智能工业大全11篇

智能工业篇（1）

在国内，BAT不断将人工智能融入产品方案。淘宝的商品推荐越来越准确，百度的无人驾驶技术获得进展，这些都是依靠人工智能技术的应用。“拍立淘”可以使用照片来搜索商品，主要得益于图像识别技术的成熟。除此之外，科大讯飞、海康威视也分别在语音识别领域、安防领域建立起了竞争优势。人工智能的应用领域空前广泛，从物流管理到智慧交通，再到智慧医疗，开始改变不少传统行业的运行模式。

人工智能技术不断融入生活，从感知、预测、指导，到形成综合方案，价值创造的生态系统正在形成。在感知环节，科大讯飞的“超脑计划”正在支撑多个项目的商业化应用，如车载辅助系统、语音处理系统等。在预测环节，基于人工智能的天气预测，能够提升能源使用的效率。在辅助指导环节，智慧医疗已经开始帮助医生做出判断，基因组技术能够帮助人类克服癌症等病症。在综合方案环节，无人驾驶，乃至城市智慧交通的系统方案已经非常完善。据麦肯锡预测，到2025年，人工智能的市场规模将达到1 270亿美元。

从人工智能的商业化过程来看，基础支撑、关键技术、应用场景是非常关键的三要素。基础支撑环节包括传感设备、用户数据、云计算技术；关键技术则包括视觉处理、语音识别、深度学习等内容xxx；应用场景则有智能制造、金融、医疗、家居等。与大众强烈的乐观情绪形成鲜明对比的是，人工智能应用目前仍偏重B端业务，与传统业态的融合程度不高，提供的用户体验不够多。

首先，AI与信息物理系统结合有限。传统业态中能够利用人工智能进行改造的业务环节很多，但目前人工智能企业大都处于创业阶段，对传统产业的渗透不足。按照麦肯锡的预测，如果企业对人工智能持开放的态度，到2055年有50%的工作都可以实现自动化和数字化。利用“人工智能+”，随着市场容量的释放，将会产生更多的独角兽企业。

其次，基于AI的革命性产品不多：除了美图秀秀、科大讯飞，能让消费者想到的适用产品很少。其实，相对于德国，中国有最优秀的互联网企业；相对于美国，中国有规模庞大的制造业。中国的优势在于用户形成的庞大数据，如果创业企业能够利用开源的算法，把人工智能与用户数据结合起来，创业企业所创新的极致产品、体验服务将会越来越多。

智能工业篇（2）

人工智能首次写入中国今年的《政府工作报告》，使人工智能再次成为舆论关注的焦点。各地政府也开始密集出台人工智能产业配套扶持资金政策，努力解决企业发展的实际问题。目前已经有超过30个城市将机器人产业作为当地的重点发展对象，各地政府建成和在建的机器人产业园达40家。其中，又以北京、上海、沈阳在政策扶持、资金投入等方面表现最为突出。

赛迪数据显示，2016年中国人工智能市场规模达到239亿元，预计2018年将达到381亿元，复合增长率为26.3%。百度、阿里、腾讯、华为等一批大企业已经纷纷布局人工智能，但人工智能目前离中小企业还比较远。这是因为从事人工智能所需的服务器一台就需要30万元，企业要做这一领域至少需要几千万元的投入。投入成本巨大导致目前只有巨头企业和新兴创业公司在做，中小企业参与的很少。

人工智能的应用前景广阔

无人驾驶技术已经在我们的道路上测试多年，相信终有投入商用的一天。一旦发生这种情况，它们将取代出租车司机，以及目前优步（Uber）和来福车（Lyft）这类网约车公司的签约司机。毕竟，如果雇主可以取消付给驾驶员的费用，它们可以更便宜地提供服务，同时保有更多的净利润。未来，自动驾驶车辆也将取代货运司机。

这不是人工智能和自动化可能改变就业市场的唯一领域。我们已经看到，大型连锁超市安装了自动结账机，连快餐店也紧跟这一趋势。麦当劳目前在各地都有自助售餐亭，客户能够通过它们下单并获取食物，而不需要任何人际互动。

早在2012年，美国一家机器人创业公司“动力机器”（Momentum Machines）就开发了一款完全自动的机器模型，它可以自动接单、烘焙、涂抹调味汁、组装汉堡，然后装好包装，交给客户。这台机器被证明能在一小时内备好400个汉堡，该公司已经在旧金山湾区购买了一栋建筑，打算尽快让一家完全自动化的餐厅投入运营。当然，餐厅仍需要几个人来确保机器平稳运行及执行其他琐碎任务。显然，如果这家新型机器人汉堡店能够证明自己有利可图，可以预见，未来大型连锁店会纷纷效仿。

像大多数技术变革一样，机器学习和人工智能的蓬勃发展令人兴奋，同时它也令人害怕。一方面，从管理我们的日历到做出医学诊断，它改善了我们生活的方方面面；另一方面，计算机算法日趋复杂，机器从事某些工作的能力也越来越强。

随着人工智能和机器人技术的进步，很多人心中的疑问是，如果机器可以载客、接单以及做汉堡，目前从事这些工作的数百万雇员要到哪里去就业呢？然而，这都不是什么新鲜事。在线新媒体减少了对印刷机的需求，印刷机消除了对抄写员的需求。自动售货机很久以前就接手了小商小贩的工作。不要忘记，电梯操作员在过去司空见惯。但现在，我们并没有听到多少对抄写员或电梯操作员丢掉工作的抱怨。我们并不介意这些工作的消失，因为他们的工作可以借助其他方式更快捷、更经济地完成。

人工智能会导致大规模失业吗

从历史上看，自动化和技术进步已经导致很多旧行业被新行业所取代，不过从就业的角度来看，以往主要是许多原来从事农业和制造业的就业机会被转移到了服务业。但专家们认为这一次的改变将与以往不同，因为即使像司机之类的服务岗位也有可能会被机器人取代，更有甚者，哪怕是律师、医生之类的专业工作也会受到前所未有的冲击。

由于高度自动化而引起的失业，其实并不是一个经济问题。这可以被视为一件好事，因为只需要少量高技能创新工作者每周上班3天，就可以确保在其余人口不工作的情况下，依然维持原先社会在商品和服务方面的供给水平。这种失业更大程度上还是社会问题，因为大多数人会感到自己似乎是多余的；同时也是一个政治问题，因为大多数居民将不再是纳税人。

我们应该把这种问题称为“休闲过剩”，而不是失业。但即使这种情况出现的可能性也不大，因为在短期内，服务行业将会产生很多工作机会。从长远来看，即使大部分的日常工作可以被人工智能取代，未来仍会有许多与创新有关的工作机会属于人类。

首先，当前机器人技术水平还远远达不到完全代替人类从事服务行业的程度。电脑可以在棋类项目上击败人类，但机械手仍远远不及人类的双手灵巧。笔者估计，机器人要胜任简单的房屋清洁工作或航空乘务员的工作，至少还需要30年时间；甚至因为涉及到法律问题的缘故，无人驾驶汽车的普及至少也需要10年时间。所以在不远的将来，服务业的工作机会将继续快速增长，足以抵消制造业就业机会的减少。

其次，即使电脑能够帮助专业人员（例如记者、股票分析师，甚至律师和医生）做一些分析工作，但电脑主要还是让专业人员变得更有效率，而不是直接取代专业人员。很难想象，一个机器人律师能够出庭为被告进行慷慨激昂的辩护，我们仍然需要一位有血有肉有感情的律师，在法庭上针对人类组成的陪审团进行道德和价值观上的说服。在此过程中，人工智能所能做的只是帮助完成案例分析。

最后，与创新有关的工作一直主要由人类完成。一方面，如果允许人工智能进行创新，就可能带来人类无法掌控的危险后果。另一方面，创新往往涉及审美或口味的判断。例如，如果任务是评估一段音乐、一部电影或者一道新菜，人类可能永远都要比机器人更了解自己的需求。

人工智能是否会阻碍创新的脚步

从更长远来看，越来越多的工作岗位将与创新有关。有人说，创新只需要少数天才就能实现，所以不需要太多人从事创新，但这种观点显然与历史趋势相悖。人类在创新方面正在投入越来越多的资本和人力资源，而且人口越是密集的城市和地区，创新力就越旺盛，这种趋势并没有放缓的迹象。

创新不光是解决各种具体问题，更是对于未知事物的探索。人类对更多食物和住房的需求很容易饱和，但人类总是有兴趣探索新的器具、新的游戏和神秘的太空。如果人类不再有探索的欲望，那么人类文明将开始衰落。这个问题要比“休闲过剩”严重得多。

自车轮及其他省力的装置发明以来，人类不知道省了多少事。在这种情况下，似乎应当见到这样的抱怨：当没人拥有工作时，东西再便宜也负担不起。然而，更符合实际的情况是：每当物价下降时，仅需更少的工作和时间就能维持家计。情况在20世纪变得十分明显，工人每周的工作天数缩短，工作时间也开始减少。但与此同时，生活水平发生飞跃。今日人工智能和自动化同样也降低了生活成本，令工作更有效率。

我们必须对事实进行通盘考虑：创新会让过时的工作消失，但同时也提高了效率，降低了商品和服务的价格。以自动驾驶汽车为例，不少司机因此面临暂时的失业，这固然不幸，但运输价格的下降，将是其他许多人的福音。这尤其有益于把大部分收入花在拥有、保障和维修车辆的不少低收入家庭。对许多偶尔需要汽车的家庭来说，也特别有益。自动化运输的充裕发展，可以极大降低家庭预算的风险。更多家庭可能意识到，比起自动化运输的廉价选择，养车更不划算。然后，他们会发现，省下来的钱可以花在别的方面，或有更多钱可供储蓄。

