时间：2024-03-21 11:48:53
导语：在人工智能和智能制造的撰写旅程中，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。
科教兴国战略已实施了20多年，人们对科学和教育的重要性已经有了比较深刻的认识。但是，对技术技能的作用却忽视严重，重学轻术、重轻技术开发一直为学界诟病，把学习单纯地理解为读书而忽视实践成长方式更是普遍存在，结果使得基础教育阶段的应试倾向很难得到纠正、职业技术教育长期只是家长们的备选、工程教育理科化倾向严重。
其实，当今是一个技术技能立国取胜和回归的时代。发达国家，非常重视科学，因为它要保持领头地位；后发国家，更加重视技术，因为它要先缩小与发达国家的距离；而所有的国家，都重视技术技能，因为它们是现实的生产力。日本在“二战”后就是先经由技术立国战略，走向复兴，而后才开始实施科学技术立国战略的；美国在国际金融危机后开始实施再工业化战略，提出要重返制造业巅峰和打造世界一流的劳动力；德国因为其强大的实体工业支撑和严谨的技术技能人才成长环境，得以成为欧洲经济的领头羊。这些，都是对技术技能重视及其成效的例证。
科学是找出自然界的固有规律，用数学或其它方式总结出的原理、定律、公式，是发现；技术是科学的应用，是人们用已知的原理创造出新的物件来为人服务，是创新；而技能是作为个体的人，完成某项任务的操作或心智活动方式，是直观反应，是能力表现的手段。因此科学是精练的，是少的，有唯一性；技术是广泛的，是多的，有多样性；技能更是普遍存在的，是每个人工作和生存的必须，当然每个人拥有的工作技能可以完全不同。
很多时候技术的重要性高于科学，因为科学原理是公开的而技术手段的保密的，即所谓科学无国界、技术有壁垒。技术技能是生产力的实现方式，技术技能强才能产品好、才能国家强。当然，科学的作用是基础性的，科学是技术的支撑，技术技能反过来又能促进科学的发展。我国作为一个发展中的大国已提出要走新型工业化的道路，其中制造业是重要的基础，因此需要重视技术技能积累和技术技能人才的成长。
2014年，《国务院关于加快发展现代职业教育的决定》提出“制定多方参与的支持政策，促进技术技能的积累与创新”。技术技能的创新主要来自企业，而其积累则需要学校的参与，大规模、高品质的技术技能人才培养需要通过校企的协同，产教融合是根本出路。
总理强调打造高素质产业工人队伍对于实现中国制造2025目标至关重要，《制造业人才发展规划指南》提出支持基础制造技术领域人才培养、大力培养技术技能紧缺人才，而这需要加快实现产业和教育深度融合来完成。我们需要向各界呼吁：学习，绝不仅止于读书，还须面向实践。面向中国先进制造业未来，我们必须建立和强化校企协同育人的制度和机制。
首先，我们需要积极推动产业界⒂胙校人才培养，相关院校更是要主动开展与企业的协同育人工作。为此，需要打破将协同育人简单等同于“协同创新”、实施“联合培养”项目等思维局限，着力构建以新型制造业发展为导向的协同育人模式。把学校与科研院所、行业企业协同育人纳入制造业从研发到生产、从销售到服务的全过程，以创新链、产业链、价值链统领协同育人工作；制订完善相关法律法规，明确行业企业参与人才培养的责任、权利、义务；应用型院校的教学大纲、教学计划和培养方案制订必须征求相关企业和用人单位的意见，回归工程类院校“工程师摇篮”的办学使命；围绕产业链调整专业设置，对接制造业产业集群建设校企深度合作的专业集群，强化行业特色学科建设；注重从企业吸纳有经验的优秀专业人才进入教师队伍或兼任学校的教学工作，促进专业教学标准有效对接职业标准。
其次，发挥企业在职业教育中的重要办学主体作用，重点瞄向增强劳动者的职业技能。高技能人才是现代制造业的中坚，在生产制造流程中起到技术实现和再造的作用，而企业的实践性优势和院校的理论性优势使得它们共同成为职业教育的双主体。今后，制度性地推动企业发挥作用是工作的重点，主要内容包括：进一步加强现代学徒制建设，推动校企联合招生、联合培养工作，制定措施鼓励联合建立学生实训基地和员工培训基地；推进职业教育集团化办学，鼓励制造业相关行业组织、龙头企业和职业学校通过整合利用现有职业教育资源建设特色鲜明的先进制造业职业教育集团；坚持校企合作、工学结合，强化教学、学习、实训相融合的教育教学活动，推行项目教学、案例教学、工作过程导向教学等教学模式，建设一批示范性高技能人才培养基地。
郑州市骨科医院麻醉科，河南郑州 450000
[摘要] 目的 观察丙泊酚复合瑞芬太尼对老年ERCP术后早期认知功能及苏醒质量的影响。方法 行内镜逆行胰胆管造影(ERCP)取石术的84例患者，随机分为单纯丙泊酚(A组)、丙泊酚复合瑞芬太尼 (B组)，观察记录并评价不同时间点患者认知功能、苏醒时间、清醒程度、意识状态。 结果 丙泊酚复合瑞芬太尼组术后1 h认知功能评分（26.4±1.28）、术后20 min OAA/S评分（3.9±0.93）均较单纯丙泊酚组（24.1±1.07）、（2.6±0.79）升高（P<0.05）；丙泊酚复合瑞芬太尼组术后清醒时间（8.2±1.53）较单纯丙泊酚组（11.4±1.59）缩短（P<0.05）；术后清醒程度评分（3.0±0.79）较单纯丙泊酚组（4.7±0.53）降低（P<0.05）。结论ERCP诊疗术中，丙泊酚复合瑞芬太尼靶控静脉麻醉相对于单纯丙泊酚组对老年患者术后认知功能的影响小，苏醒效果好，适合临床应用。
