数字经济及人工智能精选(十四篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的14篇数字经济及人工智能，期待它们能激发您的灵感。

篇1

关键词：人工智能技术；数字图书馆；个性化信息服务系统

随着社会的不断发展和进步，人工智能技术更具发展潜力，应用范畴不断拓展，其在搜索、获取以及系统方面更加突出。人工智能技术在图书馆个性化信息服务系统中的应用属于推理类，成为人工智能发展的重要方面。

1 在数字图书馆个性化信息服罩杏τ萌斯ぶ悄芗际醯募壑

1.1 实现对个性化信息需求的智能收集和分析

在当前个性化信息服务体系中，使用者能够结合自己的实际需求，对图书馆内的资源进行选择和明确。但是，鉴于图书馆内资源的规模性，涉猎全球领域内数字化的网络资源，因此，很难在海量信息中进行最快和最准确的选择。人工智能技术恰好能够应对这一问题，发挥神经网络技术的作用，结合用户需求，实现对其目的和意图的预测，有效提升个性化信息服务系统的效率，进一步满足用户个性化需求。

1.2 推动个性化服务的智能分类和推送

在目前的个性化信息服务中，需要对信息的种类进行逐层选择，而后对选择进行提交，结合信息类别，实现信息的有效匹配，这种系统效率不高，给整个系统增大了压力，尤其是面对网络时代的服务系统，在线需求人数巨大，存在选择和提交过于集中的问题，很可能造成系统崩溃。在人工智能技术的支持下，借助智能化的信息收集和分析，而后进行合理分类和展示。

1.3 推动智能人工服务模式的发展

针对智能化服务，其应用的前提是对用户不了解，根据系统自身掌握的信息，分析其操作模式，实现对用户操作的替代。为此，要发挥人工技能的作用。在这种系统的操作下，能够对用户操作进行评定，对其需求进行判定。在人工智能技术的应用下，数字化图书馆信息服务水平得以提升。

2 人工智能技术应用中需要面对的关键性问题

2.1 个性化信息的收集和获取

对于个性化新的收集和获取，需要应用两种模式，一种是静态模式，主要结合的是图书馆现有的读者信息，是用户在首次使用系统后留下的基本信息，进行推理。另外一种是动态化的方式，主要模式是跟踪和记录，满足个性化需求的推理，构建个性化信息需求库。

2.2 重视个性化信息的智能筛选

在个性化智能筛选服务系统的应用中，重要的内容是掌握用户的基本信息，实现对网络信息的智能化选择。借助用户的基本信息，进行初步筛选，形成具有针对性的知识库，而后结合操作动态，实现个性化信息的明确，构建兴趣知识库。之所以选择层次化的筛选，主要原因是网络信息的海量特征，同时，变化性较大，存在诸多重复性。在海量信息中定位所需本部分，同时进行分类呈现，难度极大，同时，信息面临着更新，信息筛选难度更大。人工智能技术需要应用神经网络算法，发挥其作用，完成智能化操作的过程。另外，在整个系统跟踪中，主要是由显式和隐式跟踪组成。在第一种中，需要用户的积极参与，实现有效的反馈，而后完成推送，直到客户满意为止。第二种是隐式跟踪，主要针对用户的操作进行跟踪，实现需求的推断，这种方式更具效率性和智能化。

2.3 对用户模型构建的介绍

在目前的数字图书馆个中，被动模式应用较多，对信息分析的不够深入，信息服务功能不突出。为此，要重视智能服务信息知识库模型的构建，达到对信息的智能获取和筛选。同时，实现对知识库的完善，提升服务能力和水平。

3 全面分析人工智能技术环境下数字图书馆个性化信息服务系统的构建

3.1 对总体架构的介绍

在数字化图书馆个性化信息服务系统中，主要分为三个层次，即客户、中间层以及后台数据库层。客户层的作用是提供信息浏览的功能。中间层是对信息进行获取、分类及推送。后台数据库对数据进行存储和管理。在三层体系结构的支持下，能够在同一计算机上进行运行。通常，客户层与后台数据层不进行直接数据交换，借助中间层进行处理，实现了服务系统效率的提升，达到了对数据库的有效保护。

3.2 对个性化信息服务系统整体功能的介绍

在整个个性化服务系统中，其依据的是信息服务智能化，与传统系统的区别是能够满足个性化需求，需要发挥个性化信息需求库的功能，实现对信息的准确输送，同时，也能够实现对信息的智能选取、筛选和分类。其功能主要体现在，首先，完成智能定制的目的，其次，完成智能搜索，再次，实现对用户基本信息的管理。第四，满足个性化页面设置的需求。

3.3 对个性化信息服务系统模块设计的分析

在人工智能化的数字图书馆个性信息服务中，发挥三层结构模块的作用。在客户层中，发挥登陆、搜索和展示的作用。中间层主要是完成数据信息的分析和分类。后台数据层实现用户和系统数据的应用。

4 基于人工智能技术的数字图书馆个性化信息服务模式的创新

4.1 重视个性化信息智能推送

对于信息智能化推送，主要是结合读者的意图，自动进行数据信息的推送。主要通过两种方式实现，一种是频道方式，主要是结合读者的想法进行推测，与选频道相似，在选定的站点进行信息的浏览。第二种方式是邮件，发挥邮箱的作用，进行信息的推送。读者可以通过两个方式进行信息的获取，一种是推测读者意图，一种是读者输入所需信息，在海量信息中进行智能分类和筛选，以主动的方式进行传递。

4.2 发挥个性化智能定制服务的作用

在整个数字化网络资源中，个性化智能定制的出发点是读者的实际需求，应用信息服务系统的功能。在这一功能的支持下，能够实现对读者意图的推断，满足读者自动化信息搜索的需求，摆脱了手动操作的束缚。同时，读者也可以根据需求，进行信息的调整。

4.3 应用个性化智能服务

智能是智能化的服务方式，依据智能信息系统和平台，完成对虚拟信息的处理。在这种服务中，突破目标和需求的限制，根据读者的操作实际，完成信息自动化推介的目标。在这种服务模型下，信息查找的速度更快。

4.4 提升智能定制服务的专业化水平

随着信息技术的不断发展和进步，人工智能更具发展速度，尤其是在图书馆中的额营业，使得其不受馆藏资源的约束，更好地发挥网络数字信息资源的功能。当前，图书馆资源不断增大，涉及更多领域的知识，尤其是面对海量的数字信息，传统服务模式很难满足现代化的需求。在人工智能的应用下，与信息服务系统相结合，能够在规模信息中进行智能化的搜索，满足用户真正需求，形成特定的专业化的智能定制服务。

5 结束语

综上，随着人工智能技术的不断发展和完善，其在数字化图书馆个性化信息服务系统中的应用将不断拓展，尤其是有效解决了数字化图书馆个性化信息服务系统中个性需求的问题。同时，在这种技术的支持下，提升了整个系统的智能化水平，满足系统的服务功能。

参考文献

[1]夏秀双.大数据环境下高校图书馆个性化信息服务研究[D].曲阜师范大学，2015.

[2]左素素.基于智能过滤的数字图书馆个性化信息服务研究[J].图书馆学研究，2016，03：80-84.

[3]陈静.基于多Agent的高校数字图书馆个性化信息服务系统模型研究[D].西安电子科技大学，2011.

篇2

关键词：机械电子工程；人工智能技术；应用

中图分类号：TP18 文献标识码：A

在现代经济社会发展速度不嗉涌斓谋尘跋拢社会生产力水平明显提高。对于我国而言，在工业机械工程发展过程中，现代电子技术的应用促进传统机械工程逐步过渡至现代电子机械工程，而随着计算机技术以及信息技术的蓬勃发展，机械工程开始呈现出智能化、自动化的发展方向。特别是人工智能技术发展以来，此项技术在机械电子工程领域中的应用日益广泛，对提高生产力水平的意义同样非常确切。本文即围绕机械电子工程领域中人工智能技术的相关应用问题进行分析与探讨，望能够引起各方重视与关注。

一、人工智能的概述

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器。从人工智能诞生以来，相关理论与应用技术不断成熟，人工智能技术的应用范围也明显扩大。可以预见的是，未来人工智能技术下所带来的一系列科技产品将成为人类智慧的“容器”。

二、人工智能技术的作用分析

人工智能技术的应用对意识结构的变化有非常重要的影响，使意识论研究领域明显扩大。人工智能终端作为一种全新形态的机器设备进入人意识器官范畴中。人工智能技术下，除了能够完成人脑的一部分意识活动以外，甚至在部分功能上较人脑有着更为明显的优势，如对信息进行处理，以及采取行动的速度，以及对动作和记忆的准确性等方面。除此以外，通过对人工智能技术的应用与发展，还为未来ICT等网络技术的发展提供了方向与指导，包括云计算、深度学习、以及智能算法等在内的大规模网络应用成为ICT产业重要的发展方向之一，深度学习作为人工智能研究领域中的重点关注对象之一，可通过构建模拟人脑进行分析学习的神经网络的方式，促进互联网领域的飞跃式发展。

三、机械电子工程及人工智能分析

1.机械电子工程特点

机械电子工程是将电子工程、机械工程以及自动化工程结合起来的综合性学科，在机械电工工程中占据非常重要的地位。现阶段机械电子工程主要具有以下几个方面的特点：（1）机械电子产品结构相对简单。机械电子产品构造复杂程度不高，产品占地面积有限，能够改变传统意义上机械电子产品占地面积大且外观笨拙复杂的特点，对优化机械电子产品工作性能也有重要意义；（2）机械电子工程设计方案合理性高。在电子工程、机械工程以及自动化工程相互融合的背景下，设计人员能够更为全面的决策设计方案，促进机械电子工程的不断进步与发展。如，将机械电子工程技术与管理技术相结合，一来能够促进机械电子工程在管理体制层面的发展革新，二来能够促进机械电子技术在管理层面的发展进步，综合价值突出。

2.人工智能特点

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器，研究对象包括图像识别、语言识别、机器人、自然语言处理以及专家系统等多个部分。人工智能技术的应用具有以下几个方面的特点：（1）人工智能技术使人与人之间的沟通交流更加密切。人工智能技术作为高新科学技术，为大众间的沟通交流提供了极大便利，实现与不同群体的沟通，在促进人类社会进步的同时还对人工智能技术的改革创新提供动力；（2）人工智能技术对促进经济增长有重要意义。应用人工智能技术能够促进社会消费，扩大国内市场需求，对实现经济平稳健康发展有积极价值；（3）人工智能技术的应用有助于企业经济目标的快速实现。人工智能技术大量应用会促进行业市场的扩大，吸引投资，提高企业经济效益。

四、机械电子工程中人工智能应用

1.机械电子工程与人工智能的关系

不稳定性是机械电子工程普遍面临的问题之一，该特点的存在导致机械电子工程系统信息输入与信息输出之间的关系难以准确地描述出来。由于建设规则库方法、学习并生成知识描述法以及数学方式推导法这3种传统机械电子工程系统描述方法在严密性与精确度方面存在一定的局限，因此往往难以满足机械电子工程系统日益复杂的描述需求。但从信息处理的角度上来说，人工智能技术的应用及其与机械电子工程系统的融合对于解决系统不稳定性、不确定性以及复杂性问题有非常确切的优势。从这一角度上来说，将人工智能技术与机械电子工程相结合已成为机械电子工程领域发展的必然方向与趋势之一。

2.模糊系统及神经网络系统

模糊系统的理论基础与模糊集合，设计工具为模糊理论。模糊推理系统具有模糊信息的处理功能，在自动化控制、数字处理等诸多领域中得到了大量的应用，所取得的效果非常显著。模糊推理系统创建模拟人脑的相关功能，并分析语言信号，在网络结构的依托下无限接近连续函数，并遵循域至域的映射规则对信息进行储存。但模糊推理系统在应用中具有连接性不固定的特点，计算量偏小，因此应用范围存在一定的限制。

神经网络系统是人工智能技术领域中的关键分支之一，神经网络将信息分布于网络上的主要模式是神经元的兴奋模式。在神经网络系统干预下，可实现对信息的分布储存以及对动态信息的协同处理。神经网络系统可在确保行为丰富的前提下最大限度地精简结构，利用神经网络系统功能直接模拟大脑结构，并分析数字信号，在各个神经元间构成点对点的映射关系，进而达到提高信息数据输入、输出精度，并提高计算量的目的。

结语

综上所述，人工智能技术的应用与人工智能系统的构建、发展在很大程度上促进了现代机械电子工程的快速发展与进步。现代机械电子工程设计必须以人工智能技术的合理应用为依托，达成双赢的理想局面。在这一过程中，相关人员必须充分关注机械电子工程与人工智能技术的融合，不断开拓全新的人工智能技术，把握两者发展中的相通点与共同点，以促进两者的共同发展与进步。

参考文献

[1]梁国强.试论人工智能技术在供水设备机械电气自动化控制中的应用[J].中小企业管理与科技，2015（27）：252.

