緒論：寫作既是個人情感的抒發，也是對學術真理的探索，歡迎閱讀由發表云整理的11篇人工智能工業范文，希望它們能為您的寫作提供參考和啟發。

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中圖分類號：F24

文獻標識碼：A

doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.15.037

1 工業企業產品成本核算內容

工業企業成本核算是企業管理的重要內容，構建完善的成本核算體系有助于促進企業的健康發展，按照生產費用標準可以將工業產品成本核算費用設定為以下幾方面：一是直接材料費用。直接材料費用是企業生產過程中所消耗材料的費用，例如購買原料費用、配件費用以及產品包裝所產生費用等；二是直接工資。工資在傳統的企業中占據重要地位，主要包括企業崗位員工的薪酬以及福利的費用支付。企業人工成本包括基本工資、績效工資、津補貼、加班加點工資、社會保險費用、福利費用、教育費用、住房費用和其他人工成本支出項目等情況；三是其它直接支出。其它直接支出主要是用于企業生產以外的費用支出。例如企業繳納的生產稅務、產品生產的設計等費用；四是制造費用。制造費用隨著智能技術的不斷發展其在其中所占據的比重越來越大。制造費用主要包括智能設備的投入使用、維修以及檢修等費用。當然在智能工業生產環境下，工業產品的費用成本包含的內容越來越多。

綜上所述，在智能工業生產環境下將成本核算內容按照生產費用的使用途徑進行劃分，能科學、準確的反映產品的成本構成情況，進而更加有力的實現對企業成本的控制，促進企業生產效益不斷提升。

2 人工智能下生產車間環境的改變

基于科學技術的不斷發展，人工智能技術在工業生產中的應用大大提高了產品的流水化作業，減低了人工參與產品生產的過程，因此人工智能下生產車間的環境發生了巨大的變化：一是機器人的計入提高了生產效益，通過機器人的應用大大提高了生產速度，并將產品生產的質量規格得到較大的提升。同時計算機控制系統的應用也提供了更加準確的信息，保證了生產安全；二是人工智能技術的應用改變了企業的管理模式。人工智能技術的應用為自動化技術提供了技術支撐，為了越來越多的企業對人工數量的需求在不斷縮小，與此同時企業的生產效益在不斷的提高。

人工智能下生產車間環境的變化對傳統的成本核算模式產生了巨大的沖擊：首先是產品成本計算結果相對正確率在不斷的下降。由于人工智能對生產環境的改變，造成人工成本費用在不斷降低，但是制造費用卻相應的增加，而且制造費用的變化呈現多樣化，因此增加了會計核算的難度；其次傳統的成本會計多是以實際發生成本與標準成本進行比較，以此得到具體的數據，而在人工智能環境下，實際成本與計劃成本之間的差異性越來越少，因此依靠此種成本核算模式已經不能適應人工智能會計成本核算的要求。

3 產品成本核算內容的變化

（1）直接工資的核算比例越來越少。由于人工智能技術的發展，企業人工數量越來越少，因此人工工資的支出比例也在不斷的降低。直接人工費用的核算主要是人工作業過程的時間以及勞動量進行確定。當然直接工資核算比例的降低并不是說企業人工費用支出的減少，而是相對而言人工數量的減少。因為在人工智能技術環境下，企業雖然需要的勞動密集型人力在減少，但是對于具有高端技能的人才在提升，而且高端技能人才的報酬比較高。

（2）制造費用核算工作在不斷提高。人工智能工業生產提高了先進設備的應用比例，尤其是工業實現全部智能化操作之后，直接人工成本就沒有了，為此而來的則是制造費用核算比例的增加。尤其是設備維修與管理費用不斷提高，成為產品成本核算的主要內容。以某工業企業為例，該企業通過應用智能設備，降低了人工數量，企業的財務支出由過去以人工為主轉化為以設備維修與保養為主，因此在人工智能技術環境下，企業的制造費用核算標準在不斷提高。

4 人工智能下產品成本核算程序的變化

人工智能下企業產品的成本核算程序必然也會發展變化，具體表現在：自動化管理，運用ERP（企業資源計劃的簡稱）進行成本核算，如庫房的領料、人力部門的考勤、車間的產量及廢品率等；運用財務軟件進行賬務處理，輸入記賬憑證、審核、記賬、結賬及出報表。在車間專設成本核算員，負責輸入、收集及整理與生產產品有關的數據；在財務上專設成本會計，根據ERP系統調出打印的單據、成本核算員及人力部門提供的各種成本匯總表，輸入記賬憑證，進行賬務處理。以某證券信息技術軟件公司為例，在產品――產成品――實現銷售后按照預計的使用年限逐月攤銷――每一會計年度終了：（1）根據信息年費收入情況，評估賬面存余的產成品成本，決定是否計提減值準備；（2）根據在產品的繼續投入狀況，判斷是否已經是下線的項目，決定是否當期撇賬；（3）根據是否有新產品替代，決定將老產品的剩余成本全部撇賬。

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在提升終端產品智能化水平方面，《方案》提出，加快智能終端核心技術研發及產業化，豐富移動智能終端、可穿戴設備、虛擬現實等產品的服務及形態，提升高端產品供給水平。制定智能科技硬件產業創新發展專項行動方案，引導智能硬件產業健康有序發展。

 

同時，推動人工智能與機器人技術的深度融合，提升工業機器人、特種機器人、服務機器人等智能機器人的技術與應用水平。重點實施智能終端應用能力提升工程、智能可穿戴設備發展工程、智能機器人研發與應用工程。

 

中國紡織工業聯合會副會長孫瑞哲此前就談到，要積極開展“互聯網+紡織”行動，推進智能制造、綠色制造，推進行業數字化、網絡化、智能化發展。

 

他說，智能化生產可顯著提高產品質量、生產效率和管理水平。研發智能化的生產技術、工藝流程與生產裝備，可以解放傳統依靠人工操作的生產模式，減少質量控制過程中的人為因素，提升智能管理水平，提升質量水平。

 

同時，產業實現智能化要研究兩大主題，即智能工廠和智能生產。“智能工廠”是未來智能基礎設施的關鍵組成部分，重點研究智能化生產系統和過程以及網絡化分布生產設施的實現;“智能生產”的側重點則在于將人機互動、智能物流管理、3D打印等先進技術應用于整個工業生產過程。要實現三項集成，即橫向集成、縱向集成與端對端的集成，將無處不在的傳感器、嵌入式終端系統、智能控制系統、通信設施通過CPS形成一個智能網絡，使人與人、人與機器、機器與機器以及服務與服務之間能夠互聯，從而實現企業內部、企業之間以及整個價值鏈的橫向、縱向和端對端的高度集成。

 

人工智能時代，紡織業應聲而動

 

智能產業園：我國針織行業首個“智能針織產業園”已在沭陽奠基并開始建設，這是紡織工業開展“智能產業園區”建設和以智能制造園區推動紡織行業產業轉型升級的重要探索，對于行業發展來說具有里程碑式的意義。

 

