人工智能时代的特点精选(九篇)

前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的人工智能时代的特点主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。

第1篇：人工智能时代的特点范文

［关键词］人工智能；包装专业；人才培养转型

人工智能时代，是继农业革命、工业革命后，人类现代社会的第三次浪潮时代。以人工智能、大数据、物联网等为代表的新技术、新应用应运而生[1]。包装产业作为典型的传统产业，人的操作技能与经验曾发挥着决定性的重要作用，对生产效率、产品质量等有着重要的影响。然而，随着包装产业向绿色化、数字化、智能化、融合化的技术升级与转型，企业的岗位设置和人才需求也正在发生巨大变化[2]。为了深入了解包装相关产业的转型，深圳职业技术学院传播工程学院会同中国印刷科学技术研究院针对四类包括包装印刷生产企业、包装设计公司、设备制造企业和终端品牌客户在内的28家大中型代表性企业开展了“人工智能时代包装人才需求的调研”。本文将结合这次调研结果，探讨人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型。

一、包装相关企业用人现状分析

根据调研数据分析，对于包装印刷生产企业，人员占比最大的是印刷生产人员和印后加工人员，这体现出目前我国包装印刷生产行业的现实情况，即印刷生产及印后加工自动化、数字化、智能化水平都处于较落后的状态。但随着数字车间、智能工厂的建设，印刷生产、印后加工、质检、仓储物流岗位将更多地被智能化设备所替代[3]，因此这些岗位的人员需求度将逐年降低。对于包装设计公司，人才需求主要集中在策划及包装创意设计人员，且设计师岗位工作目前受到人工智能技术的冲击较小。这也说明在人工智能时代，设计师岗位结构变化不大，因为设计岗位属于智力劳动型岗位，对设计师的专业知识和创新能力要求较高。作为包装印刷企业服务商的设备制造企业，其主要人员岗位均集中在产品研发人员、产品生产人员及售后服务人员。在这次人工智能技术革命中，设备制造商将发挥着重要作用，其产品要满足智能化的需要，就必须掌握并应用人工智能相关的技术，所以未来其产品研发岗位必定是设备制造企业的核心岗位，且对人才的要求较高，需求较旺盛。而对于最受毕业生就业喜欢的终端品牌客户其产品研发人员的比例远远高于前三类企业，产品研发人员一直是终端品牌客户关注的主要岗位，未来需求也将保持稳定。在调研中我们还发现，除了上述固有岗位结构变化外，对于包装类企业在人工智能时代也将催生一批新的就业岗位，如IE工程师、智能设备操作员、云服务平台运维人员、智能化信息管理人员、智能化物流管理仓储人才、智能化服务平台的运营人员等，这些新岗位的出现为包装高职教育提出更高的人才培养要求。

二、人工智能时代对包装专业高职人才培养提出的新要求

人工智能时代，技术创新不断涌现，包装产业结构也随之调整，在人才知识结构和专业技术能力要求两方面对包装专业高职人才的培养提出了新要求。

（一）人才知识结构要求

根据调研数据分析，从企业选择数量来看，人工智能时代，包装专业人才需要具备的知识，按照占比排前的依次为“包装策划与营销知识”“包装结构设计”“智能包装技术”“包装造型设计”。在人工智能时代，包装专业人才需要跨界融合的趋势越来越明显。作为一个包装从业人员要不断强化市场营销意识，根据包装产品的属性与特点，结合市场与消费者需求进行设计开发，并将功能、结构、装潢、材料、生产工艺等方面的因素同时考虑，进行针对性、多样化包装设计。例如，包装设计已由单品包装转为系列化的包装设计，一套茶叶包装可扩充为茶叶包、茶叶盒、茶叶手提袋等多种包装产品。另外，人工智能时代，智能包装必定成为包装行业的主流趋势，因此，日常工作中，包装设计师在保留包装产品基本功能后，还应设法提升产品的附加价值，进行品牌推广的同时需增加感知、监控、定位、记录等相关信息的辅助包装设计功能，帮助客户对产品流通全程进行跟踪、监控，以提高供应链整体效率，使客户安心放心使用产品[4]。与此同时，包装专业人才还应具备数据统计与分析、AR/VR/HTML5等新技术知识，可以帮助包装设计师了解消费者的心理动态，设计出更符合消费者需求的包装产品。

（二）专业能力要求

人工智能时代，随着客户需求的提高、包装承载功能的丰富，包装相关企业对于包装专业人才的能力有更高的要求，各调研对象对必备能力的选择，从选择的数量上来看，对于包装专业人才必须具备的能力排名靠前的分别是“对市场品牌的敏感度与审美”“包装造型与外观创意设计能力”“包装产品策划能力”和“包装结构设计能力”。这充分说明包装专业人才属于智慧型人才，需为客户提供品牌策划与设计方案。为此，首先要了解客户需求，对设计品牌的起源、特点及标志有一定认识，才能正确、清楚地进行需求定位；其次才是设计环节。而人工智能时代，包装专业人才的竞争，将不再局限于纸面上的设计图案，创新思维将成为当前包装策划设计人才的核心竞争力。

三、人工智能时代高职院校包装专业人才培养转型建议

人工智能等新技术与包装产业的融合对包装教育提出更高的要求和人才培养规格[5]。高职教育作为一种比其他教育类型更贴近市场、更注重实用性的教育，需要及时调整专业定位和人才培养目标。

（一）专业定位

高职教育以市场和就业为导向，企业需要什么样的人才，我们就应当培养什么样的人才，从前面的调研数据可知，无论是知识结构还是能力要求，策划和设计都是最重要的两个点。包装策划指根据产品特色与生产条件并结合市场与消费需求，对产品的市场目标、包装方式与品牌定位进行整体方向性规划定位的决策活动。包装设计则是一个大设计概念，包含装潢设计、结构设计、造型设计、运输包装设计、工艺设计等[6]。目前包装人才培养方面各院校更多偏重于设计、技术方面，而忽视了策划。未来，整个行业对具有市场数据分析、文案写作、创新思维、市场营销的策划类人才将有更多的需求。包装人才，策划先行，包装专业需在策划类课程建设、师资培养等方面投入更多精力。

（二）人才培养目标

包装产业的融合性特点使得包装专业人才跨界融合的趋势越来越明显。未来，行业将更需要能提供包装整体解决方案的复合型高技术高技能人才，因此在人才培养目标的制订上将体现以下三个方面的特点。1.具有跨学科、跨专业知识背景调研数据显示，包装企业从业者往往身兼数职，需要同时掌握多种专业知识和业务知识。例如包装策划人员，一方面要有市场营销知识和品牌推广能力，对于客户消费心理有基本的分析和判断；另一方面还需要具备设计思维和设计技能，同时还应对各种包装材料、包装形式、包装工艺有深入了解。因此包装人才培养，不仅要具备包装设计、包装材料、包装工艺等知识，还要具备计算机软件应用、市场营销等方面的知识和技能以及人工智能基础知识。2.具有运用大数据分析、人工智能、物联网技术的能力目前包装企业还面临设备操作智能化水平低、数据信息交互机制缺失、生产劳动强度大的局面。为了更快地推进包装企业的智能化，实现高质高效，包装企业现阶段更需要一批既懂包装专业知识，又精通大数据分析、信息化、网络化、智能技术的技术型人才。包装专业人才同样需要运用大数据分析客户需求、客户喜好，同时能够将人工智能技术、物联网、区块链技术引入包装设计中，发展智能化包装。3.具有创新思维创新是企业发展最核心的动力，从前面的调研也可以看出，在人工智能时代，创新技术和创新设计已经成为企业的第一核心竞争力，特别是作为包装专业人才，需要通过策划、创意设计进行包装的创新以满足功能上的新要求和视觉上的新鲜感。没有创新思维，就像无本之木，没有办法实现包装在功能、形式、外观、材料等方面的创新。企业首先看重的就是创新思维，其次才是专业能力。高职院校应在平时教学中注重培养学生基于专业知识的发散思维，通过各种竞赛锻炼创新实践能力。应积极组织学生参与“包装之星”“世界之星”“全国包装设计职业技能大赛”等科技竞赛，以赛促学，以赛育人，参与设计专题讨论交流，切实提高学生的专业素养和培养质量

四、结语

第2篇：人工智能时代的特点范文

关键词：人工智能；本科高年级教学；教学改革

中图分类号：G642　文献标识码：B

1　引言

人工智能是计算机科学与技术学科类各专业重要的基础课程，在信息类相关的许多高年级本科和研究生都开设了人工智能课程。人工智能是一门前沿性的学科，它主要研究计算机实现智能的基本原理和基本方法，同时人工智能也是一门多学科交叉的综合学科，它涉及计算机科学、数学、心理学、认知科学等众多领域。广义的人工智能涵盖了模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、神经网络、统计学习理论等众多研究方向。人工智能作为计算机学科的重要分支，已成为人类在信息社会和网络经济时代所必须具备的一项核心技术，并将在未来发挥更大的作用。

由于人工智能课程的学习难度较大，内容更新比较快，也繁多，使得教学有一定的难度。特别是针对本科高年级的人工智能教学，由于本科生的研究意识相对较弱，而人工智能比较强调科研性，所以如何教好本科高年级的人工智能课程是一项非常具有挑战性的任务。

