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篇1

關鍵詞：高校；人工智能；倫理道德教育

中圖分類號：G642.0文獻標志碼：A文章編號：1674-9324（2019）41-0144-02

一、人工智能課程倫理考慮的基本內涵

人工智能課程中進行倫理考慮，是在人工智能課程中有針對性地加入道德教育的元素。在方式上，可以借用西方的“隱形教育”方式。在內容上，必須符合中國的人工智能發(fā)展態(tài)勢，更要受中國社會主義核心價值體系的引導。目前中國的人工智能課程，過度偏向于技術性。尤其是許多社會機構提供的課程，更是偏向于功利性，目的在于讓學習課程的學習者快速獲得工作。因此，必須從源頭入手，對這些社會機構進行一定的約束和規(guī)范，對人工智能課程內容進行整體的架構。

二、高校人工智能課程中倫理考慮的必要性

（一）我國對于科技工作者職業(yè)道德建設的要求

首先，科技工作者的職業(yè)道德建設是促進社會治理體系現(xiàn)代化的必然要求。加強社會治理制度建設，一靠法治，二靠德治。中國正聚焦力量加強自主創(chuàng)新，科技是第一生產力?；诋敶袊Z境下，科技工作者的職業(yè)道德建設就至關重要?？萍脊ぷ髡邔ψ约旱纳鐣熑闻c倫理責任應該有著充分的理解，在科研活動中既要著眼于為社會提供科學技術上的新成果，同時也要強調在倫理道德建設中起到應有的作用。

其次，從長期看，科技工作者的職業(yè)道德建設利于國家科技的發(fā)展，利于促進科技難題的解決。發(fā)展是連續(xù)和間斷的同一，科技發(fā)展不能一蹴而就。在面臨科技瓶頸問題時，就更要求科技工作者具有堅韌不拔的品質和無私奉獻的精神。這些精神都是進行職業(yè)道德教育中的重要內容，也是科技工作者承擔的社會角色中必不可少的特質。

最后，高尚的職業(yè)道德是科技工作者奮進的不竭動力。一個科技工作者只有站在最廣大人民的立場上，奉獻自我才能成就事業(yè)。隨著全球化的發(fā)展，受西方“享樂主義”的負面影響，科技工作者只有更加堅守自我、承擔社會責任，才能具有不斷前進的精神支柱。

（二）對解決人工智能倫理困境的源頭性作用

隨著人工智能應用領域的廣泛化，以及應用群體的普及化，難以避免的帶來一些倫理問題上的困境。例如倫理學中經(jīng)典的“電車難題”，在當代科技發(fā)展中也出現(xiàn)了在人工智能領域的“無人車難題”。無人車產生事故的責任歸屬與分配就是目前很多學者在關注的倫理問題。人工智能的發(fā)展對當前的法律規(guī)制，還有現(xiàn)存的人倫規(guī)范都產生了挑戰(zhàn)。人工智能的未來發(fā)展方向，在操作性上要避免技術鴻溝，在設計過程中要堅持算法公開化、透明化，并且在出現(xiàn)數(shù)據(jù)漏洞時應盡快地進行自我修復。這對于科技工作者自身的素質提出了很高的要求，不但要求科技工作者自身的知識素質與知識能力過硬，而且要求科技工作者要嚴于律己，具有較高的思想道德素質。要求科技工作者對于人工智能的發(fā)展保持理性的態(tài)度，堅持為國為民。許多科幻電影和小說中都體現(xiàn)了未來人工智能發(fā)展到一定階段時，人與機器產生的情感迷思。作為科技工作者，在設計與調整過程中都應保持情感中立，勇于承擔社會責任。目前我國正處于人工智能發(fā)展的初級階段，人工智能尚不能擁有自主意識，人工智能的行為責任必須要找到其背后的擁有自主意識的人。無論是現(xiàn)階段還是未來，作為人工智能產品開發(fā)者與設計者的科技工作者樹立正確的價值觀和承擔相應的社會責任是十分必要的?？萍脊ぷ髡叩闹R層次與道德品質在某種程度上說，是研發(fā)人工智能產品的起點。因此，對科技工作者的成長過程中進行持續(xù)的道德教育，使其樹立高尚的道德觀念，對于解決許多人工智能帶來的倫理困境都具有源頭性、基礎性的作用。

三、高校人工智能課程與倫理道德教育的結合方式探索

（一）高校人工智能課程資源的充分運用與更新

從資源形態(tài)上看，實物化資源與虛擬化資源，線上資源與線下資源都應充分運用。隨著智能校園的普及，有基礎條件的地區(qū)與校園可以充分運用好身邊的人工智能。人工智能課程是一門理論與實踐相結合的課程，因此課程的內容也不能僅停留在理論層面。除了對于學術資源的運用，也應當結合實體的人工智能產品進行學習。但因為人工智能的發(fā)展程度還沒有普及化，人工智能機器人也遠沒有達到觸手可及的程度。因此運用新媒體技術，通過虛擬現(xiàn)實的手段進行在教學過程中的知行結合是可以嘗試的路徑。VR技術在網(wǎng)絡設備硬件教學中可以節(jié)約成本，便于人工智能課堂的普及化。在理論教學中，可以通過與虛擬機器人的交互增強趣味性。VR技術有3個最突出的特點：交互性、沉浸性和構想性。課程設置者可以充分借助VR的沉浸性設置相應的場景，讓課程學習者通過對特定道德場景的判斷引出思考。這種新媒體手段既可以更新原有課堂知識的教學教法，更適合作為倫理教育走入人工智能課堂的重要媒介。

從資源時態(tài)上看，人工智能課程資源必須隨著人工智能的發(fā)展而不斷更新。從現(xiàn)實角度來看，最初開設人工智能課程時，其教學目標還是相對簡單的——即培養(yǎng)學生的創(chuàng)造性與知識能力。但隨著人工智能的普及應用，產生了許多人工智能語境下的道德困境。從指導思想來看，我國逐步走向世界舞臺，隨著實力增強指導思想也是不斷變化的，新時代會提出新目標，為了實現(xiàn)中華民族的偉大復興，課程內容的豐富也是十分必要的。因此，人工智能課程若要符合時代需要，就需要不斷地更新課程資源。人工智能這一學科是具有學科交叉性的，與之相關各個領域的最新前沿問題都需要結合相應的道德教育，只有這樣才能適應時代的發(fā)展。

（二）高校人工智能課程內容的合理架構

對于不同年齡層次的人工智能課程，必須考慮到不同群體的教育規(guī)律。提出合理的教育目標，用不同群體可以接受的方式方法才能達到最優(yōu)的教學效果。我國人工智能課程目前的課程架構中，已經(jīng)有學者進行了分年齡層次的研究。人工智能課程可以規(guī)劃為專業(yè)性逐漸增強的、從邊緣到中心的課程層級系統(tǒng)。對于高校本科生和研究生來說，人工智能課程設置內容必須具有專業(yè)性。在上文的課程體系建構中添加了藝術、文學、哲學等內容，其中包含對于人工智能倫理學的思考與認識。但在某種意義上這些青年的社會價值觀就代表了未來科技工作者的社會價值觀。因此在這一階段，人工智能課程的架構與實施，國家應加以引導和監(jiān)督。一方面需要建立統(tǒng)一標準的高校人工智能課程體系，另一方面在應對課程具體內容的落實方面給予一定程度的監(jiān)督。

（三）在高校人工智能課程教學過程中充分運用案例

首先應充分運用學術案例，例如度量學習，在其基礎上的遷移學習，以及發(fā)表在《機器學習》、《數(shù)據(jù)挖掘》等頂級期刊上的論文。使課堂具有含金量，可以說這也是國家發(fā)展與關注的重點。通過學術性經(jīng)典案例的學習可以擁有不一樣的視角，通過歷史發(fā)展的角度去看人工智能技術的演變與發(fā)展。其次應充分運用具體案例。在人工智能課程中對于許多道德問題，不應抽象地去討論，而應該具體地去討論。也可以讓學生與AI系統(tǒng)進行直接的問答，如：我們能保證它們穩(wěn)定可靠嗎？我們應該如何去測試人工智能？人工智能課堂中既要包容學生多元化的答案，不壓抑創(chuàng)造性又要對于錯誤的思想進行思想轉化，這就需要教育者具體問題進行具體分析了。

篇2

1　引言

能夠透徹地了解人類智能行為產生的機理并制造出可以模擬智能行為的智能機，是人類長久以來一個美好而強烈的愿望。從世界各國的古老傳說到近代科學的不斷嘗試，都表明了人類希望征服自然進而征服自己的決心。人工智能學科的出現(xiàn)及迅速發(fā)展，為這一愿望的實現(xiàn)帶來了希望的曙光。它的研究延長了人腦的功能，深化與拓展了人類的智能勞動，使科學技術革命的發(fā)展速度空前。目前，人工智能(Artifical Intelligence，簡稱AI)已被應用到社會生活的各個方面并已取得了令人矚目的成就。

雖然體育實用計算機科學在短短十幾年中已經(jīng)取得了迅猛的發(fā)展并有力地促進了體育事業(yè)的進步，但是，我們也不得不冷靜地看到，體育實用計算機技術還遠遠滯后于計算機科學的發(fā)展，在以“知識工程”為主的人工智能諸學科取得巨大成功的時候，體育實用計算機技術還在堅持“數(shù)據(jù)結構＋算法＝程序”的傳統(tǒng)程序設計方式，顯然已是大大落后于時代了。怎樣在系統(tǒng)分析的基礎上有步驟、有順序地將計算機科學的最新發(fā)展成果應用到體育領域中來，從更大程度上挖掘計算機科學的潛能從而促進體育科學再上新臺階，就成了體育科研工作者一個重要的課題。本文分析了體育實用人工智能的現(xiàn)狀，展望了體育實用人工智能的未來。目的是引發(fā)廣大體育工作者對體育實用人工智能的興趣，吸引更多的人參與到這項工作中來。

2　人工智能及其解題思路

人工智能是一門前沿學科，是在計算機科學、控制論、信息論、系統(tǒng)科學、哲學等多種學科基礎上發(fā)展起來的。它的出現(xiàn)及所取得的成就引起了人們的高度重視，從而被稱為是繼第三次產業(yè)革命之后的又一次革命。盡管如此，目前還沒有一個關于人工智能的確切定義。我們可以這樣理解：人工智能是一門研究如何構造智能機器(智能計算機)或智能系統(tǒng)，使它能夠模擬、延伸、擴展人類智能的學科。通俗地講，人工智能就是要研究如何使機器具有能聽、會說、會看、會寫、可思維、會學習等人類思維能力的一門科學。

人工智能的研制者通過知識獲取過程將專家知識變成計算機可以識別的代碼(知識庫)，然后通過計算機程序設計使計算機模擬人類所特有的推理思維過程(挑選知識的過程)，從而完成只有人類才能解決的智能問題。由于人工智能可以融合多個專家的知識并吸取了人類的直覺和經(jīng)驗，所以，人工智能更適合于解決現(xiàn)實中需要人的思維判斷而難以量化的問題。對于體育領域而言，不論是運動員的選材、訓練計劃的安排、運動處方的制訂還是運動技術的診斷，體育專家的知識和經(jīng)驗都有著舉足輕重的作用，如果智能系統(tǒng)可以完成這些工作，對體育科學的發(fā)展將產生深遠的影響。

3　體育實用人工智能的現(xiàn)狀

象所有處于發(fā)展之初的學科與研究方向一樣，人工智能與體育科學的完全交匯融合還有相當長的路要走，還需要我們保持清醒的頭腦，采取實事求是的系統(tǒng)分析方法來對待它。惟有如此，我們才會既能發(fā)現(xiàn)不利因素而不至于盲目樂觀，又能看到有利條件而不至于悲觀失望，才能有的放矢地把握體育實用人工智能的發(fā)展進程。

3.1　體育實用人工智能發(fā)展過程中的問題

1.對大多數(shù)體育工作者而言，人工智能技術還相當高深，它需要開發(fā)者不僅具備專項知識，還必須具備系統(tǒng)工程、軟件開發(fā)等多個領域的綜合素養(yǎng)。這些條件不僅對缺乏計算機操作能力的許多工作者來說十分苛刻，即便是具有一定計算機應用水平的科研人員，對知識工程理論與方法的缺乏也會使其成為人工智能的門外漢。智能系統(tǒng)的核心和基礎是人類的知識和經(jīng)驗，要想開發(fā)智能系統(tǒng)，就必須從傳統(tǒng)的以數(shù)值計算為中心的程序設計轉變到以知識符號處理為中心的程序設計上來。這種思維與觀念的轉變顯然不是輕而易舉的。此外，智能系統(tǒng)的開發(fā)是一個復雜的、曠日持久的系統(tǒng)工程，不僅需要相當?shù)募夹g和足夠的軟、硬件支持，而且需要開發(fā)人員長期、艱苦的努力。與那些更易在短期內取得成果的研究方向相比，體育實用人工智能技術的研究可能更容易被人們所忽略。