关键词 丙泊酚；瑞芬太尼；逆行胰胆管造影；认知功能；苏醒效果
[中图分类号] R4 [文献标识码] A [文章编号] 1674-0742（2014）09（b）－0138-03
[作者简介] 付继军(1971，9-)，男，河南开封人，本科，主治医师，主要从事于麻醉复苏与镇痛临床研究。
内镜下逆行胰胆造影(endoscopic retrograde cholangio pancreatography，ERCP)作为胰、胆系统疾病的微创治疗具有简单易行、微创、恢复较快、疗效确切等优点[1]，已广泛应用于胰胆系统疾病治疗当中。老年患者对药物的代谢速度减慢，全身麻醉术后容易出现苏醒时间延长、谵妄、术后认知功能障碍(postoperative cognitive dysfunction，POCD) 等反应[2]。研究认为丙泊酚复合瑞芬太尼静脉靶控输注麻醉方法对ERCP手术效果明显[3]，该研究为探讨ERCP术后，丙泊酚复合瑞芬太尼对老年患者认知功能及苏醒效果的影响，现分析2013年8月—2014年4月间在该院行EPCP取石术患者84例的临床资料，现报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
选择在该院行ERCP取石术患者84例，年龄65~87岁，男46例，女38例；体重53-73kg；身高158~177 cm；ASA I~Ⅱ级；排除严重循环功能不全者，有精神病史、癫痫病史者，对丙泊酚过敏者，肝肾功不全，支气管哮喘者；随机分为A组、B 组，每组42例，其中A组男女比例为24/18，B组为22/20。A组为单纯丙泊酚麻醉组，B组为丙泊酚复合瑞芬太尼麻醉组。术前患者可配合完成简易精神状态量表（MMSE），受教育年限≥6年，MMSE得分≥24分。见表1。
1.2 麻醉方法
患者术前禁食水8 h，入室后建立静脉通路，给予6%羟乙基淀粉注射液500 mL静脉滴注；缓慢静脉推注丁溴东莨菪碱20 mg。连接Datex-Ohmeda S/5紧凑型麻醉监护仪持续监测ECG、SBP、DBP、HR、RR、SpO2，建立脑电双频指数监测（BIS）。患者取左侧卧位，予鼻导管吸氧3 L/min。ERCP术前行静脉麻醉诱导，A组静脉注射丙泊1.5 mg/kg诱导后连接微量泵，泵注4~7 mg/(kg·h)维持，B组静脉注射丙泊1.5 mg/kg诱导后泵注丙泊酚3~5 mg/(kg.h)加瑞芬太尼0.75 μg/(kg·min)。待患者呼之不应、睫毛反射消失、BIS值控制在50左右后进行ERCP手术。检查中根据BIS值、患者呛咳、体动调整药物浓度及输注速度，使BIS值控制在50~55，手术结束后停止麻醉药物泵注。
1.3 观察指标
1.3.1 认知功能 认知功能采用简易精神状态量表(MMSE)测定[4]，通过询问患者一系列问题，包括时间定向、地点定向、记忆力、计算力、阅读能力等11项来进行麻醉诱导前24 h、麻醉后1 h、3 h、24 h 定量评分。总分为30分，评分≤23分者为判断认知功能损害，MMSE评分较术前基础值下降2分以上认为有PDCD。
1.3.2 苏醒时间、苏醒程度和意识状态 记录苏醒时间，即从最后一次给药到患者清醒的时间；清醒程度评分[5]：I级为清醒．烦躁不安；Ⅱ级为清醒．安静合作；Ⅲ级为欲睡，仅对指令有反应；Ⅳ级为人睡，对呼唤反应敏捷；V级为入睡，对呼唤反应迟钝；Ⅵ级为嗜睡，难以唤醒，相对应分级定为1~6分。观察术后20 min、1 h、3 h的意识状态，采用意识状态评分法（the observer，s assessment of alertness /sedation， OAA/S）评分[6]。5分：对正常声音呼名反应迅速，完全清醒；4分：对正常声音呼名反应迟钝，语速较慢；3分：对仅在大声或反复呼唤后有反应，言语模糊，目光呆滞；2分：对轻推或轻拍有反应，不能辩其言语；1分：对轻推或轻拍无反应，昏睡。
1.4 统计方法
采用 SSPS20.0 统计软件对数据进行统计分析，计量资料采用均数±标准差（x±s）描述，两组间计量资料运用t检验比较分析；计数资料运用χ2 检验进行统计学分析。
2 结果
2.1 两组患者手术前后认知功能比较
A、B两组麻醉诱导前24 h、术后3 h及术后24 h MMSE评分比较差异无统计学意义（P>0.05），两组术后1h MMSE评分对比差异有统计学意义（P<0.05），见表2，B组术后1h认知功能恢复优于A组。其中术后1 h A组有6例存在认知功能障碍，B组有3例存在认知功能障碍；术后3 h A组有3例存在认知功能障碍，B组有1例存在认知功能障碍；24 h后两组认知功能均恢复至麻醉前状态；B组患者认知障碍总发生率明显低于A组，差异有统计学意义（P<0.05），见表3。
2.2 两组术后苏醒效果比较
两组术后苏醒时间及清醒程度差异有统计学意义（P<0.05），B组苏醒效果优于A组。见表4。
2.3 两组术后意识状态比较
