智能与工业范文精选
智能与工业范文第1篇
人工智能（AI）是智能时代的主要代表技术之一。该技术旨在根据数据和分析赋予计算机做出类似人类思维方式与判断的能力，机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等均属于人工智能研究领域。人工智能作为一门学科已经诞生了60年，在机器学习、人机协同等方面不断产生新的突破。人工智能将成为驱动行业智能化、支撑数字经济发展的新引擎。
人工智能首次写入中国今年的《政府工作报告》，使人工智能再次成为舆论关注的焦点。各地政府也开始密集出台人工智能产业配套扶持资金政策，努力解决企业发展的实际问题。目前已经有超过30个城市将机器人产业作为当地的重点发展对象，各地政府建成和在建的机器人产业园达40家。其中，又以北京、上海、沈阳在政策扶持、资金投入等方面表现最为突出。
赛迪数据显示，2016年中国人工智能市场规模达到239亿元，预计2018年将达到381亿元，复合增长率为26.3%。百度、阿里、腾讯、华为等一批大企业已经纷纷布局人工智能，但人工智能目前离中小企业还比较远。这是因为从事人工智能所需的服务器一台就需要30万元，企业要做这一领域至少需要几千万元的投入。投入成本巨大导致目前只有巨头企业和新兴创业公司在做，中小企业参与的很少。
人工智能的应用前景广阔
无人驾驶技术已经在我们的道路上测试多年，相信终有投入商用的一天。一旦发生这种情况，它们将取代出租车司机，以及目前优步（Uber）和来福车（Lyft）这类网约车公司的签约司机。毕竟，如果雇主可以取消付给驾驶员的费用，它们可以更便宜地提供服务，同时保有更多的净利润。未来，自动驾驶车辆也将取代货运司机。
这不是人工智能和自动化可能改变就业市场的唯一领域。我们已经看到，大型连锁超市安装了自动结账机，连快餐店也紧跟这一趋势。麦当劳目前在各地都有自助售餐亭，客户能够通过它们下单并获取食物，而不需要任何人际互动。
早在2012年，美国一家机器人创业公司“动力机器”（Momentum Machines）就开发了一款完全自动的机器模型，它可以自动接单、烘焙、涂抹调味汁、组装汉堡，然后装好包装，交给客户。这台机器被证明能在一小时内备好400个汉堡，该公司已经在旧金山湾区购买了一栋建筑，打算尽快让一家完全自动化的餐厅投入运营。当然，餐厅仍需要几个人来确保机器平稳运行及执行其他琐碎任务。显然，如果这家新型机器人汉堡店能够证明自己有利可图，可以预见，未来大型连锁店会纷纷效仿。
像大多数技术变革一样，机器学习和人工智能的蓬勃发展令人兴奋，同时它也令人害怕。一方面，从管理我们的日历到做出医学诊断，它改善了我们生活的方方面面；另一方面，计算机算法日趋复杂，机器从事某些工作的能力也越来越强。
随着人工智能和机器人技术的进步，很多人心中的疑问是，如果机器可以载客、接单以及做汉堡，目前从事这些工作的数百万雇员要到哪里去就业呢？然而，这都不是什么新鲜事。在线新媒体减少了对印刷机的需求，印刷机消除了对抄写员的需求。自动售货机很久以前就接手了小商小贩的工作。不要忘记，电梯操作员在过去司空见惯。但现在，我们并没有听到多少对抄写员或电梯操作员丢掉工作的抱怨。我们并不介意这些工作的消失，因为他们的工作可以借助其他方式更快捷、更经济地完成。
人工智能会导致大规模失业吗
从历史上看，自动化和技术进步已经导致很多旧行业被新行业所取代，不过从就业的角度来看，以往主要是许多原来从事农业和制造业的就业机会被转移到了服务业。但专家们认为这一次的改变将与以往不同，因为即使像司机之类的服务岗位也有可能会被机器人取代，更有甚者，哪怕是律师、医生之类的专业工作也会受到前所未有的冲击。
由于高度自动化而引起的失业，其实并不是一个经济问题。这可以被视为一件好事，因为只需要少量高技能创新工作者每周上班3天，就可以确保在其余人口不工作的情况下，依然维持原先社会在商品和服务方面的供给水平。这种失业更大程度上还是社会问题，因为大多数人会感到自己似乎是多余的；同时也是一个政治问题，因为大多数居民将不再是纳税人。
我们应该把这种问题称为“休闲过剩”，而不是失业。但即使这种情况出现的可能性也不大，因为在短期内，服务行业将会产生很多工作机会。从长远来看，即使大部分的日常工作可以被人工智能取代，未来仍会有许多与创新有关的工作机会属于人类。
首先，当前机器人技术水平还远远达不到完全代替人类从事服务行业的程度。电脑可以在棋类项目上击败人类，但机械手仍远远不及人类的双手灵巧。笔者估计，机器人要胜任简单的房屋清洁工作或航空乘务员的工作，至少还需要30年时间；甚至因为涉及到法律问题的缘故，无人驾驶汽车的普及至少也需要10年时间。所以在不远的将来，服务业的工作机会将继续快速增长，足以抵消制造业就业机会的减少。
其次，即使电脑能够帮助专业人员（例如记者、股票分析师，甚至律师和医生）做一些分析工作，但电脑主要还是让专业人员变得更有效率，而不是直接取代专业人员。很难想象，一个机器人律师能够出庭为被告进行慷慨激昂的辩护，我们仍然需要一位有血有肉有感情的律师，在法庭上针对人类组成的陪审团进行道德和价值观上的说服。在此过程中，人工智能所能做的只是帮助完成案例分析。
最后，与创新有关的工作一直主要由人类完成。一方面，如果允许人工智能进行创新，就可能带来人类无法掌控的危险后果。另一方面，创新往往涉及审美或口味的判断。例如，如果任务是评估一段音乐、一部电影或者一道新菜，人类可能永远都要比机器人更了解自己的需求。
人工智能是否会阻碍创新的脚步
从更长远来看，越来越多的工作岗位将与创新有关。有人说，创新只需要少数天才就能实现，所以不需要太多人从事创新，但这种观点显然与历史趋势相悖。人类在创新方面正在投入越来越多的资本和人力资源，而且人口越是密集的城市和地区，创新力就越旺盛，这种趋势并没有放缓的迹象。
创新不光是解决各种具体问题，更是对于未知事物的探索。人类对更多食物和住房的需求很容易饱和，但人类总是有兴趣探索新的器具、新的游戏和神秘的太空。如果人类不再有探索的欲望，那么人类文明将开始衰落。这个问题要比“休闲过剩”严重得多。
自车轮及其他省力的装置发明以来，人类不知道省了多少事。在这种情况下，似乎应当见到这样的抱怨：当没人拥有工作时，东西再便宜也负担不起。然而，更符合实际的情况是：每当物价下降时，仅需更少的工作和时间就能维持家计。情况在20世纪变得十分明显，工人每周的工作天数缩短，工作时间也开始减少。但与此同时，生活水平发生飞跃。今日人工智能和自动化同样也降低了生活成本，令工作更有效率。
我们必须对事实进行通盘考虑：创新会让过时的工作消失，但同时也提高了效率，降低了商品和服务的价格。以自动驾驶汽车为例，不少司机因此面临暂时的失业，这固然不幸，但运输价格的下降，将是其他许多人的福音。这尤其有益于把大部分收入花在拥有、保障和维修车辆的不少低收入家庭。对许多偶尔需要汽车的家庭来说，也特别有益。自动化运输的充裕发展，可以极大降低家庭预算的风险。更多家庭可能意识到，比起自动化运输的廉价选择，养车更不划算。然后，他们会发现，省下来的钱可以花在别的方面，或有更多钱可供储蓄。
因此，尽管技术创新可能让某些人的工作退出舞台，但其他人会有许多实实在在看得见的好处。如果有足够多的商品和服务价格下降，就算不高的薪酬，也足以许多人舒适地生活在较低的名义工资下。这就是通常所说的“实际收入”增长，其实是一件大好事。
智能与工业范文第2篇
工厂通过“资讯物理系统（CPS）”来建立一个完整的网路系统，这当中包括了相互连结的智能机械、仓储系统、及高效的产品设备等，这些设备可以独立自主的运作，或者互相交换讯息、互相控制，并且以嵌入式系统来监测生产环境。当指令经过CPS系统时，纵向需要经过工厂和公司的商业流程，横向则连接了可以实时管理的衍生价值体系，这两方面共同构建了嵌入式制造的系统网络。从生产机台的运动控制到整体工厂运作无不讲究智能，未来的工厂工人，将不再只是单调的操作机器，而是将自己的经验储存到系统中，更有智能地与生产机器沟通互动。“智能制造”就是“工业4.0”的一个缩影。
此外，“工业4.0”还将解决当今世界遇到的一些挑战，比如资源效率、城镇化和人才结构调整等。工业4.0能够持续带来覆盖整个价值网络的资源生产率和效率的增益。同时能够将人口结构变动和社会因素考虑在内，并设定合适的方式来组织生产。智能辅助系统可以把工人从单调、程式化的工作中解放出来，使其能够将精力集中在创新和增值业务上。在关于熟练工短缺的问题上，工业4.0允许高龄的工人延长他们的工作生涯，使他们能够长时间地保持生产力。灵活的工作组织形式使得工人们能够更好地整合他们自己的工作，私人生活和持续的职业生涯发展将变得更有效率，可以说，工业4.0为工作和生活找到了一个更好的平衡点。
德国抢先推进“工业4.0”项目