2.人工智能與體育科學兩學科發(fā)展的相對獨立性阻礙著兩者的交匯融合。掌握人工智能技術的科研人員還沒有看到其在體育領域應用的廣闊天地，人工智能的應用成果還集中在工業(yè)控制領域、社會經(jīng)濟系統(tǒng)或軍事決策過程——相對來說，這些領域更易取得明顯的經(jīng)濟效益和社會效益。體育實用人工智能研究的巨大潛力還沒有被挖掘出來。與此同時，相當一部分體育工作者還在沿襲著傳統(tǒng)的以“經(jīng)驗技能”為主的教學、訓練模式，保守的思想也使他們看不到或是輕視或是不愿接受科技發(fā)展的新成果，這就加大了體育實用人工智能普及的難度?？偟膩碚f，相互滲透、相互吸引是兩者的必然趨勢，但目前人工智能與體育科學仍處于若即若離的境地，兩者的交叉還需要一個強有力的橋梁和紐帶。

3.人工智能技術本身的不完備性。盡管自80年代以來，對機器學習、分布式人工智能、知識表示、常識推理等基礎性研究取得了可喜的成果，特別是人工智能的重要分支——專家系統(tǒng)的應用研究成果已取得了重大突破，但是從總體上來看，人工智能距其完善還有相當長的路要走。我們不得不看到，人工智能的大部分分支，如自然語言理解、模式匹配、可視化研究等等都還不完善、不成熟，許多研究成果還僅僅停留在實驗室和書面報告里，并沒有轉化到應用上來，即使是在專家系統(tǒng)中，專家知識獲取這一“瓶頸”技術也阻礙了它的進一步發(fā)展。

此外，我們也不得不考慮一下計算機軟、硬件和資金方面的限制。一般一個大型的智能系統(tǒng)的開發(fā)需要強有力的計算機軟、硬件支持和足夠的資金投入，基本上以個人微機為主的體育科研及捉襟見肘的體育科研經(jīng)費可能會從很大程度上限制著體育實用人工智能的發(fā)展。

3.2　體育實用人工智能發(fā)展的有利條件

盡管一系列理論與實際問題阻礙了體育實用人工智能的發(fā)展，但是我們也沒有理由對體育實用人工智能產生悲觀情緒，更多、更有利的條件則為人工智能技術在體育領域的應用開辟了道路。

1.計算機技術在體育領域的廣泛應用以及它對運動成績的巨大推動力，已經(jīng)使越來越多的人們認識到程序設計的美妙前景。顯然，體育實用計算機程序的設計就是對體育工作者腦力勞動的解脫。這不僅僅是已嘗到程序設計甜頭的教練員和運動員的迫切要求，也是廣大體育科研人員的努力方向。

2.近年來，我國的體育教育，特別是高層次的體育教育取得了很大的進展，培養(yǎng)出一大批年富力強、有很強科研能力的碩士和博士研究生。他們大都具有較強的計算機應用能力和學習能力，對他們來說，掌握人工智能技術也并不是遙不可及。青年體育科技工作者的不斷發(fā)展與壯大，為體育實用人工智能的發(fā)展提供了必要的人才支持。

3.“全民健身計劃”的推廣與實施，不僅使我國的群眾體育走上了正規(guī)化的道路，而且吸引著越來越多的人參與到體育活動中來。這其中當然包括人工智能領域的研究人員，他們會在鍛煉中逐漸認識體育、了解體育、發(fā)現(xiàn)體育中的問題并不斷嘗試用本領域的技術方法來解決它(事實上，許多行之有效的體育實用方法和技術都是非體育專業(yè)科研人員引進到體育領域中來的)。人工智能會象現(xiàn)在已經(jīng)在體育領域得到廣泛應用的灰色理論、模糊數(shù)學、系統(tǒng)工程一樣，逐漸地被廣大體育工作者所承認、理解和接受，進而逐漸滲透到訓練、選材、規(guī)劃、教學等日常的體育工作中。因此，“全民健身計劃”的出臺與推廣，又為體育實用人工智能的發(fā)展創(chuàng)造了有利的外部環(huán)境。

此外，體育科研觸角的不斷伸展、體育科技投入的逐漸增加、體育科研人員素質的不斷提高和人工智能技術的不斷完善，都會在一定程度上加快體育實用人工智能的步伐。

4　體育實用人工智能的發(fā)展方向

就目前人工智能領域而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術與集成分布式智能系統(tǒng)是研究的熱點。前者是以研究大腦的結構和認知模型為主，用以對智力活動進行模擬或處理海量信息。后者是一種大規(guī)模的集成環(huán)境，即把各種不同的專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)庫、數(shù)值計算軟件包和圖形處理程序進行有機集成，以解決復雜問題，是“大成智慧工程”。雖然這兩者也可作為體育實用人工智能的研究方向，但對當前體育領域而言，應用性研究，即將各種已經(jīng)成熟的智能技術應用到體育實踐中來，有著更加重大的現(xiàn)實意義。

4.1　各種體育實用專家系統(tǒng)的開發(fā)與研制

專家系統(tǒng)是利用具有相當數(shù)量的權威性知識來解決特定領域實際問題的計算機程序系統(tǒng)。它根據(jù)用戶提供的信息、數(shù)據(jù)或事實進行自動推理判斷，最后給出結論及結論的可信度以供用戶決策之用。之所以選擇專家系統(tǒng)做為體育實用人工智能研究的突破口，是因為不論從理論上、技術上，還是從應用上，專家系統(tǒng)都可以算得上是人工智能最成熟的一個分支。一些成功的專家系統(tǒng)開發(fā)實例(包括已開發(fā)的體育實用專家系統(tǒng))可以提供技術支持，各種理論研究又使開發(fā)過程有章可循。體育實用專家系統(tǒng)的開發(fā)，能夠促使體育實用人工智能不斷地從抽象走向具體，引導體育工作者循序漸進地了解和掌握智能技術，逐漸開發(fā)出智能化程度更高的智能系統(tǒng)來。惟有如此，才能符合事物發(fā)展的客觀規(guī)律，才能保證體育實用人工智能健康、有序地發(fā)展。

4.2　體育領域自身智能技術研究人員的培養(yǎng)

由于受知識和技術的限制，在很長的一段時間內，體育實用人工智能的發(fā)展還必須依靠人工智能領域人員的引導。然而，只有培養(yǎng)出體育領域自身的智能技術研究人員，體育實用人工智能才會有光明的前途。新一代的開發(fā)人員，我們可以稱其為智能工程師，應該首先是一個體育工作者，并已具有相當程度的體育專業(yè)知識和體育運動實踐，再通過人工智能技術的學習和訓練，就可以單獨開發(fā)出自身領域高質量的智能系統(tǒng)。智能工程師及其工作，為人工智能技術向體育領域的滲透提供了必要的前提條件。

4.3　體育實用人工智能的基礎理論研究

雖然體育實用人工智能技術和方法研究十分重要，而且往往能夠在較短的時間內取得明顯的效益，但是它們卻根植于基礎理論的研究，脫離了基礎理論，技術和方法就會變成無源之水、無本之木。體育實用人工智能也只是曇花一現(xiàn)。知識只有形成體系，才能成為科學，一系列的技術只有被理論所串接和揉合，才會具有持久的生命力。因此，加強體育實用人工智能的基礎理論研究(包括運動智能和競技心理的形成、發(fā)展規(guī)律、技能知識的表達方式、體育專家的思維推理過程研究、技能知識的傳遞方式研究等)，是這一新生學科存在和發(fā)展的根基所在。

5　結束語

體育實用人工智能離成熟還有很長的距離，還存在著一系列的問題，但同時又充滿著希望，為迎接這一機遇與希望共存的挑戰(zhàn)，廣大體育工作者需要沿著正確的方向做出艱苦的努力。

主要參考文獻

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2　石純一，等.人工智能原理.北京：清華大學出版社，1993

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10　邵桂華，等.賽艇項目技術診斷專家系統(tǒng)的開發(fā)與研制.系統(tǒng)工程，1997(4)

篇3

關鍵詞：人工智能；音樂教育；智能樂器；大數(shù)據(jù)

1引言

隨著人工智能技術的不斷進步，重新塑造音樂使得音樂教育的學科素養(yǎng)培育、審美感知、藝術表現(xiàn)和文化理解變得更有支持和創(chuàng)意。探索應用人工智能技術推進音樂教學的改革與發(fā)展有具有十分重要的意義。本文通過研究與實踐，引導學生學會用科學的方法培育計算思維創(chuàng)作音樂，用科學的意境欣賞音樂陶冶學生的音樂審美感，用科學的評價提升音樂課堂教學效率。通過這些措施，可以使學校音樂教育精準地開展因材施教差異化教學，彰顯音樂教育的特色。

2人工智能與音樂

人工智能技術與音樂教育有機融合，豐富了課堂教學資源，拓展了智能樂器的功能，提升了音樂教育技術手段。它支持個性化學習，可以觀察音樂課堂學習，分析音樂的旋律與節(jié)拍，有效評價教學效果，激發(fā)音樂教師運用人工智能技術創(chuàng)新音樂教學的熱情，發(fā)揮教師在課堂教學中的主導作用。

2.1樂器的智能化

樂器是學習音樂的重要工具。樂器植入人工智能技術，形成了智能化樂器。它能夠大量儲存多種樂器的音樂數(shù)據(jù)。尤其是在音樂鍵盤中運用，功能的提升特別突出，應用于音樂教學中引發(fā)了多種形式的教學模式。例如，圖1顯示了融合多媒體計算機、主控系統(tǒng)、音樂課堂教學智能評價系統(tǒng)將多部電子鋼琴連接起來的智能樂器實驗室。通過語音室方式授課，可以實現(xiàn)多種樂器的分組教學。這在傳統(tǒng)的音樂課堂上是無法完成的。

2.2智能化樂曲創(chuàng)作

智能樂器不僅能夠儲存樂器音色，而且還能用指令對各種音色播放進行控制，各種音色按照指令進行演奏。這種創(chuàng)作功能是以往其他樂器都無法比擬的[1]。例如，能唱出《月亮代表我的心》十七聲部的合唱團，很好聽，但很難。運用智能樂器按指令合成該十七聲部音樂則輕而易舉。2.2.1機器學習生成樂曲人工智能技術賦能智能樂器，使得機器學習的功能日趨進步。機器學習在音樂領域所做的事情，就是提取音樂作品的“數(shù)據(jù)”，輸入給定模型學習音樂的“特征”，再對音樂數(shù)據(jù)進行分析和編排。例如，如果輸入的是《梨園金曲》民族音樂，則機器就能學會民族音樂的曲調特征，生成掌握特征模型的民族音樂作品。2.2.2用軟件生成樂譜使用MuseScore3forMac軟件可以制作樂譜，在工具欄選擇對應時值的音符輸入音符。例如，在MuseScore3窗口輸入如圖2所示的“我和我的祖國”樂譜，再導出MP3文件進行播放。2.2.3代碼生成樂曲用Python代碼生成曲子，要借助音樂標準格式MIDI—樂器數(shù)字接口，運用Python-midi庫編寫程序，編譯MIDI文件生成音樂。例如，生成一個簡單樂譜的MIDI文件需要使用Python-midi，其中：Pattern對象表示樂譜；Track對象表示音軌，通常樂譜都有多條軌道組成，每種樂器是一個軌道；midi.NoteOnEvent表示每個音符的開端，在參數(shù)表中可以定義每個音符的音長和音高；midi.NoteOffEvent表示每個音符的結束。參考代碼如下：importmidi#定義patternpattern=midi.Pattern()#定義軌道track=midi.Track()#添加軌道到patternpattern.append(track)#音符開始，并定義位置、音量、音高on=midi.NoteOnEvent(tick=0,velocity=50,pitch=midiG_3)track.append(on)#音符結束off=midi.NoteOffEvent(tick-100,pitch=midi.G_3)track.append(off)#軌道結束eot=midi.EndOfTrackEvent(tick=1)track.append(eot)#存儲midi.write_midifile("example.mid",pattern)程序運行結果生成了如圖3所示的簡單音符：這樣如圖2的“我和我的祖國”樂譜，也可以通過Python代碼生成MIDI文件。

3AI賦能音樂課堂

在AI賦能的音樂教育環(huán)境，促使音樂教學實踐變革以及學生學習音樂方式。例如，圖4所示的集音樂創(chuàng)作教學及教學評價于一體的“智能化音樂課堂教學評價系統(tǒng)”，在教學設計的優(yōu)化、教學方法的高效、教學手段的更新、教學評價的智能、教學策略的調整方面都具有借鑒意義[2]。

3.1大數(shù)據(jù)學習

大數(shù)據(jù)云計算可以將所有音樂家們音樂數(shù)據(jù)存儲在云中，運用人工智能技術為學生提供更多有價值的音樂數(shù)據(jù)。學生通過音樂云學習音樂知識，欣賞音樂魅力、體驗音樂節(jié)奏、理解音樂韻律。它使得優(yōu)質音樂教學資源跨越校園，開放延伸音樂教學，遠程輻射共享資源。這樣就擴展了學生的視野，音樂知識的來源無限擴大，整個音樂云皆有學生的學習教材。特別是大數(shù)據(jù)音樂云不僅可以推送給學生更多的即興音樂和更多的音樂信息，還能指導音樂愛好者創(chuàng)作出雅正、健康的音樂作品。

