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導語：在人工智能和智能制造的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優秀范文，愿這些內容能夠啟發您的創作靈感，引領您探索更多的創作可能。
科教興國戰略已實施了20多年，人們對科學和教育的重要性已經有了比較深刻的認識。但是，對技術技能的作用卻忽視嚴重，重學輕術、重輕技術開發一直為學界詬病，把學習單純地理解為讀書而忽視實踐成長方式更是普遍存在，結果使得基礎教育階段的應試傾向很難得到糾正、職業技術教育長期只是家長們的備選、工程教育理科化傾向嚴重。
其實，當今是一個技術技能立國取勝和回歸的時代。發達國家，非常重視科學，因為它要保持領頭地位；后發國家，更加重視技術，因為它要先縮小與發達國家的距離；而所有的國家，都重視技術技能，因為它們是現實的生產力。日本在“二戰”后就是先經由技術立國戰略，走向復興，而后才開始實施科學技術立國戰略的；美國在國際金融危機后開始實施再工業化戰略，提出要重返制造業巔峰和打造世界一流的勞動力；德國因為其強大的實體工業支撐和嚴謹的技術技能人才成長環境，得以成為歐洲經濟的領頭羊。這些，都是對技術技能重視及其成效的例證。
科學是找出自然界的固有規律，用數學或其它方式總結出的原理、定律、公式，是發現；技術是科學的應用，是人們用已知的原理創造出新的物件來為人服務，是創新；而技能是作為個體的人，完成某項任務的操作或心智活動方式，是直觀反應，是能力表現的手段。因此科學是精練的，是少的，有唯一性；技術是廣泛的，是多的，有多樣性；技能更是普遍存在的，是每個人工作和生存的必須，當然每個人擁有的工作技能可以完全不同。
很多時候技術的重要性高于科學，因為科學原理是公開的而技術手段的保密的，即所謂科學無國界、技術有壁壘。技術技能是生產力的實現方式，技術技能強才能產品好、才能國家強。當然，科學的作用是基礎性的，科學是技術的支撐，技術技能反過來又能促進科學的發展。我國作為一個發展中的大國已提出要走新型工業化的道路，其中制造業是重要的基礎，因此需要重視技術技能積累和技術技能人才的成長。
2014年，《國務院關于加快發展現代職業教育的決定》提出“制定多方參與的支持政策，促進技術技能的積累與創新”。技術技能的創新主要來自企業，而其積累則需要學校的參與，大規模、高品質的技術技能人才培養需要通過校企的協同，產教融合是根本出路。
總理強調打造高素質產業工人隊伍對于實現中國制造2025目標至關重要，《制造業人才發展規劃指南》提出支持基礎制造技術領域人才培養、大力培養技術技能緊缺人才，而這需要加快實現產業和教育深度融合來完成。我們需要向各界呼吁：學習，絕不僅止于讀書，還須面向實踐。面向中國先進制造業未來，我們必須建立和強化校企協同育人的制度和機制。
首先，我們需要積極推動產業界⒂胙校人才培養，相關院校更是要主動開展與企業的協同育人工作。為此，需要打破將協同育人簡單等同于“協同創新”、實施“聯合培養”項目等思維局限，著力構建以新型制造業發展為導向的協同育人模式。把學校與科研院所、行業企業協同育人納入制造業從研發到生產、從銷售到服務的全過程，以創新鏈、產業鏈、價值鏈統領協同育人工作；制訂完善相關法律法規，明確行業企業參與人才培養的責任、權利、義務；應用型院校的教學大綱、教學計劃和培養方案制訂必須征求相關企業和用人單位的意見，回歸工程類院校“工程師搖籃”的辦學使命；圍繞產業鏈調整專業設置，對接制造業產業集群建設校企深度合作的專業集群，強化行業特色學科建設；注重從企業吸納有經驗的優秀專業人才進入教師隊伍或兼任學校的教學工作，促進專業教學標準有效對接職業標準。
其次，發揮企業在職業教育中的重要辦學主體作用，重點瞄向增強勞動者的職業技能。高技能人才是現代制造業的中堅，在生產制造流程中起到技術實現和再造的作用，而企業的實踐性優勢和院校的理論性優勢使得它們共同成為職業教育的雙主體。今后，制度性地推動企業發揮作用是工作的重點，主要內容包括：進一步加強現代學徒制建設，推動校企聯合招生、聯合培養工作，制定措施鼓勵聯合建立學生實訓基地和員工培訓基地；推進職業教育集團化辦學，鼓勵制造業相關行業組織、龍頭企業和職業學校通過整合利用現有職業教育資源建設特色鮮明的先進制造業職業教育集團；堅持校企合作、工學結合，強化教學、學習、實訓相融合的教育教學活動，推行項目教學、案例教學、工作過程導向教學等教學模式，建設一批示范性高技能人才培養基地。
鄭州市骨科醫院麻醉科，河南鄭州 450000
[摘要] 目的 觀察丙泊酚復合瑞芬太尼對老年ERCP術后早期認知功能及蘇醒質量的影響。方法 行內鏡逆行胰膽管造影(ERCP)取石術的84例患者，隨機分為單純丙泊酚(A組)、丙泊酚復合瑞芬太尼 (B組)，觀察記錄并評價不同時間點患者認知功能、蘇醒時間、清醒程度、意識狀態。 結果 丙泊酚復合瑞芬太尼組術后1 h認知功能評分（26.4±1.28）、術后20 min OAA/S評分（3.9±0.93）均較單純丙泊酚組（24.1±1.07）、（2.6±0.79）升高（P<0.05）；丙泊酚復合瑞芬太尼組術后清醒時間（8.2±1.53）較單純丙泊酚組（11.4±1.59）縮短（P<0.05）；術后清醒程度評分（3.0±0.79）較單純丙泊酚組（4.7±0.53）降低（P<0.05）。結論ERCP診療術中，丙泊酚復合瑞芬太尼靶控靜脈麻醉相對于單純丙泊酚組對老年患者術后認知功能的影響小，蘇醒效果好，適合臨床應用。
關鍵詞 丙泊酚；瑞芬太尼；逆行胰膽管造影；認知功能；蘇醒效果
[中圖分類號] R4 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-0742（2014）09（b）－0138-03