智能工业篇（3）

当前国内农业企业数量众多，业务内容多种多样，规模大小不一，资金数量悬殊，技术水平存在较大差距，财务管理设备、理念和财务工作者的业务能力也有一定差异，财务实践形式多样化，与现代企业财务管理的需要形成较大差距。因此，人工智能赋能农业企业财务管理有着广阔的发展空间。

一、农业企业和农业企业财务

（一）农业企业

农业企业一般指以农业经营为主，采取独立核算的农业经济单位。从狭义上来看，它指的是采取独立核算的农业经营生产单位。当前农业生产经营越来越多地和相关联机构、部门融合，农业生产经营活动日益延伸至产前环节与产后环节，催生一大批一体化、综合性的农业生产经营企业。如此一来，农业生产、农产品销售与加工、为农业服务等方面的企业，均应被列入农业企业的范围内。所以，农业企业指的是在一定场所，集合土地、劳动力、技术、资本、设备等多种生产要素，开展农业生产经营活动，为消费者提供包括天然纤维、食物等内的动植物产品与相关服务；在承担风险与利润动机的条件下，采取自负盈亏、独立核算、独立经营的农业经济单位。本文采取这种农业企业的广义定义。

（二）农业企业财务

农业企业财务管理受到农业细分领域彼此借力的影响，经营多元化、产品多样化的现状导致农业企业繁多的财务会计内容。相应地，农业企业的财务管理工作也充分体现出农业生产经营的特点，需要单独核算相关细分领域的成本费用与多种类型的非生产性开支。农村地区的管理机制比较复杂，通常情况下农村地区采取双层经营、统分结合的管理制度，服务于农业生产经营活动的生产经营活动。当前，农业企业的财务管理工作需要适应统一化、现代化、数字化、信息化的发展趋势。农业企业急需利用物联网、大数据、云计算、智能化、移动互联网等人工智能科技进行财务会计操作，进而持续提升财务管理的效能。

二、人工智能与农业企业财务的融合

（一）人工智能

1955年认知学家、计算机科学家约翰麦卡锡在达特茅斯会议上提出关于人工智能（ArtificialIntelligence）的设想是关于“制造智能机器的工程与科学”。从本质上来讲，人工智能指的是让机器像人类那样思考与行动，进行深度学习与自我学习，理论上能够对人类思维进行模仿，得出相应结论与拥有智慧。国务院2017年7月印发《新一代人工智能发展规划》，其中明确要求“大力发展智能农业，构建典型农业大数据智能决策分析系统，推广示范智能牧场、智能化植物工厂、农产品加工智能车间、智能化植物工厂、智能农场、智能渔场、农产品绿色智能供应链、智能果园等集成应用”。智能意味着，计算机能够加工、采集相关信息并结合自身知识经验与现有阅历，获得问题处理的能力。人工智能指的是，人们将特定程序输入计算机，计算机系统经由学习和运用有关应用程序，并采取相应的解决办法来解决生产工作生活中的问题。人工智能是一门综合性强的新兴学科，涵盖控制论、管理学、信息学、逻辑学、数学等诸多领域。人工智能技术能够适用于农业生产的不同阶段，对农业生产经营的产后、产中与产前阶段实施全产业链监控，在此基础上推动农业生产经营的高产化、高效化、集约、优质化、安全化、生态化等，助力企业实现可续发展的目标。

（二）人工智能赋能农业企业财务的优势

人工智能赋能农业企业财务的过程中，要充分发挥智能对财务管理的推动和改善，打造智能财务。智能财务要求智能化技术、设备覆盖企业的财务流程，它包括三大层面：首先是以财务与业务融合而成的智能化财务共享平台，它也是智能财务的前提和基础。其次是以商业智能为基础的智能化管理会计平台，它是智能化财务的重中之重。再次是，以人工智能为基础的智能财务平台，能够推动智能财务的可持续发展。第一，促进业财有效融合。土地及针对性的劳动工具、资金、劳动力等基础资源，是农业企业开展生产经营活动的首要生产资料。农业企业的生产经营随着这些资源的变动体现出鲜明的季节性、地域性，这也是影响农业企业生产经营时间和周期的显著特征。众所周知，大数据、云计算、移动互联网、物联网等人工智能技术如今和农业生产经营的结合日益密切，赋能具有典型行业特征的农业财务会计业务，积极助力农业企业的发展。人工智能背景下，大数据、物联网、云计算放大企业财务科核算的工作的自动化与数字化，农业企业的业务财务融合趋势持续加速。此处的智能主要是指人造的感知智能和认知智能。基于现代财务管理丰富、工具和理论，利用人类财务专家和人工智能机器（基于人造的认知智能与感知智能）组成更强大的人机协同智能系统，在双边动态开展复杂的农业财务管理活动中延伸、扩大与部分代替人类财务专家的各种财务管理工作，进而开展能够创造更多价值的战略、管理活动。第二，推进实施监督审计。它借助各种人工智能会计对相关业务活动进行监督，进而深度挖掘农业企业财务数据和信息背后的经营管理状况；持续改进财务分析质量和水平的同时，提升其对业务工作的改进与落实。与此同时，它可以发现与反馈存在的各种风险和问题，从财务管理、预算编制和资金分配的视角设计出更优化的经营管理模式。通过综合分析企业的资产规模、资金筹集分配、投资盈利水平等信息，以科学的财务分析助力未来发展规划和管理决策的科学性和科学性。第三，发挥管理会计职能。构建以商业智能为基础的智能化管理会计平台，是智能化财务的重中之重。在此过程中，要合理打造农业企业的人工智能财务体系，综合多种会计知识、计算机技术和信息技术等，综合经营分析、财务决策、会计报表分析与预算管理等等多种功能，更高效、更精准地处理农村企业的财务会计信息。助力管理、决策、财会的高效性与科学性。双汇集团财务系统的财务机器人流程中用到的自动化技术，是典型的电脑模拟技术，在财务会计活动中通过模拟财务管理与会计核算的具体操作流程，结合机器人的自动化流程开展财务，多技术融合的优势，成本控制的实现、工作效率的增强都得以体现。在此基础上，基于人工智能的智能财务平台才能逐步构建起来，有效推动智能财务的可持续发展。河南省不少农业企业纷纷利用芸豆会计智能财务管理系统，其智能化、全自动的财务系统借助人工智能科技、图像识别技术使传统的人工财务记账转变为如今的人工智能处理财务信息，形成了更加标准化、更智能化的记账理财记账流程。它充分发挥管理会计的职能，将服务于当地农业企业财务管理当作重中之重，为大量农业小微企业、财务企业提供多元化、专业化的财税综合服务平台，持续强化其管理会计职能。

三、人工智能赋能农业企业财务的主要渠道

如今一些农业企业主不懂得借贷记账法和财务会计业务，又面临着压缩劳动力成本和企业开支的压力。为了提升财务管理效率，它们邀请各类专业做账企业采取各种技术性财务软件，通过扫描各类原始凭证，使其自动生成政府机构认可的财务报表；在剖析财务报告的过程中发现更多审计漏洞，改进审计手段与方法。会计计量领域的公允价值计量以会计信息相关性为基础人工智能促进业务财务的有效融合，从实时获取的海量数据中获得更大的公允价值，切实增强会计信息领域的相关性。

（一）人工神经网络

人工神经网络系统涵盖大量的网络神经，是传递财务信息的关键途径，它能够精准而快速地传递财务信息和数据。人工神经网络有BP、ART、RBF、HOP等多种网络，采取类型众多的处理单元，对人脑神经系统的相关机理和操作进行模拟，依据差异化的联结方式组合而成相应的网络。它通过学习知识库、自主学习、深度学习、修改推理机的，帮助人类扩展对各种外部世界的深刻理解与智能化控制。这些以人工智能为基础的网络神经系统，通过模拟人类的神经系统，对为数众多的财务信息和数据进行处理，依据各个板块的要求提升财务信息数据分类的准确性和科学性，然后交给专业化的财务管理子系统处理，完成后分类整合全部的财务数据和信息，并返回原处。如今它已经被普遍运用在农业龙头企业等各类公司的财务管理活动中。如中粮集团有限公司作为国内著名的农业产业化龙头企业，其基于人工神经网络的智能财务管理系统综合BP、ART、RBF、HOP多种神经网络。基于BP神经网络财务系统，侧重于函数逼近、分类、预测和优化等诸多领域。该公司以期进行纳税评估、战略财务管理、风投项目评价等多个领域。ART网络重点用在财务信息挖掘、财务数据质量控制、深度挖掘隐蔽性强的财务数据和信息，财务危机报警与财务诊断等多个领域。RBF网络聚焦该集团的客户关系管理业务与相应的施工项目造价评估等活动，HOP网络则被广泛运用到该企业的工程技术领域中。

