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計劃強調，要加強人工智能領域專業建設，形成“人工智能＋X”復合專業培養新模式。計劃的重點任務之一，是要完善人工智能領域人才培養體系，并且推動高校人工智能領域科技成果轉化與示范應用。高校在人才培養中起到了至關重要的作用，雖然人工智能尚未成為一級學科，但國內不少一流的高校已經開始通過建立合作實驗室、增強人工智能分支教學等方式發展人工智能。
為了解各高校開展人工智能研究的情況，億歐盤點了10家在設有人工智能實驗室或有人工智能分支專業的高校。
清華大學：計算機科學與技術系
清華大學計算機科學與技術系（簡稱計算機系）成立于1958年，在2006年、2012年全國學位與研究生教育發展中心開展的一級學科整體水平評估中，以總分滿分100分的成績排名第一。2017年，在 USnews 推出的世界大學學科排名 Best Global Universities for Computer Science 中，計算機科學與技術學科緊隨 MIT之后位列世界第2名。在 QS 世界大學排名 （QS World University Rankings） 給出的全球計算機學科排名中為例第15名，其排名與得分逐年穩步提升。
計算機系包含了國內計算機專業最全的學科方向，設有高性能計算機與處理器、并行與分布式處理、存儲系統、大數據與云計算、計算機網絡、網絡與信息系統安全、系統性能評價、理論計算機科學、數據工程及知識工程、軟件工程、計算機與VLSI設計自動化、軟件理論與系統、生物計算及量子計算、人工智能、智能控制及機器人、人機交互與普適計算、計算機圖形學與可視化技術、CAD技術、計算機視覺、媒體信息處理等研究方向。
計算機系現設有高性能計算、計算機網絡技術、計算機軟件、人機交互與媒體集成4個研究所；智能技術與系統國家重點實驗室；計算機基礎與實驗教學部等科研教學機構。
計算機系還設有國家級計算機實驗教學示范中心，包括：計算機原理實驗室、微型計算機實驗室、計算機網絡實驗室、操作系統實驗室、計算機軟件實驗室、計算機控制系統實驗室、智能機器人實驗室、計算機接口實驗室、學生科技創新實驗室等。此外，計算機系還與騰訊、搜狗、微軟、思科等國內外著名公司建立了面向教學或研究的聯合實驗室。
北京大學：智能科學系
智能科學系成立于2002年7月，主要從事智能感知、機器學習、數據智能分析與智能計算、智能機器人等方向的基礎和應用基礎研究，側重于理論、方法以及重大領域應用上。
北大智能科學系依托于視覺聽覺信息處理國家重點實驗室，實驗室以實現高度智能化的機器感知系統為目標，在生物特征識別研究方面處于國際領先地位。智能科學系在著名的軟件與人工智能專家、我國載人飛船工程軟件專家組組長何新貴院士和長江特聘教授查紅彬教授的帶領下，重點開展機器視覺、機器聽覺、智能系統與智能的生理心理基礎等研究。以北大智能科學研究人員為技術核心的北大指紋自動識別系統，是國內唯一能與國外系統抗衡的自主知識產權，是中國第一家也是唯一的一家提供公安應用全面解決方案的系統，擁有中國指紋自動識別技術產品第一市場占有率。
人工神經網絡說話人識別新方法的研究獲得教育部科技進步一等獎；國家空間信息基礎設施關鍵技術研究獲得2000年中國高校科學技術二等獎，入選2000年中國高校十大科技進展。
復旦大學：類腦智能科學與技術研究院
復旦大學類腦智能科學與技術研究院于2015年3月籌建成立，是復旦大學校內的獨立二級研究機構。其前身為復旦大學第一批跨學科交叉國際化研究中心——計算系統生物學研究中心，成立于2008年。研究院基于復旦大學既有的數學、統計學、計算機科學、生物學、信息學、臨床醫學、語言學、心理學等多學科綜合交叉研究優勢，以計算神經科學為橋梁，著力開展大腦機制解析、腦疾病智能診療、類腦智能算法、類腦智能軟硬件、新藥智能研發、通用智能等相關領域的科學研究、技術研發和人才培養。
研究院率先探索打通國際與國內、科技與產業的全鏈條、全球化產學研合作機制，充分發揮高校培養和儲備高端智能人才、發現和培育前沿技術的綜合優勢，推動產學研源頭創新與合作，致力于成為推動腦科學、人工類腦智能與產業應用融合發展的重要科技創新平臺。