[2]韩斌.机械电子工程与人工智能的关系分析[J].数字技术与应用，2013（6）：254-254.

[3]孙伟.电气自动化控制中人工智能技术的应用研究[J].科技创新与应用，2014（7）：70-70.

篇3

关键词：数字农业；数据；人工智能；农业生产

1数字技术助力传统农业转型升级

1．1物联网

物联网在农业生产环节适用较广，依据物联网的农业提升方案，通过实时采集并分析处理现场数据，实现提高农业生产效率、增加收益、减少损耗的目的。智能大棚、智能浇灌、精准农业等各种依靠物联网的应用将推进农业快速发展。物联网技术可以用来解决农业生产环节的一些问题，建设基于物联网的智慧农场，实现农作物产量和质量双提升。

1．2大数据

万物互联在促进众多设备联入的同时，还会在云端形成大量的数据，而提取这些通过物联网产生的大数据中隐藏的重要信息就必须依靠人工智能，物联网最重要的农业价值就是对形成的海量的数据进行智能化分析、处理，从而全面提升农业生产各环节的质量。

1．3人工智能

在种植方面，人工智能可以增加粮食产量、避免造成浪费。在养殖方面，依靠人工智能能够有效预防畜禽疾病的发生。人工智能能够缩短农业研发进程，帮助培育出更好的农作物基因，生产出更安全、更有效的化肥。

2中国数字农业面临的问题

2．1对软件重视不足

不管是政府还是农民都容易将数字农业与农业机械化的定义混淆，数字农业和农业机械化的本质差别在于，农业机械化是依靠农机装备来替代人力作业，而数字农业是指依靠数据来控制机械，实现自动化作业和智能化调节，没有数据和软件来控制的物联网，本质上还是工具，与机械农业没有实质上的区别，掌握软件平台才能真正实现大数据、智慧农业和数字经济。

2．2数据利用化不高

数据是数字农业的根本保证，当前政府同企业在数据采集上合作频繁，但是往往没有明确的利用化方向，缺少必须的数据运营手段，对采集数据的正确筛选、处理分析和建模应用等领域的工作跟进不够及时，数据的采集与利用是一个相互促进的关系，只有不断通过采集的数据产生农业价值，才会形成长期有效的数据来源渠道。

2．3数字经济发展不足

目前我国农业电商的模式是通过数字来驱动市场经济，但这种方式在市场推广营运、产品特性突出、物流运输等方面有很多明显的缺点，如果农业电商的经营方式以数据为基础，利用市场资本来反向驱动农业数字经济，一些问题的处理就变得简单许多。我国数字农业技术的利用基本上都是在农业生产阶段，数字农业的信息化和经济化水平不高，数字经济创新突破的同时，也将带动“全产业链”的农业大数据快速提升［2］。

2．4数据服务产品化不强

随着数字农业的发展，农业数据服务企业越来越多，但数据产品的服务能力完全依靠于所采集的数据质量，一些企业对农业生产经营主体的服务水平不足，导致产品市场化受阻，只有通过持续积累高价值的数据，不断增强数据产品的实用性，让数据产品具有强大的生命力，才能开拓巨大的农业数字化市场。

3未来数字农业的发展趋势

3．1数据定制化供应

数据资源是数字农业发展的根本保证，当前我国数字农业具有数据采集费用较高的问题，随着数字农业优势的显现，数据采集的组织成本会慢慢下降，同时农业物联网持续升级换代、公共数据的利用不断开源、数据分析者的信息化水平逐渐增强，数据采集的综合成本也逐渐减少。今后农业数据服务企业将会逐步建立起自己的定制化数据供应系统，并且数据库里以往采集的高价值数据信息，将会随着企业的数字化服务能力提升而持续汇入到产业链中，通过交换、融合或再生来创造更多的价值，实现数据服务的数字化驱动。

3．2国产数据模型得到发展

实现数据价值是数字农业最困难，也是最终的根本目标，硬件设施可以从国外买到，但对于后台系统国外却对我国严防死守，所以必须掌握实现数据价值模型的核心技术。目前国与国之间的科技力量竞争不断加剧，引进科技成果的壁垒持续增高，同时国内外农业生产经营模式存在很大差别，因此不能直接套用国外的数据模型。我国不断鼓励科研成果的转化利用，农业数据模型的跨界合作正在逐步深入，所以农业核心数据模型的自主研发在今后一定会实现。

3．3农业机械智能化加快

农业机械化与农业智能化最根本的区别就在于“数据驱动”，“中国制造2025”明确要把“智能制造”作为今后的努力方向。顺应时展，海尔等一些国内的制造企业已经逐步进行数字化转型升级，从而获得新的经济增长点，农机企业也必须通过数据来对农机装备赋能，适应数字农业的发展要求，完成从农机制造商向农机服务商的转型升级目标［3］。

3．4产业链向虚拟化方向发展

由于农业生产各环节数字化水平的逐渐提高，数字化驱动的农机智能与商业智能同农业生产经营联系越来越紧密，数字农业产业链将慢慢走进网络世界中，通过互联网进一步实现农业数字化的映射，数字农业产业链虚拟化会慢慢消除农业信息不对称，提高产业整体效率，促进数字农业更好更快的发展。

3．5供应链金融普惠化

近年来，供应链金融高速提升，2020年我国供应链金融的市场规模已达到14．98万亿元，供应链金融是农业产业提升的重要环节，可以改善资金流从而促进农业产业、尤其是中小型企业的良好发展。依靠物联网、大数据及人工智能等一系列科技手段，数字农业会进一步促进中小企业逐渐融入到农业产业体系中，为供应链金融普惠化打下良好的发展基础。农业产业虚拟化的同时，会使其变得更加透明，信用责任也更容易得到保证，因此金融风险的量化管理也变得不再复杂。

3．6数据安全更加重视

不管是地块的信息数据，还是企业的经营数据都能直接表现出农业生产经营主体或企业的当前情况，数据促进农业发展的同时，也有被泄露和乱用的风险，所以保证数据安全也是农业数字化发展不可忽视的问题，存储和使用数据的信息化系统的安全性要求越来越高，数据所有权的保证也会随着法律的不断优化而彻底解决。

4数字农业的发展领域

4．1智能农机装备

智能农机装备是农业生产的重要工具，通过物联网和信息化技术可以达到最优的农业实施方案，从农作物耕种收等各个环节来降低农业成本，实现农产品增产增收，从规模化种植角度，能够实现农业资源可持续发展，农业生态良性循环［4］。

4．2智能灌溉

提高浇灌效率和避免水资源浪费是农业良好发展的根本要求，可以依靠建设可持续和高效节本的智能灌溉系统来达到节约水资源的目的。目前以物联网为基础的智能灌溉系统，可以利用空气湿度、土壤湿度、土壤温度和光照度等参数进行精准的计算，从而根据用水需求来进行智能化控制灌溉，大大提高效率且降低成本。

4．3农业无人机

无人机在农业领域具有广泛的应用，可以用来进行农作物生长情况检测、农业摄影、农作物植保和牲畜管理等。农业无人机可以提高监测效率、降低监测成本，同时还可以采集大量的数据传输至后台。

4．4智能温室

智能温室可以连续不间断地测量温室内的各项环境数据，包括室内温度、室内湿度、光照度和土壤湿度等，当这些重要的参数超出设定的正常范围时，系统会对这些参数进行分析和评估，并做出自动响应，将这些参数的误差进行校正，从而使温室的环境保持在农作物生长的最佳范围内，极大地降低了人力和物力成本。

4．5收获监测

收获监测不只是针对农作物产量这一个指标，而是对收获环节所有可能影响最终收获量的因素进行监测，包括粮食含水量、粮食饱满度、粮食破碎量和总收获量等。对在收获监测中获得的实时数据进行有效的分析处理，可以辅助农民做出正确的决断，从而降低成本，增加产量。

4．6土壤监测系统

土壤监测系统主要用来监测和改良土壤综合性能，避免土壤退化，此系统可以监测土壤的大部分重要参数（包括土壤紧实度、蓄水保墒能力、土壤温度等），从而防止土壤板结、土壤侵蚀等。

4．7农业管理系统

农业管理系统可以为农业工作者和相关企业提供数据收集和管理功能。得到的数据被存储和分析从而为使用者提供决策依据，农业管理系统还可以用来建立农业数据模型。其优势包括为使用者作出重要决策时提供了理论数据支持，提高了农业生产的综合管理能力。

5互联网巨头布局数字农业案例

5．1阿里巴巴：盒马村

阿里巴巴数字农业事业部始终将农业全产业链数字化转型升级作为战略目标，力争尽快建成1000个高效规模化的数字农业示范基地。从去年开始，阿里巴巴数字农业事业部更是全面加紧了对盒马村的布局和建设，以希望先于其它企业完成数字农业示范基地建设的战略任务。盒马村并不是指某一个村落，而是所有为盒马种植农产品的村落的统称，盒马村模式是新时代农村转型升级的一个标杆，根据订单情况，针对不同的村落，因地制宜地发展数字农业，让种植户和销售企业直接对接，从而使优质的农产品快速入城，同时将城里的优质资本引进村落，形成良性循环。通过阿里巴巴建设的“产—供—销”一体化平台，让原本分散孤立的村落紧密联系在一起，成为现代数字农业产业链的一部分，种出更优质的农产品，让农民获得更大的收益。依托阿里云技术和淘宝电商平台，盒马模式帮助农业产业的种植端和销售端实现了数字化的升级，盒马利用其强大的销售汇聚能力，解决了小农户难销售的问题，改变了以往小农生产模式产销散乱的面貌，帮助农户降低了风险，开拓了销售渠道，提高了销售效率。据有关新闻报道，截至2020年底，上海、江苏、海南等全国13个省、市、自治区已经建立盒马村，盒马村模式为我国数字农业发展提供了良好的参考。

5．2京东：京东农场

从2018年开始，京东农场便逐步进行数字化农业的试验，京东农场广泛同全国各地的高标准农场开展合作，共同建立更高品质的农业生产基地，全面实行农作物标准化和规范化种植，从源头开始建立农作物全程可视化追溯性模式，让农作物从田间到餐桌的安全性得到保证，全面提升京东农场的农产品质量。其建立的“京品源”品牌，拥有产销一体化的全套服务体系，对京东农场的农产品在品牌、品质、供应、产销等方面进行全面的支撑。根据有关新闻报道，京东农场进行了广泛的战略布局，截至2020年底，其已经在全国各地建立了17个示范农场。从农产品的种植、加工、运输，到供销的各个阶段，京东农场利用区块链、人工智能、物联网等技术对传统农业进行赋能，彻底改变了传统农业的产销模式，为数字农业发展作出了重要贡献。

5．3华为：联手北大荒，助力数字化转型

技术实力雄厚的华为，一直希望利用其技术优势，帮助传统企业进行转型升级。2019年8月，华为同北大荒农垦集团签定了战略合作协议，按照协议内容，双方将建立长期的战略合作伙伴关系，彼此会充分利用行业地位和自身技术为另一方提供全面的帮助，贯彻取长补短、互惠互利的原则，在人才培养、平安垦区、智慧农业、华为云建设等多方面进行密切合作，携手探索数字农业的新发展模式，全面开展北大荒集团的转型升级。华为除了和北大荒合作以外，还将利用其大数据、云计算、人工智能及5G技术与袁隆平团队共同打造“互联网农场”。

篇4

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

篇5

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.