[作者簡介] 付繼軍(1971，9-)，男，河南開封人，本科，主治醫師，主要從事于麻醉復蘇與鎮痛臨床研究。
內鏡下逆行胰膽造影(endoscopic retrograde cholangio pancreatography，ERCP)作為胰、膽系統疾病的微創治療具有簡單易行、微創、恢復較快、療效確切等優點[1]，已廣泛應用于胰膽系統疾病治療當中。老年患者對藥物的代謝速度減慢，全身麻醉術后容易出現蘇醒時間延長、譫妄、術后認知功能障礙(postoperative cognitive dysfunction，POCD) 等反應[2]。研究認為丙泊酚復合瑞芬太尼靜脈靶控輸注麻醉方法對ERCP手術效果明顯[3]，該研究為探討ERCP術后，丙泊酚復合瑞芬太尼對老年患者認知功能及蘇醒效果的影響，現分析2013年8月—2014年4月間在該院行EPCP取石術患者84例的臨床資料，現報道如下。
1 資料與方法
1.1 一般資料
選擇在該院行ERCP取石術患者84例，年齡65~87歲，男46例，女38例；體重53-73kg；身高158~177 cm；ASA I~Ⅱ級；排除嚴重循環功能不全者，有精神病史、癲癇病史者，對丙泊酚過敏者，肝腎功不全，支氣管哮喘者；隨機分為A組、B 組，每組42例，其中A組男女比例為24/18，B組為22/20。A組為單純丙泊酚麻醉組，B組為丙泊酚復合瑞芬太尼麻醉組。術前患者可配合完成簡易精神狀態量表（MMSE），受教育年限≥6年，MMSE得分≥24分。見表1。
1.2 麻醉方法
患者術前禁食水8 h，入室后建立靜脈通路，給予6%羥乙基淀粉注射液500 mL靜脈滴注；緩慢靜脈推注丁溴東莨菪堿20 mg。連接Datex-Ohmeda S/5緊湊型麻醉監護儀持續監測ECG、SBP、DBP、HR、RR、SpO2，建立腦電雙頻指數監測（BIS）。患者取左側臥位，予鼻導管吸氧3 L/min。ERCP術前行靜脈麻醉誘導，A組靜脈注射丙泊1.5 mg/kg誘導后連接微量泵，泵注4~7 mg/(kg·h)維持，B組靜脈注射丙泊1.5 mg/kg誘導后泵注丙泊酚3~5 mg/(kg.h)加瑞芬太尼0.75 μg/(kg·min)。待患者呼之不應、睫毛反射消失、BIS值控制在50左右后進行ERCP手術。檢查中根據BIS值、患者嗆咳、體動調整藥物濃度及輸注速度，使BIS值控制在50~55，手術結束后停止麻醉藥物泵注。
1.3 觀察指標
1.3.1 認知功能 認知功能采用簡易精神狀態量表(MMSE)測定[4]，通過詢問患者一系列問題，包括時間定向、地點定向、記憶力、計算力、閱讀能力等11項來進行麻醉誘導前24 h、麻醉后1 h、3 h、24 h 定量評分。總分為30分，評分≤23分者為判斷認知功能損害，MMSE評分較術前基礎值下降2分以上認為有PDCD。
1.3.2 蘇醒時間、蘇醒程度和意識狀態 記錄蘇醒時間，即從最后一次給藥到患者清醒的時間；清醒程度評分[5]：I級為清醒．煩躁不安；Ⅱ級為清醒．安靜合作；Ⅲ級為欲睡，僅對指令有反應；Ⅳ級為人睡，對呼喚反應敏捷；V級為入睡，對呼喚反應遲鈍；Ⅵ級為嗜睡，難以喚醒，相對應分級定為1~6分。觀察術后20 min、1 h、3 h的意識狀態，采用意識狀態評分法（the observer，s assessment of alertness /sedation， OAA/S）評分[6]。5分：對正常聲音呼名反應迅速，完全清醒；4分：對正常聲音呼名反應遲鈍，語速較慢；3分：對僅在大聲或反復呼喚后有反應，言語模糊，目光呆滯；2分：對輕推或輕拍有反應，不能辯其言語；1分：對輕推或輕拍無反應，昏睡。
1.4 統計方法
采用 SSPS20.0 統計軟件對數據進行統計分析，計量資料采用均數±標準差（x±s）描述，兩組間計量資料運用t檢驗比較分析；計數資料運用χ2 檢驗進行統計學分析。
2 結果
2.1 兩組患者手術前后認知功能比較
A、B兩組麻醉誘導前24 h、術后3 h及術后24 h MMSE評分比較差異無統計學意義（P>0.05），兩組術后1h MMSE評分對比差異有統計學意義（P<0.05），見表2，B組術后1h認知功能恢復優于A組。其中術后1 h A組有6例存在認知功能障礙，B組有3例存在認知功能障礙；術后3 h A組有3例存在認知功能障礙，B組有1例存在認知功能障礙；24 h后兩組認知功能均恢復至麻醉前狀態；B組患者認知障礙總發生率明顯低于A組，差異有統計學意義（P<0.05），見表3。
2.2 兩組術后蘇醒效果比較
兩組術后蘇醒時間及清醒程度差異有統計學意義（P<0.05），B組蘇醒效果優于A組。見表4。
2.3 兩組術后意識狀態比較
兩組術后20 min OAA/S評分差異有統計學意義（P<0.05），兩組術后1 h、3 h OAA/S評分差異無統計學意義（P>0.05），B組術后20 min意識狀態較A組恢復良好。見表5。
3 討論
相對于膽總管切開取石術，ERCP手術作為一種微創、便捷、療效確切的取石方式已廣泛應用于臨床，尤其對于老年體弱及不耐受開腹手術患者更為適宜。但年齡越大，術后認知障礙發生率越高，老年患者全麻術后POCD發生率達47%[7]，主要表現為術后記憶力、注意力、定向力等功能受損，并伴隨社交活動能力減退，與年齡增加呈正相關。老年人易發生認知障礙主要與其中樞神經系統儲備能力及抗炎能力下降有關，手術造成的巨大應激使其神經系統代謝等功能受損，從而產生術后POCD[8]。目前較多研究認為丙泊酚復合瑞芬太尼靜脈麻醉在麻醉效果、臨床安全性的等方面適合應用于ERCP取石術，但關于老年患者ERCP取石術后POCD發生率的研究尚少，一般認為疾病的治療效果與患者生活質量相關，且全憑靜脈靶控輸注麻醉可能會引起術后一過性認知功能障[9]，因此，選擇合適的麻醉藥品及藥物濃度，改善老年患者術后的蘇醒質量以及對認知功能的影響，已為人們所重視。