研究院目前在建五個核心功能平臺和一個國際合作研發中心，主要包括：一是以腦高級認知功能的多信息反饋處理機制研究為核心的神經形態計算仿真平臺；二是以多尺度多中心重大腦疾病數據庫和算法開發為基礎的智能診治數據示范平臺；三是依托高端醫療影像設備集群，為生物醫學轉化研究和信息產業智能化提供試驗技術支撐的綜合生物醫學影像平臺；四是以開發深度學習、強化學習和自組織學習等機器學習算法以及可穿戴設備、類腦芯片、健康服務機器人等為目標的類腦智能軟、硬件開發平臺；五是集孵化加速、產業聯盟、投資基金為一體，為類腦智能創新項目及企業提供應用技術資源和孵化服務的類腦智能產業化平臺；六是依托已有的歐洲人類腦計劃、美國腦計劃等國際合作的數據、學術資源，建設類腦智能國際合作節點和人才培養中心。
中國科學院：自動化研究所
中國科學院自動化研究所成立于1956年10月，是我國最早成立的國立自動化研究機構。目前設有類腦智能研究中心、智能感知與計算研究中心、腦網絡組研究中心等12個科研開發部門，還有若干與國際和社會其他創新單元共建的各類聯合實驗室和工程中心。另有漢王科技、三博中等四十余家持股高科技公司。
近年來，自動化所共獲得省部級以上獎勵30余項。數量逐年增加，質量不斷提高；專利申請和授權量連年攀升，多年位居北京市科研系統前十名繪制的“腦網絡組圖譜”第一次建立了宏觀尺度上的活體全腦連接圖譜；虹膜識別核心技術突破國外封鎖，通過產學研用相結合走出“中國制造”之路；基于自動化所語音識別技術的“紫冬語音云”在淘寶、來往等阿里巴巴旗下移動客戶端產品中得到推廣；“分子影像手術導航系統”通過國家藥監局醫療器械安全性及有效性檢測認證并進入臨床應用；“智能視頻監控技術”和“人臉識別技術”分別成功應用于2008年北京奧運會、2010年上海世博會的安保工作中，為社會安全貢獻自己的力量；研制的AI程序“CASIA－先知1．0”采用知識和數據混合驅動的體系架構，在2017首屆全國兵棋推演大賽總決賽中7：1的懸殊比分戰勝人類頂級選手，展示了人工智能技術在博弈對抗領域的強大實力……
在共建機構方面，自動化所與新加坡媒體發展管理局聯合成立中新數字媒體研究院，聚焦交互式語言學習、視頻和分析等領域；與瑞士洛桑聯邦理工大學（EPFL）在京成立中瑞數據密集型神經科學聯合實驗室，在類腦智能研究方面展開合作；與澳大利亞昆士蘭大學（UQ）共建中澳腦網絡組聯合實驗室，在“計算大腦”研究方向上進行遠景規劃；還與香港科技大學共建智能識別聯合實驗室，在模式識別、無線傳感器網絡等領域展開合作。
廈門大學：智能科學與技術系
早在上世紀八十年代初，廈門大學就已開始從事人工智能領域的研究，相繼在專家系統、自然語言處理與機器翻譯等領域取得過一系列成果。為此，1988年經學校批準成立“廈門大學人工智能與計算機應用研究所”，后于2004年更名為“廈門大學人工智能研究所”。2006年12月，經國家教育部批準，廈門大學正式設立“智能科學與技術”本科專業，并于2007年6月經學校批準成立“廈門大學智能科學與技術系”。
廈門大學智能科學與技術系現有一個本科專業（智能科學與技術），三個碩士學位授予專業（模式識別與智能系統、計算機科學與技術、智能科學與技術），兩個博士學位授予專業（計算機科學與技術、智能科學與技術）。
目前該系承擔多項國家863、國家自然科學基金、福建省科技基金等項目，擁有“福建省仿腦智能系統重點實驗室”、“智能信息技術福建省高校重點實驗室”和“廈門大學語言技術中心”三個平臺，此外還有“藝術認知與計算”、“自然語言處理”、“智能多媒體技術”、“人工大腦實驗室”、“智能中醫信息處理”等多個研究型實驗室，為培養高質量的學生提供了必要的保障。
上海交通大學：計算機科學與工程系
上海交通大學計算機科學與工程系成立于1984年。近年來，隨著計算機科學與技術在人們生活中的應用不斷深入，特別是隨著云計算、物聯網、移動互聯網、大數據等技術的興起，交通大學計算機系不斷調整學科方向，形成了高可靠軟件與理論、并行與分布式系統、計算機網絡、智能人機交互、密碼學與信息安全等研究方向。
該院系下設三個重點實驗室：智能計算與智能系統重點實驗室、上海市教委智能交互與認知工程重點實驗室、省部共建國家重點實驗室培育基地及上海市可擴展計算與系統重點實驗室。其中，上海交通大學－微軟智能計算與智能系統聯合實驗室目前是教育部－微軟重點實驗室，成立于2005年9月，是交通大學和微軟亞洲研究院在多年良好合作的基礎上，為了更好發揮各自在并發計算、算法與復雜性理論、仿腦計算、計算機視覺、機器學習、計算智能、自然語言處理、多媒體通訊以及機器人等領域的優勢，實現“使未來的計算機和機器人能夠看、聽、學，能以自然語言的方式與人類交流”這一共同使命而成立的。實驗室在科學研究、人才培養、學術交流等方面也取得了很好的成績。實驗室累積200余篇，成果發表于CVPR，ICCV，WWW等國際頂級會議上。
