智能制造研究分析篇（1）

1 前言

智能制造是最新的制造模式之一，具有广阔的发展前景，智能制造从本质上说是一个智能化的信息处理系统，对外操控机器人的动作，完成产品的制造和加工。该系统属于一种开放性的体系，原料、信息和能量都是开放的。智能制造是新世纪制造业振兴的发展方向，是我国实现制造业跨越的必经之路。

2 智能制造系统研究现状

2.1 智能制造系统内涵分析

智能制造体系是上世纪八十年代有先进的工业化国家率先提出的，主要包含只能制造技术和智能制造系统两部分。总体来看，智能制造体系指的是应用集成工程的思想，通过制造软件专家系统、机器人视觉和控制等先进技术，最终达到智能装配生产线上的机器人能够在人工不进行干预的情况下完场生产任务。智能制造的目的是人的脑力活动转化为制造机器人的智能化思维。智能化制造体系的物理基础是智能化机器人，所必需的设备包括智能加工机床、工具和设备的智能化输送平台以及装配设备等。

2.2 智能制造体系国内外研究现状

智能制造在上世纪八十年代提出之后，在国际范围内形成了三个主要的研究中心，分别是美国、欧洲和日本。最初的内涵指的是智能机床，智能机床能够完场熟练机械师操作普通机床完成的所有功能，具有一定的智能性。后来的智能制造概念得到发展和延伸，进而形成了一种开放性的操作系统，日本于1990年完成了世界范围内第一个智能制造工厂，融合了人工智能技术的机器人同时具备视觉的触觉功能。相对而言，我国在该领域的研究起步较晚，九十年代后才申请成立了第一个智能制造部级项目。在理论研究领域主要集中于智能制造基础理论分析、智能化单元制造与控制、智能机器人的研发等。

智能制造的应用正在世界范围内兴起，它是制造技术发展，特别是制造信息技术发展的必然，是自动化和集成技术向纵深发展的结果。然而，虽然智能制造得到了学术界的广泛重视和深入研究，然而却难以得到工业界的广泛应用和推广，同时近几年关于智能制造系统新理论方面的研究遇到了瓶颈，其问题在于智能制造系统的体系架构尚未研究透彻，同时对于智能制造系统的发展趋势没有比较好的掌控。

3 智能制造体系架构研究

3.1 智能制造体系整体架构分析

智能制造的总体架构自下而上包括业务层、运作层、功能系统、功能单元、支撑技术五个层次。智能生产线各个层次间相辅相成，联系密切，其中系统以需求订单为输入，以信息系统为核心，集成自动化上下料等多个子功能系统，以基本功能单元及支撑技术为依托，推动智能制造生产线的正常运作，实现大批量产品定制及个性化客户服务的目标，从而最大化地满足客户和市场需求。其中各个层次的内容及构成如下：（1）系统业务层：即系统目标，是为客户提供大批量定制产品及个性化的客户服务。（2）系统运作层：主要包含精益化、数字化和敏捷化等最新技术。（3）功能系统层：设备预警，优化加工参数，监控生产的全过程，精度检测的在线实现，最终通过信息技术系统进行集成。（4）功能单元层：此部分承担设备和加工装备的信息传输，使用传感网络和通信网络技术。（5）支撑技术层：系统设计技术主要有传感技术和模块化技术，设备故障诊断和维修系统，安全维护和设备及信号的有效识别。

3.2 智能制造体系亟待解决的问题

智能制造想要完全提出人工干预，实现完全意义上的机器自主控制与分析，就需要建立一个智能化、数字化、信息化程度较高的企业管理网络，通过该网络完成产品的设计、装配制造直至仓储物流的全过程控制，其中还包括问题产品和故障设备的自动处理和维修。但是现阶段我国制造装配企业在各个制造要素的互联互通方面存在不小问题，主要体现在智能制造体系各功能单元之间横向、纵向集成通讯、端口到端口的信号传输。数据格式、通讯协议和语言识别等基础性的内容还没有完全解决。随着物联网、大数据和云计算等最新技术的融合，各功能单元之间的通讯是必须要解决的问题。人机交互、设备与设备之间、生产制造和仓储物流之间的信息交互都是困扰智能制造体系构建和发展的一大难题。

4 智能制造体系发展趋势分析

4.1 智能制造体系柔性化发展方向分析

智能制造体系的柔性化方向石油柔性智能装配引发的，基本的基本思路为：柔性装配的研究层次从上到下分为柔性工装、柔性工艺规划和柔性车间调度。主要涉及的研究思路包含结构优化设计、工装驱动数据自动生成、装配顺序规划和分配方法研究以及智能调度技术。柔性化发展是基于只能装配生产线上可能出现的各种问题及产品，所提出的新型发展方向。这其中可变参数和柔性调度是最重要的研究领域。

4.2 智能制造体系精益化发展方向分析

精益化的研究发祥包括四个方面的内容：（1智能制造环境下的自适应快速换模技术；（2）设备自诊断、自适应和自修复技术所组成的全员设备维护技术；（3）生产流程自动化的3P技术，该技术能够将生产过程中的资源浪费在设计和工艺研究等源头环节中进行降低；（4）均衡混流生产技术，该技术是基于对生产计划的合理规划以及现场动态调整和调配等智能制造手段进行的。

4.3 智能制造体系敏捷化的发展方向

敏捷化主要有以下连两个研究方向：首先，对于客户订单变化的快速响应是只能制造的一大特点，通过前期客户需求的调查，在大数据分析的基础上，使用神经网络等算法对客户的订单可能发生的情况进行预测，并拟合相应的相应曲线，得到响应基本函数，然后优化设计生产关键因素，最终大幅度减少客户需求响应的时间。其次是对于功能单元的设计和配制。在使用智能制造生a线的时候，需要对参与生产的各要素（包括软件设计、硬件要求和工艺流程设计等）归类的功能模块划分。在功能划分之后组建各自成体系的模块单元，并配置相应的算法，以达到提升智能制造体系柔性化和可重构性的目的。

5 结语

工业时代经历了三次大的变革，现在的工业4.0时代最主要的特征是智能化和远程控制，重点在于利用互联网技术、物联网技术、信息处理技术和智能机器人技术，最终实现产品加工的更高层次的自动化。本文通过对智能制造体系的深入分析，认为我国虽在在该领域取得了举世瞩目的成就，但是在智能化的本质和原理方面的研究仍然不足，未来建议在智能制造柔性化、精益化和敏捷化方面开展研究。

参考文献

[1] 张明建. 基于CPS的智能制造系统功能架构研究[J]. 宁德师范学院学报（自然科学版）， 2016， 28（2）：138-142.

[2] 郑茂宽， 明新国， 李淼，等. 智能制造系统总体架构及发展趋势探讨[C]// 2013先进智能制造技术发展研讨会. 2013.

[3] 韦莎. 智能制造系统架构研究[J]. 信息技术与标准化， 2016（4）.

