人工智能培訓(xùn)體系精選(九篇)

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第1篇：人工智能培訓(xùn)體系范文

一、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為AI），是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它試圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。養(yǎng)老服務(wù)業(yè)人工智能的應(yīng)用主要體現(xiàn)在家居掃地機(jī)器人、語(yǔ)音溝通服務(wù)、家庭體檢、藥物使用建議、家居廚師、家居智能陪伴服務(wù)。

二、養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)“人工智能化”

人工智能上升為國(guó)家高級(jí)戰(zhàn)略后，國(guó)家發(fā)展服務(wù)性制造和生產(chǎn)性制造，同時(shí)盡可能的通過(guò)服務(wù)業(yè)的再造和完善，改進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)揮技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)的對(duì)接聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。人、機(jī)器、智能機(jī)器將共生共存，成為養(yǎng)老服務(wù)工具的新常態(tài)。未來(lái)的養(yǎng)老服務(wù)人才不是笨干、累干、苦干，而是實(shí)干+巧干，實(shí)現(xiàn)腦力勞動(dòng)的智能機(jī)械化，盡可能地減少人力的倦怠感，提高服務(wù)效率、質(zhì)量和速度。智能化，體現(xiàn)在養(yǎng)老服務(wù)人才應(yīng)具備傳播人工智能基礎(chǔ)知識(shí)，客觀了解人工智能，有效實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器、智能機(jī)器的有效配對(duì)組合應(yīng)用，充分發(fā)揮智能機(jī)器的保健醫(yī)生、保姆、玩伴、老伴、子女多重功能，倡議自養(yǎng)老。

三、人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)模式

（一）廣播電視大學(xué)遠(yuǎn)程教育模式――音像媒體

配備養(yǎng)生、人工智能國(guó)內(nèi)一流專家，發(fā)揮國(guó)家音像媒體的作用，將人工智能家居應(yīng)用的途徑、方式、手段通過(guò)網(wǎng)絡(luò)微視頻的形式進(jìn)行普及。發(fā)揮社區(qū)教育指導(dǎo)中心、社區(qū)大學(xué)和社區(qū)教育學(xué)院、社區(qū)學(xué)校、社區(qū)學(xué)習(xí)站四級(jí)社區(qū)教育辦學(xué)網(wǎng)絡(luò)體系的作用，建立社會(huì)養(yǎng)老大學(xué)，使老年人自己會(huì)應(yīng)用人工智能，減低對(duì)子女的時(shí)間依賴。

（二）公眾號(hào)社會(huì)宣傳普及模式――微媒體

國(guó)家、企業(yè)、社區(qū)應(yīng)建立專題公眾號(hào)進(jìn)行微媒體培訓(xùn)。從國(guó)家層面，要建立人工智能養(yǎng)老服務(wù)應(yīng)用技術(shù)發(fā)展歷程方面的公眾號(hào)；從企業(yè)層面，要建立人工智能機(jī)器人養(yǎng)老服務(wù)應(yīng)用說(shuō)明類的公眾號(hào)；從社區(qū)層面，要基于一些鰥寡孤獨(dú)建立社群委托服務(wù)型人工智能服務(wù)策略的公眾號(hào)。

（三）職業(yè)技術(shù)學(xué)院培訓(xùn)模式――專題高端培訓(xùn)

目前，人工智能服務(wù)還不能完全普及，故而職業(yè)技術(shù)學(xué)院的后備人才首先要建立自我提升的潛意識(shí)，此外，職業(yè)技術(shù)學(xué)院自身要引進(jìn)國(guó)內(nèi)外的人工智能專家，進(jìn)行家庭陪護(hù)、游戲娛樂(lè)、醫(yī)療、做飯、洗衣、洗漱、保健、鍛煉等多重人工智能方面的高端培訓(xùn)。

（四）民政部門、老齡委聯(lián)合推廣模式――社會(huì)傳媒

作為養(yǎng)老服務(wù)的主管部門，民政部門和老齡委要利用廣播、電視、報(bào)紙、雜志等對(duì)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)、前景、作用、功能、效益、方式進(jìn)行宣傳。民政部門要側(cè)重于養(yǎng)老服務(wù)的社區(qū)組織協(xié)調(diào)，老齡委要側(cè)重于制度、規(guī)定、采購(gòu)人工智能機(jī)器方面的政策優(yōu)惠的制定。

（五）社會(huì)民間家政服務(wù)組織培養(yǎng)模式――養(yǎng)老院、福利院自組織模式

民間社會(huì)力量建立有養(yǎng)老院、福利院，這就對(duì)相關(guān)服務(wù)人員的素養(yǎng)提出了時(shí)代性的要求。其一，人的社會(huì)角色多，時(shí)間、精力、體力有限；其二，人工智能是趨勢(shì)，必須適應(yīng)并學(xué)會(huì)使用；其三，要加強(qiáng)前瞻性人才培養(yǎng)，解決勞動(dòng)倦怠問(wèn)題，即民間組織自己解決自己的問(wèn)題，通過(guò)人工智能，減少雇員，降低勞動(dòng)力雇傭成本。

四、人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

（一）廣播電視大學(xué)養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

依托遠(yuǎn)程教育系統(tǒng)，發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的作用，將人工智能的技能培訓(xùn)與社區(qū)教育、社會(huì)養(yǎng)老大學(xué)的建設(shè)并舉；發(fā)揮廣播電視大學(xué)的社會(huì)服務(wù)功能，與人工智能機(jī)器生產(chǎn)企業(yè)搭建戰(zhàn)略伙伴關(guān)系；積極推進(jìn)產(chǎn)培用一體化建設(shè)，形成網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)特色模塊；推出廣播電視大學(xué)養(yǎng)老服務(wù)精品課教程，以優(yōu)質(zhì)教育品牌打開培訓(xùn)窗口。

（二）人工智能機(jī)器制造企業(yè)養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

基于居家養(yǎng)老的社會(huì)需求利益取向，把脈居家老人和其子女的時(shí)間要求，積極開發(fā)、完善人工智能機(jī)器的特殊功能，加大資金投入力度，特別加強(qiáng)對(duì)情感交互、圖像識(shí)別、語(yǔ)音功能的完善；重點(diǎn)做好人工智能機(jī)器使用說(shuō)明，要具有便捷實(shí)用性的操作指南，方便人們學(xué)習(xí)。

（三）職業(yè)技術(shù)學(xué)院養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

職業(yè)技術(shù)學(xué)院作為專職教育機(jī)構(gòu)，首先，要提前與職業(yè)高中接軌，進(jìn)行專職意向高中生的錄取，為養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)獲取意向生。其次，要突出人才培養(yǎng)的實(shí)踐應(yīng)用性，購(gòu)置高端智能機(jī)器，讓學(xué)生能夠迅速掌握技能，并且能夠進(jìn)行社會(huì)的二次培訓(xùn)，對(duì)購(gòu)置的智能機(jī)器進(jìn)行租賃和應(yīng)用培訓(xùn)。

（四）民政部門、老齡委養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

民政部門和老齡委要培養(yǎng)高級(jí)管理人才，建立養(yǎng)老服務(wù)人才智庫(kù)，積極推進(jìn)國(guó)家、企業(yè)、社會(huì)的養(yǎng)老服務(wù)人才人工智能化聯(lián)動(dòng)培養(yǎng)；加大對(duì)家庭貧困并且有意向致力于養(yǎng)老服務(wù)的青年才俊的培養(yǎng)支持力度；對(duì)人工智能養(yǎng)老服務(wù)高端研發(fā)海歸人才給予政策優(yōu)待；建立城市養(yǎng)老服務(wù)專家群組，定期召開學(xué)術(shù)研討會(huì)議，增進(jìn)智慧交流。

（五）社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)人才培養(yǎng)對(duì)策

社區(qū)要加強(qiáng)人工智能養(yǎng)老服務(wù)人才的典型宣傳，利用宣傳畫的形式傳播人工智能應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)；積極打造人工智能特色服務(wù)團(tuán)隊(duì)，開展社區(qū)公益性專題培訓(xùn)，并募集資金購(gòu)置人工智能機(jī)器為特殊群體獻(xiàn)愛(ài)心；努力構(gòu)建人工智能養(yǎng)老社區(qū)，采用人工智能的形式鼓勵(lì)老年人進(jìn)行文體娛樂(lè)，增強(qiáng)體質(zhì)。

總的來(lái)說(shuō)，在計(jì)算機(jī)技術(shù)不斷發(fā)展的現(xiàn)代社，人工智能技術(shù)的普及給養(yǎng)老服務(wù)帶來(lái)了巨大的便捷。隨之而來(lái)的人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才的培養(yǎng)成為了發(fā)揮人工智能養(yǎng)老服務(wù)效用的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。要培養(yǎng)人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才，可以從遠(yuǎn)程教育、社會(huì)宣傳普及、學(xué)院培訓(xùn)、政府推廣等模式入手，實(shí)現(xiàn)人工智能化養(yǎng)老人才培養(yǎng)模式的多元化。同時(shí)，開展遠(yuǎn)程教育的過(guò)程中運(yùn)用產(chǎn)品一體化模式，在滿足老人需求的基礎(chǔ)上提升人工智能設(shè)備的人性化操作，重點(diǎn)開展職業(yè)技術(shù)院校的人才培養(yǎng)方式，與民政部門開展緊密合作，積極培養(yǎng)人工智能化養(yǎng)老服務(wù)人才。社區(qū)方面強(qiáng)化人才的教育宣傳工作，全力搭建人工智能養(yǎng)老社區(qū)。

第2篇：人工智能培訓(xùn)體系范文

一、人工智能應(yīng)用于稅收征管的必要性分析

1.優(yōu)化辦稅體驗(yàn)，提高納稅遵從度。稅務(wù)部門的納稅服務(wù)有網(wǎng)絡(luò)和辦稅服務(wù)廳兩種方式。利用人工智能技術(shù)，可以智能地分析納稅人輸入的信息，精準(zhǔn)納稅信息的推送，提高個(gè)性化咨詢的針對(duì)性，服務(wù)好PC端和移動(dòng)端，使納稅人無(wú)需離開住宅即可完成一般的稅收申報(bào)。對(duì)于某些納稅人條件有限或無(wú)法在線解決的問(wèn)題，實(shí)體服務(wù)機(jī)構(gòu)仍可以使用人工智能系統(tǒng)。自2016年以來(lái)，江蘇、廣東、上海等地陸續(xù)推出了采集納稅人人臉圖像、身份信息和電話號(hào)碼的“旺寶”、“小賢”等稅務(wù)服務(wù)機(jī)器人提供自助稅收服務(wù)、發(fā)票申請(qǐng)等，它不僅減輕了工作人員的負(fù)擔(dān)，而且提高了稅務(wù)處理的效率。人工智能的友好、耐心、準(zhǔn)確和高效的服務(wù)，也受到了公眾的好評(píng)。2.實(shí)現(xiàn)稅收信息共享，確保信息對(duì)稱。目前，“金稅”項(xiàng)目的第三階段已逐步在全國(guó)范圍內(nèi)建立了信息收集系統(tǒng)。政府應(yīng)建立基于“金稅”項(xiàng)目的綜合電子稅務(wù)辦公系統(tǒng)，運(yùn)用人工智能技術(shù)分析大數(shù)據(jù)，連接各稅務(wù)機(jī)關(guān)的信息，整合分散的資源并重新開發(fā)一套用于稅收信息收集和管理的操作方法，以增強(qiáng)稅收信息收集和管理的相關(guān)性，確保信息的對(duì)稱。3.創(chuàng)新檢查手段，兼顧公平速度質(zhì)量。對(duì)于稅收征管檢查工作分為兩部分，計(jì)算機(jī)選擇選案，然后由稽查人員負(fù)責(zé)后續(xù)的稽查工作。人工智能的選擇不僅有助于確保公平性和準(zhǔn)確性，還可以提高速度，使稅務(wù)人員更好地投入于跟蹤工作。人類與人工智能各司其職，這是流程再造理論下稅收征管改革的必然趨勢(shì)。4.加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范，打擊涉稅違法。電子商務(wù)的興起，納稅人收入來(lái)源的不明確和生產(chǎn)模式的多樣化催生了一系列偷稅和逃稅行為。稅務(wù)部門應(yīng)依靠人工智能技術(shù)，建立稅收風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防和控制系統(tǒng)，對(duì)評(píng)估有疑問(wèn)的納稅人，由人工智能系統(tǒng)過(guò)濾后，發(fā)送給不同的部門進(jìn)行監(jiān)控和定期檢查，從而遏制不法行為發(fā)生。5.節(jié)省人力時(shí)間，降低稅收成本。人工智能的優(yōu)勢(shì)在于能夠利用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和稅源管理機(jī)制來(lái)減少稅收管理資源的投入，日常工作效率得到有效提高。人工智能還可以對(duì)熱點(diǎn)稅收問(wèn)題進(jìn)行智能分析和評(píng)論。還可以應(yīng)用于稅務(wù)審批事務(wù)。通過(guò)智能的機(jī)檢，可提高工作效率，從而降低稅收成本。

