工业智能论文篇（1）

“工业互联网”的概念最早是由美国通用电气公司(GE)于2012年提出的，随后联合另外四家IT巨头组建了工业互联网联盟(IIC)，将这一概念大力推广开来。“工业互联网”主要含义是，在现实世界中，机器、设备和网络能在更深层次与信息世界的大数据和分析连接在一起，带动工业革命和网络革命两大革命性转变。

工业互联网联盟的愿景是使各个制造业厂商的设备之间实现数据共享。这就至少要涉及到互联网协议、数据存储等技术。而工业互联网联盟的成立目的在于通过制定通用的工业互联网标准，利用互联网激活传统的生产制造过程，促进物理世界和信息世界的融合。

工业互联网基于互联网技术，使制造业的数据流、硬件、软件实现智能交互。未来的制造业中，由智能设备采集大数据之后，利用智能系统的大数据分析工具进行数据挖掘和可视化展现，形成“智能决策”，为生产管理提供实时判断参考，反过来指导生产，优化制造工艺(图1)。

智能设备可以在机器、设施、组织和网络之间实现共享促进智能协作，并将产生的数据发送到智能系统。

智能系统包括部署在组织内的机器设备，也包括互联网中广泛互联的软件。随着越来越多的机器设备加入工业互联网，实现贯通整个组主和网络的智能设备协同效应成为可能。深度学习是智能系统内机器联网的一个升级。每台机器的操作经验可以聚合为一个信息系统，以使得整套机器设备能够不断地自行学习，掌握数据分析和判断能力。以往，在单个的机器设备上，这种深度学习的方式是不可能实现的。例如，从飞机上收集的数据加上航空地理位置与飞行历史记录数据，便可以挖掘出大量有关各种环境下的飞机性能的信息。通过这些大数据的挖掘与应用，可以使整个系统更聪明，从而推动一个持续的知识积累过程。当越来越多的智能设备连接到一个智能系统之中，结果将是系统不断增强并能自主深度学习，而且变得越来越智能化。

工业互联网的关键是通过大数据实现智能决策。当从智能设备和智能系统采集到了足够的大数据时，智能决策其实就已经发生了。在工业互联网中，智能决策对于应对系统越来越复杂的机器的互联、设备的互联、组织的互联和庞大的网络来说，十分必要。智能决策就是为了解决系统的复杂性。

当工业互联网的三大要素——智能设备、智能系统、智能决策，与机器、设施、组织和网络融合到一起的时候，其全部潜能就会体现出来。生产率提高、成本降低和节能减排所带来的效益将带动整个制造业的转型升级。

所以说，“工业互联网”代表了消费互联网向产业互联网的升级，增强了制造业的软实力，使未来制造业向效率更高、更精细化发展。

“工业4.0”中的智能制造

2009到2012年欧洲深陷债务危机，德国经济却一枝独秀，依然坚挺。德国经济增长的动力来自其基础产业——制造业所维持的国际竞争力。对于德国而言，制造业是传统的经济增长动力，制造业的发展是德国工业增长不可或缺的因素，基于这一共识，德国政府倾力推动进一步的技术创新，其关键词是“工业4.0”。

“工业4.0”中，互联网技术发展正在对传统制造业造成颠覆性、革命性的冲击。网络技术的广泛应用，可以实时感知、监控生产过程中产生的海量数据，实现生产系统的智能分析和决策，使智能生产、网络协同制造、大规模个性化制造成为生产方式变革的方向。“工业4.0”所描绘的未来的制造业将建立在以互联网和信息技术为基础的互动平台之上，将更多的生产要素更为科学地整合，变得更加自动化、网络化、智能化，而生产制造个性化、定制化将成为新常态。

自动化只是单纯的控制，智能化则是在控制的基础上，通过物联网传感器采集海量生产数据，通过互联网汇集到云计算数据中心，然后通过信息管理系统对大数据进行分析、挖掘，从而作出正确的决策。这些决策附加给自动化设备的是“智能”，从而提高生产灵活性和资源利用率，增强顾客与商业合作伙伴之间的紧密关联度，并提升工业生产的商业价值(图2)。

生产智能化。全球化分工使得各项生产要素加速流动，市场趋势变化和产品个性化需求对工厂的生产响应时间和柔性化生产能力提出了更高的要求。“工业4.0”时代，生产智能化通过基于信息化的机械、知识、管理和技能等多种要素的有机结合，从着手生产制造之前，就按照交货期、生产数量、优先级、工厂现有资源(人员、设备、物料)的有限生产能力，自动制订出科学的生产计划。从而，提高生产效率，实现生产成本的大幅下降，同时实现产品多样性、缩短新产品开发周期，最终实现工厂运营的全面优化变革。

传统制造业时代，材料、能源和信息是工厂生产的三个要素(图3)。传统制造业发展的历史，就是工厂利用材料、能源和信息进行物质生产的历史。材料、能源和信息领域的任何技术革命，必然导致生产方式的革命和生产力的飞跃发展。但是，随着移动互联网和云计算、大数据技术的发展，计算机到智能手机等移动终端的演进，越来越多功能强大的智能设备以无线方式实现了与互联网或设备之间的互联。由此衍生出物联网、服务互联网和数据网，推动着物理世界和信息世界以信息物理系统(CPS)的方式相融合。也可以说，是这种技术进步使得制造业领域实现了资源、信息、物品、设备和人的互通互联。

通过互通互联，云计算、大数据这些新的互联网技术，和以前的自动化的技术结合在一起，生产工序实现纵向系统上的融合，生产设备和设备之间，工人与设备之间的合作，把整个工厂内部的要素联结起来，形成信息物理系统，互相之间可以合作、可以响应，能够开展个性化的生产制造，可以调整产品的生产率，还可以调整利用资源的多少、大小，采用最节约资源的方式。

“工业4.0”时代，在智能工厂中，CRM(Customer Relationship Management，客户关系管理)、PDM(Product Data Management，产品数据管理)、SCM(Supply chain management，供应链管理)等软件管理系统可能都将互联。届时，接到顾客订单后的一瞬间，工厂就会立即自动地向原材料供应商采购。原材料到货后，将被赋予数据，“这是给某某客户生产的某某产品的某某工艺中的原材料”，使“原材料”带有信息。带有信息的原材料也就意味着拥有自己的用途或目的地。在生产过程中，原材料一旦被错误配送到其他生产线，它就会通过与生产设备开展“对话”，返回属于自己的正确的生产线；如果生产机器之间的原材料不够用，生产机器也可以向订单系统进行“交涉”，来增加原材料数量；最终，即便是原材料嵌入到产品内之后，由于它还保存着路径流程信息，将会很容易实现追踪溯源(图4)。

设备智能化。在未来的智能工厂，每个生产环节清晰可见、高度透明，整个车间有序且高效地运转。“工业4.0”中，自动化设备在原有的控制功能基础上，附加一定的新功能，就可以实现产品生命周期管理、安全性、可追踪性与节能性等智能化要求。这些为生产设备添加的新功能是指通过为生产线配置众多传感器，让设备具有感知能力，将所感知的信息通过无线网络传送到云计算数据中心，通过大数据分析决策进一步使得自动化设备具有自律管理的智能功能，从而实现设备智能化。

“工业4.0”中，在生产线、生产设备中配备的传感器，能够实时抓取数据，然后经过无线通信连接互联网传输数据，对生产本身进行实时的监控。设备传感和控制层的数据与企业信息系统融合形成了信息物理系统(CPS)，使得生产大数据传到云计算数据中心进行存储、分析，形成决策并反过来指导设备运转。设备的智能化直接决定了“工业4.0”所要求的智能生产水平。

能源管理智能化。近年来，环境和节能减排已成为制造业最重视的课题之一。许多制造业企业都已经开始应用信息技术，对生产能耗进行管理，以最具经济效益的方式，部署工业节能减排与综合利用的智能化系统架构，从资源、原材料、研发设计、生产制造到废弃物回收再利用处理，形成绿色产品生命周期管理的循环。

供应链管理智能化。在传统的制造业生产模式中，无论是工厂还是供应商，都需要为制造业的零部件或原材料的库存付出一定的成本支出，由于供应商和工厂之间的信息不对称和非自动的信息交换，生产的模式只能采用按计划或按库存生产的模式，灵活性和效率受到了约束。

“工业4.0”时代，复杂的制造系统在一定程度上也加速了产业组织结构的转型。传统的大型企业集团掌控的供应链主导型将向产业生态型演变，平台技术以及平台型企业将在产业生态中的展现出更多的作用。因此，企业竞争战略的重点将不再是做大规模，而将是智能化的供应链管理，在不断变化的动态环境中获得和保持动态的供需协调能力。

供应链管理智能化将统一工厂的零部件库存和供应商的生产流程，从而保证工厂的零部件库存的最小化，降低库存带来的风险，降低生产成本。供应链管理智能化要求企业间的信息采用基于事件驱动的方式交换信息，信息的交换是实时的，并且对方同样可以做出实时的反应，供应链上不同企业的运作效率与在同一个企业中不同部门的运作一样敏捷，具有满足不断变化的需求的适应性。供应链管理智能化将为供应链上的企业带来更大的利益，供应链上各个企业的协同制造将为降低制造成本、物流成本，缩短制造周期，提供更好的服务和有力的保障。

实现上述四个智能化体现了“工业4.0”的宏大愿景。“工业4.0”认为实现上述四个智能化其实是一个简单的概念：将大量的有关人、信息管理系统、自动化生产设备等物体融入到信息物理系统(CPS)中，在制造系统中，利用产生的数据为企业服务，协同企业的生产和运营。

智能制造的内涵

无论是德国的“工业4.0”，还是美国的“工业互联网”，其实质与我国工业和信息化部推广的“两化融合”战略大同小异。某种程度上说，以智能制造为代表的新一轮工业革命或许对于我国制造业是一个很好的机会，也可能是我国制造业转型升级的一个重要机遇。

工厂内实现“信息物理系统”。德国“工业4.0”其实就是基于信息物理系统(CPS)实现智能工厂，最终实现的是制造模式的变革。CPS概念最早是由美国国家基金委员会在2006年提出，被认为有望成为继计算机、互联网之后世界信息技术的第三次浪潮。