南京大學：計算機科學與技術系
南京大學的計算機科學研究起步于1958年，建立了計算技術、計算數學、數理邏輯等專業開始培養計算機相關領域專門人才，1978年在上述三個專業基礎上成立了計算機科學系，1993年更名為計算機科學與技術系。
依托該系師資，先后成立了南京大學計算機軟件研究所、計算機軟件新技術國家重點實驗室（南京大學）、南京大學計算機應用研究所、南京大學多媒體計算技術研究所、南京大學軟件工程中心（江蘇省軟件工程研究中心）、南京大學信息安全研究所等科研機構。主要科研方向有：軟件自動化與形式化、分布與并行計算及新型網絡、新型程序設計與軟件方法學、多媒體與信息處理、人工智能與機器學習、系統軟件及信息安全等。
建系30年來，共承擔國家973計劃、國家863計劃、國家攀登計劃、國家自然科學基金、國家科技攻關等重大科技計劃項目以及省、部、委科研項目和企事業委托或國際合作的研發項目300余項，科研成果獲得各種獎勵80余項，其中國家科技進步獎一等獎1項、二等獎4項、三等獎2項，省部委自然科學獎和科技進步獎特等獎2項，一等獎8項，二等獎37項。3000多篇，出版專著、教材50多部，申請國家發明專利33項。部分成果被轉化為產品，產生了較大社會效益和經濟效益。
哈爾濱工業大學：計算機科學與技術學院
哈爾濱工業大學計算機專業創建于1956年，是中國最早的計算機專業之一。在1985年，發展成為計算機科學與工程系，并建立了計算機科學技術研究所。2000年，計算機科學與技術學院成立；同年，建立了軟件學院，后經國家教育部、國家計委批準為國家示范性軟件學院。目前。哈工大計算機科學與技術學院擁有計算機科學與技術國家一級重點學科、7個博士點和7個碩士點、1個博士后科研流動站、一個國家級教學團隊、一個國家級科技創新團隊、一個國防科工委創新研究團隊。
目前主要研究方向包括：智能人機交互、音視頻編解碼技術、語言處理、自然語言理解與中文信息處理、機器翻譯、信息檢索、海量數據計算、計算機網絡與信息安全、傳感器網與移動計算、高可靠與容錯計算技術、穿戴計算機、企業計算與服務計算、智能機器人、生物計算與生物特征識別。
學院有一批研究成果達到國際先進水平，包括：國家信息安全管理系統、數字視頻廣播編碼傳輸與接收系統、大規模網絡特定信息獲取系統、計算機機群并行數據庫系統、并行數據庫系統、神州號飛船數據管理分系統、穿戴計算機系統、信息安全與實時監測系統、人臉識別系統、視頻編解碼技術、黑龍江省CIMS應用示范工程、農業專家系統等等。
中國科學技術大學：計算機科學與技術學院
中國科技大學于1958年建校時就設置了計算機專業。根據學科發展趨勢和國家中長期發展規劃，面向國家和社會的重大需求，計算機科學與技術學院將科研力量凝聚在高性能計算、智能計算與應用、網絡計算與可信計算、先進計算機系統四個主要的研究領域。
學院的支撐實驗室有：國家高性能計算中心（合肥）、安徽省高性能計算重點實驗室、安徽省計算與通訊軟件重點實驗室、 多媒體計算與通信教育部－微軟重點實驗室、中國科大超級運算中心和信息科學實驗中心。
其中，多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室主要從事人機自然語音通信、語義計算與數據挖掘等方面的研究。人機自然語音通信方面，主要研究中文信息處理、人類視聽覺機理、語音語言學等。語義計算與數據挖掘方面，主要研究自然語言驅動的計算、多媒體內容的語義標注、自動問答、語義社會網絡、數據與知識工程、隱私保護與管理中的語義計算等。
依托多媒體計算與通信教育部—微軟重點實驗室，雙方聯合實施了聯合培養博士生計劃、實習生計劃、精品課程建設計劃、青年教師培養計劃等，取得了突出成果，探索出了一條企業和高校共同培養優秀人才的道路，為微軟亞洲研究院與其他高校的合作提供了一個經典范例。
華中科技大學：自動化學院
華中科技大學自動化學院是由原控制科學與工程系和原圖像識別與人工智能研究所于2013年合并組建的學院。原控制科學與工程系前身是成立于1973年的華中工學院自動控制系，1998年更名為華中理工大學控制科學與工程系；原圖像識別與人工智能研究所是1978年由教育部和航天部共同批準成立從事圖像識別和人工智能研究的研究機構。