篇6

关键词：地形测量;测绘技术;发展趋势

Abstract: This paper described a topographic survey and mapping technology concepts and topographic survey mapping automation technology, and to explore the development of automation technology mapping technology trends.Key words: topographic survey; mapping technology; development trend

中图分类号:P25文献标识码：A

引言

地形测量学是研究测绘地形图及与其有关测绘工作的理论、方法的应用技术学科。地形测量是为城市、矿区以及各种工程提供不同比例尺的地形图，以满足城镇规划、矿山开采设计以及各种经济建设的需要。

地形测绘是研究地球局部表面形状和大小，并将其测绘成地形团的理论和技术。通过测定小范围地表高低起伏形态和地物(如建筑物、道路、耕地等)的特征点的平面位置和高程，经相应的数据处理、采用一定的测量符号按一定的比例缩绘在图纸上。从而获得与相应地面几何图形相似的地形图，为国家经济建设提供设计与施工的图纸资料。

传统的测绘包括控制测量、地形测量、施工测量、竣工测量和变形监测5个部分。现代测绘技术自动化技术具有自动化程度高、测图精度高、图形属性信息丰富和图形编辑方便等优点。

1 目前地形测量的测绘自动化技术

测绘自动化是集数据采集、处理、传输、显示于一体。随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的智能化，测绘技术自动化技术发生了重大变革，3S技术(GPS全球定位系统、GIS地理信息系统、RS遥感)及其集成技术成为测绘技术自动化技术的核心。

1.1 GPS技术 GPS(Global Positioning System)称为全球定位系统，是美国20世纪70年代开始研制的，它历时20年，于1994年3月全面建成的利用导航卫星进行测时和测距，具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统，是一种高精度、全天候、高效率、多功能的测绘工具。

GPS定位技术与常规地面测量定位相比，具有抗干扰性能好、保密性强，功能多、应用广，观测时间短，执行操作简便，全球、全覆盖、全天候、高精度的特点。特别是RTK的定位精度可达厘米级，在水上定位得到了广泛的应用。

GPS RTK(Real Time Kinematic)技术开始于90年代初，是一种全天候、全方位的新型测量系统，称载波相位动态实时差分技术，是目前适时、准确地确定待测点的位置的最佳方式，是基于载波相位观测值基础上的实时动态定位技术。

GPS RTK具有定位精度高且精度分布均匀，速度快、效率高，观测时间短，方便灵活，测程不受限制，不受通视条件影响等优点。

1.2 GIS技术 地理信息系统（Geographical Information System-GIS）是利用现代计算机图形和数据库技术来处理地理空间及其相关数据的计算机系统，是融地理学、测量学、几何学、计算机科学和应用对象为一体的综合性高新技术。其最大的特点就在于：它能把地球表面空间事物的地理位置及其特征有机地结合在一起，并通过计算机屏幕形象、直观地显示出来。

GIS具有以下的基本特点：一是公共的地理定位基础；二是多维结构；三是标准化和数字化；四是具有丰富的信息。

地理信息系统对空间地理信息进行处理，准确采集有关的数据，并对地理空间数据和信息进行处理、管理、更新和分析，是采用数据库、计算机图形学、多媒体等最新技术的技术系统，对现代测绘技术自动化技术的起重要支撑作用。

目前GIS地理信息将向着数据标准化(Interoperable GIS)、数据多维化(3D&4DGIS)、系统集成化(Component GIS)、系统智能化(Cyber GIS)、平台网络化(Web GIS)和应用社会化(数字地球)的方向发展。

1.3 RS技术 遥感RS（Remote Sensing）起源于20世纪60年代，不直接接触被研究的目标，感测目标的特征信息(一般是电磁波的反射、辐射和发射辐射)，经过传输、处理，从中提取人们感兴趣的信息。遥感包括摄影、陆地、卫星、航空、航天摄影测量等技术。遥感技术依其波谱性质，可分为电磁波遥感技术、声学遥感技术、物理场遥感技术。

遥感信息技术已从可见光发展到红外、微波；从单波段发展到多波段、多角度、多时相、多极化；从空间维扩展到时空维；从静态分析发展到动态监测。

RS为GIS提供信息源，GIS为RS提供空间数据管理和分析的技术手段(图像处理)，GPS作为GIS有力的补测、补绘手段，实现了GIS原始地图数据的实时更新。3S的综合应用是一种充分利用各自的技术特点，快速准确而又经济地为人们提供所需的有关信息的新技术，三者的紧密结合，为地形测量提供了精确的图形和数据。

2 测绘技术自动化技术的发展趋势

随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的系统、智能化，测绘技术自动化技术向着3G技术及集成技术自动化、实时化、数字化，数据库和应用软件的开发应用，三维可视化技术以及人工智能化发展。使测绘技术自动化技术能全方位的应用于地形测量中，提高了地形测量的效率和准确性。

2.1 3G技术及集成技术的进一步发展 积极普及3G技术的应用，改进3G技术中存在问题，更新3G及其集成技术测量的方法和手段，加强测量精度和准确性，使3G技术能在地形测量测绘技术领域的应用进一步扩展。

全球数字摄影测量系统在GPS、GIS、RS和3S集成技术中的应用，对数码摄影测量和地形测量更加普及和深化，使测绘技术向电子化、自动化、数字化方向发展。

2.2 测绘软件及数据库的开发与更新 加强地形测量数字化测绘软件的研发，使测绘软件系统更加高效、灵活和功能齐全，使测绘软件技术在地形测量中起到了相当重要的作用。

更新完善信息数据库，将采集的测量数据转换直接进入信息数据库，数据管理查询方便，数据共享，实现全球数据更新和扩展空间基础信息系统的动态管理，实现测量数据的管理科学化、标准化、信息化，实现测绘数据的传输网络化、多样化、社会化，使测绘技术走向自动化，实时化，数字化。

2.3 人工智能和专家系统在测绘技术中的应用 随着计算机技术的发展和测绘技术与相关学科的交叉、综合，人工智能和专家系统在测绘技术中有着广泛的应用前景。计算机利用专家知识模拟人脑思维进行推理，从事智能化的数据、图形处理和信息管理工作，极大地提高工作效率，使测绘技术向自动化、智能化发展。

全球定位系统(GPS)、数字摄影测量系统(DPS)、遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)和专家系统(ES)这5S技术的发展和相互结合，专家系统在其中发挥着重要的作用，专家系统对整个测量流程进行控制，并执行相应的推理、分析和处理工作，并可实现信息资源共享，实时动态监测诊断，提高效率和质量，是测绘技术通向实时、自动、智能测量系统的关键。

篇7

正如世界经济论坛创始人兼执行主席克劳斯・施瓦布在新著《第四次工业革命》一书中所言：“这场革命正以前所未有的态势向我们袭来，它发展速度之快、范围之广、程度之深丝毫不逊于前三次工业革命，它将数字技术、物理技术、生物技术有机地融合在一起影响着经济社会。”他认为，从公共和私营部门到学术界和民间社会，必须对这次变革作出协调一致、综合全面的应对。

“即将迎来的这场技术革命将彻底改变我们生活、工作和社交的方式。无论从其规模、影响范围还是复杂性来看，这场转型都将和人类以往经历的任何一次工业革命截然不同。”在施瓦布看来，第四次工业革命是技术融合，模糊了实体、数字和生物世界的界限：集成电路行业从“硅时代”开始迈向“石墨烯”时代；移动通信全面进入4G，并开启5G；软件进入“云时代”；以移动互联网技术为依托的共享经济蓬勃发展……更为重要的是，这一轮全球科技创新浪潮有着以往所不具备的特殊性：一方面多学科、多领域交叉突破，信息技术、生物技术、材料技术、新能源、航天技术等相互渗透交叉；另一方面科技创新和商业创新相结合，诸如淘宝、微信、特斯拉、苹果手机等，都是科技和商业互相借力，由此实现了更快发展。面对方兴未艾的新一轮工业革命、不断涌现的战略性新兴产业，无论发达国家还是新兴经济体，均已把创新视为赢得新一轮增长竞争的关键所在。

“机器对话”是未来制造的标志之一，机器人正从工厂走向家庭、医院、商店、餐厅，甚至战争地区，工业革命正在模糊人和机器之间的界线。它将影响我们的身份以及与之相关的所有问题――我们的隐私、对所有权的看法、消费模式、用于工作和休闲娱乐的时间，以及如何开拓我们的职业、培养我们的技能、与人交往和发展关系。这一技术变革打乱了传统的组织方式，而人类只有被动（或主动）的“承接”。反之，人类将失去前进的方向和发展的标杆。一如PTC全球总裁及CEO詹姆斯・贺普曼所言：“任何一个强大的国家都应有一个很好的制造业作为根基，一个失去制造业的发达国家很难仅仅依靠服务再度真正强大起来，因为国家必须能够创造真正的价值才能强大。”

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关键词：地形测量测绘技术发展趋势

Abstract: this paper elaborates the topographic survey and mapping technology related concepts and currently topographic mapping automation technology, and probes into the development of surveying and mapping technology automation technology trends.

Keywords: topographic mapping technology development trend

地形测量学是研究测绘地形图及与其有关测绘工作的理论、方法的应用技术学科。地形测量是为城市、矿区以及各种工程提供不同比例尺的地形图，以满足城镇规划、矿山开采设计以及各种经济建设的需要。地形测绘是研究地球局部表面形状和大小，并将其测绘成地形团的理论和技术。通过测定小范围地表高低起伏形态和地物(如建筑物、道路、耕地等)的特征点的平面位置和高程，经相应的数据处理、采用一定的测量符号按一定的比例缩绘在图纸上。从而获得与相应地面几何图形相似的地形图，为国家经济建设提供设计与施工的图纸资料。传统的测绘包括控制测量、地形测量、施工测量、竣工测量和变形监测5个部分。现代测绘技术自动化技术具有自动化程度高、测图精度高、图形属性信息丰富和图形编辑方便等优点。

一、目前地形测量的测绘自动化技术

1. GPS技术GPS(Global Pos itioning Sys tem)称为全球定位系统，是美国20世纪70年代开始研制的，它历时20年，于1994年3月全面建成的利用导航卫星进行测时和测距，具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统，是一种高精度、全天候、高效率、多功能的测绘工具。GPS定位技术与常规地面测量定位相比，具有抗干扰性能好、保密性强，功能多、应用广，观测时间短，执行操作简便，全球、全覆盖、全天候、高精度的特点。特别是RTK的定位精度可达厘米级，在水上定位得到了广泛的应用。

2. GIS技术地理信息系统（Geographical Information Sys-tem-GIS）是利用现代计算机图形和数据库技术来处理地理空间及其相关数据的计算机系统，是融地理学、测量学、几何学、计算机科学和应用对象为一体的综合性高新技术。其最大的特点就在于：它能把地球表面空间事物的地理位置及其特征有机地结合在一起，并通过计算机屏幕形象、直观地显示出来。

3. RS技术遥感RS（Remote Sensing）起源于20世纪60年代，不直接接触被研究的目标，感测目标的特征信息(一般是电磁波的反射、辐射和发射辐射)，经过传输、处理，从中提取人们感兴趣的信息。遥感包括摄影、陆地、卫星、航空、航天摄影测量等技术。

二、测绘技术自动化技术的发展趋势

随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的系统、智能化，测绘技术自动化技术向着3G技术及集成技术自动化、实时化、数字化，数据库和应用软件的开发应用，三维可视化技术以及人工智能化发展。使测绘技术自动化技术能全方位的应用于地形测量中，提高了地形测量的效率和准确性。

1. 3G技术及集成技术的进一步发展积极普及3G技术的应用，改进3G技术中存在问题，更新3G及其集成技术测量的方法和手段，加强测量精度和准确性，使3G技术能在地形测量测绘技术领域的应用进一步扩展。全球数字摄影测量系统在GPS、GIS、RS和3S集成技术中的应用，对数码摄影测量和地形测量更加普及和深化，使测绘技术向电子化、自动化、数字化方向发展。

2. 测绘软件及数据库的开发与更新加强地形测量数字化测绘软件的研发，使测绘软件系统更加高效、灵活和功能齐全，使测绘软件技术在地形测量中起到了相当重要的作用。更新完善信息数据库，将采集的测量数据转换直接进入信息数据库，数据管理查询方便，数据共享，实现全球数据更新和扩展空间基础信息系统的动态管理，实现测量数据的管理科学化、标准化、信息化，实现测绘数据的传输网络化、多样化、社会化，使测绘技术走向自动化，实时化，数字化。

3. 人工智能和专家系统在测绘技术中的应用

随着计算机技术的发展和测绘技术与相关学科的交叉、综合，人工智能和专家系统在测绘技术中有着广泛的应用前景。计算机利用专家知识模拟人脑思维进行推理，从事智能化的数据、图形处理和信息管理工作，极大地提高工作效率，使测绘技术向自动化、智能化发展。全球定位系统(GPS)、数字摄影测量系统(DPS)、遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)和专家系统(ES)这5S技术的发展和相互结合，专家系统在其中发挥着重要的作用，专家系统对整个测量流程进行控制，并执行相应的推理、分析和处理工作，并可实现信息资源共享，实时动态监测诊断，提高效率和质量，是测绘技术通向实时、自动、智能测量系统的关键。

三、结论

随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的智能化，测绘技术自动化技术发生了重大变革，从传统的测绘技术（例如电子测距仪、经纬仪、水准仪和平板仪）向3G技术、数字摄影测量技术以及人工智能化发展，推动了测绘技术自动化技术的活跃和革新，测绘技术朝着自动化、实时化、网络化和数字化方向发展，使地形测量更快速、简单、精确。