3.2個性化學習

人工智能技術從音樂學習行為數(shù)據(jù)搜集、數(shù)據(jù)分析與運用、個性化學習評價多方位幫助學生定制個性化的學習成長路徑。推送在線音樂教育資源，指導表演建議樂器學習技巧。搭建音樂教育虛擬課堂，匹配音樂教學資源，實現(xiàn)因材施教的個性化學習，支持一對一的教學輔導和群組式討論。通過這些措施提高教學質量和效率。

3.3教學評價智能化

運用人工智能技術將多個音樂輔助教學設備連接的音樂創(chuàng)作教學系統(tǒng)，基于音樂課堂教學的學生學習特質分析與教學效果分析的音樂課堂教學管理系統(tǒng)，來實現(xiàn)音樂教學的全程智慧管理，使音樂學習更有效率。例如，在虛擬音樂課堂樂器教學可以變成一對多的自選教學模式，使課堂變得輕松、愉快。教師可以開啟課堂教學觀察模塊，捕捉每位學生同步練習的音準、節(jié)奏、力度數(shù)據(jù)，分析判斷將評價信息同步反饋，給出學習指導建議。3.3.1創(chuàng)作教學模塊“智能化音樂課堂教學評價系統(tǒng)”中的音樂創(chuàng)作教學模塊，集視、聽、練和反饋評價為一體，適時演示教師教學作品和評價學生練習作品。例如，在進行《我和我的祖國》授課時導入電影片段，欣賞“我和我的祖國”音樂的表現(xiàn)形式、演唱形式以及歌曲風格，可以使學生更好地體驗作品的創(chuàng)作意境，激發(fā)創(chuàng)作意識。使用MuseScore創(chuàng)作“我和我的祖國”三聲部習作音樂，并能儲存、刻錄，編輯等二度創(chuàng)作。3.3.2課堂教學評價模塊音樂課堂教學評價有著傳統(tǒng)音樂教學評價無法比擬的靈活性、客觀性和實用性。從大數(shù)據(jù)分析角度獲取音樂課堂教與學相關數(shù)據(jù)，對學生的音樂基本素養(yǎng)與學習態(tài)度進行科學分析判斷。例如，以創(chuàng)作《紅河谷》中的和聲與音樂作品風格內容的“編配伴奏音樂”教學過程為例。課前在“課堂教學評價模塊”上安排學生根據(jù)作品風格完成伴奏的音樂；播放制作好的《紅河谷》MIDI音樂（在第二和第六個小節(jié)缺失編配和弦）；使學生感受、探討大小三和弦的表現(xiàn)力，形成對大小三和弦的感知。然后要求學生試著用MuseScore為《紅河谷》缺失的兩小節(jié)選配和弦，以適合歌曲的伴奏風格。學生需要邊哼唱歌曲邊試著套用不同的伴奏風格，找到他們認為最恰當?shù)暮拖野樽囡L格，說出理由并提交[3]。評價系統(tǒng)將學生提交的作業(yè)比照音樂要素進行評價。及時反饋學習評價的信息，并對學生的學習進程制定一個個性化的學習方案[4]。同時通過教學反饋深度優(yōu)化決策模型，促進教師實時改進教學策略，提高教學效率和效果，提升教學質量。

4結語

人工智能技術在音樂教育領域中的廣泛應用，為傳統(tǒng)的音樂教育模式注入了活力，為音樂教師創(chuàng)新音樂教學理念開辟了新思路[5]，為因材施教提供了新的適合學生學習的音樂教學模式。人工智能在音樂教育模式方面的探索，不僅給音樂教育教學的發(fā)展帶來了物質技術層面的進步，還從音樂教學層面促進計算思維培育開辟新途徑。這對音樂教育理念、教學手段、教學方式和方法以及拓展學生音樂視野、學習音樂、享受音樂、創(chuàng)造音樂等都帶來深刻的變化和積極的影響。

參考文獻

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[2]郭文進.“互聯(lián)網(wǎng)+教育”運行模式探究.決策與信息（下旬刊）,2015(9):63

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[4]王迪.淺析娛樂教育中元學習能力的培養(yǎng).河北廣播電視大學學報,2007(1):79-80

篇4

［關鍵詞］人工智能；人才培養(yǎng)；AI技術人才

一國家對于高校人工智能教育的發(fā)展的重視

面對AI技術如火如荼地發(fā)展，我們國家對AI人才和人才培養(yǎng)都非常重視。2017年3月“人工智能”在政府工作報告中曾提及四次，指出要推動人工智能和實體經(jīng)濟深度融合。2017年7月20日國務院《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域學科布局，設立人工智能專業(yè)，推動人工智能領域一級學科建設，盡快在試點院校建立人工智能學院，增加人工智能相關學科方向的博士、碩士招生名額。鼓勵高校在原有基礎上拓寬人工智能專業(yè)教育內容，形成“人工智能+X”復合專業(yè)培養(yǎng)新模式，重視人工智能與數(shù)學、計算機科學、物理學、生物學、心理學、社會學、法學等學科專業(yè)教育的交叉融合。加強產學研合作，鼓勵高校、科研院所與企業(yè)等機構合作開展人工智能學科建設。

二企業(yè)對于人工智能人才的需求

市場上AI技術人才非常稀缺，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30萬人從事AI工作。截止到2017年10月，中國人工智能人才缺口至少在100萬以上。2017年頭10個月，AI人才需求量是2016年的近兩倍，2015年的5.3倍之多，年復合增長率超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年薪資最高的十個職位中AI類崗位占到1/2，其中語音識別、NLP、機器學習等職位平均月薪資超過2.5萬元。

三高校AI人才培養(yǎng)的思考

高校具有多學科、高層次人才集中的特點，具備計算機與多學科交叉融合的優(yōu)越條件；且大部分學校都開設有數(shù)學、物理等基礎學科，具備夯實數(shù)學理論基礎的條件；且人員相對固定，便于溝通交流，具備共同開展AI課題，促進發(fā)展AI技術的人力條件。但是遺憾的是我國開設人工智能課程的高校較少，2018年只有33所高校設立了智能科學與技術專業(yè)[6]。面對AI發(fā)展的火爆，國家對于AI人才發(fā)展的重視以及企業(yè)對于AI人才的嚴重需求，高校作為人才培養(yǎng)的主要來源，是不是應該思考AI人才的培養(yǎng)呢？AI人才可以分為三類：拔尖人才，研究性人才和應用型人才，呈金字塔性。當下已經(jīng)有一批名牌大學開展了AI方向拔尖人才的培養(yǎng)，如北京大學圖靈班、中國科技大學人工智能技術學院、西安交通大學人工智能拔尖人才培養(yǎng)實驗班，南京大學計劃成立人工智能學院等。但是金字塔的底層、中層更需要龐大的AI技術人才，如應用開發(fā)人員、數(shù)據(jù)工程師、AI和機器學習工程師、AI系統(tǒng)架構師、AI產品經(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)學基礎好、專業(yè)理論全面、具備一些工程基礎，且有自主學習的能力。本文從夯實數(shù)學基礎、人工智能方向課程的建設、實踐能力的培養(yǎng)、自主學習能力的培養(yǎng)四個方面闡述高校關于AI人才培養(yǎng)的一些思考。

1奠定扎實的數(shù)學基礎

在學習AI技術時，幾乎所有專家學者都提出需要扎實的數(shù)學功底，數(shù)學功底的厚重程度決定了在AI技術上走多遠。高等院校計算機專業(yè)都開設有“高等數(shù)學”“線性代數(shù)”“概率論”等數(shù)學課程，但是課時、難易程度不足，學生對于數(shù)學不夠重視，或者覺得晦澀難懂，學習效果并不十分理想，因此加強數(shù)學基礎的工作刻不容緩?？梢酝ㄟ^必修和選修等方式開設“數(shù)據(jù)分析”“統(tǒng)計機器學習”“凸優(yōu)化”等課程；通過微課或者MOOC等方式鞏固數(shù)學基礎的學習；通過優(yōu)秀科普讀物，如《數(shù)學之美》《編程之美》等書籍的推薦閱讀激發(fā)學生興趣；通過開展校內學術討論、數(shù)學競賽等方式促進學生學習數(shù)據(jù)的動力，逐步達到夯實數(shù)據(jù)功底的目的。

2人工智能方向課程的建設

很多高校計算機專業(yè)課程中只開設有《人工智能》導論，有的甚至沒有。智能科學與技術專業(yè)開設有“人工智能”“計算機視覺”“機器人學導論”“計算智能”這幾門課程，但是在編程、算法等方面不足。那么AI技術人才應具備哪些專業(yè)能力呢？如何從專業(yè)角度培養(yǎng)AI技術人才呢？2018年1月CSDN了“AI技術人才成長路線圖”[7]，通過專業(yè)路徑和實戰(zhàn)路徑兩方面介紹了AI技術人才需要具備的知識。需要具備Python、C++、Linux、CUDA編程知識，需要學習機器學習課程、掌握TensorFlow框架。該路線圖中列出了機器學習算法工程師、數(shù)據(jù)科學家等10個崗位AI人才應具備專業(yè)知識和能力。微軟公司也推出AI人才培養(yǎng)的10門免費課程，如“AI導論”“數(shù)據(jù)科學會用到的Python語言-導論”“AI領域運用的數(shù)學概要”“數(shù)據(jù)和分析所需要的道德與法律”“數(shù)據(jù)科學概要”“機器學習法則”“深度學習”“強化學習”“微軟專案項目之人工智能”。同時在“文字和自然語言識別”“語音識別”“計算機視覺和圖像識別”中選擇其一。Google在人工智能學習網(wǎng)站開設有《MachineLearningCrashCourse（簡稱MLCC）》的免費課程[8]，由機器學習概念、機器學習工程、機器學習現(xiàn)實世界應用示例三個部分組成。Intel近期也了三門免費的AI課程，分別是“機器學習基礎”“深度學習基礎”和“TensorFlow基礎”[9]。AndrewNg在Coursera上也推出了機器學習的課程，且用比較通俗的語言講解機器學習中各個算法。最近在Deeplearn-ing.ai和Coursera平臺又開設了5門深度學習課程[10]。綜上所述，不同的研究機構都著眼于AI編程基礎、AI算法、AI框架、AI實踐這幾個方面。那么高校也可以借鑒這些經(jīng)驗，通過三個階段分層次的開展相應的課程。

3實踐能力的培養(yǎng)

AI技術不能紙上談兵，必須動手實踐才能真正掌握，可以從以下幾個方面著手培養(yǎng)學生的實踐動手能力。（1）設計教學環(huán)節(jié)時多從工程應用的角度來介紹，激發(fā)學生的興趣，培養(yǎng)學生解決問題的能力。要求學生新手編程編程實現(xiàn)模型，充分理解算法的含義和原理到實現(xiàn)的過程。（2）在掌握一定的機器學習知識后，鼓勵學生盡早走進實驗室，接觸科研工作?？梢詮囊恍〢I應用方向作為入手，使學生了解自己的興趣點、培養(yǎng)科學研究能力。（3）鼓勵學生參加算法比賽。目前有很多AI方向的競賽，如Kaggle上的挑戰(zhàn)賽，國內阿里天池大數(shù)據(jù)競賽等。通過參加競賽刺激學生學習AI的動力和熱情，使得解決問題的能力和實踐動手能力都會大幅度提高。（4）鼓勵學生到工業(yè)界實習。很多專家都指出AI人才應該具備一定工程基礎。確實，學術界往往追求算法的性能，而工業(yè)界更重視經(jīng)濟效益和解決問題的有效性。到企業(yè)學習可以快速了解行業(yè)發(fā)展的框架，掌握算法轉化到產品的過程。

4自主學習能力的培養(yǎng)

AI技術發(fā)展速度很快，要求不斷地學習才能跟上節(jié)奏?？梢詮囊韵聨讉€方面來培養(yǎng)學生的自主學習能力。（1）平時教學中，可以給出一些小型的項目，讓學生自己尋求解決的方案，并把它作為考試成績的依據(jù)之一。（2）提供給學生免費的AI慕課資源，讓學生更好的學習和鞏固相關知識。（3）課外可以開展學術討論或者通過社團等方式開展AI方向的研討，交流，給學生一個學習的平臺，讓學生嘗試選擇自己感興趣的方向。也可以介紹一些近期的AI會議內容，開闊學生的眼界，使其了解AI發(fā)展的動態(tài)。（4）鼓勵高年級學生訂閱Arxiv，關注機器學習的頂級會議，如ICML/NIPS等。通過研讀論文，動手完成論文中的實驗發(fā)現(xiàn)新問題；或者擴展感興趣的論文的實驗部分；或者嘗試尋求論文中有價值的地方，找到自己的研究方向。

篇5

12月18日，由北京供銷大數(shù)據(jù)集團舉辦的“加快大數(shù)據(jù)中心一體化進程?2017北京峰會”在京召開。

從“小背簍”到“大數(shù)據(jù)”

