人工智能時代的機遇精選(九篇)
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第1篇：人工智能時代的機遇范文
人工智能的概念已提出60年，從原來的理論框架體系的搭建，到實驗室關鍵技術的準備，如今已開始進入全新的發展階段――產業化。
目前，從基本的算法到腦科學研究，人工智能都還沒有突破性進展的可能性。但是，以深度神經網絡為代表的人工智能，結合日新月異的大數據、云計算和移動互聯網，就可以在未來5到10年改變我們的世界。
人工智能不僅將替代簡單重復的勞動，還將替代越來越多的復雜的高級腦力活動，創造一個個新的機會?？梢哉f，任何一個行業、企業或今天的創業者，如果不用人工智能改變今天的生產和生活方式，5年后一定會出局。
第一個趨勢是以語音為主導、以鍵盤和觸摸為輔助的人機交互時代正在到來。如今越來越多的設備不再需要屏幕，越來越多的場景我們不用直接碰觸。比如，想把燈光調亮，想打開五米之外的設備，我們的手沒法直接觸碰。再如，開車時不方便用手、用眼做其他事情。這時，語音就成為最主要的一個交互方式。
第二個趨勢是人工智能正在全球范圍內掀起一股浪潮，“人工智能+”的時代到來，而且會比我們想象的還要快。為什么呢？麥肯錫分析認為，當前45%的工作可以被技術自動化，不只是簡單重復性的工作，CEO20%的工作也可以被機器取代?！犊茖W》雜志預測，2045年人工智能會顛覆全球50%、中國77%的就業。也就是說，今天的我們3/4的工作30年后會被人工智能取代。埃森哲認為，到2035年人工智能會讓12個發達國家經濟增長率翻一倍。我國的增長率只有比這還高，才對得起今天的時代機遇。
從科大訊飛的情況可以看出，人工智能將迎來兩大產業機遇。
第一，未來3到5年，萬物互聯的時代到來，以語音為主、鍵盤觸摸為輔的人機交互將廣泛應用。第二，未來5到10年，人工智能會像水和電一樣進入各行各業，深刻改變我們的生活。
認知智能是最大技術瓶頸
人工智能技術有兩種分類方法。一種分為強人工智能和弱人工智能；另一種是訊飛研究院提出的、跟技術演進路徑相關的分類，分成計算智能、感知智能和認知智能。
計算智能就是機器能存會算。就像當年IBM的深藍電腦下象棋超過卡斯帕羅夫，典型的就是因為運算能力強，提前算到了所有的結果。
感知智能，比如語音合成技術，能夠讓機器開口說話。再如語音識別技術，就像今天的演講，后臺系統把它變成文字，準確率可達95%。
認知智能是讓機器具備能理解、會思考的能力。這是最大的挑戰，也是大家最熱切期待的技術突破。工業革命讓我們從繁重的體力勞動中解放出來，未來的認知智能會讓人從今天很多復雜的腦力勞動中解放出來。
科大訊飛選擇以語音為入口解決認知難題，進行認知革命。以人機交互為入口的目的，就是為了解決自然語言理解的技術難題。這個入口可以把人類的智慧最便捷地匯聚到后臺，供機器學習和訓練，也可以使后臺人工智能的成果最簡單直接地輸出，從社會不斷取得它學習需要的反饋信息，在此基礎上實現知識管理和推理學習。
科大訊飛承擔的科技部第一個人工智能重大專項――高考機器人。目標是為了“考大學”，但其核心技術正是語言理解、知識表達、聯想推理和自主學習。
人工智能技術正走向產業化
目前，科大訊飛的人工智能研究已經取得了階段性成果。
在教育行業，科大訊飛的機器人通過構建學生全過程的學習數據和老師上課的數據，提升了課堂效率，原來45分鐘的課堂，現在15分鐘就搞定。因為大量的內容學生都是知道的，老師只需向個別沒掌握的學生單獨講授。這樣，老師就有時間把課堂的重點放在大家都不了解的知識上，學生可以用大量時間進行啟發式學習。借助這些手段，學生的重復性訓練可以降低50%以上。
在醫療行業，科大訊飛利用語音解決門診電子病歷，利用人工智能輔助診療。學習最頂尖醫療專家知識后的人工智能產品，可以超過一線全科醫生的水平。當前，醫療行業一線最缺的是全科醫生和兒科醫生，引入人工智能技術就可以緩解醫療資源短缺壓力。
科大訊飛的人工智能技術還應用在汽車領域。在寶馬汽車去年的國際測試中，科大訊飛以86%的準確率名列第一。
在客服領域，機器已經替代掉了30%的人工服務。目前，安徽移動呼叫中心有75%的服務內容已被機器替代。
機器人還將從服務后臺走向前端。今年第四季度末或明年，服務機器人將開始在銀行和電信營業廳上崗工作，它們不僅好玩、有趣，吸引人氣，還能幫客戶解決實際問題。
第2篇：人工智能時代的機遇范文
關鍵詞：人工智能；人力資源管理；變革
一、人工智能與企業人力資源管理
人工智能簡稱AI，主要是用于模擬、延伸人腦的思維方式的計算機科學技術，包括人類行為模式的識別、數據儲存、運用、機器學習、算法等。人工智能的研究最早誕生于1956年美國達特茅斯小鎮的一次研討會，在這次會議上，摩爾、麥卡錫、塞弗里奇、所羅門諾夫等學者共同研討，為人工智能的發展奠定了基礎。此后人工智能得到不斷發展，尤其是進入21世紀以來人工智能取得了令人嘆為觀止的發展，開始在人類的生產活動中發揮著越來越重要的作用，比如，無人超市、智能翻譯、人臉識別、智能醫療、智能駕駛、云計算、物聯網等。我國人工智能的發展也非常迅速，我國的人工智能發展水平目前處于世界的第一梯隊。目前，人工智能在許多企業得到了很大的發展，如科大訊飛的語音識別、百度的自動駕駛等，在世界上都是處于領先地位。我國還制定了人工智能發展的中長期規劃，按照規劃，我國人工智能到2030年，總體水平達到世界領先水平，成為世界人工智能的創新中心。
