人工智能技术创新十篇

人工智能技术创新篇1

与此同时，诸如人工智能（AI）、虚拟现实（VR）、区块链等方兴未艾的技术创新，正在渗透和影响着整个金融行业的面貌和商业模式。

4月29日，作为GMIC 2016全球移动互联网大会重头戏之一，全球金融创新峰会在北京国家会议中心召开，《中国经济周刊》作为特邀媒体全程报道。中信银行软件开发技术中心平台开发处处长陈海、芝麻信用副总经理邓一鸣、汇百川信用首席技术官丁磊正分享了他们对于科技改变金融行业的看法。

当人工智能遇上金融：

“刷脸火了”

今年3月，随着人机围棋大战最终以Alpha Go 4：1完胜李世石的战绩收官，Alpha Go所代表的人工智能概念开始蹿红。而从2015年开始，中国互联网公司也掀起了布局人工智能的热潮，扩展人工智能团队。在金融界，人工智能领域的科技创新技术正逐渐受到青睐。

“人脸是非常自然的生物特征，首先它便于携带，不容易遗忘，也不需要人去主动配合，是非配合式、非侵入式、用户体验非常好的生物验证手段，它也有官方可靠的数据源满足银行风险控制和身份验证要求。”旷视科技（Face++）云产品副总裁吴文昊表示，人脸识别技术进入金融行业并非偶然现象。

中信银行软件开发技术中心平台开发处处长陈海表示，对于传统商业银行而言，合规经营是其工作底线，为客户服务则是其最大价值。商业银行为客户提供服务有两个本质需求，一是客户在银行做交易的时候完成安全可靠的认证，传统方式是使用密码。二是银行网点能够识别这个客户。“只有好的安全认证手段才能为客户带来一种安全感，同时能够识别出客户身份才能给客户提供更好的服务。”陈海称，银行里面存在许多场景，例如跨境汇款、大额存款、贷款授信等环节，能够识别客户，进而提供差异化的服务是银行的需求。

据陈海介绍，2015年，中信银行与旷视科技合作，引入了人脸识别技术，首先在柜面和客户交易的时候引入了相关流程，未来会在智能柜台，客户到网点以后使用设备自助服务场景也会使用刷脸场景。下一步，中信外拓人员开展信用卡、存贷款业务时也将成为人脸识别的应用场景。未来，该技术有望运用到移动互联网上，“在移动互联网上体验刷脸的感觉”。

不过，人脸识别的实现并非易事，吴文昊表示，人脸识别是人工智能中机器视觉技术，背后需要强大的深度学习算法作为支撑。

“近几年我们感觉科技改变潮流愈发明显了，包括5G技术的应用，可穿戴设备的发展以及智能分析能力的提升，传统的金融行业已经感觉到了这种压力。”陈海表示，随着竞争者的增多，传统金融行业需要在技术储备和思想层面都提前布局。

“互联网+”改造征信体系

互联网征信在2015年可谓是风头“一时无两”。包括腾讯征信有限公司、芝麻信用管理有限公司在内的8家机构成为首批获得个人征信牌照的机构，被获准进入大数据征信业务。而数据和技术正在成为互联网征信的关键门槛。

在全球金融创新峰会上，芝麻信用副总经理邓一鸣表示，整个普惠金融的升级所带来的需求，技术发展、数据的应用以及信用体系的完善，为芝麻信用的发展带来了良好的机遇。

“芝麻信用专注征信行业，解决两个问题，一是真实性的问题；二是靠谱度问题。”邓一鸣表示，“互联网+信用”后，在用户授权后通过采集方方面面的数据，通过云计算、机器学习等，让没有信贷历史的人也享受到了信用带来的普惠金融便利。

邓一鸣称，作为蚂蚁金服旗下独立的第三方征信机构，目前芝麻信用接入的外部数据源在八成以上，包括政府的数据，而阿里的数据源只占约10%。目前，通过与芝麻信用的合作，包括拍拍贷、广发银行在内的金融机构发放贷款约280亿元。

在他看来，“互联网+信用”并没有改变征信行业的本质，即对经济信用的评价和违约概率的预测。移动互联对征信带来的改变有三：第一，最大的改变是数据采集宽度与实时性得到了提升；第二，新技术的应用令信用评价更加准确；第三，用信过程变得更加便捷，应用、服务场景更丰富、用户体验更便捷。

“区块链技术让互联网金融梦想照进现实”

随着虚拟电子货币“比特币”风靡全球，区块链作为其底层技术也逐渐受到了银行与金融业的关注。

作为对区块链技术探索较早的公司，火币网技术副总裁张健表示，区块链正在成为互联网的基础协议之一。“从应用角度来讲，或者从金融角度来讲，我认为区块链技术可以让互联网金融梦想照进现实，它从本质上解决了如何在互联网上传递价值的问题。” 张健称，“针对区块链的研究还处于基础设施构建阶段，我们现在主要是做基础设施的研究和构建方面工作。”

“区块链技术可以用一句话概括，就是一个分布式的可信任的数据基础设施。”汇百川信用 CTO 丁磊表示，区块链技术有两个关键点，一是分布式，不是集中式架构，分布在全网各个节点上。二是可信任，任何在区块链上写下的数据都没办法篡改。“这两点特性，为我们挖掘区块链在金融领域，包括其他非金融领域的应用提供了空间。”丁磊说。

人工智能技术创新篇2

一、超智能社会的主要内涵

近年来，信息技术取得了突飞猛进的发展，使得全球迎来了经济社会的大变革时代。物联网、机器人、人工智能、生物医学、脑科学等领域的技术的进步，已经给人们的生活带来了重大改变。信息技术及网络化的大时代潮流，也使得超智能社会5.0变得不再遥远，人工智能也成为实现超智能社会的核心。谷歌的人工智能―阿尔法围棋，战胜前世界冠军李世石；IBM人工智能医生“华生”达到全球医生的平均水平；美国风险投资企业收购NBA勇士队，采用大数据和人工智能分析，使勇士在6年之内由全联盟倒数第2变成总冠军等，均显示了人工智能取得的突破性进展。

超智能社会5.0是在当前物质和信息饱和且高度一体化的状态下，以虚拟空间与现实空间的高度技术融合为基础，人与机器人、人工智能共存，可超越地域、年龄、性别和语言等限制、针对诸多细节及时提供与多样化的潜在需求相对应的物品和服务，是能够实现经济发展与社会问题解决相协调的社会形态，更是能够满足人们愉悦及高质量生活品质的、以人为中心的社会形态。

超智能社会5.0，也是在德国工业4.0强化产业竞争力、实现产业变革的基础上，试图通过智能化技术解决相关经济和社会课题的全新的概念模式。具体而言，不论都市与地方，都可以确保方便使用自动驾驶汽车，实现分布式能源的自产自用，以及使用基于新一代通信系统的智能医疗体系等。

超智能社会不仅涵盖能源、交通、制造、服务等多个系统组合，未来还将包括人员、商务、法律等管理机能，以及劳动力提供与理念创新等人类自我价值的实现。建设超智能社会不仅需要高速公路等交通智能化、能源价值链最优化、制造体系全新化等核心智能系统的开发，也需要跨区域的医疗健康系统、食品产业链、生产体系等新的智能价值链的创造与创新，以及导航卫星系统、数据综合解析系统、公共基础设施认证等方面的支持。

二、超智能社会的主要支撑技术

在2016年5月底颁布的《科学技术创新战略2016》中，对支撑超智能社会建设的主要技术领域进行了详细描述，主要涵盖虚拟空间和现实空间两大技术领域。

（一）虚拟空间技术领域

网络安全技术：对物联网技术而言，从系统的设计到最终生命周期结束的时间很长，需要以漏洞处理、加密及高存储容量等技术为重点，构建相应的研发及信任体系，并确保相关系统成本的降低；

物网系统构建技术：在大规模系统运行过程中，对系统进行结构改造以及新旧设备的相互衔接，结构边缘及服务器侧的虚拟技术就成为关键；

大数据解析技术：从含有非结构化数据的各种大数据中，挖掘出有价值的信息，需要实时的高速信息处理技术的支撑；

人工智能技术：在对当前人工智能的深层学习技术继续加强研发的基础上，还要推进搜索型、知识型、计算型，以及统合型人工智能的研发；

设备技术：不仅要强化对大数据高速和实施处理的小型超低电力消耗设备的研制，也要努力实现强功能和高性能系统的开发，以及最新的材料和设计技术开发之间的相互融合；

网络技术：在推进网络虚拟化技术的同时，为实现庞大物联网设备间无线通信，开发高容量的无线技术势在必行；同时还要构建对大数据实时把握及进行高度分析判断的网络技术；

边缘计算技术：面对信息的实时高速处理，需要同步推进分散处理技术，确保网关等终端设备安全，并建立无法确保情况下的防范架构。

（二）现实空间技术领域

机器人技术：为实现机器人在通信、社会工作支援、制造、老人及残障人士帮扶等多个生产和生活领域应用，日本应积极推进相关技术研发，并引领安全评估的国际标准制订；

传感器技术：在获取各种信息的基础上，开发可远程实施的远程监控及性能更新技术；

处理器技术：推进与机理、驱动、控制等信赖评价及处理器的人工智能研发密切相关的基础研究，强化微电机系统及生物处理器等领域的技术研发；

生物技术：加强生物传感器、人体运动数据采集装置、生物驱动器等的开发，强化生物基础技术研究，特别是高度小型化及超低电量消费的传感器技术；

人机交互技术：在加快推进虚拟现实与增强现实、感知工程、认知科学与脑科学等领域技术研发的同时，考虑到技术设备的进步，为实现以机器人为代表的人工智能与人类的共存，与人类平等或仅为工具等社会伦理问题也需要提上日程。

（三）综合领域相关技术

纳米等原材料技术：支撑能源、基础设施、医疗健康等领域创新型结构材料和功能材料的研发，以及相关应用组件的升级，重点突破领域为：高效电力控制的半导体技术、工艺创新的触媒技术，以及声光控制技术、高端测量诊断和成像技术、生物材料和纳米材料等新型原材料技术；

光学和量子技术：为推进对信息通信、医疗、环境、能源等领域给予综合支撑的、具有高精度、高敏感度、大容量、节能又安全等特征的、高端社会及产业基础设施的形成，必须加强计算技术、成像与传感技术、信息和能源传输技术、高加工技术等相关基础和应用技术的研究，特别是在大容量和高速光子传输等尖端光学和量子技术等前沿领域。

（四）2020年主要成果目标

在作为支撑平台的网络空间技术领域，实现创新性技术突破；

超小型、低电量消耗传感设备的实用化；

量子信息处理和量子传输基础技术的开发；

新一代电力电子技术的全面商业化；

开始进行综合性新材料开发系统的中试；

进行生物性能技术材料的生产；

2030年前后实现基干化工产品新触媒技术的实用化；

2030年前后实现结构性材料的飞跃，在汽车与飞机制造等领域普遍采用轻量化与超耐用的新材料。

被外界誉为日本的“巴菲特+盖茨”的软银总裁孙正义在2014年底提出了用人工智能机器人拯救日本，使日本在2050年产业竞争力重回世界第一的豪言。他指出，日本若能采用3000万台可24小时工作的人工智能产业机器人（相当于增加了9000万制造业劳动人口），而支付给每台机器人的“平均月薪”仅为1.7万日元，这无疑将让日本一举两得地扭转在人口老龄化和劳动力成本过高方面的劣势。