本文通过分析本科高年级的教学特点和人工智能课程的自身特点，在如何提高教学质量这一问题上提出了几点思考。

2　本科高年级的教学特点

中国的本科教育，由于历史和经济发展水平等诸多原因，目前的定位还是培养某方面专业人才的专才教育。本科高年级学生在完成了低年级公共基础课程和部分专业基础课程的学习之后，迫切希望了解本专业的应用领域和发展前景，所以在教学过程中要注意内容的应用性和专业性。另一方面，本科高年级学生也是研究生教育的储备人才，在教学过程中要适时的进行科研引导，这样能够让毕业生保持对科学的兴趣，从而为研究生阶段进一步深入研究打下基础。本科生一般于4年级的10月份开始着手毕业设计，在本科高年级的教学过程中还要注意与毕业设计的内容相结合，这样可以让学生提前做好准备，选择适合自己的方向。

3　人工智能课程的学科特点

与信息类其它专业课程相比，人工智能具有应用性、研究性和发展性三个重要学科特点。首先，人工智能是一门应用性很强的学科。人工智能学科的主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。人工智能技术广泛应用于模式识别、数据挖掘、智能控制、信息检索、智能机器人等领域，在日常生活中，随处可见人工智能技术的应用实例；其次，人工智能技术具有很强的研究价值，是计算机科学领域中重要的研究方向。技术进步无止境，研究者们不断追求开发出效率更高、更智能的人工智能技术：最后，人工智能是一门正在发展中的学科。随着信息化、计算机网络和Internet技术的发展，人类已步入信息社会和网络经济的时代，它们为人工智能提出了许多新的研究目标和研究课题，人工智能的应用领域以及技术算法都在不断发展。

4　人工智能教学的三点思考及对策

4.1　注重应用性和介绍性

在教学实践中，笔者发现，本科高年级学生一般比较关心各种人工智能技术的应用领域和使用方法，而对基础性理论和技术细节不是很感兴趣。他们一方面希望能学到很多较新和较实用的人工智能算法，并且最好可以看到使用效果；另一方面又希望老师的教学主要停留在介绍性层面，不想花太多时间在复杂的理论理解上。这也比较符合本科高年级的教学特点，本科阶段主要是培养具备较强应用性和基础科研素质的专业人才。传统的人工智能教学主要讲授知识表示和搜索推理技术，大部分实例都是解答式或推证式的。由于其知识的抽象性，又加之其应用实例较少，所以往往教师感觉难讲，学生在学习过程中也感觉乏味，对讲授的内容大多都是死记其方法和步骤，因此影响了教学效果。针对这一问题，笔者认为，在设计人工智能教学时，要注重内容的新颖性、实用性和介绍性。除了讲授那些仍然有用的和有效的基本原理和方法之外，要着重介绍一些新的和正在研究的人工智能方法和技术，特别是近期发展起来的方法和技术，如支持向量机、决策树、模糊集、遗传算法、蚁群算法等。这些内容的理论部分可以不必过分深究，教学重点主要放在介绍每种技术的产生背景、发展状况、应用领域和具体实现上。此外，要注意理论与实际应用密切结合，在教学过程中加入一些与课程内容结合的、可以用计算机实现的实际应用内容。考虑到目前应用最广泛的人工智能领域之一是模式识别，而研究模式识别的主要计算机工具是Matlab，所以笔者在教学过程中以手写数字识别作为教学实例，针对所介绍的每一种人工智能技术，都将其应用于手写数字识别当中，并讲解了这些技术的Matlab实现方法。学生在掌握了基本理论之后，可以按照实现步骤的指导，立刻上机见到算法的实际效果，加深对算法实现思路和方法的认识。

4.2　注重科研引导性

本科教学不仅要培养学生的应用能力，还要培养学生具备基本的科研素质。本科教育一方面为社会培养了大批应用型人才，另一方面也要为我国的科研事业培养后备力量。特别是近几年来我国对科研的投入不断增加，研究生招生规模逐年增大，本科高年级学生打算继续读研的也不在少数。而人工智能是计算机相关学科非常活跃的研究课题，其涵盖的分支非常广泛，如模式识别、机器学习、数据挖掘、计算智能、统计学习理论等，都是目前国际和国内热门的研究方向。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，还要注意对学生适时适度的科研引导。这样可以激发学生的研究兴趣，树立目标意识，找准研究方向，为未来的科研工作打下基础。在教学过程中，可以引导学生思考每种人工智能技术的优点是什么?缺点是什么?有没有改进的办法?比如BP神经网络是计算智能中较为成熟的技术，具有强大的非线性学习能力，在模式识别、经济数据分析、生物信息学、数据挖掘等众多领域都取得过成功应用。然而BP神经网络算法自身也存在着一些缺点，如会有局部最小解、解受初值影响较大、理论解释不完善等。近十年来，研究者逐渐把目光转移到另一种新的非线性学习工具――支持向量机上。同神经网络相比，支持向量机具有泛化能力强、不受局部最小问题困扰、理论背景完善等显著优点。在给学生讲解BP神经网络算法的时候，一方面可以通过手写数字识别实验展示其强大的非线性分类能力，另一方面也要告诉学生，BP神经网络并不是完美的，其缺点同样明显。然后引导学生对这些问题进行思考，讨论有没有更好的解决办法。此时，顺势引出支持向量机的内容，并且介绍支持向量机的研究现状和研究方向。通过两者的对比，学生不但了解到了较新的人工智能技术，又对人工智能研究中如何去发现问题、解决问题、人工智能技术的进化历程有了直观的印象。

4.3　教学内容与毕业设计相结合

本科毕业设计是对本科生用所学知识来解决实际问题和进行专业研究能力的检验，是本科高年级学生将要面临的一项重要任务。由于人工智能学科具有应用性和科研性的特点，人脸识别、网页检索、经济预测、基因数据处理等应用领域都离不开人工智能技术，所以人工智能方向为学生提供了丰富的毕业设计选题。针对这一特点，在本科高年级的人工智能教学中，可以适当穿插介绍有关毕业设计的内容。告诉学生哪些应用领域是目前人工智能研究的热点方向，哪些人工智能技术可以用来解决这些问题。通过向学生介绍具有一定应用价值和研究意义的题目，然后引导他们查找阅读相关技术文献，分析问题，解决问题，最后编写代码和撰写论文。比如笔者给学生提供的选题包括：(1)基于支持向量机的上市公司信用评价；(2)正则化回归在股票预测中的应用；(3)基于肤色的人脸检测；(4)基于内容的网页图像检索等。这些题目应用性强，具有一定科研深度但是难度又不至于太大，学生选择这些题目的积极性很高。通过将教学内容与毕业设计相结合，不但加深了学生对课程的理解，又使其找到了合适的毕业设计题目，可谓一举两得。

第3篇：人工智能时代的特点范文

1人工智能的含义及优势

人工智能是融合信息科学和数学、哲学、心理学等知识的一种新型科学技术，能通过感知环境做出主动反应，并且该反应能够实现目标、获得最大收益（蔡彬彬.人工智能在计算机网络技术方面的应用[J].科技风,2019(13):60）。如今人工智能已经渗透到日常生活之中，例如手机里的智能助理、新闻浏览中的新闻推荐和机器翻译、机器人、自动驾驶等。人工智能是全新的智能系统，其优势主要包括：第一，模糊信息处理和协作的能力。大数据时代的计算机网络技术发展中出现大量模糊信息，增大处理难度，而人工智能大多使用模糊逻辑的数据处理方式，无需准确描述数据模型，运用人工智能就能增强计算机网络技术的信息处理能力。与此同时，计算机网络技术的规模、结构等均在发生变化，增大网络管理难度，运用人工智能的协作分布思维就能显著提高计算机网络协作能力。第二，非线性处理和学习的能力。计算机网络技术催生大量数据和信息，其中有很多都处于较低的概念层次，但其背后隐藏着价值巨大的信息，需要运用人工智能进行挖掘，学习低层次信息，进行解释和推理。人工智能还可以及时进行非线性处理，由机器人模仿人的智能。第三，运算速度快、成本低。迅速发展的计算机网络技术使得人们对其的依赖程度越来越大，但效率和成本问题不容忽视，运用人工智能可以加强算法控制，在计算时速度较快、资源消耗较少，极大地节省计算成本。

2大数据时代人工智能在计算机网络技术中运用的途径

进入大数据时代以后，计算机网络技术的发展速度越来越快，全球越来越关注网络安全问题，计算机网络系统的运用中最重要、人们最关注的则是网络控制、网络监控。由于网络数据存在不规则、不连续的特征，计算机判断数据真实性的难度较大，因而有必要促进计算机网络技术的智能化发展。

2.1运用于管理

人工智能一般又被称为人工智能Agent技术，这是一种实体软件，其组成部分主要是各Agent之间的数据库、知识库、解释推理器、通讯部分，其依据就是Agent的知识库，通过及时分析、处理数据信息完成相关任务。人工智能的管理一般可以基于用户自定义搜索信息，并可以向指定位置传输，让用户享受更智能化的、人性化的服务（王佳美.人工智能技术在计算机网络领域中的应用研究[J].通讯世界,2019(04):136-137）。例如用户利用计算机网络技术查找所需信息时，运用人工智能就能进行管理，对信息加以分析和处理，获得有效的信息，节省大量查找时间。同时，人工智能在人们的日常生活与工作中也有广泛运用，包括收发邮件、安排形成、网上购物等，享受十分优质的智能化管理服务。并且人工智能技术拥有一定的学习性、自主性，对于用户分配的任务可以自动完成，借助自主学习方式更好地推动计算机网络技术的发展。