2016年，百貨零售市場“閉店潮”洶涌。中國社會科學院財經(jīng)戰(zhàn)略研究院、社會科學文獻出版社等的《流通藍皮書：中國商業(yè)發(fā)展報告（2016―2017）》指出，未來5年內，中國的商品交易市場有1/3將被淘汰，另1/3將轉型為批零兼有的體驗式購物中心，還有1/3將成功實現(xiàn)線上與線下的對接。

北京市供銷合作總社在這個變革的時代將如何實現(xiàn)轉型升級呢？2015年12月18日，北京市供銷合作總社宣布正式成立北京供銷大數(shù)據(jù)集團。這是北京市供銷合作總社一次重大的轉型之舉，完成了從“小背簍”到大數(shù)據(jù)的歷史性跨越。時隔整整一年，北京供銷大數(shù)據(jù)集團繼續(xù)深化在大數(shù)據(jù)領域的布局，響應“建設全國一體化的國家大數(shù)據(jù)中心”的國家戰(zhàn)略，作為中國大數(shù)據(jù)產業(yè)“國家隊”的一員，努力推動國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略落地。

“我們打造的國際化大數(shù)據(jù)平臺，將成為國家大數(shù)據(jù)中心的重要組成部分。”北京市供銷合作總社副主任、北京供銷大數(shù)據(jù)集團董事長姚從琪解釋說，“北京市供銷社一直以來保持誠實、守信的優(yōu)良傳統(tǒng)，可以保障平臺的中立性；憑借跨區(qū)域、全球化的布局，可以保障平_的安全性；平臺自身具有互聯(lián)互通、運行高效和價格低廉的特征，可以保障平臺的優(yōu)越性?！蔽磥?，北京供銷大數(shù)據(jù)集團還將基于供銷大數(shù)據(jù)平臺，發(fā)展包括“九金十盾”在內的政務云、涵蓋各行各業(yè)的企業(yè)云、以“供銷e家”為基礎的商務云，以及科、教、文、衛(wèi)、健康云。

以前，在云計算、大數(shù)據(jù)領域，無論是產品、技術，還是數(shù)據(jù)中心的建設和運維，國外廠商都占據(jù)領先地位。不論是出于安全可控的考慮，還是為了降低成本，在云計算和大數(shù)據(jù)領域都呼喚“國家隊”能夠“身先士卒”，通過自主創(chuàng)新，在云計算和大數(shù)據(jù)應用落地的過程中發(fā)揮積極而重要的作用。

北京供銷大數(shù)據(jù)集團作為中國大數(shù)據(jù)產業(yè)“國家隊”的一員挺身而出，在2016年圍繞“3+10+X”的發(fā)展戰(zhàn)略積極投入，在全球范圍內打造擁有自主知識產權的分布式、全互聯(lián)的數(shù)據(jù)中心集群網(wǎng)絡，并憑借全球一體化的產業(yè)布局、創(chuàng)新的商業(yè)模式和跨全產業(yè)鏈的數(shù)據(jù)存儲、分發(fā)、技術運維能力，成長為建設一體化國家大數(shù)據(jù)中心的主力軍。

全國供銷合作總社正在加快打造農村電商的專業(yè)性平臺和地方性平臺，同時加快打造全國供銷電子商務“一張網(wǎng)”和農村電商“國家隊”。在這一背景下，北京市供銷合作總社敏銳地抓住了大數(shù)據(jù)時代的機遇，創(chuàng)建北京供銷大數(shù)據(jù)集團，為發(fā)展大數(shù)據(jù)產業(yè)提供創(chuàng)新的企業(yè)平臺，目前已與全國總社“供銷e家”達成戰(zhàn)略合作，將在電子商務、云計算、技術服務領域展開全面合作。從傳統(tǒng)的零售領域跨界到大數(shù)據(jù)，現(xiàn)在又積極投身于國家一體化大數(shù)據(jù)中心建設的洪流之中，北京市供銷合作總社的華麗轉身值得點贊。

北京供銷大數(shù)據(jù)集團未來將立足全國大數(shù)據(jù)產業(yè)園區(qū)布局與大數(shù)據(jù)平臺資源的建設，同時借助合作伙伴在教育網(wǎng)絡、科研創(chuàng)新、數(shù)據(jù)運營與分析、移動App資源等方面的支持，共建自主可控的大數(shù)據(jù)中心生態(tài)圈，通過不斷完善供銷云、企業(yè)云和金融云等一體化解決方案，為企業(yè)的數(shù)字化轉型提供服務。

大數(shù)據(jù)落地的“道”與“術”

戰(zhàn)略為“道”，產品為“術”，北京供銷大數(shù)據(jù)集團CTO王帥宇在會上深度闡釋了北京供銷大數(shù)據(jù)集團踐行大數(shù)據(jù)中心一體化國策的“道”與“術”。

“建設全國一體化的國家大數(shù)據(jù)中心”戰(zhàn)略的提出，首次將數(shù)據(jù)中心建設提升到國家戰(zhàn)略層面。王帥宇表示，北京供銷大數(shù)據(jù)集團是為建設一體化的大數(shù)據(jù)中心而生，將肩負起捍衛(wèi)國家數(shù)據(jù)的重任。

北京供銷大數(shù)據(jù)集團致力于打造國內最大規(guī)模的第三方公立大數(shù)據(jù)中心集群。目前，集團位于承德、貴陽的數(shù)據(jù)中心已初具規(guī)模。未來，集團將按照既定的“3+10+X”戰(zhàn)略，在更多地域布局和建設數(shù)據(jù)中心。2016年5月，集團正式成立美國子公司，成為數(shù)據(jù)中心全球一體化布局的橋頭堡。

北京供銷大數(shù)據(jù)集團認定，IDC/DC、CDN和云計算的一體化才是生存之道。“符合一體化者生，不然就會被淘汰。”王帥宇舉例說，“由于我們三者都做，未來甚至可以將CDN免費，這對只擁有CDN業(yè)務的廠商來說是巨大的沖擊。一體化將在未來5年內重塑整個行業(yè)?！?/p>

接下來，北京供銷大數(shù)據(jù)集團將以創(chuàng)新的思路，采用前沿的技術、產品和流程打造數(shù)據(jù)中心，占領行業(yè)制高點。舉例來說，在CDN方面，北京供銷大數(shù)據(jù)集團將把產品做到極致。目前，集團已在全球范圍內布局500個以上CDN節(jié)點，憑借專業(yè)的服務實現(xiàn)了網(wǎng)絡和業(yè)務質量的可視化，并提供基于多級策略的智能調度響應功能。在云計算方面，集團將主攻“行業(yè)云”藍海市場；同時打造“供銷云”，為全國供銷系統(tǒng)的農業(yè)電商平臺提供支撐；集團還將深耕“企業(yè)云”，打破信息孤島，讓數(shù)據(jù)產生倍增效應。

“我們致力于將自身打造成一個一體化的大數(shù)據(jù)服務商?！北本┕╀N大數(shù)據(jù)集團CDN事業(yè)部總經(jīng)理曹杰表示，“我們的優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)的存儲、分發(fā)、處理和分析。通過落地‘3+10+X’的戰(zhàn)略布局，我們將建設覆蓋全國的數(shù)據(jù)中心集群，為數(shù)據(jù)存儲提供安全、高效、互聯(lián)的網(wǎng)絡結構，部署覆蓋全球的CDN網(wǎng)絡，解決大數(shù)據(jù)的快速分發(fā)問題，為金融、保險、政務、農業(yè)、電商等垂直行業(yè)的用戶提供數(shù)據(jù)處理和分析服務。從大數(shù)據(jù)基礎設施到數(shù)據(jù)的存儲、分發(fā)、處理和分析，我們的解決方案和服務是一體化的，這些優(yōu)勢是其他公司所不具備的?！?/p>

北京供銷大數(shù)據(jù)集團愿做數(shù)據(jù)開放、數(shù)據(jù)流動的橋梁，從技術平臺的搭建到價值的實現(xiàn)，完成大數(shù)據(jù)的融合。北京供銷大數(shù)據(jù)集團已經(jīng)在大數(shù)據(jù)基礎設施、相關技術，以及商業(yè)模式創(chuàng)新方面做好了準備。

“供”生“供”贏

本次峰會的另一場重頭戲是創(chuàng)新工場與北京供銷大數(shù)據(jù)集團人工智能及大數(shù)據(jù)技術平臺合作的啟動儀式。創(chuàng)新工場創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官李開復親自參加儀式，并發(fā)表了演講。

從2016年3月谷歌AlphaGo完勝著名棋手李世石開始，人工智能在2016年持續(xù)火了一年。語音識別、人臉識別等30年前人工智能的先鋒們已經(jīng)開始鉆研的技術，如今終于從實驗室走進了人們的生活和工作中。以前，因為計算設備的性能瓶頸、算法的限制，以及沒有今天這樣海量的數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)中心的支持，人工智能的發(fā)展舉步維艱。

人工智能技術的廣泛應用為什么更需要一體化大數(shù)據(jù)中心的支持？“人工智能結合了多元化的信息?！崩铋_復解釋說，“人工智能需要整合大量的信息流，如果每個公司都將數(shù)據(jù)存在自己的服務器上，然后再逐一匯聚起來，顯然不太現(xiàn)實，數(shù)據(jù)應該存在云上。美國許多先進的人工智能技術都是基于大數(shù)據(jù)中心和云平臺推出的，比如亞馬遜最近推出了人工智能服務，微軟Azure上也有20種不同的人工智能服務。人工智能需要特別大的數(shù)據(jù)量，而且多元化的數(shù)據(jù)處理也特別適合在一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中心環(huán)境中進行?！?/p>

深入了解了人工智能與大數(shù)據(jù)的關系，你也可以更真切地體會到，創(chuàng)新工場與北京供銷大數(shù)據(jù)集團的合作是水到渠成。李開復表示：“人工智能企業(yè)需要的數(shù)據(jù)量十分龐大，包括人們出行、消費、征信等方面的信息。如此龐大的數(shù)據(jù)量不是一個公司能夠收集和處理的，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的一體化也就順理成章了。此外，像人工智能人才的培養(yǎng)、相關計算資源的使用都需要一體化大數(shù)據(jù)中心的支持。這也是創(chuàng)新工場與北京供銷大數(shù)據(jù)集團展開全方位戰(zhàn)略合作的基礎?！?/p>

在云計算、大數(shù)據(jù)時代，更需要產業(yè)鏈上下游的廠商，發(fā)揮自己的特長和優(yōu)勢，與合作伙伴打造共A共生的生態(tài)圈。北京供銷大數(shù)據(jù)集團與創(chuàng)新工場的合作是一個良好的開端。在布局一體化大數(shù)據(jù)中心的過程中，北京供銷大數(shù)據(jù)集團與眾多合作伙伴的合作結出了累累碩果。

篇6

1936年人工智能之父提出人工智能這個概念，為人工智能乃至現(xiàn)代信息科技奠定了基礎。

1958年，10位美國年輕的學者在一起研討，正式提出人工智能這個概念。

人工智能經(jīng)過了60年曲折的發(fā)展，有過令人興奮激動的時刻，也有令人非常沮喪的時刻，現(xiàn)在到了一個新的，這是沒有異議的。

特別值得一提的是，專用人工智能領域取得了突破性進展，今年，阿爾法狗是標志性之一，包括競賽性能的不斷提高，特別是在測試中已經(jīng)超越人。

新版的人型機器非常的震撼人心，在地面上走，盡管歪歪扭扭，但走得還很穩(wěn)；還有自動駕駛汽車，在雪地里，也可以走得很好；語音識別，這是科達訊飛一個典型的語音識別的例子，效果非常好；人臉識別，盡管還有一些挑戰(zhàn)，但是這幾年還是不錯的。

專用人工智能確實取得了突破性的進展，但人工智能的研究與應用依然任重道遠，要在通用人工智能方面取得巨大突破還需要盡洪荒之力，曾經(jīng)有四句話描寫了人工智能目前的水平，有智能沒智慧，有智商沒情商，會計算不會算計，有專才無通才。

另外，人工智能產業(yè)化應用也有了很好的發(fā)展，2015年全球人工智能市場規(guī)模為1270億美元，今年預計1650億美元，到2018年預計超過2000億美元，發(fā)展非常之快。目前，人工智能已經(jīng)上升到國家戰(zhàn)略高度。過去一年人工智能領域的十件大事

過去的一年里，人工智能領域有很多新的變化。

第一項，阿爾法狗。

第二項，各國政府高度重視人工智能發(fā)展，包括今年5月份美國白宮舉行的4場研討會。

第三項，IBM類腦超級計算機平臺，是基于前幾年的芯片。

第四項，軟銀320億美元收購ARM，這是很大的收購。

第五項，谷歌、facebook等開源人工智能基礎平臺反映了一個趨勢和動向。

第六項，創(chuàng)建公益性的人工智能機構OpenAI。

第七項，在學術方面，Science發(fā)表Bayesian Program 論文。

第八項，微軟深層殘差網(wǎng)絡奪冠2015年ImagnNet。

第九項，谷歌量子計算機取得重要突破，為人工智能計算搭建了一個平臺。

第十項，劍橋大學成立了人工智能倫理研究所。

怎樣通過這個標志性事件看目前人工智能發(fā)展的狀態(tài)，我將其概括成十段話。

人工智能十大趨勢動態(tài)

