时间：2023-10-07 15:57:37
导语：在人工智能技术创新的撰写旅程中，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。
关键词：人工智能；异化；规范；生态文明观
中图分类号：TP18
文献标识码：A
一、人工智能技术的发展及其影响
人工智能技术研究开始于20世纪50年代中期，距今仅有60年的发展历程，但是其迅猛的发展速度，广泛的研究领域以及对人类产生的深远影响等令人惊叹。调查显示，77.45%的人认为现实生活中人工智能技术的影响较大，并且86.27%的人认为人工智能技术的发展对人类的影响利大于弊；认为人工智能技术对人类生活影响很小且弊大于利的人权占很小一部分。人工智能技术的发展和应用直接关系到人类社会生活，并且发挥着重要的作用。人工智能技术的发展方向和领域等由人类掌控着，所以人类应该尽可能地把人工智能技术的弊处降到最低以便更好地为人类造福。2016年3月份，围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世h对弈，最终比分4∶1，人类惨败。4月份，中国科学技术大学正式了一款名为“佳佳”的机器人，据了解，机器人“佳佳”初步具备了人机对话理解、面部微表情、口型及躯体动作匹配、大范围动态环境自主定位导航和云服务等功能。而在这次正式亮相之前，“佳佳”就担纲主持了2016“首届全球华人机器人春晚”和“谁是棋王”半Q赛。人工智能技术确实给人类带来了诸多的便利，给人类生产生活带来便利；但是，人工智能技术的快速发展超乎人类的预测，引起了人类的恐慌和担忧。百度CEO李彦宏称，人工智能是“披着羊皮的狼”。毋庸置疑，科学技术是一把双刃剑，当人类醉心于科学技术所带来的福利中时，更应当注意其带来的负面作用。人类发明和创造科学技术最终是为了造福人类，而非受到科技的异化。
随着科技的发展，人工智能技术越来越成熟，在此整体趋势之下，不同的人群对人工智能技术的不断成熟与应用有着不同的看法。调查结果显示，在关于机器人会不会拥有人类的思维甚至超过人类的问题方面，27.45%的人认为机器人会拥有人类的思维和超过人类；而56.86%的人认为机器人不会拥有人类的思维和超过人类，小部分人对此不是很清楚。由于受到人工智能技术迅猛发展的冲击，如机器人保姆、AlphaGo围棋等智能产品对人类发展带来的威胁，一部分人仍然对人工智能技术的发展担忧甚至认为终有一天机器人将代替人类、征服人类、控制人类。但是，大部分的人在机器人是否能够超过人类方面，保持乐观积极的态度，认为机器人永远不会拥有人类的思维并且超越人类，因为人类是技术的主导者，人类掌握着技术的发展方向，技术终究是为了人类服务。这一看法肯定了人类的无止境的创新，然而，在人类醉心于技术创新的同时，应意识到某些创新确实超出了人类的预料，如AlphaGo与李世h围棋人机大战就是人类在技术面前失败的惨痛教训。因此，面对科技对人类的异化，人类要时刻保持警惕，适时地总结“技术异化”的缘由和解决对策。
二、人工智能技术发展面临的问题及其原因
随着技术的革新，人工智能技术的应用越来越广泛，与人们的日常生活联系也愈加密切。从智能手机的普及到自动驾驶汽车的研制成功，再到生产、建设、医疗等领域人工智能技术的应用，都表明了人工智能技术正悄无声息地改变着我们生活方式。诚然，人工智能技术使我们的生活更加丰富多彩，给我们带来了极大便利，但与此同时，人工智能技术也给社会带来了一系列不可忽视的问题：人工智能技术在社会生产领域的应用对劳动市场造成冲击；人工智能系统在收集、统计用户数据过程中个人隐私及信息安全方面的隐患；人类对人工智能产品的依赖引发的身心健康问题；人工智能引起的责任认定问题等。斯蒂芬・霍金在接受BBC采访时表示，“制造能够思考的机器无疑是对人类自身存在的巨大威胁。当人工智能发展完全，就是人类的末日。”表示同样担忧的还有特斯拉的创始人马斯克，他曾直言，“借助人工智能，我们将召唤出恶魔。在所有的故事里出现的拿着五芒星和圣水的家伙都确信他能够控制住恶魔，但事实上根本不行。”不可否认，人工智能技术是把双刃剑，有利亦有弊，争议从来就没有停止过，而最不容忽视的莫过于人工智能技术引发的一系列伦理困境，关于人工智能的伦理问题成了重中之重。
调查发现，47.55%的人认为人工智能所引发的伦理问题是因为人性的思考，占比较大；而22.55%的人认为是由于人们价值观念的改变；29.9%的人认为是利益分化与失衡以及一些其他的原因导致的。由此可以看出导致人工智能伦理困境的原因是多方面的。主要总结为以下几个方面。
第一，从技术层面来看，人工智能技术在现阶段仍然有很大的局限性。人工智能是对人脑的模仿，但人脑和机器还是存在本质区别的，人脑胜于人工智能的地方，就是具有逻辑思维、概念的抽象、辩证思维和形象思维。人工智能虽能进行大量的模仿，但由于不具备形象思维和逻辑思维，仅能放大人的悟性活动中的演绎方法，不可能真正具有智能，这决定了机器不能进行学习、思维、创造。此外，智能机器人也不具备情感智能，它们根本无法去判断自己行为的对错，也无法自动停止自己的某项行为，所以如果人工智能技术一旦被不法分子利用，后果不堪设想。可见，由于人工智能自身技术上的局限性导致的伦理问题已经影响到其未来发展。
第二，从规制层面来看，伦理规制的缺失和监督管理制度的不完善是导致伦理问题产生的重要原因。科技的发展目标是为人类谋求幸福，但我们必须认识到，无论是在科技的应用还是发展过程中总是存在一些难以控制的因素，倘若没有相应的伦理原则和伦理规制加以约束，后果难以想象。在目前人工智能领域，缺乏一套成体系的关于人工智能技术产品的从设计、研究、验收到投入使用的监督管理方案，也没有一个国际公认的权威性的规范及引导人工智能技术的发展及运用的组织或机构。现有的监督体制远远滞后于人工智能技术的发展速度，无法匹配技术发展的需要。缺乏相关监管制度的约束，人工智能技术就不可避免会被滥用，从而危害社会。
第三，从社会层面来看，公众对人工智能技术的误解也是原因之一。人工智能作为一门发展迅猛的新兴学科，属于人类研究领域的前沿。公众对人工智能技术的了解十分有限，调查显示，对人工智能技术只是了解水平较低的人较多，占62.75%，以致部分人在对人工智能技术没有真实了解的情况下，在接触到人工智能技术的负面新闻后就夸大其词，人云亦云，最终导致群众的恐慌心理，从而使得更多不了解人工智能技术的人开始害怕甚至排斥人工智能技术。我们必须清楚，人工智能是人脑的产物，虽然机器在某些领域会战胜人，但它们不具备主观能动性和创造思维，也不具备面对未知环境的反应能力，综合能力上，人工智能是无法超越人脑智能的。在李世h对弈AlphaGo的旷世之战中，尽管人工智能赢了棋，但人类赢得了未来。
三、人工智能技术的发展转向
人工智能技术的发展已经深入到人类社会生活的方方面面，其最终发展目标是为人类服务。但是，科学技术是把双刃剑，它在造福人类的同时，不可避免地会给人类带来灾难，因此，人类应该趋利避害，使人工智能和科学技术最大化地为人类服务。这就要求人类必须从主客体两个角度出发，为人工智能技术的健康发展找出路。
1.技术层面
（1）加强各个国家人工智能的对话交流与合作。人工智能自20世纪50年代被提出以来，尤其是近六十年来发展迅速，取得了许多丰硕的成果。如Deep Blue在国际象棋中击败了Garry Kasparov； Watson 战胜了Jeopardy的常胜冠军；AlphaGo 打败了顶尖围棋棋手李世h。从表面上看，人工智能取得了很大的进步，但深究这些人工智能战胜人类的案例，我们发现这些成功都是有限的，这些机器人的智能范围狭窄。造成这一现象的很大一部分原因就在于国际间人工智能技术的对话交流与合作还不够积极，所以加强各个国家人工智能的对话和交流迫在眉睫，同时也势在必行。
（2）跨学科交流，摆脱单一学科的局限性。从事人工智能这项工作的人必须懂得计算机知识、心理学和哲学。历史的经验告诉我们，一项科学要想走得长远就必须有正确的意识形态领域的指导思想的介入。在人工智能这项技术中，有些科学家们可能只关注经济利益而没有引进相应的伦理评价体系，最终使得技术预测不到位，没有哲学的介入，等真正出现问题时就晚了。所以要加强科学家与哲学家的沟通交流，令科学家能更多地思考伦理问题，提高哲学素养，在人工智能技术中融入更多的哲学思想，保证人工智能技术能朝着正确、健康方向发展。