企業人力資源管理是企業管理的重要組成部分，最終目標是實現企業的總體目標，一般認為包括人力資源規劃、人員招聘、績效管理、培訓與開發、薪酬管理、員工關系管理等六大模塊。目前，企業的人力資源管理尚存在許多不足之處，如企業不太重視，認為人力資源管理可有可無；企業人力資源管理人員的素質普遍不高，不夠專業，人力資源管理過程中效率不高，績效考核過程不夠公平、薪酬制度不能反映市場工資水平、人工成本的控制還存在不足等，而人工智能的發展，為企業人力資源管理帶來了新的挑戰，也帶來了新的機遇。
二、人工智能對企業人力資源管理的挑戰
人工智能對部分人力資源管理的工作存在一定的替代作用，這會減少企業對人力資源管理人員的需求。人工智能在數據信息處理、分析預測等方面具有巨大的優勢，因此，未來人工智能的發展與使用中，會替代許多人力資源管理的活動，導致人工智能取代部分人力資源管理人員，使得企業對人力資源管理人員的需求減少，對人力資源管理人員的求職、就業提出了嚴峻的挑戰。
人工智能雖然能代替部分人力資源管理活動，但也必然會對企業的人力資源管理帶來一系列不利的影響，概括起來，主要有這些方面的不利影響:
( 一)不利于企業人際關系的維持與發展
人工智能雖然具有許多優點，在人力資源管理中的很多方面能代替人的勞動，但是人工智能的廣泛使用將會使員工更多的依賴人工智能，而越來越缺乏必要的人際溝通，這將不利于企業人際關系的構建，這對企業員工隊伍建設、和諧勞動關系的形成提出新的挑戰。
( 二)不利于良好的企業文化的形成與維持
企業文化需要企業的全體員工共同參與建設、維持。而人工智能的使用，使得員工之間的交流日益簡單，員工更多的通過機器來交流，缺乏必要的面對面交流與溝通，也使得企業原有的規章制度不再完全有效，這些都對企業文化的建設不利。
三、人工智能為企業人力資源管理帶來的機遇
人工智能雖然對企業人力資源管理帶來了一些挑戰，但人工智能并不能完全取代人的工作，人工智能在決策、人際關系、團隊建設等方面并不能代替人的作用，人工智能在人力資源管理中的運用并不能完全取代人力資源管理人員的工作，會促進人力資源管理人員素質的提高，同時會大大提高企業人力資源管理的效率和有效性。
( 一)人力資源規劃方面
人工智能在相關的數據分析、處理、預測方面大大優于人類，因此，人工智能將提高人力資源規劃的準確性。在人力資源規劃中，合理發揮人工智能的優勢，將使企業的人力資源規劃更科學、更準確。
( 二)員工的招聘與配置
人工智能對人力資源招聘的影響表現在兩個方面，一是人工智能的使用，使得企業的一些簡單勞動大量的被人工智能所代替，因此，企業的招聘對象將更多是具有專業技術能力的專業人才。另一方面，人工智能在人員甄選中具有無與倫比的優勢，比如在簡歷篩選中，人工智能能在海量的簡歷中迅速、快捷地篩選出合適的簡歷，大大減輕了招聘人員的負擔，極大地提高了招聘工作的效率。另外，在人員配置過程中，人工智能通過對員工的工作狀況、工作能力、工作經歷進行跟蹤調查、分析，能夠分析出該員工最合適處于的崗位。同時，人工智能不會帶著主觀意見完成人員的篩選工作，能夠最大限度地發現員工的潛在能力，找到與其相適應的崗位。
( 三)在企業培訓與開發中，人工智能同樣有重要的作用
人工智能能夠在建立大數據的基礎上來分析員工的培訓需求，然后根據員工的知識、技能、崗位等進行課程的個性化推薦。在未來的培訓中，人工智能也極有可能部分或完全替代培訓講師的工作，人工智能還可以在培訓完成之后，直接將員工培訓的相關數據傳送到企業終端，企業能夠最快地得到員工的數據，幫助企業更好地完成培訓評估工作。
( 四)績效管理
由于人工智能沒有私人情感，因此其在績效考核過程中更加公正、客觀。并且，由于人工智能效率極高，人工智能代替了大量人的簡單工作，讓績效管理工作更容易、準確地完成，大大減少了管理人員的工作量，增加了企業績效考核的公正性，也有利于發揮企業績效考核的作用。
( 五)薪酬福利管理
運用人工智能可以對市場的工資水平、員工的薪酬水平等進行分析，人工智能在人工成本核算、控制等方面具有較大的優勢，這些能為企業管理人員進行薪酬管理決策提供支持。另外，人工智能能更加合理、準確地完成工資計算、員工薪酬的發放。
( 六)勞動關系管理
運用人工智能能更好地分析員工離職的原因，分析影響員工離職的主要因素，能有效地對員工離職率進行統計，繼而管理人員可以采取針對性的解決辦法，降低企業員工的離職率，這樣可以降低因員工離職而進行再次招聘的成本及相應的機會成本。
四、結語
隨著科學技術的發展，人工智能技術同人力資源管理的融合將是未來人力資源管理的一個重要發展趨勢。企業的發展關鍵是人才，傳統的人力資源管理模式效率較低，已經不能完全滿足信息化時代的需要。人工智能技術的不斷成熟發展必然會對傳統的人力資源管理模式帶來沖擊，也帶來了巨大的機遇。人工智能在信息處理、分析等方面具有巨大的優勢，在人力資源管理中合理地使用人工智能將極大地提高人力資源管理的效率和準確性，人工智能的使用，將出現機器部分代替管理人員的現象，但這也將促使人力資源管理人員不斷學習以提高自身的素質，這反而有利于企業人力資源管理的發展。總之，不久的將來人工智能必然會成為人力資源管理的重要組成部分，這是大的趨勢。
參考文獻
[1]蒯彥博.人工智能的發展對人力資源管理的影響研究[J].湖北開放職業學院學報，2019，32(6):77－79.
