数字经济及人工智能精选(五篇)

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5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。

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