智能制造研究分析篇（2）

【关键词】能变电站 关键技术 建设规划

智能电网中的智能变电站是由先进、可靠、节能、环保、集成的设备组合而成，以高速网络通信平台为信息传输基础，自动完成信息采集、测量、控制、保护、计量和监测等基本功能，并可根据需要支持电网实时自动控制、智能调节、在线分析决策、协同互动等高级应用功能。随着2009年9月《智能变电站技术导则》通过评审，变电站智能化将成为变电站建设的必然趋势。

1 变电站发展情况分析

1.1 传统变电站

1980年之前，集成电路与晶体管成为变电站的主要保护设备，同时，二次设备各部分独立运行且均以传统方式布置。通信技术和微处理器的发展，显著提高了远动装置（RTU）的性能，传统变电站也因此逐渐增加了“遥信”、“遥测”、“遥调”、“遥控”功能。

1.2 变电站综合自动化

1990年后，微机保护技术被广泛应用，同时，借助于网络、计算机、通信等技术的发展，使得变电站综合自动化得到长足进展。研究人员运用现代电子技术、计算机技术、信息处理技术和通信技术，重新组合并优化设计了变电站的二次设备功能，在此基础上建成了变电站综合自动化系统。

1.3 数字化变电站

近年来，IEC61850标准的推广应用和不断进步的数字化技术，使得基于IEC 61850的数字化变电站在国内出现。此类变电站不仅具有网络化的通信平台和全站信息数字化，同时也具备信息共享标准化、高级应用互动化重要特征。

1.4 智能变电站

智能电网中的智能变电站是由先进、可靠、节能、环保、集成的设备组合而成，它的信息传输基础是高速网络通信平台，可以自动完成测量、信息采集、保护、控制、监测、计量等基本功能，同时也具备智能调节、支持电网实时自动控制、协同互动、在线分析决策等高级应用功能。智能变电站由系统层、设备层组成。变电站的站控层由系统层承担，用于实现设备状态可视化、信息共享、分析决策、智能告警等高级智能应用。设备层主要由智能组件、智能设备和高压设备构成，实现IEC 61850中所提及的变电站控制、测量、检测、保护、计量等间隔层和过程层的功能。

2 变电站智能化发展方向研究分析

目前，变电站一次设备的智能化程度和自动化技术水平尚未达到智能电网的发展要求。未来变电站智能化以关键技术为基础展开其发展目标及发展思路，本文从以下几方面开展关键技术攻关工作。

2.1 断路器设备数字化测控技术

以数字化变电站为平台，研究断路器设备数字化测控技术。基于自检测功能，并要求断路器满足操动机构时间特性来研究与断路器相关的智能化功能。

2.2 智能变电站设备及其系统的自动重构技术

建立智能装置模型的自描述规范，应用智能装置模型描述、分类以及即插即用的关键技术，重构智能变电站中设备、系统的模型，在系统升级、改造和扩建时，实现变电站快速化、智能化的系统测试、部署、纠错和校验。

2.3 基于自诊断功能的风险评估与数值预报技术

以自诊断功能及相关知识积累为基础，完成设备可靠性评估、健康状态评估和安全性评价，同时建立变电站相关设备的智能评估体系，完成变电站设备的安全评估系统研发。

2.4 智能电网故障柔性定位技术

分析研究大批量数据猝发远程传输和广域同步故障数据提取技术，建立能够融合多种故障测距方法的综合性测距算法模型，建立分层分布式柔性的广域故障定位网络。

2.5 基于智能电网框架的保护与广域测量技术

以智能电网广域测量与保护技术的研究为基础，研制适合智能电网保护与广域测量的设备和系统，并投入试运行。

2.6自诊断设备信息数据交互规约技术

以智能设备共享规约和信息管理研究为基础，实现变电站设备自诊断状态信息共享功能，提出符合智能设备要求的主设备接口技术规范与自诊断设备传感器以及自诊断设备信息交互技术规范。

3 智能变电站建设的重点措施

智能电网的基础环节为智能变电站，本文从变电站技术发展现状出发，遵循智能电网阶段性建设需求和统一的总体目标，同时紧密遵循智能变电站技术路线和建设的实施原则，主要在以下几方面重点进行研究工作：

（1）对变电运行管理模式进行全新探索。加快建设智能变电站，初步实现变电站设备信息诊断、状态的监控与电网运行管理的双向互动。调整运行、调度人员的工作模式，以实现设备的全生命周期管理和完全状态检修。

（2）对智能装备进行研发并对装备智能化进行改造。通过对电网智能设备的技术水平进行提升，来实现电网灵活优化控制以达到电网功能自动化。

（3）制定智能变电站相关规范标准。制定智能变电站技术体系的架构，制定相应的规范和标准，按照规范、标准对旧变电站的改造和智能变电站建设进行指导，规范智能变电站的设计、建设、验收、试验和运行维护。

（4）对智能变电站综合信息开展研究分析。对变电站各种信息量进行实时采集、分析及传输，为系统稳定运行、预防矫正和调度决策提供重要数据参考及依据，最终实现电网的信息化。

4结语

以实现变电站智能化为目标，紧紧围绕智能变电站建设的技术路线和实施原则，开展装备智能化改造及智能装备研发，对智能变电站综合信息进行分析，寻求全新的变电站运行管理模式，推动国家智能化变电站的技术革新从而推动我国电力事业的发展。采取改造和新建并行发展的方式，对部分枢纽变电站进行改造和建设，推进变电站智能化进程。同时在智能变电站改造过程中，宜首要考虑将数字化变电站升级改造为智能变电站。

参考文献：

[1]Q/GDW 393-2009，110（66）kV～220kV 智能变电站设计规范.国家电网公司，2010.

[2]田成凤智能变电站相关技术研究及应用[D].天津大学，2010年.第20-40页.

[3]徐军岳.数字化变电站应用研究[D].浙江大学，2010年.第2-100页.

智能制造研究分析篇（3）

一、文献综述

许多研究者认为智力资本有利于企业获得竞争优势和价值，是企业最有价值的资源和最有利的竞争武器。其中最具有代表性的，将智力资本和企业价值创造联系的最为紧密地是著名学者和智力资本实践的倡导者Patrick H. Sullivan。Sullivan认为智力资本作为公司现金流的最根本的驱动因素，是公司利润和价值的主要制造者。

国外学者从不同的角度对智力资本与企业价值之间的关系进行了相应的实证研究。Luiz Antonio Joia(2000)以传统镁行业作为研究对象，验证了企业智力资本的排序和企业市场价值正相关。Robin Berglun等(2002)运用回归分析，以瑞典40家上市公司为样本，得出了智力资本和企业价值之间有显著的线性相关关系，并提出了加强公司结构资本建设，提高企业价值的建议。Chun-Yao Tseng 等（2005）以台湾制造业为样本，运用结构方程模型分析了智力资本和公司价值之间的关系。研究显示智力资本和公司价值之间存在正相关关系，作者总结出智力资本创造公司价值的途径。

陈劲（2004）等人利用多元回归和路经分析技术，验证了智力资本和企业业绩正相关；万希（2006）采用多元回归分析法对我国2003年运营最佳公司进行实证分析，发现物质资本和企业绩效又十分显著的相关关系，结构资本和人力资本对企业绩效有正向的贡献，但是结构资本在统计上不十分显著；傅传锐（2007）运用分量回归方法研究智力资本与公司绩效的相关性，研究显示物质资本和人力资本与企业的盈利能力之间存在显著的正相关关系。

二、研究假设和研究方法

1 .研究假设

从智力资本的定义可知，智力资本是实现企业市场价值与现有资产增值的知识资源的总和，通过创造和运用知识提升企业的价值，因此智力资本的本质是企业知识资源价值创造的能力。智力资本发挥价值创造的形式有两种，直接创造价值和间接获取价值活动。无论是直接影响企业现金流，还是影响企业未来的获利能力，智力资本都会对企业价值产生深远的影响。

在智力资本的构成要素中，人力资本(HC)是价值创造的核心，结构资本通过和人力资本的相互作用，通过人力资本创造价值（Bontis, 2003）。但公司的人力资本是公司不能拥有的资本，人力资本程度高意味着公司的风险大，因为员工有随时离开公司的风险，这将会给企业价值产生巨大影响。结构资本(SC)是在组织成员回家后仍然留在组织中的智力资本，是企业能够拥有和能够控制的智力资本（Wendi Bukwitz ,Ruth Williams;2004）。因此增强人力资本发挥价值创造杠杆作用的途径之一就是将人力资本转化为结构资本，这种转化起到了乘数的作用，称为智力资本乘数。

根据上述的分析，得出本文的假设：

假设1：智力资本与企业价值存在正相关关系

假设2：公司的智力资本乘数和智力资本存在相关关系

2.变量的选取和相关定义

（1）智力资本。根据研究目的，本文选取选用VA/E（VA/员工人数，即每一个员工对价值创造的贡献）来近似表示智力资本的价值。选取VA/E的原因如下：首先，A/E主要考虑的是智力资本的回报，是一个衡量智力资本效率的基本指标；第二， VA/E易于从企业对外公布的数据中获得，又不像利润那样容易被管理当局操纵，且可以在一段期间内对公司进行比较。

