人工智能医疗市场前景精选(九篇)

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第1篇：人工智能医疗市场前景范文

关键词：人工智能 优选教材 考核方式内容 手段 实践

人工智能（Aritificial Intelligence，英文缩写为AI）是一门综合了应用数学、自动控制、模式识别、系统工程、计算机科学和心理学等多种学科交叉融合而发展起来的的一门新型学科，是21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。它是研究智能机器所执行的通常与人类智能有关的职能行为，如推理、证明、感知、规划和问题求解等思维活动，来解决人类处理的复杂问题。人工智能紧跟世界社会进步和科技发展的步伐，与时俱进，有关人工智能的许多研究成果已经广泛应用到国防建设、工业生产、国民生活中的各个领域。在信息网络和知识经济时代，人工智能现已成为一个广受重视且有着广阔应用潜能的前沿学科，必将为推动科学技术的进步和产业的发展发挥更大的作用。因此在我国的大中专院校中开展人工智能这门课的教学与科研工作显得十分紧迫。迄今为止，全国绝大多数工科院校中的自动控制、计算机/软件工程、电气工程、机械工程、应用数学等相关专业都开设了人工智能这门课程。南京邮电大学自动化学院自2005年成立至今，一直将“人工智能”列为自动化专业本科生的选修课程，到目前为止已经有八年的历史了。由于南京邮电大学是一所以邮电、通信、电子、计算机、自动化为特色的工科院校，因此，学校所开设的许多专业都迫切需要用人工智能理论和方法解决科研中的实际问题。在问题需求的推动下，南邮人经过多年的努力工作，在人工智能科研方面取得了丰硕的成果，如物联网学院所开发的现代智能物流系统、自动化学院所开发的城市交通流量控制与决策系统，为本课程的开设提供了典型的教学案例。我们结合近几年的实际教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学等方面对人工智能课程教学方法进行了总结归纳。

一、优选教材

目前，国内有关人工智能课程的中英版教材种类非常多，遵循实用、简单、够用的原则，再经过授课老师和学生们的共同调研，我们选用由中南大学蔡自兴教授主编的《人工智能及其应用》第三版作为南邮本课程的授课教材。本书覆盖的人工智能知识体系比较全面，包含知识表示、搜索推理、模糊计算、专家系统等。本书主要针对计算机、自动化、电气工程等本科专业的学生所编写，内容基础，难度适中。蔡教授所编写的这本教材全面地介绍了人工智能的研究内容与应用领域，做到了内容新颖、简单易懂、兼顾基础和应用，受到了全国广大师生们的一致好评，多年的教学实践证明我们所选择的教材是恰当的、正确的。

二、考核方式

在全国大部分高等院校，“人工智能”这门课大都选择开卷考试的方式来进行考核。为了强化学生对人工智能这门课基础知识的掌握，南京邮电大学自动化学院选用闭卷考试的方式来进行考核。为了打消部分学生想在期末闭卷考试中通过作弊手段来完成人工智能这门课考核的侥幸心理，我们加强了对学生平时考勤成绩、课下作业成绩和实验成绩的考核，从而杜绝了“一纸定成绩”的现象。我们对人工智能这门课的最后期末成绩是按如下权重来划分的：平时考勤成绩占10%、课下作业成绩占10%、实验成绩占20%、最后的期末考试卷面成绩只占60%。为了克服国家现行教育体制的弊端，避免学生“机械式”地的应对教学和考试，我们对考试题型进行了调整，不再是以往的填空、选择、简答等题型，而是改为以解决实际问题为导向的应用题型为主，这样学生只需要在理解授课内容的基础上利用自己的思维来解题就可以了，这也体现了国家目前正在提倡的应用型教学导向。

三、教学内容调整

对于本科生而言，人工智能这门课程所需要讲授的内容实在太多，由于课时所限，我们必须精简教学内容，让学生在掌握基础知识的同时，也能够了解它的具体应用。因此，我们将人工智能这门课程的教学内容分为两个部分：第一部分是基本理论和方法，包括人工智能的概述、知识表示方法、确定性推理方法等；第二部分为人工智能研究成果的具体应用，包括神经元网络计算、模糊智能计算、专家知识库系统、机器语言学习等。通过对教材内容的合理调整和安排，使得授课计划能够比较全面地覆盖了人工智能这门课程的基本知识点，从而满足了学生们的求知需求。

四、教学手段的改进

（一） 激发学生的学习兴趣

经过长时间的教学我们发现，在选修“人工智能”这门课程时，每个学生的心中所想各有不同，这些学生在刚开始学习时兴趣还比较强烈，但随着教学内容变得越来越抽象，学生逐渐对这本课的学习失去了信心，甚至上课时间不去听课，使授课教师对教学也渐渐失去了信心，导致恶性循环，严重影响了教学质量。针对这种现象，我们认为，在开课前充分激发学生的学习兴趣是很有必要的。我们要结合学校的实验条件，开课前给学生演示“机器人医疗服务”实验，通过该实验的演示，让学生们看到机器人能够给病人提供多项人性化的服务，理解人工智能技术在开发医疗服务机器人多项关键技术中的应用，让学生在开课前能够对本课程的学习产生极大的兴趣，实践证明这种方法是有效的。

（二） 借助多媒体教学

多媒体教学是现代教学过程中一种非常重要的形式，它往往根据教学目的和学生们的特点，通过合理的设计、选择教材内容，应用公式、图形、文字、视频等多种媒体信息进行有机组合并通过电脑和投影机显示出来，与传统教学手段相结合，形成合理的教学过程结构，达到最优化的教学效果。人工智能这门课具有针对性强、内容抽象、公式繁琐等特点，学生学习起来比较困难，为了让学生生动、形象地学习该课程，我们在教学过程中充分利用了多媒体技术来组织教学。例如在课堂教学过程中播放南邮自动化学院梁志伟博士带领学生所开发的“智能足球机器人”比赛片段；让学生在线观看北京大学工学院谢广明博士带领学生所开发的“自主视觉机器鱼”录像片段等。在讲解某些重要的求解算法时，借助Matlab软件和投影机，直接展现该算法的求解过程，从而改善了课程教学的形式，提高了教学质量。

（三）提倡课堂辩论

我们在教学过程中打破了传统的“老师讲课学生听课”的教学模式，多次组织课堂辩论，辩论的主题包括人工智能研究过程中出现的技术困惑、人工智能研究成果转化中的市场前景等。如组织了“电脑PK人脑”“电脑是否让电视消失”“电脑的未来发展方向在哪里”等一系列辩论会。经过激烈的辩论，无论正方还是反方都感觉自己收获很大，增长了知识，开阔了眼界。在教学过程中通过将学生由“被动听课”角色变换为“主动参与”角色，大大地调动了学生的学习积极性，从而提高了课堂教学质量。

