人工智能建設(shè)方案精選(九篇)

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第1篇：人工智能建設(shè)方案范文

1 運(yùn)用人工智能技術(shù)實(shí)施電子商務(wù)ERP系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)

首先，實(shí)施系統(tǒng)設(shè)計(jì)的人員要加強(qiáng)對(duì)建構(gòu)主義理論的重視，保證所有的系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作都能在科學(xué)的理論指導(dǎo)之下實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)功能的實(shí)現(xiàn)。此外，要結(jié)合人工智能技術(shù)運(yùn)用過(guò)程中的設(shè)計(jì)積極性特點(diǎn)，對(duì)全部的系統(tǒng)設(shè)計(jì)情況加以分析，切實(shí)保證所有的人工智能技術(shù)都能在正確的方向上發(fā)揮引導(dǎo)作用。此外，要結(jié)合建構(gòu)主義理論當(dāng)中的建設(shè)性要求，對(duì)全部的建構(gòu)主義實(shí)踐方向加以設(shè)計(jì)，以便后續(xù)的系統(tǒng)功能可以在建構(gòu)主義理論的有效影響下實(shí)現(xiàn)運(yùn)行水平的增強(qiáng)，保證后續(xù)的理論應(yīng)用特點(diǎn)可以在各項(xiàng)功能的共同維護(hù)下進(jìn)行合理處置。系統(tǒng)功能的設(shè)計(jì)工作，必須充分結(jié)合系統(tǒng)功能的實(shí)際特點(diǎn)進(jìn)行處理，使全部的系統(tǒng)運(yùn)行方案可以適應(yīng)系統(tǒng)的認(rèn)知情況特征。此外，要結(jié)合現(xiàn)有的智能系統(tǒng)運(yùn)行技術(shù)要求，對(duì)全部的測(cè)試活動(dòng)實(shí)施階段的區(qū)分，使所有的階段性測(cè)試工作可以充分順應(yīng)不同系統(tǒng)設(shè)計(jì)策略的要求。要對(duì)系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程中的跟蹤機(jī)制進(jìn)行完善，使人工智能技術(shù)能夠在運(yùn)用的過(guò)程中不斷的改變使用策略，保證全部的應(yīng)用策略都能在人工智能技術(shù)的合理控制之下進(jìn)行有效處置，以便后續(xù)的智能技術(shù)設(shè)計(jì)工作可以適應(yīng)問題處理機(jī)制的運(yùn)行要求，保證系統(tǒng)的功能可以同電子商務(wù)活動(dòng)進(jìn)行有效聯(lián)系。

2 電子商務(wù)系統(tǒng)的具體系統(tǒng)的設(shè)計(jì)策略

2.1 電子商務(wù)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)策略

首先，要根據(jù)電子商務(wù)活動(dòng)中人工智能技術(shù)的具體運(yùn)用功能，對(duì)全部的系統(tǒng)模塊實(shí)施設(shè)計(jì)，保證所有的系統(tǒng)模塊都能適應(yīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)方案要求。此外，要結(jié)合全部的智能系統(tǒng)運(yùn)行特點(diǎn)，對(duì)系統(tǒng)模塊的具體性能加以研究，使系統(tǒng)的輔特點(diǎn)可以與智能教學(xué)體系形成適應(yīng)。智能輔助系統(tǒng)的使用必須保證與自主設(shè)計(jì)機(jī)制的特點(diǎn)形成一致，使全部的人工智能技術(shù)都可以在已經(jīng)完成的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)規(guī)劃方案中實(shí)現(xiàn)運(yùn)用。必須借鑒專業(yè)人士在ERP系統(tǒng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)的問題，對(duì)所有的智能教學(xué)體系實(shí)施研究，確保全部的智能輔助系統(tǒng)都可以在自主學(xué)習(xí)模式的運(yùn)行中進(jìn)行系統(tǒng)價(jià)值的判斷。要保證所有的ERP系統(tǒng)運(yùn)行方案都能與設(shè)計(jì)策略當(dāng)中的優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)整合，使網(wǎng)絡(luò)商務(wù)活動(dòng)可以在設(shè)計(jì)方案的調(diào)節(jié)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)策略的合理運(yùn)用，以便所有的設(shè)計(jì)策略都可以適應(yīng)專業(yè)人士對(duì)人工智能系統(tǒng)規(guī)劃方案的應(yīng)用要求，增強(qiáng)電子商務(wù)系統(tǒng)的實(shí)踐價(jià)值。網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的技術(shù)發(fā)展使得其成本構(gòu)成日趨復(fù)雜，雖然網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的作用得到了較大范圍的認(rèn)可，但由于相關(guān)貿(mào)易活動(dòng)的程度較為復(fù)雜，信息機(jī)制的構(gòu)建也面臨著較大的困境，網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的建設(shè)成本始終處于較高的水平，如果當(dāng)前的信息溝通機(jī)制無(wú)法保證對(duì)網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)進(jìn)行良好的適應(yīng)，將會(huì)很大程度上造成網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的建設(shè)受到制約，最終提升網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的運(yùn)行成本。因此，運(yùn)行成本是網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的主要成本組成因素。必須從網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)的運(yùn)行要求出發(fā)，對(duì)人工智能技術(shù)當(dāng)中的信息技術(shù)加以設(shè)計(jì)，使ERP系統(tǒng)能夠適應(yīng)新時(shí)期電子商務(wù)的處理要求。

2.2 電子商務(wù)系統(tǒng)的用戶角色設(shè)定策略

首先，要結(jié)合人控制能技術(shù)的運(yùn)行要求，對(duì)所有的用戶決策設(shè)定機(jī)制加以研究，保證全部的用戶角色設(shè)定技術(shù)能夠充分適應(yīng)系統(tǒng)的操作特點(diǎn)。此外，要結(jié)合用戶角色設(shè)定過(guò)程中的管理人員技術(shù)水平，對(duì)后續(xù)的電子商務(wù)活動(dòng)權(quán)限加以研究和分析，保證后續(xù)的用戶操作活動(dòng)可以在技術(shù)層面上保證同角色的設(shè)定程序相適應(yīng)，以便全部的用戶管理活動(dòng)能夠在日常維護(hù)技術(shù)的處理過(guò)程中實(shí)現(xiàn)權(quán)限性因素的正確判斷。要根據(jù)角色設(shè)定過(guò)程中的具體業(yè)務(wù)要求，對(duì)管理程序進(jìn)行控制，以便角色的設(shè)定工作能夠與電子商務(wù)活動(dòng)的樣本特點(diǎn)形成一致，提升權(quán)限性因素的應(yīng)用價(jià)值。

2.3 電子商務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)策略

首先，要保證人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠適應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)要求，保證電子商務(wù)活動(dòng)的開展過(guò)程能夠得到用戶資源的有效支持。此外，要結(jié)合電子商務(wù)活動(dòng)的數(shù)據(jù)庫(kù)運(yùn)行特點(diǎn)，對(duì)用戶資源的靜態(tài)處理要求加以分析，以便所有的技術(shù)策略都可以在靜態(tài)知識(shí)的合理利用之下進(jìn)行優(yōu)化配置，保證數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)工作能夠在密碼庫(kù)的有效運(yùn)行中實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)活動(dòng)靜態(tài)資源基礎(chǔ)的配置。要結(jié)合當(dāng)前已有的樣本資源特點(diǎn)，對(duì)全部的分析程序進(jìn)行質(zhì)量判斷，使全部的分析活動(dòng)都可以在相關(guān)結(jié)果的控制過(guò)程中實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的完整應(yīng)用，提升電子商務(wù)質(zhì)量。

第2篇：人工智能建設(shè)方案范文

A股市場(chǎng)中有人工智能概念的公司不在少數(shù)，但敢說(shuō)自己以人工智能為主業(yè)并且賺到錢的公司寥寥無(wú)幾，科大訊飛作為智能語(yǔ)音的行業(yè)龍頭，在人工智能方面可謂頗有建樹。

從2016年科大訊飛的年報(bào)可以看出，科大訊飛目前有六項(xiàng)主要業(yè)務(wù)，分別是教育行業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)、系統(tǒng)集成、互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和增值運(yùn)營(yíng)、IFLYTEK―C3（智慧城市）、語(yǔ)音支持軟件及產(chǎn)品、大數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)等。

在六大業(yè)務(wù)中人工智能的成色到底有多少呢？我們分項(xiàng)看一下。

首先教育行業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)?？拼笥嶏w的產(chǎn)品涵蓋“考、評(píng)、教、學(xué)、管”全產(chǎn)品體系，另外就是辦學(xué)收入，k學(xué)收入不屬于人工智能范疇，公司主要的人工智能應(yīng)用融入在機(jī)器閱卷、普通話及口語(yǔ)評(píng)測(cè)或者融入語(yǔ)音交互的智慧課堂設(shè)備中。

近日引起熱議的高考機(jī)器人，即“國(guó)家863計(jì)劃”中科大訊飛牽頭研制的“高考機(jī)器人”項(xiàng)目，成都準(zhǔn)星云學(xué)的AI-MATHS在斷網(wǎng)斷題庫(kù)的環(huán)境下用時(shí)22分鐘完成北京卷文科數(shù)學(xué)高考試題并獲得105分。這是科大訊飛在教育行業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)人工智能應(yīng)用方面比較典型的代表。

從收入角度來(lái)看，教育方面可以貢獻(xiàn)收入的有四項(xiàng)業(yè)務(wù)：一、教育信息化過(guò)程中為“三通兩平臺(tái)”建設(shè)提供軟件及系統(tǒng)；二、訊飛啟明提供的口語(yǔ)及普通話機(jī)器評(píng)測(cè)；三、訊飛皆成提供的智慧課堂；四、收購(gòu)樂知行帶來(lái)的數(shù)字校園業(yè)務(wù)。從以上幾項(xiàng)收入來(lái)看，目前科大訊飛在教育智能應(yīng)用上已經(jīng)探索出較為成熟的業(yè)務(wù)模式。

其次，系統(tǒng)集成包括信息工程和音、視頻監(jiān)控，這主要是為他人做技術(shù)支持，人工智能很難在這個(gè)業(yè)務(wù)范疇去創(chuàng)新，系統(tǒng)集成屬于應(yīng)用已成熟技術(shù)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，所以我們可能難以看到科大訊飛在這個(gè)維度上做智能突破。

第三，互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和增值運(yùn)營(yíng)，業(yè)務(wù)包括：電信增值產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、智能硬件產(chǎn)品、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)服務(wù)。智能硬件產(chǎn)品是人工智能的重要陣地，這也是科大訊飛做人工智能重點(diǎn)突破的領(lǐng)域。目前基于人機(jī)交互界面AIUI拓展在智能家居、機(jī)器人、智能穿戴等方面的軟硬件一體化應(yīng)用比較有前景，其典型產(chǎn)品有叮咚智能音箱、智能遙控器以及兒童智能語(yǔ)音玩具。

第四，IFLYTEK―C3，業(yè)務(wù)主要是公共安全行業(yè)產(chǎn)品和智慧城市行業(yè)應(yīng)用，這項(xiàng)業(yè)務(wù)與系統(tǒng)集成類似，是利用成熟技術(shù)為其他下游做配套，所以難以有人工智能的創(chuàng)新。

第3篇：人工智能建設(shè)方案范文

城市規(guī)劃管理指對(duì)城市規(guī)劃的組織與編制、規(guī)劃的實(shí)施和實(shí)施后的監(jiān)督檢查等進(jìn)行管理,實(shí)施城市規(guī)劃所確定的發(fā)展方針和政策的重要的和有效的機(jī)制現(xiàn)代城市規(guī)劃管理的本質(zhì)具有二重性首先,現(xiàn)代城市規(guī)劃管理帶有明顯的自然屬性,這種屬性與城市的生產(chǎn)力發(fā)展、城市社會(huì)勞動(dòng)分工緊密協(xié)作相聯(lián)系的同時(shí)它又一種社會(huì)活動(dòng),具有明顯的社會(huì)屬性。

