智能时代的优势精选(九篇)

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第1篇：智能时代的优势范文

【关键词】大数据；工业4.0；智能船舶水动力

【Abstract】2012 big data（data big） with the promotion of the concept of cloud computing eventually led to the explosion of information. The German government “industry 4” concept put forward， so that it almost raised to the height of the fourth industrial revolution. In October 10th， China’s first big data and smart ship development as the theme of the development of the summit forum held in Beijing， the parties to a lively discussion. In this paper， based on the large data background of hydrodynamic type line design， for example， discusses the intelligent ship will cause a new round of the shipbuilding industry reshuffle.

【Key words】Big data； Industry 4； Intelligent ship hydrodynamics

0 引言

德国政府以大数据时代为背景，在《高技术战略2020》中提出“工业4.0概念，作为一种新概念已经上升到继蒸汽机应用、规模化生产和电气、电子信息技术等三次工业革命后的第四次工业革命的高度，并将推动制造业的转型。今年10月10日，我国首届以大数据和智能船舶发展为主题的发展高峰论坛在京举行，包括政府机关、航运企业、研究院所的专家就运用新技术、新观念、新模式，促进行业转型发展进行了热烈的讨论。

1 什么是大数据时代

大数据是由著名未来学家阿尔文・托夫勒便于在1980年在《第三次浪潮》一书中首次提出，2009年随着互联网信息技术逐步引起关注，并在2012年大数据（big data）随着云计算概念的推广最终带动了信息爆炸。

大数据就是要收集数据“全”，处理数据“快”。所以互联网的普及程度最终会引起大数据时代的来临，因为大数据的本质是海量数据的集中分析，通过各个终端（如平板电脑、手机、信息采集器、手动输入设备等等）在互联网上汇总数据，再通过云计算调动联网计算机进行分析，从而得出客观全面的结论。例如，国际数据公司（IDC）的研究表明，中国2012年的数据是0.355ZB（1ZB=1024EB=1024*1024PB=1024* 1024*1024TB=1024*1024*1024*1024GB），约2.38亿美金的市场，从2010年到2020年数据量预计将会增加50倍，达到40ZB这样一个数量级。

2 大数据时代与船舶领域结合产生了什么

数据的集中分析实际上就是网络和实体的融合，也就是船厂和船东通过网络实现信息连接，以联合的形式共同承担风险，并使利益最大化。同时建造信息、设计信息、船队运营信息、港口信息实时更新，自己不注意的地方可能在对方眼里恰恰就是关键处，这样在建造阶段可以随时按照市场需要做最大努力的调整，例如，判定市场需要进一步降低排放，处在建造阶段的船舶就可以增加或改进节能装置；在运营期内也不会随着买卖关系的结束而中断合作，例如中国远洋运输（集团）公司战略发展部经理高勇军讲述了一个一直让他头疼的问题：从沿海到内地集装箱调运时，有时候有货进没货出，没有货出的时候只能调空箱，这就是港口货物信息与船队信息的沟通问题。如果这种情况长时间得不到解决，作为设计单位就可以根据实际载货量（常规设计按照设计吃水载货量计算，是不考虑纵倾和其他吃水的）作为航速优化的前提。实现联网后可以自动化监测航行时各机器的数据（温度、转速、压力等）、局部振动、全船油耗等数据，所以一方面保证营运安全，另一方面也可以为后续船型的改进提供数据支持。

这样看来船东除了提供数据以外，他们又得到了什么呢？中国船舶工业系统工程研究院院长、中船电子科技有限公司总经理、中国船舶工业集团海洋装备信息智能管理与应用技术创新中心主任张宏军就这个问题说过“我们没有全球服务网络，就走不出国门，如果在全球布很多服务网络，成本又很高，但是在信息时代，船上系统实现自动化互联后，可以最大程度降低风险。”服务网络细化后就可以进一步降低成本，例如在备件方面，我国某些船舶远洋航行，大概有80%的配件原封未动的带回来，因为不知道哪些配件会用到，如果有数值化水池的支持仅需携带20%的配件，如果国外建立集中统一备件站点，甚至可以进一步降低携带的备件率，就更不会产生大量的资金积压。在人员维护方面，也不用大量的高精尖人员跟随，常用问题集中编制手册就可以，另外数据共享、远程连接也可以解决大量问题，避免造成人力资源浪费。

这样大家把所有数据都上传，形成一个不断更新的数字水池，各方各取所需达到资源的合理应用，并最终实现船舶全寿命期的利益最大化。这样的会“思考”的船就是智能化船舶，这个船厂就是智能化船厂，对于营运公司就是全球智能化网络服务，这样系统内各方由“合作者”上升到“伙伴”，通过数值化转型，互联网公司和传统公司的结合，使“队员”竞争变成了“组队”竞争，必将开启船舶行业新一轮的洗牌。

3 水动力性能在智能船舶时代能干什么

目前船舶市场有两个特点，“快”和“细”。首先市场细化，造成局部市场变化更快，船东也需要时间才能抓住这一闪而现的机会，所以留给船舶前期设计的时间就更短了。其次低、中端市场产能过剩，以价格换数量现象严重，所以大批次建造同类船舶的现象已经不可实现，船舶定制化逐渐成为趋势。不是面对船舶市场推出某一线型，而是面对单独船东的需要进行单独投标，这就需要大量的前期设计方案以满足不同的要求。

水动力性能研究属于基础研究的一部分，水动力型线设计是船舶前期设计的核心，在前期竞标的时候不可能进行完整的详细设计，CFD模拟计算和模型试验完毕就可以了。而以前这部分都是专门的船池或线型公司来提供的，大量时间都花费在沟通上，进度也很难控制。

智能船舶时代是建立在数据共享和深度分析的基础上的。对于水动力性能来说，前者相当于船模报告，这需要慢慢积累。后者相当于型线设计，首先得有独立的型线设计能力，大量的方案会产生大量的费用，不可能都由外来公司来完成。

其次市场的特点需要快速的线型设计，公司间大量的沟通时间，往往错失良机。

再次，面对定制化的市场，考虑的因素越来越多（如温度、航线、载货量等），这些都对型线设计提出了新的要求。

大数据时代本身不重要，但是数据更加全面，更容易获得的背景下，带来的是一个大分析时代。以后交易的商品可能不是常规意义上的商品，而是数据库，是三维模型，是数值模拟，行业垄断和信息孤岛将被打破，新一轮洗牌即将开始。联合竞争成为趋势，增强自身的实力，联合强者将预示着集团化竞争的开始。水动力独立设计能力在智能船舶时代，将被大多数船厂所掌握（如大船、江南、沪东等），更多的相关数据使之精细化进一步提高。引用中国远洋运输（集团）公司战略发展部经理高勇军的发言“如果你看不见，瞧不起，看不懂，最后的结果就是来不及，活不了。”

【参考文献】

[1][英].维克托・迈尔・舍恩伯格，肯尼思・库克耶.大数据时代[M].盛杨燕，周涛，译.浙江人民出版社，2015.