（3）人工智能技术的发展，要与生态文明观相结合。在人工智能技术发展中，要注入更多的生态思想，这关系人民福祉、关乎民族未来的长远大计。在人工智能发展中，若是产生资源过度消耗、环境破坏、生态污染等全球性的环境问题时，人类必须制止并进行调整。人工智能技术要想发展得更好，前景更加明亮，前途更为平坦，就必须保持与生态文明观一致，与人类自身利益一致，为人类造福。
2.人类自身层面
（1）增强科学家道德责任感。科学技术本身并没有善恶性，而研发的科学家或是使用者有善恶性。人工智能将向何处发展，往往与研发人工智能的科学家息息相关。科学家应打破“个体化原理”，要融入社会中去，关注社会道德伦理问题，承担起道德责任，为自己、他人、社会负责，多去思考自己研发的技术可能带来的后果，并尽可能去避免，多多进行思考，严格履行科学家的道德责任。
（2）提高公众文化素养。调查发现，对人工智能技术了解水平较低的人较多，占62.75%；而非常了解的人较少，占4.41%；另外，对人工智能技术了解的人占21.08%，不了解的人占11.76%。由此可以看出，大部分的人对人工智能技术都能有所了解，但都不是很深入，而且仍有部分人对人工智能技术丝毫不了解，所以，人工智能技术对于个体的影响是比较微小的，其发展还没有深入到个人的日常生活中。特别是在一些关于人工智能的科幻电影的渲染，可能使那些对于人工智能技术并不了解或是一知半解的人产生偏见。在日常生活中，人工智能给人类带来了极大的便利。通过提高公众的文化素养，使公众正确认识人工智能技术，将是缓解甚至是解决人工智能技术某些伦理问题的重要途径之一。
（3）加大监督力度。人类需要通过建立一个完善的监督系统引导人工智能技术的发展。对于每项新的人工智能技术产品从产生到使用的各个环节，都要做好监督工作，以此来减少人工智能技术的负面影响，缓解甚至减少人工智能技术的伦理问题。
3.道德法律用
（1）通过立法规范人工智能技术的发展。调查发现，90.69%的人认为有必要对人工智能技术所引发的科技伦理问题实行法治，由此可以看出，要想保证科技的良好健康发展，必须要建立健全相关法律条例。然而我国在这一方面的法律还存在很大的漏洞，相关法律条文滞后于人工智能的发展，并未颁布一套完整的关于人工智能的法律体系。没有规矩不成方圆，在人工智能领域亦是如此。我们都无法预测将来人工智能将发展到何种地步，这时就需要人类预先加以适当的限制，利用法律法规加以正确引导，使其朝安全、为人类造福的方向发展。
（2）构建人工智能技术伦理准则并确立最高发展原则。要构建以为人类造福为最终目的的伦理准则。人工智能技术的伦理问题已经给人类造成了很多负面影响，而要防止其带来更多负面影响，构建合适的人工智能技术伦理准则势在必行。
此外，要确立以人为本的最高发展原则 。一切科学技术的发展都应把人的发展作为出发点。人工智能的发展也是如此，要将以人为本、为人类服务为出发点，并作为最高发展原则。
四、结语
科学技术是把双刃剑，人类只有消除人工智能技术的潜在威胁，发挥人工智能技术最大化效用，避免伦理困境重演，才能实现人机交互的良性发展，实现人工智能与人类的良性互动。
参考文献：
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[9]龚 园.关于人工智能的哲学思考[D].武汉：武汉科技大学，2010.
【关键词】人工智能 超级计算力
一、引言
（一）问题提出
人工智能作为下一代技术发展的趋势，其方向也是众多科技界人士关心的问题。很多科学家预言，人工智能不仅仅是人类技术突破的下一个阶段，而且更是人工智能的发展潜力必将超出人类的控制，成为新一个物种，甚至可能替代人类，“统治”地球，我们抱着研究的目的，来探讨人工智能技术发展的方向与途径。
人工智能技术的发展对大多数人而言，是浑然不觉，全无概念的，但是从近年来各大科技公司的战略与产品上看，人工智能的确已经成为当下科技界争夺的战略制高点，苹果的Siri语音助手，谷歌的无人驾驶等单向的人工智能技术已经非常成熟，而大量的科技公司正在投入巨大的精力与财力进行研究，可以预见，在不久的将来，人工智能技术必将成为人类生产生活领域中广泛应用的技术之一。而对其进行发展脉络和规律的判断与估计也是十分必要的，也是顺应技术趋势，推动技术创新的必由之路。
（二）目的与意义
一方面，对于科学研究来说，繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，如今计算机不但能完成这种计算，而且能够比人脑做得更快、更正确，因此当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”，人工智能这门科学的详细目标也天然跟着时代的变化而发展。这些创造力以各种数学定理或结论的方式呈现出来，而数学定理最大的特点就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的语言方式表达出来的包含丰硕信息的逻辑结构。这种途径是数学赋予的，是普通人无法拥有但计算机可以拥有的“能力”。从此，计算机不仅精于算，还会因精于算而精于创造。我们可以将这样的学习方式称之为“连续型学习”。本质上，这种方法为人的“创造力”的模式化提供了一种相称有效的途径。
另一方面，对于人类的生产生活甚至未来来说，人工智能技术的快速发展，不仅会在更大程度上解放人的劳动时间与降低工作辛劳程度，使得人们越来越离不开机器的工作，并且每个人的生活方式发生根本性的转变，而且，更重要的是，在未来，人类是否会与机器进行深度融合，发展处全新的生命构造体，以此来迭代和进化，实现人类和机器人的和谐共存，还是人工智能会自动发展出自我意识，而在将来的某一个时点，机器人们将会对他们的缔造者――人类举起屠刀，实现自己称霸的野心，这也不得而知，因此，对人工智能的路径探讨是十分必要和有重大意义的。
二、人工智能发展趋势
（一）人工智能的准确定位
人工智能（Artificial Intelligence），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。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，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。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。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、也可能超过人的智能。
（二）人工智能的发展趋势研究
1、自我存续。这是一个十分显眼的要求，人工智能如果作为一个新物种存在，其必须拥有自我生存的能力，即离开人类，人工智能技术必将仍然存在。而且人工智能将与其他物种和环境形成新型交流互动方式。以极端的情况来说，如果人类在将来的某一天消失了，而人工智能必须拥有维持自身生存和发展机制和技术，如果是电量不足，核心机器人将会指挥挖掘型机器再次挖煤，或核能机器人运用核能来发电，以维持自身的正常运转，而这一切的工作都是在人工智能的机器内部解决，而并不需要人类的参与，这就是人工智能的自我生存功能。
2、自我迭代更新。这是在自我存续的基础之上发展而来的。一个机器，一代机器的存在可能并不是问题，而要想机器向人类一样代代繁衍不绝，则对人工智能来说，绝对是一个巨大的障碍。因此，在机器自身的自我繁殖更新迭代，也是必须要进行的过程，这就需要强人工智能的高度运用，来对整个机器人生态进行实时评估，不断地提出新的发展要求，而且立即组织机器人中的“科学家”对其进行研究与探讨，实验与创造，或者是融入生物技术而与之进行基因式的合作，这些都是不确定的，唯一能确定的是，离开人类的独立人工智能必须要有发展创造出更新更快更强的人工智能的能力。
3、自我认同。人工智能的自我认同分两个层面，一方面是对内进行认同，另一方面，是对外进行认同。如果假定人工智能是人类的发展方向，其必须会对人类关心的终极问题等产生同样的巨大疑惑，比如我是谁？我从哪里来？要到哪里去？宇宙的界限是什么？而且以人工智能的水平来看，它一定不会停留在思考的层面上，而是会进行各种不同的实验与探索，已验证自己的猜想。另一方面，人工智能作为一个以理性而存在的物种，其合作是建立在种种规章制度之上，而一旦有机器发现制度的漏洞，就会有进行套利和损人利己的动机，而阻止这种情况的发生，只能是建立在机器人的情感共同体的基础之上，即是机器人产生同样的情感，而形成有效率的合作与分工，而不会因为短期利益牺牲长远利益。