二、城市規(guī)劃管理的功能、原則

城市規(guī)劃管理最重要的目的通過(guò)規(guī)劃的實(shí)施,實(shí)現(xiàn)城市的美好形象為了實(shí)現(xiàn)一個(gè)城市的美好形象,近年來(lái)城市規(guī)劃的一個(gè)新的目的引導(dǎo)和促進(jìn)城市的發(fā)展,特別在經(jīng)濟(jì)全球化、城市之間的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈的環(huán)境中城市規(guī)劃管理的另外一個(gè)基本目的在促進(jìn)發(fā)展的同時(shí),更好地保護(hù)公眾的利益,保護(hù)良好的生態(tài)和物質(zhì)環(huán)境,實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的發(fā)展,提高人民的生活水平。

城市規(guī)劃管理在實(shí)際工作中必須要遵循城市規(guī)劃理論和各項(xiàng)基本原則城市規(guī)劃管理的基本原則主要有可持續(xù)發(fā)展原則、法制化原則、公眾參與的原則、促進(jìn)發(fā)展和保護(hù)公共利益的政策原則、堅(jiān)定性和靈活性的監(jiān)控機(jī)制原則。

三、城市規(guī)劃管理中的新技術(shù)

1.GIS技術(shù)在城市規(guī)劃管理中的應(yīng)用

地理信息系統(tǒng)(GeographicInformationSystem,簡(jiǎn)稱GIS)在計(jì)算機(jī)科學(xué)、地理學(xué)、測(cè)繪學(xué)、遙感學(xué)、城市科學(xué)等學(xué)科基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一門日趨成熟的空間數(shù)據(jù)處理技術(shù)GIS主要特征描述、處理地理數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)以及空間關(guān)系,能夠?yàn)樽匀毁Y源與環(huán)境的開發(fā)、建設(shè)、管理、規(guī)劃及決策提供先進(jìn)的技術(shù)手段,為城市規(guī)劃提供規(guī)劃、管理決策的輔助信息,并能準(zhǔn)確真實(shí)、圖文并茂地輸出給用戶。

目前,一些城市已經(jīng)建立起了基于地理信息系統(tǒng)平臺(tái)的城市建設(shè)項(xiàng)目規(guī)劃管理電子政務(wù)平臺(tái),實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)化規(guī)劃管理到科學(xué)化規(guī)劃管理的轉(zhuǎn)變,對(duì)建設(shè)項(xiàng)目審批過(guò)程進(jìn)行監(jiān)督,能夠提高透明度和辦事效率,杜絕暗箱操作,從而促進(jìn)政府職能部門政務(wù)公開和廉政建設(shè)。

基于GIS、GPS和RS(3S)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的“數(shù)字城市”技術(shù)為城市規(guī)劃提供了新的管理手段,圖文一體化的規(guī)劃管理辦公信息化系統(tǒng)已成為城市規(guī)劃管理的基礎(chǔ)數(shù)字城市包括了城市空間信息運(yùn)行機(jī)理、空間信息運(yùn)行技術(shù)系統(tǒng)、空間信息服務(wù)、產(chǎn)業(yè)體系和社會(huì)文化等多層框架它能夠?yàn)橐?guī)劃工作者提供了準(zhǔn)確坐標(biāo)、時(shí)間、地理空間屬性的四維虛擬空間,創(chuàng)造了全新城市規(guī)劃、建設(shè)、管理的新方法數(shù)字城市為調(diào)控城市、預(yù)測(cè)城市、監(jiān)管城市提供了一種可持續(xù)、應(yīng)變性強(qiáng)的手段。

2.人工智能

另一項(xiàng)新的技術(shù)就人工智能人工智能(ArtificialIntelligence)簡(jiǎn)稱AI,它研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)人工智能計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的前沿科技領(lǐng)域人工智能的主要物質(zhì)手段以及實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)的機(jī)器就計(jì)算機(jī),它的發(fā)展歷史和計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)的發(fā)展歷史緊密聯(lián)系的各種人工智能應(yīng)用系統(tǒng)都要用計(jì)算機(jī)軟件去實(shí)現(xiàn)。

人工智能被能應(yīng)用到城市規(guī)劃管理,主要決策支持系統(tǒng)決策支持系統(tǒng)輔助決策者通過(guò)數(shù)據(jù)、模型和知識(shí),以人機(jī)交互方式進(jìn)行半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化決策的計(jì)算機(jī)應(yīng)用系統(tǒng)在城市規(guī)劃管理中大量的、復(fù)雜的決策都可以依靠它來(lái)輔助完成決策支持系統(tǒng)數(shù)字城市最頂部的數(shù)據(jù)分析決策的工具,具有舉足輕重的作用但由于其具有一定的社會(huì)性、主觀性、復(fù)雜性,決策支持系統(tǒng)只能輔助人工來(lái)完成決策而不能替代相信隨著人工智能的不斷發(fā)展完善,城市規(guī)劃管理工作將會(huì)越來(lái)越方便、合理。

3.虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)

虛擬現(xiàn)實(shí)(VirtualReality)簡(jiǎn)稱VR,借助于計(jì)算機(jī)技術(shù)及硬件設(shè)備,實(shí)現(xiàn)一種人們可以通過(guò)視、聽、觸、嗅等手段所感受到的虛擬幻境,又稱幻境或靈境技術(shù)虛擬現(xiàn)實(shí)的核心由一些三維的交互式計(jì)算機(jī)生成的環(huán)境組成這些環(huán)境可以真實(shí)的,也可以想象中的模型,其目的通過(guò)人工合成來(lái)表達(dá)信息虛擬現(xiàn)實(shí)綜合性極強(qiáng)的先進(jìn)信息技術(shù),廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)、藝術(shù)、軍事、規(guī)劃等領(lǐng)域。

將虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)應(yīng)用于城市規(guī)劃管理才剛起步,但其優(yōu)勢(shì)非常明顯的以虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)搭建的虛擬城市,具有沉浸感和互動(dòng)性的特點(diǎn),能夠使用戶獲得身臨其境的感官體驗(yàn)同時(shí)還可以通過(guò)數(shù)據(jù)接口在實(shí)時(shí)的虛擬環(huán)境中隨時(shí)獲取項(xiàng)目的數(shù)據(jù)資料,使大型工程項(xiàng)目的規(guī)劃、設(shè)計(jì)、報(bào)批、管理等工作變得方便快捷,有利于管理人員進(jìn)行規(guī)劃方案設(shè)計(jì)及規(guī)劃方案評(píng)審虛擬城市可以模擬再現(xiàn)城市發(fā)展過(guò)程及規(guī)劃成果,盡可能的避免規(guī)劃設(shè)計(jì)和管理中的風(fēng)險(xiǎn),大大提高了城市規(guī)劃管理的整體質(zhì)量城市規(guī)劃管理的一個(gè)重要原則就公眾參與,虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)可以將現(xiàn)有規(guī)劃方案導(dǎo)為多媒體文件展示在公眾面前,提高公眾參與程度。

四、結(jié)論與展望

第4篇：人工智能建設(shè)方案范文

 

在提升終端產(chǎn)品智能化水平方面，《方案》提出，加快智能終端核心技術(shù)研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化，豐富移動(dòng)智能終端、可穿戴設(shè)備、虛擬現(xiàn)實(shí)等產(chǎn)品的服務(wù)及形態(tài)，提升高端產(chǎn)品供給水平。制定智能科技硬件產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展專項(xiàng)行動(dòng)方案，引導(dǎo)智能硬件產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展。

 

同時(shí)，推動(dòng)人工智能與機(jī)器人技術(shù)的深度融合，提升工業(yè)機(jī)器人、特種機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人等智能機(jī)器人的技術(shù)與應(yīng)用水平。重點(diǎn)實(shí)施智能終端應(yīng)用能力提升工程、智能可穿戴設(shè)備發(fā)展工程、智能機(jī)器人研發(fā)與應(yīng)用工程。

 

中國(guó)紡織工業(yè)聯(lián)合會(huì)副會(huì)長(zhǎng)孫瑞哲此前就談到，要積極開展“互聯(lián)網(wǎng)+紡織”行動(dòng)，推進(jìn)智能制造、綠色制造，推進(jìn)行業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化發(fā)展。

 

他說(shuō)，智能化生產(chǎn)可顯著提高產(chǎn)品質(zhì)量、生產(chǎn)效率和管理水平。研發(fā)智能化的生產(chǎn)技術(shù)、工藝流程與生產(chǎn)裝備，可以解放傳統(tǒng)依靠人工操作的生產(chǎn)模式，減少質(zhì)量控制過(guò)程中的人為因素，提升智能管理水平，提升質(zhì)量水平。

 

同時(shí)，產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化要研究?jī)纱笾黝}，即智能工廠和智能生產(chǎn)?！爸悄芄S”是未來(lái)智能基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵組成部分，重點(diǎn)研究智能化生產(chǎn)系統(tǒng)和過(guò)程以及網(wǎng)絡(luò)化分布生產(chǎn)設(shè)施的實(shí)現(xiàn);“智能生產(chǎn)”的側(cè)重點(diǎn)則在于將人機(jī)互動(dòng)、智能物流管理、3D打印等先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用于整個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程。要實(shí)現(xiàn)三項(xiàng)集成，即橫向集成、縱向集成與端對(duì)端的集成，將無(wú)處不在的傳感器、嵌入式終端系統(tǒng)、智能控制系統(tǒng)、通信設(shè)施通過(guò)CPS形成一個(gè)智能網(wǎng)絡(luò)，使人與人、人與機(jī)器、機(jī)器與機(jī)器以及服務(wù)與服務(wù)之間能夠互聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)之間以及整個(gè)價(jià)值鏈的橫向、縱向和端對(duì)端的高度集成。

 

人工智能時(shí)代，紡織業(yè)應(yīng)聲而動(dòng)

 

智能產(chǎn)業(yè)園：我國(guó)針織行業(yè)首個(gè)“智能針織產(chǎn)業(yè)園”已在沭陽(yáng)奠基并開始建設(shè)，這是紡織工業(yè)開展“智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)”建設(shè)和以智能制造園區(qū)推動(dòng)紡織行業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要探索，對(duì)于行業(yè)發(fā)展來(lái)說(shuō)具有里程碑式的意義。

 

沭陽(yáng)智能針織產(chǎn)業(yè)園計(jì)劃用5～10年時(shí)間將產(chǎn)業(yè)園打造成百億級(jí)針織品生產(chǎn)基地，形成現(xiàn)代針織制造業(yè)高地、品牌集聚地、創(chuàng)意策源地、針織品集散地，推動(dòng)針織產(chǎn)業(yè)從設(shè)計(jì)、加工、產(chǎn)品、管理、營(yíng)銷和服務(wù)體系等各環(huán)節(jié)全智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。沭陽(yáng)智能產(chǎn)業(yè)園對(duì)中國(guó)針織乃至紡織工業(yè)來(lái)說(shuō)，都是前瞻和有益的探索。如今，“未來(lái)針織靠智能、智能針織看沭陽(yáng)”，已成為全行業(yè)智能制造的示范。

 

智能裝備：山東康平納集團(tuán)有限公司正在研發(fā)色織數(shù)字化工廠，重點(diǎn)研究集成絡(luò)筒后的全部流程，包括紡紗、織造、紗線染色和后整理的中央控制系統(tǒng)，并規(guī)劃3～5年實(shí)現(xiàn)印染生產(chǎn)的智能化管理和無(wú)人化智能車間。