第3篇：人工智能時代的機遇范文
關鍵詞：物聯網；商業應用；智能
隨著物聯網時代的到來，物聯網已不在是未來概念，其不僅能引領信息科技與傳統領域融合，還能帶動數十萬億美元的經濟價值。無論是IBM、ARM和英特爾等國際巨頭，還是以華為、BAT等為代表的國內企業都已瞄準物聯網，只有能充分利用物聯網的企業才將成為萬物互聯時代的贏家。那么在2017年，在物聯網領域有哪些最值得關注的公司？
谷歌
谷歌自2014年以32億美元收購Nest智能家居廠商后，正式踏入物聯網領域，在長期關注物聯網發展的楊劍勇先生看來，由于這一筆交易，也促使了眾多科技企業紛紛開始涉足智能家居領域。盡管Nest沒有達到預期，但作為新興產業，谷歌的探索從未停止，于去年推出一款搭載智能語音技術的Google Home音箱設備來承擔智能家居夢，以此來爭奪家庭入口。
亞馬遜
亞馬遜也在全力以赴進軍物聯網，不僅了AWS IoT平臺，還可以讓聯網設備輕松且安全地跟云應用和其他設備進行交互。與此同時，亞馬遜推出的Echo是當今最暢銷的消費級智能產品，由于采取了在語音識別上更加開放的策略，整合了更多的第三方資源，因此Echo的銷量也是一路攀升。此外，兼容亞馬遜智能語音助理Alexa產品無處不在，讓Alexa迅速爆紅，以語音控制為入口轟動業界。
三星
三星自收購SmartThings智能家居平臺后，一直致力于推動物聯網產業落地，早前其也表示，到2020年，三星的產品物聯網覆蓋率將達到100%。另外在2016年6月，三星將在美國硅谷研發物聯網技術，包括數字醫療和無人機、機器人、自動汽車等智能機器，未來四年，在美國研發機構投資12億美元開發物聯網技術，并將面向物聯網領域的初創企業投資，以此擴大物聯網業務規模。
IBM
對于物聯網商業應用之路，IBM是核心推動者之一，率先提出“智慧地球”概念，建議投資新一代的智慧型基礎設施，把感應器嵌入到電網、鐵路、橋梁、公路、建筑等各種物體中，并連接至網絡，形成所謂的“物聯網”，然后將“物聯網”與現有的互聯網整合，實現人類社會與物理系統的整合。如今IBM在推動物聯網產業發展時，已開始聚焦人工智能，并成立了IBM沃森（Watson）物聯網全球總部，把認知計算確立為重要戰略支柱之一，以人工智能方式推動物聯網落地，在IBM的幫助下，物聯網將越來越智能。
ARM
在移動芯片領域，英特爾與AMD作為PC芯片巨頭卻不敵ARM，全球有90%的智能手機采用ARM設計的處理器，然而震驚全球的事件是軟銀以高達243億英鎊收購ARM，孫正義舍棄眾多優質資產，甚至背負高負載，也不惜巨資收購ARM。顯然孫正義對未來趨勢的判斷，為圍繞物聯網的豪賭拉開序幕。
微軟
作為PC時代霸主的微軟，在移動互聯網時代表現平常，造就了蘋果、谷歌的崛起。盡管未享受到移動互聯網紅利的微軟，但在納德拉（2014年2月接任微軟CEO）的帶領下，奉行‘移動先行、云先行’的戰略，帝國正在崛起，市值更高達5000億美元，在全球市值排名第三。同時也預示著微軟正走上一條正確的道路，而微軟也希望所Win10無處不在，借此連接人與各種設備、服務與場景。
英特爾
在PC時代呼風喚雨的英特爾，并未抓住移動互聯網這一波機遇，如今信息科技向物聯網延伸之際，英特爾積極擁抱物聯網，主要聚焦在5G、無人駕駛、人工智能等前沿領域，希望與各合作伙伴共同創造一個萬物智能互聯的未來。不過筆者關心在遭遇轉型陣痛的英特爾，能否抓住物聯網機遇重塑昔日輝煌？
通用電氣
通用電氣（GE）作為美國工業4.0踐行者，擁有百年歷史，多年前就致力于物聯網方向轉型，首次提出“工業互聯網”概念，讓一切連接至互聯網，各種設備和機器等透過安裝各式各樣的傳感器來收集數據，對形成的大數據加以分析，賦予機器感知、學習、自我優化的能力，并從數據中獲取價值。此舉徹底改變了GE，由此從工業巨擘成為數字企業，更掀起了數字化工業浪潮。早前《財富》雜志改變世界的公司中，GE排名在前三。
諾基亞
自把手機業務出售后，近年來，諾基亞專注向物聯網方向轉型，積極發展5G、云和物聯網等技術。為提高自身在物聯網時代的競爭力，爭奪行業制高點，不僅以156億歐元收購阿朗，還有一直面向物聯網領域的基金，規模高達10億美元，并推出了面向所有連接設備的智能管理平臺，使客戶能夠更加便捷地為智能停車、智能照明、智能交通及自動駕駛等物聯網垂直應用部署全新服務。
華為
華為自提出物聯網戰略之后，其發展愿景變為“更美好的全聯接時代”，如今年銷售規模超5 000億人民幣，也是中國最典型的“技術驅動”企業，僅去年研發費用就高達83.58億歐元（約606億人民幣），有數據顯示，華為10年來累計投入近3 000億。這一龐大的研發資金投入，確保其在未來通信領域處在領先地位，尤其在萬物互聯的時代下，確保華為構建連接的核心能力。作為要連接世界的華為，致力于構建領先的物聯網聯接能力。
百度
隨著物聯網的部署越來越廣，作為支撐物聯網應用后端服務的人工智能技術，是其最核心一環，而發展人工智能也是百度的核心戰略，因此百度積極通過軟硬結合來推動AI 商業落地。百度將智能家居作為發展方向之一，成立了智能家居硬件和度秘事業部，加速人工智能戰略布局及人工智能產品化和市場化進程，以智能家居為切入點，依托人工智能技術所積累的優勢，以此搶奪入口控制權。
騰訊
騰訊在面對物聯網領域布局時，主要在連接層依托連接優勢來構建一個開放的物聯網生態系統，推出了物聯云平臺，為設備提供快速、安全、穩定的接入物聯網的一體化解決方案，已有超過5 000個合作伙伴加入了該平臺。騰訊物聯云毛華早前對南方周末記者表示，騰訊物聯云的連接將不再局限于QQ，未來也有可能延伸到微信。
小米
第4篇：人工智能時代的機遇范文
2016年蘋果秋季新品會于美國當地時間9月7日上午10時（北京時間9月8日凌晨1時）正式召開。這場在美國舊金山的新品會被調侃為科技圈的“春晚”，蘋果自然而然霸占了科技界的頭條。但是蘋果的創新乏力已有目共睹，蘋果本次會的許多新品亮點也早已被“截和”，盡管如此，但這絲毫沒有影響果粉“賣腎”也要“買買買”的熱情。
iPhone新機問世，是要翻身引領市場還是要開始追逐市場？蘋果公司之所以選擇不公布第一周的新機銷量，取消第一周銷量報告的主要原因是第一周蘋果新品預訂單數量將由供應量來決定，而不是由市場需求來決定，所以蘋果新機第一周為賣方市場，銷售量也就不得而知，但是在蘋果處于低迷時期，這樣的做法是弊多利少，不僅會影響投資還會影響蘋果的股票。蘋果的這次新品會，也正表明庫克就是要用新款的iPhone證明蘋果的創新能力和生態的優勢，這對提振當前持續走低的市場（尤其是大中華地區）信心至關重要。此次新品的成功還需要市場的檢驗。