三、结论
由上述探讨可知，人工智能的发展道路还是非常漫长而艰辛的。对于其是否会取代人类，这个问题要依赖于将来的技术发展和人类的生命形态的演变而定，而我们对人工智能进行的物种化探讨是非常有必要的，也是对人工智能技术的发展和对其风险的防控具有借鉴意义的一个环节，是我们进行科学技术开发的留有的一个客观冷静的分析角度。
参考文献：
21CBR：埃森哲持续多年年度技术趋势报告，在你们看来，这份报告有哪几个关键点最为值得关注？
埃森哲：今年技术展望的主题，“智企时代、技术为人”是核心，以人工智能技术为代表的数字技术加速演进，会给全人类带来巨大的发展机会，我们也有义务、有能力塑造技术发展的方向，让技术造福更多人。
在五个趋势里面，“智慧新界”是关注人工智能技术的核心应用在于让人机交互更方便；“生态智联和智才共享”分别讲述的是快速演进中的数字生态系统给企业以及劳动力带来的重要机遇；“人本设计”则第一次在技术展望中把设计提到前所未有的高度，也印证我们技术为人的核心理念；“进军未知”是提醒企业家在开拓数字新疆土时，保持社会责任感，创造更加公平合理的社会。
21CBR：在2017年技术趋势报告中显示，有85%的企业高管计划未来三年广泛投资人工智能相关技术，从技术角度来看，你们认为哪几个领域的投资必不可少？
埃森哲：《埃森哲技术展望2017》调研发现，超过六成的中国企业高管表示正在全面投资数字技术，作为商业战略的重要部分，该比例为全球最高。从埃森哲研究以及与客户交流来看，企业对机器学习、深度学习、自然语言处理、图像和语音识别的投入力度都比较大。全球来看，机器人流程自动化（Robotic Process Automation）是个热点，中国领先企业也已经开始在这方面采取了行动。
有一个比较现实的问题是IT基础设施的投资。有些行业的基础设施是不具备的，或者说是不完善的，有很多企业的这类设施是相对孤立的。如果说未来产品和服务将更多地由数据驱动的话，割裂的IT系统便不能有效地采集、分析和处理数据，因而也不能提供更多价值洞察。这也就表明，目前IT设施的整合是不够的。
当然，除了技术投入，越来越多的企业开始关注生态圈的投入，已经或者正在第三方平台上集成自身的核心业务功能。对于领先企业而言，第三方不仅仅是传统的合作伙伴，更可以是一起构建新生态系统、谋求下一轮战略增长的重要一员。
21CBR：“全球第一CEO”杰克・韦尔奇在《商业的本质》中曾提及，科技革命给市场带来了巨大变化和诸多杂音，在新的生态环境下，应该遵从商业的规则，回归商业本质。你们如何看待这个问题？
埃森哲：企业家们逐渐认识到回归商业本源的重要性。人们会认识电商和传统商业没有了明显的区隔，应该回到用好数字技术服务客户、创造客户价值的商业本质上来。
商业的本源从未改变：通过为客户打造极致的体验为客户创造价值，在此过程中为企业创造商业价值。技术的演变提供了更多的可能的手段与实现商业本源的可能性场景。
当然，我们也感受到了企业家的焦虑感。过去十年，基于移动化、大数据、社交网络和云计算发生的数字化变革深刻改变了人们的生活和工作方式，改变了行业边界和市场疆界。
随着数字技术的指数级增长和成本不断下降，技术创新和商业创新呈现两种形态，一种是大爆炸式创新，很多巨头企业不经意就在这种创新浪潮中被覆，比较容易受到影响的主要是技术、消费和金融行业等轻资产公司；另一种是渐进式的创新颠覆，受到影响主要是重资产公司，由于行业冲击不是非常直接，但运营利润和收入的长期下降，会使企业很容易就在“温水”状态下陷入危机。
可以得到一些启示，例如，企业在制定企业战略时候，越来越需要依赖规模、资源、行业积累以及成熟的数字能力等优势来先人一步预测行业生态的发展轨迹，创造并捕捉机遇。
21CBR：几个世纪以来，技术的发展改变着人类劳动的方式，但人工智能技术的发展却促使人类陷入反思甚至是恐惧，有哪些工作会直接受到人工智能技术的冲击？而又会在哪些领域创造出新的就业机会？
埃森哲：这是《埃森哲技术展望2017》认真回答的首要问题。人工智能将改变一些岗位的设置和工作方式，但是机器不会威胁和取代人类。人工智能将帮助企业打造更好的客户交互体验，将重新设计流程性的工作，从而使员工更多致力于高附加值的工作；同时，人工智能会带来很多专业的细分，带来岗位的增加，许多今天不存在的工作机会可以被创造出来。
我们认为不应把人工智能和人作为两个对立的个体，埃森哲提出的是一个界面的概念，相互学习实现共存，有利于发挥各自特长，实现灵活便捷、互补协作。
这里引述埃森哲的一项最新研究来说明人工智能对未来经济发展的促进作用：通过转变工作方式以及开拓新的价值和增长源，人工智能到2035年有望拉动中国经济年增长率，从6.3%提速至7.9%。
基于人工智能对中国经济整体影响的模拟分析，并结合行业规模数据，埃森哲进一步研究了人工智能对中国15个行业可能带来的经济影响。结果显示：制造业、农林渔业、批发和零售业将成为从人工智能应用中获益最多的三个行业。到2035年，人工智能将推动这三大行业的年增长率分别提升2%、1.8%和1.7%。
21CBR：根据埃森哲的分析，企业沿用百年的等级制雇佣和管理模式将在数字化时代面临挑战，开放型人才市场会成为主流，你对职场人士有哪些建议，以便他们更好地在数字化劳动力关键转型期中把握机会？
埃森哲：顺着《埃森哲技术展望2017》的脉络，我们给职场人士一些建议：
1.智慧新界――努力学习新技术，踏准时代节拍，并能引领创新；
2.生态智联――放开视野，把客户体验、客户价值放在中心位置。以谦虚的态度向数字生态系统里的创新企业学习，向年轻一代企业家学习。
3.智才共享――尽可能加入“柔性团队”，为自己企业的数字化转型贡献力量的同时，也得到快速学习和成长的机会。
4.进军未知――在传统业务以外开创新的业务增长点。
关键词：人工智能；教学改革；教学方法
引言
人工智能(ArtificialIntelligence)是一门研究和模拟人类智能的跨领域学科，是模拟、延伸和扩展人的智能的一门新技术。由于信息环境巨变与社会新需求的爆发，人工智能技术的日趋成熟。随着AI3.0时代的到来，大数据、云计算等新技术的应用也愈发广泛，对于管理类人才来说，加强对人工智能知识的深入学习，不断将人工智能技术与管理知识结合起来，对其未来职业生涯的发展有着重要作用。人工智能是一门前沿学科，管理学院开设人工智能课程的目的是为了更好地培养学生的技术创新思维与能力，基于其覆盖面广、包容性强、应用需求空间巨大的学科特点，通过概率统计、数据结构、计算机编程语言、数据库原理等基础课程的学习，加强学生解决实际问题的能力，为就业打下基础。本文基于社会对于人工智能领域的人才需求，结合诸多长期从事经管类专业课程教学的老师意见，针对管理类人才的人工智能课程教学内容与方法进行探讨，以期对中国高校人工智能课程教学改革研究提供帮助与借鉴。
1、教学现状与问题