 

泉州佰源機(jī)械科技股份有限公司的數(shù)字化大圓機(jī)開發(fā)也同樣令人矚目。該企業(yè)依托國(guó)家“數(shù)控一代”機(jī)械產(chǎn)品創(chuàng)新應(yīng)用示范工程，研發(fā)了“系列大圓機(jī)控制器”。在遠(yuǎn)程監(jiān)控、刷卡上下班、跟單管理、任務(wù)分配、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、效率分析、品質(zhì)保證等方面取得了重大成果，可實(shí)現(xiàn)幾百臺(tái)套設(shè)備集中管理。同時(shí)，其正在研發(fā)“針織大圓機(jī)智能化車間”，目標(biāo)是3年左右在接線、換紗、取坯布上實(shí)現(xiàn)機(jī)器換人，實(shí)現(xiàn)“無(wú)人化工廠”。

 

而其實(shí)施的“針織大圓機(jī)機(jī)架機(jī)器人自動(dòng)裝配線”技改項(xiàng)目，可實(shí)現(xiàn)原來(lái)由8人減少為2人，8人2小時(shí)完成的工作量通過(guò)機(jī)器手30分鐘內(nèi)完成。減少用工，節(jié)約成本，同時(shí)可提高大圓機(jī)裝配質(zhì)量和產(chǎn)品一致性。

 

智能管理：無(wú)錫一棉素以精細(xì)管理著稱，該企業(yè)通過(guò)“感知”手段實(shí)現(xiàn)企業(yè)的智能化管理，通過(guò)ERP感知管理、傳感網(wǎng)感知生產(chǎn)、電子商務(wù)感知市場(chǎng)，尤其在傳感網(wǎng)建設(shè)方面，該企業(yè)部署了超過(guò)9萬(wàn)個(gè)信息采集點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)全流程在線監(jiān)控，監(jiān)測(cè)范圍涵蓋了成品、生產(chǎn)過(guò)程、安全、環(huán)境、電能，為企業(yè)實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理提供了必要的信息技術(shù)支持。在生產(chǎn)檢測(cè)中，無(wú)錫一棉還與江南大學(xué)合作，率先實(shí)現(xiàn)了細(xì)紗單錠檢測(cè)系統(tǒng)，處于行業(yè)領(lǐng)先水平。

 

智能家居：深圳和而泰智能控制股份有限公司的系列智能產(chǎn)品，通過(guò)加入科技感應(yīng)器，可測(cè)試消費(fèi)者心率等各項(xiàng)身體指標(biāo)。通過(guò)云端分析后，用戶可在多種可視屏幕上觀測(cè)相關(guān)數(shù)據(jù)。企業(yè)還通過(guò)“C-Life”平臺(tái)打造智能家居時(shí)代的品牌文化、設(shè)計(jì)理念及未來(lái)規(guī)劃，且已與羅萊、夢(mèng)潔等家紡企業(yè)達(dá)成合作。

 

智能穿戴：天諾光電材料股份有限公司開發(fā)的可穿戴服裝也是智能制造的典型代表。天諾光電與紡織服裝企業(yè)合作，應(yīng)用電磁屏蔽材料設(shè)計(jì)智能化的可穿戴服裝，并應(yīng)用于健身和個(gè)人保健等。可穿戴設(shè)備將服裝與大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來(lái)，成為未來(lái)智能產(chǎn)品的重要領(lǐng)域。

 

第5篇：人工智能建設(shè)方案范文

【關(guān)鍵詞】人工智能；診斷學(xué)教學(xué)；智能教學(xué)系統(tǒng)；智能組卷系統(tǒng)；智能閱卷系統(tǒng)；智能仿真教學(xué)系統(tǒng)

人工智能（artificialintelligence，AI）的概念最早是在1956年的Dartmouth學(xué)會(huì)上提出的，隨著計(jì)算機(jī)核心算法的突破、計(jì)算能力的迅速提高以及海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的支撐，目前已被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域[1-2]。近年來(lái)，人工智能也給教育教學(xué)領(lǐng)域帶來(lái)了機(jī)遇，人工智能+教育正如火如荼地開展和推進(jìn)，改變著傳統(tǒng)的教育形式及生態(tài)[3-4]。2018年教育部《高等學(xué)校人工智能創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃》，各大高校在人工智能及其教育發(fā)展上有了綱領(lǐng)性的指導(dǎo)[5]。醫(yī)學(xué)教育作為教育教學(xué)諸多領(lǐng)域的一隅，乘著人工智能發(fā)展的東風(fēng)，各大高校在推進(jìn)醫(yī)學(xué)教學(xué)改革方面進(jìn)行了大量積極的探索與嘗試[6-8]。診斷學(xué)是由基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)過(guò)度到臨床醫(yī)學(xué)的橋梁課，其教學(xué)質(zhì)量的良莠直接影響到醫(yī)學(xué)生的培養(yǎng)質(zhì)量，傳統(tǒng)的教學(xué)方法難以滿足現(xiàn)代醫(yī)學(xué)教學(xué)的要求，如何發(fā)揮人工智能的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，讓其更好地應(yīng)用于診斷學(xué)的教學(xué)工作，也是診斷學(xué)課程教改的重要研究方向。

1傳統(tǒng)的診斷學(xué)教學(xué)方法存在的問題

診斷學(xué)是學(xué)習(xí)臨床基本技能最重要的一門課程，其內(nèi)容包括癥狀學(xué)、體檢檢查、實(shí)驗(yàn)室檢查及輔助檢查等四大塊，分為理論課和見習(xí)課，目前大多數(shù)醫(yī)學(xué)院理論課采用的是以大班的形式在多媒體教室講授，而見習(xí)課則采取分小組的模式進(jìn)行，多年的教學(xué)實(shí)踐發(fā)現(xiàn)該教學(xué)模式取得的教學(xué)效果不盡人意，尤其是近年來(lái)隨著全國(guó)各大醫(yī)學(xué)院校的擴(kuò)招，出現(xiàn)了師資及教學(xué)資源配套的相對(duì)不足，上述教學(xué)模式的問題逐漸凸顯。理論知識(shí)以老師講授為主，采取的是“滿堂灌”的教學(xué)模式，然而該部分教學(xué)內(nèi)容知識(shí)點(diǎn)繁多，知識(shí)串聯(lián)度不高，課堂靈活度、生動(dòng)度較為薄弱，學(xué)生聽完課以后對(duì)課程內(nèi)容印象不深，知識(shí)掌握度差，同時(shí)由于學(xué)生的學(xué)習(xí)主觀能動(dòng)性差異大，不能進(jìn)行課前充分預(yù)習(xí)的學(xué)生在課堂上更加難以跟上老師講授的節(jié)奏。見習(xí)課是對(duì)理論知識(shí)進(jìn)行實(shí)踐，培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐操作能力，前期理論知識(shí)掌握度差又會(huì)影響見習(xí)的教學(xué)質(zhì)量，導(dǎo)致教學(xué)過(guò)程形成惡性循環(huán)[9]。見習(xí)課主要采取老師講授要領(lǐng)及演示操作流程，之后學(xué)生們互相練習(xí)的教學(xué)方法，該部分內(nèi)容需反復(fù)加強(qiáng)練習(xí)，同樣的動(dòng)作要領(lǐng)反復(fù)錘煉才能熟練掌握，因課堂見習(xí)時(shí)間有限，而老師講授及演示需占用大部分時(shí)間，學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐機(jī)會(huì)不多，老師對(duì)學(xué)生的操作手法、操作內(nèi)容、操作順序等重要內(nèi)容進(jìn)行指導(dǎo)和勘誤的時(shí)間少，學(xué)生操作的規(guī)范性難以保證，在以后的臨床實(shí)踐中，往往存在實(shí)踐操作能力的缺陷。上述教學(xué)模式教師與學(xué)生們之間除了課堂時(shí)間，其余時(shí)間是脫節(jié)的，不能很好地溝通，學(xué)生們有疑問的知識(shí)點(diǎn)難以得到老師的及時(shí)解答，教學(xué)活動(dòng)中沒有充分反饋，各個(gè)教學(xué)環(huán)節(jié)難以進(jìn)行教學(xué)反思，形成教學(xué)相長(zhǎng)的良性循環(huán)。課后復(fù)習(xí)及階段性總結(jié)復(fù)習(xí)是課堂知識(shí)內(nèi)化及升華的重要方面，傳統(tǒng)的教學(xué)模式通常是給學(xué)生布置課后作業(yè)，學(xué)生完成后上交由老師批改留檔，這個(gè)環(huán)節(jié)學(xué)生與老師缺乏有效的溝通，且由于學(xué)生們學(xué)習(xí)主觀能動(dòng)性差異，課后沒有老師的監(jiān)督及針對(duì)性地輔導(dǎo)，課后作業(yè)的質(zhì)量良莠不齊，教學(xué)質(zhì)量欠佳是顯而易見的。隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)的發(fā)展及研究的開展，涌現(xiàn)了一大批新的診斷方法與手段，譬如關(guān)于腫瘤診斷的分子marker，評(píng)估預(yù)測(cè)疾病活動(dòng)度及預(yù)后相關(guān)的指標(biāo)，在臨床上已經(jīng)常規(guī)應(yīng)用，但由于教材更新需要周期，很難跟新進(jìn)展同步介紹，另外由于課時(shí)有限，難以全面地就學(xué)科前沿及新進(jìn)展進(jìn)行講授[10]。

2人工智能應(yīng)用于診斷學(xué)教學(xué)的重要意義

2.1教師方面

將人工智能應(yīng)用于診斷學(xué)教學(xué)實(shí)踐，削弱了教師的知識(shí)權(quán)威而強(qiáng)化了教師的價(jià)值引導(dǎo)，對(duì)教師的個(gè)人能力提出了更高的要求，促使教師踏實(shí)踐行終身學(xué)習(xí)并持續(xù)更新自身知識(shí)結(jié)構(gòu)?；ヂ?lián)網(wǎng)高速發(fā)展的時(shí)代，知識(shí)呈幾何指數(shù)更新并出現(xiàn)大爆炸，基于各種互聯(lián)網(wǎng)即時(shí)通訊平臺(tái)及手機(jī)APP，診斷學(xué)體格檢查、理論知識(shí)講授相關(guān)的小視頻及研究進(jìn)展不勝枚舉，這就要求教師及時(shí)獲取、更新知識(shí)并進(jìn)行相應(yīng)的知識(shí)儲(chǔ)備。人工智能的應(yīng)用促使教師從單人施教發(fā)展為團(tuán)隊(duì)施教，為開發(fā)更具個(gè)性化的課程教學(xué)注入團(tuán)隊(duì)的力量。基于大數(shù)據(jù)的人工智能可以減少診斷學(xué)教學(xué)過(guò)程中的機(jī)械性、重復(fù)性工作，如平時(shí)作業(yè)的批改、考勤統(tǒng)計(jì)等，減輕了教師的工作負(fù)擔(dān)，教師可以將更多的精力投入到醫(yī)德醫(yī)風(fēng)、醫(yī)患溝通能力以及體格檢查手法的規(guī)范化培養(yǎng)上，更多的心思放在豐富課程內(nèi)容及教學(xué)形式上。同時(shí)大數(shù)據(jù)可以及時(shí)反應(yīng)學(xué)生的學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)，教師可以根據(jù)學(xué)生的反饋及課程評(píng)價(jià)有針對(duì)性地對(duì)學(xué)生進(jìn)行相應(yīng)的輔導(dǎo)。