五、实践教学

实践教学是课堂教学不可缺少的重要组成部分，通过让学生亲自动手实验来对理论知识进行检验和应用是目前国内外各个大学提高学生综合素质、增强学生市场竞争力的重要手段。人工智能实验教学的目的是让学生通过亲自动手体会授课中的各种智能控制算法，从而使学生能够更加形象地掌握课本知识。人工智能教学计划安排了4学时实验课，设置了“传教士和野人过河”“机器人路径规划”这两个人工智能问题，要求学生独立完成这2个实验题目的编程，并书写实验报告。通过实验，学生动手实践了课堂上所掌握的理论知识，加深了对智能算法的理解。

人工智能是一门实用性较强的课程，我们总结了近几年来的教学经验，从优选教材、考核方式、教学内容调整、教学手段的改进和实践教学五个方面对人工智能课程教学进行了总结。从学生的反馈来看，我们所总结的教学经验对于指导新教师讲授“人工智能”这门课程具有积极的作用，需要指出的是，我们仍有很多不足之处，需要在以后的教学过程中不断努力完善，提高自己的教学能力，争取更好的教学效果。

参考文献

[1]蔡自兴，徐光佑.人工智能及其应用[M].北京：清华大学出版社，2003.

[2]路小英，周桂红，赵艳等.高等农业院校《人工智能》课程的教学研究与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2007，9（4）：66-68.

[3]马建斌，李阅历，高媛. 人工智能课程教学的探索与实践[J].河北农业大学学报：农林教育版，2011，13（3）：330-332.

[4]赵海波.人工智能课程教学方法的探讨[J].科技信息，2011，（7）：541.

第2篇：人工智能医疗市场前景范文

关键词：产业机器人；电气自动化；技术；应用

在当今社会，人们正逐渐扩大产业机器人的使用范围，由原来的配件生产、服装制造以及食品加工等领域，开始探索新领域的应用价值。由于产业机器人的投入使用，让生产工序更加全面化、流程化，使得制造行业的生产效率稳步提升，更符合我国社会经济体系发展的实际需求。电气自动化的引入，能为产业机器人提供更好的技术支撑，两者联合应用能够开拓更为广阔的市场前景。

1产业机器人的概述

产业机器人，又被称为工业机器人，主要是通过计算机对各项电气元件进行控制，以实现智能化操作的目的[1]。产业机器人最早的使用记录可追溯至20世纪50年代，1961年，约瑟夫•恩格尔伯格和乔治•德沃尔两位机器人科学家将发明的机器人“尤尼梅特”投入通用汽车公司的生产流水线中使用。虽然早期的产业机器人并不能进行复杂操作，仅能用于重复捡拾零配件，但这一事件成为了产业机器人应用的开端，约瑟夫•恩格尔伯格也被尊称为“机器人之父”。随着第二次工业革命的发展，技术创新也为产业机器人带来了重大变革。传感器的使用让产业机器人的可操作性得以加强；计算机技术的参与也扩大了产业机器人的能力范围；人工智能的引入，使产业机器人的发展更上一个台阶。产业机器人由于可替代工人应对各种繁重、枯燥的工作流程，适应恶劣的工作环境，因此，应用领域也越来越宽广。随着各种高新技术的应用，产业机器人在动力机械与计算机后续发展中，衍生出全方位延伸人的智力与体力的新时代生产工具，这是实现生产数字化、智能化、自动化的重要方式[2]。再加上其精准的操作性优势，可在制造过程中提高企业生产效率，并且逐渐降低人工成本，减少人力资源损耗，对提升企业效益、维持社会经济的可持续发展意义重大。

2电气自动化技术中的概述

2.1电气自动化技术。电气自动化技术属于工程技术中一门专业，是由电气信息领域引申出的一个新学科。早期的电气自动化多应用于电气设备及电子行业，电气自动化通过对信息的搜集，使企业管理者能更好的了解和掌握企业的整体生产运营情况[3]。再加上与自动化相结合，就能在自动化控制和机电管理等高精尖行业中发挥出其巨大的潜能。通过对这项技术的不断探索，电气化自动技术的应用也更加常见，由于其与工业生产和日常生活关系紧密，所以发展速度较快，目前已是高新技术产业的重要组成部分之一。2.2电气自动化技术设计重点。电气工程及其自动化设计包含了硬件设计和软件设计两个部分，安全性与先进性是其设计的关键所在[4]。在硬件设计上，首先要明确产品的实际用途，从使用环境、设备功能、操作流程等方面综合考虑，在保证稳定性和耐用性的前提下，将电气自动化技术打造成适合制造需求的产品设备。在软件设计方面，要体现出产品的简便性，因为设备是供日常生产生活使用的，所以简单、易上手的操作性是产品设计的主要目的；在制造过程中，还要充分考虑人性化的特点，提升控制者对设计方案的满意度。将硬件与软件合理结合，同时关注到安全性和先进性两大重点，是电气自动化技术设计的最终追求。2.3目前我国产业机器人电气自动化技术现状。虽然我国工业化起步较晚，在机器人研究领域和电气自动化技术水平上落后于西方国家，但是我国投入了大量的人力、物力和财力，采取切实可行的对策，尝试将人工智能应用到电气自动化领域当中，以改变原有落后的生产结构模式，实现电气自动化的大范围应用[5]。随着我国科技水平的进步和生产制造的革新，产业机器人与电气自动化技术的联合应用已初见成效，有望在未来实现技术升级，改变现状。

3产业机器人电气自动化技术的联合应用

3.1产业机器人的技术革新应用。传统的产业机器人多从事单调、重复性较高的工作，引进电气自动化技术后，可加强其运行稳定、精确定位、复杂装配等功能，实现传感系统的升级。比如，提升产业机器人的触觉传感能力，使之接触物体时更加敏感，灵巧性和能动性更好；强化视觉传感功能，通过对周边环境的温感、光感、体感等因素综合分析，辨别自身位置。根据实际使用需求，加装声呐、红外、蓝牙、GPS卫星定位等技术，使产业机器人突破传统限制，为人类社会提供医疗手术、货物配送或救援定位等服务支持。通过电气自动化技术对产业机器人进行系统编程，还能充分发挥机器人内部的各种元器件的组合效果，跳出传统加工制造的思维限制，实现技术革新。3.2产业机器人的应用领域扩展。以往产业机器人多应用在简单的电气控制、电气设备管理以及工厂制造等领域。主要原因在于，技术条件制约了产业机器人的功能拓展，使其一再重复乏味的工艺流程。借助电气自动化技术的帮助，产业机器人不仅可以提升在原有电气行业中的影响力，而且还能扩大在其他领域的影响范围。以电气行业为例，电气自动化技术可改变以前电气设备连接复杂的困境，使用电气控制器实现智能化管理，提供故障预警服务和自动排查功能，解决报修时人工逐一排查的难点；同时，集成电气控制系统，使自动化理念更好的融入产业机器人制造当中，实现真正的一键式智能管理。信息技术的不断发展催生出各种新型的电气自动化技术，包括高精度运动控制、模块化与嵌入式控制系统设计、高可靠性实时通信网络、复杂设施设备系统仿真技术等[6]。将电气自动化与医疗、配送、救援等多个领域相结合，也能提业机器人的跨领域服务，如果稳定性和安全性得到提升，还可以进一步拓宽市场应用前景。3.3应用于精密零部件制造。产业机器人与电气自动化技术联合应用，可保障精密零部件的加工质量，提升制造业的现有加工水平。电气自动化的使用能辅助产业机器人由简单加工逐步走向深度研制，开发全数字开放式控制系统，能正确测量零部件的大小、规格等数据，实现精密零部件的批量生产。而且，二者的作用是相互的，产业机器人也能在制造期间通过前端反馈，完善电气自动化技术的数据库，在研发和制造过程中逐步提升行业水平。3.4培养产业机器人的自学能力产业机器人和电气自动化技术的联合还能增强机器的自主学习能力。依托机器人—环境交互、人机交互等系统的技术支持，产业机器人能与外界环境协调联系，执行装配、监测或是较为繁杂的组合任务。通过云端服务器的连接，能更加自主化的判断所处环境形势，以适应不同环境的工作需求。