沭陽智能針織產業園計劃用5～10年時間將產業園打造成百億級針織品生產基地，形成現代針織制造業高地、品牌集聚地、創意策源地、針織品集散地，推動針織產業從設計、加工、產品、管理、營銷和服務體系等各環節全智能化轉型升級。沭陽智能產業園對中國針織乃至紡織工業來說，都是前瞻和有益的探索。如今，“未來針織靠智能、智能針織看沭陽”，已成為全行業智能制造的示范。

 

智能裝備：山東康平納集團有限公司正在研發色織數字化工廠，重點研究集成絡筒后的全部流程，包括紡紗、織造、紗線染色和后整理的中央控制系統，并規劃3～5年實現印染生產的智能化管理和無人化智能車間。

 

泉州佰源機械科技股份有限公司的數字化大圓機開發也同樣令人矚目。該企業依托國家“數控一代”機械產品創新應用示范工程，研發了“系列大圓機控制器”。在遠程監控、刷卡上下班、跟單管理、任務分配、數據統計、效率分析、品質保證等方面取得了重大成果，可實現幾百臺套設備集中管理。同時，其正在研發“針織大圓機智能化車間”，目標是3年左右在接線、換紗、取坯布上實現機器換人，實現“無人化工廠”。

 

而其實施的“針織大圓機機架機器人自動裝配線”技改項目，可實現原來由8人減少為2人，8人2小時完成的工作量通過機器手30分鐘內完成。減少用工，節約成本，同時可提高大圓機裝配質量和產品一致性。

 

智能管理：無錫一棉素以精細管理著稱，該企業通過“感知”手段實現企業的智能化管理，通過ERP感知管理、傳感網感知生產、電子商務感知市場，尤其在傳感網建設方面，該企業部署了超過9萬個信息采集點，實現生產全流程在線監控，監測范圍涵蓋了成品、生產過程、安全、環境、電能，為企業實現精細化管理提供了必要的信息技術支持。在生產檢測中，無錫一棉還與江南大學合作，率先實現了細紗單錠檢測系統，處于行業領先水平。

 

智能家居：深圳和而泰智能控制股份有限公司的系列智能產品，通過加入科技感應器，可測試消費者心率等各項身體指標。通過云端分析后，用戶可在多種可視屏幕上觀測相關數據。企業還通過“C-Life”平臺打造智能家居時代的品牌文化、設計理念及未來規劃，且已與羅萊、夢潔等家紡企業達成合作。

 

智能穿戴：天諾光電材料股份有限公司開發的可穿戴服裝也是智能制造的典型代表。天諾光電與紡織服裝企業合作，應用電磁屏蔽材料設計智能化的可穿戴服裝，并應用于健身和個人保健等。可穿戴設備將服裝與大數據、互聯網結合起來，成為未來智能產品的重要領域。

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【關鍵詞】人工智能；工業經濟；影響

【Keywords】artificialintelligence；industrialeconomy；influence

【中圖分類號】F426；TP18【文獻標志碼】A【文章編號】1673-1069（2020）11-0029-02

1引言

在20世紀人工智能技術有了質的飛越，取得了突破性的進展。而近年來人工智能技術仍舊在不斷發展，應用人工智能的行業也隨著人工智能技術不斷發展在不斷地增多，例如，軍事行業、服務行業、駕駛行業等。而隨著人工智能在這些行業的應用，對我國工業經濟的發展也起著一定的作用，本文簡要地討論了相關的內容。

2人工智能對我國工業經濟的影響

2.1替代勞動力

我國是工業、農業大國，很多人以勞動作為工作、賺錢的途徑，人工智能時代的到來有可能會替代勞動力，這種影響有利也有弊。對于個人而言，很多農民工會思考自己的工作和技能是否會被人工智能取代，有危機感。但是好處是這些人員會促使自己去學習新的知識以及能力，不斷地提高自己的專業能力，發展新的技能，防止被取代[1]。對于企業而言，不斷地使用勞動力會持續增加資金投入，很多工業相關企業考慮到雇一個工人的綜合用工成本是很高的，除了薪酬外，還包括為員工繳納五險一金等問題，因而他們會優先使用人工智能。但人工智能的應用只需要一次性投入，可以減少企業的資金投入，創造更多的經濟利益。工業企業使用人工智能技術以及設備可以減少資金、稅金的投入，因而很多企業出于成本考慮優先使用人工智能，這樣自然而然會帶來失業問題。但是工業企業并非隨意應用人工智能，當下我國法律就工業領域人工智能應用問題加強了對勞動者的保護。對人工智能會替代勞動力這個問題不同的人員有著不同的想法，有的人是持悲觀的態度，有的人持樂觀的態度，根據調查可知，大多數的經濟學家是持相對悲觀態度的，認為人工智能有可能會替代勞動力，從而影響工業經濟增長。

2.2增加就業崗位

前面講到人工智能在工業領域中的應用會替代勞動力，但與此同時也會創造就業崗位。眾所周知，人工智能包含很多方面，在工業領域中很多人工智能的自動化技術以及設備逐漸得到應用，這些新引進的先進設備為人們創造了新的就業崗位，帶動了工業經濟增長從而推動了國家的經濟增長。根據一些專家、學者的研究發現，人工智能技術以及設備的應用實際會為那些沒有應用人工智能的生產環節創造更多的就業崗位，讓工人、勞動力可以專注于無法通過人工智能完成的工作。

2.3促進產業結構優化

近年來，很多人工智能技術應用在工業領域中，如大數據、云計算、5G通信等，這些技術的應用導致工業的生產、傳輸、存儲、處理、分析等不同環節發生全方位、革命性變化，這些數據、算法變化是依靠人工智能技術運行的，從某種方面上講，工業領域中的一些人工智能技術可以說是一種現代的信息技術，是當下互聯網時代的重要組成部分。隨著這些人工智能的應用，我國工業領域也發生了翻天覆地的變化。人工智能技術涉及很多現代先進的技術，這些先進技術的應用必然會促進工業產業鏈中各環節技術產品的集群式、爆發式增長，優化了產業結構，從而促進工業經濟的增長[2]。

2.4促進工業生產智能化，提高生產效率

隨著時代的發展以及社會的進步，人工智能技術不斷地應用在工業領域，這些智能化設備技術的應用促進了工業行業生產流程的智能化。在改革開放初期，我國科學技術不發達，很多工業領域中的生產設備都是流水線式生產，工業工作中所涉及的每一步工作都需要人工操作，很多關鍵的工作環節以及決策判斷都需要依靠人力勞動或者人們思考來進行。但是人工智能自動化時代的到來為工業生產帶來了智能化和集成化的改變，可以提高工廠的工作效率，使用更多的人工智能設備以及技術，這意味著工廠和車間可以實現更長的作業時間。眾所周知，當前勞動力成本逐步提高，尤其是加班需要支付兩倍或者三倍的薪資，但是設備不需要，工廠只需要支付值班人員的費用就能夠讓工廠二十四小時開工運轉，可以在提高生產效率的同時減少資金投入。目前，在美國、德國等一些國家都已經出現了不停工的“無人工廠”[3]。