丙泊酚為ERCP手術中常采用的靜脈麻醉藥物，但它存在呼吸、循環抑制等副作用，對于老年體弱及血容量不足患者更加明顯，增加藥物劑量及輸注速度則容易導致血氧飽和度下降、血壓劇烈波動、呼吸抑制等不良反應，因而臨床常采用丙泊酚與其他藥物復合使用，如此則不可避免增加了患者的蘇醒時間。瑞芬太尼是超短效的μ受體激動劑，其短時效取決于其快速的代謝而非再分布[10]，停藥后濃度下降50%甚至80%所需時間很短暫，幾乎不受年齡和輸注時間影響。瑞芬太尼與丙泊酚復合使用可明顯減少后者的維持用量，二者具有協同作用[11]，利于保持外界刺激下機體的平穩性。
該研究顯示丙泊酚復合瑞芬太尼組僅術后1 h認知功能評分（26.4±1.28）、高于單純丙泊酚組（24.1±1.07），邱曉東等[12]以異氟醚復合丙泊酚為對照組得出了相同結論，且術后3 h兩組評分無差異，但MMSE評分值優于本研究，說明聯合用藥可減少單一藥物的用量及對循環、呼吸系統的抑制，加快代謝，可避免單一藥物出現用量過大，麻醉過程不平穩等缺點；而且認知功能障礙多在術后3 h內發生，無持續認知障礙發生，與麻醉藥物代謝殘留相關。而評分值的差異可能與手術類型、藥物劑量相關。有研究認為血漿濃度為4 μg/L、7 μg/L的瑞芬太尼聯合丙泊酚麻醉在老年患者臨床麻醉中均具有安全性[13]。因此，在控制好藥物濃度的前提下，瑞芬太尼聯合丙泊酚麻醉相對更適合老年膽石癥患者。就蘇醒時間言，丙泊酚復合瑞芬太尼組明顯縮短，結論與胡靜等[14]研究類似，進一步表明了瑞芬太尼代謝迅速及短效性的特點。另外，OAA/S評分通常作為麻醉鎮靜程度的評判標準，得以廣泛應用，麻醉深度越深，評分越低。朱紅英[15]等以改良后的OAA/S評分為標準，將2分作為是否可行全麻手術的評分界限，既可評估麻醉深度也能判定蘇醒效果，具有參考意義，且有學者認為其與MMSE是POCD的共同評價指標之一[16]。該研究將其作為術后蘇醒效果的參考標準之一，發現均未低于2分，而且瑞芬太尼聯合丙泊酚麻醉術后意識狀態相對較好，POCD發生率低，從而突顯了其臨床應用價值。
綜上，丙泊酚復合瑞芬太尼靶控靜脈麻醉應用于老年患者ERCP取石手術，對后認知功能影響小，蘇醒效果優于單純丙泊酚麻醉，對老年ERCP取石術的麻醉應用有一定的臨床參考意義。此外，本研究認為基于老年患者個體差異明顯，藥物濃度是否為影響患者術后認知功能的因素之一還值得進一步探討。
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（收稿日期：2014-06-03）
·編讀往來·
論文寫作技巧——摘要
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3. 綜述類文章摘要的內容應包括綜述的主要目的、資料來源、綜述時所選擇的研究數目及這些研究是如何選擇的、提煉數據的規則及這些規則是如何應用的、數據綜合的最重要的結果和結論。可以寫成結構式摘要，也可寫成指示性或報道-指示性摘要。
4. 中文摘要一般使用第三人稱撰寫，不列圖、表，不引用文獻，不加評論和解釋。
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新晉“2016年度中國人工智能領軍企業獎”得主――湖南省自興人工智能研究院，向有志鉆研機器人和人工智能的人才廣發英雄帖。湖南省自興人工智能研究院是由國內外部分知名人工智能專家學者蔡自興、王田苗、羅安、姚新、劉宏等共同倡導，香港科技大學EMBA和中歐商學院EMBA校友基金支持，部分從事人工智能研究與開發的年輕專家自愿聯合而成立的全國首家省級人工智能專業性研究機構。
強勢布局人工智能
構建一站式服務體系
湖南省自興人工智能研究院以“自主創新 興國強省”為工作方針，以產業發展為目標，以應用需求為牽引，以人才培養和關鍵技術研發為支撐，以交流合作為導向，專注于人工智能與機器人領域的新思想、新觀念、新理論、新技術，引導和推進人工智能與機器人的研究及應用，推動人工智能與機器人的科學探索和技術攻堅，打造人工智能與智能機器人的前沿平臺。
自興人工智能研究院主要開展智能感知、深度學習、深度神經網絡建模、計算智能、大數據、智能機器人等相關研究，及將此類技術在無人駕駛、智能交通、智慧港口、智慧物流、智能電網、智慧城市、智慧旅游、智能環保、智能醫護、智慧家居、工業生產和制造方面的應用。著眼于人工智能前瞻性基礎研究，建設開放共享的人工智能創新發展平臺，使智能資源充分共享，為我國智能制造和其他人工智能相關產業裝備及系統，提供基于人工智能和智能制造的咨詢體驗、軟件產品應用、機器換人、電子商務、工業互聯網、云計算、大數據等信息化服務。
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建好一個產業孵化器平臺。該研究院一方面依托人工智能產業基金，著力向從事新型高智能家用服務機器人研究、開發與生產的潛力企業及人工智能前景項目等進行股權或準股權投資；另一方面打破地域等限制，采用“孵化服務+投資融資+市場對接”的模式，為創新創業者及創客項目提供市場、資本、運營、管理、人才等綜合服務。
構筑聚“智”高地
促進人工智能產業升級
湖南省自興人工智能研究院首席科學家蔡自興教授，從事智能科研與教育工作30余年，帶領科研團隊對智能科學進行廣泛而深入的研究，取得顯著成果，為人工智能科技發展做出了杰出貢獻。蔡自興教授牽頭編著的“智能三部曲”，成為我國人工智能、智能機器人、智能控制諸學科領域具有知識產權的首批著作，影響了相關學科整整兩代人，為人工智能相關學科的學科建設、科學研究、教材建設和高級人才培養發揮了重大作用。他主持開發的《人工智能》等8項國家級質量工程精品課程，發揮了很好的示范作用。