参考文献：

篇9

“这确实是个很好的问题。”食谱推荐公司Yummly的研究负责人Gregory Druck如此回应道，但这肯定不能被称为一个真正的答案。

这的确令他有点为难。技术在设计时通常都要优先理解并满足人的喜好。同在台上的厨房整合技术公司Innit的副总裁Ankit Brahmbhatt干脆接过了话筒，“每个人的体质不同，对健康的定义也不同。说到底这是个生活方式的问题。我们得先有关于你更全面的数据，才能判断什么对你是健康的。”

人工智能到底能在多大程度上替代人，也成为一年一度的西南偏南上最热闹的话题。

西南偏南诞生在美国德克萨斯州的奥斯汀。每年3月初，这个全球性的盛会会吸引数十万人，和硅谷以大公司、创投行业为主的活动不同，西南偏南会吸引各个行业的人。大家在这里看新的电影，发现创业灵感。更重要的是，讨论技术已经带来的改变，以及它能把人们带到哪里去。

其中有不少想象空间。比如Yummly，这家来自硅谷的公司能利用人工智能技术分析你曾经使用的食谱数据。来自德国的Foodpairing则声称，机器分析食物成分时最大的弱势是嗅觉不及人类灵敏，但是通过训练，机器的精准程度可以超过大多数未经训练的普通人。

还有更激M的Innit。和一些创业公司费尽心思想把吃饭这件得高效不同，这个硅谷公司发现了一个悖论，一些人根本不愿意被剥夺下厨的权利。于是他们正在硅谷红木城的总部，测试一个全新的“数字化厨房”。

这个厨房用一个软件平台控制家电，告诉用户家里食材的存量。选定菜单后，还会提醒用户要买多少食物。等到准备妥当，连接的厨房电器就能完成初步烹 饪。

“我们想用技术帮上班族解决工作日吃饭的问题，让他们知道下班后要买什么食材、买多少，回家后能更快吃到晚餐。”活动结束后，Brahmbhatt对《第一财经周刊》说。

这听上去“很硅谷”，善于观察问题并提出解决方案。其实更有意思的是，这家公司发现，在一些细分领域当中，人其实没必要过分智能。

“数字化和自动化的确能帮助减少浪费，包括钱和食物。但我们也知道，有人喜欢下厨。Innit在做一项用户调研时发现，对自动化最集中的需求并不是烹饪，而是洗碗。也就是说，用户想让机器帮他们完成的是，恰恰是那些他们最不喜欢做的事情。”

至于机器和人的关系，这个古老的命题也随着人工智能的蔓延重新摆在了人类面前。至少，人工智能不再仅仅是一些极客想把一切自动化的设想和实验，也不只是好莱坞电影里经常出现的无所不能的机器控制人类造成的恐慌。它真的就在我们的生活中发生。

真正的答案，也正如百度首席科学家吴恩达曾预言的那样，“人工智能是新的电能，可以改变很多行业。”既然是电能，就意味着未来它可能无处不在。

西南偏南互动大会首席项目官Hugh Forrest说：“人工智能毫无疑问是2017年最热门的话题。虽然过去我们也做过很多AI的内容，但从未像今年这样集中。”

卡内基梅隆大学计算机科学系主任Andrew Moore长期关心教育，面对可能的人工智能未来，他想分享教育系统有必要做出哪些变化。迪士尼则会分享它如何用人工智能为其主题乐园提供更好体验，毕竟迪士尼乐园不可能一直停留在几十年前的模样。就连那些运动员，都会在训练中尝试使用人工智能，这可能意味着未来的赛事较量，除了天赋，更多是训练方法的比拼。

而如果你知道西南偏南最早是个音乐节，就会觉得在这里听到人们探讨人工智能和音乐如何结合是顺理成章的了。

用人工智能编曲已经不算什么新鲜事了。但是一些音乐公司正在用人工智能制作背景音乐，卖给可口可乐等大公司。

就连Google也参与了进来。去年6月，Google Brain宣布推出Magenta，一个能让计算机制作出“出众而艺术性”的音乐的产品。

不过这也带来一些新的问题，音乐能够做到更加了解我们吗？我们想让自己的情绪反过来影响我们吗？这种响应会不会把气氛搞糟？毕竟粉丝们可能会爱上一个音乐人，但很难爱上一台计算机。

很多人都爱上过iPod。这可能是这个世纪初音乐与技术最简单直接的结合形式。当技术演变成了人工智能，这件事情变得有趣，它像人的左脑和右脑的一场博 弈。

音乐这个感性世界与数字和代码编织的理性世界碰撞了一下。它们如何理解彼此，最好的例子可能是一个指令，就是当你让一个人工智能助手播一首歌时说的那句话。

不要小看这个指令。亚马逊音乐的团队在奥斯汀市中心的一个小酒吧里办了一场活动，当谈到如何让亚马逊的人工智能助手Alexa和亚马逊音乐结合时，主讲人感慨，仅仅是让Alexa播放一首歌的指令就十分复杂，一首曲子的元素包括歌手、专辑名称、音乐流派、歌词内容等不同元素，情境也同样如此，比如遇上用户说“我心情不好，给我放点音乐”这种情况，此时，亚马逊音乐收录了多少首歌曲是一回事，Alexa能在多大程度上明白用户的意思，便是另一回事了。

如果有人去年来过西南偏南，大概还会记得当时的一个历史性事件。

那是AlphaGo与韩国棋手李世石之间的对决。结果你已经知道了。大多数人不相信机器会胜过人类，他们会觉得这是个黑天鹅事件。

Google的高明之处除了技术本身，还在于用一种直接有力的方式向普通人展示了自己在人工智能领域的技术进展―大概没有什么方式比人机大战更能引起人们的兴趣，更直观。

当AlphaGo连续赢到第三场时，来自Automated Insights的Robbie Allen正在准备他在西南偏南上的一场对话。Automated Insights是曾做出帮记者写稿的机器平台WordSmith的公司。

“Google很了不起。”Allen走下台对《第一财经周刊》评论。在观看这场人机大战时，人们产生了一股担心会被人工智能抢走饭碗的恐慌。此后，AlphaGo的连胜加剧了这样的担心。

Allen参加的对话主题正好是“人工智能发展后，人类未来的工作怎么办”。

“理论上人工智能确实达到了一个新阶段，它代表人工智能可以模仿人类的重复性劳动，还会比人做得更好。但我认为，它离人工智能的实际应用还有一定距离，当人工智能可以帮助某些行业完全实现自动化，找到商业化的应用场景，我才会认为它真正达到了实际应用的程度。”Allen说。

“实际应用”换句话说，是一部分人会开始失业。

距离AlphaGo战胜李世石不到一年，人们就已经在拉斯维加斯的国际电子消费展上看到各个汽车制造商对无人驾驶汽车的设想。无人驾驶汽车的技术标准得到厘定，厂商纷纷推出概念车。

Google剥离了无人驾驶汽车部门成立单独的公司Waymo、Uber的无人驾驶汽车在匹兹堡和旧金山上路，虽然后者在上路当天就因犯了些错误被叫停（最近还因为收购Otto被Google告上法庭）。蝴蝶效应是，政府和城市设计师已经开始思考无人驾驶汽车上路后对城市生活规律的影响、如今的城市基础设施是否能和无人驾驶汽车配合等问题了。

若低估技术带来的影响，也许不久后就要承担相应的后果。自从人工智能技术高速发展，特别是无人驾驶汽车上路以来，硅谷以外的世界与硅谷仿佛形成了两股力量―硅谷正在想办法让一切自动化，而美国最大的就业群体之一卡车司机，则忧虑正在某处测试的无人驾驶卡车会让他们失去工作。

机器与人的矛盾和对抗从来没有停止过。远至第一次工业革命，近至互联网诞生。随着人们越来越习惯于数字化生活，机器和人的关系会更加纠缠不清。人工智能这件事会变得更复杂，还可能，带来很多伦理问 题。

来自设计咨询公司IDEO的Jason Robinson和麻省理工学院（MIT）媒体研究室的Philippa Mothersill认为，目前我们并没能解决如何不让机器真正危害人类的创造力和情绪，尽管随着技术的精进，这一点可能会实现。

在一场名为“人类、机器和工业设计的未来”的讨论当中，他们向挤满了整个会议室的观众发问，“我们如何教会计算机创造性思考？”

Mothersill曾是宝洁公司的产品设计师，专注于让计算机可以通过识别人类的语言，将物理元素变成实际产品。为此她设计出EmotiveModeler，这种工具能够将形容词和情绪转化为模型。她寻找到了一种能够让工业设计―无论是家具还是电子产品―更好传递人类情感的方式。

如果没读博士，Mothersill现在应该依然是个出色的设计师。但她如今的研究课题，却让一些设计师有点担心会失去工作。《连线》的Margaret Rhodes也在意这一点，即人工智能如何能提供更多的工作机会，这可能是技术进步为现代社会带来的最大的困扰。没有人希望成为技术进步的牺牲者。

不过在和大量的设计师交谈过之后，Mothersill和Robinson总结了“10件设计师希望机器能够学会的事 情”。

比如说，考虑使用产品的情境。好的设计师不仅会设想要创造的事物，还会思考它出现的地方。它应该摆在哪里？它所在的房间是什么样？周围都有些什么东西？如何能让计算机做到这一切？

或者说，如何抓住灵光一现的时刻。历史上，达达主义运动中的艺术家善于随机创作，通过将传统事物叠加创造新作品。我们能够教会计算机在向不同方向发散思考的同时，催生出全新且有价值的设计吗？

这些有趣的发现让他们意识到，设计师对机器的期待，其实充满人的色彩。Mothersill由此得出的结论是，人们最终需要掌握如何让机器变得有情绪，它们会产生独特的好奇心―而不仅仅是按照写入的程序工作。

如果你看过最新的007系列电影，影片中所描述的一切已经和NASA能做到的非常接近。

毕业于约翰・霍普金斯大学的Pavel Machalek此前在NASA工作，如今他创立了Spaceknow，为金融、政府和制造部门提供商业卫星的图像分析。这些卫星就像是“天空之眼”，看着地球上发生的一切。

“我们正在让整个物理世界数字化，且能够在这个基础上做很多事情。”Machalek说。按照他的说法，世界正在经历巨大变化，重新使用卫星数据的成本也在逐步下降。

不仅如此，Spaceknow正在建立一套人工智能系y，用各种各样的新方式来处理获得的数据。整个地球的数据都会被实时抓取，它会扫描、理解和讲述70亿人的日常行为。

这也意味着，它会重塑商业关系，让零售商更好地预见气候变化、作出设计决策。它的客户各种各样，有人想知道某个港口有多少船只到岸，或者有多少辆卡车被调到精炼厂运油。

它还有很多其他用途。对于新闻业来说，它能让人们尽快发现，叙利亚到底在发生什么。如果有人编造一些事实，它或许可以提供更客观的看法。这套被不断训练的人工智能系统能够接收各种各样的查找请求，截至目前它曾经收到的请求有，“查找一架失踪的飞机”“查找那些非法的攫金者”等，以及对某些政府公开的不实数据提供另一种解释。

Machalek表示，有朝一日想让Spaceknow的人工智能系统覆盖整个世界，让每个拥有智能手机的人都可以对真实世界的数据发起请求―这大概意味着你可以查看某个酒吧门外排队的人有多少。

零售业和广告业立即感受到了威胁，它们开始追求改变。除了面临新技术带来的新购买方式的挑战，另一件可怕的事情是，如果以后帮消费者做购买决策的是机器人，品牌该怎么办？

但这其实已经发生了。亚马逊的推荐算法就是最简单的例子。

在机器人眼里，一切都是数字。因此研究品牌效应的L2 Inc的Pooja Badlani就认为，如果这就是未来，品牌忠诚度这件事已经成为历史了，所有的品牌都要想办法和机器人共存。

但IBM iX的策略与设计负责人Robert Schwartz认为，品牌通过营销来影响消费者的态度和购买行为是一门艺术，它暂时还不会消失。

“那种居高临下教育消费者的时代结束了，”Schwartz说，“对品牌来说，推销自己的时代过去了，现在是展现自己的时候。消费者始终会受到一些时刻、一些瞬间的激发产生购物欲望，品牌要重新梳理自己的核心，决定在什么时间、什么地点来创造这些时刻。”

现在已经没有人讨论技术将如何重新定义传统行业，大家都认为这已经是事实了。至于这个改变将如何发生，“这是个缓慢的过程，所有技术公司和受到冲击的传统行业都是亦敌亦友的关系。”Schwartz对《第一财经周刊》说，毕竟说到底，它们都想争取消费者的数据。

所有人都要学会用新的方式和消费者打交道，也想延长消费者的注意力和停留时间。

硅谷已经有人提出了相应的方法论。Ch r is Messina曾是Uber的开发者体验负责人，也是Twitter上的“hashtag”（标签）的发明人。他在2016年提出“对话经济”（conversational commerce）的概念，认为在Facebook Messenger增加聊天机器人的背景下，未来会有越来越多的“聊天机器人”（chatbot）出现。这些小机器人可能分布在客服、销售等岗位。此时机器应该增加更多的“Conversational UI”，即聊天界面。