二、基于人工智能應(yīng)用稅收征管的障礙因素

1.人工智能技術(shù)的發(fā)展不夠完善。首先，稅收信息與人民生活息息相關(guān)，但稅收人工智能技術(shù)還存在技術(shù)方面的不足，容易受到黑客攻擊。目前，稅收信息的保護(hù)是有限的。其次，人工智能系統(tǒng)的專家系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)經(jīng)過(guò)的智能程序的學(xué)習(xí)，除了原有的程序思維，也導(dǎo)入了另一個(gè)思維，有了雙思維，這就是人性化的專家思維，使稅收征管中解決復(fù)雜問(wèn)題能力上了一個(gè)臺(tái)階，計(jì)算機(jī)程序通過(guò)稅務(wù)專業(yè)知識(shí)+稅務(wù)專家經(jīng)驗(yàn)兩個(gè)思維去思考和分析面對(duì)的稅收征管難題。事實(shí)上由于缺乏專家系統(tǒng)的技術(shù)支撐，人工智能應(yīng)用會(huì)大打折扣。2.缺乏人工智能復(fù)合的高端人才。首先，稅收征管需要兼通IT和稅收的人才。但如今，稅務(wù)專業(yè)中基本上沒(méi)有人工智能的本科教育，人工智能與稅收學(xué)科的交叉和融合無(wú)法實(shí)現(xiàn)。另外，在稅收征管領(lǐng)域，人工智能廣泛應(yīng)用之后，普通稅收專業(yè)人員的數(shù)量將減少。簡(jiǎn)單的咨詢輔導(dǎo)工作，發(fā)票業(yè)務(wù)等可以輔以人工智能系統(tǒng)。而高端管理人才缺乏，是阻礙稅收人工智能發(fā)展的重要成因。3.適應(yīng)智能辦稅能力尚顯不足。在稅收實(shí)際工作中，由于納稅人的水平不一，接受新事物新技術(shù)的能力不一，也就不能很好地掌握智能辦稅中的各種操作要求和智能處理。4.缺乏人工智能應(yīng)用和數(shù)據(jù)的保護(hù)。政府對(duì)個(gè)人信息的收集，分析和比較，確實(shí)提高了政府部門的管理能力，并在一定程度上有助于改善政府管理手段。但是，公權(quán)力無(wú)限收集信息超出必要程度可能會(huì)侵犯私人權(quán)利。目前，我國(guó)還沒(méi)有關(guān)于“人工智能數(shù)據(jù)的應(yīng)用和保護(hù)”的規(guī)定。建議從法律條文上體現(xiàn)對(duì)公民的隱私保護(hù)。

三、完善人工智能應(yīng)用稅收征管的對(duì)策

第3篇：人工智能培訓(xùn)體系范文

關(guān)鍵詞：人工智能；傳媒企業(yè)；新媒體；發(fā)展

一、引言

人工智能（ArtificialIntelligent，AI），是一門前沿交叉學(xué)科，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)、腦科學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、邏輯學(xué)、行為科學(xué)、生命科學(xué)，以及信息論、控制論和系統(tǒng)論等領(lǐng)域。1956 年達(dá)特茅斯會(huì)議提出：讓機(jī)器能像人那樣認(rèn)知、思考和學(xué)習(xí)，即模擬人的智能?！缎乱淮斯ぶ悄馨l(fā)展規(guī)劃》（國(guó)發(fā)〔2017 〕35 號(hào)）：跨界融合成為重要經(jīng)濟(jì)模式；加快AI融合，發(fā)展智能化經(jīng)濟(jì)、建設(shè)智能化社會(huì)，構(gòu)筑知識(shí)、技術(shù)、產(chǎn)業(yè)三方互動(dòng)融合及其人、機(jī)、文互相支撐的良好環(huán)境；發(fā)展智能服務(wù)（包括智能教育、智能醫(yī)療、智能健康和養(yǎng)老）；推薦社會(huì)治理智能化（涉及政務(wù)、法庭、城市、交通軍民融合、環(huán)保等）；加強(qiáng)人工智能領(lǐng)域軍民融合。智能教育、智能醫(yī)療、智慧法庭、智能交通、智能農(nóng)業(yè)等行業(yè)的智能化升級(jí)，都需要新聞出版行業(yè)知識(shí)服務(wù)的支撐。

二、傳媒企業(yè)現(xiàn)狀分析

近年來(lái)，隨著國(guó)內(nèi)媒體企業(yè)的不斷融合發(fā)展，大量媒體信息不僅通過(guò)圖書、期刊、報(bào)紙、廣播、電視等形式傳播，還向網(wǎng)站、抖音、微信等新的傳播渠道延伸。與此同時(shí)，國(guó)外媒體企業(yè)對(duì)人工智能技術(shù)的探索及應(yīng)用也日益重視。（1 ）傳媒企業(yè)非常重視人工智能技術(shù)，不斷增強(qiáng)其引導(dǎo)能力和傳播效果。（2 ）人工智能技術(shù)對(duì)媒體采―編―發(fā)流程的影響很大，涉及傳媒企業(yè)生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)。（3 ）人工智能算法推薦新聞、合成主播等智能技術(shù)應(yīng)用。例如：個(gè)性化信息流分發(fā)、今日頭條算法推薦、AI合成主播、“媒體大腦”。（4 ）人工智能對(duì)傳媒企業(yè)影響深遠(yuǎn)，促進(jìn)其新業(yè)態(tài)產(chǎn)生及媒體融合發(fā)展。

三、傳媒企業(yè)機(jī)遇與挑戰(zhàn)

人工智能與媒體各生產(chǎn)環(huán)節(jié)深度融合、提質(zhì)增效，但也面臨著不少機(jī)遇與挑戰(zhàn)。① 機(jī)遇。促進(jìn)智能升級(jí)：各環(huán)節(jié)變得更加智能化（選題策劃、編輯、校對(duì)、排版、印刷、營(yíng)銷等）；出版行業(yè)與其他行業(yè)深度融合。② 挑戰(zhàn)。AI技術(shù)積累和人才儲(chǔ)備不足；資源整合難度比較大：大量高質(zhì)量專業(yè)知識(shí)資源、數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一；傳媒企業(yè)和讀者之間、生產(chǎn)與發(fā)行之間渠道不夠通暢。（1 ）人工智能技術(shù)水平領(lǐng)先于觀念認(rèn)知水平。當(dāng)前，傳媒企業(yè)對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)最常見(jiàn)的誤區(qū)表現(xiàn)在觀念意識(shí)、認(rèn)知維度、重視深度三個(gè)方面：① 觀念意識(shí)，運(yùn)用人工智能技術(shù)加速媒體融合，認(rèn)識(shí)不充分、不到位；② 認(rèn)知維度，在媒體企業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的各環(huán)節(jié)中，還不能清楚地認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)應(yīng)用效果；③ 重視程度，清晰的發(fā)展目標(biāo)、可行的實(shí)施途徑和發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，這三方面是傳媒企業(yè)目前還比較缺乏的發(fā)展因素。（2 ）傳統(tǒng)的媒體企業(yè)較難適應(yīng)變革。① 組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)流程難匹配。② 資金受限。有關(guān)人工智能的軟件、硬件引進(jìn)與研發(fā)，以及數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)搭建與管理的資金投入都較高，可用資金很難在短時(shí)間內(nèi)有效利用。③ 人才隊(duì)伍建設(shè)跟不上媒體智能化發(fā)展要求，缺乏媒體智能化發(fā)展所需的復(fù)合型人才，特別是在技術(shù)、運(yùn)營(yíng)等部門，領(lǐng)軍人才少之又少。大多數(shù)傳媒企業(yè)出現(xiàn)人才留不住、用不好的情形。（3 ）傳統(tǒng)媒體企業(yè)人工智能技術(shù)經(jīng)驗(yàn)不足?？茖W(xué)技術(shù)的有效利用是媒體企業(yè)生產(chǎn)和可持續(xù)快速發(fā)展的重要因素。如何科學(xué)合理地研發(fā)、運(yùn)用智能化技術(shù)，開發(fā)滿足市場(chǎng)需求的新形式，促使智能化應(yīng)用水平與人工智能技術(shù)本身發(fā)展水平相匹配，是媒體企業(yè)從傳統(tǒng)向智能化轉(zhuǎn)型的重中之重。（4 ）用于人工智能算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是傳媒企業(yè)智能化發(fā)展的重要砝碼。提高人工智能技術(shù)的應(yīng)用水平，大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)積累是不可或缺的。當(dāng)前，不少媒體企業(yè)積極、大膽嘗試，大量的文檔、圖片、視頻等數(shù)據(jù)資源，需要強(qiáng)大的財(cái)力和物力去支撐“數(shù)據(jù)清洗”及其相關(guān)工作，并最終生成高質(zhì)量的信息化數(shù)據(jù)。（5 ）用戶的數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)成為急需解決的難題。隨著媒體企業(yè)的快速發(fā)展智能化，同時(shí)也產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，因此，保障用戶個(gè)人信息、行為數(shù)據(jù)的安全，尊重用戶的個(gè)人隱私，提供精準(zhǔn)、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)就顯得尤其重要。

四、傳媒企業(yè)發(fā)展建議和趨勢(shì)展望

（一）發(fā)展建議

隨著各種媒體的不斷融合發(fā)展，各行業(yè)對(duì)于人工智能的廣泛應(yīng)用不僅是一種普遍發(fā)展趨勢(shì)，而更是媒體企業(yè)掌握變革發(fā)展的金鑰匙。只要能在智能化技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域取得領(lǐng)先地位，媒體企業(yè)成功地進(jìn)行變革發(fā)展就多一分把握。而且隨著科學(xué)技術(shù)的不斷快速進(jìn)步發(fā)展，人工智能技術(shù)的應(yīng)用將持續(xù)推動(dòng)媒體企業(yè)的發(fā)展與變革。（1 ）戰(zhàn)略、路徑的智能化發(fā)展。傳統(tǒng)媒體企業(yè)應(yīng)當(dāng)根據(jù)本身實(shí)際情況和發(fā)展特點(diǎn)早謀劃、早制定智能化發(fā)展路線，緊抓人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等機(jī)遇，探索人工智能技術(shù)的發(fā)展路徑，贏得企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。發(fā)揮傳統(tǒng)媒體企業(yè)資源豐富的優(yōu)勢(shì)力量，增加人工智能技術(shù)的自主研發(fā)投入，掌握核心，打造自主可控的智能化媒體平臺(tái)，不斷開拓先進(jìn)技術(shù)的研發(fā)途徑和探索其可行的引進(jìn)渠道。（2 ）從傳統(tǒng)思維轉(zhuǎn)變到人工智能發(fā)展。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，傳統(tǒng)媒體企業(yè)有了巨大壓力。不論愿不愿意去直接面對(duì)，傳媒企業(yè)的人工智能發(fā)展變革道路已經(jīng)箭在弦上。因此，傳統(tǒng)媒體企業(yè)需要利用全新的觀念來(lái)迎接人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，從而探索更適合的體制機(jī)制、組織結(jié)構(gòu)、工作流程、人才隊(duì)伍，進(jìn)行全面轉(zhuǎn)型。加快轉(zhuǎn)型，改變思維，增強(qiáng)媒體人對(duì)人工智能技術(shù)應(yīng)用的深刻認(rèn)識(shí)，提高技術(shù)運(yùn)用水平對(duì)內(nèi)容創(chuàng)新起的重大作用的準(zhǔn)確認(rèn)知，實(shí)時(shí)調(diào)整人工智能技術(shù)在媒體企業(yè)中應(yīng)用模式。（3 ）企業(yè)體制機(jī)制變革，重點(diǎn)開發(fā)技術(shù)優(yōu)勢(shì)。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，媒體企業(yè)既要提高技術(shù)開發(fā)的資金投入，又要?jiǎng)?chuàng)新變革媒體企業(yè)的生產(chǎn)體制機(jī)制，實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)與媒體生產(chǎn)要素的完美整合，探索資源、人才，管理、功能、產(chǎn)品的融合發(fā)展路徑。（4 ）推動(dòng)內(nèi)容完善創(chuàng)新，增強(qiáng)智能技術(shù)引領(lǐng)。媒體企業(yè)在引入智能技術(shù)的基礎(chǔ)上，不斷地推動(dòng)前沿科技技術(shù)充分地對(duì)內(nèi)容進(jìn)行創(chuàng)新，有機(jī)結(jié)合內(nèi)容與創(chuàng)新形式。媒體企業(yè)既要憑借人工智能技術(shù)不斷地深入研究新媒體傳播形式和銷售渠道，還要不斷地改進(jìn)產(chǎn)品形式形態(tài)、提高產(chǎn)品優(yōu)質(zhì)品質(zhì)。（5 ）重新整合媒體資源，加快發(fā)展變革。人工智能技術(shù)與5G、大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)、物聯(lián)網(wǎng)等科學(xué)技術(shù)影響著傳媒企業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。傳統(tǒng)媒體企業(yè)需要不斷地跨界整合并完善市場(chǎng)技術(shù)資源，在生產(chǎn)產(chǎn)品、終端、渠道、人員等方面實(shí)現(xiàn)跨越發(fā)展，掌握媒體市場(chǎng)主動(dòng)權(quán)，構(gòu)建合理、完善的信息傳播鏈。（6 ）重視挖掘數(shù)據(jù)，重塑核心競(jìng)爭(zhēng)力。傳統(tǒng)媒體企業(yè)應(yīng)重視將大數(shù)據(jù)的信息分析能力融入進(jìn)媒體產(chǎn)品生產(chǎn)的全流程中，從基于經(jīng)驗(yàn)升級(jí)到基于數(shù)據(jù)，探索并建立傳媒企業(yè)數(shù)據(jù)鏈。（7 ）打造智媒體團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)辦新媒體企業(yè)。新媒體企業(yè)需要智能編輯記者人才，未來(lái)的媒體人才隊(duì)伍應(yīng)當(dāng)是智能型人才團(tuán)隊(duì)，即“全媒體人才＋人工智能工程師”。媒體企業(yè)需要科學(xué)制定全媒體、智媒體人才的發(fā)展整體規(guī)劃，加強(qiáng)人工智能技術(shù)媒體人才培養(yǎng)；加大人工智能技術(shù)業(yè)務(wù)培訓(xùn)，提升協(xié)同創(chuàng)新能力；探索專家型編輯記者的培養(yǎng)方式，探索人工智能技術(shù)能力提升的有機(jī)結(jié)合，架構(gòu)智能人才隊(duì)伍培養(yǎng)和發(fā)展路徑。