（2）智力资本乘数。本文借鉴了Ante Pulic (2004)提出的计算智力资本增值系数的方法的思想。企业的智力资本由人力资本和结构资本组成，因此SC = VA HC，本文的IC乘数= （VA HC） / HC，其中HC是公司员工的总工资和薪酬的总和。

（3）企业市场价值。本文的上市公司的市场价值直接来源于CCER数据库中的上市公司的总市场价值（MV）的计算结果。同时为了使不同规模的公司具有可比性且和智力资本的变量的计算口径保持一致，本文选取MV/E（即每一个员工对企业价值的贡献）作为企业价值的变量。结合前人的研究成果，本文还考虑了企业规模、行业类型以及企业成立时间对企业价值的影响。

3.样本的选择

首先，我们选取在上海和深圳证券交易所交易的A股上市公司作为研究对象。按照CSRC行业分类标准，基于前任的研究成果，我们选择制造业(C)、房地产业(J)、信息技术业(G)、社会服务业(K)。其次，我们剔除了ST和PT的所有的上市公司以及有关变量数据缺失的观察点，对剩下的所选行业所有公司按产出（按公司的近四年主营业务收入的平均数）进行排名，选取了每个行业的前十大公司。第三，根据上述选取样本的原则，选取样本公司2003---2006年四年的相关数据。公司的成立时间是指这些公司首次注册成立为公司的具体时间至2006年底的时间间隔。

综上所述，根据研究的需要，我们选取了制造业、房地产业、信息技术业、社会服务业四个行业的按照收入的平均水平排列的前十位公司，共40个样本2003---2006年的相关数据。数据取自CCER数据库和巨潮咨询网站，有些数据经手工整理摘录。使用SPSS.11对样本数据进行统计分析。

4.研究结果

（1）描述性统计。表1列举了变量的最小值和最大值、均值和标准差。从表中可知，因为本文选择的是各行业按收入平均数最大的前十家公司，因此智力资本的均值和企业价值的均值较高，智力资本的均值为527,058，而企业价值的均值则达到了6,678,310元，是智力资本的12倍；智力资本乘数的均值为2.9978。而企业的智力资本和企业的智力资本乘数均有负值出现，说明有些企业的智力资本投入大于产出。

（2）相关性分析。由相关分析的结果表2可以看出，智力资本与企业价值存在显著正相关（p

** 表示双尾检验显著水平为0.01，* 表示双尾检验显著水平为0.05。

表2的结果支持了本文的第一个假设和第二个假设。

三、相关结论及启示

实证结果发现，在中国新兴的资本市场中，中国上市公司的智力资本与公司的市场价值有显著的正相关关系。这种强的相关关系说明在知识经济时代，中国上市公司的市场价值，在一定程度上可以说和企业的智力资本有关。但是从表4的调整后的决定系数R2的值较低，说明模型拟合得不够理想，这说明我国新兴的资本市场对智力资本虽然有一定的认可，但是认可程度不高，智力资本没有充分发挥价值创造的作用。主要原因是因为目前物质资本在企业价值创造中仍然起主要作用，市场对企业价值的判断在很大程度上仍取决于企业的有形的财务业绩。第二个假设在本研究中也得到了相应的验证。即智力资本乘数与智力资本之间有显著的正相关关系，这说明用智力资本乘数作为衡量企业价值增值的指标有一定的意义。

作者单位：中铁二局第五工程有限公司

参考文献：

智能制造研究分析篇（4）

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.

智能制造研究分析篇（5）

DOIDOI：10.11907/rjdk.161991

中图分类号：G434

文献标识码：A文章编号：1672-7800（2016）012-0180-02

0 引言

大学教育不仅仅是向学生传授学科专业知识，还要教授学生终生受益的技能，充分挖掘学生各项潜能。研究生教育是高等教育的重要组成部分，更加注重创新能力培养。强化研究生培养过程管理是有效提高其培养质量的重要手段。在研究生培养过程中，课程教学环节尤为关键，直接关系学生综合能力培养[1]。

智能计算已成为人工智能领域的研究热点，其理论与方法已成功应用于科学与工程领域以及诸多战略性新兴产业[2-3]。近年来，越来越多的高校开设《智能计算》课程。本文以研究生《智能计算》课程为例，结合教学实践，从教学模式、教学内容、教学方法、教材建设和教学效果等方面探讨教学改革，重点分析教学过程中科研素养培养的方法，将知识传授、能力和素质培养融为一体，强调创新意识和科研素养的培养。

1 合理设置课程定位，制定课程教学模式

与本科教学不同，研究生教学更注重培养学生研究、分析和解决问题的能力。研究生分为学术型和专业型两大类（简称为学术硕士和专业硕士），不同类型的研究生分开授课。笔者所在学校面向学术硕士开设的该课程除了介绍智能计算基础知识外，还注重培养学生的科研能力；而面向专业硕士开设的该课程则强调在工程领域中的应用与实践，采用“授课―项目实践―研讨（项目开发交流+学术交流）”的方式。其中，“授课”即按照教学大纲要求讲授课程基础理论知识；“项目实践”是培养学生动手解决实际问题能力的重要环节，着重培养学生的研究能力和创新意识。需紧密结合学科前沿和教学内容，设计出解决实际问题的项目，学生在完成项目的过程中体验创新，项目完成情况作为学生成绩评定的主要依据；“研讨”即教师组织学生进行课堂讨论，专业硕士重点交流项目实施的方法和心得，学术硕士重点交流学术前沿。通过多个学期的教学实践，该教学模式教学效果良好，普遍受到师生好评。

2 注重科研素养培养，构建多元教学方法

经过多年的建设和发展，笔者所在学校《智能计算》课程积累了丰厚的学科基础和教学经验。为适应智能制造2025、互联网+、智慧城市等新形势的发展及要求，立足于科研能力和科研素养培养，课程组构建了多元化教学模式。

（1）通过探究性学习突出学生主体地位，培养学生科研能力。将研究生创新能力和科研能力培养贯穿于授课教学环节始终。通过课堂问题研讨拓展知识领域，为学生提供前沿领域技术动态方面的学习内容，提高学生探索新领域、新知识的能力。改革传统的教师、学生、教材三者间的关系，强调以学生为主体，采用项目驱动式、问题讨论式、案例分析式教学，提高学生的科研能力。

（2）延伸性平台拓展课堂范围，培养学生科研素养。通过畅通师生交流渠道、优质教学资源共享和实践反馈拓展课堂广度和深度。教学资源平台包括：①智能计算领域国际杂志和协会资源，如Spring出版的《Swarm Intelligence 》、IEEE 出版的《IEEE Transactions on Evolutionary Computation》及《IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics》等国际学术刊物；②组织学生参加先进制造业、工业自动化、互联网+、智能计算等领域国际会议；③优质教学资源平台共享，学生紧密结合自身科研兴趣，积极探索前沿领域。通过课堂延伸，逐步提高学生科研素养，学生发表高水平论文的数量逐年增加。

（3）通过高水平学科竞赛营造创新氛围，提升学生创新创业素质。鼓励学生积极参加高水平学科竞赛，努力培养研究生团队协作能力、创新思维和实践能力，充分营造良好的创新氛围和创业环境；邀请知名专家作专题讲座，开拓学生视野，掌握前沿科技，提升科研素养。

3 改革教学内容与方法，培养学生科研兴趣

智能计算是一门交叉学科，课程主要系统讲授智能计算有关理论、技术及其应用，全面介绍智能计算前沿技术与最新进展。要求学生系统掌握智能计算的基本内容与方法，了解智能计算主要应用领域。主要内容包括：进化算法、蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法、文化基因算法、量子优化算法、多目标优化问题及应用。