[2]涂子沛.浅谈分析大数据的工具――MapReduce.[J].工业控制计算机，2015（4）.

第2篇：智能时代的优势范文

随着通信系统的进步，射频模块和基带之间的数据速率大幅度提高[1]，控制射频模块的基带信号包含AGC(自动增益调节)、APC(自动功率调节)和AFC(自动频率调节)等信息。上述的增益、功率和频率信息都是低误码率通信的基础。

传统解决误码率主要为两种方式：前向纠错码(FEC)或自动重传请求算法(ARQ)，FEC算法会占用相当大的带宽；ARQ算法不会占用额外带宽，但是会因为数据重传请求及响应过程造成较大的时延[2]。其他算法，包括CRC校验算法[7]等，也有较为广泛的应用。

一个无线终端系统可分为3个部分：通信基带模块(以下简称 CBM)，射频模块控制电路(以下简称CRMCC)和通信射频模块(以下简称CRM)。如图1所示，CBM负责信源编码和信源解码，CRMCC接收CBM的基带控制信号(以下简称BCS)，生成射频模块控制信号(以下简称RFCS)，以RFCS控制通信射频模块(CRM)，并且向CBM返回信号接收回馈信息(以下简称SRCFM)。而射频模块(包括天线)在RMCS的控制下，接收基带传输的通信数据，负责信道编码与信道解码。

BCS信号的错误模型分析及常见纠错算法

一个标准的SPI时序信号[3～7]如图2上半部分“正常SPI信号示意”所示，其中的DATA信号为最高有效位(以下简称MSB)优先传输，其中“原始DATA信号”电平所传输信号为8位二进制数据0b00101011(以十六进制表示为0x2B，以十进制表示为43)。

如图2下半部所示，相对于同样质量的DATA信号，由于CLK信号和～CS信号的错位(相对DATA信号)，最高位的“0”没有被采样，由于DATA信号在其他时间保持在高电平，最后的采样结果为8位二进制数据0b01010111(以十六进制表示为0x57，以十进制表示为87)。如果此数据用来控制射频信号增益(功率)，则数据从43误传为87，对于功率信号，其增益将增加约15848倍(

)，这将对通信系统将造成非常严重的影响。

由于移动通信尤其是高速移动通信的特点，随着终端和基站之间的距离和噪音因素的快速变换(进出树木或水泥建筑)，AGC、APC和AFC参数都需要高频率的修正设置。对于上述出现的传输错误和信号数值跳变，CRMCC必须做出及时而正确的反应。为解决基带和射频模块之间的误码问题，当前主要采用两种算法：FEC算法[1～4]与ARQ算法[2]。

ARQ算法有三种典型技术：停止等待方式(SW-ARQ)、回退N步方式(GBN-ARQ)以及选择重传方式(SRARQ)等。其中GBN-ARQ及SR-ARQ在一般环境下工作得相当好，但应用于射频控制模块尤其是下一代移动通信中时，收发切换的小时间间隔(LTE系统中为5ms)使得等待回传数据很难实现，也限制了ARQ算法在未来应用中的实现[5]。

常见的FEC算法包括卷积码、Turbo码、LDPC码和RS码等。上述FEC码在实际实现中使用的码率通常为1/2、3/4等，也即其码率为原始码率的200%和133%，都需要占有大量额外的带宽，对于信道有限的通信射频控制模块，亦较难实现[5]。

一种带有自适应纠错功能的通信射频模块控制电路

为解决上述射频通信控制电路的误码问题，我们提出了一种带有自纠错功能的通信射频模块控制电路(CRMCC)。如图3所示，本文提出的CRMCC在结构上包括：信号接收单元(以下简称SRU)、信号接收情况反馈单元(以下简称SRSFU)、信号阈值控制单元(以下简称STCU)、信号数值滤波单元(以下简称SVFU)、控制数值存储单元(以下简称CVSU)、控制信号生成使能单元(以下简称CSGEU)和控制信号生成单元(以下简称CSGU)。

在下文中，我们将首先介绍本文提出的CMRCC架构中的各组成部分，然后对本文所提架构的处理流程做出介绍。

信号接收单元(SRU)内部包含相应基带控制信号相应波形的解码电路，对输入的基带控制信号进行接收并传递给SRSFU。信号接收情况反馈单元(SRSFU)对信号接收单元的接收情况进行监控，并将信号数值传送给STCU，SRSFU同时接收来自STCU的信息(数值超出阈值信息)并反馈给基带。

信号阈值控制单元(STCU)接收来自SRSFU的信号数值，单元内有初始化的阈值信息(包括信号数值比较阈值和信号误差计数阈值)、信号误差计数寄存器和数值缓存寄存器和比较单元。STCU在每次接收到有效数据后都会判断当前数据是否使能，并通知CSGEU。此外，信号阈值控制单元还接收从SVFU写入的滤波后数据存入缓存，以待下一次收到有效信号时与之对比。

数值信号滤波单元(SVFU)接收STCU传送的数据，单元内部有滤波器单元。滤波器单元包括固定或可配置的系数单元。每次STCU接收到有效信号并传输至SCFU后，SVFU将读取CVSU中的数据并逐个乘以对应系数并计算出滤波结果。信号数值滤波单元计算滤波结果后将数值存在CVSU中。

控制数值存储单元(CVSU)提供了两个读写端口，同时可供SVFU和CSGEU写入和读取数据。CVSU同时根据信号接收SRSFU的标示情况修正数值的存储。控制信号生成使能单元(CSGEU)接收STCU给出的通知信号，若STCU通知当前信号使能，则CSGEU生成使能信号，反之则不生成使能信号。

控制信号生成单元(CSGU)包含相应通信射频模块所需控制信号生成电路，CSGU在每一周期读取CVSU和CSGEU的信息，若CSGEU给出使能信号，则CSGU读取CVSU中的相应数据并生成相应射频控制信号。

第3篇：智能时代的优势范文

【关键词】大数据时代；人工智能；计算机网络技术

引言

科学技术的飞速发展，使计算机网络成为人们生活和工作的重要组成部分。在计算机应用领域，将人工智能与大数据进行融合，可有效解决计算机网络管理中安全性的问题。然而，在大数据时代背景下，由于人工智能技术的发展仍处在探索阶段，在计算机网络技术中的应用还存在许多问题。基于此，深度探讨人工智能应用优势，并针对人工智能在计算机网络技术中的应用提出几点建议，具有十分重要的意义。

