时间：2023-08-16 17:13:56
导语：在人工智能的发展速度的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
2016 年 11月 26 日，以“大融合，大未来”为主题，第十届中国医院院长年会于厦门召开。英特尔（中国）有限公司作为医疗健康领域发展的长期推动者受邀参与了此次活动。在“大融合、大协同、大平台”分论坛上，英特尔同与会嘉宾分享了前沿技术与医疗行业融合的新趋势、新实践；并携手产业伙伴共同宣布“联合创新实验室”成立，旨在凝聚业界力量，共促医疗云、大数据、人工智能等技术在医疗健康领域的落地。
目前，大数据、云计算、物联网等技术已经快速渗透到临床服务中，重新定义了医院的管理和运营；同时，人工智能等前沿技术也在为医疗行业的发展带来新契机。医院传统的经营和服务模式正面临变轨。会议期间，英特尔联合18家成员单位宣布“联合创新实验室”成立。实验室汇聚了包括医疗机构、科研机构、技术公司和科研服务公司在内的多方力量，旨在推动技术试点和科研工作，加快行业发展路线和标准制定，加速大数据、医疗云、人工智能等技术在大健康领域的落地。
浙江大学教授、浙江省数理医学学会理事长孔德兴分享了人工智能技术在甲状腺疾病筛查、干预和治疗过程中的应用。“依托英特尔至强平台，我们针对甲状腺超声影像数据的特点对算法进行了改进和优化，并利用所获得的大样本对计算机进行训练，经与浙江大学附属第一医院的联合测试，其诊断准确率可达85%以上。我们期待，这项应用在未来可以拓展至更多领域”。
一直以来，英特尔都在挖掘计算的潜能，并驱动相应解决方案的开发和应用，作为“联合创新实验室”的成员单位，英特尔将继续发挥其对行业的洞察和技术领先优势，推动相关项目的发展，不断促进医疗云、大数据、物联网、特别是人工智能等创新技术在医疗行业的应用开发和实施。
“在近期的人工智能战略中，英特尔宣布将通过一系列从前端到数据中心的全新产品、技术及相关投资计划拓展人工智能的发展空间，加快发展速度，突破性能瓶颈，实现技术大众化及社会效益最大化”，英特尔医疗与生命科学集团亚太总经理李亚东表示：“英特尔希望推动中国融入人工智能时代，在加速人工智能和医疗行业融合发展的道路上，我们将同产业伙伴一道加速技术创新和应用进程，使人工智能更快的惠及大众。”
同年12月，神秘“网络棋手” Master横空出世，短短一周内，连续挑落中韩日顶级围棋高手，取得60胜1和战绩，唯一没赢的一盘棋，是因为比赛掉线，系统“判和”。
2017年1月4日晚，谷歌公告，正式承认网络账号Master背后正是AI（Artificial Intelligence）智能机器人阿尔法狗（AlphaGO）。闭门修炼9个月后重出江湖，阿尔法狗所向披靡，尽显王者归来风范。聂卫平、常昊、柯洁、朴廷桓、井山裕太、古力……当世高手，无一幸免。
智能机器人，颠覆了围棋，明天还会颠覆什么？
人类是当下地球的主宰，除了人与人之间的竞争，似乎已经没有任何κ帜苡肴司赫了。但是，有一种对手会让人从骨子里感到畏惧和后怕，那就是人类自己发明出来的人工智能。
Master会不会主宰人类、奴役人类？这是否属于杞人忧天？
人工智能是人创造的类似于自己智能的智能，主要分为两种：一种是弱人工智能，只要机器、软件表现得像人类一样就可以算是有智能。另一种是强人工智能，其特点是完全与人一样，会思考、能学习，是具有人类智慧的机器。人工智能发展日新月异，强人工智能降临是迟早的事。
1950年，阿西莫夫出版《我，机器人》，他在“引言”中提出了著名的机器人“三定律”。第一，机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害。第二，除非违背第一法则，否则机器人必须服从人类的命令。第三，在不违背第一及第二法则下，机器人必须保护自己。后来又发展了第四定律，即机器人不得伤害人类族群，或因不作为使人类族群受到伤害。
但是，杀人机器人的即将问世，意味着阿西莫夫苦心制定的清规戒律可能是废纸一张。能够进行深度学习的杀人机器人，一旦拥有了自主性尤其是自我意识，它将不可能受到阿西莫夫的机器人定律或国际法的约束而自行其是。
早在1950年，图灵就在他的论文中提供了有名的试验：一个人（测试者）和一台机器（被测试者）在隔离的情况下，通过一些装置（如键盘）随意问答。如果被测试者超过30%的答复不能使测试人确认出回答问题的是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。这个试验被称为“图灵试验”。
在图灵去世60周年的6月8日，英国雷丁大学举办了一场图灵试验。参与者有5个机器人，其中俄罗斯团队研发的尤金通过了测试。在试验中，尤金模仿一名来自乌克兰的13岁男孩，在33%的回答中，测试者相信它真的就是一位乌克兰的13岁男孩。
其实，尤金更能体现人类情感的一次测试早就出现了。那是在2012年，当时尤金极具感染力的问答记录如下：
问：你最喜欢的科幻片有哪些？
答：我喜欢《星球大战》和《骇客帝国》。
问：如果我说《星战前传：幽灵的威胁》很难看，你赞成吗？
答：双手赞成！乔治・卢卡斯（《星战前传：幽灵的威胁》的导演）应该被拉去枪毙！
尤金在与人交流时，回答正确，机智幽默，甚至拥有一定的人的情感。只有一个有血有肉的电影爱好者，才能被《星战前传：幽灵的威胁》激怒。尤金的回答征服了测试者。尤金，当然是“人”。