關鍵詞：智能制造；關鍵技術；政策建議
一、當前經濟形勢下智能制造發展宏觀分析
1.基礎技術的應用和發展
隨著我國需求市場的蓬勃發展，一大批企業的快速跟進，使我國在計算機視覺、中文語音識別和無人駕駛等典型應用方面進入全球前列，具備了加速發展的市場條件和產業基礎。在新一代信息技術接力式創新的驅動下，萬物互聯和智能化趨勢越發明顯，預計2035年全球聯網設備數量將突破千億件，將快速推動智能制造快速發展。近年來在算法、數據和算力三方面的突破下，新一代人工智能開始成為新的競爭焦點。人工智能在看、聽、理解等關鍵指標上已經媲美甚至趕超人類。在機器識別圖像、語音和自然語言等開始廣泛應用，類似技術已廣泛嵌入呼叫中心、客服系統、智能助手、聊天機器人等產品中。人工智能蘊含著無可估量機遇，各路企業爭相涌入布局。從2013年到2017年，全球人工智能投資事件從310件增長到1349件，投資額從17億美元增長到152億美元，安防、醫療、交通、制造等數據豐富的行業成為重點投資領域。
2.我國智能制造發展情況
隨著我國智能制造發展的快速推動，依托用戶規模、應用場景、風險資金和科技論文等優勢，我國在一些基礎技術的應用方面進入全球前列，一大批骨干企業快速發展，在智能制造產業各個環節積極布局，為我國智能制造的快速發展，實現彎道剎車提供有利條件。數據資源是發展人工智能的關鍵要素，主要來自用戶和聯網設備。從用戶數看，到2017年底，我國有3.49億固定寬帶用戶，是美國的3.5倍，占全球38%。從數據量來看，我國已占全球13%，據高盛報告預測，隨著用戶數和在線時長增長，這一指標到2020年預計提升至20%—25%。我國有用戶規模的先天優勢。我國有近4億的年輕用戶，他們對新科技、新產品的接受度比較高，所以廣泛的行業分布、多樣的用戶需求為拓展人工智能應用提供了廣闊市場。在這一輪人工智能剛興起時，國內一批公司深耕計算機視覺技術，目前從算法水準和應用情況看，人臉識別、安防監控等領域已獲得全球認可。總體上，智能應用開始進入快速擴展期，我國有望在更多領域形成自身優勢。
二、我國智能制造發展當前階段面臨的問題
1.芯片產業發展有待提升
高端芯片產業的發展是智能制造的重要前提，但是芯片關鍵技術方面還有很大的提高空間，目前處于“受制于人”的情況。當前芯片產業關鍵技術方面美國還是占主導地位，首先，圖形處理芯片方面，英偉達、超威和英特爾三強主導市場方向。其次，可編程邏輯陣列芯片方面，賽靈思和英特爾兩強主導市場。第三，專用集成電路(ASIC)芯片方面，谷歌的張量處理芯片(TPU)性能優勢明顯。目前，由于價格和關鍵技術的制約我國還處于芯片進口階段，孫然有部分企業可以進行芯片的定制，但是由于資本投入和商業化推廣的弊端還處于初級階段。
2.人工智能的基礎技術依舊不能形成單獨生態體系
人工智能的算法框架依附于國外巨頭開源生態體系。當前我國人工智能產業必須降低人工智能產品或應用開發成本，進而吸引世界各地開發者入駐生態。從高盛報告看，谷歌Tensorflow算法框架聚集了6.8萬名明星開發者；而百度Pad-dlePaddle平臺僅有5330位，不到前者1/10。我國當前大部分都機遇谷歌的基礎算法框架進行開發，很難自主建立內生性的生態系統。3.專業技術人才的缺失異常嚴重智能制造的重要核心就是專業技術人才的集聚，但是我國智能制造相關人才總量和人才結構上還處于比較落后的階段。如全球最大招聘網站領英2017年《全球AI領域人才報告》顯示，全球人工智能人才數量190萬人，其中美國85萬人，我國5萬人，位列印度、英國、加拿大、澳大利亞、法國之后，排第七位。從專業化人員從業時間來看，與美國相比我國專業化從業人員，從業超過十年以上的不足40%，而美國卻超過了70%，我國大部分關鍵技術人員和管理人員都是海外引進，我國在智能制造的核心技術方面，尤其是人工智能的底層算法方面與美國還是有很大的距離。
4.我國關鍵技術創新相關的政策法規落后于技術創新的需求
數據開放、隱私管理、算法歧視、網絡攻擊等方面需要新的監管法規。以智能影像診斷為例，美國2017年采取先上市后批準的模式助推產業創新；我國則按照醫療器械監管，要求經過器械檢測、臨床評測、器械技術審批、政府發放批文等四個環節，企業反映總耗時30個月，且準入制度、收費模式、醫保對接等尚是空白。所以，首先數據開放是我們必須要解決的問題，我國政府數據開放排名全球靠后，而在科技巨頭之間創建標準統一、跨平臺分享的數據生態系統要落后于美國。其次數據隱私管理方面問題，海量數據的采集不可避免涉及個人隱私，如何避免濫用是各方關切點。最后是網絡攻擊問題，防御網絡攻擊、保障安全是客戶最為關心的主要問題。
三、推動我國智能制造發展的路徑及建議
1.建立核心技術研發標準，加大產業上下游銜接
我國智能制造雖然全面推廣，但是在芯片產業方面還是短板，想要借助人工智能的機會實現彎道超車必須要放長戰線，做好基礎研發工作。我國消費市場具有一定的優勢，要做好開放合作的準備，加強學習的強度，縮短學習的周期。避免資金、人才等資源的浪費，推進強強聯合，鼓勵走差異化技術路線。優化產業鏈條，加強上下游的銜接，利用好國內良好的消費市場，產業鏈相關企業要積極抓住這個機會，積極實現商業化應用。
2.建立標準化產業鏈條平臺
積極累計專業化技術成果，雖然我國在機器視覺算法方面也走在全球前列，但沒有完整商業化生態體系，要快速構建原生的算法構架和標準化平臺。要借鑒PC互聯網時代win-dows操作系統主導生態、移動互聯網時代安卓主導生態的經驗做法，支持組建產業聯盟構筑生態搭建算法框架。政策上支持構建算法構架，兼容多平臺應用，抓住機會提升我國基礎技術平臺的應用和研發水平。并且要建設以人工智能為基礎的公共數據資源庫、標準測試數據集，為評估算法效能提供評價基準。
關鍵詞：高職教育；人工智能；轉型發展