2.2运用于数据处理

在计算机网络技术中运用人工智能可以极大地提升数据处理能力，即从人工智能切入，实现计算机动态模拟、科学预测，为开展计算机网络管理工作提供可靠的技术支持，特别是开展预设性管理活动，方便对人员的行为进行管理，减少额外成本投入，夯实后续开展数据处理活动和管理活动的基础。为更充分地体现人工智能运用于计算机网络技术的数据处理优势，操作人员要从实际着眼，从人工神经网络切入，通过构建人工神经网络机制，实行必要的网络数据信息预测和处理。具体而言，运用人工神经网络，基于计算机网络技术的操作状态，快速获得主要的运行参数，并把所获参数和计算机网络标准做对比，从而输出对比结果，直观呈现数据处理结果。借助神经元的连接权和阈值，还可衔接输入值、输出值，形成最佳的拟合函数，基于人工神经网络框架高效处理计算机网络技术运用中的各类核心数据，特别是对计算机网络技术所涉及设备的运行状态、技术参数等进行阅读，预测短时间里人工智能在管理环节暴露的问题，高速设置应对问题的方案。该操作需要大数据的支持，数据运算量也很大，所以在运用人工智能时要适当前移数据信息的加工和处理工作，组建计算机网络技术的动态模拟和预测网络。

2.3运用于网络安全

人们对于计算机网络技术的使用安全始终给予高度重视，运用人工智能有助于强化其安全防护。例如运用人工智能可以构建智能防火墙，智能防火墙和其他防御系统比起来能借助智能化的识别技术采集数据、分析数据、处理数据，对有害信息访问进行限制、拦截，减少计算量，提升数据信息安全等级。智能防火墙也有助于防范病毒攻击、黑客攻击，既能阻止病毒传播，又能有效监控并管理内部局域网，确保计算机网络技术使用的平稳性、安全性（罗雅丽.大数据时代人工智能在计算机网络技术中的应用[J].电脑编程技巧与维护,2019(06):120-122）。此外，智能防火墙的安全检测效率比传统防御软件高很多，可以妥善解决外部攻击问题，稳步提升计算机网络安全工作的有效性。人工智能还可运用于计算机网络技术的入侵检测实践，其主要涉及两个模块：一个是训练模块，即在计算机网络技术的使用中通过人工智能实行网络入侵检测，实现正常审计已知数据、检测异常数据的向量训练。人工智能检测主要借助编码的方式对已知入侵特征向量和审计记录做分析、比较，进而把入侵特征的向量变化识别出来。如果已知入侵向量有符合其特征的审计事件，那么计算机网络系统就会自动报警；如果入侵向量和审计事件不符，运用人工智能就能自动实行网络入侵检测，形成新的审计事件。还可以调整模式长度、匹配时间，确保有效分析入侵检测信息的特点。另一个是检测模块，借助预处理器实行入侵检测，即通过数学向量的形式，以审计未知为前提实施数字处理，之后基于支持向量机、判决函数，分类数字向量，再经过决策系统分类汇总数字向量。在检测预测模块中也可按照现有模型的运行规律判定计算机网络系统在今后可能会遭受的攻击，促进模型装置的及时更新，确保系统安全、稳定。

2.4运用于其他方面

大数据、互联网和人工智能等技术有力推动各行各业的变革、发展，使得计算机网络技术水平越来越高，对人们的生活与生产发挥更大的作用。第一，人工智能在教学领域的运用。教师可以在计算机网络技术的学习中运用人工智能，提高教学准确度，并调动学生的热情和积极性。人工智能在早教领域的运用也十分广泛，智能机器人使早教进入新的层面，教育不再受到书本的限制，成功把互联网带进课堂，教师针对自己无法即刻解决的问题，可以借助计算机网络技术搜索准确答案。第二，人工智能在企业管理领域的运用。如今很多企业的计算机网络技术都融入了人工智能，例如自动监控系统、自动报警系统等，促使企业实现智能化管理目标，在安全的环境里降低管理成本（高塔,田雨鑫.计算机网络技术中大数据时代的人工智能应用研究[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2018(06):137-138）。企业在未来必然能依托人工智能实现真正的现代化和信息化、智能化管理。第三，人工智能在家居领域的运用。经济稳步发展使智能家居进入大众的生活，为人们的居住提供更大的便利。在计算机网络技术中运用人工智能能很好地满足人们的居住需求，例如自主控制灯光的明暗、窗帘的开合等，或者远程控制家居系统，包括电饭锅开关的远程控制，回到家里能有更多休息时间。因此，智能家居的应用将会日益普及，让人们享受优质的家居生活服务。

3结语

第4篇：人工智能时代的特点范文

大数据下科技信息领域需要解决的主要问题

（1）大数据下科技信息处理的标准化体系研究相比传统的科技信息，大数据环境下的科技信息的来源、类型、内容和数据格式更为复杂，制定和完善科技信息的标准化体系和内容是及其必要的。信息资源的标准化体系是保证信息有效存储、处理、分析和利用的基础和前提。本文认为将依据当前科技信息现状，针对具体领域研究和制定大数据下的科技信息处理规范和建议是必要的。（2）大数据下的科技信息资源的建设方法研究借助大数据技术可实现科技信息的大数据处理与大数据存储，实现多源异构的科技信息完成数据的存储、处理、交换等功能。大数据下的科技信息资源的建设方法研究需要从数据本身和数据的组织两个研究视角出发，分析梳理大数据环境下科技信息资源在建设中面临的难点和关键性技术问题，研究和提出科技信息资源的知识组织系统框架和基本构建方法。（3）大数据下的科技信息资源的分析方法研究结合科技大数据特点，主要利用深度学习技术解决科技大数据的高维数据降维处理问题。研究和探索面向科技信息资源的分析方法，提出不同类型科技信息资源的关联分析、重要性分析、主题演化路径等深层次的信息分析方法和技术，通过系列分析方法和技术研发，解决科技信息资源管理工作中存在的问题，研究方法在实践中进行创新和发展。世界的发展、科技的换代、媒介的延伸以及人文的变更，汇聚成一股巨大的洪流，加速了我们所处时代的变换，人工智能技术已经渗透到各个技术领域，以上问题涉及科技信息的组织和分析，需要人工智能技术的融合，即与人工智能技术的深度融合必将推动科技信息进入全新时代。

人工智能应用于科技信息领域的研究意义和主要研究内容

人工智能为解决科技信息的获取和分析提供解决途径（1）人工智能可拓展获取科技信息的来源。从事智能分析的美国Stabilitas公司的首席运营官ChrisHurst认为：“人工智能可以扩大信息工作的范围，不会遗漏那些有价值的细节。”科技信息同样需要通过各种渠道获取世界各国的同类信息，利用分布式网络爬虫等人工智能技术可获取全世界的开源信息，包括文本和音视频数据。（2）人工智能可加快处理科技信息数据的速度。美国中央信息局肯特学校教信息分析的校长JosephGartin认为：“梳理社交媒体来获得信息并不是什么新鲜事，让人耳目一新的是如今我们收集社交媒体数据的数量之大和速度之快。”海量的科技信息通过人工智能技术可以快速处理亿万比特的数据，从而了解世界各国同类信息或事件，将每天接收到的大量数据转变为能够用于政策和战场行动的信息。（3）人工智能使科技信息的分析自动化、智能化。据俄罗斯通讯社报道，俄罗斯总统普京表示：“无论谁在这一领域中处于领先地位，都将成为世界的统治者。”普京认为：人工智能是未来权力的关键。利用自然语言处理技术、语音识别、图像检索等人工智能技术可以极大的提高信息人员检索有用信息的速度。此外，知识图谱作为人工智能的知识库基础，基于知识图谱可实现分析对象的多维多步自动关联分析，利用深度学习模型可大大提高多因素影响的系统分析，获得更好的信息分析效果。主要研究内容（1）基于人工智能技术的科技信息的知识存储和管理大数据下的科技信息具有海量、异构、跨媒体的特点，其知识存储和管理需要对结构化或非结构化的跨模态数据进行语义智能化计算研究，以为统一语义范畴下的数据查询提供便捷的元数据服务；对跨媒体知识统一组织进行研究，为不同关系结构，不同模态数据的统一存储与管理提供结构基础；同时，需要对跨媒体知识的更新进行研究，为动态的数据存储与多变的业务管理提供支撑。最后，对跨媒体知识检索与查询进行研究，从实际的检索和查询业务角度出发，制定规则，优化性能，提升知识数据被获取时的准确性与高效性。（2）基于人工智能技术的科技信息与知识的深度揭示与聚类加强科技信息资源的多源多模态数据整合关联、信息抽取、不确定推理、机器学习、自然语言处理等人工智能技术研发与应用；利用人工智能技术实现科技信息资源的外在层面的资源整合，资源内在特征的深度聚合，实现科技信息与知识的深度揭示与聚类。通过可视化方式实现科技信息知识（研发技术、研发机构、研发人员等）的聚合、揭示与展示。其中重点利用语义分析技术、词表/本体构建技术、知识图谱技术、大数据分析等人工智能技术，通过可视化方式实现科技信息知识的聚合、揭示与展示；实现对格式各异、内容复杂的数字资源进行深层次的揭示，从资源外在层面的资源整合，深入到资源内在特征进行深度聚合，实现信息与知识的深度揭示与聚类，同时将科技信息知识服务嵌入知识交流之中。技术路线图如图1所示。（2）基于人工智能技术的科技信息前沿技术发现与预警研究前沿技术发现与预警旨在有效指导和开展科技研究，国内外已有研究在信息对象和研究方法上比较单一，信息价值和服务效果受限。科技信息前沿技术发现与预警研究应更强调面向信息源的全面收集、处理、分析的一定程度智能化生产过程，更好的感知非完备信息，辅助信息用户把不确定性预测变成更确定性预测。研究将不同类型的信息源进行整合、融合，多维度的分析科技前沿技术特征，从不同角度实现有价值信息的综合叠加和映射，从中发现、分析和描述科技前沿技术问题，为科技领域专家实现科技前沿的准确辨识提供服务，实现有效的技术预警。技术路线图见图2所示。