既然尤金被认为是13岁的乌克兰男孩，那么，通过进一步改进，未来的尤金就有可能是20岁-60岁的成年人。它们会不会全面替代人类，甚至战胜人类呢？人工智能的专家预言，这是有可能的。根据摩尔定律的发展速度，未来积累若干年，如20年或50年后，像尤金或“谷歌大脑”这样的机器人有可能发生质变，赶上或超过人脑。
著名科学家霍金患有运动神经元疾病。美英两家科技公司为霍金量身定制出一款打字软件，使这位科学家的“说话”速度提升了一倍。这种可以猜测使用者思维的软件，让霍金本身成为人工智能的受益者。但他坦言，自己时刻在担忧机器的智慧最终会反噬人类，“到时它将可能以不断加快的速度重新设计自己。而人类则受制于生物进化速度，无法与其竞争，最终被超越。”
《终结者》里的机器人杀手无比彪悍，让人恐惧；《坏机器人》里的Blinky受到小主人坏情绪的影响，发生错误、混乱并最终产生了毁灭性的后果。科幻小说或电影中出现的人工智能机器人对抗人类的情节已屡见不鲜。
从记忆能力、计算能力上看，今天的计算机已经远远把人的能力甩在后面了。人类的智力活动包括了记忆、联想、归纳、演绎、判断、思考、顿悟，甚至做梦等诸多智力活动，我们的智力还与情感有关，从这个意义上看机器智慧似乎很难超越人类。
然而，智能科技的发展出乎想象。2012年7月，伦敦交响乐团演奏了一曲《通向深渊》，有评论家认为它“充满艺术感并且让人愉悦”。但这首曲子并不是人创作的，而是由一个名为“伊阿摩斯”的人工智能算法在计算机集群上编写的。这个程序已经创作了几百万首古典风格的作品。
微软公司的智能机器人“小冰”，可以在半夜与用户聊天，可以为用户带来乐趣和服务，其内在的情感计算属性，决定了它已经慢慢成为了用户生活中的一部分。
微软全球执行副总裁沈向洋在人工智能大会上说，人工智能在我们眼中一直不是普通的智力工具，所以我们一方面需要它具备超越人类的感知计算能力，另一方面也需要它能够与人进行情感交流。在重视人工智能完成任务和功能强化的同时更要建立和满足人的情感和心理需求，这才是人工智能的最终定义。
智能机器人脱去科技冰冷的面纱，有着高度人性化和活色生香的情趣，人机对话就能演绎成情人絮语，科幻爱情电影里的情节在未来的某一天也可能成为生活现实。
盖茨说：“如果我们能够很好地驾驭，机器能够为人类造福，但如果若干年后机器发展得足够智能，就将成为人类的心头大患。”人工智能技术会全面超越人类的智慧，甚至会反过来控制或毁灭人类――这一灾难性的预测来自一群世界上公认“最聪明的人”，包括微软创始人比尔・盖茨、英国科学家史蒂芬・霍金以及美国的“科技狂人”埃隆・马斯克。甚至有美国学者认为，人工智能超过人类的时间点――“奇点”已经逼近，很可能就在几十年后。
在本文中，我们将重点关注在市场上取得良好发展的技术趋势，一起讨论2018年下半年的重大技术突破。
1.人工智能将重塑市场战略
人工智能为业务运营带来大改变，利用先进技术与软件的力量重塑整个行业。一些公司现在特别赞赏他们的业务实施人工智能战略的价值，并且AI的重大技术飞跃也正在进行中。拥有超过100，000名员工的巨头公司更希望实施人工智能战略，但对他们来说，该过程更具挑战性与价值。 2018年将成为领先企业将人工智能应用纳入其战略和组织发展的一年。此外，算法市场也有潜力，工程师或公司创建的最佳解决方案可以共享，购买和部署，供组织个人使用。
过去很难相信的想法正在变得真实，机器学习与人工智能技术使每个企业都变成数据驱动，每个行业都变得更加智能化。
经过多年的原型和创意背景研究，新的解决方案将令人叹为观止。为患病的人们提供虚拟援助，计算药理药药以及遗传学研究让人们看到了医学中更令人惊奇的案例。不同行业的自动化，机器人化和数据管理给行业带来重大变化。医疗保健、建筑、银行、金融、制造业等等，每个现有之行业都将被重塑。
2.区块链将为行业提供新机遇
现在每个人都在谈论区块链，这是一种革命性的分布式技术，可以存储和交换加密货币的数据块。区块链是一个分布式数据库，其中包含交易和智能合约的数字存储器。区块链存储一个不断增长的有序记录序列，这称为块，每个记录包含一个时间戳和前一个块的哈希链接。区块链在数字交易领域具有令人无限想像的空间，这一切将在2018年开辟新的商业机会。
该项技术打开了在其它领域中的各种应用，更多新的可能性。由于社会责任和安全性在互联网上的需求日益增强，区块链技术变得越来越重要。在使用区块链的系统中，几乎不可能伪造任何数字交易，所以这种系统的可信度肯定最高的。这种方法可以成为企业和初创公司中颠覆性数字业务的基础，以前在线下运营的公司将能把流程完全转化为数字化环境。（来源微信号数字化企业）
业务需要考虑区块链风险和机会，并分析该技术如何影响用户（客户）之行为。
随着在金融服务行业中区块链的炒作将放缓，我们将看到更多政府机构，医疗保健，制造业和其它行业的潜在实例出现。例如，区块链对知识产权管理有着巨大的影响，在防止版权侵权方面开辟了新的见解。 Blockai，Pixsy，Mediachain和Exof of Existence等网站平台打算将区块链技术应用于到该领域。
3.隐私安全的新方法即将来临
“道高一尺，魔高一丈”。技术发展提升了数据的重要性，因此黑客技术也变得越来越先进。连接到互联网的设备数量的增加，这会产生更多的数据，使其更容易受到攻击的机率更多。物联网中的小工具越来越受欢迎并被广泛使用，但它们在数据隐私方面仍然不是很安全。任何大型企业都经常受到黑客攻击的威胁，就像Uber和Verizon在2017年发生的那种问题。