2.5降低工業生產的危險性

工業是我國幾大產業之一，其對我國的經濟發展有著很大的促進作用，在工業領域中很多工業生產工作都涉及高危險性的環節，在之前人工智能還沒出現時每一項工作都需要由工作人員親自操刀去實踐，即使危險系數高的工作也需要由工作人員去進行，因而經常會出現一些危險事故，造成工作人員的傷亡，面對這些危險因素當時的管理人員以及工作人員是無能為力的。但是人工智能的出現可以制造出工業機器人，或者相關的保護裝置，高危工作可以由人工智能機器人進行處理，如果必須由工作人員來進行可以利用先進的設備來探測危險，最大限度降低危險發生的可能性。人工智能在工業領域的應用，在降低人工風險的同時還可以提高勞動生產率，減少生產商品的社會必要勞動時間。

2.6提升工業產品的質量和性能

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1 人工智能定義和發展階段

人工智能的英文是Artificial Intelligence, 簡稱AI, 人工智能的內容不斷豐富和發展, 至今還沒有統一的定義。比較權威的說法認為[3]:人工智能是關于人造物的智能行為, 主要包括知覺、推理、學習、交流和在復雜環境中的行為。人工智能的長期目標是發明出可以像人類一樣或能更好地完成以上行為的機器, 短期目標是理解這種智能行為是否存在于機器、人類或其他動物中, 所以它包含了科學和工程雙重目標。根據其功能強弱, 人工智能分為三類, 即弱人工智能、強人工智能還有超級人工智能。人工智能的發展大體上經歷了三個階段, 第一階段是20世紀50~60年代, 提出人工智能的概念。主要以命題邏輯、謂詞邏輯等知識表達和啟發式搜索算法為代表;第二階段是20世紀70~80年代, 提出了專家系統, 同時基于人工神經網絡的算法研究發展迅猛, 伴隨著半導體技術計算硬件能力的逐步提高, 人工智能逐漸開始突破;第三階段是自20世紀末以來, 尤其是2006年開始進入了大數據和自主學習的認知智能時代。隨著移動互聯網的快速發展, 人工智能的應用場景也開始增多, 特別是深度學習算法在語音和視覺識別上實現了巨大的突破[4,5]。人工智能的技術體系主要分為四個方面, 即機器學習、自然語言處理、圖像識別以及人機交互等。當今擊敗世界圍棋冠軍李世石的Alpha GO主要應用了機器學習中的深度學習算法。

2 人工智能應用狀況與反思

2017年, 阿里的無人超市落地杭州, 進店、挑選商品、付款支付一氣呵成, 消費者幾乎在完全自主的狀態下完成購物。與此類似, 昆山富士康公司裁員6萬名工人, 全用機器人代替。京東、淘寶引入的智能機器人替代了原來的倉庫管理、人工客服等崗位。因此有學者悲觀地斷言:在人工智能時代, 因為很多職業崗位或技能將被智能機器人所代替, 職業院校畢業生很有可能面臨畢業就失業的窘境。筆者認為, 我們不應該重蹈歷史上英國制定的限制汽車推廣使用的《紅旗法案》的悲劇。正是這個在今天看來毫無道理的, 但卻持續了三十年的法案讓德國和美國的汽車工業完全趕上來, 最終遠超英國。人工智能應用必將淘汰或替代很多現有就業崗位, 但同時又會創造新的就業崗位, 這是一個伴隨著產業智能升級的、長期的艱難過程, 對于職業教育來說, 這既是一個嚴峻的挑戰, 也是一個難得的機遇。

3 人工智能時代職業教育的發展策略

為了更積極地適應人工智能時代, 除了國家層面的統籌規劃、科學指導和政策、經費支持之外, 建議還要做好以下幾個方面的發展規劃。

3.1 解放思想, 更新理念與制度

中國工程院院士潘云鶴提出, 人工智能走向2.0階段的真正原因是世界正從原來由人類社會與物理空間構成的二元空間, 向著由物理空間、人類社會與信息空間構成的新三元空間演變[6]。因此, 職業教育在教學和管理過程中應該加入人工智能等相關理念和技術, 同時其辦學定位、人才培養方案、專業建設、課程內容、考核評價標準等方面都需要做出相應的改進。比如當前大多數職業院校非計算機類專業的課程安排中, 信息技術類課程課時偏少, 數據處理、編程類或人工智能課程幾乎沒有, 這樣的安排不利于提升學生的信息素養, 必須做出相應的調整, 同時適當減少將來可被人工智能應用替代的技能課程的課時, 比如電算會計、環境監測等。

3.2 善用人工智能, 提升教學與管理

在人工智能背景下, 教師們現有的重復性工作和大量數據積淀的教學任務, 比如批改作業或閱卷或課堂考勤都可能被人工智能取代, 因此, 教師能騰出更多的時間, 更充分地關注學生的個性差異, 從而為學習者提供更精確的個性化學習服務, 教師也能夠及時調整教學方法和手段, 優化教學評價方式, 補充教學資源, 減少備課重復性工作, 提升教學效率, 真正地做得因材施教, 同時學生們的學習方法和方式將不同程度地得到重構, 基于大數據的智能在線學習平臺大量出現, 不同的學校、學科及專業課程不再封閉, 學習時時處處都可以進行, 碎片化與個性化學習將日益普遍。教師能完整地跟蹤學生的整個學習過程, 比如學生上課是否睡覺、是否玩手機、是否在教室里與其他同學合作學習等, 都能夠根據監測數據進行智能解析, 有利于更有效、更全面地對學生進行過程性評價。大部分課程考試將全部自動化, 考生資格審查利用人臉識別、監考與閱卷都由智能機器來完成。上述人工智能給教學帶來的這些變化既需要網絡硬件設施和相關軟件系統來支撐, 更需要職業教育的教師們繼續提升信息技能、深化和加強信息素養。

3.3 深化產教融合、優化實訓筑牢就業

在人工智能時代, 職業院校應與相關行業統籌發展, 深化產教融合, 拓寬企業參與的途徑, 深化引企入教改革, 支持引導企業深度參與職業院校的教育教學改革, 多種方式參與學校專業規劃、教材開發、教學設計、課程設置、實習實訓, 促進企業需求融入人才培養環節;鼓勵以引企駐校、引校進企、校企一體等方式吸引優勢企業與學校共建共享生產性實訓基地;全面推行現代學徒制和企業新型學徒制, 推動學校就業與企業招工無縫銜接。比如職業教育將出現新師徒制, 行業領域的行家里手將通過互聯網以VR或者AR技術言傳身教的方式, 帶領規模龐大的徒弟用碎片時間進行學習與實踐。

3.4 完善終身學習的職業教育體系

隨著人工智能應用的深入推廣, 職業院校培養的技能型人才所掌握的技能如果不及時進行充電升級, 中低端的重復性強的工作將面臨被智能機器人不同程度進行替代的危險。所以對于不少技能崗位, 守著一門技術吃一輩子老本的時代將一去不復返。因此, 職業教育要繼續完善終身教育體系, 為職業教育學生的充電升級鋪就一條縱深的通道。