科學研究工作主要涉及復雜系統控制理論、決策分析與決策支持、電力電子與運動控制、智能控制與機器人、計算機集成控制與網絡技術、信息檢測與識別、飛行器控制與狀態監測、生物信息處理、神經接口與康復技術、物流系統、國民經濟動員與公共安全、多譜圖像制導、目標探測的多譜信息技術、多譜信息的實時處理與系統集成技術、人工智能與思維科學、信息安全等方向。
模式識別與智能系統是自動化一級學科的重要二級學科。迄今為止，本系在原 “圖像識別與人工智能研究所”和“控制科學與工程系”的這兩個學科點承擔了百余項國家、國防與行業項目。近5年科研經費總額在8000萬元以上，包括973計劃，國家自然科學基金重點、面上和青年基金項目，863計劃，國家重大專項、國防重點預研與基金，國家科技支撐計劃，省部級科研項目，以及大型工程和企業科研合作項目等。
總結
何為智慧城市
智慧城市其實有很多定義，根據近幾年的實踐，我們可以這樣理解，首先就是以我國提出創新、協調、綠色、開放、共享作為發展的前提，包括傳統移動互聯網、衛星網等，借助四類技術深入融合的數據化、網絡化、智能化技術手段，其中四類技術就是信息通信技術、智能科學技術、系統工程技術和城市運行管理技術。
要把工業化、信息化、城鎮化、農業現代化四化同步發展，根據這個特色構成以企業、政府、用戶三方為中心的智慧城市資源與能力。智慧城市服務云終端通過云服務平臺能隨時隨地按需求獲取智慧城市的資源和能力，就像現在用電、用水一樣。
云可以利用此做什么？就是對五大服務系統和活動中的人、機、物、環境、信息進行自主智慧的感知、互聯、分析、學習、決策和執行。因此必須具備三個要素，通過經營管理、設備、技術組成新的模式，以用戶為中心構成以“人、機、物、環境、信息融合，互聯網、服務化、協同化、個性化、柔性化、社會化”為基調的智慧城市新模式，最后進入實現“和諧、安全、高效、幸福、綠色”嶄新的現代智慧城市系統。
智慧城市的整體架構
根據這樣的理念內涵，智慧城市整個架構可以這樣理解，首先是智慧城市的硬軟資源和能力。然后感知進入中心層，有各種各樣感知單元，對各種各樣的感知對象進行感知，通過多樣的網絡進行融合完成初步的處理后，就完成了智慧城市云服務平臺的構建。
把智慧的資源和能力虛擬化、服務化，構成云池，緊接著對云池中的資源進行支撐，根據智慧資源的能力、資源管理、數據、知識模型的管理以及用戶需要，怎么去構建所需要的虛擬化的環境，管理、定性并評估這個環境。很重要的智慧體現就是把大數據的資源體現，因此大數據的處理器和引擎，移動互聯網要接進來，還要把仿真切入進來。
關于服務的提供者、使用者和平臺運營者三方面，應用層就是具體的市民、政府、企業，所以這樣的架構就是“互聯網+城市”資源與能力的智慧互聯系統。新的信息系統為此提供信息資源和能力的存儲、共享、協同和智能計算。智能科學系統包括人工智能、機器學習、腦科學以及認知科學，也同時起到相應的作用。系統工程包括系統集成、系統架構以及基礎十大系統的城市運行的管理技術，這是一個體系。另外整個城市要有經營管理，政務管理，同時要重視仿真和實踐技術以及還有云服務技術。
第三個架構特別強調軟件，包括新的軟件平臺、平臺軟件技術和應用軟件技術。第一類是物理安全要隔離，第二類就是技術安全，例如網絡控制、數據庫備份、恢復等。關于管理，還有一個硬性的商業安全以及評估，這是整個智慧城市的架構。
對于基礎和服務系統兩部分的界定，人口、地理、經濟、法人是基礎數據庫，如果按主體分可以分政府、企業、個人，按照數據形式可以分為結構化、非結構化，城市管理、社會民生、資源環境、產業經濟、基礎支撐等。這是符合大數據特點的，數據量大，高速、多樣，價值不可替代。簡單的說就是通過各類信息資源的共享、交換，挖掘分析基礎理論，實現城市系統及活動中人機物環境信息自主智慧的感知、互聯、分析、學習、決策與執行，進而使城市服務系統精準化、高效化、智能化運行。
例如智慧政務，智慧醫療，智慧經濟，提高科學預測霧霾等。根據這樣一個大數據的來源分類，大數據的平臺技術在設計過程中要注意數據可擴展性，數據來源采集方式的多樣化，計算性能高效化以及分析系統安全性。具體的說在感知層，RFID、傳感器、攝象頭等的感知，在存儲層將基礎信息、政務信息和社會信息三大類信息存起來，然后計算層包括數據的集成，數據的引擎以及分享。例如數據集成中有作業管理、配置管理、調度管理、作業集成等服務；數據引擎中涉及數據批處理引擎，數據流處理引擎，數據存儲引擎等；數據分析挖掘包括數據分析，數據挖掘。應用層有統一的接口、相應算法的庫，以及數據可視化的技術，還包括內容解說，應用管理調度和資源目錄等。這樣統一調配掌管，統一認證，數據管理、運維和物理安全、網絡安全、應用安全以及數據安全的管理，這也就是整個系統架構。