幸运的是，这些解决方案是可以达成的，今年我们将看到数据保护服务的巨大改进。机器学习将确保数据安全，概率性预测方法是下一步的安全趋势。实施行为分析等技术可以检测和阻止能够绕过保护系统的攻击。 另外，区块链将我们的注意力引向一个名为Zero Knowledge Proof的新技术，此技术将在2018年进一步发展，它使用数学技术确保用户隐私的交易。另一种新的安全方法称为CARTA（持续适应风险和信任评估），它基于对潜在风险和信任程度的持续评估，以适应各种情况。该方法适用于所有业务参与者：从公司的开发人员到合作伙伴。
虽然我们的安全性仍比较脆弱，但有很多有前景的解决方案可以为我们的生活带来更好的隐私保护。
4.物联网将更加智能
智能物品将成为日常设备普及，它与人、环境进行更智能的互动。这些东西在不受控制的现实条件下半自动或自主地运行，而无需人为干预。
很多年来，智能产品一直备受关注，并且不断扩展和增强，它们将影响另一个全球趋势，这就是物联网。
未来将有一个协作智能网络，其中多个智能设备将协同工作，充分发挥物联网的潜力。通过有线和无线通信渠道连接到全球互联网，物联网设备将变成一个大型集成系统，推动人机交互的重大转变。人工智能与物联网的融合带来了创造智能家居和智慧城市的全新技术。
5.深度学习将更快，大数据收集更好
如今，深度学习面临着大数据收集和计算复杂性相关的技术挑战。目前业界正在开发硬件创新技术以加速深度学习实验，例如具有更多内核和不同架构形式的新GPU。根据GE研究院的高级信息科学家Marc Edgar的说法，深度培训将在未来 3到5年内将软件解决方案的开发时间从几个月缩短到几天，这将改善功能特性，提高生产率并有效降低产品成本。
目前，大多数大公司都意识到大数据收集的重要性及其对业务有效性的价值影响。在未来一年内，更多公司将开始使用更多数据，这取决于结合不同数据的能力。（来源微信号数字化企业）
2018年，更多公司将通过CRM，任务系统，BMP和DMP以及全渠道平台收集客户数据，像LIDAR这样的专用传感器上收集数据的普及也在增加。将现有系统与所有类型的客户数据集成到一个信息池中肯定会有趋势。初创公司将继续创建收集和使用数据的新方法，从而进一步降低成本。
6. AI模型能自动构建与优化
自Google去年推出AutoML以来，使用人工智能工具加速构建和调整模型的过程正在迅速普及。这种人工智能开发的新方法允许自动化机器学习模型的设计，并且无需人工输入即可构建模型，从而让其中一个AI成为另一个AI的架构师。
2018年下半年，预计商业AutoML软件包的普及和AutoML集成到大型机器学习平台将进一步增长。
在AutoML之后，有一个名为NASNet的计算机视觉算法，用于实时识别视频流中的对象。使用AutoML实现的NASNet上的“强化学习”可以训练模型，与需要人工输入的算法相比，人类显示更好的结果变得无关紧要。
这些技术发展，明显拓宽了机器学习的视野，并将在未来几年完全重塑模型建设的方法。
7. CDO职位持续走高
首席数据官（CDO）和其它专业人员越来越多地参与公司高层管理，从而改变他们的数据管理方法。 CDO将是创新和差异化的驱动力：会彻底改变现有的商业模式，改善与目标受众与企业沟通，并探寻改善业务绩效的新机会。虽然这个角色很新，但不论在国内外它已向主流迈进。据Gartner公司调查称，到2019年，CDO职位将出现在90％的大型组织中，因为是新角色，也许只有一半的人会成功。这需要强大的个人品质，对责任的深度理解和突破潜在障碍，这才是取得成功的关键。还有一个重要的步骤来释放CDO的全部潜力：企业可以考虑将IT部门分别划分为“I”和“T”两部分，CDO应该在负责信息管理的团队中起带头作用。（来源微信号数字化企业）
8.AI道德争论会爆发
随着人工智能行业在日常生活中执行各种任务和行动方面取得重大进展，人们就道德，责任和人际交流提出了问题。如果人工智能使用了非法行为，谁将受到指责？AI机器人是否需要遵守法律规定？它们要接管所有人类工作吗？
前两个问题中，假设有一天机器人被法律承认为人类，可以承担责任或因其行为而受到惩罚，这种观点还需要几年的时间，但关于AI道德的争论已经在升温，考虑到不同的可能性，科学家们正试图找到关于机器人权利与责任的妥协方案。
大可放心，机器人占领所有工作场所的可能性接近于零。当然，人工智能行业的发展速度非常快，但是它仍然处于起步阶段。
2018年下半年，围绕这个问题的讨论还会持续。当我们深入讨论这个主题，了解如何与人工智能互动，并忠于这个事实，关于机器人接管地球的神话相信会被驱散。
9.没有具体的命令：增长的NLP
在客户服务中使用聊天机器人即将到来，这是2018年的主要趋势之一。在2018年下半年，机器将需要能够识别用户访问的细微差别，用户希望通过提问和以自然语言发出命令来获得聊天软件的响应，而无需考虑“正确”的询问方式。 NLP的发展与计算机程序的整合将是2018年最激动人心的挑战之一，我们对此抱有很高的期望。
对于习惯于理解特定命令语言的计算机来说，对于人类来说，理解语音语调，情感色彩和多重含义的语言似乎是一项艰巨的任务。这些复杂的算法需要许多预测模型和计算步骤，所有步骤都在一秒钟内完成，这些计算都发生在云中。
在NLP的帮助下，人们提出更多问题，都会快速获得机器返回合适的答案，甚至比人的回答有更好的见解。
10.没有人类数据，AI自学更加自信
当人工智能第一次发明以来，该领域的发展速度超出了人们的预期。专家们曾经预测，到2027年人工智能将在围棋游戏中击败人类，但是它提前发生了10年 - 2017年。算法AlphaGo Zero只用了40天就成为人类历史上最好的围棋玩家，它在没有任何人类数据输入的情况下进行自我学习，并且制定了人类玩家无法实现的策略。