1大数据时代人工智能技术的含义及应用优势

1.1大数据下的人工智能技术

人工智能作为计算机技术体系下的分支，是一门融合开发和研究为一体，主要作用于开发人类智慧所应用的科学技术。在人工智能不断发展的历程中，对于人工智能的探索逐渐延伸至管理学、语言学、社会学等学科，使人工智能能够更好地接近人类大脑，完成对社会中存在各类要素和信息的采集，并模拟出人脑对图像和声音出现的反应。在大数据时代背景下，人工智能可借助大数据内容多和规模大的特征，替代人们完成部分工作，为人们生活和生产提供便利，以进一步增强人们的幸福感。人工智能与大数据的配合，可将人类思考习惯进行数字化处理，并完成对数据的储存。在未来发展中，人工智能可实现对人类日常生活的复制，实现机械化的自动操作和控制。通过大数据和人工智能的相互配合，可为人类和技术的发展提供更广阔的空间。1.2大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用优势在大数据时代背景下，人工智能在计算机网络技术中应用所体现的优势，主要体现在以下几方面：①完成对信息的预测，在计算机网络运行中，要想提升运转速度就要及时处理系统中存在的模糊数据，但对于这部分信息价值的辨别存在一定的难度。如依照传统处理方法会增加系统运行成本，对系统造成影响。在大数据时代人工智能的干预，可依据模糊分析理论更有效辨别信息价值，完成对信息的预见，进而实现计算机网络运行效率的提高。②增加网络监管能力，计算机系统的快速发展使得计算机网络结构日趋复杂，为网络监管带来难度。而人工智能的参与可实现对网络的分类管理，不但提升管理的效果和能力，还为网络营造更加安全的环境。③人工智能强化数据整合，在人工智能和大数据相互协作下，对于计算机网络空间中存在的信息进行快速整合，完成对各类资源的有效配置。还可加快资源整合的速度，减少资源的消耗，降低计算机网络的运行成本。

2大数据时代下人工智能在计算机网络技术中的应用对策

2.1计算机网络安全管理中人工智能的参与

①在计算机网络网络安全入侵检测中应用人工智能。在大数据时代下，计算机网络环境日趋复杂，各类病毒和木马的入侵可对网络造成不可逆的影响。而在计算机网络管理中应用人工智能，可通过对以往入侵情况的分析，建立数据集成的系统，通过数据编码将入侵特征进行编码转换，在系统中储存完整的信息。一旦计算机网络出现入侵系统的情况，对网络安全造成威胁，系统就可依据设定对入侵类型进行辨别，并完成安全处理，保障计算机系统和网络的安全。②数据挖掘技术在计算机网络安全管理中的应用。数据挖掘主要是指将网络从主机会话中分离出来，并通过对网络控制实现计算的规范化，并将其产生的数据储存到数据库中，在遇到网络风险时就能完成数据的辨别。③人工神经模拟。人工智能的模拟技术可模仿人类大脑的思考和处理逻辑，在网络运行中，可对噪声等要素进行识别，并通过检测，完成对网络的安全性检查，提升网络运行安全性，提升检测的质量。④危险信息拦截和垃圾处理。在计算机网络安全管理中，人工智能可在网络系统中建立智能防火墙，对部分危险信息进行识别，并完成拦截。还可在系统设置访问权限，提升安全防控的效果。同时，在垃圾处理方面，人工智能和大数据的相互配合，可实现对网络遗留数据痕迹和垃圾的检测，快速找到包含病毒的文件，并在人工智能处理模式下完成病毒的处理，消除网络中存在的安全隐患。另外，人工智能可完成对系统资源的扫描，通过对信息的分析和处理，将数字化数据反馈给用户，使用户更加直接地了解计算机网络的运行状况，为进一步保障计算机网络安全提供帮助。

2.2计算机网络管理系统中人工智能的导入

①系统数据库技术。在计算机网络系统中，利用人工智能技术将计算机系统运行的内容转化为数据，将简单内容在变为复杂的程序，在运行中对其进行不断的优化，找到有效的运行方式，实现对系统对有效的管理。这种人工智能和大数据的相互配合，可有效弥补传统数据加工在内容逻辑性方面的缺陷，并通过数据库的建立，使得计算机网络系统在运行速度和储存空间方面都得到提升。②智能问答技术。在计算机网络搜索功能中，人工智能技术的参与可使得用户利用部分有效信息就能获得海量的资源，提升网络资源的使用效率。这种智能问答方式主要以简单指令为核心，通过对关键词的识别在海量数据中快速筛选到相关的资料，获取到用户需要的内容。这种工作方式可减少搜索的时间，完成对资源的合理应用。比如，用户在搜索栏中输入“流行乐”，当下在音乐市场中流行的乐曲都能显示出来，并带出“流行乐”相关的搜索标签，找到更多相关的信息和数据，减少搜索的时间，并提升搜索的整体质量。③智能技术。计算机网络系统可完整记录用户的搜索数据，并从海量资源中挑选出相关内容，完成对用户的精准推送，这种服务的机制，可减低用户大量搜索的时间，并在短时间内找到更有效的相关信息，提升计算机网络系统的应用效果，带给人们更多的便利和帮助。

2.3计算机网络运营系统中人工智能的支持

目前，计算机网络与行业领域的深度融合，奠定了计算机网络的发展基础。同时计算机网络所支持的各类平台，可为整体网络管理工作的开展提供对接渠道，依托于信息传输机制，可有效提高数据传输的时效性，进一步为行业的发展提供保障。（1）在企业管理方面。大多数企业在运行过程中，将产生大量的数据信息，有价值与无价值的信息将呈现出同步传输的模式，计算机网络系统的应用，则是对此类数据信息进行有效整合与分类，为管理人员提供一定的信息决策支持。人工智能的融合，对于原有的计算机网络运营系统来讲，则可有效建立起一种基于人工智能实现的运算环境，通过大数据技术的价值信息挖掘、神经网络与模糊网络的精密算法等，可有效提高数据信息的统计能力，以此来节约企业资金成本的投入。此类人工之能的导入可为企业经济管理建立一种数据运营框架，在相关信息的输入下，可按照有序性的运算模式实现数据的分析，进而提高企业自身的运营质量。（2）在教育教学方面。计算机网络与教育领域的结合，是我国教育改革的一个重要实现载体，通过网络海量资源的支持，可为学生提供更为全面的信息。例如，以人工智能技术为载体的信息分配机制，其可有效建立起一智能化数据体系，学生通过网络进行作答时，计算机系统的分配机制可依据学生作答情况，将各类信息进行精准记录。同时，平台本身还可依据学生的作答信息进行学习行为方面的预期分析，然后针对某一时间点下数据信息呈现出的异常特性来分析出学生学习行为的发展方向，并将此类信息及时反馈到系统中。通过此类信息的正确界定，可对教师的教学行为以及学生的学习行为等进行有效规范。人工智能的支持下，可令计算机网络呈现出智能化运作的特性，对于当前信息时代的发展态势来讲，智能化、自动化的运营模式在行业领域中属于一种必然导向，为此，应针对行业本身的需求，界定出技术的应用形式，以此来发挥出技术应有的价值效果。

