人工智能培訓方案范文

導語：如何才能寫好一篇人工智能培訓方案，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

10月21日，2016英特爾中國行業峰會在珠海召開，來自醫療、金融、交通、零售、能源、教育等行業的企業代表分享了他們對于數字化變革的理解與實踐。這本該是英特爾中國行業峰會的主旋律，但是實際是與會嘉賓對人工智能的話題表現出更大的熱情，有點喧賓奪主的味道。

得AI者得未來

2015年底，許多機構在展望2016年度科技領域時幾乎會不約而同地將人工智能列為重點方向之一?，F在來看，人工智能的火爆程度讓最樂觀的預測者都大跌眼鏡，這得歸結于AlphaGo的推波助瀾。

正如文章開始所說，人工智能的使命便是完成海量物聯網數據的商業價值轉化。根據相關預測，2021年，全球將會擁有18億臺PC，86億臺移動設備，157億臺物聯網設備。而到2035年，物聯網設備的數量將會超過1萬億臺，相應的數據數量將會增長2400倍，從1 EB增長到2.3ZB。如何有效管理、控制和利用如此浩瀚的數據，人工智能是解決之道。

所以說，得物聯網者得未來，而得人工智能者將執物聯網之牛耳。只有人工智能才能為“萬物互聯”之后的應用問題提供最佳的解決方案。

2016英特爾中國行業峰會上，英特爾與科大訊飛公司簽署合作備忘錄，雙方將在人工智能領域展開為期三年的基于英特爾至強處理器+英特爾至強融核處理器，以及英特爾至強處理器+FPGA為基礎的機器學習/深度學習研究項目?？拼笥嶏w聯合創始人，訊飛研究院副院長王智國博士非常到位地點評了這一合作：“一直以來，我們雙方都致力于人工智能技術的創新和行業的推動，一方擅長底層計算架構，一方擅長算法及應用。我們期待雙方在人工智能技術上的深度合作能夠推動硬件和軟件的協同設計及優化，共同發現人工智能計算平臺創新的解決方案，推動人工智能產業的發展，并通過這些創新的技術支持更多行業用戶進行業務轉型?！?/p>

作為全球最大的半導體芯片制造商，英特爾的公司定位正在悄然發生變化。如今，英特爾將自己定位為“一家致力于驅動云計算和智能互聯計算的公司”?？梢娙斯ぶ悄芤呀洺蔀橛⑻貭柟镜奈磥響鹇苑较蛑?。

人工智能對計算力資源的需求到底有多大，現在誰也無法預判，這就像是個“計算黑洞”。但有一點可以肯定，人工智能是高性能計算在現在和未來的進一步延展和進化，而這恰好是英特爾的優勢所在。

對英特爾而言，進入人工智能領域是水到渠成的事情，也是技術上的自然演進。從另一個角度看，物聯網和人工智能是歷史擺在英特爾公司面前一次前所未有機遇，其空間和舞臺遠大于PC時代和互聯網時代。送上門的蛋糕（要知道，當今世界90%以上的數據都是由英特爾處理器來承載的），豈能讓它從嘴邊溜走。

從資本到技術，從硬件到軟件

基于新的公司定位，英特爾開始從資本層面進行帝國的戰略布局。作為硅谷最大的企業風司，英特爾投資總裁Wendell Brooks 說“會把未來的投資聚焦于那些能夠更好拓展公司業務發展的領域”，人工智能毫無疑問是重中之重。

9月宣布將收購計算機視覺創業公司Movidius，后者致力于研發低功耗的計算機視覺芯片；8月將Nervana收入囊中，后者主攻半導體、軟件和AI深度學習技術；5月宣布將收購專注于計算機視覺技術開發的俄羅斯公司Itseez；4月收購意大利半導體功能性安全方案廠商Yogitech；2015年12月完成了對可編程邏輯器件廠商Altera的收購；2015年10月收購了人工智能公司Saffron Technology……

針對某一業務領域展開如此高密度地集中收購，無論是在英特爾公司歷史還是整個IT行業都是十分罕見的?？梢姡⑻貭柌季秩斯ぶ悄艿臎Q心之大。

由于技術因素，專用領域的智能化是人工智能未來5到10年的主要應用方向，比如自動駕駛。在更遠的將來，隨著技術的進一步突破，通用領域的智能化有望實現。但無論是專用還是通用領域，人工智能都將圍繞“基礎資源-技術平臺-業務應用”這三層基本架構形成生態圈。

在人工智能上，英特爾能做些什么？僅僅是提供計算平臺嗎？當然不是，這從英特爾的瘋狂收購中也看得出。

篇2

有分析認為，谷歌AlphaGo與李世石進行人機大戰，將引來社會各界對人工智能的關注，建議投資者積極關注人工智能個股的事件性機會。

廣證恒生研報給出的數據顯示，2014年人工智能領域全球投資總額超過19億美元，同比增長超50%。其中，風投領域共完成40筆交易，總金額高達3.09億美元，同比增加302%。受到下游需求倒逼和上游技術成型推動的雙重動因，BBC預測，人工智能市場將繼續保持高速增長，2020年全球市場規模將達到183億美元，約合人民幣1190億元。

愛建證券表示，人工智能行業正在迎來第三次。愛建證券在研報中表示，人工智能的應用隨著芯片計算能力的增強以及先進算法的提出，正得到快速發展，越來越多的巨頭公司和創業公司也正積極進入這一領域。

在具體的行業投資機會選擇上，愛建證券建議投資者從兩個維度選擇A股中人工智能的相關標的，一是提供人工智能技術和設備的相關公司，二是基于人工智能技術和設備提供相關行業解決方案的相關公司。具體個股方面，建議投資者關注川大智勝、科大訊飛、佳都科技、高新興、江南化工。

三問人工智能

如何看待人工智能的進步與未來？

三谷哲也(日本棋院東京本院七段)：以前聽說未來將出現在圍棋比賽中擊敗人類的計算機，可內心深處又覺得這是不可能的，但是現在看來這不是夢話，也不是科幻。

弗朗茨·約瑟夫·拉德馬赫爾(德國烏爾姆大學數據庫和人工智能學院教授)：這并不意味著機器與人擁有同樣形式的智能，只說明在某些功能上，機器做到了類似甚至超過人類所能的事情，這有點像飛機和鷹的比較。

馬克·戴森羅特(英國帝國理工學院人工智能學者)：人工智能在過去5年加速發展，特別是在深度學習領域。如果人工智能以這種速度發展下去，我們或許在未來10到20年里就能看到電影《鋼鐵俠》中那個人工智能助手“賈維斯”。

劉慈欣(中國著名科幻作家)：人工智能發展的未來有多種可能，最好的前景是人與機器的融合，但目前看來這面臨著巨大的技術障礙。如果不能深入了解大腦的機制，就無法實現真正的人機融合。

人工智能將給工作生活帶來哪些影響？

樊麾(法國圍棋隊主教練、去年曾負于AlphaGo)：AlphaGo可能會幫助人類更好了解圍棋的均衡。我認為，在未來，電腦程序一定是棋手常規的培訓伙伴。

田淵棟(美國臉書公司圍棋人工智能項目負責人)：人工智能技術相當于把很多本來需要人力的任務變得自動化，這是對我們的生活有幫助的地方。我最近做的一個工作是，可以問系統“這張照片哪兒拍的啊”，系統回答室外拍的?？梢詥?，里面有幾個人啊？在干什么?。肯到y會給你答案。如果盲人也想上社交網絡，計算機系統可以描述這些照片，讓他們有參與感。

巴特·塞爾曼(美國康奈爾大學計算機科學教授、人工智能專家)：人工智能已開始對社會產生重大影響，無人駕駛汽車就是一個例子。無人駕駛汽車對就業的影響將非常大，社會需要做好準備。這方面的關鍵推動力是人工智能系統開始“聽”和“看”周圍的世界，就像人類那樣，這使得自動化上了一個新層次。

如何看待“人工智能”？

巴特·塞爾曼：開發人工智能有一定的風險，但人工智能研究界已經開始研究所謂的人工智能安全。這些將要開發出來的系統將對人類保持友好，并與人類合作，我對此相當有信心。除了特定軍事應用，開發“敵對人工智能”不符合任何人的利益。

篇3

關鍵詞：科技管理；企業；人工智能；能力投放

中圖分類號：G4文獻標識碼：A文章編號：（2021）-9-290

引言：

隨著計算機技術的不斷向前發展，傳統的數據處理方式以及應用流程已經無法滿足企業各項活動正在進行中的實際需求。為了解決這一問題，研究人員經過多年的努力之后提出了一種科技管理概念。所謂的科技管理實際上是通過一系列科學方法的合理利用對企業內部有限的各類資源進行優化整合，從而實現更加高效的管理行為。當前科技管理工作在進行中不斷向著信息化、智能化的方向靠攏，為了讓智能技術作用得以全面發揮，有必要對企業人工智能能力投放策略進行全面的研究。