（1）进化算法。以教材为主，重点讲解进化计算的基本原理、生物基础、算法框架、基本要素、深度学习的本质优点及其适用领域；从个体编码、群体初始化、个体评价、操作算子和参数选择等方面详细阐述在求解实际问题时需要解决的关键技术[4]。同时，借鉴最新研究成果，向学生介绍先进算法。

（2）群体智能算法。介绍群体智能算法的生物基础、数学模型和学习机理；重点介绍蚁群算法、粒子群算法的基本原理、基本要素和实际应用领域。了解国内外最新研究进展，掌握智能计算领域的最新理论和应用成果。

（3）多目标优化问题及应用。介绍群体智能算法在多目标优化问题中的应用，重点介绍互联网+相关领域中的多目标优化问题，探讨多目标优化问题求解发展趋势。

智能计算是一门理论和实践紧密结合的交叉学科，随着工业自动化、智能制造和互联网+的快速发展，该学科发展日新月异。在教学过程中，不仅要注重知识传授，更要培养学生的创新能力和科研素质，紧跟科技发展的步伐。在教学方法上，可采用项目驱动教学方式，研究先进算法在实际项目中的应用，使学生深入理解和掌握利用先进算法求解实际问题的技能，并对程序编写产生浓厚兴趣，培养创新能力。

4 教材建设

本课程教材使用清华大学出版社出版的《计算智能》，该教材有相应的电子教案。随着互联网+的快速发展，智能计算课程教学内容和资料更新快，需不断增加最新研究成果，拓展学生的研究视野。随着先进制造业、工业自动化、互联网+技术的飞速发展，《智能计算》课程教学中需注重交叉学科知识扩展及学生科研能力培养。

5 课程考核

课程考察主要采用以下方式：①小作业。对先进的智能算法进行总结、分析、对比等，撰写综述报告，对先进的智能算法概念、原理、方法、应用等方面进行总结，要求结合智能制造、互联网+的应用进行展望；②大作业。培养学生编程技能，对先进智能算法及应用进行设计与实现，并制作成演示系统；③论文。提供选题，对智能计算领域具体问题进行深入研究，激发学生的创造力。

6 结语

本文提出以提高研究生科研素养和创新能力为目标，围绕培养学生计算思维和解决实际问题的能力，构建多元化智能计算课程教学模式。通过教学改革与实践，学生的科研水平和实践能力逐步提高，学习兴趣不断增强，先进智能算法应用技能得到提升，科研论文写作水平也逐步提高，科研素养得到有效提升。

参考文献：

[1] 刘劲松，徐明生，任学梅，等.研究生高水平国际化课程建设理念与实践探索[J].学位与研究生教育，2015（6）：35-37.

智能制造研究分析篇（6）

一、引言

党的十八大提出我国经济发展进入新常态，以技术进步作为经济发展的主要驱动力是顺应经济新常态发展的主要经济增长形式。近年来，人工智能正在以不容忽视的速度进行发展，并且对就业产生了深刻影响。对人工智能的研究从20世纪四50年代开始，1956年由约翰麦卡锡(JohnMcCarthy)等人组织参与的达特茅斯会议被看作是开创了人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)研究领域的先河。要想研究人工智能对劳动力市场各方面的影响，就要了解人工智能的相关概念及其在现阶段的应用领域。目前，对于人工智能这一概念各界学者还未形成统一的定义。MIT电气工程领域通过研究认为人工智能是一个有机整体，其通过模型建立关于思维、感知和行动的表达系统(Finlayson等，2010)。而我国学者对人工智能进行了以下定义:人工智能是为了实现特定任务目标而创造的、能够表现出与人类能力相似水平的技术(杨伟国等，2018)。人工智能正在从各个方面影响着人类的生产、生活，因此要对人工智能保持客观的认知，从而避免认识上的卢德主义(张成岗，2018)。国务院在2017年7月印发的《新一代人工智能发展规划》中提出人工智能是引领未来的战略性技术，必须加快人工智能深度应用，培育壮大人工智能产业，为我国经济发展注入新动能。在近期的疫情防控中，人工智能也具有多重典型应用场景，在指挥疫情防控工作时指出鼓励运用大数据、人工智能、云计算等数字技术，在疫情监测分析、防控救治等方面发挥更好的支撑作用。未来人工智能的发展将更为迅速，从而引发科技的重大变革，也会深刻影响着人们的生产、生活和学习方式。研究人工智能的发展对就业各方面效应，有助于我们更好地理解人工智能发展对劳动力市场带来的影响，从而更加合理地制定相关政策以应对其给企业和劳动者带来的风险和挑战。

二、人工智能对劳动力就业量的影响

就业是民生之本，就业稳定是维持社会稳定的重要因素。人工智能的发展是否能够造成大规模的失业是当今社会普遍关注的问题。学者对于人工智能对于就业的影响持有不同的观点，其对就业的影响影响总体可分为替代效应和创造效应两种。

(一)破坏性的替代效应所谓替代效应，一方面是由于人工智能等新技术新产业的发展会造成传统企业的灭亡，劳动岗位消失，进而造成就业的减少;另一方面由于技术进步会提高劳动生产率，在产业规模不变的情况下，减少对劳动力的需求。曹静(2018)认为人工智能的发展会降低自动化成本，从而导致其产生替代效应。有关技术性失业的担忧已然不是一个新的问题了，马克思在《资本论》中提到机器的出现和使用形成了劳动者和机器之间的斗争，劳动资料可以扼杀劳动者，劳动资料一作为机器出现，立刻就成了劳动者的竞争者。熊彼特(1934)也针对技术进步对就业的影响提出了“创造性破坏”这一观点，即每一次大规模的创新都伴随着旧的技术和生产体系的淘汰以及新的生产体系的产生，技术进步必然伴随着对就业的破坏效应。Benzell等(2015)通过构建跨期迭代(OLG)模型，得出了在一定条件下，机器可以完全替代低技能劳动者、部分替代高技能劳动者，从而造成劳动力需求的减少和工资的下降的结论。李晓华(2018)认为人工智能会造成大规模的失业，随着工业机器人、在线协作自动成本的下降，以机器换人将更加经济。姚战琪、夏杰长(2005)通过研究发现工资的适当增加和人力资本的提升有利于增加就业总量，而技术进步则会一定程度上减少就业。何平，骞金昌(2007)通过对我国大中型制造行业企业1998－2004年的数据进行研究，得出了科技活动对企业生存具有正面影响，但对就业增长没有作用甚至是负作用的结论。2016年世界银行的研究结果显示，在未来20年之内，非洲就业岗位被人工智能所取代的比例为71%，发展中国家这一比例平均是50%，而在OECD国家其替代率为57%。Frey和Osborne(2017)对美国700多个职业进行自动化排序预测，结果显示美国有47%的职位可以在短期内被替代。陈永伟(2018)发现，在未来20年中国就业人口受到人工智能冲击的将占76.8%。2018年麦肯锡的研究报告也指出，未来将有60%的职业可能被新技术替代，其中到2030年，不同行业将有30%的工作会被自动化技术替代(麦肯锡报告，2018)。据此提出假说一:人工智能的发展导致资本替代劳动，形成了“替代效应”。