（二）财务管理专家系统

就财务管理专家系统的字面意思而言，这种人工智能系统达到专家级别的专业化学习、理解、运用和分析能力。财务管理专家系统作为一种非常典型的智能程序系统，可以借助人类专家的问题解决方案、各种理论、经验、方法和知识，化解财务领域的各种复杂问题。财务管理专家系统能够依托计算机能够在非常短暂的时间内获取大力的专家知识，且永久保留专家知识、易于复制和快速转换，其分析判断能力不会受到环境的较大影响。与人类专家相比，它的成本相对比较便宜，能够在很大程度代替相关领域的专家。如今用友、友强等不少财务软件开发公司纷纷开发出基于云存储的农业企业财务管理专家系统，农业企业能够通过租借的方式获得这些人工智能技术。北京大北农科技集团作为一家著名的农业高科技企业，如今已经成长为以种业、饲料为主体业务，以植物保护、动物保健、生物饲料、种猪、疫苗为辅的农业大型知识企业。它采取友强财务公司开发设计的财务管理专家吸引，以有效化解企业财务会计领域中难以解决的复杂问题，合理而科学借助该专家系统化解这些难题。它借助人工智能技术，对复杂的各种财务问题进行转化，使它们成为一个个易于解决的、难度不大的子问题，并逐步解决这些子问题，再经由财务管理专家系统从整体上进行综合和优化，从而形成更科学的财务管理解决方案。当前国家正在大力推行“金三”系统，它充分利用大数据分析技术，完善财务指标分析机制的设计和建设。它能够从农业企业的海量申报数据中比较和获取非正常的各种财务指标，强化国家对农业企业的财务监管。审计专家、金融实务人才、财务分析师在财务会计实务中积累了珍贵的、不成文的经验与知识。这些知识和经验应通过相应手段，被保存和累积到专家系统知识库中，以有效发挥专家专业的知识技能优势，更有效地提升农业企业的会计财务管理质量和水平。

（三）智能识别提高全样本审计效能

农业企业利用人工智能财务管理技术，可以快速而准确地识别和处理海量的财务会计信息，它可以规避传统抽检的舞弊风险、审计面不够宽泛、重大人为失误、耗时较长、效率较低等诸多问题。德勤会计公司为世界上不少农业企业提供基于人工智能技术的全样本审计服务，尽可能地消除人为因素导致的不利影响。整个操作过程的业务风险得以降低，记录追踪准确而全面。农业企业的合规审计业务得以实现“全查”，以更加智能化的方式完成各个任务的相应步骤，能够当作审计证据并满足合规要求。这是因为，人工智能财务会计软件具备较强的光学扫描、自然语言处理等性能，能够从农业企业数量庞大的财务信息中识别出关键的审计内容，自动做好财务会计的审计归纳。它可以化解人工难以准确快速提取样本关键性材料的问题，对传统审计流程进行优化、劳动力得以从繁重的脑力中解脱出来。同时，财务信息采集和审计内容提取的精度和速度得到显著提升。

（四）各层财务人员积极适应

整体来看，财务会计队伍的角色要持续转型，发挥“军师”、“参谋”的决策支持功能。要以引入的人工智能信息系统为支撑，顺应管理会计领域的发展和智能化、信息化财会系统的深层次变革，适应智能财务的快速发展。大型农业企业财务会计队伍中的基层、中级、高级会计人员面对人工智能日益广泛运用于财务管理的形势，都应积极行动起来。首先，基础会计人员要做好报销、传输、整理、制单等重复性、简单化的财务工作。要掌握更多角度、更多层面的财务会计知识，实现自身专业、职业的不断发展，成长为人工智能无法代替的复合型专业化人才。其次，中层财务工作者要做好企业报表的统计分析、数据处理加工、成本管控等，首先要转变财务管理的思维，从之前的财务思维过渡到决策助力和管理会计层面，持续放大财务会计管理的眼界和格局，强化相关经济业务的管理与预测，协助处理公司风险处理和公司战略，促进企业的平稳尽快发展。要充分利用各种人工智能处理简单化、重复性强的业务工作，并以此进行精准科学的数据分析和统计结果研读，实时跟踪财务信息，并做出有效判断，逐步提升工作效率。再次，高级财务工作者要充分把握企业的资金调度、资本构成决策、投融资成本使用与风险、业务风险分析等；要保持对经济环境、政策、市场等的敏感。不断熟悉所在企业的具体业务模式，参与企业发展战略的制定，制定与公司发展相适应的财务管理规划。以财务资金的使用和调度助力投资融资决策的科学性，从而实现关联方采访、利润最大化等多个目标。

结语

随着乡村振兴战略的深入实施和农业产业的高质量发展，包括人工智能在内的科学技术对农业的支持力度日益提高。各级会计人员要持续丰富业务知识和操作技能，在深入动态挖掘财务会计信息，促进多种数据源的有效聚合，洞悉企业发展变化的态势。通过打造基于人工智能的财务共享中心，形成更加规范的财务记录和会计报告。以人工智能的显著优势推动业财融合、全面审计监督，促使数据信息利用效率增加、财务活动精细化程度提高。农业企业要持续发挥人工智能科技“军师”和“参谋”功能，推动企业正确决策、精细化管理、战略规划实施。

参考文献

［1］国务院.新一代人工智能发展规划［Z］.2017-7-8.

［2］王京京，马雄风，李丽霞等.人工智能技术在农业科研财务管理中的应用及前景［J］.农业展望，2018，14（04）：58-60+81.

［3］李嘉欢.人工智能下财务决策支持系统的机制与实施路径研究［D］.首都经济贸易大学，2019.

智能工业篇（4）

在昆山龙腾光电有限公司的新一代面板生产智能车间，工业机器人使用规模更大。企业相关负责人介绍，投入14.9亿元实施智能化改造，车间使用工业机器人数量达到300台，每台设备都配置一台控制电脑，通过网络实现自动化控制。由于面板生产的特殊要求，企业在智能监控上做足了文章。据介绍，龙腾光电的智能车间系统内含热感、烟感、温度、湿度、有害气体等检测，通过无线数传设备将数据发送至服务器进行集中判断处理。智能制造业让企业产能得到提升，产品缺陷率降低18%。

苏州市经信委投资处相关负责人介绍，该市工业经济总量大、体系较为完善，具有发展智能制造的产业基础。同时苏州市已进入转型发展、提质增效的关键阶段，面临着市场竞争激烈、劳动力成本上升、资源环境约束加剧等严峻挑战。这些都迫切要求企业不断提高智能制造水平。

为此，苏州市2015年推进“智能车间”建设，经初审及专家组评审，有16家企业的智能车间获得“江苏省示范智能车间”称号，示范智能车间数位列全省第一。16家江苏省示范智能车间智能化改造完成投资约20亿元，车间使用工业机器人数量共约900台。

该负责人表示，当前提高智能制造水平重点是要加快企业智能化改造，而以推进智能装备广泛应用、车间设备实现联网、生产过程实现实时调度、物料配送实现自动化、产品信息实现可追溯、车间环境实现智能监控、资源能源消耗实现智能监控、设计开发与生产实现联动协同、售后服务实现智能化为重点的“智能车间建设”工作是加快企业智能化改造的必由之路。

苏州大学机电工程学院院长孙立宁认为，当下在冶金、机械、电子等行业已经凸显工业机器人应用价值，未来在生物医药、微纳制造等新兴产业领域也将广泛使用智能化设备，机器人将参与企业生产的全生命周期。

“智能制造”市场广阔，让苏州高校产学研的成果与企业的智能改造需求一拍即合。近期，苏州工业园区职业技术学院自主研发的自动导引车就在当地一家大型外资企业中试用，自动导引车研发项目负责人王应海教授介绍，只要在一台平板电脑屏幕显示的工作区示意图上随机点击一个工作站点，自动导引车就准确跑到了指定地点。

智能工业篇（5）

近几年来，国家大力开发智能电网项目，江苏省一直是前沿阵地，而智能电力仪表的铺设是智能电网在大众面前展现的最直观的表象，这背后隐藏的正是智能工业的内核。

何为智能工业

一直以来，我国利用人口红利与资源优势，将中国建成了制造业大国，工业便成为了我们的支柱产业。制造业转型的口号已经喊了很多年，随着全球市场的萎缩和人口红利的消失，国内制造业正面临着前所未有的考验。许多城市可用的工业用地所剩无几，原材料、劳动力等生产经营成本不断上升。过去我们输出资源，现在我国对重要资源、能源的对外依存度不断提高。利用更为先进的技术降低劳动力成本，减少资源浪费，开发产品的更大价值成为工业转型升级的重中之重，从十二五规划中可以看出，智能工业将在这次产业升级中扮演重要角色。

总的来说，智能工业是基于物联网技术的渗透和应用，并与未来先进制造技术相结合，形成新的智能化的制造体系。这其中包括将各类终端、基于泛在网络技术计算模式、移动通讯等融入到工业设计的生产和服务的各个环节。

全国物联网产业联盟秘书长柏斯维称：“现在工业制造中普遍使用的现场总线、工业以太网、工业无线通讯都属于物联网的范畴。”从某种意义上来讲，智能工业与过去的科技工业相比，更多的是将传统工业，通过传感器，将机器与机器之间建立联系，同时利用互联网技术进行人与机器、机器与机器之间的交互，从而达到智能控制的作用。

“物联网技术在智能工业的应用，其中主要包括两大类：一是生产半成品或者成品的追踪，未来主导智能工业的一定是灵活的大规模定制，这就需要对生产半成品进行有效的识别和追踪，实现同一生产线对不同半成品的加工，产出多种成品。谈到对于成品的追踪，就需要涉及PaaS（Product as a Service）这种商业模式，通过对售出产品的跟踪，实现PaaS提供的增值服务，这将是未来的制造企业常态盈利模式；二是生产线数据的实时采集、分析和汇总，目前生产线上单个设备的数据可以实现远程监控和诊断，为工程师们提供参考依据。但是作为企业的管理者，更关心整个生产线解决方案的总体工作指标。这就得将生产数据上传到私有云，随时查看生产情况，具体分析到每生产一件单品所对应的实时成本。利用物联网可以轻而易举地满足这一需求。”

从工业制造产品研发环节来说，工业智能化就是将传统的先制造磨具，再加工生产的方式，转变成利用软件开发，通过“共建共享”机制，建设数据库和工业设计素材库，推广计算机辅助工程、工业仿真等技术，进而提高研发过程的自动化、智能化水平，进一步缩短研发设计周期。“只是制造胎心仪磨具我们就用了3个月，生产了近10个磨具，大大地浪费了资源和时间，让我们的产品上市时间一再推迟，”“快乐妈咪”CEO陶建辉告诉记者称，“如果开发软件足够智能，这些问题便可大大避免。”