作为一门综合性、实践性和应用性很强的理论技术学科，人工智能课程内容及内涵及其丰富，外延极其广泛。学习这门课程，需要较好的数学基础和较强的逻辑思维能力。针对管理类人才，该课程在课程教学过程中存在几个较为突出的问题。(1)课堂教学氛围枯燥目前，中国大多数大学仍采用传统的课堂教学模式，在教学过程中照本宣科，忽略与学生的互动，并且缺乏能够有效引起学生学习兴趣与加深知识理解的教学环节设置，如此一来大大降低了学生自主思考的能力。在进行人工智能相关课程知识讲解时，随着章节的知识难度不断增加，单向介绍式的枯燥教学方式无法反映人工智能学科的全貌，课堂讲解难以同时给以学生感性和理性的认知，部分学生因乏味的课堂氛围渐渐无法跟上教学进度，导致学习动力不足。(2)基础课程掌握不牢管理类专业的学生大部分都会走向更加具体化的管理岗位，具有多学科的素养，但这也导致很多学生所学知识杂而不精。学生在基础不夯实的情况下去学习更高层面的知识，给学生学习与老师教学都造成了很大困扰。人工智能课程知识点较多，涵盖模式识别、机器学习、数据挖掘等众多内容，概念抽象，不易学习。一些管理类专业的学生未能熟练掌握高等数学、运筹学、数据结构、数据库技术等先修课程，缺乏一定的关联思考和研究意识，导致课程学习难度增加，产生学时不足和教学内容难点过多的问题。(3)教学与实际应用脱节当下，人工智能广泛应用于机器视觉、智能制造等各个领域，给学生提供了大量的现实案例，使得人工智能不再是高深莫测的理论，而是现实中可以触及的内容。例如，在机械学科领域，人工智能技术是电气工程、机械设计制造、车辆工程等方向的重要技术来源；在医疗领域，是医疗器械的创新生产源动力；在能动领域，是高端能源装备与新能源发展的重要驱动；在光电信息与计算机工程领域，技术的发展时刻推动着智能科学与技术核心价值的提升。然而，对于管理类专业的学生来说，现阶段的人工智能教材涵盖许多智能算法及相关理论，在教学过程中常常涉及到很多从未接触过的抽象理论和复杂算法，书本中的应用实例大多纸上谈兵，缺乏专门适用于管理类专业知识与人工智能技术相结合的教学实践，加上一些教师授课方法单一，不利于引导学生将人工智能算法应用于现实生活。另外，大学生对知识的理解能力差异很大，教师采用统一的方式教给他们，这使一些学生无法跟上和理解，教师也无法控制学生的学习状况，导致学生缺乏动力。因此，如何结合学生的现实情况，提高他们的动手能力和实践经验也是人工智能课程教学要考虑的问题。
2、管理类人才的人工智能课程教学改进策略
课程教学改革是一项提高大学教学效果和人才培养质量的重要手段。如何在时代背景下应用新技术和新思想进行实施课程教学改革是高校亟待解决的问题。对于高校的教学工作而言，教学目标、教学内容和教学方式的变化不再是课程资源的简单数字化和信息化，而是充分利用时代信息资源优势的新型教学模式。针对管理类专业人工智能课程教学过程中存在的问题，可以从教学方法改进和教学内容设置两个方面进行课程教学改进。
2.1教学方法改进
教师对学生具有引领作用，其教学方法的改进能够带动学生改进自身学习方法。(1)启发式案例教学案例教学法就是教师根据教学目标、教学内容以及教学要求，通过安排一些具体的教学案例，引导学生积极参与案例思考、分析、讨论和表达等多项活动，是一种培养学生认知问题、分析和解决问题等综合能力的行之有效的教学方法。启发式案例教学以自主、合作、探究为主要特征，调动学生的学习积极性，并紧密结合人工智能领域的相关理论与方法，有效理解知识要点及其关联性，适用于管理类专业学生的教学。具体而言，高校基于其问题启发性、教学互动性以及实践有用性等特点，可以建立基于人工智能知识体系的教学案例库，虽然这项建设将极具挑战性与耗时性，但具有很强的积极效果：培养学生较强的批判性思维能力，更多地保留课程材料，更积极地参与课堂活动，对提高教学质量、培养具有人工智能背景的管理类人才具有重要意义。例如，通过单一案例教学，让学生掌握相关基础知识原理及应用；通过一题多解的案例使学生思考如何获取最有效的解题方法；通过综合案例的设计，启发学生全方位地探索问题的解决方案。(2)研讨互动式教学研讨互动式的各个教学环节是逐渐递进、有机结合的。研讨是基于学生个体的差异性，在课堂讨论的过程中对学生做出评判，从而对不同类型的学生开展针对性的教学。互动则是在研讨的基础上，通过老师与学生、学生与学生的互动，让学生主动参与到课堂教学的过程中来。在人工智能课程教学过程中，教师通过课堂讨论了解学生对于知识点的掌握情况，可以有针对性地设计教学内容，例如，对于学校积极性不强的学生，将人工智能理论内容与学生个人兴趣范畴、社会产业发展及研究现状联系起来，能够极大程度地提高学生学习的自主能力；对于基础知识较为薄弱的学生，可以在教师的指导下查阅相关文献资料，根据自己的理解撰写心得报告，并在课堂或课外进行师生互动。像这样研讨与互动相结合的模式。有助于增强学生的探索和求知欲望，建立起浓厚的学习氛围。(3)有效激励式教学人工智能是引领未来的战略性技术，人才需求量极大，对教师的教学水平也提出了更高要求，因此，进行有效激励极为重要。在学生激励方面，可以举办各类人工智能竞赛项目，设置相应项目奖学金，吸引学生参与实践，调动学生做研究、发论文的积极性。例如，教育部主办的中国研究生人工智能创新大赛，围绕新一代人工智能创新主题，激发学生的创新意识，提高学生的创新实践能力，为人工智能领域健康发展提供人才支撑。高校也可以借鉴这种模式，在各学院乃至全校开展此类竞赛项目，激发学生的创新能力与团队合作能力，鼓舞更多学生加入到人工智能课程的学习中来，激发其学习兴趣。在教师激励方面，在教师聘任和提升过程中把参加学生课程制定、课堂与课外作业、课程项目和论文指导等看作教学任务的一部分，鼓励教师积极参与这些活动。(4)学科渗透式教学人工智能学科知识融合程度较高，学科交叉性强。基于人工智能的学科交叉性特点，增强管理类人才对学科应用的领悟，可以采取开展学科渗透式教学的方法。从2015年起，国务院和教育部先后印发了《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见教育》、《高等学校人工智能创新行动计划》等文件，“互联网+”、“智能+”已经渗透到各个领域，人类进入数字经济时代，社会需求“技术+管理”的高端复合人才。例如，基于工业4.0和强国战略，人工智能技术在智能制造的应用极为广泛。上海理工大学非常重视少数民族预科班的教育质量。为增强少数民族管理类人才对该领域应用的认识，我们请机械工程、能源动力领域的相关专家以授课或讲座的形式，进行相关领域知识和发展趋势的讲解，使学生理解更为透彻。此外，在教学实践过程中，还可以用举办人工智能知识交流会、线上人工智能论坛等形式，促进不同专业间老师、学生对于人工智能知识模块的见解，相互交流、渗透和学习，从而推动人工智能课程教学的改进。
2.2教学内容设置
世界一流大学在人工智能课程内容设置根据不同国家的教育体系设置，肯定会有不同，但颇有共通之处。本文借鉴世界顶尖大学经验，针对管理类专业人工智能课程教学内容进行研究，结合中国教育体系设置，认为应从以下几方面进行改进。(1)核心内容设置为避免学生因为知识点过多而出现杂而不精的问题，势必要精化教学内容。在互联网时代，我们可以使用云计算和其他方式来实现数据信息的传输、存储和处理，通过在线收集和整合网络课程相关数据，挖掘和丰富教学资源，并在整合课程资源的基础上，进行研究方法和前沿知识的扩展。在核心内容设置方面，可以通过收集到的数据资料，选择人工智能领域具有代表性且难易程度适中的知识作为重点，使学生能够在有限的学时内掌握人工智能的知识脉络。例如，编写针对管理类人才的人工智能教材，内容涉及绪论、知识表示与推理、常用算法、机器学习、神经网络等方面的同时，重点增加相应知识点在管理上的应用案例，加强学生对知识点的理解。同时，根据管理类专业偏向领域，开设关联程度较大、应用较广泛的人工智能选修课程，以便学生根据自己的兴趣与需求选修具体方向的课程。(2)注重学生的数理及编程基础良好的数理及编程基础是学习人工智能的前提。只有具备了这些基础，才能搞清楚人工智能模型的数量关系、空间形式和优化过程等，才能将数学语言转化为程序语言，并应用于实验。管理学院人才的数理及编程基础相对薄弱，因此，在安排学生学习人工智能课程之前，建议开设面向全体管理类专业学生的微积分、线性代数、概率论等专业基础数学课程以及C语言、python等编程基础课程，使学生具备数学分析的基础与一定编程基础，为学习人工智能课程打下坚实的基础。另外，可以推进MOOC平台建设，在平台上开设人工智能网络课程，帮助学生掌握人工智能知识基础及专业技能。(3)实验建设为了加强学生对于人工智能知识点间的关联性理解，可以基于不同的应用模块，设计具有前后铺垫、上下关联的综合性实验，设计不同层次的项目要求，同时基于相同的实验课题，让学生分组对实验课题进行攻克，并设置多元化的实验评价体系，通过实验教学过程中反映出的不同进度，让教师能对学生的学习水平做出准确评判，及时进行教学反思，以便更好地开展下一步工作。例如，针对人工智能课程应用中很广的遗传算法，在某一管理规划的具体应用上设置理解－实现－参数分析－具体应用－尝试改进－深度拓展的不同层次的项目要求，在这些项目层次中规定必做项与可选项，让学生基于同一实验课题进行合作学习，然后通过个人自我评价、小组成员互相评价以及教师评价的方式进行打分，对小组整体能力以及个人能力进行综合评估，以期培养学生的自主思考能力。
