数字经济及人工智能范文
发布时间：2023-09-26 08:32:26
导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的5篇数字经济及人工智能范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！
篇1
中图分类号：TP18 文献标识码：A
在现代经济社会发展速度不嗉涌斓谋尘跋拢社会生产力水平明显提高。对于我国而言，在工业机械工程发展过程中，现代电子技术的应用促进传统机械工程逐步过渡至现代电子机械工程，而随着计算机技术以及信息技术的蓬勃发展，机械工程开始呈现出智能化、自动化的发展方向。特别是人工智能技术发展以来，此项技术在机械电子工程领域中的应用日益广泛，对提高生产力水平的意义同样非常确切。本文即围绕机械电子工程领域中人工智能技术的相关应用问题进行分析与探讨，望能够引起各方重视与关注。
一、人工智能的概述
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器。从人工智能诞生以来，相关理论与应用技术不断成熟，人工智能技术的应用范围也明显扩大。可以预见的是，未来人工智能技术下所带来的一系列科技产品将成为人类智慧的“容器”。
二、人工智能技术的作用分析
人工智能技术的应用对意识结构的变化有非常重要的影响，使意识论研究领域明显扩大。人工智能终端作为一种全新形态的机器设备进入人意识器官范畴中。人工智能技术下，除了能够完成人脑的一部分意识活动以外，甚至在部分功能上较人脑有着更为明显的优势，如对信息进行处理，以及采取行动的速度，以及对动作和记忆的准确性等方面。除此以外，通过对人工智能技术的应用与发展，还为未来ICT等网络技术的发展提供了方向与指导，包括云计算、深度学习、以及智能算法等在内的大规模网络应用成为ICT产业重要的发展方向之一，深度学习作为人工智能研究领域中的重点关注对象之一，可通过构建模拟人脑进行分析学习的神经网络的方式，促进互联网领域的飞跃式发展。
1.机械电子工程特点
机械电子工程是将电子工程、机械工程以及自动化工程结合起来的综合性学科，在机械电工工程中占据非常重要的地位。现阶段机械电子工程主要具有以下几个方面的特点：（1）机械电子产品结构相对简单。机械电子产品构造复杂程度不高，产品占地面积有限，能够改变传统意义上机械电子产品占地面积大且外观笨拙复杂的特点，对优化机械电子产品工作性能也有重要意义；（2）机械电子工程设计方案合理性高。在电子工程、机械工程以及自动化工程相互融合的背景下，设计人员能够更为全面的决策设计方案，促进机械电子工程的不断进步与发展。如，将机械电子工程技术与管理技术相结合，一来能够促进机械电子工程在管理体制层面的发展革新，二来能够促进机械电子技术在管理层面的发展进步，综合价值突出。
2.人工智能特点
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸以及扩展人的智能的理论、方法、技术以及应用系统的全新学科。作为计算机科学的重要分支之一，人工智能技术所追求的是了解智能的本质，并研发出一种与人类智能高度相似的智能机器，研究对象包括图像识别、语言识别、机器人、自然语言处理以及专家系统等多个部分。人工智能技术的应用具有以下几个方面的特点：（1）人工智能技术使人与人之间的沟通交流更加密切。人工智能技术作为高新科学技术，为大众间的沟通交流提供了极大便利，实现与不同群体的沟通，在促进人类社会进步的同时还对人工智能技术的改革创新提供动力；（2）人工智能技术对促进经济增长有重要意义。应用人工智能技术能够促进社会消费，扩大国内市场需求，对实现经济平稳健康发展有积极价值；（3）人工智能技术的应用有助于企业经济目标的快速实现。人工智能技术大量应用会促进行业市场的扩大，吸引投资，提高企业经济效益。
四、机械电子工程中人工智能应用
1.机械电子工程与人工智能的关系
不稳定性是机械电子工程普遍面临的问题之一，该特点的存在导致机械电子工程系统信息输入与信息输出之间的关系难以准确地描述出来。由于建设规则库方法、学习并生成知识描述法以及数学方式推导法这3种传统机械电子工程系统描述方法在严密性与精确度方面存在一定的局限，因此往往难以满足机械电子工程系统日益复杂的描述需求。但从信息处理的角度上来说，人工智能技术的应用及其与机械电子工程系统的融合对于解决系统不稳定性、不确定性以及复杂性问题有非常确切的优势。从这一角度上来说，将人工智能技术与机械电子工程相结合已成为机械电子工程领域发展的必然方向与趋势之一。
2.模糊系统及神经网络系统
模糊系统的理论基础与模糊集合，设计工具为模糊理论。模糊推理系统具有模糊信息的处理功能，在自动化控制、数字处理等诸多领域中得到了大量的应用，所取得的效果非常显著。模糊推理系统创建模拟人脑的相关功能，并分析语言信号，在网络结构的依托下无限接近连续函数，并遵循域至域的映射规则对信息进行储存。但模糊推理系统在应用中具有连接性不固定的特点，计算量偏小，因此应用范围存在一定的限制。
神经网络系统是人工智能技术领域中的关键分支之一，神经网络将信息分布于网络上的主要模式是神经元的兴奋模式。在神经网络系统干预下，可实现对信息的分布储存以及对动态信息的协同处理。神经网络系统可在确保行为丰富的前提下最大限度地精简结构，利用神经网络系统功能直接模拟大脑结构，并分析数字信号，在各个神经元间构成点对点的映射关系，进而达到提高信息数据输入、输出精度，并提高计算量的目的。
结语
综上所述，人工智能技术的应用与人工智能系统的构建、发展在很大程度上促进了现代机械电子工程的快速发展与进步。现代机械电子工程设计必须以人工智能技术的合理应用为依托，达成双赢的理想局面。在这一过程中，相关人员必须充分关注机械电子工程与人工智能技术的融合，不断开拓全新的人工智能技术，把握两者发展中的相通点与共同点，以促进两者的共同发展与进步。
参考文献
[1]梁国强.试论人工智能技术在供水设备机械电气自动化控制中的应用[J].中小企业管理与科技，2015（27）：252.