第一，人工智能熱潮全球化，從東方到西方，從發(fā)達國家到發(fā)展中國家，從大國到小國，都掀起了熱潮。

第二，產業(yè)競爭白熱化。

第三，投資并購密集化，過去一年的收購、投資，數(shù)不勝數(shù)。

第四，人工智能應用普適化，開始向各個領域滲透。

第五，人工智能的服務專業(yè)化，一個是研究通用化的人工智能，一個是專業(yè)化的人工智能。

第六，基礎平臺開源化，包括IBM、谷歌開源的平臺，是過去一年特別明顯的一個新的特征。

第七，關鍵技術硬件化，包括IBM的類腦計算平臺。

第八，技術方法集成化，單一的人工智能計算理論和方法不可能包打天下，集成創(chuàng)新勢在必行，阿爾法狗里集成了很多。

第九，學科創(chuàng)新協(xié)同化，多學科跨界融合交叉協(xié)同創(chuàng)新人工智能創(chuàng)新途徑，其中包括量子技術跟人工智能的結合。

第十，社會影響大眾化。

人工智能未來發(fā)展五大思考

第一，要保持警醒。熱潮下面尤其需要冷思考，阿爾法狗在圍棋上的表現(xiàn)，確實提高了人們對人工智能的期望，但是對人工智能希望太高，如果沒有實現(xiàn)就會非常失望。過去60年中我們有很多這樣的教訓，在熱潮下尤其需要冷靜的思考，有就一定會有低谷，這是發(fā)展的客觀規(guī)律，而任何一個時段不可能一直蓬勃，所以一定要保持冷思考。引用最新的新興技術成熟度曲線。智能機器人、認知等熱門技術正處于期望膨脹期，接下來可能是幻滅期，所以需要我們冷靜的思考。

第二，切忌跟風。我認為跟風難有大作為，這幾年風口熱好像說得很多，找風口不如找關口，發(fā)展的瓶頸在哪里，突破瓶頸就可能開創(chuàng)一個新天地，搶占先機，大家不要再跟風。

第三，不忘初心。對于人工智能來說是不忘初心繼續(xù)探索，回歸人工智能的本原，是要解決什么問題，別走偏了。所以從研究的內容到研究的目的，在回歸本原的過程中尤其要記著，信息科技與腦類科技的交匯，人腦智能機理的挖掘孕育著信息科技的重大變革。

第四，苦練內功。重視前沿基礎理論研究，現(xiàn)在是家喻戶曉，但是大家不要忘記不是那么火爆的時候在干什么，一直堅持，才有深度學習的今天，所以苦練內功很重要，不能被當下的熱點一葉障目。深度學習不等于AI，深度學習只是人工智能領域機器學習方向的一種方法，盡管現(xiàn)在效果很好，確實需要思考如何克服這個瓶頸，人工智能發(fā)展的下一個關口在什么地方。深度學習的成功不是理論方法的突破，而是在大數(shù)據(jù)和大規(guī)模計算資源驅動下的基于基礎理論的技術突破，其本質是通過映射對復雜函數(shù)進行逼近。

深度學習依舊存在明顯的局限性，尤其在任務的切換和對環(huán)境變化自身完善、對小樣本的舉一反三等方面，人工智能與人類還是相差甚遠。

第五，以史為鑒。丘吉爾說你能看到多遠的過去，你就能看到多遠的未來，你過去看的有多深，你對未來才能看得有多準，我認為是有道理的，所以這個時候就需要我們做一個思考。從淺層智能到深層智能；從專用人工智能到通用人工智能；從機器智能到混合智能；從數(shù)據(jù)驅動到數(shù)據(jù)和知識協(xié)同驅動；從線下智能到云上智能；從網(wǎng)下到網(wǎng)上。

人工智能在中國的發(fā)展

這些具體的趨勢實際上都反映在整個社會化大趨勢上，智能化是新一輪科技與產業(yè)革命的最顯著特征。

我們國家發(fā)展有很多機遇，天時地利人和，當然也有挑戰(zhàn)，我們的戰(zhàn)略思維、冒險精神還不夠，所以要思考這些問題，人工智能如何更好地服務社會。

如何抓住這個機會，我覺得首先應該有一個規(guī)劃，因為只有通過頂層規(guī)劃協(xié)調才能實現(xiàn)一盤棋，最終實現(xiàn)人工智能強國。

篇7

當前，信息網(wǎng)絡技術加速創(chuàng)新，以數(shù)字化的知識和信息作為關鍵生產要素的數(shù)字經(jīng)濟蓬勃發(fā)展，新技術、新業(yè)態(tài)、新模式層出不窮，成為“后國際金融危機”時代全球經(jīng)濟復蘇的新引擎。各主要國家紛紛將發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟作為推動實體經(jīng)濟提質增效、重塑核心競爭力的重要舉措，并進一步推動數(shù)字經(jīng)濟取得的創(chuàng)新成果融合于實體經(jīng)濟各個領域，圍繞新一輪科技和產業(yè)制高點展開積極競合。

基于此，中國數(shù)字經(jīng)濟百人會依托中國電子學會的專業(yè)研究團隊，深入分析全球各國數(shù)字經(jīng)濟主要戰(zhàn)略，調研走訪在數(shù)字經(jīng)濟領域具備領先水平和突出能力的典型企業(yè)，系統(tǒng)梳理了國內外頂尖學者的最新觀點，以及權威智庫和知名戰(zhàn)略咨詢公司的公開成果，對全球數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展趨勢做出十點研判，具體如下：

一、數(shù)字化的知識和信息成為新的關鍵生產要素

人類生產、生活及治理的數(shù)據(jù)基礎和信息環(huán)境正在得到大幅加強和顯著改善，移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)持續(xù)普及部署，智能終端和傳感器加速應用滲透，人、機、物逐步交互融合，與經(jīng)濟增長和社會發(fā)展相關的各項活動已啟動全面數(shù)字化進程，呈現(xiàn)出從被動到主動、從碎片到連續(xù)、從單一分離到綜合協(xié)同的三大轉變，源源不斷地產生著呈現(xiàn)爆炸式增長態(tài)勢的海量數(shù)據(jù)，蘊含著巨大的價值和潛力。數(shù)據(jù)已成為與資本和土地相并列的關鍵生產要素，被不斷地分析、挖掘、加工和運用，價值持續(xù)得到提升、疊加和倍增，有效促進全要素生產率優(yōu)化提升，為國民經(jīng)濟社會發(fā)展提供充足新動能。

圖1 新摩爾定律主導下2015-2035年全球數(shù)據(jù)總量增長態(tài)勢

數(shù)據(jù)來源：IDC，中國電子學會整理

二、與實體經(jīng)濟深度融合發(fā)展是首要戰(zhàn)略任務

全球經(jīng)濟仍處于相對穩(wěn)定的復蘇階段，以先進制造業(yè)為代表的實體經(jīng)濟將繼續(xù)作為主要增長點，在與數(shù)字經(jīng)濟的深度融合中不斷煥發(fā)新的動力。下一階段，各主要國家和地區(qū)的數(shù)字經(jīng)濟相關戰(zhàn)略會陸續(xù)深入實施，普遍將運用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術賦能先進制造業(yè)作為重要舉措，積極推進從生產要素到創(chuàng)新體系，從業(yè)態(tài)結構到組織形態(tài)，從發(fā)展理念到商業(yè)模式的全方位變革突破，持續(xù)催生個性化定制、智能化生產、網(wǎng)絡化協(xié)同、服務型制造等新模式、新業(yè)態(tài)，推動形成數(shù)字與實體深度交融、物質與信息耦合驅動的新型發(fā)展模式，大幅提升全要素生產率，有效推動全球經(jīng)濟增長的質量變革、效率變革、動力變革。

圖2 數(shù)字經(jīng)濟與實體經(jīng)濟融合發(fā)展

資料來源：中國電子學會

三、平臺化、共享化引領經(jīng)濟發(fā)展新特征、新趨勢

企業(yè)之間的競爭重心正從技術競爭、產品競爭、供應鏈競爭逐步演進為平臺化的生態(tài)體系競爭，一批用戶基數(shù)龐大、技術積累豐富、資金實力雄厚的行業(yè)領軍企業(yè)已率先啟動，通過提供開源系統(tǒng)、營造開放環(huán)境、促進跨界融合、變革組織架構、重塑商業(yè)模式、孵化創(chuàng)新團隊等多種方式，持續(xù)構建完善資源集聚、合作共贏的生態(tài)格局。同時，飛速發(fā)展的新一代信息科技，高頻泛在的在線社交，以及漸趨完善的信用評價體系，為大量未能得到完全有效配置的資源提供了成本趨近于零的共享平臺和渠道，吸引了共享者數(shù)量的指數(shù)級集聚，弱化了生產生活資料的“所有權”而強調“使用權”，逐步創(chuàng)造出新的供給和需求，促使共享經(jīng)濟快速興起。

圖3 共享經(jīng)濟行業(yè)滲透趨勢

數(shù)據(jù)來源：羅蘭貝格，中國電子學會整理

四、全球創(chuàng)新體系以開放協(xié)同為導向加快重塑

創(chuàng)新仍是推動經(jīng)濟數(shù)字化發(fā)展的源動力，受技術開源化和組織方式去中心化的雙重作用，知識傳播壁壘開始顯著消除，創(chuàng)新研發(fā)成本持續(xù)大幅降低，創(chuàng)造發(fā)明速度明顯加快，群體性、鏈條化、跨領域創(chuàng)新成果屢見不鮮，顛覆性、革命性創(chuàng)新與迭代式、漸進式創(chuàng)新相并行。創(chuàng)新主體、機制、流程和模式發(fā)生重大變革，不再受到既定的組織邊界束縛，資源運作方式和成果轉化方式更多地依托互聯(lián)網(wǎng)展開，跨地域、多元化、高效率的眾籌、眾包、眾創(chuàng)、眾智平臺不斷涌現(xiàn)，凸顯出全球開放、高度協(xié)同的創(chuàng)新特質，支撐構造以數(shù)據(jù)增值為核心競爭力的數(shù)字經(jīng)濟生態(tài)系統(tǒng)。

圖4 具有典型意義的開放式協(xié)同化創(chuàng)新平臺

資料來源：中國電子學會

五、基礎設施加速實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化升級

持續(xù)提升數(shù)據(jù)獲取的量級和頻率，不斷豐富數(shù)據(jù)傳輸?shù)那篮头绞剑约皵U大數(shù)據(jù)存儲空間，強化數(shù)據(jù)加工能力，創(chuàng)新數(shù)據(jù)使用能力，都是數(shù)字經(jīng)濟能夠得以蓬勃發(fā)展的重要基礎條件。萬物互聯(lián)和人機物共融將會成為網(wǎng)絡架構的基本形態(tài)，各國信息基礎設施的規(guī)劃與部署都面臨著擴域增量、共享協(xié)作、智能升級的迫切需求。同時，電網(wǎng)、水利、公路、鐵路、港口等傳統(tǒng)基礎設施也正在逐步開展與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術的深度融合，向著智能電網(wǎng)、智能水務、智能交通、智能港口轉型升級，顯著提升能源利用效率和資源調度能力，支撐數(shù)字經(jīng)濟健康可持續(xù)發(fā)展。

圖5 基礎設施加速轉型升級

資料來源：中國電子學會

六、國家和地區(qū)的核心競爭力延伸至信息空間

全球各個國家和地區(qū)的核心競爭力構成要素呈現(xiàn)數(shù)字化發(fā)展趨勢，傳統(tǒng)產業(yè)紛紛面向數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化轉型升級，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能與實體經(jīng)濟的融合日益廣泛深入。人類社會、物理世界的二元結構正在轉變?yōu)槿祟惿鐣?、物理世界、信息空間的三元結構，國家和地區(qū)之間競爭和博弈的重心逐步從土地、人力、機器的數(shù)量質量轉移至數(shù)字化發(fā)展水平，從物理空間延展到信息空間，并將很快呈現(xiàn)出以信息空間的競爭和博弈為主導與引領，強者愈強、弱者愈弱的格局。掌握信息空間核心競爭優(yōu)勢的國家和地區(qū)，將在圍繞新一輪國際分工態(tài)勢展開的博弈中搶先占據(jù)價值鏈制高點。