基于人工智能技术的科技政策动态分析平台设计

科技政策动态分析脱离原有人工分析为主的模式，而借助技术手段进行辅助分析是时展的必然趋势，海量数据的现实对情报分析方法的冲击不可避免。技术参与的目的是提高人工分析的效率和质量，采用技术辅助手段是可以做到事半功倍的。基于人工智能技术的科技政策动态分析平台的目的在于如何利用技术手段提供获取情报数据、情报多维分析能力和自动生成可读性的分析报告的能力，帮助提高人类思维的效率。1）科技政策动态信息监测科技政策动态信息监测主要采用网络信息的监测方式，只有在有效采集网络信息的基础上才能进而实现具体内容分析与信息服务。信息监测是对互联网上共享的科技政策资源进行提取、解析、收集和存储等的过程。科技政策动态信息监测的一般框架可由图3表示。科技政策动态信息监测系统的层次模型：表示层，业务逻辑层和数据访问层。数据访问层：连接数据库，执行插入和查询等操作。主要是用数据集访问。业务逻辑层：调用数据访问层的方法然后返回结果给表示层。表示层：获取表单的数据，然后调用业务逻辑层的方法处理数据，然后根据结果显示相应的数据。科技政策动态信息监测的系统框架：系统分为数据层与应用层两个层次。其中，数据层为整个平台提供数据支撑，包括监测站点、情报、文章、等基础信息数据，以及用户信息、日志信息等数据。应用层主要提供站点管理、信息服务、编辑撰文三大功能模块，为用户使用系统进行信息检索、筛选、浏览、定制、撰文等提供服务，同时也为管理员进行系统管理、任务分配、成果组织等提供相应接口。具体系统框架如图4所示。

第5篇：人工智能时代的特点范文

关键词：电气自动化；人工智能；应用分析

随着科技生产力水平的飞速提升，电气企业为了更好的适应社会生产力的需要，引进现今发达的科学技术提高企业生产力尤为必要，人工智能技术正是在这一形势下应运而生的，将其应用到电气自动化控制运行中不仅能够确保其内部程序的安全运行，还能够在一定程度上提高企业生产效率，为电气企业创造最大化的经济效益，提高电气企业在社会经济中的地位。

一、人工智能技术的概念及特点

人工智能技术在研究开发中主要是以人类智能有关理论为基础，对其进行进一步的模拟、延伸及扩展的一种新方法新技术。它是计算机技术的重要组成部分，其主要目的是为了全面掌握智能技术的实质内容，从而研究开发出一种能够应用于生活生产中的智能技术，其中包含了语言识别、自然语言处理、机器人、图像识别及专家系统等方面，该技术研究中所用到的学术理论有信息学、自动化、控制学、仿生学、心理学、语言学及数学逻辑学等等，人工智能技术主要是依靠先进的机械设备来达到智能化的效果，并完成生产生活中多种具有一定复杂性及危险性的工作，基于人工智能技术这一特性，它在电气企业生产发展中得到了广泛应用。

人工智能技术是模拟人脑的一种智能化技术，该技术具有一定的独特性，它能够代替人脑在生产生活中进行高难度及高危险性的劳动，它在工作中主要是以计算机装置中的编程程序来完成工作要求的，在生活生产中应用人工智能技术给其带来了极大的便利，它解决了人力所不能解决的高难度且具有危险性的工作，是现代企业生产中的重要技术之一。不仅如此，它还能进行自动化的信息收集与识别、图形文字识别，并能够根据这些数据进行统一化整体，提炼出行之有效的解决方案。它在电力企业的广泛应用为企业节省了大量的人力物力，提高了电力企业的经济效益。

二、人工智能技术在电气自动化控制中的应用现状

人工智能技术作为一种新技术，它具有人性化特点，但同时又打破了人在工作时的局限，对于一些高难度的工作它能够快速技术的找到解决方案，其在电气自动化控制中的广泛应用给电气企业的生产发展带来了极大的冲击，以下是笔者对人工智能技术应用现状进行的分析：

1.人工智能技术实现了智能控制

人工智能技术在电气自动化控制中的应用实现了智能化控制，其表现主要体现在四个方面，第一，运行人工智能技术能够实现数据的采集与处理，在电气自动化控制中运用人工智能技术能够对电气设备中的全部开关量及模拟量进行实时采集，并且还能够根据电气自动化控制工作的需要对系统所记录的数据进行储存；第二，在电气自动化控制工作中运用该技术能够对电气中主要设备运行的模拟量数值及开关量状态进行全面智能化监视，当运行中出现任何异常其监视器就会发出事故报警信号，及时通知相关工作人员进行处理，其报警方式主要有声光、电话、语音及图像报警等方式；第三，人工智能技术能够实现操作控制，实现这一功能的原理是运用鼠标或者键盘对电气运行设备中的电路器、电动隔离开关及励磁电流进行合理控制，使其适应电力自动化控制运行的要求；第四，人工智能技术还能够对电气自动化控制工作运行中出现的故障进行录波，其录波内容主要为模拟量故障录波、开关量的变位、波形捕捉以及顺序记录。

2.人工智能技术提高了电气生产质量及效率

电气自动化设备运行是一项较为繁杂的工作，它不仅需要运行电路，还需要有一定的电磁场知识及实际经验知识，在这一状况下运用简单的手工方式来实现电气自动化并非易事，然而人工智能技术的出现改变了这一现象，它的应用实现了手工设计向计算机智能化设计的转型，大大缩短了电气产品研发及生产的时间，提高了电气产品设计的效率及质量，从而增加了电气企业的经济效益与社会效益，对电气企业的长远发展具有现时代的经济学意义。

三、人工智能技术在电气自动化中的应用分析

人工智能技术打破了电气自动化运行中传统手工设计的局限，实现了电气研发生产的智能化控制，它是现时代的一大创新，由于其本身的特殊性与功能，该技术在电气自动化控制中得到了广泛应用，其主要应用于以下几个方面：

1.人工智能技术在平常电气系统操作中的应用

电气系统操作程序较为繁杂，以往的手工运行要消耗大量的人力物力财力，运用人工智能技术，实现了系统操作运行的智能化操作，简化了以往繁琐的电气系统操作，甚至部分工作不用外出，在家中就可以进行工作，其支持远程遥控。不仅如此，该技术还能够简化操作系统的主界面，将系统中的重要及所需数据进行统一保存及处理，并且它还能够自动化生成报表，工作人员要了解整个系统操作状况，看报表就可以快速了解整个工作状况，大大提高了电气系统操作的效率。

2.人工智能技术在电气设备中的应用

电气自动化工作运行中由于其程序较为复杂，要保证电气自动化的正常运行，需要对运行中的各个环节进行严格把控，在运行人工智能技术之前，要解决这一问题，就要引进大批高素质人才，而这样会给电气企业造成一定的经济压力，而人工智能技术则能够轻而易举的实现电气自动化控制，其内部经过程序编写及操作后，使电气设备能够实现自动化运行及控制，减少了人力资源的浪费。

3.人工智能技术在电气控制中的应用

人工智能技术实现电气自动化控制主要应用的是神经网络控制、专家系统控制及模糊控制等控制技术，运行这些控制技术，确保电气自动化系统的安全运行，提高了电气自动化系统运行的安全性与稳定性。人工智能技术在电气自动化控制中发挥着关键性作用，它不仅能够提高工作效率，扩大电气设备生产规模，还能够减少资金的投入量，对电气企业的生产发展具有重要意义。

4.人工智能技术在电气运行事故及故障诊断中的应用

人工智能故障诊断技术是人工智能技术的重要组成部分，该技术主要应用于电气运行故障及事故发生时，电气设备运行中程序较多，一些小故障时常发生并且不可避免，对于这一问题人工智能故障诊断技术能够及时检测出电气运行中出现的故障，其内部的专家系统能够准确分析出故障出现的原因，对于一些小故障它能够进行自动化修复，而一些大的故障它能够及时提醒相关人员进行维修，并为维修人员提供了真实可靠的故障数据，对维修人员进行维修工作具有很大的帮助，大大提高了电气运行故障诊断的准确性，从而使电气自动化设备运行尽快恢复正常，降低因故障造成的损失。