[2]韩斌.机械电子工程与人工智能的关系分析[J].数字技术与应用，2013（6）：254-254.
篇2
2017年，人工智能全面爆发，资本大量涌入，政策不断加持，各企业趋之若鹜。在此时刻，中国完全掌握着弯道超车的良机，只是，我们更需要理性认知，毕竟健康发展、蹄疾步稳的人工智能发展才会对未来有益。
风口已来，静待腾飞……
在不久前结束的2018年全国研究生招生统一考试中，“人工智能对人类社会产生哪些影响，对经济发展带来哪些改变”成为管理类联考综合能力考试中一道分值很重的作文题目。这从一个侧面可以看出，2017年成为国家战略的人工智能之火热程度。
在浙江乌镇落幕的第四届世界互联网大会上，人工智能同样是最热门的话题，在以人工智能为主题的分论坛会场，已经到了人满为患、不得不限制进场人数的地步。
回顾2017年的科技创新，坦率地说并没有给人太多惊喜，最引人关注的，莫过于人工智能。这一年，人工智能全面爆发，成为国家战略。
2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中，明确新一代人工智能发展分三步走的战略目标，到2030年使中国人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。这是中国首个面向2030年的人工智能发展规划。随着人工智能上升为国家战略，顶层设计框架搭建完成，产业发展有望持续提速，带来投资新机遇。
实际上，在政策出台前，对市场异常敏感的企业层面已经开始布局，2017年只是进入到了发轫期。
也许，不少“吃瓜群众”此刻方才明白，为何做搜索引擎的百度提出“all in”(全面进入)人工智能战略，阿里巴巴也提出了数据是生产资料的概念，而腾讯早已经开始“连接”一切。
“作为一项改变世界的技术，人工智能已经到了从实验室走入真实的生产环境和日常生活的‘临界点’。”阿里巴巴集团副总裁刘松说。
在政策信号如此明确的背景下，人工智能几乎到了“人人争说”的地步。如今的中国，人工智能缺的不是关注和热度，而是理性的思考，是对未来风向的把握。
人工智能发展如何脱虚入实？人才与核心技术瓶颈如何取得突破？法律伦理责任如何界定？将会砸了谁的饭碗？背后的算法歧视如何解决？梳理过去一年人工智能发展，理性看待目前的阶段，这五大关键之问可能将是人工智能发展的风向标。
与实体经济结合去泡沫化
到了2017年年尾，曾经让各界争得面红耳赤的实体经济和虚拟经济之辩似乎已经没有太多意义。因为“取代谁”在当下已经成为非常不明智的设问。答案已经越来越明晰：实体经济是根本，虚拟经济也需要结合实体。换句话说也许更清楚，脱离实体的人工智能发展很难不出现泡沫。
于是在2017年，我们看到，很多的互联网工程师开始进入工厂深度研究流水线，拜师高级技工，在工厂写代码，而结合了人工智能的生产线大大提高了生产率。
阿里云总裁胡晓明认为，人工智能的发展要去泡沫化，下一站将是“产业AI”。目前，该公司在城市、工业、零售、金融、汽车、家庭等多个场景推出ET大脑等“产业AI”方案，这些能力、产品和解决方案都通过虚拟的云端结合了扎实的工业流水线。
胡晓明告诉记者：“现在人工智能领域有种浮躁的氛围，有些企业靠AI讲资本故事、炒作股价。人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的‘概念上的AI’，更应是‘产业AI’。”
人工智能若要健康发展，首先必须要有场景驱动，人工智能在解决什么问题、为这个社会的成本降低了多少、效率提高了多少；人工智能背后，是否有足够的数据来驱动AI能力的提升；是否有足够的计算能力支撑算法和深度学习？只有在这三个场景同时具备的前提下，人工智能才会有价值。
在2017年，工业大脑走进车间，突破了良品率提升、故障率预测等制造业核心难题，互联网与工业的结合帮助类似协鑫光伏、中策橡胶、天合光能、盾安新能源等大型制造企业创造利润数十亿元。在天合光能，工业大脑帮助其提升了电池片A品率达7%，而之前预设的目标是1%。
机器观察世界，机器学习规律，数据的积累、计算能力的提升，让人工智能由此变得真正聪明可用。
猎豹移动CEO傅盛认为，传统行业的智能化核心是把传统行业数据化，今天人工智能有机会把传统的物理世界数据化。物理世界的数据化是传统行业真正转型的核心。如果实体经济想实现10倍数增长，关键是要实现物理世界的数据化，用更多人工智能的方式，去获取更多来自于这个产业的数据。
2017年，时髦的城市大脑、工业大脑、无人驾驶、无人超市、无人机、语音识别、唇语识别，无一不是人工智能与实体结合的应用。
进入商店的每一张人脸，其实就是每一个访客的访问，在里面顾客拿起的每个动作都可以被识别。进入无人超市看上去是一个人脸识别签到，其实就是一个数据的来回流动。线上和线下没有界限，电商开始进军零售店，融合的前提就是数据化。
傅盛说自己的公司在美国硅谷只干了一件事，就是投了一个小基金，让它每次带自己去看硅谷的创业公司，从中可以知道美国企业在干什么。后来傅盛发现在数字化这一点上，美国公司在做的事情就是把物理世界数据化。
将物理世界数据化，与实体经济结合，降低社会成本，而不是空炒概念，数字对数字，将是人工智能未来健康发展的重要一环。
人才还得自己来培养
得人工智能者得天下，得人才者得人工智能。
人工智能火热自不待言，但是必须清醒认识到，在人才储备和核心技术方面我们尚存突破空间。
