数字智能时代精选(九篇)

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第1篇：数字智能时代范文

3月16日，聚焦“智能时代・数字经济”这一主题，由中国电子信息产业发展研究院指导、赛迪顾问股份有限公司主办的“2017中国IT市场年会”在北京隆重召开。年会全方位解读了业界的关注焦点――如何把握IT创新驱动产业融合，敏锐洞察产业新趋势；如何依托新模式构建产业新生态，准确把握数字经济新机遇；如何借助智能技术拓展平台型应用，全面提升服务新能力。

智能时代来临

数字经济创新

国家信息化专家咨询委员会常务副主任周宏仁、中国电子信息产业发展研究院院长卢山莅临大会并致辞，明确指出基于数字化、网络化的智能化和自动化的智能时代全面来临，以移动通信、物联网、云计算、大数据、人工智能等为代表的一系列新兴技术成为新的引擎，其在经济发展中的作用，已经从提升劳动生产率和效率的辅助角色，快速演变为基础创新和创造的使能者，推动社会步入数字经济时代。数字经济与传统产业的融合创新，不但对既有经济模式形成颠覆重塑，促进了产业结构优化升级，而且催生了一系列活力四射的新业态和新模式。

数字经济2030：

产业跃升的中国战略

会上，赛迪顾问股份有限公司总裁孙会峰，发表了题为《数字经济2030――产业跃升的中国战略》的主题演讲。他指出，2016年G20峰会提出的“数字经济”，为IT产业未来10至20年的演进提出了新的方向和目标。

基于未来世界所具备感知、智慧、行动和进化的特征，生态进化的数字经济2030将呈现全新智能设施――万物互联、全新驱动要素――数据核爆和全新交互模式――业态新生三个层面的变化；并产生产业融合、秩序重构和角色转化三个方面的影响；从而催生接入、数据和新生三个方向的机会，接入的机会在于海量的“端”、丰富的形态和巨大的市场，数据的机会在于海量的“端”引发数据核爆、改变产业结构和未来业态。

汇聚权威专家

热议时代机遇

中国工程院院士邬贺铨、沈昌祥，美国硅谷排名第一孵化器创始人史蒂夫・霍夫曼和东方证券研究所所长陈刚，分别深入阐述了ICT演进与创新、可信计算、未来黑科技与硅谷独角兽以及新兴产业投资。IBM、甲骨文、英伟达、华为、浪潮、阿里巴巴、360、用友、东软、紫光西部数据、山东易华录等国内外知名IT企业，以及宿州高新区、杭州萧山区等重点园区领导等共聚一堂，围绕云计算、大数据、企业数字化转型、智慧城市、智能园区建设、共享数字经济等领域，通过主题演讲和高峰对话，密切关注智能时代的技术机遇，深度解读数字经济的发展趋势、模式创新，共同探讨中国IT市场新价值。

第2篇：数字智能时代范文

关键词：大数据时代；人力资源信息管理智能化；挑战与应对策略

由于大数据时代的不断深入，通信技术和信息技术也慢慢渗入到了人们生活中，对于信息资源的运用也越来越多。面对这种情况，不管是个人还是企业都迅速的将目光停留在了信息管理智能化的实现上。那么，什么是信息管理智能化？是人们运用多种高科技技术对相关信息进行深入的挖掘、融合、分析、处理的一个过程。另外，信息智能化管理也实现了信息动静态的同时管理。

一、大数据时代的智能人力资源信息管理

（一）大数据信息管理概念

大数据时代的数据具有多样性、复杂性等特征。计算机信息处理技术在通过数据分析、传输、处理等方式将大量数据中的数据转换为关键消息，发挥着最重要的作用，而智能信息处理技术则是最终目标。大数据已逐渐成为人们生活和工作中极为重要的工具，它使企业能够更加丰富、更快速地集中和整合企业需要提取和筛选的数据信息。因此，大数据需要掌握高级数据处理和分析技术，需要对大数据当前的研究对象进行改进。

（二）大数据时代智能人力资源管理

在大数据时代，信息流量呈指数级增长，人力资源信息处理技术也开始引起广泛关注。尤其是在大中型企业中广泛使用，人力资源信息化在处理大数据后将信息数据提供给企业的每个相关功能管理部门，并基于大数据分析的特点和集中精力来判断组织发展战略、目标以及组织内外环境的变化，并根据组织的需求预测未来的工作安排，从而实现调整企业人才。在这个时期，获取信息的方法是十分丰富的，但如何及时获得正确且重要的信息，同时解决效果分析后存在的问题将是首要任务。当前的人力资源信息处理技术尚未达到智能，还需要进一步改进。

二、大数据时代人力资源信息管理智能化研究的现状

（一）促进业务管理变革

企业在运营过程中，必须采取高效的管理措施，以便企业在达到一定规模后能够方便快捷的进行管理。在大数据时代，随着信息管理在企业运营过程中的作用越来越大，逐渐成为了无可替代的资产。实现信息管理智能化在一定程度上给企业经营管理改革带来了巨大的动力。数据资产化最重要的作用是将信息部門成本管理层次结构转移到利润。在大数据时代，数据信息部门正在逐渐成为企业不可缺少的资产组成部门，能够获得更多宝贵数据信息的人可以在各个部门的竞争中占据领先地位。企业可以通过动态数据信息确定市场的发展方向，推动企业的经营变化，同时创造大量收入。

（二）业务决策变更

在企业运营过程中，管理层在讨论企业的发展方向时，始终无法与数据信息分析分开。在分析数据时，管理层更加关注企业发展的内部化。在此阶段，信息管理成为企业发展的主要指南，为企业的所有决策提供了极大的可操作性。因此，实现信息管理智能会在一定程度上改变企业的管理层决策方向。使决策智能化成为最重要的角色将是企业运营过程中生成的各种信息数据从业务基础逐渐转换到数据基础。在传统的业务推动方法中，当企业的相关员工总结产品销售过程时，他们只是简单而片面地总结了内容，严重阻碍了企业的决策。在大数据时代，企业可以进一步探索企业的数量标准信息，从而发掘更多的市场信息，并有充分的依据确定相关人员的企业发展方向。

三、大数据时代人力资源信息管理智能化背景下面临的挑战

（一）新时代的推行

大数据时代是以创新价值和创新模式为基础的。对于一个企业来说，如何挖掘具有价值的数据信息是非常困难的。首先，是信息的选择，在这个过程中需要相关信息管理人员具备敏锐的反应能力和准确的预判能力，需要将所有的信息进行筛选分类和屏蔽无效的信息；其次，是有效的信息数据的来源可能是分散的，无法运用相似的手段进行审核。当今阶段的人力资源管理智能化并没有完全的实现，例如以往传统的人力资源渠道便是非常的复杂，在获取各种信息时，不仅被动而且还需要花费大量的人物、物力以及金钱，进而导致人事的薪资，绩效，人员培训，招聘信息等方面的管理不尽人意。人力资源信息管理在一个企业中占据重要位置，但企业在对人力资源信息的管理却只重视系统硬件，并未通过提供数据为基础的机制，进而导致无法通过大数据的运用来实现人力资源信息管理智能化的目标，影响了新时代下人力资源信息管理智能化的推行。