1建立人工智能能力投放動作準出標準

對于企業而言，要想使其科技管理工作進行得更加富有實效，在人工智能能力投放動作推出標準制定之前，首先應該結合企業各項工作的實際需求全面明確人工智能能力投放鏈。就我國當前情況而言，國內的電力計算機信息化企業要想跟上時代的發展，應該以更加多元化的方式將智能能力進行展示，從而讓更多的受眾對該技術進行認可；其次，企業應該全面明確人工智能能力投放的實際內容以及投放中所需要用到的載體。對于科技管理工作而言，電力計算機信息化企業在人工智能能力投放中所包含的主要內容有技術能力以及技術成果，根據這些展示內容的實際情況選擇合理的投放載體。而投放載體根據其內容及形式的不同又可以更將其進一步劃分為內部載體以及外部載體兩種類型。對于企業而言，技術能力指的更多是人工智能技術。因此投放的具體標準是如何才能有效利用人工智能技術完成企業各項業務的賦能作業。在過去，企業管理工作在進行中無論是生產銷售還是物流等環節其勞動都十分密集。在實際運作中普遍是以人力來換取產量，拿時間來換取利潤。采用這種運營模式企業的生產效率相對較低，而且企業在運營中需要投入大量的人力成本。而人工智能能力投放標準的有效制定可以使得這一問題得到妥善解決。因此，對于傳統的電力計算機信息化企業而言，要想跟上時代的發展，使自身經濟效益得到有效保障，就應該不斷結合企業發展的需求，進一步加大人工智能技術的引入力度。使得人工智能能夠在更多工作當中，代替傳統的人工勞動。同時還需要引入更加先進的人工智能系統，輔助工作人員更好地完成各項工作，全面降低工作人員的勞動量。通過人工智能技術的合理投放，不僅可以使得企業各項工作的運行效率得到實質性的提高，同時還能夠進一步降低企業在運行當中所需要投入的經濟成本，使我國社會文明邁上一個臺階。對于電力計算機信息化企業而言，人工智能能力投放的實際標準應當根據載體的不同進行合理劃分。具體來說，內部載體在人工智能技術實際投放的過程當中應該想方設法使其能夠應用于科技研發領域。通過各類平臺的有效搭建，使得企業內部工作人員的體驗感得到切實加強。通過不同企業之間的交流培訓以及員工之間的交流共同實現對企業內部開發人員的培訓工作，使得各個部門的技術人員之間能力實現共享。同時積極召開研討會議，使不同工作人員能夠就自己的技術心得進行有效討論，為公司帶來更多的經濟效益；應用于新聞宣傳，通過人工智能技術使有關于企業的各類信息能夠在員工之間實現實時傳輸，使信息的時效性得到有效保障，從而給企業帶來更多的經濟效益；

對于外部載體來說，在人工智能技術投放的過程當中應該將其應用于技術沙龍的建設。使企業的每一個節點運行專題實現分享，同時還應該特別針對各項工作進行中所存在的缺陷進行全面探討，以期研究出合理方式使得這些問題得到解決；應用于產、學、研合作，實現企業于高校之間的互動創新。不斷的將研究成果轉化為實際成果；應用于企業和政府連接的渠道建設，使得企業內部的各個示范性項目得到及時的展示。

2實施基于科技管理視角的投放效果評估

為了保障各企業內部已經引入的人工智能技術能力得到更加全面地發揮，各大企業需要不斷結合自身的科技管理理念對人工智能技術的實際投放效果進行有效的評估。為了保障評估最終結果的有效性，經過多年的發展當前企業的評估體系已然包含了4個。主要維度分別為產業貢獻、技術價值、人才培養以及品牌影響力。根據不同維度的具體內容為其制定有針對性的評估指標，并且根據企業各項工作的實際完成情況對其進行量化性的評分工作。在這些內容當中，產業貢獻主要包括企業所生產的具體產品，要求根據產品的實際名稱進行有效填寫產品成熟度。這項內容主要是參照技術成熟度TEL通用定義及等級劃分，全面圍繞不同項目所生得到的核心產品，從基本原理到實際應用設計9層評估等級。實現產品價值對各個項目成果已經產生的經濟效益未來預期的產品價值。項目成果未來可能產生的經濟效益技術價值主要包括技術水平。各個項目的最終成果對原有技術體系的改革或者是經過審定第三方評價達到國內領先技術水平，為本企業形成的技術壁壘，對企業長期發展所提供的支撐。企業在發展中所申請的專利數量、專利授權數等等。而人才培養重點包括新獲高級職稱人員數量，新獲中級職稱人員數量或本單位專家數量等等。評價的體系框架如圖所示。

3制定企業人工智能能力投放持續改進機制

為了讓電力計算機信息化企業在發展的過程當中，其人工智能能力投放實現可持續發展。需要根據評估的最終結果，制定出企業人工智能能力投放持續改進準則。通過這樣的方式，可以及時對區技術在應用中所產生的問題進行改進。具體的改進流程分為以下4個內容：分別是確定改進目標、尋求可行方案、測定最終結果、正式采用。各單位需要根據自身實際情況，結合這4個總體步驟分別根據自身工作實際需求設計出相應的改進機制。

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關鍵詞：人工智能技術；電氣自動化；有效應用

隨著現代化科學技術的快速發展，人工智能技術也越來越成熟，其在很多方面都具有明顯的優勢，因此被廣泛地應用在工業、交通、航空等多個領域。人工智能技術在電氣自動化中的應用，極大地減輕了工作人員的工作量，明顯提高了電氣自動化系統的生產效率。

1 人工智能技術的原理

人工智能技術基于人類智能理論，通過擴展、延伸和模擬形成技術。近年來，計算機科學技術快速發展，人工智能技術主要目的是研究人工智能實質，模擬人工智能的思維方式，重點研究專家系統、圖像處理、語言、專家系統、機器人等，以計算機科學技術為基礎，涉及邏輯學、仿生學、自動化等多門學科[1]。同時，通過研究人工智能技術，加工制造智能化機器，代替人們完成一些復雜、困難的工作，人類大腦被譽為世界上最精密的儀器，而運用現代化科學技術可模擬人類大腦的思考過程，如智能控制系統的編程，通過處理、交換和分析人類智能信息，模擬人腦技能，實現各領域生產過程的自動化。

2 人工智能技術的特點

人工智能研究是一項專業性和技術性較強的工作，其主要采用遺傳、模糊神經、模糊、神經等算法，基于非線性函數方程式，和傳統函數估計器相比，函數近似器的各方面性能更加優越。人工智能技術在實際應用中具有以下優勢：第一，人工智能控制器具有良好的一致性，雖然驅動器在很多運行環節的特性存在一定差異，當人工智能控制器接收到一些未知數據時，也可快速完成分析估計。第二，和傳統控制器相比，人工智能控制器的操作調節過程中更加方便，即使工作人員沒有經過專業的技能培訓，也可結合簡單易懂的語言和信息，完成對智能控制系統的設計操作。第三，人工智能控制器可結合運行要求、下降時間、響應時間等變化，自動調節各個模塊性能[2]。第四，人工智能控制系統規劃設計時，不需要提前構建控制對象模型，由于信息的非線性和不確定性，結合人工智能控制器運行參數實際情況，應用動態方程，優化控制系統運行。

3 人工智能技術在電氣自動化中的應用

3.1 實現了電氣自動化系統的保護和控制功能

當前，人工智能技術的應用實現了對模擬量數據、開關量的自動化、實時動態處理和采集，并且根據系統的設計要求，批量化地定時進行存貯和整理，同時應用圖像生成軟件，模擬電氣自動化系統的實際運行情況，工作人員可直觀地看到斷路器、隔離開關、電壓、電流等設備和參數的變化[3]，工作人員結合電氣自動化系統實際運行要求，編制專業圖表，分析相關數據，在這個過程中需注意由于畫面和圖片所占的電氣自動化系統資源比較多，因此應充分考慮到電氣自動化系統控制端設備的運行性能和對軟件系統的要求，防止控制終端由于采集大量圖像占用大量資源，消耗運算資源，影響電氣自動化系統中其它程序的正常運行。另外，電氣自動化系統的操作控制，工作人員可通過鼠標或者鍵盤遠程控制斷路器和隔離開關，自動調整勵磁電流，修改或設定在線參數，提高電氣自動化系統運行的可靠性和穩定性。