在iPhone即將問世十年之際，智能手機的“下一站”在何處？恰逢此次會前，安卓陣營手機廠商已選擇提前開啟“發售潮”。三星、華為、360、摩托羅拉、魅族和索尼等廠商都了新款手機。經過多年高速發展，智能手機市場已進入成熟期。今年二季度全球智能手機市場出貨量同比僅增長0.3%。中國市場的數據也顯示，以華為、vivo等為代表的國產手機企業強勢崛起，出貨量迅猛增長，品牌認知度顯著提升。
比起iPhone7，我們更關心蘋果的人工智能“大腦”。從這次新品來看，蘋果早已深度布局人工智能和語音入口。這也正集成了它在世界各地收購的科技公司的長處，此舉被業內視為蘋果向以人工智能語音路徑邁進的又一步。語音作為最自然的人機交互方式，隨著人工智能的發展，將在未來發揮巨大的作用。另外，iPhone新品中全新設置的拍照系統，也基于人工智能技術對照片進行了人像識別等處理，借此展現最佳的照片效果。
中國智能手機企業亟須較強的技術和創新能力，把握住包括人工智能在內的先進技術的機遇，從“拼參數時代”向“用戶體驗時代”遞進，以更精細化的創新方式爭奪市場。
第5篇：人工智能時代的機遇范文
P鍵詞：人工智能；會計
中圖分類號：F230 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2017）001-000-01
一、人工智能在會計領域應用及前景
人工智能即“關于研發人工構造出的可以模擬人的意識和思維方式的計算機系統的理論和應用，這些系統可以取代部分目前人類正在做的工作”。對于人工智能的定義，莫衷一是，但人工智能如今在日常生活中的應用卻很常見，例如蘋果的Siri。人工智能是對人的智力的模仿再生，導致人的思維永遠會先于計算機一步。
在如今的高速信息化時代下，縱觀整個會計領域，不難發現，由于各種會計處理軟件和人工智能的應用，過去從事手工填制憑證、記賬、對賬、結賬這些繁瑣的工作的人正在悄無聲息地被替代。相比較而言，人工智能比這些人完成的工作更加出色、效率更高，處理昔日會計工作的人，不得不成為智能化的淘汰品。會計的基本職能正潛移默化地在發生改變。
具體而言，人工智能引入會計行業可以避免由于人的失誤而造成的會計信息錯誤的問題，為管理決策、業務投資分析提供可靠的數據支持。同時，人工智能可以使業務效率明顯提高，對于技術含量低、簡單重復的工作，人工智能可以在高強度工作下仍然高效運行。如此以來，企業運用人工智能解決日常大量發生的標準化工作，精簡核算類型員工，既提高了效率又節約了成本。在信息爆炸的時代，人工智能憑借其強大的計算能力、海量的信息儲存以及高強度運轉的工作能力，在信息采集等方面也發揮越來越重要的作用。
不置可否地是人工智能不僅代表了先進科技的高速發展，同時也帶來更豐厚的經濟利益。人工智能的應用范圍也會隨著社會發展從大型企業逐步擴展到中小型企業，其功能也會日臻完善，從財務核算逐步擴展到為財務決策提供信息等領域，智能會計的發展前景明朗廣闊。
二、會計是否將被人工智能完全替代
2014年《經濟學人》的調查數據顯示，未來20年最有可能收到人工智能沖擊的行業中會計位于前三甲。在國內，國務院常務會議通過了《裝備制造業標準化和質量提升規劃》，工信部等部門也了《機器人產業規劃2016-2020》，意圖指導機器人產業蓬勃發展。人工智能的發展如此受器重，會計人員面對的挑戰空前嚴峻。
因此，人工智能真將會計完全替代，會計行業中的人都將面臨重新選擇新的工作領域的窘境？答案是否定的。
如今會計行業正朝著一個更加多元化、全球化的復合型方向發展，由于如今的經濟信息時代地迅猛發展，越來越多的企業步入了國際化的軌道。對于這些企業進行合并重組、融資上市、跨國合作……都需要會計的輔助指導。
人工智能缺乏人類所特有的主觀能動的創造想象力。人工智能由于其根據特定的情形，提前設計好運行程序，在一旦遇見新的情形，就無法進行處理。人工智能是沒有意識的機械的物理操作過程，相反人類的智力在于心理活動過程。人的大腦在憑借直覺判斷、運用邏輯推理等方面完全碾壓人工智能。所以，涉及主觀判斷，無法利用規則來約束衡量的問題，必須具備會計知識的人來處理。
三、會計行業重新定位于轉型迫在眉睫
在人工智能被引入到會計工作中，普通核算類型工作的崗位勢必減少，但財務人員不會完全被人工智能取代。分析目前國內的會計人員的結構布局，清晰感受到呈現兩極分化的態勢。會計行業的普通核算類型的人員已達到飽和，但高水平的財務管理人才仍是鳳毛麟角。高級應用型與復合型人才在社會上青黃不接。對于企業而言，需要的也是能夠為企業宏偉藍圖出謀劃策的高級會計人員。審時度勢地轉變自身職能，努力提高自身能力素質，能人之所不能即做人工智能無法企及的事情是會計人員的首要選擇。
（一）轉變傳統的思維模式與觀念
在許多外人甚是會計工作人員看來，會計是一個埋頭算賬、記賬、整理數據的“管家”，每天就是管理著物料、錢的收支，這種觀點明顯早已過時。會計如果一直沿襲成規，因循自己習以為常的做法，思維定式，不接納新型思維方式，一味膠柱鼓瑟，只能成為“優勝劣汰”競爭中的淘汰者。
（二）專業知識學習無止境，順應科技發展潮流，提高競爭力
在新的環境下，戰略管理型人才是我們每個會計人員努力的方向。如果知識內容片面而且結構老化，就只能重復進行簡單、機械的基礎工作，毫無疑問會被人工智能取而代之。一個財務人員不能簡簡單單的看見賬簿上面記載的數據，而要利用這些數據看到公司背后的實際情況，為公司發展壯大統籌規劃。即需要的是一個對會計知識、行業法律法規、管理決策和現代科技綜合掌握的高精尖人物，擁有評估判斷、預測決策與人機協調多方面才能的復合型人才。
（三）向人工智能會計領域的開發進軍
會計處理問題的思維和方式會因不同問題而改變，考慮的范圍也會隨時間的變遷而不斷擴大，這些都會使人工智能在會計領域的開發異常復雜。如果儲備大量會計知識與經驗的人員，從事于智能會計的開發與維護，重新發掘自身的價值，既是會計人員的新出路又會對會計的發展做出一番新的推動。
四、結語
人共智能引入會計行業并不昭示著會計職業的滅亡，隨著科技不斷地發展，人工智能對于簡單機械的工作的完全替代是理所當然的，會計遭遇如此挑戰也是社會進步的必然結果。面對這一重大的技術革新，無論是會計工作者還是會計專業學生，都應以積極的態度主動從容面對，重新進行職業定位，從過去腐朽錯誤的觀念中解放出來。面對新興技術的發展，不能因為恐懼而閉門造車、對其進行排斥，而是保持警醒的態度來發展與提升自己，堅信挑戰與機遇并存。
參考文獻：
[1]黃杰.人工智能下會計人員的“危”與“機”[J].現代經濟信息，2016（12）.