（二）趨勢(shì)展望

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，傳媒企業(yè)也面臨著將要進(jìn)行變革創(chuàng)新的局面，從生產(chǎn)內(nèi)容、分發(fā)產(chǎn)品，到內(nèi)容表現(xiàn)、銷售管理，其工作流程和生態(tài)環(huán)境發(fā)生了巨大變化。1.融合發(fā)展智能化人工智能在媒體融合發(fā)展中起到了巨大作用：提高了媒體全要素的生產(chǎn)率；人工智能將推動(dòng)媒體更好地利用現(xiàn)代化體系中的功能作用。媒體融合發(fā)展的重要方向是智能化新型媒體企業(yè)平臺(tái)，創(chuàng)建信息服務(wù)智能媒體庫(kù)。2.新媒體形態(tài)顯現(xiàn)多種多樣傳媒形式和內(nèi)容呈現(xiàn)方式逐漸涌現(xiàn)，不斷改革、發(fā)展、演化迭代，智能化科技媒體產(chǎn)品健康發(fā)展。3.關(guān)鍵核心技術(shù)研發(fā)從事高科技技術(shù)研發(fā)創(chuàng)新的公司企業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)是依托以芯片、算法和數(shù)據(jù)為核心的人工智能系統(tǒng)，提供優(yōu)質(zhì)高效的技術(shù)服務(wù)，促進(jìn)多種人工智能技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展。媒體企業(yè)通過(guò)自主研發(fā)或與人工智能科技企業(yè)合作，為編發(fā)聯(lián)動(dòng)工作提供有效路徑。4.媒體專業(yè)界限變寬媒體人的角色邊界逐漸寬泛，優(yōu)質(zhì)算法和吸引廣大用戶是媒體企業(yè)發(fā)展的兩大重要因素。媒介素養(yǎng)將更進(jìn)一步地深度重構(gòu)，傳統(tǒng)意義上的以文科專業(yè)為主的體系將不斷調(diào)整、改變，跨專業(yè)、復(fù)合型已經(jīng)是對(duì)傳媒人的更進(jìn)一步要求和代名詞。5.音、視頻生產(chǎn)消費(fèi)晉級(jí)人工智能技術(shù)發(fā)展快速發(fā)展，音視頻內(nèi)容生產(chǎn)效率不斷提升，創(chuàng)新創(chuàng)意空間進(jìn)一步拓展，音視頻內(nèi)容消費(fèi)迅猛增長(zhǎng)，人機(jī)交互界面重塑，媒體企業(yè)新流量拓展，取得良好經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益。6.版權(quán)保護(hù)意識(shí)及能力增強(qiáng)人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)等前沿科技技術(shù)將進(jìn)一步解決版權(quán)保護(hù)問(wèn)題，人工智能技術(shù)強(qiáng)力支撐內(nèi)容變現(xiàn)、盈利模式改革創(chuàng)新，增加傳媒版權(quán)領(lǐng)域新規(guī)則。

五、結(jié)論

綜上所述，雖然人工智能的發(fā)展歷程只有短短的幾十年時(shí)間，但是對(duì)于每個(gè)階段內(nèi)人工智能的發(fā)展都推動(dòng)了人類社會(huì)發(fā)展。傳媒企業(yè)為了避免被淘汰，必須合理地與人工智能結(jié)合應(yīng)用，才能拓展更大的生存空間，贏得更好的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1]周皓.傳媒文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)發(fā)展策略研究[J].風(fēng)景名勝，2019(06):290-291.

第4篇：人工智能培訓(xùn)體系范文

人工智能(Artificial Intelligence.  AI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，主要是使用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)來(lái)模擬人類的思維活動(dòng)。人工智能技術(shù)己應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中，例如IB M機(jī)器人醫(yī)生" WATSON”在10分鐘時(shí)間診斷出很難診斷的自I.病類型，且診斷準(zhǔn)確率比初級(jí)醫(yī)生的臨床準(zhǔn)確率高出4倍2017年7月初，阿里也了“DoctorYou" AI系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像診斷，同年8月，騰訊“覓影”來(lái)診斷早期癌癥，未來(lái)人工智能技術(shù)將在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域有更廣闊的應(yīng)用，其對(duì)醫(yī)學(xué)專業(yè)學(xué)生的計(jì)算機(jī)應(yīng)用水平的標(biāo)準(zhǔn)和要求越來(lái)越高，高職院校在計(jì)算機(jī)教學(xué)中也應(yīng)跟隨科技發(fā)展的步伐?，F(xiàn)階段高職院校在計(jì)算機(jī)教學(xué)過(guò)程中還存在著下列問(wèn)題:1現(xiàn)階段醫(yī)學(xué)高職院校計(jì)算機(jī)教學(xué)現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題    

大學(xué)計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)作為一門基礎(chǔ)課，其內(nèi)容是理淪知識(shí)和實(shí)踐知識(shí)的融合，醫(yī)學(xué)生學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)知識(shí)表現(xiàn)在以下幾個(gè)方而:醫(yī)學(xué)生個(gè)體之間存在的差異性較大    

從生源分布上看，來(lái)自城市的學(xué)生平時(shí)接觸過(guò)計(jì)算機(jī)，并且在以前的學(xué)習(xí)中己經(jīng)學(xué)習(xí)過(guò)計(jì)算機(jī)相關(guān)的基礎(chǔ)知識(shí)，而來(lái)自偏遠(yuǎn)農(nóng)村的學(xué)生，沒(méi)有機(jī)會(huì)接觸過(guò)計(jì)算機(jī)，且教學(xué)設(shè)備落后，起點(diǎn)較低，因此在教學(xué)過(guò)程中應(yīng)該考慮到學(xué)生之間的差異性計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程學(xué)時(shí)安排不夠，且學(xué)生不夠重視      

由于醫(yī)學(xué)高職院校主要開設(shè)的專業(yè)是醫(yī)學(xué)類專業(yè)，計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)作為一門公共基礎(chǔ)課，學(xué)校安排的學(xué)時(shí)不夠，如本校開設(shè)的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程64個(gè)學(xué)時(shí)，64個(gè)學(xué)時(shí)中不僅包括了理淪講解，也包括了學(xué)生實(shí)踐。同時(shí)，大多數(shù)學(xué)生沒(méi)有購(gòu)買計(jì)算機(jī)，課后也沒(méi)有硬件條件來(lái)復(fù)習(xí)相關(guān)的知識(shí)內(nèi)容，因此僅僅靠著上課的講解實(shí)踐難以保障教學(xué)的質(zhì)量，同時(shí)，大多數(shù)學(xué)生重視醫(yī)學(xué)類專業(yè)課程，往往忽略了計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程的重要性，學(xué)生沒(méi)有擺正心態(tài)，因此出現(xiàn)上課玩手機(jī)，睡覺(jué)，講話等不良現(xiàn)象

1. 3計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教學(xué)與醫(yī)學(xué)專業(yè)難以結(jié)合起來(lái)      

目前，計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程教學(xué)使用的是統(tǒng)一的教材，統(tǒng)一的知識(shí)點(diǎn)，沒(méi)有專門的針對(duì)醫(yī)學(xué)專業(yè)出版的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)教材，難以針對(duì)不同的專業(yè)來(lái)安排授課知識(shí)，使得學(xué)生畢業(yè)時(shí)與就業(yè)單位要求的計(jì)算機(jī)技術(shù)的掌握度不符合，使得他們?cè)诤罄m(xù)的工作中帶來(lái)很多困難2提升計(jì)算機(jī)教學(xué)的幾個(gè)建議

2. 1完善課程體系，采取課堂教授和線上自學(xué)的方法相結(jié)合    

計(jì)算機(jī)教學(xué)過(guò)程中可以采用課堂教授和線上自學(xué)的方法，課堂上教授的是計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)，包括計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)、WORD文字處理、EXCEL電子表格、POWERPOINT演示文稿、INTERNET操作以及計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)六大模塊，主要目的是掌握計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)，達(dá)到國(guó)家計(jì)算機(jī)一級(jí)水平，線上教學(xué)平臺(tái)可以通過(guò)微課、慕課等方式上傳MS OFFICE高級(jí)應(yīng)用課程，提升學(xué)生的辦公軟件應(yīng)用能力，達(dá)到計(jì)算機(jī)二級(jí)水平，與此同時(shí)，還應(yīng)包括醫(yī)學(xué)專業(yè)軟件的內(nèi)容，如藥學(xué)專業(yè)加入SPASS. SAS醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件，影像專業(yè)加入DISC. OSIRIS醫(yī)學(xué)圖像處理與分析軟件，護(hù)理、臨床專業(yè)加入3DBody解剖學(xué)習(xí)軟件、醫(yī)院信息系統(tǒng)等內(nèi)容2. 2增強(qiáng)學(xué)校和醫(yī)院等企業(yè)的合作，掌握實(shí)踐知識(shí)，輸出技能型入才    

在人工智能高速發(fā)展下，醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)己從國(guó)外引進(jìn)或者自主研發(fā)導(dǎo)診機(jī)器人、腫瘤診斷專家系統(tǒng)、胃癌診斷專家系統(tǒng)等智能診斷系統(tǒng)，未來(lái)醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展將對(duì)醫(yī)學(xué)人才的要求越來(lái)越高學(xué)校和公立醫(yī)院、私立醫(yī)療機(jī)構(gòu)應(yīng)搭建起合作橋梁，輸出優(yōu)秀的學(xué)生為醫(yī)療機(jī)構(gòu)培養(yǎng)后備力量，同時(shí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供更多的機(jī)會(huì)讓醫(yī)學(xué)生參與到實(shí)踐中，增強(qiáng)學(xué)生的專業(yè)素養(yǎng)、業(yè)務(wù)能力，達(dá)到合作互贏的局而提高教師的專業(yè)應(yīng)用素質(zhì)，加強(qiáng)師資培訓(xùn)    

學(xué)校應(yīng)提供給教師業(yè)務(wù)培訓(xùn)的機(jī)會(huì)，如到醫(yī)院參觀學(xué)習(xí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)目前研發(fā)或引進(jìn)各類輔助醫(yī)療系統(tǒng)的使用，各類大型醫(yī)療器械的操作，使得教師在授課時(shí)能夠注重計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)和臨床的學(xué)科知識(shí)相結(jié)合，培養(yǎng)復(fù)合型人才

第5篇：人工智能培訓(xùn)體系范文

2018年以來(lái)，伴隨著“資管新規(guī)”的，資管行業(yè)進(jìn)入到了正本清源、轉(zhuǎn)型發(fā)展的新時(shí)代，中國(guó)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)未來(lái)的發(fā)展方式和形態(tài)正在被重新塑造。

盡管各家銀行在資管子公司未來(lái)業(yè)務(wù)模式和發(fā)展方向上有所不同，但將人工智能技術(shù)作為提升銀行資管業(yè)務(wù)整體效率和質(zhì)量的重要手段，已經(jīng)取得了業(yè)內(nèi)的廣泛共識(shí)。國(guó)內(nèi)外的資管機(jī)構(gòu)在相關(guān)領(lǐng)域進(jìn)行了大量的研究和應(yīng)用。BlackRock作為全球最大的資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)，運(yùn)作著6.3萬(wàn)億美元的資產(chǎn)，人均管理規(guī)模為30億元。其管理的高效能主要依賴了aladdin、Future Advisor、iRetire和CACHE-MATRIX四套頂級(jí)智能金融系統(tǒng)，所支持的業(yè)務(wù)范圍覆蓋了投資管理、銷售咨詢、退休養(yǎng)老和風(fēng)險(xiǎn)控制業(yè)務(wù)體系。天弘基金作為國(guó)內(nèi)唯一一家規(guī)模超萬(wàn)億的基金公司，擁有著來(lái)自螞蟻金服的天然科技基因，其在并發(fā)計(jì)算能力、客戶肖像繪制、用戶習(xí)慣分析及智能資產(chǎn)配置方面的技術(shù)儲(chǔ)備和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)已處在行業(yè)前列。

銀行資管擁有相對(duì)獨(dú)立和完整的資產(chǎn)負(fù)債架構(gòu)和業(yè)務(wù)模塊，將人工智能技術(shù)用于資管業(yè)務(wù)，可以有效提高效率，拓寬分析的深度和廣度，為傳統(tǒng)銀行資管向智能資管的轉(zhuǎn)型，提供了重要的技術(shù)保證。但目前將人工智能用于銀行資管還存在著一些亟待解決的問(wèn)題。本文將聚焦資管轉(zhuǎn)型背景下的智能資管建設(shè)，對(duì)人工智能應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行分析討論，探索符合當(dāng)前銀行資管業(yè)務(wù)發(fā)展特點(diǎn)的“銀行資管+人工智能”的解決策略。

二、 資管業(yè)務(wù)人工智能應(yīng)用存在的問(wèn)題

1. 銀行資管外部環(huán)境的變化。

（1）國(guó)內(nèi)監(jiān)管環(huán)境的變化。國(guó)內(nèi)的銀行資管行業(yè)自誕生以來(lái)，就與監(jiān)管密不可分。在資產(chǎn)端，國(guó)內(nèi)監(jiān)管對(duì)銀行資管的投資標(biāo)的有著較為明確的限制，因此投資無(wú)法在全市場(chǎng)和全金融標(biāo)的上展開。在負(fù)債端，國(guó)內(nèi)監(jiān)管采用了較為嚴(yán)格的流程限制了客戶的理財(cái)購(gòu)買行為只能在柜面或銀行端的APP上進(jìn)行。2018年以來(lái)，監(jiān)管對(duì)銀行資管進(jìn)行“市場(chǎng)化”調(diào)整的目標(biāo)逐漸清晰?！百Y管新規(guī)”的頒布，除了在“打破剛性兌付”“規(guī)范資金池業(yè)務(wù)”“引導(dǎo)行業(yè)去嵌套”“去杠桿”等問(wèn)題上的考量外，也向資管行業(yè)統(tǒng)一監(jiān)管的目標(biāo)邁出了重要一步