(二)创造性的补偿效应所谓补偿效应，一些学者也称之为创造效应。一方面由于人工智能技术的发展提高了劳动生产率，当产品的需求弹性较高时，产品的成本下降会导致对产品的需求增多，企业扩大生产从而增加了非自动化任务的劳动力需求，Acemoglu、Restrepo(2016)将其称之为生产率效应;另一方面，人工智能技术发展自身带来了新岗位新任务对劳动力的需求，即所谓的补偿效应;最后，虽然人工智能技术可以替代一部分从事简单、重复等任务的劳动力，但是其无法替代高社交频率以及创造性强等具有劳动比较优势的任务，例如工程师、设计师、心理医生等等，这些具有劳动比较优势新工作、新职能的产生是相对于替代效应的强大反作用力，很大程度上抵消了替代效应带来的对劳动力市场的冲击和破坏。马克思认为在一种机器部门被排挤的工人会在另外的部门被雇用，机器也使得专门制造机器的工人出现。Acemoglu(2018a、2018b)通过构造就业创造的模型指出，自动化的发展在替代劳动力就业岗位的同时，也会创造出一些更具有劳动比较优势的新岗位。陈秋霖等(2018)基于跨国面板数据和中国省级面板数据的研究，发现人工智能与劳动者之间存在的替代效应是“补位式”替代而并非“挤出式”替代。Bloom等(2018)估计，2010—2030年，世界范围内由于人工智能的发展将出现7.34亿新的工作岗位。据此提出假说二:人工智能的发展使得一部分新的劳动具有比较优势的岗位产生，增加了就业量，形成了“创造效应”。根据以上两个效应提出假说三:人工智能的发展使得短期内替代效应明显并超过创造效应，导致就业量减少;但在长期，创造效应的作用力更大并超过替代效应，使得就业量增加。

三、人工智能对劳动力就业结构的影响

尽管学者对人工智能对就业的总体效应研究没有统一定论，但是人工智能对不同行业不同岗位的劳动者带来的影响是不同的这一观点是无可厚非的(曹静，2018)。张刚等(2020)认为以人工智能为代表的技术进步与之前“技术偏向性技术进步”有所不同，人工智能导致“程序偏向性技术进步”。将劳动力市场中的岗位按技能高低分为高技能工作岗位、中等技能工作岗位和低技能工作岗位，人工智能的普及和广泛应用会增加高技能工作岗位和低技能工作岗位，而导致中等技能工作岗位的减少。因此岗位极化是人工智能等新技术对中等技能劳动力的替代最为严重，中等技能劳动力从岗位中被挤出，并向高技能和低技能岗位流动，造成高技能和低技能的就业岗位增加、中等技能岗位减少的现象。人工智能技术的发展对岗位的影响主要就体现在中等技能岗位减少(Autor，2013;Frey等，2017)。与之相对应的是高技能岗位，比如脑力劳动和低技能岗位，比如体力劳动岗位的增加，就业人数也随就业岗位的变化而产生变化，导致了劳动力市场两极分化现象的产生(Goos等，2007)。Autor等(2013)通过研究也发现，美国劳动力市场中岗位极化趋势主要表现为低技能服务业岗位与就业人数的增加;且在劳动密集型市场中，就业和工资的两极分化更加明显。基于制造业行业数据，吕世斌和张世伟(2015)利用不同技术水平行业的就业变化近似代表不同技能工人的就业结构变化，通过研究发现中国制造业就业结构整体上较为稳定，而内部则存在明显的就业极化，具体表现为高技术和低技术行业的就业比重有大幅上升，而中等技术行业的就业增长幅度较小。郝楠(2017)则以各行业受教育程度为标准衡量行业的技能水平，发现自2001年以来，中国不同行业的就业结构呈现出“N型极化”升级趋势，即高、低技能行业就业增加，部分中等技能行业就业减少，同时代表最高技能水平的教育行业的就业不断下降。屈小博和程杰(2015)采用就业岗位分析方法研究了就业结构的变化，结果显示中国的就业结构整体上显示出中等收入岗位数量相对增长更快的就业升级趋势，分区域考察时表现为“有序递进的升级”;进一步分析农民工就业结构变化时，发现农民工就业已初现“两极化”特征，即最低，中高和最高收入岗位数量的增长幅度要大于中低收入岗位。对于新时期中国出现就业“极化”的原因，既有研究总体上仍然沿袭了运用中国的经验事实来验证西方就业“极化”理论的思路，主要从信息技术进步、产业结构升级、城镇化、贸易开放、对外直接投资和离岸外包等角度进行了解释(江永红等，2016;郝楠和江永红，2017;李宏兵等，2017)。据此提出假说四:人工智能的发展使得劳动力市场中中等技能工作岗位减少，高等和低等技能工作岗位增加，产生就业极化效应。

四、人工智能对各产业劳动力就业的影响

依据目前的研究成果，人工智能对农业生产部门的影响力最小，对制造业部门的劳动力影响最大，并逐步转移到服务业(Autor，2013)。

(一)对农业生产部门的影响现有阶段研究表明，人工智能技术在农业领域的应用可以改变农民的生产方式，Ampatzidis等(2017)认为人工智能已被用于农业自动化，不仅用于农业的种植、灌溉、除草、修剪、收获等，还用于植物疾病的检测和鉴定，整个农业生产活动都实现了人机合作。农业生产自动化程度提高的同时，会减少农业生产部门的劳动力就业量。钟仁耀等(2013)通过对各行业科技进步与就业关系的数据回归，认为农、林、牧、渔等第一产业部门的从业人员将由于科技进步从而大量减少，这意味着劳动力从农业生产部门转移到其他行业生产部门当中，这与世界各国的产业发展情况基本吻合。人工智能技术的发展在转变农业生产方式、提高农业生产效率的同时，减少了农业部门劳动力的就业量，对农业部门的就业产生了替代效应，这是由于生产规模化、自动化以及智能化程度的加深影响了农业生产时对农民的需求，使得农业生产部门的剩余劳动力向工业和服务业生产部门进行转移。

(二)对工业部门的影响GeorgGraetz(2018)通过研究1993—2007年相对发达的17个经济体工业机器人的使用与经济发展之间的关系，发现工业机器人的增加与劳动生产率的提高有关，工业机器人的使用对生产率增长的贡献高达0.36个百分点，占整个经济范围生产率增长的15%，而工业机器人的使用与劳动力就业呈反向变动关系，随着工业机器人价格的下降，工业生产部门将会增加对机器人的需求而减少对劳动力的需求，这会减少低技能劳动力的就业。Acemoglu等(2017)对美国1993－2007年19个产业工业机器人的使用与就业率和工资进行研究，发现工业机器人的使用与就业和工资呈反方向变动关系，每千名工人中多使用1台机器，则会造成就业人口比例降低0.18%－0.34%，工资下降0.25%－0.5%。谢萌萌等(2020)从四个维度对中国制造业企业2011－2017的样本数据进行分析，发现制造业企业融合人工智能显著降低了低技能的就业比重，且具有动态异质性，即企业融合人工智能的时间越长，劳动力就被挤出越多。人工智能的发展对制造业的影响是绝对不容忽视的，因为制造业由于自身性质，就容易受到自动化和工业智能化的影响，且制造业吸纳了大量的劳动力，相对受到人工智能发展的冲击更大。

(三)对服务业部门的影响Frey等(2017)使用结合机器学习方法预测每个职业被人工智能替代的可能性这一方法预测美国700多个职业中有47%可以在短期内被替代，服务业中很多就业人员例如:电话销售、标题检查人员、保险承销商、税务员、信贷员等都有极大可能被人工智能所取代。但是人工智能的发展也使得重复率低、社交性强的工作岗位的就业需求量增加，例如:休闲理疗师、舞蹈指导、教学协调员、心理医生、设计师等。郭凯明(2019)认为人工智能在服务业所占比重的变化情况取决于人工智能在工业和服务业部门的应用前景，如果人工智能在制造业中的应用比重显著大于服务业，那么人工智能将促进服务业的发展，反之则可能提高制造业的比重。且预期人工智能在金融产业的应用前景将非常广阔，其可能会通过促进金融产业的发展从而影响其他行业发展。