为了在新工业革命中占领先机，德国联盟教研部与联邦经济技术部正联手推动《高技术战略2020》确定的十大未来项目之一——“工业4.0”项目，支持工业技术领域新一代关键技术的研发与创新。项目由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手资助，联盟政府投入达2亿欧元。在《高技术战略2020》的计划行动中，德国联盟政府为未来项目“工业4.0”设立了雄心勃勃的目标：德国要成为现今工业生产技术（即网络物理融合式生产系统）的供应国和主导市场。
“工业4.0”项目的主要内容
“工业4.0”项目的概念描述了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变，目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中，传统的行业界限将消失，并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变，产业链分工将被重组。
“工业4.0”项目将从两个方向展开，一是“智能工厂”，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；二是“智能生产”，主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与，力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者，同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者。
“工业4.0”项目的重点应用技术
随着工业4.0时代的到来，许多沿用多年、占据主导地位的工业自动化技术，正面临被淘汰、被更新换代的命运，而一批以前认为是高端的工业自动化技术，也随着新时代的到来，快速的走入到了实际的应用中去，成为新时代的宠儿：一是以工业PC为基础的低成本工控自动化将成为主流；二是PLC进入第六代——微型化、网络化、PC化和开放性；三是DCS系统走向测控管一体化设计；四是控制系统向现场总线（FCS）方向发展；五是仪器仪表向数字化、智能化、网络化、微型化发展；六是数控技术向智能化、开放性、网络化、信息化发展；七是工业控制网络向有限和无限相结合的方向；八是工业控制软件向标准化、网络化、智能化和开放性方向发展。
此外，为了实现工业制造到工业4.0的转变，德国还要实现一项双重策略。不仅应该一如既往地把“信息和通讯科技”和“自身的传统高科技策略”进行整合，以努力成为智能制造科技的主要供应商，寻求稳固自身在全球市场的领导地位。同时，还应创造并服务于CPS科技和产品。为了达成这个双重要求，以下几个工业4.0的特征应该被执行：一是横向集成需要通过价值网络；二是端到端的工程立体集成横跨整个价值链；三是垂直集成和网络化的制造系统。通向工业4.0之路要求德国在研发上投入巨大的精力，为了实现双重策略，所进行的研究首先必须实现“制造系统的水平和垂直集成”和“工程上端到端的集成”。此外，出于对工业4.0系统的要求和CPS科技持续发展的目的，在工作场所中新的社会基础设施应该得到更多关注。
各界积极响应“工业4.0”项目
德国电子电气工业协会（ZVEI）预测，工业4.0将使工业生产效率提高30%，德国人工智能研究中心执行长Wahlster也表示，工业4.0将会在一些高劳动成本的地区非常具有竞争力。有鉴于此，德国机械设备制造业联合会（VDMA）及德国信息技术、通讯、新媒体协会（BITKOM）也已加入，德国三大工业协会决定共同建立一个名为“第四次工业革命平台”办事处，并于2013年4月在法兰克福正式启动。三大协会共同建立办事处的主要目标在于，推动工业的发展、提高工业生产标准、开发新的商业模式和运营模式并付诸实践。
德国企业界做出了积极地响应。比如，西门子展示自身推进工业4.0的具体行动，其凭借全集成自动化（TIA）和“数字化企业平台”，长久以来占据着信息技术集成领域的领导地位。在2013汉诺威工业博览会上，西门子展示了融合规划、工程和生产工艺以及相关机电系统的全面解决方案。西门子展台将突出展示西门子的最新技术成就，这包括以全集成自动化TIA v12版本、新一代控制器Sifmatic S7-1500、针对电气传动应用的“全集成驱动系统”（IDS）概念，以及以信息技术为基础的服务，例如，状态监控。另外，西门子公司还将与德国弗劳思霍夫研究院以及大众汽车公司联合展示，通过利用产品生命周期管理软件（PLM）进行虚拟生产规划，可降低生产线上机器人的能耗高达50%。另外，西门子指出当前约7500名软件工程师是其在ICT驱动制造业自动化创新上的最大资本。
智能制造业工程领域的全球化竞争变得愈加激烈，德国并不是唯一一个在制造业部署物联网和行业服务的国家。远在大洋彼岸的美国在2011年6月正式启动包括工业机器人在内的“先进制造伙伴计划”，2012年2月又出台“先进制造业国家战略计划”，提出通过加强研究和试验（R&E）税收减免、扩大和优化政府投资、建设“智能”制造技术平台以加快智能制造的技术创新。日本亦提出通过加快发展协同式机器人、无人化工厂提升制造业的国际竞争力。
“工业4.0”两大主题
智能工厂：智能工业发展新方向
“智能工厂”的概念最早是奇思2009年在美国提出，其核心是工业化-和信息化的高度融合。智能工厂是在数字化工厂的基础上，利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务；未来，将通过大数据与分析平台，将云计算中由大型工业机器产生的数据转化为实时信息（云端智能工厂），并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体，构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。目前智能工厂概念仍众说纷纭，其基本特征主要有制程管控可视化、系统监管全方位及制造绿色化三个层面。
一是制程管控可视化。由于智能工厂高度的整合性，在产品制程上，包括原料管控及流程，均可直接实时展示于控制者眼前，此外，系统机具的现况亦可实时掌握，减少因系统故障造成偏差。而制程中的相关数据均可保留在数据库中，让管理者得以有完整信息进行后续规划，也可以依生产线系统的现况规划机具的维护；可根据信息的整合建立产品制造的智能组合。
二是系统监管全方位。通过物联网概念、以传感器做链接使制造设备具有感知能力，系统可进行识别、分析、推理、决策、以及控制功能；这类制造装备，可以说是先进制造技术、信息技术和智能技术的深度结合。当然此类系统，绝对不仅只是在KS内安装一个软件系统而已，主要是透过系统平台累积知识的能力，来建立设备信息及反馈的数据库。从订单开始，到产品制造完成、入库的生产制程信息，都可以在数据厍中一目了然，在遇到制程异常的状况，控制者亦可更为迅速反应，以促进更有效的工厂运转与生产。
三是在制造绿色化方面，除了在制造上利用环保材料、留意污染等问题，并与上下游厂商间，从资源、材料、设计、制造、废弃物回收到再利用处理，以形成绿色产品生命周期管理的循环，更可透过绿色ICT的附加值应用，延伸至绿色供应链的协同管理、绿色制程管理与智慧环境监控等，协助上下游厂商与客户之间共同创造符合环保的绿色产品。
智能工厂的建设主要基于以下三大基础技术。
一是无线感测器。无线感测器将是实现智能工厂的重要利器。智慧感测是基本构成要素。仪器仪表的智慧化，主要是以微处理器和人工智能技术的发展与应用为主，包括运用神经网路、遗传演算法、进化计算、混沌控制等智慧技术，使仪器仪表实现高速、高效、多功能、高机动灵活等性能，如专家控制系统（expert control system；ECS）、模块逻辑控制器（FLC—Fuzzy Logic controller）等都成为智能工厂相关技术的关注焦点。
二是控制系统网路化（云端智能工厂）。随着智能工厂制造流程连接的嵌入式设备越来越多，通过云端架构部署控制系统，无疑已是当今最重要的趋势之一。在工业自动化领域，随着应用和服务向云端运算转移，资料和运算位置的主要模式都已经被改变了，由此也给嵌入式设备领域带来颠覆性变革。如随着嵌入式产品和许多工业自动化领域的典型IT元件，如制造执行系统；（MEs）以及生产计划系统（PPS）的智慧化，以及连线程度日渐提高，云端运算将可提供更完整的系统和服务。一旦完成连线，体系结构、控制方法以及人机协作方法等制造规则，都会因为控制系统网路化而产生变化。此外.由于影像、语音信号等大数据高速率传输对网路频宽的要求，对控制系统网路化，更构成严厉的挑战，而且网路上传递的资讯非常多样化，哪些资料应该先传（如设备故障讯息），哪些资料可以晚点传（如电子邮件），都要靠控制系统的智慧能力，进行适当的判断才能得以实现。