第4篇：智能时代的优势范文

ABC成为时代主题

百度大脑优势独显

百度总裁张亚勤在大会致辞环节分享了对于云计算、人工智能和大数据等领域未来发展的深刻思考。

张亚勤说，百度云拥有百度大脑的支持，是百度云最独特、最重要的优势。百度大脑是百度云的核心引擎，而百度云是百度大脑的云化，为前者提供了神经元和数据训练源。通过深度学习和机器学习技术，百度在语音、图像、自然语言处理等方面取得世界领先成果。

此次峰会以ABC SUMMIT为名， 即是AI，Big Data，Cloud Computing。百度通过开放共享自身领先的技术能力，让云智数成为所有企业的基础能力，推动各行各业开始进入ABC时代。

对于未来信息科技发展的趋势，张亚勤表示，由云计算和人工智能组成的ABC将成为一个时代的主题。以云计算为基础，以人工智能为中枢，以大数据为依托，ABC将深度结合并改造传统行业，真正地提升每一个企业的运营效率，释放商业潜能，创造全新机遇。

截至目前，百度云已经和超过三万家企业展开合作，也陆续渗透到物流、医疗、教育、营销、金融等关系到百姓生活的各个行业中，让服务开始真正智能化。云智数三位一体的云服务结构可以为客户提供业务可持续发展的动力引擎。

以“智”为谋天智平台

会上，百度云重磅了最新的人工智能平台――天智。天智底层为百度云计算，由感知平台、机器学习平台和深度学习平台三部分组成，为不同需求的客户提供全面的人工智能服务。这也是继“天算”、“天像”和“天工”三大平台后，百度云的第四大平台级解决方案。至此，百度云实现了人工智能、智能大数据、智能多媒体和智能物联网全方位的智能平台服务。

感知平台主要包括图像技术（文字识别和人脸识别）、语音技术（语音识别、语音合成和声纹识别）和自然语言处理（NLP Cloud），可以应用于智能客服、身份验证、内容审核等场景，应用开发者可针对特定场景的应用直接调用API。

在这些技术方面，百度均处于行业领先地位。其中百度语音识别入选2016年MIT十大突破性技术，中文识别准确率达到97%。机器学习平台是百度云端托管的机器学习服务，可以打通机器学习全流程，内置20多种高性能算法，并开放Spark MLlib；同时支持百度用户画像数据，并提供多种应用场景模版。

深度学习平台具有灵活、高效、可伸缩、开源等特点。它支持多种神经网络结构和优化算法以及自定义网络配置，对于计算、存储、架构、通信等多方面多了细致优化。它支持多核、多GPU、多机环境，其Paddle内部技术已经使用成熟，并实现对全球开发者的开放。深度学习平台适用于精通深度学习的数据科学家，针对企业或研究部门的特定项目，需要大量的客户标注数据。

交通领域变革在即

智能交通时代来临

作为一家以技术驱动为核心竞争力的公司，百度通过百度云分享自身在云计算、大数据和人工智能等领域的技术优势，通过构建可以计算、分析、处理庞大交通数据的“交通大脑”，打破海陆空以及行政区域的限制，实时抓取散落在各个路面交通、地下交通、空中航线的海量数据。

同时通过百度拥有的全球最大规模的深度神经网络、最大深度机器学习开源平台，对交通大数据的有效归类、提取、利用，实现多系统配合协调，建立起一个更安全、更高效、更准确的智能交通体系。

百度副总裁王路与太原铁路局局长赵春雷、南方航空电子商务部副总经理王景成、中国海事局曾辉共同智能交通生B联盟，这也是国内首个覆盖陆海空车的智能交通生态联盟。

借助百度云计算、人工智能和大数据技术优势，构建“交通大脑”，与合作伙伴一起促进交通运输领域的技术创新和应用，发展智能交通，推动交通运输更智能、更高效、更安全地运行和发展。目前，诸多合作已在进行中。相信随着合作的深入，必将改变交通现状，推动中国智能交通的 发展。

在与太原铁路局的合作中，双方共建国内首家集铁路、航空和公路三位一体多式联运的物流云平台。通过百度云的接入，该平台可打通货物在公路、铁路、航空的运送及仓储信息；并利用大数据进行资源调配，通过人工智能深度学习物流管理，优化调度效率可达59%。

另一方面，百度云还将与中国南方航空共同推进智能航空计划，将通过大数据实现对于航班、旅客、机票、航站楼、天气等信息的综合分析调度。同时共同推进大数据营销、新一代信息技术和百度云的推广应用、消费信贷等多方面的合作探索，为用户打造一站式的智能出行服务平台。

同样基于百度云技术，将通过与中国海事局的合作，海事港口、船舶及相关水上设施信息也将实现联通和数据的共享，加强程控，降低成本，合力提升海运管控能力。

从陆地到海洋再到空中，百度云并不满足于交通体系的立体扩张，还要创造全新的交通方式。百度目前正在推进可以感知车辆行驶、预测交通状况的智能汽车和无人汽车的发展。百度无人车已成为国内外瞩目的前沿科技代表，在去年完成了实地路测，并在今年的乌镇峰会上再次亮相。

在智能汽车的商业化方面，百度已与国内知名商用车企业福田汽车达成战略合作。未来，百度将与福田汽车在汽车大数据、智能驾驶领域深入合作，开发出更多具备智能驾驶的商用车产品。

云计算、人工智能和大数据已成为新一轮产业革命的核心驱动力，百度云将透过云生态下的“交通大脑”，依托智能交通生态联盟，加强行业合作，挖掘数据中的更多价值，推进智能交通的全面云端化，突破前所未及的高度，让智能、计算无限可能。

写在最后

2016是百度云计算的元年，基于基础云、天算、天像、天工已经有80+款产品。下一步，人工智能已经成为百度的核心战略。

百度大脑“天智”――人工智能平台也应运而生，内容包括：

首先，感知平台，包括图像技术、语音技术、自然语言处理等技术，代表着耳口心相结合的“聪”。

其次，机器学习平台，包括打通机器学习全流程、内置20多种高性能算法、支持Spark MLlib、用户画像数据、多种应用场景模板的机器学习平台。

第5篇：智能时代的优势范文

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6篇：智能时代的优势范文

关键词：智能制造；机械装备制造；产业转型

中图分类号：F426.4 文献标识码：A 文章编号：1671-2064（2017）01-0232-02

于2015年5月8月总理提出《中国制造2025》，而其主要的核心则为智能制造。因此，当前我国的发展趋势主要为智能制造。智能制造的提出有效的推动了我国信息产业化的发展，同时，智能制造也成为工业化转型的目标。在提升国民经济的过程中，智能制造发挥重要的作用，所以，机械装备在转型的过程中，需要明确智能制造的涵义，进而根据智能制造的优势，提升自身的内在竞争力，而这也就充分的表面，在转变机械装备制造的过程中要主抓智能制造。