2.2學(xué)生方面

將人工智能應(yīng)用于診斷學(xué)教學(xué)實(shí)踐，可以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)記錄學(xué)生的學(xué)習(xí)情況及暴露的問題，如是否按時(shí)完成課程任務(wù)、測(cè)試中哪些知識(shí)點(diǎn)容易出錯(cuò)等，人工智能系統(tǒng)能夠?qū)@些數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和深度挖掘，并且可視化呈現(xiàn)相應(yīng)的數(shù)據(jù)，有利于教師及時(shí)掌握學(xué)生的學(xué)習(xí)進(jìn)度、參與度以及學(xué)習(xí)效果，并根據(jù)具體的學(xué)情分析數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整輔導(dǎo)和教學(xué)方案?；谌斯ぶ悄軓?qiáng)大的算法和分析，可以為學(xué)生定制個(gè)性化的教學(xué)內(nèi)容及進(jìn)度，提供更有針對(duì)性的課堂內(nèi)容和隨堂測(cè)試，并對(duì)測(cè)試及平時(shí)作業(yè)進(jìn)行智能批改，真正做到查漏補(bǔ)缺。診斷學(xué)課程內(nèi)容相對(duì)枯燥，學(xué)生們的學(xué)習(xí)興趣有限，基于人工智能的教學(xué)方式可以寓教于樂，在課程中將一些比較零散的知識(shí)點(diǎn)可以設(shè)置成互動(dòng)小游戲，營(yíng)造出良好的課堂氛圍，提高學(xué)生們的學(xué)習(xí)興趣及學(xué)習(xí)效率。

2.3教學(xué)過(guò)程

針對(duì)教學(xué)過(guò)程，人工智能亦發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。第一，診斷學(xué)作為橋梁課程，是一門必修課，包括臨床醫(yī)學(xué)五年制、八年制、法醫(yī)學(xué)、基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)等相應(yīng)專業(yè)的學(xué)生均需要學(xué)習(xí)，人工智能擁有超強(qiáng)的計(jì)算能力和強(qiáng)大的“記憶力”，面對(duì)眾多不同專業(yè)的學(xué)生，可以根據(jù)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，制定出適合不同專業(yè)學(xué)生的完備教學(xué)目標(biāo)。教學(xué)活動(dòng)開展過(guò)程中，人工智能還可以根據(jù)學(xué)生的課堂及課后測(cè)試表現(xiàn)，依據(jù)分層教學(xué)的要求自動(dòng)設(shè)置梯次教學(xué)目標(biāo)，幫助學(xué)生們逐步提升學(xué)習(xí)能力和知識(shí)掌握度。第二，人工智能可以憑借自身信息化的特點(diǎn)，對(duì)各種教學(xué)資源進(jìn)行分析，為教師和學(xué)生選擇更優(yōu)質(zhì)更合適的資源提供依據(jù)，促進(jìn)個(gè)性化的教與學(xué)。第三，傳統(tǒng)的教學(xué)方式、教學(xué)內(nèi)容相對(duì)有限，人工智能基于大數(shù)據(jù)能夠啟發(fā)新的教學(xué)思路，創(chuàng)新教學(xué)方法，為診斷學(xué)教學(xué)提供更多的可能性。

3人工智能在診斷學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用

3.1智能教學(xué)系統(tǒng)

智能教學(xué)系統(tǒng)是教育技術(shù)學(xué)中重要的研究領(lǐng)域，其根本宗旨是使得學(xué)生的學(xué)習(xí)環(huán)境更加優(yōu)良和諧，智能教學(xué)系統(tǒng)能夠及時(shí)有效地調(diào)用最新最全的網(wǎng)絡(luò)資源并充分優(yōu)化后供學(xué)生學(xué)習(xí)，使得學(xué)生能夠更加全方位、多角度地學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)，提高學(xué)習(xí)效果[11]。智能教學(xué)系統(tǒng)大致由領(lǐng)域知識(shí)部分、教師部分及學(xué)生部分3個(gè)部分構(gòu)成[12]，其中領(lǐng)域知識(shí)部分又稱為專家部分，這一部分既包含了需要講授的內(nèi)容及掌握的技能，又可以添加專家的學(xué)術(shù)成果，既能夠保證學(xué)生對(duì)于基本概念、基本理論及基本技能的掌握，又能夠拓寬知識(shí)面，增加知識(shí)的廣度。智能教學(xué)系統(tǒng)的教師及學(xué)生部分主要是為設(shè)計(jì)和制定教學(xué)方案及策略服務(wù)，基于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，根據(jù)課程的特點(diǎn)、歷年教學(xué)情況、學(xué)生身心發(fā)展特點(diǎn)及學(xué)習(xí)實(shí)際情況，制定更加個(gè)性化、高效的教學(xué)方案，促成教師因材施教，取得更加理想的教學(xué)效果。

3.2智能網(wǎng)絡(luò)組卷閱卷系統(tǒng)

診斷學(xué)教學(xué)內(nèi)容包括理論和見習(xí)兩大塊，教學(xué)過(guò)程中教師的大量時(shí)間用于出題、閱卷、批改平時(shí)作業(yè)等與考核相關(guān)的工作，并且在出題過(guò)程中需要圍繞相對(duì)固定的重難點(diǎn)內(nèi)容不斷創(chuàng)新題型，消耗教師大量的精力。智能網(wǎng)絡(luò)組卷閱卷系統(tǒng)能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢(shì)，將教師從繁冗的考核相關(guān)工作中解脫出來(lái)，使得教師的教學(xué)更高效，教師能夠把更多的時(shí)間。智能網(wǎng)絡(luò)組卷系統(tǒng)能夠有效收集和分析知名高校教學(xué)團(tuán)隊(duì)編寫的在線題庫(kù)，實(shí)現(xiàn)教學(xué)資源的共享，通過(guò)隨機(jī)抽題組卷、答案隨機(jī)排序、題型隨機(jī)排序以及設(shè)置避免與歷年考卷重復(fù)等，顯著提升試卷的質(zhì)量，亦能改善考試作弊的頑疾，客觀地考核學(xué)生對(duì)知識(shí)的掌握度。智能網(wǎng)絡(luò)閱卷系統(tǒng)有簡(jiǎn)明的閱卷流程，能夠更有效地識(shí)別試卷及答案，能夠明顯降低傳統(tǒng)人工閱卷方式因疲勞帶來(lái)的出錯(cuò)率，使得工作效率更高、考核結(jié)果更公正。

3.3智能仿真教學(xué)系統(tǒng)

診斷學(xué)教學(xué)的見習(xí)部分是學(xué)生提高技能的重要環(huán)節(jié)，常常采用分小組在病房完成的方式進(jìn)行，在課程的開展過(guò)程也凸顯出了各種各樣的問題，譬如因?qū)W生分組進(jìn)行詢問病史、體格檢查，重復(fù)次數(shù)多，患者難以多次配合；在教學(xué)時(shí)間段內(nèi)病房缺相應(yīng)的病種，無(wú)法對(duì)所學(xué)的癥狀進(jìn)行直觀的學(xué)習(xí)；傳染病流行期間出于對(duì)學(xué)生健康安全的保護(hù)，無(wú)法進(jìn)入病房見習(xí)等等，此時(shí)智能仿真教學(xué)系統(tǒng)能夠發(fā)揮重要的補(bǔ)充作用[13]。人工智能可以根據(jù)提供的海量真實(shí)臨床病例，由醫(yī)學(xué)專家整合其臨床特征，聯(lián)合計(jì)算機(jī)專家，根據(jù)相應(yīng)的教學(xué)要求，形成虛擬病人學(xué)習(xí)系統(tǒng)，學(xué)生在仿真診療環(huán)境中，進(jìn)行問診、體格檢查、診斷以及給出治療方案，同時(shí)系統(tǒng)能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)學(xué)生在問診及診斷過(guò)程中的錯(cuò)誤，通過(guò)實(shí)踐、糾錯(cuò)再實(shí)踐，提高學(xué)生采集病史、體格檢查的能力，同時(shí)能夠加強(qiáng)學(xué)生的臨床思維的訓(xùn)練，夯實(shí)臨床基本功[14-16]。

4總結(jié)及展望

第6篇：人工智能建設(shè)方案范文

［關(guān)鍵詞］人工智能；人才培養(yǎng)；AI技術(shù)人才

一國(guó)家對(duì)于高校人工智能教育的發(fā)展的重視

面對(duì)AI技術(shù)如火如荼地發(fā)展，我們國(guó)家對(duì)AI人才和人才培養(yǎng)都非常重視。2017年3月“人工智能”在政府工作報(bào)告中曾提及四次，指出要推動(dòng)人工智能和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。2017年7月20日國(guó)務(wù)院《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[4]?！兑?guī)劃》指出完善人工智能領(lǐng)域?qū)W科布局，設(shè)立人工智能專業(yè)，推動(dòng)人工智能領(lǐng)域一級(jí)學(xué)科建設(shè)，盡快在試點(diǎn)院校建立人工智能學(xué)院，增加人工智能相關(guān)學(xué)科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵(lì)高校在原有基礎(chǔ)上拓寬人工智能專業(yè)教育內(nèi)容，形成“人工智能+X”復(fù)合專業(yè)培養(yǎng)新模式，重視人工智能與數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)、心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、法學(xué)等學(xué)科專業(yè)教育的交叉融合。加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研合作，鼓勵(lì)高校、科研院所與企業(yè)等機(jī)構(gòu)合作開展人工智能學(xué)科建設(shè)。

二企業(yè)對(duì)于人工智能人才的需求

市場(chǎng)上AI技術(shù)人才非常稀缺，據(jù)騰訊研究院聯(lián)合boss直聘的《2017全球人工智能人才白皮書》[5]顯示：目前，全球大約有30萬(wàn)人從事AI工作。截止到2017年10月，中國(guó)人工智能人才缺口至少在100萬(wàn)以上。2017年頭10個(gè)月，AI人才需求量是2016年的近兩倍，2015年的5.3倍之多，年復(fù)合增長(zhǎng)率超200%。百度、騰訊、阿里巴巴、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在挖掘AI人才，紛紛開出了高額的薪資。2017年薪資最高的十個(gè)職位中AI類崗位占到1/2，其中語(yǔ)音識(shí)別、NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)等職位平均月薪資超過(guò)2.5萬(wàn)元。

三高校AI人才培養(yǎng)的思考

高校具有多學(xué)科、高層次人才集中的特點(diǎn)，具備計(jì)算機(jī)與多學(xué)科交叉融合的優(yōu)越條件；且大部分學(xué)校都開設(shè)有數(shù)學(xué)、物理等基礎(chǔ)學(xué)科，具備夯實(shí)數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)的條件；且人員相對(duì)固定，便于溝通交流，具備共同開展AI課題，促進(jìn)發(fā)展AI技術(shù)的人力條件。但是遺憾的是我國(guó)開設(shè)人工智能課程的高校較少，2018年只有33所高校設(shè)立了智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)[6]。面對(duì)AI發(fā)展的火爆，國(guó)家對(duì)于AI人才發(fā)展的重視以及企業(yè)對(duì)于AI人才的嚴(yán)重需求，高校作為人才培養(yǎng)的主要來(lái)源，是不是應(yīng)該思考AI人才的培養(yǎng)呢？AI人才可以分為三類：拔尖人才，研究性人才和應(yīng)用型人才，呈金字塔性。當(dāng)下已經(jīng)有一批名牌大學(xué)開展了AI方向拔尖人才的培養(yǎng)，如北京大學(xué)圖靈班、中國(guó)科技大學(xué)人工智能技術(shù)學(xué)院、西安交通大學(xué)人工智能拔尖人才培養(yǎng)實(shí)驗(yàn)班，南京大學(xué)計(jì)劃成立人工智能學(xué)院等。但是金字塔的底層、中層更需要龐大的AI技術(shù)人才，如應(yīng)用開發(fā)人員、數(shù)據(jù)工程師、AI和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師、AI系統(tǒng)架構(gòu)師、AI產(chǎn)品經(jīng)理等崗位的人才，同樣值得重視。很多專家都表示AI人才需要數(shù)學(xué)基礎(chǔ)好、專業(yè)理論全面、具備一些工程基礎(chǔ)，且有自主學(xué)習(xí)的能力。本文從夯實(shí)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、人工智能方向課程的建設(shè)、實(shí)踐能力的培養(yǎng)、自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)四個(gè)方面闡述高校關(guān)于AI人才培養(yǎng)的一些思考。