三是工业通信无线化。工业无线网络技术是物联网技术领域最活跃的主流发展方向，是影响未来制造业发展的革命性技术，其通过支持设备间的交互与物联，提供低成本、高可靠、高灵活的新一代泛在制造信息系统和环境。随着无线技术日益普及，各家供应商正在提供一系列软硬体技术，协助在产品中增加通信功能。这些技术支援的通信标准包括蓝牙、Wi-Fi、GPS、LTE以及WiMax。然而，由于工厂需求不像消费市场一样的标准化，必须因应生产需求，有更多弹性的选择，最热门的技术未必是最好的通信标准和客户需要的技术。
智能生产：制造业的未来
能生产（Intelligent Manufacturing.IM），也称智能制造，是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新，扩展到柔性化、智能化和高度集成化。与传统的制造相比，智能生产具有自组织和超柔性、自律能力、学习能力和自维护能力、人机一体化、虚拟实现等特征。
“智能制造”需要硬件，软件以及咨询系统的整合。那些具有“智慧制造”属性的生产线，不仅拥有着为数众多的控制器、传感器，而且通过有线或无线传感网架构进行串联，将数据传输给上层的制造执行管理系统MES，结合物联网的系统架构，从而让制造业提升到一个新的阶段。制造主要是服务于产品的生产，现在随着客户个性化需求越来越多，产品生产也逐渐呈现出少量多样等新特征，这就迫使制造厂商要提升生产线的速度与灵活性，对于市场前端的变化需要能够快速调整。例如当前一些汽车厂就可以让客户在线指定汽车的颜色，快速调整生产线，快速交付产品。智能制造就是要为使用者带来更多的便利。
近年来，由人工智能技术、机器人技术和数字化制造技术等相结合的智能制造技术，正引领新一轮的制造业变革。智能制造技术开始贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节，智能制造技术的产业化及广泛应用正催生智能制造业。概括起来，当今世界制造业智能化发展呈现两大趋势。
一是以3D打印为代表的“数字化”制造技术崭露头角。“数字化”制造以计算机设计方案为蓝本，以特制粉末或液态金属等先进材料为原料，以“3D打印机”为工具，通过在产品层级中添加材料直接把所需产品精确打印出来。这一技术有可能改变未来的产品的设计、销售和交付用户的方式，使大规模定制和简单的设计成为可能，使制造业实现随时、随地、按不同需要进行生产，并彻底改变自“福特时代”以来的传统制造业形态。3D打印技术开创了一个全新的偏平式、合作性的全球手工业市场，而不是传统意义上的层级式、自上而下的企业结构。一个由数百万人组成的分散式网络代替了从批发到零售商在内的所有中间人，并且消除了传统供应链中每一个阶段性的交易成本。这种“添加式生产”能够大幅降低耐用品的生产成本，从而使数以万计的小型生产商对传统上处于中心位置的大型生产者提出挑战。不过新的生产方式已经发生了重大改变，传统的生产制造业将面临一次长时间的“洗牌”。有预测指出，未来模具制造行业、机床行业、玩具行业、轻工产品行业或许都可能被淘汰出局，而取代他们的就是3D打印机。当然，这需要一个过程，主要是人们适应和接受新事物的过程与产业自身完善成长的过程。不过10年、20年是分水岭，一般新技术会变得非常成熟起来，并被广泛应用。
二是智能制造技术创新及应用贯穿制造业全过程。先进制造技术的加速融合使得制造业的设计、生产、管理、服务各个环节日趋智能化，智能制造正引领新一轮的制造业革命，主要体现在以下四个方面。
（1）建模与仿真使产品设计日趋智能化。建模与仿真广泛应用于产品设计、生产及供应链管理的整个产品生命周期。建模与防真通过减少测试和建模支出降低风险，通过简化设计部门和制造部门之间的切换来压缩新产品进入市场的时间。
（2）以工业机器人为代表的智能制造装备在生产过程中应用日趋广泛。近年来，工业机器人应用领域不断拓宽，种类更加繁多，功能越来越强，自动化和智能化水平显著提高。汽车、电子电器、工程机械等行业已大量使用工业机器人自动化生产线，工业机器人自动化生产线成套装备已成为自动化装备的主流及未来的发展方向。业内通常将工业机器人分为日系和欧系。日系的主要代表有安川、OTC、松下、FANUc、不二越、川崎等公司；欧系主要有德国KUKA、CLOOS，瑞典ABB，意大利COMAU，奥地利IGM公司等。工业机器人在制造业的应用范围越来越广泛，其标准化、模块化、网络化和智能化程度越来越高，功能也越发强大，正朝着成套技术和装备的方向发展。国际机器人联合会主席榊原伸表示，过去4～5年间，世界机器人行业得到了长足的发展，行业平均增长率为8%～9%。据联合会统计，近年来世界工业机器人行业的年总产值约250亿美元。
（3）全球供应链管理创新加速。通过使用企业资源规划软件和无线电频率识别技术（RFID）等信息技术，使得全球范围的供应链管理更具效率，缩短了满足客户订单的时间，提升了生产效率。
（4）智能服务业模式加速形成。先进制造企业通过嵌入式软件，无线连接和在线服务的启用整合成新的“智能”服务业模式，制造业与服务业两个部门之间的界限日益模糊，融合越来越深入。消费者正在要求获得产品“体验”，而非仅仅是一个产品，服务供应商如亚马逊公司已进入了制造业领域。
制造企业如何适应“工业4.0”时代
通向工业4.0的路将会是一段革命性的进展。现有的基础科技和经验将不得不为了适应制造工业中的特殊设备而进行改变和革新，而且对于新地域和新市场的创新解决方案将不得不重新探索。为此，企业需要对以下8个领域进一步改进。
标准化和参考架构
工业4.0将会涉及网络技术的设计并通过价值网络集成几家不同的公司。如果一揽子共同标准得以实现，这种合作伙伴关系将成为可能，而且需要一个参照架构来为这些标准提供描述并促进标准的实现。
复杂系统的管理
制造系统正在日益变得复杂，适当的计划、描述和说明模型可以为这些复杂系统提供管理基础。工程师们应该为了发展这些模型而进行更多的方法创新和工具应用。
一套综合的工业基础宽带设施
毋庸置疑，综合并高质量的通讯同络是工业4.0的关键要求。无论是在德国国内，还是在德国与其他合作国家之间，宽带网络基础设施也因此需要进一步的、大规律的拓展。
安全和安保
安全和安保是智能制造系统成功的关键。保障设备和产品自身不会引起使用者的危险，也不会对环境造成污染十分重要。同时，设备和产品中包含的信息特别需要被保护，以防止这些信息被滥用或者在未被授权的情况下使用。这将对安全和安保的架构和特殊识别码的集成调用产生更高的要求，同时相关的培训和职业生涯的持续发展规划也要得到加强。
工作的组织和设计
在智慧工厂里，雇员的角色将会发生引人注目的改变。越来越多的实时导向性控制将会让工作内容、工作流程和工作环境发生转变。针对组织工作的社会科技的实现将会给工人提供承担重大责任和加强个人发展的机会。当上述内容成为现实，进行合作的工作设计和职业生涯的学习途径对于启动参照模型课题将变尤为必要。
培训和持续性的职业发展
工业4.0将从根本上改变工人们的工作和职业诉求。实施适合的培训策略并用培养学习的方式组织工作也因此而变得非常必要，可以借此实现“活到老学到老”和基于工作地点的广泛的个人发展。为了达成这项目标，模型课题和“最好的实用网络”应该被进一步开发和提升，立体学习技术也应该投入研究。
规章制度
在工业4.0下建立新的制造流程和水平的商业网络架构时必须遵守法律，而已存在的立法也同样需要在必要时考虑创新对法律带来的影响。面临的挑战包括合作信息的保护、责任议题、管理私人信息和贸易限制等。这将不仅对立法，也对其他代表商务行为的活动提出了要求——制度将作为一个涵盖面广泛的适用工具而存在，其中的内容条款包括指导方针、标准合同和公司集体协议，或者如审计类型的自律行为。
智能与工业范文第3篇
北京、上海、沈阳领跑AI
中国人工智能市场细分结构中各类产品分布较为均衡，占据前二位的是服务机器人和智能工业机器人，2016年市场规模分别为70.5亿元和62亿元，占比为29.6%和26%。其中，服务机器人在减速器、伺服电机等领域的技术门槛低于工业机器人，通过结合语言处理和机器视觉等软件技术，能快速普及应用到民生各领域，市场规模也迅速增大。
■各地密集推出产业资金配套，北上沈三地领军发展。为了缩短我国在人工智能领域的基础研究积累、应用实践经验和科技创新投入与发达国家的差距，2016年5月，我国了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》，提出以重点领域智能产品创新为主的七大重点建设工程，对全国人工智能产业的发展提供全面系统的指引。
各地政府也开始密集出台人工智能产业配套扶持资金政策，努力解决企业发展的实际问题。目前已经有超过30个城市将机器人产业作为当地的重点发展对象，各地政府建成和在建的机器人产业园达40余家。
从各地产业政策上看，北京提出的人工智能产业扶持领域最为全面，覆盖了从脑科学到智能硬件制造的全产业链环节；上海作为国家机器人检测与评定中心总部，提出到2020年平均每年新增3000台以上机器人；沈阳作为国家机器人检测与评定分中心之一，拥有新松机器人等企业，政策上提出设立200亿机器人产业发展基金。在未来5年，北京、沈阳和上海将在人工智能产业实现领先发展。
