管理制度，為接下來的長遠發展提供更好的理論指導方針。再者，要想更好地促進人力資源服務業的長遠發展，就要進一步與相關的政府部門、行業協會、高校、科研機構等達成緊密合作。緊隨當下的時展趨勢，了解人力資源市場的實時發展動態和行業內在規律，通過科學的總結當下的發展情況來提出新的發展思路，通過跨界聯合與企業之間達成共贏，探索當下人力資源服務領域的新方向，增強自身的價值產業和核心競爭力。
（二）產業鏈條多元化。
由于人力資源的服務業涉及到的范圍和領域較為廣泛，因此完善產業鏈條，構建更加科學的管理機制尤為重要，很多企業講究的是工作效率，更注重服務中的完善性。這種情況下人力資源服務行業要提供服務的多元化和鏈條化，注重產業模式的打造，積極實現服務對象的跨界，不斷的革新當下的管理理念和思維，為顧客提供更加個性化的服務。
隨著管理理念的不斷進步，企業內部的員工、HR等從事人力資源服務的對象，其相應的工作方式也應當積極革新。在當下，服務對象面臨著多元化的發展趨勢，因此想要制定出更加完善的服務方案，就要密切關注服務客戶的需求動向，并以此來做出相應的數據報告和分析，進一步降低成本，提升工作效率。
在人力資源服務模式的探索過程中，服務客戶應當作為第一宗旨。服務客戶應該細化到特定的人，包括職業技能培訓、員工、求職者等一系列特定的角色。除此之外，還需要拓展到職業生涯規劃、求職者培訓和再利用的整體產業鏈，為企業領導者提供領導力培訓、團隊管理和溝通技能等培訓。
在多元化經濟中，也要注意服務提供渠道的變化。在傳統的服務渠道中，所有的服務都是由員工提供的，然而隨著時代的發展和服務方式變革的不斷進步，機器人和軟件在服務提供中的地位越來越高。經紀人和平臺將取代之前的供應商，直接提供服務。
隨著時代的進步，經濟不斷發展，與其他行業跨界融合的趨勢也需要體現在多元化上。在新常態經濟下，新零售等變革需要重點關注。借鑒這一理念，人力資源企業也需要關注“人力資源+保險”和“人力資源+零售”的方向，以此來探索跨界產業鏈融合發展。2020年3月1日，《中國人力資源服務業白皮書2010》正式。據介紹，“十一五”期間，我國人力資源服務業在多方面取得了很大進步，有了巨大的發展?！笆濉逼陂g，我國人力資源服務業信息化程度將不斷深化，產業鏈將趨于完整，鏈條發展將更加精細。
（三）服務體系完整化
1、服務結構智能化。
當下科技的飛速發展為人工智能提供了堅實的基礎和保障，服務體系在人力資源服務模式的完善過程中更應該依靠大數據技術和云計算等技術，來確?？萍己腿肆δ軌蚋行У娜诤稀Ｔ谙鄳姆战Y構智能化的過程中，主要依賴于科學和技術，比如通過各類數據庫以及信息化工具的使用來達到管理成本的降低，工作效率的提升等。而智能化的建設主要注重人工智能和互聯網的工作模式，比如“互聯網+招聘”、“互聯網+社保”、“互聯網+服務”等這些工具的使用，極大程度地改變了人們當下的生活方式，將日常的生活推向智能化建設，同時引入了區塊鏈等技術，通過大數據人工智能等方式來打造人力資源服務公司的一些智能化平臺，實現服務效率的提升。
2、服務領域擴大化。
建立起更加完善的服務制度體系以及相關的指標核算方式能夠進一步提高服務效率，并且增強與企業部門、行業協會、高?？蒲袡C構的密切合作也能夠增強對于人力資源市場的了解程度，掌握行業的最新動態，因此人力資源服務機構可以根據相應的發展趨勢來制定服務模式和企業策略，實現人才資源的最大整合，進一步提升自身的價值和競爭力。
3、服務模式精細化。
為了進一步提升市場占有率，人力資源服務的模式應當進行積極革新，不斷的進行工作和責任細化，在細化過程中，應當設立起一定的客觀標準，首先要進行群體定位，細化服務點。比如，兼職招聘、高端人才招聘、海外人才招聘等應當劃分在不同的維度，并且通過不同客戶的實際需求來設定更為合適的服務標準，能夠更好地進行服務環節細分，提升客戶的滿意度，達到市場擴容，以此能夠促進市場競爭優勢，獲得價值最大化的產業鏈。
4、服務模式豐富化。
隨著人工智能的發展，企業可以引進體驗式服務、一對一專人服務、自助式服務三種方式豐富服務模式。體驗式服務是來源于體驗經濟，是一種服務于客戶的新思路，基于客戶的內心和心理需求，從而定制出個性體驗式服務。并且，大量研究表明，體驗的改變可以促進行為的不自覺的改變?！耙粚σ弧睂Ｈ朔帐菫榭蛻粢约疤厥饣湛蛻羲峁┑淖罹邆€性化的服務。通過一對一專人服務能夠更好的提供針對性的服務措施，帶給客戶滿意的體驗感，尤其是在2020年經歷過疫情之后，很多服務機構進行一對一專人服務，能夠更好地根據企業的發展狀況來制定相應的解決方案，保證在當下供給改革，在企業全面轉型的過程中，使得企業更好地與時展接軌。自助式服務就是在整個服務的過程中，沒有他人的幫助，只有自己一個人享受服務的全過程，這更加體現了智能化與服務的一體化。能夠成功地體現出人力資源服務的優勢，不僅健全了當下的管理模式，還能夠通過信息化的智能系統來推行各項政策。
現在，越來越多的企業都將人力資源看作企業長遠發展的主要競爭力，因此要積極完善相關的人力資源體系管理，充分發揮企業中人力資源的重要作用，同時借助第三方服務機構來健全當下的管理體制。尤其對于目前的經濟發展來說，人力資源的系統化管理，對于企業的長遠發展有著重要的戰略意義，為企業建立了一個更加全面、規范的網絡工作平臺。
在企業角度來說，降低企業服務成本和提高企業服務水平的最佳途徑就是積極推進客戶自助服務，同時，也是現代服務業信息服務的創新理念和創新手段。企業有了從傳統手工服務模式向電子自助服務模式轉變的新思路，并且憑借著良好的規劃和策略徹底執行實施，一套好的、人性化的自助式服務（ESS）系統不但能夠幫助企業減少行政負擔，簡化內部流程，提高員工的生產力和工作效率，并且還能夠改善員工的滿意度和參與度。
五、結語
總而言之，人工智能的趨勢無法阻擋，整個行業或將迎來巨大的變革。對這個行業來說，這也許不是一件壞事。隨著人工智能的蓬勃發展，提供更有價值、更人性化的人力資源服務將成為可能。而對于這個行業來說，也可以更好地在商業和科技理論方面提供更多價值探索。
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篇6
教育部在2003年頒布的高中信息技術新課程標準中，首次把“人工智能初步”設置為選修模塊，與多媒體、網絡、程序設計、數據庫技術等一起列入信息技術課程體系[1]。此舉曾被視作信息技術課程改革的亮點之一。然而，在如今高中信息技術新課改已經全面鋪開之際，人工智能選修課程的推進仍然舉步維艱，面臨諸多困難和問題。
一 高中人工智能課程的現狀分析
自2004年我國部分省級實驗區開始推進高中新課程改革以來，信息技術課程改革已經開展了四年之久。從目前的總體情況來看，信息技術課程的基礎模塊與多媒體技術、網絡技術、算法與程序設計三個選修模塊的實施情況較好，而數據庫技術與人工智能初步兩個選修模塊的推進情況相對不佳。特別是人工智能課程，至今在全國范圍內正式開設該課程的學校寥寥可數，少數高中展開了一定的探索和實驗，而大多數學校仍持有觀望態度。以下分別從實施取向和實施層次的角度分析該課程的現狀：
（1） 課程實施的取向
由于我國長期以來實行的是全國統一的課程與教材，按照統一規定執行教學計劃，對學校和學生的評價也是按照統一標準與方式實施的，因此我國以往的課程實施基本上都采用了忠實觀的取向[2]。本次新課改中信息技術課程的實施過程難免受到這種取向的影響。然而，新課程標準中對信息技術技術各個模塊的具體實施并沒有明確而詳細的規定，從而使教師對包括人工智能模塊在內的課程實施缺乏長期慣于依賴的參照和依據，增加了課程實施的難度，造成部分模塊的課程難以開設的情況。
（2） 課程實施的層次
課程實施包括五個層面的變化，即教材的改變、組織方式的改變、角色和行為的改變、知識與理解的改變、價值的內化[3]。目前高中人工智能課程在教材改變的層面已經做出了一定的努力。在課程標準的指導下，現已出版的五套教材在體例、版面、學習活動、評價等方面進行了多樣化的設計，基本上貫徹了新課標所倡導的課程目標和理念。在組織方式的層次，少數已經開設人工智能課程的學校結合學生的興趣與學校的實際情況，有針對性地開展了課程的組織。然而，仍然有一些地區或學校不愿或不習慣打破原有的課程組織方式，而是采用硬性規定的方式，人為指定兩三門課程，將選修變為必修，限制學生的自由選擇，依然維持原有的固定班級授課的形式。教材的改變僅僅是課程實施的開始，在組織方式、角色或行為、知識與理解、價值等層次，大部分學校還未發生變化或變化還很小。
（3） 課程實施的典型個案
目前國內開展人工智能課程教學或實驗的典型學校如表1所示?？傮w來看，這兩所學校都地處東南沿海地區，且學校本身比較積極參與高中新課改的實踐探索，屬于“敢于吃螃蟹”的類型?？紤]到課程本身的要求較高，兩所學校都選取了基礎較好的學生開展教學。到目前為止，兩所學校均已開展了三期的教學或實驗探索，任課教師及時總結教學心得體會，并在相關教學刊物或課程研修活動中與廣大一線教師分享教學經驗。
二 高中人工智能課程的影響因素
根據Snyder的研究，可以把課程實施的影響因素歸納為四個方面：課程改革自身的性質、校區的整體情況、學校的水平以及外部環境[4]。結合高中人工智能課程的現狀，本文分別從以上四個方面來探討影響該課程的主要因素。
（1） 課改自身的性質
課程改革本身的性質是影響課程實施的第一要素。它包括課程改革的必要性及其相關性、改革方案的清晰程度、改革內容的復雜性以及改革方案的質量與實用性。結合信息技術新課程改革的相關調查研究，廣大信息技術教師和教研人員對課改的必要性應該認識得比較到位，然而他們對信息技術課程中是否有必要單獨開設人工智能模塊存有疑惑。其次，不少教師對課程改革方案（課程標準）的認識并不是非常清晰。他們認為新課程標準中的教學理念、實施建議等內容相對抽象，不易把握和理解，缺乏具體的針對性，可操作性不強。再次，人工智能課程的實用性相比其他模塊并不明顯，課程內容也相對難度較高。這些因素造成課程設置的必要性不強、實施難度大、實用性不高，直接影響人工智能課程在學校的順利設置。
（2） 校區的整體情況
校區的整體情況主要包括地區的適應性、地方管理部門的支持、教學隊伍的培養、教學研討和交流等等。各地區對課程改革的需要程度會直接影響人們實施課程的積極性和主動性。我國東西部地區的學校對課程改革的需求程度不同，從而造成了課程實施的地區差別。從目前開設人工智能課程或教學實驗的學校來看，均分布于東南沿海較為發達的地區。這些學校的共同特點是基礎條件較好，對課程改革的積極性高，敢于進行教學嘗試和革新。此外，地方管理部分的支持對課程實施也有很大影響，如廣東省為了推動信息技術課程改革，專門出臺了關于課程標準的教學指導意見[5]。其中強調“要特別注意人工智能初步”，并針對人工智能課程提供了較為具體的教學建議，從而促使該省出現了全國最早正式開設人工智能課程的學校。師資隊伍也是影響課程的因素之一。目前大多數高中缺乏熟悉人工智能課程內容和教學方法的專業教師，使得學校無法開設該課程。因此，有關人工智能課程的研討和學習交流顯得尤為重要，然而目前這些方面的活動總體上相對缺乏。