关键词：地佐辛;术后认知功能障碍;老年人;炎性细胞因子;核因子 B
【中图分类号】R169.42 【文献标识码】A 【文章编号】1672-3783(2012)03-0003-02
1 实验研究与方法
1.1 研究对象:选择自2010年7月至2011年1月在中南大学湘雅三医院拟进行择期手术治疗的腰椎间盘突出症和腰椎骨折患者45例，ASA分级Ⅰ-Ⅱ级。
1.1.1 入选标准
(1)无明显高血压、心肺疾病。
(2)无脑卒中、脑外伤病史。
(3)无明显精神疾病病史。
(4)无糖尿病或糖耐量异常者。
(5)无内分泌紊乱者，无免疫调节药物使用者。
(6)年龄65-80岁患者。
(7)近期未服用抗炎类药物。
(8)患者知情并同意合作者。
1.1.2 排除标准：符合一条或多条下列标准的受试者将被排除。
(1)有颅脑外伤或手术史者或有严重中枢神经系统损伤者。
(2)高血压、冠心病、重度心律失常、及心功能不全 。
(3)肝肾功能明显异常者。
(4)具有主要精神疾病或者精神疾病倾向者。
(5)近期使用抗精神病药物、酗酒或者滥用药物者。
(6)不同意合作者。
(7)BMI>25，或
(8)MMSE评分低于相应文化程度的最低评分（文盲≥17分，小学≥20分，中学及以上≥23分）
按以上要求筛选45名患者，随机将受试者分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三组，每组15人，术前一般情况的组间比较，其差异无统计学意义(P>0.05，见表3.1)。
1.2 研究方法
观察指标:
(1)生命体征：分别在T1（入手术室5分钟），T2（用右旋美托咪定前），T3（用右旋美托咪定后15分钟），T4（手术开始1小时），T5（手术开始2小时），T6（手术结束）时间点记录血压，心率，氧饱和度等指标，并记录术中尿量，出血量及输液量等。
(2)炎症指标：白介素-6（IL-6），肿瘤坏死因子（TNF-α），核转录因子
B（NF- B）。
1.3 数据处理:统计分析应用SPSS l7．0统计软件处理。所有计量资料均用均数±标准差(x±s)表示。患者年龄，性别，体重，身高，BMI，ASA分级，咪唑安定，维库溴铵，术中芬太尼，术中瑞芬太尼，丙泊酚，麻黄素，地佐辛的用量，麻醉时间等均用单因素方差分析进行比较。神经精神功能测试，IL-6，TNF-α，NF- B等数据的比较均用重复测量设计的方差分析。两两比较，利用LSD方法，P
2 结果
2.1 术前一般情况的比较:患者年龄、性别、体重、身高、BMI、ASA分级均统计学差异无显著性(P>0.05)
2.2 镇痛药物、丙泊酚及地佐辛使用的比较：三组患者术中芬太尼用量比较：Ⅰ组（0.74±0.16mg），Ⅱ组（0.62±0.13 mg），Ⅲ组（0.59±0.13mg）递减，Ⅱ组，Ⅲ组明显较Ⅰ组少，其差异有统计学意义（P
2.3 围术期炎症指标的比较:三组患者在手术开始前（T1）,手术结束（T2）两个时间点外周血血浆中IL-6水平的组间比较其差异无统计学意义（P>0.05），但是在术后24小时（T3），Ⅱ组，Ⅲ组外周血IL-6水平与Ⅰ组相比其差异具有统计学意义（P0.05）。在同样的时间点三组患者外周血单核细胞核中核转录因子 B（NF- B）的活性组间比较其差异亦无统计学意义（P>0.05）。
2.4 三组患者术后认知功能的比较
三组患者年龄，性别，文化程度等比较无统计学意义（P>0.05）。Ⅰ组（对照组）有4例病人发生了术后认知功能障碍，发生率为26.7%，Ⅱ组（0.05mg组）有3例发生了术后认知功能障碍，发生率为20%，Ⅲ组（0.1mg组）有0例发生了术后认知功能障碍，发生率为0%。Ⅱ组较Ⅰ组术后认知功能障碍发生率低，但无统计学意义（P>0.05）。Ⅲ组较Ⅱ组和Ⅰ组术后认知功能障碍发生率均低，其差异有统计学意义（P
3 讨论
3.1 地佐辛对镇静，镇痛药物使用的影响:本研究所选的病例条件类似，在年龄、身高、体重、BMI无明显差别，物种类、批号均相同，术中出血量，尿量，液体量，手术时间相比无差异。这些参数无差异，尽可能地消除了临床偏倚。术中咪达唑仑，维库溴铵使用剂量较小，且无明显差别，这主要是为了尽量减少这些药物对研究的影响。
本研究中，术中芬太尼、瑞芬太尼总用量，术中丙泊酚用量均与右旋美托咪定的使用有关。右旋美托咪定使用的剂量越大，阿片类药物和丙泊酚的使用量越少。这与地佐辛具有止痛，交感阻滞的作用有关。
3.2 地佐辛对老年术后认知功能的影响:术后认知功能障碍（POCD）是指麻醉手术后患者持续存在的记忆力,抽象思维,定向力障碍，同时伴有社会活动能力的减退，即手术后人格,社交能力及认知能力和技巧的变化。POCD影响一系列的认知领域，比如注意力，记忆力，执行能力和信息处理的速度能力。但是最主要的是记忆力和智力水平的下降。POCD在短期内影响各年龄段的手术病人，但是年轻病人恢复更快。在老年病人，POCD能够持续数月，并且导致处理日常食物和工作的能力下降。POCD的发生率主要依据两项大样本的研究。在对1218例行非心脏大手术的调查发现26%的病人一周后出现POCD，有10%的病人3个月后仍患有POCD，只有1%的病人1年后还存在POCD。而关于需要体外循环的心脏手术，53%的病人在一周内出现POCD，5年后仍有POCD的比率为42%。而关于手术类型，骨科手术被认为是POCD的高风险手术，在年龄大于75岁的老年髋关节骨折患者，其术后认知功能障碍的发生率为11%。POCD的具体发病机制尚没有被阐述，但认为是多因素共同作用的结果，目前已经确认的POCD危险因素是老年和手术创伤程度。
目前尚没有围术期应用地佐辛与POCD的关系， POCD和谵妄被认为是POCD发展过程中的一部分，但是谵妄大多数时候是手术后立即出现的以注意力和定向力波动为主要特征的暂时性症状，而POCD症状不明显，但是持续时间更长。地佐辛的镇痛作用就具有降低谵妄发生率的作用。
综上所述，在老年患者的腰椎手术中应用右旋美托咪定可以明显减少术中芬太尼，瑞芬太尼和丙泊酚的用量，可以用于老年患者腰椎手术中的麻醉辅助药物。在老年患者的腰椎手术中应用右旋美托咪定可以减少术后认知功能障碍的发生率。
参考文献
[1] Gregoretti C, Moglia B, Pelosi P, Navalesi P. Clonidine in perioperative medicine and intensive care unit:more than an anti-hypertensive drug. Curr Drug Targets. 2009. 10(8):799-814
本次在北京召开的主题为“创新驱动，应用引领，服务制造强国建设”的第一届中国人工智能技术与应用大会暨人工智能60周年颁奖典礼，由中国电子信息产业发展研究院主办，中国计算机报社、中国软件评测中心承办，在这样专家云集，汇聚多家高新技术企业和各类型人工智能新型产品行业性盛会上，何以嫦娥抗衰股份的“嫦美皮肤解码机器人”系列产品能战胜强手，脱颖而出？
专注医学抗衰 致力于智能机器人的医学应用
武汉嫦娥医学抗衰机器人股份有限公司是国内成功将现代人工智能学习机器人技术、云数据技术、物联网技术、高精度影像学技术等多学科综合运用于人类抗衰老医学临床的高新技术公司。“嫦美皮肤解码机器人”是武汉嫦娥医学抗衰机器人股份有限公司股改以来推出的首款高智能产品，该款机器人集皮肤图层解码、皮肤信息云数据比对、皮肤大数据在线分析、皮肤个性化解决方案等多项技术创新于一身，在皮肤精确检测的基础上，借助现代智能科技，开启了皮肤抗衰技术质的飞跃。
“嫦美皮肤解码机器人”用于专业生活美容、医疗美容和皮肤医疗机构的皮肤深度解析、评测、发展预测和提供个性化解决方案。嫦娥抗衰股份依托智能机器人，尝试医学抗衰机器人+抗衰生态圈的全新运营模式。就机器人而言，可以从水分、油分、紫质、暗斑、皱纹、色素、毛孔、色斑、纹理九个方面形成量化指标，而且科研队伍具有不断扩展开发新指标的潜力，与现有的市场上的皮肤检测产品相比较，“嫦美皮肤解码机器人”具有明显的优势。第一，皮肤检测的深度和精度更显卓越，全面表述皮肤状况的九大量化指标；第二，直观、准确的皮肤发展趋势预测能力，帮助客户和使用机构提前预防及有针对性地解决皮肤问题；第三，依托皮肤大数据、机器人自学习能力，不断完善皮肤检测体系，提供的皮肤问题解决方案更权威，在此基础上，结合移动端、PC端和机器人设备端等多终端互联，建立皮肤解码、养护、治疗的生态圈，以高科技和现代服务理念为基石，实现医疗机构、医美机构和消费者的多方共赢。