監(jiān)管對(duì)資產(chǎn)端和負(fù)債端的松綁，不僅意味著更多的業(yè)務(wù)機(jī)遇，也意味著技術(shù)應(yīng)用有了更多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

（2）業(yè)務(wù)環(huán)境的變化。傳統(tǒng)銀行資管面對(duì)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手僅為銀行資管同業(yè)，而借助于銀行強(qiáng)大的實(shí)體渠道營(yíng)銷能力和過(guò)去的資金池運(yùn)作方式，這種競(jìng)爭(zhēng)一直處在溫和可調(diào)節(jié)的范圍內(nèi)。在脫離母行后，盡管銀行資管子公司擁有了更多的投資標(biāo)的和工具，但其無(wú)疑也會(huì)直面更加激烈的外部市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。相較于市場(chǎng)化程度高的基金公司、券商資管而言，多數(shù)銀行資管在投資交易、投資研究、系統(tǒng)建設(shè)、人員儲(chǔ)備等方面還存在著較大的差距。這種差距必定會(huì)為人工智能的業(yè)務(wù)應(yīng)用帶來(lái)了不確定性和阻礙。

2. 金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)問(wèn)題。金融數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、維度高、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、價(jià)值密度低等特點(diǎn)，此外，金融數(shù)據(jù)還包含大量的噪聲和潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系，具有極強(qiáng)的波動(dòng)性，這使得對(duì)金融數(shù)據(jù)的分析和挖掘成為一個(gè)難題。

銀行、保險(xiǎn)和證券等專業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)客戶數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性要求嚴(yán)格，根據(jù)特定場(chǎng)景開發(fā)私有清洗模塊或平臺(tái)，積累了大量經(jīng)驗(yàn)。但出于保密原因，金融企業(yè)很少有理論性的成果見(jiàn)諸于報(bào)道。

金融數(shù)據(jù)的智能清洗技術(shù)在學(xué)界已開展多年。針對(duì)數(shù)據(jù)中屬性錯(cuò)誤的檢測(cè)，有基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的方法、關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法、聚類的方法、利用違反函數(shù)依賴條件的方法等。針對(duì)數(shù)據(jù)中的重復(fù)記錄問(wèn)題，可以在基于距離度量的基礎(chǔ)上，采用聚類算法的思路進(jìn)行處理。針對(duì)金融數(shù)據(jù)中常出現(xiàn)的時(shí)序數(shù)據(jù)，也有學(xué)者提出使用了模糊C均值聚類方法，通過(guò)計(jì)算數(shù)據(jù)到聚類中心的距離來(lái)分離出噪聲數(shù)據(jù)。針對(duì)金融數(shù)據(jù)維度高的特點(diǎn)，在確定了問(wèn)題邊界后，可以直接使用經(jīng)典的數(shù)據(jù)降維度算法或策略予以解決。

高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源是人工智能應(yīng)用的前提條件。成功的人工智能應(yīng)用，花費(fèi)在數(shù)據(jù)工程上的時(shí)間比例會(huì)占到六成甚至更高。而銀行資管在數(shù)據(jù)處理上常會(huì)遇到來(lái)自下列兩方面的問(wèn)題。

（1）內(nèi)部數(shù)據(jù)。銀行資管已經(jīng)發(fā)展十年有余，內(nèi)部積累了大量數(shù)據(jù)，該部分?jǐn)?shù)據(jù)多數(shù)僅完成了數(shù)字化。由于以前缺乏數(shù)據(jù)分析的內(nèi)生性需求，大量數(shù)據(jù)并未經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗和結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)，后期數(shù)據(jù)清洗和存儲(chǔ)的成本較高。

作為歸屬于母行的獨(dú)立部門，銀行資管的部分業(yè)務(wù)模塊的職能（如產(chǎn)品銷售、信息科技等）一直由母行的相關(guān)部門代為行使。子公司化之后，按照監(jiān)管對(duì)于銀行數(shù)據(jù)的要求，以前積累的銷售及客戶的原始數(shù)據(jù)將無(wú)法作為無(wú)形資產(chǎn)被子公司所繼承。數(shù)據(jù)獲取渠道的堵塞將會(huì)直接不利于未來(lái)人工智能技術(shù)的應(yīng)用。

（2）外部數(shù)據(jù)。銀行資管未來(lái)在投資端會(huì)大量投資外部標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)，而投資的前提保證是能夠擁有完整準(zhǔn)確的外部數(shù)據(jù)。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)的公開市場(chǎng)數(shù)據(jù)，目前有大量的第三方數(shù)據(jù)供應(yīng)商提供相關(guān)的數(shù)據(jù)。而針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)中的另類數(shù)據(jù)，通常數(shù)據(jù)來(lái)源可靠性差、數(shù)據(jù)質(zhì)量并不穩(wěn)定。

未來(lái)外部數(shù)據(jù)是否需要本地化及系統(tǒng)內(nèi)外數(shù)據(jù)如何隔離將主要根據(jù)監(jiān)管要求及自身發(fā)展的需要。在缺少了母行科技支撐的情況下，數(shù)據(jù)庫(kù)的搭建和維護(hù)也將是資管子公司科技團(tuán)隊(duì)的重要工作之一。

3. 銀行資管架構(gòu)及技術(shù)積累。

（1）組織架構(gòu)。銀行資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的定位較為明顯，不同銀行資管擁有相似的業(yè)務(wù)模塊，且多實(shí)現(xiàn)了獨(dú)立的事業(yè)部制。然而，各行資管的業(yè)務(wù)范圍及業(yè)務(wù)模塊間的工作流相異，各模塊內(nèi)部的具體職能、資源配置也不盡相同，這種差別在全國(guó)股份制銀行與城商行間、城商行與農(nóng)商行間的差異更為巨大。正是由于這種組織架構(gòu)上的差異，業(yè)內(nèi)并沒(méi)有形成引入人工智能技術(shù)的現(xiàn)成框架和通用模板，所以具體實(shí)現(xiàn)需要根據(jù)各自的實(shí)際情況來(lái)進(jìn)行差異化的設(shè)計(jì)。

（2）技術(shù)積累。我國(guó)的銀行資管業(yè)務(wù)起初多隸屬于同業(yè)市場(chǎng)或金融板塊，十余年便經(jīng)歷了由小變大、由弱變強(qiáng)的過(guò)程。行業(yè)的高速擴(kuò)張也帶來(lái)了各行資管業(yè)務(wù)發(fā)展的不平衡性，所以在管理能力、投資投研能力、人員配置和技術(shù)儲(chǔ)備等方面，也處在不同的發(fā)展階段。除了同業(yè)間的差異外，相較于已經(jīng)發(fā)展了多年的外部非銀資管，由于各非銀機(jī)構(gòu)所處的監(jiān)管和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化程度高，導(dǎo)致了這些機(jī)構(gòu)只要滿足準(zhǔn)入門檻就代表具有了一定的管理能力、人才儲(chǔ)備和技術(shù)水平。

除了管理技術(shù)和傳統(tǒng)投資投研技術(shù)外，人工智能技術(shù)的應(yīng)用更多集中在人工智能知識(shí)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的使用上。在人工智能算法知識(shí)、獨(dú)立開發(fā)能力和相關(guān)人員儲(chǔ)備上來(lái)講，部分非銀機(jī)構(gòu)已經(jīng)走到了市場(chǎng)前列并且積累了一定的研究成果和實(shí)戰(zhàn)經(jīng)營(yíng)，銀行資管在實(shí)現(xiàn)超越前，還需要付出較多的追趕成本。

三、 我國(guó)銀行資管業(yè)務(wù)中人工智能的應(yīng)用建議

1. 明確自身特點(diǎn)和發(fā)展定位，梳理人工智能應(yīng)用的整體框架。“理財(cái)新規(guī)”和《商業(yè)銀行理財(cái)子公司管理辦法》將未來(lái)銀行資管開展業(yè)務(wù)劃分成了體內(nèi)運(yùn)營(yíng)的“傳統(tǒng)”模式和體外運(yùn)營(yíng)的“子公司”模式，在業(yè)務(wù)開展模式確定后，銀行資管機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)定位和發(fā)展定位會(huì)皆然不同。

對(duì)于選擇了“子公司”模式的銀行資管，未來(lái)規(guī)劃多朝著全能型方向來(lái)發(fā)展?？梢葬槍?duì)人工智能的應(yīng)用進(jìn)行自頂向下的宏觀設(shè)計(jì)，所涉及的業(yè)務(wù)范圍可以盡量拓展，將未來(lái)有可能開展的業(yè)務(wù)也納入到設(shè)計(jì)范圍內(nèi)。更加寬泛的投資范圍和營(yíng)銷渠道，會(huì)需要更加全面的數(shù)字化系統(tǒng)進(jìn)行支持，業(yè)務(wù)開展過(guò)程中會(huì)積累的更多的數(shù)據(jù)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也會(huì)更加有意義，無(wú)論是從管理端和業(yè)務(wù)端都會(huì)產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，落地成本均攤后也更加低廉。

對(duì)于選擇了“傳統(tǒng)”模式的銀行資管，全面的人工智能應(yīng)用不但成本高昂，且給實(shí)際業(yè)務(wù)帶來(lái)的收益相對(duì)有限。這類銀行資管可以針對(duì)有急迫人工智能需求的應(yīng)用場(chǎng)景，進(jìn)行特定業(yè)務(wù)的落地，比如針對(duì)負(fù)債端客戶的偏好分析，可以用來(lái)在未來(lái)嚴(yán)峻的市場(chǎng)環(huán)境中最大程度的維護(hù)好存量客戶并擴(kuò)大客群，實(shí)現(xiàn)與銀行資管子公司的錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)。后期可以根據(jù)業(yè)務(wù)的開展情況，逐步推進(jìn)人工智能的使用，實(shí)現(xiàn)更高的產(chǎn)出比。

2. 挖掘潛在的人工智能應(yīng)用點(diǎn)。在業(yè)務(wù)模式和人工智能應(yīng)用的整體框架被確認(rèn)后，接下來(lái)就進(jìn)入到潛在應(yīng)用點(diǎn)的挖掘選擇上。

（1）客戶行為分析及應(yīng)用。將人工智能用于客戶行為分析，早已被大多專注于C端的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采納并廣泛應(yīng)用于實(shí)踐。銀行資管因相對(duì)的壟斷地位，早期缺乏客戶畫像的需求和內(nèi)在動(dòng)力，相關(guān)的研究起步較晚。金融業(yè)基于人工智能進(jìn)行客戶分析的目的在于：從海量數(shù)據(jù)中，發(fā)覺(jué)目標(biāo)客戶及潛在客戶;進(jìn)行欺詐檢測(cè)、價(jià)值分析、流失分析;建立起客戶信用度、貢獻(xiàn)度及忠誠(chéng)度模型等。

針對(duì)客戶行為進(jìn)行分析，并反向用于營(yíng)銷及產(chǎn)品設(shè)計(jì)，是一個(gè)比較自然的人工智能技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景，而實(shí)踐應(yīng)用中的熱點(diǎn)也集中在負(fù)債端。從技術(shù)角度上講，數(shù)據(jù)采集和業(yè)務(wù)場(chǎng)景的建模是落地中的重點(diǎn)和難點(diǎn)，而工程實(shí)踐、后期分析結(jié)果的解讀及應(yīng)用則占據(jù)了更多的工作量。

（2）智能量化投資及投研平臺(tái)。智能量化投資是指：通過(guò)向量化投資領(lǐng)域引入人工智能技術(shù)，使系統(tǒng)能夠高效且智能地從金融數(shù)據(jù)中自動(dòng)挖掘可用信息，并用于支持和輔助投資交易。在智能投研平臺(tái)建設(shè)方面，非銀金融機(jī)構(gòu)已有實(shí)施案例，如天弘基金在2015年建立的投研云系統(tǒng)，嘉實(shí)基金2016年成立的人工智能投資研究中心，華夏基金與微軟亞研院的戰(zhàn)略合作。不同于非銀金融機(jī)構(gòu)，新興的金融科技公司更傾向推出標(biāo)準(zhǔn)化的解決方案或平臺(tái)，參與其中的金融科技公司包括：通聯(lián)數(shù)據(jù)、數(shù)庫(kù)科技等。

權(quán)益二級(jí)市場(chǎng)一直是金融領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的熱點(diǎn)，由于監(jiān)管政策的放寬，銀行資管子公司已經(jīng)可以開始在該領(lǐng)域提前布局。自動(dòng)盯市和價(jià)格發(fā)現(xiàn)是人工智能較為常規(guī)的應(yīng)用，更進(jìn)一步的，人工智能還可以被用于自發(fā)地尋找市場(chǎng)的階段性有效指標(biāo)、挖掘主要矛盾、批量生成策略等。

（3）智能投顧研究。智能投顧（Robo-Advisor）在對(duì)大量數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)服務(wù)對(duì)象的特征或偏好，給出個(gè)性化的投資建議，可以選擇性的為服務(wù)對(duì)象提供交易服務(wù)（如完全自動(dòng)交易、人工投資顧問(wèn)協(xié)助交易和自執(zhí)行交易等）。

智能投顧起源于美國(guó)，近年來(lái)眾多資管公司已了其智能平臺(tái)，我國(guó)于2015年引入智能投顧概念。國(guó)內(nèi)智能投顧平臺(tái)按照業(yè)務(wù)類型可以劃分為三種：第一類是借鑒美國(guó)Wealthfront、Betterment等投資于交易型開放式基金（ETF）組合的公司，直接為客戶匹配國(guó)外發(fā)達(dá)市場(chǎng)的ETF 基金以達(dá)到資本配置的目的，例如彌財(cái)公司和藍(lán)海財(cái)富公司;第二類是以FOF基金等作為投資組合標(biāo)的，例如錢景理財(cái)公司;第三類是基于論壇等在線平臺(tái)進(jìn)行投資信息共享，對(duì)量化投資策略、投資名人的股票組合進(jìn)行社交跟投，例如雪球公司。