■行业巨头跨界并购加速。从近几年AI领域的并购融资事件可以看出，国内外无论是传统互联网企业（如谷歌、IBM等），还是跨领域的行业巨头（如SPACEX、厦华电子、丰田等）都在积极进行人工智能的布局。并购领域主要集中在自然语言处理和深度学习。并购策略上一方面通过收购提升语言处理产品的体验性能，强化公司产品的市场占有率；另一方面，提前储备深度学习的技术人才，为新产品的研发提供支撑。
未来三年AI市场将迎来新兴机遇点
中国《机器人产业发展规划（2016-2020）》的出台、中国“十三五规划”的脑科学与类脑研究重大工程项目，将极大提升中国人工智能市场的供给质量。同时，以百度为代表的互联网企业已经充分认识到人工智能的未来前景，纷纷开展大规模的投入和布局，也将充分刺激中国人工智能市场的活跃度。2016年中国人工智能市场规模达到239亿元，预计2018年将达到381亿元，复合增长率为26.3%。
■智慧城市的建设将为AI市场创造巨大空间。智慧城市的发展将在安防、交通监控、医疗、智能社区等多个领域全面刺激人工智能产业发展，尤其是以机器视觉为主的各类感知处理设备。中国“智慧城市”建设火热开展，截至2015年年底，我国智慧城市建设数量已经达到了386个。智慧城市的建设以及产品应用的推广，都要以机器学习为依托，可以说人工智能是“智慧”的源泉。未来，各行业的应用需求以及消费者升级发展的需要将有效激活人工智能产品的活跃度，促进人工智能技术和产业发展。
■边缘计算的爆发将快速提升AI产品渗透度。所谓边缘计算，是指设备能在本地化实现初级的人工智能功能，例如智能摄像头识别，服务机器人语音对话芯片等。目前，智能硬件对运算实时性和低延时性的需求越发严格，而依靠传统的云计算平台上的深度学习功能，很难满足大量爆发的产品需求。因此，针对边缘计算的设计开发正在成为各大厂商的新焦点。在过去的人工智能发展中，GPU的高速计算性能为其奠定了天然优势，而随着新一轮边缘计算的需求爆发，基于FPGA、ASIC等体系的设计模式也在逐渐成熟。未来将形成边缘计算和云计算p轨并行的人工智能计算范式。
■新兴AI机遇点逐渐凸显。目前人工智能产业链的数据支撑环节，依然存在数据流通法律法规缺失，高价值数据难以得到有效利用的问题；在感知环节，仿人体五感的各类传感器都有成熟产品，但是缺乏高集成度、统一感知协调的中控系统，对于各个传感器获得多源数据无法进行一体化的采集、处理加工和分析。
未来的新兴AI点也逐渐凸显，主要发生在软件集成环节和类脑芯片环节。一方面软件集成作为人工智能的核心，算法的发展将决定着计算性能的提升。另一方面，针对人工智能算法设计类脑化的芯片将成为重要突破点，不论是NVIDIA的Tesla P100，IBM的TrueNorth、谷歌的TPU，还是中科院的寒武纪，都试图打破冯・诺依曼架构，依托人脑模式构建出更快更适用的新体系，而这将为人工智能未来的良性发展奠定坚实基础。
■机器视觉、深度学习等环节将成为投资热点。图像识别的技术成熟度低于自然语言处理，为新兴企业从软件技术为突破带来了机遇。在软件图像识别领域，尤其以Face++和格灵深瞳两家为代表，通过招揽优秀研发人员在短时间内迅速脱颖而出。而中国人工智能市场中自然语言处理属于技术成熟而且高度竞争状态，科大讯飞占据了国内语音识别领域70%以上的市场，并且多年的技术积累已经在语义分析等领域具备了一定技术壁垒。同时，百度、阿里、腾讯依托技术优势都对语音市场虎视眈眈，因此，语音识别领域已经较难切入。
同时，前瞻性地对最具价值且临近爆发期的技术点进行投资是回报率最高的，深度学习作为2006年重新提出的神经网络算法，已经为人工智能产业刮起了强劲飓风，AlphaGo的成功最核心的价值就归功于它。深度学习正处在面临爆发的临界点，各大公司纷纷在跑马圈地，距离未来预期全面部署7年时间。国内而言，互联网厂商纷纷推出深度学习云平台（阿里DTPAI、百度大脑）、硬件厂商则忙着推出深度学习一体机（中科曙光联手英伟达推出XSystem、华硕携吉浦迅推深度学习一体机ZenSystem），一场本地化和云端化的争夺正在上演。虽然背负着不同的利益，但就未来而言，云计算和开源化仍将成为主流，也是更能推动技术进步的模式。因此，基于云平台的深度学习的投资价值不言而喻。
智能与工业范文第4篇
【关键词】仪表自动化；智能管理；校验分析；工业制造
1.引言
在实践的工业生产之中，变速器、传感装置、调节控制装置、逻辑开关以及执行器等等自动化仪表，都是非常重要的应用设备，通过对上述设备的合理使用，可以明确整个生产流程当中的过程参数，并且通过对仪表和设备的管理，可以实现工业生产的自动化智能控制。在工作当中应当加强仪表自动化管理，以智能化控制和自动的校验，来促进整个工业生产水准的提高。
2.仪表自动化检定的现状和作用综述
要想实现安全并且可靠的工业技术生产，就需要借助仪表自动化的应用，诸如传感装置、执行装置和调节器等等。当前为了更好的适应高水准的工业技术生产和设计的需求，还应当增强自动化仪表的操作技术。从计量的方面来进行分析，针对仪表的校对工作是我国相关法规当中的重点环节，在实践的工作之中应当保证测量数据的精准性、可靠性和一致性，对于任何仪表设备，不仅需要确保检验结果的可靠性，还需要从仪表的安装、采购、使用以及鉴定等工作进行严格的规划和管理，加强仪表使用操作的登记。
上述工作不仅是一项系统化的工作，同时也较为复杂和繁琐。在实践之中应当针对仪表自动化提出更高的管理要求，但是就目前的状况来分析，我国普遍的存在有自动化仪表检验技术落后以及管理不当等现状，大部分的管理和检验工作都处于重复、分散、落后且缺乏系统性的规划等状态之下。同时针对仪表的记录和维护还停留在手动处理的阶段，自动化水准较低，所以在今后的工作当中还需要全面增强仪表自动化的智能水准，以现代化的管理技术和管理模式。来增强仪表操作和维护的水准，促进管理效益的不断增长。
3.仪表自动化的校验及智能化技术方案
根据上文针对我国当前仪表自动化的智能化检测技术方案的作用性和基本的价值进行细致的研究，可以明确工作的重点和难点。下文将针对仪表自动化的校验和基本的智能方案进行综合性的探讨，旨在全面促进检测技术的提高，促进技术的不断完善与改进。
3.1 仪表自动化系统的技术方案
要想实现仪表自动化的智能化管理和检验，就应当加强各项数据和参数检测的控制水准，采用智能化的控制管理手段，对相关数据进行统一性的处理和分析。其次，还应当确保仿真信号的输出可以达到自动化的控制标准，全面实现测量信号数据与输出的统一性，加强计算机的控制和管理，运用先进的技术，诸如传感技术、电子计算机技术以及微电子技术等等，与传统的通讯技术和操作技术相互融合，以确保数据处理的高效性与可靠性，并且实现数据的高精度测量分析。
最后，整个计量和检验分析的流程应当通过计算机的监督和管理来进行，通过计算机技术的使用，实现数据的自动录入和分析，并且实现数据的自动存储，最终确保所得的数据结果可以与自动查询相互对应，增强系统操作和管理的智能化程度。为了全面的解决上述技术方面的难题，在实践的工作当中还需要加强传感装置、机械设备、微电子设备等的开发与研究，通过将计算机技术和通讯技术相互结合，来实现工作上的突破与改进。首先应当解决仪表自动化之中的智能化、数字化、标准化、网络化以及模块化的难题，并且针对仪表自动化的相关技术和检测的手段进行全面革新，为提升新时期的工作效率奠定坚实的基础。
3.2 仪表自动化系统组成及特征分析
在仪表自动化检验和智能化管理之中，应当加强现场的自动化检测控制，并且采用自动和手动相互结合的控制方式，全面实现各项管理功能。相关系统应当由压力信号检测控制单元、压力数值自动检测单元、多功能高精准度检测单元、可编程电压检测输出单元、热电仿真数据信号检测单元以及可编程标准电流信号检测单元等共同的组成，在现场的使用和操作控制之中应当力求将模块化的单元和智能化单元进行重新的组合，并且使用总线与标准接口和计算机相连，形成局域网络，充分并且全面的运用各种智能单元以及功能丰富的硬件资源，组合而成全新的管理系统。上述的管理系统不仅很好的保持了各个单元的独立功能，同时还可以实现高精准度的校验、自动测量和仪表的管理，不仅可以实现仿真数据信号的输出，同时还可以采集数据信号自动测量数据，加强数据的传输可靠性和存储的安全性，运用计算机技术来对传统的文件存储和管理进行改进，自动的生成检验报告。另外，通过仪表自动化校验和管理技术的应用，还可以将现场所采集到的数据实时的录入至数据库系统当中，所以，相关系统的建立对于实践的工业设计与制造有着关键性的作用。
3.3 仪表自动化的技术指标
同时还需要确定出自动校验的指标和基本的功能，针对工业设计与制造当中的相关重要参数，诸如温度、频率、流量、温度、压力、传感器、变速器、逻辑控制器等等，来实现自动的或者是半自动的检验控制。对于大型的工业生产与制造企业来讲，应当结合其行业的特征和工作上的需求，对仪表自动化的自动校验和智能化管理方式进行合理的改进，并且通过对模式的创新与探索改良，来实现新的管理局面。最后是现场的校验和智能管理，在现场的校验当中技术人员应当根据信息和数据，来确定得出校正的时间和现场的统计表格，同时结合实际的需求确定得出统计数据，按照规定的要求来完成各项检测工作，确保工业生产的可靠性和检测工作的精准性。