3.5 人文教育為道, 智能教育為用

在人工智能的幫助下, 簡單重復性的工作將被機器替代, 人們將從重復繁瑣的事務中解脫出來, 轉去從事更具有創造性、創新性或者更具有情感類的工作, 這些工作需要人與人之間的合作與溝通, 因此, 職業教育更需要注重學生思想道德水平、人文綜合素質的培養, 這是做人之道, 在此基礎之上激發學生們的學習主動性和創造力, 促進跨界思維的形成, 更好地掌握人工智能時代的相關職業崗位知識和相應的智能技能。著名理論物理學家霍金曾說:完全人工智能的研發可能意味著人類的末日。Tesla汽車和Space X公司創始人馬斯克說:我們必須非常小心人工智能。如果必須預測我們面臨的最大現實威脅, 恐怕就是人工智能了[7]。一群沒有良好道德水平的, 但掌握了智能技術或設備的人們是危險的, 所以職業教育應該從學生入學起就開始, 不斷提升學生的思想道德水平, 熱愛社會、熱愛生活、樂于助人、與人為善。只有這樣, 人工智能應用才能更好地服務人們、造福社會。

4 結論

人工智能正在快速又深刻地改變我們的教學、生活和工作方式, 也對職業教育提出了嚴峻的挑戰, 同時也是一個巨大的機遇。職業教育在面對人工智能時代的變革時, 須要從國家政策、理念與制度、教學管理、產教融合、終身學習等方面做好應對, 切實地把握人文教育之道對智能教育之用的統領原則, 培養能很好地掌控人工智能技術和應用的人才。

參考文獻

[1]謝青松.人工智能時代職業教育的轉型和發展[J].教育與職業, 2018 (8) :50-56.

[2]蘇令.人工智能來了, 教育當未雨綢繆[EB/OL].[2018-05-15].

[3]Nils J.Nilsson.人工智能[M].鄭扣根, 莊越挺, 譯.北京:機械工業出版社, 2000.

[4]王璐菲.美國制定人工智能研發戰略規劃[J].防務視點, 2017 (3) :59-61.

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下面請跟隨筆者來看看IBM助力中國企業實現轉型和升級的幾個案例吧。

神思電子（以下簡稱神思）是中國領先的智能識別領域軟硬一體化解決方案提供商。神思率先采用IBM Watson Explorer（WEX），基于分析洞察、推理、自然語言理解能力，重點選擇了金融和醫療這兩個長期服務的行業，鎖定“智能客服”、“實體服務機器人”和“自助設備智能升級”三大領域，改造服務流程，降低人力成本，提升服務質量與效率。

神思副總裁井j表示：“從2016年起，我們就啟動了‘從行業深耕到行業貫通、從智能識別到認知行業解決方案’的戰略升級。神思與IBM一樣，將思考與持續創新都根植于企業的基因之中，我們與IBM并肩合作，希望運用IBM Watson認知計算加速公司戰略升級的步伐，打造國內領先的智能認知行業解決方案，加速國內商業人工智能的發展?！?/p>

默克（Merck）是一家先進的科技公司，專注于醫藥健康、生命科學和高性能材料三大領域。默克攜手IBM打造全新智能物流與智能工廠，利用IBM Watson IoT技術，對于需要妥善儲存和運輸產品的鋼瓶實現智能化管理。通過鋼瓶傳感器數據收集與分析，IBM幫助默克施監測和管理廠內或運輸途中的鋼瓶的數量、位置和溫度，確?？掌考皶r回收，同時針對鋼瓶的使用和返回情況，實時洞察并預測未來的庫存情況，以便科學合理地采購來滿足日后的需求。這不僅幫助默克達成了鋼瓶的自動監控及全程追蹤，還挺高了所獲結果的精準度，節省人力和時間，大大提升工廠運營的整體效率。

默克中國首席信息官朱皓峰表示：“默克一直致力于以技術為驅動力，為患者和客戶創造價值。IBM作為世界領先企業，在技術創新和業務管理上的先進理念都與默克的核心信念不謀而合。因此我們選擇IBM作為重要合作伙伴，推行全球物聯網部署計劃，并將中國作為試點，加速當地的電子材料廠智能升級，引領未來默克‘工業4.0’和智能制造產業變革?！?/p>

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中國人工智能市場細分結構中各類產品分布較為均衡，占據前二位的是服務機器人和智能工業機器人，2016年市場規模分別為70.5億元和62億元，占比為29.6%和26%。其中，服務機器人在減速器、伺服電機等領域的技術門檻低于工業機器人，通過結合語言處理和機器視覺等軟件技術，能快速普及應用到民生各領域，市場規模也迅速增大。

■各地密集推出產業資金配套，北上沈三地領軍發展。為了縮短我國在人工智能領域的基礎研究積累、應用實踐經驗和科技創新投入與發達國家的差距，2016年5月，我國了《“互聯網+”人工智能三年行動實施方案》，提出以重點領域智能產品創新為主的七大重點建設工程，對全國人工智能產業的發展提供全面系統的指引。

各地政府也開始密集出臺人工智能產業配套扶持資金政策，努力解決企業發展的實際問題。目前已經有超過30個城市將機器人產業作為當地的重點發展對象，各地政府建成和在建的機器人產業園達40余家。

從各地產業政策上看，北京提出的人工智能產業扶持領域最為全面，覆蓋了從腦科學到智能硬件制造的全產業鏈環節；上海作為國家機器人檢測與評定中心總部，提出到2020年平均每年新增3000臺以上機器人；沈陽作為國家機器人檢測與評定分中心之一，擁有新松機器人等企業，政策上提出設立200億機器人產業發展基金。在未來5年，北京、沈陽和上海將在人工智能產業實現領先發展。

■行業巨頭跨界并購加速。從近幾年AI領域的并購融資事件可以看出，國內外無論是傳統互聯網企業（如谷歌、IBM等），還是跨領域的行業巨頭（如SPACEX、廈華電子、豐田等）都在積極進行人工智能的布局。并購領域主要集中在自然語言處理和深度學習。并購策略上一方面通過收購提升語言處理產品的體驗性能，強化公司產品的市場占有率；另一方面，提前儲備深度學習的技術人才，為新產品的研發提供支撐。

未來三年AI市場將迎來新興機遇點

中國《機器人產業發展規劃（2016-2020）》的出臺、中國“十三五規劃”的腦科學與類腦研究重大工程項目，將極大提升中國人工智能市場的供給質量。同時，以百度為代表的互聯網企業已經充分認識到人工智能的未來前景，紛紛開展大規模的投入和布局，也將充分刺激中國人工智能市場的活躍度。2016年中國人工智能市場規模達到239億元，預計2018年將達到381億元，復合增長率為26.3%。

■智慧城市的建設將為AI市場創造巨大空間。智慧城市的發展將在安防、交通監控、醫療、智能社區等多個領域全面刺激人工智能產業發展，尤其是以機器視覺為主的各類感知處理設備。中國“智慧城市”建設火熱開展，截至2015年年底，我國智慧城市建設數量已經達到了386個。智慧城市的建設以及產品應用的推廣，都要以機器學習為依托，可以說人工智能是“智慧”的源泉。未來，各行業的應用需求以及消費者升級發展的需要將有效激活人工智能產品的活躍度，促進人工智能技術和產業發展。