3.2 診斷電氣故障

電氣自動化系統實際運行過程中，傳統診斷技術的效率和準確度較低，并且系統中變壓器、發電機、發動機等設備故障頻繁發生，以往工作人員多是分析變壓器油的氣體，結合油樣氣體成分判斷是否發生故障，這種診斷方法的時效性較差，需耗費大量人力和時間。由于電氣自動化系統的很多故障和事故都具有不確定性和突發性，系統故障和問題必須在第一時間快速進行解決，若診斷處理方法不合理或者故障處理不及時，會給國家、社會和企業造成巨大損失。而在電氣自動化系統中應用人工智能技術，運用專家系統、模糊理論和神經網絡，實現對電氣自動化系統的實時控制，一旦發現系統故障，自動進行故障診斷，極大地提高電氣自動化系統故障診斷的效率和準確性。

3.3 提高電氣控制有效性

人工智能技術在電氣控制中也發揮著非常重要的作用，電氣控制系統的安全、穩定運行是很多企業面臨的難題，并且電氣控制對于工作人員的操作控制的標準性和規范性有著很高的要求，而具體的操作控制步驟也比較復雜麻煩，因此我國專家學者一直致力于不斷提高電氣控制系統的操作控制水平。在電氣控制中應用人工智能技術，其利用自動化計算和計算機系統，代替工作人員完成某些工作，最大程度地減少了人為誤操作，極大地提高了操作控制準確性。同時，人工智能技術在電氣控制系統中的應用，應用直觀明了的界面化形式，簡化了電氣系統的操作和控制流程，基于計算機網絡系統，實現對電氣系統某些環節的遠程控制操作。另外，實時地儲存電氣控制系統重要資料和信息，為日后查詢提供便利，人工智能技術可自動生產報表，減少財力、物力和人力等資源的投入，有效提高電氣控制系統的精確度和工作效率。電氣控制系統中應用人工智能技術主要包括模糊控制、神經網絡控制、專家系統控制等多方面內容，電氣控制系統中的交流和直流傳動通過模糊控制來實現，用模糊控制器代替常規的調速控制器[4]，確保電氣控制的準確性。

3.4 提高電氣設備設計水平

電氣設備設計是一項專業、復雜的系統工作，設計人員需要熟練掌握電機電器、電磁場、電路等學科專業知識，還需積累豐富的電氣設計經驗。傳統的電氣設備設計主要是工作人員在實驗室根據相關設計要求手動的設計制作，一旦電氣設備產品成型很難再進行修改或者優化，不僅維護管理比較麻煩，而且難以獲得最佳的設計方案。隨著計算機技術的快速發展，電氣設備產品的手工設計已經無法滿足電氣系統發展要求，而應用人工智能技術可利用計算機系統進行輔助設計，如使用二維三維CAD，可根據設計要求隨時對設計方案進行修改和優化，有效縮短了電氣設備產品開發周期。同時，電氣設備產品設計中應用遺傳算法，優化電氣設備性能，由于電氣設備故障具有非線性和不確定性，通過應用人工智能技術，可建立設備故障和運行狀態之間的關系，提高電氣設備設計水平。

4 結束語

近年來，計算軟件技術、微電子技術的快速發展，促進了人工智能技術的發展，被廣泛地應用在各種領域。電氣自動化中應用人工智能技術，充分發揮了人工智能的多方面優勢，有效提高了電氣自動化系統運行的安全性和可靠性。

參考文獻

[1]周超.人工智能技術在電氣自動化控制中的運用[J].硅谷，2012，8：21+87.

[2]自動化技術、計算機技術[J].中國無線電電子學文摘，2010，6：166-242.

[3]朱金芳.人工智能在電氣工程自動化中的運用[J].化學工程與裝備，2013，5：175-177+183.

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《2018年全球數字化運營調研》關鍵發現

僅有10%的全球制造企業成為數字化冠軍，約三分之二的企業尚未邁上數字化之路 。

亞太地區引領全球數字化浪潮。19%的受訪亞洲制造企業已經成為數字化冠軍，而美洲僅有11%，在歐洲、中東和非洲地區，該數字跌至5%。

從行業角度出發，汽車和電子品行業的數字化冠軍最多，分別為20%和14%。消費品(6%)、工業制造(6%)以及加工業(6%)明顯落后。

數字化冠軍大規模采用新技術，人工智能初露鋒芒。

三分之二的企業缺乏明確的數字化愿景和戰略來支持數字化轉型和企業文化變革。

工業4.0 正以前所未有的方式快速轉變制造業，但僅有少數企業能真正地從中取得競爭優勢。在普華永道思略特2018年全球數字化運營調研的受訪企業中，僅有10%可以被歸為數字化冠軍，他們將數字化視為積極創新的長遠目標，而非僅僅將數字化視為自動化和網絡化。

19%的受訪亞洲制造企業已經成為數字化冠軍，而美洲僅有11%，在歐洲、中東和非洲地區，該數字跌至5%。亞洲地區涌現出一批熱衷數字化技術的年輕管理人員，加之薪酬與生產成本的飆升迫使亞洲企業將主要運營流程數字化以保持競爭力，因此，亞洲企業快速推出數字化產品和服務，速度遠超全球其他地區的同行。

2018年全球數字化運營調研的重要發現數字化將提升成熟市場的產量，讓定制化生產更貼近終端客戶市場。但是，歐洲、中東、非洲地區的企業的供應鏈整合程度還未達到中等水平，在生產制造方面缺乏工廠自動化和生產設備互聯。與亞洲地區的競爭對手相比，歐洲、中東、非洲企業往往缺乏將企業戰略與運營、技術和人才相關的能力，也很少在業務模式中依賴合作伙伴來創造客戶價值。

由于落后與其他地區，因此歐洲、中東和非洲企業對未來五年在新技術和數字化生態系統的投資僅會帶來12.7%的數字化業務收入增長，而亞洲公司為16.6%。

普華永道思略特德國合伙人Reinhard Geissbauer博士表示：“亞洲企業在工廠自動化、員工隊伍甚至IT架構網絡等方面幾乎從零開始，即無需升級、整合或擯棄大量復雜的歷史遺留系統和設施，因此獨具優勢，易于建立穩健的數字化運營。此外，亞洲企業似乎更樂意嘗試新型業務模式，開發創新產品和服務?！?/p>

各地區不同數字化成熟度企業的分布近三分之二的全球制造企業剛剛開始或尚未開展數字化轉型，尤其是在加工、消費品和工業制造行業中，數字化冠軍寥寥無幾。雖然很多工業設備企業已經非常智能化，但汽車和電子品行業的數字化成熟度最高，數字化冠軍中有20%的汽車企業和14%的電子企業。汽車企業的運營已經歷數十年的優化、自動化和聯網；電子制造企業一直處于外包制造的前沿，需要打通和管理延伸價值鏈上的不同系統和合作伙伴。

普華永道思略特中國工業產品及汽車咨詢業務主管合伙人夷萍表示：“汽車和電子制造企業能夠超期其他行業競爭對手的原因之一是，他們擁有高水準的供應鏈集成能力和優秀的全供應鏈綜合規劃能力。汽車行業在過去幾十年來孜孜不倦地通過精益技術提高效率、增加產量、減少浪費并回收運營資金。電子品企業在供應鏈整合方面也具有出色表現，因為他們與供應商建立長期的緊密合作，并頻繁使用外包合同制造商以滿足需求變化和較短的產品生命周期?！?/p>

各行業不同數字化成熟度企業的分布新技術正在被企業全面實施，但只有數字化冠軍能夠通過這些新技術實現整條價值鏈的互聯與協作。數字化冠軍取得成功的關鍵在于通觀全局，攜手戰略合作伙伴在整個企業內部將關鍵技術相互連接，而不是單獨實施各項技術。他們希望通過技術的實施來顯著削減成本并提高效率，計劃在未來五年節約16%的成本，而數字化菜鳥（報告中數字化成熟度最低的企業）的這一目標則為10%。

至少90%的數字化冠軍已經實施、試點或計劃使用時下流行的關鍵技術，比如工業物聯網(97%)和先進機器人技術(90%)。相比之下，僅有三分之一的數字化菜鳥采用了預測性維護（39%）和供應鏈綜合規劃（32%）等最常見的運營技術。