第6篇：人工智能時代的機遇范文
ABC成為時代主題
百度大腦優勢獨顯
百度總裁張亞勤在大會致辭環節分享了對于云計算、人工智能和大數據等領域未來發展的深刻思考。
張亞勤說，百度云擁有百度大腦的支持，是百度云最獨特、最重要的優勢。百度大腦是百度云的核心引擎，而百度云是百度大腦的云化，為前者提供了神經元和數據訓練源。通過深度學習和機器學習技術，百度在語音、圖像、自然語言處理等方面取得世界領先成果。
此次峰會以ABC SUMMIT為名， 即是AI，Big Data，Cloud Computing。百度通過開放共享自身領先的技術能力，讓云智數成為所有企業的基礎能力，推動各行各業開始進入ABC時代。
對于未來信息科技發展的趨勢，張亞勤表示，由云計算和人工智能組成的ABC將成為一個時代的主題。以云計算為基礎，以人工智能為中樞，以大數據為依托，ABC將深度結合并改造傳統行業，真正地提升每一個企業的運營效率，釋放商業潛能，創造全新機遇。
截至目前，百度云已經和超過三萬家企業展開合作，也陸續滲透到物流、醫療、教育、營銷、金融等關系到百姓生活的各個行業中，讓服務開始真正智能化。云智數三位一體的云服務結構可以為客戶提供業務可持續發展的動力引擎。
以“智”為謀天智平臺
會上，百度云重磅了最新的人工智能平臺――天智。天智底層為百度云計算，由感知平臺、機器學習平臺和深度學習平臺三部分組成，為不同需求的客戶提供全面的人工智能服務。這也是繼“天算”、“天像”和“天工”三大平臺后，百度云的第四大平臺級解決方案。至此，百度云實現了人工智能、智能大數據、智能多媒體和智能物聯網全方位的智能平臺服務。
感知平臺主要包括圖像技術（文字識別和人臉識別）、語音技術（語音識別、語音合成和聲紋識別）和自然語言處理（NLP Cloud），可以應用于智能客服、身份驗證、內容審核等場景，應用開發者可針對特定場景的應用直接調用API。
在這些技術方面，百度均處于行業領先地位。其中百度語音識別入選2016年MIT十大突破性技術，中文識別準確率達到97%。機器學習平臺是百度云端托管的機器學習服務，可以打通機器學習全流程，內置20多種高性能算法，并開放Spark MLlib；同時支持百度用戶畫像數據，并提供多種應用場景模版。
深度學習平臺具有靈活、高效、可伸縮、開源等特點。它支持多種神經網絡結構和優化算法以及自定義網絡配置，對于計算、存儲、架構、通信等多方面多了細致優化。它支持多核、多GPU、多機環境，其Paddle內部技術已經使用成熟，并實現對全球開發者的開放。深度學習平臺適用于精通深度學習的數據科學家，針對企業或研究部門的特定項目，需要大量的客戶標注數據。
交通領域變革在即
智能交通時代來臨
作為一家以技術驅動為核心競爭力的公司，百度通過百度云分享自身在云計算、大數據和人工智能等領域的技術優勢，通過構建可以計算、分析、處理龐大交通數據的“交通大腦”，打破海陸空以及行政區域的限制，實時抓取散落在各個路面交通、地下交通、空中航線的海量數據。
同時通過百度擁有的全球最大規模的深度神經網絡、最大深度機器學習開源平臺，對交通大數據的有效歸類、提取、利用，實現多系統配合協調，建立起一個更安全、更高效、更準確的智能交通體系。
百度副總裁王路與太原鐵路局局長趙春雷、南方航空電子商務部副總經理王景成、中國海事局曾輝共同智能交通生B聯盟，這也是國內首個覆蓋陸?？哲嚨闹悄芙煌ㄉ鷳B聯盟。
借助百度云計算、人工智能和大數據技術優勢，構建“交通大腦”，與合作伙伴一起促進交通運輸領域的技術創新和應用，發展智能交通，推動交通運輸更智能、更高效、更安全地運行和發展。目前，諸多合作已在進行中。相信隨著合作的深入，必將改變交通現狀，推動中國智能交通的 發展。
在與太原鐵路局的合作中，雙方共建國內首家集鐵路、航空和公路三位一體多式聯運的物流云平臺。通過百度云的接入，該平臺可打通貨物在公路、鐵路、航空的運送及倉儲信息；并利用大數據進行資源調配，通過人工智能深度學習物流管理，優化調度效率可達59%。
另一方面，百度云還將與中國南方航空共同推進智能航空計劃，將通過大數據實現對于航班、旅客、機票、航站樓、天氣等信息的綜合分析調度。同時共同推進大數據營銷、新一代信息技術和百度云的推廣應用、消費信貸等多方面的合作探索，為用戶打造一站式的智能出行服務平臺。
同樣基于百度云技術，將通過與中國海事局的合作，海事港口、船舶及相關水上設施信息也將實現聯通和數據的共享，加強程控，降低成本，合力提升海運管控能力。
從陸地到海洋再到空中，百度云并不滿足于交通體系的立體擴張，還要創造全新的交通方式。百度目前正在推進可以感知車輛行駛、預測交通狀況的智能汽車和無人汽車的發展。百度無人車已成為國內外矚目的前沿科技代表，在去年完成了實地路測，并在今年的烏鎮峰會上再次亮相。
在智能汽車的商業化方面，百度已與國內知名商用車企業福田汽車達成戰略合作。未來，百度將與福田汽車在汽車大數據、智能駕駛領域深入合作，開發出更多具備智能駕駛的商用車產品。
云計算、人工智能和大數據已成為新一輪產業革命的核心驅動力，百度云將透過云生態下的“交通大腦”，依托智能交通生態聯盟，加強行業合作，挖掘數據中的更多價值，推進智能交通的全面云端化，突破前所未及的高度，讓智能、計算無限可能。
寫在最后
2016是百度云計算的元年，基于基礎云、天算、天像、天工已經有80+款產品。下一步，人工智能已經成為百度的核心戰略。
百度大腦“天智”――人工智能平臺也應運而生，內容包括：
首先，感知平臺，包括圖像技術、語音技術、自然語言處理等技術，代表著耳口心相結合的“聰”。
其次，機器學習平臺，包括打通機器學習全流程、內置20多種高性能算法、支持Spark MLlib、用戶畫像數據、多種應用場景模板的機器學習平臺。
第7篇：人工智能時代的機遇范文
［關鍵詞］互聯網金融；高等金融教育；SWOT；教學改革