圖6 2016年主要國家數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模

資料來源：《數(shù)字經(jīng)濟 邁向從量變到質變的新階段》

七、數(shù)字技能和素養(yǎng)推動消費者能力升級

新興的數(shù)字化產品、應用和服務大量涌現(xiàn)，已形成規(guī)模巨大的消費市場，不啻于是對消費者提出了新的能力要求，需具備一定的數(shù)字化技能和素養(yǎng)，才能更好地發(fā)掘數(shù)據(jù)價值、使用數(shù)字化產品和享受數(shù)字化服務。消費者所具有的對數(shù)字化資源的獲取、理解、處理和利用能力，將成為影響數(shù)字消費增長速率和水平的重要因素，直接關系到數(shù)字經(jīng)濟的整體發(fā)展質量與效益。全球各主要發(fā)達國家將會愈益重視對公民數(shù)字素養(yǎng)的挖潛和培養(yǎng)，并將持續(xù)提升公民數(shù)字素養(yǎng)上升到構建國家新興戰(zhàn)略競爭力的高度，作為推動數(shù)字消費、擴大內需市場、強化內生動能的重要舉措。

圖7 數(shù)字經(jīng)濟時代對公民素養(yǎng)提出新要求

資料來源：中國電子學會

八、社會福利水平依托數(shù)字化手段得到有效改善

滿足人類對美好生活的向往和追求，是數(shù)字經(jīng)濟孕育、誕生、發(fā)展的重要動力及目標。大幅提升公共資源供給效率，顯著增強公共服務效用，進一步推動教育、醫(yī)療、慈善等公共事業(yè)的便捷化、普惠化、均等化，是數(shù)字經(jīng)濟在創(chuàng)新變革生產方式、促進實體經(jīng)濟提質增效之外的關鍵著力點和突破口。多種類型、多個領域的網(wǎng)絡化、智能化的教育資源公共服務平臺將被搭建，面向公眾持續(xù)擴大優(yōu)質教育資源覆蓋面?；ヂ?lián)網(wǎng)遠程診療將成為高頻次、低門檻、易得可選的常規(guī)醫(yī)療方式，并引入人工智能助手有效提升診療精準度，緩解全球性的醫(yī)療資源緊張難題。區(qū)塊鏈技術將在慈善資金募集和捐贈過程中得到大規(guī)模應用，強化互信關系，減少交易成本，溯源資金去向，保障慈善事業(yè)的公正、透明、有效。

圖8 數(shù)字化手段提升社會福利水平

資料來源：中國電子學會

九、數(shù)字城市與現(xiàn)實城市同步啟動規(guī)劃、建設和管理

隨著信息基礎設施的規(guī)模擴張、功能升級和網(wǎng)絡構建，以及新一代信息技術在城市運行管理過程中廣泛深入地推廣應用，大量完整、連續(xù)、系統(tǒng)，具備一致性、關聯(lián)性、價值性的城市數(shù)據(jù)將被持續(xù)獲得，為構建與現(xiàn)實物理城市精準映射、智能交互、虛實融合的數(shù)字孿生城市提供了可行基礎。全球一批形成技術、人才集聚發(fā)展，產業(yè)規(guī)模與創(chuàng)新能力較為突出，具備主動比特化條件的現(xiàn)代化城市將率先嘗試數(shù)字城市與現(xiàn)實城市的同步規(guī)劃，并逐漸上升為兩者的同步建設和同步管理。為匹配真正海量數(shù)據(jù)的采取、傳輸、存儲和計算，專門用于數(shù)字城市運行管理決策的系統(tǒng)級平臺將得到持續(xù)的開發(fā)與完善，并逐漸形成可推廣復制的標準體系。

圖9 數(shù)字孿生城市功能日趨完善

資料來源：中國電子學會

篇8

常有商家開玩笑說：誰擁有了中國市場，就擁有了足夠龐大的利潤保障。

其實這并不是一句玩笑話，否則，眾多IT廠商也不會紛紛推出“在中國、為中國”的市場戰(zhàn)略，畢竟，IT技術是在某種程度上推動了當今世界的變革，而將IT技術商業(yè)化的正是這些IT廠商。

上一次戴爾在中國引起關注，是其創(chuàng)始人親自來華布道“戴爾中國4.0”戰(zhàn)略和預計在中國市場投資1250億美元之時。2016年歲末，戴爾科技峰會2016讓這家科技集團再次引發(fā)業(yè)內關注。

這些關注，不僅源于現(xiàn)場有5197位嘉賓聆聽，12萬人次參與在線直播，以及涉及云計算、大數(shù)據(jù)、軟件定義數(shù)據(jù)中心、超融合、移動辦公等多個領域的6個分會場和3000平方米的展臺，更是因為當天戴爾的與在中國市場落地密切相關的四件大事――專為中國市場打造的全新商用客戶端“成銘”系列、戴爾與中科院自動化所的深度學習成果“諸葛?深知”、為中國用戶開發(fā)的三大飛云系統(tǒng)解決方案，以及基于本地化聯(lián)合實驗室的VR行業(yè)解決方案。

據(jù)IDC對全球4萬名企業(yè)高管的調查顯示，48%的企業(yè)無法預測未來3年行業(yè)的發(fā)展趨勢，53%的企業(yè)經(jīng)歷過業(yè)務中斷的情況，92%的企業(yè)認識到數(shù)字業(yè)務時成功的關鍵。隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術趨勢的高速發(fā)展，在數(shù)字化時代，各行業(yè)、各規(guī)模的企業(yè)都面臨著IT及業(yè)務轉型的挑戰(zhàn)。

平滑上云

“從1995年進入中國市場到今天，戴爾矢志不移地扎根中國市場，并承諾到2020年前投資中國1250億美元，以客戶為中心，真正做到本地采購、本地生產、本地研發(fā)、本地人才?！贝鳡柸蛸Y深副總裁、大中華區(qū)總裁黃陳宏說。戴爾進入中國21年以來，中國已成為戴爾在全球的第二大市場。

“數(shù)字化已經(jīng)帶來了生活上很多的改變。比如，移動互聯(lián)帶來了生活的改變、思維方式的改變、生活方式的改變，但是這只是剛剛開始?！秉S陳宏表示。

針對中國企業(yè)當前的境況，戴爾推出以“全業(yè)務數(shù)字化”、“全渠道數(shù)字化”及“全產業(yè)數(shù)字化”為核心聚焦中國企業(yè)數(shù)字化轉型。藉由推動建立穩(wěn)健敏捷的數(shù)據(jù)中心，加速采納混合云及云原生應用需求，使企業(yè)平滑地向云演進。利用基于大數(shù)據(jù)，物聯(lián)網(wǎng)等技術的全產業(yè)信息資源，實現(xiàn)實時決策分析，從而完成實時企業(yè)的數(shù)字化目標。

未來就緒企業(yè)云聯(lián)盟（以下簡稱“云聯(lián)盟”）聯(lián)合了創(chuàng)新的一體化云解決方案―― “飛云系統(tǒng)”。云聯(lián)盟是由戴爾主導，攜手國內外知名廠商東軟、FIT2CLOUD、航天云宏、Pivotal、UnitedStack有云、VMware、XSKY、英方、YottaCLOUD優(yōu)特云，通過產業(yè)聯(lián)盟打造領先的全棧式混合云解決方案，志在助力中國本土企業(yè)迎接云時代的數(shù)字化轉型。

云聯(lián)盟“飛云系統(tǒng)的首批系列共有三個聚焦點，分別為存儲云，災備云和混合云三大應用場景。針對中國用戶最直接需求，從用戶具體云應用的方案選型與系統(tǒng)構建上給予專業(yè)的支持和支撐。隨著云方案的復雜化，參與廠商的增多，客戶急需第三方公司提供統(tǒng)一的完整的服務。

云聯(lián)盟宣布啟動與東軟云科技有限公司展開云服務深度合作，為客戶提供量身打造并穩(wěn)定的云實施和云護航服務，完善聯(lián)盟所秉承的端到端云解決方案理念，幫助客戶更好的實施云部署與云應用。

輕松部署混合云

如今，混合云逐漸成為了中國數(shù)字經(jīng)濟時代的IT新常態(tài)。

VMware在VMworld 2016大會中已表示混合云將成為未來的發(fā)展重點。不謀而合的是，戴爾在發(fā)力傳統(tǒng)IT優(yōu)化方案的同時，也同樣注重企業(yè)向云的平滑演進，致力于讓客戶能夠在一個統(tǒng)一的IT環(huán)境中跨云的運行、管理、連接它們地應用，以更少的投入獲得更高的效益。

作為已經(jīng)合作超過10年，并且都在長期致力于實現(xiàn)更佳的數(shù)據(jù)中心的效率并簡化IT部署和操作的戴爾與VMware，這次聯(lián)合了針對不同場景和規(guī)模的客戶三大混合云架構。

包括具有SDDC功能的企業(yè)混合云解決方案基于全面的軟件定義的數(shù)據(jù)中心 （SDDC） 體系結構，提供應用程序優(yōu)化的基礎架構，并且可以實現(xiàn)IT流程自動化，在通過標準化提升用戶體驗的同時，簡化了維護、修改及更新，以更快的服務交付速度為客戶帶來更高的業(yè)務敏捷性；支持FC SAN 的企業(yè)混合云解決方案，使企業(yè)可以按自身步調部署靈活并且未來就緒的混合云架構；原生混合云解決方案致力于幫助企業(yè)開發(fā)者安全構建、部署與管理原生云應用，助力企業(yè)盡享傳統(tǒng)與原生云應用。

該解決方案提供基于用量的擴展就緒型定價，以符合業(yè)招棖笪出發(fā)點更高效地交付服務并降低成本。

“未來云計算是一種兼具公有云和私有云的方式，無論VMware還是戴爾，我們一直堅信未來的IT技術發(fā)展或者是整個企業(yè)去走數(shù)字化轉型的發(fā)展當中，混合云是非常清晰的方向?！贝鳡柛笨偛?、大中華區(qū)企業(yè)級解決方案事業(yè)部總經(jīng)理曹志平表示。

深度學習

在中國，人工智能正在加速走進每個人的日常生活。繼2015年11月戴爾與中科院自動化所宣布成立“人工智能與先進計算聯(lián)合實驗室”后，本次戴爾科技峰會中，雙方宣布正式啟動“企業(yè)級深度學習應用與服務平臺――諸葛?深知”，實現(xiàn)了從起初的平臺基礎設施搭建支持，到共創(chuàng)平臺的深度參與。

目前深度學習、認知功能模擬多基于數(shù)據(jù)海量處理，人工智能的研究與開發(fā)需依托強大的計算平臺，而戴爾的高性能計算（HPC）解決方案，恰恰滿足科研領域對于高負載與效能的要求。

“諸葛?深知”為企業(yè)提供了深度學習工具包的統(tǒng)一接口，眾多中科院成熟算法模型能夠輕松被調用，幫助企業(yè)實現(xiàn)基于深度學習的大數(shù)據(jù)分析，步入人工智能時代。

中科院自動化所所長徐波表示，“中科院自動化所60年來與人工智能同行，近些年，人工智能的研究和應用又掀起新。未來，人工智能的應用領域將不斷拓展，深度學習將助力金融、證券、醫(yī)藥等數(shù)據(jù)密集型行業(yè)做出更精準的判斷。”

“成銘”亮相

作為戴爾端到端解決方案中尤為重要的一部分，戴爾商用客戶端解決方案在戴爾科技峰會設立了虛擬現(xiàn)實（VR）及Wyse等展區(qū)，從前沿科技、企業(yè)IT部署、云計算等方面，全方位展示如何通過安全、可靠、易管理的終端設備優(yōu)化IT資源、提升管理效率、發(fā)揮企業(yè)潛能。

篇9

【摘要】機器人是典型的智能產品，隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術的不斷發(fā)展，智能機器人的應用正日益從工業(yè)領域擴展到國防軍事、教育娛樂、醫(yī)療康復、助老助殘、救援救災等其他領域。目前，智能機器人的市場需求呈現(xiàn)新特點，技術進步呈現(xiàn)新趨勢，產品研發(fā)呈現(xiàn)新熱潮。發(fā)達國家正以此為契機，紛紛對智能機器人的技術發(fā)展進行戰(zhàn)略部署，以搶占產業(yè)競爭的制高點。反觀我國，傳統(tǒng)機器人及關鍵部件技術總體薄弱，產業(yè)面臨空心化風險；智能機器人部署不足，與發(fā)達國家的差距很可能被進一步拉大；機器人市場需求激增，但同時面臨產業(yè)安全風險。為此，我國應該加緊部署智能機器人戰(zhàn)略，建立技術創(chuàng)新載體，加大技術研發(fā)力度，明確產品發(fā)展方向，完善標準體系建設，搶占機器人技術及產業(yè)發(fā)展的下一個制高點。

【關鍵詞】智能機器人 戰(zhàn)略部署 差距 競爭

【中圖分類號】 TP242.6 【文獻標識碼】A

【DOI】10.16619/ki.rmltxsqy.2017.04.011

機器人是典型的智能產品，隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術的不斷發(fā)展，智能機器人的應用正日益從工業(yè)領域擴展到國防軍事、教育娛樂、醫(yī)療康復、助老助殘、救援救災等其他領域。由于智能制造推動生a方式變革，人類對于智能服務的需求不斷提升，智能機器人的作用日益凸顯。發(fā)達國家紛紛對智能機器人的技術發(fā)展進行戰(zhàn)略部署，以搶占產業(yè)競爭的制高點。發(fā)達國家的智能機器人產業(yè)剛剛起步，我國與發(fā)達國家的差距并不大。因此，我國應抓住這一契機，加緊部署智能機器人戰(zhàn)略，搶占機器人技術及產業(yè)發(fā)展的下一個制高點。