嫦娥抗衰股份前身是武汉雅典娜科技有限公司，公司自成立之初，就定位于人工智能新技术的研发。经过全面的市场和行业调研，公司将眼光聚焦于医学抗衰领域，开始人类医学抗衰的新技术和新产品研发。公司曾先后与武汉大学、华中科技大学、武汉理工大学等多家高校和专业研究机构形成战略合作，共同建立多个医学抗衰研究中心，2016年公司正式更名为嫦娥抗衰股份。
“嫦美皮肤解码机器人”是嫦娥抗衰股份两年磨一剑、锤炼而出，而能让嫦娥人矢志不渝的坚守最初的理念的，莫过于对人类抗衰事业不懈的追求，以现代智能科技解决人类抗衰问题的决心。
嫦美皮肤机器人 开创医学抗衰机器人时代
“嫦美皮肤解码机器人”是自主研发的智能型皮肤解码产品，可以自我学习和完善，具有精确的皮肤检测功能，却完全不同于皮肤检测设备。
嫦娥抗衰股份在分析了”嫦美皮肤解码机器人”的工作原理后，给皮肤解码机器人做定义：
皮肤解码技术托生于现代机器人自我深度学习技术，结合云数据技术和高精度影像学技术，突破皮肤检测仅限于皮肤浅表层的局限，基于全脸，更深层次地展现皮肤问题的发生根源，从而达到为皮肤解码的目的。皮肤解码机器人运用云数据技术，通过储存的数十万份中国人不同年龄段、不同地域、不同生活习惯的皮肤标本库，建立权威的综合评测标准。
在此基础上，皮肤解码机器人将客户信息与机器人皮肤评测标准及储存数据进行比对，分年龄、分地域、分季节地评测出客户样本与检测标准之间的差距，从而准确评定客户皮肤水分、油分、色素、毛孔、皱纹、色斑、紫质、暗斑、纹理等9大指标上的差异度，且动态分析皮肤生长发展趋势预测。
最后，皮肤解码机器人根据解码皮肤样本的皮肤问题及病变情况，出具个性化、系统化、科学化的皮肤问题改善及治疗解决方案，结合皮肤医疗机构治疗能力，对客户的皮肤进行全面改善或医治。
“嫦美皮肤解码机器人”项目研发由武汉理工大学教授刘新华博士牵头负责。“嫦美皮肤解码机器人”在立项之初，刘新华带领团队做了详实的市场调研，发现国内的皮肤检测产品大多是美、韩产品。做中国自己的“智造”产品，要超越现有产品层次，超越皮肤检测的范畴，这成为“嫦美皮肤解码机器人”立项的基础。
“嫦美皮肤解码机器人”的研发过程攻克了许多技术难关，其中一个算法上的难点，研发团队曾不眠不休地钻研了7个昼夜。自主研发不容易，但经过“嫦美皮肤解码机器人”项目研发，刘新华教授仍旧希望中国 “智造”多出现，中国创造要在世界上大放光彩。
“嫦美皮肤解码机器人”拥有先进的“第三代光脑-CAⅢ”智能系统，为机器人自学习能力提供智能系统保障，配备高精准的有效像素设备，在外观设计、制作工艺、软件设计多层面的技术创新，先后获得了发明专利数十个，突破传统皮肤检测产品的技术困境，从现代技术角度诠释皮肤解码的意义，将医学抗衰产业带入机器人时代。
探索“产学研”模式 共创医学抗衰智能化未来
医学抗衰领域的智能化技术创造和创新，是推动产业发展的核心力量，也是公司发展的核心动力，然而技术研发是积聚社会优势资源，共同发力的结果，是长期的过程。公司需要有能力整合优势资源，也需要有厚积薄发的耐力。
嫦娥抗衰股份围绕医学抗衰事业版图，与武汉大学、华中科技大学、武汉理工大学等国内外高校、研究机构强强联合，先后斥资千万，致力于人类抗衰课题的综合研究、开发及技术革新，成立了武汉理工大学医学抗衰老信息工程研究院、武汉大学医学影像信息研究中心、华中科技大学国家级激光临床应用研究中心、武汉理工&嫦娥抗衰智能医疗信息化研究中心等多个研究机构。
关键词：应用型本科院校；人工智能；电子信息工程；专业建设
一研究背景
在发达国家，应用型本科院校一直占有很大的比重。在我国，应用型本科院校也逐渐成为高等教育大众化的主力军，对我国高等教育系统未来发展越来越重要的作用。金陵科技学院作为教育部应用科技大学改革试点战略研究单位、中国应用技术大学（学院）联盟创始单位，也正在积极地去探究相关的应用型专业建设模式。电子信息工程专业作为学校的一门深度涉软专业，也要紧跟南京城市软件建设发展方向，这对应用型电子信息工程专业培养既是机遇又是挑战。随着社会的不断发展和科学技术的不断进步，电子信息工程的应用也越来越广泛，对人们的生活产生了非常大的影响。，不但改变着人们获取信息、存储信息和管理信息的方式，而且为人们进行信息的获取、存储和管理提供了新的途径和方法，目前，各行业大都需要电子信息工程专业人才，而且薪金很高。2015年5月8日，备受瞩目的《中国制造2025》由国务院正式下发，这是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领。该规划二个突出特点是，将"加快新一代信息通信技术与制造业的深度融合"作为贯彻始终的主题，提出坚持自主研发和开放合作并举，加快建立现代电子信息产业体系，为推动信息化与工业化深度融合、实现制造业由大变强、建设网络强国提供强有力的基础支撑。在今年，随着国家“两会”的盛大召开，人工智能首次被提升到国家发展战略高度，人工智能技术的重大突破将带来新一轮科技革命和产业革命，大力发展人工智能技术是中国经济转型升级的重要动力。电子信息技术的巨大成功和进步，使人工智能可以深层次、多维度地参与到各个行业各个领域中，使科技的进步快速融入到跨界合作中。比如，电子信息技术的成熟，使人工智能可以深度服务于医疗卫生事业、配合甚至取代医生进行精确的手术治疗。在无人驾驶领域，无人驾驶汽车、无人驾驶飞机、无人驾驶舰船都已经陆续投入使用；在军事领域，人工智能的运用更是已经炉火纯青，俄罗斯与美国的人工智能作战部队和相关系统，已经在反恐作战中屡立战功，威力无比，作战效能与性价比远远超越人类士兵。由此可看出，人工智能在电子信息技术大发展的当下，终于在应用层面开始发光发热，现出巨大的生命力和后续无穷无尽的成长潜力，人工智能在各行各业的广泛应用，是国家经济结构战略性调整、产能升级改造、产业结构优化、核心技术创新获得成功的关键。随着BAT、华为、大疆无人机等高科技企业在人工智能应用和开发上的不断探索，刺激更多人才和资本向人工智能商业应用领域涌入。目前，基于人工智能学习背景下，软硬件相关知识过硬的电子信息类专业人才已经成为社会上最为紧缺的人才，薪水待遇很高。
二需要解决的关键问题
作为应用型本科院校，如何将“人工智能”新概念融入到电子信息工程专业建设中，根据社会发展的需求，校企紧密结合，培养出复合型的，应用型的社会紧缺人才，是需要去解决的关键问题。1.像当年互联网的崛起一样，人工智能真正的发展才刚刚兴起，相关的概念及定义还不完全定型，如何把握好未来人工智能的发展方向，有针对性地在传统的电子信息工程课程计划中规划与人工智能息息相关的课程，比如人工智能原理，机器学习，深度学习等课程，将两者有机融合，在人才培养上面临较大的挑战。2.人工智能是一门综合了控制论、信息论、计算机科学、神经生理学、心理学、语言学、哲学等多门学科的崭新概念。如果要将“人工智能”融入到电子信息工程专业建设中，就不仅需要学生学好如模拟电子技术，数字电子技术，数字信号处理，单片机技术，C/C++程序设计等传统的课程，打好基础，还需要加强在数据挖掘，神经网络等以数学为基础的课程方面的建设，扎实学生的数学物理基础。这对学生的学习能力要求更高，老师的教学水平也提出更高的要求。因此，如何加强此方面的师资专业培训，是一个该课题需要解决的关键问题。3.一个专业人才的培养，不仅需要优秀的师资力量以及良好的学风，还需要有相关的硬件实验平台作为支撑。如何根据“人工智能”新概念，针对性地新建一些诸如智能传感器实验室，人体特征识别实验室，机器人实验室等，把电子信息工程专业中的电子器件技术，信号处理技术等应用于人脸识别，智能家居，机器人等热门领域，根据学生的兴趣爱好因材施教，提高学生的动手能力，也是该课题需要去解决的一个关键问题。
三研究内容
本文以“人工智能”新概念下的电子信息工程专业教学及实践模式为研究内容，重点研究如何将人工智能相关的理论及实验课程建设融入到传统的电子信息工程专业培养方案中，做到无缝结合，在培养模式上需要有一定的理论创新，以更好地适应人工智能类的高新电子信息技术企业对相关应用型人才的要求。目前拟以现有电子信息工程专业的课程体系和专业方向为基础，形成以“人工智能”为导向的应用型电子信息工程特色专业建设，在未来的专业发展规划中，逐渐形成物联网、智能家居、机器人，无人机，人脸识别，语音交互，智能驾驶等不同的专业方向，增加学生的就业面，提高学生的就业层次，加强学生的就业竞争力。主要具体体现在以下几个方面：