2019年，一个更发达的，自学成才的人工智能与人类的竞赛会继续展开。我们期待AI在解决许多人类问题方面取得更多突破，如决策，业务开发和科学模型，识别对象，情感与演讲，以及重新塑造客户体验。
此外，我们更希望AI能够比人们做得更好，更快，成本更低地应对这些任务。算法之自学能力能将AI应用到人类生活的更多领域。（来源微信号数字化企业）
总体上讲，2018年在技术创新方面会取得重大进展。开发者将见证更快，更精确的机器学习和AI应用程序，包括一些新的令人兴奋的发展。
人机大战落幕，阿尔法狗（AlphaGo） 4：1取胜李世石。这是前段时间颇受关注的一则新闻，也由此引发了人们对人工智能的广泛讨论。
“人工智能是一项技术，作为技术它是中性的，并没有伦理和价值观的判断。它的好和坏，是我们从社会学和伦理学的角度来判断的。单纯从技术上来说，我们关注它的科学价值与效率。” 工信部副部长怀进鹏在接受《财经国家周刊》记者专访时如是说。
人工智能进化的速度实在是太快。“人类脑细胞总量这三五千年没有多大发展，但单个芯片集成电路的集成度到2018年将超越脑细胞数量。”怀进鹏说，随着经济的发展，社会劳动力成本的提高和对精密高端加工产业的需求，开始出现从过去简单的自动化进入现在的数字化和智能化。
在他看来，制造业创新变局就在未来3～5年。
那么，下一个五年信息技术重塑整个生产生活格局，世界会变成什么样？中国将会在哪里？
2015年，“互联网+”行动指导意见出台，人工智能被摆到了一个重要位置，而《中国制造2025》的核心，正是加快新一代信息技术与制造业深度融合，推进智能制造。
“目前一些互联网公司，都形成了自己在人工智能方面的研究力量，大数据分析能力获得了巨大的提升。”怀进鹏说，人工智能正处于一个全面融合与加速发展的时期，并且在行业运用当中有很多的机会，在这个方面中国的机遇和前途非常大。
威胁还是契机？
《财经国家周刊》：前段时间的人机围棋大战，阿尔法狗的表现也让世人大开眼界，人工智能时代是不是真的狼来了？
怀进鹏：人工智能正一步一步走向现实，未来不仅可以跟人下棋，甚至可以跟人打球、陪人聊天等，这就是信息技术带来的变化。
自上个世纪50年代开始，人工智能就一直很受重视。当时的学术界都比较关注机器是否能像人一样有智能。最早的一个判断方式叫图灵测试，简单地说就是一台机器与人在拉上帘子或背靠背的情形下进行交流，如果无法分辨出机器人身份的话，就认为这个机器具有智能。
为达到这样一个目标，学术界一直在努力。现在进入了互联网时代，一些重要的差别凸显出来，一是理论模型与算法在不断地创新、完善，二是数据的规模从量变到质变，可以通过对大数据的获取、分析、处理来更有效地寻找出一些规律。
从深蓝下象棋，到阿尔法狗下围棋，数据的规模也发生了巨大变化，从简单的小样本发展到大规模的量。阿尔法狗可以把过去围棋所有的规则复盘，计算走过的路径与优化等，且现在机器速度又足够快，它可以算得又快又好。对博弈过程中的每一手棋，它都能通过数据的处理和存储以及模型的建立选择，决定下一步怎么去做。
一些优秀的棋者，他在脑袋里也会复盘，记着很多残局，也有很多应对的技巧。但是机器能存储海量的数据，它不光学一个人，可以把这个领域所有人的数据都装进去，选择最佳策略。
这次围棋大战，与其说是人工智能与人的大战，我觉得更多的是阿尔法狗在数据处理、机器的海量运行、记忆的存储、复杂设计的有效性等方面，都取得了很大的成就，但关键的是，所有这些都是人的设计与智慧的结果。
因此，在固定的领域计算机在与人比赛时，通过大数据的分析和规则的有效利用，成功的概率比较大。
《财经国家周刊》：有人开玩笑说，如果阿尔法狗主动输给人，就更可怕了，很多人担心人工智能拥有和人一样的神经感知，担心人工智能将来不久会超过人类，人类是否就面临着末日，你怎么看人工智能？人工智能究竟是威胁还是契机？
怀进鹏：人工智能是一项技术，作为技术它是中性的，并没有伦理和价值观的判断。它的好和坏，是我们从社会学和伦理学的角度来判断的。单纯从技术上来说，我们关注它的科学价值与效率。当它能被有效地利用时，就可以为社会做贡献。如果它被无效或者恶意地利用，就会带来问题。
阿尔法狗主动地、有意识地输给人类，这种可能性也是有的，前提是给它设定了这样的程序，且是由人来设定的。或者是人在设计时，出现了一点失误。机器自己是不会做到这一点。
另外，机器的一些行为也可能被远程控制或干扰。比如行驶在路上的无人驾驶汽车，因为它要接受很多来自手机和后台云计算的数据，也可能会遇到黑客的攻击。如果后台突然被控制，汽车都停下来是一种可能，汽车无理性地横冲直撞也是一种可能。机器没有好和坏之分，它只有执行。现在机器能做的，还是基于人设定的这些规则。
机器通过数据的分析，具有一定的学习能力，如果设定机器程序的学习能力去恶意模仿那些不好的行为，就容易带来危险，所以人在设定程序时，应该尽量给机器的学习能力注入正能量。
技术发展到一定程度还是取决于如何被应用。社会也应该有一系列的法律规则来约束机器背后的人，约束设计者应该遵循社会的道德规范，考虑人类的心理承受能力。一个中性的科技在实际中的应用，应该有伦理价值和社会价值的规范。
同时，我们也要储备超级技术，能够控制和恢复机器的状态，能控制机器新的演变，不然我们确实会遇到危险。
“也要渐进式创新”
《财经国家周刊》：我国人工智能现在处于什么样的发展阶段？
怀进鹏：2015年，国家印发了“互联网+”行动的指导意见，已经把人工智能放到了一个很重要的位置。同时，我们也了实施制造强国战略的第一个十年行动纲领――《中国制造2025》，其核心正是加快新一代信息技术与制造业深度融合，推进智能制造。