四、总结

人工智能技术在电气自动化控制系统中的应用是电气企业技术革新的体现，对电气企业的发展具有现时代的经济学意义。将人工智能技术应用于电气自动化控制系统中，实现了智能化设计，能够对电气自动化系统出现的常见故障做出准确的分析与诊断，提高电气自动化生产的效率，确保了电气自动化控制系统运行的安全性与稳定性。

参考文献：

[1]汪万彩.人工智能技术在电气自动化控制中的应用探讨[J].机电信息，2013，5（36）：11-12

第6篇：人工智能时代的特点范文

关键词：人工智能；智能营销；营销趋势；营销挑战

一、引言

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业将人工智能技术应用到企业的日常生产经营活动中来。NarrativeScience和国家商业研究所的报告显示，在2016年仅有38%的企业表示引用了人工智能技术，而到了2017年这一数字迅速增长到了61%。与此同时人工智能技术在营销领域的应用也越来越广泛，在零售行业，人工智能可以通过自我学习，为消费者添加标签，描绘用户画像；在网络消费场景，智能人工助理可以帮助营销人员及时在线回答用户问题。人工智能的应用让消费者与企业的互动更加频繁，这也给企业营销活动本身带来了如隐私泄露、过度营销、用户倦怠等问题。如何正确处理人工智能技术在营销领域的应用问题，成为了学者们日益关注的重点。以往的研究已经从人工智能营销的技术基础、概念、隐私担忧等方面进行了分析，本文将从人工智能营销的内涵、趋势、挑战等方面进行梳理研究，希望能够对人工智能态势下的市场营销有更加全面的认识，为企业应对人工智能营销活动中的问题提供有价值的参考。

二、人工智能态势下的市场营销

（一）智能营销的内涵

智能营销，是伴随着人工智能应用的发展而产生的一个新的营销概念。智能营销不等同于电子营销，它是建立在大数据、人工智能、云计算等综合技术基础上的一种智能化运作模式（汪涛2014），是可以模仿营销人员的部分行为活动的过程。随着人工智能技术在营销领域的应用，智能化的设备通过仿真、思考、行动等模式完成了营销人员所需要进行的一部分工作，深刻改变了营销思维和方式。作为智能经济条件下的新产物，目前学者们对智能营销还没有形成一致的概念界定。但是随着对人工智能的逐步深入了解，业界逐渐形成了一种共识，即它是企业借助计算机网络、移动互联网等智能技术来进行营销活动的各种新思维、新方法、新工具的一种创新营销新概念（常亚平2018），它包括智能识别、智能存储、智能执行等多个方面。

（二）智能营销的技术基础

人工智能营销的兴起离不开技术的支持，根据以往文献的研究，可以将智能营销发展的技术基础大致归为三个方面：首先，移动互联网和5G技术为智能营销发展提供了海量数据来源的保障。智能营销发展的重要基础就是数据，持续可靠的数据获取是智能营销所需的核心技术之一。随着移动互联网和5G技术的发展，营销活动借助虚拟现实技术、仿真技术、人工生物智能技术广泛深入到消费者的工作、娱乐、生活、消费等日常行为活动中，全方位地记录了消费者的行为数据，为智能营销的后续分析处理工作提供了海量的数据信息来源。其次，云计算帮助智能营销完成了复杂的数据计算和处理分析。移动互联网时代，大数据的发展使网络数据成几何倍增长，如何计算和处理分析这些海量数据成为了智能营销发展所必须解决的重要问题。云计算技术凭借强大的数据计算能力，很好地解决了人工智能技术应用过程中的海量数据处理问题，通过多维度数据的连接实现了万物互联，从而使消费者和智能设备的交互体验更加完善，营销场景也因及时准确的数据分析而更加智慧化。最后，人工智能商业化应用技术为智能营销发展提供了网络应用环境。德勤2019年《全球人工智能发展白皮书》显示，当前人工智能技术已进入全方位商业化阶段，并预测全球人工智能市场在未来几年会经历现象级增长（钱明辉2019）。我国也出台了相应政策来支持人工智能商业化应用的发展，2019年我国从事人工智能业务企业数量居全球第二。人工智能商业化的发展环境以及人工智能商业化应用技术的支持，为智能营销的发展创造了良好的外部网络应用环境。

（三）人工智能在营销中的应用体现

人工智能技术在营销中的应用，使营销活动体现出了新的特点，如：视觉、听觉、触觉等多种形态的新互动方式、个性化需求的预测等。根据营销活动的不同过程阶段，可以从四个方面来分析人工智能在营销中的应用体现。1.营销调查研究阶段。营销调查研究是营销活动的起点，通过提前的调研企业可以了解市场占有情况、消费者意愿、目标消费群体需求等重要信息。大数据技术以及人工智能技术的应用，极大地提高了企业营销活动前期的营销调研效率。消费者在各种生活消费场景中会留下自己的痕迹和使用信息，人工智能技术会帮助企业将海量的用户数据进行归类，如账户数据、交易数据、浏览数据等，并利用这些数据进行用户画像，从而准确分析出消费者的日常消费偏好、消费方式等信息，帮助营销人员获取营销调研后的第一手分类数据。2.营销策略的制定阶段。人工智能技术从全网智能抓取相关数据进行分析，并智能分析出最新热度关注点，帮助营销人员完成寻找吸引消费者的创新点环节，摆脱了以往只依赖于营销人员自身经验判断和小范围营销调研结果的限制。同时借助仿真技术、生物识别等技术，人工智能技术所创造的“人工脑”可以完成营销策略制定过程中的一部分思考工作，如创意筛选、优化等方面。3.营销执行阶段。以往的营销推广活动，需要营销人员提前进行宣传媒介的选择并且派大量人员进行实地配合，受限于地点、经费等外部因素。而人工智能技术根据网络热度数据分析，自行筛选出适合企业产品宣传的网络平台，并且根据用户使用偏好数据测算出适合的营销时间点、次数等，在用户进行相关网络访问时个性化推送符合该用户需求特征的营销方案，如喜马拉雅会根据用户年龄、性别、收听历史记录等自动推送相关收听图书资源和购买活动等。4.营销效果的评估阶段。以前的营销活动效果评估需要事后进行监测，而人工智能技术的应用帮助企业实现了实时监测，系统自动在全网络进行相关内容的数据抓取和分析处理，并将监测效果及时反馈给营销人员，方便营销人员根据消费者反应及时修改营销方案，降低了突发事件对企业营销活动的影响。

三、人工智能带来的营销管理新趋势

人工智能技术在营销领域的应用深刻地改变了企业的营销思维和营销方式，也让营销管理活动有了新发展，对于人工智能带来的营销管理新趋势可以从下面几个方面来理解：一是技术驱动营销变革。智能技术将成为下一代营销变革的新支撑。目前，仿真技术和人工生物智能技术的初步使用已经能够帮助智能设备进行部分营销工作中的思考问题。营销专家智能系统可以实现专业知识的传递和学习，在营销专家的训练下智能系统会增长解决问题所需的知识，并向用户提供解决问题的办法。电子自动订货系统，会根据企业线上线下的销售数据自动进行分析，智能识别畅销品和滞销品，并根据实际情况自动交换订单信息，减少营销人员在了解销售状况和消费者偏好等信息时所投入的时间成本。人工智能技术的应用带来了营销理念、方法、手段、工具等各个方面的改变，未来如何利用好人工智能技术来帮助企业进行营销活动是营销人员需要关注的重点。二是营销方式的多元化和营销推荐的大规模定制化。人工智能技术的应用给营销方式带来了巨大的变革，短视频营销、直播营销等新型营销方式使企业营销活动不再局限于传统线下和网络页面广告等方式。这种多元化的智能营销方式，可以更加广泛深入地获取消费者的各种使用数据信息，如抖音小视频会根据用户关注信息来自动推送相关产品宣传视频。智能化的营销方式让大规模定制化成为可能，企业可以借助智能技术和数据处理技术实现对每个用户的精准识别与记录，从而为其个性化推荐相关信息，实现营销个性化的批量自动生产。三是“AI+”智慧营销带来的跨场景营销。“AI+短视频”营销、“AI+KOL”的粉丝营销等不同营销策略，在人工智能技术的支持下各自发挥所长，应用到营销活动的各个环节当中。“AI+”的使用增强了消费者的互动体验感和真实感，如唯品会的智能试装功能可以帮消费者实现线上虚拟体验，大大提升了消费者从“看”到“买”的效率，缩短了购买转化时间。在移动互联网时代，消费场景碎片化、消费行为流动化，人工智能技术的使用可以帮助企业处理复杂的消费使用数据，系统整合消费者在不同场景的多维行为数据，从而精准识别不同消费个体在不同消费场景下的差异化需求，结合消费者的实时场景，为消费者适时提供跨场景的营销服务，突破圈层和场景的限制，扩大营销推广范围，提升企业的56品牌宣传度。四是基于智能识别、语音互动等技术的线上线下一体化智慧营销。根据2018年人工智能应用行业报告，目前人工智能技术已经可以应用到零售的全链条环节，既可以线上进行用户画像和精准个性化推荐，也可以线下智能物流、智能选址、优化消费者行为分析和商品运营环节等，这种线上线下一体化智慧营销，需要完整的人工智能技术体系的支持。通过分析消费者轨迹数据、可穿戴智能设备的身体数据以及社交消费平台数据等信息，利用线上线下信息的同步传输、人脸识别等技术，人工智能可以及时捕捉消费者行为及心理需求，并实现精准匹配。