三分之一的數字化冠軍已在重要職能部門中布局人工智能，主要側重于通過輔助智能和自主智能來實現人工作業和認知作業的自動化；而99%的數字化菜鳥尚未開始使用任何人工智能技術?？傮w來說調查顯示人工智能已經初見鋒芒。大多數企業都認識到了人工智能的巨大潛力，代表性的應用案例將慢慢浮現。即使在數字化冠軍中，仍有52%的企業表示他們缺乏廣泛實施人工智能系統的人才。許多企業對人工智能的全面鋪開仍遲疑不決，懷疑其產生的數據不夠成熟。亞洲企業是人工智能領域的領頭羊，其中有15%實施了重要的人工智能解決方案，而歐洲、中東和非洲企業則遠遠落后，僅有5%采取了上述舉措。

普華永道中國內地及香港工業行業管理咨詢主管合伙人陳兆豐表示：“人工智能正在徹底改變數字化冠軍的運作，以及未來的企業經營方式。在數字化成熟的企業中，人工智能系統得到了廣泛的應用，跨越了簡單的流程自動化，進而實現了自我學習和自主性，對業務、企業文化、員工工作方式、人機互動和企業發展戰略都產生了影響?！?/p>

不同數字化成熟度企業的新技術實施情況三分之二接受調研的企業表示，他們缺乏明確的數字化愿景和戰略來支持數字化轉型和企業文化變革。僅有27%的受訪者表示員工具備把握數字化未來所需的資質。另一方面，70%以上的數字化冠軍的管理者擁有清晰的數字化愿景，在企業內部起到表率作用。與此同時，數字化冠軍大力投資人才發展和培訓，并培養多學科團隊，進行跨職能創新。

夷萍表示：“智能工廠配備了大量先進技術，即機器人、增強現實和虛擬現實、數字孿生、工業物聯網，而其所處的生態體系也包含大量開放式的交流與互動。因此，能操作復雜設備并編程控制，對產品線、設計、合作伙伴的輸入變化能迅速做出決策的熟練工將受到熱捧。58%的企業表示，數字化轉型將增加未來五年對熟練工的需求?！?/p>

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2021年行動計劃

 

為落實2021年市委1號文和《南京市關于加快應用場景開發建設2021年行動方案》（寧新產業辦〔2021〕1號）要求，2021年全市將1000個應用場景，其中下達我區80個以上應用場景的目標任務，為確保目標任務順利完成，特制定本行動計劃。

一、總體要求

應用場景一般是指在城市基礎設施建設運營管理、產業發展、民生服務等領域，對新技術新產品有應用需求的各類工程、項目。通過應用場景開發建設，可以推進新技術新產品的示范應用和迭代升級，助力新技術新產品推廣應用。

——在搭建主體上。應用場景可分為產業發展、城市治理、民生服務等類別，不完全由政府主導，更強調政府“搭臺”，企業“出題”和“答題”。搭建主體可包括政府部門、事業單位、團體組織、企業等各類主體。

——在技術應用上。通過對5G、人工智能、云計算、大數據、區塊鏈、工業互聯網、量子通信等產業鏈領域先進技術的應用，通過系統性解決方案完成搭建，促進新產品新技術的落地驗證或迭代升級。

——在項目特質上。應用場景必須具備開放性和吸附性，通過對外合作，完成場景建設。通過場景建設，對外輸出可復制推廣的成功經驗和模式。

——在建設方案上。應用場景必須有明確具體的建設方案和投資主體，經過論證項目切實可行，一般為在建項目，或者已經具備建設實施的基本條件即將開工建設的項目。

二、主要目標

加快5G、人工智能、區塊鏈、大數據、工業互聯網、量子通信等先進技術集成創新和融合應用，提高城市治理能力和精細化管理水平，促進產業轉型發展，培育和壯大新增長極，保障和改善民生，為各類市場主體創新成果應用提供更多市場機遇，有力支撐更高水平現代化國際性城市中心建設。2021年，圍繞產業發展、城市治理、民生服務等領域80個以上的應用場景。

三、重點任務

（一）圍繞產業發展，開發一批經濟數字化應用場景

1. 拓展數字化制造場景。加大智能制造裝備、新能源汽車等產業鏈應用場景開發力度。圍繞數據采集和感知、高清視頻、機器視覺、精準遠程操控、現場輔助、數字孿生等六類典型應用場景，鼓勵制造業企業積極探索“5G+工業互聯網”融合應用，推動智能化、數字化轉型。實施企業內網升級工程，引導和支持重點企業應用5G、IPv6、TSN、工業PON等新技術部署企業內網，實現生產設備的廣泛互聯和數據互通。加快促進省市重大科技成果轉化，支持未來網絡與實體經濟深度融合，深化工業互聯網在先進制造業領域的應用。（責任單位：區發改委，各園區）

2. 拓展數字化文旅場景。結合零售、餐飲、出行等服務業數字化轉型，加大應用場景開發力度，助推平臺經濟、共享經濟、在線經濟等新興服務經濟發展。圍繞內容創作、設計展示、信息服務、消費體驗等文化領域關鍵環節，推動人工智能、大數據、超高清視頻、5G、VR等技術應用，促進傳統文化產業數字化升級，培育新型文化業態和文化消費模式。深挖采集重點旅游區域基礎數據，導入VR、AR能力，建設以社交媒體為主導的營銷渠道，為游客提供個性化智能服務。（責任單位：區文旅局、商務局，區委宣傳部，各園區）

3. 拓展數字化消費場景。提升潮流街區數字化消費場景，激發數字消費潛力。積極引入新零售新服務業態，打造匯集5G應用、刷臉支付、網紅直播為一體的新消費商圈，建設環境舒適、購物便捷、科技感強的網紅街區，塑造城市消費新形態。推廣直播線上帶貨等新場景，推動無接觸服務向住宿、生鮮零售、物流、金融等應用場景延伸。（責任單位：區商務局，各園區）

4. 拓展數字化金融場景。引導金融機構積極探索應用區塊鏈、人工智能等技術，提高金融行業運轉效率、優化服務流程、降低交易成本、保障交易安全。建設數字金融平臺，豐富平臺應用場景，持續優化平臺各功能板塊，將平臺打造為以技術驅動、生態共建、數據融合、價值共享為特色的數字金融平臺。引導金融行業在智能客服、智能身份識別、智能營銷、智能風控、智能投顧、智能量化交易等業務中，拓展“人工智能+金融”應用場景，形成標準化、模塊化、智能化、精準化的風險控制系統。（責任單位：區金融監管局，各園區）

（二）圍繞城市治理，開發一批治理數字化應用場景

5. 智慧政務。探索運用區塊鏈等技術提升數據共享和業務協同能力，重點推進電子證照、電子檔案、數字身份等居民個人信息的全鏈條共享應用。打造企業服務平臺，實現惠企政策與企業精準匹配，推出數字化服務企業的應用場景。強化新技術在“互聯網+”監管領域的應用，推動實現線上監管和“非接觸式”監管。（責任單位：區行政審批局、發改委、信息中心，各園區、街道）

6. 智慧警務。建設市域社會治理現代化指揮中心，打造智慧警務應用生態和智慧家園平臺，推進智能安防建設。推進政法各部門間的數據共享和業務協同以及執法監督、法律服務、特殊人群管理等全方位聯動應用。以人工智能、大數據、物聯網、5G等前沿科技為重點，構建符合現代警務機制和社會治理要求的新一代智慧警務體系，做強智慧警務支撐。（責任單位：區委政法委、建鄴公安分局、區司法局，各園區、街道）

7. 智慧交通。聚焦汽車自動駕駛與交通安全、智慧公路建設、城市交通靶向治理等領域，推動5G、大數據、云計算、人工智能、北斗導航等技術在智慧交通的應用示范。實施數據驅動打造“新型公交都市”行動計劃。聚焦智慧軌道交通建設與運營等典型應用場景，圍繞智慧車輛、智能維護、智慧建設、智慧制造等，推動機器人、環境智能感知及控制、智能安檢、北斗導航、5G、建筑信息模型（BIM）等技術在軌道交通項目中推廣應用。（責任單位：區發改委、建設局，各園區）

8. 智慧生態。積極參與全市生態環境智慧應用平臺建設，健全水災害監測預警、災害防治、應急救援體系。支持大氣、水、土壤等生態環境質量監測與評估，污染物及溫室氣體排放控制與污染源監管等領域關鍵產品研發與集成示范應用，持續推動環境質量改善，切實維護生態安全。積極建設“智慧園林一張圖”。（責任單位：區發改委、生態環境局、城管局，各園區、街道）

9. 智慧應急管理。建設城市安全綜合應用系統，開展城市風險多變量預警分析模型研制和城市風險源標注。開展?；啡鞒坦芾硇畔⒒到y建設，形成企業安全信用臉譜，深化建設應用，強化指揮信息網安全邊界防護，推進融合通信系統建設。（責任單位：區應急管理局、信息中心，各園區、街道）