而日本新能源与产业技术综合开发机构（NEDO）的研究报告《面向2035年的机器人产业未来市场预测》指出，日本国内的机器人产业市场规模2020年2.9万亿日元、2025年5.3万亿日元、2035年9.7万亿日元。

三、政策建议

当前我国经济发展已经进入到新常态阶段，劳动力成本增长明显，2012年已过人口增长的刘易斯拐点，老龄化问题也日益见突出。为缓解相关压力，将物联网、大数据、云计算、人工智能、自动驾驶、共享经济等技术与经济、社会发展密切结合势在必行。相关政策建议如下：

（一）提出“智慧中国2050”

为坚持以人为本的科学发展观，深入贯彻五大发展理念的相关要求，应充分借鉴日本超智能社会5.0的科学内涵，研究提出诸如“智慧中国2050”的概念，并针对《国家创新驱动发展战略纲要》提出了2020、2030、2050年我国科技创新战略目标，今后在具体细则制定及实施上，融入“智慧中国2050”等内涵，将人工智能等技术与我国未来经济社会发展需求相结合，引领未来社会经济l展及模式转变。

（二）注重“人工智能+物联网”

将“人工智能+物联网”融入新技术、新产业、新业态、新模式等四新发展理念之中，建立“人工智能+物联网”国家实验室，注重人工智能机器人等主要支撑技术的发展，以及“人工智能+物联网”在创建与经济社会密切相关的新产业、新业态、新模式中的重要作用，加快从网络化、数字化向智能化转变，大力发展数字化智能经济，以人工智能为核心打造“智慧中国2050”。

（三）做好产业政策转型，提高选择性产业政策的聚焦度

在我国产业政策由选择性为主向功能性为主转变的情况下，将《中国制造2025》与经济社会发展更为紧密地结合在一起，不仅使选择性产业政策先中上游产业聚焦，在强化虚拟空间技术研发的同时，注重传感器技术、生物技术、人机交互技术等现实空间技术，以及纳米等原材料技术、光学和量子技术等综合技术的研发，还应进一步加强与经济社会的联系，使产业和技术创新能够真正服务于民。

（四）拓展大众创新、万众创业的内涵，推进智能社会建设

进一步拓展大众创新、万众创业的内涵，将支持范围扩大至社会经济领域，强化大数据、云计算、“人工智能+物联网”等在经济与社会领域的应用，关注自动驾驶、共享经济等对经济社会型态变革的影响，切实推动大众创新、万众创业在技术与社会经济发展相结合的综合性领域的发展。

（五）密切关注人工智能对全球产业与经济格局的影响

人工智能技术创新篇3

本次成果展围绕“引领高精尖，科技创未来”这一主题，一方面以中关村互联网跨界融合创新工程、中关村“创业中国”引领工程为主线，突出展示中关村在把握首都城市战略定位，主动担当作为，有力推动全面深化改革、构建“高精尖”经济结构等方面取得的新进展和新成果；另一方面以互联网跨界融合为线索，围绕大数据产业示范应用、智能硬件、健康医疗和节能环保等中关村重点发展的战略性新兴产业领域，聚焦技术创新和商业模式创新融合催生的新兴业态，推出一批以智能、健康、环保为主导的创新技术、创新产品及整体解决方案，通过故事演绎、场景模拟、沉浸体验等方式，生动诠释“引领万众创新，助推大众创业”的理念。

本次成果展分为：智能硬件、智能制造、智能互联、智慧环境、智慧医疗、智慧农业、智慧生活以及众创空间等八个展区，展览面积3200平米，而精心的展陈设计，使观众犹如进行了一次旅行，亲身体验科技之旅、智慧之旅、创业之旅带来的惊喜。

科技之旅：体验以人工智能为代表的“高精尖”

想象一下，手机解锁只需要轻轻看一眼，用眼睛玩切西瓜游戏，躺床上看电影用眼睛来控制电脑或者pad，是不是觉得在拍科幻电影？中关村企业北京七鑫易维信息技术有限公司正将这一梦想变为现实，这是国内首家专注于眼球追踪、头动追踪、眼控智能眼镜的科技公司。此次在科博会展出的“全能眼”沟通辅具，可以帮助渐冻人用眼睛打字，实现与他人沟通。展望未来，眼控技术将在智能手机、智能眼镜等产品中得到广泛应用。

本次科博会中关村展区，像七鑫易维这样专注于人工智能的科技公司还有很多，为观众展现了智能插座、智能家居、智能机器人、智能通信设备等诸多智能产品，让参观者充分感受了中关村的“高精尖”。

在智能硬件展区，展会重点展示了智能传感器、智能终端、可穿戴设备操作系统、虚拟现实、人机交互、数据交换、跨屏适配和跨网互联等智能硬件关键技术及典型应用。蚁视科技等中关村公司都展示了领先的虚拟现实技术。展台前的观众十分好奇，踊跃试戴他们的产品。

在智能制造展区，展会重点展示了工业机器人、智能仪表、3D打印等智能制造装备在生产过程控制、生产环境监测、制造供应链跟踪、产品全生命周期监测和产品安全等关键领域的创新应用，以及工业云和工业物联网建设成果。其中O.ME（北京清大致汇科技有限公司）摆在展示桌上的带有机械手臂的3D打印机让人印象深刻。

在智能互联展区，展会重点展示了新一代移动通信标准创制、智能通信设备、安全服务、应用服务等技术在电子商务、新媒体、移动娱乐、车联网、互联网金融及网络虚拟化、网络安全和大数据应用等领域的典型应用。

当前，随着新一代信息技术的深入发展，智能化的浪潮向家居、可穿戴、汽车和制造等领域快速延伸，引起全球高科技企业、投资机构的广泛关注，智能产品正成为下一个全球经济新增长点。3月27日，中关村管委会和海淀区人民政府联合《中关村促进智能硬件产业创新发展的若干支持政策》，29条措施将从七个方面为智能硬件产业发展保驾护航。而中关村在北京建设科技创新中心和构建“高精尖”经济结构中的引领和带动作用也进一步凸显。2014年示范区全年实现企业总收入3.57万亿元，同比增长17.2%，利润和税收均增长20%以上。实现增加值4954.8亿元，同比增长14.8%，占北京市GDP比重23%，对全市经济增长贡献率超40%。技术合同成交额3136亿元，其中80%转移到北京以外地区。今年1季度，示范区实现总收入7212.9亿元，同比增长15.4%；工业总产值2005.0亿元，占全市约五成。

智慧之旅：体验互联网跨界融合带来的剧变

随着生活水平的提高，人们越来越重视自己的健康状况，而简单方便地了解家人的健康状况，是每个家庭的迫切愿望。中关村企业北京华卫迪特健康科技有限公司研发的医家通APP及其智能健康设备使这个愿望成为可能，还能对家庭成员健康状况进行有效管理。用手机连接医家通智能健康设备，用户在家就能自主完成血压、血糖、心电、体质等个人健康状况的检测，检测数据还能自动记录形成完整的健康档案。通过医家通APP，也可以把档案数据分享给自己的顾问医生，获得有针对性的诊疗建议。

本届科博会中关村展区，像华卫迪特公司这样的互联网跨界融合企业是本次展会的新亮点，智能施肥灌溉系统、智慧高效能效管理平台、米赫永久性人工角膜、Face++机器之眼等一批创新产品集中亮相，使观众深切体会到了互联网跨界融合带来的剧变。

在智慧环境展区，以绿色城市、生态家园为模拟场景，重点展示了一批在大气治理、垃圾资源化处理、水资源综合利用、污染源监测、生态修复、高效节能等领域领先的技术产品和整体解决方案。

在智慧医疗展区，以社区健康小屋为模拟场景，重点展示了一批在生物和新兴健康服务领域里具有智能化、小型化的创新产品和服务。

在智慧农业展区，以生态农庄为模拟场景，重点展示了智能温室、设施栽培、智能灌溉、无土栽培、灾害监测、土壤修复等技术在农业智能化、有机农业、新农村建设等领域的推广应用。

在智慧生活展区，模拟家居生活场景，重点展示了一批以网络信息技术为支撑的消费互联网模式创新产品及技术。

目前，中关村运用“互联网跨界融合”创新模式上促成了全方位、深层次的多方战略合作，利用移动互联网、物联网、大数据、云计算等技术推动信息化与工业化深度融合，催生了新一轮科技革命和产业变革，有利于改良传统企业生产、经营模式，促进生产、生活方式的转变，而且通过前沿技术研发和商业模式创新，催生了智慧农业、智慧医疗、智慧环境等新兴业态。

科技部火炬中心确定的《国家高新区互联网跨界融合创新中关村示范工程》显示，到2020年，中关村将成为全球互联网经济前沿技术、解决方案、新兴“高精尖”产业的发源地和离岸高端互联网服务的输出地，互联网跨界融合新兴产业与全球同步发展。同时，中关村将主要从三大方面支持跨界创新。一是实施十大中关村“互联网+”产业创新工程。包括智能制造、互联网金融、电子商务与智慧物流、智慧建设与智能建筑、智慧交通、智慧能源环保、智慧医疗健康服务、智慧农业、智能硬件与智慧生活、互联网教育与文化传播创新工程，加快互联网、物联传感网、云计算、大数据、人工智能等信息技术与各行业的融合发展。二是开展六大创新主体跨行业跨区域创新行动。重点开展企业技术创新突破、行业智能装备推广、网络互联互通与信息安全支撑、产业链协同创新合作、新模式新业态培育、跨界融合人才培养与创业促进行动。三是陆续出台一批促进跨界融合创新的支持措施。组建由科技部火炬中心、中关村示范区、国家高新区以及部分跨界融合企业、产业联盟组成的互联网跨界融合创新工程联席会，组织中关村与其他高新区开展对接合作。

创业之旅：体验“大众创新、万众创业”的浓郁氛围

越来越多的全球和全国科技企业都愿意把总部研发中心设立在中关村，越来越多的怀抱着创业梦想的人都愿意来中关村创业，越来越多的天使投资都愿意到中关村聚集――为什么他们会选择中关村？经过近30年的发展，中关村已经形成并正在持续优化以“领军企业、高校院所、高端人才、天使投资和创业金融、创业服务、创新创业文化”等六大要素和“市场、法治、政策”三大环境共同构成的创新创业生态系统。如今，这套生态系统已经成为中关村的核心竞争力，成为中关村独特的环境要素。

本次科博会中关村展区，继续展示了中关村创新创业生态系统，采用图片、数据、多媒体等方式，重点展示中关村在人才、技术、资本、市场、空间布局、政策创新、品牌和环境等方面的独特优势，为大家解读中关村的创业生态。

同时在众创空间展区，以中关村创业大街为原型，重点展示了创业咖啡、梦想实验室、产业联盟等创业服务机构和要素，通过产品展示、创意交流、项目对接等方式，展现中关村浓郁的创新创业氛围。创客邦、亚杰商会、启迪之星等创新型孵化器，组织数十家创业团队展示其创新产品；同时，展区还举行“中关村创客汇”活动，七鑫易维的眼控技术、蚁视科技的蚁视头盔等15个项目进行现场路演活动，让观众亲身融入中关村极具吸引力的创业氛围。