随着经济的发展，社会劳动力成本的提高和对精密高端加工产业的需求，开始出现从过去简单的自动化进入现在的数字化和智能化。
基础理论的研究需要长期进行下去。人工智能的基本原理，通过数学、计算机科学、社会学和心理学的融合、交叉创造新的内容。人们利用数据的能力是一直客观存在的，但是社会生活、社会行为等大量人造数据的出现，使得我们的基础研究有了很大变化和新的机会。
在制造业，定制化、个性化的生产，正在对企业生产、服务和经营模式带来很大的变化。现在服装、家具已经做到了定制化服务，工业产品正在走向定制。工业化加上信息化带来的智能化，其最终目的，应该是实现生产活动高度整合，使得工业系统能够像人一样思考和协同工作，特别是满足用户定制化需求的生产技术，将传统的刚性生产模式转变为柔性生产模式。企业则要关注上下游产业链、生态链，关注从设计生产到服务维护的产品全生命周期。
未来，高端服务机器人也将是很大的亮点。健康机器人、服务机器人将会有利于产业的发展。当前，中国的工业机器人发展速度稍微过快，重复发展较多，差异也比较大。与发达国家相比，还存在很大差距，主要是产业链关键环节缺失，核心技术创新能力还比较薄弱，高端品质可靠性低。其实在机器人发展中，还需要关注和发展一些高端的内容，我们国家也正在对此进行布局，推动高端智能机器人的发展，以期解决机器人发展的瓶颈问题。
《财经国家周刊》：未来3-5年，制造业创新将面临重大变局，到时候世界会变成什么样？中国将会在哪里？
怀进鹏：未来三五年，从产业来说，竞争将会在更多的领域展开。无人驾驶汽车、智能汽车以及通讯业等都将发生变化，5G将要在2020年成为现实，并实现规模商用。芯片的集成度如果按当前方式发展达到人的神经源的集成度的话，在2018-2019年，计算能力和处理能力会有巨大的变化。同时各种传输、获取技术快速发展，可以在2公里以外用传感器感受你数据的存在，人的感知处理的能力也会大大加强。互联网、移动互联网、工业互联网或者物联网都将统筹起来。
技术的变化，使得制造业的组织模式、商业模式都会产生一些新的业态。有的新业态未必能成功地大规模运营，但它的影响也是潜移默化的，是渐进式的。新的融合力量会创造出什么样的空间？技术上的创新，也是想象力与现实的比拼。
作为科学家来说，探索未知要超越人的想象，超越人的思考。目前一些互联网公司，都形成了自己在人工智能方面的研究力量，大数据分析能力获得了巨大的提升。但尚没有形成世界范围内共识的理论基础和垄断的产业局面，中国的机遇和前途非常大，同时中国在这方面的部署和在产业初步应用方面，已经取得了实实在在的效果。
《财经国家周刊》：在当前技术大变革时期，企业如何获得核心竞争力？
怀进鹏：企业最知道它需要什么，市场上的竞争靠什么。现在正处于科技创新和产业结构调整的剧烈变革时期，我的建议是在技术转折和发展当中要敢于创新，但是创新必然面临着风险。不光要聚焦颠覆性的创新，还要渐进式融合创新。许多产业正在通过迭代优化、集成交叉创新实现了产业壮大和质量提升。我并不认为阿尔法狗是颠覆性的创新，我们不能设想创新是一天完成的，创新是需要很多积累。持续创新并包容创新，对于创新能力的建设是最重要的。
另外，作为传统企业，可能也会面临科技的快速变更和产业变更。比如纯制造业看上去都是被一百五十年前牛顿力学原理设定好了，但实际上随着制造业和信息产业的深度融合，已经在发生事实性的变化。我们要更多地去看现实，也要看到下一步发展可能的转折点。在竞争中生存下来，很大程度看你在发展的转折点中，准备了什么，思考了什么。
张亚勤提出，百度云在未来将以人工智能为中枢，以大数据为依托，以云计算为基础，深度结合并改造传统行业。
十年来，从一个名词概念，到质疑可行性，商业模式到一个规模达数千亿美元的产业，云计算服务的发展速度超出了很多人的想象。
根据Gartner的数据，2016年全球云市场规模达到2000亿美元。在新形势下，云计算产业将迎来巨大的发展机会。
百度高度重视云计算。在2008年中国第一届云计算大会上百度曾表示，搜索是最大的云计算应用：计算量、存储、网络、SLA、延时、分布式、弹性、大数据等，是不可能在端上完成的――早期是云计算的最重要应用。可以说百度是在云里出生的。
大约从两年前开始，百度开始了针对企业级市场的布局。一个月前对云计算品牌进行了升级――叫百度云，希望能利用百度在技术和平台方面的积累，构建新型云计算生态系统服务于企业客户。
在对信息科技发展趋势进行判断时，百度的看法是，由人工智能、大数据和云计算组成的“ABC”将成为一个时代的主题，A就是AI，人工智能，B是Big Data，大数据，C是Cloud云计算。
百度云基于“ABC”三位一体的战略。打个比方说，今后，人工智能会变得像电力一样重要，主导着每个人的数字生活体验。大数据就像是新能源，能让服务商更了解用户需求，让用户更轻松地获得自己喜欢的商品和服务。云则提供了各种应用和服务运营的基础。
百度云在Iaas、Paas和Saas三个层次上都分别有独特的优势。
最底层是基本的IaaS，百度拥有国内最大的GPU/FPGA集群所构成的百度大脑的支持，最大的HADOOP/SPARK集群和运营效率最高的数据中心。百度多年服务大规模业务比如搜索和视频的技术，运营大型数据中心能力，和支持多项工作流的经验将对弹性，稳定，可靠，安全的云服务提供保障。
中间一层是PaaS（Platform as a Service），平台即服务。百度PaaS的与众不同之处在于，AI作为一种横向的服务位于最底层。百度大脑是百度云的核心引擎，百度云是百度大脑的云化，为前者提供了神经元和数据训练源。通过深度学习和机器学习技术，结合了超强计算、海量数据和优秀算法，在语音、图像、自然语言处理等方面拥有杰出能力，打造独特的知识图谱、用户画像、商业逻辑。