10. 智慧城管。建設城管大數據運行管理平臺，推進系統同構、數據同構，提升協同治理效能、問題預警發現能力和處置效率。加大生活垃圾分類投放收運等關鍵產品研發與集成示范應用力度，科技助力垃圾分類。建設服務城市精細化管理及城市安防、交通管理的智慧燈桿，拓展智慧停車、智慧井蓋等應用場景。（責任單位：區城管局、城管水務集團，各園區、街道）

11. 智慧建設。構建建設工程綜合服務管理平臺，實現建設工程全流程、全區域、全要素監管。推動先進技術賦能城市建設和建筑業應用場景的開發。（責任單位：區建設局、城建集團，各園區、街道）

12. 新型基礎設施。推進城市公共基礎設施數字化建設改造。加快交通、水電氣熱等市政領域數字終端、系統改造建設。加快5G網絡規模部署和商業應用，推進車站、社區、商場等重點區域5G基站和配套網絡建設，推進骨干網、城域網擴容，推動家庭寬帶千兆、百兆接入普及。推進工業、交通、物流等重點領域物聯感知設施部署。探索開展無人機、機器人運轉所需配套設施建設。（責任單位：區發改委、建設局、城建集團，各園區、街道）

（三）圍繞民生服務，開發一批民生數字化應用場景

13. 聚焦社區生活。開展“美麗家園”行動，加強人工智能技術在車牌識別、人臉識別、區域管控、異常行為分析等方面融合應用，推進住宅小區尤其是老舊小區安防監控設備增設和改造。逐步提升小區特別是老舊小區的數字化和智慧化水平，利用智慧家園（智慧物業）管理平臺，實現政務服務協同化、業主自治在線化、居民生活便捷化。（責任單位：區房產局、公安分局、新城房產集團，各街道）

14. 聚焦醫療健康。在醫療健康領域引入人工智能、5G、區塊鏈、物聯網、身份認證等技術，加快推進“智慧醫院”“互聯網醫院”建設，圍繞醫院智能化管理、智能化診療等關鍵環節，加快預導診機器人、語音錄入、人工智能輔助診療等技術布局，推動醫院內部流程再造，提高醫療質量和效率。拓展云計算、人工智能等技術在影像讀片、病癥篩查、遠程醫療等領域的應用場景建設。（責任單位：區衛健委，各園區、街道）

15. 聚焦現代教育。探索人工智能、區塊鏈、5G等先進技術在教育領域的應用場景開發開放。推動未來教室建設、綜合素質評價、在線學習、學業測評、體能測評、校園安全、招生和培訓等方面的智能化工作，逐漸形成教育大數據，通過大數據分析推動教育現代化。建設以移動終端、智慧教室、智慧校園、智慧教育云等為主要標志的智慧教育環境，推動場景示范應用。（責任單位：區教育局，各園區、街道）

16. 聚焦智慧房產。以全國住房租賃市場發展試點為契機，著重打造市場監測、租賃監管、智慧物業、智慧房安等智慧房產重點示范子項目應用，協同探索城市治理新模式。（責任單位：區房產局，各園區、街道）

17. 聚焦智慧水務和電力。推動信息技術與水務業務深化融合，基本完成智慧水務總體框架搭建，統籌推進水務調度、排水管理、河湖管理應用系統開發，建成智慧水務平臺。鼓勵面向智能配電網的5G技術融合應用，實施智能化管理，進行實時監測和預警，提高電網安全性和經濟性。（責任單位：區水務局，各相關園區、街道）

18. 聚焦智慧文體。不斷提升文化科技融合建設水平，發展數字出版、游戲動漫、影音娛樂、小視頻、直播等一批文創應用場景建設。豐富工業設計、工藝設計、建筑設計、環境設計等多元化場景內容。（責任單位：區委宣傳部、區文旅局，各園區、街道）

 

附表：1. 重點應用場景項目登記表

2. 重點應用場景項目匯總表

附表1

重點應用場景項目登記表

應用場景

項目名稱

 

應用場景

所在區域

建鄴區

應用場景

所屬領域

¨產業發展：（具體細分領域）

¨城市治理：（具體細分領域）

¨民生服務：（具體細分領域）

¨其他領域：（具體細分領域）

應用場景

搭建單位

 

 

搭建單位簡介

 

注：不超過150字

 

搭建單位性質

¨國家機關 ¨事業單位 ¨社會團體 ¨國有企業 ¨民營企業

¨外資企業 ¨其他（請注明）

搭建單位聯系人

姓 名

 

手機號碼

 

應用場景簡介

注：不超過200字

應用場景

建設實施方案

一、建設背景和可行性分析

二、建設思路和目標

包括對產業發展的示范帶動，對本地新技術、新產品的集聚與使用等。

三、建設主體及建設內容

四、進度安排

五、資金概算

六、保障措施（其它）    

可另附頁

照片

請提供搭建單位宣傳圖片1-2張，應用場景項目圖片1-2張，照片不小于1MB，照片不要復制在WORD文檔中，連同該表放在同一文件夾中一并提交。（如有視頻，也可提供）

附表2

重點應用場景項目匯總表

序號

應用場景

所屬類別

具體細分領域

應用場景建設區域

應用場景項目名稱

應用場景

搭建單位

項目起止日期

項目投資額       （萬元）

應用場景概述（不超過200字）

歡迎合作

的方向

是否有本區企業參與（具體合作情況）

是否應用南京市創新產品（產品名稱及使用情況）

聯系人

聯系

方式

1

城市治理

智慧

政務

XX區

XX

單位全稱

2020.03-

2023.03

3000

例：以物聯網、云計算、大數據、人工智能等為支撐，建設數據中臺和業務中臺，加快各類信息資源的整合共享。項目建設將為南京市軟件企業提供新技術研究和新產品應用機會。

……

 

例：1、物聯網感知層技術

2、大數據分析與挖掘技術

3、人工智能計算機視覺技術

4、數字孿生技術

……

……

……

XX

填：手機號碼

2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

篇7

2018年以來，伴隨著“資管新規”的，資管行業進入到了正本清源、轉型發展的新時代，中國銀行理財業務未來的發展方式和形態正在被重新塑造。

盡管各家銀行在資管子公司未來業務模式和發展方向上有所不同，但將人工智能技術作為提升銀行資管業務整體效率和質量的重要手段，已經取得了業內的廣泛共識。國內外的資管機構在相關領域進行了大量的研究和應用。BlackRock作為全球最大的資產管理機構，運作著6.3萬億美元的資產，人均管理規模為30億元。其管理的高效能主要依賴了aladdin、Future Advisor、iRetire和CACHE-MATRIX四套頂級智能金融系統，所支持的業務范圍覆蓋了投資管理、銷售咨詢、退休養老和風險控制業務體系。天弘基金作為國內唯一一家規模超萬億的基金公司，擁有著來自螞蟻金服的天然科技基因，其在并發計算能力、客戶肖像繪制、用戶習慣分析及智能資產配置方面的技術儲備和實踐經驗已處在行業前列。

銀行資管擁有相對獨立和完整的資產負債架構和業務模塊，將人工智能技術用于資管業務，可以有效提高效率，拓寬分析的深度和廣度，為傳統銀行資管向智能資管的轉型，提供了重要的技術保證。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。本文將聚焦資管轉型背景下的智能資管建設，對人工智能應用場景進行分析討論，探索符合當前銀行資管業務發展特點的“銀行資管+人工智能”的解決策略。

二、 資管業務人工智能應用存在的問題

1. 銀行資管外部環境的變化。

（1）國內監管環境的變化。國內的銀行資管行業自誕生以來，就與監管密不可分。在資產端，國內監管對銀行資管的投資標的有著較為明確的限制，因此投資無法在全市場和全金融標的上展開。在負債端，國內監管采用了較為嚴格的流程限制了客戶的理財購買行為只能在柜面或銀行端的APP上進行。2018年以來，監管對銀行資管進行“市場化”調整的目標逐漸清晰?！百Y管新規”的頒布，除了在“打破剛性兌付”“規范資金池業務”“引導行業去嵌套”“去杠桿”等問題上的考量外，也向資管行業統一監管的目標邁出了重要一步