4.结束语
综上所述，根据对现代化工业生产之中仪表自动化的校验和智能化管理控制进行综合性的分析和研究，从实际的角度出发论述了相关检验工作当中的重点和要点环节，同时针对检测工作当中存在的难点和应当加强完善的内容进行细致的分析，旨在不断的为我国工业生产和相关技术的完善奠定坚实的基础。
参考文献
智能与工业范文第5篇
【关键词】工业仪表装置职能化网络化研究
中图分类号：P634.3+6文献标识码： A
一、工业仪表的智能化与网络化
“智能化”是未来自动化技术发展的主要方向之一，主要包括两方面的含义：首先需要人工智能的理论做支撑，包括在此基础上发展起来的技术、方法；其次，产品具有智能的功能和特性，例如，能够自我学习、自我纠错等。总之，智能化指凭借计算机的相关功能，代替一些诸如联想、学习、推理等人脑的功能，以此达到提高工业生产效率的目的。
“网络化”和智能化关系较为紧密，是未来工业发展的主要趋势。在计算机和网络技术影响下，人们对网络化的认识越来越清晰，并且很多企业已基本实现了网络化生产，显著提高了生产效率，即通过网络技术能够对不同生产车间的仪表进行远程监控，进而保证工业设备正常、稳步的运转。
二、工业仪表与执行器
工业仪表和执行器是实现工业智能化生产的基础，如果其性能较差就会影响仪表读数的精确度，从而导致工作人员不能准确了解相关信息，失去对整个工业生产过程的有效控制，实现智能化生产就会变得遥不可及。因此，工业仪表和执行器在工业生产发挥的作用受到了人们的高度关注，经过多年的研究取得了一系列成果，下面对其进行详细的探讨。
1.分布式光纤温度传感网络
分布式光纤温度传感网络能够对工业生产进行在线、实时的温度检测，是一种新型的检测技术和方法。在该网络中光纤扮演了双重角色，一方面负责数据信息的传输，另一方面还是传感媒体。该网络利用光纤背向喇曼散射强度的大小，通过光电检测器和波分复用器采集生产车间有关温度的信息，然后经过一定的去噪处理将温度信息提取并显示在相关设备上。
2.固态传感器和智能变送器
固态传感器和智能变送器发展以及其相关产品在工业生产中的应用得益于微电子技术领域取得的研究成果，为工业仪表的研究和应用奠定了坚实的技术基础。固态传感器和与传统的传感器相比优势较为明显，主要表现在其智能化程度越来越高、测量的数据的精确度得到了很大的提升，而且有向微型化发展的趋势，这些改变预示着传感器和变送器将迎来一个崭新的发展时期。
3.一体化差压流量计
一体化差压流量计融合了智能差压、流量显示以及智能差压变送器技术，尤其对节流定值的进行了阐述，揭开了差压流量计发展的新篇章。
一体化差压流量计具有很多优点，首先，其将喷嘴作为节流器件不但具有较小的压损，而且具有较强的耐腐蚀性。并且损坏后更换非常方便，能够进行大批量的生产；其次，该流量计将差压变送器与节流装置融合在一起，减少了安装过程中附加误差的出现，不但提高了安装效率和安装的精准度，而且减少了引压管线的使用量，进一步提升了其动态特性；再次，流量计中安装了大量程显示装置和差压变送器，因此能够根据实际情况扩展节流装置的历程范围；最后，一体化差压流量计能够实时计算流束膨胀系数和流量系数，通过查阅表中的数据，减少不确定的判断，因此幅度提高测量数据的准确度和精度。
4.内藏式双文丘里管流量测量装置
大管径、流速较低气体流量的精确测量一直是人们关注和研究的重点，我国科研人员以大型计算机技术为支撑，结合风洞试验终于研制出了整体式管道流量测量装置-内藏式双文丘里管。
内藏式双文丘里管主要有核心一次传感元件和位于外部整流装置两部分组成，其中在后者的作用下使核心一次传感元件形成大差压，而且还决定着系统的差压值和差压值的量级。研究表明，气体在该装置的流速的稳定与否会给测量的数据造成影响，不过内藏式双文丘里管则将喉管设计成平直结构，保持了装置内部流速的稳定性，在此基础上从管喉位置将内藏式双文丘里管的负压测点引出，并在统一截面上的取压方式设置为多点取压，从而将压差信号经由管道传输给差压变送器。
5.通用智能流量演算器
通用智能流量演算器最先被上海宝科自动化仪表研究所研制而成，该演算器以微处理器为基本组件，功能强大，配合各种流量变送器可将测量精度提升为0.2级。
为了提高流量测量的精确度，对流量测量问题出现误差的原因进行了认真的探讨和分析，并将修正技术融入其中设计成多种专用软件。对仪表性能进行改善主要集中在差压孔板测量以及减少测量漩涡流量中涉及的气体压缩系数、流束膨胀系数等参数的影响，同时对脉动流量和测量过程中静压变化器零位的影响，进行了深入的探讨，并采使用了一些方法对其进行补偿，从而使测量的精度得到了进一步的提升。最终使仪表不但能够对蒸汽、液体、气体等通过联机进行准确的计算，而且还能满足贸易的要求进行结算。
6.新型超声流量计
超声流量计是一种能能够准确测量非导电液体，且不存在机械阻碍的流量测量仪表，在当今信号处理和超声传感技术发展影响下，使期测量数据更加精准，目前已出现了插入式超声流量计、不满管超声流量计等多款产品。
从上个世纪九十年代以来，气体超声流量计广泛应用于天然气等工业领域，并取得了一系列的突破性进展。据了解由于多声道气体超声流量计具备测量精度高、维修费用低等优点，被工业生产企业当做气体测量重要的用具，已得到多个国家的批准将其认定为法定的计量器具，而且西方一些国家的天然气控制、调和、气体分配等诸多方面均使用气体超声流量计。除此之外，气体超声流量计还具备受测量介质影响小，不需标定流量等优点，而且未来发展越来越注重实用化。
使用超声流量计有效解决了炼油厂等企业对特殊介质流量测量时存在的问题，例如实现了对高温状态下的渣油进行测量等，由此可见超声流量计不管是现在还是未来都有较为广阔的市场。
三、总结
以知识经济为主要特征的信息时代已经到来，在工业生产中一些工业仪表和装置逐渐实现了智能化网络化，不但提高了工业生产效率，而且使人们对工业生产流程的控制更加精准，减少了大量人力资源的投入，一定程度上降低了劳动成本，为企业实现最大的经济效益创造了良好的条件。本文正是基于工业仪表和装置智能化网络飞速发展的前提下，对其进行探讨从而为促进我国的工业发展贡献力量。
参考文献：
[1] 王兆勇. 工业仪表故障分析处理[J]. 中国高新技术企业. 2010(10)
[2] 周春梅. 智能仪器[J]. 科技经济市场. 2006(02)
智能与工业范文第6篇
关键词：数据仓库工具；商业智能；数据仓库
中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)35-2233-02
To Assess the Tools of Database Warehouse and Business Intelligence
SHANG Xiang
(Tianjin University of Finance & Economics, Tianjin 300222, China)
Abstract: Due to the fierce competition from their peers, more and more enterprises begin to establish their own Database Warehouse System in the hope of analyzing and mining their historical data to find new customers or to figure out the new requests of the existing customers. Now that the process of establishing a Database Warehouse is rather complicated, it’s important for an enterprise to avoid being confused by so many choices of developing tools and projects. It should be aware of the characteristics of its own calling and the specification of its business in order to choose the right one accordingly. The thesis briefly introduces the leading 9 suppliers of Database Warehouse tools as well as assesses the strength and weakness of their products.