1 智能制造是机械装备制造产业转型升级关键

1.1 智能制造

所谓智能制造，就是人类通过先进的科学技术研制出一种智能系统，尤其智能系统与人类合作完成一些任务，而其智能系统具有分析、判断、决策等多种功能。人类会通过与智能制造的合作，去探索人类大脑无法延伸的东西。而人类也会充分的利用智能制造去完成更多的工作，这种智能制造有效的代替了脑力劳动。

1.2 智能制造性质

作为新兴时代的产品，其新颖性独特性的概念更加得到人们的关注与认可，其主要具有自动化的功能，它可以不断的通过更新增强柔韧性，智能化和高度集成化使得智能制造的装置更加具有特色。其外，智能制造的装备也比较高端，其装备具有感知、决策、执行等多种功能，而且能储存大量的信息，以便于人类的使用。这种绿色制造产品，充分的快速的实现了信息化的转变，并在一定程度上帮助人们提升了工作效率，也为人类带来了巨大的经济效益。

1.3 智能制造对机械装备制造产业转型的重要性

当今时代，机械装备在市场的竞争力越来越激烈，机械装备要想在市场中占据有利地位，并且能深入发展，就要能跟上时代的步伐，在新的时代中发展并进行变革，这样才能凸显出自身的价值和地位，也才可以稳定于市场中。因而，对于机械装备而言，智能制造使其转型的重要途径。

2 机械装备制造的发展状况

以某地为主要实例，其地区在转变机械制造的过程中仍在采用传统的方法，即便这种传统的方式为机械产业带来了良好的经济效益，但却无法做到与时俱进，其中仍然存在大量的弊端，此地区作为机械制造生产的主要产地，其生产方式和产生的效益影响着国内的经济。为了确保政府制定的正常能继续扶持机械制造产业的发展，相关企业也应主动积极改变当前的工作现状。以智能制造为主，对产业结构进行相应的调整，使其能够逐步的形成具有影响力的产业，如数控机床、先进粮机装备，特种电力装备等相关的产业装备都能成为当前机械a业发展的目标。此外，伴随着近几年科技的机器人、互联网+、的产生，为相关引进大量人才，从中得知，不同层次的人才如何推动其机械装备的发展[1]。尽管本地区已经在合理的利用智能制造对机械装备进行转型，但由于大部分企业对于智能制造缺乏了解，进而导致企业在运用智能制造的过程中仍让存在大量的问题，而问题主要集中于以下几个方面：

2.1 研发能力较为薄弱

自主研发是当今时展的新兴的趋势，只有自主研发的产品才能速度的深入市场，而这也就充分的说明自主研发的重要性，但目前，智能制造在促进机械装备转型的过程中，并没有合理的做到自主研发，而是采用破旧的产品，进而导致智能制造无法在机械装备中发挥主要的作用[3]。

2.2 创新能力较弱

据研究，目前我国对于机械装备的创新并没有符合智能制造的要求，在技术装备和基础零件方面，其创新能力都比较薄弱，大部分机械装备在生产的过程中都缺乏可靠的依靠力，从而使得整个创新能力无法得到显著的提升。

2.3 企业缺乏动力

由于大部分机械装备在转型的过程中会遇到多种困难，进而使得部分企业缺乏积极的转变动力，在转型的过程中没有制定先进的方案和策略，也缺乏完善的管理方案，从而影响机械装备转型的效率[2]。

3 针对智能制造促进机械装备转型的策略

3.1 明确转型方案，确定转型目标

在利用智能制造促进机械装备转型的过程中，首先，相关部门要对市场进行调研，要能充分的了解机械装备在市场中情况，进而结合实际发展状况，合理的使用智能制造。但在此过程中，相关部门需要注重顶层设计，构建转型结构，明确转型方案，从而在转型时能够更加具有规范性和秩序性，这对于一个产业而言十分有利。另一方面，要想促进机械装备转型的效率。相关部门应引进科技人才，并形成一个完整的团队，促进团队之间的合作探究，加强对团队成员的培训，提升整个团队的素质。

3.2 抢占先机产业，抓住关键点

在进一步对机械装备进行改进时，相关部门要形成正确的改革观念，以创新的视角，寻找转型方向，并明确转型目标，进而抓住转型的主要关键点，这样企业就能着重的朝着转型方向发展。企业必须要为机械装备的转型的打通道路，只有真正的实现科技创新，才能赢得良好的成果。其次，企业要能大力发展新一代的产品，让能在信息化的时代中，积极的展开行动，并保证工作人员能进一步对产业的产品进行研究，进而建立完整的机制体制。与此同时，合作也是当前机械装备转型的关键点，企业要能与用户进行合作，从用户的反馈中获取大量的信息量，并让用户参与到其中，对产品进行研发、设计等，这样用户得到新的体验，就能为企业提供比较实际的信息，久而久之，企业就能增强研制效率。

4 结语

总而言之，在利用智能制造促进机械装备转型的过程中，企业必须要找到一条合适的道路，并在此道路上，探索更多有利于机械装备转型的方案，进而结合方案，进而人才引进，人才培养，只有这样，才能推动机械装备的发展，也才能保障机械转变在转型的过程中能为企业营造良好的经济条件，确保企业能健康的成长与发展。

参考文献：

[1]田伟.中国机械装备制造业国际化战略研究[J].经济研究导刊，2014（13）：12-34.

第7篇：智能时代的优势范文

关键词：智能时代；传媒专业；智慧教育；生态系统构建

智能时代正在构筑一个崭新的数字化立体化环境，重塑和勾勒传媒行业的未来生态图景，作为实践性较强的传媒教育急需重新审视专业定位及行业人才需求，为专业变革注入新的活力和能量。智慧教育是智能时代背景下催生和倡导的新型教学形态，其教学理念的前沿性、教学工具的智能化、教学场景的交互式正在引发新一轮教育改革浪潮。传媒专业建设需与时俱进，与当下科学技术的发展和行业实践的进步相适应和匹配，运用智慧教育在多个层面和维度打破传媒专业发展桎梏并助力传媒专业学科再造、教学创新、师资专业和人才优化。

一、智慧教育的产生与运用

“智慧教育”的概念起源于2008年，其核心旨要是借助信息化技术让万事万物实现感知化、互联化和智能化。近年来，国家出台相关政策鼓励和推动智能技术运用于教育实践，支持以智能技术为基础，依托各类信息化设备及平台，积极开展智慧教育创新研究和示范，推动智能技术支持下教育模式变革和生态重构。[1]进入2020年，5G技术开始全面运用，其迅捷的速度、强大的容量、极致的体验为智能化运用提供技术支撑和运作基础，智能时代赋能智慧教育已进入高速发展阶段。智慧教育本质是一种智能化知识传播模式，以智能技术的融合为优势，以教师智慧实践为支撑，以学生智慧发展为旨归，主要解决教学设备落后、师资力量匮乏、教学资源不均等问题，其目的是优化教学过程，提高学生信息素养，促进教育现代化的发展进程。目前智慧教育的应用有以下几个维度：一是智慧教育工具的应用。先进的教学工具是提高智能教育效率的有效手段；二是智慧教育环境的建设。实现智慧教育过程的交互与渗透；三是智慧教育资源的开发。促进优质教学资源共享，实现课程资源的均衡分配；四是智慧教育策略的实施。包括宏观的教育制度策略和微观的教学环节策略两个方面。