两组术后20 min OAA/S评分差异有统计学意义（P<0.05），两组术后1 h、3 h OAA/S评分差异无统计学意义（P>0.05），B组术后20 min意识状态较A组恢复良好。见表5。
3 讨论
相对于胆总管切开取石术，ERCP手术作为一种微创、便捷、疗效确切的取石方式已广泛应用于临床，尤其对于老年体弱及不耐受开腹手术患者更为适宜。但年龄越大，术后认知障碍发生率越高，老年患者全麻术后POCD发生率达47%[7]，主要表现为术后记忆力、注意力、定向力等功能受损，并伴随社交活动能力减退，与年龄增加呈正相关。老年人易发生认知障碍主要与其中枢神经系统储备能力及抗炎能力下降有关，手术造成的巨大应激使其神经系统代谢等功能受损，从而产生术后POCD[8]。目前较多研究认为丙泊酚复合瑞芬太尼静脉麻醉在麻醉效果、临床安全性的等方面适合应用于ERCP取石术，但关于老年患者ERCP取石术后POCD发生率的研究尚少，一般认为疾病的治疗效果与患者生活质量相关，且全凭静脉靶控输注麻醉可能会引起术后一过性认知功能障[9]，因此，选择合适的麻醉药品及药物浓度，改善老年患者术后的苏醒质量以及对认知功能的影响，已为人们所重视。
丙泊酚为ERCP手术中常采用的静脉麻醉药物，但它存在呼吸、循环抑制等副作用，对于老年体弱及血容量不足患者更加明显，增加药物剂量及输注速度则容易导致血氧饱和度下降、血压剧烈波动、呼吸抑制等不良反应，因而临床常采用丙泊酚与其他药物复合使用，如此则不可避免增加了患者的苏醒时间。瑞芬太尼是超短效的μ受体激动剂，其短时效取决于其快速的代谢而非再分布[10]，停药后浓度下降50%甚至80%所需时间很短暂，几乎不受年龄和输注时间影响。瑞芬太尼与丙泊酚复合使用可明显减少后者的维持用量，二者具有协同作用[11]，利于保持外界刺激下机体的平稳性。
该研究显示丙泊酚复合瑞芬太尼组仅术后1 h认知功能评分（26.4±1.28）、高于单纯丙泊酚组（24.1±1.07），邱晓东等[12]以异氟醚复合丙泊酚为对照组得出了相同结论，且术后3 h两组评分无差异，但MMSE评分值优于本研究，说明联合用药可减少单一药物的用量及对循环、呼吸系统的抑制，加快代谢，可避免单一药物出现用量过大，麻醉过程不平稳等缺点；而且认知功能障碍多在术后3 h内发生，无持续认知障碍发生，与麻醉药物代谢残留相关。而评分值的差异可能与手术类型、药物剂量相关。有研究认为血浆浓度为4 μg/L、7 μg/L的瑞芬太尼联合丙泊酚麻醉在老年患者临床麻醉中均具有安全性[13]。因此，在控制好药物浓度的前提下，瑞芬太尼联合丙泊酚麻醉相对更适合老年胆石症患者。就苏醒时间言，丙泊酚复合瑞芬太尼组明显缩短，结论与胡静等[14]研究类似，进一步表明了瑞芬太尼代谢迅速及短效性的特点。另外，OAA/S评分通常作为麻醉镇静程度的评判标准，得以广泛应用，麻醉深度越深，评分越低。朱红英[15]等以改良后的OAA/S评分为标准，将2分作为是否可行全麻手术的评分界限，既可评估麻醉深度也能判定苏醒效果，具有参考意义，且有学者认为其与MMSE是POCD的共同评价指标之一[16]。该研究将其作为术后苏醒效果的参考标准之一，发现均未低于2分，而且瑞芬太尼联合丙泊酚麻醉术后意识状态相对较好，POCD发生率低，从而突显了其临床应用价值。
综上，丙泊酚复合瑞芬太尼靶控静脉麻醉应用于老年患者ERCP取石手术，对后认知功能影响小，苏醒效果优于单纯丙泊酚麻醉，对老年ERCP取石术的麻醉应用有一定的临床参考意义。此外，本研究认为基于老年患者个体差异明显，药物浓度是否为影响患者术后认知功能的因素之一还值得进一步探讨。
参考文献
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（收稿日期：2014-06-03）
·编读往来·
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关键词：智能制造；关键技术；政策建议
一、当前经济形势下智能制造发展宏观分析
1.基础技术的应用和发展
随着我国需求市场的蓬勃发展，一大批企业的快速跟进，使我国在计算机视觉、中文语音识别和无人驾驶等典型应用方面进入全球前列，具备了加速发展的市场条件和产业基础。在新一代信息技术接力式创新的驱动下，万物互联和智能化趋势越发明显，预计2035年全球联网设备数量将突破千亿件，将快速推动智能制造快速发展。近年来在算法、数据和算力三方面的突破下，新一代人工智能开始成为新的竞争焦点。人工智能在看、听、理解等关键指标上已经媲美甚至赶超人类。在机器识别图像、语音和自然语言等开始广泛应用，类似技术已广泛嵌入呼叫中心、客服系统、智能助手、聊天机器人等产品中。人工智能蕴含着无可估量机遇，各路企业争相涌入布局。从2013年到2017年，全球人工智能投资事件从310件增长到1349件，投资额从17亿美元增长到152亿美元，安防、医疗、交通、制造等数据丰富的行业成为重点投资领域。
2.我国智能制造发展情况