让聊天机器人取代人类的前提是赋予机器同理心。如果你对态度冷淡、反应迟缓的人类客服不满意，面对聊天机器人得到的同样是冷冰冰的回答，那么这样的技术进步可以说毫无意义。

相反，如果机器可以弥补人类的部分不足，例如冷漠、缺乏技能，那么人类反而可以从与机器的对话中获得更多好处。Messina举例说，如果聊天机器人可以给用户好的体验，那么每次对话同时，也是用户在主动提供数据。

这仅仅是零售业运用人工智能的开始。人们会渐渐分辨不清，人工智能究竟是在帮助我们购买产品，还是说服我们去购买它们？

麻省理工学院的研究专家Kate Darling在描述人工智能的走向时，表达了相似的观点。

Darling主要研究机器人伦理的问题。“接下来的几十年并不是说机器会一点点取代人类，而是自动化系统和人工智能系统将与人类协力合作，因为技术不是取代人类的能力这么简单。人们高估了机器能做的事情，而低估了它的缺陷。”

斯蒂芬・霍金在接受BBC的采访时曾更直接地说：“人工智能的完全实现，可能意味着人类的终结。”

身处这个行业里的人显然知道人们的恐惧。

人工智能发展协会前主席、微软人工智能研究院负责人Eric Horvitz在西南偏南的一场演讲中介绍Google、亚马逊、苹果、IBM、微软、Facebook等公司联合成立的Open AI时，主动引用了霍金、伊隆・马斯克和比尔・盖茨此前分别公开传达的对人工智能的担心。

这位美国工程院院士、在业内被称为AI先生的老人朗读了一段Open AI的协议内容，几大公司保证在互不竞争的前提下合作。正是因为技术进步这个趋势不可阻挡，大公司结盟和在一些问题上达成共识是保证技术真正为人类赋能的基础。

篇10

——河南云中鹤大数据产业发展有限公司一周年成长回顾

胜人者有力,自胜者强。当今世界，蓬勃发展的数字经济已经成为高质量发展的新引擎。只有紧紧拥抱数字经济浪潮，才能跨越赶超、实现引领。

作为全国首批智慧城市建设试点市、国家智慧城市创新实践研究基地和我省首批“全光网”城市，近年来，我市乘着信息革命浪潮和高质量发展大势，大数据、人工智能、5G等数字经济核心产业从无到有，已经形成集聚发展态势，为高质量发展城市建设提供着有力支撑，勾勒出鹤壁经济高质量发展的新框架，培育了高质量富美鹤城建设的新动能。

肯取势者可为人先。2019年9月30日，作为市政府与京东集团战略合作的重要成果之一，由鹤壁投资集团有限公司、京东云计算（北京）有限公司、北京农信通科技有限责任公司共同出资成立的河南云中鹤大数据产业发展有限公司（以下简称云中鹤公司）在抢抓产业数字化、数字产业化赋予的这一机遇中应运而生。

能谋势者必有所成。一年来，云中鹤公司踏准高质量富美鹤城建设的节拍，依托鹤壁投资集团有限公司、京东云计算（北京）有限公司的优势和资源，专注探索智慧城市集约化建设之道，成为鹤壁东区数字经济产业蓬勃发展的缩影；

风劲正当时。一年来，云中鹤公司以技术创新打造城市服务新体验，以技术集成打造城市最大公约设施，以生态孵化打造产业共同体；在助力我市数字经济发展，推进新型智慧城市建设等工作中贡献着强而有力的力量。

（小标）为打造数字经济新高地提供“数”的支撑

如今大数据广泛应用于人们生活：在便利店，刷一下脸就能支付；在家里，一部手机一台电脑就可工作；出门办事，数据代替人工“跑路”，节省了大量时间成本……

得数据者得天下。在数据已成为和土地、劳动力、资本、技术并列的新型生产要素的当下，谁能率先驾驭新动能，谁就能成为高质量发展的下一站赢家。

走进鹤壁东区，无人超市、无人餐厅、智慧书吧、智能灯杆、智慧公交站……处处散发着数字经济的魅力，让人仿佛置身于一座智能要素积聚之城。随着越来越多的数字经济龙头企业、重点项目落地，我市数字经济发展生态链正在不断完善，营商环境、发展潜力等方面优势日渐彰显，我市已然成为数字经济产业发展的沃土。在鹤壁东区，众多企业正托举着我市高质量发展的新经济引擎，云中鹤公司便是其中一家。

置身于信息革命浪潮和高质量发展大势中，作为一家成立一年的“新”公司，云中鹤公司深刻地理解到新兴产业发展的好不好，不单单是引进几家龙头企业的问题，更重要在于能否形成具有成长性、竞争力的产业生态圈，各生态链企业分工合作、延链补链，进而集聚发展、实现规模效应。

如何在政府的引导下，充分发挥市场化运作的最大能效，将数字经济做大做强？如何立足鹤壁，为打造数字经济新高地提供“数”的支撑，进而为经济社会发展做出最大贡献？是云中鹤公司一年来的重要课题，而云中鹤全体员工，用一年的发展给出了答案。

——在运营模式方面，云中鹤公司坚持“政府指导、国有控股、企业参与、市场运作”的原则，形成“政府搭台, 社会唱戏”的多元化协同创新机制。以开放数据和释放需求为源头活水，拉动更多更多资源汇聚多元化创新力量，发挥数字经济的行业平台作用，鼓励人才引入，加强技术交流，引入专家把脉，帮助本地企业提升大数据技术应用水平，为传统制造业数字化转型赋能。

——在打造“数据开放+创新创业”生态环境上，云中鹤公司坚持市委、市政府的领导，在市直相关单位的指导下，依托京东云强大的数据资源，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用。同时，以企业为主体，着力推进数据汇集和发掘，深化大数据在各行业创新应用，释放技术红利、制度红利和创新红利，推动经济转型升级。

——在扎根本地，培育产业生态上，云中鹤公司协助政府部门高效汇聚多方数据，确保数据权威性，并提供安全可靠的数据保障服务，进而激发不同交易主体的积极性，扩大参与主体范围，打通数据壁垒，降低数据“跑路”成本，大幅提升数据间的运行效率，推动数据交易从“商业化”向“社会化”、从“分散化”向“平台化”、从“无序化”向“规范化”的转变，实现不同地区、不同行业的数据对接交换，促进产生生态链的建立与完善。

当前，我市正大力发展数字经济，这一方面有利于推动我市资源型城市转型，促进区域产业协同发展，借助5G、大数据、人工智能、工业互联网等新技术为传统产业赋能，驱动全市产业转型升级，加快创建全国产业转型升级示范区；另一方面也有益于我市新型智慧城市建设，加快信息技术在公共服务领域渗透，培育数字生活新生态，形成线上线下联动服务，深化智慧社会建设；同时还将形成以新技术新产业新业态新模式为核心，以技术、数据等新生产要素为支撑的经济发展新动能，引领和支撑全市高质量发展城市建设。

云中鹤公司总经理邱爱军介绍，大数据是经济数字化、网络化、智能化发展的基础性战略资源，正在对经济社会发展、产业模式、生态体系等方向产生重大而深远的影响，掌握和运用大数据的能力正日益成为提升竞争力的重要标志。

一年来，云中鹤公司经过对《河南省大数据产业发展三年行动计划》《鹤壁市大数据及人工智能产业发展工作方案》等文件精神的学习研讨，细化了公司重点发展任务，完善了建设内容设计。同时，结合我市发展实际与投资战略规划，向政府部门提出了明确大数据产业统计体系，建立大数据产业运行监测机制；深化、细化重点发展任务建设方案，统一管理形成工作专栏；补足完善联动机制，建设以互联网为基础、以大数据为主线、以人工智能为驱动的“数据供应链”；利用区块链等新型技术，提升大数据安全及敏感信息管控能力等建设性意见。

一个数字经济产业发展的广阔空间正逐步凸显，激荡起阵阵新浪潮。

（小标）为建设新型智慧城市贡献“云”的力量

城市的发展是社会进步的缩影，而当前方兴未艾的智慧城市建设，正可以作为一个地方发展数字经济的重要载体，帮助我们将数字经济与实体产业紧密结合起来，从而更好地衡量数字经济的产出和效益。

建设智慧城市最终是为了提升城市的管理和治理水平，城市的管理好不好、老百姓幸不幸福，取决于管理水平的提升。所以，智慧城市不单纯是城市的信息化，更应该是城市发展方式的智慧化。

8月20日，《鹤壁新型智慧城市规划建设方案（2020—2022年）》（以下简称《方案》）。《方案》中明确了我市建设新型智慧城市要注重公众体验，实现服务普惠便捷；提升产业服务，推动经济高质量发展；聚焦社会治理，促进社会平安和谐；加强集约共建，夯实城市基础支撑4个方面的主要任务与发展重点，是我市多年智慧城市建设实践的成果和经验的总结，更为我市智慧城市规划与建设提供了急需的指导性、规范性和约束性的共性标准，为参与建设智慧城市的各级建设方提供了详实详尽的指导说明，对新型智慧城市发展的重大意义不言而喻。

在云中鹤公司副总经理朱鹏伟看来，《方案》紧盯建设“高质量富美鹤城”发展目标，顺应“数字经济”“数字政府”发展趋势，以“数据驱动、服务导向、智能应用”为核心理念，以数据资源开发利用为基础，以科技创新为引领，以促进惠民服务、产业创新和政府治理能力提升为重点，以云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新兴信息技术深入集成应用为手段，对建成“一端”智享生活、“一体”连接政企、“一台”汇集数据、“一心”统筹城市运行、“云网融合”夯实数字基础的新型智慧城市体系，建成“感知敏捷、资源共享、服务优化、生态协同、产业共生”的新型智慧城市指明了方向。

9月29日，云中鹤公司凭借雄厚的技术优势，在我市新型智慧城市项目一期中成功中标。这意味着云中鹤公司在我市新型智慧城市建设中，在信用、教育、公安、应急、医疗、交通、环保、消防、人力资源和社会保障、审计等共计15个项目将积极贡献自己的力量。

“京东作为云中鹤公司的投资方，其在智慧城市相关技术方面具有多项唯一性的核心专利技术。而且京东已经将智慧城市相关专利、软件著作权许可给云中鹤公司。”邱爱军介绍，云中鹤公司已实现与我市相关委办局沟通对接，具备跨部门协调以及解决疑难复杂问题的能力。

同时，鹤壁市京东云计算中心由云中鹤公司负责整体运营管理；云中鹤公司将依托京东云的关键核心技术，提供长期、稳定的本地化服务，保证数据的统一管理，保证运行系统的安全、稳定，实现整个智慧城市业务管理和后续服务的一致性，最终实现“鹤壁新型智慧城市1234” （一个中枢平台、两大功能中心、三大支撑体系、四大创新应用）的整体目标。

“智慧城市建设实质上是一个城市以信息化为手段，实现城市科学化、现代化、智能化的管理与社会民生的公共服务，建设范围涉及思路、策略、方法、科学、技术等各个方面和领域。”云中鹤公司项目技术负责人李超迪介绍，规划建设方案作为智慧城市建设的“顶”，是智慧城市科学化、集约化、可持续建设的基础。

同时，智慧城市建设是一个庞大复杂的系统工程，由于管理机制、技术路径、建设周期等原因，现实中的智慧城市建设普遍存在标准不一、重复建设、信息孤岛等问题，集约化将成为智慧城市建设主体的重要要求。云中鹤在市委、市政府和京东集团的支持下，将秉持集约化原则，致力打造高效和谐的智慧鹤壁，并形成完善的技术、产品和运营体系，为云中鹤的发展奠定基础。

“云中鹤公司将严格落实《方案》内的工作部署要求，理顺智慧城市投资运营思路和操作规程，在先行先试中不断积累经验，确保圆满完成相应工作任务。”李超迪说，本着建设参与方的工作职责要求，他们将秉承高质量发展理念，从规划入手，以智慧规划引领城市智慧的发展，循规律、练内功，进一步深化、细化智慧城市建设发展总体思路和重点任务。坚持“重点突破、示范带动”和“一体化”建设原则，实现鹤壁智慧城市从数字化到智慧化升级，丰富覆盖维度和建设内涵，最终实现综合竞争力显着增强、城市影响力显着增强、文化软实力显着增强、生态承载力显着增强、群众幸福感显着增强的城市发展目标。