五、人工智能对劳动力市场收入分配的影响

智能制造研究分析篇（7）

成本控制；

策略

[中图分类号]F407.9 [文献标识码]A [文章编号]1672-5158（2013）06-0254-01

1 引言

随着智能建筑项目在我国的不断发展，国内的智能建筑施工企业和设计单位对智能建筑管理和成本的控制工作，有了更为清晰的认识。智能建筑工程的设计方案、建筑施工图的深化设计、智能建筑工程的施工等，都是通过设备供应商与系统集成商来实现的，这与其他的建筑工程有着很大的区别，也是的智能建筑工程的成本管理与控制，表现出了一些新的特点和关键要素。因此，加大对智能建筑工程发展趋势、发展现状的研究，提出智能建筑施工项目管理成本的控制策略，有着很强的现实和理论意义。智能建筑的范围在扩大国外智能建筑的发展呈现出两方面的明显趋势。一是智能建筑已从办公写字楼向宾馆、医院、体育场馆、住宅、厂房等领域扩展；二是随着智能建筑建设范围的扩大与数量的增加，智能建筑正向智能小区、智能城市发展。

2 智能建筑项目管理成本控制的策略

2.1 加大对智能建筑工程前期设计阶段控制

在智能建筑工程设计的前期，建筑成本咨询公司的工作是帮助发起人做好建筑施工可行性报告的编制工作，确定智能建筑工程项目的成本目标。每一项投资行为，目的是为了提升投资的效益，智能建筑工程施工更是如此，投资决策的科学性，最后都会在投资与项目建设方面体现，确定的主要根据是对智能建筑项目可行性的研究。智能建筑工程可行性的研究，是借助对建筑工程项目的内容与配套条件进行分析，包括：智能建筑工程的市场需求、相关的资源供应、智能建筑规模等等进行调查与比较分析，并通过对智能建筑项目投入使用后的财务、经济效益、智能建筑的社会影响做出预测，进而提升智能建筑项目投资的价值分析，为智能建筑工程项目的决策，提供有效的依据。

通过上述分析，我们可以得出智能建筑工程项目的可行性研究报告，是在实践调查的基础上，通过对智能建筑工程项目的财务评价得出的，智能建筑工程成本咨询公司，通过使用相关的经济学知识，对特定的项目做出专业的财务评价。财务评价按照我国当前实施的财税、金融管理、外汇管理等制度，就建筑工程项目产生的财务效益、相关的费用等，进行财务报表的编制，做好智能建筑工程项目的经济利润、清偿能力等因素的分析。

智能建筑工程项目的财务费用主要是下面几个因素构成的：首先是投资，投资指的是在智能建筑工程项目建成投产以前，所要支付的费用，主要包括固定资产的投资、智能建筑项目所需流动资金的投资、智能建筑项目的经营成本等等。经营成本作为智能建筑项目总承包费用去掉折旧费、机械维修费等支出之后的成本费用。经营成本是生产经营期最为主要的先进流出内容，同类企业的经营成本有一定的可比性。智能建筑工程总成本费用指的是在智能建筑工程项目经营期间，为了更好地组织生产与销售而产生的所有成本与费用。智能建筑生产成本的构成包括以下几个方面：生产过程中消耗的材料、建筑所需的直接材料、建筑所需的直接工资、建筑所需的其他支出等等。智能建筑期间费用同生产成本是相互对立的概念。

2.2 做好智能建筑招标实施阶段的管理

在智能建筑工程的招标阶段，建筑成本咨询公司，通过对智能建筑工程项目成本的初步概算，在进行设计的时候，按照实际的需要，做好不同规划设计方案的比较。通过提供成本和工程价值方面的意见，实现智能建筑工程价值最大化，按照发包人所提供的设计方案进行智能建筑项目成本材料的规划，在实施设计和施工图期间，对结构形式、智能建筑工程施工方法、施工材料的使用等进行指导，并提出专业的意见，提升智能建筑工程发包人与设计部门选择的合理性。对智能建筑工程范围的变更，额外设计要求、建筑工程市场环境的转变等内容，提供一般的成本意见，并按照建筑工程设计发展的趋势，做好修订成本与原成本的比较，以更好的提升智能建筑工程成本控制的效果。与传统的自动控制系统相比，智能控制系统具有足够的关于人的控制策略、被控对象及环境的有关知识以及运用这些知识的能力。与传统自动控制系统相比较，智能控制系统能以知识表示的非数学广义模型和以数学表示的混合控制过程。

2.3 提升建设阶段的成本管理

在智能建筑项目施工的过程中，做好招标文件、智能建筑工程合同等内容的编制显得非常重要，怎样提升建筑工程招标过程的合同管理和策划作为重要的内容，按照一手的资料来实施管理，需要做好下面工作：在我们国家当前一段时间一般使用两种工程报价的方式，即建筑工程量清单报价、建筑工程施工图报价等。因为智能建筑系统关系到后期的系统设计，因此，当前使用较多的是建筑工程清单报价的方式。但是不管采用哪一种报价的方式，在使用的时候都需要做好投标人必填材料的汇总，并在汇总里面列出各项材料的规格、型号等等，以更好地对比分析建筑工程签约以后的质量控制效果。

2.4 做好智能建筑工程项目竣工阶段的成本管理

智能建筑工程在竣工以后，结算工作成为智能建筑工程成本管理的重要内容，是保证建筑工程成本和竣工决算的依据。提升智能建筑工程结算审查的有效性，需要做好下面几个工作：首先要加大对图纸的研究，做好竣工资料的分析，并就工程的数量进行全面的核实，对于没有完成的工程，或者没有实施的内容在进行结算的时候需要进行扣除。其次，要做好智能建筑现场签证资料真实性的审查。智能建筑成本费用分析，作为成本咨询公司按照智能工程竣工结算资料为依据，就建筑工程的单价进行数据储存，为后期建筑工程项目预算提供参考的标准。

参考文献

[1]蒋雪峰，建设工程造价控制研究与应用[D]，天津大学，2007

智能制造研究分析篇（8）

薛澜：退休官员加入智库，在国外十分常见，在国内也应该成为趋势。因为这些退休官员对政策制定过程有亲身体会。他们对政策过程的独到理解是学者研究无法替代的，吸纳他们进入智库对提高这些智库研究的可行性十分有益。与世界很多其他国家相比，我国智库普遍成立时间不长，研究水平不高，需要积累研究经验，建立自己的品牌。同时，很多智库的治理结构有缺陷，使他们在政策过程中的作用受到很大局限。中国国际经济交流中心在这个方面有一定突破，设立了一个高层次的理事会，由社会各个方面的高层人事组成，阵容强大。希望这个机构的运作模式也能有所创新，为中国智库的发展起到表率作用。

人民论坛：观察中国智库，其与美国等发达国家智库有何不同?

薛澜：从改革开放以来，中国的智库有了长足的发展，成为一个数量众多、构成多元的系统。按照中国现有法律法规的界定和智库实际运行的组织形态，中国智库可大致分为以下四类：事业单位法人型智库，企业型智库，民办非企业单位法人型智库和大学智库。

智库与政府之间的关系是研究智库必须关注的核心。美国主要的智库虽然没有政府资金的直接支持，但其主要管理人员中有很多就是前政府官员。欧洲一些国家的智库则往往得到政府的直接支持。中国的智库通过近年来的发展呈现多元趋势。有人把事业单位型智库认为是半官方智库，将其他三类智库称为民间智库。但实际情况往往更加复杂。有些挂靠于政府机构的政策研究院所，虽然在许多方面看似在“政府内”，但其研究课题的来源以及观点等都表现出独立于政府之外的特征。而有些研究机构表面上是独立的事业单位或民间组织，但由于各种原因，它们摆脱不了政府或某些公共部门的影响，事实上也并非完全独立。所以，观察中国的智库，不但要分析其机构设置方式，还要分析经费来源和运作模式。近年来，民间思想库的蓬勃兴起令人注目。民间思想库不仅生存现状得到改善，而且已经有能力参与到中国政策的决策过程，为政府献计献策。这些机构的发起人有的是原事业单位型思想库中已经获得了一定成就和声誉的专家，有的则是具有海外学术背景的归国学者。半官方和民间思想库共同存在于中国的政治生活中，成为政府决策的重要参与力量。

人民论坛：近年来我国的智库发生了很多变化，如逐渐从幕后走向前台，从被动到主动寻求发展方向以及民间智库逐渐兴盛等等，您认为在发生这些变化的同时，中国智库最应解决哪方面的突出问题?