4未来发展趋势

4.1产业机器人的未来趋势。从长远的角度来看，产业机器人的应用肯定会涉及到更多的领域，并且机器人的数量规模也会越来越大。伴随着科学技术发展的日新月异，产业机器人必然会在现有基础上整合更多的技术功能，使用范围变得更加专业性，分工也更加具体明细。从之前的单一重复操作到现在的精细化加工，由此可见，产业机器人的未来发展趋势，会逐渐开始由单纯的体力劳动角色向更多的脑力劳动角色转型。4.2电气自动化技术的未来趋势。电气自动化技术的发展也由当初传统的电气控制技术到如今的人工智能技术，发展速度较快。而且随着当前技术的发展，电气自动化技术与物联网、通信行业、仿真技术的联系日益紧密，和计算机行业的联系也逐渐增多，符合人类社会发展的技术需求。4.3实现全行业覆盖。产业机器人与电气自动化技术的应用能够体现出人机协作、自主化的优势。毋庸置疑是产业机器人未来必然会进入到一切原本以为人类才能够进入的领域．从事非线性的工作，甚至在决策领域发挥作用[7]。除了已经基本全面使用产业化机器人的农业耕收、装配制造以及食品加工等行业外，产业机器人已经在新闻、医疗手术、航空航天这些行业接管了人类的部分日常工作，例如，自动即时短讯、提供精细化手术治疗、提供航空航天对接帮助等等。因此在未来，机器人会逐步实现对人类社会全行业的产业化覆盖，为社会经济发展提供更好的服务。

5结语

产业化机器人属于时展的产物，同时，电气自动化技术经过人类不断的探索和实践，从单一行业发展而来，并结合多项技术逐渐走向成熟。就目前状况而言，二者相互融合已经能够各取所长，节省更多的的劳动力资源和时间成本，为人们提供更加高效、便捷的服务。不仅有利于实现技术的交融与变革，而且更有利于企业生产效率的提升，促进社会经济水平的发展。具备广阔的未来应用前景，能实现更多行业的技术专业化发展、精细化管理，朝着智能化社会的方向稳步迈进。

参考文献：

[1]曲连君,张杨.产业机器人电气自动化技术的应用[J].商品与质量,2020(35):2.

[2]王鹏凯.解析产业机器人电气自动化技术的有效应用[J].科技资讯,2019,17(14):32-33.

[3]王霄,张永利.电气自动化在电气工程中的应用分析[J].环球市场,2019(6):345.

第3篇：人工智能医疗市场前景范文

关键词？演天津滨海新区；3D打印；政策建议

中图分类号？演F407 ？眼文献标识码？演A ？眼文章编号？演1673-0461（2013）12-0068-05

一、引 言

2012年4月，英国《经济学人》杂志刊载封面文章《第三次工业革命》，将 3D 打印作为第三次工业革命的重要标志。同一时期，美国《时代》周刊将3D打印列为“美国十大增长最快的工业”。这一系列标志性事件，将3D打印技术推上前台，引发了世人的广泛关注。

二、3D打印技术概况及产业特点

（一）3D打印技术概况

3D打印技术是指通过连续的物理层叠加，逐层增加材料来生成三维实体的技术，综合了数字建模技术、机电控制技术、信息技术、材料科学与化学等诸多方面的前沿技术知识，具有很高的科技含量。与切削等材料“去除法”不同，3D打印技术的主要流程是应用计算机软件设计出立体的加工样式，运用特定的成型设备，将粉末、液体、片状等离散材料逐层堆积，“打印”出产品（如图1所示）， 因此又称为添加制造（AM，Additive Manufacturing）。

3D打印技术常在模具制造、工业设计等领域用于制造模型，现在正逐渐用于一些产品的直接制造，已经有使用该技术打印而成的零部件。在汽车，航空航天、医疗产业、工业设计、建筑、教育、地理信息系统、土木工程以及其他领域都有所应用。

（二）3D打印产业特点

虽然3D打印技术出现已有十几年的历史，但3D打印产业仍处于发展阶段的初期，业态尚不丰富，行业成熟度低，但未来的成长性非常好，从整个产业来看具有以下两个特点。

产业链长，辐射带动效应显著。3D打印产业涉及材料技术、信息技术、装备制造、生产业等诸多领域。仅耗材一项，就包括7个大类30余种工艺设备、几百种打印材料。产业应用辐射面极广，是制造业与服务业融合的典型产业，能够催生大批新兴产业。无论是从技术还是应用角度来看，3D打印相关技术及设备都属于机械工程、自动控制、激光、计算机、新材料等多个领域的交叉融合。从产业链角度来看，3D打印技术领域与上下游相关行业领域关联十分紧密，带动作用很强。

科技含量高，带动制造业数字化变革。3D打印技术的应用大大缩短了新产品研制周期，能够迅速提升复杂零件的制造能力，使复杂模型的简单直接制造成为可能。3D打印技术显著提高了新产品投产的成功率，大大降低了新产品的研发成本。目前，一个预测观点在产业界广为流传，观点认为：未来的制造业，人力、资金、设备等生产要素大规模集中化的工厂式生产方式将被摒弃，替代的将是更加灵活、所需要投入更少的3D打印生产方式。英国《经济学人》杂志将这种趋势称之为“社会化制造”，认为它将“与其他数字化生产模式一起推动实现第三次工业革命”。