柏斯维补充说道，“目前，还有很多企业正在尝试将传感器、执行器、电机、控制器中采集到的大数据进行深入分析。总体上来看，仍仅限于在单个企业内部的应用，并没有形成产业链的大闭环。”

各国均发力智能工业

国内在工业的转型升级道路上不断试水智能工业，老牌的欧美制造强国也一直在探索，美国通过政策刺激积极吸引高端制造业回流，德国也在不断地将制造业往前推进。

柏斯维称：“国外的各大制造企业也已经采用了物联网技术，发展智能工业。比如奔驰、宝马等大型车厂可以追踪到每一辆汽车的具体情况。戴姆勒触发了Car2Go这种新型商业模式。Car2Go的计费模式根据非常精确的汽车使用情况，包括发动机转速、加速度、车载重量以及其他的详细指标。这种模式激励了汽车的环保使用方式。第三方维修公司可以通过监控数据为车辆提供检修服务。第三方的服务中心可以为汽车提供停靠和保养服务。”

在工业发达的德国，智能工业被誉为继蒸汽时代、电气时代、科技时代三大工业之后的“工业4.0时代”。而这一概念就是在2013年4月汉诺威工业博览会上提出的全新工业革命理念。值得一提的是，“工业4.0”研究项目的背后有着强大的推动者，是德国联邦教研部和联邦经济技术部联手资助，并在德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子公司等产学界的推动下形成的，在德国这一项目成为《高技术战略2020》确定的十大未来项目之一。

业内人士普遍认为，一直处于全球智能工业领先地位的德国，通过“工业4.0”战略的实施，会使德国在继续保持国内制造业发展的前提下再次提升全球竞争力。

而我国一直在力求建设一个工业强国，在2012年工业和信息化部的《十二五物联网发展规划》中将智能工业等领域规划为重点应用示范工程，揭示了智能工业在我国未来社会经济机构中的重要地位。为了将智能工业产业化，国内各大自动化厂商开始积极布局和应对，科远股份从销售制动化仪表起家，到现在从控制系统、信息系统、装备自动化等领域积极开始研发应用，现在已经成为国内热工自动化方面的领军企业和上市公司。

智能工业篇（6）

【關键词】人工智能；工业经济；影响

【Keywords】artificialintelligence；industrialeconomy；influence

【中图分类号】F426；TP18【文献标志码】A【文章编号】1673-1069（2020）11-0029-02

1引言

在20世纪人工智能技术有了质的飞越，取得了突破性的进展。而近年来人工智能技术仍旧在不断发展，应用人工智能的行业也随着人工智能技术不断发展在不断地增多，例如，军事行业、服务行业、驾驶行业等。而随着人工智能在这些行业的应用，对我国工业经济的发展也起着一定的作用，本文简要地讨论了相关的内容。

2人工智能对我国工业经济的影响

2.1替代劳动力

我国是工业、农业大国，很多人以劳动作为工作、赚钱的途径，人工智能时代的到来有可能会替代劳动力，这种影响有利也有弊。对于个人而言，很多农民工会思考自己的工作和技能是否会被人工智能取代，有危机感。但是好处是这些人员会促使自己去学习新的知识以及能力，不断地提高自己的专业能力，发展新的技能，防止被取代[1]。对于企业而言，不断地使用劳动力会持续增加资金投入，很多工业相关企业考虑到雇一个工人的综合用工成本是很高的，除了薪酬外，还包括为员工缴纳五险一金等问题，因而他们会优先使用人工智能。但人工智能的应用只需要一次性投入，可以减少企业的资金投入，创造更多的经济利益。工业企业使用人工智能技术以及设备可以减少资金、税金的投入，因而很多企业出于成本考虑优先使用人工智能，这样自然而然会带来失业问题。但是工业企业并非随意应用人工智能，当下我国法律就工业领域人工智能应用问题加强了对劳动者的保护。对人工智能会替代劳动力这个问题不同的人员有着不同的想法，有的人是持悲观的态度，有的人持乐观的态度，根据调查可知，大多数的经济学家是持相对悲观态度的，认为人工智能有可能会替代劳动力，从而影响工业经济增长。

2.2增加就业岗位

前面讲到人工智能在工业领域中的应用会替代劳动力，但与此同时也会创造就业岗位。众所周知，人工智能包含很多方面，在工业领域中很多人工智能的自动化技术以及设备逐渐得到应用，这些新引进的先进设备为人们创造了新的就业岗位，带动了工业经济增长从而推动了国家的经济增长。根据一些专家、学者的研究发现，人工智能技术以及设备的应用实际会为那些没有应用人工智能的生产环节创造更多的就业岗位，让工人、劳动力可以专注于无法通过人工智能完成的工作。

2.3促进产业结构优化

近年来，很多人工智能技术应用在工业领域中，如大数据、云计算、5G通信等，这些技术的应用导致工业的生产、传输、存储、处理、分析等不同环节发生全方位、革命性变化，这些数据、算法变化是依靠人工智能技术运行的，从某种方面上讲，工业领域中的一些人工智能技术可以说是一种现代的信息技术，是当下互联网时代的重要组成部分。随着这些人工智能的应用，我国工业领域也发生了翻天覆地的变化。人工智能技术涉及很多现代先进的技术，这些先进技术的应用必然会促进工业产业链中各环节技术产品的集群式、爆发式增长，优化了产业结构，从而促进工业经济的增长[2]。

2.4促进工业生产智能化，提高生产效率

随着时代的发展以及社会的进步，人工智能技术不断地应用在工业领域，这些智能化设备技术的应用促进了工业行业生产流程的智能化。在改革开放初期，我国科学技术不发达，很多工业领域中的生产设备都是流水线式生产，工业工作中所涉及的每一步工作都需要人工操作，很多关键的工作环节以及决策判断都需要依靠人力劳动或者人们思考来进行。但是人工智能自动化时代的到来为工业生产带来了智能化和集成化的改变，可以提高工厂的工作效率，使用更多的人工智能设备以及技术，这意味着工厂和车间可以实现更长的作业时间。众所周知，当前劳动力成本逐步提高，尤其是加班需要支付两倍或者三倍的薪资，但是设备不需要，工厂只需要支付值班人员的费用就能够让工厂二十四小时开工运转，可以在提高生产效率的同时减少资金投入。目前，在美国、德国等一些国家都已经出现了不停工的“无人工厂”[3]。

2.5降低工业生产的危险性

工业是我国几大产业之一，其对我国的经济发展有着很大的促进作用，在工业领域中很多工业生产工作都涉及高危险性的环节，在之前人工智能还没出现时每一项工作都需要由工作人员亲自操刀去实践，即使危险系数高的工作也需要由工作人员去进行，因而经常会出现一些危险事故，造成工作人员的伤亡，面对这些危险因素当时的管理人员以及工作人员是无能为力的。但是人工智能的出现可以制造出工业机器人，或者相关的保护装置，高危工作可以由人工智能机器人进行处理，如果必须由工作人员来进行可以利用先进的设备来探测危险，最大限度降低危险发生的可能性。人工智能在工业领域的应用，在降低人工风险的同时还可以提高劳动生产率，减少生产商品的社会必要劳动时间。

2.6提升工业产品的质量和性能

智能工业篇（7）

1 引言

 

所谓的工业技术4.0，是指利用物联信息系统将生产中的供应，制造，销售信息数据化、智慧化，最后达到快速，有效，个人化的产品供应。而在如今制造业开始逐步应用智能化技术的背景下，工业4.0的出现，则能更好的推动制造业智能化技术的发展。基于此，本文就工业4.0推动制造业智能化技术的发展进行了探讨，相信对有关方面的需要能有一定的帮助。

 

2 智能技术系统

 

2.1 三大技术发展加速催生新一代技术系统

 

进入21世纪以来，信息与通信技术取得了突破性进展，出现了如下3个重要的技术发展趋势。

 

(1)电子部件的微小型化。

 

随着超大规模集成电路技术的突破、电子设计自动化的广泛应用以及半导体工艺的迅速发展，新型微控制器和8核、16核等多核微处理器研发速度明显加快，新产品不断问世。这些新型电子部件具有集成度高、可靠性与性能价格比高、抗干扰能力强以及功耗低等优点;平行计算功能极大地提高了信息处理能力，为智能技术系统的研发创造了优越的硬件条件。

 

(2)软件成为创新的驱动力。

 

由于功能的增加、产品用户特定需求的增加、交付要求不断变化、不同技术学科和组织日益融合以及不同的公司间合作形式迅速变化等原因，工业产品及其相关的制造系统变得越来越复杂。特别是具有嵌入式软件的系统，其复杂性还在快速地增加，管理这样复杂的系统，其难度越来越大。

 

(3)工业生产系统网络化。

 

过去二十年，互联网很好地解决了人与人之间的互联互通，并颠覆了与人密切相关的一些传统行业。今后，随着技术的不断发展，互联网将要实现物与物的互联互通，进而实现信息世界与物理世界的融合，于是产生了物联网。工厂生产系统需要完成控制功能，为了将控制技术融入互联网，在将物理设备联网的同时，也要将计算与通信嵌入实物过程，并使其与实物过程密切互动，从而出现了信息物理融合系统，又称工业互联网，它将互联网的发展推向了新高度。

 

2.2 智能技术系统的定义与特征

 

以上3个技术发展趋势加速了机电一体化系统的升级。新一代技术系统将以机械学、电气/电子学、控制工程、软件技术和新材料的紧密相互作用为基础，通过“嵌入式智能”产生一种超越机电一体化的新系统。