監管對資產端和負債端的松綁，不僅意味著更多的業務機遇，也意味著技術應用有了更多的業務場景。

（2）業務環境的變化。傳統銀行資管面對的競爭對手僅為銀行資管同業，而借助于銀行強大的實體渠道營銷能力和過去的資金池運作方式，這種競爭一直處在溫和可調節的范圍內。在脫離母行后，盡管銀行資管子公司擁有了更多的投資標的和工具，但其無疑也會直面更加激烈的外部市場競爭。相較于市場化程度高的基金公司、券商資管而言，多數銀行資管在投資交易、投資研究、系統建設、人員儲備等方面還存在著較大的差距。這種差距必定會為人工智能的業務應用帶來了不確定性和阻礙。

2. 金融業務數據問題。金融數據具有數據量大、維度高、結構復雜、價值密度低等特點，此外，金融數據還包含大量的噪聲和潛在的關聯關系，具有極強的波動性，這使得對金融數據的分析和挖掘成為一個難題。

銀行、保險和證券等專業機構對客戶數據的準確性要求嚴格，根據特定場景開發私有清洗模塊或平臺，積累了大量經驗。但出于保密原因，金融企業很少有理論性的成果見諸于報道。

金融數據的智能清洗技術在學界已開展多年。針對數據中屬性錯誤的檢測，有基于統計學理論的方法、關聯規則的方法、聚類的方法、利用違反函數依賴條件的方法等。針對數據中的重復記錄問題，可以在基于距離度量的基礎上，采用聚類算法的思路進行處理。針對金融數據中常出現的時序數據，也有學者提出使用了模糊C均值聚類方法，通過計算數據到聚類中心的距離來分離出噪聲數據。針對金融數據維度高的特點，在確定了問題邊界后，可以直接使用經典的數據降維度算法或策略予以解決。

高質量的數據資源是人工智能應用的前提條件。成功的人工智能應用，花費在數據工程上的時間比例會占到六成甚至更高。而銀行資管在數據處理上常會遇到來自下列兩方面的問題。

（1）內部數據。銀行資管已經發展十年有余，內部積累了大量數據，該部分數據多數僅完成了數字化。由于以前缺乏數據分析的內生性需求，大量數據并未經過數據清洗和結構化存儲，后期數據清洗和存儲的成本較高。

作為歸屬于母行的獨立部門，銀行資管的部分業務模塊的職能（如產品銷售、信息科技等）一直由母行的相關部門代為行使。子公司化之后，按照監管對于銀行數據的要求，以前積累的銷售及客戶的原始數據將無法作為無形資產被子公司所繼承。數據獲取渠道的堵塞將會直接不利于未來人工智能技術的應用。

（2）外部數據。銀行資管未來在投資端會大量投資外部標準資產，而投資的前提保證是能夠擁有完整準確的外部數據。針對標準資產的公開市場數據，目前有大量的第三方數據供應商提供相關的數據。而針對標準資產中的另類數據，通常數據來源可靠性差、數據質量并不穩定。

未來外部數據是否需要本地化及系統內外數據如何隔離將主要根據監管要求及自身發展的需要。在缺少了母行科技支撐的情況下，數據庫的搭建和維護也將是資管子公司科技團隊的重要工作之一。

3. 銀行資管架構及技術積累。

（1）組織架構。銀行資產管理業務的定位較為明顯，不同銀行資管擁有相似的業務模塊，且多實現了獨立的事業部制。然而，各行資管的業務范圍及業務模塊間的工作流相異，各模塊內部的具體職能、資源配置也不盡相同，這種差別在全國股份制銀行與城商行間、城商行與農商行間的差異更為巨大。正是由于這種組織架構上的差異，業內并沒有形成引入人工智能技術的現成框架和通用模板，所以具體實現需要根據各自的實際情況來進行差異化的設計。

（2）技術積累。我國的銀行資管業務起初多隸屬于同業市場或金融板塊，十余年便經歷了由小變大、由弱變強的過程。行業的高速擴張也帶來了各行資管業務發展的不平衡性，所以在管理能力、投資投研能力、人員配置和技術儲備等方面，也處在不同的發展階段。除了同業間的差異外，相較于已經發展了多年的外部非銀資管，由于各非銀機構所處的監管和行業標準化程度高，導致了這些機構只要滿足準入門檻就代表具有了一定的管理能力、人才儲備和技術水平。

除了管理技術和傳統投資投研技術外，人工智能技術的應用更多集中在人工智能知識以及計算機技術的使用上。在人工智能算法知識、獨立開發能力和相關人員儲備上來講，部分非銀機構已經走到了市場前列并且積累了一定的研究成果和實戰經營，銀行資管在實現超越前，還需要付出較多的追趕成本。

三、 我國銀行資管業務中人工智能的應用建議

1. 明確自身特點和發展定位，梳理人工智能應用的整體框架?！袄碡斝乱帯焙汀渡虡I銀行理財子公司管理辦法》將未來銀行資管開展業務劃分成了體內運營的“傳統”模式和體外運營的“子公司”模式，在業務開展模式確定后，銀行資管機構的市場定位和發展定位會皆然不同。

對于選擇了“子公司”模式的銀行資管，未來規劃多朝著全能型方向來發展。可以針對人工智能的應用進行自頂向下的宏觀設計，所涉及的業務范圍可以盡量拓展，將未來有可能開展的業務也納入到設計范圍內。更加寬泛的投資范圍和營銷渠道，會需要更加全面的數字化系統進行支持，業務開展過程中會積累的更多的數據，人工智能技術的應用也會更加有意義，無論是從管理端和業務端都會產生規模效應，落地成本均攤后也更加低廉。

對于選擇了“傳統”模式的銀行資管，全面的人工智能應用不但成本高昂，且給實際業務帶來的收益相對有限。這類銀行資管可以針對有急迫人工智能需求的應用場景，進行特定業務的落地，比如針對負債端客戶的偏好分析，可以用來在未來嚴峻的市場環境中最大程度的維護好存量客戶并擴大客群，實現與銀行資管子公司的錯位競爭。后期可以根據業務的開展情況，逐步推進人工智能的使用，實現更高的產出比。

2. 挖掘潛在的人工智能應用點。在業務模式和人工智能應用的整體框架被確認后，接下來就進入到潛在應用點的挖掘選擇上。

（1）客戶行為分析及應用。將人工智能用于客戶行為分析，早已被大多專注于C端的互聯網企業采納并廣泛應用于實踐。銀行資管因相對的壟斷地位，早期缺乏客戶畫像的需求和內在動力，相關的研究起步較晚。金融業基于人工智能進行客戶分析的目的在于：從海量數據中，發覺目標客戶及潛在客戶;進行欺詐檢測、價值分析、流失分析;建立起客戶信用度、貢獻度及忠誠度模型等。

針對客戶行為進行分析，并反向用于營銷及產品設計，是一個比較自然的人工智能技術應用場景，而實踐應用中的熱點也集中在負債端。從技術角度上講，數據采集和業務場景的建模是落地中的重點和難點，而工程實踐、后期分析結果的解讀及應用則占據了更多的工作量。

（2）智能量化投資及投研平臺。智能量化投資是指：通過向量化投資領域引入人工智能技術，使系統能夠高效且智能地從金融數據中自動挖掘可用信息，并用于支持和輔助投資交易。在智能投研平臺建設方面，非銀金融機構已有實施案例，如天弘基金在2015年建立的投研云系統，嘉實基金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略合作。不同于非銀金融機構，新興的金融科技公司更傾向推出標準化的解決方案或平臺，參與其中的金融科技公司包括：通聯數據、數庫科技等。

權益二級市場一直是金融領域人工智能應用的熱點，由于監管政策的放寬，銀行資管子公司已經可以開始在該領域提前布局。自動盯市和價格發現是人工智能較為常規的應用，更進一步的，人工智能還可以被用于自發地尋找市場的階段性有效指標、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）在對大量數據分析的基礎上，根據服務對象的特征或偏好，給出個性化的投資建議，可以選擇性的為服務對象提供交易服務（如完全自動交易、人工投資顧問協助交易和自執行交易等）。

智能投顧起源于美國，近年來眾多資管公司已了其智能平臺，我國于2015年引入智能投顧概念。國內智能投顧平臺按照業務類型可以劃分為三種：第一類是借鑒美國Wealthfront、Betterment等投資于交易型開放式基金（ETF）組合的公司，直接為客戶匹配國外發達市場的ETF 基金以達到資本配置的目的，例如彌財公司和藍海財富公司;第二類是以FOF基金等作為投資組合標的，例如錢景理財公司;第三類是基于論壇等在線平臺進行投資信息共享，對量化投資策略、投資名人的股票組合進行社交跟投，例如雪球公司。