三、3D打印产业发展现状与发展趋势

（一）国外3D打印产业发展现状

当前，全球正兴起新一轮数字化制造浪潮。发达国家为解决其制造业竞争力下降的难题，倡导“再工业化、再制造化”战略，提出智能机器人、人工智能、3D 打印技术是实现数字化制造的关键技术，希望通过这三项数字化制造技术的突破，巩固和提升其制造业主导权。3D打印技术随着工艺、材料与装备的逐渐成熟，引起了世界范围的广泛重视。美国是全球3D打印技术和应用的领导者。2012年3月，美国在“全美制造业创新网络”计划中对3D打印产业作出重点部署。据美国权威3D打印行业咨询机构Wohlers提供的数据，截至2011年底，全球3D打印机累计装机台数超过5万台，其中美国累计装机台数约占全球总量的50%，美国制造商所占全球市场份额超过70%。美国3D打印服务提供商Shapeways表示，他们已经“打印”了75万种产品，材料已经涵盖塑料、不锈钢、银、陶瓷和玻璃等。

除美国外，其他国家也在不断加强3D打印技术的研发及应用。澳大利亚在2013年制定了金属3D打印技术路线；南非正在扶持基于激光的大型3D打印机器的开发；日本着力推动3D打印技术的推广应用。表1为2011年各国和地区3D打印技术应用的市场份额。

（二）我国3D打印产业发展现状

我国3D打印技术研究起步较早，20世纪90年代初就开始对快速成形技术及设备进行研发，初具产业发展基础。已有西安交通大学、华中科技大学、清华大学、北京航空航天大学等多家研究单位自主开发了成形设备并实现产业化，拥有自主知识产权。其中，部分便携式桌面3D打印机已具备国际竞争力，进入了欧美市场。我国是继美国、日本、德国之后第四个拥有3D打印设备的国家。但总体看来，国内缺乏能够制造工业级3D打印机的企业；一些核心部件，如激光器、光路系统等仍依赖国外技术；打印材料单一，与国外材料的品种和性能等方面有差距；缺少原创性的3D打印新技术及装备；应用宽度和深度不够，与量大面广的产品制造进程相比，还不具备价格优势。

2012年10月，亚洲制造业协会联合华中科技大学、北京航空航天大学、清华大学等权威科研机构和3D行业领先企业成立了中国3D打印技术产业联盟。鉴于3D打印技术的战略意义，工信部、科技部也正在组织专家对我国3D打印技术的发展开展专项研究，制定规划，在全国进行重点布局。

国内部分地区正积极绘制3D打印产业的发展蓝图。2013年3月，江苏省《江苏省三维打印技术发展及产业化推进方案（2013-2015年）》，并组建三维打印产业技术创新联盟，推进3D打印产业发展。南京市与中国3D产业联盟签署中国3D打印技术产业总部基地和中国3D打印技术产业创新中心合作协议，建设3D打印应用中心、示范中心以及科普、教育、培训、加工等中心。武汉市抢先成立了“中国首个3D打印工业园”。东莞市将3D打印作为战略性新兴产业写入了2013年的《政府工作报告》。此外，成都、重庆、长沙、青岛等地正在建设或筹建3D打印产业园。

（三）3D打印产业发展趋势

虽然3D 打印等数字化制造的核心技术仍处在发展的初级阶段，产业还不成熟，但在产品设计、复杂和特殊产品生产、个性化服务等方面已显示其独特优势，产业链已初具出行，整体产业发展迅速，其发展趋势具有以下两个特点。

市场前景广阔，未来发展潜力巨大。3D打印技术以操作简单、成形精准、高效低耗等特点著称，拥有广泛的市场前景。据美国消费者电子协会最新的年度报告显示，随着汽车、航空航天、工业和医疗保健等领域市场需求的增加，3D打印服务的社会需求量将逐年增长，到2017年有望增长至50亿美元。近20年来，3D打印产业市场规模正以每年超过17%的速率递增（如图2所示），沃勒斯（Wohlers）最新报告显示，2012年3D打印全球市场规模为22亿美元，同比增长了29%；其中3D打印机的销售量同比上升了25%，其中有38%产自美国，8.5%来自中国。

产业集中度不断提升，垄断形势正在形成。美国上市公司3D Systems和Stratasys，Z Corpration公司、Solidscape公司以及德国的EOS公司、以色列 OBJET Geometries等公司，是目前全球3D打印产业的领军企业。近几年，3D打印设备制造企业正在一轮洗牌。美国Stratasys公司收购了OBJECT Geometries公司；3D Systems公司在2012年初收购了Z Corporation 公司和Vidar Systems公司。目前，Stratasys公司和3D Systems公司成为行业内两大巨头，Stratasys公司2011年拥有41.5%的市场份额。表2为国际最主要的5个3D打印企业或研发团队以及它们的技术优势。

四、天津滨海新区3D打印产业发展基础

天津滨海新区是新世纪我国改革开放的最前沿，近年来凭借区位、政策优势，发展势头迅猛，滨海新区具备发展3D打印产业的良好基础：

一是具有相应的研发基础。天津市拥有“天津快速成形技术工程中心”和“天津市激光技术工程中心”等快速成形技术研发单位。其中天津快速成形技术工程中心是国内最早开始此项业务的科研单位之一，在激光快速成形、快速制模、快速铸造、快速测量、液压及光机电产品开发、内燃机工作过程仿真、强度和流场计算、光弹应力分析、CAD/CFD /CAE/ CAM技术集成及产品优化设计等方面拥有较强研发实力。同时河北区的快速模具创新研发基地、塘沽海洋高新区滨海国际工业设计园等产业园区等也提出聚集一批3D打印企业。

二是拥有一定市场规模。目前天津市电子信息、装备制造、汽车、医疗器械、新能源、模具等行业对3D打印技术有一定的认知。全市已有超过200家企业应用了3D打印技术。滨海新区在3D打印技术应用方面的企业，主要有霍尼韦尔、富士通、亚安科技、新巨升电子等企业。在3D打印技术研发方面的企业，有滨海高新区天津微深科技公司、天津滨海雷克斯激光等企业。

三是具备产业链向下延伸优势。随着技术的不断发展，3D打印已经逐步应用于制造业的各个领域。从近十年3D打印设备下游应用行业分布来看，个人消费品（以电子行业为主）和交通运输设备占据主要份额；同时，医疗方面的占比在持续提升。而3D打印设备在航空航天领域的应用也稳中有升。而上述几类产业正是滨海新区大力推进的优势产业，3D打印技术服务相关产业在新区发展，拥有广阔的潜在目标客户群，前景十分看好。

五、天津滨海新区发展3D打印产业的政策建议

根据3D打印产业的特点和未来发展趋势，结合滨海新区的实际情况，滨海新区推进3D打印技术及产业的发展，需要从以下几个方面入手：

一是做好3D打印技术与产业发展的顶层设计。通过深入调研区域内医疗行业、食品业、汽车制造业、航空航天制造业等相关行业未来对3D打印应用的市场需求，明确滨海新区3D打印产业发展思路，找出突破口，制定3D打印产业发展规划，编制滨海新区3D打印技术发展及产业化推进方案，制定新区3D打印产业发展路线图。