（3） 學校的水平
學校水平對課程實施的影響因素包括校長的作用、教師的個人特征和教師集體的行為取向。學校是課程改革的基本單位，校長和教師是學校課程改革的動因。校長對課改理念的理解，以及對課改的支持、參與程度都會影響課程的順利實施。校長通常會根據上級主管部門的意見，結合本校的實際情況，權衡課程改革可能對學校形成的各種影響。在高考的影響下，信息技術課程在高中各科中長期存在地位“低人一等”的現象，甚至出現課時常被“侵占”的現象。如果校長對信息技術課程本身不重視，那么要求學校開設人工智能選修課無疑是一種奢望。此外，一所學校教師個人和集體的改革意識的強弱也會影響課程的實施。從人工智能課程的現狀來看，恰好印證了這一點：改革意識強的教師個人或教研組即使沒有上級的硬性指令，也能積極展開各選修模塊的教學嘗試和探索，并自覺地從教學者成長為研究者，而思想保守的學校即使具備了課程實施的基本條件，也不愿積極開設相關的選修課程，長期停留于課程的“忠實執行者”的層次。
（4） 外部環境
外部環境因素主要包括政府部門的重視、外部機構的支持以及社區與家長的協助。各國課程改革的經驗表明，教育行政部門和相關機構的態度在很大程度上影響到新課程的順利實施。特別是我國長期以來受到前蘇聯教育模式的影響，課程改革通常是自上而下的模式，新課程的實施主要依靠各級政府教育行政部門的政策和指令的推動。本次新課程改革同樣繼承了這一模式，但是整個教育體制和評價體系未能及時進行相應的調整，因此在某些方面造成各級教育部門的政策抵觸，出現“上有政策、下有對策”的情況。此外，社區與家長對新課改的認識和態度也影響到人工智能課程的實施。研究表明，社區與家長更加關心的是新課改是否有助于提高學生的學業成績，是否會給學生造成更大的負擔，而對學生能力的全面發展和個性的培養則是其次的考慮。因此，要使社區與家長認識和了解課程改革的意義和目標，引導其關心新課程、支持新課程才能更好的促進新課改的健康發展，進而才可能使得包括人工智能在內的高中各科選修模塊得以全面開設與實施。
三 高中人工智能課程的反思
通過調查訪談以及與相關授課教師的交流，筆者了解到高中人工智能課程的教學情況和教師的經驗體會?？傮w來說，該課程的推進情況不如預期理想，需要從課程的設計、管理、教學以及評價等方面進行反思。
（1） 課程設計
本次高中信息技術課程改革將原來的一門課程分解為1個必修模塊和5個選修模塊，從而給學生提供多樣化的選擇?！叭斯ぶ悄艹醪健边x修模塊是作為智能信息技術處理專題設置的，以反映信息技術學科的發展趨勢，體現教育的時代性要求。課程設置的目的在于使學生在技術掌握與使用的過程中，逐漸領會信息技術在現代社會中的應用以及對科學技術和人類發展的深遠意義[6]。然而，以上的描述更多是該模塊的隱性價值，相比其他模塊該課程的顯性價值并不是很直觀。而一線的信息技術教師較多關注的是該課程的顯性價值：課程能給學生帶來些什么？學生的實踐能力能否有較大提高？教師們在沒有找到一個合理的價值依托之前，一般不會貿然開課。這一點值得課程設計者和教研人員的深刻思考。
通過網絡問卷調查，不少教師認為人工智能課程在高中開設是有一定必要性的[7]，但并不意味著所有的學生都需要學習該課程。課程應面向對人工智能有一定興趣的學習者，且最好有一定的基礎。事實上，相對于其他選修模塊，選擇人工智能課程的學生并不是很多。因此，結合我國目前的情況，可以考慮優先在發達地區條件較好的部分學校開設，再進一步利用其示范作用，以點帶面，逐步鋪開培訓、指導、交流的規模和影響面，積極穩妥地推進高中人工智能課程的建設。
（2） 課程管理
課程的有效管理有助于提高課程實施的質量。上個世紀90年代以來，我國的中小學課程由原來的中央集權管理體制逐步轉變為國家、地方、學校的三級管理體制。國家負責課程的總體規劃，省級教育部門結合本地區實際制定課程計劃或實施方案，而學校也將有權根據學校傳統或學生興趣開發適合本校的課程。目前人工智能課程雖然已被列入國家課程標準，但在地方管理層面并未得到應有的認可。部分地區考慮到高考因素，直接將人工智能模塊排除在學生的選擇范圍之外，無疑成為阻礙該課程順利實施的一個重要原因。
目前我國高中了解熟悉人工智能教學內容、方法的教師十分缺乏，相關教育主管部門需加強該課程的師資培養，邀請教材編寫人員和相關專家，積極開展各級培訓、研討和交流活動，以務實的態度來聽取學科教師的意見，為他們提供一些明確的、可操作的指導和建議。也可以開展優秀教學案例的征集和評獎，通過公開課的觀摩和點評活動，或吸納中學教師參與有關課程改革和教學研究的課題，以此提高教師參與改革的積極性。此外，國內高等師范院校信息技術相關專業應該對新課改作出及時的反應，針對高中信息技術各選修模塊為師范生開設相關的課程，為課改的成功實施提供后備師資力量的支持。
（3） 課程教學
從已開展的人工智能課程教學或實驗情況來看，主要的教學體會包括：教學對象選取時要有針對性，不宜硬性指定，應結合學習者自己的興趣和學習基礎供其自由選擇；由于課程的理論和技術的要求較高，不宜大量采用“講授法”進行教學，應設計一些有挑戰性的活動供學生實踐；為保證教學進度有序進行，可通過課堂小測及時鞏固所學內容；應提供良好的網絡條件和計算機設備以支持課程教學和實踐的順利開展。
國外一些高校通過遠程網絡的手段與中學合作開展人工智能教學，加快了課程建設的步伐，并提高了教學質量。大學負責教學網站的建設維護，主持與中小學的討論答疑，中學則負責課程教學的具體實施。文中個案也印證了這種做法的有效性：讓一些致力于高中人工智能課程研究的高校和部分條件較好的中學建立共同體，協作推動課程的實施。一方面，高校研究人員能為中學提供教學指導建議、技術和資源的支持；另一方面，中學的教學實踐也為高校進行課程教學研究提供了材料和依據。
（4） 課程評價
研究表明，評價目前已成為影響高中信息技術新課程實施的一個重要問題[8]。從本次課改的動因來看，針對我國現行教育體制下的高考選拔制度在很多方面呈現的弊端，新課改力圖在一定程度上改變這一局面，努力使學習者能夠真正獲得全面的發展。但是，在目前情況下以高考為“指揮棒”的評價體系短期內仍然無法發生質的變化。高中新課改實施以來，部分省份相繼將信息技術課程納入了高考的范疇，以往信息技術課程不受重視的情況逐漸得到了一些改善。然而，高考是否解決信息技術課程評價問題的一劑良藥，進而為人工智能課程的實施及其評價帶來新的希望，目前仍是值得懷疑和思考的問題。特別是當前高考科目已經較多，再增加科目無疑會加重學習者的負擔，且很容易回到應試教育的老路上。
其次，雖然新課程標準中提供了關于課程評價的建議，但是其中的內容仍然比較抽象，可操作性不夠。如在信息技術課程標準的評價建議中，提倡評價主體的多元化，關注學生的個別差異，綜合應用多種過程性評價方式，適當滲透表現性評價的理念，等等。這些內容從理念上來講都是很好的，但是如何在教學實踐中加以操作實施，對一線教師而言仍是不夠明確和難以把握的問題。而且，信息技術課程的每個模塊各有特色，然而課程標準并未就此提供專門的評價建議。因此，一套科學合理、適合人工智能課程的評價體系和方法仍需要教研人員在實踐中不斷摸索總結。
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篇7
當前，我國的煤礦生產處于粗放型經濟增長狀態，投入和產出不成比例，消耗很高，而回報卻很低。很多煤礦企業罔顧煤礦開采對環境造成的損害，甚至無視頻發的安全事故，僅僅以追求經濟效益為目標。在煤礦生產中，投入到安全和環保方面的資金被削減，生態平衡遭到極大的破壞，因安全事故而導致的人員傷亡數量不斷上升。此外，從業人員的安全和防范意識差，企業在煤礦安全生產上也沒有引起足夠的重視，導致從業人員在惡劣的環境中肺部吸入大量的煤塵，塵肺病嚴重威脅著從業人員的身體健康和煤礦的安全生產。雖然煤礦生產的產量逐年上升，然而潛在的安全生產問題卻不容忽視，應該引起全社會的關注和參與。
（1）經濟的飛速增長，需要能源作為發展的動力，煤炭資源作為重要的基礎性能源，為經濟的增長提供了保障，對于煤炭的需求量也逐年增長。煤礦產業日益擴張，致使煤礦企業呈現無限制擴張和超負荷運作的狀態。在經濟利益的驅使下，很多企業無視自身的生產條件，盲目追求高產量，增加了很多非法礦井，嚴重影響煤礦的安全生產。
（2）目前，煤礦行業處于不規范、無序的狀態，并且競爭十分激烈。市場迅速擴張，政府對煤礦企業的監管無法與之相適應，安全事故頻發，安全生產的基礎較為薄弱。
（3）我國的煤礦生產所采用的技術較為落后，高的煤炭產量是以較高的投入、環境的污染、能源的浪費為代價的，呈粗獷式增長態勢，煤礦生產安全無法保障，在技術設備和生產管理上都十分落后。
（4）從事煤礦生產的人員主要以農民工為主，文化水平不高，缺乏專業的知識，技術不過硬，即使企業引進一些較為先進的設備，員工也缺乏對設備的全面了解，從而很難控制風險。同時，企業把工作的重心放在了生產上，缺乏對于員工的安全培訓，進而導致員工在工作中忽視相關的安全規定，不具備應有的安全意識，一旦發生事故也很難采取有效措施自救。
2人工智能在煤礦安全生產中的運用
2.1在煤礦安全儀器儀表結構、性能改進中的應用
煤礦安全監測儀器和儀表隨著智能自動技術的發展，在測量領域的應用獲得了更為廣闊的發展前景。在軟件和硬件的智能化基礎上，對于當前和以前的數據信息，通過每臺儀表和儀器都能夠隨時進行分析。從三個層次，即低、中、高，對測量過程進行抽象的反映。人工智能技術的應用，擴展了傳統測量系統的功能，同時提高了測量系統的效率和性能，煤礦安全監測儀器和儀表更為靈敏、高效、高速，功能也越來越多。將微型芯片技術，如微控制器和微處理器等技術應用于煤礦安全監測的儀器和儀表中，運用模糊推理技術，并且對于各種測量數據的臨界值和模糊控制程序進行設置，由此來模糊決策事物的各種模糊關系。與其他技術相比，模糊技術有著其獨特的優勢，無需大量的測試數據，也不用建立被控對象的數學模型。采用模糊技術對于經驗的要求較高，應用芯片的現場調試和離線計算，總結出合適的控制規則，在給定的精確度的基礎上，進行精確的控制和分析。
2.2開采方案決策及參數優化設計
隨著專家系統的發展，煤礦企業對礦井挖掘的方案和參數越來越合理，更貼合實際條件。近年來，很多人工智能方面的研究所和院校專注于將人工智能這項技術應用到煤礦安全生產中，比如美國阿拉斯加大學設計的專家系統，可以根據實際情況智能地實現在長壁采煤法和短壁采煤法之間選出最佳的截煤方案；俄羅斯東部礦業大學將模糊數學理論應用到煤礦生產中，設計出一項可以智能選擇最佳的爆破對策以及將方案參數最優化的專家系統；澳大利亞拉瓦爾大學設計的一項專家系統，可以智能選擇最佳的設備選型。將人工智能應用到煤礦安全生產領域這項技術在我國也得到了很大的發展。例如針對采礦巷道圍巖支護中圍巖分類的相關問題，設計出了一項專家系統，這個系統可以智能地根據實際情況將圍巖進行分類。針對巷道支護的形式以及參數問題專門設計了一項專家系統；針對煤礦井下爆破挖掘方案的選擇問題開發設計了一個專家系統。這些技術目前在煤礦安全生產中都得到了廣泛的應用。