人工智能技术创新篇4

【关键词】智能制造 全球发展动向 国际经验 应对措施

【中图分类号】F43/47 【文献标识码】A

新兴技术的不断进步推动着经济的快速发展，如上世纪八九十年代的计算机，以及本世纪初兴起的互联网等。当前，全球正出现以信息网络、智能制造、新能源和新材料为代表的新一轮技术创新浪潮，对产业发展产生了日益深刻的影响。智能制造作为此轮产业革命的核心组成部分，是影响未来全球制造业竞争格局和我国制造业转型升级方向的根本性要素。只有主动加快促进智能制造技术的突破和大规模应用，才能有效应对新一轮技术革命对全球制造业可能造成的巨大冲击。

智能制造可以大幅提高劳动生产率、减少劳动在工业总投入中的比重。发达工业国家的先行经验表明，通过发展工业机器人、高端数控机床、柔性制造系统等现代装备制造业控制新的产业制高点，通过运用现代制造技术和制造系统装备传统产业来提高传统产业的生产效率，能够对制造业重塑和实体经济腾飞提供充分的可能性。

目前，中国企业智能制造水平参差不齐，仅10%左右的大企业水平较高。面对智能制造对于国计民生的重要影响，中国应主动、积极对接此轮工业革命的发展机遇，通过提高生产效率和培育新的智能制造产业部门，促进工业竞争优势由比较劳动成本优势向生产效率优势转型，为工业增长提供新的动力。本文拟通过剖析全球智能制造的最新发展动向，同时结合国际上主要制造业强国应对智能制造的政策举措，提出我国应对智能制造发展浪潮的相关建议。

智能制造的内涵与外延

英国《经济学家》2012年4月21日发表的专栏文章《第三次工业革命》对智能制造的概念进行了一次较为深刻的解读。文章认为，本次工业革命以制造业数字化为核心，生产过程通过办公室管理完成，产品更加接近客户。这其实是说，产品可由客户参与定制（个性化）；生产过程没有一线的操作工人，全部由数字化、自动化、网络化来实现；企业的工人在办公室里上班，通过网络负责监控管理。同年3月，美国国防分析研究所在“先进制造的新兴全球趋势”报告中也指出：未来20年最有潜力从根本上改变制造业的四大领域是半导体制造、先进材料和集成计算材料工程、添加制造技术和生物制造。

智能制造（Intelligent Manufacturing， IM）是由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，能够将智能活动嵌入到生产制造过程中，并通过人与智能机器的合作共事来扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。智能制造最初仅限于制造自动化的概念，在其快速发展过程中逐步将涉及领域扩展到生产制造过程的柔性化、智能化和高度集成化等领域。目前企业生产制造过程的各个环节几乎都能够广泛应用人工智能技术。智能系统技术可以用于工程设计、工艺过程设计、生产调度、故障诊断等，也可以将神经网络和模糊控制技术等先进的计算机智能方法应用于产品配方、生产调度等，实现制造过程智能化。

随着新一代大数据、云计算、物联网、互联网新技术的突破，智能制造的概念进一步向系统化、集成化纵深发展，催生了精准制造方式等革新，目的在于以网络为手段实现对制造的全流程管控，特别是凸显工业物联网对传统制造方式的革命性意义。目前对于智能制造范畴的研究与论证进一步丰富和全面，概括起来主要包括以下几个领域的内容：

智能制造前端的工业设计领域。工业设计从外观设计不断向产品、装备的功能设计、结构设计、技术设计延伸，包括产品与装备的硬件、技术与软件的设计，产品装备设计和制造设计相融合。制造过程的网络化，组成产品的各个组件设计的模块化、数字化，以设计为龙头的网络协同制造模式应运而生。工业设计与自动化制造相结合的模式，十年前就开始出现在绍兴县（现在改名为柯桥区）。纺织（设计）创新服务中心以企业化运作方式主要从事纺织面料设计工作，为众多中小型制造企业提品设计，设计结果通过磁盘直接插入数字化加工制造装备或自动化生产线，形成了“快速设计+快速生产”的制造模式。

工业制造设计的智能产品领域。在智能产品领域，互联网技术、人工智能、数字化技术嵌入传统产品设计，使产品逐步成为互联网化的智能终端。特斯拉被誉为“汽车界的苹果”，它的成功不仅仅是电池技术的突破，更是大型可移动的智能终端，具有全新的人机交互方式，通过互联网终端把汽车做成了一个包含硬件、软件、内容和服务的体验工具。智能产品通过搭建开放式研发平台，广泛采集消费者个体对创新产品设计的个性化需求，令智能产品更加具有市场活力。

智能制造方式方法的应用领域。高自动化程度生产线是智能制造的基本特征，主要通过机器人技术、网络通信技术完成技术实现。现代智能制造设备进一步引入物联网的控制、数字化的实时计量检测、智能化全封闭流程装备的自控等技术集成，在云计算支持的物联网生产、经营的系统管控下，实现“信息化的计量供料、自动化的生产控制、智能化的过程计量检测、网络化的环保与安全控制、数字化的产品质量检测保障、物流化的包装配送”。对于像中国这样的发展中国家而言，网络协同制造的模式大多采用了以局域网为主的物联网协同制造模式，该模式更有广泛的适应性。

工业制造流程的智能装备领域。智能装备是智能制造的基础载体，既涵盖了“智能工厂”、“智能车间”等大概念，也可以细微到“智能设备”、“智能零部件”等概念。其中“智能工厂”是指建立在物联网技术基础上的全流程智能装备一体化生产制造空间；而“智能设备”则是以信息技术深度嵌入为代表的智能装备和产品。

智能制造应用的衍生领域。智能制造的概念可以非常宽泛，所以被视为一场生产力革命，它影响到除了生产制造以外的诸多领域。其中包括以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的智能制造新业态，以物流信息化、能源管理智慧化为代表的智能化管理，以在线检测、远程诊断和云服务为代表的智能服务等。

智能制造的主要发展趋势与动向

智能制造目前已经成为新型工业应用的标杆性概念，国外先行的发达工业化国家已经累积了大量发展经验。目前来看智能制造表现出以下几个方面值得关注的发展趋势。

信息网络技术加强智能制造的深度。信息网络技术对传统制造业带来颠覆性、革命性的影响，直接推动了智能制造的发展。信息网络技术能够实现实时感知、采集、监控生产过程中产生的大量数据，促进生产过程的无缝衔接和企业间的协同制造，实现生产系统的智能分析和决策优化，使智能制造、网络制造、柔性制造成为生产方式变革的方向。从某种程度上讲，制造业互联网化正成为一种大趋势。比如德国提出的工业4.0计划，其核心是智能生产技术和智能生产模式，旨在通过“物联网”将产品、机器、资源和人有机联系在一起，推动各环节数据共享，实现产品全生命周期和全制造流程的数字化。

网络化生产方式提升智能制造的宽度。网络化生产方式首先体现在全球制造资源的智能化配置上，生产的本地性概念不断被弱化，由集中生产向网络化异地协同生产转变。信息网络技术使不同环节的企业间实现信息共享，能够在全球范围内迅速发现和动态调整合作对象，整合企业间的优势资源，在研发、制造、物流等各产业链环节实现全球分散化生产。其次，大规模定制生产模式的兴起也催生了如众包设计、个性化定制等新模式，这从需求端推动生产性企业采用网络信息技术集成度更高的智能制造方式。

基础性标准化再造推动智能制造的系统化。智能制造的基础性标准化体系对于智能制造而言起到根基的作用。标准化流程再造使得工业智能制造的大规模应用推广得以实现，特别是关键智能部件、装备和系统的规格统一，产品、生产过程、管理、服务等流程统一，将大大促进智能制造总体水平。智能制造标准化体系的建立也表明本轮智能制造是从本质上对于传统制造方式的重新架构与升级。对中国而言，中国制造在核心技术、产品附加值、产品质量、生产效率、能源资源利用和环境保护等方面，与发达国家先进水平尚有较大差距，必须紧紧抓住新一轮产业变革机遇，采取积极有效措施，打造新的竞争优势，加快制造业转型升级。

物联网等新理念系统性改造智能制造的全局面貌。随着工业物联网、工业云等一大批新的生产理念产生，智能制造呈现出系统性推进的整体特征。物联网作为信息网络技术的高度集成和综合运用技术，近年来取得了一批创新成果，在交通、物流等领域的应用示范扎实推进。特别是物联网技术带来的“机器换人”、物联网工厂，推动着“绿色、安全”制造方式对传统“污染、危险”制造方式的颠覆性替代。物联网制造是现代方式的制造，将逐步颠覆人工制造、半机械化制造与纯机械化制造等现有的制造方式。

智能制造成为主要发达工业国家政策计划的关键领域

智能制造已经被普遍认为是此轮工业革命的核心动力，国外主要发达工业国家都已出台相应政策对智能制造发展积极筹划布局。本文主要选取美国、德国、日本、韩国、英国和印度作为研究对象国，扫描结果表明以上各国都已制定和推出相应的经济发展计划。

美国近年来提出和实施了“再工业化”计划，主要针对新世纪以来美国经济“去工业化”所带来的虚拟经济过度、实体经济衰落、国内产业结构空洞化等现实情况。该计划要实现的目标是重振实体经济，增强国内企业竞争力，增加就业机会；发展先进制造业，实现制造业的智能化；保持美国制造业价值链上的高端位置和全球控制者地位。可见，美国的“再工业化”是指通过政府的协调规划实现传统工业的改造与升级和新兴工业的发展与壮大，使产业结构朝着具有高附加值、知识密集型和以新技术创新为特征的产业结构转换。

德国著名的“工业4.0”计划则是一项全新的制造业提升计划，其模式是由分布式、组合式的工业制造单元模块，通过工业网络宽带、多功能感知器件，组建多组合、智能化的工业制造系统。德国学术界和产业界认为，前三次工业革命的发生分别源于机械化、电力和信息技术，而物联网和制造业服务化迎来了以智能制造为主导的第四次工业革命。工业4.0从根本上重构了包括制造、工程、材料使用、供应链和生命周期管理在内的整个工业流程。

日本自确立技术立国战略以来，一直推行积极的技术带动经济发展战略。面对当前信息技术革命带来的机遇和挑战，日本于2006年10月提出了“创新25战略”计划。该战略计划目的是在全球大竞争时代，通过科技和服务创造新价值，提高生产力，促进日本经济的持续增长。“智能制造系统”是该计划中的核心理念之一，主要包括实现以智能计算机部分替代生产过程中人的智能活动，通过虚拟现实技术集成设计与制造过程实现虚拟制造，通过数据网络实现全球化制造，开发自律化、协作化的智能加工系统等。