■邊緣計算的爆發將快速提升AI產品滲透度。所謂邊緣計算，是指設備能在本地化實現初級的人工智能功能，例如智能攝像頭識別，服務機器人語音對話芯片等。目前，智能硬件對運算實時性和低延時性的需求越發嚴格，而依靠傳統的云計算平臺上的深度學習功能，很難滿足大量爆發的產品需求。因此，針對邊緣計算的設計開發正在成為各大廠商的新焦點。在過去的人工智能發展中，GPU的高速計算性能為其奠定了天然優勢，而隨著新一輪邊緣計算的需求爆發，基于FPGA、ASIC等體系的設計模式也在逐漸成熟。未來將形成邊緣計算和云計算p軌并行的人工智能計算范式。

■新興AI機遇點逐漸凸顯。目前人工智能產業鏈的數據支撐環節，依然存在數據流通法律法規缺失，高價值數據難以得到有效利用的問題；在感知環節，仿人體五感的各類傳感器都有成熟產品，但是缺乏高集成度、統一感知協調的中控系統，對于各個傳感器獲得多源數據無法進行一體化的采集、處理加工和分析。

未來的新興AI點也逐漸凸顯，主要發生在軟件集成環節和類腦芯片環節。一方面軟件集成作為人工智能的核心，算法的發展將決定著計算性能的提升。另一方面，針對人工智能算法設計類腦化的芯片將成為重要突破點，不論是NVIDIA的Tesla P100，IBM的TrueNorth、谷歌的TPU，還是中科院的寒武紀，都試圖打破馮?諾依曼架構，依托人腦模式構建出更快更適用的新體系，而這將為人工智能未來的良性發展奠定堅實基礎。

■機器視覺、深度學習等環節將成為投資熱點。圖像識別的技術成熟度低于自然語言處理，為新興企業從軟件技術為突破帶來了機遇。在軟件圖像識別領域，尤其以Face++和格靈深瞳兩家為代表，通過招攬優秀研發人員在短時間內迅速脫穎而出。而中國人工智能市場中自然語言處理屬于技術成熟而且高度競爭狀態，科大訊飛占據了國內語音識別領域70%以上的市場，并且多年的技術積累已經在語義分析等領域具備了一定技術壁壘。同時，百度、阿里、騰訊依托技術優勢都對語音市場虎視眈眈，因此，語音識別領域已經較難切入。

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當代社會，人工智能技術對各大領域的發展帶來沖擊。商業銀行作為金融行業科技創新的前沿領域，應主動求變，積極應對人工智能對商業銀行經營模式帶來了嚴峻的挑戰，將人工智能技術帶來的壓力內生為自身改革的動力，理智看待人工智能的發展，堅持技術創新，全面推進產品創新與服務創新，以順應信息化潮流。發展情況不同地區的商業銀行也要客觀認識自身在“客戶資源、網絡構建、社會信譽”等方面的優勢，取長補短。鄉鎮地區一般不如城市地區發展快，鄉鎮人員在接受科學技術進步帶來的發展同樣可能會比城市人員接受得慢，因此需通過匹配當地發展情況來適當的、逐步地在商業銀行引入人工智能。各大商業銀行在當地人員可接受的程度引入一定的人工智能技術，搭建多樣化平臺服務模式，不僅為前臺工作人員減輕工作負擔，而且能快速響應市場需求，為商業銀行自身的改革發展打基礎、存實力，不斷提高綜合實力全力進軍智能化領域。另外，政府應對積極引進人工智能的商業銀行提供大力的支持，包括資金及技術上的支持。為商業銀行提供暢通的援助流程，確保人工智能技術的發展不受基礎設施滯后的干擾，推進我國商業銀行智能化改革的進程；政府應從行業規范入手，適當干預，及時推出有關人工智能的法律法規和管理條例，促進商業銀行人工智能的健康可持續發展，避免有心之人假借人工智能技術破壞商業銀行管理經營秩序，為人工智能技術的發展做好基礎性工作。隨著科學技術的進步和時代的發展，人工智能技術正在逐步進入大家的視野。無論是上班打卡的人臉識別技術，還是回家后掃地機器人的智能自動清掃技術，都為大家帶來不少便利，成為現代科技生活不可或缺的一部分。新一代人工智能正在全球范圍內蓬勃興起，商業銀行作為金融科技的重要行業，自然要積極引入人工智能技術來提高行業的工作效率，改善自身管理與成本問題，以提高整體運營水平，使其在激烈的金融市場中更具競爭力。

1.商業銀行對人工智能引入的主要方面

據我們觀察了解，目前商業銀行對于人工智能的主要應用在智能人工客服、大數據分析以及簡單的私人理財顧問三方面。首先，智能人工客服的生物識別、自然語言處理技術能夠高效的為商業銀行的前臺人員減少不必要的業務量，使人工客服以客戶能夠理解的方式傳達信息和解決問題，提高了商業銀行客服方面的辦事效率，從而提升了客戶對商業銀行辦理業務的新鮮感和好感度。人工智能技術的引進對于商業銀行執行層人員的分工更加專業化，有利于提高工作效率，減少因工作變化而損失的時間；可以減少人員培訓的要求，降低成本；另外人工智能的引進激勵商業銀行員工改變自身缺陷，提高自身應變能力，向好的方面發展自己，進一步推進了商業銀行優勝劣汰制度，降低了商業銀行的管理難度。另一方面，智能客服還可以將客戶需要處理的業務和所詢問的信息進行合理分類，通過挖掘客戶關注熱點問題，為商業銀行開展潛在業務提供科學性的支持。其次，人工智能的大數據分析功能已經小范圍應用到商業銀行中的風險控制及智能數據采集，這點與智能客服歸類客戶詢問信息，為商業銀行挖掘潛在業務的功能有異曲同工之妙。大數據分析與商業銀行運行模式結合，可以增加商業銀行本身的風險管理數據變量及觀測視角，豐富商業銀行的風險數據來源，打破傳統商業銀行風險數據結構的不完善，傳統銀行與新型銀行運行模式對比，如圖1，還可以提升數據準確性和客戶甄別度，優化商業銀行內部測評，建立安全的風險防范機制，相對實現風險管理的有效性和獨立性，提升評估精準度。另外，大數據分析結合智能理財顧問，通過對客戶及風險數據的分析、分類、整合，打造商業銀行客戶與風險管理信息精準靈活的技術平臺。該技術平臺以先進的數字模型為基準，代替人們的主觀判斷。通過在數據中篩選的“大概率”事件，為客戶制定收益最大化的策略，減少客戶在情緒波動的情況下作出的非理性投資決策。這使商業銀行的風險管控清晰可見，在為客戶帶來相當的收益以及良好的服務體驗的同時，也為商業銀行帶來較好的聲譽，利于突出商業銀行現有的優勢，在一定程度上促進商業銀行的轉型升級。