2.3在煤礦安全儀器儀表網絡化中的應用
利用計算機的計算功能實現對于參數的快速、準確計算，將人工智能技術完美融合到煤礦安全儀器儀表中，進而使得安全儀表的功能獲得最大程度的發揮。舉例來說，通過網絡連接數字安全監測儀器，再利用相應的模式識別軟件，對于儀表的各項屬性和所處的實際條件進行準確而快速的分析，進而做出適當的處理。在數據采集設備上安裝智能系統，可以實現自動分類，以及在脫離網絡狀態下的智能的數據采集和遠程測量。隨著科技的進步和時展，計算機領域也獲得了很大的發展和創新，計算機的人機互動和運算功能也逐漸完善起來，并且更具人性化。通過人工智能軟件的設計和應用，將儀器儀表和計算機互聯，對儀表和儀器進行遠程操控，從而完成給定的任務?？梢越⒁粋€用于儲存測量結果的數據庫，便于隨時查看。還可以收集儀表上的數據，并加以復制，然后再發送到相關的部門。人工智能的應用，使得用戶不必親自查看現場，對于與同一個任務或同一個儀表的數據收集和監控，不同的用戶能夠在不同的辦公地點、在同一時間獲知。數據的同時性，能夠確保在問題出現后相關工作人員可以采取相應的措施，及時分析和解決問題，防止了信息的不對稱性，有效縮短了解決問題所需的時間。
2.4井下故障診斷及災害預防控制
煤礦生產過程中不但要解決挖掘方案的合理性和優化問題，最大限度地獲取經濟利益，最重要的還是要解決生產過程中可能出現的安全問題，以及對環境的破壞性。針對這些問題，有些技術人員便考慮將人工智能應用在故障診斷和災害預防控制方面。智能診斷專家系統以神經網絡為基礎，利用神經網絡強大的學習能力，將過去煤礦生產過程中出現的安全問題以及解決方案總結歸納，當問題出現時，專家系統便能迅速反應，診斷出這個問題，推理得出應對方案。
3結束語
煤礦安全生產是一個重大的系統工程，不但要關注量的增長，同時要提高質的飛躍。雖然政府對于煤礦安全生產的重視在不斷加強，事故總量和死亡人數也有明顯的下降，但是重大安全事故仍然時有發生，安全生產形勢仍然不容樂觀，煤礦安全生產仍然任重道遠。
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篇8
本文著重介紹教學團隊在智能科學精品課程群建設方面的基本情況。
一、智能科學精品課程群的建立
該團隊逐步推進智能科學精品課程群建設，不斷積累教學改革成果。首先，利用頗具特色的優秀教材群，建立起國內首個立體交叉的智能科學教材體系。其次，把多元智能理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，并建立了智能科學課程群之間的內在聯系，建成國家級智能科學精品課程群。再次，增強實驗教學，整合多元資源，創建開放式軟硬件訓練環境，促進智能科學精品課程群的進一步建設與發展。
（1）率先建設立體交叉的智能科學教材體系
智能科學具有高度交叉、多學科融合的特點，結合這些特點研究了不同課程、不同學歷層次、不同學科門類之間的交叉鏈接關系。建設以信息學科類本科生教育為主，兼顧碩士和博士研究生的教材體系，并輻射到管理類、機械類等專業。教學團隊與時俱進，對教材不斷更新，自1987年以來共出版人工智能、機器人學、智能控制等教材共20個版本[8-13]。例如，《人工智能及其應用》、《機器人原理及其應用》和《智能控制》均為我國相關課程的第一部具有自主知識產權的著作，被譽為“智能三部曲”，為國內高等院校廣泛使用。
（2）建立多層次智能科學精品課程群
團隊把多元智能理論和本體論的知識組織方法運用于課程群建設，并依據個性化元素特征和個體差異構建模塊化課程體系及系列化課程設置，并據此設計課程群及課程相關的實踐環節。
設計出各課程間的橫向關系和專業間的縱向關系，即建立智能科學課程群之間在知識、技能、素質三個維度上的橫向聯系，以及在本科生、碩士研究生、博士研究生三個學歷層次與專業基礎課、專業課專業層次上的縱向關系。
經過長期建設，10年來共獲準12項各級質量工程等立項，建立與形成了國家級智能科學精品課程群。其中包括國家級精品課程、全國雙語教學示范課程、國家級教學團隊、全國優秀網絡課程、國家級規劃教材、國家級精品視頻公開課和國家級精品資源共享課程以及省級和校級精品課程等。
（3）整合資源，加強實驗，創建開放式訓練軟硬件教學環境
教學改革沒有最好，只有更好。教學團隊不斷增加與逐步完善智能科學精品課程群的實驗和實踐環節，開設智能科學相關培訓課程和專題講座。注重整合各種資源，增強智能學科與其他學科的交叉，創建開放式訓練環境和訓練中心，建設智能科學與技術創新實驗室、大學生程序設計競賽訓練中心、大學生智能移動機器人科技創新平臺等。此外，還積極參與智能類學科競賽，如“飛思卡爾”大學生智能車競賽、全國大學生智能設計大賽、ACM/ICPC程序設計大賽，以及多種智能機器人和智能小車大賽等。
經過多年精品課程建設與積累，目前，教學大綱、教學日歷、教案或演示文稿、重點難點指導、作業、參考資料目錄和課程全程教學錄像等教學必需資源均進行了持續建設與更新補充。其中一些特色資源得到建設與共享。首先，共享國家級教學名師積累的豐富教學資源。通過建立名師工作室、名師示范項目實驗室和名師圖書室，形成多元化的帶教制度，使老教師的教學理念和經驗得以傳承。這樣就能夠加快年輕教師的培養與成長。其次，共享網絡課程資源。各門網絡課程均采用智能技術中的知識推理和智能算法來實現編程、答疑和虛擬實驗，具有智能化、個性化、情境化和形象化等特色，以及導航系統多樣化、向導學習個性化和情景化學習等功能。促進了各課程教學改革，提高學生培養質量，深受學生歡迎。再次，共享實驗資源。教學實驗從無到有，從弱到強，逐步建立教學實驗室和科研實驗室，全面向學生開放，使廣大學生共享實驗資源。通過實驗，學生發揮了主動性，提出并積極驗證和探索自己的思路，從而更好地掌握知識，培養學生的理論聯系實際能力和創新能力。
二、改革課程教學，建設精品課程群
著力課程教學改革，建立以精品課程群為核心、以課堂教學為基礎、以實踐訓練深化教學效果的課堂教學與實踐教學創新體系。為了實現教學目標，保證課程群的教學和教改的順利進行，加強了教師隊伍建設和教學管理，建立教學質量評價系統，保證課程群的教學質量。
（1）建立以精品課程群為核心，以課堂教學為基礎，以實訓深化教學效果的課堂教學與實踐教學創新體系。
提出“以趣導課、以疑啟思、以法解惑、以律求知”的“四以”教學方法。建立“課堂講授+啟發互動+創新實踐”三位一體的教學模式，探索出“項目驅動教學”（Project-orientedlearning）和“做中學、趣導思”的主動教學方法和學生培養途徑。開發雙語教學平臺，改進與強化雙語教學模式，完善雙語教學的方法和手段，提高教學質量。
（2）加強教師隊伍建設，改進管理，改革考試，促進課程群的教學和教改的順利進行。
總結并推行“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程，嚴謹施行教學改革”的“四嚴”教育思想，指導教師隊伍思想建設[1]。注重對青年教師的業務培養，提高他們的授課水平。改革考試制度和方法，培養學生思維、分析能力和創造創新能力。
（3）建立教學質量評價系統，監控課程教學全過程，保證課程群的教學質量。
將控制論（Cybernetics）中的閉環控制信息反饋和故障診斷理念引入教學質量評估過程，建立教學質量的診斷、分析與校正評價系統DIACES （Diagnosis，Analysis and Correction Evaluation System）。
（4）利用教師試講、督導聽課、網上評教、同行評議、講課競賽、質量評優、師生座談、公開示范課等一系列措施，反映教學中的存在問題和成功范例。然后通過集體討論分析，提出對存在問題的糾正措施或對成功范例的推廣意見，實現評估監控過程的自動化、智能化與常態化，保證教師授課技能、教學效果和人才培養質量的提高。
三、經驗與結論
在智能科學精品課程群建設過程中，取得了豐碩成果，探索與積累了豐富經驗。主要體會如下：
（1）在該精品課程群建設中，始終貫徹“以人為本”的育人理念，把多元教學理論和本體論的知識組織方法用于課程群建設，創建因材施教和探索性的學習環境。以“教書育人”為根本任務，堅持“嚴肅對待教學工作，嚴格要求學生，嚴密組織教學過程題，嚴謹施行教學改革”（“四嚴”）教育指導思想，奠定創新型人才培養的理論基礎。
（2）注重“課程核心”教育定位，總結出“以趣導學、以疑啟思、以法解惑、以律求知”（“四以”）的教學方法和“做中學、趣導思”的綜合素質培養方法。做到師生互動，理論聯系實際，深化教學，摸索出創新型人才培養的有效途徑。
（3）建立覆蓋多層次、多專業、多語種、立體配套的智能科學精品課程群系列教材體系，實現課程群系列教材的“精品化”。建立網絡化、個性化、智能化的多維教育網絡課程體系。建立一種教學質量評估系統，即質量診斷、分析與校正閉環評價系統。這些措施為課程教學和創新型人才培養提供了有力保障。
篇9
2018年被稱為人工智能爆發的元年，人工智能技術應用所催生的商業價值逐步凸顯。人工智能逐步切入到社會生活的方方面面，帶來生產效率及生活品質的大幅提升。智能紅利時代開啟！資本、巨頭和創業公司紛紛涌入，將人工智能拉到了信息產業革命的風口。
如何把握產業動向，抓住風口機會？創業邦研究中心憑借在人工智能等前言科技領域持續研究、洞察的能力，在對國內人工智能創業公司進行系統調研的基礎上，推出《2018中國人工智能白皮書》，對人工智能的核心技術、主要應用領域、巨頭和創業公司的布局、未來發展態勢和投資機會進行了深度解析。
第一部分人工智能行業發展概述
1.人工智能概念及發展
人工智能（Artificial Intelligence， AI）又稱機器智能，是指由人制造出來的機器所表現出來的智能，即通過普通計算機程序的手段實現的類人智能技術。
自1956年達特茅斯會議提出“人工智能”的概念以來，“人工智能”經歷了寒冬與交替的起起伏伏60多年的發展歷程。2010年以后，深度學習的發展推動語音識別、圖像識別和自然語言處理等技術取得了驚人突破，前所未有的人工智能商業化和全球化浪潮席卷而來。
人工智能發展歷程
2.人工智能產業鏈圖譜
人工智能產業鏈可以分為基礎設施層、應用技術層和行業應用層。
A基礎層，主要有基礎數據提供商、半導體芯片供應商、傳感器供應商和云服務商。
B技術層，主要有語音識別、自然語言處理、計算機視覺、深度學習技術提供商。
C應用層，主要是把人工智能相關技術集成到自己的產品和服務中，然后切入特定場景。目前來看，自動駕駛、醫療、安防、金融、營銷等領域是業內人士普遍比較看好方向。
人工智能產業鏈
資料來源：創業邦研究中心
第二部分人工智能行業巨頭布局