二是加强技术攻关，促进产业化。设立3D打印技术攻关和产业化专项，开展相关软件、工艺、材料、装备、应用、标准及产业化的系统性攻关。推进建设3D打印技术与其他先进制造技术融合的新型数字化制造体系。重点围绕3D打印工艺优化和制件性能提升技术、高效打印制造技术、精度控制技术、符合材料零件制造技术、智能制造技术、超限制造技术、生物组织打印制造技术等技术领域，加大项目资助力度。设立3D打印产业发展投资基金，探索税收优惠政策。

三是建设高水平研发转化平台。为促进3D打印技术产业化，中国3D打印技术产业联盟拟选择10个工业城市集中建设3D打印技术产业创新中心，投资2 000万元，地方政府按照1∶1配套扶持。滨海新区应抓住这个机会，积极争取创新中心落户，借力亚洲制造业协会和中国3D打印技术产业联盟，推动新区3D打印尽快走上产业化道路。同时，吸引清华、华中科技、西安交大、北航等研发机构在新区设立研发基地、检测试验平台，开展科研成果转化，率先布局3D打印技术及服务聚集区。

四是组建3D打印产业技术创新联盟。依托天津市快速成型技术工程中心、天津市激光技术工程中心、天津大学、天津工业大学、天津职业技术师范大学、天津滨海雷克斯激光、天津微深科技公司等高校、企业，并邀请清华、北航、西安交大、华中科大、江苏紫金电子、杭州先临三维科技等3D打印技术研究和应用的领军者，组建滨海新区3D打印产业技术创新联盟。依托联盟，策划举办国家级3D打印高峰论坛，3D打印产业年度发展报告，举办产学研合作洽谈会、研发成果信息会、企业需求对接会等，推动3D打印技术产业化。

五是培育3D打印产业龙头企业。目前，滨海新区在3D打印方面关键装备研发制造能力不足是制约产业发展的主要瓶颈。因此，需要充分发挥滨海新区科技创新资源聚集优势，通过开展3D打印技术专题招商引智活动，吸引海外3D Systems、Stratasys、Solidscape、Shapeways、EOS等跨国公司，以及国内南京紫金立德、湖南华曙高科、杭州先临三维、深圳光韵达、北京隆源、上海联泰、无锡飞而康等企业，弥补新区在3D打印设备研发制造能力的不足。

六是进一步发挥试点示范的带动作用。建设3D打印技术研发和产业示范基地，推动3D打印技术应用和产业发展。重点在航空航天、汽车制造、医疗器械等领域分步骤、分层次开展示范应用，形成通用性、标准化、自主知识产权的应用平台，在示范过程中制定相关行业标准，加快推进滨海新区3D打印技术、产业与应用协同发展，探索和积累3D打印机的运营和管理经验。

七是促进 3D 打印技术的社会化推广。从区域层面出发，营造良好的3D打印技术相关产业发展氛围。强化3D打印方面的教育培训，将 3D 打印相关技术纳入相应学科建设体系，加快培养 3D 打印技术相关人才。依靠相关行业协会、博览会、论坛等组织形式来进行 3D 打印技术和应用的培训，并宣传、推广3D 打印技术，使更多的人能够接触3D打印技术，产生兴趣，并逐步接受和使用相关技术。在科技馆、文化艺术中心、青少年活动中心等公共机构进行 3D 打印技术的展示、宣传和推广。发展 3D 打印服务机构，推广 3D 打印技术应用，为发展 3D 打印产业积累应用经验。

六、结 语

近来，全球正在兴起新一轮数字化智能化制造浪潮。发达国家为解决制造业竞争力下降难题，大力倡导“再工业化、再制造化”战略，提出智能机器人、人工智能、3D 打印技术是实现数字化制造的关键技术，并希望通过这三大数字化制造技术的突破，巩固和提升其在制造业的主导权。虽然以3D 打印技术为首的数字化制造核心技术仍处在发展的初级阶段，产业还不成熟，但在产品设计、复杂和特殊产品生产、个性化服务等方面已显示出独特优势。所以，我们应充分认识智能制造、数字化制造对我国的深刻影响，在区域发展尤其是转变经济发展方式中，跟紧全球技术前沿，抓住这一制造业加快发展的机遇，深入研究以 3D 打印技术相关产业为代表的新型数字化智能制造产业发展规律，融入数字化智能化制造业发展浪潮，从而加快推动我国由“工业大国”向“工业强国”转变。

[参考文献]

[1] Print me a Stradivarius[J].Economist.2011-02-10.

[2] The printed world[J].Economist.2011-02-10.

[3] Third industrial revolution[J]. Economist .2012-04-21.

[4] 刘厚才，莫健华，刘海涛.三维打印快速成形技术及其应用[J].机械科学与技术，2008（9）.

[5] 杨钊，孙洋，李晅煜.战略性新兴产业布局与产业结构调整——以天津滨海新区为例[J].城市， 2012（3）.

[6] 杨钊，李晅煜，孙洋.关于天津滨海新区构筑产业新优势的战略思考[J].中国城市经济， 2012（1）.

A Policy Research on the Regional Development of the 3D Printing Industry

——A Case Study of Tianjin Binhai New Area

Yang Zhao

（Binhai Research Institute in Tianjin，Tianjin 300456，China）

第4篇：人工智能医疗市场前景范文

关键词：物联网应用趋势

Abstract: the content networking is regarded as the application of the Internet expansion, the application of innovation is the core of the development of the Internet content, the user experience as the core of innovation is the soul of the development of the Internet content. This paper mainly introduces the content in the application of network technology in the future now and will play a bigger role.

Keywords: things networking application trend

中图分类号：TP393.4 文献标识码：A文章编号：

前言

Internet of Things（IOT），也称为Web of Things。物联网物联网是指通过各种信息传感设备，如传感器、射频识别（RFID）技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。

物联网

物联网自从其诞生以来，已经引起世界各国的巨大关注，并被认为是继计算机、互联网和移动通信网之后的第三次信息产业浪潮。

国内外普遍认为物联网的概念最早是由美国麻省理工学院 Ashton 教授于 1999 年提出的，其理念是基于射频识别( RFID) 技术、电子代码( EPC) 等技术，在互联网的基础上构造一个实现全球物品信息实时共享的实物互联网，即物联网。可见，物联网是基于互联网、RFID 技术、EPC 标准，在计算机互联网的基础上，利用射频识别技术、无线数据通信技术等，构造了一个实现全球物品信息实时共享的实物互联网“Internet of Things”( 简称物联网) 。此理念有两层含义: 首先，物联网的核心和基础是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展; 其次，其连接终端延伸和扩展到了任何物体与物体之间，并能进行信息交换和通信。物联网的核心是物与物以及人与物之间的信息交互，其基本特征可简要概括为全面感知、可靠传送和智能处理。