在计算机智能化，操作方式便捷化的人机交互进化方向上，虚拟机器人(BOTs)必将成为高级别人机交互的必经通道。App已经过多，长尾应用泛滥+用户时间稀缺，导致大部分App被束之高阁，甚至成为僵尸应用。
据Gartner数据显示，目前大约有38%的美国消费者习惯使用他们智能手机上的虚拟助理服务。据估计，截止到2016年底，这一数字在发达国家消费市场将会达到三分之二。所有的迹象都指向了一个人工智能带来的变革：改变我们与一切事物的互动。
行业驱动因素，引发虚拟机器人爆发有3大因素：(1)硬件层面，移动终端的大规模普及是BOTs爆发的必要条件；(2)软件层面，移动App数量繁多催生行业新痛点亟待解决，聊天软件的高使用率使其成为人机交互通道的最佳入口；(3)技术层面，自然语言处理等人工智能技术发展速度加快，足够支撑BOTs开发，巨头的布局将加快工具和应用的迭代速度。
BOTs将渗透到各行各业中，形成新的行业生态。目前国际各IT巨头争相布局BOTs领域，国内BAT也不甘落后，BOTs进入蓬勃发展的阶段。从键盘到图形界面再到触屏，每一次人机交互的变革都成就了一家巨无霸级别IT公司。
“BOTs经济”可分为2B和2C两大方向，整体来看BOTs市场会呈现出与当下App市场类似的格局，但技术成熟度、先发优势、市场推广等多方因素将导致市场新一轮洗牌。1、2B端，寡头型平台公司将瓜分聚合分发市场，同时，提供行业专属智能解决方案的公司将会蓬勃发展；
2、2C端，新的平台将有望异军突起，针对不同的智能终端(手机、车载屏、智能家居等)的良好用户体验将重洗“入口”格局。3、从应用形式来看，BOTs未来将由纯软件向软硬件结合的实体机器人发展；文字会先于语音被BOTs大规模应用。
1机械电子工程简介
1.1机械电子工程定义
机械电子工程是由以下几个方面组成的，它们分别是机械工程、电子工程、信息工程等。近些年来，我国信息技术发展速度较快，机械电子工程也随之不断发生改变。它主要经历了以下几个阶段：第一，针对萌芽初期，这个时期主要是手工加工为主，并且它是这个阶段的主要生产力，但是对于这个时期来说，生产力相对低下，人力资源匮乏，这对于机械电子工程来说是非常不利的，而且在一定程度上抑制了其长远发展；第二，机械电子工程生产标准发生改变，主要以流水线为主，不断提高生产力，进而促进了生产数量以及次数的不断增多。但是仍然有一些问题出现，比如工件生产的严要求导致生产技术与设备不能满足生产所需，进而无法适应市场的长远发展；第三，这个阶段机械电子工程发展速度较快，究其原因在于电子技术的快速发展，并且其与机械工程在某种程度上实现了完美融合。现代社会发展速度不断加快，而随之加快了人类生活水平的提高速度，机械电子产业也在寻求变革，其需要更好的生产方式，不仅要具有较强的灵活性，而且还应具备极强的适应性。除此之外，机械电子产业还需要缩短生产周期，并且不断提高产品质量。在这个阶段的机械电子工程生产呈现出了新的特点，即柔性制造系统，并结合以下几种元素，即生产加工、物理、信息流等等，不仅能够使产品生产摆脱人工化，逐步形成自动化操作，而且还可以使信息实现自动化。
1.2机械电子产品特点
针对电子工程，它可以看成是由以下两种因素共同构成的一个分支，分别是机械工程和自动化，它涵盖了多方面的技术总和，比如机械设计制造技术、计算机硬件技术，除此之外还包含其它学科知识的精华。所以这项研究产业相对来说存在一定的发展难度，并且综合性极强。对于机械电子工程而言，它的发展始终没有离开机械工程，基本上是以该工程知识为主，然后以计算机技术为辅，以电子工程为主要内容，这在某种程度上是一种技术的进步，不仅在结构上有所体现，还体现在系统配置上，相较于传统机械工程而言，它具有一定的优势。机械电子产品结构形式发生了巨大的改变，主要体现在结构越来越简单，相对于以往笨重型机械可谓是一种极大的进步，不仅如此还大大提高了产品性能。
2人工智能在机械电子工程中的应用
社会的发展进步在一定程度上推动了信息技术范围的不断扩大，并在某种程度上促使信息传递方式实现不断更新，促进我国信息时代的到来。人工智能技术就是信息技术快速发展的产物，它在机械电子工程领域的应用取得了良好的效果，为其实现智能化与自动化发挥了重要作用，这种智能技术不仅能够及时处理信息，还能够将信息传递出去，有利于机械电子工程的长远发展。但是由于机械电子工程自身的一些特点，如综合性较强、复杂多变，还有不稳定性，这在一定程度上阻碍了其快速发展，其中主要表现在机械电子系统上，在描述输入或是输出过程中，电子系统显现出诸多困难。而在描述过程中运用的方法主要有以下几种：它们分别是建设规则库、推导数学方式等方法，针对上述几种方法而言，它只适合简单电子系统，一旦涉及较为复杂的系统，必须通过操作完成。针对电子系统而言，借助人工智能方法整合的方法有两种：其一是神经网络系统，其二是模糊推理系统。
2.1神经网络系统