打开某知名招聘网站，搜索“人工智能”后马上会出现很多招聘岗位，具有诱惑力的薪酬让人眼前一亮。以人工智能算法工程师为例，该职位少则月薪一两万元，多则年薪百万元。
这种供需不平衡的现象，不仅在中国有，在美国硅谷亦是如此。
早在2016年，创新工场创始人李开复曾公开透露：“在硅谷，做深度学习的人工智能博士生，现在一毕业就能拿到年薪200万到300万美元的录用通知。”
据领英近日的《全球AI领域人才报告》显示，截至2017年一季度，基于领英平台的全球AI(人工智能)领域技术人才数量超过190万，其中美国相关人才总数超过85万，高居榜首，而中国的相关人才总数也超过5万人，位居全球第七。
然而，这些人才仍不能满足互联网行业的需求。不少互联网企业人士告诉记者，目前互联网行业中最稀缺的就是人工智能人才，甚至很多行业巨头会用月薪几十万元招聘人工智能顶级人才。
傅盛表示：“下大力气把海外人才引入中国是合理的，但核心人才还是要中国自己来培养。”
目前，业界对AI人才的争抢近乎白热化，但是“缺口”同样明显。来自第三方数据显示，过去一年中，人工智能人才需求量增长近2倍，2017年第三季度，人工智能人才需求量相较2016年同期增长高达179%。中兴研究院副院长董振江坦言：“去年招人非常困难，在人工智能领域，大家都在抢人，薪酬也一再加码。”
AI技术人才是主导这一变革的中流砥柱。人工智能的竞争说到底是对人才的竞争，在国内人才竞争中，数字挖掘、算法分析、语言识别、自然语言处理是人才竞争的核心。
而在核心技术方面，虽然我国已经取得了多项创新，但主要偏向应用和数据积累，在核心技术方面与美国尚存差距。我国虽然已从跟跑走向领跑，并有了弯道超车的机会，但美国仍是目前出台人工智能战略最多、核心技术和人才最多的国家。
如何在人才和核心技术方面取得突破，将是未来我国在人工智能发展中最需要注意的问题。
意味着更多从业机会
当机器越来越像人，能够做人的工作时，这是否意味着它们会抢走人类的饭碗？
来自互联网业界的声音相对乐观，一个普遍的观点是：人工智能对就业的冲击正在发生，但被取代的主要是重复性的工作。实际上，人工智能也会带来新的职位，让人类可以从事更多创造性的工作。
阿里巴巴集团副总裁刘松对记者说，人工智能将是人类历史上的第四次工业革命，其实每次新的工业革命到来的时候，都有类似“砸饭碗”的恐慌，事实证明，创新带来的更多的是机会。
他认为，未来人工智能意味着更多从业机会。确实会有很多职业被人工智能取代，但人类可以空出来更多时间做创造性的东西，或是享受创造性的内容。这将为设计师、艺术从业者带来更多可能性。
“什么人才最缺，可能是艺术类的创造者，而大量简单重复类工作会遇到冲击。”刘松表示。
数据似乎同样在支撑这样的说法。来自智联招聘的一份研究报告显示，程式化、重复性、依靠反复操作实现的熟练工种已经开始受到冲击，投资银行业务、校对录入这两个典型职位在过去三个季度连续出现大幅同比负增长。咨询公司德勤的报告也显示，人工智能已经在英国取代了80万个低技能工作岗位，但同时也创造出350万个新就业机会，后者的年收入比前者多1.3万英镑。
人工智能的研发者认为，机器永远不可能取代人的作用，人工智能只能解放人类，让人类从事更多的创造性和服务性工作。机械化程度越高的工作，人们越希望由人工智能完成，而需要创作的工作，则需要人类来完成。
问题的关键在于，这些“新饭碗”谁来端？
懂得学习、勇于迎接挑战的人，将是未来端“新饭碗”的人。具体而言，艺术创造者、心理医生等精神层面的从业者，未来将越来越受欢迎，而高危和恶劣环境的稳定岗位将大量被人工智能取代。
相关法规需要不断突破
伴随人工智能的应用不断落地，法律责任的划分和承担是人工智能发展面临的首要法律挑战。其涉及如何确保人工智能和自主系统是可以被问责的。
百度创始人李彦宏第一次正式介绍百度无人车时就遇到了这一问题——他驾驶无人车到会场后不久，就收到了交管部门的罚单。而最近百度无人车在河北雄安进行试驾，当地相关部门特别出台了临时交通规则让其上路，这就是法规上的突破。
由此说明，伴随着人工智能的进步，法规也需要不断取得突破。“无人车收到罚单了，距离大规模上路还会远吗？”李彦宏如此认识这个问题，而在世界各国，关于无人驾驶的立法也正在不断取得突破。
然而，当此人工智能的发轫期，有一个绕不过去的法律问题就是数据隐私保护。
人工智能的发展越来越依赖大量的数据分析，大规模的数据收集、分析和使用，使传统社会走向透明化，在万物互联、大数据和机器智能三者叠加后，人们或许不再有隐私可言。
如今，商家越来越夸大大数据、人工智能给人类的生产、生活带来的极大便利，而用户本身也往往忽视了这些新技术新应用对隐私和个人数据带来的危害。
人工智能能带来精准营销，而精准营销的背后可能就是“精准诈骗”。因此，在发展人工智能的过程中，个人隐私和数据保护是国际社会长期以来重点关注的内容。近年来，随着大数据、云计算以及人工智能新技术的快速发展和应用，给现有个人信息保护法律制度带来了新的挑战，各国立法、修订法律活动更加频繁。
人工智能时代要负起责任
今日头条是过去一年各界争相关注的一个信息平台，基于一种设计后的算法，今日头条作为信息集合平台为用户推荐最感兴趣的内容。由于对用户注意力的精准抓取，今日头条取得了巨大成功，其身价不断增高。