 

在这里，信息技术将与诸如认知科学、神经生物学和语言学等非技术学科相融合，跨学科融合不断研发出过去只是在生物系统中才使用的新的集成方法、技术和规范，使用这些方法、技术和规程可以将感知、认知和执行功能集成融入技术系统，这样的技术系统称作智能技术系统。

 

智能技术系统具有自动适配功能，适应力强，并且使用方便。同时，系统还具有节约资源、可进行直观操作以及可靠性高等特点。

 

通常，智能技术系统都具有如下主要特征。

 

适应性，即智能技术系统能够与所处的环境相互交互，并能自治地适应它们的运行模式。按照这种方式，在设计人员设定的框架内，智能技术系统能够在运行期间逐步完善，从而确保它们能够长期保持最佳使用状态。

 

坚固性，即智能技术系统能够在动态环境中灵活和自治地运行，甚至能够在开发设计者不希望或未曾预见到的环境中运行。系统能够处理不确定或者不足的信息，确保至少达到某种使用等级，满足各种要求。

 

可预期性，即以经验积累的知识为基础，智能技术系统能够预测未来的效果和可能的情况。按照这种方式，系统能够早期识别出风险，并能及时选择和执行适合的策略，迅速解决问题。这样一来，系统就能够更有效地实现目标。

 

用户友好性，即智能技术系统能够适应用户指定的特性，能与用户进行合理的交互。对用户而言，系统具有一定的理解能力。

 

3 认知信息处理参考模型及其模块的研制

 

3.1 非认知系统与认知系统

 

信息处理方法是推动机电一体化向智能技术系统升级的主要推动力。机电一体化系统与智能技术系统的信息处理方法是不同的。机电一体化系统在传感器和执行机构之间提供一种反应式和固定的耦合。而智能技术系统则类似于具有认知的生物，能够变更这些耦合。认知处理不会取代直接的和反应式耦合，它会与后者共存。认知系统和非认知系统的比较如图1所示。

 

3.2 认知信息处理参考模型

 

如上所述，认知科学完全参照认知生物的行为，以此为基础创建了智能信息处理技术。因此，评价一个系统是否具有“智能“，应该看该技术系统是否具备如下3个特殊的特征：

 

(1)主动嵌入到环境中，并能够与所处的生产场景环境交换信息;

 

(2)借助周围环境与系统相关信息的内部表达，产生灵活的、与环境相适应的控制动作;

 

(3)具有学习和参与综合信息处理的能力。

 

3.3 操作器-控制器智能模块的研制。

 

为了实现STRUBE认知信息处理3层模型，德国帕德博恩大学Jugen Gausemeier教授领导的研发人员开发了用于自寻最优系统的操作器-控制器模块。在这里，信息处理分成3级，即控制器、条件反射操作器和认知操作器。

 

控制器的主要任务是按照更优的方式控制基本系统的动态性能。其控制回路是获取测量信号和确定调节信号十分有效的链路，因此称它为“原动”回路。该级软件在硬实时条件下运行。大量控制器配置能够由控制器本身完成。

 

条件反射操作器的操作能够监视和指挥控制器。它不能直接访问系统的执行机构;但是它能够通过改变参数和结构，完成对控制器的修改。条件反射操作器本质上是面向事件的，它与控制器紧密相连，其按硬实时方式处理事件。

 

作为认知操作器的连接部件，条件反射操作器可以当作控制器和那些软实时或不能实时工作的部件之间的接口。它将进入的信号过滤，并将其送给下一级。条件反射操作器负责若干OCM之间的实时通信，这些OCM一起构成一个自寻最优控制系统。

 

认知操作器位于OCM的最高一级，系统能够采用各种方法(诸如学习方法、基于模型的最佳化方法或基于系统的知识的系统方法)，去使用它本身和其周围环境的信息，以提升它自身的性能。在这里，特别要强调能够实现自寻最优的认知能力。

 

4 智能子系统与智能网络化系统

 

智能技术系统具有两种结构形式，一种是子系统基本结构形式，即智能子系统;另一种是组群结构形式，称作智能网络化系统。

 

对于大型机械装备或生产流水线，为了完成各种各样的功能，通常都由几个子系统构成，它们被看成是一个相互作用的组合体。这些智能子系统在地理位置上是分散的，通常采用分布式结构，它们彼此之间需要进行通信和协调，从而形成了网络化系统结构。

 

但是，由此产生的网络化系统的功能作用仅能通过单个系统间的交互作用呈现出来。无论是网络还是单个系统的角色都是静态的，而要完成整体功能作用，就需要借助于通过动态改变来实现。在过去，这完全是分开考虑的问题，诸如一方面是云计算，另一方面是嵌入式系统。现在，我们可以采用最新的信息物理融合系统(CPS)的途径进行集成。

 

5 智能技术系统的实现

 

从2007年开始，德国科技创新主要依靠分布在全国各地的15个前沿技术创新集群，每个集群都主攻一个专业方向。“it’s OWL”北威州创新集群专注于智能技术系统产品与系统的研发，它是欧洲具有最强产品开发能力的地区之一，其愿景是成为全球智能技术系统市场和技术的领导者。

 

该集群共有174个成员，包括25个工程和顾问咨询公司、25个核心公司和78个基本公司、6个高等院校以及10个竞争力中心。2012年2月，某教研部投入1亿欧元，支持45个产品和生产的研发项目，计划用5年时间完成。这些项目分为平台、创新及可持续项目3种类型。

 

平台项目，即为推动集群内各家公司在今后几年内进入智能技术系统业务领域，以及实现技术成果向大量中小型企业转移，创建自寻最优控制系统、人机交互、智能网络、能源效率以及系统工程等5个最基本的技术平台。

 

创新项目，即系统集群内的核心公司为实现战略目标，基于上述技术平台，开发子系统、系统以及网络化系统等具体产品和解决方案。

 

可持续项目，即这些项目研究采取7种有效措施，在政府计划支持的时间结束后，仍然能保持长期的可持续性。特别是在这些项目内，中小型企业在今后几年仍然能够自身实现智能技术系统的开发工作。

 

6 工业4.0智能自适应生产系统产品与应用

 

某公司为了实现工业4.0“智能生产”战略目标，按照智能技术系统的技术概念，研发了自适应生产系统。该系统采用分散式模块化结构，并使用公司最新研制的即插即生产智能化网络技术。

 

分散式模块化结构意味着整个生产过程所使用的机械、控制和通信系统全部采用模块化设计，这就使得生产制造系统能够按照工艺和生产的要求任意组合，系统的适应性可以通过插入或移除其中的模块来实现。

 

即插即生产技术具有自寻最优特性和即插即生产网络自配置功能。自配置功能是建立在实时通信系统的自配置方法和生产系统、模块和部件语义自描述能力的基础上，无须使用任何工程工具。

 

生产制造系统通过分析与理解外界及自身的信息，对系统中各组成部分进行自动协调、重组与扩充，实现对产品的数量、种类、性能和质量的自动适应，从而最佳地完成不断变化的工作任务。

 

该自适应生产系统已成功用于公司的I/O装置生产线，取得了满意的效果。按照计划，自适应生产技术与系统产品即将推向市场。与此同时，“it’s OWL”创新集群的各成员公司也将分批发布各种类型的智能技术系统的产品和系统，并在传统的机电一体化系统用户领域推广应用。这些创新的技术与产品，将为制造企业，特别是中小型制造企业的转型升级创造理想的条件，也为工业4.0的实现提供了具体路径和解决方案。

 

7 结束语

 

智能工业篇（8）

关键词智能工厂智能制造企业转型转型路径

第四次工业革命是网络技术与先进制造技术的完美融合。无论是最先提出工业 4.0 的德国，还是致力发展工业因特网的美国，都把智慧生产与智慧工厂视为工业 4.0 时代的核心。

科学界曾在 20 世纪预言，智能机器人将在未来完全代替人类工作，高度数字化的无人化工厂会成为生产制造业的主流。然而，在以自动化生产为主的工业 3.0 时代，再高度自动化的生产设备也无法脱离工人的操作。随着第四次工业革命的降临，这个梦想将不再是科幻电影中的美好愿望，而变成活生生的现实。西门子智能工厂的落成，东莞无人化工厂的投产，都标志着工业4.0已经到来，你不改变等于等死，你改变等于找死！工业 4.0 时代的工厂将变得高度智能化，甚至连产品零组件也会获得智能。智能生产线会根据产品零组件中事先输入的需求信息，自动调节生产系统的配置，指挥各个机器设备制造出千变万化的个性化订制产品，这就是未来智慧生产与智慧工厂结合智能工厂的概况。

众所周知，在德国，智慧生产被定义为数字化生产。工程师的绘图技术在智能工厂中将变得不再那么重要。因为在数字化生产模式中，产品的设计研发、零组件制造、生产组装，都是在同一个大数据平台上完成。先研发，后生产的传统制造节奏不会出现在智能工厂中，研发与生产几乎是同步进行的数字化生产，已经不再需要纸本的设计图。不用纸本设计图的数字化生产模式，不仅节约大量纸张，也大幅压缩产品的研制周期与上市时间。此外，这种智能生产模式让工人的工作方式也产生很大的变化。在未来的智能工厂中，负责产品零组件装配的工人无须再亲自动手，他的工作台上会有若干不同类型的零件盒，每当智能生产在线的自动引导小车运来某种待加工产品时，计算机就会从大数据平台中撷取相关信息，生产线的智能传感器会自动扫描待加工产品的条形码。然后，该待加工产品会经过智能生产在线的数十个质量监测节点，被智慧机器人安装上各种所需的零组件。工人的主要任务就是对产品加工流程进行视觉检测。经过智能生产线的多次装配与质量检测后，加工完毕的成品就会被传送到进行包装的位置。