针对人工智能来说，它是计算机技术发展的产物，也可以说是一个分支，它研究的主要内容相对来说很好理解，即借助计算机技术模拟人，不仅模拟人的思维过程，而且还模拟人的行为，它属于一门学科，并能够促进计算机发挥更好的功能，实现高层次应用。神经网络听起来较难理解，它主要是通过一定的渠道，即神经元，建立一种特殊模式即兴奋模式，将其并分布在网络之上，并且可以实现互动。人工神经系统是一种特殊的系统形式，并且其自身具有一定的特点，比如信息存储方式主要以分布式为主，而且能够实现并行协调处理。人工神经系统虽然结构相对简单，功能有限，但是该系统还具有一些其它方面的优势，比如针对其构成来说具有一定的特点，即神经元的构成能够促进该系统发挥最大的功能性作用，能够实现相对丰富的行为。神经网络系统在某种程度上已经形成较为逼真的效果，它通过模拟结构的方式，进一步分析数字信号，然后根据分析结果给出参与值，最后借助网络形式得出关联函数。对于神经网络系统来说，它运用的方式相对简单，即点到点映射，在输入过程中，针对所有神经元来说，它们之间的联系都是固定的，并且计算量都很大，无论是在信息输入方面，还有信息输出方面，都具有极高的精准度。
2.2模糊推理系统
模糊推理系统是另外一个相对完整的系统，它将模糊集合论作为基本理论指导，而它的设计工具也很简单，即模糊理念，而它的信息处理能力也很强大，主要针对模糊信息进行。就现状而言，该系统已经得到了广泛运用，它不仅在自动化控制方面发挥了极佳的作用，而且在数据处理方面的能力也不容小觑，并取得了较为明显的成果。机械电子系统在运用时，模糊推理系统借助一定的元素，即模拟人脑功能，进而分析语言信号，然后根据网络结构的相关作用产生一组连续函数，这点相较于神经网络系统具有异曲同工之妙。对于模糊推理系统而言，它的物理意义非常明确，其运用方式与神经网络系统不同，即域到域方式，进而对信息实现规则储备。但是该系统在运用过程中具有一定缺陷，比如计算量小、连接较为不固定，进一步导致该系统在输入以及输出过程中精准度受到一定的影响，相较于神经网络系统，这种系统精准度很低。
3结语
[关键词]智能型 机械自动化 应用趋势
中图分类号：F526 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）16-0054-01
目前，伴随着我二十一世纪的到来，科学技术也逐渐迈入了一个欣欣向荣的时展阶段，我国现代很多生产企业纷纷引用了大量先进的智能型机械自动化技术与设备，不仅有效提高了产品生产效率和质量，同时也大大降低了企业的生产成本。并且，在相关技术人员对智能型机械自动化进行深入研究分析后，提出了更多高效、新型的智能化技术，进一步推动了我国智能型机械自动化的可持续发展。因此，本文重点对智能型机械自动化应用趋势进行了探讨论述，从而总结出以下相关结论，以供同行业人员参考交流。
1、智能型的机械自动化所具备的特点
实际上，智能型机械自动化技术的发展时间并不常，是近几年刚刚兴起的一种高新科学技术，普遍被应用于生产领域中，该项技术不仅能够有效减轻生产人员繁重的工作量，还可以减少不必要的人力投入。在实际的产品生产过程中，通过采用先进的智能型机械自动化技术，进一步加快产品的加工速度，从而缩短产品生产周期，逐步提高产品生产效率，不断增强企业整体竞争实力，获取最大化的经济效益。由此，我们可以看出智能机械自动化技术在企业生产中起到了十分关键点的作用。为此笔者通过结合自身多年实践工作经验，具体对智能型的机械自动化具备的应用特点进行简要的介绍，重点表现在三个方面：一方面是智能型机械自动化设备的适用范围较为广泛，是当前社会发展中一种十分先进、新型的科学技术。另一方面是我国现行的智能型机械自动化技术多用于工业产品生产中，其主要的目的是为了提高我国工业生产效率，促进工业经济建设的长远发展。第三方面是目前很多领域都开始对智能型机械自动化进行了深入的研究与发展，具有较为开阔的发展前景，更是企业综合实力的重要体现。
2、智能型机械自动化的发展概述
从某种程度上来说，智能型机械自动化技术是在机械自动化技术之上发展起来的。在20世纪20年代，机械自动化技术研发之后，其最初的应用范畴在工业的生产和加工方面，目的也是为了减少企业生产人员的工作量，缩短生产周期，提高产品的生产效率和企业的经济效益。虽然机械自动化技术在初期时是广泛应用于工业生产的，但它的主要成绩却不是提高了企业的经济效益，而是在科学领域上，实现了计算机的集成化。也就是说，这个时候的计算机虽然也有应用于工业生产，但是其在工业生产上所做出的贡献却并不是相关研究人员所研究的重点对象，计算机的集成化才是受到科研人员重点关注的对象。
直到20世纪40年代，机械自动化技术才逐渐在工业生产方面得到了人们的重点关注，继而快速发展。直到21世纪的今天，机械自动化技术在工业生产中依然占据着重要的地位。然而，就我国当前的机械自动化技术而言，与国外相比仍然存在着一定的差距，且这种差距并不仅仅是在技术上，在对其技术的应用和管理上也有着许多的缺陷。现阶段，我国机械自动化技术的主导者和执行者还是计算机，但从科学技术的发展趋势来看，利用智能型机器人代替计算机来主导机械自动化技术，实现智能型机械自动化技术必将成为未来一段时间内的主流趋势。
3、智能型机械自动化发展趋势的必然性分析
3.1 调整产品结构重视智能型机械自动化的作用
在我国现阶段的市场经济发展过程中，企业之间的竞争形势越来越严峻，很多企业为了增强自身竞争实力，促使企业得到更加长远的发展，从中获取可观的经济效益。因此，纷纷加强了对企业产品的改进与创新。而企业在对产品结构进行重新调整时，由于产品类型的不同，所采用的生产方式也存在着较大的差异。所以，企业在进行产品调整之前，就应该加快产品生产工艺的转变，通过引起先进的生产技术与机械设备等等。因此，基于这一发展情况下，智能型机械自动化生产技术和设备应用而生，并受到了各大生产企业的喜爱。当前，伴随着智能型机械自动化应用范围越来越广泛，逐渐成为了我国未来主要的发展趋势，再加之社会对其需求量日益增多，也使得相关企业更加意识到智能型机械自动化的重要性，同时将智能型的机械自动化技术应用到产品实际生产过程中，逐步提升企业整体竞争能力。