四、人工智能时代市场营销面临的挑战

人工智能技术在营销领域的应用给企业和消费者都带来了极大的便利，但是技术都是具有两面性的，我们必须理性对待人工智能技术，正视人工智能应用过程中产生的问题。根据以往文献的研究，可以从以下几个方面来认识人工智能时代市场营销面临的挑战。一是人工智能背景下复合型营销人才的不足，带来的技术和营销的进一步对接问题。当前，智能营销领域的一个显著问题就是技术与营销的进一步深度衔接问题，懂技术、懂市场的复合型人才的不足使得企业在应用人工智能过程中出现很大障碍。一些机构掌握着最新智能技术，积累了海量数据；而另一些机构则了解市场，不掌握技术，技术应用与市场营销之间的衔接出现了隔阂。人工智能技术在营销的应用给所有领域的营销人员都带来了挑战，人才和工作需求双向失衡。企业必须培养复合型的营销人才，引进新技术培训课程，提升现有营销人员的整体技术素质，从而帮助企业解决智能技术与营销的进一步对接问题。二是人工智能营销过程中暴露的数据隐私保护和流量造假问题。各种数据隐私新闻案件的曝光，让越来越多的用户对新技术的使用保持着高度敏感。大量未经用户本人同意的数据非法监测和解读严重干扰着消费者的日常生活，一些企业甚至利用智能技术对用户个人信息进行预测分析来以此获取用户隐私。而流量数据造假问题更是进一步瓦解了消费者对网络消费活动的信任，一些企业为了短期的盈利，利用内容剪切等网络工具打造虚假流量信息，给消费者带来了误导，同时也严重干扰了正常的市场竞争秩序。为了能够让企业更有效地推进人工智能技术与营销活动的衔接，必须及时惩治非法获取消费者隐私的企业，营造良好的网络使用环境，同时企业也要在内部加强管理，提升营销人员的道德素养。三是全方位人工智能营销环境下的消费者心理倦怠问题。人工智能技术可以给消费者推荐各种个性化信息，但这种根据消费者使用痕迹来进行持续性的精准推荐很难不让消费者产生厌倦心理。随时随地的广告推荐、跨屏的无广告拦截、用户浏览记录的跟踪推荐等行为，在智能技术的推动下变得更加自动频繁。虽然人工智能技术可以帮助企业精准分析用户数据，但数据也不能完全反映消费者的内心，企业要避免对智能技术的完全盲从，以防消费者产生厌倦心理。营销活动是对人进行的活动，因此企业也要关注营销人员的营销经验，不能以技术决定一切，要将技术与人的主观感受相结合，真正做到从消费者本身需求出发。

五、结论

人工智能在营销领域的应用目前还处于初步发展期，企业在应用人工智能技术时必须理性看待人工智能技术。既要看到人工智能给企业营销带来的数据分析、精准识别等便利，也要看到人工智能应用带来的技术陷阱、用户隐私等问题。当然，人工智能技术在营销领域的应用未来还将有更进一步的发展，企业也要及时进行探索研究。本文仅从理论层面梳理分析了人工智能在营销领域应用的相关问题，未来还可以在其他方面进行深入研究：如何更好地解决人工智能应用过程中带来的隐私泄露问题，从而提升消费者的使用体验；人工智能的特征如何对消费者的行为产生影响；智能互动方式的改变对营销活动的影响，等等。

参考文献：

[1]高山行，刘嘉慧.人工智能对企业管理理论的冲击及应对[J].科学学研究，2018(11).

[2]常亚平，王良燕，黄劲松，等.3D（大数据、数字化和发展中）背景下的营销战略与转型专栏介绍[J].管理科学，2018(5):1-2.

[3]Shankarv.Howartificialintelligence（AI）isreshapingretailing[J].JournalofRetailing，2018，94(4):vi－xi.

[4]汪涛，谢志鹏.拟人化营销研究综述.外国经济与管理，2014(1):38-45.

[5]Wangtao,XIEZhipeng.Areviewoftheliteratureofper-sonificationmarketing[J].ForeignEconomics,Manage-ment,2014(1):38-45.

[6]钱明辉，徐志轩.基于机器学习的消费者品牌决策偏好动态识别与效果验证研究[J].南开管理评论，2019(3):66-76.

[7]王先庆，雷韶辉.新零售环境下人工智能对消费及购物体验的影响研究：基于商业零售变革和人货场体系重构视角[J].商业经济研究，2018(17):5.

第7篇：人工智能时代的特点范文

随着信息技术的不断发展，计算机科学渗透生活的各个领域，改变了人们的生活方式和学习方式。其中，人工智能作为计算机科学中迅猛发展的一部分，正在以其独特的魅力走进人们的视野。“人工智能”（Artificial Intelligence），顾名思义，即通过应用计算机来模拟人脑的信息接收、思考、判断以及决策等思维行为过程，进而扩展人脑的思维和行动，帮助人们高效智能化地解决特定问题。近年，人工智能在教育领域中发挥的作用越来越显著[1]，其与众不同的特点决定了其在教育培训中的地位，将人工智能应用在农业知识培训中的可行性也成为教育界热议的新话题。

1我国农业发展背景和农业培训必要性分析

11我国农业发展背景

我国是传统的农业大国，农业对我国的经济发展具有极其重要的影响，一方面是由于我国人口基数大；另一方面是由于我国进出口贸易主要依靠农产品，农业发展成为影响我国经济发展最重要的因素之一。但由于各方面原因，我国农业发展还比较落后，尤其与发达国家的现代化农业相比，依旧有较大差距。

12开展农业知识培训的必要性

反思其他发达国家在?r业发展上实施过的举措，包括重视农业教育、科研和技术推广，注意提高劳动者素质；推广现代农业机械和高技术，重视农场管理；经营集约化、产业化；生产专业化；服务社会化；市场机制与政府扶持相结合；加强农业基础设施建设等，可以看出，我国在农业知识培训、素质教育、技术推广方面与发达国家差距明显。为发展我国农业，培养一批高素质、懂技术、会经营的农民以及一批愿意为农业发展做出自己贡献的高学历人才成为关键。农业的发展离不开农民的发展和进步，也离不开受过高等教育的精英人才的共同努力，而开展农业知识培训，则是为他们的发展奠定了一条夯实的道路。

2人工智能在教育中的应用与发展

近年来，伴随着人工智能在各行业的应用和发展，人工智能在教育领域中发挥的作用也越来越显著。例如，智能化的作业批改可以大大减轻教育工作者的沉重负担，在线学习等网络教学模式可以让人们更灵活地接受教育。从人工智能诞生伊始，其就与教育产生了密不可分的联系，延续发展至今，人工智能在教育领域中的应用主要包含以下几个方面。

21基于人工智能的计算机网络课程

计算机网络教育是对传统教育方式的一次革新，而人工智能对网络教育的渗透，又将其推向了新的发展高度。[2]学生可以自主地登录网络平台进行在线学习，根据智能导学系统制订学习计划，进行在线测试。例如近年来大为流行的MOOC课程，学生可以便捷地通过网络获取全球最高质量的教学资源，并可以量身打造自己的学习计划。

22基于人工智能的教师辅助系统

近十年来，智能传感器、语音识别、图像识别、深度学习、大数据等方面的蓬勃发展令信息的采集及处理越来越准确高效，这无疑使得人工智能与辅助教学系统的融合变得越来越深入。借助于语音识别、图像识别等技术，学生可以将学习过程中遇到的问题上传至系统，借助于数据库系统对信息准确的搜素和整合能力，实时地为学生提供答案或相关信息，答疑解惑。目前此类应用软件的应用广泛，例如小猿搜题、百度作业帮等。

23基于人工智能的教育数据库系统

随着信息化时代的到来，如何高效地搜集、分类和检索碎片化的教育信息和教学资源，无疑是一项巨大的挑战。为了更有效地分配和管理信息，在教育中引入智能化的数据库系统势在必行。现如今数据挖掘和深度学习的研究成果不断深入，依托知识库系统对教育信息的整合与构建，学生可以将已习得的零星的知识点进行扩充，由点至面的不断学习新知识；依托教育资源管理系统中来，教育管理工作者可以合理分配教学资源，让人们从爆炸式的高密度信息中解放出来，真正做到物为己用，因材施教。

3人工智能与农业知识培训的结合

新时代社会经济的发展为国家农业产业的发展翻开了新的篇章，如何加快社会主义农业现代化，促进农业转型，这为新时代的农业知识教育提出了新的要求。另外，近年来劳动力转型的趋势日益显著。随着农业劳动人口数量的减少，为了提高农业生产效率，需要有素质、懂知识的农民投入农业生产中来。因而，对于农业知识培训的革新作为农业现代化建设的重中之重，已被提上日程。