（二）信息数据的安全防范

随着人力资源信息的增长，信息安全也出现了新的挑战。当今社会非常依赖于信息管理中软件和硬件的相互依存性，数据之间的交互，如何才能强化数据信息的安全性便显得尤为重要。数据信息中需要保密的参数，数据在传输的路径，是否需要交互共享以及保密的机制，都将会成为信息安全是否会遭受到威胁的主要问题。

（三）智能有利于做出正确的决策

在大数据的背景下，人力资源信息管理智能化在本质上是可以帮助企业做出正确的判断，可以通过共有的决策资源、决策数据、决策模型、决策认知等来帮助企业解决相关的问题，弥补信息处理人员在进行重要人力资源信息数量收集、分析、处理和融合的时候由于浅薄的判断而带来的非正确的决策，进而导致人力资源的整体局面处于劣势，企业在发展的过程中不能很好的衔接外部因素的变化而导致判断错误。所以，如何正确的运用人力资源信息管理智能化已然成为当代所有企业之间竞争的取胜资源。

四、大数据时代人力资源信息管理智能化的应对策略

（一）增加对人力资源管理信息的基础投入建设

如今信息技术在不断进步，人力资源信息管理系统也受到了许多企业的运用，它对于一个企业的发展有着无比重要的作用。如一个板块的设计是否合理，数据储存的是否详细，系统运行是否流畅，操作是否简单灵活，这些都是能够直接的影响人事部门的工作效率。在大数据的背景下，大多数企业都选择了人力资源信息管理智能化，但在运用的期间，还是应当注意信息的时常更新。例如：一般企业都会保存传统的人力信息，如员工的档案，每个月的绩效考核，是否迟到等，现在便可运用该系统，将员工的日常工作情况，绩效的考核还有员工的薪资待遇等都可以制定一个公开，公平的评估，这样不仅可以促进员工在日常的工作中继续努力，还能让员工注重自身的言行举止。

（二）大数据的技术和应用

大数据不是生产过程中的衍生物，而是可以被多次加工的迭代资本，而且在更新的处理模式后便会具有更加强大的优化能力和决策能力。虽然大数据资产的概念已经家喻户晓了，但如何将这些管理信息智能化还是缺少一定的理论支撑和相应的手段。在实现智能化的过程中企业需要正确、合理的运用大数据技术，这样才能保证企业的运营信息得到发展，也不会过度的依赖于大数据，还能实现人力资源信息管理智能化的优化。企业在使用大数据技术时，首先应当将云智能融入到人力资源信息管理系统中，这样便能接收到多个层面的信息渠道，之后在通过每个渠道的分布计算、存储等控制系统中每个模块的运用进而对大数据进行准备的分类。其次，便可将人力资源的信息等在物联网、云计算以及互联网中相互结合，形成完整的区块链的共享体系，进而实现对区域中的内部结构化和非结构化的信息集结，实现企业自身的信息分享，完成全新的人力资源智能化的信息管理途径。

（三）加强信息安全的防范

在大数据时代的构建下有了全新的安全体系，这对一些大中型的企业来说，丢失了人力资源信息是相当严重的，会影响企业未来对人力资源的安排和决策，但最可怕的不是隐私的泄露，而是产生被其他企业预知的可能性，所以应当采取大数据的技术来帮助解决重要信息数据过大且异购数据等问题。虽然传统的边界比较安全，但也只是在事中添加了防御功能，并未在过程中的人力资源管理信息，数据的接出口进行数据加密和添加具有時间限制的验证和密钥等。所以，需要事先预知并将消息传至到安全运营中心，最好可以实现全过程的风险可视化，这样便可有效的提高人力资源信息管理智能化的安全性。

（四）人力资源信息的多次利用

在企业中人力资源会储存许多的信息，而数据在信息价值链中属于比较特别的位置，信息价值的优劣要取决于人力资源数据和人力资源的再生思维。在今后的数字化发展的人力资源中，人力资源数据可以称之为可持续利用的再生资源，这也可以说是处理数据的思想转变，对数据挖掘的价值转变。信息资源隐藏的真正价值将会被挖掘出来，数据的价值不会因为使用的次数而逐渐减少，反而还可以多次、重复的进行挖掘。现在已经是大数据人力资源信息化发展的后期阶段了，产生的价值必然是不可限量的。

（五）简单化的管理规划

在人力信息管理中，数据的基数都是比较大的，并且每类信息都有着独特的多元特征。因此，在企业应用人力资源信息管理智能化时，便需要考虑到它的难度且复杂程度。企业在运行中，应当根据这些问题设置一个专门解决信息管理的部门，将这个部门作为智能化管理的起步，进行简单化的管理。比如：中国通用技术控股有限责任公司，这所公司为了提高该公司在大数据时代下的企业竞争力，便将公司中的中高层管理实行了信息管理智能化。首先运用大数据的挖掘技术将公司内部的所有信息进行再次的挖掘。其次，在对市场经济的信息进行深入、全面的挖掘，进而分析市场的需求和该行业的趋势走向等。最后该管理者再对制造品的相关数据进行了深入的分析、研究，找出对产量质量产生影响的关键因素。通过这样的方式，不仅确保了数据信息的可实行性，还实行了对信息管理智能化的运用。

第3篇：数字智能时代范文

关键词：智能手机 网络时代 电子图书馆

中图分类号：G250 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）05（b）-0186-01

随着科学技术的发展，社会来到了3G网络时代，智能手机逐渐在社会上占据了很大的位置，也成为了人们生活学习中必不可少的一部分。这时候传统的纸质阅读在社会上的重要性就越来越难以凸显了。有了智能手机和3G网络，人们不仅不需要去寻找纸质的资料，更不需要再跑到图书馆去看书和学习了，他们需要什么资料和数据，在手机上就可以找到。随之而来的便是传统图书馆慢慢被社会冷落和忽视了。于是电子图书馆就作为一个传统图书馆的升级版横空出世了，它的到来为给我们带来了很多积极的影响，促使我们不断去完善对电子图书馆的建设。

1 电子图书馆的特征和意义

电子图书馆不同于传统的图书馆，它有着自己的特征：首先，电子图书馆的内存量是很大的，它不受地域空间的限制，可以储存大量的资料供读者查阅；其次，电子图书馆具备先进的科学技术，读者可以利用计算机检索，快速找到自己需要的资料；再次，电子图书馆利用网络平台给读者提供资料，这就决定了这些资源可以同时被利用，且可以毫无损耗地反复利用；最后电子图书馆的资料和数据会进行及时的更新，给读者提供的永远是最新的资料和内容。

电子图书馆的这些特征决定了它在现代的社会会起到很重要的作用，是智能手机所不能替代的，那么我们就要通过各种途径来实施电子图书馆的建设，让电子图书馆能够更加完善，更加符合读者的要求。

2 电子图书馆建设的阻碍及措施

电子图书馆是迎合时代的发展而产生的，但是一个新的事物在发展的开始阶段都是不完善的，很多地方都会受到不同程度的影响甚至阻碍，面对这些阻碍，我们需要做的就是有针对性的解决这些问题，为电子图书馆的建设扫清障碍。