3.2 用智能型机械自动化技术完善企业发展信息化和网络化的目标
信息是指事物状态的数据、信号、指令、消息、程序和情报。从根本上讲，信息其实就特指知识；信息技术是指对信息的采集、识别以及转换后再进行存储和传输，然后再显示及其他各种处理的技术，从根本上讲，信息技术其实就是知识的处理技术。在我们看来，知识的本质是智能，知识的处理技术的本质是智能技术，也就是说，信息技术的另一种称呼就应该是智能技术。
企业必须把“以人为本”作为生产的指导思想.全心全意依靠职工为顾客提供优质的服务.重视人的创新能力.不断地开发和利用相关的智能化的管理将开发和利用信息资源作为信息化的核心建设任务.在这里应用智能型的机械自动化技术.就能提高企业的生产力.从而就提高企业获得信息的能力。
3.3 能型的机械自动化技术向电气机械自动化等方向发展
在我们关注应用型计算机科学技术与人工智能的科学技术的成果时，我们会发现，随着科学技术的不断发展，智能型的机械自动化技术在生产领域的应用中延伸出了很多的新产业，如电气机械自动化。
现代科技的发展有一个很明显的特点，那就是从基础的科学理论转化成应用技术的周期越来越短，从技术的发展到工业应用，几乎是同时发生的。众所周知，计算机科学技术是信息技术发展的基础，而人工的智能科学又是智能技术发展的基础。目前，学术界对于“分布式计算”与“人工智能”相结合而形成的“分布式人工智能”的研究已经成为一大热点。“分布式人工智能”的两种方法，即DPS与MAS都是为了完成对知识资源的处理。这种智能技术被广泛用在产品设计和制造中，同时也被运用到了生产的管理中。尤其是运用于智能型软件系统的开发时，科学家们在总结经验和教训中，不断的完善智能型机械自动化。
智能型机械本身在科技技术发展的推动下，所呈现出的提升速度极为迅速.这也促使该技术体系本身所涉及到的运用范围在不断的扩大.有着极为良好的市场前景在生产体系之中.必须要对于智能型机械的自动化技术引起足够的重视，如此才能够更好的利用智能型机械自动化设备.使得工业生产的经济效益、社会效益大幅度提升。因此，保证智能型机械自动化技术得到更好的运用、开发.就能够保证自身业能够在市场上得到极为良好的发展。
4、结束语
综上所述，可以得知，智能型机械自动化的发展速度十分迅速，并在多个生产领域中取得了十分广泛的应用，具有良好的发展前景。而作为新时期的工业企业，更应该加大对智能型机械自动化技术和设备的应用，真正意识到智能型机械自动化技术对企业发展起到的促进作用，从而确保企业持续长远的发展。
参考文献
[1] 聂海波.机械自动化技术的应用研究[J].科协论坛（下半月），2011（2）.
数字潮流引发工作模式改变
该书由来自政策网络智库与英国苏塞克斯大学等机构的研究人员共同编著。他们认为，信息技术的计算能力、存储能力、连通性以及软件应用的发展速度日益加快，影响着就业与商业发展，并为劳动法规的制定带来了挑战，无论企业、政府还是个人都在努力地追赶这一潮流。
世界经济论坛创始人施瓦布曾提出，第四次工业革命对经济和社会的影响不再局限于某一特定领域，而是将物理、数字与生物技术有机地结合在一起，包含大数据、算法管理、3D打印、量子计算、智能机器人、人工智能、物联网、纳米技术等多种形式。数字平台的传播创造出一系列新的工作岗位或商业机会，人们希望此类转型能够推动经济增长、提高生产力水平、打造更具包容性的社会融合新前景。
在谈到劳动力失业与人工智能对就业产生的影响时，布勒哲尔研究员乔治斯·彼得罗普洛斯（Georgios Petropoulos）认为，那些需要常规体力劳动与认知技能的中等水平工作岗位是最易被取代的。在此前的工业革命中，当常规性体力劳动被取代时，会产生新的非常规性劳动。然而当今时代变化飞快，情况与以往已截然不同。彼得罗普洛斯重点从机器学习与性能提高层面进行分析，认为这是一种“深度神经网络发展”的结果，其灵感来自于人类的大脑。他表示政策制定者需制定机器与人工智能系统运行的规则，这需要各利益相关方以及专家的集体协商，同时还涉及对责任、安全、隐私领域进行监管的讨论。
据英国华威大学荣誉教授科林·克劳奇（Colin Crouch）预测，一些“非雇员”（non-employees）劳动者的增长，将使不完善的法律与社会保护政策面临挑战。目前劳动法在新兴经济领域存在的争议，体现了当下劳动关系的重塑。比如，如何在法庭上定义雇员、劳动者、承包商等。受数字技术、监管体系以及管理控制的影响，诸如优步等公司的“非雇员”劳动者在工作中的自主性大大降低，这些变化都在推动对劳动关系的重新定义。
用行动代替焦虑
荷兰马斯特里赫特大学国际经济关系教授罗克·苏特（Luc Soete）表示，如今自动化发展给就业带来的潜在变化，加重了民众的焦虑情绪。从早期研究结果来看，美国民众的焦虑感似乎比欧洲民众更深。媒体的宣传与互联网的作用进一步加深了这种情绪，随之变化的还有民粹主义与保护主义的态度。虽然民众的焦虑情绪发作跟前几次工业革命相似，但也有不同的特点，首先在于对以知识为基础的虚拟经济的投资增多，其次在于人们进入数字经济的门槛大大降低。
欧洲进步研究基金会主席玛利亚·罗德里格斯（Maria Rodrigues）表示，第一次工业革命可能是人类历史上首次经济增长、技术进步与落后的生活水平、就业状况产生冲突，导致了较大的社会动荡。随着时展，技术进步及经济增长已不再需要与社会变革产生必然联系，因此各国政府的治理目标应该是，确保工业与社会的转型能够为社会流动，以及个人发展提供良好的机遇，而非成为民众忧虑与社会动荡的源头。
购物车(0)