薛澜：中国智库未来的发展需要从两个方面考虑：一个方面是如何完善智库发展所赖以生存的“政策分析市场”，另外一个方面是如何加强智库的自身建设。两方面的工作缺一不可。

首先，在完善智库发展的“政策分析市场”方面，要建立政策分析研究的需求方和供给方交流的渠道，使相关智库对政策研究的需求非常清楚。同时，具有不同背景的各种智库可以针对相关政策研究的需要，进行深入的研究并提出相关政策建议。

其次，要逐渐保证智库研究经费的多元化。有了多渠道的、充足的研究资金来源，研究机构不再为生计而到处寻求经费，因而其受到少数别有用心的资助者的利益诱导而丧失独立性的可能性大大减少。因此，在中国设立政府的政策研究基金，通过法律或政策鼓励社会公益捐助等都是保障思想库获得多元化的财政来源的有效制度基础。

同时，要建立智库研究成果多层次输出和公开讨论的机制。智库的研究成果不仅向政府部门输出，还必须以各种形式向其他关心该政策问题的公众和社会团体提供，使智库通过丰富多样的方式实现其政策影响力。

此外，要保证智库能够合理合法运行并得到有效规制。目前，智库的法人地位需要进一步明确，主要体现在民办非企业法人型智库没有正式的归属问题上。这导致了民办非企业法人型智库的相关民事责任规定无法明晰，也给政府有关部门规制这些机构造成了困难。

最后，在信息高度不对称的政策分析市场中，政府和公众的有效监管是政策分析市场发展的重要前提条件。在确保智库的基本立场观点符合政府相关法律法规的同时，政府可以与相关行业协会合作，建立可靠的智库数据库，确立基本的准入门槛、职业标准、财务监管制度等。这样既保证了思想库的研究能力和职业操守，同时也能监督思想库的公开研究成果与经费来源的利益相关性。

民办智库大有可为

人民论坛：近年来，我国民办智库的发展有目共睹，人们也对民办研究机构寄予较高期望。民办智库发展前景如何?

赵弘：哲学社会科学的研究能力和成果是综合国力的重要组成部分。在积极应对国际金融经济危机，推动我国改革开放伟大事业继续前进的大背景下，加强哲学社会科学研究，提高哲学社会科学研究质量显得尤为重要。政府要善于运用各类哲学社会科学研究力量，不断提高决策水平，确保决策科学、执行有效。在美国等发达国家，NGO组织在服务政府决策方面发挥着重要作用，是政府所依靠的咨询服务资源的重要组成部分。近年来，我国民办社科研究机构蓬勃发展，正在成为我国哲学社会科学研究的新生力量，为政府提供咨询服务的能力不断增强。

科研机构也应自我“松绑”

智能制造研究分析篇（9）

中图分类号： TH-39 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2016）29-160-2

0 引言

随着科学技术的不断进步，机电一体化也得到了快速的发展，并且其生产应用范围逐步扩大，机电一体化技术已经成为工业化发展的动力。机电一体化技术实现了电子与机械的紧密结合，从而实现了对机械设备的智能化控制和管理，这也是智能制造的构成基础。在实际的生产制造中，智能制造基本上包含两方面的内容，一是智能制造系统，另一个是智能制造技术。智能制造已经成为社会工业化发展的主体，使工业生产更加的智能化、人性化，可以准确控制生产过程。而智能制造的发展离不开机电一体化技术，加强机电一体化技术在智能制造中的研究具有重要的现实意义。

1 智能制造概述

从目前的社会发展来看是，智能制造主要包含两方面的内容：一是智能制造技术（IMT）。主要指的是，技术人员借助计算机模拟系统，从而实现对某一系统的分析、决策等，节省了大量的人力和物力，研究人员只需通过计算机系统就可以实现系统的分析，有效保证了研发的可靠性，同时也保证了生产的实效性。二是智能制造系统（IMS）。可以简单地理解为人机一体化智能系统，由智能机器人和人类专家共同组成。它在应用的过程中，以计算机为主要工具，借助人类专家进行分析、构思以及决策等智能活动，代替制造工程中人力脑力活动。智能制造系统是智能制造技术的延伸，是集网络化、自动化技术于一体的制造系统，使整个子系统实现智能化运转。这也是本文应用研究的重点。

智能制造系统一方面是集成应用的主要场所，另一方面也是智能制造模式展现的主要载体。智能制造系统主要是基于社会生态学的根基上，借助计算机并通过人工智能的控制，从而实现设计、加工以及控制管理等各个阶段，该系统在高度变化较为显著的环境中较为适用。在智能制造模式中对知识体系的注重程度较高，知识经济也是新兴经济的主导模式，因此智能制造将引领未来社会制造业的潮流，成为发展的必然趋势与目标。

2 机电一体化技术的发展概况

机电一体化技术研究的时间比较长，在发展的初期人们并没有实现电子技术与机械技术的融合，还将其视为分裂的个体，主要是要靠电子技术在机械工业中的应用，来提高机械生产效率，提升产品质量。但是，在当时的发展阶段，机械工业与电子没有融合，还是独立的个体存在于机械生产中，使得其发展水平并没有达到预期的目的，应用范围也不大，该技术没有得到充分的发展。而随着计算机技术、信息技术等的发展，机电一体化又焕发了新的活力，在生产中得到广泛的应用，其在智能制造中的应用更是促进了整个机械行业的发展，使生产管理工作更加的智能化、自动化，为生产工作的开展提供了更加便捷的服务。

机电一体化囊括了多种技术，并且不断更新技术内容，保持技术的先进性。机电一体化技术借助电子技术，以人工智能的方式，借助计算机系统，从而实现对机械设备的自动化控制，使生产更加的便捷、高效。并且随着网络技术的出现和普及，出现了很多跨地域生产活动，这主要是借助远程操控系统实现的。机电一体化技术的应用，解决了很多生产中的难题，使生产活动更加规范化、自动化、规模化。

3 机电一体化技术在企业智能制造中的发展与应用

3.1 传感技术的应用

传感技术是机电一体化技术中的一个重要技术之一，由于其具有较高的精准性与敏捷性，可最大限度地免受来自外界其他信号对设备的影响，若将其应用于智能生产中则将会发挥巨大的作用，而普通的传感器则效果不显著，若要使用还需构建相对应的传感器网络系统，这样才能实现信息之间的对接与传输，并借助计算机将所收集到的信息进行整合与分析，从而使整个生产过程得以有效控制。纵观当前各大生产制造中所使用的传感器，我们发现其主要使用的是光纤电缆传感器，并使用标准化的接口，这样可大大降低设计的难度与标准，在一定程度上也可节约一定的成本。

3.2 数控生产中的应用

在我国机电一体化最早应用在数控加工技术中，对提升我国机械制造水平方面发挥了重要作用。机械制造业的发展水平直接关系到我国的工业化水平，将机电一体化技术应用到数控制造中，在提升机械加工精度以及机械加工效率方面发挥了重要的作用。数控生产的价值主要体现在加工精度上，所以数控生产对智能控制系统要求十分严格。目前数控机床中的智能控制系统基本上采用CPU和总主线模式。该模式利用在线诊断技术和智能控制技术，实行三维仿真，模拟数控技术加工的整个工程，为数控机床的实际操作提供重要的依据。

3.3 自动生产线与自动机械的应用

目前许多大规模生产企业基本上都采用了自动化生产线和自动生产机械。该技术主要是借助电子技术中的光电控制系统以及人机界面控制装置，从而对生产流程实现全面的控制。自动生产线与自动机械应用的范围十分的广泛，例如在电脑、手机等都已经实现了自动化生产线。智能制造企业在生产的过程中融合柔性制造系统（图1所示），主要利用计算机控制系统对生产设备进行有序的融合，即数控设备、计算机设备等生产要素实行一体化管理，从而实现集约化、网络化生产。