另外，以英国为代表的老牌工业国家、以韩国为代表的后发工业国家以及以印度为代表的新兴工业国家在其最新的经济发展计划中都对智能制造概念尤为重视，具体政策见表1。

美国“再工业化”计划框架从重振制造业到大力发展先进制造业，积极抢占世界高端制造业的战略跳板，推动智能制造产业发展的思路越来越明确。美国主要在以下几个关键领域不断贯彻落实制造业智能化的战略目标：（1）信息技术与智能制造技术融合：美国向来重视信息技术，此轮实施再工业化战略进程中，信息技术被作为战略性基础设施来投资建设。智能制造是信息技术和智能技术在制造领域的深度应用与融合，大量诞生自美国高校实验室和企业研发中心的智能技术和产品为智能制造提供了坚实技术基础，如云计算、人工智能、控制论、物联网以及各种先进的传感器等，这些智能技术的研发和应用极大的推动了制造业智能化的发展进程。（2）高端制造与智能制造产业化：为了重塑美国制造业的全球竞争优势，奥巴马政府将高端制造业作为再工业化战略产业政策的突破口。作为先进制造业的重要组成，以先进传感器、工业机器人、先进制造测试设备等为代表的智能制造，得到了美国政府、企业各层面的高度重视，创新机制得以不断完善，相关技术产业展现出了良好发展势头。（3）科技创新与智能制造产业支撑：美国“再工业化”战略的主导方向是以科技创新引领的更高起点的工业化。从产业支撑要素来看，智能制造是高技术密集、高资本密集的新兴产业，更加适合在创新水平较高的区域发展。美国政府在再工业化进程中瞄准清洁能源、生物制药、生命科学、先进原材料等高新技术和战略性新兴产业，加大研发投入，鼓励科技创新，培训高技能员工，力推3D打印技术、工业机器人等应用，以取得技术优势，引领制造业向智能化发展，从而抢占制造业新一轮变革的制高点。（4）中小企业与智能制造创新发展动力：美国将中小企业视为其再工业化的重要载体，为中小企业提供健全的政策、法律、财税、融资以及社会服务体系，加大对中小企业的扶持力度。在美国，企业是研发的执行主体，承担了89%的研发任务，联邦实验室和联邦资助研发中心（FFRDC）则承担了9.1%的研发任务。以企业为主体的研发体系使得美国研发成果转化率更加高效；美国制造业领域的小企业数量接近30万家，其中不乏像居于全球超高频RFID行业领先地位的Alien公司、加速器传感器方面表现卓越的Dytran公司等优秀企业，是未来智能制造创新发展的重要动力。

德国工业4.0计划中智能制造概念也占据核心位置，具有鲜明的发展特征，主要在以下四个领域优先采取行动：（1）工业标准化与智能制造基础投入。工业4.0的目标是建立一个物联网、互联网和服务化的智能联接的系统框架，在这个框架内，各种终端设备和应用软件之间的数据信息交换、识别、处理、维护等必须基于一套标准化的体系和高质量的工业宽带网络。因此，开发出一套单一的共同标准是计划的第一位，建立可靠、全面和高质量的通信网络基础设施是“工业4.0”的一个关键要求。（2）工业系统化管理与智能制造流程再造。工业4.0计划以智能化工厂建设来带动复杂制造系统的应用，同时随着开放虚拟工作平台与广泛使用人机交互系统，使得企业的工作内容、工作流程、工作环境等发生深刻改变。智能制造流程再造能够颠覆封闭性的传统工厂车间管理模式，将智能化设备、智能化器件、智能化管理、智能化监测等技术集成全新的制造流程，实现真正的智能生产。（3）工业合法化监管与人员能力提升。技术创新周期短和新技术颠覆性变革可能会导致滞后效应风险，即现有规则未能跟上技术变化的步伐。新技术和商业模式使得沿袭固有规章制度几乎不可能。智能制造模式、再造新的作业流程和立体化业务网络框架，对企业数据保护、责任归属、个人数据处理以及贸易限制都提出了挑战。原有的职业培训体系，也随着智能化导致的工作和技能的改变随之改变。因此，建立一套同智能化制造相匹配的合法监管体系和职业发展体系尤为重要。（4）工业资源分配与智能决策系统。制造业需要消耗大量的原材料和能源，这对自然环境和安全供给带来了若干威胁。工业4.0计划的智能制造也带来了资源利用率的提升。因此企业在进行智能化生产时要权衡“投入的额外资源”与“产生的节约潜力”之间的利弊。

主要发达工业国家应对智能制造的政策体系构建

美国政策体系。美国“再工业化”由政府协调各部门进行总体规划，并通过立法来加以推进。为了推进“再工业化”战略，美国相继出台的法律政策有《重振美国制造业框架》《美国制造业促进法案》《先进制造伙伴计划》《先进制造业国家战略计划》《制造创新国家网络》计划等。

另外，美国还围绕再工业化这一经济战略制定了一系列配套政策，形成全方位政策合力，真正推动制造业复苏，包括产业政策、税收政策、能源政策、教育政策和科技创新政策。例如，在制造业的政策支持上，美国选定高端制造业和新兴产业作为其产业政策的主要突破口。在税收政策上，奥巴马政府主张把公司税由目前的35%降至28%，以吸引美国制造业回流。能源行业是美国再工业化战略倚重的关键行业之一，奥巴马着重关注新能源的发展。鼓励研发和创新，突出美国新技术、新产业和新产品的领先地位，这也是美国推进“制造业复兴”的重要举措之一。美国在再工业化计划进程中整顿国内市场，大力发展先进制造业和新兴产业、扶持中小企业发展，加大教育和科研投资力度支持创新，实施智慧地球战略，为制造业智能化的实现提供了强大的技术支持、良好的产业环境和运行平台。同时，制定一些对外贸易政策，为智能制造拓宽国际市场。美国支持智能制造的再工业化计划体系框图如图1所示。

德国政策体系。为推进工业4.0计划，德国政府主要设定了一些关键性需求措施，主要包括：融合相关的国际标准来统一服务和商业模式，确保德国在世界范围内的竞争力；旧系统升级为实时系统，对生产进行系统化管理；制造业中新商业模式的发展程度应同互联网本身的发展程度相适应；雇员应参与到工作组织、CPD和技术发展的创造性社会―技术系统早期阶段；建立一套众多参与企业都可接受的商业模式，使整个ICT产业能够与机器和设备制造商及机电一体化系统（mechatronic system）供应商工作联系更紧密。

为了将工业生产转变到工业4.0，德国需要采取双重战略，包括领先的供应商策略和主导市场策略。领先的供应商策略是从设备供应商企业的视角专注于工业4.0的。德国的装备供应商为制造企业提供世界领先的技术解决方案。德国的装备制造业不断地将信息和通信技术集成到传统的高技术战略来维持其全球市场领导地位，以便成为智能制造技术的主要供应商。主导市场策略指的是为CPS技术和产品建立和培育新的主导市场。

工业4.0开辟了创造价值的新途径和就业的新形式，尤其是对于中小企业和初创公司来说，有显著的机遇发展B2B（企业对企业）服务。工业4.0的实施，将提供灵活多样的职业路径，让人们的工作生涯更长，保持生产能力，弥补熟练劳动力的短缺和缓解社会老龄化的压力。工业4.0的双重战略将使得德国保持供应商的领先地位，并且成为工业4.0解决方案的主导市场，这使得德国劳动力可以维持较高的工资水平和较强的竞争力。

日本政策体系。在“创新25战略”提出之前，日本政府就已经致力于建设信息社会，以信息技术推动制造业的发展，增强产业竞争力，从而提出了“U-JAPAN战略”，目的在于建设泛在信息社会。其主要关注网络信息基础设施、ICT（Information and Communication Technology）在社会各行业的运用、信息技术安全和国际战略四大领域。在泛在网络（人与人、人与物、物与物的沟通）发展方面：形成有线、无线无缝连接的网络环境；建立全国性的宽带基础设施以推进数字广播；建立物联网，开发网络机器人、促进信息家电的网络化。另一方面，通过促进信息内容的创造、流通、使用和ICT人才的培养实现ICT的高级利用。“U-JAPAN战略”计划在ICT基础设施、物联网等领域取得了一系列成就，为“创新25战略”的实施奠定了基础。2008年，基于“创新25战略”和第三期《科学技术计划》的基本立场和基本目标，日本政府提出了《技术创新战略》，主要围绕提升产业竞争力等方面进行政策设计。

为强化制造业竞争力，2011年，日本了第四期《科技发展基本计划》（2011～2015）。该计划主要部署多项智能制造领域的技术攻关项目，包括多功能电子设备、信息通信技术、精密加工、嵌入式系统、智能网络、高速数据传输、云计算等基础性技术领域。日本通过这一布局建设覆盖产业链全过程的智能制造系统，重视发展人工智能技术的企业，并给予优惠税制、优惠贷款、减税等多项政策支持。以日本汽车巨头本田公司为典型，该企业通过采取机器人、无人搬运机、无人工厂等智能制造技术，将生产线缩短了40%，建成了世界最短的高端车型生产线。日本企业制造技术的快速发展和政府制定的一系列战略计划为日本对接“工业4.0”时代奠定了良好的基础。

其他国家政策举措。英国启动的“高价值制造”战略意在重振本国制造业，从而达到拉动整体经济发展的目标。英国政府配套了系列资金扶持措施，保证高价值制造成为英国经济发展的主要推动力，促进企业实现从设计到商业化整个过程的智能制造水平，主要政策包括：（1）在高价值制造创新方面的直接投资翻番，每年约5000万英镑；（2）使用22项“制造业能力”标准作为智能制造领域投资依据；（3）开放知识交流平台，包括知识转化网络、知识转化合作伙伴、特殊兴趣小组、高价值制造弹射创新中心等，帮助企业整合智能制造技术，打造世界一流的产品、过程和服务。

韩国提出了“数字经济”国家战略来应对智能制造的国际化浪潮。在该战略的指导下，韩国政府制订了国家制造业电子化计划，建立了制造业电子化中心。2009年1月，韩国政府并启动实施《新增长动力规划及发展战略》，确定三大领域（绿色技术产业领域、高科技融合产业领域和高附加值服务产业领域）17个产业作为重点发展的新增长动力。2011年，韩国国家科技委员会审议通过了《国家融合技术发展基本计划》，决定划拨1.818万亿韩元（约合109亿元人民币）用于推动发展“融合技术”。韩国政府不遗余力地加快推动智能制造技术的培育和发展，高度重视传统支柱产业的高附加值化，在工业新浪潮中占领高地。

印度工业发展一直受到制造能力不足、制造业商品质量低下的困扰。2004年9月，辛格新政府宣布组建“国家制造业竞争力委员会”，专职负责推动制造业的快速及持续发展。2011年，印度商工部《国家制造业政策》，进一步明确要加强印度制造业的智能化水平。2014年9月，印度总理莫迪启动了“印度制造”计划，提出未来要将印度打造成新的“全球制造中心”。“印度制造”的核心领域就是智能制造技术的广泛应用，特别是结合印度本国高度发达的软件产业基础，在智能制造流程管理等领域具有一定的发展优势。

中国发展智能制造过程中所面临的主要问题

政策落实过程中对智能制造工作的粗放管理问题。国家层面对于智能制造工作已经上升到很高的重视程度，但是目前在政策层层下达分解的过程中容易出现政策指令失真和政策效果不明显的问题。例如在一些地级市，智能制造改造被作为行政命令下到企业，企业被迫引进一些自动化程度较高的生产线但却不能合理操作，又或是引进企业联网式管理方式但却难以有效实施，造成了大量的企业资源浪费。这归根到底是对智能制造本质属性的认识不足造成的，因为智能制造必须要从激发企业内在改革需求出发，引导企业系统化地变革生产方式才能避免以上一些问题的产生。