巨頭積極尋找人工智能落地場景，B、C 端全面發力。
資料來源：券商報告、互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
第三部分機器視覺技術解讀及行業分析
1.機器視覺技術概念
機器視覺是指通過用計算機或圖像處理器及相關設備來模擬人類視覺，以讓機器獲得相關的視覺信息并加以理解，它是將圖像轉換成數字信號進行分析處理的技術。
機器視覺的兩個組成部分
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
2.發展關鍵要素：數據、算力和算法
數據、算力和算法是影響機器視覺行業發展的三要素。 人工智能正在像嬰兒一樣成長，機器不再只是通過特定的編程完成任務，而是通過不斷學習來掌握本領，這主要依賴高效的模型算法進行大量數據訓練，其背后需要具備高性能計算能力的軟硬件作為支撐。
深度學習出現后，機器視覺的主要識別方式發生重大轉變，自學習狀態成為視覺識別主流，即機器從海量數據里自行歸納特征，然后按照該特征規律使圖像識別的精準度也得到極大的提升，從70%+提升到95%。
3.商業模式分析
機器視覺包括軟件平臺開發和軟硬件一體解決方案服務。整體用戶更偏向于B端。軟件服務提供商作為技術算法的驅動者，其商業模式應以“技術層+場景應用”作為突破口。軟硬件一體化服務供應商作為生態構建者，適合以“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口，加速商業化。
（1）軟件服務：技術算法驅動者—“技術層+場景應用”作為突破口
這種商業模式主要是提供以工程師為主的企業級軟件服務。有海量數據支撐，構建起功能和信息架構較為復雜的生態系統，推動最末端的消費者體驗。
此類商業模式成功關鍵因素：深耕算法和通用技術，建立技術優勢，同時以場景應用為入口，積累用戶軟件。視覺軟件服務按處理方式和存儲位置的不同可分為在線API、離線SDK、私有云等。
國內外基礎算法應用對比
資料來源：互聯網公開信息，創業邦研究中心整理
（2）軟硬件一體化：生態構建者—“全產業鏈生態+場景應用”作為突破口
軟硬一體化的商業模式是一種“終端+軟件+服務”全產業鏈體系。成功的因素是大量算力投入，海量優質數據積累，建立算法平臺、通用技術平臺和應用平臺，以場景為入口，積累用戶。亮點是打造終端、操作系統、應用和服務一體化的生態系統，各部分相輔相承，銳化企業競爭力，在產業鏈中擁有更多話語權。
4.投資方向
（1）前端智能化，低成本的視覺解決模塊或設備
從需求層面講，一些場景對實時響應是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定計算能力的低成本的視覺模塊和設備將有很大市場需求。前置計算讓前端設備成為數據采集設備和數據處理單元的合體，一方面提升了處理速度，另一方面可以處理云端難以解決的問題。
機器視覺在消費領域落地的一個障礙是支持高性能運算的低功耗、低價位芯片選擇太少。從低功耗、高運算能力的芯片出發，結合先進的算法開發模塊和產品，這類企業將在機器視覺領域擁有核心競爭力。
（2）深度學習解決視覺算法場景的專用芯片
以AI芯片方式作為視覺處理芯片有相當大的市場空間。以手勢識別為例，傳統的識別方案大都基于顏色空間，如 RGB，HSV ，YCrBr，無法排除類膚色物體及黑色皮膚對識別精度的干擾。借助深度學習，如通過 R-CNN 訓練大量標注后的手勢圖像數據，得到的模型在處理帶有復雜背景及暗光環境下的手勢識別問題時，比傳統方案的效果好很多。
（3）新興服務領域的特殊應用
前沿技術帶來的新領域（如無人車、服務機器人、谷歌眼鏡等），對機器視覺提出了新要求。機器視覺可以讓機器人在多種場合實現應用。服務機器人與工業機器人最大的區別就是多維空間的應用。目前國內的機器視覺，涉及三維空間、多維空間，其技術基本上處在初始階段，未來存在較大市場增長空間。
（4）數據是爭奪要點，應用場景是著力關鍵
機器視覺的研究雖然始于學術界，但作為商業應用，能解決實際問題才是核心的競爭力。當一家公司先天能夠獲得大量連續不斷的優質場景數據，又有挖掘該數據價值的先進技術時，商業模式和數據模式上就能形成協同效應。創業公司要么通過自有平臺獲取數據，要么選擇與擁有數據源的公司進行合作，同時選擇一個商業落地的方向，實現快速的數據循環。
第四部分智能語言技術解讀及行業分析
1.語音識別技術
（1）語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫
語音識別技術已趨成熟，全球應用持續升溫。語音識別技術經歷了長達60年的發展，近年來機器學習和深度神經網絡的引入，使得語音識別的準確率提升到足以在實際場景中應用。深度神經網絡逐步找到模型結構和調參算法來替代或結合高斯混合算法和HMM算法，在識別率上取得突破。根據Google Trends統計，自2008年iPhone及谷歌語音搜索推出以來語音搜索增長超35倍。百度人工智能專家吳恩達預測，2020年語音及圖像搜索占比有望達到50%。Echo熱銷超過400萬，帶動智能音箱熱潮。
（2）語音識別進入巨頭崛起時代，開放平臺擴大生態圈成主流
語音識別即將進入大規模產業化時代。隨著亞馬遜Echo的大賣，語音交互技術催生的新商機，吸引大大小小的公司構建自己主導的語音生態產業鏈。各大公司紛紛開放各自的智能語音平臺和語音能力，欲吸引更多玩家進入他們的生態系統。
（3）語音識別技術發展瓶頸與趨勢
低噪聲語料下的高識別率在現實環境使用中會明顯下降到70-80%，遠場識別、復雜噪聲環境和特異性口音的識別是下一個階段需要解決的問題。
麥克風陣列類前端技術不僅是通過降噪和聲源定位帶來識別率的提高，帶環境音的語料的搜集、標注可用于模型的訓練，有助于打造更新一代的語音識別引擎技術。語音巨頭已經在布局。
在IOT包括車載領域，云端識別并非通行的最優方案，把識別引擎結合場景進行裁剪后往芯片端遷徙是工程化發展的方向。
2.自然語言處理（NLP）發展現狀
（1）多技術融合應用促進NLP技術及應用的發展
深度學習、算力和大數據的爆發極大促進了自然語言處理技術的發展。深度學習在某些語言問題上正在取得很大的突破，比如翻譯和寫作。2014年開始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技術研究的進展，使DL有了路徑在語義理解領域取得突破，并且已經有了明顯的進展。對話、翻譯、寫作新技術成果里都開始逐漸混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在語義理解領域的投資熱度劇增。
深度學習能最大程度發揮對大數據和算力資源的利用，語義理解的發展還需要深度學習、搜索算法、知識圖譜、記憶網絡等知識的協同應用，應用場景越明確（如客服/助理），邏輯推理要求越淺（如翻譯），知識圖譜領域越成熟（如數據飽和度和標準性較強的行業），技術上實現可能性相對較低。在各種技術融合應用發展的情況下，具備獲取一定優質數據資源能力并可結合行業Domain knowledge構建出技術、產品、用戶反饋閉環的企業會有更好的發展機會。
（2）NLP主要應用場景
問答系統。問答系統能用準確、簡潔的自然語言回答用戶用自然語言提出的問題。基本工作原理是在線做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的辦法是把問答用FAQ索引起來，與搜索引擎相似。對每一個新問題進行檢索，再將回答按匹配度進行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一個作為答案返回給用戶。
圖像檢索。同樣也是基于深度學習技術，跨模態地把文本和圖片聯系起來。
機器翻譯。機器翻譯的歷史被認為與自然語言處理的歷史是一樣的。最近，深度學習被成功地運用到機器翻譯里，使得機器翻譯的準確率大幅度提升。
對話系統。對話系統的回復是完全開放的，要求機器能準確地理解問題，并且基于自身的知識系統和對于對話目標的理解，去生成一個回復。
（3）創業公司的機遇
1)機器翻譯方面：經過多年的探索，機器翻譯的水平已經得到大幅度提升，在很多垂直領域已經能夠在相當大程度上替代一部分人工，機器翻譯技術的商業化應用已經開始進入大規模爆發的前夜。
2)應用于垂直領域的自然語言處理技術
避開巨頭們對語音交互入口的競爭，以某一細分行業為切入點，深耕垂直領域，對創業公司也是一個不錯的選擇。
第五部分人工智能在金融行業的應用分析
人工智能產業鏈包含基礎層、技術層、應用層三個層面?；A層的大數據、云計算等細分技術被應用到金融征信、保險、理財管理、支付等金融細分領域；技術層的機器學習、神經網絡與知識圖譜應用于金融領域的征信與反欺詐、智能投顧、智能量化交易，計算機視覺與生物識別應用于金融領域的身份識別，語音識別及自然語言處理應用于金融領域的智能客服、智能投研；應用層的認知智能應用于金融領域的智能風控。
人工智能在金融行業的典型應用情況
資料來源：創業邦研究中心
第六部分人工智能在醫療行業的應用分析
1.人工智能在醫療行業的應用圖譜
人工智能在醫療行業的應用潛力巨大，目前在健康管理、輔助診療、虛擬助理、醫學影像、智能化器械、藥物挖掘和醫院管理等領域均有企業在布局，其中醫學影像、藥物挖掘、健康管理，輔助診療、虛擬助理的應用發展速度較快。
圖 人工智能在醫療行業的應用圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.人工智能在醫療行業的具體應用場景
醫學影像。人工智能應用于醫學影像，通過深度學習，實現機器對醫學影像的分析判斷，是協助醫生完成診斷、治療工作的一種輔助工具，幫助更快的獲取影像信息，進行定性定量分析，提升醫生看圖/讀圖的效率，協助發現隱藏病灶。 人工智能通過影像分類、目標檢測、圖像分割、圖像檢索等方式，完成病灶識別與標注，三維重建，靶區自動勾畫與自適應放療等功能，應用在疾病的篩查、診斷和治療階段。目前較為火熱的應用有肺部篩查、糖網篩查、腫瘤診斷和治療等。
藥物挖掘。人工智能在藥物研發上的應用可總結為臨床前和臨床后兩個階段。臨床前階段：將深度學習技術應用于藥物臨床前研究，在計算機上模擬藥物篩選的過程，包括靶點選擇、藥效和晶型分析等，預測化合物的活性、穩定性和副作用，快速 、準確地挖掘和篩選合適的化合物或生物，提高篩選效率，優化構效關系。臨床后階段：針對臨床試驗的不同階段，利用人工智能技術對患者病歷進行分析，迅速篩選符合條件的被試者，監測管理臨床試驗過程中的患者服藥依從性和數據收集過程，提高臨床試驗的準確性。
虛擬助理。醫療虛擬助理是基于醫療領域的知識系統，通過人工智能技術實現人機交互，從而在就醫過程中，承擔診前問詢、診中記錄等工作，成為醫務人員的合作伙伴，使醫生有更多時間可以與患者互動。醫療虛擬助理根據參與就醫過程的功能不同，主要有智能導診分診，智能問診，用藥咨詢和語音電子病歷等方向。