人工智能技术和教育领域融合的不断完善成熟，基于人工智能的农业知识培训正如雨后春笋般涌现，在农业教育培训领域崭露头角。

31人工智能应用于农业知识培训的优势

从我国农业发展的现状看，较之于发达国家，我国农业从业者的基数巨大但是整体受教育程度偏低，农业专业领域的知识匮乏，农业知识教育的推广不仅薄弱，而且效率低下。因此，伴随着信息化时代“互联网+”的新型教育模式对传统教模式的强有力革新，基于人工智能的农业知识培训展示了其强大的威力和优势，具体可以总结为如下两个方面。

311个性化教育针对性强

相比于课堂教学的传统模式，基于人工智能的网上在线教育模式能够为学生个性化地制订学习计划，灵活安排学习时间。这有力地解决了学生参加农业知识培训的时间成本问题，农业从业者可利用闲暇时间自主安排学习。另外，针对于培训者的当前知识水平和培训需求，培训平台可以个性化地安排教学相关领域的专业知识和操作技能。

312教育资源利用率高

我国当前的农业知识培训，教育教师需求数量和实际在岗教师资源极不匹配，具备丰富农业专业知识和农业生产经验的教师数量缺乏，这是导致农业知识培训推广速度缓慢的重要原因。而人工智能为这一问题的解决带来了福音，智能化的教学进程得以让教师从繁重的教学负担中解放。同时，基于网络的课程资源共享可以让先进的农业技术走进千家万户，让学生与优秀农业知识的距离不再遥远。

4平台开发的系统架构

基于人工智能技术，一个合理的农业知识培训平台能够像一个优秀的教师那样具备完备的农业专业知识和优良的教学技能知识，并且能够模拟及扩充教师的教学过程。除此之外，该培训平台还能够准确实时地与学生进行信息交互，有针对性地开展个性化教学，并可以自适应地完成教学效力评估和反馈，不断更新和完善教学内容和教学策略。基于以上分析，该开发平台的系统架构分为学生模型、教师模型、综合数据库模型和人机交互接口四个组成部分，结合下图对每一部分分别进行详细阐述。

41学生模型

学生模型应针对不同的学生，准确地评估学生当前的学习水平，对学生的学习背景、知识水平、知识架构进行诊断和评定，以便有针对性地制订教学方案，进而实施个性化教育。

另外，学生模型需要对学习过程中的学生的学习情况进行记录入库，对教育效果进行评定，从而诊断出当前教学计划是否合适，以便下述教师模型中对教学内容和教学策略的灵活调整。

42教师模型

教师是教学工作开展过程中的主体，一个合理的教师模型应该包括如下三个部分。

教师模型首先完成教学内容的选择，这要根据学生模型中对学生当前的学习水平的评定，并且针对学生既定的学习目标，并从下述知识库中调取对应的内容，为教学的开展做好准备。

在确定了教什么的问题之后，教室模型要确定如何教的问题，即选取合理的教学策略开展教学。教学方式的选择依附于学生模型，而又能根据学生学习情况记录进行反馈动态，不断完善和调整教学策略。

另外，在传统教学模式中，教师传授知识，并能为学生答疑解惑。当学生在学习过程中遇到问题和疑惑时，教师模型应该实时地提供信息支持，为学生提供针对性的帮助。因而教师模型要实现与人机交互接口的实时连接，在问题到来时控制模块驱动应答部分为学生答疑解惑。

43综合数据库模型

综合数据库模块为农业知识培训系统提供数据库支持，主要包括以下三个模块。

知识库模块中分类别地存放着农业领域的专业知识，包括文本、图像、自然语言、多媒体等多个类型的学习知识。一旦教师模型中完成了教学内容的选择，便由此模块中调取相对应的文件开展教学。

专家评估模块用于处理教学过程中的教学效果评价和经验总结，为教师模型中的各个环节的反馈和更新迭代提供数据支持。在一个完善的教学过程，教师需要根据学生的学习效果进行总结和反馈，以此指导下一步的教学内容和策略的更新。

为了对学生阶段性学习的效果进行评估，还需要引入测试考核模块对学生的成绩进行量化考核。测试考核模块中包含学生答题库和成绩测评库，准确检测出开展农业知识培?的作用与效果。

44人机交互接口

基于人工智能的农业知识培训的过程是学生和系统进行交流的过程，所以一个友好的人机接口是系统必不可少的组成部分。在这一模块中，友好的图形用户界面的设计能够帮助学生流畅地接收信息，提高学习效率。同时，借助于人工智能中对语音和图像信号的先进识别技术，人机交互接口可以智能化地接收分析和理解学生的自然语言信息和动作信息，进而为系统提供宝贵的输入信息。

第8篇：人工智能时代的特点范文

关键词 专业出版社；数据库；智能改造；方法

中图分类号TP392 文献标识码A 文章编号 1674-6708（2014）114-0227-02

基于国家宏观调控指导下，文化事业发展水平有了显著的成效，这与出版业发展存在着密切的关联性。出版社是负责文化信息编辑与处理的主要机构，按照书籍、报刊、杂志等要求编辑文献资料，通过出版方式传递给大众。为了适应信息科技发展趋势，专业出版社也要建立更加先进的数据库调控模式，满足高科技出版行业的变革要求。因此，专业出版社数据库实施智能改造，这是行业科技的重点内容。

1 专业出版社

出版社的出版行为是指通过可大量进行内容复制的媒体实现信息传播的一种社会活动。自有文字以后便形成了出版社。正式的出版是随着印刷术的发明，至唐代中叶盛行，古代金文、石刻以及人工抄写、刻绘书籍，是一定意义上的出版。出版社的类型、工作范围和组织机构 出版社的类型，在中国，按隶属关系区分，有中央级出版社和地方出版社。按业务范围区分，有综合性出版社和专业出版社。综合性出版社的出书门类比较多，专业出版社只负责编辑出版一定专业和门类的读物。

2 出版社数据智能化需求

现代出版主要指对以图书、报刊、音像、电子、网络等媒体承载的内容，进行编辑、复制、发行（或网络传播）等处理工作。为了保证专业出版社内工作的高效率，对专业出版社数据库实施智能改造是时代需求。相比于综合出版社，专业出版社承接的数据处理任务更多，对原始数据操控要求更加严格，尤其在文字内容编辑与处理方面，都要做到严格的准确性、标注性、科学性。因此，为了摆脱传统出版办公模式的不足，必须要开发出更加先进的智能化数据库，借助计算机平成大量文字信息的处理，这样可以防止人工审阅失误而造成的常识性错误，提高处理的成功率。

3 专业出版社数据库人工智能改造

从现有出版业行情分析，无论是综合出版社或专业出版社，日常出版都需处理大量的文献信息，这是出版社结构统一性的办公特点。相比于出版操作流程，人工智能技术在应用功能方面具有显著的升级改造，不再局限于单一性的数据处理操作，而是将功能扩大到多个方面的领域。从实际应用状况分析，人工智能技术应用于专业出版社智能改造，主要方式包括：

3.1 处理技术

专业出版社构建新型数据库，为人工智能化提供可靠的平台，大大减小了人工处理数据的工作难度。数据库多样性能够为出版社操作提供更多功能，由单一数据处理发展为多空间操作，把数据处理平台扩展到多个面域，从而实现了数据信息的多元化处理。比如，人工智能三维成像中，让图像信息变得更加形象、直观，编辑人员可以直观地认识文字信息，对后期整编、修改、处理提供了方便。

3.2 传输技术

大数字时代，专业出版社构建数据库是行业需求，如图1。社内数据传输完善了专业出版的数据库系统，从而推动了出版社信息化建设的进程。例如，专业出版社对各类信息收集与处理要求在不断变化，这些是传统计算机系统不具备的功能。新时期人工智能技术呈现了交互性特点，可按照用户要求完成点对点传输、交换，实现了专业出版社资源的共享模式，丰富了文字信息的内容。

图1 数字式出版社平台

3.3 集成技术

人工智能选择集成控制是不可缺少的，让出版社在短时间内完成大量数据处理任务。过去对出版数据库采用了统一式模块，把大量不同数据集中到某一个数据库进行处理，而造成服务器处理速率下降，影响了出版社正常的使用功能。计算机人工智能技术采用集成控制模式，对原始数据分层次、分类别处理，提升了出版社数据库资源的可操作性，带动了数字化出版模式应用。

3.4 载体技术

智能化操作需选择不同的信息载体，使专业出版社操作流程更加顺畅。智能数据库是在无人干涉条件下完成动作，减小了专业出版社手动传输信息的难度。例如，现代计算机人工智能采用声音、动态图像、视频等信息载体，可按照用户设置要求执行传输命令，这就取代了早期人工操控流程，这些都是现代专业出版社数字化改造要求，把信息科技融入到新型出版社系统建设中，大大提高了智能化的水平。

4 结论

专业出版社是随着文化科技水平的提高而逐步发展，随着人们对传播知识的渴望而发展并呈现日强的专业性，编辑人员所面对的文字信息均是专业学科内容，实际出版中严禁出现人工式操作失误。为了改变传统出版办公模式的不足，对专业出版社实施人工智能化改造，能够提升社内办公的整体效率，促进专业出版数据库的智能化发展。本次分析了专业出版社智能化发展趋势，提出人工智能改造综合技术应用方法，显著提升了专业出版社内的办公水平，希望对后续研究有所启发和帮助。

参考文献

[1]程晓龙.数字出版的未来：从“小数据”到“大数据”[N].中国新闻出版报，2013-08-29（5）.