一、高職教育現狀
（一）客觀層面
（1）社會面。當前社會發展處于轉型關鍵期，高職教育迎來全新發展機遇，對人才培養質量不斷提高。傳統思想中，家長學生都帶著有色眼鏡看待高職教育。隨著社會給技術技能型人才提供很多高薪崗位，部分學生主動選擇高職院校進修學業，提高自身技能水平。高職院校必須以社會發展趨勢為導向，及時調整自身發展戰略。（2）政策面。在新課程改革視域下，政府高度重視高職教育的發展，出臺了多項扶持政策，如《國家職業教育改革實施方案》《職業學校專業頂崗實習標準》《關于推進高等職業教育改革創新引領職業教育科學發展的若干意見》等，極大的推動了高職教育的穩定發展。
（二）主觀層面
（1）教學理念。高職教師受傳統思想影響，往往重視成績和理論知識，亟需引進新的教學理念，并落實在實際教學中。高職院校已經意識到人工智能時代，自身轉型創新的必要性，正積極將全新的教學理念貫穿在人才培養過程中。（2）教學方式。高職教育逐漸創新教學方式，將頂崗實習、校企合作、實訓教學等應用在常規教學中，適應時展，彰顯職教特色。但在實際教學中，教師理念未發生變化，能力無法滿足新型教學方式需求，存在亟需改進優化的地方。（3）教學體系。只有完善的教學體系，才能為高職教育的改革創新提供依據參考。當前高職教育體系中含有諸多不足，如學科單一、理論與實踐比重不協調、知識內容陳舊等。高職教育要想適應新時展趨勢，應積極完善教學體系。
二、人工智能現狀
（1）國家戰略。近年來，國家高度重視人工智能發展，國務院《關于印發新一代人工智能發展規劃的通知》（國發〔2017〕35號），提出科技創新的主要方向是人工智能，提倡積極構建全新的人工智能科技創新協同機制，進一步完善人工智能教育體系，實現人才儲備和梯隊建設的目標，推動智能經濟的發展。各部委也積極頒布一系列政策，如《智能制造2025》《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》《機器人產業發展規劃（2016-2020）》等[2]。可見，國家為人工智能技術的發展提供了充足動力，人工智能已成為國家戰略的一部分。（2）產業發展。多年的探索，人工智能技術有了明顯提升，在問題求解、泛邏輯理論、不確定推理、拓撲學、圖像處理、模式識別、專家系統等方面有了顯著研究成果，一部分成果甚至領先世界水平。例如我國在模式識別領域的研究，文字識別、語言識別、虹膜識別都取得優異成果，被廣泛應用在生物醫藥、機器人視覺研究、衛星遙感、自主導航、軍事等領域。企業十分關注人工智能技術的發展應用，像360人工智能研究院、阿里人工智能研究院、百度人工智能研究院等。人工智能技術的深度研究，使應用和商業價值最大化。據不完全統計，2017年人工智能產業創造700億元市場價值，預計在2020年產業規模超過1600億元。
三、人工智能推動新時代高職教育轉型發展的必要性
（一）技術技能型人才的需求
高職教育發展的目的是培養適合崗位需求的技術技能型人才。人工智能時代，先進技術的廣泛應用，大部分崗位對人才的需求發生明顯變化，逐漸形成了“機器換人”的局面。企業中簡單、重復、勞動強度大的崗位，都由智能機器人予以代替。例如在京東電商的物流中，出現無人機配送方式，直接沖擊了傳統人工物流配送模式。相信在不久的將來，會有更多的智能機器人走向物流配送的工作崗位，形成全新的工作體系。此外，在生產制造的質檢環節，由于傳統人工監測方式存在諸多不足，應用人工智能的圖像識別技術，可以實現對產品質量的動態檢測。可見，人工智能時代會有大批崗位“消失”，取而代之的是智能化機器人。高職教育必須轉變以往的教育模式，順應時展趨勢，結合社會崗位對技能人才的需求，調整高職教育方向，實現高職教育價值。
（二）國家發展戰略的要求
以往的發展致力于“中國制造”，但新時代“中國制造”已無法提升綜合國力，國家必須調整發展戰略。人工智能時代將“中國制造”轉變為“中國創造”“中國智造”。這一發展戰略的轉變，能看出先進科學技術在國家發展中的重要地位。為了2025年實現“中國智造”的目標，高職院校創新人才培養模式，順應國家發展戰略的調整。同時，高職教育轉型過程中，轉變以往以理論、成績為主的思想觀念，對人才進行更加系統的培養，調整理論知識、實習實踐之間的關系比例。人工智能時代的高職教育轉變與創新，可以加大對學生創新意識的培養力度，使人才綜合素養得到更好提升，滿足“中國創造”的需求。
（三）學生自身價值實現的需求
時代的發展使高職學生的思想發生變化，傳統的高職教育雖能提高學生專業能力，但并不滿足當前企業對工作崗位的需求，學生無法實現自身價值。曾經的學生，沒有認識到自身與社會的關系，存在“得過且過”等不良思想。新時代，高職學生逐漸認清自身地位，意識到自己與國家民族是“命運共同體”，是實現偉大復興“中國夢”的主要力量。高職教育轉型創新，根據時展要求、學生需求，合理調整教學方案與計劃。
憂慮的"先知"
在廈門市思明區淺水灣畔一座十分普通的兩居室內,有一個人正在為人類的命運焦慮不安。
"我正在建造一個在未來幾十年內,將會成為神一樣無所不能的東西。制造神一般的生物的期望,帶給我一種宗教般敬畏的感覺,這感覺進入我的靈魂深處,強烈地激發我繼續這項工作,盡管那可怕的負面效應,可能會接踵而來。……在21世紀末,人工智能機器將會比人類聰明億億倍,并且關于物種支配問題將會引發一場重大的戰爭,并導致幾十億人的死亡。
我們是在制造上帝,還是制造我們潛在的終結者?"
這不是科幻片中的臺詞,而是雨果《智能簡史》一書中的一個段落。這個"人工大腦之父",就坐在《綠公司》記者對面,碩大的腦門、蜷曲蓬松的頭發、一雙炯炯有神的眼睛、有點奇怪的舉止使他看起來與其說是一個職業科學家,不如說更像是一個異教的先知。現在,他再一次告訴我們,他所預言的"人工智能戰爭"無法避免。
誰將成為21世紀的主導物種?