今日头条的成功之处，在于其所谓基于算法的精准推送，但问题的关键还在于，这种算法已经越来越成为一种“看不见的正义”。这种算法是不是用户真正所需要的？对此，一些用户抱怨，往往因误点了一两条新闻，或者仅仅出于好奇点了一下相关新闻，就导致之后不断大量地被推送相关内容的新闻。这实际上也变相剥夺了用户的选择权。
必须明确的是，就目前发展阶段而言，认为算法可以为人类社会中的各种事务和决策工作带来完全的客观性只是一厢情愿。无论如何，算法的设计都是编程人员的主观选择和判断，他们是否可以不偏不倚地将既有法律和道德原封不动地写入程序，值得深究。
算法歧视由此成为一个值得重视的问题。
今日头条的出现说明这样一个问题，算法开始越来越多地左右着移动互联网，比如可以决定你看到什么新闻，听到什么歌曲，看到哪个好友的动态。那么，算法可以做到公平正义吗？
互联网上的算法歧视早已有之，图像识别系统就曾犯过种族主义大错，比如，谷歌公司的图片软件曾错将黑人的照片标记为“大猩猩”。
篇3
作者简介
余来文，江西财经大学应用经济学博士后、博士生导师、创业导师、野文投资董事长、文字传媒董事长，《商业智慧评论》和《创业管理评论》出品人，并任江西财经大学、江西师范大学、江西理工大学、香港公开大学、澳门城市大学、亚洲城市大学等外聘MBA课程教授或创业导师。曾在海王集团、远望谷股份、飞尚集团等公司工作，历任副总经理、总经理等职务，为大洁王集团、南华西集团、铜川矿务局、陕西煤业集团等公司提供管理咨询。先后在《管理科学》《北大商业评论》《销售与管理》《中国经营报》《CHINA DAILY》以及人大报刊复印资料转载等杂志报纸200余篇。出版《智能革命：人工智能、万物互联与数据应用》《分享经济：网红、社群与共享》《共享经济：下一个风口》《互联网：商业模式颠覆与重塑》《商业模式创新》《互联网思维2.0：物联网、云计算与大数据》《企业商业模式：互联网思维的颠覆与重塑》等30多本图书。林晓伟，江西财经大学管理学博士，现为闽南师范大学商学院副教授，福建省“新世纪”人才。先后在《系统管理学报》《经济管理》《国际贸易》《当代财经》《中国社会科学报》《中央财经大学学报》《现代管理科学》等国内核心刊物20余篇，出版专著1部，参与编写《智能时代：人工智能、超级计算与网络安全》《电子商务：分享、跨界与电商的融合》《互联网思维2.0：物联网、云计算与大数据》《企业商业模式运营与管理》《物流学》《财务管理》和《会计学》等图书。主持福建省级课题4项，先后参与国家自然科学基金项目等省部级以上课题9项，参与诏安县农业和扶贫“十三五”规划编制工作。主要研究方向为物流与供应链管理、产业互联网、企业商业模式。
目
录
1 第1章 智能时代
2 开章案例
6 1.1开启智能时代
7 1.1.1 Mr Smart——我的智能生活
13 1.1.2智能时代之认知颠覆
18 1.1.3人工智能——工作“终结者”
19 1.1.4新产业的催生——“智”家帮的兴起
25 1.2迎接崭新的智能社会
25 1.2.1“数字化”——智能社会的“快引擎”
26 1.2.2“信息化”——智能社会的“大动脉”
27 1.2.3“网络化”——智能社会的“高速路”
28 1.2.4“集成化”——智能社会的“点金石”
29 1.2.5“公共化”——智能社会的“新时代”
32 1.3智能生态——智能时代的终极奥义
32 1.3.1传统工业逻辑的颠覆式创新
36 1.3.2人人创造，智能时代新分子
37 1.3.3用户“双力”：参与力创造力
38 1.3.4“智”之大器之智能整合
39 1.3.5未来人工智能生态圈
42 1.4智能时代的内核
42 1.4.1人工智能之先发“智”人
45 1.4.2超级计算之千手“算”音
46 1.4.3云端服务之无上“云”法
47 1.4.4网络安全之“安全”卫士
51 章末案例
56 第2章 人工智能
57 开章案例
62 2.1人工智能：让机器更聪明
62 2.1.1人机大战：阿尔法狗与柯洁
64 2.1.2人工智能与智能机器人
67 2.1.3机械思维向左，智能思维向右
68 2.1.4人机融合：超人类智能时代
72 2.2人工智能新认知
75 2.2.1解密人工智能
76 2.2.2重要的是数据，而非程序
77 2.2.3淘汰的不仅是工作，更是技能
80 2.2.4超人工智能时代
82 2.3大数据与人工智能
82 2.3.1数据驱动智能革命
85 2.3.2数据挖掘：从大数据中找规律
86 2.3.3大数据的本质：数据化
89 2.3.4大数据——人工智能的永恒动力
90 2.4人机融合：连接未来
93 2.4.1人工智能之“星际迷航”
95 2.4.2机器学习与人工神经网络
96 2.4.3超越未来：人工智能之深度学习
101 2.4.4 人工智能之前世今生
102 2.4.5 人机融合：未来ING
104 章末案例
109 第3章 超级计算
110 开章案例
114 3.1大话超级计算机
114 3.1.1 超级计算知多少
115 3.1.2 从数据到超级计算的飞跃
117 3.1.3 大千世界，“数”在掌握
119 3.1.4 数据流——“超算流体”
122 3.2时代新宠——超级计算机
123 3.2.1 超级计算，未来国之重器
124 3.2.2 超算之不得不懂
126 3.2.3 大国超算之超常发展
132 3.3超级管理