CSP是融合技术，包括计算、通信以及控制(传感器、执行器等)。中国科学院何积丰院士指出：“CPS，从广义上理解，就是一个在环境感知的基础上，深度融合了计算、通信和控制能力的可控可信可扩展的网络化物理设备系统，它通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环实现深度融合和实时交互来增加或扩展新的功能，以安全、可靠、高效和实时的方式监测或者控制一个物理实体。CPS的最终目标是实现信息世界和物理世界的完全融合，构建一个可控、可信、可扩展并且安全高效的CPS网络，并最终从根本上改变人类构建工程物理系统的方式。”

目前所说的制造业信息化，首先强调的是CAD(Computer Aided Design，计算机辅助设计)、CAM(Computer Aided Manufacturing，计算机辅助制造)等工业软件和PPS(生产计划控制系统)、PLM(产品生命周期管理)等信息化管理系统。主要应用于由上而下的集中式中央控制系统。

而信息物理系统(CPS)则通过物体、数据以及服务等的无缝连接，实现了生产工艺与信息系统融合，形成了智能工厂。物联网和服务互联网分别位于智能工厂的三层信息技术基础架构的底层和顶层。最顶层中，与生产计划、物流、能耗和经营管理相关的ERP、SCM、CRM等，和产品设计、技术相关的PLM处在最上层，与服务互联网紧紧相连。中间一层，通过CPS物理信息系统实现生产设备和生产线控制、调度等相关功能，从智能物料供应，到智能产品的产出，贯通整个产品生命周期管理。最底层则通过物联网技术实现控制、执行、传感，实现智能生产(图5)。

智能工厂的产品、资源及处理过程因CPS的存在，将具有非常高水平的实时性，同时在资源、成本节约中也颇具优势。智能工厂将按照重视可持续性的服务中心的业务来设计。因此，灵活性、自适应以及机械学习能力等特征，甚至风险管理都是其中不可或缺的要素。智能工厂的设备将实现高级自动化，主要是由基于自动观察生产过程的CPS的生产系统的灵活网络来实现的。通过可实时应对的灵活的生产系统，能够实现生产工程的彻底优化。同时，生产优势不仅仅是在特定生产条件下一次性体现，也可以实现多家工厂、多个生产单元所形成的世界级网络的最优化。

工厂间实现“互联制造”。随着信息技术和互联网、电子商务的普及，制造业市场竞争的新要求出现了变化。一方面，要求制造业企业能够不断地基于网络获取信息，及时对市场需求做出快速反应；另一方面，要求制造业企业能够将各种资源集成与共享，合理利用各种资源。

互联制造能够快速响应市场变化，通过制造企业快速重组、动态协同来快速配置制造资源，在提高产品质量的同时，减少产品投放市场所需的时间，增加市场份额；能够分担基础设施建设费用、设备投资费用等，减少经营风险。通过互联网实现企业内部、外部的协同设计、协同制造和协同管理，实现商业的颠覆和重构。通过网络协同制造，消费者、经销商、工厂、供应链等各个环节可利用互联网技术全流程参与。传统制造业的模式是以产品为中心，而未来制造业通过与用户互动，根据用户的个性化需求，然后开始部署产品的设计与生产制造。

另外，作为一个未来的潮流，工厂将通过互联网，实现内、外服务的网络化，向着互联工厂的趋势发展。随之而来，采集并分析生产车间的各种信息向消费者反馈，从工厂采集的信息作为大数据经过解析，能够开拓更多的、新的商业机会。经由硬件从车间采集的海量数据如何处理，也将在很大程度上决定服务、解决方案的价值。

过去的制造业只是一个环节，但随着互联网进一步向制造业环节渗透，网络协同制造已经开始出现。制造业的模式将随之发生巨大变化，它会打破传统工业生产的生命周期，从原材料的采购开始，到产品的设计、研发、生产制造、市场营销、售后服务等各个环节构成了闭环，彻底改变制造业以往仅是一个环节的生产模式。在网络协同制造的闭环中，用户、设计师、供应商、分销商等角色都会发生改变。与之相伴而生，传统价值链也将不可避免的出现破碎与重构。

工厂外实现“数据制造”。满足消费者个性化需求，一方面需要制造业企业能够生产或提供符合消费者个性偏好的产品或服务，一方面需要互联网提供消费者的个性化定制需求。由于消费者人数众多，每个人的需求不同，导致需求的具体信息也不同，加上需求的不断变化，就构成了产品需求的大数据。消费者与制造业企业之间的交互和交易行为也将产生大量数据，挖掘和分析这些消费者动态数据，能够帮助消费者参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。

因此，大数据将构成制造业智能化的一个基础。大数据在制造业大规模定制中的应用除了围绕定制平台这一核心之外，还包括数据采集、数据管理、订单管理、智能化制造等。定制数据达到一定的数量级，就可以实现大数据应用，通过对大数据的挖掘，实现流行预测、精准匹配、时尚管理、社交应用、营销推送等更多的应用(图6)。同时，大数据能够帮助制造业企业提升营销的针对性，降低物流和库存的成本，减少生产资源投入的风险。

“数据制造”时代，互联网技术将全面嵌入到工业体系之中，将打破传统的生产流程、生产模式和管理方式。生产制造过程与业务管理系统的深度集成，将实现对生产要素的高度灵活配置，实现大规模定制生产。从而，将有力推动传统制造业加快转型升级的步伐。毫无疑问，“数据制造”将会改变制造业思维，给制造业带来更多的灵活性和想象空间，也或将颠覆制造业的游戏规则。

对我国的启示

没有强大的制造业，一个国家将无法实现经济快速、健康、稳定的发展，劳动就业问题将日趋突显，人民生活难以普遍提高，国家稳定和安全将受到威胁，信息化、现代化将失去坚实基础。改革开放以来的30多年中，中国经济经历了接近10%的高速增长阶段，而制造业是我国经济高速增长的引擎。目前，我国尚处于工业化进程的中后期，制造业创造了GDP总量的三分之一，贡献了出口总额的90%，未来几十年制造业仍将是我国经济的支柱产业。

重新定义“智能制造”的关键词。进入21世纪以来，制造业面临着全球产业结构调整带来的机遇和挑战。特别是2008年金融危机之后，世界各国为了寻找促进经济增长的新出路，开始重新重视制造业，欧盟整体上开始加大制造业科技创新扶持力度；美国于2011年提出“先进制造业伙伴计划”，旨在增加就业机会，实现美国经济的持续强劲增长。美国国家科学技术委员会于2012年2月正式了《先进制造业国家战略计划》，德国于2013年4月推出《工业4.0战略》。我们应该通过比较研究《美国先进制造业国家战略计划》《德国工业4.0战略》等资料中的先进制造业关键词，进而来定义未来制造业的发展方向(图7)。

一是软性制造。大规模制造时代，传统的制造环节利润空间越来越受到挤压。所以，从发达国家发展先进制造业的战略规划中均可以看到，制造业的概念和附加值正在不断从硬件向软件、服务、解决方案等无形资产转移。相对于传统制造业，如今的制造业是软件带给硬件功能、控制硬件、对硬件造成极大影响。同时，与以往的硬件商品所不同，目前的制造业中，对商品附属的服务或者基于商品上面的解决方案的需求正在快速增加。

所谓软性制造，就是增加产品附加价值、拓展更多、更丰富的服务与解决方案。因为相对于硬件，产品内置的软件、附带的服务或者解决方案通常是软性和无形的，都是“看不见”的事物，所以称之为软性制造。

软性制造不再将“硬件”生产视为制造业，而认为“软件”在制造业中不断发挥主导作用，商品产生的服务或解决方案将对制造业的价值产生巨大影响。所以，未来的制造业需要放弃传统的“硬件式”的思维模式，而要从软件、服务产生附加值的角度去发展制造业。软件、服务在整个制造业价值链中所占的比重将越来越大，呈现显著的增长趋势。未来制造业企业向顾客提供的不再是单纯的产品，而是各种应用软件与服务形态集成于一体的整体解决方案。

二是从“物理”到“信息”的趋势。以往，每当提及制造业，恐怕都认为是各种零部件构成硬件产品的核心。随着封装化、数字化的发展，零部件生产加工技术加速向新兴市场国家转移，这样，零部件本身的利润就难以维系。因此，发达国家制造业开始更加注重通过组装零部件进行封装化，将部分功能模块化，将系列功能系统化，来提升附加价值。

模块化是将标准化的零部件进行组装，以此来设计产品。从而能够快速响应市场的多样化需求，满足消费者的各项差异化需求。以往，在产品生产过程中，需要付出很多时间和成本，如果将复杂化的产品通过几个模块进行组装，就能够同时解决多样化和效率化的问题。

但是，模块化本身不过是产品的一项功能，未来制造业将更加重视在通过模块化和封装化的基础上进行系统化，拓展新的应用与服务。如果以系统化为主导，就能相对于“物理”意义上的零部件，获取更多的带有“信息”功能的附加价值。相反，如果不掌控系统的主导权，无论研发出的零部件的质量和功能多么好，也难以成为市场价格的主导者。

三是从“群体”到“个体”的趋势。在发达国家，以规模化为对象的量产制造业将生产基地转移至新兴市场国家，以定制化为重点的多种类小批量制造业渐渐成为主流。同时，消费者本身也将有能力将自己的需求付诸生产制造。也就是说，“大规模定制”随着以3D打印为代表的数字化和信息技术的普及带来的技术革新，将制造业的进入门槛降至最低，不具备工厂与生产设备的个人也能很容易地参与到制造业之中。制造业进入门槛的降低，也意味着一些意想不到的企业或个人将参与到制造业，从而有可能带来商业模式的巨大变化。

“个性化”首先是美国大力推进的。在美国的文化背景下，个性要比组织色彩强烈。制造业的“个性化”趋势不仅仅是美国制造业回归，还将带动旧金山等大城市制造业的兴盛，一些专注于通过信息技术使得生产工程高效化、专业性的小规模手工制作的制造业将在市区内盛行，它们根据消费者的需求进行柔性的定制化服务，凭借独特的设计，与大量生产形成差异化竞争。