传统制造行业对智能制造改造成本难以消化的问题。我国制造业具有鲜明的地区集聚特色，其中大部分是以工业附加值较低的传统产业为主，低成本竞争策略盛行。智能制造作为一种旨在从根本上改革生产方式的工业革命，前期相关机器设备以及技术学习的成本过高，直接导致企业投资智能化基础设施积极性不高，企业方面阻力很大。另一方面，智能制造的核心理念是网络式、智能化、系统性的生产制造新模式，与传统生产方式相比具有颠覆性改变，所以企业学习消化过程中也面临人、财、物多方面的成本压力。

智能制造技术引进渠道以及企业技术匹配问题。智能制造方式建立在自动化、机器人、人工智能、云计算、物联网等一大批高新技术的综合运用上，找寻合适的技术源来改造企业生产模式成为智能制造能否成功的关键要素。现实中，大型技术供应商更多提供成套的智能制造技术解决方案，改造成本高；而中小型技术供应商则难以提供匹配度高的智能制造技术和管理模块，改造效果差。此外，部分中小型企业由于资源限制导致难以搜索到外部智能制造技术商，凭借企业自身技术存量难以实施有效的智能制造改造。

地区性劳动力富余与智能制造减员增效之间平衡的问题。中国制造业的起步很大程度上依赖于庞大的劳动力基数，但是所谓的“人口红利”近年来随着逐年上升的工资成本正在不断弱化。部分东部发达地区已经凸显“用工荒”，智能制造概念随着“机器换人”、“腾笼换鸟”等政策已被逐步实施。而反观西部一些地区正在面临劳动力回流潮，智能制造所带来的一线工人需求下降更加扩大了劳动力就业率缺口，政府部门陷入左右为难的境地。所以如何协调智能制造所带来的劳动效率大幅提升和地区性劳动力富余之间的矛盾成为当前需要解决的一大难题。

中国应对智能制造发展趋势的政策措施

建立多层次综合支持政策体系推进智能制造建设工作。有效推进智能制造工作首先需要架构完整的政策体系作为保障，包括宏观战略性政策、部门管理性政策以及企业操作层政策等，需要在国家战略性政策中将智能制造提升到影响中国制造业转型升级工作的核心地位。“中国制造2025”战略规划作为我国制造业发展的顶层设计，制定了中国从制造业大国向制造业强国转变的第一个十年行动纲领。其次，“两化融合”等部门性管理政策能够作为智能制造的有效支撑。“两化融合”过程中应该加强推进提高生产设备、生产过程、制造工艺智能化水平，加快工业机器人、增材制造等先进制造技术在生产过程中的应用，培育数字化车间、智能工厂，推广智能制造生产模式等。同时，在关乎国计民生的重点行业范围内，加强该领域的智能监测监管体系建设，提高重点安全生产水平、重点行业能源利用智能化水平。最后，在微观政策层面尽快出台鼓励企业采用智能制造生产方式，加快淘汰落后生产方式的系列政策。

结合“机器换人”政策，以制造流程再造推进智能制造工作。智能制造的应用与推广将降低人工成本上升和人口红利减少对中国工业竞争力的影响，提高生产效率和产品质量，降低生产成本和资源消耗。目前正在开展的“机器换人”工作以“装备+机器人”的制造方式替代人工的制造方式，能够有效推进智能制造工作的实施。特别是用自动化的制造方式替代部分人工管控的制造方式，用网络化智慧的制造方式替代全部人工直接管理的制造方式，用精准用料、用能的绿色制造方式替代不安全、有污染的制造方式，将装备引进与工艺改造有机融合，最终实现智能制造流程再造、管理创新等系统工作。

加强智能制造共性技术推广范围和技术服务支持力度。智能制造对于大多数采用传统方式的制造型企业来说都是新兴技术领域，从实践中也可以发现存在着引入成本过高和技术管理脱节的问题。所以政府有关部门要加强智能制造的支撑能力建设，加快提升相关产业支撑能力，突破核心共性技术的研发，支持新一代信息技术研发和产业化，鼓励智能终端产品创新发展，有效降低企业采用智能制造方式的投入成本。智能制造底层技术包括高效能运算、超级宽带、激光粘结等“通用技术”研发，中试层面要推进以人工智能、数字制造、工业机器人为代表的制造技术和工具。在企业实施过程中需要研制大规模生产系统、柔性制造系统和可重构生产系统等复杂性技术系统。此外，智能制造推进工作需要协同企业主体、社会智库、中介机构以及各级政府部门等多方社会资源，加强智能制造技术的宣传推介、技术咨询、系统管理等领域的技术服务活动，这直接影响到企业应用智能制造实施效率问题。

以税收优惠、专项基金等政策手段扶持智能制造工作落地。从经济成本角度为相关企业“减负”是切实推进智能制造生产方式的最直接手段，其中税收优惠和专项扶持基金可以分别起到“推”和“拉”的效果。税收优惠的范围既包含购买智能制造设备的所得税抵扣额度，智能制造固定资产的加速计提折旧等应税额部分的优惠，又包括面向智能制造企业（需建立评价指标体系进行核准资格）的所得税等优惠税率政策支持等。另一方面，也可以出台“智造2025”等专项扶持基金，专门对企业引进高规格智能设备，开展智能制造研发，投入智能生产流程改造等活动进行直接补贴，切实帮助企业推进智能制造转型工作。

人工智能技术创新篇5

关键词：智能制造；智能科学与技术；人工智能技术；机器人；实验平台建设

智能制造是基于新一代信息技术，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动各个环节。具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称。是信息技术和智能技术在装备制造过程技术的深度融合与集成。加快推进智能制造，是我国在全球新一轮产业变革竞争背景下出台的《中国制造2025》的主攻方向。广东省作为国内制造大省和全球重要制造基地，也对接印发了《广东省智能制造发展规划（2015-2025年）》。针对广东省制造业的创新能力、产业结构、信息化水平的缺乏竞争力的问题，大力实施创新驱动发展战略，推动智能制造核心技术攻关和关键零部件研发，推进制造过程智能化升级改造，实现“制造大省”向“制造强省”转变。创新驱动，智能化升级改造需要国际领先水平人才的引进和高等院校实战型工程技术人才培养。我院智能科学与技术专业就是面向广东智能产业的深度融合设置的。其专业实验平台的建设需要针对广东省高端装备、制造过程、工业产品智能化等领域的薄弱环节，以“机器智能”为方向，完善实验教学体系、整合实验教学资源，开设综合性、创新性的实验项目，培养学生实践能力和创新意识。紧密联系企业，针对智能制造关键技术协同创新。培养具有智能系统开发与设计、智能装备的应用与工程管理能力；能在智能装备、智能机器人、智能家居等领域从事智能系统的是开发与设计、应用于维护、运营与管理的“厚基础、强应用、能创新”的高素质工程应用型人才。

1专业实验平台建设思路

面向智能制造专业实验平台的建设，依据《广东省智能制造发展规划（2015-2025年）》中发展智能装备与系统，工业产品、制造流程智能化升级改造的任务，从智能科学与技术知识体系中提取专业发展方向的课程，建立完善专业实践教学体系。以“机器智能”为方向建设人工智能与机器人实验室为核心，以项目、科技竞赛、紧密对接企业协同创新为手段，培养学生能够运用工程基础知识和专业理论知识设计工程实验，分析实际问题的能力，培养学生查询检索资料文献获取知识的能力，培养学生能够综合运用自然科学知识、专业理论知识和技术手段设计系统和过程解决实际问题的能力。通过科技竞赛等活动，培养学生在团队里具有工程组织管理能力、表达能力和人际交往能力。通过与企业的合作，掌握基本创新方法，并让学生具有追求创新的态度和意识，以培养学生的综合素质和能力为重点。立足华软学院电子系电子信息工程嵌入式专业、自动化专业、通信工程专业现有的平台优势，按照“整合、集成、共享、提升”的基本思路，完善支撑体系，优化验教学资源配置，建设一个能够与广东智能产业深度融合的阶梯形层次化实验平台。

2实验平台建设内容

智能科学与技术专业实验实践平台的建设要依据实验教学体系的构建，突出面向智能制造工程实践为特色，按照学生的成长需要，建立阶段化、层次化、模块化的实验教学体系。

2.1专业实践课程体系建设

面向智能制造的智能科学与技术专业定位是以工程应用型人才培养为目标的，是在通识教育基础上的特色专业教育。专业课程体系的建设首先还是以培养学生具有扎实自然科学基础知识，人文社会科学知识和外语应用能力为基础，其次是智能科学与技术专业技术基础课程，如数字系统与逻辑设计、数字信号处理基础、信号与系统、电路分析与电子电路；c语言程序设计与算法分析、数据结构、数据库与操作系统、微机原理与接口、传感器与检测技术等。最后是专业方向类课程，也是专业的核心课程，如制造业基础软件中的嵌入式软件、工业控制系统软件，工业机器人中人工智能技术应用和智能控制技术。主要有知识获取模式识别；数据通信与网络；嵌入式系统移植和驱动开发；嵌入式应用开发；人工智能与神经网络；智能控制技术；机器人学等课程。培养学生具备计算机技术、自动控制技术、智能系统方法、传感信息处理等技术，完成系统集成，并配合专业实践课程体系如图1，完成电子工艺实习、技术基础课程、核心课程的课程设计和综合项目实验，并在工程应用中实施的能力。

2.2实践教学体系建设

依据专业实践课程体系，构建主要包括计算机基础、电路基础、信息与控制基础、嵌入式技术、机器智能系统五大模块开展不同学习阶段层次化的实验教学体系。主要包括基础类、专业实训类、综合创新类。

1）基础类实验注重开设与课堂教学中基本理论相结合的精品实验项目，并逐步提升基础实验课时的比例。从实践中启发引导学生牢固掌握基础理论知识。除此之外，还要注重工作方法和学习方法的能力培养，如收集信息查找资料、制定工作计划步骤、从基础理论到解决实际问题的思路以及独立学习新技术的方法和评估工作结果的方法。培养学生厚实的专业基础知识和能力。

2）专业实训类实验主要以项目教学、案例教学、情景教学方式培养学生利用专业知识及方法独立解决行业领域内的任务和问题并能够评价结果的能力。如智能传感应用项目，人工智能技术实验项目，知识表示与推理项目，计算智能项目，专家系统，多智能体系统；机器人项目，如最小机电系统组成，如何完成对电机的控制；利用单轴或双轴控制平台实现基本搬运装配作业。

3）综合创新类实验注重培养学生从理解问题域开始，获取数据和知识、开发原型智能系统、开发完整智能系统、评估并修订智能系统、到整合和维护智能系统六个阶段构建智能系统。如开展人工智能技术在智能制造中的应用包括产品设计加工、智能生产调度、智能工艺规划、智能机器人、智能测量等；直角坐标机器人实现码垛搬运、多关节串联机器人、弧焊机器人实训等。

4）科技竞赛、与企业协同创新，通过观察记录待智能化升级的工厂生产过程，发现定义问题、提出假设、搜集证据检验假设、发表结果、建构理论等实验过程设计的能力。培养学生掌握基本创新的方法，团队协作管理能力、表达沟通能力等。如嵌入式设计大赛、机器人大赛等科技竞赛；以及针对自动化生产线的嵌入式工业控制系统设计；针对原材料制造企业的集散控制、制造绦屑成应用；针对装备制造企业的敏捷制造、虚拟制造应用；工业机器人在汽车、电子电气、机械加工、船舶制造、食品加工、纺织制造、轻工家电、医药制造等行业的应用。