雨果告訴我們,他寫《智能簡史》這本書的目的就是,促使人們開始思考人工智能帶來的問題。作為一個人工智能科學家,他對于人工智能在本世紀的發展前景充滿信心,而對人類的未來卻表示悲觀。
在通往書房的門廊墻壁上,一張雨果在廈大舉辦講座的藍色海報分外搶眼,醒目的標語是"誰,將入侵上帝的?"及"誰將成為21世紀的主導物種?",從日期上看,這是兩個月前剛剛舉辦過的一次講座。
這恰恰是雨果關心的問題。他認為隨著人工智能研究的突破性進展,圍繞上述問題將會引發人類政治沖突和戰爭。"這并不只關系到一個國家,它關系到整個人類。" 他用一種略帶夸張的莊嚴語氣告訴我們。
眼前這個不休邊幅、年過6旬的老人,在"人工大腦"領域有近20年研究經歷。雨果1947出生于澳大利亞,23歲時取得了墨爾本大學"應用數學"和"理論物理"兩個學位后,遠赴英倫深造。在劍橋大學學習工作了四年,他發現了自己人生的目標,遂返回布魯塞爾大學攻讀人工智能和人工生命博士學位,成為一名研究員,正式涉足人工智能研究領域。1992年,雨果獲得博士后獎學金,離開歐洲來到日本進行研究,歷時8年開發出制造世界上第一個人工大腦CBM。從那一刻起,他就認識到自己的研究可能會為人類帶來一場浩劫。在2000年Discovery歐洲頻道邀請他與著名物理學家羅杰?彭羅斯爵士進行對話的節目中,他就提出這一觀點。
如今,他仍然堅持這種看法。他深信在"摩爾定律"趨勢下,隨著納米技術、量子計算等關鍵技術的發展,人類在本世紀制造出神一樣具備超級智能的"人工智能機器"已是必然。這些"人工智能機器"的智慧將會比人類智慧高出萬億個萬億倍(10的40次方)。
屆時,人類將會面臨一種風險,那就是事態終將會失控,人類的存在對于這些神一樣的"人工智能機器"將會變得無足輕重。只要這些"人工智能機器"愿意,我們隨時會像"蚊子"和"細菌"一樣被它們消滅掉。
為了更形象地說明自己的觀點,他突然用手掌拍了另外一只胳膊一下,"你知道這一下,多少細菌被消滅掉了?將來的人類也是這樣的命運。"
此時此刻,《終結者2018》正在影院上演,片中數十年來"機器人"與人類之間殘酷的戰爭,使雨果形象的比喻更加真切。
物種主導權爭議引發"人工智能戰爭"
雨果是目前唯一一個預言人工智能會引發人類大戰的人。
在 2005 出版的《智能簡史》中,他系統性地闡發了自己的觀點:從技術上講"超級人工智能機器"一定會產生,而且智慧遠勝于人類。這種人工智能機器將會與人類爭奪地球上的物種主導權。這就有一種風險,人類極有可能被這種超級人工智能機器消滅掉。因此,地球主義者為了捍衛人類的物種主導權,將會禁止科學家展開人工智能研究,以防止這種可怕的局面出現;而宇宙主義者出于自身的信仰和現實需求,將會從經濟和政治上堅持這種研究,展開激烈對抗。兩派的爭議會形成現實的政治沖突,一場戰爭不可避免。
"很多戰爭都源于人們不能達成統一的認識,比如說資本主義與社會主義之爭。今天只有幾千個科學家在討論,10年后可能就會因此形成不同的黨派。戰爭很有可能發生。" 雨果攤開手掌,用一種確信無疑的語氣說。
雨果的"預言"一旦成真,那么就像他和斯蒂芬?霍金一起參與錄制的BBC影片《地球的末日》所說的那樣,人類將迎來自己的末日。
因為按照雨果的研究圖表顯示,從19世紀拿破侖戰爭以來,人類戰爭的死亡人數是以10的幾何級數倍增的。21世紀戰爭所動用的武器,將擁有空前規模的殺傷力,死亡人數將會達到10的9次方到10次方,也就是令人沮喪的幾十億。
一個宇宙主義者的矛盾和渴望
就像半個世紀之前發現了核鏈式反應的秘密,并預言一顆核彈可以毀滅一座城市的匈牙利裔猶太科學家利奧?希拉特一樣,雨果感覺自己是孤獨的。
因為自他的觀點在主流媒體上傳播開來之際,他就不斷受到質疑。很多人不相信他所說的一切,更有人對他的研究表示質疑和憤怒。既然,明知道這樣一種研究會帶來如此令人恐懼的局面,為什么他還要進行這種危險的研究?