智慧城市大數據領域的
六大技術
智慧城市大數據繼承與清洗技術把不同來源、格式、特點性質的數據在邏輯上或物理上有機地集成，清洗得到干凈的一致的數據，為智慧城市建設提供全面的數據共享基礎，并發送給存儲系統或數據空間件系統進行后續處理，涉及到數據抽取、轉換、加載、清洗、對比、校準等技術。特色就是實時數據源占比高，異構數據類型整合，實現信息共享和數據在智慧城市各系統中有序流動，支持后期的數據分析和輔助決策等其他深層次的應用。
存儲和管理技術。就是采用云存儲和分布存儲技術以及高吞吐量數據庫技術與非結構化數據訪問技術實現經濟、高效、高可靠、容錯好的存儲、訪問與管理數據。那么什么是存儲和管理的特色呢？就是海量數據的分布式存儲，每天產生數千個數據，而且是多種存儲形式。數據管理方面，采用層次式、目錄化的管理方式使數據管理邏輯更為清晰。為了保證實時政策的指示，就需要對各類數據快速訪問。
數據分析挖掘技術。智慧城市大數據的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的大型數據庫中發現隱含在其中有價值的、潛在的信息和知識的過程，也是一種決策支持過程。主要基于人工智能、機器學習、模式學習、統計學等學科知識。
大數據可視化。要把整個大數據運用計算機的圖形和圖象處理技術，將數據轉化為圖形或者圖象在屏幕上顯示出來，進行交互處理。這涉及到很多學科，例如計算機圖形學、圖象處理等。其中多維數據分析展示，交互式數據展示是最新的部分成就。特色是綜合維度數據以及交互式需求迫切，通過各種形式存在，能更加直觀傳達關鍵方面的問題和特征。
此外，標準的質量。技術產品行業安全等方面的標準與規范也是必須要具備的，而且涉及到規范、標準、控制，監督等技術。已有成果是大數據標準體系框架，大數據交易規范體系，大數據質量管控方面。技術特色類型標準需求迫切，以交換和交易過程為導向，俗加脛柿刻逑稻勱褂謚腔鄢鞘鋅緦煊虻氖據交換集成和應用數據交易。另外安全技術，涉及采集安全，傳輸安全，存儲安全，挖掘安全，應用安全，隱私數據保護，安全態勢感知，安全防御，安全管理，安全檢測等方面，目前大數據已有大數據隱私保護和數據水印方面的成果。
[關鍵詞]智能型機械;機械自動化;特點分析;應用趨勢
中圖分類號：TU992.3 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）24-0325-01
0 前言
機械自動化是科技不斷發展的產物，其也是機械領域應用的一項新技術，在機械生產與加工中發揮著重要的作用。機械自動化在發展的過程中，應用的領域越來越廣，將其應用在智能型機械的加工與生產中，可以提高產品的生產效率，在利用網絡技術、信息技術以及計算機技術后，有效提高了企業的經濟效益。本文對智能型機械自動化應用趨勢進行了介紹，希望可以促進這項技術更好的推廣
1 智能型機械自動化的優勢分析
1.1減少生產人員工作量
智能技術在機械自動化中的應用，使得原來傳統的機械自動化控制系統變得控制高質化、高效化，工作變得遠程化與無需人員操縱控制，讓得原本控制能力十分弱的自動化控制具有了一定的自主能力，使其更能有效及時的解決一些日常工作中的意外情況。這種智能型的機械自動化技術是人們通過機器模擬人思維的一種大膽嘗試，該技術的發展可以有效的解決很多危險與精細工作的人員問題，讓原本很多人為做不好的控制工作或危險工作來被機器所代替，從而實現更高質、更和諧的自動化技術發展，更大大減少了生產和操作人員的工作量，為智能型機械自動化技術在其他行業的發展奠定一定的基礎。
1.2 提高生產效益與經濟效益
智能型機械自動化技術是一項人為研究編造的系統技術，人們在日常生活中工作會因為一定的自身或周圍環境原因，使得工作進行的效率低，質量差。而這種智能型的機械自動化技術，可以運用生產和控制中，讓其無間斷，不停歇的工作生產，在控制中可以起到十分明顯的規范性，不會存在人為控制的很多問題。在實際的應用過程中，會通過最初編寫的規則或者人為制定的規則運行，在執行過程中不會帶有情緒化操作，也不會因為操作原因出錯，可以有效的避免傳統機械工作中一些出現的問題，能降低機械生產過程中的總體成本。能夠連接網絡互聯網，人在千里之外可以通過網絡實現遠程控制，更有效的節約了人們的自身時間，使控制工作變得更為簡便、快捷，最重要的是提高了生產效益與經濟效益。
1.3 便于管理