[2]王坤宁，李婧璇.大数据时代：催生出版发行转型升级[N].中国新闻出版报，2013-09-23（7）.

[3]吴湘宁，胡光道，胡成玉，李桂玲1. Oracle 中使用支持向量机的时间序列预测方法[J].计算机工程与应用.

[4]李志鹏，张颖，王甫志.数据仓库与数据仓库性能的提高[J].佳木斯大学学报：自然科学版，2001（1）.

第9篇：人工智能时代的特点范文

人工智能作为一门课程［1］，开设时间距今只有40多年，但发展极为迅猛。人工智能课程的内容涉及计算机科学、数学、系统科学、控制科学、信息科学、心理学、电子学、生物学、语言学等等，几乎所有科学工作者都可以在人工智能中找到自己感兴趣的问题。目前，国内外已有众多高校指定人工智能为计算机科学与技术及其相关专业的主修专业基础课程，它在拓展计算机和自动控制的研究和应用领域方面有着极其诱人的学科发展前景。自2003年起，国内诸多高等院校陆续开设“智能科学与技术”本科专业，同时也有更多高校在传统信息类专业中加大了人工智能课程的课时比重，因此如何提高人工智能课程的教学质量显得尤为重要。? 

本文结合人工智能课程的特点以及自己教学与研究的实践，对本课程的教学进行一些探讨，以期改进人工智能课程教学方法，达到提高本课程教学质量的目的。?? 

一、兼顾课程内容的统一性和差异性?? 

人工智能课程的核心内容主要集中在对基本概念、基本原理、基本方法和重要算法及其应用的认识和理解上，尽管各种基本概念、原理、方法和算法在一定程度上自成体系，但是它们之间又存在着许多内在联系和规律。从这一点来看，人工智能课程与其他很多计算机课程是不同的，这就要求人工智能课程的授课要具有自己的特色。? 

知识表示、知识推理、知识应用是人工智能课程的三大内容，解决任何一个人工智能问题都离不开两个步骤，即知识表示和问题求解。由此，人工智能课程从总体结构上就有了一个比较清晰的脉络，即首先必然要学习各种知识表示方法，然后是利用这些知识进行推理，进而实现知识应用，最终达到问题求解的目的。问题求解又分为基本的问题求解方法和高级问题求解方法。图搜索策略、启发式搜索、消解原理以及规则演绎系统等都属于基本的问题求解方法。计算智能、专家系统、机器学习、自动规划等属于高级问题求解方法。? 

同时，人工智能课程某些章节或者某些方法算法在一定程度上又自成体系。例如，各种不同的知识表示方法不管是数据结构还是表示形式都完全不相同。又例如，人工智能有许多不同的学派［2］，本课程往往同时会介绍不同学派的算法，这些学派在人工智能的基础理论和方法、技术路线等方面是完全不同的，甚至是对立的。? 

这些都要求我们在教学过程中不仅要强调人工智能课程理论的统一性和完整性，又要兼顾各学派的特点，尊重甚至调动学生们对不同人工智能学派及其方法的兴趣。在编写和选用教材时也要注重这一点，我们选用的是蔡自兴教授编写的《人工智能及其应用》系列教材［1,2］，该教材以逻辑主义学派为主线，兼顾引进其他学派的精华内容，具有较强的科学性。 

??二、实施分层次教学?? 

各高校一般同时为计算机相关专业的本科生和研究生开设了人工智能课程，甚至有的非计算机类专业也开设有人工智能课程。不同层次的学生对人工智能课程要求掌握的程度不同，我们首先明确本科生和研究生以及非计算机类专业学生的教学目的和教学内容，做到分层次设计人工智能课程教学?过程。? 

本科阶段的人工智能课程课时量较少，本科层次只需要做到对大部分人工智能概念和算法了解、认识，少部分达到理解层次。本科生一般都是在高年级（三年级下期或者四年级上期）开设人工智能课程，这时已有不少学生准备继续读研或者已经被保研，因此在兼顾全体学生教学层次的同时，要注意给这部分学生足够的相关参考书目，让他们能够利用课余时间广泛深入了解人工智能相关算法，老师在课后还应和他们进行充分讨论，培养他们对人工智能的特别兴趣。? 

非计算机类专业的学生往往需要学习如何利用人工智能知识解决该专业领域内的问题，因此在教学中要尽量有专业针对性地进行教学。例如针对农科类专业，在教学专家系统过程中，我们要求学生参考北京农业信息技术研究中心开发的农业专家系统开发平台（paid5?0）理解并开发与本专业领域相关的简易农业专家系统。? 

给研究生开设人工智能课程要求做到概念理解，基本算法精通，即要求全面、系统地掌握人工智能的基本概念、基本原理、典型方法和若干应用实例，并且能灵活运用所学知识阐述解决实际问题的方法和途径。课程教学中要致力于培养学生分析问题与解决问题的能力，要求研究生将人工智能方法与自己的研究方向相结合，用人工智能方法解决所研究课题中的实际问题，并撰写相关的课程论文，以小型研讨会的形式进行报告交流。实践证明，我们的研究生的人工智能教学效果明显提升，成效突出。 

??三、案例驱动，寓教于乐?? 

采用案例教学是为了充分调动学生的学习兴趣，增强学生学习的自觉性［3］。通过案例教学能把枯燥的人工智能理论知识具体化、形象化，可以使学生更加感性地理解课堂教学内容。这些案例都是以教师所从事的科研项目中的实际应用环境为背景进行阐述的，让学生能在实际环境中理解概念和知识，学会利用人工智能知识去分析和解决实际问题。在教学过程中要选择学生容易接受的案例，体现理论联系实际的特色，激发学生的兴趣。? 

例如，在讲授“计算智能”内容时，我们结合黄河三门峡和小浪底水库水沙联合智能调度系统［4］进行讲解。综合三门峡水库和小浪底水库防洪运用的基本原则、历年调度方案、专家的经验、历年数据和现有的调水调沙数学模型，分别利用模糊决策、神经网络、遗传算法及综合集成方法来实现三门峡、小浪底水库水沙联合调度。? 

又例如为了让学生走近机器人，我们进行了一场机器人展示课，将研究所现有的MOROCS?1（中南一号智能移动机器人）、ASR（广茂达）、AmigoBot（自主移动机器人）、CanDroid（罐头机器人）、MD?375 Rover（人控漫游车）、Fokker D7（人控飞机，1:72）、Rockit OWI?769K（声按、压控火牛机器人）、Hexapod Monster（六足爬行机器人）、Hubo（多机能歌舞机器人）等各类机器人全部拿出来给学生做了功能演示［5］。亲眼看到这么多机器人，同学们都非常兴奋，对人工智能课程的兴趣高涨。? 

在进行案例教学时，引导学生带着问题和求知欲望深入理论的学习，让学生在案例中寻找问题的答案并获取知识。在讲授利用神经网络进行水库调度时，引导学生分析如何确定神经网络的输入端数据，什么是泛化能力以及如何提高神经网络的泛化能力。? 

为了巩固所学内容，可以让学生组成讨论小组对教师提出的论题进行讨论，分小组阐述自己的观点，这样有助于提高学生学习的主动性，还有助于培养学生思考问题的能力和提高理论教学的效果。案例教学的关键在于引导学生利用所学到的理论知识去解释、分析和解决现实案例中的问题，以达到训练学生理论运用和深入理解理论知识的目的。? 

此外，我们挑选了机器人足球、拖拉机扑克牌、中国象棋、五子棋等普遍受人喜爱的智能游戏，让学生亲手设计小型智能游戏软件，在设计的过程中掌握高深的人工智能理论知识，让学生学得会、用得上、记得牢。 

??四、结语?? 

以上谈到的一些教学方法是我们在教学过程中总结体会比较深刻的方面，以供探讨。事实上，要进一步提高人工智能课程的教学质量，还有很多方面需要改革和加强。如不断强调人工智能教师的专业素质，要求他们在讲授好人工智能课程的同时，努力提升出自身的专业素质，给学生一个良好的专业素质导向。其次，在人工智能课程教学过程中还需要有培养实用型人才的教学理念，特别是注重培养有创新意识的实用型人才。注重培养学生的质疑能力，只有通过质疑和提出问题，学生的创新意识才能够得到不断强化，创新思维能力才能够得以不断提高。? 

人工智能学科是一门非常年轻、又非常前沿的学科，有其自身的突出特点，人工智能课程教学必然与其他计算机专业课程教学不同，需要更多的从事人工智能教学的教师在自身的教学实践中不断积累经验，进行广泛的教学交流。 

 

参考文献? 

［1］ 

蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(研究生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2004（8）: 1-4.? 

［2］蔡自兴, 徐光祐. 人工智能及其应用(第三版)(本科生用书)［M］. 北京: 清华大学出版社， 2003（8）:288-290.? 

［3］雷焕贵, 段云青. 中美案例教学的比较［J］. 教育探索， 2010（6）: 150-151.?