一、物联网的鲜明特征

1、首先，它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性的采集环境信息，不断更新数据。

2、其次，它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输，由于其数量极其庞大，形成了海量信息，在传输过程中，为了保障数据的正确性和及时性，必须适应各种异构网络和协议。

3、物联网不仅仅提供了传感器的连接，其本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，发现新的应用领域和应用模式。

4、目前，由于网联网内涵和应用的不断发展，加之不同研究机构对于物联网研究的角度和侧重点不同，物联网仍没有一个权威和公认的标准定义。但从物联网的本质特征分析可知，物联网是现代信息技术发展到一定阶段后的一种聚合性应用与技术提升，它是各种感知技术、网络技术和人工智能与自动化技术的聚合、集成和应用。因而被称之为继计算机、互联网信息产业后的第三次革命性创新。

二、物联网的发展

从 1999 年概念的提出到 2010 年的崛起，物联网的发展已经历了 10 年的历程，特别是最近两年的发展极其迅速，已不再停留在单纯的概念、设想阶段，逐渐成为世界各国国家战略、政策扶植的重点对象。表2所列是物联网发展历程中的几个关键时期及主要事件。

表2国际物联网发展的主要事件

1、国外物联网发展概况

(1) 美国在物联网基础架构、关键技术领域具有领先优势

作为物联网技术的全球主要推动国，美国在物联网产业上的优势正在加强与扩大。美国国家情报委员会在《2025年对美国利益潜在影响的关键技术》中，把物联网列入6种关键技术之一，并在“智慧地球”计划中将物联网上升为国家战略层面。美国国防部的“智能微尘”(SMART DUST)、国家科学基金会的“全球网络研究环境”(GENI) 等项目的开展提升了美国的创新能力。目前由美国主导的 EPCglobal 标准在 RFID 领域中呼声最高，德州仪器(TI) 、英特尔、高通、IBM、微软在通信芯片及通信模块设计制造上全球领先。美国物联网已经开始在军事、工业、农业、环境监测、建筑、医疗、空间和海洋探索等领域投入应用。

(2) 欧盟出台系列政策促进物联网技术研发和应用

2009 年 6 月欧盟委员会了《欧盟物联网行动计划》，提出欧盟政府要加强对物联网的管理，确保欧盟在基于物联网的智能基础设施发展商的领先地位。同年9月又了《欧盟物联网战略研究路线图》，提出欧盟到2010年、2015年、2020年三个阶段的物联网研发路线图，并提出物联网在航空航天、汽车、医药、能源等18个主要应用领域和识别、数据处理、物联网架构等12个方面需要突破的关键技术。目前，除了进行大规模的研发外，作为欧盟经济刺激计划的一部分，欧盟物联网已经在智能汽车、智能建筑等领域进行应用。

(3) 日本国家战略推动物联网发展

2004年，日本政府提出了以发展泛在网络社会为目标的“U-Japan”计划，其战略目标是实现无论何时、何地、何物、何人都可受益于 ICT 的社会。2009年将该计划上升为“I-Japan”战略。通过这些战略，日本开始推广物联网在电力、交通、医疗、教育、环境监测和灾难应对等方面的应用。

2、我国物联网发展现状

（1) 各级政府部门相继出台物联网发展相关战略规划面对物联网的巨大发展空间，我国制定了“十二五”发展规划，将物联网纳入国家五大战略性新兴产业，相关产业标准也正在紧锣密鼓制订之中。尽管对物联网的理解还不统一，各地方政府面对万亿级市场以及中央出台的一系列政策支持，长三角、珠三角、京津唐等各地政府紧急调研，纷纷把物联网列入重点培育的新兴产业。物联网还被列为《国家中长期科学与技术发展规划( 2006-2020 年) 》和“新一代宽带移动无线通信网”重大专项中的重点研究领域。[1]

(2) 江苏无锡建立了国家传感网中心

以江苏省无锡市国家传感网为中心，全国各地建成了一批物联网研发基地和物联网产业联盟，物联网研发企业如雨后春笋般涌现，为物联网的发展奠定了扎实的产业基础。2010 中国国际物联网博览会上的《2009-2010 中国物联网年度发展报告》称，2009年中国物联网产业市场规模达 1 716 亿元，预计 2010年中国物联网产业市场规模将超过 2 000 亿元。至2015 年，中国物联网整体市场规模将达到 7 500 亿元，年复合增长率超过 30%，市场前景将远远超过计算机、互联网、移动通信等市场。[2]

三、物联网发展面临的问题

物联网的发展和市场潜力巨大。但是实现物联网需要解决一系列问题，主要集中体现在核心技术、标准规范、信息安全、隐私保护、产品研发等方面。

1 核心技术有待突破

目前，物联网关键技术研发和规模化应用处于初始阶段，其中，传感器核心芯片和传感器接入技术和中间件技术有待进一步发展。一是当前传感器所能连接的通信距离受限，传感器对外部工作环境指标要求较高，受外部环境影响较大。二是传感器节点计算能力、存储能力和通信能力不足，能量有限。

2 标准规范有待统一

标准是推动物联网应用的保障，统一标准体系的缺乏将阻碍物联网的发展。目前，物联网标准体系尚在建立，中国、美国、德国和韩国是世界物联网领域标准的重要制定国。ISO/IEC 在传感网络、IUT-T 在泛在网络、IEEE 在近距离无线、IETF 在 IPv6 的应用、3GPP 在 M2M 等方面纷纷启动了相关标准研究工作。由于物联网发展涉及国家间巨大利益，制定一种能被世界各国认可的统一的物联网国际标准，难度很大，短期内标准难以统一，规范协议难以形成。[3-4]

3 信息安全和保护隐私有待解决.

信息与网络安全是要保证被保护信息的机密性、完整性和可用性。与互联网和移动通信网相比，物联网还存在一些特殊的安全问题。首先，物品的感知是物联网应用的前提，射频识别是物联网的关键技术。物联网中的物与物、物与人之间互联是通过 RFID ( 射频识别) 、传感器、二维识别码和 GPS 定位等技术来自由地自动感知和获取物品信息的。在数据处理过程中同样存在隐私保护问题，如基于数据挖掘的行为分析等。因此要建立访问控制机制，控制物联网中信息采集、传递和查询等操作，保证不会由于个人隐私或机构秘密的泄露而造成对个人或机构的伤害。[

四、结论

物联网产业是一个新兴战略产业，目前在全球范围内尚处于起步阶段，但机遇与挑战并存，其未来的发展空间十分巨大。我国的物联网产业与欧美等发达国家相比，仍存在一定的差距，但已经具备一定的产业技术和应用基础。[7-8]今后应重点在以下方面做出努力:

1、加大研发投入，突破核心和关键技术

在物联网最核心部分的传感网芯片的研发上，国内 RFID 仍以低端为主。高端产品多为国外厂商垄断，80%以上的高灵敏度、高可靠性传感器仍需要进口，高端技术缺乏无疑将对国际标准制定竞争产生影响。并严重削弱我国在该产业上的话语权。在传感器及传感器网络、芯片等关键设备制造、海量数据处理等核心技术上，我国应集中多方资源，协同开展物联网重大技术攻关。

2、加快物联网标准的制定

标准、成本和技术一直是业界公认的阻碍物联网发展的三大问题。统一标准是促进产业规模化发展的前提。标准化的缺失一直被认为是业内制约物联网产业发展的重要因素之一，因此，物联网标准的制定和技术的研发同样重要。目前，国内提供物联网最核心部分 RFID 服务的大部分都是国外厂商的集成商。这些公司都坚持着自己的标准。各系统间不能互联互通。我国必须抓住时机，加强国际交流与合作，更多地积极参与国际标准的制定，掌握制定标准规范话语权。

第5篇：人工智能医疗市场前景范文

关键词：大数据：企业决策：企业战略

自2012年大数据被提及以来，大数据已经越来越被各行各业研究人员及管理者所关注并重视。一个大规模生产、分享、应用大数据的时代已经开启。对于大数据所蕴含的潜在大价值，瑞士达沃斯论坛（2012）上的《大数据大影响》明确指出，数据已成为一种全新经济资产类别，好比货币或黄金一样；美国政府认为，大数据是未来新石油，一个国家拥有数据的规模、活性的大小及解释运用能力将成为综合国力重要组成部分，未来对数据的占有与控制甚至有可能将成为继陆权、海权、空权之外国家的另一个核心资产。

在国内，大数据也得到国家政府、地方政府、企业及各类社会组织的高度重视。2014年，“大数据”首次被写入中国《政府工作报告》：《“十二五”国家战略性新兴产业发展规划》明确提出，支持海量数据的存储、处理技术的研发与产业化；广东、上海等地政府则在积极筹划大数据管理局，其他各地方政府，如四川、陕西等地也在筹划大数据产业集聚区。可以断言，在未来，谁拥有了大数据以及对大数据的发掘处理能力，谁就将占领新一轮科技竞争和产业竞争的战略制高点。对于企业而言，谁掌握了大数据技术，谁将是下一代企业的“王者”。

一、大数据的概念及内涵

大数据，到目前为止还没有一个统一的定义。被誉为“大数据商业应用第一人”的舍恩伯格指出，大数据的“大”并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”，尽可能地收集全面数据、完整数据、综合数据，同时使用数学计算方法对其进行分析、建模，挖掘背后相关关系，从而预测事件背后发生的概率。全球著名管理咨询公司麦肯锡（Mckinsey&Company）将大数据定义为，“无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对其内容进行获取、管理和处理的数据集合。”我国著名信息管理专家涂子沛认为，大数据中的“大”非实指，而是虚指，指的是人类通过科技手段有能力去发现数据中蕴藏的巨大价值，这才是“大”的真正内涵。与传统数据相比，大数据特征可以用4个V来概况（Volume、Variety、Value和Veloeity），即体量大、多样性、价值密度低和处理速度快。海量、快速、多样性和不确定性的特点以及呈几何级数增长的速度与规模，给数据的收集、存储、构架、查询、管理、利用等带来更大的挑战，且前所未有。

大数据的核心价值是预测。大数据的关键并不在于数据的“大”，而在于挖掘其中隐藏的大价值。把数学算法运用到海量的数据上，通过分析与某事物相关的所有数据，大数据可以自动搜索出其中有价值的信号和模式，预测事情发生的可能性，进而作出准确研判。这种能力被视为人工智能，是大数据的核心。例如，在零售业，对大数据的分析可以让零售商实时掌握具体销售动态，迅速调整相关库存，同时制定更加精准有效的营销策略。当前，大数据已经在医疗、教育、零售、交通运输等行业得到应用，它的开发和利用将深刻改变传统行业的运作方式并大幅提高行业运作效率。未来，企业决策行为会日益基于数据分析而作出，大数据决策必将成为信息技术下一次重大突破的重要方向之一。

与此同时，利用大数据决策也将成为企业决策的必然。能够被企业随时简易获取的数据，可以帮助、指导企业对企业相关业务流程进行有效优化，帮助企业作出科学决策。企业“智商。的基础就是各式各样各类的数据。大数据在重新定义企业“智商”同时，对企业核心资产同时也进行了重新定义，数据资产可以说必然成为现代商业社会的企业核心竞争力。

二、大数据对企业经营决策影响分析

大数据就是信息时代的“石油”，可以这样说，“数据兴则企业兴，数据强则企业强”。对企业而言，大数据时代的到来，将对企业经营决策产生重大影响，甚至可以说是颠覆性影响。相关调研显示，3/4的企业正使用大数据来支持营销战略、财务发展战略及人力资源发展战略。来自于行业资深数据管理解决方案供应商Stibo Systems的调查显示，越来越多公司已经认识到大数据已经成为企业经营战略决策的极为重要的支撑手段。

传统企业决策程序，一般都要通过长时间的资料搜集、调查研究、分析论证、方案选择与评估等几个程序。但是，现代市场的激烈竞争客观上要求企业能先他人动而动，迅速决策，实施战略部署与推进，争抢市场战略制高点，最终在市场竞争中占有强有力的一席之地。但是，由于传统决策程序的复杂，极有可能导致决策相对滞后，最终错失发展良机。相对而言，在大数据时代，企业不仅要制定科学战略决策，更要求决策程序高度简化易行，即企业未来竞争将基于大数据决策的竞争。通过大数据应用，实现对数据的挖掘、分类、整合、分析，找出对决策有价值信息，并快速作出决策方案。

1.对决策主体的影响

大数据时代来临，对企业决策主体的影响是显而易见的。传统的决策主体，因企业高管，即决策者拥有的数据具有相对垄断性及数据可能的缺乏，企业经营决策基本上依靠高管的思维与经验进行；在大数据时代，企业决策主体将不仅仅局限于高管，企业普通管理者及员工可以相对方便地获得决策所需相关信息，决策能力在一定程度上可以说大幅增强，参与决策意愿也越来越强，决策在某种程度上可以说越来越倾向于依靠企业一线员工。此外，因民众科学素养提升，特别是加上媒体宣传与教育及企业决策相关数据的易获性，普通民众也可通过大数据参与决策。可见，决策主体在大数据时代将从传统的商业精英向社会大众参与转变。多元决策在大数据环境下将变得更加突出、更加重要，决策参与者将越来越广泛且关系也更加复杂。全员参与将成为大数据背景下企业决策的重要特点之一。