Key words: Database Warehouse tools; business intelligence; Database Warehouse
1 引言
自20世纪80年代W. H. Inmon创造了“数据仓库”这一概念以来，在经历了E时代的疯狂，见证了.com的历程，数据仓库早已不是一个纯粹的理论，而变成一个活生生的现实，如今它正以前所未有的生命力，在政府、公司、医院、学校里生根发芽，各种关于数据仓库的学术会议、文章、书籍也层出不穷。
不容质疑，让数据仓库从理念走向实践，从生涩走向成熟，几大技术厂商功不可没。当然，数据仓库也让这些厂商赢得了丰厚的利润，据IDC（国际数据公司，是全球著名的市场咨询和顾问机构） 的《2005全球软件供应商数据仓库工具市场份额》报告，2005年全球数据仓库市场仍保持着10%以上的增长率，市场规模达到96亿美元。甲古文（Oracle）公司以18亿美元的收入占据市场第一的位置，IBM和SAS紧跟其后，但值得注意的是微软（Microsoft）和Informatica的增长率超过了20%，发展势头强劲。图1所示是全球数据仓库市场份额分布情况。
2 厂商简介与产品比较
2.1 Oracle（甲古文）
创立于1977年，是第一个跨整个产品线（数据库、业务应用软件和应用软件开发与决策支持工具）开发和部署100%基于互联网的企业软件的公司，是世界领先的信息管理软件供应商和世界第二大独立软件公司，强大的资金实力使其能够收购一些技术先进的小公司为其数据仓库产品服务。
Oracle 10g是数据仓库的核心，除此之外还有Oracle数据仓库构建器、Oracle分区、Oracle数据挖掘和Oracle OLAP，客户可根据需要购买相应的模块，灵活性、功能性与安全性都很强，当然价格不菲。
2.2 IBM（国际商业机器）
IBM创立于1914 年，是全球最大的信息技术和业务解决方案公司。以世界一流的最新技术开发新产品，并以最快的生产速度进入市场，是IBM的产品发展战略。
与数据仓库相关的产品有DB2 Warehouse Manager（数据仓库管理器）、DB2 OLAP Server（联机处理服务器）、DB2 Intelligent Miner for Data（数据智能挖掘）、DB2 Intelligent Miner Modeling（模型智能挖掘）、DB2 Intelligent Miner Scoring（智能挖掘计分卡）和DB2 Intelligent Miner Visualization（智能挖掘可视化）。产品的覆盖面很广，集成能力较强，但没有完整的数据仓库方案，需要借助第三方工具，价格很高。
2.3 SAS（塞仕）
SAS创立于1976年，以“统计分析”和“数学建模”而在业界享有极高的声誉，其产品以统计分析见长。90年代加入到数据仓库竞争之中且表现出很大的优势，常与其他数据库产品配合使用，目前涉及的行业的有零售、制造和金融。
其数据仓库产品为SAS/Warehouse Administrator（数据仓库管理器），支持多维数据库和关系数据库及合并。
2.4 Microsoft（微软）
微软是创立于1975年的神化般的企业，其创使人比尔・盖茨也是世界上的知名人物，他的资产净值达到564亿美元。微软的商业运作能力十分出众，这使得微软多年来在全球个人电脑与商用软体、服务与网际网路技术上一直居于领导地位，
微软于1998 年 7.0 版 Microsoft SQL Server开始包含数据仓库模块，由于与Windows操作系统风格一致，操作方便，且相对其他产品便宜得多，所以很快便在数据仓库市场打开销路，其后几年这款软件不断升级完善，2005版又加入了BI功能，并且提供了完备的数据挖掘工具。
2.5 Business Objects（BO）
BO创立于1990年，它发明了独特的“语义层”技术，目前是BI界内的佼佼者，与SAP关系密切。其产品涉及通信、能源、金融、政府、医疗、制造、制药和零售多个行业。
2005年BO推出BusinessObjects? XI，其中包括报表、查询和分析、绩效管理、BI平台、数据集成和服务和支持几个部分，界面美观，支持多种平台和数据库，且支持网络查询分析，但由于是第三方工具，因此只能实现数据仓库中的一部分功能。
2.6 NCR
NCR 致力于CRM（客户关系管理），主要产品有自动柜员机（ATM）、零售系统、Teradata数据仓库和IT服务为客户提供关系技术 （Relationship Technology TM）解决方案。Teradata目前仍是数据仓库领域的领导者，为多个行业提供解决方案。
在长期的实践过程当中，NCR形成了一套独特的数据仓库方法论和实施框架――可扩展数据仓库 (Scalable Data Warehouse，简称为SDW)。其最新版本的数据仓库产品为enterprise data warehousing 8.2（企业数据仓库），其中包括数据库软件、数据仓库工具与应用、高级分析、应用平台、NCR服务器&企业存储、专业服务、客户服务几个部分。总的来看NCR的产品性能很好，但是价格相对较高，中小企业难以接受。
2.7 Cognos（优信佳）、Hypersion（海波龙）与Informatica
Cognos创立于1969年，是Bi和记分系统领域的领先者之一，其以单一产品融合了所有BI功能。其产品Congos8包含了报表、分析、计分卡、仪表盘、企业事件管理和数据集成功能，既有前端展示功能，又有后端数据分析与挖掘功能，是一种比较集成化的方案。
Hypersion成立于1991年，其产品为HyperionSystem9，包含三个部分：Hyperion System 9 BI、Hyperion System 9 Applications和Hyperion System 9 Foundation Services。2007年，Oracle宣布以33亿美元收购海波龙。
Informatica创立于1993年，以ETL（Extract, Transformation and Loading，数据抽取和整合）起家，产品涉及多个行业，03-05连续三年在数据集成领域市场占有率第一。产品PowerCenter8提供了一个可视化的、拥有丰富转换库的设计工具。
表1所示为这九种数据仓库与商业智能工具/方案供应商介绍用产品比较。
3 结语
如今一些巨头公司非常看好我国市场的发展潜力，根据易观国际（.cn）2006年第四季度的最新报告表明，我国数据仓库与商业智能市场2006年第四季度总体市场规模达到3.63亿人民币（图2所示是市场份额分布情况），其中数据仓库市场总体规模达到1.27亿元人民币，商业分析工具市场规模达到2.36亿人民币，保持着良好的增长势头。
随着市场竞争的加剧，我国有越来越多的企业开始建设自己的数据仓库系统，希望能对历史数据进行具体而又有针对性的分析与挖掘，以期从中发现新客户和客户新的需求。数据仓库的建设过程是复杂的，面对众多的工具与方案，企业不能盲目地跟潮流，而要根据自己行业和企业的业务特点，业务范围和业务数据来制定方案。
参考文献：
[1] IDC.Worldwide Data Warehousing Tools 2005 Vendor Shares[EB/OL].(2006-09).