132 3.3.1 数据收集——“超管”之“核基础”
132 3.3.2 数据存储——“超管”之“核聚变”
133 3.3.3 数据处理——“超管”之“核爆炸”
136 3.3.4 超级计算安全
137 3.4表演时间：超算之应用舞台
137 3.4.1 互联网应用：“互联”的二次方
140 3.4.2 电子政务应用：政务“超算”跨时代
141 3.4.3 精准医疗应用：超算医疗，快，准，狠
145 3.4.4 智能交通应用：数据出行，悠哉，享哉
146 3.4.5 金融投资应用：“超算”致富经
149 3.4.6 新零售应用：“超”未来，“算”零售
153 章末案例
159 第4章 云端服务
160 开章案例
164 4.1云服务——“云”上境界
164 4.1.1 走进“云”化时代
168 4.1.2 享受云生活
172 4.1.3 幕后英雄——云计算推动“团队”
173 4.2直击云计算
174 4.2.1 云计算为何物
178 4.2.2 云计算从哪里来
179 4.2.3 虚拟化，一切皆有可能
181 4.2.4 云计算未来规模
183 4.3双重界：云计算与虚拟网络
183 4.3.1 云计算与虚拟网络关系
184 4.3.2 云服务之“虚化”技术
189 4.3.3 虚拟服务器——“虚化”技术承载终端
193 4.3.4 多云大融通——云存储设备
195 4.3.5 有备无患——云资源备份
198 4.4“三云”家族：公有云私有云混合云
199 4.4.1 公有云——“云”家必争之地
201 4.4.2 私有云——私享“云端”之上
203 4.4.3 混合云：公私合并——“云端”最强音
207 4.5云应用——“云端”的机智强大
207 4.5.1 云应用：极致“云”风暴
210 4.5.2 云应用、云服务与云计算
211 4.5.3 AI云运用=“云端”最强音
212 章末案例
218 第5章 网络安全
219 开章案例
223 5.1直击网络安全
223 5.1.1 计算机安全——21世纪的重点“安全区”
224 5.1.2 网络安全：居安思危，严阵以待
227 5.1.3 安全攻击之“四面”埋伏
228 5.2不得不知的网络安全
229 5.2.1 网络安全之认知“大充电”
232 5.2.2 网络安全风险之危机四伏
236 5.2.3 网络安全的“威胁危邪”
241 5.2.4 安全管理“六板斧”
242 5.3网络“歪脑筋”：犯罪与黑客
243 5.3.1 网络犯罪——犯罪“新境界”
246 5.3.2 黑客攻击：高智商罪犯的攻击
247 5.3.3 黑客攻击“六”手段：智、快、狠
250 5.4无处不在的安全管家——网络安全管理
250 5.4.1 网络安全“密匙”：加密安全
254 5.4.2 保密系统：守口如瓶，从一而终
256 5.4.3 智能防火墙——安全防护之智能乾坤
260 5.4.4 网络安全未来式：量子通信
264 章末案例
篇4
一、引言
随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业将人工智能技术应用到企业的日常生产经营活动中来。NarrativeScience和国家商业研究所的报告显示，在2016年仅有38%的企业表示引用了人工智能技术，而到了2017年这一数字迅速增长到了61%。与此同时人工智能技术在营销领域的应用也越来越广泛，在零售行业，人工智能可以通过自我学习，为消费者添加标签，描绘用户画像；在网络消费场景，智能人工助理可以帮助营销人员及时在线回答用户问题。人工智能的应用让消费者与企业的互动更加频繁，这也给企业营销活动本身带来了如隐私泄露、过度营销、用户倦怠等问题。如何正确处理人工智能技术在营销领域的应用问题，成为了学者们日益关注的重点。以往的研究已经从人工智能营销的技术基础、概念、隐私担忧等方面进行了分析，本文将从人工智能营销的内涵、趋势、挑战等方面进行梳理研究，希望能够对人工智能态势下的市场营销有更加全面的认识，为企业应对人工智能营销活动中的问题提供有价值的参考。
二、人工智能态势下的市场营销
（一）智能营销的内涵
智能营销，是伴随着人工智能应用的发展而产生的一个新的营销概念。智能营销不等同于电子营销，它是建立在大数据、人工智能、云计算等综合技术基础上的一种智能化运作模式（汪涛2014），是可以模仿营销人员的部分行为活动的过程。随着人工智能技术在营销领域的应用，智能化的设备通过仿真、思考、行动等模式完成了营销人员所需要进行的一部分工作，深刻改变了营销思维和方式。作为智能经济条件下的新产物，目前学者们对智能营销还没有形成一致的概念界定。但是随着对人工智能的逐步深入了解，业界逐渐形成了一种共识，即它是企业借助计算机网络、移动互联网等智能技术来进行营销活动的各种新思维、新方法、新工具的一种创新营销新概念（常亚平2018），它包括智能识别、智能存储、智能执行等多个方面。
（二）智能营销的技术基础