第七部分智能駕駛行業分析
1.智能駕駛行業產業鏈
智能駕駛行業的中心業務是以Google、百度為代表的智能駕駛操縱解決方案提供商和以特斯拉、蔚來為代表的成車廠商。該類廠商，上接上游軟硬件提供商，下接公司和消費者，在整個業務鏈中扮演至關重要的一環。
產業鏈上游廠商多為細分技術提供商，如深度學習、人機交互、圖像識別和新材料、新制造新能源等。
智能駕駛產業鏈圖譜
資料來源：創業邦研究中心
2.智能駕駛市場分析
伴隨著 ADAS 技術的不斷更新，推斷全球 L1-L5 智能駕駛市場的滲透率會在接下來 5年內處于高速滲透期，然 后伴隨半無人駕駛的普及進入穩速增長期。在未來的 2025 年無人駕駛放量階段后，依賴全產業鏈的配合而進入市場成熟期。預測到2030年，全球 L4/5 級別的自動駕駛車輛滲透率將達到 15%，單車應用成本的顯著提升之 外，從 L1-L4 級別的智能駕駛功能全面滲透為汽車產業帶來全面的市場機會。
按照 IHS Automotive 保守估計，全球 L4/L5 自動駕駛汽車產量在 2025 年將接近 60 萬輛，并在 2025- 2035 年間獲得高速發展，年復合增長率將達到43%，并在2035年達到2100萬輛。另有接近 7600 萬輛的汽車具備部分自動駕駛功能，同時會帶動產業鏈衍生市場的大規模催化擴張。
根據獨立市場調研機構 Strategy Engineers 的預測，L4 高度自動駕駛等級下，自動駕駛零部件成本約在 3100 美元/車，其中硬件占比 45%，軟件占比 30%，系統整合占比 14%，車聯網部分占比 11%。按照全球 1 億輛量 產規模計算，理想假設所有車輛全部達到 L4 高度自動駕駛水平，那么全球自動駕駛零部件市場規模在 2020 年 將達到 3100 億美元。
第八部分中國人工智能企業畫像分析
隨著人工智能技術的不斷成熟，人工智能創業的難度逐步降低。創新的大門吸引眾多創業企業進入。為了觀察行業風向，助力創新企業發展，創業邦研究中心對國內200多家人工智能創業公司進行了系統調研，從發展能力、創新能力、融資能力等多維度指標，評選出“2018中國人工智能創新成長企業50強”。
地域分布
全國88%的人工智能企業聚集在北京、上海、廣東和江蘇。其中，北京人工智能企業最多，占比高達39.66%;其次是上海，人工智能企業占比達21.55%;位列第三的是廣東，人工智能企業占達15.52%。北京以領先全國其他地區的政策環境、人才儲備、產業基礎、資本支持等，成為人工智能創業首要陣地;華東地區的上海、江蘇、浙江均有良好的經濟基礎和科技實力，人工智能應用實力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直產業園;廣東互聯網產業發達，企業對數據需求強烈，依靠大數據產業鏈推動人工智能產業發展。
行業分布
從行業大類分布來看，行業應用層的企業占比最大，為56.03%;其次是應用技術層的企業，占比達31.04%;基礎技術層的企業占比最小，僅為12.93%。隨著人工智能技術的發展，人工智能與場景深度融合，應用領域不斷擴展，行業應用公司比重不斷提升。在基礎層技術方面，國際IT巨頭占據行業領先地位， 國內與國際差距明顯，中小初創企業很難進入。
從行業應用來看，智能金融企業占比最大，為16.92%;其次是機器人企業，占比達15.38%;位列第三的是智能駕駛和智能教育，占比均為12.31%。金融行業的強數據導向為人工智能的落地提供了產業基礎，智慧金融被列入國家發展規劃中，龐大的金融市場為人工智能落地帶來了發展前景。機器人作為人工智能產業落地輸出， 目前市場需求較大，商業機器人占據較大份額。中國智能駕駛市場在資本推動下進入者較多，企業積極推動應用落地，百度、北汽等大型企業嘗試商業化落地智能駕駛汽車。人工智能推動教育個性化落地，相關初創企業涉入教育藍海，推動智慧教育的發展。
收入情況
收入分布在500-10000萬之間的企業最多，占比達49.14%;500萬以下的企業位居其次，占比達 26.72%;位列第三的是10000-100000萬之間的企業，占比為17.24%。
最新估值
企業最新估值均在億元級別，且分布較為均衡。三成企業估值超過15億元，還有企業估值達到百億級別，如優必
選科技、達闥科技和商湯科技等，將來或將躋身人工智能獨角獸企業。(備注：分析樣本量剔除一半未披露企業)
第九部分典型企業案例分析
1.Atman
企業概述
Atman由來自微軟的人工智能科學家和產業經驗豐富的產品團隊創辦，提供專業領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品，致力于成為醫學、新聞、法律等專業領域語言智能專家，為專業領域用戶賦能，推動專業領域用戶進入人工智能時代，助力專業領域文字智能水平實現跨越式提升。Atman已為強生、新華社參考消息、北大法寶、君合律師事務所等世界領先藥企、新聞媒體、法律服務機構開發機器翻譯、機器寫作、知識圖譜、大數據智能采集挖掘等語言智能產品。
目前Atman在北京和蘇州兩地運營，能快速響應全國各地客戶需求。
企業團隊
創始人&CEO：馬磊
清華大學計算機系畢業，曾先后在微軟研究院和工程院擔任研究員和架構師，機器學習專家、多次創業者、曾主導多項人工智能重大項目，和申請國際專利共計15+項。
Atman公司核心團隊由來自微軟、百度、法電等領域高端人才和資深技術人才組成，公司員工40人，其中碩士以上學歷占比60%，技術開發人員占比70%，一半以上來自微軟亞洲研究院和工程院。
核心技術與產品
技術方面，擅長機器學習（深度學習、強化學習、群體智能）在復雜問題的應用，和國際專利15項，Atman神經網絡機器翻譯系統于2016年9月首秀，早于谷歌的GNMT，專業領域翻譯效果在公測標準和行業客戶測試中均持續領先。核心產品為垂直領域機器翻譯、機器寫作、知識圖譜抽取構建、大數據智能挖掘等語言智能產品。
Atman的機器翻譯產品可自動翻譯編輯專業文獻、報告、音視頻和網頁，支持私有部署和云端混合部署，提供包括數據隱私安全以及自學習的端到端解決方案。
機器寫作可對海量數據進行快速搜索、過濾、聚類，根據行業需求自動生成專業文檔，適用于所有專業寫作場景，可大幅減少專業報告寫作過程中的繁復工作，大幅提升專業領域寫作效率。
知識圖譜可實現海量數據的語義檢索、長鏈推理、意圖識別、因果分析，形成一個全局知識庫。大數據智能采集挖掘系統為專業領域用戶提供智能數據源管理、海量專業數據獲取和非結構化數據自動解析并結合知識圖譜提供auto-screening、知識重構、專業決策輔助，幫助用戶建立強大的以專業大數據為基礎的業務輔助能力。
2.黑芝麻
企業概述
黑芝麻智能科技有限公司是一家視覺感知核心技術與應用軟件開發企業，2016年分別在美國硅谷和上海成立研發中心，主攻領域為嵌入式圖像、計算機視覺，公司核心業務是提供基于圖像處理、計算圖像以及人工智能的嵌入式視覺感知平臺，為ADAS及自動駕駛提供完整的視覺感知方案。
目前公司和博世、滴滴、蔚來、上汽、上汽大通、EVCARD、中科創達、車聯天下和云樂新能源等展開深入合作，提供基于視覺的感知方案；除此之外，公司還在消費電子、智能家居等領域布局為智能終端提供視覺解決方案。目前公司已經完成A+輪融資。
企業團隊
團隊核心成員來自于OmniVision、博世、安霸、英偉達和高通等知名企業，平均擁有超過15年以上的產業經驗，畢業于清華、交大、中科大和浙大等知名高校。
創始人&CEO：單記章此前在硅谷一家全球頂尖的圖像傳感器公司工作近20年，離職前擔任該公司的技術副總裁一職，工作內容覆蓋了圖像傳感器研發和設計、圖像處理算法研發和圖像處理芯片設計。
核心技術和產品
在汽車領域，黑芝麻可提供車內監控方案（DMS），自動泊車方案（AVP），ADAS/自動駕駛感知平臺方案。黑芝麻智能科技提供的解決方案包括算法和芯片兩個核心部分：黑芝麻感知算法從基礎的控光技術，到面向AI的圖像處理技術出發來提高成像質量，以及應用深度神經網絡訓練，結合視頻處理和壓縮技術，形成從傳感器端到應用端的處理過程；黑芝麻芯片平臺采用獨有的神經網絡架構，包括獨有的圖像處理，視頻壓縮和計算機視覺模塊，與黑芝麻視覺算法結合，采用16nm制程，設計功耗2.5w，每秒浮點計算達20T。
3.乂學教育
企業概述
乂學教育，成立于2014年，是一家網絡教育培訓機構，采用人工智能和大數據技術，為學生提供量身定制學習解決方案和個性化學習內容。核心團隊來自美國Knewton、Realizeit、ALEKS等人工智能教育公司，銷售團隊有全國40億toC銷售額的經驗。
企業自主研發了針對中國K12領域的學生智適應學習產品，其核心部分是以高級算法為核心的智適應學習引擎“松鼠AI”，該產品擁有完整自主知識產權，能夠模擬真實特級教師教學。企業發表的學術論文得到了全球國際學術會議AIED、CSEDU、UMAP認可，并在紐約設計了人工智能教育實驗室，與斯坦福國際研究院（SRI）在硅谷成立了人工智能聯合實驗室。
主要產品
學生智適應學習是以學生為中心的智能化、個性化教育，在教、學、評、測、練等教學過程中應用人工智能技術，在模擬優秀教師的基礎之上，達到超越真人教學的目的。該產品性價比高，以人工智能+真人教師的模式，做到因材施教，有效解決傳統教育課時費用高，名師資源少，學習效率低等問題。
智適應學習人工智能系統
智適應學習人工智能系統模擬特級教師，采用圖論、概率圖模型，機器學習完成知識點拆分和個人學習畫像，采用神經網絡、邏輯斯蒂回歸和遺傳算法為學生實時動態推薦最佳學習路徑，實現個性化教育。
業務模式
線上與線下，2B和2C相結合。以松鼠AI智適應系統教學為主，真人教師輔助，學生通過互聯網在線上學習課程。開創教育新零售模式，授權線下合作學校，已在全國100多個城市開設500多家學校。
4.云從科技
企業概述
云從科技成立于2015年4月，是一家孵化于中國科學院重慶研究院的高科技企業，專注于計算機視覺與人工智 能。云從科技是人工智能行業國家隊，是中科院戰略先導項目人臉識別團隊唯一代表，唯一一家同時受邀制定人 臉識別國家標準、行業標準的企業。2018年，云從科技成為祖國“一帶一路”戰略實行路上的人工智能先鋒，與 非洲南部第二大經濟體津巴布韋政府完成簽約。
云從科技奠定了行業領導地位： 國家肯定，國家發改委2017、2018年人工智能重大工程承建單位；頂層設計，唯一同時制定國標、部標和行標的人工智能企業；模式創新，三大平臺解決方案，科學家平臺、核心技術平臺和行業應用平臺。
企業核心團隊
創始人
周曦博士，師從四院院士、計算機視覺之父—ThomasS.Huan黃煦濤教授，專注于人工智能識別領域的計算機視覺 研究。入選中科院“百人計劃”，曾任中國科學院重慶研究院信息所副所長、智能多媒體技術研究中心主任。