二、智慧教育运用于传媒专业的价值与意义

新文科时代，传媒教育应真正践行新闻观中与时俱进的精神，重视科技前沿动态，顺应时代的发展潮流。智慧教育本质是一种智能化知识传播模式，以智能技术的融合为优势，以教师智慧实践为支撑，以学生智慧发展为旨归，主要解决教学设备落后、师资力量匮乏、教学资源不均等问题，其目的是优化教学过程，提高学生信息素养，促进教育现代化的发展进程，是实现传媒专业新文科建设的有效途径和手段。对于传媒专业未来的发展前景具有重大的价值和意义。

（一）服务国家战略和新兴产业

传媒专业智慧教育的实践和改革是落实教育部实施卓越新闻传播人才教育培养计划2.0的集中体现，是对新闻观教育新局面的开创，是对国家传媒教育“顶层设计”的贯彻落实。同时，伴随着传媒行业的裂变和升级，智慧教育的精准教学模式实现与新兴行业人才资源的优化配置。

（二）构建传媒专业智能教育范式

智慧教育有助于传媒专业主动适应智能化社会变革，及时融入技术变革的新趋势，更新课程设置、重构教学内容、创新教学形式，实现教学模式的多样化和立体化，打造国家级一流课程，形成智能教育新范式。

（三）优化传媒专业师资力量

智慧教育有利于激活教师的流动机制，促进教学主体的多元化。基于传媒专业的交叉融合特性，智慧教育模式下的传媒教师将获得极大丰富，主要有三个来源：第一，吸纳其他学科背景的教师，综合运用线上线下的教学资源；第二，传媒行业一线教师，丰富实践教学；第三，经过培训和调整的传媒专业教师。

（四）培养卓越型创新型传媒人才

智慧教育能够深度实践产学一体化人才培养模式，构建具有传媒特色的人才培养方案，实现传媒专业在课堂教学、实践训练和学术研究等环节的改革创新，培养既懂传媒业发展规律又适应新传播环境的宽口径厚基础高素质的卓越创新型传媒人才。

三、智能时代背景下传媒专业智慧教育生态系统构建机制

传媒专业与国家政治、经济、技术等因素联系紧密，具有边缘性、交叉性和实践性等特征。智慧教育是实现传媒专业信息化和现代化的重要方向，是传媒专业从传统教学到智慧型教学转型的必然选择，传媒类专业智慧教育系统机制建设主要内容包括专业结构模式、专业资源构成、专业运作效率三个层面。

（一）智慧教育层次机制：革新传媒专业结构模式

智慧教育的层次机制围绕宏观、中观和微观三个层面，考察教育结构要素的相互关系和运行模式。教育的宏观层次与社会环境关系密切，是教育体系总体结构的集中体现；教育的中观层次是从学校职能组织入手，制定科学化、规范化、制度化的教学环节，是对教学过程的强化和管控；教育的微观层次是将宏观的共性要求和中观的个性要求有机融合并落实到具体的教学活动过程中。传媒专业结构革新以智慧教育的层次机制为准则，从宏观层次、中观层次、微观层次三个维度深入认识和理解传媒专业改革背景，借助智慧教育的优势，注重国家层面的“顶层设计”思路，挂钩传媒专业行业发展现实，依托智慧设施建设、智能化管理模式及教育系统，囿于外部环境—学校组织—教学主客体之间的多维交互，生成和建立传媒专业智慧管理和多重机制。

（二）智慧教育形式机制：调整传媒专业资源构成

智慧教育的形式机制是从教育形式的角度探索教学活动各要素间的资源构成。首先，是教学环境的资源构成，智慧教育环境主要包括物理环境、在线学习环境两个方面。在“智慧＋”背景下，智慧教育能够实现教育环境的智能感知、管理和控制，使教学过程由传统的平面、静态、单一场景转换为立体、生动、多维的交互呈示；[2]其次，是教学方式的资源构成，例如应用较为深广的翻转课堂、慕课、微课等，从本质而言，这类课程是在原有传统课堂面授教学的基础上，利用智能化工具实现教学资源的重组和调整；最后，是师资力量的构成，让行业资深从业者走进校园，加强学术型师资与业界师资相融合，实现师资资源的丰富和多元。图1传媒专业智慧教育形式机制智能时代使传统传媒专业教育工业时代特征、信息孤岛等壁垒日益凸显，专业资源构成混乱与异化。传媒专业建设需从智慧教育的形式机制着手，从教学环境、教学方式、师资力量三个层面进行资源的重新匹配和融合。线下物理教学环境与线上智能化工具的使用实现教学环境的重构；学术型师资和传媒业界师资的融合，实现教学资源的合理利用和多元化呈现。最终，提升传媒教育服务品质，消除信息孤岛和资源堰塞湖，实现传媒教育机制的协同发展。如图1所示。

（三）智慧教育功能机制：提升传媒专业运作效率

传统的教育功能机制包括激励机制、制约机制和保障机制，存在机制效率低下且缺乏适应能力等问题，条分缕析的标准化流程和按部就班的机械化运作远离了智慧教育的场域。智慧教育改变了这种局面，从行政化、程式化走向弹性化、自发化，激发教育活动和热情。激励机制调动教育主客体积极性，是推进教育进程的基本保证；制约机制是教育体系各部门间的分权和制衡，为教育运行提供自由环境；保障机制包括两种形式：一是教育经费、技术设备等物质保障。二是学校观念、政策的支持和推动。传媒专业应发挥智慧教育功能机制的效用，提升传媒专业运作效率。首先，运用形成性评价，形成激励机制。形成性评价是智慧教育的新型教学评价方式，具备连续反馈、及时改进和形成激励的功能，有助于增强教与学的活力和弹性；其次，传媒专业具有高度开放性、实战性等特征，组织机构应遵循传媒专业发展规律，破除束缚其改革发展的机制障碍，激发教学科研人员的积极性和主动性；最后，加强传媒专业与业界联系，投入资金支持，加强传媒专业与业界对话和合作，保障智慧教育平台建设、深耕智慧教育文化赋能。如图2所示。

四、智能时代背景传媒专业智慧教育生态系统构建路径

面对智能时代的冲击和挑战，传媒专业智慧教育生态系统的构建一方面要坚守学科立命之本，遵循专业发展逻辑和旨趣；另一方面需以行业动向为依托，培养适应时代和社会需求的人才为宗旨。其构建路径如下。