人工智能营销的兴起离不开技术的支持，根据以往文献的研究，可以将智能营销发展的技术基础大致归为三个方面：首先，移动互联网和5G技术为智能营销发展提供了海量数据来源的保障。智能营销发展的重要基础就是数据，持续可靠的数据获取是智能营销所需的核心技术之一。随着移动互联网和5G技术的发展，营销活动借助虚拟现实技术、仿真技术、人工生物智能技术广泛深入到消费者的工作、娱乐、生活、消费等日常行为活动中，全方位地记录了消费者的行为数据，为智能营销的后续分析处理工作提供了海量的数据信息来源。其次，云计算帮助智能营销完成了复杂的数据计算和处理分析。移动互联网时代，大数据的发展使网络数据成几何倍增长，如何计算和处理分析这些海量数据成为了智能营销发展所必须解决的重要问题。云计算技术凭借强大的数据计算能力，很好地解决了人工智能技术应用过程中的海量数据处理问题，通过多维度数据的连接实现了万物互联，从而使消费者和智能设备的交互体验更加完善，营销场景也因及时准确的数据分析而更加智慧化。最后，人工智能商业化应用技术为智能营销发展提供了网络应用环境。德勤2019年《全球人工智能发展白皮书》显示，当前人工智能技术已进入全方位商业化阶段，并预测全球人工智能市场在未来几年会经历现象级增长（钱明辉2019）。我国也出台了相应政策来支持人工智能商业化应用的发展，2019年我国从事人工智能业务企业数量居全球第二。人工智能商业化的发展环境以及人工智能商业化应用技术的支持，为智能营销的发展创造了良好的外部网络应用环境。
（三）人工智能在营销中的应用体现
人工智能技术在营销中的应用，使营销活动体现出了新的特点，如：视觉、听觉、触觉等多种形态的新互动方式、个性化需求的预测等。根据营销活动的不同过程阶段，可以从四个方面来分析人工智能在营销中的应用体现。1.营销调查研究阶段。营销调查研究是营销活动的起点，通过提前的调研企业可以了解市场占有情况、消费者意愿、目标消费群体需求等重要信息。大数据技术以及人工智能技术的应用，极大地提高了企业营销活动前期的营销调研效率。消费者在各种生活消费场景中会留下自己的痕迹和使用信息，人工智能技术会帮助企业将海量的用户数据进行归类，如账户数据、交易数据、浏览数据等，并利用这些数据进行用户画像，从而准确分析出消费者的日常消费偏好、消费方式等信息，帮助营销人员获取营销调研后的第一手分类数据。2.营销策略的制定阶段。人工智能技术从全网智能抓取相关数据进行分析，并智能分析出最新热度关注点，帮助营销人员完成寻找吸引消费者的创新点环节，摆脱了以往只依赖于营销人员自身经验判断和小范围营销调研结果的限制。同时借助仿真技术、生物识别等技术，人工智能技术所创造的“人工脑”可以完成营销策略制定过程中的一部分思考工作，如创意筛选、优化等方面。3.营销执行阶段。以往的营销推广活动，需要营销人员提前进行宣传媒介的选择并且派大量人员进行实地配合，受限于地点、经费等外部因素。而人工智能技术根据网络热度数据分析，自行筛选出适合企业产品宣传的网络平台，并且根据用户使用偏好数据测算出适合的营销时间点、次数等，在用户进行相关网络访问时个性化推送符合该用户需求特征的营销方案，如喜马拉雅会根据用户年龄、性别、收听历史记录等自动推送相关收听图书资源和购买活动等。4.营销效果的评估阶段。以前的营销活动效果评估需要事后进行监测，而人工智能技术的应用帮助企业实现了实时监测，系统自动在全网络进行相关内容的数据抓取和分析处理，并将监测效果及时反馈给营销人员，方便营销人员根据消费者反应及时修改营销方案，降低了突发事件对企业营销活动的影响。
三、人工智能带来的营销管理新趋势
人工智能技术在营销领域的应用深刻地改变了企业的营销思维和营销方式，也让营销管理活动有了新发展，对于人工智能带来的营销管理新趋势可以从下面几个方面来理解：一是技术驱动营销变革。智能技术将成为下一代营销变革的新支撑。目前，仿真技术和人工生物智能技术的初步使用已经能够帮助智能设备进行部分营销工作中的思考问题。营销专家智能系统可以实现专业知识的传递和学习，在营销专家的训练下智能系统会增长解决问题所需的知识，并向用户提供解决问题的办法。电子自动订货系统，会根据企业线上线下的销售数据自动进行分析，智能识别畅销品和滞销品，并根据实际情况自动交换订单信息，减少营销人员在了解销售状况和消费者偏好等信息时所投入的时间成本。人工智能技术的应用带来了营销理念、方法、手段、工具等各个方面的改变，未来如何利用好人工智能技术来帮助企业进行营销活动是营销人员需要关注的重点。二是营销方式的多元化和营销推荐的大规模定制化。人工智能技术的应用给营销方式带来了巨大的变革，短视频营销、直播营销等新型营销方式使企业营销活动不再局限于传统线下和网络页面广告等方式。这种多元化的智能营销方式，可以更加广泛深入地获取消费者的各种使用数据信息，如抖音小视频会根据用户关注信息来自动推送相关产品宣传视频。智能化的营销方式让大规模定制化成为可能，企业可以借助智能技术和数据处理技术实现对每个用户的精准识别与记录，从而为其个性化推荐相关信息，实现营销个性化的批量自动生产。三是“AI+”智慧营销带来的跨场景营销。“AI+短视频”营销、“AI+KOL”的粉丝营销等不同营销策略，在人工智能技术的支持下各自发挥所长，应用到营销活动的各个环节当中。“AI+”的使用增强了消费者的互动体验感和真实感，如唯品会的智能试装功能可以帮消费者实现线上虚拟体验，大大提升了消费者从“看”到“买”的效率，缩短了购买转化时间。在移动互联网时代，消费场景碎片化、消费行为流动化，人工智能技术的使用可以帮助企业处理复杂的消费使用数据，系统整合消费者在不同场景的多维行为数据，从而精准识别不同消费个体在不同消费场景下的差异化需求，结合消费者的实时场景，为消费者适时提供跨场景的营销服务，突破圈层和场景的限制，扩大营销推广范围，提升企业的56品牌宣传度。四是基于智能识别、语音互动等技术的线上线下一体化智慧营销。根据2018年人工智能应用行业报告，目前人工智能技术已经可以应用到零售的全链条环节，既可以线上进行用户画像和精准个性化推荐，也可以线下智能物流、智能选址、优化消费者行为分析和商品运营环节等，这种线上线下一体化智慧营销，需要完整的人工智能技术体系的支持。通过分析消费者轨迹数据、可穿戴智能设备的身体数据以及社交消费平台数据等信息，利用线上线下信息的同步传输、人脸识别等技术，人工智能可以及时捕捉消费者行为及心理需求，并实现精准匹配。