未來(lái)的銀行資管必然會(huì)從“輸出產(chǎn)品”向“輸出策略”轉(zhuǎn)型，而負(fù)債的邊界也將會(huì)瞄向不同風(fēng)險(xiǎn)偏好和需求的客戶。銀行資管早期可以通過(guò)“智能投顧+外部ETF采購(gòu)”的模式滿足客戶“千人千面”的需求。對(duì)于投研能力強(qiáng)、市場(chǎng)占有率高的頭部銀行資管，未來(lái)可以發(fā)行廣泛涵蓋市場(chǎng)各類指數(shù)的類ETF基金，在滿足內(nèi)部投資采購(gòu)需求的同時(shí)，也可以將其提供給外部有配置需求的機(jī)構(gòu)及個(gè)人投資者。

3. 人工智能落地的內(nèi)部機(jī)制建設(shè)。盡管人工智能技術(shù)的應(yīng)用在金融領(lǐng)域已經(jīng)取得了共識(shí)，但不同性質(zhì)的機(jī)構(gòu)對(duì)該類技術(shù)的認(rèn)知和實(shí)際的推進(jìn)力度上有很大的差異。建設(shè)一套可行的人工智能落地的內(nèi)部機(jī)制是大多數(shù)銀行資管子公司在擁抱人工智能技術(shù)時(shí)，應(yīng)該考慮的首要問(wèn)題。這套機(jī)制的建設(shè)應(yīng)圍繞著下列問(wèn)題展開：（1）探索性的業(yè)務(wù)需求與外部技術(shù)公司合作方式研究;（2）探索性的業(yè)務(wù)需求考量標(biāo)準(zhǔn);（3）項(xiàng)目結(jié)果不及預(yù)期的退出機(jī)制。

第6篇：人工智能培訓(xùn)體系范文

計(jì)算智能（Computational Intelligenee，簡(jiǎn)稱CI），又稱軟計(jì)算，該詞于1992年被美國(guó)學(xué)者J.C.Bezdekek首次提出，1994年全計(jì)算智能大會(huì)明確提出了計(jì)算智能的概念，標(biāo)志著計(jì)算智能作為一門獨(dú)立學(xué)科的誕生。傳統(tǒng)的人工智能問(wèn)題的處理、結(jié)論的得出都需要在建立精確的數(shù)字模型的基礎(chǔ)上才能實(shí)現(xiàn)，但現(xiàn)實(shí)中有很多的數(shù)據(jù)都是模糊的，無(wú)法建立精確的模型，使得人工智能的應(yīng)用范圍相對(duì)狹窄，而計(jì)算智能則突破了人工智能的瓶頸，以模型為基礎(chǔ)，模擬人的理論與方法，只需要直接輸入數(shù)據(jù)，系統(tǒng)就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，應(yīng)用范圍更加的廣泛。

計(jì)算智能的本質(zhì)是一類準(zhǔn)元算法，主要包括進(jìn)化計(jì)算，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊計(jì)算、混沌計(jì)算、細(xì)胞自動(dòng)機(jī)等，其中以進(jìn)化計(jì)算、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及模糊系統(tǒng)為典型代表。

1.1 進(jìn)化計(jì)算 進(jìn)化計(jì)算是采用簡(jiǎn)單的編碼技術(shù)來(lái)表示各種復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，并通過(guò)遺傳操作和優(yōu)勝劣汰的自然選擇來(lái)指導(dǎo)學(xué)習(xí)和確定搜索的方向，具有操作簡(jiǎn)單、通用性強(qiáng)、效率高的優(yōu)點(diǎn)，其工作原理是通過(guò)種群的方式進(jìn)行計(jì)算，借助生物進(jìn)化的思想來(lái)解決問(wèn)題，分為遺傳算法、進(jìn)化規(guī)劃及進(jìn)化策略三大類。

1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高度復(fù)雜的非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，具有模糊推理、并行處理、自訓(xùn)練學(xué)習(xí)等優(yōu)勢(shì)，其工作原理是仿照生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理信息方式，通過(guò)不同的算法和結(jié)構(gòu)，將簡(jiǎn)單的人工神經(jīng)細(xì)胞相互連接，通過(guò)大量的人工神經(jīng)單元來(lái)同時(shí)進(jìn)行信息的傳播，并將信息儲(chǔ)存在改革細(xì)胞單元的連接結(jié)構(gòu)中，快速地得到期望的計(jì)算結(jié)構(gòu)。生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)胞是在不斷的生成和更新著的，即部分細(xì)胞壞死，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍能維持正常的運(yùn)轉(zhuǎn)秩序而不會(huì)驟然崩潰，同樣人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也有著這樣的特性，即使部分神經(jīng)細(xì)胞發(fā)生問(wèn)題，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)也能夠正常的運(yùn)轉(zhuǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)按照連接方式的不同分為前饋式網(wǎng)絡(luò)與反饋式網(wǎng)絡(luò)，前饋式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的神經(jīng)元是單層排列的，分為輸入層、隱藏層及輸出層三層，信息的傳播是單向的，每個(gè)神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連，即信息只能由輸出層傳向隱藏層再傳向輸入層，而不能由輸出層直接傳向輸入層；反饋式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中每個(gè)人工神經(jīng)細(xì)胞都是一個(gè)計(jì)算單元，在接受信息輸入的同時(shí)還在向外界輸出著信息。不同的行業(yè)和領(lǐng)域可以根據(jù)自身的需要將不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，建立不同的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)不同的研究目的。

1.3 模糊系統(tǒng) 客觀世界中的事物都具有不同程度的不確定性，如生活中的“窮與富”、美與丑”、“相關(guān)與不相關(guān)”無(wú)法用一個(gè)界線劃分清楚，對(duì)于事物不確定研究的過(guò)程中產(chǎn)生了模糊數(shù)學(xué)，所謂模糊性是指客觀事物差異的中間過(guò)渡中的“不分明性”。美國(guó)專家L.A. Zdahe教授首次運(yùn)用了數(shù)學(xué)方法描述模糊概念，自此之后模糊數(shù)學(xué)形成了一個(gè)新的學(xué)科，并在世界范圍內(nèi)發(fā)展起來(lái)，在醫(yī)學(xué)、農(nóng)業(yè)等方面得到了應(yīng)用。

2 計(jì)算智能在機(jī)械制造中的應(yīng)用

機(jī)械制造業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，機(jī)械制造業(yè)的發(fā)展對(duì)于促進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域的發(fā)展，保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步增長(zhǎng)，滿足人們?nèi)粘Ｉ畹男枨?，提高人們的生活質(zhì)量有著重要意義。一個(gè)國(guó)家機(jī)械制造業(yè)水平的高低是衡量該國(guó)工業(yè)化程度的重要指標(biāo)。由于研究角度的不同，機(jī)械制造業(yè)有著不同的分類，如國(guó)家統(tǒng)計(jì)局將機(jī)械制造行業(yè)分為通用設(shè)備、專用設(shè)備、交通運(yùn)輸設(shè)備、電氣設(shè)備、儀器儀表及辦公設(shè)備五大類，證券市場(chǎng)將機(jī)械制造行業(yè)分為機(jī)械、汽車及配件、電氣設(shè)備三大子行業(yè)。根據(jù)調(diào)查顯示，2013年我國(guó)制造業(yè)產(chǎn)值規(guī)模突破20萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)17.5%，產(chǎn)值占世界比重的19.8%，經(jīng)濟(jì)總量位居世界首位，利潤(rùn)4312.6億元，增長(zhǎng)0.33%，增加值累計(jì)同比增長(zhǎng)10.4%。

隨著計(jì)算智能研究的深入，計(jì)算智能在機(jī)械制造中得到了應(yīng)用。伴隨著機(jī)械行業(yè)的飛速發(fā)展，各類生產(chǎn)安全事故也時(shí)有發(fā)生。造成安全事故的原因是多方面的，首先是操作人員安全意識(shí)淡??；其次是企業(yè)的安全管理和監(jiān)督缺失，我國(guó)相當(dāng)多的機(jī)械制造企業(yè)不重視勞動(dòng)安全衛(wèi)生方面的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和資料積累，為了追求最大利潤(rùn)在安全生產(chǎn)方面投入的資金過(guò)少，缺乏對(duì)員工開展安全教育的培訓(xùn)。建立科學(xué)的安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)方式對(duì)于防止各類安全事故，提高安全效益有著積極意義。人工智能的安全評(píng)價(jià)方法以線性函數(shù)為基礎(chǔ)，而安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)體系是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及的內(nèi)容繁雜，需要考慮的因素很多，存在很大的不確定性，導(dǎo)致得到的結(jié)論與實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)常常不能一致，計(jì)算智能以選擇非線性函數(shù)建立安全生產(chǎn)評(píng)價(jià)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性函數(shù)關(guān)系的擬合，解決了這一難題。

在機(jī)械制造中存在著大量的模糊信息，如機(jī)械設(shè)備的損耗、零件設(shè)計(jì)目標(biāo)等信息都是用比較模糊的術(shù)語(yǔ)來(lái)表達(dá)，傳統(tǒng)的人工智能進(jìn)行新的零件生產(chǎn)制造時(shí)，設(shè)計(jì)人員對(duì)零件進(jìn)行設(shè)計(jì)，確定零件的尺寸，然后試生產(chǎn)零件應(yīng)用在設(shè)備中，如不符合要求，再進(jìn)行調(diào)整，這就要求設(shè)計(jì)人員有著豐富的知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，能夠根據(jù)需要設(shè)計(jì)出適合的零件，而計(jì)算智能以系統(tǒng)論作為基礎(chǔ)的，對(duì)選擇的自變量進(jìn)行適當(dāng)?shù)膬?yōu)化和控制，只需要設(shè)計(jì)人員將零件的形狀、大小、作用等輸入計(jì)算機(jī)，并對(duì)零件制造的程序編排，利用計(jì)算機(jī)確定零件的制造技術(shù)，同時(shí)控制零件的質(zhì)量，使零件設(shè)計(jì)、制造的過(guò)程更加便捷。

第7篇：人工智能培訓(xùn)體系范文

關(guān)鍵詞：人工智能 自動(dòng)化 電氣工程 控制系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3973（2013）012-160-02

人工智能與傳統(tǒng)方法相比較，具有許多方面的優(yōu)良性能，智能化的系統(tǒng)大大代替了大量的人工繁瑣的工作，又提高了系統(tǒng)操作的靈敏性和精確性，在功能要求越來(lái)越高的許多行業(yè)中應(yīng)用相當(dāng)廣泛。最近10多年來(lái)，各種電子技術(shù)和高科技手段的日新月異，許多科研機(jī)構(gòu)就自動(dòng)化控制中的人工智能技術(shù)開展了大量的研究工作，取得了豐碩的成果。下面筆者就人工智能在在電氣工程方面的應(yīng)用做一綜述。

1 人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

（1）控制對(duì)象的模型在設(shè)計(jì)之前已經(jīng)成型。在電氣工程方面，由于許多參數(shù)具有復(fù)雜性，利用傳統(tǒng)技術(shù)無(wú)法確定哪些具體的參數(shù)變化會(huì)導(dǎo)致結(jié)果的相應(yīng)變化，從而表現(xiàn)出的外在結(jié)果復(fù)雜多樣，難以歸納出具有一定規(guī)律性的結(jié)論來(lái)，這就是信息的非線性特征必然決定了隨機(jī)結(jié)果出現(xiàn)的原因。人工智能通過(guò)專家系統(tǒng)，利用控制器能對(duì)各種參數(shù)進(jìn)行精密分析，并給出正確的指令，而使得各種對(duì)象在動(dòng)態(tài)變化中得到精確地控制。

（2）人工智能控制器的自身性能能夠自我調(diào)節(jié)，以趨更加完善，應(yīng)用的技術(shù)及參數(shù)可以有實(shí)際響應(yīng)時(shí)間、下降時(shí)間、魯棒性能等變化。

（3）人工智能控制器操作起來(lái)比較直觀、簡(jiǎn)潔，即使經(jīng)過(guò)一般的專業(yè)操作技術(shù)崗前培訓(xùn)，也能很快掌握人性化的人機(jī)交互對(duì)話系統(tǒng)，還能依照各種實(shí)際情況進(jìn)行適應(yīng)本人習(xí)慣或工作需要的界面設(shè)計(jì)。

（4）人工智能控制器性能穩(wěn)定，能對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)的處理，可適范圍比較寬泛，由于驅(qū)動(dòng)器的特性很多，控制器都能對(duì)輸入的各種數(shù)據(jù)信息做出很好的篩選和判斷。

2 電氣工程中人工智能的運(yùn)用

2.1 提高了電氣設(shè)備設(shè)計(jì)的水平

計(jì)算機(jī)技術(shù)的更新?lián)Q代率非?？?，引導(dǎo)了電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)手段發(fā)生了革命性變化，CAD（計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)）的引入，大大縮短了產(chǎn)品研發(fā)的周期。在CAD中嵌入人工智能，使得電氣設(shè)計(jì)變得非常直觀，模塊化的操作設(shè)計(jì)模式和大大縮短了設(shè)計(jì)的周期，同時(shí)由于計(jì)算機(jī)技術(shù)的精確化，也使得產(chǎn)品的質(zhì)量得到很大程度的改良。人工智能系統(tǒng)能夠優(yōu)化電氣產(chǎn)品的設(shè)計(jì)，主要借助于遺傳算法和專家系統(tǒng)兩方面來(lái)完成。遺傳算法具有明顯的算法優(yōu)勢(shì)，計(jì)算結(jié)果的精度也很高，因此遺傳算法及其衍生算法普遍應(yīng)用于對(duì)電氣產(chǎn)品的智能化優(yōu)化設(shè)計(jì)中。電氣設(shè)備發(fā)生故障一般是不確定性的，具有很大的隨機(jī)性，表現(xiàn)在發(fā)生故障的部位和發(fā)生故障的時(shí)間方面，但一般會(huì)在故障發(fā)生之前總會(huì)出現(xiàn)一定的先兆，利用專家系統(tǒng)就可以將預(yù)兆和故障之間的復(fù)雜關(guān)系準(zhǔn)確而及時(shí)地反映出來(lái)，并給出預(yù)警信號(hào)。