2.不同發展地區商業銀行的人工智能的發展及后期經營

然而，在調查研究過程中，我們發現，發展情況不同的地區的商業銀行在應用人工智能方面的廣泛度不同。由此看來，很多城鎮銀行不能盲目地擴大自身人工智能化程度。當發展狀況不太好的地區的商業銀行一股腦的引進人工智能設備，很有可能會造成當地人員對新技術的抵抗、反感心理。久而久之，就會導致的人工智能技術在其業務進展時的應用效率低、自身管理與成本問題沒有得到改善，整體運營水平沒有提高這些“徒有其表”的現象。當前，人工智能技術與商業銀行運營的結合還沒有達到最佳效益組合，城鄉發展不平衡的問題導致人工智能技術的應用在這些地區之間存在一定的差異。人工智能技術在商業銀行中的運用僅限于經濟較發達的一、二線城市和部分城市的繁華市區。很顯然，這部分地區經濟發展迅速，人群的接受和適應新型科技的能力強，人工智能技術應用相對廣泛。一般當顧客進入銀行大廳就有自助系統進行服務，人工智能的數據存儲和分析功能也可以將客戶所要開展的業務加以準確地分類分析，為客戶提供準確高效的服務；同時，人工智能技術和大數據分析可以定期監測客戶風險、為客戶提供相對合理的理財建議，提高客戶體驗感；除此之外，人工智能技術的引入和高效應用使柜臺繁雜的人工業務減少很多，工作相對集中，人機協同，有效地提高了銀行的運營效率。然而，在一些小城市和不發達的城鎮地區，人工智能技術在商業銀行運營中的應用存在著低級、不廣泛等問題。很顯然，農村地區經濟發展較為緩慢，人群的接受和適應能力相較落后于城市人群，人工智能技術在商業銀行開展業務過程中的應用不是很廣泛；在調研中發現，這類地區商業銀行對于人工智能的應用僅限于ATM機和最基本的智能客服，人工智能技術還未充分的發揮作用。

前臺人工的業務比較多，即使是有客戶通過人工智能機器進行業務服務，也需有前臺工作人員進行輔助指導。這種發展緩慢與發展不充分問題提高了商業銀行引入人工智能的成本，而且超過一半的農村人口沒有城市人口的理財觀念，人工智能的風險監控和個人理財管理建議等系統在此就無法涉獵，導致“大材小用”。然而正是這種農村地區發展不平衡不充分問題更能給商業銀行的人工智能的應用帶來機遇。對于農村商業銀行來說，農村地處發展緩慢的地區，“三農”根基堅固，人員思想意識落后，對于商業銀行積極宣傳的金融服務不感興趣，各家各戶對現代化的金融服務沒有概念，人工智能在商業銀行中的發展會受到一定的制約。所以，這些地區的商業銀行應小部分引入人工智能服務，比如，可以先引入前臺服務的智能語音機器人，通過對話的方式解決客戶的需求，指導客戶順利完成所辦理的業務，適量地減少前臺工作人員的工作強度，投入到人工智能無法涉及的領域，物盡其用，減少商業銀行引入人工智能的成本，使當地客戶慢慢適應人工智能帶來的便捷。當地商業銀行也應加大人力資本投資，建立培育人工智能技術人才的新機制，加大員工培訓學習人工智能的力度，提高他們的應用能力素質，培養一支專業知識全面、業務嫻熟的隊伍，為人工智能在當地的普及提供專業的服務，促進人工智能在當地的發展，適應時代的變化。本專業隊伍也要憑借專業知識積極探索服務農村的新機制和新模式，使自己的產品或服務有別于城市商業銀行，形成自己獨特的經營特色。其次，還可以根據農村需求，在人工智能技術創新的基礎上，設立有特色的地方性商業銀行服務產品。一是開發出貼近農戶需求的金融產品，同時加大產品營銷宣傳力度，尤其是在掌上營業廳等方面著重從農村年輕客戶入手，提供差別化、個性化服務，通過便利高效的服務來吸引潛在客戶。二是加強對于農村小微產業金融服務的創新，利用其發展需要融資服務的特點，將大數據分析與風險管控聯系起來，使其產品、存貨、經營權作抵押擔保，開展涉農小微產業聯保貸款；對于個體戶，通過人工智能技術的數據分析組合，開發各種低風險個人理財套餐。三是在金融環境上，農村商業銀行作為地方性金融機構，其業務范圍和技術水平都相當有限，因此應積極創新，與城市等較發達地區的各類金融機構達成全方位的合作，憑借人工智能拓展經營領域，創新經營模式，擴大營銷渠道。發展較好的地區就可以積極引入人工智能技術，不管是前臺大廳的智能服務還是對客戶的信息識別、智能理財推薦服務都可以提上日程，滿足客戶的需求，為客戶解決理財方面的問題。協調城鄉發展不平衡情況，簡便人工智能的操作步驟，升級語音控制的人工智能技術實現人工智能與客戶良好的互動，使客戶感受到人工智能帶來的方便。另外，利用人工智能檢測客戶的風險水平，為客戶提供相應的銀行理財產品，即使客戶不接受理財產品，也提高了城鎮客戶的認知，對銀行理財有了一定的認識，對錢財的管理有了相應的理解。這樣一來，商業銀行在加大人工智能的宣傳力度的同時也能響應號召，改善城鎮地區發展落后的情況。

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上游爆發

當遠程傳感器連接到無線網絡中，哪怕是從最奇怪的地方，數據都可以被收集和集中分析。根據麥肯錫公司的數據，采用人工智能可以在石油與天然氣供應鏈中節約500億美元，并且能帶來持續的利潤增長。舉個例子來說，使用人工智能算法可以在地震數據中更準確地篩選信號和噪聲，并減少10%的干井開挖?，F在這項技術也被帶入了500強公司，早些時候英特爾收購了美國圣地亞哥的一家創業公司Nervana，他們利用這些技術提高石油勘探的操作效率。有了英特爾的助力，石油巨頭們可以期待這項技術通過董事會大規模地實施了。

實時大數據

石油與天然氣行業已經開始利用數據去分析井下環境，隨著數據分析成本下降，現在這些技術正在被運用到更小的井中。數據分析可以在危險發生之前提出預警信號。

鉆一個井時，機器學習軟件會考慮大量不同的因素，比如地震震動、熱梯度、地層滲透率，并連同壓力等傳統數據一起。已經成立四年的西雅圖初創公司Seeq 表示，這些數據能幫助鉆井在如方向與速度上做出實時決策，以此優化整個鉆井作業，同時還能夠預測諸如半潛式泵（ESPs）等設備的故障，來降低計劃外停機的次數和設備成本。

機器正在學習

在宏觀層面上，深度機器學習可以幫助提高對于宏觀經濟趨勢的意識，從而推動在勘探和生產（E&P）方面的投資決策。經濟條件甚至是天氣模式，還有生產強度等因素都會在投資決策中被納入考量范圍。Kpler這類公司一直采用地理追蹤船只技術，將當前能源船只的航行軌跡與歷史趨勢進行對比，來幫助運營商進行更好的決策。這些類型的數據可以幫助確定能源航運業的趨勢。

模糊決策

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數學基礎課程：高等數學，線性代數，概率論數理統計和隨機過程，離散數學，數值分析等。

算法基礎課程：人工神經網絡，支持向量機，遺傳算法等，還有各個領域需要的算法，比如你要讓機器人自己在位置環境導航和建圖就需要研究SLAM。

人工智能是一個綜合學科，人工智能專業的主要領域是：機器學習、人工智能導論、圖像識別、生物演化論、自然語言處理、語義網、博弈論等。

人工智能專業就業方向

1、機器人設計、制作相關方向

學習人形機器人相關技術和知識，可以成為當今和以后國家急需的機器人人才，系統了解機器人結構、應用和設計開發，培養科學的工科思維方式，激發興趣、自由發揮創作、培養溝通、協調、專注能力。