四、人工智能时代市场营销面临的挑战
人工智能技术在营销领域的应用给企业和消费者都带来了极大的便利，但是技术都是具有两面性的，我们必须理性对待人工智能技术，正视人工智能应用过程中产生的问题。根据以往文献的研究，可以从以下几个方面来认识人工智能时代市场营销面临的挑战。一是人工智能背景下复合型营销人才的不足，带来的技术和营销的进一步对接问题。当前，智能营销领域的一个显著问题就是技术与营销的进一步深度衔接问题，懂技术、懂市场的复合型人才的不足使得企业在应用人工智能过程中出现很大障碍。一些机构掌握着最新智能技术，积累了海量数据；而另一些机构则了解市场，不掌握技术，技术应用与市场营销之间的衔接出现了隔阂。人工智能技术在营销的应用给所有领域的营销人员都带来了挑战，人才和工作需求双向失衡。企业必须培养复合型的营销人才，引进新技术培训课程，提升现有营销人员的整体技术素质，从而帮助企业解决智能技术与营销的进一步对接问题。二是人工智能营销过程中暴露的数据隐私保护和流量造假问题。各种数据隐私新闻案件的曝光，让越来越多的用户对新技术的使用保持着高度敏感。大量未经用户本人同意的数据非法监测和解读严重干扰着消费者的日常生活，一些企业甚至利用智能技术对用户个人信息进行预测分析来以此获取用户隐私。而流量数据造假问题更是进一步瓦解了消费者对网络消费活动的信任，一些企业为了短期的盈利，利用内容剪切等网络工具打造虚假流量信息，给消费者带来了误导，同时也严重干扰了正常的市场竞争秩序。为了能够让企业更有效地推进人工智能技术与营销活动的衔接，必须及时惩治非法获取消费者隐私的企业，营造良好的网络使用环境，同时企业也要在内部加强管理，提升营销人员的道德素养。三是全方位人工智能营销环境下的消费者心理倦怠问题。人工智能技术可以给消费者推荐各种个性化信息，但这种根据消费者使用痕迹来进行持续性的精准推荐很难不让消费者产生厌倦心理。随时随地的广告推荐、跨屏的无广告拦截、用户浏览记录的跟踪推荐等行为，在智能技术的推动下变得更加自动频繁。虽然人工智能技术可以帮助企业精准分析用户数据，但数据也不能完全反映消费者的内心，企业要避免对智能技术的完全盲从，以防消费者产生厌倦心理。营销活动是对人进行的活动，因此企业也要关注营销人员的营销经验，不能以技术决定一切，要将技术与人的主观感受相结合，真正做到从消费者本身需求出发。
五、结论
人工智能在营销领域的应用目前还处于初步发展期，企业在应用人工智能技术时必须理性看待人工智能技术。既要看到人工智能给企业营销带来的数据分析、精准识别等便利，也要看到人工智能应用带来的技术陷阱、用户隐私等问题。当然，人工智能技术在营销领域的应用未来还将有更进一步的发展，企业也要及时进行探索研究。本文仅从理论层面梳理分析了人工智能在营销领域应用的相关问题，未来还可以在其他方面进行深入研究：如何更好地解决人工智能应用过程中带来的隐私泄露问题，从而提升消费者的使用体验；人工智能的特征如何对消费者的行为产生影响；智能互动方式的改变对营销活动的影响，等等。
参考文献：
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中图分类号： P2 文献标识码： A 文章编号： 0 引言
地形测量学是研究测绘地形图及与其有关测绘工作的理论、方法的应用技术学科。地形测量是为城市、矿区以及各种工程提供不同比例尺的地形图，以满足城镇规划、矿山开采设计以及各种经济建设的需要。
地形测绘是研究地球局部表面形状和大小，并将其测绘成地形团的理论和技术。通过测定小范围地表高低起伏形态和地物(如建筑物、道路、耕地等)的特征点的平面位置和高程，经相应的数据处理、采用一定的测量符号按一定的比例缩绘在图纸上。从而获得与相应地面几何图形相似的地形图，为国家经济建设提供设计与施工的图纸资料。
传统的测绘包括控制测量、地形测量、施工测量、竣工测量和变形监测5个部分。现代测绘技术自动化技术具有自动化程度高、测图精度高、图形属性信息丰富和图形编辑方便等优点。
1 目前地形测量的测绘自动化技术
测绘自动化是集数据采集、处理、传输、显示于一体。随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的智能化，测绘技术自动化技术发生了重大变革，3S技术(GPS全球定位系统、GIS地理信息系统、RS遥感)及其集成技术成为测绘技术自动化技术的核心。
1.1 GPS技术 GPS(Global Positioning System)称为全球定位系统，是美国20世纪70年代开始研制的，它历时20年，于1994年3月全面建成的利用导航卫星进行测时和测距，具有在海、陆、空进行全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统，是一种高精度、全天候、高效率、多功能的测绘工具。