2.对决策技术的影响

传统上，企业决策一般依据决策所面临风险的大小而采取不同决策方式，如针对确定型决策，可以采用线性规划法等，针对不确定型决策，一般采取大中取大、小中取大、最小最大后悔值法等。而大数据时代到来，对企业决策技术产生的影响也是显而易见的，甚至可以说有可能颠覆传统决策技术，具体表现在三方面：一是基于云计算的数据处理与分析技术。云计算作为管理、处理大数据的一种有效工具，可以为数据收集、整理、分析等提供技术上支撑，能够有效帮助企业提升信息服务质量，促进决策难题加速解决；二是大数据下的知识发现技术可以有效提升决策质量与决策速度。因大数据类型多且价值密度相对较低，可以通过建立面向半结构化、非结构化存储数据的知识发现方法、面向流数据的知识发现方法以及多源海量信息的知识发现和知识融合技术，找出隐藏其中的对提升决策有价值的信息。三是大数据下的决策支持系统。基于大数据决策环境越趋的复杂性，相对于传统受限于少数人群使用且不能利用分散于其他处的系统资源等传统决策系统，可在传统决策系统基础上进行变革，就是通过大数据云计算技术建立适应全员参与的决策方法，从而能够适应全员参与的大气候。

3.对决策组织与文化的影响

大数据决策对企业组织及企业文化的影响将极为深远，甚至可以说是重塑。在大数据时代，全员决策成为可能，事实上这将会对企业决策权力进行重新分配，而决策权变化必然会对传统的决策组织及其文化带来冲击。在企业决策中，集中决策、分散决策的选择和决策权分配问题是影响决策组织相关因素中两项极为重要的因素。在大数据时代，企业面临的相关环境将会越来越复杂，数据变化也会越来越快，对决策时效性要求必然会越来越高。在此形势下，分散决策将成为必然，在决策权力的具体分配过程中，企业必须给予员工或企业利益相关者相关决策权力，以提高组织决策水平。而这对企业文化的影响是显而易见的，主要体现在以下两方面：一是对管理者决策思维模式的改变，改变传统的以往收集数据、分析数据，然后进行决策的模式；二是创新企业文化。将企业文化从过去依靠经验决策转向依靠数据决策，且将形成基于大数据形成“互联网+决策”的全新模式。

4.对决策信息的影响

相对于传统企业决策信息来源的单一性、狭隘性、局部性，在大数据时代，企业面对的数据信息将呈现几何级增长，信息来源更广、速度更快、渠道更宽、更新频率更高且噪音更多。但是企业面临的市场竞争环境变化也越来越快，竞争水平也越来越高，对信息质量的要求必然会水涨船高，客观上对信息的敏感度也会越来越高。在需要获得高质量决策背景前提下，相对于传统决策所需的少量信息，如一般意义上的企业内部信息、相关竞争者信息、消费者信息、行业发展信息等等，已经远远不够。若干看似不相干的信息，在大数据时代，都有可能对企业决策产生至关重要、不可忽视的影响。因此，企业需要的信息可以说要涵盖与企业看起来貌似无关的信息。如生产啤酒的企业可能需要关注生产帐篷或生产轮胎的企业信息等等。在此类信息中，尤其是因偶然的、不可控因素导致的事件而产生的数据会源源不断不断发生，客观上要求企业在数据收集、整理及分析上加快效率，充分挖掘信息价值并形成企业数据资产。

三、未来，大数据与企业决策相伴而生

将来，数据将不再是简简单单的为决策服务的工具，大数据将和决策相伴相生，有大数据的地方就有决策的产生，甚至是不需要人类参与，大数据将根据之前人类设定好的参数自动化的制定策略，从而达到为人类服务的目的，当然，不管何时，都应以人为本大数据应以辅为主，可以看出，大数据对决策的影响是深远的，不仅仅是在当下，在了解了大数据对决策的影响，才能为企业决策提供一个方向，慢慢的改变，慢慢的适应，这样才能走的更远。

1.树立大数据思维意识

大数据时代的到来，对人类社会各个层面，特别是人们的决策思维带来巨大的影响。一是看待大数据要用历史的眼光。相对于农业社会和工业社会，信息时代的生产要素与发展驱动力明显不同，大数据、云计算的应用将对社会发展产生前所未有革命性的颠覆性的影响，在推动社会进步的同时，对人的思维也将产生颠覆性影响，应积极跟上。二是积极适应大数据时代，树立大数据决策思维。大数据不仅仅是先进信息技术的外在表现，更是对企业决策者世界观、方法论的改造。在新形势下，如若不及时转变决策思维则会被时代说淘汰，要学会紧跟时代步伐，学会收集、分析、处理数据，挖掘数据潜在大价值，全方位高效地实施决策。

2.正确认知大数据价值与效益

处于经济社会中的任何人都期望中大数据中尽快挖掘出意想不到的“大价值”。对于企业决策而言，就是通过各类数据分析解决企业面临的困难或实现价值增值。例如，非常经典的“啤酒+尿布湿”案例即告诉企业决策者，大数据中可以发现貌似极不相干的事件之间可能存在某种必然的有价值的商机值得去探索。在这之中，不是简单的看到二者之间的联系，而是通过现象发现问题存在的根本缘由，并通过缘由去发现新知识、新规律，事件相关性本身是无价值的。

3.大数据决策远景美满，但近期需谨慎

与世界上其他任何新生事物一样，如交流电的广泛应用，大数据技术运用也将前途无限，因此，无须担心大数据技术的市场前景。与其他信息技术一样，大数据技术同样遵循指数发展规律，即指经过一段时间发展（通常要30年以上），且前期发展相对缓慢，经过相当一段时间逐步积累（可能需要20年以上）会出现一个拐点，经过该拐点后，则会出现暴发性增长。一般而言，暴发性增长一段时间后，最后进入良性发展稳定阶段或消亡。因此，展望历史发展长河，大数据技术也仅仅是历史长河中一朵浪花，对当前近年来的大数据研究与应用可能还不能保存不切实际的幻想。

4.重视应用大数据决策面临的挑战

当前，大数据技术仍不够成熟，面对海量的、动态的、异构的数据，传统数据决策技术还难以应对，而现有技术效率低、成本高、不稳定，应用大数据进行决策还困难重重。具体而言，表现在以下几方面：一是数据复杂性的挑战。当前，知识的匮乏制约了人们对大数据模型的构建和方法的设计。运用大数据决策，还很难对所有不同类型、不同形式的数据之间的内在关联或规律作出准确判断。二是计算复杂性的挑战。对于PB级别以上的数据，即使是传统的线性计算方法也已经显得捉襟见肘，甚至是无效的计算。因此，运用大数据技术决策不可能像过去处理小数据那样做全局性统计与分析，需要重新构建全新的算法。三是数据处理系统复杂性带来的挑战。大数据的处理对计算机运行系统提出了超前挑战，对于许多碎片化的信息处理与应用大大增加了信息系统的复杂性，特别是在运行效率及能耗上。