2.1 针对技术资源的缺乏，加强技术注入

电子图书馆是依托在网络技术的基础上而建设的，所以网络技术的注入是十分重要的。只是靠一些简单的网络技术设置的系统来维护电子图书馆的运行，这样的话随着社会的进步和科技的发展，现有的网络技术会逐渐被取代，而原来的网络系统会逐渐被淘汰，这样就会使得电子图书馆不再有较高的效率和良好的网络环境，也就没有办法很好地满足读者的需求。长此以往，电子图书馆将会渐渐失去在读者心目中的位置。所以针对这一点，电子图书馆要注重对网络技术的引入和更新，跟上时代的潮流，不断维护固有的系统，并在这个基础上进行必要的改善和更新，为读者提供一个良好的氛围，确保为读者提供的服务是高质量的。

2.2 针对缺乏对系统的检查，设置检测系统

电子图书馆的运行需要有一个相对有效的检测，只有经过不断的检测，才能让电子图书馆各个系统的运行都能有一个良好的秩序。例如，电子图书馆建立之初，会设置一套运行系统，包括检索系统、储存系统等等。但是运行的时间久了原来的系统中的问题就会凸现出来，这些问题往往不会对系统的运行产生特别大的影响，但是置之不理的话，就会为系统以后的运行埋下隐患。所以电子图书馆系统要设置一个检测和修正的系统，定期对电子图书馆的运行系统进行检测，遇到问题的时候要及时解决，及时修正。这样才能保证电子读书馆运行的系统没有漏洞。

2.3 针对电子图书馆负责人员技术知识不够，加强对负责人员的培训

电子图书馆只是一个网络系统，它还是需要有专门的人员来负责操作的，这样一来的话就对负责人员有了一定的要求。现在社会中的电子图书馆的负责人往往不具备专业的网络技术知识，他们只是对电子图书馆的运行起到一个最基本的维护。在电子图书馆系统出现突发问题的时候，他们没有办法去解决这些问题，会对整个体系的运行产生不良的影响。所以要提高对电子图书馆负责人员的要求，加大对他们的技术知识培训，让他们的具备基本网络维护知识。这样才能充分发挥负责人员的价值所在，有了他们对问题的及时解决，电子图书馆的运行效率就会提高，服务的质量当然才能更有保障。

3 结语

电子图书馆是一种新型的图书馆，它一改传统图书馆的管理模式和储存方式，最大化地利用科学技术和互联网技术来为广大读者提供更高效更便利的服务。它本身具有很多有明显的优势的特点，这些优势让读者在智能手机和电子图书馆之间选择了电子图书馆，这是社会的选择，也是历史的选择。所以电子图书馆在面对智能手机和3G网络时代给我们带来的压力的同时，也要充满动力，坚持对电子图书馆的建设。要从自身出发，找出现存的问题想办法去解决，这样才能沉着应对，才能在科技飞速发展的社会中有自己的一席之地。

参考文献

[1] 尚建宇.利用3G通信技术构建未来手机图书馆[J].深图通讯，2008（3）：14-17.

第4篇：数字智能时代范文

中国航天科技集团总工程师杨海成先生在主席致辞中说：“此次大会召开之时，恰逢中国制造 2025颁布和互联网 +全面推动，在我国与德国及其他友好国家密切合作之际，我相信，本次大会将会提供丰富的“大餐”，帮助参会嘉宾洞察和了解全球先进企业的经验和优胜之道。 ”在会议期间，来自大中型骨干企业、行业研究机构和解决方案供应商的多位专家、学者畅谈“工业 4.0”和“智能制造”，本刊记者辑录片断于此，以飨读者。

走向智慧工厂时代

中国航天科技集团总工程师杨海成

基于中国制造 2025整体规划，中国制造业将走向何方？现代信息技术的发展，使人类进入到了一个基于智慧和网络的智能机器大生产时代，这是新一轮工业革命的重要特征。过去，机器替代人的一部分体力，今后，将替代人的一部分智力，这将使人类进入到一个智慧的大生产阶段。中国制造从传统工厂向数字工厂的迈进，需要大量付出，从数字工厂迈向智能工厂，则更为艰苦，在国家战略框架的引领下，中国的制造业一定能产生翻天覆地的变化，一定能走在全球制造业的前列。

数字化工厂是工业4.0的基础

同济大学中德先进制造技术中心执行主任沈斌教授

工业 4.0的核心是“产业价值链相关的活动、能力和速度，实时掌握所有信息，在任何的时间点导出优化的价值”，可以概括为“信息”和“速度”。工业 4.0的基础，首先是数字，企业的所有活动都要数字化，数字化工厂是迈向工业 4.0的第一步，数字化工厂是工业 4.0的基础。

工业4.0有多远

新松机器人自动化股份有限公司总裁曲道奎

第一，工业 4.0是否已经来临，还是悬浮在空中？前三次工业革命的最大区别在于，以前是生产效率、生产质量的大幅提高和生产成本的降低，基核心点在于规模化，而第四次工业革命更着重于灵活性，即柔性和智能，同时深度考虑资源要素，其核心点是以智能设备为支撑的数字化、智能化和万物互联。工业 4.0本质上依然是制造模式的变革，制造装备的变革。现在信息化的平台、环境和设备都已出现并已相对成熟，完全可以支撑起工业 4.0，不过自身需要继续向更完善、更精细化的方面发展。

第二，工业 4.0不是单独的工业 4.0革命，还将带来更广泛的社会相关变革，是一种系统化的变革。

从Physical到Cyber，再到Physical

中航工业信息技术中心首席顾问宁振波研究员

想了解智能制造，必先深入了解 CPS，欲深入了解 CPS，必须了解 Cyber。Cyber被译为“信息”，但其实 Cyber的含义与信息 （Information）概念迥异。Cyber有控制、网络、协同、众创、虚拟的含义，Cyber实质上指的是一种控制机制，而控制的载体才是信息 （Information）。所以，现在 CPS，只能有一个译法，那就是：赛博―物理系统，而非信息―物理系统。

在 Physical物理时代，制造业用的方法是制作出实体后的试错法，而在 Cyber时代，能通过建模的方法，来确定是否可以投产。Cyber空间中的 Physical，是指从数字样机到实物产品。所以未来的制造模式是从 Physical到 Cyber，再到 Physical。

加强中德交流，共同发展

德工业4.0产业联盟常务副理事长李万林博士

除智能生产外，德国业界把“智能服务”添加到工业 4.0的范畴中，这就使得整个产业都实现了数字化，可以实时地获取数据，凭借数据支持在产业链中随时对解决方案进行优化。工业 4.0可以实现了人―物体―系统的有机结合，开创大规模生产下的个性化定制模式。