2实验教学保障

智能科学与技术实验平台建设以人工智能与机器人实验室建设为核心，结合目前学院嵌入式系统实验室、自动控制实验室、传感器技术实验室、通信原理实验室资源，仪器设备共享共建的原则，系统化筹备购置。人工智能机器人实验室主要针对智能系统设计开发和机器人应用，基于计算机系统的人工智能技术学习应用包括人工智能技术在智能制造应用和工业机器人仿真软件ABB Robot Studio。基于“探索者”机器人系统控制实训箱Rino-MRZ02（包含履带机器人、双轮自平衡机器人、5自由度机械臂、6自由度机械臂等）

可以开展的项目有：利用启发式算法、遗传算法、蚁群算法等模糊数学理论对工业产品设计进行性能模拟、运动分析、功能仿真与评价；利用人工神经网络自学习、自组织构造产品加工过程新能参数预测模型。利用模式识别、机器学习、专家系统、多智能体系统进行感知、并对环境的改变进行解读、动作进行规划和决策；利用专家系统、遗传算法、模糊逻辑集中式解决生产调度多目标性、不确定性和高度复杂性的问题，寻求最优规则，提高调度的速度；利用蚁群算法、遗传算法分布式多智能体系统进行问题分解、彼此协商、任务指派、解决冲突。

履带机器人可开展电机控制实验；运动控制实验；HD轨迹控制实验；无线通信实验。双轮自平衡机器人呢可开展自平衡模块实验；倒立摆算法实验；双轮载具运动实验。6自由度双足机器人可开展双足运动控制实验；步态规划实验；双足平衡实验；机构改装实验。5自由度机械臂可开展机械臂运动控制实验；颜色分拣实验。可扩展为8自由度双足机器人、轮腿式机器人等技能提高类课程设计。

通过ABB公司的机器人仿真软件RobotStudio进行工业机器人的基本操作、功能设置、二次开发、在线监控与编程、方案设计和验证的学习。

人工智能技术创新篇6

称赞一个人有智慧，并不是指他读了多少书、知道多少事，而是指其思想深邃有远见，能有效应对变化的形势，有长远战略的眼光。同样，在判断城市智慧水平时，也不能只看安装了多少系统、IT是否先进，而要去看应用效果、城市有无创新活力。归根结底，智慧的城市应当是有创新活力的城市，创新是智慧城市的灵魂。

目前，太多智慧城市规划并没有将城市的创新能力建设结合进来。智慧城市规划成为一堆信息化工程的规划，项目设计很精确、顶层设计很完善，却无法为城市注入发展活力。智慧城市不仅要现代化信息设施，更需要智慧的城市灵魂，城市智慧是一种机制、一种文化，而不是单纯的信息系统。

信息化工程很重要，但工程只是一个方面，调动与激发城市的智慧创造能力是更重要的方面。信息化工程建设是一次性的，而城市智慧创新机制的作用是长久的。一个城市不会因为增加了几项信息工程而改变其文化性格，城市的创新性格需要长期地培育，信息工程规划要与城市创新体制建设结合在一起考虑，以便于构建可持续发展的智慧城市。

目前，有些地方将智慧城市的规划委托给IT企业，完全由工程技术人员规划，这种做法恐怕不妥。因为工程技术人员善于解决确定性问题，习惯于面对信息完备的工程建设，只会建楼不会培育生命，而智慧城市恰恰是有生命的。培育生命不能采取揠苗助长式的直接干预，生命培育只能采取间接手段，施肥除草，让作物自己茁壮成长。智慧城市面对大量不确定性问题，其复杂性远远超出了工程问题范畴，工程逻辑难再有作为，只有在高一个层次上思维才能游刃有余。

人工智能技术创新篇7

“人工智能的技术会像互联网一样，渗透到每一个场景、每一个设备和每一种服务里面，我们会看到更智能的网络、更智能的交互、更智能的设备……‘互联网+’的下一步就是‘智能+’。”百度公司总裁张亚勤在天津夏季达沃斯现场接受《中国经济周刊》采访时表示。

颠覆性的变革已经到来

“人工智能已经有60年的历史，但最近10年有了突破，包括算法的改进，对人脑的更好的理解，但更大的突破是越来越多的数据和计算能力指数的上升。这四个因素加在一块，使得人工智能变成了可用的技术，没有那么神秘。”张亚勤说。

“一个颠覆性的技术变革时代已经到来。”张亚勤认为，前三次工业革命的技术基石分别是蒸汽机、电和信息技术，而第四次工业革命的技术基石将是人工智能，大数据、物联网、互联网医疗、互联网金融、智能汽车，它们的底层都是人工智能技术。

在张亚勤看来，人工智能会成为未来一切事物的必需品，而更为重要的是人工智能发展速度要比人们想象得更快。比如在今年年初，AlphaGo战胜了李世石，对于人工智能行业而言，这是一个里程碑事件;而对于大众来说，也为人工智能技术进行了一次非常好的科普。

但是，担忧也随之而来。人工智能时代已经快速袭来，但是人们似乎还没有准备好。实际上，制造业、零售业、运输业等已经开始大量地使用机器人，翻译、速记、设计师、厨师、司机、记者和作曲家……也都已经有了人工智能“同行”，这让很多人担心，“机器人替代人做各种各样的工作，我会失业吗？”更为可怕的是，人工智能会不会超越人类，甚至毁灭人类？张亚勤认为，人工智能短期内会使得一些旧的行业和工作消失，很多重复性的、简单脑力劳动会被替代，但是长期来讲，它还是会创造新的就业。

“人工智能并不可怕，它并不是要打败人类或者超过人类智慧，它和人之间并不是竞争关系，而是一种补充和支持。在未来的20、30年内，人工智能将有进一步发展，但不会打败人类的大脑或智慧，人类被机器奴役的情况在未来很长一段时间内都不会出现。”张亚勤说。

从“互联网+”到“智能+”

其实，目前在我们的生活中人工智能的应用场景已经非常多了，比如你使用iPhone的Siri（语音助手），停车场的车牌识别，用语音操控家里的电视……这些其实都是人工智能技术的具体应用。

张亚勤预测，人工智能技术很快就会更加广泛和深入地渗透到各行各业中，“互联网+”会升级到“智能+”。所谓“智能+”与“互联网+”概念类似，就是人工智能技术与各行各业融合，帮助各行各业进一步变革升级，提升效率、创造新价值，让产品、服务变得更加“聪明”。“‘智能+’将会再度重构所有行业的商业模式与竞争法则。”他说。

张亚勤表示，未来5到10年将会是人工智能发展的黄金时期，这也意味着非常多的机会。“在这一次工业革命中，一些新的行业和新的企业会出现，这将会创造更多不同的、更有价值的、更公平的机会，就像前三次革命也创造了大量的新机会一样。”他说。

“过去我们对产业的改变只是优化一些细节，但现在要面对的则是一个大的颠覆性的改变，特别是80后、90后的年轻人，真的面临非常多的选择，现在确实是一个‘大众创业、万众创新’的最佳时空点。但我一直在讲，创业要以创新作为根本，没有创新的创业是不可持续的，为创业而去创业，这个失败率会很高，也会造成资源的浪费。”张亚勤说。

但是，随着更广泛的应用，人工智能技术能否实现安全、可靠、可控出现不少的担忧，张亚勤认为，这并不是一个简单的是与否的问题，这是一个需要全世界共同思考解决的问题。

“如果只有我们自己做，就太寂寞了”

现在，世界上引领人工智能（AI，Artificial Intelligence））创新研究的已经不仅是大学和研究所，各大互联网公司，Google、Facebook、IBM、微软……也包括中国的百度等，都在重金挖掘人工智能这座“未来金矿”，希望能够在新时代到来之时，形成自己的“护城河”。

张亚勤是一位科学家出身的总裁，一个典型的技术信仰者，这一点与百度公司创始人李彦宏一样。2014年，时任微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席的张亚勤离职加盟百度出任总裁，引起了巨大的震动。与沉醉于产品创新和商业模式创新的企业家们不同，李彦宏和张亚勤都笃信：只有技术创新才真正拥有改变世界的力量，而百度也一直都是一家以“硬技术”创新驱动的公司。

据张亚勤介绍，百度在人工智能上的研究投入很大，而且已经投入了很多年。百度在2013年就成立了国内第一家深度学习研究院，后来成立了人工智能研究所。百度的技术和研发投入年增幅在70%以上，超过谷歌、阿里、腾讯，主要运用在智能化和服务化两大业务方向。百度已经在北京、上海、深圳、硅谷设立研发中心，累计研发投入达到212亿元人民币。仅2015年，百度的研发投入就超过100亿元，占百度2015年总营收的15%，年均增速45%以上。目前，百度已经建成了全球最大的神经元网络，有上万亿的参数，再借助百度的数据优势、场景优势和人才，现在已经处在一个非常好的状态。

人工智能技术创新篇8

1数据智能分析师培养

就业前景分析方面，谷歌首席经济学家哈尔•瓦里安预计，未来即将出现一类新型的专业人才和职业岗位——数据科学家，当然数据智能分析师也会应运而生。现下时代是数据时代，甚至称之为大数据时代，企事业单位面临大量数据如互联网数据、医疗数据、能源数据、交通数据等，实际应用中普遍遇到分析能力弱、噪声数据多、缺少分析方法、分析软件能力差、模型可信度低等问题，其主要原因在于传统数据分析方法不能满足需要，而数据挖掘技术、机器学习技术、模式识别技术、知识发现等智能技术可以为数据智能分析方法与工具提供技术支撑。2014年4月24日，百度高级副总裁王劲在第4届“技术开放日”上正式宣布推出“大数据引擎”，数据智能概念由此产生。数据智能分析是指通过数据挖掘技术、机器学习、深度学习、模式识别与分析、知识发现等技术，对数据进行处理、分析和挖掘，提取隐藏在数据中有价值的信息和知识，从而寻求有效解决方案及决策支持预测。目前社会急需懂得智能技术的各层次数据智能分析人才，可以预计，熟练掌握智能技术的数据科学家、数据分析师、数据挖掘人员将有广阔的用武之地。培养手段探索方面：①以“点—线—面”结合的方式横向纵向设置课程群，面向数据智能分析，以案例为导向贯穿“线”上的各关节点课程，比如以数学基础课（线性代数、概率统计、数学分析）大类专业课（程序设计、数据结构、数据库技术）数据智能分析专业课（数据挖掘、机器学习、多维数据分析）为主线，理论与实践齐头并进；②立足培养“计算技术+智能信息+知识技术”的高级数据分析师，理论学习—随课实验—集中实践—科技活动—企业实习—毕业设计等教学环节协调配合，“资格认证—竞赛获奖—奖学资助”激励培养；③以大数据智能分析为契机，积极培养本科生的大数据计算思维和认知能力，使其掌握大数据智能分析方法、机器学习数据挖掘工具和开发环境。政策导向分析方面：建议中国计算机学会与中国商业联合会数据分析专业委员会等机构紧密协调合作，设立适应新时代社会与经济发展的“数据智能分析师”认证[6]，当然将大数据智能分析纳入计算机水平考试的可选项也是当前的一种解决方案，提高智能科学与技术专业社会认可度，增强本专业学生的归属感，更好地培养各层次的数据智能分析人才。