1奠定扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

在學(xué)習(xí)AI技術(shù)時(shí)，幾乎所有專家學(xué)者都提出需要扎實(shí)的數(shù)學(xué)功底，數(shù)學(xué)功底的厚重程度決定了在AI技術(shù)上走多遠(yuǎn)。高等院校計(jì)算機(jī)專業(yè)都開設(shè)有“高等數(shù)學(xué)”“線性代數(shù)”“概率論”等數(shù)學(xué)課程，但是課時(shí)、難易程度不足，學(xué)生對(duì)于數(shù)學(xué)不夠重視，或者覺得晦澀難懂，學(xué)習(xí)效果并不十分理想，因此加強(qiáng)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的工作刻不容緩。可以通過(guò)必修和選修等方式開設(shè)“數(shù)據(jù)分析”“統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)”“凸優(yōu)化”等課程；通過(guò)微課或者M(jìn)OOC等方式鞏固數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)；通過(guò)優(yōu)秀科普讀物，如《數(shù)學(xué)之美》《編程之美》等書籍的推薦閱讀激發(fā)學(xué)生興趣；通過(guò)開展校內(nèi)學(xué)術(shù)討論、數(shù)學(xué)競(jìng)賽等方式促進(jìn)學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的動(dòng)力，逐步達(dá)到夯實(shí)數(shù)據(jù)功底的目的。

2人工智能方向課程的建設(shè)

很多高校計(jì)算機(jī)專業(yè)課程中只開設(shè)有《人工智能》導(dǎo)論，有的甚至沒有。智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)開設(shè)有“人工智能”“計(jì)算機(jī)視覺”“機(jī)器人學(xué)導(dǎo)論”“計(jì)算智能”這幾門課程，但是在編程、算法等方面不足。那么AI技術(shù)人才應(yīng)具備哪些專業(yè)能力呢？如何從專業(yè)角度培養(yǎng)AI技術(shù)人才呢？2018年1月CSDN了“AI技術(shù)人才成長(zhǎng)路線圖”[7]，通過(guò)專業(yè)路徑和實(shí)戰(zhàn)路徑兩方面介紹了AI技術(shù)人才需要具備的知識(shí)。需要具備Python、C++、Linux、CUDA編程知識(shí)，需要學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)課程、掌握TensorFlow框架。該路線圖中列出了機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等10個(gè)崗位AI人才應(yīng)具備專業(yè)知識(shí)和能力。微軟公司也推出AI人才培養(yǎng)的10門免費(fèi)課程，如“AI導(dǎo)論”“數(shù)據(jù)科學(xué)會(huì)用到的Python語(yǔ)言-導(dǎo)論”“AI領(lǐng)域運(yùn)用的數(shù)學(xué)概要”“數(shù)據(jù)和分析所需要的道德與法律”“數(shù)據(jù)科學(xué)概要”“機(jī)器學(xué)習(xí)法則”“深度學(xué)習(xí)”“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”“微軟專案項(xiàng)目之人工智能”。同時(shí)在“文字和自然語(yǔ)言識(shí)別”“語(yǔ)音識(shí)別”“計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別”中選擇其一。Google在人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站開設(shè)有《MachineLearningCrashCourse（簡(jiǎn)稱MLCC）》的免費(fèi)課程[8]，由機(jī)器學(xué)習(xí)概念、機(jī)器學(xué)習(xí)工程、機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用示例三個(gè)部分組成。Intel近期也了三門免費(fèi)的AI課程，分別是“機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”“深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)”和“TensorFlow基礎(chǔ)”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了機(jī)器學(xué)習(xí)的課程，且用比較通俗的語(yǔ)言講解機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平臺(tái)又開設(shè)了5門深度學(xué)習(xí)課程[10]。綜上所述，不同的研究機(jī)構(gòu)都著眼于AI編程基礎(chǔ)、AI算法、AI框架、AI實(shí)踐這幾個(gè)方面。那么高校也可以借鑒這些經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)三個(gè)階段分層次的開展相應(yīng)的課程。

3實(shí)踐能力的培養(yǎng)

AI技術(shù)不能紙上談兵，必須動(dòng)手實(shí)踐才能真正掌握，可以從以下幾個(gè)方面著手培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)踐動(dòng)手能力。（1）設(shè)計(jì)教學(xué)環(huán)節(jié)時(shí)多從工程應(yīng)用的角度來(lái)介紹，激發(fā)學(xué)生的興趣，培養(yǎng)學(xué)生解決問題的能力。要求學(xué)生新手編程編程實(shí)現(xiàn)模型，充分理解算法的含義和原理到實(shí)現(xiàn)的過(guò)程。（2）在掌握一定的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)后，鼓勵(lì)學(xué)生盡早走進(jìn)實(shí)驗(yàn)室，接觸科研工作。可以從一些AI應(yīng)用方向作為入手，使學(xué)生了解自己的興趣點(diǎn)、培養(yǎng)科學(xué)研究能力。（3）鼓勵(lì)學(xué)生參加算法比賽。目前有很多AI方向的競(jìng)賽，如Kaggle上的挑戰(zhàn)賽，國(guó)內(nèi)阿里天池大數(shù)據(jù)競(jìng)賽等。通過(guò)參加競(jìng)賽刺激學(xué)生學(xué)習(xí)AI的動(dòng)力和熱情，使得解決問題的能力和實(shí)踐動(dòng)手能力都會(huì)大幅度提高。（4）鼓勵(lì)學(xué)生到工業(yè)界實(shí)習(xí)。很多專家都指出AI人才應(yīng)該具備一定工程基礎(chǔ)。確實(shí)，學(xué)術(shù)界往往追求算法的性能，而工業(yè)界更重視經(jīng)濟(jì)效益和解決問題的有效性。到企業(yè)學(xué)習(xí)可以快速了解行業(yè)發(fā)展的框架，掌握算法轉(zhuǎn)化到產(chǎn)品的過(guò)程。

4自主學(xué)習(xí)能力的培養(yǎng)

AI技術(shù)發(fā)展速度很快，要求不斷地學(xué)習(xí)才能跟上節(jié)奏。可以從以下幾個(gè)方面來(lái)培養(yǎng)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力。（1）平時(shí)教學(xué)中，可以給出一些小型的項(xiàng)目，讓學(xué)生自己尋求解決的方案，并把它作為考試成績(jī)的依據(jù)之一。（2）提供給學(xué)生免費(fèi)的AI慕課資源，讓學(xué)生更好的學(xué)習(xí)和鞏固相關(guān)知識(shí)。（3）課外可以開展學(xué)術(shù)討論或者通過(guò)社團(tuán)等方式開展AI方向的研討，交流，給學(xué)生一個(gè)學(xué)習(xí)的平臺(tái)，讓學(xué)生嘗試選擇自己感興趣的方向。也可以介紹一些近期的AI會(huì)議內(nèi)容，開闊學(xué)生的眼界，使其了解AI發(fā)展的動(dòng)態(tài)。（4）鼓勵(lì)高年級(jí)學(xué)生訂閱Arxiv，關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級(jí)會(huì)議，如ICML/NIPS等。通過(guò)研讀論文，動(dòng)手完成論文中的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)新問題；或者擴(kuò)展感興趣的論文的實(shí)驗(yàn)部分；或者嘗試尋求論文中有價(jià)值的地方，找到自己的研究方向。

第7篇：人工智能建設(shè)方案范文

4月5日，重慶市發(fā)改委發(fā)文指出，其申報(bào)的云從科技獲國(guó)家發(fā)改委批復(fù)，入選“互聯(lián)網(wǎng)+”重大工程，與百度、騰訊、科大訊飛3家企業(yè)共同負(fù)責(zé)人工智能基礎(chǔ)資源公共服務(wù)平臺(tái)建設(shè)。

人工智能基礎(chǔ)資源公共服務(wù)平臺(tái)，是通過(guò)搭建新型超大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群，集成音頻、視頻、圖片等格式數(shù)據(jù)，能夠提供人臉識(shí)別、文字識(shí)別、在線語(yǔ)音識(shí)別等輔助分析功能，為人工智能生態(tài)體系開發(fā)與建設(shè)提供基礎(chǔ)性、公共。

《中國(guó)經(jīng)濟(jì)周刊》記者了解到，未來(lái)上述4家企業(yè)將分別搭建4個(gè)基礎(chǔ)性平臺(tái)，根據(jù)國(guó)家發(fā)改委要求，每個(gè)平臺(tái)每日人工智能調(diào)用次數(shù)要超過(guò)1億次。

云從科技是4家入選企業(yè)里的唯一一家初創(chuàng)公司。那么，究竟是技術(shù)還是模式，讓成立不到兩年的云從科技，能夠有資格與百度等大企業(yè)并肩呢？

中科院“出走”的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)

在與眾多人臉識(shí)別廠商、集成商以及投資人的溝通中，記者發(fā)現(xiàn)，大家對(duì)云從科技的技術(shù)都有不錯(cuò)的評(píng)價(jià)。

云從科技創(chuàng)始人周曦是標(biāo)準(zhǔn)的海歸精英派，本科和碩士階段就讀于中科大，博士及博士后赴UIUC師從“計(jì)算機(jī)視覺之父”，學(xué)成后由中國(guó)科學(xué)院引薦回國(guó)并加入“百人計(jì)劃”。

2011年，中科院重慶研究院打算創(chuàng)辦中科院智能多媒體技術(shù)研究中心，專門研究、探尋計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的具體應(yīng)用方案，周曦?fù)?dān)任領(lǐng)頭人。兩年間，團(tuán)隊(duì)開發(fā)了智能換發(fā)換衣、人臉屬性分析、大規(guī)模人群統(tǒng)計(jì)分析等人工智能系統(tǒng)。之后，他們?cè)谥锌圃喝四樧R(shí)別團(tuán)隊(duì)測(cè)試中獲勝。

2014年，在一次中科院的內(nèi)部學(xué)習(xí)會(huì)上，周曦得知芬蘭公司Uniqul研發(fā)出了一套人臉支付系統(tǒng)，但當(dāng)時(shí)技術(shù)并未成熟。受此啟發(fā)，周曦團(tuán)隊(duì)3個(gè)月內(nèi)研發(fā)出了一套人臉支付原型系統(tǒng)。此后， 20人研發(fā)團(tuán)隊(duì)無(wú)法適應(yīng)日漸增多的落地項(xiàng)目，必須擴(kuò)容。周曦當(dāng)時(shí)也認(rèn)為，“技術(shù)若要大范圍推向市場(chǎng)，應(yīng)用到商業(yè)生活當(dāng)中，還需以一家公司為載體?！?/p>

于是，2015年4月，周曦拿著佳都集團(tuán)、杰翱資本6000萬(wàn)元的天使輪融資，成立了云從科技。同年針對(duì)金融和銀行業(yè)推出了40多種人臉識(shí)別行業(yè)解決方案。如今他們已經(jīng)將人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在安防、金融等數(shù)十個(gè)領(lǐng)域，為銀行、安全保衛(wèi)等客戶提供軟硬件定制化服務(wù)。