智能機器人的發(fā)展趨勢

市場需求呈現(xiàn)新特點。智能機器人是一種在人類生產、生活環(huán)境中能與人自然交互并協(xié)同作業(yè)，具備精細作業(yè)能力的新一代機器人。它與傳統(tǒng)機器人不同，不依靠事先編制的程序，對外界的感知能力很強，能在非結構環(huán)境下完成動態(tài)、復雜、靈活、精細的作業(yè)，實現(xiàn)多機協(xié)同，成為人類的助手。隨著社會的快速發(fā)展和科技的不斷進步，傳統(tǒng)工業(yè)機器人無法適應小批量定制、個性化制造、柔性制造等需求。此外，目前的服務機器人尚處于產業(yè)化孕育期，不具備相應的智慧和思維，無法滿足醫(yī)療護理、助老助殘等社會需求。因此，人們對于智能機器人的需求愈加強烈。

技術進步呈現(xiàn)新趨勢。第一，提升學習和適應能力。在當前的系統(tǒng)環(huán)境中，可以容忍機器人在執(zhí)行任務時有更大的不確定性。實現(xiàn)這一目標的可行途徑是示教。一個執(zhí)行任務的機器人需要觀察人類工作環(huán)境多次，通過重復執(zhí)行相同的任務學會模仿人類。另外，機器人系統(tǒng)通過“迭代學習”技術提高自身的速度和可靠性，進而超越人類的適應性。

第二，提升建模、分析、仿真、控制能力。建模、分析、仿真和控制能力是復雜系統(tǒng)必不可少的關鍵因素。為了充分改進設計制造系統(tǒng)，模型和仿真技術需要通過實驗驗證，并結合搜索和優(yōu)化技術，在生產制造系統(tǒng)的各個方面進行仿真操作。

第三，提升控制和計劃能力。機器人未來將需要更先進的控制和規(guī)劃算法，來處理具有更大不確定性、較寬公差和大量電流自由度比的系統(tǒng)。這可能涉及到將機器人的手臂末端效應器放置在移動基地。一般機器人可能具有12個自由度，但極端擬人化的人形機器人可能有60個自由度。新的規(guī)劃方法需要結合新技術，例如數(shù)學拓撲和近期規(guī)劃，從而能夠有效地搜索強大的高維空間。

第四，提高感知能力。為了監(jiān)控工作進展及周圍情況，未來的工廠機器人需要改進其感知系統(tǒng)。除了任務監(jiān)控之外，機器人應能夠檢查子裝配體和產品組件所花費的時間，以避免浪費時間和資源。要做到這一點，就需要更好的觸覺傳感器和圖像理解方法，傳感器必須能夠構建起零件的幾何模型和物理模型。

第五，構建新的機制和高性能驅動器。機器人發(fā)展歷來注重機械傳動器的精確性、可重復性和分辨率等性能指標。但如果機器人被用于一些新興環(huán)境領域，如納米和微觀尺度操縱下的環(huán)境、對材料敏感的環(huán)境以及與人類共享的環(huán)境中，就需要對機器人的驅動機制和材料選擇進行重新思考。

第六，發(fā)展人機交互能力。制造業(yè)工作環(huán)境需要重視人類的相互作用和機器人的安全性。任何涉及人機交互的活動必須能提供有利的改進結果?？紤]最終用戶的需求而設計的機器人系統(tǒng)不僅更安全，而且更具成本效益。簡單、明確的接口和可以觀察到的、透明的行為使得人類與機器人能夠實現(xiàn)協(xié)同工作。人類和機器人都需要容易理解的意向指標。

第七，提高建模與陳述能力。新的制造機器人必須能夠與人類共享空間，并且能夠學會通過經(jīng)驗來提高工作效率。要支持這樣的學習能力，機器人必須利用靈活、豐富的觀察技能并通過模仿人類來自主學習新技能。

第八，提高科學測量的能力。為了保證機器人的研究成果，需要加強生產車間底層的測量工作，并以此評估科學進步和技術轉讓的效果?？茖W測量的廣泛因素包括基本的計量性能指標、測試方法、參考工件和數(shù)據(jù)、參考架構以及關鍵技術投入標準。

第九，發(fā)展“云機器人”與自動化制造系統(tǒng)。制造系統(tǒng)需要與復雜的、動態(tài)的、高維的環(huán)境進行可靠的傳感和交互。2010年，“云機器人”的新范式出現(xiàn)，它要求將管理以及處理數(shù)據(jù)轉移到云?！霸茩C器人”至少在五個方面顯著提高了機器人性能：一是提供一個全球性的圖書館，包括圖像、地圖、對象數(shù)據(jù)的幾何形狀和機械屬性；二是基于樣本的統(tǒng)計建模和運動的需求計劃實現(xiàn)大規(guī)模并行計算；三是機器人之間共享成果、軌跡和動態(tài)控制；四是人類共享“開放源碼”的代碼、數(shù)據(jù)、設計、編程、實驗和硬件建設，尤其是人氣高漲的ROS系統(tǒng)；五是實現(xiàn)問題檢測，并按需完成人類診斷。

產品研發(fā)呈現(xiàn)新熱潮。目前，多家科研機構和企業(yè)對智能機器人進行了研發(fā)并形成了相應的樣機或產品。在工業(yè)機器人領域，美國的Rethink Robotics生產了“具有常識”的Baxter，KUKA開發(fā)出人機協(xié)作機器人，瑞士的ABB生產了雙臂機器人，丹麥的Universal Robots生產了協(xié)作機器人UR10等。在服務機器人領域，美國的iRobot生產了Roomba系列清潔機器人，美國直覺外科公司生產了達芬奇手術機器人，日本的軟銀生產了家用機器人Pepper。

發(fā)達國家紛紛進行戰(zhàn)略部署

日本的戰(zhàn)略部署。2015年1月，日本國家機器人革命小組了《機器人新戰(zhàn)略》，制定了日本實現(xiàn)機器人革命的三大戰(zhàn)略目標和擬實施的六大重要舉措，明確了未來五年的戰(zhàn)略行動計劃。六大重要舉措之一就是關注技術和標準，具體推進人工智能、模式識別、機構、驅動、控制、操作系統(tǒng)和中間件等方面的技術研發(fā)，同時還要關注沒有被現(xiàn)有機器人技術體系納入其領域的創(chuàng)新。日本未來五年戰(zhàn)略行動計劃的八項重點任務之一就是發(fā)展對機器人產業(yè)影響重大的技術。

美國的戰(zhàn)略部署。2011年，美國公布了《國家機器人計劃》，計劃每年對人工智能、語音和圖像識別等方面的技術研究提供數(shù)千萬美元的支持。2013年公布的《機器人路線圖》指出，未來要攻克的機器人關鍵技術包括：非結構環(huán)境下的感知操作、像人類一樣靈巧的操作、裝配方面的適應性和可重構性、能與人類一起工作、具備在人類生產或生活真實場景中的自主導航能力、能自動理解人的行為和心理狀態(tài)、具備人機交互能力、具備良好的安全性能等。

韓國的戰(zhàn)略部署。2014年8月，韓國貿易工業(yè)和能源部了第二個智能機器人開發(fā)五年計劃，擬投資26億美元支持智能機器人開發(fā)。該計劃的目標是到2018年，機器人的市場規(guī)模從當前的22億美元增加到79億美元，機器人公司從402家增加到600家。計劃的首要任務是發(fā)展服務型機器人，例如災難救援和健康護理機器人等。此外，政府提出要鼓勵國內企業(yè)加快實現(xiàn)與機器人產業(yè)的融合（參照日本軟銀集團的案例）。

歐盟的戰(zhàn)略部署。2014年，歐委會和歐洲機器人協(xié)會下屬的180個公司及研發(fā)機構共同啟動全球最大的民用機器人研發(fā)計劃“SPARC”。根據(jù)該計劃，到2020年，歐委會將共計投資7億歐元，協(xié)會將共計投資21億歐元，共同推動機器人研發(fā)。2014年底歐盟的《地平線2020計劃》提出要向機器人領域新增1.02億美元的投資，支持相關研究和創(chuàng)新，推進感知、人機交互、機電一體化、導航等機器人關鍵技術的發(fā)展。

我國智能機器人產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及前景

傳統(tǒng)機器人及關鍵部件技術總體薄弱，產業(yè)面臨空心化風險。據(jù)日本機器人協(xié)會分析評估，中國的機器人技術總體落后西方發(fā)達國家約20年，尤其是在人工智能、人機對話、醫(yī)療機器人、感知測量、移動控制等技術領域與發(fā)達國家有非常大的差距。智能機器人所需的關鍵部件，如高性能交流伺服電機、精密減速器、控制器等，中國長期依賴進口。像精密減速器這類部件幾乎由日本的Teijin、Harmonic兩家公司壟斷，售價居高不下，這直接推高了我國機器人產品的生產成本，降低了產品的市場競爭力，使我國機器人的發(fā)展面臨著只能依靠加工、組裝的產業(yè)空心化風險。

智能機器人部署不足，差距有被進一步拉大的風險。我國雖然在傳統(tǒng)機器人的技術研發(fā)以及產業(yè)化方面取得了初步進展，但在信息網(wǎng)絡技術與機器人技術結合方面仍然十分滯后?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)在發(fā)展機器人技術方面的意識不強，百度公司雖然已經(jīng)作出機器人相關技術研發(fā)的部署，但尚未與傳統(tǒng)機器人企業(yè)形成合力以共同推進下一代智能機器人的研發(fā)。如果不能抓住新一代智能機器人的發(fā)展機遇，任由國外公司（如谷歌）建成新一代智能機器人的系統(tǒng)平臺及技術標準，我國智能機器人的研發(fā)、生產和應用將更加被動，技術方面的差距有被進一步拉大的風險。

我國機器人市場需求激增，但面臨產業(yè)安全風險。隨著我國工業(yè)轉型升級速度的加快，機器人市場需求正呈現(xiàn)井噴式的增長態(tài)勢。自2013年起，我國已成為全球需求量最大的機器人市場。經(jīng)測算，我國工業(yè)機器人的需求量還將大幅增長。目前，我國工業(yè)機器人密度（每萬名工人的機器人擁有數(shù)量）僅為23臺，遠低于韓國的396臺、日本的332臺、德國的273臺。

然而，我國機器人產業(yè)總體上還處于起步階段，工業(yè)機器人缺乏品牌認知度，最大的機器人企業(yè)年產機器人也僅僅只有千余臺。目前，機器人市場基本被外資企業(yè)占據(jù)，瑞典ABB、日本發(fā)那科和安川、德國庫卡等知名企業(yè)的產品在中國市場的占有率近90%。僅發(fā)那科一家的機器人產品就在我國占有23%的市場份額。隨著國外機器人企業(yè)紛紛將我國作為生產基地，自主品牌生產企業(yè)發(fā)展的市場空間將被進一步壓縮，中國機器人產業(yè)安全風險凸顯。

接下來，筆者將以中國的工業(yè)機器人市場為例，用具體數(shù)據(jù)分析中國機器人的市場需求。中國機器人市場需求源于國民經(jīng)濟和社會的發(fā)展。世界經(jīng)濟發(fā)展的經(jīng)驗表明，在工業(yè)化中后期推動經(jīng)濟增長的動力由前期對資本、資源的投入轉變?yōu)榧夹g創(chuàng)新與效率提高。在提高制造業(yè)效率時，裝備水平的提升成為首要著手點，日本上世紀80年代工業(yè)機器人行業(yè)的高速成長就是這一觀點的有力例證。中國現(xiàn)階段的國民經(jīng)濟和社會發(fā)展水平與日本上世紀80年代初期較為相似，在工業(yè)機器人市場需求方面也呈現(xiàn)出相似性。

在人均GDP方面，雖然目前中國的人均GDP低于日本80年代的數(shù)據(jù)，但中國的制造業(yè)主要集中在環(huán)渤海、長三角、珠三角區(qū)域，即以北京、天津、遼寧、山東、江蘇、浙江、上海、廣東、福建、重慶、河南、安徽為樣本的區(qū)域。這些地區(qū)2011～2012年的人均GDP算術平均值為8935美元，2012～2013年為9880美元。在人口增長方面，中國現(xiàn)階段的人口增長率約為0.5%，而日本1980～1981年和1981～1982年的平均值分別為0.76%和0.71%，人口增速較為相似。在人口結構方面，2013年中國0～15歲和65歲以上的人口比例為17.5%和9.7%，日本1980～1981年相同數(shù)據(jù)的平均值為23.42%和9.16%，這說明中國未來面臨的勞動力短缺的程度高于日本上世紀80年代初期，但中國的人口存量大，人口流動性要高于日本上世紀80年代初期。綜合判斷，現(xiàn)階段中國的人口趨勢與日本上世紀80年代初期相似。