（一）运用智慧平台，架构跨界与融合的传媒专业生态体系

智慧平台是集成智慧教学终端和学习工具的综合学习设备，具有支持数据分析的泛在网络连接系统和汇聚多方资源的全面向交互能力。[3]例如：雨课堂、超星学习通、科大讯飞智学网等。智慧平台形式多样，包含在线课程课、拓展资源、教辅材料、测试题库动画教学工具等。智慧平台横向可以打通学科专业各领域资源，建设完整资源库；纵向服务于专业教学的各个成员，将教学过程完美串联。传媒专业需要借助智慧资源平台实现生态体系的重新架构。通过智慧资源平台渗透数学、哲学、经济、人工智能等领域，促进传媒专业与这些学科的交叉与融合，使传媒专业由工业化走入智能化。同时，实现教师对传媒专业优质学科融合教学资源的呈现和分享，优化学习过程完善学生深度学习体系。

（二）建设智慧教室，打造智慧化立体化传媒专业学习空间

智慧教室，是顺应智能时代新时代要求用于开放远程教育领域，利用智能技术、云计算技术、物联网技术等建立的信息化学习空间，包括标准智慧教室、研讨型智慧教室、阶梯智慧教室等形式和跨校区协作智慧教室等形式，每种形式的智慧教室各有优势（如图3）。智慧教室作为学生学习的空间和场域，其设计应根据不同学科专业的特征，体现服务教学的基本思路；其价值需通过对具体学习过程的支持来体现。总而言之，智慧教室应满足教与学的个性化需求,灵活而富有弹性的实施学习活动。[4]图3智慧教室的类型按照智慧学习空间的构成形式，传媒专业学习空间以智慧教室的建设为核心和基础：一是建立传媒教学智慧教室，多屏互动的教学场景实现学生与教师的深度交流，以学习者为中心的多感官体验能够提升学习能力和激发学习热情。智慧教室的参与感和实践导向有利于传媒创新创业课程的展开，例如互联网创业、传媒运营创新、媒体策划与创意等课程；二是开展虚拟仿真教学项目，例如浙江传媒学院的多讯道导播虚拟仿真实验，山东大学“基于多角色扮演的新闻交互式演练”虚拟仿真实验教学，虚拟仿真项目是传媒专业实验教学内容与技术更新的着力点，对传媒实验教学全媒体化、平台化、信息化有积极意义。

（三）完善智慧教育服务，搭建综合性个性化传媒专业服务体系

智慧教育的出发点和归宿是为学习者和教学者提供个性化、智能化的教学服务。智慧教育服务一方面要能通过联接教学社群、知识库和学情分析等方式接受学习者对教学的反馈，促进教学方法和教学内容的演进；另一方面要依托智慧教育云，为学习者提供符合智慧教育特征的个性化教学服务。如图4所示。传统传媒专业存在的最大问题是教与学的断层，缺乏一以贯之的专业教学核心匹配序列去引导和促进教与学的投入产出效果。针对此，传媒专业应通过完善智慧教育服务体系，形成教与学的交互模式。第一，智能教育通过大数据、区块链技术实现学情的精准分析，便于学生即时进行学习诊断并调整学习进度和方案；第二，通过教学社群划分课程主线，确定理论课程、实践课程、比赛课程及毕业设计等社群模块，与学习者学习社群对接，以作品或成果为产出标准，与传媒专业课程体系精准匹配；第三，借助智慧服务建立传媒专业知识图谱，通过信息抽取、实体融合、跨媒体计算等技术，构建高质量媒体知识图谱，精准构筑每位学生的学习场景，实现学习的自主性和个性化[5]。

五、结语

智慧教育是智能时代背景下的产物，传媒教育要以智慧教育的运行规律为基准，通过先进的教学理念和科学技术，融合多学科、投入新设备建设学习和实践平台。传媒专业的改革创新需要运用智慧教育模式从机制的理论建设和路径的实际运作两个层面进行探索和实践，机制的理论建设是新时代传媒专业教育改革的根本遵循和行动指南；路径的实际运作是新时代探求传媒专业教育创新的基本方法和有效途径。其最终归旨是打造国家一流传媒专业，培养复合型、全媒型、专家型、技能型传媒人才[6]。

参考文献：

[1]飞鹏,汤京淑.高校智慧教室的建设与评价——以北京语言大学为例[J].现代教育技术,2019(19).

[2]罗生全,王素月.智慧课程：理论内核、本体解读与价值表征[J].电化教育研究,2020(01).

[3]胡钦太,郑凯,胡小勇,林南晖.智慧教育的体系技术解构与融合路径研究[J].中国电化教育,2016(01).

[4]景玉慧,沈书生.智慧学习空间的教学应用及建议[J].现代教育技术,2017(11).

[5]徐晶晶,田阳,高步云,庄榕霞,杨澜.智慧教室中基于学习体验的学习者满意度研究[J].现代教育技术,2018(09).

第8篇：智能时代的优势范文

[关键词]智能电网;电力网络;营销模式

中图分类号：F426.61 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2016）22-0065-01

社会科学技术的飞速发展推动了智能化时代的到来，也是电力网络营销基础的根源，智能电网下的电力网络营销被众多人所关注。智能电网的出现推动了传统的营销模式朝着电力网络营销模式转变，它既能够节省传统营销环节中的成本，也满足了消费者的需要。目前的电力网络营销方式与传统营销方式相比，最明显的是节约了不少成本，这样就更容易让人们支持智能电网下的电力网络营销。智能电网的迅速发展已经渐渐的符合了人们的需求，这给传统的电力行业带来了巨大的冲击，使得传统电网在营销模式上不断的改革创新。电力网络营销模式的开展不仅是为了电力事业的进步，更是我国电子商务发展的重要途径。本文先对电力网络营销的优势进行阐述，再对智能电网下的电力网络营销模式进行分析。

1智能电网下电力网络营销存在的优势

1.1降低营销成本

相对于传统的营销模式，智能电网下的电力网络营销模式可以省去更多的环节，如果把自己的商品通过网络来做宣传可以省去不少广告费用，同时也能引起更多人的关注，通过互联网交流平台，使营销人员与顾客之间能够更方便的得到沟通，这样不仅节省了很多通讯费，业务员出差的费用也降低了，相比之下，智能网络下的电力网络营销大大降低了成本。

1.2电力互联通信

随着时代的进步，各家各户对智能电网的需求越来越多，为了保障电力网络营销的可靠性，电信网络、有线电视网络以及电力网络三者必须融合在一起。在智能电网下的电力网络营销中电力互联通信起着巨大的推动作用。

1.3提高客户的满意程度

随着电力网络营销发展的突飞猛进，电力企业与用户之间的联系更加密切，用户在遇到困难时通过网络营销与电力企业进行沟通，这样的交流平台有效的提高了电力企业的工作效率，也降低了传统模式下双方因为沟通所产生的不必要的矛盾，不但提高了客户的满意程度，也为推进电力网络营销的发展打下基础。

2当下电力网络营销存在的问题

2.1网络的安全性有待提高

由于互联网技术在日常生活中的广泛运用，使得信息内容缺少拘束性，让一些不法分子趁机在网路上一些虚假信息，人们就容易上当受骗。新的企业在注册网站之后，缺少专业的人员的维护，导致网站不能正常使用。在网络信息化时代，一些病毒软件对企业增加了风险，使网络缺少了安全性。