四是互联制造。随着信息技术和互联网、电子商务的普及，制造业市场竞争的新要求出现了变化。一方面，要求制造业企业能够不断地基于网络获取信息，及时对市场需求做出快速反应；另一方面，要求制造业企业能够将各种资源集成与共享，合理利用各种资源。

互联制造能够快速响应市场变化，通过制造企业快速重组、动态协同来快速配置制造资源，提高产品质量，减少产品投放市场所需的时间，增加市场份额。另外，作为一个未来的潮流，工厂将通过互联网，实现内、外服务的网络化，向着互联工厂的趋势发展。

美国因为有Google、Apple、IBM等IT巨头和无数的IT企业，所以在大数据应用上较为积极，非常重视对社会带来新的价值。Google不断将制造业企业收购至麾下，就是希望掌握主导权。同时，作为美国大型制造业企业的一个代表，GE公司也开始加强数据分析和软件开发，从车间采集数据，进行解析，提供解决方案，开拓新的商业机会。德国将“工业4.0”视为国家战略，将工厂智能化视为国家方针。通过信息技术，最大限度的发挥工厂本身的能力(表1)。

把“两化”深度融合作为主要着力点。工业和信息化部成立以来，一直致力于推进“两化融合”工作，通过信息化的融合与渗透，对传统制造业产生革命性影响。“工业4.0”本质上是由信息技术引发的，与我国的“两化融合”有异曲同工之处。在未来制造业中，我们应该将“两化深度融合”作为主要着力点，进一步继续加快推进信息化、自动化和智能化。

首先，研究部署信息物理系统(CPS)平台，实现“智能工厂”的“智能制造”。智能制造已成为全球制造业发展的新趋势，智能设备和生产手段在未来必将广泛替代传统的生产方式。而信息物理系统(CPS)将改变人类与物理世界的交互方式，使得未来制造业中的物质生产力与能源、材料和信息三种资源高度融合，为实现“智能工厂”和“智能制造”提供有效的保障。美国、德国等世界工业强国都高度重视信息物理系统的构建，加强战略性、前瞻性的部署，并已然取得了积极的研究进展。而我国目前的制造业发展仍然以简单地扩大再生产为主要途径，迫切需要通过智能生产、智能设备和“工业4.0”理念来改造和提升传统制造业。

工业智能论文篇（2）

2.利用技术使培训更行之有效

在某一个固定的时间、某一个遥远偏僻的会议室进行的培训，早已过时了，技术的进步也使培训变得更吸引人、更有趣、更自然——现在我们可以利用电脑，通过员工工作站的在线项目来展开培训。技术的进步还使我们以创新的手段——如游戏和商业模拟——创造出不同学习风格的培训模式，更加适合伴随着电脑、科技成长起来的80后、90后一代人。比如中国首个3D虚拟培训游戏《安利人生90天》，它集合了百位优秀营销人员工作时经历的种种境况，将困难、挫折、收获、成长等，转变为一个个有趣的游戏关卡。玩家在游戏世界中，会遇到各种典型顾客，与这些顾客交往、相处，提供个性化服务，过渡到销售流程，便可以迅速积累从业经验，还可以与同时在线的游戏伙伴们沟通交流，这样就能以高速而低成本的方式掌握产品知识和销售技巧，确立从业信心，并有助提升现实世界中的销售业绩。这种企业游戏化学习的人才培养模式目前在中国，也被罗氏制药、默沙东等走在人才管理前端的企业重点关注并尝试实践。而对受训者来说，这种模式既灵活又节约时间，又能让他们觉得与自己日常工作更为息息相关，因为他们不需要离开自己的工作环境，这就使培训信息更有可能得到共鸣和运用。

3.利用技术对员工采取“一对一”培训方式

技术的关键优势之一就是，它可以被个人化——例如，技术可以创建一个在线培训项目的列表，员工可以从中选择最贴近自己工作的；技术还可以创建个性化的应用，来监控员工的进步和发展。当员工自身得到了发展，他们通常能实现更好的效果。在惠普这一领先企业的项目实践中，已经采用了在学习管理系统中建立线上线下的混合式学习方式进行学习管理：一方面，学员可以根据自身情况选择与业务相关性较高的学习内容、灵活选择培训时间和培训方式进行学习；另一方面，学习管理者根据学员的特点进行针对性的课程设置及组织学习活动，随时了解员工的学习状态并及时跟踪调整。

4.充分利用具体技术优化生产力

4.1视讯会议随着虚拟员工的数量稳步增长，企业利用视讯会议的优势来培训它们的员工，并保证员工的参与。员工也会相应更为满意，更有效率，企业也节省了差旅费用和办公场地的租赁费用。

4.2移动的个人平台和应用个人移动技术的发展使我们更容易获取潜在人才的信息。我们可以利用这一技术，作为招聘和吸引人才、促进协作、提高生产效率的有力工具。

4.2.1对于课堂培训，利用手机或平板电脑，学员可以方便的实现二维码签到、查阅电子版教材及辅助资料、查看培训项目安排及教师介绍、完成课前作业和课后调查，以及在课堂上进行互动、问答、投票、选举等一系列活动，提升学习体验，提高学习效率。

4.2.2移动学习与网络学习系统进行集成，实现随时随地学习。自主学习、信息推送、绩效支持、知识问答、调研测试、全文搜索等众多功能使得移动学习成为员工手边最为便捷有效的工具。

4.3大数据大数据不仅可以加强对市场的理解，帮助企业发展更好的管理战略，大数据产品和服务还能帮助人资专员了解成功地选择、提拔和奖励人才的主要驱动力。通过有效地利用大数据，能帮助企业发现技术短板，迅速了解人才缺口，并准确挑选出能够胜任相应工作的人才。亦可通过略微的业务调整，或发现有效的策略和方法来留住员工。

4.4社交网络LinkedIn、大街网等社交网络渠道，对企业来说，也是极大的便利：通过这些渠道，企业能在决定招聘之前就与潜在的职位候选人保持联系，加强对他们职业生涯、个人特征的了解；也可以通过公司职员的人脉发动企业内外的人员来解决具体的问题。技术在进步，人资专员同样需要认识新方法的发展脚步，才能以最恰当的方式与潜在员工保持联系。

4.4.1使用技术促进弹性工作制，留住员工。皆因有了技术的有力支持，今天人们的工作有很多都是在办公室、家里或者街边的咖啡馆里完成的，半自由职业者正成为一种高效而高自由度的工作趋势。这样的弹性工作制，也被许多企业和HR专员作为一个吸引和留住员工的有力工具，但是这种急切的留人措施恰恰证明了人才的短缺。而这又使得企业急需的员工在争取自己理想的工作模式时更有话语权。因此，人力资源经理或总监应该在造福企业的前提下，采取灵活而公平的工作制度，为员工提供他们理想的，又与自己工作能力相平衡的工作选择，以完成一场完美的博弈。

4.4.2利用便捷渠道获取信息，但要权衡好如何使用信息。过去无法获得的信息，现在掏出手机，轻松搜索，即刻获得。比如，通过社交媒体，关于企业和它们现有以及潜在的员工是如何运作管理的信息都可以轻而易举获得。这淡化了个人和公共空间之间的界限。我们需要仔细权衡如何在不侵犯个人隐私的前提下，利用个人数据来鉴别和发掘人才，而且需要了解员工、客户以及其他利益相关方是如何描绘企业形象的。

工业智能论文篇（3）

那么目前，人工智能在中国的发展条件如何，中国距离成为真正的人工智能强国还有多远？7月13日，《中国人工智能发展报告2018》在清华大学主楼接待厅。

报 告中称，目前中国人工智能的发展已经具备非常优越的条件，然而要成为真正的人工智能强国，中国还任重道远。中国在论文总量和高被引论文数量上都排在世界第 一，但中国在人才总量，以及杰出人才占比偏低。在产业上，中国的人工智能企业数量排在全球第二，不过，中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%，成为全球最“吸金”的国家。

报 告指出，中国必须加强基础研究，优化科研环境，培养和吸引顶尖的人才，在人工智能的新基础领域实现突破，保证人工智能发展的根基稳固。同时，要大力鼓励产 学研合作，让企业成为人工智能创新的主导力量。积极参与到人工智能全球治理机制的构建中，在人工智能未来的技术发展、风险防范、道理伦理规范制定等领域发 挥中国独特的作用。

这份报告由清华大学中国科技政策研究中心、清华公共管理学院政府文献中心、北京赛时科技有限公司、科睿唯安、中国信息通信研究院和北京字节跳动科技有限公司联合。

论文总量世界第一，杰出人才占比偏低

报告中称，在论文产出上，中国人工智能论文总量和高被引论文数量都是世界第一。中国在人工智能领域论文的全球占比从1997年4.26%增长至2017年的27.68%，遥遥领先其他国家。

高校是人工智能论文产出的绝对主力，在全球论文产出百强机构中，87家为高校。中国顶尖高校的人工智能论文产出在全球范围内都表现十分出众。

不仅如此，中国的高被引论文呈现出快速增长的趋势，并在2013年超过美国成为世界第一。

但在全球企业论文产出排行中，中国只有国家电网公司的排名进入全球20。

从学科分布看，计算机科学、工程和自动控制系统是人工智能论文分布最多的学科。国际合作对人工智能论文产出的影响十分明显，高水平论文中国通过国际合作而发表的占比高达42.64%。

专利申请上中国专利数量略微领先美国和日本。中国已经成为全球人工智能专利布局最多的国家，数量略微领先于美国和日本，三国占全球总体专利公开数量的74%。

全球专利申请主要集中在语音识别、图像识别、机器人、以及机器学习等细分方向。中国人工智能专利持有数量前30名的机构中，科研院所与大学和企业的表现相当，技术发明数量分别占比52%和48%。

企业中的主要专利权人表现差异巨大，但中国国家电网近五年的人工智能相关技术发展迅速，在国内布局专利技术量远高于其他专利权人，而且在全球企业排名中位列第四。

中国的专利技术领域集中在数据处理系统和数字信息传输等，其中图像处理分析的相关专利占总发明件数的16%。电力工程也已成为中国人工智能专利布局的重要领域。

虽然在论文总量和高被引用论文数量上中国排名领先，但在人才投入上，中国表现并不突出。

根据该报告，截至2017年，中国的人工智能人才拥有量达到18232人，占世界总量8.9%，仅次于美国（13.9%）。高校和科研机构是人工智能人才的主要载体，清华大学和中国科学院系统成为全球国际人工智能人才投入量最大的机构。