（一）实践教学的形式多样
可采用以“学生兴趣爱好”为依据的引导式教学实践模式，在扎实学生数学物理等理论的基础上，将最新的人工智能概念贯穿在电子信息工程专业课程体系中，通过不同的应用型实验项目拓宽学生的知识面，提高学生的主动学习能力，动手实践能力，创新能力以及独立开展研究的能力，将课堂教学、校内实验和校外企业实习三者相互结合，鼓励学生参加诸如全国大学生电子设计大赛，全国大学生智能设计竞赛，中美创客大赛等赛事，以确保培养出高素质的应用型专业人才。同时，让学生从大二开始就自选课题、进实验室、根据兴趣爱好组建不同研究方向的实验团队，并为学生按照不同的研究方向配备专业教师，以此让学生融入到教师的科研工作中去，形成所谓的本科生导师制制度，由相应的导师全程指导，开展科学研究，培养学生的科技创新能力和动手实践能力。
（二）注重提高教师的教学及科研水平
在努力提高学生学习能力的同时，注重提高应用型电子信息工程专业教师的教学及科研水平，使其能够很好地将“人工智能”新概念用于电子信息工程专业的教学中，指导学生参加相关的各种竞赛，提高教师团队的实践能力及技术水平。通过海内外招聘和内部强化培养(教师博士化、教师双师化、教师国际化)等举措，加强师资团队建设；通过鼓励教师积极开设MOOC课程，参加教师技能大赛以及国内外教学培训，从多方面提高教师的教学水平。
（三）建立完善的校企合作制度，为学生提供相应的实习基地
企业工程师可以参与相关的人才培养方案修订和部分的教学实践工作。这种合作制度既可以提高教师的科研应用水平，也可以为学生提供就业机会，增强学生的实践创新能力。
（四）注重课程大纲修改，实验室平台建设
以改革传统的电子信息工程专业的培养模式为目标，总结在“人工智能”新概念下教学及实践的相关经验，形成一个有鲜明特色的电子信息工程专业培育模式。应用型本科院校电子信息工程专业人才未来的发展战略和改革方向，应重点考察“人工智能”新概念下专业人才培养模式的优缺点。重点关注“人工智能”新概念下的教学及实践课程大纲修订、教师教学及科研能力培训体系构建、实验室软硬件平台建设、校企合作培养模式探讨及校外实习基金建设等工作。
四结语
本文探讨和研究了“人工智能”新概念下应用型电子信息工程专业培养模式，结合金陵科技学院电子信息工程专业的发展情况，对原有的专业培养模式做了一定的理论创新，引入了“人工智能”新概念，从理论和实践教学，学生学习能力和教师教研技能培养，校企合作办学，实验室建设等方面进行了一系列的探讨。
参考文献
[1]姚俊.电子信息工程专业人才培养模式研究[J].山东社会科学2016(S1):357-358.
[2]叶全意,徐志国,吴杰,等.应用型本科院校电子信息类专业大学生科技创新能力培养[J].教育教学论坛,2016(46):93-94.
【关键词】中国制造2025 自动化 信息技术
1 引言
在历史的长河中，人类经历了三次重大的工业变革，它们代表了三个重要的工业革命时代，分别是蒸汽机时代、电气化时代以及信息化时代。随着信息化技术的完善，人类正在经历着第四个重要时期，它是可以促进产业变革的智能化时代]。现如今，有很多人们指的关注的信息，其中最为重要的几个信息是：2011年由美国倡导的先进制造伙伴计划；2012年美国总统奥巴马在任期间提出了一个新颖的创新网络，这个网络用于建设国家的制造行业；2014年，德国的汉诺威举办了工业博览会，在会上，基于信息物理融合系统的智能化概念再一次成为人们热议的焦点；在2015年的5月18日，我国提出了“中国制造2025”的口号。发达国家关于工业化改革的行动给了我们一个强烈的信息，那就是工业化改革即将迎来大的突破、大的技术变革，每个国家都想在制造业上有所突破、有所作为。面对此种情况，我国的高等教育即将面临新的挑战，培养高素质的自动化专业人才是被迫切需求的。
2 满足“中国制造2025”要求的自动化专业人才
2015年，在只能制造国际会议上，工信部苗圩部长提出“中国制造2015”的主攻方向是智能制造。实现智能制造就是要实现信息化与工业化的融合以及互联网与传统制造业的融合。目前，在我国创新型与专业型人才较为短缺，与世界上一些发达国家还存在着不小的差距，培养我国自己的自动化专业人才迫在眉睫。“中国制造2025”需求四个方面的自动化专业人才。
2.1 中国制造2025”的自动化信息技术需要人才
2025中国制造需要的是高端智能人才，智能人才者是信息技术的执行者，自动化的对设备、工程机械及技术参数进行数据重组。只能这些自动化信息技术应用于生产，才标志着我国自动化技术的智能实现。
2.2 需要人工智能技术人才
完善的人工智能技术可以提供有效的解决方法去处理以及分析生产过程中的数据与信息。在生产实践活动中，如果遇到复杂繁琐，甚至是人类难以解决的问题时，人工智能技术就会凸显出它的自身优势。此种技术如果应用在制造业中必将促进制造业的快速发展。
2.3 需要软件类人才
智能化制造是一个全方位的概念，从最初的产品开发、设计、外包、生产、最后到达交付环节，这些都有它的身影。智能化工厂的重要基础就是软件，优异的软件性能是决定制造业可否实现智能化的关键，软件性能的好坏取决于多方面因素，例如：操作接口是否人性化、运算平台连接是否有高的效率、云端运算是否为跨网络模式等等。
2.4 中国制造2025需要多学科的综合性技术人才
现阶段，网络技术已经在我国的各类自动化信息技术中广泛应用，在这种大环境下，制造业中的自动化技术将成为一项复合性的专业技术领域。传统的单一性专业人才已经不适合未来制造业的发展需求，未来制造业需要的是一专多精、多专多精的复合型专业人才。
3 自动化专业人才培养模式的改革
要想以“中国制造2025”对自动化技术提出的新要求为基准，培养出高素质的自动化专业人才，改革自动化专业人才的培养模式是势在必行的。首先我们要在培养模式的改革上达成共识，对需要改变的内容、需要革新的内容以及需要增加的内容，都应该深思熟虑，形成共识，最后付诸于实践，并在实践中及时发现问题及时完善改革后的内容。
最近几年，很多试点院校已经对自动化专业人才培养模式进行了改革，共同的特点有三个：
（1）使学生们拥有扎实的自动化专业相关的理论知识，为此开设了多门课程，例如：优化理论、自动控制、系统辨识、智能控制理论等等；
（2）加强学生掌握网络技术的能力。网络技术、控制系统仿真原理、嵌入式系统等课程被开设；
（3）具有针对性地补充学生们自动化技术相关领域的专业知识，楼宇自动化、机器人技术等课程都应该被引入日常教学中。虽然这些方式对自动化人才专业的培养模式起到了一定的改革作用，但是并不能满足未来制造业对人才的需求，因为这些改革项目改变的仅仅是基础知识的传授，缺少技术实践层面的改变，所以我们要对自动化专业教学内容体系进行深入的探讨。
“中国制造2025”的出现对很多技术领域都提出了更高的要求，例如：在设计技术方面，国家提出在未来我国的先进设计技术要以绿色环保、智能化、协同性为发展目标。再比如，国家也提出了制造过程的智能化应该被快速实现。在某些重点领域的试点单位，已经建立了智能化车间，在生产过程中，工业机器人、智能物流管理等智能化技术已经得到了应用。面对未来更加快速的技术革新，当前我国高校的自动化专业培养模式还无法培养出高素质的人才去满足制造业新技术的要求。根据现有形势，应该调整教学内容，需要在日常的培养模式中加入智能感知技术、智能规划技术、集成电路原理、物联网技术以及虚拟化技术等等。
4 结束语
科学技术的发展带动了知识的快速革新，在校期间，学生们需要学习的专业知识越来越多，只有通过合理的培养模式以及高效的教学方法才能实现培养高素质自动化专业人才的目标。在我国近500所高校设有自动化专业，如果这些高校都可以找到适合本校的自动化专业人才培养模式，就可以为“中国制造2025”输送更多自动化专业人才。
参考文献
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[2]余东华，新工业革命背景下$中国制造的技术创新路径和产业选择研究[J].天津社会科学，2015（04）.