這些方案深入到金融與銀行的各個(gè)部門。在銀行大廳內(nèi)，人證合一（人臉與身份證比對(duì)識(shí)別）產(chǎn)品的人臉識(shí)別準(zhǔn)確度最高為99%。作為云從科技最早的客戶之一，海通證券相關(guān)負(fù)責(zé)人透露，云從科技不僅技術(shù)領(lǐng)先，并且售后服務(wù)很好，能夠及時(shí)響應(yīng)客戶意見。

屢次碰壁仍堅(jiān)持不懈

云從科技有清晰的戰(zhàn)略布局，技術(shù)也過(guò)硬，但短缺的資質(zhì)成為其早期在B端市場(chǎng)發(fā)力的絆腳石。

“人工智能技術(shù)發(fā)展太快，相關(guān)的標(biāo)?、资肿R(shí)濟(jì)桓上?！痹浦旵EO黃偉告訴記者，他曾跟云從科技創(chuàng)始人周曦溝通過(guò)，覺得深度學(xué)習(xí)介入后技術(shù)迭代太快，標(biāo)準(zhǔn)制定很難。

“B端市場(chǎng)是比較嚴(yán)肅的，他們比較認(rèn)品牌和資質(zhì)?！奔讯伎萍糃EO劉偉認(rèn)為，剛成立的云從科技，無(wú)論是資質(zhì)還是品牌，都不容易被客戶所信任。

一位跟云從科技有過(guò)合作的創(chuàng)業(yè)者透露，資質(zhì)短缺確實(shí)曾給云從科技帶來(lái)了“大麻煩”。有一次某個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行了7次POC測(cè)試（即針對(duì)客戶具體應(yīng)用的驗(yàn)證性測(cè)試），在云從科技將項(xiàng)目效果提升兩個(gè)數(shù)量級(jí)、排名第一的情況下，客戶最終沒有采用云從科技的產(chǎn)品，原因就在于資質(zhì)問題。

當(dāng)時(shí)云從科技團(tuán)隊(duì)比較沮喪。周曦把自己關(guān)了三天，出來(lái)后第一件事就是開除了直接負(fù)責(zé)該項(xiàng)目的副總裁。他認(rèn)為，走彎路的根本原因是戰(zhàn)略不清晰，不管是不是資質(zhì)問題，前期沒有做好準(zhǔn)備就是自己的問題。

其實(shí)，對(duì)于云從科技而言，資質(zhì)會(huì)隨著時(shí)間慢慢沉淀，但如何快速將技術(shù)產(chǎn)品化，搶占火熱的市場(chǎng)，才是大問題。

接下來(lái)的2016年云從科技快速發(fā)展，中、農(nóng)、建、交等國(guó)有銀行以及22個(gè)省份的公安部門都成為云從科技的客戶。除此之外，云從科技還成為人臉識(shí)別國(guó)標(biāo)、部標(biāo)、行標(biāo)制定單位。

從資質(zhì)短缺到成為標(biāo)準(zhǔn)制定者，云從科技僅用了不到兩年。 云從科技與銀行合作開發(fā)的人臉識(shí)別系統(tǒng)。

入選重大項(xiàng)目靠什么？

“我們并不是單純地做人臉識(shí)別，而是提供一整套解決方案，可以圍繞客戶的需求解決一系列問題。人臉作為數(shù)據(jù)入口，不僅可以進(jìn)行認(rèn)證、安防，還可以根據(jù)人臉屬性、用戶習(xí)慣繪制數(shù)據(jù)畫像，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷。”周曦告訴記者。

周曦認(rèn)為，相比其他人臉識(shí)別廠商，云從科技在全產(chǎn)業(yè)鏈模式上要更完善一些?！皣?guó)家發(fā)改委選擇我們也是以往客戶包括國(guó)有大銀行、公安部門的反饋比較好。這次人工智能基礎(chǔ)服務(wù)平臺(tái)要求為各個(gè)行業(yè)提供人工智能大數(shù)據(jù)服務(wù)，我們?cè)谥攸c(diǎn)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)比較豐富，利用已經(jīng)有的業(yè)務(wù)發(fā)展及技術(shù)架構(gòu)就可以完成任務(wù)?！?/p>

第8篇：人工智能建設(shè)方案范文

2018年以來(lái)，伴隨著“資管新規(guī)”的，資管行業(yè)進(jìn)入到了正本清源、轉(zhuǎn)型發(fā)展的新時(shí)代，中國(guó)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)未來(lái)的發(fā)展方式和形態(tài)正在被重新塑造。

盡管各家銀行在資管子公司未來(lái)業(yè)務(wù)模式和發(fā)展方向上有所不同，但將人工智能技術(shù)作為提升銀行資管業(yè)務(wù)整體效率和質(zhì)量的重要手段，已經(jīng)取得了業(yè)內(nèi)的廣泛共識(shí)。國(guó)內(nèi)外的資管機(jī)構(gòu)在相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行了大量的研究和應(yīng)用。BlackRock作為全球最大的資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)，運(yùn)作著6.3萬(wàn)億美元的資產(chǎn)，人均管理規(guī)模為30億元。其管理的高效能主要依賴了aladdin、Future Advisor、iRetire和CACHE-MATRIX四套頂級(jí)智能金融系統(tǒng)，所支持的業(yè)務(wù)范圍覆蓋了投資管理、銷售咨詢、退休養(yǎng)老和風(fēng)險(xiǎn)控制業(yè)務(wù)體系。天弘基金作為國(guó)內(nèi)唯一一家規(guī)模超萬(wàn)億的基金公司，擁有著來(lái)自螞蟻金服的天然科技基因，其在并發(fā)計(jì)算能力、客戶肖像繪制、用戶習(xí)慣分析及智能資產(chǎn)配置方面的技術(shù)儲(chǔ)備和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)已處在行業(yè)前列。

銀行資管擁有相對(duì)獨(dú)立和完整的資產(chǎn)負(fù)債架構(gòu)和業(yè)務(wù)模塊，將人工智能技術(shù)用于資管業(yè)務(wù)，可以有效提高效率，拓寬分析的深度和廣度，為傳統(tǒng)銀行資管向智能資管的轉(zhuǎn)型，提供了重要的技術(shù)保證。但目前將人工智能用于銀行資管還存在著一些亟待解決的問題。本文將聚焦資管轉(zhuǎn)型背景下的智能資管建設(shè)，對(duì)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行分析討論，探索符合當(dāng)前銀行資管業(yè)務(wù)發(fā)展特點(diǎn)的“銀行資管+人工智能”的解決策略。

二、 資管業(yè)務(wù)人工智能應(yīng)用存在的問題

1. 銀行資管外部環(huán)境的變化。

（1）國(guó)內(nèi)監(jiān)管環(huán)境的變化。國(guó)內(nèi)的銀行資管行業(yè)自誕生以來(lái)，就與監(jiān)管密不可分。在資產(chǎn)端，國(guó)內(nèi)監(jiān)管對(duì)銀行資管的投資標(biāo)的有著較為明確的限制，因此投資無(wú)法在全市場(chǎng)和全金融標(biāo)的上展開。在負(fù)債端，國(guó)內(nèi)監(jiān)管采用了較為嚴(yán)格的流程限制了客戶的理財(cái)購(gòu)買行為只能在柜面或銀行端的APP上進(jìn)行。2018年以來(lái)，監(jiān)管對(duì)銀行資管進(jìn)行“市場(chǎng)化”調(diào)整的目標(biāo)逐漸清晰?！百Y管新規(guī)”的頒布，除了在“打破剛性兌付”“規(guī)范資金池業(yè)務(wù)”“引導(dǎo)行業(yè)去嵌套”“去杠桿”等問題上的考量外，也向資管行業(yè)統(tǒng)一監(jiān)管的目標(biāo)邁出了重要一步

監(jiān)管對(duì)資產(chǎn)端和負(fù)債端的松綁，不僅意味著更多的業(yè)務(wù)機(jī)遇，也意味著技術(shù)應(yīng)用有了更多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

（2）業(yè)務(wù)環(huán)境的變化。傳統(tǒng)銀行資管面對(duì)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手僅為銀行資管同業(yè)，而借助于銀行強(qiáng)大的實(shí)體渠道營(yíng)銷能力和過(guò)去的資金池運(yùn)作方式，這種競(jìng)爭(zhēng)一直處在溫和可調(diào)節(jié)的范圍內(nèi)。在脫離母行后，盡管銀行資管子公司擁有了更多的投資標(biāo)的和工具，但其無(wú)疑也會(huì)直面更加激烈的外部市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。相較于市場(chǎng)化程度高的基金公司、券商資管而言，多數(shù)銀行資管在投資交易、投資研究、系統(tǒng)建設(shè)、人員儲(chǔ)備等方面還存在著較大的差距。這種差距必定會(huì)為人工智能的業(yè)務(wù)應(yīng)用帶來(lái)了不確定性和阻礙。

2. 金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)問題。金融數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、維度高、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、價(jià)值密度低等特點(diǎn)，此外，金融數(shù)據(jù)還包含大量的噪聲和潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，具有極強(qiáng)的波動(dòng)性，這使得對(duì)金融數(shù)據(jù)的分析和挖掘成為一個(gè)難題。

銀行、保險(xiǎn)和證券等專業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)客戶數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求嚴(yán)格，根據(jù)特定場(chǎng)景開發(fā)私有清洗模塊或平臺(tái)，積累了大量經(jīng)驗(yàn)。但出于保密原因，金融企業(yè)很少有理論性的成果見諸于報(bào)道。

金融數(shù)據(jù)的智能清洗技術(shù)在學(xué)界已開展多年。針對(duì)數(shù)據(jù)中屬性錯(cuò)誤的檢測(cè)，有基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法、聚類的方法、利用違反函數(shù)依賴條件的方法等。針對(duì)數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄問題，可以在基于距離度量的基礎(chǔ)上，采用聚類算法的思路進(jìn)行處理。針對(duì)金融數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的時(shí)序數(shù)據(jù)，也有學(xué)者提出使用了模糊C均值聚類方法，通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)到聚類中心的距離來(lái)分離出噪聲數(shù)據(jù)。針對(duì)金融數(shù)據(jù)維度高的特點(diǎn)，在確定了問題邊界后，可以直接使用經(jīng)典的數(shù)據(jù)降維度算法或策略予以解決。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源是人工智能應(yīng)用的前提條件。成功的人工智能應(yīng)用，花費(fèi)在數(shù)據(jù)工程上的時(shí)間比例會(huì)占到六成甚至更高。而銀行資管在數(shù)據(jù)處理上常會(huì)遇到來(lái)自下列兩方面的問題。

（1）內(nèi)部數(shù)據(jù)。銀行資管已經(jīng)發(fā)展十年有余，內(nèi)部積累了大量數(shù)據(jù)，該部分?jǐn)?shù)據(jù)多數(shù)僅完成了數(shù)字化。由于以前缺乏數(shù)據(jù)分析的內(nèi)生性需求，大量數(shù)據(jù)并未經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗和結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，后期數(shù)據(jù)清洗和存儲(chǔ)的成本較高。

作為歸屬于母行的獨(dú)立部門，銀行資管的部分業(yè)務(wù)模塊的職能（如產(chǎn)品銷售、信息科技等）一直由母行的相關(guān)部門代為行使。子公司化之后，按照監(jiān)管對(duì)于銀行數(shù)據(jù)的要求，以前積累的銷售及客戶的原始數(shù)據(jù)將無(wú)法作為無(wú)形資產(chǎn)被子公司所繼承。數(shù)據(jù)獲取渠道的堵塞將會(huì)直接不利于未來(lái)人工智能技術(shù)的應(yīng)用。