然而，按高H因子衡量的中国杰出人才只有977人，不及美国的五分之一，排名世界第六。企业人才投入量相对较少，高强度人才投入的企业集中在美国，中国仅有华为">华为一家企业进入全球前20。

中国人工智能人才集中在东部和中部，但个别西部城市如西安和成都也表现十分突出。国际人工智能人才集中在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域，而中国的人工智能人才研究领域比较分散。

中国人工智能企业数量全球第二，但投融资规模最大

报告称，中国人工智能企业数量从2012年开始迅速增长，截至2018年6月，中国人工智能企业数量已达到1011家，位列世界第二，但与美国的差距还非常明显（2028家）。

中国人工智能企业高度集中在北京、上海和广东。在全球人工智能企业最多的20个城市中，北京以395家企业位列第一，上海、深圳和杭州也名列其中。中国人工智能企业应用技术分布主要集中在语音、视觉和自然语言处理这三个技术，而基础硬件的占比很小。

风险投资上，从2013到2018年第一季，中国人工智能领域的投融资占到全球的60%，成为全球最“吸金”的国家。但从投融资笔数来看，美国仍是人工智能领域创投最为活跃的国家。

在国内，北京的融资金额和融资笔数都遥遥领先其他地区，上海和广东的人工智能投资也很活跃。从2014年开始，国内人工智能投融资活动的早期投资的占比逐渐下降，投资活动日趋理性，但A轮融资还是占主导地位。

工业智能论文篇（4）

1智能专业本科毕业论文（设计）改革背景

智能专业是一个新兴专业，在学科建设上各高校百花齐放、各有特色，但目前国内高校的智能专业本科教学普遍存在以下突出问题㈣。

（1）专业课程过于庞杂。专业课程设置重叠较大，本来的出发点是扩大学生的知识面，但由于学时有限，过多的课程反而影响了专业特色。

（2）培养模式落后。缺乏学科交叉，且“教师一学生”的单一教学模式不利于培养学生的团队意识和协作能力。

（3）专业培养缺乏目标导向与社会定位。学生缺乏对智能学科的系统化理解，很难培养其认识问题和解决问题的能力。

因此，沿用传统的毕业论文（设计）管理模式和时间分配方案，以通常的论文撰写和答辩为基本考评方式，效果并不理想。

2智能专业本科毕业论文（设计）的指导思想

高等学校本科毕业论文（设计）是本科教育成果的收官之作，对学生进入社会或继续深造都有重要的过渡作用，需特别重视。通过面向能力培养的本科毕业设计教学改革，智能专业本科毕业设计的指导思想在遵循《南开大学本科生毕业设计手册》的基础上，主要强调以下3个方面。

（1）学生应结合课程学习情况、今后拟就业方向、个人兴趣、继续深造方向等选择适合自己的导师和毕业设计题目，而非功种性地选择难度低、给分高、容易过的题目。在毕业设计过程中，学生应发挥主观能动性，将涉及的核心课程知识点再做温习，与指导教师积极沟通，与团队成员经常讨论。

（2）教师在指导学生选题方面应注重与前沿技术的相关度，可将在研项目、子课题、甚至技术点中的一些工作作为本科生毕业设计题目，鼓励教师多出题目。教师在指导学生过程中应给予参考文献、参考书目建议，并根据项目情况提供之前的项目文档，同时注意培养学生撰写项目文档的能力。

（3）论文撰写符合南开大学本科毕业设计内容、格式规范，做好论文答辩的各项准备。

为了全面贯彻智能专业本科毕业设计的指导思想，使毕业设计工作顺利推进，智能专业本科毕业设计正式开展前要经过两个层次的动员工作，一方面由学院教学领导班子动员毕业设计导师，另一方面，学院组织学生集中召开毕业设计动员大会。

3智能专业本科毕业论文（设计）内容和过程

3.1毕业论文（设计）前导课程

为了使毕业论文（设计）实现更好的效果，学校首先在毕业论文选题前一学年就开设综合课程设计课程，该课程可以分为春、秋两个学期（即第五、六学期），分别为综合课程设计2-1和综合课程设计2-2。由教师根据自己的科研项目或教授课程给出1～3个题目，将智能学科核心课程（如智能工程、机器视觉、现代控制论、过程控制、电路基础、计算机基础等）之间的关联性通过恰当的选题体现出来。学生在自由选择一个题目后，像研究生一样进入实验室，跟随导师完成题目，并做定期进度汇报。

该课程近两年开始实施，效果比较显著，主要体现在两个方面。一是合理弥补了本科生毕业设计时间不足的问题，真正的毕业设计过程在大四学期才刚刚开始，而该阶段的学生一般忙于找工作、考研、出国等事务，很难集中全部精力和在校时间投入毕业设计中。尤其工科类的题目需要经过实际调试和设计才能完成，很多学生由于时间所限草草应付。前导课程设置在大三学年，学生就有充沛的时间，有较稳定的学习状态和心理状态。二是使学生提前进入科研环境，熟悉基本的科研条件和论文写作技能，对知识结构做进一步的整理和温习，并对自己的能力有一个初步认识，也能较早发现自己的兴趣点，在后期真正开展毕业设计时选题更准确、进入研究状态更快、论文（设计）质量更好。

3.2时间要求

本科毕业论文（设计）工作时间不得少于12周，不设上限，充足的工作时间是保证质量的重要前提。学校安排学生在大四上学期进行毕业论文（设计）的动员、选题、导师确定、文献查阅等工作；在大四下学期集中完成毕业论文（设计）的实验（调研）、撰写、答辩等环节。大三学年（上下两个学期）开设毕业设计前导课程，客观上也为毕业设计增加了更多时间。

3.3选题要求

（1）以培养智能专业优秀毕业生为目标，充分体现专业特点。同时，鼓励学生选择以本专业为主的交叉学科课题，如近两年有不少学生将机器视觉、图像处理等技术与生物、法语、环境等学科的实际问题结合，做出了有应用价值的毕业设计。

（2）学生应根据自身情况考虑选题，不要随意或者盲目。前文提到的毕业设计前导课程为学生达到此要求提供了帮助。

（3）论文选题应有一定的理论价值或实践价值，本科毕业设计应有1～2个创新点。

（4）学生可选择指导教师提供的题目，也可自拟题目。学院采取开题报告的形式审核全体学生的选题，并填写《智能专业开题报告审查表》，经导师、院主管本科教学副院长签字备案。如题目更改，学生需填写《智能专业本科毕业题目变更审查表》，同样经签字后备案。其中，学院会选拔5～10名学生面向整个专业的师生举行示范性开题报告。

（5）学生选题原则上要求每人1题。但由于智能专业很多题目需团队协作完成，因此规定若2人（或2人以上）合作课题，毕业论文（设计）必须分开撰写，在毕业论文（设计）中要重点阐述本人独立完成的部分，并明确说明本人在课题研究中完成的内容对整个课题的贡献。

3.4资料查阅、实验设计及数据整理

智能专业本科生如同其他工科学生一样，往往直接着手解决具体问题，而忽略了问题背后的理论意义。因此，学生应进行一定量的文献阅读工作，在开展毕业设计前广泛收集资料，以便了解目前该领域国内外研究现状并做好记录。同时，要求学生将课题的研究背景、资料查阅情况、文献阅读心得进行归纳总结，并在初期进行一次详尽汇报。导师对该汇报评价满意后，学生继续进行实验设计和后继答辩工作，若不符合要求则需重新汇报直到符合要求为止。我们要让学生懂得：只有通过丰富翔实的前期调研，才能了解理论界对自己拟研究问题的研究状况，避免低水平重复性工作，也防止侵犯他人知识产权，这对学生今后的研究工作有着重要的意义。

3.5编写提纲和撰写毕业论文（设计）

根据智能专业特点，撰写论文的时间为4周，在撰写前应与指导教师讨论三级目录。学生应主动找导师指导毕业论文（设计），每周至少一次，总次数不少于10次。这里特别强调，如学生没有按要求完成之前的环节，而直接提交论文，则不准许答辩，亦不能获得相应学分。

3.6毕业论文（设计）指导与检查

指导教师应按学校要求对学生进行定期指导，同时对学生毕业论文（设计）的完成进度、质量、出勤等情况进行检查，及时解决检查中发现的问题，如实填写《智能专业毕业论文（设计）开题报告审查表》《智能专业毕业论文（设计）中期检查表》《智能专业毕业论文（设计）进度检查表》等表格。

3.7利用网络系统完成全过程质量控制

工业智能论文篇（5）

随着科技发展和人们知识需求量增大，图书馆资源和服务逐渐趋向数字化和智能化。尤其大数据时代的到来在一定程度上推动图书馆向纯数字图书馆和智慧图书馆转化[1]。未来图书馆的数据资源丰富、结构复杂，需要通过云计算、数据聚类、相关分析等技术手段实现一站式搜索 [2]。目前，CNKI数字图书馆作为国际上技术领先的数字化学习平台，为读者提供跨库检索、学术趋势、学术研究热点等功能，实现了资源的高度整合和智能交互，满足了不同人群对知识的个性化、多样化需求。目前，智能机器人是国家产业创新发展重点项目和科研热点项目，本文利用CNKI数字图书馆的学术研究热点、学术趋势搜索、指数等检索功能实现“智能机器人”学术热点和学术趋势研究，让读者对其有个整体认识。

一、智能机器人

机器人是一种可编程和多功能的，用来完成搬运、安装、焊接、切割等不同任务的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统[3]。 智能机器人则是一个在感知、反应、思维方面全面模拟人的机器系统，融合了机械、电子、传感器、计算机、仿生学、自动控制、人工智能等多学科知识的复杂智能机械，可以代替人从事危险复杂的工作，例如在工业、农业、军事、航天、医疗等多个领域大显身手。目前，各国正加快智能机器人技术的创新与发展，如美国再工业化和工业互联网战略、德国工业 4.0 战略、日本机器人新战略、韩国机器人强国战略等，机器人技术引领当今科技和产业发展态势。中国通过制定“互联网+”行动计划、“中国制造 2025”发展目标、“十三五”规划，，将机器人和智能制造纳入了国家科技创新的优先重点领域[4][5]。