日前，云中鹤公司接到市发改委邀请，将于今年12月代表鹤壁市参加2020年北京智慧城市博览会。“公司一体谋划、整体推进的发展局面已初步打开。”邱爱军说，他们将通过智慧鹤壁项目的实施，实现产品打磨、技术封装、生态培育、团队打造，使云中鹤具备完整实施智慧城市的资源、能力和案例。

近期可为、远景可期。云中鹤公司正以迎难而上的勇气、积极向上的朝气，勇当先锋的志气，助力高质量富美鹤城建设行稳致远。

轴一：在途项目轴

宝剑锋从磨砺出，功夫不负有心人。

经过整整一年时间的筹备，云中鹤在智慧公安、智慧教育、智慧审计、智慧医疗、智慧应急等多个领域为我市量身定制了智慧城市规划建设蓝图。

智慧公安领域，建立鹤壁市社会治安防控体系，紧密依托“圈层查控、单元防控、要素管控”结构布局，利用现有或新建物联感知设施、设备，推进智能感知、智能采集等信息化科技手段应用，有效汇聚互联网数据、政府政务数据和城市物联网数据，通过对治安数据的全量全要素采集和数据价值深度挖掘，改变目前治安管理数据零散、信息化程度低、态势研判预警手段不足等现状。构建形成“主动发现、智能推送、精准处置、高效联动”的立体化、信息化“平安鹤壁”社会治安防控体系，全面提升对各类风险隐患的自动识别、敏锐感知和预测预警预防能力。

智慧教育领域，建立鹤壁市智慧教育大平台，利用云计算、大数据等新技术，创新资源平台、管理平台、应用模式，形成教育行业基础设施和应用支撑平台，完成覆盖全市、多级分布、互联互通的数字教育云服务体系。规范教育平台数据的采集、存储、处理、使用、共享管理，保证数据的真实、完整、准确、安全及可用，实现教育基础数据的有序开放与共享，做好教育基础数据库的管理与维护。推进已建系统运行与服务，提升资源平台、教育管理、平安校园等诸平台的互通、衔接与开放，支持各级教育行政部门和各类教育机构、企事业单位利用已有系统，提升教育业务管理、决策支持、监测评价和公共服务的水平，实现与其他政务部门的数据共享。

篇11

仅在一年前，被誉为“世纪之战”的李世石对战AlphaGo令人工智能（AI）进入公众视野。彼时，VR市场颓势已现，渐入谷底。AI概念的及时出现拯救了寥落许久的资本市场，凛冽的“资本寒冬”一度回暖。根据CBInsights的数据，2016年，全球人工智能领域的投资数量达到698笔，是2012年的近5倍。而在国内，BAT带头布局，创业项目四起，一时间全民AI，2016年也因此被称为“人工智能元年”。

潮水退去，才展现出行业的本来面目。“有一些泡沫，但没有‘’、O2O那会儿那么多。”创新工场技术副总裁、人工智能工程院副院长王咏刚告诉《21CBR》记者。

“扎实”、“踏实”是众多投资人谈及人工智能时提到的关键词。对创业者而言，技术的重大突破、庞大的用户市场以及多方政策的利好，似乎预示着人工智能的商业春天才刚刚开始。然而，要想站在下一波浪潮的潮头，成为这场堪比工业革命的时代获益者，既要比拼硬实力的突破，也依仗对行业的理解，二者缺一不可。在人工智能的商业化进程中，脆弱的科学家式创业将难以冲破重重阻碍。

李开复重仓

当下提及人工智能，不能不关联至创新工场。2016年，这家专注于Pre-A到C轮的早期投资机构重仓人工智能，投资相关领域创业公司超过30家。早年研究语音识别的创始人李开复身体力行，一举一动不离人工智能：演讲、出书、为投资公司站台、成立人工智能工程院。直到今年初，李开复公开表示：“能投的已经不多了。”

王咏刚告诉《21CBR》记者，人工智能尚处在行业发展的早期阶段，“我们看好整体的发展趋势，但现阶段项目的绝对数量是少的，找好项目相对来说也就困难一些。”对创新工场而言，好项目各有各的好，不投的项目归结起来则离不开三个方面：技术、团队和模式。

第一类是技术令人难以信服的概念炒作式项目。“开复就是搞人工智能出身的，我之前在谷歌工作，接触的项目比较多。有的创业公司说得天花乱坠，实际技术上是做不到的。”对于技术本身的发展趋势、在哪个领域能够解决哪些问题，创新工场自信在国内VC界的判断是较为准确的。

其次，对于纯科学家团队创业，由于不具备足够的商务落地渠道，“我们也会非常谨慎。当然不排除有的科学家确实技术很好，我们就帮他做孵化”。至于商业模式，在当下的国内互联网企业中，阿里、腾讯纷纷成立人工智能实验室，百度索性称自己是一家“人工智能公司”。那些巧妙避开了巨头现有业务冲击，自身具备不可复制和可持续性的创业项目，成功几率自然更高。

元Z资本合伙人陈洪亮认为，在人工智能这一强技术领域，图像和语音是已被验证的两个赛道。过去10年间，得益于深度学习算法和GPU等计算设备的发展，计算机视觉技术快速落地金融、安防、医疗等B2B领域。相比之下，语音技术偏重在客服、车载、智能家居等消费端领域，背后也有赖于语音识别、声纹识别等工业级算法的日趋成熟，“未来在这两块，将会出来一批比较扎实的成果。”

2014年底创立的Rokid（若琪）是元Z资本在语音赛道的代表项目，从天使轮到B轮一路跟进。5月15日，Rokid旗下第二款产品、名为Pebble（月石）的智能音箱在天猫开售。用户运用语音指令可以操控音箱播放音乐、报告天气，甚至控制家中的照明、电视等智能家居设备。Pebble意在通过日复一日的“自我学习”，无限趋近用户的偏好习惯。

相比用智能家居APP开关灯，一条语音指令显然要简单得多。无论是手机还是PC，都需要人去适应机器，声音似乎是人与机器更自然的交流方式。从天气到音乐，从新闻播报到童话朗读，元Z资本相信，声音将作为一种人机交互的无形界面，成为下一个平台级入口。而新入口的诞生，将带来变革性的机会。

不过，在陈洪亮眼中，对领域知识的依附使得创业初期的技术优势正在减弱，“行业细分，客户分散，即便有强悍的技术背景，过了一年左右的时间窗口，最后比拼的还是对商业的理解。”从这个角度而言，人工智能更以行业为导向，而非纯技术项目。“是行业+，不是AI+。”陈洪亮称。

这也是创新工场成立人工智能工程院的目的之一：源源不断向创业者推送产业项目，挖掘适合团队技术的商业模式并加以验证，为创业科学家寻觅商业合伙人，从而帮助团队尽快步入创业正轨。王咏刚表示，“商业合伙人具备的行业经验，必须令其懂得如何在行业里面拿到项目，纯科学家式的B2B创业很难。”

4月，在一次企业家公开活动上，北极光创投创始人邓锋面对两位业界人士发问：“讲究强关系的B2B行业会否影响人工智能的游戏规则？”依图科技CEO朱珑当时回应：“（关系）是现状，但产品真的能打动人。”或许可以这么理解，“关系”在某种程度上也代表着，你比别人更了解行业。

对于AI创业者，B2B意味着赚钱的难度和门槛更高了。不过，收费的价值也因此体现。在陈洪亮看来，一旦客户为此买单，其在组织机构内部能够被更高效地推行，避免沦为乏人问津的免费试用。王咏刚也相信，移动互联网的免费打法在人工智能时代将难以延续。

尽管业内少有公司公布自己的营收情况，但投资人大都表示，人工智能正在加速变现，“有些2B的项目，盈利已经很好了。”对于投资人和创业者而言，变现不仅仅代表了财务模型的转正，也意味着终于赢得了市场与用户的认可。

四家独角兽

拥有大数据支持的金融、安防和医疗，被视为是人工智能的下一个机会，也成为过去一年资本聚集的行业。国内计算C视觉赛道的创业公司接近30 家，人脸识别领域更是出现4 个独角兽――旷视（Face++）、商汤、依图、云从科技，纷纷完成融资。2017年，在工信部的“独角兽”企业榜单中，旷视的市场估值突破20亿美元。

旷视市场部副总裁谢忆楠告诉《21CBR》记者，2013年，旷视开始专注于人脸视觉的产品通用化。“当时主攻三方面的算法――人脸检测、关键点标注和人脸识别，团队基于行业做了很多技术上的研究。”2013-2014年，旷视拿下3项世界计算机视觉竞赛的第一名。2015年，在德国汉诺威IT博览会上，马云向德国总理默克尔演示Smile to Pay扫脸技术，就是由旷视提供核心算法，将刷脸支付模块内置到支付宝客户端中。

目前，旷视的Face++人工智能开放平台面向中小银行、地产园区、IT企业及独立开发者开放人脸、图像、文字等识别能力。其中，人脸识别API的日均调用量超过2400万次，是目前世界最大的人脸技术平台。旷视方面声称，其人脸识别技术在国内互联网金融领域拥有80%以上的份额。

旷视的快速崛起得益于技术和市场的多重利好。一方面，深度学习算法在过去10年间取得重要突破，给计算机视觉的大规模应用奠定了基础。另一方面，2014年，国家实名制工作相继在网络、电信和金融领域全面铺开。2015年，互联网金融雨后春笋般涌现，通过人脸识别技术完成远程开户和身份验证，成为各方普遍采用的技术手段。计算机视觉创业公司步入商业化时期。

谢忆楠表示，公司在商业化前期关键性地走通了“数据―算法―产品―技术”这一循环，面向行业的通用服务乃至更为深度的定制化方案得以落地。

而另一家独角兽公司――依图科技则啃下了安防这块骨头，其“蜻蜓眼”人像大平台服务于全国上百个地市的公安系统，是全国唯一拥有十亿级人像库比对能力的公司。

利用技g优势，快速切入一两个行业，从而形成深度合作，是上述独角兽公司早期脱颖而出的共同原因。在现有技术已然成熟、各家准确率纷纷达标的情况下，如何基于真实痛点挖掘场景，提供定制化且可复制的解决方案，成为打破传统行业壁垒、快速拿下市场的关键。

而在语音赛道，技术成熟也意味着消费级机器人市场的打开。Rokid并非头一个玩家，却自带网红体质。其迄今为止的两款产品，在未设独立展位的情况下，连续两年获得CES（国际消费电子展）创新类奖项。创始人Misa（祝铭明）在江湖上见首不见尾，研究团队的阵容却堪称强大：位于北京和旧金山的两个实验室由数十名全职博士科学家组成，来自中科院、哈佛、斯坦福、伯克利等一批海内外顶尖院校。

Rokid北京实验室负责人高鹏告诉《21CBR》记者，智能音箱Pebble的核心功能体验分为三类：音乐、儿童读物等内容服务，天气、闹钟等工具类服务，以及智能家居控制服务。凭借600万首320K码率高品质曲库和喜马拉雅FM等对接资源，Pebble向用户提供的内容涵盖音乐、新闻、电台、相声、戏曲和脱口秀等。一切体验从用户对其说出激活词“若琪”的一刻开启。

激活词“若琪”的设计和打磨用了将近一年时间。高鹏介绍，激活词的识别错误率随着音节的加长而降低。目前国内外同类产品的激活词大多设置在3-4个音节，而双音节的高激活率很难成功。在经历“若小琪”、“Hi，若琪”的反反复复后，研究团队还是通过算法验证实现了双音节。在公开的试用报告中，Pebble多个维度的人机交互体验超过了谷歌推出的业内首款产品Google Home。

而在声音定位上，祝铭明早年从威尔・史密斯主演的科幻电影《我，机器人》中的机器人女声获得灵感。高鹏坦言：“当时根本没有那样的现成声音。”团队开始在市场上寻觅适合的音色，同时自主研发TTS（Textto-Speech）语音合成技术，并由专门团队对声音处理和内容反馈进行设计，“若琪”最终被定位为一个温柔、幽默、聪明且不失个性的女声。

通过开放基于网络协议的API标准，Rokid还将飞利浦、小米、lifesmart等品牌纳入到其智能家居生态链中。在几乎未做投放、线下推广的情况下，开售三个星期的Pebble在天猫官网的销量逼近千台。祝铭明对媒体表示：“产品日活跃用户数量超过50%，用户使用时长平均超过1小时。”6月8日，Rokid宣布开通全渠道销售，Pebble登陆全国500多家经销商门店。

在Rokid的品牌文案中，“自然”是多次出现的一个词。产品负责人向文杰对此表示，语言、视觉和触摸是人类最自然的交流方式，“未来的产品方向就是向用户提供最自然的交互体验，希望让用户感受到，我们的产品是有温度的家庭成员，而不是一台冷冰冰的机器。”