在工业3.0的自动化工厂中，产品的包装与装箱仍然未能完全脱离人工。但是，在工业 4.0 的智慧工厂里，这些工作都会由智能机器人来完成，机器人把装好的产品用升降梯与传送带发往企业的物流中心。依照传统的生产流程，要完成这一系列任务需要数十名，甚至上百名工人；而智慧工厂的工人不需要手工完成上述工作，其主要任务就是对产品加工、包装、分配流程进行视觉检测，监督智慧生产线的运作状况，处理智能生产线的异常。一个人能达成过去上百人的生产效率，而且保持更好的产品质量，将操作失误降到最低，这就是智能生产模式与智能工厂的魅力。网络经济的发展，让全世界形成一股虚拟经济与实体经济跨界整合的潮流，这也对制造企业提出更高的要求：

首先，企业必须缩短产品上市的时间。网络技术的发展，让社会发展节奏不断加快。在这种大环境下，更新速度成为各种企业克敌制胜的法宝。假如研发与生产周期还停留在原有水平的话，企业就会不敌产品更快上市的竞争对手。

其次，企业必须改变提高生产效率的方式。传统工厂提高生产效率的办法，主要是让工人严格按照经过反复研究的标准化操作规范来作业，并且不时地加班。这种高投入、高耗能的工作方式，已经愈来愈难以提高工厂的生产效率。

最后，变幻莫测的个性化市场需求，促使生产制造流程必须具有更高的灵活性。立足于大量标准化生产的流水生产线，是第二次工业革命最重要的发明之一，这使得人类的工业制造水平大幅提升。尽管第三次工业革命催生自动化生产线、数控工具机、弹性生产线，但大量标准化生产依然是制造业的主要生产模式。随着个性化消费日益成为市场主流，生产大量、多种类的个性化订制产品将成为制造企业的主要任务。这就要求生产制造流程必须具有高灵活性，以适应个性化生产的要求。

融合虚拟生产与现实生产的智能工厂，就是被市场需求新形势催生而出的。以网络化生产与数字化制造为特征的智能制造模式，正在成为决定企业发展成败的关键。企业要赢得未来，要有超前意识和思维，紧跟发展趋势，提前布局好发展方向；使企业转型升级成功实现。

智能工厂的运作，无法脱离创新的软件与强大的硬件，其中最重要的就是产品生命周期软件。产品生命周期包含最初的方案设计、技术测试、生产规划，以及流水在线的加工组装、外形包装、装箱等环节。产品经过物流配送到最终使用者手上时，才算完成一个周期。随着工业 4.0 体系的进一步完善，产品生命周期甚至会延续到产品报废回收的阶段。

从根本上来说，工业 4.0 策略之所以会把智慧生产与智慧工厂视为核心发展内容，是为了在生产者与最终使用者之间建立直接联系。若想要实现这个目标，制造业就需要在三个层面上努力转型升级：

第一，建立灵活的生产信息管理网络。所谓灵活的生产信息网络，指的是融入先进网络技术的个性化生产体系。美国的工业因特网就是以此为重点研究对象。传统的 C2B（Customer to Business，顾客对企业）商业模式是先下订单再生产。物联网发展成熟时，消费者与工厂的智慧生产线就可以透过同一个大数据平台实现直接链接。例如，在工业 4.0 时代的智慧工厂里，消费者可以对房子装修、厨房定制等产品进行客制化预订。从提出需求开始，智能网络能随时把生产商的信息传达给最终用户，最终使用者也可以借助虚拟可视化等技术参观智慧工厂的模拟生产，见证灵活高效率的智能生产流程。智慧工厂已经能做到自主生产，省去工厂管理阶层、研发部门、生产部门开会协调工作的环节。如此一来，消费者就能更快、更便宜地获得自己想要的个性化产品。

第二，工业大数据的运用将为制造业带来巨大的商机。工业大数据的价值主要体现在三个方面：首先，大数据技术能提高工厂的能源利用率；其次，大数据技术让工业设备的维护效率提高，又能实现质量的突破；最后，大数据可以优化生产流程，并简化营运管理方式。例如，智能工厂可以在工业大数据的帮助下制造出智能汽车引擎。智能汽车引擎上安装多种微型智慧传感器，这些传感器会自动搜集汽车在行驶状态下的各种数据。智能传感器与智能工厂的工业大数据平台保持联网状态，可以实时将搜集的数据传输到大数据中心。大数据中心的智能软件分析系统可以自动对汽车运行状况进行精确检测，甚至预测汽车在未来可能发生的故障，从而增加汽车安全性与智能引擎使用的寿命。

第三，智能机器人与智能生产线将被制造企业广泛应用。西门子曾在 2014 年德国汉诺威工业博览会上展出新研发的智慧生产线。在围观观众的赞叹声中，两个智慧库卡（Kuka）机器人进行完美协作，熟练地装配福斯第七代 Golf 汽车的车门。特斯拉的机器人工厂，海尔的定制化工厂，双臂机器人应用，等等，机器人与智能生产线已经密不可分。两者正向更柔性生产和接近人类动作方向发展。

智能机器人最令人心醉的并不是精准快捷的装配技术，而是可以实现 M2M 模式的机器对话。智能生产线将人、机器、信息融为一体，其中最主要的是机器与机器之间的沟通交流和信息传递。假如前一个智能机器人加快速度，后一个智能机器人就会自动收到前者发送的信息。如此一来，两个机器人即可灵活而有默契地改变工作内容。前几分钟自动安装车门，后几分钟变成合作安装方向盘，并且喷漆。这种立足于机器谈话的智慧生产，是对工业 3.0 自动化生产的跨越式升级。

智能工业篇（9）

中图分类号：F24

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.15.037

1 工业企业产品成本核算内容

工业企业成本核算是企业管理的重要内容，构建完善的成本核算体系有助于促进企业的健康发展，按照生产费用标准可以将工业产品成本核算费用设定为以下几方面：一是直接材料费用。直接材料费用是企业生产过程中所消耗材料的费用，例如购买原料费用、配件费用以及产品包装所产生费用等；二是直接工资。工资在传统的企业中占据重要地位，主要包括企业岗位员工的薪酬以及福利的费用支付。企业人工成本包括基本工资、绩效工资、津补贴、加班加点工资、社会保险费用、福利费用、教育费用、住房费用和其他人工成本支出项目等情况；三是其它直接支出。其它直接支出主要是用于企业生产以外的费用支出。例如企业缴纳的生产税务、产品生产的设计等费用；四是制造费用。制造费用随着智能技术的不断发展其在其中所占据的比重越来越大。制造费用主要包括智能设备的投入使用、维修以及检修等费用。当然在智能工业生产环境下，工业产品的费用成本包含的内容越来越多。

综上所述，在智能工业生产环境下将成本核算内容按照生产费用的使用途径进行划分，能科学、准确的反映产品的成本构成情况，进而更加有力的实现对企业成本的控制，促进企业生产效益不断提升。

2 人工智能下生产车间环境的改变

基于科学技术的不断发展，人工智能技术在工业生产中的应用大大提高了产品的流水化作业，减低了人工参与产品生产的过程，因此人工智能下生产车间的环境发生了巨大的变化：一是机器人的计入提高了生产效益，通过机器人的应用大大提高了生产速度，并将产品生产的质量规格得到较大的提升。同时计算机控制系统的应用也提供了更加准确的信息，保证了生产安全；二是人工智能技术的应用改变了企业的管理模式。人工智能技术的应用为自动化技术提供了技术支撑，为了越来越多的企业对人工数量的需求在不断缩小，与此同时企业的生产效益在不断的提高。

人工智能下生产车间环境的变化对传统的成本核算模式产生了巨大的冲击：首先是产品成本计算结果相对正确率在不断的下降。由于人工智能对生产环境的改变，造成人工成本费用在不断降低，但是制造费用却相应的增加，而且制造费用的变化呈现多样化，因此增加了会计核算的难度；其次传统的成本会计多是以实际发生成本与标准成本进行比较，以此得到具体的数据，而在人工智能环境下，实际成本与计划成本之间的差异性越来越少，因此依靠此种成本核算模式已经不能适应人工智能会计成本核算的要求。

3 产品成本核算内容的变化

（1）直接工资的核算比例越来越少。由于人工智能技术的发展，企业人工数量越来越少，因此人工工资的支出比例也在不断的降低。直接人工费用的核算主要是人工作业过程的时间以及劳动量进行确定。当然直接工资核算比例的降低并不是说企业人工费用支出的减少，而是相对而言人工数量的减少。因为在人工智能技术环境下，企业虽然需要的劳动密集型人力在减少，但是对于具有高端技能的人才在提升，而且高端技能人才的报酬比较高。

（2）制造费用核算工作在不断提高。人工智能工业生产提高了先进设备的应用比例，尤其是工业实现全部智能化操作之后，直接人工成本就没有了，为此而来的则是制造费用核算比例的增加。尤其是设备维修与管理费用不断提高，成为产品成本核算的主要内容。以某工业企业为例，该企业通过应用智能设备，降低了人工数量，企业的财务支出由过去以人工为主转化为以设备维修与保养为主，因此在人工智能技术环境下，企业的制造费用核算标准在不断提高。