随着我国智能制造发展的快速推动，依托用户规模、应用场景、风险资金和科技论文等优势，我国在一些基础技术的应用方面进入全球前列，一大批骨干企业快速发展，在智能制造产业各个环节积极布局，为我国智能制造的快速发展，实现弯道刹车提供有利条件。数据资源是发展人工智能的关键要素，主要来自用户和联网设备。从用户数看，到2017年底，我国有3.49亿固定宽带用户，是美国的3.5倍，占全球38%。从数据量来看，我国已占全球13%，据高盛报告预测，随着用户数和在线时长增长，这一指标到2020年预计提升至20%—25%。我国有用户规模的先天优势。我国有近4亿的年轻用户，他们对新科技、新产品的接受度比较高，所以广泛的行业分布、多样的用户需求为拓展人工智能应用提供了广阔市场。在这一轮人工智能刚兴起时，国内一批公司深耕计算机视觉技术，目前从算法水准和应用情况看，人脸识别、安防监控等领域已获得全球认可。总体上，智能应用开始进入快速扩展期，我国有望在更多领域形成自身优势。
二、我国智能制造发展当前阶段面临的问题
1.芯片产业发展有待提升
高端芯片产业的发展是智能制造的重要前提，但是芯片关键技术方面还有很大的提高空间，目前处于“受制于人”的情况。当前芯片产业关键技术方面美国还是占主导地位，首先，图形处理芯片方面，英伟达、超威和英特尔三强主导市场方向。其次，可编程逻辑阵列芯片方面，赛灵思和英特尔两强主导市场。第三，专用集成电路(ASIC)芯片方面，谷歌的张量处理芯片(TPU)性能优势明显。目前，由于价格和关键技术的制约我国还处于芯片进口阶段，孙然有部分企业可以进行芯片的定制，但是由于资本投入和商业化推广的弊端还处于初级阶段。
2.人工智能的基础技术依旧不能形成单独生态体系
人工智能的算法框架依附于国外巨头开源生态体系。当前我国人工智能产业必须降低人工智能产品或应用开发成本，进而吸引世界各地开发者入驻生态。从高盛报告看，谷歌Tensorflow算法框架聚集了6.8万名明星开发者；而百度Pad-dlePaddle平台仅有5330位，不到前者1/10。我国当前大部分都机遇谷歌的基础算法框架进行开发，很难自主建立内生性的生态系统。3.专业技术人才的缺失异常严重智能制造的重要核心就是专业技术人才的集聚，但是我国智能制造相关人才总量和人才结构上还处于比较落后的阶段。如全球最大招聘网站领英2017年《全球AI领域人才报告》显示，全球人工智能人才数量190万人，其中美国85万人，我国5万人，位列印度、英国、加拿大、澳大利亚、法国之后，排第七位。从专业化人员从业时间来看，与美国相比我国专业化从业人员，从业超过十年以上的不足40%，而美国却超过了70%，我国大部分关键技术人员和管理人员都是海外引进，我国在智能制造的核心技术方面，尤其是人工智能的底层算法方面与美国还是有很大的距离。
4.我国关键技术创新相关的政策法规落后于技术创新的需求
数据开放、隐私管理、算法歧视、网络攻击等方面需要新的监管法规。以智能影像诊断为例，美国2017年采取先上市后批准的模式助推产业创新；我国则按照医疗器械监管，要求经过器械检测、临床评测、器械技术审批、政府发放批文等四个环节，企业反映总耗时30个月，且准入制度、收费模式、医保对接等尚是空白。所以，首先数据开放是我们必须要解决的问题，我国政府数据开放排名全球靠后，而在科技巨头之间创建标准统一、跨平台分享的数据生态系统要落后于美国。其次数据隐私管理方面问题，海量数据的采集不可避免涉及个人隐私，如何避免滥用是各方关切点。最后是网络攻击问题，防御网络攻击、保障安全是客户最为关心的主要问题。
三、推动我国智能制造发展的路径及建议
1.建立核心技术研发标准，加大产业上下游衔接
我国智能制造虽然全面推广，但是在芯片产业方面还是短板，想要借助人工智能的机会实现弯道超车必须要放长战线，做好基础研发工作。我国消费市场具有一定的优势，要做好开放合作的准备，加强学习的强度，缩短学习的周期。避免资金、人才等资源的浪费，推进强强联合，鼓励走差异化技术路线。优化产业链条，加强上下游的衔接，利用好国内良好的消费市场，产业链相关企业要积极抓住这个机会，积极实现商业化应用。
2.建立标准化产业链条平台
积极累计专业化技术成果，虽然我国在机器视觉算法方面也走在全球前列，但没有完整商业化生态体系，要快速构建原生的算法构架和标准化平台。要借鉴PC互联网时代win-dows操作系统主导生态、移动互联网时代安卓主导生态的经验做法，支持组建产业联盟构筑生态搭建算法框架。政策上支持构建算法构架，兼容多平台应用，抓住机会提升我国基础技术平台的应用和研发水平。并且要建设以人工智能为基础的公共数据资源库、标准测试数据集，为评估算法效能提供评价基准。
关键词：高职教育；人工智能；转型发展
一、高职教育现状
（一）客观层面
（1）社会面。当前社会发展处于转型关键期，高职教育迎来全新发展机遇，对人才培养质量不断提高。传统思想中，家长学生都带着有色眼镜看待高职教育。随着社会给技术技能型人才提供很多高薪岗位，部分学生主动选择高职院校进修学业，提高自身技能水平。高职院校必须以社会发展趋势为导向，及时调整自身发展战略。（2）政策面。在新课程改革视域下，政府高度重视高职教育的发展，出台了多项扶持政策，如《国家职业教育改革实施方案》《职业学校专业顶岗实习标准》《关于推进高等职业教育改革创新引领职业教育科学发展的若干意见》等，极大的推动了高职教育的稳定发展。