3.4 工业智能机器人

工业智能机器人是当前机电一体化技术在智能制造中最先进的应用，并且结合了多种先进技术，是人工智能技术、仿生学还有计算机系统等众多学科相互作用的新型成果。机器人是当期科学技术的研究重点，智能机器人技术是控制论、传感技术以及信息技术等综合体，我国在其研究上已经取得了一定的成绩，并且在生产行业中已经得到应用。工业智能机器人的出现，在提高产品质量，增加产量以及减轻员工劳动强度方面发挥重要作用。工业智能机器人在应用的过程中具有明显的优点：一是能够有效甄别信息资料；二是可快速地完成较为复杂的工作流程；三是生产的精准度高，可应用于军事生产制造中，受到社会各界的认可。

4 结束语

综上所述，智能制造是工业生产行业的主要发展趋势，实现了工业生产的自动化、智能化管理，有效提升了工业生产效率和产品质量，为企业创造更多的经济效益和社会价值。机电一体化是智能制造实现的重要技术条件，其运用水平也直接关系到智能制造功能的实现。因此一定要注重机电一体化技术在智能制造中的应用，促进智能制造更好的发展。

参 考 文 献

[1] 林少锐.机电一体化技术在智能制造中的应用[J].科技资讯，2015（14）：92-92，94.

智能制造研究分析篇（10）

Abstract: The modern structure application in the civil architecture is called the modern civil structure, the modern civil structures is the product that the computer science, materials science and automation control technology develop to a certain extent, it is also the traditional structure function sublimation. Modern civil structure relates to the cutting-edge technology of the structure major changes, as well as the computer software and hardware technology, civil engineering materials science, information and communication, artificial intelligence, automatic control and many other fields. Combined with the in-depth analysis of the construction to the civil technology, it has a certain reference value in the industry.

Key words: construction; civil engineering technology; modern civil structure; building construction

中图分类号：TU7 文献标识码： A文章编号：2095-2104（2012）

现代材料技术、计算机技术、自动化控制系统的发展进步促使人类社会进入了崭新的信息时代。由于信息材料的设计、制造、销售一体化的体制的建立，各种具备信息采集、传输、储存功能的材料及配件正逐步走进土木工程师的视野，各种控制电路、功率放大器、传感器驱动材料、逻辑电路信号放大器、现代计算机集成结构被人们用于现代土木结构中，使现代土木结构飞速发展，不仅有承受建筑荷载的能力，而且具有分析计算、自我感知、推理预测、自我控制的能力。

1.现代土木结构的概念

现代结构是传统结构功能的升华。现代结构可进行不同参数（例如温度、声音、压力、应变、化学反应、物理形变等）的检测及数据传送，同时具有包括人工智能推断处理的数据处理能力，即现代结构自身拥有处理、诊断、学习、分析、修复等功能。将现代结构运用于土木结构中，称为现代土木结构。

2.建筑工程土建技术常见问题

建筑工程施工项目一旦发生质量问题，轻者回应此昂建筑工程施工的进展，拖延工期导致增加工程费用，重者可能会为后续工程埋下安全隐患，导致人身财产的损失。由于引发土建工程施工项目的质量问题的因素复杂，对于这些问题的性质、原因、危害的分析判断以及处理也十分复杂。即使针对同一质量问题，引起的原因也不尽然相同。例如，盲目套取不正确方案的图纸结构，计算理论值与实际受力不符；内力分析错误导致结构的稳定性、刚度、强度差；施工时偷工减料造成质量低劣；使用不合格的建筑材料等多方面因素都会导致建筑工程施工项目的质量差。

在处理建筑施工质量问题时，必须要进行充分深入的调查研究，针对质量问题的不同外在表现做具体分析。例如，建筑物发生不自然沉降现象，可能是因为地基的容许承载力与持力层不相匹配，也可能是因为未处理好不均匀地基导致不自然沉降。同一类型的质量问题，也能会因为不同原因而重复发生，因此，一定要认真细致地考察分析建筑工程中的各项施工条件和因素。

3.现代土建技术分析

3.1土建结构的智能化

传统的土建结构是被动结构，在设计制造完成之后，其性能、使用状态存在着严重的不可控制和不可预知性，为土建结构的使用和维护带来不便。为了解决这一难题，结构智能化的第一层次得到了极大的发展更新。在线监测结构的发展可以赋予传统的土建结构以在线监测的功能机制，是工作人员探知土建结构内部的性能，便捷快速地掌握结构的内部物理形变以及化学反应的演变情况。在线监测结构的发展基础上，我们进一步增加数据的只能处理体系，使土建结构自身拥有自我感知、自我诊断的能力，实现结构智能化的第二层次。

3.2现代土木结构的分类

按照材料的不同，现代土木结构可分为嵌入式土木结构与基体、智能材料耦合结构两大类。

3.2.1嵌入式土木结构

嵌入式土木结构是指在基体材料的结构中（例如钢筋混凝土）嵌入具有控制处理和传感动作功能的材料或者仪器，利用现代化计算机高端软件硬件的技术，将传感元件采集、检测的结构内部信息进行加工处理，并且将处理结果通知控制处理器，最终由控制处理器激励指挥驱动元件以执行相应动作。这种智能结构建立在传统土木结构上，只需要稍微加以改进，无需额外研究分析结构的力学性能，由于其便捷、易操作，可充分做到传统结构与智能结构的平稳过渡，因此已经成为研究的焦点所在。

3.2.2基体、智能材料耦合结构

部分土木结构材料本身带有智能功能，可以随着物理状态的变化而改变自身的相关性能，例如碳纤维混凝土材料，可以随着自身的受力情况不同改变导电性能，只要外界能探测出导电性的变化，便可以推测出受力情况以及内部结构的改变。

3.3现代土木结构研究内容

3.3.1土木结构的智能化设计

现代土木结构研究的主要方向和内容和对于传统结构实现智能化的概念性设计。针对不同的结构类型以及相关性能，利用现有的经济水平和科技水平，在兼顾现代技术先进性、节约经济费用以及实用性等前提下，合理地确定现代土木构件研究的智能化目标，

在智能化目标确定之后，需要对土木结构在使用中可能会发生的各种行为进行预测，对土木结构在受力环境下可能出现的各种反应进行预估，研究确定结构中需要实现智能化监控的关键部位，最终确定整体监控方案。

3.3.2利用传感元件实现智能控制

传感元件是现代土木结构研究的另外一项重要研究内容。利用在传统建筑材料中安装性能稳定、可靠耐久、抗外界干扰能力强、与基体结构有着相同的使用寿命的传感元件或者传感结构耦合材料，采集各种信息，将信息经过处理，则可以实现自我诊断、自我控制的功能。

3.3.3对于作动材料分析

现代土木结构研究的最终目标是实现结构智能控制。作动材料可以实现这种控制，它利用拥有物理耦合现象的材料，尤其是拥有机械量与热、光、电、磁等非机械量的耦合材料作为结构的作动件，通过控制非机械量的变化来控制位置、形状、应变状态、刚度、阻尼、频率、摩阻等结构特性，最终达到作动目的。

3.3.4现代土木结构的智能结构信息处理

现代土木结构必需借助于信息的流动控制、加工处理才能成为有机的整体。只有让信息在传感器信息处理中枢和作动系统之间有序地流动并进行处理计算，结构才能具有智能功能。

建筑业是现代国民经济各部门发展的原动力。现代土木结构依托于计算机科学、材料科学、自动化控制技术得发展，可以影响到结构和建造的重大变革。现代土木结构及智能建筑不仅对于未来土木界的发展意义重大，由于它涉及到当今材料科学、土木工程、计算机软硬件技术、人工智能、自动化控制、信息通讯等领域内的前沿科技，它的研究和发展必将进一步带动此类高科技领域的进一步提高。

参考文献：