作為問題的制造者,雨果聳聳肩,坦然承認"這就是我的矛盾。"然而他不能放棄他所進行的研究。他認為這個領域還有許多事情可以做。他說"對于我個人來說,我很希望繼續進行人工智能研究"。在"人工智能"爭議中,他為自己選擇的立場是"宇宙主義者"。盡管他沒有任何,但是他和其他人工智能科學家一樣,將 "創造"當作自己的宗教。
說到這里,他起身從旁邊的書架上取出一本厚厚的天文學著作來,翻到一張宇宙圖片,指著無垠宇宙中恍若塵埃的點點星云, 跟我們說,"人類就像是宇宙中的螞蟻。與其繼續做人類,我寧愿選擇去創造更高級的生物。" 人類是一定要被超越的。而創造'神一樣的人工智能機器',是超越人類的一種必由方式。在某種程度上,他相信我們的宇宙就是被一些智能機器創造的,因為我們生存的星球和宇宙都是那么的精確有規則。
這是宇宙主義者們的信仰,也是雨果堅持"人工大腦"研究的理由。
正因如此,20年來雨果在6個國家輾轉奔波,唯一沒有放棄的就是自己的觀點和堅持不懈的研究。事實上他的研究工作并非一帆風順:在日本實驗室取得初步研究成果之后,受到排擠,被迫離開。在布魯塞爾的私立實驗室中投資10萬美元,隨著實驗室解體,血本無歸。9.11之后只身來到美國,卻受困于經費不足,無法展開"人工大腦"制造。
然而,這期間他先后制造出4臺人工大腦。毫無爭議的成為"人工大腦"之父。
人類命運的終極追問
和著名的人工智能科學家雷?庫茲威爾一樣,雨果相信他的研究會使生活更美好,而這也是技術存在的意義。庫茲威爾也相信超人工智能一定會出現,還可以幫助人們解決困擾人類生活的疾病、能源和氣候問題,使人長生不老、生活更加美好。
但是,雨果認為庫茲威爾太過樂觀,政治上有點幼稚,后者完全不承認人工智能帶來的社會風險以及可能引發的人類戰爭。而雨果認為,無論是人類試圖設計友好的人工智能機器,還是將人類變成半機器人(Cyborg),都無法解決未來的困境,預言中的"人工智能戰爭"從理論上講是無法避免的。
【關鍵詞】 人工智能 大腦智能 智能機器人
0 引言
人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI，是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機。二十世紀七十年代以來被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智能）。也被認為是二十一世紀（基因工程、納米科學、人工智能）三大尖端技術之一。
1 人工智能的發展歷程
（1）人工智能的思想萌芽可以追溯到十七世紀的巴斯卡和萊布尼茨，他們較早萌生了有智能的機器的想法。十九世紀，英國數學家布爾和德摩爾根提出了“思維定律”，這些可謂是人工智能的開端。十九世紀二十年代，英國科學家巴貝奇設計了第一架“計算機器”，它被認為是計算機硬件，也是人工智能硬件的前身。1936年，24歲的英國數學家圖靈提出了“自動機”理論，把研究會思維的機器和計算機的工作大大向前推進了一步，在定義智慧時，圖靈做出了解釋，如果一臺機器能夠通過稱之為圖靈實驗的測試，那它就是智慧的，圖靈實驗的本質就是讓人在不看外型的情況下不能區別是機器的行為還是人的行為。（2）上世紀三四十年代，維納、弗雷治、羅素的數理邏輯，和丘奇、圖靈的數字功用以及計算機處理發展促使了1956年夏Dartmouth會議上人工智能學科（由“人工智能之父”麥卡錫提出，麥卡錫曾是Stanford人工智能實驗室主任）的誕生20世紀60年代以來，采用生物模仿來建立功能強大的算法，包括進化計算等，人工生命以進化計算為基礎，研究自組織、自復制、自修復以及形成這些特征的進化和環境適應。70年代以來，Conrad等研究人工仿生系統中的自適應、進化和群體動力學，提出不斷完善的“人工世界”模型。80年代，人工神經網絡再度興起促進人工生命的發展。（3）1992年貝茲德克提出計算智能。專家系統在90年代興起，模擬人類專家解決領域問題。
2 人工智能的研究
強人工智能的觀點認為有可能制造出真正能推理和解決問題的智能機器，并且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。弱人工智能的觀點認為不可能制造出能真正地推理和解決問題的智能機器，這些機器只不過看起來像是智能的，但是并不真正擁有智能，也不會有自主意識。現在主流科研集中在弱人工智能上，強人工智能的研究則處于停滯不前的狀態下。
目前人工智能主要研究內容是：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面，分布式人工智能與多智能主體系統、人工思維模型、知識系統、知識發現與數據挖掘、遺傳與演化計算、人工生命應用等等。未來人工智能可能會向以下幾個方面發展：模糊處理、并行化、神經網絡和機器情感。
3 人工智能的應用
IBM公司“deep blue”電腦擊敗了人類的世界國際象棋冠軍，美國Sandia實驗室建立了國際上最龐大的“虛擬現實”實驗室，擬通過數據頭盔和數據手套實現更友好的人機交互。國際各大計算機公司相繼開始將人工智能作為其研究內容，幾乎包括所有IT企業，以及很多金融巨頭，紛紛建立自己的人工智能產業部，利用“智能”來解決問題。無人駕駛車的誕生，打破了汽車靠人駕駛的時代。
MIT開發出了SHRDLU，STUDENT系統可以解決代數問題，而SIR系統則開始理解簡單的英文句子了，SIR的出現導致了新學科的出現：自然語言處理。在70年代出現的專家系統成了一個巨大的進步，它頭一次讓人知道計算機可以代替人類專家進行工作。在理論方面，計算機開始有了簡單的思維和視覺，而不能不提的是人工智能語言Prolog語言誕生了，它和Lisp一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。
4 人工智能的影響及發展必須注意的問題
（1）人工智能對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助于人類最終認識自身智能的形成。（2）人工智能對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網絡工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由于AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。（3）人工智能對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的交互式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智能應用已經深入到各大游戲制造商的開發中。
伴隨著人工智能和智能機器人的發展，不得不討論是人工智能本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。
5 智能機器人
智能機器人具有類似于人的智能，它裝備了高靈敏度的傳感器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對感知的信息進行分析，控制自己的行為，處理環境發生的變化，完成交給的各種復雜、困難的任務。而且有自我學習、歸納、總結、提高已掌握知識的能力。目前研制的智能機器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機器人，還差得很遠。