（二）主观层面
（1）教学理念。高职教师受传统思想影响，往往重视成绩和理论知识，亟需引进新的教学理念，并落实在实际教学中。高职院校已经意识到人工智能时代，自身转型创新的必要性，正积极将全新的教学理念贯穿在人才培养过程中。（2）教学方式。高职教育逐渐创新教学方式，将顶岗实习、校企合作、实训教学等应用在常规教学中，适应时展，彰显职教特色。但在实际教学中，教师理念未发生变化，能力无法满足新型教学方式需求，存在亟需改进优化的地方。（3）教学体系。只有完善的教学体系，才能为高职教育的改革创新提供依据参考。当前高职教育体系中含有诸多不足，如学科单一、理论与实践比重不协调、知识内容陈旧等。高职教育要想适应新时展趋势，应积极完善教学体系。
二、人工智能现状
（1）国家战略。近年来，国家高度重视人工智能发展，国务院《关于印发新一代人工智能发展规划的通知》（国发〔2017〕35号），提出科技创新的主要方向是人工智能，提倡积极构建全新的人工智能科技创新协同机制，进一步完善人工智能教育体系，实现人才储备和梯队建设的目标，推动智能经济的发展。各部委也积极颁布一系列政策，如《智能制造2025》《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》《机器人产业发展规划（2016-2020）》等[2]。可见，国家为人工智能技术的发展提供了充足动力，人工智能已成为国家战略的一部分。（2）产业发展。多年的探索，人工智能技术有了明显提升，在问题求解、泛逻辑理论、不确定推理、拓扑学、图像处理、模式识别、专家系统等方面有了显著研究成果，一部分成果甚至领先世界水平。例如我国在模式识别领域的研究，文字识别、语言识别、虹膜识别都取得优异成果，被广泛应用在生物医药、机器人视觉研究、卫星遥感、自主导航、军事等领域。企业十分关注人工智能技术的发展应用，像360人工智能研究院、阿里人工智能研究院、百度人工智能研究院等。人工智能技术的深度研究，使应用和商业价值最大化。据不完全统计，2017年人工智能产业创造700亿元市场价值，预计在2020年产业规模超过1600亿元。
三、人工智能推动新时代高职教育转型发展的必要性
（一）技术技能型人才的需求
高职教育发展的目的是培养适合岗位需求的技术技能型人才。人工智能时代，先进技术的广泛应用，大部分岗位对人才的需求发生明显变化，逐渐形成了“机器换人”的局面。企业中简单、重复、劳动强度大的岗位，都由智能机器人予以代替。例如在京东电商的物流中，出现无人机配送方式，直接冲击了传统人工物流配送模式。相信在不久的将来，会有更多的智能机器人走向物流配送的工作岗位，形成全新的工作体系。此外，在生产制造的质检环节，由于传统人工监测方式存在诸多不足，应用人工智能的图像识别技术，可以实现对产品质量的动态检测。可见，人工智能时代会有大批岗位“消失”，取而代之的是智能化机器人。高职教育必须转变以往的教育模式，顺应时展趋势，结合社会岗位对技能人才的需求，调整高职教育方向，实现高职教育价值。
（二）国家发展战略的要求
以往的发展致力于“中国制造”，但新时代“中国制造”已无法提升综合国力，国家必须调整发展战略。人工智能时代将“中国制造”转变为“中国创造”“中国智造”。这一发展战略的转变，能看出先进科学技术在国家发展中的重要地位。为了2025年实现“中国智造”的目标，高职院校创新人才培养模式，顺应国家发展战略的调整。同时，高职教育转型过程中，转变以往以理论、成绩为主的思想观念，对人才进行更加系统的培养，调整理论知识、实习实践之间的关系比例。人工智能时代的高职教育转变与创新，可以加大对学生创新意识的培养力度，使人才综合素养得到更好提升，满足“中国创造”的需求。
（三）学生自身价值实现的需求
时代的发展使高职学生的思想发生变化，传统的高职教育虽能提高学生专业能力，但并不满足当前企业对工作岗位的需求，学生无法实现自身价值。曾经的学生，没有认识到自身与社会的关系，存在“得过且过”等不良思想。新时代，高职学生逐渐认清自身地位，意识到自己与国家民族是“命运共同体”，是实现伟大复兴“中国梦”的主要力量。高职教育转型创新，根据时展要求、学生需求，合理调整教学方案与计划。
忧虑的"先知"
在厦门市思明区浅水湾畔一座十分普通的两居室内,有一个人正在为人类的命运焦虑不安。
"我正在建造一个在未来几十年内,将会成为神一样无所不能的东西。制造神一般的生物的期望,带给我一种宗教般敬畏的感觉,这感觉进入我的灵魂深处,强烈地激发我继续这项工作,尽管那可怕的负面效应,可能会接踵而来。……在21世纪末,人工智能机器将会比人类聪明亿亿倍,并且关于物种支配问题将会引发一场重大的战争,并导致几十亿人的死亡。
我们是在制造上帝,还是制造我们潜在的终结者?"
这不是科幻片中的台词,而是雨果《智能简史》一书中的一个段落。这个"人工大脑之父",就坐在《绿公司》记者对面,硕大的脑门、蜷曲蓬松的头发、一双炯炯有神的眼睛、有点奇怪的举止使他看起来与其说是一个职业科学家,不如说更像是一个异教的先知。现在,他再一次告诉我们,他所预言的"人工智能战争"无法避免。
谁将成为21世纪的主导物种?