4 人工智能下产品成本核算程序的变化

人工智能下企业产品的成本核算程序必然也会发展变化，具体表现在：自动化管理，运用ERP（企业资源计划的简称）进行成本核算，如库房的领料、人力部门的考勤、车间的产量及废品率等；运用财务软件进行账务处理，输入记账凭证、审核、记账、结账及出报表。在车间专设成本核算员，负责输入、收集及整理与生产产品有关的数据；在财务上专设成本会计，根据ERP系统调出打印的单据、成本核算员及人力部门提供的各种成本汇总表，输入记账凭证，进行账务处理。以某证券信息技术软件公司为例，在产品――产成品――实现销售后按照预计的使用年限逐月摊销――每一会计年度终了：（1）根据信息年费收入情况，评估账面存余的产成品成本，决定是否计提减值准备；（2）根据在产品的继续投入状况，判断是否已经是下线的项目，决定是否当期撇账；（3）根据是否有新产品替代，决定将老产品的剩余成本全部撇账。

智能工业篇（10）

分类号G764

1 问题的提出

残疾人职业教育是提高残疾人自身素质的重要基础，也是残疾人融入社会、促进个体自我发展的重要途径。培智学校职业教育是残疾人职业教育的重要组成部分。2009年5月7日，国务院办公厅转发了教育部等部门《关于进一步加快特殊教育事业发展的意见》，该《意见》第13条指出，“大力加强职业教育，促进残疾人就业。特殊教育学校要在开足开好劳动技术、综合实践活动等课程的同时，开设符合学生特点、适合当地需要的职业课程。根据市场和社会需求，加强残疾人中等专业学校骨干专业课程的建设”。中共中央政治局2010年6月21日召开会议，审议并通过了《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》第十章提出，“加强残疾学生职业技能和就业能力培养”，“大力推进残疾人职业教育”。2012年6月14日，教育部关于印发《国家教育事业发展第十二个五年规划》的通知，该《通知》第六部分第4条指出，“开展多种形式残疾人职业教育，使残疾学生最终都能掌握一项生存技能”。

党的十报告第七部分第1条也指出，要“支持特殊教育”。由此可见，党和国家十分重视特殊教育和残疾人职业教育。同时，我们也进一步认识到，培智学校职业教育是使智力落后儿童掌握一技之能，“从学校步入社会，实现自食其力的立交桥”。因此，加强培智学校职业教育有着极为重要的现实意义。然而，培智学校职业教育在学生观、培养目标、课程教材、教学及评价等方面，仍然存在一些与智力落后儿童自身特点相脱节的地方。教学实践中，需要我们不断学习和应用新的教学理论。无论是哲学取向的教学理论，如赫尔巴特学派教学理论，还是心理取向的教学理论，如行为主义、建构主义等，其教学目的都是通过学习知识和技能，发展学生的智力和体力，以适应生活并使其成为社会的建设者或自食其力的劳动者。但仅有这些理论还不够。近年来，随着经济和社会的不断发展，经济增长方式的转变对培智学校职业教育提出了更为全面的要求。多元智能理论所倡导的尊重个体差异、尊重每一个体发展的思想，为我们挑战传统，形成培智学校职业教育有时代特色的教育观，提供了有益的借鉴。

2 多元智能理论及其主要观点

多元智能理论是美国哈佛大学教授、著名发展心理学家加德纳于1983年针对传统智能一元化理论提出的。在其《智力的结构：多元智能理论》一书中，详细阐述了多元智能理论的基本构成及内涵。他认为，传统偏重智力商数（IQ）的这种“唯一机会的教育理论”会造成许多学生失去自信，并指出：人的成就不是简单地取决于智商。智商高的人无非是语言智力高和数学逻辑智能高。而事实上，个体除了这两种智能，还具有音乐智能、空间智能、身体运动智能、人际智能、自我认识智能，即七种智能。到1995年，加德纳又对其理论做了补充，提出了除前面的七种智能，还有一种自然观察智能。他认为，八种智能是独特的，一种智能不能由另一种智能来替代。它们都是社会生活所必须的，无法说哪一种智能最重要，它们同样重要。该理论认为，每个学生都拥有自己的优势智力领域和智力类型，而传统理论则是仅以语言文字能力和数理逻辑能力来评价学生的优与差，因此，学校里不存在所谓的“差生”。该理论提醒我们：根据多元智能理论判断一个人能力如何，不能仅凭学业，还应参照其它多种智能，才能评定一个人的成就。要倡导智力落后儿童的和谐发展；充分展现其自身发展的潜能。不能单纯以其考试或考核的成绩论优劣，而应从各方面发现优势，发展潜能，培养人才。

多元智能理论可以帮助我们更好地理解和公平地对待特殊儿童，尤其是智力落后儿童。在学生观方面，倡导要面向全体智力落后学生。不论是轻度智力落后，还是中度智力落后或重度智力落后的学生，他们都是学习的主人，有同等的学习责任与义务，都是一个个活生生的、有血有肉的、有情有意的完整的个体，要全面悦纳每一位智力落后儿童。在教学过程中，要重视智力落后儿童之间的个体差异，根据他们不同的智能特点和表现形式，使其有机会利用自己相对发达的智能学到知识。在课程设置中，要优化专业领域课程结构，开发课程资源。在教学评价中，要强化多元，各类智能要统筹兼顾。

3 培智学校职业教育教学工作存在的问题

随着我国特殊教育事业的不断发展，培智学校职业教育作为中国特色社会主义职业教育及残疾人职业教育的重要组成部分，也日益受到关注。在课程与教学改革的过程中，培智学校职业教育课程设置与课堂教学改革取得了一定成绩，但同时也存在一些不容忽视的问题。

3.1教育教学观念比较陈旧

培智学校传统的职业教育，或者过分注重以学生语言智能和数学逻辑智能为基础的职业知识教育，或者过分注重单调重复的技能训练，而容易忽视与学生其他六种智能相关的职业技能开发和培养。教学是以课堂、教师、课本三者为中心，注重知识传授，强调了知识的重要性。但却忽视了智力落后儿童的身心特点和实际兴趣，不能正确估计学生的接受能力，教学缺乏生活化和个性化。

3.2培养目标相对单一

《特殊教育课程与教学》一书中指出，弱智青少年职业教育的培养总目标与其他职业教育的目标应一致，即培养德、智、体、美、劳（职业劳动技术）全面发展的，为社会主义现代化服务的初级技术工人。但事实上，根据多元智能理论，每个智力落后儿童都有其独特的个性和潜能特点。培智学校职业教育存在课堂教学偏重学生对一门劳动技能一般操作规范（知识）的掌握，但对学生的劳动态度、体质体能、职业道德等方面重视不够，在与学生个体特性和潜能发挥的接合上不够紧密等问题，多元智能的培养和开发相对薄弱。

3.3对学生的多元智能认识不足

智力落后学生课堂上的问题行为（如“自言自语”、“大哭大闹”、“任意离开座位”等）很多，这是学生主体自身特点造成的。课堂教学中，教师对此往往重视不足，不能运用正确的方法，及时调控学生情绪，调整教学策略，以致影响到了课堂教学效果。而由于一些教师没有形成多元化的学生智能观，不能发现并利用学生的优势智能开展培训，教师应树立学生的多元智能观，注重对不同学生不同智能的培养。

3.4教学方法不够灵活

培智学校职业教育的课堂教学方法不够灵活多样，与普通职业教育一样，存在“理论灌输式”的教学方法，忽视课外教学和实践教学，不利于智力落后儿童掌握职业技能，导致课堂效率低；同时，有些教学中缺乏趣味性、生活性和科学性，存在机械训练的问题。

3.5缺乏多元视角评价

对智力落后儿童职业教育教学效果的评价应该是多元并举的。课堂教学是一个极为开放的教和学的过程，学生的很多学习活动在教师的视阈之外。实践中，有的教师单方面地依靠学生掌握知识的情况对课堂教学效果作出评价，缺乏对学生动手能力、应用能力和创造能力的客观考核。这种单一的评价标准，不利于教师发挥课堂优势，结合智力落后儿童智能特点，多角度、全方位地开展教学活动。

4 多元智能理论对培智学校职业教育教学工作的启示

特殊教育是促进残疾人全面发展、帮助残疾人更好地融入社会的基本途径。智力落后学生生理、心理等方面的缺陷，使他们在学习和生活中存在较大障碍，学生之间也存在较大的个体差异，给教学及评价带来诸多困难。多元智能理论为我们考察培智学校职业教育问题提供了新方法，为我们的智力落后儿童职业教育教学改革提供了新思路。

4.1树立积极乐观的学生观

培智学校职业教育课堂教学的过程，就是智力落后儿童知识生成、技能形成与智能发展的过程。多元智能理论要求教师应重新认识教学对象。每个学生都有自己的智力特点，都有自己的优势智力领域和弱势智力领域。每个学生都是独特的，也是出色的，都有机会在自己所擅长的领域取得成功。因此，教师应该树立积极乐观的学生观，正视学生的智能差异，尽最大可能为学生创设形式多样、适合不同智力落后儿童身心特点且易于接受的有效课堂，促进学生优势智能的发展。

4.2在职业教育中重视智障学生多元智能的培养

多元智能理论是适应时代和社会发展需求的现代教育理念，与素质教育理念相一致。智力落后儿童的智能也是“多元”的，而且每一种智能在认识世界和改造世界的过程中都发挥着巨大的作用，具有同等的重要性。因而，培智学校职业教育应从学生智能结构差异出发，注重培养学生的多元智能。在教学过程中，重视智力落后儿童之间的个体差异，根据他们不同的智能特点和表现形式，找到切入点，对症下药。因此，要针对智力落后儿童的身心特点和个体差异，为每一位学生制订出个别化的职业教育计划，采取多元介入的方式为每一名学生提供发展的多元途径。