2创新型智能技术人才培养

智能科学与技术的发展与计算机技术几乎同时起步，但其进展比计算机技术要慢许多，根本问题在于高级智能的载体——“人脑”是世界上最复杂的系统，人类对它的认识和了解仍然处于初级阶段。近年来通过智能技术解决实际应用问题有了长足进步，国内已相继有20多所高校面向市场变化和未来需求，自2004年以来陆续开办了智能科学与技术本科专业。尽管大多数智能技术的理论基础还不完备，但实际应用的强劲需求与问题解决能力超越了薄弱理论基础的约束。本专业课程的教学内容与课程实践都适合教师与学生以研究者的身份参与到“教”与“学”的活动之中。1）研究型教学。蓬勃发展中的智能技术需要教师启发式、创造式、批判式地“教”，学生也要创造式、批判式地“学”。教与学要能够从研究思维、问题探索、模型改进、算法优化、脑认知和自然智能指导的角度推进教学活动，进行创新性教学和研究型学习。教学实践活动中应强调学生半监督式学习与自监督学习为主导，鼓励引导深度学习，经典案例、前沿讲座、讨论探索贯穿课堂教学，课程考核注重创新科技实践、问题探索、课程内容探索、课程研究性专题报告、以课程为基础的作品开发等创新效果和教学效果。2）“研究型分组”培养。智能科学与技术专业开办时间不长，成熟教材不多，课程体系需要不断适应学生和社会的需求做出调整，又加上智能科学专业课程本身的发展探索与实际应用现在处于同步发展阶段，决定了专业老师大力推进“研究型班级教学”，在教学过程中实施“大班基础讲授”+“小班研究型讨论”+“小组探索型课题实施与报告”的教学体系，同时来自相关研究方向的研究生也作为助教协助专业老师对小班（组）课题讨论进行引导。3）科研训练提高学习积极性。大类培养模式下实施科研训练引导学习，大一、大二年级主要学习公共基础课程和大类专业基础课程，其中的数学基础课，如线性代数、高等数学、概率统计、离散数学等，由于缺乏实际应用案例支撑，很多学生会怀疑这些知识在将来本专业学习中的用处，课堂课后处于被动学习状态，个别学生还会由于认识滞后，产生厌学情绪甚至放弃基础知识学习，以致于专业分流后表现为学习能力严重不足。通过吸收本科生参加科学创新实践和科技活动，使他们发现数学知识能够用来解决实际问题，有利于提高本科生学习基础知识的积极性，变被动学习为主动学习。同时，教师也能从中发现部分优秀本科生的创新潜力和研究能力，激发他们科学研究的兴趣，引导他们把智能科学技术作为研究方向并致力于攻读相关方向硕士研究生、博士研究生，进一步强化其科学创新能力，势必会使其获得高水平创新性成果。大类培养模式下强化专业教育与实践，专业老师要积极主动引导学生，变被动地等待学生选专业转变为吸引优质学生，以大二上学期为主要时间点，引导大类专业学生对特色专业的兴趣，通过科学研究和学生科技活动吸引选拔学生进科研团队，同时实施科研成果进课堂、进教材、进学生活动。专业教师、班导师可宣讲专业特色和就业前景，指导本科生申请大学生科研训练计划、参加科技竞赛、开发智能技术特色作品。大类培养模式下实施科研训练计划，需要本科生积极主动地理解大类下各子专业的特点和特色，结合自己的兴趣爱好和实际情况，在大类培养结束时分流到各特色专业。因此，本科生参加科研实践和专业科技活动的时间点很重要，从大一结束后的暑假开始，一直延续到本科毕业，同时实施“泛毕业设计”（即大二选方向并实施课题基础储备，大三实施课题，大四结合专业实习完善毕业设计）[3]，这样既充分利用了本科生大二大三充裕的课后时间，也缓解了大四本科生面临就业、考研、出国等问题的突出矛盾。

3智能系统开发人才培养

智能技术已成为当前技术革命创新的源泉，智能系统广泛应用于工业、农业、服务业等各领域，比如2014年11月2日开始处女航的皇家加勒比邮轮公司“海洋量子号”邮轮也因为大规模运用了高科技智能系统而号称“世界上第一艘智能邮轮”。智能系统是建立在“智能技术+计算技术”基础上，结合了控制技术、信息技术的软硬件系统。智能系统开发人才培养目标是社会急需的智能系统开发工程师，其从事的工作主要包括智能系统的设计、开发、维护、运营、服务及相关的技术指导。为了适应智能系统开发人才的培养，应该建设智能终端实验平台、计算智能实验平台、脑认知实验平台、高性能计算平台等人才培养基地与实训基地，推进实施智能终端软件开发技术、智能系统应用课程设计、智能系统与工程课程设计、智能游戏开发与设计、人机交互系统开发与设计等教学实践活动。

4复合型智能技术人才培养

智能科学与技术是一门综合学科，智能技术也广泛应用到智能交通、智慧城市建设、电子信息、信息安全、电子政务、电子商务、工业制造、教育、医疗、管理、农业现代化、国防现代化等众多领域，需要大量复合型智能技术人才。笔者认为，以下4条措施是智能科学与技术新兴专业培养复合型人才切实可行的培养方案：①充分发挥大类培养特色明显的人才培养优势，开放“全校特色专业选修课”，跨专业、跨学院科教团队，与大学生科技创新计划融合，重点培养学生的综合性、复合性、应用性；②引导并严格要求B学分课程学习，特别是设计规划实施好“科技创新”、“文体活动”、“技能认证”、“企业实习”、“暑期社会实践”等综合能力提高计划；③交叉融合办好本科生二专业，鼓励学有余力的本科生对知识的渴求，允许学生在本专业的基础上再辅修另一个专业，并提供配套措施，保证二专业学生能获得优质教育，发挥学科交叉融合优势，使本科生形成宽广深厚的知识结构，培养有特色的智能科学技术专业复合人才；④通过与企业横向合作，建立校企实训基地，紧跟企业和市场需求，与企业联合培养复合应用人才。

5结语

人工智能技术创新篇9

关键词：中国制造；2025；股市

中图文分类号：F832.48 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2015）015-000-02

China Manufacturing 2025 Opportunities for the Stock Market

WU Jian-qiang

（Institute of Industry Economics，Sichuan Academy of Social Sciences，Chengdu，610071）

当前新一轮产业变革正在推进，与我国转变经济发展方式形成历史汇，国际产业分工格局正在逐渐重塑。为把我国建设成为制造强国，国务院了《中国制造2025》，成为我国制造强国战略的第一个十年行动纲领。规划对我国工业领域进行强化，力争在2025年从工业大国转型为工业强国。行动纲要的编制，为中国制造业的发展带来了机遇，也为相关的个股带来了投资机会。

一、中国制造2025提出的背景

我国经济发展进入新常态后，发展环境发生重大变化，制造业正面临新的挑战。当前，资源与环境约束不断增强，劳动力成本不断上升，投资与出口速度放缓，过去的粗放发展模式已难以适应新形势的要求，这种情况下调整结构、转型升级和提质增效显得尤为迫切。

二、我国制造业与发达国家的差距

与发达国家相比，我国制造业存在较大差距，主要表现在自主创新能力差、核心技术与高端装备对外依存度高；产品档次较低，国际知名品牌较少；资源开发与能源利用效率低下，环境污染较为严重；产业结构不合理，高新技术发展较为滞后；信息化水平较低，与工业化融合有待进一步加深；产业国际化有待进一步提升，企业国际化经营水平不高。

三、中国制造2025的发展目标

国务院提出中国制造2025发展目标，要改变中国制造的粗放发展模式，由注重速度转向注重质量，由中国制造走向中国创造，创建更多的本土化品牌，实现中国制造强国的战略任务，推动中国制造走向世界。根据我国国情，立足实际，争取通过“三步走”实现制造强国的战略目标。

第一步：用十年时间，进入制造业强国的行列。到2020年基本实现工业化，制造业信息化水平大幅提升。到2025年制造业整体素质大幅提升，创新能力明显增强，工业化和信息化融合迈上新台阶。

第二步：到2035年制造业达到世界制造业强国的中等阵营水平。创新能力大幅增强，重点行业和领域取得重大的突破，制造业竞争力明显增强，优势行业能够引领全球创新，全面完成工业化进程。

第三步：到新中国成立一百年时，制造业大国的地位更加稳固，综合实力迈入世界制造业强国前列。在制造业的重要领域具有创新引领能力和明显竞争优势，建成全球领先的技术和产业体系。

四、中国制造2025的主要战略任务

（一）推进两化深度融合

中国制造要加快对信息技术的应用，将信息技术与制造技术深度融合起来，把重点放在智能化制造方向。大力发展智能装备、智能产品，用信息技术创新生产方式，使生产走向智能化，全面提高企业的研发、生产、管理的智能化水平。

中国制造应加快发展智能制造，研发高档数控机床、工业机器人、增材制造装备等装备和智能化生产线，突破新型传感器、智能测量仪表和伺服电机等智能核心装置，推动工程化和产业化。统筹布局智能交通工具、智能工程机械、智能家电、智能照明电器等产品的研发和产业化。

推进生产过程智能化。充分利用信息技术推动生产过程智能化，建设智能化工厂与数字化车间，加大对人机智能交汇的应用，推动制造工艺的仿真优化、实时监测。

（二）全面打造绿色制造

中国制造注重打造绿色制造，加快环保节能技术应用，研发环保工艺与装备，推动制造业的绿色转型；制造业实现低碳化、集约化，提高资源利用效率；强化产品生命周期的绿色管理，构建低碳、环保的绿色制造体系。

中国制造加快制造业的绿色改造。控制有害物质的排放，研发余热余压回收、水循环利用、减少重金属污染排放、用无毒无害原料代替有毒有害原料等，生产中广泛应用清洁高效的锻压、焊接、切削等加工工艺，从原料、工艺技术装备、加工工艺等方面实现制造业的绿色生产。

推进资源高效循环利用。制造业应加大绿色低碳能源的使用率，开展企业的分布式绿色智能微电网建设，控制和减少化石能源的消费量。

倾力构建绿色制造体系。政府应鼓励企业加大绿色产品研发力度，开发绿色产品，推行生态化设计，提高产品的节能环保水平，引导绿色制造、绿色消费。制造业应建设绿色厂房，选用无害原料，废物再利用。发展绿色工业园区，推进产业融合，最大可能实现零排放，减少环境污染。

（三）大力推动重点领域突破发展

1.新一代信息技术产业

集成电路及专用装备。加大核心通用芯片的研发，提升自主生产芯片的应用适配能力，大力发展高密度封装及3D微组装技术，提高封装产业的自主研发能力。

信息通信设备。利用信息技术优势，发展新一代信息技术产业，全面突破第五代移动通信技术、超高速大容量智能光传输技术和“未来网络”核心技术，积极推动神经网络等发展。

工业软件。进一步提高高端工业软件核心技术，开发自主可控的高端工业平台软件。

2.高档数控机床和机器人

加快高档数控机床等前沿技术和装备的研发，开发伺服电机、光栅等主要功能部件，推动产业化进程。根据工业机器人及服务机器人的应用需求研发新产品，突破机器人本体等关键零部件瓶颈。

3.航空装备和航天装备

在航空装备与航天装备方面加大研制力度，加快大型客机研制，结合实际需求启动宽体客机研制，鼓励企业研制重型直升机，推进干支线飞机、无人机和通用飞机产业化。发展新一代运载火箭、重型运载器、新型卫星等，形成稳定的卫星遥感、通信和导航等空间信息服务能力，进一步推动载人航天工程及月球探测工程的发展，并适度在深空探测方面加大力度。