雨果告诉我们,他写《智能简史》这本书的目的就是,促使人们开始思考人工智能带来的问题。作为一个人工智能科学家,他对于人工智能在本世纪的发展前景充满信心,而对人类的未来却表示悲观。
在通往书房的门廊墙壁上,一张雨果在厦大举办讲座的蓝色海报分外抢眼,醒目的标语是"谁,将入侵上帝的?"及"谁将成为21世纪的主导物种?",从日期上看,这是两个月前刚刚举办过的一次讲座。
这恰恰是雨果关心的问题。他认为随着人工智能研究的突破性进展,围绕上述问题将会引发人类政治冲突和战争。"这并不只关系到一个国家,它关系到整个人类。" 他用一种略带夸张的庄严语气告诉我们。
眼前这个不休边幅、年过6旬的老人,在"人工大脑"领域有近20年研究经历。雨果1947出生于澳大利亚,23岁时取得了墨尔本大学"应用数学"和"理论物理"两个学位后,远赴英伦深造。在剑桥大学学习工作了四年,他发现了自己人生的目标,遂返回布鲁塞尔大学攻读人工智能和人工生命博士学位,成为一名研究员,正式涉足人工智能研究领域。1992年,雨果获得博士后奖学金,离开欧洲来到日本进行研究,历时8年开发出制造世界上第一个人工大脑CBM。从那一刻起,他就认识到自己的研究可能会为人类带来一场浩劫。在2000年Discovery欧洲频道邀请他与著名物理学家罗杰・彭罗斯爵士进行对话的节目中,他就提出这一观点。
如今,他仍然坚持这种看法。他深信在"摩尔定律"趋势下,随着纳米技术、量子计算等关键技术的发展,人类在本世纪制造出神一样具备超级智能的"人工智能机器"已是必然。这些"人工智能机器"的智慧将会比人类智慧高出万亿个万亿倍(10的40次方)。
届时,人类将会面临一种风险,那就是事态终将会失控,人类的存在对于这些神一样的"人工智能机器"将会变得无足轻重。只要这些"人工智能机器"愿意,我们随时会像"蚊子"和"细菌"一样被它们消灭掉。
为了更形象地说明自己的观点,他突然用手掌拍了另外一只胳膊一下,"你知道这一下,多少细菌被消灭掉了?将来的人类也是这样的命运。"
此时此刻,《终结者2018》正在影院上演,片中数十年来"机器人"与人类之间残酷的战争,使雨果形象的比喻更加真切。
物种主导权争议引发"人工智能战争"
雨果是目前唯一一个预言人工智能会引发人类大战的人。
在 2005 出版的《智能简史》中,他系统性地阐发了自己的观点:从技术上讲"超级人工智能机器"一定会产生,而且智慧远胜于人类。这种人工智能机器将会与人类争夺地球上的物种主导权。这就有一种风险,人类极有可能被这种超级人工智能机器消灭掉。因此,地球主义者为了捍卫人类的物种主导权,将会禁止科学家展开人工智能研究,以防止这种可怕的局面出现;而宇宙主义者出于自身的信仰和现实需求,将会从经济和政治上坚持这种研究,展开激烈对抗。两派的争议会形成现实的政治冲突,一场战争不可避免。
"很多战争都源于人们不能达成统一的认识,比如说资本主义与社会主义之争。今天只有几千个科学家在讨论,10年后可能就会因此形成不同的党派。战争很有可能发生。" 雨果摊开手掌,用一种确信无疑的语气说。
雨果的"预言"一旦成真,那么就像他和斯蒂芬・霍金一起参与录制的BBC影片《地球的末日》所说的那样,人类将迎来自己的末日。
因为按照雨果的研究图表显示,从19世纪拿破仑战争以来,人类战争的死亡人数是以10的几何级数倍增的。21世纪战争所动用的武器,将拥有空前规模的杀伤力,死亡人数将会达到10的9次方到10次方,也就是令人沮丧的几十亿。
一个宇宙主义者的矛盾和渴望
就像半个世纪之前发现了核链式反应的秘密,并预言一颗核弹可以毁灭一座城市的匈牙利裔犹太科学家利奥・希拉特一样,雨果感觉自己是孤独的。
因为自他的观点在主流媒体上传播开来之际,他就不断受到质疑。很多人不相信他所说的一切,更有人对他的研究表示质疑和愤怒。既然,明知道这样一种研究会带来如此令人恐惧的局面,为什么他还要进行这种危险的研究?