二、 “智能机器人”和“智能控制”主题热点搜索

本文以“智能机器人”和“智能控制”为主题进行“学术研究热点”检索，检索结果显示了按照热度值排序的热点主题相关的主要知识点、主题学科名称、热度值、主要文献数、相关国家课题数、主要研究人员数和主要研究机构数。“智能机器人”相关知识点主要有移动机器人、工业机器人、仿人机器人、服务机器人、机器人导航、远程操作、人工智能、神经网络、模糊控制等知识点。

智能化是机器人控制和产业创新发展的重点。关于“智能控制”的热点知识主要包括模糊控制、神经网络、遗传算法、学习控制、自适应控制、变结构控制、预测控制、专家系统、非线性系统等知识点，这些知识点代表着“智能机器人”主要研究方向。

三、“智能机器人”和“智能控制”主题学术趋势和研究发展

CNKI数字图书馆提供“学术趋势”检索功能，为科研工作者了解“智能机器人”发展趋势提供了非常好的工具。本文通过“学术趋势”功能检索“智能机器人”和“智能控制”主题的学术趋势，图中不仅提供学术关注度，还提供热门被引文章供读者深度研究。图2显示智能机器人和智能控制方面的从1997年至2015年论文收录量逐年增大，2015年收录量达1343篇。读者可以从图2中及时掌握每年学术热点论文，从中深入学习“智能机器人”的具体研究方法和科研理论，为理论创新寻找突破口。

另外，CNKI数字图书馆还具有“指数”功能，通过对“智能机器人”和“智能控制”主题进行检索，得到以下各项信息：

“学术关注度”和“媒体关注度”是我们进行科学研究时比较关注的两个方面。通过对关注度的分析发现最近三年科研工作者和媒体对智能机器人的关注度剧增，预示着国家加大了“智能机器人”领域的投入和研究力度。

“关注文献”和“研究进展”搜索功能为读者提供了当前“智能机器人”领域高被引论文、下载量比较大的论文以及最新相关论文，为科研工作者迅速把握“智能机器人”研究的内容和研究趋势提供帮助。

“学科分布”为读者提供“智能机器人”和“智能控制”在不同学科领域的研究情况和“相关词”的统计情况。通过分析可知，移动机器人、智能制造、人工智能、路径规划、机器视觉、图像处理、虚拟现实、语音识别、声源定位等是分布在不同学科领域的“智能机器人”相关词，也是“智能机器人”目前重要的学术研究方向；单片机、模糊控制、神经网络、智能家居、智能电网、物联网、RFID、ZigBee、无线传感器网络、智能交通等是分布在不同学科领域的“智能控制”的相关词。因此，我们通过它们可以了解到跨学科智能机器人的研究动向。

“机构分布”显示了哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学、上海交通大学、清华大学、浙江大学、中国科学院沈阳自动化研究所等多所研究机构是文献的主要提供单位，这为读者认识机器人研究机构提供参考。

结论

CNKI数字图书馆提供的“学术研究热点”、“学术趋势”和“指数”功能为我们展示了“智能机器人”和“智能控制”的研究热点和学术研究方向，为读者科研选题和科学研究提供学术参考。通过对“智能机器人”关键知识点的、经典科研论文和最新科研论文的深度分析，探索和挖掘智能机器人发展的技术空白点，发现最新研究方向。目前大学图书馆的资源整合和智能搜索功能还比较弱，需要进一步加强图书馆智能搜索引擎的构建和其他智能交互平台建设才能提高图书馆资源利用率和服务效能。

参考文献：

[1]陈臣. 基于大数据的图书馆个性化智慧服务体系构建[J]. 情报资料工作，2013，06：75-79.

[2]王长全，艾. 云计算环境下的数字图书馆信息资源整合与服务模式创新[J]. 图书馆工作与研究，2011，01：48-51.

工业智能论文篇（6）

中图分类号：T017 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）01（b）-0204-02

近年来，智能建筑在我国得到了迅猛的发展，并且已经成为全球规模最大的智能建筑市场。伴随着智能建筑市场的兴起，市场对智能建筑技术人才需求也迅速增长。然而，我国在智能建筑这方面的人才极度缺乏，在人才培养方面也明显滞后智能建筑业的发展。因此培养智能建筑技术人才成为当务之急。为了满足社会对智能建筑人才的急切需求，同时结合学校的特色，桂林电子科技大学建筑环境设备与工程专业在建环专业指导委员会提出的《建筑环境与设备工程专业本科（四年制）培养计划总体框架》的基础上，以建筑环境与设备工程为主干学科，加大了自动化学科的课程。在此背景下，我们“智能建筑设备系统”是建环专业专业主干课程，计划学时为48学时。开课时间为第7个学期。

自课程开设开始，建环专业的同学就表现出对“智能建筑设备系统”的浓厚兴趣。由于课程开设时间较短，并且是涉及多学科的一门交叉课程，因此到现在为止还没有教学大纲以及教材能很好地适用于该学科。所以，要更进一步的对该学科进行深入研究，直至有该学科的系统教学体系建立。本文从理论体系建设、实践体系建设、课程设计体系建设等三个方面进行探讨“智能建筑设备系统”的课程建设，希望起到抛砖引玉的作用，共同建设好这门新课程。

1 理论体系建设

智能建筑是以建筑物为平台，兼备信息设施系统、信息化应用系统、建筑设备管理系统、公共安全系统等，集结构、系统、服务、管理及其优化组合为一体，向人们提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境。从智能建筑的定义可知，智能建筑设备系统主要表现为现代信息技术在建筑领域中的具体应用，因而“智能建筑设备系统”课程具有多学科交叉的典型特点，不仅涉及计算机技术、现代控制控制、网络通讯技术，而且涉及建筑技术、建筑环境技术、建筑设备技术等诸多技术，是多学科的典型结合。

根据智能建筑设设备系统的多学科交叉的特点，本课程的理论体系分为基础理论、专业理论和工程技术三大部分。基础理论是针对智能建筑设备自动化领域之中析取的理论部分，主要包括自动控制原理和计算计算机控制与网络等内容。基础理论具有承前启后的功能，起到温故和铺垫的作用。专业理论则是面向建筑设备自动化领域在基础理论上形成的具有本课程特色的专有理论，具有创新的功能，起到知识延伸和扩展的作用。专业理论主要包括智能建筑集成技术、建筑建设监控技术和综合布线技术。专业理论是本课程的核心内容，体现了本课程的特色。工程技术具有理论与实践相结合的功能，起到学以致用的作用。工程技术主要包括智能建筑、智能小区的设计以及智能建筑设备系统的运行和管理。智能建筑设备自动化的理论体系框架如图1所示。根据上述理论体系，就可以进行教学大纲和讲义、课本、电子课件、参考书和实验指导书等立体化教材的建设。

课程具体讲授的内容如下。

（1）智能建筑设备系统概述。建筑与建筑智能化的基本概念；智能建筑的体系结构；建筑智能化技术；智能建筑的发展趋势。

（2）智能建筑的信息传输与网络。信息的分类和表示、传输介质和方式，PABX通讯网络、公用电信通讯网络。

（3）智能化建筑内的计算机网络与控制信号网络。建筑内的信息交换平台、建筑内的Internet；建筑内电话网及相关技术。

（4）智能建筑综合布线技术。综合布线系统的组成、典型综合布线系统。

（5）智能建筑设备及其控制特性。供配电系统、照明系统、空气的物理性质、空调系统、给排水系统、冷热源系统。

（6）智能建筑设备自动化技术。建筑设备自动化系统的功能、集散控制、建筑设备自动化系统的体系结构。

（7）智能建筑的安防技术。门禁管制系统、防盗报警系统、电视监视系统、智能建筑防盗报警系统。

（8）消防及联动控制技术。火灾控测器、火灾报警控制器、消防联动控制、智能消防系统。

（9）智能建筑的系统集成技术。将智能化系统从功能到应用进行开发和整合，从而实现对智能建筑全面和完善的综合管理。

（10）工程实例。培养学生的工程概念，介绍1～2座典型的楼宇设备控制系统。

2 实验体系的建设

实验体系是综合培养学生知识、能力和素质的重要环节，可以培养学生的动手能力、创新能力和理论联系实际的能力。因此实验体系应避免验证性和演示性的内容，应是具有设计性、综合性和创新性的内容。“智能建筑设备系统”是一门实践性很强的课，为了加强学生的实践能力，我们很注重实验体系的建设。在本课程中实验课程约占总学时的20%，其中综合设计性的内容占70%以上，实验内容基本覆盖了理论课的授课内容。在安排上也围绕住专业理论进行，使理论课和实验课成为有机的整体，其目的要求如表1所示。通过这些实验，学生基本上达到以下的要求：（1）具备能熟练操作本专业常用仪器仪表进行测试的能力；（2）具备熟练测试本专业常规参数的能力；（3）具备能独立进行实验设计，对系统、设备及环境进行综合实验测试、研究和数据处理方面的能力。

3 课程设计体系的建设

课程设计是实践教学的关键环节之一，是学生综合应用所学理论知识和基本技能分析解决实际问题，促使其学习深化与升华的重要过程；是强化工程意识，进行工程训练，培养学生创新能力和科研能力的重要途径，进行综合素质教育必不可少的环节。同时，通过课程设计的训练，为今后的毕业设计的顺利进行奠定基础，同时也为学生参加实际的设计和管理工作奠定良好基础。

通过课程设计，学生应达到的要求为：（1）熟悉有关智能建筑和智能小区工程设计与施工的国家标准和规范；（2）掌握对设计对象功能进行分析和研究的基本方法；（3）掌握确定智能建筑设备系统方案，并进行技术和经济分析的基本方法；（4）学习和掌握选择智能建筑设备的型号和规格的计算方法；（5）学习绘制智能建筑设备自动化施工图及编制设计、施工、运行维护和使用说明书。

4 结语

以上是笔者通过学习建环专业培养目标，结合我们电子院校的特色，根据多年来的教学经验，对建环专业核心课程“智能建筑设备系统”的课程教学体系建设的点滴看法，仅起着抛砖引玉的作用，以供同仁们参考。

参考文献

[1] 高等学校建筑环境与设备工程专业指导委员会.全国高等学校土建类专业本科教育培养目标和培养方案及主干课程教学基本要求[M].北京：中国建筑工业出版社，2004.