针对工业 4.0，全球几大国都提出了相似的方针对策，本质区别不大。中德之间要增加多层次、全方位的交流，这对两国战略目标的达成都会大有裨益。

深入研究中国的智能制造战略

第5篇：数字智能时代范文

[关键词]移动网；微型计算机；智能系统；技术

[中图分类号]G642 [文献标识码]A [文章编号]1671-5918（2015）19-0135-02

doi：10.3969/j.issn.1671-5918.2015.19.066 [本刊网址]http：∥

移动互联网改变了传统网络运行模式，以移动、快捷、高效为特点的智能网络日趋形成，用户在网络数据处理中享有多元化数据服务。由于互联网走向移动化方向转变，传统计算机也开始转变为微型计算机，软硬件设备同时升级而创造了更加优越的工作环境。基于移动网时代背景下，要针对微型计算机拟定可行的智能控制方案，进一步优化智能系统的可操作性能，维持服务器内部数据处理流程的有序进行。

一、移动网特点

移动互联网是将移动通信和互联网二者结合起来，构建一个相对统一的网络平台。随着信息技术不断发展，移动网也指互联网的技术、平台、商业模式和应用与移动通信技术结合并实践的活动的总称。因此，移动网具有兼容性、广泛性、功能性等特点，为网络数据传输处理提供了虚拟化平台，提高了网络用户的实际操作服务水平。

二、微型计算机智能系统

近年来，计算机应用技术研究取得先进成果，在传统计算机操控平台基础上，研制出了微型计算机控制系统作为中介，提供更具便捷性的数据处理服务平台。微型计算机是由大规模集成电路组成的、体积较小的电子计算机，它是以微处理器为基础，配以内存储器及输入输出（I/0）接口电路和相应的辅助电路而构成的裸机。“智能化”是微型计算机控制的主流趋势，采用人工智能技术建立更为稳定的计算模式，由人工智能系统取代手工数据操作流程。

（一）操作系统。智能操作系统将通过集成操作系统和人工智能与认知科学而进行研究。其主要研究内容有：操作系统结构；智能化资源调度；智能化人机接口；支持分布并行处理机制；支持知识处理机制；支持多介质处理机制。由于社会信息化水平提高，微型计算机需要处理大量的原始数据，操作系统功能减弱而影响了服务器运作效率。智能技术用于计算机操作系统升级，用户可在短时间内按照数据要求进行处理，并且利用智能技术执行对应的数字转换功能。

（二）语言系统。人工智能程序设计语言及其相应的编译程序所组成的人工智能程序设计语言系统，将有效地支持智能软件的编写与开发。计算机语言与自然语言是人机交流的主要工具，微型计算机智能系统必须配备专用语言系统，根据人工语音输出提供语言信号转换模式，快速地掌握微型微机服务器功能定位型号，向用户传送有效的语言指令。例如，智能数据库可利用语音识别技术对用户身份进行验证，及时扫描识别不同用户的身份，体现了移动网时代的智能化发展趋势。

（三）支撑环境。又称基于知识的软件工程辅助系统，它利用与软件工程领域密切相关的大量专门知识，对一些困难、复杂的软件开发与维护活动提供具有软件工程专家水平的意见和建议。移动网时代改变了许多数据操控方式，人工处理数据的精确性较低，数据结果失效而降低了用户服务质量水平。微型计算机内部设置了智能运作环境，用户根据个人操控标准筛选数据指令，由专项服务器执行动作程序，快速地提供程序控制环境，突出人工智能系统技术的可利用性。

（四）专家系统。不仅在基于计算的任务，如数值计算或信息检索方面提供帮助，而且也可在要求推理的任务方面提供帮助。这种领域必须是人类专家才能解决问题的领域；其推理是在人类专家的推理之后模型化的；采用有限的自然语言交往的接口使得人类专家可直接使用；具有学习功能。此外，应用系统中利用人工智能技术或知识工程技术于某个应用领域而开发的应用系统。显然，随着人工智能或知识工程的进展，这类系统也不断增加。智能应用系统是人工智能的主要进展之一。

三、基于移动网智能系统的应用

当前，国内移动通信设备得到大范围推广，用户使用手机、掌上电脑等通信设备完成数据传输，这些都是具有移动性的网络信息交换方式。基于移动网设计计算机智能系统平台，最终目标是服务于用户操作要求，以智能控制平台实现数据的优化配置。笔者认为，基于移动网计算机智能技术应用中，可分散控制系统、现场总线系统、数字操控系统等方面，综合阐述智能系统的应用优势。

（一）分散控制系统。系统的模块化设计、合理的软硬件功能配置和易于扩展的能力，能广泛用于各种大、中、小型电站的分散型控制、发电厂自动化系统的改造以及钢铁、石化、造纸、水泥等工业生产过程控制。以企业办公自动化为例，分散控制系统可在有限范围内实现分布式传输，根据计算机连接方式完成办公数据传输任务。此外，对于远程网络办公系统来说，分散控制也减小了主机工作承担的数据荷载，避免数据库信号传输不畅带来的异常影响。

（二）现场总线系统。系统内测量和控制设备如探头、激励器和控制器可相互连接、监测和控制。在工厂网络的分级中，它既作为过程控制和应用智能仪表的局部网，又具有在网络上分布控制应用的内嵌功能。现场总线系统适用于工业自动化生产，以及企业内部监控管理系统，能够为不同类型用户提供最稳定的现场控制平台，加快了计算机智能技术升级与改造进程，扩大原始计算机数据的服务范围。面对一些高难度的数据处理任务，现场总线系统也可拆分为不通的程序语言，逐一执行命令。

（三）数字操控系统。现代数控系统是采用微处理器或专用微机的数控系统，由事先存放在存储器里系统程序（软件）来实现控制逻辑，实现部分或全部数控功能，并通过接口与设备进行联接。微型计算机与数字化系统是密不可分的，计算机转向微型控制平台之后，数字操控系统功能优势更加明显，摆脱了旧式计算机操控时的功能缺陷。例如，数字操控系统可以为用户建立个人计算机服务中心，完全按照自主控制要求提供智能服务项目，让用户体验到移动网平台提供的可利用价值。

第6篇：数字智能时代范文

关键词：数字经济；传媒产业；新闻业

中图分类号：G210文献标识码：A文章编号：1672-8122（2020）10-0119-03

数字经济时代，互联网、云计算、大数据、人工智能等数字技术的高速发展，渗透到传媒产业的方方面面，新闻的生产方式和传播方式被颠覆，新闻传媒业的数字化转型变革已成为时代的迫切要求和业内共识。

一、数字经济时代与传媒业

2016年杭州G20峰會上的《G20数字经济发展与合作倡议》说明数字经济是当今世界范围内达成高度共识的经济发展形态，已是大势所趋。

互联网数字技术和数字经济席卷全球，颠覆了传统新闻传媒产业。新闻传媒业既要面对市场环境变迁的挑战，又要抓住技术革新、消费升级的机遇，开辟新的发展空间和突破口。

二、传统新闻传媒业的发展危机

报纸曾经作为新闻的主要阵地，经历了20多年的辉煌时刻，但面对新技术和新经营方式的冲击，报纸媒体市场份额持续呈下滑趋势，在传媒市场中的处境变得越来越被动。

互联网的初期发展一直都享受着用户数量递增的人口红利，但随着中国互联网发展由增量市场逐渐步入存量市场，新闻传媒业在互联网上的流量获取感受到了压力。中国互联网络信息中心（CNNIC）第44次《中国互联网络发展状况统计报告》指出，截至2019年6月，我国网民规模达8.54亿，手机网民规模达8.47亿，占整体网民99.1%[1]。新闻媒介必须要通过提供更好的新闻内容和服务赢得用户时长。