2013年以來，互聯網金融快速崛起并深刻影響著金融學子的學習生活、社會實踐和思維觀念。一系列互聯網金融的新概念進入高等金融教育的視線：“大數據”、“云計算”、“社會征信”、“共享經濟”、“數字貨幣”、“機器學習”、“人工智能”等，讓金融專業的師生既興奮又備感壓力?；ヂ摼W金融相對于傳統金融的思維觀念已經改變，經濟和金融明顯可分的界限被打破。當前，互聯網“經濟”、互聯網“金融”和互聯網下的“大數據”高度融合，渾然一體，不可分割。一切資金支付活動均通過移動終端進行，幾乎不需要現實貨幣參與，點對點的資金流動使得“金融脫媒”趨勢來得異常凜冽，基于大數據的分析解決了信息不對稱的難題。受此影響，復合型人才和跨界發展不再是空洞的口號，傳統金融教育的專才培養模式不再可行?；ヂ摼W金融是新生事物，其實踐遠遠走在了當前高等金融教育的前面，對傳統高等金融教育產生強烈沖擊，但也帶來了變革和發展的機遇。因此，強化對互聯網金融教育的研究，通過互聯網金融思維重塑和再造高等金融教育勢在必行。
一、互聯網金融的優勢和特點
（一）大數據優勢
互聯網金融首先是從“草根金融”興起的，在民間金融“野蠻生長”和“亂象叢生”的時代中逐漸走向成熟，對傳統正規金融形成強大壓力。實際上，歷史上非正規金融發展緩慢的根源在于一系列困境的桎梏：信息不對稱導致嚴重的逆向選擇和道德風險、社會征信缺失、無足值抵押等。互聯網金融的出現，較好克服了這些頑疾，信息不對稱可以依靠大數據技術有效緩解，移動終端的廣泛使用結合人工智能使社會征信和債務催收都不再成為問題，在此基礎上進一步催生了眾籌、共享經濟等變革創業方式、生活方式的全新業態。
（二）人工智能優勢
與傳統金融相比，人工智能效率高，錯誤率低，模型不斷進行自主訓練和優化，大大提高了適應性，在量化投資、決策咨詢和風險控制等方面逐步取得優勢。人工智能的核心是機器學習，互聯網金融下每日新增的海量用戶數據，以及公司之間的數據共享使得感知機、決策樹、隨機森林、支持向量機、Logistic回歸、BP神經網絡等一系列機器學習的核心算法和模型不斷“學習成長”，在實踐中取代了傳統基于人工授信、核查和對客戶分類的工作模式。在不遠的將來，這種開放、大維度、多渠道的人工智能下的“智能”金融，必然取得對銀行依賴中央銀行建立的封閉客戶數據系統的優勢。
（三）“互聯網+”的后發優勢
“互聯網+”是一種全新的思維，智能化、去中心化、脫媒化、信息化以及便捷快速的推廣模式催生了各類體量巨大的新興業態，作為這些業態的基礎和共同體，互聯網金融擁有顯著的后發優勢，領先于傳統產業成為近年創新創業的最大落腳點。
（四）規模優勢
2008年以來，互聯網金融的交易規模迅速擴大，經營上的規模優勢日益明顯，各項交易成本明顯下降。與傳統金融業態不同，互聯網金融由一系列的產業鏈構成：征信、借貸、催收和服務等環節可分散于不同的公司，在業務模式上可以靈活分散也可有效整合，每一環節聚焦其優勢業務，可將規模優勢帶來的低成本優勢發揮到極致。
（五）雙創優勢
2013年以來，互聯網金融的交易成本低，可有效緩解信息不對稱問題，交易效率高等的優勢愈發明顯，不斷與其他行業形成跨界融合發展，催生創新，推動創業，極具雙創優勢。一是依托互聯網的移動支付業務的快速發展，不僅遠程支付場景不斷完善，近場支付也在爆發；二是支付產業鏈的受理端及其延伸的綜合金融增值服務———海量支付數據以及數據驅動的增值服務，為互聯網金融企業帶來了新的發展；三是區塊鏈技術的融合運用引爆了“跨境支付”的探索熱潮；四是在P2P等典型的互聯網金融業務模式上，從以往只提供信息中介服務平臺的模式創新發展出了引導P2P平臺與擔保機構合作、整合線上與線下服務以及增加債權轉讓等服務的新型模式；五是利用大數據、云計算和人工智能等技術幫助互聯網金融公司開展客戶的理財或量化投資業務；六是基于互聯網的共享經濟大大便利了人們的生活體驗和觀念。
二、當前高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析
表1是高校金融教育應對互聯網金融沖擊的SWOT分析矩陣，在理論和實踐兩個層面為當前高校金融教育如何應對互聯網金融的影響提供了分析思路和依據。
（一）優勢
首先，傳統金融教育具有雄厚的人才基礎和優勢。自20世紀80年代我國建立高等金融教育事業以來，到目前為止高等金融教育已取得質的突破，金融專業的品牌認可、高考招分、學生素質、國際化程度、畢業后的薪資水平、社會評價等各項指標均處于各行業的前列。同時，國內金融領域在國際一流期刊發表的論文數量也在整個社會科學領域處于領先地位。其次，當前高校金融專業的培養方案和課程設置一般采取模塊化搭建的思路，從公共基礎、學科基礎、專業培養、素質教育和實踐實習等方面進行模塊化管理，具有良好的可拓展性，互聯網金融的相關課程可根據不同專業需要，進行優化組合，體現功能性。第三，互聯網經濟和互聯網金融給高校師生帶來了良好體驗和觀感，高校師生有充分的積極性迎接新專業的建設和發展。
（二）劣勢
傳統金融教育是單一化的金融專才培養模式，一般分為貨幣經濟、金融市場、投資、金融工程、銀行經營與管理、公司金融、家庭金融等方向，注重對貨幣、投資、資產定價、股票、債券和財務等“純金融”知識的講授，對大數據、人工智能和機器學習等涉及計算機與統計學習等跨領域的知識鮮有涉及。在互聯網金融的沖擊到來之后，我們發現業界需要復合型的跨界人才，單一聚焦金融領域的教學思維和模式開始變得落后和陳舊，金融教育需要“混業發展”。另一方面，教材建設相對滯后。目前，比較缺乏互聯網金融的專業教材：一是自編教材的質量令人擔憂；二是優秀的互聯網金融的國外教材引用較少；三是互聯網金融跟風開設課程的現象比較突出，沒有因地適宜，教學內容和難度都過猶不及，影響了教學效果。
（三）機遇
互聯網金融是朝陽產業，帶來了巨大的發展機遇。當前，互聯網金融行業的人才極度缺乏，不得不采取“挖墻腳”的無奈之舉，導致銀行業人才流失嚴重。限于人才奇缺，互聯網金融目前的進入門檻較低，人員素質和水平良莠不齊，原因在于高校對互聯網金融人才的培養處于摸索階段，傳統金融教育畢業的學生青睞于在正規金融行業就業，對以民營企業為主的互聯網金融行業心存疑慮甚至偏見，人才供給嚴重不足。顯然，傳統金融教育向互聯網金融教育轉型發展的機遇巨大。不僅如此，互聯網金融還在科研立項、論文選題、學生的實習實踐、就業創業、高校金融教育的學科點申報、專業建設和師資培養等方面開拓了廣闊空間，前景可期。另一方面，相對于傳統的金融業而言，互聯網金融是典型的跨界金融，從一開始就在進行業務模式的細分和產品之間進行內部整合?；ヂ摼W金融也正在逐步通過用戶、大數據和場景的互動來實現對銀行、證券、保險、基金和資產管理等傳統金融機構進行強有力的整合運作?；ヂ摼W金融的跨界整合實現了不同行業功能的有機結合，推動了我國區域經濟在空間和深度上的拓展?；ヂ摼W金融需要既懂得信息技術又懂得金融業務、營銷和管理知識的跨界復合型人才，這就對高等金融教育提出了更高的要求。但是從高等金融教育實踐來看，金融、計算機及營銷和管理類專業的教育還是各自為政，獨立培養，忽略了跨界知識的構建，導致學生難以適應社會對復合型人才的需求。