周曦博士帶領團隊曾在計算機視覺識別、圖像識別、音頻檢測等國際挑戰賽中7次奪冠;在國際頂級會議、雜志 上發表60余篇文章，被引用上千次。
核心技術團隊
云從科技依托美國UIUC和硅谷兩個前沿實驗室，中科院、上海交大兩個聯合實驗室上海、廣州、重慶、成都四 個研發中心組成的三級研發架構。目前研發團隊已經超過300人，80%以上擁有碩士學歷。
技術優勢
全方位多維智能學習模塊適應不同場景要求；模塊化設計為在工業視覺、醫學影像、自動駕駛AR等領域擴展打下良好基礎。
云從科技具有高技術壁壘：世界智能識別挑戰賽成績斐然，在CLEAR、 ASTAR、 PASCAL VOC、 IMAGENET、FERA以及微軟全球圖像識別挑戰賽上共計奪得7次世界冠軍;在銀行、公安等行業智能識別技術 PK實戰中，85次獲得第一；2018年，云從科技入選MIT全球十大突破性技術代表企業。
在跨鏡追蹤(ReID)技術上取得重大突破。Market-1501，DukeMTMC-reID，CUHK03三個數據同時集體刷 新世界記錄， Market-1501上的首位命中率達到96.6%，首次達到商用水平。
正式在國內“3D結構光人臉識別技術”，可全面應用于手機、電腦、機具、設備、家電。相較以往的2D人 臉識別及以紅外活體檢測技術，3D結構光人臉識別技術擁有不需要用戶進行任何動作配合完成活體驗證的功能， 分析時間壓縮到了毫秒級以及不受環境光線強弱的影響等諸多優點，受到國際巨頭公司的關注。
行業應用
目前國內有能力自建系統的銀行約為148家。截止2018年3月15日，已經完成招標的銀行約為121家，其中云從科 技中標了88家總行平臺，市場占有率約為72.7%;在安防領域推動中科院與公安部全面合作，通過公安部重大課題研發火眼人臉大數據平臺等智能化系統，在民航領域，已經與中科院重慶院合作覆蓋80%的樞紐機場。
5.Yi+
企業概述
北京陌上花科技是領先的計算機視覺引擎服務商，為企業提供視覺內容智能化和商業化解決方案。致力于“發現視覺信息的價值”。
旗下品牌Yi+是世界一流的人工智能計算機視覺引擎，衣+是時尚商品搜索引擎。公司在圖像視頻中對場景、通用物體、商品、人臉的檢測、識別、搜索及推薦均達到領先水平。
目前公司和阿里巴巴、愛奇藝、優酷土豆、中國有線、CIBN、中信國安、海信、華為、360等數十家頂級機構/產品深度合作，通過提供邊看邊買引擎、圖像視頻內容分析引擎、人臉識別引擎等基于視覺識別技術的數據結構化產品服務于海量用戶，同時幫助政府機構、廣電系統、內容媒體、零售商、電商、視聽設備等行業實現智能分析、智能互動與場景營銷。目前公司已經獲得B輪融資。
企業團隊
團隊成員來自于斯坦福、耶魯、帝國理工、新加坡國大、南洋理工、清華、北大、中科院等名校及谷歌、微軟、IBM、英特爾、阿里巴巴、騰訊、百度、華為等名企。
創始人&CEO：張默
北京大學軟件工程碩士， 南洋理工大學創業創新碩士。連續創業者， 曾任華為算法工程師、微軟WindowsMobile工程師、 IBM SmarterCity 架構師，北方區合作伙伴經理，主機Linux中國區負責人，中國區開源聯盟負責人，年銷售額數億。 2013年創業于美國硅谷和新加坡，2014年6月在中國設立北京陌上花科技有限公司。
核心技術與產品
技術方面，在國際頂級計算機視覺競賽ImageNet中，成績曾超過谷歌、斯坦福等，2015-2016年2年獲得十項世界第一。2018年3月，人臉識別準確率位列LFW榜首。Yi+通過遵循無限制，標記的外部數據協議。 Yi+的系統由人臉檢測，人臉對齊和人臉描述符提取組成。使用多重損失和訓練數據集訓練CNN模型，其中包含來自多個來源的約10M個圖像，其中包含150，000個人（訓練數據集與LFW沒有交集）。在測試時， Yi+使用原始的LFW圖像并應用簡單的L2norm。圖像對之間的相似性用歐氏距離來測量，最終取得優異成績。
公司的核心產品主要包括視覺搜索引擎，圖像視頻分析引擎以及人臉識別和分析引擎：
行業解決方案
針對營銷、安防、相機和電視的不同特點，推出相應解決方案。
營銷+AI。場景化廣告方案中，大屏AI助理信息流推薦、神字幕、物體/人臉AR動態貼圖、video-out、場景化角標與廣告濾鏡等形式的廣告內容推薦，適用于快消、汽車、電商、IT、金融、旅游服務等多個行業。
智慧城市+AI。使用計算及視覺助力智慧城市，在智慧安防、智慧交通、智慧園區等方面提供解決方案。在智慧安防實時識別上，實時處理直播攝像頭信息，算法反應敏捷，相應迅速。建立智慧園區方案模型，考慮擴展性&靈活性、數據管理、松散耦合性、安全性、實時整合性以及功能性和非功能性需求等技術方案要素，從業務和技術兩方面整合解決方案實現步驟。
電視+AI。電視+AI的解決方案賦予智能電視多樣播放能力和營銷能力。
相機+AI。相機更具交互能力。用戶通過搜索關鍵字標簽同步展示圖片，打通相冊和購物一站式體驗。準確識別人物屬性特征，動態適應表情變化，可以在視頻以及圖像中對人臉實時檢測，基于深度學習技術，進行人臉相似度檢測，實現面部關鍵點定位、妝容圖像渲染，試用與粉底、唇彩以及眼影等多種虛擬試裝方式。實時檢測攝像頭中出現的物品、場景和人臉等，添加AR效果，SDK支持本地檢測、識別、追蹤，平均檢測幀率可達到25fps。
新零售+AI。Yi+新零售解決方案是基于公司自主研發的人臉識別、商品識別和其他圖像識別算法技術為核心，建立一整套基于人臉、商品的智能零售門店管理方案。Yi+新零售解決方案主要包含數據采集、算法模型說明和部署方案三部分，其中數據采集包括人臉數據采集、商品數據采集；算法模型說明包括識別算法訓練、商品識別、識別輸出；部署方案包括本地部署、云端部署、本地部署與云端部署結合。
6.擎創科技
企業簡介
擎創科技成立于2016年，專注于將人工智能和機器學習賦予傳統IT運維／企業運營管理，為企業客戶提供智能運維大數據分析解決方案，從而取代和改善對高技能運維人員嚴重依賴的現狀。2017年，擎創科技已實現全年2000萬營收，迅速成為國內AIOps領域的領跑者和中流砥柱。2018年初，擎創科技完成了數千萬人民幣的A輪融資，由火山石投資領投，晨暉創投、元璟資本及新加坡STTelemedia跟投。
核心團隊
擎創團隊的核心成員主要由BMC、微軟等美國企業服務上市公司的運維老兵，與新浪、餓了么等知名互聯網公司的大數據、算法專家組成，核心團隊成員至少擁有10年以上的行業經驗。其中CEO楊辰是國內最頂級的B端銷售，曾帶領團隊獲得10倍的業績增長；CTO葛曉波擁有長達15年的企業級軟件開發和運維經驗；而產品總監屈中泠則來自甲方，創業前為浦發硅谷銀行企業架構師，深知甲方對企業運維產品的需求。這個曾經深耕于運維企業服務市場的團隊，如今在智能運維企業服務賽道繼續領跑，讓擎創科技成為最懂企業的客戶，最值得企業客戶信賴的軟件廠商。
主要產品
“夏洛克AIOps” 作為擎創自主研發的大數據智能運維主打產品，自2016年上線以來，已從1.0版本升級至1.9版本，可應用在金融、大型制造業、鐵路民航、能源電力等涉及國家發展和民生問題的多種行業。在2017全球運維大會上，夏洛克AIOps獲得由中國信息通信研究院與高效運維社區聯合頒發的“年度最具影響力AIOps產品”獎。
“夏洛克AIOps”充分利用自研算法輔助客戶實現IT運維價值，結合客戶的現有情況，規劃從傳統ITOM至AIOps智能運維的一站式路徑，助其運營落地，由此打破數據孤島，建立統一的大數據智能分析平臺，實現以人工智能為核心，驅動傳統IT運維監、管、控三個層面，并將相關運維數據及業務數據實時展現。
“夏洛克AIOps”擁有多項自研算法，猶如運維界的福爾摩斯，能迅速發現并定位運維問題的根因，實現秒級排障，最大程度避免企業產生重大損失。更有價值的是，“夏洛克AIOps”還能通過長期的數據積累和機器學習，運用新型深度神經網絡算法對企業的業務數據進行預測，幫助企業提前規劃IT資源，高效預防各類黑天鵝事件的發生。
商業模式
目前，擎創科技已與多家金融和制造行業標桿客戶形成穩定的合作關系，包括浦發銀行、浦發硅谷銀行、國家開發銀行、上海鐵路局、銀聯、海爾、浙江能源等。針對不同客戶，采用個性化的商業模式進行服務，目前主要有私有模式和SaaS模式兩種，都具有較強的可復制性。
篇10
1、前言
隨著經濟的不斷發展，電力系統也在不斷完善中，其中繼電保護技術的好壞直接影響著國家電網的穩定運行，因此，加強對繼電保護技術的可靠性研究是非常必要的。
2、影響繼電保護系統可靠性因素
2.1、硬件裝置的影響
電力網絡是由繼電保護裝置、二次回路、通道、裝置通信等一些重要元件構成的，這些元件的可靠性不僅影響著繼電保護運行中的可靠性，還直接關系著電力系統中線路的可靠性，所以一旦發生問題，將會對整個系統造成嚴重損失。主要有以下內容：一是繼電器中觸點的松動。觸點對繼電器切換負荷工作有著重要的作用，許多出現故障的繼電器都是由于觸點松動或是開裂造成的，也有的是因為觸點尺寸不合理形成誤差而造成的，這些都會降低繼電器的可靠性。其中觸點松動主要是因為接觸點和簧片沒有進行合理的配合造成的，而觸點開裂則是由于材料問題，例如材料硬度過高或者壓力太大等，上述中任一弊病，都會對電力系統安全性造成影響。二是電流互感器的飽和。近幾年來，人們用電量不斷增加，使得電力系統的規模不斷擴大，低壓配電系統中的短路電流也隨著變大，若變電所與配電所中的出口發生短路現象，就會導致電流互感器的飽和，從而增加了電流互感器中的變感誤差，在這種環境下，靈敏度不高的繼電保護裝置就很有可能發生拒動行為。
2.2、軟件因素
若電力系統中的軟件出現問題就會使保護裝置出現誤動或是拒動的行為。目前主要的軟件問題有：編碼不正確；不能明確需求分析定義、設計軟件結構時出現失誤；沒有規范測試及定值輸入有誤等。
2.3、人為因素
安裝人員沒有根據指定的設計要求進行接線，或是沒有正確安裝線路的極性，或是操作人員在工作過程中出現失誤等，這些問題在電網中時有發生。
3、加強機電系統可靠性的相關技術措施
繼電保護運行可靠性的提高將會很大程度上提高電網運行的效率，從而能夠降低電網運行過程中的風險。而要想提高繼電保護日常工作的效率和質量，高水平的繼電保護技術及先進的保護措施是必不可少的，具有重要意義。
例如：為了進一步提高電力系統繼電保護的可靠性，某電力公司合理應用先進技術，成功將一個傳統電磁式繼電器保護的35kV變電所改造成微機保護裝置系統的終端變電站。在電力系統的改造過程中，應充分利用先進的電力電子技術研究成果，逐步實現輸、變、配電設備的狀態監測與檢修，通過在線檢測及帶電測溫等先進的測試手段，對于繼電保護裝置的可靠性進行科學的評估，運行管理人員應及時掌握繼電保護裝置的實際性能，以此作為指導檢修工作的依據，及時排除可能存在的不可靠因素，從而且確保電力系統的安全、經濟、高效、穩定運行。另外，在電力系統保護裝置及監控系統方面進行了多方面的技術革新，具體表現為：（1）通過對線路保護裝置、主變保護裝置進行技術改造，可以滿足變壓器的主、后備保護、線路保護、綜合保護、電容器保護、小電流接地檢測、備用電源自投、綜合數據采集等方面的功能需要，以進一步提高其整體可靠性；（2）監控系統的基本功能擴展為數據采集、控制操作、事故處理、監視顯示、畫面制作、制表與打印等，為繼電保護可靠性的提高做好必要的準備。經過技術改造后，該供電公司的電力線路及站內設備的繼電保護均采用計算機采集、運算、判斷,反應靈敏、迅速,在設備或線路有故障時可靠切除故障點。對此，筆者總結了以下幾點，旨在提高繼電保護系統的可靠性。