未來的銀行資管必然會從“輸出產品”向“輸出策略”轉型，而負債的邊界也將會瞄向不同風險偏好和需求的客戶。銀行資管早期可以通過“智能投顧+外部ETF采購”的模式滿足客戶“千人千面”的需求。對于投研能力強、市場占有率高的頭部銀行資管，未來可以發行廣泛涵蓋市場各類指數的類ETF基金，在滿足內部投資采購需求的同時，也可以將其提供給外部有配置需求的機構及個人投資者。

3. 人工智能落地的內部機制建設。盡管人工智能技術的應用在金融領域已經取得了共識，但不同性質的機構對該類技術的認知和實際的推進力度上有很大的差異。建設一套可行的人工智能落地的內部機制是大多數銀行資管子公司在擁抱人工智能技術時，應該考慮的首要問題。這套機制的建設應圍繞著下列問題展開：（1）探索性的業務需求與外部技術公司合作方式研究;（2）探索性的業務需求考量標準;（3）項目結果不及預期的退出機制。

篇8

正如以往每一次工業革命都能帶動科技和產業的飛速發展，以“智能化”為核心的第四次工業革命，也正在給我們的生產生活帶來前所未有的變化。在工業4.0所帶來的智能化浪潮里，上海帝儀科技有限公司（以下簡稱“帝儀”）首次提出以人員狀態管理為核心的“智能安全”理念，并據此推出了ASIMSTM（主動式智能安全管理系統）。

“智能安全”將作為整個工業智能化發展的基石，更廣地拓展工業4.0的核心內涵，將工業安全管理提升到了一個全新的維度。

“智能安全”是工業4.0的基石

眾所周知，安全管理是一切生產管理的基礎。如果安全無法落實，事故頻發，不但嚴重影響勞動者個人的安全、健康和生產積極性，更會極大地消耗人力、物力和財力，造成嚴重不良的社會影響。

工業4.0的核心是工業智能化，它衍生出許多具體的項目：如智能工廠、智能生產、智能物流等等，而智能安全是所有工業智能化的前提和基礎。在工業智能化所有內容中，智能安全起著基石的作用。“智能安全”好比是“1”，而“智能工廠、智能生產、智能物流”這種種智能化是一個個“0”，只有有了“智能安全”這個“1”，工業4.0的提出的種種智能化才具有意義。而如有沒有“智能安全”這個“1”，無論有再多的“智能**”，工業智能化終將不能為社會進步起到積極的推動作用。

同時，智能安全也是其他工業智能化項目的助推力。智能安全強調以人員狀態管理為核心，體現了對人的最大的關愛和保護。這將充分發揮出勞動者的主動性和積極性，極大地推動其他智能化項目的發展。

因此，“智能安全”是工業4.0最重要的前提和基礎；同時，智能安全的實現，也能夠使工業4.0所有智能化的愿景發揮最佳的效能。

實現“智能安全”的核心在于人員狀態管理

通過對大量安全事故的分析研究，人們早就發現，在現有的安全管理中，存在這樣一對矛盾。

一方面，在安全管理的“人―機―環”三個要素中，人是最關鍵的因素。著名的“海因里?！狈▌t和大量的統計數據都表明，人因導致的事故占各類事故總數的70%～90%。而另一個方面，現有安全管理體系中，對于“機”和“環境”已有越來越先進的技術手段來檢測、預警和處理，但是唯獨對人員的管理，除了傳統的培訓、教育等手段外，始終缺乏科學的、客觀的技術化手段，來對操作人員的狀態進行有效的檢測和管控。因此，實現“智能安全”的核心就在于實現對于人員的智能化管理，尤其是實現對人員狀態的管理。

ASIMSTM 主動式安全智能管理系統

帝儀秉承“以人為本，創新驅動”的核心理念，經過3年的努力研發，以解決安全管理中“人因事故”為目標，推出了主動式智能安全管理系統，首款產品――ASIMSTM在2015年正式面世。該系統填補現有安全管理中對于人員狀態管理的黑洞，真正實現以人員狀態管理為核心的“智能安全”。

ASIMSTM通過最新的智能可穿戴式設備，采集人員腦電信號（EEG）和運動狀態等信息，利用前沿的生物信息（行為學）技術、人工智能技術，結合大數據系統，精準地判斷操作人員的工作狀態。同時，相關信息將發送至管理中心，管理人員可同步掌握操作人員的工作狀態，在狀態異常時，做出告警或干預。系統的綜合管理數據，也為企業人因安全管理提供了更加科學的手段。

ASIMSTM系統給企業生產安全管理帶來突破性的改變，可大幅降低由人因導致的生產事故。降低運維成本，提高生產效率。同時，ASIMSTM也是一套人員健康監護的勞動防護裝備，能夠為重要崗位的操作人員提供更加周全、智能化的勞動保護。

未來，隨著對于大數據的綜合運用分析，ASIMSTM系統能對人員的更多異常狀態做出有效預警和及時干預，從根本上預防因人員狀態異常導致的事故。同時，系統還可整合所有設備、環境等綜合信息，使ASIMSTM成為一體化、多維度的智能安全綜合管理系統。

ASIMSTM系統技術特征

ASIMSTM系統是融合世界頂級的生物技術與信息技術為一體的安全管理系統解決方案，體系了鮮明的工業4.0時代的特征，其主要技術優勢表現為：

國際領先的生物傳感器技術

腦電波是最直接、最快速、最準確反映大腦工作狀態的生理指標，是國際公認的人員狀態評估的“金標準”。ASIMSTM系統以腦電波作為人員狀態指標的主要依據，其傳感器技術突破了傳統醫學或實驗室中的應用，通過帝儀獨特的非侵入式電極技術，將生物信號的高精度采集、放大與穿戴的舒適、便捷完美融合于一體。

自適應的人工智能算法

帝儀針對腦電信號進行了長期深入的研究和大量的行為學數據實驗，利用模式匹配和機器學習訓練出精準的腦電核心算法，同時可根據不同人員實現自適應的學習和優化，從而能夠精準實現人員作業狀態在線、實時的管理和預警。

高效的大數據存儲運算平臺

帝儀已經在云端建立了安全可靠的數據中心，提供中心化云端控制管理，實現遠程、在線的人員狀態管理。同時，對于大數據的綜合分析和挖掘，能夠帶來更加智能化的人員狀態分析和管理功能。

專屬定制的高效安全管理解決方案

ASIMSTM系統可廣泛應用于鐵路、航空、核電、礦業等眾多領域，多樣的智能可穿戴終端產品，中心化的云端管理系統，以及安全可靠的大數據服務，能為各行業企業提供專屬的整體解決方案，帶來高維度、多手段、全智能的安全生產管理方式。

篇9

大數據在人工智能的應用將爆發，特別是APP智能。高德納咨詢公司Gartner稱，機器學習是2017年十大戰略技術趨勢之一。它指出，當今最先進的機器學習和人工智能系統正在超越傳統的、基于規則的算法，創建出能理解、學習、預測、適應，甚至可以自主操作的一系列系統。

在2017年十大戰略技術趨勢列表中，高德納公司把智能應用列在了第二位。高德納公司副總裁大衛?希爾（David Cearley）說：“未來10年，幾乎每個APP，每個應用程序和服務都將一定程度上應用AI。大數據行業很多牛人已經轉戰人工智能，問其原因，答‘大數據的最大價值就在于助力物體、工作、生活的智能化?！?/p>

大數據在政府應用將增多，項目增長迅猛，政府從電子政務到智慧政府需要的是數據思維、技術和數據源的補充。

在2016年的北京信息化專家咨詢委員會組織的2016高分論壇上，鄔賀銓院士說：“我國大數據還有很長的路要走，還面臨很大的挑戰。作為世界人口第一大國，我國產生的數據量極為龐大，但真正存儲下來的數據僅僅是北美的7%、日本的60%，而且我國所存的數據中有一半未保護。比如，我國在醫療健康、交通治理、環保等方面的研究還不足，還存在數據分散、監測的覆蓋率較低等問題。大數據、智能化、移動互聯網、云計算，以及物聯網結合的大智移云代表了信息技術發展新階段的時代特征。大數據支撐了社會的精細化管理和智慧城市的建設，是提升管理和服務的重要抓手，是提升政府工作人員轉型升級的重要思想和工具。2017年從電子商務到智慧政務，互聯網將深度融合政務服務，提升政府的服務水平，促進智慧城市的進一步建設。”

大數據驅動的產業轉型升級方案將成為熱點，大數據+產業+金融概念盛行。2016年11月19日，以“轉型升級 決勝未來”為主題的海智在線周年慶暨SCMClub十二周年大會在上海寶豐聯大酒店隆重舉行。海智在線的天使投資方海爾產業金融總經理周劍振，圍繞“中國制造和產業金融”做了主題演講。