2.2 精確診斷出引起電氣設(shè)備發(fā)生事故及故障的原因

由于目前電氣設(shè)備的自動(dòng)化和集成化很高，一旦發(fā)生故障，利用傳統(tǒng)的分析方法難以準(zhǔn)確找出故障發(fā)生的部位。如發(fā)動(dòng)機(jī)、發(fā)電機(jī)和變壓器等設(shè)備出現(xiàn)故障的頻率一般比較高，其原因是非常復(fù)雜和多變的，并且具有很強(qiáng)的突發(fā)性，還具有快速解決的特定要求，若處理不當(dāng)或不及時(shí)，就會(huì)造成二次損失或事故，甚至?xí)斐煞浅?yán)重的不可預(yù)見(jiàn)性后果。人工智能系統(tǒng)融入了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊理論等技術(shù)，可以很好地解決傳統(tǒng)分析方法所出現(xiàn)的延時(shí)處理或診斷失誤等問(wèn)題。傳統(tǒng)方法診斷故障的原理是：變壓器等電器設(shè)備一旦發(fā)生故障，其中的油的成分會(huì)發(fā)生一定的變化，因而對(duì)提取的樣本進(jìn)行成分分析，就可以判斷出變壓器等電氣設(shè)備是否發(fā)生了功能性故障。采用這種傳統(tǒng)方式耗時(shí)較多，浪費(fèi)人力，準(zhǔn)確性不高。

2.3 對(duì)電氣控制過(guò)程中的有效應(yīng)用進(jìn)行分析

電氣技術(shù)越來(lái)越復(fù)雜，越來(lái)越現(xiàn)代化，其控制過(guò)程就顯得愈來(lái)愈重要，是確保電氣設(shè)備穩(wěn)定而高效運(yùn)行的保護(hù)神。長(zhǎng)期以來(lái)這一問(wèn)題是學(xué)術(shù)界和工程界所面臨的一大棘手課題。功能越來(lái)越完善、技術(shù)含量越來(lái)越豐富，這些均對(duì)技術(shù)人員的理論水平和操作技能提出了非常嚴(yán)格的高要求，在目前階段下，提高操作人員的技能水平和效率就成為科研人員孜孜追求的一個(gè)目標(biāo)。人工智能的引入和廣泛地應(yīng)用，和計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力等核心技術(shù)的長(zhǎng)足進(jìn)步，以及交互性的界面，都使得日?；牟僮髯兊弥庇^、簡(jiǎn)潔，還可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制及其監(jiān)控，大大提高了操作人員的安全性，也對(duì)電氣設(shè)備的良好運(yùn)行提供了可靠的保證。另外，還對(duì)某些重要的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行了即時(shí)的存儲(chǔ)和備份，以便以后進(jìn)行調(diào)用、對(duì)比分析等。還可以自動(dòng)生成各種報(bào)表，大大降低了人工費(fèi)用，也減少了物力、財(cái)力等資源的大量投入，工作效率大幅度得到提高，精確度更加細(xì)致。

2.4 實(shí)現(xiàn)了控制和保護(hù)雙重功能

在電氣設(shè)備中，人工智能能對(duì)所有開關(guān)量、模擬量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)自動(dòng)采集并進(jìn)行科學(xué)的處理，并能做到定時(shí)、批量地整理和儲(chǔ)存。還可以通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的歷史運(yùn)轉(zhuǎn)情況進(jìn)行畫面模擬顯示，電流、電壓、隔離開關(guān)、斷路器等電機(jī)設(shè)備的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)到直觀形象的反應(yīng)，一目了然。技術(shù)操作人員可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的分析及建立圖表。綜合集成了聲光、語(yǔ)音、電話、圖象等多模式同時(shí)或選擇性報(bào)警。在操作控制方面，智能化技術(shù)使技術(shù)人員可以通過(guò)鍵盤或鼠標(biāo)實(shí)現(xiàn)對(duì)隔離開關(guān)，斷路器等的現(xiàn)場(chǎng)或者遠(yuǎn)程控制，勵(lì)磁電流的調(diào)整。

2.5 在電力系統(tǒng)自動(dòng)化中的應(yīng)用

人們對(duì)電力行業(yè)在生產(chǎn)中要保持穩(wěn)定性和流暢性的要求不斷提高，現(xiàn)在很多大型的電力企業(yè)均將PLC 控制系統(tǒng)逐步代替輔助系統(tǒng)中的比較傳統(tǒng)落后的繼電控制器。通過(guò)PLC 控制系統(tǒng)可以一方面對(duì)某個(gè)工藝流程進(jìn)行實(shí)時(shí)的控制，另一方面協(xié)調(diào)全廠的安全生產(chǎn)。火力發(fā)電廠中的輸煤控制系統(tǒng)由主站層、現(xiàn)場(chǎng)傳感器和遠(yuǎn)程IO站三部分組成連貫的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)。其中，由人機(jī)接口和PLC 共同構(gòu)成主站層，少許工作人員在設(shè)置有主站層的集控室內(nèi)，通過(guò)系統(tǒng)的顯示屏以自動(dòng)控制為主手動(dòng)控制為輔對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)視和控制，可以大幅提高發(fā)電企業(yè)生產(chǎn)效率。隨著PLC 技術(shù)的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了電廠不同發(fā)電機(jī)組在供電系統(tǒng)之間自動(dòng)切換，供電的可靠性和穩(wěn)定性得到很大程度上的提高。

3 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，隨著微電子技術(shù)的飛速發(fā)展和軟件技術(shù)的快速提高，人們的日常生活發(fā)生了很大的變化，無(wú)數(shù)的科研成果慢慢轉(zhuǎn)換成生產(chǎn)力，改變著我們的生活方式，同時(shí)也促進(jìn)了人工智能技術(shù)的不斷提高。硬件方面的技術(shù)和工藝水平同樣也在飛速發(fā)展，電子集成技術(shù)更加成熟，功能更加強(qiáng)大。芯片制造技術(shù)更是錦上添花，人工智能的控制能力和控制精度愈加得到提高，應(yīng)用范圍日趨廣泛而深入，產(chǎn)品成本的下降也帶動(dòng)終端銷售價(jià)格的大幅度下降，良性循環(huán)下的技術(shù)催生，使得人工智能技術(shù)在生活和生產(chǎn)中的許多方面都得到更加廣泛的應(yīng)用，高度的自動(dòng)化特征使人們體驗(yàn)到神奇的便利性。可以預(yù)見(jiàn)，人工智能在電氣自動(dòng)化控制中將會(huì)有更加廣闊的遠(yuǎn)景。

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第8篇：人工智能培訓(xùn)體系范文

（湖南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙410082）

摘要：針對(duì)大學(xué)專業(yè)教育中普遍存在的高分低能狀況，以“用”為出發(fā)點(diǎn)，提出實(shí)驗(yàn)課程·專業(yè)實(shí)訓(xùn)·學(xué)科競(jìng)賽金字塔式實(shí)踐教學(xué)體系，闡述如何打通課程理論之間的聯(lián)系，自底向上從實(shí)踐動(dòng)手、分析綜合再到發(fā)明創(chuàng)新分層逐步培養(yǎng)和提升學(xué)生的專業(yè)能力。

關(guān)鍵詞 ：實(shí)踐教學(xué)；實(shí)驗(yàn)課程；專業(yè)實(shí)訓(xùn)；學(xué)科競(jìng)賽

第一作者簡(jiǎn)介：李智勇，男，教授，研究方向?yàn)橹悄苡?jì)算、智能系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)，zhiyong．li@hnu．edu．cn。

0 引 言

大學(xué)作為直接為社會(huì)輸送人才的機(jī)構(gòu)，將人才“可塑性”和“可用性”作為大學(xué)教育的根本目的，因此培養(yǎng)學(xué)生的文化素養(yǎng)和專業(yè)能力成為大學(xué)教育最重要的任務(wù)，但由于中國(guó)傳統(tǒng)教育思想的影響，“高分低能”一直是中國(guó)教育面臨的一個(gè)嚴(yán)峻問(wèn)題，而這一問(wèn)題在高等院校更為突出。問(wèn)題不解決，便達(dá)不到“可用性”的目的。

這一問(wèn)題違背了大學(xué)教育尤其是工科類院校的初衷，越來(lái)越多的高校逐漸意識(shí)到該問(wèn)題的嚴(yán)重性，開始進(jìn)一步關(guān)注實(shí)踐教學(xué)，壓縮理論教學(xué)的時(shí)間，輔以更多的實(shí)踐教學(xué)課時(shí)?！靶W(xué)期”是這一趨勢(shì)的典型代表。這一變化將實(shí)踐教學(xué)的質(zhì)量問(wèn)題提上日程，如何建立合理有效的實(shí)踐教學(xué)體系和安排實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容是當(dāng)前高校不得不思考和亟待解決的問(wèn)題。

1 教學(xué)現(xiàn)狀及問(wèn)題

我們以湖南大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)為例分析目前實(shí)踐教學(xué)的現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題。

1.1 課程教學(xué)體系

湖南大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)近3年的教學(xué)計(jì)劃中，要求學(xué)生畢業(yè)最低總學(xué)分為170分，圖1給出各類環(huán)節(jié)所占的學(xué)分比例，可以看出，專業(yè)實(shí)訓(xùn)（含畢業(yè)設(shè)計(jì)）只占總學(xué)分的16%，教學(xué)計(jì)劃側(cè)重理論教學(xué)，從學(xué)時(shí)分布來(lái)看，此偏重更為明顯。圖2分析了每個(gè)學(xué)期的課程教學(xué)學(xué)時(shí)情況，學(xué)生幾乎需要將所有時(shí)間放到課程理論學(xué)習(xí)上，被嚴(yán)重束縛，實(shí)踐教學(xué)形同虛設(shè)。

1.2 現(xiàn)有實(shí)踐教學(xué)體系

在智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)近3年的教學(xué)中，實(shí)驗(yàn)課程有普通物理實(shí)驗(yàn)和人工智能基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)兩門。從學(xué)生完成該實(shí)驗(yàn)課程的情況來(lái)看，大多數(shù)學(xué)生數(shù)據(jù)處理邏輯簡(jiǎn)單，幾乎沒(méi)有運(yùn)用模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能控制等人工智能方法完成的作品。第6學(xué)期開設(shè)的實(shí)踐課程遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到培養(yǎng)學(xué)生熟練運(yùn)用多門專業(yè)理論和方法的目的。

現(xiàn)在很多高校開始實(shí)施“小學(xué)期”教學(xué)日歷，設(shè)置為期1個(gè)月左右的集中實(shí)踐或者專業(yè)實(shí)訓(xùn)環(huán)節(jié)。前兩年的“小學(xué)期”是面向全院所有專業(yè)學(xué)生的基礎(chǔ)能力培養(yǎng)，而第3學(xué)年后的“小學(xué)期”安排專業(yè)綜合設(shè)計(jì)實(shí)訓(xùn)，訓(xùn)練學(xué)生的專業(yè)能力，如五子棋人機(jī)對(duì)弈項(xiàng)目可以大大提高學(xué)生對(duì)專業(yè)的興趣，但項(xiàng)目過(guò)于單一，僅涉及人工智能、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等課程，與人工智能實(shí)驗(yàn)課程有重合的傾向，而諸如機(jī)器人學(xué)、智能控制等智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的特色課程就沒(méi)有訓(xùn)練的機(jī)會(huì)，此外對(duì)比上一個(gè)硬件技術(shù)實(shí)訓(xùn)缺少能力培養(yǎng)的延續(xù)性。具備創(chuàng)新發(fā)明的能力是目前實(shí)踐教學(xué)甚少考慮的培養(yǎng)目標(biāo)。

1.3 存在的問(wèn)題

這種培養(yǎng)方案主要存在以下問(wèn)題：①實(shí)踐教學(xué)學(xué)時(shí)過(guò)少，學(xué)生實(shí)踐能力培養(yǎng)機(jī)會(huì)太少；②理論學(xué)習(xí)任務(wù)過(guò)重，學(xué)生的雙手無(wú)法得到解放；③實(shí)驗(yàn)課程內(nèi)容設(shè)置不合理，課程理論與實(shí)際沒(méi)有有效結(jié)合；④面向?qū)I(yè)的實(shí)訓(xùn)內(nèi)容單一，專業(yè)理論覆蓋面不夠；⑤能力培養(yǎng)斷層，發(fā)明創(chuàng)新能力未涉及。

2 金字塔式實(shí)踐教學(xué)體系

針對(duì)以上存在的問(wèn)題，我們制定了新的培養(yǎng)計(jì)劃，圖3所示是2015年湖南大學(xué)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)教學(xué)計(jì)劃課程時(shí)序圖?？梢钥闯?，不計(jì)實(shí)驗(yàn)課程，每學(xué)期的理論教學(xué)課程減少到平均5門課程；實(shí)驗(yàn)課程大大增加，從原來(lái)的2門增加到7門。新的教學(xué)計(jì)劃中實(shí)踐教學(xué)得到重視和加強(qiáng)。