2.2部分营销人员的素质较低

目前，智能电网在网络营销中被大多人所认可，适用范围也越来越广，人们意识到智能电网具有的优势，然而电网营销人员的在态度和素质上较传统营销没有明显的改变，同样把恶劣的态度和低素质用在智能电网的网络营销中，这样容易激发电力企业与用户之间的矛盾。由于电力营销人员没办法很快的进入到自己在工作中所扮演的角色，使他们的低素质和态度差得以延续。

2.3营销人员的竞争意识薄弱

传统的营销模式垄断了电力市场，由于电力企业顺利的发展，所以缺少了竞争意识，没有抓住网络营销的迅速发展给电力企业带来的机遇，现如今，科学技术水平不断进步，新的网络销售能源给电力企业带来了很大的冲击，而电力营销人员的竞争意识依然薄弱，在网络营销中，不管是电力企业还是电力网络营销人员，对网络营销缺乏重视。

3网络营销模式的落实

3.1完善网络基础设施

只有不断完善各项网络基础设施，才能满足网络营销的持续发展。目前来看，智能电网下的网络营销模式不仅仅是解决眼前的问题，还要预防未来可能出现的问题，及时做好防护措施，从而提高电网的安全、真实、可靠性。通过对电网中出现问题的逐步完善来增强用户对电网营销的支持和信任。

3.2提高营销人员的素质

电力网络营销人员的素质体现了整个电力企业的素质，关系着用户对电力企业的评价。以往的传统营销模式中，一些营销人员素质低、态度差的现象已经很难改变，为了能给客户营造一个良好的企业形象，就应该对营销人员采取多样化的营销手段。首先要对营销人员的素质和态度从根本上得以改进。如：公司定期组织培训工作，现场模拟实操，从中有效的制定奖罚作为激励。只有营销人员的素质和态度得到改善，才能提高客户对企业的满意度。

3.3提高营销人员的竞争意识

过去的电网营销被传统的电力模式所垄断，使得许多电力企业没有了危机感，从而失去了竞争意识。随着社会新能源开发的不断进步，智能电网打破了传统电力垄断的局面，传统电力公司承受着一定的压力，只有提高自己的竞争意识，企业才能生存下来。为了提高营销人员的竞争意识，可针对营销人员的销售业绩来进行考核，通过竞争及时找出自己的不足之处，用事实行动加以改进。为电力企业创造社会价值和经济效益，树立良好的企业形象，使企业在竞争中变得强大。

4总结

电力网络营销推动了社会经济的持续发展，它与传统的营销相比，具有明显的优势，不但降低了企业成本，同时也提高客户的满意度。由于部分营销人员的素质低、竞争意识薄弱，与此同时，网络还存在欺骗性和风险性，使其消费者对电力网络营销的不信任。针对以上网络营销所出现的问题，应该加强网络营销人员的素质培训，进一步完善网络基础设施，降低网络营销所存在的风险，为今后最大化的满足客户的需求，还需要激发网络营销人员的竞争意识，为企业树立良好的形象。电力网络营销随着时代的发展不断进步，在营销模式上会做的更加完善。

参考文献

[1]徐磊.智能电网下电力网络营销模式研究[D].山东大学，2012.

第9篇：智能时代的优势范文

作者简介

李彦宏，百度公司创始人、董事长兼首席执行官。

1991年，李彦宏毕业于北京大学信息管理专业，随后前往美国布法罗纽约州立大学完成计算机科学硕士学位，先后担任道?琼斯公司高级顾问、《华尔街日报》网络版实时金融信息系统设计者，以及国际知名互联网企业——Infoseek公司资深工程师。李彦宏所持有的“超链分析”技术专利，是奠定整个现代搜索引擎发展趋势和方向的基础发明之一。

作为坚定的技术信仰者，李彦宏是最早敏锐意识到人工智能潮流将兴的企业家之一，并果断带领百度提前布局、大力投入这一前沿领域。目前，百度已经成为站在世界人工智能产业之巅的中国企业之一，其在人工智能的研发和商业应用上取得的成果令世人瞩目。

目录

自序

序一百度大脑作序

序二AI时代的曙光

01简史：互联网风云背后的人工智能生长

人工智能的黎明

百炼成钢

“智能”已换代

Internet的大会师

巨头群起逐鹿

超强大脑汇聚

技术要做人类生命的延伸

数据大道

人工智能既不是神话也不是笑话

非如此不可

未来已来：焦虑与梦想

02人工智能的历史使命：让人类知道更多，做到更多，体验更多

陆氏猜想

下一个浪潮

衡量人工智能的现实标准

人工智能+世界

中国的优势与我们的责任

企业挑战：如何落地

需要什么样的宏观环境

智能社会的文化和长期管理

人工智能技术目前的发展状态

03在大数据与深度学习中蝶化的人工智能

在历史的重复中变化

数据书写生活史

大数据——万物皆数

人类的数据镜像

突破：机器学习与人工智能

计算机神经网络生长与深度学习

深“度”往事

搜索引擎：人工智能的命运细线

04中国大脑计划：自下而上的超级工程

人机世界迫切需要新的大脑

第一棒：百度大脑

百度大脑的听与说

百度大脑的好视力

时代召唤中国大脑

中国大脑，中国气派

05中国智造与文明升级

从勤劳革命到智能革命

三次技术浪潮冲击下的第一制造大国

昔日制造大国：人为物役

只有新工业自动化才能契合人类多样性

走向物联网与精细化生产

呼唤智能政府与智能社会

06冲入AI无人区：无人驾驶之路

在崎岖的道路上前行

曙光就在前方

老牌车企“车到山前”

智能企业的边缘突进

苦练无人车的内功与外功

“老司机”驶向何方？

07AI带来的普惠曙光

机构来了“新实习生”

人工智能让起点更公平

个人钱包的智能守夜人

数据挖掘：智能投资的钥匙

智能金融的三层境界

08每个企业都需要一位首席人工智能官

谁来突破产品升级的瓶颈

历史经验：首席电力官的辉煌时代

迎接智能原力

从CTO到CAO：引领企业升级之人

首席人工智能官做什么？

没有智能官的企业将被看作旧企业

首席人工智能官的修养

09技术奇点——人工智能的自我挑战

如何跨越数据的“马尔萨斯陷阱”

“思维”倒逼“生理”革命——硬件基础设施创新

神经网络进化哲学

10遇见智能时代的你

智能时代的衣食住行

别输在人工智能起跑线上

工作着是美丽的，智能时代更是如此

生命之歌，人工智能如何再造医疗

11美丽新世界严肃新问题

数字鸿沟

人类还能做些什么

工具理性之问

机器人的无用之用

二十三条军规

现实的法律问题

数字权力的重新分配

新世代新未来

后记

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