三、数字经济时代的新闻传媒业发展趋势

在数字经济时代，新闻媒体内部变革困难重重，外部市场环境不断更迭，传统新闻生产方式存在被彻底颠覆的可能性。新闻传媒业在不断的尝试和失败过程中，探索着新的发展路径。

（一）数字智能技术驱动下的新闻传媒业

1.新闻生产方式的重塑：智能编写

提供新闻内容是新闻传媒业的主要职责和关键立足点，是新闻传媒业创新发展的核心阵地。当受众不再满足于“千人一面”的新闻内容呈现，新闻传媒业开始追求基于算法和人工智能的个性化推荐内容服务。

AGC（AlgorithmGeneratedContent算法集成信息）成为与PGC和UGC一样重要的信息生产形式。美联社（AP）、《华盛顿邮报》和《纽约时报》等新闻媒体纷纷与科技公司合作，利用大数据和人工智能重新打造信息生产、分发、反馈的各个环节。以腾讯、新华社为主要代表的国内新闻媒体也引入机器人进行新闻生产，如腾讯财经机器人Dreamwriter，新华社写稿机器人“快笔小新”、AI主播。

人工智能在新闻领域的运用扩大了新闻内容的生产效率，让信息的流动变得更加自由，也给用户提供了更丰富自由的内容选择，弥补了新闻市场的长尾需求。

2.新闻分发方式的变革：个性推送

互联网上海量的信息内容固然给用户提供了更为自由的选择，弥补了用户市场的长尾需求，但爆炸性的信息也增加了用户筛选信息的困难性。智能化和个性化的内容分发和推送就显得至关重要。

据《纽约时报》内部统计数据显示，经过机器筛选后自动推荐的文章的点击量是普通文章的38倍。国内的新闻传媒业智能分发也在积极尝试，今日头条的广告词是“你关心的，才是头条”，指的就是基于数据挖掘形成的推荐引擎式的智能信息集成与推送模式。

人工智能和大数据的定向推荐，在满足用户的个性化需求的同时，用户隐私问题以及用户过于细分的问题也日益凸显。追踪用户上网使用痕迹可能会泄露其个人信息和隐私，而过度依赖算法推荐则可能导致用户群体接受到过多垂直领域的信息，造成新一轮的数字鸿沟。

3.新闻呈现方式的颠覆：浸媒呈现

沉浸式新闻（ImmersiveJournalism）开始提上新闻传媒业的发展议程，其核心思想是构建新闻现实的虚拟场景，以第一人称的视角进行新闻报道。

沉浸式新闻的基础应用是采用数据可视化技术（以数据三维图创建新闻场景）和多媒体融合报道。将虚拟现实技术应用在新闻报道中，能够形成沉浸式虚拟现实融合报道，能有效解决文字和图片转述产生的失真，使受众“置身”新闻现场，实现受众主体性的回归。美国广播公司（ABC）率先推出了“ABCNewsVR”的服务，报道了其首则虚拟现实新闻《叙利亚之旅》；《人民日报》利用全媒体平台制作“9·3大阅兵”的VR全景视频，成为国内首家对虚拟现实技术应用的主流媒体。但由于AR和VR的技术复杂、成本高、时效性低，还难以广泛运用。

新闻传媒业领域的众多数字化应用的尝试积累了极为珍贵的经验，但相比于国外媒体在技术辅助新闻运营上，国内做的还远远不够。国外的数字技术辅助新闻不仅渗透到了新闻写稿、新闻编辑，还包括海量数据分析、新闻事实核查、新闻线索收集和新闻交互使用。如Mashable启动Velocity数据分析工具平台，通过分析识别文章的传播趋势和可能存在的爆点；《华盛顿邮报》的Feels聊天机器人，在美国大选期间向用户收集选举相关数据，以捕捉选民倾向。而国内的人工智能还停留在比较初级的应用阶段，多以财经、体育新闻为主，体裁上基本局限于快讯、短讯和财报。

（二）新闻传媒产业领域的多元集成

集成产业指的是不同领域的产业之间纵向或横向联系的创新结合体，通过其相关性产业或支持性产业的集成融合来形成新的利润来源[2]。大致可分为横向集成、纵向集成和混合集成。

横向集成指以传媒核心业务为基础，横向整合相似的新闻传媒机构，共建共享资源，推动产品和服务升级，产生协同效益。如报业集团和广电集团整合各自旗下的传媒或者与其他报业集团和广电集团合作整合资源。

纵向集成指纵向整合新闻生产链的上中下游产业，延伸产业链条，产生外溢效应。关联产业是指纵向产业链资源的供应与营销产业，新闻纸生产和印刷设备、印刷材料供应、营销发行链条、信息增值服务等产业，以及包括文化类会展、信息咨询公司、影视剧产业、旅游文化推广等文化经济活动等[3]。

混合集成指的是实施多元化发展，吸纳融合原本不属于新闻传媒业的产业，形成联结经济效益。在数字经济时代，数字化新闻媒体平台已不仅仅是新闻内容的承载平台，更多的是多媒体的综合性信息服务平台。当新闻传媒业在内容方面的竞争难以进一步推进时，提供差异化的优质服务是争夺用户使用时长的另外一条突破路径。此外，随着互联网打破了媒介垂直的信息供给链，媒介重要性被大大削弱，新闻传媒产业不得不尝试与更广泛的接口开展合作。提供智能信息服务的智能家居终端，GoogleHome、AmazonEcho和天猫精灵等也是新闻传媒业进行产业混合集成的下一步尝试切入口。

（三）新闻传媒业盈利模式转向

传统新闻传媒产业有两种盈利模式，一是将产品卖给受众，获得发行收入；二是将版面和播出时间卖给广告商，获得广告收入。在国内，不仅广告商的投入持续下滑，受众付费习惯也还未完全养成，这就要求新闻传媒业积极做出行动。

首先，有条件的新闻传媒业可以尝试建立自己独立的新闻媒介平台，以及时把握产业集成带来的新的盈利点。新闻传媒业的数字化转型大多体现在将文章在微信、微博等第三方平台上，很少有新闻媒体成功地做出自己的平台品牌。这就将自身的内容审查权、运作自主权和盈利把控力拱手让于第三方平台。单纯作为内容供应商很难在平台的整体收益上分一杯羹，也难以在横向、纵向和混合集成中进一步探索并获得由此带来的盈利。

其次，逐步培养用户的付费阅读习惯，开设精品付费版块或推出付费专业版平台。随着以微信公众号为代表的内容创业红利的式微，付费成为内容盈利的蓝海，国内的付费环境还没有完全养成，但是呈现了良好的发展趋向。随着消费升级、知识版权保护的加强、线上支付普及以及付费内容多元化的发展，用户正逐渐养成知识付费的消费习惯。新闻传媒业可以考虑从以下几个方面培养用户的新闻付费习惯：强调付费新闻内容的专业性和稀缺性；提供免费或低成本的试用机会；让用户意识到新闻业的艰难处境，以寻求人性化支持。国内一些新闻机构已经开始了用户付费的尝试，推出了新闻客户端的付费专业版，如凤凰新闻（专业版）、华尔街见闻（专业版）等。