[2] IDC.Worldwide Business Intelligence Tools 2005 Vendor Shares[EB/OL].(2006-09).
[3] Kramer M,Green Hill Analysis, A Comparison of Data Warehousing Strategies and Product Offerings(Microsoft vs. Hyperion,IBM and Oracle)[M].white paper,Microsoft Corporation,2000.
智能与工业范文第7篇
2016 年 11月 26 日，以“大融合，大未来”为主题，第十届中国医院院长年会于厦门召开。英特尔（中国）有限公司作为医疗健康领域发展的长期推动者受邀参与了此次活动。在“大融合、大协同、大平台”分论坛上，英特尔同与会嘉宾分享了前沿技术与医疗行业融合的新趋势、新实践；并携手产业伙伴共同宣布“联合创新实验室”成立，旨在凝聚业界力量，共促医疗云、大数据、人工智能等技术在医疗健康领域的落地。
目前，大数据、云计算、物联网等技术已经快速渗透到临床服务中，重新定义了医院的管理和运营；同时，人工智能等前沿技术也在为医疗行业的发展带来新契机。医院传统的经营和服务模式正面临变轨。会议期间，英特尔联合18家成员单位宣布“联合创新实验室”成立。实验室汇聚了包括医疗机构、科研机构、技术公司和科研服务公司在内的多方力量，旨在推动技术试点和科研工作，加快行业发展路线和标准制定，加速大数据、医疗云、人工智能等技术在大健康领域的落地。
浙江大学教授、浙江省数理医学学会理事长孔德兴分享了人工智能技术在甲状腺疾病筛查、干预和治疗过程中的应用。“依托英特尔至强平台，我们针对甲状腺超声影像数据的特点对算法进行了改进和优化，并利用所获得的大样本对计算机进行训练，经与浙江大学附属第一医院的联合测试，其诊断准确率可达85%以上。我们期待，这项应用在未来可以拓展至更多领域”。
一直以来，英特尔都在挖掘计算的潜能，并驱动相应解决方案的开发和应用，作为“联合创新实验室”的成员单位，英特尔将继续发挥其对行业的洞察和技术领先优势，推动相关项目的发展，不断促进医疗云、大数据、物联网、特别是人工智能等创新技术在医疗行业的应用开发和实施。
“在近期的人工智能战略中，英特尔宣布将通过一系列从前端到数据中心的全新产品、技术及相关投资计划拓展人工智能的发展空间，加快发展速度，突破性能瓶颈，实现技术大众化及社会效益最大化”，英特尔医疗与生命科学集团亚太总经理李亚东表示：“英特尔希望推动中国融入人工智能时代，在加速人工智能和医疗行业融合发展的道路上，我们将同产业伙伴一道加速技术创新和应用进程，使人工智能更快的惠及大众。”
智能与工业范文第8篇
摘 要：职业教育专业课程标准与职业岗位技能标准对接是培养符合行业与社会需求的、高素质的人才的基础和保障。本文通过课题的
>> 专业课程标准与职业岗位技能标准对接研究 物流管理专业课程标准与职业岗位技能标准对接研究 通信技术专业课程标准与职业岗位技能标准对接的研究与实施 道路桥梁工程技术专业职业课程标准与职业岗位技能标准对接研究 如何做好职业院校动漫专业课程标准与岗位技能标准对接 探究产业调整升级背景下高职会计专业课程标准与岗位技能标准的对接研究 高职教育下楼宇智能化工程技术专业课程体系构建探索 论高职楼宇智能化工程技术专业课程体系的建立 基于工作过程的楼宇智能化工程技术专业课程构建 高职营销专业课程标准与职业岗位如何实现“三对接” CAD/CAM应用课程标准与职业岗位技能标准对接研究 高职课程标准与岗位职业技能标准对接研究 高职数控技术专业课程与职业标准对接研究 高职市场营销专业课程标准对接职业岗位要求的基本模式 接发列车作业课程标准与职业岗位技能对接研究 高职旅游管理专业课程标准与职业资格标准融通研究 机电一体化技术专业课程标准与国家职业标准对接的研究 课程标准与职业岗位技能标准对接的实践与效果 基于楼宇智能化工程技术专业建设的思考与研究 物流管理专业职业教育课程标准与职业岗位标准对接研究 常见问题解答 当前所在位置：.
[2]朱伟强.“基于课程标准”：内涵和意义[J].当代教育科学.2006（8）.
[3]黄芳.高职教育职业资格证书内涵探索[J].职业技术教育（科教版）.2006（4）.
[4]陈晓琴.高职课程标准与职业岗位技能标准对接研究[J].职教论坛.2011（14）.
智能与工业范文第9篇
高度智能化的培训时代
即将来临
人工智能的演进可以从两个角度来看――做得更快，做得更好。自动化本身带来的是更少的人力投入，以及更高的生产质量。人工智能结合自动化领域带来的结果可以理解为“做得更快”，让过去流程中不能够自动判断的复杂情形，得以借助人工智能进行快速准确的判断，并进行有效的执行和输出。
人类在学习与归纳之后，通过高水平的复杂思考过程可以得到一个决策或者预测，该决策或预测的水平表征了某个人在复杂问题上的认知与处理能力。问题越复杂，需要采集与处理的信息越庞大，人类的认知与决策就越会趋于瘫痪。而人工智能在计算能力大幅提升的今天，让几十年前就被发明的算法在高性能计算下重获新生。过去只有科技巨头才能涉足的高深领域，现在的初创团队也可以使用高性能计算与开源架构，以小规模数据集进行深度学习。
前景：高度智能化
人工智能领域的发展，将为培训行业提供更多高度智能化的前景，体现在三个方面。
第一，考试当中，不仅可以对客观题进行标准评价，也可以对主观开放式问题进行机器学习，形成一套评价体系。
第二，基于NLP（神经语言程序学）技术的语言识别体系，可以对音频、视频进行更复杂的理解和评价，评估员工技能，而不仅仅是通过考试来检测知识掌握情况。
第三，针对用户学习信号的深度学习，推荐精准的学习路径，让学员看到时间投入和绩效改变的强相关关系。
实践：实现教学模式的突破性创新
关于培训领域的互联网产品与服务，过去很长一段时间，产品形态还是集中于给学员播放在线视频或者Flas。所有厂商做出的努力都是在录制视频，而甲方都在采购大量的在线课件。如果我们善加利用人工智能在语音识别、语义理解领域的突破，那么也许能够在教学模式上实现重大创新。
在人工智能领域，UMU作了诸多尝试和努力，率先推出了基于人工智能的学习新模式。其创新点在于，通过对语音语义的理解和机器学习，鼓励学员对同样的知识体系进行输出训练；通过输出过程的智能评价体系，学员能够评估自己的学习进度，也帮助老师省去一一辅导的时间，并能够给老师提供快速直接的建议和统计性反馈。这种教学模式的突破性创新，为大家带来了耳目一新的学习体验和实际的学习效果。
除此之外，如果一名新员工加入公司，能够围绕自己的岗位，在机器学习的引导下不断以“打怪升级”的方式完成对公司产品、技术和工作要求的学习，且每次学习过程都是有目的性和指引性的，那么他会进入一个更加快速的成长通道――人工智能指引下的学习路径图。UMU可以利用机器学习技术帮助某家企业构建知识图谱（knowledge graph），平台上的内容越多，学员使用得越频繁，该企业就越能够在这个过程中通过机器学习找到知识点之间的关联性和依赖关系，从而给学员一个非常有效的推荐。
设备与内容奠定VR培训的根基
如果我们期待虚拟现实更快速地进入千家万户，成为工作与生活的必备场景，那么可以从移动互联网的发展模式着眼，进行思考与预测。
中国的移动互联网产业近年来的发展速度明显领先于全球。推动移动互联网产业成熟的关键要素包括三点：设备、网络、产业。对于虚拟现实的发展现状分析亦可从这三点出发。
・设备：智能手机按年升级换代，100美元可以买到足够好的智能手机，而且有诸多选择。
・网络：家庭宽带持续降费提速，手机从3G到4G网络的大规模普及，现在连地下车库、城市郊区都彻底普及了高速移动网络，让人们时刻保持连接。过去的网速限制一旦去除，很多场景发生巨变。曾经人们要下载高清电影观看，现在很多人直接用手机、电脑或者使用“电视盒子”连接电视观看在线高清节目。