（2）外部數(shù)據(jù)。銀行資管未來(lái)在投資端會(huì)大量投資外部標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)，而投資的前提保證是能夠擁有完整準(zhǔn)確的外部數(shù)據(jù)。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)的公開市場(chǎng)數(shù)據(jù)，目前有大量的第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供相關(guān)的數(shù)據(jù)。而針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)中的另類數(shù)據(jù)，通常數(shù)據(jù)來(lái)源可靠性差、數(shù)據(jù)質(zhì)量并不穩(wěn)定。

未來(lái)外部數(shù)據(jù)是否需要本地化及系統(tǒng)內(nèi)外數(shù)據(jù)如何隔離將主要根據(jù)監(jiān)管要求及自身發(fā)展的需要。在缺少了母行科技支撐的情況下，數(shù)據(jù)庫(kù)的搭建和維護(hù)也將是資管子公司科技團(tuán)隊(duì)的重要工作之一。

3. 銀行資管架構(gòu)及技術(shù)積累。

（1）組織架構(gòu)。銀行資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的定位較為明顯，不同銀行資管擁有相似的業(yè)務(wù)模塊，且多實(shí)現(xiàn)了獨(dú)立的事業(yè)部制。然而，各行資管的業(yè)務(wù)范圍及業(yè)務(wù)模塊間的工作流相異，各模塊內(nèi)部的具體職能、資源配置也不盡相同，這種差別在全國(guó)股份制銀行與城商行間、城商行與農(nóng)商行間的差異更為巨大。正是由于這種組織架構(gòu)上的差異，業(yè)內(nèi)并沒有形成引入人工智能技術(shù)的現(xiàn)成框架和通用模板，所以具體實(shí)現(xiàn)需要根據(jù)各自的實(shí)際情況來(lái)進(jìn)行差異化的設(shè)計(jì)。

（2）技術(shù)積累。我國(guó)的銀行資管業(yè)務(wù)起初多隸屬于同業(yè)市場(chǎng)或金融板塊，十余年便經(jīng)歷了由小變大、由弱變強(qiáng)的過(guò)程。行業(yè)的高速擴(kuò)張也帶來(lái)了各行資管業(yè)務(wù)發(fā)展的不平衡性，所以在管理能力、投資投研能力、人員配置和技術(shù)儲(chǔ)備等方面，也處在不同的發(fā)展階段。除了同業(yè)間的差異外，相較于已經(jīng)發(fā)展了多年的外部非銀資管，由于各非銀機(jī)構(gòu)所處的監(jiān)管和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化程度高，導(dǎo)致了這些機(jī)構(gòu)只要滿足準(zhǔn)入門檻就代表具有了一定的管理能力、人才儲(chǔ)備和技術(shù)水平。

除了管理技術(shù)和傳統(tǒng)投資投研技術(shù)外，人工智能技術(shù)的應(yīng)用更多集中在人工智能知識(shí)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用上。在人工智能算法知識(shí)、獨(dú)立開發(fā)能力和相關(guān)人員儲(chǔ)備上來(lái)講，部分非銀機(jī)構(gòu)已經(jīng)走到了市場(chǎng)前列并且積累了一定的研究成果和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)營(yíng)，銀行資管在實(shí)現(xiàn)超越前，還需要付出較多的追趕成本。

三、 我國(guó)銀行資管業(yè)務(wù)中人工智能的應(yīng)用建議

1. 明確自身特點(diǎn)和發(fā)展定位，梳理人工智能應(yīng)用的整體框架?！袄碡?cái)新規(guī)”和《商業(yè)銀行理財(cái)子公司管理辦法》將未來(lái)銀行資管開展業(yè)務(wù)劃分成了體內(nèi)運(yùn)營(yíng)的“傳統(tǒng)”模式和體外運(yùn)營(yíng)的“子公司”模式，在業(yè)務(wù)開展模式確定后，銀行資管機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)定位和發(fā)展定位會(huì)皆然不同。

對(duì)于選擇了“子公司”模式的銀行資管，未來(lái)規(guī)劃多朝著全能型方向來(lái)發(fā)展?？梢葬槍?duì)人工智能的應(yīng)用進(jìn)行自頂向下的宏觀設(shè)計(jì)，所涉及的業(yè)務(wù)范圍可以盡量拓展，將未來(lái)有可能開展的業(yè)務(wù)也納入到設(shè)計(jì)范圍內(nèi)。更加寬泛的投資范圍和營(yíng)銷渠道，會(huì)需要更加全面的數(shù)字化系統(tǒng)進(jìn)行支持，業(yè)務(wù)開展過(guò)程中會(huì)積累的更多的數(shù)據(jù)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也會(huì)更加有意義，無(wú)論是從管理端和業(yè)務(wù)端都會(huì)產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，落地成本均攤后也更加低廉。

對(duì)于選擇了“傳統(tǒng)”模式的銀行資管，全面的人工智能應(yīng)用不但成本高昂，且給實(shí)際業(yè)務(wù)帶來(lái)的收益相對(duì)有限。這類銀行資管可以針對(duì)有急迫人工智能需求的應(yīng)用場(chǎng)景，進(jìn)行特定業(yè)務(wù)的落地，比如針對(duì)負(fù)債端客戶的偏好分析，可以用來(lái)在未來(lái)嚴(yán)峻的市場(chǎng)環(huán)境中最大程度的維護(hù)好存量客戶并擴(kuò)大客群，實(shí)現(xiàn)與銀行資管子公司的錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)。后期可以根據(jù)業(yè)務(wù)的開展情況，逐步推進(jìn)人工智能的使用，實(shí)現(xiàn)更高的產(chǎn)出比。

2. 挖掘潛在的人工智能應(yīng)用點(diǎn)。在業(yè)務(wù)模式和人工智能應(yīng)用的整體框架被確認(rèn)后，接下來(lái)就進(jìn)入到潛在應(yīng)用點(diǎn)的挖掘選擇上。

（1）客戶行為分析及應(yīng)用。將人工智能用于客戶行為分析，早已被大多專注于C端的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采納并廣泛應(yīng)用于實(shí)踐。銀行資管因相對(duì)的壟斷地位，早期缺乏客戶畫像的需求和內(nèi)在動(dòng)力，相關(guān)的研究起步較晚。金融業(yè)基于人工智能進(jìn)行客戶分析的目的在于：從海量數(shù)據(jù)中，發(fā)覺目標(biāo)客戶及潛在客戶;進(jìn)行欺詐檢測(cè)、價(jià)值分析、流失分析;建立起客戶信用度、貢獻(xiàn)度及忠誠(chéng)度模型等。

針對(duì)客戶行為進(jìn)行分析，并反向用于營(yíng)銷及產(chǎn)品設(shè)計(jì)，是一個(gè)比較自然的人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，而實(shí)踐應(yīng)用中的熱點(diǎn)也集中在負(fù)債端。從技術(shù)角度上講，數(shù)據(jù)采集和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的建模是落地中的重點(diǎn)和難點(diǎn)，而工程實(shí)踐、后期分析結(jié)果的解讀及應(yīng)用則占據(jù)了更多的工作量。

（2）智能量化投資及投研平臺(tái)。智能量化投資是指：通過(guò)向量化投資領(lǐng)域引入人工智能技術(shù)，使系統(tǒng)能夠高效且智能地從金融數(shù)據(jù)中自動(dòng)挖掘可用信息，并用于支持和輔助投資交易。在智能投研平臺(tái)建設(shè)方面，非銀金融機(jī)構(gòu)已有實(shí)施案例，如天弘基金在2015年建立的投研云系統(tǒng)，嘉實(shí)基金2016年成立的人工智能投資研究中心，華夏基金與微軟亞研院的戰(zhàn)略合作。不同于非銀金融機(jī)構(gòu)，新興的金融科技公司更傾向推出標(biāo)準(zhǔn)化的解決方案或平臺(tái)，參與其中的金融科技公司包括：通聯(lián)數(shù)據(jù)、數(shù)庫(kù)科技等。

權(quán)益二級(jí)市場(chǎng)一直是金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的熱點(diǎn)，由于監(jiān)管政策的放寬，銀行資管子公司已經(jīng)可以開始在該領(lǐng)域提前布局。自動(dòng)盯市和價(jià)格發(fā)現(xiàn)是人工智能較為常規(guī)的應(yīng)用，更進(jìn)一步的，人工智能還可以被用于自發(fā)地尋找市場(chǎng)的階段性有效指標(biāo)、挖掘主要矛盾、批量生成策略等。

（3）智能投顧研究。智能投顧（Robo-Advisor）在對(duì)大量數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)服務(wù)對(duì)象的特征或偏好，給出個(gè)性化的投資建議，可以選擇性的為服務(wù)對(duì)象提供交易服務(wù)（如完全自動(dòng)交易、人工投資顧問協(xié)助交易和自執(zhí)行交易等）。

智能投顧起源于美國(guó)，近年來(lái)眾多資管公司已了其智能平臺(tái)，我國(guó)于2015年引入智能投顧概念。國(guó)內(nèi)智能投顧平臺(tái)按照業(yè)務(wù)類型可以劃分為三種：第一類是借鑒美國(guó)Wealthfront、Betterment等投資于交易型開放式基金（ETF）組合的公司，直接為客戶匹配國(guó)外發(fā)達(dá)市場(chǎng)的ETF 基金以達(dá)到資本配置的目的，例如彌財(cái)公司和藍(lán)海財(cái)富公司;第二類是以FOF基金等作為投資組合標(biāo)的，例如錢景理財(cái)公司;第三類是基于論壇等在線平臺(tái)進(jìn)行投資信息共享，對(duì)量化投資策略、投資名人的股票組合進(jìn)行社交跟投，例如雪球公司。

未來(lái)的銀行資管必然會(huì)從“輸出產(chǎn)品”向“輸出策略”轉(zhuǎn)型，而負(fù)債的邊界也將會(huì)瞄向不同風(fēng)險(xiǎn)偏好和需求的客戶。銀行資管早期可以通過(guò)“智能投顧+外部ETF采購(gòu)”的模式滿足客戶“千人千面”的需求。對(duì)于投研能力強(qiáng)、市場(chǎng)占有率高的頭部銀行資管，未來(lái)可以發(fā)行廣泛涵蓋市場(chǎng)各類指數(shù)的類ETF基金，在滿足內(nèi)部投資采購(gòu)需求的同時(shí)，也可以將其提供給外部有配置需求的機(jī)構(gòu)及個(gè)人投資者。

3. 人工智能落地的內(nèi)部機(jī)制建設(shè)。盡管人工智能技術(shù)的應(yīng)用在金融領(lǐng)域已經(jīng)取得了共識(shí)，但不同性質(zhì)的機(jī)構(gòu)對(duì)該類技術(shù)的認(rèn)知和實(shí)際的推進(jìn)力度上有很大的差異。建設(shè)一套可行的人工智能落地的內(nèi)部機(jī)制是大多數(shù)銀行資管子公司在擁抱人工智能技術(shù)時(shí)，應(yīng)該考慮的首要問題。這套機(jī)制的建設(shè)應(yīng)圍繞著下列問題展開：（1）探索性的業(yè)務(wù)需求與外部技術(shù)公司合作方式研究;（2）探索性的業(yè)務(wù)需求考量標(biāo)準(zhǔn);（3）項(xiàng)目結(jié)果不及預(yù)期的退出機(jī)制。

第9篇：人工智能建設(shè)方案范文

關(guān)鍵詞 工業(yè)強(qiáng)省 智能化 發(fā)展方向 突破點(diǎn)

中圖分類號(hào)：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Intellectualization Development of Powerful

Province Depending on Industry in Guizhou

WU Maonian

(School of Science, Guizhou University, Guiyang, Guizhou 550025)

AbstractThe paper first discusses the position and function of intellectualization development of powerful Guizhou province depending on industry. Secondly, it proposes some breakthroughs and methods in intellectualization development of powerful province depending on industry.