4.海洋工程装备和高技术船舶

加大力度开发深海探测、资源开发、海上作业保障等装备，推动深海空间站的开发和利用。突破大型邮轮设计建造技术，提高船舶的国际竞争力。

5.先进轨道装备

加大力度研制先进的轨道装备，并推动轻量化、模块化。运用先进技术研发绿色智能轨道交通装备系统，使产品具有较高的国际竞争力。

6.新能源汽车

应用先进技术发展新能源汽车，推动电动汽车、燃料电池汽车的发展，掌握汽车低碳化核心技术，提高动力电池、轻量化材料、高效内燃机和智能控制等核心技术的产业化能力。

7.电力装备

根据国家电力结构调整的要求，积极推动大型高效超净排放煤电机组的产业化，提高超大容量水电机组和核电机组制造水平。积极推进可再生能源装备、先进储能装置、智能化电网的发展，实现大功率电力电子器件应用技术的发展。

8.现代农机装备

大力发展大宗粮食和战略性经济作物生产使用的先进农机装备，重点放在大型拖拉机及其复式作业机具等高端农业装备，推动农业生产现代化，提高农业生产效率。

9.新材料

围绕高性能结构材料、特种无机非金属材料和先进复合材料等，积极发展军民共用特种新材料，以军民融合促进新材料产业的发展，并提前做好纳米材料、生物基材料等战略前沿材料的布局和研制工作。

10.生物医药及医疗器械

支持发展化学药、中药和生物技术药物等新产品，包括新机制和新靶点化学药、抗体药物、抗体偶联药物、全新结构蛋白及多肽药物、新型疫苗、创新中药和个性化治疗药物等。提升医疗器械的创新能力，推进产业化，大力发展影像设备和医用机器人等高性能诊疗设备、全降解血管支架等高值医用耗材以及可穿戴和远程诊疗的移动医疗产品，实现生物3D打印等新技术的突破和应用。

五、股市投资策略

从 “中国制造2025”可以发现，一些行业和领域蕴含着巨大的投资机会，将成为未来一段时间内的投资主题。

（一）智能制造

我国的互联网和传统工业正在深度融合，智能制造将是中国制造业未来的主攻方向，是解决我国制造业由大变强的根本路径，相关行业和上市公司有望从中受益。发展智能制造的投资机会包括三个方面：首先是智能控制装置，未来工业自动控制装置的发展趋向于数字化和智能化；其次是智能制造机器，即工业机器人及智能化成套装备等；再次是智能终端产品，即智能化与网络化融合的智能型产品。比如，随着信息技术的发展，我国机器人技术水平有了一定提升，但在应用方面还有待进一步拓展。我国是全球最大的机器人市场，但与发达国家相比，我国制造业中的机器人但渗透率较低，未来工厂的智能化之路还有很大提升空间。

（二）“互联网+”

“中国制造2025”引入了“互联网+”作为发展思路，信息技术将在中国制造业的转型升级中扮演重要角色。目前，我国制造业的互联网程度较低，制造业要与互联网联合必须走智能化发展之路。一是制造业引入互联网能促进制造业的转型升级，刺激柔性生产系统，提高对智能化生产设备的需求；二是基于云计算、大数据的制造业变革，有利于提高行业的整体盈利水平。制造业的互联网化形成一个高度智能的类人生态系统，其中，传感器是其触觉、听觉和视觉工具，物联网是感觉神经系统，大数据和云计算是中枢神经系统，而智能装备则是运动神经中枢和最终执行机构。在互联网时代，国家将加大“互联网+”的应用（制造模式改变）以及互联网基础设施建设，相关的个股将迎来投资机会。

（三）创新驱动

我国制造业的现状是大而不强，与“德国工业4.0”相比，“中国制造2025”可谓是跨越式发展。虽然我国工业有220多种产品产量居世界第一位，但很多来自三资企业，国产品牌和自主创新的较少。中国制造业大而不强有很多因素，其中一个重要的原因在于，多年来我国注重终端产品，而忽视了基础材料、基础工艺和生产制造等领域的创新，核心技术和关键零部件受制于人。所以，未来中国将会健全产学研一体的制造业创新体系，加快技术攻关，推进科技成果和专利的产业化，激励企业提升创新能力。“中国制造2025”突出创新驱动，始终把创新作为产品的核心竞争力，通过创新取得高端装备的优势，缩小与发达国家制造业的差距。可密切关注模式创新和产品创新的股票。

参考文献：

[1]国务院：关于印发《中国制造2025》的通知.国发〔2015〕28号， 2015-05-08.

[2]何晓晴.“中国制造2025”投资靶点：智能制造的巨大风口[N].21世纪经济报道，2015-03-26.

[3]赵晶，方烨，侯云龙.“中国制造2025”上线在即 带来3万亿经济增量[N]. 经济参考报，2015-03-18.

[4]谷东.掘金中国制造2025：智能制造成下一风口[EB/OL].一财网，2015-05-20.

[5]黄鑫.中国制造2025”的路线图日渐清晰 智能制造是主攻方向[EB/OL].中国经济网2015-04-07.

人工智能技术创新篇10

2018年，人工智能领域的另一趋势是大额融资频发。

清华大学近日的《中国AI发展报告2018》显示，自2013年以来，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势。2017年全球人工智能投融资总规模达395亿美元，融资事件1208笔，其中中国的投融资总额达到277.1亿美元，融资事件369笔。中国AI企业融资总额占全球融资总额的70%，融资笔数达31%。

在业界看来，投融资的热情不减，主要是看中人工智能与各行业结合的广阔前景。

然而，有业内人士近日指出，目前国内跟人工智能有关的公司大概有四千多家，但是能够得到投资人青睐或关注，并且愿意投资的，大概不到三分之一。如果没有后续资金投入，很多初创企业有可能难以生存下去。由于人工智能产生收益的时间存在不确定性，巨大繁荣的背后存在隐忧。

那么，什么才是人工智能企业的核心竞争力？对于初创企业来说，如何才能站稳脚跟而不被市场淘汰？直面隐忧，中国人工智能企业的机会何在？

隐忧一：发展结构“头重脚轻”

重点突破基础领域，建立自己的生态体系

早在2015年，谷歌开放其内部使用的机器学习软件TensorFlow源代码，脸书、亚马逊和微软也纷纷其工程师用于机器学习的开源软件。似乎AI进入了“免费原材料”时代，人人都可以顺手取材。但是，“国外的开源布局对于我国AI行业发展而言，埋藏着巨大隐患。”远望智库人工智能事业部部长、图灵机器人首席战略官谭茗洲指出。

谭茗洲告诉记者：“开源模式会引导技术方向、路线图，形成开源生态，创造商业模式，这些由发起开源项目的核心利益者掌控，不仅控制行业上层的应用，还控制底层的生态，构建了整个帝国，掌控极大的权利。因此，开源虽是开放的资源，但现在免费并不代表未来不会收费和控制。如安卓系统是一种开源手机操作系统及应用开发平台，而谷歌实际上主导着整个生态的发展。”

谭茗洲认为，若我国企业今后过度依赖目前的AI开源平台，采用大量现成的源代码，仿佛在起跑线上丧失优势，创新及工艺再精深，也是在人家的体系中做零部件的更新改造。“如同温水煮青蛙，今后可能会给行业带来很大影响。这将是最大的隐忧。”他说。

赛迪研究院公布的《2018中国人工智能产业展望》提出，由于我国人工智能产业重应用技术、轻基础理论，底层技术积累薄弱，存在“头重脚轻”的结构不均衡问题，使我国人工智能产业犹如建立在沙滩上的城堡，根基不稳。基层技术积累薄弱使人工智能核心环节受制于人，阻碍重大科技创新，不利于国内企业参与国际竞争。

那么，建立我国自己的AI生态体系，还有机会吗？“当然，”谭茗洲斩钉截铁地答道，“在时间上还来得及，因为国外也才刚刚发展。从国家层面洞悉AI发展态势，重点突破基础领域，针对人工智能底层技术，加强对以深度学习为代表的底层算法模型的深入研究，并积极布局影响人工智能未来发展的前沿基础理论研究。现在国内也有一些小团队在做相关开发项目，有一定潜质，而且我们拥有全世界最多的应用开发者、非常多的应用场景、大体量的市场、蓬勃的创新创业环境等，这些都是国外比不了的。”

据了解，科技部指导下的新一代人工智能产业技术创新战略联盟，已联合深圳鹏城实验室于7月在深圳启动了中国自己的“启智开源开放平台（OpenI）”的建设。

隐忧二：商业应用路径不明确

瞄准市场需求，实现落地是关键

据亿欧智库《2018中国智能商业落地研究报告》统计，2017年中国人工智能创业公司获得累计融资超过500亿元，但商业落地百强创业公司累计收入不足100亿元，90％以上人工智能企业亏损。不少业内人士担心，国内人工智能领域存在巨大泡沫，或将迎来一波倒闭潮。

《2018中国人工智能产业展望》提出，我国人工智能产业处于早期发展阶段，商业化应用路径尚不明确，商业落地痛点突出，致使近期实际商业价值变现难度较大。

谭茗洲指出，“对初创企业而言，人工智能有门槛，创业成本较高。因此，建议企业不要太盲目，要尽快找准发力方向，而AI项目商业应用场景的落地是其成败与否的关键，快速积累核心技术优势，打造商业模式，才能做出真正有市场需求的产品，产生现金流。这也有助于人工智能行业回归理性”。

“未来产品形态应能把智能交互和后面的服务及产品联系在一起。”新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合秘书长、科大讯飞副总裁兼AI研究院联席院长李世鹏分析，亚马逊成功通过智能音箱将人工智能引入美国家庭的方式值得借鉴，我们需要有亚马逊这样既卖服务又卖产品和内容的企业。

据《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》显示，中国智能机器人与无人机相关技术创业最为火爆；其次为语义分析、语音识别、聊天机器人等自然语言系列技术；然后是人脸识别、视频/监控、自动驾驶、图像识别等计算机视觉系列技术；另外，情感计算包含心理学、语义、视觉、环境感知等多种复杂应用的技术也在慢慢成长。

李世鹏表示，人工智能包括算法、数据和处理能力。从投资角度首要看数据，BAT、微软、苹果、脸书在很多领域已占先机，想去撼动它们经过十几年积累的数据并不容易。所以，对于初创公司，没有多少资源去做范围太广、体量太大的事情，其成败的关键在于能否有渠道获得海量独特的数据，并通过这些数据为用户提供新的价值，比如大幅提高传统行业的生产力。

隐忧三：专业人才成稀缺资源

加快AI及相关学科布局，培养跨学科人才

“目前，人工智能最大痛点之一是人才难得，AI被炒得很热，稍微懂点算法的人一出来就能收到很多Offer，身价水涨船高。”李世鹏表示。

《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》指出，目前中国人工智能的人才培养已成为一个关键问题，人才缺失可能会对未来AI产业发展产生牵制作用。美国国家科技委员会的2017年人工智能全球大学排名中，前50名均位于欧美地区，我国大学无一上榜。此外，国内缺乏人工智能与传统行业的跨界人才，不利于AI在各垂直行业应用推广。