GPS定位技术与常规地面测量定位相比，具有抗干扰性能好、保密性强，功能多、应用广，观测时间短，执行操作简便，全球、全覆盖、全天候、高精度的特点。特别是RTK的定位精度可达厘米级，在水上定位得到了广泛的应用。
GPS RTK(Real Time Kinematic)技术开始于90年代初，是一种全天候、全方位的新型测量系统，称载波相位动态实时差分技术，是目前适时、准确地确定待测点的位置的最佳方式，是基于载波相位观测值基础上的实时动态定位技术。
GPS RTK具有定位精度高且精度分布均匀，速度快、效率高，观测时间短，方便灵活，测程不受限制，不受通视条件影响等优点。
1.2 GIS技术 地理信息系统（Geographical Information System-GIS）是利用现代计算机图形和数据库技术来处理地理空间及其相关数据的计算机系统，是融地理学、测量学、几何学、计算机科学和应用对象为一体的综合性高新技术。其最大的特点就在于：它能把地球表面空间事物的地理位置及其特征有机地结合在一起，并通过计算机屏幕形象、直观地显示出来。
GIS具有以下的基本特点：一是公共的地理定位基础；二是多维结构；三是标准化和数字化；四是具有丰富的信息。
地理信息系统对空间地理信息进行处理，准确采集有关的数据，并对地理空间数据和信息进行处理、管理、更新和分析，是采用数据库、计算机图形学、多媒体等最新技术的技术系统，对现代测绘技术自动化技术的起重要支撑作用。
目前GIS地理信息将向着数据标准化(Interoperable GIS)、数据多维化(3D&4DGIS)、系统集成化(Component GIS)、系统智能化(Cyber GIS)、平台网络化(Web GIS)和应用社会化(数字地球)的方向发展。
1.3 RS技术 遥感RS（Remote Sensing）起源于20世纪60年代，不直接接触被研究的目标，感测目标的特征信息(一般是电磁波的反射、辐射和发射辐射)，经过传输、处理，从中提取人们感兴趣的信息。遥感包括摄影、陆地、卫星、航空、航天摄影测量等技术。遥感技术依其波谱性质，可分为电磁波遥感技术、声学遥感技术、物理场遥感技术。
遥感信息技术已从可见光发展到红外、微波；从单波段发展到多波段、多角度、多时相、多极化；从空间维扩展到时空维；从静态分析发展到动态监测。
RS为GIS提供信息源，GIS为RS提供空间数据管理和分析的技术手段(图像处理)，GPS作为GIS有力的补测、补绘手段，实现了GIS原始地图数据的实时更新。3S的综合应用是一种充分利用各自的技术特点，快速准确而又经济地为人们提供所需的有关信息的新技术，三者的紧密结合，为地形测量提供了精确的图形和数据。
2 测绘技术自动化技术的发展趋势
随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的系统、智能化，测绘技术自动化技术向着3G技术及集成技术自动化、实时化、数字化，数据库和应用软件的开发应用，三维可视化技术以及人工智能化发展。使测绘技术自动化技术能全方位的应用于地形测量中，提高了地形测量的效率和准确性。
2.1 3G技术及集成技术的进一步发展 积极普及3G技术的应用，改进3G技术中存在问题，更新3G及其集成技术测量的方法和手段，加强测量精度和准确性，使3G技术能在地形测量测绘技术领域的应用进一步扩展。
全球数字摄影测量系统在GPS、GIS、RS和3S集成技术中的应用，对数码摄影测量和地形测量更加普及和深化，使测绘技术向电子化、自动化、数字化方向发展。
2.2 测绘软件及数据库的开发与更新 加强地形测量数字化测绘软件的研发，使测绘软件系统更加高效、灵活和功能齐全，使测绘软件技术在地形测量中起到了相当重要的作用。
更新完善信息数据库，将采集的测量数据转换直接进入信息数据库，数据管理查询方便，数据共享，实现全球数据更新和扩展空间基础信息系统的动态管理，实现测量数据的管理科学化、标准化、信息化，实现测绘数据的传输网络化、多样化、社会化，使测绘技术走向自动化，实时化，数字化。
2.3 人工智能和专家系统在测绘技术中的应用 随着计算机技术的发展和测绘技术与相关学科的交叉、综合，人工智能和专家系统在测绘技术中有着广泛的应用前景。计算机利用专家知识模拟人脑思维进行推理，从事智能化的数据、图形处理和信息管理工作，极大地提高工作效率，使测绘技术向自动化、智能化发展。
全球定位系统(GPS)、数字摄影测量系统(DPS)、遥感技术(RS)、地理信息系统(GIS)和专家系统(ES)这5S技术的发展和相互结合，专家系统在其中发挥着重要的作用，专家系统对整个测量流程进行控制，并执行相应的推理、分析和处理工作，并可实现信息资源共享，实时动态监测诊断，提高效率和质量，是测绘技术通向实时、自动、智能测量系统的关键。
3 结论
随着计算机、网络技术的发展及测量仪器的智能化，测绘技术自动化技术发生了重大变革，从传统的测绘技术（例如电子测距仪、经纬仪、水准仪和平板仪）向3G技术、数字摄影测量技术以及人工智能化发展，推动了测绘技术自动化技术的活跃和革新，测绘技术朝着自动化、实时化、网络化和数字化方向发展，使地形测量更快速、简单、精确。
参考文献：