另外，教學(xué)計(jì)劃的另一個(gè)特色是高年級(jí)的教學(xué)／學(xué)術(shù)方向分組，根據(jù)信息科學(xué)與工程學(xué)院的科研優(yōu)勢(shì)設(shè)置了4個(gè)方向，將教學(xué)與科研有機(jī)結(jié)合。課程按組選修，增加了選修課之間的關(guān)聯(lián)性，使培養(yǎng)目標(biāo)更突出，令學(xué)生有的放矢。教學(xué)計(jì)劃也反映了實(shí)踐教學(xué)的體系結(jié)構(gòu)：針對(duì)重要的學(xué)門、學(xué)類和專業(yè)課程，通過(guò)專門開設(shè)實(shí)驗(yàn)課程鞏固這些重要課程；接下來(lái)，通過(guò)專業(yè)實(shí)訓(xùn)將多門課程理論串聯(lián)起來(lái)；最后，擬提供豐富的學(xué)科競(jìng)賽機(jī)會(huì)，對(duì)于學(xué)有余力的學(xué)生進(jìn)一步培養(yǎng)發(fā)明創(chuàng)新的能力。這3個(gè)層面形成了一個(gè)金字塔式的實(shí)踐教學(xué)體系，如圖4所示。越往上，能力水平越高；往下是必須具有的基礎(chǔ)能力。金字塔式的實(shí)踐體系體現(xiàn)了遞進(jìn)式的能力培養(yǎng)過(guò)程。通過(guò)該培養(yǎng)模式將能直接給社會(huì)輸送“可用”人才。

圖4給出了整個(gè)實(shí)踐能力培養(yǎng)的空間結(jié)構(gòu)。筆者將分別從時(shí)間角度詳細(xì)介紹3個(gè)層面的培養(yǎng)目標(biāo)和實(shí)踐內(nèi)容安排。

2.1 實(shí)驗(yàn)課程

實(shí)驗(yàn)課程處于金字塔的最底層，目的是培養(yǎng)學(xué)生運(yùn)用專門知識(shí)進(jìn)行動(dòng)手實(shí)踐的能力，熟悉和鞏固專業(yè)基礎(chǔ)課程理論，為上層的能力培養(yǎng)打好基礎(chǔ)。這一能力是所有智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)合格大學(xué)生必須具有的根本能力。

程序設(shè)計(jì)和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)智能的手段和載體，因而第1學(xué)年和第2學(xué)年圍繞這兩個(gè)能力開展理論和實(shí)踐教學(xué)活動(dòng)，開設(shè)了高等程序設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、數(shù)字邏輯、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)等課程，其中程序設(shè)計(jì)、數(shù)字邏輯和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)3門課程實(shí)踐性較強(qiáng)，因此還配套設(shè)置了對(duì)應(yīng)的實(shí)驗(yàn)課程。實(shí)驗(yàn)課程與理論課程盡量同步開設(shè)，利用實(shí)驗(yàn)箱對(duì)理論進(jìn)行驗(yàn)證，加深學(xué)生對(duì)課程的理解。第3學(xué)年和第4學(xué)年面向計(jì)算機(jī)上層系統(tǒng)和應(yīng)用，操作系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是典型代表，因而針對(duì)這兩門課程開設(shè)對(duì)應(yīng)實(shí)驗(yàn)課程，這幾門實(shí)驗(yàn)課程是學(xué)類核心課程。此外，教師還可圍繞智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的重點(diǎn)核心課程“人工智能”開設(shè)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)課程，讓學(xué)生基于NAO人形機(jī)器人、智能小車、RoboCode等設(shè)備軟件理解、熟悉和練習(xí)各種智能的算法和模型。從程序設(shè)計(jì)、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)、操作系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和人工智能5個(gè)方面依次開展基礎(chǔ)實(shí)踐到專業(yè)實(shí)踐的培訓(xùn)，為上層專業(yè)實(shí)訓(xùn)作好準(zhǔn)備。

2.2 專業(yè)實(shí)訓(xùn)

專業(yè)實(shí)訓(xùn)是隨著小學(xué)期的推廣而逐漸引入的培養(yǎng)環(huán)節(jié)，未有成功的經(jīng)驗(yàn)可以借鑒。5年中我們不斷地探索，在剛開始的2年采用“集中實(shí)踐+生產(chǎn)實(shí)習(xí)”的方式。集中實(shí)踐指在學(xué)校里進(jìn)行一些簡(jiǎn)單的綜合設(shè)計(jì)，如軟件實(shí)訓(xùn)開發(fā)類似圖書管理系統(tǒng)的軟件。由于題目較為簡(jiǎn)單和老套，學(xué)生興趣不高。生產(chǎn)實(shí)習(xí)是指和企業(yè)合作，將學(xué)生派往生產(chǎn)一線，這一想法初衷好但操作性低。因此，頭兩年的“小學(xué)期”成效不佳，于是取消生產(chǎn)實(shí)習(xí)，將集中實(shí)踐從2周延長(zhǎng)為4周，增加項(xiàng)目難度，如2014年在第2學(xué)年實(shí)行的“STC單片機(jī)開發(fā)”和第3學(xué)年實(shí)施的“五子棋智能對(duì)弈設(shè)計(jì)”，難度適中，學(xué)生普遍反映較好。

這兩年取得的進(jìn)步給我們很大的啟發(fā)。第2學(xué)年的軟件實(shí)訓(xùn)結(jié)合最新的APP應(yīng)用引入Android開發(fā)，讓學(xué)生可以在自己的手機(jī)上展示作品，實(shí)現(xiàn)即所得，極大地激發(fā)學(xué)生的積極性；在已有的單片機(jī)開發(fā)上，提升設(shè)計(jì)的高度和難度，引入FPGA設(shè)計(jì)，讓學(xué)生全面學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)；最后，在智能專業(yè)綜合設(shè)計(jì)方面，將五子棋智能下棋程序打造成全院的一個(gè)競(jìng)賽，結(jié)合專業(yè)最前沿的發(fā)展方向，進(jìn)而增加機(jī)器人開發(fā)、物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)，涵蓋智能終端、智能軟件、智能系統(tǒng)，提供較寬的選擇，充分發(fā)揮學(xué)生的一技之長(zhǎng)。

2.3 學(xué)科競(jìng)賽

前兩個(gè)層次基本上完成了工程能力的培養(yǎng)，但創(chuàng)新才是核心競(jìng)爭(zhēng)力。如何激發(fā)學(xué)生發(fā)明創(chuàng)造的潛能也是實(shí)踐教學(xué)的任務(wù)之一。這一能力在以前的教學(xué)中甚少專門涉及，發(fā)明創(chuàng)新的能力是一道坎。

學(xué)科競(jìng)賽是培養(yǎng)發(fā)明創(chuàng)新能力比較好的一個(gè)突破口，因此我們?cè)趯?shí)驗(yàn)室建設(shè)過(guò)程中適當(dāng)考慮了對(duì)學(xué)科競(jìng)賽的支撐，基于RoboCup足球機(jī)器人在協(xié)同對(duì)抗上創(chuàng)新，基于模塊化機(jī)器人在創(chuàng)意上立新，基于NAO機(jī)器人在自然語(yǔ)言處理上求新。目前，學(xué)生長(zhǎng)期參加的學(xué)科競(jìng)賽有RoboCup足球機(jī)器人中型組比賽、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)大賽以及全國(guó)電子設(shè)計(jì)大賽。教師應(yīng)為有志向和能力的學(xué)生提供創(chuàng)新平臺(tái)和條件，鼓勵(lì)學(xué)生參加高水平的學(xué)科競(jìng)賽。

學(xué)科競(jìng)賽組成了實(shí)踐教學(xué)的最后一環(huán)，面向科研，與研究生教育接軌；面向創(chuàng)業(yè)，為IT產(chǎn)業(yè)增添生命力。

3 建設(shè)措施及成果

3.1 實(shí)驗(yàn)室配套建設(shè)

根據(jù)實(shí)踐教學(xué)的分層體系，目前已有的支撐該體系的儀器設(shè)備見(jiàn)表1，可滿足不同層次的用途需求。課程實(shí)驗(yàn)的設(shè)備主要以驗(yàn)證為主；實(shí)驗(yàn)課程的設(shè)備需要學(xué)生動(dòng)手實(shí)現(xiàn)算法和設(shè)計(jì)；專業(yè)實(shí)訓(xùn)的設(shè)備主要以提供平臺(tái)為主，讓學(xué)生自主搭建系統(tǒng)；學(xué)科競(jìng)賽的設(shè)備一方面要滿足競(jìng)賽需求，一方面可以應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究，具有一定的開放性。

針對(duì)學(xué)科競(jìng)賽，我們已經(jīng)建立400 m2的場(chǎng)地專門用作智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的創(chuàng)新和學(xué)科競(jìng)賽實(shí)驗(yàn)室。圖5所示為學(xué)生正在專心調(diào)試足球機(jī)器人。

3.2 實(shí)踐教學(xué)代表性項(xiàng)目

1)電子產(chǎn)品的制作、測(cè)試及使用( STC-A實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)板)。

通過(guò)完成一個(gè)電子產(chǎn)品（STC-A實(shí)驗(yàn)學(xué)習(xí)板）的制作、測(cè)試及使用，學(xué)生能夠全面了解電子產(chǎn)品的開發(fā)與生產(chǎn)全過(guò)程以及質(zhì)量管理；實(shí)踐簡(jiǎn)單的焊接技術(shù)，認(rèn)識(shí)基于處理器的電子系統(tǒng)的組成；學(xué)習(xí)電路調(diào)試及檢測(cè)能力，了解“STC-A學(xué)習(xí)板”的功能以及嵌入式系統(tǒng)的入門知識(shí)；擁有一個(gè)便攜式學(xué)習(xí)與創(chuàng)新的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，為今后的學(xué)習(xí)提供方向與幫助。

2)“智能杯”五子棋程序設(shè)計(jì)邀請(qǐng)賽。

該競(jìng)賽在已給出五子棋平臺(tái)的基礎(chǔ)上（已有界面，無(wú)需自己編程界面），要求參賽者寫出五子棋算法。換句話說(shuō)，就是設(shè)計(jì)五子棋COM的智商。五子棋看似簡(jiǎn)單，實(shí)則包含各種變化，計(jì)算種種變化同樣需要強(qiáng)大的知識(shí)儲(chǔ)備。程序設(shè)計(jì)與五子棋結(jié)合既樸素簡(jiǎn)單，又包羅萬(wàn)象，同時(shí)通過(guò)對(duì)弈方式可以綜合多種人工智能理論和方法，反映出技能的高低。

3)足球機(jī)器人。

中國(guó)機(jī)器人大賽暨RoBoCup公開賽是中國(guó)最具影響力、最權(quán)威的機(jī)器人技術(shù)大賽。信息科學(xué)與工程學(xué)院從2013年開始連續(xù)參加了兩屆比賽，積累了一定的經(jīng)驗(yàn)，已基本形成老帶新的格局。通過(guò)展現(xiàn)一個(gè)真實(shí)的機(jī)器人產(chǎn)品，可以讓學(xué)生感受本專業(yè)的特色和前景，提高專業(yè)的認(rèn)同感；通過(guò)動(dòng)手改進(jìn)一個(gè)實(shí)際產(chǎn)品，激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)；通過(guò)這個(gè)比賽，期望學(xué)生能夠逐步達(dá)到自主研制復(fù)雜精密機(jī)器人的水平。

4 結(jié)語(yǔ)

能力培養(yǎng)是大學(xué)教育的重中之重，而實(shí)踐教學(xué)是達(dá)成這一目標(biāo)的重要手段。實(shí)驗(yàn)課程·專業(yè)實(shí)訓(xùn)·學(xué)科競(jìng)賽金字塔式實(shí)踐教學(xué)體系符合能力培養(yǎng)的階梯性，涵蓋了動(dòng)手實(shí)踐、綜合分析和發(fā)明創(chuàng)新3種能力。部分實(shí)踐教學(xué)項(xiàng)目得到較好的反響，為這一體系進(jìn)一步成熟化和規(guī)范化提供了動(dòng)力。

下一步，我們擬主要從兩個(gè)方面進(jìn)一步推進(jìn)智能科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的實(shí)踐教學(xué)建設(shè)。一方面不斷提升從事實(shí)踐教學(xué)的教師水平，注重與行業(yè)接軌，跟進(jìn)行業(yè)的最新發(fā)展動(dòng)態(tài)和專業(yè)技術(shù)并將其反映到實(shí)踐項(xiàng)目中，形成一個(gè)持續(xù)發(fā)展的良性生態(tài)；另一方面積極融人工程認(rèn)證的理念，為工程類學(xué)生今后走向世界提供具有國(guó)際互認(rèn)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的“通行證”。實(shí)踐教學(xué)作為能力培養(yǎng)的重要手段，為了使其更加科學(xué)和規(guī)范，我們將參照工程認(rèn)證的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)各項(xiàng)能力的培養(yǎng)在實(shí)踐教學(xué)過(guò)程中有更明確的對(duì)應(yīng)，對(duì)能力的考核能更細(xì)致化。