2、基于AI相關知識和技能的各個工種方向

利用AI和機械臂的結合，可以培養動手、制造，維護和解決問題的能力。桌面機械臂的課程，是引向人工智能技工的就業方向;AI技工需要掌握輕工業設備的使用和維護。

3、編程相關的方向

通過學習機器人編程課程，你能領悟或培養出工程結構思維和編程思維，這也是AI時代里任何工作都需要具備的應用技能，部分優秀的學生還能晉級為國家都需要的人工智能高級編程人才。

4、新制造和新設計相關方向

3D打印是未來新制造的基石技術， 3D打印相關技術，將為你打開一扇通往新制造、新設計的就業大門。不管以后你是上班還是自主創業，3D打印技能和思維都能助你一臂之力。

第一：智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯網的發展，大數據、云計算和物聯網等相關技術會陸續普及應用，在這個大背景下，智能化必然是發展趨勢之一。人工智能相關技術將首先在互聯網行業開始應用，然后陸續普及到其他行業。所以，從大的發展前景來看，人工智能相關領域的發展前景還是非常廣闊的。

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1.引言

信息管理與信息系統專業是管理科學與工程學科的一個重要組成部分，是由信息技術、管理科學和系統科學交叉形成的前沿學科，它運用管理學、運籌學、系統科學和經濟學的知識和方法，通過以計算機為基礎的信息系統實現各種管理活動和信息處理業務。該專業培養的人才在信息化建設中主要承擔信息系統運行管理和伴隨企業成長而不斷更新信息系統的使命，人才的就業崗位歸屬于各種組織（企業）的信息中心或管理行政部門。在信息系統中，人工智能知識和技術的應用隨處可見：專家系統、智能監控、智能信息檢索、組合優化、分布式計算、智能管理和智能決策等。

人工智能課程是一門研究運用計算機模擬并延伸人腦功能，綜合邏輯學和認知科學的綜合性學科，其研究領域廣泛，如自然語言理解、模式識別、機器學習、數據挖掘、智能檢索、機器人技術、人工神經網絡等都走在了信息技術的前沿，有許多研究成果不僅在工業、商業和軍事上使用，而且不同程度地進入了人們的生活、學習和工作中，并對人類的發展產生了重要影響。在信息管理專業中教授人工智能課程的過程，與計算機專業的研究型教學不同，根據課程專業特色更應強調人工智能方法在實際信息管理系統中的應用。由于課程內容涉及大量抽象知識和復雜算法，信管專業學生往往在聽課過程中不能及時消化，甚至認為難以理解而影響學習積極性，本文將在經濟管理類課程中使用的案例教學法引入到人工智能課程教學中。

2.人工智能課程中的案例教學方法應用

案例教學是20世紀初由哈佛大學創造的圍繞一定培訓的目的把實際中真實的情景加以典型化處理，形成供學生思考分析和決斷的教學形式，通過獨立研究和相互討論的方式，提高學生的分析問題和解決問題能力的一種方法。案例教學方法具有明確的目的性、較強的綜合性、突出實踐性、學生主體性、過程動態性、結果多元化等特點。在人工智能課程中，結合案例教學方法，對學生學習理解抽象知識有很大作用。

2.1“智能”概念中的案例選擇

興趣是最好的老師，在學生剛剛進入新課程學習時，能否有效激發其學習興趣，將直接關系到整個課程的教學過程順利與否，學生是否發揮學習主動性和對課程知識的掌握程度的高低。因此，在第一章中引出“人工智能”的基本概念時，我選擇每位同學在兒時的玩具――魔方，將魔方恢復過程轉化為在人工智能搜索原理平臺上的啟發式搜索模型，令學生從兒時簡單地無序轉動魔方的玩法中，體會到魔方模型在搜索運算過程中應該考慮到的問題：衍生出來的節點應盡可能少，又要保持魔方各面在旋轉中顏色屬性的相應變換。同時輔以視頻和實物的演示，使學生對人工智能課程有了初步認識，并對問題建模和搜索策略產生濃厚的興趣。

2.2“知識表示”中案例選擇

知識表示是人工智能研究內容的基礎部分，涉及狀態空間表示法、問題規約法、謂詞邏輯法、產生式法、語義網絡法和框架表示法，為了充分發揮學生的聯想能力，案例選擇語義網絡法的圖形表示案例。語義網絡是一種采用網絡形式表示人類知識的方法。在語義網絡知識表示中，結點一般劃分為實例結點和類結點兩種類型。結點之間帶有標識的有向弧表示結點之間的語義聯系，是語義網絡組織知識的關鍵。在“連接詞在語義網絡的表示方法”內容中，選擇帶有蘊含關系的命題：“如果車庫起火，那么用CO2或沙來滅火。”的案例，首先構造簡單的語義網絡，抽取出蘊含連接詞前件“車庫起火”和結論“用CO2或沙來滅火”兩個命題。再抽取出前件命題事件結點“起火”和地點“車庫”；結論命題事件結點“滅火”和事件工具屬性“CO2”和“沙”，且兩工具間是“或”的關系。學生可以在課堂上及時地應用剛學到的知識表示出此語義網絡，我在此基礎上擴展，對具體事件進行聯想，可以得到失火事件的實例聯系后的復雜語義網絡。再輔以其他負責命題的語義網絡表示練習題，讓學生體會理解并及時掌握語義網絡知識表示法。

2.3“專家系統”中案例選擇

專家系統是一類包含知識和推理的智能計算機程序，是可以根據人們在專業領域內的知識、經驗和技術求解問題并做出決策的計算機軟件系統。專家系統已廣泛應用于醫療診斷、地質勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。在講授此部分內容時，選擇“營養配餐系統”給學生演示，同時輔以講解，邀請學生參與系統操作，讓他們為自己量身設計一套科學營養的菜單，在完成任務的過程中，掌握專家系統的基本結構與工作原理；了解專家系統正向、反向推理和不精確推理的基本原理；了解專家系統解釋機制的基本概念。在案例教學后，利用Visual Prolog工具，完成簡單的專家系統的設計。

3.結語

本文介紹了在信息管理專業中人工智能課程的教學內容，運用案例教學方法對課程中抽象內容講解并激發學生學習興趣，在案例教學過程中注意和學生的互動，將他們帶入到學習環境中，誘發他們的發散聯想思維，同時又參與到案例的應用中。實踐證明，將案例式的教學方法引入到非計算機專業的人工智能課程中，能取得良好的教學效果。

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機器與人工智能的完美應用將在未來幾十年內迅速普及，不斷挑戰人在工業生產與決策過程中的價值和可靠性。從市場營銷、客戶關系，到人力資源管理，新一代機器將為企業組織帶來翻天覆地的變化。

這一變化的特點主要有三：基于研究與技術的巨大優勢、主要源于物質世界的數字化進步、將諸多不同的技術整合而形成全新的系統。對于企業來說，這種結合將產生更高的價值，創新性與靈活性兼而有之。對于管理來說，這一技術變革將打亂傳統的組織方式，為員工提供便于發揮他們創造性、自主性及自發性的工具和解決方案。