（四）挑戰
首先，傳統金融教育“分業培養”的理念和當前互聯網金融“混業發展”的現實需求嚴重沖突，需要解決“并軌”發展問題。其次，傳統高等金融教育的課程設置和培養體系相對成熟，然而，互聯網金融的實踐遠遠走到了學校教育的前面。再次，互聯網金融教育強調“長尾性”。與傳統金融的“二八定律”正好相反，互聯網金融的優勢在于服務80%的小微客戶，推廣的是普惠金融的理念。但在傳統金融教育中關于普惠金融、微型金融的相關課程幾乎從不開設。消除“教育偏見”達到在正規金融和非正規金融之間的教育平衡，更加注重“長尾性”仍然任重道遠。
三、結語
高等金融教育承擔著為金融行業輸送急需人才的重任，也是社會和家長的關切所在。互聯網金融是未來金融行業的制高點，需要高校金融教育培養復合型人才，要求他們具備金融學知識，理解金融業務的原理，掌握信息化技術并能對大數據進行分析，還要具有一定的營銷和管理能力。因此，主要的啟示有如下幾點：（1）注重學科交叉，優化課程設置，培養復合型人才。（2）加強師資建設，促進傳統金融教育向互聯網金融轉型發展。（3）加強互聯網金融的“產學研”的合作，樹立“干中學”的務實求真精神。對此，高校金融教育是有優勢的，要秉持開放理念加強彼此合作，使研究向應用轉化。（4）加強對大數據和人工智能的關注，引入相關課程。此外，在互聯網金融風險高發的背景下，高等金融教育也要積極承擔社會責任，適時向社會進行互聯網金融知識的推廣和普及，提高民眾規避風險的能力，達到普及金融教育的目的。
［參考文獻］
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第8篇：人工智能時代的機遇范文
背景回顧
凱文?凱利（Kevin Kelly），《連線》（Wired）雜志創始主編，科技商業預言家，被人們親切地稱為“KK”。早在1994年，KK在《失控》一書中對未來科技發展的闡述就引發了巨大轟動；2010年，《失控》中文版的引進再一次在中國互聯網界和科技媒體中掀起熱潮，“KK中國行”活動也在此基礎上得以成型。之后，KK的觀點幾乎成為了互聯網發展的“風向標”。
今年，KK攜其最新力作《必然》再度出山。該書預言了未來三十年的人類科技發展趨勢，《羅輯思維》主講人羅振宇專門微信直播解讀了書中觀點，吸引了全網上百萬人的關注。“凱文?凱利”這一名字的熱度空前。
《必然》通過十二個詞呈現出科技最新的趨勢軌跡――形成（Becoming）、知化（Cognifying）、流動（Flowing）、屏讀（Screening）、使用（Accessing）、共享（Sharing）、過濾（Filtering）、重混（Remixing）、互動（Interacting）、追蹤（Tracking）、提問（Questioning）以及開始（Begining）。KK在書中強調，雖然對每個動詞的論述都獨立成章，但它們并非獨自運作，而是高度疊加的力量，彼此依存，相互促進。例如，分享既促進流動又有賴于流動；認知需要追蹤；屏讀和互動不可分離。
帶著最新的論述觀點，KK今年應邀來中國做了多次演講，從人工智能談到虛擬現實，從創新談到未來科技發展的十二大趨勢，引發了各界的關注。無論是《失控》還是《必然》，其所闡釋的核心觀點都使企業中的管理者受到了深刻的啟發。
張瑞敏曾在海爾年終大會上引用了KK《失控》中的名言――“均衡即死亡”。過去，傳統時代的企業追求均衡，部門之間要平衡；而在互聯網時代，外部變化很快，內部如果均衡且靜止，只會被時代淘汰。要解決這個問題，需要打造一個動態的生態圈，時刻關注并應對最新趨勢，企業方可生生不息。
解讀
與人工智能并肩作戰
今年九月的一次演講中，凱文?凱利（KK）作出預言：“未來人類可以借用人工智能的力量擊敗機器人。我們將會和機器人并肩作戰，而不是相互斗爭。真正強有力的是人類和人工智能的結合而產生的更強大的力量?！痹?016年的諸多分享中，“人工智能”（AI）是KK提到最多的關鍵詞之一。
展望未來，我們可以大致看到“人工智能時代”的企業管理職能的變化：
?戰略管理：在快速變化的VUCA商業環境中，企業的戰略規劃周期大幅度縮短，可能從之前的3年一個周期，變成以1年、1個季度為周期，應變、適應與創造成為主旋律。人工智能的敏捷（agility）響應有助于戰略的快速調整，在不斷的適應中構筑和延續企業的競爭優勢。
?產品創新：一方面是產品生命周期大幅縮短；二是產品創新的全球化，利用全球人才和技術進行產品創新，例如海爾的產品創新；三是個性化產品設計與制造。
?市場營銷：基于網絡和大數據的個性化、精準營銷將成為主流，AI將發揮重要作用。
?人力資源：經理人員都需要精通互聯網和大數據的基本應用，以及創造性工作，就像今天大家普遍使用“微信公眾號”等社交媒體進行營銷、招聘、培訓等等，IT基本功和創意能力成為工作的基礎能力，靈活應變地適應外部和內部的變化。
?領導力：領導者一方面要善于把長遠目標和近期目標進行平衡，二是激勵和留住以自驅力為主的“創意員工”，以及外部的兼職“創意員工”。
?運營管理：外包和虛擬合作成為主流，強強聯合是生產運營的重要方式。
虛擬現實奇境漫游記
受到《連線》雜志的委托，KK從2015年底到2016年初，歷時五個月走訪了美國幾乎所有從事虛擬現實的企業，試戴了幾乎所有的虛擬現實設備，體驗了幾乎所有虛擬現實應用。在此體驗基礎上，他撰寫了2.5萬字的報告――《第九區：漫游虛擬現實奇境》。KK認為：“能夠提供共享虛擬體驗的系統將成為有史以來最大的企業。只有少數幾家公司能成為虛擬現實網絡的主宰者。在這些虛擬現實的贏家面前，今天的巨頭企業從任何尺度看都只能算得上一個孩童。”