智能的未来

人工智能的商业春天才刚刚开始。

埃森哲的研究结果显示，到2035年，人工智能将有望令包括美国、日本在内的12个发达国家的经济增长率翻番，劳动生产率增长40%。在谢忆楠看来，目前国内人工智能市场仍处在存量消化阶段，保守估计仍有七成左右的垂直行业尚待开发，在教育、交通、社保等领域潜力巨大。朱珑则表示，过去一年间，性能成倍提升的人工智能技术不断解锁应用场景，人类的想象力已经跟不上人工智能的发展速度。

机器的迷人之处在于智能未来。业内普遍认为，无人驾驶将是未来人工智能的重要落点。在创新工场的投资策略里，未来5-10年的投资项目中有相当一部分投给了无人驾驶。“机会太大了，将是万亿级的市场，且很难被个别巨头垄断。”王咏刚表示，无人驾驶是一个完整的产业链，从感知、决策、控制等多个模块的算法，再到各类传感器，乃至汽车共享和交通改造，有着巨大的想象空间，远未到技术收敛的阶段。

另一个充满未来感的方向则是沉浮数年的消费级智能硬件。亚马逊在6月初宣布，旗下智能音箱Echo的年出货量预期突破1000万台；苹果则被传即将在年度开发者大会中一款由语音助手Siri控制的智能音箱。国内方面则早有叮咚、小智者激起的浪花，“千箱之年”的说法因此在业内盛行开来。

Rokid将自身定位为一家科技公司而非硬件厂商，著眼于更宏大的语音技能生态建设。高鹏表示，Rokid将在近期推出开放平台，有望接入外卖、快递、叫车等来自第三方开发者的扩展功能，为用户提供更为丰富的语言技能应用。

人工智能从来就不是一场轻巧肆意的游戏，参与者面临的仍将是重重阻碍。

首先是巨大的人才缺口。陈洪亮称，未来很长一段时间，人工智能的马太效应将体现在人才方面。李开复提过一组数字，全球当下的人工智能专家不超过7000人，在中国这个数字可能是700个，且大多被BAT收入囊中。这也是创新工场成立人工智能工程院的一大使命：通过人才招聘和高校共建，同时加强与政府部门、国内外高科技公司的合作，培育和孵化高水准的人工智能技术团队。

数据壁垒则是人工智能创业打破大公司垄断、完成行业深度融合的另一项难题，一大原因在于数据安全泄露和用户隐私破坏。王咏刚认为，人工智能的发展与数据安全不是相互撕裂的关系，而是博弈均衡。

而最大的困难还是来源于技术本身。深度学习理论沿革每隔10年左右就会经历巨大变化，每一次的技术递进也推动着人工智能的工业化进程，新商业模式因此而生。“前沿技术当然对一线业务开展有着指导意义。”王咏刚说。

人工智能始终是强技术驱动的领域。谢忆楠称：“从算法、软件、硬件到解决方案，每一步都要靠硬实力说话。纯商业模式的东西，天花板很明显。”计算机视觉领域的四个独角兽之一云从科技CEO周曦也公开宣称：“人工智能是有门槛的，短期之内只要自己保持足够快的进步速度，别人很难对你构成威胁。”

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关键词:人工智能;人工智能研究;广义人工智能

中图分类号:TP18 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)13-3507-03

Artificial Intelligence Overview

HU Qin

(Baiyun Middle School in Zongyang Country, Anqing 246728, China)

Abstract:The paper introduces current general research and hot research topic of artificial intelligence. The paper looks forward to the future development direction of artificial intelligence. In addition, the paper analyzes implication of concepts, theoretical foundation, discipline system, scientific approaches, scientific significance and application value of generalized artificial intelligence.

Key words: artificial intelligence; artificial intelligence research; generalized artificial intelligence

人工智能是计算机学科的一个分支,是一门正在发展中的综合性的前沿学科,它是研究人类智能活动的规律,并用于模拟、延伸和扩展人类智能的一门新的技术科学,是在计算机、控制论、信息论、数学、心理学等多种学科相互综合、相互渗透的基础上发展起来的一门新兴边缘学科[1]。人工智能目前已在指纹及人脸识别、专家系统、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计以及航空航天领域取得了广义的应用。

1 人工智能研究概况

当20世纪40年代数字计算机研制成功时,当时的研究者就采用启发式思维,运用领域知识,编写了能够完成复杂问题求解的计算机程序,包括可以下国际象棋和证明平面几何定理的计算机程序[2]。运用计算机处理这些复杂问题的方法具有显著人类智能的特色,从而导致了人工智能的诞生。1956年,McCarthy决定把Dartmouth会议用人工智能来命名,开创了具有真正意义的人工智能的研究。

图灵(Alan Turing)所著的“计算机器与智能”[3]讨论了人类智能机械化的可能性,提出了图灵机的理论模型,为现代计算机的出现莫定了理论基础。同时该文中还提出了著名的图灵准则,在人工智能研究领域,“图灵检验”已成为最重要的智能机标准。同一时期,Warren McCullocli和Walter Pitts发表了“神经活动内在概念的逻辑演算”的开创之作[4],该文证明了:一定类型的可严格定义的神经网络,原则上能够计算一定类型的逻辑函数并开创了当前人工智能研究的两大类别:“符号论”和“联结论”。

从20世纪60年代至70年代初,人工智能领域有影响的工作是通用问题求解程序,主要包括:Robinson于1965年提出了归结原理,成为自动定理证明的基础[5] ;Feigenbaum于1968年研制成功了DENDRAL化学专家系统,是人工智能走向实用化的标志。Quillian于1968年提出了语义网络的知识表示等。20世纪70年代,人工智能研究以自然语言理解、知识表示为主。Winograd于1972年研制开发了自然语言理解系统Shrdlu,同时期Colmeraue创建了Prolog语言。Shank于1973年提出了概念从属理论。Minsky于1974年提出了框架知识表示法。1977年,Feigenbaum提出了知识工程,专家系统开始得到广泛应用。

20世纪80年代以来,以推理技术、知识获取机器视觉的研究为主。开始了不确定性推理和确定性推理方法的研究。日本计算机界推出了“第五代计算机研制计划”,该计划最终未能实现当初的目标―以非数字化方式在日常范围内全面的模仿人类行为,但该计划也为人工智能的进一步发展积累了很多经验。20世纪90年代,人工智能研究在博弈这一领域有了实质性的进展。1997年5月11日,一个名为“深蓝”的IBM计算机以2胜1负3平的成绩战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,这举世震惊的一步大大地振奋了整个人工智能界,而事实上“深蓝”打败卡斯帕罗夫仍是从专家系统提供的所有可能的走步中选择最优的,并未有理论上的实质性的突破。

中国人在人工智能领域的突出贡献主要有:1960年,华裔美国数理逻辑学家王浩提出了命题逻辑的机器定理证明的新算法,利用计算机证明了集合论中的300 多条定理。1977 年, 我国数学家、人工智能学家吴文俊提出了初等几何判定问题的机器定理证明方法,并进一步推广到初等微分几何、非欧几何领域,被称为“吴氏方法”。 80-90年代,我国高等院校和研究机构在智能控制与智能机器人的研究开发方面,取得了丰硕的成果。

回顾人工智能发展的历史进程,从科学方法论的角度分析,其发展有三条途径,分别是结构模拟、功能模拟和行为模拟。在学术观点上有人工神经网络、专家系统和智能机器人三大学派。

2 人工智能当前的热点研究

人工智能学科研究的主要内容包括:知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。目前人工智能研究的3个热点是: 智能接口[6]、智能信息处理[7]、主体及多主体系统[8]。

2.1 智能接口技术

智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地使用计算机。这一目标的实现要求计算机能够看懂文字、听懂语言,甚至能够进行不同语言之间的翻译,而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此,智能接口技术的研究既有巨大的应用价值,目前,智能接口技术已经取得了显著成果,文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化,如:微软提出的云计算、百度提出的框计算都与智能接口技术有关。

2.2 智能信息处理

计算机的广泛应用是人类进入一个信息爆炸的时代,国民经济和社会信息化发展所面临的一个重要课题是如何把大量的数据转化为有用的知识,并将知识转化为智能,用于决策、管理、检索、过程控制等。智能信息处理使从海量数据中提起有用知识成为可能,当前,图形模式作为一种有效的智能数据处理手段正在引起人们的重视,图形模式具有多功能性、有效性及开放性等特征,能有效地转化数据为知识,并利用这些知识进行推理,以解决分类、聚类、预测和因果分析等问题,其有效性已在软件智能化、医疗故障诊断、金融风险分析、DNA 功能分析和 Web 采掘等方面得到验证。随着图形模式学习和基于图形模式推理等问题的解决,图形模式必将成为重要和有力的智能化数据分析与处理工具。

2.3 主体及多主体系统

主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择等心智状态的智能性实体,而且具有一定自主性。主体试图自治地、独立地完成任务,同时又可以和环境交互,与其他主体通信,并通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为,最终实现问题求解。目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。

3 人工智能未来的研究方向

当前,人工智能学科已从学派分歧的、传统的、狭义的人工智能,走向多学派兼容、多层次结合现代的广义人工智能,并将发展成为人机集成的、群体协同的、未来的智能科学技术 [9]。广义人工智能学科的理论基础是广义智能信息系统论,主要包括广义智能论、智能信息论和智能系统论。

3.1 广义人工智能的概念涵义和学科体系

多学派人工智能是指模拟、延伸与扩展人的智能及其它动物智能,既研究机器智能,也开发智能机器。多层次人工智能是指不仅研究专家系统,而且研究人工神经网络、模式识别、智能机器人等。多智体人工智能研究群体的、网络的多智体、分布式人工智能。研究如何使分散的个体人工智能协调配合,形成协同的群体人工智能,模拟、延伸与扩展人的群体智能或其它动物的群体智能。

广义人工智能的研究对象是自然智能、人工智能、集成智能和协同智能,根据广义智能学的研究对象,广义人工智能学的学科体系主要包括四个方面:①自然智能学:自然智能学研究人的智能及其他生物智能的个体智能、群体智能的基本概念和特性。②人工智能学:人工智能学研究机器智能与智能机器二方面,思维、感知、行为三层次的广义人工智能的基本概念和特性,分析设计、协调协同、进化开拓、评价测度、信息处理、系统构成、管理控制的理论和方法。③集成智能学:集成智能学研究自然智能与人工智能,主要是人的智能与机器智能如何协调配合、取长补短、合理分工、智能结合,形成集成智能、构成人机和谐集成智能系统的基本理论和方法。④协同智能学:协同智能学研究智能个体如何相互协调、友好协商、分工协作,组成智能群体,组成分布式网络群体协同智能系统的基本理论和方法。

3.2 广义人工智能的科学方法

①多学科协同:广义人工智能是跨学科的综合性边缘学科,必须需要包含信息科学、生物科学、系统科学等多学科协同的科学研究方法。② 多途径结合:广义人工智能是对广义自然智能的模拟、延伸和扩展,需要采取功能模拟、结构模拟、行为模拟等定性研究与定量分析,综合集成的多途径相结合的科学方法。③多学派兼容:广义人工智能的研究应当也需要采取符号主义,联结主义,行为主义等多学派兼容的科学方法。

3.3 广义人工智能的科学意义

研究发展广义智能学具有重要科学意义和应用价值,广义人工智能协同地、综合地研究自然智能、人工智能,开发人机集成智能、群体协同智能的基础理论和方法,如:协同研究自然智能与人工智能;研究开发人机集成智能;研究开发群体协同智能;广义人工智能为研究人工智能和自热智能提供新思路和新方法,并为发展智能科学技术提供新理论。

4 结论

本文全面综述了人工智能的发展过程、研究热点和研究趋势,介绍了广义人工智能的基础理论和方法,认识到广义人工智能将为智能科学技术提供宽广、深厚的理论基础,并将有力促进智能科学技术的迅速发展与广泛应用。

参考文献:

[1] 马少平,朱小燕.人工智能[M].北京:清华大学出版社,2004.

[2] 石纯一,黄吕宁,土家钦.人工智能原理[M].北京:清华大学出版社,1993.

[3] L.A. Zadeh, Fuzzy Sets[J].Information and Control,1965(8).

[4] Bord M A. 人工智能哲学[M].刘西瑞,王汉琦,译.上海:上海译文出版社,2001.

[5] 刘叙华.基于归结方法的自动推理[M].北京:科学出版社,1994.

[6] 顾明.基于模糊ART神经网络的在线人脸识别模型的设计和实现[J].计算机科学,2007(8):92-94.

[7] 王双成. 面向智能数据处理的图形模式研究[D].吉林大学,2004.