在機械自動化生產和控制功能工作中，智能技術的運用相對于傳統的生產、控制技術而言具有很大的優勢，智能技術能夠更大程度的提高機械自動化運行的緊密系數，可以解決生產或控制過程中一些更為復雜的動態問題，對這些傳統技術不能解決的問題實現更為有效的掌控，加強控制模型的管控能力。這種更先進的智能技術整合了整個機械自動化生產的數據資源，所以出現數據無法預測與不能有效評估的情況十分低。推行智能型的機械自動化應用不僅有利于機械生產，管理起來也是非常方便、簡單的。
2 智能型機械自動化的應用趨勢
2.1 重組產品結構，重視智能型機械自動化的應用
隨著市場經濟化不斷深入，面對激烈的競爭市場競爭，企業要想占得一定的地位，就應對其產品和生產方式進行不斷的創新。首先，對于企業來講，產品的創新和調整應從不同的生產方式開始改善，通過引進先進的生產設備和技術，提倡智能型的機械自動化生產。由上述可知，智能型機械自動化技術已經被廣泛運用在各行各業中，因高效的生產速率以及有保障的生產質量，不僅節約了企業的生產人力資源投入，更能促進經濟效益與社會效益的提升。因此，企業應在重視起智能型機械自動化的生產應用，不斷創新產品生產方式。不僅如此，自我國加入WTO后，社會各界對于智能技術的關注度都有所提高，將智能型機械自動化技術運用起來，還能提高企業的市場競爭力，進一步促進企業的發展。
2.2 實現企業信息化、網絡化的信息發展目標
隨著信息技術的發展，在機械自動化技術中，信息反映的是事物狀態中的數據、指令、信號、程序以及情報等數據。簡單來說，信息就是特定的知識，信息技術就是講這些信息進行采集、識別以及轉換，最后在進行傳輸和存儲，經過特定的處理后顯示出來。從根本上來講，這就是一種知識的處理，也就是我們所說的智能技術。企業要想實現信息化、網絡化的信息發展目標，就應秉承“以人為本”的生產思想，充分分析、深入了解服務對象的實際需求，重視起生產方式和產品的創新，不斷開發和利用智能技術，運用其智能型機械自動化技術，從而提高企業的生產力，實現提高經濟效益與經濟效益的目的。此外，在推行智能型機械自動化技術的實際應用過程中，將網絡化作為核心的發展內容，實現生產設備的整體自動化、網絡化發展。這樣一來，才得以發揮智能技術的作用，進一步保障機械自動化生產能力。
2.3 把握社會和經濟的發展方向
智能型機械自動化逐漸受到多領域的關注，對于多種學科和技術的綜合運用更是得到了較大的發展。因此，我們不難發現，將智能型機械自動化運用到生產中，延伸出了更多的新產業。從某種程度上來講，智能型機械自動化技術就是在自動化技術的基礎上發展而來，需要特別注意的是，處于科學技術、社會發展的關鍵時期的技術創新，必須向著有利于拓展空間、開辟市場的方向發展，才能更好的促進技術的更新和生產的改善。但對于企業來講，智能型機械自動化技術的運用是實現產品調整、設備更新以及技術換代的重要因素，更是促進市場經濟和企業長遠發展的根本需求。
2.4 機械自動化技術向人工智能方向發展
隨著計算機科學技術的發展，智能型機械自動化的應用將逐漸向人工智能與機械自動化結合的方向發展。因智能型機械自動化技術在生產領域中發揮的重要作用，使得電器機械自動化、網絡化、信息化的智能型機械自動化發展逐漸崛起。為實現更人性化的生產控制，對于人工智能科學的運用將成為未來機械自動化發展的必然趨勢，這種智能技術已經被愚弄在生產管理中，尤其是對智能型軟件系統的開發。
3 結束語
智能型機械自動化的應用是機械制造行業不斷發展的必然趨勢，應用先進的自動化技術，可以提高企業的生產效率，可以提高企業的經營效益。智能型機械自動化技術還可以提高實現對機械產品的創新，可以對生產的模式進行改革，這也是機械加工企業不斷發展的重要支持。智能型機械自動化技術應用的領域在不斷擴大，其在發展與完善的過程中，功能越來越強大，在結合信息技術、網絡技術后，可以對生產系統進行遠程控制，可以了解系統中設備運行的參數，可以及時發現安全隱患，降低故障出現的概率。
參考文獻
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關鍵詞 生態論；復雜系統；方法論；多元化；減商化；去貨幣化
中圖分類號 X17 文獻標識碼 A 文章編號 1007-5739（2012）10-0028-02