虛擬現實是人機互動的一種體現，順應了“互動”這一趨勢。KK在一次演講中表示，就像現在所說的信息數據、知識是一種商品，未來虛擬現實的體驗也會成為一種有分享價值、可以買賣的商品，這也將帶來新的商業模式。同時，虛擬現實或許將重新定義“社交媒體”。社交媒體不再只是大家動態、上傳照片并分享的平臺。基于虛擬現實帶來的新平臺，地球上所有人由一個巨大的互聯網機器聯系在一起，共同合作去生產一些東西，這就是KK所認為的“真正的社交媒體”。
另外，沉浸在虛擬現實中的體驗感可以為人們做一個科學的試驗展示，人們通過觸覺去感知，調動全身來學習，這將極大地提升學習成效。
創新往往發生在行業之外
如果不去主動創新，將來你的企業將被創新顛覆。KK從各大企業發展歷程中發現一個共同的規律――行業的龍頭老大對小企業發展往往不以為然，因為覺得這不是值得他們去重視的創新。事實上，創新往往發生在行業之外，尤其是質量低、風險高、利潤率低、市場小，而且未經驗證的領域。
顛覆性技術剛剛誕生的時候，技術并不盡如人意，甚至沒有達到用戶的滿意線最低值。但當這個顛覆性技術達到了用戶滿意的質量水平時，就會有一個猛增的趨勢。這時候，老牌的成熟企業才開始看到這些顛覆性的技術，但已經太晚了。
面對這種威脅，KK認為企業應該選擇一條逆境式的途徑，選擇顛覆自身，從而達到更高峰，并找到更大的機遇。
第9篇：人工智能時代的機遇范文
關鍵詞：機械電子工程；人工智能；電子技術；機械工程；信息傳遞
作者簡介：王亮（1982-），男，漢族，內蒙古呼倫貝爾市人，助理工程師，學士，單位：呼倫貝爾市生產力促進中心，研究方向：電子工程
機械電子工程是結合了機械工程與電子技術的一類新興的工程，它能夠很好地結合兩者的優點，使機械變得更加智能，操作變得更加精確可靠。同時記過長時間的發展，機械電子工程正在向智能化和信息化的方向邁進，發展前景不可限量。
1人工智能概述
為了很好的了解機械電子的智能化發展，我們十分有必要對人工智能做出簡單的認識。人工智能的發展十分的緩慢，其起源于十七世紀初期，經過兩個多世紀的緩慢發展才完成了前期的積累過程，之后的發展就是建立在這段時間的積累上而快速前進的。最初的積累就是簡單的理論積累過程，主要體現在映射方面。在現代人工智能所需的邏輯理論方面并沒有很好地發展。但是在二十世紀中葉，人工智能被首次提出，出乎意料的是還對其有了比較清晰的規定，為其接下來的發展指出了一個大概的方向。以這個事件作為節點，人工智能在此之后得到了快速的發展，并且在生產實踐的工作中有了比較廣泛的應用，為我們日常的生活和社會的發展與進步提供了比較強大的支撐。在人工智能發展的同時，網絡技術也得到了快速的發展，其借助網絡這一平臺，不僅促進了其智能化的過程，而且還充分的交流了各種信息，與網絡的發展相輔相承，這樣的發展狀況一直持續到現在。
2機械電子工程概述
為了更好地了解機械電子工程，我們對機械工程的發展歷史進行了階段化的劃分，根據其發展的時間順序劃分為以下的三個階段：
（1）首先是其發展的初級階段。在這個階段當中，人工對機械電子的發展起著主導的作用。我們往往需要通過人工來完成機械電子工程的手工化作業。所以這也就直接導致了生產效率十分低下，也正是因為如此低效率的生產，使機械電子工程得到了發展；
（2）其次就是工業革命的階段。在這個發展階段中一個顯著的特點就是流水線生產方式的引入。流水線這種工作方式具有分工明確、單元的操作簡單的特點，它不在需要工人對所有的生產工序都了解，只需要對自己所在的環節熟練就行，這不僅節約了培訓的成本，而且還提高了生產效率，在很大的程度上解放了人類的雙手。但是其機械化和智能化程度也不夠高，難以滿足市場的大量的需求。所以我們還是必須著眼于機械電子的研究，實現流水線的少人生產；
（3）最后也就是離我們最近的一個時期。在這個發展階段當中，機械電子已經具備雛形，與以前的發展已經有了質的變化。在這個發展的過程當中，生產效率得到進一步的飛越。并且在流水線的生產方式中出現了更多的非人工元素，即機械。而隨著電氣化時代的到來，科學技術得到了進一步的飛越，機械工程的發展也達到了前所未及的新高度。在進入二十世紀九十年代和二十一世紀初，隨著信息化時代的到來，更多的人工智能被添加到了機械設備上，使機械設備的靈活性及適應性能夠完美的適應我們的生產生活的需求，機械電子工程也迎來了巨大的發展機遇。
3機械電子工程與人工智能的關系分析
在自動控制的理論學習當中，我們學習到的輸入和輸出的關系基本上都是成比例關系和現行相關的關系。但是在實際的生產實踐當中，機械設備與電子設備組成的系統往往都是呈現不穩定性和非線性的，我們很難用一個簡單的式子來表達出這種系統所具有的特性。在該工程的發展過程中，我們通過不斷的發現，總結了以下三種描述這類系統的方法：
（1）通過對機械設備完成操作的物理過程來總結其數學規律，并用數學表達方式進行表達；
（2）通過對運行經驗的積累來編寫一套行之有效的庫函數，在實踐中調用其中的某些組成元素，從而實現對生產的指導；
（3）通過不斷地積累經驗，使之從經驗層面上升到理論水平，從而為接下來的生產實踐提供指導。具體的來說，可以通過數學方式對所總結的經驗進行升華。這種方法能夠很好的模擬出輸入與輸出之間的關系，而且論證的過程也十分的可靠。但是其也存在很大的不足，在一些十分復雜的系統當中，我們很難用數學的方法進行表達，有些及時表達出來了也不能進行有效的求解。所以這就要求我們另辟蹊徑，尋找一種能夠處理這種問題的表達方法，使生產實踐過程中的問題得到比較好的解決。
在解決數學知識所不能解決的問題上，現在比較可靠的兩種解決方法為神經網絡系統與模糊邏輯系統。這兩種解決問題的方法為人工智能，能夠較好的彌補數學所不能涵蓋的范圍。具體的來說，模糊邏輯是對人類思維方式的一種模擬，其能夠比較好的解決對復雜的信息進行有效的處理；而神經網絡則是模擬人類的神經結構，通過模擬來實現對數據的傳輸，其對數據的傳輸精度能夠很好地與前者相結合，使復雜系統得到比較完善和全面的表達。以上所述的兩種表達方法能夠在很大的程度上解決復雜系統的輸入與輸出之間的關系，但是其解決問題的難度還是有一個比較明確的限制。而新興的模糊神經系統就能夠在此基礎上很好的解決該類問題，不失為一種先進性與實用性兼備的新方法.
4結語
科學的發展過程就是各類學科綜合應用的過程，希望通過不懈的努力，最終實現機械電子工程的智能化，為我們的生產生活提供極大的便利。
參考文獻：
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