6 結語
當然，雖然人工智能一直都處于計算機技術的最前沿，但人工智能的發展也并不是一帆風順的，并不象我們期待的那樣迅速，也曾因計算機計算能力的限制無法模仿人腦的思考以及與實際需求的差距過遠而走入低谷。人工智能的問題的在于，一方面哲學、認知科學、思維科學和心理學等學科所研究的智能層次高而抽象；另一方面AI邏輯符號、神經網絡和行為主義所研究的智能層次太基本。由于對中間機制知之甚少，這種背景下提出的各種AI理論，就只能是或者完全不同于人類思維，與人類的思維模式相距太遠，同時在人類思維方式的理解上也有待突破，不然很難形成更新的AI框架和理論體系。盡管如此，多學科的聯合協作研究也帶來了足夠引人注目的增長。因為人工智能的基本理論還不完整，我們還不能從本質上解釋我們的大腦為什么能夠思考，這種思考來自于什么，這種思考為什么得以產生等一系列問題。但經過這幾十年的發展，我們相信它會給世界帶來難以預料的變化。
參考文獻：
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自主車輛
人工智能技術在實現完全自主的汽車方面具有重要作用。
計算機視覺
人工智能為車輛提供了所謂的“計算機視覺”，因而實現自主駕駛和大多數高級駕駛輔助系統（ADAS）功能。車輛能夠在不受約束的環境下識別各種物體、場景和活動，這是如今競相搞自動駕駛汽車的關鍵技術之一。在車內各種人工智能技術中，計算機視覺最復雜、最先進。車輛“視覺”由大量攝像頭、雷達傳感器和激光雷達（LIDAR）裝置來處理。然而，要是沒有“大腦”，所有輸入的這些數據毫無用處。車輛的計算能力由復雜的機器學習算法組成，構成了車輛的人工智能。
機器學習算法基于對象跟蹤和復雜的模式識別應用于計算機視覺輸入。計算機視覺不斷分析環境，將感知圖像饋送到算法中。然后通過人工智能分析圖像，對對象的性質進行分類。這些算法為車輛賦予“智能”，讓車輛得以學習對象特征（比如運動、尺寸和形狀），以便以更高的準確性對未來圖像進行分類。
聯網汽車
自動化和網絡連接在汽車行業相輔相成。借助人工智能，聯網汽車能夠很快地與其他汽車以及道路基礎設施進行聯系。V2X通信主要分為兩類：V2V通信和V2I通信。
重要的是人工智能在V2X通信技術中扮演的角色，即處理所有的后端計算和分析工作，以便為司機提供準確、及時的數據。機器學習算法將跟蹤車輛速度、位置、目的地甚至駕駛偏好，提供和傳送信息。人工智能將學習了解你的日程安排、選擇的路線和經常停靠的點，以便在你出門上班前提供寶貴信息。
信息娛樂系統
如今最具創意的車輛功能之一是車載信息娛樂系統，人工智能讓該系統上了一個新的臺階。
語音識別
語音識別為人類與技術進行交互提供了一種更簡便的方法；在這種情況下，它提供了司機與汽車之間的交互。由于深度學習算法，語音識別技術已取得了長足發展。那么，人工智能如何與語音識別結合使用？首先，將你的語音解讀成聲波。然后，這些聲波轉換成算法可以解讀的代碼。代碼被饋送后，語音與通常存儲在云端（大多數人工智能計算能力在云端）的現有樣本進行比較，確定所說的內容。
由于人工智能，語音識別軟件會立即開始更新語音樣本，并考慮特定單詞的發音方式和用戶語音的聲調。該技術能夠學會你的獨特口音和單詞發音方式，有出色的準確性和精確度。人工智能還幫助語音識別技術識別語音背境和聲調。比如說，回復文本時，語音識別會了解你是不是提出問題，會根據需要自動添加標點符號。
虛擬助手
語音識別領域的進步為車載虛擬助手鋪平了道路。虛擬助手最先出現在智能手機上，現正慢慢進入到車載信息娛樂系統。最初，司機用語音識別技術能做的事情非常有限；而如今，虛擬助手讓司機可以詢問路線，獲取一般信息，甚至調整座位位置和空調設置。最近向汽車行業推出的Google Assistant和Siri是市面上人工智能方面最先M的虛擬助手。
比如說，用戶只要說一聲“Okay，Google”，Google Assistant就能激活。助手會識別你的聲音，調整車輛設置和專門針對你的建議。這讓Google Assistant得以管理多個用戶及使用偏好。通過學習了解用戶的駕駛偏好、習慣、日常行程，甚至跟蹤你的位置、路線和目的地，虛擬助手可以隨時給出建議。它可以提醒你在回家的路上取物件，推薦附近的餐館，甚至在你去當地咖啡館的路上預訂咖啡。
汽車行業
人工智能技術的進步不僅影響了車輛本身，還影響了整個汽車行業。
智能機器人
在人工智能的幫助下，汽車裝配線變得更高效、更具成本效益。生產車間使用智能機器人徹底改變了車輛生產，使制造過程越來越自動化。制造過程中，時間至關重要，而這些智能自動化機器人大有幫助。多年來，機器人一直就出現在汽車制造領域，但如今生產的日益先進的人工智能機器人會對汽車行業產生重大影響。
與此同時，阿里云還宣布與制造企業華中數控達成合作，推進新制造發展。另外，阿里云與南凌科技簽署戰略合作框架協議，共推混合云。比亞迪CIO在會上分享了汽車行業如何利用云計算、人工智能來提升生產效率。
“基于云計算為社會帶來的強大計算能力，人工智能將為中國制造業帶來25%的生產效率提升，創造額外附加值6萬億。”波士頓咨詢在《工業4.0――未來生產力和制造業發展前景》的報告中指出。中國作為世界制造中心，以云計算、大數據和人工智能為代表的工業4.0新技術將成為制造業提升效能的關鍵。
阿里云在云棲大會?廣東分會上提出，為機器裝上ET大腦，用人工智能的技術揭開“新制造”時代的面紗。大會上，阿里云和華中數控合作，雙方將在云計算、大數據、物聯網等領域開展合作，從而推動制造裝備從“數控一代”向“智能一代”升級。
ET是阿里云研發的人工智能，目前已具備智能語音交互、圖像/視頻識別、交通預測、情感分析等技能。其優勢在于對全局的洞察和實時決策上，在復雜局面下快速做出最優決定。
“阿里云ET下一步將應用到制造業中，用大數據AI技術協助企業分析生產過程中的全鏈路數據，實現生產效率提高、庫存周轉率提高、設備使用效率提升等目標。”阿里云副總裁喻思成在大會現場表示。
除了現工廠的數據化，云計算還為企業內部實現快速創新提供了基礎。今年5月，徐工集團與阿里云達成戰略合作，共同搭建國內首個“工業云”平臺。吉利汽車也在利用阿里云的大數據人工智能技術，設計更符合用戶“口味”的產品和服務，未來這一項目還將成長為“吉利大腦”，讓吉利可以對市場、研發、制造做實時決策。
“從中國是制造中心，變成中國是計算中心。”喻思成表示，阿里云自主研發的大規模通用計算操作系統“飛天”伴隨數據中心的布局走向世界，以在線公共服務的方式為全球提供強大、通用并且普惠的計算能力。
在全球化的云計算基礎設施布局之下，如大疆、大拿等中國企業可以使用阿里云的服務來支撐全球化業務發展。此前，企業在出海過程中，需要在全球多個網絡的不同系統中來回跳轉。
在國際市場競爭中，喻思成認為，阿里云的優勢在于自主研發的云計算底層底數體系，并且在安全、人工智能和企業級互聯網架構方面有獨特的優勢。
在產品層面，阿里云宣布推出“競價實例”，該產品充分利用云計算的規模效應，客戶將有機會用低至平時1折的價格做靈活的小時級短期計算，首批產品將定向邀請使用。