生態思想（ecological thoughts）就是用和諧的生態觀去觀察世界，用生態化的方法去研究人與人、人與自然的社會關系與生態關系，使自己的行為恪守生態倫理道德成為一種自覺意識（即生態意識）。生態化（ecologicalize）是把廣義的生態系統看作一個活的不可分割的有機生命體，把人與人、人與自然間的生態關系和社會關系當作子系統之間相互聯系的和諧紐帶。生態論（ecologism）就是運用生態思想去探索世界，研究并指導人類社會發展的一種基本理論與方法。顯然，生態論是一種方法論，是以生態觀來觀察世界、研究世界的一般方法。生態論是建立在系統論基礎之上的一種方法論，在繼承系統論的一些基本理論與方法基礎上，融入了生態學基本原理與技術[1-5]。
1 生態論與系統論
從認識論的方法角度看，生態論是繼神論、機械論、系統論之后的一種認識論。神論（theism）認為，世界萬物都是神創造的，神可以將他的意志或意思通過某些個別的人、某些事跡或事件、某些經典傳達給世人。機械論（mechanism）把整個自然都解釋成一個在運動中、完全受制于物理學和化學規律的客觀存在的體系。系統論（system theory）把世界理解為由若干要素以一定結構形式聯結構成的具有某種功能的有機整體，系統論在研究世界時，從系統、要素、結構、功能4個方面重點研究要素與要素、要素與系統、系統與環境三方面的關系（表1）。
像系統論繼承了機械論的一些基本原理與方法一樣，生態論也繼承了系統論的一些基本原理與方法。生態論在分析研究世界時，在使用系統理論的同時，更加著重從研究對象的“生命”特征入手，分析其成長、消亡與再生，以及代謝、進化等“生命”過程。如果說系統論與機械論是將數學與物理學的研究方法引入其他科學，那么生態論則是在引入數學與物理學方法的同時，還將生態學與生物學方法融入到其他學科研究中去。
生態論的核心思想是系統的“生命”觀念。生態論認為，任何系統都可以看作是一個“生命體”，其不僅具有系統論中所具有的特性，還具有一定“生命”特征，如生命周期性、代謝性、進化性[2]。
2 生態論方法
2.1 代謝分析
代謝分析就是對復雜系統的物質流、能量流和信息流進行分析。分析時可以將復雜系統理解為一個復雜網絡（超圖），這樣就可以使用復雜網絡分析技術和代謝動力學分析方法，將表示代謝流的復雜網絡轉換為狀態·關系向量，采用時空動態分析（TSDA，Time-Space Dynamic Analysis of Event）方法進行分析[6]。
2.2 場分析
場（field）是指系統在一定的時空內的分布，包括其所占的時空位置，以及與環境其他因子之間的關系。在宏觀上，通過場分析，可以了解系統的場的范圍（寬度和重疊度）、強度和作用時間，進一步分析系統的競爭與共生情況。在微觀上，可以對系統內各子系統進行同樣的場分析。
2.3 生命周期分析
生命周期的概念應用很廣泛，特別是在政治、經濟、環境、技術、社會等諸多領域經常出現，其基本涵義可以通俗地理解為“從搖籃到墳墓”（Cradle to Grave）的整個過程。系統理想的生命周期可以用動態的PDCS表示。
P（Plan）即計劃，包括系統方針和目標的確定，以及系統活動計劃的制訂；D（Do）即執行，就是具體計劃的實施運作；C（Check）即檢查，就是評估計劃執行的結果；S（Study）即學習，對評估結果進行處理，成功的經驗加以肯定發揚，對于失敗的教訓要避免重現，并將學習結果遺傳到下一輪計劃中。這樣便形成了一個循環，這個循環叫做PDCS循環。
2.4 系統健康評價
系統健康（system health）是指系統具有和諧穩定的結構，可以持續發揮完善的功能，并且安全可靠。具有和諧穩定的結構，是系統健康的基礎；發揮完善的功能是對健康系統的基本要求，也是系統設計的基本目標；只有安全可靠的系統才是健康的系統，安全性差、可靠性低的系統會對其他系統造成傷害，也會危及系統本身安全。
系統承載力（system capacity）是指某一系統在一定條件下，該系統所能持續提供的最大輸入或輸出能力。系統承載力是反映系統健康狀況的重要指標，當外界壓力超出系統承載力時，系統就處在不健康狀態，甚至會導致系統崩潰或消亡。因此，對系統健康狀況的評價，可以從系統承載力分析著手。
2.5 系統健康管理
系統健康管理（system health management，SHM）就是指人類按照系統的健康狀況，在遵從系統運行規律的基礎上，對系統進行科學合理的開發利用與保護，使系統的結構、功能得以高效、和諧、持續運行[7]。
3 生態論研究展望