周劍振表示：“互聯網的作用日益加深，管理的范式已經發生革命，產業金融是新管理范式下的金融思維。產業金融是生態圈金融、大數據金融和積極的金融?！?產業是經濟的基礎，金融在產業發展中具有催化劑和倍增劑的作用，金融與產業互動將創造新的價值，大大加快財富積累。“從某種意義來說，產業金融的翅膀是金融，核心是大數據?！?/p>

另外，中潤普達集團總裁、東湖大數據交易中心總經理杜小軍也提到，因為實體經濟和金融結合起來才是升級轉型的根本出路，而和金融結合起來，必然需要用大數據解決方案來解決社會信用體系，以及價格評估體系等諸多難題。數據將在跨界融合中發揮最大價值，而數據深度“掘金”、開放流動是關鍵。

早期的大數據企業講概念的、融不到資的將死亡，有客戶不能交付的也將死亡。根據筆者接觸各種投資人的看法總結一下，大數據這個領域的企業幾種死法：沒有做好數據產品，就不切實際想做平臺的，死；不管是2C還是2B，沒有實際業務，沒有行業深度應用，死；不斷融資的，死；天天上媒體包裝的，死。也有百度的兄弟說，大數據領域他就看好現金流比融資多的企業，其他都不看好。

開源繼續引領大數據技術發展。受益開源，就當回饋，在今年阿里的云棲大會上，阿里巴巴一張“2016阿里開源全向圖”拉開了BAT開源技術的序幕。經過多年來的高速發展，BAT與大數據相關的數據采集、存儲、分析、可視化等多個基礎性技術領域在內部已經取得較大的突破，形成了實用性強、穩定度高的技術能力，大數據整體技術體系已初步構建完成。

因此開源是孵化新技術領域的容器，更是技術演進的最大推動力，開源是一種技術的自信也是技術的眾籌，非常適合大數據技術的發展策略，不斷地開放融合有利于技術的普及應用。

大數據培訓和咨詢持續火爆，不再新鮮，而是成為一種培訓機構的一般性課程，常態化。2015年開始常態化大數據技術培訓，2016年發展了一年， 作為業余的講師，筆者擅長政府行業和運營商行業的大數據盤經論道，經常有人來咨詢培訓，明顯感覺來自互聯網的咨詢感覺比線下的機會多了起來。

百度問咖、在行、廳客、知乎、芝麻、喜馬拉雅等成為老師新的入口，付費時間、付費問答作為培訓咨詢的一種新生業態將大有可為。

大數據人才稀缺。隨著競爭加劇，很多企業想要進入大數據產業但是缺少好的數據架構師，分析師將缺少競爭力。在不久之前舉辦的第一屆大數據教育論壇上，易觀CTO郭煒受邀出席并做了“大數據人才在企業中的需求及現狀”的主題演講。

郭煒表示，如今大數據市場方興未艾，但存在人才奇缺，“院校研究+企業合作”模式稀缺、熱錢多，商業模式少等問題，能講的多，能做的少。大數據行業很多人跳槽頻繁，存在技術細節不熟悉、落地問題能力差等問題，轉行的多，專業的少。在數據領域工作超過五年的人才鳳毛麟角，大部分是半路出家，數據分析領域專業人才少；最后單挑的多，組團的少。大數據人才不愿意在企業工作，希望獲得更多的創業機會。

篇10

關鍵詞：信息化教學，高職院校，教學能力

隨著科學技術的飛速發展，信息技術已滲透到經濟發展和社會生活的各個方面，全民教育、優質教育、個性化學習和終身學習已成為信息時代教育發展的重要特征。目前，人工智能、大數據、虛擬仿真等現代信息技術廣泛應用于教育教學過程，促進了優質教育資源的全面覆蓋，縮短了不同地域間優質教育資源調配差異，實現了教育公平。在“雙高計劃”建設背景下，全面提升高職教師信息技術應用能力，充分發揮信息技術教學優勢，運用信息化教學手段進行教育教學，有利于提升高等職業教育人才培養質量。

一、信息化教學的理論依據

人工智能、大數據、區塊鏈、移動終端、物聯網、大數據等新興技術，促進“互聯網+”融合，推動職業教育信息化發展，是適應教育現代化的必然趨勢。越來越多的職業院校教師能夠主動利用信息化技術及平臺，探索教學方法。信息化環境下的教學與傳統的教學方式相比，具有教學方法靈活、交流互動手段多樣、教學資源豐富等優勢。

二、教師信息化教學中存在的主要問題

從近幾年信息化獲獎作品的質量和參賽數量來看，高職院校對信息化給予極大的熱情。大部分職業院校不惜重金打造比賽作品，從VR、AR等先進設備的引進和視頻的拍攝等各個環節都耗費了大量的人力、物力，但是，學校管理者和教師沒有真正認識到信息化教學對促進教學模式改革、教學理念更新的重要性。大部分教師在教學活動中還是簡單地利用計算機、互聯網、投影等，教學設計沒有新意，沒有創設情境，學生的主體地位沒有得到充分的發揮，教師缺乏將信息技術與專業課程進行整合的能力。

三、信息化教學能力大賽對提升教師信息化能力的促進作用

（1）創新了教學模式。信息化教學環境依靠互聯網、云計算、大數據、物聯網、人工智能、虛擬仿真實訓室、全息投影等技術來創設和營造情境，使授課、學習、評價等與教學流程相關的各個環節全部信息化，這樣不僅為教師提供了優質的教學資源和靈活的教學模式，也為學生提供了多樣化的學習途徑與學習方式。（2）創設教學環境。獲獎作品越來越注重利用信息化教學創設教學情境，激發學生學習興趣。比如《影視鑒賞》，在傳統教學中，教師一般是通過播放影視作品，引導學生感知人物形象，分析人物形象，掌握人物形象的塑造手法。信息化教學改變了傳統教學方式，教師主要采用任務教學法，借助藍墨云班課，自主微課，使學生對電影中的人物形象有初步的認識，學生在頭腦風暴區上傳喜愛的電影人物圖片、在討論版推薦影片，教師匯總后針對性地挑選并制成數字電影庫，為課堂練習做好準備。（3）推動了教學資源的開發與建設。綜覽近幾年獲獎作品不難發現，大賽越來越重視教學資源的開發和建設。在線開放課程已成為職業院校必備的教學平臺，為了在比賽中取得優異成績，大部分職業院校從2016年開啟了在線開放課程的建設歷程。各省教育主管部門為了鼓勵職業院校建設在線開放課程的積極性，開展了省級在線開放課程的評選，從政策、制度、評優等方面加大了在線開放課程的傾斜力度。

四、高職教師信息化教學能力提升的有效途徑

（一）國家層面

1.以提質培優為契機，全方位提升高職教育信息化水平?！半p高計劃”和職業院校提質培優對職業院校提升信息化水平有明確指出，職業院校要加快智慧校園建設，適應“互聯網+職業教育”需求，運用大數據、云計算、物聯網、VR/AR、人工智能、5G網絡、區塊鏈等信息技術和教育理念的最新發展，構建信息技術支持下的教學空間、工作場所和虛擬場景及其相互融合的環境，促進學生自主、泛在、個性化學習。智慧教室、虛擬仿真實訓室、虛擬工廠的不斷完善，教學模式的改革，師生信息素養和信息化教學能力的提高，促進了信息技術與教育教學深度融合，提升了教師信息化水平。2.不斷完善信息化教學大賽制度，積極轉化大賽成果并廣泛共享。國家對提升職業院校教師信息化水平非常重視，在中國特色高水平院校的申報環節中，把信息化國賽獲獎經歷作為必備條件之一。國家應出臺轉化大賽成果的制度，推動比賽成果轉化。

（二）學校層面

1.推進智慧數字教室建設。全面改善學校網絡條件，升級校園網主干帶寬，實現無線WI-FI6和5G通信網絡全覆蓋，完成IPv6規?；渴?。按照新一代互聯網發展趨勢，加快學校信息化基礎設施建設，建設集現代技術為一體的智能教室，建成全向交互、全面感知、高效協同的智慧校園。運用信息技術推進教育教學改革，實施線上線下教學融合發展計劃，全學段推動“課堂革命”。2.健全信息化教學考評制度。學校要高度重視信息化教學，完善學校信息化教學大賽機制，每年定期組織信息化教學比賽，積極打造優秀作品參加省級、國家級教學能力大賽，并對獲獎教師在職稱評定以及各種評優活動中傾斜。把學生信息化能力素養列入人才培養方案及日常學習計劃中，提高學生利用網絡信息技術和優質在線資源進行自主學習的能力。