Key wordspowerful province depending on industry; intellectualization; the direction of development; breakthrough

為了應(yīng)對(duì)金融危機(jī)和保持經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，國(guó)務(wù)院提出了行業(yè)振興規(guī)劃，國(guó)務(wù)院先后確立并通過(guò)了鋼鐵、汽車、紡織、裝備制造、船舶工業(yè)、輕工業(yè)、石化產(chǎn)、電子信息業(yè)、有色金屬和物流業(yè)十個(gè)行業(yè)振興規(guī)劃。經(jīng)過(guò)幾年的初步發(fā)展已經(jīng)初顯行業(yè)振興帶來(lái)的各種好處。2010年貴州省領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)過(guò)仔細(xì)調(diào)研，提出了工業(yè)強(qiáng)省戰(zhàn)略，隨后確立了貴州工業(yè)的十大振興計(jì)劃。它們是電力、煤炭、化工、裝備制造、有色、建材、煙酒、鋼鐵、高新技術(shù)、民族制藥和特色食品十大振興產(chǎn)業(yè)。振興計(jì)劃明確提出以產(chǎn)業(yè)振興為目標(biāo)，以增強(qiáng)創(chuàng)新能力為核心，加強(qiáng)統(tǒng)籌部署，凝煉共性關(guān)鍵技術(shù)，集中力量加快推進(jìn)。為了更好的發(fā)揮科學(xué)技術(shù)在工業(yè)強(qiáng)省中的地位和作用，貴州省科技廳在在2011年初啟動(dòng)了，《貴州省科技支撐工業(yè)十大產(chǎn)業(yè)振興實(shí)施方案(2011-2015年)》①。實(shí)施方案明確，加快科技重大項(xiàng)目的實(shí)施與科技創(chuàng)新成果的推廣應(yīng)用，支撐貴州省重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)振興；發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，改造和提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級(jí)，培育新興產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)造新的市場(chǎng)需求和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)；加強(qiáng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力建設(shè)，加快建立以企業(yè)為主體、產(chǎn)學(xué)研用緊密結(jié)合的技術(shù)創(chuàng)新體系，增強(qiáng)企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力；提升科技在推進(jìn)新型工業(yè)化進(jìn)程中的支撐能力，為加速發(fā)展、加快轉(zhuǎn)型、推動(dòng)跨越做出切實(shí)貢獻(xiàn)。實(shí)施方案提出，五年間，全省科技投入保持持續(xù)增長(zhǎng)，財(cái)政應(yīng)用技術(shù)研究與開發(fā)資金年均增長(zhǎng)20%，全社會(huì)研究與發(fā)展(R&D)經(jīng)費(fèi)投入占全省生產(chǎn)總值的比重達(dá)到1.2%；創(chuàng)新服務(wù)體系進(jìn)一步完善；專利申請(qǐng)量保持35%的年均增長(zhǎng)率，專利授權(quán)量保持30%的年均增長(zhǎng)率；在化工、裝備制造、冶金、有色等重點(diǎn)領(lǐng)域形成產(chǎn)業(yè)集群，擁有一批具有市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的高新技術(shù)產(chǎn)品，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重達(dá)8%以上；節(jié)能環(huán)保、新材料、新能源、生物產(chǎn)業(yè)年均增長(zhǎng)率達(dá)到25%左右，成為貴州戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域新的增長(zhǎng)點(diǎn)；民族醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)發(fā)展能力不斷提升。

隨著對(duì)工業(yè)強(qiáng)省戰(zhàn)略認(rèn)識(shí)的加深，各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)逐步認(rèn)識(shí)到新的省領(lǐng)導(dǎo)提出的工業(yè)強(qiáng)省中的工業(yè)已經(jīng)不在是傳統(tǒng)意義下的工業(yè)，而是新型工業(yè)。那么新在那兒呢？本人認(rèn)為將最新的科研成果與貴州的工業(yè)有機(jī)結(jié)合起來(lái)的工業(yè)化道理就是新型工業(yè)。綜合上述信息，作者認(rèn)為貴州的工業(yè)強(qiáng)省道路應(yīng)該著眼于新型工業(yè)，即是在工業(yè)的發(fā)展道路上需要大力引進(jìn)現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)。盡管貴州工業(yè)強(qiáng)省戰(zhàn)略還有不少問題，但作者認(rèn)為在工業(yè)強(qiáng)省的大路上我們應(yīng)該做到放眼世界新科技成果、重視國(guó)內(nèi)新技術(shù)和高級(jí)人才、立足用好用足貴州省內(nèi)的工業(yè)基礎(chǔ)和人才。作者在此探討一下貴州工業(yè)化道路上的人工智能技術(shù)應(yīng)用做一個(gè)較為詳細(xì)的說(shuō)明，其他的新科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用類似。

人們普遍認(rèn)為，計(jì)算機(jī)將會(huì)向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。二十一世紀(jì)的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)?huì)以智能信息處理為中心。人工智能（Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱AI）②，是一門由計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、語(yǔ)言學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、數(shù)學(xué)、哲學(xué)等多種學(xué)科相互滲透而發(fā)展起來(lái)的綜合性新學(xué)科。作為一門邊緣新學(xué)科得到世界的承認(rèn)并且日益引起人們的興趣和關(guān)注。不僅許多其他學(xué)科開始引入或借用AI技術(shù)，而且AI中的專家系統(tǒng)、自然語(yǔ)言處理和圖象識(shí)別已成為新興的知識(shí)產(chǎn)業(yè)的三大突破口。對(duì)人工智能的研究，由于研究角度的不同，形成了不同的研究學(xué)派。這就是：符號(hào)主義學(xué)派、連接主義學(xué)派和行為主義學(xué)派。人們普遍認(rèn)為，計(jì)算機(jī)將會(huì)向網(wǎng)絡(luò)化、智能化、并行化方向發(fā)展。二十一世紀(jì)的信息技術(shù)領(lǐng)域?qū)?huì)以智能信息處理為中心。

目前人工智能主要研究?jī)?nèi)容是：分布式人工智能與多智能主體系統(tǒng)、人工思維模型、知識(shí)系統(tǒng)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘、遺傳與演化計(jì)算、人工生命、人工智能應(yīng)用（如：模糊控制、智能大廈、智能人機(jī)接口、智能機(jī)器人等）等等。人工智能研究與應(yīng)用雖取得了不少成果，但離全面推廣應(yīng)用還有很大的距離，還有許多問題有待解決，且需要多學(xué)科的研究專家共同合作。未來(lái)人工智能的研究方向主要有：人工智能理論、機(jī)器學(xué)習(xí)模型和理論、不精確知識(shí)表示及其推理、常識(shí)知識(shí)及其推理、人工思維模型、智能人機(jī)接口、多智能主體系統(tǒng)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)與知識(shí)獲取、人工智能應(yīng)用基礎(chǔ)等。

同時(shí)如下的這則2006年的信息也讓人興奮：“今年初，牡丹江市金躍集團(tuán)與韓國(guó)文豪斯株式會(huì)社簽訂合作協(xié)議，欲引進(jìn)人工智能高新技術(shù)及相關(guān)技術(shù)和產(chǎn)品落戶牡丹江，在中國(guó)大力開發(fā)人工智能高新技術(shù)市場(chǎng)。該項(xiàng)目研發(fā)的具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的最新一代人工智能高新技術(shù)，其研發(fā)成果已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了國(guó)內(nèi)軟件的發(fā)展速度，在世界人工智能軟件研發(fā)領(lǐng)域也走在前列，在國(guó)內(nèi)可首創(chuàng)人機(jī)對(duì)話的先河，市場(chǎng)潛力大，科技含量高。項(xiàng)目建成后，將形成集研發(fā)、推廣、銷售于一體的人工智能軟件研發(fā)和生產(chǎn)中心，該項(xiàng)目全面啟動(dòng)后，年可實(shí)現(xiàn)銷售收入2~5億元人民幣，年可實(shí)現(xiàn)利稅1億元人民幣以上，年銷售利潤(rùn)率40%。該項(xiàng)目成功運(yùn)作不僅可填補(bǔ)我市高科技軟件研發(fā)技術(shù)的空白，而且還可帶動(dòng)我市相關(guān)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)提檔升級(jí)和市直利稅的增長(zhǎng)?！?/p>

綜合貴州的實(shí)際省情和目前人工智能的發(fā)展，筆者認(rèn)為可以從以下幾個(gè)方面去突破。

（1）結(jié)合貴州十大產(chǎn)業(yè)中的電力和裝備制造，智能化是一個(gè)重點(diǎn)發(fā)展的方向?，F(xiàn)在智能電網(wǎng)的研究何義應(yīng)用都正處于起步階段，抓住這個(gè)機(jī)會(huì)，加大科技投入這個(gè)領(lǐng)域，力爭(zhēng)或者具有世界先進(jìn)水平的核心技術(shù)是重點(diǎn)。智能化機(jī)械制造業(yè)是目前的一個(gè)熱點(diǎn)研究，充分利用國(guó)家復(fù)合改性聚合物材料工程技術(shù)研究中心和省部共建教育部現(xiàn)代制造技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等的研究基礎(chǔ)，做好圍繞現(xiàn)在制造技術(shù)的裝備制造業(yè)發(fā)展。

（2）由于貴州十大產(chǎn)業(yè)中的煤炭、化工、有色、建材、鋼鐵均需要對(duì)資源的挖掘開采，具有智能化的資源開采設(shè)備開發(fā)和二次開發(fā)是重要的內(nèi)容。同時(shí)科學(xué)合理的對(duì)資源開采也是一個(gè)關(guān)鍵。充分利用國(guó)家復(fù)合改性聚合物材料工程技術(shù)研究中心、省部共建教育部喀斯特環(huán)境與地質(zhì)災(zāi)害防治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室和省部共建教育部現(xiàn)代制造技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室等的研究基礎(chǔ)，做好長(zhǎng)期合理利用資源為貴州綠色、健康發(fā)展。

（3）民族制藥和特色食品應(yīng)該是貴州的重要特產(chǎn)之一，在國(guó)內(nèi)具有較好的基礎(chǔ)。首先貴州植物非常豐富，是民族制藥的重要基礎(chǔ)，現(xiàn)在已經(jīng)形成了國(guó)內(nèi)最大的民族制藥基地?，F(xiàn)在國(guó)家也在大力加大中藥制藥力度，所以政府應(yīng)該重視與相關(guān)部門聯(lián)系，充分利用教育部綠色農(nóng)藥與農(nóng)業(yè)生物工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、教育部西南藥用生物資源工程研究中心和貴州省中藥材繁育與種植工程實(shí)驗(yàn)室等機(jī)構(gòu)的研究基礎(chǔ)，加大新藥的開發(fā)使之具有自己的知識(shí)產(chǎn)權(quán)才是長(zhǎng)遠(yuǎn)之計(jì)。其次特色食品也是貴州省的一個(gè)品牌，比如國(guó)內(nèi)知名的老干媽辣椒。盡管貴州具有很好的原材料，但是目前品牌單一和傳統(tǒng)的制作方法使得產(chǎn)量較低，必須加大科研程度，使得具有智能的機(jī)器能代替目前的手工制作，增加產(chǎn)量。

注釋