・产业：移动应用与游戏的开发者，以及在线内容的生产者数量激增，是整个产业发展的基石。
设备待成熟
虚拟现实设备的成熟度还处于非常早期的水平，其相关设备还需要大规模普及。我们期待高性能低成本的虚拟现实设备像智能手机一样快速进入工作生活领域，成为人人必备的设备之一。
早期的电脑上万元一台，网费也不便宜，所以大家去网吧使用电脑上网，实现资产的“分时复用”。现在上海、北京、香港等地都出现了大规模的虚拟现实体验馆，而这些场馆消失之时，也是虚拟现实真正普及之日。
网络待稳定
虚拟现实对数据吞吐水平提出了更高的要求。全球与国内的互联网还处在“弱连接”的水平，网速和稳定性有较大的波动，还需要进一步升级网络连接及传输速度，这样才能从本地内容扩展到在线与实时高清内容。
产业待开发
由于虚拟现实设备保有量非常有限，所以相应的软件与内容的开发者数量也很有限。今年下半年，虚拟现实领域创业的项目投资遇冷，也给整个产业开发者泼了凉水。
企业培训中的VR实践
令人振奋的一面是VR拍摄设备百花齐放，千元级高清全景视频拍摄设备给内容生产打下了扎实的基础。一般来说便携式的VR拍摄设备有两套体系，一套是以GoPro为主的拍摄制作体系，一套是以三星为主的拍摄制作体系。
对于企业培训来说，通过VR拍摄设备就可以录制特定工作场景的全景视频，形成支持VR设备观看的培训内容。这样对于需要动手实操的复杂工作场景，特别是短期内不能被机械臂所替代的工作场景，就更需要先进的培训模式以提升工作水准；对于危险的或者试错成本高的工作场景，VR内容也可以帮助企业节约在岗培训的预算，提升学习速度，降低综合学习成本。
UMU将在明年第一季度推出虚拟现实领域的一站式解决方案，可以帮助企业以千元级别的投资来拍摄全景虚拟现实教学视频，学员只需要把自己的手机插入基于Cardboard模式的头显，就可以体验沉浸式的学习过程，届时在《培训》杂志2017年会展上有全面展示。
君子善假于物
当大数据这个概念诞生后，大家都希望抓住大数据的产业升级机会，让自己也更加富有洞见。当我们仔细审视很多以“大数据”为关键词的产品时，往往感觉与过去的做法并无不同。“大数据”在不少广告中更像是“大口号”，只要做了数据分析，就成了“大数据”产品。
智能与工业范文第10篇
关键词：电气工程与智能控制；人才培养；专业建设；工程实践
一 、引言
随着我国经济、科技与国际的接轨，工业控制领域中智能化、自动化程度越来越高，电气工程的智能化控制已成为现代工业发展的主要内容。社会对该专业人才特别是应用型人才有着极大的需求量，该专业的人才缺少，有着很大的就业市场容量、广阔的就业前景和较高的薪酬待遇。
2012年，国家对高校的学科目录和专业设置也进行了一次较大规模的调整。教育部正式颁布实施新的《普通高等学校本科专业目录（2012年）》和《普通高等学校本科专业设置管理规定》。本次目录修订的最大亮点在于将专业的具体设置，分为了基本专业和特设专业两大部分。基本专业是学科基础比较成熟、社会需求相对稳定、布点数量相对较多、继承性较好的专业；特设专业是针对不同高校办学特色，或适应近年来人才培养特殊需求设置的专业。
针对专业细分化和时展需要，我校申请的电气工程与智能控制专业已经获得国家批准并将于2014年开始招生，因此研究一套适合我校特色和新专业要求的人才培养体系是十分重要的。电气工程与智能控制专业培养具备多领域的复合型人才，在电工与电子、控制理论与检测、信息处理与智能化控制等方向能进行科技研发，具有系统分析、系统设计、系统运行、科技开发等方面工作的能力，是创新型的复合型工程技术人才。本专业属宽口径专业，毕业生就业方向好，学生毕业后可以在供电系统、电气装置、自动控制系统从事电工技术、电子技术、自动控制技术、计算机开发与应用技术等方面的的设计、安装、调试、控制、维护、分析、管理等工作；也可在有关的科研院所、高校、公司从事自动化装置与系统运行研究、计算机开发与应用技术方面的设计、管理、教学和科研等工作。
二、 人才培养体系的构建
1.专业梯队的建设。学校为该专业已培养和引进了大量的高级专业技术人才，能够满足教学和科研的需要。其中教授8人，副教授5人，具有博士学历4人，在读博士3人，并有国家级《电气工程实践》教学团队1个，省和校级名师各1人。黑龙江省优秀教师2人。师资队伍老中青结合，职称学历年龄结构合理，具有很强的发展后劲。
2.构建阶梯型培养方式。按时间和培养目标逐层递进，大一学年要求具有较扎实的自然科学基础，较好的人文社会科学基础和外语综合能力；大二学年要掌握本专业领域必需的较宽的技术基础理论知识，主要包括电路理论、电子技术、控制理论、信息处理、计算机软硬件基础及应用、智能控制等；大三学年要较好地掌握智能控制、运动控制、工业过程控制及自动化仪表、电力电子技术及信息处理等方面的知识，具有本专业领域1～2个专业方向的专业知识和技能，了解本专业学科前沿和发展趋势；大四和实习期要获得较好的系统分析、系统设计及系统开发方面的工程训练，在本专业领域内具备一定的科研、科技开发和组织管理能力，具有较强的工作适应能力能与其他技术人员有效地交流。
3.加强 “三结合”式实践工程训练。首先是方向与实践内容的结合，目前已建成控制系统、ARM、FPGA设计、PLC应用、通信、DSP、智能控制、测控工程、传感器及检测等工程实践基地31个，基地面积为6 059平方米，固定资产2 112万元，并成功申报了国家级精品课《电气工程实践》和省电气工程实验实践教学示范中心。其次是专业教师和实践课程结合，学院有各类专业教师，其中基础教师为电工、电子两个基础实验室。可以负责基础实践类的工程训练。专业课教师负责具体方向的实践课程。每次实验可容纳一个班，一人一组，完全可以满足学生验证性实验数量和质量的要求。再次是教学和设计相结合，在教学环节中插入实验并在课程后期加入设计类实验，教师提出实际的结果和要求，由学生两人一组完成硬件和相关软件的设计内容，并写出可行性报告或者做成具体实物。最后是实践和实习相结合，学院和哈尔滨电业局等8个单位签订了校外实习基地。在实习前已经完成电气工程、等仿真类的工程实践，实现与企业对接模式。
三、 人才培养的创新
1.建立科研导师制。要结合高校学生的具体能力和实际水平，来选择业务能力强，政治素质也非常高的具有较高的科研水平的教师来担任学生的导师，来对学生的课题研究进行指导，导师要根据学生的专长和兴趣爱好为他们制定不同的计划，对学生起到引导和鼓励的作用。
2.建立专门的科研创新队伍。成立专门的机构对大学生的科技创新活动进行布置和规划，为活动提供良好的条件，还应该对管理的队伍加强建设，对于学生科技创新活动的开展直接负责，通过各种兴趣学习团体，提高学生的团队学习共同进步。老生带新生、软件型人才和硬件型人才互补等方式了解科技创新活动的各种动向，使业务水平和科技创新的服务意识得到充分提高。学校鼓励学生进行研发设计，并给予场所、设备、教师和电子器件的支持，通过校赛、省赛、国赛等电子类相关学科的比赛，促进学生的实际动手能力和解决问题的能力。现在国内各个高校开展的竞赛积极配套建设实验室或者进行创新实验的场地，可以将学校的专业科学实验室进行开放，利用先进的设备来进行实验研究，为大学生提供展示的平台。
3.可以开展丰富多彩的学术交流活动。学校可以通过邀请国内、国外的知名专家、学者来校进行学术报告或者举办学术研讨会，使学生了解新理论和新的技术手段，把握科技和市场的前沿。
四、结束语
电气工程与智能控制专业培养具备多领域的复合型人才，在电工与电子、控制理论与检测、信息处理与智能化控制等方向能进行科技研发，具有系统分析、系统设计、系统运行、科技开发等方面工作的能力，是创新型的复合型工程技术人才，因此研究套索一套适合我校特色和新专业要求的人才培养体系是十分重要的。依托本高校培养优势，提高学生就业质量，提供适应社会需要的高科技工程类技术人才。
参考文献：
[1]刘丽珍，石长地，李志平等.智能科学与技术本科人才培养和专业建设的探讨[J].计算机教育，2010（15）.