參考文獻(xiàn)：

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第9篇：人工智能培訓(xùn)體系范文

一、我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展現(xiàn)狀及問(wèn)題

醫(yī)藥制造業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，在整個(gè)消費(fèi)市場(chǎng)中有著舉足輕重的地位。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)發(fā)展迅速，目前已成為全球第二大醫(yī)藥市場(chǎng)，原料藥生產(chǎn)出口穩(wěn)居世界第一。2007-2017年，我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)規(guī)模以上企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入從5967億元增長(zhǎng)至28200億元，復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到16.8%，遠(yuǎn)高于同期GDP增長(zhǎng)率。不過(guò)，我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)創(chuàng)新能力弱、競(jìng)爭(zhēng)能力不強(qiáng)等問(wèn)題突出，產(chǎn)品仍“以仿為主”，創(chuàng)新藥欠缺，藥品質(zhì)量和療效等都有待進(jìn)一步提高。另外，隨著近幾年藥品“帶量采購(gòu)”、“兩票制”等政策的實(shí)施，對(duì)藥企運(yùn)營(yíng)與成本控制提出更高要求和挑戰(zhàn)，再加上疫情沖擊，我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)的收入和利潤(rùn)收到較大影響，規(guī)模以上企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入近幾年一度出現(xiàn)下滑。在以上背景下，推動(dòng)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是推進(jìn)我國(guó)藥企向創(chuàng)新型技術(shù)型轉(zhuǎn)型升級(jí)、提升自身競(jìng)爭(zhēng)力的有效手段。當(dāng)前，我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化與智能化水平還有較大提升空間，據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)有超過(guò)一半的醫(yī)藥制造企業(yè)處于單點(diǎn)信息化、數(shù)字化覆蓋狀態(tài)，系統(tǒng)間集成度較低；另外，仍有26%的醫(yī)藥制造企業(yè)處于數(shù)字化起步階段。具體而言，我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化、信息化主要存在如下問(wèn)題：第一是新藥研發(fā)能力普遍偏低，研發(fā)階段信息化支撐手段缺乏。當(dāng)前醫(yī)藥研發(fā)需要強(qiáng)大的平臺(tái)及人工智能、大數(shù)據(jù)分析等手段支撐，我國(guó)醫(yī)藥企業(yè)特別是中小企業(yè)仍處于傳統(tǒng)醫(yī)藥研發(fā)階段，缺乏信息化手段及數(shù)據(jù)的支撐，導(dǎo)致藥物研發(fā)耗時(shí)耗力，且成功率低。第二是醫(yī)藥生產(chǎn)階段信息化及自動(dòng)化大部分處于單點(diǎn)覆蓋階段，未形成端到端集成。一方面部分生產(chǎn)環(huán)節(jié)還未實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，這在中成藥制造企業(yè)中較為常見(jiàn)，如藥材預(yù)處理、藥物提取、環(huán)境控制等環(huán)節(jié)，仍需要大量人工參與。另一方面，醫(yī)藥企業(yè)信息化與自動(dòng)化大部分互相分離，生產(chǎn)過(guò)程中的數(shù)據(jù)沒(méi)有得到實(shí)時(shí)收集以用于研發(fā)、生產(chǎn)過(guò)程的控制及管理。第三是企業(yè)營(yíng)銷流通、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等環(huán)節(jié)信息化水平普遍偏低。我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)對(duì)藥品營(yíng)銷渠道管理、營(yíng)銷數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)跟蹤及數(shù)據(jù)分析能力普遍不足。同時(shí)，當(dāng)前藥企普遍缺乏互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷及用戶服務(wù)類平臺(tái)，基于線上的創(chuàng)新發(fā)展觀念薄弱。另外，醫(yī)藥制造企業(yè)利用信息化平臺(tái)打通產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)，實(shí)現(xiàn)上下游企業(yè)數(shù)據(jù)同步、資源及業(yè)務(wù)協(xié)同等方面還存在較大短板。

二、我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)創(chuàng)新發(fā)展建議

基于我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化、自動(dòng)化現(xiàn)狀及問(wèn)題，為推進(jìn)我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)運(yùn)營(yíng)升級(jí)、產(chǎn)品及服務(wù)模式創(chuàng)新，提升行業(yè)在國(guó)際的綜合競(jìng)爭(zhēng)力，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身實(shí)際情況進(jìn)一步提升研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷流通、用戶服務(wù)等環(huán)節(jié)智能化、數(shù)字化水平，同時(shí)推進(jìn)企業(yè)各環(huán)節(jié)系統(tǒng)間集成及數(shù)據(jù)共享流通，最終實(shí)現(xiàn)智能化研發(fā)、智能化生產(chǎn)制造、智能化企業(yè)管理等全新生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)模式的構(gòu)建，具體建議如下。

（一）研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化

醫(yī)藥研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化是目前我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)存在的最大短板，也是企業(yè)加強(qiáng)創(chuàng)新藥開發(fā)力度的關(guān)鍵一步。研發(fā)環(huán)節(jié)數(shù)字化建議從以下幾方面開展。一是企業(yè)內(nèi)部要構(gòu)建統(tǒng)一的研發(fā)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，如電子實(shí)驗(yàn)記錄、儀器原始數(shù)據(jù)、化合物/生物樣品數(shù)據(jù)、生物活性數(shù)據(jù)庫(kù)等，實(shí)現(xiàn)研發(fā)過(guò)程中各類數(shù)據(jù)電子化、標(biāo)準(zhǔn)化，并實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)在企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)共享。二是完善企業(yè)級(jí)的研發(fā)信息管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)研發(fā)流程集成。構(gòu)建醫(yī)藥研發(fā)平臺(tái)，建立標(biāo)準(zhǔn)化的研發(fā)流程，基于研發(fā)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)研發(fā)流程集成?；谘邪l(fā)平臺(tái)推進(jìn)研發(fā)數(shù)據(jù)的整合和開發(fā)利用，實(shí)現(xiàn)對(duì)研發(fā)進(jìn)程和研發(fā)質(zhì)量的管理和控制，提高實(shí)驗(yàn)效率，加快藥物研發(fā)進(jìn)程。三是充分利用大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代信息技術(shù)輔助研發(fā)創(chuàng)新。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)和專注于大數(shù)據(jù)、人工智能的信息技術(shù)服務(wù)企業(yè)開展廣泛合作，共同探索人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在藥物研發(fā)、臨床試驗(yàn)過(guò)程中的應(yīng)用，以降低研發(fā)成本、縮短研發(fā)周期。例如運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)在藥物研發(fā)、臨床試驗(yàn)等階段進(jìn)行大批量文本分析及預(yù)測(cè)、虛擬藥物篩選、病例分析及臨床匹配、晶型預(yù)測(cè)、發(fā)掘藥物新適應(yīng)癥等工作，以提高藥物研發(fā)效率。

（二）生產(chǎn)環(huán)節(jié)數(shù)字化

醫(yī)藥生產(chǎn)環(huán)節(jié)應(yīng)重點(diǎn)推進(jìn)生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化、智能化水平，加強(qiáng)各環(huán)節(jié)智能化系統(tǒng)的整合，逐步形成貫穿整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的智能化、自動(dòng)化控制體系。由于化藥、生物藥、中藥生產(chǎn)數(shù)字化基礎(chǔ)存在較大差異，建議企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，根據(jù)自身情況選擇具體方案。具體建議如下。一是中小企業(yè)首先提升藥品生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)的自動(dòng)化、智能化水平。推進(jìn)智能裝備、智能傳感器等智能設(shè)備的普及，加強(qiáng)提取、濃縮、醇化、干燥、滅菌等關(guān)鍵環(huán)節(jié)自動(dòng)化控制系統(tǒng)的部署，逐步實(shí)現(xiàn)各個(gè)環(huán)節(jié)工藝參數(shù)和質(zhì)量控制參數(shù)（如溫度、流量、壓力、液位、質(zhì)量、濃度等）的自動(dòng)采集、監(jiān)測(cè)、分析、集中顯示、報(bào)警和控制，簡(jiǎn)化生產(chǎn)流程，減少人工干預(yù)。二是逐步形成貫穿全生產(chǎn)過(guò)程的智能化控制體系。在關(guān)鍵環(huán)節(jié)自動(dòng)化系統(tǒng)部署基礎(chǔ)上，推進(jìn)各環(huán)節(jié)自動(dòng)化控制系統(tǒng)的整合，形成貫穿整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的智能化、自動(dòng)化控制體系，強(qiáng)化生產(chǎn)制造各類參數(shù)數(shù)據(jù)匯聚與分析，實(shí)現(xiàn)信息和數(shù)據(jù)的快速、合理、準(zhǔn)確傳遞與共享，全面提高生產(chǎn)制造過(guò)程信息化管理能力。三是完善企業(yè)生產(chǎn)類信息化系統(tǒng)建設(shè)及綜合集成。完善生產(chǎn)執(zhí)行（MES）、環(huán)境監(jiān)測(cè)、藥品質(zhì)量監(jiān)管、倉(cāng)儲(chǔ)管理等生產(chǎn)信息化系統(tǒng)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動(dòng)化、智能化設(shè)備數(shù)據(jù)、物料、能耗等數(shù)據(jù)接入到生產(chǎn)信息化系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)及分析應(yīng)用。推進(jìn)生產(chǎn)信息化系統(tǒng)間集成及數(shù)據(jù)共享流通，形成集管控、優(yōu)化、調(diào)度、執(zhí)行和經(jīng)營(yíng)于一體的生產(chǎn)新模式。

（三）營(yíng)銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化

營(yíng)銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化是傳統(tǒng)醫(yī)藥制造企業(yè)較為欠缺環(huán)節(jié)，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”在醫(yī)藥及醫(yī)療領(lǐng)域的滲透，營(yíng)銷流通及用戶服務(wù)環(huán)節(jié)數(shù)字化成為醫(yī)藥企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷、開展服務(wù)化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。具體建議如下。一是搭建精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)聯(lián)合醫(yī)藥流通企業(yè)打造面向基層醫(yī)療市場(chǎng)的數(shù)字化精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)，重點(diǎn)探索醫(yī)藥產(chǎn)品精準(zhǔn)營(yíng)銷方式，提高資源投放有效性。一方面基于精準(zhǔn)營(yíng)銷平臺(tái)整合下游終端客戶資源，匯聚營(yíng)銷數(shù)據(jù)和客戶數(shù)據(jù)，掌握藥品流向動(dòng)態(tài)，對(duì)渠道終端（如醫(yī)院、藥店等）營(yíng)銷數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管理以輔助差異化營(yíng)銷科學(xué)決策制定、渠道優(yōu)化、終端覆蓋等。另一方面基于新媒體環(huán)境，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析手段分析醫(yī)生社交網(wǎng)絡(luò)、閱讀量和轉(zhuǎn)發(fā)量、醫(yī)學(xué)信息瀏覽記錄等線上數(shù)據(jù)，挖掘醫(yī)生使用偏好，實(shí)現(xiàn)有的放矢、精準(zhǔn)營(yíng)銷。二是打造線上線下融合的醫(yī)藥新零售、健康服務(wù)平臺(tái)。醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)探索建設(shè)B2B、B2C電子商務(wù)平臺(tái)或與大型醫(yī)藥電商平臺(tái)進(jìn)行合作，實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷渠道下沉，推進(jìn)線下線上全面融合。另外，有實(shí)力的醫(yī)藥制造企業(yè)可探索建設(shè)企業(yè)數(shù)字化服務(wù)平臺(tái)，并和線下醫(yī)院、體檢中心、理療中心、藥店等實(shí)體機(jī)構(gòu)進(jìn)行密切合作，將數(shù)字化服務(wù)平臺(tái)向線下機(jī)構(gòu)及個(gè)人用戶延伸，基于平臺(tái)開展藥事個(gè)性化遠(yuǎn)程咨詢、療效數(shù)字化評(píng)估、遠(yuǎn)程審方、健康監(jiān)測(cè)、健康管理等。同時(shí)基于平臺(tái)沉淀消費(fèi)者疾病譜變化、健康需求和消費(fèi)習(xí)慣等數(shù)據(jù)信息，開展C2M反向定制化研發(fā)生產(chǎn)。另外，醫(yī)藥制造企業(yè)應(yīng)積極與數(shù)字化診療平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院等平臺(tái)類企業(yè)合作，聯(lián)合推出慢病管理、術(shù)后跟蹤等服務(wù)，包括在線診斷、藥品購(gòu)買配送、用藥跟蹤等，形成“醫(yī)+藥”閉環(huán)，延伸大健康服務(wù)半徑，創(chuàng)新開展?fàn)I銷模式。

（四）企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理數(shù)字化

企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理數(shù)字化是醫(yī)藥制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)內(nèi)部運(yùn)營(yíng)升級(jí)的重要手段，通常包括企業(yè)人財(cái)物的數(shù)字化綜合管理、企業(yè)數(shù)據(jù)匯聚及綜合分析、企業(yè)智能決策等。具體建議如下。一是推進(jìn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理數(shù)字化升級(jí)。針對(duì)中小企業(yè)，建議通過(guò)實(shí)地部署或采購(gòu)SaaS服務(wù)等方式，推廣辦公自動(dòng)化、企業(yè)資源管理、客戶關(guān)系管理、供應(yīng)鏈管理等運(yùn)營(yíng)管理類信息系統(tǒng)的使用，加強(qiáng)企業(yè)管理精準(zhǔn)管控能力。對(duì)于有實(shí)力的大型企業(yè)，建議推進(jìn)運(yùn)營(yíng)管理類系統(tǒng)與藥品研發(fā)、生產(chǎn)制造、營(yíng)銷流通、用戶服務(wù)等環(huán)節(jié)信息化系統(tǒng)的整合，實(shí)現(xiàn)研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷、用戶服務(wù)、企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理相關(guān)流程及數(shù)據(jù)的融合貫通。二是提升企業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新應(yīng)用水平。建議有實(shí)力的醫(yī)藥制造企業(yè)打造企業(yè)數(shù)據(jù)，盤活企業(yè)全量數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)各環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的匯聚整合、提純加工、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)等，形成基于大數(shù)據(jù)分析與反饋的工藝優(yōu)化、流程優(yōu)化、設(shè)備維護(hù)與事故風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、精準(zhǔn)營(yíng)銷及用戶服務(wù)能力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)與運(yùn)營(yíng)管理的智能決策和深度優(yōu)化。三是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈上下游信息化協(xié)同。加強(qiáng)醫(yī)藥制造企業(yè)與上下游產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的協(xié)作，通過(guò)系統(tǒng)整合、流程打通等推進(jìn)上下游企業(yè)生產(chǎn)要素互通共享，逐步實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈互聯(lián)、平臺(tái)協(xié)同、要素融通，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)生產(chǎn)和服務(wù)資源優(yōu)化配置。

三、推進(jìn)醫(yī)藥制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策建議