在1980～1981年和1981～1982年兩個階段，日本工業(yè)機器人國內市場的平均年銷售量分別為1.9萬臺和2.1萬臺，工業(yè)機器人在制造業(yè)的平均密度分別為32臺/萬人和43臺/萬人。在2011～2012年和2012～2013年兩個階段，中國國內市場工業(yè)機器人的平均年銷售量分別為2.3萬臺和2.9萬臺，機器人密度分別為20臺/萬人和24臺/萬人。中日兩國在相應時間段內的銷售量和密度均相差不大。從經(jīng)濟、人口、國家政策、國際環(huán)境等方面來看，當前中國工業(yè)機器人的市場環(huán)境與日本1980～1982年間的市場環(huán)境非常相似。20世紀80年代，工業(yè)機器人在日本蓬勃發(fā)展。自1980年到1985年，日本工業(yè)機器人的市場規(guī)模由768億日元增長到3023億日元，年均復合增長率為31.5%。以日本為例，我們可以發(fā)現(xiàn)中國的工業(yè)機器人市場正處于快速成長階段。

接下來，筆者將對中國工業(yè)機器人的市場規(guī)模進行預測。根據(jù)日本工業(yè)機器人市場銷售及保有量數(shù)據(jù)，1985年日本工業(yè)機器人的保有量約為9.3萬臺，工業(yè)機器人在制造業(yè)中的密度為99.28臺/萬人。2010年以來，中國制造業(yè)主要行業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量增長平穩(wěn)，至2013年達到5258萬人。受人口結構和勞動力供應因素的影響，假設到2020年中國制造業(yè)從業(yè)人員數(shù)量上升到6000萬，工業(yè)機器人在制造業(yè)中的密度將會達到日本1985年的水平（與《關于推進工業(yè)機器人產業(yè)發(fā)展的指導意見》目標相當），屆時中國工業(yè)機器人的保有量約為60萬臺。

根據(jù)IFR的數(shù)據(jù)，2013年中國工業(yè)機器人的保有量約為13.3萬臺（不考慮老舊工業(yè)機器人更新），至2020年中國工業(yè)機器人的總需求量約為46.7萬臺；此外，工業(yè)機器人的使用壽命約為12年，因此到2020年，中國在2008年之前安裝的工業(yè)機器人將全部更新完畢。根據(jù)《中國工業(yè)機器人2011年產業(yè)分析報告》的數(shù)據(jù)顯示，至2008年底中國工業(yè)機器人的保有量約為2.73萬臺，到2020年中國工業(yè)機器人的新安裝數(shù)量和更新數(shù)量合計為49.43萬臺。根據(jù)IFR的數(shù)據(jù)，2013年中國工業(yè)機器人市場銷量為3.65萬臺，保守估計，2014～2020年間中國工業(yè)機器人市場銷量的復合增長率將達到45.1%。

樂觀估計，到2020年，中國工業(yè)機器人在制造業(yè)各細分領域的密度將達到2008年韓國的水平，屆時中國工業(yè)機器人的保有量將達到83.36萬臺。根據(jù)IFR的數(shù)據(jù)，至2020年，中國工業(yè)機器人的總需求量約為70.01萬臺，加上2020年前需要更新的2.73萬臺，到2020年中國工業(yè)機器人的新安裝數(shù)量和更新數(shù)量合計為72.74萬臺。因此可以樂觀地說，2014～2020年間中國工業(yè)機器人市場銷量的復合增長率將達到53.3%。

下面，筆者將對中國工業(yè)機器人的銷售額進行預測。根據(jù)IFR數(shù)據(jù)，工業(yè)機器人的主機價格約為35萬人民幣，加上軟件、設備和工程費用的系統(tǒng)價格約為105萬元。隨著市場競爭的加劇，預計2014年至2020年間機器人的主體價格為30萬元，系統(tǒng)價格為90萬元。因此，至2020年，中國工業(yè)機器人主機的市場銷售額將在1482.9億元至2182.19億元之間，完整應用系統(tǒng)的市場銷售額將在4448.7億元至6546.57億元之間。根據(jù)成本占比法估計，減速器的市場規(guī)模將在489億元至720億元之間，伺服系統(tǒng)的市場規(guī)模將在370億元至545億元之間，控制器的市場規(guī)模將在148億元至218億元之間。

最后，筆者將對中國工業(yè)機器人關鍵部件的需求量進行預測。通用工業(yè)機器人一般有4～6個自由度，需要分別使用4～6個電機和減速器，其中伺服電機的占比約為90%（交流伺服電機65%，直流伺服電機25%，步進電機10%），RV減速器約占70%，諧波減速器約占30%。預計在2014年至2020年，RV減速器的市場需求量在138萬臺至305萬臺之間，諧波減速器的需求量在59萬臺至130萬臺之間，伺服電機的需求量在177萬臺至392萬臺之間，控制器的需求量在49.43萬臺至72.74萬臺之間。

多方協(xié)同推進智能機器人創(chuàng)新應用

當前，我雖然在傳統(tǒng)機器人技術研發(fā)及產業(yè)化方面取得了一定進展，但在信息網(wǎng)絡技術與機器人技術結合方面仍然十分滯后，這可能造成我國的機器人技術與發(fā)達國家之間的差距出現(xiàn)代際的拉大。為此，我國應該加緊部署智能機器人戰(zhàn)略。

建立技術創(chuàng)新載體。借鑒美國、日本等國的發(fā)展經(jīng)驗，研究建立機器人創(chuàng)新中心，健全利益分配機制，形成產學研用緊密結合的協(xié)同推進格局，推動人工智能、自動化、物聯(lián)網(wǎng)等領域的技術融合創(chuàng)新，集中攻關智能機器人的共性關鍵技術，為智能機器人技術研發(fā)提供有力支撐。

加大技術研發(fā)力度。重點研發(fā)對智能機器人發(fā)展影響重大的技術，主要包括人工智能技術、傳感與識別系統(tǒng)技術、柔性關節(jié)、高集成一體化關節(jié)、模塊標準化體系結構等機構技術、執(zhí)行與控制技術、操作系統(tǒng)和中間件技術、安全技術、自組裝與自修復技術、自主學習與智能發(fā)育技術、人機友好交互技術、意圖/需求理解技術等。同時還要關注沒有被納入現(xiàn)有機器人技術體系的創(chuàng)新，為研制智能機器人提供技術儲備。

明確產品發(fā)展方向。以市場需求為牽引，加快智能機器人的研發(fā)及產業(yè)化。目前工業(yè)機器人領域的發(fā)展方向一方面是要注重柔性制造，使工作部件能夠簡便頻繁切換，機器人能夠輕松安裝并隨處移動，滿足小批量或者定制產品的生產需求；另一方面是發(fā)展價格低、通用性強、功能多的機器人。目前，服務機器人領域的發(fā)展方向一是發(fā)展教育、通信和娛樂等機器人；二是推動機器人在批發(fā)、零售、酒店和餐飲業(yè)的應用；三是發(fā)展應用于護理行業(yè)的移動輔助、排泄輔助、老年癡呆患者照料和沐浴輔助等機器人以及應用于醫(yī)療行業(yè)的微創(chuàng)外科手術機器人。

完善標準體系建設。整合產學研用標準化技術力量，激發(fā)企業(yè)參與制定、修訂標準的積極性，逐步構建既適合我國國情，又與國際接軌的機器人標準體系和認證規(guī)范，研究制定基礎共性標準、通用技術標準、性能和檢測規(guī)范、安全標準、通信控制標準、設計平臺標準。統(tǒng)一架構機器人的硬件和軟件，開發(fā)能實現(xiàn)機器人必備功能的通用軟件平臺，為全球化標準策略的制定奠定基礎。

篇10

關鍵詞：智能 網(wǎng)絡 環(huán)保

眾所周知，基于微電子技術和計算機技術的迅速發(fā)展及其向機械工業(yè)的滲透所形成的機電一體化，帶來了機械工業(yè)在技術、產品結構、功能與構成、生產方式及管理體系的變化，使工業(yè)生產進入了以機電一體化為主要特點的階段。

一、什么是機電一體化

機電一體化是指在機構的主功能、動力功能、信息處理功能和控制功能上引進電子技術，將機械裝置與電子化設計及軟件結合起來所構成的系統(tǒng)的總稱。

二、目前機電一體化技術的基本狀況

回顧機電一體化發(fā)展歷史，可以把機電一體化的發(fā)展概括為三個階段：20世紀60年代以前為第一階段，即初級階段，在此階段，人們自覺不自覺地利用電子技術的初步成果來完善機械產品的性能；20世紀70-80年代為第二階段，即興旺發(fā)育階段，在此階段，由于計算機技術、控制技術、通信技術的發(fā)展，為機電一體化發(fā)展奠定了技術基礎，大規(guī)模超大規(guī)模集成電路和微型計算機的出現(xiàn)，為機電一體化的發(fā)展提供了物質基礎；20世紀90年代后期為第三階段也稱為高級階段，即機電一體化技術開始向智能化方向邁進的新階段，此為深入發(fā)展時期。

中國是從20世紀80年代初開始機電一體化技術的研究和應用，列入“863”計劃中，許多大專院校、研究機構及一些大中型企業(yè)做了大量工作，取得一定成果。但與先進國家相比仍有很大差距。

三、機電一體化的優(yōu)勢方向探討

據(jù)科學估測，機電一體化的主要發(fā)展方向大致有智能化、網(wǎng)絡化、環(huán)?；葞讉€方面，這也是機電一體化的技術優(yōu)勢所在。

（一）關于智能化

這是21世紀機電一體化技術的一個重要發(fā)展方向。人工智能在機電一體化的研究中日益得到重視，機器人與數(shù)控機床的智能化就是重要應用之一。這里所說的智能化是對機器行為的描述，是在控制理論的基礎上，吸收人工智能、運籌學、計算機科學、模糊數(shù)學、心理學、生理學和混沌動力學等新思想、新方法，使它具有判斷推理、邏輯思維及自主決策等能力，以求得到更高的控制目標。

（二）關于網(wǎng)絡化

這是20世紀90年代，計算機技術等的突出成就是網(wǎng)絡技術。網(wǎng)絡技術的興起和飛速發(fā)展給科學技術、工業(yè)生產、政治、軍事、教育等日常生活都帶來了巨大的變革。各種網(wǎng)絡將全球經(jīng)濟、生產連成一片，企業(yè)間的競爭也將全球化。機電一體化新產品一旦研制出來，只要其功能獨到、質量可靠，很快就會暢銷全球。機電一體化產品無疑將朝著網(wǎng)絡化方向發(fā)展。

（三）關于微型化

實際上，微型化興起于20世紀80年代末，主要說的是機電一體化向微型機器和微觀領域發(fā)展的趨勢。在西方發(fā)達國家稱為微電子機械系統(tǒng)，泛指幾何尺寸不超過1cm3的機電一體化產品，這些產品在生物醫(yī)療、軍事、信息等方面具有無可比擬的優(yōu)勢。其瓶頸在于微機械技術。

（四）關于環(huán)?；?/p>

工業(yè)的發(fā)達給人們生活帶來巨大變化。一方面，物質豐富，生活舒適；另一方面，資源減少，生態(tài)環(huán)境受到嚴重污染。于是，人們呼吁保護環(huán)境資源，回歸自然。綠色產品概念在這種呼聲下應運而生，綠色化是時代的趨勢。綠色產品在其設計、制造、使用和銷毀的生命過程中，符合特定的環(huán)境保護和人類健康的要求，對生態(tài)環(huán)境無害或危害極少，資源利用率極高。設計綠色的機電一體化產品，具有遠大的發(fā)展前景。機電一體化產品的綠色化主要是指，使用時不污染生態(tài)環(huán)境，報廢后能回收利用。

（五）關于系統(tǒng)化

本文所述之系統(tǒng)化，其表現(xiàn)特征是系統(tǒng)體系結構進一步采用開放式和模式化的總線結構。系統(tǒng)可以靈活組態(tài)，進行任意剪裁和組合，同時尋求實現(xiàn)多子系統(tǒng)協(xié)調控制和綜合管理。再一個特質是通信功能的大大加強。一般除rs232外，還有rs485等智能化通信接口。未來的機電一體化更加注重產品與人的關系，機電一體化的人格化有兩層含義：一層是如何賦予機電一體化產品人的智能、情感、人性等等，顯得越來越重要，特別是對家用機器人，其高層境界就是人機一體化；另一層是模仿生物機理，研制出各種機電一體化產品。事實上，許多機電一體化產品都是受動物的啟發(fā)而研制出來的。

四、結論

根據(jù)以上的敘述可以結論，機電一體化的出現(xiàn)不是孤立的，它是許多科學技術發(fā)展的結晶，是社會生產力發(fā)展到一定階段的必然要求和產物。當然，與機電一體化相關的技術還有很多，并且隨著科學技術的發(fā)展，各種技術相互融合的趨勢將越來越明顯，機電一體化技術的發(fā)展前景也將日益獲得人類的關注并為人類創(chuàng)造更大的社會效益與經(jīng)濟效益。

（作者單位：青海鹽湖工業(yè)股份有限公司鉀肥分公司）

參考文獻：