生態論是研究復雜系統的一種方法論，如果將生態論與系統技術、現代數學技術相結合，就可以使一些難以數學化的學科數學化，從定性分析研究轉入定量或定性定量相結合研究，并可以借助現代計算工具進行模擬分析。如將生態論引入社會學，結合社會物理學研究成果，就可以對人類社會進行精細模擬計算；將生態論引入生物學，結合現有的虛擬細胞技術，就可以建立精細的人工生命模型，對生物體尤其是人體進行精準模擬；將生態論引入有關企業科學，建立精確的企業運轉模型、產品流通模型等，對企業的實時監控與實時動態模擬，實現對企業的精準管理。
此外，將生態論引入中醫科學，結合現代醫學技術，可以揭開當前中醫諸多疑團，幫助中醫的發展躍上新的臺階；將生態論引入人工智能科學，結合當前思維科學研究成果，可以建立更為穩定可靠、維護擴展方便的大型人工智能模擬系統。
4 經濟生態化
4.1 經濟學的困境
經濟學（economy）的實質是研究管理人類生產活動的科學。人類生產活動是一個非常復雜的過程，由于經濟學至今還是采用機械論的研究方法，將人類生產活動一元化，將人類生產活動指標貨幣化，使經濟學模型無法描述人類活動狀況，致使不同角度的經濟學研究結論之間相互矛盾，甚至與人類生產活動實際情況相反。更有甚者，使用這些研究結果進行決策導致重大失誤的事例時有出現，輕則導致達不到預期目標，嚴重的導致企業破產，甚至國家經濟崩潰。
經濟學研究與經濟發展決策，要盡快摒棄目前的機械論方法，引入生態論和系統分析技術，積極運用當代數學技術，開辟新的經濟學研究領域，并將其運用到經濟發展中。為此，筆者認為，就經濟發展而言，亟需從多元化、減商化、去貨幣化3個方面著手，開展經濟生態化研究與應用。
4.2 多元化
經濟多元化（pluralism）是指2個方面的多元化：經濟學研究方法多元化，即摒棄傳統的機械論經濟學研究方法，在經濟學研究中引入生態論方法論，積極運用當代系統學、數學、物理學、生態學理論與技術，開展經濟研究，為人類社會發展提供決策依據；經濟發展多元化，對一個地區或國家而言，采取發展模式（developing mode）多元化、產業多元化、文化多元化等多元化發展戰略；就一個具體的企業而言，則采取產品多元化、市場多元化、區域多元化等多元化運行戰略。
4.3 減商化
商業可促進勞動產品流通，并沒有使勞動產品增值，但是這種無增殖的勞動在人類社會中又是必不可少的。在過去交通、信息不發達年代，商業為促進勞動產品交流乃至社會發展起到了重要作用。然而當今社會交通、信息極為發達，再加上存在商業壟斷，使商業獲利更加容易，利潤空間更大，從而加重了消費者的負擔，也促進了通貨膨脹的發展。同時，也正是交通與信息的發達，尤其是互聯網與物流網的快速發展，為減商化提供了基礎。
減商化（reduce-commercial）就是減少人類生產活動中的商業活動，從而提高人類社會總勞動中的有效勞動比率，讓更多的人或有更多的時間去從事提高勞動產品價值的勞動，讓人們有更多的時間去享受自己的勞動成果或娛樂。
4.4 去貨幣化
去貨幣化（non-currency）是指摒棄目前過度依賴貨幣調節來管理人類社會的方法，按照人類生產活動實際規律,擇更加科學、高效、有利于社會和諧發展的手段來管理人類社會。
該研究的去貨幣化不是指徹底拋棄貨幣，因為人類社會的勞動產品交流在一定程度上還需要貨幣在一定的范圍存在。這里的去貨幣化是指減少勞動計量、社會發展分析與決策等中的貨幣化成分，按照人類社會經濟規律實際，選擇多元化因子進行分析與評價，對人的社會活動進行和諧化管理。
5 參考文獻
[1] 張國慶.和諧發展初論[EB/OL].（1999-01-18）[2012-04-20].省略/bbs/dispbbs.asp?boardID=5&ID=1005.
[2] 張國慶.生態論概述[EB/OL].（2010-04-13）[2012-04-20].http：//blog.省略/home.php?mod=space&uid=3344&do=blog&id=558716.
[3] 張國慶.和諧發展：生態文明之路[EB/OL].2008-01-11）[2012-04-20].http：//省略/blog/user_content.aspx?id=14287.
[4] 張國慶.簡論生態觀[EB/OL].（2007-12-09）[2012-04-20].http：//省略/blog/user_content.aspx?id=12300.
[5] 張國慶.簡論生態觀、生態思想與和諧思想[EB/OL].（2008-01-11）[2012-04-20].http：//省略/blog/user_content.aspx?id=14284.