3.1、提高信息化與微機化的水平
近些年來，電子信息技術得到了高速發展和創新，電力系統的微機保護技術也逐漸成為人們關注的焦點。例如工控機的應用，無論是在功能、容量及速度上，工控機都比以前的小型機更有優勢。所以，繼電保護應用工控機技術可操作性強。這樣可以降低繼電保護運行過程中的不可靠性風險。計算機技術的發展也對繼電保護技術產生了很大的影響，因為繼電保護裝置作用較為單一，主要用于切除存有故障的元件，但是在工作中還存在一些問題。為了能夠解決這些問題，保障電力系統的安全運行，就需把整個電力系統連接成一個體，而利用計算機網絡技術就可以很好的實現該效果。
3.2、加強智能化程度
智能化是提高繼電保護運行過程中可靠性的重要措施，同時也是一項技術創新。目前人工智能化已廣泛應用于人們的日常生活中，電力系統也無例外，比如進化規劃、神經網絡、遺傳算法等技術都已得到電力系統的廣泛利用，其應用領域也在不斷的擴大中。電力系統引進人工智能化技術很大程度上保障了繼電保護設備的穩定性，并且還能控制繼電保護設備中的一些不可靠因素，例如工作隱蔽性和連續性等。人工智能化技術最突出的優勢就是可以快速處理故障，并且邏輯思維能力較強。經調查表明，在線評估工作中人工智能的運用意義重大，不僅能夠突出人工智能的優勢，還具有很大程度上的主導地位。所以，電力系統中的繼電保護設備運用人工智能技術將會很大程度上提高其運行中的可靠性，從而保障工作質量。
3.3、使用性能好的數字控制器件
使用性能相對較高的數字控制器件能夠很大程度上提高繼電保護工作的質量。目前在電力系統繼電保護中常用的器件為CPLD 與FPGA。其中CPLD 較為復雜并可編程，而FPGA 屬于現場可編程的門陣列，二者均在繼電保護中擁有很大的優勢，這是因為CPLD 與FPGA 具有很強的高度集成特點，能集中多個微機系統中的功能。通過使用這些性能高的數字控制器件能夠使電子系統的設計發生極大變革，增強繼電保護設置的生命力。由于這一控制器件與確保系統快速響應、提高系統可靠性與系統集成度具有密切的聯系，同時還可以縮短研制保護裝置的周期，所以大大保障了繼電保護裝置在運行時的可靠性。
4、繼電保護技術的發展趨勢
隨著智能電網建設的推進，相關研究的深入，繼電保護專業一定會適應電網需求向智能化方向發展，跟進電網建設步伐，對于繼電保護裝置的控制和測量提出數據信息一體化的要求。
4.1、繼電保護技術的智能化應用
在智能電網中，電力系統對遺傳算法和神經網絡的應用較為普遍，將智能化的應用在電力領域打下良好的基礎。神經網絡可以充分解決非線性的問題，而以生物神經系統為基礎的人工神經網絡以其分布式儲存信息和自組織的優勢迅速占據智能化的前沿。由于人工神經具有方向保護、判定故障距離和保護主設備的諸多功能，在電力系統的繼電保護中產生巨大的應用效應。通過使用神經網絡的辦法，分析故障樣本的信息，從而快速判定故障發生的地點，提高解決問題的效率。
4.2、繼電保護綜合自動化的應用
由于現代網絡技術的發展，繼電保護裝置作為一個多功能性的計算機裝置，實現對整個網絡的智能終端指導。繼電保護裝置通過互聯網獲取電力系統的故障數據和信息，快速傳遞給電力系統的網絡控制中心。同時，由于智能電網的電力系統逐步向綜合性的自動化方向完善，變電站的各種功能得到了有效的實現，不斷促進電力系統的健康運行。
4.3、繼電保護技術廣域化的應用
近年來，由于人們的生產和生活對用電的需求加大，電網的電壓等級也有很大幅度的提高。在需求的高壓的之下，供電的不穩定性越來越明顯，而且故障的出現頻率也大為增加。因此，智能電網需要不斷提高信息技術和通信技術的應用，通過廣域測量的技術為電力系統的信息輸送提供保護，從而提高自動化裝置的性能，減少電力故障，確保電力系統的安全和穩定。
4.4、提高繼電保護故障人員的專業技術和素質
智能電網的穩定運行需要繼電保護技術來保駕護航。電力系統的工作關乎人民群眾的生產和生活的許多方面，安全責任重大，所以需要不斷提高工作人員的業務水平。加強對于繼電保護故障人員的專業技術培訓，可以開展相關的知識競賽，實現人才儲備的戰略要求。同時，業務人員的個人素質也是重要的考核部分，加強其崗前培訓，建立一支高素質和高技能的從業隊伍，推動繼電保護技術的不斷進步。
5、結語
綜上所述，在社會經濟不斷發展的浪潮中，人們生活水平質量的提高對用電量和輸電方式等都提出了較高的要求，由于繼電保護裝置在整個電力系統中所占據的重要地位，所以必須對其進行探索，不斷研究應用新的手段和技術，從而為電力系統的安全運行創造良好的環境。
參考文獻：
[1]陳麗萍：《提升電網繼電保護系統運行可靠性措施研究》，《科技與企業》，2011年15期
篇11
1國外無人化農機設備與技術的發展概況
正是因為國際上的科學技術起步要遠遠早于國內，在農業發達地區，比如北美、澳洲和西歐地區，在農業生產中已經普及使用智能農業機械設備，并且個別發達國家已經在農用無人機械方面已經有著豐富的知識貯備和經驗積累，所以當地的無人化農業發展水平遠遠領先于我國。美國一部分的大型農場早已經開始使用GPS進行導航定位的自動化農用機械，到2022年，美國95%的農場都普及這項自動駕駛收割技術。約翰迪爾、凱斯紐在2016年率先推出了無人駕駛農業機械產品的升級版，機械裝有感應和監測裝置，可以自動實現對障礙物的規避和控制，同時操作人員可以利用遠程進行控制，并且實時監測和調整，真正意義上的可以做到24小時的無人機械作業。但是目前該產品還是商業實驗階段。
2國內無人化農機設備與技術的發展情況
我國于2016年由中國一拖集團有限公司率先對外公布東方紅無人駕駛拖拉機，并實際展示了拖拉機在農業活動中的效果。當年的東方紅無人駕駛機器裝配有國三指標的發動機、電動控制系統、電子懸架系統等，為之后我國無人駕駛農業機械奠定了堅實的數據積累和支持，隨著東方紅無人機械的誕生，我國無人化機械進一步得到了發展，后續開展了以無人機械為代表的整地插秧等農業活動，引起了全國媒體的共同關注。我國由于勞動力不足，勞動成本增長過快，不得不大力發展農業機械無人化。我國一直都是農業大國，但是國內糧食生產總值比不能滿足日益增長的糧食需求，我國還需要大量的進口還彌補糧食的短缺，雖然近些年來我國的農業機械自動化發展迅速，但是由于研究過于分散，并且規模不大，并不能高效地完成技術研發。我國大量的土地過于分散，很多地方無法使用大型機器，這些原因都促進了我國開始農業無人化機械的發展。
3農機發展的關鍵技術
就當前我國農業機械化的發展狀況和先進的國家技術對比而言，我們確實存在著很大的技術差距，我國也已經預見了農業智能化機械的發展的前景，正在大力發展人工智能和互利網技術，以期幫助農業機械縮小差距，提升我國農業機械產品的綜合能力，舉全國之力用最短的時間縮短和世界先進技術的差距。就目前的形勢而言，無人農用機械主要存在兩個發現趨勢，一種是大型的自動化農機，另一種就是小型的農機機器人，大型的機器主要針對于大型的拖拉機進行升級和研發，而小型的機器人就需要更多靈活便捷的機器設備來替代，把這些機器放在農業生產中，可以加速自動化農業的發展，農機智能化和無人化的基礎原則就是對智能設備的研發。最近幾年，我國下發了多部關于提高農業機械發展的政策，把發展農業機械智能化作為國家戰略政策。農業機械產品的升級和完善將帶動我國農業發展水平的迅速提升，目前最為重要的步驟就是早日突破農業機械無人化、智能化、信息化的整合。農業機械無人化需要使用大量的傳感器還定位技術，依托于北斗導航的全方位覆蓋，我國將更快的實現農業機械的精確定位，加入不斷研究升級的AI控制技術，我國農業機械的自動駕駛有望早日突破。農業信息化的含義就是指利用傳感器技術收集和匯總農業的數據，在使用加密通信數據把傳感器中的所有環節進行連接，最后比合成監控網絡，把傳感器和農業環境進行連接，農業物聯網就是基于此項技術。農業機械自動駕駛可以有效的提高農業的精準程度，保證作業質量，提高產物產量，而農業物聯網技術可以精準操作，可以生成農業大數據進一步完成農產品的追蹤等。按照當先的發展形勢而言，農業機械無人化是我國大力發展的方向，可以有效的縮短和國外的技術差距，實現彎道超車。
4無人化農機的升級發展策略
伴隨著現代農業機械智能化無人化技術突飛猛進，傳統的農業制度無法適應當前的信息時代。農業機械的智能化和信息化，需要綜合信息化、傳感器、網絡技術、自動化、智能化水平，加入未來興起的AI技術，可以更加全面的幫助提高農業生產效率。
4.1加強農機領域的跨界人才培養
當前，農用機械無人駕駛還屬于一類新興技術，整個技術的發展仍然處于起步階段，不論在企業的內部還是外部，都缺少專業完善的理論培訓制度。教學資源的匱乏，導致培訓體系不完整，尤其是人工智能的發展、互聯網技術、現代工業和農業機械等專業領域的培訓少之又少，而且現有培訓的機構資料也屬于過時，無法形成系統的教學模式。所以針對系統整合的問題所在，需要用科技進行創新，構建專業人才培養體系。首要任務就是普及人工智能的基礎，其次對專業人才進行相應的技術提升，最后才是以市場為主導，對企業相關的員工進行專業化的技能訓練，讓更多新型行業得到專業的人才的帶動。
4.2利用人工智能和物聯網實現產品跨界發展
雖然我國農業機械產品技術方面還存在很多問題，但是AI技術和互聯網技術的發展已經在世界范圍內名列前茅。所以，發展農業機械的未來核心工作就是綜合整理技術的跨界和應用，結合我國AI和互聯網產業的優勢地位，主導企業和科研機構共同合作，合作共贏，針對傳統農業機械做出技術突破。與此同時，整合和匯總傳統農業機械企業和互聯網企業的產業鏈條，降低成本，整合優化資源渠道，加速現代化技術服務社會的時間，加速無人化、智能化、信息化現代農業和的發展。當前，我國有很多互聯網企業已經加入到現代化無人機械的研究中，但是仍然需要更多的企業積極參與研發，盡快突破技術瓶頸，加速成果落地，進而帶動整個行業的飛速發展，保證我國無人化農用機械的高速發展。
5結束語
本文著重分析當前我國農業機械的實際情況，并且得出一系列的發展策略，指出農業機械的無人化和信息化是農業機械發展的必經之路，也是重要組成部分，要想我國農機產品更加的完善，就必須對人工智能和網絡科技進行有機結合，持續完善的對我國農業機械產品進行優化和升級，不斷在產品創新發面做出突破，進一步縮小和外國先進設備的差距，最后全面發力，齊頭并進。
參考文獻
[1]鄧文剛,陳慧敏,高剛毅.農業機械自動化在現代農業中的應用與發展趨勢[J].南方農機,2020(3):239.