作为问题的制造者,雨果耸耸肩,坦然承认"这就是我的矛盾。"然而他不能放弃他所进行的研究。他认为这个领域还有许多事情可以做。他说"对于我个人来说,我很希望继续进行人工智能研究"。在"人工智能"争议中,他为自己选择的立场是"宇宙主义者"。尽管他没有任何,但是他和其他人工智能科学家一样,将 "创造"当作自己的宗教。
说到这里,他起身从旁边的书架上取出一本厚厚的天文学著作来,翻到一张宇宙图片,指着无垠宇宙中恍若尘埃的点点星云, 跟我们说,"人类就像是宇宙中的蚂蚁。与其继续做人类,我宁愿选择去创造更高级的生物。" 人类是一定要被超越的。而创造'神一样的人工智能机器',是超越人类的一种必由方式。在某种程度上,他相信我们的宇宙就是被一些智能机器创造的,因为我们生存的星球和宇宙都是那么的精确有规则。
这是宇宙主义者们的信仰,也是雨果坚持"人工大脑"研究的理由。
正因如此,20年来雨果在6个国家辗转奔波,唯一没有放弃的就是自己的观点和坚持不懈的研究。事实上他的研究工作并非一帆风顺:在日本实验室取得初步研究成果之后,受到排挤,被迫离开。在布鲁塞尔的私立实验室中投资10万美元,随着实验室解体,血本无归。9.11之后只身来到美国,却受困于经费不足,无法展开"人工大脑"制造。
然而,这期间他先后制造出4台人工大脑。毫无争议的成为"人工大脑"之父。
人类命运的终极追问
和著名的人工智能科学家雷・库兹威尔一样,雨果相信他的研究会使生活更美好,而这也是技术存在的意义。库兹威尔也相信超人工智能一定会出现,还可以帮助人们解决困扰人类生活的疾病、能源和气候问题,使人长生不老、生活更加美好。
但是,雨果认为库兹威尔太过乐观,政治上有点幼稚,后者完全不承认人工智能带来的社会风险以及可能引发的人类战争。而雨果认为,无论是人类试图设计友好的人工智能机器,还是将人类变成半机器人(Cyborg),都无法解决未来的困境,预言中的"人工智能战争"从理论上讲是无法避免的。
【关键词】 人工智能 大脑智能 智能机器人
0 引言
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI，是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机。二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。
1 人工智能的发展历程
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世纪的巴斯卡和莱布尼茨，他们较早萌生了有智能的机器的想法。十九世纪，英国数学家布尔和德摩尔根提出了“思维定律”，这些可谓是人工智能的开端。十九世纪二十年代，英国科学家巴贝奇设计了第一架“计算机器”，它被认为是计算机硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24岁的英国数学家图灵提出了“自动机”理论，把研究会思维的机器和计算机的工作大大向前推进了一步，在定义智慧时，图灵做出了解释，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的测试，那它就是智慧的，图灵实验的本质就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为。（2）上世纪三四十年代，维纳、弗雷治、罗素的数理逻辑，和丘奇、图灵的数字功用以及计算机处理发展促使了1956年夏Dartmouth会议上人工智能学科（由“人工智能之父”麦卡锡提出，麦卡锡曾是Stanford人工智能实验室主任）的诞生20世纪60年代以来，采用生物模仿来建立功能强大的算法，包括进化计算等，人工生命以进化计算为基础，研究自组织、自复制、自修复以及形成这些特征的进化和环境适应。70年代以来，Conrad等研究人工仿生系统中的自适应、进化和群体动力学，提出不断完善的“人工世界”模型。80年代，人工神经网络再度兴起促进人工生命的发展。（3）1992年贝兹德克提出计算智能。专家系统在90年代兴起，模拟人类专家解决领域问题。
2 人工智能的研究
强人工智能的观点认为有可能制造出真正能推理和解决问题的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。弱人工智能的观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。现在主流科研集中在弱人工智能上，强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。
目前人工智能主要研究内容是：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面，分布式人工智能与多智能主体系统、人工思维模型、知识系统、知识发现与数据挖掘、遗传与演化计算、人工生命应用等等。未来人工智能可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
3 人工智能的应用
IBM公司“deep blue”电脑击败了人类的世界国际象棋冠军，美国Sandia实验室建立了国际上最庞大的“虚拟现实”实验室，拟通过数据头盔和数据手套实现更友好的人机交互。国际各大计算机公司相继开始将人工智能作为其研究内容，几乎包括所有IT企业，以及很多金融巨头，纷纷建立自己的人工智能产业部，利用“智能”来解决问题。无人驾驶车的诞生，打破了汽车靠人驾驶的时代。
MIT开发出了SHRDLU，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，它头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行工作。在理论方面，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是人工智能语言Prolog语言诞生了，它和Lisp一起几乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
4 人工智能的影响及发展必须注意的问题
（1）人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。（2）人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。（3）人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。
伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。
5 智能机器人
智能机器人具有类似于人的智能，它装备了高灵敏度的传感器，因而具有超过一般人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行为，处理环境发生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部分的智能，和真正的意义上的智能机器人，还差得很远。
6 结语
当然，虽然人工智能一直都处于计算机技术的最前沿，但人工智能的发展也并不是一帆风顺的，并不象我们期待的那样迅速，也曾因计算机计算能力的限制无法模仿人脑的思考以及与实际需求的差距过远而走入低谷。人工智能的问题的在于，一方面哲学、认知科学、思维科学和心理学等学科所研究的智能层次高而抽象；另一方面AI逻辑符号、神经网络和行为主义所研究的智能层次太基本。由于对中间机制知之甚少，这种背景下提出的各种AI理论，就只能是或者完全不同于人类思维，与人类的思维模式相距太远，同时在人类思维方式的理解上也有待突破，不然很难形成更新的AI框架和理论体系。尽管如此，多学科的联合协作研究也带来了足够引人注目的增长。因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。但经过这几十年的发展，我们相信它会给世界带来难以预料的变化。
参考文献：
[1][美]StuartJ.Russell[美]PeterNorvig人工智能：一种现代的方法（第3版）.
[2]人工智能及其应用蔡自兴徐光佑.
[3]游戏人工智能编程案例精粹[美]MatBuckland.