工业智能论文篇（7）

20世纪60年代中期，世界建筑业启动了新一轮的发展，建筑物单体的高度与体量急骤增加，二、三百米的超高层建筑，单体超过10万平方米的大型建筑已十分普通。建筑物规模的增大与工程建设的技术难度不仅体现在高度与面积上，建筑物的多功能使用(同一幢建筑物内分层区具有办公、酒店、商场、公寓、娱乐等使用功能)。各类使用者对建筑物的服务要求多样化与服务性能日趋提高，越来越重视生活条件与环境的舒适性、与社会和人际沟通的便捷性、生存空间的安全性、设施服务的完善性、管理组织的严密性等。在解决这些复杂难题的过程中逐步形成了智能建筑的概念。

1智能建筑的理论体系

长期以来，对智能建筑是否存在理论与学科特征，一直未能形成比较一致的认识。有些人士认为智能建筑就是把计算机、控制及电子设备运用于建筑物，只是高新技术的综合应用而已，并无理论可言。

然而，笔者认为经过二十年的实践，智能建筑已不如早期那么神秘朦胧，在长期的建设、应用与管理中，已经凸现其深层的特征，有必要对此进行探讨。图1所示为智能建筑理论的结构，下面将分别进行阐述。

a.应用对象层。智能建筑为人类活动提供信息化、自动化的工作和生活场所，它的应用对象就是建筑物的使用者、管理者与服务提供者。

b.特定功能层。只要是按现代化、信息化运作的机构所在地都有智能建筑的需求，因此智能建筑早已不是办公建筑的专利，公共建筑、住宅建筑、工业建筑、军事建筑都可以按智能建筑建设。近十年来，中国与全球一样建成了大量智能型的办公楼、酒店、体育场馆、会展中心、医院、学校、法院、图书馆、剧院、博物馆、机场、车站、住宅、电子厂、食品厂、化工厂、发电厂、军营、应急指挥中心等建筑物，这些建筑物在世界的经济与社会中起着极为重要的作用。在这一层面上，智能化系统功能需求与设备配置往往受建筑物个性、建设目标，管理模式和投资力度的影响而有较大的差别。

c.应用技术层面。这是智能建筑的技术基础，由通信网络技术、智能控制技术、信息处理技术和综合管理技术等组成。在这些技术领域中，最新的技术成果及其形成的装备会以最快的速度应用于建筑业。如在5年前，当软件工程界刚开始讨论中间件技术时，市场上立即推出了采用中间件技术的智能建筑系统集成软件IZ BMS集成化智能建筑管理系统)。又如当工业以太网技术出现突破，随即出现了基于工业以太网的楼宇自动化系统。

d.基础理论层。虽然从表面上看，智能建筑嵌人了许多令人目眩的五光十色的技术，但实质上智能建筑并不仅是新技术的综合与新装备的组合，而在其深层次中是有基础理论的支撑。

1945年奥地利人贝塔朗菲创建系统论形成了“系统哲学”，这是把世界看作一个巨大组织的机体主义世界观，它包括了系统本体论、系统认识论、系统价值论和系统方法论。系统理论的概念(等级秩序、渐进分化、反馈、开放等)与方法(图论、集论、控制论、对策论、排队论等)是智能建筑总体设计与工作流程规划中的重要工具。

美国人香农在1948年奠定了信息论的理论基础，使人类传统的科学从以材料与能量为中心的体系，转变为以材料、能量与信息为中心。当建筑物的智能水平日益提高后，人们已不满足仅在通信信道容量、噪声抑制、数据加密上应用信息论，而需要进一步通过统计及随机过程的分析来讨论语义分析、信息的嫡的应用。

“以人为本”在如今似乎已成为一句时尚的语句，但在智能建筑的功能设计与运行管理中，如果缺乏针对使用者与管理者的工作和生活便利考虑，缺乏以人机工效学对人机界面、机器与人的共享空间的设计，缺乏在智能化、数字化环境下对不同职能与层次人的行为处理分析和对策，那么任何再先进的智能化系统也是失败的。

智能建筑不仅仅是当前高新技术的尽情应用，而且必须从可持续发展的角度对建筑物的一切进行考量:设备与材料的环保、系统运行方式的综合能效设计、建筑物节能模式的选择、建筑物管理的组织结构设计，都需要从有利于协调“自然·社会·经济”关系，提高“人口·资源·环境”可持续发展的水平来考虑。这些工作要有助于建立7项工作:选择资源节约型的经济体系、推进社会公平化的社会体系、重视提高国家综合实力的科技体系、保持自然生产能力的生态体系、促进环境质量提高的环境体系、提高国民整体素质的人口体系和规范合理行为的政策法规体系。“可持续发展”是我国的基本国策之一，已深人到整个社会。智能建筑自然也在“可持续发展”政策的覆盖之下。

显然，在智能建筑所有的相关领域，以上的理论都在工作过程中起着宏观导向与微观指导的作用。

2智能建筑理论的特征

通过上述分析可见，智能建筑不仅存在理论，而且其理论结构相当复杂，还具有以下三个特征。

a.多目标的优化智能建筑不是机械的技术与设备集合，而是一个大系统，需要多视角地考虑技术、管理、经济、人文、环境等因素的大系统运行目标，并且调动各种手段使系统达到最优的综合目标。即系统的优化目标函数为:S=f

b.多学科的综合这一点是显然的，智能建筑的规划、设计、运行和管理，所涉及的技术，经济、管理以及法律问题，都必须有效地应用各学科的知识成果来解决。

c.多因素的相关性智能建筑与社会信息化、社会经济发展、管理模式、装备技术发展、政府导向等具有十分密切的关系，尽管就表面来看智能建筑仅是一种建设行为与经营管理方法。但是从建筑物的生命周期成本(LCC Life Cycle Cost)(见图2)来看，当某种设备与技术采用后，可改变其生命周期中许多相关的分项状态。

比如采用完善的BA(建筑设备自动化)系统进行照明系统的节能控制(按照度、时间、夜间最低照度、分区等)，可以有效降低电耗与照明设备的运行时间，而照明设备因此而延长寿命减少了照明设备的维护更新费用。这可使建筑物生命周期成本中的能耗费与设备更新费用减少。但是要实现这一目标需要设置完善的BA系统，要增加建设的一次投资.同时，降低能耗的效益并不仅仅体现在LCC的图中，它对于广义的环境保护价值更是巨大的。

3智能建筑工程实践的分析

近年来，随着中国综合国力的增强，全国各地的智能建筑热潮有涨无退。由于我们已经历了较长期的探索，在工程建筑中有许多成功的经验，也有不少失败的教训，无论是建设方/业主，工程技术人员，还是物业管理人员，都逐步趋于成熟。因而最近起步建设智能建筑的地区(暂称为后行地区)，往往可以比北京、上海、广州等先行开发建设的大城市(暂称为先行地区)有更好的建设效果。我们将之称为后发优势，见图3

智能化系统工程先行地区由于一开始处于探索前进的过程，不可避免地在早期建设中存在着各种过份的行为(控制论中称之为超调)，随后又出现因失误而放弃的行为(称之为振荡过程)，最后趋向于合理的装备与功能水平。而后行地区由于可以借鉴先行地区的经验与教训，可以比较合理稳妥地确定自己的智能化系统工程建设目标与行为，虽然起步稍迟，但最终可以与先行地区趋向于同样的建设效果，而他所化的代价则比先行地区要小得多(如早期智能住宅小区建设成本高达230元/mz，而近年来则在60元/mz左右，而且装备的性能与质量更好)。

4智能建筑已经形成产业链

建筑业是中国经济发展的重要抓手。中国经济发展的历史与现实清楚地告诉我们，国民经济状态上升建筑业必然兴旺，建筑业发达了，国民经济必然形势大好。中国近年来持续的经济增长其中就有1---2个百分点来自建筑业贡献。

随着中国城市化进程的加快，全国的基本建设规模不断增大，北京市2008年的奥运会与上海市2010年的世博会，大大刺激了建筑业发展，智能建筑与智能住宅小区则成为建筑业的精品。在工业建筑物、民用建筑物、军事建筑物与市政建筑物中的电气设备投资已从上世纪80年代总投资的6%一7%，增长到总投资的10%----18%，并且还在不断上升。与此同时，市场中的各类智能建筑电气设备不仅引进了大量国外先进技术与产品，也推出了一定数量具有自主知识产权的产品。据不完全统计，与智能建筑电气设备相关的国内企业约有6---8千家，智能建筑电气设备的民族企业在稳定成长。目前智能建筑行业，已基本形成了一条稳定的产业链，产业链的各方关系可以用图4来描述。

图中箭头表示各方的相互关系:①提供建筑化系统设备工程与技术服务;②提供智能化系统设备功能信息、设备使用改进意见;③提供产品与设备技术信息;④提供系统设备需求信息与系统设备功能信息;⑤人才与技术的需求与供应。

图4智能建筑的产业链示意图

图4所示的关系中，工作的基础是国际标准、国家标准与行业标准(注:GB/T50314为《智能建筑设计标准》，GB50339为《智能建筑施工及验收规范》)。

5智能建筑应用的发展趋势

随着文明的进步，人们对工作与生活的环境要求不断地提高，建筑物的功能与相应的标准也逐步提升.智能建筑作为现代建设技术的核心，面临着新的挑战。

工业智能论文篇（8）

    