4.3灵活采用多种教学方法

为提高培智学校职业教育课堂教学的有效性，就必须摒弃传统的灌输式课堂教学模式。教师应把课堂教学中的学习主体与学习环境充分融合，把课堂教学中的知识与技能和智力落后儿童的个性特点、兴趣爱好、接受能力及优势智能充分结合，把知识与技能的传授变成孩子们想学、乐学、会学的过程。我们提倡把职业教育课堂讲解与职业技能训练及工厂等实习实践紧密结合，同时尽可能运用示范、模仿等多种教学方法，并通过教学的生活化，充分调动每个学生学习的积极性。

4.4优化培智学校职业教育课程设置，开发教学资源

智能工业篇（11）

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一门前沿交叉学科，涉及计算机科学、脑科学、神经生理学、心理学、语言学、逻辑学、行为科学、生命科学，以及信息论、控制论和系统论等领域。1956 年达特茅斯会议提出：让机器能像人那样认知、思考和学习，即模拟人的智能。《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017 〕35 号）：跨界融合成为重要经济模式；加快AI融合，发展智能化经济、建设智能化社会，构筑知识、技术、产业三方互动融合及其人、机、文互相支撑的良好环境；发展智能服务（包括智能教育、智能医疗、智能健康和养老）；推荐社会治理智能化（涉及政务、法庭、城市、交通军民融合、环保等）；加强人工智能领域军民融合。智能教育、智能医疗、智慧法庭、智能交通、智能农业等行业的智能化升级，都需要新闻出版行业知识服务的支撑。

二、传媒企业现状分析

近年来，随着国内媒体企业的不断融合发展，大量媒体信息不仅通过图书、期刊、报纸、广播、电视等形式传播，还向网站、抖音、微信等新的传播渠道延伸。与此同时，国外媒体企业对人工智能技术的探索及应用也日益重视。（1 ）传媒企业非常重视人工智能技术，不断增强其引导能力和传播效果。（2 ）人工智能技术对媒体采―编―发流程的影响很大，涉及传媒企业生产各个环节。（3 ）人工智能算法推荐新闻、合成主播等智能技术应用。例如：个性化信息流分发、今日头条算法推荐、AI合成主播、“媒体大脑”。（4 ）人工智能对传媒企业影响深远，促进其新业态产生及媒体融合发展。

三、传媒企业机遇与挑战

人工智能与媒体各生产环节深度融合、提质增效，但也面临着不少机遇与挑战。① 机遇。促进智能升级：各环节变得更加智能化（选题策划、编辑、校对、排版、印刷、营销等）；出版行业与其他行业深度融合。② 挑战。AI技术积累和人才储备不足；资源整合难度比较大：大量高质量专业知识资源、数据格式不统一；传媒企业和读者之间、生产与发行之间渠道不够通畅。（1 ）人工智能技术水平领先于观念认知水平。当前，传媒企业对人工智能的认识最常见的误区表现在观念意识、认知维度、重视深度三个方面：① 观念意识，运用人工智能技术加速媒体融合，认识不充分、不到位；② 认知维度，在媒体企业生产领域的各环节中，还不能清楚地认识到人工智能技术应用效果；③ 重视程度，清晰的发展目标、可行的实施途径和发展的战略规划，这三方面是传媒企业目前还比较缺乏的发展因素。（2 ）传统的媒体企业较难适应变革。① 组织架构、业务流程难匹配。② 资金受限。有关人工智能的软件、硬件引进与研发，以及数据库平台搭建与管理的资金投入都较高，可用资金很难在短时间内有效利用。③ 人才队伍建设跟不上媒体智能化发展要求，缺乏媒体智能化发展所需的复合型人才，特别是在技术、运营等部门，领军人才少之又少。大多数传媒企业出现人才留不住、用不好的情形。（3 ）传统媒体企业人工智能技术经验不足。科学技术的有效利用是媒体企业生产和可持续快速发展的重要因素。如何科学合理地研发、运用智能化技术，开发满足市场需求的新形式，促使智能化应用水平与人工智能技术本身发展水平相匹配，是媒体企业从传统向智能化转型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的训练数据是传媒企业智能化发展的重要砝码。提高人工智能技术的应用水平，大量的高质量数据积累是不可或缺的。当前，不少媒体企业积极、大胆尝试，大量的文档、图片、视频等数据资源，需要强大的财力和物力去支撑“数据清洗”及其相关工作，并最终生成高质量的信息化数据。（5 ）用户的数据安全与隐私保护成为急需解决的难题。随着媒体企业的快速发展智能化，同时也产生了大量数据，因此，保障用户个人信息、行为数据的安全，尊重用户的个人隐私，提供精准、优质的服务就显得尤其重要。

四、传媒企业发展建议和趋势展望

（一）发展建议

随着各种媒体的不断融合发展，各行业对于人工智能的广泛应用不仅是一种普遍发展趋势，而更是媒体企业掌握变革发展的金钥匙。只要能在智能化技术应用领域取得领先地位，媒体企业成功地进行变革发展就多一分把握。而且随着科学技术的不断快速进步发展，人工智能技术的应用将持续推动媒体企业的发展与变革。（1 ）战略、路径的智能化发展。传统媒体企业应当根据本身实际情况和发展特点早谋划、早制定智能化发展路线，紧抓人工智能、大数据、云计算等机遇，探索人工智能技术的发展路径，赢得企业市场竞争优势。发挥传统媒体企业资源丰富的优势力量，增加人工智能技术的自主研发投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒体平台，不断开拓先进技术的研发途径和探索其可行的引进渠道。（2 ）从传统思维转变到人工智能发展。随着互联网技术的广泛应用，传统媒体企业有了巨大压力。不论愿不愿意去直接面对，传媒企业的人工智能发展变革道路已经箭在弦上。因此，传统媒体企业需要利用全新的观念来迎接人工智能技术的快速发展，从而探索更适合的体制机制、组织结构、工作流程、人才队伍，进行全面转型。加快转型，改变思维，增强媒体人对人工智能技术应用的深刻认识，提高技术运用水平对内容创新起的重大作用的准确认知，实时调整人工智能技术在媒体企业中应用模式。（3 ）企业体制机制变革，重点开发技术优势。随着人工智能技术的不断发展，媒体企业既要提高技术开发的资金投入，又要创新变革媒体企业的生产体制机制，实现人工智能技术与媒体生产要素的完美整合，探索资源、人才，管理、功能、产品的融合发展路径。（4 ）推动内容完善创新，增强智能技术引领。媒体企业在引入智能技术的基础上，不断地推动前沿科技技术充分地对内容进行创新，有机结合内容与创新形式。媒体企业既要凭借人工智能技术不断地深入研究新媒体传播形式和销售渠道，还要不断地改进产品形式形态、提高产品优质品质。（5 ）重新整合媒体资源，加快发展变革。人工智能技术与5G、大数据、云平台、物联网等科学技术影响着传媒企业的发展趋势。传统媒体企业需要不断地跨界整合并完善市场技术资源，在生产产品、终端、渠道、人员等方面实现跨越发展，掌握媒体市场主动权，构建合理、完善的信息传播链。（6 ）重视挖掘数据，重塑核心竞争力。传统媒体企业应重视将大数据的信息分析能力融入进媒体产品生产的全流程中，从基于经验升级到基于数据，探索并建立传媒企业数据链。（7 ）打造智媒体团队，创办新媒体企业。新媒体企业需要智能编辑记者人才，未来的媒体人才队伍应当是智能型人才团队，即“全媒体人才＋人工智能工程师”。媒体企业需要科学制定全媒体、智媒体人才的发展整体规划，加强人工智能技术媒体人才培养；加大人工智能技术业务培训，提升协同创新能力；探索专家型编辑记者的培养方式，探索人工智能技术能力提升的有机结合，架构智能人才队伍培养和发展路径。

（二）趋势展望

随着人工智能技术的不断发展，传媒企业也面临着将要进行变革创新的局面，从生产内容、分发产品，到内容表现、销售管理，其工作流程和生态环境发生了巨大变化。1.融合发展智能化人工智能在媒体融合发展中起到了巨大作用：提高了媒体全要素的生产率；人工智能将推动媒体更好地利用现代化体系中的功能作用。媒体融合发展的重要方向是智能化新型媒体企业平台，创建信息服务智能媒体库。2.新媒体形态显现多种多样传媒形式和内容呈现方式逐渐涌现，不断改革、发展、演化迭代，智能化科技媒体产品健康发展。3.关键核心技术研发从事高科技技术研发创新的公司企业发展的重点是依托以芯片、算法和数据为核心的人工智能系统，提供优质高效的技术服务，促进多种人工智能技术进一步发展。媒体企业通过自主研发或与人工智能科技企业合作，为编发联动工作提供有效路径。4.媒体专业界限变宽媒体人的角色边界逐渐宽泛，优质算法和吸引广大用户是媒体企业发展的两大重要因素。媒介素养将更进一步地深度重构，传统意义上的以文科专业为主的体系将不断调整、改变，跨专业、复合型已经是对传媒人的更进一步要求和代名词。5.音、视频生产消费晋级人工智能技术发展快速发展，音视频内容生产效率不断提升，创新创意空间进一步拓展，音视频内容消费迅猛增长，人机交互界面重塑，媒体企业新流量拓展，取得良好经济、社会效益。6.版权保护意识及能力增强人工智能、物联网、区块链、大数据等前沿科技技术将进一步解决版权保护问题，人工智能技术强力支撑内容变现、盈利模式改革创新，增加传媒版权领域新规则。

五、结论

综上所述，虽然人工智能的发展历程只有短短的几十年时间，但是对于每个阶段内人工智能的发展都推动了人类社会发展。传媒企业为了避免被淘汰，必须合理地与人工智能结合应用，才能拓展更大的生存空间，赢得更好的发展。

参考文献