[3]黄群慧，贺俊.中国制造业的核心能力功能定位与发展鹇[J].中国工业经济，2015（06）.
[4]教育部发展规划司.中国教育统计年鉴[M].北京：人民教育出版社.2011.
作者简介
刘桂涛（1972-），男，湖北省云梦县人。硕士学位。现为湖北工程学院计算机与信息科学学院副教授。主要研究方向为控制与电气节能。
关键词：工业经济；智能制造；发展；机遇和挑战
一、引言
工业是国家发展的支柱产业，而信息技术是现展的一种趋势，制造業的发展早已趋向于智能化。当今世界，信息技术引领新一轮的科技革命和工业革命，正在影响着人们的生产和生活方向。如今智能化和工业化逐渐融合，使得原有的工业经济开始向智能化、网络化、信息化发展，以智能制造为主体的工业经济革命正在带动人类进入新的发展阶段。
二、工业经济智能制造
（一）工业经济及智能制造定义
工业经济，又名资源经济，顾名思义，经济发展主要取决于自然资源的占有和配置。一般来说，智能即是知识和智力的总和，知识是智能的基础条件，智力则是获得和运用知识能力。智能制造包括智能制造系统和智能制造技术，智能制造系统具有自我检查和自我分析的能力。智能制造是由智能机器人类专家组成的人机一体化智能系统。它是一种通过人和智能机器共同合作，将人类智力通过机械和计算机展现出来，它是制造自动化的更新，通过进一步扩展，将智能化融入工业经济，展开的一场工业经济革命。
（二）工业经济智能制造的特点
工业经济的智能制造是贯穿于产品的整个过程，为了使工业产品的生产成本最低，资源消耗最少，最大限度的提升产品的使用价值。在工业经济智能制造的生产中，涉及到企业各个部门的协同工作，使生产活动形成一个开放性而且不再孤立的过程，并且与相应的产品相关的生产单位或者企业形成一个整体性的立体系统。
在工业经济的智能制造发展阶段，给传统模式的制造生产方式带来了前所未有的变革。与传统生产制造模式相比，智能制造使整个生产制造的环节变得更为灵活和稳定，主要体现在生产制造的核心内容上，传统模式的生产制造主要是以生产的产品为核心，通过企业当中的生产工人、技术人员等协同工作来生产制造产品，在这样的生产方式和生产环境当中，影响产品的属性和质量的因素有很多，例如工人、原材料、生产工艺等。而在智能制造的生产制造模式当中，对于人工智能技术、信息技术、通信技术等科技手段的利用，整个生产环节都能够依靠网络形式连接在一起，各个生产环节的在网络通信技术的作用下能够对各方面信息进行实时有效的共享，生产制造过程的自适应、自决策、自诊断、自修复能力得到了显著的提升，有效降低了各方面因素的影响，生产过程的稳定性更高。
三、我国工业经济智能制造发展面临的机遇及挑战
（一）面临的机遇
1、信息技术和制造技术的结合
在现阶段发达的信息技术和制造技术有效结合下，引领了新的科技革命和产业革命，并且随着信息化和工业化的不断深入，进一步促进了工业制造向数字化、网络化、智能化方面发展，这一革命的发展为我国在工业经济时代的智能制造引导了正确的方向，促进了我国制造生产领域的升级转型，在这一变革当中我国智能制造模式逐渐转变成将数字化技术和人工智能技术融入到产品以及整个生产设计制造过程中，并且在大数据技术、云计算技术等新兴技术的支持下又将传统制造业向开放性、服务性的方式转变。
2、社会发展提供发展空间
在我国社会主义建设阶段，提出了工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展的要求，在城镇化和农业现代化的带领下能够为制造业的发展提供崭新的市场和需求，城镇化发展促进了乡镇人员向城镇涌入，并带来了巨大的消费需求，拉动了制造业的内需增长，农业现代化的发展有效的带动了农村基础设施的建设以及农业设备的市场需求。在信息化和工业化深入发展的结果是现阶段世界经济发展的必然趋势，满足了现阶段我国制造业的需求。从工业化、信息化、城镇化以及农村现代化的共同发展下，有效推动了我国制造业向更强、更大发展，并且在其发展的带动下为制造业的发展带来了巨大的需求和消费，创造了一定的发展空间。
（二）面临的挑战
1、制造业不够强大
作为国民经济发展过程中的主体，制造业的强大与否是衡量一个国家在国际上的地位高低的重要指标。从我国实行改革开放以来，我国的制造业发展空前壮大，并且我国也成为了国际上名副其实的制造大国，但是与其他制造强国相比还算不上强大，主要体现在我国智能制造的自主创新能够不足、产品质量相对较低，对相关的生产制造资源的利用不够充分，在生产制造的结构上不够完善，再加上信息化水平与国际强国之间还存在着相对较大的差距，使得我国制造业呈现出不够强大的形势，同时这种差距的存在也表现出了生产效率、环境等方面的问题和矛盾。
2、技术创新能力不足
首先受到我国制造业不够强大的影响，使得我国智能制造领域的创新能力不够充足，进而导致我国在智能制造的发展过程中所依靠的创新驱动力、知识驱动力不足，并且在智能制造环节中的技术含量较低，导致了我国智能制造行业的产品缺乏一定的竞争力。其次是核心的技术受到了一定的限制，主要体现在基础制造装备核心技术、基础原材料等方面。最后是对于核心技术的研发人员的缺乏方面，导致智能制造产品缺乏了一定的核心竞争力。由此可见，在我国智能制造方面对于技术创新能力的不足导致了这一行业的发展较为缓慢。
3、资源配置率低，环境问题严重
在我国工业经济现阶段的智能制造发展过程中，虽然很多只要生产企业在大量的资源利用下获得了较高的经济效益和发展速度，但是在对这些资源进行利用的过程中，由于没有对其进行合理化配置，导致发展阶段出现了资源配置率低的问题，再加上没有相应保护环境的意识，导致后续的环境问题以及人与自然的矛盾较为突出。
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