再次，深耕垂直细分领域，开辟知识付费频道。数字经济时代，媒介发展重心垂直化，一些细分市场下的垂直媒体逐步取代全能媒体。垂直类新闻媒体如虎嗅和36氪等，纷纷步入付费领域，知识付费成为新闻内容平台新的盈利选择。

最后，新闻传媒业的场景消费盈利。科技公司的GoogleAssistant、GoogleHome、GoogleDrive、AmazonEcho和天猫精灵等一系列场景应用，开拓了新的信息获取接口，提升了对受众需求的感知能力。将信息产品和服务巧妙地融合与搭载到这些场景应用中，是未来新闻传媒盈利的新突破点。

四、小结与展望

数字经济时代，新闻媒体借助机器人写作和智能化推荐，有了新的强劲的发展动力，但在此过程中，由于人工智能与计算机、互联网等技术一脉相承，拥有强大技术基因的科技公司切入新闻市场的优势十分明显。新闻传媒业出现“制播分离”新模式，即新闻内容的生产和分发渠道开始分离，这一方面推动了新媒体与传统主流媒体的融合，另一方面也使传播权力转移，传统新闻媒体面临沦为“内容提供商”的风险[4]。

第7篇：数字智能时代范文

新技术、数字化趋势催生管理变革

当前，我们处在一个快速发展的时代，一个技术井喷的时代，一个日新月异、充满变革的时代，技术的发展极大地推动了社会的进步。没有任何时候比当前更能体现“科学技术是第一生产力”，在诸多新兴技术中，智能化无疑代表了当前技术发展的趋势，是现代通信与信息技术、工业技术、智能控制技术的集大成者。

智能化已经渗透到了经济和社会发展的方方面面，能源、交通、医疗、公共安全、建筑、基础设施等行业迎来了深刻的变革，社会的发展催生了智能化技术的快速应用，智能化技术的进步又推动了社会形态的演变。

企业管理从泰勒的科学管理开始进入现代管理时代，历经诸多演化和变革。企业形态从独立的个体组织，到上下游价值链整合，到平台化演进和生态关系的构筑，其组织形态和内部管理架构一直在演变。任何管理思想都有其生存的土壤和产生的时代背景，在工业化高度发达，社会分工益发精细，企业发展和社会、环境之间的联系益发紧密的今天，要求企业管理者深刻认识价值创造的本质，以及探索应该用什么样的思维方式、管理系统和工具方法来应对这样的挑战。工业时代以生产线、价值链为代表的线性思维在推动企业规模发展的同时，导致了大量内外部的问题包括环境问题、社会问题和企业管理问题。近年来，平台化、生态化等新型社会理念已经成为社会发展的新观念，企业管理者必须运用复杂系统管理思维应对快速变化、多维交织的时代挑战。

信息技术的发展和互联网的深度应用已经成为企业发展的重要推动力。信息互联网，移动互联网和物联网技术的应用已经为企业铺就了数字化的康庄大道。在互联网上，阿尔法狗已经证明了人工智能在某些专业领域能够超越人类最优秀的选手，这昭示着在企业领域，智能化亦将创新变革传统企业的方方面面，包括企业管理变革。

IT/OT/MT技术融合推动智慧企业诞生

机械化、电气化、自动化、信息化代表了工业革命的四个阶段，我们看到在信息网络和信息技术推动下，信息技术应用已经从单点应用向多技术集成和跨领域融合迈进，信息处理大步向知识挖掘和创造演进。

在两化融合应用方面，工业化和信息化的融合促进了各类工业系统从自动化向智能化的发展。智能机器人、数控机床、智能工厂、智能电网、智能电站等新概念和技术的应用已经预示了大的方向和前景，其意义在于实现工业系统层级的智能化。

现代信息技术和工业技术的融合不仅促进了工业系统从自动化向智能化的发展，同时也促进了管理技术的发展。而现代管理技术也越来越依赖现代信息技术和工业技术的进步。

信息技术（IT）、工业技术（OT）、管理技术（MT）三者融合，使企业在社会组织系统层面，通过将工业系统、企业组织、流程体系、人等要素的有机组合而发生深刻变革，流程体系、制度建设、集团管控等管理概念在新技术、数字化的趋势面前即将发生深刻的变化，层级制、管控型的组织范式将让位于扁平化、自主决策的的新型组织范式，超大规模的企业组织管理挑战将因内部生态化、动态组织而大大简化流程，信息技术的高度应用将大大提升自主决策的效率，从而实现一种更高效、智慧的企业组织形态和管理模式，本文称之为智慧企业。

在日趋激烈多变的市场竞争环境下，面对信息技术革命的又一次冲击，企业的竞争力主要表现在对企业内外部信息的处理能力和对数据价值的发掘能力之上，企业必须突变求生，才能迅速有效地处理大量信息，沉淀“知识资本”，打造“智慧企业”。

智慧是“对事物能迅速、灵活、正确地理解和解决的能力”（引自《新华字典》）。此处所指的智慧是一个相对概念，是在信息化发展到了一个较高阶段的历史背景下提出来的，其含义是通过传感、网络、数据处理等信息技术的广泛深入应用，使社会生产、生活以更便捷、更高效、更健康、更环保、更安全、更可持续的方式向前发展。

我们通过业界同仁的若干描述可以一窥智慧企业的概念：

所谓智慧企业，是指以企业内外部数据为基础，充分利用ERP、CRM、BI等信息化系统建立集企业信息流、资金流、物流、工作流于一体的网络平台，能将海量的云数据变为信息，将信息加工成知识，再从知识中提炼出智慧，最终转化为“道”的企业。（清华大学博士：吴镝）

智慧企业是利用智能科学的理论、技术、方法和信息、通信及自动化技术工具，通过智能感知、云计算、物联网、移动互联、大数据挖掘、专家系统等手段，实现企业核心I务智能化（工业企业实现产品智能化、研发设计智能化、生产过程与机械装备智能控制）、经营管理、决策和服务智能化、企业各种资源获得智能调配和优化利用，实现信息流、资金流、物流、业务工作流的高度集成与融合，实现社会经济效益双丰收的企业。智慧企业是数字化企业、信息化企业发展的结果，是高度现代化企业，信息化与产业化深度融合的企业，是具有创新力、生命力和竞争力的企业，是有智慧的领导和职工可持续发展和基业常青的企业。（中国电子信息产业集团公司六所研究员：龚炳铮）