自主车辆
人工智能技术在实现完全自主的汽车方面具有重要作用。
计算机视觉
人工智能为车辆提供了所谓的“计算机视觉”，因而实现自主驾驶和大多数高级驾驶辅助系统（ADAS）功能。车辆能够在不受约束的环境下识别各种物体、场景和活动，这是如今竞相搞自动驾驶汽车的关键技术之一。在车内各种人工智能技术中，计算机视觉最复杂、最先进。车辆“视觉”由大量摄像头、雷达传感器和激光雷达（LIDAR）装置来处理。然而，要是没有“大脑”，所有输入的这些数据毫无用处。车辆的计算能力由复杂的机器学习算法组成，构成了车辆的人工智能。
机器学习算法基于对象跟踪和复杂的模式识别应用于计算机视觉输入。计算机视觉不断分析环境，将感知图像馈送到算法中。然后通过人工智能分析图像，对对象的性质进行分类。这些算法为车辆赋予“智能”，让车辆得以学习对象特征（比如运动、尺寸和形状），以便以更高的准确性对未来图像进行分类。
联网汽车
自动化和网络连接在汽车行业相辅相成。借助人工智能，联网汽车能够很快地与其他汽车以及道路基础设施进行联系。V2X通信主要分为两类：V2V通信和V2I通信。
重要的是人工智能在V2X通信技术中扮演的角色，即处理所有的后端计算和分析工作，以便为司机提供准确、及时的数据。机器学习算法将跟踪车辆速度、位置、目的地甚至驾驶偏好，提供和传送信息。人工智能将学习了解你的日程安排、选择的路线和经常停靠的点，以便在你出门上班前提供宝贵信息。
信息娱乐系统
如今最具创意的车辆功能之一是车载信息娱乐系统，人工智能让该系统上了一个新的台阶。
语音识别
语音识别为人类与技术进行交互提供了一种更简便的方法；在这种情况下，它提供了司机与汽车之间的交互。由于深度学习算法，语音识别技术已取得了长足发展。那么，人工智能如何与语音识别结合使用？首先，将你的语音解读成声波。然后，这些声波转换成算法可以解读的代码。代码被馈送后，语音与通常存储在云端（大多数人工智能计算能力在云端）的现有样本进行比较，确定所说的内容。
由于人工智能，语音识别软件会立即开始更新语音样本，并考虑特定单词的发音方式和用户语音的声调。该技术能够学会你的独特口音和单词发音方式，有出色的准确性和精确度。人工智能还帮助语音识别技术识别语音背境和声调。比如说，回复文本时，语音识别会了解你是不是提出问题，会根据需要自动添加标点符号。
虚拟助手
语音识别领域的进步为车载虚拟助手铺平了道路。虚拟助手最先出现在智能手机上，现正慢慢进入到车载信息娱乐系统。最初，司机用语音识别技术能做的事情非常有限；而如今，虚拟助手让司机可以询问路线，获取一般信息，甚至调整座位位置和空调设置。最近向汽车行业推出的Google Assistant和Siri是市面上人工智能方面最先M的虚拟助手。
比如说，用户只要说一声“Okay，Google”，Google Assistant就能激活。助手会识别你的声音，调整车辆设置和专门针对你的建议。这让Google Assistant得以管理多个用户及使用偏好。通过学习了解用户的驾驶偏好、习惯、日常行程，甚至跟踪你的位置、路线和目的地，虚拟助手可以随时给出建议。它可以提醒你在回家的路上取物件，推荐附近的餐馆，甚至在你去当地咖啡馆的路上预订咖啡。
汽车行业
人工智能技术的进步不仅影响了车辆本身，还影响了整个汽车行业。
智能机器人
在人工智能的帮助下，汽车装配线变得更高效、更具成本效益。生产车间使用智能机器人彻底改变了车辆生产，使制造过程越来越自动化。制造过程中，时间至关重要，而这些智能自动化机器人大有帮助。多年来，机器人一直就出现在汽车制造领域，但如今生产的日益先进的人工智能机器人会对汽车行业产生重大影响。
与此同时，阿里云还宣布与制造企业华中数控达成合作，推进新制造发展。另外，阿里云与南凌科技签署战略合作框架协议，共推混合云。比亚迪CIO在会上分享了汽车行业如何利用云计算、人工智能来提升生产效率。
“基于云计算为社会带来的强大计算能力，人工智能将为中国制造业带来25%的生产效率提升，创造额外附加值6万亿。”波士顿咨询在《工业4.0――未来生产力和制造业发展前景》的报告中指出。中国作为世界制造中心，以云计算、大数据和人工智能为代表的工业4.0新技术将成为制造业提升效能的关键。
阿里云在云栖大会・广东分会上提出，为机器装上ET大脑，用人工智能的技术揭开“新制造”时代的面纱。大会上，阿里云和华中数控合作，双方将在云计算、大数据、物联网等领域开展合作，从而推动制造装备从“数控一代”向“智能一代”升级。
ET是阿里云研发的人工智能，目前已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。其优势在于对全局的洞察和实时决策上，在复杂局面下快速做出最优决定。
“阿里云ET下一步将应用到制造业中，用大数据AI技术协助企业分析生产过程中的全链路数据，实现生产效率提高、库存周转率提高、设备使用效率提升等目标。”阿里云副总裁喻思成在大会现场表示。
除了现工厂的数据化，云计算还为企业内部实现快速创新提供了基础。今年5月，徐工集团与阿里云达成战略合作，共同搭建国内首个“工业云”平台。吉利汽车也在利用阿里云的大数据人工智能技术，设计更符合用户“口味”的产品和服务，未来这一项目还将成长为“吉利大脑”，让吉利可以对市场、研发、制造做实时决策。
“从中国是制造中心，变成中国是计算中心。”喻思成表示，阿里云自主研发的大规模通用计算操作系统“飞天”伴随数据中心的布局走向世界，以在线公共服务的方式为全球提供强大、通用并且普惠的计算能力。
在全球化的云计算基础设施布局之下，如大疆、大拿等中国企业可以使用阿里云的服务来支撑全球化业务发展。此前，企业在出海过程中，需要在全球多个网络的不同系统中来回跳转。
在国际市场竞争中，喻思成认为，阿里云的优势在于自主研发的云计算底层底数体系，并且在安全、人工智能和企业级互联网架构方面有独特的优势。
在产品层面，阿里云宣布推出“竞价实例”，该产品充分利用云计算的规模效应，客户将有机会用低至平时1折的价格做灵活的小时级短期计算，首批产品将定向邀请使用。
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