篇12
目前，在檔案整理的過程中，每個環節都需要大量的人工干預或檢查，才能達到理想的整理效果，也就是說一個單位的檔案要想整理得好，就必須需要一個高素質的檔案人員，做到仔細、認真，并且必須非常了解單位的業務運作。
二、應用業務規則技術的解決之道
針對國內檔案管理現狀，廣東萬維博通信息技術有限公司在自有系列檔案信息資源管理系統(AMIs)產品基礎上，引入人工智能技術，研發了一套“基于業務規則的檔案信息資源管理平臺”，該平臺除具備一般AMIS的檔案管理、利用、編研的功能外，重點研究了基于信息資源規劃，依托業務規則庫的檔案信息資源收集管理體系：通過信息資源規劃確定各立檔單位的歸檔范圍、保管期限表，并將其抽象為檔案業務規則庫(Archives Business Rules Database，簡稱ABR)，同時也將檔案主管部門與指導部門的規范、制度、標準等也整理到ABR，通過強大的推理引擎(RM)，對已有的檔案信息數據(AID)進行分析與推理，作出相應的判斷，以幫助立檔單位達到“檔案收集齊、保管期限設置準、檔案著錄規范”的目標，同時也為檔案管理部門建立起智能化的網上監督指導系統、績效評估系統和上崗人員自學習系統等。也可通過基于檔案知識規則庫(ABR)和推理引擎(RM)構建的檔案信息雷達自動從相關業務系統收集檔案信息資源?；緦崿F以下功能：
1)采用人工智能技術，建立檔案業務規則庫(ABR)，利用規則引擎，貫穿整個檔案軌跡的全過程，控制檔案收集、整理的質量與數量；
2)構建檔案信息雷達，利用檔案業務規則庫(ABR)。通過數據挖掘技術自動收集立檔單位的各種業務數據：
3)建立新型的檔案移交、接收模式，做到檔案實體正式移交前進行相應的非現場預檢查，保證檔案接收質量并減少后續的著錄量與數字化加工量：
4)建立新型的檔案監督指導管理體系與績效考核體系，實現遠程指導、遠程考核。
5)建立新型的檔案自學習系統，提供檔案上崗人員接受培訓的新途徑，并找到傳承資深檔案人士知識的快捷方法等。
三、主要研究內容
1、檔案業務規則庫(ABR)的建立與管理
與檔案業務相關的規范、制度、標準等內容，稱為業務規則(Business Rules，簡稱BR)，特別是檔案管理部門制定的檔案收集、歸檔范圍、保管期限表等。
每個立檔單位都有不同的規則，每個資深的檔案從業人員都有不同的經驗總結，在檔案指導的過程中可能也會定期加入相關規則，規則在不斷地更新。檔案業務規則庫分為三類，是將檔案各項專業知識分門別類融合。
1)針對外部的業務規則庫：以《檔案法》為主的相關法律、法規和制度等；
2)針對結構化的內部規則庫：對綜合檔案以立檔單位為基礎的《歸檔范圍》、《保管期限表》，對工程檔案以工程性質為基礎的《建設工程峻工檔案歸檔范圍》：
3)針對非正式的內部規則庫：檔案指導長期實踐的經驗，單位經驗豐富的檔案從業人員的知識總結等。
2、檔案業務規則庫(ABR)在檔案軌跡的各個環節的用處
通過完善的業務規則管理系統(BRMS)將相關的檔案規范、制度、標準及各立檔單位的歸檔范圍、保管期限表等抽象為檔案業務規則庫。
BRMS是系統服務堆棧中的一部分，提高了SOA的便捷性，利用它建成的ABR及檔案信息庫(AID)，可較快地搭建與檔案配套的其他業務系統。
檔案業務規則庫(ABR)建設完成后，在檔案軌跡的各個環節可以開始發揮作用。
可對各立檔單位的檔案信息(包含全宗、目錄／項目、案卷、卷內等)自動分析，提高決策水平，推理得出相關結論：
檔案著錄是否規范?
檔案收集范圍是否齊全?
保管期限定義是否準確?如數據符合要求，可以搬檔案實體過來或下去檢查等，并衍生出相應的人工智能子系統：
1)檔案接收即時檢查系統
接收檔案范圍確定后，系統可即時根據檔案業務規則庫(ABR)將各立檔單位的檔案信息(AID)，通過知識規則推理引擎(RM)，對錄入或導入的檔案信息進行檢查，系統自動提出整改意見或驗收意見。
2)檔案著錄規范檢查系統
根據已存在的檔案業務規則庫(ABR)對責任者、題名、保管期限等自動進行檢查。
3)網上監督指導系統
檔案局／館、檔案主管單位利用基于Internet／Intranet的檔案信息掃描技術，結合檔案業務規則庫(ABR)，自動監督各立檔單位的檔案整理情況，發現問題自動提醒，并及時反饋，信息轉入Workflow，檔案監督指導人員根據實際情況作出處理。
它利用人工智能的原理，借助計算機模擬人類的思維過程，對檔案信息數據進行分析與推理，作出相應的判斷，提出建議及線索，以供檔案管理部門進行進一步的重點檢查與監督指導。其目的就在于：提高監督指導效率，降低監督指導風險，進而保證檔案收集入庫的質量。
4)立檔單位績效評估系統
篇13
如何去調整高校計算機師范類專業的課程設置、教學計劃以適應中學信息技術課程的改革和發展要求，如何去培養計算機師范類專業學生的信息技術的技能、改變他們的知識結構以勝任他們今后的教學工作要求，如何加強師范專業的課程建設以適應新課程的要求，如何改革計算機師范類專業的實踐模式以使我們的師范生能在畢業后立足三尺講臺，我們從幾個方面對這些問題做了研究，本文是研究成果的總結。
一、目前高等學校計算機師范類專業課程設置的現狀和存在的主要問題
目前，大部分高校師范類計算機專業的課程設置都是按照以下模式來設置：參照計算機工科專業的設置，安排各種計算機專業課程，再加上教育學、心理學，以及教法課和師范技能課程。這種課程設置雖然基本上涵蓋了中學新課程體系下的教學內容，但是本科教學中的內容較深，對中學教育的指導缺乏針對性。同時，一個不爭的事實是因為信息學不作為升學的考試課程，所以信息學在中學和語數外理化等課程相比，處于次要的位置。而教學質量比較好的中學基本上都希望中學生在信息學奧賽上有較高的建樹，或者希望信息學教師在教授課程的同時，能夠管理所在學校的機房，維護所在學校的網站。計算機師范類本科教學的教學課程中，對各科的知識教育時間和花費的精力用力比較平均，沒有特別的培訓學生這幾個用人單位實際需要的能力。
針對以上現狀，我們在綿陽師范學院師范類計算機本科專業的學生中課程做了如下改革，同時在04級本科班中做了試點。
二、新課標下計算機本科教育課程改革的具體內容
1.中學新課程“網絡技術應用”模塊與計算機師范類專業相關課程的改革
在基本保留原來課程的情況下，加大網絡編程，局域網組裝與維護的教學力度。以中學校園網組建為案例，設計網絡設備組裝課程設計，具體安排以下教學內容：
（1）主干網及交換設備；
（2）校園網服務器；
（3）網絡綜合布線系統；
（4）網絡操作系統的選擇；
（5）網絡軟件；
（6）網絡的配套設施；
（7）以為工具，具體設計網站。
2.中學新課程“多媒體技術應用”模塊與計算機師范類專業相關課程的改革
在教學案例中，以中學的數理化知識點為素材，教會學生設計出中學課程中的多媒體課件，讓本科學生具備調動中學生興趣的能力。
3.中學新課程“算法與程序設計”模塊與計算機師范類專業相關課程的改革
在教授本科生“算法與程序設計”的過程中，將課程內容作如下改革，以配合信息學奧賽比賽內容的要求。重點講授算法的復雜性、基本算法（數論算法、高精度算法，最短路徑、背包問題）、常用算法（遞歸、排序、查找、收索）、常用策略（篩選策略、歸納策略、分治策略、最優策略、窮舉策略、回溯策略）。在講授這些知識點的同時，選取往年的信息學奧賽試題給學生系統分析，以培養學生在此領域的能力，以便今后工作的時候能夠輔導中學生。在實驗課大綱設置的時候，盡量將以往的信息奧賽試題讓學生編程序實現，以加深印象。
4.中學新課程“信息技術基礎”模塊與計算機師范類專業相關課程改革
課程內容設置安排如下：1.信息及信息技術基礎知識，2.計算機網絡與多媒體技術，3.中文版Windows XP操作系統的基本操作，4.中文版Word 2000文字處理軟件，5.中文版Excel 2000電子表格軟件，6.中文版PowerPoint 2000演示文稿制作軟件，7.因特網的基本應用，8.中文版FrontPage 2000網頁制作軟件。在這些內容中對幾個工具軟件做詳細介紹，并需要做出案例。
5.中學新課程“人工智能初步”模塊與計算機師范類專業相關課程改革
課程設置以應用人工智能技術解決問題為主線，按照“知識表達與人工智能語言推理與專家系統問題求解”這一線索呈現學習內容。
三、教學改革方案在綿陽師范學院計2004級學生中運行情況：
對綿陽師范學院2004級計算機科學與技術（師范）80名本科學生進行了教學課程改革的試點，并對學生進行了調研，收集了學生的反饋意見。
從學生的反饋意見來看，學生對課程改革80%以上持肯定意見，提出的改進意見主要集中在教學方法的改進上。
2004級的學生于2008年7月畢業，我們對學生就業之后的情況進行了跟蹤調查，80名畢業生有50名進入了各地的中學擔任了教師工作，我們對這部分學生的表現情況向用人單位做了調查。