智慧企业体系框架设计的核心和建设目标是打造智慧的企业管理能力，根据企业属性不同，发展环境和条件不同，各有其适应的对象和阶段，智慧企业管理模型可分为以下两类。

模型一

特点：层级管控与自动管理相结合。

适应对象：集团管控型智慧企业建设的初级阶段，国有或有特殊要求的企业。

模型二

特点：企业自动管理。部门围绕各种人工智能脑发挥科技研发、服务保障、战略规划等作用。

适应对象：单一生产型企业、小型企业、集团管控型企业的高级阶段等。

关键路径

在企业从当前企业向智慧企业转型过程中，重点是要建立基于数字化的采集能力和构筑分层的以智慧为导向的业务能力。

在转型过程中其核心关键路径是建立数字化模型和支撑数字化模型的采集、传输、存储、应用和服务的智慧技术架构。其关键路径包括如下四个方面：

业务量化

通过科学设定标准、量化工作任务，实现精益化企业管理；运用智能设备和物联网技术，实时采集、传输、处理各类信息数据，实现对企业各种要素的动态感知。

统一平台

运用无边界网络技术、云计算技术、移动互联技术，创建员工协同工作、数据实时交换、信息实时处理的信息化基础平台。

集成集中

通过整体规划、系统整合、数据集中、集成运行等策略，消除业务系统分类建设、条块分割、数据孤岛的现象，构筑企业级统一服务平台。

智慧协同

在相关数据、平台、应用的支撑下，实现人、系统、设备之间的高效协作；在人工智能和大数据技术的支撑下，实现自动风险识别和智能决策管理。

关键技术

“云大物移智”（云计算、大数据、物联网、移动互联、人工智能）等信息技术为构建企业神经系统和大脑提供了关键技术支撑。

云计算技术

云计算技术是信息技术发展的最新进展。云计算作为一种概念，既代表了计算机科学层面对计算资源进行虚拟化和自动化资源调度的专业技术，同时又代表了以云计算技术构建的各类云服务平台，包括公有云、私有云等，本文特别强调，云计算在企业层面表征了企业在未来数字世界里的数字化服务的抽象，是企业在数字世界的数字实体。

大数据技术

大数据，或称巨量数据、海量数据；是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合。大数据技术是数据科学的前沿技术，是从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力。

大数据反映了人类测量、记录和分析世界的渴望，忠实地反映了世界中各类对象的状态、行为记录，故也承载了这些状态和行为后面的各种相关性和规律，通过合适的大数据分析和应用，可以获得极大的现实价值。

通过大数据技术的应用，将有助于企业获得某种智慧的能力，借助数据分析和人工智能技术的发展，将促进企业实现快速的业务决策、持续的业务优化和良好的风险应对。

物联网技术

物联网技术是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术。是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术，其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间，进行信息交换和通讯。

物联网技术在各行各业均具有丰富的应用，是企业对象数字化的重要手段，在智慧企业的建设过程中，将极大丰富数字化信息采集能力。

移动互联技术

移动互联技术是在传统互联网的基础上，充分利用无线通讯网络和智能移动终端实现更广泛范围内的信息沟通、工作协同和业务应用的一系列技术。尤其是在智能手机/平板等终端爆发式增长后，大量的移动应用被开发出来，极大延伸了人们处理信息的能力。

通过移动终端，原本必须在PC端处理的各种信息，可以随时随地在移动互联网的支持下实现信息计算，进一步加大了人们沟通、协作的效率。同样也为企业在业务运转，员工沟通和协作，外部信息共享等多个方面提供了有效的支撑。

人工智能技术

人工智能是对计算机系统如何能够履行那些只有依靠人类智慧才能完成的任务的理论研究，例如，视觉感知、语音识别、在不确定条件下做出决策、学习、还有语言翻译等。对人的意识、思维的信息过程的模拟，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人、经济政治决策、控制系统、仿真系统中得到应用。

人工智能技术的应用，已经对社会经济的发展形成了积极的影响，就如机器人和汽车解放了人类的四肢一样，人工智能将在一定程度上解放人的大脑。

在企业的各类涉及人的规划、决策、预测、评估等业务过程中，通^人工智能技术的应用，将有助于实现更加快捷、高效和准确的业务逻辑。

智慧企业实践的核心是实现企业管理自动化

智慧企业不是传统的数字化、信息化、智能化，它是在企业实现业务量化的基础上，将先进的信息技术、工业技术和管理技术高度融合，从而产生的一种全新的、具备自动管理能力的企业组织形态和管理模式。

智慧企业实践的核心是形成企业智慧管理能力，在数字化技术支撑下，实现企业管理自动化。在企业数字化基础上，基于扁平化、平台化组织架构，在自动化流程机制下，重点解决企业在规划、预测、评估、决策等环节的管理自动化问题，通过打造分层级的“单元脑”、“专业脑”和“决策脑”实现自动预判、自主决策、自我演进。

自动预判：企业风险识别自动化。指企业通过业务量化，采集并生成大数据，应用最前沿的大数据分析处理技术，实现企业各类风险全过程识别、判定，并自动预警。

自主决策：企业决策管理智能化。指企业针对自动预判的不同层级的问题及风险，运用信息技术、人工智能技术，由企业各类“专业脑”自动生成应对问题及风险的方案，提交企业“决策脑”进行决策。

自我演进：企业变革升级智慧化。指企业随着各类原始数据和决策数据的不断累积，通过记忆认知、计算认知、交互认知三位一体的认知网络，实现自我评估、自我纠偏、自我提升、自我引领。企业逐渐呈现出数据驱动的管理形态和人工智能的特点。

结语

第8篇：数字智能时代范文

我七年前加盟新闻集团时，别人说“前微软中国区总裁做传媒，你怎么改行了？”实际上不是我改行，而是行改了。IT、电信、互联网、传媒这四个行业正在急剧融合（实际上是混战），究竟这场“混战”能打出什么样一个红彤彤的新世界来？大家说不清楚。但是有一条，这四大产业本身的融合是被四个荧光屏所驱动。电视、电脑、阅读器和手机，最终将出现“一云三网多终端”格局。

数字鸿沟重构了世界，把地球劈成两半，出现一个物理世界和一个数字化比特世界。人们同时生活在这两个世界里，在物理世界一杯可乐、一件衣服因为通货膨胀，随着时间的推移一定是越来越贵；但到了比特世界，趋势就不一样了，所有能被数字化的东西会越来越便宜，直到被挤成免费。同时人类也被数字鸿沟切成两半：以35岁以下的年轻人为主的网络一代，和他们的父辈一代有非常大不同，远远超过传统意义上代沟的差别，交流起来都很困难。历史上从来没有过这种现象：下一代比上一代的知识还丰富，他采用的工具完全不同，而且还懒得跟你解释。

数字化智能人一代出现

整个行当似乎仍被三个定律撑着——

摩尔定律：集成线路上可容纳的晶体管个数，每隔18个月就增加一半，计算能力增加一半，而价格下降一半。从今天来看，现在不到18个月而已，我们的计算能力迅速膨胀。

第二个是梅特卡夫定律（Metcalfe's Law）：网络的有用性（价值）随着用户数量的平方数增加而增加。就像有第一个传真机的时候，没有意义；再加一个人，有俩人就有意义了。所以说：利益来自于用户的数量，用户的数量产生价值。这个在今天已经发生了。你看最火的四家公司：苹果、Facebook、亚马逊、Google，他们都是以最终客户的数量在支撑着公司市值。