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受新型智慧城市建设的趋势带动融合了道路照明、充电桩、Wi-Fi覆盖、环境监控、广告牌和微基站等功能的智慧灯杆在国内多地进行了试点，但这还远远不够，随着新技术的革新发展，AI人工智能、无人驾驶、物联网等等都可以纳入需求清单内。将杆体划分为多个系统平台，每个平台规划出需求属性，同时依靠良好的网络环境来实现各平台的数据传输与共享。

（1） 车路协同与5G

道路如同城市的血管，血管的通畅程度与城市活力息息相关。随着城市规模越来越大，人口不断增长，交通拥堵的程度日益加剧，仅仅靠道路的建设等方式来构建高效的交通体系已经变得越来越难。5G时代的来临，作为城市和车辆的连接点，道路也将成为通信网络、云计算、智能传感器融合创新的交汇点，如何利用新技术来提升城市智能化水平，增强城市路网与车辆的协同效率和安全性，从而降低城市拥堵、改善出行体验，成为技术改变生活的新挑战和新机遇。

车路协同是将道路、车辆以及技术进行有效的融合，通过先进的无线通信和互联网技术，实现车与车、车与路、车与人、车与网络的实时数据交互，帮助乘客和车辆选择更好的出行路径，改善传统道路规划建设和管理的不足，从而提升道路交通的效率。

我们希望连接人与人、人与物以及人与服务，让万物互联成为产业互联网的基础。5G的来临正好顺应了万物互联的趋势，同时它还具有大带宽、低时延、高可靠等特性，将5G网络看作一把钥匙，它能够帮我们解锁原先难以数字化的现实场景，让数字技术以更小的颗粒度重塑现实世界。通过多部门（电信运营商、交通部门、车企、IT大厂）的协同合作，推出车路协同的整体解决方案，这能够有效地解决4G时代难以实现的“毫秒级低时延”，以及高精定位等问题，将大幅度的提升车辆的运行效率和安全性。

近年来，车路协同已经成为全球关注的焦点。各个国家通过战略、规划、标准等多个层面进行布局，积极抢占本轮产业发展的制高点。随着5G的到来，5G+人工智能、5G+移动边缘计算等技术融合方案，将能够更好的感知环境的变化，充分实现人、车、路的有效协同实现整个道路和城市的数字化、智能化水平。

车路协同落地实施的关键，需要产业上下游企业协同。这背后涉及车载智能终端、网络连接、移动边缘计算、路侧智能与传感设备的普及应用，各模块背后又有复杂的供应链和渠道商。如何把高速公路公司、无线网络设备商、数据中心设备商、电信运营商、内容提供商组织在一起是一件纷繁复杂的产业协同工作。将致力于做好“连接器”为车路协同的相关企业进入“数字世界”提供最丰富的“数字接口”。

随着技术创新的快速普及应用，智慧交通与汽车智能化成为未来发展的必然趋势，车路协同则成为智慧交通的核心，也是解决交通出行安全畅通的有效切入点。

根据美国国家公路交通安全管理局( NHTSA)的官方数据显示，车辆与车辆通信技术能预知即将发生的交通事故并对潜在危险发出实时预警，它的广泛应用能帮助避免高达81%轻型碰撞事故。根据中国汽车工程学会(SA- China)的研究表明，智能网联汽车技术的广泛应用可使普通道路的交通效率提高30%以上。目前，车路协同主要涉及车载系统、路侧系统以及数据交互系统等三个主要部分。

车载系统有效强化车辆行驶安全。车载系统主要负责对车辆自身状态信息的控制和对周围行车环境的感知，协助驾驶员完成车辆的安全驾驶，比如车车避撞、人车避撞、交叉口安全通行、换道辅助驾驶等。

路侧系统将有效提高道路通行能力。通过路侧系统与各个传感设备之间进行通信，可以获得当前的道路情况。包括交叉口行人信息采集、突发事件快速识别与定位、密集人群信息采集、多通道交通流量监测、通道异物侵入信息的获取、处理、分析和发送。

数据交互系统保证人车路的有效通信。实现路侧设备与车载单元之间的交互，以及各种行车安全、交通控制和信息服务应用的打通，最终确保整个车路协同系统快速稳定运行。

车路协同需要构建新的产业链格局，通过生态协作、利益分享实现多方的共赢。一是连接公路公司，加快路侧基础能力建设，基于高速公路设备感知道路信息，提供实施精细化道路信息分发，实现分钟级以下车道路况更新。二是连接无线网络设备商和数据中心设备商，为道路提供稳定的5G网络和边缘计算设备，将碎片化道路信息进行连接，形成规模优势。三是连接内容服务商，基于移动互联网发展积累的技术、用户洞察以及用户体验方面的经验，为出行乘客提供高品质内容服务。四是连接基础电信运营商，提升频谱利用率，搭建电信运营商与道路建设公司的合作桥梁，支持商用智能终端（4G/5G）接入。

在车路协同推进过程中，企业间通过生态协作的方式，连接车路协同的相关企事业单位，将移动互联网的服务无缝连接到整个汽车出行的场景下，实现人和车、设备。服务之间的连接，多个终端场景的打通。

车路协同需要加快打破信息孤岛，打造统一的信息内容分发平台，为用户提供一致性的体验。

作为交通智能化的核心，业界一直在探索车路协同的解决方案，未来的车和路会具备更好、更高的智能，能够更实时、更细的感知环境，并且把这些环境的数据以及车流、人流的数据为未来的城市规划、道路规划、交通管理和疏导提供更好的帮助。

（2） 公共服务

在新型智慧城市建设新阶段，以服务为基础、以成效为标尺为核心，持续优化改善城市居住环境，提供惠民便企服务成为近年来的工作重点。

随着社会的高速发展，人们似乎也越发重视周围环境的变化，PM2.5的检测、风力检测、天气检测等也成为了人们出行的主要关注点，具备这样功能的公共基础设施也是未来城市规划建设的必要环节。

智慧路灯杆系统，集合环境监测、控制照明、车流量监测、视频监控、道路积水监测、LED信息、公共广播、充电桩、无线WIFI等功能于一体，美化城市、园区道路建设，打造智能、便捷、安全的生活环境。智慧路灯杆系统顶部配置一系列传感器，对空气质量进行监测，并将相关数据通过智慧路灯杆专用网关上传至云平台，并多路发送相关管理部门。

（3）新型城市管理

智慧型城市发展下如何管理好人与人、人与物之间的连接性也是一个很重要的课题，所谓智慧，必然要舍去一些依靠人力去解决问题的办法，转而依靠智能化的设备或智能语音系统来实现数字化的管理。

（4） 新基建建设

随着新基建概念的提出，工信部《关于加快培育共享制造新模式新业态促进制造业高质量发展的指导意见》，提出加强5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施建设，这其中的建设范围包含了智能交通基础设施，也是多杆合一后的解决方向。

车联网的生态：人，车，环境。其中车和环境是新基建建设的关键点。

车：高精度地图、超视距决策、车辆监控、车辆救援、车辆诊断、车况信息用于车辆研发、保养。

环境：路况信息、道路收费、事故监测、实时调度。

以上的功能实现都要基于车厂研发，各数字化模块、传感器的组合才能实现，也是未来道路交通发展的主要任务。

（5） 新技术的驱动

基于新一代信息技术（人工智能，云计算，区块链，物联网，5G与边缘计算，模拟仿真，高精地图，自动驾驶，工业互联网，大数据中心等）可以构建一套完整的信息基础设施来更好的服务于城市和人民。

对于驱动多杆合一工程的主要技术还是在于5G的部署，大数据的计算能力以及人工智能的识别侦测上。

视频监控：终端智能转为云上智能，依赖的是5G边缘上行带宽和安全；同时通过人工智能（AI）的数据处理分析能力可以更好地搭建平安城市，让一切犯罪无所遁寻。

车联网：依赖的也是5G安全、可靠、低延迟和高宽带连接。

车路协同成为智慧城市建设新的切入点，当前我国智慧城市建设步伐加快，随着高清智能摄像头和城市物联网智能传感器的快速普及，城市道路的信息化、数字化加速到来，随着车路协同体系的逐步完善，道路交通数据收集与分析、实时交通路况监测与预警、交通信号配时调整与优化等方面的能力大幅提高。

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关键词：金融科技；住房公积金；应用

金融科技是近几年的新兴词汇，也算是一个科技舶来名词，从国外流传而来。科技金融从专业核心技术来看包含：大数据，人工智能，物联网等。以上这些技术已经全面进入到我们的生活。金融科技运用于日常生活中的行业模式多样，这些业务模式从专业角度通常分为市场设施、投资管理、支付结算、资本筹集四大方面。在以上四方面的应用中，金融科技推动住房公积金的改革应用也极具社会价值，值得深入探究。

一、我国住房公积金现状

随着住房公积金改革的需求逐年升高，住房公积金管理单位也将会面临大幅度的改革，由原来的事业型单位转型，逐渐投入到市场经济建设中去。我国住建部也明确指出今后工作重点：优化住房公积金管理制度，建立政策性的管理金融单位，提高中低收入水平人群的租房和购房的能力。此项重要的工作指示也对住房公积金提出了更高的工作要求，如何迎合市场研发出好的产品，产生盈利的同时在改革过程中又如何能满足顾客的需求。这无疑是对每一位行业管理者以及基金规划人员的巨大挑战。

为了解决实施问题，国务院推出了切实有效的改革措施及方案，在各个地区通过网上业务及线下工作人员相配合，对工作流程进行了不间断的改进，在不断深化改革的过程中，实现了真正的为群众办事，提高了大量工作人员的办事效率，解决了人民群众在买房住房方面的大量现实问题，促进了住房公积金的改革进程。

二、应用于住房公积金中的金融科技

（一）大数据

随着科技的进展，大数据时代降临于社会生活中的各个行业，也成了金融科技工作业务人员的必备技能之一。由于大数据具有多样、高速、大量等优势特点，应对不同客户的需求与海量信息数据，传统的人工业务人员将客户信息录入系统时易造成的信息交叉错误等问题，在大数据技术的应用下将得到有效解决。此外，大数据技术在住房公积金改革中的应用不仅能高效满足客户的量身定做要求，还能有效降低成本，大幅度提高了业务成功率。在满足客户要求的同时，也大大降低了研发人员及业务人员的工作量与工作难度[2]。

为了更快推进社会文明的进展，信用体系的构建越来越有必要性。利用大数据技术构建住房公积金信用体系是政府推进住房公积金改革中的一大重要决策，用大数据对海量信息进行分析处理，为不同用户设定不同的申请贷款条件，实现信誉制度下的办理贷款类型多样化。做到真正意义上的将用户类型分类，从而确保每一位用户享受最有益的服务，实现住房公积金贷款分配的公平性。如今，不少地方的银行及住房公积金管理平台都进行了合作，用户需要在银行管理系统中进行个人身份的验证，提供真实有效信息，住房公积金管理平台再与银行签订各种合作协议，形成了一条成熟的产业链。在如此的管理申请贷款产业链中，实现用户与平台的利益共享，用户的信息安全保障度足够，达到高程度的合作品质。

（二）数字认证客户身份

由于网络环境存在一定的虚拟性及大量不确定安全因素的影响，所以线上办理住房公积金业务时，对客户身份进行快速准确的认证显得极为重要。如今，越来越多的数字认证方法对用户身份的准确性提供了很大意义上的保障。一般对用户身份的认证方法分为以下几种：第一，静态密码认证，通过提前预设数字或文字、问题等方法，对身份进行核实验证，预设的密码复杂程度越高，则身份验证安全性越高；第二，信任物体保障下的身份验证，主要通过对能有效证明身份的固有物件进行识别认证，如固有手机号的短信验证、固有邮箱的邮件认证、动态口令牌、网银盾、账号好友识别等；第三，对生物特征进行验证，人体拥有很多特有的生物特征，如声音、指纹、虹膜都可以用来对客户的身份进行验证。以上三种验证方法，从某种意义上来说，安全程度保障逐步提升，往往运用其中一种方法进行身份验证时达不到很高的安全要求，所以在实际运用过程中，采用两种或三种方法同时验证，更能保证客户个人信息安全的万无一失。利用数字技术认证客户身份，能够解决传统的人为审批带来的误差，此技术的应用也在很大程度上对人工业务人员起到了促进作用，增强了员工的团队合作意识，提高了员工的工作效率，杜绝掉了大部分的怠慢懒惰行为。

（三）人工智能

随着社会经济科技的高速发展，人工智能的研究也越来越深入，如今，人工智能在很多行业领域的应用逐渐广泛化。在住房公积金管理中，人工智能主要应用于客服問询，优势在于能够避免大量的人工资源损耗，降低成本预估，提高了在线问询率，进一步适应了整个社会进程的发展，同时避免了人工情绪化处理客服问题等弊端。