20世纪60年代中期，世界建筑业启动了新一轮的发展，建筑物单体的高度与体量急骤增加，二、三百米的超高层建筑，单体超过10万平方米的大型建筑已十分普通。建筑物规模的增大与工程建设的技术难度不仅体现在高度与面积上，建筑物的多功能使用(同一幢建筑物内分层区具有办公、酒店、商场、公寓、娱乐等使用功能)。各类使用者对建筑物的服务要求多样化与服务性能日趋提高，越来越重视生活条件与环境的舒适性、与社会和人际沟通的便捷性、生存空间的安全性、设施服务的完善性、管理组织的严密性等。在解决这些复杂难题的过程中逐步形成了智能建筑的概念。

1智能建筑的理论体系

    长期以来，对智能建筑是否存在理论与学科特征，一直未能形成比较一致的认识。有些人士认为智能建筑就是把计算机、控制及电子设备运用于建筑物，只是高新技术的综合应用而已，并无理论可言。

然而，笔者认为经过二十年的实践，智能建筑已不如早期那么神秘朦胧，在长期的建设、应用与管理中，已经凸现其深层的特征，有必要对此进行探讨。图1所示为智能建筑理论的结构，下面将分别进行阐述。

    a.应用对象层。智能建筑为人类活动提供信息化、自动化的工作和生活场所，它的应用对象就是建筑物的使用者、管理者与服务提供者。

b.特定功能层。只要是按现代化、信息化运作的机构所在地都有智能建筑的需求，因此智能建筑早已不是办公建筑的专利，公共建筑、住宅建筑、工业建筑、军事建筑都可以按智能建筑建设。近十年来，中国与全球一样建成了大量智能型的办公楼、酒店、体育场馆、会展中心、医院、学校、法院、图书馆、剧院、博物馆、机场、车站、住宅、电子厂、食品厂、化工厂、发电厂、军营、应急指挥中心等建筑物，这些建筑物在世界的经济与社会中起着极为重要的作用。在这一层面上，智能化系统功能需求与设备配置往往受建筑物个性、建设目标，管理模式和投资力度的影响而有较大的差别。

c.应用技术层面。这是智能建筑的技术基础，由通信网络技术、智能控制技术、信息处理技术和综合管理技术等组成。在这些技术领域中，最新的技术成果及其形成的装备会以最快的速度应用于建筑业。如在5年前，当软件工程界刚开始讨论中间件技术时，市场上立即推出了采用中间件技术的智能建筑系统集成软件iz bms集成化智能建筑管理系统)。又如当工业以太网技术出现突破，随即出现了基于工业以太网的楼宇自动化系统。

d.基础理论层。虽然从表面上看，智能建筑嵌人了许多令人目眩的五光十色的技术，但实质上智能建筑并不仅是新技术的综合与新装备的组合，而在其深层次中是有基础理论的支撑。

1945年奥地利人贝塔朗菲创建系统论形成了“系统哲学”，这是把世界看作一个巨大组织的机体主义世界观，它包括了系统本体论、系统认识论、系统价值论和系统方法论。系统理论的概念(等级秩序、渐进分化、反馈、开放等)与方法(图论、集论、控制论、对策论、排队论等)是智能建筑总体设计与工作流程规划中的重要工具。

    美国人香农在1948年奠定了信息论的理论基础，使人类传统的科学从以材料与能量为中心的体系，转变为以材料、能量与信息为中心。当建筑物的智能水平日益提高后，人们已不满足仅在通信信道容量、噪声抑制、数据加密上应用信息论，而需要进一步通过统计及随机过程的分析来讨论语义分析、信息的嫡的应用。

“以人为本”在如今似乎已成为一句时尚的语句，但在智能建筑的功能设计与运行管理中，如果缺乏针对使用者与管理者的工作和生活便利考虑，缺乏以人机工效学对人机界面、机器与人的共享空间的设计，缺乏在智能化、数字化环境下对不同职能与层次人的行为处理分析和对策，那么任何再先进的智能化系统也是失败的。

智能建筑不仅仅是当前高新技术的尽情应用，而且必须从可持续发展的角度对建筑物的一切进行考量:设备与材料的环保、系统运行方式的综合能效设计、建筑物节能模式的选择、建筑物管理的组织结构设计，都需要从有利于协调“自然·社会·经济”关系，提高“人口·资源·环境”可持续发展的水平来考虑。这些工作要有助于建立7项工作:选择资源节约型的经济体系、推进社会公平化的社会体系、重视提高国家综合实力的科技体系、保持自然生产能力的生态体系、促进环境质量提高的环境体系、提高国民整体素质的人口体系和规范合理行为的政策法规体系。“可持续发展”是我国的基本国策之一，已深人到整个社会。智能建筑自然也在“可持续发展”政策的覆盖之下。

显然，在智能建筑所有的相关领域，以上的理论都在工作过程中起着宏观导向与微观指导的作用。

2智能建筑理论的特征

    通过上述分析可见，智能建筑不仅存在理论，而且其理论结构相当复杂，还具有以下三个特征。

a.多目标的优化智能建筑不是机械的技术与设备集合，而是一个大系统，需要多视角地考虑技术、管理、经济、人文、环境等因素的大系统运行目标，并且调动各种手段使系统达到最优的综合目标。即系统的优化目标函数为:s=f<技术、效率、价格、智能建筑理论与工程实践—程大章发展、环境、人气等)。

b.多学科的综合这一点是显然的，智能建筑的规划、设计、运行和管理，所涉及的技术，经济、管理以及法律问题，都必须有效地应用各学科的知识成果来解决。

c.多因素的相关性智能建筑与社会信息化、社会经济发展、管理模式、装备技术发展、政府导向等具有十分密切的关系，尽管就表面来看智能建筑仅是一种建设行为与经营管理方法。但是从建筑物的生命周期成本(lcc life cycle cost)(见图2)来看，当某种设备与技术采用后，可改变其生命周期中许多相关的分项状态。

    比如采用完善的ba(建筑设备自动化)系统进行照明系统的节能控制(按照度、时间、夜间最低照度、分区等)，可以有效降低电耗与照明设备的运行时间，而照明设备因此而延长寿命减少了照明设备的维护更新费用。这可使建筑物生命周期成本中的能耗费与设备更新费用减少。但是要实现这一目标需要设置完善的ba系统，要增加建设的一次投资.同时，降低能耗的效益并不仅仅体现在lcc的图中，它对于广义的环境保护价值更是巨大的。

3智能建筑工程实践的分析

    近年来，随着中国综合国力的增强，全国各地的智能建筑热潮有涨无退。由于我们已经历了较长期的探索，在工程建筑中有许多成功的经验，也有不少失败的教训，无论是建设方/业主，工程技术人员，还是物业管理人员，都逐步趋于成熟。因而最近起步建设智能建筑的地区(暂称为后行地区)，往往可以比北京、上海、广州等先行开发建设的大城市(暂称为先行地区)有更好的建设效果。我们将之称为后发优势，见图3

   智能化系统工程先行地区由于一开始处于探索前进的过程，不可避免地在早期建设中存在着各种过份的行为(控制论中称之为超调)，随后又出现因失误而放弃的行为(称之为振荡过程)，最后趋向于合理的装备与功能水平。而后行地区由于可以借鉴先行地区的经验与教训，可以比较合理稳妥地确定自己的智能化系统工程建设目标与行为，虽然起步稍迟，但最终可以与先行地区趋向于同样的建设效果，而他所化的代价则比先行地区要小得多(如早期智能住宅小区建设成本高达230元/mz，而近年来则在60元/mz左右，而且装备的性能与质量更好)。

4智能建筑已经形成产业链

    建筑业是中国经济发展的重要抓手。中国经济发展的历史与现实清楚地告诉我们，国民经济状态上升建筑业必然兴旺，建筑业发达了，国民经济必然形势大好。中国近年来持续的经济增长其中就有1---2个百分点来自建筑业贡献。

随着中国城市化进程的加快，全国的基本建设规模不断增大，北京市2008年的奥运会与上海市2010年的世博会，大大刺激了建筑业发展，智能建筑与智能住宅小区则成为建筑业的精品。在工业建筑物、民用建筑物、军事建筑物与市政建筑物中的电气设备投资已从上世纪80年代总投资的6%一7%，增长到总投资的10%----18%，并且还在不断上升。与此同时，市场中的各类智能建筑电气设备不仅引进了大量国外先进技术与产品，也推出了一定数量具有自主知识产权的产品。据不完全统计，与智能建筑电气设备相关的国内企业约有6---8千家，智能建筑电气设备的民族企业在稳定成长。目前智能建筑行业，已基本形成了一条稳定的产业链，产业链的各方关系可以用图4来描述。

    图中箭头表示各方的相互关系:①提供建筑化系统设备工程与技术服务;②提供智能化系统设备功能信息、设备使用改进意见;③提供产品与设备技术信息;④提供系统设备需求信息与系统设备功能信息;⑤人才与技术的需求与供应。

图4智能建筑的产业链示意图

图4所示的关系中，工作的基础是国际标准、国家标准与行业标准(注:gb/t50314为《智能建筑设计标准》，gb50339为《智能建筑施工及验收规范》)。

5智能建筑应用的发展趋势

    随着文明的进步，人们对工作与生活的环境要求不断地提高，建筑物的功能与相应的标准也逐步提升.智能建筑作为现代建设技术的核心，面临着新的挑战。

工业智能论文篇（9）

一、引言

多元智能理论创建于20世纪80年代,是美国哈佛大学霍华德·加德纳在前人的基础上创立的一种新的智能理论。该理论认为教育中需要利用有效的方法和策略来开发、培养学生的多元智能,而实践是培养学生解决实际问题能力和创新能力的有力方式,是培养学生多元智能的有效途径。在单位用人策略越来越趋向实际的情况中,学生如何在了解一个完整的职业生涯发展道路的基础上,完善和积累“职业能力”,把自己的能力和企业需要联系起来,合理地利用“职业能力”,将最终成为学生能否被企业接纳的重要因素。

广西工学院(以下简称“我校”)长期以来积极探索办学体制改革。1994年,在柳州市委和柳州市政府的倡导下,由广西工学院、广西柳州钢铁(集团)公司等13家单位共同发起成立广西工学院董事会。目前,董事单位已发展到44家。多年来,我校与企事业董事单位有着密切的产、学、研合作关系,以董事会的运作为载体,努力创新办学体制,走出了一条学校与社会企业之间“优势互补、互惠互利、共同发展”的特色办学新路,逐步形成了“校市相融,校企合作”的鲜明办学特色。