第三个是库兹韦尔定律（Kurzweil's Law）：技术的力量正以指数级的速度迅速向外扩充。人类正处于加速变化的浪尖上，这超过了我们历史的任何时刻，更多的、更加超乎我们想象的极端事物将会出现。如果说这种情况发生，若干年之后，刚出生的小孩儿拥有的知识或者说能够利用的知识就相当于今天的大学毕业生。

回顾人类发展阶段，以工具来定义，有石器时代、铜器时代、铁器时代，还有信息时代，现在则将进入智能时代。那三个定律不但被证明，而且还以快速的方式演进。地球数字村里面的网络一代慢慢变成了社会的主流，而且这代人还在升华，逐渐成了数字化智能 人。

你们还年轻，没有经历过比“速算能力”的年月。我们小时候背了一大堆招儿，背很多规则，就是为了用最短的时间准确计算。可是计算器的出现，“速算”突然就不再是竞争力了。原来说这小伙子有本事，记忆力很好。而现在把记忆的能力外包给了Google 或百度知道了。又比如这人找路能力非常强，而今天这活儿已经外包给GPS了。所以给我的感觉是人们在开始逐渐地把这些原本是自身的技能一件件地外包给随身易得的智能设备和服务了。而这些外包使得人变得更智能。所以说智能超人在逐渐出现。

Read-Watch-Touch

新数字时代有比较明显的变化。1990年代以前是Read，2000年开始出现Watch， 而今天我觉得就是Touch。有三个角度可以见证这一变化：设备、服务和用户行为。从设备来看，1990年代的时候电脑普及，2000年时是各种高清屏幕提供良好的视觉效果，大家在网上看视频了。而今天，是各种触屏智能设备为主导。从服务角度来说，1990年代最火的是读雅虎网页，2000年最火的是看Youtube视频，到现在几乎被APP给取代了。人们估计到2015年APP的盈利规模会达到370亿美元。这个过程是什么呢？核心就是从原来的数字化数据变成数字化产品。它怎么改变了人们的行为呢？比如音乐，一开始是Napster，然后到iTunes，今天是Spotify。人们的行为也从原来的购买内容到今天内容实现云端保存云端阅读的消费模 式。

手机成为人的数字器官

未来字典里所有的名词都是图片，所有的动词都是一段视频，这是一个全媒体的概念，其实也是从触控开始推过来的过程。然后人们的行为就变了。服务的变化从原来给你一大堆数据，到今天给你一个产品—就是APP。

这么一个变化过程对整个产业的冲击就特别大。我们的同事拿给我一组数据看，说今天人们消费传媒的时间分配，大约40％在电视上消费内容，25％在互联网上，12％在移动，13％在广播，纸媒有5％，其他还有5％。其中上升最快的当属移动，将会占有越来越大的比重。

今天手机的状态已经完全不同，手机已经不光是打电话的工具了，它已经相当于人身体的一部分，是人身体延伸的数字器官。

我以前还问过大家，上床前最后一件事是看手机的，还有起床睁眼就看手机的各有多少，绝大多数人举了手。我看了一个数据，手机数量远远多于牙刷。而且做了一个调研，65%的人宁可分享牙刷也不分享手机。所以它已经变成了人的一部分了。每个手机里平均下载的APP有41个。而APP里面，目前用的最多的是游戏占36%，社交占25%，娱乐占11%，新闻占4%。这个过程当然还在发生着很大变化，这些变化就会让你想，这对传媒行当大概是一个什么样的冲击。

APP改变一切，APP就是一切

我今天要跟大家分享的体会就是说触控的出现、智能超人类的出现，对于我们传媒人提出了一个新的课题，某种程度上也带来了机会。从这块来看，我就看到这个产业里的一些发现，将来每件事都有APP。任何一个东西都有一个APP告诉你如何做。比如苏宁，苏宁的挑战不见得是京东而是APP。

在触控时代，每个东西都有触控屏，或者受其控制。以前我们说人的生活被四张屏所控制，现在控制生命里面和我们最近的第一屏就是“移动屏”。今天的故了，最方便的屏看内容，而且人们已经常常有第二屏、第三屏，一屏控制另外一屏，同时在发生着。所以像迅雷公司刚刚推出了“手雷”这样的服务，像嘀咕公司推出“火兔”等等，这些都是在这方面进行的摸 索 。

另外就是所谓的展示广告，感觉不乐观。像BuzzFeed等公司是零展示广告，它拥抱的是新的、本地的、移动共赢、更友好的广告方法。尽管移动广告比重今天还比较小，但是它的增长速度会越来越快。今天在互联网上人们花的时间大概是28%，而广告占13%，所以很明显这个广告中间有空，这里有500个亿美元的空间，大家会在这里有一个比较大的突破。

第9篇：数字智能时代范文

自古以恚数字就有着另外一种用途――占卜未来。无论中国的八卦图还是欧洲的塔罗牌，都和数字有着不解之缘，更不用提吉祥数字和忌讳数字了。这些占卜看起来都是随机的，但都是以归纳法为基础，在若干人、若干事的印证下认为有效，才被社会认可然后得以广泛流传。正是因为我们人类对未来不确定性的迷茫，所以使得占卜、预测之术大肆流行。

面对未来，难道真的只能依靠掷骰子才能预测吗？近现代，随着统计学的盛行，特别是香农通过热力学中“熵”的概念引入了“信息熵”的概念，用信息论将世界的不确定信息联系在了一起。对于未来的发展，人类已经找到了解决这种不确定性的良方，而以信息技术和网络技术为基础的大数据提供了解决不确定性问题的良药。

对于大数据和人工智能的发展历程以及对社会的影响，甚至对未来不确定性的思考，曾经负责谷歌计算机自动问答项目和腾讯搜索项目的吴军博士，在总结数字发展历程的基础之上，编著了《智能时代：大数据与智能革命重新定义未来》一书，对大数据和人工智能的前世今生进行了详细的回顾，对其发展方向进行了大胆想象，认为人工智能和大数据的广泛应用将彻底改变未来的商业模式，甚至改变人类生活习惯，给未来的我们带来全方位的冲击。

2016年，注定是不平凡的一年。这一年，AlphaGo火了，依托大数据与深度学习的技术优势的人工智能最终以4：1的成绩，取得了“人机大战”的胜利，向人类宣告人工智能已经成为现实。与1997年深蓝战胜卡斯帕罗夫的事件相比，AlphaGo的胜利更令人激动。这种差别不仅仅体现在国际象棋和围棋的难度上，更体现在AlphaGo获胜的技术上。AlphaGo不是依靠逻辑推理，而是依靠大数据和智能算法获胜的。这就给人工智能的发展提供了良好的发展思路和发展方向。

新书信息

《我的职业是小说家》

作者：【日】村上春树

定价：45.00元

这本书首次全面梳理村上春树对人生、创作、幸福等精彩话题的看法，这是村上春树身为职业小说家的故事，更是他追逐梦想与幸福的人生故事。

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程耳的小说如同他的电影，循环推进，起落得当，总要人怀着好奇与疑惑，绝难一览无余。他通过冷静自律又舒缓细腻的叙述，连接往昔与现在，抖落隐秘。

《在线：数据改变商业本质，计算重塑经济未来》

作者：王坚