工業領域成為前沿陣地

工業界是這一革命的一線陣地。隨著機器人、電子技術及人工智能所實現的跨越式進步，工業生產正大踏步地進入自動化時代。這就是工業4.0時代。

工業自動化與物聯網及服務網絡的結合使得生產過程中一切環節都可以實現變換，工廠完全變為信息物理融合系統(CPPS)中的“智能空間”，是集成生產、倉儲、營銷、分銷及服務一體的數字信息鏈。

這一工業革命中的一大創新就是產品的數字化記憶，相當于一種微縮“黑匣子”，被植入每個產品中，記載該產品在生產、維修、回收過程中的所有信息，就像航行日志或產品歷史記錄儀。有了這個記錄，產品之間可以相互交流或與消費者溝通。

工業生產將進入產品定制化的一個嶄新階段。這一新技術迫使人們重新思考生產單位，特別是機器人在工業中的角色。裝有3D攝像機的機器人可以自由操縱產品，而操作指令完全來自于產品本身。

例如，在汽車組裝生產線上，一名工人和一只機器人同坐在車身里就可以完成組裝需要的各類操作。生產系統由一些具有社會性的機器運作，與“云端”平臺自動連接，尋找能夠解決不同問題的專家。專家則掌握著全套維修技術及虛擬工具。機器人自動整合所有信息以不斷完善自己的性能。

未來的物質世界變成一個巨大的物聯網。在這個信息物理系統中，物體與機器可以自我管理并持續自我改善。這一技術海嘯中，工業將成為變革的范例。

在最近一次各國專家就這一話題的討論中，德國博世集團董事會副主席Siegfried Dais博士這樣解釋這一變化：“所有進入生產環節的物體都可以準確地說出‘我是哪個零部件，最終產品是哪件，客戶是誰’?！?/p>

再進一步設想，假如一小塊原材料能知道其最終產品是為哪個客戶提供的，那么它完全可能分析出自己應何時何地接入生產環節，也能“認出”所有前一個環節的相關數據，從而知道生產何時結束、產品如何運出。

這要求大量的數據處理以保證生產環節的穩定性和可復制性，還需要超強的數學與算法能力。未來的企業將在最優計算與分析服務上展開激烈的競爭。物質世界的去現實化也催生出另一個概念，就是云工業或“云制造”。

就像云計算技術使企業無需購買某些基礎設備，而是在服務器端和計算中心實現數據存儲與處理一樣，未來的工廠完全可以做到“租用”工業流程，對幾千公里之外的生產平臺實現遠程控制，使其自主運行，從而節省大量工業投資，免除對加工廠商、工藝流程的管理。羅蘭貝格近期出版的《輕足跡管理》一書中對這一概念有具體描述，并講述了企業如何既保留業務能力又在組織上保持靈活與活力。

大數據，一場客戶關系的革命

新技術的深遠影響除了體現在上游生產流程中，也體現在下游的分銷商和客戶關系上。大數據為企業創造出許多新的機會，甚至是新的商業模式。隨著交易及互動信息的增多，數據的涵蓋范圍更加廣泛、精確度更高、更加個性化。

社交網絡、互聯網用戶行為研究、入網設備等收集消費者數據的新渠道更使得諸如問卷或調研等傳統渠道大大落伍?；谶@些海量的數據、分析及算法，企業可以勾勒出個性化的消費特性，隨時精準的分析消費者行為，預測出客戶的采購決策，從而及時準確的推出新產品、改進舊產品、增強客戶黏性。

未來企業什么樣？

工業4.0的到來和企業分析海量數據的能力并不是新技術所帶來的所有變化，交易成本急劇下滑、行業競爭格局劇變等等都包含其中?！捌髽I”的概念也變了。技術已是競爭之根本。企業需要不斷地提高技術能力以保持競爭優勢。

未來成功的企業必須知道如何整合技術資源，使其成為提高全球競爭力的工具。企業不能再“單打獨斗”，必須明白自己是高度互聯的全球信息系統的一部分。

組織形式也將發生深刻變化。類似軍隊種部隊的一系列小組成為組織的基本單位，精干靈活，可以獨立對各種新情況做出決策。

企業則需學會在戰略決策集權化與執行層面和決策過程的放權化之間尋求平衡，還要從指令性管理轉向合作式管理。另外，新技術有個負作用——高度互聯下，個體抵制外部入侵能力較弱，因此，企業要重視信息系統的安全。

未來的工作什么樣？

工業革命也帶來社會與商業的變革。物質世界數據化將使人類的職業產生一系列變化，具體結果尚未可見。當然，幾年內人類還不會被機器人取代。我們還有時間思考如何將機器人與雇傭工人的優勢相結合。

毫無疑問，大力發展教育事業是各國政府必經的應對之道。得益于新信息技術，大規模在線公開課程(MOOC)快速發展，已吸引世界多所著名學府參與其中。這種新的遠程教育形式使教育費用大大縮減，長期持續的師生關系成為可能，但要普及到所有亟待接受高等教育的人群尚需幾年時間。在這期間，各國政府必須鼓勵教育領域真正意義上的變革：投入更多預算，延長課時和學習年限，鼓勵更多高科技方面的研究。

人類必須學習更多的知識，因為機器人可以不知疲倦地學習。適應于未來技術革新的教育也使年輕人更易融入機器世界，催生大量創業公司，而這才是整個社會創新的驅動力。

怎樣在機器時代全面來臨時保持人類的幸福感？我想目前還沒有準確答案。潛在風險已經可以預見：科技革命將要顛覆現有經濟與金融體系基礎的力量十分強大，勢不可擋?？萍歼M步帶來的失業規模還無法預測，但這個風險注定在發達與新經濟體國家長期存在。

各國政府在保護其國民抵制巨大的經濟及社會動蕩之時將遇到越來越多的困難。教育及高等教育的普及已被證實為能否規避“貧困陷阱”的最有力標準?！柏毨葳濉笔且环N社會局面的膠著狀態，精英社會繼續產生精英，而其他群體由于缺乏足夠的資源和教育而停滯不前。

但也不能因此就得出結論說人類對這一變革束手無策。面對越來越智能化的機器人，人類需要采取適當的規避策略，加大在那些機器人沒有優勢的領域的投入，例如設計、手工業、交流、哲學、環境、生活品質、博愛、信任。

人類將從這種輕足跡策略中衍生出新的行為方式，就像不斷運用科技手段一樣，不受其奴役，而是運用自如。

在這一工業革命中尋找一條出路，成為自己的“特種部隊”，精兵強將、訓練有素、堅忍不拔、八面玲瓏，具有同時處理多種情況的應變能力，舍棄順序模式而采用平行做事方式。要培養自身優異的做事方法，對流程精益求精，力求完美，專注而講求品質。不斷磨練和培養全面的技能與跨學科能力，強烈的團隊意識，無論職業生涯還是個人生活，無論面對任何問題。

輕足跡方法的其他特點也完全適用于個人行為發展。比如聯盟，未來企業必將存在更多的新型聯盟方式，使每一方的專業優勢得以發揮，達到1+1=11的效果。

為了抵御機器人的侵襲，我們必須采取物理或者虛擬的聯合方式，使每一方的知識和技能都可以互為傳播，以發揮人類的巨大潛能，應對機器的世界。相較于互聯網虛擬貨幣比特幣，信任將成為新的共有貨幣。

不忘初心