计算机软件工程专业人才的培养继承和发展了我校这一办学特色传统,高度重视学生动手实践能力的培养,建立“课堂实训、项目实训、企业实训”三个层次递进的实践教学体系,加强与企业和社会的联系,引入社会资源参与办学。我校软件工程专业与区内知名it企业广西德意数码、南宁平方软件、柳州蓝海科技、广西软件评测中心、南宁时空网以及区外中软国际、四川华迪、深圳达内、深圳计算机协会、上海杰普、珠海永亚等单位签订了校外实习实训合作协议,安排学生赴公司实习实训,并取得了很好的效果。

二、多元智能理论的特征

在加德纳的多元智能框架中,人的智能至少包括下列八个方面:言语—语言智能、数理—逻辑智能、视觉—空间智能、音乐—节奏智能、身体—动觉智能、交流—交际智能、自知—自省智能、自然观察智能。

多元智能具有以下特征:第一,关注文化性。智能是在一定文化背景中学习机会和生理特征相互作用的产物。第二,突出多元性。智能是以多元化形式存在的,多种智能因素同等重要,需要给予同等的关注。第三,强调差异性。多元智能理论认为每个人都同时拥有相对独立的多种智能,在不同环境和教育条件下,个体的智能发展方向和程度有着明显的差异性。第四,重视实践性。把智能作为解决实践问题中的能力,是智能理论发展的一个突破性进展。评价一个人的智能水平,要看这个人解决实际问题的能力,以及在自然合理的环境下的创造力。第五,注重开发性。人的多元智能的发展水平的高低关键在于开发。

三、软件工程专业“职业能力”培养方案

软件工程专业“职业能力”的培养必须坚持做中学的原则,让学生在“做事”的过程中学习怎么“做人”,课程的设置要面向市场,以“厚基础、精方向、重实践、突特色、强外语”为原则指导课程设置,强调按照现代工程和软件开发、设计、分析和管理等技术来设置课程组,以实际应用为需求,依据学生特点,建立个性化培养方案,其别强调实践教学,构建“课程实训项目实训企业实习”的实践教学体系。

1.关注文化性,实现校企合作办学。多元智能理论尊重个体的文化背景和社会环境,加德纳的智能定义强调了智能的社会文化性。随着我国经济的高速发展,寻求经济发展模式的转型,着力发展少能耗、低污染和高附加值的高新技术产业是我们面临的主要任务。全球经济一体化已成为当今世界经济发展和竞争的一个主要特征。这些都需要大量适应经济形势的高级工程型人才,除要求他们掌握日益增加的专业知识和技能外,还要更懂得人文知识,了解全球问题,具备文化多样性和高效的交流能力。这对智能的培养,“职业能力”的培养提出了更高的要求。

我校软件工程专业在课程实习、暑假实习和毕业设计等环节进行改革,探索高效的工程训练内容设计、过程管理新机制。坚持走“走出去”(送学生到企业实习)和“请进来”(将企业好的做法和项目引进到校内)相结合的新路子,充分调动企业积极性,发挥企业优势,使其参与到教学活动中来。办好“校内”“校外”两个实训基地建设,在校内继续凝练、深化“校内实习工厂”的建设思路,在校外与深圳、上海、南宁等软件公司建设好实训基地。将传统授课模式改写成在实践过程中去施教的过程,在“做中学”,以项目和案例为学习过程的载体,以不断涌现出来的问题为学习知识的驱动力,在学习的过程中,让学生不断接受企业的文化,体验团队协作的精神,提高“职业能力”。

2.突出多元,强调差异,改革授课内容和授课模式。多元智能理论认为,智能是以多元化形式存在的,每个人都同时拥有相对独立的多种智能,在不同环境和教育条件下个体的智能发展方向和程度有着明显的差异性。

我校软件工程专业强调面向市场,面向企业,保障学生实验和设计的题目全部来源于工程实践项目,正视学生的智能多元性和差异性。学生可以根据自己的爱好和专业知识选择校内企业联合实验室项目、指导教师项目、实习企业项目,完成自己的各项课程设计和毕业设计。这有利于激发学生的学习兴趣,规划今后的专业发展方向。此外,我们鼓励学生以团队的形式在完成课程学习的同时完成规定的大作业,使学生在软件系统开发(分析、设计、实现和测试)、团队实践和过程控制、管理能力等方面得到系统的训练和提高。

3.重视实践性、开发性,完善教学体系。实践性、开发性正是多元智能理论的核心特征。我校软件工程专业培养模式重视实践,强调必须在实践过程中去施教的过程,在“做中学、学中做”。重视培养学生的综合能力,围绕培养具有综合竞争能力的软件工程师这一核心,对教学内容、课程体系、实践环节、教学方法和组织方式和教学过程管理等进行改革,探索适合软件人才培养的新型教育模式和新机制。具体方案设计如下:

基础知识教育。围绕基础知识和专业基础知识教育,围绕数学基础、程序设计主线展开教学,使学生能够具有扎实的基本功,为高层次人才和创新能力的培养打下坚实的基础。在暑期前后进行近一个月的编程强化训练,由企业教师和校内教师主讲,强化训练结束后进行编程能力的考核。

专业知识教育。围绕专业基础、软件工程基础、计算机硬件基础等展开教学。在此阶段,学生参加为期三个月的模拟项目实训,聘请企业教师主讲,校内教师做教辅,实训结束后进行第二级项目能力的考核。这是二年级到三年级的过渡阶段,也是软件工程专业学生在校项目实际锻炼的重要阶段。

软件工程教育围绕着软件开发、专业方向课程展开教学。对相关的课程进行整合,形成课程群,突破学期、授课教师、课程各自独立的局限,实现总体设计、综合布局、交叉穿插、协同配合的新模式。设计一个综合项目,贯穿于几门课程之中。学生以团队的形式在规定的时间内完成学习课程,提高软件系统开发、团队实践和过程控制、管理等能力。

工业智能论文篇（10）

这一轮AI热是否存在泡沫？是否会昙花一现？AI之冬是否会再次出现？多位学者和创业者一致认为：此轮人工智能的热潮由深度学习、云计算、大数据等技术进步驱动，人工智能的冬天已经渐行渐远。

缘何火爆

“20多年前我读书时，人们特别看不上人工智能，但现在确实非常火。”驭势科技联合创始人兼CEO吴甘沙说，“目前无论硬件还是数都产生了实在的应用价值，我同意人工智能不再有冬天，更恰当的比喻是人工智能正在从北极往赤道走。”

历史上，人工智能的发展曾出现两次高速进步的热潮，又两次 “入冬”，维基百科甚至有一条专有名词“AI之冬”。

对于20世纪70年代和80年代出现的两次“寒冬”，中科院计算所研究员山世光分析指出，主要是因为人工智能专家们的乐观预测带动了行业热潮，但最后却未能取得预期的商业效果。而本轮人工智能热潮却正好相反，是工业界看到了人工智能的效果之后主动投入。

近几年，得益于深度学习的发展，人工智能取得了前所未有的进展。现如今，人们早上被闹铃唤醒、开手机、上网购物、在线回复帖子、得到天气报告、使用交通导航，无一不使用到人工智能。

据山世光介绍，随着多层神经网络技术的突破，计算机视觉智能快速发展，人脸识别过去3年的错误率从5%下降到0.4%。

“这些进步得益于深度学习和大数据技术的进步和‘联姻’。”山世光说。

陈小平也指出，人工智能研究60多年，正在从两个方面接近技术突破。一是研究本身是从实际困难出发得到新的理论和方法，使得人工智能基础理论更“接地气”；二是产业发展脱离过去粗放式发展模式，主动往人工智能的方向推进。

“现在未必需要人工智能理论的根本性突破，仅局部突破就可以产生非常好的应用效果。泡沫是好事，因为我们有干货，而且离产生规模效益不远。”陈小平说。

没有泡沫

在去年的资本寒冬中，一些AI创业公司逆势融资。第四范式就是其中之一，2016年5月获创新工场数百万美元的 A 轮融资。

这同一两年前创业之初的处境完全不同。“当时我们甚至不敢说是做人工智能的，因为投资人没有这方面的预算，只能叫大数据价值发现公司。”第四范式创始人兼CEO戴文渊透露。

对于资本市场的巨大变化，戴文渊认为，过去十几年里，互联网、移动互联网、O2O吸引了过多关注，已无继续投资的空间，这使得市面上少数有投资价值的人工智能公司吸引到大量投资，估值较高。

“但我觉得没有泡沫，因为这些公司创造的社会价值更高。从价值角度来说，AI公司估值远远低于他们为社会贡献的价值。”

一个著名的例子是脸书。脸书2012年刚上市时，股价一路下跌。转折点发生在谷歌广告团队的到来，使其市值激增到2000亿美元，之后不仅股价继续攀升，还抢了谷歌原先的客户。

戴文渊指出，当时只有谷歌、脸书、亚马逊和中国的BAT这样的企业才会利用人工智能的方法提升企业效率。但如今，大量公司有了这样的能力和条件。“客户根本服务不过来，公司的主要问题是提升服务产能。”戴文渊说。

吴甘沙则指出，互联网红利惠及长尾人群，但社会整体效益未必最大化，“互联网挖的坑要靠人工智能来填”。他认为，AI的特性使其适用于如智能客服、智能医疗、24小时视频监控等领域，中低端白领很容易被AI取代。

理性进步

虽然前景可期，但创业仍需谨慎。

山世光所在的实验室是国内最早开始研究人脸识别的实验室，2016年他本人投身于AI创业大潮。经过几个月的创业，山世光体会到其中的不易：AI像建筑的钢筋，但最终客户只能看见富丽堂皇的房子。“AI创新距离钱包太远，创业周期很长，需要六到八年甚至十年的耐心，对大部分投资人来说是不可接受的。”

山世光提醒道：“AI前两次热潮都是因为不能兑现承诺而进入寒冬，此次切勿过度承诺，数据红利何时消失值得讨论，通用AI尚未出现，且大多数AI不能自我成长，总体还需理性进步。”